日本等において、金融緩和を実施しても、インフレ率は上がらず、景気（GDP）も大きく改善しているようには見えないことから、ネオ・フィッシャー効果を考えるべきではないかと主張している人たちがいる。 今回紹介するペーパーに倣ってちょっと整理をしてみる。 行からみると、1行目は一時的な（名目）政策金利引き上げの効果、2行目は永続的な政策金利引き上げの効果が示されている。列を見ると、1列目は、長期的なインフレ率・GDPへの効果、2列目は、短期的な効果を示している。 青いマスから見てみよう。一時的に政策金利を引き上げても、一時的という性質上、政策金利は元に戻すという想定なので、長期的には何の効果もない。 オレンジのマスは、いわゆるフィッシャー効果を表している。名目の政策金利を永続的に引き上げた場合、長期的には実体経済には影響はないと考えられるので、GDPや実質金利は影響を受けない。よって、長期的には名

今回は、現代のマクロ経済学者が、最適な政策・採るべき政策を考える時にどのような手法を使うのかを紹介してみようと思う。「マクロ」経済学者と書いたのは、おそらくは、このような考え方を受け入れられない、経済学者もいるはずだからだ(後で少し触れる)。ちゃんとした（マクロ）経済学者が、政府が取るべき政策について議論するときにどのように考えているのか、あるいは、ちゃんとしてない人は何がまずい（と少なくとも僕が思っているのか）がわかってもらえれば幸いである。今回はちょっと抽象的に議論して、気が向いたら、次回は、ちょっとしたモデルを組んで具体的な例を示すことをやるかもしれない（こういうことを書いても大体やらずに終わるんだけれども…）。 マクロ経済学者が望ましい政策について考えるときには、モデルをもとに、上のようなグラフを頭に描いている。x軸（Policy variable＝政策変数）は政府が選べる政策であ

今回は、AcemogluとRestrepoによる最新のNBER Working Paper（"Secular Stagnation? The Effect of Aging on Economic Growth in the Age of Automation"）に触れる。とても短い論文だし、2017年のAEA年次総会で発表したと書いてあるので、おそらくはAER PPに載る論文なんだろう。 まずは、簡単にバックグラウンドから紹介しよう。普通の景気循環であれば、不況期にはGDP（生産活動）の成長率が急に落ち込むものの、その後の回復期にはGDPの成長率が急激に回復するのが常である。しかし、ほぼ全部の先進国では、2000年代後半の不況期以降、GDP成長率の急速な回復が見られない。下のグラフは、Summersが2016年2月に書いた記事と同じように、先進諸国の実質GDPの年間成長率の10年間の平均

Economist誌の最新号で、GDPの問題について特集が組まれていた。 昔から言われていることとして、GDPは厚生（幸福度）の指標としてそもそも問題がある。例えば、選択肢が広がることによる厚生の向上はGDPには反映されない。また、市場で取引されないもの（家庭で行う子育て）の価値はGDPには含まれない。サミュエルソンは、誰かがその人が雇っていたお手伝いさんと結婚するとGDPは減少するという（多分ちょっと不適切な）例を彼の教科書の古いバージョンで挙げていた。 それに加え、GDPにはそういう限界があるということは受け入れたとしても、そのGDPが把握しようとしているものすらきちんと把握できているかについても問題が大きくなってきている。その問題の源泉は、サービス産業の比率が高まっていることだ。GDPはもともとどのくらいモノの生産が可能かを図るために開発され、整備されてきたものであり、サービスの生産

舞田さん（@tmaita77）という方が、twitterに、2001年と2013年で、「貯蓄が無い」と答えた家計の割合が大きく増加しているというグラフを示していた。以下のグラフはそれを再現したものである。元になっているデータセットは厚労省が作成している国民生活基礎調査というデータセットである。3年に一回、貯蓄に関する質問が行われているので、3年おきのデータがある。以下のグラフでは、2001年と2013年の間の全ての年について示している。 ちょっと前にtwitterで投稿したバージョンでは、分母に、回答＝「不詳」という人たちも入れていたのだが、片山さん（@mnchk）のアドバイスにしたがって、「不詳」の人たちを除いてみた。「不詳」の人は少ないので、どちらにしても、メッセージは同じで、2013年だけ、「貯蓄が無い」と答えた家計の割合が大幅に上昇している。この上昇は、もともと高い29歳以下の家計

最近のNBER Working Paperで信用（あるいは負債）と景気循環についてのペーパーが2つ見られたのでちょっとまとめておく。ナイーブな理論であれば、信用（あるいは負債）の拡大というのは、金融部門がより有効に機能していることととらえることとできるので、（現在の）経済成長に良い影響を与えると考えることができる。しかし、日本の1980年代後半以降の経験や、アメリカの1980年代後半の経験、及び2000年代後半の経験は、信用・負債の拡大は経済に悪い影響を及ぼしているのではないかという考えを人々の頭に植え付けている。 Mian, Sufi, Verner (2015)による最新のNBER Working Paper（"Household Debt and Business Cycles Worldwide"）では、30カ国（主にOECD加盟の「先進国」）の1960年から2012年にわたるデー

Economist誌は世の中にあるいろいろなデータ（特に国際比較）についてしばしば教えてくれる。今週号のFree Exchange（Economic Focusの方がよかったけど）で、「包括的資産」の国別比較をしたという国連のレポートを紹介していた。 このレポートでは狭義の資産（主に生産に使われる機械）に加え、天然資産（領土に埋まっている石油など）と人的資産（国民の教育レベル等）も勘案した「包括的資産」というものを主要20カ国について計算し、国同士の比較やそれぞれの国の「包括的資産」がどのように変化してきたかを分析している。細かいところは読んでいられないので、Economistにも載っていた、主要な国の比較を表にしてみた。 最初の列のIWというのが包括的資産（inclusive wealth）の指標である。どのように計算するかについては、かなりの恣意性があるので、「幸福度」とかと同じで、酒

前回に引き続き、"Innocent Bystanders? Monetary Policy and Inequality in the U.S." by Coibion, Gorodnichenko, and Silvia, NBER WP 2012の結果を簡単に整理する。前にも書いたとおり、このペーパーの主要なエクササイズは、Romer and Romer (AER2006)が算出した金融政策ショック（政策金利の予期せぬ（あるいは予想された以上の）引き下げあるいは引き上げと考えればよいと思う）に対する4種類（賃金収入、総収入、消費、総消費）の不平等に関する指標のインパルスレスポンスを計算することである。では、まずは賃金収入と総収入から。 上の二つのグラフは、政策金利（FFR）が1％引き上げられたとき（緊縮的金融政策）にジニ係数がどのように動くかを示している。X軸は四半期単位である。右側が