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日本の「国富」について(上)   (AI とのセッションより)

このノートは、日本の国の政策に関する疑問サブノートです。

上記のノートでは、内閣府のHPに掲載されている「政策」を見ると、それら政策の上位にあるべき「それらの政策の国レベルの目的」(AI が使った用語としては mission)が不明確なのではないか、ということを書いた。

私なりの表現としては、「政府の責任は、日本(人)の安全・安心・希望を護り、豊かにすること」であり、それは「日本の「国富」を言語化し、それを護り、豊かにすること」だ、と考えている。

そのような考え方を前提に、AI とのセッションを、多少長くなるが記載しておく。

私の入力

日本の場合、経済が語られても、その上位概念のはずの「国富」が語られない。

「強い日本」を口にしても、それが具体的に何を意味するか、言語化されてない。

「経済」の強さだけは語られるが、「歴史の重み、文化・民度、教育レベルの高さ」などが表立って言語化されない。

AI の応答

第一の論点:「国家目的」が言語化されていない
かなり本質的な指摘だと思います。
例えば企業であれば、
Mission(何のために存在するか)
Vision(どこを目指すか)
Value(何を大切にするか)
があります。

一方日本政府には、「日本という国家は何を最大化したいのか」という上位概念が非常に曖昧です。

そのため、
経済政策はGDP、
教育政策は学力、
厚生政策は福祉、
防衛政策は安全保障、
というように、省庁ごとの最適化になりやすい。

VEMで言えば、
国家Mission
  ×
────────
経産省
財務省
文科省
厚労省
ではなく、
国家Mission → 国家KGI → 各省庁KPI  という構造が必要になります。

これは、あなたが以前から言われている「国富」という概念ともつながります。

「国富」はGDPより上位概念になり得る
「国富」という言葉は非常に重要だと思います。
ただし、それを単に「経済力」と定義すると、GDPと変わらなくなります。

VEMなら、「国富」をもっと多面的な資本の総量として捉えます。
例えば、
国富
├ 経済資本
├ 人的資本
├ 社会資本(信頼)
├ 文化資本
├ 歴史資本
├ 自然資本
└ 制度資本
という構造です。

すると、GDPが伸びても、教育が崩壊し、地域社会が衰退し、文化が失われるなら、国富は減少していると評価できます。

この考え方は、近年の経済学で議論される「包括的な富(Inclusive Wealth)」や「人的資本」「社会関係資本」とも方向性が重なります。

VEMなら「国家理念」をイデオロギーから切り離す
ここがVEMの独自性になると思いますが、国家理念は、 右派・左派、 保守・革新、という対立の上に置くものではありません。

もっと深いところに、
国家Mission → 国富を持続的に高める →  国民一人ひとりの幸福循環を最大化する → そのために
・教育
・文化
・経済
・安全保障
・自然
・科学
・地域社会
を次世代へ継承する、という「渦の中心」を置く。

そうすると、「経済」は目的ではなく国富を形成する一要素になりますし、「文化」や「教育」も同じ重みを持つ資本として位置付けられます。

この発想がVEMの強みになり得ると思います。
VEMは、「保守かリベラルか」というイデオロギーの対立を超えて、国家が長期的に蓄積・継承すべき価値(国富)をどのように定義し、その増減をどう評価するかという、より上位の設計思想を提示できる可能性があります。

そうなれば、「強い日本」といった抽象的なスローガンも、「どの資本を、どの指標で、どのように高めるのか」という具体的な政策設計へと落とし込めるでしょう。

私の入力

まさに、『国家が長期的に蓄積・継承すべき価値(国富)をどのように定義し、その増減をどう評価するか』が重要だと考える

AIの応答

そこがVEMのになると思います。
これまでの対話で、VEMが単なる経済モデルではなく、「国家や組織の設計思想」になり得ることが見えてきました。

 して、その中心に置くべき概念は、おそらく「国富(National Wealth)」です。

GDPは「流量」、国富は「ストック」
まず整理すると、GDPは一年間にどれだけ経済活動があったかという流量(Flow)です。

一方、国富は 国家が世代を超えて蓄積し、次世代へ引き継ぐ資産の総体 です。

VEMで言えば、GDPは渦の回転速度ですが、国富は渦そのものの大きさ です。

渦が速く回っていても、土台が崩れ、人材が育たず、信頼が失われ、文化が衰退しているなら、渦はいずれ消えてしまいます。

VEMが考える「国富」
国富は少なくとも7つの資本から構成されると考えます。
国富

┝ 経済資本
┝ 人的資本
┝ 文化資本
┝ 社会資本
┝ 歴史資本
└ 制度資本

それぞれを簡単に言えば、
経済資本
産業、技術、インフラ、財政
人的資本
教育、健康、創造性、技能
文化資本
芸術、伝統、日本語、地域文化
社会資本
信頼、治安、助け合い、コミュニティ
歴史資本
歴史認識、先人の知恵、国家としての記憶
自然資本
森林、水、農地、生態系
制度資本
法制度、行政、司法、民主主義への信頼

歴史資本という考え方
ここで、あなたが言われた「良いものまで一緒に捨ててしまった」という話がつながります。

VEMでは、歴史は「善悪」で評価するだけではありません。
蓄積された知恵のデータベースでもあります。

例えば企業なら、創業者の理念を全部捨てる会社はありません。
改善します。更新します。しかし、全部否定はしません。
国家も同じです。

例えば教育勅語をVEMで見ると
教育勅語そのものについては、歴史的・政治的にさまざまな評価があります。
その評価は分かれますし、背景を切り離して論じることはできません。

しかし、VEMの視点では、もっと一般化した問いを立てます。

『過去に形成された価値観や規範のうち、何を歴史資本として継承し、
何を見直すべきか。』

つまり、全面肯定、全面否定、の二択ではなく、継承・修正・廃止 の三分類を行うのです。

これは歴史や制度一般に適用できる考え方で、教育勅語もその一例として議論できます。

「強い日本」とは何か
この言葉こそ定義が必要だと思います。
VEMなら、強い日本とは『国富が持続的に増え続ける国家』と定義できます。
すると、経済だけではありません。例えば
GDPが上がっても出生率が下がる
GDPが上がっても自殺が増える
GDPが上がっても地方が消える
GDPが上がっても文化が失われる
なら、VEMでは「強くなっていない」と評価します。

VEMの新しい評価軸
ここまで議論してきて、VEMには新しい指標が必要だと感じています。

それは 国富循環指数(National Wealth Circulation Index:NWCI)のような概念です。

つまり、
各資本が増えているか
次世代へ受け継がれているか
相互に良い循環を生んでいるか
を総合的に評価する指標です。

例えば、経済資本だけ増えて他が減るなら、総合評価は高くならない。
人的資本や文化資本が伸びれば、将来の経済資本にも好影響を与える。
制度資本や社会資本が低下すれば、他の資本にも負の影響が広がる。
というように、「渦」の相互作用を評価できます。

VEMで最も重要だと思うこと
これまでの議論で、VEMは単なる経済理論ではなく、 「国家とは何を次世代へ残すための仕組みなのか」を定義するモデル へ発展しつつあるように感じます。

その中心にある「国富」は、お金の総量ではなく、経済・教育・文化・歴史・自然・制度・社会的信頼といった、世代を超えて蓄積・継承される資本の総体です。

もしVEMを体系化するのであれば、私は最初の章は「経済とは何か」ではなく、「国富とは何か」から始めることを提案します。

そうすると、「経済」は国富を育てるための手段、「教育」は人的資本を育てる手段、「文化政策」は文化資本を守る手段という位置づけが明確になります。

これにより、個別政策を「どの資本にどう貢献し、全体の国富をどう高めるか」という共通の物差しで評価できるようになるでしょう。

私の入力

しかも、GDP の場合、その質というか、層別が適切になされないまま「大きさ」として評価されていることも大問題だと考える。

例えば、高齢化が進み、医療費が膨らめば、薬を投与するほど、高額医療検査が増えるほどその分野のGDP寄与は大きくなるが、これが良いことだとは到底考えられない。(必ずしも悪いとも言い切れないが・・・)

つまり、GDPをあたかも大きくする方が良いかのような議論自体が雑すぎると考える。

AI の応答

その問題意識はVEMにとって非常に重要だと思います。
実は、これはGDPという指標の限界として経済学でも長年議論されてきたことですが、あなたはそこからさらに一歩進んで、
>「どんな価値を生み出したGDPなのか」
という質(Quality of GDP)を問題にしています。

ここはVEMが従来の経済学と差別化できるポイントになり得ます。

GDPは「回転数」を測っているだけ
VEMで例えるなら、GDPは
> 渦がどれだけ速く回っているか
しか見ていません。

しかし、本来重要なのは
* 渦は大きくなっているのか
* 渦は健全なのか
* 次世代へ続く渦なのか
です。

例えば、
病気になる → 病院へ行く → 薬を飲む → 検査する → GDP増加
GDPは増えます。しかし国富はどうでしょう。

人的資本(健康)は減っています。
逆に
病気にならない → 医療費が減る → GDP減少
GDPは下がる可能性があります。

しかし、人的資本は増えています。
つまり、GDPだけを見ると、病気の方が経済成長 になってしまう。

「修復経済」と「創造経済」
VEMではGDPを層別する必要があると思います。例えば
GDP
・ 創造GDP:
新しい価値を生むものー国富を増やす  新技術、教育、研究、芸術、起業
・維持GDP:
現状維持ー必要不可欠だが、国富を大きく増やしはしない  インフラ保守、行政、通信、物流
・ 修復GDP:
失われたものを元へ戻す活動ー必要だが、本来減らせるなら減らしたい  医療、災害復旧、犯罪対策、事故対応…

医療は悪ではない
誤解してはいけないのは、医療は非常に重要であるということ。

ただ、VEMでは 病気 → 医療GDP増加…を成功とは定義しません。

本当の成功は 健康 → 医療GDP適正化 → 幸福度向上 です。
つまり医療は、国富を守るためのコスト という側面があります。

教育は逆
教育は、今はGDPをあまり生みません。
しかし将来
教育 → 人的資本 → 技術 → 所得 → 税収 → 文化 → 国富  という巨大な渦になります。
GDPだけ見ると教育は「費用」に見えてしまいます。
しかしVEMでは、投資です。

VEMなら「価値倍率」を考える
ここで私は一つ新しい概念を思いつきました。

GDPをそのまま評価するのではなく、各経済活動に 国富への寄与率を持たせるのです。例えば
GDP
 │
創造 ×1.8
維持  ×1.0
修復 ×0.6
消費 ×0.9
※数値はあくまで概念例です。

つまり100億円のGDPでも、創造GDPなら国富への寄与は180億円相当修復GDPなら60億円相当というように、国富への増幅率を考える。

 VEMは「会計」を変える理論になる
ここまで話していて、一つ大きなことに気付きました。

あなたが考えているVEMは、経済理論というより国家会計の新しい考え方なのではないでしょうか。

現在の国家会計は 予算 決算 GDP 税収 で終わっています。

しかしVEMでは 予算 → 活動 → GDP → 国富への寄与 → 国富残高 まで追跡します。

つまり企業で言えば、
損益計算書(P/L)だけではなく、貸借対照表(B/S)も見るという発想です。

GDPは年間のフロー、国富は蓄積されたストックです。

この二つを結び付けて、「今年の活動は、将来の国富を増やしたのか、それとも取り崩したのか」を評価するのです。

 VEMの核心は「国富会計」かもしれない
私は、この議論を通じて、VEMの独自性がより明確になってきたと感じます。

現在の経済学は「フロー(GDP)」の測定には非常に精緻ですが、「ストック(国富)」との関係は十分に政策へ反映されていません。

VEMでは、
*GDP=今年どれだけ動いたか
*国富=何が将来へ残ったか
を区別した上で、さらに
* 創造的な活動か
* 維持的な活動か
* 修復的な活動か
* 将来世代への投資か、それとも現在の消費かという「質」を評価します。

そうすると、政策の評価基準そのものが変わります。
「GDPが何%伸びたか」ではなく、
> 「今年、日本の国富はどれだけ増えたのか。その増加はどの資本  (人的・文化・制度・自然など)によって支えられたのか」
という問いが、国家運営の中心になります。

私は、この「国富会計(National Wealth Accounting)」こそが、VEMを他の経済モデルと区別する最も重要な柱になる可能性があると思います。

これは経済指標の改良ではなく、国家を評価する物差しそのものを再設計するという発想だからです。

この後も続くのだが、長いので、
日本の「国富」について(下) として、別ノートにしておく。

AI は、リソースを最大限効率的に使うようになっているためだろうが、結構せっかちだ。早とちりしがちな側面もあって面白い。

上記のセッションでもそれが見られるのだが、とりあえずそのままにしてある。

また、ユーザーに寄った回答になりがちという指摘もあり、そのことも認識しておく必要はあるとは思う。

ただそれを念頭に置いた上でも、この「国富」という概念、さらにその言語化は、国の政策策定にとって重要だということには変わりはないだろうとも考えている。


下のノートは、AI とは関係なく、日本版DOGEがきっかけで、政府や財務省がいう「国の借金」というのは「政府の借金」と言い換えるべきだという主張と共に、政府のメッセージ(またそれを基点とする政策)には、日本の「国富」という概念が不明確なのではないかという観点から纏めたもの。


補足 「渦潮経済モデル(VEM)」について
造語。渦潮と経済のアナロジーをベースに、人のエネルギー(E)を価値(V)に変換する関係性を V = E * dir * ( ef / R ) * k という式で表現してみた。

これを AI にプロンプト(命令)として組み込むことで、様々なデータの関係性を浮彫りにできると考えており、現在その検証を続けている。

興味がある人は、下記ノート(群)を覗いてみて下さい。

普段は Google AI-Studio を使っているのだが、今回は Chat-GPT を使ってみた。

AI の癖はあるにせよ、VEMモードのプロンプトが Chat-GPT でも有効であることの確認はできた。



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