Bringing Marketing to Macro

通常のマクロモデルでは、消費者は欲しいものがすぐに、かつコストなしに見つかるように仮定されている。硬い言い方をすると、財の市場に摩擦がない。そのこと自体は他のより重要と思われる要素に集中するための簡略化であって「マクロモデルに問題がある」ということでは決してない。しかし、欲しいものがすぐに見つからないような状況にするとマクロモデルの挙動がどのように変わってくるか、あるいは、(摩擦のない)標準的なマクロモデルで再現できないデータの特性(「パズル」と呼ばれる)が摩擦を入れることで再現できるようになるか、を考えてみるのは重要なことである。

このような財市場の摩擦が重要かもしれない根拠として、企業はかなりのリソースをマーケティングあるいはセールスに割いているということがある。消費者がすべての商品についてすぐにかつコストもなく知ることができればそもそもマーケティングをする必要もないし、セールスのために人を雇う必要もない。しかし、広義のマーケティング用の支出はGDPの8%に達するという推計もある。狭義のマーケティングである宣伝のための支出はGDPの2-3%に達する。これらの数字は、財市場の摩擦がマクロモデルの挙動に重要な影響を与えるかもしれないということを示唆している。

BUのFrancois GourioとLeena Rudankoは一連の論文で、財市場の摩擦と、その結果としてのマーケティング活動をマクロモデルに導入することでモデルの挙動がどのように変わってくるか、財市場の摩擦を導入することがシンプルなマクロモデルにおけるパズルの解決に役立つか、を分析した。今回は、彼らの論文の内容を簡単に紹介する。

 まずはConsumer Capital (REStud forthcoming)というペーパーから。彼らのモデルでは、生産性だけでなく、どのくらい顧客(カスタマーベース)を持っているかという側面で異なるたくさんの企業が存在する。生産に必要な原料のコストが各企業で同じ場合、生産性が高い企業は生産性の低い企業に比べてより多くのものを作って売ることができるが、どの企業もそれぞれの企業が持つカスタマーベースにしか売ることができない。そして、カスタマーベースを広げるためにはマーケティング(彼らのモデルではマーケティングとセールスは区別されていないので、あわせてマーケティングと呼ぶ)に人を割く必要がある。カスタマーベースのような概念のないシンプルなモデルでは、企業の生産性が向上したときには、その企業は投資をすぐに増やして資本を蓄積し、生産を増加させるのだが、彼らのモデルの場合にはすぐに資本を増やしても売る相手がいないと売り上げが伸びないので、投資はすぐには伸びず、カスタマーベースの拡大に伴ってゆっくり伸びていくことになる。このような投資のゆっくりとした反応はデータと整合的であり、しばしば投資のconvex cost(投資をすればするほど投資のコストが高まってゆくので企業は一気に投資を増やしたりはしない)としてモデル化されるが、彼らのモデルは、ある意味投資のconvex costのミクロ的基礎(microfoundation)として捉えることもできる。

また、彼らのモデルおいては、カスタマーベースを拡大するために、新しい顧客に対しては最初の期間だけは割引をオファーすることができる。いわゆる携帯電話等で新規の顧客に期間限定の割引価格をオファーしたり携帯の端末を無料(あるいは割引価格)で提供するするようなものである。カスタマーベースを手っ取り早く拡大したい場合、企業は、新しい顧客により大きな割引をオファーするか、マーケティング活動のための人を増やすことができる。

このようなモデルでは、ある企業の生産性が上昇した場合も、その企業はすぐに売り上げを拡大することができない。カスタマーベースを広げるのに時間がかかるからである。そのような企業はまずはマーケティングにリソースを割いて、カスタマーベースを広げてから、投資によって生産規模を拡大し、売り上げ及び利益を伸ばすのである。また、顧客は一旦ある企業の顧客となると、その企業にロックインされる(すぐには他の企業には移れない)ので、既存の顧客に対しては企業は生産コストより高い価格で物を売ることができる(正のマークアップ)。

彼らのモデルでは、カスタマーロイヤルティ、マーケティングコスト、新規顧客に対する割引、既存顧客に対するマークアップ等、通常のマクロモデルでは出てこない面白い要素が満載であることがわかると思う。このペーパーでは、著者らはこのモデルのインプリケーションを、アメリカの企業レベルのマイクロデータ(Compustat)と整合的か検証し、モデルのインプリケーションの多くがマイクロデータと整合的であると示した。彼らがデータと比較したインプリケーションは以下の3つである。

1.「摩擦が深刻な企業の方が利益率(資本に対する比率)、トービンのq、売り上げの資本比率、マークアップ(販売価格の原価に対する比率)が高い。」

まず、彼らは、摩擦の程度を示す指標として、セールス関連支出を使った。つまり、「摩擦が深刻な」企業というのは「セールス関連支出の高い」企業のことをさす。彼らのモデルによると、利益率、トービンのq、売り上げ資本比率、マークアップはセールス関連支出が高い企業のほうが高くなるはずである。このことは、Compustatにおける様々な企業の特徴と整合的であった。利益率やマークアップが高いのは、一旦顧客を囲い込むと、企業は高い価格で物を売ることができるからである。摩擦が深刻であればあるほど顧客の囲い込みの程度も激しくなるので、利益率やマークアップはさらに高くなる。売り上げの資本比率についても同様である。トービンのqというのは、企業の市場価値をその企業が保有する資本の価値で割ったものである。まぁ、あいまいに言えば、企業の価値と考えればよい。摩擦が深刻な企業では、一旦囲い込んだカスタマーベースの価値が高い。その一方、カスタマーベースの価値は資本価値には反映されないが、企業の市場価値には反映される。よって、トービンのqは摩擦が深刻な企業においてより高くなる。

2.「摩擦が深刻な企業ほど、ショックに対する投資や売り上げの反応は鈍くなる。また、投資や売り上げは、トービンのqやセールス関連支出に比べてラグを伴って反応するが、そのラグは摩擦が深刻であればあるほど大きくなる。」

財市場の摩擦が深刻であれば、たとえば企業の生産性が上昇しても、カスタマーベースを広げるのに時間とコストがかかるので、投資や売り上げの増加は小さくなり、かつラグは大きくなることは、容易に想像ができるであろう。著者らはこのこともCompustatにおける様々な産業の特徴と整合的であることを発見した。

3.「企業の投資額のうちトービンのqで説明できる分は、摩擦が深刻であればあるほど小さくなる。」

摩擦のないシンプルなモデルでは、企業の投資額とトービンのqは同時に動くことが知られている。生産性が上がって企業の価値が上がっているときには、企業は投資を拡大しているはずだからである。しかし、データでは、そのような関係は強くは見られない。このことはパズルとして知られていた。彼らのモデルでは、トービンのqが上昇しても、カスタマーベースを拡大してから生産を増やさなければならないので、投資の反応はゆっくりとしたものになる。よって、投資とトービンのqの関係は弱くなる。著者らは、このようなモデルの特徴もCompustatと整合的であることを発見した。

さらに、最近NBER Working Paperとして出版された論文(Can Intangible Capital Explain Cyclical Movements in the Labor Wedge?)では、財市場の摩擦をスタンダードなRBCモデルに導入することで、モデルの挙動がどのように変わってくるかを分析した。上で取り上げたモデルとは異なり、このペーパーのモデルでは代表的企業一社のみが存在するが、企業が売り上げを伸ばすためにはまずはカスタマーベースを拡大しなければならないという点は上のモデルと変わりはない。彼らは財市場の摩擦を導入したモデルは、以下の点でシンプルなRBCモデルと異なることを発見した。
  1.  データでは、セールス関連の雇用はprocyclical(=GDPが上がるときにはセールス関連の雇用も上がりがちであることを指す。GDPとの相関係数0.27)でGDPの約2倍の大きさで変動する。著者らのモデルでは、セールス関連の雇用のprocyclicality(相関係数0.34)も大きな変動も再現された(彼らのモデルにおけるセールス関連の雇用の変動は大きすぎるが)。
  2. 彼らのモデルでは、ショックに対するGDPの反応はコブ型(hump-shape)であり、通常のRBCモデル(GDPはすぐに上昇して次第に低下するので、コブ型にはならない)よりデータと整合的である。
  3. (あまり詳しくは立ち入らないが)Labor wedge(消費と余暇の間のMRS(限界代替率)をMPL(労働生産性)で割ったもの)は、摩擦のないシンプルなRBCモデルでは消費税率と賃金収入に対する税率の和であり、景気循環に応じてほとんど動かず無相関なはずであるが(Shimer (2009))、データを見ると、labor wedgeの変動はGDPの変動の1.5倍くらいであり、countercyclical(=GDPが上がるときにはセールス関連の雇用も下がりがちであることを指す。GDPとの相関係数は-0.89)である。彼らのモデルでは、データで見られるlabor wedgeの動きを再現することに成功した。
シンプルなマクロのモデルにある意味シンプルな摩擦を加えることで、シンプルなモデルでは分析することのできない様々なことを分析できるようになる、それにモデル自体は依然シンプルなので拡張の余地がかなりあるという意味で、いかにもtop jounralに載りそうなとてもいいペーパーだと思う。

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