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全球化之下政府主導的「資料戰爭」(一)

隨著全球化不斷地發展,加深了不同貿易體之間的競爭程度,國家間的競爭型態也不斷地在演變。近年來,「大數據」(Big Data,又稱大資料)的發展受到各界的關切,許多人已經注意到數據的應用可以增加企業的營運效率,提高競爭的優勢。

企業間的競爭如此,國家間的競爭也是如此。各國政府都有各種不同的「行政資料」,這些資料往往涵蓋面非常廣,包括家庭、廠商到各類市場,而且十分詳盡,遠超過任何單一廠商可以蒐集的範圍。如果能夠滿足個資保護的需要,這些資料潛藏著不可限量的價值。因此,許多國家開始在思考如何運用這些資料在各類政策研究上,以改良政策的設計,以及幫助企業的發展。

 

何謂行政資料?有何優點?

以台灣為例,政府的行政資料由各部會根據其業務分別管理。主要有衛福部的「健保資料庫」、勞動部的「勞保資料」、內政部的「戶籍資料」、財政部的「財稅資料」、經濟部的「海關資料」、主計處的「人口普查」與「廠商普查」等。

行政資料具備以下幾個優點,使其具有特殊的價值。第一,行政資料鮮少有資料遺漏或者受訪者因故不能逐年連續受訪導致「樣本流失」(sample attrition)的問題。這使得行政資料的分析結果有全國的代表性,減少小樣本偏誤的疑慮。第二,行政資料的樣本數大,這使得針對少數族群(例如原住民、弱勢族群、小區域居民、或者罕見案例)的研究可以進行。第三,行政資料往往多年連續,而且對同一個人或廠商進行追蹤,因此方便作長期的研究。

 

圖1:丹麥統計局關於開放資料給研究使用的網頁。

 

北歐領先群倫

過去由於個資保護以及技術限制,各國政府習慣的作法通常是不開放行政資料給學術機構或者民間企業使用。但除了有一些例外的國家之外,為了發揮行政資料的特殊價值,近年的趨勢是各國開始爭相走向開放的道路。

在行政資料蒐集與開放運用上,北歐幾個國家屬於全球之冠,這跟北歐國家的制度特性有關。跟西歐還有美國不同的是,北歐國家有身分證號碼以及戶籍登記系統,而且福利國家各項政策與保險都是全國統一開辦的,這使得資料都統合在中央政府手裡。

以丹麥為例,丹麥統計局資料的涵蓋面向非常廣泛,他們利用個人的身分證字號(personal identification numbers, CPR),廠商ID(companies' identification numbers, CVR),還有住宅ID(data about buildings and accommodations, BBR)將所有關於出生、家庭、教育、就業、所得、消費、財富、居住、遷徙、醫療、福利、死亡等超過250種主題的資料都串連起來,集中在丹麥統計局(Statistics Denmark, SDK)管理。

同時,資料不但開放給本國研究者使用,外國研究者可以透過跟當地學術單位合作取得資料(參見圖1)。尤其,資料也開放民間企業或組織可以將自己的資料與行政資料合併進行分析,以幫助企業進行市場分析與各項研究。為了方便使用資料,不在當地的人還可以透過個人電腦遠端連線作業,這大幅增加了使用者的方便程度。

 

資料開放等於免費雇用世界人才

北歐國家行政資料的完備程度與開放程度,使得不但是這些國家的國內學者大量地利用這些資料進行研究,同時也吸引了國際各界的學者的參與,其中包括國際頂尖的研究團隊。這是因為許多研究計畫必須有詳盡的資料才能進行,北歐因此成為研究者的樂園。

如此一來,這等於是讓國際的研究人才免費替北歐國家效力,因為他們的研究成果都可以供作這些國家的政策參考,使政策規劃更加全面與完善。

我們拿教育方面的研究做一個全球性的比較。教育應該是與醫療並列為政府施政的兩個最重要的領域,可是跟醫療相關研究比起來,利用台灣的資料來進行教育議題的研究遠遠不及。美國西北大學的David Figlio教授與挪威經濟研究所的KjellSalvanes教授在2015年的一篇論文中,整理了近幾十年來發表在各類學術期刊中利用行政資料來研究教育議題的論文,其結果非常怵目驚心。在兩位學者整理的數百篇論文當中,如表1所示,92%以上都是使用北歐國家或者美國國內的行政資料,其中有23%是關於北歐的研究,這顯然是北歐開放資料鼓勵研究有關。

令人驚訝的是,用亞洲資料的只有四篇,僅占全部的1.1%,其中台灣僅僅只有1篇。這比南美洲國家的論文數量(4.9%)都少得多,應該是亞洲國家普遍將行政資料封閉起來的結果。

 

表1:從1990年以來利用行政資料研究教育議題的論文發表統計


台灣在教育議題上研究的匱乏,主要的原因在於資料的限制。想要對於教育議題進行深入的研究,除了需要有教育部的各項行政資料之外,還需要合併戶籍資料以便了解個別人的家庭背景,以及合併勞動市場的資料(例如勞保與公保資料)才能了解個人在受教育之後的勞動參與的結果。可惜的是,這些關於教育、家庭、勞動的行政資料通通不在政府開放之列,更遑論不同資料的相互串聯。(待續)



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