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谁在主宰世界? “当危机来临时，现有经济和金融模型的严重局限性就立刻变得显而易见了。”我很坚信的一点，也是我想和大家分享的是：不好的或是极其粗旷和自负的经济发展方式促成了危机的来临。” 现在，你们很可能已经听到了来自那些对资本主义持怀疑态度的人的相似的批评。但其实这是不一样的。这个问题产生于金融的他们是否想暗示核心。第一句引述来自于前欧洲央行行长特里谢。第二句引述来自英国金融服务局局长。我们并不了解那些促进我们现代社会的经济体系呢？这变得很糟糕。“我们花费大量的金钱来试图了解宇宙的起源。然而我们却仍然不明白一个稳定的社会，良好的经济，或者和谐所需要的条件。” 到底发生了什么？这一切又是如何发生的？对于由人类交互而产生的现实世界，我们对它的理解是否真的比对它的建设更多呢？遗憾的是，答案是肯定的，但是复杂性科学提供了一个有趣的解决方案。为了说明这是什么及其所代表的含义，请容许我简要回顾一下我的过去。一个偶然的机会，我学习了物理。这是我小时候的一个插曲，并且从那以后，我便经常想知道物理学在描述我们每天所处的现实世界方面所获得的巨大成功。简单来说，你能想到的物理是这样的:你想要了解一系列的物理现象然后你用数学对这一系列的物理现象进行建模。你再把数学模型编译为数学方程。最后我们可以对结果作出推断和测试。我们的确很幸运对于这一切都能够行得通，因为没有人真正知道我们的思想为何与宇宙的基本规律有一定的联系。 尽管如此，物理学仍然有它的局限性。就像DirkHelbing在前一句引述中所指出的那样：我们并不真正了解围绕在我们身边的与我们息息相关的事物的复杂性。这个悖论使我对复杂系统产生了兴趣。这些系统包括了很多连接和交互的部分：比如说鸟群，鱼群，蚁群，生态系统，人的大脑，金融市场。这都是一些例子。有趣的是，复杂系统通常很难用数学方程来表示，所以通常的物理方法在这里并不适用。那么关于复杂系统我们又知道些什么呢？事实是外部看起复杂的行为往往来（复杂性）是由一些简单的交互规则所形成的。这表明你可以而通过观察交互关系忘记数学方程就可以开始理解系统。所以你完全可以忘记数学方程而仅仅从观察交互关系开始。这会变得更好些，因为大部分的复杂系统都具有一种神奇的特性一一浮现。这意味着察系统的组件能够发现系统产生的无法理解与预测的行为。所以，系统整体并不是简单的局部之和。这也表明你仅仅需要关注系统交互的规则即可。你可以忽略系统的局部以及系统局部的复杂性。无论组成系统的是细胞，白蚁或是小鸟，你仅仅需要关注系统交互的规则即可。因此，网络是复杂系统的理想代表。网络中的节点是系统的组件，并且网络中的联系是通过系统间的交互来体现的。 数学方程适用于物理，而复杂网络则可用于复杂系统的研究。这种方法已经成功应用于许多领域的复杂系统，例如，物理学，生物学，那对于经济学究竟如何呢？经济体系的网络又在哪里呢？在文献中，两者之间存在着巨大的差距。我们去年发表的论文“全球协作控制网络”是第一个关于经济网络的广泛分析。这项研究在因特网上迅速传播开来，也吸引了来自国际媒体的广泛关注。这是相当引人注目的。但为什么以前没有人做这项研究呢？类似的数据已经存在了相当长的一段时间。我们仔细研究的是所有权网络。所有权网络中的节点是公司，公民，政府基金会等。所有权网络中的联系代表了股权关系，例如，股东A占因此所有权网络揭示了有了公司B百分之x的股份。我们也将公司的收益通过赋值的方式标记在每一个节点上。因此所有权网络揭示了股权关系的模型。在这个很小的例子中，你可以看到一些具有特别联系的金融机构。金融机构。现在，也许你会认为过去没有人研究所有权网络是因为它实在太无趣乏味了。 然而，所有权与控制力是相关的，这个我稍后会解释，通过观察所有权网络你可以找到以下一些问题的答案，例如，谁是关键的角色？他们是如何组织的？他们是孤立的吗？他们是相互联系的我认为这是一个十分有趣的问题。吗？总体的控制力分布究竟是什么？换句话说，谁主宰着世界？这其中包含了系统危机的深层含义。这也是系统总体脆弱性的一个评价标准。系统高度的互联性不利于系统的稳定，因为压力能够像流行病一样遍布系统。科学家们有时会批判那些认为想法和概念比经验数据更重要的经济学家，这是因为科学的一条基本准则是：用数据说话。好吧，那就这样吧。我们从一个数据库开始，这个数据库包含了从2007年开始的1300万条的所有权关系数据。对于我们来说，数据量是极大的，但为了能够发现谁掌控着世界，我们决定将注意力集中在跨国公司上，跨国公司可以简单地缩写为TNCs。这些公司与不止一个国家有关系，这样的公司有43000家。接下来，我们组建关于跨国公司的网络，我们考虑这些跨国公司的股东以及股东的股东，等等。先自底向上，再自顶向下，最终形成了一个包含60万个节点和100万条联系的网络。这是我们分析