リカルド・カバレロがミネアポリス連銀の機関紙「Region」のインタビューに登場している（Economist's View経由）。その最後の方では現在のマクロ経済学に対する批判を繰り広げているので、以下に紹介してみる。
Region: At the end of last year, you published a rather biting critique of the way both academic and central bank researchers practice macroeconomics. You warned that what you called the “pretense-of-knowledge syndrome” is dangerous for both methodological and policy reasons.
Would you briefly review that critique and elaborate on what you consider a silver lining—that by seeking tools and policies that are robust to the “enormous uncertainty to which we are confined,” we can make some progress? Also, would you tell us how your colleagues have responded to your critique?
Caballero: There is an enormous selection bias in the reactions. I’ve mostly heard the positive ones, which have been plenty, but I’m sure I didn’t please everyone—there are many polite people in our profession [laughter].
Region: It occurs to me that as head of the department at MIT, you have real influence in terms of how economics is taught here. Does it shape the way you teach and where you lead the department?
Caballero: Well, the assumption that a department head has that kind of power is quite a stretch [laughter]! Having said this, I’m about to teach a course in which I will, in the introduction, talk briefly about this methodological issue. But I still need to teach the basic models. That won’t change.
In fact, I think it is very important to clarify that I am not antimodel. On the contrary, the economy is so complex that there is little hope of understanding much without models. I just don’t want these models to acquire a life that is independent from the purpose they are ultimately designed to serve, which is to understand the functioning of real economies.
The critique part of the paper you refer to argued that the current core of macroeconomics has become so mesmerized with its own internal logic that it begins to confuse the precision it has achieved about its own world with the precision it has about the real one.
There is absolutely nothing wrong with building stylized structures as just one more tool to understand a piece of the complex problem. My problems with this start when these structures take on a life on their own, and researchers choose to “take the model seriously”—a statement that signals the time to leave a seminar, for it is always followed by a sequence of naïve and surreal claims.
The quantitative implications of this core approach, which are built on supposedly “micro-founded” calibrations of key parameters, are definitely on the surreal side. Take, for example, the preferred “micro-foundation” of the supply of capital in the workhorse models of the core approach. A key parameter to calibrate in these models is the intertemporal substitution elasticity of a representative agent, which is to be estimated from micro-data. A whole literature develops around this estimation, which narrows the parameter to certain values, which are then to be used and honored by anyone wanting to say something about “modern” macroeconomics.
This parameter may be a reasonable estimate for an individual agent facing a specific micro decision, but what does it have to do with the aggregate? What happened with the role of Chinese bureaucrats, Gulf autocrats and the like in the supply of capital? A typical answer is not to worry about it, because this is all “as if.” But then, why do we call this strategy “micro-foundation” rather than “reduced-form”?
My point is that by some strange herding process, the core of macroeconomics seems to transform things that may have been useful modeling short-cuts into a part of a new and artificial “reality.” And now suddenly everyone uses the same language, which in the next iteration gets confused with, and eventually replaces, reality. Along the way, this process of make-believe substitution raises our presumption of knowledge about the workings of a complex economy and increases the risks of a “pretense of knowledge” about which Hayek warned us in his Nobel Prize acceptance speech.
Region: We mistake the model for truth itself.
Caballero: Yes. It is much more convenient to talk about things we understand than about things we are struggling to understand. But at the end of the day, we’re supposed to explain the things that are hard to understand, so we are spinning the wheels to help us feel busy rather than making actual progress.
Region: What should be done to improve this state of affairs?
Caballero: I argue in the paper that there are lots of useful insights being produced in the periphery of macroeconomics, and that perhaps a key step is to embrace the complexity of the environment and what it does to economic agents and their decisions, as well as to our conclusions as researchers. I think the work on robust control by Hansen, Sargent and others is a step in the right direction, although it still assumes that policymakers know too much.
But a big part of my point is that no one really knows with any certainty what we need to do next, and hence we need to allow for much more freedom of exploration. We shouldn’t specialize so much in one particular class of models because we’re not sufficiently close to an absolute truth to do that. That’s the optimal thing to do when you’re very close to the global maximum, which we are not. We should be a lot more tolerant of alternative approaches and never forget our mission, which is to help understand an overwhelmingly complex reality, not to replace it with one that is more convenient to us as researchers.
Region: Thank you very much.
（拙訳）
インタビュアー：
昨年の終わり、あなたは学界と中銀の研究者がマクロ経済学を実践する手法を辛辣に批判する論文を書かれました。そこであなたは、あなたの言うところの「知ってるつもり症候群」が、方法論と政策面の両方の理由から危険だ、と警告されました。
その批判について簡単に解説して頂けないでしょうか？ また、あなたが希望の光と考えるもの、即ち、「我々がその制約下に置かれている多大な不確実性」に耐えうるツールと政策を追究することにより、何らかの進歩を成し遂げられる、という話をもっと詳しくご説明頂けないでしょうか？ あと、あなたの批判に同僚の方々がどう反応したかも教えて頂けないでしょうか？
カバレロ：
反応については、選択バイアスが大いに掛かっていますよ。私が耳にしたのは概ね好意的な反応で、それは数多く耳にしましたが、皆が喜んだわけではないのは確かでしょう――ただ、我々の職業には礼儀正しい人が多いのでね（笑）。
インタビュアー：
MITの経済学部長として、ここの経済学教育のあり方に多大の影響力をお持ちではないかと思うのですが、今回の話はあなたの教え方や学部の運営方法に影響していますか？
カバレロ：
まあ、学部長がそれだけの力を持っているというのはちょっと過大評価のし過ぎですね！（笑） ただし、講義を受け持つ課程の導入部では、この方法論の問題を簡単に取り上げるつもりです。とは言え、基礎的なモデルは教えなくてはなりません。それはこれまでと変わりありません。
実際のところ、これは大事なことだと思うのですが、私が反モデル主義者ではないことははっきりさせておきたいと思います。逆に、経済はあまりにも複雑なので、モデル抜きでは理解は難しいでしょう。ただ、そうしたモデルが、現実経済の仕組みを理解するというそもそもの最終目的から離れて独り歩きするのが良くない、と言っているのです。
あなたが挙げた論文の批判的な箇所では、現在の主流のマクロ経済学は、自らの内的論理に心酔するあまり、自分の世界で達成した精密さと現実世界の精密さを取り違えているのではないか、と論じています。
複雑な問題を部分的に理解するためのツールをもう一つ追加する、という目的で、様式化された構造物を構築することは何ら問題はありません。私が問題にしているのは、そうした構造物が独り歩きして、研究者が「モデルを重大視する」ようになる点についてです。そうした言葉が出てきたら、その講演会場から立ち去った方が良いでしょう。その後には幼稚で非現実的な議論が続くのが常なので。こうした現在の主流の手法による定量的な結果は、いわゆる「ミクロに基礎付けられた」主要変数のカリブレーションによって成立しているわけですが、間違いなく非現実的なものになっています。そうした手法における主力モデルが資本供給を計算する際に良く使われる「ミクロ的基礎」を例に挙げましょう。それらのモデルでカリブレートする主要変数は、ミクロのデータから推計される代表的個人の異時点間の代替の弾力性です。その推計からある値が弾き出されますが、その後のすべての研究がその推計を基に展開されていて、「現代の」マクロ経済学について何か言いたい人は皆その値を錦の御旗として担ぎまわります。
この変数は、個々の主体が特定のミクロの決断に直面した際の合理的な推定値になっているかもしれませんが、それがマクロの総量とどう関係するのでしょうか？ 資本の供給において中国の官僚や湾岸諸国の独裁者などが果たす役割はどこへ行ったのでしょうか？ その疑問に対する典型的な回答は、これは皆「仮定」の話なのだから気にするな、というものです。しかしそれならば、なぜこうした手法を「還元型」ではなく「ミクロ的基礎」と呼ぶのでしょうか？
私の言いたいことは、何か奇妙な群集心理によって、マクロ経済学の主流派が、モデルの有用な簡便的手法に過ぎなかったはずものを、新たな人工の「現実」の一部に転換してしまったのではないか、ということです。その結果、突如として皆が同じ言語を使い始め、次の段階ではそれが現実と混同され、最終的には現実に取って代わってしまいました。この偽りの置き換え過程で、複雑な経済の仕組みに関して我々が知っているとされていることが増えたことになり、ハイエクがノーベル賞受賞講演で警告した「知ってるつもり」のリスクが上昇します。
インタビュアー：
モデルを真実と勘違いしてしまうわけですね。
カバレロ：
そうです。既に理解していることについて話すことの方が、理解しようと奮闘していることについて話すよりも楽なのでね。しかし最終的には理解が困難なことについても何か説明しなくてはならないわけで、そのために、実際の進歩を成し遂げることよりも、モデルをぶん回して忙しく研究しているという感覚を得ることを優先してしまうわけです。
インタビュアー：
現状の改善のためにはどうしたら良いでしょう？
カバレロ：
私は論文で、マクロ経済学の周縁で数多くの有用な洞察が生み出されている、と論じました。そして、状況の複雑さをそのまま受け止め、それが経済の主体および彼らの決断にどのように影響するか、また、我々研究者の出す結論にどのように影響するかを把握することが重要なステップではないか、と論じました。ハンセンやサージェントらの頑健なコントロールに関する研究は正しい方向への第一歩だと思います。ただし、それらの研究も、政策決定者の知識を前提にし過ぎていますが。
ただ、私の主張の主な論点は、次に進むべき方向を幾分でも確実に把握している人は誰もいないので、探索の自由をもっと大幅に認めるべき、ということです。ある種のモデルに特化し過ぎるべきではありません。絶対的真実にそれほど近付いているわけではないのですから。全体的に見て最適な状態にかなり近付いたならば、そうした特化が最善のやり方となりますが、我々はそうしたところまで来ていません。我々は別の手法に対してもっと寛容になるべきであり、また最終目的を忘れるべきではありません。その目的とは、圧倒されるほど複雑な現実を理解する一助となることであり、そうした現実を我々研究者にとって都合の良いもので置き換えることではないのです。
インタビュアー：
どうもありがとうございました。
