『混沌を読み解く』（2024年）は、複雑系経済学の視点を通じて、現代の複雑な経済世界に新鮮な解釈を提供する。インフレーション、不平等、金融危機といった問題に対処する新しい計算ツールとモデルを探求し、ますます相互接続され、激動するグローバル経済において、より良い予測とより賢明な政策立案を実現する方法を示している。
本書のポイント：テクノロジーが経済の理解と予測のアプローチをどう再定義するか
私たちは、急速な技術進歩と世界的な相互接続が進む時代に生きている。同時に、気候変動、自動化、金融不安定性といった困難な課題にも直面している。だからこそ、従来の経済モデルはしばしば不十分なのだ。それらは今日の経済のダイナミックな性質を十分に捉えられない、時代遅れの前提に依存している。ここで登場するのが複雑系経済学である。この新興分野はパンデミック期に注目を集め、従来の理論から脱却し、古い前提を捨てて現実世界の複雑さを受け入れる。
現代のコンピューティング能力に支えられて、経済の多様性とダイナミクスをより正確にモデル化する方法を提供する。本要約では、複雑系経済学の原則を掘り下げ、それが進化する経済環境の課題を乗り越えるのにどのように役立つかを探っていく。
基本的な前提に挑む
ドイン・ファーマーが経済学について初めて考え始めたのは、1971年にスタンフォード大学の学部生だった頃のことだ。教授の講義は明快で理路整然としていたが、ファーマーは経済均衡という基本的な考え方に疑問を抱いた。伝統的経済学の基本原理の一つに、市場は常に均衡を達成しようと働くというものがある。つまり、供給される財・サービスの量と需要される量が一致する状態だ。均衡に達すると、需要と供給の市場の力が調和しているため、価格が変化すべき内在的圧力は存在しない。
ファーマーは即座にこの前提に疑問を抱いた。経済学者たちはなぜ、価格が常に需要と供給の一致点に完璧に調整されると単純に信じられるのだろうか。現実の市場がそこまで予測通りに動くことなどほとんどないのに。しかし当時、ファーマーは経済学者ではなく物理学者を目指していた。それから数年後、サンタフェ研究所で働く中で、同じように懐疑的な視点を持ち、経済学を異なる角度から探究することに興味を持つ物理学者グループと出会った。彼らは経済システムを動的で絶えず進化するものとして捉えていた。彼らが研究に慣れ親しんでいた自然のシステムとよく似ていたのである。この視点の違いは、多くの議論と摩擦を生み出した。
しかし同時に、特に複雑系の研究を通じて、経済学についての新しい考え方への扉を開いた。複雑系とは非線形システムであり、全体は部分の総和以上のものである。例えばアリのコロニーを考えてみよう。一匹一匹のアリは単純な生き物だが、集団になると、中央の統制なしに農業や戦闘、建設ができる高度なシステムを創り出す。コロニーの行動は、一人のリーダーによって指揮されるのではなく、アリ同士の相互作用から創発されるのだ。
この創発的行動という考え方は、複雑系を理解するために不可欠である。ファーマーは、固定的な均衡点に依存する伝統的経済モデルは、経済システムの本質を捉え損なっていると論じる。現実には、経済はカオス的システムに近い。つまり、結果は初期条件に影響され、完全に定常状態に落ち着くことは決してない。これを証明するために、ファーマーと同僚たちは、経済をより正確に予測するためにカオスと複雑性を組み込んだモデルを構築した。
より深い洞察と先進のテクノロジーを武器に、ファーマーのチームはルーレットの回転のような一見ランダムな出来事を予測することに成功した。同様の手法を用いれば、GDPや失業率、インフレーションといった経済変数についても、より良い予測ができるかもしれない。続く章では、ファーマーがどのようにそれを実現しようとしているかを見ていく。
経済のエコシステム
疑いの余地はない。経済は複雑系である。自由市場思想の祖であるアダム・スミスでさえ、経済が創発現象として機能し、部分の総和以上のものであることを理解していた。個々の行動の単なる集合としてではなく、経済をエコシステムとして捉える方が有益だ。自然界で種が互いに影響し合い、生存に作用するのと同様に、経済は互いに依存し合う専門化された主体のネットワークである。
それは相互に結びついた網の目のようなものであり、企業などの組織が種のように競争し、協力し、適応していく。このネットワークは不可欠だ。草とシマウマとライオンの関係を研究することがエコシステムの健全性を明らかにするように、企業、家計、政府がどのように相互作用するかを理解することは、経済のダイナミクスを解明する。契約などの金融協定は、経済にさらなる複雑性の層を加える。すべての取引がさまざまな主体の貸借対照表を結びつけ、経済的相互作用の巨大な網を形成する。数十億の家計と数百万の企業が存在する中で、経済は大規模で相互接続されたシステムであり、あらゆる決定が波及効果を持つ。このシステムの一部が混乱すると、全体に影響が及ぶ可能性がある。
しかし、この複雑な人間の行動をモデル化するのは困難だ。機械とは異なり、人間は単純で予測可能なルールには従わない。経済的意志決定を理解するには、心理学や社会学などの社会科学からの洞察が必要だ。人々の意思決定が経済をどのように形作るかを完全に説明する包括的な理論はまだないが、行動経済学は大きな進歩を遂げている。すでに、標準的経済理論の枠を超えた先進的モデルは、自動化やグリーンエネルギーへの移行といった重要課題に取り組む上で価値を示している。これらのモデルは、自動化によって職を失った人々がどこで新しい仕事を見つけられるかをより正確に予測できる。例えば、石炭採掘が衰退する中で、鉱山労働者を太陽光エネルギーの仕事に再訓練することは、スキルと勤務地が一致しないことが多いため、常に現実的とは限らない。
代わりに、建設機械オペレーターなど、スキルの一致度がより高い職種への移行の方が効果的である傾向がある。複雑系モデルは、こうした変化が経済全体に波及する過程も追跡できる。例えば、自動化の直接的影響を受けない保育などの分野における失業率の変化など、異なる種類の労働の需給に与える影響を追えるのだ。さらに、景気後退期と回復期で求人件数と失業率が異なる動きを示すベバリッジ曲線のような現象も説明できる。これらの洞察は単なる学術的なものではなく、景気回復をより速く、よりスムーズにするための政策立案に役立てることができる。
グリーンエネルギーへの移行は、さらなる複雑性の層を加える。化石燃料から離れるにつれて、生産ネットワークが変化し、それに伴って雇用環境も変わる。生産ネットワークのモデルと労働移行のモデルを組み合わせることで、この移行を遅らせる可能性のあるボトルネックを特定できる。この先見性は、政策立案者が再訓練の取り組みを最も必要なところに集中的に行うことを可能にし、グリーン経済へのよりスムーズで迅速な移行を実現する。
標準理論からの脱却
複雑系経済学を用いたモデルが将来をより正確に描き、それにどう最善の準備ができるかを本当に理解するには、標準的経済理論をもう少し掘り下げる必要がある。標準的経済理論とは、何世紀にもわたり経済学を支配してきた伝統的な枠組みである。それは三つの主要な柱の上に成り立っている。効用最大化、均衡、そして合理的期待だ。効用最大化とは、個人や企業が自己の効用を最大化するために意思決定を行うという考え方である。企業にとっては利潤、家計にとっては消費の満足度ということになる。
経済学者がこの概念を重視するのは、人々が最も価値を置くものに基づいて意思決定を予測する明確な方法を提供するからだ。均衡についてはすでに触れたが、これは需要と供給が出会い、経済のバランスを取る点である。しかし主流の経済モデルでは、均衡は人間の行動にも拡張される。それは人々の反応が予測可能で合理的であり、期待効用を最大化するような意思決定を行うと仮定する。つまり、標準的経済モデルは合理的期待の仮定の下で機能するのである。この概念が定着したのは1970年代で、新しいモデルが家計や企業などの個々の主体の推論をマクロ経済予測に取り入れた点で進歩と見なされた頃のことだ。
しかしこれらのモデルは依然として、人々が合理的期待に基づいて意思決定を行うと仮定しており、それは現実世界の行動と必ずしも一致しない。複雑系経済学は、これら三つの柱すべてに挑戦する。複雑系経済学は、合理的で効用を最大化する行動と均衡を前提とするモデルでは、経済の複雑さと予測不可能性を正確に捉えられないほど、経済があまりに複雑であると示唆する。代わりに複雑系経済学は、現実世界のダイナミクスをより反映する不確実性と非線形性を受け入れる。複雑系経済学は、シミュレーションに優れた、いわゆるエージェントベースモデルに依存している。これらのモデルは、人や車、企業などの個々のエージェントの行動と相互作用をシミュレートし、パターンや行動がどのように創発するかを観察する。
これらは渋滞の予測に用いられ、都市計画者がより良い交通システムを設計するのに役立ってきた。疫学の分野でも不可欠であり、病気の広がり方をモデル化し、公衆衛生当局がワクチン接種キャンペーンの効果など、さまざまな戦略をテストして結果を予測することを可能にする。経済学者は線形の数式で問題を解くのを好む。しかし問題は、より正確な結果を予測するために伝統的モデルに代入できる単純な方程式が存在しないことだ。そのような手法とは異なり、非線形のエージェントベースモデルはダイナミクスを自然に展開させ、経済が実際にどのように機能するかについてより現実的な姿を提供する。複雑系経済学では、人々や企業、政府などのエージェントは、さまざまな戦略を通じて周囲の環境に適応することができる。
その一つがヒューリスティクス（発見的手法）、つまり特に複雑な経済環境における人間の意思決定において重要な役割を果たす心の近道である。ヒューリスティクスには試行錯誤や模倣が含まれる。例えば不動産業者が市場動向に基づいて価格を調整する方法などだ。伝統的経済学者はヒューリスティクスが数学的に精緻でないため敬遠しがちだが、これらの戦略は実践的であり、限られた情報の下でもうまく機能する。しかしより重要なのは、ヒューリスティクスが合理的期待と効用最大化に依存する伝統的モデルよりも、現実世界の行動をより正確に反映することが多い点である。
内側からの衝撃
多くの伝統的経済モデルにおける最大の限界の一つは、市場は自らを変えることができないという基本的な考え方である。これらのモデルによれば、システムへの衝撃は常に外部から来るものであり、内部からではない。複雑系経済学はこの前提に抵抗する。そのモデルは、特定の条件下で、市場が2008年の金融危機を引き起こしたような内部衝撃を生成しうることを示し続けている。
繰り返すと、伝統的経済理論は均衡がシステムの本質的な部分であり、つまり非効率性は存在しないと示唆する。複雑系経済学は、非効率性は単に不可避なだけでなく、市場の機能の根本的な部分であると示唆する。これらの非効率性を理解することで、市場が時に機能不全を起こす理由を説明できる。金融セクターの大きさが拡大し続けていることを見てみよう。この成長は経済に利益をもたらしているのか、それとも単に金融システム自身に奉仕しているだけなのか。金融セクターは、少数を富ませながら経済全体を不安定化させる、グローバルなカジノのようになってしまっているのではないか。
伝統派は、システムに勝つことも利用することも不可能だと言うだろう。しかしこれは良く言っても時代遅れの見解にすぎない。テクノロジーがどれほど進歩し、どのような影響力を持ちうるかを考慮していないからだ。伝統的経済学者はまた、生物学的エコシステムと同様に、金融戦略は時間とともに進化し、失敗したものは消えていくという事実を無視する傾向がある。同様に、新しい種、つまりイノベーションをエコシステムに導入すると、バランスが崩れる可能性がある。ポートフォリオ・インシュアランスやモーゲージ担保証券といったイノベーションは、1987年の株式市場の暴落や2008年の金融危機で見られたように、意図せざる結果をもたらすことがある。信用もまた両刃の剣である。
経済成長に不可欠である一方で、特に人々が無謀に利用する場合には大きなリスクを伴う。レバレッジ、つまり投資のためにお金を借りることは、利益と損失の両方を増幅させる。あまりにも多くの投資家がレバレッジを利用すると、金融不安定性につながる危険な循環を生み出す可能性がある。実際、90年代と2000年代には、レバレッジがクラスター化したボラティリティ（安定期の後に突然の暴落が続く現象）を引き起こした。バリューアットリスク（VaR）のようなリスク管理ツールの導入は、システムをより安全にするはずだったが、実際には事態を悪化させた。VaRに基づく戦略は、景気後退期に企業が資産を売却することを促し、市場暴落を防ぐどころか増幅させた。
金融システムは本質的にカオス的で危機を起こしやすい。それは単に人的ミスの結果ではなく、これらの特性が金融市場の機能の仕方に深く組み込まれているからである。このカオスを管理し、将来の危機を防ぐために、エージェントベースモデルを用いて新たな金融商品が広く採用される前にその影響をシミュレーションし、テストすることができる。最後に、未来に目を向けよう。
より良い明日のためのモデリング
人類が直面する最大の脅威の一つ、言うまでもなく経済にとっても最大の脅威は、気候変動である。それは困難な課題だが、複雑系経済学とモデリングが役立つ課題でもある。気候変動の主犯である温室効果ガスは、私たちの経済活動から生じている。それらを止めるためには、土地利用のほぼすべての側面、そしてより重要なのはエネルギーをどのように生成し消費するかという点を、抜本的に変革する必要がある。
日々の天気ではなく長期的な傾向を分析する気候モデルは、私たちが即座に思い切った行動を取らなければ、深刻な結果を伴う前例のない地球温暖化に直面する可能性があると警告している。解決策は何か。グリーンエネルギーへの迅速かつ大規模な移行である。ファーマーは、太陽光、風力、蓄電池などの再生可能エネルギー技術の指数関数的成長が、移行がすでに始まっていることを示す有望な兆候であると強調する。彼の研究は、迅速に行えば、地球を救うだけでなく、長期的には数兆ドルの節約にもなる可能性を示唆している。気候変動に対して迅速に行動することは、単に環境上の必要性だけでなく、賢明な経済的判断でもある。
そしてこれが重要なのだ。経済は真空の中に存在するのではない。適切なモデルは、グリーン経済への移行の複雑さを通じて私たちを導くことができるが、同時にインフレーションや金融危機、さらには不平等といった課題にも役立つ。それらは広範な経済トレンドだけでなく、政策変更が失業にどのような影響を与えるかといったより具体的な結果も予測できる。新しい経済政策を現実世界で展開する前に、デジタルの実験室でテストできることを想像してみてほしい。まず、2008年の金融危機後に見られたような壊滅的な結果を回避できるだろう。ただし、これらのモデルを機能させるには、膨大なデータが必要である。
機械学習とデータサイエンスの進歩のおかげで、たとえ全体像の一部しか手に入らなくても、この経済のパズルを組み立てる技術は向上している。現在の課題は、異なるプログラミング言語や学問分野に散在しているこれらのモデルを、インフラを構築し標準化することである。最終的にファーマーは、経済モデルが私たちをより「意識的な文明」へと導く未来を思い描いている。私たちの脳が世界をナビゲートするのを助けるように、これらのモデルは社会を、経済成長と持続可能性・公正・幸福のバランスが取れた未来へ向けて舵取りするのを助けることができる。
それは野心的な目標だが、ファーマーは、それを実現するために時間と資源、そして共同の努力を投資する意志があれば達成可能だと信じている。J・ドイン・ファーマー著『混沌を読み解く』の本要約では、複雑系経済学がエージェントベースモデルとして知られる先進的な計算モデルを用いて、経済現象を理解・予測し、より良い政策決定に役立てる方法を学んだ。
最終まとめ
標準的経済理論とは異なり、複雑系経済学は経済のカオス的かつ非線形的な性質を受け入れる。家計や企業などさまざまなエージェント間の現実世界の行動と相互作用を表現することができ、それらの相互作用から生じる創発的行動を捉えることができる。複雑系経済学は、インフレーション、金融危機、不平等といった差し迫った経済問題に解決策を提供できる。また、経済問題を管理し、自動化や気候変動といった将来の課題に効果的に対処するための政策を立案するための、より効果的なツールを提供することもできる。
これらの強化された経済モデルには、データと高度な計算能力が必要である。しかし、より持続可能で公正な世界経済を構築するのに役立つ洞察を得るために、これらの課題を乗り越える価値はある。以上で本要約を終わります。お楽しみいただけたでしょうか。可能でしたら、評価をお寄せください。フィードバックをいつもありがとうございます。それでは、またお会いしましょう。
