Ifølge nobelprisvinner i økonomi Robert Shiller er historier som går viralt en ofte oversett, men avgjørende drivkraft bak svingninger i finansmarkedene og makroøkonomien. I sin nyeste bok, «Narrative Economics: How Stories Go Viral & Drive Major Economic Events», drøfter han hvordan fenomener som Bitcoin, Laffer-kurven og robotisering, spres som epidemier og påvirker adferden til forbrukere, bedrifter og investorer. Shiller mener slike prosesser må få større plass i økonomiske analyser, dersom man skal forbedre evnen til å forutse børskrakk, boligprisbobler, finanskriser og resesjoner.
Med narrativ økonomi menes studiet av hvordan enkle historier, som stimulerer interesse og følelser, og som spres mellom personer over tid, bidrar til å forklare økonomiske fluktuasjoner. Ordet narrativ kan på norsk erstattes med fortelling eller historie. For å være et økonomisk narrativ må historien få aktørene til å agere på en spesiell måte, som å utsette kjøp av forbruksgoder eller foreta risikofylte investeringer. I tillegg må historien gå viralt, ved at den spres gjennom muntlig overlevering, massemedia eller internett.
I boken Narrative Economics: How Stories Go Viral & Drive Major Economic Events, trekker Robert Shiller frem Bitcoin, Laffer-kurven, gullstandarden, automatisering og kunstig intelligens, historier knyttet til boligprisvekst og aksjebobler, «Evil Business» og populære forklaringer på lønns- og prisspiraler, som eksempler på narrativer som har påvirket økonomiske svingninger opp gjennom historien.
Shiller argumenterer for at historier spres mellom investorer, konsumenter og bedrifter. Det har ingen relevans om disse er sanne eller ei, kun at mange nok tror de er viktige. Et velkjent norsk eksempel er fortellinger om hvorfor boligprisene bare kan stige (befolkningsvekst, tomtemangel, varige lave renter, osv.). Disse får nå mindre oppmerksomhet, etter noen år med svak prisutvikling, men bidro trolig til å forsterke den voldsomme oppgangen for noen år tilbake.
Shiller meisler ut konturene av et rammeverk for å forstå disse prosessene. Han benytter sitater og statistikk (basert på tekstanalyse fra digitaliserte historiske kilder) til å dokumentere hvordan ulike narrativer har kommet og gått gjennom tidene, og hvordan disse kan bidra til å forklare store økonomiske begivenheter – som børskrakket i 1929 (en begivenhet som i seg selv har blitt et narrativ). Shiller hevder at mange av disse historiene muterer over tid, omtrent som epidemier, og kommer tilbake med ujevne mellomrom i nye varianter. Ved å kategorisere og analysere disse, kan man bedre forstå dagens og fremtidige økonomiske fluktuasjoner.
Historier som smittsomme sykdommer
Siden historiene «smitter» gjennom ulike kommunikasjonskanaler, kan man analysere disse ved bruk av modeller fra legevitenskapen, som Kermack-McKendrick Modellen for spredning av smittsomme sykdommer. Modellen deler en konstant populasjon inn i tre grupper: smitteutsatte, infiserte og friskmeldte (immune). Utviklingen i antall infiserte, som avhenger av forholdet mellom nye smittetilfeller og de som blir friske/immune, kan illustreres ved en epidemikurve som først stiger og deretter synker over tid. Shiller skriver: «Economic narratives follow the same pattern as the spread of disease: a rising number of infected people who spread the narratives for a while, followed by a period of forgetting and falling interest in talking about the narrative».
Ved bruk av verktøy som Google- Trends, N-grams og ProQuest News & Newspapers dokumenterer Shiller at mange av de økonomiske narrativene som beskrives i boken følger et lignende mønster. Flere av historiene kommer imidlertid tilbake i nye varianter – på samme måte som et virus kan mutere over tid.
Teknologifrykt og Bitcoin
Et konkret eksempel er frykten for at ny teknologi skal effektivisere produksjonsprosessene og gjøre arbeidstakerne overflødige. En slik uro kan føre til lavere privat forbruk. Tidlig på 1800-tallet, under den industrialiserte revolusjonen i Storbritannia, organiserte en gruppe vevere, kjent som Luddittene, seg for å ødelegge tekstilmaskiner i frykt for at disse ville senke levestandarden og gjøre folk arbeidsløse. Mindre kjent er det nok at begreper som «Technological Unemployment» og «Labor-Saving-Machinery» fikk stor oppmerksomhet under depresjonen på 1930-tallet. Disse historiene fikk voksende omtale allerede fra slutten av 1920-tallet, men fikk trolig først stor økonomisk betydning når de bidro til å underbygge frykten for at den pågående depresjonen skulle bli permanent. I dag knyttes den samme bekymringen til konseptene kunstig intelligens og robotisering – selv om historiene ennå ikke har fått stor allmenn oppmerksomhet. Bloomberg har gjengitt et utdrag fra denne delen av boken som kan leses her.
Boken er full av interessante historiske beskrivelser- flere med paralleller til i dag. Kryptovalutaen Bitcoin minner for eksempel bemerkelsesverdig om ideen Electric dollar som fikk stor oppmerksomhet i forbindelse med boken The Abc of Technocracy, som ble utgitt i 1933. Som Shiller skriver: «The Arkright book and its ideas went viral, particularly with the idea that modern science would soon transform the economy, even eliminating money as we know it. The story has many similarities to the Bitcoin story, right down to the use of a pseudonym, Frank Arkright, like Satoshi Nakamoto».
Avsluttende kommentarer
I en annen av Robert Shillers bøker, «Irrational Exuberance», kommer han også inn på hvordan man i perioder med eufori og oppbygging av bobler i formuespriser, som aksjekurser og boligpriser, hører historier som forsvarer utviklingen og gjør investorene overbevist om at oppgangen bare skal fortsette. Narrativ Economics bygger videre på dette utgangspunktet, ved å fokusere eksplisitt på historienes rolle i økonomiske fluktrasjoner. Det er imidlertid vanskelig å vite om slike historier er eksogene, dvs. at de forårsaker svingningene, eller om de oppstår som et forsøk på å rettferdiggjøre hva som foregår i økonomien og markedene. Tidvis kan dette gå begge veier. Store økonomiske begivenheter, som depresjonen på 30-tallet, kan dessuten knyttes til mange ulike historier – hvilket gjør det vanskelig å vekte deres betydning. Shiller trekker selv frem en håndfull eksempler fra denne perioden.
Når man prøver å bruke historier som gikk viralt i tidligere tider for å forstå fremtiden, er det selvfølgelig vanskelig å identifisere alle relevante narrativer i realtid og ikke minst hvilke som vil spille en avgjørende rolle i dag. I tillegg kommer de tekniske måleproblemene. Likevel vil dagens digitaliserte verden, i kombinasjon med stordata og maskinlæring, kunne forbedre våre muligheter til å innarbeide narrativer i fremtidige økonomiske analyser.