ノア・スミス「アメリカで肥満率がついに下がりだしてる」（2024年10月14日）
「アセトアミノフェン / ほらお薬だよ / ああキミったら」 ―― The White Stripes 大きな吉報がやってきた．何十年も手が付けられないほど上昇を続けた末に，ついにアメリカの肥満率が下がりだしてる．国民健康栄養調査（医師の診察にもとづくすごく信頼できるデータソース）から得られたデータをジョン・バーン=マードックが分析したところ，2020年以降に肥満率が下がってきているのがわかった： Source: John Burn-Murdoch このグラフにはひとつ問題点があるのには留意したい（折れ線の末尾に矢印を描くと誤解を招くのにいまだにジョンが矢印をつけてるのとは別の問題点だ）．実際の国民健康栄養調査データは2年の時間をかけて収集されている．だから，バーン=マードックが「2023年」とラベルを貼ってるデータは，実のところ2021年8月から2023年8月までのデータだ．このちょっと
ノア・スミス「『技術革新と不平等の1000年史』書評」（2024年2月21日）
ダロン・アセモグルとサイモン・ジョンソンの大著を読んでも，技術革新で自動化が進まないようにする必要があるって話に納得はできなかった． 「人類がなしとげた記念碑的な技術的偉業に目をくらまされてはいけない」――アセモグル & ジョンソン いたるところで「2023年の最重要ビジネス書」のリストに『技術革新と不平等の1000年史』が挙がっていたのは，意外でもなんでもないだろう．まず，著者たち自身の経歴からして，比肩する者がいない．ダロン・アセモグルのことを経済学界の発電所と呼んでも，本人の実績にばかばかしいほど釣り合わない： 「2005年から2020年のあいだに経済学のトップ5学術誌に掲載された著者の苗字でワードクラウドをつくるとこうなる」 それに，アセモグルは国々の発展を制度から説明する説の主要な提唱者でもある．これまでに，アセモグルは『国家はなぜ衰退するのか』やその続編の『自由の命運』（ジェイ
ノア・スミス「ソロー・モデルが中国について教えてくれること」（2023年12月23日）
今週、経済学者のロバート・ソローが99歳で亡くなった。彼はこの分野における巨人であり、彼によってマクロ経済学は無数の方法で再構築され、それを今の僕たちは当たり前のように受け入れている。ソローは多くの重要な分野に携わったんだけど、一番有名な貢献（ノーベル賞の受賞）は、経済成長についてのソロー・モデルだ。なので今回のエントリでは彼を追悼して、ソロー・モデルは、この数十年間――特に中国経済で起こったことを説明するのにどう役立つかについて少し話してみようと思う。 経済はなぜ成長し、成長はなぜ止まるか？ この問題は、経済学で一番重要な問題なんじゃないかな。そして、ものすごく難しい問題でもある。成長というのはすごく複雑で、国によって経験は異なっている。比較は本当に難しい。ソロー・モデルは、ものすごくシンプルで、頭の良い中学生なら学ぶことができる。少しだけの変数・パラメーターしかない。こうした単純なモデ
ノア・スミス「実際のところ日本はどれくらい同質なの？（再投稿）」（2023年8月1日）
再投稿のまえおき――日本に（また）向かう空の便で，今日はトランジットにいる．そこで，このサブスタック初期に書いた日本関連の記事をひとつ再投稿しよう．移民流入ブームから観光ブームのあいだに，近年，日本はずっと国際的になっている．とくに東京と京都がそうだ．ただ，世の中の人たちが思っているほど日本が同質だったことは一度もない．「日本はなんらかの意味で人種的に純粋で，外国人嫌いで，閉鎖的な国だ」という考えに立脚して日本は同質だと捉える見解は，どれもずいぶんな戯言だ．今回も，そういう考えを抱いている人を見かけても訂正してあげない方がいいかもしれない．ホントのことを知っちゃったら，日本に行きたがる人がさらに増えちゃうかもしれないからね！ それは「同質」の定義しだいだね もうね，あともう一度でも「日本は同質な社会だ」とか聞かされたら，憤慨するままに一本記事を書いちゃうよ．というか，これがその記事か． ア
タイラー・コーエン「フェイクニュースに言及するのもダメ」（2020年8月8日）
[Tyler Cowen, “Don’t mention the fake news,” Marginal Revolution, August 8, 2020] 定義不良の用語「フェイクニュース」を使ってフェイクニュースが広まっていると主張しているのを読んだり聞いたりするのですら，有害になりうる．Van Duyn & Collier (2019) の研究では，メカニカルタークの回答者を対象に実験を行い，「フェイクニュース」という単語を含むツイートに触れると，回答者たちが虚偽のニュースと事実のニュースを識別しにくくなるのを見出している．同様に，Clayton et al. (2019) の研究では，メカニカルタークで回答者たちに実験に参加してもらい，ソーシャルメディアで誤解を誘う情報が広まっているという一般的な警告を読んでもらうと，妥当なニュース源と信頼できないニュース源のどちらのヘッドラ
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