Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний | Джеффри Уэст | страница 128 | LoveRead.ec

Можно было бы подумать, что эти результаты должны сильно зависеть от того, исчезла ли компания в результате слияния/поглощения или банкротства/ликвидации. Однако, как видно из графиков, в обоих случаях получаются весьма схожие экспоненциальные кривые выживаемости и очень небольшие различия в кривых смертности. Также можно было бы предположить, что результаты будут зависеть от того, в какой отрасли работает компания. Например, казалось бы, динамика рынка и состояние конкурентной борьбы в отраслях энергетики, информационных технологий, транспорта и финансов различаются очень сильно. Однако, как это ни удивительно, во всех отраслях мы получаем сходные характеристические экспоненциальные кривые выживаемости и сходные временные масштабы: в какой бы сфере и в каком бы штате ни работали компании, лишь половина из них просуществует более десяти лет.

Это согласуется с результатами анализа, показывающими, что при разбивке компаний на отдельные категории сфер деятельности все они масштабируются приблизительно одинаковым образом. В каждой отрасли получаются законы с показателями, близкими к найденным для всех компаний вместе – то есть тех, которые представлены на рис. 75. Другими словами, общая динамика и общая история существования компаний, по сути дела, не зависят от того, в какой отрасли они работают. Это явный признак того, что здесь действительно работает некая универсальная динамика, определяющая в грубых чертах поведение компаний и не зависящая ни от сферы их деятельности, ни от того, заканчивают ли они свое существование банкротством, слиянием с другой компанией или поглощением. Одним словом, этот результат является весомым аргументом в пользу идеи численной теории компаний.

Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний

Рис. 71–74. Кривые выживаемости и смертности американских компаний, котировавшихся на бирже между 1950 и 2009 гг., разбитые на группы по признаку механизма исчезновения (банкротства и ликвидации или слияния и поглощения), а затем на классы разных размеров по объемам продаж. Следует отметить, насколько малы различия между ними

Рис. 75. Зависимость логарифма числа выживших компаний от их возраста, демонстрирующая классическую картину экспоненциального распада, что свидетельствует о постоянном уровне смертности, как показывает прямая линия

Эти результаты поистине поразительны. В конце концов, думая о рождении, смерти и вообще истории существования компаний, которые борются за получение и сохранение своего места на рынке, сталкиваясь с колебаниями, неопределенностями и непредсказуемыми событиями экономической жизни, с мириадами конкретных решений и случайностей, которые приводят к успехам и неудачам, предшествующим их смерти, трудно поверить, что, вместе взятые, они следуют столь простым общим правилам. Это откровение не менее удивительно, чем тот факт, что организмы, экосистемы и города подчиняются общим ограничениям, не зависящим от кажущейся уникальности и индивидуальности истории их существования.

Экспоненциальные кривые выживаемости, похожие на те, что существуют для компаний, возникают и во многих других коллективных системах, например в колониях бактерий, у животных и растений и даже в распаде радиоактивных материалов. Также считается, что такими же кривыми описывалась смертность доисторических людей, пока они не перешли к оседлости и общественному образу жизни и не начали пользоваться преимуществами общинных структур и социальной организации. Кривая выживаемости современного человека отошла от классической экспоненциальной формы: как показано на рис. 25 в главе 4, на ней появилось длинное плато, охватывающее около пятидесяти лет. Таким образом, хотя максимальная продолжительность нашей жизни осталась почти такой же, как была всегда, в среднем мы живем гораздо дольше, чем наши предки, охотники-собиратели.

Чем же таким особенным отличаются экспоненты, что они описывают распад такого множества никак не связанных друг с другом систем? Дело в том, что экспоненты возникают везде, где уровень смертности в каждый момент прямо пропорционален числу оставшихся в живых. Другими словами, процентная доля умерших за равные промежутки времени не изменяется со временем. Поясним этот принцип на простом примере: если взять временной промежуток, равный одному году, то доля пятилетних компаний, исчезающих до окончания шестого года своего существования, будет равна доле пятидесятилетних компаний, не доживающих до пятьдесят первой годовщины своего основания. То есть вероятность смерти компании не зависит ни от ее возраста, ни от ее размера.

В этом исследовании имеется постоянная потенциальная проблема, связанная с тем, что данные охватывают лишь шестьдесят лет, так что более старые компании автоматически исключаются из рассмотрения. На самом деле положение еще хуже, так как в анализ включаются только те компании, которые и родились, и умерли в промежутке между 1950 и 2009 гг., что исключает и те фирмы, которые появились до 1950 г., и те, которые еще продолжали работать в 2009-м. Это, очевидно, может порождать систематические искажения в оценке ожидаемой продолжительности жизни. Поэтому более полный анализ должен включать в себя так называемые цензурированные компании, продолжительность жизни которых по меньшей мере равна и, вероятно, превышает тот период, в течение которого они входят в набор данных. Как оказалось, в эту категорию входит значительное число компаний: для шестидесяти лет, которые охватывают наши данные, имеется 6873 фирмы, еще существовавшие на конец этого периода, в 2009 г. К счастью, для решения именно этой задачи уже разработана хорошо развитая методика, известная под названием анализ выживаемости.