Джеффри Уэст - Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний

Нассим Талеб, автор приобретшего большое влияние бестселлера «Черный лебедь», особенно резко высказывается об экономистах, несмотря на то – а может быть, именно потому – что сам он получил образование в области коммерции и финансов [159]. Он работал в нескольких престижных университетах, в том числе в Нью-Йоркском университете и в Оксфорде, и основная тема его трудов – это важность осознания экстраординарных событий и более глубокого понимания рисков. Он резко и даже грубо критикует классическое экономическое мышление, часто выступая с преувеличенными заявлениями вроде: «Много лет назад я заметил одну важную черту экономики, а именно что экономисты никогда не бывают правы». Талеб даже призывал к отмене Нобелевской премии по экономике, заявляя, что экономические теории могут причинять поистине катастрофический ущерб. Хотя я не всегда согласен с идеями и полемическими приемами Талеба, существование таких резких на язык диссидентов, бросающих вызов догме, всегда важно и полезно, особенно когда история этой дисциплины насчитывает такое количество провалов, а ее постулаты оказывают столь большое влияние на нашу жизнь.

Самое большое преимущество агентного моделирования состоит в возможности создания альтернативной основы для решения этих важных задач с рассмотрением всей системы как единого целого, а не суммы неких идеализированных кусочков. Этот подход с самого начала признает, что экономика обычно представляет собой систему не равновесную, а развивающуюся и обладающую эмерджентными свойствами, которые порождаются взаимодействиями между ее многочисленными составляющими.

Однако он обладает и серьезными недостатками. Прежде всего, жизненно важную роль играет в нем изначально вводимое определение правил, по которым агенты действуют, взаимодействуют и принимают решения, а такое определение во многих случаях по необходимости приходится создавать наугад, а не на основе фундаментальных знаний и принципов. Кроме того, часто бывает трудно истолковать результаты подробного моделирования и определить причинно-следственные связи между разными компонентами и подразделениями системы. Поэтому может быть непросто отличить важные движущие факторы, определяющие те или иные конкретные результаты, от элементов, являющихся следствием общих принципов, действующих во всех таких системах. В предельном случае философия, лежащая в основе агентного моделирования, прямо противоречит традиционному научному методу, в котором основная задача состоит в сведении большого количества, по-видимому, разрозненных и не связанных друг с другом наблюдений ко всего нескольким общим принципам и законам. Так обстоит дело в биологии, в которой принцип естественного отбора применим ко всем организмам, от клеток до китов, или в физике, в которой законам Ньютона подчиняется любое движение чего угодно, от автомобилей до планет. Задача же агентного моделирования, напротив, состоит в воссоздании каждой конкретной системы, почти что в масштабе «один к одному». Общие законы и принципы, которые определяют ее структуру и динамику, играют лишь вспомогательную роль. Например, в модель конкретной компании входят все отдельные работники, администраторы, транзакции, продажи, расходы и так далее, и после этого каждую компанию рассматривают как отдельное, почти что уникальное образование, как правило не учитывая явно его систематического поведения или его соотношения с более общей картиной.

Несомненно, оба этих подхода необходимы: всеобщие, экономные «универсальные» законы и систематическое поведение отражают общую картину и господствующие силы, которые определяют общую динамику, а обоснованное, подробное моделирование отражает индивидуальность и уникальность каждой компании. В применении к городам законы масштабирования показывают, что от 80 до 90 % их измеримых характеристик можно определить, зная лишь численность их населения, а оставшиеся 10–20 % являются мерой индивидуальности и уникальности каждого города, и понять их можно только при помощи подробных исследований, принимающих во внимание местные исторические, географические и культурные особенности. Рассуждая в том же духе, я хочу сейчас исследовать, насколько такая же система может быть использована для выявления эмерджентных законов, которым подчиняются компании.

Финансовая компания Standard & Poor’s, более всего известная своим индексом фондового рынка по американским компаниям, S&P 500, также предоставляет доступ к весьма полезной базе данных, в которой содержатся финансовые отчеты и балансы всех котирующихся на бирже компаний начиная с 1950 г. Эта база данных называется Compustat. В отличие от аналогичных баз данных по организмам и городам использование ее далеко не бесплатно. Компания S&P запрашивает за доступ к ней 50 тысяч долларов. Для большинства инвесторов, корпораций и бизнес-школ, для которых эта база данных и предназначена, это может показаться мелочью, но для нас, простых ученых, это большая сумма, эквивалентная годовой зарплате постдокторанта. К сожалению, когда мы организовывали проект ISCOM и собирались изучать компании с точки зрения масштабирования, таких средств у нас не было, исследование компаний пришлось отложить в долгий ящик и перенацелить проект на исследование городов, данные по которым можно было получить бесплатно.

Работа с городами оказалась гораздо более интересной и плодотворной, чем ожидал, например, я, и обратиться к рассмотрению компаний с тем вниманием, которого заслуживает эта тема, мы снова смогли много позже, чем предполагалось, даже после того, как мы все-таки получили доступ к базе данных Compustat благодаря исследовательскому гранту, полученному от Национального научного фонда. В частности, поэтому анализ и теоретическая система пока что остаются менее разработанными, чем для городов. Тем не менее мы уже успели заметно продвинуться вперед и получить связную картину, на основе которой может быть построена в грубом приближении научная теория компаний.

Современная концепция компании и тот быстрый оборот рынка, при котором большинство компаний выживает лишь в течение весьма недолгого времени, появились не более пары сотен лет назад. Этот период гораздо короче, чем многие сотни, если не тысячи лет, в течение которых развивались города и городские системы, не говоря уже о миллиардах лет существования биологической жизни. Поэтому у рыночных сил, воздействующих на компании, было гораздо меньше времени для достижения такого же рода метастабильной конфигурации, проявляющейся в систематических законах масштабирования, какая существует для городов и организмов.