25日エントリで取り上げた（その後Econ101で邦訳も出た）サイモン・レンールイスのミクロ的基礎付けに関するエントリにクリス・ディローも反応し、次のように書いている。
My point here is the one Dani Rodrik has made. The right model is a matter of horses for courses. Atheoretical statistical relationships serve us well most of the time. But common sense tells us they will sometimes fail us. Our problem is to know when that “sometimes” is.
This is not to say that the microfounded model must always be one based upon rational utility maximization; it could instead be one in which agents use rules of thumb.
In fact, Sargent’s metaphor tells us this. David Romer has shown (pdf) that football teams’ behaviour on the fourth down “departs from the behavior that would maximize their chances of winning in a way that is highly systematic, clear-cut, and statistically significant.” There’s much more to microfoundations than simple ideas of rational maximization.
（拙訳）
私が言いたいことは、ダニ・ロドリック*1が指摘したことである。何が正しいモデルかは時と場合による。非理論的な統計的関係は、大体において上手く機能する。しかし常識に照らせば、上手く行かない時もある。問題は、その「上手く行かない時」が何時かを知ることだ。
このことは、ミクロ的基礎付けされたモデルは常に合理的効用最大化に基づくものでなくてはならない、ということを意味するわけではない。経済主体が経験則を使うということも有り得る。
実際のところ、サージェントの比喩は我々にそのことを教えてくれる。デビッド・ローマーは、4番目のダウン時のフットボールチームの行動が「極めて体系的で明確かつ統計的に有意な形で、勝利の可能性を最大化する行動から離れる」ことを示した。ミクロ的基礎付けは、合理的な最大化という単純な概念以上のものである。
サージェントの比喩とは、彼がミネアポリス連銀の季刊誌の1980年夏号に書いた小論（その年の9月に法政大学で開かれた国際シンポジウムでの講演が基になっているとの由）でのアメフトの話を指している。以下はそこからの引用。
In short, on the basis of the time series data, Houston has a tendency to punt on fourth downs in its own territory, no matter what team it plays or where.
Having observed this historical record, suppose it is our task to predict how Houston will behave in the future on fourth and long in its own territory. For example, suppose that next week Houston is to play an expansion team at Portland that it has never played before. It seems safe to predict that Houston will punt on fourth downs in its own territory at Portland. This sensible prediction is not based on any understanding of the game of football, but rather on simply extrapolating a past behavior pattern into the future.
In many cases, we would expect this method of prediction to work well. However, for precisely those cases in which predictions are most interesting, the extrapolative method can be expected to break down. For instance, suppose that the Commissioner of the National Football League announced a rule change, effective next Sunday, which gave a team six downs in which to make a first down. Would we still expect Houston to punt on fourth down? Clearly not; at least no one familiar with the game of football would.
（拙訳）
簡単に言えば、時系列データを基にすると、どこでどのチームと対戦しているかに関わらず、ヒューストンは自陣地内の4番目のダウンではパントする傾向がある。
こうした過去の記録を見た上で、将来においてヒューストンが自陣地内深くの4番目のダウンでどのように行動するかを予測しなければならないものとしよう。例えば、来週ヒューストンが、これまで対戦したことのないポートランドの新チームと対戦するものとしよう。ポートランドでのヒューストンは、自陣地内の4番目のダウンでパントすると予測するのは安全なように思われる。この理に適った予測は、フットボールの試合の理解には一切基づいておらず、単に過去の行動パターンを将来に外挿することに基づいている。
多くの場合、この予測手法は上手く機能すると我々は予想する。しかしながら、予測が最も興味深いものとなるまさにそのケースにおいて、外挿手法は破綻すると予想される。例えば、NFLのコミッショナーが来週の日曜からルールを変更することを発表し、ファーストダウンまでにチームに6回のダウンを与えるものとしよう。我々はそれでもヒューストンが4番目のダウンでパントすると予想するだろうか？ 明らかにそうではない。少なくともフットボールの試合に精通している人は誰もそうしない。
ディローは同小論から以下の箇所を引用している。
The investment example illustrates the general presumption that the systematic behavior of private agents and the random behavior of market outcomes both will change whenever agents' constraints change, as when government policy or other parts of the environment change. To make reliable statements about policy interventions, we need dynamic models and econometric procedures which are consistent with this general presumption.
（拙訳）
上述の投資の例は、民間主体の体系的な行動と市場の帰結のランダムな振る舞いはいずれも、政府の政策をはじめとする環境が変化するなどして主体の制約が変われば変化する、という一般的な前提を描写している。政策介入について信頼できる記述を行うためには、この一般的な前提と整合的な動学モデルと計量経済的手続きが必要となる。
サージェントの比喩の有効範囲と経験則との関係について、ディローは次のように書いている。
The question is: how widely applicable is Sargent’s metaphor?
I suspect it is in many contexts, not least of which is regulatory behaviour. It implies, for example, that simple regulations requiring banks to hold more capital will lead not necessarily to safer banks but to them shovelling risk into off-balance sheet vehicles.
I’m not so sure, however, about its applicability to macroeconomic policy, in part simply because people have better things to do than pay attention to policy changes. For example, the Thatcher government in 1980 announced targets for monetary growth which, it hoped, would lead to lower inflation expectations and hence to lower actual inflation without a great loss of output. In fact, output slumped, perhaps in part because inflation expectations didn’t fall as the government hoped. And more recently, households’ inflation expectations have been formed more by a rule of thumb (“inflation will be the same as it has been, adjusted up if it’s been low and down if high”) than by the inflation target.
This is not to say that the Sargent metaphor (and Lucas critique) are always irrelevant. They might well be useful in analysing big changes to policy. The question is: what counts as big?
（拙訳）
問題は、サージェントの比喩がどこまで適用できるか、である。
多くの場合は適用可能だろう、と私は思う。特に規制に関係する行動はそうだ。例えば、銀行に資本を積み増すことを要求する単純な規制は、必ずしも銀行を安全なものとはせず、彼らがオフバランスのビークルにリスクを集約することを促す、という含意がそこから導かれる。
しかし、マクロ経済政策に適用可能かは自信がない。その理由の一つは単純で、人々は政策変更に関心を払うよりも他にすべきことがあるからだ。例えばサッチャー政権は1980年に貨幣成長の目標を公表し、それがインフレ期待を低めることを通じて生産の大きな損失を招くことなしに実際のインフレも低下すると期待した。実際には生産は停滞したが、その一因はおそらくインフレ期待が政府が望んだほど低下しなかったことにあった。より最近においても、家計のインフレ期待はインフレ目標よりは経験則（「インフレ率は、これまで低ければ高くなり、これまで高ければ低くなるという調整はありつつ、従来と同じだろう」）から形成されている*2。
とは言っても、サージェントの比喩（とルーカス批判）が常に無効だというわけではない。政策の大きな変更の分析にはそれらは有効だろう。問題は、何が大きな変更か、ということである。
*1: Economics Rules: The Rights and Wrongs of the Dismal Science
