統計改版有貓膩？

圖╱美聯社

臺灣統計改版大事紀

諾貝爾經濟學獎得主歐林（Bertil Ohlin）說：「經濟學的任務之一就是探討世界發生了什麼事，然而世上只有少數事務可以直觀而瞭解，因此必須仰賴數字，然而編算數字來解釋經濟成長一事，又是件極困難的任務。」編算數字真困難，兩週前大陸青年失業率改版引起軒然大波，沒想到，日前我國也宣佈近期將發佈新版失業率，事實上，統計改版是常有的事，許多我們記憶中的數據，在改版後都已成爲歷史。

好好的統計，爲什麼要改版？像人口出生數，土地面積、壽命這類上帝定義的統計，自古以來從不需要改版，但總體經濟這類人爲定義的統計，就有改版的需求。

以失業率而言，你是就業者、失業者或非勞動力，皆以你在資料標準周的勞動力身分來判定，然而受訪者會說：「我在這周沒有找工作，但前幾周有找呀。」這個情況若以資料標準周單週來認定，他是非勞動力，如果往前追溯四周，他就會變成失業者，新版把單週放寬爲四周，是有道理的。

勞參、貿易數據 煥然一新

不只如此，由於研究所學歷的勞參率於2018年跌破70％，主計總處左思右想，不得其解，最後認爲毛病出在學歷，怎麼說呢？當時在校的研究生與畢業的碩、博士同列於研究所學歷，統計部門心想如果排除在校生，情況或許會改變，果然，2018年排除在校學生後的研究所學歷勞參率仍在80％以上，烏雲盡散。

貿易統計也一樣，2005年海關統計所顯示的貿易順差只有78億美元，次年改版，列入復出口及復進口，經此一改，順差竟倍增至158億美元，爲期半年的憂心，撥雲見日。

再如製造業生產指數，2018年以前是依據廠商填報的產量來編制，在考量晶片、電腦、手機等產品都有高、低階之分，以幾臺、幾片所編制的量指數忽略了質的差異，不盡準確，於是改依物價平減產值估得新版的量指數，經此修正，2017年成長率由3.76％升至5.27％，局面煥然一新。

GDP定義 數度調整

最後再看一下GDP，2004年我國的GDP原編數是10.3兆，隨着GDP定義於2005年、2009年、2014年、2019年四度調整，由於軟體支出、研發支出改列固定資本形成，如今2004年的GDP已高達11.6兆，只因定義調整就增加了1.3兆。對映到所得面，增加出來的GDP研判部分成了折舊，多數都跑到營業盈餘，受僱者報酬並未增加，誠然是紙上富貴，黃粱一夢。此外，由於2009年國民所得統計對製造業定義的調整，原屬服務業的生產毛額，逾2,000億轉爲製造業，製造業附加價值率上揚，其中電腦電子產品業的變化最大，2005年附加價值率由原編數12.8％三級跳至27.9％，政府追求高附加價值率的目標，不費吹灰之力，彈指之間已經完成。

這些例子告訴我們，定義的力量是大的，解讀統計數字要長期追蹤，瞭解內涵，纔不致於被數字迷惑，歐林的話是對的，編算數字來解釋經濟成長一事，真是件極困難的任務。

小檔案■製造業生產指數調查的品項約1,500項，最後彙整成600項，過去取產量編制生產指數，並對映各業，2018年改版後由量估算出值，再以生產者物價指數平減成量指數，量指數可以避免通膨造成的虛胖，而新估算方式又可以讓產品質的提升得以反映出來。

小檔案■凱因斯在通論第四章曾表示：「進行數量分析時，絕不可採用任何模糊的概念，至於有些無法量化的模糊概念也不宜將其量化來分析，否則我們所說的精確將成爲假的精確了。」通論前三章談的是古典經濟學的困境與有效需求的論戰史，第四章轉而探討統計，這說明沒有把統計定義釐清，便很難繼續寫下一章。