Текст книги "Как думают великие компании: три правила"

Измерение эффективности

Ни один показатель работы корпорации не может отразить все, что имеет значение для всех. Подходящим инструментом для оценки показателей, определяемых факторами, действующими лишь на уровне самой компании, для достаточно широкой совокупности компаний мы считаем фондорентабельность (ФР). Но существуют и другие важные количественные показатели, представляющие большой интерес, – возможно, не более двух, а именно: совокупный доход акционеров (СДА/TSR) и рост выручки[1]1
  Или «рост доходов», далее эти выражения используются как синонимы. – Прим. перев.


[Закрыть].

Мы все же предпочитаем использовать ФР, нежели СДА или рост выручки, поскольку нам нужен показатель, отражающий именно роль управленцев в результатах деятельности компании. На наш взгляд, рост выручки отнюдь не является показателем, представляющим второстепенный интерес. Скорее это либо опережающий, либо отстающий индикатор для другого показателя, представляющего интерес (часто – рентабельности или СДА). Относительно СДА заметим, что цена акций отражает в основном неожиданные изменения прогнозируемых значений будущих показателей. Компанию, которая, если судить по цифрам рентабельности, работает очень плохо, но удивляет инвесторов тем, что умудряется оставаться в плюсе, пусть даже совсем чуть-чуть, скорее всего, ожидает заметное увеличение стоимости ее активов и, следовательно, резкий рост цены акций. И наоборот, компания с устойчивым, но гораздо более высоким уровнем рентабельности, вероятно, вскоре столкнется с тем, что цена ее акций совершенно не меняется, обеспечивая – с учетом рисков – лишь среднюю по рынку доходность.

Совокупный доход акционеров (СДА) как показатель эффективности используется во многих исследованиях успеха. Однако доход акционеров больше зависит от изменений ожиданий инвесторов, чем от качества управления. Но ведь мы хотим понять, что помогает сделать компанию великой, а не что помогает привлечь большие инвестиции.

Иначе говоря, между великой компанией и огромными инвестициями существует большая разница. И мы считаем, что для оценки компаний лучше всего подходит показатель рентабельности (profitability), а для оценки инвестиций – СДА. В любом случае мы надеемся, что для того, чтобы наше исследование обрело смысл, достаточно использовать оценки рентабельности (конкретно – фондорентабельность = ФР), по крайней мере, в качестве одного из нескольких важных показателей финансовой эффективности.

В интересах обеспечения полноты мы также проанализировали показатели наших высокоэффективных компаний и компаний, которые идентифицировались как высокоэффективные в исследованиях успеха, перечисленных в приложении B, с использованием показателей ФР, роста доходов и СДА (см. приложение C). При анализе группы из 19 таких исследований, в ожидании, что только 12 % компаний из каждой выборки будут иметь исключительно высокие значения ФР, только 17 % получили 9 баллов по показателю роста доходов, и только 25 % получили 9 баллов по показателю СДА (во всех случаях мы исследуем показатели компаний, используемые в других исследованиях, только за период, соответствующий нашему периоду исследования).

Более скрупулезный анализ не привел к более обнадеживающим результатам. В четырех исследованиях, в которых для оценки использовался показатель роста выручки (The Alchemy of Growth, Blueprint to a Billion, The Granularity of Growth, Stall Points), 9 баллов в исследуемых их авторами выборках получили соответственно 0, 20, 21 и 17 % компаний. Медианные оценки по 10-балльной шкале для компаний с высокими темпами роста в выборках, рассматриваемых в этих исследованиях, равны соответственно 7, 8, 7 и 8, с межквартильным размахом от 1,5 до 3 баллов, что указывает на существенный разброс значений. Для сравнения: у «чудотворцев» и «стайеров» в нашем исследовании, отбиравшихся только по необычно высоким значениям ФР, медианные оценки по 10-балльной шкале были равны соответственно 8 и 7.

В исследованиях, использовавших показатель СДА, таких как Good to Great и What Really Works, 9-балльную оценку СДА в выборках высокоэффективных компаний получили соответственно 30 и 25 % компаний, а медианная оценка СДА в выборке равнялась 7. Чуть более четверти нашей генеральной совокупности, или группы, и чуть более трети нашей выборки имеют по показателю СДА оценку 9 баллов, а средний балл в нашей группе равен 7, что позволяет, с учетом среднего показателя СДА, предположить, что выбор между компаниями, которые в указанных исследованиях выбирались по показателю СДА, и компаниями, которые выбрали мы, основываясь только на статистически подтвержденных выдающихся значениях ФР, был не так уж велик.

Заметим, что пять наших «стайеров» не отвечали нами же установленным критериям выдающейся эффективности. Этот вынужденный компромисс обусловлен необходимостью разбиения компаний на тройки на основании критериев, не являющихся оценками эффективности, таких как годы перекрытия и сопоставимость доходов в начале периода сравнения. Дополнительную информацию по этому вопросу можно найти в приложении D «Анализ категорий, траекторий и эр».

На основе анализа, результаты которого обобщены в таблице 4, мы готовы заключить, что авторы многих крупных исследований успеха по большому счету делали совсем не то, что, как им казалось, они делают. В среднем компании, которые они исследовали, по-видимому, не достигали таких уровней эффективности, которые позволяли бы выделить их из общего фонового шума в группе. И если про большинство описанных ими «великих», «замечательных», «прорывных», «несокрушимых» и «недосягаемых» компаний-победительниц нельзя с уверенностью сказать, что для каждой из них эти эпитеты вполне оправданны, то и к выводам, сделанным на основании таких исследований, следует относиться с особой осторожностью. При этом мы не утверждаем, что рекомендации, предлагаемые в этих исследованиях, ошибочны. Тем не менее наш статистический анализ позволяет с достаточной уверенностью предположить, что доказательства их правоты гораздо менее убедительны, чем кажется на первый взгляд.

Таблица 4. Сопоставление исследований успеха[2]2
  * Поскольку не всегда нужные данные были доступны, мы не смогли включить сюда каждую компанию из каждого упомянутого исследования. Мы анализируем данные только за те периоды, которые охватываются всеми исследованиями.
  ** Для каждой компании, идентифицированной в каждом исследовании, мы вычисляем вероятность того, что она действительно имеет выдающиеся показатели ФР, используя метод, описанный в этой главе. Мы приводим цифры средней вероятности наличия исключительно высоких значений ФР и межквартильного размаха (МКР) для тех компаний в каждом исследовании, по которым у нас достаточно данных.
  *** Используя метод «кумулятивного остатка», описанный в приложении C, мы рассчитываем балл для СДА и роста доходов за время существования компании для каждой компании в данном исследовании и приводим значения медианы и межквартильного размаха для компаний, включенных в исследования, по которым у нас достаточно данных.
  **** Это обобщенные статистические данные для генеральной совокупности (группы) исследований, исключая наше исследование.


[Закрыть]

Источники: цитируемые исследования; Compustat; анализ Deloitte.

Также этот анализ приводит нас к мысли о том, что наша выборка имеет не только серьезные отличия от других, но и некоторые сходные с ними черты, которые, возможно, не менее критичны с точки зрения подтверждения достоверности наших выводов. В отличие от других исследователей, мы использовали показатель ФР, поэтому, как и следовало ожидать, у наших компаний он систематически оказывается выше, чем в других работах. Итак, можно с определенной долей уверенности сделать вывод, что по этому показателю эффективности мы как минимум получили, вообще говоря, другую подборку компаний.

Компании, в других исследованиях идентифицируемые как выдающиеся, на самом деле демонстрировали совсем не столь выдающиеся результаты. Напротив, компании в нашей выборке явно демонстрируют исключительно высокую рентабельность, если измерять ее показателем ФР, и не намного худшую, чем у компаний, идентифицируемых как выдающиеся в других исследованиях, если измерять эффективность показателями роста выручки или СДА.

Однако ни наша группа в целом, ни выборка, по-видимому, не сильно изменяются (если это вообще заметно), если измерять эффективность ростом выручки (доходов) или СДА. Эффективность наших компаний примерно такая же, как и у компаний, отмеченных в предшествующих работах, поскольку показатели роста выручки и СДА у них примерно такие же, как и у компаний, которые отбирались по показателям роста или СДА. Мы полагаем, что вряд ли предыдущие исследователи стремились разработать статистические тесты для определения исключительной производительности, поскольку они выбирали критерии исходя из внешней валидности, которая, как оказывается при более глубоком анализе, задает слишком низкую планку.

Поскольку показатели роста выручки и СДА у наших компаний были в основном такими же, как у компаний, отмеченных в предшествующих работах, наши рекомендации как минимум не должны негативно отражаться на этих показателях. Иными словами, нет никаких доказательств того, что соблюдение трех наших правил с целью достижения высочайшей рентабельности реализуется за счет акционерной стоимости или роста доходов. Более того, три наших правила, возможно, даже способствовали тому, что значения роста выручки и СДА у наших компаний были примерно такими же, как у компаний, эффективность которых оценивалась именно по этим показателям{26}26
  См.: Michael Raynor, Ragu Gurumurthy and Mumtaz Ahmed, with Jeff Schulz and Rajiv Vaidyanathan. Growth’s Triple Crown // Deloitte Review, 2012.


[Закрыть].

Анализ профиля рентабельности

При оценке рентабельности компании мы учитывали весь обозримый период ее деятельности. Так поступали лишь немногие авторы предыдущих исследований успеха; обычно они сосредоточивали внимание на каком-то фиксированном периоде, скажем 10, 15 или даже 30 лет.

Мы считаем такой подход неверным. Это создает реальную возможность стать жертвой так называемой ошибки техасского снайпера – когда цель определяется уже после выстрелов. Если нарисовать мишень не до, а после выстрелов, легко имитировать точность стрельбы, поместив «яблочко» туда, где случайным образом несколько пулевых отверстий оказались рядом.

Например, в работе «What Really Works» подробно исследуется 10-летний период 1986–1996 гг., а в работе «Big Winners and Big Losers» – период 1992–2002 гг. То есть в обоих исследованиях учитывается общий для них пятилетний промежуток (с начала 1992 до конца 1996 г.), и в обоих случаях Campbell Soup отмечена как компания, заслуживающая внимания. Исследуемые периоды пересекаются на 5-летнем отрезке (с начала 1992 по конец 1996 г.), и в обоих случаях компания Campbell Soup считается достойной изучения. Беда в том, что в книге «What Really Works» эта компания числится победителем, а в книге «Big Winners and Big Losers» – явным неудачником. Кто же прав?

Дело в том, что в 1986–1998 гг. у Campbell Soup был мощный спурт: цена акции выросла с $4,17 до $54,61, более чем втрое превысив рыночный показатель. Затем, в 1998–2002 гг., она снизилась до $23,47, так что в целом за весь 16-летний период, суммарно охватываемый обоими исследованиями, ее показатели соответствовали промышленному индексу Доу-Джонса. Отсюда мораль: если вы хотите оценить эффективность компании, нужно учитывать все доступные данные о ней. Базовым параметром анализа должен быть срок существования компании или достаточно адекватный аналогичный параметр, для которого имеются нужные данные. В противном случае вы рискуете «увидеть» виртуозный или, наоборот, несостоятельный менеджмент там, где на самом деле не было ни того ни другого{27}27
  В наши расчеты квантильной регрессии мы включали фиктивную переменную для компаний, которые существовали до 1966 г., то есть до начала нашего «окна наблюдения», чтобы учесть возможность того, что эта характеристика создает смещение.


[Закрыть]. Похоже, решить, вкусны ли супы Campbell, намного проще, нежели определить, является компания Campbell Soup выдающейся или нет.

Но, может быть, существуют какие-то значимые закономерности изменения эффективности, периодичность хороших и плохих результатов, которые сигнализируют о важных изменениях внутреннего поведения компании со временем? Мы анализируем эту проблему, используя данные об относительной рентабельности (оценки значений ФР по 10-балльной шкале) и абсолютной рентабельности (сами значения ФР) и различные статистические методы обработки тех и других данных, чтобы учесть их принципиально разную природу{28}28
  Для анализа последовательностей оценок по 10-балльной шкале мы использовали так называемую регрессию LOESS, см. T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. N. Y.: Springer, 2001. При анализе абсолютной рентабельности мы использовали новый вариант приложения для существующих методов, предложенный одним из наших консультантов по статистике, см.: James G. Scott. Nonparametric Bayesian Multiple Hypothesis Testing of Autoregressive Time Series // Annals of Applied Statistics, September 2008.


[Закрыть]. Компания идентифицируется как «чудотворец» в зависимости от того, за сколько лет из всего срока своего существования она заслуживает оценки 9 баллов. Если эти 9-балльные оценки случайным образом разбросаны по всему периоду наблюдений (то есть периоду, за который имеются данные по этой компании), мы говорим, что она имеет траекторию удержания НЦКП (неценовой конкурентной позиции, см. ниже); если эти 9-балльные оценки встречаются в основном в начале периода наблюдений, а к концу периода наблюдений встречаются все реже и реже, значит, она имеет траекторию ослабления НЦКП, а если эти 9-балльные оценки встречаются в основном в конце периода наблюдений, значит, она имеет траекторию укрепления НЦКП. К типу траекторий «другие» относятся все остальные типы изменений, но в основном это компании с волнообразным профилем («in-out-in»). Такие же траектории (удержание НЦКП, укрепление НЦКП, ослабление НЦКП, другая) мы используем и при описании компаний-«стайеров». «Середнячки» не имеют явно выраженных траекторий.

Значения абсолютной рентабельности позволяют отслеживать определенные закономерности, которые мы связываем с определенными эрами и которые совершенно не зависят от изменений относительной рентабельности, определяющих траекторию. Например, при неизменном и устойчивом восходящем тренде абсолютных значений ФР компания может оставаться относительной посредственностью, но в конечном счете набрать достаточно 9-балльных оценок, чтобы заработать статус «чудотворца». Такая компания будет иметь одну эру, но два периода и траекторию укрепления НЦКП (Found It). Наоборот, компания-«чудотворец» может в течение некоторого времени переживать снижение ФР, но суметь переломить эту тенденцию до того, как это отразится на ее относительной рентабельности. В этом случае мы можем говорить о двух эрах, но об одном периоде и о траектории удержания НЦКП (Kept It).

Этот анализ систематических изменений относительной и абсолютной рентабельности позволяет более объективно и четко выделить потенциально значимые промежутки времени, для которых имеет смысл искать типичные особенности и различия в поведении. Мы стараемся анализировать цифры ФР по годам, и у нас имеет место характерная тенденция к анализу относительно коротких рядов, скажем для последних трех-пяти лет, во многом потому, что именно таков типичный временной горизонт у многих менеджеров. Следует, однако, заметить, что вряд ли следует в качестве факторов, влияющих на процессы генерации прибыли в сложных организациях, рассматривать периодичность обращения Земли вокруг Солнца или длительность и извивы карьер управленцев. Исследования успеха вызывают максимальное доверие, если их авторы анализируют показатели компаний – их значения и закономерности изменения – совершенно безотносительно к соответствующим причинно-следственным связям, потому что если при определении параметров рентабельности мы поддадимся влиянию наших изначальных установок относительно того, что имеет значение, а что нет, то фактически сами запрограммируем ответ на свой вопрос, в то время как нам нужно его найти.

Наша выборка «девять троек» включает в себя девять компаний-«чудотворцев»: три компании с траекторией укрепления НЦКП (Found It), три компании с траекторией ослабления НЦКП (Lost It), две компании с траекторией удержания НЦКП (Kept It) и одну компанию с другой траекторией (подробнее см. приложение D). Сравнивая «чудотворцев» и «стайеров» на участках с повышенной относительной рентабельностью друг с другом и с «середнячками», мы надеемся понять причины их высочайшей рентабельности. Сравнивая поведение отдельной компании на участках с повышенной и пониженной рентабельностью, мы можем получить некоторое представление о том, какие изменения в поведении вызывают изменения рентабельности (эффективности)[3]3
  Понятия «эффективность» и «рентабельность» в тексте книги часто используются как синонимы. – Прим. ред.


[Закрыть]. Этот аспект оказался чрезвычайно ценным, потому что позволил еще раз проверить наши основные выводы. Мы не только установили, что различия между отдельными компаниями и между категориями компаний можно объяснить соблюдением или несоблюдением трех наших правил, но и что траектория изменений состояния компании определяется степенью соответствия поведения компании этим трем правилам.

В приложении E «Диаграммы изменений рентабельности» все эти параметры эффективности для 27 компаний из нашего исследования представлены в графической форме с помощью диаграмм изменений рентабельности. Так, Heartland имеет траекторию удержания НЦКП, то есть ее рентабельность оценивается 9 баллами в течение всего периода наблюдений (лишь несколько лет оценки у нее были ниже 9 баллов). У этой компании также можно выделить две эры (см. выше в главе 1), которые характеризуются разными средними значениями, разными трендами и разной изменчивостью ФР{29}29
  Следует отметить, что в связи с особенностями нашей методики контроля авторегрессивной природы ФР для некоторых компаний объем данных наблюдений для относительной рентабельности получается меньше, чем для абсолютной рентабельности.


[Закрыть].

Мы выявляем компании, которые в течение срока своего существования демонстрировали эффективность (рентабельность), позволяющую заметить их на общем шумовом фоне. Затем мы выделяем в этом шуме сигнал рентабельности каждой выдающейся компании, отслеживая характерные профили рентабельности этой компании на протяжении долгого времени. Периоды относительной эффективности (рентабельности) и эры абсолютной эффективности (рентабельности) обеспечивают точную индикацию значимых изменений в поведении корпораций.

Следовательно, при поиске различий в поведении, которыми можно было бы объяснить различия в относительной рентабельности, мы должны рассматривать весь промежуток с 1986 по 2010 г. как один период. Однако при поиске изменений, происходящих со временем в одной компании Heartland, мы должны сравнивать данные за 1986–1994 гг. с данными за 1995–2010 гг. Колебания ФР от года к году можно смело игнорировать, поскольку это просто шум. Именно параметры профиля рентабельности компании позволяют выделить полезные сигналы: компания Heartland – пожизненный «чудотворец», она пребывала в этом статусе постоянно, но ее показатели рентабельности позволяют выделить две разные эры, в течение которых ее преимущество обеспечивалось разными факторами.

Причины изменений рентабельности

Поиск компаний с рентабельностью, различимой на фоне шума, и определение составляющих ее профиля позволяет нам строить значимые сравнения. Можно сказать, что наши зависимые переменные, или, иначе, то, что мы надеемся выделить и объяснить, – это различия в рентабельности между «чудотворцами», «стайерами» и «середнячками». Обратимся теперь к тому, что мы будем считать независимыми переменными, а именно к различиям в поведении, которые делают «чудотворцев» «чудотворцами» и объясняют, как «стайеры» обретают свой статус и почему они все-таки не могут прорваться в высший эшелон рентабельности, а также почему «середнячки» классифицируются именно так и таковыми остаются.

Эффект ореола

Существуют две особенно глубокие ямы-ловушки, в которые легко угодить, пытаясь найти объяснение высоким показателям работы корпораций. Первая из них – это так называемый эффект ореола, проявляющийся в том, что выдающиеся показатели побуждают комментаторов объяснять достижения компании какими-то конкретными ее действиями, а то и вообще трактовать любое ее действие как фактор успеха{30}30
  Rosenzweig, Halo Effect.


[Закрыть]. Если акции растут, значит, руководители компании смелые и решительные (но когда акции идут вниз, те же самые люди как по волшебству вдруг становятся узко мыслящими и самонадеянными){31}31
  Clayton M. Christensen. The Innovator’s Dilemma. Boston: Harvard Business School Press, 1997.


[Закрыть]. Это не было бы проблемой, если бы многие исследования успеха не использовали в качестве основного источника данных материалы СМИ. Из-за этого, по словам одного комментатора, многие самые знаменитые исследования успеха на самом деле являются не исследованиями причин появления выдающихся показателей, а исследованиями описаний поведения компаний{32}32
  Rosenzweig, Halo Effect.


[Закрыть].

Решая эту проблему, мы стараемся выделить максимальное число независимых переменных, которые можно было бы оценить количественно, безотносительно к рентабельности компании. Так, например, в нашей дискуссии о причинах выдающейся рентабельности компании Heartland мы отметили ее ориентированность на нужды клиентов в плане географического охвата и процент от продажи услуг, приходящийся на самых крупных клиентов, объяснили относительную интенсивность использования ею активов высокой долей фрахта, приходящегося на водителей – владельцев машин, и зафиксировали надбавку к цене.

Нежелательный побочный эффект такого подхода состоит в том, что обсуждения людей и личностей могут показаться важными «от противного» – именно из-за того, что в нашем исследовании конкретных компаний они практически отсутствуют. При этом мы не говорим ни о культуре и ценностях, ни о чертах характера – часто весьма колоритных – людей, возглавляющих наши выдающиеся компании. И не потому, что мы считаем, что эти факторы не имеют значения, – конечно, имеют. Но мы анализируем показатели за целые десятилетия, и доказательства, необходимые для того, чтобы можно было сказать по этому поводу нечто существенное и обоснованное, просто отсутствуют.

Наверное, найдутся желающие обвинить нас в том, что мы уподобляемся пьяному из известного анекдота, который ищет ключи не в темном переулке, где он их уронил, а под фонарем, потому что «здесь светлее». Но нам ближе другая метафора: мы своего рода палеонтологи, исследующие прошлое корпораций и вынужденные – просто в силу природы этого ремесла – иметь дело только с палеонтологическими летописями. Мы и сами хотели бы знать, какого цвета были динозавры и какие звуки они издавали при спаривании. Мы можем попытаться угадать то и другое, опираясь, например, на закономерности изменения защитной окраски или полового отбора, или попытаться сделать выводы, исходя из формы и размеров носовых пазух в их черепных коробках, но, увы, цвет кожи и вопли страсти не сохраняются в окаменелостях, и мы никогда не сможем получить ответы на эти вопросы, не сможем узнать, как оно было на самом деле. Так и организационная культура и мотивации отдельных участников, наряду с прочими «мягкими тканями» корпораций, не сохраняются, если только они не были изучены в режиме реального времени и с помощью правильных методик, что, конечно, случается чрезвычайно редко. Мы хотели бы побольше узнать и о взаимной личной борьбе отдельных руководителей в процессе преобразований организаций с целью поддержания выдающихся показателей на протяжении десятилетий, но сейчас это уже невозможно.

Однако, с нашей точки зрения, отсутствие этих данных не так уж катастрофично. При выводе трех наших правил мы пытаемся выявить такие критерии принятия решений, которые, если применить их к обстоятельствам, в которых действовали компании из нашей выборки, побудили бы их выбирать именно те решения, которые в итоге и были приняты – и привели к нужным результатам. Мы не знаем, применялись ли эти критерии на самом деле, но надеемся показать, что наши выдающиеся компании вели себя так, как если бы они применялись. Поэтому имейте в виду, что вам не обязательно «быть как они», а нужно просто проявлять творческий подход и искать возможности применения этих правил в конкретных ситуациях.

Мы надеемся, что это облегчит вам задачу. Действительно, что же делать, если вы обнаружили, например, что вам нужно быть похожим на «лидера пятого уровня» и при этом у вас еще и не хватает ресурсов для этой роли?{33}33
  Collins, Good to Great.


[Закрыть] Вместо попыток копирования вам следует поискать возможности реализации собственного стиля руководства, каким бы он ни был, с соблюдением трех наших правил, то есть формируя базу для выдающихся показателей уже на стадии поиска решений.

После этого – значит по причине этого?

Вторая из двух ям-ловушек, в которую легко угодить при попытке раскрыть «истинные» причины достижения любого конкретного результата, заполнена вариациями на тему «после этого – значит по причине этого», хотя математики учат нас, что корреляция не означает наличия причинно-следственной связи{34}34
  Это общая проблема, которая часто исследовалась и комментировалась. Обсуждение того, каким образом это может приводить к ошибкам при анализе историй болезни, см.: David Hackett Fischer. Historians’ Fallacies. N. Y.: Harper & Row, 1970.


[Закрыть]. Из того, что две компании вели себя по-разному, не следует, что интересующие нас различия в показателях были обусловлены именно этими различиями в поведении. Однако обычно упускается из виду наличие гораздо более объективной связи между различиями в поведении и различиями в рентабельности, которая к тому же допускает почти идеальную количественную оценку.

Используя такие показатели, как совокупный доход акционеров (СДА), сделать это очень трудно, если вообще возможно. Если использовать столь «зашумленную» и полидетерминированную переменную, как рыночная оценка акций, то нахождение значимых закономерностей в массе зачастую противоречивых киплинговских «Сказок просто так» становится совершенно неподъемной задачей[4]4
  Английское название этой книги «Just So Stories» в англоязычной академической публицистике превратилось в ироничную характеристику ненаучного теоретического обоснования. – Прим. перев.


[Закрыть].

В главе 1 мы уже упомянули методику разложения ФР на составляющие, которые мы так и назвали составляющими элементами преимущества, и отметили, что она позволяет точнее определить направления поиска при попытках объяснить различия в рентабельности различиями в поведении. Например, компания-«чудотворец» Medtronic, производитель медицинского оборудования, имела годовые показатели ФР на 2,1 п.п. выше, чем у Stryker, «стайера» из той же отрасли. Обе компании имели траектории укрепления НЦКП. По годовому показателю РП преимущество Medtronic составляло 5,2 п.п., а по годовому показателю ОСА она отставала на 3,1 п.п. То есть рентабельность продаж у Medtronic была выше, а оборачиваемость активов ниже.

Чтобы объяснить разницу в рентабельности различиями в поведении, необходимо исследовать то, что мы называем «палеонтологической летописью», или попросту «окаменелостями», которые мы используем только применительно к параметрам поведения (которые могут быть описаны независимо от рентабельности). При этом возможные объяснения должны проверяться на предмет их соответствия базовой финансовой схеме преимущества и на значимость.

Финансовая структура различий в рентабельности между этими двумя компаниями является одной из форм независимой переменной, потому что структура преимущества по ФР не зависит от самого преимущества по ФР. Поэтому элементы, обеспечивающие преимущество Medtronic над Stryker, существенно ограничивают разнообразие элементов поведения (дополнительные независимые переменные); они необходимы, чтобы мы могли уверенно утверждать, что именно они стали причиной соответствующих различий в ФР. Действительно ли показатель ОСА у Medtronic был ниже, чем у Stryker, из-за ее сравнительной неэффективности, или дело в том, что более высокие значения РП у Medtronic стали результатом компромисса, так как были получены за счет уменьшения ОСА? Как мы увидим в следующей главе, успех компании Medtronic во многом объясняется тем, что она использовала общую платформу для разработки своих продуктов, а также ее лучшими производственными возможностями и несколькими удачными приобретениями. Все это вместе помогло Medtronic сформировать конкурентную позицию, основанную на неценовой стоимости и формуле рентабельности, обусловленной повышенными ценами. Пониженные значения ОСА у Medtronic были обусловлены необходимостью масштабных инвестиций в специализированные активы, что позволяло ей сохранять передовые позиции на быстро и резко меняющемся рынке медицинского оборудования.

Напротив, Stryker в конкурентной борьбе, по сравнению с Medtronic, меньше полагалась на дифференциацию своих продуктов и больше на цены. Ассортимент у нее был не столь широким, и она могла систематически и эффективно производить свою продукцию, используя сравнительно меньшую базу активов. В процентном отношении эта компания росла примерно так же быстро, как Medtronic, а работала она, если судить по показателю РП, гораздо лучше Medtronic. Но ее рост и эффективность использования активов оказались недостаточными, чтобы компенсировать преимущества Medtronic, обусловленные удачным сочетанием конкурентной позиции и формулы рентабельности{35}35
  В своей книге «Великие по собственному выбору» Джим Коллинз отметил Stryker как «великую» компанию. Мы согласны, что рентабельность у Stryker исключительная, хотя и не столь высокая, как у Medtronic. Stryker обеспечивала акционерам высокие доходы благодаря своему превращению из изготовителя сравнительно простых медицинских устройств, например электропил для разрезания гипсовых повязок, в изготовителя более сложных устройств, в частности медицинских имплантов. Резкое улучшение показателей ФР и роста у Stryker по сравнению с ее собственными показателями в прошлом привели к значительному повышению цен на ее акции. Medtronic обеспечила себе выдающуюся рентабельность за счет удвоения доходов, но, поскольку эта компания вела себя более последовательно, показатели доходности ее акций, будучи впечатляющими, все же уступали показателям Stryker. Это можно считать хрестоматийным примером неуместности использования стоимости акционерного капитала в качестве показателя эффективности работы компании, по крайней мере при попытках понять и интерпретировать поведение компании.


[Закрыть].

После идентификации особенностей поведения, которые оказали нужное качественное воздействие, мы можем оценить – по крайней мере, в некоторой степени – существенность этого воздействия. Чем более значимо данное различие в поведении компаний, тем тяжелее «бремя доказывания». В некоторых случаях нам удалось создать грубые финансовые модели, которые позволили оценить правдоподобность предлагаемых объяснений.

Например, наш анализ составляющих элементов преимущества показал, что преимущество Heartland в рентабельности обеспечивалось в основном за счет большей РП, которая, в свою очередь, обеспечивалась большей валовой прибылью. Мы обнаружили, что надбавка к цене у Heartland составляла не менее 10 %. Эта особенность поведения соответствует финансовой структуре преимущества Heartland. Построение очень простой и прозрачной модели – просто отсечение 10 % чистой прибыли Heartland – позволяет нам оценить, пусть грубо и в качественном отношении, но все-таки с пользой в плане информативности, в какой степени преимущество Heartland можно объяснить наблюдаемой ценовой надбавкой. В этом случае ценовая надбавка оказалась существенной (чего нельзя было бы сказать о ценовой надбавке, например, в 2 %). Мы применили тот же метод ко многим другим особенностям поведения, которые, как нам казалось, имели значение для объяснения различий в рентабельности: мы разработали своего рода «пробы на запах» и «тесты на здравомыслие», чтобы доказать, хотя бы в первом приближении, что идентифицированные модели поведения обеспечивают достоверные объяснения.

Заметим также, что составляющие элементы преимущества представлены в виде среднегодовых значений в процентах по периодам, длительность которых может превышать 10 лет. Стоит подчеркнуть, что эти средние значения являются репрезентативными для схем, протяженных во времени; в конце концов, различия в ФР и составляющие элементы этих различий могут быть весьма изменчивыми: так, преимущество по ФР может возникнуть из-за доходов, не связанных с основной деятельностью компании в течение данного года, например благодаря выигрышу от выбытия активов, а в следующем году – за счет оборачиваемости активов, потому что компания, используемая для сравнения, истратила много денег на какое-либо приобретение. Если мы ищем характерные различия в поведении, в то время как основной процесс сам подвержен сильнейшим, но неявным флуктуациям, высока вероятность того, что наши выводы будут ошибочными. В приложении F анализируются взаимосвязи между отдельными элементами РП и ОСА, а также абсолютные меры согласованности для выборки и для каждого попарного сравнения и каждого релевантного периода. Наш вывод состоит в том, что элементы преимущества как в попарных сравнениях, так и в рамках всей выборки достаточно согласованны, чтобы их можно было объяснять общими особенностями поведения.