Кто управляет миром?

Джеймс Б. Глаттфелдер занимается наукой, которая изучает сложные системы. Сложные системы — это, к примеру, стая птиц, рой пчел или косяки рыб. И то, что со стороны кажется сложным поведением на самом деле является результатом нескольких простых законов взаимодействия.

«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».

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».

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».

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. 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.

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.

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.

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.

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,

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Спасибо.