消费空间不平等的不变特征

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英文标题：
《Invariant features of spatial inequality in consumption: the case of
  India》
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作者：
Arnab Chatterjee, Anindya S. Chakrabarti, Asim Ghosh, Anirban
  Chakraborti, Tushar K. Nandi
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  We study the distributional features and inequality of consumption expenditure across India, for different states, castes, religion and urban-rural divide. We find that even though the aggregate measures of inequality are fairly diversified across states, the consumption distributions show near identical statistics, once properly normalized. This feature is seen to be robust with respect to variations in sociological and economic factors. We also show that state-wise inequality seems to be positively correlated with growth which is in accord with the traditional idea of Kuznets\' curve. We present a brief model to account for the invariance found empirically and show that better but riskier technology draws can create a positive correlation between inequality and growth.
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中文摘要：
我们研究了印度不同州、种姓、宗教和城乡差距的消费支出的分布特征和不平等性。我们发现，尽管衡量不平等的总体指标在各州之间相当多样化，但消费分布显示出几乎相同的统计数据，一旦适当规范化。在社会学和经济因素的变化方面，这一特征被认为是强有力的。我们还发现，国家层面的不平等似乎与增长呈正相关，这符合库兹涅茨曲线的传统观点。我们提出了一个简单的模型来解释经验性发现的不变性，并表明更好但风险更高的技术吸引可以在不平等性和增长之间建立正相关关系。
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Invariant_features_of_spatial_inequality_in_consumption:_the_case_of_India.pdf (389.77 KB)

2022-5-8 20:27:13 上传

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关键词：消费空间 不平等 distribution Quantitative Sociological

消费空间不平等的不变特征：IndiaArnab Chatterjee的案例，1，*Anindya S.Chakr abarti，2，+Asim Ghosh，3，Anirban Chakraborti，4，§和Tushar K.Nandi5，萨哈核物理研究所凝聚态物理部，印度加尔各答比汉纳格尔1/AF 700064。印度管理研究所经济区，瓦斯特拉普尔，艾哈迈达巴德380015，Aal大学科学院计算机科学系，邮政信箱15400，FI-00076 A LTO，新德里贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学芬兰计算与综合科学学院，新德里110067，加尔各答贝希纳布加塔帕图利镇1号，加尔各答社会科学研究中心IndiaCTRPFP，印度加尔各答700094研究印度各地、不同州、种姓、宗教和城乡差距的消费支出分布特征和不平等性。我们发现，尽管各州对不平等性的总体衡量是相当不同的，但消费分布显示出几乎相同的统计数据，一旦适当标准化。这一特征在社会和经济因素的变化方面被认为是强大的。我们还发现，国家层面的不平等似乎与增长呈正相关，这符合库兹涅茨曲线的传统观点。我们提出了一个简单的模型来解释经验性发现的不变性，并表明更好但风险更高的技术吸引可以在不平等和增长之间建立正相关关系。关键词：空间不平等，消费支出。社会经济不平等[1-4]一直是一个备受关注的话题，最近也引起了广泛关注。经济不平等可以用三个主要变量来衡量：财富、收入和消费。

几十年来，甚至几百年来，经济学家（以及最近的物理学家）一直致力于统计描述、表现和导致这种不平等的精确机制[5-7]。收入不平等是被引用最多的手段，其次是财富不平等，其次是消费不平等。这种排序主要是因为数据的可用性（或缺乏数据）。从ZF收集的税务文件中，更容易弄清楚收入分配，而不是跟踪个人消费支出。因此，大多数文献跳过了消费不平等部分[8]。然而，从豪斯霍尔德的角度来看，这似乎是最重要的因素。收入和财富都是满足消费最终目标的工具。因此，尽管很难可靠地衡量和量化，但消费不平等比其他因素更能代表社会/经济福利。在直接税收制度覆盖范围有限的发展中经济体，收入的官方数据在人口中所占比例很小。相反，此类上下文中的消费数据更可靠，覆盖面更广。有趣的是，在收入和财富分配中有许多众所周知且已确立的规律。到19世纪末，帕累托[9]进行了广泛的研究，发现欧洲的财富分配遵循一个对最富有者有利的定律，后来被称为帕累托定律。随后的研究表明，收入和财富的分布具有一些相当稳健的特征：大部分收入和财富分布似乎合理地符合对数正态分布和伽马分布（参见[6]）。

经济学家更喜欢对数正态分布[10,11]，而统计学家[12]和物理学家[13–17]则强调概率密度的伽马分布，或相应累积分布的吉布斯/指数分布。然而，分布的高端（被称为“尾”）很好地符合帕累托观察到的幂律，该指数被称为帕累托指数，通常在1到3之间（参见例[6]；参考文献[18]包含帕累托数据的历史记录以及最近的数据来源）。对印度来说，最富有的人的资产被发现沿着幂律分布[19,20]。甚至有一项关于人均能源消耗的研究[21]表明，这方面的全球不平等正在减少。虽然收入和财富分配数据用于量化个人或家庭/家庭的经济不平等，但消费者支出的分配也应反映社会不平等的某些方面。然而，与对收入和财富的广泛报道相比，此类研究相对较少，*电子邮件：arnabchat@gmail.com+电子邮件：anindyac@iimahd.ernet.in——电子邮件：asimghosh066@gmail.com§电子邮件：anirban@jnu.ac.in电邮：南迪。tushar@gmail.commostly由于难以获取数据。最近的一项研究使用日本某一便利店连锁店对应账单的数据，对单个购物账单中的个人支出进行了统计[22]。实验发现，扩张概率密度具有指数为2的幂律尾，基尼指数约为0.70。另一项研究[23]发现，美国和英国的家庭支出分布非常接近对数正态分布。

一项关于意大利家庭消费者支出的深入研究[24]报告称，分布函数不是对数正态分布，而是“总是以不对称指数功率密度为特征”。最近的一项研究[25]报告称，印度消费者支出的尾部遵循幂律分布，以及一个正态分布，与收入分布的方式相同。统计物理学提出了一种“普遍性”的概念，即一个由许多相互作用的动力单元组成的系统集体表现出一种行为，这种行为仅仅取决于单个组成单元的几个基本（动力）特征和系统的嵌入维度，但与所有进一步的细节无关。社会经济数据显示了足够多的经验证据支持普遍性，这促使研究人员提出了简单、最低限度的模式来理解它们，类似于统计物理学中常用的模式。典型的例子有选举[26,27]、人口增长[28]和经济[29]、收入和财富分配[6]、语言[30]等（评论见参考文献[31,32]）。在本文中，我们对印度各州的家庭消费比例进行了统计分析。我们发现大部分数据可以用对数正态分布很好地描述。更有趣的是，在适当的标准化下，消费支出的横截面分布显示出几乎相同的分布特征。因此，不同的州仅在规模上有所不同，而在其他因素上则有所不同，这些因素可能会造成消费在人口中的分散，从而支持“普遍性”假设。此外，我们还发现，增加人均消费（这是人均收入的一个很好的代表）会导致更高的平等性。

我们提出了一个不同的基本模型来说明这种机制，它表明了为什么增加馅饼的大小可能会导致更多的不平等。这也解释了不等式关于适当尺度的不变性。二、数据描述我们使用国家抽样调查办公室（NSSO）第66轮家庭消费者支出数据[33]。数据包含统计期内ho useholds在消费品和服务方面的支出信息。一般来说，这些抽样调查是以家庭为经济单位进行的。这导致了一个问题，因为房屋大小的不均匀性，而这种大小的分散性通常是相当大的。考虑到这一点，对住户和住户成员进行了统计，并使用了适当的标准化方法。数据可用于不同州和联邦地区（UT）的所有样本房屋，跨越种姓、宗教和城乡分割等几个参数。我们使用NSSO 2009-2010年的消费支出数据集。该数据集中有100957户家庭。为了研究不平等结构，我们使用了两种数据，提供了两种视角。第一个是每月人均消费支出（MPCE），它只是每个家庭成员的家庭总消费支出。第二个是每月人均当量消费支出（MPECE）。在前者（MPCE）中，假设所有家庭成员都有相同的体重，而在后者（MPCE）中，家庭成员根据年龄赋予不同的体重，即成年人的体重高于儿童[34]。三、 衡量不平等为了量化不平等的程度，我们使用两种衡量标准。第一个是标准基尼系数。这恰好是衡量不平等最流行的方法。

我们可以考虑L-orenz曲线，它表示有序（从最低到最高）个体（条目）的累积比例X，即其大小Y的累积比例。X可以代表个人的收入或财富，在我们的例子中，它是家庭消费支出。但它也可以分别是文章s、候选人、城市的引文、选票、城市人口等（参见参考文献[35]）。基尼指数（g）定义为洛伦兹曲线和质量线之间的面积与等分线以下的面积之比。这是量化社会经济不平等的最常用指标。Ghosh等人[36]最近引入了“k指数”，定义为分数k，因此（1- k） 一部分人拥有收入或支出的k部分[37]。四、 结果我们计算了变量x的分布，即两个se T（MPCE和MPCE）的消费支出。参考文献[38]表明，随着时间的推移，印度各州在从根本上缓解贫困方面的进展非常不同。从这项工作中得出的总体结论是，基本上，那些从更好的基础设施和更大的人力资本开始的人，在帮助人们摆脱痛苦方面做得更好。重要的是，整个过程中的一个主要决定因素是它们对外部宏观经济因素的依赖，而不是特殊的微观因素。因此，在短期内，相对繁荣在很大程度上取决于通货膨胀的结果，而技术冲击已经产生了显著的负面影响。参考文献[39]是第一次尝试量化印度州一级的不平等程度，并计算其对国家不平等的贡献。他们发现，城乡不平等在很大程度上解释了国家层面的不平等，而这反过来又解释了国家层面的不平等。

20世纪80年代前后，州内存在大量不平等现象（他们的数据覆盖范围分别为1977-78年和198-3年）。我们发现，虽然目前的数据集（2009-10年）存在大量州际（州与州之间）不平等，但州内（州内）的不平等度量具有惊人的相似统计特征。A.消费支出不变性首先计算概率密度P（x）（左面板），然后用可能的数据崩溃的平均值（hxi=u）重新缩放。无花果。1（a）和2（a），我们分别给出了MPCE和MPCE的所有状态的数据。虽然我们承认，对于某些状态（如果阿、安达曼），样本大小很小，但我们表明，该模式适用于所有状态。此外，其他社会学或地理因素也不会对其产生影响，因为我们有大量的数据点。我们还绘制了完整的数据（黑色圆圈）并估计了最佳结果。大部分分布结果符合对数正态P（x）=xσ√2πexph-（ln x）-u）2σi。对于MPCE，参数为u=-0.286，σ=0.5 33，而温度参数为u=-0.222, σ = 0.497 . 然而，对于最低价值，对数正态分布不成立。消费支出的最大值符合幂律-b、 对于MPCE，衰减指数为b=3.49，对于MPCE，衰减指数为b=3.99。无花果。1（b）和2（b），我们绘制了装箱完整数据和对数正态分布图，以便在对数线性范围内进行比较。随后，我们还展示了根据3个可用参数过滤的数据：种姓（图1（c）和2（c））、宗教（图1（d）和2（d））以及城乡差距（图1（e）和2（e））。

数据再次显示出极好的标度崩溃，表明概率分布P（x）的基本函数形式对于不同的状态（空间不变性）、种姓、宗教或城乡划分是不变的。我们还检查了对数正态分布是否为重新缩放图的最佳值（如图中的图（b）所示）。1和2；不是shownhere）。B.重新缩放数据在第四节A中，缩放是针对平均收入u=hxi进行的。这里展示了另一种类型的重新缩放。我们计算了消费支出数据的分布，这些数据与均值和标准差有关；y=x-uσ，其中u是x的样本平均值，σ是样本标准偏差。请看无花果。3用于MPCE和MPCE中的数据折叠。表一汇总了所有州的人均支出数据及其相应的基尼系数和k指数（完整描述见附录A）。C.其他社会维度的不平等本文的基本命题是，消费支出的分布特征非常类似于标准化。到目前为止，我们已经考虑了消费不平等的空间维度。就其他社会因素而言，不平等有一些有趣的特征。劳工经济学家已经表明，工资结构因性别、年龄和种族背景的不同而存在显著差异[4 0]。在目前的情况下，当我们考虑类似的因素时，一个稳健的特征会被忽略。令人惊讶的是，不同宗教群体和种族群体之间的消费比例不平等在比例因子上几乎是相同的。重要的是要认识到，收入不是幸福的唯一决定因素，尽管它的基本特征是易于量化，因此具有可比性。文献从多维度的角度，结合各种其他因素，关注贫困[41]。

它的理论支持来自于m的能力接近7-6-5-4-3-2-1-2-1x/十、（a） MPCEall状态X-3.49u=-0.286，σ=0.533-3-2-10.0 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5x/十、（b） 所有状态u=-0.286，σ=0.533-7-6-5-4-3-2-1-2-1x/十、（c） SCSTOBCGen-7-6-5-4-3-2-1-2-1x/十、（d） 印度教-7-6-5-4-3-2-1-2-1x/十、（e） RuralUrbanFIG。1：月度人均消费者支出（MPCE）数据，显示2009-2010年人均住房支出x的概率密度P（x）。数据按hxi的平均值重新调整。（a） 黑色实心圆圈表示所有状态的数据，而其他符号表示35个状态和UT中的每个状态。大部分分布的对数正态分布具有参数u=-0.286，σ=0.533，而幂律尾的衰减指数为3.49；（b） 所有州的数据均以对数线性标度绘制，采用对数正态曲线进行比较。（c） 4种不同的种姓标签——SC、ST、OBC和General；（d） 四种不同的宗教标签——印度教、穆斯林、基督教和其他；（e） 面向农村和城市人口。[42]提出的观点认为，贫困是一个人尽可能行使其能力的能力的表现。这种失败的原因有多种形式。宗教和种族背景在社会和经济障碍方面构成了两个极其重要的因素。有趣的是，我们发现，在标准化数据后，基本的统计特征没有太大变化。从原则上讲，这反映了要理解消费不平等，我们需要一个模型，该模型能够产生消费的分散性，而消费价格在本质上需要是乘法的，这样，随着规模的扩大，它会产生实质性的模式。图1（c）显示了种姓数据编译条件下的归一化概率密度函数。接下来，我们要研究消费支出在不同宗教之间的分散情况。无花果