Методология исследования сетевых форм организации бизнеса

Одной и первых типологий, где для классификации сетей используется комплекс критериев, была типология А. Грандори и Дж. Соды [Grandori, Soda, 1995]. Они предложили рассматривать уровень формализации (формальное заключение договоров), уровень централизации и симметрии (есть ли центральная координирующая фирма) и существующие механизмы координации. На основании этих критериев выделены три типа сетей.

1. Социальные сети (social networks), в которых идет обмен социальными продуктами, такими как престиж, власть, карьерные возможности, чувство принадлежности. Взаимодействие в сети в этом случае не всегда требует юридически оформленных отношений. А. Грандори и Дж. Сода делят этот тип на симметричные (symmetric, or parity-based) и асимметричные (asymmetric, or centralized) социальные сети.

К симметричным они относят в первую очередь межличностные, или персональные, сети (personal networks), которые складываются из личных отношений сотрудников партнерских организаций и характеризуются наличием сильных групповых норм и механизмов социального контроля. Такой механизм особенно полезен для обмена конфиденциальной информацией, потенциальная ценность которой до конца не ясна, а также в том случае, если вклад в сетевое взаимодействие каждого партнера в отдельности с трудом поддается измерению. Кроме того, примерами симметричных социальных сетей, по мнению этих авторов, являются объединенные директораты (interlocking directorates), дающие возможность как коммуникации, так и совместного принятия решений, а также сети отраслевых районов (industrial districts) маршаллианского типа, где взаимодействие множества небольших фирм поддерживается персональной мобильностью и географической близостью и является, по сути, «скрытой формой социального сетевого взаимодействия» [Grandori, Soda, 1995, р. 200]. К асимметричным они относят сильно централизованные сети, прежде всего субконтрактные системы, расположенные на ограниченной территории и имеющие отраслевую направленность. Механизмы социальной координации дополняются иерархическими методами управления. В централизованных сетях, в отличие от сетей отраслевых районов, центральный агент напрямую взаимодействует с клиентами и является для них поставщиком, но при этом значительная часть работы по производству конечного продукта отдана на аутсорсинг специализированным субподрядчикам. Фокальная фирма жестко контролирует критически важные процессы, хотя делегирует многие функции остальным участникам сети, превращающим ресурсы в конечные продукты[33].

2. Бюрократические сети (bureaucratic networks) – форма межфирменной координации, закрепленной в формализованных неоклассических контрактах, которые призваны защитить соблюдение взаимных прав и обязанностей участников (это могут быть коммерческие договоры, контракты об участии в ассоциации и т. п.). Как и в случае межличностных социальных сетей, А. Грандори и Дж. Сода делят бюрократические сети следующим образом:

• симметричные — межфирменные ассоциации, созданные для координации действий большого числа схожих фирм с невысокой степенью взаимозависимости, картели, федерации, а также консорциумы, отличающиеся высоким уровнем формализации и комплексностью межфирменных отношений. В такой сети есть центральный управляющий аппарат, планирование, распределение функций между участниками, система мониторинга и контроля, система вознаграждения и штрафов. То есть налицо элементы иерархического механизма координации;

• асимметричные — агентские сети, лицензирование и франчайзинг.

3. Сети, основанные на правах собственности (proprietary networks), – форма, подразумевающая совместное (перекрестное) владение активами, к которой отнесены совместное предприятие (joint venture) и предприятие, основанное на венчурном капитале (capital venture).

В многокритериальной классификации Д. Крейвенса, Н. Пирси и Ш. Шиппа [Cravens et al., 1996] основное внимание обращено на такие критерии, как степень волатильности внешней среды и тип межорганизационных взаимоотношений (устойчивое сотрудничество или взаимодействие транзакционного типа). В каждом из четырех типов они идентифицируют возможные вариации в структуре рынка, технологическую сложность, корневые компетенции координирующей организации и членов сети.

Г. Нассимбени [Nassimbeni, 1998] предложил использовать следующие классификационные параметры: природа и преследуемая сетью цель; вовлеченные функциональные области; интеграционные стимулы (integrationvehicle); механизм координации между узлами сети. Данная классификация рассматривает только некоторые структурные особенности, оставляя в стороне такие базовые характеристики, как социальный, экономический, политический аспекты. Тем не менее элементы этой классификации успешно встроены в последующие типологии сетей.

Многокритериальной является также типология Зюдова– Винделера [Sydow, Windeler, 1998, 1999]. Эти авторы предлагают различать четыре группы межфирменных сетей на основе таких критериев, как форма управления, фокальность (степень доминирования одного из акторов), стабильность. Характеристики четырех групп выглядят следующим образом:

• проектные сети (Projektnetzwerke) фокальны и нестабильны. Это одна из хорошо устоявшихся форм сотрудничества компаний в строительной отрасли. Существует много примеров использования такой формы кооперации и в других сферах бизнеса, например в производстве фильмов [Windeler, 2002; Width, Sydow, 2004];

• стратегические сети (Startegische Netzwerke) отличаются высокой степенью доминирования одного партнера

и стабильностью, например сети поставщиков, создаваемые крупными автопроизводителями [Sydow, 1992];

• виртуальные предприятия (Virtuelle Untemehmen) полицентричны и нестабильны, их довольно много в сфере информатики и консалтинга;

• сети-союзы (Verbundnetzwerke) полицентричны и стабильны, они хорошо подходят для транспортных рынков (например, германские союзы перевозчиков (Verkehrsver-btinde)).

Опираясь на этот подход к классификации, группа ученых под руководством Ш. Кляйна описала пять основных типов сетей по совокупности нескольких критериев [Riemer et al., 2005], главными из которых были критерии Зюдова – Винделера. В такой трактовке может быть выделено пять типов межфирменных сетей с использованием совокупности следующих критериев: тип квазиинтеграции (вертикальная или горизонтальная), степень равноправности взаимоотношений (фокальная или полицентрическая сеть), стабильность группы, наличие или отсутствие внутренней конкуренции и барьеров входа в сеть, размер компаний-участников и характерные задачи, преследуемые посредством кооперирования ресурсов и компетенций (табл. 2.2).

Каждый из пяти типов довольно хорошо фиксируется при изучении межфирменных взаимодействий в реальной экономической жизни, хотя и эта классификация также может быть использована далеко не для любых исследовательских целей[34]. Прежде всего следует подчеркнуть, что указанная типология касается только межфирменных сетей, в то время как существуют формы межорганизационного сетевого взаимодействия, включающего гораздо более широкий круг акторов. Ярким примером является кооперация организаций, входящих в состав кластеров [Porter, 1998, 2000].

Таблица 2.2

Основные типы межфирменных сетей

Источник: адаптировано из [Шерешева, 2010].

Авторам монографии представляется целесообразным обратить внимание на сетевой характер взаимоотношений в кластерах и интегрировать подход к кластеру как экосистеме[35] и одному из видов межорганизационных сетей [Bode et al., 2010; Riemer et al., 2005; Bode et al., 2010; Шерешева, 2010]. Кластеры могут рассматриваются как один из видов открытой межорганизационной сети, характеризующейся комплексными, стабильными и скорее кооперативными, нежели конкурентными взаимоотношениями между фирмами – участниками сети [Sydow, 1992; Heusler, 2004; Bode et al., 2010].

В литературе последнего десятилетия показано, что кластеры не только состоят из разного рода сетей, но и могут в свою очередь образовывать единую сеть в рамках более широкой территории. Ярким примером такого рода служит «научно-технический треугольник» ELAt (Eindhoven-Leuven-Aachentriangle) – один из европейских регионов экономики знаний, представляющий собой трансграничную систему инновационных кластеров. В настоящее время он считается признанным примером стимулирования инновационного развития Европы с использованием кластерного подхода. Влияние получаемых в ELAt результатов, касающихся новых процессов и продуктов, распространяется не только на три урбанизированных региона, давших название треугольнику (Эйндхофен, Лёвен, Аахен), но и на окружающие европейские территории.

Существуют различные классификации кластеров (см., например, [Heany, Weiss, 1983; Markusen, 1996; Pekka, 2000; Carvajal, Watanabe, 2004; Karlsson, 2007; Li&Fung Research Centre, 2006–2010]) и исследования отдельных видов кластеров, среди которых особое внимание в литературе уделяется инновационным кластерам как наиболее сложной и развитой сетевой форме стимулирования инновационной деятельности[36] [Novelli et al., 2006; Boschma, TerWal, 2007; Beketal., 2013; Бек М., Бек Н., 2010, 2011].

К сетевым формам межорганизационного взаимодействия относятся также бизнес-ассоциации, которые могут при определенных условиях способствовать инновационному развитию – либо продвигая интересы инновационной отрасли, либо создавая условия для успешной инновационной деятельности своих членов в традиционных отраслях. Группа исследователей НИУ ВШЭ на основании проведенного в 2010 г. исследования российских бизнес-ассоциаций[37] сделала вывод о том, что для решения комплексных задач развития/модернизации конкретной отрасли важным является общее позиционирование той бизнес-ассоциации, которая их формулирует и продвигает. «Анализ опыта бизнес-ассоциаций в развивающихся странах также показывает, что наибольших успехов в развитии своих секторов удавалось добиться тем предпринимательским объединениям, которые при необходимости были способны встать над интересами своих членов и учесть интересы своих контрагентов – в лице государства, общественных организаций, представителей смежных отраслей. Именно в этом случае бизнес-ассоциации, традиционно воспринимаемые как “группы частных интересов”, имели шанс перейти в категорию “агентов модернизации”» [Яковлев и др., 2010].

Попытки описать свойства разных типов межорганизационных сетей, которые представлены в данном параграфе, неоднократно предпринимались в ходе эмпирических исследований, описанных в зарубежной и российской литературе последних десятилетий. Значительные расхождения в терминологии и получаемых результатах свидетельствуют об отсутствии в научной среде консенсуса относительно выделения типов сетей и их содержательных характеристик. В то же время, несмотря на многосторонность и сложность исследуемого объекта, в ходе накопления эмпирических данных постепенно вырисовываются некие постоянные признаки каждого из выделенных типов.

Среди критериев, которые наиболее часто используются для выстраивания многочисленных вариантов сетевых структур в релевантную типологию, можно выделить: межфирменную структуру сети; цели, направления ориентации сети и характерные задачи, преследуемые посредством кооперирования ресурсов и компетенций; степень централизации/позиция сетевых агентов и степень их равноправия; уровень формализации и механизмы координации в сети.

В ряде случаев продуктивным оказывается деление сетей в бизнесе по степени открытости. Примером закрытой сети может служить производственная сеть, в которую «абсорбируется» ограниченное число компетенций и ресурсов, после чего вход в сеть становится практически закрытым, к открытым сетям относятся, как правило, кластеры и виртуальные платформы[38].

Есть исследования, где сети разделены на типы по функциональным целям. Так, в исследовании [Araiza Garza et al., 2010], посвященном сетевым взаимодействиям малых и средних фирм в мексиканской металлообрабатывающей отрасли, разделение проводилось по четырем целям кооперации – управление, производство, маркетинг, инновационная деятельность. Возможно привлечение таких критериев, как система создания ценности или сетевая динамика.

Подобная ситуация закономерна, поскольку обусловлена свойствами самого объекта исследования и многообразием исследовательских задач. Взаимоотношения, как правило, регулируются неоклассическими контрактами, однако, как уже было отмечено, в основе находится отношенческий контракт с неопределенным сроком действия, при этом находящиеся «на поверхности» формальные неоклассические контракты могут иметь большую или меньшую длительность или даже отсутствовать (см. главу 1).

Выработка типологии, которая помогает выделить ключевые критерии, лучше определить специфику каждой конкретной сетевой формы и соответственно разработать подходящую для нее модель управления и развития, – вопрос крайне актуальный и до конца не решенный. Классификации сетей довольно многочисленны и строятся по разным критериям.

Следует еще раз подчеркнуть, что конкретные виды и описательные модели сетей могут варьироваться в зависимости от поставленной исследовательской задачи. По сути, принимая во внимание многоплановость сетей как объекта исследования, нельзя говорить о преимуществах или недостатках той или иной классификации в отрыве от объекта исследования и замысла. Разные исследовательские задачи будут диктовать разные подходы к классификации, выбор той или иной терминологии исследования, деление по тем или иным критериям, позволяющим решить поставленные конкретным исследователем задачи.

На наш взгляд, создание общей, единой типологии для всех исследовательских и практических целей не только невозможно, но и нецелесообразно в силу особенностей самого объекта. В то же время реально создание достаточно четких типологий, пригодных для решения тех или иных исследовательских задач.

Говоря о приоритетах данной монографии, следует подчеркнуть, что в ней сделан акцент прежде всего на изучение производственных сетей закрытого типа, а также на процесс формирования отношенческих ресурсов. Это обусловлено направлениями исследований лаборатории в первые годы ее существования. Тем не менее в дальнейшем имеет смысл расширить диапазон исследований.

2.3. От изучения дуальных взаимоотношений компаний к исследованию межорганизационных сетевых взаимодействий

Как отмечено в главе 1, при анализе сетевых форм организации в бизнесе активно используется идея социограмм Я. Морено, в настоящее время реализуемая в рамках теории графов. Фиксируемые связи могут быть самыми разнообразными: отношения дружбы, кровные связи в семье, членство в клубе, контакты по электронной почте, учеба в одной группе, дипломатические связи между странами и т. д. Для анализа важно определить, какие типы связей интересуют исследователя, в зависимости от этого при наличии одних и тех же узлов могут быть получены сильно отличающиеся друг от друга социограммы (графы). В качестве связи (connection) между компаниями могут фиксироваться контракт на поставку, сотрудничество в разработке продукта, услуги или технологии и т. д. Внутри компании связи определяются организационной структурой (механизм координации «иерархия»).

Одной из проблем при изучении межорганизационных сетей является получение эмпирической информации, позволяющей делать обоснованные обобщения и выводы, особенно в тех случаях, когда мы имеем дело с сетью, в которую входит значительное число экономических агентов. Подходы, разработанные социологами и социальными психологами, о которых шла речь ранее, позволяли работать с относительно небольшими массивами данных (от нескольких десятков до нескольких сотен наблюдений) и при этом получать аналитические результаты, имеющие научную значимость в рамках этих дисциплин, анализируя свойства сети на микроуровне (на уровне диад или триад). Для исследователей межорганизационных сетей анализ диад также послужил отправной точкой и продолжает оставаться одним из актуальных методов изучения устойчивых взаимоотношений в бизнесе.

Диада — простейшая единица анализа сети, связь между двумя акторами, которая определяется типом взаимоотношений между акторами, зависящим в свою очередь от типа социальных отношений (рис. 2.1). Некоторые исследователи считают диаду компаний простейшей межфирменной сетью, другие при изучении сетей используют диаду только как единицу анализа, не признавая одиночную пару сетью (этой позиции придерживаемся и мы в данной монографии).

Рис. 2.1. Пример диады

Хорошо осознавая ограниченность изучения сетей методом диад (по сути, это давало наборы данных о парных взаимоотношениях агентов сети, но не позволяло получить «стереоскопический» взгляд на деятельность сети как целого), исследователи не прерывали поиск возможностей для анализа взаимодействий между всем множеством и экономических агентов, входящих в бизнес-сеть. Наиболее простым решением представлялось постепенное движение к изучению триад (рис. 2.2), затем – тетрад (рис. 2.3), а в дальнейшем – групп компаний (подгрупп внутри сети и собственно сетей как целого).

Рис. 2.2. Серийная (а) и унитарная (б) триады:

5 – поставщик (supplier); с — клиент (customer);– посредник (intermediating actor);

–область основной (фокальной) связи (focal business relationship demarcation);

жирная линия – множественные контакты; тонкая линия – редкие контакты

Источник: [Havila, 1996, р. 27].

Триада — сеть, сформированная из трех акторов и имеющая в потенциале три диады в своем составе, уже задает необходимость разработки определенных концептуальных вопросов, таких как равновесие и транзитивность. Когда изучаются взаимоотношения в бизнесе, эти вопросы могут быть крайне важны, поскольку в случае если компания А поддерживает взаимоотношения с компанией Б, а компания Б – с компанией В, то это в потенциале создает возможность для транзакций между А и В. Но будет ли эта потенциальная возможность реализована, в значительной степени зависит от целей создания сети и комплементарности компетенций и ресурсов, имеющихся у фирм А и В. Тетрада предполагает существование устойчивых взаимоотношений между четырьмя акторами. И триада, и тетрада могут рассматриваться как самостоятельная сеть или как подгруппа в составе сети.

Рис. 2.3. Серийная тетрада Источник: [Holmen et al., 2010, р. 9].

Группа может быть определена как совокупность всех акторов и их связей в рамках неких заданных границ, выделяющих эту совокупность. Определение границ является задачей исследователя и опирается на понимание целей и задач исследования, особенностей исследуемого объекта и характеристик той среды, в которой существует этот объект. Группа может исследоваться как самостоятельная сеть, или как один из элементов изучаемой сети, или подгруппа сети (в главе 1 мы обращали внимание на то, что положение о существовании подгрупп внутри сетей явилось одним из важнейших положений, выработанных социальными антропологами). Соответственно в последнем случае крайне важно также определить взаимоотношения между подгруппами в сети и подход с использованием подгрупп может облегчить исследователю изучение больших и сложных межорганизационных сетей. (К таковым относятся, в частности, отраслевые кластеры, где всегда выделяются подгруппы, в связи с чем ряд авторов предлагает рассматривать кластер как среду, в которой действуют различные межфирменные сети. В нашем понимании, однако, кластер является особым типом межорганизационной сети, единым структурным образованием, состоящим из тесно взаимодействующих подгрупп.) Пример подгруппы представлен на рис. 2.4.

Рис. 2.4. Пример бизнес-сети, в которой выделена подгруппа, состоящая из трех компаний, взаимодействующих между собой

Следует отметить, что уже при переходе к анализу на уровне тетрад обнаружилась необходимость учета взаимовлияния взаимодействий между парами на всю тетраду и деятельности тетрады как единицы анализа на составляющие ее взаимоотношения между парами. Это оказалось серьезной проблемой, анализ литературы и научные дискуссии на международных конференциях по сетевой проблематике показывают, что задача далека от решения.

Безусловно, с развитием информационно-коммуникационых технологий возможные подходы к ее решению расширились за счет возможности накапливать, хранить и анализировать огромные массивы информации, содержащие тысячи записей, в рамках электронных баз данных. Это вызвало бум в анализе сетевых структур – как в естественных, так и в общественных науках, где стал возможен количественный анализ прежде всего сетей большого размера в виртуальном пространстве: World Wide Web [Albert et al., 1999], Интернет [Kandampully, 2003; Chun, Hahn, 2007], социальные сети «в узком смысле слова» (Facebook, Linkedln и np.) [Garrigos-Simon et al., 2012; Hopkins, 2012], электронные В2В-площадки [Kaplan, Sawhney, 2000; Albrecht et al., 2005; Matook, Vessey, 2008; Chong et al., 2010] и т. д.

Однако в отличие от естественных наук, где это быстро привело к более глубокому пониманию макросвойств сетей [Albert, Barabasi, 2002; Dorogovtsev, Mendes, 2002], в общественных науках хотя и произошло быстрое накопление эмпирического материала, но почти сразу обнаружилось, что анализ этого материала ведет к противоречивым выводам исследователей. Главная проблема состоит в том, что накопление данных о формальных связях между тысячами личностей (или фирм, которые не являются «точками», или «черными ящиками») далеко не всегда позволяет объяснить, сочетание каких ожиданий, восприятий и ограниченно рациональных соображений вызывают действия, приводящие к тем или иным видимым результатам. Сбор данных методом опроса (например, менеджеров, задействованных в принятии решений в сетях) также сопряжен с целым рядом сложностей, главными из которых являются различие в восприятии отдельными личностями объективно одинаковых транзакций и связанных с ними взаимоотношений, а также в оценке их результативности и невозможность определить, насколько высказанное респондентом мнение является его собственным. Вероятность получить сознательно сформулированные «правильные» ответы, обусловленные внутрикорпоративными нормами, собственными частными интересами, требованиями руководства, недостаточной компетентностью или другими (опять же ограниченно рациональными) соображениями, достаточно высока. Соответственно сравнимость результатов и экстраполяция выводов отдельных исследований сетевых форм организации в бизнесе на другие, даже внешне сходные формы оказываются затруднены.

Тем не менее накопленный к настоящему времени обширный пласт эмпирических данных позволяет делать некоторые обобщения, давать рекомендации и составлять прогнозы, опирающиеся на соответствующие результаты анализа в рамках конкретных отраслевых рынков для отдельных типов межорганизационных сетей, действующих в сходной институциональной среде.

Кроме того, имея в виду общие характеристики механизма координации «сеть», при выдвижении и проверке гипотез о сетевом межорганизационном взаимодействии могут быть приняты во внимание данные о свойствах больших сетей «виртуального мира», полученные в результате упомянутых выше эмпирических исследований. В частности, в структуре всех этих сетей обнаружены одни и те же особенности, связанные с наличием так называемых малых дистанций (small network distances[39]), наличие сильных «сгущений» (high clustering[40]) и неоднородное распределение связей (unequal distribution of links) [Newman, 2003; Leij van der, Goyal, 2011].

Особенно неожиданным для исследователей явилось неоднородное распределение связей, наблюдаемое эмпирически для большинства сетей. Достаточно логичное объяснение этому содержится в работе [Barabasi, Albert, 1999]. Ее авторы предложили модель, в которой новый узел входит в сеть в каждый новый период времени и инициирует связи с существующими в сети узлами. При этом согласно заключению Р. Элберт и А.-Л. Барабаси вероятность узла получить новую связь пропорционально возрастает в зависимости от того, сколько связей у этого узла уже есть. То есть узел с 10 связями имеет в 10 раз больше шансов привлечь новые связи, чем узел с единственной связью. Это свойство авторы исследования назвали преференциальным присоединением (preferential attachment).