Boru Douthwaite
Innovation ermöglichen
Technologie- und Ansätze auf Systemebene
Profitieren Sie von der Komplexität
Die Umsetzung von Innovationen ist für viele Ingenieure von zentraler Bedeutung. Jedoch, Wann
Wenn wir unsere Ausbildung beenden, glauben die meisten von uns, dass es unsere Aufgabe ist, Entwürfe zu konzipieren,
Entwickeln Sie Produkte und kümmern Sie sich kaum darum, was nach der Einführung passiert-
duziert. Unsere Kurse sind im Allgemeinen zu praktisch, um sich mit Theorien darüber zu beschäftigen, wie
Innovation entsteht, wen es betrifft und wie wir den Prozess besser bewältigen können.
Diesel, Erfinder des Dieselmotors, Man unterscheidet zwei Phasen im Techno-
logischer Fortschritt: die Konzeption und Umsetzung der Idee, Das ist eine Freude
Zeit kreativer geistiger Arbeit, in der technische Herausforderungen gemeistert werden, und das
Einführung der Innovation, Das ist ein „Kampf gegen Dummheit und Neid“.,
Apathie und Böses, geheime Opposition und offener Interessenkonflikt, eine schreckliche Zeit
vom Kampf mit dem Menschen, ein Märtyrertum, auch wenn es Erfolg hat.“1 Diesel ist vielleicht vorbei-
Darlegung der Schwierigkeiten beim Management von Innovationen, aber dennoch als Ingenieure wir
Es wird immer noch gelehrt, technische „Erfindungen“ zu bevorzugen und den Umgang mit Menschen und dem zu verlassen
„Innovations“-Seite für andere. Jedoch, Ingenieure ignorieren den Innovationsprozess bei
ihre Gefahr. Innovation zu ermöglichen bedeutet, auf dem Einfallsreichtum und der Motivation der Menschen aufzubauen-
tionen, anstatt gegen sie zu arbeiten.
In diesem Artikel beschreibe ich den Ansatz der lernenden Auswahl zur Ermöglichung von Innovationen
das sich die Komplexität sozialer Systeme auf verschiedenen Analyseebenen zunutze macht.
Im ersten Teil der Arbeit beschreibe ich den Ansatz und wie er eingesetzt werden kann
Sie leiten die frühen Phasen der Einrichtung eines „Basis“-Innovationsprozesses an. In dieser Sekunde
In einem Teil der Arbeit schaue ich mir an, wie das Lernauswahlmodell „von oben nach unten“ verwendet werden kann.
Forschungsinvestitionen so zu steuern, dass sie weitreichende systemische Veränderungen auslösen.
Boru Douthwaite ist ein technologiepolitischer Analyst und arbeitet für das International Center
für tropische Landwirtschaft (CIAT) in Kalifornien, Kolumbien. Zuvor arbeitete er als Landwirt-
acht Jahre lang Kulturingenieur auf den Philippinen bei International Rice Research
Institut.
Dieses Papier stützt sich stark auf sein Buch Enabling Innovation: Ein praktischer Leitfaden für
Den technologischen Wandel verstehen und fördern (London: Zed-Bücher) Kneipe-
gern gesehen 2002.
© 2007 von Boru Douthwaite
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Boru Douthwaite
WARUM INNOVATIONSANSÄTZE WICHTIG SIND
In 1995 die burmesische Militärjunta, der State Law and Order Restoration Council
(SLORC) habe das entschieden, um die Produktion anzukurbeln, Das sollten die Reisbauern des Landes tun
jedes Jahr zwei Ernten statt einer anbauen. Es gab einen guten Grund, warum die meisten
Burmesische Reisbauern bauten nur eine Ernte an, Jedoch: Zwei anzubauen bedeutete Ernte
der zweite mitten im Monsun und, ohne sehr schnelle Ernte und
Trocknen, das Getreide würde schimmeln und verderben. Der traditionelle Einzelanbau bedeutete dies
Das Getreide konnte nach der Regenzeit auf dem Feld getrocknet werden und das war weit weg
weniger Eile. SLORC hat das erkannt, Natürlich, und hatte den Direktor des gefragt
das Ministerium für
Abteilung für landwirtschaftliche Mechanisierung (AMD), Teil von
Landwirtschaft, in gerade 6 Monate, um eine Reiserntemaschine zu entwickeln, die das retten könnte
erste Ernte durch Arbeiten unter nassen Bedingungen.
Bis Juli 1995, als AMDs Suche hektisch wurde, jemand, und ich immer noch
Ich weiß nicht, wer, gab der Abteilung die Zeichnungen einer Reiserntemaschine. Diese ziehen-
ings waren das Ergebnis von fünf Jahren Forschung und Entwicklung, die ich mit einem durchgeführt habe
Team, das ich am International Rice Research Institute geleitet hatte (IRRI) in den Philippinen,
und mit Hilfe lokaler Hersteller und des Philippine Rice Research Institute.
Die Erntemaschine, die mein Team entworfen und gebaut hat, ist als Stripper-Sammler bekannt
Weil, anstatt den Reis so zu schneiden, dass er zum Dreschen woanders hingetragen werden kann-
ing, um das Getreide zu extrahieren, Es bewegt sich durch das Feld und sammelt das Getreide durch Abstreifen ein
es von den stehenden Stielen.
Verzweifelt auf der Suche nach einer Lösung, AMD machte sich sofort daran, eines zu bauen
Zeichnungen. Als es zu funktionieren schien, filmten sie es in Aktion und bei AMD
Der Regisseur zeigte das Filmmaterial dem Landwirtschaftsminister und dann der Gesamtheit
von SLORC. Vier Wochen nach Eintreffen der Zeichnungen, und ohne dass jemand das nutzt
Maschine mehr als zweimal, SLORC beschloss, zweitausend Einheiten zu bauen, Einer von dir-
Der Sand sollte innerhalb von drei Monaten fertig sein, um dann an die verteilt zu werden
Traktorstationen des Landes. Ich erfuhr erst, was los war-
Die Produktion hatte bereits begonnen, und reiste bald darauf nach Burma.
Kaum eine der Maschinen wurde jemals benutzt. Gott sei Dank, nur der erste 1000
Maschinen wurden hergestellt, Aber all dies endete in Schuppen oder im Busch und verrostete
weg. In der Eile, die Maschinen schnell zu bauen, Die Qualitätskontrolle wurde abgeschafft
Es wurden minderwertige Materialien verwendet, die Maschinen funktionsuntüchtig machen-
wesentliche Änderung heraus.
Die wenigen eingesetzten Erntemaschinen wurden von den Bauern abgelehnt, weil die
Maschinen schnitten das Stroh nicht, sondern ließen es auf dem Feld liegen, sodass es nicht verfügbar war
für Tierfutter und erschwert die anschließende Bodenbearbeitung erheblich.
Warum war das passiert?? Als ich den Fabrikleiter fragte, warum es keine gab
Qualitätskontrolle gab er zu, dass er wusste, dass es Probleme mit dem gab
Maschinen, aber sie zu reparieren würde bedeuten, dass er seine Quote nicht erreichen würde. Er war wor-
Er befürchtete, dass Verzögerungen oder negative Berichte von ihm ihn seinen Job kosten würden, und war
Sie verlassen sich darauf, dass die Manager der Traktorenstation ebenfalls schweigen. Als ich einige besuchte
An den Traktorstationen wurde mir schnell klar, dass es in Burma so zugeht.
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Innovation ermöglichen
Ich stellte fest, dass die Stripper-Erntemaschinen neben fußbetriebenen Reismaschinen abgestellt worden waren
Dreschmaschinen, Reishülsenöfen und andere Geräte, die von hergestellt wurden
AMD in den Vorjahren. Weder die Landwirte noch die Traktorenstationen seien gefragt worden, ob
Sie wollten die Ausrüstung. Das sei einfach von den AMD-Ingenieuren angenommen worden
wusste es am besten und konnte mit wenig Beratung entwickeln, was benötigt wurde.
Als ich Burma zum letzten Mal verließ, erfuhr ich, dass AMD mit dem Aufbau begann
siebentausend mechanische Reiserntemaschinen, die viel komplizierter waren-
Cated, dass der Stripper Harvester, und daher ist es noch weniger wahrscheinlich, dass es funktioniert. Nichts war gewesen
gelernt. Mir wurde klar, dass das burmesische Landwirtschaftsministerium, AMD und der Traktor
Alle Stationen waren an ein Top-Down-Modell des Technologietransfers gebunden, den die Menschen erhielten
sagte, dass es funktionierte, obwohl es nicht daran lag, dass sie zu große Angst vor den Konsequenzen hatten
Geschichten über Misserfolge zurückzugeben.
Es wäre leicht, die Ereignisse in Burma als unvermeidliche Folge abzutun
dass eine Militärjunta aus Angst eine zentral kontrollierte Regierung führt.
Das, Jedoch, wäre ein Fehler, denn nur so unterscheidet sich diese Geschichte von
Andere, die mir in den acht Jahren, in denen ich in Asien gearbeitet habe, begegnet sind, sind, dass es extremer ist
und seine Lehren sind folglich klarer zu erkennen. Tatsache ist, dass es zentral ähnlich ist-
Entscheidungen darüber, was für Landwirte „gut“ ist, haben zu noch größerer Verschwendung geführt
von Ressourcen in anderen Ländern.
Meine Burma-Erfahrung, sowie die Erkenntnis, dass es nicht isoliert war, führte mich
zu zwei Schlussfolgerungen: zuerst, Die Art und Weise, wie Menschen über Innovationen nachdenken und sie planen, ist
lebenswichtig; und zweitens, ein adäquates Modell der frühen Innovation
Verfahren, Hier bewegen sich Produkte vom Konzept bis zur ersten Fertigung, hat nicht existiert.
Ich stellte fest, dass die meisten Menschen wenig darüber nachdachten, wie Innovationen stattfinden würden,
und wann sie es taten, neigte dazu, ein Modell anzunehmen, das für den Vertrieb gut funktioniert hatte-
die ertragreichen Pflanzensorten, die für die Grüne Revolution verantwortlich sind.
Es handelt sich hierbei um ein Top-Down-Modell, sehr ähnlich dem, das SLORC beim Stripper verwendet
Mähdrescher, die formale Forschung und Entwicklung vorsieht (R&D) Labore wie die
Quelle einer Innovation, die dann zur Umsetzung an andere weitergegeben wird. Der Schlüssel
Stakeholder – die Menschen, die die Technologie reproduzieren und nutzen werden – sind es nicht
werden als eigenständige Quellen für Innovationen oder Ideen angesehen. Und das habe ich auch herausgefunden
Ein ähnliches Modell wird fälschlicherweise auch in der entwickelten Welt verwendet. As Von Hippel
Kommentare: „Lange Zeit ging man davon aus, dass Produktinnovationen typischerweise entwickelt werden-
von Produktherstellern betrieben. Denn bei dieser Annahme geht es um die Grundmatte-
ter, wer der Innovator ist, Es hatte zwangsläufig große Auswirkungen auf die Innovation-
verwandte Forschung, zum Management von Forschung und Entwicklung in Unternehmen, und auf gov-
Unternehmensinnovationspolitik. Jedoch, Es scheint nun, dass diese Grundannahme zutrifft
oft falsch.“2
Diese Erkenntnisse motivierten mich, von anderen Erfolgreichen und Misserfolgen zu lernen-
Es gab zahlreiche Versuche, Ernte- und Trocknungsgeräte in Asien einzuführen. Ich habe recherchiert
13 Fälle insgesamt untersucht und als Ergebnis ein Modell des frühen Innovationsprozesses entwickelt,
wird als Lernauswahlmodell bezeichnet.
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Boru Douthwaite
LERNEN AUSWAHL
Das wichtigste Ergebnis der Forschung, und das auffälligste, War das der Erfolg?
Die Technologien waren diejenigen, die Hersteller und Anwender am meisten verändert hatten.
Die Untersuchung zeigte, dass Ingenieure und Designer oft in einzigartiger Weise dazu nicht in der Lage waren
Entwickeln Sie Maschinendesigns, die von Menschen übernommen wurden, ohne große weitere Co-
development with the manufactures who would build the machine and the people
who would use it.
This co-development occurred when manufacturers and users believed that
the first commercial prototype made a “plausible promise” of being of benefit to
ihnen, thus motivating them to become co-developers. In the co-development
process the key stakeholders learned about the equipment and developed their
own procedures and protocols that often increased the performance of the equip-
ment in ways that the engineers had not envisaged. Zusamenfassend, the successful equip-
ment evolved after launch through adaptations made by the key stakeholders,
increased in fitness as a result, while unsuccessful equipment did not evolve.
Um diesen Prozess zu beschreiben, habe ich das Lernauswahlmodell entwickelt.3 Wie der Name schon sagt
schlägt vor, Das Lernselektionsmodell basiert auf einer Analogie zur natürlichen Selektion-
tion, Das ist der Algorithmus, der die biologische Evolution vorantreibt. Natürliche Selektion con-
besteht aus drei Mechanismen. Diese sind:
(cid:121) Neuheitengeneration. Als Folge zufälliger genetischer Mutationen und sexueller Rekom-
Kombination unterschiedlichen genetischen Materials, Unterschiede zwischen einzelnen Mitgliedern
einer Art tauchen von Zeit zu Zeit auf.
(cid:121) Auswahl. Dies ist der Mechanismus, der zufällige Änderungen speichert
für die Art von Vorteil sein, weil sie denjenigen, die das Merkmal besitzen, dies ermöglichen
bessere Überlebens- und Brutraten erzielen. Auch nachteilige Veränderungen lehnt es ab.
(cid:121) Verbreitung und Verkündung. Dies sind die Mechanismen, durch die der Nutzen entsteht
differences are spread to other areas.
The learning selection model is depicted graphically in Figure 1. It shows a
Technologie, shown as a cogwheel, beginning as a “plausible promise” that moti-
vates the key stakeholders to co-develop it. The technology then increases in fitness
by gaining knowledge and becoming “meshed in” to existing systems through the
adaptation and learning that takes place. Hier, fitness is taken in the biological
sense to mean improvements in the likelihood that the technology will be adopted
and promulgated. The “meshing in” of the technology, or its “social construction”
as it might also be termed, is represented by the move from a single cogwheel to
three inter-locked ones. The increase in knowledge is represented by the increase
in size of the cogwheels.
Learning selection is shown inside the black box in Figure 1 and is responsible
for the evolution. Learning selection is a process built on Kolb’s 4-stage experien-
tial learning cycle,4 and is perhaps best explained using an example.
(cid:121) Experience. Suppose a farmer finds that the rice miller pays her a low price for
the grain dried in her dryer because some of it is not properly dried.
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Figur 1. The Learning Selection Model
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Boru Douthwaite
(cid:121) Making Sense. She reflects and makes sense of the experience. She realizes that
uneven drying is loosing her money and that it might be sensible to try and
improve the dryer’s performance.
(cid:121) Drawing Conclusions. She then develops personal explanations of what hap-
pened from her own or others previous experience or theories. She hypotheses
that if she reduces the amount of rice she loads into the dryer then drying will
be more uniform.
(cid:121) Action. She then decides to test her hypothesis, and in so doing generates a nov-
elty.
Testing the novelty begins another learning cycle. Her selection decision to
adopt or reject the novelty will depend on whether the rice miller pays her more
for her product. The miller will make this price decision after going through his
own learning cycle when he tests a sample of her rice for milling quality. Wenn die
farmer is participant i in Figure 1 then the miller represents participant j.
So far the third component of the evolutionary system—the promulgation and
diffusion mechanism—is missing. In the example, promulgation of the novelty
occurs when the farmer tells people in her social network, represented in Figure 1
by the “other participants” box, about the benefits of her novelty and they choose
to experiment with it themselves.
The farmer, the miller and the people they are connected to them through their
social networks will be going through their own learning cycles creating the con-
ditions for the recombination of differing observations and experiences that can
lead to novelties that have “hybrid vigor.” In the process the technology evolves and
with it the participants’ opinions and knowledge of it and the way they organize
themselves to use and promote it. These processes are all involved in learning selec-
tion.
The learning selection model is most useful when key stakeholder “learning by
using” and “learning by doing” are important in the early adoption phase, welches ist
the case for technologies that open up new markets. The learning selection process
works best when users are able to modify the technology, and if there are ways of
evaluating changes.
Wind turbines
The wind turbine industry is a good one for describing the applicability of the
learning selection model. Excitingly, it shows that learning-selection-type innova-
tion processes are able to harness the innovative potential of the people who are
directly affected by technology. A grassroots development process in Denmark was
able to produce a wind turbine industry that had a 55% share of a billion dollar a
year world market in 2000, beating the U.S. who spent over 300 million dollars
funding a top-down development program led by the National Aeronautics and
Space Administration (NASA). The origins of the Danish industry were a few agri-
cultural machinery manufacturers and ideologically motivated “hobbyists” who
began building, owning, and tinkering with wind turbines (generating novelty).
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Innovation ermöglichen
There were many early teething problems but the owners organized themselves
into a group who lobbied successfully for design improvements (Auswahl), arbeiten-
ing closely with manufacturers to solve the problems. The owners’ group devel-
oped a co-operative ownership model and pressured politicians to support the sale
of their electricity to the national grid at a fair price (promulgation and diffusion).
Im Gegensatz, the NASA led a top-down science development approach that implic-
itly assumed that scientists could develop the “perfect” wind turbine with little
input from the owners and users. NASA’s approach failed.
Computer Software
Another example, now very well-known, of the power that a grassroots innovation
model can harness is the computer operating system Linux. Linux is a “a world-
class operating system” that has coalesced “as if by magic out of part-time hacking
by several thousand developers all over the planet connected only by the tenuous
strands of the Internet.”5
Linux started life when a Finnish computer science student started to write a
Unix-like operating system that he could run on his PC; he had become tired of
having to queue for hours to gain access to Unix on the University’s main frame.
When he finally got the core of an operating system working he posted it on the
Internet so that others could try it out. Importantly he gave the source-code so
other people could understand the program and modify it if they wanted. Just like
the first Danish wind turbines, early versions of Linux were not technically sophis-
ticated or elegant, but they were simple, understandable, and touched a chord with
“hackers”—people like Torvalds himself who got a kick out of generating novelty
for the sake of being creative, not for money.
Torvalds’ main role in the development of Linux after the first release was not
to write code for features people wanted but to select and propagate improvements
to the system from the ideas that streamed in. Ten people downloaded version 0.02
and five of these sent him bug fixes, code improvements and new features. Torvalds
added the best of these to the existing program along with others he had written
himself and released the composite as version 0.12. The rate of learning selection
accelerated as the number of Linux users increased and, to cope with the volume
of hacks (novelties) coming in, Torvalds began choosing and relying on a type of
Peer-Review. Rather than evaluate every modification himself he based his deci-
sions on the recommendation of people he trusted and on whether people were
already using the patch (modification) successfully. He in fact played a similar role
to that of an editor of an academic journal who makes sure submitted articles are
reviewed but retains final control over what is published and what is not. Das
approach allowed Torvalds to keep the program on track as it grew.6
The learning selection approach to co-developing innovations with users
The wind turbine and Linux examples show that the learning selection model can
provide a powerful way of understanding the research, development and early
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adoption process and of managing it. Figur 2 shows an innovation process begin-
ning with a bright idea that individuals or small teams of researchers then develop
in relative isolation. While the R&D team may ask the key stakeholders—the peo-
ple who will ultimately take ownership of their idea, replicate it and make it
work—for some advice, they are driving the process.
Mokyr argues it has to be this way because the process of inventing “plausible
promises” is by its nature something that “occurs at the level of the individual.” He
says creating a plausible promise is “an attack by an individual on a constraint that
everyone else has taken for granted.” It is not something that lends itself to a broad
consensus approach.7
At some point the R&D team crystallizes the knowledge they have generated
into a prototype: their “best-bet” of what the key stakeholders want. Dann, in what
marks the beginning of the start-up phase, they begin to demonstrate their best-
bet to the key stakeholders. It may take several prototype iterations before the R&D
team has received and incorporated sufficient feedback for at least a few innova-
tors to adopt it.
It is this adoption, based on the belief that the new technology makes a “plau-
sible promise” of bringing benefit, which marks the beginning of the adaptation
Phase. It also marks the beginning of a period of co-development and learning
selection in which the technology evolves and its fitness improves, through the
process shown in Figure 1.
Lernauswahl funktioniert, wenn Menschen Änderungen an einer Technologie vornehmen und dann
Wählen Sie diejenigen aus und verbreiten Sie sie, die sie für nützlich halten. Dadurch verbessert sich die Fitness
der Technologie – ihre Eignung für die Umgebung, in der sie verwendet wird – und
daher seine Marktattraktivität. Ab einem bestimmten Punkt sind die Eigenschaften der Technologie vorhanden
gut genug für die zweite Kategorie von Anwendern, Rogers‘ frühe Anwender,8 anfangen
Interesse zeigen. Dies markiert den Punkt, an dem die wichtigsten Stakeholder beginnen
das Eigentum an der Technologie übernehmen.
Jedoch, Die Analogie zwischen natürlicher Selektion und lernender Selektion besteht nicht
perfekt. Ein wichtiger Unterschied besteht darin, dass die natürliche Selektion blind und lernend ist
selection is not—genetic mutations occur at random but technology and system
change can be directed. Somit, learning selection does not necessarily happen. Es
only comes about if the key stakeholders are sufficiently motivated to adopt and
modify a technology and carry out sensible learning selection on it. They must also
understand the technology well enough to do so themselves. Folglich, mindestens
one stakeholder, often from the R&D team, must champion it and fill knowledge
gaps until the other stakeholders have learned enough to take over. This take-over
marks the end of the early adoption process and is the point at which market selec-
tion begins to work.
The take-over also marks the beginning of the expansion phase when the tech-
nology becomes mainstream. As this happens, the people adopting the technology
change from hackers (innovators) and early adopters to people who want the tech-
nology to work reliably and profitably. Increasingly the market becomes the main
selection mechanism. Manufacturers and researchers are able to gather and codify
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Innovation ermöglichen
more and more information that can be used to build predictive models. Das
allows them to move from “learning by using” which requires adopters to be co-
developers, to “learning by modeling,” where learning comes from virtual tests car-
ried out on computer rather than field experience. In so doing, the learning selec-
tion model of the innovation process becomes less relevant and the conventional
assumption that manufacturers or R&D departments can and do develop finished
technology begins to fit better.
EIN ZEHN-SCHRITTEN-ANSATZ, UM INNOVATION ZU ERMÖGLICHEN
Es lässt sich ein zehnstufiger Ansatz zur Ermöglichung von Basisinnovationen ableiten
basierend auf dem Lernauswahlmodell.
1. Beginnen Sie mit einem plausiblen Versprechen
Der erste Schritt, um durch Lernauswahl Veränderungen herbeizuführen, besteht darin, ein „Plausi“ zu erstellen-
bles Versprechen;„etwas, das potenzielle Stakeholder davon überzeugt, dass es sich weiterentwickeln kann.“
in etwas, das sie wirklich wollen. Die Erfahrung zeigt, dass es schwierig ist, sich zu engagieren
Mitentwickler, wenn das gesamte Projekt abstrakt und in der Schwebe ist.
Das plausible Versprechen muss nicht verfeinert oder poliert werden: es kann imperativ sein-
perfekt und unvollständig. Tatsächlich ist es umso weniger fertig, desto mehr Spielraum gibt es für die
Stakeholder sollen dazu ermutigt werden, Innovationen zu entwickeln und sich so die Technologie zu eigen zu machen. Auf dem anderen
Je mehr Probleme es gibt, desto größer sind die Chancen, dass der Schlüssel auf dem Spiel steht-
Die Inhaber werden frustriert aufgeben. Es muss ein empfindliches Gleichgewicht gefunden werden.
2. Finden Sie einen Produkt-Champion
Der nächste Schritt besteht darin, den Innovations- oder Produktchampion zu identifizieren. Er oder sie braucht
Sie müssen hochmotiviert sein und über das Wissen und die Ressourcen verfügen, um Probleme zu lösen.
Jemand aus der R&D-Team ist wahrscheinlich geeignet, weil er oder sie es tun wird
Vermutlich verfügen sie sowohl über das erforderliche Fachwissen als auch über die entsprechende Motivation
sind bereits an der Technologie beteiligt. Er oder sie muss auch gute Leute haben und
Kommunikationsfähigkeiten als, um eine Entwicklungsgemeinschaft aufzubauen, Sie werden
müssen Menschen anziehen, Interessieren Sie sie für das, was sie tun, und sie glücklich machen
working for the common cause. The product champion’s personality is therefore
crucial.
3. Keep it simple
Don’t attempt to dazzle people with the cleverness and ingenuity of the prototype’s
Design. A plausible promise should be simple, flexible enough to allow revision,
and robust enough to work well even when not perfectly optimized. The critical
comments of your colleagues don’t matter. Your potential co-developers’ needs
and knowledge levels do. Zum Beispiel, if you are designing a combine harvester
and you know the manufacturers and farmers you’ll be working with are familiar
with a certain type of thresher, then use that in your design, even if it is technical-
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ly not the most elegant solution. To quote John Gall, “A complex system that works
Es wird immer festgestellt, dass es sich aus einem einfachen, funktionierenden System entwickelt hat.“9
4. Arbeiten Sie mit innovativen und motivierten Partnern zusammen
Erlauben Sie den Teilnehmern Ihres Lernauswahlprozesses, sich selbst auszuwählen
durch die Menge an Ressourcen, die sie bereit sind zu binden. Machen Sie Werbung oder schreiben Sie
über Ihr plausibles Versprechen in den Medien, durch Felddemonstrationen, oder weiter
im Internet und warten Sie dann darauf, dass sich die Leute die Mühe machen, Sie zu kontaktieren. Gib nicht
Anfragende erhalten alles, was einen Wiederverkaufswert hat, kostenlos. Zum Beispiel, wenn Ihr Prototyp hat
ein Motor, Dann berechnen Sie den Marktwert dafür. Andernfalls könnten die Leute motiviert sein-
Ich musste adoptieren, um etwas umsonst zu bekommen. Zusätzlich, Menschen im Allgemeinen
Sie legen einen höheren Wert auf etwas, wenn sie dafür bezahlt haben, und sie werden mehr davon haben-
mit der Aufgabe, die auftretenden Probleme zu lösen.
Andererseits müssen Sie den Erstanwendern klar machen, dass sie es sind
Sie übernehmen ein unvollkommenes Produkt und arbeiten mit Ihnen als Co-Entwickler zusammen-
Betreiber. Sie müssen ihnen versichern, dass Sie Ihre eigenen Ressourcen beisteuern werden
Wir unterstützen das Projekt und werden sie nicht mit einer Zitrone im Stich lassen. Darauf sollten Sie vorbereitet sein
einiges ausgleichen, aber nicht alles, über das Risiko, das sie bei der Zusammenarbeit mit Ihnen eingehen. Das bekommen
Auch hier ist die richtige Balance sehr wichtig.
5. Arbeiten Sie an einem oder mehreren Pilotstandorten, an denen der Innovationsbedarf groß ist
Ihre Mitentwickler werden von ihrer Umgebung beeinflusst. Ihre Motivation lev-
Die Lebensdauer anderer Personen bleibt länger erhalten, wenn sie in einer Umgebung leben oder arbeiten, in der Sie leben
Innovation verspricht großen Nutzen. Zusätzlich, Das ist wahrscheinlicher
erhalten ermutigendes Feedback von Mitgliedern ihrer Community.
6. Richten Sie offene und unvoreingenommene Auswahlmechanismen ein
(ich) Der Produktchampion
Sobald Sie die wichtigsten Stakeholder haben, die mit Ihnen zusammenarbeiten und Neuheiten hervorbringen,
Sie brauchen Möglichkeiten, die vorteilhaften Veränderungen auszuwählen und zu verbreiten. Zunächst die
Normalerweise spielt der Produktchampion diese Rolle. Ein effektiver Selektor muss in der Lage sein und
bereit, gute Designideen von anderen anzuerkennen. Das bedeutet, dass, ob er oder sie
ist auch der Erfinder, Sie müssen empfänglich und in der Lage sein, zu akzeptieren, dass andere es könnten
bessere Ideen haben.
Nur sehr wenige Menschen sind in der Lage, ihr Produkt effektiv zu verfechten-
Produkt und Auswahl von Neuheiten gleichzeitig. Dies liegt daran, in ersterem gut zu sein
Sie müssen fest an die Vorteile des Produkts glauben und sich dagegen wehren können
Kritik.
Um effektive Selektoren zu sein, andererseits, Sie müssen einen offenen Geist bewahren
und in der Lage sein, mit anderen zusammenzuarbeiten, um grundlegende Designentscheidungen zu hinterfragen.
Wenn ein Produkt-Champion die Technologie zu stark verteidigt, oder zeigt Voreingenommenheit, Dann
Es kommt zu einer „Gabelung“ und die unzufriedene Person oder Gruppe verzweigt sich selbstständig, um etwas zu tun
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Figur 2. Phasen und Teilnahme an einem Learning-Selection-Innovationsprozess.
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woran sie sich durch den Selektor gehindert fühlten. Es ist gut, Leute testen zu lassen
Alternative Designwege, aber wenn dies aus Frustration oder Bosheit geschieht, bilden sich Cliquen,
Dies erschwert jeden Vergleich und die anschließende Auswahl zwischen konkurrierenden Branchen.
Kreatives Talent ist gespalten und Energien können in Revierkämpfen vergeudet werden.
(ii) Alternative Auswahlmechanismen
Auch wenn der Produktverfechter aufgeschlossen und unvoreingenommen sein kann, kann er oder sie das tun
Probleme haben, andere zu überzeugen. Eine Möglichkeit besteht darin, einen Überprüfungsmechanismus einzurichten
wird von Ihrer wichtigsten Stakeholder-Community sehr geschätzt. Es gibt verschiedene Möglichkeiten
dies zu tun. Drei, die funktionieren, sind: (ich) Überprüfung durch eine unabhängige Organisation; (ii)
Peer-Review; Und (iii) Bereitstellung ausreichender Informationen für potenzielle Anwender
Treffen Sie selbst fundierte Auswahlentscheidungen.
7. Veröffentlichen Sie die Innovation nicht zu früh in zu großem Umfang
Damit sich die Innovation zufriedenstellend entwickelt, die Änderungen, die die Stakeholder daran vornehmen
müssen weitgehend vorteilhaft sein und, da diejenigen, die die Neuheiten hervorbringen, Lücken haben werden
ihr Wissen, Produkt-Champions sollten die Anzahl der Mitentwickler begrenzen
damit sie effektiv damit arbeiten können. Wenn Menschen Begeisterung für a zeigen
Da es sich um einen Prototyp handelt, ist es sehr verlockend, ihn so weit wie möglich zu veröffentlichen, aber das sollte der Fall sein
wehrte sich. Die Technologie wird immer weniger perfekt sein, als man zunächst denkt.
Wie vielversprechend die Technologie auch erscheinen mag, Es gibt viele Dinge, die
kann und wird schief gehen. Erstanwender müssen sich dessen bewusst sein und einen sofortigen Zugang haben
zum Produktchampion. Ansonsten, Ihre Begeisterung wird schnell in Frustration umschlagen-
tion und der Produktchampion wird am Ende die Technologie gegen sie verteidigen
Kritik. Sobald der Produktchampion defensiv wird, er oder sie wird weitaus weniger sein
hilfreich bei der Lösung von Problemen.
8. Patentieren Sie nichts, es sei denn, es soll jemand anderen davon abhalten, zu privatisieren
Die Technologie.
Bei der Lernauswahl, Menschen kooperieren miteinander, weil sie daran glauben
Alle werden davon profitieren, wenn sie es tun. Der Prozess ist, daher, wenn eine Person ernsthaft beschädigt wird
oder eine Gruppe versucht, geistige Eigentumsrechte an dem, was entsteht, zu erlangen. zuerst, Die
Der Gemeinschaftsgeist ist beschädigt. Zweitens, Patente sind Monopole, die unmittelbar gelten-
Reduzieren Sie die Geschwindigkeit der Neuheitengenerierung erheblich und verlangsamen Sie so die zukünftige Entwicklung
und der Ideenfluss.
9. Erkennen Sie, dass Kultur einen Unterschied macht
Die Kultur kann den Grad beeinflussen, in dem Wissen innerhalb einer bestimmten Person geschützt wird-
große Gruppe, oder herumstreuen. Die Lernselektion wird stark behindert
Kulturen, in denen neues Wissen sorgfältig gehütet wird, entweder durch Geheimhaltung oder die
Geltendmachung und Durchsetzung von Rechten des geistigen Eigentums.
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10. Wissen Sie, wann Sie loslassen müssen
Innovation ermöglichen
Produkt-Champions müssen sich persönlich engagieren und eine emotionale Bindung aufbauen
zu ihren Projekten, um ihre Arbeit ordnungsgemäß zu erledigen. Dadurch fällt es ihnen leicht, auszupeitschen-
tote Pferde gehen, lange nachdem allen anderen klar geworden ist, dass die Technolo-
gy wird keinen Erfolg haben. Gleichermaßen, Projekt-Champions können weiterhin versuchen, sich zu ernähren-
Sie kümmern sich noch lange um ihre Babys, nachdem sie erwachsen sind und die Auswahl auf dem Markt begonnen hat. Es
Ist, daher, Es ist eine gute Idee, die Aktivitäten des Produktchampions zeitlich zu begrenzen.
Im folgenden Abschnitt beschreibe ich, wie Ideen aus der Lernauswahl helfen können
systemische Veränderungen auslösen.
ÜBER DIE LERNENAUSWAHL hinaus:
FORSCHUNG ZUR AUSLÖSUNG EINER „BLAUEN REVOLUTION“ IN DER LANDWIRTSCHAFT
Ich arbeite für einen der 15 international agricultural research centers based in Africa,
Asien, Latin America, Europe and the United States of America that constitute the
Consultative Group on International Agricultural Research (CGIAR). Im 1960
and 1970s research in CGIAR Centers helped spark the Green Revolution by
breeding improved higher yielding crop varieties that were then disseminated to
farmers by national agricultural research and extension systems. This “pipeline”
approach is effective for developing certain types of technology, like seed and vac-
cines—technologies that have some characteristics of magic bullets. In the case of
seed and the Green Revolution, farmers planted improved seed, harvested more
grain, sold it for more, beschlossen, es erneut zu pflanzen und gaben ihrem Nachbarn etwas Samen-
Bors. Die Einführung neuer Sorten und verbesserte Erträge verbreiteten sich wie ein Virus. Die Rolle
Die Forschungsergebnisse waren klar: Züchten Sie weiterhin verbesserte Sorten, um die Sorten zu ersetzen, die es gibt
Feld, wenn die inhärente Resistenz gegen Schädlinge und Krankheiten zusammenbricht. Aber die Pipeline
Der Ansatz funktioniert nicht für komplexere Technologien als Saatgut, wie das Burma
Geschichte am Anfang des Artikels gezeigt.
Heute steht die CGIAR vor einer neuen Herausforderung: eine „blaue Revolution“ katalysieren-
tion“, um mit der globalen Herausforderung der Wasserknappheit zufrieden zu sein. Sofern kein Wasser vorhanden ist, verwenden Sie Pat-
Seeschwalben verändern sich erheblich, innerhalb 25 Es ist damit zu rechnen, dass die Landwirtschaft 2000-2000 Jahre verbrauchen wird
ein zusätzliches 500 km3 Wasser, wenn die Welt die zusätzlichen Milliarden Menschen ernähren soll
will live on the planet by then. This is more water than flows down the Mekong
River in one year. This water would have to come from the world’s major rivers,
aquifers, wetlands and lakes that are already under pressure. Already many large
rivers now run dry or clog up before they reach the sea, and an estimated half of
the world’s five million lakes are endangered. Unless there is “more crop per drop,”
many aquatic ecosystems will collapse and conflicts over water will increase.
Climate change only makes the challenge greater.
In contrast to the Green Revolution, there is no magic bullet for a Blue
Revolution. As a consequence, a pipeline approach to research will not be effective.
What is more, Die Rückkopplung zwischen Innovation und erfolgreichem Ergebnis ist weitaus geringer
beim Wassersparen direkter als bei der Steigerung der Landwirtschaft-
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natürliche Erträge. Wasser fließt zwischen Menschengruppen. Meistens, wenn Bauernhof-
Wer Wasser spart, davon profitieren die Menschen flussabwärts, oft Menschen, die sie nicht kennen.
Um die Wasserbewirtschaftung zu verbessern, sind oft technische Innovationen erforderlich, ist aber bei
mindestens genauso sehr darum, Menschen miteinander zu verbinden, Verbesserung sozialer Verhandlungsprozesse-
ation und sich ändernde Normen.
Das erkennen, Die CGIAR-Forscher konzentrierten sich auf die Aufgabe, die Welt zu verbessern
Die Wasserwirtschaft hat nicht nur versucht, die Entwicklung neuer Technologien voranzutreiben
in Zielregionen, sondern vielmehr darum, die Kapazität von Wasser- und Agrarnetzen aufzubauen-
Kulturwissenschaftler, um mit den Menschen, die sie nutzen würden, lokale Lösungen zu entwickeln.
Das Ergebnis ist das Challenge-Programm zu Wasser und Nahrung (CPWF), ein Internationaler-
al, multiinstitutionelle Forschungsinitiative mit starkem Schwerpunkt „Nord-Süd“
und „Süd-Süd“-Partnerschaften. Die Initiative bringt forschende Wissenschaftler zusammen,
Entwicklungsspezialisten, und Flussgebietsgemeinschaften in Afrika, Asien und Latein
Amerika.
Mit einem Budget von $15 Millionen/Jahr, Das CPWF erstreckt sich über neun davon
die größten und wichtigsten Flusseinzugsgebiete der Welt, einschließlich des Nils, Mekong,
Limpopo, Volta und Gelber Fluss. Eine Möglichkeit, wie diese knappen Ressourcen Veränderungen bewirken können
Im erforderlichen Umfang ist es dann möglich, wenn sie groß angelegte Innovationen vom Typ „Lernen und Auswahl“ motivieren-
tionsprozesse. Dies ist möglich, wie die Fallstudie in Anhang A zeigt – eine Geschichte von
Einführung einer Direktsaat-Technologie eingespart 1.16 km3 Bewässerungswasser in Indien und
Pakistan.
Das Lernauswahlmodell kann auch dabei helfen, Interferenzen auf Systemebene von oben nach unten zu steuern-
Erfindungen. Die Modell- und Komplexitätstheorie10 legt nahe, dass die Innovationsrate in a
Das System kann durch drei Interventionssätze verändert werden: 1) Änderungen in der Variation bzw
Neuheit der Systemkomponenten (d.h., Arten der beteiligten Stakeholder und die Strategie-
gies und Technologien, die sie verwenden); 2) Veränderungen in den Interaktionsmustern zwischen den Einsätzen-
Inhaber, insbesondere durch Veränderungen in sozialen Netzwerken; Und, 3) Veränderungen in der
Art und Weise, wie Auswahlentscheidungen getroffen werden. Die Forschung, die zur Gründung des Grünen beigetragen hat
Die Revolution konzentrierte sich hauptsächlich auf die Entwicklung und Einführung von Neuheiten. Recherche für a
Blue Revolution muss ausgewogener sein, wie wir es jetzt erkunden.
Viele von
Es gibt bereits Lösungen für Wassermanagementprobleme.
Folglich, Ein Teil der CPWF-Forschung sollte darin bestehen, vielversprechende lokale Standorte zu identifizieren
Lösungen. Sobald diese „besten Wetten“ identifiziert sind, haben sie das Potenzial, ähnliche Impulse zu setzen
Verbesserungen in ähnlichen Systemen.
Obwohl es viele Lösungen geben kann, Zu viel Neues und Abwechslung schafft
Unsicherheit bei den Menschen und kann sie daran hindern, sich zu übernehmen und Innovationen voranzutreiben.
Es sind Forschungsarbeiten erforderlich, um diese Unsicherheit durch die Beschreibung der Variation zu verringern
ist bereits vorhanden. Seit Jahrtausenden verwalten die Menschen Wasser und brauchen es nicht
more variation so much as better understanding of what already exists.
Much more research is also needed on understanding how changing interac-
tion patterns and selection processes can help people manage their water proper-
ly. As we’ve already discussed, in some ways the Green Revolution was easy.
Farmers clearly saw the benefit in growing improved seed varieties in terms of
higher yields and incomes. Those making the changes directly benefited. Feedback
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was strong and clear and adoption increased quickly. Politicians too understood
and adoption was supported by massive state endorsement, subsidies on fertilizers,
the building of irrigation schemes and numerous policy changes.
Improving how water is managed is a different story. When farmers improve
Durch die Art und Weise, wie sie mit Wasser umgehen, kommen die Vorteile möglicherweise nicht ihnen, sondern anderen Gewässern zugute
Benutzer nachgelagert. Umgekehrt, wenn Landwirte übermäßig viel Wasser verbrauchen
Die Auswirkungen spüren nicht sie selbst, sondern die Menschen stromabwärts, für die Wasser etwas bedeutet
nicht verfügbar. Das Feedback ist schwach oder nicht vorhanden, sodass es fast keinen Anreiz dazu gibt
Auswahl und Verbreitung besserer Wassermanagementpraktiken. Lernauswahl kann-
nicht arbeiten. Es handelt sich also um Forschung zu sich verändernden Interaktionsmustern, Verkündung
Wege und Auswahlmechanismen zur Verbesserung des Informationsflusses, Rückmeldung, als-
tiation und Entscheidungsfindung, die wahrscheinlich das größte Potenzial für Trig bietet-
eine Blaue Revolution bedeuten.
Forschung zur Auslösung einer Blauen Revolution sollte eine Doppelstrategie weiterentwickeln
Förderung lokaler „Pilotstandort“-Änderungen bei gleichzeitiger Suche nach Möglichkeiten zur Katalyse
viel größere Veränderungen. Dafür braucht es Mechanismen, wie zum Beispiel Innovationsfonds,
das potenzielle Gewinner unterstützen kann. Es bedeutet auch, Forschung zur Verbesserung von Systemen zu nutzen-
Temisches Verständnis, um frühe Gewinner besser erkennen zu können, und wissend
welche Systeme sie wahrscheinlich zuerst entstehen werden.
Auf der Ebene des Projektmanagements, ein praktischer Ansatz, um das Beste daraus zu machen
Der Komplexitätsgrad besteht darin, einen kollaborativen Prozess zu ermöglichen, in dem Projektmitarbeiter und
Stakeholder kommen zu einem gemeinsamen Verständnis darüber, wie sie ein Projekt als Erfolg sehen-
Ergebnisse und Auswirkungen. Dies kann dazu beitragen, dass das Projekt durch die Karte Wirkung erzielt-
ping out promising “impact pathways.” Monitoring and evaluation of projects’
progress along their impact pathways enables early identification of opportunities
and challenges, which if acted on also makes impact more likely.
Endlich, to effect change, research findings further need to be packaged into
plausible promises. Without being packaged as plausible promises, key stakehold-
ers will not engage with the novelty. Without engagement there will be no behav-
ior change and no impact. Packaging of plausible promises is needed as much for
research outputs such as policy briefs, models and methodologies as it is for rice
harvesters and wind turbines. Packaging of plausible promises usually involves a
learning selection process with the key stakeholders.
CONCLUSION
Die Welt steht im 21. Jahrhundert vor großen Herausforderungen, davon löst ein Blau aus
Die Revolution zur Verbesserung der Wassernutzung in der Landwirtschaft ist eine davon. Ein Großteil der Reaktion auf
Diese Herausforderungen werden durch Innovationen bewältigt. Forschung kann und wird es ermöglichen
Innovation, sondern die Art und Weise, wie Forschungs- und Innovationsprozesse konzeptualisiert werden
und verwaltet macht einen großen Unterschied für die Fähigkeit von Ingenieuren und Forschern
Veränderung fördern. Der Artikel beschreibt das Lernauswahlmodell, das den Satz leiten kann-
Aufbau und Management von Grassroots-Innovationsprozessen, die sich komplexe Vorteile zunutze machen-
durch den Aufbau auf dem Einfallsreichtum der Menschen, Motivationen, und ihre impliziten Theorien von
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wie Veränderung zustande kommt. Um Innovationen zu ermöglichen, müssen Veränderungen auf verschiedenen Ebenen gefördert werden
Waage. Das Lernauswahlmodell kann auch dabei helfen, „Top-down“-Änderungen zu steuern
Identifizierung von drei Interventionssätzen, die die Innovationsrate in einem System verändern: 1)
Veränderungen der Neuheit und Variation von Akteuren und Technologien im System; 2)
Veränderungen der Interaktionsmuster zwischen Akteuren; Und 3) Änderungen an der Wegauswahl
Entscheidungen werden getroffen. Traditionell hat die Agrarforschung versucht, Hebelwirkung zu erzielen
Veränderung durch Veränderung der Systemneuheit, durch, Zum Beispiel, Züchtung neuer Nutzpflanzenvariationen-
ethisch. Das lernende Auswahlmodell hilft uns zu erkennen, dass ein Blau entsteht
Bei einer Revolution geht es vielmehr darum, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen interagieren und Entscheidungen treffen, Und
weniger um die Entwicklung neuer Technologien.
Wir laden Leser zu Kommentaren ein. Email
Danksagungen
This paper is based on the author’s book Enabling Innovation: Ein praktischer Leitfaden für
Understanding and Fostering Technological Change (London: Zed Books), 2002. Es
reworks and adds to an article first published in 2002 in the CIGR Journal of
Scientific Research and Development.11 The author would like to thank Larry
Harrington for writing the no-till case study in the Appendix and to Simon Cook
for his contribution to the second part of the paper on the Blue Revolution.
APPENDIX. A GRASSROOTS INNOVATION THAT SAVES WATER12
No-till wheat after rice is currently being planted on over 3 million ha. of the Indo-
Gangetic plains, producing net benefits of around USD 239 million per season,
along with a 1.18 km3 reduction in the extraction of irrigation water.13
Work on no-till began in the Indian Punjab in about 1970. It was restricted to
hand-sown, small-plot, on-station trials, with little or no scientist-farmer interac-
tion. Trials as designed masked the true advantages of zero-till: earlier sowing,
higher yields, reduced costs, and improved weed control. In the mid-1980s,
researchers in the Pakistan Punjab began a separate program. A key factor was
access to a “best bet”—a no-till implement from New Zealand. These were, Wie-
immer, expensive, heavy and few in number. Although appropriate for research, Sie
were not very well suited for farmer use. Researchers sponsored the development
of a local prototype but this, also being too heavy, was not well received. It did not
make a plausible promise of being useful.
From here, the initiative passed to India. An international scientist, vertraut
with the no-till work in Pakistan, donated four imported implements to colleagues
in India. On-farm testing with one of these began in 1990 at Pantnagar University.
Zero till wheat performed well, with good crop establishment, higher yields and
lower costs. dennoch, progress was slow. The implement was again too heavy,
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Innovation ermöglichen
and openers were prone to breakage and unable slice through rice stubble. Im
following season, one of the scientists took a simple “recombination” step, attach-
ing “inverted-t” cross-slot openers from the imported drill to his own frame
Design. This was the original “Pantnagar drill” and the first plausible promise.
As it happened, there was near Pantnagar a dealership for National Agro
Industries, a Ludhiana-based farm implement company. The local dealer became
aware of the Pantnagar drill and in 1992 introduced the researchers to one of the
company’s owners. Subsequently, National learned to forge its own inverted-t
openers, which then were installed on the frame of a National conventional-till
drill. This was the “Pantnagar drill” Mark II. National was soon joined by another
company, Amritsar-based ASS Foundries. Several dozen design changes were pro-
gressively introduced, largely inspired by farmer testing. Von 1995, a well-adapted
design was ready for commercial production. And just at this time, an emergency
occurred which sent researchers looking for just such a drill.
In the Indo-Gangetic Plains, continuous rice-wheat rotations favor a weed
called Phalaris minor. For many years this weed caused little damage—farmers had
learned to control it with isoproturon herbicides. But with millions of farmers
using isoproturon for Phalaris control over many years, a herbicide-resistant
Phalaris evolved. It was during the 1992-93 wheat season that a scientist working
at Haryana Agricultural University (HAU) first reported such strains. By the 1995-
96 season, the weed problem had been become a crisis. The affected area in
Haryana continued to expand and began to move into neighboring states. Farmers
grew desperate for a solution.
Some scientists felt that “desperate times call for desperate measures”, with zero
tillage being one of the “desperate measures”. In order to test the effect of zero
tillage and new herbicides on Phalaris populations, researchers needed zero till
drills. The new Pantnagar drill had just become available. The newly-formed Rice-
Wheat Consortium donated to HAU four new National no-till drills. These were
delivered in October of 1996, as the Phalaris crisis peaked. With wheat sowing just
weeks away, researchers moved to organize a research program, but encountered
an unexpected obstacle: farmers placed a high value on tillage and wished to have
nothing to do with “zero tillage”. No-till was an invention that challenged a con-
straint long taken for granted: the need to till the soil to prepare for the next crop.
Am Ende, Jedoch, a combination of new herbicides plus zero tillage worked well.
Phalaris populations fell dramatically, and yields were excellent.
Although the very first zero till trials in Haryana were established by HAU sci-
Entisten, farmer experimentation with the zero tillage soon followed. This happened
for one simple reason: instead of returning the drills to the university campus after
sowing the experiments, scientists decided to leave them in those villages where the
trials were located. Farmers were encouraged to try out the drills on their own, Und
were provided with training and technical support. Learning selection began.
Farmer experimenters found that zero till helped control Phalaris—but also very
substantially reduced production costs. With this, adoption of no-till began to
spread through farmers’ networks.
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This was spurred by the purchase (by ACIAR and the Rice Wheat Consortium)
of additional drills for farmer testing. These still-scarce zero till drills were shifted
from one village to another each wheat season. Farmers interested in no-till were
invited to purchase their own drills—which they began to do in large numbers. Von
1997, 150 drills had been sold to universities, ICAR institutions, and individual
farmers. The Rice-Wheat Consortium, who became one of the product champi-
Ons, began to organize study tours, whereby farmers from different districts—and
even different States—could see for themselves the progress being made in
Haryana on zero till wheat. There were even study tour participants from Pakistan!
Endlich, adoption of zero till wheat in Haryana was further accelerated by an
unexpected event. An agricultural department official was testing zero tillage on
his own farm, with excellent results. In 1998, his daughter got married. The wed-
ding happened during the wheat season and was celebrated in his own home. Der
no-till plots were located near the path leading up from the road. As a conse-
quence, hundreds of the most influential farmers and state officials saw for them-
selves the extraordinary performance of zero till. This led to further adoption.
1. Mokyr J. (1990). The Lever of Riches: Technological Creativity and Economic Progress (Oxford and
New York: Oxford University Press), P. 155.
2. von Hippel, Eric (1988). The Sources of Innovation (Oxford and New York: Oxford University
Drücken Sie), P. 3.
3. Douthwaite, Boru (2002). Innovation ermöglichen: A Practical Guide to Understanding and Fostering
Technological Change (London: Zed Books)
4. Kolb, D.A. (1984). Experiential Learning: Experiences as the Source of Learning and Development
(Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall).
5. Raymond, Eric. (2001). Cathedral and the Bazaar: Musings on Linux and Open Source by an
Accidental Revolutionary (O’Reilly Media; Revised Edition).
5. For an elaboration, see Elliot Maxwell, “Open Standards, Open Source, and Open Innovation:
Harnessing the Benefits of Openness,” in the previous issue of this journal.
6. Mokyr (1990), P. 9.
7. Rogers (2003) identifies five types of adopter (ich) innovators, (ii) early adopters, (iii) early major-
ität, (iv) late majority, Und (vi) laggards. See Everett M. Rogers (2003), Diffusion of Innovations
(New York: Free Press).
8. John Gall (1978). Systemantics: How Systems Really Work and How They Fail (New York: Pocket
Books).
9. In particular, Axelrod, Robert and Michael D. Cohen (1999). Harnessing Complexity:
Organizational Implications of a Scientific Frontier (New York: The Free Press).
10. Douthwaite, Boru (2002). “How to Enable Innovation: An Invited Overview Paper.” Agricultural
Engineering International: the CIGR Journal of Scientific Research and Development. Bd. IV.
Oktober.
11. This story is based on an unpublished manuscript by Larry Harrington titled “A brief history of
zero and reduced tillage revolution in the Indo-Gangetic Plains.”
12. Gupta, R. (2006). “RCT Induced Impacts in Indo-Gangetic Plains”. RWC Research Highlights
Indo-Gangetic Plains).
(New Delhi: Rice Wheat Consortium
Die
für
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