"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."
S príchodom krízy vyšli najavo vážne nedostatky existujúcich ekonomických a finančných modelov. Existuje silné presvedčenie, s ktorým súhlasím, že zlá alebo príliš jednoduchá a sebaistá ekonomika sa podieľala na vzniku krízy.
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."
Asi ste všetci počuli podobnú kritiku od ľudí skeptických voči kapitalizmu. Ale toto je niečo iné. Toto pochádza zo srdca finančníctva. Prvý citát je od Jeana-Claudea Tricheta, keď bol guvernérom Európskej centrálnej banky. Druhý je od hlavy Britského finančného regulačného úradu. Naznačujú, že nerozumieme ekonomickým systémom, ktoré riadia našu modernú spoločnosť? Je to ešte horšie. Míňame miliardy dolárov na pochopenie počiatku vesmíru, kým stále nerozumieme podmienkam potrebným pre stabilnú spoločnosť, fungujúcu ekonomiku alebo mier.
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.
Čo sa to deje? Ako je to možné? Skutočne viac rozumieme podstate reality ako štruktúre, ktorá sa rodí z našich medziľudských vzťahov? Odpoveď žiaľ znie áno. Ale existuje zaujímavé riešenie, ktoré pochádza z oblasti známej ako veda o komplexnosti.
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.
Aby som vysvetlil, čo to je a o aké riešenie ide, dovoľte mi vrátiť sa o pár krokov späť. Pri fyzike som skončil úplnou náhodou. Bolo to náhodné stretnutie, keď som bol mladý, a odvtedy som často rozmýšľal o úžasnom úspechu fyziky pri popisovaní reality, do ktorej sa každý deň prebúdzame. V skratke, môžete o fyzike uvažovať nasledovne. Vezmete kus reality, ktorú chcete pochopiť, a preložíte ju do matematiky. Zakódujete ju do rovníc. Potom môžete robiť predpovede a overiť ich. Vlastne máme veľké šťastie, že to tak funguje, lebo nikto naozaj nevie, prečo by myšlienky v našich hlavách mali nejako súvisieť so základnými vesmírnymi princípmi. Napriek týmto úspechom má fyzika svoje hranice. Ako zdôraznil Dirk Helbing v poslednom citáte, v skutočnosti nerozumieme komplexnosti, ktorá sa na nás vzťahuje, ktorá nás obklopuje. Vďaka tomuto paradoxu som sa začal zaujímať o komplexné systémy. Sú to systémy skladajúce sa z veľa prepojených alebo vzájomne pôsobiacich častí: kŕdle vtákov, roje rýb, mravčie kolónie, ekosystémy, mozgy, finančné trhy. Je to len niekoľko príkladov.
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.
Je zaujímavé, že komplexné systémy sa len ťažko dajú zapísať vo forme matematických rovníc, takže bežný fyzikálny postup tu veľmi nefunguje. Čo teda o komplexných systémoch vieme? Ukázalo sa, že to, čo navonok vyzerá ako komplexné správanie, je iba výsledkom niekoľkých jednoduchých pravidiel interakcie. Znamená to, že môžete zabudnúť na rovnice a porozumieť systému sústredením sa na interakcie medzi jeho časťami, takže vlastne môžete zabudnúť na rovnice a skúmať len interakcie. A je to ešte lepšie, lebo väčšina komplexných systémov má úžasnú vlastnosť označovanú ako vznikanie. Znamená to, že systém ako celok zrazu začne prejavovať správanie, ktoré sa nedá pochopiť alebo predpovedať skúmaním jednotlivých časti systému. Takže celok je doslova viac ako súčet jeho častí. A všetko toto tiež znamená, že môžete zabudnúť na jednotlivé časti systému, na to, aké sú zložité. Či už je to bunka, termit alebo vták, zameriate sa iba na pravidlá interakcie.
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.
Siete sú preto ideálnym spôsobom zobrazenia komplexných systémov. Uzly siete sú zložky systému a prepojenia znázorňujú interakcie. Takže to, čím sú rovnice pre fyziku, sú komplexné siete pre štúdium komplexných systémov.
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.
Tento prístup sa veľmi úspešne použil na mnohé komplexné systémy vo fyzike, biológii, informatike, sociálnych vedách, ale čo ekonómia? Kde sú ekonomické siete? Tu je v literatúre prekvapivá a značná medzera. Štúdia, ktorú sme uverejnili minulý rok, Svetová sieť korporátnej moci, je prvou rozsiahlou analýzou ekonomických sietí. Štúdia sa na internete rýchlo rozšírila a pritiahla veľa pozornosti medzinárodných médií. Je to veľmi zaujímavé, lebo, znova, prečo to ešte nikto neskúmal? Podobné údaje existujú už nejaký čas.
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.
My sme sa zamerali na siete vlastníctva. Uzly predstavujú spoločnosti, ľudí, vlády, nadácie a podobne. Spojnice znázorňujú vzťahy akcionárov, čiže akcionár A má x percent akcií spoločnosti B. Spoločnosti sme ohodnotili podľa ich obratu. Tieto siete vlastníctva odhaľujú vzťahy medzi akcionármi. Na tomto malom príklade môžete vidieť niekoľko finančných inštitúcií a niektoré prepojenia sú zvýraznené.
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.
Môžete si myslieť, že sa tým ešte nikto nezaoberal, lebo študovať siete vlastníkov je veľmi, veľmi nudné. Keďže vlastníctvo súvisí s mocou, ako neskôr vysvetlím, skúmanie sietí vlastníkov nám môže pomôcť nájsť odpovede na otázky ako: Kto sú kľúčoví hráči trhu? Ako sú usporiadaní? Sú izolovaní? Sú prepojení? Ako je moc rozdelená? Inými slovami, kto ovláda svet? Myslím, že je to zaujímavá otázka.
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.
Súvisia s tým aj systémové riziká. Ukazuje to, ako je celkovo systém zraniteľný. Vysoký stupeň prepojenosti môže stabilite škodiť, lebo problémy sa môžu po systéme rozšíriť ako epidémia.
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.
Vedci občas kritizujú ekonómov, ktorí veria, že myšlienky a koncepty sú dôležitejšie ako empirické údaje, lebo základné pravidlo vedy znie: Nech hovoria fakty. Dobre. Nech hovoria.
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.
Začali sme databázou z roku 2007 obsahujúcou 13 miliónov vzťahov medzi vlastníkmi. Je to veľa údajov, ale keďže sme chceli zistiť, kto vládne svetu, rozhodli sme sa zamerať na nadnárodné korporácie, v skratke NK. Sú to spoločnosti pôsobiace vo viacerých krajinách a našli sme ich 43 000. Následne sme z týchto spoločností vybudovali sieť tak, že sme zobrali všetkých ich akcionárov, potom akcionárov tých akcionárov atď., až k vrcholu a potom opačne a skončili sme so sieťou skladajúcou sa zo 600 000 uzlov a milióna prepojení. Toto je tá sieť, ktorú sme analyzovali.
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.
Jej štruktúra vyzerá takto: má okraje a stred, ktorý obsahuje okolo 75 % všetkých hráčov. V strede je toto drobné, ale dominantné jadro, ktoré tvoria veľmi silno prepojené spoločnosti. Lepšie to pochopíte, keď si predstavíte veľké mesto. Má predmestia a perifériu, má centrum ako finančnú časť, a to jadro je niečo ako najvyššia budova v centre. Už teraz môžeme vidieť prvé náznaky usporiadania. Iba 36 % nadnárodných korporácií je v jadre, ale spoločne tvoria 95 % celkového obratu všetkých nadnárodných korporácií.
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.
Dobre, zanalyzovali sme štruktúru, ako ale súvisí s mocou? Vlastníctvo dáva akcionárom právo hlasovať. To je normálny prejav moci. Existujú rôzne modely, ktoré umožňujú vypočítať moc, ktorú vám vlastníctvo dáva. Ak vlastníte viac ako 50 % akcií spoločnosti, máte moc, ale zvyčajne záleží na relatívnom rozdelení akcií. A na sieti skutočne záleží. Pred asi 10 rokmi pán Tronchetti Provera vlastnil a riadil malú spoločnosť, ktorá vlastnila a ovládala väčšiu spoločnosť atď. Rozumiete. Skončilo to tak, že získal moc nad Telecomom Italia s finančnou silou 26. To znamená, že s každým eurom, ktoré investoval, bol schopný ovlyvniť ďalších 26 € trhovej hodnoty cez reťazec vlastníckych vzťahov.
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.
My sme v našej štúdii spočítali v rámci nadnárodných korporácií moc nad trhovou hodnotou. To nám umožnilo prideliť každému akcionárovi mieru vplyvu. Je to do značnej miery v zmysle myšlienky Maxa Webera o potenciálnej moci, čo je pravdepodobnosť presadenia vlastnej vôle navzdory opozícii.
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.
Ak chcete vypočítať tok v sieti vlastníctva, musíte spraviť toto. Vlastne to ani nie je také ťažké pochopiť. Vysvetlím to na tomto príklade. Predstavte si vodu pretekajúcu rúrkami rôznej hrúbky. Podobne tečie moc v sieťach vlastníkov a zdromažďuje sa v uzloch. Čo sme teda zistili po spočítaní všetkej moci v sieti? Ukázalo sa, že 737 hlavných akcionárov má možnosť spoločne ovládnuť 80 % celkovej hodnoty všetkých nadnárodných korporácií. Pamätajte, že sme začali so 600 000 uzlami, takže títo 737 najväčší hráči tvoria spolu niečo viac ako 0,1 %. Väčšinou ide o finančné inštitúcie v USA a Veľkej Británii. Ale je to ešte väčší extrém. V jadre je 146 najväčších hráčov a spolu majú potenciál ovládať 40 % trhovej hodnoty nadnárodných korporácií.
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.
Čo by ste si z tejto prednášky mali odniesť? Vysoký stupeň moci, aký ste videli, je v každom prípade extrémny. Vysoký stupeň prepojenosti najväčších hráčov v jadre by mohol pre svetovú ekonomiku predstavovať značné systémové riziko a sieť nadnárodných korporácií by sme mohli ľahko zreprodukovať pomocou niekoľkých jednoduchých pravidiel. Znamená to, že jej štruktúra je najskôr výsledkom sebaorganizácie. Je to jej základná vlastnosť, ktorá závisí na pravidlách interakcie v systéme, takže asi nie je výsledkom pôsobenia zhora dole ako celosvetová konšpirácia.
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.
Naša štúdia je „otlačkom mesačného povrchu, nie automapa“. Je treba brať presné čísla v našej štúdii s rezervou, no aj tak nám „poskytla fascinujúci pohľad na nenásytný svet financií“. Dúfame, že sme otvorili dvere ďalším výskumom v tejto oblasti, aby sa v budúcnosti zmapoval aj zostávajúci neznámy terén. Tento proces už pomaly začína. Môžeme pozorovať nové dlhodobé a dobre financované programy zamerané na pochopenie nášho prepojeného sveta z pohľadu komplexnosti. Ale táto cesta sa iba začína, takže si na prvé výsledky budeme musieť počkať.
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.
Podľa mňa je tu stále jeden veľký problém. Myšlienky týkajúce sa financií, ekonomiky, politiky a spoločnosti sú často zaťažené osobnými ideológiami. Naozaj dúfam, že táto perspektíva komplexnosti nám umožní nájsť spoločnú pôdu. Bolo by naozaj skvelé, ak by nám pomohla vyslobodiť sa z klietky protichodných myšlienok, ktoré, zdá sa, paralyzujú náš globalizovaný svet. Realita je taká zložitá, že musíme zanechať dogmy. Ale to je iba môj osobný názor.
Thank you.
Ďakujem.
(Applause)
(potlesk)