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第19章 未来的叙事未来的研究（第1页）

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第四篇

发展中的叙事经济学

第19章未来的叙事，未来的研究

流行病学告诉我们，旧的流行病可能会在变异之后反复出现，因为旧流行病的残余力量会发生变异或对变化的环境做出反应，引发新的传染病。以后我们将会见到新型流感和新的流感流行。因此，本书介绍的很多叙事也会再度流行，在几年后归于沉寂，然后再度盛行一时。具体的时间节点是无法预测的；与设想中的商业“周期”不同，叙事并不是定期重现的。

本书所做的研究介绍了一些在过去有过极大影响力的经济叙事，这些叙事现在大多归于沉寂，有些已经被人抛诸脑后。但是，它们并没有完全被人遗忘，有心追求重大新闻的人也许会再度发现它们。叙事星座有可能发生变化，为旧的叙事提供新的背景，从而提高其传播力，让其风行一时，有时在间隔了很长一段时间之后。

在本书中，我异乎寻常地引用了大量的成段文字。这样做是为了让读者对过去的叙事产生一种历史感，这些叙事产生过极大的影响，如果以同样的语言再度出现，可能会再次产生影响。与笑话或歌曲一样，要使叙事有效，措辞和表述都得恰到好处。

在预测经济事件时，我们会痛苦地意识到，没有哪门学科研究的是如何解析叙事对经济的影响。但是，可以有具体的研究方法帮助我们理解。没有确切的学科研究如何评价小说或交响曲，但是有具体的方法可以提供信息，为那些涉足此类领域的人提供灵感。我们必须避开下面这种“无敌的诱惑”：使用科学类比夸夸其谈地讨论经济，让没有什么实质内容的理论给人以精确的错觉。即使在尝试使用人文方法的时候，我们也必须牢记真正的科学方法。

本书就未来的经济叙事以及我们在日后的研究中如何定位研究方向提出了一些建议。虽然不完美是必然的，但这些建议可以帮助我们更好地理解这些叙事。我们在前行时，可以借鉴这些建议。

变化的形式和环境

人们对“经济力量”的看法是由叙事驱动的，尤其是关于他人信心的叙事（第10章对此做了介绍），它的影响力胜过了其他不那么乐观的叙事。所有的叙事都有自己的内在动力，而这种“力量”很可能是短暂的。由于2007—2009年的大衰退，我们既看到了信心的迅速下降，也看到了1929年股市崩盘叙事的回归（第16章）。同样的情况可能会因为叙事的微调或环境的变化迅速再现。

在本书撰写之际，（第11章介绍的）“赶上琼斯家”的叙事在美国似乎格外有影响力。特朗普总统以身示范，过着奢华的生活。此外，民众对贫寒家庭似乎也不再那么慷慨大方。在特朗普当选总统之前，美国的基本必需品慈善捐助就已经呈现明显的下降趋势。印第安纳大学礼来家族慈善学院所做的调查表明，在2001—2014年间，经通胀调整的基本必需品慈善捐助减少了29%。由于朴素风尚和共情叙事的衰落，帮助世界新兴国家的意愿也在下降。

智能机器叙事（第13章和第14章）眼下似乎并没有产生太大的经济影响，但这些叙事现在仍为人们热议。在本书撰写之际，机器似乎并不那么令人恐惧，但是，如果出现收入不平等或失业等负面消息，令人惶然的叙事版本就有可能再次传播开来。以前就曾出现过人们对机器人的担忧突然加剧的情况。ProQuest对同时包含“机器人”和“就业岗位”这两个词的文章所做的搜索表明，在2007年下半年至2009年上半年之间，这类文章的数量几乎涨到了原先的3倍。根据国民经济研究局的数据，2007年12月是大衰退之前的经济高点，而这次衰退是在2009年6月结束的。

新技术将改变传播率和康复率

随着历史的推进，信息技术发生了显著变化，传播率和康复率也发生了变化。中国古代发明的早期印刷术、15世纪的古登堡印刷术、17世纪在欧洲发明的报纸、19世纪发明的电报和电话、20世纪发明的收音机和电视机以及互联网和社交媒体的兴起从根本上改变了传播的性质，但是，到目前为止，人们还没有系统、定量地研究过这些发明对信息传播的影响。

社交媒体和搜索引擎有望改变传播的基本性质。过去，人们的想法是以非系统化的随机方式传播的。有了社交媒体平台之后，持有极端观点的人可以找到与自己志趣相投的同伴，进一步强化他们与众不同的观点。事实核查员并不能减慢传播的速度；但是，互联网和社交媒体在任由观点传播的时候会对其进行集中控制，只不过这种控制很少浮出水面。社交媒体和搜索引擎的设计人员具有改变传播性质的能力，而且我们的社会也越来越要求他们这样做，以便防止互联网欺诈和假新闻的传播。

但是，不断改进的通信技术并不是影响传播率的唯一因素，也不一定总是最重要的因素。

文化因素也在发挥作用。从过往历史看，人们面对面交流时所用词汇的变化有可能会影响传播率。比如，19世纪的时候，人们会在沙龙和家庭聚会中大声朗读文学作品，这种时尚在19世纪中叶尤为盛行。《华盛顿邮报》在1899年指出，沙龙和家庭聚会的阅读风尚在世纪之交时开始逐渐消退：

在家庭聚会上向孩子们大声朗读文学作品，它正在以飞快的速度变成一门消亡的艺术。这种做法娱乐和教导过的孩子曾经是何其之多，而如今接受这种娱乐和教导的人又是何其之少。现在的孩子们在学会阅读之后，就加入了快速默读印刷文字的大军。毫无疑问，大多数父母都忙到抽不出时间教育子女、给他们读书，而孩子们在成长的过程中也发现自己忙到根本没有任何时间去倾听。如果问他们的话，他们会说：“这么做又有什么用？每个人的口味都不一样，如果让我们坐下来听别人读的话，就得花上一大段时间，而我们只要花一小点时间就能读完我们想看的东西。”注释标题“ReadingAloud，”WashingtonPost，1899年10月25日，第6版。

不过，在沙龙和家庭聚会逐渐消失的同时，杂志会和书友会在20世纪迅速发展起来。

改变叙事传播方式的另一个文化因素是一场旨在为年轻人提供指导的国际运动，其起源可以回溯至“大哥哥”运动（现为“大哥哥大姐姐”组织），这场运动始于1904年，在1980年左右开始多元化发展并成为一种潮流。与成功人士或有社会责任感的人定期交流的做法有助于年轻人在故事中产生身份认同感——这些故事或是导师的人生故事，或是导师讲述的同一圈子中其他人的故事。指导团队对女性和少数群体来说尤为有效，他们之前对这些故事可能知之甚少。

“影响力营销”（自2015年起）和“社交媒体营销”（自2009年起）这两个新词越来越流行。以shareablee.和hawkemedia.为代表的营销公司能够提供影响力营销，系统化地寻找那些允许通过社交媒体对他们营销或者与他们一起营销的有影响力的人物。这些网站应当能够提高它们宣传的故事和观点的传播率。

信息技术正在改变那些影响人心的经济叙事的传播，可以想见，它有可能会更进一步，取代个人的某些最终决策过程。比如，我们已经有了可在以下方面提供建议的机器人顾问：开支多少、储蓄多少以及股市投资与其他投资的比例。1996年，威廉·夏普（WilliamSharpe）的金融引擎公司（FinancialEngines）推出了第一位机器人顾问。从那时起，“嘉信智能组合”（SchwabIntelligentPortfolios）、Betterment和Wealthfront等智能投资顾问平台纷纷涌现。此外还出现了其他一些旨在实现经济决策自动化的手段，例如从2007年左右开始引起人们关注的目标日期基金，这类基金会根据目标退休日期对长期投资者的投资组合自动重新平衡。算法交易还被应用于其他很多地方。话虽如此，现在还是人类在编写程序并做出最终的基本决策。也许有一天，人们会大量使用机器来负责生活中的各种决策，在这种情况下，经济过程可能会发生根本性的改变。但是，这一天似乎还遥不可及。

如果经济叙事的传播有更好的科学规律可循，那么技术对通信的影响将更容易建模追踪。我们的模型已经表明，要想预测这些叙事及其影响并非易事。比如，如果在调高传播率参数的同时也相应修改康复率参数，那流行的最终规模有可能并不会改变，只是呈现更快的速度。我们必须将传播的正式模型整合到经济模型之中，才能着手了解这类技术的影响。

叙事经济学的未来研究之路

如果我们想对过去时不时令我们倍感意外的重大经济事件进行实质性解析，就得有一些科学的方法来研究这些事件中的叙事元素，哪怕这门学科尚不完备，仍然涉及一些人为判断。否则，这个领域将被那些破坏整个行业名声的预言家或先知占领。

经济研究一直没有重视人们相互传播的有关自身经济生活的故事，因而错过了以叙事形式传递出来的明显含义。对流行叙事的不重视导致经济研究没能看到那些也许能对重大经济变化做出合理解释的原因。

如果人们在20世纪的报纸上搜索有关衰退的当代解释，就会发现大多数讨论涉及的都是先行指标，而不是最终原因。例如，经济学家倾向于提到中央银行政策、信心指数或未售出库存水平。但是，如果被问及这些先行指标发生变化的原因是什么，他们通常都沉默以对。引起这些变化的通常是那些不断变化的叙事，但是对于哪些叙事是历来最具影响力的叙事，人们尚未达成专业上的共识。有一些流行叙事对预测来说具有重要意义，但经济学家不愿提及他们听到的这些叙事，因为他们唯一的叙事来源是传闻、朋友或邻居的谈话。他们通常无从得知在过去的经济事件中是否有过类似的叙事。因此，他们在分析中完全没有提及不断变化的叙事，就好像它们不存在一样。

今天，我们已经可以通过统计数字化文档中的单词和短语来了解流行经济叙事的一些情况，但是目前还没有足够的系统研究来衡量相互矛盾的叙事的影响力，这些叙事会随着时间的流逝结合和重组，引发重大经济事件。在这方面，人工智能可施以援手，尤其是对非结构化数据的分析。本书第三篇介绍的长期叙事是正在开展的研究工作，而不是对所有重要叙事所做的详尽的最终量化。

关于叙事经济学的研究已经展开，也必然会继续下去，但是，这一研究在未来是否能够达到足够的规模？有关叙事经济学的实质性研究将如何有效地利用不断增多的大量数字化数据？叙事经济学会帮助我们建立更好、更准确的经济模型，从而在经济危机开始或失控之前就做出预测吗？要想取得进展，我们需要认识到，收集更好的数据并将我们从数据中得出的认识整合到现有经济模型中是非常重要的。我们需要研究那些当下被认为与经济学无关的问题，也需要与具有不同视角的非经济学家开展合作。比如，我们可以结合数理流行病学等其他领域的数理见解，在数理经济学和人文科学之间建立联系。我们必须扩大可用数据的规模，将诸多经济叙事放在一起进行分析研究。我们必须将不断变化的叙事流行纳入预测模型。

叙事经济学在经济学理论中的一席之地

正如我们在第3章中看到的那样，叙事经济学一直没有受到重视。部分原因可能在于叙事与经济结果之间的关系相当复杂，而且会随时间变化。此外，新闻界经常会提到叙事对经济的影响，但往往不具备学术严谨性。事实证明有些激进的经济预测是错误的，这可能削弱了公众对媒体叙事报道的重视。

此外，经济学家长期以来一直认为，人类总是会利用所有可用信息和理性预期来最优化效用函数。正如我们指出的那样，该理论忽略了一些明显重要的现象。幸运的是，最近几十年的行为经济学革命已经让经济研究更紧密地联系其他社会科学的研究。经济学家不再想当然地认为人们总是理性行事。

一项普遍且重要的创新举措是人们成立了根据行为经济学的见解制定政策的经济智囊团。英国政府在2010年成立了行为洞察小组，在那之后，这些智囊团被称为“助推小组”。这些助推小组借鉴理查德·塞勒和卡斯·桑斯坦《助推》（2008）一书中倡导的观点，尝试着重新设计政府制度，在不强迫人们的情况下“助推”他们远离非理性行为。根据经合组织的数据，目前全世界共有近200个这样的小组。

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