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2022-10-16
​ 泰尔指数(Theil index)是衡量个人之间或者地区间收入差距(或者称不平等度)的指标。
1、数据来源:自主计算
2、时间跨度:无
3、区域范围:无
4、指标说明:
此次为大家提供泰尔指数计算模板,数据中包含具体的计算过程和原始数据,方便大家的计算和使用!
熵在信息论中被称为平均信息量。在信息理论中,假定某事件E将以某概率p发生,而后收到一条确定消息证实该事件E的发生,则此消息所包含的信息量用公式可以表示为:
​编辑
熵或者期望信息量等于各事件的信息量与其相应概率乘积的总和:
​编辑

将信息理论中的熵指数概念用于收入差距的测度时,可将收入差距的测度解释为将人口份额转化为收入份额(类似于洛伦兹曲线中将人口累计百分比信息转化为收入累计百分比)的消息所包含的信息量。而泰尔指数只是熵指数中的一个应用最广泛的特例。泰尔指数的表达式为:
​编辑

2.泰尔指数分解法
泰尔指数作为收入不平等程度的测度指标具备良好的可分解性质,即将样本分为多个群组时,泰尔指数可以分别衡量组内差距与组间差距对总差距的贡献。泰尔指数分解如下:
​编辑

在上式中群组间差距与群组内差距分别有如下表达式:
​编辑

另外,值得注意的是群组内差距项分别由各群组的组内差距之和构成,各群组的组内差距的计算公式与样本总体的计算公式并无二致,只是将样本容量控制在第组的个体数目。
​编辑


年份

区域总差异(T)

豫东内部差异(BT)

皖北内部差异(BT)

鲁东内部差异(BT)

苏北内部差异(BT)

四大区域间差异(BT)

四大区域内差异(WT)

2000

0.0589

0.0227

0.0400

0.0533

0.0451

0.0165

0.0424

2001

0.0636

0.0232

0.0465

0.0560

0.0446

0.0190

0.0446

2002

0.0676

0.0226

0.0503

0.0584

0.0438

0.0217

0.0459

2003

0.0801

0.0289

0.0608

0.0594

0.0505

0.0287

0.0515

2004

0.0766

0.0273

0.0579

0.0560

0.0575

0.0253

0.0513

2005

0.0767

0.0258

0.0595

0.0565

0.0567

0.0254

0.0513

2006

0.0772

0.0233

0.0555

0.0576

0.0550

0.0273

0.0499

2007

0.0768

0.0224

0.0511

0.0549

0.0534

0.0293

0.0475

2008

0.0770

0.0224

0.0594

0.0557

0.0474

0.0290

0.0480

2009

0.0769

0.0210

0.0599

0.0538

0.0376

0.0322

0.0447

2010

0.0786

0.0205

0.0626

0.0575

0.0359

0.0326

0.0459

2011

0.0763

0.0214

0.0638

0.0522

0.0318

0.0328

0.0435

2012

0.0740

0.0199

0.0647

0.0475

0.0291

0.0328

0.0411

2013

0.0714

0.0201

0.0699

0.0423

0.0250

0.0319

0.0396

2014

0.0698

0.0190

0.0689

0.0416

0.0240

0.0312

0.0386

2015

0.0671

0.0193

0.0635

0.0398

0.0239

0.0303

0.0368

2016

0.065480247

0.019502657

0.062332051

0.037686433

0.022652322

0.035643865

0.029836382

相关研究:
[1]胡志远, 欧向军. 基于泰尔指数的江苏省区域差异多指标测度[J]. 经济地理, 2007, 027(005):719-724.
[2]Wang Han, Dai Xiaoling, Nie Xin. 基于泰尔指数的粤港澳大湾区碳生产率差异分析[J]. 科技管理研究, 2019, 039(012):214-221.
[3]黄小平, 方齐云. 中国财政对医疗卫生支持的区域差异——基才泰尔指数的角度[J]. 财政研究, 2008(4):41-45.
[4]宁朝山. 中国区域制造业质量差异及其收敛性——基于空间计量模型的实证[J]. 统计与决策, 2020, v.36;No.563(23):100-103.

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