Da krisen kom blev
alvorlige begrænsninger i den eksisterende økonomi
og finansielle model åbenbar.
"Der er en stærk tro på, som jeg deler,
at dårlig eller oversimplificeret og hovmodig økonomisk lære
bidrog til at skabe krisen".
Nu har I sikkert hørt tilsvarende kritik
fra folk som er skeptiske overfor kapitalismen.
Men dette er anderledes.
Dette kommer fra den finansielle sektors hjerte.
Det første citat er fra Jean-Claude Trichet
som var chef for den Europæiske centralbank.
Det andet citat er fra chefen for
det britiske finanstilsyn.
Antyder disse mennesker
at vi ikke forstår det økonomiske system
som driver vores moderne samfund?
Det bliver værre.
"Vi brugte milliarder af dollars
til at prøve at forstå universets opståen
men vi forstår fortsat ikke forudsætningerne
for et stabilt samfund, en fungerende økonomi eller fred."
Hvad skete der lige der? Hvordan kan dette være muligt?
Forstår vi virkeligt mere om den fysiske verdens struktur,
end vi forstår om strukturer,
som opstår af vores menneskelige forbindelser?
Desværre er svaret ja.
Men der er en fascinerende løsning som kommer
fra hvad vi kalder videnskaben om kompleksitet.
For at forklare hvad dette betyder og hvad den ting er,
så lad mig tage et par skridt tilbage.
Jeg blev fysiker ved et tilfælde.
Det var et tilfældigt sammenfald da jeg var ung
og siden har jeg ofte undret mig over
den forbløffende succes fysikken har fået.
Den beskriver den virkelighed vi vågner op til hver dag.
I en nøddeskal, fungere fysikken som følger:
Du tager en bid af den virkelighed som du ønsker at forstå
og du oversætter den til matematik.
Du omkoder den til ligninger.
Man kan så lave forudsigelser og teste dem.
Vi er faktisk rigtigt heldige med at det virker,
fordi ingen rigtigt ved hvorfor tankerne i i vores hoveder
skulle kunne afspejle hvordan universet virker.
På trods af succesen har fysikken sine grænser.
Som Dirk Helbing påpegede i de forrige citat
så forstår vi ikke rigtigt kompleksiteten
i vores omverden.
Dette paradoks fik mig interesseret i komplekse systemer.
Disse systemer som består af
mange forbundne eller interagerende parter:
Flokke af fugle eller fisk, myreboer,
økosystemer, hjerner, finansielle markeder.
Dette er bare nogle få eksempler.
Interessant nok, så er komplekse systemer meget svære at kortlægge
i matematiske ligninger,
så den sædvanlige fysik virker ikke rigtigt her.
Så hvad ved vi om komplekse systemer?
Ok, det viser sig at hvad der ligner kompleks adfærd
udefra, faktisk er resultatet
af nogle få simple regler for interaktion.
Dette betyder af du kan glemme alt om ligninger
og bare starte med at forstå systemet,
ved at kigge på interaktioner,
så du kan faktisk glemme ligningerne
og bare starte med at kigge på interaktioner.
Og det bliver endnu bedre, fordi de mest komplekse systemer
har en forbløffende egenskab kaldet selvorganisering.
hvilket betyder at systemet som et hele
pludseligt viser en adfærd
som ikke kan forstås eller forudsiges
ved at kigge på systemets komponenter.
Så helheden er bogstaveligt talt mere end summen af det dele.
Dette betyder også at du kan glemme hvor
komplekse de enkelte dele af systemet er.
Så hvis det er en celle eller en termit eller en fugl,
så kan du nøjes med at fokuserer på reglerne for interaktionen
Som et resultat er netværk de ideelle repræsentationer
for komplekse systemer.
Noderne i netværket
er systemets komponenter
og forbindelserne er givet ved interaktionerne.
Så hvad ligninger er for fysikken,
er komplekse netværk for studiet af komplekse systemer.
Denne tilgangsvinkel har været anvendt succesfuldt
på mange komplekse systemer indenfor fysik, biologi,
datalogi, socialvidenskaberne,
med hvad med økonomi?
Hvor er de økonomiske netværk?
Det er et overraskende stor hul i litteraturen.
Det studie vi publicerede sidste år kaldet
"The Network of Global Corporate Control"
var den første ekstensive analyse af økonomiske netværk.
Studiet spredte sig viralt på internettet
og tiltrak sig en masse opmærksomhed fra de internationale medier.
Det er bemærkelsesværdigt, fordi, igen,
hvorfor har ingen kigget på dette før?
Tilsvarende data har været tilstede i en periode.
Hvad vi kiggede på i detaljer var ejerskabsnetværk.
Så her er noderne virksomheder, mennesker, regeringer,
fonde osv.
og forbindelserne repræsenterer aktieejerskab,
Så aktieejer A ejer x procent af aktierne i virksomhed B.
Vi gav en værdi til en virksomhed
efter deres driftsindtægter.
Så ejerskabsnetværk afslører mønstret
i aktieejerrelationerne.
I dette lille eksempel, kan du se
nogle få finansielle institutioner
med nogle af de mange forbindelser fremhævet.
Nu tænker I, at ingen har kigget på dette før,
fordi ejerskabsnetværk er
virkeligt kedelige at studere.
Men, da ejerskab er koblet til kontrol,
som jeg skal forklare senere,
giver undersøgelse af ejerskabsnetværk
svar på spørgsmål som disse:
Hvem er hovedaktørerne?
Hvordan er de organiseret? Er de isolerede?
Er de forbundne?
Og hvordan er den overordnede fordeling af magt?
Med andre ord: Hvem kontrollerer verden?
Jeg syntes at de er et interessant spørgsmål.
Og det har betydning for risici i systemet.
Dette er et mål for hvor sårbart systemet er.
En høj grad af forbindelser
kan være dårligt for stabiliteten.
Fordi en overbelastning kan sprede sig gennem systemet
som en epidemi.
Videnskabsfolk har ofte kritiseret økonomerne,
som tror at ideer og koncepter
er mere vigtige end empiriske data,
fordi en grundlæggende rettesnor for videnskab er:
Lad data tale. Okay, lad dem tale.
Så vi startede med en database med
13 millioner ejerskabsrelationer fra 2007.
Det er en masse data, og fordi vi ønskede at finde ud af
hvem som regerer verden,
besluttede vi os for at have fokus på transnationale virksomheder,
forkortet TNC.
Det er virksomheder der arbejder i mere end et land,
og vi fandt 43.000.
I det næste trin byggede vi netværk op omkring disse virksomheder,
så vi tog alle TNC'ernes aktionærer,
og aktionærenes aktionærer osv.
hele vejen ned og hele vejen op,
og vi endte med et netværk indeholdende 600.000 noder
og en million forbindelser.
Dette er det TNC netværk som vi analyserede.
Og det viste sig at være struktureret som følger.
Du har en udkant og et centrum
som indeholder omkring 75 % af alle aktører,
og i centeret er der en lille med dominerende kerne
som består af tæt forbundne firmaer.
For at give jer et bedre billede,
forestil jer et storbyområde.
Så du har forstæderne og udkanten,
og I har et centrum med et finanscenter,
hvor kerne vil være noget i retning af
den højeste bygning i centrum.
Og vi ser allerede tegn på den organisering der finder sted.
36 % af TNC'erne findes i kernen,
men de udgør op til 95 % af den totale fortjeneste
for alle TNC'er.
Okay, nu har vi analyseret strukturen,
så hvordan hænger den sammen med kontrol?
Ejerskab giver stemmerettigheder til aktionærerne.
Dette er den normale opfattelse af kontrol.
Og der er forskellige modeller som tillader dig at beregne
hvor meget kontrol du får for ejerskab.
Hvis du har mere end 50 % af aktierne i et firma,
har du kontrol,
men normalt afhænger det af den relative fordeling af aktier.
Og netværket betyder noget.
For omkring 10 år siden, ejede og kontrollerede
Mr Tronchetti Proveraet lille firma,
som havde ejerskab og kontrol over et større firma.
I fanger ideen.
Dette endte med at give ham kontrollen over Telecom Italia
med en gearing på 26.
Så dette betyder at for hver euro han investerede
kunne han påvirke 26 euro af markedsværdi
gennem kæden af ejerskabsrelationer.
Hvad vi rent faktisk beregnede i vores projekt
var kontrollen over TNC'ernes værdier.
Dette tillod os at tildele graden af indflydelse
til hver aktionær.
Dette er meget i tråd med
Max Webers ide om potentiel magt,
som er sandsynligheden af at gennemfører ens egen vilje
på trods af modstands fra andre.
Hvis du ønsker at beregne indflydelsen i et ejerskabsnetværk,
så er det hvad du må gøre.
Det er faktisk ikke svært at forstå.
Lad mig forklare med at give jer en sammenligning.
Forstil jer vand som flyder i rør
hvor rørene har forskellig tykkelse.
På samme vis flyder magt i et ejerskabsnetværk
og det bliver opsamlet i noderne.
Så hvad fandt vi efter at have beregnet dette magtnetværk?
Det viste sig at de 737 mest magtfulde aktionærer
havde muligheden for kollektivt at kontrollere
80 % af TNC'ernes værdi.
Husk at vi startede med 600.000 noder,
så disse 737 top aktører
udgør kun lidt mere end 0,1 %.
Det er hovedsagligt finansielle institutioner i USA og UK.
Og det bliver endnu mere ekstremt.
Der er 146 top aktører i kernen,
og de har den potentielle magt til kollektivt
at kontrollere 40 % af TNC'ernes værdi.
Så hvad kan du udlede at alt dette?
Den grad af kontrol du har set
er meget ekstrem ud fra enhver standard.
Den meget høje grad af indbyrdes forbindelser
mellem topaktørerne i kernen
kan udgøre en signifikant systematisk risiko for den globale økonomi.
Da vi nemt kunne reproducerer TNC-netværket
med nogle få simple regler.
Det betyder at systemet sandsynligvis er resultat
af selvorganisering.
Det er en indbygget egenskab som afhænger
af reglerne for interaktion i systemet,
så det er ikke resultatet af en oppefra-ned strategi
som en global konspiration.
Vores studie er "et billede af månens overflade.
Ikke et bykort."
Så du skal tage de eksakte tal i vores studie
med et gran salt,
dog gav det os smugkig
ind i "den fagre nye finansverden."
Vi håber at vi har åbnet dørene for mere af den slags forskning
så de uopdagede områder vil blive kortlagt i fremtiden.
Og det så småt på vej.
Vi ser fremkomsten af langsigtede
og velfinansierede forskningsprogrammer, med formålet at forstå
vores netværksforbundne verden fra et kompleksitetssynspunkt.
Men denne rejser kun lige begyndt.
Så vi må stadig vente for at se de første resultater.
Men der er stadigvæk et stort problem, efter min mening.
Ideer med relation til finans, økonomi, politik,
samfund, er ofte farvede
af personernes personlige ideologier.
Jeg håber at dette kompleksitetsperspektiv
tilalder at der findes et fælles udgangspunkt.
Det vil være fantastisk hvis det har evnen
til at slutte denne hårdknude af konfliktende ideer,
som tilsyneladende har lammet vores globaliserede verden.
Virkeligheden er så kompleks, at vi må forkaste dogmer.
Men det er bare min personlige ideologi.
Mange tak.
(Bifald)