米高·斯彭斯

米高·斯彭斯（Michael Spence）是史丹福商學院研究所的前校長、紐約大學史登商學院教授和 Commission on Growth and Development 主席。他的同事形容他的腦袋轉動如賽車般快速，並稱這位思想領袖為好友。斯彭斯證明市場不一定配備完滿資訊，因而改變了微觀經濟學。他對信號傳遞與信號甄別的研究大大促進僱員和僱主改善的方式。最重要的是，斯彭斯是專注研究經濟增長和減貧的宏觀經濟學家。斯彭斯是美國公民，在加拿大成長，曾居於美國、亞洲和歐洲，比誰都更常遊走到全球各地。他認為從中獲益良多，因為這有助他了解「在某種程度上，透過跨大西洋的角度，更近距離觀察每個地方」。

米高·斯彭斯

2001 年瑞典中央銀行紀念阿爾弗雷德·諾貝爾經濟學獎（共同獲得）

不要期望在米高·斯彭斯的米蘭寓所看見最流行的超現代意大利室內設計。這裡沒有斯卡拉大劇院式的宏偉景色，只見客廳放了一個巨型圓錐形帳篷和滿地樂高積木。斯彭斯跟妻子 Giuliana 和兩名最年幼的子女居於意大利，他是隨和的父親，跟周遊列國的諾貝爾經濟學獎得主形象構成對比。

他說：「對很多人來說，在秘魯觀察人生好比在火星觀察人，其實不必是這樣。」

斯彭斯在空中的時間多過腳踏實地的時間，怪不得他形容自己屬於全球的。他獲得諾貝爾經濟學獎後承接了世界銀行發起的項目，該項挑戰是制定增長框架。他說：「我們尋找增長率奇高的國家，就是有 25 年或更長的時間維持7%或以上增長的國家。」

我們如何實現快速和可持續的增長？

斯彭斯試圖找出這些國家快速增長的神奇公式，他說答案頗為簡單，關鍵因素有二。他說：「它們向全球經濟開放，最重要的單一因素是知識或科技，隨你怎麼稱呼。必須有渠道讓所有知識或科技引入，同時利用全球經濟的龐大市場。」斯彭斯表示，亞洲是一個成功例子，利用全球市場分銷紡織品和成衣，並由此帶出第二個因素，就是高速投資金錢於未來。

損害增長的因素可能會迅速蔓延。斯彭斯認為最大的威脅是不平等日益嚴重、經濟浪費、政局不穩和社會缺乏凝聚等。他說：「這些情況現時在很多地方再次發生，包括兩極化和年輕人失業等。」

歐洲應該如何重訂規則？

據他形容，葡萄牙、西班牙、意大利和特別是希臘等國家正在被遺忘。他說：「我們沒有通脹可以加快減低公債影響，並無意中形成缺乏調節機制的經濟結構，使重新平衡需時很長。」

有甚麼策略可應付歐盟危機？

斯彭斯說：「我們需要重訂規則以加強團結，在歐洲央行下建立一個集中的銀行監管結構，並通過整個體系試圖克服增長障礙，包括在有需要時轉移國庫。」他補充說歐洲有龐大資金可投資於歐盟一些發展不足的領域，但目前的金融政策不起作用。

斯彭斯從無想過微觀經濟學會為他帶來諾貝爾經濟學獎。他就信號傳遞效應（解決市場資訊差距的方法）撰寫的原論文十分簡短，他沒有預期論文會引發重大迴響。不過，現實的確如此。

不管當時還是現在，人們都假設市場資訊環境完整而且人人可得。斯彭斯說：「如果這是真的，互聯網便不太有趣了。它提供的資訊，人們本來已可獲得，只是速度較慢、成本大得多。」

在市場，買家和賣家持有不同數量和不同類型的資訊。買過二手車的人大概會同意。他說：「人們其實是以買彩票的方式買東西。」如果沒有可行方法區別出賣家擁有的是優質產品，人們看到反映平均質素的價格和產品的實際品質，然後說『嗯，不太划算』。如果沒有需求，賣家會帶同產品離開市場。」

此情境會導致價格大幅下跌，追求高品質產品的人會蜂擁離去。斯彭斯說在極端情況下，市場會崩潰或變成低端商品市場。

如何建立買家和賣家之間的信任?

斯彭斯說：「有時候，問題是有辦法解決的。例如訂立合約在某段時間內為產品提供維修保證。由於低端品質商品不會提供這種服務，因此是有方法將優質產品從低端產品區別出來。」

斯彭斯的主要研究範圍為信號傳遞與信號甄別。雖然聽起來很學術性但實際上被普及應用，學生於頂尖大學如史丹福研讀以增加日後的就業機會，但斯彭斯認為這些學生並非抱有策略，他們只是回應一組已存在的誘因。他說：「如果你有能力獲取錄，你的收穫其實有兩樣。其一是學會的知識，其二是信號傳遞效應。」

這似乎合邏輯，但實際突破取決於人們視為理所當然的日常應用。他開始解說：「讓我們舉一個現代例子。Airbnb 做了兩件事情，就是利用網絡結構形成市場和解決資訊問題。因為我作為寓所經營者不常緊貼市場，而你作為住客可能不常緊貼市場，但你留意市場的時間足以讓擁有龐大數據庫的核心參與者對你作出評估。這些平台的另一個主要部分是消除資訊缺口的雙向評估系統。」

數碼科技不單止對市場的資訊結構具深遠影響，還對其存在具深遠影響。平板電腦不離手的斯彭斯知道跟他這般年紀的人很多都不熟悉數碼科技。不過，他認為社交網絡的重要性與日俱增是不容爭辯的。

他說：「人工智能之所以能夠實現，主要是有非常快速的機器連接非常快速的網絡和巨型數據庫，包括影像和其他數據。例如，機器辨別椅子的方法是花半秒時間檢視 80,000 張椅子，透過其具圖案識別能力就能夠辨別椅子。它們跟我們一樣以相同的方式知道椅子是甚麼。你不是告訴機器如何做事情，而是以更深入的層次告訴它如何學習。」

為何各國必須找到更好的經濟增長方式？

斯彭斯對科技的潛能感好奇，但也有點擔心機械人可能為我們帶來的影響。他的憂慮跟人工智能即將在勞動力市場冒起有關。不過，他的諾貝爾經濟學獎研究改變了勞動力市場的結構和應用方式，產生深遠影響，故此仍然有望能夠避免（人力）勞動力市場崩潰。可以肯定更重要的研究即將到來。因為幸好的是，斯彭斯永不言休。

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