吉尼係數
「Gini coefficient」的各地常用名稱 | |
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中國大陸 | 基尼係數 |
臺灣 | 吉尼係數[1]、基尼係數[2] |
港澳 | 堅尼系數 |
星馬 | 基尼係數 |
吉尼係數(英語:Gini coefficient),是20世紀初義大利學者科拉多·吉尼根據羅倫茲曲線所定義的判斷年所得分配公平程度的指標[3],是比例數值,在0和1之間。吉尼指數(Gini index)是吉尼係數乘100倍作百分比表示。在民眾所得中,吉尼係數最大為「1」,最小為「0」。前者表示居民之間的年所得分配絕對不平均(即該年所有所得都集中在一個人手裏,其餘的國民沒有所得),而後者則表示居民之間的該年所得分配絕對平均,即人與人之間所得絕對平等,吉尼係數的實際數值只能介於這兩種極端情況,即0~1之間。吉尼係數越小,年所得分配越平均;吉尼係數越大,年所得分配越不平均。要注意吉尼係數只計算某一時段,如一年的所得,不計算已有資產,因此它不能反映國民的總積累財富分配情況。
定義
[編輯]設右圖中的實際所得分配曲線(紅線)和所得分配絕對平等線(綠線)之間的面積為A,實際所得分配曲線(紅線)和所得分配絕對不平等線(藍線)之間的面積為B,則表示所得與人口之間的比例的吉尼係數為[4]。
如果A為零,即吉尼係數為0,表示所得分配完全平等(紅線和綠線重疊);如果B為零,則係數為1,所得分配絕對不平等(紅線和藍線重疊)。該係數可在0和1之間取任何值。所得分配越趨向平等,羅倫茲曲線的弧度越小(斜度越傾向1:1),吉尼係數也越小;反之,所得分配越趨向不平等,羅倫茲曲線的弧度越大,那麼吉尼係數也越大。
吉尼係數的調節需要國家通過財政政策進行國民所得的二次分配,例如對民眾的財政公共服務支出和稅收等,從而讓所得均等化,令吉尼係數縮小。
區段劃分
[編輯]聯合國開發計劃署等組織規定:
- 若低於0.2表示指數等級極低;
- 0.2-0.29表示指數等級低;
- 0.3-0.39表示指數等級中;
- 0.4-0.59表示指數等級高;
- 0.6以上表示指數等級極高。
通常,0.4是所得分配差距的「警戒線」,超過這條「警戒線」時,貧富兩極的分化較為容易引起社會階層的對立從而導致社會動盪。
財富吉尼係數
[編輯]吉尼係數由居民的年所得來定義,而需要衡量居民財富分配公平程度時可用財富吉尼係數,它由居民所擁有的財富來定義。
絕大部分國家的財富吉尼係數都集中在0.6到0.8的區間內,財富吉尼係數在0.7左右的國家最多。 [5][來源可靠?]
根據北京大學社會科學院的報告,2012年中國家庭凈財產的吉尼係數達到0.73,頂端1%的家庭占有全國1/3以上的財產。[6]丹麥,瑞士等國則紛紛超過0.8,在美國這一數字更是高達0.84。[7] 據美國加州大學伯克利分校的調查研究,美國前10%的富人大約占有80%的社會總財富,而前1%的富人占有40%的財富,前0.1%的富人占有20%的財富,前0.01%仍然占有10%的財富。[8]
各經濟體系情況
[編輯]歐洲主要已開發國家的吉尼指數在0.24到0.36之間,美國較高,2007年為0.45[9],2013年為0.49,2019年估計為0.415[10]。Janet Gornick 教授2013年的比較圖顯示,美國與主要已開發國家的吉尼指數用稅前計算差距不大,以稅後計算則偏高。[11]
在所得差距方面,據美國人口調查局提供的數據,1973年,所得最高20%的家庭所得佔美國總所得的44%;2002年佔50%;而到2012年,這一比例已經增至51%。對所得最低20%的家庭而言,他們的所得佔美國總所得的比例從1973年的4.2%,2002年的3.5%,降至2012年的3.2%。[12][13]。
目前全球吉尼係數最高的地方是非洲的納米比亞。2001年以後香港達到0.525,2006年高達0.533,2012年更高達0.537[14],香港已成為高所得經濟體中貧富懸殊最嚴重的地區;即使把開發中國家包括在內,香港的貧富懸殊也十分嚴重,僅次於薩爾瓦多、哥倫比亞、智利、瓜地馬拉、巴西、南非以及一系列非洲經濟體而排名倒數18位[9];而台灣方面,台灣2010年官方的吉尼係數為0.342[15],2013年學者計算為0.36[11],2018年官方的吉尼係數為0.338[16];日本、韓國、西歐、東歐等經濟體的所得吉尼係數也低於0.4。
2013年1月18日,中華人民共和國國家統計局一次性公布了自2003年以來十年的全國吉尼係數。統計局局長馬建堂稱,按照國際新的統計口徑,中國大陸居民所得的吉尼係數,2003年是0.479,2004年是0.473,2005年是0.485,2006年是0.487,2007年是0.484,2008年是0.491,2009年是0.490,2010年是0.481,2011年是0.477,2012年是0.474。數據顯示自2008年起,中國吉尼係數在逐年下降。[17]但西南財大公布的歷年統計結果顯示中國大陸的吉尼係數在0.6左右。[18][19] [20] 這兩份不同的結果也被大眾廣泛討論[21]。2014年密西根大學謝宇教授根據中國的六份調查,估算中國2005年後吉尼係數為0.53–0.55,並指出差距主要來自沿海與內陸差距以及城鄉差距。[22][23]然而,根據2020年的一份基於胡潤財富報告、中國勞動力動態調查、中國家庭金融調查、中國家庭追蹤調查等原始數據的分析,國家統計局的口徑幾乎不包括中國最富有的1%人口;只要將千萬元人民幣以上資產的家庭納入統計,估算出的吉尼係數就會上升到0.55–0.6;而如果將億元以上資產的家庭也納入統計,中國2016–2018年的吉尼係數則遠超0.6,甚至可能高達0.67。[24][25][26][27]
2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | |
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27.4 | 27.6 | 27.0 | 27.6 | 27.2 | 27.2 | 27.9 | 26.8 | |
26.3 | 26.5 | 25.9 | 25.9 | 26.2 | 26.3 | 26.0 | 25.6 | |
35.0 | 33.6 | 35.4 | 35.4 | 37.0 | 37.7 | 40.2 | 39.6 | |
31.2 | 30.9 | 30.9 | 30.2 | 30.4 | 29.8 | 29.9 | 29.7 | |
29.2 | 31.0 | 32.4 | 34.8 | 33.6 | 32.1 | 30.8 | 29.1 | |
25.2 | 24.9 | 24.6 | 25.1 | 25.0 | 25.1 | 24.5 | 24.0 | |
26.6 | 26.5 | 26.8 | 27.7 | 27.4 | 27.7 | 27.6 | 27.9 | |
31.9 | 32.5 | 32.9 | 35.6 | 34.8 | 32.7 | 31.6 | 30.6 | |
25.8 | 25.9 | 25.4 | 25.6 | 25.2 | 25.4 | 25.3 | 25.9 | |
30.8 | 30.5 | 30.1 | 29.2 | 29.2 | 29.3 | 29.3 | 28.5 | |
29.0 | 28.3 | 29.7 | 30.7 | 30.1 | 29.5 | 29.1 | 31.1 | |
33.5 | 34.3 | 34.4 | 34.5 | 34.2 | 34.3 | 33.4 | 32.3 | |
26.9 | 27.2 | 28.3 | 28.6 | 28.2 | 28.2 | 28.1 | 28.7 | |
29.8 | 30.5 | 30.7 | 31.1 | 29.8 | 29.5 | 30.6 | 28.9 | |
32.5 | 32.4 | 32.8 | 32.4 | 32.4 | 33.1 | 32.7 | 33.4 | |
35.1 | 35.7 | 35.2 | 35.5 | 35.4 | 34.5 | 34.5 | 35.6 | |
33.0 | 32.0 | 34.6 | 35.0 | 37.9 | 37.0 | 37.6 | 36.9 | |
27.2 | 28.0 | 30.4 | 28.7 | 28.5 | 31.0 | 30.9 | 33.2 | |
27.2 | 27.1 | 27.9 | 27.7 | 28.1 | 28.5 | 28.3 | 28.7 | |
25.8 | 25.4 | 25.1 | 26.2 | 26.7 | 26.9 | 27.1 | 27.0 | |
31.1 | 30.9 | 30.7 | 30.8 | 30.6 | 29.8 | 29.2 | 27.8 | |
34.2 | 34.5 | 34.2 | 34.5 | 34.0 | 33.9 | 33.5 | 32.1 | |
33.5 | 34.0 | 34.6 | 35.0 | 37.4 | 34.7 | 33.1 | 35.1 | |
25.7 | 25.3 | 24.2 | 26.1 | 23.7 | 24.3 | 23.2 | 20.9 | |
23.8 | 23.7 | 24.4 | 25.0 | 24.5 | 24.4 | 23.7 | 23.4 | |
34.0 | 34.2 | 33.7 | 34.7 | 34.6 | 34.5 | 34.1 | 33.2 | |
26.0 | 26.0 | 26.0 | 26.9 | 26.7 | 27.6 | 28.0 | 27.0 | |
30.5 | 30.4 | 30.6 | 30.9 | 30.8 | 30.6 | 30.3 | 30.4 | |
歐元區 (EA19) | 30.6 | 30.5 | 30.7 | 31.0 | 30.7 | 30.7 | 30.4 | 30.6 |
不足之處
[編輯]- 沒有顯示出來在哪裡存在分配不公。例如同樣的吉尼係數下,如果青年平均所得比中老人低太多,社會則會出現大問題——就算是年輕人的父母能夠金援他們也是一樣,年輕人接受父母金援時會認為,他們沒有辦法在未來金援自己的子女,因此容易拒絕生育。
- 國際間並無制定吉尼係數的準則,一些問題(如應否除稅項,應否剔除公共援助受益者,應否剔除非本地居民,或應否加入政府的福利)並沒有一致性,以至缺乏比較的準則。
- 吉尼係數一般是按年所得來算的,這樣對年所得波動很大的地區(如商業投資為主導)的估計會顯著高於年所得波動小的地區(如公務員為主導的地區)。如果年所得波動很大,則吉尼係數會很高,但多年份積累積累下來的所得差距並沒有吉尼係數顯示得那麼大。這也反映了吉尼係數高的另一個原因可能是所得波動高,社會階層流動快。
參考文獻
[編輯]- ^ 吉尼係數. 國家教育研究院. 國家教育研究院. 2018-07-05 [2018-07-05]. (原始內容存檔於2018-07-05).
- ^ 基尼係數. 國家教育研究院. 國家教育研究院. 2018-07-05 [2018-07-05]. (原始內容存檔於2020-11-18).
- ^ 大陸貧富差距 續拉警報. 中國時報. 2014年1月21日 [2017年1月1日]. (原始內容存檔於2020年8月13日).
- ^ 基尼系數 (PDF). 台灣大學. 2014年1月21日 [2017年1月1日]. (原始內容存檔 (PDF)於2020年10月12日).
- ^ 北大版“0.73基尼系数”与官方数据并不矛盾. 2014-07-30 [2020年8月5日]. (原始內容存檔於2020年11月18日).
- ^ 报告称我国1%家庭占有全国三分之一以上财产. 人民網. 2014年7月25日 [2014年7月29日]. (原始內容存檔於2014年9月3日).
- ^ THE LEVEL AND DISTRIBUTION OF GLOBAL HOUSEHOLD WEALTH (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), 美國全國經濟研究所(英文)
- ^ [1] (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館).[Wealth Inequality in the United](英文)
- ^ 9.0 9.1 CIA World Factbook (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)(英文)
- ^ the world factbook. [2023-06-23]. (原始內容存檔於2021-03-21) (英語).
- ^ 11.0 11.1 Inequality in America: Gini in the bottle. 《經濟學人》. 2013-11-26 [2014-06-28]. (原始內容存檔於2018-03-17).(英文)
- ^ 美國貧富差距日趨增大 20%人口占有50%財富 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館).新華網
- ^ Table H-2. Share of Aggregate Income Received by Each Fifth and Top 5 Percent of Households, All Races: 1967 to 2012. 美國人口調查局. [2014-06-28]. (原始內容 (XLS)存檔於2014-02-24).(英文)
- ^ 香港堅尼係數0.537 貧富差距令人震驚 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館).法廣
- ^ 行政院主計處國情統計通報 (PDF). [2011-05-31]. (原始內容存檔 (PDF)於2020-11-27).
- ^ 國民所得統計及國內經濟情勢展望 (PDF). [2020-06-21]. (原始內容存檔 (PDF)於2020-11-27).
- ^ 统计局公布2003-2012基尼系数:08年起逐年回落. 網易財經. 2013-01-18.[失效連結]
- ^ 中国收入差距报告 2015. 西南財經大學. (原始內容存檔於2020-12-07).
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2012. 西南財經大學出版社. ISBN 978-7-5504-0664-3.
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2014. 西南財經大學出版社. ISBN 978-7-5504-1809-7.
- ^ 官方基尼系数与民间数据相差极大遭质疑. 網易財經. 2013-01-19 [2013-01-19]. (原始內容存檔於2013-03-10).
- ^ China's Income Inequality Surpasses U.S., Posing Risk for Xi. Bloomberg. 2014-04-29 [2014-12-01]. (原始內容存檔於2015-01-11).(英文)
- ^ Yu Xie; Xiang Zhou. Income inequality in today's China. 《美國國家科學院院刊》. 2014-02-20, 111 (19): 6928–6933 [2014-12-01]. ISSN 0027-8424. doi:10.1073/pnas.1403158111. (原始內容存檔於2021-01-15).(英文)
- ^ 蔡禾. 中国劳动力动态调查.2017. 北京: 社會科學文獻出版社. 2017-11 [2023-06-26]. ISBN 978-7-5201-1642-8. (原始內容存檔於2023-06-26).
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2017. 原創力文檔. [2023-06-26]. (原始內容存檔於2023-06-26).
- ^ 吳瓊; 戴利紅; 甄祺; 谷麗萍; 王禕睿; 呂萍. 中国家庭追踪调查.2018 (PDF). 北京大學中國社會科學調查中心. [2023-06-26]. (原始內容存檔 (PDF)於2023-06-26).
- ^ 胡润研究院发布《2018胡润财富报告》. 胡潤百富. 胡潤研究院. [2023-06-26]. (原始內容存檔於2023-06-28).
延伸閲讀
[編輯]- Amiel, Y.; Cowell, F. A. Thinking about Inequality. Cambridge. 1999. ISBN 978-0-521-46696-7.
- Anand, Sudhir. Inequality and Poverty in Malaysia. New York: Oxford University Press. 1983. ISBN 978-0-19-520153-6.
- Brown, Malcolm. Using Gini-Style Indices to Evaluate the Spatial Patterns of Health Practitioners: Theoretical Considerations and an Application Based on Alberta Data. Social Science & Medicine. 1994, 38 (9): 1243–1256. PMID 8016689. doi:10.1016/0277-9536(94)90189-9.
- Chakravarty, S. R. Ethical Social Index Numbers. New York: Springer-Verlag. 1990. ISBN 978-0-387-52274-6.
- Deaton, Angus. Analysis of Household Surveys. Baltimore MD: Johns Hopkins University Press. 1997. ISBN 978-0-585-23787-9.
- Dixon, Philip M.; Weiner, Jacob; Mitchell-Olds, Thomas; Woodley, Robert. Bootstrapping the Gini coefficient of inequality. Ecology. 1987, 68 (5): 1548–1551. JSTOR 1939238. doi:10.2307/1939238.
- Dorfman, Robert. A Formula for the Gini Coefficient. The Review of Economics and Statistics. 1979, 61 (1): 146–149. JSTOR 1924845. doi:10.2307/1924845.
- Firebaugh, Glenn. The New Geography of Global Income Inequality. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. 2003. ISBN 978-0-674-01067-3.
- Gastwirth, Joseph L. The Estimation of the Lorenz Curve and Gini Index. The Review of Economics and Statistics. 1972, 54 (3): 306–316. JSTOR 1937992. doi:10.2307/1937992.
- Giles, David. Calculating a Standard Error for the Gini Coefficient: Some Further Results (PDF). Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2004, 66 (3): 425–433 [2020-04-13]. CiteSeerX 10.1.1.202.6462
. doi:10.1111/j.1468-0084.2004.00086.x. 原始內容存檔於2004-05-05.
- Gini, Corrado. Variabilità e mutabilità. 1912. Reprinted in Pizetti, E.; Salvemini, T. (編). Memorie di metodologica statistica. Rome: Libreria Eredi Virgilio Veschi. 1955.
- Gini, Corrado. Measurement of Inequality of Incomes. The Economic Journal. 1921, 31 (121): 124–126 [2020-04-13]. JSTOR 2223319. doi:10.2307/2223319. (原始內容存檔於2020-11-18).
- Giorgi, Giovanni Maria. Bibliographic portrait of the Gini concentration ratio (PDF). Metron. 1990, 48: 183–231 [2020-04-13]. 原始內容存檔於2016-08-04.
- Karagiannis, E.; Kovacevic, M. A Method to Calculate the Jackknife Variance Estimator for the Gini Coefficient. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2000, 62: 119–122. doi:10.1111/1468-0084.00163.
- Mills, Jeffrey A.; Zandvakili, Sourushe. Statistical Inference via Bootstrapping for Measures of Inequality (PDF). Journal of Applied Econometrics. 1997, 12 (2): 133–150 [2020-04-13]. CiteSeerX 10.1.1.172.5003
. JSTOR 2284908. doi:10.1002/(SICI)1099-1255(199703)12:2<133::AID-JAE433>3.0.CO;2-H. hdl:10419/186818. (原始內容存檔 (PDF)於2020-05-18).
- Modarres, Reza; Gastwirth, Joseph L. A Cautionary Note on Estimating the Standard Error of the Gini Index of Inequality. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2006, 68 (3): 385–390. doi:10.1111/j.1468-0084.2006.00167.x.
- Morgan, James. The Anatomy of Income Distribution. The Review of Economics and Statistics. 1962, 44 (3): 270–283. JSTOR 1926398. doi:10.2307/1926398.
- Ogwang, Tomson. A Convenient Method of Computing the Gini Index and its Standard Error. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2000, 62: 123–129. doi:10.1111/1468-0084.00164.
- Ogwang, Tomson. Calculating a Standard Error for the Gini Coefficient: Some Further Results: Reply. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2004, 66 (3): 435–437. doi:10.1111/j.1468-0084.2004.00087.x.
- Xu, Kuan. How Has the Literature on Gini's Index Evolved in the Past 80 Years? (PDF). Department of Economics, Dalhousie University. January 2004 [1 June 2006]. 原始內容存檔於2006-09-28. The Chinese version of this paper appears in Xu, Kuan. How Has the Literature on Gini's Index Evolved in the Past 80 Years?. China Economic Quarterly. 2003, 2: 757–778.
- Yitzhaki, Shlomo. Calculating Jackknife Variance Estimators for Parameters of the Gini Method. Journal of Business and Economic Statistics. 1991, 9 (2): 235–239. JSTOR 1391792. doi:10.2307/1391792.
參見
[編輯]外部連結
[編輯]- (英文)主要國家吉尼係數 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館) - 美國中情局
- 本港的所得分佈與吉尼係數PDF - 香港特區政府經濟顧問 撰文
- 線上計算器 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
- (英文)電子試算表:所得不平等指標
- Serhan Cevik and Carolina Correa-Caro. Growing (Un)equal: Fiscal Policy and Income Inequality in China and BRIC+ (PDF). IMF. [2015-03-29]. (原始內容存檔 (PDF)於2021-01-15) (英語).
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