Как думают великие компании: три правила - страница 123

Для сравнения – МНК позволяет обрабатывать такие данные. При переходе на МНК мы проигрываем в эффективности, поскольку зависимая переменная (изменение эффективности) не непрерывна, а категоризована. Однако предпочтительнее все же использовать этот более консервативный метод, чем получить смещенные оценки с помощью упорядоченного пробит-метода.

Для каждой из наших 18 выдающихся компаний мы можем охарактеризовать связь между изменением (или его отсутствием) для каждой категории эффективности и стратегической позицией. Здесь рассматриваются три зависимости. Во-первых, «стайеры» с большей вероятностью страдают от спадов, независимо от изменений позиции. Во-вторых, компании с неценовой конкурентной позицией с большей вероятностью работают с большей эффективностью, независимо от категории.

Однако наиболее важным и наиболее статистически значимым является третье эмпирическое заключение: смещение конкурентной позиции в сторону неценовой конкурентной позиции связано с последующим повышением рентабельности, а смещение конкурентной позиции в сторону ценовой конкурентной позиции связано с последующим снижением рентабельности.

Ниже приводятся детали регрессионного анализа, упомянутого в главе 3.

Таблица 52. Сводка данных

Регрессия 1. Stryker и Publix: обработка данных об изменениях рентабельности

Регрессия 2. Stryker и Publix: обработка данных без учета изменений рентабельности

Построив регрессии различий в показателях валовой прибыли, «других расходов» и оборачиваемости активов и различий в ФР по данным для каждой компании за каждый год (фирмо-год) по сравнению со среднеотраслевыми значениями, мы можем проверить наличие связи между преимуществом по ФР и влияющими на него факторами вне зависимости от формальных связей между ними.

Результаты квантильной регрессии, представленные ниже, в обобщенном виде приведены в главе 4. Параметры основных воздействий валовой прибыли, «других расходов» и оборачиваемости активов позволяют определить степень трансформации «середнячками» каждого дополнительного процентного пункта преимущества по валовой прибыли (по сравнению со среднеотраслевым значением) в дополнительные процентные пункты преимущества по ФР. Коэффициент 0,32 для валовой прибыли означает, что для каждого дополнительного процентного пункта преимущества по валовой прибыли «середнячок» может ожидать 0,32 п.п. преимущества по ФР.

Основные воздействия для «чудотворцев» и «стайеров» означают, что эти компании могут рассчитывать на то, что преимущества по ФР по сравнению со среднеотраслевыми значениями у них будут больше, чем у «середнячков» соответственно на 4,82 и 1,92 п.п. (напомним, однако, что в среднем преимущество над среднеотраслевыми значениями ФР у «середнячков» обычно составляет 0 п.п., поэтому основные эффекты для «чудотворцев» и «стайеров» фактически соответствуют их преимуществам над «середнячками». Аналогично, у «середнячков» преимущество в оборачиваемости активов в один «полный оборот» обычно связано с уменьшением преимущества по ФР на 1,56 п.п., в то время как увеличение преимущества по «другим расходам» на 1 п.п. дает им дополнительно 0,27 п.п. преимущества по ФР (знак «–» обусловлен особенностями построения модели, но интерпретация должна быть такой, как описано выше). Эти параметры отражают «КПД» трансформации каждого типа преимущества для данного фактора в преимущество в рентабельности.

Параметры для эффектов взаимодействия поэлементно отражают «КПД» преобразования преимуществ по валовой прибыли, «другим расходам» и оборачиваемости активов в преимущество по ФР «чудотворцами» и «стайерами». Добавление параметров учета эффектов взаимодействия к основному эффекту позволяет получить суммарный эффект для каждой категории эффективности.

Описательная статистика, представленная ниже, показывает диапазон изменения каждого из этих факторов, что указывает на возможность определения значимых преимуществ по ФР, обусловленных изменениями того или иного фактора. Распределения получаются несколько громоздкими, поэтому межквартильный размах (Q3–Q1 в приведенной ниже таблице), по-видимому, является лучшей поточечной оценкой изменчивости для каждого фактора.