Как информация управляет миром - читать онлайн книгу. Автор: Сесар Идальго Сезар cтр.№ 38

Во-вторых, когда речь идет о составе сетей, мы видели, что социальные учреждения и уже существующие организации влияют на состав формируемых нами профессиональных сетей двумя существенными способами. С одной стороны, уровень доверия в обществе определяет, будут ли сети в основном полагаться на семейные связи. С другой стороны, мы показали, что люди находят работу через личные контакты и, как правило, фирмы стремятся нанимать людей, используя связи своих сотрудников.

Наконец, социальные сети и институты, как известно, влияют на адаптивность фирм и состоящих из них сетей. Как мы видели на примере сравнения Кремниевой долины и Маршрута 128, в регионах с низким уровнем доверия формируются сети с менее пористыми границами, что снижает их адаптивность в долгосрочной перспективе. Это особенно важно в инновационных секторах. Кроме того, мы также видели, что использование личных контактов в процессе подбора персонала выступает в качестве силы, которая может увеличить избыточность, хотя и имеет преимущества в плане обеспечения доверия и сплоченности формируемых сетей.

Конечно, эти уроки, касающиеся доверия, не стоит воспринимать буквально. Из предыдущего обсуждения не следует делать вывод о том, что каждый человек в развитой стране доверчив или заслуживает доверия. Точно так же было бы неверно считать, что в развивающейся стране каждый человек недоверчив или не заслуживает доверия. Так же, как нельзя полагать, что все австрийцы имеют талант к музыке только потому, что Моцарт был австрийцем, было бы неправильно считать, что все жители развитой страны достойны доверия только потому, что развитые страны характеризуются более высоким уровнем доверия. В большинстве случаев различия между индивидами значительнее, чем различия между группами. Не следует ощущать себя достойным или недостойным доверия только потому, что вы живете в развитой или развивающейся стране, исходя из предыдущего обсуждения. На индивидуальном уровне людям следует сосредоточиться на действиях, поскольку действия индивида значат гораздо больше, чем слова и категории.

* * *

Вот мы и подошли к концу III части. В следующих главах мы перейдем к обсуждению мира, характеризующегося фрагментированными сетями с ограниченной способностью к накоплению ноу-хау и знаний. Это поможет нам понять эмпирические модели промышленного развития, которые можно наблюдать в данных межнациональной торговли и внутренних данных, а также позволит нам объединить эти промышленные структуры с экономическим ростом.

В итоге информация продолжает накапливаться в нашем обществе по мере того, как мы развиваем способность производить новые продукты, которые представляют собой пакеты информации. Тем не менее для производства этих продуктов нам необходимо накапливать знания и ноу-хау в сетях, состоящих из отдельных индивидов. Предыдущие три главы показали нам, почему мы должны фрагментировать знания и ноу-хау (теория челобайта), а также описали экономические и социальные ограничения, которые сдерживают нашу способность формировать сети, в которых мы накапливаем эти знания и ноу-хау. Как мы увидим в части I V, экономические, социальные и индивидуальные ограничения, влияющие на нашу способность накапливать знания и ноу-хау, ограничивают нашу способность создавать продукты и в итоге объясняют различия в уровне экономического развития разных стран. Более процветающими являются те страны, которым лучше удается накапливать информацию.

Без знаний и ноу-хау нашему виду трудно было бы обеспечить рост объема информации. Знания и ноу-хау определяют, что и как мы делаем. Они являются программным обеспечением, которое определяет работу социального компьютера, создающего наши города и объекты. Однако, будучи своеобразной формой программного обеспечения, знания и ноу-хау заключены в оборудовании, которое выполняет эти программы. Как мы видели, к этому оборудованию относятся люди, чьи способности усилены машинами и, конечно, состоящие из людей сети. Хотя наши тела и общественные организации дают нам возможность аккумулировать знания и ноу-хау, они также способствуют неравномерному распределению знаний и ноу-хау по всему миру. Накопление знаний и ноу-хау отличается географической предвзятостью, что обусловливает разницу в производственной способности стран. Однако различия в производственной способности стран также объясняют различия в их покупательной способности. Таким образом, для решения глобальной головоломки неравномерного распределения доходов и разницы в потреблении нам сначала нужно разобраться в глобальных механизмах, которые ограничивают распространение знаний и ноу-хау. Распространение знаний и ноу-хау объясняет разницу в способности стран производить продукты, которые, по сути, отражают различие в способности стран обеспечивать рост объема информации.

Чем обусловлена географическая предвзятость в распространении знаний и ноу-хау? Ранее мы узнали о том, что сложность накопления знаний и ноу-хау связана с социальной и эмпирической природой процесса обучения, а также о том, что объем знаний и ноу-хау, которые может накопить индивид или фирма, ограничен. Ограниченная возможность фирм и индивидов накапливать знания и ноу-хау требует их фрагментации и распространения в сетях, состоящих из фирм и людей, которые, как мы видели, трудно сформировать. Таким образом, для накопления больших объемов знаний и ноу-хау, нам нужны крупные сети, состоящие из людей. Тем не менее отношение между размером сети и объемом знаний и ноу-хау, которые она может вместить, не только усложняет накопление знаний и ноу-хау, но и подразумевает, что переместить или копировать знания и ноу-хау, воплощенные в большой производственной сети, сложнее, чем переместить или копировать знания и ноу-хау, воплощенные в производственной сети меньшего размера.

Изучение географического распределения знаний и ноу-хау представляет сложность, поскольку знания и ноу-хау трудно «увидеть». Таким образом, чтобы изучить распределение и распространение знаний и ноу-хау, нам необходимо выявить их выражения, предоставляющие нам косвенную информацию о местах их нахождения. Один из способов заключается в том, чтобы посмотреть на географическое распределение центров промышленности, которую можно считать выражением знаний и ноу-хау, воплощенных в сетях, состоящих из людей и фирм, присутствующих в конкретном месте. Рассмотрение промышленности вместо знаний и ноу-хау аналогично тому, что делают биологи, когда рассматривают фенотипы (физические и функциональные характеристики организма) в качестве выражения генотипов (информации, воплощенной в ДНК организма). Гены, в их простейшем понимании, представляют собой сегменты ДНК, которые кодируют белки, в то время как фенотипы являются такими физическими и функциональными характеристиками организмов, как цвет волос или предрасположенность к гипертонии. В этой главе я постараюсь сделать то, что делают генетики, только вместо попытки установить связь между фенотипами и генами, я постараюсь найти связь между знаниями и ноу-хау, доступными в конкретном месте, и присутствующими в нем отраслями промышленности.

Фенотипы и генотипы являются удобной аналогией, поскольку они представляют собой пару связанных сущностей, одна из которых более доступна для наблюдения, чем другая, – фенотипы поддаются наблюдению легче, чем гены, а отрасли промышленности поддаются наблюдению легче, чем знания или ноу-хау. Эта двойственность полезна, поскольку она подразумевает возможность измерения наиболее очевидной величины в качестве заместителя наименее очевидной. Например, отображение пространственного распределения генов, отвечающих за высокий рост, в настоящее время вызывает трудности. На самом деле с ростом связаны многие гены, поэтому выявление и квантификация молекулярных последовательностей, которые могут помочь объяснить разницу в росте между Леброном Джеймсом и Дэнни ДеВито, являются не простой задачей. ^[133] Однако, просто взглянув на Леброна Джеймса и Дэнни ДеВито, мы легко можем сказать, кто из них с большей вероятностью является носителем генов, отвечающих за высокий рост, даже если мы точно не знаем, что это за гены. Точно так же, если нам нужно выявить наличие знаний и ноу-хау, необходимых для производства реактивных двигателей, мы можем просто посмотреть, где находятся разработчики и производители реактивных двигателей. Проще говоря, мы можем предположить, что Лос-Анджелес, а не Кито, обладает избытком знаний и ноу-хау, необходимых для производства боевиков, поскольку каждый год в Лос-Анджелесе создается множество популярных боевиков, а в Кито – совсем мало, если вообще создаются. Таким образом, хотя наличие отраслей промышленности не говорит нам о специфических наборах знаний и ноу-хау, требующихся для создания фильмов, оно может указать нам на физическое расположение сетей, содержащих эти знания и ноу-хау. ^[134]