W. Czakon - Wojciech Czakon

dr hab. Wojciech Czakon, Prof. UE
Katedra Zarządzania Przedsiębiorstwem
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Osobliwości przepływu wiedzy w strukturach sieciowych
Zainteresowanie wiedzą w zarządzaniu strategicznym znacznie wzrosło dzięki
zasobowej teorii firmy. Zakłada ona możliwość osiągnięcia trwałej przewagi konkurencyjnej
pod warunkiem dysponowania takimi zasobami, które są jednocześnie1: wartościowe, rzadkie,
nie poddają się imitacji i nie mają substytutów (VRIN). Okazuje się, że restrykcyjne
zastosowanie tych czterech kryteriów wyklucza przeważającą większość zasobów
materialnych, a spośród niematerialnych to wiedza może je spełniać w sposób nie budzący
większych kontrowersji. Ten optymistyczny pogląd spowodował nawet propozycję teorii
firmy opartej na wiedzy2.
Znacznie mniejszą, choć wyraźnie rosnącą uwagę przyciągały inne rodzaje zasobów
niematerialnych przedsiębiorstwa, np. reputacja czy relacje międzyorganizacyjne. Spośród
nich sieciowe uwarunkowania przewagi konkurencyjnej zyskują ostatnio widoczną
popularność wśród badaczy zarządzania strategicznego. Co ciekawe, sieci wykorzystywano w
badaniach szczególnie po to, aby lepiej zrozumieć uwarunkowania zarządzania wiedzą. W
niniejszym opracowaniu przyjęto tę perspektywę w celu wskazania kilku istotnych
osobliwości sieci z punktu widzenia uzyskiwania i utrzymywania przewagi konkurencyjnej
opartej na wiedzy.
Paradygmat sieciowy w naukach o zarządzaniu nakazuje zwrócić uwagę w stronie
strukturalnych uwarunkowań przepływu wiedzy3, a szczególnie wpływu takich zmiennych jak
gęstość, różnorodność czy pozycja na dostęp do wiedzy oraz możliwość jej ochrony. Badanie
prowadzone w tym nurcie pozwoliły wyłonić takie zjawiska jak rozlewanie się wiedzy oraz
lokalne buczenie. W zakończeniu podkreślono potrzebę stosowania innych niż tylko sieciowe
zmiennych wyjaśniających przepływy wiedzy.
Barney J.: Firm Resources and Sustained Competitive Advantage , “Journal of Management” 1991, Vol. 17, Nr
1, s. 99 – 120
2
Grant R.: Towards a Knowledge Based Theory of the Firm , “Strategic Management Journal” 2002, Vol. 17, s.
109 – 122
3
W. Czakon, Paradygmat sieciowy w naukach o zarządzaniu, Przegląd Organizacji 11/2011, s. 3-8
1
1
Rozlewanie się wiedzy
Zważywszy na znaczenie wiedzy w osiąganiu trwałej przewagi konkurencyjnej z
jednej strony, a z drugiej strony w kontekście rosnącej złożoności produktów i usług,
przepływy wiedzy znalazły się w centrum uwagi badawczej. Intencjonalne przepływy wiedzy
zostały określone jako skanalizowane – ta metafora hydrologiczna odnosi się do takich
struktur, które ściśle kierują przepływem w celowo zaprojektowanych obiegach. Poza
wyciekami, zwykle łatwymi do zlokalizowania, kanalizacja wiedzy odpowiada intencjonalnej
strategii w zarządzaniu. Menedżerowie projektują i eksploatują kanały przepływu wiedzy
niezbędnej do tworzenia i apropriacji wartości, dbając przy tym aby wycieki było możliwie
najmniejsze, a ich skutki jak najłatwiejsze do opanowania.
Podobnie jednak jak strategia może mieć oblicze intencjonalne lub niezamierzone 4, tak i
przepływy wiedzy pomiędzy przedsiębiorstwami mogą odbywać się mimo lub nawet wbrew
woli kontrolujących je menedżerów. Obecne znaczenie problemowi rozlewania wiedzy
nadała publikacja dotycząca roli sieci w kształtowaniu rynku 5 oraz jej aplikacja rozwinięta do
sieci wiedzy6. Pozostając w metaforze hydrologicznej badacze posłużyli się pojęciem
rozlewania (ang. spillovers), co obrazowo przedstawić można jako udostępnienie znacznej
ilości wiedzy podmiotom znajdującym się w niewielkiej odległości od głównych kanałów
przepływu wiedzy. Pojęcie to ma swoje korzenie także w ekonomii przemysłowej, w której
zidentyfikowano znaczenie bliskości geograficznej dla intensywności kontaktów społecznych
decydentów, a także przepływu pracowników pomiędzy poszczególnymi podmiotami sieci 7.
Łącznie te dwa zjawiska – społeczność i płynność rynku pracy, sprzyjają rozlewaniu się
wiedzy. Istota tego zjawiska polega więc na:
•
Ograniczonej możliwości kontroli wiedzy w warunkach bliskości geograficznej i
społecznej w sieci,
•
Intensywnym przepływom wiedzy wzdłuż więzi o innym charakterze, prowadzący do
wzbogacenia całej sieci,
•
Relatywnie słabszym przepływom wiedzy w warunkach mniejszej gęstości powiązań,
większej odległości geograficznej lub po prostu poza siecią.
Mintzberg H., Waters J.: On Strategies, Deliberate and Emerging , “Strategic Management Journal” 1985, Vol.
6, Nr 3, s. 257 – 272
5
Podolny, J.: Networks as Pipes and Prisms of the Market , American Journal of Sociology 2001, Vol. 107, Nr 1,
s. 33-60
6
Owen-Smith, J. Podolny, J.: Knowledge Networks as Channels and Conduits: the Effects of Spillovers in the
Boston Biotechnology Community, Organization Science 2004, Vol. 15, Nr 1, s. 5-21
7
Czakon W.: Hipoteza bliskości, „Przegląd Organizacji” 2010, Nr 9, s 16 – 21
4
2
Implikacje tych cech dla zarządzania strategicznego są więcej niż doniosłe, kierują znaczne
zainteresowanie nie tylko badaczy, ale też menedżerów, w stronę otoczenia. Okazuje się
bowiem, że rozlewanie się wiedzy towarzyszy każdej strukturze sieciowej. Istnieje
obiektywnie, a choć można wpływać na jego ograniczenie to pojawia się typowy problem
optymalizacyjny – jakim kosztem ograniczać i czy ograniczając rozlewanie się wiedzy nie
doprowadzi się do utraty elementów przewagi z tego tytułu. Przecież jest to zjawisko
korzystne względem mniej usieciowionych konkurentów, którzy nie mogą czerpać wiedzy z
takiego impulsu procesów uczenia się. Zatem nie sama sieć, ale sieć sprzyjająca rozlewaniu
się wiedzy sprzyjać będzie osiąganiu przewagi konkurencyjnej. Struktura sieci trafia w
centrum uwagi, bowiem to bliskość, centralność oraz gęstość powiązań są zmiennymi
wpływającymi na intensywność zjawiska rozlewania się wiedzy.
Przykładowa sieć
przedstawiona na schemacie 1 pozwala zilustrować te strukturalne cechy.
Schemat 1: Scentralizowana sieć z wyraźnym peryferium.
Źródło: opracowano z zastosowaniem NetDraw.
Podmiot przedstawiony w postaci największego węzła znajduje się w centrum sieci dlatego,
że ma największą liczbę powiązań z pozostałymi członkami sieci. Ponadto, z największą
liczbą spośród nich łączą go więzi bezpośrednie, co oznacza że odległość do każdego innego
węzła sieci mierzona liczbą pośredników jest w przypadku tego węzła najmniejsza. Wobec
tego, węzeł centralny uczestniczy w największej ilości przepływów wiedzy, a nawet może ją
3
kontrolować. Jednocześnie, występuje pewna liczba węzłów znajdujących się w jego
bezpośredniej bliskości, która również ma znaczną liczbę powiązań, w tym powiązań
bezpośrednich. Wokół centralnego węzła występuje więc swoisty klaster, pod-sieć w której
przepływy wiedzy będą znacznie bardziej intensywne niż w odległych peryferiach. Peryferia
tworzą podmioty o pojedynczych powiązaniach, które ze względu na odległość od centrum, a
także niską gęstość więzi z innymi wierzchołkami uczestniczyć będą w przepływach wiedzy
w znacznie mniejszym stopniu. Zwięźlej biorąc, rozlewanie się wiedzy nastąpi z większym
prawdopodobieństwem w centrum niż na peryferiach. Wobec tego, zamierzając korzystać z
rozlewania się wiedzy menedżerowie będą tworzyć gęste sieci powiązań, jak w przypadku
montowni samochodów Toyota8 i odwrotnie, zamierzenie uniknięcia efektu rozlewania się
spowoduje ograniczenie liczby powiązań, swoistą peryferializację.
Buczenie sieci
Rozpoznanie przepływów wiedzy w sieciach wymaga zrozumienia strukturalnych
uwarunkowań. Prowadzi więc przez wykorzystanie zmiennych opisujących budowę sieci po
to, aby wyjaśnić procesy zarządzania wiedzą oraz ich rezultaty. Nieuchronnie jednak należy
uwzględnić także sam rodzaj wiedzy w tych badaniach. Badania klastrów 9 wskazują, że
usytuowanie ponadprzeciętnej liczby przedsiębiorstw danej branży na ograniczonym
terytorium sprzyja intensywności procesów transferu wiedzy. Gęstość sieci klastra na danym
terytorium powoduje wręcz, że sieć aż „buczy” od przepływów informacji. Przepływom tym
przypisuje się cechy takie jak: nieformalne, spontaniczne, społeczne, czy wręcz przypadkowe.
Co ciekawe jednak, te lokalne przepływy mają specyficzną treść i przedmiot. W
przeważającej większości są to plotki, informacje natury społecznej a także bieżąca ocena
rynku, oczekiwań interesariuszy, technologii czy strategii poszczególnych uczestników sieci.
Przedstawiciele handlowi omawiają zachowania czy transakcje zawierane ze wspólnymi
klientami, wymieniają się także oceną rynku. Inżynierowie dyskutują o rozwiązaniach
technicznych, inspirując się nawzajem oraz budując podstawę sprawnego współdziałania,
opartego na kompatybilności i komplementarności stosowanych technologii. Marketing
często opiera się na wizerunku danej lokalizacji, jako rezultat świadomie kreowanej marki
Dyer J., Hatch N.: Relation-Specific Capabilities and Barriers to Knowledge Transfers: Creating Advantage
through Network Relationships, “Strategic Management Journal” 2006, Vol. 27, s. 701 – 719
9
H. Barthelt, A. Malmberg, P. Maskell, Clusters and Knowledge: Local Buzz, Global Pipelines and the Process
of Knowledge Creation, Progress in Human Geography 2004, Vol. 28, Nr 1, s. 31 – 56
8
4
lokalnej, która podlega ochronie jak w przypadku przemysłu zegarmistrzowskiego w rejonie
Genewy, czy mody w okolicach Mediolanu.
Te wielokrotnie powtarzane w ciągu dnia interakcje i przepływy komunikacyjne tworzą
spoiwo społeczne klastra, przyczyniają się do budowania poczucia przynależności. Ponadto,
te interakcje sprzyjają procesom konwergencji, ujednolicania postaw i ocen rzeczywistości, a
dalej decyzji i strategii 10. W rezultacie buczenie sieci przyczynia się do powstania
specjalizacji klastra, swoistej sieci praktyki11. Podobieństwo stosowanych strategii jest
warunkiem wykorzystania wspólnych zasobów dostępnych w lokalnej sieci, a szczególnie
zasobów ludzkich, infrastruktury technicznej czy otoczenia biznesu.
Rysuje się pewna sekwencja następstw zależności przyczynowych: buczenie –
konwergencja -specjalizacja lokalna - korzystanie z zasobów wspólnych – przewaga
komparatywna. Ten ostatni element, czyli osiąganie przewagi komparatywnej nad
nieusieciowionymi podmiotami stanowi sedno dociekań w zarządzaniu strategicznym. Gdyby
przyjąć, że gęste sieci zlokalizowane na niewielkim obszarze odnoszą wyłącznie korzyści z
buczenia,
to
wówczas
wszystkie
klastry
osiągałyby
przewagę
konkurencyjną,
a
przedsiębiorstwa działające w izolacji terytorialnej musiałyby zniknąć. Tego wniosku
obserwacje empiryczne nie potwierdzają. Buczenie sprzyja konwergencji i przyjmowaniu
określonych postaw, rozwiązań i postrzegania świata. Nie jest jednak wyposażone w
mechanizm selekcji tych postaw ze względu na produktywność. Innymi słowy buczenie
prowadzić może zarówno do przyjęcia skutecznych, jak i całkowicie chybionych strategii12.
Ponadto, lokalne buczenie w niewielkiej tylko mierze dotyczy technologii. Badania
nad procesami przepływu wiedzy technologicznej uwzględniające zmienną geograficzną
dowodzą, że skłonność poszukiwania technologii w źródłach lokalnych czy regionalnych jest
niewielka w porównaniu ze źródłami globalnymi 13. Te interesujące wyniki badań uzyskane na
próbie polskich przedsiębiorstw produkcyjnych potwierdzono w badaniach holenderskich 14.
Znacznie chętniej pozyskuje się technologię, wdraża innowacje techniczne od firm
znajdujących się w znacznym oddaleniu, nawet jeśli są to konkurencji. Wyjaśnieniem tej
J. Galaskiewicz, S. Wasserman. Mimetic Processes Within An Interorganizational Field . Administrative
Science Quarterly 1989, Vol. 34, Nr 3, s. 454 – 479
11
J. Brown, P. Duguid, Knowledge and Organization: A Social Practice Perspective , Organization Science 2001,
Vol. 12, Nr 2, s. 198 – 213
12
R. Huggins, A. Johnston, Knowledge Flow and Inter-firm Networks: the Influence of Network Resources,
Spatial Proximity, and Firm Size, Entrepreneurship & Regional Development 2010, Vol. 22, Nr 5, s. 457 – 484
13
A. Lorentzen, The Geography of Knowledge Sourcing: A Case Study of Polish Manufacturing Enterprises,
European Planning Studies 2007, Vol. 15, Nr 4, s. 467 – 486
14
Weterings A., Ponds, R.: Do Regional and Non-regional Knowledge Flows Differ? An Empirical Study on
Clustered Firms in the Dutch Life Sciences and Computing Services Industry , Industry and Innovation 2009,
Vol. 16, Nr 1, s 11-31
10
5
osobliwości może być niska skłonność do dzielenia się wiedzą technologiczną z lokalnymi
lub regionalnymi konkurentami z obawy przed utratą przewagi nad nimi. Wskazuje się także
inną przyczynę znacznie lepiej ukierunkowanych na technologię globalnych transferów
wiedzy. Mianowicie takie transfery wynikają z udziału w tym samym globalnym łańcuchu
dostaw, warunkują więc jego sprawność a przy tym podlegają ścisłej kontroli formalnej. O ile
bowiem buczenie ma charakter w znacznej mierze przekazów ustnych, czy szerzej ujmując
nieskodyfikowanych, to transfery globalne dotyczą wiedzy skodyfikowanej. Badania sektora
biotechnologii w Szwecji potwierdzają selektywność transferów wiedzy, podporządkowanych
celom technologicznym15. Dostęp do wiedzy o technologii mają tylko wybrani aktorzy, przy
czym kryterium wyboru nie jest związane z ich lokalizacją ale kompetencjami oraz
spodziewanym wkładem w dalszy rozwój technologiczny. Stwierdzono wręcz, że buczenie
poddawano celowemu ograniczaniu, traktując je jako potencjalne zagrożenie dla przyszłej
renty ekonomicznej opartej na wiedzy.
Zakończenie
Zainteresowanie sieciami w zarządzaniu strategicznym w ostatnich latach rośnie, także
dlatego że zastosowanie podejścia sieciowego przynosi nieznane lub słabo rozpoznane
zjawiska, procesy czy zmienne wyjaśniające. Pośród nich w niniejszym opracowaniu
przytoczono rozlewanie się wiedzy wzdłuż struktur sieciowych oraz lokalne buczenie sieci.
Rozpatrywanie przedsiębiorstwa w izolacji od otoczenia nie pozwala dostrzec tych zjawisk,
ani ich poprawnie zidentyfikować. I odwrotnie, umieszczenie przedsiębiorstwa w
rozpoznawalnej strukturze powiązań umożliwia lepsze zrozumienie przepływów wiedzy.
Badania sieciowe są wdzięczne dlatego, że wniosły do debaty o zarządzaniu wiedzą
nowe koncepcje. Jednakże nie jest to perspektywa uniwersalna, która w sposób wyłączny
tłumaczyć może zarządzanie wiedzą we współczesnych warunkach dekonstrukcji łańcucha
wartości,
globalizacji
i
turbulencji
otoczenia.
Nie
tylko
zresztą
ze
względów
epistemologicznych, ale także metodologicznych. Stosowanie zmiennych strukturalnych
pozostawia poza polem widzenia kluczowe zmienne endogeniczne takie jak: zdolność
absorpcyjną członków sieci, ich rolę w sieciowym tworzeniu wartości, czy reżim apropriacji
stosowany w danej sieci. Gdy sieć ściśle chroni swoją własność intelektualną, wszelkie
niekontrolowane przepływy wiedzy są przedmiotem przeciwdziałania, natomiast gdy sieć
Moodysson, J. Principles and Practices of Knowledge Creation: On the Organization of “Buzz” and
“Pipelines” in Life Sciences Communities, Economic Geography 2008, Vol. 84, Nr 4, s. 449-469
15
6
maksymalizuje tempo tworzenia wiedzy, wówczas niekontrolowane przepływy wiedzy
przyczyniać się mogą do wyższej sprawności jej tworzenia i stają się pożądane. Oznacza to, w
każdym przypadku, potrzebę dalszego rozpoznawania osobliwości przepływu wiedzy w
sieciach.
Bibliografia
Barney J.: Firm Resources and Sustained Competitive Advantage , “Journal of Management”
1991, Vol. 17, Nr 1, s. 99 – 120
Barthelt H, Malmberg A, Maskell P, Clusters and Knowledge: Local Buzz, Global Pipelines
and the Process of Knowledge Creation, Progress in Human Geography 2004, Vol. 28, Nr
1, s. 31 – 56
Brown J, Duguid P.: Knowledge and Organization: A Social Practice Perspective ,
Organization Science 2001, Vol. 12, Nr 2, s. 198 – 213
Czakon W, Paradygmat sieciowy w naukach o zarządzaniu, Przegląd Organizacji 11/2011, s.
3-8
Czakon W.: Hipoteza bliskości, „Przegląd Organizacji” 2010, Nr 9, s 16 – 21
Dyer J., Hatch N.: Relation-Specific Capabilities and Barriers to Knowledge Transfers:
Creating Advantage through Network Relationships, “Strategic Management Journal”
2006, Vol. 27, s. 701 – 719
Galaskiewicz J, Wasserman S.: Mimetic Processes Within An Interorganizational Field.
Administrative Science Quarterly 1989, Vol. 34, Nr 3, s. 454 – 479
Grant R.: Towards a Knowledge Based Theory of the Firm , “Strategic Management Journal”
2002, Vol. 17, s. 109 – 122
Huggins R, Johnston A.: Knowledge Flow and Inter-firm Networks: the Influence of Network
Resources, Spatial Proximity, and Firm Size, Entrepreneurship & Regional Development
2010, Vol. 22, Nr 5, s. 457 – 484
Lorentzen A, The Geography of Knowledge Sourcing: A Case Study of Polish Manufacturing
Enterprises, European Planning Studies 2007, Vol. 15, Nr 4, s. 467 – 486
Mintzberg H., Waters J.: On Strategies, Deliberate and Emerging, “Strategic Management
Journal” 1985, Vol. 6, Nr 3, s. 257 – 272
7
Moodysson, J. Principles and Practices of Knowledge Creation: On the Organization of
“Buzz” and “Pipelines” in Life Sciences Communities , Economic Geography 2008, Vol.
84, Nr 4, s. 449-469
Owen-Smith, J. Podolny, J.: Knowledge Networks as Channels and Conduits: the Effects of
Spillovers in the Boston Biotechnology Community, Organization Science 2004, Vol. 15,
Nr 1, s. 5-21
Podolny, J.: Networks as Pipes and Prisms of the Market , American Journal of Sociology
2001, Vol. 107, Nr 1, s. 33-60
Weterings A., Ponds, R.: Do Regional and Non-regional Knowledge Flows Differ? An
Empirical Study on Clustered Firms in the Dutch Life Sciences and Computing Services
Industry, Industry and Innovation 2009, Vol. 16, Nr 1, s 11-31
Streszczenie
Przedmiotem opracowania jest wskazanie osobliwości przepływu wiedzy w sieciach,
rozumianych jako zjawiska dostrzegalne w kontekście sieciowym: rozlewanie się wiedzy
oraz lokalne buczenie. Autor przedstawia zarówno istotę zjawiska, dokonuje jego
charakterystyki, jak też wskazuje jego ograniczenia. W zakończeniu podkreślono potrzebę
uwzględnienia innych zmiennych niż tylko sieciowe w wyjaśnianiu przepływów wiedzy.
Abstract
The paper focuses on knowledge transfer phenomena specific to networks: spillovers
and the local buzz. The Author provides a succinct description of those phenomena,
characterizes their features and some limitations. In conclusions he calls for using other than
network specific variables in order to better explain knowledge transfers.
8