Влияние рыночного давления на социальные связи (интегральная модель)

Проанализировав отдельные парные связи, мы решили выяснить, какое влияние в целом оказывает возрастающее давление рынка на формирование социальных связей между его участниками. В соответствии с логикой уже упоминавшейся концепции «враждебных миров» усиление рыночного давления должно производить разрушающее воздействие на социальную координацию и размывать социальные связи. Формулируя гипотезы Н6.3–6.5, мы же, напротив, исходили из предположения, что подобное давление способно стимулировать установление социальных связей.

Чтобы оценить, насколько усиливающееся давление рынка воздействует на социальную координацию и кооперацию, мы построили модель бинарной логистической регрессии, где в качестве зависимой дихотомической переменной выступает переменная, фиксирующая наличие или отсутствие социальных связей. Сначала в качестве такой зависимой переменной мы использовали мониторинг действий конкурентов, затем последовательно замещали его другими формами социальных связей.

Для выбора релевантных предикторов на предварительной стадии анализа мы проделали факторный анализ всех независимых переменных, которые характеризуют давление рынка. В результате были обнаружены три фактора (см. табл. 6.2), объясняющие 67,7 % вариаций признаков, а именно:

– повышение и (или) понижение уровня рыночной конкуренции (уровень давления со стороны прямых конкурентов);

– усиление и (или) ослабление властных позиций крупных партнёров по обмену (уровень давления со стороны крупных участников рынка);

– повышение и (или) понижение плотности рыночной ниши (давление со стороны своей организационной популяции).

Мы сохранили три указанных фактора и включили их в нашу модель в качестве независимых переменных, дополнив их перечень необходимыми контрольными переменными. В результате получили уравнение:

Таблица 6.2

Факторная структура параметров давления рынка (метод главных компонент, после вращения, N = 347)

где в качестве зависимой переменной первоначально выступает Y – мониторинг действий конкурентов (1 – осуществляется; 0 – не осуществляется).

Независимые переменные: X 1 – уровень конкуренции (фактор 1);

Х2 – давление крупных партнёров по обмену (фактор 2);

Х3 – плотность рыночной ниши (фактор 3);

Х4 – место фирмы в цепи поставок (1 – ритейлер; 0 – поставщик);

Х5 – работа в секторе торговли продовольственными товарами (1 – да; 0 – нет) [75] ;

Х6 – время работы на рынке (1 – возникла до 1998 г.; О – возникла в период с 1998 г.);

Х7 – X 10 – региональная принадлежность (дамми-переменные) (Москва – база; Х7 – Санкт-Петербург; Xg – Екатеринбург;

Х9 – Новосибирск; X – Тюмень).

В результате было обнаружено, что качество предсказания модели достаточно высоко: правильно предсказаны 68,5 % случаев (наличие мониторинга – 84,5 % случаев). Основные параметры регрессии приведены в табл. 6.3.

Таблица 6.3

Коэффициенты бинарной логистической регрессии наблюдения за действиями конкурентов (N = 337)

Мы видим, что все регрессионные коэффициенты переменных, связанных с измерением рыночного давления, оказались значимыми: для первого фактора (уровень конкуренции) при р ‹ 0,001, для второго и третьего факторов (давление крупных партнёров и плотность рыночной ниши) при р ‹ 0,05. Работа в секторе продовольственных товаров снижает шансы осуществления мониторинга конкурентов примерно на 50 %. Коэффициенты же всех прочих переменных, включая место в цепи поставок, время работы на рынке и региональную принадлежность, не демонстрируют значимости.

Мы проверили модель на устойчивость, рассчитав её отдельно для сектора продовольственных товаров, ритейлеров и поставщиков. Во всех случаях модель сохраняет свои основные параметры, остаётся высокий процент корректных предсказаний. Однако есть и несколько важных исключений. Так, при анализе сектора продовольственных товаров исчезает значимость коэффициента плотности рыночной ниши, зато появляется значимая связь в отношении одного из обследованных регионов – Новосибирска (р ‹ 0,05). Здесь шансы на то, что менеджеры наблюдают за действиями своих конкурентов, оказываются ниже, чем в Москве.

Сходную картину мы наблюдаем и при анализе группы ритейлеров. Коэффициент плотности рыночной ниши вновь не значим, в отличие от первых двух факторов рыночного давления. Работа в продовольственном секторе снижает среди ритейлеров распространённость мониторинга за поведением конкурентов. И несколько неожиданно демонстрирует высокий уровень значимости переменная, обозначающая локализацию респондента в Санкт-Петербурге: здесь розничные сети оказываются внимательнее к поведению друг друга. Прочие коэффициенты незначимы.

Когда же мы берём отдельно группу поставщиков, то на этот раз ниже уровня значимости оказывается коэффициент второго фактора (давление крупных партнёров), а первый и третий факторы имеют значимые коэффициенты. У поставщиков также более важную роль играет региональная принадлежность. Оказывается, что почти во всех городах (кроме Тюмени) менеджеры с меньшей вероятностью, чем москвичи, наблюдают за действиями прямых конкурентов. Добавим, что сектор торговли здесь уже не играет роли, так же как и время работы компании на рынке.

Анализ групп ритейлеров и поставщиков по отдельности также помогает понять, почему в исходной модели место в цепи поставок оказалось незначимым. Дело в том, что эта переменная коррелирует со вторым и третьим факторами рыночного давления на высоком уровне значимости и в модели она опосредует их влияние. Особенно тесной оказывается связь со вторым фактором (давление со стороны крупных партнёров): поставщики в этом отношении чувствуют себя заметно более ущемлёнными. При изъятии данного фактора значимость коэффициента места в цепи поставок сразу же появляется.

Сформулируем некоторые общие выводы в отношении предложенных ранее гипотез. Во-первых, наблюдается устойчивое влияние конкуренции на высоком уровне значимости. Фактор, характеризующий её общий уровень и его повышение, во всех вариантах предложенной модели положительно связан с вероятностью мониторинга действий конкурентов в соответствии с гипотезой Н6.3. Полученные результаты соответствуют выводам, сделанным при анализе распространения новых технологий, о том, что взаимное влияние структурно эквивалентных фирм будет значительнее в тех случаях, когда они оказываются перед лицом более высокой конкуренции [Bothner 2003].

Во-вторых, повышение давления со стороны крупных партнёров в контрактных отношениях также оказывает воздействие на вероятность включения данной фирмы в координированные действия. В соответствии с гипотезой Н6.4 связь здесь прямая: давление партнёров подталкивает участников рынка, имеющих более слабые властные позиции в рыночных отношениях, к необходимости активнее координировать свои действия с конкурентами. Хотя за этим фактором скрывается и другой параметр: более ущемлённые властные позиции поставщиков по сравнению с розничными сетями.

В-третьих, плотность рыночной ниши также влияет на возникновение социальной координации, хотя уровень значимости и устойчивости связи здесь менее высок. Тем не менее вопреки гипотезе Н6.5 следует сказать, что если есть какие-то различия, связанные с размером фирм, то скорее более крупные фирмы чаще наблюдают за действиями конкурентов, чем мелкие и средние. Вопреки результатам, полученным М. Ботнером для высокотехнологичной индустрии [Bothner 2003], в нашем случае более крупные компании с меньшим числом прямых конкурентов в несколько большей степени по сравнению с малыми фирмами вынуждены следить за поведением конкурентов и перенимать их действия.

В-четвёртых, поставщики всё же более активны в установлении социальных связей, но гипотеза Н6.6 в данном случае подтверждается лишь при элиминировании фактора давления со стороны крупных партнёров по обмену, с которым переменная места в цепи поставок коррелирует на высоком уровне значимости.

В-пятых, компании, торгующие продовольственными товарами, демонстрируют относительно меньшую мониторинговую активность по сравнению с компаниями, торгующими бытовой техникой и электроникой, что не соответствует нашей гипотезе Н6.7. Данная гипотеза не подтверждается и в отношении группы поставщиков, которые внимательны к своим конкурентам независимо от сектора торговли.

В-шестых, время работы на рынке во всех случаях не играет заметной роли, что заставляет отвергнуть гипотезу Н6.8. Социальные связи не являются простой функцией времени, они порождаются характером отношений, сложившихся на данном рынке.

Наконец, в-седьмых, региональная принадлежность в ряде случаев оказывается важной. Однако вопреки гипотезе Н6.9 в нестоличных регионах склонность к мониторингу за действиями конкурентов оказывается не выше, а скорее ниже, чем в двух столицах.

В более общем плане мы можем утверждать, что возрастающее давление рынка (повышение уровня конкуренции, усиление рыночной власти партнёров по обмену, увеличение числа конкурентов при уменьшении размера фирмы) не только не разрушает ткани социальных связей, как это предписывается концепцией «враждебных миров», но, наоборот, стимулирует возникновение и воспроизводство этих связей.

Впрочем, полученные результаты имеют определённые ограничения. Они валидны лишь для наиболее слабой формы социальной координации, выражаемой практиками взаимного наблюдения за действиями конкурентов. Когда же мы замещаем зависимую переменную в регрессионной модели на другие дихотомические переменные, измеряющие более сильные формы социальных связей (обмен деловой информацией, неформальные конвенции и формальные соглашения с конкурентами), качество предсказания модели падает, а коэффициенты регрессии демонстрируют низкий уровень значимости. Иными словами, наши эмпирические выводы касаются координации действий, но не распространяются на кооперацию между конкурентами. Это заставляет нас признать, что установление тесных и более укоренённых социальных связей, видимо, оказывается сложнее, чем возникновение слабых и менее укоренённых связей.

Чтобы полнее определить влияние рыночных параметров на силу и интенсивность социальных связей между конкурентами, требуются дополнительные, более сложные изыскания. В частности, следует обратить внимание на предположения о том, что кооперация между конкурентами может возникать не вследствие структурного подобия, а скорее в силу единства воспринимаемых целей, сходной идентичности, понимания структурной связанности со своими конкурентами [Barnett 2006; Ingram, Yue 2008: 290]. Это означает целесообразность привлечения иных переменных, не ограничивающихся обозначением структурных позиций.

Проанализировав отдельные парные связи, мы решили выяснить, какое влияние в целом оказывает возрастающее давление рынка на формирование социальных связей между его участниками. В соответствии с логикой уже упоминавшейся концепции «враждебных миров» усиление рыночного давления должно производить разрушающее воздействие на социальную координацию и размывать социальные связи. Формулируя гипотезы Н6.3–6.5, мы же, напротив, исходили из предположения, что подобное давление способно стимулировать установление социальных связей.

Чтобы оценить, насколько усиливающееся давление рынка воздействует на социальную координацию и кооперацию, мы построили модель бинарной логистической регрессии, где в качестве зависимой дихотомической переменной выступает переменная, фиксирующая наличие или отсутствие социальных связей. Сначала в качестве такой зависимой переменной мы использовали мониторинг действий конкурентов, затем последовательно замещали его другими формами социальных связей.

Для выбора релевантных предикторов на предварительной стадии анализа мы проделали факторный анализ всех независимых переменных, которые характеризуют давление рынка. В результате были обнаружены три фактора (см. табл. 6.2), объясняющие 67,7 % вариаций признаков, а именно:

– повышение и (или) понижение уровня рыночной конкуренции (уровень давления со стороны прямых конкурентов);

– усиление и (или) ослабление властных позиций крупных партнёров по обмену (уровень давления со стороны крупных участников рынка);

– повышение и (или) понижение плотности рыночной ниши (давление со стороны своей организационной популяции).

Мы сохранили три указанных фактора и включили их в нашу модель в качестве независимых переменных, дополнив их перечень необходимыми контрольными переменными. В результате получили уравнение:

Таблица 6.2

Факторная структура параметров давления рынка (метод главных компонент, после вращения, N = 347)

где в качестве зависимой переменной первоначально выступает Y – мониторинг действий конкурентов (1 – осуществляется; 0 – не осуществляется).

Независимые переменные: X 1 – уровень конкуренции (фактор 1);

Х2 – давление крупных партнёров по обмену (фактор 2);

Х3 – плотность рыночной ниши (фактор 3);

Х4 – место фирмы в цепи поставок (1 – ритейлер; 0 – поставщик);

Х5 – работа в секторе торговли продовольственными товарами (1 – да; 0 – нет) [75] ;

Х6 – время работы на рынке (1 – возникла до 1998 г.; О – возникла в период с 1998 г.);

Х7 – X 10 – региональная принадлежность (дамми-переменные) (Москва – база; Х7 – Санкт-Петербург; Xg – Екатеринбург;

Х9 – Новосибирск; X – Тюмень).

В результате было обнаружено, что качество предсказания модели достаточно высоко: правильно предсказаны 68,5 % случаев (наличие мониторинга – 84,5 % случаев). Основные параметры регрессии приведены в табл. 6.3.

Таблица 6.3

Коэффициенты бинарной логистической регрессии наблюдения за действиями конкурентов (N = 337)

Мы видим, что все регрессионные коэффициенты переменных, связанных с измерением рыночного давления, оказались значимыми: для первого фактора (уровень конкуренции) при р ‹ 0,001, для второго и третьего факторов (давление крупных партнёров и плотность рыночной ниши) при р ‹ 0,05. Работа в секторе продовольственных товаров снижает шансы осуществления мониторинга конкурентов примерно на 50 %. Коэффициенты же всех прочих переменных, включая место в цепи поставок, время работы на рынке и региональную принадлежность, не демонстрируют значимости.

Мы проверили модель на устойчивость, рассчитав её отдельно для сектора продовольственных товаров, ритейлеров и поставщиков. Во всех случаях модель сохраняет свои основные параметры, остаётся высокий процент корректных предсказаний. Однако есть и несколько важных исключений. Так, при анализе сектора продовольственных товаров исчезает значимость коэффициента плотности рыночной ниши, зато появляется значимая связь в отношении одного из обследованных регионов – Новосибирска (р ‹ 0,05). Здесь шансы на то, что менеджеры наблюдают за действиями своих конкурентов, оказываются ниже, чем в Москве.

Сходную картину мы наблюдаем и при анализе группы ритейлеров. Коэффициент плотности рыночной ниши вновь не значим, в отличие от первых двух факторов рыночного давления. Работа в продовольственном секторе снижает среди ритейлеров распространённость мониторинга за поведением конкурентов. И несколько неожиданно демонстрирует высокий уровень значимости переменная, обозначающая локализацию респондента в Санкт-Петербурге: здесь розничные сети оказываются внимательнее к поведению друг друга. Прочие коэффициенты незначимы.

Когда же мы берём отдельно группу поставщиков, то на этот раз ниже уровня значимости оказывается коэффициент второго фактора (давление крупных партнёров), а первый и третий факторы имеют значимые коэффициенты. У поставщиков также более важную роль играет региональная принадлежность. Оказывается, что почти во всех городах (кроме Тюмени) менеджеры с меньшей вероятностью, чем москвичи, наблюдают за действиями прямых конкурентов. Добавим, что сектор торговли здесь уже не играет роли, так же как и время работы компании на рынке.

Анализ групп ритейлеров и поставщиков по отдельности также помогает понять, почему в исходной модели место в цепи поставок оказалось незначимым. Дело в том, что эта переменная коррелирует со вторым и третьим факторами рыночного давления на высоком уровне значимости и в модели она опосредует их влияние. Особенно тесной оказывается связь со вторым фактором (давление со стороны крупных партнёров): поставщики в этом отношении чувствуют себя заметно более ущемлёнными. При изъятии данного фактора значимость коэффициента места в цепи поставок сразу же появляется.

Сформулируем некоторые общие выводы в отношении предложенных ранее гипотез. Во-первых, наблюдается устойчивое влияние конкуренции на высоком уровне значимости. Фактор, характеризующий её общий уровень и его повышение, во всех вариантах предложенной модели положительно связан с вероятностью мониторинга действий конкурентов в соответствии с гипотезой Н6.3. Полученные результаты соответствуют выводам, сделанным при анализе распространения новых технологий, о том, что взаимное влияние структурно эквивалентных фирм будет значительнее в тех случаях, когда они оказываются перед лицом более высокой конкуренции [Bothner 2003].

Во-вторых, повышение давления со стороны крупных партнёров в контрактных отношениях также оказывает воздействие на вероятность включения данной фирмы в координированные действия. В соответствии с гипотезой Н6.4 связь здесь прямая: давление партнёров подталкивает участников рынка, имеющих более слабые властные позиции в рыночных отношениях, к необходимости активнее координировать свои действия с конкурентами. Хотя за этим фактором скрывается и другой параметр: более ущемлённые властные позиции поставщиков по сравнению с розничными сетями.

В-третьих, плотность рыночной ниши также влияет на возникновение социальной координации, хотя уровень значимости и устойчивости связи здесь менее высок. Тем не менее вопреки гипотезе Н6.5 следует сказать, что если есть какие-то различия, связанные с размером фирм, то скорее более крупные фирмы чаще наблюдают за действиями конкурентов, чем мелкие и средние. Вопреки результатам, полученным М. Ботнером для высокотехнологичной индустрии [Bothner 2003], в нашем случае более крупные компании с меньшим числом прямых конкурентов в несколько большей степени по сравнению с малыми фирмами вынуждены следить за поведением конкурентов и перенимать их действия.

В-четвёртых, поставщики всё же более активны в установлении социальных связей, но гипотеза Н6.6 в данном случае подтверждается лишь при элиминировании фактора давления со стороны крупных партнёров по обмену, с которым переменная места в цепи поставок коррелирует на высоком уровне значимости.

В-пятых, компании, торгующие продовольственными товарами, демонстрируют относительно меньшую мониторинговую активность по сравнению с компаниями, торгующими бытовой техникой и электроникой, что не соответствует нашей гипотезе Н6.7. Данная гипотеза не подтверждается и в отношении группы поставщиков, которые внимательны к своим конкурентам независимо от сектора торговли.

В-шестых, время работы на рынке во всех случаях не играет заметной роли, что заставляет отвергнуть гипотезу Н6.8. Социальные связи не являются простой функцией времени, они порождаются характером отношений, сложившихся на данном рынке.

Наконец, в-седьмых, региональная принадлежность в ряде случаев оказывается важной. Однако вопреки гипотезе Н6.9 в нестоличных регионах склонность к мониторингу за действиями конкурентов оказывается не выше, а скорее ниже, чем в двух столицах.

В более общем плане мы можем утверждать, что возрастающее давление рынка (повышение уровня конкуренции, усиление рыночной власти партнёров по обмену, увеличение числа конкурентов при уменьшении размера фирмы) не только не разрушает ткани социальных связей, как это предписывается концепцией «враждебных миров», но, наоборот, стимулирует возникновение и воспроизводство этих связей.

Впрочем, полученные результаты имеют определённые ограничения. Они валидны лишь для наиболее слабой формы социальной координации, выражаемой практиками взаимного наблюдения за действиями конкурентов. Когда же мы замещаем зависимую переменную в регрессионной модели на другие дихотомические переменные, измеряющие более сильные формы социальных связей (обмен деловой информацией, неформальные конвенции и формальные соглашения с конкурентами), качество предсказания модели падает, а коэффициенты регрессии демонстрируют низкий уровень значимости. Иными словами, наши эмпирические выводы касаются координации действий, но не распространяются на кооперацию между конкурентами. Это заставляет нас признать, что установление тесных и более укоренённых социальных связей, видимо, оказывается сложнее, чем возникновение слабых и менее укоренённых связей.

Чтобы полнее определить влияние рыночных параметров на силу и интенсивность социальных связей между конкурентами, требуются дополнительные, более сложные изыскания. В частности, следует обратить внимание на предположения о том, что кооперация между конкурентами может возникать не вследствие структурного подобия, а скорее в силу единства воспринимаемых целей, сходной идентичности, понимания структурной связанности со своими конкурентами [Barnett 2006; Ingram, Yue 2008: 290]. Это означает целесообразность привлечения иных переменных, не ограничивающихся обозначением структурных позиций.