堅尼系數
提示：此條目頁的主題不是基尼不純度指標。堅尼系數（英語：Gini coefficient）是判斷收入分配公平程度的指標[3][4]，由20世紀初意大利學者科拉多·堅尼根據洛倫茲曲線所定義[5]，此系數是一種比值，在0和1之間。
| 「Gini coefficient」的各地常用名稱 | |
|---|---|
| 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 |
堅尼指數（Gini index）是堅尼系數乘100倍作百分比表示。在民眾收入中，堅尼系數最大為「1」，最小為「0」。前者表示居民之間的年收入分配絕對不平均（即該年所有收入都集中在一個人手裏，其餘的國民沒有收入），而後者則表示居民之間的該年收入分配絕對平均，即人與人之間收入絕對平等，堅尼系數的實際數值只能介於這兩種極端情況，即0～1之間。堅尼系數越小，年收入分配越平均；堅尼系數越大，年收入分配越不平均。要注意堅尼系數只計算某一時段，如一年的收入，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
設右圖中的實際收入分配曲線（紅線）和收入分配絕對平等線（綠線）之間的面積為A，實際收入分配曲線（紅線）和收入分配絕對不平等線（藍線）之間的面積為B，則表示收入與人口之間的比例的堅尼系數為 [6]。
如果A為零，即堅尼系數為0，表示收入分配完全平等（紅線和綠線重疊）；如果B為零，則係數為1，收入分配絕對不平等（紅線和藍線重疊）。該系數可在0和1之間取任何值。收入分配越趨向平等，洛倫茲曲線的弧度越小（斜度越傾向1:1），堅尼系數也越小；反之，收入分配越趨向不平等，洛倫茲曲線的弧度越大，那麼堅尼系數也越大。
堅尼系數的調節需要國家通過財政政策進行國民收入的二次分配，例如對民眾的財政公共服務支出和稅收等，從而讓收入均等化，令堅尼系數縮小。
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是收入分配差距的「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。
財富堅尼系數
編輯堅尼系數由居民的年收入來定義，而需要衡量居民財富分配公平程度時可用財富堅尼系數，它由居民所擁有的財富來定義。
絕大部分國家的財富堅尼系數都集中在0.6到0.8的區間內，財富堅尼系數在0.7左右的國家最多。 [7][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堅尼系數達到0.73，頂端1%的家庭佔有全國1/3以上的財產。[8]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。[9] 據美國加州大學伯克利分校的調查研究，美國前10%的富人大約佔有80%的社會總財富，而前1%的富人佔有40%的財富，前0.1%的富人佔有20%的財富，前0.01%仍然佔有10%的財富。[10]
各經濟體系情況
編輯歐洲主要發達國家的堅尼指數在0.24到0.36之間，美國較高，2007年為0.45[11]，2013年為0.49，2019年估計為0.415[12]。Janet Gornick 教授2013年的比較圖顯示，美國與主要發達國家的堅尼指數用稅前計算差距不大，以稅後計算則偏高。[13]
在收入差距方面，據美國人口調查局提供的數據，1973年，收入最高20%的家庭收入佔美國總收入的44%；2002年佔50%；而到2012年，這一比例已經增至51%。對收入最低20%的家庭而言，他們的收入佔美國總收入的比例從1973年的4.2%，2002年的3.5%，降至2012年的3.2%。[14][15]。
目前全球堅尼系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[16]，香港已成為高收入經濟體中貧富懸殊最嚴重的地區；即使把發展中國家包括在內，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、危地馬拉、巴西、南非以及一系列非洲經濟體而排名倒數18位[11]；而台灣方面，台灣2010年官方的堅尼系數為0.342[17]，2013年學者計算為0.36[13]，2018年官方的堅尼系數為0.338[18]；日本、韓國、西歐、東歐等經濟體的收入堅尼系數也低於0.4。
2013年1月18日，中華人民共和國國家統計局一次性公佈了自2003年以來十年的全國堅尼系數。統計局局長馬建堂稱，按照國際新的統計口徑，中國大陸居民收入的堅尼系數，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，中國堅尼系數在逐年下降。[19]但西南財大公佈的歷年統計結果顯示中國大陸的堅尼系數在0.6左右。[20][21][22]這兩份不同的結果也被大眾廣泛討論[23]。2014年密歇根大學謝宇教授根據中國的六份調查，估算中國2005年後堅尼系數為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。[24][25]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，估算出的堅尼系數就會上升到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年的堅尼系數則遠超0.6，甚至可能高達0.67。[26][27][28][29]
| 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 奧地利
|
27.4 | 27.6 | 27.0 | 27.6 | 27.2 | 27.2 | 27.9 | 26.8 |
 比利時
|
26.3 | 26.5 | 25.9 | 25.9 | 26.2 | 26.3 | 26.0 | 25.6 |
 保加利亞
|
35.0 | 33.6 | 35.4 | 35.4 | 37.0 | 37.7 | 40.2 | 39.6 |
 克羅地亞
|
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 |
 丹麥
|
26.6 | 26.5 | 26.8 | 27.7 | 27.4 | 27.7 | 27.6 | 27.9 |
 愛沙尼亞
|
31.9 | 32.5 | 32.9 | 35.6 | 34.8 | 32.7 | 31.6 | 30.6 |
 芬蘭
|
25.8 | 25.9 | 25.4 | 25.6 | 25.2 | 25.4 | 25.3 | 25.9 |
 法國
|
30.8 | 30.5 | 30.1 | 29.2 | 29.2 | 29.3 | 29.3 | 28.5 |
 德國
|
29.0 | 28.3 | 29.7 | 30.7 | 30.1 | 29.5 | 29.1 | 31.1 |
 希臘
|
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 |
 愛爾蘭
|
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 |
 拉脫維亞
|
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 |
 盧森堡
|
27.2 | 28.0 | 30.4 | 28.7 | 28.5 | 31.0 | 30.9 | 33.2 |
 馬爾他
|
27.2 | 27.1 | 27.9 | 27.7 | 28.1 | 28.5 | 28.3 | 28.7 |
 荷蘭
|
25.8 | 25.4 | 25.1 | 26.2 | 26.7 | 26.9 | 27.1 | 27.0 |
 波蘭
|
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 |
 羅馬尼亞
|
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 |
 斯洛文尼亞
|
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 |
 歐洲聯盟平均
|
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
- 沒有顯示出來在哪裏存在分配不公。例如同樣的堅尼系數下，如果青年平均收入比中老人低太多，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。
- 國際間並無制定堅尼系數的準則，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。
- 堅尼系數一般是按年收入來算的，這樣對年收入波動很大的地區（如商業投資為主導）的估計會顯著高於年收入波動小的地區（如公務員為主導的地區）。如果年收入波動很大，則堅尼系數會很高，但多年份積累積累下來的收入差距並沒有堅尼系數顯示得那麼大。這也反映了堅尼系數高的另一個原因可能是收入波動高，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）.
- ^ 公平分配是保障民生的重大举措. 中國社會科學網.
- ^ 什么是基尼系数. 國家統計局.
- ^ 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，存於互聯網檔案館）, 美國全國經濟研究所（英文）
- ^ [1] （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）.[Wealth Inequality in the United]（英文）
- ^ 11.0 11.1 CIA World Factbook （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）（英文）
- ^ the world factbook. [2023-06-23]. （原始內容存檔於2021-03-21） （英語）.
- ^ 13.0 13.1 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%人口佔有50%財富 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）.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）
- ^ 香港堅尼系數0.537 貧富差距令人震驚 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）.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.
