The Stabilisation Gap: Artificial Intelligence Exposure and Macroeconomic Policy Space in the World's Ten Largest Economies
本論文は、世界の上位10カ国における人工知能（AI）への曝露とマクロ経済政策の余地との関係を分析しており、AIの能力は高度に集中しており職業的な曝露とは無関係である一方で、AI主導のトレンド成長率の上昇は、高債務国において債務安定化プライマリーバランスを増大させることで、結果として金融政策の余地を広げる可能性がある一方で、逆説的に財政的な余地を狭める可能性があることを明らかにしている。
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経済の安定とは、周囲の世界が変化する中で、一国の生産量と物価を一定に保つ技術である。新しい技術が登場すると、経済が自然に成長する速度、すなわち経済学者が「トレンド」と呼ぶ速度が変化する。経済を軌道に乗せ続けるために、中央銀行や政府は、支出を管理するための金利や、債務を管理するための税金や借入といったツールを調整しなければならない。数十年にわたり、この方法に関する主要な理論は、人々が将来のためにどれだけ貯蓄するかと、経済がどれほど速く成長するかという、特定の数学的な関係関係に依存してきた。強力な新技術が登場した場合、それは単に雇用や製品を生み出すだけでなく、金利と債務が相互作用する根本的な数学的仕組みを変えてしまう。世界最大の経済諸国が直面している問いは、人工知能（AI）がもたらす特定の種類の手応えに対して、彼らが準備ができているのか、そして現在の金融ツールがそれを扱うのに十分強力であるのか、ということである。
セビリア大学の研究者は、世界で最も大きな10の経済圏、すなわち米国、中国、ドイツ、日本、英国、インド、フランス、ロシア、イタリア、ブラジルを調査することで、この問題に取り組んだ。2026年後半に発表されたこの研究は、これまでほとんど並べて比較されることのなかった2つの異なる概念を統合したものである。第一は、ある国の労働力の「露出（エクスポージャー）」、つまり、AIが容易に実行できるタスクを伴う仕事がどれくらいあるかということである。第二は、政府が利用可能な「政策空間（ポリシー・スペース）」であり、これは、金融危機を引き起こすことなく金利を下げたり支出を増やしたりできる余地を単純に指す。研究者は、どの仕事がAIを使用しているかというデータと、各国の債務額や現在の金利の高さを組み合わせた詳細な指数を各国について構築した。その目的は、AIによる脅威を最も受けている国が、同時に対応能力が最も低い国でもあるかどうかを確認することであった。
調査は、誰が実際に人工知能を構築しており、誰が単にそれを利用しているのかをマッピングすることから始まった。その結果、顕著な不均衡が明らかになった。米国と中国の2カ国だけで、これら10カ国の総経済生産のほぼ3分の2を占めているが、AIへの民間投資の90％をこの2カ国が担っているのである。言い換えれば、技術はわずか2つの場所で創出されており、その他の世界は主にそれを採用するのを待っている状態にある。驚くべきことに、AIに最もさらされている労働者を多く抱えている国が、必ずしもAIを構築している国とは限らない。英国、米国、ドイツ、フランスはAIへの露出が高く、労働者の業務がすぐにAIによって変化する可能性がある。しかし、巨大なAI生産国である中国は、農業や単純労働といった、現在は自動化の影響を受けにくい仕事の割合が大きいため、労働力のAIへの露出は比較的低い。このミスマッチは、世界の主要な経済圏の多くが、技術の創出者としてではなく、他所で開発された技術の採用者としてAIを経験することになることを意味している。
次に、研究は特定の懸念を検証した。それは、この混乱に最もさらされている国々が、同時に最も財務的に脆弱であり、衝撃を和らげるための資金や金利の余地を欠いているのではないか、という懸念である。データはこの懸念を支持しなかった。労働者のAIへの露出度と、その国の財政的または金融的な余地の間に明確な関連性は見られなかった。例えば、ロシアやブラジルは高金利で低債務であり、操作のための十分な余地を持っている一方で、日本は極めて低金利で高債務であり、余地がほとんどない。英国やドイツのようにAIに最もさらされている国々は、それぞれ異なるレベルの金融空間を持っているが、露出そのものが、その国が弱いか強いかを予測する要因にはなっていない。また、研究は、最近AIに多額の投資を行ってきた国々が、より速い経済成長を見せているかどうかについても調査した。その答えは「ノー」であった。2018年から2025年までのデータでは、AIへの投資増が労働生産性の向上と相関していなかった。これは、このような強力な技術の恩恵が現れるまでに時間がかかるか、あるいは投資額が明確な効果を示すほどまだ大きくないことを示唆している。
最も重要な発見は、もし人工知能が経済成長を促進することに成功した場合、何が起こるかを問うシミュレーションから得られた。研究者は、標準的な経済モデルを用いて、成長の上昇が各国の債務と金利に及ぼす影響を計算した。このシミュレーションでは、人々は今日の支出と明日の支出を容易に入れ替えないという、経済学における一般的な見解を前提としている。この前提の下では、もしAIによって経済がより速く成長する場合、経済を安定させるための自然利子率は、より速く上昇しなければならない。これは、高水準の債務を抱える政府にとって困難な状況を生み出す。債務に対する金利が経済の成長よりも速く上昇するため、両者の格差が広がるからである。債務が制御不能なスパイラルに陥るのを防ぐために、これらの政府は、現在計画しているよりも大幅に大きな財政収支黒字を計上する必要がある。つまり、現在よりも多くの税金を徴収するか、支出を削減しなければならないということである。
これが、著者が「安定化ギャップ」と呼ぶパラドックスを生み出す。一方で、金利の上昇は中央銀行を助ける。日本やユーロ圏のように、現在金利が非常に低く下限に近い国々にとって、自然利子率の上昇は、景気後退に直面した際に金利を引き下げるための貴重な手段を回復させ、操作の余地を与える。一方で、この同じ金利上昇は財政面に悪影響を及ぼす。日本、米国、イタリア、フランスのような高債務国にとって、計算式は変わり、大幅な予算引き締めを要求することになる。中心的なシナリオでは、日本の債務を安定させるためには、主要財政収支をGDP比で1.14％増加させる必要があり、米国では0.78％増加させる必要がある。もし経済がこの新技術に対して強く反応すれば、これらの数字はさらに上昇する可能性がある。
結論として、AIに最もさらされている国々が現在、最も財務的な制約を受けているわけではないものの、技術の到来自体が制約を強める可能性がある。AIによってもたらされる成長が、既存の債務管理をより困難にするという課題に直面する、最も高い債務を抱える国々が、最大の課題に直面することになる。彼らは、AIがもたらす成長そのものが、中央銀行が景気後退に対処するための余地を与える一方で、政府の債務管理をより難しくすることを知ることになるだろう。この研究は、このような未来が不可避であると主張しているのではなく、特定の算術的な現実を浮き彫りにしている。すなわち、もし人工知能が成長を引き上げるならば、それは金利をそれ以上に押し上げる可能性が高く、高債務を持つ政府に困難な選択を強いることになる、ということである。この研究結果は、AIの未来に備えるためには、単に仕事や生産性を見るだけでなく、テクノロジーが金融政策と公的債務の両方を支配する金利をどのように作り変えるのかを理解する必要があることを示唆している。
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