Cities are the crucible of civilization. They have been expanding, urbanization has been expanding, at an exponential rate in the last 200 years so that by the second part of this century, the planet will be completely dominated by cities. Cities are the origins of global warming, impact on the environment, health, pollution, disease, finance, economies, energy -- they're all problems that are confronted by having cities. That's where all these problems come from. And the tsunami of problems that we feel we're facing in terms of sustainability questions are actually a reflection of the exponential increase in urbanization across the planet.
เมืองเป็นเบ้าหลอมของอารยธรรม เมืองมีการขยายขนาดเรื่อยมา ชุมชนเมืองก็ขยายออกไปเรื่อยๆ ด้วยอัตราเร่ง ในช่วง 200 ปีที่ผ่านมา ฉะนั้น ภายในช่วงครึ่งหลังของศตวรรษนี้ ดาวเคราะห์ดวงนี้จะถูกครอบครองพื้นที่จนหมด โดย ชุมชนเมือง เมือง เป็นแหล่งก่อให้เกิดภาวะโลกร้อน ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม สุขภาวะ มลพิษ โรค การเงิน เศรษฐกิจ พลังงาน ล้วนเป็นปัญหา ที่เราต้องเผชิญนับเนื่องมาจากการมีอยู่ของเมือง นั่นเป็นแหล่งของปัญหาทั้งหมดทั้งมวลครับ และปัญหาต่างๆที่เรารู้สึกว่าเราต้องเผชิญระลอกแล้วระลอกเล่า ในแง่ของคำถามว่าด้วยความยั่งยืน จริงๆแล้วก็คือภาพสะท้อน ของการเติบโตอย่างก้าวกระโดด ของชุมชนเมืองทั่วโลก
Here's some numbers. Two hundred years ago, the United States was less than a few percent urbanized. It's now more than 82 percent. The planet has crossed the halfway mark a few years ago. China's building 300 new cities in the next 20 years. Now listen to this: Every week for the foreseeable future, until 2050, every week more than a million people are being added to our cities. This is going to affect everything. Everybody in this room, if you stay alive, is going to be affected by what's happening in cities in this extraordinary phenomenon. However, cities, despite having this negative aspect to them, are also the solution. Because cities are the vacuum cleaners and the magnets that have sucked up creative people, creating ideas, innovation, wealth and so on. So we have this kind of dual nature. And so there's an urgent need for a scientific theory of cities.
นี่เป็นตัวเลขบางส่วนครับ 200 ปีก่อน สหรัฐอเมริกา มีชุมชนเมืองอยู่ไม่ถึงร้อยละสองร้อยละสาม ตอนนี้มีมากกว่าร้อยละ 82 แล้วครับ ดาวเคราะห์ดวงนี้ถูกใช้พื้นที่ไปครบครึ่งหนึ่งเมื่อ 2-3 ปีก่อน จีนกำลังจะสร้างเมืองใหม่ 300 แห่ง ภายใน 20 ปีข้างหน้านี้ เอาหล่ะ ฟังให้ดีนะครับ ทุกๆ สัปดาห์ในอนาคตข้างหน้าอันใกล้ ไปจน ค.ศ.2050 ทุกๆ สัปดาห์ มีคนกว่าล้าน ที่เพิ่มจำนวนขึ้นในชุมชนเมืองต่างๆ ซึ่งย่อมจะส่งผลกระทบต่อทุกสิ่งทุกอย่าง ทุกๆท่านในห้องนี้ ถ้าคุณยังมีชีวิตอยู่ ก็จะได้รับผลกระทบ จากอะไรต่อมิอะไรที่เกิดขึ้นในชุมชนเมือง ในปรากฏการณ์ที่ไม่ธรรมดานี้ อย่างไรก็ดี เมือง แม้ว่าจะมีคุณลักษณะทางลบ แต่ก็เป็นคำตอบให้แก่ปัญหาด้วย เนื่องจากชุมชนเมืองเป็นเหมือนเครื่องดูดฝุ่นและแม่เหล็ก ที่ดึงดูดผู้คนที่มีความคิดสร้างสรรค์เข้ามา สรรสร้างแนวคิดใหม่ๆ นวัตกรรมต่างๆ ความมั่งคั่ง และอะไรต่อมิอะไร เพราะงั้น เราจึงมีธรรมชาติแบบทวิแบบนี้ไงครับ และดังนั้น นั่นเป็นความจำเป็นเร่งด่วน ที่จะต้องมีทฤษฎีวิทยาศาสตร์ว่าด้วย เมือง
Now these are my comrades in arms. This work has been done with an extraordinary group of people, and they've done all the work, and I'm the great bullshitter that tries to bring it all together.
นี่คือเหล่านักวิชาการที่ค้นคว้าเรื่องนี้กับผมครับ งานวิจัยเช่นนี้ดำเนินการศึกษาโดยกลุ่มคนที่ไม่ธรรมดาครับ และพวกเขาเป็นคนทำงานทั้งหมด ส่วนผมก็เอาแต่คุยโม้ไปวันๆ แล้วก็ฉกฉวยเอางานของพวกเขามารวมไว้ด้วยกัน
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
So here's the problem: This is what we all want. The 10 billion people on the planet in 2050 want to live in places like this, having things like this, doing things like this, with economies that are growing like this, not realizing that entropy produces things like this, this, this and this. And the question is: Is that what Edinburgh and London and New York are going to look like in 2050, or is it going to be this? That's the question. I must say, many of the indicators look like this is what it's going to look like, but let's talk about it.
เอาหละครับ ปัญหาก็คือ: สิ่งที่พวกเราอยากได้ ประชากรโลกจำนวนหนึ่งหมื่นล้านคนในปี ค.ศ.2050 ต้องการจะใช้ชีวิตในสถานที่แบบนี้ มีข้าวของเครื่องใช้แบบนี้ ทำอะไรต่างๆ แบบนี้ ด้วยเศรษฐกิจที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ แบบนี้ โดยไม่ระลึกว่า เอ็นโทรปี ก่อให้เกิดสภาพแบบนี้ แบบนี้ แบบนี้ แล้วก็แบบนี้ และคำถามก็คือ นี่หรือคือแบบที่ กรุงเอดินบะระ กับ กรุงลอนดอน กับ มหานครนิวยอร์ก กำลังมุ่งหน้าเข้าไปสู่ ในปี ค.ศ.2050 หรือว่าจะกลายเป็นแบบนี้? นั่นแหละครับ คำถามหละ ผมจำเป็นต้องบอกครับว่าดัชนีหลายๆตัว บ่งชี้ออกมาว่าแบบนี้คือสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น มาคุยกันเกี่ยวกับเรื่องนี้หน่อยดีกว่า
So my provocative statement is that we desperately need a serious scientific theory of cities. And scientific theory means quantifiable -- relying on underlying generic principles that can be made into a predictive framework. That's the quest. Is that conceivable? Are there universal laws? So here's two questions that I have in my head when I think about this problem. The first is: Are cities part of biology? Is London a great big whale? Is Edinburgh a horse? Is Microsoft a great big anthill? What do we learn from that? We use them metaphorically -- the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on -- is that just bullshit, metaphorical bullshit, or is there serious substance to it? And if that is the case, how come that it's very hard to kill a city? You could drop an atom bomb on a city, and 30 years later it's surviving. Very few cities fail. All companies die, all companies. And if you have a serious theory, you should be able to predict when Google is going to go bust.
ผมจึงขอเปิดประเด็นขึ้นมา ว่าเราจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีทฤษฎีวิทยาศาสตร์ว่าด้วยเมือง และทฤษฎีวิทยาศาสตร์ หมายถึงว่า จะต้องวัดได้ ต้องตั้งอยู่บนหลักการที่เป็นที่ยอมรับในวงกว้าง ที่จะต้องสร้างเป็นกรอบแนวคิดเพื่อศึกษาแนวโน้มในอนาคตได้ นั่นก็คือสิ่งที่ต้องเสาะแสวงหา แล้วมันจะเป็นไปได้หรือ? จะมีหลักสากลไหม? ดังนี้ สองคำถาม ที่ผมมีในหัวตอนที่คิดถึงปัญหานี้ คำถามแรกคือ เมืองเป็นส่วนหนึ่งของชีววิทยาหรือไม่? ลอนดอนเป็นวาฬยักษ์มั้ย? เอดินบะระเป็นม้าหรือเปล่า? ไมโครซอฟต์เป็นจอมปลวกยักษ์รึ? เราจะเรียนรู้อะไรจากสิ่งพวกนี้ได้บ้าง? เราใช้ในอุปมาเปรียบเทียบ ดีเอ็นเอของบริษัท กระบวนการเผาผลาญของเมือง ฯลฯ เป็นแค่เรื่องงี่เง่า อุปมาแบบไม่เข้าท่า หรือว่ามีอะไรที่ลึกซึ้งเป็นเรื่องเป็นราว? และถ้าเป็นอย่างนั้น ทำไมการทำลายล้างเมืองให้สิ้นซากถึงได้ยากหนักหนา เราอาจหย่อนระเบิดนิวเคลียร์ใส่เมืองได้ และ 30 ปีต่อมา เมืองนั้นกลับฟื้นคืนชีพเหมือนเดิม เมืองจำนวนน้อยมากที่ล่มสลาย บริษัททั้งหมดสูญสลายไป ทั้งหมดเลยครับ และถ้าเรามีทฤษฎีจริงๆจังๆ เราควรจะพยากรณ์ได้ว่า เมื่อไหร่ กูเกิ้ล จะล่มสลายไป
So is that just another version of this? Well we understand this very well. That is, you ask any generic question about this -- how many trees of a given size, how many branches of a given size does a tree have, how many leaves, what is the energy flowing through each branch, what is the size of the canopy, what is its growth, what is its mortality? We have a mathematical framework based on generic universal principles that can answer those questions. And the idea is can we do the same for this? So the route in is recognizing one of the most extraordinary things about life, is that it is scalable, it works over an extraordinary range. This is just a tiny range actually: It's us mammals; we're one of these. The same principles, the same dynamics, the same organization is at work in all of these, including us, and it can scale over a range of 100 million in size. And that is one of the main reasons life is so resilient and robust -- scalability. We're going to discuss that in a moment more.
ถ้างั้น นั่นเป็นแค่การมองแบบหนึ่ง หรือเปล่า? จริงๆแล้วเราเข้าใจเรื่องพวกนี้มากโขอยู่ครับ นั่นก็คือ เราถามคำถามทั่วๆไปเกี่ยวกับพวกนี้ -- มีต้นไม้ขนาดเท่านั้นเท่านี้อยู่กี่ต้น ต้นไม้นี้มีกิ่งไม้ขนาดเท่านั้นเท่านี้อยู่กี่กิ่ง มีใบกี่ใบ พลังงานอะไรที่ส่งผ่านไปยังแต่ละกิ่งก้านสาขา ร่มไม้กว้างปกคลุมเป็นเนื้อที่เท่าไหร่ เติบโตเป็นอย่างไร ตายอย่างไร เรามีกรอบแนวคิดทางคณิตศาสตร์ ที่ตั้งอยู่บนพื้นฐานของหลักสากลที่เป็นที่ยอมรับ ที่จะนำมาตอบคำถามพวกนี้ได้ และแนวคิดก็คือ เราทำแบบเดียวกันกับเรื่องเมืองได้ไหม? หนทางที่จะทำได้ ก็คือ จะต้องจำแนกได้ว่า สิ่งมหัศจรรย์ที่สุดสิ่งหนึ่งเกี่ยวกับชีวิต ก็คือ การปรับขนาดย่อ/ขยายได้ เป็นแบบนี้กับสิ่งต่างๆในวงกว้างอย่างไม่น่าเชื่อ จริงๆแล้ว ที่เราสนใจศึกษาอยู่นี้เป็นแค่ส่วนเล็กๆ เป็นเรื่องของเรา สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม เราเป็นแค่ประเภทหนึ่งในนั้น ใช้หลักการเดียวกัน พลวัตรเดียวกัน การจัดการระบบแบบเดียวกัน ถ้วนทั่วทุกสปีชีย์ รวมทั้งมนุษย์เราด้วย และมีขนาดตั้งแต่กว่า 100 ล้าน และนั่นเป็นเหตุผลหลักประการหนึ่งว่า ชีวิตมีความยืดหยุ่นและทนทาน -- ความสามารถในการย่อขยาย เดี่ยวเราจะคุยเรื่องนี้กันต่อนะครับ
But you know, at a local level, you scale; everybody in this room is scaled. That's called growth. Here's how you grew. Rat, that's a rat -- could have been you. We're all pretty much the same. And you see, you're very familiar with this. You grow very quickly and then you stop. And that line there is a prediction from the same theory, based on the same principles, that describes that forest. And here it is for the growth of a rat, and those points on there are data points. This is just the weight versus the age. And you see, it stops growing. Very, very good for biology -- also one of the reasons for its great resilience. Very, very bad for economies and companies and cities in our present paradigm. This is what we believe. This is what our whole economy is thrusting upon us, particularly illustrated in that left-hand corner: hockey sticks. This is a bunch of software companies -- and what it is is their revenue versus their age -- all zooming away, and everybody making millions and billions of dollars.
แต่คุณรู้ไหมว่า ในระดับเล็กเฉพาะส่วน คุณเกี่ยวข้องกับขนาด ทุกๆท่านในห้องนี้เกี่ยวข้องกับขนาด เราเรียกมันว่า การเจริญเติบโต ครับ นี่ก็คือว่าคุณเจริญเติบโตอย่างไร หนู นั่นคือหนูครับ -- อาจจะเป็นคุณก็ได้ พวกเราทั้งหมดมีอะไรคล้ายกันมากครับ เห็นไหมครับว่าคุณเองก็คุ้นเคยกับเรื่องพวกนี้มาก คุณเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วแล้วต่อมาก็หยุดโต และเส้นตรงนั้น คือการพยากรณ์จากทฤษฎีเดียวกัน ที่ตั้งอยู่บนหลักการเดียวกัน ที่ใช้อธิบายการเติบโตของป่า และเส้นนี้เป็นการเจริญเติบโตของหนู จุดเหล่านั้นคือข้อมูล นี่เป็นแค่กราฟน้ำหนักกับอายุ เห็นไหมครับว่ามันหยุดการเติบโต ดีมากๆสำหรับชีววิทยา แล้วก็เป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ชีวิตมันมีความยืดหยุ่น แต่ไม่ดีเอามากๆ สำหรับเศรษฐกิจและบริษัทและเมือง ในกระบวนทัศน์ของเราในขณะนี้ครับ นี่เป็นสิ่งที่เราเชื่อกัน นี่เป็นสิ่งที่เศรษฐกิจทั้งหมด ผลักมาบนบ่าเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่นำเสนอไว้ตรงมุมซ้ายนี่ครับ กราฟรูปไม้ฮอกกี้ นี่เป็นบริษัทซอฟต์แวร์สาขาหนึ่งครับ และนี่เป็นกราฟของรายได้กับอายุของสาขาบริษัท ย่อให้เล็กลง และทุกๆคนก็ทำรายได้เป็นล้านๆ เป็นพันๆล้านดอลลาร์
Okay, so how do we understand this? So let's first talk about biology. This is explicitly showing you how things scale, and this is a truly remarkable graph. What is plotted here is metabolic rate -- how much energy you need per day to stay alive -- versus your weight, your mass, for all of us bunch of organisms. And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10, otherwise you couldn't get everything on the graph. And what you see if you plot it in this slightly curious way is that everybody lies on the same line. Despite the fact that this is the most complex and diverse system in the universe, there's an extraordinary simplicity being expressed by this. It's particularly astonishing because each one of these organisms, each subsystem, each cell type, each gene, has evolved in its own unique environmental niche with its own unique history. And yet, despite all of that Darwinian evolution and natural selection, they've been constrained to lie on a line.
เอาหล่ะ แล้วเราจะเข้าใจสิ่งพวกนี้อย่างไร? งั้นเรามาคุยกันในเรื่องชีววิทยาเสียก่อน อันนี้แสดงให้เห็นชัดเจนเลยว่า สิ่งต่างๆปรับขนาดอย่างไร และนี่เป็นกราฟที่น่าทึ่งจริงๆ ครับ สิ่งที่ใส่ในกราฟก็คือ อัตราการเผาผลาญอาหาร ก็คือพลังงานต่อวันที่เราต้องการเพื่อยังชีพ เทียบกับน้ำหนักของเรา มวลของเรา สำหรับเรา องค์รวมขององคาพยพ และกราฟดูตลกแบบนี้เพราะส่วนเพิ่มเป็นแบบทวีค่า 10 เท่า ไม่อย่างนั้น เราจะไม่สามารถใส่ทุกอย่างไว้ในกราฟได้ และสิ่งที่เราเห็นเมื่อเราทำกราฟ ในแบบประหลาดนิดหน่อยแบบนี้ ก็คือ ทุกๆคนอยู่บนเส้นกราฟเดียวกันหมด แม้ว่าในความเป็นจริง นี่เป็นระบบที่มีความซับซ้อนและความหลากหลายที่สุด ในจักรวาล มีความเรียบง่ายที่ไม่ธรรมดา สื่อผ่านออกมาด้วยกราฟนี่ มันเป็นสิ่งที่น่าพิศวงเป็นอย่างยิ่ง เพราะว่าสิ่งมีชีวิตแต่ละชีวิต ระบบย่อยแต่ละระบบ เซลล์แต่ละแบบ ยีนส์แต่ละอัน มีวิวัฒนาการในสภาพแวดล้อมเจาะจงไปแบบใครแบบมัน ด้วยประวัติที่มีเอกลักษณ์ของใครของมัน แต่แล้ว ไม่ว่าวิวัฒนาการและการคัดสรรของธรรมชาติ ตามทฤษฎีของดาร์วินจะเป็นอย่างไร สิ่งมีชีวิตทั้งหลายกลับมาอยู่บนเส้นกราฟเดียวกัน
Something else is going on. Before I talk about that, I've written down at the bottom there the slope of this curve, this straight line. It's three-quarters, roughly, which is less than one -- and we call that sublinear. And here's the point of that. It says that, if it were linear, the steepest slope, then doubling the size you would require double the amount of energy. But it's sublinear, and what that translates into is that, if you double the size of the organism, you actually only need 75 percent more energy. So a wonderful thing about all of biology is that it expresses an extraordinary economy of scale. The bigger you are systematically, according to very well-defined rules, less energy per capita. Now any physiological variable you can think of, any life history event you can think of, if you plot it this way, looks like this. There is an extraordinary regularity. So you tell me the size of a mammal, I can tell you at the 90 percent level everything about it in terms of its physiology, life history, etc.
จะต้องมีอะไรอย่างอื่นเกิดขึ้นร่วมด้วยแน่ๆ ก่อนที่ผมจะพูดถึงเรื่องนี้ ผมได้เขียนไว้ตรงด้านล่างนี้ถึง ความชันของกราฟเส้นโค้งนี้ ของเส้นตรงนี้ ประมาณ 3/4 ครับ ซึ่งน้อยกว่าหนึ่ง และเราเรียกว่า "ใต้เส้นตรง (sublinear)" และประเด็นเป็นแบบนี้ครับ กล่าวคือ ถ้ามันเป็นเส้นตรง ความชันมากที่สุด พอถ้าเราเพิ่มขนาดเป็นสองเท่า เราจะต้องการใช้พลังงานมากเป็นสองเท่าเช่นกัน แต่พอเป็นแบบใต้เส้นตรง ก็จะตีความได้ว่า ถ้าเราเพิ่มขนาดสิ่งมีชีวิตเป็นสองเท่า เราต้องการพลังงานเพิ่มขึ้นอีกแค่ร้อยละ 75 เท่านั้น ดังนั้น สิ่งมหัศจรรย์เกี่ยวกับชีววิทยา ก็คือ มันมีความประหยัดจากขนาดอย่างไม่ธรรมดาเลยครับ ยิ่งขนาดใหญ่ในเชิงระบบมากขึ้นไปเท่าไหร่ ว่ากันตามกฎที่นิยามไว้อย่างดีแล้วนะครับ ก็จะใช้พลังงานต่อหัวในปริมาณน้อยลงเท่านั้น คราวนี้มีตัวแปรทางกายภาพที่คุณพอจะนึกออก เหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ของสิ่งมีชีวิตที่คุณพอจะนึกออก ถ้าเอามาทำกราฟแบบนี้ ก็จะดูเป็นแบบนี้ครับ มีความสม่ำเสมอที่ไม่ธรรมดา ดังนั้นถ้าคุณบอกผมว่าสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมสักชนิดหนึ่งมีขนาดเท่าไหร่ ผมสามารถบอกคุณถึงสิ่งต่างๆเกี่ยวกับเจ้าสัตว์ที่ว่านี่ถึงร้อยละ 90 ในแง่ของลักษณะทางกายภาพ ความเป็นมาของชีวิตมัน ฯลฯ
And the reason for this is because of networks. All of life is controlled by networks -- from the intracellular through the multicellular through the ecosystem level. And you're very familiar with these networks. That's a little thing that lives inside an elephant. And here's the summary of what I'm saying. If you take those networks, this idea of networks, and you apply universal principles, mathematizable, universal principles, all of these scalings and all of these constraints follow, including the description of the forest, the description of your circulatory system, the description within cells. One of the things I did not stress in that introduction was that, systematically, the pace of life decreases as you get bigger. Heart rates are slower; you live longer; diffusion of oxygen and resources across membranes is slower, etc.
และเหตุผลที่ทำแบบนี้ได้ก็เป็นเพราะว่า เครือข่าย สิ่งมีชีวิตทั้งหมดถูกควบคุมโดยเครือข่าย จากภายในเซลล์ไปจนถึงระดับหลายเซลล์รวมกัน ไปจนถึงระดับระบบนิเวศ และคุณคุ้นเคยกับพวกเครือข่ายพวกนี้อย่างยิ่ง นั่นคือเจ้าตัวเล็กๆที่อาศัยอยู่ในตัวช้าง และนี่เป็นบทสรุปของสิ่งที่ผมกำลังพูด ถ้าคุณนำเอาเครือข่ายพวกนั้นมา แนวคิดของเครือข่าย แล้วประยุกต์หลักสากลเข้าไป หลักสากลที่ทำให้เป็นคณิตศาสตร์ได้ เรื่องของการปรับขนาดทั้งหลาย ตลอดจนข้อจำกัดที่ตามมา ร่วมไปถึงคำอธิบายลักษณะของป่า คำอธิบายลักษณะของระบบไหลเวียนของเรา คำอธิบายลักษณะภายในเซลล์ สิ่งหนึ่งที่ผมไม่ได้ย้ำถึงในการนำเสนอเบื้องต้น ก็คือ ในเชิงระบบ ความยืนยาวของชีวิต ยิ่งลดลงเมื่อเรามีขนาดใหญ่ขึ้น ยิ่งหัวใจเต้นช้าเท่าไหร่ เราจะมีชีวิตยืนยาวกว่าเท่านั้น การแพร่ของอ๊อกซิเจนและสสารต่างๆ ผ่านเยื่อหุ้มเซลล์จะช้ากว่า ฯลฯ
The question is: Is any of this true for cities and companies? So is London a scaled up Birmingham, which is a scaled up Brighton, etc., etc.? Is New York a scaled up San Francisco, which is a scaled up Santa Fe? Don't know. We will discuss that. But they are networks, and the most important network of cities is you. Cities are just a physical manifestation of your interactions, our interactions, and the clustering and grouping of individuals. Here's just a symbolic picture of that. And here's scaling of cities. This shows that in this very simple example, which happens to be a mundane example of number of petrol stations as a function of size -- plotted in the same way as the biology -- you see exactly the same kind of thing.
คำถามคือ แบบเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นกับ เมืองและบริษัทด้วยหรือไม่? ถ้างั้น ลอนดอนเป็นการขยายขนาดมาจากเบอร์มิงแฮม ซึ่งขยายขนาดมาจากไบร์ตัน ฯลฯ ใช่หรือไม่? ถ้างั้น นิวยอร์ก ขยายขนาดมาจาก ซาน ฟรานซิสโก ซึ่งขยายขนาดมาจาก ซานตาเฟ่ หรือไม่? ไม่รู้ครับ เราจะถกกันเรื่องนี้แหละ แต่ว่าเมืองเหล่านี้เป็นเครือข่าย และเครือข่ายที่สำคัญที่สุดของเมือง ก็คือ คุณ เมืองเป็นแค่ปรากฏการณ์ทางกายภาพ ของการมีปฏิสัมพันธ์ของคุณ ปฏิสัมพันธ์ของพวกเรา การรวมตัวเป็นกลุ่มก้อน เป็นหมู่คณะของคนเรา นี่เป็นแค่เพียงรูปภาพเชิงสัญลักษณ์ของสิ่งที่ผมว่าไป และนี่คือการปรับขนาดของเมือง อันนี้แสดงถึงว่าในตัวอย่างที่ซับซ้อนมากอันนี้ ซึ่งอันที่จริงก็คือตัวอย่างปรกติธรรมดา ของจำนวนปั๊มน้ำมัน เทียบกับขนาดของปั๊ม ใส่ลงกราฟเหมือนกับที่ทำกับด้านชีววิทยา คุณจะเห็นเลยว่าเป็นอะไรแบบเดียวกันเด๊ะเลย
There is a scaling. That is that the number of petrol stations in the city is now given to you when you tell me its size. The slope of that is less than linear. There is an economy of scale. Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising. But here's what's surprising. It scales in the same way everywhere. This is just European countries, but you do it in Japan or China or Colombia, always the same with the same kind of economy of scale to the same degree. And any infrastructure you look at -- whether it's the length of roads, length of electrical lines -- anything you look at has the same economy of scale scaling in the same way. It's an integrated system that has evolved despite all the planning and so on. But even more surprising is if you look at socio-economic quantities, quantities that have no analog in biology, that have evolved when we started forming communities eight to 10,000 years ago. The top one is wages as a function of size plotted in the same way. And the bottom one is you lot -- super-creatives plotted in the same way. And what you see is a scaling phenomenon. But most important in this, the exponent, the analog to that three-quarters for the metabolic rate, is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2. Here it is, which says that the bigger you are the more you have per capita, unlike biology -- higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger, more patents per capita, more crime per capita.
มีการปรับของขนาด นั่นก็คือ จำนวนของปั๊มน้ำมันในเมืองนี้ จะแปลงออกมาได้ หากคุณบอกผมว่าเมืองมีขนาดเท่าไหร่ ความชันของมันมีค่าน้อยกว่าเส้นตรง มีความประหยัดจากขนาด จำนวนปั๊มน้ำมันต่อหัวจะน้อยลงเมื่อเมืองมีขนาดใหญ่ขึ้น -- ไม่น่าแปลกใจเลย แต่สิ่งที่น่าแปลกคือ มันมีการปรับขนาดแบบเดียวกันทุกแห่งหน นี่แค่ประเทศในยุโรปนะครับ แต่ถ้าเราลองดูประเทศญี่ปุ่น หรือ จีน หรือ โคลอมเบีย ก็เหมือนกันแบบนี้ตลอด พร้อมกับการประหยัดจากขนาดแบบเดียวกันเลย ด้วยความมากน้อยเท่ากันอีกต่างหาก และโครงสร้างพื้นฐานอะไรก็ ลองดู ไม่ว่าจะเป็นความยาวของถนน ความยาวของสายไฟฟ้า อะไรก็ตาม ลองดูเถอะครับ จะมีการขยายขนาดของการประหยัดจากขนาดแบบเดียวอย่างเดียวกัน มันเป็นระบบบูรณาการแบบหนึ่ง ที่วิวัฒนาการขึ้นมาไม่ว่าจะมีการวางแผนอย่างไรหรือไม่ก็ตาม ที่น่าพิศวงมากยิ่งขึ้นไปอีก ก็คือ ถ้าเราดูกันไปที่ปริมาณทางเศรษฐศาสตร์สังคม ปริมาณที่ไม่สามารถอนุมานได้ในทางชีววิทยา ปริมาณที่มีวิวัฒนาการขึ้นมาตั้งแต่เมื่อเราเริ่มรวมกันอยู่เป็นชุมชน แปดพันปีถึงหมื่นปีที่แล้ว อันบนสุดคือ ค่าจ้างแรงงาน เทียบกับ ขนาดของชุมชน กราฟแบบเดียวกัน และอันล่างก็คือจำนวนประชากร เป็นกราฟในแบบเดียวกันที่สร้างสรรค์ที่สุด และสิ่งที่คุณเห็น ก็คือปรากฏการณ์การปรับขนาด แต่ที่สำคัญที่สุดในนี้ คือการทบส่วน ที่คล้ายคลึงกับกรณี 3/4 สำหรับอัตราการเผาผลาญ แต่ตรงนี้มีค่ามากกว่าหนึ่ง -- มีค่าประมาณ 1.15 - 1.2 นี่ไงครับ ซึ่งบ่งว่า ยิ่งขนาดใหญ่ขึ้นเท่าไหร่ ก็จะยิ่งมีปริมาณต่อหัวเพิ่มขึ้นเท่านั้น ไม่เหมือนกับกรณีชีววิทยา ค่าจ้างต่อหัวสูงขึ้น คนที่มีความคิดสร้างสรรค์สูงต่อจำนวนประชากรมีค่าสูงขึ้น เมื่อเมืองใหญ่ขึ้น จำนวนสิทธิบัตรต่อประชากรสูงขึ้น อัตราการเกิดอาชญากรรมต่อหัวสูงขึ้น
And we've looked at everything: more AIDS cases, flu, etc. And here, they're all plotted together. Just to show you what we plotted, here is income, GDP -- GDP of the city -- crime and patents all on one graph. And you can see, they all follow the same line. And here's the statement. If you double the size of a city from 100,000 to 200,000, from a million to two million, 10 to 20 million, it doesn't matter, then systematically you get a 15 percent increase in wages, wealth, number of AIDS cases, number of police, anything you can think of. It goes up by 15 percent, and you have a 15 percent savings on the infrastructure. This, no doubt, is the reason why a million people a week are gathering in cities. Because they think that all those wonderful things -- like creative people, wealth, income -- is what attracts them, forgetting about the ugly and the bad.
และพวกผมได้ศึกษาดูทุกๆอย่าง ไม่ว่าจะเป็น จำนวนคนเป็นเอดส์ ไข้หวัด ฯลฯ และนี่ครับ กราฟออกมาแบบนี้ เดี๋ยวจะให้ดูนะครับว่าเรากราฟอะไร อันนี้เป็นรายได้ จีดีพี จีดีพีของเมือง อาชญากรรม และ สิทธิบัตร อยู่บนกราฟเดียวกัน คุณเห็นไหมครับว่า มันไปตกอยู่บนเส้นเดียวกันเลย และนี่คือข้อสรุปครับ ถ้าเราขยายขนาดของเมืองเป็นสองเท่า จากแสนเป็นสองแสน จากล้านเป็นสองล้าน จากสิบล้านเป็นยี่สิบล้าน อะไรยังไงก็ได้ครับ ในเชิงระบบแล้ว เราจะมีสิ่งเหล่านี้เพิ่มอีกร้อยละ 15 ก็ได้แก่ ค่าจ้าง ความมั่งคั่ง จำนวนผู้ติดเชื้อเอดส์ จำนวนตำรวจ และอะไรต่อมิอะไร จะเพิ่มขึ้นอีกร้อยละ 15 และเราก็จะประหยัดลงไปร้อยละ 15 จากการใช้โครงสร้างพื้นฐาน นี่เป็นเหตุผลอย่างไม่มีข้อโต้แย้งเลย ว่าทำไมคนในชุมชนเมืองถึงได้เพิ่มขึ้นสัปดาห์ละล้านคน เนื่องจากพวกเขาคิดว่ามีแต่สิ่งดีๆ เช่น คนหัวสร้างสรรค์ ความมั่งคั่ง รายได้ เป็นสิ่งที่ดึงดูดพวกเขาเข้ามา ลืมไปเลยกับความน่าเกลียดความเลวร้าย
What is the reason for this? Well I don't have time to tell you about all the mathematics, but underlying this is the social networks, because this is a universal phenomenon. This 15 percent rule is true no matter where you are on the planet -- Japan, Chile, Portugal, Scotland, doesn't matter. Always, all the data shows it's the same, despite the fact that these cities have evolved independently. Something universal is going on. The universality, to repeat, is us -- that we are the city. And it is our interactions and the clustering of those interactions. So there it is, I've said it again. So if it is those networks and their mathematical structure, unlike biology, which had sublinear scaling, economies of scale, you had the slowing of the pace of life as you get bigger. If it's social networks with super-linear scaling -- more per capita -- then the theory says that you increase the pace of life. The bigger you are, life gets faster. On the left is the heart rate showing biology. On the right is the speed of walking in a bunch of European cities, showing that increase.
เหตุผลคืออะไรเหรอครับ? ผมไม่มีเวลามากพอที่จะอธิบายถึงคณิตศาสตร์ของมันทั้งหมด แต่โดยพื้นฐานก็คือ เครือข่ายสังคม ครับ เพราะว่านี่เป็นปรากฏการณ์สากล กฎว่าด้วยร้อยละ 15 นี่ เป็นจริง ไม่ว่าคุณจะอยู่ส่วนไหนในโลก ญี่ปุ่น ชิลี โปรตุเกส สกอตแลนด์ ที่ไหนก็ได้ ข้อมูลทั้งหมดบ่งออกมาเหมือนกันตลอดครับ แม้ว่าความจริงแล้ว เมืองต่างๆ ก็ต่างมีวิวัฒนาการของใครของมัน มีบางสิ่งที่เป็นสากลอยู่ในนั้น ความเป็นสากล ย้ำอีกทีครับ ก็คือ พวกเรานั่นเอง พวกเราก่อให้เกิดเมืองขึ้นมา และปฏิสัมพันธ์ของพวกเรา การประสานร่วมกันของปฏิสัมพันธ์เหล่านั้น นั่นไงครับ ผมได้พูดออกมาอีกครั้งแล้ว ดังนั้น ถ้าเป็นเครือข่ายพวกนั้นและเป็นโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ ไม่เหมือนชีววิทยาซึ่งจะมีการปรับขนาดแบบใต้เส้นตรง การประหยัดจากขนาด คุณจะคงอยู่ยืนนานขึ้น เมื่อมีขนาดใหญ่ขึ้น ถ้าเป็นเครือข่ายสังคมที่มีการปรับขนาดแบบเหนือเส้นตรง ปริมาณต่อหัวเพิ่มส่วนสูงขึ้น ทฤษฎีก็จะบอกว่า คุณจะไปเร่งอัตราการดำรงชีพ เมื่อคุณมีขนาดใหญ่ขึ้น ชีวิตจะร่วงโรยเร็วขึ้น ทางซ้ายมือนี่คืออัตราการเต้นของหัวใจทางชีววิทยา ทางขวามือเป็นอัตราความเร็วในการเดิน ในเมืองต่างๆในยุโรป ซึ่งแสดงถึงการเพิ่มขึ้น
Lastly, I want to talk about growth. This is what we had in biology, just to repeat. Economies of scale gave rise to this sigmoidal behavior. You grow fast and then stop -- part of our resilience. That would be bad for economies and cities. And indeed, one of the wonderful things about the theory is that if you have super-linear scaling from wealth creation and innovation, then indeed you get, from the same theory, a beautiful rising exponential curve -- lovely. And in fact, if you compare it to data, it fits very well with the development of cities and economies. But it has a terrible catch, and the catch is that this system is destined to collapse. And it's destined to collapse for many reasons -- kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources. And how do you avoid that? Well we've done it before.
สุดท้ายนี้ ผมอยากพูดเกี่ยวกับการเติบโตครับ ก็คือสิ่งที่เรามีอยู่แล้วในชีววิทยา ก็แค่พูดซ้ำครับ การประหยัดจากขนาด ก่อเกิดพฤติกรรมแบบรูปตัวเอส (sigmoidal) เราเติบโตอย่างรวดเร็วแล้วก็หยุด เป็นส่วนหนึ่งของความยืดหยุ่น แต่นั่นไม่ดีเลยสำหรับเศรษฐกิจและเมือง และแท้จริง หนึ่งในความอัศจรรย์ของทฤษฎีนี้ ก็คือถ้าเรามีการปรับขนาดแบบเหนือเส้นตรง จากการสร้างความมั่งคั่งและนวัตกรรม จากทฤษฎีเดียวกัน เราจะได้ กราฟเส้นโค้งแบบทบส่วนที่มีแนวขึ้นอย่างสวยงาม -- สวยจริงๆ และในความเป็นจริง ถ้าเราเปรียบเทียบกับข้อมูล มันเข้ากันได้อย่างพอเหมาะ กับการพัฒนาเมืองและเศรษฐกิจ แต่จะมีปมปัญหาอยู่ และปมปัญหาที่ว่า ก็คือ ระบบแบบนี้มีชะตาว่าจะล่มสลาย และมันมีชะตาว่าจะล่มสลายด้วยเหตุผลหลายข้อด้วยกัน เป็นเหตุผลแบบของมัลธัส (Thomas R. Malthus) ว่าเราจะไม่มีทรัพยากรหลงเหลือ แล้วเราจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไรล่ะ? เราเคยหลีกเลี่ยงได้มาก่อนครับ
What we do is, as we grow and we approach the collapse, a major innovation takes place and we start over again, and we start over again as we approach the next one, and so on. So there's this continuous cycle of innovation that is necessary in order to sustain growth and avoid collapse. The catch, however, to this is that you have to innovate faster and faster and faster. So the image is that we're not only on a treadmill that's going faster, but we have to change the treadmill faster and faster. We have to accelerate on a continuous basis. And the question is: Can we, as socio-economic beings, avoid a heart attack?
สิ่งที่เราทำก็คือ พอเราเติบโตขึ้นและเข้าใกล้ความล่มสลาย นวัตกรรมยิ่งใหญ่จะเกิดขึ้น แล้วเราก็จะเริ่มต้นกันใหม่อีกครั้ง แล้วเราก็จะเริ่มใหม่อีกครั้งเมื่อเราเข้าสู่การล่มสลายครั้งใหม่ ต่อไปเช่นนี้ ดังนั้นมันจะมีวงจรที่ต่อเนื่องของการสร้างนวัตกรรมครับ ที่เป็นความจำเป็น ในการเติบโตอย่างยั่งยืนและหลีกเลี่ยงการล่มสลาย ปมประเด็นตรงนี้ก็คือ เราต้องสร้างนวัตกรรม ให้เร็วขึ้น เร็วขึ้น และเร็วขึ้น ครับ ดังนั้นภาพก็คือ เราไม่ใช่แค่เพียงเครื่องโม่ที่ทำงานเร็วขึ้น แต่เราต้องเปลี่ยนเครื่องให้เร็วขึ้นและเร็วขึ้น เราต้องใช้อัตราเร่งให้ต่อเนื่องไปตลอด และคำถามก็คือ พวกเรา สัตว์เศรษฐกิจสังคม สามารถจะ หลีกเลี่ยงอาการหัวใจวายได้ไหม?
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two asking about companies. See companies, they scale. The top one, in fact, is Walmart on the right. It's the same plot. This happens to be income and assets versus the size of the company as denoted by its number of employees. We could use sales, anything you like. There it is: after some little fluctuations at the beginning, when companies are innovating, they scale beautifully. And we've looked at 23,000 companies in the United States, may I say. And I'm only showing you a little bit of this.
ท้ายที่สุดนี้ ผมจะปิดท้ายในช่วงนาทีสุดท้ายนี้ ด้วยการถามคำถามเกี่ยวกับบริษัท บริษัทก็เหมือนกันครับ มันมีการปรับขนาด บนสุดนี้ทางขวามือ จริงๆแล้วก็คือ วอล์มาร์ท (Walmart - ห้างแบบบิ๊กซี) กราฟแบบเดียวกันเลย อันนี้คือ รายได้ กับ สินทรัพย์ เทียบกับ ขนาดของบริษัท ที่วัดจากจำนวนพนักงาน เราอาจใช้ปริมาณการขาย อะไรก็ตามที่เราชอบ นั่นไงครับ หลังจากความผันผวนนิดเดียวในช่วงแรก เมื่อบริษัทสร้างนวัตกรรม มันปรับขนาดได้อย่างสวยงาม เรากำลังมองดูบริษัท 23,000 แห่ง ในสหรัฐอเมริกา และผมก็แค่เสนอให้คุณชมส่วนน้อยนิดเท่านั้นครับ
What is astonishing about companies is that they scale sublinearly like biology, indicating that they're dominated, not by super-linear innovation and ideas; they become dominated by economies of scale. In that interpretation, by bureaucracy and administration, and they do it beautifully, may I say. So if you tell me the size of some company, some small company, I could have predicted the size of Walmart. If it has this sublinear scaling, the theory says we should have sigmoidal growth. There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal. That's what we like, hockey sticks. But you notice, I've cheated, because I've only gone up to '94. Let's go up to 2008. That red line is from the theory. So if I'd have done this in 1994, I could have predicted what Walmart would be now. And then this is repeated across the entire spectrum of companies. There they are. That's 23,000 companies. They all start looking like hockey sticks, they all bend over, and they all die like you and me.
สิ่งที่ชวนพิศวงเกี่ยวกับบริษัท ก็คือมันปรับขนาดแบบใต้เส้นตรง เหมือนในทางชีววิทยา ซึ่งบ่งว่ามันไม่ได้ถูกควบคุม ด้วยนวัตกรรมและแนวคิด แบบเหนือเส้นตรง มันได้รับอิทธิพล จากการประหยัดจากขนาด ด้วยการตีความแบบนี้ ด้วยระบบการปกครององค์กร และ ระบบการบริหารจัดการ เป็นความสัมพันธ์ที่ออกมาสวยงามจริงๆ ผมจำต้องพูด ดังนั้นถ้าคุณบอกผมมาถึงขนาดของบริษัท บริษัทเล็กๆ ผมจะสามารถพยากรณ์ถึงขนาดของวอล์มาร์ท ถ้ามันมีการปรับขนาดแบบใต้เส้นตรง ทฤษฎีบอกว่า เราควรจะมีการเติบโตแบบรูปตัวเอส นั่นคือวอล์มาร์ทครับ ไม่ค่อยจะดูเป็นตัวเอสสักเท่าไหร่ นั่นเป็นสิ่งที่เราชอบ ไม้ฮอกกี้ ครับ แต่ถ้าคุณสังเกต ผมแอบโกงนิดหน่อย เพราะว่าผมกราฟไว้แค่ถึงปี ค.ศ.1994 ครับ ลองดูกันไปจนถึง ค.ศ.2008 เส้นสีแดงมาจากทฤษฎี ถ้าผมทำแบบนั้นใน ค.ศ.1994 ผมก็จะสามารถพยากรณ์ได้ว่าตอนนี้วอล์มาร์ทจะเป็นอย่างไร และนี่ก็เหมือนเดิม เหมือนกันหมดทั่วถ้วนทุกบริษัท นี่ไงครับ 23,000 บริษัท ทั้งหมดดูจะเริ่มเหมือนไม้ฮอกกี้ ทั้งหมดเริ่มโค้งลงมา และทั้งหมดก็จะล่มสลายไปเหมือนคุณกับผม
Thank you.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)