Vitalik: 抵制过多应用基尼系数_以太坊

Vitalik: 抵制过多应用基尼系数

基尼系数 (也被称作基尼指数) 是目前为止最受大家喜爱、最广为流传的用以测量收益不公平的规范，尤其是用于考量在某我国、地域或别的小区的收益或財富不公平。它往往受大家喜爱，是由于它非常容易了解，它的数学定义能够非常容易根据一个数据图表开展数据可视化。

殊不知，大家能够想像，一切尝试把不公平简单化为一个数据的计划方案都是会有局限，基尼系数亦这般。即便 在它一开始用以测量世界各国的收益和財富不公平的情境下，它也是有局限的，而当把基尼系数侵吞到别的情境 (尤其是加密货币全球) 时，其局限则更显著了。在本文里，我将讨论基尼系数的局限，并建议应用别的取代计划方案。

基尼系数是由科拉多·吉尼 (Corrado Gini) 于 1912 年明确提出，用以测量不公平。它一般被用于测量我国的收益和財富的不公平，虽然它愈来愈多的被用以别的情境。

基尼系数有两个等价界定：

用曲线图上的面积定义：制作函数图，在其中， f(p) 相当于中低收入群体获得的全年收入 (即 f(0.1) 意味着收益最少的 10% 的人在全年收入中的市场份额 )。Gini 指数是该曲线图与平行线 y=x 中间的总面积，是全部三角形的一部分：

用均值误差界定：基尼系数是全部很有可能的每两个人中间收益的均值误差的一半再除于收入水平。

比如，上边事例的图中，四个人的收益是 [1, 2, 4, 8]，因而有 16 个很有可能的误差，他们是 [0, 1, 3, 7, 1, 0, 2, 6, 3, 2, 0, 4, 7, 6, 4, 0]。从而获得均值误差为 2.875，而收入水平为 3.75，因而基尼系数=2.8752/ (2*3.75) ≈0.3833。

結果是二者的标值是相同的 (证实这一点就当是阅读者的一个训练)！

基尼系数很有诱惑力，因为它是非常简易且便于了解的数据信息。它很有可能看上去不容易，但相信自己，基本上全部解决随意经营规模人口数量的数据统计都那麼槽糕，且通常更遭。请看一下像标准偏差一样基本的公式计算：

而基尼系数是：

这确实非常简单的，我保证！

那麼，它有哪些难题呢？它实际上有很多难题，大家早已写了许多 有关基尼系数各种各样难题的文章内容了。在文中，我将关键探讨一个我觉得在全部基尼系数行业探讨还不够的一个难题，但它与剖析在互联网社区 (比如区块链技术) 里的不公平尤其有关。基尼系数将2个事实上十分不一样的难题——因为欠缺资源而遭到痛楚与权利集中化——融合到一个不公平指数值里。

为了更好地更清晰地了解2个难题的差别，大家一起来看看2个反乌托邦：

反乌托邦 A：一半人口数量均分全部资源，别人一点都分不上

反乌托邦 B：一个人有着全部资源的一半，别人均分剩余的一半资源

下列是2个反乌托邦的洛伦兹曲线 (像大家在上文见到的一样好看的图片表)：

显而易见，这两个反乌托邦都并不是合适日常生活的地区。但他们不宜日常生活的缘故并不相同。反乌托邦 A相当于给每一个住户一个抛硬币的机遇，假如落在左边，应对的是恐怖的规模性挨饿；假如落在右侧，则是和平等主义产生的和睦。如果你是灭霸，你很有可能会喜爱它！假如你并不是，应当以最強的能量防止其产生。另一方面，反乌托邦 B类似“美丽新世界”：每一个人都是有体面地的幸福生活 (至少在对每一个人的资源开展快照更新时是那样)，但它是以一个极为不民主化的权利构造做为成本的，你最好希望你有一个好的执政者。如果你是柯蒂斯·雅文 (译员注：英国极右派blog创作者)，你很有可能喜爱。假如你并不是，也应当以最強的能量防止其产生。

这两个难题相差甚远，非常值得分离剖析和测量。这一差别不只是理论上的。下列这一数据图表展现了最底层 20% 的人的收益在全年收入的占有率 (它是防止反乌托邦 A 的一个适合的指标值) 与高层 1% 的人的收益在全年收入的占有率 (它是贴近反乌托邦 B 的一个适合的指标值) 的比照：

来源于：https://data.worldbank.org/indicator/SI.DST.FRST.20 (合拼了 2015 年和 2016 年的数据信息) 和 http://hdr.undp.org/en/indicators/186106.

二者显著是有关的 (相关系数r是  -0.62 )，但不是强有关 (应用统计学的权威性显而易见觉得 0.7 是“高宽比有关”的较低阀值，而大家得到的标值比它还低)。数据图表中有一个有意思的第二个层面能够剖析——高层 1% 的人赚全年收入的 20% 而最底层 20% 的人赚 3% 的我国与高层 1% 的人赚全年收入的 20% 与最底层 20% 的人赚全年收入 7% 的国家有何差别？唉，这类探寻最好是或是交给别的比我更有工作经验、更奋发进取的数据信息与文化艺术探索者吧。

为何基尼系数在非地域小区里应用(比如互联网技术或数据加密小区)是十分有什么问题的 

在区块链技术全球里，財富集中化是一个尤其关键的难题，且是一个非常值得测量和了解的难题。这对全部区块链技术全球很重要，由于很多人 (和美参议院听证制度) 正在尝试弄清楚加密货币在多多方面上是真真正正反精英主义，及其在多多方面上它仅仅用新精英替代旧精锐。这一点在比照不一样加密货币时也十分关键。

在加密货币的原始供给量中，一部分代币总立即分到特殊内部员工不是公平的一种。一定要注意，以太币的数据信息是稍有什么问题的：内部员工和慈善基金会的占有率应该是 12.3% 和 4.2%，而不是 15% 和 5%。

充分考虑对这种难题的关心，很多人都试着测算加密货币的基尼指数，这应当一点也不怪异：

受关心的质押贷款 EOS 代币总的基尼指数(2018)

加密货币的基尼系数 (2018)

应用好几个指标值和粒度分布来测量BTC和以太币的区块链技术水平 (2021, 包含基尼系数和别的2个指标值）

Nouriel Roubini 将BTC的基尼系数与北朝鲜开展比照 (2018)

加密货币销售市场上的链上深层次观查 (2021, 应用基尼系数来测量去中心化水平)

并且在比这更早的情况下，大家从2014年起就务必解决这篇轰动一时的文章内容：

这类剖析除开常常犯一般科学方法论不正确 (一般要不把收益与財富混为一谈，要不把客户与帐户混为一谈) 外，他们在应用基尼系数来做这种种类的比照也有一个比较严重而细微的难题。这个问题取决于典型性地域小区 (比如大城市、我国) 与典型性互联网社区 (比如区块链技术) 中间的重要差别：

一个地域小区的典型性住户会在这个小区上耗费她们绝大多数的時间和资源，因而在一个地域小区中测量的不公平体现的是大家可得到的总资源的不公平。但在互联网社区里，测量不公平能够有两个来源于：(i) 不一样的参加者在总资源里得到的不公平市场份额，及其(ii) 参加小区的兴趣爱好水准的摇缀。

有着 15 美金货币的平常人是贫困的，她们沒有得到幸福生活的工作能力。有使用价值 15 美金的加密货币的平常人是一个业余组发烧友，他开钱夹是为了更好地好玩儿。兴趣爱好水准摇缀是身心健康的；每一个小区都是有其业余组发烧友和沒有日常生活的全职的顶势粉絲。因而，假如一个加密货币有十分高的基尼系数，但不公平的很绝大多数缘故是因为兴趣爱好水准的摇缀，那麼这一数据偏向的实际远沒有这些今日头条喻指的恐怖。

加密货币，即便 是这些早已高宽比由财团操纵的，也不会把全球的任何地方变成贴近于反乌托邦 A 那般。但分派很槽糕的加密货币很有可能看上去像反乌托邦 B，假如应用代币总网络投票整治来做协议书管理决策得话，难题会越来越更繁杂。因而，为了更好地找到数据加密小区最令人堪忧的难题，大家要想一个能够体现贴近于反乌托邦 B 的、更实际的指标值。

取代指标值：分离测量反乌托邦 A 和反乌托邦 B 的难题

测量不公平的另一个方式 是预计由资源的不公平分派产生的痛苦 (即“反乌托邦 A” 的难题)。最先，从某效用函数逐渐，它意味着具备一定总数钱的使用价值。很多人应用 log(x) ，因为它能十分形象化地主要表现一个人收益翻番的自然数，且在一切水准上全是合理的：从 10,000 美金变为 20,000 美金提升的经济效益与从 5,000 美金变为 10,000 美金、或从 40,000 美金变为 80,000 美金是一样的。随后，得到的是与假如每一个人只有获得收入水平对比，测量损害了是多少效应：

第一项 (平均值的多数) 是贷币获得极致分派的状况下每一个人会获得的效应，因而每个人都获得收入水平。第二项（多数的均值) 是今日经济大国的均值效应。假如你将资源小范围地当作是用以消费的物品，二项的误差意味着不公平产生的效应损害。也有别的方式 能够界定这一公式计算，但他们最后都贴近于等价 (比如，霍华德·阿特金森 (Anthony Atkinson) 1969 年的毕业论文明确提出一个“公平公正分派的平衡工资水平”指标值，在 U(x)=log(x) 里，它仅仅以上公式计算里的一个单调函数，而 Theil 指数值L 则在数学课上与以上公式计算彻底相同)。

而要测量资源集中化难题 (或“反乌托邦 B”难题)，赫芬达尔 —— 赫希曼指数值 (通称为 HHI) 是一个非常好的起始点，它早已被用于测量领域里的经济发展集中化水平了：

针对喜爱根据数据可视化来学习培训的阅读者，可看下面的图：

HHI: 翠绿色总面积除于占地面积

它也有别的取代指标值；Dell指数值 T (Theil T index) 跟它有一些相似度，但也是有不一样。一个更简易、更笨的取代指标值是 Nakamoto 指数：最少必须 加起來的参加总数要超过总人数的 50%。一定要注意，这一全部这种集中化指标值都特别关注在顶端周边产生的状况 (并且是有意的)：很多有着极少数资源的业余组发烧友对这一指数值奉献非常少，乃至沒有奉献，而顶端2个参加者的个人行为合起來能够对这一指标值造成十分大的危害。

针对数据加密小区，资源集中化系统对而言是较大 风险性之一，但仅有 0.00013 个代币总的人并不可以证实她们已经饿肚子，但选用这种指数值就这样的构思。可是，即便 针对我国，权利集中化与因欠缺资源而吃苦这2件事也应当分离来讨论和测量。

换句话说，某种意义上大家务必超过这种指标值。集中化难题产生的损害不只是一个有关共创文明城市总数尺寸的涵数；它非常大水平上还在于共创文明城市和她们相互之间勾结的工作能力。一样地，资源分派是依靠互联网的：假如欠缺资源的人有一个非正规的互联网能够进到，那麼欠缺宣布资源也不是那麼有危害。但解决这种难题的难度系数大很多，因而在大家仍有较少数据信息能够运用时，大家的确还必须 更简易的专用工具。

创作者 | Vitalik Buterin

来源于：https://data.worldbank.org/indicator/SI.DST.FRST.20 (合拼了 2015 年和 2016 年的数据信息) 和 http://hdr.undp.org/en/indicators/186106.

在加密货币的原始供给量中，一部分代币总立即分到特殊内部员工不是公平的一种。一定要注意，以太币的数据信息是稍有什么问题的：内部员工和慈善基金会的占有率应该是 12.3% 和 4.2%，而不是 15% 和 5%。

HHI: 翠绿色总面积除于占地面积

创作者 | Vitalik Buterin

当场 | Vitalik：公链的使用价值来自于不一样运用的连接:金色财经现场采访，10月27日，第六届区块链技术全世界高峰会于上海市揭幕，高峰会的圆餐桌探讨阶段，以太币创办人Vitalik Buterin共享表明，大家的加密算法生态体系关键的是全部生态体系的发展趋势，大家的使用价值来自于不一样运用的连接，及其不一样区块链技术间的互动。

对于链的升級，我觉得处理方法取决于在协议书上，除此之外我们要提升不一样层的特性，根据技术性结合大家做一些更改，对于个人隐私保护，零知识证明是一个关键的技术性方法，但针对个人隐私保护而言，有一些信息内容必须 公布，有一些必须 维护，必须 实际情景实际考虑到。

除此之外，假如想把传统式的金融信息服务转移到公链上，是许多 公链没法保证，从安全性视角看来，系统软件也必须 检测，它是必须 時间的。[2020/10/27]

动态性 | EOS 的Activity指数为43,721,037 排名第一:据IMEOS报导，截至12月16号11点，blocktivity.info上表明，排名第一的 EOS 的Activity指数为43,721,037 ，排行第二、第三各自为 TLOS 和 IOST 。Acitivity指数为近期24小时本质区块链技术上实行的实际操作总数。[2019/12/16]

动态性 | Stellar发布公告提示客户当心欺诈性空投物资主题活动Stellar-Activity:Stellar官方网Reddit发布公告，提示客户当心欺诈性空投物资主题活动。最开始是StellarShade随后变为Stellar Dolphin Fork，如今叫Stellar-Activity（XLA）。该类术应用同样的运行模版开展行——起先在bitcointalk.org发帖子称将在某一特殊日期开展大空投物资，随后逐渐派发赠送品，实行营销战略以在社交媒体上吸引住不知道的粉絲来散播这一信息，粉絲们在不知道的状况下间接的开展二次传播，导致大量的人上当受。子公司们宣称可能以2:1的占比让你给予XLA（每持有1XLM就给与2XLA），随后引诱你一直在她们的帐户查看器里键入公钥，以后窃取你全部的帐户储蓄。[2018/12/

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