トップタレント、エリート大学、および移住：インド工科大学についての実証結果

というNBER論文をMostly Economicsが紹介している（Journal of Development Economicsのオープンアクセス版）。原題は「Top Talent, Elite Colleges, and Migration: Evidence from the Indian Institutes of Technology」で、著者はPrithwiraj Choudhury（ハーバード大）、Ina Ganguli（マサチューセッツ大学アマースト校）、Patrick Gaulé（ブリストル大）。Mostly EconomicsによるとIITや海外移住界隈のSNSでバズっているとの由。
以下はその要旨。

We study migration in the right tail of the talent distribution using a novel dataset of Indian high school students taking the Joint Entrance Exam (JEE), a college entrance exam used for admission to the prestigious Indian Institutes of Technology (IIT). We find a high incidence of migration after students complete college: among the top 1,000 scorers on the exam, 36% have migrated abroad, rising to 62% for the top 100 scorers. We next document that students who attended the original “Top 5” Indian Institutes of Technology (IIT) were 5 percentage points more likely to migrate for graduate school compared to equally talented students who studied in other institutions. We explore two mechanisms for these patterns: signaling, for which we study migration after one university suddenly gained the IIT designation; and alumni networks, using information on the location of IIT alumni in U.S. computer science departments.
（拙訳）
我々は、権威あるインド工科大学（IIT）の入学許可に使われる大学入試試験である共通入学試験（JEE）を受験したインドの高校生についての新たなデータを用いて、才能の分布の右裾にいる人々の移住について調べた。大学を卒業した学生の移住が多いことを我々は見い出した。試験の点数の上位1000人のうち36%が海外に移住し、上位100人ではその割合は62%に上昇した。次に我々は、インド工科大学（IIT）のオリジナルの「トップ5*1」を卒業した学生が、他の校を卒業した同等の才能を持つ学生よりも海外の大学院に進学する可能性が5%ポイント高いことを明らかにした。我々はこのパターンの2つのメカニズムを追究した。一つはシグナリングで、これについて我々は、ある大学が突然IITの指定を獲得した後の移住を調べた*2。もう一つは同窓生のネットワークで、これについて我々は米国のコンピュータサイエンス学部におけるIITの同窓生の場所に関する情報を用いた*3。

*1:IITは23校あるが（cf. インド工科大学 - Wikipedia）、論文では当初設立されたカラグプル校、ボンベイ校、カーンプル校、マドラス校、デリー校をトップ5としている。

*2:2012年にIITバラナシ校となったバナラス・ヒンドゥー大学（Banaras Hindu University - Wikipedia）について調べた結果、海外の大学院進学の確率が5割増しになった（10.5％だったのが5.4%ポイント上昇）というシグナリング効果が認められたが、その大きさはトップ5効果ほどではなかったとの由。

*3:同じIIT校出身者の所在地への進学確率は30%上昇するが、他の校出身者については進学の意思決定との相関がみられなかったとの由。

ドイツのハイパーインフレの債務インフレ経路

というNBER論文をブルナーメイヤーらが上げている（H/T Mostly Economics；ungated(SSRM)版）。原題は「The Debt-Inflation Channel of the German Hyperinflation」で、著者はMarkus K. Brunnermeier（プリンストン大）、Sergio A. Correia（FRB）、Stephan Luck（NY連銀）、Emil Verner（MIT）、Tom Zimmermann（ケルン大）。
以下はその要旨。

This paper studies how a large increase in the price level is transmitted to the real economy through firm balance sheets. Using newly digitized macro- and micro-level data from the German inflation of 1919-1923, we show that inflation led to a large reduction in real debt burdens and bankruptcies. Firms with higher nominal liabilities at the onset of inflation experienced a larger decline in interest expenses, a relative increase in their equity values, and higher employment during the inflation. The results are consistent with real effects of a debt-inflation channel that operates even when prices and wages are flexible.
（拙訳）
本稿は物価水準の大幅な上昇が企業のバランスシートを通じてどのように実体経済に伝播するかを調べた。ドイツの1919-1923年のインフレにおける新たにデジタル化されたマクロとミクロのレベルのデータを用いて我々は、インフレが実質債務負担と倒産の大幅な減少につながったことを示す。インフレ開始期に名目債務が大きかった企業は、インフレにおいて、利払い費用の大幅な低下、株式価値の相対的な上昇、および雇用の増加を経験した。この結果は、価格と賃金が伸縮的な場合でさえ働く債務インフレ経路の実質効果と整合的である。

ungated版の冒頭では以下の書からの「The Germany of the inflation was paradise for anyone who owed money.（インフレ期のドイツはお金の借り手にとってはパラダイスだった）」という言葉が引用されている。

The Downfall of Money: Germany’s Hyperinflation and the Destruction of the Middle Class (English Edition)

民主主義と経済成長

前回までの3回のエントリで紹介したアセモグルインタビューの最後では、民主主義と経済成長について語られている。

EF: Shifting topics a little bit, in your 2019 article "Democracy Does Cause Growth," you and your co-authors found that democratic institutions are associated with economic growth. Why is that? What are the mechanisms behind this?
Acemoglu: I'm proud of that paper because, for some reason, there was an emerging consensus within political science and economics that democracy was not a good system for dealing with economic problems. I think it was fueled in part by China — people seeing China's tremendous leap and saying look how well autocracy works, and at the same time also witnessing gridlock and economic problems in various democracies.
We were very suspicious of this, which is the reason we started this project. As soon as we started, we realized if you organize the data in the most neutral way, it is amazingly apparent that democracies actually grow quite a bit faster. And one way of doing that is just to look at the same country before and after becoming democratized. Before, when they are under a dictatorship, they have a lot of economic problems. And then after democracy, it takes a while for stability to set in, but after a while a rapid growth experience exists.
Why is that? Well, one of the things that democracies do is they increase taxes; democracies raise more revenue and spend more money.
And where do they spend it? Well, some would say waste, of course; it's the nature of bureaucracy. But a lot of it goes to health, education, and public infrastructure. That's part of the answer. But also contrary to the conventional wisdom, we find that democracies are better at doing reform. They are much better than dictatorships at dealing with monopolies. They are better than dictatorships at increasing the capabilities of the workers, especially low-income people in the community. So there are a number of dimensions to the link behind democracy and growth.
（拙訳）

インタビュアー

話題を少し変えますが、2019年の論文「民主主義は実際に経済成長を促す」で貴兄と共著者は、民主制度は経済成長と関連していることを見い出しました。それはなぜでしょうか？　背後にあるメカニズムは何でしょうか？

アセモグル

その論文を私は誇りに思っています。というのは、何らかの理由で、政治学と経済学で民主主義は経済問題に対処するのに良いシステムではない、というコンセンサスが形成されたからです。そのコンセンサスが広がった一因は中国だったと思います。中国の非常な発展を見て人々は専制政治が如何に上手く機能するかを語り、同時に様々な民主主義国での行き詰まりと経済問題も目にしました。
我々はそれに懐疑的で、そのためこのプロジェクトを開始しました。始めるとすぐに、データを最も中立的な形で整理すると、民主主義国の成長率は実際のところかなり高いことが驚くほど明確になることを我々は認識しました。その一つの方法は、単に民主化の前後で同じ国を比較することです。民主化前、独裁制の下では、多くの経済問題を抱えています。そして民主化後は、安定が定着するまでには少し時間が掛かりますが、少し経つと急速な経済成長を経験するのです。
その理由は何でしょうか？　民主主義によって達成される一つのことは、税収の引き上げです。民主主義は歳入を増やし、歳出も増やすのです。
支出先は何でしょうか？　無駄になるという指摘ももちろんあります。それは官僚制につきものです。しかし多くは医療、教育、公共インフラに振り向けられます。それが答えの一つです。また世間知に反し、民主主義国は改革の実施に優れていることを我々は見い出しました。独占企業に対処するのに、独裁制よりも優れていたのです。労働者、特に社会の低所得層の能力を高めることにも優れていました。ということで、民主主義と成長の関係には多くの側面があります。

インタビューの冒頭でアセモグルは、思春期に軍事独裁政権下のトルコで目にした貧困などの経済問題が経済学を志したきっかけだと述べているが、本インタビューや、エルドアン再選への失望を顕わにした最近の言動（ツイートではこれ*1やこれ）からは、今もそうした思いが彼の研究の一つの原動力になっていることが窺える。まさに「経世済民」の想いを抱いているわけで、日本の一部の経済学者に爪の垢を煎じて飲ませたいところではある。

*1:最初バラバラにツイートしていたのを指摘を受けてまとめ直している。

予想とノルム

引き続きリッチモンド連銀のアセモグルインタビューについてのエントリ。前回、前々回エントリで紹介した箇所の前段でアセモグルは、昔は経済成長すれば労働者を含め社会のすべてのセグメントが恩恵を受けると考えていたが、今はそのことをそれほど確信していない、と述べている。近著では、その問題に関して次の3つの要素の重要性を強調したという。

1. その時点の技術の性格
2. 労働者の交渉力を形成する制度
3. 予想とノルム（expectations and norms）

このうち、最後の予想とノルムがとりわけ重要、とアセモグルは主張する。一例としてアセモグルは、Alex He、Daniel le Maireとの共同研究*1で見い出された、ビジネススクールで教育を受けた経営者が賃金を削減する傾向を挙げている。彼らは、株主の利益を追い求め、企業をスリムにする、というビジョンないし予想ないし思想に従っている、というのがアセモグルの見方である。
大規模言語モデルなどのAIをはじめとするデジタル技術の急速な普及によって組織の技術（organizational technologies*2）が変化している今のような転換期には、予想とノルムは特に重要性を増す、とアセモグルは言う。ビジネス界は、人間よりもそうしたツールにますます依拠するべき、というビジョンで動いており、そのこともそうした変化を駆動している。そのような変化の時に際して予想とノルムが重要になるのは、技術の方向性がまだオープンだからである。労働者を削減し、脇に追いやり、彼らならではの技能を使わない方向に進むこともできるし、労働者の新たな業務と新たな機会を創造する方向に進むこともできる、とアセモグルは言う。

ここでアセモグルは、インタビュアーの指摘に応じて、David Autor、Jonathon Hazell、Pascual Restrepoとの共著論文*3の内容を紹介している。その研究によれば：

• AI関係の雇用は2013年ないし2014年時点でもまだあまり多くなかった。2015-2016年に変曲点が生じ、それ以降、多くの産業の多くの事業所でAI関係の労働者を求めるようになった。
• 研究では企業レベルではなく事業所レベル（バーガーキングならばバーガーキング社全体ではなく店舗レベル）の求人を調べたが、どのような事業所がAI関連の人材を求めているかというと、複雑な機能が必要な創造的な業務ではなく、AI技術で置き換えられるような単純業務を行っている事業所であった。

急速に普及する自動化技術は、賃金や労働者への需要を常に増やすわけではなく、一部の職を消滅させるのではないか、という疑念を自分たちは過去の事例に鑑みて抱いていたが、この結果はそれを裏付けるものとなった、とアセモグルは言う。また、この研究は大規模言語モデル登場以前のものなので、その技術についてはまた話が違ってくるだろう、とアセモグルは注記している。
それに対しインタビュアーは、では労働者は、AIが変えつつある労働市場の需要にどのように対応すれば良いのか、とアセモグルに尋ねている。アセモグルは、それは自然な疑問で、労働者の観点からすれば良い質問だが、唯一の質問ではなく、必ずしも正しい質問ではない、と返している。というのは、社会的観点からなされたその質問は、AIはある方向に向かって生じている雪崩であり、我々はそれに適応するしかない、という考えに既に取り込まれているからである。もちろん我々は全ての新技術に適応する必要があるが、その前に、どのようなAIを自分たちが欲しいのか、社会、なかんずく労働者にとって最も利益となる将来技術は何か、という問いを立てる必要がある、とアセモグルは言う。この観点からすると、AI業界は間違った方向に進んでいる、というのがアセモグルの見方である。技術が労働者の仕事、民主主義、メンタルヘルスといった問題に及ぼす影響に一片の考慮も払われていないからである。

この後アセモグルは、インタビュアーが問い掛けた労働者の適応の問題に改めて触れ、すべてがデジタル化されるわけではないので、人とのコミュニケーションスキルや創造性に長けた労働者、および、大工、電気技師、配管工など、機械で上手く置き換えられない技能を持つ労働者が労働市場で有利になるだろう、と述べている。また、大工、電気技師、配管工の仕事を上手く機械で補完できるようになることの利益は非常に大きい、と指摘している。

以上、アセモグルインタビューから予想とノルムを中心とした箇所の話の概要を紹介したが、この後に、前々回エントリで紹介した経済学的観点からのAI規制の話が続くことになる。

*1:cf. Eclipse of Rent-Sharing: The Effects of Managers' Business Education on Wages and the Labor Share in the U.S. and Denmark。

*2:cf. Organizational Technology | SpringerLink。

*3:cf. AIと仕事：オンライン求人についての実証結果 - himaginary’s diary。

ラッダイトが達成できずフォードが達成できたこと

前回エントリで紹介したインタビューの続きでアセモグルは、ラッダイト運動について触れている。

EF: Objecting to the effects of new technology on labor is sometimes casually linked with the Luddites. As you know, the Luddites were a group of 19th-century English textile workers who responded to automation by destroying textile machinery. Setting aside their methods, what were the Luddites right about and what were they wrong about?
Acemoglu: There's a debate about Luddites, and I think the public almost always sees one aspect of the Luddites — that of the rabble-rousers who went around creating trouble. There was that; it's not deniable. But Luddites were part of a broader nascent working-class movement that was trying to articulate ideas about worker rights, worker participation in decision-making, and how work could be organized in a way that was beneficial for workers. So the Luddites had some ugly parts and some forward-looking elements as well.
But specifically in the context of the weaving machines, which is what animated the Luddites, they were right that those weavers were the losers out of technological progress. Their high wages got destroyed. They were shifted into much worse working conditions for longer hours, for lower pay in factories, or lost their jobs.
What they did not do is that they did not articulate a coherent view about how we could harness and leverage technological change in a way that would be beneficial for workers as well. But that's probably asking too much from them.
（拙訳）

インタビュアー

新技術の労働者への影響に異議を申し立てることは、ラッダイトに容易く結び付けられることが間々あります。ご存じの通り、ラッダイトは自動化への対応として繊維機械を打ち壊した19世紀の英国の織物工の集団でした。手法は別にして、ラッダイトが正しかったこと、間違っていたことは何でしょうか？

アセモグル

ラッダイトについては議論がなされており、一般の人々はほぼ常にラッダイトの一つの側面――あちこちでトラブルを引き起こす扇動家という側面――しか見ていないと私は思います。そうした側面があったことは否定できません。しかしラッダイトは、より幅広い初期の労働者階級の運動の一部でした。その運動では、労働者の権利、労働者の意思決定への参加、労働者の利益になる形で労働を組織する方法についての考えを明確化しようとしていました。従ってラッダイトには醜い部分があったのと同時に、先を見据えていた要素もあったのです。
ただ、ラッダイトをもたらした織機という特定の分野について言えば、彼ら織工が技術進歩による敗者というのは正しかったのです。彼らの高賃金は消滅しました。彼らは、工場の低賃金かつ長時間労働の劣悪な労働環境に移行させられるか、さもなければ職を失ったのです。
ラッダイトが明確化できなかったのは、労働者にとっても同時に利益となるような形で技術進歩を制御し利用する方法についての一貫したビジョンです。ただ、そこまで彼らに期待するのは酷かもしれません。

産業革命の労働者への影響は結構悲惨だった、というのは例えば産業革命との比較は慰めにならない - himaginary’s diaryで紹介したコーエンが述べていることだが、アセモグルは近著*1でそれと対照的な成功例も挙げているという。

EF: In contrast, in your new book, you describe the adoption of electrical machines by factories in the late 19th century and early 20th century as highly beneficial economically to workers. Why did workers share in these gains?
Acemoglu: Why is it that electrical machinery was so beneficial and the textile machinery of the late 18th century wasn't? That brings me to the key concept of the framework that I developed in academic work with Pascual Restrepo: new tasks. If you want to think about workers benefiting, you have to think about what new tasks they can perform. And the key thing about electrical machinery — and the Ford factory in the early 20th century is a great exemplar of this — is that it generated a whole series of new tasks.
With the introduction of electrical machinery, production became more complex. So you needed workers to attend to the machinery and then you needed a lot of supporting occupations: maintenance, design, repair, and a whole slew of engineering tasks as well as many other white-collar occupations. So what really was beneficial both from the point of view of the workers and from the point of view of productivity wasn't the fact that those factories were substituting electrical power for some other kind of power. They were completely reorganizing work in a way that made it more complex and thus created more gainful activities for workers.
Not everything was rosy. It was hard work. Compared to today, workers were worn out. They found it very difficult to keep up with the pace. It was still much noisier than the kind of factories that we would see later.
And Henry Ford himself, especially later in his career, became zealous for anti-union activity. So it's not like saying Ford was a visionary in every dimension. But Ford exemplified a new type of industrialization, which created new tasks and thus opportunities for workers.
（拙訳）

インタビュアー

対照的に、近著で貴兄は、19世紀末から20世紀初めに掛けての工場での電気機械の採用は、労働者にとって大いに経済的利益があった、と説明しています。どうして労働者はそうした利益を共有できたのでしょうか？

アセモグル

なせ電気機械はそれだけ利益をもたらしたのに、18世紀末の繊維機械はそうではなかったのか？　それは、私がパスカル・レストレポとの共同研究*2で開発した新たな枠組みの主要な概念につながります。即ち、新たな業務です。労働者の利益について考えるならば、彼らが遂行できる新たな業務は何か、について考えねばなりません。そして電気機械の主な特徴は――20世紀初めのフォードの工場がその素晴らしい例なのですが――一連の新たな業務を生み出したことにあります。
電気機械の導入により、生産はより複雑なものとなりました。そのため機械の面倒を見る労働者が必要になり、またそれを支える多くの職が必要になりました。メンテナンス、設計、修理など大量の技術的な業務と、その他多くのホワイトカラーの仕事です。ということで、労働者の観点と生産性の観点の両方にとって本当に利益があったのは、それらの工場が電力で他の動力を置き換えたことではありませんでした。工場では仕事は完全に再編され、それによって仕事は複雑になり、そのため労働者にとってより利益になる活動が生み出されたのです。
すべてが薔薇色だったわけではありません。仕事は重労働でした。今日に比べれば、労働者はこき使われました。仕事のペースについていくのは大変でした。後の世代の工場に比べれば騒音もまだひどいものでした。
そしてヘンリー・フォード自身、特にキャリアの後半においては、反組合活動に情熱を注ぐようになりました。ということで、フォードがすべての面でビジョナリーだったわけではありません。しかしフォードは工業化の新たな形の手本を示し、それによって労働者にとっての新たな業務、即ち機会が生み出されたのです。

*1:

Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity (English Edition)

*2:cf. 例えば機械と人間との競争：技術が成長、要素分配率、および雇用にとって持つ意味 - himaginary’s diary、人口知能、自動化、および仕事 - himaginary’s diary。

経済学的観点からのAI規制を妨げているもの

日本人は生成AIに知性を幻視しがちだが、欧米人は道具として割り切っている、という主旨のはてな匿名ダイアリーが話題になったが、そもそもそうした幻想はAI業界の黎明期に端を発しており、その幻想が経済学的視点からのAIの規制を妨げている、という趣旨のことをダロン・アセモグルがリッチモンド連銀のEcon Focusのインタビュー（H/T Mostly Economics）で述べている。

EF: Arguments for regulating AI along economic lines seem uncommon now. More usually, one sees arguments about AI and alignment, about AI and long-term threats.
Acemoglu: Those arguments really confuse the debate. I'm not worried about artificial general intelligence coming and taking over humanity.
EF: Why do you think economic policy arguments about AI aren't more salient?
Acemoglu: There are many reasons. I think one of them is Hollywood and science fiction. I love science fiction, don't get me wrong, but it has conditioned us to think about the scenario in which the machines become humanlike and compete against humans.
But second, even more importantly — and this is, to me, a foundational mistake in the AI community, going back to Turing's work and to the [1956] Dartmouth Conference on AI — it was a mistake framing the objective as machines being intelligent, developing humanlike capabilities, doing better than humans. I think we should have framed the question from the beginning as a machine that's useful. We don't want machine intelligence in itself; we want machines that are useful to us having some high-level capabilities and functions.
Today, still, the way you get status in AI research is by achieving humanlike capabilities. On top of that prestige, the biggest sources of funding right now for engineering, computer science, and AI are companies like Google and Microsoft. Put the two effects together and you have an amazing bias.
And then the third is the economics profession. You know, economists are right: We owe today's prosperity to technology. We would not be 30 times as prosperous as our great-great grandparents who lived 250 years ago if it wasn't for the huge breakthroughs of industrialization, of communication, of improvements in pharmaceuticals, all of these things. Yet that does not imply that technological change is always good for workers or always good for society. So we really need to develop a perspective of how can we harness technology for the better. But if you subscribe to the view that technology is always and everywhere good, it's like a sin to ask questions about regulation of technology within the economics profession. And if you put that together with the ideological disposition of the AI community, I think you get the current picture.
（拙訳）

インタビュアー

AIを経済学的観点から規制する、という議論は今は一般的ではないように思われます。より一般的に目にする議論は、AIアライメント*1、AIの長期的な脅威についてのものです。

アセモグル

そうした議論は本当に話を混乱させます。汎用人工知能の到来とそれによる人類の支配について私は心配していません。

インタビュアー

AIについての経済政策の議論がもっと活発にならない理由は何だと思いますか？

アセモグル

多くの理由がありますが、その一つはハリウッドとサイエンスフィクションだと思います。誤解してほしくないのですが、私はSFが好きです。でもSFによって我々は、機械が人間のようになり、人間と競合する、というシナリオで考えるように条件付けられるようになりました。
しかし第二の、それよりももっと重要な話は――そしてこれは私に言わせれば、チューリングの研究と［1956年の］AIに関するダートマス会議*2に遡るAI業界の根本的な過ちなのですが――機械が知性を持ち、人間のような能力を持ち、人間よりも上手くやることを目的に据えたことは間違いでした。当初から有用な機械を追究すべきだったのです。我々は機械の知性そのものが欲しいわけではありません。何か高水準の能力と機能を持つ有用な機械が欲しいのです。
今日でも依然としてAI研究でステータスを得る方法は、人間のような能力を達成することです。そうしたプレステージに加えて、工学、コンピュータ科学、およびAIへの今現在の最大の資金の出し手は、グーグルやマイクロソフトのような企業です。その2つの影響を合わせると、驚くべき偏向が生じます。
そして3つ目の問題は経済学界です。確かに、今日の繁栄は技術のお蔭、と言う点で経済学者は正しいです。工業化、通信、医薬品の改善といった各方面での大いなるブレークスルーが無ければ、250年前の我々の高祖父母が生きた時代の30倍もの繁栄を達成することはなかったでしょう。ただしそのことは、技術の変化が常に労働者にとって良く、常に社会にとって良い、ということを意味しません。従って我々は、より良い形で技術を制御する見通しを立てる必要が本当にあります。しかし、技術はいつでもどこでも良いものだ、という考えに帰依していると、経済学界において技術の規制について問題提起することは罪悪のようなものになってしまいます。そしてそれをAI業界のイデオロギー的な傾向と組み合わせると、今の状況になるかと思います。

*1:cf. AI alignment - Wikipedia。

*2:cf. ダートマス会議 - Wikipedia。

銀行間ネットワークと金融危機の地域間伝播：1907年恐慌の実証結果

というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Interbank Networks and the Interregional Transmission of Financial Crises: Evidence from the Panic of 1907」で、著者はMatthew S. Jaremski（ユタ州立大）、David C. Wheelock（セントルイス連銀）。
以下はその要旨。

This paper provides quantitative evidence on interbank transmission of financial distress in the Panic of 1907 and ensuing recession. Originating in New York City, the panic led to payment suspensions and emergency currency issuance in many cities. Data on the universe of interbank connections show that i) suspension was more likely in cities whose banks had closer ties to banks at the center of the panic, ii) banks with such links were more likely to close in the panic and recession, and iii) banks responded to the panic by rearranging their correspondent relationships, with implications for network structure.
（拙訳）
本稿は1907年恐慌における金融の混乱の銀行間の伝播とその後の景気後退について定量的な実証結果を提供する。ニューヨーク市発の恐慌は、多くの都市での支払い停止と緊急の通貨発行をもたらした。銀行間のつながりの母集団についてのデータが示すところによれば、i) 支払い停止は、恐慌の中心に位置していた銀行との関係が緊密な銀行の都市で起きやすかった、(ii) そうした関係を持つ銀行は、恐慌と景気後退において閉鎖する可能性が高かった、(iii) 銀行は送金の取引関係を見直すことで恐慌に対応し、そのことはネットワーク構造にとって含意するところがある。