Hatena::ブログ(Diary)

himaginaryの日記

2017-02-21

成功する卒論の回帰分析

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昨日紹介したAngrist=Pischke論文にCarola Binderも反応し、その要旨を引用している。

In the 1960s and 1970s, an empirical economist’s typical mission was to “explain” economic variables like wages or GDP growth. Applied econometrics has since evolved to prioritize the estimation of specific causal effects and empirical policy analysis over general models of outcome determination. Yet econometric instruction remains mostly abstract, focusing on the search for “true models” and technical concerns associated with classical regression assumptions. Questions of research design and causality still take a back seat in the classroom, in spite of having risen to the top of the modern empirical agenda. This essay traces the divergent development of econometric teaching and empirical practice, arguing for a pedagogical paradigm shift.

(拙訳)

1960年代から70年代の実証経済学者の一般的な使命は、賃金GDP伸び率といった経済変数を「説明する」ことにあった。応用計量経済学はその後進化し、結果を決定する一般的なモデルよりは、特定の因果関係の推定と実証的な政策分析を優先するようになった。しかし計量経済学の教育は大部分が理論的なものに留まっており、「真のモデル」の探索と、古典的な回帰の仮定に関する技術的懸念に焦点を当てている。研究デザインと因果関係は、現代の実証研究課題の中で最上位に位置するようになったにも関わらず、教室では依然として副次的な話として扱われている。本エッセイでは、計量経済学の授業と実証的な実務が別々に発展していった過程を辿り、教育上のパラダイムシフトを主張する。

「教育上のパラダイムシフト」としてBinderは、本文から引用して以下の3つを挙げている。

One is a focus on causal questions and empirical examples, rather than models and math. Another is a revision of the anachronistic classical regression framework, away from explaining economic processes and towards controlled statistical comparisons. The third is an emphasis on modern quasiexperimental tools.

(拙訳)

一つは、モデルと数学ではなく、因果関係の問題と実証の実例に力点を置くことである。もう一つは、時代遅れの古典的な回帰の枠組みを見直し経済プロセス説明から離れ、コントロールされた統計的比較に重点を移すことである。3番目は現代の疑似実験ツールに焦点を当てることである。


またBinderは、昨日エントリで引用した回帰の新たな教え方を受けて以下のように書いている。

This advice on teaching regression resonates with my experience co-teaching the economics senior thesis seminar at Haverford for the past two years. Over the summer, my research assistant Alex Rodrigue read through several years' worth of senior theses in the archives and documented the research question in each thesis. We noticed that many students use research questions of the form "What are the factors that affect Y?" and run a regression of Y on all the variables they can think of, treating all regressors equally and not attempting to investigate any particular causal relationship from one variable X to Y. The more successful theses posit a causal relationship from X to Y driven by specific economic mechanisms, then use regression analysis and other methods to estimate and interpret the effect. The latter type of thesis has more pedagogical benefits, whether or not the student can ultimately achieve convincing identification, because it leads the student to think more seriously about economic mechanisms.

(拙訳)

回帰の教授法に関するこの助言は、ハバフォードで過去2年間に亘って経済学卒論セミナーを共同で教えてきた私の経験と合致する。夏に私の研究助手のアレックス・ロドリグは、保管されている数年分の卒論を読み込み、各卒論の研究課題を書き出した。我々は、多くの学生が「Yに影響する要因は何か?」という形の研究課題を設定し、思いつく限りの変数にYを回帰するが、その際にすべての説明変数を平等に扱い、ある一つの変数XからYへの特定の因果関係を調べようとはしないことに気付いた。成功している卒論は、具体的な経済メカニズムによって駆動されるXからYへの因果関係仮定した上で、回帰分析やその他の手法を用いてその影響度を推計し解釈していた。後者のタイプの卒論は、納得できる識別を最終的に達成できたか否かに関わらず、教育効果が大きい。というのは、それによって学生が経済メカニズムについてより真剣に考えるようになるからである。

2017-02-20

計量経済学は因果関係の推定のみに非ず

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Francis Dieboldが、Joshua D. AngristとJörn-Steffen PischkeのNBER論文噛み付いている(H/T Economist’s View)。

以下は同論文ungated版の一節。

How should changes in our use of econometrics change the way we teach econometrics?

Our take on this is simple. We start with empirical strategies based on randomized trials and quasi‐experimental methods because they provide a template that reveals the challenges of causal inference, and the manner in which econometric tools meet these challenges. We call this framework the design‐based approach to econometrics because the skills and strategies required to use it successfully are related to research design. This viewpoint leads to our first concrete prescription for instructional change: a revision in the manner in which we teach regression.

Regression should be taught the way it’s now most often used: as a tool to control for confounding factors. This approach abandons the traditional regression framework in which all regressors are treated equally. The pedagogical emphasis on statistical efficiency and functional form, along with the sophomoric narrative that sets students off in pursuit of “true models” as defined by a seemingly precise statistical fit, is ready for retirement. Instead, the focus should be on the set of control variables needed to insure that the regression‐estimated effect of the variable of interest has a causal interpretation.

(拙訳)

我々の計量経済学の使用法が変わったことによって、計量経済学の教え方はどのように変わるべきだろうか?

この件に関する我々の見解は単純である。我々の起点となるのは、ランダム化試験と疑似実験法に基づく実証手法である。というのは、その手法によって、因果関係の推定の問題、ならびに、計量経済学ツールがそれらの問題に取り組む方法を明らかにする雛型が提供されるからである。このやり方を上手く使いこなすのに必要な技術と手法は研究のデザインと関連しているため、我々はこの枠組みを、計量経済学へのデザインベースのアプローチと呼ぶ。この観点は、教え方の変更についての第一の明確な指示につながる。それは即ち、回帰を教えるやり方の見直しである。

回帰は、今や最も良く使われる方法で教えられるべきである。即ち、交絡因子をコントロールするツールとして教えられるべきである。このアプローチでは、すべての説明変数が平等に扱われる従来の回帰の枠組みは放棄される。統計的効率性や関数形に重点を置く教育法、および、外見的に正確な統計的当てはまりで定義される「真のモデル」を学生に追い求めさせるような中二病的お話は、お払い箱にするべきである。重点を置くべきは、回帰推定された対象変数の影響を因果関係として解釈することを保証するようなコントロール変数群である。


以下はDieboldのエントリからの引用。

Here's what AP get right:

(G1) One of the major goals in econometrics is predicting the effects of exogenous "treatments" or "interventions" or "policies". Phrased in the language of estimation, the question is "If I intervene and give someone a certain treatment ∂x,x∈X, what is my minimum-MSE estimate of ∂y?" So we are estimating the partial derivative ∂y/∂x.

AP argue the virtues and trumpet the successes of a "design-based" perspective for achieving G1. In my view they are largely correct as regards G1. ...the econometric simplicity of design-based methods is tremendously intoxicating. It's mostly just linear regression of y on x and a few cleverly-chosen control variables -- you don't need a full model -- with White-washed standard errors. ...

Here's what AP miss/dismiss:

(G2) The other major goal in econometrics is predicting y. In the language of estimation, the question is "if a new person i arrives with covariates Xi, what is my minimum-MSE estimate of her yi? So we are estimating a conditional mean E(y|X), which in general is very different from estimating a partial derivative ∂y/∂x.

The problem with the AP paradigm is that it doesn't work for goal G2.

(拙訳)

次の点についてはAP(Angrist=Pischke)は正しく捉えている:

(G1)計量経済学の主な目標の一つは、外生的な「処置」ないし「介入」ないし「政策」の影響を予測することにある。推計の用語で言えば、問題は「もし私が介入して誰かにある処置∂x、x∈Xを施したならば、∂yの最小平均二乗誤差推定は何か?」ということになる。従って我々は偏微分∂y/∂xを推計していることになる。

APG1を達成する上での「デザインベース」の考え方の利点を論じ、その成功を高らかに謳っている。私の見解では、彼らはG1については概ね正しい。・・・デザインベース手法の計量経済的な単純さは非常に魅力的である。それは大体において、ホワイトウォッシュ*1された標準誤差を使った、xと巧妙に選択された数個のコントロール変数へのyの単なる線形回帰であって、完全なモデルは必要としない。・・・

次の点についてはAPは見逃している、ないし、棄却している:

(G2)計量経済学のもう一つの主な目標は、yを予測することにある。推計の用語で言えば、問題は「もし共変量Xiを持つ新たな人iがやってきたならば、彼女のyiの最小平均二乗誤差推定は何か?」ということになる。従って我々は条件付き平均E(y|X)を推計することになるが、それは一般偏微分∂y/∂xの推計とはかなり異なる。

APパラダイムの問題点は、目標G2については機能しない、ということにある。

G2の推計については関数形などのモデル化が重要になるが、それはまさにAngrist=Pischkeが古臭いとして捨て去ったものである、とDieboldは指摘している。

*1:これはおそらく、whitewashという一般用語と、論文でその手法が参照されているHalbert Whiteを掛けている。

2017-02-19

なぜ欧州はあれほど栄えたのか?

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と題した論説をJoel Mokyrノースウエスタン大教授が書いている原題は「How Europe became so rich」;H/T Mostly Economics)。

How and why did the modern world and its unprecedented prosperity begin? Learned tomes by historians, economists, political scientists and other scholars fill many bookshelves with explanations of how and why the process of modern economic growth or ‘the Great Enrichment’ exploded in western Europe in the 18th century. One of the oldest and most persuasive explanations is the long political fragmentation of Europe. For centuries, no ruler had ever been able to unite Europe the way the Mongols and the Mings had united China.

It should be emphasised that Europe’s success was not the result of any inherent superiority of European (much less Christian) culture. It was rather what is known as a classical emergent property, a complex and unintended outcome of simpler interactions on the whole. The modern European economic miracle was the result of contingent institutional outcomes. It was neither designed nor planned. But it happened, and once it began, it generated a self-reinforcing dynamic of economic progress that made knowledge-driven growth both possible and sustainable.

How did this work? In brief, Europe’s political fragmentation spurred productive competition. It meant that European rulers found themselves competing for the best and most productive intellectuals and artisans. The economic historian Eric L Jones called this ‘the States system’. The costs of European political division into multiple competing states were substantial: they included almost incessant warfare, protectionism, and other coordination failures. Many scholars now believe, however, that in the long run the benefits of competing states might have been larger than the costs. In particular, the existence of multiple competing states encouraged scientific and technological innovation.

(拙訳)

近代世界とその前例の無い繁栄はどのように始まったのだろうか? 近代の経済成長の過程、ないし「大繁栄」が、なぜどのように18世紀の西欧で急進展したかの説明については、歴史学者経済学者政治学者、およびその他の学者による浩瀚学術書が数多く出版されている。その中で最も古くかつ説得力のある説明は、欧州の長期に亘る政治的分断である。何世紀もの間、蒙古や明朝が中国を統一したように欧州を統一できた支配者はいなかった。

欧州の成功は欧州文化(ましてやキリスト教文化)の本来的な卓越性によるものではない、ということは強調しておかねばなるまい。それは、古典的な創発特性として知られる、単純な相互作用が全体としてもたらす複雑な意図せざる結果であった。近代欧州経済の奇跡は、偶発的に出来上がった制度の帰結であり、設計されたり計画されたりしたものではなかった。しかしそれは発生し、いったん発生すると、経済進歩の自己増強的な動学がもたらされ、知識が駆動する成長を可能かつ持続的なものとした。

それはどのように機能したのだろうか? 簡単に言えば、欧州の政治的分断が生産的競争を促進したのである。そのため、欧州の支配者たちは、最良かつ最も生産的な知識人と職人を求めて相争った。経済史学者のエリック・L・ジョーンズは、これを「複数国家システム」と呼んだ。欧州が複数の互いに競合する国家に政治的に分かれたことの費用は高くついた。ほぼ絶え間なく続く戦争、保護主義、その他の協調の失敗などがその費用に含まれる。しかし多くの学者は、互いに競争する国家がもたらした便益は長期的には費用を上回ったのではないか、と今日では考えている。とりわけ、複数の競争する国家の存在は、科学および技術のイノベーションを促した。


何だか「第三の男」のハリー・ライムの有名な台詞を想起させる説だが、ただ、それだけではない、とMokyrは言う。

A possible objection to this view is that political fragmentation was not enough. The Indian subcontinent and the Middle East were fragmented for much of their history, and Africa even more so, yet they did not experience a Great Enrichment. Clearly, more was needed. The size of the ‘market’ that intellectual and technological innovators faced was one element of scientific and technological development that has not perhaps received as much attention it should. In 1769, for example, Matthew Boulton wrote to his partner James Watt: ‘It is not worth my while to manufacture [your engine] for three counties only; but I find it very well worth my while to make it for all the world.’

What was true for steam engines was equally true for books and essays on astronomy, medicine and mathematics. Writing such a book involved fixed costs, and so the size of the market mattered. If fragmentation meant that the constituency of each innovator was small, it would have dampened the incentives.

In early modern Europe, however, political and religious fragmentation did not mean small audiences for intellectual innovators. Political fragmentation existed alongside a remarkable intellectual and cultural unity. Europe offered a more or less integrated market for ideas, a continent-wide network of learned men and women, in which new ideas were distributed and circulated. European cultural unity was rooted in its classical heritage and, among intellectuals, the widespread use of Latin as their lingua franca. The structure of the medieval Christian Church also provided an element shared throughout the continent. Indeed, long before the term ‘Europe’ was commonly used, it was called ‘Christendom’.

...

If Europe’s intellectuals moved with unprecedented frequency and ease, their ideas travelled even faster. Through the printing press and the much-improved postal system, written knowledge circulated rapidly. In the relatively pluralistic environment of early modern Europe, especially in contrast with East Asia, conservative attempts to suppress new ideas floundered. The reputation of intellectual superstars such as Galileo and Spinoza was such that, if local censorship tried to prohibit the publication of their works, they could easily find publishers abroad.

(拙訳)

この見解に対して出されるであろう反論は、政治的分断だけでは十分条件とはならない、というものである。インド亜大陸中東は、その歴史の大半において分断されており、アフリカはそれがさらに顕著であったが、彼らは大繁栄を経験しなかった。明らかに、他の要因が必要となる。知的および技術的なイノベーターが直面する「市場」の規模は、科学と技術の発展においておそらく本来もっと注目されるべき要素の一つである。例えば1769年にマシューボールトンは、パートナーのジェームズ・ワットに対し、「3ヶ国だけのために[貴兄のエンジンを]製造するのは私にとって割に合わない。しかし世界中のために製造するのは十分割に合う」と書いている。

蒸気機関に当てはまることは、天文学医学数学に関する本やエッセーについても同様に当てはまる。そうした本の執筆には固定費を要するため、市場の規模が問題になる。分断によって各イノベーターの顧客層が小さくなっていたならば、インセンティブは損なわれていただろう。

だが、近代初期の欧州では、政治的宗教的分断は知的イノベーターの読者が少ないことを意味しなかった。政治的分断は、驚くべき知的文化的一体性と併存していた。欧州は、アイディアにとっての統合市場、教養ある男女の大陸規模のネットワークを曲がりなりにも提供しており、そこでは新たなアイディアが配布され流通していた。欧州の文化的一体性は、古典の遺産、および、教養人の間でラテン語が共通語として広く使われていたことに根差していた。中世キリスト教会の構造も、大陸中の共有要素となっていた。実際、「欧州」という用語が一般的に使われる前は、そこは「キリスト教世界」と呼ばれていた。

・・・

欧州知識人がかつてないほど容易かつ頻繁に動いたというならば、そのアイディアの伝搬速度はさらに速かった。印刷機と大幅に改善された郵便制度によって、書かれた知識は急速に流通した。近代初期の欧州の比較的多元的な環境においては、特に東アジアとは対照的に、新たなアイディアを抑圧しようとする保守的な試みは頓挫した。ガリレオスピノザのような知的スーパースターの評判はあまりも高かったため、彼らの研究の出版を地元の検閲が禁止しようとしても、国外で容易に出版できた。


さらにMokyrは、道具の重要性についても言及している。

It is interesting to note that the advances in science were driven not only by the emergence of open science and the growing sophistication of the transnational market for ideas. They were also driven by the appearance of better tools and instruments that faci­litated research in natural philosophy. The most important ones include the micro­scope, telescope, barometer and modern thermometer. All of them were developed in the first half of the 17th century. Improved tools in physics, astronomy and biology refuted many misconceptions inherited from classical antiquity. The newly discovered notions of a vacuum and an atmosphere stimulated the emergence of atmospheric engines. In turn, steam engines inspired scientists to investigate the physics of the conversion of heat into motion. More than a century after Newcomen’s first pump (the famous Dudley Castle engine of 1712), thermodynamics was developed.

In 18th-century Europe, the interplay between pure science and the work of engineers and mechanics became progressively stronger. ...

(拙訳)

興味深いことに、開かれた科学の出現と、国境を越えたアイディアの市場が洗練化されていったことだけが科学の進歩の原動力となったわけではない。自然哲学の研究を可能にした、改良された道具や機器の出現も原動力となった。最も重要なものは、顕微鏡望遠鏡、気圧計、および近代の温度計などである。それらはすべて17世紀前半に開発された。物理学天文学生物学の分野における改善された道具は、古代ギリシアローマ時代から引き継がれた誤った概念の多くを論破した。真空と大気という新たに発見された概念は、大気圧機関の出現を促した。その一方で、蒸気機関科学者たちに、熱を運動に転換する物理学を研究させる機運を高めた。ニューコメンの最初のポンプ(有名な1712年のダドリー城エンジン)から一世紀以上の後、熱力学が発展した。

18世紀の欧州では、純粋科学技術者や機械工の仕事との間の相互作用はますます強化された。・・・


Mokyrは、欧州の経験を現代世界に当てはめて、楽観的な見通しで論説を締め括っている。

We must recognise that Europe’s (and the world’s) Great Enrichment was in no way inevitable. With fairly minor changes in initial conditions, or even accidents along the way, it might never have happened. ...

...The world today, after all, still consists of competing entities, and seems not much closer to unification than in 1600. Its market for ideas is more active than ever, and innovations are occurring at an ever faster pace. Far from all the low-hanging technological fruits having been picked, the best is still to come.

(拙訳)

欧州(そして世界)の大繁栄は必然的なものでは決してなかった、ということは認識する必要がある。初期条件が少しでも違っていたら、あるいは途中で障害が発生していた場合でも、それは決して起こらなかったかもしれない。・・・

・・・今日の世界は、結局のところ、未だに相互に競合する集団で構成されており、1600年時点よりも統一に近付いたようには見えない。アイディアの市場はかつてない活況を呈しており、イノベーションの発生速度も加速している。手に届く範囲の技術的な果実がすべてもぎ取られてしまった、という状況とは程遠く、最善のことはこれから起きるだろう。

2017-02-18

ボビー・ソローをフィッシャーが探して

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スタンリー・フィッシャーが、ウォーリック経済サミット*1での「I'd Rather Have Bob Solow Than an Econometric Model, But ...」と題した11日の講演で、金融政策の決定過程について解説している(H/T Economist’s View)。

Eureka moments are rare in all fields, not least in economics. One such moment came to me when I was an undergraduate at the London School of Economics in the 1960s. I was talking to a friend who was telling me about econometric models. He explained that it would soon be possible to build a mathematical model that would accurately predict the future course of the economy. It was but a step from there to realize that the problems of policymaking would soon be over. All it would take was a bit of algebra to solve for the policies that would produce the desired values of the target variables.

It was a wonderful prospect, and it remains a wonderful idea. But it has not yet happened. I want to talk about why not and about some of the consequences for policymaking.

(拙訳)

どの分野でも、分かった!という瞬間が訪れるのは稀だが、経済学でもそうである。そうした瞬間の一つが私に訪れたのは、1960年代ロンドン経済学院の学部生だった時のことだった。私は友人と会話していて、その友人は計量経済モデルについて私に教えてくれていた。彼は、経済の先行きを正確に予測する数学モデルを構築することが間もなく可能になるだろう、と説明した。その話をもう一歩推し進めれば、政策決定の問題も直に片が付く、ということに私は気が付いた。目標変数を望ましい値に持っていく政策を求めるのは、少々の数学があれば良い、というわけだ。

それは素晴らしい展望であり、今も素晴らしい考えであることには変わりない。しかしそれは未だに実現していない。今日は、それが実現していない理由と、政策決定におけるその影響についてお話ししたい。


この後フィッシャーは、FOMCにおける政策決定プロセスと、FOMCのためにスタッフによって用意される2部構成の資料(ティールブック)、およびFRB/USモデルについて説明した上で、実例を挙げている。

As an example of such a process, I want to discuss the important decision taken at the August 2011 meeting. At the time policymakers gathered in Washington for the meeting, the FOMC's target for the federal funds rate had been set to nearly zero for more than 2-1/2 years. And although the economy had improved from the depths of the Great Recession, the unemployment rate was still above 9 percent.

Over the summer, the economic outlook darkened considerably. In response, in August, the staff's Tealbook forecast projected that the federal funds rate would remain near zero three quarters longer than what the staff had expected in June. Figure 3, taken from the August 2011 Tealbook, illustrates how the change in the economic outlook affected FRB/US simulations of optimal monetary policy. As you know, an optimal policy is a path for the policy instrument that minimizes the shortfalls in economic outcomes relative to policymakers' goals; in this case, the optimal policy path is computed using the FRB/US model and takes the staff's baseline outlook as given. In principle, optimal policy simulations deliver better outcomes than simple policy rules, but those outcomes are conditional on some strong assumptions.

...the prescriptions of optimal policy were saying not only that the Committee's interest rate should remain at zero for some time to come, but also that that period of time should be considerably longer than previously thought.

(拙訳)

そうしたプロセスの例として、2011年8月になされた重要な決定について説明したい。会合のため政策担当者がワシントンに集まった時、FOMCFF金利目標は2年半以上ゼロ近傍に据え置かれていた。経済大不況の底からは改善していたものの、失業率は依然として9%を超えていた。

夏に掛けて経済の見通しは一段と悪化した。そのため、8月のティールブックでのスタッフ予測では、6月時点の予測に比べて3四半期長くFF金利がゼロ近傍に留まる、との見通しを示していた。図3は2011年8月のティールブックから採られたものだが、経済見通しの変化がどのようにFRB/USの最適金融政策シミュレーションに影響したかを示している。ご承知の通り、最適政策とは、政策担当者の目標と比べた経済的帰結の落ち込みを最小化するような政策手段の経路である。この場合、最適政策経路はFRB/USモデルを使って計算され、スタッフのベースライン予測を所与のものとしている。原則として、最適政策シミュレーションは単純な政策ルールよりは良い結果をもたらすが、そうした結果は幾つかの強い仮定を条件としている。

・・・最適政策から導かれたのは、委員会金利は当面の間ゼロに留まるべき、ということだけではなく、その期間は以前考えられていたよりも相当長くなる、ということであった。



結局、このFOMCでは、フォワードガイダンスに関する表現を強める(「for an extended period」→「at least through mid-2013」)ことが決定された。

And what do I take from this episode? The interest rate decision taken in August 2011 was unusual in that a decision was made about the likely path of future interest rates. Most often, the FOMC is deciding what interest rate to set at its current meeting. Either way, in reaching its decision, the Committee will examine the prescriptions of different monetary rules and the implications of different model simulations. But it should never decide what to do until it has carefully discussed the economic logic that underlies its decision. A monetary rule, or a model simulation, or both, will likely be part of the economic case supporting a monetary policy decision, but they are rarely the full justification for the decision. Sometimes a monetary policy committee will make a decision that is not consistent with the prescriptions of standard monetary rules--and that may well be the right decision. Further, in modern times, the policy statement of the monetary policy committee will seek to explain why the committee is making the decision it is announcing. The quality of those explanations is a critical part of the policy process, for good decisions and good explanations of those decisions help build the credibility of the central bank--and a credible central bank is a more effective central bank.

(拙訳)

このエピソードの教訓は何だろうか? 2011年8月に採られた金利に関する決定は、将来の金利の想定経路についての決定という点で異例であった。FOMCはその回の会合での金利を決定するのが通例である。いずれにせよ、FOMCは決定に到達するまでに、異なる金融ルールの下での政策、および、異なるモデルシミュレーションの含意を吟味する。しかし、何をするかを決定するのは、決定の基盤となる経済的論理を注意深く議論してから初めて行うべきである。金融ルール、もしくはモデルシミュレーション、もしくはその両方は、金融政策決定を支持する経済的主張の一部とはなるであろうが、決定を完全に正当化するものとなることは稀である。金融政策委員会が標準的な金融ルールから導かれる政策と矛盾する決定を下し、かつ、その決定が大いに正しい、ということもある。また、現代においては、金融政策委員会の政策ステートメントは、公表する決定を委員会が下した理由を説明しようとする。そうした説明の質は、政策プロセスの極めて重要な部分である。というのは、優れた決定と、そうした決定の優れた説明は、中央銀行の信認を構築するのに役立つからである。そして、信認の高い中央銀行は、より効果的な中央銀行なのである。


フィッシャーは講演を以下のように結んでいる。

As the August 2011 meeting illustrates, the eureka moment I thought I had 50-plus years ago was a chimera. Why is that? First, the economy is very complex, and models that attempt to approximate that complexity can sometimes let us down. A particular difficulty is that expectations of the future play a critical role in determining how the economy reacts to a policy change. Moreover, the economy changes over time--this means that policymakers need to be able to adapt their models promptly and accurately in real time. And, finally, no one model or policy rule can capture the varied experiences and views brought to policymaking by a committee. All of these factors and more recommend against accepting the prescriptions of any one model or policy rule at face value.

And now to the bottom line: The title of my speech is an incomplete quotation of something Paul Samuelson once said. What Samuelson said was this, "I'd rather have Bob Solow than an econometric model, but I'd rather have Bob Solow with an econometric model than without one." And Samuelson, who was a shameless eclectic, would almost certainly have said essentially the same thing about policy rules.

(拙訳)

2011年8月の会合が示すように、50云年前に私が分かったと思った瞬間は、幻想であった。それはなぜか? 第一に、経済は非常に複雑であり、その複雑さを近似しようとするモデルが期待に応えられないこともしばしばある。特に難しいのは、政策変更に経済がどのように反応するかを決める上で、将来への期待が極めて重要な役割を演じる点である。また、経済は時間とともに変化する。そのことが意味するのは、政策担当者も自分のモデルをリアルタイムで即座かつ正確に適応させることができねばならない、ということである。そして最後に、一つのモデル、もしくは一つの政策ルールだけで、委員会の政策決定に持ち込まれる様々な経験や見解を捉えることはできない。以上の要因すべてが他の要因と相俟って示しているのは、一つのモデル、もしくは一つの政策ルールから導かれる政策を額面通り受け入れるべきではない、ということである。

ここで話をまとめよう。私の講演のタイトルは、ポール・サミュエルソンがかつて述べた言葉の不完全な引用である。サミュエルソンの言葉は、「計量経済モデルよりはボブ・ソローが欲しいが、計量経済モデル抜きのボブ・ソローよりは計量経済モデル付きのボブ・ソローが欲しい」というものだった。清々しいほど折衷主義的だったサミュエルソンならば、政策ルールについても基本的に同じことを述べたに違いない。

2017-02-17

産業革命との比較は慰めにならない

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タイラーコーエンが、自動化の進展について悲観的な見方を表題のブルームバーグ論説(原題は「Industrial Revolution Comparisons Aren't Comforting」)で示している

“Why should it be different this time?” That’s the most common response I hear when I raise concerns about automation and the future of jobs, and it’s a pretty simple rejoinder. The Western world managed the shift out of agricultural jobs into industry, and continued to see economic growth. So will not the jobs being displaced now by automation and artificial intelligence lead to new jobs elsewhere in a broadly similar and beneficial manner? Will not the former truck drivers, displaced by self-driving vehicles, find work caring for the elderly or maybe fixing or programming the new modes of transport?

As economics, that may well be correct, but as history it’s missing some central problems. The shift out of agricultural jobs, while eventually a boon for virtually all of humanity, brought significant problems along the way. This time probably won’t be different, and that’s exactly why we should be concerned.

...

By the estimates of Gregory Clark, economic historian at the University of California at Davis, English real wages may have fallen about 10 percent from 1770 to 1810, a 40-year period. Clark also estimates that it took 60 to 70 years of transition, after the onset of industrialization, for English workers to see sustained real wage gains at all.

(拙訳)

「今回が違うとどうして思うんだい?」というのが、私が自動化と仕事の未来についての懸念を示す時の最も一般的な反応で、それは非常に簡単な反論である。西洋世界は仕事について農業から工業への移行を成し遂げ、経済成長を続けた。だから今回自動化人工知能によって置き換えられる仕事も、概ね同様の有益な形で、何か別の新たな仕事につながるのではないか? 自動運転車で置き換えられた元トラック運転手は、高齢者介護や、あるいは新たな形態の輸送の補修や計画の仕事を見つけるのではないか?

経済学的には、それは大いに正しいかもしれない。しかし歴史学的には、それは重大な問題を見落としている。仕事面での農業からの移行は、最終的にはほぼすべての人類にとって恩恵をもたらしたものの、その過程でかなりの問題をもたらした。今回もおそらくそれと違うことはなく、まさにそれこそが我々が懸念すべき理由なのである。

・・・

カリフォルニア大学デービス校の経済歴史学者グレゴリー・クラークの推計によると、英国実質賃金は1770年から1810年までの40年間におよそ10%低下した。クラークはまた、工業化の開始から英国労働者実質賃金の持続的な上昇を兎にも角にも目にするまで、60ないし70年の移行期間が掛かった、と推計している。

コーエンは、同じことが今回起きたらその移行を成功と呼ぶ人はまずいないだろうが、中産階級所得低下に鑑みると既にその経路に我々は乗っているのではないか、という見解を示している。またコーエンは、産業革命による構造転換の後遺症として、共産主義ファシズムの勃興、さらには現在の巨額の農業への補助金を挙げている。