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如何破解公司衰亡宿命论?

良好的管理,铸就企业增长的局限。

本文由混沌大学(ID:hundun-university)授权转载。

如何预测企业发展?

为了学好创新,我们引入元模型——“S曲线”。S曲线对技术、产品、公司、产业,乃至一个国家的发展,有巨大的解释和预测力量。

企业发展S曲线

如果沿着S曲线本身发展,我们把它称为连续性创新。在我们日常工作中,企业的实践大都是这种连续性创新。例如,某公司如果是沿着既定的技术轨道进步,就称为技术连续性进步,即技术S曲线。

渐进式创新的两个特征

  • BetterBetterBetter”,即企业沿着既定指标,越变越好。

  • 在主流市场里服务主流客户,将品牌越做越好。

我觉得奥运精神的Slogan“更高,更快,更强”,是对连续性创新最好的诠释。

过去五十年,企业发展背后巨大的推动力量是摩尔定律,而摩尔定律的背后,正是连续性创新。例如,微处理器每隔18个月性能会提高一倍,价格会降一半,正是这个定律推动了过去五十年IT行业的发展。

连续性创新非常重要,97%的人,97%的时间,都是连续性创新。

实际上,企业创造的大部分利润都来自常规创新。苹果最近一次产品创新,还是乔爷爷活着的时候,2010年的iPad。而此后的iPhoneiPad,都是以渐进性创新,帮助苹果获得2000多亿美元的收入。

由此可见,在一个竞争环境相对稳定、可预测的环境里,连续性创新是企业最行之有效的策略。

但是,连续性创新有一个巨大的bug,极限点。企业沿着S曲线创新,必将会遭遇极限点。当你遭遇极限点之后,不可避免的是这条曲线会停滞甚至下降。正如布莱恩·阿瑟在《技术的本质》中提到,“在技术发展的过程当中,总会遇到极限出现的那一刻,无可避免。

S曲线

更为糟糕的是,随着时代的发展与技术的进步,极限点出现的频率越来越快。换句话说,传统增长模式的故障率越来越高,越来越多的bug不断涌现。

什么是大企业的第一死因?

那么,为什么一家企业不能持续增长,为什么一定要遭遇极限点呢?

杰弗里·韦斯特在《规模》写到,“从输入到输出的效率来研究增长的极限。”

我们下面来看这张图,横坐标是规模,纵坐标是比例。随着规模的增加,单位规模产生的效率会增加。

S曲线

公司,是亚线性增长。如果公司的员工数增加1倍,产出只能增加90%,有10%的效率被一个很可怕的力量吃掉了。正如S曲线揭秘到:企业增长的加速度会越来越低直至降为0,然后迅速下降。

一些企业在发展初期效率很高,员工信心十足,但是流动较大。而一旦企业发展越来越快,你会发现,效率大不如前,于是不得不增加管理岗位来处理人际关系。

那么,为什么在组织内部,随着规模的增加,人均产出反而下降呢?这涉及到整个宇宙最根基的定律,熵增定律,即任何组织,随着时间的推移,都会遭遇组织熵增,一定会变得涣散化、官僚化、失效化,并最终走向消亡

熵增定律意味着,一家企业的规模一定是有极限的。极限点的存在,挑战了经典战略理论——一家企业的战略、业务应该坚守本业,不要轻易拓展新的领域。

但是,企业在遭遇极限点时,如果再坚守本业会有什么后果呢?福斯特在《进攻者的优势》里面说,“一旦遭遇非连续性,原来的领军企业10个大概有7个要被取代。”

综上所述,遭遇极限点,以及由此引发的非连续性断层期,是大公司第一死因。

顶级CEO关心的核心指标是?

那么,企业如何识别极限点?单一要素十倍速变坏

前英特尔CEO格鲁夫准确识别了英特尔业务的极限点。

二十世纪六十年代末,存储器占计算机成本60%,利润丰厚。英特尔作为存储器发明者,拥有存储器芯片100%的市场占有率。到了二十世纪七十年代初,日本举全国之力进军存储芯片市场。1980年,美国最好产品的次品率,竟要比日本最差产品的次品率高出5倍。

于是,日本产品迅速占领美国市场。仅仅几年时间,使英特尔产品价格从28美元惨跌到6美元,这就是日本存储芯片的低端颠覆式创新。

1984年,英特尔遭遇极限点,它的收入、营收达到了历史最高峰。从1985年开始,连续6个季度下跌,利润甚至从1984年的接近2亿美元,一路断崖式下跌至1985年的200万美元。

1985年,英特尔的至暗时刻来临。英特尔的CEO格鲁夫和总裁摩尔,诞生了商业史上最经典的一场对话。

格鲁夫:“如果我们下台了,公司再任命一个新CEO,你觉得他会怎么办?”

摩尔:“他会放弃存储器业务。”

格鲁夫:“那我们自己为什么不这么做呢?”

格鲁夫当年的决定相当于——今天的阿里巴巴不做电商了,百度不做搜索了,腾讯不做通讯了。所以,这对当年的英特尔,是非常非常艰难的决定。

在英特尔彻底关停存储器业务后,裁员三分之一,全面转向CPU业务。至此,涅磐重生。

那么,格鲁夫是如何识别极限点的呢?关注隐性曲线。

不入流的CEO,会关注收入、利润等这些看得见的能力,即显性曲线;顶级的CEO,会关注技术、产品、市场、组织等这些看不见的能力,即隐性曲线。

格鲁夫发现,对于存储器来讲,最重要的能力是它的技术。而在技术这个单一要素里,日本的存储器技术已经比美国存储器技术10倍好,英特尔已无力回天。

所以,企业要关注隐性曲线,因为隐藏的能力曲线通常先于财务曲线到达极限点。

企业如何突破增长瓶颈?

基于极限点效应,我们可以推出两个结论,这两个结论称为企业增长的宿命。

第一,无论多大规模的企业,寿命有限。

第二,企业规模越大,其长期增长的速度反而更慢。

大企业宿命,基业长青是“海市蜃楼”

请允许我用大数据来证明一下。《规模》分析了标准普尔数据库中,在1950-2009年间,在美国市场上进行交易的所有28853家公司。

这其中有两个关键词。第一个关键词,死亡。

结果令人惊讶,在1950年上市的28853企业里,截至2009年,共有22469家公司已经消亡,死亡率77.9%。在上市30年之后还存活的公司,不到5%

还有一个数据也非常惊悚,企业生命有半衰期,无论你随机追踪多少家企业,每经过10.5年,就会死掉一半。

由此可见,基业长青难度非常之大,活的久不等于跑的快。

第二个关键词,增长。在我们的直觉中,你是否认为公司越大,发展速度越快?

事实上,《规模》里面得出一个反三观的结论——规模越大的公司,其长期增长速度反而越慢。

从小周期看,大公司在壮年期,增长速度很快。但是长期看,根本没有基业长青的公司。当一家公司存活超过几十年后,无论你是什么类型的公司,基本增长率为0。这时候如果企业想维持增长,必须收购小公司或者发展金融、类金融等衍生品业务。

福斯特在《创造性破坏》里面研究了福布斯百强企业,发现1917年的世界百强企业,在70年后的1987年,61家已经销声匿迹,只有18家仍在“百强“。

百强

那么,大浪淘沙后的18家企业,是否符合基业长青的定义呢?遗憾的是,这18家”基业长青“企业的投资回报率居然比整个市场平均值还要低20%

1987年,美国企业总体平均增长率7.5%,超过7.5%的只有通用电气和柯达,当然prettysoon,你也知道这两家的命运了。

所以,福斯特总结道,“永远超越市场表现的黄金企业,基本上就是海市蜃楼、神话传说。”

也许有人会质疑,互联网时代和以往大不相同,我们有网络效应,有高科技。在短期来看,也许会有作用,但是长期未必。但也正因为大企业的增长宿命是停滞,才给了我们初创公司的机会。

良好的管理,铸就企业的停滞

那么,加强管理能否提高公司的生存寿命?

从小尺度看,公司死亡是偶然事件。但如果我们拉大到38亿年会发现,生物物种的灭绝很正常。

我们不妨先来探讨一个同构性的问题,加强遗传能否延长生物物种的寿命?

王东岳在《知鱼之乐》提到,“生物最重要的属性首先是遗传,遗传过程本身有一项基本要求,那就是,它必须能够忠实不走样地拷贝自己的基因编码,否则,基因突变产生的畸形累累,历来是淘汰的对象,成活和传续的概率极低。”

所以,遗传遏制了变异。

我们再来看一个论证。《生物学思想发展的历史》的作者迈尔,被称为20世纪的达尔文,他鲜明地提出,“遗传导致了物种灭绝。”因为一个物种的遗传属性太强了,这会导致这个物种的基因一直保持不变。而一旦外部环境发生变化,整个物种就将灭绝。

所以我的总结是:扼杀变异是遗传的天职,否则生物个体很快就会灭亡;扼杀创新是管理的天职,否则公司个体很快就会灭亡

反之,缺乏创新不是因为管理不好,恰恰是良好管理的结果。良好管理促进了个体增长,却铸就了种群寿命的极限

结语

在第一曲线中,我们几乎可以用一线、两点(破局点和极限点)、三阶段这句口诀来表明S曲线。

企业在经历破局点之前,S曲线是下降的,即它的生存度越低,需要的投入越多,风险越大。然后企业经过上升期、快速上升期以及稳定上升期。这时候,企业会遭遇极限点,继而缓慢下降直至消亡。(完)


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