"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."
เมื่อเกิดวิกฤติกาลขึ้น ข้อจำกัดร้ายแรงของรูปแบบทางเศรษฐกิจ และทางการเงินที่เป็นอยู่ ก็ปรากฎให้เห็นอย่างเด่นชัด "มีความเชื่อที่หนักแน่น ซึ่งผมก็เห็นด้วย ว่าเศรษฐกิจที่มีลักษณะง่ายๆ และที่เราเชื่อมั่นจนเกินไป ช่วยให้เกิดภาวะวิกฤติขึ้น"
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."
ทุกท่านน่าจะได้ยินคำวิจารณ์เหมือนอย่างนี้ ซึ่งมาจากคนที่มีข้อกังขากับลัทธิทุนนิยม แต่เรื่องนี้ต่างออกไป สิ่งนี้ออกมาจากหัวใจสำคัญของการเงิน ถ้อยคำที่ยกมาอันแรก มาจาก Jean-Claude Trichet เมื่อตอนเขาเป็นผู้ว่าการธนาคารกลางยุโรป (European Central Bank) ถ้อยคำที่ยกมาอันที่สอง มาจากหัวหน้า การบริการทางการเงินของอังกฤษ (UK Financial Services Authority) คนเหล่านี้กำลังบอกเป็นนัยๆ ใช่หรือไม่ ว่าเราไม่เข้าใจระบบเศรษฐกิจ ที่ขับเคลื่อนสังคมสมัยใหม่ของเรา มันยิ่งเลวร้ายลงไป "เราใช้เงินเป็นพันๆ ล้านดอลลาร์ เพื่อพยายามเข้าใจต้นกำเนิดของจักรวาล ในขณะที่เรายังคงไม่เข้าใจเงื่อนไข สำหรับสังคมที่มั่นคง เศรษฐกิจที่เดินไปได้ หรือสันติภาพ
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.
อะไรกำลังเกิดขึ้นตรงนี้ สิ่งนี้เป็นไปได้อย่างไร ใช่หรือไม่ว่า เราเข้าใจอย่างถ่องแท้ เกี่ยวกับโครงสร้างของโลกความเป็นจริง มากกว่าที่เราเข้าใจโครงสร้าง ที่เกิดจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์เรา โชคร้ายที่คำตอบคือ ใช่ แต่มีวิธีแก้ปัญหาที่น่าสนใจ ซึ่งมาจาก ที่เรารู้จักกันว่า ศาสตร์ของความซับซ้อน (the science of complexity)
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.
เพื่ออธิบายว่าสิ่งนี้คืออะไร และหมายความว่าอย่างไร กรุณาให้ผมถอยหลังกลับไปในอดีต อย่างรวดเร็วสองสามก้าว ผมลงเอยที่งานด้านฟิสิกส์โดยบังเอิญ เป็นการค้นพบโดยบังเอิญ เมื่อตอนที่ผมยังอายุน้อยอยู่ แล้วตั้งแต่บัดนั้นมา ผมก็จะสงสัยอยู่เสมอๆ เกี่ยวกับความสำเร็จที่น่าประหลาดใจของฟิสิกส์ ในการอธิบายความเป็นจริง ที่เราตื่นขึ้นมาเห็นในทุกๆวัน อย่างสั้นๆก็คือ คุณสามารถคิดว่าฟิสิกส์ เป็นได้คังนี้ คุณก็เอาก้อนของความเป็นจริง ที่คุณต้องการจะเข้าใจ และคุณก็แปลงมันไปเป็นคณิตศาสตร์ คุณแปลงให้มันเป็นสมการ แล้วตั้งความคาดหมายขึ้น แล้วจึงมาทดสอบ จริงๆแล้วเราโชคดีมาก ที่วิธีนี้ใช้การได้ เพราะว่าไม่มีผู้ใดรู้อย่างแท้จริงว่า ทำไมความคิดที่อยู่ในหัวสมองเรา จริงๆแล้วควรจะสัมพันธ์กับ การทำงานพื้นฐานของจักรวาล แม้จะมีความสำเร็จ ฟิสิกส์ก็มีข้อจำกัด ตามที่ Dirk Helbing ได้ชี้ให้เห็น ในถ้อยคำที่อ้างถึงอันสุดท้ายว่า เราไม่เข้าใจอย่างแท้จริงถึงความซับซ้อน ที่เกี่ยวข้องกับเรา หรือที่อยู่รอบๆเรา ข้อความที่ขัดแย้งนี้ คือ สิ่งที่ทำให้ผมสนใจเรื่องระบบที่ซับซ้อน ดังนั้น ระบบเหล่านี้ ซึ่งเกิดขึ้น จากส่วนต่างๆ ที่สัมพันธ์กัน หรือมีปฏิสัมพันธ์กัน เช่น ฝูงนก หรือปลา หรือรังมด ระบบนิเวศ สมอง ตลาดการเงิน เหล่านี้เป็นแค่เพียงบางตัวอย่าง
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.
ที่น่าสนใจก็คือ ระบบที่ซับซ้อนนั้น ยากมากที่จะทำออกมา เป็นสมการคณิตศาสตร์ ดังนั้นวิธีการทางฟิสิกส์ปกติธรรมดา จึงใช้การไม่ได้ตรงนี้ แล้วเรารู้เรื่องอะไรบ้างเกี่ยวกับระบบที่ซับซ้อน อ๋อ มันกลับกลายเป็นว่า สิ่งที่ดูเหมือนพฤติกรรมที่ซับซ้อน จากด้านนอก จริงๆแล้วเป็นผลมาจาก กฎการปฏิสัมพันธ์ธรรมดาๆสองสามข้อ หมายความว่า คุณสามารถลืมเรื่องสมการไปได้เลย และเพียงแค่เริ่มทำความเข้าใจระบบนั่น โดยดูที่การปฏิสัมพันธ์ ดังนั้นคุณจึงสามารถลืมเรื่องสมการไปได้เลย และคุณก็แค่มาเริ่มดูที่การปฏิสัมพันธ์ และมันก็จะดียิ่งขึ้น เพราะว่าระบบที่ซับซ้อนส่วนมาก มีคุณสมบัติที่น่าประหลาดใจ เรียกว่า การอุบัติ (emergence) เรื่องนี้จึงหมายความว่า ระบบโดยรวม จะเริ่มแสดงพฤติกรรม ที่เราไม่สามารถเข้าใจ หรือคาดการณ์ได้ โดยดูที่ส่วนประกอบต่างๆของระบบ ในภาพรวมจึงมีความหมาย ที่มากกว่าการเอาส่วนต่างๆมารวมกัน และทั้งหมดนี้ ยังมีความหมายว่า คุณสามารถลืมไปได้เลย ว่าแต่ละส่วนของระบบ จะมีความซับซ้อนอย่างไร ดังนั้น ถ้ามันเป็นเซลล์ๆหนึ่ง หรือปลวกตัวหนึ่ง หรือนกตัวหนึ่ง คุณก็แค่เพียงเน้นไปที่กฎของการปฏิสัมพันธ์
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.
ผลลัพธ์ก็คือ ระบบเครือข่ายคือตัวแทนในอุดมคติ ของระบบที่ซับซ้อน แม่ข่าย (node) ในเครือข่าย เป็นส่วนประกอบของระบบ และการเชื่อมต่อ (link) เกิดขึ้นได้จากการปฏิสัมพันธ์ ดังนั้น สมการจึงเป็นเรื่องของวิชาฟิสิกส์ เครือข่ายที่ซับซ้อน จึงเป็นเรื่องของการศึกษาระบบที่ซับซ้อน
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.
แนวคิดแบบนี้ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ได้ อย่างสัมฤทธิ์ผลเป็นอย่างมาก ในระบบที่ซับซ้อนหลายระบบ ในวิชาฟิสิกส์ ชีววิทยา วิทยาการคอมพิวเตอร์ สังคมศาสตร์ แต่สำหรับวิชาเศรษฐศาสตร์ล่ะ เครือข่ายเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์อยู่ที่ไหน นี่แหละคือช่องว่างที่น่าประหลาดใจ และเห็นได้เด่นชัดในวรรณคดีที่เกี่ยวข้อง การศึกษาที่เราตีพิมพ์เผยแพร่เมื่อปีที่แล้ว ชื่อว่า "เครือข่ายการควบคุมของบริษัทข้ามชาติ" เป็นการวิเคราะห์เครือข่ายเศรษฐกิจอย่างกว้างขวาง เป็นครั้งแรก การศึกษานี้ได้กลายเป็น ที่นิยมอย่างมากในอินเตอร์เน็ต และได้ดึงดูดความสนใจอย่างมาก จากสื่อมวลชลระหว่างประเทศ เป็นเรื่องพิเศษทีเดียว เพราะว่า ยํ้าอีกครั้ง ทำไมจึงไม่มีผู้ใดให้ความสนใจกับเรื่องนี้มาก่อน ข้อมูลแบบเดียวกันนี้ มีให้เห็นมานานพอสมควรทีเดียว
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.
สิ่งที่เราให้ความสนใจอย่างละเอียด ก็คือเครือข่ายความเป็นเจ้าของ ดังนั้น ตรงนี้แม่ข่ายก็คือ บริษัท ผู้คน รัฐบาล มูลนิธิ และอื่นๆ และการเชื่อมต่อก็ คือ ความสัมพันธ์ของผู้ถือหุ้น ดังนั้นผู้ถือหุ้น A จึงมี X เปอร์เซ็นต์ของหุ้นในบริษัท B และเรายังกำหนดมูลค่าให้กับบริษัท จากรายได้ของการดำเนินงาน ดังนั้นเครือข่ายความเป็นเจ้าของกิจการ จึงเผยออกมาให้เห็นรูปแบบต่างๆ ของความสัมพันธ์ของผู้ถือหุ้น ในตัวอย่างเล็กๆนี้ คุณสามารถเห็น สถาบันการเงินเพียงไม่กี่แห่ง ที่มีการเชื่อมต่ออยู่หลายที่ และบางที่ได้ถูกไฮไลท์ไว้
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.
ตอนนี้คุณอาจจะคิดว่า ไม่มีใครให้ความสนใจกับเรื่องนี้มาก่อน เพราะว่าเครือข่ายการเป็นเจ้าของกิจการ จริงๆแล้วเป็นเรื่องน่าเบื่อหน่าย ที่จะทำการศึกษาวิจัย เอาละ เมื่อการเป็นเจ้าของกิจการสัมพันธ์กับการควบคุม ซึ่งผมจะอธิบายภายหลัง การให้ความสนใจกับเครือข่ายเจ้าของกิจการ จริงๆแล้วสามารถให้คำตอบกับคำถาม เช่น ใครเป็นบริษัทผู้นำ (key players) พวกเขาจัดการกันอย่างไร พวกเขาอยู่โดดเดี่ยวหรือไม่ พวกเขาเชื่อมต่อกันหรือไม่ และการกระจายของการควบคุมโดยรวม เป็นอย่างไร พูดอีกอย่างหนึ่งก็คือ ใครควบคุมโลกนั่นเอง ผมคิดว่า นี่เป็นคำถามที่น่าสนใจ
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.
และมันมีความหมายกินไปถึง ดวามเสี่ยงเกี่ยวกับระบบ เรื่องนี้ เป็นการวัดจุดอ่อนของระบบโดยรวม การเชื่อมต่อซึ่งกันและกัน ในระดับที่สูง เป็นเรื่องเลวร้ายต่อความมั่นคงก็ได้ เพราะว่า เมื่อเป็นอย่างนั้นแล้ว ความตึงเครียดสามารถแผ่ออกไปได้ทั่วทั้งระบบ เหมือนกับโรคระบาด
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.
นักวิทยาศาสตร์ได้เคยวิจารณ์นักเศรษฐศาสตร์ ที่เชื่อว่า แนวคิดและข้อคิดเห็น สำคัญกว่า ข้อมูลเชิงประจักษ์ที่ได้มาจากการทดลอง เพราะว่า ตัวชี้นำพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ ก็คือ ให้ข้อมูลพูดนะครับ ตกลงนะ เรามาลองดูกัน
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.
เราจึงเริ่มต้นด้วยฐานข้อมูลที่มี ความสัมพันธ์ของเจ้าของกิจการ 13 ล้านความสัมพันธ์ จากปี 2007 นี่เป็นข้อมูลที่มากมาย และเนื่องจากเราต้องการหาว่า ใครปกครองโลก เราได้ตัดสินใจที่จะมุ่งไปที่บริษัทข้ามชาติ (transnational corporations) หรือเรียกสั้นๆ ว่า TNC พวกนี้เป็นบริษัทที่ประกอบการในมากกว่าหนึ่งประเทศ และเราพบว่ามีจำนวน 43,000 บริษัท ในขั้นต่อไป เราได้สร้างเครือข่ายรอบๆบริษัทเหล่านี้ เราได้เอาผู้ถือหุ้นของบริษัทข้ามชาติทั้งหมด และผู้ถือหุ้นของผู้ถือหุ้น และอื่นๆมา โดยครบถ้วนไปถึงต้นนํ้า และถึงปลายนํ้าเช่นกัน สุดท้ายเราก็ได้เครือข่ายทั้งหมดรวม 600,000 แม่ข่าย และหนึ่งล้านการเชื่อมต่อ นี่เป็นเครือข่ายบริษัทข้ามชาติ ที่เราได้วิเคราะห์แล้ว
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.
และผลที่ได้มามีโครงสร้างดังที่เห็นนี้ มีส่วนที่อยู่รอบๆ และจุดศูนย์กลาง ซึ่งมีประมาณ 75 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทผู้นำทั้งหมด และตรงกลางมีแกนเล็กๆ แต่มีบทบาทสำคัญ ซึ่งเกิดจากบริษัทใหญ่ๆ ที่มีการเชื่อมโยงซึ่งกันและกันอย่างสูง เพื่อให้คุณเห็นภาพได้ดียิ่งขึ้น ให้ลองคิดถึงพื้นที่ในเมืองใหญ่ๆ คุณจะมีบริเวณชานเมือง และเขตรอบนอก คุณมีใจกลางเมือง เช่น ย่านการเงินการธนาคาร (financial district) และแกนกลางก็จะเป็นอะไรจำพวก อาคารสูงหลายชั้นที่สูงที่สุด อยู่ตรงกลาง และเราก็ได้เห็นร่องรอยของการจัดการอย่างมีระบบ กำลังเกิดขึ้นที่นั่น 36 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทข้ามชาติเท่านั้น ที่อยู่ในแกนกลาง แต่มันทำเงินรายได้ถึง 95 เปอร์เซ็นต์ของรายได้รวม ของบริษัทข้ามชาติทั้งหมด
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.
ตอนนี้เราได้วิเคราะห์โครงสร้างนั้นแล้ว แล้วมันสัมพันธ์กับการควบคุมอย่างไรเล่า เอาละ การเป็นเจ้าของได้ให้สิทธิ ในการออกเสียงกับผู้ถือหุ้น นี่แหละคือ แนวคิดเรื่องการควบคุมโดยปกติ มีการจำลองแบบต่างๆ เพื่อให้คุณใช้คำนวณหา การควบคุมที่คุณได้รับ จากการเป็นเจ้าของ ถ้าคุณมีมากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์ของจำนวนหุ้นในบริษัทหนึ่ง คุณก็ได้การควบคุมไว้ แต่โดยปกติแล้ว มันขึ้นอยู่กับการเทียบเคียงการกระจายของหุ้น และเครือข่ายนั้นสำคัญจริงๆ เมื่อประมาณ 10 ปีมาแล้ว คุณ Tronchetti Provera เป็นเจ้าของและควบคุมบริษัทเล็กๆบริษัทหนึ่ง ซึ่งบริษัทนั้นเป็นเจ้าของ และควบคุมบริษัทที่ใหญ่กว่าอยู่หนึ่งบริษัท คุณนึกออกไหม สุดท้ายเขาก็ได้ควบคุมบริษัทการสื่อสาร Telecom Italia มีอำนาจเพิ่มผลทางการเงินได้เท่ากับ 26 หน่วย หมายความว่า กับทุกๆยูโรที่เขาได้ลงทุนไป เขาสามารถที่จะโยก 26 ยูโรของมูลค่าตลาดมาใช้ได้ ผ่านลูกโซ่ความสัมพันธ์ของการเป็นเจ้าของกิจการ
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.
เอาละ สิ่งที่เราเอามาคำนวณจริงๆ ในการวิจัยของเรา ก็คือการควบคุมของมูลค่าของบริษัทข้ามชาติ สิ่งนี้จะช่วยให่เราได้กำหนดระดับของอิทธิพล ให้กับผู้ถือหุ้นแต่ละรายได้ เรื่องนี้ มีความหมายคล้ายคลึงมาก กับแนวคิดเรื่องพลังศักยภาพของ Max Weber ซึ่งเป็นเรื่องของ ความเป็นไปได้ของการบังคับ ตามความต้องการของตนเอง โดยไม่คำนึงถึงการไม่เห็นด้วยของผู้อื่น
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.
ถ้าคุณต้องการคำนวณหาการไหล ในเครือข่ายของการเป็นเจ้าของ นี่เป็นสิ่งที่คุณต้องทำ จริงๆมันไม่ได้ยากนักที่จะเข้าใจได้ ขอให้ผมอธิบายโดยการเปรียบเทียบนี้ ขอให้คิดถึงเรื่องการไหลของนํ้าในท่อ เมื่อท่อเหล่านั้นมีความหนาแตกต่างกัน ในลักษณะคล้ายคลึงกัน การควบคุมไหลอยู่ใน เครือข่ายการเป็นเจ้าของ และจะไปสะสมอยู่ที่แม่ข่าย แล้วเราได้พบอะไร หลังจากที่ได้คำนวณหาการควบคุม จากเครือข่ายทั้งหมดนี้ ผลออกมากลายเป็นว่า 737 คนซึ่งถือหุ้นสูงสุด มีศักยภาพที่จะควบคุมพร้อมไปกับคนอื่นๆ เป็นสัดส่วนถึง 80 เปอร์เซ็นต์ ของมูลค่าของบริษัทข้ามชาติ เอาล่ะ ยังคงจำได้นะครับ เราเริ่มต้นจาก หกแสนแม่ข่าย ดังนั้น บริษัทผู้นำทั้ง 737 บริษัทนี้ รวมกันแล้วเกิน 0.1 เปอร์เซ็นต์อยู่นิดเดียว พวกนี้ส่วนใหญ่ เป็นสถาบันการเงินในสหรัฐอเมริกา และอังกฤษ และมันก็ไปได้สุดกู่กว่านี้อีก มีบริษัทผู้นำ 146 บริษัทในแกนกลาง และพวกเขารวมกันแล้ว มีศักยภาพที่จะควบคุมรวมกันเป็น 40 เปอร์เซ็นต์ของมูลค่าของบริษัทข้ามชาติ
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.
แล้วคุณควรจะเอาอะไรจากทั้งหมดที่พูดนี้ กลับไปบ้านละครับ ที่คุณได้เห็นระดับการควบคุมที่สูงนั้น เป็นเรื่องสุดกู่มากๆ ไม่ว่าจะถือมาตรฐานใดก็ตาม ระดับความเชื่อมโยงซึ่งกันและกันที่สูง ของบริษัทผู้นำในแกนหลักนี้ อาจทำให้เกิดความเสี่ยงที่สำคัญ ต่อเศรษฐกิจของโลกได้ และเราสามารถสร้างเครือข่ายบริษัทข้ามชาติ ได้อย่างง่ายๆ ด้วยกฎพื้นๆสองสามข้อ นี่ก็หมายความว่า โครงสร้างของมันน่าจะเป็นผลลัพธ์ จากการจัดการตนเอง (self-organization) มันคือคุณสมบัติที่ปรากฎออกมา ซึ่งขึ้นอยู่กับ กฎของการมีปฏิสัมพันธ์กันในระบบ ดังนั้น มันไม่น่าจะเป็นผลของวิธีการจากเบื้องบนลงมา เช่น การวางแผนร้ายร่วมกันระดับโลก
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.
การศึกษาของเรา "เป็นร่องรอยบนพื้นผิวของดวงจันทร์ มิได้เป็นแผนที่ถนน" ดังนั้น คุณจึงควรจะรับรู้ว่าตัวเลขจริงๆ ในงานวิจัยของเรา มิใช่ถูกต้องอย่างสมบูรณ์ แต่มันก็ "ให้เราเห็นแว๊บหนึ่งที่ยั่วยวน ของโลกทางการเงินใบใหม่ที่กล้าหาญ" เราหวังว่าเราได้เปิดประตู เพื่อให้มีการวิจัยในทิศทางนี้มากขึ้น เพื่อให้อาณาเขตที่เรายังไม่รู้จัก ที่ยังหลงเหลืออยู่ จะได้ถูกบันทึกไว้ในอนาคต และเรื่องนี้กำลังเริ่มต้นอย่างช้าๆ เรากำลังจะได้เห็น โครงการระยะยาวออกมา ที่ได้รับเงินอุดหนุนสูง ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อความเข้าใจ โลกที่ทำงานกันเป็นเครือข่ายของเรา จากมุมมองที่ซับซ้อน แต่การเดินทางนี้ เพิ่งเริ่มต้นขึ้น ดังนั้นเราจะต้องรอคอย ก่อนที่เราจะเห็นผลลัพธ์แรก
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.
ในปัจจุบัน ในความคิดของผม เรายังคงมีปัญหาใหญ่ ความคิดเห็นที่เกี่ยวข้องกับการเงิน เศรษฐกิจ การเมือง หรือสังคม เป็นเรื่องที่มักจะถูกทำให้มัวหมอง จากอุดมการณ์ส่วนตัวของผู้คน ผมหวังอย่างจริงจังว่า มุมมองที่ซับซ้อนนี้ จะทำให้พบพื้นที่ ที่เห็นพ้องต้องกันบ้าง จะเยี่ยมยอดจริงๆ ถ้ามันมีพลัง ที่จะช่วยขจัดการติดขัดทั้งหลาย ที่เกิดขึ้นจากความคิดที่ขัดแย้งกัน ซึ่งเห็นได้ว่า ทำให้โลกาภิวัฒน์ต้องเป็นอัมพาตไป ความเป็นจริงนั้นซับซ้อนมาก เราจำเป็นต้องถอยออกจาก ความเชื่อแบบกำปั้นทุบดิน แต่นี่ก็เป็นเพียงแค่อุดมการณ์ส่วนตัวของผมเองเท่านั้น
Thank you.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)