Nowy wpis na stronie Econbrowser, zatytułowany „The Marginal Efficiency of Investment Equation Interpreted in 2024-26”, analizuje, jak w Stanach Zjednoczonych utrzymywały się podwyższone inwestycje niemieszkaniowe brutto, mimo wzrostu stóp procentowych. Odpowiedź autora jest następująca: sama funkcja inwestycji przesunęła się w górę, napędzana poprawą perspektyw zysków związanych ze sztuczną inteligencją.

Analiza została osadzona w modelu IS-LM, który wykorzystuje funkcję inwestycji łączącą wydatki przedsiębiorstw z dochodem i kosztem finansowania. Wpis stosuje modyfikację wprowadzoną przez ekonomistę Oliviera Blancharda — byłego głównego ekonomistę Międzynarodowego Funduszu Walutowego, którego podręcznik do makroekonomii jest powszechnie wykorzystywany — zgodnie z którą inwestycje rosną wraz z dochodem, co przypomina zależność akceleratorową.

Główna zagadka wskazana przez autora dotyczy tego, jak pogodzić wyższe inwestycje niemieszkaniowe brutto z wyższymi stopami procentowymi, pomijając endogeniczność stopy funduszy federalnych — czyli sytuację, w której stopa polityki pieniężnej często rośnie dlatego, że gospodarka jest już silna. Jednym z rozwiązań, argumentuje autor wpisu, jest uznanie, że wyraz stały b0 w funkcji inwestycji nie musi być stały i można traktować go jako zmieniający się egzogenicznie. Przywołanym przykładem z lat 2024–26 jest wzrost perspektyw przyszłych zysków z AI, który zwiększa popyt inwestycyjny przy każdym poziomie stóp procentowych.

Aby zilustrować tę tezę, wpis porównuje łączne inwestycje niemieszkaniowe brutto z tym samym szeregiem po wyłączeniu komputerów i oprogramowania — oba szeregi znormalizowane względem PKB — oraz ze stopami procentowymi. Dane źródłowe pochodzą z Bureau of Economic Analysis, Departamentu Skarbu USA, Rezerwy Federalnej i National Bureau of Economic Research (NBER).

Rysunek 1: Inwestycje niemieszkaniowe brutto w relacji do PKB (czarna linia, lewa skala), inwestycje niemieszkaniowe brutto z wyłączeniem komputerów i oprogramowania w relacji do PKB (niebieska linia, lewa skala), rentowność 10-letnich obligacji skarbowych USA, % (czerwona linia, prawa skala), oraz stopa funduszy federalnych, % (różowa linia, prawa skala). Recesje zdefiniowane przez NBER zaznaczono szarym kolorem. Źródło: BEA, Departament Skarbu, Fed, NBER.

Kluczowa obserwacja jest taka, że po wyłączeniu komputerów i oprogramowania inwestycje niemieszkaniowe brutto spadły jako udział w PKB. Oznacza to, że inwestycje w sprzęt komputerowy i oprogramowanie odpowiadają za rozbieżność między łącznymi inwestycjami a dominującym poziomem stóp procentowych. Ten podział pozwala odróżnić ogólny obraz inwestycji od części, którą analiza wiąże bezpośrednio z niedawnym wzrostem wydatków związanych z AI.

Rozpatrywana koncepcja wywodzi się od Johna Maynarda Keynesa, który w swojej wydanej w 1936 roku „Ogólnej teorii zatrudnienia, procentu i pieniądza” zdefiniował krańcową efektywność kapitału — oczekiwaną stopę zwrotu z dodatkowej jednostki inwestycji — jako malejącą wraz ze wzrostem inwestycji. John Hicks sformalizował idee Keynesa w ramach IS-LM w 1937 roku, a model ten pozostaje podstawą nauczania makroekonomii; inwestycje zazwyczaj modeluje się w nim jako malejące wraz ze wzrostem stóp procentowych.

Okres 2024–26 stanowi nietypowy test tej odwrotnej zależności. W latach 2022–23 Rezerwa Federalna podniosła stopę polityki pieniężnej do najwyższego poziomu od ponad dwóch dekad, aby walczyć z inflacją, a we wrześniu 2024 roku rozpoczęła jej obniżanie. W tym samym czasie przedsiębiorstwa znacznie zwiększyły wydatki kapitałowe na centra danych, półprzewodniki i inną infrastrukturę związaną z AI, po publicznym debiucie generatywnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT, pod koniec 2022 roku.

Pełny wpis jest dostępny na stronie Econbrowser.