Введение
В условиях современной цифровой экономики вопрос оценки устойчивости межфирменных взаимодействий с использованием аппарата экономико-математического моделирования приобретает особую значимость. Новые экономические условия требуют от организаций разработки адаптивных стратегий, которые учитывают не только оперативные и стратегические цели конкретной организации, но и комплексные связи с другими участниками рынка в рамках межфирменного взаимодействия. Особую роль в понимании таких связей играет концепция комплементарности управленческих механизмов, которая была рассмотрена в работах О. Уильямсона. Его концепция комплементарности подчеркивает, что для эффективного взаимодействия организаций и снижения транзакционных издержек необходимо согласование технологий и методов управления основными бизнес-процессами. В эволюционной теории фирмы, разработанной Р. Нельсоном и С. Уинтером [13], были сформулированы важные постулаты, связанные с методикой анализа поведения фирм в сетевых и межфирменных структурах, на основе исследования процесса накопления знаний и формирования устойчивых рутин, как базовых компонентов деятельности организаций. Дж. Доси и Л. Маренго, развивая теорию, объяснили, как рутины способствуют координации и комплементарности производственных и управленческих процессов. Эти идеи были дополнены работами Г.Б. Клейнера и Е.В. Попова [13,17], которые адаптировали эволюционный подход для российской практики и предложили рассматривать организации как открытые системы, чья способность адаптироваться к изменениям обеспечивается накоплением опыта и знаний, как явных, так и неявных.
В условиях цифровой экономики и сетевых взаимодействий действия организаций становятся более уязвимыми к внешним изменениям, и чтобы повысить эффективность своей хозяйственной деятельности менеджменту организаций требуется понимание не только внутренней логики управления, но и возникающих причинно-следственных связей, возникающих в результате интенсивного взаимодействия с другими участниками рынка.
Методы оценки каузальности в экономике были предложены Дж. Хекманом и К. Грэнжером [4,15], которые в своих работах используя статистические и эконометрические методы разработали модели анализа причинно-следственных связей. Их исследования заложили основу для анализа каузальности на уровне межфирменных взаимодействий, позволяя оценить, как действия одной фирмы могут вызывать адаптивные изменения во всем спектре деятельности участников межфирменного взаимодействия.
Такой подход особенно актуален в условиях цифровой экономики, где быстрота реакции фирмы, как участника межфирменного взаимодействия на внешние изменения становится важным фактором конкурентного преимущества. Оценка каузальности в таком случае позволяет фирмам выявлять ключевые параметры взаимодействий и ускорять процессы координации и комплементарности управленческих механизмов. Проблема оценки и моделирования каузальности связей и комплементарности управленческих механизмов (рутин) в экономической науке и менеджменте рассмотрена достаточно фрагментарно и требует дальнейшей исследований, особенно в части оценки эффективности межфирменных взаимодействий.
Цель исследования – разработать методику моделирования межфирменных взаимодействий и оценку их каузальности на основе комплементарности экзогенных рутин.
В рамках предложенного подхода особое внимание уделяется исследованию комплементарности экзогенных рутин, возникающих в процессе каузального взаимодействия фирм и влияющих на эффективность их сотрудничества.
Межфирменное взаимодействие в цифровой экономике: экзогенные рутины
В условиях современной цифровой экономики вопрос моделирования и оценки комплементарности межфирменного взаимодействия приобретает все большую значимость. В качестве концептуальной модели, которая позволяет описать межфирменное и сетевое взаимодействие можно использовать NK-модель Стюарта Кауфмана была разработана для описания сложных систем, где множество компонентов взаимодействуют друг с другом, создавая так называемые «ландшафты приспособленности» (fitness landscapes) [5].
В этой модели N обозначает количество элементов системы (например, подразделения внутри фирмы или отдельные фирмы в сети межфирменного взаимодействия), а K – число взаимозависимостей между элементами. Каждый элемент может находиться в нескольких состояниях, зависящих от состояний других взаимосвязанных элементов. С увеличением значения K система становится более «рваной», с большим количеством локальных максимумов и предсказание поведения всей системы становится всё сложнее. Это усложняет поиск глобального оптимума, так как система «застревает» на локальных вершинах. Таким образом, NK-модель Стюарта Кауфмана наглядно демонстрирует, что для эффективного межфирменного взаимодействия важно учитывать как внутренние, так и внешние взаимосвязи, так как они могут существенно повлиять на общую эффективность системы. В условиях цифровой экономики оптимизация межфирменного взаимодействия требует учета этих взаимосвязей и взаимозависимостей, а одним их инструментов для реализации этих взаимосвязей являются рутины – устойчивые процессы и методы, которые поддерживают согласованность и координацию действий как внутри организации, так и во взаимодействии с внешней средой. Важность рутин для межфирменного взаимодействия подчеркивается многими авторами: E. Stańczyk-Hugiet, K. Piórkowska, S. Stańczyk [11], G. Soda, M. Furlotti[10], D. Dionysiou, H. Tsoukas [1], W. Kremser, G. Schreyögg [6], J. Luoma, T. Laamanen, J.-A. Lamberg [8], W. Kremser, B.T. Pentland, S. Brunswicker [7], Т. Вернефельт [12], Б. Когут, У. Зандер [14] и др.
Исследование E. Stańczyk-Hugiet, K. Piórkowska, S. Stańczyk, G [11] показывает, что успешное и долгосрочное стратегическое партнерство требует тщательной настройки рутин и практик управления в контексте комплементарности взаимодействия между организациями.
D. Dionysiou и другие [1] исследуют формирование и изменение рутин в организационном контексте, подчеркивая их роль для поддержки долгосрочного сотрудничества.
W. Kremser, G. Schreyögg, J [6] в своей работе вводят концепцию «кластеров рутин», которая рассматривается ими как влияние комплементарных специализированных рутин на динамику взаимодействия в межфирменных отношениях. Такой подход позволяет лучше понять, как межфирменные рутины формируют механизмы отбора, которые обеспечивают долгосрочную устойчивость сотрудничества между организациями.
J. Luoma, T. Laamanen, J.-A. Lamberg [8] предлагают использовать рутины к исследованию конкурентного поведения между фирмами, рассматривая их как важный элемент стратегии, влияющий на динамику межфирменной конкуренции и сотрудничества одновременно. Однако конкретные инструменты оценки влияния рутин в этом контексте авторами не предлагаются.
G. Soda, M. Furlotti [10] предложили концепцию «комплементарности ресурсов и задач» в межфирменных взаимодействиях, указывая на то, что уровень эффективного сотрудничества зависит не только от похожих механизмов управления организациями, но от комплементарности бизнес-процессов выполняемых партнерами в рамках цепочек создания стоимости.
Анализ работы E. Ennen, A. Richter [3] показывает, что при исследовании комплементарности сложных систем, в которых взаимодействуют разнообразные элементы важно применять системный подход и строить экономико-математические модели такого взаимодействия.
В рамках цифровой трансформации важность рутин многократно возрастает, так как они обеспечивают структурированность бизнес-процессов и позволяют компаниям поддерживать высокую степень комплементарности отношений в условиях высокой динамичности рыночных взаимодействий.
С нашей точки зрения, рутины выполняют функцию своеобразных подпрограмм, связывающих производственные и управленческие процессы и образующих организационную «память» фирмы. Они не только поддерживают внутреннюю устойчивость, но и определяют возможности межфирменного взаимодействия, выступая в роли связующего элемента. Именно поэтому рутины становятся важнейшим фактором межфирменной комплементарности и определяют характер взаимодействий между фирмами.
В условиях межфирменного взаимодействия рутины можно разделить на экзогенные и эндогенные. Экзогенные рутины представляют собой набор правил, направленных на координацию взаимодействия между фирмами, а эндогенные рутины обеспечивают комплементарность действий внутри организаций.
Для достижения эффективного межфирменного взаимодействия важную роль играет комплементарность экзогенных рутин разных организаций, участвующих в межфирменном взаимодействии. В цифровой экономике комплементарность рутин особенно важна, так как она обеспечивает согласованность управленческих и бизнес-процессов между организациями, определяя гибкость поведения и скорость их реакции на изменения в рыночной среде. Например, согласование процедур обмена данными между фирмами требует не только технической интеграции, но и комплементарности в управлении информационными потоками и документооборотом.
Следующим ключевым элементом оценки эффективности межфирменного взаимодействия становится каузальность – установление причинно-следственных связей между действиями фирм и их результатами на каждом этапе цепочки создания стоимости. В отличие от линейных традиционных моделей, модели каузальности в условиях межфирменного взаимодействия предполагают оценку комплементарности экзогенных рутин и выявление триггеров изменений в поведении всех участников в целях оптимизации цепочки создания стоимости.
Таким образом, оценка комплементарности экзогенных рутин играет ключевую роль в оценке каузальности межфирменного взаимодействии в условиях цифровой экономики.
Методика моделирования межфирменных взаимодействий на основе комплементарности экзогенных рутин
Методика оценки комплементарности экзогенных рутин между фирмами включает количественный и качественный анализ экзогенных рутин каждой компании, оценку интенсивности взаимодействий и расчёт показателя комплементарности.
Ниже приводится пошаговое описание методики.
Шаг 1. Определение и сбор данных об экзогенных рутинах фирм
1. Определите перечень фирм, которые участвуют в исследовании по оценке каузальности и комплементарности межфирменных взаимодействий. Чётко обозначьте место каждой организации в цепочке межфирменных взаимодействий и характер их деятельности (например, производство, логистика, дистрибуция).
2 Соберите данные об экзогенных рутинах каждой фирмы pi. Экзогенные рутины – это внешние процедуры управления и правила, которые регулируют взаимодействие компании с партнёрами, включающие в себя стандарты, процедуры обмена данными, требования к качеству и другие правила, способствующие взаимодействию.
3 Классифицируйте экзогенные рутины по основным категориям, учитывая как количественные, так и качественные аспекты. Определите, какие из них являются общими для нескольких фирм, а какие – уникальными. Это позволит выявить потенциальные области повышения комплементарности экзогенных рутин.
Шаг 2. Количественная оценка экзогенных рутин
1 Присвойте каждой фирме количественное значение pi, отражающее количество экзогенных рутин. Значение pi будет различаться в зависимости от того, сколько у фирмы внешних процедур и правил, реализующих её взаимодействие с партнёрами.
2 Рассчитайте комплементарность взаимодействия rij для каждой пары фирм i и j по формуле:
,
где mij – количество совпадающих экзогенных рутин между фирмами i и j,
pi и pj – общее количество экзогенных рутин у фирм i и j, соответственно.
1 В этом случае, если фирмы будут иметь больше совпадающих экзогенных рутин, то значение rij будет выше. Если все экзогенные рутины совпадают и по количеству и по качеству (mij = pi = pj), то rij = 1, что означает идеальную комплементарность.
Чем сильнее rij отличается от 1, тем больше различие в экзогенных рутинах между фирмами.
Шаг 3. Расчет показателя комплементарности CN
1 Суммируйте все значения rij для каждой пары фирм:
2 Вычислите показатель комплементарности CN для всей системы фирм по формуле:
где N – общее количество фирм.
Этот показатель отражает уровень комплементарности экзогенных рутин между всеми фирмами, участвующих в межфирменных взаимодействиях. Если rij = 1, то согласно правилам комбинаторики
.
Это обеспечивает равенство CN = 1 в идеальной системе межфирменного взаимодействия.
Шаг 4. Интерпретация результатов комплементарности
1 Используйте следующие декомпозиции для интерпретации CN:
• CN > 0,75 – высокий уровень комплементарности указывает на схожесть экзогенных рутин и высокую согласованность взаимодействий.
• 0,5 < CN ≤ 0,75 – умеренный уровень комплементарности. Взаимодействия относительно согласованы, но есть незначительные различия.
• 0,25 < CN ≤ 0,5 – низкий уровень комплементарности. Имеются значительные различия в количестве и качестве экзогенных рутин.
• CN ≤ 0,25 – крайне низкий уровень комплементарности. Сильные различия между фирмами, что затрудняют их межфирменное взаимодействие и требуют качественного улучшения комплементарности отношений.
2 Определите значимость качественных различий между экзогенными рутинами, чтобы понять, какие из них могут служить своеобразными «точками пересечения», а какие – «источниками дисбаланса». Такой анализ позволит выявить, какие экзогенные рутины нуждаются в повышении комплементарности.
Шаг 5. Рекомендации для повышения комплементарности
1 Определите области для улучшения комплементарности. На основе значений rij, которые сильно отличаются от 1, выявите пары фирм с наибольшими различиями в экзогенных рутинах.
2 Разработайте рекомендации по унификации экзогенных рутин, где это возможно. Это может включать стандартизацию процедур обмена данными, согласование требований к качеству или синхронизацию правил работы.
3 Предложите меры по развитию и улучшению рутин, направленные на адаптацию уникальных рутин конкретной организации к требованиям взаимодействия в условиях цифровой экономики, такие как, например, внедрение облачных технологий или платформ для обмена информацией.
4 После внедрения предложенных мер по улучшению комплементарности проведите повторное исследование, чтобы пересчитать показатель CN и оценить, достигнуто ли улучшение уровня комплементарности между фирмами.
Предложенная методика позволит оценить текущее состояние комплементарности экзогенных рутин в межфирменных отношениях, а также выявить возможности для её повышения.
Применение методики моделирования межфирменных взаимодействий на основе комплементарности экзогенных рутин (на примере Ямало-Ненецкого автономного округа)
Одной из быстро развивающих отраслей народного хозяйства в Ямало-Ненецком автономном округе является сельское хозяйство. В типичной цепочке создания стоимости в сельском хозяйстве принимают участие три фирмы: фермерское хозяйство, перерабатывающий завод, и компания по транспортировке и логистике.
Самой важной отраслью традиционного природопользования коренных малочисленных народов Севера Ямало-Ненецкого автономного округа является оленеводство, которое обеспечивает не только внутренние потребности населения округа, но и поставляет свою продукцию за пределы региона и на экспорт. В типичной цепочке создания стоимости принимают участие три вида организаций хозяйственной деятельности: фермерские хозяйства и население, убойно-перерабатывающие предприятие и компания по транспортировке и логистике.
К сожалению, компании запретили использовать их бренды в открытой печати. Однако, основные бизнес-процессы связаны с переработкой мяса и выращиванием оленей. Данные были получены в результате проведенного полевого исследования одного из авторов статьи сотрудником Центра природопользования и геоэкологии ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук».
Рассмотрим три упомянутых выше организации Ямало-Ненецкого автономного округа и приведем данные исследования об экзогенных рутинах, указав количество совпадающих:
• Фирма 1 (производитель): p1 = 3
• Фирма 2 (переработчик): p2 = 4
• Фирма 3 (дистрибьютор): p3 = 5
Для каждой пары фирм определим mij – количество совпадающих рутин.
1 Фирма 1 и Фирма 2:
• Совпадающие рутины: 2 (стандарты качества продукции, условия поставок)
• Значения: m12 = 2, p1 = 3, p2 = 4
2 Фирма 1 и Фирма 3:
• Совпадающие рутины: 1 (качество продукции)
• 3 начения: m13 = 1, p1 = 3, p3 = 5
3 Фирма 2 и Фирма 3:
• Совпадающие рутины: 2 (условия поставок, условия транспортировки)
• 3 начения: m23 = 2, p2 = 4, p3 = 5
Применим разработанную методику для расчёта коэффициента комплементарности CN Используем формулу:
,
где N – количество фирм в системе (в данном случае N = 3),
– сумма комплементарность взаимодействий rij для всех пар фирм.
Шаг 1. Подставляем значения rij
Ранее мы рассчитали значения rij для каждой пары фирм:
r12 ≈ 0.57
r13 = 0.25
r23 ≈ 0.44
Теперь находим сумму этих значений:
Шаг 2. Подставляем в формулу для CN
Теперь можем рассчитать CN:
Полученную оценку комплементарности можно интерпретировать следующим образом. Значительные различия в количестве экзогенных рутин между фирмами приводят к снижению уровня комплементарности. Исследование показало, что фирмы отличаются по требованиям и стандартам, предъявляемых к управлению и это может затруднять их эффективное взаимодействие. Например, фермерскому хозяйству может потребоваться дополнить свои экзогенные рутины, чтобы более согласованно взаимодействовать с перерабатывающим заводом и логистической компанией.
Предложенная методика позволяет количественно оценить уровень комплементарности взаимодействий и идентифицировать различия в экзогенных рутинах организаций, участвующих в межфирменном взаимодействии, а также провести оценку каузальности связей внутри всей цепочки создания стоимости.
Заключение
В условиях цифровой экономики, характеризующейся высокой скоростью изменений и усиленной интеграцией участников рынка, межфирменные взаимодействия становятся всё более сложными и требуют разработки новых подходов к оценке их комплементарности. В данной статье предложена методика моделирования и оценки комплементарности экзогенных рутин, которая позволяет выявить и количественно оценить степень комплементарности управленческих действий между организациями. Основой методики является расчёт показателя комплементарности взаимодействия rij для каждой пары организаций, отражающего как количественные, так и качественные аспекты совпадения экзогенных рутин, непосредственно задействованных в межфирменном взаимодействии. Рассчитанный на основе предложенного показателя показатель комплементарности CN позволяет определить общий уровень согласованности экзогенных рутин всех организаций в системе межфирменных взаимодействий. Значения CN, близкие к единице, указывают на высокий уровень комплементарности, тогда как низкие значения этого показателя сигнализируют участникам межфирменных взаимодействий о необходимости унификации и стандартизации процессов. Методика наглядно показывает, что для успешного взаимодействия организаций в цифровой экономике критически важно иметь не только похожие количественные показатели экзогенных рутин, но и качественное совпадение процедур и стандартов, определяющих их.
Таким образом, предложенная методика является полезным инструментом для управления межфирменными взаимодействиями в цифровой экономике, обеспечивая компаниям возможность своевременно выявлять и устранять потенциальные барьеры в обеспечении комплементарности взаимодействий. Внедрение унифицированных экзогенных рутин в рамках создания цепочек стоимости поможет не только улучшить комплементарность взаимодействий, но и приведет к снижению транзакционных издержек.
Статья подготовлена на основе исследований, финансируемых в соответствии с планом научно-исследовательских работ Института экономики Уральского отделения Российской академии наук на 2024–2026 гг.