Max Home IndustryНовый способ измерения неравенства в благосостоянии лучше учитывает то, как мы его переживаем. В статье, опубликованной в журнале Economics Letters , экономисты Сэмюэл Боулз из Института Санта-Фе и Венди Карлин из Университетского колледжа Лондона и Института Санта-Фе предлагают новый подход к широко используемому коэффициенту Джини — статистической рабочей лошадке. мера для измерения разрыва между имущими и неимущими.
В идеальном эгалитарном обществе, где все люди одинаково богаты, коэффициент Джини должен быть равен 0. И наоборот, общество, в котором все богатство принадлежит одному человеку, должно иметь коэффициент Джини, равный 1. Использование индекса Джини коэффициент, страны могут быть ранжированы от наименьшего к наиболее неравному.
Но когда дело доходит до неравенства, богатство или доход людей — это еще не вся картина. Согласно Боулзу и Карлину, стандартный алгоритм расчета коэффициентов Джини дает странные результаты, например, когда один человек владеет всем богатством, коэффициент Джини меньше 1, что является значением, которого он должен достичь при максимальном неравенстве. Они показывают, что для исправления этой ошибки требуется сетевое исправление, которое учитывает отношения между людьми в обществе.
«Некоторые параметры, по которым измеряется неравенство, лучше всего рассматривать как отдельные атрибуты, которых у вас просто больше или меньше, например рост», — пояснил Боулз. «Но другие аспекты, такие как богатство, лучше всего рассматривать как различия между людьми в их отношениях с другими».
Левая сеть на изображении представляет подход Боулза и Карлина, где стрелки, соединяющие узлы, представляют собой опыт социальных взаимодействий. По их меркам, именно разница в богатстве на этих гранях, а не богатство каждого отдельного узла, является основой переживаемого неравенства. В своей статье Боулз и Карлин также показывают, что правильный коэффициент Джини рассчитывается на основе трех различий, связанных с тремя сторонами на рисунке, и среднего богатства. Например, предположим, что у человека A состояние 10, у B — 4, а у C — 3. Тогда правильно измеренный коэффициент Джини, основанный на различиях по трем краям на рисунке слева, равен 0,41.
Стандартный алгоритм, показанный на правой диаграмме на изображении, подсчитывает разницу, скажем, между людьми A и B дважды (две односторонние стрелки); но ошибка в алгоритме возникает из-за того, что он также считает «разницу» между богатством человека и его собственным богатством (изогнутые стрелки), которая всегда равна нулю. В результате стандартный алгоритм занижает степень неравенства, давая коэффициент Джини 0,27 для тех же данных, что и выше.
Ошибка становится заметной только при работе с небольшими популяциями, как это часто делают археологи и биологи. В случае с Карлин группа студентов из ее класса econ 101 сообщила ей об ошибке, когда они применили стандартный онлайн-алгоритм для вычисления коэффициентов Джини к набору задач. Алгоритм, который они нашли в Интернете в Wolfram, давал разные ответы для примеров с небольшим количеством людей из тех, которые были найдены путем применения определения, представляющего сетевую диаграмму слева.
Боулз и Карлин также используют различия в сетевой структуре, чтобы изучить опыт неравенства. Если бы три человека в полной сети (слева) вместо этого были перестроены в линию с более богатым человеком в центре, как это могло бы представлять домовладельца с двумя изолированными издольщиками, то без изменения благосостояния трех человек, неравенство по краям, соединяющим эти три штуки, увеличится с 0,41 до 0,57.
Они иллюстрируют свой метод, используя данные социальных сетей для оценки испытываемого неравенства в сообществе фермеров в Никарагуа.
«Устранение систематической ошибки малых чисел — не главный вклад нашей статьи», — говорит Карлин. «Дело в том, что мы предоставили способ понимания неравенства, согласующийся с нашими интуитивными представлениями о том, как мы переживаем экономическое неравенство, то есть путем попарного сравнения собственного богатства или дохода с доходами других».