5
Это упрощенное представление. Ситуация осложняется тем, что рынок всегда учитывает ожидаемый спад в темпах роста любой компании. Эмпирические исследования показывают, что рынок настроен пессимистически, то есть предполагается, что компания не обеспечит темпы роста и даже не сможет выжить. Поэтому рыночные цены на акции всегда отражают ожидания спада в темпах роста по отношению к текущему уровню и прогноз, что компания в итоге покинет рынок. Поэтому в большинстве оценочных моделей так важно учитывать именно конечную стоимость. Период спада оценивается с помощью анализа регрессии, и оценки здесь могут быть разными. То есть, если ожидается, что темпы роста компании составят 5 %, а период спада будет продолжаться 40 лет и при этом первые пять лет из них компания будет обеспечивать рост на уровне 5 %, то цены на акции вырастут, а отсчет ожидаемого периода спада начнется заново. Проценты роста тут не важны: наше утверждение одинаково справедливо для компаний с разными темпами роста – и 5 %, и 25 %. При любых показателях роста рынок всегда будет жестко предъявлять свои требования, и если компания будет просто соответствовать ожиданиям, это не принесет никаких значительных прибылей.
6
Конечно, компании, которые за всю долгую историю своего существования смогли выйти на ускоренные темпы роста, в среднем получали большие прибыли. Однако по сравнению с компаниями, которые росли медленнее, они принесут более высокие прибыли только своим прошлым инвесторам. Если рыночный механизм, корректирующий цену на акции в соответствии с ожидаемыми темпами роста, действует эффективно, то самыми удачливыми инвесторами будут те, кто приобрел акции в самом начале, когда на их цене еще не отразились ожидания рынка по поводу будущего роста компании. Купившие акции в то время, когда оценка рыночного потенциала роста уже сказалась на стоимости акций, получат лишь самые средние прибыли. Такую точку зрения отстаивают Альфред Раппапорт и Майкл Дж. Мобуссен в своей замечательной книге «Ожидания по поводу инвестиций: что цена на акции может рассказать о будущих прибылях» (Alfred Rappaport, Michael J. Mauboussin. Expectations Investing: Reading Stock Prices for Better Returns. Boston: Harvard Business Scholl Press, 2001). Раппапорт и Мобуссен также объясняют потенциальным инвесторам, как отличить случаи, когда эксперты рынка ошибаются в своих оценках по поводу потенциала роста той или иной компании.
7
Здесь приводятся цены закрытия на обычные акции этих компаний по состоянию на 21 августа 2002 г., то есть на дату исследования. Само исследование было выполнено HOLT Associates, подразделением компании Credit Suisse First Boston (CSFB). В ходе исследования использовались открытые финансовые данные, к которым была применена собственная методология расчетов HOLT Associates. Вводится особая мера – процент будущих инвестиций. Она показывает, какой процент нынешней цены акций компании определяется ее текущими прибылями, а какой находится в зависимости от ожиданий инвесторов относительно будущего роста компании и ее доходности в будущем. CSFB/HOLT определяет эту меру по следующей формуле:
Процент будущих инвестиций – это процент общей рыночной стоимости компании, который находится в количественной зависимости от ожиданий рынка по поводу притока будущих инвестиций в компанию. Процент будущих инвестиций вычисляется так: берется общая рыночная стоимость компании (долг плюс капитал), из нее вычитается доля, приходящаяся на текущую стоимость активов и инвестиций, а затем эта разность делится на общую рыночную стоимость долга и капитала.
CSFB/HOLT рассчитывает текущую стоимость активов компании как текущую стоимость притоков денежных средств, связанных с расходованием активов и высвобождением необесценивающихся рабочих капиталов. Методология количественных оценок HOLT CFROI учитывает сорокалетний период спада прибылей – за основу берется общий среднерыночный показатель прибыли.
Процент будущих инвестиций = [Общая рыночная стоимость долга и капитала − текущая стоимость существующих активов]/[Общая рыночная стоимость долга и капитала]
Компании, перечисленные в таблице 1.1, не упорядочены в соответствии с рейтингом Fortune 500, так как некоторые необходимые для вычислений данные отсутствовали. Мы выбрали эти компании, только чтобы проиллюстрировать наши утверждения, и ни в коей мере не хотим сказать, что цена на акции этих компаний скоро упадет или, наоборот, поднимется. Более подробно методология HOLT изложена здесь: http://www.holtvalue.com.
8
См.: «Момент остановки».
9
Мы рассмотрели только те требования роста, которые предъявляют компаниям фондовые рынки. Но есть еще много других факторов, вынуждающих компании искать пути роста и развития. Приведем примеры. Во-первых, когда компания растет, открываются новые вакансии менеджеров и новые руководящие позиции, на которые могут быть назначены сотрудники компании. Поэтому у растущей компании больше возможностей создать коллектив ответственных и способных менеджеров и руководителей, чем у компании в эпоху застоя. Когда рост замедляется, менеджеры начинают понимать, что их перспективы продвижения по службе определяются не их способностями и ответственностью, а освобождением вакантных должностей по мере ухода на пенсию текущего руководства. Поэтому талантливые менеджеры уйдут из такой компании, это дополнительное обстоятельство, негативно влияющее на перспективы роста.
Второй момент – это инвестиции в новые технологии. Когда растущая фирма хочет увеличить свои производственные мощности и построить новый завод или магазин, ей проще привлечь капиталовложения в новые технологии. Компания, рост которой замедлился, наоборот, обладает избыточными производственными мощностями, и инвесторы обычно встречают без энтузиазма ее предложения по инвестициям в новые технологии: полная стоимость капитальных затрат и средняя стоимость производства на базе новой технологии сравниваются с предельными издержками производства на обесценившемся заводе. В результате технологический уровень растущих фирм значительно превосходит уровень тех, чьи темпы роста отстают от требуемых. И в этой ситуации дело не в способностях руководства – проблема состоит исключительно в наличии или отсутствии перспектив роста.
10
Более детальное обоснование этих оценок приводится в примечании 1.
11
См., например: Джеймс Б. Кинн «Стратегия изменений: логический инкрементализм» (James Brian Quinn. Strategies for Change: Logical Incrementalism. Homewood, IL: R. D. Irwin, 1980). Кинн предлагает руководству компании создавать новые отрасли бизнеса следующим образом: сначала вы позволяете «древу бизнеса зацвести пышным цветом», а затем из этих «цветов» выбираете самые жизнеспособные, чтобы в дальнейшем ухаживать только за ними, позволив остальным засохнуть. С этой точки зрения успех инноваций целиком зависит от правильности выбора: предполагается, что в своем выборе руководитель опирается на сложным образом устроенный интуитивный механизм принятия решений, основанный на большом опыте.
В недавнем исследовании Тома Петерса (см.: Tom Peters. Thriving on Chaos: Handbook for a Management Revolution. New York: Knopf/Random House, 1978) менеджеру предлагается сначала реализовать идею нового бизнеса в небольших проектах – главное получить быстрый отклик по поводу жизнеспособности самой идеи. При таком подходе руководство не должно наказывать менеджера за неудачу: предполагается, что в результате анализа нескольких начальных неудачных попыток удастся наконец создать успешный бизнес.
Другие исследователи проводят аналогию с теорией биологической эволюции. Она исходит из постулата, что сначала мутации возникают случайным образом, затем живой организм – носитель мутаций – выживает или гибнет в зависимости от того, помогают ли ему мутации выжить в условиях естественного отбора, то есть в борьбе с другими организмами за выживание. Примерно так рассуждают некоторые исследователи: они считают, что идеи удачных и неудачных инноваций возникают случайно. Поэтому они рекомендуют исполнительному руководству создать нечто вроде «среды естественного отбора», в которой перспективные идеи быстро отделялись бы от заведомо неудачных. Например, Гари Хэмел советует создать нечто вроде имитации Силиконовой долины – среду, в которой существующие структуры постоянно расформировываются, а затем собираются заново из получившихся единиц и тестируются. Предполагается, что таким образом вы случайно наткнетесь на что-то жизнеспособное и перспективное (см., например: Gary Hamel. Leading the Revolution. Boston: Harvard Business School Press, 2001).
В наши задачи не входит критический разбор этих концепций. При нынешнем уровне понимания проблемы в таких книгах можно найти много полезного. Но изучений условий, которые благоприятствуют менеджерам и руководству в деле создания и тестирования инновационных проектов, имело бы смысл только в том случае, если бы процесс выдвижения инноваций на самом деле управлялся случайными факторами. Но мы считаем, что этот процесс по сути своей не случаен, а закономерен – и поэтому изучение контекста, в котором возникают идеи инноваций, затрагивает только симптомы, а не корень проблемы.
Рассмотрим такой пример. Компания 3M прославилась тем, что последовательно запустила несколько очень удачных инновационных проектов с хорошими перспективами роста. Все исследователи данного явления объясняют его пресловутыми «15 процентами»: каждый сотрудник компании получал в свое распоряжение 15 % своего рабочего времени, чтобы разрабатывать и воплощать свои идеи нового бизнеса в жизнь. Но у сотрудников было не только время: они могли брать деньги из специальных фондов широкого назначения, чтобы проверять новый проект на практике.
А теперь представьте себе рядового инженера компании. Как эта политика помогает ему генерировать новые идеи? Да, 15 % рабочего времени он тратит на разработку идей нового бизнеса. Но он прекрасно знает, что его проект сначала пройдет через жесткий отбор внутренних, «рабочих», пробных рынков идей и капитала, а затем через столь же жесткий отбор на рынках внешних, реальных. Это все очень важно. Но это никак не поможет инженеру придумать что-нибудь новое или решить, какая из нескольких пришедших ему в голову идей окажется самой удачной. Эта проблема касается не только рядовых инженеров, но и всех вышестоящих сотрудников – менеджеров среднего звена и даже исполнительных директоров. Недостаточно создать такие условия, чтобы идеи сами разделялись на удачные и неудачные. В конце концов, каждый менеджер должен сделать что-нибудь стоящее, и успех его детища будет зависеть только от его решений, которые он будет принимать по ходу создания.
Все эти подходы вместо эволюции ведут только к необратимому движению назад. Создавая «рабочий», «внутренний» рынок, мы снова оказываемся перед той же проблемой: как менеджеру понять, в какой момент идея созрела настолько, что ее можно апробировать в условиях отбора на «внутреннем» рынке идей? Создавать еще один уровень внутренних рынков – только запутать дело. В конце концов, инноваторы неизбежно окажутся перед вопросом, от которого они пытались уйти: каким идеям стоит давать ход и как это лучше сделать? Чтобы ответить на эти вопросы, нам придется заглянуть внутрь «черного ящика» инновационного процесса. Но если вы считаете, что инновации управляются случайными факторами, вы не продвинетесь в решении проблемы, а просто окажетесь перед барьером.
Доктор Гари Хэмэл был одним из первых исследователей этой проблемы. Именно благодаря ему профессор Кристенсен пришел к выводу, что правильное управление процессом разработки инноваций на самом деле помогает нам получить вполне предсказуемые, неслучайные результаты. Мы выражаем здесь ему свою благодарность за его плодотворные идеи в этой области.
12
К таким выводам мы пришли под влиянием идей профессора Джозефа Бауэра из Гарвардской школы бизнеса и профессора Роберта Бургельмана из Стэнфордской школы бизнеса. Мы глубоко признательны им (см.: Joseph L. Bower. Managing the Resource Allocation Process. Homewood, IL: Richard D. Irwin, 1970; Robert Burgelman, Leonard Sayles. Inside Corporate Innovation. New York: Free Press, 1986; Robert Burgelman. Strategy Is Destiny. New York: Free Press, 2002).
13
Clayton M. Christensen, Scott D. Anthony. What’s the BIG Idea? Case 9-602-105. Boston: Harvard Business School, 2001.
14
Мы вполне сознательно употребляем такие выражения, как «повышает вероятность успеха», потому что вряд ли когда-нибудь успех в деле создания бизнеса станет полностью предсказуемым. Тому есть по крайней мере три причины. Первая причина состоит в самом устройстве рыночной экономики. Если действия компании полностью предсказуемы, такую компанию легче победить в конкурентной борьбе. Поэтому каждая компания хочет, чтобы ее действия были максимально непредсказуемыми. Вторая причина – это невозможность просчитать все возможные варианты развития борьбы заранее: их слишком много. Например, в игре в шахматы все ситуации детерминированы: когда белые начинают, черные вынуждены отступать и защищаться. Но количество возможных комбинаций ходов так велико и просчитать их так сложно, что даже в игре двух сверхмощных компьютеров исход партии все равно будет непредсказуемым. Существование третьей причины предсказывается теорией сложности: даже в полностью детерминированной системе, где все возможные развития ситуации можно просчитать, происходят совершенно случайные события. Поэтому оценка того, насколько точно можно предсказать исход инновационного проекта, остается важной теоретической задачей с важными следствиями для практического применения. В полной мере то же самое можно сказать и о непредсказуемой стороне процесса инновационного роста.
15
Некоторые естественные науки научились предсказывать природные процессы. Существует немало областей знания, в которых нам многое известно про причинно-следственные механизмы – настолько, что результат действия этих механизмов кажется нам предсказуемым. Но ведь раньше все было иначе: ученым древности процессы мира природы казались случайными и неизмеримо сложными. Разработка истинно научных методов познания сделала для нас мир более предсказуемым – на этом основан весь наш научно-технический прогресс. И даже тогда, когда передовые теории начинают убеждать нас в том, что мир не живет по детерминированным законам, мы можем хотя бы предсказать вероятность случайности.
Возьмем, к примеру, инфекционные заболевания. Когда-то считали, что эпидемии подчиняются случаю. Кто выживет, а кто нет – это представлялось совершенно непредсказуемым. И хотя исход казался случайным, сам процесс, который вел к этому исходу, подчинялся совсем не законам случая – просто этот процесс не был до конца исследован и понят. В качестве примера из современности можно привести раковые заболевания. Как и в мире венчурного капитала, вероятность выжить можно измерить только в процентах. Но не потому, что результат процесса непредсказуем – просто мы не до конца его понимаем.