本記事は VoxEUとの協力により公開されたものです。
1980年代半ばに始まった、米国におけるマクロ経済活動の並外れて安定した時期は、グレート・モデレーションとして知られている。Kim and Nelson（1999）およびMcConnell and Perez-Quiros（2000）は、1984年に米国の産出量変動が大幅に低下したことを初めて文書化した。しかし、グレート・モデレーションに関する学術的・非学術的な文献は膨大であり、その考えられる原因、すなわち生産構造の変化、政策の改善、そして幸運は、依然として活発な議論の対象となっている。
グレート・モデレーションは現代のマクロ経済学において最も広く文書化された定型化された事実の一つであるが、その「偉大さ」に疑問を投げかけうる問題が二つある：
第一に、これまでの研究は第二次世界大戦後のデータのみを用いてきたため、グレート・モデレーションが長期的な歴史的視点から研究されたことはこれまでない；
より長いデータセットを考慮した場合にも、グレート・モデレーションを特定できるだろうか？Gadea et al.（2015）の近年の研究では、この問いを検討している。1875年から始まるデータセットを考慮すると、各世界大戦の終結とグレート・モデレーションの開始にほぼ対応する、分散における三つの構造変化を時系列に沿って見出すことが分かった。実際、グレート・モデレーションは系列の特性に対して、第二次世界大戦と同程度の影響を及ぼしていた。
第二に、近年浮上した自然な疑問の一つは、グレート・リセッションによってグレート・モデレーションが終わった可能性である。グレート・リセッションは戦後の米国の景気循環において前例のない深刻さと期間を持ち、多くのエコノミストにGDP系列の重大な断絶があるのではないかと疑わせた。しかし、グレート・リセッションが生み出した混乱にもかかわらず、産出量の変動は抑制されたままでありうるだろうか？最近の論文（Gadea et al. 2014）では、この問いに正式に取り組んでいる。
グレート・モデレーション対グレート・リセッション
米国の四半期GDP成長率を図1に示す。グレート・リセッションによってグレート・モデレーションが終わったかどうかを分析しようとする際には、三つの課題が思い浮かぶ。第一に、グレート・モデレーションを検出した元の論文とは異なり、データにおいて一つ以上の構造変化を探す必要がある。グレート・モデレーションに関する変化を一つ見出すはずであり、もしグレート・モデレーションが終わっているなら、グレート・モデレーションに関連する追加の変化も見出されるはずである。第二に、追加の変化が存在するなら、それはサンプルの末尾に現れるが、その時点では構造変化検定の検出力は低下する。第三に、この追加の変化がサンプル末尾に存在する場合、サンプルが短すぎる可能性があり、その結果、変化後の動的挙動の推定精度が低くなり、以前の期間との統計的に有意な差を見出すことが難しくなる。
図1：米国のGDP成長率（1953.1～2013.4）
我々は、第二次世界大戦後のデータを用いて、これらすべての技術的問題を慎重に分析する。複数の変化を特定できる検定を用いるが、グレート・リセッションに関連する追加の変化の証拠は見つからず、グレート・モデレーションに関連する一つの変化のみが見つかった。サンプル末尾の問題に対処するため、グレート・リセッションを2007.4から始まるのではなく、1984.2から2007.3までの任意の期間から始まると仮定する実験を提案する。グレート・リセッションのサンプルをどこに配置しても、検定はグレート・モデレーションの終了を見出せない。サンプルの小ささの問題は、シミュレートされたデータによる人工的な追加サンプルを生成することで解決される。グレート・リセッションのデータと同じ特性を持つデータを5年、10年、または15年分追加し、10,000回のシミュレーションを行う。データを15年分まで延長した場合でも、グレート・リセッションに関連する構造変化は一切見つからない（図2）。。1
図2：1953.1～2013.4の米国GDP成長率と、15年分のシミュレーションデータ（グレート・モデレーション以前の変動性を持つグレート・リセッションのサンプル）
明らかに、グレート・リセッション中に変動性は上昇したが、我々の結果は、その上昇がグレート・モデレーション以前の変動性への回帰を示すほどではないことを示している。この解釈を検証するため、追加のサンプルをグレート・モデレーション以前の期間の分散と等しくなるようリスケールする。それでも、多くの場合、結果は追加の変化を示さない。この段階での問いは、グレート・モデレーション以前の変動性を持つ15年分のデータを追加しても、なぜ追加の変化が見つからないのかということである。
この問いに答えるため、グレート・モデレーション以前のサンプルからブートストラップ法により15年分の人工データを生成する。今度は、確かに結果が変わる。最も一般的なパターンは、変化が見つからないか、グレート・モデレーションに関連する追加の変化が見つかるかのいずれかである。したがって、グレート・モデレーション以前のサンプルとグレート・リセッション期間の差は、変動性の水準のみに関係しているわけではないようである。
回復の形状
グレート・モデレーションの性質をより深く研究するために、それが景気循環の各局面に等しく関連しているかどうかを調べることは有益であろう。景気後退に関しては、最後の景気後退期のGDP系列の成長率と、グレート・モデレーション以前のデータの成長率を比較する実験を行う。我々は、最後の景気後退の観測値が、グレート・モデレーション以前の景気後退の観測値と同じ分布に由来するものであることを棄却できない。2 景気拡大については、グレート・モデレーション期の景気拡大を、グレート・モデレーション以前のものと根本的に異なるものにしている特徴を調べる。我々は回復の形状に焦点を当てる。これは、GDP成長系列の確率的特性、長期的な経済活動、そして雇用創出能力にとって重要な意味を持つためである。一部の論者は、産出量が長期トレンドに回帰する局面であり、雇用創出が活発である（雇用創出が低調な無気力な回復とは対照的な）景気循環のピーク回帰局面が、1980年代半ば以降に消滅したと主張している。しかし、グレート・モデレーション期には前例のなかったグレート・リセッションの深刻さは、回復の形状が変化する可能性を残している。グレート・リセッションは強力であり、グレート・モデレーション以前の景気後退に匹敵するものであったが、景気拡大の第一年（回復局面）は、グレート・モデレーション以前のものとは明確に異なる。グレート・モデレーション以前の期間においては、第一年の平均成長率が第二年以降の平均成長率を上回るが、グレート・モデレーション後の期間においては明らかに下回る。統計的な観点からは、最後の景気拡大の第一年は、グレート・モデレーション以前の景気拡大の第一年と異なることを示す。しかし、景気拡大の第二年および第三年については、そうではない。
結論
19世紀に始まる歴史的データセットを用いたとしても、グレート・リセッションにもかかわらず、グレート・モデレーションは終わっていない。グレート・モデレーションは当初、産出量の変動の低下と関連付けられ、リスクの低減や景気後退の頻度と深さの減少という点で、大きな成果とみなされた。しかし、グレート・モデレーションの特性を慎重に分析すると、それは景気拡大の形状とより明確に関連しているように思われる。おそらく、見かけ上の安定性の向上に伴う利益には、非常に高い代償が払われているのである。低調な景気拡大は、低い変動性の代償として支払うべきものなのかもしれない。
参考文献
Coibion, O and Y Gorodnichenko (2010)、“Does the Great Recession really mean the end of the Great Moderation?”、VoxEU、掲載先 http://www.voxeu.org/article/does-great-recession-really-mean-end-great-…。
Gadea-Rivas, M D, A Gomez-Loscos, and G Perez-Quiros (2014)、“The Two Greatest. Great Recession vs. Great Moderation”、CEPR Discussion Papers 10092。
Gadea-Rivas, M D, A Gomez-Loscos, and G Perez-Quiros (2015)、“The Great Moderation in historical perspective. Is it that great?,”、CEPR Discussion Papers 10825。
Kim, C-J, and C R Nelson (1999)、“Has The U.S. Economy Become More Stable? A Bayesian Approach Based On A Markov-Switching Model Of The Business Cycle”、The Review of Economics and Statistics 81(4): 608–616。
McConnell, M M, and G Perez-Quiros (2000)、“Output Fluctuations in the US: What Has Changed since the Early 1980’s?”、 American Economic Review 90(5): 1464–1476。
脚注
1 興味深いVoxのコラムにおいて、Coibion and Gorodnichenko（2010）もまた、グレート・モデレーションは終わっていないと主張しており、その際には変動性の推移のみを比較している。彼らは論文においてこの考えをより深く展開し、良い政策がグレート・モデレーションの説明において重要な役割を果たしている限り、グレート・モデレーションは終わっていないことを示している。
2 より長いデータセットによって視野を広げると、グレート・モデレーション以前と以後の景気後退の特徴は基本的に等しいことが分かる。第二次世界大戦に関連する変動性の低下は両方の景気循環局面の変化と関連しているが、グレート・モデレーションの構造変化の性質は、景気拡大局面の特徴、特にその形状によって完全に説明されることが分かった。
掲載は、世界経済フォーラムによる見解の支持を意味するものではありません。
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執筆者：Lola Gadea Rivas氏はサラゴサ大学の応用経済学教授です。Ana Gómez-Loscos氏はBanco de España（スペイン銀行）のマクロ経済分析・予測部門のシニアエコノミストです。Gabriel Pérez-Quirós氏はスペイン銀行研究部門のマクロ経済研究ユニット責任者です。
画像：ニューヨーク証券取引所の前に掲げられたウォール街の道路標識。REUTERS/Lucas Jackson。
