と題したエントリ（原題は「Profile*1 of Solomon Hsiang, who uses big data to inform climate change policies..」）でMostly Economicsが、IMFの季刊誌Finance & Development9月号の人物紹介記事の冒頭を引用している。この季刊誌の記事は本ブログでも何回か紹介したことがあるが、日本語版があることに今回初めて気づいたので*2、その該当記事の訳と併せてMostly Economicsの引用部を紹介してみる。
Solomon Hsiang is a smart man. He listens to his wife.
Over breakfast a day or two after the California pandemic lockdown in March 2020, Google researcher Brenda Chen asked a question. Couldn’t her husband’s Global Policy Laboratory at the University of California, Berkeley, shed some light on the world’s fight against COVID-19?
“A lab called ‘the Global Policy Lab’ should be able to tackle this question,” she recalls saying.
He raised it with his team on a conference call that morning. The lab uses sophisticated statistical analysis of economic data—econometrics—and advanced computing power to address questions related to climate change, development, violence, migration, and disasters. When the group reconvened after a day of research, “we realized that nobody knew if all these lockdown policies would really work,” says Hsiang, a 37-year-old economist and climate physicist.
Over the next 10 days, Hsiang and 14 researchers worked around the clock gathering vast amounts of data on dozens of pandemic policies such as business and school closings, travel bans, social distancing mandates, and quarantines from China, France, Iran, Italy, South Korea, and the United States. Applying econometric tools, they found that the anti-contagion policies significantly slowed the spread of disease, averting 495 million infections. The paper they cranked out appeared June 8, 2020, in the journal Nature. It has been accessed 309,000 times and cited by 361 news outlets, according to Nature.
The episode shows how Hsiang (pronounced “Shung”) is helping to transform the way economists conduct research. He’s leading a new generation in leveraging newly available giant databases, massive modern computing power, and large, interdisciplinary teams to address thorny global issues such as climate change and the pandemic. Previous work on the economics of climate change relied largely on sweeping assumptions rather than hard data and was carried out mostly by solo researchers or a few collaborators.
Within just a decade of earning his doctorate from Columbia, Hsiang has published a raft of startling and sometimes controversial findings. He and various research partners showed that rising temperatures increase civil conflict and slow economic growth; that as tropical storms grow more intense, the economic effects are more severe and last longer; and that trying to fight climate change by mimicking volcanic eruptions to dim the sun would reduce global crop yields. Now he’s leading researchers in a years-long effort to calculate the true cost worldwide of greenhouse gas carbon emissions.
（IMF訳）
ソロモン・シャンは賢明だ。妻の話にきちんと耳を傾ける。
2020年3月、カリフォルニア州がパンデミックのためにロックダウンとなった翌日か翌々日、グーグルのリサーチャー、ブレンダ・チェンは朝食をとりながら夫に尋ねた。あなたが勤めるカリフォルニア大学バークレー校の「グローバル・ポリシー研究所」は、世界の新型コロナウイルス感染症との闘いに何らかの光明を投じられるのではないか、と。
「『グローバル・ポリシー研究所』を標榜する組織なら、この問題に取り組めるはず」と言ったとチェンは記憶している。
シャンはその日午前のチームとのカンファレンスコールで、この疑問を投げかけた。グローバル・ポリシー研究所は経済データの高度な統計分析（計量経済学）と、高度なコンピューティング能力を駆使して、気候変動、開発、暴力、人口移動、災害に関する問題に取り組んでいる。チームは1日かけて調査を行い、翌日再び会議を開いた。「当時実施されていた様々なロックダウン政策が本当に機能するのか、誰もわかっていないことに私たちは気づいた」と、37歳の経済学者であり気象物理学者のシャンは語る。
それから10日間、シャンは14人の研究者とともに昼夜を問わず働き、中国、フランス、イラン、イタリア、韓国、アメリカの数十のパンデミック政策に関する膨大なデータを集めた。そこには企業や学校の閉鎖、移動の禁止、ソーシャルディスタンスの義務づけ、隔離などの政策が含まれていた。計量経済学のツールで分析した結果、感染防止対策は新型コロナの感染拡大を大幅に遅らせ、4億9500万人の感染を防ぐ効果があることがわかった。チームがまとめた論文は2020年6月8日に科学誌『ネイチャー』に掲載された。同誌によると、アクセス回数は30万9000回に達し、361のニュースメディアに引用されたという。
このエピソードからは、シャンがどのように経済学者の研究のあり方に変革をもたらしつつあるかがわかる。新たに利用できるようになった巨大なデータベース、今日の途方もないコンピューティング能力、そして大規模な学際的チームを動員し、気候変動やパンデミックのような厄介な地球規模の問題を解決する、新世代の経済学者の先駆者といえる。気候変動の経済学に関する従来の研究は、確固たるデータよりも主にざっくりとした仮説に基づいており、単独あるいは少人数で行われるケースがほとんどだった。
上記のコロナ禍の研究を紹介したUCバークレーのニュースリリースでは、研究対象の各国別の回避された感染者数をまとめている。
| 国 | 回避された感染者数（確認された感染者数ベース） | 同（総感染者数ベース） |
|---|---|---|
| 中国 | 3700万 | 2億8500万 |
| 韓国 | 1150万 | 3800万 |
| イタリア | 210万 | 4900万 |
| イラン | 500万 | 5400万 |
| フランス | 140万 | 4500万 |
| 米国 | 480万 | 6000万 |
IMF記事では、この後シャンの気候変動への取り組みを紹介するとともに、彼への批判も紹介している。以下は記事の末尾。
Of course, Hsiang has detractors. The University of Sussex’s Richard Tol, the creator of the widely used FUND model for estimating climate change’s economic effects, has been a frequent critic.
“My main issue is that he uses weather shocks to study climate change,” Tol says. “Weather shocks are unexpected. Climate change is slow and predictable. As a result, he overstates the impacts.”
Hsiang rejects that, saying, “we have been doing a lot of innovation to study how populations adapt,” and argues that his use of data and econometrics produces quite different findings from the FUND model.
Others say it’s a waste of time to calculate the cost of carbon because there will always be too much missing data to get it right. “We don’t need a full optimization model to make certain decisions,” write Nobel laureate economist Joseph Stiglitz and Britain’s Nicholas Stern in a February 2021 paper. Policies should be built around the goals set in the 2015 Paris Agreement, they say.
Hsiang maintains that policymakers need to rely on data-based findings. “Almost everyone’s intuition for the role of the climate in the economy is not right,” he says.
“The advent of large-scale data collection, high-powered computing, and the application of science to policy means that we can now build transparent and evidence-based systems to guide our thinking,” he says. “The future of managingall planetary resources fairly and sustainably, even beyond climate change, will rely on these tools.”
As for the alarming effects of climate change and the world’s tardy, confused, and incoherent response, Hsiang takes a long view, harking back to the days when leaders consulted oracles to divine the future.
“We are at the state of scientific sophistication where we can understand future pathways and make thoughtful decisions in advance,” he says. “This is the first time in human history where we saw something this big coming and have the opportunity to do something about it.”
（IMF訳）
もちろん、シャンに批判的な声もある。気候変動の経済的影響を評価するのに広く使われているFUNDモデルの生みの親であるサセックス大学のリチャード・トルは、たびたびシャンを批判してきた。
「私が最も問題だと思うのは、シャンが天候ショックを使って気候変動を分析していることです。天候ショックは予測できませんが、気候変動はゆっくりと進展し、予測可能です。この結果、影響を過大評価しています」とトルは話す。
シャンはこの見方を否定する。「私たちは個体群の適応のあり方を研究するため、多くのイノベーションを重ねてきました」と言い、データと計量経済学を使った自らの研究では、FUNDモデルとは大きく異なる結果が出ていると主張する。
炭素のコストを計算するのは時間の無駄だという指摘もある。常に欠けているデータが多すぎて、正しい結果を得ることはできないためだ。ノーベル経済学賞を受賞したジョセフ・スティグリッツとイギリスの経済学者ニコラス・スターンは2021年2月に発表した論文に「完全な最適化モデルを必要としない意思決定もある」と書いている。政策は2015年のパリ協定で設定された目標に基づいて構築すべきだと2人は言う。
シャンは、政策当局者はデータに基づく研究成果を参考とすべきだと主張する。「経済における気候の役割について、ほとんどの人の直感は間違っています」。
「大規模なデータ収集や高性能なコンピューティングの登場、そして科学の政策への応用が実現したことで、今では透明性のあるエビデンスに基づくシステムを構築し、判断の参考とすることが可能になりました」とシャンは語る。「たとえ気候変動が起きても、将来にわたって地球上のすべての資源を公平かつ持続可能に管理できるかは、こうしたツールにかかっているのです」。
憂慮すべき気候変動の影響、それに対して遅々として進まない、混乱した支離滅裂な世界の対応については、指導者たちが未来を神託*3に頼っていた時代を思い起こしながら、長期的視点で考えている。
「科学が発達した今、私たちは未来の行方を理解し、それに先立って思慮深い決定を下せる状態にあります」とシャンは語る。「これほど大きな出来事が起こることを予見し、それに対して何らかの手を打つ機会があるのは、人類史上初めてのことです」。
