技術ショックとしての需要ショック

というNBER論文をタイラー・コーエンが「この種のマクロ経済理論は過小評価されている(This kind of macro theory is underrated)」というコメントを添えて紹介しているungated版へのリンクがある著者の一人のページ)。原題は「Demand Shocks as Technology Shocks」で、著者はYan Bai(ロチェスター大)、José-Víctor Ríos-Rull(ペンシルベニア大)、Kjetil Storesletten(ミネソタ大)。
以下は本文の冒頭。

In the standard neoclassical model, output is a function of inputs such as labor and capital. There is no explicit role for demand because potential consumers are always available and Walrasian prices adjust so that all produced goods become used. In reality, customers and producers must meet in order for the produced good to be consumed, so value added depends on how well they are matched. As an example, consider a restaurant. According to the neoclassical view, the value added of a restaurant should be a function of its inputs (employees, tables, etc.), irrespective of the number of patrons and how hungry they are. Moreover, the restaurant owner would set prices so that all tables were in use. However, actual production takes place only when customers show up. The more customers demand the restaurant’s meals, the larger the value added will be. The idea that the demand for goods plays a direct role extends to many forms of production: dentists need patients, car dealers need shoppers, all producers need buyers.
This paper provides a theory where search for goods —which we, with some abuse of terminology, refer to as demand— has a productive role. The starting point is that customers search for producers, and a standard matching friction prevents Walrasian market clearing in the sense that all potential productive capacity necessarily translates into actual value added. Allowing an explicit role for demand has implications for business cycle analysis, especially for our understanding of the driving forces of business cycles. In our model, changes in search effort affect output even if conventional inputs remain constant. Demand shocks therefore influence the measured aggregate TFP. This paper quantifies how important this mechanism is for aggregate fluctuations, relative to more standard business-cycle shocks.
(拙訳)
標準的な新古典派モデルでは、生産は労働と資本といった投入の関数となる。そこでは需要には明示的な役割は無い。というのは、潜在的な消費者は常に利用可能であり、ワルラス的な価格がすべての生産物が使われるように調整するからである。実際には、生産物が消費されるためには顧客と生産者が出会う必要があるため、付加価値は彼らがどれだけ上手くマッチングされるかに左右される。例えばレストランを考えてみよう。新古典派の見解では、レストランの付加価値は、顧客の人数と彼らがどの程度空腹かに関係なく、レストランの投入(従業員、テーブル、等々)の関数となるはずである。またレストランのオーナーは、テーブルが全て埋まるように価格を設定するはずである。しかし実際の生産は顧客が姿を見せた場合のみ行われる。レストランの食事を所望する顧客が多いほど、付加価値は大きくなるだろう。財への需要が直接的な役割を演じるという考えは、生産の多くの形態に拡張できる。歯科医は患者を必要とし、自動車ディーラーは購買客を必要とし、すべての生産者は買い手を必要としているのである。
本稿は、財のサーチ――ここでは用語を幾分誤用して需要と呼ぶ――が生産的な役割を持つ理論を提示する。出発点は顧客が生産者を探し求めることで、標準的なマッチング摩擦が、全ての潜在的な生産能力が必ず実際の付加価値に転じるという意味でのワルラス的な市場清算を妨げる。需要に明示的な役割を持たせることは景気循環分析にとって重要な意味を持ち、特に景気循環の要因となる力を理解する上ではそうである。我々のモデルでは、サーチする努力の変化は、通常の投入が一定のままの場合でさえ、生産に影響する。従って需要ショックは測定されるマクロのTFPに影響する。本稿はこのメカニズムが、より標準的な景気循環ショックと比べてマクロの変動にとってどれほど重要かを定量化する。

結論部では、

Our paper is consistent with Keynes’ idea that consumer demand can have real effects. We show that this holds true even in a neoclassical model with flexible prices, amended with a product market matching friction.
(拙訳)
我々の論文は、消費者需要が実体経済に影響を及ぼし得る、というケインズの考えと整合的である。我々は、生産物市場のマッチング摩擦で補正した、価格が伸縮的な新古典派モデルでもそのことが成立することを示した。

と自分たちの研究をケインズに関連付けている。

メニューコスト理論では供給者側の摩擦で価格に硬直性が生じ経済がケインズ的な性格を持つようになることを示したが、この論文では価格の伸縮性はそのままにして需要者側の摩擦でケインズ的な性格が生じることを示したのが新しいと言えそうである。

ここで紹介した白川氏の論考のように、長期的には経済は供給要因だけで決まる、という考えは依然として根強いが、ここで紹介したサマーズの履歴効果やプラッキング効果を基にした考察ではそうした考えを否定しており、需要を維持して不況を最小化することが長期的にも重要である、としている。ただ、サマーズの挙げた履歴効果やプラッキング効果がマクロ的な話であるのに対し、今回の研究はミクロ的な要因からTFPに需要が影響することを示しており、需要が経済のファンダメンタルズに及ぼす影響にミクロ的な基礎付けを与えているとも言えそうである。この摩擦低減に金融財政政策が効果を発揮するのか、それとも他の手段がより効果的なことが示されるのか、今後の研究で解明されるのを期待したいところである*1

*1:著者たちは結論部で、今後の研究課題として、サーチ摩擦以外の摩擦の影響のほか、資産効果による摩擦の増減を挙げている。

借入費は生計費の一部:消費者心理アノマリーについての新たな実証結果

というNBER論文をサマーズらが上げている(H/T タイラー・コーエン)。原題は「The Cost of Money is Part of the Cost of Living: New Evidence on the Consumer Sentiment Anomaly」で、著者はMarijn A. Bolhuis(IMF)、Judd N. L. Cramer(ハーバード大)、Karl Oskar Schulz(同)、Lawrence H. Summers(同)。
以下はサマーズの連ツイでの解説。

In new NBER paper with @MA_Bolhuis, @juddcramer and Oskar Shulz, we argue that the unprecedented increase in borrowing costs is crucial to explaining the low consumer sentiment of the last two years. 1/N
With higher rates, mortgage payments, car payments, and other credit payments required to finance everyday purchases have risen as well. It is not surprising that this would affect how consumers feel about the economy. 2/N
Since Okun invented his misery index in the 1970s, economists have looked at unemployment and the inflation rate to gauge consumer sentiment. But now that unemployment is low and inflation has declined, consumer sentiment remains depressed. 3/N
Pre-1983, mortgage costs were in the CPI as were car payments pre-1998. Now, price indexes do not include borrowing costs. Thus, when interest rates jumped last year, official inflation did not fully capture the effects it would have on consumer well-being. 4/N
In the paper, we show that the variation in the current University of Michigan Index of Consumer Sentiment, which cannot be explained by official inflation and unemployment, has historically shown a strong correlation with proxies for borrowing costs. 5/N
We also show that the underlying questions in the survey provide direct evidence that concerns of consumers about borrowing costs are at historic highs, surpassed only by the Volcker-era. 6/N
We then develop alternative CPI measures that explicitly incorporate the cost of money. The CPI does not only exclude mortgage costs, but also personal interest payments, which increased by more than 50 percent in 2023. 7/N
We show that if we make an effort to reconstruct the CPI of Okun’s era—which would have had inflation peak last year around 18%, we are able to explain 70% of the gap in consumer sentiment we saw last year. 8/N
We also show the sentiment gap in 2023 was not only a U.S. phenomenon as rates have jumped around the world. Overall, our paper highlights how consumers care about the cost of money, with potential for consumer sentiment to rise significantly if and when interest rates decline. 9/9
(拙訳)
@MA_Bolhuis、@juddcramer、Oskar Shulzとの新しいNBER論文で我々は、借り入れコストの前例の無い増加が過去2年間の消費者心理の低下を説明する上で極めて重要である、と論じる。
金利が上昇すると、住宅ローン、自動車ローンなどの日常生活の購入を賄うために必要なローンの支払いも上昇する。これが消費者の景況感に影響したとしても驚くに値しない。
1970年代にオークンが悲惨指数を開発して以来、経済学者は消費者心理を測るために失業率とインフレ率を見てきた。しかし現在、失業率は低くインフレは低下したのに、消費者心理は落ち込んだままである。

1983年以前はCPIに住宅ローンコストが含まれており、1998年以前は自動車ローン支払いが含まれていた。現在、物価指数には借り入れコストが含まれていない。そのため、金利が昨年大きく上昇した時に、公的統計のインフレは消費者の厚生へのその影響を完全に捉えることができなかった。

本稿で我々は、公的なインフレと失業率で説明できないミシガン大学の消費者心理指数の変動が、借り入れコストの代理変数と強い相関を過去に示してきたことを示す。

我々はまた、借り入れコストに関する消費者の懸念がボルカー時代に次ぐ歴史的に高い水準にあるという直接的な証拠を調査の基調的な質問が提供していることを示す。

次に我々は、借入費を明示的に織り込んだ代替的なCPI指標を開発した。現在のCPIは住宅ローン費用を除外しているのみならず、個人の利払い費も除外しているが、それは2023年に50%以上増加した。

オークン時代のCPIを作り直したならば、その指数では昨年のインフレのピークはおよそ18%に達し、昨年の消費者心理のギャップの70%を説明できた、ということを我々は示す。

我々はまた、世界で金利が急上昇したため、2023年の消費者心理のギャップは米国だけの現象ではなかったことを示す。全体として我々の論文は、消費者が如何に借入費を気にするかに焦点を当てており、金利が低下すると消費者心理が顕著に上昇する可能性を示している。

シリコンバレー銀行の破綻と2023年のパニック

というJournal of Economic Perspectives論文をMostly Economicsが紹介している。原題は「The Failure of Silicon Valley Bank and the Panic of 2023」で、著者はAndrew Metrick(イェール大)。
以下はその要旨。

The failure of Silicon Valley Bank on March 10, 2023 brought attention to significant weaknesses across the banking system, leading to a panic that spread to other vulnerable banks. With subsequent failures of Signature Bank and First Republic Bank, the United States had three of the four largest bank failures in its history occur over a two-month period. Several features of the Silicon Valley Bank failure make it an ideal teaching case for explaining the underlying economics of banking (in general) and banking crises (specifically). This paper tries to do that.
(拙訳)
2023年3月10日のシリコンバレー銀行の破綻は、銀行システムの顕著な弱点に注目を集め、他の脆弱な銀行に波及したパニックを引き起こした。それに続くシグネチャー銀行とファーストリパブリック銀行の破綻によって、米国史上最大の4つの銀行破綻のうち3つが2か月の間に生じた。シリコンバレー銀行破綻の幾つかの特徴によって同破綻は、(一般的な)銀行業務と(特に)銀行危機の根底にある経済学を説明する理想的な教材となった。本稿はそれを試みる。

結論部では、銀行の支払い能力によって預金は貨幣のような役割を果たし、預金者にとって銀行を切り替えることにコストが掛かることから銀行に独占力が生じる、と説明している。そのため支払い能力と流動性はお互いを強め合い、それが銀行の収益の源泉となるが、いったん支払い能力に疑問符が付くとそれが自己補強してシリコンバレー銀行のように破綻に向かうことになる。それを防ぐためには単純に預金保険を拡大すれば良いように思われ、実際リーマン危機時に米連邦預金保険公社が一時的に導入した無利子預金に対する無制限の保証であるTransaction Account Guarantee(TAG)は成功例とされている。だが、そうした政策を恒久化することには幾つかの難がある、とMetrickは言う。一つには、TAG導入当時は金利はゼロに近かったので預金者が預金を手放すインセンティブが乏しかったが、今の高金利環境ではそうではない。もう一つは、仮に有利子預金にまで預金保険を拡大すると、銀行があの手この手を使ってあらゆる金融商品預金保険の対象にしようとするのは目に見えている。従って正しい水準の預金保険を見つけるのは難しく、それが銀行規制の課題になる、とMetrickは述べている。

ダグラス・ノース、新制度派経済学、複雑性理論

というSSRN論文をMostly Economicsが紹介している。原題は「Douglass North, New Institutional Economics, and Complexity Theory」で、著者はJohn B. Davis(アムステルダム大)。
以下はその要旨。

Douglass North was central to the emergence of New Institutional Economics. Less well known are his later writings where he became interested in complexity theory. He attended the second economics complexity conference at the the Santa Fe Institute in 1996 on how the economy functions as a complex adaptive system, and in his 2005 Understanding the Process of Economic Change incorporated this thinking into his argument that market systems depend on how institutions evolve. North also emphasized in the 2005 book the role belief played in evolutionary processes, and drew on cognitive science, especially the famous ‘scaffolding’ idea of cognitive scientist Andy Clark – the idea that the brain and the world ‘collaborate’ to address our computational and informational needs. This chapter discusses how North’s thinking about institutions and change reflected these later investigations. It concludes with comments on his late thoughts about the problem of violence.
(拙訳)
ダグラス・ノースは新制度派経済学の出現における中心的人物だった。それほど知られていないのが、彼が複雑性理論に興味を持つようになった後期の著作である。彼は、経済が如何に複雑な適応システムとして働くかがテーマであったサンタフェ研究所での1996年の第二回経済学複雑性大会に出席し、2005年の彼の「経済の変化過程の理解*1」では、市場システムは制度がどのように発展にするかに左右されるという彼の主張にその考えが盛り込まれた。ノースはまた、その2005年の著作で、発展過程で信念が果たす役割を強調し、認知科学、特に認知科学者アンディ・クラーク*2の有名な「足場」の考え――脳と世界が「協力」して我々の計算と情報の需要に対応するという考え――に依拠した。本章はノースの制度と変化についての考えがどのようにこうした後期の研究を反映したかについて論じる。結論では、暴力問題に関する彼の後期の考えについてコメントする。

PMIはユーロ圏のGDPをナウキャストするための信頼できる指標か?

というECBの小論をMostly Economicsが紹介している。原題は「Is the PMI a reliable indicator for nowcasting euro area real GDP?」で、著者はGabe de BondtとLorena Saiz。

The euro area composite output Purchasing Managers' Index (PMI) tends to be strongly correlated with real GDP growth (Chart A). The composite output PMI is a diffusion index, which measures the sum of the percentage of month-on-month “higher” output responses and half the percentage of “no output change” responses. The PMI survey output question asks about the actual unit volume of output this month compared to the previous month. It indicates the degree to which output changes are diffused throughout the panel of respondents and has a no-change benchmark of 50. A simple PMI-based rule of thumb, hereafter referred to as the PMI-based tracker rule, calculates euro area quarterly real GDP growth as 10% of the quarterly average level of the composite output PMI from which a value of 50 is subtracted. This rule-of-thumb exhibited a good nowcasting performance during the pre-coronavirus (COVID-19) period. However, since the composite output PMI is a diffusion index, it provides information on the extensive margin of change (the number of firms that reported a change in output) but not on the intensive margin of change (the amount by which output changed). It implies that in periods of extreme volatility in output, such as during the COVID-19 pandemic, the level of the composite output PMI might become less informative. Another limitation of the composite output PMI is the incomplete sector coverage; the index is a weighted average of the services business activity PMI and the manufacturing output PMI, while other important sectors such as retail, construction and government are missing. Moreover, the euro area composite output is based solely on the four largest euro area countries and Ireland.
(拙訳)
ユーロ圏のコンポジット生産購買担当者景気指数(PMI)は、実質GDP成長率と強く相関する傾向がある(図A)。コンポジット生産PMIはディフュージョン・インデックスで、前月から生産が「増加」した回答の百分率と、「生産変わらず」回答の百分率の半分とを合計したものを測定している。PMI調査の生産についての質問は、前月と比べた今月の実際の生産高について尋ねている。それは、生産の変化が回答者のパネルにどの程度広がっているかを示しており、変化なしのベンチマークは50となっている。以降PMIベースの追跡規則と呼ぶ単純なPMIベースの経験則では、ユーロ圏の四半期の実質GDP成長率を、コンポジット生産PMIから50を差し引いた値の四半期平均水準の10%として算出する。この経験則は、コロナ禍以前には優れたナウキャスティングの成績を示した。しかし、コンポジット生産PMIはディフュージョン・インデックスであるため、変化の外延的マージン(生産の変化を報告した企業数)に関する情報は提供するものの、内延的マージン(生産の変化幅)に関する情報は提供しない。それが意味することは、コロナ禍期間中のように生産が極端に振れる時期には、コンポジット生産PMIの水準に含まれる情報は減少するであろう、ということである。コンポジット生産PMIのもう一つの制約は、部門のカバレッジが不完全なことである。指数はサービス産業活動PMIと製造業生産PMIの加重平均であり、小売、建設、政府といった他の重要な部門は欠落している。また、ユーロ圏コンポジット生産は、ユーロ圏最大の4か国とアイルランドだけをベースにしている。

以下は小論の図A。

Chart A
Euro area composite output PMI and real GDP growth
(left axis: quarterly percentage changes, right axis: diffusion index)

Sources: Eurostat, S&P Global and ECB calculations.
Notes: The two y-axis scales reflect the PMI-based tracker rule, which is calculated as 10% of the quarterly average of the composite output PMI minus 50.


続いて小論ではPMIがECBのGDP予測モデルで果たしている役割について説明している。

Information derived from composite and sectoral PMIs plays an important role for the mechanical short-term GDP forecasting tools used by ECB and Eurosystem staff. The ECB short-term mechanical forecasting models include basic linear regressions, which directly link quarterly averages of monthly PMI data with real GDP. These regressions are known as bridge equations because GDP predictors bridge the gap between earlier available higher frequency data, such as industrial production, and quarterly GDP. The GDP predictors are, in turn, forecast with satellite models using sectoral PMIs, among other monthly indicators. Overall, compared with other indicators, PMIs tend to have a relatively high weight in the forecasting models due to their timeliness.
(拙訳)
コンポジットと部門別のPMIから引き出される情報は、ECBとユーロシステムの職員が使用している機械的な短期GDP予測ツールで重要な役割を果たしている。ECB短期機械的予測モデルには基本的な線形回帰が含まれており、その回帰では、月次PMIデータの四半期平均を実質GDPに直接結び付けている。この回帰はブリッジ方程式として知られている。そう呼ばれるのは、GDP予測変数が、工業生産のような早期に利用可能となる高頻度データと、四半期GDPとの間隙に橋を架けるからである。GDP予測変数は、他の月次指標と併せて部門別PMIを用いたサテライトモデルで予測している。総じていえば、速報性のため、他の指標に比べてPMIは予測モデルにおいて相対的に高いウエートを有している。


以下はコロナ禍を挟む期間におけるその予測ツールの予測精度を示した図。
Chart B
Forecast accuracy of the ECB’s PMI-based short-term forecasting tool
(in percentage points)

Sources: ECB calculations.
Notes: The chart shows the root mean squared forecast error (RMSFE) and the bias, which is defined as the average difference between the forecast and the outcome. The forecasts use real-time data and are made two weeks before the official flash estimate of GDP is released by Eurostat and are evaluated against it.

2021、2022年には予測が実際よりそれぞれ0.4、0.3%ポイント低くなったが、これはPMIが経済再開効果と供給の混乱を完全に捉え切れなかったことにより、サービス活動を過小、工業活動を過大に予測したため、とのことである。一方、2023年には予測誤差はほぼゼロに戻っている。


以下はGDPの1次速報公表の3~1か月前の予測ならびにECB/ユーロシステム職員の予測および1次速報値が、最新のGDP改訂値とどれほど乖離していたかを示した図。
Chart C
Root mean squared forecast errors in nowcasting euro area real GDP growth based on the latest GDP vintage
(in percentage points)

Sources: ECB, S&P Global and ECB staff calculations.
Notes: The numbers “3”, “2” and “1” represent the number of months before the release of the first GDP estimate. The real-time nowcast from the ECB/Eurosystem staff macroeconomic projections is available around two months before the first GDP estimate. The forecast errors are calculated using the latest available GDP vintage (19 January 2024) as a target. 2023 is based on the first three quarters of 2023 only because the first GDP vintage for the fourth quarter of 2023 was released after the cut-off date of this Bulletin.

2022-23年の予測ツールの予測精度(平均二乗予測誤差)は、GDPの1次速報値の直近改訂値からの誤差と比肩し得るものであった、と小論では指摘している。また、予測ツールとPMI経験則の予測精度は、ECB/ユーロシステムの職員が利用可能なすべての情報を用いた上で専門家の判断も加えたナウキャスト予測とどっこいどっこいであった、とも指摘している。
なお、通常は四半期内でより多くの月次情報が利用可能になるとツールの予測精度は向上するが、2022-23年はそうはならなかった。これは、政策対応や、政府支出のような重要な項目がPMIでは捕捉されていないためではないか、と小論では推測している。

中間階級の職の再建へのAIの適用

というNBER論文(原題は「Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs」)をMITのDavid Autorが上げている(H/T Mostly Economics;cf. 同内容のNOEMA記事に関する本人のツイート)。
以下はその要旨。

While the utopian vision of the current Information Age was that computerization would flatten economic hierarchies by democratizing information, the opposite has occurred. Information, it turns out, is merely an input into a more consequential economic function, decision-making, which is the province of elite experts. The unique opportunity that AI offers to the labor market is to extend the relevance, reach, and value of human expertise. Because of AI’s capacity to weave information and rules with acquired experience to support decision-making, it can be applied to enable a larger set of workers possessing complementary knowledge to perform some of the higher-stakes decision-making tasks that are currently arrogated to elite experts, e.g., medical care to doctors, document production to lawyers, software coding to computer engineers, and undergraduate education to professors. My thesis is not a forecast but an argument about what is possible: AI, if used well, can assist with restoring the middle-skill, middle-class heart of the US labor market that has been hollowed out by automation and globalization.
(拙訳)
現在の情報化時代についてのユートピア的な見方は、コンピューター化が情報の民主化によって経済のヒエラルキーを平坦化するだろう、というものだったが、その逆のことが起きた。情報は、エリートの専門家の領域である、より重要な経済的機能、意思決定への入力に過ぎないことが明らかになった。AIが労働市場に提供するユニークな機会は、人間の専門性の関連性、範囲、および価値を拡張することにある。情報と規則を獲得された経験でまとめ上げて意思決定を支援する能力によってAIは、例えば医療は医師、文書作成は弁護士、ソフトウエアのコーディングはコンピューターエンジニア、学部教育は教授、というように現在はエリートが占有している意思決定業務の一部を、補完的な知識を有している労働者のより多くの割合が遂行できる形に適用できる。私の論題は、予測ではなく、何が可能かについての議論である。AIは、上手く使えれば、自動化とグローバル化によって空洞化されてきた、米労働市場の中核である中程度の技能を有する中層階級の回復を支援できる。

以下はMostly Economicsの本文からの引用の孫引き。

Most “experts” of our era would be at a loss if teleported back to the 18th century. Prior to the Industrial Revolution, goods were handmade by skilled artisans: wagon wheels by wheelwrights; clothing by tailors; shoes by cobblers; timepieces by clockmakers; firearms by blacksmiths. Artisans spent years acquiring at least two broad forms of expertise: procedural expertise, meaning following highly practiced steps to produce an outcome; and expert judgment, meaning adapting those procedures to variable instances.
(拙訳)
我々の時代の「専門家」の大半は、18世紀に送り返されたら途方に暮れるだろう。産業革命以前は、商品は技能を持つ職人によって手作りされていた。荷馬車の車輪は車大工、衣服は仕立屋、靴は靴屋、時計は時計工、銃器は鍛冶屋が作っていた。職人は少なくとも2つの広義の形態の専門性を身に付けるために何年も費やした。商品を生産するために高度に熟練された段階を踏む、という手順の専門性と、そうした手順を様々な場面に応用する、という専門的な判断である。

Although artisanal expertise was revered, its value was ultimately decimated by the rise of mass production in the 18th and 19th centuries (Hounshell, 1984). Mass production meant breaking the complex work of artisans into discrete, self-contained and often quite simple steps that could be carried out mechanistically by a team of production workers, aided by machinery and overseen by managers with higher education levels. Mass production was vastly more productive than artisanal work, but conditions for rank-and-file workers were typically hazardous and grueling, requiring no specialized expertise beyond a willingness to labor under punishing conditions for extremely low pay.
(拙訳)
職人の専門性は尊敬されていたが、その価値は最終的に18世紀と19世紀の大量生産の台頭によって消滅した(Hounshell, 1984)。大量生産は、職人の複雑な仕事を、自己完結していて、しばしば極めて単純な個々の*1段階に分解することを意味していた。そのように分解された仕事は、教育程度の高い管理者の監督下で、機械の助けを得つつ、生産労働者のチームによって機械的に遂行できるようになった。大量生産は職人の仕事よりも遥かに生産的であったが、一般の労働者の環境は危険かつ激務なのが普通で、極めて低い賃金のために過酷な環境下で働く意思以外の特別な専門性は要求されなかった。

As the tools, processes and products of modern industry gained sophistication, demand for a new form of worker expertise — “mass expertise” — burgeoned (Goldin and Katz, 1998; Buyst et al., 2018). Workers operating and maintaining complex equipment required training and experience in machining, fitting, welding, processing chemicals, handling textiles, dyeing and calibrating precision instruments, etc. Away from the factory floor, telephone operators, typists, bookkeepers and inventory clerks, served as information conduits — the information technology of their era.
(拙訳)
近代産業の道具、プロセス、および製品が洗練されるのに伴い、労働者の新たな形の専門性である「大量生産の専門性」への需要が急増した(Goldin and Katz, 1998; Buyst et al., 2018)。複雑な装置を操作し維持する労働者は、機械加工、取り付け、溶接、薬品加工、織物の取り扱い、染色、精密機械の較正などに訓練と経験が要求された。工場の現場以外では、電話交換手、簿記係、在庫係が情報の導管――その時代の情報技術――として機能した。

Stemming from the innovations pioneered during World War II, the Computer Era (AKA the Information Age) ultimately extinguished much of the demand for mass expertise that the Industrial Revolution had fostered. The unique power of the digital computer, relative to all technologies that preceded it, was its ability to cheaply, reliably and rapidly execute cognitive and manual tasks encoded in explicit, deterministic rules, i.e., what economists called “routine tasks” and what software engineers call programs.
(拙訳)
第二次世界大戦中に先鞭が付けられた技術革新から誕生したコンピューター時代(あるいは情報化時代)が、産業革命によって育まれた大量生産の専門性への需要の多くを最終的に消滅させた。それ以前の全ての技術と比べたデジタルコンピューターの独自の力は、明示的かつ決定論的な規則でエンコードされた認知的および手作業の業務、即ち経済学者が「ルーチン業務」と呼び、ソフトウェアエンジニアがプログラムと呼ぶ業務を、安価に信頼性が高い形で素早く実行できることにある。

Like the Industrial and Computer revolutions before it, Artificial Intelligence marks an inflection point in the economic value of human expertise. To appreciate why, consider what distinguishes AI from the computing era that we’re now leaving behind. Pre-AI, computing’s core capability was its faultless and nearly costless execution of routine, procedural tasks. Its Achilles’ heel was its inability to master non-routine tasks requiring tacit knowledge. Artificial Intelligence’s capabilities are precisely the inverse.
(拙訳)
それ以前の産業革命とコンピューター革命と同様、人工知能は人間の専門性の経済価値に変曲点を付けた。その理由を考えるために、AIと、我々が後にしつつあるコンピューター時代とを区別するものを検討してみよう。AI以前のコンピューティングの中核的な能力は、無謬かつほぼ無コストで、ルーチン化され手順化された業務を実行することにあった。そのアキレス腱は、暗黙知を要する非ルーチン業務を習得できないことにあった。人工知能の能力はまさにその正反対である。

Artificial Intelligence is this inversion technology. By providing decision support in the form of real-time guidance and guardrails, AI could enable a larger set of workers possessing complementary knowledge to perform some of the higher-stakes decision-making tasks currently arrogated to elite experts like doctors, lawyers, coders and educators. This would improve the quality of jobs for workers without college degrees, moderate earnings inequality, and — akin to what the Industrial Revolution did for consumer goods — lower the cost of key services such as healthcare, education and legal expertise.
(拙訳)
人工知能がこの逆の技術である*2。リアルタイムのガイダンスと補助レールという形で意思決定支援を提供することによりAIは、現在は医師、弁護士、プログラマー、教育者といったエリートの専門家が占有している重要度の高い意思決定業務の一部を、補完的な知識を有している労働者のより多くの割合が遂行することを可能にする。このことは大学の学位を持たない労働者の仕事の質を向上させ、所得格差を緩和し、産業革命消費財について成し遂げたのと似た形で、医療、教育、および法律の専門性といった基幹サービスの費用を低下させる。

*1:Mostly Economicsの引用ではdiscreetとなっていたが、NOEMA記事ではdiscreteになっていたので、ここでは後者に修正した。

*2:この前段では、AI以前のコンピューター技術により情報を獲得し整理する業務がスピードアップしたことで専門家の判断が価値を増した反面、中間層のルーチン業務に関する専門性が陳腐化したことを指摘し、その過程を逆転させる技術を考えてみよう、と述べている。

デジタル通貨について

というNBER論文が上がっている(H/T Mostly Economicsungated版)。原題は「On Digital Currencies」で、著者はHarald Uhlig(シカゴ大)。
以下はその要旨。

I discuss private and central-bank-issued digital currencies, summarizing my prior research. I argue that prices of private digital currencies such as bitcoin follow random walks or, more generally, risk-adjusted martingales. For central bank digital currencies, I argue that they enhance the “CBDC trilemma” facing a central bank: out of the three objectives, price stability, efficiency, and monetary trust, it can achieve at most two.
(拙訳)
私は、民間と中銀が発行するデジタル通貨を、私の従前の研究を要約しつつ論じる。ビットコインのような民間のデジタル通貨の価格は、ランダムウォーク、ないしより一般的にリスク調整済みマルチンゲールに従う、と私は論じる。中銀通貨については、それによって中銀が直面する「CBDCのトリレンマ」が増強される、と私は論じる。即ち、物価の安定、効率性、および貨幣の信認という3つの目標のうち、中銀は最大でも2つしか達成できない。

民間のデジタル通貨(ビットコイン)の価格がリスク調整済みマルチンゲールに従うことの政策的意味合いとして、論文では以下の式を示している。
  Ptyt = Dt +QtBt
これは貨幣の数量方程式にデジタル通貨を取り込んだものだが、左辺が通常の物価×生産、右辺はドル発行高Dtビットコインの価格Qt×数量Btの和である。価格Qtの経路に制約は無いため、物価Ptを中銀が制御している場合、Btの伸びが高まると、ドル発行高Dtはその分減少することになる。

また、中銀デジタル通貨(CBDC)のトリレンマを示すために論文では、ダイアモンド=ディビッグ的な以下のような3期モデルを提示している*1

  • t=0:[0, 1]で連続的に分布している主体が実物財1単位を賦与される。主体はその財を中銀に売却してM単位の貨幣ないしCBDCを得る。中銀は実物財に投資する。
  • t=1:主体は確率λでせっかちで、確率1-λで我慢強いことが明らかになる。せっかちな主体はこの期にMを支出し、我慢強い主体はこの期もしくは翌期に支出する。中銀は支出した主体の割合nを観測し(ここでλ ≤ n ≤ 1)、投資した財の一部 y = y(n) ∈ [0,1] を市場清算価格P1で売却する。
  • t=2:この期に支出を持ち越した主体は金利i(n)を受領し、(1 + i(n))Mを支出する。1単位の実物財はR単位になり、中銀は手持ちの財R(1 − y)を市場清算価格P2で売却する。

ここで中銀の3つの目標は以下のように定義される。

  1. 物価の安定性:P1(n)が環境nによらず一定。
  2. 効率性:社会的に最適なリスクシェアリングの達成。そのための条件は y(λ) = y = λx1 (ここでx1は貨幣導入前のモデルにおけるt=1でのせっかちな主体が消費した実物財。そのモデルでは max λu(x1) +(1−λ)u(x2) s.t. λx1 +(1−λ) x2/R =1 が社会計画者の最適化すべき問題となり、x1の最適値がx1となる)。
  3. 貨幣の信認:中銀の取り付け騒ぎと貨幣の不安定化を避ける。

ここで中銀の取り付け騒ぎとは人々が貨幣を捨てて消費に走ることで、論文では以下のように写真で図示している。

論文ではn>λの時、即ち我慢強い主体もt=1に消費することを取り付け騒ぎと定義している。

このモデルでは価格は以下のように決まる。
  P1(n) = nM / y(n)
  P2(n) = {(1−n)(1+i(n))M} / {R(1 −y(n))}
ここで金利は1期の価格には影響せず、2期の価格にのみ影響する。即ち、金利ケインジアンではなくフィッシャリアンである。
また実物消費は以下のように決まる。
  x1(n) = M / P1 = y(n) / n
  x2(n) = (1+i(n))M / P2 = {1−y(n)} R / {1−n}
金利が使えないため、中銀の政策はy(n)だけとなる。このy(n)の操作で3つの目標を共に満たすことができない、ということが論文では示されている。

*1:ただしこのモデルでは貨幣がCBDCであることに依存しない、とも断っている。