The Making-Of: Innovation. Understanding and Designing the Environment for Non-R&D Innovation

by Elaine Horstmann
Cumulative thesis
Date of Examination:2022-02-12
Date of issue:2022-02-28
Advisor:Prof. Dr. Kilian Bizer
Referee:Prof. Dr. Kilian Bizer
Referee:Prof. Dr. Margarete Boos
Referee:Prof. Dr. Holger A. Rau
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-9075

 

 

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Abstract

English

This thesis aims to highlight non-R&D innovation and contribute to a broader and more profound appreciation of learning and knowledge creation processes crucial for employee and individual-driven innovation attainment. Across multiple articles, it shows that low-threshold changes in the organizational design can help compensate a lack of explicit, formalized R&D resources by encouraging employees to unfold their innovative potential. The thesis shows, setting a learning goal motivates people to search for patterns and structures to organize their input resources more efficiently by increasing the visibility of innovative capabilities. However, organizations should consider tangible and clearly defined targets that allow people to measure their progress, as they create higher potential to achieve innovative solutions. Besides, in DUI-like routine tasks, people accumulate experiential knowledge, making them more susceptible for choosing low-risk, low-reward options instead of high-risk, high-reward options (often a necessary pre-requisite for innovation). This is particularly important when experienced rewards are rare and occur relatively late in the search process. Thus, setting a specific, challenging learning goal can help people to overcome comparably bad experiences and endure the difficult and rocky search for innovations. Other tools, such as monetary incentives and delegating the compensation decision process, should be carefully embedded into given social structures. First, depending on the level of group identity and cohesion, proportional or performance-based compensations that conflicts a group target or interfere with the cooperative structure of a task can have a hampering effect. Thus, effective incentives schemes should consider social structures and multi-level conflicts that emerge from teamwork. Second, delegating the compensation decision should fit the task environment. When the subsequent task is ambiguous, as it is the case for innovation, people prefer a low-risk, performance independent payment. This preference for sure and fixed payments should be considered as a basis for (innovative) performance, but could be complemented with pay-for-performance elements for certain sub-tasks, as monetary incentives do not crowd-out intrinsic motivation, and subsequently innovation, per se. Finally, the learning and knowledge creation processes examined in this thesis are especially crucial for non-R&D output, but not exclusively so. Learning from experience, by conducting a task or using tools, or learning by searching and interacting, are universal behavioral patterns. Thus, tools discussed and tested in the specific framework of learning by "doing-using-interacting" can be transferred, implemented and tested within R&D-structures, particularly as they illustrate low-threshold interventions.
Keywords: innovation economics; behavioral and experimental economics; learning by doing, using, interacting; goal setting theory; monetary incentives and delegation of wage decision; choice bracketing and learning from descriptions and experience; group identity and prize sharing rules

German

Ziel dieser Arbeit ist es, Innovationen außerhalb von F&E zu beleuchten und zu einer breiteren und tieferen Wertschätzung von Lern- und Wissensschaffungsprozessen beizutragen, die für mitarbeiter- und individuumsgesteuerte Innovationen entscheidend sind. In mehreren Papern wird gezeigt, dass niedrigschwellige Veränderungen in der Organisationsstruktur dazu beitragen können, einen Mangel an expliziten, formalisierten F&E-Ressourcen zu kompensieren, indem sie die Mitarbeiter ermutigen, ihr innovatives Potenzial zu entfalten. Die Dissertation zeigt, dass das Setzen eines Lernziels Menschen dazu motiviert, nach Mustern und Strukturen zu suchen, um ihre Input-Ressourcen effizienter zu organisieren, indem die Sichtbarkeit innovativer Fähigkeiten erhöht wird. Organisationen sollten jedoch greifbare und klar definierte Ziele in Betracht ziehen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, ihre Fortschritte zu messen, da diese ein höheres Potenzial für innovative Lösungen aufweisen. Außerdem sammeln Menschen bei DUI-ähnlichen Routineaufgaben Erfahrungswissen, was sie anfälliger dafür macht, Optionen mit geringem Risiko und geringer Belohnung anstelle von Optionen mit hohem Risiko und hoher Belohnung zu wählen (oft eine notwendige Voraussetzung für Innovation). Dies ist besonders wichtig, wenn erfahrene Belohnungen selten sind und relativ spät im Suchprozess auftreten. Daher kann die Festlegung eines spezifischen, anspruchsvollen Lernziels Menschen helfen, vergleichsweise schlechte Erfahrungen zu überwinden und die schwierige Suche nach Innovationen durchzustehen. Andere Instrumente, wie z.B. monetäre Anreize und die Delegation der Vergütungsentscheidung, sollten sorgfältig in die gegebenen sozialen Strukturen eingebettet werden. Erstens können je nach Grad der Gruppenidentität und des Zusammenhalts proportionale oder leistungsbezogene Vergütungen, die ein Gruppenziel konterkarieren oder die kooperative Struktur einer Aufgabe beeinträchtigen, eine hemmende Wirkung haben. Daher sollten wirksame Anreizsysteme soziale Strukturen und Konflikte auf mehreren Ebenen berücksichtigen, die sich aus der Teamarbeit ergeben. Zweitens sollte die Delegierung der Vergütungsentscheidung an das Aufgabenumfeld angepasst werden. Wenn die Aufgabe unbekannt ist, wie es bei Innovationen der Fall ist, bevorzugen Menschen eine risikoarme, leistungsunabhängige Bezahlung. Diese Vorliebe für sichere Zahlungen sollte als Grundlage für (innovative) Leistung betrachtet werden, könnte aber durch leistungsbezogene Elemente für bestimmte Teilaufgaben ergänzt werden, da monetäre Anreize die intrinsische Motivation und damit die Innovation an sich nicht verdrängen. Schließlich sind die in dieser Arbeit untersuchten Lern- und Wissensschaffungsprozesse besonders wichtig für den Nicht-F&E-Output, aber nicht ausschließlich. Lernen aus Erfahrung, also die Ausführung einer Aufgabe, oder Lernen durch Suchen und Interagieren sind universelle Verhaltensmuster. So können die im Rahmen des Lernens durch "doing-using-interacting" diskutierten und erprobten Instrumente in F&E-Strukturen transferiert, implementiert und erprobt werden, zumal sie niedrigschwellige Interventionen darstellen.
 
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