閱讀心得 l 書名：故事經濟學(Narrative Economics)

百年來的心理學家們，從佛洛依德（Sigmund Freud）到康納曼（Daniel Kahneman）已用各種不同論述不斷地提醒著我們：「人們往往會不自覺地做出一些愚不可及的決定，乃至於無法得到最佳利益」。說更直白一點，出發點雖然是想要最有利於自己，但往往結果事與願違！這些種種錯誤或愚蠢的決定稱之為「釣愚上誘餌」，它無處不在，使得人們成了「上鉤的傻瓜」。當人類短暫呈現如此弱點，引發其他人趁虛而入攫取暴利，最後達成「釣愚均衡」（phishing equilibrium）。（註1）

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談敘事前，先從「心智理論」（Theory of Mind）說起。心智理論在說些什麼呢？因為心理學家觀察到人們強烈地在自己內心裡建立一個「關於別人心智活動的模型」~也就是我們會一直揣測著別人內心在想什麼？藉由觀察別人的表情、動作、聲調等等特徵，來評價著其他人。換言之，我們會想知道其他人的想法，來建構我們的想法。舉例來說，當投資個股時，就會先去思考其他人會不會也想要買進這檔股票，而我的目的是比他們更早買進；或者我們講這個故事之前，要先期待到別人應該會被我所想的這個故事所吸引到，已先預測別人可能的反應。

諸如諾貝爾經濟學得主康納曼(註2)（Daniel Kahneman）與特維斯（Amos Tversky）在1973年提出展望理論，其中「代表性思捷（Representativeness Heuristic）」談的是我們會依據「某個理想化的故事」形成預期，套用理想化故事的顯著程度，去徑採短捷路徑(Heuristic)。慣用短捷直接地評斷這些預測，而不會用科學性客觀數據進行理性分析。

另外，心理學家提出的「情意思捷」(Affect Heuristic)理論：如果人們正經歷強烈情緒，例如「恐懼」，往往會將這些感覺延伸到不相甘的事件上，大腦老是記著「風險即感覺」(Risk as Feeling)。

（編例：舉二個例子，例子一，當你過去曾在感情路上被一個渣男A先生欺騙了感情，下次再碰到B先生，就因為B先生的長相很像A先生，你就是去連想起這個悲慘往事，心裡就不自覺地討厭著B先生。例子二，假如你曾經買進台積電這檔股票，買後股價下跌而慘招套牢，但後來台積電反向順勢上漲一大波段，好不容易回到成本價了，但又隔一二天後線型又轉弱下彎，你大概會忍不住立馬賣出，求解套。不過，後來台積電股票就噴飛，一路大漲到很大波段。）

談完人的心智構成後，人們的敘事方式是混合了事實、情感、人情味，以及其他可有可無的細節，在人類頭腦中形成一種印象。換言之，故事是有包裝的、有張力的、有預想不到的發展、有神祕的元素，更容易被記憶被傳頌。

心理學家已證實，人們對於損失有規避傾向，會常要探究到底？What Happen?如果故事有特殊性，有恐懼感。心理學早已研究到人們對引起恐懼的故事有何反應？我們常對金融危險使用到「恐慌」字眼,動物的側杏仁核主司恐懼之快速回應，且對過往痛苦經驗特別深沉感受，人類當有愛傳故事的衝動，我們人類透過敘事能夠增強自我的認知，期待有共鳴，敘事能瘋傳，正所謂「壞事傳千里」。

作者在這本書中舉到一些例子：「比特幣為什麼會紅？」：比特幣有著很複雜的數學基礎，例如默克爾樹（Merkle Tree）、橢圓曲線數位簽章演算表（Elliptic Curve Digital Signature Algorithm）感覺很高端HIGH CALSS。有那種無政府主義的崇高理想，有一個很神祕的創始人中本聰（可是從來沒有人見過他？大家喜歡神祕感），它可以自由在網路上交易的快感，就是因為技術難懂可以被炫耀、因為有趣味賣點的故事性、更容易打動年輕人的心，老實說大部份人都不懂比特幣的複雜計算方程式與電腦計算加密方式，但它就是有話題性，價格的波動等在網路世界如病毒式的傳播著，就有很大的聲量。

「拉佛曲線為什麼會爆紅？」。

我想大部份都不懂「拉佛曲線」？但是它卻可以在紙上畫上一條很簡單倒U型曲線，可以用極簡單的一句話，完美地描述這個原理：「提高稅率的確能夠增加政府稅收，但超過這一的限度時，再提高稅率反而導致稅收減少。」會爆紅的原因竟是抄作它來自於一個在「不起眼的餐巾上，那神來一筆的塗鴉」，在視覺上多麼有趣味性，很像神話，談起拉佛曲線多了一點學問的賣弄，再加上當時的政經環境，配合1980年代雷根總統的選舉政策：「減稅」，以及當年流行的供給面經濟學主流當道等等，那到底拉佛曲線有沒有很紮實的學理基礎及實證效果，那並不重要了。

人的思維有時侯就像「隨機處理器」那般，隨機選出爆紅病傳的故事。老實說，故事是否會爆紅，本質上是「隨機事件」？好比電影會賣應與否，只有天曉得！但在事後多年再回頭檢示時，才發現不知為何當年瘋狂行徑而不惑不解？

故事的播播能力之強，可以套用流行性病毒學，這理論說明了病毒擴散能力其呈現如鐘型，發起後逐漸變高後轉弱減少到低。那麼人類傳播訊息的情形呢？也如同病毒模式一樣。就本書中提到歷史學家Richard Hofstadter的看法是：人類先天對「陰謀」有興趣，有著保護自己不受到別人陰謀陷害，也希望自己的朋友圈規避危險，形成某種「個人身份認同」與「對朋友的忠誠」，在口語傳播中，會告訴你周遭關係網絡訊，連結關係。

因為作者是個經濟學專家，從很久以前就研究故事引起的經濟學效應，所以他在本書的附錄中，列舉了他與其他人共同研究股市個股投資決策，只有16%會利用系統使用電腦化方法去檢索個股，一個人會轉告二十人，顯示大部份人會使用口耳相傳。（編按：可以了解為什麼股市市場個股容易飆漲飆跌！有「羊群效應及踐踏效果」）

另外，作者也提到「混沌理論」非線性方程式，「蝴蝶效應」「資訊效果」等分析說明。還有提到ARIMA模式（編按：這是時間序列分析法，經濟學家慣用檢定分析各變數與一段時間後產一自我相關之闗係）

本書作者提到流行敘事的七個特徵。

（1） 敘事的流行可快可慢，可大可小：從實證結果看起來沒有固定標準，有時時侯還真的影響著數十年呢。

（2） 重要的經濟敘事可能僅佔流行言論的很小一部份：這代表著關鍵學理基礎不在傳播口條中佔有很重點的角色，也許它太理性也太艱澀了。

（3） 敘事群組的影響力大於任何個別敘事：簡言之，有共同理念的群組的影響力更宏大。

（4） 敘事的經濟影響可能隨時間推移而改變：在敘事演變的過程中，細節的變化很重要。人們會記憶擔心重覆，也會因新的因素進入而忘記前述，影響的廣度會隨環境情境而改變。

（5） 事實不足以阻止錯誤的敘事：在人類偏見下的特定印象、特定族群之共生性，以及彼此支持性。真相如果需要很多陳述才能描繪清楚，那麼不是那麼討喜。這現象，也可以參考「反智」這本書內有很多的描述人類這種不理性的行為。

（6） 經濟敘事的傳播建立在重複的機會上：如果敘事容易鞏固核心元素就容易複製。舉例而言，2個人的交談，後續的人再各找1個人交談，假如進行1000次去交談後，2^1000=1.0715086乘以10的301次方。這是估天文數字吧。

（7） 情感助長敘事傳播：人情趣味、身分認同與愛國精神

這本書列舉了百年來影響經濟最深遠的九種敘事

（1） 恐慌VS信心

（2） 節儉VS炫耀性消費

（3） 金本位VS複本位制

（4） 機器將會取代勞工的 敘事

（5） 自動化和人工智慧取代勞工的敘事

（6） 引發房地產漲跌和經濟衰退的敘事

（7） 引發股市崩盤的敘事

（8） 聯合抵制、牟取暴利和邪惡企業的敘事

（9） 工物價盤旋上升和邪惡企業的敘事

舉「引發股市崩盤的敘事」為例，書中提到1929年10月28日美股大崩盤，單日跌幅12.8%，遠不如1987年10月19日跌幅22.6%，但人們永遠記得1929年大蕭條的恐懼，這事件的敘事中有不斷被流傳人們失業自殺的悲情，當年市場迷漫著道德的斥責、還有擦鞋童理論等等，事後證明1929年的自殺率並沒有異常地高！即便1987年10月29日跌幅更深，這一天反倒成只成為1929年10月28日的一個「閃光燈記憶效應」而已。（從附圖16-1表示，即時1987年10月19日股市大跌事件比1929年10月28日事件有更高的新聞與報紙爆光率、有更多書籍書寫，人們還是比較對1929年那事件更有感）

以上這九種敘事中，您認同多少個？您又對哪一個（多個）敘事有興趣，想要一探究竟呢？若有興趣，歡迎來閱讀。

作者認為世人流有精準方式可以來研究它（至少到目前沒有），不過，現代的資訊海量充份且可科學方式可蒐集萃取了。另外，新科技不斷產出會改變敘事的傳播率與遺忘率（例如搜尋引擎、社群媒體、網路行銷、人工智能理財）。

作者也認為目前的經濟學家分析起成長或退時，多引用經濟指標而少用人們的敘述等流行語。作者本身專長在行為財務學上，認定人非理性，所以作者認為當今敘述等流行語的數位足跡等非結構化資料，在人工智慧方法下已足夠被分析。

作者也提供他的建議，包括

1 定期與受訪者進行焦點訪談

2 定期安排不同社會經濟群體做焦點團體訪談

3 建立歷史資料庫

4 宗教佈道資料庫

5 建立信件與日記的歷史資料庫（編按：要先克服個資法及個資保密之抗拒）

羅伯席勒是我個人很敬重的經濟學家，他的成就有目共賭。至少對我偏重基本分析的人而言，他的這本書論點有其貢獻。我們就算沒有閱讀過這本書，也很直覺地理解故事播遷的影響力可大可小，大到可以滅國，重要的可引起股市瘋狂，小到影響個人名節等等。這本書是類似社會學的質化觀察，雖然沒有系統性的量化指標，但也足稱濫觴。但也就是質化觀察，也許不同專家歸納出的結論有所不同。這就有待未來更多論著形成更堅定的共識了。

但對我個人而言，我想讀這本書的目的有二個：第一、我想釐清故事與經濟間的關係？第二，我有沒有辦法在釐清關係後對我掌握經濟脈動有所啟發？

我在股市裡打滾討生活，每天面對非常多的資訊及雜訊，老實說，我不會再意那些資訊到底為真實或為虛假？我再乎的哪些故事能夠引發更具渲染的瘋狂散播？我的目的是要找出到底哪些故事有影響力？ 因為我才能夠站在瘋狗浪頭上隨勢而航。

出處：由諾貝爾經濟學得主喬治．艾克羅夫與羅伯席勒合作的《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》所提出的理論

麻省理工博士，2013年諾貝爾經濟學得主，耶魯大學講座教授。

S&P/CoreLogic/Case Shiller Home Price Index共同創始人，其指數用來追蹤全美房價指數。席勒教授將人類行為納入研究，發現了非理性和低效率市場行為證據，人類的情緒和動物本能會影響行為和決策，也正是股市會泡沫式崩盤原因，因兩次成功預測網路與房地產泡沫，而大獲盛名。

2002年諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾康納曼（Daniel Kahneman）著有「快思慢想」（2011年）、「雜訊：人類判斷的缺陷」（2021年）