と題したエントリ（原題は「How economics took a wrong turn post World War II and an alternative theoretical framework for economics」）でMostly Economicsが、Meir Kohnダートマス大教授がケイトー研究所のCato Journal秋号に掲載した論文「An Alternative Theoretical Framework for Economics」を紹介している。以下はその論文の冒頭。
As a profession, economics is thriving. The number of economists is large and growing. The volume of their output is exploding—more articles are published each year in a growing number of journals. As a science, however, economics is not doing so well. The questions addressed by all those articles seem to be getting smaller and smaller. And there seems to be little or no progress on the big questions of economics such as economic development and growth, economic fluctuations, and the proper role of government in the economy. Most of the articles published are econometric, and the results of many are of questionable quality.
These problems of economics are, however, far from unique. There has been much talk in recent years of a general crisis of science. Despite ever more resources devoted to scientific research, the pace of scientific progress has slowed markedly. And the problems with statistical work in economics are part of a much broader “replicability crisis” in statistical work in general.
A major underlying cause of the general crisis of science is bureaucratization. Since World War II, scientific research has increasingly become concentrated in universities, and universities have become increasingly bureaucratized. Academic advancement has come to depend on metrics such as the number of publications in leading journals and the number of citations. Judging the significance of work is rarely even attempted: “deans can’t read, but they can count.” Incentives matter, and these bureaucratic incentives promote low‐risk, low‐value research. Bureaucratization is the result, in turn, of two related developments—the increasing adoption by universities of the model of the German research university, and the growing role of government in funding scientific research.
While economics shares with science in general the underlying cause of its problems, there is a specific factor in economics that has exacerbated these problems significantly—namely, a major wrong turn in economic theory. I will begin by describing the nature of this wrong turn, and then consider why it has been accepted so readily and why, indeed, it is a wrong turn. I will then discuss how economics has responded to the problems created by the wrong turn in theory and why that response has been inadequate. I will argue that the only real solution is to adopt a different theoretical framework. I will then describe, very briefly, a theory I have been developing and explain why this offers a better theoretical framework for economics as a whole. I will conclude by considering how economists might be persuaded to adopt this alternative framework.
（拙訳）
職業としての経済学は繁栄している。経済学者の数は多く、かつ増えている。彼らの生産量は爆発的に増加している――毎年、増えつつある学術誌にますます多くの論文が掲載されている。しかし、科学としての経済学の現状はそれほど芳しいものではない。そうした論文全てが取り組んでいる問題は、どんどん小さくなっているように思われる。そして、経済発展と成長、経済の変動、経済における政府の適切な役割、といった経済学における大きな問題にはほとんど、もしくは全く進歩が無いように見える。掲載される論文の大半は計量経済学で、その結果の多くは質が疑わしい。
ただ、経済学のこうした問題は、経済学独自のものとは言えない。近年、科学全般の危機について多くが語られている。科学研究にはますます多くの資源が注ぎ込まれているにもかかわらず、科学の進歩のペースは目に見えて低下した。そして経済学における統計的研究の問題は、より広範な統計的研究全般の「再現性危機」の一部である。
科学全般の危機の根底にある主な原因は、官僚化である。第二次世界大戦以降、科学研究は大学にますます集中するようになり、かつ、大学はますます官僚化されていった。学界での成功は、主要誌の掲載論文数や引用数といった指標に左右されるようになった。研究の重要性の判断は試みられることさえ稀となった。「学部長は読めないが、数えることができる」というわけだ。インセンティブは重要だが、こうした官僚的なインセンティブは低リスクで低価値の研究を促進する。その一方で官僚化は、2つの関連する展開――ドイツ研究大学のモデルを採用する大学が増えたことと、科学的研究の資金拠出における政府の役割が増したこと――の帰結でもあった。
問題の根底にある原因については経済学は科学全般と共有しているが、そうした問題を著しく悪化させた経済学の特殊要因も存在する――即ち、経済理論における大きな間違った方向への転換である。以下では、この間違った転換の性質をまずは説明しようと思う。その後に、その転換があまりにも簡単に受け入れられた理由と、その転換が実際に間違っている理由について考えたい。それから、この理論における間違った転換で生み出された問題に経済学がどのように対応したか、および、その対応が不適切だった理由について論じる。本当の解決法は、異なる理論的枠組みを採用することだけだ、と私は主張したい。その上で、私が構築しつつある理論をごく簡単に描写し、それが経済学全体にとってより良い理論的枠組みを提供する理由を説明する。最後に、どのようにしたら経済学者がこの新たな枠組みを採用するように説得できるかを検討する。
Kohnは続けて「間違った転換」について以下のように書いている。
The Wrong Turn in Economic Theory
In the period immediately after World War II, there was a transformation in the nature of economic theory—a change both in substance and in method. This transformation has its origins in the work of two great economists—Paul Samuelson and John Hicks.1 Samuelson wished to reformulate economic theory in the language of mathematics. He believed that doing so would promote greater clarity and precision, and he hoped that mathematization would lead to a formal unification of the whole of economic theory. While Samuelson’s goal was formal unification, Hicks’s goal was substantive unification. Hicks believed that much of economics could be understood in terms of the theory of value—the part of economics that seeks to explain the pattern of relative prices in an economy and the resulting allocation of resources.
Samuelson’s goals and Hicks’s proved highly complementary. The theory of value lends itself to mathematization. Hence, reducing economics to value theory offered a promising route to a more general mathematization of economics. The resulting mathematical model of value theory rapidly came to dominate economic theory. Indeed, for most economists, it became economic theory; this is the theory taught in today’s economics textbooks. I will refer to it in what follows as “the conventional theory.”2
The conventional theory came to dominate so quickly and so easily, because it met the needs of bureaucratic science. Mathematical modeling is technically difficult, but easy to grade. Moreover, it requires little or no acquaintance with actual economies—speeding up the production of publishable articles.3
However, these so‐called advantages of the conventional theory come at a cost. Conventional theory constitutes a major narrowing of economic theory—in terms both of subject matter and of method. Before the Hicks‐Samuelson revolution, the theory of value had been only one part of economics—certainly an important part, but still only a part. Other substantive areas included money and economic fluctuations, economic growth and development, economic institutions, and economic history.4 It turned out that these areas of economics, and others, could not be understood purely in terms of the theory of value and that, for them, mathematical modeling was not a fruitful theoretical method. This narrowing of economic theory has been a major reason for the lack of progress on the big questions of economics, since most of the big questions lie precisely in those areas in which conventional theory offers limited insight.
（拙訳）
経済理論の誤った方向転換
第二次大戦後まもなく、経済理論の性質が変容した――その変化は内容と手法の両方において生じた。この変容は２人の偉大な経済学者――ポール・サミュエルソンとジョン・ヒックスの研究に端を発していた。サミュエルソンは経済理論を数学の言葉で再定式化したいと願っていた。彼は、そうすることによって明確さと正確さが高められると考え、数学化によって経済理論全体の本格的な再統合がもたらされると期待していた。サミュエルソンの目標は形式面の統合だったが、ヒックスの目標は内容面の統合だった。経済学の多くは、価値の理論――経済における相対価格のパターンと、その結果もたらされる資源の配分を説明しようとする経済学の分野――で理解できる、とヒックスは考えていた。
サミュエルソンの目標とヒックスの目標はかなり相補的であることが明らかとなった。価値の理論は数学化に適していた。従って、経済学を価値理論に還元することは、より全般的な経済学の数学化への道筋として有望だった。その結果生み出された価値理論の数学モデルは、急速に経済理論を支配するようになった。実際のところ、大半の経済学者にとって、それこそが経済理論であり、それが今日の経済学の教科書で教えられる理論である。以下ではそれを「従来理論」と呼ぶ。
従来理論は非常に急速かつ容易に支配的地位を確立したが、それは官僚的科学のニーズに応えたためだった。数学的モデル構築は技術的に難しいが、評価は簡単である。また、それは実際の経済に関する知識をほとんど、もしくは全く必要とせず、掲載論文の生産スピードを高める。
だが、従来理論のこのような利点と言われるものにも対価がある。従来理論は、テーマと手法の両面で、経済理論を大いに狭めた。ヒックス＝サミュエルソン革命の前は、価値の理論は経済学の一部に過ぎなかった――確かに重要な部分ではあったが、それでも一部に過ぎなかった。他の重要な分野としては、金融と経済の変動、経済成長と発展、経済的制度、および経済史があった。これら、およびその他の経済学分野は、価値の理論だけで理解することはできず、そうした分野にとって数学的モデル構築は実りある理論的手法ではなかった。このように経済理論を狭めたことが、経済学の大きな問題に関する進歩が止まってしまった主因である。というのは、大きな問題の大半は、従来理論が限られた洞察しか提供できないまさにこれらの分野に存するからである。
さらに従来理論の限界に対して経済学者がどのように対応したかについて次のように書いている。
Responses to the Limitations of Conventional Theory
Economists have responded to the limitations of conventional theory in different ways. One way is denial: the areas of economics not amenable to the application of conventional economic theory are considered uninteresting.5
Some economists, however, have persisted in finding such areas interesting, and they have tried to develop particular theories, outside the conventional theory, appropriate to each area. Examples include the new institutional economics, transactions cost economics, public choice theory, and Austrian economics.6 Such attempts to go beyond conventional theory have been handicapped, however, by the lack of an overall theoretical framework into which they all fit. This limits the development of each by confining it to its own ghetto, outside the mainstream. To escape such ghettoes, some economists have attempted to fit their special theories into the Procrustean bed of conventional theory, with universally poor results.7
Yet other economists—in fact, most economists—have responded to the limitations of conventional theory by turning away from “theory” altogether, embracing instead a largely atheoretical applied econometrics.8 Work of this kind, like mathematical modeling, has the advantage of meeting the needs of bureaucratic science: it is technically challenging and, being atheoretical, can largely avoid the issue of whether it is important.9 However, avoiding that issue has allowed some econometric research to degenerate into “freakonomics”—the application of econometric methods to issues of questionable value in terms of advancing economics as a science.10
Moreover, it is increasingly recognized—and not only in economics—that good statistical work is impossible without an appropriate theoretical framework (see Pearl 2018; Henrich and Muthukrishna 2019). Only in the context of such a framework is it possible to judge whether an empirical question is important or not. And only in the light of theory is it possible to judge whether a statistical result is confirmatory or surprising. This matters, because surprising results are in greater need of further confirmation.11 Indeed, the atheoretical nature of much statistical work has been a major contributor to the replicability crisis.
These different responses to the limitations of conventional theory have therefore been, at best, only partly successful. What is really needed is a better theoretical framework. As it happens, I have one to offer! I did not set out to develop such a framework. I stumbled on it inadvertently.
（拙訳）
従来理論の限界への経済学者の対応
経済学者は従来理論の限界に様々に対応した。一つの方法は、否定である。従来経済理論が素直に適用できない経済学の分野は、興味に乏しい分野と見做された。
ただ、そうした分野をやはり興味深いと思う経済学者もおり、彼らは従来理論の枠外で各分野に適した特定の理論を構築しようとした。例えば、新制度学派経済学、取引コスト経済学、公共選択論、およびオーストリア学派などである。だが、従来理論を超えようとするこうした試みは、それら全てが適合する全体的な理論的枠組みを欠いているという点でハンディキャップがあった。そのため、各理論の発展は、主流派から外れた自らのゲットーに閉じこもる形に制限されることになった。そうしたゲットーを逃れるために、自分の特別理論を従来理論のプロクルステスのベッドに適合させようとした経済学者もいたが、概して良い結果は生まれなかった。
他の経済学者――実際のところ、大半の経済学者――は、「理論」そのものから完全に手を引くことで従来理論の限界に対応した。代わりに彼らが取り組んだのは、概して非理論的な応用計量経済学であった。このような研究は、数学的モデル構築と同様、官僚的科学のニーズに応えるという利点があった。技術的に難しいが、非理論的であることにより、重要であるかどうかという問題を概ね回避することができたのである。しかし、その問題を回避することにより、計量経済学研究の一部が「フリーコノミクス」――科学としての経済学を進歩させるという点からは価値が疑わしい問題への計量経済的手法の応用――に堕するのを許すことになった。
また、これは経済学に限った話ではないが、良い統計的研究は適切な理論的枠組み抜きでは不可能である、という認識が高まった（パール（2018*1）、ヘンリッヒ＝ムスクリシュナ（2019*2）参照）。そうした枠組みの中においてのみ、実証的問題が重要か否かを判断できるのである。そして、理論に照合した場合のみ、統計的結果が確証的であるか意外であるかを判断できるのである。このことは重要である。というのは、意外な結果はさらなる確証をより必要とするからである。実際のところ、多くの統計的研究の非理論的な性格が、再現性危機に大きく寄与した。
従来理論の限界への以上の様々な対応は、従って、良くても部分的に成功したに過ぎない。真に必要とされているのは、より良い理論的枠組みである。そして私はたまたまそうした枠組みを持っている！ 私はそうした枠組みを敢えて構築したわけではなく、意図せずして行き当たったのである。
その新しい理論的枠組みについては次のように概説している。
How I Discovered an Alternative Theoretical Framework
I was trained as a mathematical theorist. However, from the beginning, I was very aware of the limitations of conventional theory, and I believed the answer lay in producing better models.12 But after many years of attempting to produce such models, I came to realize that better models are not the solution: however good my models were, they provided very little insight into how real‐world economies worked.
Then, by chance, I discovered a completely different approach to theorizing. At the time, I was writing a textbook on financial intermediaries and markets, and I read some financial history as background. I found, however, that financial history offered much more than this: it offered more insight than any amount of mathematical modeling into why different financial institutions existed and what they did. So I switched from mathematical modeling to deriving theory from the observation of actual economies—in effect, a switch from Plato to Aristotle (Herman 2013).
My new method of theorizing might be described as one of “patterns and stories.”13 The first step is to study and observe an economy, or part of an economy, and to search for patterns in the evidence (the evidence may be qualitative as well as quantitative). The economy in question can be a contemporary economy, but historical economies have some advantages: they offer a longer period of observation, greater variation, and relative simplicity of structure. Their greatest advantage, however, is that the evidence is readily available from the extensive work of economic historians. There is much less evidence available for contemporary economies: economics does not value or reward mere description.14
The next step is to think of stories that might explain the observed patterns. The theory emerges from these stories. The theory is verbal rather than mathematical, describing and explaining the patterns observed in the historical evidence. Nelson argues that such a theory is nonetheless very much an abstract body of reasoning: “Certain variables and relationships are treated as important, and others are ignored. There generally is explicit causal argument” (Nelson 1998: 500).15
I decided to apply the method of patterns and stories to a more systematic study of financial systems—going back to the beginning in early preindustrial Europe. It soon became clear, however, that the most interesting and important economic question about financial systems is why, and how, they matter. Seeking an answer to this question led to mission creep: my goal expanded into developing a general theory of economic progress, which, among other things, would explain the role of the financial system.
As the work progressed, I came to realize that my theory of economic progress offered an alternative theoretical framework for economics as a whole—a much better one than that provided by conventional theory. That is not to say that my theory explained everything, but rather that it provided a framework into which much of the work outside the conventional theory could fit quite comfortably.
（拙訳）
如何にして新たな理論的枠組みを発見したか
私は数学的理論家として訓練を受けた。しかし当初から従来理論の限界は強く認識しており、その答えはより良いモデルを生み出すことにあると考えていた。しかし、そうしたモデルを作る試みに多くの年月を費やした後、より良いモデルが解決策ではないことに気付いた。私のモデルがどんなに優れていても、現実世界の経済がどのように機能しているかについての洞察はほとんど得られなかった。
するとたまたま、理論化の全く別の手法を発見した。当時私は金融仲介機関と市場についての教科書を書いており、背景知識としてある金融史を読んでいた。そこで、金融史には背景知識以上のものがあることに気付いた。なぜ相異なる金融機関が存在し、それらが何をしたかについて、数学的モデルを幾ら構築しても得られない洞察を提供していたのである。そこで私は数学的モデルから、実際の経済の観察から理論を導出することに切り替えた。いわば、プラトンからアリストテレスへの切り替えである（ハーマン（2013*3））。
私の新たな理論化手法は、「パターンと物語」のように表すことができる。第一段階では、経済、もしくは経済の一部を研究・観察し、証拠からパターンを探す（証拠は定量的なものだけではなく定性的なこともある）。対象とする経済は現代経済でも良いが、過去の経済には観察期間の長さ、変動の大きさ、構造の相対的な簡単さ、という利点がある。だが過去の経済の最大の利点は、経済史家の幅広い研究によって証拠がすぐに利用可能なことである。現代経済については利用可能な証拠が少ない。経済学は、単なる描写を評価したり報いたりはしないのである。
次の段階では、観察されたパターンを説明できる物語を考える。理論はそうした物語から現れる。歴史的証拠で観察されたパターンを描写したり説明したりする理論は、数学的ではなく言語的なものとなる。ネルソンは、そうした理論もやはり非常に抽象的な推論体系である、と論じている：「ある変数や関係は重要なものとして扱われ、他は無視される。一般に、明示的な因果論が存在する」（ネルソン（1998*4））
私は、金融システムについてのもっと体系的な研究にパターンと物語の手法を適用することを決め、産業革命以前の初期の欧州まで遡ることにした。ただ、金融システムに関する最も興味深く重要な経済学的問題は、それがなぜ重要であるか、および如何に重要であるか、であることがすぐに明らかとなった。この問題への答えを追求するうちに、目標が膨らんでいった。私の目標は、経済進歩の一般理論の構築へと拡張された。それが何よりも金融システムの役割を説明するのである。
研究の進展とともに、私の経済進歩理論が経済学全体にとっての新たな理論的枠組み――従来理論が提供するよりもかなり良いもの――を提供することに気付いた。私の理論が万物を説明するというわけではないが、従来理論の外側の研究の多くを極めてスムーズに適合させる枠組みを提供している。
この辺りの話は、10/24エントリで紹介したJ.W. Masonの新しい経済学とも通底しているようにも思われる。
