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ローラン・ブトン, パオラ・コンコーニ, フランシスコ・ピノ, マウリツィオ・ザナルディ 「銃と票: 無気力なるマジョリティにたいする強硬派マイノリティの勝利」(2017年10月6日)

Laurent Bouton, Paola Conconi, Francisco Pino, Maurizio Zanardi, Guns and votes: The victory of an intense minority against an apathetic majority , (VOX 06 October 2017)


合衆国市民のおよそ90%が支援しているのにもかかわらず、銃購入にたいするバックグラウンドチェック強化案は合衆国上院で廃案となった。「銃規制のパラドクス」 は、投票者のもつ選好の強さがさまざまな政策論点により異なるという事実、そしてそれにもかかわらず投票権者には雑多な政策論点に責任をもって取り組むべき政治家を選ぶのに、たった1つの票しか与えられていないという事実、これで説明できる可能性がある。これら特徴を取り込んだモデルは、合衆国議会上院の投票行動をうまく予測する。改選が近くなるほど上院議員は銃擁護の票を投じる傾向が高くなる。そして銃問題にかんして意見を翻すのは、民主党員のみである。

編集者注: 本稿は初め2013年12月に公表されたもの。最近の悲劇的事件を受けて、また新たに政策的関連性を得た。

2012年12月14日、コネティカット州ニュータウン市サンディ・フック小学校の銃撃事件で、児童20名および職員6名が殺害された。この悲劇を経て急激に高まった銃規制支持の世論にもとづき、オバマ大統領は新たな銃規制の導入形態にかんする直接的勧告案を提示するタスクフォースの編制を宣言、この 「国家を揺るがす銃暴力の蔓延」 に終止符を打とうとした。

一年が過ぎたが、合衆国議会はより厳格な規制の導入ができずにいる。広範な世論的支援があるにもかかわらず。The Economist で指摘されたように、「さらなる銃規制を求める動きが昨年10月のニュータウン市銃撃事件のすぐあと現れたとき、焦点があてられたのは次の3点だった: アサルトウェポン、高キャパシティマガジン、バックグラウンドチェックだ。しかし新たな銃規制法を求める熱気は急速に薄れてゆく。次第に明らかになってきたのは、アサルトウェポンおよび高キャパシティマガジン追放の運動が、法律制定に必要な票を得られそうにないという状況だ。銃規制推進派はバックグラウンドチェックシステムの強化を目指すほかなくなった。だが、結局それさえ高望みだったのだ」(The Economist 2012)。

2013年4月17日、銃展示会やオンラインでの私的な売買にたいするバックグラウンドチェックを要請する穏健な運動さえ、上院で廃案となった。これは驚くべき事態ではないか。そもそも当時とりおこなわれた世論調査は全て、合衆国市民のマジョリティが同施策を支持していると示していたのである1。オバマ大統領の言葉をきこう: 「90%が支持したものがそれでもなお実現しないなどという事態が、一体なぜ起こるのか?」

銃規制パラドクスの解明

合衆国議会議員のあいだにみられる銃規制支持への躊躇は、合衆国市民の大半がそれを支持している事実があるだけに、関連分野における長年の謎であった。Schuman and Presser (1978) はこの謎をさして 「銃規制のパラドクス」 との言葉を用いた。Goss (2006) の主張するように、1つの考え方としては、「アメリカ人の銃所有者は強硬派であり、よく組織されているだけでなく、候補者にその銃規制にたいするポジションだけを基準に反対票を投ずることを厭わないのだ」 という説明もありうる。銃所有者は 「強い動機をもつ、強硬派マイノリティを構成」 し、「相対的に無気力なマジョリティを圧倒」 しているのだ。

われわれは最近の論文 (Bouton et al. 2013) で、このアイデアの定式化を試みつつ、選挙に関連したさまざまなインセンティブが政治家に銃擁護のスタンスを取らせ、選挙民の中のいちマイノリティの利益に沿うよう突き動かしていることを示す実証データを提示した。われわれが提案する理論モデルは、政治家がおこなう第一義的 (primary) および第二義的 (secondary) な政策論点にかんする投票をとらえたものである。前者は、投票権者のマジョリティが相対的に多くの関心をむけている論点をさし、公共支出の水準などがこれにあたる。後者は銃規制の把捉をめざすもの – すなわち、なんらかのマイノリティ集団が相対的に強い関心をむけている論点だ。ところで、現職政治家の第二義的政策論点にかんする選択方針については、マイノリティのほうがより多くの情報をもっている可能性がある。こうした状況のなか、市民には雑多な政策論点に自らに代わり責任をもって取り組むべき議員を選択するのに、たった1つの票しか与えられていない。そうなると政治家は第二義的政策論点につきこうしたマイノリティに阿る態度をとりながらも、マジョリティの支持を大幅に失わずに済む可能性がある。本モデルは次の3つの検証可能な予測結果を出している:

  • 一、任期終了を間近に控えた政治家は、自らの政策的選択が改選の見込みにおよぼす影響が大きいほど、銃擁護のスタンスを取る傾向が高くなる。
  • 二、銃規制にかんし 「翻意」 する政治家は、銃規制に好意的であり、かつ、改選を気に掛けている者のみである。こうした政治家は、自らの政策選好と改選   意図とのあいだの葛藤に直面するためだ。
  • 三、選挙が近づこうが、銃規制に反対し、かつ/または、改選を気に掛けていない、政治家の投票行動にはなんら影響がない。

合衆国議会上院における投票行動

以上の予測の妥当性を評価すべく、われわれは1993-2010年期間において上院でおこなわれた銃規制にかんする投票の決定因子を検証した。合衆国議会上院のズレ構造 (staggered structure) – 議員は6年任期だが、三分の一の議員が2年ごとに改選される – は、選挙の近さが銃規制立法にたいする政治家の投票行動に作用するのかを検証するための擬似実験的環境を与えてくれる。この構造のおかげで、所与の投票について、3つの異なる 「世代」 – すなわち、異なる時期に改選される層 – に属する上院議員の行動が比較可能になる。

モデル予測と軌を一にする、次の3つの主要結果が得られている:

  • 一、上院議員の最古参世代 (すなわち、2年以内に改選をむかえる者) は、それ以前の2世代よりも銃擁護の投票をする可能性が高い。

影響は相当大きく、また計量経済学的方法論やサンプルにする投票事例をさまざまに変えてみても、また上院議員の銃規制にたいする投票行動を駆動しているその他要素を考慮した多様な調整要素を組み入れても、頑健性を保った。

  • 二、民主党の上院議員のみが銃規制にかんして翻意する – 任期最後の2年間になると、これら議員が銃擁護の投票する確率は、15.3%から18.9%増加する。
  • 三、選挙が近づいても、改選を気に掛けていない上院議員の投票行動にはなんら影響がない。気に掛けていないというのは、リタイアするつもりなのか、議席確保がかなり確実であるか、その何れかである。

銃規制投票の決定因子にかんする本研究結果は、世論の圧倒的な支援があったにもかかわらず、ニュータウン市での悲劇を経ても合衆国議会がより厳格な規制を導入しなかった理由を解明する手掛かりになる。われわれの実証的モデルは、直近の4月のバックグラウンドチェックにかんするManchin–Toomey修正案が上院で廃案となることをじっさいに予測した2

まとめ

間接民主主義国では、政策選択が選挙民マジョリティの欲するところから逸脱する場合がままある:

  1. 投票権者はさまざまな政策論点で選好の強さが異なる; また
  2. 投票権者には、雑多な論点に自らの代わりに責任をもって取り組むべき代表者を選出するために、たった1つの票しか与えられていない。

言わずもがなだが、ロビー集団による財政的圧力が、政治家の選択とマジョリティの選好とのあいだの対応性の欠如を助長している可能性はある。じっさいわれわれの実証成果では、銃権利ロビーからより大きな選挙キャンペーン的貢献を享受している上院議員ほど、銃擁護のスタンスを取る傾向もより高くなることが確認された。しかしながら、このロビー集団による財政的圧力も、選挙の近さが上院議員の投票行動におよぼす銃擁護的影響までは説明できない – 個々の上院議員がその任期をとおして獲得する支援分を調整したあとでさえ、これら議員は改選が近づくと銃擁護の投票をおこなう傾向が高まることが判明しているのだ。したがって、NRAのような銃権利ロビーの力は、かれらの財布の中身だけでなく、こうしたロビー団体のメンバーが単一争点のみにこだわる投票権者である事実にも負うところがあるようである3

総論的には、一緒くたにされた雑多な政策論点を解きほぐしてゆく市民のイニシアチブが、市民の選好と政策アウトカムのあいだの対応性を向上させる手掛かりとなりうる (Besley and Coate 2008)4。各論的には、合衆国諸州のなかでも、一般市民が投票で新立法の可決/否決を決定できるところでならば、より厳格な銃規制を導入できるかもしれない5。とはいえ、市民イニシアチブの場合であれ、投票権者の選好の強さは重要だ。たとえば、イチシアティブの組織には金と時間そうほうで非常にコストが掛かるが、銃規制にたいし強硬に反対する市民ほどそうしたコストを厭わない傾向があるかもしれない。くわえて、銃規制肯定派の市民ほど投票コスト (例: 時間を割いて有権者登録する・仕事の予定を組み直す・投票所に足を運ぶ・候補者情報を収集するなど) を厭わないかもしれない。かくして強硬派マイノリティは、無気力なるマジョリティにたいする優位をなお保ちうるのである。

参考文献

Besley, T and S Coate (2008), “Issue Unbundling via Citizens’ Initiatives”, Quarterly Journal of Political Science, 3: 379–397.

Bouton, L, P Conconi, F J Pino, and M Zanardi (2013), “Guns and Votes”, CEPR Discussion Paper 9726.

The Economist (2013), “Over before it began”, 24 April.

Goss, K A (2006), Disarmed: The Missing Movement for Gun Control in America, Princeton University Press.

Schuman, H and S Presser (1978), “Attitude Measurement and the Gun Control Paradox”, The Public Opinion Quarterly, 4: 427–438.

1 たとえば、2013年4月にとりおこなわれたABC News–Washington Postの世論調査は、回答者の86%が銃展示会やオンラインでの銃売買にたいするバックグラウンドチェックを支持していると示した。2013年1月にとりおこなわれたCBS News–New York Timesの世論調査によると、92%の合衆国市民が全面的バックグラウンドチェックを支持していたという。

2 1993–2010年期間にかんする推定値にもとづき、われわれは99人中93名の上院議員について、2013年4月14日のマンチン–トゥーミー修正案にたいする投票を正しく予測した。ただし、多数党院内総務ハリー・リードは除く。かれは、幾つかの手続き上の理由から、本修正案にたいし反対票を投じたためだ。合衆国議会上院では、議事妨害をのりこえて法案を先に進めるために必要な60票が得られなかった。われわれの予測した票差 (51-48) は、実際のもの (53-46) にきわめて近いものとなっている。ただし、ここでもハリー・リードは除いた。

3 Slateに掲載されたある記事が指摘するように、「NRAは大方から本国における最も強力なロビー集団だと見做されている。財源はどちらかといえば控えめといったところでメンバーもちょうど4百万人程度なのだが。[…] NRAはほとんど銃規制の論点のみに専念しているため、かれらの指導層はその立法関連の目的を徹底的に追求できる体制になっている。おそらく最も重要な点だが、NRAはそのメンバーの多くが組織そのものと同じくらい一点集中型の考えをしている。世論調査では、相対的に多くのアメリカ人が銃規制の緩和よりその強化に好意的である旨がしばしば示されるが、銃権利推進派はこの論点における反対陣営とくらべ、一点集中型である可能性がはるかに高いのだ」(Slate, 29 June 2012)。

4 直接イニシアチブ (direct initiative) の手続きは、市民が立法案や憲法修正の形をとる請願を提出することを可能にする。この請願が十分な世論の支持を獲得した場合、その施策はそのまま投票に直行する段取りとなる。そのさい初めに立法府に法案を提出しておく必要はない。

5 たとえば、「イニシアチブ594」 としても知られる 「銃購入に関する全面的バックグラウンドチェックを求めるワシントン州イニシアチブ (Washington Universal Background Checks for Gun Purchases Initiative)」。本イニシアチブがワシントン州で2014年11月4日の投票用紙に記載されるかもしれない。本施策が投票権者により可決された場合、ワシントン州で銃を購入する全ての人を対象とするバックグラウンドチェックが要請されるようになる – これには私的な取引をとおして購入する者も含まれる。

 

リヴァイ・ボクセル 「インターネット・ソーシャルメディア・政治分極化」 (2017年10月1日)

Levi Boxell, “The internet, social media, and political polarisation” (VOX, 01 October 2017)


インターネットは、近年の政治の分極化について相当な汚名を着せられてきた。合衆国のデータを用いつつ本稿が主張するのは、政治分極化の強まりという少なくとも1970年代まで遡れる一般動向について、インターネットはじつのところ何ら重要な役割を果たしてこなかったこと、これである。本研究結果は、都合のよい物語をとおした説明にとどまらない視点をもつことの重要性、そして政治的気分をうみだす諸要因をより深く理解することの必要性を照らし出す。

合衆国選挙民のあいだで近年政治の分極化が進んでいる旨を示唆する文献が増えている (例: Abramowitz and Saunders 2008, Iyengar et al. 2012)。1994年、政党支持者 (party affiliates) のおよそ20%が反対政党について 「強く不支持 (very unfavourable)」 の見解をもっていた。2016年までに、この数字は55%超に高まり、現在も減速の兆しは全くみられない (Pew Research 2016)。1994年から2014年にかけて、政治ポリシーにかんする質問群をとおし強固に一貫したイデオロギー的見解をもつアメリカ人の割合は、2倍以上に膨らんだ – すなわち10%から20%超に増加した (Pew Research 2014)。

政治分極化にたいする関心のほうも空前の高まりをみせている。Google Trendsが示すところでは、合衆国における政治分極化に関連した検索の件数は2016年の11月、2004年のモニター開始以降のいずれの選挙月をも上回るものとなった1。Gentzkow (2016) も、1950年から2008年にかけてのGoogle Books Ngram Viewerデータにおける政治分極化への言及について、同様の結果を得ている。

政治分極化の強まりの説明としてよく引用される仮説の1つは、インターネットとソーシャルメディアを主たる要因とするものだ。Cass Sunstein (2007) の次のような言葉は、この議論の標準型を示している:

インターネットのおかげで甚だしく容易になったのは自分の見解の後押しとなる膨大な資料を渉猟し … [なおかつ] それと反対の趣旨をいう資料のいっさいを排除することだ … このセルフ-ソーティングがもたらす重要な帰結に、飛び地の過激主義 (enclave extremism) とでも呼びうるものがある。同好の士からなる飛び地にゆき着いた人々は、通例そこからさらに極端な地点に向かってゆくものだ

よく知られたEli Pariser (2011) や Cass Sunstein (2001, 2009, 2017) の著作は、インターネットが 「フィルターバブル」 ないし 「エコーチャンバー」 の役割をはたすというこの考えについて詳説したものだ。

個人は、インターネット上で同好の士的な情報源をじじつ見い出しており、またソーシャルメディア上でも同好の士的な個人と繋がる傾向が比較的強いこと、これについては強固な実証データが存在する。既存研究は、政治ブログ上でのリンク (Adamic and Glance 2005)、ウェブサイト訪問 (Gentzkow and Shapiro 2011)、Twitter上の政治的リツイート (Conover et al. 2011)、ソーシャルメディア上の記事シェア・クリック (An et al. 2014, Bakshy et al. 2014, Flaxman et al. 2016)、Twitter上の政治的同類性 (Colleoni et al. 2014, Gruzd and Roy 2014, Halberstam and Knight 2016) などにおける住み分け (segregation) を明らかにしてきた。

図1 メディアと交流形態でみたイデオロギー的住み分け

出典: Gentzkow and Shapiro (2011).

しかしながら、オフラインの情報源とオンラインの情報源を比較する段になると、諸研究はどちらにも同程度の分節化レベルを見い出している。図1はGentzkow and Shapiro (2011) から取ったものだが、ウェブサイト訪問にかんする分節化をみると、これは全国紙にかんする分節化ほどではないが、地方紙にかんする分節化よりも激しいといった具合になっている。Halberstam and Knight (2016) もTwitter上の政治ネットワークを調べて、Twitter上の政治ネットワークとオフラインの政治ネットワークの分節化が同程度であることを明らかにしている。なお付言しておくと、インターネット上の情報源にかんする分節化はたしかに示唆的であるが、これはインターネットが分極化を促したという命題の必要条件でもなければ十分条件でもないのである。

図2 標準化した政治分極化の指標の動向 (1972–2016)

出典: Boxell et al. (近刊).

最近の論文で私は共著者らとともにインターネットと政治分極化の関係を調査している。そのさい 「全米選挙研究 (American National Election Studies)」 のサーベイデータを用いることで、オンライン情報へのアクセスで異なる人口学的諸集団をとおしてみた分極化動向の比較をおこなった (Boxell et al. 近刊)。研究における発見が個々の政治分極化基準によって左右される程度を減らすため、我々はこれまで関連文献で用いられてきた8つの基準をもとにあらたに1つの標準化指標を作成した。なおこれまでの尺度とは、Abramowitz and Saunders (2008) のイデオロギー整合性の尺度、Mason (2015) の党派的ソーティングの尺度などをさす。図2には、我々の指標の1972年から2016年にかけての動向を示した (1996年に値が1となるように標準化した)。本期間をとおし分極化には安定した上向きの動きがみられる反面、インターネットの勃興に対応する変節点を示す兆候はまったく確認できない。1996年以前の動向だけみても、政治的分極化の説明においてインターネットが果たし得る役割は限られていそうだ。

くわえて図3が示すように、分極化は1996年から2016年にかけて高齢者 (65+および75+の年齢層) のほうが青年 (18-39の年齢層) よりも急激に進行した。さらに、予測インターネットアクセスを計る尺度として人種や教育といったその他の人口学的変数を取り入れたより包摂的なものを用いた場合、1996年においてインターネットアクセスを享受していた可能性が最も低い人口学的諸集団のほうが、1996年においてインターネットアクセスを享受していた可能性が最も高い人口学的諸集団よりも、大きな分極化の変化を被っていたことが確認できた。

図3 さまざまな年齢層の政治分極化 (1996-2016)

出典: Boxell et al. (近刊).

インターネットないしソーシャルメディアへの直接的なアクセスが政治分極化の主要要因であるとすれば、予想される動向はこれと正反対になるはずだ。高齢者 (65+) が選挙キャンペーンにかんする2016年のニュースをオンラインで視聴していた可能性は、青年 (18-39) のおよそ半分であり、ソーシャルメディアを利用していた可能性はさらに少ない。それにもかかわらず、最大の政治分極化を被ったのはこの相対的年長者の層なのだ。これら事実を念頭におけば、諸年齢層にわたるインターネットアクセスへの反応の大きな不均一性、あるいは諸年齢層にわたる相当な波及効果を考慮しないまま、インターネットないしソーシャルメディアが現在みられる政治分極化の主要要因であるとする物語を作り上げることはできなさそうだ。

以上の発見は、インターネットないしソーシャルメディアが政治分極化に及ぼす影響を否定し去るものではない。事実、インターネットが僅かながら影響をもつ可能性を示す実証データも存在する。Lelkes et al. (2017) は恐らくは外生的だと思われる管路敷設権立法 (right-of-way legistlation) の変化を援用しつつ、ブロードバンドの普及が対象カウンティにおける感情的分極化 (affective polarisation) を一定程度強めたとの主張をしている。ただ同著者らは 「我々は、ブロードバンドが党派的反感の強まりを引き起こした唯一の原因などと主張するものではない。あるいは主要な原因ですらないかもしれない … 感情的分極化は少なくともインターネット利用が始まる二十年前には強まり始めていた」 と述べ、自らの発見を穏当なものにとどめている。またこれら研究結果は、諸年齢層にわたる感情的分極化の違いを説明するものでもない。

ところで、2016年の選挙結果をインターネットおよびソーシャルメディアの責めに帰すよく似た物語がある。選挙後、ヒラリー・クリントン氏は、自身の敗北の一因はフェイクニュースとFacebookだったと仄めかした。我々の論文では、人口学的諸集団にわたり投票率を比較することで、2016年の選挙にインターネットが及ぼした影響についても調査している。ドナルド・トランプ氏がインターネット利用性向の相対的に高い人口学的諸集団から獲得した票の比率が、以前の大統領達よりも大きかった旨を示す実証データはまったく確認されなかった。じっさいのところ、我々の点推定値はそれと正反対の構図を示唆している – トランプ氏はインターネット利用性向の高い人や実際のインターネット利用者のあいだでは比較的振るわなかったようなのだ。トランプ氏の支持者に占めるソーシャルメディア利用者の割合、および人口学的諸集団をとおしてみた投票率の違いを調べたHampton and Hargittai (2016) も同様の結論に至っている。

今日の合衆国には諸政治集団のあいだに相当な断裂がさまざま存在し、しかもこれら断裂が埋まってゆく気配もみえない。政治分極化やポピュリスト的な大統領候補の席巻を理解しようと試みるさい、インターネットやソーシャルメディアをやり玉に挙げたくなる気持ちも分からなくはない。しかしながら、人口学的諸集団にわたる基本動向は、どちらの現象を説明するにしてもインターネットが大きな役割を与えるような物語を支持するものとはなっていない。メディア消費は従来型メディアを離れこうした新たなプラットフォームに向かうシフトを続けており、我々もまたこれらプラットフォームの利用形態およびその政治領域への影響を注視し続けてゆく必要がある。だが、前述の結論を覆す新たな実証データが現れるまでは、FacebookフィードやGoogle検索に代わる何かがあれば我々の直面している政治問題が解決されるなどと考えるべきではない。

参考文献

Abramowitz, A I and K L Saunders (2008), “Is polarization a myth?”, The Journal of Politics 70(2): 542—555.

Adamic, L A and N Glance (2005), “The political blogosphere and the 2004 US election: Divided they blog”, Proceedings of the 3rd International Workshop on Link Discovery: 36–43.

An, J, D Quercia and J Crowcroft (2014), “Partisan sharing; Facebook evidence and societal consequences”, Proceedings of the Second ACM Conference on Online Social Networks: 13–24.

Bakshy, E, I Rosenn, C Marlow and L Adamic (2012), “The role of social networks in information diffusion”, Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web: 519–528.

Boxell, L, M Gentzkow and J M Shapiro (2017), “A note on internet use and the 2016 election outcome”, Working Paper.

Boxell, L, M Gentzkow and J M Shapiro (forthcoming), “Greater internet use is not associated with faster growth in political polarization among US demographic groups”, Proceedings of the National Academy of Sciences.

Colleoni, E, A Rozza and A Arvidsson (2014), “Echo chamber or public sphere? Predicting political orientation and measuring political homophily on Twitter using big data”, Journal of Communication, 64:317–332.

Conover, M D, J Ratkiewicz, M Francisco, B Goncalves, F Menczer and A Flammini (2011), “Political polarization on Twitter”, Fifth International AAAI Converence on Weblogs and Social Media.

Fiorina, M P, S J Abrams and J C Pope (2010), Culture war? The myth of polarized America, London: Longman Publishing.

Flaxman, S, S Goel and J M Rao (2016), “Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption”, Public Opinion Quarterly 80(S1): 298–320.

Gentzkow, M (2016), “Polarization in 2016”, Toulouse Network for Information Technology Whitepaper.

Gentzkow, M and J M Shapiro (2011), “Ideological segregation online and offline”, Quarterly Journal of Economics, 126(4): 1799–1839.

Gruzd, A and J Roy (2014), “Investigating political polarization on twitter: A Canadian perspective”, Policy & Internet 6(1): 28–45.

Halberstam, Y and B Knight (2016), “Homiphily, group size, and the diffusion of political information in social networks: Evidence from Twitter”, Journal of Public Economics 143: 73–88.

Hampton, K N and E Hargittai (2016), “Stop blaming Facebook for Trump’s election win”, The Hill.

Ingram, M (2017), “Hillary Clinton blames the Russians, Facebook, and fake news for her loss”, Fortune.

Iyengar, S, G Sood and Y Lelkes (2012), “Affect, not ideology: A social identity perspective on polarization”, Public Opinion Quarterly 76(3): 405–431.

Lelkes, Y, G Sood and S Iyengar (2017), “The hostile audience: The effect of access to broadband internet on partisan affect”, American Journal of Political Science 61(1): 5–20.

Mason, L (2015), “I disrespectfully agree: The differential effects of partisan sorting on social and issue polarization”, American Journal of Political Science 59(10): 128–145.

Pariser, E (2011), The filter bubble: What the internet is hiding from you, New York, NY: Penguin Press.

Pew Research (2014), Political polarization in the American public, Research report, Pew Research Center.

Pew Research (2016), Partisanship anolitical animosity in 2016, Research report, Pew Research Center.

Sunstein, C R (2001), Republic.com, Princeton, NJ: Princeton University Press.

Sunstein, C R (2007), “Sunstein on the internet and political polarization”.

Sunstein, C R (2009), Republic.com 2.0, Princeton, NJ: Princeton University Press.

Sunstein, C R (2017), #Republic: Divided democracy in the age of social media, Princeton, NJ: Princeton University Press.

Endnotes脚注

[1] See https://trends.google.com/trends/explore?date=all&geo=US&q=%2Fm%2F02shm1 を参照

ポール・クルーグマン「政策担当者は正しいことをしたか」(2017年9月22日)

Paul Krugman, Did policymakers get it right? (Video VOX, 22 September 2017)

政策担当者はどの部分で正しい政策を取ったか?この動画では、ポール・クルーグマンが中央銀行は正しい政策を取ったが、間違ったタイミングで緊縮政策が行われたと説明。この動画は2017年9月22日に開催された「金融危機から10年」と題されたカンファレンスで録画されたものです。1    [Read more…]

  1. 訳注:本訳はクルーグマンが実際に話しているものをもとにしており、動画の英語字幕とは必ずしも一致しません。 []

欧州におけるポピュリズムと信頼

From VoxEU  2017年8月23日

Christian Dustmann、University College London (UCL) 経済学教授

Barry Eichengreen、カリフォルニア大学バークレイ校経済学・政治学教授

Sebastian Otten、UCL シニアリサーチオフィサー

André Sapir、ブリュッセル自由大学教授

Guido Tabellini、ボッコーニ大学経済学教授

Gylfi Zoega、アイスランド大学経済学教授

概要: 近年、既成の政治制度や政党への信頼の低下とポピュリスト運動やその政策への支持の増加が見られるようになった。それも欧州連合への懐疑や、一部でのあからさまな敵意が見られる欧州だけに限られたものではない。このコラムはCEPRのMonitoring International Integration series (国際統合の観測シリーズ)の最初のレポートである。これは各国内と欧州全体の政治制度両方における信頼の低下の根源を分析し、その展開の結果としてEUが危機にあるのかを問うものである。

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消えた成長の謎:あるいは如何に帰属と創造的破壊がTFPに影響するか

訳者: 帰属計算というと、普通はGDPの計算で市場取引されていない財・サービスの価値の計算方法のことかと思いますが(よく例として出されるのが、持ち家の住居サービスの価値の計算)、このコラムでは名目値を実質値とインフレ率に変換する際の、新製品の影響の計算方法の事を指しています。

 

消えた成長:帰属と創造的破壊がいかにTFPの計測に影響を与えるか

From VoxEU

2017年8月16日

Philippe Aghion, ハーヴァード大学経済学教授、CEPRリサーチフェロー

Antonin Bergeaud, パリ経済学校博士課程学生、フランス銀行

Timo Boppart, ストックホルム大学IIES助教授

Peter Klenow, スタンフォード大学経済政策教授

Huiyu Li、サンフランシスコ連邦準備銀行

概要:全要素生産性の成長率が低下していることから、世界はイノベーションのアイデアに枯渇しつつあるのだと主張する人達がいます。このコラムは算出が計測される方法がこれを判断する上での核心であると主張し、産出計測バイアスにおける帰属の役割を定量化します。「新しい」ものと既存の製品を区別することで、合衆国経済の消えた成長を見つけ出すことが出来ました。この消えていた成長を考慮することで、統計当局はその手法を向上し、新しいアイデアの登場をより容易に認識することが出来ますし、またこれは最適成長とインフレターゲット政策についての含意を持ちます。

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グローバライゼーションと合衆国の労働市場

グローバライゼーションと合衆国の労働市場 From VoxEU

Mine Senses、ジョンズ・ホプキンズ大学国際経済学准教授

2017年8月6日

 

概要: グローバライゼーションによってもっとも被害を被ったコミュニティは近年の合衆国の選挙において中道の候補からよりイデオロギー的に過激な候補へと支持をシフトさせたという証拠などが出てきている。Vox eBookから抜粋されたこのコラムでは、グローバライゼーションの波を反転させる事を約束して当選した政治家の政策がどういうものになるかと、そういった政策の成功の見通しについて考えてみる。

編集者注: このコラムは最初、Vox eBook、Economics and policy in the Age of Trump、の中の1章として書かれた。この本はここからダウンロード可能である。

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政府通貨と暗号通貨の競争

訳者:上のタイトルの通り、政府発行の通貨と暗号通貨の間での競争についての論文を書いたJesús Fernández-Villaverde教授の自身によるその論文の解説です。原文で”cryptocurrency”と書かれるネット上の通貨は日本では「仮想通貨」と呼ばれる事が多いようですが、訳文ではそのまま「暗号通貨」と訳しています。私自身は通貨についての理論には全く詳しくありませんので、もし訳に問題があればお知らせください。

 

通貨競争の経済学について」 from VoxEU

Jesús Fernández-Villaverde, ペンシルバニア大学経済学教授

2017年8月3日

概要:もし暗号通貨による支払いのシェアが増えれば、政府発行の通貨は民間の発行者からの市場での競争に直面することになる。このコラムは、たとえもしこのシステムが価格安定を維持し得たとしても、市場は社会的に最適な量の通貨を提供しないと論ずる。しかしながら、通貨の実質価値を安定させる金融政策を利用することで、それでも政府は社会的厚生を最大化することが可能である。よって、民間通貨からの競争の脅威は貨幣を発行するどんな政府に対しても歓迎すべき市場による規律を与え得るものである。

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「消費バスケット一杯の企業異質性」

消費バスケットの中の企業異質性:家庭と店舗スキャナーデータからの証拠 from VoxEU

2017年8月2日

  Benjamin Faber、カリフォルニア大学バークレー校経済学部助教

Thibault Fally、     カリフォルニア大学バークレー校助教

概要: 近年の文献は労働者の所得への企業異質性の影響について論じるようになってきている。このコラムでは家計の生活費への影響という観点から企業異質性について考えてみる。富裕層と貧困層はその消費財を異なる企業から購入しており、ゆえに企業の異質さの非対称性から異なる影響を受ける。分析はほどほどの貿易自由化により、合衆国の最も豊かな20%の家計は最も貧しい20%と比べて小売財消費での生活費インフレ率が1.5ー2.5%ほど低くなりえる事を示している。

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キャロル・グラハム 「アメリカの希望の欠如」

アメリカの希望の欠如:豊かな国の貧しさは高くつく

Lack of hope in America: The high costs of being poor in a rich land from VoxEU

2017年7月28日

キャロル・グラハム(Carol Graham)

ブルッキングス研究所のLeo Pasvolskyシニアー

メリーランド大学カレッジパーク校School of Public Policy教授

合衆国の分裂はかつてない程になっています。それを一番分かりやすく表している指標について経済学者は長年にわたって議論してきましたが、それは所得と機会の両方の不平等の急激な増加でしょう。合衆国の不平等の高さは将来の機会(の多さ)を意味しているのだという長く信じられてきた信念がありますが、多くの研究がそれはもはや事実ではない事を示す有力な証拠を提供しています。Chetty et al. (2017)は、両親の所得レベルよりも上へ行ける子供の比率が1940年生まれのコーホートの90%から、1980年生まれについての50%まで低下した事を発見しています。しかし、ジニ係数などの数値指標に基づいた経済学者内部の技術的な議論は一般の議論の中には浸透してはいないようです。

合衆国内の分裂は所得の領域をはるかに越えたものになっており、その幾つかには特に不安を感じさせられます。新著において、私は生活水準(well-bing)の面から不平等の趨勢をかたりました。通常の指標から出発して、厚生の非経済的側面に関する指標、たとえば幸福、ストレス、怒り、そしてもっとも重要である希望などについてのものを利用しています(Graham 2017)。

希望は人々が将来の為の投資を行う動機となる重要なものです。生活水準についての私の以前の研究は、経済的余裕のない人達にとってそれがとりわけ重要である事に光をあてました。彼らにとってそういった投資を行うことは富裕層にとって以上の現在時点での消費の犠牲を必要とします(Grapham et al. 2004)。機会についてのギャップの拡大に加えて、合衆国の豊かさのギャップは信念、希望、そして願望についての不平等の拡大につながってきており、経済的に取り残された人達こそがもっとも希望を持たず、その将来の為の投資を最も行わない人達となるわけです。

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ジェイムズ・ベッセン「コンピュータによる自動化は人間の仕事にどう影響するか:テクノロジー・雇用・技能」

[James Bessen, “How computer automation affects occupations: Technology, jobs, and skills,” Vox, September 22, 2016; 翻訳のPDF版]

「コンピュータによる自動化が進むと大量に雇用が失われる」という考えが広まっている.だが,ここで見過ごされているのが,需要の変化や職業間の代替の両方がからんだ経済の動的な反応だ.このコラムでは,アメリカのデータを利用して,細分化した職業カテゴリーで自動化が雇用に及ぼす影響を考察する.今日まで,コンピュータを使うさまざまな職業の雇用は他より大きく伸びている一方で,あまりコンピュータを使わない職業では,コンピュータが絡む雇用喪失が他より多く生じている.自動化でつきつける本当の課題は,新しいテクノロジーを使う技能をもつ労働人口を発展させることだ.

自動化が心配されているのはブルーカラー製造業の労働者だけではなく,ホワイトカラーや専門職でも自動化が懸念されている.人工知能を用いるものも含めて新しいコンピュータプログラムは,簿記係・銀行の窓口係・販売員その他のこなす作業をかわりにこなすようになっている(Brynjolfsson and McAfee 2014).人によっては,こうして作業をプログラムが代替することでテクノロジーによる失業が生じ,大不況からの景気回復が緩慢になったと考える向きもある(Ford 2015).将来に目を向ければ,Frey and Osborne (2013) の予想によると「アメリカの雇用の 47% が(…)自動化で代替される可能性があり(…),おそらくは今後10年~20年でそうなりうる」という.他方で,もっと穏当な影響を考える人たちもいる (Autor 2015, Amtz et al. 2016)のだが,「コンピュータによる自動化によって大規模な失業が生じるようになっており,しかもこれからますます大勢が影響を受けるようになる」というこの見解をふまえて,たとえば最低所得保障のような新政策が提唱されている(Ford 2015).

だが,コンピュータによる自動化は実際に正味の大幅な雇用喪失をうみだしているのだろうか? 自動化をめぐる議論は盛り上がっているものの,残念ながら,厳密な経済分析も実証的な証拠も活用されていない.筆者が最近出した論文では,アメリカにおいて近年のコンピュータによる自動化が細分化した職業の雇用増加に及ぼした影響を推定している(Bessen 2016).筆者が用いるのは,世間の論議でおおむね無視されている基本的な経済の相互作用をとらえるモデルだ.たとえば自動化が製品需要や職業間の代替におよぼす影響がこのモデルにはとりこまれている.

自動化の基本的な経済学

自動化とはどういうもので,自動化がどのようにして雇用に影響するのかを明瞭に理解することから着手するのが欠かせない.自動化がなされると,ある職業がこなす作業の一部あるいは全部を機械が行うようになり,その作業の実行に必要な人間労働が減ったり消滅したりする.だが,こういうかたち以外にも,新テクノロジーが労働人口に困難と変化を強いるかたちはある.新テクノロジーは製品を時代遅れにすることがある.たとえば,自動車が普及すると馬車製造業者の仕事は一掃された一方で,新たに自動車の車体製造の仕事がつくりだされた.また,テクノロジーは,仕事の組織を変えることもある.たとえば,通信テクノロジーによって,〔働く場所を1カ所に集中させず〕分散させたり,よそに委託したり(アウトソース),国外に移転したり(オフショア),仕事をあるグループから他のグループに移したりしやすくなる.セルフサービス・テクノロジー(e.g. 飛行機のチケット予約)は,〔窓口の人員がやっていた〕仕事を消費者に移した.情報テクノロジーは,新しい市場の開拓を円滑にする(e.g. Airbnb, Uber).〔機械が仕事を代替して人員が不要になること以外の〕こうしたさまざまなテクノロジーによる変化は,一部の労働者に困難と変化を強いたり雇用を消滅させることがあるものの,全体として〔雇用喪失と創出を差し引きした正味でみて〕大量の雇用喪失が生じると予想すべき特段の理由はない.旧来の雇用が消滅する一方で新しい雇用が創出されるからだ.他方で,同じ産出をうみだすのに必要な人間の労働を機械が減らすため,自動化は正味の雇用喪失をうみだすかもしれない.

また,これまでの議論では,機械によって全面的に人間の雇用が奪われる場合を取り扱うことが多かった(e.g. Frey and Osborne 2013).だが,実際には大半の自動化は部分的なものだ――一部の作業が自動化されるにとどまる.たとえば,1950年から幅広く自動化がすすめられてきたにも関わらず,1950年の国勢調査でリストに細分化されている職業270項目のうち,自動化のおかげで消滅したものはたったひとつしかない――エレベータの操作員だ 1.だが,他の多くの職業は一部だけが自動化された.

この点の区別が重要なのは,そこから非常にさまざまな経済的帰結が導かれるからだ.ある仕事が完全に自動化されたら,自動化は必然的に雇用を減らすことになる.だが,ある仕事の一部だけが自動化された場合には,逆に雇用が増えることもありうる.その理由は,基本的な経済の仕組みに関わる.たとえば,19世紀に,1ヤードの布を織り上げるのに必要とされた労働の 98% が自動化されたものの,織物業の雇用数は増えた(Bessen 2015).自動化によって布の価格は下がり,きわめて弾力的な需要が増えた.その結果として,労働力を節約するテクノロジーが登場したにもかかわらず,正味で見ると雇用は増加した.

これと同様の需要の反応は,コンピュータによる自動化にも見受けられる.たとえば,自動現金預入支払機(ATM)が銀行の窓口係におよぼした影響を考えてみよう.1990年代後半から2000年代前半にかけて ATM は普及していった.その後,フルタイム相当の窓口係員の数は増えている(Figure 1 参照).どうして雇用が減らなかったのだろう? なぜなら,ATM のおかげで銀行は以前より低いコストで支店を営業できるようになったからだ.これによって,銀行は支店の数を増やすよううながされた(その需要は弾力的だった).こうして,窓口業務の雇用喪失が相殺されたのだ.

▼ Figure 1. アメリカにおけるフルタイム相当の銀行窓口係と ATM 機の数

もちろん,部分的に自動化されることである職業の雇用が減ることもある.需要が弾力的でない場合には,需要が伸びて雇用喪失が相殺されることはない.また,自動化が進むと企業内や産業内である職業を別の職業が代替するようになることもある.たとえば,いまや電話対応係は減ってきているが,受付係は増えている.植字工は減っているが,グラフィック・デザイナーやデスクトップパブリッシャーは増えている.コンピュータを使うグラフィック・デザイナーの方が植字工よりも生産的になったので,自動化によって植字工からグラフィック・デザイナーへの仕事の移転が進んだのだ.

雇用需要の伸びの推計

以上のような点を考慮に入れて,さまざまな産業での職業の需要を考えるモデルとして,需要の変化や産業内での職業間代替を許容するものを推定してみよう.ここでは,鍵となる独立変数として,各職業・産業の労働者によるコンピュータ利用の度合いを計測する.こうしたデータは,人口動態調査 (Current Population Survey) の付録から取得した.他の条件が同じなら,コンピュータをより多く使う職業ほど作業を自動化する度合いが強いと仮定する.従属変数は,職業-産業集団における雇用の相対的な伸びだ.

こうして得た推定は,通説の想定と真っ向から食い違っている.第一に,コンピュータを利用する職業ほど,雇用の伸びが緩慢であるどころか,逆に伸びがはやい傾向にある.標本の平均をみると,コンピュータ利用は,その職業での年間雇用 1.7% 増と関連している.言い換えると,銀行窓口の事例は,例外ではなく典型かもしれないということだ.

第二に,職業間には強い代替効果がはたらいている.同じ産業内で他の職業がコンピュータを利用しているかぎりで,さまざまな職業は雇用が減少する傾向にある.つまり,「機械が人間に取って代わっている」という筋書きになっていないのだ.そうではなくて,コンピュータを使うグラフィック・デザイナーが植字工にとってかわったように,機械を使う人たちが他の人たちにとってかわっている.

この代替効果は,雇用増効果をおおむね相殺している.両方を数えて単純な平均をみてみると,コンピュータ利用は雇用増加に関連しているものの,その効果は小さく,1年あたり 0.45% となっている.

コンピュータによる自動化と格差

とはいえ,コンピュータによる自動化は人員の大幅な配置転換と結びついている.自動化は全体的な雇用に大きな影響をおよぼしていないように見えるものの,さまざまな職業で,あるグループで仕事を失う人が大勢うまれて他の職業の人々によってその仕事が代替されるようになることと自動化は関連している.とりわけ,低賃金の職業は雇用を失いがちな一方で高賃金の職業は雇用を増やしている(Figure 2 参照).高賃金の職業はもっと徹底してコンピュータを使い,低賃金の職業でなされている仕事を代替できるようになっている.

▼ Figure 2. 1980年の職業別賃金で分けた3グループの職業別雇用増減にコンピュータによる自動化がおよぼした正味の効果

もし,低賃金職業の労働者が高賃金の職業に移るのが容易でないとすると,この不均衡は経済格差に多大な寄与をなしうる.たとえば,低賃金労働者はコンピュータとともに働く機会がえられなかったり必要な技能を持ち合わせていなかったりするかもしれない.筆者のデータは,実際にそうなっているらしいといういくばくかの証拠を提供している.コンピュータをより多用する職業ほど,同じ職業内の賃金分散が大きくなっている――つまり,新技能を習得した労働者はもっと稼ぐようになるのだが,誰もがみんな学ぶ機会や能力をもっているわけではないのだ.また,コンピュータを利用する職業は,大卒の労働者の採用割合が高くなる傾向がある.銀行窓口係のように大卒資格を必要としない職業ですらそうなっている.

結び

さまざまな作業をコンピュータが自動化するからといって,コンピュータを使う職業が必ず雇用喪失に苦しむとはかぎらない.それどころか,これまでのところ,コンピュータを使う職業ほど雇用が伸びている.そのかわりに,コンピュータに関連する雇用喪失を味わっているのは,あまりコンピュータを使わない職業のようだ.

「コンピュータによる自動化は必然的に大規模な雇用喪失につながる」という考えは,自動化に対して経済が見せる動的な反応を見落としている.需要が変わったり職業間での代替が進んだりといった反応が考慮されていない.もちろん,近年の経験で必ず未来が予測できるわけではないし,新たな人工知能テクノロジーがおよぼす影響は話がちがうかもしれない.実際,過去のテクノロジーを見ても,たとえば織物の自動化は当初こそ多くの雇用をつくりだしたものの,需要の弾力性はしだいに減少し,やがてさらなるテクノロジーの発展で雇用喪失が生じることとなった.コンピュータによる自動化が未来で雇用喪失をもたらなさいともかぎらない.

だが,そうした未来の問題にばかり注意を向けていては,今日の政策を考える足取りがおぼつかない.〔本稿の〕証拠をみるかぎりでは,コンピュータはいまのところ正味の雇用喪失をもたらしていないものの,低賃金の職業は雇用を失いつつあり,経済格差に寄与すると見込まれる.こうした労働者たちが実入りのいい新しい仕事に移るためには新技能が必要となる.新しいテクノロジーを使う技能をもった労働人口を発展させることこそ,コンピュータによる自動化が課した現実の課題である.

参照文献

  • Arntz, M, T Gregory and U Zierahn (2016) “The risk of automation for jobs in OECD countries: A comparative analysis”, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No 189, OECD Publishing, Paris.
  • Autor, D H (2015) “Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation”, The Journal of Economic Perspectives, 29(3): 3-30.
    Bessen, J (2015) Learning by Doing: The Real Connection Between Innovation, Wages, and Wealth, Yale University Press.
  • Bessen, J (2016) “How computer automation affects occupations: Technology, jobs, and skills”, Boston University School of Law, Law and Economics Research Paper 15-49.
  • Brynjolfsson, E and A McAfee (2014) The Second Machine Age: Work, Progress, And Prosperity In A Time Of Brilliant Technologies, New York: WW Norton & Company.
  • Ford, M (2015) Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future, New York: Basic Books.
  • Frey, C B and M A Osborne (2013) “The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation”, Working Paper.

脚註 1. 他の職業が消滅した理由はさまざまだ.たとえば,サービスへの需要の変化(下宿の管理人),技術の陳腐化(電報のオペレータ),など.