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 jednocześnie 1 : 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 wiedzy 2. 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 wiedzy 3, 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. 1 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
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 wiedzy 6. 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. 4 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 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 Toyota 8 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 8 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 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 praktyki 11. 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 strategii 12. 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 10 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 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 technologicznym 15. 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 15 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 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