Как информация управляет миром - Сесар Идальго Сезар

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.

Рис. 9. Пространство продукта. (Источник: atlas.media.mit.edu)

Рис. 10. Малайзия в пространстве продукта в 1980 и 1990 годах. Интерактивные цветные версии этого изображения можно найти на сайте Обсерватории экономической сложности (atlas.media.mit.edu) или atlas.media.mit.edu/explore/network/sitc/export/mys/all/show/1980/ (данные 1980 года) и atlas.media.mit.edu/explore/network/sitc/export/mys/all/show/1990/ (данные 1990 года)

В случае с Малайзией мы можем ясно видеть, что ее производственная структура эволюционировала в сторону смежных отраслей. В 1980 году Малайзия экспортировала несколько продуктов в секторе электроники (верхний левый кластер) и в секторе одежды (правый кластер). К 1990 году экономика Малайзии стала более диверсифицированной, однако ее диверсификация не была случайной. В соответствии с предсказанием теории челобайта диверсификация Малайзии проходила от одних отраслей в направлении других, требующих аналогичных знаний и ноу-хау, о чем свидетельствуют паттерны совместного экспорта. Это наблюдение в целом является статистически верным и подтверждено другими исследователями.^[142]

Это наблюдение справедливо и для внутренних данных Бразилии, отечественное производство которой включает в себя продукты и услуги. Здесь мы используем визуализации с сайта DataViva, который я создал вместе с Алексом Симоузом и Дэйвом Лэндри для наглядного представления данных всего формального сектора экономики Бразилии.^[143] Для иллюстрации мы используем бразильский муниципалитет Нова-Лима, который находится в городе Белу-Оризонти. Вместо данных экспорта на сайте DataViva используются данные о занятости. Это позволяет нам построить пространство «промышленности», соединяющее все секторы экономики, в том числе такие секторы, не имеющие отношения к экспорту, как образование, ресторанный бизнес или дорожное строительство. На иллюстрации, представленной на рис. 11, соединенными являются узлы, соответствующие секторам, требующим аналогичных профессий.^[144] (Например, строительство автомобильных и железных дорог связано со строительством зданий, поскольку компании в обеих отраслях среди прочих нанимают помощников инженеров-строителей, строительных рабочих, каменщиков и экскаваторщиков).

Рис. 11. Пространство промышленности муниципалитета Нова-Лима в 2002 и 2012 году. (Источник: dataviva.info).

Картина для муниципалитета Нова-Лима похожа на ту, которую мы наблюдали в случае с Малайзией. Тем не менее вместо диверсификации в направлении производства электроники Нова-Лима производит диверсификацию в направлении программного обеспечения и компьютерного консультирования (в рамках кластера информационных услуг, показанного в правой выноске), а также подготовки площадки, сноса и строительства коммунальных объектов (в рамках строительного кластера, показанного в левой выноске).

Взятые вместе вложенность сетей «отрасль – местоположение» и динамика стран и регионов в пространстве продукта представляют собой две важные связи между обсуждавшейся ранее концепцией челобайта и опытными данными о мире.^[145] Поскольку связь между присутствием отрасли промышленности в конкретном регионе и воплощенными в нем знаниями и ноу-хау представляет собой улицу с двусторонним движением, постепенное развитие промышленности показывает, что накопление знаний и ноу-хау в регионе происходит медленно и смещено в сторону уже существующих в нем знаний и ноу-хау. Это говорит нам о том, что знания и ноу-хау требуют присутствия отраслей промышленности так же, как отрасли промышленности требуют наличия знаний и ноу-хау. Было бы наивно думать, что накопление знаний и ноу-хау возможно там, где отсутствуют отрасли промышленности, которым они требуются. Возвращаясь к нашей аналогии с генами, мы можем сказать, что цвет глаз зависит от генов так же, как наличие генов, отвечающих за цвет глаз, зависит от существования глаза. Таким образом, хотя промышленность можно рассматривать в качестве выражения знаний, ноу-хау и других местных факторов, верно и обратное: отрасли промышленности представляют собой структуры, необходимые для того, чтобы наш вид смог накопить эти факторы, к которым относятся знания и ноу-хау.