マンキューが、お気に入りの研究者であり、かつての門下生でもある、として、Emi NakamuraとJon Steinssonの表題の論文（原題は「Identification in Macroeconomics」）にリンクしている*1。
以下はその要旨。
This paper discusses empirical approaches macroeconomists use to answer questions like: What does monetary policy do? How large are the effects of fiscal stimulus? What caused the Great Recession? Why do some countries grow faster than others? Identification of causal effects plays two roles in this process. In certain cases, progress can be made using the direct approach of identifying plausibly exogenous variation in a policy and using this variation to assess the effect of the policy. However, external validity concerns limit what can be learned in this way. Importantly, carefully identified causal effects can also be used as moments in a structural moment matching exercise. We argue that such “identified moments” are often powerful diagnostic tools for distinguishing between important classes of models (and thereby learning about the effects of policy). These moments can yield robust inference because their value is typically invariant to many model features. To illustrate these notions we discuss the growing use of cross-sectional evidence in macroeconomics and consider what the best existing evidence is on the effects of monetary policy.
（拙訳）
本稿は、マクロ経済学者が次のような質問に答える際に用いる実証手法について論じる：金融政策は何をするのか？ 財政刺激策の効果の大きさはどれくらいか？ 何が大不況を引き起こしたのか？ なぜある国は別の国より成長率が高いのか？ そうした過程において、因果関係の特定は2つの役割を果たす。あるケースでは、十分に外生的と考えられる政策の変動を特定し、その変動を用いて政策効果を評価する、という直接的な手法で前に進むことができる。しかし、この方法で学べることには、外的要因の有効性が制約を課すことになる。重要なことは、注意深く特定された因果関係は、構造的モーメントマッチングを実施する際のモーメントとしても使える、という点である。そうした「特定されたモーメント」は、モデルの重要な階層を識別する（そしてそれによって政策効果を突き止める）際に強力な診断ツールとなることが多い、と我々は論じる。そうしたモーメントは頑健な推定をもたらし得るが、それは、モデルの様々な特性が変わってもその値が不変であるのが普通だからである。こうした概念を描写するため、我々はマクロ経済学で多く使われるようになっているクロスセクションの実証結果の利用について論じ、金融政策の効果に関する既存の最良の実証結果は何であるかを検討する。
*1:マンキューがリンクしたのは9/30付エントリだが、その後も論文は頻繁に更新されており、直近版は10/7付となっている。
