更新时间：2024-03-28 19:21:28
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版权信息
作者简介
1 概述
1.1 不平等现状
1.2 不平等何以重要
1.3 不平等的危害
1.4 度量、估算不平等的工具及应用
1.5 “自然状态”假设
1.6 两大阵营和跨学科研究
1.7 “应得”问题
1.8 本书结构
参考文献
第一部分 工具与方法
2 不平等的评价指标
2.1 建立不平等指标的原则
2.1.1 对称性（亦称匿名性）
2.1.2 合并原则
2.1.3 尺度独立性（Scale Independence）
2.1.4 非负性
2.1.5 转移原则
2.1.6 加和可分解性原则（Additive Decomposability）
2.2 比值型指标
2.2.1 收入占比
2.2.2 百分位收入比
2.2.3 帕尔玛比值（Palma Ratio）
2.3 泰尔指数
2.4 平均对数离差指数
2.5 阿特金森指数
2.6 基尼系数
2.6.1 洛伦兹曲线
2.6.2 基尼系数
2.6.3 连续分布的基尼系数
2.6.4 收入分布是分组数据时的基尼系数
3 收入（财富）分布和不平等指标的估算与计算
3.1 引言
3.2 推测收入分布曲线与推测洛伦兹曲线
3.2.1 推测收入分布曲线的优点
3.2.2 推测洛伦兹曲线的优点
3.3 估算分布时所用的特殊函数
3.3.1 伽马（Gamma）函数
3.3.2 Beta函数
3.3.3 不完全Beta函数
3.3.4 超几何函数
3.3.5 特殊函数与特殊分布的计算
3.4 各种分布
3.4.1 分布概述
3.4.2 矩分布函数的重要性
3.4.3 GB分布
3.4.4 GB1分布
3.4.5 GB2分布
3.4.6 Beta2分布
3.4.7 Singh-Maddala分布
3.4.8 Dagum分布
3.4.9 Weibull分布
3.4.10 帕累托分布（Pareto Distribution）
3.5 收入分布的估计
3.5.1 估计概述
3.5.2 已知分组数据情况下估计的基本原理
3.5.3 误差函数和权重矩阵的构造
3.6 收入分布估计实例
3.6.1 实例一：《中国家庭金融调查报告2012》争论
3.6.2 实例二：中国收入估计与不平等程度计算
3.7 基尼系数的数值计算方法
3.7.1 数值积分
3.7.2 单一分布的基尼系数计算
3.7.3 多个分布的联合基尼系数
3.7.4 计算实例
3.8 其他不平等指标的数值计算方法
3.8.1 单一分布情形
3.8.2 多个群体的组合
3.9 洛伦兹曲线的估计
3.9.1 模型
3.9.2 由洛伦兹曲线计算不平等指标
3.9.3 估计方法
3.9.4 估计洛伦兹曲线时的注意事项
3.10 洛伦兹曲线估计实例
3.10.1 实例一：仅用两个收入占比数据估计不平等指标
3.10.2 实例二：法国大革命前后的经济不平等
3.10.3 实例三：《中国家庭金融调查报告2014》
3.10.4 实例四：中国的基尼系数再计算
3.10.5 实例五：中国顶层财富的推测
3.10.6 实例六：《2016年美国家庭经济状况报告》中的家庭收入不平等
4 理解不平等指标
4.1 理解不平等指标的意义
4.2 指标间的关联性
4.2.1 同一国家的帕尔玛指标和基尼系数间的关联
4.2.2 不同国家同基尼系数下的帕尔玛比值
4.2.3 其他指标间的关系
4.3 计算与理论上的困难
4.3.1 超几何函数与仿真方法
4.3.2 以洛伦兹曲线计算泰尔指数
4.3.3 以洛伦兹曲线计算泰尔指数的精度问题
4.4 税收的影响
4.5 收入的确认
4.6 家庭（住户）数据与个人数据
4.7 同样的基尼系数，不同的收入分布
4.8 模型和不平等指标的选择
