Исследование межорганизационного взаимодействия компаний

Исследование межорганизационного взаимодействия компаний в России
Стерлигова А.Н., НИУ ВШЭ
asterligova@hse.ru
В соответствии с концепцией уровневой интеграции деятельности [2] работу
предприятия
можно
рассматривать
на
операционном,
функциональном,
межфункциональном и межорганизационном уровнях. На основе опроса около 500
экспертов была подтверждена гипотеза о наличии устойчиво проявляемых результатов
деятельности компаний на различных уровнях ее интеграции. Результаты исследования
позволили выявить, что межорганизационный уровень имеет качественное отличие от
иных уровней интеграции деятельности. Для его реализации требуется подготовительная
работа.
Организация,
межфункциональном
управляемая
уровнях,
не
на
может
операционном,
функциональном
эволюционным
путем
перейти
или
к
межорганизационному уровню. Для этого требуется целенаправленная перестройка
механизма управления компанией. Было так же показано, что сетевая конкуренция,
развивающая межорганизационный уровень интеграции, оказывает значительное влияние
на эффективность управления компанией [3].
Для
продолжения
исследования
значимости
межорганизационных
взаимодействий в НУЛ сетевых форм организации НИУ ВШЭ в 2010 году был
инициирован проект «Влияние межорганизационного взаимодействия на результаты
деятельности компаний» [1, 4, 13]. В результате этой работы был накоплен значительный
эмпирический материал и методологический опыт, что позволило прийти к значимым
выводам, которые являются предметом изложения настоящей работы.
Целью проекта является выявление влияния на результаты деятельности
компании ее межорганизационных взаимодействий. Задачей проекта является разработка
методических основ управления деятельностью компании при учете ее положения в сетях.
Гипотезы исследования:
1. Каждая компания является участником нескольких сетей.
2. Имеются устойчивые результаты влияния сети на показатели деятельности
входящих в нее компаний.
Объектами исследования стали компании, действующие на территории России и
осознающие свое участие в межорганизационном взаимодействии.
Теоретической основной проекта является концепция уровневой интеграции [6,
8].
1
Межорганизационные взаимодействия при изменении характеристик внешней
среды требуют изменения межфункциональной деятельности, а также операционного
уровня бизнес-процессов как внутренней, так и внешней среды. В свою очередь,
межфункциональный
уровень
испытывает
на
себе
воздействие
изменяющейся
корпоративной стратегии и требует развития операционного уровня интеграции, который
обеспечивает
развитие
функциональной
интеграции
деятельности
на
основе
формализованных требований к структурным подразделениям. Операционный уровень
также определяет качество реализации межфункциональных взаимодействий. На
функциональном уровне интеграции деятельность подвергается влиянию деловой
стратегии компании, а также запросов рынка потребителей, что предъявляет новые
требования к операционной интеграции.
Разработка
конкретного
механизма
учета
влияния
межорганизационных
взаимодействий на управление компанией потребовала исследования, реализованного в
рамках рассматриваемого проекта.
По результатам пилотного обследования был сделан вывод о необходимости
использования Case Study Research как основного метода исследования [9, 10, 11, 12, 14].
Итоги обследования результатов деятельности компаний
На завершающем этапе проекта было проведено обследование статистических
результатов деятельности ряда предприятий с целью выявления влияния на них
межорганизационных взаимодействий и разработки рекомендаций по совершенствованию
управления компанией. Рассмотрим результаты одного из обследований.
Объект обследования («Компания») - производственное предприятие, основанное
более 20 лет назад. Компания работает на рынке с высокой конкуренцией и ростом
концентрации бизнеса. Номенклатура продукции включает более 5000 наименований.
Компания включает в себя производственный комплекс и торговый дом, имеющий
региональные распределительные центры в странах СНГ.
Основные стратегические компетенции Компании - создание и продвижение
брендов. Отличительное конкурентное преимущество - выраженная ориентация бизнеса
на рыночный спрос. Цели работы с клиентами: приоритетное развитие розничного канала
продаж; увеличение доли и уровня представленности продукции Компании в бизнесе
клиента; ориентация на средне- и долгосрочный успех на основе понимания потребностей
клиента и баланса интересов.
Компания является звеном полной цепи поставок и включена в ряд ассоциаций,
включающих коммерческие и некоммерческие организации. Компания инвестирует в
2
межорганизационные взаимоотношения и является приверженцем модели партнерских
отношений, основанной на открытости, долгосрочности отношений и индивидуальном
подходе к каждому из партнеров. Межорганизационные взаимодействия и отношения
рассматриваются предприятием как обязательные элементы бизнеса, обеспечивающие
успех.
Отношения Компании с партнерами формализованы. Неформальное общение
присутствует только в процессе продаж. Отношения с основными партнёрами являются
доверительными. Компания не приемлет недобросовестного и оппортунистического
поведения, но проявляет гибкость и уступчивость по отношению к своим постоянным
партнерам в целях повышения результативности взаимодействия.
Исследование особенностей межорганизационных взаимодействий Компании на
основе данных анкетирования, структурированных интервью и включенных наблюдений
показало, что имеются все признаки наличия фокальных сетей в сферах закупки,
производства, сбыта и распределения. Для фокальных сетей характерны вертикальная
интеграция, наличие крупной фокусной компании, стабильное состояние, конкуренция
между поставщиками, закрытость входа, ориентация на развитие деловых способностей,
как отдельных организаций, так и их сообщества [5].
Опираясь на показатели межорганизационной деятельности [2; 7],
была
разработана карта связей показателей деятельности компании [4]. Показатели связаны с
различными уровнями интеграции деятельности и сгруппированы по четырем блокам: 1)
экономические показатели, 2) показатели отношений с участниками цепи поставок, 3)
показатели организации внутренних бизнес-процессов, 4) показатели человеческого
капитала. Представленные показатели относятся к трем системам бизнес-организации:
информационной, операционной и к системе управления. В качестве численной базы
использовались как количественные, так и качественные, как статистические, так и
экспертные данные.
В качестве анализируемой внутренней отчетности и документации компании
использовались следующие документы:
- управленческая отчетность (сведения о продажах, финансовых результатах,
поступления денежных средств и др.);
- отчет о прибылях и убытках (данные по представительским и операционным
расходам, о продажах и себестоимости);
- бухгалтерский баланс (данные по оборачиваемости чистых оборотных активов и
кредиторской задолженности).
3
Внешним
источником
данных
была
база
данных
СПАРК
(http://spark.interfax.ru/Front/index.aspx).
Для проведения экспертного оценивания показателей были использованы методы
интервьюирования
и
анкетирования.
Интервьюируемыми
являлись
руководители
департаментов финансов, закупок, производства, коммерции; анкетируемыми – ведущие
специалисты ключевых подразделений компании.
Интервьюирование включало три этапа: 1) вводное интервью, облегчающее
дальнейший процесс коммуникации, 2) серия структурированных интервью - для
выявления динамики исследуемых показателей, 3) контрольные интервью - для проверки
результатов некоторых проведенных до этого интервью.
Анкеты предназначались для письменного заполнения ведущими специалистами и
включали в себя вопросы о показателях, по которым было необходимо получить
экспертные
оценки.
Анкеты
так
же
использовались
для
проведения
серии
структурированных интервью с руководителями компании.
Динамика выручки Компании приведена на рис. 1.
800000000
700000000
600000000
500000000
400000000
300000000
200000000
100000000
0
Рис. 1. Динамика выручки Компании, руб.
В качестве методов обработки данных были использованы корреляционный и
регрессионный анализ. Схема проведения статистического анализа приведена на рис. 2.
Корреляционный анализ полученных данных был проведен при помощи
программного обеспечения IBM SPSS Statistics 19. Корреляционная зависимость была
найдена между 25-ю парами показателей из 29-и, взаимодействие которых является
тривиальным. Отсутствие зависимости (0,1 – 10%) была зафиксирована по парам
показателей, по которым имеется специфическое оценивание в Компании. Например,
связь ускорения оборачиваемости оборотных средств и снижения среднего запаса имеет
корреляцию 10%, т.к. в состав оборотного капитала Компании кроме запасов входит
4
дебиторская задолженность и денежные средства, причем доля запасов в оборотном
капитале составляет примерно 30%.
Исходные данные
Эмпирические данные, собранные по результатам
(1) включенного наблюдения,
(2) анализа результатов деятельности компании на
основе статистической отчетности,
(3) экспертного оценивания (анкетирование и
интервьюирование)
Корреляционный
анализ
Регрессионный
анализ
SPSS
Результаты
Количественное
выражение
статистической
взаимосвязи
показателей
Результаты
Уточнение
численных
значений
показателей
Определение
функциональной
зависимости
между
показателями
Использование
полученных
зависимостей при
прогнозировании
деятельности
компании
Рис. 2. Схема проведения статистического анализа показателей деятельности
Проведенный корреляционный анализ показателей деятельности по уровням
интеграции позволил обратить внимание на особенности данных статистической
отчетности
и
экспертного
оценивания
в
Компании
и
провести
необходимую
корректировку численной базы исследования.
После подтверждения взаимосвязей показателей появилась возможность перейти к
проведению регрессионного анализа, для чего был составлен список из 18-ти возможных
линейных моделей зависимости (см. табл. 1). Из них было реализована половина из-за
отсутствие фактических данных по какой-либо из переменных.
Таблица 1
Список линейных регрессионных моделей
5
№
1
2
Зависимая
переменная
Рост нормы
рентабельности
участников сети
Ускорение
оборачиваемости
оборотных
средств
Объем выручки
3
4
5
6
7
10
11
Х2
Х4
Х5
Обеспечение
непрерывности
бизнес-процессов
Снижение затрат
на содержание
функциональных
служб и
подразделений
Сокращение
потребления
ресурсов
Повышение
экономической
эффективности
деятельности
отдельных
функциональных
подразделений
Снижение затрат
на операции
Х6
Снижение
себестоимости
продукции
Рост
рентабельности
деятельности
Повышение
уровня
детализации
Независимые переменные
Рост объема выручки и прибыли
Рост рентабельности
деятельности
Обеспечение непрерывности
бизнес-процессов
Снижение среднего запаса
Ускорение оборачиваемости
оборотных средств
Снижение затрат на содержание
функциональных служб и
подразделений
Рост производительности труда
основного и дополнительного
персонала и оборудования
Повышение точности
прогнозирования спроса и
планирования
Сокращение потребления
ресурсов
Х7
Х8
Х13
Х15
Х17
Обозначе
ние*
Х5
Х15
Х6
Х9
Х4
Х7
Х25
Х3
Х8
Повышение экономической
эффективности деятельности
отдельных функциональных
подразделений
Снижение общей численности
персонала
Х11
Х12
8
9
Обозначе
ние*
Х11
Х10
Сокращение времени на
принятие управленческого
решения
Снижение продолжительности
обработки запроса информации
Снижение среднего запаса
Снижение затрат на операции
Снижение себестоимости
продукции
Снижение затрат на привлечение
контрагентов и субподрядчиков
Повышение уровня
стандартизации бизнеспроцессов
Х20
Х21
Х9
Х12
Х13
Х14
Х16
6
№
Зависимая
переменная
бизнес-процессов
Сокращение
цикла бизнеспроцессов
Х18
12
13
14
15
16
17
Обозначе
ние*
Рост удельного
веса
формализованных
бизнес-процессов
Сокращение
времени на
принятие
управленческого
решения
Повышение доли
продукции и
услуг,
соответствующих
заданному
качеству
Рост
производительнос
ти труда
основного и
дополнительного
персонала и
оборудования
Снижение
простоев
оборудования и
сотрудников в
общем фонде
рабочего времени
Рост
коэффициента
загрузки
мощностей
Х19
Независимые переменные
Повышение уровня детализации
бизнес-процессов
Снижение затрат на содержание
функциональных служб и
подразделений
Рост удельного веса
формализованных бизнеспроцессов
Повышение уровня
стандартизации бизнеспроцессов
Обозначе
ние*
Х17
Х6
Х19
Х16
Повышение скорости обработки
информации
Х20
Х24
Х25
Х26
Х29
Снижение количества
зафиксированных сбоев в
реализации бизнес-процесса
Сокращение цикла бизнеспроцессов
Повышение доли продукции и
услуг, соответствующих
заданному качеству
Рост коэффициента загрузки
мощностей
Рост удельного веса
формализованных бизнеспроцессов
Х23
Х18
Х24
Х27
Х19
Снижение количества
зафиксированных сбоев в
Х23
реализации бизнес-процесса
Снижение простоев
18
Х27
оборудования и сотрудников в
Х26
общем фонде рабочего времени
Сокращение среднего периода
времени реакции на отклонение
Х28
от плана
* - индексы переменных соответствуют порядковому номеру показателей в карте связей
показателей
7
Рассмотри одну из реализованных моделей – модель №3 из табл. 1. Зависимая
переменная – объем выручки (см. рис. 1). Стандартизированные коэффициенты модели
содержатся в таблице 2, константа - в таблице 3.
Таблица 2
Стандартизированные коэффициенты уравнения регрессии модели 3
Стандартизованные
коэффициенты
Модель 3
(Константа)
Коэффициент
оборачиваемости
оборотного капитала
Снижение затрат на
содержание
функциональных
подразделений
Корреляции
Нулевой
порядок
Бета
t
0,842
Значение
0,407
0,766
6,725
0,000
0,798
0,166
1,460
0,156
0,316
Таблица 3
Нестандартизированные коэффициенты уравнения регрессии модели 3
Модель 3
(Константа)
Коэффициент оборачиваемости оборотного
капитала
Снижение затрат на содержание
функциональных подразделений
Нестандартизированные коэффициенты
B
Стандартная ошибка
61 251
72732406,79
654,215
6
25102214,99
1,688E8
1
0,747
Таким образом, модель 3 зависимости объема выручки
0,512
от коэффициента
оборачиваемости и затрат на содержание функциональных подразделений имеет вид:
Х5 = 61 251 654,21 + 0,766*Х4 + 0,166*Х7.
Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия
Стьюдента (а=0,05) показывает следующее:
|t(β0)|= 0,842 < tкр= 2,0518: коэффициент не является значимым, его влияние на
объем выручки на предприятии можно исключить из модели;
|t(Х4)|= 6,725 > tкр= 2,0518: коэффициент является статистически значимым для
модели;
|t(Х7)|= 1,460 < tкр= 2,0518: коэффициент не является значимым, его влияние на
объем выручки на предприятии можно исключить из модели.
8
Коэффициент детерминации R2= 0,639 = 63,9% (см. табл. 4) показывает, что модель
3 имеет хорошее качество, ее можно применять в прогнозировании.
Таблица 4
Оценка точности и качества модели 1
Модель
R
R-квадрат
2
0,815
0,664
Скорректированный
R-квадрат
0,639
Станд. ошибка
оценки
48943154,433
Коэффициент множественной корреляции R = 0,815 показывает высокую тесноту
связи между переменными.
F-критерий Фишера (см. табл. 5) при критическом значении 3,35 для уровня
значимости а=5% показывает: F = 26,63 > Fкр = 2,98: уравнение модели 1 является
значимым, его использование целесообразно, зависимая переменная Х5 достаточно
хорошо описывается включенными в модель факторами.
Таблица 5
Дисперсионный анализ модели 1
Сумма
Степень
Средний
F
Значение
квадратов
связи
квадрат
Регрессия
1,276E17
2
6,379E16
26,630
0,000a
2
Остаток
6,468E16
27
2,395E15
Всего
1,923E17
29
a. Предикторы: (константа) затраты на содержание функциональных подразделений,
коэффициент оборачиваемости оборотного капитала
b. Зависимая переменная: Объем выручки, руб.
Модель
Таким образом, на основании критериев Стьюдента и Фишера, а также величины
коэффициента детерминации модель можно считать адекватной. Использовать такую
модель для прогнозирования в реальных условиях целесообразно.
Выпадение по критерию Стьюдента независимой переменной Х7 «Снижение затрат
на
содержание
функциональных
служб
и
подразделений»,
относящейся
к
функциональному уровню интеграции деятельности, в данном кейсе не преодолевается
иными видами функциональной зависимости. Следовательно, это свидетельствует о
наличии проблем связи функционального и межфункционального уровней деятельности в
Компании. Рост объема выручки и прибыли компании (X5 – зависимая переменная
модели) формируется на межфункциональном уровне и опосредованно зависит от
возможностей сети повысить точность прогнозирования спроса и планирования.
Отсутствие значимого влияния затрат на содержание функциональных служб и
подразделений на величину прибыли компании в таком случае связано либо с
присутствием конкретного типа фокальной сети в деятельности компании, либо с более
9
сложными взаимодействиями функционалов на межфункциональном уровне, чем это
традиционно предполагается и отражается в финансовых расчетах. Накопление
статистической информации по кейсам компаний, вовлеченных в фокальные сети,
позволит найти ответ на этот вопрос и иные статистические особенности связи
показателей различных уровней деятельности компаний.
В конкретной ситуации Компании расчеты регрессионных моделей позволили дать
руководству предложения по совершенствованию отдельных составляющих деятельности
для преодоления выявленных несоответствий статистических показателей на различных
уровнях ее интеграции. В частности, было рекомендовано ввести единые стандарты
управления для распределительных центров, так как при анализе было выявлено, что эти
подразделения Компании имеют различный уровень развития, что нашло свое отражение
в
показателях
необходимо
их
финансово-хозяйственной
развивать
систему
деятельности.
управления
Было
выявлено,
бизнес-процессами
что
компании,
информационную систему в компании и совершенствовать систему управления
оборотным капиталом на предприятии.
Исследование в целом подтвердило гипотезы об участии компаний в нескольких
сетях и наличии устойчивых результатов влияния сетей на показатели деятельности
входящих в нее компаний.
Список литературы
1.
Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н. Влияние сетевой конкуренции на
эффективность деятельности компаний различных профилей интеграции // Современный
менеджмент: проблемы, гипотезы, исследования: Сб. научных трудов. – М.: Изд. дом ГУВШЭ, 2010. – С. 141-160.
2.
Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н. Влияние сетевой конкуренции на
эффективность управления компаниями // Маркетинг. - №2 (105). – 2009. – С. 31-46.
3.
Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н. Интеграция как основа организации
управления в условиях сетевой конкуренции // Организатор производства. – 2009. - №2
(41) . – С. 50-55.
4.
Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н. О возможности оценки влияния
межорганизационных взаимодействий компании на результаты ее деятельности //
Менеджмент в России и за рубежом. - №3. – 2013. – С. 10-19.
5.
Стерлигова А.Н. Анализ результатов обследования сетевых форм организации
// Современный менеджмент: проблемы, гипотезы, исследования: Сб. науч. тр. Вып. 3: в 2
ч. – М.: Изд. Дом Высшей школы экономики, 2011. – Ч. 1. – С. 213-226.
10
6.
Стерлигова А.Н. Междисциплинарное значение науки и практики логистики и
управления цепями поставок в исследованиях сетевых форм организации // Прикладная
логистика. - №9. – 2011. – С. 3-10.
7.
Стерлигова А.Н. Основы системы показателей оценки состояния интеграции
деятельности в организации // Вестник университета (Государственный университет
управления). - №1. - 2008. - С. 87-96.
8.
Стерлигова А.Н., Фель А.В. Операционный (производственный) менеджмент:
Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2009.
9.
Eisenhardt K. M. Building theories from case study research, 1989: Academy of
Management Review, 14(4), 352-420.
10. Hancock
D. R., Algozzine B. Doing case study research: A practical guide for
beginning researchers, 2006: New York: Teachers College Press.
11. Gerring J.
12. Soy S.
Case Study Research: Principles and Practices// 2001.
The Case Study as a Research Method, 1997: Uses and Users of Information,
LIS 391D.1.
13. Sterligova A.N.,
Vladimirova N.M. Interorganizational co-operation in company
management // Reading Book Thirteenth Annual International Conference: Fulfilling the
Worldwide Sustainability Challenge: Strategies, Innovations, and Perspectives for Forward
Momentum in Turbulent Times, 2011. - pp. 939-944.
14. Yin
R. K. Case study research: Design and methods, 2003: Thousand Oaks, CA:
Sage.
11