Oppgrader til nyeste versjon av Internet eksplorer for best mulig visning av siden. Klikk her for for å skjule denne meldingen
Ikke pålogget
{{session.user.firstName}} {{session.user.lastName}}
Du har tilgang til Idunn gjennom , & {{sessionPartyGroup.name}}

3 Trippel heliks, frå metafor til matematisk modell



Øivind Strand er førsteamanuensis ved Avdeling for International Business ved NTNU i Ålesund. Han er utdanna ingeniør og dr.scient. frå Universitetet i Oslo (1993). Han har publisert forskingsartiklar om innovasjon, entreprenørskap og tilgrensande fagområder.

Samandrag

Denne artikkelen peikar på det teoretiske grunnlaget for trippel heliks-teori om innovasjon og fylgjer utviklinga av teorien frå lansering som ein biologisk inspirert metafor i 1995, fram til formuleringa av ein presis matematisk modell i 2014. Den nyevolusjonære tilnærminga knytt til Loet Leydesdorff sine publikasjonar vert fokusert. Sentrale konsept og metodar vil bli illustrert med norske data. Artikkelen har som mål å gje ei oversikt framfor å formidle tekniske detaljar.

Abstract

This paper pinpoint the theoretical foundation for the Triple Helix innovation theory and follows the development from launching of the theory as a biological inspired metaphor in 1995, towards a more precise mathematical model in 2014. The neo-evolutionary approach by Loet Leydesdorff is the focus. Methods and concepts are illustrated by Norwegian data. The paper aims to give an overview more than technical details.

Keywords: trippel heliks, innovasjonssystem, systemteori, evolusjonær økonomi

3.1 Innleiing

Heilt sidan Schumpeter (1934) sine dagar har mange sett på innovasjon som sjølve drivkrafta i den kapitalistiske økonomien. Å fremje innovasjon er difor ein måte å fremje økonomisk vekst og velstand på. Trippel heliks-teorien tek føre seg korleis samspelet mellom dei tre institusjonelle aktørane industri, styresmakter og akademia kan legge til rette for slik innovasjon. Sidan publisering av trippel heliks-teorien for 20 år sidan har trippel heliks (TH) som konsept, metafor og teori (Etzkowitz og Leydesdorff 1995; 2000) hatt stor utbreiing. I eit offisielt EU-dokument kunne ein, for eit par år sidan, lese fylgjande:

Successful cooperation of Higher Education Institutions in synergetic relationship with government and business (the «Triple Helix») is considered as the ideal driver of knowledge-based economies and societies (EU 2011).

Dette konseptet (TH) omhandlar korleis kommunikasjonsfelt og forventningar mellom dei institusjonelle aktørane, akademia–industri–styresmakter, resulterer i utvikling av strukturelle endringar i ein kunnskapsbasert økonomi. I ein slik økonomi har dei akademiske institusjonane, som er hovudleverandør av kunnskap, ei meir sentral og aktiv rolle enn tidlegare. Ein tenkjer seg at prosessen utviklar seg på ein ikkje-lineær (ustabil) måte der kvar av dei tre aktørane vert påverka av si eiga historie (refleksivt), så vel som av kommunikasjon og interaksjon med dei andre aktørane og omverda. Konseptet har vore nytta som analytisk rammeverk for innovasjons- og regionalpolitikk (Ranga og Etzkowitz 2013) og er eit tydeleg bakteppe for ulike norske tiltak som til dømes satsinga på «Centers of Expertise» og «Virkemiddel for regional innovasjon» (VRI). Den globale TH-rørsla er organisert i fleire verdsdelar med store årlege konferansar (Triple Helix Association 2015). Basert på forskingsartiklar frå desse konferansane var det i perioden 1996–2011 utgitt heile 21 spesialnummer av sentrale vitskaplege tidsskrift som til dømes Research Policy og Technology Management and Innovation. Det kan observerast at TH har hatt stort gjennomslag både politisk og akademisk.

Omgrepet trippel heliks (TH) dekkjer to teoretiske tilnærmingar. Den eine med fokus på dei institusjonelle sidene ved samarbeid mellom akademia, industri og styresmakter. Den andre teorien legg vekt på korleis dei funksjonelle sidene av TH-relasjonane utviklar seg. Det kan vere naturleg å skilje dei to ved å innføre nemninga institusjonell trippel heliks (ITH) for den første tilnærminga og evolusjonær trippel heliks (ETH) for den funksjonelle og nyevolusjonære tilnærminga (Etzkowitz og Leydesdorff 2000; Leydesdorff 2015; Strand 2014). Det kompliserer framstillinga at Etzkowitz og Leydesdorff har arbeidd med deler av dette teorikomplekset før samarbeidet starta i 1995, og etter at det akademiske samarbeidet om publikasjonar vart avslutta i 2000. Årsaken til dette var forvirring og mistyding kring dei to sidene av teorien (Leydesdorff 2012). Dei samarbeider framleis i den internasjonale trippel heliks-organisasjonen og på dei årlege konferansane, men er aktive i kvar si forskingsgrein som begge nyttar omgrepa frå TH-teorien slik denne vart formulert i tidsrommet 1995–2000. Leydesdorff har i ulike arbeid diskutert skilnaden mellom dei to tilnærmingane (Leydesdorff 2012; 2015): Den eine er ein analytisk modell for sosioøkonomisk utvikling i ein kunnskapsbasert økonomi (ETH), og det er denne tilnærminga som er fokusert i denne artikkelen. Den andre er ein metafor for stimulering av relasjonane mellom akademi, industri og styresmakter (ITH) som ofte vert forfekta av statlege organ (til dømes Vinnova i Sverige og EU) som del av ein politisk diskurs. Denne teorien vert omtala for å gje eit komplett bilete, men vert ikkje utdjupa nærare i denne artikkelen.

Eg vil i denne artikkelen freiste å peike på det teoretiske grunnlaget og fylgje utviklinga av den nyevolusjonære greina av teorien, frå den vart lansert som ein biologisk inspirert metafor i 1995 (Etzkowitz og Leydesdorff 1995) til ein meir formell teori (Etzkowitz og Leydesdorff 2000), gjennom generaliseringa til fleire aktørar (Leydesdorff 2012) og til formuleringa av ein presis matematisk modell (Ivanova og Leydesdorff 2014a; 2014b). For å forklare nokre sentrale konsept og metodar vil eg nytte data frå ein TH-studie av den norske økonomien som døme (Strand og Leydesdorff 2013).

Eg freistar å svare på fylgjande forskingsspørsmål: Korleis har trippel heliks-konseptet utvikla seg frå ein metafor til ein nyevolusjonær matematisk modell? Metodisk vil eg nytte ein gjennomgang av sentrale publikasjonar på området. Samarbeid og medforfattarskap med Loet Leydesdorff sidan 2010 vil òg påverke denne framstillinga. Men før vi går nærare inn på dette, er det naturleg å gi ei oversikt over bakgrunnen og dei viktigaste teoretiske byggesteinane for trippel heliks-tilnærminga til innovasjon.

3.2 Bakgrunn for trippel heliks-teorien

Henry Etzkowitz og Loet Leydesdorff møttest på ein konferanse om evolusjonær økonomi og kaosmatematikk i Amsterdam i 1993 (Leydesdorff og van den Besselaar 1993). I etterkant av denne konferansen var dei einige om å nytte termen «Triple Helix» om rammene for det vidare samarbeidet. Sjølve termen «Triple Helix» kan skrivast attende til Linus Pauling sin modell for strukturen på DNA, denne modellen vart seinare vist å vere feil av nobelprisvinnarane Watson og Crick (Leydesdorff 2003; 2012).

3.2.1 Opptakt til trippel heliks-teorien

Fokus i Henry Etzkowitz si forsking var i utgangspunktet på relasjonane mellom industri og styresmakter. Han fortel sjølv om dei første kimane til TH-teorien (Etzkowitz 2015a): I arbeid med ein artikkel vart han tipsa om å sjå nærare på historia til New England Council i USA og deira initiativ på 1920-talet. Dei økonomiske nedgangstidene i Ny England-statane var bakteppe for å samle ei gruppe leiarar frå industri, universitet og styresmakter for å kome opp med idear om korleis ein kunne få til ny økonomisk vekst i desse statane. Noko av det som er særtrekk ved desse statane, er den store konsentrasjonen av universitet som til dømes Massachusetts Institute of Technology (MIT), Harvard University, Boston University og Northeastern University (Etzkowitz 2015a; 2015b). Det lukkast etter kvart å få finansiert store statlege forskingsprosjekt, men dette tok først til å gi regionale verknader etter krigen. Spin-off-verksemder frå kunnskapsmiljøa i regionen sto då bak utvikling av t.d. mikrodatamaskina (DEC1) og seinare ei storstilt satsing på bioteknologi og farmasi. Som eit døme på dei økonomiske innverknadene frå dess selskapa skriv Etzkowitz at verksemder starta av MIT-studentar sto for over 10 % av Massachusetts sin økonomi i 1997 (ibid.). New England Council er, ifylgje Etzkowitz, eit døme på TH-samarbeid for regional mobilisering, 70 år før teorien vart formulert. Den institusjonelle greina av teorien har vore mindre oppteken av teoriutvikling og meir av praktisk politisk mobilisering på globalt, nasjonalt og regionalt nivå.

The Triple Helix thesis is that the potential for innovation and economic development in the Knowledge Society lies in a more prominent role for the universities and in the hybridization of elements from university, industry, and government to generate new institutional and social formats for the production, transfer, and application of knowledge (Ranga og Etzkowitz 2013, s. 238).

Loet Leydesdorff si framstilling av opptakta til samarbeidet med Henry Etzkowitz understrekar at TH var ein freistnad på å sameine det institusjonelle og evolusjonære perspektivet, men at det heile hadde ein svært tilfeldig start.

Henry suggested a new project based on a future collaboration. I asked him «about what? » and when he replied «university-industry relations», I answered: «Two is not complex enough for me; I need at least three sub-dynamics!» From these discussions, the metaphor of Triple Helix of university-industry-government relations emerged in the month thereafter when we began to prepare for the first Triple Helix meeting in 1996 in Amsterdam (Leydesdorff 2012, s. 29).

Leydesdorff har sidan sitt doktorgradsarbeid i 1984 fokusert på korleis vitskapleg og teknologisk utvikling påverkar den sosioøkonomiske utviklinga i samfunnet. Han skriv (Leydesdorff 2006) at konfliktar mellom evolusjonære og nyklassiske økonomar hadde blokkert forståelsen av økonomi som eit komplekst system sett saman av ulike, men interagerande undersystem (subdynamics). I innleiinga til eit av sine hovudverk The Knowledge-based Economy: Modelled, Measured, Simulated frå 2006 posisjonerer han TH-teorien (ETH) i høve dette ved å knyte denne til Niklas Luhmann sin sosiologiske systemteori:

A complex-system approach legitimize the specification of knowledge production and control as a third sub-dynamic analytically different from and potential orthogonal to economic and political systems of communication and control. In the sociological tradition, Niklas Luhmann argued for the advantages of analyzing society as a complex and composed (functionally differentiated) dynamics. His work is perhaps best known for the proposal to consider human agents as the environment of the self-organization of social systems of communication. These two systems (society and agency) would then operate independently – that is along the respective axes – but remain structurally coupled through the exchange of meanings (Leydesdorff 2006, s. 5).

Kor viktig Luhmann sin teori er for TH, er understreka i ulike publikasjonar, t.d. Leydesdorff (1996) og (2013). Det høyrer òg med til biletet at Leydesdorff sidan 1990 og framover har arbeidd mykje med ikkje-lineære system og matematisk formulering av desse (Leydesdorff 1997; 2005; 2010). Det er særleg samarbeid med van der Besselaar, som han redigerte ein antologi saman med i 1993 (Leydesdorff og van den Besselaar 1993), og med den belgiske matematikaren Dubois (2000; 2002) som har hatt stor innverknad. Ein gjennomgang av metodar frå Dubois som har påverka TH-teorien, kan finnast i Johnson (2015) og Leydesdorff (2005).

3.2.2 Teoretisk bakgrunn for TH-teorien, Niklas Luhman sin systemteori

Niklas Luhmann sin funksjonelle systemteori er ein av grunnsteinane i TH-teorien. No er det i seg sjølv eit betydeleg arbeid å skulle presentere Luhmann sitt teoriunivers, og eg vil avgrense meg til det som eg meiner er relevant for å forstå ein del sentrale omgrep i TH-teorien. (For ei meir inngåande innføring i Luhmann si forsking på norsk, sjå Reese-Schäfer (2009) eller Aakvaag (2008), alternativt gir Luhmann (2002) ei samla framstilling i engelsk språkdrakt.)

For Luhmann består det moderne samfunnet av ulike sosiale system. Desse har vakse fram på grunn av dei funksjonane dei har (funksjonell differensiering). Dei viktigaste systema er økonomi, politikk, vitskap, kunst og rettssystemet (Reese-Schäfer 2009, s. 210–211). Kvar av desse funksjonssystema har sine eigne binære koder, sitt eige program og sine eigne kommunikasjonsmedium. For funksjonssystemet økonomi er eige/ikkje-eige koden, «knapphet» og pris programmet og pengar, eigedom og makt er (kommunikasjons)media. Dei ulike systema som er nemnde over, påverkar kvarandre og omverda gjennom kommunikasjon som er eit sentralt omgrep for Luhmann. Dei einskilde systema arbeider utan ei sentral koordinering. «Samfunnet er intet annet enn kommunikasjon» (Reese-Schäfer 2009, s. 16). Samfunnet består av kommunikasjon, og dersom kommunikasjonen tek slutt, vil vi ikkje ha noko samfunn. Kvart av dei sosiale systema i samfunnet er i utgangspunktet innretta mot oppbygging og framleis eksistens av eigen struktur (autopoiesis), men vert påverka av si eiga historie (gjennom refleksjon), av dei andre systema (gjennom kommunikasjon) og av omverda (gjennom strukturelle koplingar til dømes ved utveksling av meining). Eit TH-inspirert døme kan vere at styresmaktene kommuniserer med akademia mellom anna med budsjett der pengar er kommunikasjonsmiddel, og dei politiske intensjonane er døme på strukturelle koplingar. Slik Luhmann forstår kommunikasjon, er dette omgrepet sett saman av tre seleksjonar: informasjon (kva skal formidlast), «meddelelse» (korleis informasjonen skal settast i sosialt omløp) og «forståelse» (korleis det skal reagerast på informasjonen» (Aakvaag 2008):

Kommunikasjon er følgelig ikke en overføring av informasjon, men en evolusjonært utviklet seleksjonsprosess som kan beskrives som iakttageravhengig. Samfunnet er dermed «et operativt lukket sosialt system basert på kommunikasjon» (Luhmann 1975; Reese- Schäfer 2009, s. 23).

Ved å vise til dømet over vil eit budsjett kommunisere ulike ting avhengig kva av ståstad observatøren har. For å skilje Luhmann sin ståstad frå Habermas sitt omgrep kommunikasjonshandlingar, nyttar Aakvåg omgrepet kommunikasjonshending om denne tredelte prosessen og legg vekt på at alle tre elementa må være til stades: «Informasjon som ikke meddeles, eller meddelelse det ikke reageres på er ikke kommunikasjon» (Aakvåg 2008, s. 233). Dette utgangspunktet vil føre med seg at om ein vil studere samfunnet, må ein studere kommunikasjon i og mellom dei ulike sosiale systema. Det bør òg seiast, som nemnt i tidlegare avsnitt, at i Luhmann sitt teoriunivers er ikkje einskildmenneska del av dei sosiale systema i samfunnet, men del av omverda. Denne omverda vil sett frå samfunnet sin ståstad bestå av psykiske og biologiske system. Ein konsekvens av dette er at kommunikasjon ikkje er knytt til einskildmenneske, men til sosiale system.

Ny kommunikasjon springer altså ut av gammel kommunikasjon og skaper tilknytningspunkt for fremtidig kommunikasjon. Slik «kommunisere kommunikasjonen», og slik reprodusere sosiale systemer seg som autopoietiske kommunikasjonssystem (Aakvaag 2008, s. 236).

Med Luhmann sin eigne ord må ein generell teori om samfunnet bestå av tre teoretiske grunnsteinar:

No matter how abstractly formulated are a general theory of systems, a general theory of evolution and a general theory of communication, all three theoretical components are necessary for the specifically sociological theory of society. They are mutually interdependent (Luhmann 1975).

I arbeidet med utvikling av TH-teorien er dette eit viktig bakteppe.

3.3 Trippel heliks-teorien, forumlering år 2000

Frå 1995 og framover til år 2000 vart TH-konseptet utvikla, og dei tre første TH-konferansane vart arrangert: Amsterdam 1996, New York 1998 og Rio de Janeiro 2000. I eit temanummer av det prestisjetunge tidsskriftet Research Policy dette året vart teorien presentert. Temanummeret inneheld òg den mest kjende publikasjonen om TH (Etzkowitz og Leydesdorff 2000). Denne artikkelen er seinare referert til meir enn 4600 gangar (pr. september 2015). Artikkelen inneheld drøfting av tre arketypar av TH-relasjonar slik dette er vist i figur 3.1. I ein politisk økonomi vil styresmaktene kontrollere både akademia og industrien, slik dette er illustrert til venstre på figur 3.1 der relasjonane mellom aktørane er skissert. I ein marknadsdominert økonomi vil relasjonane mellom aktørane vere lause (laissez faire-modell), sjølv om industrien har den leiande rolla. I ein balansert modell, slik denne er illustrert på høgre side i figur 3.1, vil relasjonane mellom aktørane overlappe kvarandre, men akademia vil ha ei leiande rolle.

Figur 3.1 Illustrasjon av dei tre arketypane av trippel heliks-relasjonar. Kjelde: Etzkowitz og Leydesdorff (2000).

A Triple Helix in which each strand may relate to the other two can be expected to develop an emerging overlay of communications, networks, and organizations among the helices. …… The network of relations generates a reflexive sub-dynamics of intentions, strategies, and projects that adds surplus value by reorganizing and harmonizing continuously the underlying infrastructure in order to achieve at least an approximation of the goals (Etzkowitz og Leydesdorff 2000, s. 112).

3.3.1 Informasjonsteori, entropi og evolusjon

Luhmann si vektlegging av kommunikasjon var basert på kvalitative angrepsmåtar. I ei rekkje arbeid utover på 90-talet bygde Leydesdorff opp ein kvantitativ teori for kommunikasjonssystem (Leydesdorff 1994; 1995; 1996; 1997). Desse arbeida vart seinare samla i eit av dei to sentrale verka til Leydesdorff : A Sociological Theory of Communication, The Self-Organization of the Knowledge-Based Society, publisert i år 2000 (Leydesdorff 2000). Han nytta Claud Shannon sin matematiske teori om kommunikasjon som knyter informasjonsinnhaldet i (elektronisk) kommunikasjon til «sannsynlighetsfordelt entropi» (Abrahamson 1963; Leydesdorff 1995; Shannon 1948).

Evolusjonær økonomisk teori (Schumpeter 1934; Nelson og Winter 1982) hentar inspirasjon og omgrep frå evolusjonsbiologien (Darwin) og nyttar denne på økonomiske system. Biologisk teori antar at det er variasjon i ein populasjon, og at naturlege miljø selekterer dei i populasjonen som er best tilpassa. I ei TH-tilnærming vil ny kunnskap (frå akademia) gi grunnlag for variasjon av forretningsidear realisert gjennom ulike verksemder. Desse verksemdene konkurrerer så på marknaden, som er seleksjonsmekanisme i dette systemet. Dei verksemdene som er best tilpassa marknaden, vil overleve i konkurransen, dei andre vil bukke under. På denne måten er det økonomiske miljøet ein ekstern faktor for (den evolusjonære) utviklinga. Dersom det er tilbakekopling frå seleksjonen attende til miljøet, er ikkje miljøet ein ekstern faktor, men ein del av eit kommunikasjonssystem. Desse kommunikasjonssystema kommuniserer gjennom delt informasjon (mutual information) eller delt utvikling (samevolusjon). Stabilisering av delt utvikling (samevolusjon) er ein tredje mekanisme, men av høgare orden. Innanfor TH-teori vil dette til dømes være teknologibaner, der ein ser metastabilisering, eller stabilisering på ein avgrensa geografisk eller tidsmessig skala. Variasjon og seleksjon vil gå føre seg på same tidspunkt, medan stabilisering er ei utvikling over tid. Stabilisering vil fungere som ein andreordens seleksjon, sidan denne vil relatere samvariasjon til førsteordens seleksjon. Leydesdorff nyttar ofte ein hjelpefigur, figur 3.2 og ein tabell (tabell 3.1), for å klargjere dette.

Figur 3.2. Illustrasjon av dei ulike evolusjonære konsepta i fire dimensjonar. Kjelde: Leydesdorff (1997).

Vi tenkjer oss eit kommunikasjonsnettverk der dei ulike relasjonane mellom aktørane er representert som radvektorar (i x-retning) og kommunikasjon som kolonnevektorar (i y-retning). Kommunikasjonsnettverket vert då summen av desse, ei todimensjonal x–y-matrise (ei todimensjonal sannsynlegheitsfordeling). Tida vil vere den tredje dimensjonen (z-aksen), og til dømes stabilisering vil vere ei utvikling langs denne tidsaksen. Sjølvorganisering (autopoiesis) kan representerast som ein fjerde dimensjon. I figuren er dette representert som ulike sylindrar. Eit sjølvorganisert system vel (selekterer) ein 3D-representasjon som er funksjonell for systemet si vidare utvikling.

Variasjon, seleksjon og stabilisering kan oppfattast som tre subdynamikkar i eit komplekst system. Desse vil kunne forståast som ein hypersyklus (hyper cycle) i rom og tid. Gjennom refleksjon (tilbakekopling) vil denne typen hypersyklus kunne koordinere og styre seleksjon, variasjon og stabilisering over tid. Det er denne mekanismen som driv sjølvorganiseringa og resulterer i ei høgre grad av koordinering og betre utnytting av ressursane i ulike delar av eit innovasjonssystem. Det er dette som resulterer i at det er mogeleg å påvise geografisk variasjon i synergi i eit innovasjonssystem. Med andre ord at ressursane i ulike geografiske område i eit innovasjonssystem vert betre utnytta enn andre stader.

Tabell 3.1 Ulike dimensjonar i sannlynlegheitsfordelinga

Organization of concepts in relation to degrees of freedom in the probability distribution

first dimension

second dimension

third dimension

fourth dimension

operation

variation

selection

stabilization

self-organization

nature

entropy; disturbance

extension; network

localized trajectories

identity or regime

character of operation

probabilistic; uncertain

deterministic; structural

reflexive; reconstructiv

globally organized; resilient

appearance

instantaneous and volatile

spatial; multi-variate

historically contingent

hyper-cycle in space and time

unit of observation

change in terms of relations

latent positions

stabilities during history

virtual expectations

type of analysis

descriptive registration

multi-variate analysis

time-series analysis

non-linear dynamics

Kjelde: Leydesdorff (1993).

Med dette som bakteppe nytta Leydesdorff element frå Theil (1972) og Shannon (1948) for å utvikle matematiske verktøy for å kunne analysere kommunikasjon og kommunikasjonsfelt. For å illustrere dette nyttar eg eit døme frå Leydesdorff (1995):

La h vere informasjonsinnhaldet i ei melding (message) om at ei hending har hendt, då er det forventa informasjonsinnhaldet i ei fordeling av meldingar, summen av dei relative frekvensane pi

Ved å nytte Shannon si klassiske formel

kan vi omskrive til

Denne Hx er eit mål for entropien, eller usikkerheita til fordelinga. Sidan vi har nytta ein logaritme med grunntal to, vil entropien eller informasjonsinnhaldet vere gitt som informasjonsinnhald i bits.

Ved to variablar, til dømes x og y, får vi

.

Dersom det er interaksjon mellom dei to dimensjonane, vil usikkerheita (entropien) verte redusert med den felles informasjonen (mutual information), også kalla transmisjon. Denne transmisjonen er definert som

Transmisjonen Txy er reduksjon av usikkerhet i prediksjonen av x, gitt at vi har kunnskap om fordelinga av y. Vi kan illustrere dette med figur 3.3.

Figur 3.3 Illustrasjon av transmisjon i to dimensjonar.

Ved mogeleg interaksjon mellom tre dimensjonar (x, y, z), som er relevant i TH, vil felles informasjon (mutual information) kunne skrivast som:

T xyz = H x + H y + H z – H xy – H xz – H yz + H xyz (Abrahamson 1963)

Desse verktøya gjer det mogeleg å gå frå ei kvalitativ til ei kvantitativ tilnærming. På denne måten vil ein ha verktøy for å kunne analysere kommunikasjonsfelt mellom dei ulike institusjonelle aktørane i TH. Dette vil gjere at ein kan måle graden av koordinering mellom ulike aktørar og påvise, til dømes, geografisk variasjon i utnytting av ressursar i innovasjonssystem. Vi kjem attende til dette seinare i artikkelen, men i Norge vil det meste av dei økonomiske midlane til offentleg finansiert forsking og utvikling verte kanalisert til Oslo og Trondheim, medan synergien, eller effektiviteten i dei regionale innovasjonssystema, er høgast på kysten på Vestlandet (Strand og Leydesdorff 2013). Med same metode har ein påvist at i Sverige vil forskingsmidlane i større grad vere retta mot regionar med høg grad av TH-synergi eller koordinering (Leydesdorff og Strand 2013).

3.4 Kobling med regional økonomi og utvikling av indikatorar, formulering år 2006

I to tidsskriftartiklar og i boka The Knowledge-based Economy: Modelled, Measured, Simulated kombinerer Leydesdorff og medforattarar (Leydesdorff, Dolfsma og van der Panne 2006; Leydesdorff og Fritsch 2006) element frå regional økonomi (Storper 1997) med TH-teori. Denne kombinasjonen gjer det mogeleg å formulere TH-indikatorar for ein heil økonomi. Dette er eit svar på ulike tilnærmingar til måling av effektiviteten til innovasjonssystema i ein kunnskapsbasert økonomi (Carter 1996; Leydesdorff 2003). Eg vil gi døme på korleis dette kan nyttast i denne og neste seksjon. Resultatet av kombinasjonen av dei to teoriane er at aktørar i industrien, som har verdiskaping som sin funksjon, kan assosierast med organisasjon i Storper sitt rammeverk. Aktørane innanfor universitetssfæren har skaping av ny kunnskap som sin funksjon og kan assosierast med (kunnskapsbasert) teknologi. Styresmaktene, på ulike nivå, har kontroll og regulering som funksjon og kan knytast til geografi (territorium) i Storper sitt rammeverk (sjå figur 3.4 for illustrasjon). Dette er summert i tabell 3.2 under. Regional økonomi er «a set of interwined, partially overlapping domains of action» (Storper 1997, s. 49). Dersom ein samanliknar figur 3.1 og figur 3.4, vil ein sjå mange fellestrekk.

TABELL 3.2. KOMBINASJON AV TRIPPEL HELIKS-TEORI OG REGIONAL ØKONOMI.

TH-aktør

Funksjon

Regional økonomi

Operasjonalisering/ mikroindikatorar

Universitet

Skape ny kunnskap

Teknologi

Industrikoder

Industri

Skape verdiar

Organisasjon

Talet på tilsette

Styresmakter

Kontroll og regulering

Territorium/geografi

Lokalisering (kommune/postnummer)

Territorial economies are not only created, in a globalizing world economy, by proximity in input-output relations, but more so by proximity in the untraded or relational dimensions of organizations and technologies. Their principal assets – because scarce and slow to create and imitate – are no longer material, but relational (Storper 1997, s. 28).

På mange måtar er det overlapp mellom relasjonane mellom aktørane i regional økonomi og mellom kommunikasjonsfelta mellom aktørane i TH-teori.

I operasjonalisering av overlapping mellom teoriane har ein nytta data om alle verksemder i ein økonomi, såkalla registerdata (Leydesdorff, Dolfsma og van der Panne 2006; Strand og Leydesdorff 2013). Kvar av verksemdene blir gitt ein indikator for kunnskap/teknologi (sjå tabell 3.2), som er industrikoda (NACE2-kode), verdiskaping/organisasjon nyttar talet på tilsette som indikator og kontroll/geografi nyttar kommunenummer (NUTS3-klassifisering eller postnummer) som indikator. For å kunne rekne ut ei probabalistisk fordeling, har kvar av indikatorane eit definert tal av klasser. Ved å vise til Strand og Leydesdorff (2013) er talet på kommunar i eit fylke, til dømes Møre og Romsdal, 39. Talet på verksemd i kvar kommune blir ein indikator for geografisk fordeling av økonomisk aktivitet i fylket. Talet på verksemder innanfor kvar av dei 66 industrikodene (66 klassar tosifra NACE-kodar) gir fordeling på ulike industrisegment, og fordeling på storleiksklassar (8 klassar) er indikator for fordeling av storleik på verksemdene.

Figur 3.4 Overlappande Venn-diagram for ei regional økonomisk tilnærming. Kjelde: Storper (1997).

Basert på desse indikatorane kan ein så rekne ut entropien til dei tre einparameterfordelingane; Organisasjon, Teknologi og Geografi, for ulike geografiske einingar som fylke (NUTS 3), region (NUTS 2) og land (NUTS 1). Eit døme på slike utrekningar er vist i tabell 3.3. Det er åtte storleikklasser, tilsvarande frekvens og entropi for kvar av klassane er gitt. Summen av delentropiane vert summert til ein samla entropi, i dette høve 1.711. Den maksimale entropien (som vil svare til lik fordeling på alle storleiksklasser) vil i dette høvet vere 3. Dette viser at den kalkulerte verdien (1,711) er 57 % av maksimal entropi. Dette er ein lav verdi som indikerer ei skeiv fordeling, i dette tilfellet ei stor overvekt av små verksemder.

Tabell 3.3 Døme på utrekning av usikkerheit i storleiksfordeling av norske verksemder.

Size

Numer of employees

Number of companies

Probability

Entropy

1

0

292 629

0,607

0,437

2

1-4

100 356

0,208

0,471

3

5-9

38 702

0,080

0,292

4

10-19

25 777

0,053

0,226

5

20-49

16 450

0,034

0,166

6

50-99

4 921

0,010

0,068

7

100-249

2 318

0,005

0,037

8

>250

666

0,001

0,013

1,711

Kjelde: Strand og Leydesdorff (2013).

På same måte reknar ein ut entropien (usikkerheita) i dei tre toparameterfordelingane (organisasjon–teknologi), (organisasjon–geografi) og (geografi–teknologi) og i treparameterfordelinga (organisasjon–teknologi–geografi). Basert på dette kan vi rekne ut tre toparametertransmisjonar (reduksjon av usikkerhet) og ein treparametertransmisjon. Kvar av desse kan ein no gi tolkingar. Dette vil bli vist i neste avsnitt der eg syner korleis TH-utrekningane, basert på norske registerdata, kan tolkast.

3.4.1 Døme på TH-indikatorar for Noreg

I tida frå 2006 og framover vart det utført TH-analyser av innovasjonssystema i ulike nasjonar: Nederland (Leydesdorff, Dolfsma og van der Panne 2006), Tyskland (Leydesdorff og Fritsch 2006), Ungarn (Lengyel og Leydesdorff 2011), Noreg (Strand og Leydesdorff 2013), Sverige (Leydesdorff og Strand 2013), Kina (Leydesdorff og Zhou 2014) og Russland (Leydesdorff, Perevodchikov og Uvarov 2015). Eg vil vise eit døme på resultat frå analysen av dei norske innovasjonssystemet, basert på registerdata (for fleire detaljar, sjå Strand og Leydesdorff 2013). Dei ulike fordelingane er vist i tabell 3.4 under.

Tabell 3.4 Døme på utrekning av usikkerheit i fordeling mellom verksemder i norske fylke.

Name

H G

H T

H O

H GT

H GO

H TO

H GTO

Finmark

3,771

4,337

1,846

7,810

5,583

5,902

9,177

Troms

3,427

4,337

1,819

7,559

5,230

5,938

9,008

Nordland

4,951

4,336

1,777

8,865

6,531

5,862

10,204

Nord-Trøndelag

3,970

3,985

1,619

7,798

5,569

5,329

8,993

Sør-Trøndelag

3,066

4,270

1,736

7,069

4,783

5,809

8,498

Møre og Romsdal

4,678

4,357

1,776

8,784

6,432

5,888

10,144

Sogn og Fjordane

4,462

4,026

1,632

8,285

6,065

5,414

9,481

Hordaland

3,192

4,301

1,752

7,283

4,933

5,876

8,755

Rogaland

3,792

4,226

1,757

7,800

5,535

5,785

9,258

Aust-Agder

2,939

4,290

1,717

7,052

4,648

5,791

8,455

Vest-Agder

3,205

4,412

1,741

7,466

4,931

5,930

8,849

Telemark

3,588

4,350

1,729

7,781

5,301

5,856

9.163

Vestfold

3,276

4,240

1,713

7,404

4,976

5,780

8,859

Buskerud

3,855

4,240

1,676

7,942

5,518

5,745

9,340

Hedemark

4,415

3,954

1,567

8,221

5,964

5,289

9,428

Oppland

4,049

4,092

1,625

7,993

5,653

5,505

9,284

Oslo

0,000

4,025

1,669

4,025

1,669

5,558

5,558

Akershus

3,942

4,187

1,689

7,998

5,619

5,732

9,466

Østfold

3,517

4,237

1,714

7,614

5,215

5,768

9,057

Norway

7,275

4,319

1,711

11,317

8,960

5,856

12,729

Kjelde: Strand og Leydesdorff (2013).

Kvar av desse delresultata, som til dømes entropiane for ein-, to- og treparameterfordelingane, kan nyttast for å karakterisere innovasjonssystemet på ein bestemt geografisk skala. I vårt døme vil vi fokusere på fylke som geografisk skala. Desse entropiane er grunnlag for å kunne rekne ut transmisjonar eller reduksjon av usikkerheit i fordelingane. Dette vert i sin tur eit mål på koordinering. Denne koordineringa kan så skalerast (sjå Strand og Leydesdorff 2013, likning 2) med data for alle verksemdene i ein heil økonomi. Desse skalerte verdiane kan finnast i tabell 3.5 under, der TGTO vil være det vi omtalar som TH-synergi, eller mål for koordinering/effektivitet av innovasjonssystemet. Ein høg verdi vil tilsvare høg koordinering.

Hg seier noko om verksemdene i eit fylke er jamt fordelt over alle kommunar (høg verdi), eller om verksemdene for det meste er lokalisert til ein eller få byar (lavare verdi). Alternativt og sidan talet på kommunar varierer i dei ulike fylka, kan ein skalere med maksimal entropi for fylket. Ein vil då kunne vise at Sogn og Fjordane har ein Hg på 94 % av maksimal entropi, medan Møre og Romsdal har 88 % og Sør-Trøndelag 66 %. Sogn og Fjordane har følgeleg ei brei geografisk spreiing av økonomisk aktivitet, medan Sør-Trøndelag har geografisk skeiv fordeling der store deler av den økonomiske aktiviteten er lokalisert i Trondheim. Sidan Oslo er både fylke og kommune, er det inga usikkerhet i geografisk fordeling av verksemder og Hg = 0.

Ht seier noko om det er ein differensiert industri (høg verdi), eller om denne er spesialisert (lav verdi). Vi ser frå tabell 3.4 at den lågaste verdien er å finne i Hedmark og Nord-Trøndelag. Dette er fylke der primærnæringane som jordbruk og skogbruk er dominerande. Dei høgste verdiane (mest differensiert industri) er å finne i Vest-Agder og Møre og Romsdal.

Ho seier noko om fordelinga mellom små og store selskap i eit geografisk område. Vi ser at denne verdien er lavast i primærnæringsfylka Hedmark og Oppland. Noko som tyder på ei overvekt av små eller mangel på store verksemder. Det motsette er tilfelle i dei to nordlegaste fylka, Finnmark og Troms, der verdien av denne parameteren er relativt høg. Nærare inspeksjon av fordelingane vil syne at det i desse fylka er langt mindre små verksemder enn i andre fylke i landet. Tilvekst, endring og tilpassing i industrien skjer oftast gjennom nye verksemder. Derfor er talet på små verksemder ofte nytta som ein indikator på dette. For dei nordlegaste fylka tyder mangelen på små selskap på ein annan dynamikk som er ulik resten av landet.

For toparameterfordelinga vil Hgo indikere om verksemder av alle storleikar er fordelt utover alle kommunane i eit fylke, og Hgt vil indikere om ulike industriar er jamt fordelt geografisk, eller om det er meir «spesialiserte» kommunar. Sidan desse fordelingane involverer ulikt tal kommunar i kvart fylke, er det naturleg å skalere desse til den maksimale entropien for fylket.

Tabell 3.5 Døme på utrekning av transmisjon i fleirparameterfordeling av verksemder i norske fylke.

Name

T GT

T GO

T TO

T GTO

ΔT in mbits

Finmark

0,298

0,035

0,281

–0,163

–2,617

Troms

0,206

0,016

0,218

–0,135

–4,076

Nordland

0,254

0,029

0,251

–0,158

–7,392

Nord–Trøndelag

0,158

0,021

0,275

–0,128

–3,924

Sør-Trøndelag

0,267

0,019

0,197

–0,092

–5,175

Møre og Romsdal

0,251

0,022

0,245

–0,149

–7,702

Sogn og Fjordane

0,202

0,029

0,245

–0,162

–4,579

Hordaland

0,210

0,010

0,176

–0,093

–7,973

Rogaland

0,218

0,014

0,198

–0,087

–6,947

Aust-Agder

0,177

0,009

0,216

–0,089

–3,106

Vest-Agder

0,151

0,015

0,223

–0,121

–2,576

Telemark

0,157

0,016

0,222

–0.109

–3,701

Vestfold

0,111

0,013

0,173

–0,073

–3,396

Buskerud

0,153

0,012

0,171

–0,095

–5,304

Hedemark

0,147

0,019

0,232

–0,111

–5,093

Oppland

0,148

0,022

0,211

–0,101

–4,282

Oslo

0,000

0,000

0,136

0,000

0,000

Akershus

0,131

0,012

0,144

–0,064

–6,330

Østfold

0,140

0,016

0,183

–0,072

–3,730

Norway

0,277

0,025

0,174

–0,100

–99,594

Sum

–87,919

TO

–11,675

Kjelde: Strand og Leydesdorff (2013).

Hto indikerer om ulike industrisegment har lik fordeling mellom storleikane på verksemdene. Dei høgste verdiane finn ein i Vest-Agder og Troms. På same måte kan ein rekne ut dei to- og tredimensjonale transmisjonane til fordelingane. Resultata for dette er vist i tabell 3.5.

Tgt og Tgo er indikatorar for geografiske klynger. Vi ser at transmisjonen mellom geografi og teknologi er sterkare enn mellom geografi og storleik på verksemdene.

Tto er indikator for korrelasjon mellom kor moden industrien er, og storleiken på selskapa involvert (sjå drøftingar i Strand og Leydesdorff 2013, s. 9). I ein moden industristruktur er det eit balansert tilhøve mellom små, mellomstore og store verksemder. På liknande måte vil ein umoden (ny) industristruktur vere dominert av små nystarta verksemder og ein stor dynamikk. Kontrasten er ein overmoden industristruktur, med få store verksemder, lock-in og mangel på dynamikk. Dei lågaste verdiane finn ein i fylka kring Oslo, dei høgaste i Finnmark og Troms. Ein kan spekulere på om dette kan indikere ein umoden industristruktur kring hovudstaden, til dømes indikert med mange små og nystarta selskap. På den andre sida er det eit lavt tal på små (og nye?) verksemder i dei nordlegaste fylka. Dette kan tolkast som indikasjon på ein overmoden industristruktur, eller at industridynamikken vert styrt av andre krefter enn i resten av landet.

Tgto er eit mål for koordinering, eller reduksjon av usikkerhet i tre dimensjonar, eller synergi i informasjonsutvekslinga mellom aktørane. I to dimensjonar er denne positiv, i tre dimensjonar er denne negativ. Eit meir negativt tal indikerer meir koordinering og høgre synergi. Vi har òg tabulert kva kvart einskild fylke bidrar med til den totale synergien i Noreg. Dei fylka med høgast synergi er industrifylka Hordaland, Møre og Romsdal, Nordland og Rogaland.

Ved inspeksjon av tabell 3.5 ser vi òg at 89 % av den totale synergien i Noreg kan forklarast på fylkesnivå (sjå siste linja i tabellen). Dette indikerer at synergien i det norske økonomien er dominert av regionale innovasjonssystem, og at det nasjonale nivået berre kan til skrivast 11 % av denne synergien. På denne måten kan ein kvantifisere i kor stor grad vi kan bruke nemninga regionale eller nasjonale innovasjonssystem.

3.4.2 Kor mange heliksar

Heilt sidan dei første TH-konferansane har det vore ein diskusjon om talet på heliksar, eller sosiale system for å nytte Niklas Luhmann si nemning. I forfattarskapen til Luhmann kan ein identifisere ikkje mindre enn 14 funksjonelle sosiale system (Reese-Schäfer 2009). Døme på slike system er: økonomi, vitskap, rettssystem, politikk, religion, massemedia, kunst og sosiale rørsler. I diskusjon kring institusjonell TH, med vekt på regional mobilisering, er ei utviding til fleire aktørar relativt enkel. Døme på dette er Carayannis og Campbell (2009), som i sin «Quadrouple Helix»-modell let sivilsamfunnet vere den fjerde aktøren. Seinare har Carayannis, Barth og Champell (2012) lansert sin «Quintouple Helix»-modell, der det naturlege miljøet er den femte aktøren i systemet.

Som eit tilsvar til dette publiserte Leydesdorff i 2012 eit arbeid der han generaliserte teorien til «N-touple Helix», samstundes som han understrekar at for dei fleste samanhengar skulle tre aktørar vere meir enn nok og rikeleg komplekst. For ei nyevolusjonær tilnærming vil ein i så fall måtte kunne identifisere fleire evolusjonære funksjonar utover verdiskaping (i industrien), normativ kontroll og regulering (for styresmakter på ulikt nivå) og skaping og formidling av ny kunnskap (i den akademiske sfæren). Når det er sagt, vil til dømes ei teoretisk utvikling av media sine funksjonar kunne hente støtte frå Luhmann, sidan massemedia er eit eige funksjonssystem i denne tilnærminga (Reese-Schäfer 2009). Det skulle og ligge til rette for å kunne utvikle teori for samspelet mellom det ytre miljøet og aktørane i TH-systemet. Dette vil kunne konseptualiserast som strukturelle koplingar mellom det naturlege ytre miljøet og dei tre funksjonssystema i TH.

3.5 Formell matematisk utleiing av TH-modellen, år 2014

I 2012 fekk Loet Leydesdorff tilsendt eit manuskript om matematisk formulering av TH-teorien frå den unge forskaren Inga Ivanova ved Far Eastern Federal University i Vladivostok i Russland. Dette manuskriptet var refusert frå fleire ulike journalar, og Ivanova som, fram til då, stort sett hadde arbeidd åleine, fekk hjelp av Leydesdorff til å skilje ut dei einskilde ideane i det svært kompakte manuskriptet. Dette starta eit svært produktivt samarbeid mellom Inga Ivanova og andre vestlege forskarar (Ivanova og Leydesdorff 2014a, b, c, d; Strand, Ivanova og Leydesdorff (i arbeid); Ivanova, Strand og Leydesdorff (i arbeid)).

Ved å nytte ei vektortilnærming, sjå figur 3.5, mellom ein «sendar» og ein «mottakar», der desse representerer auke og reduksjon av usikkerhet i kommunikasjonsfeltet som vert resultatet av interaksjon mellom dei tre bilaterale kommunikasjonskanalane i TH-systemet, kunne Ivanova og Leydesdorff (2014a; 2014b) analysere utvikling av kommunikasjonssystem over tid. Ved å nytte biologisk inspirerte Lotka-Volterra-likningar (frå populasjonsdynamikk) for å beskrive interaksjon mellom dei institusjonelle aktørane vart det utvikla verktøy for å kunne simulere ulike sider ved desse interaksjonane. Resultat vart dekomponert ved å nytte Fourier-analyse.

Figur 3.5. Trippel heliks representert som ein tredimensjonal vektor V.

The model we have developed above is in principle applicable to any «triple contingency» and thus may help to solve the long-standing problem of how to model and measure the sharing of meaning among reflexive agiencies in interhuman communication (Ivanova og Leydesdorff 2014a, s. 22).

Ved å nytte ei vektorformulering i tre kartesiske dimisjonar, der dei tre aktørane opererer langs ortogonale aksar, kan rotasjon av systemet verte representert med ei 3 x 3-rotasjonsmatrise (Ivanova og Leydesdorff 2014b). I denne artikkelen vert det (ved å nytte konsept frå dei norske matematikarane Abel4 og Lie5) vist at denne rotasjonsmatrisa er ei ikkje-Abelsk Lie-gruppe. Denne gruppa blir transformert til ei 2 x 2 kompleks matrise. Det vert så vist at ein ved denne transformasjonen kan knytte ei TH-vektorformulering til ei bølgelikning. På denne måten vil t.d. Kondratieff-bølger vere ei løysing av TH-formuleringa. Liknande tankar om kvantifisering av TH-teori er òg sett fram av t.d. Egorov (2015).

Tankar om fraktal struktur til innovasjonssystem (Carayannis og Campbell 2009) vert formelt utvikla og knytt til TH-teori i denne publikasjonen. Vi får då ein modell som er sjølvsimilerande, eller gjentek seg sjølv på ulike geografiske skalaer. «Each large and small innovation system has a similar Triple Helix structure, i.e. comprised of three coevolving actors, that is, regulators, knowledge organizers, and entrepreneurs» (Leydesdorff og Ivanova 2014a).

Heilt sidan Shannon (1948) si formulering av informasjon som probabilistisk entropi, har det vore ein diskusjon om forteikn ved høgre (odde) ordens interaksjon. I til dømes tre dimensjonar er forteiknet negativt, dette har ført til diskusjon om entropi kan vere negativ. I Ivanova og Leydesdorff (2014c) vert dette problemet diskutert og løyst på ein måte som har gitt fått stor gjenklang. Omgrepet gjensidig redundans (mutual redundancy) vert innført og løyser problemet på ein elegant måte (Leydesdorff og Ivanova 2014a, 2014b; Leydesdorff, Petersen og Ivanova 2015). Den matematiske formuleringa av modellen gir forskarar eit nytt sett med verktøy som kan nyttast innanfor ulike felt, anten dette er simulering, modellering eller studiar av ulike kommunikasjonsfelt.

3.5.1 TH som evelusjonær økonometrisk modell

Mark Johnson (2015) drøftar korleis TH kan klassifiserast i Hodgsons (1993; 2006) sitt system for evolusjonære økonomiske teoriar (Nelson og Winter 1982), slik dette er avbilda i figur 3.6 under. Han argumenterer for at TH høyrer heime som ein type 2-teori (genetisk modell), men han meiner at vidare klassifisering utover dette vil vere avhengig av analytisk fokus. Som eit døme meiner han at vektlegging av TH for å måle innovasjonskapasitet (synergi) vil plassere TH nær Schumpeter i denne inndelinga. I si grunngjeving kvifor denne klassifiseringa er viktig, hevdar Johnson:

The advantage of attempting to situate the Triple Helix is to invite debate from other more established economic schools of thought, and highlights the value of the Triple Helix as a space for debate about theory and socioeconomic empiricism (Johnson 2015).

Med dette som bakgrunn kan ein slå fast at TH ikkje har møtt stor gjenklang hjå fagøkonomar.

Figur 3.6. Klassifisering av ulike evolusjonære økonomiske retningar. Kjelde: Johnson (2015).

3.5.2 TH-inspirerte tiltak i Noreg

Dersom vi analyserer ulike næringslivsretta tiltak frå Norges forskingsråd (NFR 2015), kan vi finne mange døme på TH-inspirerte tiltak. Innanfor virkemiddel for regional innovasjon (VRI) kan ein finne ordningar for kompetansemegling mellom industri og akademia. Styresmaktene finansierer kopling mellom verksemder og kunnskapsinstitusjonar for å fremje innovasjon i næringslivet og overføring av kunnskap mellom aktørane. Innanfor ordninga med Skattefunn, organisert av Forskingsrådet, vil verksemder kunne få skattefritak for utviklingsarbeid. Dette skattefritaket er større dersom verksemdene samarbeider med ein kunnskapsinstitusjon. Forskingsrådet har òg lansert ei ordning med industriell ph.d., der Forskingsrådet, saman med den aktuelle verksemda i industrien, kvar deler på kostnaden for å utføre eit ph.d.-løp i industrien. Kompetansebyggande prosjekt (KMB) er forskingsprogram som fokuserer på å bygge opp kompetanse av stor viktighet for industrien. Slike forskingsprosjekt krev finansiering og deltaking frå både industri og kunnskapsinstitusjonar. Ordningane med nasjonal og globale «Centres of expertise» er òg døme på tiltak der ein søkjer å styrkje industriklynger gjennom tettare kopling med kunnskapsinstitusjonar (NCE 2015). Bak alle desse tiltaka kan ein finne ein grunnleggande tanke om at dersom akademia, industri og styresmakter kommuniserer og koordinere virkemiddel, vil dette resultere i fleire og betre innovasjon og auka verdiskaping.

3.6 Drøfting

Dei tidlegare avsnitta i denne artikkelen teiknar eit grovmaska bilete av det teoretiske fundamentet for, og vidareutviklinga av, TH i dei siste to tiåra. Det kan synest som om TH-metaforen lever sitt eige liv, utan kopling til den langt meir teoretiske funderte og vanskeleg tilgjengelege nyevolusjonære teorien. På den siste TH-konferansen i Beijing (august 2015) var det òg mitt bestemte inntrykk at metafor- og TH-tilnærminga dominerte totalt mellom presentasjonane. Mellom over 100 foredrag var det berre eit par som hadde fokus på vidare teoriutvikling i nyevolusjonær retning. Desse arbeida er nesten berre knytt til Leydesdorff og ulike medforfattarar. Det kan synest som om den institusjonelle retninga av forskinga har lukkast i å formidle sine perspektiv, særleg til politiske aktørar, i langt høgare grad enn den nyevolusjonære retninga. På den andre sida har det lukkast Etzkowitz og Leydesdorff å halde desse to perspektiva saman, eller kanskje rettare parallelle, med eit felles vokabular.

In our opinion, the Triple Helix is mainly a model for analyzing innovation in a knowledge-based economy. This model accounts for the phenomenon of emergence, that is, it helps us to understand how the innovation system is based on expectations. While the complex phenomenon of innovation remains the explanandum, different theories provide us with a variety of explanans. More than a single explanation is expected because different perspectives are useful. To take an the evolutionary metaphor, the perspectives can be considered as the «genotypes» that reflect on specific interactions within and among the helices, while the complex dynamics of innovation are «phenotypical,» that is, beyond the control of any given perspectives (Leydesdorff og Etzkowitz 1998).

Forskingsspørsmålet i denne artikkelen var knytt til korleis TH utviklar seg frå ein metafor til ein matematisk modell. Eg har påvist at TH er begge deler, og at TH som politisk metafor har fått ei global utbreiing (EU 2011; Triple Helix Association 2015). Den formelle nyevolusjonære modellen er langt mindre kjent, men det har gjennom systematisk forskingsarbeid i 20 år lukkast å utvikle ein sofistikert og matematisk stringent modell. Denne TH-modellen kan, til dømes, nyttast for å utvikle indikatorar av stor relevans for innovasjonspolitikk i ulike land.

Teoriutviklinga av TH-teorien har etter mi meining fire tydelege merkesteinar:

      3.7 Konklusjon

      I løpet av dei to tiåra som er gått har sidan lanseringa av TH-konseptet, har det fått politisk gjennomslag i EU (EU 2011), i Skandinavia, i Søraust-Asia og i Latin-Amerika. Trippel heliks har gått inn som ein del av vokabularet og retorikken kring innovasjon i kunnskapsøkonomien. Argumenta frå TH er i stor grad nytta av kunnskapsinstitusjonar for å få pengar frå styresmaktene til etablering av TH-møtestader og -program. På den andre sida er TH-argumenta nytta av styresmaktene for å involvere både kunnskapsinstitusjonar og industri i felles utviklingsprosjekt. Ved sida av denne raske utbreiinga har det gått føre seg ei systematisk teoriutvikling med tanke på å kunne formalisere og operasjonalisere dei sentrale konsepta og mekanismane i TH. Denne teoriutviklinga kan i stor grad skrivast attende til Loet Leydesdorff og ulike medforfattarar. Frå sin ståstad som, av mangel på eit dekkande omgrep, best kan karakteriserast som innovasjons- og kommunikasjonssosiologi har det i liten grad lukkast å spreie TH vidare til tyngre økonometriske miljø. Når dette er sagt, vil den nye formelle matematiske formuleringa av teorien kunne gjere teorien meir tilgjengeleg for forskarar utover Leydesdorff sin næraste krins. For å vende attende til utgangspunktet vårt for artikkelen: Er trippel heliks ein metafor eller ein matematisk modell? Svaret er at den er begge deler, men at det vitskaplege potensialet i teorien ikkje er realisert enno, men at formalisering av teorien kombinert med betre tilgang på større datamengder (big data) kan gi impulsar til ny og banebrytande forsking på ulike områder:

      Most importantly, the Triple Helix represents an invitation to rethink the nature of information in evolutionary economic processes. It points towards one of the most exciting areas of discourse today where the philosophy of information meets emerging empirical techniques and new technologies in the social sciences, and promises opportunities to marry philosophy with information empiricism in pursuit of establishing a more effective socio-economic empiricism and political development (Johnson 2015).

      Takk

      Eg vil takke ein anonym fagfelle for positive tilbakemeldingar og kritiske kommentarar som har auka kvaliteten på framstillinga. Artikkelen har òg fått mange gode innspel frå diskusjonar med Mark Johnson og Inga Ivanova under konferansen «Cross-Border Markets of Goods and Services: Issues for Research» i Vladivostok i mai 2015.

      Litteratur

      Aakvaag, G.C. (2008). Moderne sosiologisk teori. Oslo: Abstrakt forlag.

      Abrahamson, N. (1963). Information theory and coding. New York: McGraw-Hill.

      Carayannis, E.G. og Campbell, D.F.J. (2009). 'Mode 3' and 'Quadruple Helix': toward a 21st century fractal innovation ecosystem. Int. J. of Technology Management, 46(3/4), 201?234.

      Carayannis, E.G., Barth, T.D. og Campbell, D.F.J. (2012). The Quintuple Helix innovation model: global warming as a challenge and driver for innovation. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 1(2).

      Carter, A.P. (1996). Measuring the Performance of a Knowledge-Based Economy. In D. Foray & B.A. Lundvall (Eds.), Employment and Growth in the Knowledge-Based Economy. Paris: OECD.

      Dubois, D.M. (2000). Review of Incursive, Hyper incursive and Anticipatory systems. – Foundations of Anticipation in Electromagnetisms, in Dubois, D.M. (ed.), Computing Anticipatory Systems: CASYS’97, AIP Proceedings 517, 3?30.

      Dubois, D.M. (2002). Theory of Incursive Synchronization of Delayed Systems and Anticipatory Computing of Chaos. In Trappl, R. (ed.), Cybernetics and Systems, 1. Vienna: Austrian Society of Cybernetic Studies, 17?22.

      Egorov, N.E. (2015). Method of assessments of the level of contribution of Triple Helix Participants in the innovative development of the economy. Helice 4(2), 27?31.

      EU (2011).The State of European University?Business Cooperation. Henta frå http://ec.europa.eu/education/tools/docs/uni-business-cooperation_en.pdf, lasta ned 25.09.2015.

      Etzkowitz, H. (2015a). Rendezvous of the «Third kind»: Triple Helix Origins and future possibilities. Helice 4(2), 18?21.

      Etzkowitz, H. (2015b). Innovation governance: Making a Triple Helix Innovation System. Keynote lecture on the 13the Triple Helix conference Beijing, 20.–23. August 2015.

      Etzkowitz, H. og Leydesdorff, L. (1995).The triple helix–university–industry–government relations: a laboratory for knowledge-based economic development. EASST Review, 14(1) (1995), 14–19.

      Etzkowitz, H. og Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: from National Systems and «Mode 2» to a Triple Helix of university-industry-government. Research Policy, 29, 109?123.

      Hodgson, G. (1993). Economics and Evolution: Bringing Life back into Economics. Polity Press.

      Hodgson, G. (2006). On the problem of formalism in economics. Voprosy Economiki.

      Ivanova, I., Strand, Ø. og Leydesdorff, L. (under publisering). Synergy cycles in the Norwegian innovation system: The Relation between synergy cycles and cyclic values.

      Ivanova, I. og Leydesdorff, L. (2014a). Redundancy Generation in University Industry-Government Relations: The Triple Helix Modeled, Measured and Simulated. Scientometrics, 99, 927?948.

      Ivanova, I. og Leydesdorff, L. (2014b). Rotational Symmetry and the Transformation of Innovation Systems in a Triple Helix of University-Industry-Government Relations. Technological Forecasting and Social Change, 86, 143?156.

      Ivanova, I. og Leydesdorff, L. (2014c). Mutual redundancies in interhuman communication systems: Steps toward a calculus of processing meaning. Journal of the Association for Information Science and Technology, 65(2), February, 386–399.

      Ivanova, I. og Leydesdorff, L. (2014d). A simulation model of the Triple Helix of university-industry government relations and the decomposition of redundancy. Scientometrics, June, 2014.

      Johnson, M. (2015). Triple Helix as cybernetics, Lecture at the Far eastern Federal University Vladivostok, May 2015.

      Lengyel, B. og Leydesdorff, L. (2011). Regional Innovation Systems in Hungary: The failing Synergy at the National Level. Regional Studies, 45(5), 677?693.

      Leydesdorff, L., Dolfsma, W. og van der Panne, G. (2006). Measuring the Knowledge Base of an Economy in terms of Triple-Helix Relations among «Technology, Organization, and Territory». Research Policy, 35(2), 181?199.

      Leydesdorff, L. og Fritsch, M. (2006). Measuring the Knowledge Base of Regional Innovation Systems in Germany in Terms of a Triple Helix Dynamics. Research Policy, 35(10), 1538?1553.

      Leydesdorff, L., Perevodchikov, E. og Uvarov, A. (2015). Measuring Triple-Helix Synergy in the Russian Innovation System at Regional, Provincial, and National Levels. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 66(6), 229–1238.

      Leydesdorff, L. og Zhou, P. (2014). Measuring the Knowledge-Based Economy of China in terms of Synergy among Technological, Organizational, and Geographic Attributes of Firms. Scientometrics, 98(3), 1703?1719.

      Leydesdorff, L., Petersen, A. og Ivanova, I. (2015). The self-organization of meaning and the reflexive communication of information. arXiv preprint arXiv:1507.05251.

      Leydesdorff, L. og van den Besselaar, P. (eds) (1993). Evolutionary Economics and chaos theory; new directions in technology studies. Pinter, London.

      Leydesdorff, L. (1994). The evolution of communication. System Research and Information Science. Int. J. Systems Research and Information Science, 6, 219?230.

      Leydesdorff. L. (1995). The production of probabilistic entropy in structure/action contingency relations. Journal of Social and Evolutionary Systems, 18, 339?356.

      Leydesdorff, L. (1996). Luhman’s social theory: Its operationalization and future perspectives. Social Science Information, 35(2), 283?306.

      Leydesdorff, L. (1997). The non-linear dynamics of sociological reflections. International Sociology, 12, 25?45.

      Leydesdorff, L. og Etzkowitz, H. (1998). The Triple Helix as a model for innovation studies. Science and Public Policy, 25(3), 195?203.

      Leydesdorff, L. (2000). A sociological Theory of Communication. The Self-Organization of the Knowledge-Based Society: Amsterdam, Universal-Publishers.

      Leydesdorff, L. (2003).The Mutual Information of University-Industry-Government Relations: An Indicator of the Triple Helix Dynamics. Scientometrics, 58(2), 445?467.

      Leydesdorff, L. (2005). Anticipatory Systems and the Processing of Meaning: a Simulation Study Inspired by Luhmann's Theory of Social Systems. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 8(2).

      Leydesdorff, L. (2006). The knowledge-based Economy: Modeled, Measured, Simulated. Amsterdam, Universal-Publishers.

      Leydesdorff, L. (2010). Redundancy in systems which entertain a model of themselves: interaction information and the self-organization of anticipation. Entropy, 12(1), 63–79.

      Leydesdorff, L. (2012). The Triple Helix. Quadruple Helix, And an N-Tuple of Helices: Explanatory Models for Analyzing the Knowledge-Based Economy? J. Knowl. Econ., 3, 25–35.

      Leydesdorff, L. (2013). Niklas Luhmann's Magnificent Contribution to the Sociological Tradition: The Emergence of the Knowledge-Based Economy as an Order of Expectations. in: Nachtflug der Eule: 150 Stimmen zum Werk von Niklas Luhmann. Gedenkbuch zum 15. Todestag von Niklas Luhmann (8. Dezember 1927 Lüneburg – 6. November 1998 Oerlinghausen), Magdalena Tzaneva (Ed.). Berlin: LiDi Europe Verlagshaus, 2, 470?484.

      Leydesdorff, L. og Strand, Ø. (2013). The Swedish System of Innovation, Regional Synergies in a Knowledge Based Economy. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(9), 1890–1902.

      Leydesdorff, L. (2015). The Triple Helix of Knowledge Production, Wealth Generation and Normative Control: A Neo-evolutionary Model of Innovation Ecosystems. Keynote lecture the 13the Triple Helix conference Beijing, 20.–23. August 2015.

      Luhmann, N. (1975). Systemtheorie, Evolutionstheorie und Kommunikationstheorie. In: Soziologische Aufklärung 2, Westdeutscher Verlag, Opladen, 193–203. [Reprinted in: The Differentiation of Society, Translated by Stephen Holmes and Charles Larmore. Columbia University Press, New York, 1982, 255–270.]

      Luhmann, N. (2002). Introduction to System Theory (Edited by Dirk Baecker). Polity.

      NCE (2015). Norwegian centers of expertise. Henta frå http://www.nceclusters.no/, lasta ned 29.09.2015.

      Nelson, R.R. og Winter, S.G. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Belknap Press and Harvard University Press.

      NFR (2015). Funding for industry. Henta frå http://www.forskningsradet.no/en/Funding_for_industry/1252498540759, lasta ned 29.09.2015.

      Ranga, M. og Etzkowitz, H. (2013). Triple Helix systems: an analytical framework for innovation policy and practice in the Knowledge Society. Industry & Higher Education 27(3), 237–262.

      Reese-Schäfer, W. (2009). Niklas Luhman – en innføring. Norsk oversettelse basert på Niklas Luhmann zur Einfürung (Junius Verlag GMbH, Hamburg 2001), Abstrakt forlag.

      Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell Syst. Tech. J., 7, 623-656.

      Schumpeter, J.A. (1934). The theory of economic development: An inquiry into profits, capital, credit, interest, and the business cycle. Vol. 55. Transaction publishers.

      Storper, M. (1997). The Regional World – Territorial Development in a Global Economy. New York, Guilford Press.

      Strand, Ø. (2014). Entrepreneurship education and the Triple Helix theory. Advances in Higher Education: Research, Education and Innovation, Special issue on entrepreneurship, Vol. 6(1), 58–75.

      Strand, Ø. og Leydesdorff, L. (2013). Where is Synergy Indicated in the Norwegian Innovation System? Triple Helix Relations among Technology, Organization and Geography. Technological Forecasting and Social Change, 80, 471–484.

      Strand, Ø., Ivanova, I. og Leydesdorff, L. (under publisering). Decomposing the Triple-Helix synergy in the regional innovation systems in Norway: Firm data and patent networks. Quality and quantity. DOI: 10.1007/s11135-016-0344-Z.

      Theil, H. (1972). Statistical Decomposition Analysis: Amsterdam, North Holland.

      Triple Helix Association (2015). Henta frå https://www.triplehelixassociation.org/, lasta ned 04.02.2015.

      1Digital Equipment Corporation.
      2Nomenclature générale des activités économiques dans les Communautés Européennes.
      3Nomenclature des unités territoriales statistiques.
      4Nils Henrik Abel, 1802–1829.
      5Sophus Lie, 1842–1899.

      Idunn bruker informasjonskapsler (cookies). Ved å fortsette å bruke nettsiden godtar du dette. Klikk her for mer informasjon