"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."
«С приходом кризиса сразу стали очевидны серьёзные недостатки существующих экономических и финансовых моделей». «Также есть глубокое убеждение, которое я разделяю, что развитию кризиса способствовали слишком упрощённые и самоуверенные представления об экономике».
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."
Вы все наверняка слышали подобную критику, исходящую от тех, кто скептически относится к капитализму. Но это — совсем другое дело. На этот раз критика исходит из самого сердца финансовой системы. Первую цитату произнёс Жан-Клод Трише, когда он был председателем правления Европейского центрального банка. Автор второй цитаты — глава Управления по финансовому регулированию и надзору Великобритании. Эти люди имеют в виду, что мы не понимаем, как работают экономические системы, управляющие современным миром? Дальше — хуже. «Мы тратим миллиарды долларов, пытаясь понять происхождение Вселенной, хотя нам пока не удалось понять законы поддержания стабильного общества, работающей экономики и сохранения мира».
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.
Что же происходит? Как это возможно? Неужели мы понимаем устройство окружающего нас мира лучше, чем устройство того, что возникает в результате общения между нами? К сожалению, да. Но здесь есть интересное решение, которое даёт наука, известная как «наука о сложности».
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.
Чтобы объяснить, что это значит и что это за наука, позвольте мне ненадолго вернуться в прошлое. Я заинтересовался физикой по воле случая. Это была случайная встреча, когда я был молод, и с тех пор я не перестаю изумляться потрясающим достижениям физики в объяснении нашей повседневной реальности. Вкратце можно объяснить физику так. Берётся какая-то часть окружающего мира, которую мы хотим понять, и переводится на математический язык, то есть, в уравнения. После этого можно делать расчёты и проверять их. На самом деле, нам крайне повезло, что это работает, потому что никто не знает, почему мысли в наших головах должны быть связаны с функционированием Вселенной. Несмотря на успехи, физика имеет свои пределы. Как недавно отметил Дирк Хелбинг, мы вообще не понимаем сложности того, что имеет к нам отношение, что нас окружает. Именно из-за этого парадокса я заинтересовался сложными системами. Это системы, которые состоят из многих взаимосвязанных или взаимодействующих частей: стаи птиц и рыб, колонии муравьёв, экосистемы, финансовые рынки, мозг. Это только некоторые примеры.
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.
Интересно, что сложные системы очень трудно описать математическими уравнениями, поэтому стандартный физический подход здесь не работает. Что же мы знаем о сложных системах? Оказывается, то, что со стороны выглядит как сложное поведение, на самом деле является результатом нескольких простых законов взаимодействия. Это означает, что можно забыть об уравнениях и начать разбираться в системе, наблюдая только за взаимодействиями, то есть можно вообще забыть об уравнениях и просто начать изучать взаимодействия. Кроме того, большинство сложных систем имеют удивительное свойство под названием «системный эффект», когда система в целом вдруг начинает вести себя неожиданным образом, и это нельзя понять и предсказать, исходя из компонентов этой системы. Так что целое буквально больше, чем сумма его частей. Всё это также означает, что можно забыть об отдельных частях системы, какими бы сложными они ни были. Будь то клетка, термит или птица — неважно, нужно сосредоточиться на законах взаимодействия.
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.
В результате идеальной моделью сложных систем являются сети. Узлы в сетях соответствуют компонентам системы, а связи между ними задаются взаимодействиями. Как уравнения составляют основу физики, так сложные сети лежат в основе изучения сложных систем.
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.
Этот подход весьма успешно применяется ко многим сложным системам в физике, биологии, компьютерных и социальных науках, но как насчёт экономики? Где же экономические сети? Это заметный и удивительный пробел в научной литературе. Исследование, которое мы опубликовали в прошлом году, «Сеть глобального корпоративного контроля», было первым подробным анализом экономических сетей. Это исследование стало популярным в Интернете и привлекло большое внимание со стороны международных средств массовой информации. Вообще крайне удивительно, что никто этим раньше не занимался. Аналогичные данные существуют уже довольно давно.
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.
Мы тщательно изучили сети собственников. Здесь узлы — это компании, люди, правительства, фонды и т.д., а связи между ними представляют собой владение акциями, то есть акционер A имеет Х% акций в компании B. Также мы присвоили компаниям рейтинг в зависимости от текущих доходов. Сети собственников выявляют структуру отношений между владельцами акций. На этом маленьком примере вы можете видеть, что у нескольких финансовых учреждений выявлено большое количество связей.
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.
Возможно, вы думаете, что никто этим раньше не занимался, потому что изучение сетей собственников — занятие невообразимо скучное. Но поскольку собственность связана с контролем, как я объясню позже, то изучение сетей собственников может дать ответы на такие вопросы, как, например, кто является ключевыми игроками? Как они организованы? Они изолированы или взаимосвязаны? И каково распределение контроля? Другими словами, кто управляет миром? Думаю, это интересный вопрос,
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.
и он имеет значение для системного риска. Это мера общей уязвимости системы. Высокая степень взаимосвязанности снижает стабильность системы: тогда стрессовое воздействие может распространяться в системе, как эпидемия.
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.
Учёные подчас подвергают критике экономистов, считающих, что теории и модели более важны, чем данные наблюдений, потому что основополагающий принцип науки — «Пусть говорят данные». Хорошо. Давайте так и сделаем.
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.
Мы начали с базы данных, содержащей 13 миллионов отношений собственности с 2007 года. Это огромное количество данных, и так как мы хотели выяснить, кто правит миром, то решили сосредоточиться на транснациональных корпорациях, или сокращённо ТНК. Это компании, которые работают более чем в одной стране, и мы нашли 43 000 таких компаний. На следующем этапе мы выстроили вокруг этих компаний сеть. Для этого мы взяли всех акционеров ТНК, затем акционеров этих акционеров и т.д. до самого конца вверх и сделали то же самое в обратном направлении. В итоге получилась сеть, содержащая 600 000 узлов и один миллион связей. Вот такую сеть ТНК мы проанализировали.
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.
Оказалось, что она имеет следующую структуру. Она состоит из центра и периферии, причём центр включает около 75% всех игроков, и в этом центре есть крошечное, но доминирующее «ядро», которое состоит из высоко взаимосвязанных компаний. Чтобы понять это лучше, представьте столичный город. Там есть окрестности — это периферия, финансовый район — это центр, тогда «ядро» будет чем-то вроде самого высокого небоскрёба в центре. И здесь мы уже видим признаки организованности. В «ядро» входят всего 36% ТНК, но они получают 95% общего дохода всех ТНК.
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.
После того, как мы проанализировали структуру, встаёт вопрос, как она связана с контролем? Итак, собственность даёт акционерам право голоса. Это обычное понятие контроля. Существуют различные модели, которые позволяют оценить контроль, получаемый собственником. Если вы обладаете более чем 50% акций компании, вы получаете контроль, но обычно это зависит от относительного распределения акций. И сеть связей действительно имеет значение. Примерно 10 лет назад г-н Тронкетти Провера имел право собственности и контроль в небольшой компании, которая имела право собственности и контроль в большой компании. Вы поняли идею. В итоге это дало ему контроль в «Телеком Италия» с соотношением привлечённого и акционерного капитала, равным 26. Это значит, что с каждым евро, который он вложил, он мог управлять 26 евро рыночной стоимости через цепь отношений собственности.
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.
В нашем исследовании мы количественно оценили контроль над стоимостью ТНК, что позволило определить степень влияния каждого акционера. Это очень важно, исходя из теории Макса Вебера о потенциальной власти, под которой подразумевается вероятность навязывания своей собственной воли, несмотря на возражение остальных.
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.
Если мы хотим вычислить «потоки» контроля в сети собственников, это именно то, что нужно сделать. На самом деле, это не так сложно понять. Позвольте мне это объяснить, проведя аналогию с водой, текущей по трубам, когда трубы имеют разный диаметр. Контроль подобным образом движется по сетям собственности и накапливается в узлах. Что же мы обнаружили при количественной оценке контроля в сети собственников? Оказалось, что 737 ведущих акционеров имеют возможность коллективно контролировать 80% стоимости ТНК. Напомню, что мы начинали с 600 000 узлов, так что эти 737 ведущих игроков составляют немногим более 0,1%. Это в основном американские и британские финансовые учреждения. Более того, в «ядре» выделяются 146 топ-игроков, и они вместе имеют возможность коллективно контролировать 40% стоимости ТНК.
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.
Какие же выводы из всего этого следуют? Высокий уровень контроля, который вы видели, является критическим по любым меркам. Высокая степень взаимосвязанности топ-игроков в «ядре» может представлять значительный системный риск для глобальной экономики, и мы можем легко воспроизвести сеть ТНК, используя несколько простых законов. Это означает, что такая структура сети собственников, видимо, является результатом самоорганизации. Это системное свойство, которое зависит от законов взаимодействия в системе и, вероятно, не является результатом технологии «сверху вниз», например, всемирного заговора.
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.
Наше исследование «не является точным анализом и даёт только общее представление», поэтому следует относиться к точным цифрам в нашем исследовании со здоровой долей скептицизма. Однако оно «показало нам соблазнительную перспективу нового дивного мира финансов». Надеемся, что мы открыли путь для новых исследований в этом направлении, и оставшиеся неизведанными области будут изучены в будущем. И потихоньку это уже начинается. Мы видим появление долгосрочных и хорошо финансируемых программ, которые направлены на понимание нашего информационного мира с точки зрения сложных систем. Но этот путь только начался, поэтому придётся подождать, пока мы увидим первые результаты.
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.
На мой взгляд, здесь есть ещё одна большая проблема. Идеи, связанные с экономикой и финансами, с политикой и обществом, как правило, бывают ущербны из-за субъективности мировоззрения людей. Я очень надеюсь, что теория сложных систем позволит найти точки соприкосновения между ними. Было бы здорово, если бы она смогла помочь положить конец тупиковой ситуации, созданной противоречивыми идеями, которая парализует наш глобализованный мир. Реальность настолько сложна, что мы должны отойти от догм. Но это моё личное мнение.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)