Напротив, Stryker в конкурентной борьбе, по сравнению с Medtronic, меньше полагалась на дифференциацию своих продуктов и больше на цены. Ассортимент у нее был не столь широким, и она могла систематически и эффективно производить свою продукцию, используя сравнительно меньшую базу активов. В процентном отношении эта компания росла примерно так же быстро, как Medtronic, а работала она, если судить по показателю РП, гораздо лучше Medtronic. Но ее рост и эффективность использования активов оказались недостаточными, чтобы компенсировать преимущества Medtronic, обусловленные удачным сочетанием конкурентной позиции и формулы рентабельности{35}.

После идентификации особенностей поведения, которые оказали нужное качественное воздействие, мы можем оценить – по крайней мере, в некоторой степени – существенность этого воздействия. Чем более значимо данное различие в поведении компаний, тем тяжелее «бремя доказывания». В некоторых случаях нам удалось создать грубые финансовые модели, которые позволили оценить правдоподобность предлагаемых объяснений.

Например, наш анализ составляющих элементов преимущества показал, что преимущество Heartland в рентабельности обеспечивалось в основном за счет большей РП, которая, в свою очередь, обеспечивалась большей валовой прибылью. Мы обнаружили, что надбавка к цене у Heartland составляла не менее 10 %. Эта особенность поведения соответствует финансовой структуре преимущества Heartland. Построение очень простой и прозрачной модели – просто отсечение 10 % чистой прибыли Heartland – позволяет нам оценить, пусть грубо и в качественном отношении, но все-таки с пользой в плане информативности, в какой степени преимущество Heartland можно объяснить наблюдаемой ценовой надбавкой. В этом случае ценовая надбавка оказалась существенной (чего нельзя было бы сказать о ценовой надбавке, например, в 2 %). Мы применили тот же метод ко многим другим особенностям поведения, которые, как нам казалось, имели значение для объяснения различий в рентабельности: мы разработали своего рода «пробы на запах» и «тесты на здравомыслие», чтобы доказать, хотя бы в первом приближении, что идентифицированные модели поведения обеспечивают достоверные объяснения.

Заметим также, что составляющие элементы преимущества представлены в виде среднегодовых значений в процентах по периодам, длительность которых может превышать 10 лет. Стоит подчеркнуть, что эти средние значения являются репрезентативными для схем, протяженных во времени; в конце концов, различия в ФР и составляющие элементы этих различий могут быть весьма изменчивыми: так, преимущество по ФР может возникнуть из-за доходов, не связанных с основной деятельностью компании в течение данного года, например благодаря выигрышу от выбытия активов, а в следующем году – за счет оборачиваемости активов, потому что компания, используемая для сравнения, истратила много денег на какое-либо приобретение. Если мы ищем характерные различия в поведении, в то время как основной процесс сам подвержен сильнейшим, но неявным флуктуациям, высока вероятность того, что наши выводы будут ошибочными. В приложении F анализируются взаимосвязи между отдельными элементами РП и ОСА, а также абсолютные меры согласованности для выборки и для каждого попарного сравнения и каждого релевантного периода. Наш вывод состоит в том, что элементы преимущества как в попарных сравнениях, так и в рамках всей выборки достаточно согласованны, чтобы их можно было объяснять общими особенностями поведения.

Будем считать, что мы вас убедили и вы поверили, что мы составили правдоподобную 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}.