Strukturalne uwarunkowania zarządzania wiedzą w sieciach

Wojciech Czakon Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Strukturalne uwarunkowania zarządzania wiedzą w sieciach Intensywny wzrost zainteresowania sieciami w zarządzaniu strategicznym ma swoje źródła w tzw. megatrendach 1 pośród których dekonstrukcja łańcuchów wartości i rosnąca specjalizacja przedsiębiorstw pełnią szczególną rolę w wymuszaniu współdziałania. W ich rezultacie przedsiębiorstwo zintegrowane pod względem organizacyjno-prawnym staje się węzłem w sieci tworzącej wartość. Wywołuje to wiele nowych problemów menedżerskich i badawczych, rozpoznawanych od ponad dwóch dekad m.in.: osiąganie kompetencji współdziałania w sieci 2, dobór mechanizmów koordynacji współdziałania sieciowego 3, kształtowanie struktur sieci 4, kierowanie siecią 5. Badacze dociekają obecnie źródeł sukcesu przedsiębiorstwa usieciowionego w zmiennych zasobowych, instytucjonalnych, strukturalnych oraz funkcjonalnych, pokrywając większość współczesnych pól eksploracji w zarządzaniu strategicznych. Zrozumienie wpływu każdego ze zbioru zmiennych, a dalej ich wzajemnych związków tworzy fundament pod teorię sieci w zarządzaniu, a także nadzieję na opracowanie zestawu metod i technik zarządzania w sieci. W tym sensie badania nad sieciami w zarządzaniu strategicznym zdają się odzwierciedlać trajektorię rozwojową teorii organizacji, której prawidłowościom ściśle towarzyszyły dyrektywy praktyczne. Teoria organizacji uczyniła ze zmiennych strukturalnych takich jak wielkość, rozdrobnienie, spiętrzenie itp. podręcznikowe wręcz cechy organizacji. Dotychczas publikowane w Polskim piśmiennictwie prace poświęciły relatywnie mało uwagi zmiennym strukturalnym, tj. cechom opisującym strukturę sieci. Celem niniejszego opracowania jest przyczynienie się do wypełnienia tej luki *. W pierwszej części przedstawiono problematykę zarządzania wiedzą w kontekście międzyorganizacyjnym zachowując dychotomiczny podział na procesy związane z eksploracją wiedzy oraz jej eksploatacją. Następnie scharakteryzowano wyniki badań dotyczących związku struktura zarządzanie wiedzą, wskazując na ich niejednoznaczność. Na tej podstawie zakończenie wskazuje na ograniczenia badań strukturalnych w zarządzaniu strategicznym. * Szerzej do zagadnień zmiennych strukturalnych autor odnosi się w: W. Czakon, Sieci w zarządzaniu strategicznym, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2012 1

Zarządzanie wiedzą w kontekście sieciowym Megatrend dekonstrukcji łańcucha wartości przynosi istotne skutki dla zarządzania wiedzą, bowiem ujęcie wewnątrz-organizacyjne ulega uzupełnieniu lub nawet zastąpieniu przez perspektywę sieciową. Potrzeba eksploatacji istniejącej wiedzy, a także tworzenia wiedzy nowej w warunkach sieciowych prowadzi do istotnych problemów zarządzania, m.in.: ochrony własności intelektualnej 6, przepływów wiedzy 7, absorpcji wiedzy 8, sprawności konsorcjów badawczych 9. Sieć definiuje się jako zbiór odrębnych pod względem formalno-prawnym podmiotów oraz relacji zachodzących pomiędzy nimi. Podmioty, zwane wierzchołkami, to zwykle przedsiębiorstwa, ale też organizacje non-profit, instytucje badawcze, czy organy administracji. Relacje zachodzące pomiędzy nimi obejmują przepływ informacji oraz przepływy materialne. Współdziałanie wymaga dzielenia się wiedzą, nawet jeśli ta wiedza jest źródłem przewagi konkurencyjnej pojedynczego podmiotu. Traci on wyłączność na wykorzystywanie wiedzy, co powoduje konieczność przyjęcia strategii ochrony renty ekonomicznej 10. Przedsiębiorstwa dobierają do konkretnego kontekstu narzędzia pochodzące z dwóch grup: ochrony własności intelektualnej lub maksymalizacji wartości tworzonej przy pomocy tej własności. Przepływy wiedzy w sieciach dzieli się typowo na zamierzone i niezamierzone, traktując te zamierzone procesom jako transfer wiedzy, a te niezamierzone jako rozlewanie się wiedzy czy też utratę kontroli nad nią. Transfer związany jest z procesami eksploatacji wiedzy, wymaga zdolności udostępnienia wiedzy przez jedną stronę oraz zdolności jej przyjęcia przez drugą. Można stwierdzić, że transfer wiedzy w sieci jest kluczowym mechanizmem tworzącym zdolność współdziałania. Jednocześnie jednak występuje wiele przepływów wiedzy, które nie są sformalizowane, a mimo to przekraczają granice organizacji. Charakterystyka tych przepływów przyciąga szczególnie uwagę badaczy klastrów 11. Zauważają oni, że lokalne przepływy wiedzy są bardziej spontaniczne, w mniejszym stopniu dotyczą technologii, ale stanowią ważne spoiwo współdziałania. Zatem oprócz ryzyka utraty kontroli nad wiedzą, rozlewanie się informacji w sieci służy jej sprawności. Absorpcja wiedzy znajduje się w centrum uwagi badawczej zarządzania strategicznego właśnie ze względu na sieci. Badacze identyfikują warunki, w których transfer wiedzy jest skuteczny, a także mechanizmy uczenia się od innych członków sieci. Generalnie przyjmuje się, że im większa jest zdolność absorpcyjna tym łatwiejsze będzie współdziałanie sieciowe, bowiem organizacyjne uczenie się przebiega wówczas szybko i skutecznie. Jednocześnie wzbudza to obawy o utratę kontroli nad wiedzą, która nie jest przeznaczona do 2

współdziałania sieciowego. W wyścigu o kompetencje powszechne są próby uzyskania kluczowych kompetencji od członków sieci, niejako przy okazji. Zatem obok walorów, zdolność absorpcyjna generuje poważne ryzyko. Rozpatrywane jest ono jednak zwykle z perspektywy pojedynczego podmiotu, a nie całej sieci. Dla sieci bowiem upowszechnianie się wysoce produktywnych rutyn jest korzystne 12 i pogłębia przewagę nad konkurentami nieusieciowionymi lub należącymi do innych sieci. Tworzenie wiedzy w sieciach przyciąga odrębny nurt uwagi badawczej, skupiony w znacznej mierze na warunkach sprawności działania konsorcjów badawczych. Stwierdzono wręcz, że innowacyjność przesunęła się z wnętrza organizacji do przestrzeni sieciowej 9. Pojawia się wiele pytań dotyczących sposobu organizacji pracy, składu zespołów sieciowych, nadzoru nad własnością intelektualną 13. Podsumowując stwierdzić można, że zarządzanie wiedzą w przynosi specyficzne uwarunkowania i problemy właściwe wyłącznie sieciom. Wobec tego zarówno badanie typowych zarządzaniu wiedzą problemów, jak i tych szczególnych zjawisk występujących w sieciach wymaga uwzględnienia zmiennych charakterystycznych dla sieci w niniejszym opracowaniu są to zmienne strukturalne. Zmienne strukturalne sieci Zainteresowanie sieciami zostało w naukach o zarządzaniu zainspirowane osiągnięciami socjologii, która z kolei wykorzystuje i rozwija aparat matematycznej analizy grafów. Stąd też uwagę badaczy, przez analogię do wcześniejszych dokonań na gruncie socjologii przyciągają parametry opisujące: liczbę węzłów w sieci, która odpowiada w istocie wielkości organizacji sieciowej. liczbę powiązań pomiędzy węzłami, opisuje gęstość w ujęciu globalnym, strefowym (centrum-peryferia) lub lokalnym (klastry), pozycje poszczególnych węzłów, charakteryzowana jest miarami centralności oraz bliskości. Badania nad wielkością organizacji sieciowej sytuują się w przeważającej większości w zasobowej teorii firmy w zarządzaniu strategicznym. Jej podstawowym założeniem jest niedoskonałość zasobowa przedsiębiorstwa. Aby radzić sobie z tą niedoskonałością i uzyskać dostęp do potrzebnych zasobów, menedżerowie tworzą więzi międzyorganizacyjne, zarządzają portfelami więzi, czy wręcz kreują sieci wokół przedsiębiorstwa. Im większa sieć, tym jej niedoskonałość zasobowa mniejsza. Z zasobowego punktu widzenia rozmiar powinien być maksymalizowany, bowiem jest sposobem budowania niezależności strategicznej, 3

uzyskiwania redundancji zasobów, tworzenia wartości oraz reagowania na zmiany zachodzące w otoczeniu 14. Szczególnie nurt badań nad kapitałem społecznym przyjmuje to założenie 15. Jednakże wielkość rodzi problemy dobrze rozpoznane w teorii organizacji, a związane ze sprawnością koordynacji działania jednostek oraz kosztami tej koordynacji. Rysunek 1: Sieć scentralizowana o 30 węzłach. Źródło: opracowanie przy pomocy programu NetDraw. Badaniu tej zmiennej szczególną uwagę poświęca się w podejściu neoinstytucjonalnym. Podstawowe założenie sprowadza się ujemnego związku pomiędzy wielkością sieci a sprawnością koordynowania jej działania. Inaczej niż w podejściu zasobowym, im większa sieć tym większe wyzwania menedżerskie. Dlatego też większość sieci franczyzowych, konsorcjów badawczo-rozwojowych, czy dystryktów przemysłowych dobrze rozpoznanych w literaturze zakłada osiągnięcie określonej wielkości, nie zaś nieskończony wzrost (rysunek 1). Gęstość to zmienna szczególnie często wykorzystywana do wyjaśniania procesów uczenia się w sieciach. Ogólna definicja sprowadza gęstość do relacji pomiędzy rzeczywistą liczbą powiązań pomiędzy węzłami badanej sieci, a maksymalną możliwą liczbą powiązań pomiędzy jej węzłami. W rezultacie gęstość jest zmienną znormalizowaną, przyjmującą wartości w przedziale ]0 ; 1], gdzie 0 odpowiada zbiorowi zupełnie niepowiązanych węzłów, a 1 tzw. sieci pełnej, czy całkowicie połączonej. Każda więź w sieci stanowi wehikuł przepływu informacji. Im większa gęstość sieci, tym lepsza dystrybucja informacji w sieci. Dyfuzja informacji sprzyja rozwiązywaniu problemów w zespołach badawczo-rozwojowych, czyli prościej mówiąc w tworzeniu wiedzy 16. Jednocześnie gęstość powiązań umożliwia uzyskiwanie potwierdzenia wiarygodności informacji, weryfikowanie jej, przyczyniając się do obniżenia skłonności oportunistycznych. W skutek tego, im sieć jest gęstsza tym szybciej 4

się uczy, tworzy wiedzę, przyjmuje innowacje. Z tej prawidłowości płynie dyrektywa o potrzebie sytuowania się w centrum sieci, tworzenia gęstych powiązań klastrowych oraz unikania peryferiów o niższej gęstości powiązań. Rysunek 2: Sieć o lokalnie wyższych poziomach gęstości z lukami strukturalnymi Źródło: opracowano z wykorzystaniem programu NetDraw. Stwierdzono jednakże występowanie ujemnych efektów gęstości, które nakazują ostrożne podchodzenie do prostych reguł tworzenia architektury sieci. Gęste powiązania informacyjne prowadzą do obniżenia otwartości na innowacje zewnętrzne, bowiem sprzyjają wykształceniu się reguł postępowania właściwych danej sieci. Reguły te powstają w sposób społecznie kontrolowany, nie mają więc ambicji optymalności, analogicznie do społecznych norm wydajności. Ponadto, gęstość powiązań nie sprzyja kontroli nad wiedzą. W istocie rozlewanie się wiedzy w sieciach zaobserwowano pierwotnie w lokalnie gęstych powiązaniach klastrowych. Jakkolwiek w szczególnym przypadku klastrów czy sieci dostawców 17 to zjawisko uznaje się za pozytywne, to jednak wymaga ono ścisłej kontroli nad wiedzą krytyczną. Zatem kształtowanie gęstości sieci (rysunek 2) podlegać powinno celom jej tworzenia, aby świadomie poszukiwać właściwej równowagi pomiędzy dodatnimi a ujemnymi skutkami gęstości dla procesów przepływu informacji, uczenia się i eksploatacji wiedzy. Pozycja węzłów w sieci jest jedną z najbardziej eksploatowanych zmiennych strukturalnych. Warto pokreślić, że decyduje ona o kontekstowości badań nad sieciami zakładając, że interesujące badacza zjawiska, procesy czy zachowania zależą od jego pozycji w konkretnej strukturze powiązań. Oznacza to, że w sieciach mogą występować co najwyżej pozycje równoważne strukturalnie, tj. podobne pod względem prestiżu, popularności oraz powiązania z pozostałymi węzłami w dwóch różnych sieciach. Jednak w danej sieci każdy 5

węzeł ma swoją własną pozycję, która zależy od liczby jego powiązań z konkretnymi innymi węzłami. Pozycję sieciową nazywa się zwykle prominencją, a charakteryzuje się ją miarami prestiżu i centralności. Prestiżowy węzeł jest niejako stroną bierną więzi sieciowych, tj. wiele innych węzłów go zna, podziwia, darzy sympatią czy szacunkiem, nawet jeśli ten prestiżowy aktor nie zna pozostałych. Dokładniej biorąc, prestiżowy aktor zajmuje pozycję centralną w sieci jednokierunkowo skierowanych do niego więzi sieciowych. Prestiż bywa zastępowany kategorią statusu lub popularności. Rysunek 3: Sieć policentryczna z wyraźnym peryferium Źródło: opracowano z wykorzystaniem programu NetDraw. Pominięcie warunku jednokierunkowości na rzecz dwustronnie skierowanych więzi prowadzi w stronę centralności. Ogólnie biorąc centralny aktor powiązany jest z większą liczbą węzłów niż pozostali, co pozwala mu uczestniczyć w większej liczbie przepływów informacji, a także wpływać na decyzje i zachowania pozostałych aktorów w sieci. Łatwo zauważyć, że centralność może mieć wiele przejawów (rysunek 3). Gdy dotyczy wpływu bezpośredniego na innych aktorów mierzona jest stopniem centralności. Kiedy dotyczy przeciętnej odległości aktora centralnego od wszystkich pozostałych węzłów, także tych z którymi nie jest on bezpośrednio powiązany lecz potrzebuje pośrednictwa swoich bezpośrednich kontaktów, to mierzona jest stopniem bliskości. Natomiast jeśli centralny aktor łączy niepowiązane bez niego węzły, można posługiwać się miarą pośredniości. Można zauważyć analogię wobec zmiennych opisujących pozycję przełożonego w strukturach hierarchicznych np. ścieżki podległości służbowej czy raportowania. Jednakże Każda z wymienionych relacji jest odrębna i w socjometrii tradycyjnie tworzy inną sieć. 6

analogia ta jest odległa ponieważ w sieciach z definicji węzły są odrębne pod względem organizacyjno-prawnym, a przez to słabo poddają się hierarchicznym mechanizmom. Centralny aktor uzyskuje wpływ na pozostałe węzły w sieci ponieważ dysponuje lepszym dostępem do informacji, kontroluje jej przepływy, a przez to uzyskuje zdolność koordynowania działań całej sieci. W sieci występować mogą aktorzy centralni oraz peryferyjni, istnieje także możliwość występowania sieci w których każdy aktor ma równy status strukturalny. Takie pozbawione centrum sieci znacznie słabiej poddają się kontroli kierowniczej niż sieci z wyraźnie wyodrębnionym centrum. Dlatego proces orkiestracji wiedzy w sieciach jest powiązany z występowaniem centralnego aktora, tzw. orkiestratora 18. Jednocześnie, centralny węzeł uzyskując kontrolę nad przepływem informacji może wpływać na zubożenie jej przepływu, obniżając jakość komunikacji. Uznać można w świetle dotychczasowych badań empirycznych, że im wyższy stopień scentralizowania sieci tym bardziej sprzyja ona eksploatacji istniejącej wiedzy, a im mniejszy stopień scentralizowania, tym może ona być sprawniejsza w eksploracji wiedzy. Badania nad wpływem zmiennych strukturalnych rozwinęły się gwałtownie w ostatniej dekadzie, głównie za sprawą wykorzystania rozbudowanej metodyki ilościowej analizy sieciowej SNA (ang. Social Network Analysis). Jednocześnie badania w zarządzaniu strategicznym znajdują się pod silnym wpływem dokonań socjometrii, a częściowo także teorii organizacji. Obecne ustalenia przynoszą rezultaty niejednoznaczne, wskazując zarówno na pozytywny wpływ badanych zmiennych, jak też na ich ujemny wpływ. Niezbędne są zatem dalsze badania z wykorzystaniem zmiennych strukturalnych. Podsumowanie Skupienie się na strukturach nie jest wyłącznym atrybutem nauk o zarządzaniu. Wśród nauk społecznych tendencja do rozpoznawania struktur, a także wyjaśniania kluczowych problemów przy pomocy struktur lub w ich kontekście, nosi nazwę strukturalizmu. Ten nurt myślowy pojawił się w XIX wiecznej lingwistyce, by zostać zastosowanym także w badaniach społecznych. Szczególną sławę uzyskała francuska szkoła antropologii strukturalnej C. Levi-Strauss a. Umożliwiła ona znaczny postęp w rozumieniu zachowań społecznych, rytuałów i różnic kulturowych. Jednocześnie zaletą strukturalizmu była propozycja własnej metody gromadzenia danych, ich analizy oraz interpretacji. Kluczowym założeniem jest przyjęcie, że tożsamość jednostki definiują relacje z innymi. Wobec tego możliwe staje się rozpoznawania relacji oraz predykcja struktur, a także identyfikacja mitów, czy szerzej kultury. Gdyby zastosować prostą analogię, badania w zarządzaniu strategicznym 7

nie wyszły jeszcze poza relacje i struktury sieciowe, pozostawiając obszar kultury w sieciach stosunkowo nieodkrytym. Jednakże strukturalizm poza wielką atrakcyjnością intelektualną czy wręcz modą która naznaczyła całe pokolenie badaczy w naukach społecznych, wywołał też krytykę, opór i doprowadził do wyłonienia nowoczesnych nurtów intelektualnych. Post strukturalizm, czy znacznie lepiej znany postmodernizm zgłoszono przecież jako opozycję, następstwo strukturalizmu. Najsilniejsze kierunki krytyki strukturalizmu skupiały się na biurokratyzmie, nieadekwatnej dokładności w badaniach, osłabianiu roli interpretacji na rzecz budowania typologii, wreszcie ambicji totalitarnej dominacji nad innymi podejściami 19. Trudno nie dostrzec podobieństwa obecnej sytuacji badań struktur sieciowych w zarządzaniu strategicznym do tych krytycznych postulatów. Dążenie do wyłonienia typów struktur, na wzór struktur organizacyjnych jest niezwykle pożądane i nosiłoby istotną wartość praktyczną. Jednakże rezultaty empiryczne dotychczasowych badań pokazują niejednoznaczność wpływu zmiennych strukturalnych na procesu zarządzania wiedzą, a co najmniej nieliniowość związków statystycznych. Ponadto, stopień zaawansowania zabiegów typologicznych jest obecnie niewielki. Wielu badaczy uznaje to za wystarczający powód do rozwijania zastosowań analizy sieciowej, proponowania coraz bardziej wyrafinowanych miar strukturalnych, drobiazgowego gromadzenia danych oraz ich rygorystycznej analizy. Właśnie tę ścieżkę w lingwistyce odrzucał J. Derrida, bowiem drobiazgowości technicznej i szczegółowości rozpoznania nie towarzyszył wzrost zrozumienia. Jakość interpretacji oddaje często pole wyrafinowaniu technik analizy danych ilościowych. Obecny stan badań nad sieciami w zarządzaniu strategicznym wymaga wzbogacenia interpretacji, wysiłku porównawczego. Wydaje się, że zmienne strukturalne pozbawione zasobowych oraz instytucjonalnych rozwijają w znacznym stopniu zrozumienie mikro-fundamentów zarządzania wiedzą, jednak nie dostarczają ani zrozumienia, ani nie ułatwiają interpretacji. Wprawdzie kształtowanie struktur oraz pozycji w tych strukturach powiązań sieciowych mieści się w obszarze zarządzania strategicznego, ale niezbędne jest jeszcze posiadanie zdolności tworzenia i eksploatacji wiedzy. Ponadto, ukształtowanie ról i zasad zarządzania wiedzą w sieci dopełnia wyjaśnienie. Strukturalizm niesie więc za sobą zarówno prawdziwą obietnicę pragmatycznych wskazówek co do budowy sieci w zależności od potrzeb menedżerów, jak też fałszywą obietnicę wyjaśnienia procesów zarządzania wiedzą poprzez same struktury. Stanowi więc atrakcyjne pole do rozwijania technik badawczych i stosowania ich w 8

różnorodnych warunkach empirycznych. Jednocześnie jednak stawia wysokie wymagania interpretacyjne badaczom. Streszczenie Autor dokonuje przeglądu wpływu zmiennych charakteryzujących strukturę na zarządzanie wiedzą w sieciach. Zwraca uwagę na problemy specyficzne dla tego kontekstu. Na podstawie niejednoznacznego wpływu zmiennych strukturalnych wskazuje wątki krytyczne strukturalizmu w zarządzaniu strategicznym Abstrakt This paper reviews structural variables impact on knowledge management in networks. Specific issues are underlined. Based on prior research some critical insights on structuralism in strategic management are discussed. Literatura 1 Przedsiębiorstwo partnerskie, M. Romanowska, M. Trocki (red.) Wydawnictwo SGH, Warszawa, 2004, s. 13 2 L. Knight, C. Harland, H. Walker, R. Sutton, Competence Requirement for Managing Supply in Interorganizational Networks, Journal of Public Procurement 2005, vol. 5, nr 2, s. 210 234 3 C. Jones, W. Hesterly, S. Borgatti, A General Theory of Network Governance: Exchange Conditions and Social Mechanisms, Academy of Management Review 1997, vol. 22, nr 4, s. 911 945 4 D. Lazer, A. Friedman, The Network Structure of Exploration and Exploitation, Administrative Science Quarterly 2007, vol. 52, s. 667 694 5 T. Jarvensivu, K. Moller, Metatheory of Network Management: a Contingency Perspective, Industrial Marketing Management 2009, vol. 38, s. 654 661 6 P. Hurmelinna-Laukkanen, K. Puumalainen, : Formation of the Appropriability Regime: Strategic and Practical Considerations, Innovation: Management, Policy & Practice 2007, Vol. 9, s.2 13 7 J. Owen-Smith, W. Powell, 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 8 E. Stańczyk-Hugiet, Strategiczny kontekst zarządzania wiedzą, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2007 9 W. Powell, K. Koput, L. Smith-Doerr: Interorganizational Collaboration and the Locus of Innovation: Networks of Learning in Biotechnology, Administrative Science Quarterly 1996, Vol. 41, Nr 1, s. 116 145 10 W. Czakon, Strategia jako reguły zawłaszczania renty ekonomicznej, [w] Zarządzanie strategiczne, R. Krupski (red.), Wałbrzyska Wyższa Szkoła Zarządzania i Przedsiębiorczości, Wałbrzych 2010, s. 137 148 11 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 12 C. Becker: Organizational Routines: a Review of the Literature, Industrial and Corporate Change 2004, Vol. 13, Nr 4, s. 643 677 13 M. Sakakibara, D-S Cho: Cooperative R&D in Japan and Korea: a Comparison of Industrial Policy, Research Policy 2002, vol. 31, nr 1, 673-692 14 Zarządzanie przedsiębiorstwem w turbulentnym otoczeniu, red. R. Krupski, PWE, Warszawa 2005 15 S. Rodan, C. Galunic, More than Network Structure: How Knowledge heterogeneity Influences Managerial Performance and Innovativeness, Strategic Management Journal 2004, vol. 25, s. 541 562. 16 R. Reagans, E. Zuckerman, Networks, Diversity and Productivity: The Social Capital of Corporate R&D Teams, Organization Science 2001, vol. 12, nr 4, s. 502 517 17 J. Dyer, N. Hatch, Using Supplier Networks to Learn Faster, MIT Sloan Management Review 2004, vol. 45, nr 3, s. 57 63 18 C. Dhanaraj, A. Parkhe, Orchestrating Innovation Networks, Academy of Management Review 2006, vol. 31, nr 3, s. 659 669 19 A. Burzyńska, M.P. Markowski, Teorie literatury XX wieku: podręcznik, Wydawnictwo Znak, Kraków 2006, s. 310 9