Новая публикация на Econbrowser под названием «Уравнение предельной эффективности инвестиций в интерпретации для 2024–2026 годов» рассматривает, как в США сохранялись высокие объемы фиксированных инвестиций в нежилой сектор, даже когда процентные ставки росли. Ответ автора заключается в том, что сама инвестиционная функция сместилась вверх благодаря улучшению перспектив получения прибыли от искусственного интеллекта.

Анализ основан на модели IS-LM, в которой используется инвестиционная функция, связывающая расходы бизнеса с доходом и стоимостью заимствований. В публикации применяется модификация, предложенная экономистом Оливье Бланшаром — бывшим главным экономистом Международного валютного фонда, чей учебник по макроэкономике широко используется, — согласно которой инвестиции растут вместе с доходом, формируя своего рода акселераторную зависимость.

Центральный вопрос, который ставит автор, заключается в том, как согласовать более высокие фиксированные инвестиции в нежилой сектор с более высокими процентными ставками, если не учитывать эндогенность ставки по федеральным фондам — то есть тот факт, что ключевая ставка часто повышается из-за уже сильного состояния экономики. Один из вариантов объяснения, по мнению автора, состоит в признании того, что постоянный член b0 в инвестиционной функции не обязательно является фиксированным и может изменяться экзогенно. В качестве примера для 2024–2026 годов приводится улучшение перспектив будущих прибылей от ИИ, которое повышает инвестиционный спрос при любом заданном уровне процентных ставок.

Чтобы проиллюстрировать эту мысль, в публикации совокупные фиксированные инвестиции в нежилой сектор сравниваются с тем же показателем за вычетом компьютеров и программного обеспечения; оба показателя нормированы на ВВП и сопоставлены с процентными ставками. Исходные данные предоставлены Бюро экономического анализа, Министерством финансов США, Федеральной резервной системой и Национальным бюро экономических исследований (NBER).

Рисунок 1: фиксированные инвестиции в нежилой сектор к ВВП (черная линия, левая шкала), фиксированные инвестиции в нежилой сектор за вычетом компьютеров и программного обеспечения к ВВП (синяя линия, левая шкала), доходность 10-летних казначейских облигаций, % (красная линия, правая шкала), и ставка по федеральным фондам, % (розовая линия, правая шкала). Рецессии, определенные NBER, выделены серым цветом. Источник: BEA, Treasury, Fed, NBER.

Ключевое наблюдение состоит в том, что фиксированные инвестиции в нежилой сектор за пределами компьютеров и программного обеспечения снизились как доля ВВП. Это означает, что именно инвестиции в компьютерное оборудование и программное обеспечение объясняют расхождение между совокупными инвестициями и преобладающими процентными ставками. Такое разложение отделяет общую картину инвестиций от той ее части, которая, согласно анализу, наиболее непосредственно связана с недавним ростом расходов на ИИ.

Рассматриваемая концепция восходит к Джону Мейнарду Кейнсу, который в своей работе 1936 года «Общая теория занятости, процента и денег» определил предельную эффективность капитала — ожидаемую доходность дополнительной единицы инвестиций — как величину, снижающуюся по мере расширения инвестиций. Джон Хикс формализовал идеи Кейнса в рамках IS-LM в 1937 году, и эта модель остается стандартной частью преподавания макроэкономики; в ней обычно предполагается, что инвестиции сокращаются при росте процентных ставок.

Период 2024–2026 годов представляет собой необычную проверку этой обратной зависимости. В 2022–2023 годах Федеральная резервная система повысила ключевую ставку до максимального уровня более чем за два десятилетия для борьбы с инфляцией, а в сентябре 2024 года начала ее снижать. Одновременно компании резко увеличили капитальные расходы на центры обработки данных, полупроводники и другую ИИ-инфраструктуру после публичного появления генеративных ИИ-инструментов, таких как ChatGPT, в конце 2022 года.

Полный текст публикации доступен на Econbrowser.