Vitalik: 基尼系數在非地緣社區里使用是有問題的，不應過度使用基尼系數

基尼系數(也被稱為基尼指數)是迄今為止最受歡迎、最廣為人知的用于測量收入不平等的標準，特別是用來衡量在某國家、地區或其他社區的收入或財富不平等。它之所以受歡迎，是因為它很容易理解，它的數學定義可以很容易通過一個圖表進行可視化。然而，人們可以想象，任何試圖把不平等簡化為一個數字的方案都會有局限性，基尼系數亦如此。即使在它一開始用于測量各國的收入和財富不平等的語境下，它也是有局限性的，而當把基尼系數挪用到其他語境(特別是加密貨幣世界)時，其局限性則更明顯了。在這篇文章里，我將談論基尼系數的局限性，并提議使用其他替代方案。什么是基尼系數？基尼系數是由科拉多·吉尼(CorradoGini)于1912年提出，用于測量不平等。它通常被用來測量國家的收入和財富的不平等，盡管它越來越多地被用于其他語境。基尼系數有兩個等值定義：?用曲線上的面積定義：繪制函數圖，其中，f(p)等于低收入人群賺取的總收入(即f(0.1)代表收入最低的10%的人在總收入中的份額)。Gini系數是該曲線與直線y=x之間的面積，是整個三角形的一部分：

?用平均差值定義：基尼系數是所有可能的每兩人之間收入的平均差值的一半再除以平均收入。例如，上面例子的圖里，四個人的收入是，因此有16個可能的差值，它們是。由此得到平均差值為2.875，而平均收入為3.75，因此基尼系數=2.8752/(2*3.75)≈0.3833。結果是兩者的數值是相等的(證明這一點就當是讀者的一個練習)！基尼系數有什么問題？基尼系數很有吸引力，因為它是相當簡單且易于理解的數據。它可能看起來不簡單，但相信我，幾乎所有處理任意規模人口的統計數據都那么糟糕，且往往更遭。請看看像標準差一樣基礎的公式：

Gravity Finance項目Discord服務器已被入侵:金色財經報道，據CertiK監測，Gravity Finance項目Discord服務器已被入侵，黑客發布了虛假空投鏈接。在團隊確認他們已經恢復服務器的控制權之前，請勿點擊任何鏈接。[2023/4/6 13:47:37]

而基尼系數是：

這真的很簡單的，我保證！那么，它有什么問題呢？它其實有很多問題，人們已經寫了很多關于基尼系數各種問題的文章了。在本文，我將重點討論一個我認為在整個基尼系數領域討論還不足的一個問題，但它與分析在互聯網社區(例如區塊鏈)里的不平等特別相關。基尼系數將兩個實際上非常不同的問題——由于缺乏資源而遭受痛苦與權力集中——結合到一個不平等指數里。為了更清楚地理解兩個問題的差異，我們來看看兩個反烏托邦：反烏托邦A：一半人口平分所有資源，其他人一點都分不到反烏托邦B：一個人擁有所有資源的一半，其他人平均分剩下的一半資源以下是兩個反烏托邦的洛倫茲曲線(像我們在上文看到的一樣好看的圖表)：

V神將推特名改回vitalik.eth:金色財經報道，以太坊創始人Vitalik Buterin將推特昵稱從豚林vitalik.eth改回vitalik.eth。[2022/6/14 4:24:40]

顯然，這兩個反烏托邦都不是適合生活的地方。但它們不適合生活的原因并不相同。反烏托邦A等于給每個居民一個拋硬幣的機會，如果落在左邊，面對的是可怕的大規模饑餓；如果落在右邊，則是和平等主義帶來的和諧。如果你是滅霸，你可能會喜歡它！如果你不是，應該以最強的力量避免其發生。另一方面，反烏托邦B類似于“美麗新世界”：每個人都有體面的美好生活(起碼在對每個人的資源進行快照時是這樣)，但這是以一個極其不民主的權力結構作為代價的，你最好希望你有一個好的統治者。如果你是柯蒂斯·雅文(譯者注：美國極右派博客作者)，你可能喜歡。如果你不是，也應該以最強的力量避免其發生。這兩個問題相差甚遠，值得分開分析和測量。這個差異不只是理論上的。以下這個圖表展示了底層20%的人的收入在總收入的占比(這是避免反烏托邦A的一個合適的指標)與頂層1%的人的收入在總收入的占比(這是接近反烏托邦B的一個合適的指標)的對比：

Swingby與Waves計劃將LTC、BEP-2代幣和隱私幣連接到Gravity:Swingby和Waves聯合力量來增強其鏈間基礎設施，并將LTC、BEP-2代幣和隱私幣連接到Gravity及其各種目標鏈。Swingby和Gravity宣布達成合作，重點是將兩個為跨鏈交互設計的基礎設施結合起來，共同構建鏈間DeFi。（Globe Newswire）[2020/9/1]

來源：https://data.worldbank.org/indicator/SI.DST.FRST.20(合并了2015年和2016年的數據)和http://hdr.undp.org/en/indicators/186106.兩者明顯是相關的(相關系數是-0.62)，但遠非強相關(統計學的權威顯然認為0.7是“高度相關”的較低閾值，而我們得出的數值比它還低)。圖表中有一個有趣的第二個維度可以分析——頂層1%的人賺總收入的20%而底層20%的人賺3%的國家與頂層1%的人賺總收入的20%與底層20%的人賺總收入7%的國家有何差異？唉，這種探索最好還是留給其他比我更有經驗、更進取的數據與文化探索者吧。為什么基尼系數在非地緣社區里使用(例如互聯網或加密社區)是非常有問題的在區塊鏈世界里，財富集中是一個特別重要的問題，且是一個值得測量和理解的問題。這對整個區塊鏈世界很重要，因為很多人(和美國參議院聽證會)正試圖搞清楚加密貨幣在多大程度上是真正反精英主義，以及在多大程度上它只是用新精英取代舊精英。這一點在對比不同加密貨幣時也非常重要。

聲音 | 江卓爾：分片提升容量難度大時間長 故而Vitalik提出使用BCH或者ETC作為以太坊數據層:7月25日消息，萊比特礦池CEO江卓爾表示，分布式系統（去中心化系統）有一個不可能三角，稱為分布式系統CAP定理，指的是在一個分布式系統中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可兼得。Vitalik提出用分片方法提升容量，但分片方法的難點是一致性，也就是CAP中的C，Consistency（一致性），這個是一個要挑戰不可能三角的開發，所以開發難度很大，時間長，所以Vitalik才提出使用BCH或者ETC作為以太坊數據層的短期方案，來解決ETH的燃眉之急。[2019/7/25]

在加密貨幣的初始供應量中，部分代幣直接分給特定內部人員是不平等的一種。請注意，以太坊的數據是稍有問題的：內部人員和基金會的占比應該是12.3%和4.2%，而不是15%和5%。考慮到對這些問題的關注，很多人都嘗試計算加密貨幣的基尼指數，這應該一點都不奇怪：受關注的質押EOS代幣的基尼指數(2018)加密貨幣的基尼系數(2018)使用多個指標和粒度來測量比特幣和以太坊的去中心化程度(2021,包括基尼系數和其他兩個指標）NourielRoubini將比特幣的基尼系數與朝鮮進行對比(2018)加密貨幣市場上的鏈上深入觀察(2021,使用基尼系數來測量中心化程度)而且在比這更早的時候，我們從2014年起就必須應對這篇轟動一時的文章：

Vitalik Buterin推特發文是否應離開以太坊加入谷歌 隨后又刪除:據cryptovest報道，Vitalik Buterin在推特發文進行投票，是否應該放棄以太坊加入谷歌，并在推特上貼出谷歌招聘人員發送的電子郵件截圖，隨后推特上又將之刪除。[2018/5/21]

這類分析除了經常犯一般方法論錯誤(通常要么把收入與財富混為一談，要么把用戶與賬戶混為一談)外，它們在使用基尼系數來做這些類型的對比也有一個嚴重而微妙的問題。這個問題在于典型地緣社區(例如城市、國家)與典型互聯網社區(例如區塊鏈)之間的關鍵區別：一個地緣社區的典型居民會在這個社區上花費他們大部分的時間和資源，因此在一個地緣社區中測量的不平等反映的是人們可獲得的總資源的不平等。但在互聯網社區里，測量不平等可以有兩個來源：(i)不同的參與者在總資源里獲得的不平等份額，以及(ii)參與社區的興趣水平的參差。擁有15美元法幣的普通人是貧窮的，他們沒有獲得美好生活的能力。有價值15美元的加密貨幣的普通人是一個業余愛好者，他開錢包是為了好玩。興趣水平參差是健康的；每個社區都有其業余愛好者和沒有生活的全職硬核粉絲。因此，如果一個加密貨幣有非常高的基尼系數，但不平等的很大部分原因是由于興趣水平的參差，那么這個數字指向的現實遠沒有那些頭條意指的可怕。加密貨幣，即使是那些已經高度由財閥控制的，也不會把世界的任何地方變為接近于反烏托邦A那樣。但分配很糟糕的加密貨幣可能看起來像反烏托邦B，如果使用代幣投票治理來做協議決策的話，問題會變得更復雜。因此，為了找出加密社區最令人擔憂的問題，我們想要一個可以反映接近于反烏托邦B的、更具體的指標。替代指標：分開測量反烏托邦A和反烏托邦B的問題測量不平等的另一個方法是預估由資源的不平等分配帶來的苦難(即“反烏托邦A”的問題)。首先，從某效用函數開始，它代表具有一定數量錢的價值。很多人使用log(x)，因為它能非常直觀地表現一個人收入翻倍的近似值，且在任何水平上都是有效的：從10,000美元變成20,000美元增加的效益與從5,000美元變成10,000美元、或從40,000美元變成80,000美元是一樣的。然后，得出的是與如果每個人只能得到平均收入相比，測量損失了多少效用：

第一項(平均數的對數)是貨幣得到完美分配的情況下每個人會得到的效用，因此每個人都會賺取平均收入。第二項（對數的平均值)是今天經濟體的平均效用。如果你把資源狹義地看作是用于個人消費的東西，兩項的差值代表不平等帶來的效用損失。還有其他方法可以定義這個公式，但它們最終都接近于等值(例如，安東尼·阿特金森(AnthonyAtkinson)1969年的論文提出一個“公平分配的均衡收入水平”指標，在U(x)=log(x)里，它只是上述公式里的一個單調函數，而Theil指數L則在數學上與上述公式完全相等)。而要測量資源集中問題(或“反烏托邦B”問題)，赫芬達爾——赫希曼指數(簡稱為HHI)是一個很好的起點，它已經被用來測量行業里的經濟集中程度了：

對于喜歡通過可視化來學習的讀者，可看下圖：

HHI:綠色面積除以總面積它還有其他替代指標；戴爾指數T(TheilTindex)跟它有一些相似性，但也有不同。一個更簡單、更笨的替代指標是Nakamoto系數：最小需要加起來的參與人數要大于總人數的50%。請注意，這個所有這些集中指標都非常關注在頂部附近發生的情況(而且是故意的)：大量擁有少數資源的業余愛好者對這個指數貢獻很少，甚至沒有貢獻，而頂部兩個參與者的行為合起來可以對這個指標產生非常大的影響。對于加密社區，資源集中對系統來說是最大風險之一，但只有0.00013個代幣的人并不能證明他們正在挨餓，但采用這些指數就是這樣的思路。但是，即使對于國家，權力集中與因缺乏資源而受苦這兩件事也應該分開來談論和測量。也就是說，某種程度上我們必須超越這些指標。集中問題帶來的傷害不只是一個關于行動者數量大小的函數；它很大程度上還取決于行動者和他們互相合謀的能力。同樣地，資源分配是依賴網絡的：如果缺乏資源的人有一個非正式網絡可以進入，那么缺乏正式資源也不是那么有害。但處理這些問題的難度大得多，因此在我們仍有較少數據可以利用時，我們確實還需要更簡單的工具。原地址：https://vitalik.ca/general/2021/07/29/gini.html

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