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        一個城市應該開多少家星巴克?阿里騰訊是否可以永遠存在?
        來源: | 作者:品牌廣元 | 發(fā)布時間: 2026天前 | 4101 次瀏覽 | 分享到:

        哺乳動物、公司乃至城市作為一個生命體是否都存在相通的生長邏輯?

        一個城市需要要設立多少加油站才是最經(jīng)濟的選擇?

        一家公司是否能夠永遠存在?如果公司不能,一個城市是否可以?

        以上這些問題,《規(guī)?!芬粫冀o出了答案,這本書的作者杰弗里?韋斯特是物理學家,他通過科學研究將其理論應用在公司發(fā)展、城市治理上,堪稱全才,被奉為“跨學科諾貝獎”的不二人選。杰弗里?韋斯特通過多年研究發(fā)現(xiàn),生命體、公司、城市的生長與衰敗都離不開其自身規(guī)模的制約,并與其規(guī)模呈一定比例關系,遵守統(tǒng)一的公式,作者將此稱為規(guī)模法則。



        可以說掌握了規(guī)模法則,就一定程度上了解了世間運行大法。什么是規(guī)模法則?首先從動物的生長規(guī)律來看。

        規(guī)模法則

        動物體重越大,能量消耗越節(jié)省

        假如一只動物的體形是另一只動物的兩倍,那么它便擁有兩倍的細胞,一般人會得出的結論可能是:前者每天所需的食物和能量是后者的2倍,但杰弗里?韋斯特經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)實際情況是前者每天所需的食物和能量只比后者多75%,也就是說前者相對后者節(jié)省了25%的食物和能量。

        這一法則所帶來的一個深遠影響是,以每克為單位,體形更大的動物事實上比體形更小的動物更加高效,因為她的每一克組織需要的能量支持更少,少了大約25%。下圖是自然界動物從小到大的代謝率與體重之間的關系,分布線的斜率為0.75,這一規(guī)律遵循精確的數(shù)學公式,代謝率隨體重的3/4次冪發(fā)生變化。



        (動物代謝率與體重的關系)

        這一規(guī)模擴大帶來的系統(tǒng)性節(jié)約就是規(guī)模法則。簡單地說,就是你的體形越大,保持存活的人均所需便越少。那么這個規(guī)模法則能否擴展到人類社會呢?接著往下看。

        人口和城市的規(guī)模法則:

        城市人口越多,收入越高,所需基礎設施越少

        杰弗里?韋斯特研究了城市的規(guī)律,發(fā)現(xiàn)無論在美國、中國、日本、歐洲還是拉丁美洲,城市的基礎設施(如道路、電線、水管的長度及加油站的數(shù)量)都以相同的方式按比例縮放。但其指數(shù)與動物不同,大約是0.85,就是說城市每增加100萬人,城市的基礎設施(比如道路、電線)能夠節(jié)約15%。這種隨著體量增大而節(jié)約能量的規(guī)模法則也叫亞線性規(guī)??s放。

        與此相比,城市越大,社會經(jīng)濟指數(shù),如工資、財富、專利數(shù)量、艾滋病病例、犯罪率、教育機構數(shù)量等,也隨著人口規(guī)模的變化而按比例縮放,但以近似1.15的超線性指數(shù)變化,也就是說城市每增加100萬人,城市人的工資、財富、專利數(shù)量等會增加115%。這種隨著體量增大而效率提升的規(guī)模法則也叫超線性規(guī)??s放。

        綜合來講,規(guī)模法則意味著,如果一座城市的人口規(guī)模是本國另一座城市的兩倍,它的工資、財富、專利數(shù)量、艾滋病病例、犯罪率及教育機構數(shù)量都會以近似相同的比例增長(大約是1.15倍),而它的基礎設施也會出現(xiàn)相似的節(jié)余(大約是15%)。

        舉例:一個城市到底需要多少座加油站?

        我們以書中的例子加油站來看規(guī)模法則的應用。

        下圖是法、德、荷蘭、西班牙四國的加油站數(shù)量(縱軸)與城市規(guī)模(橫軸)的關系圖,可以看出,數(shù)量并非隨機變化,而是有規(guī)律的。結論是:隨著人口規(guī)模的變化,加油站數(shù)量的增長遵守規(guī)模法則。 此圖直線的斜率,大約為0.85,比生物體代謝率中的0.75略高。



        (加油站數(shù)量與城市規(guī)模之間的關系)

        這意味著在規(guī)模更大的城市,平均每座加油站服務的人數(shù)會更多,每月賣出的汽油數(shù)量也比小城市更多。換句話說,人口規(guī)模每增加一倍,城市只需要增加85%的加油站。對于超大城市,這個效應將帶來巨大數(shù)量的節(jié)約。對比5萬人的小城市與500萬人的大都市,為了服務100倍于原來的人口規(guī)模,只需50倍于原來的加油站數(shù)量。

        當然,其他的城市基礎設施遵循同樣的規(guī)模法則,如電線、道路、水管和燃氣管道的總長度等。

        案例擴展:一個城市開多少家星巴克是合適的?

        星巴克作為一個企業(yè),如果擴張在一個城市的門店數(shù)量,是憑感覺還是遵循一定的規(guī)律?如果將星巴克作為一座城市的基礎設施,我們就可以應用規(guī)模法則。

        根據(jù)大眾點評數(shù)據(jù),上海目前有738家星巴克,2018年末,上海人口是2400多萬人。當然目前上海星巴克還沒有飽和,假設1000家門店為飽和數(shù)字,即每年銷售額基本穩(wěn)定,不再增長。那么你可以依據(jù)規(guī)模法則,科學地設定其他城市的星巴克門店數(shù)量,比如假如中國一座城市為4800萬人,那么這個城市的星巴克門店可以節(jié)省15%,就是1000*2*0.85=1700家,如果一座城市為1200萬人,那么這個城市應該有588家(1000/0.85*2)門店。

        商業(yè)案例與基礎設施可能有所差別,但規(guī)律是類似的,有了規(guī)模法則作參考,你就不會盲目規(guī)劃一座城市的擴張量了。

        公司的規(guī)模法則

        一家公司的總收入(或銷售額)可以被想象為它的新陳代謝,而支出則可以想象為“維護”成本。通過研究和統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),公司收入和支出的比例變化一開始符合規(guī)模法則,即收入每增長一倍,支出比例節(jié)省10%(這個與城市版的15%有一定差距),利潤不斷上升,公司快速增長。但隨著公司規(guī)模的擴大,規(guī)模法則失效,收入增長的同時,支出比例不再節(jié)省,最終投入與收入之間的差額即利潤只能保持線性比例變化,比如2%,直至由于內外環(huán)境外邊導致衰退。

        這也是很多公司發(fā)現(xiàn)公司收入并未隨著員工增加而達到預期的原因。模式大概這樣:一開始隨著人數(shù)的增加,業(yè)務收入大幅上漲,而隨著人數(shù)不斷增加,效率降低,其他支出擴大,導致業(yè)務收入沒有實現(xiàn)相應的上漲。杰弗里?韋斯特通過分析標準普爾公司會計數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn),隨著公司規(guī)模的增長,對于創(chuàng)新的支持跟不上官僚和管理開支的增長。

        下圖可以看出,統(tǒng)計美國8家大公司的營業(yè)額,發(fā)現(xiàn)這些公司營業(yè)額對數(shù)值一開始增長較快,但一旦達到一定數(shù)額,則增長處于相對穩(wěn)定期,比如每年增長2%。



        每年固定增長比例比如2%,帶來的問題是它是指數(shù)級增長,盡管2%起點比較少,但是大家都知道棋盤上放米的故事,將時間拉長,2%帶來的增長將會無限大,這對于企業(yè)來說未來無限的指數(shù)級增長是不可能的。如何解決這個問題,作者給出的解決方案依然是創(chuàng)新。

        作者認為,預先阻止?jié)撛跒碾y的一個明確策略是,在達到奇點(無限增長)之前便進行干預,重新設定參數(shù),并進行創(chuàng)新。一個重大的創(chuàng)新會有效地重設參考點,改變系統(tǒng)運行和增長出現(xiàn)的條件。

        如下圖所示,公司和社會本來的增長是虛線部分,當它達到某一個點時將到達不可能的無限,利用創(chuàng)新避開最初的范式,找到新的范式,等于重新開辟了一條增長軌跡,只有這樣,企業(yè)和社會才能實現(xiàn)永續(xù)經(jīng)營。這里舉個例子,如果騰訊QQ遵循虛線軌跡的增長范式,它是不可能一直持續(xù)下去的,因為中國所有人幾乎都成了QQ的用戶,但是微信的出現(xiàn)創(chuàng)造了新的增長范式,即實線增長軌跡,于是它又開始重新增長,微信相較QQ就是創(chuàng)新。



        講到這里,文章開頭的幾個問題,你便有了答案。

        哺乳動物、公司乃至城市作為一個生命體的確存在相通的生長邏輯,那就是規(guī)模法則,即體量每倍增一倍,其消耗節(jié)省一定比例。

        一個城市需要的加油站數(shù)量呈現(xiàn)這樣的規(guī)律,城市人口每倍增一倍,加油站數(shù)量需求節(jié)省15%。

        一家公司是否能夠永遠存在?答案是不能,因為公司越大,消耗(支出)并沒有節(jié)省,線性增長趨勢最終只能走到盡頭。

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