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吉尼係數

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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
2017年世界銀行吉尼係數世界地圖。吉尼係數越小所得分配越平均,吉尼係數越大所得分配越不平均。

吉尼係數(英語:Gini coefficient)是判斷所得分配公平程度的指標[3][4],由20世紀初義大利學者科拉多·吉尼根據羅倫茲曲線所定義[5],此係數是一種比值,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

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圖中橫軸為人口累計百分比,縱軸為該部分人的所得佔人口總所得的百分比,三條色線各表示不同情況下後者和前者的比例。綠線表示人口所得分配處於絕對平均狀態,藍線表示絕對不平均(即所有所得由一人獨占),紅線則表示實際情況。紅線和綠線之間的面積越小,則所得分配越平等。

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[6]

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

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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
  • 0.3-0.39表示指數等級
  • 0.4-0.59表示指數等級
  • 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

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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。 [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。[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。[10]

各經濟體系情況

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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[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。[13]

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%。[14][15]

目前全球吉尼係數最高的地方是非洲納米比亞。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[11];而台灣方面,台灣2010年官方的吉尼係數為0.342[17],2013年學者計算為0.36[13],2018年官方的吉尼係數為0.338[18]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。[19]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。[20][21][22]這兩份不同的結果也被大眾廣泛討論[23]。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。[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。[26][27][28][29]

部分國際組織情況

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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
 克羅埃西亞 31.2 30.9 30.9 30.2 30.4 29.8 29.9 29.7
 賽普勒斯 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
 義大利 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
 斯洛維尼亞 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

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美國前1%富人占社會財富比率變遷
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

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  1. ^ 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). 
  2. ^ 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). 
  3. ^ 公平分配是保障民生的重大举措. 中國社會科學網. 
  4. ^ 什么是基尼系数. 國家統計局. 
  5. ^ 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). 
  6. ^ 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). 
  7. ^ 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). 
  8. ^ 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). 
  9. ^ 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)
  10. ^ [1]頁面存檔備份,存於網際網路檔案館).[Wealth Inequality in the United](英文)
  11. ^ 11.0 11.1 CIA World Factbook頁面存檔備份,存於網際網路檔案館(英文)
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  13. ^ 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)
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  15. ^ 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)
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  17. ^ 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). 
  18. ^ 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). 
  19. ^ 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]
  20. ^ 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). 
  21. ^ 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. 
  22. ^ 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. 
  23. ^ 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). 
  24. ^ 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)
  25. ^ 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)
  26. ^ 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). 
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  28. ^ 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). 
  29. ^ 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

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參見

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外部連結

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