というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「The Uncharted Waters of International Trade」で、著者はPol Antràs（ハーバード大）。
以下はその要旨。
The field of international trade has undergone significant theoretical and empirical advancements over the last twenty-five years. A key breakthrough has been the emergence of firm-level approaches to studying exporting, importing, and global value chains. The field has also experienced a quantitative revolution, driven by medium-scale models that rapidly assess the implications of trade cost shocks on real income. Additionally, a branch of the empirical literature has unshackled itself from the discipline of theoretical frameworks and from traditional data sources. Yet, several underexplored areas, or `uncharted waters,' remain in international trade research. I outline new potential areas for theoretical research, including incorporating oligopolistic (strategic) behavior into core models, and fostering greater cross-disciplinary collaboration with other fields in economics and social sciences, such as behavioral economics or political science. I also discuss potential uncharted waters for empirical trade economists, while identifying potential new sources of data and ways in which official trade statistics could be improved. Finally, I explore how big data and artificial intelligence could reshape the design of international trade policy in coming years.
（拙訳）
国際貿易の分野は過去25年に理論と実証で重要な進歩をみせた。主要なブレークスルーは、輸出入とグローバルバリューチェーンを調べるための企業レベルのアプローチの出現であった。この分野はまた、貿易費用ショックの実質所得への影響を素早く評価する中型モデルを牽引役とする定量的な革命を経験した。さらに、実証研究のある分野は、理論的な枠組みの原則と従来のデータソースの束縛から自らを解き放った。しかし、幾つかの探究が不十分な分野、ないし「未知の水域」が国際貿易の研究には残っている。私は、中核モデルに寡占的な（戦略的）行動を織り込んだり、行動経済学や政治学などの経済学や社会学の別の分野との学際協力をさらに推進する、といった理論研究の新たな可能性を秘めた分野を概説する。私はまた、実証貿易経済学者にとっての未知の水域の候補を論じるとともに、公的な貿易統計を改善し得る新たなデータソースと方法を示す。そのほか、ビッグデータと人工知能が今後の国際貿易政策のあり方をどのように作り直す可能性があるかを追究する。
こちらは1年前のスライド資料。以下は企業レベルのアプローチについて説明したスライドからの引用。
- It is not countries or industries that trade with each other, but rather firms
- Very skewed distribution of exporters and importers:
- Remarkable within-industry heterogeneity in performance correlated with trade participation
- Extensive margin of exports and imports (i.e., number of firms; entry/exit) account for most of the cross-country variation in international trade flows
- Multinational firms account for a huge percentage of world trade flows
- And intrafirm trade (within multinationals) constitutes a very significant share of world trade
（拙訳）
以下は定量的貿易理論について説明したスライドからの引用。
- There is currently huge demand for computing counterfactuals
- What are the real income implications of the US-China trade war or of Chinese ’decoupling'?
- How was real income in Germany affected by the war in Ukraine?
- 20th century: computable general-equilibrium (CGE) models (Shoven, Whalley, Kehoe...)
- 21st century: quantifiable general-equilibrium models (Eaton and Kortum, 2002, and follow-up work)
- What are the main differences?
- Theoretical work has shown that a few sufficient statistics are sufficient to answer certain counterfactual questions
- Don't need to compute the equilibrium to shed light on certain counterfactuals
- All you need is data and a (small) vector of trade elasticities that can be 'credibly' estimated
（拙訳）
また、従来の実証研究を束縛していた理論として、ヘクシャー＝オリーンと重力方程式を挙げている。その束縛から解き放たれた研究としては、ランダム化比較試験、疑似自然実験、地域別の貿易ショックの影響、貿易と様々なテーマ（児童労働*3、学歴*4、環境、戦争*5、文化、失われた都市*6など）の組み合わせ、を挙げている。
ビッグデータと人工知能については、ジャック・マーはオスカル・ランゲ*7的な市場社会主義の実現可能性が近づいたとしたが*8、Antràsは、AIもハイエクの「知識問題（knowledge problem）」を解決するわけではなく（＝社会主義の失敗は計算能力とは関係が無く、市場に基づく価格シグナルが存在しないことによる）、またビッグデータと機械学習が因果推論を可能にするわけではない、と指摘している。それでもビッグデータとAIによって政府介入の賛否の議論は変わっていくだろう、との由。
*1:cf. Computable general equilibrium - Wikipedia。
*2:cf. 相互主義と中国ショック - himaginary’s diary、米中貿易戦争とグローバルバリューチェーン - himaginary’s diary、ディキシット＝スティグリッツ、ソロー、ルーカス（1972） - himaginary’s diaryで孫引きしたクルーグマンの言葉。
*3:cf. The effect of trade liberalization on child labor - ScienceDirect。
*4:cf. Endogenous Skill Acquisition and Export Manufacturing in Mexico - American Economic Association。
*5:cf. Make Trade Not War? | The Review of Economic Studies | Oxford Academic。
*6:cf. Trade, Merchants, and the Lost Cities of the Bronze Age* | The Quarterly Journal of Economics | Oxford Academic。
*7:cf. オスカル・ランゲ - Wikipedia。
*8:論文（とスライド）ではマーの2016年の次の言葉を引いている（その引用部分を見る限り、マー自身はランゲに触れていない）：「Over the past 100 years, we have come to believe that the market economy is the best system, but in my opinion, there will be a significant change in the next three decades, and the planned economy will become increasingly big. Why? Because with access to all kinds of data, we may be able to find the invisible hand of the market. [...] In the era of big data, the abilities of human beings in obtaining and processing data are greater than you can imagine. With the help of artificial intelligence or multiple intelligence, our perception of the world will be elevated to a new level. As such, big data will make the market smarter and make it possible to plan and predict market forces so as to allow us to finally achieve a planned economy.」