До сих пор мы ставили под сомнение общепринятое мнение, что неудачи нового предприятия – следствие распространенных ошибок в решениях. Мы выяснили, что большинство новых предприятий не терпит неудачу и что многие предприниматели более гибкие и менее предвзятые, чем считается.

Откуда же тогда взялись вышеупомянутые лабораторные доказательства, обнаружившие связь между когнитивными предубеждениями и избыточным количеством стартапов?

Эти исследования были тщательно разработаны, чтобы изолировать несколько переменных, в связи с чем в процесс ввели ряд важнейших ограничений. Всех участников проинформировали о фиксированном и неизменяемом распределении выплат – в плане и общей суммы, и способа распределения. Конечная точка определена четко. Количество конкурентов всем известно. И плата за вход тоже фиксирована и неизменна.

Управление новым бизнесом отличается от этой модели по всем пунктам. В нем нет фиксированной суммы будущей прибыли и принципа ее распределения, нет и определенной конечной точки, когда прибыли начнут раздавать. На самом деле прибыль не распределяется, а создается, и чем лучше мы работаем, тем бо́льшую прибыль мы можем создать. Кроме того, этот эксперимент не позволял игрокам влиять на один из самых главных факторов – на затраты. Они должны были платить фиксированную плату, чтобы войти, и не могли ни снизить, ни отсрочить расходы. В результате был поставлен элегантный эксперимент со статистически значимыми результатами, не проясняющий насущного вопроса, а именно – решения предпринимателя начать бизнес.

И это не все. В вышеупомянутом эксперименте высокая производительность была результатом состязания в общих знаниях о спорте. Это важно, потому что, как мы видели в главе 5, люди, как правило, переоценивают свои силы при решении относительно легких задач (например, вождения), но недооценивают при решении сложных (рисование). Вероятно, конкурс представлялся легким, поэтому они приходили к выводу, что смогут преодолеть соперников. Так что не удивительно, что участников оказалось так много.

А что случилось бы, если бы конкурс воспринимался как очень сложный? Будем ли мы по-прежнему наблюдать избыток желающих? Чтобы ответить на этот вопрос, трое исследователей – Дон Мур, Джон Ош и Шарлин Зиетсма – провели такой же эксперимент, но с одним существенным отличием: некоторые отрасли промышленности были описаны как относительно легкие: в них могут добиться успеха многие компании. Про другие было сказано, что они очень сложные и в них мало шансов на успех. Результаты? В «легких» отраслях наблюдалось чрезмерное количество входов, так как люди представляли себе, что смогут преуспеть. В «трудных» отраслях происходило обратное: все подумали, что вряд ли добьются успеха, поэтому в игру вступало очень мало людей. Мур и его коллеги прокомментировали: «В отличие от выводов некоторых исследователей предпринимательства, наши результаты показывают, что предприниматели отнюдь не чрезмерно самоуверенны… Решение вступить – результат информационного поиска. Он в основном опирается на наиболее доступные данные: информацию о себе самом и возможностях своей фирмы. Эта тенденция приводит к избыточному входу на некоторые рынки и недостаточному на другие».

Когда мы думаем о неудаче нового венчурного предприятия, на ум приходят отрасли, относительно легко управляемые (рестораны, магазины розничной торговли и салоны красоты). Здесь низкие капитальные затраты и требуется мало интеллектуальной собственности. Многие люди считают, что они обладают достаточными навыками, чтобы добиться успеха, и не придают значения тому, что другие люди имеют столько же шансов. Мы должны ожидать избыточного входа в эти отрасли, и мы его находим.

В других отраслях успех кажется менее вероятным. Инновации не поддаются прогнозированию, капитальные затраты высоки, а предпочтения клиентов быстро меняются. Здесь можно преувеличивать ожидаемые трудности и не желать начинать новый бизнес. Здесь нет никаких избыточных вступлений, скорее их даже меньше, чем необходимо.

То есть мы возвращаемся к тому, что для исследований требуются сбалансированные эксперименты, в противном случае мы получаем сомнительные выводы.