Альтернативные модели оценки сетевых отношений

При альтернативном подходе к оценке межфирменных взаимодействий анализируются эффекты, не связанные с получением дополнительного дохода, либо снижением трансакционных издержек. К примеру, это может быть взаимодействие экономических агентов в области реализации экологических, социальных мероприятий. Однако эффекты, полученные в результате таких взаимодействий важны как для самих участников, так и для общества, что, соответственно, также требует их оценки. Еще одним важным аспектом межфирменного взаимодействия является способность участников в производстве инноваций. Альтернативные модели межфирменного взаимодействия базируется на оценке инновационных продуктов, технологий, обмена информацией между участниками. Критериями эффективности в данном случае могут выступать такие критерии, как доля инновационной продукции, число патентов, лицензий, совместных программ обучения персонала и т. д.

В работе Ж. Ахайя^[1] анализируется инновационный аспект межфирменного взаимодействия на примере международной химической индустрии Японии и США. Теоретическая основа исследования заключается в том, что, по мнению автора, три составляющие играют роль в инновационном развитии сети (рис. 4.2): прямые связи участников, непрямые связи, структурные пустоты (несводимость сетевых контактов между субъектами внутри организационной сети). Результаты исследования указывают на то, что эффективность сетевых отношений может быть увеличена за счет развития непрямых связей.

Рис. 4.2. Иллюстрация прямых, непрямых связей и структурных пустот на примере двух сетевых структур.

При анализе сетевых структур выделяются три аспекта, влияние которых, по мнению автора, определяют результаты взаимодействий: число прямых связей, установленных фирмой; число непрямых связей, установленных фирмой (партнеры партнеров и т. д.); степень, с которой участники сети связаны друг с другом (определяются структурные пустоты в сетевых структурах).

Каждый из этих трех факторов может влиять на инновационную эффективность. Прямые межфирменные связи являются каналам для обмена ресурсами и знаниями. Непрямые связи не являются формальными каналами обмена ресурсами, однако могут предоставлять доступ к общим знаниям. Наконец, степень взаимосвязанности между фирмами влияет как на обмен ресурсами, так и на доступ к новой информации.

Теоретическая база исследования строится на следующих гипотезах.

Н1: Чем больше прямых связей поддерживается фирмой, тем большую выгоду в плане инноваций получает фирма в последующем.

Н2: Чем больше непрямых связей поддерживается фирмой, тем большую выгоду в плане инноваций получает фирма в последующем.

НЗ: Воздействие непрямых связей на инновационный результат фирмы будет снижаться с увеличением прямых связей: увеличивающее число прямых связей, меньший результат от непрямых связей.

Н4: Чем больше структурных пустот охвачено фирмой, тем больше ее дальнейший инновационный результат.

Н5: Чем больше структурных пустот охвачено фирмой, тем меньше ее дальнейший инновационный результат.

В качестве результирующего показателя инновационной деятельности использовался показатель числа патентов, полученных фирмой за год. Для оценки прямых связей использовался показатель численности партнеров фирмы. Для оценки непрямых связей использовались три альтернативных показателя: число непрямых связей, длина сетевого пути, информационная весовая оценка.

Аргументы и результаты исследования подчеркивают важность изучения оптимальных структур сетевого взаимодействия в различных условиях. Например, сетевые отношения участников с относительно небольшим числом связей с другими участниками более контролируемые и управляемые. Такие отношения могут быть эффективными в отношении поставщиков или покупателей. Сетевая структура с многочисленными избыточными связями способствует увеличению доверия и кооперации. Такая сетевая структура перспективна при противостоянии общей для участников внешней угрозе (политические, правовые и т. д.). Кроме того, такая структура предпочтительна для высокотехнологичных отраслей. Сетевая структура с многочисленными не покрывающими друг друга связями идеальна для бизнеса, связанного с посредничеством (передача информации, технологий и т. д.).

Авторы^[2] [10] изучили межфирменные отношения стран ЕС и их восточных партнеров (Россия, Украина, Молдавия). В ходе исследования авторы выдвинули ряд гипотез:

Н1: эффективность межграничной кооперации будет выше в тесной и более децентрализованной сети;

Н2: организационное обучение общим стандартам позитивно скажется на взаимодействиях агентов;

НЗ: степень организационного обучения в сетях будет меняться в зависимости от сектора экономики.

В исследовании анализировались такие отрасли, как туризм, транспорт и логистика, горнодобывающая промышленность. Авторы проанализировали ряд факторов, которые препятствуют или усиливают адаптацию к организационным практикам при межфирменных взаимодействиях. Чтобы оценить эффект взаимодействий, авторы рассчитали «индекс открытости» агентов, основанный на силе взаимодействий и сетевой дистанции:

где — сила прямых связей участников сети; Щ*•* — длина сетевого пути.

Для того чтобы проанализировать динамику изменений в отношениях между фирмами стран ЕС и фирм стран Восточноевропейских партнеров, авторы рассчитали индикатор интенсивности кооперации:

На основе регрессионной модели (4.3) была проверена зависимость между индикатором интенсивности кооперации и степенью улучшения в бизнес практиках (финансовые ресурсы, политические трудности, коммуникации/культурные различия, показатели окружающей среды, инфраструктура и т. д.):

Результаты исследования показали, что позитивные изменения межфирменных отношений зависят от принятия сторонами совместных стандартов экономических практик (стандарты ЕС), таким образом, подтвердилась гипотеза Н2. Кроме того, выделяется финансовая составляющая взаимоотношений. Позитивные изменения в совместной деятельности вызываются увеличением финансовых ресурсов, вовлеченных в кооперацию. Интересен тот факт, что трудности во взаимоотношениях скорее связываются с политическим контекстом либо культурно-коммуникационным, нежели экономическим или инфраструктурным.

В работе^[3] проанализированы связи таких категорий, как эффективность компаний и их вовлеченность в сетевые отношения. Изучая продуктовые и процессные составляющие деятельности фирмы, авторы отмечают, что эффективность деятельности фирм увеличивается (увеличивается величина предлагаемых фирмой продуктов, их специфичность), когда вовлеченность в сетевые отношения велика. Теоретическая часть исследования строится на двух предположениях:

Н1: взаимосвязь между продуктовой нишей и вовлеченностью в сетевые отношения имеет позитивное влияние на производительность компаний;

Н2: взаимосвязь между процессной нишей и сетевой вовлеченностью имеет позитивное влияние на производительность компаний.

Эмпирическая составляющая исследования строится на исследовании индустрии венчурного капитала. Компании, занимающиеся венчурным инвестированием, широко вовлечены в сетевые отношения: при консолидации финансовых ресурсов, во время анализа объектов инвестирования в различных отраслях, рынков сбыта, производителей, потребителей и т. д.

Результаты исследования представлены в виде графической модели (рис. 4.3). Модель показывает, что когда сетевая вовлеченность высока, отношение продуктовая (процессная) специализация/эффективность положительное. Эффективность повышается за счет продуктовой (процессной) специализации, которая, в свою очередь достигается за счет более высокой степени интеграции. В противном случае, когда сетевая вовлеченность не велика, соотношение эффективность/специализация негативное.

Рис. 4.3. Зависимость эффективности/ специфичности от степени сетевой вовлеченности.

Важной особенностью сетевых структур взаимодействия является их устойчивость к внешним шокам и способность распределять различные риски между всеми участниками взаимодействий. В работе^[4] анализируется, как межфирменные сети влияют на устойчивость к финансовым шокам (на основе финансовых отношений между участниками, заключающимися в предоставлении торговых кредитов): как распределение риска зависит от структуры сети; как такое распределение рисков изменяют вероятность фирмы к невыполнению своих обязательств.

Результаты исследования свидетельствуют о ряде интересных наблюдений. Свойство сети работать как система в том смысле, что каждый участник принимает на себя часть общего внешнего воздействия, критически зависит от структуры данной сети. В частности, очень важна сильная связь участников. Достаточно того, чтобы хотя бы один участник сети был изолирован, и структура потеряет системное свойство распределять риски. Кроме того, важны такие характеристики как предел устойчивости фирмы к внешним шокам, вероятность дефолта фирмы и т. д. Изолирование участника межфирменных взаимодействий негативно влияет как на самого участника (уменьшается его способность противостоять внешним шокам), так и на остальных участников (являясь зависимыми участниками они, в тоже время не способны взять часть риска).

Не вызывает сомнения факт того, что эффективность развития гибридных форм организации зависит от продуктивности менеджмента. Методика оценки эффективности менеджмента гибридных структур, предлагаемая С. И. Жемчужниковым, основана на измерении синергетических эффектов, которые подразделяются на системные эффекты (эффекты масштаба, интеграции, комплексных преимуществ, конгломерата) и эффекты менеджмента (синергия сбыта, производственных издержек, инвестирования, кадрового потенциала)¹.

Анализ моделей оценки эффективности межфирменных отношений позволил выделить ряд общих признаков эффективности и систематизировать систему оценочных показателей (табл. 4.2). Данные показатели могут быть использованы в рамках предлагаемого подхода к оценке эффективности сетевого взаимодействия.

Таблица 4.2

Факторы эффективности межфирменных отношений²

• 1 Жемчужников С. И. Направления совершенствования взаимодействия предприятий на основе интеграции экономических процессов // ИнВестРегион. 2011. № 1. С. 20—26.
• 2 Составлено по материалам: Жукова Е. А. Концептуальные подходы к оценке эффективности корпоративной интеграции // Экономинфо. 2014. № 22. С. 29—33; Кущ С. П., Афанасьев А. А. Маркетинговые аспекты развития межфирменных сетей: российский опыт // Рос. журнал менеджмента. 2004. № 2. С. 33—52; Ahuja G. Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal study // Administrative Science Quarterly, 2000. Vol. 45. P. 425— 455 и др.

Продолжение табл. 4.2

Окончание табл. 4.2

Рассмотренные выше особенности сетевых отношений позволили сформулировать основные принципы их анализа.

Анализ отраслей, охваченных сетью, сегментов изучаемых отраслей. В рамках этого этапа исследования формируется массив информационных данных, включающих в себя: анализ мирового рынка (факторы и тенденции развития, объемы); анализ российского рынка (факторы и тенденции развития, объемы рынка, ключевые игроки).

Анализ финансово-хозяйственной деятельности участников сети. Это позволит решить ряд задач: оценить уровень платежеспособности предприятий, уровень управления активами предприятий, проверить степень обеспеченности оборотными активами и т. д. На основе исследования финансовых показателей дается комплексная оценка общему финансово-экономическому состоянию, и выделяются проблемные зоны, которые требуют корректировки и вмешательства.

Анализ сетевой структуры. Определение прямых связей между участниками сети, непрямых связей, структурных пустот. Такой анализ позволит оценить избыточность связей между участниками, либо наоборот, их дефицит. Кроме того, это позволит оптимизировать сетевые пути между участниками, повысить эффективность обмена ресурсами.

Построение модели влияния характеристик сетевого взаимодействия на результаты деятельности. Данный этап предполагает определение существенных характеристик сетевого взаимодействия (таблица 4. 2) и их оценку на основе разработанных подходов, систематизированных в таблице 4.1. В качестве результирующего показателя возможно использовать комплексный показатель, состоящий из финансовых показателей, показателей издержек, социальной и инновационной составляющей.

В общем виде модель выглядит следующим образом:

где W — комплексный показатель межфирменного взаимодействия; F — финансовая результативность межфирменного взаимодействия; С — результативность по снижению трансакционных издержек; S — социальная результативность межфирменного взаимодействия; I — инновационная результативность; (x, y, z…) — факторы, влияющие на результативность межфирменного взаимодействия.

Такой комплексный показатель результативности межфирменного взаимодействия необходимо отслеживать в динамике. Если он показал рост за определенный период, т. е., к примеру, возросла финансовая результативность, тогда участие в сети для конкретного участника продолжает быть целесообразным. В противном случае, если показатель снижается, это может быть сигналом для поиска новых партнеров.

Если сумма комплексных показателей участников сети возрастает в динамике, т. е. ^ W_n < X W_n (где ^п — число участни;

t t+1.

ков сети), то можно говорить об устойчивости данной сети, так как большинство участников с большей вероятностью выигрывают от участия в сети.

Анализ рисков. Данный этап предполагает проведение анализа уровня рисков.

Предложенный подход позволяет оценить эффективность межфирменного взаимодействия как в целом с точки зрения четырех рассмотренных аспектов результативности, но и определить влияние характеристик межфирменной сети на деятельность ее участников. Оценка общей устойчивости сети с точки зрения получаемых результатов каждым участником сети позволяет определить дальнейшее направление межфирменных взаимоотношений.

• [1] Ahuja G. Collaboration networks, structural holes, and innovation: alongitudinal study //Administrative Science Quarterly, 2000. Vol. 45. P. 425—455.
• [2] Turkina Е., Postnikov Е. Cross-border inter-firm networks in the EuropeanUnion’s eastern neighborhood: integration via organization learning // Journal ofCooperation and Management Sciences. 2012. Vol. 50. No. 4. P. 632—652.
• [3] Echols A., Tsai W. Firm’s Effectiveness and Their Network Relations //Strategic Management Journal. 2005. Vol. 26. No. 1. P. 219—238.
• [4] Cainelli G., Montresor S., Marzetti G. Production and financial linkages ininter-firm networks: structural variety, risk-sharing and resilience // Journal ofEvolutionary Economics. 2012. Vol. 22. No. 4. P. 711—734.