지니 계수는 미국 경제학자 앨버트 헤히만이 1943 의 로렌츠 곡선에 의해 정의된 소득 분배의 형평성을 판단하는 지표다. 지니 계수는 0 에서 1 사이의 비례값으로 세계 각국의 주민 소득 분배 차이를 종합적으로 조사하는 중요한 분석 지표이다.
오랫동안 사람들은 이 지표를 지니 계수로 잘못 돌렸다. 그러나 1964 에서 Hirschman 은 AER 에 "지표의 가부장 인증" 이라는 명확한 글을 게재했다. 이에 따라 지니 계수는 지니가 발명한 것도 아니고, 허핑턴 도일의 재발명에 대한 수직 추측도 아니라 헤히만이 발명한 것으로 알고 있다.
지니 계수는 직관적인 수학적 의미를 가지고 있다. 총 인구에서 무작위로 두 사람을 추출한다고 가정해 봅시다. 수입은 각각 x 1 과 x2 입니다. 그래서 부자의 수입은 M=max(x 1, x2) 이고 가난한 사람의 수입은 m=min(x 1, x2) 이다. 확률론의 언어로 볼 때, M 과 M 은 무작위로 추출한 이 두 사람의 수입에 대한 순서 통계량이다. 위의 로렌츠 곡선과 포함도의 정의에서 지니 계수 만족도를 도출할 수 있다.
소득 지니 계수 외에도 부의 지니 계수가 있다. 근사 알고리즘은 소득 지니 계수와 동일하지만, 소득 지니 계수의 데이터는 한 지역의 가계소득 통계에서 비롯되며, 부의 지니 계수의 데이터는 한 지역의 가계총자산 통계에서 비롯된다. 반면에, 부의 지니 계수는 종종 소득 지니 계수보다 훨씬 크며, 그 원리는 이해하기 쉽다. 부는 소득의 축적이므로 종종 더 극단적입니다.
부의 지니 계수의 실제 가치는 0 에서 1 사이일 수 있지만, 일부 가정의 총자산이 음수이기 때문에 사람의 일부 재산의 합계가 100% 보다 작다는 것을 의미하지는 않습니다. 이런 수직적인 추측은 분명하다. 대부분의 유럽 국가에서는 상위 80% 의 사람들이 이미 100% 의 부를 차지했고, 미국에서는 65438+ 이다.
지니 계수의 경제적 의미;
그 구체적인 의미는 전체 주민 소득 중 불균등한 분배를 위한 소득의 비율을 가리킨다. 지니 계수의 최대값은 1 이고 최소값은 0 입니다. 전자는 주민들의 수직 추측 사이의 소득 분배가 고르지 않고, 나머지 모방, 즉 100% 의 수입이 모두 한 단위에 의해 점유된다는 것을 말한다. 후자는 주민 간의 소득 분배가 절대적으로 평균적이라는 것을 의미합니다. 즉, 사람과 사람 사이의 소득은 완전히 평등하며 차이가 없습니다.
그러나 이 두 가지 상황은 이론적인 절대 형식일 뿐, 실생활에서는 일반적으로 나타나지 않는다. 따라서 지니 계수의 실제 값은 0- 1 사이일 수 있습니다. 키니 계수가 작을수록 소득 분배가 평균화되고 키니 계수가 클수록 소득 분배가 고르지 않다. 0.4 는 보통 세계 빈부 격차의 경계선으로 여겨진다. 이 값보다 크면 사회적 격동이 생기기 쉽다.
소득 지니 계수 외에도 부의 지니 계수가 있다. 근사 알고리즘은 소득 지니 계수와 동일하지만, 소득 지니 계수의 데이터는 한 지역의 가계소득 통계에서 비롯되며, 부의 지니 계수의 데이터는 한 지역의 가계총자산 통계에서 비롯된다. 반면에, 부의 지니 계수는 종종 소득 지니 계수보다 훨씬 크며, 그 원리는 이해하기 쉽다. 부는 소득의 축적이기 때문에 왕왕 더욱 우습다.
부의 지니 계수의 실제 가치는 0- 1 사이일 수 있지만, 모방 재산의 어떤 부분의 합이 100% 보다 작다는 것을 의미하지는 않습니다. 일부 가정의 총자산이 음수이기 때문입니다. 이는 분명합니다. 대부분의 유럽 국가에서는 판결 전 80% 입니다.