Теория фирмы и феномен инкапсуляции знания

В.В. Мальцев
А.Ю. Юданов

В научном осмыслении экономики теория фирмы занимает необычное место. С одной стороны, это ядро практически любых микроэкономических и управленческих концепций. С другой стороны, единая теория фирмы отсутствует, для разных целей используются фактически разные теории, многообразие которых со временем растет. Действительно, до середины XX в. почти безраздельно господствовал неоклассический взгляд на фирму как на оптимизатора уровней выпуска и цен. Однако затем если не равные, то сопоставимые с этим подходом позиции завоевали взгляды на фирму как на минимизатора трансакционных издержек; как на наиболее эффективную систему рутин; как на гармонизатора интересов агентов, действующих в ее рамках (история и современный комплекс теорий фирмы подробно описаны в: Теесе, Кау, 2019). Похоже, изучение фирмы пошло по пути дивергенции подходов к этому центральному объекту микроэкономики (Grant, 1996). Каждая теория фиксирует внимание на какой-то одной его черте.

Не стало в этом плане исключением и знание. По мере общего усиления интереса к роли информации и знания в экономике лишь вопросом времени было появление знаниевого подхода к теории фирмы (knowledge-based view of the firm — KBV). Изначально знаниевая теория фирмы возникла как ответвление ресурсной теории (resource based view of the firm — RBV). Этот подход, берущий начало в работах Э. Пенроуз (Penrose, 1959), предполагает, что конкурентоспособность фирмы зависит от способности (capability) эффективно и динамично комбинировать находящиеся в ее распоряжении ресурсы (Теесе et al., 1997; Barney, 2001). Поскольку в современном мире на роль важнейшего (preeminent) ресурса все больше претендует знание, центральную роль приобретает эффективное управление именно им (Grant, Phene, 2022. Р. 112; процесс формирования KBV на базе RBV описан в: Pereira, Bamel, 2021).

Если определить знание как понятную и пригодную к использованию информацию (дефиниция международного статистического стандарта учета; см.: OECD, Eurostat, 2018 — идея восходит к Д. Форе; Foray, 2004)¹, то с экономической точки зрения особую роль играют связанные с ним издержки. Важно, что их порождают не только создание знания, но и его передача и использование. Если передача информации обеспечивается простым нажатием кнопки «переслать» и практически ничего не стоит, то передача знания, напротив, затратна. Она требует издержек на подготовку реципиента. Неподготовленный получатель не поймет и не сможет использовать информацию, то есть для него она не станет знанием.

Именно издержки, связанные со знанием, Г. Демсец положил в основу своей пионерной статьи «Еще раз о теории фирмы» (Демсец, 2001; Demsetz, 1988). По его мнению, снижение издержек при производстве (создании) знаний неразрывно связано со специализацией, подобно тому, как при производстве товаров экономию создает разделение труда. Приращение знаний в конкретной области требует сосредоточения усилий (обучения, приобретения практического опыта, экспериментирования, аналитической работы и т. и.) именно в ней.

Но здесь скрыта ловушка: экономия издержек за счет специализации в сфере производства знаний может быть растрачена на стадии передачи в силу их специализированного характера. Если реципиент знания для его понимания и использования будет вынужден пройти такое же специализированное обучение, практическую подготовку и проч., что и его создатель, то возникнут огромные издержки. Демсец (2001. С. 258—259) пишет: «Должен существовать сопряженный с низкими издержками способ контактов между специалистами и большим числом лиц, которые либо являются специалистами в других областях, либо вообще не специалисты».

В качестве вариантов таких низкозатратных способов передачи знания Демсец приводит распоряжения, инструкции и знания, овеществленные в готовом товаре. Например, чтобы получить результат, не обязательно знакомить исполнителя (реципиента знания) с сутью сложного технологического процесса. Достаточно, чтобы руководитель, прекрасно понимающий как смысл, так и важные детали процесса, приказал, что и в каком порядке должен делать хуже подготовленный исполнитель. «Распоряжения заменяют образование (передачу знаний как таковых)», — афористично резюмирует Демсец (2001. С. 259).

Наряду с приказанием ту же задачу успешно решают инструкция либо само устройство используемого товара. Во всех случаях до реципиента доводится не весь объем знания, а только алгоритм, следование которому гарантирует успех применения знания. Например, фигурный штекер, который можно воткнуть только в разъем той же формы, обеспечивает правильность соединения контактов, даже если пользователь не знает, какие цепи он соединил. Полное знание об электрической схеме соединения, как в капсуле, заключено в соответствии форм штекера и разъема.

Для краткости мы² далее будем все виды знания, свернутого до алгоритма (о возможных способах свертывания см.: Мальцев, Юданов, 2022; Maltsev, Yudanov, 2022), обозначать общим термином — инкапсулированное знание. В нашем примере алгоритм поведения доступен даже ребенку: «Вставь штекер в тот разъем, в который он войдет». Таким радикальным бывает снижение требований к уровню подготовки исполнителя, достигаемое инкапсуляцией знания. Фактически речь идет о помещении комплекса взаимосвязанных единиц знания в непрозрачную оболочку (капсулу), позволяющую его использовать без проникновения пользователя сквозь нее³.

В дальнейшем развитии знаниевой теории фирмы основополагающую роль (25,1 тыс. цитирований на начало 2023 г., по данным Google Scholar⁴) сыграла работа P. Гранта (Grant, 1996). Фактически она определила мейнстрим исследований. Стержневым моментом стал анализ процесса объединения фирмой специализированного знания ее сотрудников. В частности, важны различия двух видов знания — кодифицированного (осознанного, вербализованного, явного — explicit) и некодифицированного (невербализованного, молчаливого — tacit).

Передача некодифицированного знания от одного специалиста другому сталкивается с особенно большими трудностями. В. Л. Макаров (2003. С. 455) даже называет его «неотделимым от носителя», так как это требует затратных и длительных по времени контактов донора и реципиента в ходе производства (обучения деланием; learning by doing). К тому же знание вообще, а некодифицированное особенно, плохо приспособлено к рыночной передаче через куплю-продажу. Как отмечает Д. Тис, «природа знаниевых активов такова, что они не могут быть легко куплены и проданы. Поскольку их нередко нельзя приобрести, они должны создаваться фирмами собственными силами; а часто, чтобы владелец мог в полной мере реализовать их ценность, они и применяться должны внутри компании» (Теесе, 2000. Р. 36; здесь и далее перевод наш. — В. Μ., А. Ю.).

С этих позиций при объяснении природы фирмы на первый план выдвинулась ее способность преодолевать трудности интеграции знания, особенно некодифицированного. Коузианское противопоставление иерархии (фирмы) и стихийного порядка (рынка) (Coase, 1937) приобрело новую, важную грань: в рамках знаниевого подхода (KBV) сформировалась трактовка природы фирмы как эффективного интегратора знания. «Фирмы существуют как институты для производства товаров и услуг, потому что способны создавать условия для интеграции специальных знаний нескольких индивидуальных личностей» (Grant, 1996. Р. 112). Содержательно KBV не менее значим, чем трактовки других устоявшихся подходов. Например, функция фирмы как интегратора знания не менее важна, чем ее роль как минимизатора трансакционных издержек.

Именно в этой точке первого крупного достижения KBV, на наш взгляд, разделились две ветви исследовательской программы, заложенной статьей⁵ Демсеца. Первая, блестяще развитая Грантом и его многочисленными последователями (например, см.: Almeida, Phene, 2004; Carlile, 2004; Nickerson, Zenger, 2004; Florida, 2014; Grant, Phene, 2022), делает акцент на интеграции фирмой специализированного знания своих сотрудников. Она показывает, что благодаря свойственной фирме иерархической⁶ структуре удается интегрировать специализированные знания, особенно некодифицированные. Интеграция, в свою очередь, дает синергетический эффект: целое благодаря взаимодействию частей (в нашем случае, интегрированное знание нескольких специалистов) оказывается больше, чем их простая сумма, что часто иллюстрируют парадоксальным равенством: 1 + 1 = 3.

Вторая ветвь, сосредоточившая внимание на инкапсуляции знания как способе снижения издержек при его передаче внутри фирмы, оказалась менее популярной среди исследователей. Между тем концентрация внимания лишь на интеграции знания разных индивидуумов игнорирует важнейшее обстоятельство: инкапсуляция знания часто вообще не требует объединения знаний! Напротив, она предполагает, что одна сторона (носитель полного знания) диктует другой строгое выполнение некоего алгоритма, используя лишь простейшие навыки реципиента. Составитель инструкции не интегрирует свое знание со знанием исполнителя. В предельном случае инкапсулированное знание допускает в буквальном смысле нулевое собственное знание на стороне последнего. (Способность найти разъем, подходящий к данному штекеру, не требует даже школьных познаний в электротехнике.)

Несмотря на «некомпетентность» исполнителя, строгое соблюдение инструкций эффективно и (что важно!) без издержек гарантирует общий успех дела. Их составитель передает всем остальным краткие, результирующие выводы из своего знания и не пытается дополнить свое полное знание полным знанием других. Если воспользоваться термином «агент с нулевым интеллектом» (zero-intelligence agent; см.: Gode, Sunder, 1993), то последствия инкапсуляции знания можно выразить парадоксальным равенством, но совсем другого вида: 1+0 + ...+0 = 5. Мы использовали в формуле не один, а множество нулей, чтобы подчеркнуть, что инструкция обычно пишется для многих исполнителей. Таким образом, помимо экономии благодаря устранению издержек на специализированное обучение реципиентов знания возникает экономия за счет дешевого тиражирования инкапсулированного знания (одной и той же инструкции) на любое число исполнителей.

Настоящая статья носит постановочный характер, мы хотим подробно рассмотреть именно второе направление заложенной Демсецем исследовательской программы. Приписываемая Г. Форду провокативная жалоба: «Почему, когда мне нужна пара рабочих рук, я в придачу к ним получаю еще и голову?» (цит. по: Suarez-Battan, 2021), возможно, не так уж устарела. Потребность в слепом исполнении инструкций наблюдалась не только в прошлом, на фордовском конвейере, «не требовавшем мозгов». В силу сокращения издержек она в значительной мере актуальна и для современной фирмы. Мы намерены обсудить использование инкапсулированного знания внутри фирмы, делая акцент, с одной стороны, на высокой эффективности инкапсуляции, а значит, и на широких масштабах ее применения, а с другой — на негативных сторонах и рисках, связанных с массовым использованием инкапсулированного знания.

Инкапсуляция знания как хайековское «использование знания, которым сами не владеем»

Каково сравнительное значение для деятельности фирмы исполнения ею двух функций в сфере знания — интегратора и инкапсулятора? Грант (Grant, 1996) перечисляет четыре механизма интеграции знания: (1) правила и директивы; (2) порядок действий, определяемый технологией; (3) бизнес-рутины, в нельсон-уинтеровском понимании; (4) групповое решение проблем и принятие решений, обычно принимающее форму заседаний. Позднее он прибавил еще один механизм интеграции — (5) модулярность, предполагающую архитектуру создания новых продуктов, при которой каждая часть готового изделия может совершенствоваться независимо от других без нарушения целостности всей конструкции (Grant, 2013). Например, за счет стандартных узлов соединения блоков специалисты, работающие над одним из них, избавляются от необходимости овладевать знаниями, касающимися изменения остальных блоков (а значит, и от соответствующих издержек). От них лишь требуется поддерживать стыкуемость их блока с другими.

Легко заметить, что из перечисленных механизмов только один — групповое решение проблем и принятие решений — использует знания, имеющиеся у нескольких участников, то есть действительно интегрирует их. Оставшиеся механизмы представляют собой не интеграцию знания разных специалистов, а различные способы доведения до исполнителей алгоритма действий, который те должны соблюдать. В четырех случаях из пяти, в нашей терминологии, речь идет об организации работы фирмы с помощью инкапсулированного знания.

Значимость разных механизмов не одинаковая. Грант пишет: «Эффективность в организациях, как правило, связана с максимальным использованием правил, рутин и других интеграционных механизмов, которые экономят на коммуникации и передаче знаний и резервируют групповое решение проблем и принятие решений для необычных, сложных и важных задач» (Grant, 1996. Р. 115; курсив наш. — В. Μ., А. Ю.). Другими словами, при решении обычных, не экстраординарных задач деятельность фирмы может быть построена исключительно на инкапсулированном знании.

Рассмотрим работу условной фирмы, действующей на основе инкапсуляции знания (чистого инкапсулятора знания; см. рисунок). Пусть на старте процесса заказ поступает в фирму и передается соответствующим исполнителям. Направления передачи заказа (дуги) от одного сотрудника фирмы другому помечены стрелками, а вероятность, с которой заказ попадает от сотрудника Μ к сотруднику N, обозначается P_MN. В случаях, когда направление передачи единственно возможное, его вероятность обозначается 1.

Пусть в общем потоке встречаются заказы:

• типа b и с, обслуживание которых — основной бизнес фирмы; — их усложненные либо специализированные типы d1 и d2;
• заказы типа d3, не соответствующие компетенциям фирмы либо экономически невыгодные для нее.

Сотрудник А исполняет роль диспетчера. Он адресует заказы b и с исполнителям В и С (соответственно), которых в реальной фирме может быть много. Более сложные и/или сомнительные заказы, которые самостоятельно смог выявить диспетчер А, передаются высококвалифицированному исполнителю D.

Исполнители В и С либо выполняют заказ, либо отклоняют его. На реальной фирме выполнение стандартного заказа обычно порождает цепочку взаимообусловленных действий, например последовательную обработку на конвейере. (Для простоты мы опускаем эту цепочку преобразований.) Третья возможность поведения В и С состоит в переадресовке окончательного решения специалисту по сложным случаям D. Тот, в свою очередь, либо диагностирует тип d3 и сам отклоняет заказы, либо передает разновидности заказов d1 и d2 своим подчиненным D1 и D2, которые работают с ними дальше. В итоге все заказы сосредоточиваются в одном из двух поглощающих состояний «X Выполнен» или «Y Отклонен», после чего работа с ними прекращается.

Зададимся вопросом: где в описанной схеме находится человек —  носитель полного знания, необходимого фирме? Такое знание явно излишне для диспетчера А и исполнителей стандартных операций В и С. Им достаточно инкапсулированного знания в виде инструкций и приказов. Элементы полного знания необходимы специалисту по сложным случаям D и его подчиненным D1 и D2. Однако потребность в полном знании даже у этих специалистов ограничена их положением в структуре фирмы. Скажем, речь может идти о высококлассных инженерах, способных, опираясь на свои знания, а не слепо следуя инструкции, предложить оригинальное техническое решение. Но сами основания для принятия в работу/отклонения заказа, распределение функций между этими инженерами и другими специалистами, юридические, экономические и прочие рамочные условия определяются и для данных творческих людей инкапсулированным знанием — регламентами и инструкциями, которые они должны соблюдать. Мы не говорим уже о том, что ни один узкий специалист не может охватить умом весь бизнес в целом, во всем многообразии его слагаемых, с учетом конкретного целеполагания, прошлого опыта, оценок текущей ситуации и прогнозов развития. Другими словами, на рисунке нет позиции, на которой от исполнителя требовалось бы владеть полным знанием на уровне фирмы. Фактически все исполнители выступают здесь носителями инкапсулированного знания. Лишь иногда немногим из них нужно владеть полным знанием по частным вопросам. Самое важное в том, что такой «некомпетентный» персонал не мешает фирме успешно работать, реализуя всю цепочку необходимых действий — от принятия заказа до его исполнения (или отклонения). Причем именно отсутствие полного знания у исполнителей обеспечивает экономию издержек. Таким образом, незнание служит залогом эффективности фирмы!

Внутри иерархической структуры фирмы повторяется хайековская ситуация распределенного знания, описанная им для антипода иерархии — стихийного рынка (иным путем к тому же выводу, что фирма, как и рынок, — это децентрализованные системы распределенного знания, пришел X. Цукас; Tsoukas, 1996). Напомним: по Хайеку, на рынке ни один участник не имеет всей полноты знаний, необходимых для принятия решений. Тем не менее, отталкиваясь от направления изменения цен (от знания, инкапсулированного в этом индикаторе), агенты рынка, за редкими исключениями, умудряются действовать правильно. Если цены идут вверх, то это сигнал для роста предложения и сдерживания спроса, какими бы конкретными причинами увеличение цен ни было вызвано. Снижение цен, вне зависимости от неизвестной участникам рынка подоплеки, запускает обратные процессы. Приведем резюме Хайека (2011. С. 82) относительно объема знания, нужного агентам рынка: «Мы должны смотреть на систему цен как на механизм передачи информации... Наиболее важно в этой системе то... как мало надо знать отдельным участникам, чтобы иметь возможность предпринять правильные действия».

Отсутствие информации и на хайековском стихийном рынке, и в рассматриваемой нами его противоположности в иерархически организованной фирме может быть компенсировано благодаря инкапсулированному знанию, вооружающему каждого актора корректными алгоритмами поведения. На практическом уровне такие алгоритмы прекрасно заменяют понимание подлинной сути происходящего. Отметим еще два момента, обусловливающих тенденцию к самоусилению системы инкапсуляции:

• она тем эффективнее, чем меньше знания требуется от исполнителя;
• инкапсуляция избавляет его от необходимости учитывать прошлый опыт и целеполагание на будущее.

Рассмотрим их последовательно.

Тенденция к минимизации знания исполнителя

В процессе превращения полного знания в инкапсулированное важен количественный аспект: не только сам факт сжатия знания, но и его степень. Стандартная инструкция обычно касается лишь отдельных сторон производственного процесса, к которому она относится, и неявно предполагает наличие у реципиента полного знания, касающегося других сторон.

Инструкция к ручной газонокосилке, скажем, сводится к объяснению того, какие кнопки надо нажимать, а также к правилам безопасности и ухода за машиной. Как косить участок, особенно сложный, сильно заросший, неровный, с камнями либо растущими среди сорняков полезными растениями, которые надо сохранить, — в ней не объяснено. Это должен знать, часто на уровне некодифицированного знания, профессиональный косарь. Степень сжатия знания при простой инструкции сравнительно низкая, а требования к обучению исполнителя высоки. Соответственно сокращение издержек на обучение реципиента знания остается ограниченным.

Однако полное знание можно сжать существенно сильнее. Такая ситуация складывается, например, когда речь идет об инструкции, предполагающей использование аутсорсинга знаний. Аутсорсинг-инструкция сводится к алгоритму выбора в одном случае одного, а в другом — иного специалиста. Содержательно решать проблему пользователя будет тот, кого выберут.

При такой организации решение исполнителя не просто регламентируется некими правилами, а полностью передоверяется третьему лицу, которое выносит вердикт, не объясняя своих резонов. Степень компрессии знания при такой инкапсуляции приближается к максимально возможной, а требования к знаниям исполнителя стремятся к нулю. Действительно, пользователь должен обладать лишь способностью выделить «диагностически важные» признаки своей проблемы: если у него ситуация типа Ь, надо обратиться к специалисту В; если ситуация типа с — к специалисту С (именно это делал диспетчер на рисунке). Если учесть, что составитель инструкции сознательно закладывает в нее наиболее простые и легко выявляемые признаки различения типов проблем, то от пользователя почти не требуется подготовки.

Тот же эффект высокой компрессии знания, что и аутсорсинг, дают конструктивные решения, предусматривающие «защиту от дурака». Например, защитный кожух обычно физически невозможно снять с режущих ножей машины до ее полной остановки и отключения. Аналогично, роль алгоритма, не дающего возможности реципиенту знания поступить неправильно, выполняют и многие бизнес-рутины. Сошлемся на широкое распространение сервисов, построенных на принципах «горячей линии»: реципиент знания должен последовательно ответить на ряд предельно простых вопросов. При любом возможном ответе он передвигается все дальше по заранее запрограммированному составителем инструкции дереву решений, пока не окажется в точке, где ему предложат готовое решение либо выведут на специалиста по его узкой проблеме.

В общем случае из двух вариантов инкапсуляции знаний, дающих одинаковый результат, более эффективен тот, который требует от реципиента меньшего объема полного знания и, следовательно, меньших затрат на подготовку. Если существует возможность дополнительно заменить еще какую-то часть полного знания неким вариантом знания инкапсулированного, то это будет сделано. По сути, предельное упрощение для пользователя — это имплицитно подразумеваемое требование к любой качественно составленной инструкции или другой форме инкапсуляции. Сложная инструкция — вообще не инструкция, а лишь ее имитация, негодная для использования.

Выдающийся советский летчик-испытатель Марк Галлай так описал разбор одной авиакатастрофы:

«— Ошибка пилотирования? А в чем конкретно она выразилась?

— Как в чем? В инструкции ясно сказано, что летчик не должен допускать кренов, превышающих...

— Хотите, я вам напишу инструкцию, как ходить в цирке по канату? Для этого всего только и надо, что держать центр тяжести вашего тела в вертикальной плоскости, проходящей через натянутый канат. Вот напишу так и пошлю вас в цирк: извольте-ка, ходите! А если упадете, скажу, что сами нарушили инструкцию. В ней ведь „ясно сказано“...

И вопрос был решен: в акте комиссии указывалось на чрезмерную „строгость“ аппарата и необходимость упрощения техники его пилотирования. Об ошибке пилота не было ни слова» (Галлай, 1963. С. 87).

В связи с этим требования к исполнителю имеют тенденцию к постоянному понижению (нужен все меньший уровень понимания и умения), а нагрузка на алгоритмы, обеспечивающие общий успех дела, напротив, растет.

Изоляция исполнителя от пройденного пути и целеполагания (марковское свойство)

Рассматриваемую фирму можно представить как пакет инкапсулированного знания, разделенный на два уровня. На уровне отдельного исполнителя инкапсуляция диктует ему правильный для общего успеха процесса алгоритм действий. Ему важны только тип поступившего заказа и имеющиеся в отношении него указания, а не память процесса или целеполагание и выбор пути к будущему результату. В каждом звене процесса и то и другое становится излишним.

В сущности, человек производит действия, причины и цели которых полностью не понимает, но делает это эффективно с точки зрения итогового результата. Соответственно требования к объему знания отдельного исполнителя резко снижаются, а по фирме в целом достигается высокая эффективность за счет экономии издержек на приобретении знания (обучении).

Можно сказать, что на этом уровне при переходе из одного состояния в другое память процесса характеризуется марковским⁷ свойством, то есть будущий результат зависит от современного положения, но не от пути, каким последнее было достигнуто. Если исполнителю на сборочной линии вместо детали из закаленной стали передать незакаленную деталь, он укрепит ее на нужном месте. В смысле соблюдения инструкции исполнитель поступит безукоризненно, что не помешает готовому изделию сломаться сразу в начале эксплуатации. Ведь полное знание о больших нагрузках, которые должна выдержать деталь, инкапсулировано не в инструкциях сборщика, а в технологической карте, куда почему-то не было внесено указание предварительно направить данную деталь на закалку.

На уровне всей фирмы положение меняется. Именно через общефирменную структуру исполнителей и задание характера их взаимодействия инкапсулируется знание о пройденном пути и целях всего процесса. Собственно, сама фирменная иерархия и есть инкапсуляция одновременно памяти процесса и постадийно расписанного пути к цели.

Фирма — инкапсулятор знания как целое и роль предпринимателя

Обсудим применительно к нашей фирме — инкапсулятору знаний экономический смысл поглощающих состояний. Попадание в «X Выполнен» означает, что фирма могла технически исполнить заказ и экономически это было ей выгодно. Попадание в «Y Отклонен» говорит о том, что либо выполнение заказа оказалось фирме не по силам, либо оно было невыгодно. В рамках такого схематизированного понимания ситуации эффективность организации фирмы (BЕ —  Business efficiency) проявляется в отношении числа заказов, оказавшихся в состоянии «X Выполнен», к общему числу поступивших заказов:

BE = N_X / (N_X + Ν_Y)

Если речь идет о выгодных заказах, то чем больше их выполнено, а не отклонено (неважно, по техническим причинам или из-за слишком высоких издержек по сравнению с ценой), тем выше прибыль фирмы⁸. Соответственно для абсолютно эффективно организованной фирмы BE = 1 (не упущен ни один выгодный заказ), а для абсолютно неэффективной BE = 0 (не способна исполнять заказы).

В силу марковского свойства процесса (система не имеет памяти, поведение каждого исполнителя зависит только от правил и того, какой заказ ему передал предыдущий работник) эффективность организации фирмы определяется только матрицей вероятности перехода P_MN из одного состояния в другое. Действительно, согласно пониманию рутин в эволюционной теории, стандартные процессы, о которых мы говорим, уже многократно повторялись на фирме, правила поведения по отношению к ним устоялись. Следовательно, если структура бизнеса постоянная в плане соотношения типов поступающих заказов, то эта вероятность выступает константой, а от конкретного исполнителя мало что зависит.

Клеточка в такой матрице определяет почти все, личный вклад исполнителя — почти ничего (кстати, поэтому так легко заменить выбывшего сотрудника фирмы другим). Действительно, на фирме наверняка строго определены критерии отнесения заказа к тому или иному типу; квалификационные требования к исполнителю, позволяющие ему четко следовать этим критериям; обязательные действия применительно к каждому типу заказов. Чем качественнее проведена инкапсуляция знания с помощью перечисленных алгоритмов, чем лучше взаимодействие исполнителей, тем больше заказов дойдет до состояния «X Выполнен» и тем выше окажется BE.

Здесь видна существенная разница между хайековской ситуацией децентрализованного взаимодействия агентов на рынке и процессами внутри иерархически выстроенной фирмы: институты рынка, задающие участникам алгоритмы поведения, никто сознательно не создавал. Люди стихийно освоили дававшие наилучший результат способы реакции на изменение рыночных индикаторов, в частности, на повышение/понижение цен. Фирма, напротив, имеет конкретного создателя — предпринимателя⁹, организовавшего ее устройство (матрицу P_MN) в соответствии со своим замыслом. Несколько вольно использовав термин информатики, можно сказать, что для фирмы мнение предпринимателя — единый источник истины (single source of truth — SSOT). Разумеется, истинно это мнение не в том смысле, что предприниматель всегда прав. Просто все работники его фирмы должны руководствоваться тем, что он считает правильным, а что — нет.

Найти место предпринимателя внутри представленной на рисунке структуры фирмы невозможно. Там, как мы убедились, хватает знания инкапсулированного. Более того, внесение в какую-то часть организационной структуры исполнителя, использующего полное знание вместо инкапсулированного, ведет к неизбежным отклонениям от инструкций. Это может дезорганизовать работу всех остальных исполнителей, свои инструкции строго соблюдающих.

Место предпринимателя не внутри, а сбоку от этой структуры или над ней, если верить Св. Блаженному Августину, что Творец выше твари. Предприниматель создал фирму, а значит, сам, или опираясь на чужой опыт, смог сосредоточить у себя решающие элементы необходимого для этого полного знания. Он же выстроил общую схему инкапсуляции полного знания и его распределения внутри структуры фирмы.

В рамках используемой нами терминологии именно предприниматель — творец и управитель матрицы P_MN. Сказанное равносильно тезису о его решающем влиянии на эффективность фирмы (BE). Обратим внимание: несмотря на кажущуюся банальность этого утверждения, теоретического обоснования ключевой роли предпринимателя в обеспечении эффективности фирмы в литературе мы не встречали. И, по-видимому, не случайно: теория знания все еще слабо инкорпорирована в теорию фирмы, а роль предпринимателя прямо связана именно с управлением знанием.

В плане применения знаний фирмой предприниматель выполняет как минимум три ключевые функции. Во-первых, он единственный носитель полного знания, то есть комплекса основных знаний, который необходим и достаточен для реализации бизнес-модели, избранной фирмой. Будущая эффективность ее работы (конкретные величины вероятности в матрице P_MN) прямо зависит от того, (1) насколько точно полное знание предпринимателя отражает объективную реальность и (2) насколько удачно ему удалось использовать объективно имеющиеся возможности на пользу фирмы (ведет к dynamic capabilities из RBV). Во-вторых, предприниматель — автор конкретного варианта инкапсуляции знания. Именно он подразделяет полное знание на относительно самостоятельные модули; определяет, в каком количестве и в какой форме передавать инкапсулированное знание каждому исполнителю; свертывает необходимые для исполнителя действия в алгоритмы; перелагает последние в инструкции и приказы. Все это крайне важно, так как одно и то же полное знание можно инкапсулировать с разной эффективностью.

В-третьих, он вносит изменения в бизнес. Перемены могут касаться его содержания. Например, если изменить продуктовую линейку, то это неизбежно повлияет на матрицу P_MN. Они могут касаться инкапсуляции знания, например изменения инструкций. И то и другое способен успешно осуществить только предприниматель как носитель общего знания о бизнес-модели. Долгосрочная эффективность фирмы в решающей степени зависит от ее способности к адаптации, а значит, от способности предпринимателя менять бизнес-модель вслед за меняющейся средой или проактивно упреждать перемены.

Давно известно, что в неоклассических вариантах теории фирмы предприниматель функционально излишен. Выполнять правило равенства предельных издержек и доходов, а следовательно, максимизировать прибыль прекрасно может компьютер, причем даже без искусственного интеллекта. Не сильно меняет ситуацию и неоинституциональный взгляд на фирму как на минимизатора трансакционных издержек, как и другие известные изводы теории фирмы. В рамках обсуждаемого подхода очевидно, что фирма как чистый инкапсулятор знания в отрыве от предпринимателя — не более чем заводная игрушка. Она эффективно работает лишь постольку, поскольку ее выстроил и постоянно подстраивает к рыночной ситуации предприниматель. Понимание классических функций предпринимателя, связанных с инновациями и несением риска, тем самым операционализируется; они перестают восприниматься как оторванные от деятельности фирмы интенции частных лиц. С этой точки зрения предприниматель — тот, кто трансформирует желательные нововведения в изменение структуры инкапсулированного знания фирмы.

Негативные последствия инкапсуляции

Деятельность фирмы, базирующаяся на инкапсулированном (неполном) знании каждого актора, описывалась нами до сих пор в первую очередь как система, экономящая издержки. Это важно, так как только эффективная форма организации могла получить столь широкое распространение. Действительно, нет фирм, не использующих инкапсуляцию знаний: не регламентирующих деятельность персонала инструкциями, не прибегающих к приказаниям вместо объяснений, не встраивающих в технологии и продукты «защиту от дурака» и т. д.

Однако инкапсуляция имеет и недостатки. Самые очевидные из них — консерватизм и отторжение прогресса. Когда все выполняют инструкции, это препятствует изменениям, в том числе инновациям. Во всяком случае система сопротивляется их эндогенному появлению, поскольку руководство фирмы требует выполнения инструкций, а для исполнителя рискованно нарушить предписанный алгоритм. Будучи носителем только инкапсулированного (неполного) знания, он не может судить, приведет ли кажущееся целесообразным здесь и сейчас изменение рутины к негативным последствиям в других частях системы. И уж совсем недопустимо массовое внесение изменений сразу многими исполнителями: это может просто разрушить цепочку алгоритмов, шаг за шагом ведущую к поставленной цели. Из линейного персонала фирмы — инкапсулятора знаний трудно сделать творческую команду.

Категория «рутина», со времен революционной работы Р. Нельсона и С. Уинтера (2000) приобретшая в экономике отчетливо позитивную коннотацию и ставшая чем-то вроде экономической ДНК, проявляет в этих фактах свою подлинную природу — консервативную, анти-инновационную. Неслучайно Шумпетер противопоставлял развитию именно рутинный кругооборот. Как суммировал шумпетерианское понимание кругооборота К. Шледжик, последний представляет собой стационарную экономику, повторяющуюся и рутинную, способную лишь реагировать на изменение обстоятельств и просто воспроизводящую себя в неизменном виде (Sledzik, 2013. Р. 92).

Помимо такой встроенной антиинновационности, порождаемой самой природой инкапсулированного знания, в фирмах часто создают специальные структуры и правила, призванные пресекать изменения.

В советское время не было частных фармацевтических компаний и соответственно так называемых медицинских представителей (медрепов, medical representatives), то есть работников, занятых продвижением лекарств в ходе бесед с врачами. Поэтому в новой России западные фирмы вербовали медрепов главным образом из числа врачей. Быстро выяснилось, что российские медрепы, обладавшие, в отличие от иностранных коллег, богатым личным клиническим опытом (полным знанием), постоянно вносят в процесс продвижения препаратов свое видение проблемы и используют собственные аргументы. Добавляя в ходе визита к врачу творческий элемент, медрепы полагали, что действуют в интересах компании. Большинство фармацевтических компаний, однако, сочло их инициативность неуместной, так как вольное толкование искажало целевое позиционирование лекарства. Выход был найден в контроле диктофонных записей текста, который медреп произносит во время визита к врачу. После введения этой процедуры многие российские медрепы —  в прошлом хорошие врачи — уволились, поскольку не согласились, как автоматы, повторять обязательные слова (подробнее см.: Юданов и др., 2008).

Разумеется, это лишь яркий пример, но значительные усилия, направленные на то, чтобы персонал не вносил «отсебятины» в бизнес-процессы, типичны для большинства фирм. На крупных предприятиях их вообще можно считать обязательным элементом управления.

Вероятно, плохой сочетаемостью работы по инструкциям с инициативностью сотрудников объясняется и то, как медленно приживаются так называемые бирюзовые (teal organizations; инклюзивные, горизонтальные) фирмы, основывающиеся на самоуправлении подразделений и раскрытии творческого потенциала персонала. В качестве перспективного управленческого типа фирм они выявлены не менее 40 лет назад (Лалу, 2016). В их пользу приведено множество аргументов, прежде всего касающихся реализации недостаточно используемых способностей каждого сотрудника и коллектива в целом (обзор литературы см. в: Wyrzykowska, 2019; о ситуации в России — Клейнер, 2021, 2022). Тем не менее до сих пор бирюзовые фирмы — скорее экзотика, а шансы их распространения эксперты оценивают в основном пессимистически:

• высший менеджмент фирм считает бирюзовое видение утопическим (Romero et al., 2020. P. 2);
• в Японии нет ни одной по-настоящему бирюзовой фирмы (Kamura, 2020. Р. 42);
• традиционная (не бирюзовая. — В. Μ., А. Ю.) модель управления, вероятно, останется доминирующей в течение длительного времени (Wyrzykowska, 2019. Р. 134) и т. д.

Бирюзовая фирма создает возможности для реализации ее сотрудников как личностей, заменяет механический труд творческим (причем не для единиц, а для всего персонала), поощряет инициативу на местах (от забавных лайфхаков до подлинных инноваций), повышает гибкость при решении проблем, усиливает индивидуальный подход к клиентам. Потенциал связанных с этим улучшений деятельности фирм огромен. Неслучайно эмпирические исследования показывают, что в современной России 63,2% (две трети!) занятых не в полной мере используют свою квалификацию (Varshavskaya, Podverbnykh, 2023. P. 127). В обычных, не бирюзовых компаниях высокая квалификация избыточна для простого выполнения инструкций.

Такие фирмы редко встречаются в экономике, потому что вольное, не заорганизованное творческое поведение на службе возможно лишь при наличии у исполнителей полного знания. Но рабочие места, требующие владения им, неизбежно заставляют:

• предъявлять высочайшие требования к качеству персонала (а значит, и нести большие издержки на него);
• при коммуникациях сотрудников, не основанных на четких инструкциях, решать сложные проблемы интеграции индивидуальных знаний специалистов (эффект, изученный Грантом; см. выше);
• испытывать трудности масштабирования бизнеса (бирюзовые фирмы редко остаются таковыми при превращении в крупные предприятия) и т. д.

В целом в большинстве ситуаций бирюзовая фирма проигрывает (подробнее см.: Юданов, 2022) по экономической эффективности (в частности, по прибыльности) организациям, основанным на инструктивноприказных методах управления, то есть на инкапсуляции знания.

Второй круг проблем сложился только в последние годы и связан со взрывоопасным, на наш взгляд, соединением технологий искусственного интеллекта (ИИ) с инкапсуляцией знания. Ведь экспоненциально распространяющийся ныне искусственный интеллект — это, так сказать, «идеальный инкапсулятор знания». Прежде всего отметим возникающий здесь низкий уровень издержек. По соотношению высочайшей степени сжатия знания и невысоких затрат на подготовку реципиента ИИ не имеет себе равных. Действительно, по характеру своего использования он похож на аутсорсинг знания, так как предполагает передоверие принятия решений. Требования к знаниям пользователя касательно существа дела и там, и там минимальны: он должен корректно поставить задачу перед аутсорсером или ввести в ИИ, и все. По обычный аутсорсинг («зачем учить географию, извозчик довезет») не устраняет потребность в полном знании, а лишь перемещает ее от одного лица к другому. Необходимая плата последнему снижает возможную экономию издержек. Искусственный интеллект («через 300 м поверните направо») во многом минимизирует и эту статью расходов.

Далее, функциональное предназначение ИИ — подсказывать правильные решения, то есть алгоритмы инкапсуляции. Делает он это с оперативностью и широтой охвата, превышающими человеческие возможности. При этом для пользователя совет ИИ — черный ящик. В момент поступления ИИ-рекомендации она никак не обосновывается. ИИ не аргументирует, почему он счел одну томограмму подозрительной на рак, а другую, такую же, на взгляд врача, — нет. Спросить некого. А расшифровка резонов ИИ-рекомендаций задним числом (1) в ряде случаев невозможна даже принципиально; (2) если возможна, то трудоемка, затратна и поступает с запаздыванием по времени; (3) часто дает неоднозначную интерпретацию (не в последнюю очередь в силу постоянного самообучения ИИ). Другими словами, ИИ представляет собой форму инкапсуляции знания, которая не позволяет исполнителю понять суть происходящего.

Основные риски инкапсуляции в условиях господства ИИ-технологий, на наш взгляд, возникают в связи с исключением из процесса принятия решений носителей полного знания, их отсутствием даже на стадии задания алгоритма инкапсулированного знания. Обсудим это на примере сферы, где человеческий контроль заведомо необходим, — использовании ИИ в медицине.

В июле 2023 г. замминистра здравоохранения П. Пугачев рассказал о проводимом в Москве эксперименте. По правилам Минздрава при маммографии нужно два прочтения снимка двумя разными врачами, мнения которых затем сравниваются. «Москва первой предложила использовать вместо второго прочтения программу с применением ИИ. Сначала „смотрит“ она, делает предварительное заключение, после чего врач валидирует его, соглашается с мнением ИИ или нет». Эксперимент оценен как удачный. В настоящее время рассматривается вопрос о замене второго прочтения искусственным интеллектом по всей стране.

Основания для этого весомые. Как утверждает заммэра Москвы по вопросам социального развития А. Ракова, «Исследования московских ученых доказали, что сервисы искусственного интеллекта сокращают время описания маммограмм более чем в 8 раз, сохраняя высокое качество диагностики. Таким образом, пациенты раньше получают результаты исследований, а врачи экономят значительные временные ресурсы»¹⁰.

Проанализируем приведенную в примере информацию с точки зрения интересов врача-маммолога. Во-первых, он исключительно загружен, а значит, заинтересован в помощи (отсюда ремарка о врачах, экономящих временные ресурсы благодаря ИИ). Во-вторых, качество анализа маммограмм искусственным интеллектом весьма высокое, в среднем лучше, чем у человека. В-третьих, ИИ предлагает готовые выводы (сначала — sic! именно первой! — по маммограмме дает заключение программа). Примем во внимание также асимметрию возникающих рисков. Если врач ошибется, но вместе с программой, к нему вряд ли будут претензии. Зато, если он ошибется, предварительно отвергнув мнение ИИ, ему придется оправдывать свою клиническую ошибку, предполагающую, как известно, наказание вплоть до уголовного. И суд вряд ли станет на его сторону. У врача возникают стимулы принять результаты анализа ИИ: с ним удобнее и безопаснее самому доктору. Нерадивый врач может даже не терять время на самостоятельное изучение маммограмм (зачем смотреть их самому, если потом руководствоваться оценкой ИИ?). Вместо двух исследований, независимо проведенных людьми — носителями полного знания, судьба пациентки в описанном случае де-факто решится единственным анализом, причем сделанным не врачом, а машиной. Разумеется, этические соображения удержат врачей от оппортунистического поведения по схеме нерадивого медика. По риск столкнуться с онкологом, рассчитывающим в основном на диагноз ИИ, а потому постепенно теряющим профессиональные навыки, нельзя исключить. Кстати, терапия после постановки диагноза будет проводиться в соответствии с так называемыми протоколами лечения заболевания (снова инкапсулированное знание).

Представляется, что основная угроза, связанная с ИИ, — не вероятность ошибки (она есть, но ниже, чем у человека), а деградация исполнителя, ежедневная работа которого сведется не более чем к правильному вводу данных в машину. Внедрение искусственного интеллекта грозит резко усилить и без того свойственные инкапсуляции знания черты:

• слабое понимание исполнителем значения выполняемых им действий;
• его отделение от пройденного пути и целеполагания процесса, частью которого он является.

Если без ИИ эти черты лишь затрагивали сферу интеллектуального труда (как инструкцией, без опоры на полное знание, причем во многом не кодифицированное, интуитивное, описать правила поиска террориста в толпе?), то с помощью ИИ их проявление в ней резко активизируется.

Особенно серьезными описанные риски видятся для всей экономики в целом. Большая система, в которой процесс принятия решений происходит в миллионах узлов, уже в ближайшей перспективе будет строиться на инструкциях, генерируемых ИИ. При этом его партнером в тенденции будет выступать все менее компетентный исполнитель: врач, с трудом читающий снимки; таксист, плохо знающий город; диспетчер коммунальной службы, ни разу не видевший дома, находящиеся у него на обслуживании, и вообще живущий в другом городе. И — что особенно опасно — так будет происходить во всех сферах. Система будет работать хорошо, не имея при этом встроенного независимого механизма контроля и корректировки носителем полного знания... до того момента, когда она понадобится!

Причем то, что искусственный интеллект в среднем предлагает лучшие, чем человек, решения, вызывает скорее тревогу, чем удовлетворение. Именно эффективность в сочетании с экономией издержек стимулирует тотальное распространение инкапсуляции знания по схеме: продиктованный ИИ алгоритм + неквалифицированный исполнитель. Человек — носитель полного знания в ней вообще отсутствует. Если водитель, впервые оказавшийся в некоем месте и строго выполняющий инструкции типа «через 300 м перестройтесь в левый ряд», проходит маршрут быстрее, чем руководствующийся собственным опытом знаток города, то очень быстро за рулем такси останутся только люди, не имеющие ни малейшего представления о топографии местности. Незнание эффективно, ИИ заменяет образование.

Выводы и перспективы исследования

В настоящей статье мы рассматриваем в постановочном плане роль инкапсулированного знания в деятельности фирмы. Представляется, что в рамках знаниевого подхода к теории фирмы (KBV) ее природу следует связывать не с одной функцией (ролью эффективного интегратора знания), как принято сейчас, а с двумя. Второй, не менее важной функцией и является инкапсуляция знания — свертывание полного знания в алгоритм действий, позволяющий достигать поставленной цели без огромных издержек, связанных с приобретением полного знания каждым исполнителем.

Выявлено, что работа фирмы в принципе может быть организована с использованием только инкапсулированного знания (как чистого инкапсулятора знания). Подобно тому, как стихийный рыночный «порядок всегда является адаптацией к большому числу отдельных явлений, полная совокупность которых никогда не будет доступна никому» (Хайек, 2018. С. 58), фирма может успешно действовать, несмотря на то что ее персоналу не будут доступны причины появления инструкций, всецело определяющих его деятельность. Незнание исполнителя компенсируется точностью заданного ему алгоритма действий. Именно свойственная фирме иерархическая структура успешно справляется с этой задачей.

Еще один вывод связан с переоценкой роли предпринимателя. Среди известных нам подходов к теории фирмы анализ инкапсуляции знания в наибольшей мере концентрирует внимание именно на предпринимателе. В мире, где все выполняют инструкции, центральное положение неизбежно занимает тот, кто их пишет.

Постановка проблемы не равнозначна ее решению. Перенос исследовательского интереса на инкапсуляцию знания открывает ряд проблем, заслуживающих пристального внимания. Упомянем лишь две из них. Наиболее амбициозная исследовательская задача видится во всестороннем изучении инкапсулированного знания именно как «использования знания, которым сами не владеем», как «действий, которые мы в состоянии выполнять, не продумав их» (Хайек, 2011. С. 107), как «распоряжений, заменяющих передачу знаний как таковых» (Демсец, 2001. С. 258—259) и т. д. Коль скоро «умение без понимания» широко распространено, оно подлежит осмыслению не как странный парадокс. Его следует изучать как данность экономической жизни. Перспективно, в частности, выяснить, можно ли уменьшить минусы инкапсуляции без потери ее плюсов. Если, например, изложенные выше опасения верны и дисквалификация специалиста-исполнителя, работающего в паре с ИИ, — это системная угроза, то поиск мер, способных противостоять ей, выступает корректной научной задачей.

Вернемся к примеру с маммологией. Пусть заключение ИИ по маммограмме врач сможет получить только после, а не до, как в московском эксперименте, регистрации собственного описания снимка. При таком порядке риски постепенной деградации врача как диагноста сократятся. Даже нерадивому врачу придется честно анализировать все маммограммы, в противном случае введенное им в память машины халтурное описание (лишь бы отделаться) будет легко выявляемым признаком его профнепригодности. Если подобное простейшее изменение процедуры (алгоритма инкапсуляции) способно улучшить положение, значит, есть шансы, что будущие специальные исследования выявят общие правила предотвращения дисквалификации исполнителей в результате внедрения ИИ.

Другим важным направлением исследований представляется конкретизация роли предпринимателя. Этот демиург расположен вне иерархической системы инкапсуляции знания в фирме, но тем не менее должен обладать способностью адекватно преобразовывать внешние и внутренние вызовы и /или шансы в изменение структуры инкапсуляции. Как же из удаленной позиции удается совершенствовать, а не дезорганизовывать, систему, обладающую сложными внутренними взаимосвязями, допускающими далеко не любое изменение? Чтобы вмешательство предпринимателя в деятельность фирмы было успешным, помимо «исполняющего инструкции» контура, представленного на рисунке, должен существовать второй, никем пока не описанный. Таковым должен, видимо, стать замкнутый на предпринимателя и одновременно встроенный в структуру фирмы контур корректировки инструкций.

В этом плане серьезно осложняют ситуацию негибкость и фрагментированность инкапсулированного знания. Не только отдельные исполнители, но и целые подразделения заняты прежде всего выполнением предписанных им алгоритмов, например достижением показателей KPI. Приоритет имеют именно эти частные задачи, а не общее целеполагание. Чтобы отличать истинные сигналы от ложных, вероятно, нужен некий аналог используемых в технических системах управления «кворум-элементов», выдающих итоговый сигнал, согласованный по кворуму входящих сигналов. Либо речь может идти о комплексирова-нии сигналов двух или более информационных систем. Но существуют ли в действительности аналоги таких систем в управлении фирмой?

Список литературы / References

Галлай Μ. Л. (1963). Испытано в небе. Μ.: Молодая гвардия. [Gallay Μ. L. (1963). Tested in the sky. Moscow: Molodaya Gvardiya. (In Russian).]

Демсец X. (2001). Еще раз о теории фирмы Природа фирмы. К 50-летию выхода в свет работы Р. Коуза «Природа фирмы» Под ред. О. И. Уильямсона, С. Дж. Уинтера. Μ.: Дело. С. 237—268. [Demsetz Н. (2001). The theory of the firm revisited. In: О. E. Williamson, S. G. Winter (eds.). The nature of the firm. Origins, evolution, and development. Moscow: Delo, pp. 237—268. (In Russian).]

Клейнер Г. Б. (2021). Системная экономика: шаги развития. Μ.: Научная библиотека. [Kleiner G. В. (2021). System economics: Steps of development. Moscow: Scientific Library. (In Russian).]

Клейнер Г. Б. (2022). Социальное лидерство, расщепление власти и инклюзивное управление организацией. Вопросы экономики. № 4. С. 26—44. [Kleiner G. В. (2022). Social leadership, power splitting, and inclusive management of the organization. Voprosy Ekonomiki, No. 4, pp. 26 — 44. (In Russian).] https: doi.org 10.32609 0042-8736-2022-4-26-44

Лалу Ф. (2016). Открывая организации будущего. Μ.: Маи, Иванов и Фербер. [Laloux F. (2016). Reinventing organizations. Moscow: Man, Ivanov and Ferber. (In Russian).]

Макаров В. Л. (2003). Экономика знаний: уроки для России. Вестник Российской академии наук. Т. 73, № 5. С. 450 — 456. [Makarov V. L. (2003). The knowledge economy: Lessons for Russia. Herald of the Russian Academy of Sciences, Vol. 73, No. 5, pp. 450 — 456. (In Russian).]

Мальцев В. В., Юданов А. Ю. (2022). Феномен инкапсуляции знания и его роль в построении теории издержек передачи знания. Журнал институциональных исследований. Т. 14, № 2. С. 6—21. [Maltsev V. V., Yudanov A. Y. (2022). The knowledge encapsulation phenomenon and its role in the construction of a knowledge transfer cost theory. Journal of Institutional Studies, Vol. 14, No. 2, pp. 6—21. (In Russian).] https: doi.org 10.17835 2076-6297.2022.14.2.006-021

Нельсон P., Уинтер C. (2000). Эволюционная теория экономических изменений Центр эволюционной экономики. Μ.: Финстатинформ. [Nelson R., Winter S. (2000). An evolutionary theory of economic change. Center for Evolutionary Economics. Moscow: Finstatinform. (In Russian).]

Хайек Ф. A. (2011). Индивидуализм и экономический порядок. Челябинск: Социум. [Hayek F. А. (2011). Individualism and economic order. Chelyabinsk: Sotsium. (In Russian).]

Хайек Ф. A. (2018). Конституция свободы. Μ.: Новое издательство. [Hayek F. A. (2018). The constitution of liberty. Moscow: Novoe Izdatelstvo. (In Russian).]

Юданов А. Ю., Вольская E. А., Ишмухаметов А. А., Денисова Μ. H. (2008). Фармацевтический маркетинг. Μ.: Ремедиум. [Yudanov A. Y., Volskaya E. A., Ishmukhametov A. A., Denisova Μ. N. (2008). Pharmaceutical marketing. Moscow: Remedium. (In Russian).]

Юданов А. Ю. (2022). Перламутровая организация Г. Б. Клейнера как альтернатива управленческой энтропии. Рецензия на книгу: Клейнер Г. Б. Системная экономика: шаги развития Российский журнал менеджмента. Т. 20, № 3. С. 441 — 451. [Yudanov A.Y. (2022). The pearl organization of G. B. Kleiner as an alternative to managerial entropy. Review of the book: Kleiner G. B. System economics: Steps of development. Russian Management Journal, Vol. 20, No. 3, pp. 441 — 451. (In Russian).] https: doi.org 10.21638 spbul8.2022.306

Almeida P., Phene A. (2004). Subsidiaries and knowledge creation: The influence of the MNC and host country on innovation. Strategic Management Journal, Vol. 25, No. 8 — 9, pp. 847—864. https: doi.org 10.1002 smj.388

Barney J. (2001). Resource-based theories of competitive advantage: A ten-year retrospective on the resource-based view. Journal of Management, Vol. 27, pp. 643 — 650. https: doi.org 10.1177 014920630102700602

Carlile Р. R. (2004). Transferring, translating, and transforming: An integrative framework for managing knowledge across boundaries. Organization Science, Vol. 15, No. 5, pp. 555 — 568. https: doi.org 10.1287 orsc.1040.0094

Coase R. (1937). The nature of the firm. Economica, Vol. 4, No. 16, pp. 386 — 405. https: doi.org 10.1111 j.1468-0335.1937.tb00002.x

Demsetz H. (1988). The theory of the firm revisited. Journal of Law, Economics and Organization, Vol. 4, No. 1, pp. 141 — 163.

Florida R. (2014). The creative class and economic development. Economic Development Quarterly, Vol. 28, No. 3, pp. 196-205. https: doi.org 10.1177 0891242414541693

Foray D. (2004). Economics of knowledge. Cambridge: MIT Press.

Gode D., Sunder S. (1993). Allocative efficiency of markets with zero intelligence traders. Journal of Political Economy, Vol. 101, No. 1, pp. 119 — 137. https: doi.org 10.1086 261868

Grant R. (1996). Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management Journal, Vol. 17, No. S2, pp. 109-122. https: doi.org 10.1002 smj.4250171110

Grant R. Μ. (2013). Reflections on knowledge-based approaches to the organization of production. Journal of Management and Governance, Vol. 17, No. 3, pp. 541—558. https: doi.org 10.1007 S10997-011-9195-0

Grant R. Μ., Baden-Fuller C. (2004). A knowledge accessing theory of strategic alliances. Journal of Management Studies, Vol. 41, No. 1, pp. 61 — 84. https: doi.org 10.1111 j.1467-6486.2004.00421.x

Grant R., Phene A. (2022). The knowledge based view and global strategy: Past impact and future potential. Global Strategy Journal, Vol. 12, No. 1, pp. 3 — 30. https: doi.org 10.1002 gsj.1399

Kamura K. (2020). A simple explanation of the teal organization — Its significance for today & feasibility in Japan. Japan SPOTLIGHT, March—April, pp. 40 — 42.

Kemeny J., Snell L. J. (1976). Finite Markov chains. New York: Springer.

Maltsev V. V., Yudanov A. Y. (2022). Toward a Demsetzian knowledge theory. Journal of the Knowledge Economy, Vol. 14, No. 1, pp. 1371 —1385. https: doi.org 10.1007 S13132-022-00901-6

Nickerson J. A., Zenger T. R. (2004). A knowledge-based theory of the firm — The problemsolving perspective. Organization Science, Vol. 15, No. 6, pp. 617—632. https: doi.org 10.1287 orsc.1040.0093

OECD, Eurostat (2018). Oslo manual 2018: Guidelines for collecting, reporting and using data on innovation. 4^th ed. Paris; Luxembourg: OECD Publishing; Eurostat, https: doi.org 10.1787 9789264304604-en

Penrose E. T. (1959). The theory of the growth of the firm. New York: John Wiley.

Pereira V., Bamel U. (2021). Extending the resource and knowledge based view: A critical analysis into its theoretical evolution and future research directions. Journal of Business Research, Vol. 132, pp. 557—570. https: doi.org 10.1016 j.jbusres.2021.04.021

Romero A. Μ., Uruburu A., Jain A. K., Ruiz Μ. A., Munoz C.F. G. (2020). The path towards evolutionary — Teal organizations: A relationship trigger on collaborative platforms. Sustainability, Vol. 12, No. 23, article 9817. https: doi.org 10.3390 sul2239817

Sledzik K. (2013). Schumpeter’s view on innovation and entrepreneur ship. In: S. Hittmar (ed.). Management trends in theory and practice. Zilina: University of Zilina Publ., pp. 89 — 95. https: doi.org 10.2139 ssrn.2257783

Suarez-Battan Μ. (2021). The rise of the imagination worker. Forbes, December 13. https: www.forbes.com sites mural 2021 12 13 the-rise-of-the-imagination-worker ?sh=288ce0c5c913

Teece D. J. (2000). Strategies for managing knowledge assets: The role of firm structure and industrial context. Long Range Planning, Vol. 33, No. 1, pp. 35—54. https: doi.org 10.1016 S0024-6301(99)00117-X

Teece D. J., Kay N. Μ. (eds.) (2019). The evolution of the theory of the firm. Cheltenham; Northampton, MA: Edward Elgar, https: doi.org 10.4337 9781786430700

Теесе D., Pisano G., Shuen А. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, Vol. 18, No. 7, pp. 509 — 534. https: doi.org 10.1093 oso 9780198781806.003.0019

Tsoukas H. (1996). The firm as a distributed knowledge system: A constructionist approach. Strategic Management Journal, Vol. 17, No. S2, pp. 11—25. https: doi.org 10.1002 smj.4250171104

Varshavskaya E. Y., Podverbnykh U. S. (2023). Impact of job mismatches on job satisfaction and turnover intention: Case of Russia. Russian Management Journal, Vol. 21, No. 1, pp. 115-132. https: doi.org 10.21638 spbul8.2023.106

Wyrzykowska B. (2019). Teal organizations: Literature review and future research directions. Central European Management Journal, Vol. 27, No. 4, pp. 124 — 141. https: doi.org 10.7206 cemj.2658-0845.12