工商社論》政府應公佈前1％的薪資分佈統計
主計總處日前公佈2019年國內上班族的薪資中位數，這項資料告訴我們800萬名上班族的薪資分佈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，政府每月發佈的就是平均薪資，這些年薪資成長主要是來自極端高薪者的拉擡，高薪族羣爲數可能只有五、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臺灣薪資現況，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，而是因爲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。
政府每月公佈的薪資都是平均數，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年即着手試編薪資中位數，以讓國人知道自己薪資排序，所謂中位數是指一羣數字排序居中者，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」這份家庭面的調查爲基礎加以排序，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年底所發佈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佈，揭開前1％，甚至前0.5％極端高薪族羣的變化，然而，這些年主計總處所公佈的薪資中位數，和昔日抽樣推估所公佈的內容幾無二致，在薪資統計分佈上依舊只公佈到十等分位組的分界點，這樣的分法，最多也只讓我們瞭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，美國所公佈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，卻還是隻公佈到第九分界點，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佈的全貌，纔會說平均薪資的快速成長是受到極端高薪族羣的拉擡，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資運用，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％薪資分佈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，過去因爲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，我們拿着大數據還在推估前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％的薪資分佈統計宜儘速研編並適時公佈。