Нет ли риска некоторого искажения исторических сведений задним числом?
Такого рода проблема потенциально существует, но наш подход позволяет смягчить риск. Мы потратили немало усилий на работу с источниками, а не полагались на современные работы, толкующие прошлое задним числом. К примеру, есть же разница между статьей об Intel, написанной в 2000 году и в годы формирования компании, – такая статья истолковывает историю, и на восприятие ее автора может повлиять успех, достигнутый компанией в 2000 году. Подобный подход грозит искажениями из-за ошибки атрибуции
{237}. И напротив, когда мы обращаемся к источникам и собираем информацию о событиях, в которых участвовала Intel, мы видим эти события глазами современников. Тогда, в 1970 году, никто не мог предвидеть великих достижений Intel, и нет ни малейшей вероятности, что произойдет ошибка атрибуции.
Удалось ли выявить каузальность?
По большей части социальные науки, в том числе исследования в области менеджмента (как и наше исследование), не могут претендовать на установление каузальности, если понимать «каузальность» как детерминизм: «такие-то изменения в сфере х непременно приводят к таким-то изменениям на уровне у». Следуя давней традиции исследований организаций и стратегического менеджмента, мы стараемся лишь выделить те объяснения, которые с большой вероятностью объясняют различия результатов в парах компаний. Мы тщательно формулируем свои выводы и выражаемся примерно так: «С большой вероятностью между Х и результатами деятельности компании существует связь» или «повышение фактора Х, скорее всего, приводит к повышению Y» – то есть мы прибегаем к вероятностным, а не детерминистским высказываниям.
Существует ли проблема «перевернутой причинности»?
О перевернутой причинности заходит речь, когда вывод указывает в точно противоположном направлении по сравнению с первоначальной гипотезой. Например, первоначально вы думали, что своим успехом компания обязана инновациям, а оказалось, что это успех компании позволил заняться инновациями (успешная компания располагает бо́льшим количеством денег для финансирования инноваций).
Нам в основном удалось избежать этой ловушки, поскольку мы опирались на документы и благодаря им смогли определить, когда что началось и какие факторы вступили в строй раньше, а какие позже.
Существуют ли другие компании, следовавшие тем же принципам, но не достигшие такого уровня успеха?
Поскольку мы не могли изучить все компании в США, мы не можем исключить такой возможности. Однако нижеследующие соображения смягчают и данную проблему:
• Полученные нами разные наборы данных (по семи разным отраслям) снижают вероятность того, что наши открытия соответствуют лишь одной-двум компаниям или отраслям.
• Как сказано выше, мы не выстраиваем детерминистскую каузальную цепочку, то есть не утверждаем, будто, следуя этим принципам, с гарантией добьешься исключительных результатов. Мы говорим лишь, что следование этим принципам повышает вероятность успеха.
• Компании 10×, которые мы рассматривали, соблюдали все принципы, сформулированные в этой книге; те же, кто соблюдает лишь часть этих принципов, вряд ли добьются столь замечательных результатов.
Не объясняются ли результаты компаний особенностями той или иной отрасли?
Мы учитываем влияние самой отрасли и именно поэтому берем по две компании из каждой (подобранные пары). Обе компании в паре сталкиваются с одинаковыми для всей отрасли ситуациями, но их тактика и их итоги заметно различаются. Поскольку факторы отрасли для этих компаний схожи, ими невозможно объяснить очевидные различия.
Может быть, компаниям из группы 10× просто повезло?
Критики исследований менеджмента часто указывают на то, что из таких штудий исключен фактор удачи. Но мы не игнорировали роль удачи, мы дали этому явлению определение, собрали данные по благоприятным и неблагоприятным событиям, исследовали роль этих событий удачи при объяснении итогов той или иной компании. Интересным открытиям в сфере удачи посвящена глава 7.
А вдруг некоторые из этих компаний уже не так хорошо работают в последние годы?
Если такое и случилось, из этого отнюдь не следует несостоятельность наших открытий. Мы намеренно ограничили область исследований, мы рассматривали конкретный период в истории компаний, а не компанию в вечности. В той или иной компании результаты могли ухудшиться в силу одного из нижеследующих факторов:
• Компания прекратила соблюдать принципы, приведшие ее к расцвету
{238}.
• После долгого периода работы компании требуется что-то пересмотреть или обновить свои правила.
• Конкуренты «нагнали», скопировали основные методы компании, и ее изначальный рецепт успеха перестал быть уникальным и столь же действенным, как прежде.
• Рынок ценных бумаг понял, какие факторы обеспечивают успех компании, учел их в оценке ее акций, и потому стало труднее достигать прежних доходов по акциям.
Любой из перечисленных факторов может отрицательно сказаться на результатах компании. Но если успехи не сохранились навечно, это вовсе не лишает ценности те факторы, которые изначально помогли достичь столь значимых успехов.
Отбор компаний в группу 10×
Мы применили три всеохватывающих принципа отбора, чтобы выделить для исследования исключительно успешные компании:
1. Эти компании достигли выдающихся результатов, в период наблюдения они стали очевидными победителями на фондовом рынке и в своей отрасли.
2. Им пришлось действовать в ненадежной и хаотичной ситуации.
3. Вначале они были уязвимы – мы брали компании, которые были молодыми и/или небольшими и в 1971 году (или около того) провели IPO.
Мы начали с данных из базы Центра изучения котировок ценных бумаг Высшей школы бизнеса Чикагского университета (CRSP) и пропустили их через 11 «фильтров», во много раз сократив таким образом число претендентов.
Процесс фильтрации для определения самых успешных компаний
ЭТАП 1. Начинаем с 20 400 компаний, попавших в поле внимания CRSP в 1971 году или позднее. Вычеркиваем те, что впервые появляются после 1995 года. Осталось 15 852 компании.
