Đa dạng và lợi nhuận: con số 21% của McKinsey chứng minh gì?

Phòng nhân sự gửi bạn bản nháp báo cáo trình hội đồng quản trị, có dòng: "công ty có ban điều hành đa dạng giới hơn thì có khả năng lãi vượt ngành cao hơn 21%". Bạn là tổng giám đốc, hay chủ công ty đang gọi vốn. Nếu nhà đầu tư hỏi lại, dòng đó có đứng vững không? Con số đến từ báo cáo của McKinsey & Company (Hunt et al., 2018); xem thêm ca về báo cáo này. Tôi không đánh giá chủ trương đa dạng, chỉ hỏi con số có đỡ được câu gắn vào nó hay không. Biểu đồ ở một báo cáo khác: xem bài năm câu hỏi đọc biểu đồ.

Con số 21% và 33% thực sự đo cái gì?

Đó là chênh lệch giữa hai tỷ lệ, không phải mức lãi cao hơn 21%. McKinsey chia công ty thành bốn nhóm theo độ đa dạng ở ban điều hành, rồi đếm trong mỗi nhóm bao nhiêu công ty có biên EBIT trên trung vị ngành của nước mình. Với giới (991 công ty), nhóm cao nhất đạt 55%, nhóm thấp nhất 45%; với sắc tộc và văn hoá (589 công ty), 59% so với 44% (Hunt et al., 2018, p. 8). Tỷ số 55 trên 45 khoảng 1,22; báo cáo ghi 21% vì tính từ số lẻ chưa làm tròn (Hunt et al., 2018, p. 8). Trên mỗi 100 công ty, nhóm cao có thêm khoảng 10 công ty (giới) hoặc 15 công ty (sắc tộc) vượt trung vị; cách đổi này nằm ở bài bội số rủi ro.

Định nghĩa nằm ở phần phương pháp. Ban điều hành do từng công ty tự xác định, thường là CEO và hai cấp dưới (Hunt et al., 2018, pp. 8, 36). Lợi nhuận là biên EBIT trung bình 2011–2015, riêng công ty tài chính dùng ROE (Hunt et al., 2018, p. 35). "Vượt trội" là trên trung vị nhóm cùng ngành, cùng nước (Hunt et al., 2018, p. 38). Có kết quả dương nhưng không đạt ý nghĩa thống kê: đa dạng sắc tộc với biên lợi nhuận kinh tế (Hunt et al., 2018, p. 13), đa dạng giới ở hội đồng quản trị Mỹ và Anh (Hunt et al., 2018, p. 10).

Chính báo cáo nói nó chứng minh được gì?

Một tương quan, và báo cáo nói thẳng điều đó nhiều lần. Trang 2: tương quan không chứng minh nhân quả (Hunt et al., 2018, p. 2). Trang 5: "correlation is not causation. While not causal, we observe a real relationship" (Hunt et al., 2018, p. 5). Trang 38: "we are not asserting a causal link", và chứng minh nhân quả sẽ khó, "likely requiring detailed longitudinal studies", tức nhiều khả năng cần nghiên cứu theo dõi dài hạn (Hunt et al., 2018, p. 38).

Báo cáo đưa thêm giả thuyết về lý do (Hunt et al., 2018, p. 5) và lời kêu gọi: quan hệ này "does prompt action" (Hunt et al., 2018, p. 2). Đó là quan điểm của tác giả, không phải kết quả phép tính. Slide trích 21% mà bỏ câu ở trang 2 hoặc 38 sẽ nói nhiều hơn báo cáo.

Vì sao cùng một bảng số có thể đọc ngược chiều?

Vì bảng chỉ cho thấy hai thứ đi cùng nhau, còn thứ tự đo đặt lợi nhuận trước đa dạng.

Taris và cộng sự (2021) viết rằng hai khái niệm có thể tương quan đáng kể mà chưa chắc cái này gây ra cái kia, và ít nhất phải cho thấy "nguyên nhân" có trước "kết quả" (Taris et al., 2021, p. 1). Thiết kế đo mỗi biến một lần, dù ở hai đợt, không hơn thiết kế cắt ngang về khả năng chứng minh nhân quả (Taris et al., 2021, p. 2). Họ viết về khảo sát người lao động; áp vào dữ liệu công ty là suy luận của tôi.

Theo cách đọc của tôi, lợi nhuận được đo trước nên dữ liệu đi xa hơn "không cho biết thứ tự"; Green và Hand (2024) đọc như vậy (Green và Hand, 2024, pp. 25–26). McKinsey thừa nhận khả năng đó về lý thuyết nhưng viết rằng thực tế nó "có vẻ khó xảy ra", vì phần lớn công ty chỉ chuyển đổi lớn khi có "burning platform", tức áp lực sống còn (Hunt et al., 2018, p. 39). Trong các trang bài dùng, đó là quan sát, không kèm số liệu.

Cách giải thích thứ ba là yếu tố chung. Tứ phân vị giới chia trên toàn mẫu 12 nước, còn "vượt trội" tính trong ngành ở từng nước (Hunt et al., 2018, pp. 37–38); công ty Úc, Anh, Mỹ chiếm 47% mẫu nhưng hơn 70% nhóm cao nhất về giới (Hunt et al., 2018, p. 20). Báo cáo nhắc phép hồi quy nhiều biến (Hunt et al., 2018, p. 38); các trang bài dùng không có danh sách biến kiểm soát.

Hai ví dụ sau là số bịa của tôi, không phải dữ liệu của McKinsey hay của công ty nào.

Ví dụ bịa 1: nhân quả ngược. Tám công ty, A đến H. Năm 0, A, B, C, D đã có biên lợi nhuận trên trung vị ngành. Giả định: A, B, C có tiền mở thêm vị trí quản lý và thêm quản lý nữ, D thì không; trong bốn công ty kém lãi chỉ E làm vậy. Năm 3, nữ chiếm từ 40% ban quản lý ở A, B, C, E.

Ảnh chụp năm 3 cho "gấp ba", nhưng A, B, C, D đã lãi từ năm 0. Ảnh chụp ấy cũng xuất hiện nếu đa dạng làm tăng lãi; chỉ số liệu năm 0 mới phân biệt được. Báo cáo 2018 nêu một giai đoạn thu dữ liệu đa dạng (Hunt et al., 2018, p. 35).

Ví dụ bịa 2: yếu tố chung. Mười tám công ty, chia theo quy mô. Giả định: công ty lớn có nhiều vị trí quản lý và biên lợi nhuận cao nhờ quy mô; trong mỗi nhóm quy mô, đa dạng không liên quan tới lợi nhuận.

Gộp lại là 56% so với 44%, "hơn 25%", cùng hình dạng với con số McKinsey; tách theo quy mô thì hai nhóm bằng nhau ở cả hai tầng. Đó là bước "gộp nhóm" trong khung kiểm chỗ con số hay sai. Tôi không biết hồi quy của McKinsey có kiểm soát quy mô không; đây là cách đặt câu hỏi, không phải cáo buộc.

Nghiên cứu độc lập có làm lại được không?

Một nhóm đã thử và không làm lại được. Green và Hand (2024) áp cách làm của McKinsey cho 497 công ty S&P 500, đo lợi nhuận 2015–2019 và đa dạng chủng tộc, sắc tộc giữa năm 2020. Họ thấy 54,0% công ty nhóm cao nhất có biên EBIT điều chỉnh theo ngành dương, so với 51,2% ở nhóm thấp nhất; p bằng 0,65 (Green và Hand, 2024, pp. 8, 10). Trong 40 thống kê trên sáu thước đo tài chính, 37 không có ý nghĩa, một dương rõ, hai âm rõ (Green và Hand, 2024, p. 9). McKinsey không chia sẻ dữ liệu, kể cả tên công ty (Green và Hand, 2024, p. 6).

Họ nêu giới hạn: chỉ có Mỹ; S&P 500 không phải mẫu ngẫu nhiên; chủng tộc do một đồng tác giả xác định từ ảnh và tên, nên nhiều khả năng đếm thiếu người không da trắng (Green và Hand, 2024, pp. 13, 27). Phép thử của họ cũng đo lợi nhuận trước, đa dạng sau, nên không kiểm nhân quả, và không kiểm con số 21% về giới.

Trước khi đưa con số vào hồ sơ, nên hỏi gì?

Sáu câu để hỏi người đưa slide; cách gom là của tôi, rút từ phần chọn dữ liệu và diễn giải của khung kiểm chỗ con số hay sai.

Một câu cho hồ sơ mà tôi thấy đứng được: "McKinsey & Company, trong mẫu 1.007 công ty lớn ở 12 nước (991 có số liệu giới), thấy nhóm nhiều nữ nhất ở ban điều hành có 55% vượt trung vị ngành về biên EBIT, so với 45% ở nhóm ít nữ nhất; tác giả nêu rõ đây là tương quan, không khẳng định nhân quả (Hunt et al., 2018, tr. 8, 35, 38)." Hợp nếu bạn muốn dẫn nghiên cứu đúng như nó nói; không hợp nếu hồ sơ cần khẳng định tăng đa dạng sẽ tăng lãi.

Lập luận cho đa dạng có thể đứng trên cơ sở khác. Báo cáo ghi công bằng xã hội và tuân thủ pháp luật thường là động lực đầu tiên của các nỗ lực này (Hunt et al., 2018, p. 1), và Green và Hand viết kết quả của họ không nói gì về đóng góp xã hội hay đạo đức của đa dạng (Green và Hand, 2024, pp. 28–29). Theo cách đọc của tôi, nên nêu cơ sở ấy riêng, đừng nhờ một con số tương quan gánh thay.

Đào sâu: bài dùng những phần nào của nguồn?

Hunt và cộng sự (2018): bản PDF toàn văn từ mckinsey.org (số trang là số trang in). Bài dùng tóm tắt điều hành, giới thiệu, kết quả (trang 8 đến 19), phương pháp và hạn chế (trang 35 đến 39); không dùng trang 21 đến 32, và từ trang 20 chỉ có đoạn về Úc, Anh, Mỹ. Tỷ số 55 trên 45 là phép chia của bài.

Green và Hand (2024): toàn văn PDF của tạp chí, trang 5 đến 29; không dùng phụ lục, danh mục tham khảo, bản thảo 2021 và bài Bermiss, Green và Hand (2024).

Taris và cộng sự (2021): toàn văn bài xã luận, bản xuất bản trong kho mở của Đại học Utrecht. Dixon-Fyle và cộng sự (2020): các trang 10, 12, 14, 20, 28, 48, 49, 51. Beraki và cộng sự (2022): chỉ phần tóm tắt. Các báo cáo McKinsey 2015 và 2023 không được dùng.