如何破解公司衰亡宿命论？

编者按：本文转载自微信公众号：混沌大学(ID：hundun-university)。混沌大学是一所没有围墙的互联网创新大学，遍邀全球名师，拓展认知边界，奉献最专业、最实用、最顶级的互联网创新课程，陪伴这个时代最有梦想的人，早半步认知这个混沌的世界。

增长，扼住企业命运的咽喉。克里斯坦森在《创新者的窘境》里面给出一个很严酷的事实，“每10家企业中，大约只有1家能够维持长期增长势头。”

在如今互联网、人口红利已经基本耗尽，管理甚至需要996才能驱动增长的情况下，企业最佳增长引擎非“创新”莫属。本堂课中，我将聚焦创新背后的几层理论，用创新去解释和预测所有新兴的现象。

授课老师 | 李善友混沌大学创办人

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。

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

“Better，Better，Better”，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iPhone、iPad，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。”

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。

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“。

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pretty soon，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)