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,
* 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.
