政府應公布前1%的薪資分布統計

圖/本報資料照片
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主計總處日前公布2019年國內上班族的薪資中位數,這項資料告訴我們八百萬名上班族的薪資分布曲線右偏得愈來愈嚴重,近七成的人所領的薪水不及於平均薪資,平均薪資已然失去代表性。

遺憾的是,政府每月發布的就是平均薪資,這些年薪資成長主要是來自極端高薪者的拉抬,高薪族群為數可能只有五、六萬人,但由於他們的年薪動輒千萬元、數百萬元,加以年年高成長,使得平均薪資與多數人愈離愈遠。

平均薪資與大家離得多遠?從兩年前行政院副院長施俊吉召開記者會說明台灣薪資現況,卻引來網路嘲諷即可明白,平心而論並非施副院長說得不好,而是因為他援引的是平均薪資,從統計上來看,平均數是最佳統計量(statistic),然而在如今母體變異度過大的情況下,平均數已難以反映多數人的感覺,可謂最不接地氣的統計。

政府每月公布的薪資都是平均數,在極端高薪者一起平均之下,自然會高估多數人的收入,這也是2018年網路嘲諷政府官員不食人間煙火的原因,改善之道就是以中位數取而代之,中位數不會受極端值影響,更適合觀察總體的薪資走勢。

主計總處自2011年即著手試編薪資中位數,以讓國人知道自己薪資的排序,所謂中位數是指一群數字排序居中者,礙於薪資統計來自廠商面,沒有個人資料無法據以排序,因此得循「人力運用調查」這份家庭面的調查為基礎加以排序,然後依「受僱員工薪資調查」的定義加以校正,才得以估出薪資中位數,主計總處援引此一方法推估了2015年、2016年的薪資中位數。

隨後主計總處修正估計方法,自2018年底所發布的薪資中位數改以大數據推估,所謂大數據包括綜合所得稅檔、勞保、勞退及健保檔,由於援引大數據,沒有抽樣的問題,將受僱者資料依薪資定義校正即可排序而得出薪資中位數,這一估計自然比昔日只抽兩萬戶家庭、一萬家廠商的推估來得準確,以兩份估計重疊的2012~2016年比較,以大數據所估得的中位數比先前調查推估數略低,以2016年而言,原推估年薪中位數48.7萬元,經大數據推估僅46.4萬元,以2012年而言,原推估46.3萬元,大數據推估44.2萬元。

主計總處運用大數據原可以產生更細緻的薪資分布,揭開前1%,甚至前0.5%極端高薪族群的變化,然而,這些年主計總處所公布的薪資中位數,和昔日抽樣推估所公布的內容幾無二致,在薪資統計分布上依舊只公布到十等分位組的分界點,這樣的分法,最多也只讓我們了解第九分位點的薪資,什麼是第九分界點?就是贏九成而輸一成的那一點,以受僱人數800萬人而言,第九分界點就是排名第80萬的那個上班族的年薪,以2019年而言第九分界點就是117.9萬元,這樣的薪資水準是稱得上高薪,但離極端高薪仍遠。極端高薪應該是前1%,甚至前0.5%,以800萬人而言,就是薪資排名居於前八萬、前四萬的上班族。

以大數據資料莫說要取前1%、前0.5%,就算要估出前0.1%、0.01%金字塔頂端者的薪資變化也易如反掌,美國所公布的所得分配資料就可以細到這個水準,另外,法國經濟學者皮凱提(Thomas Piketty)與各國學者近年所建立的全球不均度資料庫(WID)也已算到前1%,我們如今有大數據可供運用,明明可以估算至金字塔頂端,卻還是只公布到第九分界點,這形同是前20%的中位數而已,與前1%、前0.1%有天壤之別。

主計總處自然是瞭解分布的全貌,才會說平均薪資的快速成長是受到極端高薪族群的拉抬,然而這句話只是情境的描述,在語境上只能各憑感覺去想像,幾年前在沒有大數據的情況下,做此推論是不錯的,然而如今已有大數據可茲運用,還以這麼模糊的語言描述其中的變化,那是不及格的,主計總處應該善用大數據,清清楚楚告訴我們前1%、前0.1%薪資分布近幾年到底出現了什麼變化。

這些年由於大數據的運用,對於傳統的抽樣推估帶來了不小的挑戰,過去因為樣本數太少不能推估的數字,如今都算得出來,正當各國都在所得分配、薪資分配精進到前1%、前0.1%之際,我們拿著大數據還在推估前20%的變化,大數據在我們手中全變成了小數據,非但可惜,甚且可笑。

諾貝爾經濟學獎首屆(1969年)得主丁伯根(Jan Tinbergen)曾任職於荷蘭統計局,1984年諾貝爾經濟學獎得主史東(Richard Stone)也曾服務於英國中央統計局,他們當年能運用的統計不如今日甚遠,卻能洞析問題,勇於變革而開創新局,所以如此,用心而已,我統計部門如今擁有的資源更勝一籌,自應以此自我期許,尤有甚者,前1%、前0.5%的薪資分布統計宜儘速研編並適時公布。

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