在Stata中计算每个个体的Kakwani指数可能会比较复杂，因为这个指数通常用于整体群体而不是单个个体。Kakwani指数是衡量税收进度性的一种方法，涉及到不同收入组间的税收集中度变化。
然而，如果你仍然希望尝试为每个个体计算，可以按照以下步骤操作：
1. 首先，你需要两个变量：每个人的收入（我们假设变量名为`income`）和他们支付的税金（我们假设变量名为`taxes`）。
2. 然后，创建一个排序的收入变量（例如，`sorted_income`），以便于后续计算。
3. 接下来，使用`egen`命令来计算累积分布函数（CDF）和累积税收分布函数（CDDF）。例如：
```stata
egen income_rank = rank(income), by(sort_income)
egen total_income = cumsum(income), by(income_rank)
egen total_taxes = cumsum(taxes), by(income_rank)
gen p_income = income_rank / _N
gen p_taxes = total_taxes / sum(total_taxes)
```
4. 计算Kakwani指数。公式是`2 * (CDDF - CDF)`，所以：
```stata
gen kakwani_index = 2 * (p_taxes - p_income)
```
请注意，这将为每个个体计算一个Kakwani指数值，但这种方法可能不完全符合Kakwani指数的原意，因为它通常应用于整体分布。如果你需要进一步的帮助或有特殊要求，请提供更多的细节。
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