“特に将来について予測することは困難です”–そう言っています。 同じことが経済モデルにも当てはまります。 これは、不確実なものについて予測するのが難しいという単なる陳腐な点ではありませんが、決定論的、つまり確率の境界なしで表現されている経済モデルがいくつあるかに驚くでしょう。, Pindyckは、キー入力がしばしば任意に選択されるという有効なポイントを作ります。 しかし、私は、数十年先の予測を行うことに関して最も興味深いものは、モデル化するのが最も難しいものであるというもう少し微妙な点に焦点を当てたいと思います。, その結果、多くの場合、それらは単にモデル化されておらず、その結果、モデルは将来がどのように進化するかについてはほとんど教えてくれず、再生可能技術や資源効率を促進するような長期的な政策の真のコストと利益についてはまだ少ないということです。
経済モデルは、本質的に経済の仕組みを記述するための単純化された枠組みである。 それは、モデラーに仮定を正式に明確にし、それらの仮定の背後にある関係をいじめるように強制するという規律を発揮します。 モデルは、二つの主な目的のために使用されます。, この変数またはその変数の変化を想定した場合、世界はいくつかの反事実に対してどのように変化するでしょうか）と予測（例えば、世界が2030年にどのように見えるか）。 経済モデルはシミュレーションのための素晴らしいツールです–私たちが経済の行動の仕組みについて知っていることを考えると、これらを主に与えら しかし、モデルは予測を正確に提供するのにはるかに効果的ではありません。, 予測がさらに進むほど、特に気候変動の影響や世界のエネルギーシステムの変革などの非限界インパルスの影響を予測しようとするときに、モデル
財務省、銀行、中央銀行が使用するモデルは、与えられた経済の根底にある構造を取り、推定行動方程式を通じてマージンの摂動を分析する。, 推定された”ニュー-ケインジアン”モデルと計算可能な一般均衡モデルの両方は、定常状態に収束するために、限界収益率の減少と限界積の減少に関連する予め決定された長期傾向または”凸性”に関する仮定に依存している。 彼らはめったに四年の地平線を超えて楽しみにしていないので、そのような単純化された仮定は、現実の良い近似を作る。 実際、財務省では、主な予測変数（GDP成長率、失業、貿易収支、インフレなど）を最初に固定し、次にモデルを実行しました。, これは実際にはマクロ経済予測の規範であり、モデルは本質的に一貫性チェックとして使用され、予測の源ではありません。 予測残差が過去のパターンに沿っている場合、予測が過去の推定挙動と互換性があるため、予測経路を事前に固定することが検証されます。 しかし、さらに見ると、不確実性が高まり、構造的破綻が経済を新しい技術、制度、行動によって駆動される新しい道に押し上げる可能性も高まります。, 出力のような重要な変数を決定論的な平均に戻すこととして特徴付けることは便利ですが、見ているほど非現実的です。
これは、資源効率の高い世界経済への長期移行など、大きな変革的変化の影響を調べることを任務とする経済予測にとって問題を引き起こす。 モデルが定常平衡に向かう傾向があるという要件は、多くの重要なダイナミクスが、その決定要因ではなく、その平衡に向かう傾向としてモデル化されることを意味する。 “変化”と不均一性は過渡状態としてモデル化される。, しかし、現実の世界は経済学者が内因性と呼ぶものであり、すなわちシステム内に由来する全身的な変化の対象である。 不均一プロセスの品種るフィードバックループを作ってい特徴のシステムが必要な理論の特徴などのプロセス。 規模の経済、資本および制度的ロックイン、不可逆性、新しいネットワークおよび経路依存性の対象となる経済的要因は、経験的に推定するのが難しく（場合によっては、まだ起こったことがない）、非線形ダイナミクスのためにモデル化するのがさらに困難である。, ショックには永続的な影響があり（9/11と考える）、政策選択には大きく増幅された影響があり（防衛費とインターネットと考える）、予測はますます困難 異なる気象モデルと予測ランは、二週間にわたって一貫した正確なグローバル予測を行いますが、その後、悪名高い”バタフライウィング”効果のために発散 月かそこらを超えて、そのような予測は乱暴に発散し、役に立たないの隣に考えられています。 同じことは、長期にわたる経済モデルにも当てはまります。
いくつかの現実世界の例を取ります。, 再生可能エネルギー技術への投資は、実験と間違いからの学習の結果として、その価格を押し下げる;いわゆる”ラーニング-バイ-ドイング”。 これらの価格下落は、追加の学習またはスケーリングによる利益が小さい従来の技術に比べて、投資をますます魅力的にします。 コストが下がるにつれて、投資が増加し、エンジニアが技術を安価に設置、接続、修理する方法を学ぶ（太陽光発電が米国よりもドイツではかなり安い理, 消費者は行動を変え、要求の効率、リサイクルおよび歩行者を変える。
非常に迅速に、学習と経験が現職よりも魅力的になるため、地域はある技術ネットワークから別の技術ネットワークに切り替えることができます。 が本質的に双極の経路依存的なダイナミクスを難ない場合はこのモデルです。 統合された公共交通機関との密な開発のモデルで計画された都市は収入の同じレベルを持っているにもかかわらず、広大な車ベースのモデルに基づく都市よりも多くの桁より少ない資源集約的になります。, 次に、そのハードへの変更は遡及的に、子どもの幸福度に基盤となるロックされます。 選挙区は、より低いガソリン価格と広大な都市とサイクリングレーン、公共交通機関や密な効率的なもので充電混雑でより多くの高速道路レーンのため 中国、インドなどのプランナーによる決定は、経済全体の効率と資源安全保障を決定するために長い道のりを行くでしょう。 彼らはまた、世界中のイノベーターや投資家を刺激するかなりの新しい市場を作成します。,
しかし、内因性システムの完全な相互作用は複製するのが非常に複雑であり、エラーが悪性疾患のようにモデルを通して広がるため、これは標準モデルに組み込まれていません。 モデリングと言えます。 ないすべての変数を含めることができるわけではないし、すべての因果プロセスシミュレーションしました。 しかし、システムの主要なプロパティから抽象化し、そのシステム全体を予測することを目的とするまで、抽象化は問題ありません。, ほとんどのモデルでは、長期的な経済見通しを推進するイノベーションはちょうど起こると仮定され、寡占の傾向のような資本主義の主要な特徴は、競争のより扱いやすい仮定を支持して離れて仮定される。
マルサスの間違いは、与えられたように世界経済の構造を取ることで有名でした。 彼のモデルは、技術とプロセスは変わらず、人口と需要の増加に直面して世界が資源を少なくすると仮定しました。 実際には、すべての余分な人間の口は、人間の脳が付属していました。, そして、それは消費者の可能性の前例のない配列を提供するためにロケットと工業化に農業収量を可能にした人間の革新でした。 革新をモデリングするには、あるセクターから別のセクターへの知識の流出に起因する意図しない結果を理解する必要があります。 Mariana Mazzucattoは、iPhoneの背後にあるほとんどすべての根本的な技術が、主に防衛研究資金を通じて政府によって資金提供された方法の説得力のある物語です：これは、インターネット、GPS、タッチスクリーンディスプレイ、さらには新し, これらの裏付けのダイナミクス知られると予測可能なプロセスとして、具体的な成果といえます。 その結果、ほぼすべてのモデルの概要これらのキーに関す。
説明すべき行動ダイナミクスもいくつかあります。 例えば、グローバル集団行動は、個々のエージェントの行動（国、地域、企業）へのペイオフが他の人がどのように行動するかに依存するゲームの対象となります。 十分なプレイヤーが行動すると、クリティカルマスまたは”チップセット”に達し、それも行動することを支払う。, 例えば、企業や経済が資源効率的な投資のコストを遅らせるために支払うかもしれませんが、他の投資を行うにつれて、効率基準が改善された新しい市場に売却するのにますます苦労するかもしれません（米国の自動車メーカーの場合のように）。 などのダイナミクスに関する情報がモデル化が困難に組み入れ、既存の統合モデルです。 誰が確定的に前世紀の後半に世界貿易の開放をモデル化している可能性がありますか？ しかしその裏付けのダイナミクス知られると予測され、最終的にはこれらのことは世界です。,
構造変化を指示する政策からの潜在的な利益は、最終的にはここでの炭素税に関連する最初のラウンドの歪みコスト、またはそこでの効率のための新しい基準を矮小化するでしょう。 防衛費と同様に、green R&Dを推進するための協調的な努力は、経済全体のイノベーションへの影響を倍増させる可能性があります。, これは、政策立案者にとって、挑戦された二十一世紀のための競争力と資源効率の高い経済フィットを計画することは、それが関連しているものの、 しかし、モデルは後者のタイプの狭い質問にほぼ独占的に焦点を当てています,彼らはできるという理由だけで,各アクションのためのコストのセ, 結果として生じる行動の延期に対する素因は、競争と成長を促進し、既得権益による家賃シークの範囲を制限する、透明で市場に優しい方法で構造変化をどのようにもたらすことができるかについてのより適切な質問を短絡させる。
これは、経済モデルを捨てるべきであることを意味しますか？ 絶対にない。 既知の複雑なプロセスを推定してモデル化する必要があります。 モデルは相互関係を作り出し、検査し、理解するのを助けることの必要な用具である。, しかし、長期的に適用される統合された経済モデルは貴重な洞察をもたらしましたが、排出量を削減し、資源効率を改善する政策のようなものの総 十分に統合された内生システムは小さい間違いが悪性の病気のようなモデルの出力を持続し、爆発し、変えるので長期を非常に堅く模倣することを モデルを取得しようとしたときにこの問題を想定してそのキー部品のことを話して所定の、このとして認識はしているものの、よりリアルに再現。●, 必要とされるのは、体系的な変化の長期プロセスの背後にある一貫した理論であり、これらは決定論と精度の誤った概念を与える完全に統合されたモデルの一部としてではなく、別々にモデル化されるのが最善である。 モデルは全体の物語ではない;それらは物語にただ文を支えて、そのように理解され、扱われなければならない。 十分に複雑なシステムでは、実際にはそれを予測するよりも変化を促進する方が簡単かもしれません。
Dimitri Zenghelisは、LSEのGrantham Research Instituteの共同責任者であり、以前はHM Treasuryの経済予測責任者でした。, この記事は、もともとビジネスグリーンに掲載されました18九月2013.