Сезар Идальго - Как информация управляет миром

Таким образом, первой нитью в веревке доказательств существования связи между структурами отраслей промышленности и наличием знаний и ноу-хау является способность концепции челобайта объяснить вездесущность продуктов и вложенность матриц, отражающих расположение отраслей промышленности. Концепция челобайта предполагает, что знания и ноу-хау, необходимые для производства более сложных продуктов, должны накапливаться в более крупных и более сложных сетях, а следовательно, предполагает наличие обратной связи между разнообразием представленных в конкретном регионе отраслей и их вездесущностью. Тем не менее, как остроумно отметил Роберт Патнэм в своей книге Bowling Alone, веревка доказательств не может состоять только из одной нити. Таким образом, следующей нитью нашей веревки доказательств будет использование концепции челобайта для объяснения не только вложенности матриц, отражающих расположение отраслей промышленности, но и динамики этих матриц, то есть путей диверсификации стран и изменений в географическом распределении отраслей промышленности.

Эволюцию промышленного профиля страны можно представить в виде пазла.Действительно, перемещение сложной отрасли подобно попытке переместить пазл с одного стола на другой. Чем больше в пазле кусочков, тем труднее будет переместить его, поскольку, если мы не можем переместить все кусочки одновременно, пазл развалится. Таким образом, проще «переместить» несколько кусочков пазла на другой стол, на котором уже присутствуют другие кусочки того же самого уже собранного пазла. Перемещение сетей представляет такие же проблемы. Продукты, для производства которых требуется больший объем знаний и ноу-хау, подобны более крупным пазлам и, следовательно, будут создаваться в немногочисленных регионах, поскольку, чем больше кусочков вам нужно, тем больше вероятность того, что какой-нибудь кусочек будет отсутствовать. Кроме того, аналогия с пазлом говорит нам о том, что отрасли промышленности имеют больше шансов на успех там, где уже есть многие из необходимых для этой отрасли частей. Эту разницу в успешности можно рассматривать в качестве предвзятости, которая благоприятствует возникновению отраслей промышленности в местах или в состоящих из людей сетях, которые уже накопили большую часть знаний и ноу-хау, необходимых для этой отрасли, поскольку они уже развили одну или несколько смежных отраслей. В бизнес-школах и в кругах профессионалов по региональному развитию этот эффект известен как связанная диверсификация , что является техническим названием для идеи о том, что регионы, производящие шторы, уже адаптированы к производству скатертей, но не кофе-машин. [139]

Сходства в знаниях и ноу-хау, необходимых для производства продуктов или воплощенных в отраслях, может усилить вложенность матриц, отражающих расположение отраслей промышленности, рассмотренных нами ранее, поскольку они подразумевают то, что продукты, для производства которых необходим большой объем знаний и ноу-хау, требуют наличия челобайт информации, уже воплощенных в населении многоотраслевых регионов. Тем не менее вложенность не может рассказать нам о схожести отраслей, поскольку сходства в знании и ноу-хау, необходимых для производства пары продуктов, плохо отражены в степени вездесущности продукта. Возвращаясь к нашей биологической аналогии, мы можем сказать, что зебра и крокодил похожи между собой в плане общей сложности, однако зебра может эволюционировать в лошадь легче, чем крокодил, просто потому, что гены зебры уже отвечают за многие особенности, свойственные лошади (длинные ноги, грива, пищеварительная система, оптимизированная для усвоения травы и т. д.). [140]Таким образом, для определения сходства между двумя продуктами нам нужны критерии, выходящие за рамки их вездесущности. В данном случае можно использовать либо данные о местоположении отраслей, либо данные о профессиях, востребованных в обеих отраслях. Мы можем использовать эти данные, чтобы проверить, склонны ли новые отрасли развиваться в направлении тех отраслей, которые уже присутствуют в конкретном регионе.

Один из способов проверки предсказательной силы отраслевого сходства заключается в том, чтобы ввести понятие пространства продукта: сети, объединяющей похожие продукты. В глобальном масштабе мы можем оценить эту схожесть, посмотрев на то, какие продукты, скорее всего, будут экспортироваться вместе. Предполагается, что экспорт пары продуктов в тандеме отражает сходство между ними (то есть если производство рубашек сходно с производством блузок, то страны, экспортирующие рубашки, с большей вероятностью будут экспортировать блузки). В случае с экономикой конкретной страны, когда доступны данные о профессиях, востребованных той или иной отраслью, мы можем объединить отрасли, которым, как правило, требуется аналогичные профессии (приняв их в качестве показателя того, какие конкретно знания и ноу-хау требуются для той или иной отрасли). [141]

В качестве иллюстрации для идеи пространства продукта рассмотрим три продукта: бананы, манго и мотоциклы. По данным международной торговли, мы можем сказать, что манго похожи на бананы, но не на мотоциклы, поскольку страны, которые экспортируют манго, с большей вероятностью будут экспортировать бананы, но не мотоциклы. Исходя из внутристрановых экономических данных, мы можем сказать, что манго похожи на бананы, но не на мотоциклы, поскольку фирмы, занимающиеся манго, как правило, нанимают ту же категорию рабочих, что и фирмы, занимающиеся бананами, а производители мотоциклов нанимают работников совсем других категорий.

Одним замечательным аспектом пространства продукта является то, что оно подходит для создания красивых визуальных представлений, которые можно использовать для визуализации процесса экономической диверсификации. На рис. 9 изображено пространство продукта, построенное на основе данных международной торговли. Каждый узел этой сети представляет собой продукт. Связями объединены продукты, которые с большой вероятностью будут экспортироваться теми же странами. Размер узлов кодирует информацию о мировой торговле (узлы большего размера соответствуют более крупным рынкам), а цвета узлов разделяют продукты на кластеры (например, одежда, электроника и неорганические соли). (Чтобы просмотреть этот рисунок в цвете и исследовать данные международной торговли более чем за пятьдесят лет, посетите сайт atlas.media.mit.edu.)

Пространство продукта представляет собой красивую картинку, однако магия его использования в качестве иллюстрации процесса экономического развития проявляется, когда вы с его помощью визуализируете динамику структуры экспорта страны. На рис. 10 представлены данные экспорта Малайзии в 1980 и 1990 годах. Цветные узлы (или темные в случае с черно-белым изображением) соответствуют продуктам, которые экспортировала Малайзия, а светло-серые узлы соответствуют продуктам, которые Малайзия не экспортировала. Будучи представленным в виде сети, пространство продукта позволяет увидеть не только экспортируемые страной продукты, но и продукты, связанные с ними.