経済成長の決定要因パート II

Nov 30, 2023

Parradee Kietsirikul/iStock、Getty Images

2023 年 5 月 10 日付けのレポート「経済成長の決定要因パート I - 労働供給」では、フィリップス曲線の構成について言及しました。 私たちは、それが信頼できるものであるためには、失業とインフレの変化は、供給が安定している間に総需要が変化した結果でなければならないことに留意しました。 しかしここ数年、最初は関税、次にパンデミック、そしてウクライナ戦争による供給抑制の変化が顕著だった。 実際、最近の分析で、元FRB議長のベン・バーナンキ氏とオリビエ・ブランシャール氏は、供給ショックが最近の高インフレの原因の1つであると特定した。

私たちの報告書では、自然失業率を、総需要の変動を除くすべての要因から生じる失業率と定義しました。 議会予算局 (CBO) は、現在の実際の金利 3.4% に対して、自然金利を 4.24% と見積もっています。 FRB の予測モデルは、入力情報の中でもとりわけフィリップス曲線の構成に依存しています。 最近は供給の変化が支配的となっており、需要を減らすために金利を引き上げてインフレを抑制しようとするFRBの取り組みは、逆効果ではないにしても問題がある可能性があるという示唆である。

私たちの最近のレポートは、労働力の供給のみに焦点を当てています。 2020年1月、CBOは民間労働力が2019年から2022年までに286万人増加すると予測したが、実際にはわずか75万7千人の増加にとどまった。 重大な労働力供給の混乱が起こったのはこれが初めてではない。 2022年8月3日付けのレポート「2020年代の株式市場に向けた準備」と2021年1月20日付けの「パンデミック後の世界 – ライオンか子羊」で詳しく述べたように、私たちは同様の労働力供給の混乱を指摘しました。 第一次世界大戦とインフルエンザのパンデミックにより、特に健常な若者の労働力が減少した。 米国への移民に対する制限は 1920 年代初頭に発生しました。 そして1920年代には児童労働に対するさまざまな規制が制定された。 1919 年から 1920 年にかけてインフレが同時に急増し、その後 1920 年から 1921 年にかけて深刻な不況が発生しました。

この不況の後には、インフレも不況もなかった激動の 1920 年代が到来しました。 20 年代の 10 年間は、いくつかの異種ではあるが関連したソースの成長による大幅な増加が特徴でした。 2022 年 8 月のレポートでは、そのような貢献源を 3 つ特定しました。 一つは消極的な政府でした。 2つ目は健全な財政政策です。 3 つ目は、テクノロジーの変化によってもたらされた生産性の爆発です。 生産性に焦点を当てた私たちは、政府の働きかけなしにエネルギー源として石炭や動物に代わって石油ベースの燃料が使用されていることに注目しました。 化石燃料を燃料とするトラクターが政府の催促なしに馬が引く鋤に取って代わり、これにより農業生産が大幅に増加しました。 電動工具により、製造および建設の効率が向上しました。 そして、ラジオ放送は散発的なものからごくわずかな聴衆にまで広がり、10 年代の終わりには人口の 40% に伝わるようになりました。

同じ2022年8月の報告書で、1921年の景気循環の底から1920年代の10年間の実質経済成長率は年平均4.2％であり、経済には不況がなかったと指摘した。 10 年間にわたり、生産性は年平均 5.4% 増加したと推定されています。

技術の進歩により資本が労働力に置き換わったとき、特にそれが相乗的に起こったとき、生産性は劇的に向上する可能性があります。 たとえば、内燃機関、石油およびガス掘削用の回転ドリルの開発、ガソリン精製用の接触分解技術により、自動車、航空機、トラック、あらゆる種類の電動工具や機器の普及が可能になりました。

資本による労働の代替は、労働供給の相対的な減少による労働コストの上昇の結果である可能性もあります。 確かに、1918 年のインフルエンザのパンデミックと第一次世界大戦での数百万人の健康な男性の死は、労働力の供給を減少させ、1920 年代の労働力の資本の代替に貢献しました。

テクノロジーの進歩も労働需要に悪影響を与える可能性があります。 実際、労働者は産業革命以来、労働力を機械に置き換えることを目指して闘ってきました。 ラッダイトは、1801 年のジャカード織機の導入に反応して反乱を起こしました。これは、織機のパターンを制御し、熟練労働者の需要を減らすパンチカードのシステムでした。 新しい織機は、熟練度の低い低賃金労働者によって操作されていたため、より速く、より安価に織物を生産しました。 ラディズムの農業変種は、1830 年のイングランド南部と東部のスイング暴動の際に発生し、脱穀機の破壊が中心でした。 場合によっては、多くの人が一気に機械に取って代わられるかもしれません。 オーストリアには、1960 年代に建設された同様の能力の工場では 1,000 人もの従業員がいるのに対し、わずか 14 人の従業員で年間 50 万トンの鋼線を生産する工場があります。

全米自動車労働組合は、内燃機関を電気モーターに置き換えることで自動車製造における雇用が大幅に減少することを非常に懸念している。 電気自動車の方がメンテナンスの必要性がはるかに低いため、内燃機関のメンテナンスや修理を行うグループは、規模は大きいが組織化が不十分であり、その雇用が電動化によって脅かされている。

ごく最近では、人工知能 (AI) がもたらす潜在的な生産性のメリットが一気に表面化してきました。 この技術による省力化効果については、すでに懸念の声が上がっている。 全米脚本家組合は今年5月初旬からストライキを行っている。 大きな問題は、作家たちがAIによって時代遅れになるのではないかという不安だ。 IBMは最近、AIアプリケーションが役立つ部門での採用凍結を発表し、そうすることで5年以内に約4万人のポジションが削減される可能性があると推定した。

テクノロジーを禁止したり破壊したりして雇用を守ろうとする組織労働者などの試みは、一般的には成功していない。 インターネットと同様、AI の潜在的に素晴らしい利点には、悪用の重大な機会が伴います。 実際、AI に対する規制や禁止を求める議員らの現在の焦点の多くは、AI が引き起こす可能性のある悪用に焦点を当てています。 2023 年 5 月 17 日、リチャード・ブルーメンソール上院議員は、OPENAI CEO のサム・アルトマン氏の証言を中心に、AI の危険性に関する公聴会を開始しました。 ブルーメンタール氏の冒頭の発言は録音されていたが、それは彼の言葉ではなく、声でさえなかったと同氏は述べた。 スピーチ全体は AI オーディオ アプリケーションによって書かれ、音声化されていました。 ブルーメンタールはその後、彼が実際に何らかの文章を言ったか書いたかどうかを判断することは不可能であると強調した。

AI は文字通り記録的な速さで、無名からニュースの見出しになるまでになりました。 2022 年 10 月 5 日付けのレポート「2020 年代の生産性の見通し」では、人工知能という用語は 3 回しか登場しませんでした。 その記事では、ロボットと自動化がサービス部門と経済全体の効率を高める上で非常に重要になる可能性があると述べました。 もちろん、特に将来のことであるため、生産性向上の道筋を予測することは困難です。 しかし、心強い事例証拠のリストは増え続けています。 2022年8月下旬、CNBCは、パネラブレッドが顧客と対話する音声注文テクノロジーを使用したAIテクノロジーをテストするというタイトルのレポートを発表しました。 同様に、マクドナルド（MCD）は、IBMと協力してドライブスルーレーンの自動化に取り組んでいることを発表した。 これと同じ流れで、ウェンディーズ (WEN) は、2023 年 5 月 17 日に、デジタル食品の注文をキッチンから指定された駐車場まで配達することを目的として、地下自律ロボット システムを試験的に運用するため、ハイパー ロジスティクス会社であるパイプドリームとの新たな提携を発表しました。

同じレポートの中で、自動運転車の導入により生産性が大幅に向上する可能性があると述べました。 私たちの感覚では、この技術はまず、決められたルートをたどる傾向のある商用車に導入されることになるでしょう。 人間のドライバーと同じように自動運転車がルートや道路状況を学習できる AI の機能は、多くの人が考えているより早く自動運転車が多くの人間のドライバーに取って代わることを可能にする画期的なテクノロジーとなる可能性があります。

生産性の向上という点では、私たちは氷山の一角にいるかもしれません。最大の問題は、今後 10 年間に生産性がどの程度向上すると予想されるかです。 このレポートを調査した結果、興味深い例と可能性の前兆が見つかりました。 第一次世界大戦前、初期の自動車所有者の多くは、故障した車の前を通り過ぎる人々から「馬を買え」というフレーズで嘲笑されました。 第一次世界大戦では 850 万人の軍人死亡に加え、約 800 万頭の馬が殺されました。 これらは主に民間人から徴発されたものであり、民間人が機械化を導入する大きな動機となった。 そうですね、50 年前、第一次世界大戦で殺された馬の数に関する情報を検索しようとすると、図書館に足を運び、何冊ものマイクロフィッシュを読む必要があったでしょう。 5 年前、この作業はインターネット検索エンジンによって容易になりました。 私たちの場合、ChatGPT オープン AI を使用したところ、約 5 秒でクエリに応答しました。 これは、不明瞭なデータの追跡に雇用が依存している人々にとっては良い前兆ではありません。

AI の支持者は、AI を 100 年以上前の電気に例えます。 つまり、多くのプロセスに役立つ汎用技術です。 電気は 1879 年に電球が発明されて以来使用されてきました。 1920 年代には、この単一目的の技術が真空管の進歩と組み合わされて、ラジオやテレビの広範な使用を可能にしました。 電気冷蔵庫は 1927 年にゼネラル エレクトリック (GE) によって発明され、現在ワールプール (WHR) が所有するメイタグ コーポレーションは撹拌機付きの電気洗濯機を発明しました。 洗濯機と冷蔵庫のせいでホテルやレストランの雇用が減り、家事に必要な時間が減ったために多くの女性が有給労働力に参入することも可能になった。

他のすべてを同じにすると、生産性が変化すると、それに見合った生産量の変化が生じます。 添付したグラフは、1948 年から 2022 年までの生産性のレベルと変化率を示しており、CBO の推定は 2033 年まで延長されています。CBO は、現在の予測期間にわたって生産性が年平均 1.9% 上昇すると予測しています。 生産性が毎年 0.5%、つまり年間 2.4% ずつ上昇した場合、連邦政府の歳入は累積で 2.2 兆ドル増加します。 これにより、将来の財政赤字と債務累積額が大幅に減少することになる。

国家効率の年率 0.5% の向上は控えめかもしれません。 現在、全国の小学 4 年生の約 67% が読解テストの習熟度を下回っており、数学の習熟度の結果はさらに悪いです。 カーン アカデミーは、生成 AI を活用して、1 対 1 の指導を大衆に拡大しようと取り組んでいます。 カーン氏は、この技術を使えば、すべての生徒が低価格の 21 世紀入門書を利用できるようになり、教室の規模や学校の選択といった問題は徐々に薄れていくだろうと考えています。 UAWや作家組合、そしてそう、ラッダイトがそれぞれのベイリウィックを守ろうとしているのと同じように、教育委員会や教職員組合もこの件で問題を抱えているかもしれない。 しかし、いつものようにテクノロジーが最終的に勝利を収めた場合、その影響は劇的になる可能性があります。

教育とトレーニングは、AI の影響を受ける最大の分野の 1 つである可能性があります。 ブルーメンタール上院議員が実証したように、音声合成と音声認識テクノロジーはすでに十分に開発されています。 これらの既存のテクノロジーと AI を組み合わせることで、基本的に誰もが世界最高の教師から指導を受けることができるようになります。 家庭教師は現在、主に富裕層に限定されています。 それはいつもそうだった。 『道徳感情理論』の出版後、アダム・スミスの人気は非常に高まり、多くの裕福な学生が他国の学校を離れてグラスゴー大学に入学し、スミスのもとで学びました。 1764年、スミスは教授職を辞し、グラスゴー大学の教授として、給与の2倍以上の家庭教師の職に就いた。 非常に裕福な英国大蔵大臣チャールズ・タウンゼントは、義理の息子、若きバクルー公爵ヘンリー・スコットの家庭教師としてスミスを雇った。

初期の形式の AI はすでに教育現場で使用されています。 Perdoceo Education (PRDO) の子会社であるコロラド工科大学は、Intellipath® と呼ばれる個別学習システムを使用しています。 これにより、オンラインの学生は、多肢選択問題や穴埋め問題の進捗状況に基づいてコース教材を受け取ることができます。 システムは、各生徒の解答に基づいて学習パスを作成し、すべての採点を行います。

AI により多くの教職が廃止される可能性があります。 しかし、アフガニスタンの少女からサハラ以南のアフリカの貧しい子供たちまで、世界中の人々が、この国では非常に裕福な人だけが受けられるような教育を個人指導を通じて受けられるようになると、その生産性への影響はさらに大きくなる可能性がある。 1764年とほとんどが今です。 これは、生産性、ひいては経済成長への最善の道は教育と訓練であるという信念を試すことになるだろう。

AI が生産性に対して与える潜在的な影響を定量化する試みがいくつか行われています。 最近のスタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学の研究の見出し: AI は労働者の生産性を 14% 向上させた - AI を使用する人は「使用しない人に取って代わる」は、2023 年 4 月の国立経済研究局 (NBER) の調査報告書「Generative AI at Work」の結果ですスタンフォード大学のエリック・ブリニョルフソン氏とMITのリンジー・レイモンド氏による。 NBER の Web サイトには、公開後わずか数週間で、CNBC からフォーブスまでの主要メディアでその研究論文への参照が 27 件掲載されています。

チャートI

生産性 (FRED および CBO からのデータを使用して著者が作成)

この記事を書いたのは

アナリストの開示: 私/当社は、言及された企業のいずれにおいても株式、オプション、または同様のデリバティブポジションを持っておらず、今後 72 時間以内にそのようなポジションを開始する予定もありません。 この記事は私自身が書いたものであり、私自身の意見を述べています。 私はそれに対する補償を受け取っていません（Seeking Alphaから以外）。 私は、この記事で株式が言及されている企業とは何の取引関係もありません。 この記事は、BEACH INVESTMENT COUNSEL, INC. の後援を受けて、Vincent J. Malanga 博士と Lance Brofman 博士によって執筆され、両氏の許可を得て使用されていることに注意してください。

アルファの情報開示を求める:過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。 投資が特定の投資家に適しているかどうかについての推奨やアドバイスは行われません。 上記で表明された見解や意見は、Seeking Alpha全体の見解や意見を反映していない可能性があります。 Seeking Alpha は、認可された証券ディーラー、ブローカー、米国の投資顧問、投資銀行ではありません。 当社のアナリストは第三者の執筆者であり、その中にはプロの投資家と、いかなる機関や規制機関からも認可や認定を受けていない個人投資家の両方が含まれます。