Великие по собственному выбору

1. Удача «в чистом виде», когда наступление того или иного события абсолютно не зависит от действий ключевых фигур компании.

2. «Частичная» удача, когда наступление события в основном (но не целиком) не зависит от действий ключевых фигур компании. Событие можно отнести на счет частичной удачи, если какие-то его существенные аспекты не могли быть изменены (вызваны или предотвращены) ключевыми фигурами при всем их опыте и умении.

Классифицируя события удачи, нужно прежде всего определить, какой именно элемент в них относится к случаю. Например, возьмем Genentech в 1977 году. В тот год компания первой сумела расщепить ген. Само по себе это событие относится к профессионализму, а не к случаю, но можно считать удачей, что никто не опередил Genentech (а это уже вне контроля Genentech, ведь сотрудники компании не могли влиять на деятельность других исследователей). Мы классифицировали событие «первыми расщепили ген» как частичную удачу (сочетание профессионализма и удачи).

Классифицируя событие как «благоприятное» или «неблагоприятное», мы исходили из того, как бы разумный человек оценил его в тот момент, когда событие произошло. Наэтом основании, а не с учетом отдаленных последствий мы определяли событие как удачу или неудачу.

Мы систематически исследовали документы компаний и классифицировали события, применяя наши определения, по следующим категориям:

1. Чистая удача, «чистая» (хорошая или плохая).

2. Частичная удача, «частичная» (хорошая или плохая).

3. Средней важности, «среднее». Событие оказало некоторое влияние (положительное или отрицательное) на успех компании.

4. Высокой важности, «высокое». Событие оказало существенное влияние (положительное или отрицательное) на успех компании.

Каждый из нас составил свою таблицу по компаниям независимо от других, а потом мы сравнили результаты и обсудили расхождения в классификации событий удачи (расхождения не превышали 5 %, что предполагает высокий уровень надежности метода), а на последующих встречах преодолели эти различия. В результате мы получили 230 событий удачи для всех исследуемых компаний (см. пример для Amgen и Genentech в главе 7).

Открытие 1. И на долю компаний из группы 10^x, и на долю компаний из контрольной группы выпадало за период наблюдения достаточно благоприятных событий (достаточное доказательство). Как показано в таблице ниже, на долю группы 10^x и контрольной группы приходится в среднем семь и восемь благоприятных событий удачи соответственно.

_{Благоприятные события удачи[44]}

^{N = 105 благоприятных событий.}

Открытие 2. В группе 10^x не наблюдается больше благоприятных событий, чем в контрольной группе (достаточное доказательство). Правая колонка свидетельствует об отсутствии четко выраженного правила. В двух парах десятикратники оказались более везучими, в трех – менее, в двух парах счастье распределялось одинаково.

Открытие 3. Группе 10^x не досталось больше важных и чистых событий удачи, чем компаниям из контрольной группы (достаточное доказательство). Приведенная ниже таблица не обнаруживает существенной разницы между двумя группами по основным событиям удачи: у десятикратников и контрольной группы их 36 и 40 соответственно.

_{Типы благоприятных событий}

^{N = 105 благоприятных событий.}

Открытие 4. На долю компаний из группы 10^x не выпало существенно больше по сравнению с их парами благоприятных событий в первые годы их становления (достаточное доказательство). Мы провели эту часть анализа, чтобы проверить: может, десятикратники отличались от их пар везением в первые годы жизни, однако и это предположение оказалось ошибочным (см. таблицу).

_{Типы благоприятных событий в первые 5 и 10 лет от основания}

^{Примечание: Две} компании из группы 10x (Stryker и Progressive) и одна компания из контрольной группы (Safeco) в этом анализе не участвуют из-за недостатка сведений за первые годы их существования.

Открытие 5. На долю компаний из контрольной группы не приходится больше неблагоприятных событий, чем на долю десятикратников (достаточное доказательство). Оставалась вероятность того, что величию компаний из контрольной группы помешали неблагоприятные события. Однако приведенная ниже таблица показывает, что и число неудач у десятикратников и у компаний из контрольной группы примерно одинаково (в среднем соответственно 9,3 и 8,6).

_{Неблагоприятные события[45]}

^{N = 125 неблагоприятных событий.}

Открытие 6. Компании из контрольной группы не подвергались существенно большему количеству неблагоприятных событий, чем компании из группы 10^x в первые годы своего существования (достаточное доказательство). Нужно было проверить гипотезу, не пострадали ли компании из контрольной группы от большего числа неблагоприятных событий в начале своего пути. Эту гипотезу опровергает приведенная ниже таблица.

_{Неблагоприятные события по типам в первые 5 или 10 лет от основания}

^{Примечание: Две компании из группы 10x (Stryker и Progressive) и одна компания из контрольной группы (Safeco) в этом анализе не участвуют из-за недостатка сведений за первые годы их существования.}

Анализ Зала Славы хоккея

В главе 7 мы упоминали о том, как сопоставили распределение по месяцам рождения населения Канады в целом и великих канадских хоккеистов – тех, кто присутствует в Зале Славы хоккея.

Мы провели этот анализ с помощью нашей коллеги Лорили Линфилд. Прежде всего мы собрали данные по месяцу рождения тех канадских хоккеистов, принятых в Зал Славы, кто был рожден между 1950 и 1966 годами и сыграл хотя бы один сезон в Национальной хоккейной лиге (НХЛ) {249} . Мы брали этих игроков, чтобы обеспечить максимальную надежность данных и проанализировать ближайший к нам период (дополнительно мы проверили свои выводы, охватив период до 1873 года, – результаты остались прежними) {250} .

249

The Hockey Hall of Fame, http://www.hhof.com.

250

Мы специально разделили уроженцев Канады, принятых в Зал Славы, рожденных до 1950 года и сыгравших хотя бы один сезон в НХЛ, на группы по году рождения: 1873–1899 (N = 21), 1900–1929 (N = 63) и 1930–1949 (N = 36). На январь-март приходится такой же процент игроков, принятых в Зал Славы, как и в целом детей в популяции, рожденных в этот сезон, – для всех годов, кроме 1900–1929, когда 15,9 % игроков из Зала Славы появились на свет в январе против 8 % «обычных» детей в популяции, и 12,7 % рождений пришлось на декабрь против также 8 % в популяции. В 1930–1949 годах больше всего игроков из Зала Славы дали январь (13,9 %), август (13,9 %) и декабрь (13,9 %), то есть никакого преимущества за первым кварталом года. Короче говоря, даже поднимая данные за много десятилетий, мы не выявим определенной тенденции в пользу рожденных в январе или в первом квартале.