hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
타미시오카리스 발견 의의
타미시오카리스가 발견되기 이전에는 방사치류를 아노말로카리스나 페이토이아와 같은 포획성 포식자로 여겼다. 따라서 현탁섭식성인 타미시오카리스의 발견은 이 가설을 뒤집고 방사치류의 다양한 식성을 시사하는 큰 증거로 뽑혔다. 그 후에도 여과섭식성 또는 현탁섭식성 방사치류로 추정되는 아이기로카시스의 발견이 더해져, 이 가설은 한층 더 확고해졌다. 이러한 대형동물이 주인 분류군 내의 포식자와 현탁섭식·여과섭식자라는 대조적 식성 분화는 대형 포식자가 구성 위주인 현생 상어(고래상어)와 고래(수염고래)에서도 볼 수 있으며, 이는 동물의 진화사상 여러 번 독자 발생한 수렴진화의 한 예시이다. 타미시오카리스의 발견으로 나타난 이 현상은 캄브리아기까지 거슬러 올라가게 되어, 타미시오카리스도 가장 오래된 현탁섭식자의 하나로 알려지게 되었다.
또, 대형 현탁섭식자인 타미시오카리스의 발견을 통해, 캄브리아기에 동물 플랑크톤이 존재하여 방사치류가 이와 공진화했음을 시사한다. 이에 따라 캄브리아기에는 일전의 추측보다 더욱 현대적인 생태 피라미드를 가지는 것으로 나타난다.
루카스 카르발류 도밍구스 다 시우바
루카스 카르발류 도밍구스 다 시우바(포르투갈어: Lucas Carvalho Domingos da Silva, 1999년 12월 7일 )는 브라질의 축구 선수이다.
공갈포
공갈포(恐喝砲)란 야구에서 홈런이나 장타를 많이 치지만 타율이나 출루율이 좋지못한 타자를 가리키는 단어이다.
공갈포 설명
공갈포는 의도적으로 단타를 주로 노리는 교타자와 반대되는 야구 용어이며 이런 유형의 야구 선수들은 대체적으로 홈런이나 장타에 더 무게를 두며 영웅 스윙을 하는 경우가 많다. 공갈포의 유형이 되는 타자는 주로 중심 타선에서 많이 포진되어 있는 경우가 많다. 하지만 타자가 홈런이나 장타 양산만 잘하는 것이 아니라 출루율이나 타율까지 좋다면 이는 OPS 히터라고 하며 이런 유형의 타자들은 공갈포 유형의 타자들보다 더욱 좋은 평가를 받는다. 또한 홈런이나 장타를 많이 양산하면서 출루율이 떨어져도 타율이 괜찮은 유형의 타자는 공갈포라고 부르지않으며 반대로 홈런이나 장타를 많이 양산하면서 타율이 떨어져도 출루율이 괜찮은 유형의 타자여도 공갈포라고 부르지 않는다.
OPS 히터
OPS 히터는 홈런이나 장타를 많이 치면서 타율과 출루율도 좋은 타자를 가리키는 단어이다. OPS 타자라고 부르기도 한다.
OPS 히터 설명
OPS 히터는 타자의 세부 지표인 OPS가 좋으며 이런 유형의 타자는 공갈포 유형의 타자보다 더욱 좋은 대우를 받는다. 5툴 플레이어와 매우 유사한 단어같지만 5툴 플레이어와의 차이점은 5툴 플레이어는 여기에 발까지도 빨라서 3루타도 잘치고 도루 능력이 좋으며 그로 인해 20-20 클럽, 30-30 클럽, 40-40 클럽과 같은 기록도 가질 정도로 훌륭한 능력을 가진 타자들이지만 OPS 히터는 발이 느린 편인 타자도 달성할 수 있는 타자의 기록이라는 것이 된다. 다만 5툴 플레이어인 타자의 경우도 넓게 보면 OPS 히터의 범주에 속하게 된다. OPS 히터는 타율도 좋기 때문에 득점권에서 적시타를 많이 양산하기도 하며 이로 인해 공갈포 유형의 타자보다도 타점까지 높다. OPS 히터는 대부분 각 야구 구단의 중심 타선에 배치되는 경우가 많다.
아르투르 지 모라
아르투르 지 모라(포르투갈어: Arthur de Moura, 2000년 8월 22일 )는 브라질의 축구 선수이다.
안토니우 샤비에르 호드리기스 네투
안토니우 샤비에르 호드리기스 네투(포르투갈어: Antonio Xavier Rodrigues Neto, 2001년 2월 13일 )는 브라질의 축구 선수이다.
영웅 스윙
영웅 스윙(hero swing)이란 홈런이나 장타가 필요하지않은 상황에서도 홈런이나 장타를 치려고 타자가 의도적으로 큰 스윙을 하는 것을 가리키는 단어이다. 주로 이러한 스윙이 실패해서 헛스윙 삼진을 당하거나 플라이 아웃 등으로 범타로 물러날 때에 타자를 비판하는 용도로 사용되는 야구 용어이다.
영웅 스윙 설명
영웅 스윙은 주로 공갈포를 많이 치는 타자에게서 가장 많이 나오며 이런 타자의 경우에는 홈런이나 장타를 많이 치기도 하지만 반대로 투수를 공략하는데 실패하여 헛스윙 삼진이나 플라이 아웃 등과 같이 범타로 물러나는 경우도 많다. 이렇게 영웅 스윙을 주로 하는 유형의 타자들은 대체적으로 좋지 못한 평가를 받는 경우도 많다. 또한 영웅 스윙을 주로 하는 선수들을 주로 어퍼 스윙을 하는 경우가 많다.
가산디지털1로
가산디지털1로(Gasan digital 1-ro)는 서울특별시 금천구에 소재한 도로이다. 독산동 715부터 가산동 505-3까지의 약 2.42km(2,425m)의 연장을 가진 도로이다.
금천구 가산동과 독산동의 벤처기업 및 중소기업들이 보금자리 같은 도로이기도 하다. 같은 서울특별시강남구의 테헤란로처럼 국내의 대부분의 벤처 및 IT, 의료기기기업, 서비스 플랫폼, 제조생산, 출판, 유통, 물류기업 등 생장 하고 있다.
형제도로로는 가산디지털2로가 있으며 뻗어와 인접한 도로는 디지털로가 있다.
가산디지털1로 개요
가산디지털1로는 2010년 05월 20일 고시 및 효력이 발생된 도로이며, 인근 가산디지털단지역(1호선, 7호선 복선 지하철)이 존재한다.
도로의 형태가 남북으로 일직선으로 뻗은 경우도 있지만, 가지번호길로 나뉜 상태가 아닌 같은 도로명을 부여 받아 좌우로 같이 뻗은 경우 기역(ㄱ)자의 형태의 모습을 가진다.
이는 가산디지털2로와 동일하게 같은 산업지역 블록에서 매우 큰 건물의 주소 혼란을 줄인다. 연달아 같은 명칭의 빌딩에 차를 두어 배치하기도 한다. 대륭테크노타운 빌딩계열은 17차, 18차, 20차처럼 순차적으로 붙인다.
산업단지 특성 상 단어 본의미를 살린 영문명과 숫자 조합+로(1-ro, 2-ro)과 건축물에 차수를 두어 외국인 또는 바이어의 방문에 있어서 가지번호길의 혼선을 줄인 제정방식으로 볼 수 있다.
보통은 도로명이 로마자표기법을 따르면서 표기되지만, 영어 단어 그대로를 도로명에 반영한 것은 경기도 광명시의 디지털로와 것은 인천광역시 연수구 하모니로와 비슷한 구성을 가지고 있다.
가산디지털1로 주요시설
가산디지털1로에는 금천구의 대부분의 중견기업, 중소기업, 벤처기업의 생명줄 역할을 하는 도로이며, LG가산디지털센터, 서울디지털국가산업단지(3단지), 대륭빌딩 단지, 우림라이온스벨리, 서울청년센터(금천), LG전자디지탈어플라이언스연구소 등이 있다.
벤처기업 및 스타트업이 입주가 많고, 중소기업 및 제조/생산/의료 기업들이 생장하는 도로이다. 이랜드 사옥, SK V1 빌딩 등이 있다. 출퇴근 인구가 상당히 많은 지역이기도 하며, 7호선 1호선 복선 지하철이 있어 가산디지털단지역의 구로디지털단지와 함께 유동 인구가 매우 높은 지역이다.
등판
등판은 야구에서 투수가 마운드에 올라가는 것을 가리키는 단어이다.
등판 설명
등판은 야구 경기가 시작되는 즉시 던지는 선발 투수나 이후에 선발 투수를 구원하여 올라오는 구원 투수, 마무리 투수까지 모두 통용되는 야구 용어이다. 등판은 강판과는 반대되는 야구 용어이며 주로 감독이 투수 교체를 진행하여 교체하는 투수가 마운드에 오를 때에 가장 많이 사용되는 야구 용어이다.
Best of Both Worlds Concert (사운드트랙)
《Best of Both Worlds Concert》는 《Hannah Montana & Miley Cyrus: Best of Both Worlds Concert》의 라이브 사운드트랙으로, 2008년 3월 11일 월트 디즈니 레코드를 통해 발매되었다. 이 음반에는 텔레비전 시리즈 〈한나 몬타나〉의 첫 번째 및 두 번째 시즌의 사운드트랙인 《Hannah Montana》(2006)과 《Hannah Montana 2: Meet Miley Cyrus》(2007)에 수록된 곡들의 라이브 공연이 포함되어 있다. 총 14곡이 수록되었으며, 모든 곡은 주연 배우인 마일리 사이러스가 부르지만, 첫 번째 절반의 곡들은 그녀의 캐릭터인 한나 몬타나 명의로 크레딧이 주어졌다. 이 음반은 2007년 10월 유타주 솔트레이크시티에서 사이러스의 단독 콘서트 투어 Best of Both Worlds Tour 공연 중 녹음되었다. 발매 후 《빌보드》 200에서 3위로 데뷔했다.
대한민국-예멘 관계
대한민국과 예멘은 1992년에 외교 관계 수립에 합의하였다. 당시 예멘은 북예멘과 남예멘으로 나뉘어져 있었는데, 아랍 사회주의 성향의 북예멘과는 1985년에, 공산주의 성향의 남예멘과는 1990년에 수교하였다. 예멘 통일 이후에도 한국은 양국은 과거 각국의 수도에 대사관(주한 예멘 대사관, 주예멘 대한민국 대사관)을 설치 및 운영하고 있었으나, 제1차 예멘 내전 및 제2차 예멘 내전의 장기화에 따라 모두 대사관을 철수시킨 상황이다. 한국은 주사우디아라비아 한국대사관이, 예멘은 주일본 예멘 대사관이 업무를 겸임한다.
대한민국은 예멘에게 무상 및 유상 원조와 약 1,425만 미국 달러 인도주의적 지원을 했다. 후티 반군과 예멘 정부간 싸움이 끝나지 않고, 2018년 예멘 내전이 격화됨에 따라 예멘에서 피난을 온 사람들이 제주특별자치도에 정착하였다. 약 500명의 예멘인들 중 난민의 지위를 받은 이들은 소수이고, 대다수가 인도적 체류를 허가 받았다. 2010년대 후반에 예멘 난민을 받는 과정에서 한국 사회에서 크고 작은 잡음이 있었으나, 시간이 흘러 가라앉았다.
쿠릴 아이누어
쿠릴 아이누어는 거의 문증되지 않은 아이누어의 사멸한 방언으로, 쿠릴 열도 등지에서 쓰였다.
이들이 거주하던 주요한 섬으로 남부의 쿠나시르섬, 이투루프섬, 우루프섬과 북부의 슘슈섬이 있었다. 이외에 파라무시르섬 등 작은 인구를 가진 섬이나 어업, 사냥을 위해 종종 체류하는 섬이 있었다. 캄차카 반도 남단에도 쿠릴 아이누와 이텔멘인의 혼혈 집단이 소수 존재했다고 추정된다.
쿠릴 열도의 아이누족은 비교적 최근에 홋카이도로부터 들어와 확장한 집단으로 보이며, 이 과정에서 니브흐인이나 이텔멘인과 연관성이 추측되는 토착의 오호츠크 문화인을 대체했다. 쿠릴 열도의 관할권이 러시아에서 일본으로 옮겨진 1875년 이후 쿠릴 북부에 거주하던 아이누족 100여 명은 캄차카 반도로 이송되었고 남은 인구는 시코탄섬으로 강제이주되었다. 1945년 소련이 쿠릴 열도를 차지할 때 쿠릴 남부의 아이누족은 홋카이도로 피난한 이후 동화되어 모습을 감추었다.
쿠릴 아이누어
1962년 홋카이도 대학의 무라사키 교코(村崎恭子) 등 연구진이 7명의 쿠릴 아이누 후손의 존재를 확인하고 그 중 데시카가정에 살고 있는 4명에 대한 조사를 시행하였다. 그 결과 2명은 부모 세대는 아이누어를 말했지만 자신들은 배우지 않았다고 증언했고, 다른 2명은 단어를 기억하고 있으나 거의 말하기를 거부했다. 이듬해 논문에서 무라사키는 쿠릴 아이누어의 사멸을 보고했다.
사할린 아이누어
사할린 아이누어는 사할린섬에서 쓰이던 아이누어의 방언을 가리킨다. 단일한 방언이 아니라 여러 방언으로 이루어져 있었던 것으로 추정되나, 현재는 모두 사멸했다.
사할린 아이누어 역사
사할린 아이누가 사할린섬에 살기 시작한 것은 비교적 오래 전의 일이라고 여겨진다. 언어학적 증거에 의하면 아이누어의 공통 조어는 사할린섬 남부와 홋카이도 북동부에서 사용되었으며, 이 지역으로부터 홋카이도의 나머지 지역, 쿠릴 열도, 혼슈 북부로 확장되었다. 사할린 아이누는 사할린 북부나 아무르강 유역까지 확장되었을 가능성이 있으며, 와세다 대학의 Lee & Hasegawa (2013)은 아이누어와 오호츠크 문화의 깊은 연관성을 발견했다. 아이누의 구전 역사는 이들이 사할린 중부에서 "톤치"라고 불리는 민족을 대체했다는 것을 시사하는데, 이들은 지명학적 근거에 따르면 니브흐족으로 추정된다.
2차 대전 이후 사할린섬이 소련의 지배 하에 놓이며 사할린의 아이누족은 100여 명을 제외하고 모두 일본으로 추방되었고, 섬에 남은 마지막 아이누족 가구는 1960년대에 사라졌다. 일본에서도 사할린 아이누어의 마지막 유창한 화자 아사이 타케(浅井タケ)가 1994년 사망하며 언어는 완전히 사멸했다.
사할린 아이누어 방언
사할린 아이누어는 단일한 언어가 아니었을 수 있으나, 자료 부족으로 사할린섬 아이누어의 다양성에 관하여서는 알 수 있는 것이 많지 않다. 오늘날 잘 기록된 방언은 사할린 남부의 라이치시(来知志 – ライチシ)와 타라이카(多来加 – タライカ)라는 지역에서 기록된 두 변종으로, 라이치시는 오늘날 우글레고르스크 인근의 섬 서안에 위치해 있었고 타라이카는 포로나이스크 인근 타라이카만(多来加湾, 러 Залив Терпения, 영 Gulf of Patience)에 위치해 있었다. 두 방언은 구술기록 및 서술이나 대화의 녹음과 필사를 통해 상세를 알 수 있다. 사할린 섬 남동부의 방언도 피우수츠키가 아이누 정착지들에서 수집한 기록이 전해지는데, 이들은 타라이카 방언과 매우 유사하다. 이외에 19~20세기 서양 측의 항해자들이 기록한 매우 빈약한 자료를 통해 사할린 북부에도 다양한 방언이 있었음을 추측할 수 있다.
정용주 (배우)
정용주(1996년 7월 27일 ~ )는 대한민국의 배우이다.
티맥스티베로
티맥스티베로는 2003년 5월에 설립한 기업용 소프트웨어 및 데이터베이스 솔루션 전문기업으로대한민국 경기도 성남시에 본사가 있다. 2003년 설립 후 DBMS 전문기업으로 국내 최초 상용 RDBMS 티베로를 출시하였으며, 현재는 온프레미스(구축형), 클라우드 등 다양한 시스템 환경에 최적화한 데이터베이스 관리 소프트웨어를 제공하며 국내 공공 기관 및 엔터프라이즈 기업을 중심으로 데이터 통합 관리를 지원하는 DB 솔루션 대표기업으로 자리매김했다.
티맥스티베로 연혁
2003년 국내 최초, 세계 2개 업체만 보유한 TAC 기술(Tibero Active Cluster)을 적용한 상용 RDBMS 티베로를 출시하였으며, 2009년 국내 최초 OpenCIS 국제인증을 받았다. 2015년에는 가트너 매직 쿼드런트에 등재되었으며, 2021년 차세대 세계일류상품에 선정된 데 이어 2022년, 조달청 혁신제품(패스트트랙III)으로 선정, 2023년에는 과기부 장관상을 수상하였다.
티맥스티베로 제품
티맥스티베로의 제품군은 크게 상용 RDBMS, 통합 DB 어플라이언스, DB 동기화 솔루션(CDC), DBMS 성능관리 솔루션, 오픈소스 DBMS (for PostgreSQL) 제품들로 구성되어 있다.
티맥스티베로 제품
티베로(Tibero)는 관계모델(Relational Model) 기반의 표준 DBMS로서 초기 설계부터 안정적이고 자원 효율적인 아키텍처를 채택하여 대규모 세션을 통한 대용량 데이터 처리 요청에 효과적으로 대응한다. 또한, 표준 및 호환성에 중점을 둔 유연하고 편리한 개발 및 운영 관리 환경을 제공하는 대표적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이다. 티베로는 표준 SQL 및 다양한 데이터베이스 관리 기능을 지원하며, 오라클(Oracle)과의 높은 호환성을 갖춘 것이 특징이다. 특히, 오라클 DBMS 핵심 기능인 RAC, ASM, Active DataGuard, AWR 등을 TAC, TAS, TSC, TPR 등으로 동일하게 제공하고 있으며 Oracle DBMS의 Data Type, SQL 문법, Object 및 함수를 동일하게 제공하여 기존 오라클 사용 기업들이 손쉽게 전환할 수 있도록 설계되었다. 이러한 특징으로 인해 국내 공공기관 및 국가 주도 IT 사업에서 오라클 DBMS를 대체하여 도입되는 사례가 많다. 티베로는 기업 및 공공기관을 대상으로 온프레미스(On-Premise) 및 클라우드 환경에서 제공되며, 대규모 데이터 운영이 필요한 기업, 공공기관 고객을 중심으로 활용된다. 클라우드 환경에 최적화된 기능을 포함하고 있으며, 도입 고객을 위한 전문적인 기술 지원 및 유지보수 서비스가 제공된다. 현재 최신 버전은 티베로 7(Tibero 7)으로 Tibero 6 대비 성능 향상 및 호환성, 보안 기능 강화가 적용되었으며 클라우드 환경에서의 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 설계되었다.
티맥스티베로 제품
제타데이타(ZetaData)는 Tibero RDBMS 소프트웨어와 Lenovo 등의 글로벌 벤더의 전용 하드웨어 장비가 결합된 DB 어플라이언스 제품이다. Tibero TAC로 이중화 구성된 고성능 데이터베이스 서버와 지능형 스토리지 서버, 초고속 네트워크를 통해 대용량 데이터의 빠른 처리와 시스템 안정성을 제공하는 통합(Consolidated) 데이터 솔루션이다. 현재 오라클과 호환성 100%를 제공하는 ‘티베로 7(Tibero 7)’을 탑재하여 고가용성을 확보, 최적화된 하드웨어와 결합하여 이전 버전 대비 80% 향상된 처리 속도 성능을 가진 제타데이터 7(ZetaData 7) 시리즈까지 출시되었다.
프로싱크(ProSync)는 데이터베이스에서 발생하는 트랜잭션의 Log를 다른 데이터베이스로 전송하여 실시간으로 Data를 동기화해주는 CDC(Change Data Capture) 솔루션이다. 단방향 이외에도 양방향 동기화도 지원하며 필요한 Data만 필터링하여 동기화 기능을 제공하는 등 동기화에 있어 편리한 다양한 기능들도 함께 제공한다.
티맥스티베로 제품
시스마스터DB(SysMasterDB)는 Tibero의 성능관리, 모니터링 및 분석 솔루션으로 실시간 운영 상황에 대한 최대 성능 정보를 제공하고, 다양한 성능 지표 및 관제 DB 상태의 실시간 모니터링으로 즉각적 장애 진단이 가능해 가용성 및 성능을 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있다. 사용자별 커스터마이징 화면 구성으로 사용자 중심 환경을 구성한다. 현재 시스마스터DB 8(SysMasterDB 8) 시리즈까지 출시되었다.
티맥스 오픈에스큐엘(Tmax OpenSQL)은 티맥스티베로의 오픈소스 기반 DBMS 전문 플랫폼으로, 현재 PostgreSQL 지원을 우선으로 한 최고의 고객 맞춤형 DBMS 기술 플랫폼이다. Tmax OpenSQL은 기존 오픈소스의 기술 서비스 불안 요소를 해결하고, 티맥스티베로의 독보적 기술 경험과 Know-how로 On-Premise, Cloud 환경 제약 없는 DBMS 플랫폼을 제공한다.
소득 불평등 지표
소득 불평등 지표 또는 소득 분배 지표는 사회과학자들이 특정 국가나 전 세계와 같이 특정 경제 참여자들 사이의 소득 분포 와 경제적 불평등을 측정하는 데 사용된다. 소득 불평등이 어떻게 발생하는지 설명하려는 이론은 다양하지만, 소득 불평등 측정 기준은 단순히 소득 분포를 파악하는 데 사용되는 측정 시스템을 제공할 뿐이다. 불평등의 개념은 빈곤 및 공정성과는 다르다
소득 분배는 언제나 경제 이론과 경제 정책의 핵심 관심사였다. 애덤 스미스, 토머스 맬서스, 데이비드 리카도와 같은 고전 경제학자들은 주로 요소 소득 분배, 즉 주요 생산 요소인 토지, 노동, 자본 간의 소득 분배에 관심을 가졌다. 부의 불평등은 종종 부의 분배와 관련이 있지만별도의 요소가 부의 불평등에 영향을 미친다.
현대 경제학자들 역시 이 문제를 다루었지만, 개인과 가계 간 소득 분배에 더 관심을 가졌다. 중요한 이론적, 정책적 관심사로는 소득 불평등과 경제 성장 간의 관계가 있다. 경제적 불평등에 관한 문서에서는 소득 분배 문제의 사회적, 정책적 측면을 논의한다.
소득 불평등 지표 소득 정의
아래에 설명된 모든 지표는 다양한 자원의 분배 불평등을 평가하는 데 적용할 수 있다. 이 부분에서는 자원으로서의 소득에 초점을 맞춘다. "소득"에는 다양한 형태가 있으므로 조사 대상 소득의 종류를 명확하게 설명해야 한다.
소득의 한 형태는 개인이 받는 상품과 서비스의 총액이므로 반드시 돈이나 현금이 포함되는 것은 아니다. 우간다의 자급자족 농부가 곡물을 직접 재배하면 이는 소득으로 간주된다. 공공 보건이나 교육과 같은 서비스도 여기에 포함된다. 종종 지출이나 소비(경제적 의미에서는 동일)는 소득을 측정하는 데 사용된다. 세계은행에서는 소득을 측정하기 위해 소위 '생활수준 측정조사'를 이용한다. 여기에는 200개 이상의 질문이 담긴 설문지가 포함된다. 대부분의 개발도상국에서 조사가 완료되었다.
국가 내 소득 불평등 분석에 적용될 때, "소득"은 종종 개인 또는 가구당 과세 소득을 의미한다. 여기서 소득 불평등 측정은 과세 전후의 소득 분포를 비교하여 누진세율의 효과를 측정하는 데 사용될 수도 있다.
소득 불평등 지표 불평등 지표의 특성
이산적인 경우, 경제적 불평등 지수는 함수 I(x)로 표현될 수 있다. 여기서 x는 n개의 경제적 가치(예: 부 또는 소득) x={x1,x2,...,xn}이고 xi는 "경제 주체" i와 관련된 경제적 가치다.
경제학 문헌에서 불평등을 측정할 때, 일반적으로 충족해야 하는 네 가지 속성이 제시된다:
익명성 또는 대칭성
이 가정은 불평등 지표가 경제에서 개인의 "라벨링"에 의존하지 않으며 중요한 것은 소득 분배뿐이라고 말한다. 예를 들어, 스미스 씨와 존스 부인이라는 두 사람으로 구성된 경제에서 한 사람이 소득의 60%를 소유하고 다른 사람이 40%를 소유하는 경우, 불평등 지표는 스미스 씨나 존스 부인 중 누가 40%를 소유하든 동일해야 한다. 이 속성은 불평등 개념을 공정성 개념과 구별하는데, 공정성 개념에서는 특정 수준의 소득을 누가 소유하고 어떻게 획득했는지가 핵심적으로 중요하다. 불평등 지표는 소득이 어떻게 분배되는지에 대한 진술일 뿐, 경제에서 특정 사람들이 누구인지 또는 그들이 "받을 만한" 소득의 종류에 대한 진술은 아니다.
이것은 일반적으로 수학적으로 다음과 같이 표현된다:
여기서 P(x)는 x의 임의의 순열이다.
소득 불평등 지표 불평등 지표의 특성
규모 독립성 또는 동질성
이 속성은 부유한 경제가 건설에 의해 자동으로 더 불평등한 것으로 간주되어서는 안 된다고 말한다. 즉, 경제 내 모든 사람의 소득이 두 배(또는 양의 상수를 곱한 값)로 증가하면 전체 불평등 지표는 변하지 않아야 한다. 물론 같은 현상이 가난한 경제에도 적용된다. 불평등 소득 지표는 총 소득 수준과 독립적이어야 한다. 이것은 다음과 같이 말할 수 있다:

여기서 α는 양의 실수이다.
기타 유용하지만 필수는 아닌 속성은 다음과 같다:
부분집합 분해성
이 속성은 에이전트 집합 x를 두 개의 서로 다른 부분 집합(y와 z)으로 나누면 I(x)를 다음과 같이 표현할 수 있음을 나타낸다:

여기서 μ(x)와 μ(y)는 x와 y의 평균 소득이다.

그리고 w 함수는 집합 y와 z의 스칼라 가중 함수다. 더 강력한 표현으로, wy = μy / μx와 wz = μz / μx이다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
불평등을 측정하는 데 가장 일반적으로 사용되는 지표 중 하나는 지니 지수(지니 계수라고도 한다), 테일 지수, 후버 지수이다. 위에서 설명한 네 가지 속성을 모두 가지고 있다.
경험적 관점에서 바람직할 수 있는 불평등 지표의 추가 속성은 '분해성'이다. 즉, 특정 경제를 하위 지역으로 나누고 각 하위 지역에 대해 불평등 지표를 별도로 계산하면 경제 전체의 불평등 측정값은 지역 불평등의 가중 평균에 해당 지역 평균의 불평등에 비례하는 항을 더한 값이어야 한다는 것이다. (약한 형태에서는 반드시 선형적이지는 않지만 하위 지역 불평등의 명시적인 함수여야 함을 의미한다) 위의 지수 중 타일 지수만 이러한 속성을 가지고 있다.
이러한 소득 불평등 지표는 전체 소득 분포를 단일 지수로 집계하려는 요약 통계이기 때문에 측정된 불평등에 대한 정보가 줄어든다. 물론 이러한 정보 감소는 복잡성을 줄이기 때문에 불평등 측정값을 계산하는 것이 목표다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
소득 분포를 총 소득의 비율로 설명하면 복잡성이 약해질 수 있다. 조사 대상 사회는 단일 지표를 나타내기보다는 5분위(또는 기타 인구 비율)와 같은 세그먼트로 나뉜다. 일반적으로 각 세그먼트에는 동일한 소득자 비율이 포함된다. 소득 분포가 불균등한 경우 각 세그먼트에서 사용할 수 있는 소득 비율이 다르다.
많은 경우 위에서 언급한 불평등 지수는 세그먼트 내 불평등을 평가하지 않고 이러한 세그먼트 데이터에서 계산된다. 세그먼트 수가 많을수록(예: 5분위가 아닌 10분위) 측정된 분포 불평등이 실제 불평등에 가까워진다. (섹션 내 불평등이 알려진 경우, 총 불평등은 "분해 가능한" 특성을 가진 불평등 지표에 의해 결정될 수 있다.)
불평등의 5분위 측정치는 관련 5분위를 벗어난 소득 분포의 변화가 이 측정치에 의해 포착되지 않기 때문에 약한 형태로만 전이 원칙을 충족한다. 매우 부유한 사람들과 매우 가난한 사람들 사이의 소득 분포만이 중요하지만, 중간의 불평등은 아무런 역할을 하지 않는다.
세 가지 불평등 측정에 대한 자세한 내용은 해당 위키백과 문서에 설명되어 있다. 다음 하위 섹션에서는 이를 간략하게 설명한다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
지니 계수는 인구에서 자원이 얼마나 공평하게 분배되는지를 측정하는 요약 통계로, 소득이 주요 예시이다. 지니 계수의 독립적인 표현 외에도 이 요약 통계를 해석하는 두 가지 방법을 제시한다: 첫째, 평균 달러를 버는 사람의 백분위 수준으로, 둘째, 무작위로 선택된 두 소득 중 낮은 소득자가 평균 소득과 비교하는 방식으로 말이다.
지니(Gini)는 모든 소득 순서 인구 백분위수에 걸쳐 각 인구 백분위수까지의 누적 소득의 부족분을 동일한 비율에서 합산한 값으로, 그 합계 부족분을 가능한 한 큰 값으로 나누어 완전한 불평등을 의미한다.
지니 계수의 범위는 0에서 1(0%와 100%) 사이이며, 여기서 0은 완전 평등을 나타내고 1(100%)은 최대 불평등을 나타낸다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
지니 계수는 가장 자주 사용되는 불평등 지수이다. 인기 있는 이유는 로렌츠 곡선 다이어그램에서 지니 계수를 두 영역의 비율로 계산하는 방법을 쉽게 이해할 수 있기 때문이다. 이 측정값은 소득의 전반적인 분산을 포착하려고 하지만, 분포의 하단, 중간 및 상단에 서로 다른 수준의 중요성을 두는 경향이 있다. 단점으로 지니 계수는 다이어그램의 속성에 숫자만 매핑할 뿐 다이어그램 자체는 분포 과정의 어떤 모델에도 기반하지 않는다. 지니 계수의 "의미"는 경험적으로만 이해할 수 있다. 또한 지니 계수는 분포에서 불평등이 발생하는 위치를 포착하지 못한다. 그 결과 매우 다른 두 개의 소득 분포가 동일한 지니 계수를 가질 수 있다.
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20:20 또는 20/20 비율은 상위 20%의 인구가 하위 20%의 인구보다 얼마나 부유한지를 비교한다. 이는 상위와 하위의 이상치 통계에 미치는 영향을 줄이고 중위 60%가 현장에서 명백한 불평등을 통계적으로 가리는 것을 방지하기 때문에 인구의 불평등이 실제로 미치는 영향을 더 잘 드러낼 수 있다. 이 측정값은 유엔 개발 계획 인간 개발 지표에 사용된다. 예를 들어, 20:20 비율은 일본과 스웨덴의 평등 격차가 낮다는 것을 보여준다. 이 비율은 부유한 20%가 가장 가난한 20%의 4배에 불과한 반면, 영국에서는 7배, 미국에서는 8배에 불과하다. 일부 사람들은 20:20 비율이 아동 복지 지수, 건강 및 사회 문제 지수, 감옥에 있는 인구, 신체 건강, 정신 건강 등 인간 발달 및 사회 안정성 측정과 잘 연관되어 있기 때문에 더 유용한 측정 방법이라고 믿는다.
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팔마 비율은 국민 총소득에서 가장 부유한 10%의 비율을 가장 가난한 40%의 비율로 나눈 값으로 정의된다. 칠레 경제학자 가브리엘 팔마의 연구에 따르면 중산층 소득은 거의 항상 총소득의 약 절반을 차지하고 나머지 절반은 가장 부유한 10%와 가장 가난한 40%로 나뉘지만, 이 두 그룹의 비율은 국가마다 상당히 다르다.
팔마 비율은 분포 중간의 변화에 대한 지니 계수의 과도한 민감성과 상위와 하위의 변화에 대한 둔감성을 다루며, 따라서 소득 불평등이 사회 전체에 미치는 경제적 영향을 보다 정확하게 반영한다. 팔마는 분배 정치가 주로 빈부 간의 투쟁과 중산층의 편에 서는 것과 관련이 있다고 제안했다.
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소득 팔마 비율에서 파생되어 상위 10% 배출국의 총 배출량과 하위 40% 배출국의 총 배출량 비율로 설명되는 탄소 팔마 비율은 개인 간 탄소 배출량의 분배 불평등을 국제 사회와 일반 대중에게 알리기 위한 새로운 지표로 제안되었다. 이 비율은 개인별 배출량과 소득 간의 탄력적인 관계를 사용하여 국가 내 및 국가 간 모두에서 계산된다. 결과에 따르면 대부분의 개발도상국에서 탄소 팔마 비율은 일반적으로 높으며, 이는 지역 및 소득 불평등을 조정하고 주로 배출량과 소득 형평성을 동시에 높이기 위해 고배출국의 감축을 장려하는 데 더 집중해야 함을 시사한다. 선진국의 탄소 팔마 비율은 상대적으로 낮지만, 온난화에 대한 역사적 의무가 크다는 것은 국가별 감축 기여도를 체계적으로 높이기 위해 모든 국민의 배출량을 크게 줄인다는 것을 의미한다. 전 세계적으로 볼 때 현재 탄소 팔마 비율은 어느 국가보다 눈에 띄게 높으며, 이는 개인별 배출량을 영토 경계 밖에서 고려할 때 매우 심각한 불평등을 나타낸다.
후버 지수는 계산하기 가장 간단한 불평등 척도이다: 완전한 평등 상태를 달성하기 위해 재분배해야 하는 모든 소득의 비율이다.
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완벽하게 평등한 세상에서는 동등한 분배를 달성하기 위해 자원을 재분배할 필요가 없다: 후버 지수는 0이다. 모든 소득이 한 가족에 의해 받는 세상에서는 평등을 달성하기 위해 그 소득의 거의 100%를 재분배(즉, 다른 가족에게 가져가서 주는 것)해야 한다. 후버 지수는 0에서 1(0%와 100%) 사이이며, 여기서 0은 완벽한 평등을 나타내고 1(100%)은 최대 불평등을 나타낸다.
갈트 점수는 회사의 CEO 급여와 해당 회사의 중간 직원 급여의 단순 비율이다. 중간 직원보다 CEO에게 몇 배나 많은 급여를 지급하는 회사는 갈트 점수가 높다.
아인 랜드의 소설 '아틀라스: 지구 떠받치기를 거부한 신 '(1957)에 등장하는 가상의 인물 존 갤트의 이름을 따서 명명되었다.
점수는 CEO의 총 보수를 사용하여 계산되며, 여기에는 급여, 보너스, 주식 보상 및 직원 스톡옵션의 가치, 그리고 비형평 인센티브 플랜 보상과 자격이 없는 이연 보상이 포함된다.
소득 불평등의 척도로 사용되는 변동 계수(CV)는 소득의 표준 편차(소득 분산의 제곱근)를 소득 평균으로 나누어 수행된다. 따라서 표준 편차가 작은 국가일수록 변동 계수가 낮아져 소득 분포가 더 평등해진다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
수학적으로 다루기 쉽고 제곱이 부분군 분해가 가능하다는 장점이 있지만 위에서 제한되지는 않는다. 이 간단한 측정 방식은 두 가지 상당한 한계로 인해 일반적으로 사용되지 않는다. 첫 번째 측정 방식은 지니 계수와 달리 CV가 없고 상한선이 없기 때문에 해석과 비교에 어려움을 초래하기 때문일 수 있다. 둘째, 평균과 표준 편차는 비정상적인 경계선 값의 영향을 크게 받을 수 있기 때문에 비정상적인 데이터 분포의 경우 이 계수는 소득 불평등 측정의 적절한 선택이 아닐 수 있다.
실제로 CV는 지니 계수에 비해 저울의 오른쪽 꼬리에 더 높은 가중치를 부여하여 부자들에게 민감하다. 연구의 목표가 분포 상단의 부의 집중도를 분석하는 것이라면 변동 계수가 적절한 측정 옵션이 될 수 있다.
로그 소득의 분산은 로그 소득 분포에 적용되는 분산으로 설명된다. 이 척도 불변의 상대적 불평등 척도는 왼쪽 꼬리에 민감하므로 저소득층(빈곤층)의 빈곤 수준을 연구할 때 사용하는 것이 이상적이다.
임금 점유율은 직원 보상과 GDP의 비율이다. 즉, 직원의 총 소득을 국민 소득으로 나눈 값다.
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센 빈곤 측정은 빈곤선 이하에 사는 사람들의 지니 계수와 빈곤선 이하에 사는 사람들의 평균 소득을 결합한 것이다. 이 지표는 노벨상 수상자 아마르티아 센이 개발했지만 소득 불평등 가설 분야에서는 아직 사용되지 않았다. 열정적으로 받아들여지고 있지만, 센 빈곤 지수는 전이 공리를 충족하지 못하거나 분해 가능하지 않거나 하위 그룹이 일관되지 않는 등 여러 가지 이상적인 조건을 충족하지 못한다.
아래 섹션에서 설명하는 바와 같이, Theil-L은 최대 엔트로피(완전한 평등으로 달성됨)에 대해 측정된 1인당 소득 분포의 비엔트로피이다. (다른 해석으로, Theil-L은 모든 소득에 대해 비율의 기하평균을 자연 로그로 나타낸 것이다: (평균 소득)/(소득 i). 관련된 Atkinson(1)은 소득 분포에 대해 (소득 i)/(평균 소득)의 기하평균을 뺀 값이다.)
더 큰 소득과 더 작은 소득 간의 이전이 더 큰 소득의 비율을 변화시키는 것보다 더 작은 소득의 비율을 변화시키기 때문에, 이 지수에 의해 이전 원리가 충족된다.
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타일 지수가 0이면 완전 평등을 나타낸다. 테일 지수가 1이면 조사 중인 시스템의 분포 엔트로피가 82:18의 분포를 가진 시스템과 거의 유사하다는 것을 나타낸다. 이것은 "80:20 파레토 법칙"이 적용되는 시스템의 불평등보다 약간 더 불평등하다. 타일 지수는 0에서 1(0%와 100%) 사이의 범위를 가진 앳킨슨 지수로 변환할 수 있다. 여기서 0은 완전 평등을 나타내고 1(100%)은 최대 불평등을 나타낸다. (변환에 대한 일반화된 엔트로피 지수를 참조하시오.)
타일 지수는 엔트로피 측정치이다. 모든 자원 분포와 정보 이론을 참조할 때, "최대 엔트로피"는 소득자가 자원으로 구분할 수 없을 때, 즉 완전한 평등이 있을 때 발생한다. 실제 사회에서는 사람들을 서로 다른 자원으로 구분할 수 있으며, 자원은 소득이다. 사람들이 더 "구별 가능"할수록 소득자와 소득자로 구성된 시스템의 "실제 엔트로피"는 낮아진다. 또한 정보 이론에 따르면 이 두 엔트로피 사이의 격차를 "중복성"이라고 할 수 있다. 그것은 음의 엔트로피처럼 행동한다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
타일 지수에는 "타일 엔트로피"라는 용어도 사용되었다. 이로 인해 혼란이 발생했다. 예를 들어, 아마르티아 센은 테일 지수에 대해 "열역학의 맥락에서 파멸과 엔트로피의 연관성을 고려할 때 엔트로피가 좋은 것으로 익숙해지는 데 시간이 좀 걸릴 수 있다"고 언급했다. 타일 지수가 증가한다고 해서 엔트로피가 증가하는 것이 아니라 중복도가 증가한다는 것(엔트로피가 감소한다는 것)을 의미한다는 점을 이해하는 것이 중요하다.
높은 불평등은 높은 테일 중복성을 초래한다. 높은 중복성은 낮은 엔트로피를 의미한다. 그러나 이것이 반드시 매우 높은 불평등이 "좋다"는 것을 의미하지는 않는다. 왜냐하면 매우 낮은 엔트로피는 폭발적인 보상 과정으로 이어질 수 있기 때문이다. 타일 지수를 사용하는 것도 반드시 매우 낮은 불평등(낮은 중복성, 높은 엔트로피)이 "좋다"는 것을 의미하지는 않는다. 왜냐하면 높은 엔트로피는 느리고 약하며 비효율적인 자원 할당 과정과 관련이 있기 때문이다.
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타일 지수에는 세 가지 변형이 있다. 소득 분포에 적용할 때 첫 번째 타일 지수(Theil-L)는 소득자에게 소득이 분배되는 방식과 관련이 있는 반면, 두 번째 타일 지수(Theil-T)는 소득자가 소득에 분배되는 방식과 관련이 있다.
세 번째 "대칭화된" 타일 지수(Thile-S)는 이전 두 지수의 산술 평균이다. 세 번째 타일 지수의 공식은 관련 기사에서 설명한 것처럼 후버 지수와 약간의 유사성을 가지고 있다. 후버 지수의 경우와 마찬가지로 소득을 소득자와 교환해도 대칭화된 타일 지수는 변하지 않는다. 분포 데이터에서 직접 스프레드시트 계산을 통해 세 번째 타일 지수를 생성하는 방법은 다음과 같다.
타일 지수의 중요한 특성 중 하나는 그룹 간 구성 요소와 그룹 내 구성 요소로 분해할 수 있다는 점이다. 예를 들어, 전체 소득 불평등의 타일 지수는 불평등의 지역 간 구성 요소 내에서 분해될 수 있으며, 지역 간 구성 요소에 귀속되는 상대적 점유율은 소득 불평등의 공간적 차원의 상대적 중요성을 시사한다.
소득 불평등 지표 일반적인 소득 불평등 지표
타일 지수는 소득이 확률적 과정을 통해 소득자에게 할당되는 시스템의 분배 중복성을 나타낸다. 이에 비해 후버 지수는 사회의 소득 비율의 최소 크기를 나타내며, 이는 최대 엔트로피에 도달하기 위해 재분배되어야 한다. 최소 크기를 초과하지 않으려면 완벽하게 계획된 재분배가 필요하다. 따라서 후버 지수는 "확률적" 테일 지수에 대응하는 "비확률적"이다.
타일 지수는 소득이 확률적 과정을 통해 소득자에게 할당되는 시스템의 분배 중복성을 나타낸다. 이에 비해 후버 지수는 사회의 소득 비율의 최소 크기를 나타내며, 이는 최대 엔트로피에 도달하기 위해 재분배되어야 한다. 최소 크기를 초과하지 않으려면 완벽하게 계획된 재분배가 필요하다. 따라서 후버 지수는 "확률적" 타일 지수에 대응하는 "비확률적"이다.
주어진 분포에 대해 타일 지수는 후버 지수보다 크거나 후버 지수보다 작을 수 있다:
높은 부등식의 경우, 타일 지수는 후버 지수보다 크다. 이는 닫힌 시스템에서 평형(최대 엔트로피)을 달성하기 위해 필요한 최소한의 자원만 재할당하는 계획적이고 최적화된 재할당 과정보다 더 많은 자원을 재할당해야 함을 의미한다. 개방형 시스템의 경우, 엔트로피의 수출(중복성의 수입)은 높은 부등식에 의해 구동되는 분포 역학을 유지할 수 있게 해준다.
낮은 불평등의 경우, 타일 지수는 후버 지수보다 작다. 여기서 균형에 도달하는 경로에서 자원의 계획적이고 최적화된 재배치는 확률적 재분배보다 재분배 역학에 더 기여할 것이다. 이는 또한 직관적으로 이해할 수 있다. 낮은 불평등은 자원 재분배에 대한 욕구를 약화시키기 때문이다. 이러한 시스템에 있는 사람들은 불평등을 증가시키는 것을 용인하거나 심지어 조장할 수도 있다. 이는 중복성(엔트로피의 감소)의 증가이므로, 중복성은 (엔트로피를) 사회로 가져와야 한다. 이 경우 사회는 개방된 시스템이어야 한다. 폐쇄된 시스템으로서 사회의 분배 범주에서 중복성을 증가시키기 위해서는 해당 경제 범주에서 운영되는 하위 시스템에서 다른 엔트로피 범주를 가진 하위 시스템으로 엔트로피를 내보내야 한다. 예를 들어, 사회적 엔트로피는 증가할 수 있다. 그러나 현실 세계에서는 사회가 개방된 시스템이지만, 사회와 그 사회의 환경 간의 인터페이스의 엔트로피 교환 능력에 의해 개방성이 제한된다. 자원 분포가 엔트로피적으로 참조 사회의 자원 분포와 유사한 사회의 경우, 73%의 자원이 인구의 27%에 속하며 그 반대의 경우도 마찬가지다. 후버 지수와 타일 지수가 동일한 지점은 후버 지수와 타일 지수의 경우 약 46%(0.46)의 값을 갖는다.
앳킨슨 지수(앳킨슨 지수 또는 앳킨슨 불평등 지수라고도 함)는 분포의 어느 쪽 끝이 관찰된 불평등에 가장 크게 기여했는지를 결정하는 데 유용한 지표이다.
앳킨슨 ε 매개변수는 종종 "불평등 회피 매개변수"라고 불리는데, 이는 특정 일반화된 엔트로피 지수에 의해 측정된 소득 불평등에 대한 암묵적인 사회복지 손실의 민감도를 조절하기 때문이다. 앳킨슨 지수는 해당 사회복지 함수를 참조하여 정의되며, 평균 소득에 1을 곱한 후 앳킨슨 지수를 뺀 값이 복지 등가 소득으로 균등하게 분배된다.
이 지수는 가중치 소득에 계수 ε을 부과함으로써 규범적 척도로 전환할 수 있다. 소득 분포의 특정 부분 변화에 더 큰 가중치를 부여하기 위해 "불평등 회피" 수준인 ε을 적절히 선택할 수 있다. 앳킨슨 지수는 ε이 증가함에 따라 소득 분포의 하단 변화에 더 민감해진다. 반대로 불평등 회피 수준이 낮아질수록(즉, ε이 0에 가까워질수록) 앳킨슨 지수는 분포의 하단 변화에 덜 민감해진다. 앳킨슨 지수는 ε이 음수가 아니라는 일반적인 제한 때문에 상위 소득에 대해 높은 민감도를 가진 ε의 값이 없는 경우에 해당한다.
소득 불평등 지표 비율
또 다른 일반적인 지표 클래스는 두 다른 그룹의 소득 비율을 일반적으로 "더 높은 비율"로 보는 것이다. 이는 전체 분포가 아닌 소득 분포의 두 부분을 비교하는 것이다. 이 부분 간의 평등은 1:1에 해당하는 반면, 불평등한 부분일수록 비율이 커진다. 이러한 통계는 상대적이기 때문에 해석하고 전달하기 쉽지만(이 인구는 이 인구보다 두 배 더 많은 소득을 얻는다) 절대적인 척도에 해당하지 않기 때문에 불평등의 절대적인 척도를 제공하지는 않는다.
여기 첫 번째 차트처럼 주어진 백분위수를 중앙값과 비교하는 것이 특히 일반적이다. 특정 백분위수별 분포를 요약한 7자리 요약을 비교하세요. 이러한 비율은 전체 인구의 불평등 수준을 나타내는 것은 아니지만 소득 분포의 형태를 측정하는 척도를 제공한다. 예를 들어, 첨부된 그래프에 따르면 1967-2003년 기간 동안 미국의 중위소득과 10분위, 20분위 소득 비율은 크게 변하지 않은 반면 중위소득과 80분위, 90분위, 95분위 소득 비율은 증가했다. 이는 이 기간 동안 미국의 지니 계수가 증가한 것이 저소득층의 손실(중앙값에 대한 손실)보다는 상위 소득자(중앙값에 대한)의 증가에 기인한다는 것을 반영한다.
소득 불평등 지표 비율
관련된 비율의 범주는 "소득 점유율"로, 특정 인구 중 가장 부유하거나 가장 가난한 사람들이 받는 국민 소득의 비율이다.
인구를 제외한 로렌츠 곡선(지니 섹션에서 설명)은 인구의 하위 소득 x%의 누적 소득을 0에서 100까지 모든 x에 대해 그래프로 나타낸다. 그러나 데이터에 대해 언급할 때는 역으로 표현할 수 있으며, 가장 부유한 x%의 소득 비율을 보여준다.
로렌츠 곡선의 중요하고 명백한 속성은 국가 A가 국가 B에 비해 가장 가난한 1%의 누적 국민소득 비율이 더 높다는 것이다:
불평등이 해를 끼칠 때, 대부분의 불평등은 인구의 빈곤층에게 해를 끼친다. 주어진 소득 순서 백분위수에서 국민 소득 비율이 높을수록 동일 소득 비율(국민 평균 소득)이 더 높아진다.
따라서 가장 가난한 1%의 누적 국민 소득 비율이 더 높은 국가는 모든 백분위수 X에 대해 또는 (로렌츠 곡선이 교차하는 경우) 교차점의 가난한 쪽 백분위수에 대해 가장 가난한 X의 누적 동일 소득 비율이 더 높아진다.
위에서 언급한 바와 같이, 소득 점유율과 하위 인구 규모의 비율을 취하는 것은 평균 소득 대비 하위 인구 소득의 비율에 해당한다.
소득 불평등 지표 비율
소득 분포는 일반적으로 양의 방향으로 치우쳐 있기 때문에 평균 대비 비율이 중앙값 대비 비율보다 낮다. 이는 특히 상위 10%, 1%, 0.1%, 0.01%, 그리고 상위 100명 이상의 소득자에게 발생하는 소득 비율을 측정하는 데 사용다. 미국 상위 400명의 소득자는 소득 집중도를 연구하기 위해 소득의 0.0002%(1,000,000명 중 2명)를 차지한다. 예를 들어, 오른쪽 차트에서 상위 소득자의 미국 소득 비율은 1950년대 중반부터 1980년대 중반까지 거의 일정했으며, 이후 1980년대 중반부터 2000년대까지 증가했다. 이러한 불평등 증가는 지니 계수에 반영되었다.
예를 들어, 2007년 미국 소득 상위 10분위(10%)는 전체 임금의 49.7%(평등 하에서는 4.97 ≈ 5배 비율)를 차지했고, 상위 0.01%의 미국 소득자는 전체 임금의 6%(평등 하에서는 600배 비율)를 차지했다.
소득 불평등 지표 접근
불평등 지수를 통한 규범적 해석은 불평등 지수와 사회 구성원의 소득(명목 또는 실질)에 정의된 사회적 평가 순서 사이에 관계가 있음을 의미한다. 소득은 일반적으로 성인 동등성 척도를 사용하여 가구가 아닌 개인에게 할당된다.
찰스 블랙코비, 월터 보서트, 데이비드 도널드슨은 "소득 불평등 측정: 규범적 접근"이라는 작품에서 규범적 접근에 대해 논의한 바 있다.
불평등에 대한 통계적 해석은 재정 데이터와 소득 불평등 척도로서 파레토 (1895) 모델의 매개변수 α를 기반으로 한다. 이 접근 방식은 지오반니 마리아 조르지의 작품 "소득 불평등 측정: 통계적 접근 방식"에서 추가로 논의된다.
소득 불평등 지표 스프레드시트 계산
지니 계수, 후버 지수, 테일 지수뿐만 아니라 관련 복지 함수도 스프레드시트에서 함께 계산할 수 있다. 복지 기능은 중위 소득의 대안으로 작용한다.
표에서 노란색 배경을 가진 필드가 데이터 입력에 사용된다. 이러한 데이터로부터 불평등 측정값과 관련 복지 함수가 계산되어 녹색 배경을 가진 필드에 표시된다.
여기에 주어진 예시에서 "타일 지수"는 해당 사회의 개인(또는 가구)에 대한 소득 분배를 위해 계산된 타일 지수와 해당 사회의 소득에 대한 개인(또는 가구)의 분포를 위해 계산된 타일 지수의 산술 평균을 나타낸다. 타일 지수와 후버 지수의 차이는 상대 편차 D의 가중치이다. 후버 지수의 경우 그룹당 상대 편차 D는 자체 부호로 가중치를 부여한다. 타일 지수의 경우 그룹당 상대 편차 D는 해당 그룹의 개인당 소득이 제공하는 정보 크기로 가중치를 부여한다.
소득 불평등 지표 스프레드시트 계산
계산을 위해 사회는 일반적으로 소득 그룹으로 나뉜다. 종종 각 그룹에는 비슷한 수의 개인으로 구성된 4~5개의 그룹이 있다. 다른 경우에는 소득 범위에 따라 그룹이 생성되어 서로 다른 그룹에 속한 개인의 수가 달라진다. 위의 표는 네 그룹에 대한 불평등 지수 계산을 보여준다. 각 그룹에 대해 그룹 A당 개인(또는 가구)의 수와 해당 그룹 E의 총 소득이 지정되어 있다.
지니 계수를 계산하려면 매개변수 쌍 A와 E를 정렬해야 한다. (타일 지수와 후버 지수의 경우 정렬이 필요하지 않다.) "개인당 소득" 열의 값이 오름차순으로 정렬되도록 A와 E를 정렬해야 한다.
소득 불평등 지표 적절한 사용법
소득 지표를 사용할 때는 소득을 어떻게 정의해야 하는지 명확히 해야 한다. 여기에는 자본 이득, 주택 소유로 인한 귀속 주택 임대료, 그리고 증여가 포함되어야 할까? 만약 이러한 소득원이나 추정 소득원("귀속 임대료"의 경우)이 무시된다면, 이는 분석에 어떻게 편향될 수 있을까? 부모의 육아나 요리사를 고용하는 대신 자신의 요리를 하는 등의 비임금 업무는 어떻게 처리해야 할까? 부나 소비는 상황에 따라 더 적절한 조치가 될 수 있다. 더 넓은 삶의 질 지표가 유용할 수 있다.
생애 주기 효과를 고려하라. 대부분의 서구 사회에서는 개인이 소득이 거의 없거나 전혀 없는 상태에서 삶을 시작하여 약 50세까지 점진적으로 소득을 증가시킨 후, 그 이후에는 소득이 감소하여 결국 마이너스가 되는 경향이 있다. 이는 측정된 불평등에서 도출할 수 있는 결론에 영향을 미친다. (A.S. Blinder의 The Decomposition of Equity, MIT 프레스에 따르면) 측정된 소득 불평등의 30%가 개인이 삶의 다양한 단계를 거치면서 경험하는 불평등 때문이라고 추정되었다.
소득 불평등 지표 적절한 사용법
불평등 지표는 익명이다. 소득 이동성의 특정 효과를 무시하여 "누가 부자인가"와 "누가 가난한가"라는 정체성을 고려한다. 예를 들어, 특정 시점에 앨리스는 $10, 밥은 $2를 가질 수 있다. 어느 시점에서 밥은 $10, 앨리스는 $2를 가질 수 있다. 불평등 지수는 두 경우 모두 동일하고 다소 높다. 그러나 앨리스와 밥의 평균 보유 자산이 같기 때문에 평균의 불평등도는 0이 된다($6). 손이 바뀐 $8은 부의 이동성을 측정하는 척도이며, 평균 불평등은 일반적으로 평균의 불평등보다 높다.
이러한 점을 염두에 두면 불평등 측정값의 부적절한 사용으로 인한 문제를 이해하는 데 도움이 된다. 그러나 불평등 계수가 무효화되지는 않는다. 불평등 측정값이 잘 설명되고 일관된 방식으로 계산된다면 불평등을 정량적으로 비교하는 데 좋은 도구가 될 수 있다.
소득 불평등 지표 불평등, 성장 그리고 진보
최근 학술 연구 패널의 광범위한 증거에 따르면 소득 불평등과 성장률 및 투자율 사이에는 비선형 관계가 있다. 매우 높은 불평등은 성장을 늦추고, 중간 정도의 불평등은 성장을 촉진한다. 매우 낮은 불평등의 영향에 대해서는 연구마다 다르다.
하버드 대학교 로버트 J. 바로는 그의 연구 "국가 패널에서의 불평등과 성장"에서 불평등이 높을수록 가난한 나라의 성장이 지연되고 잘 발달된 지역의 성장을 촉진하는 경향이 있다는 것을 발견했다. 유엔 지속 가능한 개발 목표 10과 같은 주도권의 필요성을 강조하며 불평등을 줄이는 것을 목표로 한다. Pak Hung Mo에 따르면 소득 불평등은 GDP 성장률에 상당한 부정적인 영향을 미친다. 그들은 "소득 불평등과 경제 성장"이라는 연구에서 가장 중요한 것은 이전 경로이고 가장 덜 중요한 것은 인적 자본 경로라는 사실을 발견했다. 그러나 소득 불평등이 생산성 성장률에 미치는 직접적인 영향은 전체 총 효과의 55% 이상을 차지한다. 이는 소득 불평등이 경제 성장에 미치는 영향이 우리가 인식하거나 모델링한 것보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 나타다.
소득 불평등 지표 불평등, 성장 그리고 진보
세계 개발 경제 연구소를 위한 연구에서 지오반니 안드레아 코니아와 줄리어스 코트(2001)는 약간 다른 결론에 도달했다. 따라서 저자들은 부의 분배에 대해서도 절제를 추구하고 특히 극단적인 상황을 피하기 위해 노력할 것을 권장한다. 매우 높은 평등주의와 매우 높은 불평등은 모두 느린 성장을 초래한다. 경제적으로 잘 발달된 국가들의 불평등을 고려할 때, 공공 정책은 '효율적인 불평등 범위'를 목표로 삼아야 한다. 저자들은 이러한 효율 범위가 대략 지니 계수 값인 0.25(가장 불평등하지 않은 유럽 국가에 가까운 불평등)와 0.40(미국의 불평등 수준에 가까운 불평등) 사이에 있다고 주장한다.