JPART书评 | 将故事引入经济史和政策
编者按
本文是桑福德·波林斯（Sandford Borins）对罗伯特·席勒（Robert J. Shiller）所著《叙事经济学：故事如何像病毒一样传播并推动重大经济事件》（Narrative Economics: How Stories Go Viral and Drive Major Economic Events）的书评，题为《将故事引入经济史和政策》（Introducing Story into Economic History and Policy），发表在Journal of Public Administration Research and Theory（JPART）2020年4月第2期上。
席勒是耶鲁大学经济系著名教授，2013年诺贝尔经济学奖得主，也是人们口中的“末日博士”（Dr. Doom）。虽然他说话轻声细语，但是他的预测曾两次震撼全球金融市场：第一次是他声称网络泡沫即将破裂（dot-com bust），2000年至2004年间纳斯达克应声下跌了78%的时候；第二次则是他预测美国房地产市场崩盘将导致2008年金融危机的时候。那么席勒所说的叙事经济学到底是什么呢？叙事经济学所研究的，是那些具有传染性的经济叙事是如何影响人们的行为以及经济事件的，重点关注的是其中的两个元素：一是那些口口相传的，具有传染性的故事。二是这些具有传染性的故事是怎样在人们的努力之下演化出了新的形态，并变得更加具有传染性。下面就由小编带大家领略他的“精彩故事”。
评论者简介
桑福德·波林斯（Sandford Borins），加拿大多伦多大学士嘉堡校区（University of Toronto Scarborough）管理学系战略管理学教授，研究兴趣是叙事和创新。他的著作包括《政府创新的持久性》（The Persistence of Innovation in Government）（2014）、《治理寓言:从公共部门叙事中学习》（Governing Fables: Learning from Public Sector Narratives）（2011）和《创新与诚信》（Innovating with Integrity）（1998）。他目前正在撰写《治理寓言》的续集，讲述有关私人部门的管理故事。
书评正文
罗伯特·席勒是2013年诺贝尔经济学奖获得者，他最近出版了一本书，名为《叙事经济学：故事如何像病毒一样传播并推动重大经济事件》。他的研究历程令人着迷。席勒一直对预测感兴趣，并以计量经济学家的身份开始了他的职业生涯，但很快就对传统的方法（如大规模多元方程模型和理性预期模型等）产生了怀疑（席勒，2013）。席勒早期的研究表明，如果投资者仅受理性预期的驱动，股票价格的实际波动要比预期中的波动大得多。
随后，席勒超越了传统经济学的范畴，进入心理学领域，洞察经济代理人如何形成预期，甚至将投资者调查作为一种方法论。与传统经济学家相比，他更愿意喊出“经济的非理性”。他也是为数不多预言到2000年互联网概念股票（Internet Stock）泡沫破灭以及几年后美国房地产市场崩盘的人之一。
席勒撰写《叙事经济学》的目的是“鼓励人们识别并将有助于界定这些事件（如经济萧条、经济衰退或长时间停滞等）的经济叙事融入到自己的思维中，从而提高人们预测和处理重大经济事件的能力”（席勒，2019，71）。他认为这一点至关重要，因为“经济学研究没有强调人们对彼此间和对自己经济生活的叙事。若是错过大众的叙述，便也可能错过对重大经济变化的有效解释”（席勒，2019，276）。席勒将政策制定者和私人部门行动者纳入进自己的研究，因此他做的研究应该也是公共行政学者感兴趣的。
尽管席勒引用了大量叙事学的文献，但他的重点是经济预测。他开头对叙事的定义明显是随意的：根据韦氏在线词典的说法，叙事是“陈述或理解某种情况或事件的一种方式，它反映和宣传某种特定的观点或价值观。”叙事一般采取记叙的形式，不管是真实的还是虚构的事件，具体事件的描述往往采用细节的记叙，这使得概念更加具有感染力（席勒，2019，36）。
本书的大部分内容是席勒在美国经济史的背景下，对以下九种“反复出现的经济叙事”（Perennial Economic Narratives）的探索：恐慌与信心；节俭与炫耀性消费；金本位与（金银）复本位制（赞同比特币）；节省劳动力的机器取代许多工作岗位；自动化和人工智能几乎可以取代所有工作岗位；房地产的繁荣与萧条；股市泡沫；抵制、投机和邪恶的商业；工资-价格的螺旋式上涨以及邪恶的工会。席勒的宏观经济史版本不同于传统，传统的宏观经济史侧重于关键经济变量的变化、因果机制的探索以及政策制定者的决策。在每一章中，席勒都会对某一特定的叙述进行讨论，讨论的内容来自于媒体或是书籍、信件和布道等。
席勒还加入了一个受流行病学数学建模启发的分析模型。这个模型显示了一种流行病起初是如何在人群中逐渐蔓延，但随后迅速扩散，达到高峰，再到后退。他的假说是：当叙事走向病毒式传播时，意识也会以类似的方式传播。席勒用词语（短语）来表达他的叙事，如“自动化”、“人工智能”、“大萧条”、“美国梦”等，并测量了它们在一段时间内出现在大众媒体上的频率。他使用Google Ngrams来呈现所有书籍、ProQuest新闻和报纸档案中词语所占的百分比，以确定在特定年份中所有报纸文章中包含他所选词语（短语）所占的百分比。
席勒在书的最后，提出了一个雄心勃勃的研究计划，包括采访大量人口样本，听取他们关于经济决策的故事，定期召开焦点小组讨论经济叙事，以及建立由焦点小组讨论、布道、私人信件和日记等涉及经济问题构成的历史数据库。然而，席勒即将结束他的职业生涯，所以这个研究项目只能由他的学生和后来的研究人员推进。
虽然此研究项目代表了经济学家的新方向，但这也是其他学科如市场营销学和政治学的标准做法。市场营销人员和政治战略家利用深度访谈和焦点小组来增强营销和竞选活动的效果。当然，这些都有极具党派色彩的目的。然而，经济学努力为公众利益服务，避免政治党派之争。如果正如席勒所言，这些研究技术能够在资产泡沫导致崩盘之前识别出它们，从而制定更好的经济政策决策。那么问题随之而来，应该授权哪家机构使用这些研究技术。在特朗普担任总统期间，唯一仍能有一定可信度宣称自己是无党派的主要经济机构是美联储（Federal Reserve）。美联储的研究也有雄厚的资金支持像席勒这样的研究。美联储是一个以研究为导向且高度透明的官僚机构，例如在联邦市场委员会（FOMC）会议后一个月内公布详细的会议记录。对于公共行政学者来说，它一直是重要的研究主题；如果公共行政开始在决策中使用叙事的研究技术，这可能会推动公共行政领域的进一步研究。
作为一名商业和政治叙事方面的研究者，我和席勒以及我们这个领域的其他人一样，都有这样的假设：人们习惯性地以叙事的方式思考，而叙事会唤起强烈的情感，促使人们采取行动。因此，我很赞同席勒的意图和做法。基于我的研究，特别是最近出版的《谈判商业叙事》（Negotiating Business Narratives）一书，我有一些看法。
第一，席勒对叙事的定义无疑是极简主义的。席勒讨论叙事的时候，其实是在讨论其概念。他可能会使用偶然的事件来阐述这个概念，但他很少会完整概述构成一个典型故事的事件序列。在他所呈现的为数不多的事件序列中，有一个是典型的生日派对，最后在“祝你生日快乐”的歌声中达到高潮（席勒，2019，97-98）。当然，这种叙述与他的主题无关。
第三，席勒的叙述作为一个集合，应具有一致性。席勒肯定文学学者的努力，枚举相互排斥和集体穷尽的基本类型的情节、体裁或寓言（2019，15-16）。在《谈判商业叙事》中，我和我的合著者尝试了类似的东西，为商业叙事假设了三个意义轴（个人、公司和社会）以及每个轴的两条情节轨迹（成功或失败）。这产生了八种商业寓言的类型学。我们发现很容易将60多个涉及三大产业（信息技术、汽车制造和金融交易）的叙事文本按照八重类型学进行分类。席勒没有表明他使用了一套原则或概念来推导他的九种经济叙事，也没有表明他是否认为这九种经济叙事包含了所有可能的经济叙事。他有必要为经济叙事制定一个概念性的分类方案。
第四，席勒利用Google Ngrams和ProQuest新闻和报纸来来衡量经济叙事的病毒性。他所采用的流行病数学模型显示，流行病在人口中占相当大的比例。相比之下，以ProQuest的标准来衡量，他对经济的描述在某一年的报纸文章中所占的比例还不到1%；而以Google Ngrams的标准来衡量，他对经济的描述在某一年的报纸文章中所占的比例最多也不过是1‰。数学模型充其量只能用于预测席勒经济叙事的扩散路径形状。对席勒来说，寻找其他能够解释99%的报纸文章主题的病毒式叙述具有指导意义。这将有助于我们了解经济问题相对于战争与和平、疾病与健康、政治等其他问题的突出程度。此外，席勒对叙事的病毒性的关注，假定它是衡量叙事影响力的最佳标准。对于病毒式传播的叙事，反应范围可能比采用或忽略它都要大，包括部分采用或对其他人广泛采用的叙事的战略反应。也许席勒研究计划中基于访谈的部分可以解释这种反应。
总而言之，罗伯特·席勒是一位杰出且兼收并蓄的经济学家，他的研究报告发人深省，认为决策者更好地理解经济代理人的思维，可以通往更好的宏观经济管理。在这方面一个令人信服的例子是，在资产泡沫破裂并造成大规模的经济和社会失调之前，识别资产泡沫并对造成泡沫的力量进行约束。席勒依靠从叙事研究中提取的思想来帮助他研究经济主体的思想。但对这些思想进行更深入的探索只会加强他的研究和倡导。
参考文献
[1]Sandford Borins, Introducing Story into Economic History and Policy, Journal of Public Administration Research and Theory, Volume 30, Issue 2, April 2020, Pages 341–343, https://doi.org/10.1093/jopart/muz040.
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