来源： 比较 

诺奖得主罗伯特·希勒首次将叙事引入经济学研究，分析病毒般传播的叙事如何影响个人决策和经济走势。关于“疫情叙事下的经济趋势与投资机遇”，本文摘自罗伯特·希勒的新书《叙事经济学》，略有改动。

在我们着手研究经济叙事如何像病毒般传播之前，可以先思考一下细菌和病毒是如何蔓延传播的。流行病学领域宝贵的经验教训也许能够帮助解释比特币的故事(以及其他很多经济叙事)是如何像病毒般传播的。

我们先来看看由真正的病毒引起的疾病。2013—2015年席卷西非——几内亚、利比里亚和塞拉利昂——的埃博拉重大疫情就是其中一例。埃博拉是一种病毒性疾病，目前还没有有效的疫苗或疗法，感染者大多会丧命。埃博拉是通过体液在人与人之间传播的。通过住院治疗、隔离检疫以及妥善处理埋葬死者，可以降低其传染性。

在图1中，我们可以看到利比里亚一个社区的埃博拉疫情情况，这是一条典型的流行病曲线。请注意，埃博拉新增病例数呈驼峰模式。疫情先是上升，然后再下降。上升期为传染率(即新感染者增长率)超过康复率与死亡率之和的时期。在上升期，因传染导致的感染者人数增加的速度超过了因康复或死亡导致的感染者人数下降的速度。而在下降期，这个过程出现了反转。也就是说，由于康复或死亡导致的感染者数量下降的速度超过了由于传染导致的感染人数增加的速度，从而让感染人数稳定下降，这也标志着疫情的终止。

疫情开始之后，埃博拉病毒的传染率最终因各种原因下降，这其中尤其要感谢无国界医生组织、一百多个非政府组织以及冒着生命危险的个人为了降低非洲的传染率做出的不懈努力。根据世界卫生组织的数据，医护人员感染埃博拉的可能性是当地一般人群的21—32倍，截至2015年，已有815起医护人员感染埃博拉的确诊和疑似病例。他们中的大多数人都去世了。

传染、康复和衰退

通过避免与病人接触降低传染率的做法算不上什么新举措。隔离措施的历史至少可以回溯至1377年，当时，威尼斯在瘟疫期间对海上抵达者实施了30天的隔离期，然后又对陆地旅行者实施了40天的隔离期(“隔离”这个词起源于拉丁语的“四十”)。我们偶尔也会看到旨在加剧传染的战争行为，比如在1346年围攻卡法一役中，就曾有过将瘟疫死者的尸体弹射到一座设防城市的做法。

传染率下降的另一个原因是易感人群的减少。这一人群之所以会随着时间的推移减少，是因为感染过疾病的人现在产生了免疫力(或者已经死亡)。即使没有医护人员采取行动控制疾病，这一机制也会生效，附录对这一机制进行了建模；在现代医学出现之前，过去的流行病就是这种情况。最终，这些流行病在所有人都被感染之前结束了。

在传染率低于康复率和死亡率之和时，疾病并不会立即消失，传染率并不会降至零。要想战胜流行病，唯一需要做的就是将传染率降到康复率以下。除非传染率为零，否则新的病例仍会出现，但病人总数在下降，并逐渐减少至零，此时疫情也就告一段落。

我们在此所说的是多人的平均传染率和平均康复率。但是，不同携带者的传染率和康复率可能会有很大差异。即使所占比例相对较少，超级传播者仍有可能传染很多人。一个世纪前的“伤寒玛丽”——玛丽·马龙(Mary Mallon)就是这样一个超级传播者，她在几年的时间内将伤寒传播给了至少122人。就叙事而言，如果没有这些超级传播者，我们大多数人的传染性可能都不足以引发一场流行病。一小部分的超级传播者就有可能让平均传染率远高于标准传染率。如今可以使用加速分析进行营销，从而实现叙事的超级传播，比如近来英伟达公司(NVIDIA)或超威半导体公司(AMD)提供的那类分析，而这种营销是我们大多数人看不到的。因此，我们不能总是通过自己对叙事的着迷程度准确判断它的传播力。

流行病为何会在某一时间和地点出现？它在高峰期之后为何会出现下降？这两点往往都难以解释。很多因素影响着传染率和康复率，而这些因素可能难以记录在案。比如，康复的最终原因可能是天气变化，这是比较容易记录在案的，也可能是导致疾病传播的人际接触减少了，而这是很难记录在案的；也可能它是两者结合起来导致的结果。要想造成这样的结果并不需要极大的或明显的变化。

我们可以将同样的模型应用于经济叙事的流行。无论是面对面还是通过电话或社交媒体，传播都是通过谈话在人与人之间发生的。传播也可以发生在新闻媒体和脱口秀节目之间，因为他们会观看和阅读对方的故事。和刚才一样，这种传播的最终原因可能并不那么一目了然。幸运的是，大多数经济叙事不会致人死亡，但基本过程是一样的。医学模型中的“康复加死亡”变量在我们构建的经济模型中仅表现为恢复，即对叙事失去兴趣，或者遗忘。经济叙事遵循的模式与疾病传播的模式是一样的：先是越来越多的感染者向外传播叙事，持续一段时间之后，就是遗忘叙事以及失去谈论的兴趣。

在医学和叙事流行中，我们看到了相同的基本原理：要想让流行蔓延起来，传染率必须超过康复率。比如，当我们发现埃博拉病毒在一个城镇感染了数百人而在另一个城镇几乎没有感染任何人时，可能是某个不起眼的因素导致1号城镇的埃博拉病毒传染率高于2号城镇，从而使得1号城镇在疫情开始时的传染率高于康复率。同时，2号城镇没有出现疾病蔓延是因为传染率不够高，无法抵消康复率。同样，叙事流行中也可能存在两种不同的叙事，其中一种叙事的繁枝细节使它比另一种叙事更具传播力。繁枝细节使第一种叙事而非第二种叙事成为流行叙事。我们可以将这一结论应用于比特币叙事。

比特币叙事的传播

图2绘出了“金银复本位制”和“比特币”这两个词在新闻和报纸中的出现频率。这幅图不是价格图，而是公众关注度指数。“金银复本位制”或“比特币”都代表了要求货币本位制转型的激进思想，两者都号称会让经济受益无穷。这两个词各自代表着一个叙事星座，星座中不仅包含了理论故事，也包含了人文故事。这两个词的走势图看起来非常相似，也都类似于图1中的典型感染曲线。我们还没有像金银复本位制那样看到比特币叙事的明确终点，只有时间才能给出答案。

我们将在第12章详细讨论曾经风行一时的金银复本位制流行以及其他叙事流行。眼下我们只需要知道金银复本位制和比特币都诉诸货币理论就足够了。在这两种情况下，很多人都开始将一项特定的创新视为绝妙的、时尚的或是走在时代前沿的创新。两者的传播都呈现与流行病曲线相似的驼峰形曲线。相比之下，图2中的曲线看起来更尖(也就是说，左右被压缩了)，这是因为该图绘制了一个多世纪的数据，因而超出了病毒感染的恶性期。事实上，金银复本位制和比特币的叙事持续了多年，而不是像埃博拉那样只持续了数周，但同一流行病理论适用于所有这三种情况。就金银复本位制而言，我们还会在20世纪30年代的大萧条时期看到一次规模较小的继发流行，但并没有达到太大的规模。这就像是疾病的一次继发性传播。

所以，叙事流行真的很像疾病流行，而且还不止如此。同样值得注意的是，疾病和叙事会有同时流行的情况。2018年埃博拉疫情暴发期间，刚果的医学研究人员发现该病的高度传染性与当地人口接触的叙事是相互关联的。超过80%的受访者表示他们听说过“埃博拉病毒并不存在”“埃博拉病毒是为了获取经济利益捏造出来的”“埃博拉病毒是为了破坏该地区的稳定捏造出来的”等错误信息。对每一种说法，都有25%以上的受访者表示他们相信相关叙事。这些叙事阻碍了预防措施并扩大了疾病范围。这两种流行相互汲取力量，进而发展壮大。

本书附录列出了流行病学的理论和模型，包括1927年的克马克—麦肯德里克(Kermack-McKendrick)SIR原始模型，以帮助解释经济叙事的传播原理。这些模型将人群分成几个类别：疾病易感人群(S)、感染并传播疾病的人群(I)以及康复或死亡人群(R)。所有模型都设定了传染率和康复率。我们可以将图1和图2视为感染者人数(I)的证据。即使没有任何医疗干预，这些模型往往也都预测出驼峰形状的流行路径。疾病流行趋势终将减弱，因为尚未感染疾病的人口比例正在下降，从而使传染率降至康复率以下。

我们在附录中还会看到，到达峰值的时间和流行病的持续时长可能会有极大差异，具体取决于模型参数。埃博拉疫情在一个特定地区流行了几个月，但我们不应该认为所有的流行病都遵循同样短的时间表。换言之，只要传染率不低于康复率，那么即使初始传染率较低，埃博拉疫情也有可能会持续数年。

举例来说，流行病学家已将人类免疫缺陷病毒(以下简称HIV病毒)引起的获得性免疫缺陷综合征(以下简称艾滋病)定性为不具有很强传染性的疾病，他们也建议专业医疗人员不要因为害怕感染HIV病毒就不敢治疗艾滋病人。6艾滋病往往只会在某些涉及不安全操作的情况下传播。艾滋病是一种缓慢发展了数十年的流行病，甚至比金银复本位制和比特币的流行还要缓慢，虽然传染率较低，但它还是能够继续增长，因为它的康复率更低：HIV病毒感染者可以在长达多年的时间里继续感染其他人。

经济学模型的传播

2011年，让-巴蒂斯特·米歇尔(Jean-Baptiste Michel)及其合作团队在《科学》上发表了一篇文章，他们给出证据表明，名人在书籍中被提及的次数往往会随着时间的推移呈现驼峰形状：先是上升，然后出现下降，时长为数十年而不是数月或数年。他们在埃雷兹·艾登(Erez Aiden)和让-巴蒂斯特·米歇尔的《可视化未来：数据透视下的人文大趋势》(2013)一书中详述了这一结论。

相同的模式似乎也适用于经济理论。在第5章中，我们会着手探讨拉弗曲线这一叙事的传播。拉弗曲线是揭示税率与税收收入之间关系的一个简单模型。不过先让我们简要地指出一点，即这些模式甚至适用于那些主要在专业经济学家中传阅的“高雅”经济理论。图3列出了Google Ngrams对四种经济理论的搜索结果：［约翰·希克斯爵士(Sir John Hicks)于1937年提出的］IS-LM模型、乘数-加速数模型(Paul Samuelson，1939)、叠代模型(Samuelson，1958)以及真实经济周期模型(Finn Kydland and Edward Prescott，1982)。所有模型都呈现与疾病流行类似的驼峰形状。就本书的研究目的而言，这些理论的内容是什么并不重要。没有哪个理论被证明是完全正确或完全错误的。它们都有可能让人产生兴趣。每个理论都是一则故事，其流行程度都遵循着预设的流行病发展趋势。

其中有三种模型在提出十多年以后开始流行起来，我们在医学—流行病学框架中也可以看到这种现象，即流行病的起始规模很小，暂时不会被观察到。病例数所占百分比可能在稳步增长，但在病例数达到一定阈值之前，疾病一直未能引起广泛注意。在现实中，经济理论的出版与其最终风行一时的状态之间存在长期滞后，正是在这段时间里，模型从与众不同且发人深思的理论发展成正确无误且公认伟大的理论。在这段孕育期里，该学科的其他学者越来越欣赏该模型，它会通过各种学术仪式，如研讨会和重大会议上的论文演示，流行开来。最终，模型被写进了教科书。再过一段时间，模型引起的讨论开始让新闻媒体觉得应该报道它，那些以知识广博自矜的经济学圈外人士也开始觉得他们应该对这个模型有所了解。但是，到了流行的这一晚期阶段，该模型的传播势头开始减弱。有些人开始觉得，虽然它有自己的优点，但也已经陈旧过时，另一些人则在最后将它彻底遗忘。

这些理论的传播形式一般不会是某个人拿着笔和纸坐下来说：“我给你解释一下IS-LM模型。”大多数时候，这种交流可能会更简单，也更有人情味儿。经济史学家沃伦·扬(Warren Young)认为IS-LM模型图和供求曲线交点的相似性对它的广为传播起到了一定作用，因为供求曲线可能是经济学中最著名的图形。

此外，IS-LM模型是对凯恩斯理论的形式化。凯恩斯是一位杰出的作家，但正如我们看到的那样，很多叙事都与名人有关。凯恩斯本身就是个经历丰富多彩的名人：他与布鲁姆斯伯里的一群名人艺术家和知识分子过从甚密，这些名人包括作家弗吉尼亚·伍尔夫(Virginia Woolf)，她自己也逐渐声名远扬，但直到20世纪末才达到顶峰，这时距她1941年去世已经相当久远了。凯恩斯据说是同性恋或双性恋，他与男性的关系在宽容度颇高的布鲁姆斯伯里圈子里是众所周知的，在当时这些八卦只能口口相传。在凯恩斯那个时代，身为同性恋通常不利于一个人的职业生涯，但在某种叙事背景下，情况可能会反过来。凯恩斯后来娶了一位美丽的芭蕾舞女演员莉迪亚·洛波科娃(Lydia Lopokova)，她在退出舞蹈行业之后也名声大噪，而这可能要归因于她与凯恩斯的关系。我们都知道，凯恩斯因1919年的畅销书《和平的经济后果》而闻名于世，这本书可以说是预测了第二次世界大战。相比之下，第一个提出IS-LM模型的约翰·希克斯并不是那么出彩的人物。因此，凯恩斯的故事就成了驮着IS-LM传播的“驴子”。

图3显示了四种经济学模型的发展历史。这些历史不仅类似于疾病流行的基本过程，也类似于其他叙事类型的历史。经济叙事中的基本思想要素可能会继续存活下来，因为人们会对它们进行修改并将它们合并到讲述其他传播性观点的叙事之中，但在这个过程中它们往往会失去冲击力和原先的特征。它们指导思想和行动的能力将会大大减弱。

叙事经济学的一个重要构想是，经济波动主要是由各种过度简化且易于转述传播的经济叙事驱动的。这些观点给人们零散的思想和行动染上了颜色。与流行病一样，并非每个人都会被感染。就叙事流行而言，错过这种流行的人可能会告诉你根本不存在这一重要叙事流行。但是，在一次历史性的流行之中，对大多数人来说，叙事将成为他们决定做什么或不做什么的原因所在，而这将对经济产生影响。就像图3中的经济理论一样，流行理论在普通大众中呈现向上的传播趋势，但只会持续一段时间。如果不改头换面，它们就会逐渐消退。

值得注意的是，凯恩斯的著作《就业、利息和货币通论》(以下简称《通论》，1936)提出了一种完全属于机械传播的概念，只不过他没有使用这个词而已。根据凯恩斯的理论，当一些初步刺激措施，如政府赤字支出，导致一部分人的收入出现初步上涨，经济繁荣就开始了。然后，这些人会花掉大部分额外收入，这又给那些向他们出售商品或在商品销售公司里工作的人带来收入。这些人又会花掉大部分额外收入，从而给其他人带来又一轮收入增长，然后又是一轮一轮的支出。我们可以像保罗·萨缪尔森在1939年用他的乘数-加速数模型展示的那样，对凯恩斯理论做一些调整，加入一些投资动态，从而生成国民收入在经济刺激下的驼峰形反应。这些驼峰形反应类似于我们前面看到的流行病曲线。我们可以勉强将凯恩斯—萨缪尔森模型视为一个流行病模型，其中收入是它的传播元素。但是，仅从机械的多轮支出角度思考问题是远远不够的。我们必须考虑经济叙事的多轮传播以及这些叙事代表的观点和感受。

叙事星座和叙事交汇

我们会经历疾病的同步流行，即两种或多种疾病相互推动；同样，我们也会看到叙事的同步流行，在这个过程中，人们认为这些叙事共享同一个主题，比如阐述政治争议的案例研究，这些叙事共同在人们脑海中形成一幅画面，如果一个人只关注其中一则叙事，就很难看到画面的全貌。换言之，大规模经济叙事通常是由一系列较小规模的叙事组成的。每则小叙事都有可能代表着大故事的一部分，但我们需要看到完整的组合才能识别完整的主题。

在此我需要对叙事与星座的类比做一些说明。天鹅座等天文星座是恒星的偶然组合，但是人类自然会从人类心智的角度解读它们，天鹅座的得名就是因为人类将之看成一只天鹅。有时人类会出于某些目的把某些星座拉拢到自己的阵营。比如，基督徒将天鹅座改名为“北十字星”，从而将基督教的象征符号高悬于天空。他们还为居住在南半球的人们配了另一个星座，即“南十字星”。其他群体和文化也有出于其他动机的其他叙事。

叙事以星座形式出现的部分原因在于它们的可信度依赖于现存的其他一系列叙事。也就是说，有了其他叙事为背景，它们会显得合理而有趣。故事讲述者无须通过反驳其他叙事为当前叙事搭建舞台。此外，叙事有可能基于某些假定的事实，讲述者和听众并不知道如何验证这些事实。一些叙事之所以具有传播力，是因为它们看似给出了确定的事实。下面这种说法应该没有什么大错：大多数人都会表现出知识渊博的样子，并尽力掩饰他们对无数事实的无知。因此，看起来与主流思想对立的叙事就可能只有较低的传播率，也就不会流行起来。

有些叙事星座可能在高峰期只影响了一小部分人群，但如果这一部分人群大幅削减支出，那这一叙事就有可能起到非常重要的作用。举例来说，如果叙事仅传至一国20%的人口，但这部分人口决定推迟购买新车或修理房屋，那么其支出减少产生的影响可能足以让该国陷入衰退。

除了叙事星座之外，叙事的交汇也有可能推动经济事件。我所说的“交汇”指的是一组叙事彼此之间并没有特别相关的地方，但在某个时间点会产生相似的经济效应，因而可以解释一起格外重大的经济事件的起因。比如，我在2000年出版的《非理性繁荣》一书中，列出了十几个促成因素，或者说十几则叙事，它们恰好同时出现在2000年左右，使美国股市指数达到了有史以来的最高位，但崩盘随之而来。简单地说，这份清单包括万维网、资本主义的胜利、商业成功故事、共和党统治、婴儿潮一代的退休、商业媒体的扩张、乐观的分析师、新的退休计划、共同基金、通胀率的下降、贸易量的增加和赌博文化的兴起。如果我们想知道异常重大的经济事件为什么会发生，就需要列出看似无关的叙事，这些叙事几乎在同一时间像病毒一样传播，并往同一个方向影响着经济。然而，有一点很重要，那就是我们要认识到，重大经济事件通常并不是由单一的叙事星座造成的。重大经济事件不太可能这般令人满意地得到解释。相反，要想解释这些事件，就需要列出一份经济叙事清单，这份清单并不能被描述为一则简单的故事或一则传播性叙事。

在本书的第三篇，我们会重点关注叙事星座中一些较亮的星星，它们的重要性足以对经济动机的变化产生重大影响。我们尚且无法将这些叙事星座与重大经济事件精准地对应起来。但是，虽然对叙事星座和叙事交汇只是一知半解，但我们在解析这些事件的道路上依然取得了进展。

对于那些推动某些叙事风靡一时的力量，我们也是一知半解。叙事“像病毒般传播”的能力是一个谜，我们将试着在下一章解开这个谜题。