基尼系数
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| “Gini coefficient”的各地常用名称 | |
|---|---|
| 中国大陆 | 基尼系数 |
| 台湾 | 吉尼系数[1]、基尼系数[2] |
| 港澳 | 坚尼系数 |
| 新马 | 基尼系数 |
基尼系数（英语：Gini coefficient）是判断收入分配公平程度的指标[3][4]，由20世纪初意大利学者科拉多·基尼根据洛伦兹曲线所定义[5]，此系数是一种比值，在0和1之间。
基尼指数（Gini index）是基尼系数乘100倍作百分比表示。在民众收入中，基尼系数最大为“1”，最小为“0”。前者表示居民之间的年收入分配绝对不平均（即该年所有收入都集中在一个人手里，其余的国民没有收入），而后者则表示居民之间的该年收入分配绝对平均，即人与人之间收入绝对平等，基尼系数的实际数值只能介于这两种极端情况，即0～1之间。基尼系数越小，年收入分配越平均；基尼系数越大，年收入分配越不平均。要注意基尼系数只计算某一时段，如一年的收入，不计算已有资产，因此它不能反映国民的总积累财富分配情况。
定义
[编辑]
设右图中的实际收入分配曲线（红线）和收入分配绝对平等线（绿线）之间的面积为A，实际收入分配曲线（红线）和收入分配绝对不平等线（蓝线）之间的面积为B，则表示收入与人口之间的比例的基尼系数为[6]。
如果A为零，即基尼系数为0，表示收入分配完全平等（红线和绿线重叠）；如果B为零，则系数为1，收入分配绝对不平等（红线和蓝线重叠）。该系数可在0和1之间取任何值。收入分配越趋向平等，洛伦兹曲线的弧度越小（斜度越倾向1:1），基尼系数也越小；反之，收入分配越趋向不平等，洛伦兹曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。
基尼系数的调节需要国家通过财政政策进行国民收入的二次分配，例如对民众的财政公共服务支出和税收等，从而让收入均等化，令基尼系数缩小。
区段划分
[编辑]联合国开发计划署等组织规定：
- 若低于0.2表示指数等级极低；
- 0.2-0.29表示指数等级低；
- 0.3-0.39表示指数等级中；
- 0.4-0.59表示指数等级高；
- 0.6以上表示指数等级极高。
通常，0.4是收入分配差距的“警戒线”，超过这条“警戒线”时，贫富两极的分化较为容易引起社会阶层的对立从而导致社会动荡。
财富基尼系数
[编辑]基尼系数由居民的年收入来定义，而需要衡量居民财富分配公平程度时可用财富基尼系数，它由居民所拥有的财富来定义。
绝大部分国家的财富基尼系数都集中在0.6到0.8的区间内，财富基尼系数在0.7左右的国家最多。 [7][来源可靠？]
根据北京大学社会科学院的报告，2012年中国家庭净财产的基尼系数达到0.73，顶端1%的家庭占有全国1/3以上的财产。[8]丹麦，瑞士等国则纷纷超过0.8，在美国这一数字更是高达0.84。[9] 据美国加州大学伯克利分校的调查研究，美国前10%的富人大约占有80%的社会总财富，而前1%的富人占有40%的财富，前0.1%的富人占有20%的财富，前0.01%仍然占有10%的财富。[10]
各经济体系情况
[编辑]欧洲主要发达国家的基尼指数在0.24到0.36之间，美国较高，2007年为0.45[11]，2013年为0.49，2019年估计为0.415[12]。Janet Gornick 教授2013年的比较图显示，美国与主要发达国家的基尼指数用税前计算差距不大，以税后计算则偏高。[13]
在收入差距方面，据美国人口调查局提供的数据，1973年，收入最高20%的家庭收入占美国总收入的44%；2002年占50%；而到2012年，这一比例已经增至51%。对收入最低20%的家庭而言，他们的收入占美国总收入的比例从1973年的4.2%，2002年的3.5%，降至2012年的3.2%。[14][15]。
目前全球基尼系数最高的地方是非洲的纳米比亚。2001年以后香港达到0.525，2006年高达0.533，2012年更高达0.537[16]，香港已成为高收入经济体中贫富悬殊最严重的地区；即使把发展中国家包括在内，香港的贫富悬殊也十分严重，仅次于萨尔瓦多、哥伦比亚、智利、危地马拉、巴西、南非以及一系列非洲经济体而排名倒数18位[11]；而台湾方面，台湾2010年官方的基尼系数为0.342[17]，2013年学者计算为0.36[13]，2018年官方的基尼系数为0.338[18]；日本、韩国、西欧、东欧等经济体的收入基尼系数也低于0.4。
2013年1月18日，中华人民共和国国家统计局一次性公布了自2003年以来十年的全国基尼系数。统计局局长马建堂称，按照国际新的统计口径，中国大陆居民收入的基尼系数，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。数据显示自2008年起，中国基尼系数在逐年下降。[19]但西南财大公布的历年统计结果显示中国大陆的基尼系数在0.6左右。[20][21][22]这两份不同的结果也被大众广泛讨论[23]。2014年密歇根大学谢宇教授根据中国的六份调查，估算中国2005年后基尼系数为0.53–0.55，并指出差距主要来自沿海与内陆差距以及城乡差距。[24][25]然而，根据2020年的一份基于胡润财富报告、中国劳动力动态调查、中国家庭金融调查、中国家庭追踪调查等原始数据的分析，国家统计局的口径几乎不包括中国最富有的1%人口；只要将千万元人民币以上资产的家庭纳入统计，估算出的基尼系数就会上升到0.55–0.6；而如果将亿元以上资产的家庭也纳入统计，中国2016–2018年的基尼系数则远超0.6，甚至可能高达0.67。[26][27][28][29]
| 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 奥地利
|
27.4 | 27.6 | 27.0 | 27.6 | 27.2 | 27.2 | 27.9 | 26.8 |
 比利时
|
26.3 | 26.5 | 25.9 | 25.9 | 26.2 | 26.3 | 26.0 | 25.6 |
 保加利亚
|
35.0 | 33.6 | 35.4 | 35.4 | 37.0 | 37.7 | 40.2 | 39.6 |
 克罗地亚
|
31.2 | 30.9 | 30.9 | 30.2 | 30.4 | 29.8 | 29.9 | 29.7 |
 塞浦路斯
|
29.2 | 31.0 | 32.4 | 34.8 | 33.6 | 32.1 | 30.8 | 29.1 |
 捷克
|
25.2 | 24.9 | 24.6 | 25.1 | 25.0 | 25.1 | 24.5 | 24.0 |
 丹麦
|
26.6 | 26.5 | 26.8 | 27.7 | 27.4 | 27.7 | 27.6 | 27.9 |
 爱沙尼亚
|
31.9 | 32.5 | 32.9 | 35.6 | 34.8 | 32.7 | 31.6 | 30.6 |
 芬兰
|
25.8 | 25.9 | 25.4 | 25.6 | 25.2 | 25.4 | 25.3 | 25.9 |
 法国
|
30.8 | 30.5 | 30.1 | 29.2 | 29.2 | 29.3 | 29.3 | 28.5 |
 德国
|
29.0 | 28.3 | 29.7 | 30.7 | 30.1 | 29.5 | 29.1 | 31.1 |
 希腊
|
33.5 | 34.3 | 34.4 | 34.5 | 34.2 | 34.3 | 33.4 | 32.3 |
 匈牙利
|
26.9 | 27.2 | 28.3 | 28.6 | 28.2 | 28.2 | 28.1 | 28.7 |
 爱尔兰
|
29.8 | 30.5 | 30.7 | 31.1 | 29.8 | 29.5 | 30.6 | 28.9 |
 意大利
|
32.5 | 32.4 | 32.8 | 32.4 | 32.4 | 33.1 | 32.7 | 33.4 |
 拉脱维亚
|
35.1 | 35.7 | 35.2 | 35.5 | 35.4 | 34.5 | 34.5 | 35.6 |
 立陶宛
|
33.0 | 32.0 | 34.6 | 35.0 | 37.9 | 37.0 | 37.6 | 36.9 |
 卢森堡
|
27.2 | 28.0 | 30.4 | 28.7 | 28.5 | 31.0 | 30.9 | 33.2 |
 马耳他
|
27.2 | 27.1 | 27.9 | 27.7 | 28.1 | 28.5 | 28.3 | 28.7 |
 荷兰
|
25.8 | 25.4 | 25.1 | 26.2 | 26.7 | 26.9 | 27.1 | 27.0 |
 波兰
|
31.1 | 30.9 | 30.7 | 30.8 | 30.6 | 29.8 | 29.2 | 27.8 |
 葡萄牙
|
34.2 | 34.5 | 34.2 | 34.5 | 34.0 | 33.9 | 33.5 | 32.1 |
 罗马尼亚
|
33.5 | 34.0 | 34.6 | 35.0 | 37.4 | 34.7 | 33.1 | 35.1 |
 斯洛伐克
|
25.7 | 25.3 | 24.2 | 26.1 | 23.7 | 24.3 | 23.2 | 20.9 |
 斯洛文尼亚
|
23.8 | 23.7 | 24.4 | 25.0 | 24.5 | 24.4 | 23.7 | 23.4 |
 西班牙
|
34.0 | 34.2 | 33.7 | 34.7 | 34.6 | 34.5 | 34.1 | 33.2 |
 瑞典
|
26.0 | 26.0 | 26.0 | 26.9 | 26.7 | 27.6 | 28.0 | 27.0 |
 欧洲联盟平均
|
30.5 | 30.4 | 30.6 | 30.9 | 30.8 | 30.6 | 30.3 | 30.4 |
| 欧元区 (EA19) | 30.6 | 30.5 | 30.7 | 31.0 | 30.7 | 30.7 | 30.4 | 30.6 |
不足之处
[编辑]
- 没有显示出来在哪里存在分配不公。例如同样的基尼系数下，如果青年平均收入比中老人低太多，社会则会出现大问题——就算是年轻人的父母能够金援他们也是一样，年轻人接受父母金援时会认为，他们没有办法在未来金援自己的子女，因此容易拒绝生育。
- 国际间并无制定基尼系数的准则，一些问题（如应否除税项，应否剔除公共援助受益者，应否剔除非本地居民，或应否加入政府的福利）并没有一致性，以至缺乏比较的准则。
- 基尼系数一般是按年收入来算的，这样对年收入波动很大的地区（如商业投资为主导）的估计会显著高于年收入波动小的地区（如公务员为主导的地区）。如果年收入波动很大，则基尼系数会很高，但多年份积累积累下来的收入差距并没有基尼系数显示得那么大。这也反映了基尼系数高的另一个原因可能是收入波动高，社会阶层流动快。
参考文献
[编辑]- ^ 吉尼係數. 国家教育研究院. 国家教育研究院. 2018-07-05 [2018-07-05]. （原始内容存档于2018-07-05）.
- ^ 基尼係數. 国家教育研究院. 国家教育研究院. 2018-07-05 [2018-07-05]. （原始内容存档于2020-11-18）.
- ^ 公平分配是保障民生的重大举措. 中国社会科学网.
- ^ 什么是基尼系数. 国家统计局.
- ^ 大陸貧富差距 續拉警報. 中国时报. 2014年1月21日 [2017年1月1日]. （原始内容存档于2020年8月13日）.
- ^ 基尼系數 (PDF). 台湾大学. 2014年1月21日 [2017年1月1日]. （原始内容存档 (PDF)于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]. （原始内容存档于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. 人民网. 2014年7月25日 [2014年7月29日]. （原始内容存档于2014年9月3日）.
- ^ THE LEVEL AND DISTRIBUTION OF GLOBAL HOUSEHOLD WEALTH （页面存档备份，存于互联网档案馆）, 美国全国经济研究所（英文）
- ^ [1] （页面存档备份，存于互联网档案馆）.[Wealth Inequality in the United]（英文）
- ^ 11.0 11.1 CIA World Factbook （页面存档备份，存于互联网档案馆）（英文）
- ^ the world factbook. [2023-06-23]. （原始内容存档于2021-03-21） （英语）.
- ^ 13.0 13.1 Inequality in America: Gini in the bottle. 《经济学人》. 2013-11-26 [2014-06-28]. （原始内容存档于2018-03-17）.（英文）
- ^ 美国贫富差距日趋增大 20%人口占有50%财富 （页面存档备份，存于互联网档案馆）.新华网
- ^ Table H-2. Share of Aggregate Income Received by Each Fifth and Top 5 Percent of Households, All Races: 1967 to 2012. 美国人口调查局. [2014-06-28]. （原始内容 (XLS)存档于2014-02-24）.（英文）
- ^ 香港坚尼系数0.537 贫富差距令人震惊 （页面存档备份，存于互联网档案馆）.法广
- ^ 行政院主計處國情統計通報 (PDF). [2011-05-31]. （原始内容存档 (PDF)于2020-11-27）.
- ^ 國民所得統計及國內經濟情勢展望 (PDF). [2020-06-21]. （原始内容存档 (PDF)于2020-11-27）.
- ^ 统计局公布2003-2012基尼系数：08年起逐年回落. 网易财经. 2013-01-18.[失效链接]
- ^ 中国收入差距报告 2015. 西南财经大学. （原始内容存档于2020-12-07）.
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2012. 西南财经大学出版社. ISBN 978-7-5504-0664-3.
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2014. 西南财经大学出版社. ISBN 978-7-5504-1809-7.
- ^ 官方基尼系数与民间数据相差极大遭质疑. 网易财经. 2013-01-19 [2013-01-19]. （原始内容存档于2013-03-10）.
- ^ China's Income Inequality Surpasses U.S., Posing Risk for Xi. Bloomberg. 2014-04-29 [2014-12-01]. （原始内容存档于2015-01-11）.（英文）
- ^ Yu Xie; Xiang Zhou. Income inequality in today's China. 《美国国家科学院院刊》. 2014-02-20, 111 (19): 6928–6933 [2014-12-01]. ISSN 0027-8424. doi:10.1073/pnas.1403158111. （原始内容存档于2021-01-15）.（英文）
- ^ 蔡禾. 中国劳动力动态调查.2017. 北京: 社会科学文献出版社. 2017-11 [2023-06-26]. ISBN 978-7-5201-1642-8. （原始内容存档于2023-06-26）.
- ^ 甘梨. 中国家庭金融调查报告.2017. 原创力文档. [2023-06-26]. （原始内容存档于2023-06-26）.
- ^ 吴琼; 戴利红; 甄祺; 谷丽萍; 王祎睿; 吕萍. 中国家庭追踪调查.2018 (PDF). 北京大学中国社会科学调查中心. [2023-06-26]. （原始内容存档 (PDF)于2023-06-26）.
- ^ 胡润研究院发布《2018胡润财富报告》. 胡润百富. 胡润研究院. [2023-06-26]. （原始内容存档于2023-06-28）.
延伸阅读
[编辑]- 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. 原始内容存档于2004-05-05. - Gini, Corrado. Variabilità e mutabilità. 1912. Reprinted in Pizetti, E.; Salvemini, T. (编). 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. （原始内容存档于2020-11-18）.
- Giorgi, Giovanni Maria. Bibliographic portrait of the Gini concentration ratio (PDF). Metron. 1990, 48: 183–231 [2020-04-13]. 原始内容存档于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. （原始内容存档 (PDF)于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]. 原始内容存档于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.
