IMFのFinance & Developmentでノーベル賞受賞経済学者のクリストファー・ピサリデスが取り上げられている（H/T マンキュー、Mostly Economics）。
その中でピサリデスの2つの主要な貢献について以下のように紹介されている。
まずは、マッチング関数。
Charles Bean, former deputy governor of the Bank of England and LSE faculty member, says Pissarides’s thesis was notable for its emphasis on the importance of incomplete information. Employers were not fully sure of the abilities of potential workers and workers were not fully informed about job opportunities, which led to “essential frictions in the way the labor market operated.”
Pissarides’s key contribution in the work that followed his dissertation was to develop the concept of the matching function. Economists use a concept known as the production function to express the relationship between inputs and outputs; technological progress can deliver more output for the same input, and sometimes adverse circumstances or bad policy choices can clog the process through which inputs are turned into outputs. Likewise, Pissarides thought of the number of unemployed people and the number of vacancies as inputs that go into the production of jobs. How well the inputs translated into jobs depended on the extent of incomplete information, on government policies, and on shocks hitting the labor market. Bean says that “although superficially a ‘black box,’ [the matching function] could be justified by a variety of microeconomic stories. It could be estimated on actual data.” Pissarides also used ideas from the field of game theory to determine how the surplus from a successful match was split between workers and employers. This, says Bean, provided “a simple but powerful theory of wage determination.”
（拙訳）
BOE前副総裁でLSEで教鞭を取るチャールズ・ビーン*1は、ピサリデスの学位論文は不完全情報の重要性を強調したことに特色がある、と言う。雇用者は労働者候補の能力を完全に確信してはいないし、労働者は就職の機会について完全な情報を得ていないため、「労働市場の機能の根本における摩擦」がもたらされる。
学位論文に続く研究でのピサリデスの主要な貢献は、マッチング関数の概念を構築したことだった。経済学者は、投入と産出の関係を表現するのに、生産関数として知られる概念を利用する。技術進歩は同じ投入に対する産出を増加させ、逆境や政策の悪しき選択は投入が産出に転換する過程を時に詰まらせる。同様に、失業者数と欠員数を、仕事を生産するための投入としてピサリデスは捉えた。投入が仕事にどれだけうまく転換するかは、情報の不完全性の程度、政府の政策、労働市場を襲うショックに依存する。ビーンは「［マッチング関数は］表面的には『ブラックボックス』だが、様々なミクロ経済的なストーリーによって正当化され得る。それは実際のデータから推計できる」と言う。ピサリデスはまた、ゲーム理論の分野からもアイディアを借用し、成功したマッチングからの余剰が労働者と雇用者の間でどのように分配されるかを決定した。これは「賃金決定の単純だが強力な理論」を提供した、とビーンは言う。
次いで、DMPモデル。
Consider August 2010, when the U.S. economy shed 100,000 jobs. This net reduction in 100,000 jobs was accomplished by creating 4.1 million new jobs and destroying 4.2 million existing jobs.
...it challenged them to build an explicit model that would be consistent with the size of these gross flows and how they changed over the course of the business cycle.
Unlike the work on the matching function, the development of this model was a joint effort by Mortensen and Pissarides in an extraordinarily fruitful decadelong collaboration in the 1990s. A central feature of the model is the assumption that once jobs are created, they cannot adapt easily to new technologies. The labor market is constantly being hit by technological and other developments that change the profitability of existing jobs. Such “idiosyncratic shocks” lead to a destruction of jobs—and to unemployment—until new jobs are established elsewhere to take their place. Job creation and job destruction are also affected by economy-wide booms and slumps. The work by Mortensen and Pissarides combined all these elements into a model that was consistent with the enormous size of gross flows and how they varied over the business cycle. Recognizing the contributions that Diamond had made earlier to its development, the model is now known among economists as the “DMP model” after the initials of its creators’ last names. Blanchard says the DMP model “has proven to be both a theoretical wonder and an incredibly useful one with which to look at data.”
（拙訳）
米国経済が雇用を10万人減らした2010年8月のことを考えてみよう。この10万人の雇用の純減は、410万の新規雇用の創出と420万の既存雇用の喪失を伴っていた。
・・・この現象は、これだけのグロスベースの労働量変化の規模、および、景気循環過程でのその変動と整合的な明示的なモデルを構築する、という挑戦を彼らに突き付けた。
マッチング関数の研究の時とは異なり、このモデルの構築は、1990年代の10年に亘る極めて実り多きモーテンセンとピサリデスの協力体制における共同研究であった。モデルの主要な特徴は、一旦創造された仕事は、新たな技術に簡単に適応できない、という仮定にあった。労働市場は、既存の雇用の利益率を変えてしまう技術的ないしその他の進歩に絶え間なく曝されている。そうした「非均一的なショック」は、代わりとなる新たな雇用がどこかで確立されるまでは、雇用の喪失、そして失業へとつながる。雇用の創出と喪失は、経済全体の好不況にも左右される。モーテンセンとピサリデスの研究は、そうした要因すべてを一つのモデルに取り込み、そのモデルは大規模なグロスベースの労働量変化、および、景気循環過程でのその変動と整合的であった。この研究の発展の初期にダイアモンドが行った貢献を考慮し、同モデルは今では生成者の苗字の頭文字を取った「DMPモデル」として経済学者の間で知られている。ブランシャールは、DMPモデルは「理論的驚異であると同時に、データを見る上で信じられないほど有用であることが明らかとなった」と言う。
*1:Wikipedia。なお、BBC記事やThe Economic VoiceによるとBOEからの退任は6月末とのことなので、現時点では現職の副総裁。
