Читать книгу Оценка стоимости технологий: проблемы бизнеса и финансов в мире исследований и разработок - Питер Ф. Боер - Страница 16

Несколько десятилетий тому назад английский романист Ч. П. Сноу упомянул о пропасти, разделяющей ученых и людей, которые недостаточно разбираются в технологии, и указал на такие социальные последствия этого различия, как появление новой породы людей, ставших выдающимися в приверженном традициям британском обществе². Общество современной индустриальной корпорации в сравнении с обществом, описанным Сноу, сильно изменилось. В том, что деловым людям и даже профессионалам в области финансов надо быть технически грамотными, нет ничего необычного. На самом деле, многие крупные индустриальные корпорации наличие специального технического образования выдвигают в качестве необходимого условия при приеме на работу: торговый агент по сбыту химических продуктов без диплома об окончании высшего учебного заведения по специальности «химия» и инспектор на нефтеперегонном заводе, не обладающий инженерными знаниями, подобны «рыбе, вытащенной из воды». Все больше и больше компании, ориентированные на оказание традиционных услуг, тоже берут на работу технически подготовленных людей, способных овладевать сложными системами бизнеса и проектировать такие системы. Сочетание инженерного образования и степени MBA считается надлежащей подготовкой для служащих, претендующих на занятие руководящих должностей в обрабатывающих отраслях.

Мотивации

Если так много руководителей компаний имеют надлежащее научное образование, то почему пропасть в понимании между учеными и бизнесменами все еще остается зияющей? Ответ кроется в существовании двух культур, и его можно найти в мотивациях, которые эти две культуры порождают в своих представителях.

Мотивация ученых, занятых отраслевыми исследованиями, носит двоякий характер и может со временем смещаться. Во-первых, хотя они и рассчитывают на финансовую выгоду от успехов в бизнесе своего работодателя, большее духовное удовлетворение, как правило, они испытывают, видя, как их работа воплощается в продуктах, которыми пользуются миллионы, и на фабриках, на которых заняты сотни или тысячи рабочих. Во-вторых, мотивы ученых определяются нормами и ожиданиями их научных собратьев. Здесь статус и возможность занять видное положение идут рука об руку с полученными патентами, техническими публикациями и качеством личных исследований. Для многих признание научного сообщества «приносит больший вес», чем любые опционы на акции, бонусы или влиятельное положение, которое им предлагают их работодатели. А верность корпоративному работодателю часто отходит на задний план перед научным братством и развитием своих собственных знаний и навыков. Для некоторых членов научного сообщества корпорация – попросту удобная среда для работы: теплое, сухое, хорошо освещаемое место с бюджетом, престижным названием корпорации и множеством видов первоклассного оборудования, где нет нужды беспокоится ни об обучении, ни о грантах на финансирование.

Мотивации бизнесменов, вообще говоря, отличаются от мотиваций ученых и широко разнятся, но все они имеют три важнейших элемента. Во-первых, бизнесмены в большей мере мотивируются успехами в денежной форме. Речь идет не только о том, чтобы быть богатым. Они убеждены, что деньги – это то, посредством чего «ведется счет». Я не хочу сказать, что ученые отвергают богатство. Все же немногие из ученых, которых я знаю, руководствуются денежными мотивами, как типичные руководители бизнеса. Мало кто будет трудиться над осуществлением исследовательских проектов лишь в расчете на то, чтобы стать богатым. Относительно большинства бизнесменов то же самое сказать нельзя.

Вторым крупным мотивом для бизнесмена являются власть и дополнительные доходы, которые обеспечивают привилегированные должности. Здесь различие между культурами науки и бизнеса невелико. Университетские профессора, как и другие, борются за выборные должности и хорошие места для парковки. Большинство из них, так же как и многие ассистенты и лица, защитившие докторские диссертации, будут пользоваться этими выгодами, насколько позволят им их положение и репутация. Бизнесмены, за исключением некоторых технических специалистов, видят себя управляющими (менеджерами) и, естественно, стремятся влиять на мир, а по возможности и контролировать его.

Третьим крупным движущим мотивом для бизнесменов является желание оставить после себя наследство – создать большой институт, носящий их имя. Джеффри Зонненфелд и другие указывали, что эта мечта часто нереальна, если учесть хрупкость, внутренне присущую коммерческим предприятиям. Однако эмоциональная потребность строить памятники очень сильна³. Этот движущий мотив особенно силен среди генеральных директоров, которые испытывают намного большие трудности с разделением своей личной и корпоративной сущности, чем менеджеры более низких уровней. Этот мотив наиболее силен у тех, кто менее всего удовлетворен своими жизненными достижениями.

«Построение наследства» иногда ведет к иррациональному поведению. Например, ряд знакомых мне высших руководителей, которые во всех других отношениях заслуживают доверия, именно в годы, предшествующие отставке, ввязались в очень рискованные проекты. Эти авантюры не были мотивированы финансовыми соображениями, поскольку, несмотря на то, что частично затраты были оправданы текущими доходами, свидетелем окончательного успеха (или поражения) проекта мог быть только его преемник. Подобные последние «выстрелы по величию» производятся людьми, не удовлетворенными окончательным уровнем своих достижений.

В противоположность им некоторые руководители бизнеса с жадностью стремятся максимально удовлетворить свои личные интересы по мере приближения отставки – даже за счет долговременных интересов фирмы. Пресытившись бонусами, опционами и другими формами вознаграждения, они испытывают чувство французского короля, который сказал: «Aprfes moi, le deluge!» («После меня хоть потоп!»)⁴

Ирония в том, что ученый, а не бизнесмен, имеет самую большую возможность оставить наследство и стать в какой-то мере бессмертным. И сегодня мы помним Архимеда, Пифагора, Коперника, Кеплера, Ньютона, Галилея и да Винчи, а сколько «мастеров коммерции» тех времен раннего развития науки мы можем вспомнить?

Видение

Популярная литература по бизнесу последних двух десятилетий познакомила нас со многими современными руководителями, чье видение будущего было как успешным, так и преобразующим. Это Фред Смит с его гарантией доставки через Federal Express на следующий день; Ли Якокка, который во всеуслышание взял на себя обязательство заново «отстроить» разрушенную Chrysler Corporation и добился успеха; Стивен Джобс, на заре эры персональных компьютеров пославший вызов Джону Скалли из PepsiCo: «Хотите ли вы провести остаток своей трудовой жизни, продавая эту сахарную водицу, или же вы хотите изменить жизнь людей?»; Джек Уэлч, который заставил гигантскую General Electric последовательно провести семь трансформаций; Джон Янг, отказавшийся от далекоидущей цели для Hewlett Packard, чтобы сократить время выхода на рынок нового продукта до одной десятой запланированного срока.

Бизнесмены, подобные им, любят широко мыслить и действовать в полную силу. Они уверены в себе и, стоя на краю неизведанного, говорят: «Давай сделаем это», а затем совершают прыжок. И если они внушают достаточно доверия, другие прыгнут вместе с ними.

Ученые так себя не ведут. Процесс сравнительного анализа располагает к скептицизму. Производящие анализ анонимны, являются экспертами, их задача – выполнять функции «адвокатов дьявола». Большинство из них беспристрастны и будут хвалить хорошо сделанную работу. Однако они будут скрупулезно изучать любую работу и стремиться обнаружить потенциальные изъяны, а если необходимо, попросят ученого доказать утверждения, не продемонстрированные адекватным образом. Научная статья, содержащая преувеличенные претензии, вероятно, будет возвращена с ехидными комментариями. Выживание в этом процессе укрепляет авторитет – данная черта высоко ценится в научном сообществе.

Видение – куда более трудный вопрос для ученого. Лучшие ученые обладают ясным видением и дальновидностью. Однако у них есть две веские причины для того, чтобы держать свое видение при себе. Во-первых, неподтвержденные теории вызывают скептицизм у коллег и подрывают возможности их дальнейшей разработки, особенно в академических кругах. Во-вторых, хорошие идеи являются наиболее ценным богатством ученого, и преждевременное выставление напоказ может дать соперникам возможность разбить их до того, как будет совершено реальное открытие.

Исключительный пример провидения в науке дал лауреат Нобелевской премии химик Лайнус Полинг. Действительно, на меня – студента Полинга «второго поколения» – оказали сильное влияние его идеи, и я очень хорошо знаю его стиль. Захватывающая книга Полинга по физической химии «The Nature of the Chemical Bond» («Природа химической связи») была основана на пророческом для своего времени мышлении и насыщена оригинальными теориями и гипотезами. Он подготовил почву на два десятилетия дальнейших исследований. Однако после тщательного прочтения выяснялось, что эта книга содержала столько же «почти что промахов», сколько и «прямых попаданий». Но Полинг был любителем риска. Позднее в своей карьере он использовал свой «нобелевский статус» для защиты дела мира (и получил вторую Нобелевскую премию) и медицинской гипотезы о том, что массивные дозы витамина С могли бы излечить многие болезни человека. Последняя идея никогда не могла быть продемонстрирована научно и в какой-то мере нанесла ущерб научному авторитету Полинга.

В итоге можно сказать, что научная культура скептически относится к «лидерству провидцев», и это делает Лайнуса Полинга представителем очень редкой «породы».

Исключения стали возможны на стыке науки и бизнеса с появлением так называемых «начинающих (start-up) компаний», основанных на достижениях науки. Для получения денег от инвесторов, которые настаивают на высокой доходности своих инвестиций, ученый/бизнесмен должен заявить о «видении», если не о прямых обещаниях. В некоторых случаях обещания открывают путь к надувательству – либо относительно возможностей новой технологии в сравнении с другими техническими подходами к данной цели, либо относительно возможностей доминирования на рынке при сильных, давно закрепившихся на нем конкурентах. В этой среде лидеры-провидцы процветают, и инвесторам рекомендуется сохранять здоровый скептицизм, возможно, менять роли и выполнять сравнительный анализ.

О стиле, точности и прогнозах

Некоторые культурные различия между учеными и бизнесменами обнаруживаются в их подходах к фактическим данным. Пример – разные предпочтения при представлении фактов. Ученые при представлении данных отдают предпочтение графикам. Действительно, в компаниях, где среди менеджеров много технических специалистов, в обсуждениях чаще используются графики. Напротив, финансовые руководители и бизнесмены обычно предпочитают цифры. В качестве связующей формы предпочтение отдают, как правило, таблицам. Хорошо составленные таблицы позволяют сжато представить важнейшие соотношения и их тренды, которые графики не в состоянии передавать столь эффективно.

Второе значительное различие связано с точностью данных. Показатели бухгалтерского учета точны, чего нельзя сказать о финансовых прогнозах, так как они основываются на нечетких допущениях, которые становятся еще менее четкими для более отдаленных годов прогноза. Тем не менее среди бизнесменов существует тенденция воспринимать финансовые прогнозы как точные, поскольку они форматируются так же, как и данные прошедших периодов, которые являются точными.

Для ученого соотношения (например, закон тяготения) являются точными, однако этого нельзя сказать о числах. Ученые строго приучены ассоциировать каждое число с «признаком ошибки», связанным с возможной неопределенностью, привносимой неточностью измерения. Они также признают наличие потенциальной возможности систематических ошибок в измерении. В самом деле, не признавать ее равноценно некомпетентности.

Для ученых различие между пятилетним прогнозом прибыли в 100 млн дол. и 110 млн дол. несущественно, если учитывать экономические неопределенности, влияющие на прогноз. Для них оба числа находятся «в одной плоскости». Бухгалтеры же склонны рассматривать эту разницу буквально – как 10 млн дол., что является огромной суммой денег, – и пытаются найти ее причину. Различия между учеными и бизнесменами в этой области таковы, что опытные люди советуют ученым избегать демонстрации проектов в форме цифр, поскольку партнеры-бизнесмены запомнят их и крепко будут за них держаться. Я не подписываюсь под этой точкой зрения, но говорю о ней, чтобы отметить наличие культурного разрыва.

Несмотря на существующие различия, бизнесмены и технологи должны делать прогнозы, чтобы использовать их при планировании и принятии решений. А в оценке стоимости технологии и НИОКР прогнозы играют важнейшую роль. Главными проблемами являются применяемые методы и период планирования. Простейшим и наиболее распространенным прогнозом является линейная и псевдолинейная экстраполяция текущей тенденции. В своей наиболее грубой форме линейная экстраполяция может заключаться в простом продолжении линии, проведенной через две последние точки. Более сложным подходом является «метод наименьших квадратов», когда проводится линия, определенная посредством некоторой математической процедуры для длинного ряда точек данных. Хотя математическая процедура для каждого подхода точна, при каждом из них требуется отвечать на вопросы о том, следует ли использовать 2, 3, 5, 10 либо 50 точек данных и не являются ли некоторые из данных нерепрезентативными (и их лучше всего исключить, что повлияет на прогноз).

Рискуя ввести «тяжелый» пример в «легкую» главу, я решил рассмотреть гипотетический случай этой проблемы прогнозирования. Таблица 1.1 и график на рисунке 1.1 составлены на основе данных о прибыли гипотетической компании в годы 1—10, причем эти данные разделены на соответствующие «серии». В течение десятилетия бизнес растет, и нынешняя прибыль компании составляет 115 млн дол. В году 6 произошло снижение прибыли, что было обусловлено крупной забастовкой. Задача состоит в том, чтобы составить прогноз прибыли, которую компания получит через три года (т. е. в году 13).

Предлагаются пять из многих возможных прогнозов. Экстраполяция методом наименьших квадратов, основанная на 10-летней истории, дает в году 13 прибыль, равную 122,4 млн дол. Это наиболее консервативный показатель, потому что он отвечает линии тренда для всех точек данных – как хороших, так и плохих, как текущих, так и нетекущих. Если исключить год забастовки, то прогнозное значение становится равным 128,6 млн дол. Прогноз, основанный на последних трех годах (в течение которых все было в порядке), еще более оптимистичен и составляет 143,3 млн дол. Все эти прогнозы можно считать обоснованными при отсутствии информации о противоположном. Экстраполяция по последним двум годам кажется чересчур оптимистичной и рисковой, поскольку на основе части периода мы прогнозируем средний годовой рост в 11,6 % против «исторического» роста (среднего за весь прошлый период), равного 9,7 %.

Произошли ли какие-либо основательные изменения в бизнесе, которые оправдывают этот оптимизм? Или же прошлые два года являются благоприятным отклонением от долгосрочной тенденции роста прибыли?

Наиболее пагубен в этом случае прогноз по пяти точкам, так как его построение начинается с очень «слабого» базового года – года 6, а предполагаемые темпы роста иллюзорны. По этому прогнозу прибыль составляет 171 млн дол. Многие годовые отчеты включают только данные за три – пять лет, в результате чего менеджмент выглядит очень хорошо, когда первоначальный год является годом спада (и, если быть справедливым, плохо, когда он пиковый).

Прирожденный оптимист мог бы создать еще более приукрашенный прогноз при тех же данных. Среднегодовой рост в годы 6—10 составлял 30,2 %! Экстраполяция этих темпов роста (это обычный тип псевдолинейной экстраполяции) приводит к прогнозируемой величине – 254 млн дол. К сожалению, нельзя сказать, что такой тенденциозный тип прогнозирования не известен.

Мой опыт работы в корпорациях показывает, что бизнесмены склонны основывать свои планы и решения на показателях самых последних лет и бездумно экстраполировать нынешние тенденции, особенно если эти текущие тенденции представляют результаты их деятельности и перспективы их любимых проектов в благоприятном свете. Врожденный оптимизм этих людей вводит их в наиболее выигрышную ситуацию. Статистические методы используются редко. Причины происходящего не являются тайной. За исключением финансового персонала, для большинства бизнесменов главные каждодневные занятия – это продавать и убеждать. Причем эти действия всегда соизмеряются с целями, квотами и текущим бюджетом.

Ученые, которые смотрят на те же данные, склонны видеть иное будущее. Их тревожит выборочное использование данных, они исследуют факты с большей объективностью и с большим вниманием относятся к изменению чисел. К прогнозам они подходят как к любой научной деятельности. Разрабатываются гипотезы, и если они подкрепляются статистически подтвержденными экспериментальными данными, эти гипотезы могут приобрести статус научных теорий. В свою очередь, эти последние можно использовать для прогнозирования явлений. Если явления ныне существуют, верификация может быть непосредственной. Если речь идет о каком-то периоде времени, а основополагающие факты неубедительны с научной точки зрения, таковым будет и прогноз. Например, современный научный спор по поводу глобального потепления, в центре которого – прогнозы глобальных температур, доходит до дебатов о том, что такое гипотеза и что такое факт.

Анализаторы и синтезаторы

Различия склада ума ученых и бизнесменов проявляются также в том, как они видят – или не видят – связи между проектами и технологиями. Классический финансовый ум «считает», что максимизация чистой приведенной стоимости (net present value, NPV) – наилучший критерий для принятия инвестиционных решений при ограниченных денежных средствах. Вот почему большинство руководителей учатся принимать подобные решения, чтобы «добиваться» стоимости: делать ставку на проекты с наивысшей расчетной чистой приведенной стоимостью, начиная с них и двигаясь вниз. Проекты рассматриваются независимо. В действительности при этом подходе часто делается еще один шаг: признается, что предлагаемые проекты обычно состоят из подпроектов, каждый из которых имеет свою чистую приведенную стоимость. В рамках перспективного проекта некоторые из его составляющих подпроектов могут иметь отрицательную чистую приведенную стоимость. Поэтому аналитик заключает, что стоимость для акционеров можно увеличивать, осуществляя только те подпроекты, которые максимизируют стоимость.

Часть работы финансового аналитика состоит в том, чтобы разделить полный проект на его составные части и гарантировать, что весь ограниченный капитал компании используется продуктивно. Этот образ мышления, хотя и узок, не всегда является неадекватным.

Однако части проекта порой крепко связаны, и стремление к осуществлению только одних частей – без других – может закончиться плохо. Рассмотрим предложение менеджмента о строительстве завода по производству стирола и завода по производству полистирола. Второй завод будет использовать стирол, производимый на первом, в качестве исходного сырья. Допустим, что завод по производству стирола не приносит экономической прибыли (когда цена на стирол устанавливается на товарном рынке), однако объединение, состоящее из двух заводов, приносит экономическую прибыль. Аналитик в бизнесе приучен воспринимать это как проблему «сделать или купить»: «Будет лучше просто покупать стирол на открытом рынке как исходное сырье для завода по производству полистирола, который мы построим». Это то, что порекомендовали бы учебники по финансам. Однако по ряду причин проекты могут быть зависимыми. Полистирола на товарном рынке может оказаться недостаточно для снабжения предлагаемого завода по производству полистирола. В результате клиенты, зная, что поставки стирола компании не гарантированы, возможно, не будут заключать соглашения о закупке полистирола.

Связи между проектами технологий могут быть чрезвычайно сильными и с трудом поддаваться количественной оценке. Например, будущее электромобилей будет определяться взаимосвязями топливных элементов, батарей, технологий гибридных транспортных средств, легковесных материалов и сетей распределения энергии. Аналогично, будущая конфигурация персональных компьютеров будет зависеть от эволюции как конкурирующих технологий (линии телефонной связи, проводное и прямое вещание), так и технологий хранения данных (DVD-ROM, стираемый CD-ROM, внешнее хранение и т. п.). Даже при передовых решениях и методах анализа риска (см. главу 12) сомнительно, что кто-то сможет эффективно оценить количественно неопределенные связи между этими развивающимися технологиями.

На самом деле технология – это все о связях, и ученые приучаются думать о них с самого начала своей карьеры. Каждый хороший исследовательский проект начинается с изучения литературы, цель которого – установить, где технология, которую предстоит разработать, вписывается в контекст всей предыдущей работы. Научным контекстом могут быть научные статьи, патенты и результаты исследований в собственной компании. Технологический контекст связан с тем, какие технологии подходят для того, чтобы на них основываться, какие технологии могут использовать предлагаемую разработку и с какими конкурирующими технологиями можно столкнуться на рынке.

В этом смысле связаны все технологии: технологии клиентов, поставщиков, конкурентов и собственная технология. Лицо, принимающее решение касательно технологии, должно оценить эту информацию и сделать правильный выбор относительно того, какие технические разработки станут выигрышными, а какие будут сильно скомпрометированы. Его творческие способности, опыт и подготовка в значительной мере будут определять выбор тех связей, которые следует эксплуатировать, а также тех, которые следует оставить без внимания. Независимая модель попросту не подходит.

Финансовые аналитики являются исследователями, которые уверенно чувствуют себя при разбиении проектов на составные части. Это узкая, но полезная специальность. Напротив, самые лучшие технологи являются синтезаторами. Они широко мыслят – часто в областях, где отсутствуют количественные инструменты. В этой игре интуиция, ощущение будущего и связанность с более широким техническим сообществом стоят столько же, что и техническая компетентность. Эти две разные точки зрения разъясняют проблемы, с которыми сталкиваются ученые и бизнесмены, когда они работают совместно и пытаются определить стоимость НИОКР.