Край возможностей. Как находить слабые места и улучшать показатели бизнеса

Виктор Кросс

Край возможностей. Как находить слабые места и улучшать показатели бизнеса

Введение

Эта книга выросла из простого вопроса: почему одни хозяйства, заводы, банки, фермы, университеты и больницы при похожих условиях справляются лучше, а другие тратят больше сил и получают меньше результата? Вопрос звучит почти бытово. Любой руководитель задаёт его, когда смотрит на соседний отдел. Любой фермер задаёт его, когда видит урожай у соседа. Любой министр задаёт его, когда сравнивает показатели двух областей. Но как только мы пытаемся ответить без привычных отговорок, начинается трудная работа.

Сразу хочется сказать: дело в людях, деньгах, масштабе, рынке, удаче, погоде, начальстве, старом оборудовании. Иногда это правда. Иногда это только удобная защита от неприятной проверки. Производительность и эффективность как раз и нужны для того, чтобы не спорить на уровне впечатлений. Они не отменяют здравый смысл. Они заставляют его быть аккуратнее.

Я буду говорить здесь о вещах, которые в экономике давно получили строгие имена. Эффективность, производительность, граница лучших возможностей, техническая неэффективность, распределительная неэффективность, изменение технологии, индекс роста, сравнение предприятий. Эти слова могут выглядеть сухими. За ними, однако, стоят вполне живые ситуации: лишний час работы станка, слишком дорогой кредит, молоко, произведённое с большим расходом кормов, банк, который держит раздутые расходы, предприятие, которое умеет делать то же самое меньшими средствами.

Источник, на который я опираюсь, собран вокруг исследований эффективности и производительности. В нём много математики, моделей DEA и SFA, разговоров о фронтирах, индексах, расстояниях, ограничениях весов, банкротствах, банковских кризисах, энергоёмкости, фермерском возрасте. Я не буду пересказывать его как учебник. Мне нужна другая работа: вынести из него живую логику. Показать, как человек, занятый делом, может мыслить о результатах без тумана, без самодовольства и без страха перед цифрами.

Первое, что нужно удержать: эффективность не равна бедной экономии. Экономить можно глупо. Можно урезать расходы так, что через год работа развалится. Можно закрыть обучение, ремонт, контроль качества, потом радоваться короткому улучшению отчёта. Эффективность говорит о другом. Она спрашивает: при этих ресурсах ты получил всё, что мог получить? А если результат уже задан, мог ли ты потратить меньше? Вопрос простой, но он неудобный, потому что в нём нельзя спрятаться за общий шум.

Второе: производительность не сводится к тому, что люди должны работать быстрее. В разговоре это часто путают. Начальник говорит: повысим производительность, и люди слышат: будем бегать сильнее. Но производительность шире. Она связывает выпуск и затраты. В неё попадает организация труда, техника, обучение, закупки, качество сырья, расписание, правила, цены, масштаб, специализация. Работник может устать больше, а производительность не вырастет. А бывает наоборот: люди меньше суетятся, потому что порядок стал лучше, и выпуск на единицу затрат растёт.

Третье: сравнивать нужно не с мечтой, а с достижимой границей. Мы берём наблюдаемые предприятия или подразделения и ищем среди них тех, кто при данных условиях показывает лучший результат. Из этих лучших точек строится граница. Она не небесная. Не идеальная. Она сделана из реальной практики. Поэтому сравнение становится жёстче. Уже нельзя сказать, что так никто не умеет. Кто-то умеет. Вопрос теперь другой: чем он отличается и можно ли к нему приблизиться?

Есть соблазн требовать от любой модели окончательного ответа. Вот предприятие А, вот предприятие Б, скажите, кто прав. На практике модель полезна не этим. Она не заменяет руководителя, инженера, экономиста, врача или агронома. Она показывает, где надо задавать вопросы. Почему один банк имеет расходы ниже при той же работе? Почему один завод при похожем наборе машин выдаёт больше пригодной продукции? Почему один регион снижает энергоёмкость, а другой только объясняет, почему ему тяжело? Цифра открывает дверь, но пройти через неё всё равно должен человек.

Надо также честно сказать: измерение эффективности опасно, если использовать его как дубинку. Плохо выбранные показатели могут наказать сильных и наградить тех, кто удачно спрятал проблему. Если больницу оценивать только по числу обслуженных пациентов, она может начать избегать тяжёлых случаев. Если банк оценивать только по низким расходам, можно получить экономию на контроле риска. Если завод оценивать только по объёму, качество уйдёт в сторону. Поэтому хорошая мера начинается не с формулы, а с разговора о том, что именно мы считаем результатом.

В этой книге я буду идти от простого к более сложному. Сначала мы разберём, зачем нужна граница лучших возможностей и почему среднее значение часто обманывает. Потом поговорим о технической эффективности: о том, как одно и то же дело можно сделать с меньшим расходом или с большим выпуском. Затем перейдём к производительности, к изменению во времени, к цене ошибок, к роли технологии, к весам показателей, к риску, к секторным примерам. Нас будут интересовать не только формулы, но и смысл управленческого решения за ними.

Я пишу не для того, чтобы сделать читателя специалистом по математическому программированию. Для этого есть учебники и статьи. Мне ближе другая задача: дать язык, с помощью которого можно не теряться при разговоре о результатах. Когда человек слышит: предприятие неэффективно на двадцать процентов, он должен спросить: относительно какой границы? По каким входам и выходам? С учётом каких цен? Это техническая потеря или неверный набор ресурсов? Мы говорим о сегодняшнем срезе или о движении за годы? Такие вопросы уже меняют разговор.

Большинство ошибок в управлении начинается с неточного сравнения. Сравнили молодой завод со старым, не учли ассортимент. Сравнили крупную ферму с малой, забыли про почву. Сравнили университеты по числу публикаций, не спросили о качестве студентов, финансировании, дисциплинах. Сравнили банки по доходности, не увидели риск. Сравнение выглядит серьёзно, потому что в нём есть числа. Но числа не спасают от плохой постановки задачи. Они только делают ошибку убедительнее.

Поэтому я буду много раз возвращаться к одному приёму: прежде чем считать, надо описать производство. Что входит? Что выходит? Что считаем нежелательным результатом? Какие ограничения нельзя просто убрать? Где есть цены, а где они искажены? Что для нас означает лучший результат? Без этих вопросов эффективность превращается в декоративный отчёт. С ними она становится способом дисциплинировать мысль.

В старой управленческой культуре часто любили искать виноватого. В новой любят искать красивую панель показателей. И там и там можно уйти от работы. Настоящий анализ эффективности начинается там, где руководитель готов увидеть не только слабость подчинённых, но и слабость собственных правил. Иногда люди работают плохо. Но часто система устроена так, что хорошая работа в ней почти невозможна. Модель не скажет это за нас, но она может показать странное место, где усилия превращаются в потери.

Эта книга не обещает лёгкого способа поднять всё сразу. Производительность не растёт от лозунга. Эффективность не появляется от приказа. Но есть вещи, которые можно делать лучше: яснее выбирать меры, честнее строить сравнения, отделять технические потери от ценовых и организационных, смотреть на динамику, не путать масштаб с мастерством, не принимать среднее за норму. Это уже немало.

Я буду писать в мужском лице, прямо и без украшений. Иногда придётся остановиться на строгом понятии. Иногда на простой сцене из работы. Мне важно сохранить связь между ними. Потому что экономика производства существует не в таблице. Она начинается там, где у человека есть ограниченные ресурсы, несколько возможных решений и последствия, которые нельзя отменить задним числом.

Глава 1: Край реальных возможностей

Начнём с самой неприятной мысли: большинство организаций не знает, на что они способны. Они знают план. Знают смету. Знают прошлогодний результат. Знают, что отдел просил ещё людей, а бухгалтерия урезала заявку. Знают, кто в совещаниях говорит громче. Но это не ответ на вопрос о возможностях. Возможность не видна из одного отчёта. Её приходится вытаскивать сравнением.

Представьте несколько предприятий. Все делают похожую продукцию. У каждого есть труд, оборудование, материалы, энергия, управленческое время. На выходе есть выпуск, выручка, качество, иногда ещё вредные выбросы или брак. Одно предприятие тратит меньше энергии на ту же продукцию. Второе лучше использует людей. Третье получает высокий выпуск, но слишком дорогой ценой. Четвёртое выглядит скромно, пока не выясняется, что оно работает в худших условиях. Просто поставить их в один ряд нельзя. Но и отказаться от сравнения нельзя.

Здесь появляется идея границы. Мы ищем тех, кто среди наблюдаемых единиц делает работу лучше остальных по выбранным признакам. Не вообще лучше, а в конкретной системе координат. Если мы смотрим на входы и выходы, то лучшими становятся те, кого нельзя улучшить сразу по всем нужным направлениям: меньше входов при том же выходе или больше выхода при тех же входах. Из таких точек складывается фронтир. По-русски можно сказать проще: край реально достигнутых возможностей.

Среднее значение для такой работы плохо подходит. Среднее утешает. Оно говорит: ты не хуже середины или немного хуже. Но середина часто сама далека от хорошей практики. Если половина складов работает с лишними запасами, средний склад не становится образцом. Если большинство банков раздуло административные расходы, средний банк не доказывает нормальность расходов. Граница задаёт более жёсткий вопрос: кто уже делает лучше и почему ты не можешь приблизиться?

Этот вопрос не всегда справедлив сразу. У предприятий могут быть разные условия. Один завод старый, другой новый. Один работает на дорогом сырье, другой имеет долгий контракт. Один банк обслуживает сложных клиентов, другой берёт простые операции. Поэтому хорошая граница требует осторожности. Нельзя бездумно бросить все наблюдения в одну корзину. Но осторожность не означает отказ. Она означает, что сравнение надо строить так, чтобы оно отвечало на управленческий вопрос, а не на желание быстро кого-то обвинить.

Техническая эффективность в самом простом виде спрашивает: при заданном выпуске можно ли было использовать меньше ресурсов? Или наоборот: при заданных ресурсах можно ли было получить больше выпуска? Это две стороны одной работы. В первой мы смотрим на экономию входов. Во второй на рост выхода. Есть ещё смешанные варианты, где уменьшаются одни входы и растут выходы. В реальности именно так чаще и бывает, потому что предприятие редко меняет только один рычаг.

Допустим, молочная ферма получает тот же объём молока, что соседняя, но тратит больше корма, электроэнергии и труда. Если условия близки, вопрос жёсткий: что уходит впустую? Плохой рацион? Болезни стада? Неверное расписание доения? Старое оборудование? Слабый контроль? Модель не покажет ветеринара пальцем, но скажет: расход выше, чем у тех, кто уже добился такого же выпуска меньшими средствами. Дальше начинается настоящая проверка.

Или возьмём банк. У него есть отделения, персонал, капитал, информационные системы. На выходе кредиты, платежи, обслуживание счетов, комиссионные операции. Сравнение по одному коэффициенту расходов может дать грубую картину. Но банк не производит один простой товар. Он сочетает много услуг и несёт риск. Поэтому нужен способ учесть несколько входов и несколько выходов сразу. Именно здесь модели границы становятся полезными. Они позволяют не сводить сложное производство к одной удобной цифре слишком рано.

Есть два больших подхода, которые часто встречаются в исследованиях эффективности. Первый строится на математическом программировании. Его принято называть анализом оболочки данных, DEA. Он берёт наблюдаемые единицы и строит из лучших комбинаций границу. Второй связан с эконометрикой и случайными отклонениями, SFA. Он пытается отделить неэффективность от шума, ошибки измерения, удачи или неудачи. Спор между ними не похож на спор молотка и отвёртки. Это разные инструменты. В одном случае мы меньше навязываем форму технологии, в другом лучше учитываем случайность.

Для руководителя важнее не название метода, а его смысл. DEA говорит: среди ваших наблюдений есть такие сочетания входов и выходов, которые образуют практическую границу. Давайте посмотрим, насколько далеко остальные отстоят от неё. SFA говорит: наблюдение может быть хуже не только из-за плохой работы, но и из-за случайного удара. Давайте попробуем это разделить. В обоих случаях главный враг один: самодовольное объяснение, будто все результаты естественны и ничего сделать нельзя.

Расстояние до границы можно понимать буквально. Есть точка предприятия. Есть граница лучших возможностей. Между ними есть путь. Этот путь можно выбрать по-разному. Можно двигаться только за счёт сокращения входов. Можно двигаться за счёт увеличения выхода. Можно идти в заданном направлении: чуть меньше ресурсов и чуть больше результата. В строгих моделях такие движения получают имена. Но за именем стоит простая мысль: неэффективность измеряется не руганью, а величиной возможного улучшения.

Самое тонкое место здесь - выбор направления. Если мы говорим заводу: сокращай все входы пропорционально, это одно управленческое требование. Если говорим: не трогай выпуск, уменьши энергию и материалы, это другое. Если говорим больнице: увеличь число пролеченных пациентов при том же персонале, это третье. Направление должно быть связано с тем, что организация реально может менять. Иначе мера становится красивой, но бесполезной.

Есть ещё одна ловушка. Не всякая точка на границе одинаково хороша как ориентир. Иногда модель приводит предприятие к слабой части границы: формально улучшить выбранное направление уже нельзя, но остаются явные резервы по другим входам или выходам. Например, мы сократили один ресурс до предела, но видим, что другой ресурс всё ещё можно уменьшить без потери выпуска. Для практики такой ориентир плох. Руководителю нужен не формальный край, а сильная точка, где уже нельзя улучшить один показатель, не ухудшив другой.

В исследовательской литературе поэтому появляются разговоры о сильной и слабой эффективности, о дополнительных шагах, о проекциях на сильный фронтир. Снаружи это кажется технической тонкостью. На деле это очень земная вещь. Если вы даёте подразделению цель, она должна быть достижимой и полной. Нельзя сказать: стань как этот ориентир, а потом выяснить, что сам ориентир имеет скрытый запас. Люди быстро чувствуют такую несправедливость. А если не чувствуют, всё равно теряется смысл сравнения.

Цена добавляет второй слой. Технически предприятие может быть близко к лучшей практике, но покупать ресурсы неудачно или выпускать не тот набор продукции, который приносит наибольшую отдачу. Тогда появляется экономическая эффективность. Она спрашивает уже не только о физических количествах, но и о стоимости. Минимальная стоимость при заданном выпуске, максимальная выручка при заданных ресурсах, максимальная прибыль при доступной технологии. Эти вопросы ближе к деньгам, но они не отменяют техническую часть.

Представьте предприятие, которое использует мало ресурсов, но выбирает слишком дорогой набор. Технически оно дисциплинировано, а экономически проигрывает. Или наоборот: ресурсы куплены удачно, но внутри производства много потерь. В первом случае надо менять структуру закупок, состав факторов, ассортимент. Во втором - сам процесс. Если смешать эти причины, лечение будет случайным. Начнут давить на работников там, где проблема в ценах. Или будут менять поставщиков там, где проблема в организации цеха.

Разложение общей потери на техническую и распределительную части полезно именно этим. Оно не делает жизнь проще, зато делает её честнее. Когда мы видим потерю прибыли, надо спросить: предприятие далеко от технологической границы или оно близко к ней, но выбирает невыгодную комбинацию ресурсов и продуктов? В строгой модели это выражается через функции расстояния и двойственные связи с функциями затрат, выручки и прибыли. В управленческом языке это звучит проще: мы плохо делаем дело или хорошо делаем не то дело?

Проблема весов тоже не мелочь. Когда выходов несколько, их надо как-то сопоставить. В рынке часто помогают цены. Цена говорит, насколько один продукт ценен относительно другого. Но цены не всегда есть и не всегда честны. В образовании, здравоохранении, муниципальных услугах, экологии, государственных программах рыночной цены может не быть. А если она есть, она может быть искажена субсидиями, монополией, правилами отчётности. Тогда выбор весов становится не технической деталью, а частью ответственности.

DEA часто позволяет каждой единице подобрать такие веса, при которых она выглядит как можно лучше. В этом есть справедливость: разные организации могут иметь разные профили. Но есть и риск: слишком свободные веса превращают сравнение в защитную речь. Подразделение почти обнуляет неудобный показатель и раздувает удобный. Формально оно эффективно, по существу вопрос не снят. Поэтому появляются ограничения весов. Они возвращают в модель суждение руководителя, инженера или регулятора: некоторые показатели нельзя считать ничтожными.

Но и ограничения весов опасны, если они взяты с потолка. Когда начальник говорит: этот показатель должен весить не меньше двадцати процентов, надо спросить: почему? Это технологическое требование или управленческая ценность? Если это технология, цель должна оставаться достижимой. Если это ценность, мы честно признаём, что навязываем предпочтение. Например, в больнице нельзя сделать смертность почти нулевым показателем только потому, что она портит картину. Но нельзя и требовать одинаковой структуры результатов от учреждений, которые лечат разных пациентов.

Регуляторная среда добавляет ещё более неприятный сюжет. Если отрасль знает, как её оценивают, она может научиться играть с оценкой. Общие веса, нормативные показатели, формулы оплаты - всё это становится частью поведения фирм. Иногда предприятия начинают не повышать реальную эффективность, а подстраиваться под измеритель. Внешне отчёт красивеет, внутри мало что меняется. Поэтому анализ эффективности не должен быть наивным. Люди реагируют на правила. Фирмы тем более.

Производительность отличается от эффективности тем, что смотрит на отношение выпуска к затратам. В простом мире, где один вход и один выход, всё понятно. Столько тонн на один час, столько изделий на киловатт, столько рублей выпуска на одного работника. Но реальный мир редко такой. Входов много. Выходов много. Приходится строить агрегаты, индексы, выбирать веса, учитывать изменение состава продукции. Здесь и появляется трудность, которую в быту часто заметают под ковёр.

Рост производительности может происходить по разным причинам. Предприятие стало технически эффективнее: убрало потери и приблизилось к границе. Технология сдвинулась: появилась новая машина, новый метод, новое программное обеспечение. Изменился масштаб: производство стало ближе к размеру, при котором ресурсы используются лучше. Изменился ассортимент. Изменились цены. Если всё это назвать одним словом прогресс, мы ничего не поймём. Для решения нужно разложение.

Хороший пример - энергоёмкость. Если отрасль тратит меньше энергии на единицу выпуска, это может означать несколько разных вещей. Заводы внедрили новую технологию. Или изменился состав отрасли: больше стали делать те предприятия, которые сами по себе менее энергоёмкие. Или производство переехало в регионы с другой структурой энергии. Или выпуск стал другим. Политик любит одну большую цифру. Управленец не должен ей довольствоваться. Ему нужно знать, где именно произошло изменение.

То же самое с возрастом работников или фермеров. Легко предположить, что старший возраст снижает производительность. Иногда так и бывает. Но опыт, знание земли, умение выбирать момент, новая техника, которая снижает физическую нагрузку, могут изменить картину. Если мы заранее решили ответ, модель нам не нужна. Она нужна, когда мы готовы проверить привычную версию. Иногда результат неприятен для молодых. Иногда для старших. В любом случае он полезнее лозунга.

Отдельная тема - кризисы и ранние сигналы. Банк может выглядеть прибыльным, пока риск не проявился. Розничная компания может держаться на продажах, но уже иметь признаки будущего банкротства. Эффективность здесь работает не как медаль за прошлый год, а как предупреждение. Если фирма далека от устойчивой практики, если расходы растут странно, если структура решений ухудшается, это может быть ранним знаком. Не приговором, но поводом не ждать, пока отчёт станет очевидно плохим.

При этом надо помнить о данных. Модель ест то, что ей дают. Плохие данные не становятся хорошими от сложного метода. Если входы измерены грубо, выходы выбраны неправильно, цены не отражают реальности, а единицы сравнения собраны случайно, результат будет слабым. Иногда он всё равно полезен как первое приближение. Но нельзя выдавать его за точную диагностику. В работе с эффективностью честность к данным важнее блеска формулы.

Практик часто спрашивает: сколько показателей брать? Ответ неприятный: столько, сколько нужно для смысла, и не больше. Если взять слишком мало, мы исказим производство. Если слишком много, почти каждая единица найдёт способ выглядеть особенной. Малый набор груб. Большой набор расплывается. Поэтому надо начинать с карты процесса. Какие ресурсы действительно ограничивают работу? Какие результаты выражают цель? Какие нежелательные выходы нельзя игнорировать? Только после этого есть смысл считать.

Ещё один вопрос: кого с кем сравнивать? Не всякая совокупность годится. Муниципалитеты, банки, школы, фермы, заводы, больницы - внутри каждого слова может быть огромная неоднородность. Сравнить всех со всеми легко в таблице, но трудно оправдать по смыслу. Иногда нужны группы. Иногда нужно учитывать среду. Иногда нужно сравнивать отдельные подразделения только после корректировки условий. Иначе сильный окажется наказанным за трудную задачу, а слабый получит похвалу за лёгкую.

Но нельзя и прятаться за особенностями бесконечно. У каждой организации есть любимая фраза: нас нельзя сравнивать. В ней бывает часть правды. Но если принять её полностью, управление заканчивается. Тогда любой результат уникален, любая потеря неизбежна, любой провал объясним. Хороший анализ ищет середину. Он признаёт различия, но не разрешает ими закрыть разговор. Он говорит: да, условия разные. Теперь покажите, какие именно различия существенны и как они меняют границу.

На практике первая польза от анализа эффективности часто не в итоговом рейтинге, а в списке вопросов. Почему у этой единицы ориентиром стали именно те предприятия? Почему модель предлагает сократить этот ресурс, а не другой? Почему цена меняет оценку? Почему при добавлении показателя часть лидеров теряет позицию? Почему динамика производительности расходится с динамикой прибыли? Такие вопросы заставляют людей выходить из общих объяснений.

Хороший руководитель не должен поклоняться модели. Он должен с ней спорить. Но спорить предметно. Не говорить: мне не нравится результат. А спрашивать: верно ли выбраны входы? Есть ли шум, который надо отделить? Не смешали ли мы разные технологии? Не слишком ли свободны веса? Не слишком ли жестки ограничения? Не устарела ли граница? Не попали ли в данные ошибки? Такой спор улучшает модель и дисциплинирует руководителя.

Плохой руководитель использует модель иначе. Он берёт итоговый балл и делает из него дубинку. Эти эффективны, эти нет. Этим премия, этим выговор. После этого все учатся не работать лучше, а защищаться. Начинают спорить о показателях, переносить затраты, менять классификацию операций, откладывать трудные случаи, прятать неудобные выходы. Измеритель становится игрой. Игра съедает цель.

Чтобы этого не случилось, оценка должна иметь продолжение. Если подразделение далеко от границы, ему надо показать не только место, но и путь. Какие ориентиры выбраны? Какая величина улучшения предполагается? Что можно сделать в ближайшем периоде? Какие ограничения мешают? Где требуется инвестиция, а где достаточно порядка? Без такого разговора эффективность превращается в рейтинг ради рейтинга.

Иногда путь к границе невозможен без изменения технологии. Если предприятие работает на старом оборудовании, а лучшие уже перешли на другой способ производства, требовать немедленного равенства глупо. Но это не отменяет вывода. Значит, часть разрыва связана не с дисциплиной, а с инвестиционным решением. Тогда вопрос переходит на другой уровень: покупать, объединяться, менять процесс, уходить из части продукции, искать кооперацию. Модель не даёт денег, но показывает цену отставания.