基尼系数比较

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比较世界各国的基尼系数与发展过程中基尼系数的变化及原因精选文档TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-比较世界各国的基尼系数与中国发展过程中基尼系数的变化及原因在全部中，用于进行不平均分配的那部分收入占总收入的百分比。

最大为“1”，最小等于“0”。

前者表示居民之间的收入分配绝对不平均，即100%的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均，即人与人之间收入完全平等，没有任何差异。

但这两种情况只是在理论上的绝对化形式，在实际生活中一般不会出现。

因此，的实际数值只能介于0～1之间，越小收入分配越平均，基尼系数越大收入分配越不平均。

通常把作为的警戒线，大于这一数值容易出现社会动荡。

通常把作为的“警戒线”，根据黄金分割律，其准确值应为。

一般发达国家的在到之间，美国偏高，为。

基尼公布基尼系数2013年为，2012年为，2010年为。

根据教授甘犁主持，家庭金融调研中心发布统计报告称2010年为，已跨入收入差距悬殊行列，财富分配非常不均。

但这个数据存在争论，被很多业内学者质疑。

学者岳希明和李实在撰文称甘犁主持的报告称其统计样本过小和住户收入所需信息上存在问题，所以统计值过大。

甘犁随后在2013年1月24日在撰文回应相应问题。

2013年2月5日岳希明和李实再次在发表文章，认为甘犁的回应没有很好地回答大部分的质疑，他们对公开的项目数据进行再次计算，进行再质疑。

社会发展研究所所长杨宜勇认为，西财的基尼系数更像是银行金融资产的基尼系数，而不是收入的基尼系数。

北京大学中国家庭动态跟踪调查显示2012年中国基尼系数为。

瑞士：–美国：中国：导致中国基尼系数过高的原因：改革开放三十多年来，在我国国民经济持续快速发展、人民收入水平普遍提高的同时，随着收入渠道多元化，收入格局多样化以及改革的过程中对利益格局重新调整，居民收入差距不断拉大已经成为我国当前社会经济领域的一个焦点问题，政府和理论界都在着力研究解决的办法。

基本介绍基尼系数(Gini Coefficient)为意大利经济学家基尼（Corrado Gini，1884-1965）于1922年提出的，定量测定收入分配差异程度。

图1：图中绿线代表绝对平均状态下，低收入人群所占人口百分比和总收入百分比之间的关系，红线代表实际情况，蓝线代表绝对不平均（即所有收入被唯一一个人占有）的情况。

图中红线和绿线中间的面积越小，收入分配越平等。

1详细含义经济含义在全部居民收入中，用于进行不平均分配的那部分收入占总收入的百分比。

基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。

前者表示居民之间的收入分配绝对不平均，即100%的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均，即人与人之间收入完全平等，没有任何差异。

但这两种情况只是在理论上的绝对化形式，在实际生活中一般不会出现。

因此，基尼系数的实际数值只能介于0～1之间。

目前，国际上用来分析和反映居民收入分配差距的方法和指标很多。

基尼系数由于给出了反映居民之间贫富差异程度的数量界线，可以较客观、直观地反映和监测居民之间的贫富差距，预报、预警和防止居民之间出现贫富两极分化，因此得到世界各国的广泛认同和普遍采用。

区段划分基尼系数，按照联合国有关组织规定：低于0.2 收入绝对平均0.2-0.3 收入比较平均经济学家们通常用基尼指数来表现一个国家和地区的财富分配状况。

这个指数在零和一之间，数值越低，表明财富在社会成员之间的分配越均匀；反之亦然。

通常把0.4作为收入分配差距的“警戒线”，根据黄金分割律，其准确值应为0.382。

一般发达国家的基尼指数在0.24到0.36之间，美国偏高，为0.4。

中国大陆基尼系数2010年超过0.5，已跨入收入差距悬殊行列，财富分配非常不均。

此外洛伦茨曲线讲的是市场总发货值的百分比与市场中由小到大厂商的累积百分比之间的关系。

洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小。

重大意义国际上常用基尼系数定量测定社会居民收入分配的差异程度。

对测量不平等的泰尔指数和基尼系数比较作者：刘续棵来源：《经济研究导刊》2014年第07期摘要：测量收入不平等以及研究贫困问题主要采用的两种方法就是利用基尼系数和泰尔指数。

基尼系数的计算本身存在三种最为常用的区别，而泰尔指数在组内组间分解上更优于基尼系数，但是由于其计算收入转移上的敏感性，使得其与基尼系数相比更可能高估不平等。

通过对比这两种计算方法，可以对不同的微观数据采用不同的方法。

关键词：基尼系数；泰尔系数；收入不平等中图分类号：F0 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）07-0012-03一、基尼系数的测量就衡量收入不平等而言，我们最为常用的方式就是使用基尼系数进行衡量。

从1921年基尼系数（Gini，1921）第一次出现到现在已经有八十年的历史（Xu，Kuan，2004），对基尼系数的研究和分析已经形成一套很成熟的方法和并积累了大量相关的文献。

在对基尼系数论述的的文献历史中，Anand （1983）和Chakravarty （1990）对包括基尼系数在内的不平等测量方法进行了全面的调查，Lambert （1989），以及Atkinson and Bourguignon （2000）也对利用基尼系数衡量收入不平等以及贫困问题提供了全面的参考文献。

对于基尼系数的发展历程及文献综述回顾可以参见Kuan Xu（2004），其根据以往的文献对基尼系数的产生和发展进行了一次全面的梳理，同时对基尼系数的解释，社会福利效应以及收入分解都做了详细的介绍。

在Kuan Xu（2004）的文章中，基尼系数定义为用来衡量收入、消费以及财产分配差异的指标。

对基尼系数的测量主要有三种方法：几何法、协方差法以及矩阵法。

（一）几何法对于几何法而言，主要是根据洛伦兹曲线来对基尼系数进行几何描述，其初始公式为：A：是洛伦兹曲线与完全平等曲线（45度线）之间的区域面积B：是洛伦兹曲线以下的区域面积以人口的累积百分比由低到高作为横坐标，由收入的累计百分比由低到高作为纵坐标。

各国基尼系数各国基尼系数比较国家和地区年份指数最低的20% 第二个20% 第三个20% 第四个20% 最高的20% 中国2007 0.415 2.25 4.48 13.68 21.73 57.86 中国香港1996 0.43 5.26 9.39 13.85 20.75 50.75孟加拉国2000 0.33 8.6 12.1 15.6 21 42.7柬埔寨2004 0.42 6.82 10.23 13.74 19.62 49.59印度2004 0.37 8.08 11.27 14.94 20.37 45.34印度尼西亚2002 0.34 8.41 11.92 15.41 20.98 43.29伊朗1998 0.43 5.14 9.39 14.09 21.49 49.89以色列2001 0.39 5.71 10.46 15.86 23.04 44.93日本1993 0.25 10.58 14.21 17.58 21.98 35.65哈萨克斯坦2003 0.34 7.45 11.88 16.39 22.8 41.48韩国1998 0.32 7.91 13.56 17.95 23.13 37.45老挝2002 0.35 8.07 11.88 15.62 21.13 43.3马来西亚1997 0.49 4.37 8.13 12.85 20.31 54.34蒙古2002 0.33 7.47 12.16 16.79 23.1 40.48巴基斯坦2002 0.31 9.34 12.97 16.27 21.09 40.33菲律宾2003 0.45 5.44 9.08 13.57 21.27 50.63新加坡1998 0.42 5.04 9.42 14.55 22.02 48.97斯里兰卡2002 0.4 6.99 10.45 14.2 20.41 47.95泰国2002 0.42 6.34 9.89 13.97 20.78 49.02越南2004 0.37 7.14 11.13 15.14 21.78 44.81埃及2000 0.34 8.57 12.08 15.38 20.39 43.59尼日利亚2003 0.44 5.05 9.59 14.48 21.71 49.17南非2000 0.58 3.47 6.31 10.04 18 62.18加拿大2000 0.33 7.2 12.73 17.18 22.95 39.94墨西哥2004 0.46 4.31 8.29 12.64 19.69 55.07美国2000 0.41 5.44 10.68 15.66 22.41 45.82阿根廷2004 0.51 3.12 7.55 12.82 21.08 55.42巴西2004 0.57 2.8 6.45 10.96 18.67 61.12委内瑞拉2003 0.48 3.25 8.69 13.94 21.99 52.14白俄罗斯2002 0.3 8.46 13.24 17.29 22.71 38.31捷克1996 0.25 10.29 14.46 17.65 21.73 35.87法国1995 0.33 7.18 12.62 17.19 22.8 40.21德国2000 0.28 8.52 13.72 17.79 23.09 36.88意大利2000 0.36 6.5 11.98 16.75 22.75 42.02荷兰1999 0.31 7.6 13.22 17.24 23.26 38.68波兰2002 0.34 7.51 11.91 16.11 22.22 42.25俄罗斯联邦2002 0.4 6.15 10.48 14.92 21.82 46.63西班牙2000 0.35 6.97 12.09 16.43 22.51 42土耳其2003 0.44 5.34 9.75 14.23 21.02 49.66乌克兰2003 0.28 9.24 13.55 17.3 22.38 37.53英国1999 0.36 6.14 11.41 15.96 22.47 44.02澳大利亚1994 0.35 5.9 12.01 17.2 23.57 41.32新西兰1997 0.36 6.45 11.37 15.81 22.61 43.76中国基尼系数变动分析什么是基尼系数？20世纪初意大利经济学家基尼，根据洛伦茨曲线找出了判断分配平等程度的指标（如右图），设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。

中国基尼系数什么是基尼系数，或译坚尼系数，是20世纪初意大利经济学家基尼，根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。

是比例数值，在0和1之间，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。

基尼系数的计算公式含义是：在全部居民收入中，用于进行不平均分配的那部分收入占总收入的百分比。

基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。

前者表示居民之间的收入分配绝对不平均，即100％的收入被一个单位的人全部占有了；而后者则表示居民之间的收入分配绝对平均，即人与人之间收入完全平等，没有任何差异。

但这两种情况只是在理论上的绝对化形式，在实际生活中一般不会出现。

因此，基尼系数的实际数值只能介于0～1之间。

目前，国际上用来分析和反映居民收入分配差距的方法和指标很多。

基尼系数由于给出了反映居民之间贫富差异程度的数量界线，可以较客观、直观地反映和监测居民之间的贫富差距，预报、预警和防止居民之间出现贫富两极分化，因此得到世界各国的广泛认同和普遍采用。

基尼根据洛伦茨曲线提出的判断分配平等程度的指标。

设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。

并以A除以（A+B）的商表示不平等程度。

这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。

如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。

收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。

另外，可以参看帕累托指数(是指对收入分布不均衡的程度的度量)。

近年来，国内不少学者对基尼系数的具体计算方法作了探索，提出了十多个不同的计算公式。

山西农业大学经贸学院张建华先生提出了一个简便易用的公式：假定一定数量的人口按收入由低到高顺序排队，分为人数相等的n组，从第1组到第i组人口累计收入占全部人口总收入的比重为wi，则基尼系数，按照联合国有关组织规定：若低于0.2表示收入绝对平均；0.2-0.3表示比较平均；0.3-0.4表示相对合理；0.4-0.5表示收入差距较大；0.5以上表示收入差距悬殊。

劳伦斯曲线、基尼系数及其比较RXL为了研究国民收入在国民之间的分配，美国统计学家劳伦斯提出了著名的劳伦斯曲线。

劳伦斯首先将一国的总人口按收入由低到高排队，然后考虑收入最低的任意百分比人口所得到的收入百分比。

例如，收入最低的20%人口所得到的收入的比例为6%，收入最低的40%人口所得到的收入的比例为7.5%……等等。

最后，把这样得到的人口累计百分比I和收入累计百分比P的对应关系描绘在图形上，就得到劳伦斯曲线。

如下图中的ODY所示。

I（%）100 Y8060D40 A20 BP（%）0 20 40 60 80 100劳伦斯曲线图图中OY为450线，在这条线上，任一人口百分比等于其收入百分比，从而人口累计百分比等于收入累计百分比，例每20%的人口得到20%的收入，表明收入分配绝对平等。

所以OY称为绝对平等线。

图中OPY表示收入绝对不平等，绝大多数人一贫如洗，极少数的富豪占有着国家几乎全部的财富。

折线OPY是绝对不平等线。

一般来说，一个国家的收入分配既不是绝对平等，也不是绝对不平等。

所以，劳伦斯曲线介于OY与OPY这两条线之间。

显而易见，劳伦斯曲线的弯曲程度具有重要的意义。

一般来说，它反映了收入分配的不平等程度，劳伦斯曲线与OY越接近，即它的弯曲程度越小，说明这个国家的收入分配越平等。

相反，劳伦斯曲线与OPY越接近，即它的弯曲程度越大，说明这个国家的收入分配越不平等。

劳伦斯曲线的弯曲程度具有重要的意义。

一般来说，它反映了收入分配的不平等程度，劳伦斯曲线与绝对平均线OY越接近，即它的弯曲程度越小，说明这个国家的收入分配越平等。

相反，劳伦斯曲线与绝对不平等线越接近，即它的弯曲程度越大，说明这个国家的收入分配越不平等。

绝对平等线与劳伦斯曲线之间的面积用A 来表示。

劳伦斯曲线的弯曲程度越大，A 就越大，收入就越不平等。

因此，我们把A 叫做“不平等面积”。

当收入达到完全不平等时，劳伦斯曲线就成为绝对不平等线，此时，它与绝对平等线之间的面积为A+B 。

基尼系数信息增益互信息基尼系数、信息增益和互信息是在信息论和机器学习领域中常用的概念，用来衡量特征的重要性以及特征之间的相关性。

本篇文章将介绍和比较这三个概念。

一、基尼系数（Gini Index）：基尼系数是一个用来衡量数据集的不纯度的指标。

在分类问题中，基尼系数越低，表示数据集中元素的类别分布越均匀，不确定性越小。

基尼系数的计算公式如下：Gini = 1 - ∑(pi)^2其中，pi表示数据集中属于第i类的元素的比例。

基尼系数的取值范围是0到1，当数据集中只有一种类别时，基尼系数为0；当数据集中各类别的元素数量相等时，基尼系数最大，为1。

基尼系数常用于决策树算法中，用来选择最佳的划分特征。

根据特征对数据集进行划分，然后计算划分后的各子集的基尼系数，选择能使基尼系数下降最多的特征作为划分依据，从而得到最佳的决策树模型。

二、信息增益（Information Gain）：信息增益是一个用来度量特征对分类任务的贡献程度的指标。

信息增益越大，表示特征对分类任务的贡献越大，可以看作是基于特征划分前后的不确定性计算的。

信息增益的计算公式如下：Gain(D, A) = H(D) - H(D|A)其中，D表示数据集，A表示特征。

H(D)表示数据集D的熵，H(D|A)表示在特征A给定的条件下，数据集D的条件熵。

熵的计算公式如下：H(D) = -∑(pi * log2(pi))条件熵的计算公式如下：H(D|A) = ∑(pi * H(Di))其中，pi表示特征A取第i个值的概率，H(Di)表示在特征A取第i个值的条件下，数据集D的熵。

信息增益的取值范围是0到1，当特征A能够完全确定样本的类别时，信息增益最大，为1；当特征A与样本的类别无关时，信息增益最小，为0。

信息增益常用于决策树算法中，用来选择最佳的划分特征。

与基尼系数类似，信息增益也是通过计算划分前后的不确定性的差异来选择最佳特征。

三、互信息（Mutual Information）：互信息是一个用来衡量两个随机变量之间关联程度的指标。

世界银行公布的各国基尼系数基尼系数是衡量一个国家或地区收入分配不平等程度的指标，也是评估社会公平与经济发展的重要工具。

世界银行作为国际金融机构，定期公布各国的基尼系数，以便于全球范围内对收入分配问题进行比较和研究。

基尼系数的取值范围为0到1，数值越接近1，表示收入分配越不平等。

根据世界银行公布的数据，我们可以看到不同国家的基尼系数存在较大差异。

首先，让我们来看看一些基尼系数较低的国家。

在北欧国家中，瑞典的基尼系数仅为0.25左右，丹麦和挪威也都在0.25到0.30之间。

这些国家普遍实行高福利制度和进步的税收政策，致力于缩小贫富差距，保障社会公平。

此外，加拿大、澳大利亚等国家的基尼系数也相对较低，大约在0.30到0.35之间。

这些国家注重社会保障和教育公平，致力于提高低收入群体的生活水平。

然而，世界上也存在一些基尼系数较高的国家。

在拉丁美洲地区，巴西的基尼系数超过了0.50，墨西哥和哥伦比亚也都在0.40以上。

这些国家普遍存在贫富分化严重的问题，收入分配不平等成为制约社会发展的重要因素。

此外，非洲地区的一些国家如南非、斯威士兰等，基尼系数也较高，超过了0.50。

这些国家面临着贫困、失业等严重的社会问题，需要加大力度改善收入分配不平等的状况。

基尼系数的高低不仅仅反映了一个国家的收入分配情况，也与其经济发展水平密切相关。

一些发展中国家如中国、印度等，基尼系数在过去几十年中呈现出上升的趋势。

这主要是由于经济增长带来的收入差距扩大，城乡发展不平衡等原因所致。

然而，随着这些国家的经济发展和社会进步，政府也开始采取一系列措施来缩小收入差距，提高社会公平。

例如，中国实施了一系列的扶贫政策，通过减税、增加社会保障等方式，努力改善贫困地区的收入分配状况。

基尼系数的公布不仅仅是对各国收入分配不平等问题的揭示，更是对全球社会公平与经济发展的警示。

通过比较各国的基尼系数，我们可以发现不同国家之间的差距，进一步认识到收入分配不平等对社会稳定和可持续发展的影响。

题目：查找中国历年来的基尼系数（年份尽可能的长）、农村的基尼系数、城镇的基尼系数，比较这三者的差异，分析各自反映的问题及存在差异的原因。

答案：年份全国居民基尼系数19970.370619980.378419990.389220000.408920010.403120020.432620030.438620040.438720050.4720060.49620070.520080.469年份农村基尼系数城镇基尼系数1978 0.2124 0.161979 0.2407 0.161980 0.2406 0.151981 0.2417 0.151982 0.2416 0.151982 0.2439 0.161983 0.2267 0.191984 0.3042 0.191985 0.3045 0.201986 0.3026 0.231987 0.3099 0.231988 0.3099 0.231989 0.3072 0.241990 0.3134 0.251991 0.3292 0.271992 0.3210 0.301993 0.3415 0.281994 0.3329 0.281995 0.3285 0.291996 0.3369 0.301997 0.3361 0.2952000 0.362 0.33642001 0.365 0.3582002 0.3701 0.36242003 0.3763 0.37322004 0.3692 0.34892005 0.3751 0.352006 0.378 0.356三者差异，反应问题及存在差异原因近几年，基尼系数持续升高，学界认为我国城乡收入差距的急剧恶化，影响和阻碍了和谐社会的建构。

与此同时，有专家认为，我国城乡收入差距并非如此耸人听闻，城乡二元经济结构，放大了贫富分化程度。

笔者认为，基尼系数是一个问题，但不是问题的全部。

对我国基尼系数的认识，应当透过数字表象，从历史的、国情的角度出发，放在国家经济快速发展的大框架、经济社会体制快速转型的大背景下考察其背后的内在逻辑。

集中度系数、HHI指数、基尼系数在衡量市场集中度中的优缺点集中度系数、HHI指数、基尼系数在衡量市场集中度中的优缺点一、市场集中度市场集中度(Degree of Concentration)是衡量某一行业内厂商之间市场份额分布的指标。

是指某行业的相关市场内前N家最大的企业所占市场份额(产值、产量、销售额、销售量、职工人数、资产总额等)的总和，是对整个行业的市场结构集中程度的测量指标，用来衡量企业的数目和相对规模的差异，是市场势力的重要量化指标。

其含义可用下列表达式表示:NDegree of Concentration=s ,ii=1qis, iQ其中:N:厂商总数量Q:厂商的总销售量:第i个厂商的销售量(i=1,2,…,N) qis:第i个厂商的市场份额 i二、市场集中度的衡量行业集中度是决定市场结构最基本、最重要的因素，集中体现了市场的竞争和垄断程度。

衡量市场集中度的计量指标有:行业集中率(CRn指数)、赫尔芬达尔—赫希曼指数(Herfindahl-Hirschman Index，缩写:HHI)、洛仑兹曲线、基尼系数。

其中，行业集中率、赫尔芬达尔—赫希曼指数是绝对集中度指标、洛伦兹曲线和基尼系数是相对指标。

以下详细介绍行业集中率、赫尔芬达尔—赫希曼指数和基尼系数及他们各自的优缺点。

1、行业集中率(CRn指数)行业集中率是指该行业的相关市场内前N家最大的企业所占市场份额的总和。

例如，CR4是指四个最大的企业占有该相关市场份额。

nCR,S,ni,i1该指标的优点在于:实际操作中比较容易测量，并且计算简便易行，是最常见的方法之一。

改指标的缺点在于:在于这种指标不能充分反映企业规模分布的差异。

例如，具有同样高达75%的CR4在两个行业份额却可能是不相同的，因为一个行业可能仅有几个企业而另一个行业则可能有许多企业。

2、赫尔芬达尔—赫希曼指数(Herfindahl-Hirschman Index，缩写:HHI)赫尔芬达尔—赫希曼指数(HHI指数)是指是指基于该行业中企业的总数和规模分布，即将相关市场上的所有企业的市场份额的平方后再相加的总和。