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所得不平等指標または所得分配指標は、社会科学者が特定の経済（特定の国や世界全体など）の参加者間の所得の分配と経済的不平等を測定するために使用します。さまざまな理論が所得不平等がどのように発生するかを説明しようとしますが、所得不平等指標は、所得の分散を決定するために使用される測定システムを提供するだけです。不平等の概念は、貧困[注1 ]や公平性とは異なります。
所得分配は、経済理論と経済政策において常に中心的な関心事であった。アダム・スミス、トーマス・マルサス、デビッド・リカードといった古典派経済学者は、主に生産要素所得分配、すなわち土地、労働、資本という主要な生産要素間の所得分配に関心を寄せていた。所得分配はしばしば富の分配と関連付けられるが、富の不平等には様々な要因が影響する。
現代の経済学者もこの問題に取り組んできましたが、主に個人や世帯間の所得分配に関心を寄せてきました。重要な理論的・政策的課題としては、所得格差と経済成長の関係が挙げられます。本稿「経済的不平等」では、所得分配問題の社会的側面と政策的側面について論じます。
以下に説明する指標はすべて、様々な種類の資源の分配格差を評価する際に適用可能です。ここでは、資源としての所得に焦点を当てます。所得には様々な形態があるため、調査対象となる所得の種類を明確に記述する必要があります。
収入の一形態は、個人が受け取る商品とサービスの合計額であり、必ずしもお金や現金が関係するとは限りません。ウガンダの自給自足農家が自分で穀物を栽培すれば、それは収入として計上されます。公衆衛生や教育などのサービスも計上されます。多くの場合、支出または消費（経済学的には同じ意味）が収入の測定に使用されます。世界銀行は、いわゆる「生活水準測定調査」[ 1 ]を使用して収入を測定します。これは、200 を超える質問を含むアンケートで構成されています。調査は、ほとんどの開発途上国で完了しています。
各国における所得格差の分析において、「所得」とは、多くの場合、個人または世帯当たりの課税所得を指します。ここでは、所得格差指標を用いて、累進課税率の影響を測定するために、課税前後の所得分布を比較することもできます。
離散的なケースでは、経済的不平等指数は関数I(x)で表すことができ、ここでxはn 個の経済的値 (例えば、富や所得)の集合x={x 1 ,x 2 ,...,x n }であり、x iは「経済主体」 iに関連付けられた経済的値です。
不平等に関する経済学文献では、不平等の尺度が満たすべき4つの特性が一般的に仮定されている。
その他、必須ではないが有用なプロパティには以下のようなものがあります。
不平等を測定するために最も一般的に用いられる指標には、ジニ係数（ジニ指数とも呼ばれる）、タイル指数、フーバー指数などがある。これらは、上述の4つの特性をすべて備えている。
経験的な観点から望ましい不平等指標のもう一つの特性は、「分解可能性」である。これは、特定の経済を複数の地域に分割し、各地域ごとに不平等指標を個別に計算した場合、経済全体の不平等度は、地域ごとの不平等度の加重平均に、地域ごとの平均の不平等度に比例する項を加えたものになることを意味する（より弱い形では、必ずしも線形ではないが、地域ごとの不平等度の明示的な関数であるべきである）。上記の指標のうち、この特性を持つのはタイル指数のみである。
これらの所得格差指標は、所得分布全体を単一の指標に集約しようとする要約統計量であるため、測定された格差に関する情報は減少します。もちろん、この情報削減は格差指標を算出する目的であり、複雑さを軽減する効果があります。
所得分布を総所得に占める割合で表すと、複雑さの軽減効果は弱まります。単一の指標を示すのではなく、調査対象の社会を五分位（または人口の任意の割合）などのセグメントに分割します。通常、各セグメントには同じ割合の所得者が含まれます。所得分布が不均等な場合は、各セグメントで利用可能な所得の割合が異なります。
多くの場合、上述の不平等指標は、セグメント内の不平等を評価することなく、こうしたセグメントデータから算出されます。セグメント数が多いほど（例えば、五分位ではなく十分位を用いるなど）、測定された分布の不平等は実際の不平等に近づきます。（セグメント内の不平等が既知であれば、「分解可能」な性質を持つ不平等指標を用いて全体の不平等を算出できます。）
五分位に基づく不平等尺度は、移転原理を弱い形でしか満たさない。なぜなら、関連する五分位以外の所得分布の変化は、この尺度では捉えられないからである。非常に裕福な層と非常に貧しい層の間の所得分布だけが重要であり、中間層の不平等は考慮されない。
これら3つの不平等指標の詳細については、それぞれのWikipedia記事に記載されています。以下の小節では、それらについて簡単に触れるにとどめます。
ジニ係数は、資源が人口内でどれだけ公平に分配されているかを測定する要約統計量です。所得はその代表的な例です。ジニ係数の自己完結的な説明に加えて、この要約統計量を解釈する2つの同等の方法を示します。1つ目は、平均ドルを稼ぐ人のパーセンタイルレベルの観点から、2つ目は、無作為に選ばれた2つの所得のうち低い方の所得が、平均所得と平均的にどのように比較されるかの観点からです。[ 3 ]
ジニ係数は、所得順に並べたすべての人口パーセンタイルについて、各人口パーセンタイルまでの累積所得が均等に分配された場合と比べてどれだけ不足しているかを合計し、その合計不足額を、完全な不平等が成立した場合に取り得る最大値で割った値である。
ジニ係数の範囲は0から1（0%から100%）で、0は完全な平等、1（100%）は最大の不平等を示す。
ジニ係数は、最も頻繁に使用される不平等指標です。その人気の理由は、ローレンツ曲線図の2つの面積の比率としてジニ係数を計算する方法が理解しやすいからです。この指標は所得の全体的なばらつきを捉えようとしますが、分布の下位、中間、上位に異なる重要度を置く傾向があります。欠点としては、ジニ係数は図の特性に数値を対応付けるだけで、図自体は分布プロセスのモデルに基づいているわけではないという点です。ジニ係数の「意味」は経験的にしか理解できません。さらに、ジニ係数は分布のどの部分で不平等が発生しているかを捉えません。そのため、所得分布が大きく異なる2つの分布が同じジニ係数を持つ可能性があります。
20:20 または 20/20 比率は、ある人口の上位 20% が下位 20% と比べてどれだけ裕福かを比較します。これは、上位と下位の外れ値が統計に与える影響を軽減し、中間 60% が統計的に不平等を覆い隠してしまうことを防ぐため、人口における不平等の実際の影響をより明らかにすることができます。この指標は、国連開発計画の人間開発指標に使用されています。[ 4 ] [ 5 ]例えば、20:20 比率は、日本とスウェーデンでは平等格差が小さく、最も裕福な 20% が最も貧しい 20% の 4 倍しか稼いでいないのに対し、英国では 7 倍、米国では 8 倍であることを示しています。 20:20の比率は、子どもの幸福度指数、健康および社会問題指数[ 6 ]、刑務所人口[ 7 ] 、身体的健康[ 8 ]、精神的健康[ 9 ]など、人間の発達と社会の安定性の指標とよく相関するため、より有用な指標であると考える人もいる。[ 10 ]
パルマ比率は、国民総所得に占める富裕層上位10%の割合を、貧困層下位40%の割合で割った比率として定義されます。[ 11 ]これは、チリの経済学者ガブリエル・パルマの研究に基づいています。パルマは、中間層の所得はほぼ常に国民総所得の約半分を占め、残りの半分は富裕層上位10%と貧困層下位40%で分けられているが、これら2つのグループの割合は国によって大きく異なることを発見しました。[ 12 ]
パルマ比率は、ジニ係数が分布の中央の変化に過敏で、上位と下位の変化に鈍感であるという問題に対処するものであり、[ 13 ]所得格差が社会全体に及ぼす経済的影響をより正確に反映している。パルマは、分配政治は主に富裕層と貧困層の間の闘争、そして中間層がどちらに味方するかに関わるものであると示唆している。[ 12 ]
所得パルマ比率から派生し、排出量上位10%の総排出量と下位40%の総排出量の比率として定義される炭素パルマ比率は、個人間の炭素排出量の分布の不平等について国際社会と一般市民に情報を提供する新しい指標として提案されている。この比率は、個人排出量と所得の間の弾力的な関係を使用して、国内と国の間で計算される。結果によると、ほとんどの発展途上国では炭素パルマ比率が一般的に高く、地域的および所得的不平等の調整に重点を置き、排出量と所得の公平性を同時に高めるために、主に高排出者に削減を促す必要があることを示唆している。先進国の炭素パルマ比率は比較的低いが、温暖化に対する歴史的義務が大きいことから、国家の緩和貢献を体系的に高めるために、すべての人々の排出量を大幅に削減する必要があることを示している。世界規模では、現在の炭素パルマ比率はどの国よりも著しく高く、領土境界外の個人排出量を考慮すると、極めて深刻な不平等を示している。[ 14 ]
フーバー指数は、あらゆる不平等指標の中で最も計算が簡単な指標である。これは、完全な平等状態を達成するために再分配する必要のある全所得の割合を示すものである。
完全に平等な世界では、平等な分配を実現するために資源を再分配する必要は一切ありません。フーバー指数は0です。一方、すべての収入がたった1つの家族に集中している世界では、平等を実現するために、その収入のほぼ100%を再分配（つまり、他の家族に分配）する必要があります。フーバー指数は0から1（0%から100%）の範囲で、0は完全な平等、1（100%）は最大の不平等を示します。
ガルトスコアは、企業のCEOの報酬と従業員の中央値の報酬の単純な比率です。CEOに中央値の従業員の何倍もの報酬を支払っている企業は、ガルトスコアが高くなります。
この名前は、アイン・ランドの小説『アトラス・シュラッグド』（1957年）に登場する架空の人物、ジョン・ガルトにちなんで付けられた。
このスコアは、CEOの給与、ボーナス、株式報酬および従業員ストックオプションの価値、非株式インセンティブプラン報酬、および非適格繰延報酬を含む、CEOの総報酬に基づいて計算されます。
所得格差の指標として用いられる変動係数（CV）は、所得の標準偏差（所得の分散の平方根）を所得の平均値で割ることによって算出されます。したがって、標準偏差が小さい国ほど変動係数は低くなり、所得分配がより平等であることを示します。
数学的に扱いやすく、その二乗が部分群分解可能であるという利点があるが、上限がない。この単純な測定形式は、主に2つの大きな制約のために一般的に使用されていない。1つ目は、ジニ係数とは異なり、CVには上限がないため、解釈や比較が困難になることである。2つ目は、平均値と標準偏差が異常な境界値に大きく影響される可能性があるため、この係数は、異常なデータ分布の場合の所得不平等の尺度として適切な選択ではない。[ 15 ]
実務上、ジニ係数と比較すると、変動係数（CV）は分布の右端に高い重み付けをするため、富裕層に敏感である。分布の上位層における富の集中を分析することが研究の目的であれば、変動係数は適切な指標となる可能性がある。
対数所得の分散は、対数所得の分布に適用された分散として説明されます。[ 16 ]このスケール不変の相対的不平等の尺度は左裾に敏感であるため、低所得層（貧困層）の貧困レベルを研究する際に使用するのに最適です。[ 15 ]
セン貧困指標は、貧困線以下の人々のジニ係数と貧困率、および貧困線以下の人々の平均所得を組み合わせたものです。この指標はノーベル賞受賞者のアマルティア・センによって開発されましたが、所得不平等仮説の分野ではまだ使用されていません。セン貧困指数は熱狂的に歓迎されていますが、移転公理を満たしていない、分解可能ではない、サブグループ整合的ではないなど、多くの理想的な条件を満たしていません。[ 17 ]
後述のセクションで説明するように、Theil-Lは、所得分布における一人当たりのエントロピーの減少量であり、最大エントロピー（完全な平等によって達成される）を基準として測定されます。（別の解釈では、Theil-Lは、すべての所得について、(平均所得)/(所得i)の幾何平均の自然対数です。関連するAtkinson(1)は、所得分布について、(所得i)/(平均所得)の幾何平均から1を引いた値です。）
より大きな所得とより小さな所得の間での移転は、より大きな所得の比率よりもより小さな所得の比率を大きく変化させるため、この指標は移転原則を満たしている。
タイル指数が0の場合は完全な平等を示します。タイル指数が1の場合は、調査対象のシステムの分布エントロピーが82:18の分布を持つシステムとほぼ同じであることを示します。[ 18 ]これは、「80:20パレート原理」が適用されるシステムの不平等よりもわずかに不平等です。[注2 ]タイル指数は、0から1（0%から100%）の範囲を持つアトキンソン指数に変換できます。0は完全な平等を示し、1（100%）は最大の不平等を示します。（変換については、一般化エントロピー指数を参照してください。）
タイル指数はエントロピー尺度です。あらゆる資源分布と同様に、情報理論を参照すると、「最大エントロピー」は、所得者がその資源によって区別できないとき、つまり完全な平等があるときに発生します。現実の社会では、人々はさまざまな資源によって区別できますが、その資源とは所得です。区別できるほど、所得と所得者からなるシステムの「実際のエントロピー」は低くなります。情報理論に基づくと、これら2つのエントロピーの差は「冗長性」と呼ばれることがあります。[ 19 ]これは負のエントロピーのように振る舞います。
タイル指数についても「タイルエントロピー」という用語が使われていました。これが混乱を招きました。例えば、アマルティア・センはタイル指数について、「熱力学の文脈ではエントロピーが破滅と結びついているため、エントロピーが良いものであると理解するには少し時間がかかるかもしれない」と述べています。[ 20 ]重要なのは、タイル指数の増加はエントロピーの増加を示すのではなく、冗長性の増加（エントロピーの減少）を示すということです。
不平等度が高いほど、タイル冗長度も高くなります。冗長度が高いということは、エントロピーが低いことを意味します。しかし、これは必ずしも非常に高い不平等度が「良い」ことを意味するわけではありません。なぜなら、非常に低いエントロピーも爆発的な補償プロセスにつながる可能性があるからです。また、タイル指数を使用することも、必ずしも非常に低い不平等度（低い冗長度、高いエントロピー）が「良い」ことを意味するわけではありません。なぜなら、高いエントロピーは、遅く、弱く、非効率的なリソース割り当てプロセスと関連しているからです。
タイル指数には3つの種類があります。所得分布に適用する場合、第1のタイル指数（タイル-L）は所得が所得者にどのように分配されているかを示し、第2のタイル指数（タイル-T）は所得者が所得にどのように分配されているかを示します。
3つ目の「対称化」テイル指数（テイル-S）は、前述の2つの指数の算術平均です。3つ目のテイル指数の計算式は、フーバー指数と類似点があります（関連記事で説明されているとおり）。フーバー指数と同様に、対称化テイル指数は、所得と所得者を入れ替えても変化しません。分布データから直接スプレッドシート計算によってこの3つ目のテイル指数を生成する方法を以下に示します。
タイル指数が広く利用されている重要な特性の一つは、グループ間成分とグループ内成分に分解できることである。例えば、所得格差全体のタイル指数は、地域間成分と地域内成分に分解でき、地域間成分に起因する相対的な割合は、所得格差の空間的側面の相対的な重要性を示唆する。[ 21 ]
タイル指数は、所得が確率過程によって所得者に割り当てられるシステムの分配冗長性を示す指標である。これに対し、フーバー指数は、エントロピーを最大化するために再分配する必要のある社会の所得シェアの最小値を示す。この最小値を超えないためには、完全に計画された再分配が必要となる。したがって、フーバー指数は、「確率的」なタイル指数に対する「非確率的」な対応物と言える。
現実世界の資源配分プロセスにテイル指数を適用しても、これらのプロセスが確率的であることを意味するわけではありません。テイル指数は、観測されたシステムにおける秩序だった資源配分と、閉鎖系における確率的な資源配分の最終段階との間の距離を示します。同様に、フーバー指数を適用しても、資源配分プロセスが完全に計画された経済で発生することを意味するわけではありません。フーバー指数は、観測されたシステムにおける資源配分と、計画された資源配分の「均等化」の最終段階との間の距離を示します。どちらの指数においても、このような均等化は目標ではなく、あくまで基準として機能します。
特定の分布において、タイル指数はフーバー指数よりも大きくなる場合もあれば、小さくなる場合もある。
アトキンソン指数（アトキンソン尺度またはアトキンソン不平等尺度とも呼ばれる）は、分布のどちらの端が観測された不平等に最も大きく寄与したかを判断するのに役立つ尺度である。
アトキンソンεパラメータは、所得格差に対する不平等から生じる社会福祉損失の感度を、対応する一般化エントロピー指数で測定するため、「不平等回避パラメータ」と呼ばれることが多い。アトキンソン指数は、対応する社会福祉関数を参照して定義され、平均所得に1からアトキンソン指数を引いた値を乗じることで、均等に分配された所得に相当する福祉値が得られる。
所得に重み付け係数εを導入することで、この指数を規範的な尺度にすることができる。ε、すなわち「不平等回避度」を適切に選択することで、所得分布の特定部分の変化により大きな重み付けをすることができる。εが増加するにつれて、アトキンソン指数は所得分布の下位部分の変化に対してより敏感になる。逆に、不平等回避度が低下するにつれて（つまり、εが0に近づくにつれて）、アトキンソン指数は分布の下位部分の変化に対して鈍感になる。εが非負であるという一般的な制約があるため、アトキンソン指数はεの値がどのような場合でも上位所得に対して非常に敏感ではない。
もう一つの一般的な指標は、2つの異なるグループの所得比率、一般的には「高所得者対低所得者」という比率を取ることです。これは所得分布全体ではなく、所得分布の2つの部分を比較するものであり、これらの部分が平等であれば1対1となり、不平等であればあるほど比率は大きくなります。これらの統計は相対的な値（この集団の所得はあの集団の2倍）であるため、解釈や伝達が容易ですが、絶対的な尺度ではないため、不平等の絶対的な尺度を提供するものではありません。
特に、ここに示す最初のグラフのように、特定のパーセンタイルを中央値と比較することが一般的です。特定のパーセンタイルによる分布を要約した7数要約と比較してください。このような比率は、人口全体の不平等の全体的なレベルを表すものではありませんが、所得分布の形状の尺度となります。たとえば、添付のグラフは、1967年から2003年の期間において、中央値と10パーセンタイルおよび20パーセンタイルの間の米国の所得比率は大きく変化しなかったのに対し、中央値と80、90、95パーセンタイルの間の比率は増加したことを示しています。これは、この期間における米国のジニ係数の増加が、低所得者層（中央値と比較して）の損失ではなく、高所得者層（中央値と比較して）の増加によるものであることを反映しています。
関連する比率の分類として「所得シェア」があり、これは国民所得のうち、特定の最も裕福な層または最も貧しい層が受け取る割合を示す。
人口は、所得が最も低い層（人口のx %）の累積所得をグラフ化したものですが、ローレンツ曲線（ジニ係数のセクションで説明）は、0 から 100 までのすべてのxについて、所得が最も低い層（人口の x %）の累積所得をグラフ化したものです。ただし、データについてコメントする際には、最も裕福な層（人口のx %）の所得の割合を示す逆数として表現することもできます。
ローレンツ曲線の重要かつ明白な特性は、国Aの国民所得の累積シェアが（例えば）最貧困層1％で国Bよりも高い場合、次のようになるということである。
不平等が害を及ぼす場合、その影響の大部分は貧困層に及ぶ。所得順位付けされた任意のパーセンタイルにおいて、国民所得シェアが高いほど、平等分配（国民平均所得）に対する受取割合が高くなることを意味する。
したがって、最貧困層1％の累積国民所得分配率が高い国は、最貧困層X％の累積平等分配率も高くなる。これは、各パーセンタイルXについて、あるいは（ローレンツ曲線が交差する場合）交差点のより貧しい側のパーセンタイルについて言えることである。
一部の情報源は、ローレンツ曲線のデータポイント（数パーセンタイルまでの累積国民所得シェア）をいくつか報告している。
前述のように、所得シェアとサブグループ規模の比率は、サブグループの平均所得と平均所得の比率に相当する。
所得分布は一般的に正に歪んでいるため、平均値は中央値よりも高くなり、平均値に対する比率は中央値に対する比率よりも低くなります。これは特に、所得上位層（上位 10%、1%、0.1%、0.01%、また「上位 100」所得者など）に帰属する所得の割合を測定するために使用され、米国では上位 400 所得者は所得者の 0.0002%（100万人に 2人）であり、所得の集中、つまり富の集中、あるいは所得の集中を研究します。たとえば、右のグラフでは、米国の所得上位層の所得シェアは 1950 年代半ばから 1980 年代半ばまでほぼ一定でしたが、1980 年代半ばから 2000 年代にかけて増加しました。この不平等の増加はジニ係数に反映されています。
例えば、2007年には米国の所得上位10%が総賃金の49.7%を占めていた（米国の所得上位 0.01% が総賃金の 6% (600 倍の平等率) を占めており、米国の所得上位 0.01% が総賃金の 6% (600 倍の平等率) を占めている。[ 26 ]
クズネッツ比率は、最も所得の高い世帯（通常は上位20%で定義される）の所得と最も所得の低い世帯の所得の比率を測定したものであり、[ 27 ]一般的には所得の下位20%または下位40%で測定されます。20%と20%を比較すると、完全に均等な分配は1で表され、20%と40%ではこの値は0.5に変わります。
クズネッツ曲線図は逆U字曲線を示すが、軸上の変数はしばしば混在しており、Y軸には不平等またはジニ係数、X軸には経済発展、時間、または一人当たりの所得が用いられる。[ 28 ]
不平等指数による不平等の規範的解釈とは、不平等指数と、社会の構成員の所得（名目または実質）に基づいて定義された社会評価の順序との間に関係があることを意味する。所得は通常、成人等価尺度を使用して世帯ではなく個人に割り当てられる。[ 29 ]
規範的アプローチについては、チャールズ・ブラックオービー、ウォルター・ボサート、デイビッド・ドナルドソンが著書『所得格差の測定：規範的アプローチ』の中で論じている。
不平等の統計的解釈は、財政データと所得不平等の尺度としてのパレートモデル（1895）のパラメータαに基づいています。[ 30 ]このアプローチについては、Giovanni M. Giorgi の著書「所得不平等の測定：統計的アプローチ」でさらに詳しく議論されています。
ジニ係数、フーバー指数、タイル指数、および関連する福祉関数[ 31 ]は、スプレッドシートでまとめて計算できます。[注5 ]福祉関数は、中央値所得の代替として機能します。
表の中で、黄色の背景の欄はデータ入力に使用されます。これらのデータから、不平等指標および関連する福祉関数が計算され、緑色の背景の欄に表示されます。
ここで示されている例では、「タイル指数」とは、ある社会における個人（または世帯）への所得分配について計算されたタイル指数と、その社会における個人（または世帯）の所得分配について計算されたタイル指数の算術平均を指します。タイル指数とフーバー指数の違いは、相対偏差Dの重み付けにあります。フーバー指数では、グループごとの相対偏差Dは、そのグループ自身の符号で重み付けされます。一方、タイル指数では、グループごとの相対偏差Dは、そのグループにおける個人一人当たりの所得によって提供される情報量で重み付けされます。
計算にあたっては、通常、社会は所得グループに分けられます。多くの場合、各グループにほぼ同数の個人が含まれる4つまたは5つのグループが設けられます。その他の場合、所得範囲に基づいてグループが作成され、各グループの個人数が異なる場合があります。上の表は、4つのグループにおける不平等指数の計算例を示しています。各グループについて、グループAあたりの個人数（または世帯数）と、そのグループEの総所得が示されています。
ジニ係数を計算するには、パラメータペアAとEをソートする必要があります。（タイル指数とフーバー指数については、ソートは不要です。）AとEは、「個人所得」列の値が昇順になるようにソートする必要があります。
これらの点を念頭に置くことで、不平等指標の不適切な使用によって引き起こされる問題点を理解するのに役立ちます。しかし、これらの点によって不平等係数が無効になるわけではありません。不平等指標が適切に説明され、一貫性のある方法で計算されていれば、不平等を定量的に比較するための優れたツールとなり得ます。
近年の幅広い学術研究から得られた証拠は、所得格差と成長率および投資率の間には非線形関係があることを示している。格差が非常に大きいと成長が鈍化し、中程度の格差は成長を促進する。格差が非常に小さい場合の影響については、研究によって見解が分かれている。
ハーバード大学のロバート・J・バローは、研究「複数の国における不平等と成長」の中で、不平等が大きいほど貧しい国では成長が阻害され、発展した地域では成長が促進される傾向があることを発見した。[ 32 ]国連の持続可能な開発目標10のようなイニシアチブの必要性を強調し、不平等の削減を目指している。[ 33 ]パク・ホン・モによると、所得の不平等はGDP成長率に大きな負の影響を与える。彼らの研究「所得の不平等と経済成長」では、最も重要なのは移転チャネルであり、最も重要でないのは人的資本チャネルであることを発見した。しかし、所得の不平等が生産性成長率に直接与える影響は、その全体的な影響の55%以上を占めている。これは、所得の不平等が経済成長に与える影響は、私たちが認識したりモデル化したりしてきたよりもはるかに複雑であることを示している。[ 34 ]
世界開発経済研究所の研究において、ジョバンニ・アンドレア・コルニアとジュリアス・コート（2001）は、やや異なる結論に達している。[ 35 ] [ 36 ]著者らは、富の分配に関しても節度を追求し、特に極端な状況を避けることを推奨している。非常に高い平等主義と非常に高い不平等は、いずれも成長の鈍化を招く。経済的に発展した国々の不平等を考慮すると、公共政策は「効率的な不平等範囲」を目標とすべきである。著者らは、このような効率的な範囲は、ジニ係数の値が0.25（不平等が最も少ないヨーロッパ諸国に近い）から0.40（米国の不平等レベルに近い）の間にあると主張している。
「機会の不平等、所得の不平等、経済成長」という研究によると、所得の不平等と経済成長の関係は、世代間移動によって特定される機会の平等のレベルによって媒介される。最近開発された国際的に比較可能な世代間移動の指標をいくつか用いて、所得の不平等が成長に及ぼす負の影響は、世代間移動が減少するにつれて増大することが確認された。この結果は、世代間移動を除外するとモデルの誤特定につながることを示唆しており、これが所得の不平等と成長に関する実証研究がこれまで決定的な結論に至っていなかった理由を説明している。[ 37 ]
別の研究者は、完全市場では不平等は成長に影響を与えないことを示している。 [ 38 ]
不平等と成長の関係を示す曲線の正確な形状は、各国の資源賦存量、歴史的背景、残存する絶対的貧困のレベル、利用可能な社会保障制度のストック、そして物的資本と人的資本の分布などによって、当然ながら国ごとに異なる。
{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）中央値は20パーセンタイルと40パーセンタイルの幾何平均として算出。
{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)