ブランシャールが母親に教えられるマクロモデルとは？

EconReporter*1が、ブランシャールへのインタビューを掲載している。二部構成になっており、第一部では、主にブランシャールの「Do DSGE Models Have a Future?」論文（cf. ここ）に基づいて、モデルの現状について語られている。第二部では、今後の展開について語られている。以下は第二部からの引用。

Q: What is the role of empirical work in the development of DSGE models? Is it possible to have a bigger role for empirical models to be in the DSGE model?
B: The current approach is to use calibration rather than estimation for most of the coefficients. Then, to do Bayesian estimation to estimate the remaining parameters and the system as a whole.
I think the evidence from the vast body of econometric work should be used much more. To specify the consumption function, we should do it using all kinds of information, single equation estimation, natural experiments, case studies or anything else. And to use all these pieces to characterize a consumption function which can then be put in the DSGE model.
Once this is done, we want to make sure that the DSGE replicates the VAR representation of the data. If the dynamics of the DSGE are close to those of the VAR, the job is done. If not, one has to go back to the drawing board, and see why the DSGE model is not replicating the VAR dynamics.
But this is a completely different exercise, which involves building on the work of hundreds of people who do partial equilibrium estimation. This is not done at this point, and DSGEs are largely operating within an intellectual silo, with not enough interaction with the rest of the empirical work going on in macro.
Q: Is the way to build a model you have just mentioned too ideal to be possible? Or is it just macroeconomists not working fast enough to make significant progress in macroeconomics?
B: I think that there is a lot of progress. If you look at, say, the NBER working papers, there are five or six macroeconomics papers coming out every week. They are all extremely interesting.
What happens is that these research have not been fed into the DSGE models. The DSGE models live in their own universe. They do not build enough on the very good work that is happening in macroeconomics in the recent years.
So it is not that we don’t have enough good research. It is that there are not enough coordination and integration of the results.
（拙訳）

インタビュアー

DGSEモデルの発展に実証研究が果たすべき役割は何でしょうか？　DSGEモデルで実証モデルの役割が増すことは可能でしょうか？

ブランシャール

現在のやり方は、係数の大部分について推計ではなくカリブレーションを用いる、というものです。それから、残りのパラメータと系全体を推計するためにベイズ推計をします。
私は、膨大な計量経済学的研究からの実証結果をもっと活用すべき、と思います。消費関数を特定する際には、あらゆる種類の情報を活用すべきです。単一の方程式の推計、自然実験、ケーススタディなど、何でもです。これらの情報をすべて用いて、DSGEモデルに投入できる消費関数の特性を決定するのです。
それが済むと、DSGEが、VARによるデータの表現を再現することを確認することになります。もしDSGEの動学がVARのそれに近ければ、一丁上がり、です。もしそうならなければ、設計図に戻って、なぜDSGEがVARの動学を再現しないのかを探ることになります。
しかしこれは従来とまったく異なる仕事で、部分均衡推計を行った何百という人の研究の上に構築する、という話です。現時点ではこれは行われていません。DSGE研究は大体において知的に孤立した状態で行われており、他のマクロの実証研究との相互作用は十分ではありません。

インタビュアー

貴兄のおっしゃるようなモデル構築方法は実現するには理想的過ぎるものなのでしょうか？　それとも、マクロ経済学が目に見える進歩を遂げるのに十分なスピードでマクロ経済学者が研究していないだけなのでしょうか？

ブランシャール

進歩は大いにしている、と私は思います。例えばNBERワーキングペーパーを見ると、毎週5〜6編のマクロ経済論文が出ています。それらの論文はすべて極めて興味深いものです。
問題は、それらの研究成果がDSGEモデルに投入されていないことにあります。DSGEは自分だけの世界に生きているのです。DSGEの構築は、近年のマクロ経済学における非常に優れた研究に十分に基づいていません。
ということで、優れた研究が十分ではないことが問題ではないのです。そうした研究成果についての協調と統合が十分ではないことが問題なのです。

また、ブランシャール自身のマクロの教科書の改訂について以下のように語られている。

If I have to teach undergrad, I don’t want to teach 200 models, right? The students are not ready to use Matlab or any complicated programming, so we cannot teach the DSGEs. But we must teach toy models.
If I have to teach undergrads, or to explain something to my mother or to my friends, I think using an ISLM with two interest rates plus a Phillips Curve, is the best way to talk about most of the issues that are relevant today.
...
As you may know that the 5th edition was published before the crisis, and the 7th edition is published this year, so there are several major changes.
The first change between them is that I have introduced a financial sector in the basic model. Traditionally, the ISLM only has one interest rate, which is the rate set by the central bank. It is the same rate in the LM and the IS curve. That’s clearly not right. A lot of what happened in the financial crisis is that even if the central bank lowered the policy rate, the rate relevant to investment decisions turned out to be a very different and much higher rate.
So, I think it is very important to have two rates, one determined by the central bank, and another which is relevant for people and firms when they borrow. This is a way to introduce the financial system. If the financial system is in good shape, the two rates tend to be close; if it is not, the two rates can be quite different.
The second change is in the LM curve. The old LM curve was derived on the assumption that the central bank chooses M, the money supply, and then the interest rate is determined by the market. It is clearly not true. Nowadays, the central banks choose the rate. So, that’s how we should think about the LM curve, which is at the rate chosen by the central bank.
The third change is that I have given up on Aggregate Supply and Demand model (ASAD). It is because, firstly, ASAD was quite complicated. It is not great from the point of view of being a toy model. But also, ASAD is misleading as it has the very strong message that even if no economic policy is implemented, the economy will return to the equilibrium all by itself.
As I have written in the 5th edition, if there was an adverse shock in the ASAD model, the price level would decrease, then real money supply would increase, this lowered the interest rate, which would have pushed the economy right back to its potential output level. ...
This mechanism is more or less irrelevant now. Economies do not return to health all by themselves, central banks do not keep the nominal money supply constant. So I gave up on AS, instead, I use the Phillips Curve as a description of the supply side. It gives a much more realistic description of what happens.
（拙訳）
学部生を教える場合には、200ものモデルを教えたいとは思わないですよね？　学生たちはMatlabを使ったり何か複雑なプログラミングをしたりすることはまだできませんので、DSGEを教えることはできません。トイモデルを教えることになります。
学部生を教える場合や、自分の母親や友人に何かを説明する場合は、2つの金利とフィリップス曲線を備えたISLMを使うことが、今日において重要な問題の大半について説明する最善の方法だと思います。
・・・
ご存知と思いますが、第5版は危機前に出版され、第7版は今年出版されました。そのため幾つか大きな変更があります。
変更の第一は、基本モデルに金融部門を導入したことです。従来、ISLMには一つの金利しかなく、その金利は中銀が設定していました。LM曲線もIS曲線も同じ金利を使っていたのです。これは明らかに正しくありません。金融危機では、中銀が政策金利を下げたにも関わらず、投資決定に関わる金利は全く別の動きをして、高い水準で推移した、ということが良く見られました。
ということで、2つの金利を持つことが非常に重要だと考えました。中銀が決定する金利と、人々や企業が借り入れを行う際に関係する金利です。これは金融システムを導入する一つのやり方です。金融システムが健全ならば、2つの金利は近くなります。そうでなければ、両者は大きく離れることになります。
第二の変更はLM曲線です。以前のLM曲線は、中銀がマネーサプライMを選択した後に市場が金利を決定する、という前提に基づいて導出されていました。それは明らかに正しくありません。今日では、中銀は金利を選択しているのです。ということで、LM曲線もそのように考えるべきであり、中銀が選択した金利におけるものとなるのです。
第三の変更は、総需要・総供給モデルをやめた、ということです。その理由の第一は、総需要・総供給が極めて複雑なためです。トイモデルという観点からすると、それはあまり良いことではありません。また総需要・総供給モデルは、経済政策がまったく導入されなくても経済はひとりでに均衡に戻る、という非常に強いメッセージを発しているという点で誤解を招くものです。
第5版に書いたように、総需要・総供給モデルでマイナスのショックが生じた場合、物価が低下するために実質マネーサプライが増加し、それによって金利が下がり、経済は潜在生産水準に押し戻されます。・・・
このメカニズムは現在ではあまり重要ではありません。経済はひとりでに回復しませんし、中銀は名目マネーサプライを一定には保ちません。ということで、私は総供給を諦め、代わりに供給面の説明としてフィリップス曲線を使うようになりました。それは実際の出来事のより現実的な描写になっています。

さらに、FTPLについて以下のような辛い評価を下している。

Q: In my previous interview , Professor John Cochrane mentioned that he thought that Fiscal Theory of Price Level (FTPL) may be the missing link of New Keynesian model. What do you think about the FTPL’s prospect in incorporating in mainstream models?
B: I don’t believe it.
It would take a long time to explain, but I don’t find FTPL to be an attractive theory of determination of the price level. I believe however that the issue of fiscal dominance of monetary policy is an important one. There are many countries where fiscal policy determines monetary policy. If the ministry of finance is very powerful, it can force the central bank to monetize their bonds.
But this is a very different story from John’s fiscal theory of the price level.
（拙訳）

インタビュアー

以前のインタビューでジョン・コクラン教授は、物価水準の財政理論（FTPL）がニューケインジアンモデルのミッシングリンクではないかと考えている、とおっしゃっていました。FTPLを主流モデルに取り込むという見通しについてどのようにお考えですか？

ブランシャール

そうした見通しがあるとは考えていません。
説明すると長くなりますが、FTPLが魅力的な物価水準決定理論だとは私は思いません。ただ、金融政策に対する財政政策の優位という問題は重要だと思います。財政政策が金融政策を決めている国は数多くあります。財務相の権力が強大だと、中銀に国債のマネタイズを強要できるのです。
しかしこれは、ジョンの物価水準の財政理論とはまったく別の話です。

また、イエレン講演に絡めてサマーズらと進めている履歴効果の研究について問われたブランシャールは、以下のような慎重な姿勢を示している。

For the moment, it is just a hypothesis. Therefore, I think the way policymaker should deal with it is to assume it’s true, say, with a probability of 20%, but not with 100% probability. And then decide what should the policy be. For the moment, that’s what they should do.
In terms of research, I am actually doing more research on this topic. I think you look at topics like this, you look at the micro evidence. There is interesting work on how, for example, long-term unemployed people drops out of the labor force. There is also some very interesting research on what happens to research and developments during the recessions.
But I don’t think we will ever be sure. I hope that I can convince few more people that it is important. Maybe, I can get the 20% to become 50%, in a few years’ time.
（拙訳）
今のところ、履歴効果は単なる仮説に留まっています。従って政策当局者は、履歴効果が100%正しいとは思わずに、言うなれば20%くらいの確率で正しいものとして取り扱うべき、と私は考えています。その上で政策を決定すべきなのです。今のところ、それが彼らがすべきことです。
研究について言いますと、私はこの件の研究をさらに進めています。こうしたテーマについては、ミクロ面の実証結果を見ることになります。例えば、長期の失業者がどのように労働力人口から脱落するかについての興味深い研究があります。また、景気後退期間中の研究開発がどうなるかについての非常に興味深い研究もあります。
しかし、履歴効果はいずれは確実なものになる、とは思いません。履歴効果が重要だともう少し多くの人に納得してもらえれば、とは思います。数年後には20%を50%にできるかもしれません。

*1:香港版NewsPicksとでも言うべきかと思われる。