Стратегическое управление сетевыми структурами: новый подход к оценке совместимости партнеров в сетевых альянсах

Введение. Трансформационные процессы, протекающие в современной глобальной экономике, обязывают компании искать новые пути своего развития. Подобный поиск ведет к тому, что им необходимо непрерывно создавать и активно использовать новые знания и инновации, которые выступают важнейшими факторами развития организаций, роста ключевых экономических показателей [11, с. 301] (Petrov, 2016). Причем интенсивный темп изменений внешней среды ускоряет процессы освоения новых технологий, что усложняет условия существования компаний, которые выбирают самостоятельный и независимый способ ведения бизнеса. В результате это требует создания непрерывного воспроизводства товаров и услуг, приложения совместных усилий не только организациями одной отраслевой принадлежности, но и компаниями из разных секторов экономики.

Актуальность настоящей работы обоснована рядом причин: во-первых, в современных экономических условиях (в условиях глобальных экономических, социальных и экологических изменений, которые характерны для большинства стран мира) компании могут выжить, конкурируя за счет инноваций, масштаба либо же за счет поиска новых подходов к взаимодействию с контрагентами и партнерами, создавая новый тип бизнес-систем – экосистемы; во-вторых, огромный потенциал быстро развивающихся индустрий принадлежит стратегически значимым отраслям, а также всему спектру отраслей, создаваемых и развивающихся на базе цифровых технологий; в-третьих, быстрое развитие цифровых технологий и в целом инноваций требует более сложных и интенсивно обновляющихся знаний; в-четвертых, необходимость быстрого реагирования компаний на условия внешней среды доказала эффективность такой формы взаимодействия, как стратегическое партнерство. «Вражеские поглощения», которые были актуальны относительно недавно, стали уходить в сферу малого и среднего бизнеса, а в крупном бизнесе приобрели популярность сетевые структуры [15, с. 44–48] (Suleymankadieva, Khoreva, 2019), имеющие либо звездообразную, либо паутинообразную, либо гибридную конфигурацию; в-пятых, актуализируется проблема оценки эффективности сетевых форм взаимодействия, предполагающая анализ совместимости и взаимодополняемости деловых партнеров.

В этой связи основной целью настоящей работы авторы видят разработку нового методического подхода к комплексной оценке эффективности сетевых структур (альянсов) на основе четырех взаимосвязанных показателей, определяющих ресурсную, стратегическую, организационную и культурную совместимость (взаимодополняемость) деловых партнеров. Такой подход, по мнению авторов, позволит получить объективную картину взаимодействия внутри сетевых бизнес-структур и выработать соответствующие модели стратегического управления сетевыми альянсами.

Методологической основой работы послужили труды зарубежных и российских ученых, специализирующихся на вопросах сетевого взаимодействия и управления сетевыми структурами. Профессора бизнес-школы INSEAD (Франция) Г. Грив и А. Шипилов, а также профессор университета Торонто (Канада) Т. Роули провели большое количество исследований в области диагностики преимуществ сетевой экономики. Ими уделено большое внимание изучению специфики деятельности различных типов сетевых бизнес-структур, в результате чего выделено три основных типа: звездообразная, паутинообразная и гибридная формы сетей [7] (Griv, Rouli, Shipilov, 2019). Систематизации теорий и подходов к управлению сетевыми компаниями, партнерствами и стратегическими альянсами посвящены работы отечественных ученых, таких как В.Д. Маркова, А.Н. Петров, Л.В. Хорева, А.Э. Сулейманкадиева, И.С. Трапезников [9, 14, 15] (Markova, Trapeznikov, 2016; Suleymankadieva, Petrov, Mitina, Tumarov, 2020; Suleymankadieva, Khoreva, 2019). Бизнес-экосистемам в контексте управления стратегическими альянсами посвящены работы Д.И. Новиковой, Э.В. Сычевой, В.А. Карпинской, Дж. Мура, М. Иансити, Р. Левина, М. Якобидеса, Л. Сеннамо, А. Гавера, Дж. Рамезани, Дж. Камаринха-Матоса, Л.В. Хоревой, А.Л. Белых, А.В. Шраер [2–5; 17] (Iansiti Marco, Roy Levien, 2004; Moore, 1993; Ramezani, Camarinha-Matos, 2019; Khoreva, Belyh, Shraer, 2019). Кроме того, ряд ученых: М. Гаспарини, У. Грин, С. Лиллей, М. Куинн, К. Щинкус, К.С. Садов определяют сетевые структуры как бизнес-модель для развития социальных инноваций [1, 13] (Gasparin, Green, Lilley, Quinn, Schinckus, 2020; Sadov, 2019). Другая группа авторов (П. Риден, Р. Уилке, М.А. Петров) рассматривают сетевые структуры (в том числе деловые партнерства и стратегические альянсы) в контексте интеграционной системы управления знаниями [6, 12] (Rydén, Ringberg, Wilke, 2015; Petrov, Pivovarova, 2018).

Подходы и методы исследования. В настоящей работе авторами используются количественные и качественные методы исследования: статистические методы обработки данных, в том числе метод средней арифметической; методы экспертной (в том числе метод балльно-рейтинговой) оценки; метод сравнительного анализа. Авторы опираются на применение: 1) экосистемного подхода в контексте формирования и управления деловыми партнерами (стратегическими альянсами); 2) алгоритмического подхода к оценке эффективности сетевой структуры (совместимости) деловых партнеров. Результаты исследования апробированы на гипотетическом примере технологически связанных между собой деловых партнеров.

Обсуждение и результаты исследования: бизнес-экосистемы в контексте формирования стратегических альянсов. В современном мире стремительно меняется система связей между экономическими агентами, и важное место среди причин трансформации моделей взаимодействия занимает изменение «ментальных установок руководителей бизнеса» [9, с. 113] (Markova, Trapeznikov, 2016), которые все больше начинают тяготеть к стратегическому сотрудничеству, уходя от использования моделей устранения конкурентов «любыми средствами». Бизнес переходит к поиску новых социальных инноваций и альтернативных способов взаимодействия [1] (Gasparin, Green, Lilley, Quinn, Schinckus, 2020), опираясь на использование ментального модельного подхода для выбора управленских решений в различных сферах [6] (Rydén, Ringberg, Wilke, 2015). Такие позитивные установки ведут на практике к формированию гармоничной системы взаимоотношений между рыночными контрагентами, которую сегодня все чаще определяют как экосистему бизнеса (экономики) [16, с. 35] (Maksimtsev et al., 2019). Исследователи, в свою очередь, фокусируют внимание на экосистеме как предмете анализа, представляя ее в качестве некой сети «сотрудничающих и конкурирующих акторов, которые предлагают связанные продукты и услуги» [2, 3] (Marco, Levien, 2004).

Напомним, что термин «экосистема бизнеса» был введен в научный оборот Джеймсом Ф. Муром, опубликовавшим в 1993 г. статью о «новой экологии конкуренции» [4] (Moore, 1993). С этого времени начинается изучение особенностей бизнес-экосистем как новой модели партнерства. Д. Мур предлагал подходить к рассмотрению деятельности экономического субъекта через его взаимодействие с другими участниками бизнес-среды, а под экосистемой бизнеса предлагал понимать «динамичные и совместно развивающиеся сообщества, состоящие из разнообразных субъектов, создающих и получающих новое содержание в процессе, как взаимодействия, так и конкуренции» [9, с. 113] (Markova, Trapeznikov, 2016).

Экосистема (и в том числе в сфере бизнеса и экономики) предполагает обмен разнообразными ресурсами на взаимовыгодной основе. Поиск путей формирования «взаимной выгоды» определяет процесс, когда компании все активнее ищут возможности создания бизнес-экосистем, изменяя отношения с контрагентами, поставщиками, логистическими и транспортными системами, финансовыми институтами и т.д. для организации производства и поставки продукта на рынок (или на квазирынок) через сотрудничество и конкуренцию в определенных рамках.

Таким образом, под бизнес-экосистемами можно понимать неявные альянсы, которые формируются на стыке «технологий, открытых стандартов и архитектуры, обеспечивая платформу развития отрасли» [9, с. 114] (Markova, Trapeznikov, 2016). Важным в экосистеме является открытость для участия, готовность к обмену различными типами ресурсов (в том числе информацией и знаниями) и сотрудничеству (это условие выживания сложных адаптивных систем) [17] (Khoreva, Belyh, Shraer, 2019). Для эффективной работы экосистема должна обладать особой коммуникационной средой, формирующейся для обеспечения процесса качественной связи между ключевыми агентами. Это подразумевает установление связей и сотрудничества между акторами экосистемы, общего ресурсного потенциала, схожих бизнес-моделей, а также обеспечение общей цепочки создания ценности, что предполагает повышение гибкости систем управления, расширение возможностей для развития, распределение рисков и тем самым снижение их воздействия на каждого отдельного актора, а также быстрое и совместное реагирование на угрозы бизнесу и экосистеме в целом. По оценкам экспертов консалтинговой компании McKinsey & Company, к 2025 г. значительная доля цепочек создания стоимости будет сводиться к нескольким десяткам экосистем со стертыми границами между участниками [8] (Karpinskaya, 2018).

Можно утверждать, что концепция бизнес-экосистем – это один из наиболее общих инновационных подходов к описанию взаимодействия экономических, бизнес- и социальных акторов, которую можно рассматривать как рамочную основу новых форм межфирменной кооперации (сетевых структур, стратегических или иных типов альянсов, отраслевых или территориальных кластеров и др.) [17] (Khoreva, Belyh, Shraer, 2019).

Тем самым развиваются «сетевые альянсы», которые возможно рассматривать как новую сетевую систему коммуникаций между агентами экосистемы бизнеса [14, с. 1152] (Suleymankadieva, Petrov, Mitina, Tumarov, 2020). Формируется сетевая структура формального или неформального характера, обеспечивающая обмен ключевыми ресурсами между участниками сетевого взаимодействия [13] (Sadov, 2019). Растет число и разнообразие форм взаимодействия предприятий, выступавших ранее как конкуренты [3], что, по нашему мнению, актуализирует задачу разработки нового подхода к оценке прочности (связанности) и эффективности таких альянсов. В данной статье мы предлагаем новый расширенный методический подход к такой оценке.

Методический подход к оценке эффективности сетевой структуры бизнес-взаимодействия. Согласно поставленной цели и исследованиям ученых [7] (Griv, Rouli, Shipilov, 2019), специализирующихся на вопросах стратегического управления сетевыми компаниями, авторами настоящей работы предпринята попытка разработать и апробировать методический подход к оценке эффективности сетевых структур, представляющий собой поэтапный алгоритм оценки их преимуществ, включающий балльно-рейтинговую оценку критериев ресурсной, стратегической, организационной и культурной совместимости деловых партнеров.

Следует отметить, что использование балльной оценки позволяет сравнивать разнородные показатели. Оценивание должно производиться экспертной группой, состоящей минимум из семи членов, специализирующихся на вопросах взаимодействия стратегических бизнес-партнеров. Результаты оценки критериев стратегической совместимости можно агрегировать в один показатель, рассчитанный по формуле средней арифметической и обозначаемый как субиндекс стратегической совместимости партнеров (I₁). В таблице 1 показаны параметры оценки стратегической совместимости (взаимодополняемости) деловых партнеров.

Таблица 1

Параметры оценки стратегической совместимости партнеров (I₁)

Второй этап – оценка ресурсной совместимости (взаимодополняемости). Критерии оценки и порядок оценивания показан в таблице 2. Оценка осуществляется аналогично оценке первого этапа.

Аналогично предыдущему дескриптору, полученные результаты оценки ресурсной совместимости можно агрегировать в один показатель, рассчитанный по формуле средней арифметической и обозначаемый как субиндекс ресурсной совместимости партнеров (I₂).

Таблица 2

Параметры оценки ресурсной совместимости (взаимодополняемости) деловых партнеров (I₂)

Третий этап – оценка организационной совместимости (взаимодополняемости) деловых партнеров. Аналогично предыдущим дескрипторам, полученные результаты оценки организационной совместимости можно агрегировать в один показатель, который рассчитывается по формуле средней арифметической и обозначается как субиндекс организационной совместимости партнеров (I₃) (табл. 3). Оценка критериев осуществляется аналогично оценкам предшествующих этапов.

Таблица 3

Параметры оценки организационной совместимости (взаимодополняемости) деловых партнеров

Четвертый этап – оценка культурной совместимости партнеров – показан в таблице 4. Оценка критериев осуществляется аналогично оценке первого этапа.

Таблица 4

Параметры оценки культурной совместимости деловых партнеров

Аналогично предыдущим дескрипторам, полученные результаты оценки культурной совместимости можно агрегировать в один показатель, рассчитанный по формуле средней арифметической и обозначаемый как субиндекс культурной совместимости партнеров (I₄).

Пятый этап – агрегирование субиндексов в комплексный индекс (I) оценки преимуществ сети, который может быть определен так же, как и предыдущие субиндексы, на основе средней арифметической взвешенной следующим образом (1):

I_ср = I_jN_j, (1)

где I_j – j-тый субиндекс, характеризующий стратегическую, ресурсную, организационную или культурную совместимость партнеров; N_j – весовой коэффициент j-го субиндекса, участвующего в комплексной оценке.

Принято считать, что чем ближе значение комплексного индекса I к 5 баллам, тем выше уровень совместимости (взаимодополняемости) деловых партнеров, и наоборот, чем ниже значение этого показателя, тем менее партнеры взаимодополняют друг друга.

В реальной практике функционирования сетевых структур в оценке могут участвовать более двух партнеров, их может быть от двух до нескольких десятков, сотен и даже тысяч. В этом случае оценка выполняется перекрестным образом, в оценочной матрице участвуют все деловые партнеры, которые оценивают перекрестно друг друга по критериям, которые описаны выше.

Применение данного подхода возможно продемонстрировать на гипотетическом примере сравнения двух деловых партнеров, которые могут быть условно обозначены как Партнер 1 (П1) и Партнер 2 (П2). Усредненные значения субиндексов (I_j) составляют, соответственно, значения, представленные в таблице 5.

Таблица 5

Результаты оценки стратегической, ресурсной, организационной и культурной совместимости двух деловых партнеров К и П

Из результатов, представленных в таблице 5, очевидно, что оценки обоих партнеров очень близки друг к другу по значениям и близки к максимальному баллу, характеризующему общую совместимость. Такая картина свидетельствует о высокой совместимости (или взаимодополняемости) партнеров в сетевой организационной структуре. Также можно отметить, что при сравнительном анализе всех четырех оценок наибольшее расхождение наблюдается по последнему критерию (культурной совместимости), которая составляет 0,6 (то есть 4,8 – 4,2 = 0,6). Но тем не менее это отклонение не следует рассматривать как существенное.

Заключение

В последние годы наблюдается тенденция перехода от такой формы развития бизнеса, как сделки по слиянию и поглощению, к более гармоничным формам взаимодействия, базирующимся на бизнес-экосистемном подходе, стимулирующем участников рынка к построению сетевых структур на добровольной основе в поисках дополнительных возможностей и выгод. К подобным выгодам можно отнести, например, получение:

ü доступа к ресурсам и возможностям партнеров;

ü доступа к информации центральной компании и приближенных к сетевому ядру компаний;

ü возможности установления более тесных связей с компанией, имеющей статус центральной компании сети;

ü стабильность и минимизацию рыночных и иных рисков и пр.

В статье предложен авторский методический подход к оценке совместимости компаний-партнеров в сетевом альянсе, базирующийся на многокритериальном оценивании уровня совместимости участников по четырем базовым характеристикам сетевого взаимодействия: стратегическая совместимость; ресурсная совместимость; организационная совместимость и культурная совместимость. Приведен условный пример использования методики оценки уровня совместимости двух участников сетевого альянса.

Установлено, что чем ближе значения усредненной величины индекса комплексной совместимости к 5 баллам и чем ближе значения субиндексов, рассчитанные деловыми партнерами, друг к другу, тем выше степень совместимости партнеров. В случае, если имеет место ситуация, когда: а) комплексный индекс получает значение, близкое к 1, и (или) б) оценки, данные партнерами по одним и тем же критериям, сильно отклоняются друг от друга, можно заключить, что совместимость компаний-партнеров низкая и стратегическое управление таким альянсом или сетевой структурой не эффективно. Разработанная методика может быть использована в любой сфере экономической деятельности и для любого числа участников сетевых альянсов.

[1] Оценка критериев может осуществляться не только по балльной шкале, но и в коэффициентной форме