выборку выдающихся компаний и идентифицировали формы поведения, благодаря которым возникли различия в рентабельности. Эти формы поведения подразумевают такую схему выбора оптимального варианта, которая соответствует трем нашим правилам: «лучше» важнее, чем «дешевле»; увеличение доходов важнее сокращения расходов; никаких других правил нет. При всем при том полезность нашего исследования во многом зависит от того, насколько уверенно мы сможем экстраполировать его результаты на другие компании, которые не были охвачены нашим исследованием. Именно возможность обобщения и будет служить подтверждением надежности предлагаемых рекомендаций{36}.
Во многих подобных исследованиях возможности обобщения чаще всего обосновываются разнообразием компаний в выборке: по отраслям, по анализируемым периодам и др. Мы тоже используем этот подход: девять наших троек относятся к самым разным отраслям, в частности к производству лекарственных препаратов (фармацевтике), электропроводки, кондитерских изделий, к автомобильным грузоперевозкам и продаже модной одежды в розницу.
Вероятность эффективного обобщения для разнообразной выборки, конечно, выше, чем для однородной, но одного разнообразия для этого далеко не достаточно, особенно если учесть важность обсуждаемого предмета. Проблема в том, что мы не знаем заранее, какие характеристики сходства и различия имеют значение, а какие нет. Что важнее: различия между отраслями по интенсивности использования активов или по темпам роста? Нормативные ограничения или технологические изменения? Острота конкуренции или экзогенные шоки? Просто мыслимых вариантов различий слишком много, и, чтобы отразить их все, не хватит никакой выборки. Да, разнообразие выборки облегчает дело, но этого мало.
В нашем случае мы определили генеральную совокупность исключительных компаний, а затем фактически случайным образом сформировали из нее выборку. Мы можем с достаточной степенью уверенности утверждать, что наше исследование (по крайней мере, потенциально) полезно, потому что оно позволяет оценивать гораздо более широкий круг компаний. Наши объяснения открывают возможность определения характеристик других компаний, нежели те, которые в нем упоминаются{37}.
Однако эти соображения, конечно, менее значимы, чем ваши интуитивные ощущения относительно применимости наших выводов к вашей собственной компании. Попытки улучшить собственные показатели путем изучения великих примеров (в любой области) могут привести к обескураживающим результатам. Должен ли студент-физик подражать Ньютону, Эйнштейну, Хокингу? А начинающий писатель – Шекспиру, Толстому или Твену? Надо ли восходящей звезде бизнеса перенимать методы Слоуна, Уэлша, Джобса? Эти люди действительно были исключительными. Разве сможем мы реально чему-то научиться у них? Вполне возможно, что их эффективные методы были эффективными именно потому, что они сами были тем, кем были. Что делать,
Кроме рецептов, существуют еще прогнозы, и для них требуется совсем другая схема исследований. Эффективность схем прогнозирования в этой области остается непроверенной, в том числе и в нашей работе. Однако прогностические тесты вообще проводятся чрезвычайно редко. Одна из таких попыток описана в работе
Это не означает, что число элементов в нашей выборке достаточно велико, чтобы можно было считать ее репрезентативной; строго говоря, трудно представить себе, чтобы это можно было всерьез утверждать в отношении выборки любого размера, уступающего всей генеральной совокупности. Чтобы определить размер статистически репрезентативной выборки, необходимо иметь правдоподобную оценку дисперсии ключевых показателей в генеральной совокупности. Таким образом, создается абсурдная ситуация по типу «Уловки-22», потому что мы не знаем, какие именно показатели нам понадобятся, до тех пор пока не проведем ситуационный анализ, для которого как раз и требуется выборка.
