Формирование межфирменных сетей и иностранные инвестиции в Венгрии, 1987-2001 гг. Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Российский журнал менеджмента Том 3, № 3, 2005. С. 43-80

ФОРМИРОВАНИЕ МЕЖФИРМЕННЫХ СЕТЕЙ И ИНОСТРАННЫЕ ИНВЕСТИЦИИ В ВЕНГРИИ, 1987-2001 гг.

Д. СТАРК

Колумбийский университет, США Б. ВЕДРЕШ

Центрально-Европейский университет, Венгрия

Для построения модели, отражающей процесс формирования сетевых связей между предприятиями с момента их зарождения, а также влияние на эту сеть иностранных инвестиций на протяжении всего периода стремительной и фундаментальной хозяйственной трансформации, мы собрали полные данные об истории изменения форм собственности 1696 крупнейших венгерских предприятий в течение 1987-2001 гг. Сочетая методы сетевого анализа и динамического анализа последовательности сетевых позиций, мы выявили различные способы использования фирмами сетевых ресурсов, которые помогают им справляться с неопределенностью, скрывать или реструктурировать активы, добывать информацию и обеспечивать легитимность. В этот период вплетенная в сети собственность росла, стабилизировалась и привлекала все больше иностранного капитала. Тесно связанные сети рекомбинантной собственности оказались жизнестойкими и, по сути, интегрировали в себя иностранные инвестиции. Несмотря на то что мультинациональные корпорации, используя свои филиалы и дочерние компании, разрушали сети совместных предприятий, мы получили свидетельства в пользу того, что одновременно они выстраивали другие, не менее прочные сети. Результаты нашего исследования позволяют предположить, что развивающиеся хозяйства не обязательно оказываются перед вынужденным выбором между глобальными и локально укорененными сетями.

Сегодня бизнес-организации должны преодолевать трудности, порожденные трансформирующимся глобальным хозяйством.

Рынки характеризуются повышенной изменчивостью, технологические перемены поистине стремительны, а мобильность

Работа основана на исследовании, выполненном при поддержке Национального научного фонда, грант SES-01-36995.

© Д.Старк, Б.Ведреш, 2004 © М. С. Добрякова, перевод с англ., 2004 © В. В. Радаев, науч. ред. перевода, 2004

капитала обретает все более глобальный масштаб. Анализируя подобную радикальную неопределенность, экономсоциологи обращают внимание на то, как фирмы сотрудничают друг с другом в рамках сетей стратегических альянсов (networks of strategic alliances) [Kogut, Walker, 2001; Powell et al., 2002; Stuart, 1998; Uzzi, 1997]. Новые исследования в области политической экономии и социологии развития также обращаются к вопросам сетевой организации. Независимо от того, находятся ли в центре их внимания сети «ассоциаций развития» (networks of «developmental associations») [Evans, 1995], «глобальные товаропроизводящие сети» (global commodity chains) [Gereffi, Fonda, 1992] или новые концепции мультинацио-нальных корпораций как транснациональных сетей [Ghoshal, Barlett, 1990; Hedlund, 1993], новые направления исследований смещают акценты от структур принятия решений акторами, демонстрирующими ограниченную рациональность, к структурам связей, в которых укоренены организации [Morgan, Kristen-sen, Whitley, 2001]. Как показывают результаты исследований, устойчивый рост более вероятен там, где филиалы иностранных компаний укоренены в сетевых связях отечественного хозяйства, поскольку и местные представители бизнеса, и их зарубежные коллеги понимают, что деловые сети можно использовать как стратегический ресурс [Andersson, Bjorkman, Forsgren, 2002; Bair, Gereffi, 2003; Dicken, Forsgren, Malmberg, 1994]. Сначала рассматривалась проблема того, как национальное хозяйство интегрируется в глобальное; затем исследователи хозяйственного развития перешли к следующему вопросу: интегрируются ли иностранные инвестиции в локальные сети национальных хозяйств и каким образом это происходит?

В предлагаемой работе мы развиваем данное направление исследований. В ней анализируется эволюция национальной

сети межорганизационных отношений собственности в ее связи с прямыми иностранными инвестициями (foreign direct investment — FDI). Может ли высокий уровень иностранных инвестиций совмещаться с укреплением межфирменных сетей собственности в условиях развивающегося хозяйства? В качестве объекта исследования была выбрана особая среда, характерная для венгерского постсоциалистического хозяйства 1987-2001 гг., в которой: 1) уровень иностранных инвестиций был чрезвычайно высок; 2) в ответ на высокую степень неопределенности деловой среды отечественные фирмы выстраивали межорганизационные сети собственности. Данный объект представляет собой пример одной из наиболее стремительных и глубоких трансформаций национального хозяйства. В течение рассматриваемого периода институты венгерского хозяйства были фундаментальным образом реорганизованы: на смену плановой системе пришла рыночная координация. Аналогичной трансформации подверглась и система собственности: как показывают наши данные, доля крупных фирм, находящихся в государственной собственности, сократилась с 98% в 1987 г. до 15% в 2001г., а доля крупных фирм с иностранной собственностью увеличилась со всего лишь 1% в 1987 г. до более чем 50% в 2001 г.

Чтобы проанализировать то, каким образом прямые иностранные инвестиции взаимодействуют с сетевыми структурами, мы собрали полные данные об истории сетевых отношений собственности для 1696 крупнейших венгерских предприятий за 1987-2001 гг. (более подробное описание данных см. ниже в соответствующем разделе). Выбранные времен-нью рамки позволяют охватить значительный период венгерской хозяйственной трансформации начиная с того момента, когда фирмы смогли регистрироваться в качестве корпоративных организаций и начались процессы институционализа-ции частной собственности, рыночной

координации и иностранного инвестирования. Таким образом, указанный вре-меннoй диапазон включает весь период приватизации фирм и введения новых схем регулирования (например, регулирования банковской системы, процедур банкротства, бухгалтерской отчетности, системы заключения контрактов и корпоративного управления). В результате нам удалось построить модель формирования сети, отразив то, как она развивалась с самого момента ее зарождения и далее на протяжении всей эпохи хозяйственной трансформации.

Цель настоящего исследования — предложить социологическую интерпретацию исторических изменений. Приверженцы сетевой теории привыкли рассуждать о сетевых свойствах в пространственных терминах; мы же добавляем к этому анализ сетевых свойств во временгой перспективе. Мы исходим из того, что структура формируется одновременно изменчивым социальным пространством и изменчивым социальным временем. Параллельно с социальным сетевым анализом предлагается социальный анализ последовательности сетевых позиций (social sequence analysis).

Нам удалось разработать аналитические инструменты, позволяющие увязать структурную направленность социального сетевого анализа с исторической ориентацией социального анализа последовательности сетевых позиций. Мы не обозреваем исследуемый объект с высоты птичьего полета, а спускаемся на низовой уровень, изучая следы — буквально тысячи следов, — оставленные предприятиями в момент установления, разрыва и реорганизации своих связей с другими фирмами. Для этого используются методы анализа оптимального подбора (optimal matching analysis) — нового метода в социальных науках, позволяющего схематизировать тысячи подобных следов. Следует подчеркнуть, что предлагаемый ниже способ моделирования не просто

более изощренный по сравнению с применявшимися ранее способами. Он развивает особый подход к пониманию исторических изменений, который отличается от прямолинейных исследований переходных хозяйств (например, перехода от государственной собственности к частной) и от обычного динамического моделирования сетевых систем. В обоих названных подходах структура и вре-меннaя протяженность концептуализируются на уровне системы, поскольку изменение есть явление системного уровня. Мы же, напротив, рассматриваем крупную социальную трансформацию как результат множественных процессов различной временнoй протяженности. Вместо того чтобы сводить анализ времени к дихотомиям «до/после» (как это делается в моделях переходного периода) или вводить время в качестве переменной (как в динамических моделях), мы рассматриваем переменное структурирование времени в зависимости от разного рода процессов: меняющихся темпов изменений, зависимости от первоначального избранного пути (path dependence), поворотных моментов (turning points), замыкания (lock-in) и случайностей (contingencies), — все они ведут к образованию временнoго порядка, отличного от простого календарного времени. Таким образом, вместо свойств глобальной сети анализируются вариации локальных свойств; вместо единой временнoй системы — моделируются процессы социального времени. Сетевой анализ достиг значительных успехов при переходе от статического моделирования к динамическому. Наша задача — сделать следующий шаг: перейти от динамичного сетевого анализа к историческому.

Результаты исследования показывают, что, во-первых, высокий уровень прямых иностранных инвестиций совместим с сохранением отечественных межфирменных сетей собственности. Глобализация и воспроизводство сетевой укорененности

не обязательно являются взаимоисключающими процессами. Сетевые связи смягчают неопределенность данного периода, они выступают в качестве ресурса, позволяющего справляться и с неопределенностями постсоциализма, и с новыми типами неопределенности, которые связаны с выходом хозяйства на международный уровень. Во-вторых, венгерское хозяйство не делится на два четких сегмента, которые были бы образованы, с одной стороны, сетями отечественных фирм, а с другой — обособленными фирмами, контролируемыми иностранным капиталом. В сущности, в период с 1991 по 2001 г. доля венгерской смешанной экономики, контролируемая иностранными собственниками и связанная с отечественными сетями собственности, постоянно расширялась. В-третьих, на протяжении всего рассматриваемого периода активно развивались сетевые формы «рекомбинант-ной собственности» (recombinant property) [Stark, 1996]. Один вид рекомбинант-ной собственности (характеризующийся плотными сетевыми структурами) с наибольшей вероятностью привлекает иностранные инвестиции. Такие сетевые формы являются не просто наследием государственного социализма, но жизнеспособной реакцией организаций на вызовы хозяйства, все более активно выходящего на международную арену. В-четвертых, филиалы иностранных мультинациональных корпораций не просто присоединяются к существующим сетевым структурам, но и активно способствуют созданию и росту сетей. К 2001 г. лишь 30% иностранного капитала инвестировалось в филиалы, которые никогда не входили ни в какие местные сети собственности. В Венгрии иностранные инвестиции и эволюция сетей представляют собой взаимосвязанные процессы.

В первой части представленной работы очерчиваются основные контуры объекта нашего исследования — венгерское хозяйство после крушения государственно-

го социализма, последовавшее за этим возникновение межфирменных сетей, приватизация государственной собственности и рост иностранных инвестиций. Затем мы представляем наши теоретические и методологические выкладки, нацеленные на построение модели структуры сетевых практик на основе факторов топографии и темпоральности (temporality). Методологическая инновация, лежащая в основе данного исследования, заключается в сочетании инструментов сетевого анализа и анализа последовательных позиций, что позволяет осуществить динамический анализ меняющихся сетевых позиций фирм.

Во второй части, вслед за описанием методов сбора данных, мы очерчиваем меняющиеся пропорции венгерского хозяйства, противопоставляя иностранные и отечественные фирмы, включенные в сети, и обособленные предприятия. Чтобы выявить микропроцессы формирования межфирменных сетей, которые объясняли бы макроструктурные последствия, в третьей части мы переходим к моделированию, единицей анализа которого являются последовательности сетевых позиций. Сначала мы даем определение дискретных форм укорененности. Такие локальные сетевые топографии выступают в качестве «кирпичиков», при помощи которых затем выявляются последовательности изменений в формах укорененности для каждой фирмы, входящей в нашу выборку. Затем мы описываем операции установления оптимального подбора, что позволяет сгруппировать фирмы на основе сходства в моделях их трансформации в рамках данного сетевого пространства. Вслед за этим представляются и обсуждаются типичные пути фирм в сетевом пространстве локальных топографий. Признавая, что связанные с отношениями ресурсы (relational resources) могут использоваться для различных организационных задач, мы применяем темпоральные модели сетевых свойств для

анализа взаимозависимых практик венгерских менеджеров и иностранных инвесторов.

I. СОЦИОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ ИСТОРИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ

Возникновение межфирменных сетей собственности

Постсоциалистические хозяйства Восточной Европы и бывшего Советского Союза представляют собой уникальную лабораторию для изучения процессов формирования сетей в период стремительных и глубоких хозяйственных изменений. Освободившись от оков государственного социализма, постсоциалистические фирмы столкнулись с высокой степенью неопределенности политической, экономической и институциональной среды. С распадом Совета экономической взаимопомощи, прежде регулировавшего торговлю между социалистическими странами, фирмы потеряли многих надежных торговых партнеров. Буквально в течение месяца им пришлось искать новых поставщиков и новых клиентов, причем это касалось отнюдь не периферийной части их деятельности, а самой что ни на есть основной. И заниматься этим им пришлось в чрезвычайно сложной институциональной среде. Новые демократические правительства упразднили социалистическую систему планирования и запустили амбициозные программы приватизации. Месяц за месяцем правительственные структуры выпускали постановления, регулировавшие банковское дело, процедуры банкротства, бухгалтерской отчетности, заключения контрактов, привлечения прямых иностранных инвестиций и корпоративного управления. И фирмам, остававшимся в собственности государства, и недавно «приватизированным» фирмам, и вновь созданным предприятиям прихо-

дилось пробираться сквозь запутанный лабиринт новой политики, в котором противоречивые постановления и непоследовательные процедуры контроля за исполнением контрактных обязательств постоянно порождали неоднозначные толкования действовавших правил игры.

В своей работе середины 1990-х гг. Д. Старк обращает внимание на то, что межорганизационные связи помогают справляться с высокой степенью неопределенности внешней среды [Stark, 1996]. Основываясь на дополнительных источниках (этнографические исследования в фирмах, анализ документов правительственных структур, а также истории отношений собственности 200 крупнейших венгерских предприятий и 25 ведущих банков в 1994 г.), Старк выявил определенную совокупность практик, названную им «рекомбинантная собственность». Ему удалось показать, что межорганизационные сети собственности явились реакцией на неопределенность, выступая в качестве стратегии распределения риска (см. также: [Johnson, 1997; McDer-mott, 1997; 2000; Rona-Tas, 1998; Spicer, McDermott, Kogut, 2000; Böröcz, 2001; Vedres, 2000]). Подобно альпинистам, карабкающимся по отвесной скале, постсоциалистические фирмы использовали сети перекрестной собственности как страховочные тросы, связывающие их друг с другом.

В исследовании Старка были выявлены две основные формы межорганизационных сетей собственности. Первая связана с процессами, в результате которых от крупных предприятий, по-прежнему находящихся в государственной собственности, или от бывших государственных предприятий отпочковываются компании-сателлиты (некоторые из них сами могли быть весьма крупными и, в свою очередь, обзаводились собственными сателлитами), что приводит к формированию сетей в форме звезды, в центре которой располагаются самые крупные

«материнские» фирмы. По этим вертикальным каналам фирмы распределяют активы и пассивы, используя возможности, порождаемые изменчивой правительственной политикой. Второй тип межорганизационных сетей собственности связан с более плотными сетями, которые порождают децентрализованные, более сплоченные структуры (cohesive structures). В отличие от относительно простых структур типа «звезда — периферия», эти сети выстроены на основе более горизонтальных и сплоченных структур, при помощи которых фирмы перегруппируют независимые активы и реструктурируют предприятия.

Старк подчеркивает, что рекомбинант-ная собственность может увеличивать шансы на выживание без соответствующего увеличения объемов производства. Некоторые фирмы диверсифицировали портфель своих ресурсов (размывая грань между государственным и частным), чтобы по возможности переложить на общество свои пассивы, благополучно приватизируя активы [Stark, 1996, p. 10121015]. Аналогично сети бизнес-групп являлись средством не только распределения риска, но и, напротив, «выброса» риска в ситуации, когда политика оценки кредитоспособности и списания долгов была крайне политизированной [Stark, 1996, p. 1009-1012]. Таким образом, встроенные в сетевую структуру активы могли облегчать реструктуризацию производства, однако, как показал Старк, они также открывали лазейки, позволявшие воспользоваться неоднозначной трактовкой правил и в случае финансируемых государством программ срочного спасения банков и списания долгов переносить бремя платежных обязательств на налогоплательщиков.1

1 В середине 1990-х гг. Старк отмечал: «Централизованное управление пассивами не будет продолжаться до бесконечности, однако организационная динамика предприятий, сформи-

Исследование рекомбинантной собственности проводилось Старком в условиях умеренного уровня иностранных инвестиций, в период неопределенности, когда новые системы регулирования были уже введены, но еще не институциализирова-ны. С тех пор произошел окончательный разрыв с системой государственного социализма: плановое хозяйство и господство государственной собственности были окончательно разрушены. Одновременно происходил масштабный рост объемов иностранных инвестиций: с этой точки зрения сегодня венгерская экономика является, возможно, одной из наиболее глобализированных в мире. Что же в таком случае происходило с межорганизационными сетями собственности на протяжении всего периода трансформации — с 1987 по 2001 г.?

Иностранное инвестирование наталкивается

на постсоциалистические сети

Существующая литература об иностранном инвестировании и развитии сетевых форм в постсоциалистической среде позволяет предположить, по крайней мере, три возможных сценария. Согласно первому из них, шок от изменения системы приведет к возникновению таких моделей формирования сетей, которые достигнут критической точки в процессе самоупрочивающейся динамики и почти неконтролируемого роста. Сила бизнес-групп будет объясняться их плотными внутренними связями, а также глубокой переплетенностью с политическим классом. Эти отечественные сети могут затем перекрыть доступ иностранному капиталу и, возможно, даже не допустить некоторых иностранных инвесторов первой

ровавшихся в условиях нового патернализма, с большой вероятностью будет характеризоваться выраженной зависимостью от первоначально избранного пути» [Stark, 1996, p. 1012].

волны.2 С точки зрения относительных долей хозяйства, выстроенных по сетевому принципу или обособленных, подчиненных иностранному или отечественному капиталу, это может быть примером того, когда (в предельном варианте) почти все организовано сетевым образом и контролируется отечественным бизнесом. Даже скромный уровень иностранного инвестирования обязательно оказывается связанным с отечественными бизнес-группами. Данный сценарий интенсивного развития сетей соответствует линиям антиразвития (anti-development) современного российского хозяйства, столь точно проанализированного М. Буравым [Burawoy, 1996; Burawoy, Krotov, 1992] и др. [Johnson, 1997; van Zon, 1998].

Второй возможный сценарий предполагает чрезвычайно высокий уровень иностранного инвестирования, что ведет к размыванию межфирменных сетей собственности. Такой сценарий близок взглядам Э. Хэнли, Л. Кинга и И. Тота [Hanley, King, Toth, 2002], которые, опровергая подход Д. Старка, утверждают, что межорганизационные сети собственности являлись временным, скоротечным явлением в период, который последовал за распадом государственного социализма. По мнению Хэнли и его соавторов, уничтожение этих межорганизационных сетей собственности осуществлялось силами «частных сторон», предъявлявших «четкие и неоспоримые права собственности» [Han-ley, King, Toth, 2002, p. 140] — в частности, иностранными инвесторами, которые, как утверждают авторы работы, стремились установить сильные и однозначные формы контроля, не размываемые сетевыми узами собственности. Межорганизационные сети собственно-

2 Применительно к Венгрии, где, как мы знаем, объем иностранных инвестиций продолжал увеличиваться, первый сценарий очевидно противоречит фактам, но, как гипотеза, он тем не менее обладает определенной эвристической ценностью.

сти, сложившиеся до прихода иностранных инвесторов, должны были распасться, после того как в результате приватизации фирмы перейдут в собственность к иностранцам. Более того, если учесть мощное влияние иностранных фирм (богатых ресурсами — финансовыми, управленческими и идеологическими), то их стремление избегать сетевых связей должно было бы стремительно распространиться по всему хозяйству. Результатом прямого вмешательства иностранных муль-тинациональных корпораций, а также косвенной демонстрацией его результатов станет (в предельном варианте) хозяйство, полностью противоположное хозяйству в первом сценарии: в нем не будет почти никаких сетевых структур.

Третий сценарий описывает ситуацию, когда все возрастающий объем иностранных инвестиций приводит к радикальному расколу между иностранными и отечественными фирмами и в результате возникает сегрегированное, двойственное хозяйство (dual economy). В этом смысле иностранное инвестирование уподобляется построению «храмов в пустыне» [Grabher, 1994; Hardy, 1998; Pavlinek, Smith, 1998; Uhlir, 1998]. Это своего рода «площадки», где осуществляется местная сборка готовой продукции из импортных комплектующих для последующего экспорта. В то время как Э. Хэнли и его соавторы позитивно оценивают отсутствие сетевых связей [Hanley, King, Toth, 2002], в модели двойственного хозяйства именно отсутствие таких связей между иностранными и отечественными фирмами и образует корень проблемы [Comisso, 1998]. Прямые иностранные инвестиции не затрагивают национальное хозяйство, тем самым поддерживая ситуацию отставания в развитии (underdevelopment). Отсутствие связей упрочивает позиции сегрегированного хозяйства — невыгодного для страны, ибо подобное радикальное разделение препятствует полезному взаимообмену между секторами. Случай,

когда иностранные инвесторы не образуют сетевых связей, а сети отечественных фирм развиваются лишь собственными силами [Zysman, Schwartz, 1998], соответствует модели радикально сегрегированного, двойственного хозяйства, в котором прямые иностранные инвестиции практически полностью обособлены, а отечественные фирмы в большинстве своем объединены в сети.

На основе наших данных мы можем схематически представить соответствующие сегменты венгерского хозяйства:

1) объединенные в сети и характеризующиеся участием иностранного капитала (networked and foreign);

2) объединенные в сети и опирающиеся только на отечественные фирмы (networked and domestic);

3) обособленные и характеризующиеся участием иностранного капитала (isolated and foreign);

4) обособленные и опирающиеся только на отечественный капитал (isolated and domestic).

Результаты за весь период анализа, изложенные в следующем разделе, так или иначе опровергают каждый из трех сценариев: к 2001 г. капитал крупных фирм был распределен между четырьмя сегментами приблизительно равными долями. Отечественные сети не вытеснили прямые иностранные инвестиции, а мульти-национальные компании не уничтожили отечественные сети; однако при этом Венгрия также не является радикально сегрегированным двойственным хозяйством.

Подобное строение макроструктуры собственности позволяет предположить, что, возможно, существуют и другие процессы, помимо тех, что перечислены выше. Следовательно, задача заключается в том, чтобы выявить процессы, посредством которых одна часть иностранного капитала оказывается интегрированной, а другая — обособленной; одни сетевые образования выживают без иностранного капитала, а другие — развиваются при

участии иностранных инвесторов. Словом, следует разобраться в том, какие социальные процессы привели к подобным макроструктурным результатам.

Несколько слов

об историческом сетевом анализе

Чтобы ответить на поставленный вопрос, перейдем от макроструктурных моделей, использующих дихотомические деления (например, входят ли фирмы, контролируемые иностранным или отечественным капиталом, в состав сети), к моделям микропроцессов, рассматривающим специфические контуры локальных сетей.

Мы сосредоточимся на анализе сетевых свойств (network properties) с точки зрения отдельной фирмы и начнем с утверждения о том, что сетевые связи суть стратегические ресурсы фирмы [Kogut, Shan, Walker, 1992]. При этом вовсе не предполагается, что все фирмы имеют одинаковые стратегические ориентации или одинаковым образом включены в сетевые связи. В отличие от авторов моделей, анализирующих свойства глобальной сети (например, расстояния между траекториями (distribution of path distances) или узловые точки (nodal degrees) [Barabasi, Albert, Jeong, 1999; Kogut, Walker, 2001; Powell et al., 2002; Watts, 1999]), нас интересуют вариации локальных сетевых структур, отражающие различные практики локальной сетевой организации. Поэтому в дополнение к нашей макро-структурной модели, нацеленной на выявление факта укорененности той или иной фирмы, мы также рассматриваем качественные различия в типах укорененности. Различные формы локальных конфигураций — их размер, степень центрированности (centralization) и сплоченности (cohesion) — отражают различную организационную логику. Как мы увидим, в постсоциалистической Венгрии сетевые практики и в самом деле различны: например, фирмы могут задей-

ствовать сетевые связи, чтобы скрывать или реструктурировать активы, получать доступ к знаниям, повышать уровень своей легитимности, гарантировать поставки и рынки сбыта и т. д.

Более того, сетевые свойства не только различаются в разных фирмах в одном сетевом пространстве, но и меняются у данной фирмы с течением времени. По мере того как они выстраивают и обрывают свои связи, фирмы (а также те, кто их окружает в сетевом пространстве) видоизменяют свои сетевые свойства. В ходе этого процесса они производят особенные последовательности (sequences) сетевых структур. Таким образом, помимо топографических особенностей, уже ставших традиционными в социальном сетевом анализе, мы рассматриваем также и такие временнью свойства, как выстраивание во времени (timing), темпы изменений, зависимость от первоначально избранного пути, замыкание, переломные моменты (turning points) и т. д. Иными словами, мы тщательно анализируем вариации не только особых свойств сети, в которую встроена та или иная фирма, но и этих свойств в социальном времени. Вместе и порознь, сетевое время и сетевое пространство выполняют структурирующую функцию — они позволяют сетевым связям играть роль ресурсов и одновременно ограничивают их в этом качестве.

Для проведения социологического анализа периода бурных перемен мы предлагаем инновационный синтез сетевого анализа и анализа последовательных сетевых позиций (sequence analysis). Опираясь на недавние попытки ввести элементы динамики в сетевой анализ [Brudner, White, 1997; Snijders, 1990; 2001; Stuart, 1998; Watts, 1999], мы применяем методы анализа последовательности позиций — недавно разработанного исследовательского инструмента, позволяющего изучать исторические процессы во всем многообразии их событийного ряда, подобно тому как это делается в историографии, сохраняя

при этом необходимый уровень научной социальной абстракции [Abbott, 1990; 1992; 1995; Abbott, Hrycak, 1990; BlairLoy, 1999; Stovel, Savage, Bearman, 1996]; о сочетании анализа последовательных позиций и сетевого анализа применительно к карьере художников см.: [Giuffre, 1999].

Сочетая два указанных подхода, мы начнем с объединяющего их элемента — утверждения о том, что смысл определяется контекстом [Abbott, 1997]. Для исследователя сетей ни одна отдельно взятая связь не обладает собственным смыслом. Для интерпретации связи исследователь должен понять ее местоположение в социальном пространстве. В сетевом анализе структура, т. е. контекст, имеет топографический характер. Для исследователей вре-меннь1 х последовательных позиций, как и для социологов истории в целом, отдельно взятое событие само по себе также не имеет смысла. Смысл действия, события, социальной формации или отношения следует понимать в его временам контексте. В предлагаемом нами теоретическом подходе структура имеет и топографические, и исторические свойства. Мы утверждаем, что для выявления смысла той или иной связи необходимо проанализировать пересечение ее топографического и врементого контекстов. В основе нашего проекта исторической топографии — реконструированные сетевые истории 1696 венгерских фирм. Как мы полагаем, изучение вариаций развития локальных структур является способом выявления особых процессов эволюции сети.

II. МЕНЯЮЩИЕСЯ КОНТУРЫ ВЕНГЕРСКОГО СМЕШАННОГО ХОЗЯЙСТВА

Сбор данных

По своему охвату наша выборка не имеет аналогов в литературе, посвященной анализу изменения структур собственности

в трансформирующемся хозяйстве.3 Собранные нами данные включают полные истории изменения отношений собственности крупнейших венгерских компаний за период 1987-2001 гг. Под крупной фирмой мы понимаем фирму, которая хотя бы раз в 1987-2001 гг. вошла в число 500 крупнейших компаний (по обороту). Таким образом, мы получили 1843 фирмы. Для такой небольшой страны, как Венгрия, это означает охват более трети всей занятости, половины ВВП и львиной доли доходов от экспорта [Ketsza-zak..., 2002].

Данные об отношениях собственности черпались нашей исследовательской командой непосредственно из 20 официальных регистрационных палат (courts of registry), в которых венгерские фирмы

3 Схожие исследовательские проекты, посвященные изучению сетей между предприятиями, охватывают меньшее число компаний; анализ выполняется на менее глубоком уровне, меньше и временнoй охват. И. Тот использовал две выборки по 300 компаний (крупнейшие компании по обороту и объему экспорта) [Toth, 1998]. Его дескриптивная статистика определяет венгерскую фирму как отдельного собственника, не позволяя выстроить сеть отношений собственности. А. Ферлигой и другие проанализировали сети крупнейших словенских компаний, используя данные о сетях собственности и переплетенном директорате за 1997 и 2000 гг. [Ferligoj, Prasnikar, Pahor, 2001]. Однако их выборка ограничена лишь 150 крупнейшими фирмами. Оба исследования охватывают разные сектора хозяйства. Если выйти за пределы восточноевропейского региона, то выполнено несколько исследований на панельных данных. Например, Б. Когат и Г. Уокер анализируют связи между 55 крупнейшими фирмами в экономике Германии за период с 1994 по 1997 г. (т. е. период реструктуризации, которую нельзя не увязать с постсоциалистическим опытом, но осуществлялась она в значительно иной политико-экономической среде) [Kogut, Walker, 2001]. Л. Кейстер рассматривает 535 китайских фирм за период 1988-1996 гг. [Keister, 2001]. Ее исследование включает данные о 40 идентифицированных бизнес-группах, в которых место той или иной фирмы отражено в соответствующих документах начиная с 1985 г.

обязаны регистрировать своих собственников. О каждой фирме мы собирали следующие сведения: объем акционерного капитала (equity) в тысячах венгерских форинтов, имена 25 основных собственников фирмы и долю каждого собственника в капитале компании. Нам также известны даты основания фирмы, начала банкротства, ликвидации или закрытия по любой причине, т. е. дата закрытия файла, посвященного данной фирме, в регистрационной палате. Для 147 фирм из 1843 сведения в регистрационной палате оказались недоступными либо содержали мало (или совсем не содержали) информации об отношениях собственности. В нашу окончательную базу данных вошли полные истории изменения отношений собственности для 1696 предприятий. В итоге по каждой фирме из этого списка за любой месяц рассматриваемого периода мы можем точно определить собственников и принадлежащую им долю активов.

Под связью (tie) мы понимаем долю, принадлежащую одному предприятию из нашей выборки, в другом предприятии из этой же выборки. Данное определение ограничено прямыми связями между крупнейшими венгерскими предприятиями (когда предприятию должен принадлежать, по меньшей мере, 1% собственности). При этом не учитываются, например, те многочисленные случаи, когда фирмы владеют частью более мелких компаний. Также, в отличие от авторов, предлагающих более свободные определения сетевой связи (affiliation) [Kogut, Walker, 2001; Wasserman, Faust, 1994], мы не считаем фирмы, принадлежащие одному собственнику, связанными между собой межорганизационными связями. Это означает, что в нашей выборке существование доли собственности, принадлежащей государству или иностранному собственнику, не создает такую связь. Для выявления композиционных особенностей структуры собственности собствен-

100

Обособленный и отечественный

Обособленный и иностранный

Сетевой и иностранный

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

Рис. 1. Капитал крупной фирмы: отечественный или иностранный, обособленный или сетевой, %

ники разделены на четыре категории: государство, венгерская фирма, венгерское частное лицо, иностранный собственник.

Меняющиеся пропорции смешанного хозяйства

Наши данные позволяют очертить конфигурацию макроструктуры собственности за 15 лет трансформации и глобализации венгерского хозяйства. Происходило ли ничем не сдерживаемое развитие отечественных сетей? Уничтожил ли иностранный капитал межорганизационные отношения собственности? Действительно ли Венгрия являет собой пример двойственного хозяйства, разделенного на отечественные фирмы, организованные в сети, с одной стороны, и иностранные обособленные фирмы — с другой?

Чтобы очертить меняющиеся контуры венгерского смешанного хозяйства за каждый год в период с 1987 по 2001 г.,

мы рассчитали долю капитала крупных фирм в каждой из четырех категорий:

1) фирм, обособленных от сети и принадлежащих отечественным собственникам;

2) фирм, обособленных от сети и имеющих значительную долю иностранных собственников;

3) фирм с сетевыми связями, принадлежащих отечественным собственникам;

4) фирм с сетевыми связями и значительной долей иностранного капитала. Согласно предложенному определению,

присутствие значительной доли иностранного капитала свидетельствует о наличии явно доминирующего иностранного собственника или, по крайней мере, партнера в составе коалиции собственников (подробнее см. определения в Методологическом приложении А).

На рис. 1 представлены общие контуры меняющейся структуры венгерского смешанного хозяйства за рассматриваемый

период. Она показывает, что начиная с 1991 г. было возможно развитие альтернативных сценариев. Выборочная экстраполяция более ранних тенденций для разных сегментов продемонстрировала бы совершенно иные результаты. Например, с 1989 по 1991 г. доля объединенных в сети отечественных фирм увеличилась с 27 до 57%. Выборочная экстраполяция на основе этого стремительного роста могла бы привести к выводу о том, что объединенные в сети отечественные фирмы вытеснят прочие формы собственности, включая фирмы, находящиеся в иностранной собственности, причем, возможно, это произошло бы в ущерб развитию так же, как и в российской экономике [Burawoy, Krotov, 1992; Johnson, 1997]. Аналогично, если анализировать исключительно рост доли обособленных фирм с участием иностранного капитала, которая почти удвоилась в период 1989-1990 гг., увеличившись с 8 до 15% капитала крупных фирм, выборочная экстраполяция способна привести к выводу о доминировании в хозяйстве иностранцев и постепенном отмирании отечественных сетевых форм собственности [Hanley, King, Toth, 2002]. Высокие же темпы роста обоих сегментов — сегмента обособленных фирм с участием иностранного капитала и сегмента отечественных фирм, объединенных в сети, — могут подтолкнуть к заключению о возникновении сегрегированного двойственного хозяйства [Comis-so, 1998].

Полученные нами результаты показывают, что ни один из сценариев не отражает реальных событий. В сегрегированном двойственном хозяйстве львиная доля капитала фирмы должна распадаться на две категории: сетевой отечественный и обособленный иностранный капитал. Однако Венгрия — это не сегрегированное двойственное хозяйство; не является она и хозяйством, в котором доминируют обособленные иностранные или объединенные в сети отечественные фирмы.

В 2001 г. капитал распределялся по четырем категориям следующим образом: 18% принадлежало обособленным отечественным фирмам; 29% — обособленным иностранным; 26% — объединенным в сети отечественным и 26% — объединенным в сети иностранным фирмам. Несмотря на то что обособленные фирмы с иностранным капиталом образуют наиболее крупную категорию, данный сегмент смешанного хозяйства содержит лишь на три процентных пункта больше капитала, чем сегмент, образованный иностранными фирмами, объединенными в сети.

Сетевой сегмент хозяйства сокращается, однако — в противовес утверждениям сторонников концепции переходного периода (transition school) — он вовсе не исчезает. К концу нашего исследования 52% совокупного капитала концентрировалось в фирмах, имевших по меньшей мере одну межорганизационную связь с другой фирмой из рассматриваемой выборки. Более того, есть данные, указывающие на укрепление данной связи. В первые годы изучаемого периода средняя сетевая связь означала 20% -е участие в собственности другой компании. К 2001 г. средняя сила такой связи составила 36%, что позволяет предположить не распад, а, напротив, укрепление сети.

Ни один из трех изложенных нами альтернативных сценариев не объясняет неожиданного устойчивого роста в 19912001 гг. сегмента, образованного объединенными в сети иностранными фирмами, которые в конечном счете охватили половину сетевого капитала.

Чем же можно объяснить полученные результаты? Оказались ли задействованы в стратегиях иностранных инвесторов два варианта рекомбинантной собственности? Были ли иностранные инвесторы вынуждены следовать логике звездообразной формы сетей (star-shaped networks) в силу их структурного изоморфизма по отношению к иерархическим сетям органи-

зации поставок или же им удалось избежать этого, поскольку подобные сети исторически выполняли роль лишь инструментов вывода активов и управления пассивами? Действительно ли иностранные инвесторы избегали вступления в плотно переплетенные сетевые структуры, опасаясь последствий такой укорененности, или же, напротив, стремились к вхождению в них, осознавая открывающиеся перед ними управленческие возможности? Более того, при объяснении этих макроструктурных результатов не следует полагать, будто все действия по формированию сетей происходили по инициативе венгерских акторов, в то время как иностранные инвесторы выступали лишь в качестве пассивных игроков, которых привлекали либо отталкивали те или иные сетевые свойства. Действительно ли иностранные инвесторы участвовали в формировании и реструктурировании сетей в качестве активных агентов?4 Используют ли они сетевые ресурсы, пытаясь занять более устойчивое положение, расширить свое присутствие, обрести легитимность и знание местной ситуации, а также сформировать собственные деловые сети?5 Словом, какие особые про-

4 Межорганизационные сети являются интегральными частями деловых практик в странах регистрации мультинациональных корпораций, инвестирующих в хозяйства Восточной Европы. Многочисленные исследования демонстрируют важную роль таких сетевых связей в США [Fligstein, Brantley, 1992; Galaskiewitz, 1985; Glasberg, Schwartz, 1983; Granovetter, 1985; 1994; Mizruchi, Galaskiewitz, 1994], Японии [Gerlach, 1992; Lincoln, Gerlach, Ahmadjian, 1996; Lincoln, Gerlach, Takahashi, 1992], Корее [Biggart, Guillen, 1999], Канаде [Buckley, 1997], Германии и Великобритании [Windolf, Beyer, 1996], а также в других частях Западной Европы [Stokman, Ziegler, Scott, 1985].

5 Есть данные в пользу того, что организующий принцип деловых сетей может соответствовать структуре и практике мультинацио-нальных корпораций. Чтобы преодолеть трудности организации, минуя географические и

цессы и темпоральные модели объясняют меняющиеся контуры смешанного венгерского хозяйства?

III. СОЦИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПОЗИЦИЙ В РАМКАХ СЕТЕВОЙ ЭВОЛЮЦИИ

Исследования трансформации собственности в постсоциалистической среде, как правило, сфокусированы на масштабных изменениях в структуре собственности с точки зрения таких категорий, как государственная собственность, частная собственность, иностранная собственность и т. п. Наша макроструктурная модель следует аналогичному категориальному подходу. Однако в микропроцессуальных моделях, рассматриваемых ниже, структура собственности анализируется в отношен-ческих (relational) терминах с акцентом на ее сетевых свойствах. В отличие от многих современных авторов, анализирующих сетевую динамику и фокусирующих внимание на топографических параметрах глобальной сети и особенно ее параметрах связанности (properties of connectedness), мы выбираем в качестве точки отсчета отдельную фирму и анализируем ее позицию в окружающей сети локального действия (network neighborhood of local action).

Чтобы вычленить отдельные процессы и переменные социального времени, которые, возможно, оказываются за пределами анализа на уровне системы, мы

культурные границы, мультинациональные корпорации все более активно выстраиваются как сетевые структуры [Ghoshal, Barlett, 1990; Morgan, Kristensen, Whitley, 2001], надеясь обрести гибкость, передавая полномочия своим филиалам и встраиваясь в сети межорганизационных отношений [Buckley, Casson, 1998]. Например, Г. Хедлунд предполагает, что мультинациональ-ные корпорации организованы скорее по принципу гетерархии (heterarchy), нежели иерархии (hierarchy) [Hedlund, 1993].

выявляем модели вариаций событийных рядов в жизни фирм. Эти события суть изменения в конфигурации сетевых параметров локального поля действия рассматриваемой фирмы. Затем мы обнаруживаем эмпирически наблюдаемые типы локальной укорененности и адаптируем методы кластеризации последовательных позиций для получения типичных схем в сетевом пространстве.

Выявление локальных топографий

Для анализа эволюции межорганизационных отношений собственности в Венгрии мы исследуем топографию на социально значимом уровне действия. На наш взгляд, сети собственности (ownership networks) отличаются от сетей потоков (networks of flows). В сетях, где электричество, информация или инфекционные заболевания могут распространяться через любое количество шагов, наиболее важная задача — понять глобальную конфигурацию сети, сводимость связующих путей и общую структуру достижимости. В отличие от них, сети собственности имеют более короткий радиус действия (сетевое общение осуществляется в пределах связи, за которой уже нет взаимосвязанности). Траектории длиннее двух шагов (собственники собственников) не имеют большого значения: конечно, собственник собственника может играть важную роль, однако роль третьего в цепочке собственника (собственник собственника собственника) едва ли сколь-нибудь значима для судьбы постсоциалистической фирмы. Соответственно, мы анализируем в первую очередь контуры локальных сетевых конфигураций, выстроенных на основе связей рассматриваемой фирмы (focal firm) и ее ближайших соседей по сети.

Описывая топографию локальных сетей, мы не предлагаем какие-либо заранее заданные конкретные формы или конфигурации. Вместо этого мы начина-

ем с определения измерений, относительно которых может варьироваться сетевая топография рассматриваемых фирм. Используя эти основополагающие измерения и применяя алгоритм кластеризации, мы выделяем конечное число особых параметров локальной сети. Мы можем схематически обозначить в локальной топографии позицию любой рассматриваемой нами фирмы в каждый год ее существования. Вместо анализа топографических параметров всей глобальной сети за каждый из 15 лет исследования мы анализируем 18 073 случая, где случай — сетевая позиция одной фирмы в данный год ее существования. Таким образом, единицей анализа является сетевое окружение отдельной фирмы в конкретном году.

Наше определение топографии локальных сетей соответствует результатам, описанным в литературе по межорганизационным сетям и бизнес-группам. Например, М. Грановеттер выявляет четыре основных структурных измерения межорганизационной сети, наиболее важными из которых являются размер сети фирмы, а также конфигурация ее связей, особенно степень сплоченности и центрированности [Granovetter, 1994]. Полученные им результаты подтолкнули к новым эмпирическим исследованиям формы деловых сетей. В сфере биотехнологий У. Пауэлл и его соавторы выявили, что акторы, укорененные не в иерархических, а в горизонтальных сетях, с большей вероятностью внедряют инновации [Powell, White, Koput, 2001]. В своем исследовании межорганизацонных сетей в Китае Л. Кейстер обнаружила, что неиерархические бизнес-группы оказывались лучше защищены от неопределенности и превосходили по эффективности жестко централизованные группы [Keister, 2001]. Аналогично в России защитные стратегии выживания больше соответствовали централизованным бизнес-группам, а структура предпринимательских групп (нередко с участием иностранного

капитала) чаще оказывалась горизонтальной [Huber, Wörgötter, 1998].

Чтобы выявить эти отличительные особенности деловых сетей, мы выделяем четыре измерения возможных вариаций топографии локальных сетей. Для выявления размера мы определяем первое измерение как (1) число контрагентов в собственной сети рассматриваемой фирмы. Для определения структурных конфигураций связей мы устанавливаем три дополнительных измерения: (2) средний размер собственных сетей контрагентов; (3) сплоченность сети рассматриваемой фирмы; (4) среднее число устоявшихся связей (cohesive paths) во всех сетях контрагентов.

Анализ сплоченности сети собственности (измерения 3 и 4) является менее прямолинейной операцией, нежели вычисление ее размера (измерения 1 и 2). Одной из отправных точек будет коэффициент кластеризации, измеряющий долю контрагентов, связанных между собой в сети нашей рассматриваемой фирмы [Watts, 1999; Davis, 1970]. Данная процедура опирается на посылку о том, что в основе сплоченности находится тройственное закрытие (triadic closure), как, например, в случае, когда два друга одного и того же человека начинают дружить между собой. Однако сеть собственности отличается от сети дружеских отношений: закрытые триады здесь встречаются редко, вместо этого в сплоченных сетях собственности фирмы зачастую объединены в замкнутые квадраты (четыре фирмы, связанные между собой не более чем двушаговыми траекториями).6 Таким образом, вместо простого коэффициента кластеризации, учитывающего лишь прямые связи между контрагентами, при оценке доли связанных между собой контр-

6 Более того, сети собственности, как правило, более разрежены, чем дружеские сети. Обсуждение данного вопроса см. в работе: [Kogut, Walker, 2001].

агентов мы используем расширенный коэффициент кластеризации, учитывающий как прямые (одношаговые), так и двуша-говые связи.

Вне всякого сомнения, контур той или иной топографии определяется не отдельными измерениями, а их совокупностью. Следовательно, после оценки указанных четырех измерений для каждой позиции «фирма — год» в нашей выборке мы запускаем процедуру иерархического кластерного анализа по методу Дж. Уорда [Ward, 1963] и таким образом схематизируем данные для наших 18 073 случаев. В результате кластерного анализа случаи группируются по принципу подобия по четырем параметрам (см. табл. 1).

Анализ оптимального подбора сетевых историй

Конкретный тип укорененности данной фирмы за любой интересующий нас год теперь можно категоризировать в соответствии с одним из семи типов топографий. Сетевую историю фирмы можно представить как последовательную смену типов топографии (sequence of topographies). На рис. 2 приведен пример истории фирмы и показаны ее переходы от одного типа укорененности к другому.

Данная фирма начинала как обособленное предприятие. Спустя три года она попала на периферию малой звезды. В 1992 г. топография локальной сети фирмы превратилась в сплоченный кластер, а спустя еще три года данные сетевые связи трансформировались в сильно сплоченную группу. В 1998 г. фирма снова оказалась на периферии малой звезды. В конце рассматриваемого периода начиная с 2000 г. звезда сократилась до диады.

Подобным образом мы восстановили 1696 историй развития сети, последовательной смены топографий для каждой фирмы в нашей выборке. Конечно, истории некоторых фирм оказываются

Таблица 1

Топографии

Топография N Доля неизолированных фирм, % Средние значения параметров сети узловой фирмы Граф*

I. Обособленные 12 378 Размер: 0,00 Размер сети контрагентов: 0,00 Степень сплоченности: 0,00 Степень сплоченности контрагентов: 0,00 •

D. Диадические 1 260 22,12 Размер: 1,00 Размер сети контрагентов: 1,00 Степень сплоченности: 0,00 Степень сплоченности контрагентов: 0,00 •—•

Р. Периферия малой звезды 1 985 34,86 Размер: 1,22 Размер сети контрагентов: 3,34 Степень сплоченности: 0,00 Степень сплоченности контрагентов: 0,00 X

L. Периферия крупной звезды 280 4,92 Размер: 1,05 Размер сети контрагентов: 12,10 Степень сплоченности: 0,00 Степень сплоченности контрагентов: 0,00 #

S. Центр звезды 543 9,53 Размер: 3,37 Размер сети контрагентов: 1,35 Степень сплоченности: 0,00 Степень сплоченности контрагентов: 0,00 Л

С. Сплоченный кластер 899 15,79 Размер: 2,84 Размер сети контрагентов: 6,82 Степень сплоченности: 0,46 Степень сплоченности контрагентов: 1,20

G. Сильно сплоченная группа 728 12,78 Размер: 2,71 Размер сети контрагентов: 9,91 Степень сплоченности: 2,40 Степень сплоченности контрагентов: 8,55

Всего 18 073 100,00

Примечание: белая точка означает рассматриваемую фирму в ее собственной сети.

схожими (не потому, что данные фирмы связаны между собой, а в связи с тем, что они характеризуются схожей последовательностью позиций в сети), другие — напротив, заметно различаются. Используя алгоритм оптимального подбора, доработанный на основе анализа динамики генов, мы сконструировали

матрицу парных расстояний для каждой из последовательных позиций.

Оптимальный подбор последовательных позиций (optimal matching of sequences) — это метод исторической социологии, заимствованный из естественных наук. В последних использование метода оптимального подбора, как пра-

*

Рис. 2. Пример сетевой карьеры фирмы

вило, не предполагает временнoго измерения — вместо этого последовательные позиции (sequences) выстраиваются в пространстве. Одной из основных областей использования метода оптимального подбора в естественных науках является анализ ДНК. Считается, что молекулы ДНК очень похожи друг на друга, даже когда крупные блоки молекулярных связей расположены в обратном порядке [Sankoff, Kruskal, 1999]. В отличие от методов, основанных на векторном подобии, метод оптимального подбора имеет определенные преимущества для исторического анализа; однако Л. Ву [Wu, 2000] и другие авторы [Levine, 2000] справедливо критиковали его за недостаточную чувствительность к направленности времени. Например, фирма, функционировавшая обособленно на протяжении восьми лет, в 1995 г. становится членом сети и в течение следующих семи лет демонстрирует радикально иную модель развития, нежели фирма, находившаяся в составе сети на протяжении первых семи лет своего существования и ставшая обособленной в 1995 г. Поскольку без соответствующей корректировки алгоритм оптимального подбора сгруппирует два этих случая как подобные, в целях повышения чувствительности метода к направленности времени мы внесли необходимые изменения в параметры. (Подробнее о скорректиро-

ванных параметрах, используемых в нашем методе оптимального подбора, см. Методологическое приложение В.)

Метод оптимального подбора позволяет выстроить матрицу, которая показывает удаленность каждой последовательной позиции от всех остальных; иерархическая кластеризация группирует последовательные позиции таким образом, что расстояния внутри кластера оказываются минимальными, а между кластерами — максимальными. Среди распространенных методов кластерного анализа мы выбрали метод Уорда как наиболее отвечающий нашим требованиям класте-ризации.7

7 Мы сопоставили группы кластеров, получившиеся в результате применения пяти алгоритмов: единой связи (single link), средней связи (average link), полной связи (complete link), иерархической кластеризации методом Уорда (увеличение суммы квадратов) (Ward hierarchical clustering) и разделяющей кластеризации методом CONCOR (CONCOR divisive clustering). Значения R2 для тринадцати кластеров, образованных посредством указанных методов, составили соответственно: 0,014; 0,144; 0,349; 0,590 и 0,411. Таким образом, для выявления групп со схожими последовательными позициями мы выбрали метод Уорда как наиболее соответствующий нашим данным. Обнаруженные нами кластеры представляют значимую редукцию данных: значение Г-теста, сравнивающего расстояния внутри кластера с расстояниями между кластерами, составило -231,300.

Опираясь на 1696 историй сетевой эволюции фирм и сочетая алгоритмы оптимального подбора и иерархической кластеризации, мы выделяем двенадцать различных типов историй (или траекторий) прохождения через пространство локальных сетевых топографий.

Интерпретация траекторий и идентификация процессов

Траектории, выявленные нами в результате социального анализа последовательных позиций, соответствуют пяти различным процессам, которые мы вкратце описываем в данном разделе и более подробно — ниже. Первые две модели процессов связаны с формами рекомбинант-ной собственности — это, соответственно, звездообразные структурные ответвления (star-shaped spin-off structures) и сплоченные группы (cohesive groupings). Одним из наиболее важных результатов нашего исторического анализа стало подтверждение того, что обе формы рекомбинантной собственности сохранились. Каждая из них представляет собой устойчивую структуру (robust structure), которая не только справилась с неопределенностью раннего постсоциалистического периода, но и выстояла в течение всей эпохи. Однако с точки зрения объемов иностранных инвестиций, которые они привлекали, модели существенно различаются. В первой модели траектории, посредством которых лучи звезды замыкались в ее периферийные структуры, едва ли допускали какие бы то ни было иностранные инвестиции. Во второй модели сплоченные структуры, построенные на основе рекомбинантной собственности (cohesively-linked recombinants), привлекали значительные объемы иностранного капитала уже с начала 1990-х гг.

В третьей модели новые иностранные предприятия находили свое место в неопределенной среде постсоциалистического периода, образовывая партнерства и со-

вместные предприятия, связанные сетевыми связями с венгерскими предприятиями. Однако впоследствии эти связи обрывались, а фирмы, как правило (если не поголовно), выходили из сети и становились обособленными иностранными дочерними компаниями. Четвертая модель демонстрирует совершенно иную последовательность позиций. Сюда входят траектории, по которым осуществлялись первые иностранные инвестиции после окончания периода наибольшей институциональной неопределенности. Более того, в отличие от прежних совместных предприятий, эти связи не оборвались. В сущности, они оказались не просто устойчивы, но и эволюционировали от диадической к более сложным сетевым топографиям, и именно через такие связи осуществлялось накопление совокупного капитала предприятий, которые на момент окончания нашего исследования входили в группу предприятий, объединенных в сети и опирающихся на иностранный капитал. Во второй модели иностранные инвестиции встраивались в уже существовавшие сплоченные сети, в третьей — выкупали из них отдельные фирмы, в четвертой же модели иностранные инвестиции возводят новые сетевые структуры.

Пятая модель охватывает фирмы, остававшиеся обособленными на протяжении всего рассматриваемого периода. Эти фирмы были созданы позднее остальных и по своему размеру значительно меньше фирм, следовавших другим моделям развития.

В табл. 2 для каждой из траекторий представлена типичная последовательность сетевых позиций, которые наиболее точно описывают историю фирм в данном кластере. (Подробнее см. Методологическое приложение С.) Данные ячеек соответствуют типам топографии локальных сетей, описанных в табл. 1. Истории предприятий распределены по пяти типам траекторий согласно общим схемам их моделей развития (sequence

Таблица 2

Типичные последовательности сетевых позиций, 1987—2001 гг., и их доли капитала в зависимости от типа собственности и участия в сети, 2001 г.

Траектории N Типичные последовательности сетевых позиций+ Доля в категориях по типу капитала, 2001

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Всего ВИ*

Отпочкования на периферии звезды, основанные на рекомбинантной собственности (spin-off star-periphery recombinants)

1 34 I I I S S S S S S S S S S S S 7,1 1,4

2 106 P P P P P P P P P P P P 3,8 3,0

Сплоченные группы, основанные на рекомбинантной собственности (cohesive recombinants)

3 70 I I P P C C C C C C C P P P 18,2 36,1

4 44 C C C G G G G G C C C C C 4,9 12,2

7 65 C C C G G G G G G G I I I 3,6 0,6

11 56 I I I I I I I I L L C C G G G 7,0 6,7

Новые предприятия (startups)

6 63 P P P P P P P I I I I I I 3,4 0,0

5 97 D D D D I I I I I I I I 4,2 0,3

8 70 P P P P P D D D D D D D 3,9 8,6

Новые иностранные сети

10 136 I I I I I I I I D D D D P P P 9,1 21,6

9 101 D D P P P 3,3 8,7

Обособленные фирмы

12 854 I I I I I I I I I I 30,7 0,0

Всего 1696 100,0 100,0

Примечание:

+ в ячейках показаны сетевые позиции согласно рис. 2. Легенда:

I — обособленная фирма; Б — диадическая связь; Р — периферия звезды; L — периферия крупной звезды; Б — центр звезды; С — сплоченная группа; О — сильно сплоченная группа.

Полужирным шрифтом выделены всплески иностранных инвестиций, когда доля нового иностранного капитала достигала по меньшей мере 20% в общем объеме капитала данной траектории за рассматриваемый год.

patterns). Число фирм, следовавших каждой траектории, является одним из спо-

* ВИ — включенный в сети иностранный капитал. — Прим. пер.

собов измерить распространенность последней; однако в качестве более точного индикатора ее экономической значимости мы приводим также данные по состоянию на 2001 г. о доле каждой траектории

в общем объеме капитала крупных фирм, вошедших в выборку. Если вернуться к макроструктуре венгерского смешанного хозяйства (см. рис. 1), наиболее яркой особенностью которой являлась растущая доля сегмента фирм, объединенных в сети и принадлежащих иностранному капиталу, — что невозможно было ни предвидеть, ни объяснить с помощью ни одного из трех наших альтернативных сценариев, то табл. 2 также содержит данные о доле сетевого иностранного капитала в каждой траектории на момент окончания исследования.

Отпочкования на периферии звезды, основанные на рекомбинантной собственности (spin-off star-periphery recombinants), в процессе замыкания на определенной модели (lock-in). 140 фирм в нашей первой подгруппе, объединившей две траектории, отличаются тем, что почти не меняли своей позиции на периферии звезды. Типичной последовательностью позиций оказывалось продолжительное пребывание либо в центре звезды (S-S-S-S), либо на периферии малой звезды (P-P-P-P). Эти траектории указывают на процесс, в ходе которого в период смены режима и сразу после него государственные фирмы открывали предприятия-сателлиты (corporate satellites): к 1990 г. большая часть фирм, последовавших траекториям 1 и 2, стали звездами сами или переместились на периферию звезд.

В период значительной институциональной неопределенности в первые годы постсоциализма фирмы, вошедшие в первую подгруппу, следуют траектории, соответствующей практикам управления активами и пассивами, отпочкования компаний-сателлитов, распределения рисков и избавления от них путем передачи активов и пассивов компаниям-сателлитам, дабы получить возможность воспользоваться государственными программами списания долгов. Конечно, не всякая фирма (в нашей выборке), начавшая свою сетевую карьеру в качестве малой звез-

ды или на периферии звезды, сохраняет свою позицию. Некоторые фирмы обрывают связи (порою оставаясь лишь в диа-дических структурах), распродаются (возможно, становятся обособленными) или оказываются вовлеченными в более сплоченные сети. В этом случае их сетевые истории демонстрируют иные последовательности позиций, и фирмы уже не попадут в данный кластер. Мы имеем в виду, что фирмы, следовавшие этим двум траекториям, не обрывали связей, их не продавали и, как правило, они не входили в более плотные сети. Иными словами, в указанных двух траекториях мы наблюдаем явную зависимость от первоначально избранного пути: сформировав модель сетевых связей в период институциональной неопределенности, эти фирмы замкнулись на моделях, которые выстояли на протяжении всей эпохи, даже после изменения организационной среды.

Каково им приходилось? Они выживали. Процветали ли они? К 2001 г. на долю этих 140 фирм (т. е. примерно 8% предприятий, вошедших в выборку) относилось 10,9% общего капитала выборки. Это скромный, но неотъемлемый элемент венгерского хозяйства. Похоже, в нем нашлось место даже для маршрутов, в основе которых явно прослеживалась зависимость от первоначально избранного пути. Привлекали ли эти фирмы иностранные инвестиции? Едва ли. Полученные нами результаты указывают на то, что иностранные инвесторы избегали этих фирм. Созданные под прикрытием государства и, вполне возможно, обеспечивающие использование многих «серых» схем, эти связи оберегали фирмы от неопределенности в период отхода от государственного социализма. Однако, замкнувшись на этих связях, зависящих от первоначально избранного пути, фирмы оказывались заблокированы в русле, где им были недоступны иностранные инвестиции.

Новая цель сплоченных групп, основанных на рекомбинантной собственности (cohesive recombinants). Если рассматривать первую группу траекторий отдельно, можно предположить, что гипотеза о существовании двойственного хозяйства, в котором отечественные фирмы объединены в сети, а иностранные — обособлены, верна. Однако она легко опровергается, стоит лишь проанализировать сетевые истории фирм второй группы. Здесь мы обнаруживаем сплоченные группы, рекомбинированные с капиталом иностранных инвесторов.

Как и в случае фирм первой группы, первая часть сетевой истории фирм, последовавших траектории 3, связана с процессом отпочкования и образования конгломератов, находящихся в собственности государства. По мере того как из крупных подразделений государственных предприятий выделялись отдельные фирмы, размер звезд-собственников увеличивался. Однако, в отличие от фирм первой группы, фирмы, следовавшие данной траектории, образовывали сплоченные сети. Последние поддерживались вплоть до 1998 г., пока некоторые из наиболее крупных фирм не были куплены иностранными собственниками, которые реструктурировали сеть собственности данных фирм, укрепив позиции относительно разветвленной сети своих дочерних компаний. На долю этих 70 фирм приходится 18,2% общего объема капитала и 36,1% сетевого иностранного капитала.

Фирмы, придерживавшиеся траектории 4, вовлечены в сплоченные сети начиная с момента своего основания. Иными словами, сразу после своего возникновения в качестве корпоративной единицы они оказались вплетены в плотные сети собственности. Более того, степень сплоченности росла: с 1992 по 1997 г. подавляющее большинство этих фирм являлось членами сильно сплоченных сетей. Однако столь высокая степень сплоченности не была помехой для иностранных инве-

сторов: к 2001 г. на долю фирм, последовавших этой траектории, приходилось 4,9% общего капитала и 12,2% сетевого иностранного капитала. Предприятия, придерживавшиеся этих двух траекторий, соответствуют фирмам, выделенным Д. Старком [Stark, 1996] в качестве сетей выраженно рекомбинантной собственности (recombinant property networks). Опираясь на сопоставимые данные, собранные в регистрационных палатах в 1994 г. и дополненные материалами этнографического исследования 1993-1994 гг., Старк предположил, что для некоторых из этих фирм такие сетевые связи, помимо манипуляций в «теневой» части государственной экономики, упрощали и активную реструктуризацию активов. Иными словами, рекомбинантная собственность могла предусматривать творческое распознавание ресурсов и их реком-бинирование в соответствии с сетевыми связями. Это исследование, выполненное в период чрезвычайно стремительных перемен, оставило открытым следующий вопрос: не являются ли подобные сетевые формы собственности лишь краткой вспышкой на поверхности постепенного процесса изменений? Наши результаты, полученные на основе данных за 15-летний период, показывают, что названная организационная форма существовала не только в годы бурной трансформации, но оказалась устойчивой и, более того, допускала значительные объемы иностранных инвестиций. В Венгрии к 2001 г. почти четверть капитала, контролировавшегося иностранцами, была сосредоточена на предприятиях, придерживавшихся этих двух траекториий.

Сопоставляя две модели, включающие рекомбинантные формы собственности, мы обнаружили, что иностранные инвесторы отдавали явное предпочтение более сплоченным структурам, внедряясь в сплоченные группы, в которых уже шел процесс реструктуризации активов. Более вертикальные структуры на периферии

звезд замыкались на самих себя, в то время как более горизонтальные, открытые к сотрудничеству, сплоченные структуры могли переориентироваться на другие задачи, тем самым защищаясь от неопределенностей постсоциализма раннего периода и упрощая дальнейшую реструктуризацию с участием иностранного капитала в более поздний период.8 В отличие от вертикальных структур, в которых участие периферийных фирм зависело от центра звезды (причем такие фирмы оказывались обособленными друг от друга), в горизонтальных структурах фирмы-участницы выступали юридически самостоятельными, но при этом взаимозависимыми единицами. Такие структуры, построенные на принципах сотрудничества, развивались оппортунистическим (в лучшем смысле этого слова) образом: двигались в различных направлениях в поисках возможностей для захвата свободных рыночных ниш. При подобном поведении у них было больше шансов найти иностранных инвесторов. Сколь ни парадоксальным это кажется на первый взгляд, но наиболее сплоченные группы демонстрировали наибольшую открытость к внешним связям.

Если бы обнаружилось, что все фирмы, характеризующиеся сплоченными формами рекомбинантной собственности, сосредоточены в группах, которые последовали траекториям 3 и 4, можно было бы сделать вывод о том, что достигавшие их иностранные инвесторы неизменно оказывались вовлеченными в их сети. В этом случае сплоченные сети оказывались бы узами, от которых невозможно освободиться. Траектория 7 иллюстриру-

8 Таким образом, наши результаты являются еще одним подтверждением более ранних работ У. Пауэлла и др. [Powell et al., 2002], а также П. Хубера и А. Ворготтера [Huber, Wörgötter, 1998], посвященных анализу различий в производительности между иерархическими бизнес-группами и бизнес-группами, организованными по принципу сотрудничества.

ет модель, согласно которой иностранные инвестиции могли пойти в сплоченные типы топографии, но затем покинуть их. Помимо подобного позднего выхода у данной траектории есть еще одна особенность: последовательность позиций здесь резко порывает с сетевым окружением, уходя на обособленные позиции. Напомним, что в первой половине десятилетия крупные предприятия имели группы дочерних компаний. В 1997 и 1998 гг. некоторые из этих фирм (причем не только те, что находились в собственности иностранцев) коренным образом реструктурировали свои холдинги, закрыв или распродав часть фирм в целях собственной консолидации.

Траектория 11 показывает, что не все фирмы, прежде находившиеся в государственной собственности, использовали рекомбинантные сетевые стратегии для снижения неопределенности в период отхода от государственного социализма. В отличие от фирм, следовавших ре-комбинантным моделям, фирмы, избравшие данную траекторию, на протяжении долгого периода существования в государственной собственности были обособлены от каких бы то ни было сетевых связей. Они были приватизированы в 1995 г. и одновременно вошли в сеть в качестве периферии крупных звезд. Затем, после 1996 г. — как раз в период снижения институциональной неопределенности — они сплотились еще более, перейдя в нашу категорию «сильно сплоченных». В отличие от траекторий 3 и 4, где сплоченность могла сосуществовать с участием иностранного капитала, данные сплоченные сети в меньшей степени привлекают иностранные инвестиции.9 Сам факт

9 К 2001 г. на долю фирм, последовавших траектории 11, приходилось 7,0% капитала в секторе крупных фирм и лишь 6,7% включенного в сети иностранного капитала. (Для сравнения: на долю фирм, придерживавшихся траектории 4, приходилось 4,9% общего капитала и

вхождения в сплоченную сеть, даже в критический момент, не гарантирует поступления иностранных инвестиций. В 19971998 гг. траектории 3, 4, 7 и 11 реали-зовывались в сплоченных или сильно сплоченных сетях. Однако фирмы, следовавшие траектории 11, гораздо реже привлекали иностранные инвестиции.

Последовательность позиций имеет значение. Сплоченные сети, созданные с самого начала существования фирмы, играют совсем иную роль, нежели сети, созданные после продолжительного периода функционирования под защитой государства. В первом случае плотные сети способствуют процессу реструктуризации, созидательной сплоченности (creative cohesion); а во втором — тесные связи ведут к защитной сплоченности (defensive cohesion), которая, хоть и не полностью исключает иностранные инвестиции, все же недостаточно для них открыта.

Новые фирмы в поисках точки опоры. Первые две модели, представленные в табл. 2, описывают фирмы, которые начинали свою карьеру в качестве государственных предприятий или их отпочкований, третья же модель представляет вновь созданные предприятия. Многие из этих новых предприятий начинают свое существование в качестве организаций с участием иностранного капитала; некоторые привлекают иностранные инвестиции вскоре после своего основания. Казалось бы, в условиях переходного периода такие новые предприятия вряд ли станут кандидатами на включение в сеть. Однако иностранные инвесторы не защищены от неопределенностей постсоциализма и, как показывают эти три модели, также прибегают к использованию сетевых связей (особенно в начальный период экономической трансформации и до середины

12,2% включенного в сети иностранного капитала; для фирм, придерживавшихся траектории 3, эти параметры составили соответственно 18,2 и 36,1%.)

1990-х гг.), дабы смягчить последствия неопределенности в политических установках и в меняющейся институциональной среде.

В этих моделях иностранные собственники образуют партнерства с государственными фирмами, а также предприятиями, находящимися в собственности другой венгерской корпорации. Выражая стратегии поиска точки опоры в хозяйстве в период, когда иностранные инвестиции еще не стали распространенным явлением, эти три траектории наилучшим образом иллюстрируют сценарий, описанный в литературе по иностранным инвестициям [Inkpen, Beamish, 1997; Ko-gut, 1988; 1991; Yiu, Makino, 2002; Za-heer, 1995]. В ней показано, что иностранный актор использует совместные предприятия и сетевую собственность, чтобы освоить правила игры, легитимизировать свое присутствие на рынке, изучить локальные условия и при помощи местного партнера получить доступ к социальным сетям. Создание совместного предприятия означает, что иностранный инвестор устанавливает сильную сетевую связь (в форме общей собственности) с местной фирмой и тем самым обретает легитимность в глазах местных хозяйственных акторов, политиков и чиновников. Эта сильная сетевая связь является потенциальным пропуском к локальному знанию, особенно в условиях, когда регулятивная среда еще не изучена, национальные рынки имеют свои культурные особенности (например, особые вкусы или практики в сфере рекламы, маркетинга, упаковки и т. д.), а базовая инфраструктурная логистика обладает весьма специфическими локальными чертами.

Как показывают траектории движения через пространство локальных сетевых позиций, некоторые из этих связей имеют продолжительный характер; однако многие из них — краткосрочны и обрываются вскоре после того, как легитимность обретена, последствия регулятивной

неопределенности смягчены, знание особых локальных условий получено и обеспечено гладкое протекание хозяйственных операций. Фирмы, следующие траектории 5 (т. е. иностранные компании, учреждающие новые предприятия), имеют тенденцию на относительно короткий срок вступать в диадические отношения сотрудничества, а затем выкупают отечественного партнера и таким образом преобразуют совместное предприятие в дочернюю компанию, находящуюся в их полной собственности. Если иностранные инвесторы создают совместные предприятия с фирмами, укорененными в плотных сетевых связях (как в случае траектории 6), то, как правило, прежде чем выйти из сети, они остаются в ней достаточно долгое время. Фирмы, следующие траектории 8, существуют в качестве совместных предприятий на протяжении всего периода и продолжают сотрудничество, отражаемое формой диады, после обрыва в 1995 г. остальных связей.

Формирование сетей по инициативе иностранного капитала (foreign-led network formation). В целом после 1995 г. сети постепенно распадаются, и уровень их сплоченности уменьшается, однако фирмы, вошедшие в четвертую группу, идут наперекор общей тенденции и участвуют в процессе формирования сетей по инициативе иностранного капитала.

Фирмы, придерживавшиеся траектории 10 (как и те, что последовали траекториям 1, 3 и 11), имеют наиболее долгую историю: они начинали как государственные предприятия еще до смены политического режима. При этом они характеризуются также наиболее продолжительным периодом существования в качестве обособленных предприятий. Иными словами, эти фирмы не только относительно поздно начали приватизацию, но и, находясь в собственности государства, не участвовали в межорганизационных сетях собственности с другими фирмами. Фирмы, последовавшие траектории 10,

вступили в сети после приватизации — их поведение резко противоречит общей схеме переходного периода, по логике которой следовало ожидать, что освобождение от государственной собственности повлечет за собой и освобождение от межорганизационных связей.

Самые молодые фирмы в нашей выборке, которые демонстрируют последние тенденции развития сетевых процессов, последовали траектории 9. Несмотря на то что их существование в качестве организаций значительно короче, чем продолжительность жизни фирм, последовавших траектории 10, оба вида фирм участвуют в сходном процессе. В обоих случаях иностранные инвесторы учреждают совместные предприятия; однако затем более интенсивное иностранное вмешательство сопровождается реструктуризацией сетевых связей (если говорить о последовательности сетевых позиций, то от диадического типа отношений они переходят к звездообразной структуре). Формирование сетей в случае этих двух траекторий развития инициировано иностранными партнерами. Компании, принадлежащие иностранному капиталу, устанавливают связи друг с другом и, в свою очередь, учреждают дочерние компании (subsidiaries). Получается, что при этом иностранные инвесторы не укрепляют, а расширяют сети своих фирм. К 2001 г. данный процесс формирования сетей по инициативе иностранного капитала охватывал более 30% включенного в сети иностранного капитала (networked-fo-reign capitalization). Прямые иностранные инвестиции выступают здесь не как прямое иностранное обособление (foreign direct insulation), а как процесс укоренения по инициативе иностранного капитала (foreign-directed embedding).

Подчиняясь логике создания новых предприятий, иностранные фирмы устанавливают связи с какой-либо другой компанией, учатся на ее опыте, а затем, как правило, обрывают их. Однако в про-

цессе формирования сетей по инициативе иностранного капитала последовательность смены сетевых позиций представляет собой движение от простой к более укорененной топографии. В отличие от появившихся ранее отечественных сетевых групп, иностранные партнеры начинают построение сетей с элементарной формы (диады) и затем постепенно наращивают связи. Иные последовательности сетевых позиций обычно обусловлены другими видами неопределенности: экономический контекст, в котором происходила эволюция отечественных сетей в конце 1980-х — начале 1990-х гг., характеризовался радикальной институциональной неопределенностью; формирование совместных предприятий в начале 1990-х гг. отражает стратегию поиска легитимности в период политической неопределенности; эволюция же деловых сетей по инициативе иностранного капитала в середине 1990-х гг. происходила в условиях рыночной неопределенности. В отличие от фирм, появившихся на свет до крушения экономики государственного социализма, иностранные фирмы в хозяйстве действуют как более обособленные акторы, тем не менее они также вовлечены в цепи затрат и выпуска. Стремясь обезопасить часть своих вложений, иностранные собственники вступают в отношения собственности с венгерскими фирмами и начинают формировать бизнес-группы, подобные тем, что являются неотъемлемой частью их деловых практик в родной стране [Роёо1иу, 1994].

Делая это, они вступают в отношения конкуренции с отечественными сетями, образованными постсоциалистическими предприятиями. Различие между сетями, инициированными иностранным капиталом, с одной стороны, и отечественными сетями, с другой, проводится не только в аналитических целях — его ощущают и акторы на данном поле. Наши интервью с консультантами корпораций показывают, что между иностран-

ными фирмами и отечественными бизнес-группами нередко наблюдается открытая конкуренция по поводу покупки акций выгодного поставщика, в результате которой последний окажется связанным либо с отечественной, либо с иностранной бизнес-группой.

Обособленность. Пятая модель развития — обособленность. Фирмы, последовавшие этой траектории, как правило, появились относительно поздно; они никогда не состояли ни в какой сети собственности. Данные фирмы характеризуются меньшим размером по объему капитала: в среднем он составляет 44% от среднего размера фирм, следующих другим траекториям. В результате, несмотря на то что половина фирм нашей выборки придерживается именно данной траектории, на их долю приходится лишь 30,7% капитала нашей выборки.

Если говорить о выборке в целом, то за рассматриваемый период рост иностранных инвестиций происходил почти линейно.10 Однако, как показывают данные, выделенные в табл. 2 полужирным шрифтом, такое линейное развитие в масштабе всей выборки скрывает заметные отклонения на уровне различных траекторий. Это еще раз свидетельствует о том, что социальный анализ последовательности сетевых позиций позволяет уловить нюансы процесса иностранного инвестирования. Сплоченные группы, основанные на рекомбинантной собственности (cohesive recombinants), характеризуются ранними, множественными вливаниями иностранных инвестиций; звездообразные отпочкования (spin-off star structures) совсем не получают иностранных инвестиций; процессы создания новых

10 В качестве теста на линейное развитие мы использовали регрессионный анализ тенденций сокращения доли государственной собственности и увеличения доли иностранной собственности. Я2 линейной тенденции составил 0,97 для доли государственной собственности и 0,98 — для доли иностранной собственности.

предприятий и формирования сетей по инициативе иностранного капитала пока не демонстрируют выраженных отклонений от общей тенденции. Обособленные фирмы, следующие траектории 12, получили иностранные инвестиции в 1997 г. В фирмах, всегда остававшихся обособленными, вес иностранного капитала отнюдь не диспропорционален: их доля в общем объеме совокупного иностранного капитала (30,4%) почти равна их доле в общем объеме капитала в целом (30,7%).

Если наша гипотеза о том, что межорганизационные сети собственности защищают от неопределенности, верна, то фирмы, следующие траектории 12, всегда остававшиеся обособленными, должны демонстрировать бoльшую подвижность и меньшую стабильность выручки по сравнению с фирмами, являющимися частью сетей. Сетевые фирмы будут менее чувствительны к перебоям в поставках, им легче передать заказ другим фирмам с избыточными мощностями в своей сети, они способны лучше реорганизовать имеющиеся мощности и выявить новые организационные ресурсы в период реструктуризации [Miner, Amur-gery, Stearns, 1990]. Методом анализа вариаций мы проверили эту гипотезу и обнаружили, что фирмы, имевшие долю собственности хотя бы в еще одной фирме на протяжении по крайней мере одного года, характеризуются значительно большей стабильностью доходов, нежели фирмы, всегда остававшиеся обособленными. Вслед за Дж. Линкольном, М. Гер-лахом и К. Ахмаджан [Lincoln, Gerlach, Ahmajian, 1996] мы заключаем, что распределение рисков будет сдерживать крупные и неожиданные скачки в развитии, а также смягчит и резкие падения. С помощью модели логистической регрессии было обнаружено, что вероятность увеличения и падения оборота существенно ниже для фирм — участниц сетей. Наши модели изменения объема поступлений показывают, что сетевые связи служат

средством нейтрализации неопределенности, увеличивая периоды стабильных доходов, снижая вероятность восходящей мобильности, но одновременно и уменьшая вероятность резкого падения поступлений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

ИСТОРИЧЕСКАЯ СОЦИОЛОГИЯ НЕСТАБИЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Термином «смешанное хозяйство» (mixed economy) политэкономы обычно обозначают смешение частных и государственных форм собственности. Эти категории по-прежнему имеют смысл; однако стоит задуматься и о том, в какой степени они порождены дискурсом «холодной» войны и глобальным противостоянием между капитализмом и коммунизмом. В этом контексте сам термин «смешанное хозяйство» указывает на реальную вероятность того, что то или иное национальное хозяйство в своих реальных практиках будет сочетать особенности рыночной и плановой экономики, использовать элементы частной и государственной собственности, которые по обеим сторонам идеологических баррикад изображались не только как противостоящие друг другу, но и как взаимоисключающие формы.

В данной статье мы также употребляем термин «смешанное хозяйство». Но здесь под ним понимается не смешение государственной и частной форм собственности, а хозяйство, объединяющее иностранные и отечественные, сетевые и обособленные фирмы. Однако несмотря на то что мы наполнили термин новым содержанием, наш замысел на другом уровне во многом сохранил и отзвук прежних акцентов: в нашем случае речь идет об ограниченности дихотомических утверждений в духе «либо — либо» применительно к дискуссии о глобализации. Приведенные данные о современном венгерском смешанном хозяйстве показыва-

ют, что развивающиеся хозяйства вовсе не обязательно оказываются перед вынужденным выбором между глобальными и локально укорененными сетями. Высокий уровень иностранных инвестиций может вполне гармонично сочетаться с процессами формирования сетей межорганизационной собственности в условиях развивающегося хозяйства.

Подобно тому как межорганизационные сети собственности размыли границу между государственными и частными формами собственности в начале 1990-х гг., с середины 1990-х гг. бизнес-сети — действующие в глобальном масштабе, с одной стороны, и укорененные в национальном хозяйстве, с другой, — размывают границы между иностранной и отечественной собственностью.

Насколько уникален в этом отношении пример Венгрии? Следуют ли другие постсоциалистические хозяйства по тому же пути? Организована ли основная масса российского крупного бизнеса в сети и принадлежит ли она отечественному капиталу? Каково распределение форм собственности на пространстве от Балтики до Балкан по нашим четырем сегментам фирм: организованным в сети и отечественным, организованным в сети и принадлежащим иностранному капиталу, обособленным и отечественным, обособленным и принадлежащим иностранному капиталу? Полученные результаты побуждают проводить сопоставления между самыми разными случаями в различных частях развивающегося мира. Новая исследовательская программа социологии хозяйственного развития призывает к анализу взаимодействия иностранного инвестирования и эволюции сетей, который был бы сопоставим с тем, что проведен нами за 15-летний период в Венгрии (см. рис. 1), в таких странах, как Аргентина, Бразилия, Вьетнам, Филиппины и Южная Африка. Словом, наша методология схематической разметки эволюции венгерского смешанного хозяйства обеспечивает

надежный фундамент для дальнейших сравнительных исследований в целом ряде развивающихся хозяйств.

Однако, как мы показали, при нацеленности на понимание микропроцессов хозяйственной трансформации концепция «смешанного хозяйства», полезная для макроструктурного анализа, должна также вывести на понятия скорее отно-шенческие, нежели категориальные. Наш подход к анализу трансформации собственности, трактуемой не просто как замена государственной собственности частной, но как реструктуризация сетевых свойств, — простой пример подобного перехода от категориальных понятий к от-ношенческим. Аналогично вместо рассуждений о простом смешении свойств, т. е. некоем целом с легко вычленяемыми составными частями, мы описываем сочетания, элементы которых сами имеют сложную структуру и способны порождать новые свойства (combinatory and generative).

В этой связи особенно полезны наши выводы, касающиеся рекомбинантной собственности. Исследование было продиктовано вопросами не столько выживаемости национальных моделей собственности, сколько их способности к адаптации. Сети обеспечивают отечественных и иностранных акторов ресурсами и возможностями трансформировать структуры. Как показывают У. Пауэлл и др. [Powell et al., 2002], межорганизационные связи не только являются реакцией на институциональную среду, но и сами изменяют ее (см. также: [Padgett, 2001]). Наше исследование путей трансформации собственности продемонстрировало, что наиболее сплоченный вид рекомбинантной собственности чаще всего привлекает иностранных инвесторов. Это означает, что неверно трактовать сети рекомбинантной собственности просто как пережитки государственного социализма, характеризовать их как реакционных или ностальгически настроенных экономических агентов,

тормозящих действие и сопротивляющихся переменам. Если бы они действительно являлись наследием неформальных сетей государственного социализма, то по определению были бы обречены на простое самовоспроизводство. Однако сетевые структуры, как и прочие социальные конфигурации, могут менять свою ориентацию. Сплоченные виды рекомбинантной собственности — сначала в качестве агентов, реструктурирующих активы, и затем, как видно из настоящего исследования, открываясь к сотрудничеству с иностранными инвесторами — демонстрируют именно такую способность к реструктурированию (generative reformulation) [Padgett, 2001; Sabel, Zeitlin, 1997], обладающую открытым потенциалом. Переход Венгрии от государственного социализма к зарождающейся рыночной экономике с динамичными моделями иностранного инвестирования произошел не вопреки ее межогранизационным сетям собственности, но отчасти благодаря им.

Коренные политические и экономические преобразования, подобные тем, что имели место в Восточной Европе в последнем десятилетии ХХв., становятся легкой жертвой «больших нарративов» (grand narratives) [Tilly, 1984] — таких как борьба социализма и капитализма, государственной и частной собственности, планирования и рынков, отечественного и иностранного капитала. В этих нарра-тивах траектории развития заменяют неопределенность; «большие» силы Истории — рынок, государство, рационализация, частная собственность — встают на место более мелких акторов, которые что-то преодолевают, строят стратегии и взаимодействуют друг с другом на реальном игровом поле.

Применительно к Восточной Европе эти «большие нарративы» имеют две версии: ориентированную на будущее и новую ретроспективную. В первом случае аналитик предсказывает оптимальные варианты развития событий (искусство го-

ворить «пока еще нет») и оценивает действия акторов с точки зрения их приближения к этим заранее известным результатам. С аналитической точки зрения проблема данного метода заключалась не в том, что транзитологи попросту разглядывали хрустальный шар и из него черпали свои выводы, а в том, что они держались за них и воспринимали настоящее через эту искажающую призму. В ретроспективной версии аналитики наделены правом оценивать прошлые цели, стратегии и действия реальных акторов именно потому, что они могут увидеть, что же произошло. Но и здесь действия акторов анализируются и оцениваются через искажающую призму — в данном случае через представления аналитика о том, что же произошло. В обоих случаях за рамками анализа остается наиболее ценный аспект нестабильного исторического периода — тот факт, что участвующие в ситуации акторы действуют в ситуации подлинной неопределенности.

В своей работе мы попытались проанализировать исторические данные так, чтобы рассуждения отправлялись именно от этой ключевой эпистемологической посылки и в результате корректировали ее. Действия людей, трансформировавших хозяйства Центральной и Восточной Европы, станут более, а не менее понятными, если мы поймем, что они не знали, да и не могли знать, чем кончится дело. Более того, учитывая неопределенность не только правил игры, но и того, какие игры более эффективны (об одновременном участии в нескольких играх см.: [Stark, 1990; Padgett, Ansell, 1993]), нельзя говорить о возможности устойчивого консенсуса в отношении оценки происходящих событий. Его можно восстановить лишь постфактум при помощи нарративов, описывающих развивающиеся хозяйства — с их историями провалов, успехов и фальстартов.

Таким образом, вместо «больших нар-ративов» мы спускаемся на низовой уровень. Для изучения трансформаций в

структуре собственности мы сфокусировали внимание на области, в которой они происходили раньше и происходят сейчас — на уровне предприятий. Наш проект более амбициозен, чем пересказ одной истории — мы собрали истории 1696 фирм. Именно в силу того, что социальное пространство нельзя разметить заранее и под руками нет готовой системы координат или знаков дорожного движения, мы последовали за акторами, проследили их пути даже в тех случаях, когда они меняли игровые поля. Для того чтобы постичь реальные процессы глобализации, мы анализировали локальные топографии. Для изучения отдельных случаев мы разработали более общий метод исторической социологии. Для проведения социологического анализа нестабильного времени мы анализировали переменную структуру времени — разворачивающиеся параллельные процессы и варьирующиеся темпы изменений, зависимости от первоначального избранного пути, замыкания и случайные ходы крупной хозяйственной трансформации. И вспоминая высказывание Х. Уайта о том, что социальное время должно стать такой же частью структуры, как и сетевое пространство [White,

1992, р. 77], — наш вклад в развитие более исторически ориентированного сетевого анализа не сводится к тому, чтобы включить время в качестве аналитической переменной: он состоит в том, чтобы признать само время в качестве переменной величины.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы благодарны Фонду Рассел Сейдж, где Д. Старк работал в качестве приглашенного профессора на начальном этапе анализа данных, и Коллегиуму Будапешта, где Д. Старк и Б. Ведреш также в качестве приглашенных профессоров подготовили окончательный вариант статьи. Мы благодарим за комментарии, замечания и предложения следующих коллег: Ласло Брушта (Laszlo Bruszt), Эндрю Бака (Andrew Buck), Джил Йель (Gil Eyal), Аманду Дамарин (Amanda Damarin), Нила Флигстина (Neil Fligstein), Джеффа Фужере (Geoff Fougere), Иштвана Габора (Istvan Gabor), Уильяма МакАлистера (William McAllister), Эндрю Спайсера (Andrew Spicer), Хэр-рисона Уайта (Harrison White) и особенно Питера Беармана (Peter Bearman) и Моник Жирар (Monique Girard).

Методологическое приложение А Выявление значимых связей собственности с иностранным капиталом

Для оценки распределения фирм согласно степени концентрированности/разреженности их связей собственности мы применили иерархический кластерный анализ Уорда и выявили типичные модели форм собственности; в их основе — доля капитала, принадлежащая самому крупному собственнику фирмы, ее второму по величине собственнику, третьему, четвертому, пятому и т. д. собственникам, за каждый год существования компании. Поскольку разреженные сети собственности встречаются в нашей выборке крупнейших компаний чрезвычайно редко, структуру собственности уместно представить в виде модели из двух кластеров.

На долю первого кластера приходится 45% всех проанализированных «фирмо-лет». В первом кластере доминирующему собственнику принадлежат в среднем 98% акций, второму по величине собственнику — менее 2%. Последние не учитываются в качестве значимых собственников. Второй кластер представляет структуру коалиций, в которой основному собственнику принадлежит в среднем 51% акций, а второму — 25%. Если первый или второй собственник в данном кластере — иностранный, то фирма классифицируется как имеющая значимую связь собственности с иностранным капиталом.

Методологическое приложение В Параметры, используемые в методе оптимального подбора

Анализ последовательности сетевых позиций (sequence analysis) недавно критиковался Лоу-ренсом Ву за использование алгоритма, нечувствительного к смене направления (directional transitions) [Wu, 2000]. Действительно, наиболее распространенный алгоритм оптимального подбора, заимствованный из естественных наук, не учитывает категорию темпо-ральности. В данном приложении вкратце описывается, каким образом мы модифицировали алгоритм оптимального подбора с тем, чтобы максимизировать чувствительность метода к упорядоченности во времени.

Для адаптации метода оптимального подбора к нашим целях можно взять два типа параметров: издержки ввода и удаления элементов (indel-издержки* (indel-costs)) и издержки замещения (substitution costs) [Abbott, Hrycak, 1990]. Наша задача состоит в том, чтобы скорректировать эти параметры, причем их сочетание должно позволить максимально увеличить степень чувствительности ко временнoму измерению.

Мы начинаем с существующего варианта алгоритма (так называемого метода наиболее длинной общей последовательности (longest common subsequence method)) [Sankoff, Krus-kal, 1999] как основы, которую мы хотим усовершенствовать. Социологами уже предлагались некоторые поправки к параметрам издержек в алгоритме оптимального подбора [Abbott, 1995; Abbott, Hrycak, 1990; Blair-Loy, 1999; Stovel, 2001; Stovel, Savage, Bearman, 1996], однако не проводилось систематического анализа того, повышают ли эти поправки темпоральную чувствительность метода, и если да, то насколько. Мы проверяем эти ранее предложенные поправки и уточняем выбранные нами типы издержек для увеличения указанной чувствительности.

Мы измеряем темпоральное подобие между двумя последовательностями позиций (sequences) при помощи коэффициента соответ-

* Название «indel» образовано сложением первых букв английских слов «ввод» (inserting) и «удаление» (deleting). — Прим. пер.

ствия (matching coefficient), учитывающего совпадения (matches), когда две последовательности (a и b) находились в одном состоянии в один год, и отнесенного к продолжительности более короткой последовательности. Полученное значение считается равным 1, если две последовательности идентичны или более короткая по продолжительности полностью покрывается более длинной. Оно равно нулю, если между двумя последовательностями нет никаких совпадений вообще. Для выявления обратной темпоральности (reverse temporality) мы используем еще одно измерение. Это коэффициент соответствия между последовательностью a и обратной последовательностью b. Коэффициент рассчитывается аналогичным образом. Наша задача — выявить параметры издержек (cost parameters) оптимального подбора, которые способствуют установлению подобия в прямых временных последовательностях и препятствуют подобию в обратных временны х последовательностях.

Нами выполнен анализ оптимального подбора для различных параметров издержек, фиксируя получающиеся в результате диади-ческие матрицы расстояний для каждого из них. Создана база данных, в которой в качестве единицы взяты диады (всего 359 128 диад в 848 последовательностях), при этом одной группой переменных стали расстояния оптимального подбора, а другой — коэффициенты соответствия и обратного соответствия. Затем мы применили модели линейной регрессии, где в качестве зависимой переменной использовалось расстояние оптимального подбора, а независимых переменных — коэффициенты соответствия и обратного соответствия. В табл. 3 представлены коэффициенты регрессии для четырех моделей с четырьмя различными зависимыми переменными: расстояния оптимального подбора и метод наиболее длинной общей последовательности (longest common subsequence method) (модель 1); расстояния оптимального подбора и такие же постоянные издержки замещения, а также двойные indel-издержки (модель 2); расстояния оптимального подбора и структурированная ма-

Таблица 3

Линейно-регрессионные модели расстояний оптимального подбора, соответствий и обратных

соответствий между последовательностями

Модель 1 Наиболее длинные общие последовательности Модель 2 Повышенные indel-издержки Модель 3 Структурированные издержки замещения Модель 4 Окончательная модель

Параметры оптимального соответствия

Indel-издвржки 1,00 2,00 2,00 2,01

Издержки замещения Const = 2,00 Const = 2,00 Структурированы Структурированы

Линейная регрессия*

N 359 128 359 128 359 128 359 128

R2 0,575 0,714 0,439 0,437

Константа 22,790 25,355 19,726 19,753

Соответствия -18,346 -26,903 -20,882 -20,912

Обратные соответствия -7,046 4,047 5,499 5,658

Примечание:

* все коэффициенты значимы при р <0,0001.

трица издержек замещения, основанная на частоте перехода (модель 3); наконец, модель с несколько более высокими indel-издержка-ми (модель 4).

Выполненный линейный регрессионный анализ показывает, что базовый вариант алгоритма оптимального подбора (метод наиболее длинной общей последовательности) действительно нечувствителен к направленности вре-меннoй последовательности (temporal ordering). Коэффициенты соответствия и обратного соответствия отрицательны, что указывает на то, что алгоритм фиксирует одинаковые расстояния между последовательностями и считает их подобными независимо от направленности. Как видно из второй модели, увеличение значения издержек ввода и удаления повышает чувствительность метода к направленности врементой последовательности. В модели 2 коэффициент соответствия отрицателен (последовательности, проходящие через одинаковые состояния в одно и то же время, ближе друг к другу), а коэффициент обратного соответствия меняет знак на положительный, что означает успешное выявление некорректного подобия между последовательностями в обратной временнoй направленности при

применении метода оптимального подбора с повышенным значением 1^е1-издержек. Если переформулировать этот результат в терминологии, использованной в примере Л. Ву [¥и, 2000], можно сказать, что в модели 2 последовательность перехода из состояния занятости в состояние безработицы отлична от последовательности перехода из состояния безработицы в состояние занятости. В модели 3 используется структурированная матрица издержек замещения, построенная на основе вероятности перехода (подробнее см. ниже). В этой модели разнонаправленные во времени последовательности с еще меньшей вероятностью попадут в одну группу (положительный коэффициент обратного соответствия здесь выше, чем в предыдущей модели).

В нашей окончательной модели (см. модель 4) объединены матрица издержек замещения и 1^е1-издежки. Мы определяем издержки замещения следующим образом: издержки замещения двух неизолированных позиций пропорциональны относительной частоте переходов из одной позиции в другую в пределах всех позиций последовательности. Издержки замещения определяются сначала путем вычисления вероятности перехода:

, ч XN ,+1 х у)

Р (х, У) = -,

X N. (х)

где х и у — сетевые позиции. Затем на основе вероятности перехода следующим образом рассчитываются издержки:

ю(аг,Ъ]) = 2 - р(аг,Ъ])-р(,аг), еслиа ф Ъ,

где а и Ъ — две последовательности. Издержки замещения колеблются между 0 и 2. Издержки, равные нулю, возможны только в том случае, если одна сетевая позиция всегда следует за другой, и наоборот. Хотя это и маловероятно, издержки замещения будут низкими для сетевых позиций, которые очень часто следуют друг за другом. Это утверждение основывается на допущении о том, что если перейти из одной сетевой позиции в другую относительно просто, то эти сетевые позиции должны сделать последовательности относительно схожими. Иными словами, если единственное различие между двумя последовательностями заключается в том, что в один и тот же момент времени . одна из них находится в состоянии а, а другая — в состоянии Ъ, то расстояние между этими двумя последовательностями является функцией подобия между состояниями а и Ъ, которое, в свою очередь, обусловлено частотой переходов (см. табл. 4).

Есть два состояния, при замещении которых издержки не пропорциональны вероятности перехода: изолированное состояние и состояние несуществования. Замещению изолированного состояния мы приписываем высокое значение (максимальное, т. е. равное 2). Поскольку нас интересуют варианты участия в сети, момент входа в сеть или выхода из нее особенно важен. Мы приписали замещению изолированного состояния высокое значение (величина издержки равна 2), так как для нас важно различие между пребыванием в составе сети и функционированием вне ее. Если единственное различие между двумя последовательностями заключается в том, что в год . одна оставалась изолированной, а другая являлась частью сети, то этот факт означает для нас большее различие между ними, чем любая форма участия в сети. Замещению состояния

Таблица 4 Частота переходов между сетевыми позициями

1 2 3 4 5 6 7

1 2687 167 192 35 19 43 42

2 138 849 79 2 44 8 4

3 167 71 1342 22 37 91 31

4 18 0 26 181 0 33 1

5 12 28 35 0 353 37 7

6 47 16 100 15 42 497 109

7 44 4 39 8 8 129 462

Таблица 5

Издержки замещения

1 2 3 4 5 6 7 8

1 - 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 1,00

2 2,00 - 1,97 1,99 1,90 1,89 2,00 1,00

3 2,00 1,97 - 1,69 1,87 1,83 1,86 1,00

4 2,00 1,99 1,69 - 1,97 1,93 1,98 1,00

5 2,00 1,90 1,87 1,97 - 1,91 2,00 1,00

6 2,00 1,89 1,83 1,93 1,91 - 1,89 1,00

7 2,00 2,00 1,86 1,98 2,00 1,89 - 1,00

8 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 -

несуществования мы приписываем низкое значение (равное 1): таким образом мы делаем алгоритм менее чувствительным к различиям в продолжительности жизни фирмы и более чувствительным к его сетевой «карьере». Полученная матрица издержек замещения представлена в табл. 5.

Для уточнения оптимального значения indel-издержек мы анализируем регрессионные модели с нашей матрицей издержек замещения, варьируя indel-издержки от 1 до 2,5. Мы обнаружили, что максимальный коэффициент обратного соответствия (т. е. случай последовательностей, находящихся далее всего друг от друга и к тому же разнонаправленных во времени) имеет место при значении indel-издержек, равном 2,01. Как показано в табл. 3, коэффициент обратного соответ-

ствия для модели оптимального соответствия при значении 1^е1-издержек 2,1 составляет 5,658. При значениях 2,00 и 2,02 указанные коэффициенты составляют соответственно 5,499 и 5,506. Значение 1^е1-издержек, равное 2,01,

соответствует максимальному значению издержек замещения, сложенному с различием между максимальным и вторым по величине значением издержек замещения (предложено Э. Эбботом и А. Хрысак [Abbott, Hrycak, 1990]).

Методологическое приложение C Конструирование идеальных типов последовательностей

Чтобы изобразить каждую траекторию последовательности развития кластеров, мы конструируем идеальные типы последовательностей. Нашей задачей является выявление характерных состояний идеальной последовательности той или иной траектории, а также типичное временнoе распределение переходов между этими состояниями. Для этого анализируется распределение переходов путем конструирования графика (scree-plot), на котором представлены переходы по убыванию их значения в частотном распределении. На рис. 3 приведен пример такого графика, сконструированного для траектории 4.

C помощью этого графика мы отобрали наиболее часто встречающиеся типы переходов и

зафиксировали их в качестве характерных особенностей рассматриваемой траектории. Например, в случае траектории 4 таким типом переходов стали переходы «7-6» (из сильно сплоченной в сплоченную группу) и «6-7» (из сплоченной в сильно сплоченную группу). Для выявления распределения этих характерных переходов во времени мы построили графики частотных распределений переходов по годам и выровняли их, посчитав средние за 3-летние интервалы. На рис. 4 представлен такой график для траектории 4. Таким образом, в этом примере мы выбрали 1992 г. как дату перехода из сплоченной в сильно сплоченную группу («67») и 1997 г. как дату перехода обратно из сильно сплоченной в сплоченную группу («7-6»).

1-1-г

7-5 2-5

Рис. 3. График частотных распределений переходов в траектории 4 Примечание: по оси у отображены частотные распределения переходов, по оси х — переходы по убыванию согласно их значению в частотном распределении. Например, надпись «7-6» означает переход из состояния 7 (очень сплоченная группа) в состояние 6 (сплоченная группа).

1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

Рис. 4. Частотные распределения характерных переходов по времени, выровненные

по средним за 3-летние периоды

ЛИТЕРАТУРА

Abbott A. 1990. What do cases do? Some notes on activity in sociological analysis. In: RaginC. C., Becker H. S. (eds.). What is a Case? Exploring the Foundations of Social Inquiry. Cambridge University Press: Cambridge, MA; 53-82.

Abbott A. 1992. From causes to events. Sociological Methods and Research 20 (4): 428-455.

Abbott A. 1995. Sequence analysis: New methods for old ideas. Annual Review of Sociology (21): 93-113.

Abbott A. 1997. Of time and space: The contemporary relevance of the Chicago school. Social Forces 75 (4): 1149-1182.

Abbott A., Hrycak A. 1990. Measuring resemblance in sequence data: An optimal matching analysis of musicians' careers. American Journal of Sociology 96 (1): 144-185.

Andersson U., Bjorkman I., Forsgren M. 2002. Explaining Subsidiary Network Embedded-

ness: The Impact of Headquarters Control Mechanisms. Unpublished manuscript. Uppsala University.

Bair J., Gereffi G. 2003. Upgrading, uneven development, and jobs in the North American apparel industry. Global Networks 3 (2): 143-169.

Barabasi A.-L., Albert R., Jeong H. 1999. Scale-free characteristics of random networks: The topology of the world wide web. Physica A (281): 69-77.

BiggartN. W., Guillen M. F. 1999. Developing difference: Social organization and the rise of the auto industries of South Korea, Taiwan, Spain, and Argentina. American Sociological Review 64 (5): 722747.

Blair-Loy M. 1999. Career patterns of executive women in finance: An optimal matching analysis. American Journal of Sociology 104 (5): 1346-1397.

BSrScz J. 2001. Change rules. American Journal of Sociology 106 (4): 1152-1168.

Brudner L. A., White D. R. 1997. Class, property, and structural endogamy: Visualizing networked histories. Theory and Society 26 (2/3): 161-208.

Buckley F. H. 1997. The Canadian keiretsu. Bank of America Journal for Applied Corporate Finance 9 (1): 46-56.

Buckley P. J., Casson M. C. 1998. Models of the multinational enterprise. Journal of International Business Studies 29 (1): 21-44.

Burawoy M. 1996. The state and economic involution: Russia through a Chinese lens. World Development 24 (6): 1105-1117.

Burawoy M., Krotov P. 1992. The Soviet transition from socialism to capitalism: Worker control and economic bargaining in the wood industry. American Sociological Review 57 (1): 16-38.

Comisso E. 1998. «Implicit» Development Strategies in Central and East Europe and Cross-National Production Networks. Berkeley Roundtable on International Economy Working Paper. University of California, Berkeley, CA.

Davis J. A. 1970. Clustering and hierarchy in interpersonal relations: Testing two graph theoretical models on 742 sociomatrices. American Sociological Review 35 (5): 843851.

DickenP., ForsgrenM., MalmbergA. 1994. The local embeddedness of transnational corporations. In: AminA., Thrift N. (eds.). Globalization, Institutions, and Regional Development in Europe. Oxford University Press: Oxford, N. Y.; 23-45.

Evans P. B. 1995. Embedded Autonomy: States and Industrial Transformation. Princeton University Press: Princeton, NJ.

Ferligoj A., Prasnikar J., Pahor M. 2001. Ownership and Board Interlock Networks of the Largest Slovenian Firms. Unpublished manuscript. Ljubljana University.

FligsteinN., Brantley B. 1992. Bank control, owner control, or organizational dynamics: Who controls the large modern corporation? American Journal of Sociology 98 (2): 280-307.

Galaskiewitz J. 19В5. Interorganizational relations. Annual Review of Sociology (11): 281-304.

GereffiG., Fonda S. 1992. Regional paths to development. Annual Review of Sociology (18): 419-448.

Gerlach M. L. 1992. Alliance Capitalism. The Social Organization of Japanese Business. University of California Press: Berkeley, CA.

Ghoshal S., Bartlett C. A. 1990. The multinational corporation as an interorganization-al network. Academy of Management Review 1б (4): б03-б25.

Giuffre K. 1999. Sandpiles of opportunity: Success in the art world. Social Forces 77 (3): 815-832.

Glasberg D. S., Schwartz M. 1983. Ownership and control of corporations. Annual Review of Sociology (9): 311-332.

Grabher G. 1994. The dis-embedded economy. The transformation of East German industrial complexes into Western enclosures. In: AminA., Thrift N. (eds.). Globalization, Institutions, and Regional Development in Europe. Oxford University Press: Oxford, N. Y.; 177-19б.

Granovetter M. 1985. Economic action and social structure: The problem of embeddedness. American Journal of Sociology 91 (3): 481-510. (Русск. пер.: Грановет-тер М. 2004. Экономическое действие и социальная структура: проблема укорененности. В кн.: Радаев В. В. (ред.). Западная экономическая социология: Хрестоматия современной классики. М.: РОССПЭН; 131-158.)

Granovetter M. 1994. Business groups. In: SmelserN., Swedberg R. (eds.). Handbook of Economic Sociology. Russell Sage Foundation: N. Y.; 453-475.

Hanley E., King L., Tóth I. J. 2002. The state, international agencies, and property transformation in postcommunist Hungary. American Journal of Sociology 10S (1): 129-1б7.

Hardy J. 1998. Cathedrals in the desert? Transnationals, corporate strategy and locality in Wroclaw. Regional Studies 32 (7): б39-б52.

Hedlund G. 1993. Assumptions of hierarchy and heterarchy, with applications to the management of the multinational corporation. In: GhoshalS., Westney E. D. (eds.). Organization Theory and the Multinational Corporation. Saint Martin's Press: N. Y.; 211-236.

HuberP., WSrgStterA. 1998. Political survival or entrepreneurial development? Observations on Russian business networks. In: CohenS. S., Schwartz A., Zys-mann J. (eds.). The Tunnel at the End of the Light: Privatization, Business Networks, and Economic Transformation in Russia. University of Carolina at Berkeley Press. Research Series, no. 100.

InkpenA. C., Beamish P. W. 1997. Knowledge, bargaining power, and the instability of international joint ventures. Academy of Management Review 22 (1): 177-202.

Johnson J. 1997. Russia's emerging financial-industrial groups. Post-Soviet Affairs 13 (4): 333-365.

KeisterL. A. 2001. Exchange structures in transition: Lending and trade relations in Chinese business groups. American Sociological Review 66 (3): 336-360.

Kétszázak klubja 2001. 2002. Figyelo Top 200.

Kogut B. 1988. Joint ventures: Theoretical and empirical perspectives. Strategic Management Journal 9 (4): 319-332.

Kogut B. 1991. Joint ventures and the option to expand and acquire. Management Science 37 (1): 19-33.

Kogut B., ShanW., Walker G. 1992. The make-or-cooperate decision in the context of an industry network. In: Nohria N., Eccles R. G. (eds.). Networks and Organizations: Structure, Form and Action. Harvard Business School Press: Boston, MA; 348-365.

KogutB., Walker G. 2001. The small world of Germany and the durability of national networks. American Sociological Review 66 (3): 317-335.

Levine J. H. 2000. But what have you done for us lately? Sociological Methods and Research 29 (1): 34-40.

Lincoln J. R., Gerlach M. L., Ahmadjian C. L. 1996. Keiretsu networks and corporate performance in Japan. American Sociological Review 61 (1): 67-88.

Lincoln J. R., Gerlach M. L., Takahashi P. 1992. Keiretsu networks in the Japanese economy: A dyad analysis of intercorporate ties. American Sociological Review 57

(5): 561-585.

McDermott G. A. 1997. Renegotiating the ties that bind: The limits of privatization in the Czech Republic. In: GrabherG., Stark D. (eds.). Restructuring Networks in Postsocialism: Legacies, Linkages, and Localities. Oxford University Press: Oxford, N. Y.; 70-106.

McDermott G. A. 2000. Network Restructuring and Firm Creation in East-Central Europe: A Public-Private Venture. Working paper no. 361. University of Michigan Business School.

Miner A. S., Amurgery T. L., Stearns T. M. 1990. Interorganizational linkages and population dynamics: Buffering and transforming shields. Administrative Science Quarterly 35 (4): 689-713.

Mizruchi M. S., Galaskiewicz J. 1994. Networks of interorganizational relations. In: WassermanS., Galaskiewicz J. (eds.). Advances in Social Network Analysis. Sage Publications: Thousand Oaks, CA; 230-253.

Morgan G., Kristensen P. H., Whitley R. 2001. The Multinational Firm: Organizing Across Institutional and National Divides. Oxford University Press: Oxford, N. Y.

Padgett J. F. 2001. Organizational genesis, identity, and control: The transformation of banking in renaissance Florence. In: RauchJ., CasellaA. (eds.). Networks and Markets. Russell Sage Foundation: N. Y.; 211-257.

Padgett J. F., Ansell C. K. 1993. Robust action and the rise of the Medici, 14001434. American Journal of Sociology 98

(6): 1259-1319.

Pavlinek P., Smith A. 1998. Internationalization and embeddedness in East-Central European transition: The contrasting geographies of inward investment in the Czech

and Slovak Republics. Regional Studies 32 (7): 619-638.

Podolny J. M. 1994. Market uncertainty and the social character of economic exchange. Administrative Science Quarterly 39 (3): 458-483.

Powell W. W., White D. R., Koput K. W. 2001.

Evolution of a Science-Based Industry: Dynamic Analyses and Network Visualization of Biotechnology. Santa Fe Institute Working Paper.

PowellW. W., Koput K., White D. R., OwenSmith J. 2002. Network Dynamics and Field Evolution: The Growth of Interorganization-al Collaboration in the Life Sciences. Unpublished manuscript. Stanford University.

Róna-Tas Á. 1998. Path dependence and capital theory: Sociology of the post-communist economic transformation. East European Politics and Societies 12 (1): 107-131.

SabelC. F., Zeitlin J. 1997. Stories, strategies, structures: Rethinking historical alternatives to mass production. In: Sable C. F., Zeitlin J. (eds.). World of Possibilities: Flexibility and Mass Production in Western Industrialization. Cambridge University Press: Cambridge, MA; 1-33.

Sankoff D., Kruskal J. P. 1999. Time Warps, String Edits And Macromolecules: The Theory and Practice of Sequence Comparison. CSLI Publications: Stanford.

Snijders T. A. B. 1990. Testing for change in a digraph at two time points. Social Networks 12 (4): 359-373.

Snijders T. A. B. 2001. The statistical evaluation of social network dynamics. Sociological Methodology 31 (1): 361-395.

SpicerA., McDermott G. A., Kogut B. 2000. Entrepreneurship and privatization in Central Europe: The tenous balance between destruction and creation. Academy of Management Review 25 (3): 630-649.

Stark D. 1990. Work, worth and justice. Actes de la Recherche en Sciences Sociales (85): 3-19.

Stark D. 1996. Recombinant property in East European capitalism. American Journal of Sociology 101 (4): 993-1027. (Русск. пер.: Старк Д. 1996. Рекомбинированная соб-

ственность и рождение восточноевропейского капитализма. Вопросы экономики (6): 4-24.)

Stokman F. N., Ziegler R., Scott J. 1985. Networks of Corporate Power: A Comparative Analysis of Ten Countries. Polity Press: N. Y.

Stovel K. 2001. Local sequential patterns: The structure of lynching in the Deep South, 1882-1930. Social Forces 79 (3): 843-880.

Stovel K., Savage M., Bearman P. 1996. Ascription into achievement: Models of career systems at Lloyds bank, 1890-1970. American Journal of Sociology 102 (2): 358-398.

Stuart T. E. 1998. Network positions and propensities to collaborate: An investigation of strategic alliance formation in a high-technology industry. Administrative Science Quarterly 43 (3): 668-698.

Tilly C. 1984. Big Structures, Large Processes, Huge Comparisons. Russel Sage Foundation: N. Y.

Toth I. J. 1998. Inter-enterprise ownership links in Hungary. Acta Oeconomica 49 (34): 365-396.

Uhlir D. 1998. Internationalization, and institutional and regional change: Restructuring post-communist networks in the region of Lanskroun, Czech Republic. Regional Studies 32 (7): 673-685.

Uzzi B. 1997. Social structure and competition in interfirm networks: The paradox of embeddedness. Administrative Science Quarterly 42 (1): 35-67.

Vedres B. 2000. The constellations of economic power: The position of political actors, banks and large corporations in the network of directorate interlocks in Hungary, 1997. Connections 23 (1): 44-59.

Ward J. H., Jr. 1963. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association 58 (301): 236-244.

WassermanS., Faust K. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press: Cambridge, MA.

Watts D. 1999. Networks, dynamics and the small-world phenomenon. American Journal of Sociology 105 (2): 493-527.

White H. C. 1992. Identity and Control. Princeton University Press: Princeton, NJ.

Windolf P., Beyer J. 1996. Co-operative capitalism: Corporate networks in Germany and Britain. British Journal of Sociology 47 (2): 205-231.

Wu L. L. 2000. Some comments on «Sequence analysis and optimal matching methods in sociology: Review and prospect». Sociological Methods and Research 29 (1): 41-64.

YiuD., MakinoS. 2002. The choice between joint venture and wholly owned subsidiary: An institutional perspective. Organization Science 13 (6): 667-683.

Zaheer S. 1995. Overcoming the liability of for-eignness. Academy of Management Journal 38 (2): 341-363.

ZonH., van. 1998. The mismanaged integration of Zaporizhzhya with the world economy: Implications for regional development in peripheral regions. Regional Studies 32 (7): 607-618.

Zysman J., Schwartz A. 1998. Reunifying Europe in an Emerging World Economy: Economic Heterogeneity, New Industrial Options, and Political Choices. Berkeley Round-table on International Economy Working Paper. University of California: Berkeley, CA.

Статья поступила в редакцию l февраля 2005 г.