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快速传播的叙事可能正是情绪与经济波动之间缺失的环节
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文章和其他材料中所表达的观点均为作者个人观点，不一定反映IMF的政策。
讲故事是我们解读经济事件的核心方式。我们通过一些让人印象深刻的画面来回忆经济发展史，比如大萧条期间人们焦急地在银行排队取钱，或是2008年员工沮丧地抱着纸箱离开雷曼兄弟公司。我们与亲朋好友对比购物开销，以此来感知通胀。我们将我们的希望和恐惧投射进科幻小说，努力应对人工智能（AI）产生的影响。
但故事本身对经济有影响吗？这一想法在经济思想中由来已久。约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）曾围绕“动物精神”（指影响行为的本能和情绪）如何推动诸如企业的支出、投资等人类经济行为发表过大量论述。他认为，此类群体性的情绪冲动是经济繁荣与崩溃的核心原因。
耶鲁大学的经济学家罗伯特·席勒（Robert Shiller）进一步发展了凯恩斯的观点，他呼吁更详细地研究经济叙事，即能够影响个人经济观点和经济决策的具有感染力的故事。席勒假设，足够受欢迎的叙事可以像病毒一样迅速传播，并对整个社会产生影响（Shiller，2020年）。
快速传播的叙事可能正是情绪与经济波动之间缺失的环节。但政策制定者、研究人员和从业人员目前都缺少有效的工具来识别此类叙事、衡量其感染力，并量化其对经济事件的贡献。
我们在最近的一篇论文中，首次尝试探讨了叙事对宏观经济的影响（Flynn和Sastry，2024年）。我们引入了一些新工具来衡量和量化经济叙事，并用这些工具评估了经济叙事对美国经济周期的重要性。研究结果表明，叙事发挥着很重要的作用。但研究结果也提出了新问题：经济叙事是如何出现的？为何会出现经济叙事？在出现了经济叙事的世界里，政策制定者可采取哪些不同的做法？
自然语言处理
为了衡量叙事，我们使用了凯恩斯时代无法使用的资源：记录经济政策制定者言论的大型文本数据库，以及可将这些言论转化为硬数据的自然语言处理工具。
我们研究的主要数据集是美国上市公司电话会议（通常每季度举行一次，旨在回顾财务业绩）的文字记录，及其每年提交给美国证券交易委员会的监管报告10-K表。这两者不仅是企业管理层报告企业业绩的渠道，也是他们解释其业绩的途径：它们提供了企业取得相关业绩的方式和原因，并就管理层和投资者对更广泛趋势的看法提供了线索。
为了识别叙事，我们应用了一系列自然语言技术，它们既包括基于词典扫描关键词和短语的简单方法，又包括利用算法发现非结构化主题的更复杂方法。我们发现的叙事涉及诸多主题，例如企业对未来的总体乐观情绪、对人工智能的热情，或对新型数字营销技术的采用。利用该数据库，我们可以建立实证模型来分析经济叙事对企业决策的驱动程度，以及此类叙事在美国经济中的传播过程。
影响企业决策
我们发现，叙事更为乐观的企业往往能更迅速地招募员工并进行资本投资。具体而言，使用乐观表述的企业一年内的招聘速度要比使用悲观表述的可比企业高出2.6个百分点。这一影响超出了企业生产率或近期良好财务表现所能预示的范围。这种结果挑战了传统的经济理论，后者认为上述这些基本面因素及它们体现的对未来的“理性”预期应能完全解释企业的经济决策。
但值得注意是，拥有乐观叙事的企业在未来不会具有更高的股票回报率或盈利能力，其提供给投资者的预测也过于乐观。这表明叙事并不仅仅是反映关于未来的积极消息。这样，企业的乐观和悲观叙事便承载了凯恩斯所说“动物精神”的特征：它们是驱动管理者基于情绪而非企业基本面来扩张或收缩业务规模的力量。
该数据还支撑了一个观点，即，叙事会像病毒一样快速传播。也就是说，企业倾向于采纳同行的叙事：当一家企业表现出乐观情绪或开始谈论AI的变革性力量时，其他企业似乎也会效仿。这种叙事起初是在同一行业内存在直接竞争关系的企业间传播的，随后，其会蔓延到整体层面。此外，大企业的叙事的影响尤为显著。这使得大企业可能成为叙事性经济中的思想领袖，其影响力超出了传统的市场力量指标所显示的程度。
宏观经济影响
为了解释这些结果，我们开发了一个宏观经济模型，其中，具有感染力的叙事会在企业之间传播。叙事具有感染力，因而会引发经济波动：即便是一次性的经济冲击，也可能产生持久的影响，因为负面情绪会传染所有人，并抑制商业活动。
有些叙事的感染力十足，当其突破了病毒式传播的某一阈值，便可引发所谓的“叙事性迟滞”现象，即一次性冲击可能会使经济进入稳定自我实现的乐观或悲观时期。在这种情景下，会出现一个强有力的反馈循环：经济表现催生叙事，叙事又会强化经济表现。这些结论突出表明，必须精准衡量确定叙事对经济的影响程度。
驱动美国经济的叙事力量有多强？我们通过使用我们的模型和实证指标，估计出叙事可以解释1995年以来美国经济周期中约20%的波动。具体而言，我们估计，叙事可解释本世纪头十年初经济衰退的32%左右，以及2008年至2009年“大衰退”的18%。这与以下观点一致，即，具有感染力的技术乐观主义故事助长了20世纪90年代的互联网泡沫和本世纪头十年中期的房地产泡沫。而具有感染力的关于崩溃和绝望的故事则引发了相应的崩盘。
虽然美国经济的总体情绪似乎在围绕一个长期平均值缓慢波动，但有关新技术等方面的单个叙事则往往会引起更大的起伏。我们的研究表明，这些细致入微的叙事更有可能像病毒一样快速传播，波及整个社会。换言之，一系列快速变化的恐惧情绪和潮流趋势促成了总体经济情绪的相对稳定。
政策影响
我们的分析表明，具有感染力的叙事是经济周期的重要驱动力。但这一结论也有一些重要条件。并非所有叙事对经济的影响力都是相同的，某个叙事的命运可能在很大程度上取决于它与其他叙事或经济事件之间（有意或无意）的交汇作用。
在一个由叙事驱动的经济中，政策制定者应采取怎样的行动？我们的分析至少得出了三个重要结论，这些结论也为学术研究和政策研究指明了未来的方向。
首先，人们的言论高度反映了个体的态度和更广泛的经济趋势。公开的监管文件和财报电话会议已经包含了大量有价值的信息，政策制定者和研究人员都可利用完善的机器学习算法和数据处理工具予以分析。这也可能对研究人员和政府机构收集信息的方式产生影响。同样的数据科学进步也提高了新调查的价值，正是这些新调查让住户或企业可以解释其态度和决策背后的“原因”（Andre等人，2024年）。
其次，有些叙事相比其他叙事的影响力更大，感染力更强。因此，必须将衡量叙事的描述性研究与有关叙事对决策的影响及其在人群中的传播情况的实证分析结合起来。
第三，政策制定者提出的叙事有可能产生重大影响。至于如何才能让政策叙事成为一个精彩的故事，我们知之甚少。比如，为什么马里奥 · 德拉吉（Mario Draghi）关于“不惜一切代价”的即兴发言要比其他央行的类似声明更有说服力？
叙事经济学的研究仍处于起步阶段。但详细了解叙事的起源、传播过程和经济影响，可能会极大改变我们收集经济信息、讲述经济周期中波动事件的方式。
约尔 • 弗林（Joel Flynn）是耶鲁大学经济学助理教授。
卡西克 • 沙斯特里（Karthik Sastry）是普林斯顿大学经济学和公共事务助理教授。
Andre, P., I. Haaland, C. Roth, M. Wiederholt, and J. Wohlfhart. 2024. “Narratives about the Macroeconomy.” SAFE Working Paper 426, Sustainable Architecture for Finance in Europe, Leibniz Institute, Berlin.
Flynn, J., and K. Sastry. 2024. “The Macroeconomics of Narratives.” NBER Working Paper 32602, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
Shiller, R. 2020. Narrative Economics: How Stories Go Viral and Drive Major Economic Events. Princeton, NJ: Princeton University Press.
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