マクロ経済学のミクロ的基礎付け
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マクロ経済学のミクロ的基礎付け(マクロけいざいがくのミクロてききそづけ、Microfoundations)とは、個々の経済主体の経済行動や相互作用を通じてマクロ経済現象を理解しようとする試みである[1]。 ミクロ的基礎に関する研究は、マクロ経済学とミクロ経済学の原理の関連を探求し、マクロ経済モデルにおける集計的関係を解明することを目的としている。
近年の数十年間にわたり、マクロ経済学者は、個々の行動に基づくミクロ経済モデルを統合することにより、マクロ経済変数間の関係を導出しようとしてきた。現在では、異なる理論を表現する多くのマクロ経済モデル[2]が、動学的確率的一般均衡モデル(DSGEモデル)として、ミクロ経済モデルを集計することによって導出されており、マクロおよびミクロのデータの両方で検証することが可能になっている。 しかしながら、ミクロ的基礎の研究は依然として活発な議論の対象であり、経営学、戦略論、組織論の学者の間でも「ミクロ―マクロ」連関に対して多様な見解が存在する[3]。 経済学以外の分野でもミクロ的基礎の研究は注目を集めており、近年ではオペレーション・マネジメントやプロジェクト・マネジメントといった領域にも発展がみられる[4]。
歴史と重要性
歴史
ミクロ的基礎の研究プロジェクトは、第二次世界大戦後の新古典派総合において生まれたものであり、一般的には、新古典派ミクロ経済学とケインズ派マクロ経済学の融合によって形成されたと考えられている[5]。 ここでいう「新古典派ミクロ経済学」とは、部分均衡分析に基づくマーシャル流のアプローチを指し、これは一般均衡理論(ワルラス理論)から派生したものである[5]。 ただし、ワルラス型一般均衡理論は経済全体を体系的に理論化しようとするものであり、マクロ経済学への代替的アプローチとしても理解されている。このような全体均衡的発想こそが、ミクロ的基礎の探究を促す契機になったとされる[1]。 一方で、「ミクロとマクロの間のギャップ」という概念は、今日に至るまで多様な理論やモデルにおいて継続的に議論されている。
ケインズ経済学に基づくマクロ理論の批判者たちは、ケインズのいくつかの仮定が標準的なミクロ経済学と整合的でないと主張した。 たとえば、ミルトン・フリードマンによる消費のミクロ理論(いわゆる恒常所得仮説)は、限界消費性向――すなわち一時的所得の変化に対する消費支出の増加――が乗数効果の成立に重要であるとするケインズ派の仮定よりもはるかに小さい可能性を示唆した。 このため、多くの実証研究が限界消費性向の測定を試み[6]、またマクロ経済学者は信用市場の不完全性や予防的貯蓄のような別のミクロ的モデルを導入することで、より大きな限界消費性向を説明しようと試みた[7]。
ミクロ的基礎研究を後押しした特に影響力の大きな理論的展開の一つが、ロバート・ルーカスによるルーカス批判である。 1970年代にフィリップス曲線の関係が大きく変化したことを受け、ルーカスはマクロ経済データにおいて観察される集計変数間の相関は、マクロ経済政策が変更されるたびに変化してしまうと主張した。 これは、政策変更の効果を予測するには、ミクロ的基礎を持つモデルがより適切であることを意味した。すなわち、マクロ政策の変更がマクロ経済の基礎となるミクロ経済構造を変えないという仮定のもとで政策分析を行うべきであるという立場である[8]。
この問題に対する解決策として、動学的確率的一般均衡モデル(DSGEモデル)が代表的な手法として発展した。 このアプローチでは「分析のミクロ経済的レベルとマクロ経済的レベルを一致させる」ことが可能であり、すなわち単一の効用最大化を行う代表的個人が経済全体の部門(たとえば銀行、消費者、企業)を代表するものとして構築される[9]。 したがって、DSGEモデリングはミクロ経済学とマクロ経済学の両理論を結びつけるものであり、ミクロ的基礎の中核的考え方を体現している。
重要性
現代の主流派経済学は事実上DSGEモデルに全面的に依拠しているとされる[10][5]。 したがって、ミクロ的基礎の重要性はDSGEモデルとの同義的関係にあるとされる[11]。
スメッツ=ウォーターズ・モデルは、ミクロ的基礎の重要性を象徴する例であり、金融・財政政策を分析するための基準モデルとして広く用いられている[12]。 このモデルが示すミクロ的基礎の利点は以下の3点にまとめられる:
- ミクロ的基礎は、データがあまり情報を提供しない場合でも有効なモデリング構造を提供する。
- ミクロ的基礎は、縮約形パラメータをより深層の構造パラメータに関連づけることができるため、ルーカス批判を回避する。
- ミクロ的基礎は、政策の最適性や望ましさを評価するための理論的基盤を提供する。
これらの点は、DSGEモデル、すなわちミクロ的基礎を採用する意義を要約したものであるが、同時に学者たちは、こうしたモデルの予測性能、特に個別変数の予測精度が低いことを指摘している[5]。 したがって、ミクロ的基礎プロジェクトの有効性については依然として議論が続いており、いまだに統一的な見解は得られていない。