"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."
„Sākoties krīzei, nekavējoties atklājās nopietni pastāvošo ekonomisko un finansiālo modeļu trūkumi.” „Ir spēcīga pārliecība, kura ir arī man, ka krīzei rasties palīdzēja slikta vai novienkāršota un pārdroša ekonomika.”
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."
Jūs droši vien jau esat dzirdējuši līdzīgu kritiku, kas nāk no cilvēkiem, kuri ir skeptiski pret kapitālismu. Tomēr šoreiz tas ir citādāk. Kritika nāk no pašas finanšu sirds. Pirmais citāts ir Žana Kloda Trišē, kad viņš vadīja Eiropas Centrālo banku. Otrais citāts ir Lielbritānijas Finanšu pakalpojumu institūcijas vadītāja. Vai šie cilvēki mēģina norādīt, ka mēs nesaprotam esošās ekonomiskās sistēmas, kuras vada mūsdienu sabiedrību? Viss izrādās vēl trakāk. „Mēs tērējam miljardiem dolāru, cenšoties izprast Visuma rašanos, lai arī vēl joprojām neizprotam stabilas sabiedrības, darbojošās ekonomikas vai miera pamatus.”
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.
Kas notiek? Kā tas var būt iespējams? Vai mēs tiešām labāk saprotam realitātes būtību kā izprotam to, kas rodas cilvēku savstarpējo attiecību rezultātā? Diemžēl atbilde ir jā. Bet te parādās intriģējošs risinājums, kas nāk no sarežģītības zinātnes.
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.
Lai paskaidrotu, ko tas nozīmē un kas tā tāda ir, ļaujiet man veikt nelielu atkāpi. Fizikas pasaulē es nokļuvu nejauši. Tā bija nejauša sastapšanās, kad es vēl biju jauns, un kopš tā brīža esmu bieži apbrīnojis fizikas pārsteidzošos panākumus aprakstot realitāti, kurā mēs ik rītu pamostamies. Īsumā jūs par fiziku varat domāt šādi. Jūs paņemat realitātes daļiņu, ko vēlaties izprast, un pārvēršat to matemātikā. Iešifrējat to vienādojumos. Tad var tikt veikti un pārbaudīti pieņēmumi. Mums īstenībā ir paveicies, ka tas ir iespējams, jo neviens tā pa īstam nesaprot, kādēļ domām mūsu galvās būtu jāattiecas uz Visuma darbības pamatiem. Neskatoties uz panākumiem, fizikai ir savi ierobežojumi. Kā Dirks Helbings pēdējā citātā norādīja, mēs pa īstam neizprotam to lietu sarežģītību, kuras attiecās uz mums, kuras mūs ieskauj. Šis paradokss bija tas, kas mani ieinteresēja kompleksajās sistēmās. Tātad, šīs sistēmas veido vairākas savstarpēji saistītas vai mijiedarbojošās daļas: putnu, zivju bari, skudru saimes, ekosistēmas, smadzenes, finanšu tirgi. Šie ir tikai daži piemēri.
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.
Interesanti, ka kompleksās sistēmas ir ļoti grūti pārveidot matemātiskajos vienādojumos, tā kā parastā fizikas pieeja šeit īsti nedarbojas. Ko tad mēs zinām par kompleksajām sistēmām? Izrādās, ka tas, kas mums šķiet kā sarežģīta uzvedība no ārpuses, īstenībā ir pāris vienkārši savstarpējās mijiedarbības likumi. Tas nozīmē, ka var aizmirst par vienādojumiem un sākt izprast sistēmu, aplūkojot mijiedarbību. Var aizmirst visus vienādojumus un sākt pētīt tieši mijiedarbības. Viss kļūst vēl interesantāk, jo vissarežģītākajām sistēmām ir pārsteidzoša rašanās īpašība. Tas nozīmē, ka sistēma kā viens veselums pēkšņi sāk izturēties tā, ka to nevar ne izprast, ne paredzēt, aplūkojot tikai sistēmas komponentes. Tā kā viss ir burtiski vairāk kā tā sastāvdaļu summa. Tas, savukārt, nozīmē, ka var aizmirst atsevišķās sistēmas sastāvdaļas un, to, cik sarežģītas tās ir. Tātad, ja tā ir šūna, termīts vai putns, var koncentrēties tikai uz mijiedarbības likumiem.
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.
Tādējādi tīkli ir lieliski komplekso sistēmu atainotāji. Tīklu mezgli ir sistēmu komponentes, starp kurām saites rodas no mijiedarbības. Tātad, kas fizikai ir vienādojumi, kompleksajās sistēmās ir sarežģītie tīkli.
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.
Šo pieeju ļoti veiksmīgi izmanto daudzām kompleksajām sistēmām fizikā, bioloģijā, datorzinātnēs, sociālajās zinatnēs, bet kā ar ekonomiku? Kur ir ekonomikas tīkli? Tas ir pārsteidzošs un ievērojams robs literatūrā. Pētījums, kuru publicējām pagājušā gadā ar nosaukumu „Globālās korporatīvās kontroles tīkls” bija pirmā šāda apjoma ekonomikas tīklu analīze. Pētījums vīrusveidā izplatījās Internetā un piesaistīja lielu starptautisko plašsaziņas līdzekļu uzmanību. Tas bija ļoti zīmīgi, jo kādēļ gan agrāk neviens tam nepievērsa uzmanību? Līdzīgi dati bija pieejami jau labu laiku.
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.
Mēs tuvplānā aplūkojām tīklu īpašniekus. Mezgli bija uzņēmumi, cilvēki, valdības, fondi utt. Tīkli apzīmēja akciju turētāju attiecības, piemērām, akciju turētājam A ir x % akciju uzņēmumā B. Mēs arī piešķīrām uzņēmumiem vērtību, atkarībā no to darbības ieņēmumiem. Tātad, īpašumu tīkli atklāja akciju turētāju mijiedarbības raksturus. Šajā mazajā piemērā redzamas dažas finansu iestādes ar dažiem no daudzajiem iezīmētajiem tīkliem.
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.
Jums varētu šķist, ka neviens to nekad nav aplūkojis, jo īpašumu tīkli ir ļoti, ļoti garlaicīga lieta, ko pētīt. Īpašumiem tiekot sasaistītiem ar kontroli, kā es izskaidrošu vēlāk, raudzīšanās uz īpašumu tīkliem, īstenībā jums var dot atbildes uz tādiem jautājumiem kā, kuri ir galvenie spēlētāji? Kā viņi ir organizeti? Vai viņi ir izolēti? Vai viņi ir savstarpēji saistīti? Un kāda ir vispārējā kontroles sadale? Citiem vārdiem sakot, kurš kontrolē pasauli? Manuprāt, tas ir interesants jautājums.
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.
Tam ir ietekme uz sistēmas risku. Šī ir mēraukla tam, cik kopumā neaizsargāta ir sistēma. Augsta savienojamības pakāpe var būt slikta stabilitātei, jo tad stress var izplatīties tālāk caur sistēmu kā epidēmija.
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.
Dažreiz zinātnieki kritizē ekonomistus, kuri tic idejām un jēdzieniem vairāk nekā svarīgiem un uz pētījumiem balstītiem datiem, jo zinātnes pamata vadlīnija ir: Ļaujiet runāt datiem. Labi. Darīsim tā.
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.
Tā nu mēs sākām ar datu bāzi, kurā bija 13 mlj. īpašumu tiesību attiecību kopš 2007. gada. Tas ir liels datu apjoms, tā kā mēs vēlējamies uzzināt, kas tad „valda pār pasauli”, mēs nolēmām koncentrēties uz transnacionālam korporācijām, saīsinājumā TNK. Tie ir uzņēmumi, kuri darbojas vairākās valstīs, un mēs atklājam 43 000. Nākamajā solī mēs šiem uzņēmumiem apkārt radījām tīklus, mēs aplūkojām visu TNK akciju turētājus un akciju turētāju akciju turētājus utt., visu ceļu augšup un visu ceļu lejup, un nonācam pie tīkla, ko veidoja 600 000 mezglu un 1 000 000 saikņu. Šis ir TNK tīkls, kuru mēs analizējām.
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.
Tas izrādījās šādi strukturēts. Mums ir perifērija un centrs, ko veido aptuveni 75% spēlētāju, un centrā ir maziņš, bet dominējošs kodols kurš ir veidots no lielā mērā savstarpēji savienotiem uzņēmumiem. Lai sniegtu jums labāku priekšstatu, iedomājieties par galvaspilsētu. Ir piepilsētas perifērijā un centrs kā finanšu rajons, un kodols būtu kā augstākā ēka finanšu rajona centrā. Mēs jau te varam redzēt organizēšanās pazīmes. 36% no TNK ir tikai kodolā, bet tie saņem līdz pat 95% no visiem darbības ieņēmumiem no visiem TNK
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.
Labi, esam izanalizējuši struktūru, bet kāda tam ir saistība ar kontroli? Īpašuma tiesības dod balsošanas tiesības akciju turētājiem. Šī ir parastais kontroles pieņēmums. Ir dažādi modeļi, kas ļauj ar īpašumu tiesību palīdzību iegūt kontroli. Ja jums ir vairāk kā 50% akciju uzņēmumā, jūs iegūstat kontroli, bet parasti tas ir atkarīgs no relatīvā akciju sadalījuma. Tīkliem patiesi ir nozīme. Pirms kādiem 10 gadiem Tronketi Proveras kungam bija īpašuma tiesības un kontrole pār mazu uzņēmumu, kuram bija īpašuma tiesības un kontrole lielākā uzņēmumā. Jūs sapratāt domu. Tas galu galā deva viņam kontroli Telecom Italia ar vērtību 26. Tas nozīmē, ka par katru ieguldīto eiro viņš varēja iegūt 26 eiro tirgus vērtībā caur īpašuma tiesību sakariem.
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.
Pētījumā mēs izskaitļojām TNK kontroles vērtību. Tas mums ļāva noteikt ietekmes pakāpi katram akciju turētājam. Tas ir lielā mērā līdzvērtīgi Maksa Vēbera idejai par potenciālo varu, kas ir iespēja kādam uzspiest savu gribu, neskatoties uz citu pretestību.
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.
Ja vēlaties izskaitļot kādu plūsmu īpašumu tīklā, lūk, kas jums jādara. Īstenībā to nav nemaz tik grūti saprast. Ļaujiet man jums izskaidrot, minot šo analoģiju. Iedomājieties caurulēs plūstošu ūdeni, kur caurulēm ir dažāds biezums. Līdzīgi tiek kontrolēta plūsma īpašumu tīklā kura uzkrājas mezglos. Ko tad mēs ieguvām izskaitļojot visu šo tīkla kontroli? Nu, atklājās kā augstākie 737 akciju turētāji potenciāli ir spējīgi kontrolēt 80% no TNK vērtības. Atcerieties, ka mēs sākām ar 600 000 mezgliem, tātad šie 737 augstākie spēlētāji ir aptuveni nedaudz vairāk kā 0,1%. Tās ir lielākoties finanšu iestādes ASV un Lielbritānijā. Viss kļūst vēl trakāk. Kodolā ir 146 spēlētāji, kuriem ir potenciāls kopīgi kontrolēt 40 procentus TNK vērtības.
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.
Kas jums no visā šī būtu jāpatur galvā? Augstais tikko redzētais kontroles mērogs jebkādā ziņā ir ļoti ārkārtējs. Augstā mijiedarbība starp galvenajiem spēlētājiem kodolā var sistemātiski radīt globālās ekonomikas riskus, un mēs vienkārši varam atveidot TNK tīklu ar dažiem vienkāršiem noteikumiem. Tas nozīmē, ka šī struktūra droši vien ir pašorganizēšanās rezultāts. Tā ir rašanās īpašība, kura ir atkarīga no sistēmas mijiedarbības likumiem, tā visticamāk nebūs augšas un apakšas pieejas rezultāts kā vispasaules sazvērestība.
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.
Mūsu pētījums „ir mēness virsmas attēlojums. Tā nav ielu karte.” Jums vajadzētu uztvert mūsu pētījuma precīzos skaitļus ar zināmu skepsi. tomēr „tie sniedza mokošu ieskatu mūsu drosmīgajā jaunajā finanšu pasaulē.” Mēs ceram, ka šajā virzienā esam pavēruši durvis līdzīgiem pētījumiem, un kartes atlikušos melnos plankumus izpētīs nākotnē. Tas lēnām jau sākas. Mēs esam redzējuši ilgtermiņa un dāsni apmaksātu projektu rašanos, kuru mērķis ir saprast mūsu sasaistīto pasauli no sarežģītā skata punkta. Bet tas ir tikai ceļa sākums, un mums būs jāpagaida, līdz redzēsim pirmos rezultātus.
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.
Manuprāt, gan vēl joprojām ir liela problēma. Ar finansēm, ekonomiku, politiku un sabiedrību saistītās idejas ļoti bieži sagandē cilvēku personīgās ideoloģijas. Es tiešām ceru, ka šī kompleksā perspektīva ļaus rast kopēju valodu. Būtu patiešām lieliski, ja tai būtu spēks palīdzēt izvest no strupceļa, ko radīja pretrunīgas idejas, kuras šķietami paralizē mūsu globalizēto pasauli. Realitāte ir tik sarežģīta, ka mums vajag atteikties no dogmām. Bet tā ir vien mana personīgā ideoloģija.
Thank you.
Paldies.
(Applause)
(Aplausi)