CC BY
44
ИССЛЕДОВАНИЕ
11 11 Васильева З.А. , Лихачева Т.П. , Москвина А.В. , Яричина Г.Ф.
1 Сибирский федеральный университет, г. Красноярск
Сетевые формы межорганизационного взаимодействия:
оценка эффективности
АННОТАЦИЯ:
Статья посвящена исследованию эффективности межорганизационного взаимодействия компаний как основы развития сетей кластеров. На основе обобщения теоретических подходов и практики российских и европейских регионов делается вывод о недостаточности исследований по оценке влияния состояния внешней среды территорий базирования на эффективность функционирования кластеров и, соответственно, влиянии кластерных инициатив на развитие самих территорий.
Предложены Индексы оценки эффективности межорганизационного взаимодействия на уровне территорий, рассматриваемые с позиции «заинтересованных лиц». Так, потенциал эффективности сетевых партнерств предлагается оценивать с учетом рейтинга территорий по Индексу инновативности деловой среды. Приведены результаты расчетов и классификация территорий Красноярского края по инновативности деловой среды. Эффективность сетевых партнерств с точки зрения их влияния на результативность развития территорий определяется Индексом «сетевой полезности» как в обобщенном виде, так и в разрезе получателей эффектов: бизнеса, администраций территорий, населения.
Подготовлено в рамках реализации гранта КГАУ «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности».
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: сетевые партнерства, межорганизационное взаимодействие, кластерная политика, инновативность деловой среды, полезность сети
JEL: L14, 030, R11
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ:
Васильева З.А., Лихачева Т.П., Москвина А.В., Яричина Г.Ф. Сетевые формы межорганизационного взаимодействия: оценка эффективности // Креативная экономика. — 2016. — Т. 10. — № 11. — С. 1273-1286. — doi: 10.18334/ce.10.11.37023
Васильева Зоя Андреевна, доктор экономических наук, профессор, директор Института управления бизнес-процессами и экономики, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск
Лихачёва Татьяна Петровна, доцент кафедры экономики и управления бизнес-процессами, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск (cafedra-em@yandex.ru)
Москвина Анна Валерьевна, старший преподаватель кафедры экономики и управления бизнес-процессами, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск
Яричина Галина Федоровна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления бизнес-процессами, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск
ПОСТУПИЛО В РЕДАКЦИЮ: 13.10.2016 / ОПУБЛИКОВАНО: 30.11.2016 ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП: http://dx.doi.org/10.18334/ce.10.ll.37023
(с) Васильева З.А., Лихачева Т.П., Москвина А.В., Яричина Г.Ф. / Публикация: ООО Издательство "Креативная экономика" Статья распространяется по лицензии Creative Commons CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/) ЯЗЫК ПУБЛИКАЦИИ: русский
Введение
Условия, в которых приходится в настоящее время действовать современным компаниям, кардинально отличаются от ситуации даже нескольких лет назад.
Скорость изменений и степень неопределенности, с которой вынуждены иметь дело игроки рынка, приобретают впечатляющие масштабы. На мезо- и макроуровне наблюдается усиление процессов экономической интеграции, принимающее глобальный характер.
Общая тенденция очевидна: происходит формирование «сетевого общества» - динамичной открытой системы, основу которой составляют «сети производства, власти и опыта, которые образуют культуру виртуальности в глобальных потоках, пересекающих время и пространство» [1].
Появляются отрасли нового типа, в которых успешная деятельность основывается на обладании ключевыми компетенциями -специфическими знаниями, подкрепленными умением использовать их в организации производства и конкурентной борьбе.
Соответственно, на микроуровне происходят фундаментальные изменения во взаимоотношениях между субъектами, порожденные изменением характеристик среды, в которой они взаимодействуют. Углубление специализации организаций в условиях растущей взаимозависимости сфер деятельности и отраслей изменяет характер конкуренции.
Их конкурентные преимущества в значительной мере базируются на взаимовыгодном сотрудничестве с многочисленными партнерами: поставщиками и потребителями, производителями комплементарных товаров и услуг, дистрибьюторами и дилерами, государственными и общественными организациями, университетами и исследовательскими центрами.
Другими словами, свойства современных рынков заставляют активно расширять круг партнерских отношений, в том числе путем участия в межорганизационных сетях.
Многие современные исследователи считают, что сетевые организационные структуры наиболее адекватны с точки зрения требований современных рынков, а их бурное развитие является закономерным этапом в процессе эволюции организационных форм [2].
В межорганизационном взаимодействии сегодня большой интерес вызывает такая форма стимулирования инновационной
активности и обеспечения долговременной конкурентоспособности регионов, как кластеры. Выработка и реализация кластерной политики во многих странах возведена в ранг важной государственной задачи и используется на разных политико-географических уровнях.
В целом выделяется две основных модели кластерной политики -либеральная и дирижистская, принципиальные отличия которых состоят в выборе приоритетов, создании инфраструктуры кластеров и роли регионов в развитии кластеров (табл. 1) [3].
Таблица 1
Основные различия дирижистской и либеральной моделей кластерной политики
Модель кластерной политики Дирижистская Либеральная
Выбор приоритетов Осуществляется выбор отраслевых и региональных приоритетов, и развиваются соответствующие кластеры Осуществляется поддержка кластеров, изначально сформированных рынком
Создание инфраструктуры кластеров Целенаправленное создание инфраструктуры для приоритетных кластеров Практически полное самоустранение от участия создания инфраструктуры
Роль региона в развитии кластера Целенаправленный выбор региона для создания кластера, определение объема его финансирования Создание стимулов для региональных властей, их полная ответственность за создаваемый кластер
Первое отличие заключается в выборе приоритетов. Либеральная кластерная политика нацелена на «выращивание» кластеров, которые изначально были сформированы рынком. Дирижисты выбирают на государственном уровне отраслевые и региональные приоритеты и целенаправленно поддерживают формирование соответствующих кластеров.
Второе отличие заключается в том, что дирижисты целенаправленно создают инфраструктуру для приоритетных кластеров - филиалы университетов, научно-исследовательские институты, аэропорты, дороги и т.д. Либеральные правительства, напротив, крайне редко участвуют в создании инфраструктуры для кластеров.
Третье принципиальное отличие дирижистской модели кластерной политики от либеральной выражается ролью региона, где создается кластер. Дирижисты самостоятельно выбирают регион для
создания кластеров, а также определяют объем его финансирования. Либералы создают стимулы для региональных властей, на которых лежит вся ответственность за создаваемый кластер.
Создание кластеров позволяет задействовать имеющиеся у территории стратегические ресурсы для ускорения роста и усиления неконкурентных позиций территорий и региона в целом. Кластерные инициативы - не самоцель, а инструмент, позволяющий соединять комплиментарные ресурсы и компетенции организаций и целых территорий. Главной задачей формирования и поддержки кластеров является использование синергетического эффекта, возникающего при налаживании взаимодействия между участниками при координирующей роли местных администраций. Особенно важна их деятельность по налаживанию коммуникаций (в инфраструктурном и информационном аспектах) и обеспечению гарантий неоппортунистического поведения участников кластера в межорганизационной сети. Благодаря этому может быть достигнуто повышение общей производительности при экономии финансовых средств. Поэтому ключевой уровень развития кластеров - региональный.
Некоторые российские регионы инициирует создание кластеров, однако единой кластерной политики не просматривается. Большинство групп специальных интересов, имеющих потенциал влияния, нацелены на поиск собственных квазирент. Преимущества же, которые дает кластер для региональных администраций: увеличение количества налогоплательщиков и налогооблагаемой базы (центры управления МСП находятся там, где бизнес, в отличии от вертикальных корпораций), появление инструмента для взаимодействия с бизнесом, снижение зависимости от бизнес-групп, составляют основания для диверсификации пространства развития территорий.
Нельзя игнорировать тот факт, что для относительно больших регионов, каким является Красноярский край, актуальной будет территориально распределенная система кластеров при сохранении вертикально интегрированных структур там, где они эффективны. Целью региональной политики в этом случае, равно как и федеральной, должно быть создание экономических «силовых осей», соединяющих территории. Для региональной экономики выгодны устойчивые субконтрактинговые схемы, скрепляющие ее пространство при сохранении гибкости и подвижности ключевых для развития отраслей.
При этом необходимо помнить, что в отношении развития сетевых форм межорганизационного взаимодействия, к которым относятся кластеры, речь должна идти, прежде всего, о создании благоприятной институциональной среды. Сетевой принцип организации не может насаждаться насильно, власти могут и должны способствовать созданию таких условий, в которых различные организационные альтернативы окажутся равноправными.
Таким образом, независимо от модели кластерной политики эффективность межорганизационных взаимодействий будет зависеть от состояния деловой среды территорий базирования кластеров. Это в значительной степени повлияет и на результативность их социально-экономического развития.
Сопоставляя интересы участников сетевого взаимодействия, следует отметить, что интеграция обеспечивает партнерам и территории их действия определенные преимущества. И хотя вопрос оптимальности нахождения в сети для компаний всегда является существенным, некоторые преимущества, на наш взгляд, довольно хорошо просматриваются. Особенно это актуально для МСП, действующих в районах и небольших городах, которых в Красноярском крае достаточно много. Чтобы справиться с конкуренцией (а она там тоже нарастает) они вынуждены фокусироваться на относительно малом количестве ключевых компетенций и сотрудничать с другими организациями для поддержания технического уровня, уменьшения издержек, повышения эффективности. В такой ситуации в более выгодной позиции оказываются те, кто динамично адаптируется к изменениям среды и возможностям, появившимся в ходе взаимодействия с партнерами, а все это в совокупности влияет на конечный результат сети.
Если обобщить имеющиеся научные предположения, то сетевые взаимодействия способствуют, с одной стороны, созданию стоимости бизнеса (value creation), с другой - являются способом достижения экономии издержек (cost savings) [1]. Представляется, что оба подхода могут быть вполне совместимы в анализе интересующей нас проблемы.
Так, при акцентировании влияния на создании стоимости следует отметить различие между «ресурсным» и «рыночным» подходами, каждый из которых основывается на специфичных для его действиях участников сети. «Рыночный» подход ориентирован на внешние для субъекта рынка характеристики, а именно анализ окружающей среды и конкурентной позиции на рынке. В противоположность «ресурсный»
подход определяет позицию субъекта с опорой на внутренние возможности, когда рассматривается портфель ресурсов партнеров и из него выделяются ключевые, а также компетенции, необходимые для достижения конкурентных преимуществ.
Сетевое взаимодействие компаний по созданию стоимости может быть также мотивировано как с точки зрения «рыночного» подхода, так и внутренних для субъекта ресурсов.
Стоимость компаний как экономических агентов многократно возрастает за счет выхода на новые рынки и преодоления барьеров входа, совместного предложения продукции (работ, услуг), уменьшения конкуренции или расширения контроля. Появляется доступ к информации и улучшается ее использование. Н. Дос и К. Прахалад [4] отмечают, что межорганизационные связи служат источником стоимости именно потому, что способствуют комбинированию ресурсов, увеличивают скорость продвижения на рынок и доступ к новым рынкам, а в общем облегчают доступ к ресурсам и способностям, в которых они нуждаются, но не обладают.
Развитие ресурсов и способностей ведет, в свою очередь, к использованию простаивающих ресурсов и способностей, обеспечивая генерирование динамических способностей в случае изменения внешней среды.
Снижение издержек в сети будет зависеть от способности компаний снижать трансакционные издержки по сравнению с издержками рыночных трансакций [5]. Кроме того, чтобы сетевое взаимодействие стало альтернативой, сумма трансакционных и производственных издержек не должна быть выше, чем издержки иерархической формы организации. Сетевое взаимодействие теряет свои преимущества, если оно обеспечивает создание добавленной стоимости при таких издержках, которые наносят ущерб суммарной конкурентоспособности или при отсутствии механизма перераспределения эффекта между участниками сети, препятствующего оппортунистическому поведению. Таким образом, сетевое взаимодействие может служить альтернативой, если создаваемая добавленная стоимость будет больше, чем трансакионные издержки и разница в издержках в рамках сети и иерархии [1].
(ДСс-ДСи+ТСи)>[ТСс+(Сс-Си)],
где ДСс, ДСи - соответственно добавленная стоимость, полученная при работе в сети (с) и в иерархической структуре (и);
ТСс, ТСи - трансакционные издержки при работе в сети и иерархической структуре соответственно;
Сс, Си - полная себестоимость производства продукции (работ, услуг) при работе в сети и иерархической структуре.
Статистика Красноярского края показывает, что основу экономики сегодня преимущественно составляют МСП (2016 г. - 82%), в районах также преобладают небольшие предприятия, осуществляющие одиночные трансакции на свободном рынке. Для них предпочтительное присоединение к сети будет определяться следующими условиями:
(ДСс-ДСр+ТСр)>[ТСс+(РСс-РСр)],
где ДСс, ДСр - добавленная стоимость при работе в составе сети (с) и на рынке (р);
ТСс, ТСр - трансакционные издержки при работе в составе сети и на рынке;
РСс, РСр - издержки производства при работе в сети и на рынке.
Объяснение причин возникновения на рынке сетевых взаимодействий и с точки зрения издержек производства, и с точки зрения трансакционных издержек дает основу для анализа в каждом конкретном случае. В то же время нельзя забывать, что новая институциональная экономическая теория, также объясняющая межорганизационные взаимодействия, обращает внимание на учет при оценке трансакций институциональной среды. Она не только способствует снижению трансакционных издержек в сетях, но и обеспечивает рост экономической добавленной стоимости (ЭДС) самих территорий (ЭДС) [6]. Наличие преимуществ при создании сети не является только ее достижением, а обеспечивается за счет развития внешней среды территории, ее гибкости, функциональности, координационных способностях, инвестиционной привлекательности.
В реальном бизнесе такое сравнение не всегда осознается. Компании бывают излишне оптимистичны, не рассматривая фактор состояния внешней среды как угрозы ожидаемым выгодам. Вместе с тем за последние годы мировой статистикой (в России процессы межорганизационных взаимодействий не столь популярны, а только набирают обороты) зафиксировано множество случаев неудач [7].
Однако данная форма ведения бизнеса не уступает традиционной, а при определенных условиях оказывается предпочтительной.
Существует большое число эмпирических исследований, свидетельствующих о влиянии территорий на темп роста и результативность деятельности компаний. Для России интересные результаты получены в исследовании [8], посвященном анализу факторов входа на региональные рынки. Показано, что территориальные характеристики напрямую влияет на интенсивность входа новых фирм. В частности, выявлено негативное влияние низких доходов населения, высокой урбанизации и неблагоприятного инвестиционного климата на появление новых фирм на территориях. Влияние характеристик территорий на другие индикаторы эффективности сетей продемонстрировано в исследованиях Института анализа предприятий и рынков ГУ-ВШЭ. Однако не предпринимались попытки оценить влияние внешней среды на межорганизационное взаимодействие и, соответственно, эффективность сети равно как и эффективность территории как обладателя и создателя этой среды.
Предлагается использовать в первом случае для этих целей разработанный авторами интегральный показатель инновативности деловой среды (ИДС), характеризующий ее способность к поддержанию тех изменений, которые направлены в конечном счете на развитие бизнеса территории (рис.) [6].
Восприимчивость бизнеса оценивается развитостью форм предпринимательства, структурой и конкурентоспособностью бизнеса, его инвестиционной активностью и эффективностью механизмов государственного регулирования.
Восприимчивость среды характеризует ее коммуникативные возможности, влияние сферы общественных услуг, потенциала банковской и финансовой сферы, безопасности.
Ресурсная готовность к изменениям определяется наличием и использованием природных ресурсов территорий, демографией и структурой трудового потенциала, предпринимательской активностью населения и его экономическим благополучием, потенциалом гуманитарного развития, бюджетной и социальной обеспеченностью.
Индексы инновативности деловой среды муниципальных образований Красноярского края за 2014 год представлены в таблице 2, а их классификация по типам роста индекса инноватионности деловой среды в таблице 3.
Таблица 2
Индексы инновативности деловой среды территорий
Красноярского^ Края в 2014 году
Территории Ресурсная готовность к изменениям Восприимчивость среды Восприимчивость бизнеса Инновативность деловой среды (КДС)
Ачинск 0,17 0,15 0,10 0,14
Боготол 0,12 0,02 0,05 0,06
Бородино 0,16 0,02 0,05 0,07
Дивногорск 0,12 0,03 0,06 0,07
Енисейск 0,12 0,06 0,08 0,09
Канск 0,18 0,13 0,09 0,13
Кедровый 0,06 0,00 0,03 0,03
Красноярск 0,43 0,63 0,49 0,52
Лесосибирск 0,27 0,08 0,07 0,14
Минусинск 0,13 0,06 0,07 0,09
Назарово 0,19 0,07 0,06 0,11
Норильск 0,42 0,29 0,16 0,29
Сосновоборск 0,12 0,06 0,04 0,07
Шарыпово 0,16 0,12 0,06 0,11
Абанский 0,12 0,03 0,01 0,06
Ермаковский 0,14 0,01 0,07 0,07
Идринский 0,22 0,02 0,06 0,10
Иланский 0,11 0,04 0,05 0,07
Ирбейский 0,11 0,00 0,09 0,07
Казачинский 0,17 0,01 0,07 0,08
Канский 0,14 0,01 0,07 0,07
Каратузский 0,15 0,03 0,08 0,09
Кежемский 0,13 0,01 0,04 0,06
Козульский 0,14 0,03 0,05 0,07
Краснотуранский 0,19 0,05 0,09 0,11
Курагинский 0,15 0,03 0,05 0,08
Манский 0,16 0,02 0,07 0,08
Минусинский 0,19 0,01 0,09 0,10
Мотыгинский 0,17 0,01 0,01 0,06
Назаровский 0,11 0,05 0,08 0,08
Нижнеигашский 0,15 0,02 0,06 0,07
Новоселовский 0,15 0,01 0,05 0,07
Партизанский 0,12 0,00 0,01 0,04
Пировский 0,12 0,00 0,01 0,04
Рыбинский 0,17 0,03 0,03 0,07
Саянский 0,13 0,03 0,07 0,08
С.-Енисейский 0,27 0,03 0,05 0,12
Сухобузимский 0,08 0,02 0,06 0,05
Таймырский 0,23 0,04 0,08 0,11
Тасеевский 0,09 0,02 0,01 0,04
Туруханский 0,33 0,03 0,19 0,18
Тюхтетский 0,11 0,01 0,04 0,05
Ужурский 0,19 0,03 0,06 0,09
Уярский 0,13 0,02 0,07 0,07
Шарыповский 0,22 0,03 0,06 0,10
Шушенский 0,14 0,02 0,06 0,08
Эвенкийский 0,23 0,02 0,33 0,19
Рисунок. Структурные элементы инновативности деловой среды территорий
Таблица 3
Классификация территорий Красноярского края по динамике инновативности деловой среды (2010-2014 гг.)
Темп прироста
то
МО с
положительной динамикой
ИННОВаТИВНОСТИ
деловой среды (34 муниципальных образования -557 %)
Аба некий Сосновоборск Боготол Енисейск
Курагиншш
Ачинск
Минусинск
Саянский
Кежемский
Козульский
Сухобузимский
Канский
Назарове™
Партизанский
Бородино
Красноту ранский
Идринский
Тасеевский
Боготольекий
Новоселовский
Бирилюсский
Шарыповский
Улрский
Большеулуйский Ачинский Богучанский Озерки некий
Ермаковский
Ноты гонений
ЗАТО Зеленогорск
Березовский
Тюхтетский
Таймырский
Эвенкийский
МО с негативной динамикой инновативности деловой среды (27 муниципальных образований -443 %)
Норильск
Лесосибирск
Назарово
Шарыпово Канск
Красноярск Дивногорск
Нижнеигашинский Иланский
Болыиемуртанский
Минусинский
Манский
Бал ахти некий
Пировский
Казачинский
Караггузский
Кедровый
ЗАТО Солнечный
ЗАТО Железногорск
Емельянове кий
Ту руха некий
Ирбейский
Ужу реки й
Рыбинский
Енисейский
Северо-Енисейский
Шушенский_
14 муниципальных образований в крае относятся к территориям с высоким уровнем инновативности, и только 7 из них характеризуются положительной динамикой изменения индекса. Оставшиеся семь муниципальных образований - Норильск, Лесосибирск, Назарово, Шарыпово, Канск, Красноярск и Дивногорск - имеют негативную динамику.
Наиболее многочисленная группа территорий - 29 (47,5%) -относится к категории среднего уровня развития инновативности
деловой среды. При этом 20 территорий демонстрируют улучшение состояния деловой среды и только 9 оставшихся характеризуются ухудшением положения: Нижнеигашский, Иланский, Большемуртинский, Минусинский, Манский, Балахтинский, Пировский, Казачинский и Каратузский муниципальные районы.
Вызывают озабоченность те территории, которые попали в группу низкого уровня инновативности деловой среды и состояние там ухудшается. К их числу отнесены п. Кедровый, ЗАТО Солнечный, ЗАТО Железногорск, Емельяновский, Туруханский, Ирбейский, Ужурский, Рыбинский, Енисейский, Северо-Емельяновский и Шушенский муниципальные районы.
Проведенная оценка инновативности деловой среды муниципальных образований позволяет оценить их готовность к инновационным изменениям в целях экономического роста и улучшения качества жизни населения.
Одновременно индекс инновативности деловой среды определяет риски межорганизационных взаимодействий и их стратегический профиль, вызванные низкими значениями потенциалов структурных элементов и несоответствием друг другу. В большинстве территорий Красноярского края ресурсная готовность значительно опережает восприимчивость среды и бизнеса, что свидетельствует об имеющемся потенциале сетевых взаимодействий, но неблагоприятном для него состоянии деловой среды, которая лежит в области компетенций администраций территорий.
Для оценки эффекта от участия территорий региона в сетевом взаимодействии предлагается использовать Индекс сетевой полезности (ИСП), который определяет его так в обобщенном виде, как и по направлениям полезности - собственно для кластера, администрации, населения территорий.
Предложенные таким образом индексы имеют как аналитическое, так и практическое значение. В частности, они могут служить Индикатором относительной эффективности участия территорий в кластерах и использоваться политическими и общественными представителями и организациями для аргументации кластерной, промышленной и социально-экономической политики территорий и региона.
С практической точки зрения индексы могут участвовать при сравнительной оценке территорий, когда стоит задача выбора
потенциально более благоприятной территории с меньшими рисками межорганизационных несоответствий и, соответственно, формирования их рейтинга. Его результаты, а также привязка сетевой полезности к ЭДС территории, занятости, среднедушевым доходам населения, позволяют обеспечить «справедливость» распределения ресурсов, гарантировав стабильность и безопасность.
ИСТОЧНИКИ:
1. Шерешева М.Ю. Формы сетевого взаимодействия компаний. - М.: Издательский дом
ГУВШЭ, 2010.
2. Третьяк О.А., Румянцева М.Н. Сетевые формы межфирменной кооперации: подходы к
объяснению феномена // Российский журнал менеджмента. - 2003. - Т. 1. - № 2. -С. 25-50.
3. Шерешева М.Ю. Глава 5 // Межфирменные сети. - М.: ТЭКС, 2006.
4. Doz J. L., Prahalad C. K. Managing DMNCs: A search for a new paracligm // Strategic
management journal. - 1991. - Vol. 12. - № 1. - P. 145-164.
5. Jarillo J. C. On strategic networks // Strategic management journal. - 1988. - Vol. 9. - № 1. -
P. 31-41.
6. Васильева З.А., Лихачева Т.П. Управление эффективностью инновационного развития
муниципальных территорий: Монография. - Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2010. - 144 с.
7. Голованова С.В., Авдашева С.Б., Кадочников С.М. Межфирменная кооперация: анализ
развития кластеров в России // Российский журнал менеджмента. - 2010. - Т. 8. -№ 1. - С. 41-66.
8. Котенев В.Н. Перспективы развития сетевой экономики в условиях формирующегося
общества знаний // Проблемы современной экономики. - 2007. - № 2.
Zoya A. Vasilieva, Doctor of Science, Economics, Professor, Director of the Institute of Business Process Management and Economics, Siberian Federal University, Krasnoyarsk Tatiana P. Likhacheva, Associate professor of the Chair of Economics and Business Process Management, Siberian Federal University, Krasnoyarsk
Anna V. Moskvina, Senior Lecturer of the Chair of Economics and Business Process Management, Siberian Federal University, Krasnoyarsk
Galina F. Yarichina, Candidate of Science, Economics, Associate professor of the Chair of Economics and Business Process Management, Siberian Federal University, Krasnoyarsk
Network forms of interorganizational interaction: efficiency
assessment
ABSTRACT
The article is dedicated to study of the efficiency of interorganizational interaction between companies as the basis for the development of cluster networks. Based on summarization of the theoretical approaches and practice of Russian and European regions, the author concludes that the existing research works on the assessment of influence of the external environment state of the deployment territories on the cluster functioning efficiency and, consequently, the influence of cluster initiatives on the development of the territories themselves are insufficient.
The indices, considered from the perspective of the "concerned parties", for the efficiency assessment of interorganizational interaction on the level of territories have been proposed. Thus, it is proposed to assess the efficiency potential of network partnerships with account of the ranking of territories in accordance with the Innovation index of business environment. Calculation results and classification of Krasnodar region have been presented in accordance with the business environment innovation level. The efficiency of network partnerships from the perspective of their influence on the results of territory development is determined by the Index of "network utility" both in the generalized form and from the perspective of the effect receivers: business, territory administrations, population.
KEYWORDS: network partnerships, interorganizational interaction, cluster policy, business environment innovation level, network utility
