bellbasis 2012-12-11 09:21
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第一，8000样本的确太少，我觉得20万可能还凑合。
中国乡镇数就有40000，每个镇至少5个家庭样本吧。或者每10*10公里10个样本，需要考虑下每个分区内的事例数。
第二，不知道你们文科做统计怎么做系统误差，这个东西如果大到诸如0.61+-0.9就没意思了。具体的东西写成文献500页都不够。不过文科统计系统误差本来就难做，不难为你们，只是提醒下你们，这种统计的结果不一定就正确了，因为其潜在系统误差很难估计对。
第三，基尼系数可以反应贫富差距。但是其带来的后果不一定直接相关。比如贵州很穷的地方和上海富人之间差距很大，但是他们并不会天天看着富人而因此产生极大不满（他们最大的不满可能来自于他们自己的村长或者县长，虽然这个县长比上海的中产可能都不如）。距离太远了，也就是说东西差距对基尼系数的贡献有，但是实际社会后果可能并没那么强。尤其是像贵州山区和东部沿海的物价就和两个国家一样，是否应该按购买力计算？
地理的差距一定程度上缓和了矛盾。同样的差距，如果是黄浦和虹口这么远，那社会后果就严重的多。
基尼系数应该以人的平均活动范围做统计空间，分别统计分别公开，比如铁路发达的地区，可以用500～1000公里半径作为区域统计。毕竟虽然我们看贵州穷（但我们不会去造（）反 ），但是贵州的穷人可能连电脑都没有，上海对他们来说和外国没啥区别，他们也就盯着自己村长是不是吃肉了。也就是说，贫富差距虽然大，但是实际的民愤效果并没有那么大。
所以说，同样大的基尼系数，比如0.6，如果仅仅是一个城市（贫民窟和富人在一起）潜在危险会很大，但是如果一个是穷的农村，一个是富的城市，交通不便，相互间隔2000公里，可能根本就没啥关系。
别忘了一件事情，在这个帖子里愤恨贫富差距大的人，你们都有电脑能上的起网，按印度的标准都是中产了。中产是不可能（zao fan）的，真正能（zao fan）抢你们手上手机和电脑的，根本就不知道基尼系数已经0.6了。
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