Kształtowanie się rozkładu dochodów ludności Polski dla regionów na podstawie wybranych modeli teoretycznych

• Authors: Kamila Trzcińska

Abstracts

EN

Research on income distributions focuses mainly on attempts to match theoretical distributions to the empirical income distribution and on the analysis of these distributions. The analysis results show that three‑parameter models very well approximate the income distribution of many countries. The Daguma distribution is recognised in the literature on income research as one of the best three parameter income distribution models. In 2010 Zenga proposed a new three‑parameter model for economic size distribution which possesses interesting statistical properties. The aim of this paper is to use the Dagum and Zenga model to analyze the distribution of Polish household income by regions. The D’Addario invariant methods and the maximum likelihood method were used to estimate the density function parameters. The calculations presented in the paper has been based on the individual data coming from the random sample obtained within the Household Budget Survey by regions by the Central Statistical Office in 2016. The article presents income inequality measures based on the considered models. The results of the calculations confirm that Zenga distribution is a good income distribution model which can be applied to analyze the income households of the Polish population.

PL

Badania rozkładów dochodów skupiają się głównie na próbach dopasowania rozkładów teoretycznych do empirycznego rozkładu dochodów w różnych przekrojach oraz na analizie tych rozkładów. Wyniki analiz wykazują, że modele trzyparametrowe bardzo dobrze aproksymują rozkłady dochodów wielu państw. Jednym z najczęściej używanych rozkładów trzyparametrowych jest rozkład Daguma. W 2010 roku Zenga skonstruował trzyparametrowy model rozkładu dochodów, który ma wiele interesujących własności statystycznych. Celem artykułu jest zastosowanie modeli Daguma i Zengi do analizy rozkładu dochodów ludności Polski dla regionów. Do estymacji parametrów funkcji gęstości zastosowano inwariantną metodę D’Addario oraz metodę największej wiarygodności. Obliczenia zostały przeprowadzone na podstawie danych indywidualnych gospodarstw domowych dla regionów, zaprezentowanych przez Główny Urząd Statystyczny w 2016 roku. W artykule zastosowano miary nierówności dochodowych obliczone na podstawie rozważanych modeli. Wyniki analizy potwierdzają zasadność stosowania modelu Zengi do analizy badania nierówności dochodowych gospodarstw domowych ludności Polski.

Keywords

EN

household income; Dagum distribution; Zenga distribution; income inequality measures

PL

dochody gospodarstw domowych; rozkład Daguma; rozkład Zengi; miary nierównomierności

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2021
• Volume: 1
• Issue: 352
• Pages: 111-126

Dates

published

2021

Contributors

author

Kamila Trzcińska

• Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno‑Socjologiczny, Katedra Metod Statystycznych, Łódź, Polska

• https://orcid.org/0000000247144074

References

• Arcagni A., Porro F. (2013), On the parameters of Zenga distribution, „Statistical Methods & Applications”, nr 22(3), s. 285–303.
• Brzeziński M. (2013), Parametric modelling of income distribution in Central and Eastern Europe, „Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics”, nr 35, s. 207–230.
• Ćwiek M., Ulman P. (2019), Income and Poverty in Households in Selected European Countries, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 6, nr 345, s. 7–25.
• Dagum C. (1977), A New Model of Personal Income Distribution. Specification and Estimation, „Economie Applique”, t XXX, nr 3, s. 413–436.
• Jędrzejczak A. (1993), Application of the Dagum distribution in the analysis of income distributions in Poland, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 131, s. 103–112.
• Jędrzejczak A. (2006), The characteristic of theoretical income distributions and their application to the analysis of wage distributions in Poland by regions, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 196, s. 183–198.
• Jędrzejczak A., Trzcińska K. (2018), Application of the Zenga distribution to the analysis of household income in Poland by socio‑economic group, „Statistica & Applicazioni”, t. 16, nr 2, s. 123–140.
• Kleiber C., Kotz S. (2003), Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, Wiley, Hoboken.
• Kordos J. (1968), Metody matematyczne badania i analizy rozkładów dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Kordos J. (1973), Metody analizy i prognozowania rozkładów płac i dochodów ludności, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
• Kot S. M. (1999), Analiza ekonometryczna kształtowania się płac w Polsce w okresie transformacji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa–Kraków.
• Kot S. M. (2000), Ekonometryczne modele dobrobytu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa–Kraków.
• Lange O. (1967), Wstęp do ekonometrii, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa.
• Łukasiewicz P., Orłowski A. (2004), Probabilistic Models of Income Distributions, „PhysicaA”, nr 344, s. 146–151.
• Ostasiewicz K. (2013), Adekwatność wybranych rozkładów teoretycznych dochodów w zależności od metody aproksymacji, „Przegląd Statystyczny”, t. 60, cz. 4, s. 499–521.
• Polisicchio M. (2008), The continuous random variable with uniform point inequality measure, „Statistica & Applicazioni”, t. 6, nr 2, s. 137–151.
• Porro F. (2015), Zenga Distribution and Inequality Ordering, „Communications in Statistics, Theory and Methods”, nr 44(18), s. 3967–3977.
• Ulman P. (2015), Income of household members in Poland, „Folia Oeconomica Cracoviensia”, t. LVI, s. 23–34.
• Vielrose E. (1960), Rozkład dochodów według wielkości, Polskie Wydawnictwo Gospodarcze, Warszawa.
• Zenga M. M. (2007), Inequality curve and inequality index based on the ratios between lower and upper arithmetic means, „Statistica & Applicazioni”, t. 5, nr 1, s. 3–28.
• Zenga M. M. (2010), Mixture of Polisicchio’s Truncated Pareto Distributions with Beta Weights, „Statistica & Applicazioni”, t. 8, nr 1, s. 3–25.
• Zenga M. M., Pasquazzi L., Zenga M. (2012), First Applications of a New Three Parameter Distribution for Non‑Negative Variables, „Statistica & Applicazioni”, t. 10, nr. 2, s. 131–149.
• Zenga M. M., Pasquazzi L., Polisicchio M., Zenga M. (2011), More on M. M. Zenga’s New Three‑Parameter Distribution for Non‑Negative Variables, „Statistica & Applicazioni”, t. 9, nr 1, s. 5–33.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.352.06

Biblioteka Nauki

1033540