Как информация управляет миром

В дополнение к большим объемам знаний и ноу-хау современный процесс производства предусматривает работу крупных международных сетей, состоящих из связей, подразумевающих обмен такими промежуточными товарами, как дисплеи для смартфонов или пластиковые гранулы для производства куклы Барби. Однако в процессе развития производства другие сети начали рушиться под собственным весом. Стоимость взаимодействия в некоторых секторах с большой административной нагрузкой, например в сфере образования и здравоохранения, является высокой и продолжает расти. Однако вряд ли можно утверждать, что наблюдаемое нами усложнение административной системы приведет к усилению способности этих сетей накапливать более крупные объемы знаний и ноу-хау.[108] В случае с областью здравоохранения выявленная обратная зависимость между административной нагрузкой и качеством медицинской помощи предполагает, что излишне сложная система управления и администрирования не повышает способность этих сетей эффективно использовать знания и ноу-хау.[109]

Но значит ли это, что нам следует постараться превратить все связи в рыночные? Если Коуз и Уильямсон правы, а они правы относительно некоторых вещей, наблюдаемое нами разнообразие экономических связей является не вопросом выбора, а фундаментальной характеристикой природы экономик. Рыночные связи, которые мы используем для покупки зубной пасты, принципиально отличаются от используемых в долгосрочных контрактах, которые, как подчеркнул Коуз, часто подразумевают покупку того, что конкретно не определено в момент заключения договора. Поэтому было бы наивно полагать, что все связи можно сделать подобными тем, которые мы используем в случае с такими хорошо определенными кристаллами воображения, как бокалы для вина и бумажные полотенца. Как мы увидим позже, добавление в эти взаимодействия социального измерения позволяет понять, почему разнообразие связей необходимо для формирования сетей, накапливающих знания и ноу-хау.

К счастью, из этого длинного обсуждения мы должны усвоить лишь несколько уроков. В конце концов, мы хотим сосредоточиться не на самих трансакционных издержках, а на способности экономики создавать структуры, содержащие знания и ноу-хау, необходимые для кристаллизации воображения. С учетом этой цели первый урок, который нам следует усвоить, заключается в существовании взаимосвязи между размером производственной сети и объемом знаний и ноу-хау, который она может содержать. При прочих равных условиях более крупная сеть может накопить больший объем знаний и ноу-хау. Во-вторых, наша способность создавать крупные сети зависит от затрат на налаживание связей, причем более дешевые связи позволяют создать более крупные сети, необходимые для накопления больших объемов знаний и ноу-хау.

Третий урок заключается в существовании фундаментальных разрывов, или переходных точек, в структурах сетей, которые мы используем для накопления знаний и ноу-хау на коллективном уровне. Чтобы накопить большие объемы знаний и ноу-хау, нам необходимо прибегнуть к квантованию этих знаний и ноу-хау, и для этого были представлены два фундаментальных кванта: челобайт, существование которого обусловлено пределом возможностей человека, и фирмобайт, который связан с пределом возможностей фирмы. Разумеется, ни тот, ни другой предел не следует воспринимать в строгом числовом выражении. Оба предела представляют собой концептуальные границы, указывающие на важные переходы в структуре сетей, необходимых для накопления знаний и ноу-хау, а не точно определенные рубежи. Идеи челобайта и фирмобайта подразумевают то, что наша способность накапливать большие объемы знаний и ноу-хау заключается во вложенной структуре, в которой то, что в одном масштабе мы воспринимаем как сеть, становится узлом в другом масштабе. Сети нейронов становятся узлами, когда мы начинаем рассматривать людей, а сети людей становятся узлами, когда мы начинаем рассматривать сети фирм.

Суть в том, что сложность накопления больших объемов знаний и ноу-хау обусловлена необходимостью развития сетей, воплощающих эти знания и ноу-хау. Мы можем считать знания и ноу-хау непрерывными, однако поскольку содержащие их сети не являются непрерывными, знания и ноу-хау должны быть подвергнуты квантованию, и не только в теории, но и на практике.