Страница 12 из 19
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]
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.
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.
26
См.: Michael Raynor, Ragu Gurumurthy and Mumtaz Ahmed, with Jeff Schulz and Rajiv Vaidyanathan. Growth’s Triple Crown // Deloitte Review, 2012.