Текст книги "Как думают великие компании: три правила"

Нет никаких оснований устойчиво ассоциировать какую-либо конкурентную позицию или формулу рентабельности с выдающимися показателями. Всегда найдутся веские аргументы и убедительные примеры в пользу любого из возможных вариантов. Но наши результаты показывают, что некая четкая схема действительно существует, и мы сводим ее к трем правилам:

1) «лучше» важнее, чем «дешевле»;

2) увеличение доходов важнее сокращения расходов;

3) никаких других правил нет.

Последовательное соблюдение этих правил неизменно окупается. Высокоэффективные компании, осуществляющие необходимые изменения во имя сохранения главного – конкурентных позиций и формулы рентабельности, зачастую даже за счет ухудшения иных показателей, в подавляющем большинстве случаев вознаграждаются устойчивыми выдающимися результатами. Те же, кто реагирует на изменение ситуации изменением своих конкурентных позиций и формулы рентабельности (сколь бы разумной при этом ни выглядели их стратегии), опять же в подавляющем большинстве случаев утрачивают свой высокий статус, и часто навсегда. Именно упорство в сохранении конкурентных позиций и формулы рентабельности, в сочетании с возможностью изменения всего остального, обеспечивает выдающиеся показатели на протяжении длительного времени.

Соблюдайте правила «лучше» важнее, чем «дешевле» и «увеличение доходов важнее сокращения расходов». Кроме этих, других правил нет.

«Хотим стать выдающимися!»

Суть управления заключается в принятии решений. Открываете ли вы новые направления бизнеса или фокусируете внимание на существующих рынках? Покупаете крупного конкурента или небольшую компанию-новичка в смежной отрасли? Тратите деньги на сокращение расходов или на перспективные НИОКР? Судьба организации определяется совокупным воздействием ответов, которые ее руководители дают на эти и многие другие вопросы, то есть выбираемыми вариантами решений, больших и малых.

К сожалению, далеко не всегда, а лучше сказать – редко варианты, из которых приходится выбирать, компромиссы, связанные с выбором одного и отклонением всех прочих вариантов, и последствия каждого такого выбора оказываются четко определенными. Гораздо чаще данные являются неполными, последствия выбора сомнительны, а нехватка времени и денег заставляет нас выбирать одно из примерно равноценных на вид, но несовместимых направлений деятельности.

Но именно в такой ситуации эти три правила достижения выдающихся результатов могут оказаться особенно полезными. Если вам придется распределять ограниченные ресурсы (обычно это люди, время и/или деньги) между приоритетными направлениями (которые у вас несомненно будут), ищите варианты, которые в наибольшей мере способствуют укреплению неценовых элементов вашей позиции или получению доходов за счет относительно высоких цен или увеличенных объемов, и выбирайте именно их.

Например, если ваша программа повышения эффективности предусматривает главным образом сокращение расходов, а программа внедрения инноваций направлена прежде всего на то, чтобы ваша компания смогла выделиться из общей массы, выбирайте инновационную программу. Однако легко представить себе и противоположную ситуацию: если программа повышения эффективности должна обеспечить вам такой уровень обслуживания клиентов, о котором ваши конкуренты могут только мечтать, а инновационная программа имеет целью лишь удешевление прежней продукции, то лучше поддержать программу повышения эффективности.

Является целью приобретения экономия за счет расширения производства (эффекта масштаба) или оно должно помочь вам реализовать потенциал неценовой конкурентной позиции, уже завоеванной вами на рынках, которые вы обслуживаете в настоящее время? Первый вариант вполне может оказаться неплохим, возможно, он даже позволит вам удержаться на своих позициях, но именно второй вариант с наибольшей вероятностью обеспечит вам выдающиеся показатели.

Осознание того, что исключительные результаты в огромной степени связаны с исключительной неценовой стоимостью и повышенными доходами, увеличивает вероятность поддержания правильного баланса между реакциями на краткосрочные запросы и продвижением к долгосрочным целям. А осознание того, что эти цели – единственное, что не подлежит обсуждению, позволяет более четко понять, что можно, а что нельзя менять независимо от условий конкуренции и среды в целом.

Эти правила могут оказаться незаменимыми, если вам придется ликвидировать какие-либо потенциально опасные перекосы финансовых коэффициентов. При определении показателя ФР (и всех ему подобных, в частности рентабельности чистых активов, возврата денежного потока на инвестиции и экономической добавленной стоимости) в качестве знаменателя используется один из количественных показателей для активов, а в качестве числителя – один из количественных показателей для доходов. Эти отношения увеличиваются, если базовые активы уменьшаются, а доход остается неизменным или тоже уменьшается, но в меньшей степени. Методы, основанные на использовании дисконтированных денежных потоков (ДДП/DCF) для сравнения предполагаемой ценности разных вариантов, обеспечивают быстрый возврат средств по сравнению с отложенным вознаграждением. Хуже того, вероятностные методы, обычно используемые для оценки предполагаемого успеха разных вариантов, побуждают нас к выбору вариантов с большей определенностью.

Поэтому, когда клиенты отказываются оплачивать последние новшества компании или когда ей на пятки наступают конкуренты, у которых затраты меньше, в качестве меры противодействия слишком часто выбирается вариант отказа от проблемных рынков или снижения цен, при сохранении прибыльности за счет сокращения затрат и уменьшения активов. Хотя мы верим или, по крайней мере, хотели бы верить, что инвестиции во имя будущего необходимы, с виду неопровержимые выводы, вытекающие из анализа предельных затрат и моделей ДДП, вынуждают нас игнорировать лучшие движения нашей души.

Чаще всего мы понимаем, что это неправильно, что нельзя достичь величия за счет сокращения, но… Возможно, наши выводы могут придать некоторое эмпирическое обоснование тому, что в противном случае оставалось бы просто лозунгом. Мы обнаружили, что выдающиеся компании имеют склонность к расходам и инвестициям. Компании, потерпевшие неудачу в своем стремлении к выдающимся показателям, вводятся в заблуждение обманчиво привлекательной определенностью краткосрочных преимуществ, получаемых за счет сокращения затрат или капиталовложений. И, проплывая мимо этого острова сирен, менеджерам, чтобы использовать три вышеуказанных правила, следует покрепче привязаться к мачте, как это в свое время сделал Одиссей. Если, прочитав эту книгу, новые менеджеры будут более настойчиво укреплять свои конкурентные позиции, основанные на неценовой стоимости, которые позволят им назначать более высокие цены и/или увеличивать объемы, что, как правило, и обеспечивает выдающиеся результаты, мы будем считать, что наш труд щедро вознагражден.

Мы настроены оптимистично, потому что эти три правила поддаются количественным оценкам, а значит, выполнимы. Формируете вы позицию, основанную на большей неценовой стоимости, чем у ваших конкурентов, или нет – теперь это можно измерить. Вы можете узнать, насколько существенно эффективность вашего решения отличается от эффективности альтернативных вариантов, допустимых в тех сегментах рынка, на которые вы ориентируетесь. Вы можете узнать, какова ваша ценовая конкурентная позиция относительно общего состояния цен на рынке, и, как правило, можете также с достаточно хорошим приближением определить свою относительную позицию по затратным показателям. Количественно оценивая степень соблюдения вами этих трех правил, вы можете корректировать свое поведение так, чтобы по-прежнему действовать в соответствии с ними, и это поможет вам неизменно придерживаться направления, которое с существенно большей вероятностью, чем альтернативные варианты, позволяет достичь значительно лучших, а часто и выдающихся показателей. Эти особенности использования наших правил имеют решающее значение, поскольку наше исследование показало, что при сведении причин различий в показателях к небольшому числу универсальных принципов очень легко вместо информативных выводов получить банальности.

Эти три правила вместе составляют полезную рекомендацию, потому что они определяют, какие именно из множества приемлемых альтернатив значимо ассоциируются с выдающимися показателями. Принцип «лучше» важнее, чем «дешевле» не означает, что ценовой конкуренцией можно пренебрегать, но означает, что если вам нужно сделать выбор и имеющихся данных недостаточно, чтобы выделить очевидно предпочтительный вариант, то между «лучше» и «дешевле» следует выбрать вариант «лучше». Увеличение доходов важнее сокращения расходов не означает, что контроль затрат не важен, но означает лишь то, что увеличение доходов важнее. Других правил нет не означает, что достаточно лишь слепо следовать первым двум правилам, но означает, что необходимо использовать все свои творческие, интуитивные и иные способности для того, чтобы, осуществляя те или иные изменения, все-таки обеспечивать их соблюдение.

Рекомендации, предлагаемые некоторыми из самых известных и часто цитируемых специалистов в этой области, на самом деле просто ловушки. Например, в тех или иных выражениях нам предлагается смотреть в лицо суровым фактам, составить себе достаточно широкое и глубокое представление о рынке, иметь четкую и целенаправленную стратегию и быть гибким, дисциплинированным и сосредоточенным{15}15
  Эти рекомендации взяты, соответственно, из следующих работ: Jim Collins. Good to Great. HarperCollins, 2001, Paul Nunes and Tim Breene. Jumping the S-Curve. Harvard Business Review Press, 2011, William Joyce and Nitin Nohria. What Really Works. Harper-Business, 2004 и Alfred Marcus. Big Winners and Big Losers. FT Press, 2005.


[Закрыть]. Трудно не согласиться с этими рекомендациями, но именно в этом и состоит проблема. В самом деле – кто и когда хотел закрывать газа на правду, желал недостаточно глубокого понимания рынка, предпочитал путаную и размытую стратегию и хотел иметь закосневшие мозги, быть недисциплинированным и рассеянным? Высказываются также соображения, что ключ к успеху – в том, чтобы быть точным, методичным и последовательным, привлекать нужных людей и не отказываться преждевременно от своих базовых ценностей{16}16
  См.: Jim Collins and Morten T. Hansen. Great by Choice. HarperBusiness, 2011, Collins’s Good to Great (op. cit.), и Matthew S. Olson and Derek van Bever. Stall Points. Yale University Press, 2009.


[Закрыть]. Увы, подобные рекомендации можно считать полезными, только если вы думаете, что могут возникнуть обстоятельства, в которых вам надлежит быть нерешительным, действовать наугад, непоследовательно, набирать никудышных сотрудников или делать что-нибудь заведомо преждевременно.

В противоположность этому, три вышеуказанных правила являются хоть и опровергаемыми, но содержательными утверждениями. Они подтверждаются не логикой, а фактами. Может показаться, что выдающиеся результаты объясняются сниженными ценами, сниженными затратами и способностью манипулировать тем и другим. На самом деле это не так. По причинам, которые мы собираемся объяснить ниже, мы полагаем, что ключ к выдающимся результатам – это последовательное соблюдение трех принципов: «лучше» важнее, чем «дешевле»; увеличение доходов важнее сокращения расходов; и – независимо от стоящего перед вами выбора – никаких других правил нет.

И помните, что стремление к величию состоит более в его сотворении, нежели в ожидании подарков судьбы.

Глава 2
Как различить полезный сигнал в шуме

По жанру эта книга относится к так называемым исследованиям успеха. Возможно, вы читали или, по крайней мере, слышали об известных и важных публикациях в этом жанре, и прежде всего «В поисках совершенства» (In Search of Excellence) Тома Питерса и Роберта Уотермана и «От хорошего к великому» (Good to Great) Джима Коллинза. В свое время мы внимательно прочли довольно много подобных книг (см. приложение B «Библиография исследований успеха»){17}17
  Не мы первые попытались бросить критический взгляд на этот жанр, и в частности на эти произведения. См. прежде всего Phil Rosenzweig. The Halo Effect… and the Eight Other Business Delusions That Deceive Managers. N. Y.: Free Press, 2007 и Jeffrey Pfeifer and Robert I. Sutton. Hard Facts, Dangerous Half-Truths & Total Nonsense: Profitingfrom Evidence-Based Management. Boston: Harvard Business School Press, 2006.


[Закрыть].

Если вы тоже читаете подобные книги, вас следует отнести к одной из трех обозначенных ниже категорий. Вероятно, вы считаете рецепты, предлагаемые в предыдущих подобных публикациях, убедительными или просто подходящей пищей для размышлений, и в этом случае мы рекомендуем вам читать эту главу с некоторой осторожностью. Далее мы постараемся показать, что выводы предыдущих работ являются ошибочными из-за того, что методы, которыми пользовались их авторы, имели принципиальные недостатки, и что мы приложили много усилий для исправления ситуации путем обоснования разумности и надежности наших выводов.

И в то же время, вероятно, вы склонны игнорировать рекомендации авторов предыдущих работ – опять же из-за того, что методы, которыми пользовались эти авторы, имели принципиальные недостатки. В этом случае мы тоже рекомендуем вам читать эту главу с некоторой осторожностью.

Если же вы не попали ни в одну из этих категорий (а значит, относитесь к третьей), то можете просто пропустить эту главу.

Итак, если вы считаете предыдущие исследования успеха убедительными или, наоборот, игнорируете их как достаточно поверхностные, мы рекомендуем вам прочитать эту главу, потому что наши методы выявления выдающихся компаний и определения причин достижения ими выдающихся результатов кардинально отличаются от тех, которые использовались до нас. Осознание этих различий позволит читателю серьезнее отнестись к нашим выводам.

В каждом исследовании успеха ключевое предположение состоит в том, что выводы о причинах различий в показателях работы компаний можно сделать, сравнив поведение компаний, демонстрирующих высокие показатели, с поведением компаний, демонстрирующих низкие показатели. В большинстве случаев в таких исследованиях задаются (более или менее интуитивно) некие контрольные значения, после чего объявляется, что любые компании, превысившие эти значения, добились выдающихся результатов.

Здесь возникает первая проблема, потому что в отношении того, что считать существенной разницей в показателях, наша интуиция – совершенно негодный арбитр. Например, если вам скажут, что индекс широкого рынка показывал совокупную акционерную прибыль, или совокупный доход акционеров (СДА/TSR), в годовом исчислении на уровне 9,2 % в течение трех месяцев, а у компании A и компании Б значения СДА за тот же период (и тоже в пересчете на год) составили соответственно 9,3 и 9,1 %, сочтете ли вы, что имеет смысл попытаться определить, какими различиями в поведении обусловлена эта разница в показателях компаний? Если ваша интуиция в этом отношении сходна с нашей, вы ответите «нет». Это различие просто недостаточно существенное и наблюдалось на протяжении недостаточно длительного времени, чтобы признать оправданным сколько-нибудь глубокое исследование.

И тут же возникает следующая проблема: если мы утверждаем, что такие различия в показателях настолько малы, что их нельзя считать информативными, то нам придется указать, насколько велики должны быть различия в показателях, чтобы их можно было считать информативными (значимыми). На концептуальном уровне разница в 0,1 % в годовом исчислении в течение трех месяцев не отличается от 10-кратной разницы за 10 лет. И хотя во втором случае разница, конечно, ощущается как существенная и значимая, у нас нет никаких реальных доказательств, подтверждающих то или другое интуитивное предположение. Гораздо лучше количественно оценить вероятность того, что данное различие действительно является различием, заслуживающим изучения{18}18
  См.: Michael J. Mauboussin. The Success Equation: Untangling Skill and Luck in Business, Sports, and Investing. Boston: Harvard Business Review Press, 2012.


[Закрыть]. Только в этом случае мы можем надеяться выделить полезный сигнал, скрытый в шуме.

Воспользуемся аналогией. Представьте себе, что вы хотите определить, честен человек или нет, по частоте выпадения орлов при подбрасывании симметричной монеты. Как вы сможете это определить? Вряд ли вы попросите его подбросить монету один раз и, если выпадет орел, будете считать результат смещенным. А если попросить его подбросить монету два раза подряд (вероятность выпадения орлов в обоих случаях 25 %)? А 10 раз (вероятность выпадения орлов во всех 10 случаях 0,098 %)? Любой конкретный результат сам по себе имеет ненулевую вероятность, но, если заранее указать желаемый результат (выпадают только орлы) и рассчитать вероятности, исходя из абсолютной случайности исхода каждого подбрасывания монеты, вы как минимум сможете указать, при каком отклонении числа нужных исходов от его наиболее вероятного значения можно заподозрить, что человек, подбрасывающий монету, предположительно, исказил результат по сравнению с тем, который должен был получиться, если исходить из теории вероятностей.

Учесть такой тип системной изменчивости для подбрасывания монеты просто: мы знаем вероятность каждого из возможных исходов для каждого отдельного броска и знаем, что исход каждого броска не зависит от исходов других бросков, и поэтому можем легко определить вероятность того или иного общего результата для определенного числа испытаний. Но если речь идет о показателях корпораций, здесь все гораздо сложнее. Например, какова вероятность того, что компания, показатели которой в 10 раз лучше среднерыночных, тем не менее не выделяется над уровнем системного шума, а ее показатели нельзя считать информативным сигналом? Возможно, как и для нашей последовательности из 10 орлов, выпадающих один за другим, вероятность получения такого результата в каждом отдельном случае весьма мала, но, если провести достаточное число испытаний, в конце концов он обязательно должен появиться. И если у нас десятки тысяч компаний на протяжении многих лет ведут конкурентную борьбу, а фондовые рынки демонстрируют высокую волатильность, то появление экстремальных результатов становится весьма вероятным, и некоторые компании время от времени могут демонстрировать, казалось бы, замечательные результаты просто в силу особенностей устройства системы, а не потому, что сама компания делала нечто особенное{19}19
  Jerker Denrell. Random Walks and Sustained Competitive Advantage // Management Science 50 (7), July 2004. P. 922–934.


[Закрыть]. Значит, нам необходимо найти способ, позволяющий выделять информативный сигнал – показатель эффективности, который означал бы, что, вероятно, компания делает что-то необычное или необычно, – из общего шума, отделив его от того, что мы в обычной жизни назвали бы удачей. Насколько нам известно, до сих пор ни в одном исследовании успеха этот вопрос не рассматривался{20}20
  В научной литературе замечены отдельные попытки решить этот вопрос. Многие цитаты, приведенные в наших статьях (см. прим. 12), взяты из этой работы. Из всех творений консалтинговых фирм только «Созидательное разрушение» (Creative Destruction) решает эту проблему в лоб. Кроме этого исследования, сделанного по заказу McKinsey, см. также Janamitra Devan, Matthew B. Klusas and Timothy W. Ruefli. The Elusive Goal of Corporate Outperformance // McKinsey Quarterly, 2007; это трехстраничное исследование, опубликованное только в Сети, в котором используются некоторые методы, представленные Руфли в его научной работе (Руфли – профессор Университета штата Техас в г. Остин; здесь преподает также наш консультант по статистике Энди Хендерсон).


[Закрыть].

Отчасти это объясняется тем, что включение «удачи» или «случайности» в число факторов, влияющих на показатели корпорации, вызывает большие сомнения. У многих эти термины ассоциируются с действиями некоей магической, иррациональной, мистической силы при частичном или полном отрицании значения преднамеренных действий. Но ведь менеджеры по большей части действуют целенаправленно, намереваясь получить определенные результаты. Как же можно считать полученные ими результаты случайными?

Попробуем заглянуть в обширную сферу статистического контроля процессов и интерпретировать показатели компании как результат действия некоторого сочетания «общих причин» (действующих на уровне системы) и «специальных причин» (действующих на уровне компании). Результаты, которые нельзя отличить от общих фоновых колебаний системы, разумно объяснять общими причинами{21}21
  W. Edwards Deming. Out of the Crisis. The MIT Press, 2000. Впервые опубликовано в 1986 г.


[Закрыть]. Конечно, рассматривая конкретный случай, мы почти всегда можем обратить внимание на нечто, кажущееся следствием какой-либо особой причины, но при этом мы, скорее всего, обманем сами себя. Чаще всего такое «нечто» объясняется действием общих причин.

Чтобы избежать ошибок в поисках проявления специальных причин на фоне, формируемом общими причинами, необходимо более точно описать изменчивость системы, в которой функционирует та или иная компания, а затем посмотреть, какие показатели выходят за рамки обычных значений параметров этой системы. Только тогда мы сможем количественно оценить степень достоверности объяснения наблюдаемого результата характеристиками отдельного объекта, а не более обширной системы, в которой этот объект функционирует.

Какие показатели считать выдающимися?

Ответить на этот вопрос мы попробуем в два этапа{22}22
  См.: Michael E. Raynor, Mumtaz Ahmed and Andrew D. Henderson. Are «Great» Companies Just Lucky? // Harvard Business Review, April 2009; Andrew D. Henderson, Mumtaz Ahmed and Michael E. Raynor. Where Have You Gone, Joe DiMaggio: Just what is really great business performance? // Ivey Business Journal, May/June 2009; Michael E. Raynor, Mumtaz Ahmed and Andrew D. Henderson. A Random Search for Excellence: Why «great company» research delivers fables and not facts // Deloitte, 2008 (www.deloitte.com/us/persistence); Andrew D. Henderson, Michael E. Raynor and Mumtaz Ahmed. How Long Must a Firm Be Great to Rule Out Luck? Benchmarking superior performance // Best Paper winner, Academy of Management Proceedings, 2009; Andrew D. Henderson, Michael E. Raynor and Mumtaz Ahmed. How Long Must a Firm Be Great to Rule Out Luck? Benchmarking sustained superior performance without being fooled by random walks // Strategic Management Journal, April 2012.


[Закрыть]. Сначала, используя статистический метод так называемой квантильной регрессии, мы трансформируем значения фондорентабельности (ФР) за каждый год для каждой компании в нашей базе данных в оценки по 10-балльной шкале. Наша модель позволяет нивелировать воздействие отрасли, года, систематической ошибки выжившего и многих других факторов, влияющих на показатели. Итак, совокупность значений ФР (например 11,3, 9,5, 13,2 %) преобразуется в совокупность 10-балльных оценок (например 7, 5, 9), но эти 10-балльные оценки учитывают воздействие всех наших контролируемых параметров. Это обеспечивает равные условия для сравнения любой компании с любой другой компанией в любой год в промежутке с 1966 по 2010-й.

Важнейшая отличительная черта этого метода состоит в том, что более высокие абсолютные значения ФР (измеряемые в процентах) не обязательно должны соответствовать более высоким относительным оценкам ФР в баллах по 10-балльной шкале. Например, оценка 7 баллов для рентабельности в сфере программного обеспечения в 1998 г. может соответствовать значению ФР 20 %, а оценка 7 баллов для рентабельности в производстве стали в 1981 г. может соответствовать значению ФР всего в 5 %; в сфере финансовых услуг компания с ФР = 1,3 % в 2009 г. может получить 9 баллов, в то время как фармацевтическая компания с ФР = 18 % в 1996 г. может получить 5 баллов. Иными словами, такие 10-балльные оценки отражают относительные показатели каждой компании, определяемые факторами, действующими на уровне компании и в той или иной мере подконтрольными ее руководству.

Такие оценки по 10-балльной шкале обеспечивают возможность сравнения из года в год, но в длительной ретроспективе выдающиеся показатели нельзя идентифицировать, просто сверяя эти значения. Например, 7, 6, 8, 9, 7, 9, 8 – это лучше или хуже, чем 6, 3, 9, 9, 9, 9, 6, 8, 7, 9, 5, 2? Как это установить? И здесь мы переходим ко второму этапу нашего процесса. Помните наши рассуждения про исключительные результаты при подбрасываниях монеты? Теперь мы будем искать выдающиеся компании, эффективность работы которых оказывается выше ожидаемой, но уже с учетом параметров системы. Разница в том, что в экспериментах с монетой мы знаем, что означает «правильная», или «симметричная», монета, и можем оценить вероятность получения результата, который заставляет усомниться в ее симметричности.

А если речь идет об оценке деятельности корпорации, мы должны определить параметры системы, а затем оценить вероятность получения того или иного результата при этих параметрах. Только после этого мы сможем оценить вероятность того, что высокие показатели данной компании представляют собой именно полезный сигнал, а не элемент шума (см. приложение C «Идентификация выдающихся показателей»){23}23
  В работе «Великие по собственному выбору» (Great by Choice) Джим Коллинз и Мортен Хансен обсуждают воздействие неожиданных событий (фактора удачи) на корпоративную эффективность и приходят к выводу, что компании с большей рентабельностью реагируют на изменения ситуации более эффективно, то есть более эффективно используют внезапно открывающиеся возможности и минимизируют воздействие неожиданных неблагоприятных факторов. Проблема, однако, заключается в том, что компании, числящиеся высокорентабельными, не всегда наглядно демонстрируют свою высокую рентабельность. Мы не можем точно установить, действительно ли данная компания продемонстрировала собственную высокую рентабельность – выше той, которой можно было бы ожидать просто при удачном стечении обстоятельств. Объяснение постфактум того, что произошло на самом деле, не просто всегда возможно – оно, по сути, неизбежно, учитывая склонность человеческой натуры к ретроспективному привнесению смысла в цепочки событий. Следовательно, поиск объяснений имеет смысл только в тех случаях, когда вы сначала нашли веские основания полагать, что существует нечто заслуживающее объяснения.


[Закрыть].

Начнем с определения того, какие результаты мы будем рассматривать как значимые, выделив две категории компаний с исключительно высокими – выдающимися – показателями: «чудотворец» и «стайер». «Чудотворцы» – это компании, которые, с учетом длительности их деятельности, получают столько 9-балльных оценок, что это никак не соответствует теории вероятностей, и, значит, приходится заключить, что здесь присутствует что-то отличающееся от простого везения, и они называются так потому, что такие показатели представляются нам удивительными, попросту говоря – чудом. «Стайеры», чтобы преодолеть аналогичный «порог маловероятности», должны в течение достаточно длительного времени иметь оценки на уровне 6–8 баллов (включительно){24}24
  Вообще говоря, в качестве целевых значений рентабельности можно задать любую комбинацию оценок по 10-балльной системе и использовать наш метод для выделения компаний, которые являются «исключительными», поскольку они добивались нужного результата чаще, чем можно было ожидать. Если кто-то вдруг решит, что это должны быть оценки в 2, 6 и 8 баллов, он может поискать компании, которые получают такие несмежные оценки чаще, нежели следует из теории вероятностей.


[Закрыть]. Для попадания в эту категорию, то есть чтобы некую совокупность показателей компании можно было признать столь же маловероятной, как и для предыдущей категории, она должна получать целевые балльные оценки в течение более длительного времени, потому что здесь и целевые оценки ниже, и их диапазон шире{25}25
  Наши диапазоны рентабельности содержат в себе определенный потенциальный «люфт»: существуют компании, которые набрали достаточное число 9-балльных оценок, чтобы уменьшить число лет пребывания в диапазоне оценок 6–8 баллов, необходимое для получения статуса «стайера», но недостаточное число 9-балльных оценок, чтобы получить статус «чудотворца». Мы не исследовали эти компании, потому что хотели обеспечить более четкое разделение наших выдающихся компаний по категориям, чтобы у нас было больше шансов заметить явные различия в поведении. Однако при анализе частоты появлений статистически значимой исключительной рентабельности в других исследованиях успеха мы включали в категорию выдающихся компаний тех, кого мы будем называть «суперстайерами».


[Закрыть].

Включение компании в категорию выдающихся отчасти зависит от срока ее существования и первого целевого диапазона балльных оценок. Например, чтобы компания, существующая 15 лет, попала в категорию «чудотворцев», она должна получать 9-балльные оценки на протяжении 10 лет, а существующая 20 лет – на протяжении 12 лет. Чтобы стать «стайером», компания, существующая 15 лет, должна получать оценки в диапазоне 6–8 баллов в течение 14 лет, а компания, существующая 20 лет, в течение 18 лет.

Кроме этого, мы выделяем также категорию компаний-«середнячков», имеющих средний срок существования, средний уровень показателей и среднюю волатильность. Эту категорию мы добавляем к обеим категориям наших компаний с выдающимися показателями. Не следует считать эти компании малоэффективными, потому что для подтверждения их плохой работы тоже нужно было бы провести все статистические тесты, которые использовались для выявления выдающихся компаний. Скорее это компании, профили эффективности которых неотличимы от фонового шума, иначе говоря, компании, показатели которых соответствуют понятию «случайных блужданий». Это также не означает, что их руководители плохи или неопытны. Скорее это следствие того, что их способности и навыки невозможно отследить (по причинам, которые мы здесь обсудить не сможем), исходя только из анализа показателей компании.

Любой метод есть результат некоего компромисса. Мы придаем особое значение исключению так называемых ложнопозитивных результатов, то есть случаев, когда компания признается выдающейся, хотя на самом деле не является таковой. За это приходится платить определенную цену, а именно возникает риск искусственного завышения числа ложноотрицательных результатов, то есть случаев, когда компания не признается выдающейся, хотя на самом деле является таковой. Конечно, при этом мы можем больно задеть чувства некоторых людей, потому что мало кто хочет услышать, что его/ее любимая компания, возможно, совсем не так прекрасна, как они полагали. Тем не менее, поскольку цель нашей работы заключается в выявлении факторов, позволяющих достичь выдающихся показателей, мы не обязаны идентифицировать все выдающиеся компании, так что считаем это допустимым компромиссом.

С помощью этого метода и этих определений мы смогли исследовать все компании, бумаги которых когда-либо обращались на рынках США, и выделили «чудотворцев» и «стайеров», существовавших в период между 1966 и 2010 гг. В эту выборку выдающихся компаний попали 174 компании-«чудотворца» и 170 компаний-«стайеров», которые и составляют базу нашего исследования.