Решение проблемы инноваций в бизнесе. Как создать растущий бизнес и успешно поддерживать его рост

Мы не проводили полноценного анализа, но можем сослаться на четыре недавно вышедших исследования. Их авторы сходятся в своих оценках: только одной компании из десяти удается успешно поддерживать рост бизнеса. Например, Крис Зук и Джеймс Ален в своей работе 2001 г. «Основа доходности» (Chris Zook, James Allen. Profit from the Core. Boston: Harvard Business School Press) показывают, что лишь 13 % из вошедших в выборку 1854 компаний обеспечивали последовательный рост на протяжении десяти лет. В том же году вышла книга Ричарда Фостера и Сары Каплан «Креативная деструкция» (Richard Foster, Sarah Kaplan. Creative Destructions. New York: Currency/Doubleday), в которой они проанализировали работу 1008 компаний с 1962 по 1998 г. Оказалось, что только 160 из них, то есть 16 %, просто существовали в рассматриваемый период. В итоге авторы пришли к выводу, что компания, которая год за годом опережает всех конкурентов, – это химера, вымысел; таких компаний не бывает. Джим Коллинз в 2001 г. также опубликовал свое исследование «От хорошего к великому» (Jim Collins. Good to Great. New York: HarperBusiness), в котором рассматривалась деятельность 1435 компаний за 30 лет, с 1965 по 1995 г. Коллинз обнаружил, что лишь 126 из них, то есть 9 %, в течение десяти лет удерживали стоимость акций на уровне выше среднерыночного. Совет по корпоративным стратегиям в исследовании «Момент остановки» (Stall Points. Washington, DC: The Corporate Strategy Board, 1988), результаты которого мы приводим в этой главе, считает, что лишь 5 % компаний в списке Fortune 500 успешно вышли на хорошие показатели роста и еще 4 % хоть как-то преодолели застой и подняли стоимость акций. Все эти исследования подтверждают наш вывод: вероятность того, что компания успешно обеспечит рост, составляет максимум 10 %.

Поскольку все это были транзакции с ценными бумагами, невозможно однозначно указать истинную стоимость разных сделок. И хотя при заключении сделки назначается определенная цена, полезно знать еще и подразумеваемую стоимость транзакции в момент объявления сделки. Подразумеваемая цена – это цена, которую покупатели в тот момент готовы были заплатить, а продавцы были на нее согласны. Изменение стоимости акций после объявления сделки изменяется часто из-за внешних факторов, не имеющих отношения к самой сделке. По возможности мы старались указывать стоимость бумаг в момент объявления сделки, а не в момент ее заключения. Мы пользовались следующими источниками данных по транзакциям:

NCR

Fatal Attraction (AT&T’s Failed Merger with NCR)//The Economist, 23 March, 1996.

NCR Spinoff Completes AT&T Restructure Plan//Bloomberg Business News, 1 January, 1997.

McCaw and AT&T Wireless Sale

The Wall Street Journal, 21 September, 1994.

AT&T Splits Off AT&T Wireless//AT&T News Release, 9 July, 2001.

AT&T, TCI, and MediaOne

AT&T Plans Mailing to Sell TCI Customers Phone, Web Services//The Wall Street Journal, 10 March, 1999.

The AT&T-Mediaone Deal: What the FCC Missed//Business Week, 19 June, 2000.

AT&T Broadband to Merge with Comcast Corporation in $72 Billion Transaction//AT&T News Release, 19 December, 2001.

Consumer Groups Still Questioning Comcast – AT&T Cable Merger//Associates Press Newswires, 21 October, 2001.

Стоимость акций компании Cabot была самой высокой на рынке в 1991–1995 гг. по двум причинам. Во-первых, в это время компания решила сконцентрироваться на основной отрасли – производстве сажи, и одновременно из-за резкого роста автомобильного рынка и потребности в автомобильной резине вырос спрос на сажу в Азии и Северной Америке. В то же время две другие американские компании, производившие сажу, ушли из отрасли: руководство этих компаний не хотело делать требуемые взносы в фонды защиты окружающей среды. Таким образом Cabot получила больше свободы в политике цен. Благодаря увеличившемуся спросу и недостаточному предложению производство сажи стало приносить компании огромные прибыли, что положительно отразилось на цене акций компании. Однако в 1996–2000 гг. цены на акции компании снова упали – это была реакция на отсутствие у компании перспектив роста.

Тенденцию компании вкладывать деньги в неперспективные отрасли отмечал профессор Майкл К. Йенсен в своей работе «Современная индустриальная революция: неудача и уход систем внутреннего контроля» (Michael C. Jensen. The Modern Industrial Revolution. Exit and the Failure of Internal Control Systems/Journal of Finance. July, 1993, 831–880). Профессор Йенсен, президент Американской финансовой ассоциации, прочитал об этом лекцию членам ассоциации. Интересно, что многие фирмы, на примере которых Йенсен показывает, как создать перспективы выгодного роста за счет инвестиций, добились успеха благодаря «подрывным» стратегиям и инновационным продуктам.

Как и в работе Йенсена, в этой книге вы найдете анализ деятельности отдельных компаний, а не всей системы роста, явленной в свободной рыночной экономике. Среда, в которой работают компании, стала предметом исследования в основополагающих масштабных работах Джозефа Шумпетера «Теория экономического развития» (Josepf Schumpeter. Theory of Economic Development. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1934) и «Капитализм, социализм и демократия» (Capitalism, Socialism and Democracy. New York: London, Harper&Brothers, 1942). Мы же в своей книге хотим сказать, что какими бы ни были макроэкономические темпы роста, большинство отдельных компаний в этой области терпит неудачу. То есть наша задача – рассмотреть деятельность отдельных компаний на рынке в условиях конкуренции.

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.

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.

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.

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.

См.: «Момент остановки».

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.

Более детальное обоснование этих оценок приводится в примечании 1.

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.

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).

Clayton M. Christensen, Scott D. Anthony. What’s the BIG Idea? Case 9-602-105. Boston: Harvard Business School, 2001.

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.

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.

Питер Сэндж называет теории ментальными моделями (см.: Peter Senge. The Fifth Discipline. New York: Bantam Doubleday Dell, 1990). Мы сначала хотели использовать в книге термин «модель», но в конце концов остановились на термине «теория». Это был провокационный ход с нашей стороны: мы хотели бы, чтобы люди чисто практической направленности стали наконец ценить то, что этого давно заслуживает.

Полное описание процесса построения теории можно найти в нашей статье «Процесс построения теорий», которая в настоящий момент рецензируется (см.: Clayton Christensen, Paul Carlile, David Sundall. The Process of Theory Building). В ней мы также сочли своим долгом рассказать о том, как часто ученые и вообще все, кто пишет о бизнесе, недооценивают или даже нарушают основные принципы, в соответствии с которыми строятся теории. Электронную версию статьи можно получить, написав по адресу [email protected]. В своей статье мы опирались на следующие работы (перечисляются в алфавитном порядке): E.H. Carr. What Is History? New York: Vintage Books, 1961; K.M. Eisenhardt. Building Theories from Case Study Research//Academy of Management Review 14, № 4 (1989), 532–550; B. Glaser, A. Straus. The Discovery of Grounded Theory: Strategies of Qualitative Research. London: Wiedenfeld and Nicholson, 1967; A. Kaplan. The Conduct of Inquiry: Methodology for Behavioral Research. Scranton, PA: Chandler, 1964; Robert S. Kaplan. The Role for Empirical Research in Management Accounting//Accounting, Organizations and Society 4, № 5 (1986), 429–452; T. Kuhn. The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press, 1962; M. Poole, A. Van de ven. Using Paradox to Build Management and Organization Theories//Academy of Management Review 14, № 4 (1989), 562–578; K. Popper. The Logic of Scientific Discovery. New York: Basic Books, 1959; F. Roethlisberger. The Elusive Phenomena. Boston: Harvard Business School Division of Research, 1977; Arthur Stinchcombe. The Logic of Scientific Inference// Constructing Social Theories, chapter 2, New York: Harcourt, Brace & World, 1968; Andrew Van de ven. Professional Science for a Professional School//Breaking the Code of Change/Eds. Michael Beer, Nithin Nohria. Boston: Harvard Business School Press, 2000; Karl E. Weick. Theory Construction as Disciplined Imagination//Academy of Management Review 14, № 4 (1989), 516–531; R. Tin. Case Study Research. Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1984.

То есть мы хотим сказать, что качество теории определяется тем, насколько аккуратно она может предсказать исход для любой ситуации, в которой оказывается менеджер. Нашей целью не является истина в абсолютном, платоновском смысле; наши стандарты – это полезность практического применения теории. Если с помощью нашей теории менеджеры смогут добиться нужного результата, это значит, что и мы тоже достигли своей цели. Оценка качества теории через ее практическое применение – это уважаемая традиция в философии науки; наиболее ясно этот принцип сформулирован в работах школы логического позитивизма (см., например: R. Carnap. Empiricism, Semantics and Ontology. Chicago: University of Chicago Press, 1956; W.V.O. Quine. Two Dogmas of Empiricism. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1961; W.V.O. Quine. Epistemology Naturalized. New York: Columbia University Press, 1969).

Многие исследования по менеджменту имеют один существенный недостаток. Такую практику в математической экономии (эконометрике) называют «выборкой по зависимой переменной». Многие из тех, кто считает себя серьезными учеными, хотят доказать ценность своих теорий, всячески избегая упоминаний об отклонениях и исключениях. Например, в эмпирическом исследовании это достигается тем, что вы выбираете только те примеры, которые укладываются в вашу теорию. В более формальных академических исследованиях данные, не соответствующие модели, называют отклонениями, и авторы находят всяческие оправдания, чтобы не включать их в статистический анализ. Обе практики не делают исследование полезным. Ведь именно открытие явлений, которые невозможно объяснить существующими теориями, позволяет ученым создавать новые теории, построенные на основе улучшенных классификационных схем. В своем исследовании мы должны не игнорировать отклонения, аномалии и исключения, а, наоборот, стараться их выявить.

Аспирантам, ищущим тему для самостоятельного исследования, мы рекомендуем найти случаи, которые не объясняются популярными общепризнанными теориями, например: может ли реорганизация технологического процесса стать неудачным решением; может ли так случиться, что вы выведете из состава компании ее основной бизнес и, наоборот, оставите побочные. Поставив проблему таким образом, вы лучше поймете принципы и действие исходной теории. Даже в отношении серьезных и уважаемых теорий такая возможность всегда существует. Например, в своей замечательной книге «От хорошего к великому» Джим Коллинз делает такой важный вывод: исполнительные директоры успешных компаний, о которых идет речь в книге, не были яркими харизматическими личностями. Нет, они были людьми скромными и уважали мнение других. У вас есть прекрасная возможность проверить сферу применения теории Коллинза и задаться таким вопросом: «Бывает ли так, что на должность исполнительного директора нужен яркий харизматический лидер, а не обычный скромный человек?» Нам кажется, что такие ситуации, безусловно, бывают. И исследователь, который объяснит, когда харизма – положительное качество, а скромность – отрицательное и наоборот, и сформулирует соответствующий принцип, окажет огромную услугу советам директоров.

Авторы выражают благодарность Мэтью Кристенсену из Boston Consulitng Group. Это он предложил пример из области развития авиации для иллюстрации того, как правильная классификация позволяет предсказывать результат ваших действий. Обратите внимание, как важно было для специалистов в области аэродинамики выявить условия, при которых летательный аппарат не мог подняться в воздух или долго держаться в нем. Именно всесторонний анализ неудачных полетов помог впоследствии добиться успеха. К сожалению, многие из тех, кто занимается исследованиями в области менеджмента, стараются скрыть тот факт, что их теория не предсказывает некоторых случаев. В результате их работы процесс не становится более предсказуемым – результат получается ровно обратный. На наш взгляд, ответственность за то, что процесс создания нового бизнеса во многом остается непредсказуемым, лежит на тех, кто должен заниматься изучением этих проблем. Мы тоже стоим перед лицом проблемы аномалий. Мы можем утверждать, что в ходе разработки и уточнения теорий, излагаемых в этой книге, мы пытались обнаружить исключения или отклонения, которые бы наша теория не предсказывала. Таким образом, нам удалось существенно усовершенствовать свои теории. Но аномалии, исключения и отклонения все равно остаются. Когда мы знали о существовании исключений, мы отмечали это по ходу изложения – в тексте книги или в примечаниях. Если же нашим читателям удастся обнаружить какие-либо случаи, которые наши теории не предсказывают или предсказывают неверно, то мы готовы к диалогу: это поможет нам в нашем дальнейшем изучении бизнес-процессов.

В своих работах, посвященных изменениям в технологическом процессе, первые исследователи предлагали классификацию, основанную на атрибутах: они выделяли такие категории процессов, как накапливающиеся и радикальные изменения. Затем на основе классификации строилась теория, целью которой было предсказание того, как разные типы изменений отразятся на разных типах компаний – лидерах или новичках. Каждая новая теория была уточнением предыдущей с точки зрения предсказательной силы. Но на такой стадии состояния исследований едва ли можно говорить о существовании теории, единогласно признаваемой всеми, – слишком велик разброс атрибутов, признаков каждого изучаемого явления. Те, кто занимался историей научных парадигм, отмечали, что такое смешение признаков и основанных на них теорий – это важный и неизбежный этап на пути к построению объяснительной теории. Томас Кун в книге «Структура научной революции» (Thomas Kuhn. The Structure of Scientific Revolutions. Chicago: University of Chicago Press, 1962) очень подробно описывает, как активно на этом этапе сторонники той или иной теории защищали ее от нападок оппонентов, прежде чем возникала доминирующая научная парадигма.

В одном из основных учебников по менеджменту и социологическим исследованиям (см.: Barney G. Glasder, Anselm L. Strauss. The Discovery of Grounded Theory: Strategies of Qualitative Research. London: Wiedenfeld and Nicholson, 1967) также вводится понятие «обоснованная теория». Несмотря на это, книга по большей части написана о категоризации – первооснове надежной теории. Они также используют термин «качественная теория» – по смыслу он близок к тому, что мы называем «категоризация, основанная на атрибутах». В книге описывается, как все научное сообщество постепенно приходит к выражению знания в виде «формальной теории», которую мы в своей книге называем «классификация обстоятельств и ситуаций».

Clayton M. Christensen. The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail. Boston: Harvard Business School Press, 1997.

Даже если менеджер уверен в истинности теории, он должен понимать, применима теория в его ситуации или нет. На эту тему Роберт Йин написал очень хорошую книгу (Robert K. Yin. Case Study Research: Design and Methods. Beverly Hills, CA: Sage Publications, 1984). Развивая мысль Йина, мы можем сказать, что множество контекстов, в которых теория применима (Йин называет это множество «внешней истинностью теории»), определяется тем, насколько основательной была классификация, лежащая в основе теории. Другого способа судить о том, когда теория применима, а когда нет, не существует. Рассмотрим пример: модель «подрывной» стратегии, которую мы излагаем в первых главах книги «Дилемма инноватора», была разработана в результате исследования истории индустрии компьютерных жестких дисков. Люди, знакомые с этим исследованием, спрашивали меня, применима ли эта модель в других отраслях. В книге «Дилемма инноватора» я попытался ответить на эти вопросы: я показал, что та же самая теория объясняет успех одних и неудачу других в разных областях – производстве экскаваторов, мотоциклов, компьютеров, в сталелитейной промышленности, розничной торговле, создании бухгалтерского программного обеспечения или систем контроля в автомобилях, лечении диабета и т. д. Я специально выбрал столь разные примеры, чтобы убедительно продемонстрировать: теория не зависит от отрасли. Но это не успокоило читателей, и по-прежнему меня спрашивали о применимости теории в химической индустрии, создании баз данных и других областях.

Однако, даже применяя теорию к одной отрасли за другой, мы не сможем окончательно доказать ее универсальную применимость: менеджер всегда будет думать, что в его обстоятельствах есть что-то особенное – что-то такое, что мешает успешно применить теорию. Теорию можно со всей уверенностью применять для предсказаний, только когда четко сформулированы запреты на применения теории – условия, когда она неприменима. Многие академические авторы, движимые самыми благими намерениями, очень много усилий тратят на то, чтобы обозначить «границы применения теории» – область, в которой их утверждения будут верными: таким образом они пытаются очертить зону, в которой могут убедительно доказать свои утверждения. Это все очень хорошо. Но тем самым они обходят своим вниманием то, что могло бы стать достойным вкладом в любую теорию, а именно – описание ситуаций, находящихся за «границами применимости» их утверждений.

Для подтверждения мысли о том, что правильная классификация – фундаментальное условие создания хорошей теории, мы можем сослаться на две недавно вышедшие книги. Обе включают результаты солидных исследований; обе написаны блестящими специалистами по менеджменту и конкуренции, и каждая книга представляет собой очень убедительные аргументы в защиту изложенных в ней диаметрально противоположных позиций. При этом обе книги обращаются к одной и той же проблеме: как обеспечить последовательный прибыльный рост. В книге «Креативная деструкция» ее авторы Ричард Фостер и Сара Каплан утверждают следующее: если компания хочет обеспечить реальный рост на уровне, сопоставимом с ростом рынка в более широкой перспективе, она должна быть готова опробовать самые радикальные бизнес-модели и ощутить на себе все те пароксизмы, которые сотрясают рынки капитала. В то же время прекрасная работа сотрудников консалтинговой группы Bain&Co Криса Зука и Джеймса Алена «Основа доходности» представляет другую точку зрения. Да, Зук и Ален основывались на тех же самых эмпирических фактах, что Фостер и Каплан: очень немногие компании могут долгое время поддерживать рост прибылей на уровне, превышающем среднерыночные показатели. Но их рекомендации для компаний сводятся к следующему: нужно сосредоточиться на усовершенствованиях основного, устоявшегося бизнеса, а не идти на поводу у прихотей акционеров и не пытаться обеспечить рост компании за счет неосновных рынков. Фостер и Каплан мотивируют свои выводы тем, что исторически инкрементализм хорошо себя зарекомендовал в контексте рыночной конкуренции, и советуют компаниям в нынешних условиях идти на радикальные изменения. Зук и Ален, напротив, считают, что специализация неподвластна времени и остается ключевым условием успеха. Итак, мы видим, что обе книги содержат диаметрально противоположные рекомендации. Как же быть? Видимо, пока у менеджера, который старается решить проблемы роста своей компании, нет других критериев для выбора, кроме репутации автора и мнения рецензентов той или иной книги. Но на самом деле ответ состоит в том, что должен найтись исследователь, который убедительно сформулировал бы условия применимости рекомендаций разных авторов, основываясь на тщательном анализе ситуаций. Иными словами, этот исследователь должен ответить на следующие вопросы: в какой ситуации концентрация на основной отрасли компании позволит вам выйти на нужные показатели прибыльности и роста? В каких условиях успеха можно достичь с помощью более широкого подхода – подхода, который в терминах Каплан и Фостера можно назвать «креативной деструкцией»?

В первой главе мы показали, что на первых этапах построения теории ученые лишь разрабатывают классификацию явлений, основанную на атрибутах. Тем не менее эти исследования – важное звено в создании объяснительной теории (см., например: Richard Foster. Innovation: The Attacker’s Advantage. New York: Summit Books, 1986). Автор одной из таких работ утверждает, что если инновация предполагает внедрение принципиально новых технологий, то компания обязательно потерпит неудачу (см.: Michael L. Tushman, Philip Anderson. Technological Discontinuities and Organizational Environments//Administrative Science Quarterly 31, 1986). Однако максимально продвинуться в создании теории, основанной на классификации условий и ситуаций, нам помогли исследования профессора MIT Джеймса М. Аттербэка и его коллег (см.: James M. Utterback, William J. Abernathy. A Dynamic Model of Process and Product Innovation//Omega 33, № 6, 1975, 639–656; Clayton M. Christensen, Fernando F. Suarez, James M. Utterback. Strategies for Survival in Fast Changing Industries//Management Science 44, № 12, 2001, 207–220.

Требовательные покупатели готовы заплатить за продукт более высокую цену, если этот продукт превосходит другие по некоторым показателям: у него более высокая скорость, он компактнее, надежнее и др. Менее требовательные или нетребовательные покупатели, наоборот, довольствуются менее качественными товарами (с меньшей скоростью, не столь надежными, компактными и т. д.), если они гораздо дешевле. На графике способность разных покупателей использовать все свойства продукта изображена прямыми линиями, и они действительно выглядят как прямые на графике с логарифмической шкалой. Предполагается, что наша способность использовать усовершенствованные товары развивается по экспоненте, хотя не так быстро, как технический прогресс.

Наблюдая, как студенты и менеджеры читают книги и статьи о противопоставлении «подрывных» и поддерживающих инноваций, интерпретируют эти понятия, обсуждают их, мы заметили одну потрясающую особенность человеческого мышления. Усваивая новые понятия, новые данные, новые подходы, человек всегда подгоняет их под уже существующую ментальную модель. Поэтому многие решили, что наш термин «поддерживающая инновация» означает то же самое, что уже известный им термин «добавляющая инновация», и поэтому «подрывную технологию» понимают как радикальную, принципиально новую, другую технологию и считают, что реализация «подрывных идей» (в их понимании термина) – это очень хороший и достойный способ вложить деньги. Нам очень жаль, что происходит такая путаница, ведь наше исследование касается весьма специфической стороны «подрывного» процесса, о чем мы все время и говорим в книге. По этой же причине вместо «подрывная инновация» мы часто говорим «подрывная технология» – может быть, таким образом мы уменьшим вероятность того, что этот термин наши читатели будут интерпретировать в соответствии со своими представлениями, которые, на наш взгляд, отражают не совсем верный способ категоризировать действительность.

В книге «Дилемма инноватора» мы отмечали, что, когда на рынке начинается атака «подрывной» технологии, признанные лидеры могут удержать свои позиции в индустрии, лишь создав отдельное подразделение и предоставив ему полное право распоряжаться новым бизнесом и строить свою совершенно новую бизнес-модель. Например, IBM удалось остаться лидером компьютерной индустрии, даже когда мини-компьютеры начали вытеснять мейнфреймовые компьютеры: IBM создала автономную бизнес-единицу, которая занималась мини-компьютерами. Когда же на рынке появились персональные компьютеры, IBM опять основала новую бизнес-единицу во Флориде. Компания Hewlett-Packard остается лидером индустрии принтеров для персональных компьютеров: отделение компании по разработке и продаже струйных принтеров – независимая единица, не имеющая никакого отношения к отделению лазерных принтеров, находящемуся в Буа. С тех пор как вышла книга «Дилемма инноватора», еще несколько компаний успешно отразили атаку «подрывных» продуктов, создав независимые подразделения для реализации «подрывных» технологий. Компания Charles Schwab стала ведущей компанией в онлайн-трейдинге; Teradyne, производитель полупроводникового тестового оборудования, занял место лидера в индустрии компьютерного тестового оборудования; компания Intel представила на рынке микропроцессоры Celeron, которые быстро завоевали нижние сектора рынка микропроцессоров. Мы надеемся, что все больше и больше компаний научатся выдерживать атаки «подрывных» товаров, создавая независимые бизнес-единицы для работы с «подрывными» технологиями. В этой ситуации преимущества будут уже не у выходящих на рынок компаний и поддерживающего их рискового капитала, как было до сих пор, а у признанных лидеров, ищущих новых путей роста.

Япония являет собой исключение: здесь несколько сталелитейных комбинатов впоследствии скупили мини-заводы.

В экономике цену представляют как точку пересечения кривых спроса и предложения, и именно так объясняется данное явление. Цена тяготеет к предельной стоимости товаров самого дорогого производителя, который благодаря своим мощностям может удовлетворить спрос. Когда самым дорогим производителем были сталелитейные комбинаты, выпускавшие дорогую сталь, мини-заводы могли получать прибыли, производя арматурное железо. Цены на арматурное железо упали, как только мини-заводы сами заняли предельную позицию. Тот же самый механизм последовательно уничтожил прибыли мини-заводов в каждом новом секторе рынка, о чем и рассказывается дальше.

Майкл Портер в своей работе «Что такое стратегия?» (см.: Mihael Porter. What Is Strategy?//Harvard Business Review, November – December 1996, 61–78) убедительно доказывает, что низкие цены редко оказываются конкурентным преимуществом.