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所得不均度之模糊測量－以台灣所得分配為例吳鎮安, Wu Chen Un Unknown Date (has links)
傳統的不均度指標對於不均度的排序皆是精確而不含糊的，在Lorenz曲線相交的情況下，無法使用Lorenz準則判別不均度優劣，若使用不均度指標則可能產生不一致的排序結果，為了解決此一困境，本研究沿用Basu（1987）與Ok（1995，1996）的研究架構，修改其所得不均度的模糊測量方法，並力求將相關的模糊理論研究方法應用在所得不均度的議題上。
本文實證部分主要使用1980年至2002年中華民國行政院主計處「家庭收支調查報告」的資料，計算出家戶與個人資料的所得不均度指標值。結果發現，若考慮個人對於不均度感受上的模糊性，在家戶所得方面，80年代至90年代以後不均度顯著惡化，而個人所得分配則無明顯差異。而迴歸分析結果顯示，妻子勞動參與率上升、戶內就業人數比例增加，社福支出增加均有助於改善家戶所得不均的情況，而就業者平均教育程度上升與失業率的增加會加深家戶所得不均度。考慮不同的不均度指標間存在著模糊性，亦即將不均度指標視為模糊數（fuzzy number），而將傳統迴歸分析延伸至模糊迴歸分析，所預測的結果不再是一個精確的點，而是一個模糊區間，如此更切合實際所得分配狀況。最後，對於1993年至1997年不均度的模糊比較結果，討論了語意表示與信賴區間兩種不同的解模糊方法。而不同機制（隸屬度函數與不均度指標的不同）下的模糊排序結果可能產生不一致，本文也引用了文獻上的方法加以解決。值得注意的是，利用各種模糊關係的總和排序，與主計處每年根據家戶總可支配所得五等分位資料所計算的Gini係數排序略有出入，顯示出更客觀的排序結果。
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