基尼系数的局限性研究

胡嘉威，肖文博，周 丽

基尼系数的局限性研究

胡嘉威，肖文博，周 丽

文章针对基尼系数的局限性展开研究，首先对基尼系数作了简单的介绍，提供了基尼系数的计算方法。接着在肯定基尼系数的作用下，分别介绍了基尼系数的局限性，文章的最后提出了应该如何正确、合理地利用基尼系数来衡量我国和各省市的贫富差距。

基尼系数；贫富差距；局限性

一、引言

随着经济的快速发展，我国的贫富差距也在进一步的拉大。当下，国际上很流行用基尼系数来衡量社会的贫富差距问题，根据中国统计局的数据显示，中国全国居民收入基尼系数，2003年是 0.479，2004年是0.473，2005年0.485，2006年0.487，2007年0.484，2008年0.491。然后逐步回落，2009年0.490，2010年0.481，2011年0.477，2012年0.474。按照国际一般标准，0.4以上的基尼系数表示收入差距较大，当基尼系数达到0.6时，则表示收入悬殊。根据国家统计局的数据和世界衡量标准，我国的基尼系数达到国际公认的警戒线。与此同时西南财经大学中国家庭金融调研中心发布报告称，2010年中国基尼系数为0.61，在全世界处于较高的位置，这与中国统计局发布的数据有很大的差距。北京大学报告称2012年我国家庭净财产的基尼系数达到0.73（财富基尼系数），顶端1%的家庭占有全国三分之一以上的财产，底端25%的家庭拥有的财产总量仅在1%左右。这些不同的统计引发了国内的一片哗然。但笔者认为,基尼系数只是衡量贫富差距的一种手段，我们不能一味地迷信基尼系数，因为它有着它自身的局限性。

二、基尼系数简介

（一）基尼系数定义

基尼系数（Gini coefficient）是20世纪初意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线提出的判断分配平等程度的指标（如下图1），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。如果A为0，基尼系数为0，表示收入分配完全平等；如果B为0则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在0和1之间取任何值。

图1 洛伦兹曲线图

市场经济国家衡量收入差距的一般标准为：基尼系数在0.2以下表示绝对平均；0.2-0.3之间表示比较平均；0.3-0.4之间表示较为合理；0.4-0.5之间表示差距较大；0.5以上说明收入差距悬殊。

（二）基尼系数的计算方式

本文采用的基尼系数的计算方法是：首先将一定地区全部调查人口分为5组，每组人口占总人口的20%，然后分别计算每一组人口总收入占全部人口总收入的百分比，紧接着按收入由低到高的顺序，计算从第1组直到第i组的累计人口总收入占全部人口总收入的百分比。以各组累计人口百分比为横轴，累计收入百分比为纵轴，作出表示直到每一组的累计人口总收入占全部人口总收入的百分比随累计人口百分比变化而变化的洛伦兹曲线。洛伦兹曲线用MATLAB工具箱的fit函数对上面的数据进行拟合得出近似的拟合曲线，拟合曲线和原始数据的相关系数高达0.9985，因此拟合曲线是可行有效的。然后分别计算出A与B的面积，进而求出基尼系数的大小。

三、基尼系数的局限性

（一）无标准基尼系数数据、无统一计算方法

由于中国的调查制度是城乡分开调查，无论是中国统计局还是各个地方统计局都是只有分城乡的城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入，而没有全国居民的可支配收入，这就造成了在计算基尼系数时的数据不可得。尹虹潘在论文中所用的方法和传统的城乡加权算法以及统计科研所法就有比较大的出入；很多论文在讨论基尼系数时都是先根据城镇居民人均可支配收入计算出城镇收入基尼系数，再根据农村居民人均纯收入计算出农村收入基尼系数，在算出两个基尼系数的基础上再通过其他方法估算出总体的收入基尼系数，这样难免会造成基尼系数的不准确。常见几种计算基尼系数的方法有：统计科研所法；城乡加权算法等。三种方法的计算结果见图2。

图2 计算方法比较

不一样的人基于不一样的算法得出没有相互关系的基尼系数，无法拿这些基尼系数和国际上的标准基尼系数做对比，也就在一定程度上失去了研究的意义。

（二）调查方式不一

西南财经大学中国家庭金融调研中心发布报告称，2010年中国基尼系数为0.61。而2010年中国统计局发布的报告称，2010年中国基尼系数为0.481。两个机构都是计算的收入基尼系数，但是为什么有这么大的差别呢？原因是两者都是利用自己的调查数据计算得出的基尼系数，但是两者的调查方式不一样，导致数据有很大的差异，从而出现了基尼系数差别过大的现象。这也引发了社会的争议，不知道相信谁的基尼系数好，在网上有一个调查研究，259人参与了调查，68%的参与者选择相信西南财经大学，4%的参与者选择相信中国统计局，剩余的参与者选择都不可信或说不清楚。在不一样的数据面前，得出差距很大的两种结果，这让我们普通人不知道选择相信谁，这样的基尼系数似乎没有太大的研究意义。

要想做到基尼系数能很好地应用到中国，首先要解决上述的问题。针对地域差异大，我们最好将基尼系数的研究细化到省和市才有具体的研究意义，从而制定出符合本省本市的计划缩小贫富差距。针对无标准基尼系数数据、无统一计算方法，近年来我国统计局已经开始注意了，开始在某些数据上采用城乡一体的统计方式，有合理的数据之后，基尼系数的计算方法也很好统一。在保证数据统计的合理性与公开性的原则之下，基尼系数在中国的不适用性会变得没有那么明显。

（三）基尼系数本身的缺陷

1.相同的基尼系数无法体现绝对贫富差距

基尼系数终究只是一个数字，有很多东西是无法呈现出来的。在相同的基尼系数下存在着很多不一样的情况。以下数据来自各市的统计局。

表1 2012年东莞市、淄博市按人平可支配收入比例分组数据

表2 极端人平可支配收入比例分组数据

表1是2012年中国两市的分组城镇人均可支配收入数据，利用MATLAB和上述的计算方法可以算出两市的基尼系数都是0.2387，但是却发现两市的数据完全不同。也就是说基尼系数只是通过面积之比得出来的，它只是收入的相对度量工具，无法得出绝对贫富差距，这样的测量方法是不全面的。再举一个很极端的例子，见表2，可以看到B地区的绝对贫富差距是99990，A地区的绝对贫富差距是9999，绝对贫富差距相差10倍，但是两地区的基尼系数都是一样的0.7685，这样的话基尼系数完全失去了它本来应该表达的意义。如果我们需要衡量一个地区的贫富差距，就不能单单依靠基尼系数，要在基尼系数的基础上引进其他测量手段，如平均值、中位数、上下四分位数等，以达到客观评价一个地区的贫富差距程度。

2.相同的基尼系数下存在不一样的分配格局

图3 基尼系数上升路径比较

当两个地区的基尼系数相同时，不一定有相同的洛伦茨曲线，也就是说在相同的基尼系数之下，可能存在着不一样的收入分配格局，见图3。上图A地区和B地区有着相同的基尼系数0.325，但是通过基尼系数却无法判断哪个地区的贫富差距更小，哪个地区的贫富差距更大。相同的基尼系数下，存在着不一样的分配格局这是普遍存在的，可以看出A地区收入较低的人占有的分配份额高于B地区，A地区收入高的人占有的分配份额要高于B地区，在基尼系数一样的情况下，我们无法判断孰优孰劣，但是根据图像及常识可以知道，A地区的收入分配是要比B地区更加合理的，也就是说A地区的贫富差距要比B地区小，这些都是无法通过基尼系数体现的。

四、结论

虽然基尼系数存在以上的一些缺陷，但是它还是在很大程度上有参考价值的，重点是我们如何正确利用它。在利用基尼系数评价贫富差距时，加以利用其他指标综合评价贫富差距是合理利用基尼系数的正确方式。如西南财经大学在评价贫富差距时，在利用基尼系数的同时还综合考虑了人均可支配收入的平均值、中位数等具有统计学意义的数据来综合评价贫富差距的程度，这就使得评价更加深入、全面和可靠。在考察我国基尼系数时，还必须分别分析各地区的基尼系数，因为我国地区之间贫富差距严重。这样才能具体了解我国的贫富差距，制定相应的对策来缩小贫富差距。总的来说，基尼系数有它的优势也有缺陷，我们不能一味地迷信基尼系数，只有在正确理解并使用之下，才能发挥它的作用。

[1]甘犁.来自中国家庭金融调查的收入差距研究[J].经济资料译丛,2013,(04):41-57.

[2]股海火星狗.Matlab对离散数列计算基尼系数（Gini_coef）公式http://blog.sina.com.cn/s/blog_6db27d350102xayo.htm l，2016-05-19.

[3]尹虹潘,刘姝伶.中国总体基尼系数的变化趋势——基于2000～2009年数据的全国人口细分算法[J].中国人口科学,2011, (04):11-20.

[4]蒲艳.基尼系数的缺陷与启示[J].生产力研究,2011,(08):19-20.

[5]吕振华.浅析“基尼系数”的缺陷[J].数据,2003,(05):47-48.

F325

B

1008-4428（2017）08-131-03

胡嘉威，男，湖南长沙人，湖南农业大学理学院学生，研究方向：信息与计算科学；

湖南省大学生创新实验项目：农地流转与减贫效应多因子关联建模的研究（XCX 17092）。

肖文博，湖南农业大学经济学院；

周丽，湖南农业大学理学院。