Что такое знание, как оно распространяется и в чем его ценность?

Около 30 лет назад американский экономист Пол Ромер опубликовал статью, в которой исследовал экономическую ценность знания. Он утверждал, что, в отличие от классических факторов производства (капитала и труда), знание представляет собой «неконкурентное благо». Это значит, что оно может распространяться между бесконечным числом пользователей, не теряя своей ценности, и является единственным фактором, способным расти в пересчете на душу населения.

В 2018 году работа Ромера была удостоена Нобелевской премии, несмотря на то, что это было лишь начало длинного исследования. Знанием можно делиться бесконечно, но означает ли это, что знание может распространяться повсюду? Вскоре после публикации исследований Ромера Адам Джаффе, Мануэль Трайтенберг и Ребекка Хендерсон опубликовали статью о географическом распространении знаний. Методом сопоставления они нашли «двойника» для каждого изобретения, то есть отобрали изобретения со схожими техническими характеристиками, авторы которых подали заявки на получение патента приблизительно в одно время.

Затем они сравнили количество упоминаний каждого патента и его двойника. Так, если о патентах писали в том же городе, где они были оформлены, они получали в среднем на четыре упоминания больше, чем их двойники, которые были зарегистрированы в другом месте. Ромер был прав в том, что знанием можно делиться бесконечно, но даже знанию непросто преодолевать большие расстояния.

Из-за чего возникает сложность в распространении знания? Следуя примеру Ромера и Джаффе, ученые составили карту связи между соавторами изобретений. Это доказало, что именно профессиональные связи изобретателя, а не какие-либо иные географические аспекты в виде организационных условий или общей культуры влияют на ограниченное распространение знаний. Несмотря на содержание и количество публикаций патента, знания изобретателя в своей области не выходили за рамки сети сотрудничества. Спустя несколько десятилетий мы поняли, в чем истинная экономическая ценность знания и почему оно подобно конфете, которую все хотят, но мало кто имеет.

Мне было десять, когда Ромер опубликовал свою статью об экономическом росте. Спустя 16 лет я защищал диссертацию в Университете Нотр-Дам. По сравнению с Ромером, у меня была куча данных для исследований: информация о телефонных звонках, из чего я мог сделать выводы о социальных связях и передвижениях индивидов; данные о международных сделках, до мельчайших деталей описывающие модели производства каждой страны. Последнее было связующим звеном, необходимым для создания эмпирических измерителей знания и внедрения идеи Ромера в мир больших данных.

Первый опубликованный нами измеритель сейчас известен как мера взаимосвязи (relatedness). Он выявляет знания, которыми располагает экономика в отношении конкретного вида деятельности. Деятельность здесь — широкое понятие. Это может быть промышленность (производство рубашек), продукт (рубашка), технология (ткацкое оборудование) или даже область исследований (нетканые материалы). Взаимосвязь измеряет экономический потенциал для развития пока несуществующей деятельности. При этом учитывается такое важное свойство знания, как сложность перемещения между видами деятельности. Быть экспертом в музыке не значит быть успешным в спорте. Точно так же опыт экспорта электроники может быть неприменим в горнодобывающей промышленности.

Измерить взаимосвязь несложно. Во-первых, вам необходимо построить сеть, соединяющую аналогичные продукты. В нашем случае мы связали продукты, которые обычно экспортируются вместе: рубашки и блузки, яблоки и груши, автобусы и автомобили. Затем вы делаете акцент на конкретном продукте и с помощью созданной сети считаете долю родственных продуктов, которые страна уже экспортировала. Если доля велика, вы прогнозируете, что с большой вероятностью страна начнет экспортировать ваш конкретный продукт. Это и показывают данные. Страна с большей вероятностью примет участие в чем-либо, если она уже связана с похожим видом деятельности. Это верно для стран и продуктов, регионов и отраслей, городов и патентов и даже для университетов и областей исследований. Принцип взаимосвязи надежен так же, как и любой принцип экономической науки.

Несколько лет спустя мы опубликовали второй показатель, измеряющий совокупные знания в стране, регионе или городе. Измеритель делал упор на интенсивность знания, то есть на тот факт, что знания не могут быть просто добавлены, так как они наслаиваются друг на друга и состоят из отдельных кусочков. Основная идея заключалась в том, что знание конкретной территории выражалось в представленной там деятельности. А знание деятельности в свою очередь выражалось через территорию, где она осуществлялась. Это позволило нам круговым образом определить знание с помощью рекурсии или математических методов, связанных с анализом основных компонентов. Хорошей новостью было то, что это не давало никакого представления о том, на каких территориях или в каком виде деятельности сосредоточено больше знаний.

Мы назвали этот показатель Индексом экономической сложности.

Но подтверждает ли экономическая сложность точку зрения Ромера? Ответом будет оглушительное «да». Страны с более высоким показателем интенсивности знания богаче и социально однороднее; при избытке знания на единицу душевого ВВП экономический рост происходил быстрее. Магический показатель предсказал подъем Восточной Азии, кризис в Греции и стагнацию в Латинской Америке. Тем не менее эти результаты мало объясняют, как знание попадает в новые места. Ученым лишь предстоит это узнать.

Когда я представляю свою работу ученым, предпринимателям, министрам и государственным служащим, они обычно задают один и тот же вопрос: «Что это за список?!» Они имеют в виду перечень видов деятельности, которые в наибольшей степени связаны с их местонахождением, — список того, на чем стоит сосредоточить усилия по обеспечению промышленного развития. Но идея списка мне никогда не нравилась. Поэтому недавно, вместе с Аминой Альшамси и Флавио Пинейру мы написали статью, в которой изучили миллионы списков, вместо того чтобы сосредоточиться лишь на одном. Математика показала, что список деятельности с убывающим уровнем взаимосвязи оказался не совсем оптимальным.

Это было связано с тем, что в списке помимо взаимосвязанных продуктов были и такие, между которыми связей не наблюдалось. Ни с чем не связанные товары могут занимать высокие позиции, но иногда стоит сосредоточиться на продуктах, которые сложнее разрабатывать, но которые открывают новые возможности. Кроме того, математика показала, что существует узкое окно возможностей, когда для экономики страны оптимальным является отклонение от связанных видов деятельности. Высокие амбиции на ранних стадиях часто приводят к провалу проектов в области развития; в то же время излишняя консервативность в подходящий момент влечет за собой упущенные возможности.

Сможем ли мы когда-нибудь ускорить поток знания? Более точные данные и методы позволят нам изучить его до мельчайших деталей. Мы можем наблюдать за движением знания, когда люди меняют работу или становятся безработными. Мы можем видеть, как изменения в коммуникационных и транспортных технологиях влияют на распространение знаний: от появления печатной машины в ранней современной Европе до ускорения движения поездов в Китае. Мы можем изучить влияние миграции на потоки знания. Мы даже можем использовать патенты для исследования взаимосвязи и сложности инновационных видов деятельности.

Что принесет нам изучение знания? Дойдем ли мы до того, что будем измерять валовые внутренние знания так же точно, как мы измеряем валовой внутренний продукт? Научимся ли мы планировать распространение знания? Продолжит ли знание концентрироваться в городах или, наконец, выйдет за их рамки и распространится по всему миру? Одно ясно точно: изучение знания — это увлекательнейшее путешествие. Плоды с нижних веток, вероятно, уже были сорваны, но дерево до сих пор заполнено фруктами и ароматами. Так давайте же заберемся повыше и исследуем его.

Оригинал: Scientific American
Автор: Сезар Идальго

Переводила: Светлана Писковатскова
Редактировала: Слава Солнцева