エコノミスト誌が下記のグラフを掲げて、経済学者は流行りの研究に走りやすい、という趣旨のことを書いたのに対し、ノアピニオン氏が噛み付いた*1。
To me, this graph (which is just for NBER working papers) shows the opposite of what the article claims. Looking at the chart, I see a bunch of more-or-less monotonically increasing lines. Remember that the y-axis here is percent of total papers, so if these techniques are fads, we'd expect these lines to mean-revert. Instead, almost all the lines just go up and up for 15 to 30 years. To me, that says most of these things are not overhyped fads - at least, not yet.
There are two possible exceptions. Lab experiments had a brief downturn for a few years starting in around 2002, though they shortly resumed their upward climb, and are now way above their 2001 peak. DSGE models have been decreasing slowly since 2010, though they're still strongly up over the last decade.
Given the seeming non-faddishness of the lines on this chart, a better hypothesis would seem to be that these new techniques are driven by new technology. The internet and computerization have made it much easier to collect, transfer, and analyze data. Processing power and software packages like Dynare have made it much easier to numerically solve DSGE models. These are factors that the Economist article does not consider.
If new technology, not academic herd behavior, is responsible for most of the methodological trends of the last 30 years, it implies that the changes are here to stay. New technology doesn't go away (unless you live in an RBC model, which we don't). It's possible that the boom in empirical methods in general is working through a backlog of old theories that were not testable until recently, and that the empirical wave will subside once that task is complete. But that's very different from empirical techniques being fads.
(I do think there is a possibility that DSGE is somewhat of a fad, and that the decline in the last 5 years is a new trend instead of a blip. This is partly because of definitions. OLG models are dynamic general equilibrium models, and many are stochastic, but they aren't called "DSGE". But I also think DSGE might decline because theory in general is declining.)
（拙訳）
私から見ると、このグラフ（対象はNBERワーキングペーパーのみ）は記事が言っていることと逆のことを示しているように思われる。グラフの多くの折れ線は、多かれ少なかれ単調に増加している。ここで縦軸が全論文に対する比率であることに鑑みると、もしこれらの技法が一時的流行ならば、折れ線は平均回帰するはずである。しかし、ほぼすべての線が、15〜30年の間、上がり続けている。私に言わせれば、そのことが示しているのは、これらの大半は行き過ぎた一時的流行などではない、ということである。少なくも、現段階ではそうは言えない。
ただし例外と思われるケースが2つある。実験経済学は、2002年頃以降に数年間の短い低下を経験している。とはいえ、すぐに上昇傾向を取り戻し、今では2001年のピークを大きく超えている。DSGEモデルは2010年以降徐々に減少している。ただ、依然としてそれ以前の10年よりは高い位置にある。
グラフの折れ線に一時的流行の気配が無いことからすると、こうした新たな技法は新たな技術によって後押しされている、という仮説を立てた方が良いように思われる。インターネットとコンピュータ化は、データの収集・転送・分析を容易にした。高い処理能力とDynareのようなソフトウェアパッケージは、DSGEモデルを数値的に解くことをかなり容易にした。エコノミスト誌記事はこうした要因を考慮していない。
学界の集団行動ではなく、新たな技術が過去30年間の手法上のトレンドの大半をもたらしているのだとすれば、変化は後戻りしないことになる。新たな技術は消えはしない（RBCモデルの世界に住んでいれば別だが、現実は違う）。実証手法が活発なのは、最近まで検証できなかった昔の理論の宿題を片付けているのが主な理由であり、その仕事が終われば一段落する、という可能性はある。しかしそれは、実証技法が一時的に流行っている、という話とは随分違う。
（DSGEに一時的流行の要素があり、過去5年の低下は中だるみではなく新しいトレンドである、という可能性はあると思う。その低下は部分的には定義のせいでもある。世代重複モデルは動学的一般均衡モデルであり、その多くは確率的であるが、「DSGE」とは呼ばれない。あと、DSGEが低下しているのは理論全体が低下傾向にあるせいではないか、とも思う。）
この後ノアピニオン氏は、最近の機械学習やランダム化比較試験（RCT）も流行りものではないか、というエコノミスト誌記事の論旨を槍玉に挙げ、機械学習についてはきちんとした根拠を示していないし、RCTについてはディートンらの論文*2だけを根拠にしているが、この論文で本当にRCTが退潮するかは疑問、と述べている。
