CC BY-NC-ND
75
НОВЫЕ ПЕРЕВОДЫ
Б. Уцци
ИСТОЧНИКИ И ПОСЛЕДСТВИЯ УКОРЕНЕННОСТИ ДЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ: ВЛИЯНИЕ СЕТЕЙ
Окончание. Начало см. в предыдущем номере журнала: Т. 8. № 3. Май 2007
Данные и методы
Брайан УЦЦИ
[Brian UZZI] - профессор, руководитель совместной программы Ph.D. факультетов менеджмента и социологии Школы бизнеса Келлог в СевероЗападном университете, США.
Источник: Uzzi B. The sources and consequences of embedded-ness for the economic performance of organizations: the network effect // American Sociological Review. 1996. Vol. 61. No. 4. P. 674 - 698.
Перевод с англ. Ю.Р. Муратовой под науч. ред. М.С. Добряковой, В.В. Радаева.
Данные о сетевых связях между всеми нью-йоркскими фирмами, занимающимися производством качественной женской одежды, были предоставлены Международным профессиональным союзом производителей женской одежды, который собирает информацию о количестве обменов между подрядчиками и производителями [см. Uzzi 1993]. Данные содержат сведения о: 1) межфирменном обмене ресурсами, 2) членстве в бизнес- группах, 3) производственных линиях компании, ее местоположении, а также о возрастном составе и численности работников. Данные, характеризующие ресурсный обмен и социальные связи, полностью охватывают сеть взаимодействий каждой фирмы этой отрасли. Можно, например, проследить потоки заказов между фирмами-партнерами и выявить наличие родственных, дружеских или собственнических связей между ними. Профсоюз собирает эти сведения для расчета членских взносов: их величина зависит от оборотов предприятия. Информация регулярно обновляется представителями Союза, которые посещают предприятия, проверяют отчетность и отслеживают закрытие фирм.
Итак, в моем распоряжении были данные по сетевым обменам между фирмами- членами Профсоюза начиная со второго квартала 1990 г. по конец 1991 г., в них не уточнялась дата проведения конкретной сделки - была известна доля сделок данной фирмы, приходящаяся на ее сетевых партнеров. Союз охватывает более 80% предприятий нью-йоркской швейной промышленности, специализирующихся на производстве качественной женской одежды; все остальные фирмы, как правило, ведут нелегальный бизнес, уклоняясь от уплаты налогов и исполнения трудового законодательства ^аЫт§ег 1989].
Особенности выборки и уникальный характер этих сетевых данных дают много преимуществ при проведении анализа, но
относительно короткий временной интервал, за который они получены, порождает проблему, возникавшую и при других исследованиях сетей [Burt 1992; Mc-Pherson, Popielarz, Drobnic 1992]. Она, в частности, касается моделирования причин банкротства, зародившихся до начала наблюдения, поскольку причины выживания вполне могут являться функцией характеристик, существовавших ранее. Если бы моментов наблюдения было несколько, мы могли бы дать более надежные заключения относительно причинно-следственных связей. Однако таких данных у нас нет, и минимизировать эту проблему помогает сочетание нескольких аспектов анализа: в качестве основных предикторов выживания я включил в модель контрольные переменные, которые позволили отразить влияние существовавших ранее организационных характеристик. Ключевыми среди них являются возраст, размер и географическое расположение организации. В той мере, в которой эти переменные отражают влияние самообучения организации, ее доступ к капиталу, качество ее ресурсов и профессионализм менеджеров [Hannan, Freeman 1989], они позволяют также учесть причины краха бизнеса, которые возникли ранее и проявились в 1991 г.
Эти данные также позволяют определить направление причинно-следственных связей. Ведь если, как я предполагаю, между укорененностью фирмы и ее выживанием обнаружится положительная зависимость, на основе одной лишь количественной информации нельзя сделать вывод о том, что укорененность есть следствие, а не причина выживания. Вполне возможно, что выживающие фирмы имеют укорененные связи потому, что рассматривают их как экономически достаточно надежные для развития бизнеса, а вовсе не потому, что укорененность помогает им адаптироваться.
Мы попытались преодолеть неоднозначность интерпретации причинно-следственных связей посредством сочетания качественного анализа и проведения стандартных количественных измерений. Во-первых, обращение к этнографическим данным помогает разобраться в ситуациях, когда направление зависимости кажется неоднозначным. Поскольку респонденты наблюдали развитие компании от начала ее взаимодействия с фирмами-партнерами до проявления преимуществ укорененности, они смогли пояснить, действительно ли укорененные связи повлияли на организационную эффективность или они, напротив, оказались ее следствием [Miles, Huberman 1984]. Более того, совпадение этнографических данных и статистических результатов можно считать дополнительным подтверждением предложенной интерпретации [Jick 1979]. Во-вторых, вероятность того, что результаты деятельности организации отражают экономическую стабильность, а не действие социальных факторов выживания, снижается, если исходить из посылки о том, что возраст и (или) размер организации как раз и выступают индикаторами стабильности [Hannan, Freeman 1989]. В-третьих, мои выводы касаются лишь распределения бизнеса организаций между партнерами по сети, а не абсолютного объема оборотов фирмы, поэтому последний показатель не имеет значения для определения экономической надежности фирмы как партнера. Наконец, как отмечают М. МакФерсон и др. [McPherson et al. 1992], описанная проблема относится к более общему классу проблем, связанных с погрешностями измерения сетевых переменных. Однако, поскольку погрешности измерения обычно занижают значимость полученного результата, ее оценка предусмотрена стандартной процедурой проверки гипотез. С учетом же того, что целью данной работы является демонстрация правомерности постановки задачи, а не точные и исчерпывающие доказательства, сочетание качественного анализа и стандартных количественных измерений создает вполне солидную основу для анализа1.
1 Использование двух методов исследования - количественных и качественных - позволяет компенсировать слабые стороны каждого из них. Сочетание этих методов возможно тогда, когда оба они систематически дают сходные результаты; качественные методы наиболее эффективны при построении теоретической базы и интерпретации количественных данных, что и было
Зависимая переменная
Я смоделировал вероятность банкротства фирмы в 1991 г., используя метод логистической регрессии. Если банкротство произошло между 1 января и 31 декабря 1991 г., фирме присваивалась 1; если же фирма выжила - 0. Я выбрал этот метод для моделирования вероятности выживания фирм-подрядчиков потому, что в 1991 г. лишь восемь из 89 фирм-производителей прекратили свое существование, так что размер выборки слишком незначителен для использования метода максимального правдоподобия [Aldrich, Nelson 1990]. Четверть подрядчиков (125 фирм из 484) обанкротилась, что составляет типичный уровень банкротства для бизнеса такого размера в высококонкурентных отраслях [Bruderl, Preisendorfer, Ziegler 1992; New York State Department of Labor Files]. По пяти фирмам данных не было, так что выборка сократилась до 479 единиц. Кроме того, представители Союза отдельно отслеживают фирмы, которые, стремясь сыграть на пробелах в налоговом законодательстве, закрываются и вскоре открываются вновь под другим именем практически с том же составе. В нашу выборку такие фирмы не вошли.
Независимые переменные
Степень, в какой фирмы используют укорененные связи для включения в сеть, измеряется с помощью переменной «сетевое соединение первого порядка» [first-order network coupling]. Она вычисляется как сумма квадратов долей работы, выполняемой подрядчиком для каждого из производителей. Я выбрал эту переменную по ряду причин. Во-первых, она оказалась весьма значимой для респондентов. Как показали типичные ответы на вопрос об отношениях между распределением заказов и наличием укорененных связей, респонденты были убеждены, что интенсивный обмен отражает «особые отношения» [special relationships]. Во-вторых, пытаясь операционализировать понятие укорененности, я спрашивал респондентов: «Как вы определяете, имеются ли у компании "особые отношения" с другой фирмой, если представителя компании невозможно спросить об этом напрямую?» И респонденты один за другим говорили, что фирмы, которые ведут интенсивный обмен с малым числом торговых партнеров, а не распределяют небольшие заказы среди множества партнеров, скорее всего, имеют укорененные связи с этими фирмами. В-третьих, этот показатель уже описан в литературе [Baker 1990].
nm
Сетевое соединение первого порядка = £ Pj, (1)
j=1 1
где: nm - число производителей, на которых работает подрядчик i; Pij - доля продукции подрядчика i, отправляемая производителю j. Например, для подрядчика в сети первого порядка размерности nm =3, который в течение анализируемого периода отправляет 40%
своей продукции производителю A, 50 - производителю В и 10% - производителю С, значение переменной «сетевое соединение первого порядка» равно: (0,40)2 + (0,50)2 + (0,10)2 = 0,42. Значение индекса приближается к 1 по мере того, как трансакции наблюдаемой фирмы концентрируются вокруг малого числа партнеров. Если показатель равен 1, значит, подрядчик всю свою работу выполняет для одного производителя. Наоборот, когда это
продемонстрировано в данной работе. Поэтому, хотя нет статистических данных, которые позволили бы подтвердить сходство результатов применения этих методов, все-таки можно показать, что модель корректно отражает имеющиеся данные - подобно тому, как независимые переменные объясняют лишь часть вариации признака, или как в психометрике путем голосования выбирают между альтернативными моделями структуры данных [Лек 1979].
значение стремится к нулю, подрядчик распределяет небольшие заказы между множеством производителей - иными словами, его взаимодействие с сетью производителей основано на случайных рыночных связях. Сумма YPj отражает идею укорененности как сетевого
понятия более полно, чем оценка степени наибольшей ресурсной зависимости между подрядчиком и производителем [Baker 1990].
Укорененность в социальном капитале - переменная, которой присваивается 1, если подрядчик имеет сетевые связи с бизнес-группой (согласно приведенному выше определению); если таких связей нет, значение переменной равно нулю. Интервью с руководителями фирм, входящих в бизнес-группы, и представителями Союза, как ранее исследование М. Грановеттера [Granovetter 1994], подтвердили, что бизнес-группы в этой отрасли представляют собой устойчивые партнерства юридически независимых друг от друга фирм, выстроенные вокруг этих руководителей, которых в свою очередь связывают родственные отношения или опыт предыдущего сотрудничества. Входящие в Союз фирмы обязаны заявлять о своем членстве в бизнес-группе или уточнять, связаны ли они узами родства или собственническими связями с той или иной из них. Не позволяя конкретизировать тип связей, наши данные просто информируют о том, что между наблюдаемой фирмой и группой существует связь, по крайней мере одного из намеченных типов. Важно отметить, что в моей выборке подрядчики, входящие в бизнес-группы, не интегрированы вертикально, а представляют собой независимые фирмы, которые обычно работают на нескольких производителей внутри или вне бизнес-группы. (Коэффициент корреляции между переменными «сетевое соединение первого порядка» и «укорененность в социальном капитале» составляет около 0,9. Интервью и данные Союза также показывают, что рассматриваемые фирмы не являются вертикально интегрированными.) Поэтому данная переменная лучше всего операционализирует понятие укорененности в социальном капитале по А. Портесу и Дж. Сенсенбреннер [Portes, Sensenbrenner 1993], а не вертикальной интеграции.
Сетевое соединение второго порядка измеряет степень, в какой сетевые партнеры наблюдаемой фирмы поддерживают случайные рыночные или укорененные связи со своими собственными партнерами. Этот показатель рассчитывается в два этапа. На первом этапе Dp (доля сырья производителя j, который получает подрядчик i) возводится в квадрат и суммируется по ns (общему числу подрядчиков, которые работают на производителя j):
Qj=zd ;. (2)
i=1
Qj варьируется от 0 до 1: при Qj, равном 1, весь объем работы производителя j выполняются одним подрядчиком, а при равном нулю, производитель j распределяет работу среди широкой сети подрядчиков, каждый из которых получает небольшую долю общего объема заказов.
На втором этапе (см. уравнение 3) Qj для производителя j суммируется и затем делится на nm, равное числу производителей в сети подрядчика i:
nm
Z Qj
Сетевое соединение второго порядка =—-, (3)
Пт
При низком значении этого индекса сеть производителей, с которой взаимодействует подрядчик, использует, как правило, случайные рыночные связи; иначе говоря, производители распределяют свою работу по широкой сети подрядчиков, каждый из которых получает небольшую долю от общего объема заказов производителя. Если значение индекса велико, то сеть, с которой связан подрядчик, образована производителями,
использующими укорененные связи для взаимодействия со своими поставщиками: они передают основной объем заказов отобранной группе подрядчиков. Среднее значение индекса указывает на то, что подрядчик имеет дело с интегрированной сетью -комбинирующей случайные рыночные и укорененные связи.
Контрольные переменные
Переменная «размер сети» позволяет контролировать размер сети наблюдаемой фирмы; он равен числу производителей, на которых работал подрядчик в течение рассматриваемого периода. Степень централизации сети оценивается с помощью косвенных (непрямых) связей [Knoke, Burt 1983]; в данном случае она равна числу косвенных связей наблюдаемого подрядчика: например, подрядчик, который работает на двух производителей, каждый из которых, в свою очередь, передает работу трем подрядчикам, имеет шесть непрямых связей. Возраст организации измеряется числом лет, на протяжении которых подрядчик ведет бизнес, и определяется по дате основания фирмы. По наблюдениям представителей Союза, обычно фирмы вступают в него через год-два после своего основания. Следовательно, этот показатель соответствует результатам экологических и экономических исследований, в которых для определения возраста фирмы используют дату регистрации (работать же фирмы начинает за год-два до этого) [Bruderl 1992]. Размер организации равен численности ее сотрудников, состоявших в Союзе в 1991 г. В нашем распоряжении не было данных по объемам продаж. Наконец, экологические и экономические модели показали, что наличие среди организаций дженералистов и специалистов, как и их местоположение этих организаций, также влияют на выживание [Hannan, Freeman 1989]. Дженералисты -бинарная переменная, значение которой равно 1, если подрядчик выпускает несколько продуктов (например, платья и брюки), и равно 0, если только один продукт. Наконец, чтобы выровнять различия в издержках по районам, мною введены уточняющие признаки для фирм, расположенных на Манхеттене, в Бруклине/Бронксе и за пределами центральной части Нью-Йорка (Квинс, Нью-Джерси, Пеннсильвания), что было обосновано различием издержек в этих районах.
Результаты
Структура производственного рынка
Ожидаемая схема отношений обмена на атомистическом рынке представляет собой расширяющуюся, недифференцированную макросеть: фирмы распределяют заказы между множеством партнеров, заставляя их ожесточенно бороться за эти заказы [White 1981; Baker 1990]. Отталкиваясь от этого предположения при анализе структуры производственных рынков, я получил результаты, подтверждающие гипотезу 1 лишь отчасти: в рассматриваемой отрасли одни фирмы работают как диффузные скопления атомистичных акторов, в то время как другие организованы в сети.
На рис. 1 представлено кумулятивное распределение торговых связей между всеми фирмами, занимавшимися производством качественной женской одежды в локальной экономике Нью-Йорка, со второго квартала 1991 г. по конец 1991 г. Вся выпускаемая в течение года продукция каждой фирмы разбивается на четыре или пять видов (осень, зима, весна, лето и одежда для отдыха). И перед началом каждого сезона (т.е. производственного периода) фирма решает, продолжить ли ей работу с партнером по прошлому сезону или обратиться к новому. Фирмы могут взаимодействовать с множеством сетевых партнеров (каждый из которых получает небольшую часть общего числа заказов наблюдаемой фирмы) или ограничиться несколькими партнерами (каждый из которых получает значительную часть общего числа заказов). Традиционная трактовка этих моделей подводит к заключению о том,
что фирма, отдающая более 20-25% своих заказов одному партнеру (годовые продажи, как мы помним, разделены на пять производственных сезонов), поддерживает с ним «особые», или укорененные, связи; в прочих случаях мы имеем дело со случайными рыночными связями. Такая интерпретация соответствует структуре производства в данной отрасли и подтверждается материалами интервью: как заявляют респонденты, фирма поддерживает интенсивные рабочие контакты с контрагентами, только если между ними существуют укорененные связи.
Как видно на рис. 1, структура рынка швейной промышленности образована в основном случайными рыночными связями. Сплошная линия показывает, каким образом производители (91 фирма) распределяют свои заказы между подрядчиками (504 фирмы; итого в общей сложности 1,093 диадических отношений обмена); пунктирная линия показывает ту же связь, но с противоположной позиции - распределения заказов поставщиков между производителями (также соответственно 504 и 91 фирма). По горизонтальной оси откладывается доля заказов, направляемых партнеру; на вертикальной оси представлен кумулятивный процент этих связей. Данные свидетельствуют, что фирмы распределяют свои заказы между множеством партнеров по обмену, а не ограничиваются их узким кругом. Сплошная линия «производителей» говорит о том, что более чем в 80% всех случаев отношений обмена между производителями и подрядчиками на долю одной связи приходится менее 10% общего объема заказов; соответственно, лишь для немногих связей доля передаваемых заказов превышает 20%. Пунктирная линия «подрядчиков» отражает сходную, но менее четкую тенденцию: примерно в 55% случаев на один заказ, поступающий производителям от подрядчиков, приходится менее 10% общего числа заказов; однако в 25% случаев на долю одного заказа приходится более 20% их общего числа (эта подгруппа включает и 10% подрядчиков, которые передают все свои заказы одному производителю). Согласно неоклассической теории, подобная интерпретация данных указывает на то, что рыночная структура рассматриваемой конкурентной отрасли представляет собой диффузное скопление изолированных организаций, поддерживающих между собой лишь случайные рыночные связи.
Однако, следуя такой интерпретации, мы рискуем недооценить важность укорененных связей в ситуации, когда фирмы отдают крупные заказы одному или нескольким партнерам по обмену, а оставшуюся часть распределяют между множеством случайных рыночных партнеров. Например, фирма распределяет свои заказы между 15 партнерами, два из которых получают по 25% заказов, а оставшиеся 50% распределяются между прочими 13 партнерами. В этом случае агрегированная схема отражала бы дисперсную рыночную структуру, тогда
как на самом деле на долю связен с двумя партнерами приходится непропорционально большая часть заказов. Именно такая агрегированная картина и представлена на рис. 1: множество случайных рыночных связен с малой долен концентрированных обменов. Обратившись же к распределению основных обменных связен (т.е. связен, на долю которых приходится больше всего заказов фирмы), мы получим альтернативную оценку рыночнон структуры. Если полученное распределение продемонстрирует, что фирмы концентрируют свои заказы и вступают в отношения обмена лишь с одним или несколькими партнерами по сети, то это следует расценивать как свидетельство укорененности.
На рис. 2 представлено распределение основных связен, указывающее на то, что для некоторых компанин укорененность является важнон составляющен межфирменных обменов. Сплошная линия представляет кумулятивное распределение основных торговых связен, направленных от производителен к подрядчикам (всего 91 случан: 91 производитель и 504 подрядчика); пунктирная линия отражает кумулятивное распределение основных торговых связен, направленных от подрядчиков к производителям (соответственно 504 случая). По горизонтальнон оси откладывается доля работы, направляемон крупненшему торговому партнеру каждон фирмы; на вертикальнон оси показан кумулятивнын процент основных связен по всем фирмам. График демонстрирует, что многие фирмы ограничивают свои торговые отношения небольшим числом партнеров. Сплошная линия «производителен» говорит о том, что почти половина из них направляет более 25% своих заказов одному основному подрядчику. Пунктирная линия «подрядчиков» демонстрирует сходную, но более выраженную модель укорененности: 15% всех подрядчиков направляют всю свою продукцию одному производителю; около 45% - более половины продукции одному производителю. Эти результаты свидетельствуют, что, хотя большинство фирм привычно прибегает к случанным рыночным связям, основная часть их заказов реализуется через укорененные связи.
Анализ размера сетен фирмы служит дополнительным подтверждением тезиса об укорененности, согласно которому производственные рынки в большен степени пронизаны долгосрочными сетевыми связями, нежели это прогнозируется неоклассическон теориен или теориен трансакционных издержек. Правда, как и в прочих случаях, полученные данные указывают на двонственность модели рыночнон структуры в изучаемон отрасли: одни фирмы ведут дела посредством случанных рыночных связен, другие предпочитают укорененные связи. Анализ распределения сетевых связен в нашен выборке показывает, что 25% производителен включены в плотные сети, образованные максимум пятью партнерами по обмену; в 30% случаев сеть насчитывает от пяти до двенадцати партнеров; наконец, около
40% поддерживают широкие, открытые сети, приглашая более двадцати подрядчиков. Аналогично, около 35% подрядчиков включены в плотные сети, сотрудничая максимум с тремя производителями; у 45% сеть насчитывает от четырех до восьми производителей; и около 20% имеют широкие сети, вступая в отношения обмена более чем с девятью партнерами. Отсюда следует, что одни фирмы опираются на укорененные связи и организованы в сети, а другие придерживаются случайных рыночных связей и распределяют свои заказы среди множества партнеров по обмену.
Следовательно, рассматриваемая отрасль характеризуется более сложной структурой, чем просто доминирование того или другого принципа - атомистичности или укорененности [White 1981]. Таким образом, некоторые фирмы отрасли ведут дела, пользуясь преимущественно случайными рыночными связями - в полном в соответствии с неоклассической теорией; другие же фирмы, подтверждая тезис об укорененности, формируют вполне материальные сети производителей на основе укорененных связей.
Организационная эффективность: мультивариантный анализ
Я протестировал восемь моделей, оценивающих вероятность банкротства подрядчика в 1991 г. (результаты представлены в табл. 1). Логарифмическая оценка правдоподобия по всем моделям показывает, что переменные укорененности значительно улучшают контрольные модели (1-4) - уровень значимости р < 0,05, - и когда они добавляются как отдельные переменные (модели 5-7), и когда объединены в блок переменных (в модели 4 по сравнению с моделью 8).
В соответствии с гипотезой 2, модели 5 и 8 показывают, что увеличение частоты сетевого соединения первого порядка связано с низкой вероятностью банкротства. Это означает, что вероятность банкротства подрядчика снижается при использовании укорененных связей и возрастает, когда он распределяет свои заказы среди множества производителей через случайные рыночные связи. На рисунке 3 этот эффект представлен для ситуации, когда другие статистически значимые переменные в модели 8 удерживаются на уровне средних значений: для фирм с низким коэффициентом сетевого соединения первого порядка вероятность банкротства составляет 27%; для фирм - с высоким значением этого коэффициента - 14%, из чего следует, что укорененность снижает вероятность банкротства среднестатистической фирмы на 50%2.
Подтверждая гипотезу 3, модели 6 и 8 показывают, что укорененность в социальном капитале оказывает значимое отрицательное влияние на вероятность банкротства. Этот
Только знак и статистическая значимость коэффициентов логит-моделей могут быть интерпретированы однозначно. Следующее уравнение показывает, как можно обнаружить вероятность банкротства в эмпирически наблюдаемом непрерывном ряду независимых переменных, когда прочие значимые переменные удерживаются на уровне среднего по выборке:
Вероятность банкротства =
e (a+biXi +ъгX2 +...)
1 + e
( a +bjXj +b2X2+... )
Вероятность банкротства рассчитывается следующим образом: 1) среднее по выборке значение каждой значимой переменной в уравнении умножается на ее коэффициент логита; 2) эмпирически выявленный ряд значений независимых переменных умножается на их коэффициент логита; 3) получившиеся значения складываются; 4) сумма возводится в степень для получения числителя; 5) полученная величина делится на сумму числителя и единицы, что позволяет рассчитать непрерывное влияние интересующей независимой переменной (например, переменной по оси Х) на изменение вероятности банкротства (все прочие переменные при этом удерживаются на уровне среднего по выборке значения) [Яопеек 1991].
2
вывод важен по двум причинам. Во-первых, сходство результатов для тезиса об укорененности в социальном капитале А. Портеса и Дж. Сенсенбреннер [Portes, Sensenbrenner 1993] и понятия структурной укорененности говорит о том, что как бы мы ни операционализировали укорененность, она все равно коррелирует с эффективностью, тем самым увеличивая валидность операциональных определений. Во-вторых, хотя измерение укорененности в социальном капитале предполагает включение в анализ некоторых связей, построенных на перекрестном владении акциями, оно подтверждает вывод М. Грановеттера о том, что бизнес-связи, имеющие социальные основания, оказывают позитивное влияние на эффективность фирмы в случае отсутствия прямых материальных трансакций между фирмами или административных распоряжений [Granovetter 1994].
Модели 7 и 8 в табл. 1 показывают, что результаты сетевого соединения второго порядка и его квадрата подтверждают гипотезу 4. Линейный коэффициент значимый и отрицательный; квадрат коэффициента - значимый и положительный. Вместе эти коэффициенты говорят о том, что для подрядчиков, взаимодействующих с сетями, обладающими низкой или, напротив, высокой степенью укорененности, существует повышенная вероятность банкротства по сравнению с теми, которые взаимодействуют с умеренно укоренными сетями.
Table 1. Logit Analysis of the Effects of Embeddedness and Network Structure on Organizational Failure: Better Dress Apparel Firms in the New York Metropolitan Area, 1991
Variable
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8
Embeddedness and Network Structure First-order network —
coupling
Social capital —
embeddedness
Second-order network — coupling
Second-order network — coupling squared
Network Controls
Network size —
Centrality —
Ecological and Economic Controls
-l.044++ (-2.54)
—670+ (-1.69)
— -.99СГ (-2.37)
—700+ (-1.72)
-7.344+ -6.5024 (-1.96) (-1.70)
13.387+ (2.13)
12.5294 (1.94)
.084 (1.12)
-.003 (-93)
.046 (.60)
-.004 (-.51)
.091 .109 .078
(1.21) (1.43) (.99)
-.004 -.005 -.006
(-1.02) (-1.30) (-1.45)
Organizational age — — -.047* -.052* -.049* -.055* -.051* -053'
(-2.19) (-2.35) (-2.22) (-2,47) (-2.29) (-2.32)
Organizational — — .000 .000 .000 .000* .000 .000*
age squared <1.67) (1,80) (1.67) (1,96) (1.77) (1.83)
Organizational size — -,007+ -.0074 -.0074 -.007+ —007+ ~.007+ -006
(-1.74) (-1.77) (-1.80) (-1.70) (-1.67) (-1.79) (-1-59)
Generalist organization — -.300 -.211 -.226 -.237 -.169 -159 -.121
(-68) (-.46) (-.49) (-.51) (-36) (-.34) (-.26)
Manhattan based .93' .873" .625* .609* .727** .513* .613" .620*
(3.57) (-3.32) (2.21) (2.07) (2.39) (1.71) (2.06) (1.99)
Brooklyn/The Bronx 1.173* 1.100* 1.066' 1.04" 1.22" .970*' 1.089*' 1.175'
based (3.48) (-3.24) (3.08) (3.01) (3.39) (2.77) <3.11) (3,22)
Constant -1.77* -1.44* -.968* -.994'* -.385 .861' -.645 .03
(-8,05) (-5.15) (-2.87) (-2.85) (-.91) (-2.39) (-1,62) (.07)
Log-likelihood Degrees of freedom Number of cases
-265.45 -263.58 -259.44 -258.80 -255.53 -257.21 -256.42 -251.93 2 4 6 8 9 9 10 12
484 484 479 479 479 479 479 479
Note: z-statistics are in parentheses; N = 479.
*p < .05 < .01 (one-tailed tests)
'p < .05 "p < .01 (two-tailed tests)
Описанные результаты представлены на рис. 4. Горизонтальная ось показывает наблюдаемые значения переменной сетевого соединения второго порядка; на вертикальной оси указывается вероятность банкротства (прочие статистически значимые переменные удерживаются при этом на уровне средних по выборке). Правая и левая ветви параболического распределения указывают на то, что вероятность банкротства для подрядчика повышается, когда он взаимодействует с сетью производителей, все более склоняющихся в пользу случайных рыночных (левая ветвь) либо укорененных (правая ветвь) связей со своими остальными подрядчиками. И напротив, вероятность банкротства снижается для подрядчиков, взаимодействующих с производителями, которые являются участниками комбинированной сети из случайных и укорененных связей с остальными подрядчиками (на рис. 4 этим значениям соответствует нижняя часть параболы)3.
На рис. 5 на основе значений, полученных в модели 8, в трехмерном пространстве показано совокупное влияние укорененности. Фирмы с высокой вероятностью банкротства имеют низкое значение сетевого соединения первого порядка (25-я процентиль) и нулевое значение укорененности в социальном капитале. Фирмы с малой вероятностью банкротства характеризуются высоким значением сетевого соединения первого порядка (75-я процентиль) и укорененностью в социальном капитале на уровне единицы. Вероятность
3 Последующий анализ обанкротившихся подрядчиков (правая ветвь параболы) показал, что их банкротство не было связано с выходом из бизнеса в 1991 г. восьми производителей.
банкротства в среднем снижается примерно на 70%, начиная от 24% для фирм с высоким риском в области возрастающих ветвей (верхняя кривая) до 7% для фирм с малым риском в углублении параболы (нижняя кривая). Кривая для фирм с малым риском также более уплощенная. И это подтверждает мое главное предположение: наличие глубоко укорененных связей первого порядка снижает риск взаимодействия с недостаточно укорененными партнерами по сети.
Figure 5. Predicted Effects of Embeddedness on Failure
Обсуждение
Результаты исследования свидетельствуют о том, что укорененность представляет собой логику обмена, которая формирует мотивы, ожидания и способствует координированной адаптации акторов. Эта логика уникальна - ведь акторы не просто эгоистично преследуют сиюминутную выгоду, а стремятся развивать долгосрочные партнерские отношения, предоставляющие индивидуальные и коллективные преимущества для обучения, распределения риска, инвестирования и ускорения продвижения товаров на рынок. Такие действия и мотивы - вовсе не проявление природной склонности экономических акторов максимизировать полезность или подчиняться абстрактным нормам, но спонтанно возникающие свойства конкретных сетевых отношений. Вопросы эгоистической максимизации полезности, обобщенной репутации и повторных игр отходят на второй план, уступая место вопросам о том, как социальные отношения способствуют обмену достоверной информацией, быстрому и эвристичному принятию решений, достижению результатов с положительным итогом. В рамках данной логики сеть выступает в качестве социальной демаркации возможностей, порождаемых укорененными связями, которые регулируют членство в сети и насыщают ее. Укорененность на уровне отдельного актора и соответствующий ей уровень эффективности зависят от типа его связей с сетевыми партнерами, а также от типа межфирменных связей в сети: сети, образованные случайными рыночными связями, характеризуются низким уровнем укорененности, в то время как сети, построенные на укорененных связях, отличаются высокой укорененностью. Однако ее последствия не обязательно положительны, поскольку, как ни парадоксально, при определенных обстоятельствах укорененность может снижать адаптивные способности.
Эти выводы сделаны на основе материалов полевого исследования и статистического анализа. Как показывают эмпирические данные, случайные рыночные и укорененные связи суть особые формы обмена, и укорененные связи могут порождать конкурентные преимущества, которых трудно достичь с помощью случайных связей. Укорененные связи развиваются постепенно, начиная с формирования новых партнерских пар и отношений
обмена на основе существовавших ранее укорененных связей. Речь идет о ситуациях, когда посредники, связанные между собой укоренными отношениями, подготавливают почву для сотрудничества между третьими лицами (потенциальными новыми партнерами, знакомыми с одним из посредников, но не знакомыми друг с другом): задаются ожидания доверия и реципрокности, от существующих укорененных связей посредника ресурсы «перетекают» к одному из новых сетевых партнеров. Итак, укорененность может возникнуть как из вещного, так и из социального обмена; появившись, она оказывает на протекание трансакций воздействие, довольно трудно объяснимое при помощи имеющихся экономических факторов.
Для полноценного реконструирования механизма укорененности необходимо глубже понять функцию посредников, их способность формировать, пересекать и растягивать границы социальных систем, а также условия, при которых они могут проецировать ожидания и возможности существующих укорененных связей на новые рыночные отношения. Дальнейшее развитие сетевого анализа может строиться, как и прежде, на выигрышном использовании инструментов структурного анализа. Но человеческой деятельности следует при этом отвести значимую роль [Emirbayer, Goodwin 1994]: результаты предпринятой в данной работе попытки совместить этнографическое исследование и статистический анализ показывают, что сетевые модели успешно уточняются развернутыми описаниями того, как социальные отношения влияют на хозяйственные действия, и совершенно им не противоречат.
Обобщение результатов статистического анализа и анализа этнографических материалов подводит к следующим выводам. Во-первых, выявленное распределение организационных форм позволяет говорить о том, что отрасли представляют собой не однородные, а сложные структуры, образованные множеством сосуществующих организационных режимов - а не либо только рынками, либо иерархиями, либо сетями. Этот вывод значим как для социологии рынков и организаций, так и для изучения стратегий конкуренции в экономическом поведении. Если фирмы выбирают между двумя конкурирующими стратегиями - укорененными и случайными рыночными отношениями, - то возникают вопросы: что же определяет выбор стратегии и при каких условиях та или иная стратегия создает преимущества для отдельных фирм и для группы фирм. Еще более важный вывод заключается в том, что укорененность повышает экономическую эффективность по ряду параметров, принципиальных для поддержания конкурентоспособности в мировой экономике (организационное обучение, распределение рисков и продвижение на рынок) и, возможно, возрастающая значимость укорененности как логики экономического обмена недооценивается.
Однако укорененность дает позитивные результаты только до определенного предела, за которым выгоды от нее превращаются в потери. Процесс включает две ключевых составляющих. Первая касается того, как именно фирмы связаны со своими партнерами по сети: фирмы, соединенные со своей сетью укоренными связями, имеют больше шансов на выживание, чем те, что соединены с сетью случайными рыночными связями. Вторая составляющая касается типа сети, с которой связаны фирмы. Здесь возникает парадокс: оптимальная сеть - не та, что образована исключительно укорененными или исключительно рыночными связями, но та, что сочетает оба типа связей. Важный вывод заключается в том, что укорененные сети предлагают конкурентную организационную форму, но скрывают собственные недостатки, обусловленные тем, что адаптивные способности актора определяются связями, часть которых выходит за пределы его непосредственного влияния. Поэтому структурная позиция фирмы, хотя и не выступает полностью ограничивающим фактором, тем не менее может существенно затруднить восприятие процессов, протекающих на более удаленных уровнях сети - таких, например, как связи со знакомыми знакомых.
Несмотря на полученные интересные результаты краткосрочный период наблюдения вынуждает ограничиться осторожной интерпретацией статистических выводов. Например, одна из возможных интерпретаций состоит в том, что связь между укорененностью и выживанием отражает корреляцию между крупными, стабильными заказами и выживанием, а не влияние социальных связей на выживание. Однако, учитывая формат нашего исследования, такое альтернативное прочтение результатов кажется маловероятным по ряду причин. Во-первых, мы контролировали возраст организации, который считается главным индикатором экономической стабильности [Hannan, Freeman 1989]: было установлено, что с возрастом влияние укорененности не снижается, и это подтверждает, что экономическая стабильность не размывает связь между укорененностью и выживанием. Во-вторых, оценка влияния укорененности на размеры фирмы и сети при контроле величины заказа и дееспособности фирмы свидетельствует о том, что это влияние укорененности очищено от воздействия связи между величиной заказов и выживанием фирмы. В-третьих, благодаря контролю размера заказов, наша интерпретация находит еще одно подтверждение: важным фактором являются именно пропорции распределения социальных связей в рамках всего бизнеса фирмы, а не абсолютная величина заказов. В-четвертых, поскольку мы предполагаем, что имеют значение также связи партнеров фирмы (т.е. сетевые соединения второго порядка), сложно сказать, что интенсивность обмена является производной от величины заказа, - альтернативные подходы не позволяют объяснить связь между этими типами сетевых факторов и эффективностью. Наконец, как было показано выше, респонденты были убеждены, что свидетельством наличия укорененных связей является концентрация обменов. Таким образом, наши результаты вовсе не означают, что стабильные, крупные заказы никак не влияют на траекторию развития и выживание фирмы; скорее, они подтверждают, что жизненно важные, интенсивные обмены являются следствием укорененности и поддерживаются ею .
Для прояснения этих вопросов, а также для определения того, как этничность, размер организации и чувствительность рынков к веяниям моды задают условия функционирования и производства сетевых форм, необходимы дальнейшие лонгитюдные исследования. Представляется, что такие исследования будут продуктивными и помогут уточнить ограничения, при которых наши выводы оказываются верными. Например, особенно мощными факторами возникновения укорененности могут оказаться небольшое число работников в фирме и персонифицированный характер связей. Однако исследования крупных японских фирм показывают, что личные отношения могут значительно способствовать и развитию межфирменных связей [Gerlach 1992]. Следовательно, дальнейшие исследования, возможно, имеет смысл сфокусировать на организационных механизмах, а не на размере фирмы.
Вопросы более общего плана касаются того, как институциональные и культурные устои общества, впервые проанализированные М. Вебером [Weber (1920) 1958] в «Протестантской этике и духе капитализма», конструируют ценности и убеждения, которые формируют хозяйственную жизнь. В моей работе показано, что укорененность возникает из
4 Хотя параллели между подходом структурной укорененности и теорией ресурсной зависимости сразу не прослеживаются, главное замечание, релевантное для нашего анализа, заключается в том, что теория ресурсной зависимости приводит к противоположным выводам - что фирмы стремятся избавиться от зависимости, чтобы приблизиться к желаемым результатам (достичь автономии и выжить). Поэтому, если опираться на теорию ресурсной зависимости, последует вывод: фирмы с малым значением сетевого соединения первого порядка имеют более высокие шансы на выживание. В последующих исследованиях необходимо проанализировать факторы, порождающие эти эффекты, а также условия, при которых концентрация обменов предполагает трактовку укорененности как противоположности понятию асимметричной власти [asymmetric power] [см., например: Gargiulo 1993].
отношенческих социальных и экономических связей, способствующих замыканию сети и распространяющих укорененность на новые социальные структуры. Вебер же основное внимание уделял анализу более общего, но сходного процесса: как капитализм обрел свою основу благодаря произошедшему переходу от общинных, партикуляристских отношений к случайным рыночным связям, основанным на эгоистическом интересе и поддерживаемым третьими сторонами. В наше время укорененность в столь различных отраслях, как швейная промышленность, сфера развлечений и биотехнологии, является любопытным феноменом в том смысле, что это образование, возвращающее нас отчасти к общинным системам обмена. Логично предположить, что партикуляризм, который Вебер связывал с докапиталистическими системами, сохранился именно благодаря укорененности, но при этом изменился в сторону большей ориентированности на современные стандарты производства. Если это действительно так и если сетевая организация является механизмом создания экономических и социальных преимуществ, которые ускользают от анализа, проводимого на основе рыночной теории, то встает вопрос: какие институты и культурные механизмы необходимы современному обществу, если в нем в любом случае возникают и укрепляются укорененные системы обмена?
Приложение А. Этнографический метод и данные
Этнографические данные были получены в ходе полевого исследования 23 нью-йоркских фирм (в том числе двух пилотных кейсов), занимающихся производством качественной женской одежды в нескольких районах города: Манхеттен или Седьмая Авеню, Чайнатаун, Куинс, Бруклин, Бронкс и Западная Пенсильвания [см. Uzzi 1993]. Межфирменные отношения в рассматриваемой сфере развиваются вокруг сетей производителей и их подрядчиков. Производители являются опытными мастерами, которые на самом деле никакой одежды не производят, занимаясь сугубо дизайном и выводом продукции на рынок. Они обычно создают коллекции при помощи собственных дизайнеров или приглашают фрилансеров, а затем представляют их розничным продавцам, которые размещают заказы. Отобранные заказы производятся сетью подрядчиков (художниками, закройщиками и швеями) на своих предприятиях, согласно договоренности с производителем. Сети также включают текстильные фабрики и конвертеры, где ткань окрашивается и на нее наносится рисунок.
С руководителями фирм всех перечисленных типов мы связывались сначала по телефону; я представлялся как аспирант, пишущий диссертацию по управленческим практикам итальянских и нью-йоркских швейных фирм. Все руководители согласились встретиться со мной в течение недели после телефонного звонка. Глубинные интервью были проведены с июня по декабрь 1992 г. (в это же время мы посещали предприятия), а дополнительные интервью - в октябре-ноябре 1993 г. Я провел несколько дней на трех предприятиях, занимаясь включенным наблюдением и интервьюируя представителей руководства, менеджеров по производству, рядовых сотрудников, дизайнеров и их сетевых партнеров. В этих поездках я собрал множество материалов о том, как проводятся переговоры, решаются проблемы и совершается обмен; я расспрашивал о поведенческих практиках и отношениях на предприятии, сопоставлял заявленные респондентами мотивы деятельности с теми, что обнаружил в ходе собственных наблюдений.
Международный профессиональный союз производителей женской одежды, отслеживающий более 90% всех сделок в отрасли [Waldinger 1989], предоставил мне перечень всех фирм с именами руководителей. Чтобы избежать смещений, вызванных экономическими, рыночными и технологическими различиями между секторами, я сфокусировал исследование на среднеценовом сегменте - выпуске качественной женской одежды (розничная цена от 80 до 250 долл.). В 1992 г. в Профсоюз входили 89 фирм-производителей и 484 фирмы-подрядчика. Из них я отобрал 23 фирмы, учитывая (для обеспечения репрезентативности) тип фирмы, ее месторасположение, численность сотрудников, этническую принадлежность и пол руководителя.
Сбор и анализ данных выполнены по методике, описанной М. Майлсом и М. Губерманом [Miles, Huberman 1984]. Я делал пометки в ходе интервью и записывал этнографические наблюдения в небольшой блокнот, постепенно накапливая описания поведенческих практик для каждого типа данных. Полевые данные дополнялись собственными материалами фирм и Профсоюза, которые
содержат сводную информацию о ключевых характеристиках входящих в него фирм. Членами Профсоюза являлись 12 из 23 фирм.
Предварительный этап исследования состоял из двух пилотных интервью, которые помогли мне понять, как сам формат интервью и самопрезентация влияют на точность ответов респондентов. Первый этап включал открытые вопросы, полуформализованные интервью и полевое наблюдение. Я весьма дотошно проводил эти интервью, стараясь заставить респондента в ходе беседы адекватно интерпретировать такие экономические понятия, как «риск», «торг с малым числом участников (на одной из сторон)» [small-numbers bargaining], «нарушение условий» [defection] и др. Каждое интервью продолжалось не менее двух часов, треть опрошенных руководителей разрешила мне свободно обойти предприятие, поговорить с работниками и понаблюдать за их деятельностью; а две трети пригласили меня прийти еще раз. На втором этапе я постепенно систематизировал полученные данные, соотнося их с существующей теорией и складывающейся в процессе работы схемой анализа. Сначала я сформулировал базовый вариант схемы на основе имеющихся работ по социологии и экономике. Затем постоянно сравнивал собранные данные и схему. Чтобы убедиться в соответствии выбранного теоретического подхода получаемым данным [Miles, Huberman 1984], я выполнил формальный анализ, используя методику «перекрестных оценочных матриц» [cross-site display table] [см. Uzzi 1997a]: в них показываются частота и вес ответов по всем интервью. По мере накопления данных я пересматривал элементы исходной схемы, от чего-то мне пришлось отказаться. Часть данных соответствовала схеме и существующей теории; другие же из нее выпадали -подобному тому, как независимые переменные редко объясняют всю вариацию признака. На третьем этапе я сосредоточил внимание на валидности результатов, провел триангуляцию данных, обратившись к экспертам, представителям Профсоюза и организовав дополнительные интервью; при этом мною не были обнаружены новые существенные моменты и неточные или не вписывающиеся в общую картину ответы.
Литература5
Aldrich J.H., Forrest D.N. Linear Probability, Logit, and Probit Models. New Bury Park, CA: Sage, 1990.
Baker W.E. Market Networks and Corporate Behavior // American Journal of Sociology. 1990. No. 96. P.589-625.
Bruderl J., Preisendorfer P., Ziegler R. Survival Chances of Newly Founded Business Organizations // American Sociological Review. 1992. No. 57. P. 227-242.
Burt R. Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1992.
Coase R. 1991 Nobel Lecture: The Institutional Structure of Production. Stockholm, Sweden: Nobel Foundation, 1991.
Crosby L.A., Stephens N. Effects of Relationship Marketing on Satisfaction, Retention, and Prices in the Life Insurance Industry // Journal of Marketing Research. 1987. No. 24. P. 404-411.
Emirbayer M., Goodwin J. Network Analysis, Culture, and the Problem of Agency // American Journal of Sociology. 1994. No. 99. P. 1411-1154.
Gargiulo M. Two-Step Leverage: Managing Constraint in Organizational Politics // Administrative Science Quarterly. 1993. No. 38. P. 1-19.
Gerlach M. Alliance Capitalism: The Social Organization of Japanese Business. Berkeley, CA: University of California Press, 1992.
5 Некоторые работы в исходном авторском тексте были обозначены как находящиеся «в печати». К моменту публикации настоящего перевода они были изданы, и мы приводим точные выходные данные. Поэтому возможны расхождения между датами публикации английской версии статьи (более ранней) и выхода в свет упомянутой в ней работы (более поздней). - Прим. ред.
Glasmeier A. Technological Discontinuities and Flexible Production: The Case of Switzerland and the World Watch Industry // Research Policy. 1991. No. 20. P. 469-485.
Grabher G. The Embedded Firm: On the Socioeconomics of Industrial Networks. L.: Routledge, 1993.
Granovetter M. Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness // American Journal of Sociology. 1985. No. 91. P. 481-510. См. также перевод: Грановеттер М. Экономическое действие и социальная структура: проблема укорененности // Западная экономическая социология: хрестоматия современной классики / Сост. и науч. ред. В.В. Радаев; пер. М.С. Добряковой и др. М.: РОССПЭН, 2004. С. 131-158.
Granovetter M. Business Groups // The Handbook of Economic Sociology / Ed. by N. Smelser, R. Swedberg. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994. P. 453-475.
Hannan M.T., Freeman J. Organizational Ecology. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1989.
Helper S. Comparative Supplier Relations in the US and Japanese Auto Industries: An Exit-Voice Approach // Business Economic History. 1990. No. 19. P. 153-162.
Hirschman A.O. Exit, Voice and Loyalty. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1970.
Inzerilli G. The Italian Alternative: Flexible Organization and Social Management // International Studies of Management and Organization. 1991. No. 21. P. 3-90.
Jick T.D. Qualitative and Quantitative Methods: Triangulation in Action // Administrative Science Quarterly. 1979. No. 24. P. 602-611.
Knoke D., Burt R.S. Prominence // Applied Network Analysis / Ed. by R. S. Burt, M. J. Minor. New Bury, CA: Sage, 1983. P. 195-222.
Krugman P.R. New Thinking about Trade Policy // Powernomics: Economics and Strategy After the Cold War / Ed. by C. Prestowitz, Jr., R.A. Morse, A. Tonelson. Lanham, MD: Madison Books, 1991. P. 7481.
Larson A. Network Dyads in Entrepreneurial Settings: A Study of the Governance of Exchange Processes // Administrative Science Quarterly. 1992. No. 37. P. 76-104.
Lazonick W. Business Organization and the Myth of the Market Economy. N.Y.: Cambridge University Press, 1991.
Marsden P.V. Introducing Influence Processes into a System of Collective Decisions // American Journal of Sociology. 1981. No. 86. P. 1203-1235.
McLean P.D., Padgett J.F. Was Florence a Perfectly Competitive Market?: Transactional Evidence from the Renaissance // Theory and Society. 1997. Vol. 26. P. 209-244.
McPherson M.J., Popielarz P.A., Drobnic S. Social Networks and Organizational Dynamics // American Sociological Review. 1992. No. 57. P. 153-170.
Miles M.B., Huberman M. Qualitative Data Analysis. Newbury Park, CA: Sage, 1984.
North D. Institutions, Institutional Change, and Economic Performance. N.Y.: Cambridge University Press, 1990.
Perrow Ch. Small Firm Networks // Networks and Organizations / Ed. by N. Nohria, R. G. Eccles. Cambridge, MA: Harvard Business School Press, 1992. P. 445-470.
Portes A., Sensenbrenner J. Embeddedness and Immigration: Notes on the Social Determinants of Economic Action // American Journal of Sociology. 1993. No. 98. P. 1320-1350.
Powell W.W. Neither Market nor Hierarchy: Network Forms of Organization // Research in Organizational Behavior / Ed. by B. Staw, L. L. Cummings. Greenwich, CT: JAI Press, 1990. P. 295-336.
Roberts J. Perfectly and Imperfectly Competitive Markets // Allocation, Information, and Markets: The New Palgrave Dictionary of Economics / Ed. by J. Eatwell, M. Milgate, P. Newman. N.Y.: Norton and Co., 1989. P. 231-240.
Romo F.P., Schwartz M. The Structural Embeddedness of Business Decisions: The Migration of Manufacturing Plants in New York State, 1960-1985 // American Sociological Review. 1995. No. 60. P. 874-907.
Roncek D.W. Using Logit Coefficients to Obtain the Effects of Independent Variables on Changes in Probabilities // Social Forces 1991. No. 70. P. 509-518.
Simon H.A. Organizations and Markets // Journal of Economic Perspectives. 1991. No. 5. P. 24-44.
Smitka M. Competitive Ties: Subcontracting in the Japanese Automotive Industry. N.Y.: Columbia University Press, 1991.
Uzzi B. The Dynamics of Interoganizational Networks: Embeddedness and Economic Action // Ph.D. Dissertation, Sociology Department, State University of New York, Stony Brook. 1993.
Uzzi B. Social Structure and Competition in Interfirm Networks: The Paradox of Embeddedness // Administrative Science Quarterly. 1997a. Vol. 2. P. 35-67.
Uzzi B. A Network Perspective on Organizational Decline and Deindustrialization // International Journal of Sociology and Social Policy. 1997b. Vol. 17. P. 111-155.
Waldinger R.D. Through the Eye of the Needle: Immigrants and Enterprise in New York's Garment Trades. N.Y.: New York University Press, 1986.
Weber M. The Protestant Ethic and the Spirit of Capitalism. N.Y.: Charles Scribner's Sons, [1920] 1958.
Weber M. Transaction Costs Economics and Organization Theory // Handbook of Economic Sociology / Ed. by N. Smelser, R. Swedberg. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994. P. 77-107.
Wilson R.B. Exchange // Allocation, Information, and Markets: The New Palgrave Dictionary of Economics / Ed. by J. Eatwell, M. Milgate, P. Newman. N.Y.: W. W. Norton and Co, 1989. P. 83-93.
Williamson O.E. Transaction Cost Economics and Organization Theory // Handbook of Economic Sociology / Ed. by N. Smelser, R. Swedberg. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994. P. 77 - 107.
White H.C. Where Do Markets Come From? // American Journal of Sociology. 1981. No. 87. P. 517-547.
Zukin S., DiMaggio P. Structures of Capital: The Social Organization of the Economy. N.Y.: Cambridge University Press, 1990.
