"When the crisis came, the serious limitations of existing economic and financial models immediately became apparent." "There is also a strong belief, which I share, that bad or oversimplistic and overconfident economics helped create the crisis."
"Quando arrivò la crisi, le serie limitazioni dei modelli economici e finanziari esistenti divennero immediatamente apparenti." "C'è anche la forte convinzione, che condivido, che politiche economiche sbagliate o troppo semplicistiche o presuntuose, hanno contribuito a creare la crisi."
Now, you've probably all heard of similar criticism coming from people who are skeptical of capitalism. But this is different. This is coming from the heart of finance. The first quote is from Jean-Claude Trichet when he was governor of the European Central Bank. The second quote is from the head of the UK Financial Services Authority. Are these people implying that we don't understand the economic systems that drive our modern societies? It gets worse. "We spend billions of dollars trying to understand the origins of the universe, while we still don't understand the conditions for a stable society, a functioning economy, or peace."
Avete probabilmente sentito tutti parlare di simili critiche da parte di persone scettiche riguardo al capitalismo. Ma questa volta è diverso. Questa volta la critica viene dal cuore della finanza. La prima citazione è di Jean-Claude Trichet quand'era presidente della Banca Centrale Europea. La seconda citazione è del vertice dell'Autorità di vigilanza finanziaria del Regno Unito. Queste persone stanno forse insinuando che non capiamo davvero i sistemi economici che guidano le società moderne? Ancora peggio. "Spendiamo miliardi di dollari per cercare di capire le origini dell'universo mentre ancora non capiamo le condizioni necessarie per una società stabile, un'economia funzionante o la pace."
What's happening here? How can this be possible? Do we really understand more about the fabric of reality than we do about the fabric which emerges from our human interactions? Unfortunately, the answer is yes. But there's an intriguing solution which is coming from what is known as the science of complexity.
Cosa succede? Com'è possibile? Sappiamo veramente di più dell'essenza della realtà rispetto alla trama che emerge dalle nostre interazioni umane? Purtroppo, la risposta è sì. Ma c'è una soluzione intrigante che proviene da ciò che viene chiamata "scienza della complessità".
To explain what this means and what this thing is, please let me quickly take a couple of steps back. I ended up in physics by accident. It was a random encounter when I was young, and since then, I've often wondered about the amazing success of physics in describing the reality we wake up in every day. In a nutshell, you can think of physics as follows. So you take a chunk of reality you want to understand and you translate it into mathematics. You encode it into equations. Then, predictions can be made and tested. We're actually really lucky that this works, because no one really knows why the thoughts in our heads should actually relate to the fundamental workings of the universe. Despite the success, physics has its limits. As Dirk Helbing pointed out in the last quote, we don't really understand the complexity that relates to us, that surrounds us. This paradox is what got me interested in complex systems. So these are systems which are made up of many interconnected or interacting parts: swarms of birds or fish, ant colonies, ecosystems, brains, financial markets. These are just a few examples.
Per spiegare ciò che significa e di cosa si tratta, fatemi fare un paio di passi indietro. Ho iniziato a occuparmi di fisica per caso. È stato un incontro casuale quand'ero giovane, e da allora, mi ha sempre meravigliato il formidabile successo della fisica nel descrivere la realtà in cui ci svegliamo ogni giorno. In sostanza, potete pensare alla fisica in questo modo. Prendete un pezzo di realtà che volete capire e lo traducete in matematica. Lo codificate in equazioni. Poi si possono fare previsioni e testarle. È davvero una fortuna che questo funzioni, perché nessuno sa veramente perché i pensieri nella nostra testa dovrebbero avere qualche relazione con il funzionamento fondamentale dell'universo. Nonostante il suo successo, la fisica ha i suoi limiti. Come sottolinea Dirk Helbing nell'ultima citazione, non capiamo veramente la complessità che ci riguarda, che ci circonda. Questo paradosso è quello che mi ha spinto a interessarmi ai sistemi complessi. Si tratta di sistemi costituiti da molte parti interconnesse o che interagiscono: stormi di uccelli o banchi di pesci, colonie di formiche, ecosistemi, cervelli, mercati finanziari. Sono solo alcuni esempi.
Interestingly, complex systems are very hard to map into mathematical equations, so the usual physics approach doesn't really work here. So what do we know about complex systems? Well, it turns out that what looks like complex behavior from the outside is actually the result of a few simple rules of interaction. This means you can forget about the equations and just start to understand the system by looking at the interactions, so you can actually forget about the equations and you just start to look at the interactions. And it gets even better, because most complex systems have this amazing property called emergence. So this means that the system as a whole suddenly starts to show a behavior which cannot be understood or predicted by looking at the components of the system. So the whole is literally more than the sum of its parts. And all of this also means that you can forget about the individual parts of the system, how complex they are. So if it's a cell or a termite or a bird, you just focus on the rules of interaction.
È interessante notare che i sistemi complessi sono molto difficili da mappare in equazioni matematiche, quindi l'approccio standard della fisica qui non funziona. Cosa sappiamo dei sistemi complessi? Be', a quanto pare, quello che da fuori sembra un comportamento complesso è in realtà il risultato di alcune semplici regole di interazione. Ciò significa che potete dimenticarvi le equazioni e cominciare a capire il sistema osservando le interazioni, quindi potete dimenticarvi le equazioni e cominciare a guardare le interazioni. E la cosa si fa ancora più interessante, perché molti sistemi complessi hanno questa straordinaria proprietà chiamata emergenza. Ciò significa che il sistema nel suo insieme improvvisamente comincia a mostrare un comportamento che non può essere compreso o previsto osservando i componenti del sistema. Quindi il tutto è letteralmente più della somma delle sue parti. E tutto questo significa anche che potete dimenticarvi le singole parti del sistema e la loro complessità. Quindi, che si tratti di una cellula o di una termite o di un uccello, basta concentrarsi sulle regole di interazione.
As a result, networks are ideal representations of complex systems. The nodes in the network are the system's components, and the links are given by the interactions. So what equations are for physics, complex networks are for the study of complex systems.
Di conseguenza, le reti sono rappresentazioni ideali di sistemi complessi. I nodi della rete sono i componenti del sistema e i collegamenti sono dati dalle interazioni. Quindi quello che le equazioni sono per la fisica, le reti complesse lo sono per lo studio di sistemi complessi.
This approach has been very successfully applied to many complex systems in physics, biology, computer science, the social sciences, but what about economics? Where are economic networks? This is a surprising and prominent gap in the literature. The study we published last year, called "The Network of Global Corporate Control," was the first extensive analysis of economic networks. The study went viral on the Internet and it attracted a lot of attention from the international media. This is quite remarkable, because, again, why did no one look at this before? Similar data has been around for quite some time.
Questo approccio è stato applicato con grande successo a molti sistemi complessi in fisica, biologia, informatica, scienze sociali. E invece in economia? Dove sono le reti economiche? È una lacuna sorprendente e di rilievo nella letteratura. Lo studio che abbiamo pubblicato l'anno scorso intitolato "La rete globale del controllo societario" è stata la prima analisi dettagliata delle reti economiche. Lo studio si è diffuso su Internet e ha attirato molto l'attenzione dei media internazionali. È una cosa notevole perché, di nuovo, perché nessuno aveva mai fatto questa analisi prima? Dati simili erano disponibili da parecchio tempo.
What we looked at in detail was ownership networks. So here the nodes are companies, people, governments, foundations, etc. And the links represent the shareholding relations, so shareholder A has x percent of the shares in company B. And we also assign a value to the company given by the operating revenue. So ownership networks reveal the patterns of shareholding relations. In this little example, you can see a few financial institutions with some of the many links highlighted.
Quello che abbiamo analizzato nei dettagli sono le reti di proprietà. Qui i nodi sono le aziende, la gente, i governi, le fondazioni, e così via. E i collegamenti rappresentano le relazioni di partecipazione, quindi l'azionista A ha una quota nell'azienda B. E assegnamo anche un valore all'azienda dato dal reddito operativo. La proprietà delle reti rivela gli schemi delle relazioni tra azionisti. In questo piccolo esempio, vedete alcune istituzioni finanziarie con alcuni dei molti collegamenti evidenziati.
Now, you may think that no one looked at this before because ownership networks are really, really boring to study. Well, as ownership is related to control, as I shall explain later, looking at ownership networks actually can give you answers to questions like, who are the key players? How are they organized? Are they isolated? Are they interconnected? And what is the overall distribution of control? In other words, who controls the world? I think this is an interesting question.
Ora potreste pensare che nessuno abbia mai fatto questo tipo di analisi perché le reti di proprietà sono molto, molto noiose da studiare. Be', visto che la proprietà è legata al controllo, come spiegherò dopo, analizzare le reti di proprietà può dare risposte a domande come: chi sono gli attori chiave? Come sono organizzati? Sono isolati? Sono interconnessi? E qual è la distribuzione complessiva del controllo? In altre parole, chi controlla il mondo? Credo sia una domanda interessante.
And it has implications for systemic risk. This is a measure of how vulnerable a system is overall. A high degree of interconnectivity can be bad for stability, because then the stress can spread through the system like an epidemic.
E ha delle implicazioni per il rischio sistemico. È una misura di quanto è vulnerabile il sistema nel complesso. Un alto livello di interconnessioni può essere pessimo per la stabilità, perché poi la tensione si può diffondere nel sistema come un'epidemia.
Scientists have sometimes criticized economists who believe ideas and concepts are more important than empirical data, because a foundational guideline in science is: Let the data speak. OK. Let's do that.
Gli scienziati hanno talvolta criticato gli economisti che credono che le idee e i concetti siano più importanti dei dati empirici, perché una linea guida fondamentale nella scienza è: lasciate parlare i dati. Ok. Facciamolo.
So we started with a database containing 13 million ownership relations from 2007. This is a lot of data, and because we wanted to find out "who rules the world," we decided to focus on transnational corporations, or "TNCs," for short. These are companies that operate in more than one country, and we found 43,000. In the next step, we built the network around these companies, so we took all the TNCs' shareholders, and the shareholders' shareholders, etc., all the way upstream, and we did the same downstream, and ended up with a network containing 600,000 nodes and one million links. This is the TNC network which we analyzed.
Abbiamo cominciato con un database contenente 13 milioni di relazioni di proprietà nel 2007. Sono molti dati, e siccome volevamo scoprire chi controlla il mondo, abbiamo deciso di concentrarci su società multinazionali, o TNC in breve. Sono aziende che operano in più di un paese, e ne abbiamo trovate 43 000. Nella fase successiva abbiamo costruito la rete intorno a queste aziende, quindi abbiamo preso tutti gli azionisti di queste TNC, e gli azionisti degli azionisti, e così via, risalendo verso l'alto, l'abbiamo fatto anche verso il basso e alla fine avevamo una rete contenente 600 000 nodi e un milione di collegamenti. Questa è la rete delle TNC che abbiamo analizzato.
And it turns out to be structured as follows. So you have a periphery and a center which contains about 75 percent of all the players, and in the center, there's this tiny but dominant core which is made up of highly interconnected companies. To give you a better picture, think about a metropolitan area. So you have the suburbs and the periphery, you have a center, like a financial district, then the core will be something like the tallest high-rise building in the center. And we already see signs of organization going on here. 36 percent of the TNCs are in the core only, but they make up 95 percent of the total operating revenue of all TNCs.
E risulta strutturata in questo modo. C'è una periferia e c'è un centro che contiene circa il 75 per cento di tutti gli attori, e al centro c'è questo nucleo minuscolo ma dominante fatto di aziende altamente interconnesse. Per darvi un'idea, pensate alle aree metropolitane. Avete la zona residenziale e la periferia, avete un centro come un distretto finanziario, mentre il nucleo sarà una cosa come l'edificio più alto del centro. E vediamo già segni di un'organizzazione che si forma. 36 per cento delle TNC sono nel nucleo, ma rappresentano il 95 per cento del reddito operativo di tutte le TNC.
OK, so now we analyzed the structure, so how does this relate to the control? Well, ownership gives voting rights to shareholders. This is the normal notion of control. And there are different models which allow you to compute the control you get from ownership. If you have more than 50 percent of the shares in a company, you get control, but usually, it depends on the relative distribution of shares. And the network really matters. About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera had ownership and control in a small company, which had ownership and control in a bigger company. You get the idea. This ended up giving him control in Telecom Italia with a leverage of 26. So this means that, with each euro he invested, he was able to move 26 euros of market value through the chain of ownership relations.
Ok, ora che abbiamo analizzato la struttura, come si collega al controllo? La proprietà dà diritti di voto agli azionisti. Questa è la classica nozione di controllo. E ci sono diversi modelli che permettono di calcolare il controllo che si ottiene dalla proprietà. Se avete più del 50 per cento di quote in una società, avete il controllo, ma di solito dipende dalla distribuzione relative delle quote. E la rete è molto importante. Circa 10 anni fa, Tronchetti Provera aveva la proprietà e il controllo di una piccola azienda, che a sua volta controllava un'azienda più grossa. Avete capito il concetto. In questo modo ha finito per avere il controllo di Telecom Italia con una leva finanziaria del 26. Questo significa che per ogni euro investito era in grado di spostare 26 euro di valore di mercato attraverso la catena di relazioni di proprietà.
Now what we actually computed in our study was the control over the TNCs' value. This allowed us to assign a degree of influence to each shareholder. This is very much in the sense of Max Weber's idea of potential power, which is the probability of imposing one's own will despite the opposition of others.
Quello che abbiamo calcolato nel nostro studio era il controllo sul valore delle TNC. Questo ci ha permesso di assegnare un grado di influenza a ogni azionista. Questo va nella direzione dell'idea di Max Weber sul potere potenziale, che è la probabilità di imporre la propria volontà nonostante l'opposizione degli altri.
If you want to compute the flow in an ownership network, this is what you have to do. It's actually not that hard to understand. Let me explain by giving you this analogy. So think about water flowing in pipes, where the pipes have different thickness. So similarly, the control is flowing in the ownership networks and is accumulating at the nodes. So what did we find after computing all this network control? Well, it turns out that the 737 top shareholders have the potential to collectively control 80 percent of the TNCs' value. Now remember, we started out with 600,000 nodes, so these 737 top players make up a bit more than 0.1 percent. They're mostly financial institutions in the US and the UK. And it gets even more extreme. There are 146 top players in the core, and they together have the potential to collectively control 40 percent of the TNCs' value.
Se volete calcolare il flusso in una rete di proprietà, questo è quello che dovete fare. In realtà non è così difficile da capire. Ve lo spiego con un'analogia. Pensate all'acqua che scorre in tubature che hanno spessori diversi. Allo stesso modo, il controllo scorre nella rete di proprietà e si accumula nei nodi. Cosa scopriamo dopo aver calcolato il controllo della rete? Be', il risultato è che i principali 737 azionisti hanno il potenziale di controllare nell'insieme l'80 per cento del valore delle TNC. Ricordate, abbiamo cominciato con 600 000 nodi, quindi questi 737 attori principali rappresentano poco più dello 0,1 per cento. Sono principalmente istituzioni finanziarie negli Stati Uniti e nel Regno Unito. E la situazione è ancora più estrema. Ci sono 146 attori principali nel nucleo centrale, e insieme hanno il potenziale di controllare il 40 per cento del valore delle TNC.
What should you take home from all of this? Well, the high degree of control you saw is very extreme by any standard. The high degree of interconnectivity of the top players in the core could pose a significant systemic risk to the global economy. And we could easily reproduce the TNC network with a few simple rules. This means that its structure is probably the result of self-organization. It's an emergent property which depends on the rules of interaction in the system, so it's probably not the result of a top-down approach like a global conspiracy.
Qual è la lezione da imparare da tutto questo? L'elevato livello di controllo che avete visto è molto estremo secondo qualunque standard. L'elevato livello di interconnessioni degli attori principali nel nucleo centrale può rappresentare un grave rischio sistemico per l'economica globale e potremmo facilmente riprodurre la rete di TNC con poche semplici regole. Questo significa che la sua struttura è probabilmente il risultato di un'auto-organizzazione. È una proprietà emergente che dipende dalle regole di interazione nel sistema, quindi probabilmente non è il risultato di un approccio dall'alto verso il basso come un complotto globale.
Our study "is an impression of the moon's surface. It's not a street map." So you should take the exact numbers in our study with a grain of salt, yet it "gave us a tantalizing glimpse of a brave new world of finance." We hope to have opened the door for more such research in this direction, so the remaining unknown terrain will be charted in the future. And this is slowly starting. We're seeing the emergence of long-term and highly-funded programs which aim at understanding our networked world from a complexity point of view. But this journey has only just begun, so we will have to wait before we see the first results.
Il nostro studio "è una rappresentazione della superficie della luna. Non è una mappa stradale." Dovreste quindi prendere con le pinze i numeri del nostro studio, eppure "ci ha offerto uno scorcio affascinante del coraggioso nuovo mondo della finanza." Speriamo di avere aperto la strada ad altre ricerche in questa direzione, in modo che il resto del terreno sconosciuto venga mappato in futuro. E questo sta iniziando a succedere, pian piano. Vediamo emergere programmi a lungo termine e con forti finanziamenti che puntano a capire il nostro mondo connesso dal punto di vista della complessità. Ma questo viaggio è appena iniziato, quindi dovremo aspettare per vedere i primi risultati.
Now there is still a big problem, in my opinion. Ideas relating to finance, economics, politics, society, are very often tainted by people's personal ideologies. I really hope that this complexity perspective allows for some common ground to be found. It would be really great if it has the power to help end the gridlock created by conflicting ideas, which appears to be paralyzing our globalized world. Reality is so complex, we need to move away from dogma. But this is just my own personal ideology.
Ora, c'è ancora un grosso problema, a mio parere. Le idee collegate alla finanza, all'economia, alla politica, alla società sono spesso corrotte dalle ideologie personali delle persone. Spero veramente che questa prospettiva della complessità permetta di trovare un terreno comune. Sarebbe fantastico se avesse il potere di sbloccare lo stallo creato da idee in conflitto che sembra paralizzare il nostro mondo globalizzato. La realtà è così complessa che dobbiamo allontanarci dal dogma. Ma questa è solo la mia ideologia personale.
Thank you.
Grazie.
(Applause)
(Applausi)