В статье обсуждается проблема, поднятая Г.Л. Громыко и И.Н. Матюхиной в публикации «Об использовании коэффициента Джини в экономико-статистических исследованиях» (журнал «Вопросы статистики», № 9за 2015 г.), и излагается точка зрения по поводу применения средних, относительных и некоторых других величин для расчета коэффициента Джини. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана, Гувера и т. д.). Автор утверждает, что критика использования коэффициента Джини основана на ошибочных посылках, в первую очередь на неверной трактовке понятия распределения применительно к статистике: оно интерпретируется как способ разделения некоторого блага (или «антиблага») между определенными объектами (отдельными лицами, предприятиями, регионами и т. п.). Однако в статистике понятие распределения подразумевает эмпирическое распределение вероятностей. Кроме того, по мнению автора, в рассматриваемой публикации абсолютизируется понимание коэффициента Джини как «индекса концентрации» и его связь с кривой Лоренца. В статье приводятся конкретные примеры, иллюстрирующие правомерность использования коэффициента Джини и сходных показателей, рассчитанных на основе средних и относительных величин, для измерения неравенства (дифференциации, неравномерности, различий и т. п.).
This article discusses a problem posed by G.L. Gromyko and I.L. Matyukhina in their publication «On the use of the Gini index in economic and statistical studies» (Voprosystatistiki, 2015, no. 9), and states a viewpoint regarding calculation of the Gini coefficient with the use of average, relative, and some other values. As the author points out, the Gini coefficient is merely one of many inequality measures; thus the statements regarding the Gini coefficient equally well relate to other indices having the same essence (e.g. the Theil index, Atkinson index, Herfindahl-Hirschman index, Hoover index, etc.). The author states that the criticism of the application of the Gini coefficient bases on fallacious premises, first of all, on erroneous interpretation of the notion of distribution in statistics. The distribution is interpreted as a way of dividing a good (with positive or negative utility) between some units (individuals, firms, regions, etc.). However, the statistics uses a different notion of distribution, empirical probability distribution. Besides, in author’s sight, the publication under consideration absolutizes the interpretation of the Gini coefficient as ‘concentration ratio’ and its connection with the Lorentz curve. The article provides specific examples that illustrate the adequacy of the use of the Gini coefficient and similar indices calculated from average and relative values for measuring inequality (differentiation, unevenness, dispersion, etc.).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.