INEQUALITY IN TAIWAN

講者: 台大經濟系 林明仁 教授

2018/06/06

 

傳統經濟學及社會科學研究經常仰賴問卷調查樣本推估母體，因為資訊科技的進步，運算及儲存技術的發展，開始轉向直接使用母體的政府行政資料。教育、財稅、健保及勞保資料均成為研究絕佳的來源。以台灣健保資料是全球相當重要的成功案例，健保推動的時機正值台灣行政資訊化成熟的開端，結果造就為全球指標性的完整資料庫。雖然，資料科學因大數據而受到重視，然而一般民眾對於資料分析解釋並没有興趣及耐心，政府決策對於數據重視性始終止於了解事件的結果，無論藍綠都尚未及於擬定政策之時就有完整資料分析。強化數據分析應用性對於提昇政治決策品質有絕對的關係，官員及民眾都有待加強資料分析的素養，才可能增加台灣在國際競爭勝出的機會。

 

數據分析中的相關性推論，經常被民眾、政客及媒體誤用，但經濟學及社會科學所重視的因果關係，在實務分析中不易取得。在選舉中經常看到錯誤資料解讀，不僅對於實際因果推論並没有幫助，反而助長了錯誤決策。也說明，實務資料分析往往不夠重視理論的嚴謹程度，追求快速反應，也常常因為相關結果偶中因果，但解釋未必是正確的，卻干預了政策設定。台灣現階段資料應用上常與個資保護意識有所衡突，造成資料應用有更多限制與考慮，阻礙了技術發展速度，但無限制可能危害更大。以Google 目前承諾不發展有關武器及監控數據分析，同時也有臉書和近60家手機業共享個資等，呈現技術方便性與隱私保障取得平衡，是現在及未來各國都將面臨的議題。

回到講者演說重點，以財稅資料說明以單純直觀理想制定政策，驗證自以為公平的遊戲規則其實一點也不公平。經濟系駱明慶老師2002年以財稅資料發表〈誰是台大學生？〉相當令人有感。說明了許多富者恒富的現象，聯考時代上台大的同學是哪些人。駱老師於2016年再度推出〈誰是台大學生〉2.0版，驗證没有聯考之後，進台大的學生來源是否有別。過去很明顯地台大學生中外省人上台大的機率較大、集中來自明星學校、台北市比其他縣上台大的機率高7.3倍。數據證明，台北市大安區比例最高，暗示著來自有錢人家庭投入教育的資源比較高，勝出機會更高。廢除聯考後的數據，仍然說明有錢的小孩上台大的機率高。而教育資源投入仍以頂尖的學校為重點，突顯台灣租稅分配政策的不公平性。此外，數據顯示不公平現象是全球性，由稅務資料說明富則恒富，更不公平的是有些富者是不需繳稅的，很容易在身邊就可以遇見包租公之類的富人，永遠繳得比薪水階級少。

 

不患寡而患不均，自古皆然。俗諺富不過三代，但由財稅數字顯示並非如此 。過去調查財富資料難以取得真實資料分析，現今拜資訊科技進步，可以直接使用行政資料分析，因而大幅強化推估結果可信度，反而證明有其父必有其子，證實台灣財富分配不平等。講者利用資料分析揭露財富不平等的同時，也揭開人性不是全然光明的另一面，資料說明許多道貌案然者，在夜深人靜時內心想法不如外顯的外表及道德標準。如來自美國保守州的網民，用奇怪的字眼進行google 查詢的比率更高，以暗示了透過資料科學分析甚可達到防治不必要社會犯罪的功效。台灣也有類似情形，表面上平等，內心卻是岐視，從google 關鍵字分析可得知許多調查研究看不到的潛在社會議題。因為許多社會制度設計來自虛假的光明面，雖使社會有較多表面的公平，但卻得不到具體改善的方法。

台灣面臨進步遲緩冏境，講者提到世上四大不可信，包含英國研究、韓國起源、台灣報導及中國製造，雖然極盡嘲諷之能事，也隱含了一般大眾對這四個地區的刻板印象，也只有依賴數據分析才能驗證這個印象的真實與否。從許多領域的數據研究，都證明我國與韓國許多社會面向的相似處，不論是科技、經濟、人口結構等等，因此，多年來視南韓為頭號競爭對象是合理的，也只有從數據中才能找到打敗韓國的門徑。而台灣報導不可信間接反應了我國教育的缺失，導致媒體人對消息及數據解讀能力訓練程度不足所致。該從學會從資料找到根因並據以改善，強化決策品質，才是提高我國競爭力並減少社會不平等的具體有效途徑。

 

作者   張文熙   臺大跨領域整合與創新碩士在職專班106級學員 勞動部資訊處 處長