„‘Let a thousand flowers bloom.’ This slogan, designed to awaken an entire nation to new ideas, offers an apt metaphor for innovation. Innovations, like flowers, start from tiny seeds and have to be nurtured carefully until they blossom; then their essence has to be carried elsewhere for the flowers to spread. And some conditions - soil, climate, fertilizer, the layout of the garden - produce larger and more abundant flowers.“ 1

¹ Kanter, R. M.: When a thousand flowers bloom: structural, collective, and social conditions for innovation in

organization, in: Research in Organizational Behavior, Vol. 10, 1988, S. 170.

III

Inhaltsverzeichnis

I.  Abbildungsverzeichnis  VI

II.  Tabellenverzeichnis  VII

III.  Abkürzungsverzeichnis  VII

IV.  Hauptteil - 1 -  

1.  Einleitung - 1 -  

1.1  Problemstellung. - 1 -  

1.2  Ziel der Arbeit - 1 -  

1.3  Aufbau der Arbeit. - 2 -  

1.4  Begriffsklärung. - 4 -  

2.  Diffusionsforschung - 6 -  

2.1  Gründe für Diffusionsforschung - 6 -  

2.2  Tradition verschiedener Forschungsrichtungen - 7 -  

3.  Innovation - 8 -  

3.1  Prozess der Innovations-Entwicklung. - 8 -  

3.2  Charakteristika von Innovationen - 13 -  

3.3  Elemente einer Innovation - 14 -  

3.4  Innovationstypen - 18 -  

3.4.1  Diskontinuierliche vs. kontinuierliche Innovationen - 19 -  

3.4.2  Administrative vs. technologische Innovationen - 20 -  

3.4.3  Produkt- vs. Prozessinnovationen - 21 -  

3.4.4  Industriespezifische vs. Organisationsspezifische Innovationen - 22 -  

3.5  Elemente einer Diffusion - 23 -  

3.5.1Kommunikationskanäle...................................................................................  - 24 -  

3.5.1.1  Massenmedien vs. Interpersoneller Austausch - 25 -  

3.5.1.2  Kosmopolitische vs. Lokale Kanäle. - 26 -  

3.5.1.3  Netzwerke. - 26 -  

3.5.2  Zeit - 29 -  

3.5.3  Soziales System. - 29 -  

3.5.4 Einfluss von Kultur und Normen auf den Diffusionserfolg........................... - 30 -

IV

4.  Adoptions-Prozess - 31 -  

4.1  Adopter-Kategorien. - 33 -  

4.1.1  Der Frühe Markt. - 35 -  

4.1.1.1  Merkmale und Einfluss von Innovatoren - 35 -  

4.1.1.2  Merkmale und Einfluss von Frühen Adoptern. - 36 -  

4.1.1.3  Innovatoren und Frühe Adopter als Meinungsführer. - 36 -  

4.1.2  Der Mainstream-Markt. - 39 -  

4.1.2.1  Frühe Mehrheit. - 39 -  

4.1.2.2  Späte Mehrheit - 40 -  

4.1.2.3  Nachzügler - 40 -  

4.1.3  Der Interaktions-Effekt - 41 -  

4.1.4  Das Schwellenwert-Modell - 41 -  

4.1.5  Die Kritische Masse - 42 -  

4.2  Der Change-Agent. - 43 -  

4.3  Adoptionsmodelle - 45 -  

4.3.1  Prozess der individuellen Innovations-Entscheidung - 45 -  

4.3.1.1  Wissen - 46 -  

4.3.1.2  Überzeugung - 47 -  

4.3.1.3  Entscheidung - 47 -  

4.3.1.4  Implementierung - 48 -  

4.3.1.5  Bestätigung. - 49 -  

4.3.2  Prozess der Innovations-Entscheidung in Organisationen - 50 -  

4.3.2.1  Organisatorische Innovations-Entscheidung. - 50 -  

4.3.2.2  Intra-organisatorische Innovations-Entscheidung. - 62 -  

5.  Klassifizierungsmerkmale der Modelle. - 65 -  

6.  Darstellung ausgewählter Modelle - 69 -  

6.1  Bass-Modell - 69 -  

6.1.1  Modellvorstellung - 69 -  

6.1.2  Schwachstellen - 75 -  

6.2  Milling / Maier-Modell - 76 -  

6.2.1  Modellvorstellung - 76 -  

6.2.1.1  Der Diffusionssektor - 78 -  

6.2.1.2 Der Kosten- und Leistungssektor....................................................... - 86 -

V

6.2.2  Schwachstellen - 89 -  

6.3  Rogers-Modell. - 91 -  

6.3.1  Modellvorstellung - 91 -  

6.3.2  Schwachstellen - 94 -  

7.  Kritische Würdigung der vorgestellten Modelle - 95 -  

7.1  Bewertung der Modelle. - 95 -  

7.1.1  Die Bewertung des Modells von Bass. - 96 -  

7.1.2  Die Bewertung des Modells von Milling / Maier - 98 -  

7.1.3  Die Bewertung des Modells von Rogers. - 100 -  

7.2  Anwendbarkeit der Modelle. - 104 -  

7.2.1  Anwendbarkeit der Modelle für einzelne Produktarten - 104 -  

7.2.2  Praktische Relevanz der Modelle. - 107 -  

7.3  Fragwürdige Modellannahmen - 109 -  

7.3.1  Allgemeine fragwürdige Modellannahmen. - 109 -  

7.3.2  Formen des „Bias" - 110 -  

7.3.2.1  Der Pro-Innovation Bias. - 110 -  

7.3.2.2  Der Antwort-Bias - 111 -  

7.3.2.3  Der Eigen-Verantwortung Bias. - 111 -  

8.  Abschlussbetrachtung. - 112 -  

8.1  Zusammenfassung der zentralen Ergebnisse. - 112 -  

8.2  Ansatzpunkte für zukünftige Forschungsarbeiten. - 114 -  

V.  Glossar. - 116 -  

VI. Literaturverzeichnis..................................................................................................... - 121 -

VI

I.  Abbildungsverzeichnis  

Abb.  1: Aufbau der Arbeit - 2 -  

Abb.  2: Übersicht und Einordnung exemplarischer Adoptions- und Diffusionsmodelle - 3 -  

Abb.  3: Die Stufen des Prozesses der Innovationsentwicklung - 9 -  

Abb.  4: Modell der Innovationsentwicklung nach Rogers - 10 -  

Abb.  5: Grundstruktur des Evolutionsprozesses - 12 -  

Abb.  6: Auswahl bedeutender Innovationseigenschaften - 15 -  

Abb.  7: Einordnung der Innovationstypen - 22 -  

Abb.  8: Kommunikationsmodell nach Schulz von Thun - 24 -  

Abb.  9: Nutzung der Kommunikationskanäle von potentiellen Adoptern - 28 -  

Abb.  10: Beeinflussende Variabeln der Adoptionsrate - 32 -  

Abb.  11: Adopter Kategorisierung aufgrund ihrer Innovativität - 34 -  

Abb.  12: Modell der einstufigen Informationsvermittlung und zweistufiger  

Beeinflussung  - 37 -  

Abb.  13: Ablauf der Einflussnahme vom Diffusor bis zum Meinungsführer. - 44 -  

Abb.  14: Interne und externe Einflussfaktoren auf die organisatorische  

Adoptionsentscheidung  - 53 -  

Abb.  15: Verlauf der Adopteranzahl bei Erreichen der Kritischen Masse - 55 -  

Abb.  16: Beeinflussung der Innovationsadoption von Organisationen durch  

Umweltver  änderungen - 57 -  

Abb.  17: Innovations-Entscheidungsprozess in Organisationen  

nach  Frambach / Schillewaert - 58 -  

Abb.  18: Innovations-Entscheidungsprozess in Organisationen nach Rogers - 59 -  

Abb.  19: Modell zur Darstellung der intra-organisatorischen Innovations-Entscheidung - 63 -  

Abb.  20: Darstellung des externen und internen Einflusses im Bass-Modell - 72 -  

Abb.  21: Grundstruktur des Modells nach Milling / Maier - 77 -  

Abb.  22: Kausales Modell nach Milling / Maier - 79 -  

Abb.  23: Einfluss des Adopteranteils bei unterschiedlichen Gewichtungsfaktoren - 83 -  

Abb.  24: Innovations-Entscheidungsprozess von Individuen und Organisationen  

nach Rogers ......................................................................................................... - 93 -

II. Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Klassifizierungsmerkmale angewendet auf die ausgewählten Modelle .......... - 103 -Tabelle 2: Anwendbarkeit der Diffusionsmodelle für verschiedene Produktarten

und ihre praktische Relevanz ......................................................................... - 113 -

III.Abkürzungsverzeichnis

a.) allgemeine Abkürzungen a. a. O. am angegebenen Ort Abb. Abbildung Aufl. Auflage bspw. beispielsweise bzw. beziehungsweise d.h. das heißt dt. deutsch erw. erweitert et al. und andere etc. et cetera evt. eventuell F&E Forschung und Entwicklung Hrsg. Herausgeber Jhg. Jahrgang Kap. Kapitel sog. so genannt überarb. überarbeitet usw. und so weiter vs. versus z. B. zum Beispiel

b.) Variablen der ausgewählten Modelle b.1.) Variablen des Bass-Modells f(t) Wahrscheinlichkeit für den Kauf eines Produktes zum Zeitpunkt t F(t) kumulierte Wahrscheinlichkeit für den Kauf eines Produktes zum Zeitpunkt t m Marktpotential

m(t) Marktpotential zum Zeitpunkt t m 0 Marktpotential bei Markteinführung N t verbliebenes Marktpotential zum Zeitpunkt t p Innovationskoeffizient P(t) Kaufwahrscheinlichkeit PP(t) Produktpreis im Zeitpunkt t q Imitationskoeffizient x(t) Absatz in Zeitpunkt t X(t) kumulierte Absatz im Zeitpunkt t τ i Markteintritt der i-ten Innovationsgeneration

b.2.) Variablen des Milling / Maier-Modells

α Innovationskoeffizient (konstant) α ^E Innovationskoeffizient (effektiv) α ^N Innovationskoeffizient (Normalwert) β Imitationskoeffizient (konstant) β ^E Imitationskoeffizient (effektiv) β ^N Imitationskoeffizient (Normalwert) Φ i Zeitpunkt des Markteintritts von Unternehmen i γ Gewichtungsfaktor des Adopteranteils λ ^nab Gewichtungsfaktor der Preisniveauabweichung λ ^duab Gewichtungsfaktor der Preisdurchschnittsabweichung ϕ Gewinnzuschlag ε Preiselastizität ε ij Kreuzpreiselastizität ρ Reaktionselastizität A ges Gesamtheit der Adopter A i Adopteranteil des Unternehmens i i Laufindex für Unternehmen ^' k Plankosten für das Produkt von Unternehmen i

ⁱ K i Kapazität zur Herstellung eines Produktes von Unternehmen i LM i Lieferbereitschaftsmultiplikator N Marktpotential in t = 0

NC Anzahl der Wettbewerber in einem Markt (N - X t ) Verbliebenes Marktpotential im Zeitpunkt t p i Preis des Produktes von Unternehmen i ^opt p kurzfristig optimaler Preis für das Produkt von Unternehmen i

^{i voll} Vollkosten-orientierter Preis für das Produkt von Unternehmen i p

^{i pen} p Penetrationspreis für das Produkt von Unternehmen i

^{i Skim} Skimmingpreis für das Produkt von Unternehmen i p

i

P ^duab Preisdurchschnittsabweichung ^ges P Preisgesamtabweichung von Unternehmen i

ⁱ P ^nab Preisniveauabweichung

S i

t Index für den Zeitpunkt der Beobachtung T maximaler technischer Stand T i Relativer technischer Stand des Unternehmens i TM i Multiplikator des technischen Standes WM i Wettbewerbsmultiplikator WS E Wissenssystem „Elter“ WS N Wissenssystem „Nachkomme“ x i Nachfrage nach einem Produkt von Unternehmen i x ^Imi Imitatorennachfrage x ^Inno Innovationsnachfrage x t Gesamtnachfrage zum Zeitpunkt t X t kumulierter Periodenabsatz zum Zeitpunkt t

IV. Hauptteil

1. Einleitung

1.1 Problemstellung

Die Adoptions- und Diffusionstheorie versuchen die Annahme und Ausbreitung von Ideen, Praktiken und im Besonderen von Innovationen innerhalb und zwischen sozialen Systemen ² zu erklären. Die beiden Theorien begründen sich auf der interdisziplinären Zusammenarbeit der Forscher, denn Neuerungen jedweder Art werden in jedem Lebens- und Forschungsbereich angenommen und breiten sich dort auch aus. Da immer mehr Innovationen entwickelt und auf den Markt gebracht werden, ist es von großem wirtschaftlichem Interesse die Diffusion dieser Innovationen einschätzen und im Optimalfall vorhersagen zu können. Doch ist die Qualität der verschiedenen Prognosemethoden unterschiedlich. Innerhalb dieser Arbeit sollen deswegen drei ausgewählte Adoptions- bzw. Diffusionsmodelle vorgestellt werden, mit denen die Prognose der Adoption und Diffusion einer Innovation möglichst realitätsnahe vorherzusagen ist.

1.2 Ziel der Arbeit

Das Ziel der Arbeit liegt in der Bewertung der Modelle hinsichtlich ihrer Relevanz und ihrem Anwendungspotential zur Prognose der Adoption und Diffusion einer Innovation. Es handelt sich bei den Modellen um das deskriptive Modell von Rogers ³ , das funktionale Modell von Bass ⁴ sowie das kausale Modell nach Milling / Maier ⁵ . Nachdem die Modelle im Einzelnen vorgestellte wurden, werden sie mit Hilfe von vorher bestimmten Klassifizierungsmerkmalen bewertet. Das Hauptaugenmerk liegt dabei nicht nur auf der Prognosegüte der Modelle, also ihrer Relevanz für die Diffusionsvorhersage einer Innovation, sondern auch auf ihrem Anwendungspotential. Im Einzelnen bedeutet dies, dass untersucht wird, ob für die vorgestellten Modelle eine Unterscheidung in den Produktarten vorzunehmen ist. Es wird deshalb das An-

² Dassoziale System ist als Grundkategorien in der sozialen Systemtheorie aufzufassen, mit dem soziale Gebilde

- wie Gruppen, Organisationen und Gesellschaften - analysiert werden können. Es baut auf einer Systemstruk-

tur, bestehend aus dauerhaften Beziehungen zwischen den Systemelementen, auf. Innerhalb eines sozialen Sys-tems kann es zu weiteren Untergliederungen kommen. Dabei ist zu beachten, dass soziale Systeme, wie auch

deren Subsysteme, keineswegs in sich geschlossen sind, sondern sich über eine wechselseitige Beziehung mit

ihrer Umwelt austauschen. Vgl. Gukenbiehl, H. L.: System, soziales, S. 337ff. in: Schäfers, B. (Hrsg.): Grund-

begriffe der Soziologie, 3. Aufl., Opladen, 1992.

³ Vgl. Rogers, E. M.: Diffusion of Innovations, 5. Aufl., New York, 2003, S. 168ff u: 420ff.

⁴ Vgl. Bass, F. M.: A New Product Growth For Model Consumer Durables, in: Management Science, Vol. 15,

Nr. 5, Jan. 1969, S. 216ff.

⁵ Vgl. Milling, P. M. / Maier F. H.: Invention, Innovation und Diffusion: Eine Simulationsanalyse des Manage-

ments neuer Produkte, Berlin, 1996, S. 70ff.

wendungspotential der Modelle bei Konsum-, Investitions- und Produktionsgüter sowie Dienstleistungen getrennt betrachtet. ⁶ Außerdem soll im Lauf der Arbeit geklärt werden, welches der vorgestellten Modelle nicht nur theoretisch sinnvoll, sondern auch praktisch anwendbar ist.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit ist in insgesamt acht Kapitel disponiert. Im Rahmen diese einleitenden Kapitels sollein kurzer Überblick vorangestellt werden. Abb. 1 bildet eine schematische Gliederung hierzu.

Abb. 1: Aufbau der Arbeit 7

Das Kapitel 2 „Diffusionsforschung“ dient zur Einführung in das Thema. Es werden Gründe und verschiedene Richtungen der Diffusionsforschung angesprochen, bevor in Kapitel 3 und 4 die klassischen Abläufe der Adoption und Diffusion beschrieben werden. In Kapitel 3 werden zu diesem Zweck die zentralen Innovationselemente abgebildet. Dazu gehört, dass der Ablauf einer Innovationsadoption sowie die Gründe hierfür erläutert werden. Der Adoptionsprozess im speziellen wird dann in Kapitel 4 näher betrachtet. In dem Kapitel werden unter anderem Einflussfaktoren dargestellt, die die Annahme einer Innovation positiv oder negativ beeinflussen können.

⁶ Als Konsumgüter werden Produkte bezeichnet, die habituell gekauft werden oder höchstens einer geringen

Kaufentscheidung bedürfen. Investitionsgüter zeichnen sich dagegen durch eine sehr umfangreiche Kaufent-scheidung aus, da sie in der Regel mit einem hohen finanziellen Einsatz verbunden sind. Investitionsgüter wer-

den von Individuen und insbesondere von Organisationen erworben, um langfristig benutzt oder zur Herstellung

anderer Produkte genutzt zu werden. Es ist dabei hervorzuheben, dass Investitionsgüter nicht selbst in die produ-

zierten Güter eingehen. Die Produktionsgüter können sowohl Rohstoffe als auch Halb- / Fertigprodukte umfas-sen. Die Übergänge zwischen Konsum-, Investitions- und Produktionsgut sind dabei fließend, eine Unterschei-

dung ist oft nur aufgrund des Verwenders eines Produktes möglich. Dienstleistungen stellen eine besondere

Produktart dar, da sie nicht lagerfähig sind. Eine ausführliche Definition der Produktarten befindet sich in Kap.

7.2.1 „Anwendbarkeit der Modelle für einzelne Produktarten“.

⁷ Quelle: Eigene Darstellung.

Der Hauptteil der Arbeit setzt sich aus den Kapiteln 5, 6 und 7 zusammen. Beginnend werden die Klassifizierungsmerkmale, mit denen die Modelle bewertet werden sollen, abgebildet. In Kapitel 6 werden dann aufgrund der Vielzahl der Diffusionsmodelle einige exemplarisch herausgegriffen. Dabei wird es sich schwerpunktmäßig um Modelle, die auch in der Betriebswirtschaftslehre eingesetzt werden können, handeln. Bei den beiden Modellen von Bass und Milling / Maier handelt es sich um Diffusionsmodelle, während das Modell von Rogers ein Adoptionsmodell ist. Des Weitern können die Modelle in deskriptive, funktionale und kausalanalytische Modelle differenziert werden, wodurch der Erklärungsanspruch sichtbar wird, mit dem die vorgestellten Modelle die Adoption bzw. Ablehnung einer Innovation begründen. Die Modelle wurden aber nicht nur aufgrund ihrer möglichen Anwendbarkeit im betriebswirtschaftlichen Bereich ausgewählt, sondern auch weil mit ihnen fast jeder Zweig der Diffusi-onsforschung abgedeckt werden kann. Ein Überblick über die verschiedenen Zweige der Dif-fusionsforschung sowie die Einordnung der ausgewählten Modelle wird in Abb. 2 dargestellt.

Abb. 2: Übersicht und Einordnung exemplarischer Adoptions- und Diffusionsmodelle 8

⁸ Quelle: Eigene Darstellung.

Zuletzt folgt in Kapitel 7 die kritische Würdigung der vorgestellten Modelle. Die ausgewählten Modelle werden daraufhin untersucht, für welche Produktgruppen sie anwendbar sind, ob sie bspw. bei Konsumgütern und Investitionsgütern die gleiche Relevanz aufweisen. Außerdem soll diskutiert werden, ob die Modelle in der Praxis sinnvoll eingesetzt werden können, oder aufgrund des benötigten Datenaufwands bzw. des lediglich deskriptiven Ansatzes untauglich sind. Fragwürdige Modellannahmen werden ebenfalls in Kapitel 7 diskutiert. In der Abschlussbetrachtung werden die Ergebnisse dann noch mal kurz zusammengefasst.

1.4 Begriffsklärung

Trotz der ausgiebigen Forschung und der vielfältigen Literatur im Bereich der Innovationsadoption und -diffusion in den letzten Jahrzehnten, existiert bis heute keine einheitliche Definition der verwendeten Begriffe. Aus diesem Grund soll zum Verständnis der Arbeit eine kurze Einordnung und Begriffserläuterung vorangestellt werden.

Zuerst wird der Begriff der „Innovation“ definiert, da selbst in Rogers Buch „Diffusion of Innovations“ ⁹ , welches als Standardwerk der Diffusionsliteratur bezeichnet werden kann, keine eindeutige Definition vorzufinden ist. Die Innovation kann als Objekt und als Prozess angesehen werden. Ein anderer Unterschied wird in dem Standpunkt des Betrachters sichtbar: Liegt der Kern der Betrachtung auf Seite der Anbieter, beschreibt der Begriff „Innovation“ das Hervorbringen einer Neuerung, im Fall der Abnehmerseite beschreibt er die Übernahme derselben. Im Weiteren soll davon ausgegangen werden, dass nur marktreife Innovationen am Markt angeboten werden. Die in Kapitel 6 vorgestellten Modelle betrachten eine Innovation in der Regel aus Nutzungsgesichtspunkten, weshalb diese Sichtweise im Weiteren übernommen werden soll. Gemeinsam ist vielen Definitionen der adopterorientierten Sicht die allgemeine Vorstellung, dass „innovation isn´t what innovators do; it´s what customers, clients and people adopt. (…) it´s about the distribution of usable artifacts that change behavior.” ¹⁰ Je Fächerübergreifender die Literatur ist, desto allgemeiner und weiter werden die Definitionen einer Innovation, während andere sich auf spezielle Innovationen fokussieren, wie die Implementierung einer neuen Idee für ein Produkt oder einen Service. Innovation wird oft mit Veränderung assoziiert. Dennoch ist zu beachten, dass nicht immer eine neue Idee involviert ist. ¹¹ Die subjektive Sicht der potentiellen Adopter ist ausschlaggebend. Frühere Adopter der Idee,

⁹ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003.

¹⁰ Schrage, M.: Innovation Diffusion, in: Technology Review, Vol. 107, Nr. 10, Dez. 2004, S. 18. (Hervorhe-

bungen im Original.)

¹¹ Vgl. Martins, E. C. / Treblanche F.: Building organisational culture that stimulates creativity and innovation,

in: European Journal of Innovation Management, Vol. 6, Nr. 1, 2003, S. 67.

nehmen die Adoption einer späteren Adoptionseinheit als Imitation wahr. ¹² Aus diesem Grund soll eine Innovation definiert werden, als eine Idee ¹³ , die neu für die spezielle Adoptionseinheit - sei es ein Individuum oder eine Organisation - ist. Es ist dabei zu berücksichtigen, dass die relative Neuheit für die Adoptionseinheit der Idee betrachtet wird, und nicht die absolute Neuheit. Im Einzelnen bedeutet dies, dass eine Idee, obwohl sie schon lange Zeit besteht, auch dann noch für eine Adoptionseinheit eine Innovation darstellen kann, wenn diese die Idee erst viel später wahrnimmt.

Eng mit der Innovation ist das Phänomen der Adoption verbunden. Als Adoption wird die Entscheidung eines Individuums oder einer Organisation bezeichnet, die zur Annahme einer Innovation führt. Dabei kann die Innovation vollständig, zum Teil oder in modifizierter Form von dem Adopter angenommen werden. ¹⁴ Da dieser das Kap. 4 „Adoptions-Prozess“ gewidmet ist, sollen hier kurz die Begriffe „Adoptionsrate“ und „Adoptionsgeschwindigkeit“ von den Begriffen „Diffusionsrate“ und „Diffusionsgeschwindigkeit“ abgegrenzt werden. Denn obwohl die Begriffspaare der Adoptions- bzw. Diffusionsrate den gleichen Sachverhalt betrachten, unterscheiden sie sich in der Sichtweise. Die Adoptionsrate beschreibt die relative Geschwindigkeit mit der eine Innovation von den Mitgliedern eines sozialen Systems angenommen wird. ¹⁵ Die Diffusionsrate “is proportional to the number of potential adopters at a given time” ¹⁶ und beschreibt die Ausbreitung einer Innovation in einem sozialen System. Die Adoptionsgeschwindigkeit beschreibt dagegen die Zeit, die vergeht von der ersten Einführung der Innovation bis zur Adoption. Je schneller die Innovation von einem potentiellen Adopter angenommen wird, desto höher ist die Adoptionsgeschwindigkeit. Die Diffusionsgeschwindigkeit befasst sich mit der Geschwindigkeit der Ausbreitung einer Innovation von der Markteinführung bis zum Abschluss des Diffusionsprozesses, wenn alle potentiellen Adopter ihre Entscheidung getroffen haben die Innovation anzunehmen oder abzulehnen.

¹² Vgl. Anderson, N. / De Derau, C. K. W. / Nijstad, B. A.: The Routinization of Innovation research: a construc-

tively critical review of the state-of-the-science, in: Journal of Organizational Behavior, Vol. 25, 2004, S. 148f,

sowie van de Ven, A. H.: Central Problems in the Management of Innovation, in: Management Science, Vol. 32,

Nr. 5, 1986, S. 591f. Und Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 12f.

¹³ Der Begriff „Idee” umfasst hierbei Praktiken, Produkte, Prozesse etc.

¹⁴ Es ist dabei wichtig, dass der Begriff „Adoption“ von dem der „Adaption“ getrennt wird. Teilweise werden in

der englischsprachigen Literatur die Begriffe synonym verwendet, wobei die vollständige Annahme einer Inno-vation als Adoption bezeichnet wird, die anderen beiden Fälle als Adaption. Für die Arbeit ist diese Unterschei-

dung jedoch nicht von Bedeutung. In der deutschsprachigen Literatur wird dagegen mit der Bezeichnung Adap-tion die Anpassung des Verhaltens von Seiten des Adopters beschrieben. In der folgenden Arbeit ist allerdings

nur die Adoption, d.h. die Annahme einer Innovation, von Interesse.

¹⁵ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 221.

¹⁶ Teng, J. T. C. / Grover, V. / Güttler, W.: Information Technology Innovations: General Diffusion Patterns and

Its Relationships to Innovation Characteristics, in: IEEE Transactions on Engineering Management, Vol. 49, Nr.

1, Feb. 2002, S. 14.

2. Diffusionsforschung

2.1 Gründe für Diffusionsforschung

Die Diffusionsforschung befasst sich mit der Ausbreitung von Innovationen. Als einer der ersten Forscher auf diesem Gebiet, veröffentlichte der Soziologe Gabriel Tarde 1903 sein Buch „The Laws of Imitation“, in dem er seine Beobachtung beschrieb, dass sich von 100 Innovationen normalerweise nur 10 durchsetzen, und die übrigen 90 Innovationen vergessen werden. ¹⁷ Welcherlei Art diese Innovationen sind, hat hierbei nur geringen Einfluss auf die Ausbreitung. In erster Linie entwickelt die Diffusionsforschung Modelle mit deren Hilfe der Ablauf des Diffusionsprozesses dargestellt werden kann oder mit denen Vorhersagen darüber getroffen werden können, wie schnell und wie weit sich eine Innovation in einem sozialen System - d.h. einer Gesellschaft oder einer Organisation - ausbreitet. Das Ziel der Diffusions-forschung ist es demzufolge, alle relevanten Faktoren die einen Innovationsprozess beeinflussen zu identifizieren und sie in einem Diffusionsmodell abzubilden. Besonders für die Ökonomie ist die Forschung im Bereich der Adoption und Diffusion von Innovationen interessant, denn sie entwickelt jedes Jahr viele Innovationen, die von Kundendies können Individuen wie Organisationen sein - angenommen werden sollen. Die Notwendigkeit der Diffusionsmodelle für die Ökonomie begründet sich damit, dass „facilitating, accelerating and sustaining the innovation diffusion process has become increasingly important to the survival and growth of organizations”. ¹⁸ Durch die immer kürzer werdenden Produktlebenszyklen und immer besseren Prozesse sind die Organisationen gezwungen die Nachfolgeprodukte in immer kürzeren Abfolgen auf den Markt zu bringen. Da die Produkte das Überleben einer Organisation absichern, ist es wichtig, dass über die Adoptionsrate und die Adoptionsgeschwindigkeit eine Vorhersage getroffen werden kann. Des Weiteren sollen mit der Diffusionsforschung zum Beispiel Fragen nach der Beeinflussbarkeit oder Kontrolle einer Innovationsverbreitung geklärt werden, oder auch, welcher Innovationstyp für die Organisation das beste Diffusionsverhalten aufweist. Es wird demzufolge versucht die Diffusion einer Innovation für Manager von Organisationen verständlich zu machen und ihnen Hilfsmittel an die Hand zu geben, mit denen sie, wenn möglich, den Diffusionsprozess einer Innovation ¹⁹ vorhersagen und kontrollieren können. 20

¹⁷ Vgl. Tarde, G.: The Laws of Imitation, New York, Chicago, 1903, S. 140.

¹⁸ Hivner, W. / Hopkins, S. A. / Hopkins, W. E.: Facilitating, accelerating, and sustaining the innovation diffu-

sion process: an epidemic approach, in: European Journal of Innovation Management, Vol. 6, Nr. 2, 2003, S. 81.

¹⁹ Hierbei macht es keinen Unterschied, ob es sich bei der zu kontrollierenden Innovation um die Einführung der

eigenen Innovation an einem Markt handelt oder der Implementierung einer Innovation in die eigene Organisati-

on.

²⁰ Vgl. Hivner, W. / Hopkins, S. A. / Hopkins, W. E., a. a. O., S. 81.

2.2 Tradition verschiedener Forschungsrichtungen

Die Studie von Ryan / Gross ²¹ zur Ausbreitung von hybridem Saatkorn im Jahr 1943 stellt dabei den empirischen Ausgangspunkt der Diffusionsforschung dar. Viele unterschiedliche Wissenschaftsrichtungen haben sich seit der Veröffentlichung von Ryan / Gross mit der Dif-fusionsforschung beschäftigt, unter anderem die Soziologie, Agrarwissenschaft, Anthropologie, Geographie, Ökonomie und Kommunikationswissenschaft. Diese Wissenschaftszweige weisen deshalb eine lange Tradition in der Erforschung von Diffusionen auf. Praktisch alles scheint zu diffundieren: Gerüchte, Verordnungen, Produkte, Organisationsstrukturen, etc. Das Ziel der Diffusionsforschung ist es herauszufinden, wie institutionelle Konditionen die Rate und Form von Diffusionen in großen sozialen Systemen beeinflussen. ²² Aufgrund der oben beschriebenen zunehmenden Vielzahl an wissenschaftlichen Beiträgen in der Diffusionsforschung, sollen nur zwei Wissenschaftszweige berücksichtigt werden. Es handelt sich bei diesen um den Bereich Marketing / Management und die Kommunikationswissenschaft, welche laut Rogers heute die zweite bzw. dritte höchste Anzahl an Publikationen vorweisen, nach der Agrarsoziologie. ²³ Die Eingrenzung der Arbeit auf die Bereiche Marketing / Management und Kommunikationswissenschaft wird vorgenommen, um einem wirtschaftswissenschaftlichen Interesse gerecht zu werden. Die Diffusionsforschung im Marketing hat das Ziel die Adoptionsrate einer Innovation vorherzusagen, sowie die wahrgenommenen Eigenschaften der Innovation. Mit dem passenden Marketing-Mix soll die Verkaufsrate der Innovation gefördert werden. Marketingexperten haben jedoch nicht nur ein Interesse an der Anzahl der Adopter, sondern mehr in der Häufigkeit des Gebrauchs einer Innovation. ²⁴ Durch die Abweichung der Interessen ist allerdings auch ein Nachteil für die Diffusionsforschung im Bereich Marketing entstanden, denn häufig werden die Marketingstudien im Auftrag von Organisationen durchgeführt, wodurch es zu einer Verzerrung aufgrund der Quellen der verwendeten Daten kommt. Zu den Verzerrungen bei diesen Auftragstudien kommt es, da das Interesse mehr auf der Beeinflussung der potentiellen Adopter liegt, als auf der Bewertung der Innovationen durch die potentiellen Adopter. Hierdurch treten intellektuelle und ethische Probleme bei der Diffusionsforschung auf. Das am weitesten verbreitete Marketingmo-

²¹ Vgl.Ryan, B. / Gross, N. C.: The Diffusion of Hybrid Seed Corn in Two Iowa Communities, in: Rural Sociol-

ogy, Vol. 8, 1943, S. 15-24.

²² Vgl. Strang, D. / Meyer, J. W.: Institutional conditions for Diffusion, in: Theory and Society, Vol. 22, Nr. 4,

Aug. 1993, S. 487.

²³ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O, S. 44f.

²⁴ D.h. das Ziel der Marketinggelehrten unterscheidet sich von dem der allgemeinen Diffusionsforschung inso-

fern, dass sie versuchen den Gebrauch einer Innovation zu fördern. So ist im Bereich Mobiltelefone nicht alleine

die Anzahl der Adopter entscheidend, vielmehr interessiert die Häufigkeit der Nutzung - im Fall der Mobiltele-

fone also die Gesprächsdauer - durch den Adopter.

dell in der Diffusionsforschung ist das Bass-Modell, benannt nach seinem Entwickler Prof. Frank Bass. Mit dem Bass-Modell soll die Adoptionsrate eines neuen Produktes geschätzt werden. ²⁵ Das Modell wird in Kap. 6.1 „Bass-Modell“ näher beschrieben. Die Diffusionsforschung im Bereich Kommunikationswissenschaft stellt heute die drittgrößte Anzahl an Publikationen. Die Ursache hierfür liegt zum einen in der Geschwindigkeit, mit der sich Neuigkeiten ausbreiten. Zum anderen ist die Kommunikationsforschung nicht auf ein Thema festgelegt, sondern betrachtet unabhängig vom Thema immer nur den Diffusionsprozess. Eine weitere Besonderheit der Kommunikationsforschung besteht im Vergleich zu den übrigen Forschungsgebieten darin, dass „news events are ideas that do not have a material basis.“ ²⁶ Das bedeutet ein potentieller Adopter durchläuft nicht die üblichen fünf Stufen der Innovations-Entscheidung ²⁷ , vielmehr endet der Diffusionsprozess mit dem Bewusstsein der Neuigkeit. Dennoch breiten sich Neuigkeiten auf ähnliche Weise wie andere Innovationen aus, nur schneller. 28

3. Innovation

3.1 Prozess der Innovations-Entwicklung

Das bekannteste Modell des Innovationsentwicklungsprozesses wurde von Schumpeter 1939 entworfen. Das Modell besteht aus den drei nacheinander ablaufenden Phasen der Invention, Innovation und Diffusion. In der Inventionsphase werden Lösungen für erkannte oder vermutete Probleme gesucht, d.h. es werden Neuerungen entwickelt. Am Ende der Inventionsphase erfolgt die Entwicklung, um die möglichen Lösungen zu testen und sie späteren potentiellen Abnehmern zu demonstrieren. Diese Phase ist durch eine hohe Unsicherheit gekennzeichnet, denn der Großteil der entwickelten Ideen wird nicht in die Phase der Innovation eintreten. ²⁹ In Abb. 3 ist die kaskadenartige Abnahme der Innovationsentwicklungen von der Invention bis zur Diffusion exemplarisch abgebildet. Die Prozentangaben sind dabei nicht als allgemeingültig zu betrachten, vielmehr sollen sie hier zur Verdeutlichung der Aufteilung dienen. Anhand der Abbildung ist zu erkennen, dass der größte Teil der entwickelten Ideen aus der Inventionsphase als technologischer Misserfolg ausscheidet. Ein weiteres Drittel scheidet aufgrund

²⁵ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 83ff.

²⁶ Ebenda S. 75.

²⁷ Siehe Kap. 4.3 „Adoptionsmodelle“.

²⁸ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 74ff.

²⁹ Vgl. Kortmann, W.: Diffusion, Marktentwicklung und Wettbewerb: Eine Untersuchung über die Bestim-

mungsgründe zu Beginn des Adoptionsprozesses technologischer Produkte, Frankfurt am Main, Berlin, Bern,

New York, Paris, Wien, 1995, S. 103. S. 12.

unzureichenden ökonomischen Potentials aus, d.h. die entwickelten Ideen sind zwar umsetzbar, jedoch besitzen sie für ein Unternehmen keinen ökonomischen Anreiz.

Abb. 3: Die Stufen des Prozesses der Innovationsentwicklung 30

Die Phase der Innovation beginnt nach Schumpeter mit der Markteinführung der in der Inventionsphase entwickelten Neuerung. Auch in dieser Phase ist die Gesamtheit der Ideen zu unterteilen. Über die Hälfte der am Markt eingeführten Innovation erweisen sich als ökonomische Misserfolge. Nur die ökonomisch-erfolgreichen Innovationen verbreiten sich innerhalb des sozialen Systems. Diese Innovationseinführung führt bekanntlich zu einem Ungleichgewicht des bisherigen Marktgleichgewichts. Allerdings soll auf diesen Aspekt in der weiteren Arbeit nicht eingegangen werden, der Fokus wird vielmehr auf die Ursachen der Innovationsadoption und der Diffusion von Innovationen gelegt. Der Bruchteil der anfänglichen Innovationsentwicklungen, der diese die letzte Phase erreicht, breitet sich jedoch nicht nur aufgrund der guten Innovationsentwicklung aus. Die verschiedenen Gründe der Beschleunigung oder Abbremsung des Diffusionsverlaufs werden im Weiteren näher betrachtet, denn „die Diffusion ist (…) ein höchst fragiler und instabiler Vorgang, der schon durch kleine Ereignisse eine völlig andere Wendung nehmen kann.“ 31

Neben dem dreistufigen Modell von Schumpeter existieren weitere Modelle, die sich mit dem Entstehen von Innovationen befassen. Deshalb soll kurz auf einige in der Forschungsliteratur intensiver diskutierte Modelle eingegangen werden. Rogers unterteilt und erweitert das Modell von Schumpeter neu. Für ihn setzt sich der Prozess der Innovationsentwicklung aus den

³⁰ Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Maier, F. H.: New product diffusion models in innovation mana-

gement - a system dynamics perspective, in: System Dynamics Review, Vol. 14, Nr. 4, 1998, S. 286.

³¹ Kortmann, W., a. a. O., S. 14.

Entscheidungen und Aktivitäten der Adoptionseinheit sowie deren Auswirkungen zusammen. Der Prozess beginnt mit der Problemerkennung, daraufhin folgen Forschung und Entwicklung der Innovation, die Kommerzialisierung, Diffusion und Adoption derselben sowie die Konsequenzen, die sich durch die Adoption für die Adoptionseinheit und deren Umwelt ergeben. Das Modell in Abb. 4 zeigt die einzelnen Phasen und Ereignisse nach Rogers in Verbindung zur Einteilung von Schumpeter.

Abb. 4: Modell der Innovationsentwicklung nach Rogers 32

Hierbei kann man die ersten drei Phasen als Invention der Innovation bezeichnen. Die Kommerzialisierung ist mit der Markteinführung und somit mit Schumpeters Phase der Innovation gleichzusetzen. Die vierte Phase der Diffusion und Adoption entspricht der dritten Phase von Schumpeter. Die Erweiterung tritt mit der Einführung der Konsequenzphase auf. Rogers vertritt in seinem Modell die Ansicht, dass „changes that occur to an individual or to a social system as a result of the adoption or rejection of an innovation“ ³³ auch für den Prozess der Innovationsentwicklung eine Rolle spielen ³⁴ und deshalb auch in diesem berücksichtigt werden müssen. Des Weiteren merkt Rogers an, dass das Modell zwar einen linearen Ablauf darstelle, es in der Realität jedoch durchaus zu einer Verschiebung der Reihenfolge oder dem Auslassen einer Phase kommen könne. 35

Kortmann erweitert das Schumpeter´sche Modell um positive Rückkopplungsprozesse. Er begründet dies mit der Auswirkung jeder Innovation auf die Entwicklung neuer Innovationen, d.h. während eine Innovation die drei Phasen des Modells durchläuft, wirkt sie gleichzeitig auf die schon durchlaufende Phasen zurück, in denen sich inzwischen neue Innovationen befinden, oder sie verursacht die Suche nach neuen Innovationen. ³⁶ Dieser Kritikpunkt der fehlenden Rückkopplungsbeziehungen kann auch auf das Modell der Innovationsentwicklung von Rogers übertragen werden. Obwohl Rogers die Reihenfolge seiner Modellphasen als in

³² Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 138.

³³ Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 157.

³⁴ So können erwartete positive bzw. negative Konsequenzen die Entwicklung einer Innovation beschleunigen

oder abbremsen bzw. stoppen.

³⁵ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., Kap. 4.

³⁶ Vgl. Kortmann, W., a. a. O., S. 14f.

der Realität austauschbar bezeichnet, sieht er keinerlei Auswirkungen einer Innovation auf nachfolgende Innovationen.

Ein völlig anderer Ansatz der Innovationsentwicklung wird von Anhängern des Evolutionsal-gorithmus - eine Weiterentwicklung der „synthetischen Evolutionstheorie“ ³⁷ - vertreten. ³⁸ In dieser Theorie wird die Entwicklung und Ausbreitung von technischen sowie wirtschaftlichen Neuerung mit dem Ablauf eines biologischen Evolutionsprozesses verglichen. Den Ausgangspunkt bildet in der Biologie ein abgegrenztes System von Organismen, die Population. Diese charakterisiert sich durch einen gemeinsamen Gen-Bestand der Individuen innerhalb eines Systems, denn Populationen „bestehen (…) nicht selten aus nur wenigen Individuen“ ³⁹ . Das einzelne Individuum stellt in der Genetik somit nur einen kleinen Teil einer Population dar. Allerdings beginnt die Veränderung einer Population immer mit dem einzelnen Individuum. ⁴⁰ In der Vererbungslehre von Mendel aus dem Jahr 1865 verändert sich ein Organismus bei der Fortpflanzung durch die Bildung neuer oder rekombinierter Genotypen, die wiederum zur Bildung neuer Phänotypen führen. Diese sind dann der Selektion der Umwelt un-terworfen, wobei die Organismen mit geringerer Fitness, als ihre Vorfahren aussterben, während die mit einer höheren Fitness überleben und das Fortbestehen der Art sichern. ⁴¹ Auf die Ökonomie übertragen bedeutet dies, dass ein System folgende Eigenschaften aufweisen muss ⁴² :

a) Einzigartigkeit und Variabilität ⁴³ ,

b) Komplexität und Organisation ⁴⁴ ,

c) Interdeterminiertheit ⁴⁵ ,

d) Irreversibilität ⁴⁶ .

³⁷ Vgl. Kieser, A.: Evolutionsorientierte Organisationstheorie, S. 1759, in: Frese, E. (Hrsg.): Handwörterbuch der

Organisation, Band 2, 3., völlig neu gestaltete Aufl., Stuttgart, 1982.

³⁸ Es handelt sich hier um eine systemtheoretische-evolutionäre Sichtweise bezüglich der Entwicklung von Inno-

vationen.

³⁹ Siewing, R.: Wie entsteht eine neue Art?, S. 352, in: Siewing, R. (Hrsg.): Evolution, 2., bearbeitete Aufl.,

Stuttgart, New York, 1982.

⁴⁰ Vgl. Haustein, E.: Populationsgenetik, S. 337, in: Siewing, R. (Hrsg.): Evolution, 2., bearbeitete Aufl., Stutt-

gart, New York, 1982.

⁴¹ Vgl. Siewing, R., a. a. O., S. 352.

⁴² Vgl. Olliges, R.: Abbildung von Diffusionsprozessen: Versuch einer formalen Modellierung in der evolutori-

schen Ökonomik mit Hilfe von genetischen Algorithmen, Heidelberg, 1996, S. 25

⁴³ Gerade die Verschiedenartigkeit in der Qualität der Untersuchungsgegenstände und ihre Variabilität soll be-

achtet werden. Denn diese werden in neoklassischen Modellen als unwesentlich betrachtet. Für die evolutorische

Ökonomie bietet die Variabilität den Forschern allerdings ein Werkzeug an die Hand mit dem die Einzigartigkeit

von ökonomischen Erscheinungen abgebildet werden können. Vgl. Olliges, R., a. a. O., S. 27.

⁴⁴ Die Komplexität der Ökonomie beschreibt die vielfältigen Beziehungen und Rückkopplungseffekte zwischen

den Akteuren. Trotz eben dieser Komplexität entwickelten sich Verhaltensregeln, die das Funktionieren des

Systems fördern, d.h. eine Organisation der Komplexität wird geschaffen. Vgl. Olliges, R. a. a. O., S. 28.

⁴⁵ Das Verhalten des beobachteten Systems ist in der Realität nicht vorhersagbar und somit stochastisch bzw.

chaotisch. Ein solches Verhalten kann wohl als indeterminiert bezeichnet werden. Hierdurch entsteht wiederum

eine gewisse Komplexität. Vgl. Olliges, R. a. a. O., S. 28.

Die Entwicklung einer Neuerung findet in einem sozialen System - sei es eine Gruppe oder eine Organisation - statt. Die Mitglieder dieses sozialen Systems weisen in der Regel die gleichen Merkmale auf, dessen ungeachtet ist die Ausprägung der Merkmale von Mitglied zu Mitglied verschieden, d.h. die Population muss nicht in sich homogen sein. Wegen den unterschiedlichen Einflüssen auf die einzelnen Populationsmitglieder, kann es zu Variationen in den Merkmalen kommen. Dieser Vorgang wird in der Biologie Mutation genannt. ⁴⁷ Übertragen auf die Ökonomie wird das technische Wissen in einer binären Matrix mit den Einstellungen „0“ und „1“ dargestellt. Die Einstellungen repräsentieren hierbei die Merkmale des betrachteten Systems. Die Größe der Matrix gibt dabei das maximale technische Potential an und drückt damit die Bedeutung der betrachteten Technologie aus. Die Einstellung „0“ bildet das Basiswissen und „1“ das angewandte Wissen dieses Bereichs ab. ⁴⁸ In Abb. 5 wird der Evolutionsprozess einer solchen Matrix dargestellt.

Abb. 5: Grundstruktur des Evolutionsprozesses 49

Der Evolutionsprozess beginnt mit der Replikation des Wissenssystems „Elter“, WS E , zu dem Wissenssystem „Nachkomme“, WS N . In dieser ersten Phase kann durch Variation der Einstellungen eine Mutation, d.h. eine Veränderung der Matrix auftreten. Wenn die Einstellung vor

⁴⁶ Die Entwicklung von Innovationen geschieht immer in einem zeitlichen Kontext, dieser kann nicht umgekehrt

werden.

⁴⁷ Vgl. Olliges, R. a. a. O., S. 28.

⁴⁸ Vgl. Milling, Peter M.: Understanding and managing innovation processes, in: System Dynamics Review,

Vol. 18, Nr. 1, 2002, S. 80f.

⁴⁹ Quelle: In Anlehnung an Milling, Peter M.: Managing innovation processes, a. a. O., S. 81.

der Mutation eine „0“ angezeigt hat, so befindet sich danach an dieser Stelle eine „1“, und vice versa. Die Mutation der Einstellung „0“ zu „1“ ist als eine Verbesserung der Matrix anzusehen, denn „the value of a matrix - that is, the ‘‘worth’’ of the technical knowhow - is determined by counting the number of elements with the value ‘‘1’’.” ⁵⁰ An welcher Stelle die Mutation geschieht, ist dabei nicht vorhersehbar. In der zweiten Phase, der Selektion, wird die ursprüngliche Matrix WS E mit der neu entstandenen Matrix WS N verglichen. In dieser Phase wird nur die Häufigkeit der „1“ innerhalb der beiden Matrizen gezählt. Die Matrix, welche am häufigsten die Einstellung „1“ aufweist, wird als höher bewertet. In der Darstellung in Abb. 5 erreicht WS N einen höheren Wert als die ursprüngliche WS E -Matrix. Demzufolge wird WS ^N ausgewählt. In dem Fall, das WS N einen niedrigeren Wert als WS E besitzt, würde diese Matrix abgelehnt werden. Die Mutation würde sich demnach nicht durchsetzen. In der Phase der Retention wird die ausgewählte Matrix für den weiteren Evolutionsprozess festgehalten. Die in Abb. 5 überlegene Matrix WS N wird zu dem neuen Wissenssystem „Elter“ benannt, welches „the basis for the next evolution cycle“ ⁵¹ bildet. ⁵² Jede der einzelnen Phasen ist für den Ablauf des Prozesses von Bedeutung. In diesem Modell können keine Phasen übersprungen oder ausgelassen werden, wie in dem Modell von Rogers. Des Weiteren stellen die drei Phasen des Evolutionsalgorithmus keinen zeitlichen Ablauf dar, denn die Phasen laufen parallel und immerzu ab. Gemeinsam haben sie jedoch, dass die Phasen nicht vollständig voneinander losgelöst ablaufen.

Vergleicht man die Begriffe des Evolutionsalgorithmus mit denen von Schumpeter, so bezeichnen Mutation und Invention denselben Sachverhalt. Die Innovation entspricht der Selektion und die Diffusion „wird im evolutorischen Prozess durch Trägheit und Selektion bzw. die Replikatordynamik erklärt.“ 53

3.2 Charakteristika von Innovationen

Die am häufigsten genannten Charakteristika von Innovationen sind zum einen die Kosten bzw. Gewinne durch die Innovation und zum anderen die persönlichen bzw. öffentlichen Konsequenzen. Zu den Kosten einer Innovation zählen direkte wie indirekte Kosten - monetärer wie nicht-monetärer Art - die durch die Einführung einer Innovation entstehen. Direkte Kosten sind für den potentiellen Adopter ersichtlich, er kann abschätzen, wie hoch sein Ge- ⁵⁰ Milling,Peter M.: Managing innovation processes, a. a. O., S. 81.

⁵¹ Ebenda S. 81f.

⁵² Vgl. Milling, P. M. / Maier F. H., a. a. O., S. 128f., sowie Milling, Peter M.: Managing innovation processes,

a. a. O., S. 81f.

⁵³ Olliges, R. a. a. O., S. 48.

winn bei der Implementierung einer Innovation ist. Bei indirekten Kosten ⁵⁴ verhält es sich allerdings anders, denn diese können vor der Adoption einer Innovation nicht genau bestimmt werden, und erhöhen somit die Unsicherheit des potentiellen Adopters. ⁵⁵ Neben den monetären Auswirkungen können sich die Konsequenzen einer Innovation dagegen auf zwei Ebenen auswirken, d.h. entweder auf der privaten Ebene des Adopters oder der allgemeinen Ebene des sozialen Systems. Die persönlichen Konsequenzen einer Innovation betreffen nur den potentiellen Adopter. Es ist folglich davon ausgehen, dass dieser nur Innovationen annimmt, die ihm zu Gute kommen. Bei öffentlichen Konsequenzen dagegen ist das gesamte soziale System betroffen. In der Regel handelt es sich bei solchen umfangreichen Innovationen um Einführungen durch den Staat, wie zum Beispiel einer Gesetzesänderung. 56

3.3 Elemente einer Innovation

Eine Innovation wird durch ihre Eigenschaften für den potentiellen Adopter interessant. Diese Attribute sind dabei keine objektiv nachprüfbaren Merkmale, vielmehr handelt es sich bei ihnen um eine subjektive Wahrnehmung der Innovation durch den potentiellen Adopter. Die Ausprägung der wahrgenommenen Eigenschaften hängt jedoch von der persönlichen Erfahrung und Wahrnehmung des einzelnen Adopter ab. Werden die Eigenschaften von dem potentiellen Adopter positiv bewertet, erhöht sich die adopter-eigene Adoptionswahrscheinlichkeit einer Innovation. Aufgrund des subjektiven Empfindens ist ein Vergleich zwischen Innovationen sehr schwierig. Im Weiteren sollen einige Attribute vorgestellt werden, die eine Klassifizierung und somit einen Vergleich verschiedener Innovationen ermöglichen. Die am häufigsten verwendeten Attribute für einen Vergleich zeichnen sich durch eine große Generalisierbarkeit und Kürze aus. 57

⁵⁴ Unter dem Begriff „indirekte Kosten“ kann man sich sowohl monetäre wie nicht-monetäre Kosten vorstellen.

Die indirekten monetären Kosten entstehen durch Ungewissheit des potentiellen Adopters über das von der In-novation erzielte mögliche Ergebnis, z. B. die Höhe des Absatzes eines neuen Produktes. Die indirekten nicht-monetären Kosten treten bspw. als soziale Kosten bei der Implementierung auf, wenn Mitarbeiter erst geschult

werden müssen.

⁵⁵ Vgl. Wejnert, B.: Integrating models of diffusion of innovations: A conceptual framework, in: Annual Review

of Sociology, Vol. 28, 2002, S. 301f.

⁵⁶ Vgl. ebenda S. 299f.

⁵⁷ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 223.

Abb. 6: Auswahl bedeutender Innovationseigenschaften 58

Relativer Vorteil

Unter dem Attribut „relativer Vorteil“ ist der Grad zu verstehen, zu dem die Innovation als vorteilhafter angesehen wird, als die Idee ⁵⁹ , die sie ablösen soll. Um die Vorteilhaftigkeit einer Innovation zu messen, werden quantifizierbare Größen herangezogen, wie die Profitabilität der Innovation, technologische Überlegenheit oder der persönlichen Gewinn an sozialem Prestige. Jedoch ist zu berücksichtigen, dass „the characteristics of the potential adopters may also affect which specific subdimensions of relative advantage are most important.” ⁶⁰ So kann es aufgrund von sozialem Statusdenken dazu kommen, dass eine Innovation eine Überadoption erfährt. Die Konsumenten lehnen eine Innovation in einem solchen Fall nicht ab, obwohl sie diese nicht benötigen, weil sie sie schon besitzen. Die Adopter erwerben die Innovation, da sie durch den Besitz jeder Innovationseinheit einen zusätzlichen Prestigegewinn erlangen. In einem solchen Fall liegt der relative Vorteil nicht mehr in den Eigenschaften der Innovation, wie einer effizienteren Rohstoffnutzung, sondern vielmehr in der Betrachtung der Innovation aus Sicht der Gesellschaft. ⁶¹ So kann der mehrfache Erwerb eines Luxusautomobils durch einen Adopter, für diesen zu einem höheren Ansehen führen. Einen weiteren relativen Vorteil kann der Adopter durch diese Überadoption allerdings nicht generieren, da er immer nur ein Automobil zum gleichen Zeitpunkt nutzen kann. Jedoch ist anzumerken, dass Kompatibilität jede Adopter-Kategorie ⁶² unterschiedlich beeinflusst. Innovatoren sind eher gewillt

⁵⁸ Quelle: Eigene Darstellung.

⁵⁹ Der Begriff „Idee“ steht in diesem Kapitel als Überbegriff für eine Technik, ein Produkt, einen Prozess oder

Service, die entweder eine Innovation darstellt oder als veraltete abgelöst wird.

⁶⁰ Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 229.

⁶¹ Vgl. ebenda S. 232.

⁶² Die einzelnen Adopter-Kategorien werden in Kap. 4.1 „Adopter-Kategorien“ näher betrachtet.

eine Inkompatibilität hinzunehmen als Nachzügler. Eine geringe Kompatibilität einer Innovation hat insgesamt einen negativen Einfluss auf alle potentiellen Adopter, wenn die Innovation nicht zu ihren Bedürfnissen oder der Situation passt. ⁶³ Kompatibilität

Die Kompatibilität einer Innovation drückt sich über den Grad der Kongruenz mit den Bedürfnissen der potentiellen Adopter sowie ihren Erfahrungen und existierenden kulturellen Werten aus. Eine Innovation muss aber nicht nur mit der Wahrnehmung der potentiellen Adopter kompatibel sein, sondern auch mit den bestehenden Systemen in das sie eingefügt wird, so muss sich zum Beispiel die Einführung eines neuen Span-Verfahren in den ursprünglichen Produktionsprozess eingliedern lassen. Es lässt sich fest halten, dass je kompatibler eine Innovation mit der Situation des potentiellen Adopters und seinen Bedürfnissen ist, desto niedriger „are his switching costs and uncertainties, the more probable it ist he innovation will be adopted“. ⁶⁴ Allerdings ist zu beachten, dass eine hohe Kompatibilität mit früheren Erfahrungen auch zu negativen Ergebnissen führen kann, wenn die Innovation aufgrund der Erfahrungen falsch verstanden wird. In diesem Fall kommt es zu einer Über- oder Missadoption. ⁶⁵ Komplexität

Komplexität zeichnet sich durch die Zahl der Elemente und ihrer Relationen in einem System zueinander aus. Der Begriff „Element“ beschreibt dabei die personellen, materiellen oder gedanklichen Teile eines Systems, während die „Relation“ die Verbindung zwischen den Systemteilen darstellt. Hierbei kann unterschieden werden, ob die Komplexität aufgrund der Neuartigkeit, der Informationsunsicherheit oder aber des Problemvolumens auftritt, d.h. im Fall von Innovationen, ob es sich um diskontinuierliche oder kontinuierliche Innovationen handelt. ⁶⁶ Die Komplexität einer Innovation wird über den Schwierigkeitsgrad des Gebrauchs und Verständnisses wahrgenommen, indem jede Innovation von den potentiellen Adoptern auf einem Kontinuum von einfach bis komplex abgetragen wird. So nimmt jeder Adopter die Innovation mit einem anderen Komplexitätsgrad wahr. Je komplexer eine Idee dem Adopter erscheint, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er die Innovation zügig annimmt. Aus diesem Grund kann man davon ausgehen, dass eine hohe Komplexität eine Barriere bei der Einführung von Innovationen bedeutet. 67

⁶³ Vgl. Saaksjarvi, M.: Consumer adoption of technological innovations, in: European Journal of Innovation

Management, 2003, Vol. 6, Nr. 2, S. 97.

⁶⁴ Frambach, R. T.: An Integrated Model of Organizational Adoption and Diffusion of Innovations, in: European

Journal of Marketing, Vol. 27, Nr. 5, 1993, S. 27.

⁶⁵ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 244.

⁶⁶ Vgl. Bronner, R.: Komplexität, S. 1122, in: Frese, E. (Hrsg.): Handwörterbuch der Organisation, Band 2, 3.,

völlig neu gestaltete Aufl., Stuttgart, 1992.

⁶⁷ Vgl. Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 257.

Testbarkeit

Je besser sich eine Innovation von den potentiellen Adoptern selbst erproben lässt, desto schneller sind sie bereit die Innovation anzunehmen, denn eine Innovation „that is trialable represents less uncertainty to the individual“. ⁶⁸ Die Erprobung der Innovation vor ihrer Adoption ist vor allem für frühe Adopter wichtig, denn die späten Adopter bzw. Nachzüglern haben im Gegensatz zu ihnen die Möglichkeit die Innovation in ihrer Umgebung zu beobachten. Die meisten Adopter, die eine Innovation vorab testen, entscheiden sich diese anzunehmen, wenn die Innovation einen bestimmten Grad an relativem Vorteil aufweist. Durch den Test der Innovation wird die Komplexität derselben für den Adopter reduziert, da er ihre Handhabung erlernt und so seine Unsicherheit über den persönlichen Nutzen der Innovation herabsetzt. Alleine eine Erprobung der Innovation reicht jedoch noch nicht aus, um die potentiellen Adopter für diese zu gewinnen. Erst wenn der relative Vorteil die potentiellen Adopter überzeugt, und ein bestimmter Kompatibilitätsgrad auftritt, wird die Innovation angenommen. Aus diesem Verhalten lässt sich ableiten, dass der Testbarkeit nicht die gleiche Bedeutung in der Bewertung einer Innovation zukommt, wie den Attributen relativer Vorteil und Kompatibilität. ⁶⁹ Beobachtbarkeit

Der Grad der Beobachtbarkeit zeichnet sich in der Möglichkeit ab, eine Innovation bei anderen Adoptern zu beobachten. Je einfacher die Resultate der Innovation von den potentiellen Adoptern erfasst werden können, desto eher werden sie die Innovation annehmen. Durch die Beobachtung der Innovation bei anderen, reduziert der potentielle Adopter seine Unsicherheit über die Resultate der Innovation. ⁷⁰ Jedoch können nicht alle Wirkungen einer Innovation auch immer beobachtet werden, weshalb auch Kommunikation und Erfahrungsaustausch zwischen Gleichgestellten oder die Informationssuche mit Hilfe verschiedener Medien über eine Innovation zu dem Attribut der Beobachtbarkeit zählen. ⁷¹ Anpassungsfähigkeit

Das Attribut Anpassungsfähigkeit gibt den Grad an, mit dem eine Innovation an die persönlichen, lokalen und organisationsspezifischen Bedürfnisse angepasst werden kann. Die Anpassung einer Innovation erfolgt hierbei über die Auswahl der für den potentiellen Adopter relevanten Teile oder durch Modifikation der Innovation in einzelnen Bereichen. Je einfacher eine Innovation an die Bedürfnisse angepasst werden kann, desto schneller wird die Innovation

⁶⁸ Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 16.

⁶⁹ Vgl. ebenda S. 177.

⁷⁰ Vgl. ebenda S. 258.

⁷¹ Vgl. Jimeniz, E. / Greenstein, S.: The Emerging Internet Retailing Market as a Nested Diffusion Process,

1998, o. O., S. 4.

angenommen. Meyer et al. fanden in ihrer Untersuchung heraus, dass die Anpassbarkeit einer Innovation für den potentiellen Adopter neben den Attributen relativer Vorteil und Kompatibilität eine wichtige Rolle spielt. ⁷² Kaufunsicherheit / -risiko

Der Grad, mit dem ein potentieller Adopter eine Innovation als risikoreich wahrnimmt, hat einen signifikanten Einfluss auf die Adoption einer Innovation. Das Kaufrisiko kann sich als Unsicherheit über die Qualität des Innovationsergebnisses oder als hohe Wechselkosten ⁷³ darstellen. Wenn die Kaufunsicherheit auch durch die Erprobung oder Beobachtung der Innovation gemindert werden kann, kommt es zu einer Ablehnung der Innovation. Der Zuverlässigkeit einer Innovation bzw. ihres Ergebnisses wird von den potentiellen Adoptern folglich ein hoher Stellenwert eingeräumt. ⁷⁴ Akzeptanz

Die Akzeptanz einer Innovation wird am Grad der Zustimmung durch andere Adopter gemessen. Je größer die Akzeptanz einer Innovation ist, umso leichter fällt es potentiellen Adoptern die Innovation anzunehmen. Die Zustimmung der anderen Adopter für eine Innovation signalisiert “its importance and advantages and motivate the individual to imitate”. ⁷⁵ Erwartete Technologien

Frambach fügt der bisherigen Liste noch die Erwartungshaltung der Adopter auf eine schnelle Technologieentwicklung hinzu. Eine solche Erwartung unter den Adoptern kann die Adoption einer bestimmten Technologie verzögern, denn sie nehmen eine Innovation nicht zu dem Zeitpunkt an, zu dem sie normalerweise die Adoptionsentscheidung treffen. Die Ursache liegt in der Erwartung, dass sich sehr schnell gewisse Standards in dieser Technologie entwickeln werden, welche dann natürlich eine höhere Kompatibilität mit allen ergänzenden und nachfolgenden Produkten sicherstellt. Die potentiellen Adopter betrachten die Verzögerung der Adoption deshalb als die profitabelste Strategie. 76

3.4 Innovationstypen

Die Forschung im Gebiet Diffusion und Adoption betrachtete in der Vergangenheit alle Innovationen als äquivalente Einheiten. Jedoch ist diese Vereinfachung nicht zutreffend, da es

⁷² Vgl. Meyer, M. / Johnson, D. / Ethington, C.: Contrasting Attributes of Preventive Health Innovations, in:

Journal of Communication, Vol. 42, Nr. 2, 1997, S. 119 u: S. 124.

⁷³ Unter Wechselkosten werden die Kosten zusammengefasst, die einem Kunden entstehen wenn dieser von

einem Anbieter zum nächsten wechselt. Je höher diese Kosten sind, desto schwieriger wird ein Wechsel.

⁷⁴ Vgl. Meyer, M. / Johnson, D. / Ethington, C., a. a. O., S. 119 u: S. 124.

⁷⁵ Frambach, R. T. / Schillewaert, N.: Organizational innovation adoption. A multi-level framework of determi-

nants and opportunities for future research, in: Journal of Business Research, Vol. 55, 2002, S. 171.

⁷⁶ Vgl. Frambach, R. T., a. a. O., S. 27f.

verschiedene Arten der Innovation gibt. So wird heute zwischen diskontinuierlichen und kontinuierlichen Innovationen, zwischen technischen und administrativen Innovationen, zwischen Produkt- und Prozessinnovationen, sowie zwischen industrie- und organisationsspezifischen Innovationen unterschieden. Diese Unterteilung in einzelne Innovationstypen ist sinnvoll, da die Innovationen sich in einzelnen Bereichen verschiedenartig verhalten. Mit dieser Einteilung versucht die Forschung die Aussagekraft ihrer Modelle zu erhöhen. Im Weiteren sollen die einzelnen Typen der Innovationen näher betrachtet werden.

3.4.1 Diskontinuierliche vs. kontinuierliche Innovationen

Aufgrund des Veränderungsgrades, mit dem die Innovationstypen auf ihre Umwelt einwirken, werden Innovationen in diskontinuierliche bzw. radikale und kontinuierliche Innovationen eingeteilt. ⁷⁷ Eine diskontinuierliche Innovation verursacht eine große Modifikation der bisherigen Lösung von Aufgaben. Da eine radikale Innovation einen völlig neuen Lösungsweg darstellt, geht mit ihr eine große Unsicherheit einher, denn die Adopter sind gezwungen sie über einen Innovationsprozess anzunehmen, welcher „is relatively unstructured and almost completely unroutine.“ ^78,79 Bei der Implementierung einer diskontinuierlichen Innovation in einer Organisation ist eine längere Startphase als bei einer kontinuierlichen Innovation notwendig, da die Annahme einer solchen Innovation ein genaues Wissen über den Ablauf erfordert. Im Ausgleich bietet diese einer Organisation ein langfristiges Nutzungspotential. ⁸⁰ Eine radikale Innovation verändert aber nicht nur die implementierenden Organisationen, sondern eröffnet durch das Auftreten dieses Innovationstypen neue wirtschaftliche Strukturen und das Lösen von Abhängigkeiten. Auf diese Weise werden auch neue Gelegenheiten für eine langfristige Änderung der ökonomischen Wachstumsrate gefunden, jedoch ist eine genaue Vorhersage des Trends der Wachstumsrate nur schwer möglich. 81

Eine kontinuierliche Innovation dagegen zeichnet sich durch eine geringe Modifikation eines bisherigen Produktes, Prozesses oder Service aus. Für den Adopter ist eine kontinuierliche Innovation einfacher anzunehmen, zumal das Resultat dieser Innovation absehbar ist und sie an ihrem Verhalten keine weitreichenden Änderungen vornehmen müssen. ⁸² Dies erleichtert auch die Implementierungsphase innerhalb der Organisation, da ein Teil der Prozesse, Pro-

⁷⁷ DieBegriffe „radikal“ und „diskontinuierlich“ sollen im Weiteren synonym verwendet werden.

⁷⁸ Rogers, E. M.: Innovations, 2003, a. a. O., S. 426.

⁷⁹ Vgl. ebenda S. 426.

⁸⁰ Vgl. Masini, A. / Pich, M. T.: The Diffusion of competing technological Innovations in a Network: Explora-

tion vs. Exploitation Revisited, Working Paper, INSEAD, 2001, S. 13.

⁸¹ Vgl. Fagerberg, J. / Verspagen, B.: Technology-Gaps, Innovation-Diffusion and Transformation: An Evolu-

tionary Interpretation, Eindhoven Centre for Innovation Studies, 2001, S. 5.

⁸² Vgl. Jimeniz, E. / Greenstein, a. a. O., S. 18.