Accounting State Space as a Foundation for Economic Agent-Based Modeling: An Input–Output Benchmark and Inventory Extension

経済学は長らく、お金やモノが社会をどのように流れるかという簡略化された見解に依存してきました。伝統的なモデルは、工場が必要なものを即座に生産し、サプライチェーンが材料切れを起こすことなく無限に伸びているような、広範な平均値の集合体として経済を扱うことがよくあります。これらの枠組みは全体像を把握するには有用ですが、ある一つの部品の突然の不足が産業全体の生産を停止させてしまうような、物事がうまくいかなくなった時に何が起こるのかを説明することには苦慮します。現実の世界において、企業は平均値に基づいて動いているのではありません。企業は帳簿に基づいて動いています。あらゆる取引は、何が買われ、何が売られ、何が在庫として残っているのかを示す具体的な記録であり、すべての借方が対応する貸方を持つことを保証する厳格な規則によって支配されています。数十年にわたり、経済学者は、数千の相互作用する企業の間で、これらのような詳細で規則に基づいた記録をシミュレートし、小さなショックがいかにしてシステム全体に波及するかを解明する方法を持っていませんでした。

千葉商科大学の研究者は、抽象的な平均値ではなく、これらの会計記録から始まる新しい経済シミュレーションの構築方法を開発しました。需要の変化に対して工場がどのように反応するかを推測する代わりに、「会計状態エージェント・ベース・モデリング（Accounting-State Agent-Based Modeling）」と呼ばれるこの新しいアプローチは、シミュレートされた各企業に独自のデジタル台帳を与えます。このシステムでは、企業が何かを購入または販売するたびに、モデルはその特定の帳簿を更新し、どれだけの現金を持ち、どれだけの在庫を保有し、何を負債としているかを正確に追跡します。コンピュータは人間の会計士が用いるものと同じ複式簿記の規則に従い、シミュレーションがビジネスの根本的な論理に違反しないようにします。これらの精密な会計ステップを用いてボトムアップで経済を構築することで、研究者は、需要と供給の複雑なダンスをリアルタイムで観察できる実験室を作り上げ、帳簿付けの厳格な規則がいかに経済全体の流れを形作っているかを明らかにしました。

この新手法をテストするために、研究者はまず、産業同士がどのように依存し合っているかを示す「産業連関表」として知られる標準的な設計図を用いて、単純なバージョンの経済を構築しました。この設計図は、どの部門が他の部門に原材料を供給しているかをマッピングしています。目的は、この新しい会計ベースのシミュレーションが、「乗数効果」と呼ばれる有名な経済的結果を再現できるかどうかを確認することでした。伝統的な経済学において、この効果は、一ドルの新たな支出がいかにして企業間を通過し、一ドル以上の総経済活動を生み出すかを説明するものです。シミュレーションは、ある産業に突然の需要の急増が襲った設定となっており、コンピュータはその需要がサプライヤーのネットワークを通じてどのように伝播していくかを追跡しました。結果は正確でした。会計ベースのモデルは、伝統的な静的な公式と同じ乗数効果を生み出したのです。これは、新しい手法が単に地図を描き直す異なる方法ではなく、個々の取引の記録を保持しながら確立された経済的真実を再現できる、機能するエンジンであることを証明しました。

しかし、この新モデルの真の力は、研究者が伝統的なモデルがしばなく無視してきた要素、すなわち「在庫制限」を加えたときに現れました。現実の世界では、工場は必要な原材料が尽きれば製品を生産できず、在庫がなければ売ることもできません。研究者はこれらの制約をシミュレーションに導入し、企業に安全在庫の管理や不足への対処を強制しました。在庫制限が厳しい企業に対して突然の需要ショックが襲ったとき、結果は劇的に変化しました。モノの流れは、伝統的な公式が予測したようなスムーズな広がりを見せませんでした。代わりに、ある段階での材料の不足が生産の停滞を引き起こし、それがさらに上流のサプライヤーへの注文を減少させるという事態を招きました。未制約のバージョンでは強かった乗数効果は、サプライチェーンが逼迫すると大幅に縮小するか、あるいは完全に消失しました。シミュレーションは、経済がショックを吸収する能力は、企業がどれだけのバッファー在庫を保有しているかに大きく依存していることを示しました。

また、研究は異なる在庫政策がシステムの安定性にどのように影響するかについても調査しました。より大きな安全在庫を保持する企業は、需要が急増した際にも生産を維持することができ、経済的乗数を通常の強さに向かって回復させることができました。しかし、これらの企業がサプライの再注文を行う際に用いるルールは、別の種類の問題を生み出しました。企業が在庫レベルを完璧にバランスさせようとすると、シミュレーションでは、小さな変化に対して過剰に反応し、大量の注文を出してしまうことで、過剰生産とその後の需要の急落というサイクルを引き起こすことが示されました。「ブルウィップ効果（鞭の效应）」としてサプライチェーンで知られるこの挙動は、生産量の激しい変動を引き起こしました。研究者は、これらの変動が普遍的な特徴であるかどうかを確認するために、100近い異なるランダムな経済構造を用いてこれをテストしました。変動は多くのケースで見られましたが、研究では、経済が大きくなるにつれてこれらが系統的に悪化するという統計的な証拠は見つかりませんでした。変動は各シミュレートされた経済の具体的な詳細に強く依存しており、これは、すべてのシステムに対して安定または混乱を保証する単一のルールは存在しないことを示唆しています。

最後に、研究者は、シミュレーションの出力が実際のビジネスデータに見られる既知のパターンと一致するかどうかを比較することで、その挙動を確認しました。一つのパターンは、工場が生産するモノの量は、実際に販売される量よりも変動しやすいということです。これは、工場が生産スケジュールを平滑化しようとするためです。もう一つのパターンは、原材料の在庫は完成品の在庫よりも変動しやすいということです。新しいモデルはこれら2つの特定のパターンを再現することに成功し、使用している会計規則が正しい種類の経済的挙動を捉えていることを裏付けました。しかし、モデルは、企業がどれだけ使用するかに対してどれだけ注文するかという第3のパターンについては再現できませんでした。研究者は、この違いを、シミュレーションにおける配送と注文のタイミングの扱い方の違いによるものと考えています。この部分的な一致は、モデルが在庫管理の核心的なメカニズムを捉えている一方で、現実世界の注文に関する具体的なルールは現在のシミュレーションよりも複雑であることを示唆しています。

これらの知見は、会計の厳格な規則が単なるスコア記録の方法ではなく、経済的ショックが社会を伝わる際の根本的な駆動要因であることを示唆しています。経済を滑らかな曲線ではなく、台帳のネットワークとして扱うことで、この新しいアプローチは、需要に応じて経済が成長する能力が、在庫と供給の物理的な現実によって制限されていることを明らかにします。この研究は、経済的変動の謎を解明したと主張するものではありませんが、一つの倉庫での不足がいかにして工場、サプライヤー、そして銀行へと波及するかを正確に観察することを可能にする新しいツールを提供しています。取引のデジタル記録が現実世界で利用可能になるにつれ、実際のビジネスの言語を用いてボトムアップで経済モデルを構築するこの手法は、現代のサプライチェーンのダイナミックで、しばしば脆弱な性質を理解するための有望な道筋を提供しています。