小邦财商系列原創

隻要稍微關注财經，大概都知道基尼系數是一個可以揭示貧富差距的統計數據。

那天看到了一則美國富裕人群和中低收入人群因新冠疫情而顯示出不同的消費和影響的新聞，感慨之餘又仔細重溫了一下什麼是基尼系數。

更重要的是想回答一個問題——基尼系數是一個宏觀經濟統計數據，和自己作為一個老百姓的日常生活有什麼關系，它的意義何在。

基尼系數的正解是什麼？

如果純粹當基尼系數是一個談資，泛泛而談某某國基尼系數大啊，所以貧富差距大，這沒毛病。

不過，也難免有朋友認真聊天，具體講到基尼系數的一些硬核知識，這可能就尴尬了。

首先，基尼是一個人，名叫Corrado Gini（1884-1965年），是一位意大利統計學家、人口學家和社會學家。

通過利用美籍奧地利裔統計學家洛倫茲在1907年提出了的洛倫茲曲線（Lorenz curve），基尼發展出一個衡量社會收入不平等的指标。

在基尼于1912年發表了這個指标後，它就被稱為基尼系數（Gini coefficient），又稱基尼指數（Gini index）或基尼比率（Gini ratio）。

網上有不少專業的文章讨論基尼系數如何計算等等，普通人的着眼點在解讀數據。

在下圖中，0.0指所有人收入相同，1.0是隻有一個人擁有所有收入，兩者都是極端，在現實生活中不可能出現。

但這兩個極端幫助理解——越接近 0 的基尼系數表示收入越平均，越接近 1 則是貧富差距越大。

因此，圖中的甲0.87比乙0.94小，所以甲比乙的貧富差距小。

一般而言，基尼系數分成5個檔，以方便歸類和解讀衆多國家的數據。

0.4被視為警戒線，但實際很多國家都超過了警戒線。

基尼系數的局限

基尼系數統計和分析收入比較可信，一旦把收入擴充至财富，可信度就不保證。

相對于收入，即就業而得到的相對固定的薪酬，所謂财富的來源就五花八門，特别是在金融行業非常發達的歐美，财富增值的很大一部分來自投資。

同樣的道理，一般國人最大的一個财富來源是不動産的增值（例如樓市年年漲使得賬面上的财富暴漲）。

如果把不動産的價值也歸納到基尼系數的統計，基尼系數可能傾向比較平均，可信度就大打折扣... 想想所謂的“被平均”就是差不多這個意思。

其次，基尼系數高低不能等同收入絕對值高低。

例如加拿大和孟加拉的基尼系數在2018年差不多都是0.32，但不看數據都知道加拿大人的收入比孟加拉高。

這說明國與國之間的對比也未必對等。

另外，計算基尼系數的數據其實不容易獲得和統計。

世界銀行（The World Bank）目前的數據并不完整，近十年裡，隻有2013年稍微能看到全球大緻的情況。

大家可以看看下圖感受一下。

基尼系數有什麼用？

“有什麼用”這個民族性的靈魂拷問從來都有，在基尼系數上，很多人的第一反應是，“知道了，但跟我有什麼關系。”

舉些例子，例如基尼系數高的國家，教育水平是相對低的。

邏輯就是最平常的衣食住行已經花掉了大部分的錢，普通家庭就很難負擔孩子們的教育，如果任由這種情況下去，長遠會根本性的損害一個國家的發展。

又例如，基尼系數低意味着工作機會更平等。

當人們都能工作和有收入，生活水平差距不會大幅拉大，因此基尼系數低。

在統計學中，基尼系數會和收入不均的數據一起分析，能更完整的分析一些問題。

另外，還有一個例子就是移民，試想想，誰不願意到一個機會平等的地方生活呢？

因此，一個國家經濟上的健康程度會影響到每一個人。

從功利的調度看，任何宏觀數據對某一個人的影響不會具體體現在工資漲跌多少。

但任何人作為社會和國家的一員，明白基尼系數對于了解國計民生的事情是有幫助的，也會協助自己在投資和其他領域做出更恰當的決策。

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