Как думают великие компании: три правила

Во-первых, мы не знаем ни одного исследования, в котором явным образом использовались бы статистические методы отделения сигнала от шума. Судя по нашим оценкам выборок, используемых в наиболее известных и в других отношениях весьма авторитетных работах, никому не удалось сформировать репрезентативную выборку просто наудачу. В отличие от них, мы использовали проверенные статистические методы для количественной оценки вероятности того, что отобранные нами компании действительно демонстрировали относительную рентабельность, достойную анализа.

Во-вторых, тоже используя прозрачные и объективные статистические оценки значимости, мы выявили важные закономерности, касающиеся рентабельности. Это побуждает нас более точно привязывать наши объяснения к значениям рентабельности и ограничивает неизбежное желание поддаться искушению подгонять значения рентабельности под наши объяснения (см. приложение С).

В-третьих, мы используем эти первые две особенности, чтобы точнее, чем в большинстве других аналогичных исследований, определить то, что мы надеемся объяснить, а именно нашу зависимую переменную – разницу в ФР между двумя тщательно отобранными компаниями за соответствующий период времени. Это может показаться тривиальным: действительно, кто же станет сравнивать две случайно выбранные компании за какой попало период времени? Однако – и мы надеемся, что достаточно убедительно показали это в главе 2, – несмотря на все старания и добрые намерения, которыми, несомненно, в большинстве своем руководствовались другие авторы, по большей части у них в конце концов получалось именно это (см. приложение B).

Причины и следствия. Философ XVIII в. Дэвид Юм учил нас, что причинно-следственную связь можно только предполагать, но никогда – наблюдать{171}. Это фундаментальное ограничение обоснованности каких бы то ни было претензий на открытие причинно-следственной связи на самом деле вовсе не исключает того, что некоторые причинно-следственные связи могут выглядеть более вероятными, чем другие. Поэтому имеет смысл пояснить, каким образом мы пытались проследить причинно-следственные связи между различиями в поведении и различиями в рентабельности.

Самая острая критика в адрес исследований успеха как жанра обычно основана на том, что большая часть данных, используемых для объяснения тех или иных значений рентабельности конкретной компании, берется из тех бухгалтерских счетов, из которых эта рентабельность и выводится. Этот так называемый эффект ореола рассматривается в главе 2{172}. Эффект ореола во многом дискредитирует выводы авторов исследований успеха, потому что в них независимая переменная (различия в поведении), то есть то, что должно объяснять изменения зависимой переменной (различия в рентабельности), не является вполне независимой от того, что с ее помощью надеются объяснить.

Раскладывая различия в ФР на составляющие, мы надеемся связать их с различиями в рентабельности продаж (РП) и оборачиваемости суммарных активов (ОСА) и далее – с различиями в валовой прибыли, НИОКР, административно-хозяйственных расходах, текущей оборачиваемости активов, оборачиваемости основных активов и др., и предлагаем некоторый параметр для устранения ореолов. Обязательной связи между значениями преимущества по ФР одной компании над другой нет, и, таким образом, отдельные элементы (составляющие) преимущества являются независимыми переменными. Оказывается, как уже говорилось в главе 4, существует систематическая взаимосвязь между структурой преимущества и типом рентабельности, но не обязательная, а лишь статистическая (см. приложения А и J).

Отслеживание финансовой структуры преимущества одной компании над другой побудило нас искать объяснения наблюдаемых различий в поведении компаний. И к счастью для нас, обсуждая примеры выдающихся достижений в бизнесе, комментаторы обычно не обращали должного внимания на относительное преимущество компании по валовой прибыли. Вместо этого мы сосредоточились на количественной оценке различий в поведении, которые мы могли бы связать с различиями в составляющих ФР в каждом конкретном случае.