"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."
"위기가 닥치면, 현존하는 경제적 재정적 모형의 심각한 한계가 분명하게 나타난다." "나도 공감하는 바이지만, 좋지않거나 지나치게 단순화되고 지나치게 자신감 있는 경제가 이런 위험을 일으키는데 일조했다."
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."
자, 여러분들은 아마 자본주의에 회의적인 사람들로부터 이런 비슷한 비판을 들어보셨을 겁니다. 하지만 이건 다릅니다. 이건 금융의 중심으로부터 나온 거죠. 첫번째 인용은 유럽 중앙 은행의 은행장이었던 장-클로드 트리셰의 말입니다. 두번째 인용은 영국 재정청의 수장이 했던 말이구요. 이 사람들은 우리가 현재 사회를 이끌고 있는 경제 체계를 이해하지 못하고 있다고 하는 건가요? 더 심한 것도 있어요. "우리는 아직 안정적인 사회의 조건이나 기능적 경제, 혹은 평화의 조건이 무엇인지도 모르면서 우주의 기원을 찾는데 수십억 달러를 쓰고 있다. "
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.
이건 또 뭐라는 거죠? 어떻게 이런게 가능하죠? 우리는 정말로 우리 인간들의 상호 작용으로 만들어지는 구조에 대해서 알고 있는 것보다 현실의 구조에 대해서 더 잘 알고 있는 걸까요? 불행하게도 그 답은 "그렇다"입니다. 하지만, 여기에는 복잡계 과학이라고 알려진 것으로부터 나온 흥미로운 해결 방안이 있습니다.
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.
그게 무슨 뜻이고 실제로 무엇인지 설명하려면, 빠르게 몇 걸음 뒤로 되돌아가 보겠습니다. 저는 우연히 물리학을 공부하게 되었어요. 제가 어릴 때, 우연치않게 마주친 분야였고 그 이후로, 저는 종종 우리가 매일 살고 있는 이 현실 세계를 설명하는데 물리학이 거둔 성공에 대해서 놀라곤 합니다. 간단히 보면, 물리학은 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다. 이해하고자 하는 현실의 묶음을 택해서 그걸 수학으로 바꿉니다. 그리고는 방정식으로 부호화하죠. 그리고나면 예측도 하고 시험도 해볼 수 있습니다. 우리가 이런걸 할 수 있다는것은 사실 정말 운이 좋은 겁니다. 왜냐하면 사실 어느 누구도 우리 머릿속의 생각이 실제로 우주의 기본적인 작동 원리와 연관이 있는지 알지 못하기 때문이죠. 성공적이었음에도 불구하고 물리학에는 한계가 있습니다. 더크 헬빙이 마지막 인용에서 지적했듯이 우리는 우리와 연관된, 우리를 둘러싸고 있는, 복잡성에 대해서 사실 잘 이해하고 있지 못합니다. 이런 모순 때문에 저는 복잡계에 흥미를 가지게 되었습니다. 복잡계는 서로 연결되어 상호 작용하고 있는 수많은 부분들로 이루어져 있죠: 새 떼, 물고기 떼, 개미떼라든가, 생태계, 두뇌, 금융 시장 등등이 그런 것들이죠. 이런건 겨우 몇 가지 예일 뿐이에요.
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.
흥미롭게도, 복잡계는 수학식으로 바꾸기가 매우 어렵습니다. 그래서 일반적인 물리학적 접근법은 여기서 잘 작동하지 않아요. 그러면 우리가 복잡계에 대해서 무엇을 알고 있을까요? 밖에서 보면 복잡해 보이는 거동은 사실 상호 작용하는 몇 가지 단순한 법칙의 결과물일 뿐입니다. 그것은 방정식을 무시하고, 체계 자체를 그 상호 작용에 의해서 이해할 수 있다는 의미입니다. 그러니까 방정식은 잊어버리고, 상호 작용을 관찰해보기 시작하세요. 그러면 훨씬 더 나을겁니다, 왜냐하면 대부분의 복잡계에는 발생이라고 하는 놀라운 성질이 있기 때문입니다. 이것이 뜻하는 바는 체계 전체가 갑자기 그 부분을 보는 것으로는 이해하거나 예측할 수 없는 움직임을 보이기 시작한다는 것입니다. 그러니까 전체는 문자 그대로 부분의 총합보다도 더 크다는 거죠. 이 모든 것은 체계의 각 부분이 아무리 복잡하다고 해도, 부분적 요소는 무시할 수 있다는 뜻이에요. 세포든, 흰개미든, 혹은 새든 그저 상호 작용의 규칙에만 집중하면 됩니다.
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.
결과적으로, 네트워크는 복잡계의 이상적인 표현 방법인거죠. 네트워크의 연결 마디는 복잡계의 요소이고 연결은 상호 작용에 의하여 나타납니다. 즉, 방정식이 물리학에 역할을 하듯 복잡한 네트워크는 복잡계를 연구하는데 역할을 합니다.
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.
이런 접근 방법은 물리학과 생물학, 컴퓨터 과학과 사회 과학에 아주 성공적으로 적용됐는데 경제학은 어땠을까요? 경제적 네트워크가 뭐죠? 이건 문헌이 갖는 놀랍고도 확연한 차이입니다. 지난해에 저희가 발표한 연구는 "세계적 기업의 지배 네트워크"라는 제목인데 그 연구는 경제적 네트워크에 대한 첫번째 대규모 분석이었습니다. 연구 결과는 인터넷으로 퍼져나갔고 국제적인 미디어로 부터 많은 주목을 받았습니다. 이건 대단한 결과인데요, 왜냐하면, 왜 어느 누구도 예전에 이걸 보지 않았느냐는 거죠. 비슷한 자료가 상당 기간 동안 돌아다녔거든요.
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.
저희가 자세히 본 것은 소유권 네트워크였어요. 여기서 연결 마디는 기업과 사람, 정부, 단체 등입니다. 연결은 주식을 보유하는 관계를 나타냅니다. 그러니까 A 라는 주주가 B 회사의 주식을 x 퍼센트 소유하는 겁니다. 우리는 또, 영업 수익을 내는 회사에 가치를 부여했습니다. 그러니까 소유권 네트워크는 주식 보유 관계의 형태를 나타냅니다. 여기 이 간단한 예에서, 몇몇 금융 기관을 보실 수 있는데요, 수많은 연결 중에 몇몇이 강조되었습니다.
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.
이제 여러분들은 이제까지 아무도 이걸 보지 않은 이유가 소유권 네트워크는 연구하기 너무 지겹기 때문이라고 생각하실지 모릅니다. 소유권은 지배와 관련이 있습니다. 이건 나중에 설명드릴 겁니다. 소유권 네트워크를 보면 여러분들에게 이런 질문에 대한 답을 드릴 수 있습니다. 누가 "큰 손"인가? 그들은 어떻게 조직화하고 어떻게 고립될까? 혹은, 그들은 서로 상호 연결되어 있을까? 그리고, 전체적인 소유권의 분포는 어떻게 되어 있을까? 같은 질문들이요. 다시 말해, 누가 세계를 지배하고 있는가?라는거죠. 저는 이게 흥미로운 질문이라고 생각합니다.
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.
이건 시스템이 갖는 위험을 함축하고 있어요. 이것은 어떤 시스템이 전체적으로 얼마나 취약한지에 대한 지표가 되요. 높은 상호 연결성이 안정성을 위해서는 좋지 않을 수도 있죠. 왜냐하면 그런 경우에 문제점은 전염병처럼 전체 시스템으로 퍼져나갈 수 있기 때문이에요.
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.
과학자들은 때로 아이디어와 개념이 경험적 자료보다 더 중요하다고 믿는 경제학자들을 비판해 왔습니다. 과학에서의 기본적인 틀은 이런 거니까요: 자료가 모든 걸 말하게 하라. 좋아, 한번 해보자.
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.
그래서 저희도 2007년부터 1,300만개의 소유권 관계를 포함하는 데이터베이스로 시작했습니다. 이건 엄청난 자료인데요, 우리는 누가 세상을 지배하는지 알고 싶었거든요. 우리는 다국적 기업에 초점을 맞췄습니다. 간단히 TNC라고 부르죠. 이런 회사들은 하나 이상의 국가에서 운영됩니다. 우리가 찾아낸 것이 4만 3천개 였습니다. 그 다음에, 우리는 이 회사들을 중심으로 하는 네트워크를 만들었습니다. TNC의 모든 주주를 택한 다음, 그들의 주주, 또 그들의 주주, 이런 방식으로 위아래로 끝까지 추적했습니다. 그 결과 60만개의 연결 마디와 백만 개의 연결을 가진 네트워크를 만들었습니다. 이것이 저희가 분석한 TNC 네트워크에요.
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.
이 네트워크는 다음과 같은 구조를 갖고 있다는 게 밝혀졌습니다. 그러니까 우리는 주변 정보와 함께 전체 관련 정보의 약 75%를 포함하고 있는 중앙부를 만들어 낸 겁니다. 그 중앙부에는 작지만 지배적인 핵심이 있어요. 이건 상호 결합도가 매우 높은 회사들로 이루어져 있습니다. 좀 더 잘 이해하기 위해서, 도시 지역을 생각해 보죠. 교외와 주변 지역도 있고, 금융가와 같은 중심부가 있죠. 그리고 핵심부는 중앙에 있는 가장 높이 솟은 건물 같은 겁니다. 우리는 이미 여기에 드는 단체들의 그림자를 볼 수 있습니다. TNC들 가운데 36%만 핵심부에 들어가지만, 이 회사들은 모든 TNC들이 내는 전체 운영 수익의 95%를 차지합니다.
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.
자 그럼 이제 구조를 분석해 볼까요. 이것이 지배 구조와 어떻게 연관이 될까요? 소유권은 주주들에게 투표할 권리를 부여합니다. 이것이 정상적인 지배의 개념이죠. 소유권으로부터 얻을 수 있는 지배력을 계산하는 또 다른 모델들이 있습니다. 어떤 회사에서 50% 이상의 주를 가지면 지배력을 갖죠. 하지만 보통 지배력은 주의 상대적인 분포에 따라 달라집니다. 여기서 네트워크가 중요합니다. 10년 전, 트롱케티 프로베라 씨는 작은 회사의 소유권을 갖고 회사를 지배하고 있었습니다. 그리고, 그 회사는 더 큰 회사의 소유권과 지배력을 보유하고 있었습니다. 이해하시겠죠? 그 결과 이 사람은 26%의 지분으로 텔레콤 이탈리아를 지배하게 되었습니다. 이것이 의미하는 바는, 그가 1유로를 투자할 때 마다, 이 사람은 연쇄적 소유 관계를 통해 26 유로의 시장 가치를 움직일 수 있었다는 뜻입니다.
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.
저희 연구에서 실제로 계산한 것은 TNC의 가치에 대한 지배력이었습니다. 이를 통해서 우리는 각 주주들에게 영향력의 척도를 부여할 수 있었죠. 이것은 막스 베버가 말하는 잠재력의 아이디어라는 측면이 있습니다. 이것은 다른 사람들의 반대에도 불구하고 자신의 의지를 관철하는 확률입니다.
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.
만약 소유권의 네트워크에서 흐름을 계산하고 싶다면 이걸 해봐야 합니다. 사실 이걸 이해하는 게 그리 어렵지는 않아요. 비유를 들어 설명해 보겠습니다. 파이프에 물이 흐른다고 해보죠. 파이프들은 서로 두께가 달라요. 마찬가지로 지배력은 소유권 네트워크 안을 흐르는데 연결점에 쌓이게 됩니다. 그러면 이런 네트워크의 지배력을 모두 계산해서 어떤걸 알아냈을까요? 음, 상위 737명의 주주들이 전체적으로 TNC 가치의 80%를 지배할 가능성이 있다는 점을 밝혀냈습니다. 우리가 60만의 연결점으로 시작했다는 점을 기억해 보세요. 그러니까 이 737명은 약 0.1%를 약간 상회합니다. 그들은 대부분 미국과 영국의 금융사들이에요. 게다가 이런 현상은 훨씬 더 심해지고 있어요. 핵심부에는 상위 146명의 주주(사)들이 있고 그들은 함께 TNC 가치의 40%를 지배할 수 있는 잠재력을 가졌습니다.
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.
여기서 알 수 있는 게 뭘까요? 여러분들께서 보신 지배력의 정도는 어느 기준과 비교하더라도, 아주 높습니다. 핵심부에 있는 상위 투자자들의 상호 연결성의 정도는 세계 경제에 상당히 심각한 조직적 위험성을 만들어 내고 우리는 몇 개의 간단한 규칙만으로도 TNC 네트워크를 쉽게 만들어 낼 수 있습니다. 이것은 그 구조가 아마도 자체 형성된 결과물이라는 뜻이에요. 그것은 체계 안에서 상호 작용의 규칙에 의존하는 새로운 성질입니다. 즉, 이것은 아마도 전 세계적 음모와 같은 하향식 접근법의 결과가 아니라는 것입니다.
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.
저희의 연구는 "달 표면을 보고 받는 인상 정도일 뿐, 지도는 아닙니다." 여러분들은 저희 연구에서 보통 정확한 수치를 택하지만 그러나, 그건 "금융이라는 용감무쌍한 신세계에서 겨우 애타게 보는 첫인상 정도일 뿐이에요" 우리는 이 방향의 연구에 대해 더 많은 문호가 개방되기를 바랍니다. 그래서, 아직 알려지지 않은 채 남은 영역도 미래에는 밝혀지기를 바랍니다. 이건 아직 느린 시작 단계에요. 이제 우리는 복잡계의 관점에서 우리의 네트워크 세상을 이해하려는 장기적 재정 지원이 있는 프로그램의 탄생을 목도하고 있습니다. 하지만, 이 여정은 이제 겨우 시작일 뿐이에요. 그러니까 그 첫 결과를 보려면 기다려야 합니다.
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.
제 의견으로는 여전히 큰 문제가 남아 있습니다. 금융이나 경제, 정치, 사회와 연결하려는 생각은 사람들의 개인적인 이념에 따라 자주 변질되곤 합니다. 저는 이런 복잡계의 시각을 통해 상당한 공통적 원리가 찾아지기를 바랍니다. 서로 모순적인 생각에 의해 만들어지는 거기에 정체 상태를 종식시키는데 도움이 되는 힘이 있다면 정말 대단한 일이겠지요. 이런 모순적 생각들이 세계화된 지구촌을 마비시키는 것으로 보이거든요. 현실은 복잡하고, 우리는 도그마에서 벗어나야 합니다. 물론, 이건 저의 개인적인 이념일 뿐입니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)