Управление организационным забыванием: на примере российских машиностроительных компаний

Размещено на http://allbest.ru

УПРАВЛЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННЫМ ЗАБЫВАНИЕМ: НА ПРИМЕРЕ РОССИЙСКИХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ КОМПАНИЙ

Е.Ю. Благов¹, С.А. Щербан²

¹ Санкт-Петербургский государственный университет

² ООО «Факт»



В статье представлены результаты эмпирического исследования, посвященного выявлению наиболее эффективных методов управления организационным забыванием (включая борьбу с непреднамеренным забыванием нужных и/или актуальных и поддержку преднамеренного избавления от ненужных и/или неактуальных знаний) в российских компаниях машиностроительной отрасли. В ходе анализа был обнаружен ряд закономерностей, характерных для обследованной выборки 81 компании, которые возможно экстраполировать на уровень отрасли в целом. Методология исследования основывается на эконометрической оценке влияния интенсивности использования некоторых практик управления знаниями на эффективность борьбы с непреднамеренным организационным забыванием и поддержки преднамеренного. По результатам анализа положительное влияние демонстрирует интенсивность использования таких практик, как периодический анализ и документирование критически важных знаний и знаниевых пробелов, контроль качества знаний, получаемых от партнеров организации, а также адаптация новых знаний к существующим; влияние интенсивности удаления из деятельности компании знаний, потерявших актуальность, для исследованной выборки является отрицательным. На основе полученных выводов предложен ряд рекомендаций относительно развития практик борьбы с непреднамеренным и поддержки преднамеренного организационного забывания в российских компаниях машиностроительной и родственных отраслей. В работе представлены направления дальнейшего развития исследований, подразумевающих как расширение выборки, так и более глубокое рассмотрение ряда выявленных закономерностей.

Ключевые слова: управление знаниями, передача знаний, организационное забывание, машиностроение.

организационное забывание сохранение знание машиностроительный



ВВЕДЕНИЕ

Одним из достаточно важных аспектов управления знаниями является исследование межвременного сохранения и передачи знаний в организациях [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009; Новичкова, 2013; Сергеева, 2013; Уханова, 2015]. Несмотря на распространенные схемы ускорения технологического прогресса, который приводит к быстрому устареванию технологических и организационных знаний, снижая значимость вопросов их хранения [Сухарев, 2015; Beregova, 2016], очевидно, что технологический прогресс отнюдь не всегда и не во всех областях имеет однонаправленный характер и одинаковую скорость [Черных, 2012; Иванов, 2015; Николаев, 2015], а основывается на последовательном накоплении знаний и может замедляться и приостанавливаться в случае неудовлетворительного функционирования механизмов данного накопления [Савина, 2010].

Особую актуальность проблема недостаточной степени накопления, т. е. сохранения и межвременной трансляции знаний, -- иными словами, организационного забывания (organizational forgetting), -- имеет в российском контексте. Прежде всего это касается наукоемких и высокотехнологичных производственных отраслей, испытавших в кризисный период 1990-х гг. упадок, сопровождавшийся сокращением объемов научно-исследовательских работ и продуктовых инноваций, а также кадровым кризисом со значительным уменьшением прихода новых квалифицированных работников на предприятия Термины «компания», «фирма», «организация» и «предприятие» используются в работе в качестве синонимов. данных отраслей [По- лынов, 2005; Щукина, 2013; Уханова, 2015]. Необходимо отметить, что данный кадровый кризис привел к падению популярности образования в области научно-прикладных и инженерных специальностей [Бодрова, Голованова, 2017]. Ввиду этого возрастной состав инженерных работников на предприятиях к началу восстановления экономики в 2000-х гг. стал тяготеть к распределению, которое демонстрирует относительно высокую долю либо сотрудников предпенсионного и пенсионного возраста, либо молодых специалистов, недавно закончивших вуз, при существенно более низкой доле сотрудников среднего возраста [Балацкий, Юревич, 2018]. В настоящее время данная проблема стала еще более актуальна в связи с выходом на пенсию по возрасту значительного количества сотрудников, получивших образование и начавших работу до 1990-х гг.

Одной из отраслей, для которых значимость организационного забывания играет особую роль, является машиностроение. Оно характеризуется многодетальностью и многооперационностью производства, увеличивающими объем и разнообразие технологических знаний, что усложняет задачу их сохранения и передачи [Казанцев, 1983; Голованова, Авдашева, Кадочников, 2010; Шутеев, Бром, 2012]. В кризисный период 1990-х гг. российское машиностроение в полной мере столкнулось с падением темпов разработки и внедрения инноваций, сокращением притока научно-исследовательских и инженерных кадров [Борисов, 1998; Хорошилов, 1999; Полынов, 2005]. Это усугублялось недостаточной распространенностью на большинстве российских машиностроительных предприятий, за исключением наиболее крупных и многопрофильных, собственных НИОКР ввиду преимущественной ориентации вплоть до 1990-х гг. на использование в производстве технологий, разрабатываемых в отраслевых НИИ и КБ [Благов, 2012; Рыбаков, 2012].

Цель настоящей работы -- выявить наиболее эффективные методы управления организационным забыванием в российских машиностроительных компаниях.

Структура статьи выглядит следующим образом. Вначале на основе обзора зарубежной и отечественной литературы по рассматриваемой проблеме выдвигаются гипотезы и обозначаются зависимые и независимые переменные исследования. После этого описываются выборка и методология эмпирического тестирования сформулированных гипотез. Затем приводятся результаты тестирования и с учетом их интерпретации предлагается ряд практических рекомендаций по управлению организационным забыванием для российских компаний машиностроительной и родственных отраслей. Наконец, в работе продемонстрированы возможные направления дальнейшего развития исследований -- как экстенсивного (расширение выборки исследования), так и интенсивного характера (более глубокое рассмотрение ряда выявленных закономерностей).



ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Проблема поиска российскими машиностроительными предприятиями мер по решению вопросов межвременного сохранения и передачи знаний рассматривается в ряде работ (см., напр.: [Хорошилов, 1999; Благов, 2012; Шутеев, Бром, 2012]). Авторы описывают критерии выбора российскими машиностроительными предприятиями путей развития новых технологических знаний собственными силами либо с помощью различных способов их извлечения из внешних источников. Однако при этом остается без внимания проблема внедрения этих знаний в деятельность организаций, их долгосрочного сохранения и передачи.

Существование барьеров к передаче знаний, т. е. факторов, затрудняющих передачу знаний между различными субъектами (как индивидами, так и организациями или их подразделениями), является одним из ключевых элементов анализа управления знаниями с самого начала развития данной области исследований. Согласно одному из обзоров по этой проблематике [Riege, 2005], первую попытку рассмотреть наличие барьеров к передаче знаний можно отнести к 1982 г. [Katz, Allen, 1982].

В литературе, посвященной исследованию барьеров к передаче знаний, они классифицируются по ряду критериев. Наибольшее распространение получили такие критерии, как: природа барьеров; иерархический уровень объекта воздействия; источник возникновения барьеров -- носители или получатели передаваемых знаний. Классификации по критерию природы барьеров представлены, например, в [Катькало, 2009; Червинская, Степанова, 2011; Благов, Плешкова, 2017; Blagov et al., 2017]. Авторы этих работ предлагают подразделять барьеры к передаче знаний на: 1) информационно-технологические (связанные с особенностями информационно-технологической инфраструктуры, обслуживающей процессы передачи знаний, к примеру, систем документооборота в организации); 2) организационные (обусловленные особенностями организационной структуры, культуры, процессов и процедур организации) Организационные барьеры, в свою очередь, можно подразделить на: а) организационно-управленческие, возникающие вследствие особенностей функционирования организационных атрибутов вне зависимости от желания носителей знаний делиться ими; б) организационно-экономические, обусловленные возможным нежеланием носителей распространять знания из-за опасений потерять собственную ценность для организации как обладателя уникальных ресурсов [Благов, Плешкова, 2017; Goduscheit, Knudsen, 2005; Blagov et al., 2017].; 3) индивидуально-психологические (связанные с индивидуальными чертами носителей и/или получателей знаний) В частности, к таким чертам могут относиться: различия в когнитивных стилях сотрудников [Taylor, 2004]; воспринимаемая дистанция власти и институциональный и внутригрупповой коллективизм [Благов, Гиленко, Башлыкова, 2016; Панкратова, Осин, Гасанова, 2017]; различия в профиле и уровне образования и профессиональной подготовке носителей и получателей знаний [Lauring, Selmer, 2012]..

В соответствии с классификацией по иерархическому уровню объекта воздействия барьеры подразделяются на: барьеры индивидуального, группового, организационного или межорганизационного характера [Riege, 2005; Olaniran, 2017]. Классификации барьеров с точки зрения источника их возникновения -- носителей или получателей передаваемых знаний -- представлены в работах [Хастед, Михайлова, 2009; Сытник, 2014; Van den Hooff, de Ridder, 2004].

Еще одна возможная классификация, которая практически не используется в литературе, -- это синхронические (горизонтальные) и диахронические (вертикальные) барьеры, т. е. барьеры, связанные преимущественно с передачей знаний в рамках текущих действий и проектов либо с сохранением знаний после завершения конкретных проектов и последующей их трансляцией. В литературе по управлению знаниями представлены исследования барьеров как синхронического (см., напр.: [Riege, 2005; Cleveland, Ellis, 2015]), так и диахронического характера (см., напр.: [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009; De Massis et al., 2016]. Однако пока отсутствуют модели, которые объединяли бы барьеры данных категорий в единую классификацию. Представляется, что разработка такой классификации является одним из перспективных направлений дальнейшего развития исследований в области управления знаниями в целом и борьбы с барьерами к их передаче в частности.

Вместе с тем рамки эмпирической части настоящего исследования ограничены рассмотрением барьеров диахронического характера ввиду актуальности данной проблематики для российской машиностроительной отрасли. Метод исследования представляет собой эконометрический анализ с использованием уравнений упорядоченной логистической регрессии Упорядоченная логистическая регрессия больше подходит для оценки порядковых переменных, основанных на субъективном восприятии респондентов, чем классическая линейная регрессия.. Методология формирования зависимых и независимых переменных основывается на классификации видов организационного забывания в [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009], где описаны виды организационного забывания знаний, т.е. диахронической утраты знаний различного характера.

Разновидности данного забывания определяются двумя признаками: 1) источником знаний по отношению к организации -- внутренним или внешним; 2) характером утраты знаний -- случайным или намеренным. В соответствии с ними выделяются четыре вида организационного забывания: 1) «ослабление памяти» (memory decay) -- непреднамеренное забывание существующих в организации и необходимых для ее работы знаний Вероятно, это один из наиболее часто рассматриваемых в литературе по управлению знаниями видов организационного забывания. Термин «ослабление памяти» введен непосредственно в [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009], в то время как более широко распространенные в литературе определения для данного феномена, как правило, содержат в себе слово «амнезия» (к примеру, «институциональная амнезия» (institutional amnesia) [Kransdorff, 1998; Pollitt, 2000; Institutional memory and reverse smuggling, 2011; Stark, Head, 2018], «организационная амнезия» (organizational amnesia) [Sadat, Lin, 2018], «корпоративная амнезия» (corporate amnesia) [Hall, De Raffaele, 2013]). Необходимо подчеркнуть, что в феномен организационного забывания в трактовке [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009] шире феномена, описываемого данными определениями, так как подразумевает не только непреднамеренное, но и преднамеренное забывание новых и существующих знаний.; 2) «неспособность фиксировать знания» (failure to capture) -- непреднамеренно возникающая недостаточная способность к усвоению знаний, извлекаемых из внешней среды Иными словами, недостаточно развитая «поглощающая способность» организации [Варламова, 2012; Cohen, Levinthal, 1990; Zahra, George, 2002].; 3) «отучение» (unlearning) -- намеренное избавление организации от нежелательных либо устаревших знаний или практик; 4) «уклонение от вредных привычек» (avoiding bad habits) -- намеренное уклонение организации от приобретения и внедрения нежелательных знаний или практик (например, при осуществлении совместных проектов с носителями таких знаний или практик). Рассматриваемые в [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009] виды организационного забывания представлены на рис. 1.

Рис. 1. Формы организационного забывания

Составлено по: [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009, с. 149].

Однако в литературе отсутствуют эмпирические исследования с использованием количественной методологии, основанные на этой классификации. В настоящей статье переменные и гипотезы исследования базируются на классификации видов организационного забывания в работе [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009].

ГИПОТЕЗЫ И ПЕРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цель настоящего исследования -- выявить наиболее эффективные методы управления организационным забыванием для предприятий машиностроительной отрасли. Методология основывается на изучении субъективного восприятия респондентами влияния на успешность управления организационным забыванием различных практик: с одной стороны, поддержки забывания нежелательных знаний, а с другой -- борьбы с забыванием необходимых знаний. Данный выбор обусловлен сравнительной сложностью объективной оценки эффективности практик управления знаниями ввиду наличия в знаниях неформализованного компонента [Spender, 1996; Olaniran, 2017]. В литературе по управлению знаниями, в частности посвященной исследованию барьеров к обмену знаниями, этот подход применяется достаточно широко [Riege, 2005; Cleveland, Ellis, 2015].

Зависимые переменные. Зависимые переменные (dependent variable) исследования основываются на классификации видов организационного забывания [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009]. Они включают воспринимаемую респондентами успешность организации в преднамеренном забывании нежелательных знаний, в том числе отучение от неактуальных или вредных собственных знаний и уклонение от внедрения нежелательных знаний из внешних источников. Данные переменные обозначены как DV1 и DV2. Переменные, описывающие воспринимаемую респондентами успешность организации в борьбе с непреднамеренным забыванием необходимых знаний, а также ослаблением памяти и невозможностью фиксировать новые знания, обозначены DV3 и DV4.

Независимые переменные. Независимые переменные (independent variable) представляют собой оцениваемую на основе ответов респондентов интенсивность использования различных методов управления организационным забыванием. Эти переменные обозначаются как IV_n, где индекс n (от 1 до 13) отражает ее порядковый номер. В качестве контрольной переменной (control variable), обозначаемой CV, используется размер организации.

Аналогично зависимым переменным часть независимых переменных основывается преимущественно на рекомендациях [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009] по поддержке забывания нежелательных и борьбе с забыванием необходимых знаний. Следует отметить, что в этой работе каждая из предлагаемых рекомендаций касается одного из четырех видов организационного забывания согласно имеющейся классификации. В настоящем исследовании оценивается воздействие соответствующих мер на успешность управления организационным забыванием каждого из четырех видов.

К независимым переменным, согласно [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009], относится интенсивность использования следующих десяти практик:

1) разработка и применение релевантной стратегии по управлению знаниями в целом и диахронической передачей знаний в частности (IV1);

2) периодический анализ и документирование критически важных знаний (IV₂);

3) удаление из практики знаний, потерявших актуальность (IV3);

4) чистка или обновление баз данных, удаление устаревших документов (IV₄);

5) увольнение кадров или закрытие подразделений, являющихся носителями нежелательных знаний (IV5);

6) кадровые ротации между различными подразделениями внутри организации (IV6);

7) контроль качества знаний, получаемых от партнеров организации (IV7);

8) контроль качества знаний, приобретаемых из внешних источников, не относящихся непосредственно к партнерам организации (IV8);

9) поддержка адаптации новых знаний к имеющимся (IV9);

10) исключение ситуаций развития ключевых сотрудников без возможности освоения знаний остальными участниками (IV10).

Перечень мер по борьбе с нежелательным организационным забыванием и по поддержке желательного, предложенный в [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009], может быть дополнен иными практиками. В частности, следует рассмотреть, как на успешность преодоления организациями различных проблем организационного забывания влияет периодический анализ и документирование не только критически важных знаний, находящихся в распоряжении организации, но и пробелов в существующих знаниях, не позволяющих решать поставленные цели и задачи.

Необходимость включения данной переменной в состав независимых основывается на предположении [Зак, 2009; Благов, 2010; Spender, 1996] о том, что процесс принятия организациями решений о выборе внутренних либо различных внешних источников необходимых знаний начинается с осознания пробела в знаниях организации. Как представляется, систематический анализ и документирование подобных пробелов может оказывать существенное положительное влияние на эффективность практик управления знаниями, в первую очередь поиска новых знаний и их адаптации к уже имеющимся, а также избегания приобретения нежелательных или неадекватных знаний. Соответственно, 11-я независимая переменная (IV₁₁) -- это оцениваемая респондентами интенсивность использования в организации такой практики, как периодический анализ и документирование знаниевых пробелов, т. е. областей и процессов, в рамках которых необходимо приобретать новые знания.

Кроме того, в число независимых переменных добавлена оцениваемая респондентами интенсивность практик поддержки диахронической передачи знаний, достаточно широко распространенных именно в машиностроении и иных отраслях промышленности, характеризующихся многооперационностью, многодетальностью производства и большим количеством различного рода технологических знаний. К подобным практикам можно отнести, в частности, запись интервью, видеофиксацию лекций либо мастер-классов ключевых сотрудников [Волков, 2013; Абрамов, 2016; Prabowo, Sriyana, Syamsudin, 2018], а также наставничество (обучение младших сотрудников старшими, передача их опыта другим сотрудникам в ходе выполнения совместных заданий) [Шарыгина, 2015; Шарапова, Шарапова, Унжакова, 2017; Wang et al., 2016]. Независимые переменные, связанные с данными категориями практик, обозначены соответственно IV12 (интенсивность использования практик записи интервью, а также видеофиксации лекций либо мастер-классов ключевых сотрудников) и IV13 (интенсивность использования практик наставничества).

Гипотезы исследования. Цель выявления наиболее эффективных методов управления организационным забыванием для предприятий рассматриваемой отрасли предполагает оценку влияния интенсивности использования каждой из тринадцати исследуемых практик на эффективность борьбы с каждой из четырех проблем организационного забывания, т. е. влияния всех тринадцати независимых переменных на каждую из четырех зависимых.

Таким образом, гипотезы исследования делятся на четыре группы, которые соответствуют зависимым переменным. Каждая из этих групп включает тринадцать пар гипотез, соответствующих независимым переменным: нулевую гипотезу (H0), предполагающую отсутствие статистически значимой связи между независимой и зависимой переменной, и альтернативную гипотезу (H1), предполагающую наличие такой связи.

Нумерация гипотез имеет вид Ml__mn, где l = {0; 1} указывает, является гипотеза нулевой или альтернативной, m = {1, ..., 4} означает зависимую переменную; n = {1, ..., 13} -- независимую переменную.

Формулировки гипотез о связи между различными независимыми и зависимыми переменными однотипны. Рассмотрим их на конкретных примерах.

H₀₁₁: Интенсивность использования релевантной стратегии по управлению знаниями в целом и диахронической передаче знаний в частности не влияет на восприятие сотрудниками организации эффективности отучения от неактуальных или вредных собственных знаний как высокой.

Н₁₁₁: Интенсивное использование релевантной стратегии по управлению знаниями в целом и диахронической передаче знаний в частности положительно влияет на восприятие сотрудниками организации эффективности отучения от неактуальных или вредных собственных знаний как высокой.

ВЫБОРКА И МЕТОДОЛОГИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Выборка исследования включает в себя российские предприятия из базы данных СКРИН, основной вид деятельности которых относится к машиностроительной отрасли согласно классификации ОКВЭД [Общероссийский классификатор...] К данной отрасли можно отнести следующие классы ОКВЭД: 28 -- «Производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки»; 29 -- «Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов»; 30 -- «Производство прочих транспортных средств и оборудования». В выборку исследования вошли предприятия, основной вид деятельности которых соответствует одному из указанных классов.. Опрос проводился в феврале -- мае 2017 г. Анкета исследования была выложена на веб-сайте qualtrics.com, после чего на контактные адреса руководства компаний отправлялась ссылка на данную анкету с просьбой ответить на поставленные вопросы. Анкетирование было анонимным, т. е. вопрос о названии компании не задавался.

Сначала респонденты отвечали на несколько вопросов описательной статистики, в частности, о принадлежности основного вида деятельности компании к конкретному классу классификации ОКВЭД, размере компании и географическом распределении по федеральным округам. Затем следовали вопросы, посвященные зависимым и независимым переменным исследования (Приложение).

Полностью на вопросы анкеты ответили представители 81 компании. Среди них распределение основного вида деятельности по классам ОКВЭД выглядит следующим образом: «Производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки» -- 38 компаний; «Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов» -- 9 компаний; «Производство прочих транспортных средств и оборудования» -- 34 компании.

Что касается размера компаний, в 13 из них -- менее 100 сотрудников (малые предприятия), в 39 -- от 100 до 250 (средние предприятия), а 29 компаний имеют свыше 250 сотрудников (крупные предприятия). Распределение компаний по федеральным округам таково: в Центральном федеральном округе ведут деятельность 27 компаний, Северо-Западном -- 24, Приволжском -- 14, Уральском -- 11, Южном -- 4 и в Сибирском федеральном округе -- 1 компания.

Распределение вошедших в итоговую выборку компаний по критериям класса ОКВЭД основного вида деятельности и размера является достаточно неравномерным. В связи с этим с помощью Н-теста Краскелла-Уоллеса была проведена проверка равномерности ответов респондентов на равенство медиан значений зависимых переменных для соответствующих групп респондентов.

Результаты проверки для компаний различного класса основного вида деятельности и разного размера приведены в табл. 1 и 2 соответственно. При тестировании всех зависимых переменных p-значения оказались существенно выше наиболее часто используемых уровней значимости, к примеру, 0,05 или даже 0,1. Можно сделать вывод о том, что для данных переменных подтверждается предположение о равенстве медиан между группами респондентов, принадлежащих к компаниям различных видов деятельности и разного размера.

Представим описательную статистику зависимых и независимых переменных для всей выборки (табл. 3).



Таблица 1. Результаты проверки на равенство медиан значений зависимых переменных для компаний различного класса основного вида деятельности

Зависимая переменная	^-распределение	p -значение
DV1	1,033	0,597
DV2	0,469	0,791
DV3	1,608	0,448
DV4	1,242	0,538

Таблица 2. Результаты проверки на равенство медиан значений зависимых переменных для компаний разного размера

Зависимая переменная	^-распределение	p -значение
DV1	0,504	0,778
DV2	0,166	0,920
DV3	0,327	0,850
DV4	2,153	0,341

Таблица 3. Описательная статистика

Переменная	Минимальное значение	Максимальное значение	Среднее значение	Стандартное отклонение
Зависимые переменные
DV1	0	10	7,000	2,318
DV2	2	10	6,901	2,396
DV3	2	10	7,494	2,186
DV4	2	10	7,432	2,006
Независимые переменные
IV1	0	10	5,383	2,463
IV2	1	10	6,593	2,306
IV3	0	10	5,951	2,361
V	0	10	4,543	3,082
V	1	10	6,926	2,539
V	1	10	7,432	2,139
IV7	1	10	7,580	2,285



Переменная	Минимальное значение	Максимальное значение	Среднее значение	Стандартное отклонение
IV8	0	10	7,568	2,470
IV9	1	10	7,815	2,520
IV10	0	10	6,617	2,791
IV11	1	10	7,642	2,181
IV12	0	10	6,617	2,577
IV13	2	10	7,346	2,430

Поскольку в исследовании проверяется воздействие частоты использования одноврменно всех 13 практик на эффективность борьбы с каждой из четырех проблем организационного забывания, то для оценки с помощью упорядоченной логистической регрессии были сформированы четыре модели. В общем виде они могут быть описаны с помощью следующего уравнения:

Уравнения регрессии оценивались методом наименьших квадратов с использованием статистического пакета Stata/SE 14.2. В качестве статистически значимых рассматривались коэффициенты с p-значением, меньшим 0,05, показывающие значимость соответствующих независимых переменных при уровне значимости в 95 %. Оценивание уравнений проводилось с использованием процедуры робастного расчета стандартных ошибок.

РЕЗУЛЬТАТЫ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ

Результаты оценки уравнений регрессии представлены в табл. 4.

Необходимо отметить, что p-значения, меньшие 0,05, демонстрируют опровержение соответствующих нулевых гипотез и подтверждение (в случае положительного знака коэффициента при независимой переменной) либо опровержение (в случае отрицательного знака данного коэффициента) альтернативных; p-значения, превышающие 0,05, напротив, свидетельствуют о подтверждении нулевых гипотез и опровержении альтернативных. Опровержение альтернативной гипотезы в случае отрицательного знака коэффициента при независимой переменной при p-значении, меньшем 0,05, является более информативным, чем в случае p-значения, превышающего 0,05, показывая статистически значимое отрицательное воздействие независимой переменной на зависимую. Соответственно, следует дать интерпретацию коэффициентов с p-значениями, меньшими 0,05.

Таблица 4. Результаты оценки уравнений регрессии

Независимая переменная	DV1	dv2	DV3	dv4
	Коэффициент	p-значение	Коэффициент	p-значение	Коэффициент	p-значение	Коэффициент	p-значение
IV1	0,243	0,505	0,389	0,298	0,001	0,997	-0,239	0,477
IV2	0,608	0,070	0,174	0,590	0,261	0,403	0,146	0,506
IV3	-0,077	0,517	-0,142	0,268	-0,322	0,039	-0,278	0,034
IV4	-0,027	0,868	-0,233	0,205	-0,032	0,853	-0,010	0,951
IV5	-0,132	0,207	-0,089	0,437	0,058	0,560	-0,000	0,997
IV6	0,024	0,879	0,159	0,322	-0,015	0,904	-0,009	0,957
IV7	0,662	0,025	0,526	0,023	0,111	0,638	0,083	0,773
IV8	-0,511	0,246	-0,521	0,168	0,239	0,472	0,184	0,719
IV9	0,756	0,039	0,396	0,140	0,211	0,356	0,789	0,013
IV10	-0,042	0,788	0,155	0,302	0,494	0,244	0,105	0,468
IV11	-0,229	0,579	0,214	0,496	0,161	0,045	0,276	0,404
IV12	0,139	0,273	-0,118	0,363	-0,179	0,236	0,010	0,944
IV13	-0,121	0,726	-0,391	0,085	-0,396	0,315	-0,192	0,372
CV	0,219	0,562	-0,541	0,137	-0,144	0,705	-0,585	0,162

Примечание: полужирным шрифтом выделены p-значения, меньшие 0,05, и соответствующие им коэффициенты независимых переменных.

Достаточно интересным результатом с точки зрения значимости независимой переменной по критерию p-статистики в уравнениях с различными зависимыми переменными является статистически значимая положительная связь между IV9, отражающей интенсивность использования мер по адаптации новых знаний к уже имеющимся, и зависимыми переменными DV1 и DV4, т. е. подтверждение гипотез Н119 и Н1_₄_9 .

Положительное влияние адаптации новых знаний к имеющимся на воспринимаемую эффективность внедрения новых знаний (соответственно, и на эффективность борьбы с барьерами к фиксации новых знаний) достаточно очевидно, так как добавление новых знаний к уже существующим повышает эффективность усвоения новых знаний (интернализации в терминах Нонака-Такеучи [Нонака, Такеучи, 2003]). Так, с точки зрения теории поглощающей способности организации способность организации к поиску в различных внешних источниках и внедрению в практику деятельности технологических и организационных знаний коррелирует с использованием организацией знаний, родственных изыскиваемым и внедряемым. Эта связь обусловлена тем, что наличие знаний и экспертизы в определенной области позволяет организации осознавать необходимость обновления знаний в данной области, дает понимание потенциальных источников обновления и предоставляет возможность быстро осваивать и внедрять полученные знания, поскольку они не являются радикально новыми, а дополняют уже существующие знания и компетенции [Варламова, 2012; Cohen, Levinthal, 1990; Zahra, George, 2002; Causholli, 2016; Huang et al., 2018].

Более неожиданным выглядит выявленное положительное влияние интенсивности адаптации новых знаний к имеющимся на восприятие в качестве эффективной поддержки отучения. Здесь обращает на себя внимание то, что наряду с независимой переменной IV9 статистически значимой является IV7, отражающая контроль качества знаний, получаемых от партнеров организации (соответственно, подтверждая гипотезу Н₁_₁_₇). Эта переменная значима и в уравнении с зависимой переменной уклонения от внедрения нежелательных знаний из внешних источников (DV2), что подтверждает гипотезу Н1_₂_₇. Можно предположить, что адаптация новых знаний к имеющимся является эффективной в плане контроля и недопущения нежелательных знаний в том случае, если они сочетаются с контролем качества и адекватности задачам организации тех знаний, которые извлекаются из внешних ресурсов для последующей интеграции с набором существующих знаний. Понимание того, каким набором знаний в настоящий момент располагает организация и какие новые знания и каким образом могут быть объединены с данным набором, может помочь ей выявлять нежелательные знания и практики, от которых следовало бы избавиться [Weigelt, Sarkar, 2009; Cepeda-Carrion, Cegarra-Navarro, Jimenez-Jimenez, 2012], а также классифицировать получаемые из внешних источников знания по степени полезности и адекватности для задач организации [Yeoh, 2009; Argote, Hora, 2017].

В определенной степени противоположностью практикам адаптации новых знаний к имеющимся являются описываемые переменной IV3 практики прекращения использования знаний, потерявших актуальность. Статистически значимый коэффициент при данной переменной в уравнениях с зависимыми переменными воспринимаемой эффективности борьбы с ослаблением памяти и неспособностью фиксировать новые знания имеет отрицательный знак, что демонстрирует преимущественно отрицательное влияние этих практик на воспринимаемую респондентами эффективность решения таких задач и опровергает гипотезы Н133 и Н1_4_3.

Можно предположить, что в вошедших в выборку исследования компаниях практики замены и исключения нежелательных знаний действуют в некоторой степени неизбирательно -- удаляя в том числе нужные знания и препятствуя укоренению новых. Действительно, менеджеры могут воспринимать новые знания как нежелательные ввиду того, что эти знания представляют собой радикальные инновации по отношению к имеющимся и отличаются от основного знаниевого портфолио организации по содержанию или по форме (к примеру, в случае неполной интернализации данного нового знания) [Arthur, Huntley, 2005; Colombo, Labrecciosa, 2012; Steinmetz, 2015].

Далее представляется логичным рассмотреть статистически значимые коэффициенты при независимых переменных IV2 и IV11, подтверждающие гипотезы Н₁₁₂ и Н1311. Возвращаясь к матрице форм организационного забывания [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009] (рис. 1), можно заметить, что и «ослабление памяти», и «отучение» относятся к проблемам знаний организации. Соответственно, анализ и документирование как имеющихся, так и требуемых знаний положительно влияют на эффективность управления знаниевым портфолио организации. При этом если анализ и документирование критически важных знаний позволяют уменьшить негативное влияние «ослабления памяти», т. е. непреднамеренного забывания существующих знаний, то анализ и документирование областей и процессов, в рамках которых организации необходимо приобретение новых знаний, обеспечивают результативность «отучения» от потерявших актуальность (или выявленных в качестве источника неэффективности) знаний и практик. Это может объясняться тем, что, осознавая потребность в обновлении знаний, организация может его реализовать не только с помощью поиска источников и способов получения новых, но и посредством избавления от устаревших знаний [Argote, Miron-Spector, 2011]. Безусловно, данные процессы взаимосвязаны. Очевидно, что подробный анализ того, в каких областях необходимо обновление имеющихся знаний, должен включать как выявление потребностей во внедрении новых, так и идентификацию устаревших знаний, утративших адекватность текущим задачам организации.

РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРИМЕНЕНИЮ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработанная методика и полученные результаты исследования обладают теоретической и методологической значимостью. Однако имеет смысл остановиться и на разработке мер по их использованию в практической деятельности компании. Вследствие относительно небольшого размера выборки наряду с непараметрическим характером переменных и моделей, анализирующих взаимосвязи этих переменных, рекомендации, основывающиеся на коэффициентах каждой из статистически значимых независимых переменных в каждой из моделей в отдельности, обладают достаточно слабой валидностью. В связи с этим рассмотрим более общие рекомендации, которые основаны на переменных, значимых более чем в одной модели.

Сопоставим классификацию форм организационного забывания в [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009] и статистически значимые для соответствующих моделей независимые переменные (рис. 2).

Рис. 2. Формы организационного забывания и статистически значимые переменные модели

Примечание: в скобках после номера переменной указан знак коэффициента в соответствующей модели.

Составлено по: [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009, с. 149]; результаты эмпирического исследования.

Видно, что общих статистически значимых переменных по строкам, т. е. по критерию практик, связанных с уже существующими в организации либо с извлекаемыми из внешней среды знаниями, не обнаруживается, в то время как по столбцам, т.е. по критерию случайного или преднамеренного характера утраты знаний, общие переменные имеются. Для обеих форм преднамеренной утраты знаний статистически значимой с положительным коэффициентом является независимая переменная IV7, отражающая интенсивность контроля качества знаний, получаемых от партнеров организации. Соответственно, в отношении преднамеренного организационного забывания (как отучения от имеющихся знаний, так и уклонения от приобретения нежелательных) можно рекомендовать меры по контролю качества знаний, генерируемых и приобретаемых при взаимодействии организации с внешними контрагентами, в частности партнерами по совместной инновационной деятельности, на стадиях от фундаментальных научных исследований до коммерциализации конкретных продуктов [Zobel, 2017]. Критерии качества, по которым можно оценивать эти знания, могут включать в себя их полноту, валидность, проверяемость и адекватность решаемым задачам (по аналогии с декомпозицией категории качества данных в литературе по управлению данными) [Wand, Wang, 1996; Pipino, Lee, Wang, 2002] или возможность быстрой адаптации таких знаний к деятельности организации [Huang et al., 2018], что приобретает особую актуальность в условиях современной постоянно изменяющейся бизнес-среды.

Для обеих форм непреднамеренной утраты знаний (точнее, для успешности борьбы с ними) статистически значима с отрицательным знаком коэффициента независимая переменная IV3, отражающая интенсивность удаления из практики знаний, потерявших актуальность. Соответственно, рекомендации в отношении борьбы с непреднамеренным забыванием могут включать изменение данных практик удаления знаний в направлении разработки детальных многокритериальных классификаций знаний, находящихся в распоряжении организации, но не использующихся в настоящий момент. В частности, при генерации каких-либо знаний (как технологического, так и организационно-управленческого характера) возможна разработка критериев оценки их последующего потенциального использования в других проектах организации. Данные критерии могут основываться, к примеру, на близости знаний к потенциально актуальным в рамках рассматриваемого горизонта планирования тенденциям развития технологий или рыночного спроса [Lichtentaler, 2009; Zobel, 2017] или на их способности повышать адаптивность организации к изменениям внешней среды [Marsh, Stock, 2006; Piening, Salge, 2015].

Ввиду определенной специфичности машиностроения (в частности, упоминавшейся выше многодетальности и многооперационности производства с соответствующим большим разнообразием технологических знаний) рекомендации могут быть применимы преимущественно для данной отрасли (включая различные подотрасли) и, возможно (с необходимостью дополнительной проверки на соответствующих выборках), в других высокотехнологичных производственных отраслях, характеризующихся подобными чертами.

ВЫВОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Цель статьи заключалась в выявлении наиболее эффективных методов управления организационным забыванием в российских машиностроительных компаниях. Результаты представленного эмпирического исследования позволяют идентифицировать практики управления знаниями, в наибольшей степени влияющие на эффективность борьбы с непреднамеренным и поддержки преднамеренного организационного забывания. В частности, обнаружено, что на вероятность восприятия сотрудниками преднамеренного избавления от неактуальных знаний как эффективного положительно влияет контроль качества знаниевых ресурсов, получаемых от партнеров, периодический анализ и документирование критически важных знаний компании, а также поддержка адаптации приобретаемых новых знаний к существующим.

Воспринимаемая эффективность преднамеренного уклонения от приобретения нежелательных знаний, согласно результатам исследования компаний, вошедших в выборку, положительно коррелирует с интенсивностью контроля качества получаемых от партнеров знаниевых ресурсов. Эффективность борьбы с ослаблением организационной памяти (сохранение необходимых знаний) положительно связана с интенсивностью анализа и документирования существующих в организации знаниевых пробелов и отрицательно -- с интенсивностью удаления из практики знаний, потерявших актуальность. Наконец, воспринимаемая эффективность борьбы с недостаточной способностью фиксировать новые знания, согласно полученным результатам, имеет статистически значимую положительную взаимосвязь с интенсивностью использования практик адаптации приобретаемых новых знаний к существующим и статистически значимую отрицательную взаимосвязь с интенсивностью удаления из практики знаний, потерявших актуальность.

Выявленные взаимосвязи позволяют сформулировать ряд практических рекомендаций для предприятий машиностроительной и схожих с ней отраслей по преодолению ключевых проблем сохранения и диахронической передачи технологических и организационно-управленческих знаний.

Однако проведенное исследование имеет ряд ограничений, преодоление которых можно отнести к потенциальным направлениям дальнейшего анализа. Среди ограничений -- достаточно небольшой объем выборки. Ее увеличение как при сохранении объекта исследования (российских предприятий машиностроительной отрасли), так и при его модификации позволит получить более статистически значимые результаты. В частности, потенциальным направлением дальнейших исследований может стать сравнение того, насколько успешно решаются задачи управления знаниями в компаниях и организациях разных размеров и как на это влияют различные практики управления знаниями.

К другим возможным направлениям можно отнести исследования предприятий различных отраслей. Они могут включать в себя исследования без подразделения на отдельные отрасли, что может позволить выявить общую картину проблем диахронических барьеров к передаче знаний и борьбы с ними для российской экономики в целом, а также межотраслевые сравнения, что позволит выявить отраслевую специфику и разработать более целенаправленные практические рекомендации. Предложенные выше варианты модификации объекта исследования могут быть дополнены расширением выборки до международного уровня с разделением на национальные подвыборки.

К ограничениям методологии исследования можно отнести использование достаточно «слабых» шкал, основывающихся не на объективных метрических показателях, а на субъективных мнениях респондентов. Применение таких шкал достаточно типично для исследований в области управления знаниями из-за высокой доли субъективности в понятии «знание» по сравнению с понятиями «данные» и «информация» [Spender, 1996; Paulin, Suneson, 2012; Cleveland, Ellis, 2015]. Однако валидность результатов исследования может быть значительно усилена добавлением в модели объективных показателей, измеренных по «сильным» метрическим шкалам. В качестве основы для формирования подобных показателей можно использовать как экономические показатели деятельности организации (например, выручка, издержки, прибыль), так и более узкие показатели успешности управления знаниями (скорость и точность поиска нужной информации или знаний в организационных репозиториях и др.) и управления инновациями (количество внедренных новшеств на различных стадиях их жизненного цикла и др.). Поскольку операционализация критериев успешности управления организационным забыванием с точки зрения модели [Де Холан, Филипс, Лоренс, 2009]

В литературе по управлению знаниями не рассматривалась, решение данной задачи представляет несомненный интерес. Дополнение представленного метода исследования изучением объективных показателей -- одно из потенциальных направлений дальнейших исследований.

Еще одно ограничение исследования с точки зрения методологии -- недостаточная точность контрольной переменной «размер организации». Соответственно, при проведении дальнейших исследований она должна основываться на конкретных значениях метрических показателей (к примеру, численности сотрудников организации или значений ее выручки). Также возможно введение других контрольных переменных (например, длительность существования организации или удельный вес ее затрат на НИОКР).

Кроме того, можно выделить ряд направлений дальнейшего анализа проблематики организационного забывания, требующего самостоятельного дизайна. Во-первых, к данным направлениям можно отнести формирование единой классификации синхронических и диахронических барьеров, препятствующих передаче знаний, возможно объединенной с классификациями барьеров по критериям их природы и принадлежности к передающей или принимающей стороне. На основе эмпирической проверки объединенной модели могут быть сформулированы практические рекомендации по составлению общей карты синхронических и диахронических барьеров к передаче знаний, по предотвращению возникновения данных барьеров, а также по уменьшению их негативного эффекта в случае возникновения.

Во-вторых, достаточно перспективным представляется рассмотрение барьеров к передаче знаний с точки зрения «ошибок первого и второго рода», т. е. ложноотрицательных и ложноположительных реакций Ложноотрицательные реакции -- неоправданно негативные оценки качества знания, ведущие к отказу от его внедрения в практическую деятельность организации в соответствующей области. Ложноположительные реакции -- неоправданно положительные оценки качества знания, способные привести к его чрезмерно поспешному внедрению в деятельность организации. на новые знания, с которыми организация сталкивается в ходе реагирования на возникающую потребность в обновлении технологических знаний. Ложноотрицательные и ложноположительные реакции могут исследоваться как в качестве зависимых переменных (исследование зависимости частоты принятия ложноотрицательных и ложноположительных решений от типа и частоты применяемых мер по борьбе с синхроническими и диахроническими барьерами к передаче знаний), так и в качестве независимых (исследования влияния частоты принятия ложноотрицательных и ложноположительных решений в области поиска и усвоения новых знаний на долю успешного внедрения продуктовых и/или процессных инноваций или на экономическую эффективность деятельности организации в целом).

В-третьих, объектом исследования могут стать факторы, влияющие на сравнительные предпочтения организаций по обновлению знаний преимущественно путем избавления от устаревших либо за счет приобретения новых (за исключением очевидного фактора осознанной необходимости в получении новых знаний для конкретного проекта).

Перспективным представляется исследование таких факторов, как отраслевая или подотраслевая принадлежность предприятия, стадия жизненного цикла отрасли или рынка, а также, к примеру, различные параметры организационной структуры предприятия (степень дифференциации, формализации и централизации, преобладание функциональной, дивизиональной или матричной логики в формировании организационной структуры).



Литература на русском языке

Абрамов Р.Н. 2016. Профессиональные коммуникации российских инженерно-технических специалистов: эмпирический анализ. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология 16 (3): 586-598.

Балацкий Е.В., Юревич М.А. 2018. Моделирование возрастной структуры научных кадров. Terra Economicus 16 (3): 60-76.

Благов Е. Ю. 2010. Восприятие потребности в обновлении технологического знания. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент (3): 23-46.

Благов Е. Ю. 2012. Алгоритм выбора способов развития технологических знаниевых ресурсов фирмы. Российское Предпринимательство (12): 83-88.

Благов Е. Ю., Гиленко Е.В., Башлыкова А. С. 2016. Дифференциал культурных измерений как метод анализа внутригрупповых процессов в кросс-культурных командах. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент (2): 89-126.

Благов Е. Ю., Плешкова А. Ю. 2017. Барьеры к обмену знаниями в административных подразделениях высших учебных заведений. Креативная экономика 11 (3): 285-302.

Бодрова Е. В., Голованова Н. Б. 2017. Модернизация высшей технической школы: исторический опыт и современность. Российский технологический журнал 5 (6 (20)): 73-97.

Борисов В. П. 1998. Перспективы машиностроения. Экономист (1): 53-61.

Варламова З. Н. 2012. Поглощающая способность как детерминанта динамического потенциала фирмы. Инновации 2 (160): 105-109.

Волков А. В. 2013. Трансферт знаний в консалтинговой компании. Креативная экономика 10 (82): 100-113.

Голованова С. В., Авдашева С. Б., Кадочников С. М. 2010. Межфирменная кооперация: анализ развития кластеров в России. Российский журнал менеджмента 8 (1): 41-66.

...