トランプ関税のボトルネックに関するカオス理論からの教訓

米国の相互関税の一時停止が終わりを告げ、実務担当者が次のことを考えるとき、Covid-19パンデミック時の自動車メーカー・フォードの話を思い出すとよいかもしれません。

2021年夏、Covidによるサプライチェーンの混乱の中、自動車メーカーはシリコンチップが不足したため、米国のいくつかの工場で生産を停止しました。

フォードはそれを大量消費している。フォードで最も人気のあるモデルであるF-150トラックには、1台あたり約1,400個の半導体が搭載されています。チップは燃料噴射、エアコン、エアバッグ制御などを制御しています。

フォードが経験したことは、業界全体でありふれたことでした。生産台数は2023年まで年間数百万台単位で低迷。当時のゴールドマン・サックスの調査によると、供給不足は他の168の業種でも減速をもたらしました。

パンデミックは、供給ショックが驚くような形で経済全体に伝播する可能性があることを示しました。一部の専門家は、今日のヨーヨー関税が再び同じようなことを引き起こす可能性があると指摘しています。

複雑性

複雑性経済学と呼ばれる分野の専門家たちは、何年も前からこのような事態を警告してきました。

Doyne Farmerのようなこの分野のリーダーたちは、経済を複雑なネットワークとしてとらえ、関係者間の相互作用をモデル化するためにカオス理論の考え方を取り入れています。

経済はどこまでもカオス的なシステム

ロバート・ヒルマン（ニューロン・キャピタル

英国の最初のCovid閉鎖の際、オックスフォード大学のFarmerと同僚は、特定の産業を他の産業より先に開放すると、経済生産が成長するどころか縮小することを示唆する論文を書きました。例えば、製造業に対する規制を解除すると、重要な「インプット」品目に対する需要が急増し、供給が枯渇して非製造業にボトルネックが生じるリスクがあります。

「一次的なショックは、非常に非線形な方法で全体的な影響に変換される可能性があります。」Farmerとその同僚がこう書きました「供給が不均衡になった結果、より小さな総体的なショックがより大きな経済的影響をもたらすケースさえあります。」

最近では、5月にオーストリアの研究者グループが世界貿易のコンピューターシミュレーションを行い、米中貿易を事実上すべて削減するレベルで関税を固定した場合、ロングビーチ港とロサンゼルス港に停泊するコンテナ船が1日17隻も減少することを発見しました。

同時に、その後の関税引き下げが「キャッチアップ」貿易の反発局面を引き起こし、1日19隻のコンテナ船で港湾を渋滞させる可能性があることがシミュレーションで示されました。

「この状況は、パンデミック（世界的大流行）の時と似ています。」とオーストラリアの研究者チームがリサーチノートでこう書きました。「中国の港は閉鎖され、その後のサプライチェーンは需要の回復に対応できず、品不足に陥りました。」

このようなショックで重要なことの多くは、予見することが難しいようです。

人々の購買行動の変化、転職、退職。企業はサプライヤーを変更。貿易業者は新しい航路に移動します。人工知能のような新技術の導入。

2021年のチップ不足は、工場の閉鎖によるものでしたが、パンデミック（世界的大流行）に見舞われた在宅労働者がノートパソコンやその他のデジタル機器を買い求めたことによる需要の急増も原因でした。

複雑性の経済学者によれば、供給ショックのモデル化という作業は、気候変動や、それこそウイルスがどのように広がるかを予測するのと似ているとのこと。行動的な適応は、それが展開されるにつれて将来のコースを変更します。

クオンツ・リサーチ会社Neuron Capitalの創設者であるRobert Hillman氏は、最近のブログで「経済はどこまでも混沌としたシステムです。そして小さな変化が大きな結果の違いにつながるのです。これはいわゆるカオス理論の『バタフライ効果』が働いているのです」。

最善の努力

供給途絶による影響を予測するのは難しいかもしれませんが、エコノミストや市場関係者は最善を尽くさなければならないでしょう。

フィナンシャル・タイムズ紙は6月、欧州の港湾でパンデミック以来最長の遅延が発生していると報じました。物流会社は、荷主が貿易経路の変更を余儀なくされている米国の関税を非難しています。

では、どのような選択肢があるのでしょうか？多くの複雑系エコノミストは、いわゆるエージェントベースモデルの使用を支持しています。このモデルは、企業や個人の行動を反映するようにコード化された何千、何百万ものデジタルアバターを使って仮想シミュレーションを実行します。

実務家たちは、このモデルがどれだけうまく将来を予測できるか、あるいは予測できないかについて議論するかもしれません。しかし、いずれにせよ、モデルはシナリオをテストするための貴重な実験室を提供します。経済学者は、トラック運転手が宅配便運転手に転職するといった行動をモデル化することができます。

エージェント・ベースのモデルを使って貿易と海運のシミュレーションを行ったオーストリア・サプライチェーン・インテリジェンス研究所のPeter Klimek所長は、このモデルは関税の波及効果を評価するための「完璧な実験台」だと言います。

もちろん、利用者は謙虚であるべきだと彼は言います。バリューチェーンの各生産者が関税のコストをどこまで次の生産者に転嫁するかについて、経済学者は今日ほとんど知りません。とはいえ、より多くのデータが入手できるようになれば、そのような詳細も明らかになり、モデルの信頼性も高まるでしょう。

関税戦争がさらなる驚きをもたらすことは間違いありません。エージェント・ベースのモデルは、そのようなサプライズがどのようなものかを探る方法を提供するかもしれません。