Как думают великие компании: три правила

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]

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}.

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.