Вот читаю серию этих постов, и в тексте явно прослеживается любовь автора к экономикам смешанного типа. Пост выглядит как замаскированное восхваление государственного вмешательства с элементами социалистических идей, обёрнутое в модные термины вроде "data trusts", базовый доход и коллективное владение алгоритмами. Мол, раньше все мы знаем, что были проблемы с госкомпаниями (стагнация, неэффективность), но от этих проблем нас спасёт Big Data и ИИ, они якобы обеспечат прозрачность и механизмы подотчётности.
одновременно рост сложности производства требует координации, которую частный рынок не всегда обеспечивает
Сложность не аргумент против рынка. Частный рынок не только справляется с сложностью, но и делает это эффективнее централизованных систем, он обеспечивает спонтанную координацию через цены, контракты и конкуренцию. Государственная координация часто усугубляет проблемы, приводя к дефициту, перерасходам и коррупции, как видно из исторических и современных примеров.
В СССР центральное планирование не справлялось с производством даже базовых товаров. В ЕС вся государственная координация приводит к коррупции и неэффективности.
В Китае, несмотря на гибридную модель, государственная координация привела к множеству провалов, экономика стагнирует из-за долгов, коррупции в государственных предприятиях и неудачных инициатив вроде, проекты убыточны из-за взяток и плохого управления рисками.
Государственный орган принципиально не способен собрать и эффективно использовать всю распределённую информацию для координации экономики, поскольку знания в обществе децентрализованы, субъективны, эфемерны и распределены среди миллионов индивидов. Это не вопрос объёма данных, а их природы.
Экономические знания не являются централизованными фактами, которые можно собрать в одном месте, они разбросаны среди миллионов индивидов и включают не только явные данные, но неявное знание: интуитивные навыки, локальные обстоятельства, изменчивые предпочтения и непредвиденные инновации, они по природе своей не могут войти в статистику.
Если даже я, как потребитель, не знаю, что захочу завтра, то как центральный орган может собрать и учесть миллионы таких изменчивых сигналов от всех потребителей? Никак. И это приводит к фундаментальному провалу центрального планирования, оно опирается на упрощённые модели и исторические данные, игнорируя динамику реальной жизни.
Вопрос формы собственности – одна из ключевых осей, по которым устроены экономические системы; от неё зависят распределение рисков и выгод, мотивация к инновациям и характер институциональной ответственности. Частная собственность концентрирует контроль над средствами производства в руках юридических и физических лиц, что обычно усиливает предпринимательскую инициативу и ускоряет технологические обновления, но одновременно создаёт склонность к накоплению ренты и усилению неравенства (если институты перераспределения слабые). Государственная собственность даёт возможности для координации крупных стратегических программ и обеспечения базовых социальных благ, но при отсутствии механизмов подотчётности склонна к неэффективности и искажениям ввода-вывода; в условиях современного ИИ-прогнозирования государство получает теоретическую возможность точнее управлять ресурсами, но это требует прозрачных аудитов и защиты прав. Смешанная форма собственности сочетает рыночные стимулы с публичными целями: частные фирмы действуют в конкурентной среде, а государство сохраняет контроль над критическими секторами и распределением социальных благ; такая гибридность часто оказывается наиболее приспособленной в переходные эпохи, поскольку позволяет комбинировать динамику инноваций с социальными страховками. Общинная (кооперативная) собственность ориентирована на коллективное владение и принятие решений, она лучше защищает локальные интересы и часто показывает высокую устойчивость в условиях ограниченных ресурсов; в современную эпоху цифровых кооперативов эта модель приобретает новые формы, связанные с коллективным владением данных и платформ.
Эволюция доминирующей формы собственности обычно идёт не скачком, а через гибридизацию: повышение производительности и массовая автоматизация делают возможным аккумулирование сверхприбыли у владельцев капитала, что порождает политическое давление на перераспределение; одновременно рост сложности производства требует координации, которую частный рынок не всегда обеспечивает, – отсюда появляются государственные фонды, публично-частные партнёрства и платформенные кооперативы. Технологический сдвиг, особенно внедрение нейросетей для прогнозирования многомерных временных рядов и оптимизации логистики, меняет структуру выгод: данные и алгоритмы становятся ресурсом не менее важным, чем земля или завод, и вопрос собственности на данные (data trusts, публичные реестры) превращается в новый фронт распределения. Если алгоритмы принадлежат узкой элите, автоматизация усилит концентрацию; если же общество создаст институты коллективного владения алгоритмами или фонды, распределяющие доходы от ИИ в виде дивидендов/базового дохода, эффект автоматизации может стать общественным благом.
С точки зрения устойчивости и адаптивности, частная собственность склонна к быстрой селекции эффективных ниш, но уязвима к системным рискам из-за концентрации; государственная собственность обеспечивает стратегический резерв и равномерность доступа, но требует механизмов обратной связи, чтобы не застрять в стагнации. Комбинация этих качеств в смешанных моделях даёт простор для экспериментов: можно прототипировать кооперативные фабрики, национализировать критические инфраструктуры в кризис и возвращать их в частное управление в спокойное время, вводить специальные налоги на сверхприбыли для финансирования социальных программ и одновременно стимулировать частные инвестиции в НИОКР.
Ниже представлена компактная матрица, помогающая соотнести формы собственности с практическими характеристиками и примерами (условные оценки в трёхбалльной шкале: высокая/средняя/низкая):
Выбор формы собственности в конкретной стране обусловлен не только экономической логикой, но и институциональной историей, политической волей и культурными предпочтениями. Ключевая задача современного менеджера политической экономики – выстроить институциональные механизмы, которые позволят извлечь технологические дивиденды (автоматизацию, ИИ) туда, где они повышают общее благосостояние, и одновременно создать контрмеры против концентрации ренты (прозрачность, прогрессивное налогообложение, дивиденды от общих активов, коллективное владение данными). Только такая прагматическая гибридизация форм собственности делает возможным переход от «автоматизированного богатства для немногих» к модели, в которой автоматизация служит общественным целям.
Продолжение: Иерархия экономической систематики. Класс (classis)
Этот пост входит в Часть 11. Иерархия экономической систематики
Структурированная таксономия экономических систем в виде восьми рангов: от домена до вида. Матрицы и эволюционное дерево, которые помогают соотнести формы собственности, механизмы координации и роль государства с современными технологическими вызовами. Особое внимание уделено влиянию дешёвых вычислений, больших данных и нейросетей на смягчение ограничений планирования и на новые риски концентрации ренты, а также институциональным требованиям прозрачности и аудита.
В области «царства» экономического управления различие между централизованным и децентрализованным подходами коренится не в идеологии, а в практических механизмах координации ресурсов и принятия решений: централизованная модель полагается на единую точку учёта и власти, способную быстро перераспределять ресурсы по заданным целям, тогда как децентрализованная опирается на множество автономных узлов, которые координируются через сигналы рынка, сетевые протоколы или кооперативные соглашения. Оба подхода имеют свои сильные и слабые стороны – централизованное управление обеспечивает масштабную мобилизацию и выполнение долгосрочных проектов, но требует огромного объёма точных вводных данных, сложной обратной связи и несёт высокий риск злоупотребления властью и статики; децентрализация выигрывает в гибкости, локальной адаптивности и стимулировании горизонтальных инноваций, но может страдать от фрагментации, дублирования усилий и проблем с координацией на крупномасштабных инфраструктурных задачах.
В современных условиях технологического прогресса эти классические контрасты начинают пересекаться: нейросетевые прогнозы, IoT-датчики и распределённые реестры уменьшают стоимость сбора и верификации вводных данных, делая центрирование управления теоретически более «точным», тогда как блокчейн-протоколы, платформенная экономика и цифровые кооперативы усиливают возможности децентрализованной координации и коллективного владения капитала. На практике наиболее жизнеспособны гибридные архитектуры – многослойные системы, где стратегические параметры (энергетика, национальные резервы, крупномасштабные инвестиции) координируются на высоком уровне с помощью прогнозной аналитики и обязательных стандартов, а оперативные решения остаются за локальными или рыночными агентами, что сохраняет адаптивность и стимулирует эксперименты. Важнейший технологический и политический вопрос здесь – как выстроить институты доверия, проверки и ответственности: автоматизированные агрегаторы данных и алгоритмические оптимизаторы могут повысить эффективность перераспределения и снизить человеческие искажения, но без прозрачных механизмов аудита, права на отзыв решений и общественного контроля централизованная система легко превращается в инструмент закрытого распределения.
Ниже – компактная сравнительная матрица ключевых характеристик двух типов управления, которая помогает увидеть, где уместна централизация, где – децентрализация, а где – их комбинация:
Если цель – максимизировать социальную устойчивость и инновационную гибкость, рациональная архитектура – это не «чистый» централизм или анархия рынков, а система с ясными институциональными границами: стратегическое планирование, подкреплённое открытими алгоритмическими аудитами и гражданским контролем, сочетается с децентрализованными рынками и кооперативами, которые обеспечивают вариативность и эксперимент. Такая многослойная модель уменьшает риски как чрезмерной концентрации ресурсов у «центра», так и хаотической фрагментации, делая эволюцию экономической формации более управляемой и менее уязвимой к шокам.
Продолжение: Иерархия экономической систематики. Тип (phylum)
Этот пост входит в Часть 11. Иерархия экономической систематики
Структурированная таксономия экономических систем в виде восьми рангов: от домена до вида. Матрицы и эволюционное дерево, которые помогают соотнести формы собственности, механизмы координации и роль государства с современными технологическими вызовами. Особое внимание уделено влиянию дешёвых вычислений, больших данных и нейросетей на смягчение ограничений планирования и на новые риски концентрации ренты, а также институциональным требованиям прозрачности и аудита.
Структурированная таксономия экономических систем в виде восьми рангов: от домена до вида.
Таксономические ранги
Для иерархии экономической систематики в виде восьми таксономических рангов, можно выделить следующие уровни, где традиционная, рыночная, плановая и смешанная экономики займут свои логичные позиции:
1. Домен (regio) – экономические системы. Это самый общий уровень, объединяющий все виды экономических систем, базирующихся на распределении ресурсов, производстве и потреблении.
2. Царство (regnum) – типы управления экономикой. На этом уровне выделяются централизованные и децентрализованные подходы к управлению экономикой.
3. Тип (phylum) – форма собственности. Здесь можно классифицировать экономические системы по доминирующей форме собственности: частной, государственной, смешанной.
4. Класс (classis) – распределительные механизмы. Включает такие механизмы, как рыночный, плановый и традиционный.
5. Отряд (ordo) – способы координации. На этом уровне уточняется, как осуществляется координация: через рыночные сигналы, централизованное планирование, или культурно-исторические традиции.
6. Семейство (familia) – экономические модели. Конкретизация форматов экономики, например: капиталистическая рыночная, социалистическая плановая, смешанная с элементами рынка и планирования.
7. Род (genus) – национальные адаптации. Сюда входят экономические системы конкретных стран, такие как шведская модель, китайская социалистическая рыночная экономика, американский капитализм.
8. Вид (species) – периоды или вариации внутри одной страны. Например, экономическая система США в 19 веке, СССР в эпоху НЭПа, Россия в 2000-х.
Логично отнести традиционную, рыночную, плановую и смешанную экономики к рангу «класс» (classis), так как это ключевые формы распределительных механизмов, которые определяют основу функционирования экономических систем.
Домен (regio)
В таксономический ранг «Домен» (regio) могут входить и другие системы, охватывающие ключевые аспекты человеческой деятельности, организации общества и взаимодействия с окружающей средой. Например:
1. Политические системы. Они определяют, как власть распределяется, передаётся и используется внутри общества. Примеры: демократия, монархия, авторитаризм, теократия.
2. Социальные системы. Эти системы регулируют социальные отношения, нормы, ценности и взаимодействие между индивидами или группами. Примеры: кастовая система, классовая структура, племенные общества.
3. Экологические системы. Комплекс взаимодействий между биологическими организмами и их окружающей средой. Примеры: лесные экосистемы, городские экосистемы, аграрные экосистемы.
4. Культурные системы. Они включают совокупность традиций, обычаев, верований и искусств, которые формируют идентичность сообщества. Примеры: религиозные системы, этнические культуры, языковые семьи.
5. Научно-технологические системы. Системы, обеспечивающие развитие, передачу и применение знаний и технологий. Примеры: системы образования, информационные технологии, исследовательские институты.
6. Правовые системы. Системы, регулирующие правовые отношения и обеспечивающие справедливость и порядок. Примеры: гражданское право, общее право, шариат.
7. Международные системы. Комплексы взаимодействий между государствами и международными организациями. Примеры: ООН, международные торговые системы, альянсы безопасности.
8. Коммуникационные системы. Структуры и механизмы, через которые происходит обмен информацией и связями. Примеры: массовые медиа, цифровые коммуникации, устные традиции.
Таксономический ранг «Домен» охватывает крупные, базовые системы, которые структурируют и упорядочивают различные аспекты человеческой деятельности и взаимодействия с окружающей средой.
Систематика человеческой деятельности
Таблица ниже показывает, как системы человеческой деятельности пересекаются с экономическими системами. В рамках экономической классификации представлено дерево, где экономические системы эволюционируют от общих принципов к конкретным национальным моделям и их историческим вариациям.
Таблица, представляющая систематику человеческой деятельности (включая экономические системы) и иерархическое эволюционное дерево экономических систем
Пример эволюционного дерева для экономических систем
Пример эволюционного дерева для экономических систем:
Экономические системы (Домен)
↳ Централизованные (Царство) __↳ Государственная собственность (Тип) ____↳ Плановая экономика (Класс) ______↳ Плановый механизм (Отряд) ________↳ Социалистическая плановая экономика (Семейство) __________↳ Советская централизованная экономика (Род) ____________↳ Сталинская экономика (Вид)
↳ Децентрализованные (Царство) __↳ Частная собственность (Тип) ____↳ Рыночная экономика (Класс) ______↳ Рыночный механизм (Отряд) ________↳ Капиталистическая рыночная экономика (Семейство) __________↳ Американский капитализм (Род) ____________↳ Неолиберальная экономика США (Вид)
В следующих постах разберем остальные таксономические ранги экономической систематики.
Продолжение: Систематика человеческой деятельности
Этот пост начинает Часть 11. Иерархия экономической систематики
Структурированная таксономия экономических систем в виде восьми рангов: от домена до вида. Матрицы и эволюционное дерево, которые помогают соотнести формы собственности, механизмы координации и роль государства с современными технологическими вызовами. Особое внимание уделено влиянию дешёвых вычислений, больших данных и нейросетей на смягчение ограничений планирования и на новые риски концентрации ренты, а также институциональным требованиям прозрачности и аудита.
«Мы живём на острове, окруженном морем нашей неосведомленности. По мере того, как растет остров знаний, растет и береговая линия соприкосновения с неведомым». Именно этой фразой знаменитого американского физика-теоретика Джона Арчибальда Уилера я бы хотел начать данный обзор. А теперь немного пояснений. Я был искренне уверен, что довольно неплохо знаю биологию, которой и посвящена эта книга. При обзорах на многие научно-популярные труды естественнонаучного направления я замечал, что встретил в них не особенно много нового для себя. Поначалу, от книги Сергея Ястребова я тоже не ожидал каких-то особых откровений, т.к. на обложке значится – «Введение в современную науку о жизни». Я и не догадывался, что ключевое слово здесь не «введение», а «современная». Дело в том, что биология в наше время стремительно развивается, и знания, которые нам дают в школе и даже университете, устарели на десятилетия, если не больше. Цель книги, по словам самого автора, – дать самые фундаментальные основы, на которые уже можно было бы наращивать новые знания. Стоит признать, что для неподготовленного читателя книга может показаться сложной из-за обилия терминов и формул. Однако все термины автор довольно подробно объясняет в дальнейшем, поэтому пугаться не стоит. Формулы же практически всегда изображены на иллюстрациях с подробными подписями и пояснениями. Несмотря на это, книгу читать непросто, но связано это не со сложностью языка автора, а со сложностью излагаемой информации. Все же мы читаем научно-популярную книгу, а не беллетристику.
«От атомов к древу» поделена на четыре части, каждая из которых посвящена определенной теме. Изучать биологию невозможно без знания химии, химию – без знания физики, а физику – без математики. Пробел в одной из этих наук приведет к тому, что знания будут базироваться на очень хлипком фундаменте – вере в изложенные факты без понимания их причины, а это, в свою очередь, противоречит научному подходу. С другой стороны, знать досконально все науки попросту невозможно. Поэтому нужно иметь какую-то базовую книгу, где основа этих знаний собрана воедино. Именно такую книгу и написал Сергей Ястребов. При этом, он сам утверждает, что охватить все важные темы в формате одной книги просто невозможно, поэтому часть тем дана в несколько упрощённом формате. Первая часть носит название «Химия жизни», и, как нетрудно догадаться, речь в ней идёт о химическом составе живых организмов. В этой главе автор подробно разбирает особенности углерода (элемента, лежащего в основе любого органического вещества), воды, типов симметрии молекул, белков, липидов, углеводов, нуклеотидов и нуклеиновых кислот. Причем начинается все с основ, знакомых нам ещё со школы, постепенно все больше вдаваясь в детали. Многое из этого даётся в школьном курсе биологии, но без нужных пояснений. Например, мы знаем, что белки состоят из альфа-аминокислот, но что это значит? И куда делись бета- и гамма-аминокислоты и существуют ли они? Автор же даёт подробное объяснение. И таких примеров множество. То, что в школьной программе даётся, как провозглашенный факт, Сергей Ястребов разбирает на составляющие.
Вторая часть, «Механизм жизни», рассказывает о том, как клетка и целый организм работает. Подробно автор разбирает передачу наследственной информации, механизмы матричного синтеза и генетический код. Немало места уделено и теориям появления эукариотической клетки (да-да, их несколько, и какая из них верна сказать с уверенностью пока нельзя). Вероятно, самая большая глава книги посвящена методам получения энергии. Особенно завораживает принцип работы фермента АТФ-синтетазы и протонного потенциала. Много нового я узнал и о вирусах. Например, в школьной программе упоминаются два типа вирусов: ДНК- и РНК-содержащих. На самом же деле их минимум семь! Особую группу составляют полиднавирусы, чей геном встроен в ДНК ос-наездников. Получается этакий симбиоз, уходящий своими корнями вглубь веков. Конечно же, автор не обошел стороной и проблему, можно ли считать вирусы живыми существами.
Третья часть, «Древо жизни», стала для меня самой богатой на открытия. Начинается все с истории становления систематики как науки. Мы видим, как разные учёные вносили в нее свой вклад, тем самым меняя сами основы этой науки, что в итоге привело к возникновению филогенетики. В современной биологии таксоны определяются не на основе сходства организмов, а по общности их происхождения. Мы привыкли, что эукариоты делятся на царства животных, растений и грибов, но данное деление давным-давно устарело, т.к. есть множество организмов, которых невозможно отнести ни к одной из вышеперечисленных групп. За основу современной систематики Сергей Ястребов берет эволюционное древо Аластера Симпсона и Эндрю Роджера, опубликованное в 2004 году. В нем выделяется шесть супергрупп (название «царства» сейчас практически не используется) и среди них вы не найдете ни одного знакомого названия. При этом автор подчеркивает, что за прошедшие годы в эту систему вносились изменения, ведь филогенетика – одна из самых быстроразвивающихся наук.
И наконец, заключительная часть, «История жизни», повествует нам о пути, который прошла жизнь за миллиарды лет своего существования на планете Земля. Эта часть получилась самой короткой, но не менее интересной. Всю историю жизни можно поделить на два периода: Криптозой (скрытая жизнь) и Фанерозой (явная жизнь). Названы они так по количеству обнаруженных находок. Чтобы подробно рассказать обо всем происходившем за 3,5 миллиарда лет (это по самым скромным прикидкам, ведь есть основания утверждать, что жизнь зародилась 4,1 миллиард лет назад) нужно написать несколько объемных томов. Поэтому автор заостряет внимание на самых значимых событиях, вроде появления фотосинтеза, эукариот и многоклеточности, эпохи Земли-снежка, Кембрийского взрыва, Великого вымирания и возникновения эусоциальности. Все это подаётся не просто как устоявшиеся в науке факты – автор подробно рассказывает о причинах данных явлений.
Книгу приятно читать, так как каждая часть, состоит из глав, которые делятся на небольшие по объему подглавы. От этого не возникает ощущения, что на нас разом хотят свалить гору информации. Автор пишет лёгким и приятным языком, благодаря чему не приходится продираться сквозь текст. Заметно украшают книгу и многочисленные отсылки к работам и цитатам разных учёных: Ричарда Фейнмана, Феодосия Добржанского, Ричарда Докинза и др. Помимо этого автор вставляет и цитаты из фантастических романов Станислава Лема и братьев Стругацких.
Итог: «От атомов к древу» – это огромный труд, потрясающий объемом информации, которую автор сумел в нем уместить. Сергей Ястребов охватил такое разнообразие тем, что даже их перечисление может занять несколько страниц. На мой скромный взгляд, «От атомов к древу» вполне заслуживает стать настольной книгой для тех, кто хочет понять современную науку о жизни.
🍃 Растения, «оскорбляющие» африканцев, теперь называются в честь континента — так решили ботаники
Рассказываем, что же произошло
В июле 2024 года на Международном ботаническом конгрессе в Мадриде было принято решение (https://www.nytimes.com/2024/08/01/science/racist-slur-plant...) с 2026 года изменить латинские названия более 200 растений, грибов и водорослей с cafr-, cafer-, caffr- и caffer-, отбросив букву «c». На протяжении веков слово «кафр» использовалось в научных названиях многих растений для обозначения того, что они растут в Африке.
Но этот термин также является латинизированной версией арабского слова «каффир» (неверный), которое на юге Африки считается крайне оскорбительным расовым оскорблением чернокожих африканцев. В Южной Африке использование этого слова может привести к штрафу или даже тюремному заключению. С XVI века он употреблялся европейцами для обозначения местного чернокожего населения, а в период апартеида обрело исключительно негативную коннотацию — его можно сравнить со словом «ниггер» в истории США.
Учёные обычно не приемлют изменений в научных названиях, поскольку стабильная номенклатура важна для однозначного общения между исследователями по всему миру. Обычно они меняют название только в том случае, если генетические данные доказывают, что вид был назван неправильно. Когда в 2023 году возникли подобные опасения по поводу видов животных, названных в честь Адольфа Гитлера (жук Rochlingia hitleri) и Бенито Муссолини (мотылёк Hypopta mussolinii), Международная комиссия по зоологической номенклатуре отказалась менять их научные названия.
Решение о переименовании всех видов «кафров» — это первый случай, когда ботаническое сообщество отказалось от названия не по научным, а по политическим причинам.
На фото — Erythrina caffra (в будущем Erythrina affra) — представитель вида цветковых растений семейства бобовых, произрастающих на Юго-Востоке Африки
Ох уж это загадочная биологическая систематика! То у них птицетазовые динозавры не относятся к птицам ( привет @legato33 и @DietmarG ), то тонкотелый лори оказывается тем же самым что и толстотелым лори. То внезапно одинаковых выглядящих птичек начинают делить на виды исходя из их песен. И никак не могут определиться, что же такое вид и род. В начале говорят, что межродовое скрещивание невозможно и межвидовое потомство стерильно, а потом находит каких-то птиц которые совершенно спокойно дают плодовитое потомство между родами. загадочная наука! не перестаю удивляться!
P.S. поясню: Выше записаны размышления полудикого топографа, большую часть жизни бродившего по тайге и болотам, на тему из комментария: #comment_315762259 P.P.S Большое спасибо популяризаторам науки! Мир удивителен и прекрасен!. Всегда рад новым необычным знаниям. Напиши что удивляет тебя!
Кроме шуток, из всех динозавров полностью не вымерли только Манирапторы (Maniraptora - др. греч. "хватающая рука"). Конкретнее, выжили клады новонёбные (Neognathae - др. греч. "новая челюсть") и бескилевые птицы (Palaeognathae - др. греч. "древняя челюсть").
