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香港労働法 Hong Kong Labor Issues #47 日本人のための香港労働問題研究:香港の最新のジニ係数と計算方法 Hong Kong's Latest Gini coefficient

Updated: Jul 10


FILE PHOTO: Hong Kong's Rising Social Inequality in 2020.   © Forbes / Sing Tao Daily; Ryota Nakanishi
FILE PHOTO: Hong Kong's Rising Social Inequality in 2020. © Forbes / Sing Tao Daily; Ryota Nakanishi

SUMMARY


English: Hong Kong's Gini Coefficient will be published by Census and Statistics Department in 2022 after the investigation for the 2021 Population By-census Household Income Distribution in Hong Kong. This report confirmed that the Gini index 2016 was not calculated or based on the publicly accessible data published by Census and Statistics Department in 2017.


中文:新自由主義是指劫貧濟富,素餐,而不只是放任主義。本港勞動政策就是極端的新自由主義。筆者透過堅尼係數的計算確證了統計處公開的2016年的各種堅尼係數並非基於公開資料算出的。此外,下一個2021年的堅尼係數即將會在2022年二零二一年中期人口統計 香港的住戶收入分布公開的。


說到新自由主義,本港在醫療領域的貧富差距狀況也顯著地與美國相似


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IMPORTANT ジニ係数


1、香港の統計上の最新失業率6.1%の矛盾:失業者数の増大と失業率低下の同時進行の怪。


思考HKが2020年8月19日に報道した以下の統計処の統計は


政府統計處公布,本港經季節性調整的失業率,由4月至6月的6.2%,下跌至5月至7月的6.1%。就業不足率由3.7%下跌至3.5%。

失業人數(不經季節性調整)由今年4月至6月的24.07萬人上升至今年5月至7月的24.25萬人,增加約1800人。同期的就業不足人數則由14.29萬人下跌至13.6萬人,減少約6900人。

勞工及福利局局長羅致光指勞工市場在5月至7月仍然嚴峻,已較4月至6月有所改善,這是因為本地疫情在5、6月間大致受控,「保就業」計劃的開展亦提供支援作用。(1)


ここでは、失業率が0.1%低下した点が香港政府の政策の効果だと直ちに喧伝されている点が問題になる。失業率は、そのベースになる労働者自体が何らかの理由で、労働で生活できない場合の総合援助プラン(綜合社會保障援助計劃)などで、統計から外れる事でも減少するし、香港で多いフリーランス、つまり香港政府も大量に採用している社会保障ゼロの業務委託形式で契約をさせられる日本的な意味での偽装請負労働者達が増大しても減少する。


この場合、一見羅致光の説明が説得的に見えるが、第二波と第三波の間幕における一時的な制限緩和がプラスに自動的に働いたのは事実としても、「保就業」プランに関しては多くの労使紛争が生じている。しかも、失業率の0.1%低下と失業者の増大(24.25万人)は明らかに矛盾している。失業数の増大は、失業率の増大以外の何者でも無いからである。これは、各統計対象の期間に限定して計算し、抽象的にそれらを相互に区切っているからで、実際の失業人口自体は常に統計の各対象期間に関係なく、総計である。また、失業率の一時的な低下は、その統計前に既に大量のリストラがなされた直後で一時的にリストラの動きが緩慢になるのは、大量出血後に、もはや出血する血もでないという程の状態に等しい。これは、決して失業率の改善では無い。ここには鹿を馬と取り違えさせるアベノミクスの様な、情報・印象操作の余地があるので労働者は留意が要る。


例えば、対象期間1において1万人失業して、対象期間2に5千人失業して、さらに疫病蔓延により失業の波が続く状況で、後者の期間では失業率は統計上、純粋に抽象的には減少するが、失業者の総体は具体的に増大である。従って、全体的には通年での実質失業率は増大である。これは、自画自賛できる様な現象と解釈では無い。どっちが問題かと言えば、失業者の増大に決まっている。失業者の増大は、同時に社会的な需要、購買力、消費の低下でもあり、それに最も関連した企業から倒産、失業が市場経済においてまた新たに生まれるのが負の必然的連鎖である。それらは全体として不可分である。


2、香港政府のネオリベ退廃公務員と結託する香港人事部の恐るべき常習犯的手口:810億「保就業」プランとは労働者保護ではなく、単なる資本家保護である。


「保就業」プランは、日本同様に予算執行に絡む行政費用として業務の委託に絡む利権配分の利益供与になり、香港政府は労働者への直接給付を拒否している。労働者への緊急のコロナ給付は、労働者へ直接利権団体や企業の手を経ずに直接給付されるべきである。この行政費用。日本で言う委託費、手数料に関わる特定企業への利益供与にその問題の本質が如実に現れている。構造的な問題は、まずはこの様な利益供与になる行政費用利権である。


2020年の4月18日の香港政府の発表では、


立法會批准防疫抗疫基金增加1,205億元撥款,其中 「保就業」計劃佔810億元(另加行政及應急費用)。(2)


つまり、公式には少なくとも395億香港ドルがその行政費用として請負企業に渡る構図である。これをカットするのが本筋である。この点は、正面から批判はなされていない。次に問題になっているのが雇用主の側である。2020年8月18日の時点で、168799人の資本家が既に同プランに申請して、148500人の資本家が申請許可されている。香港の企業数は、138万185社であり、其の内の約10分の1の14万500社に過ぎない。しかも、多くの労働者は自社がこのプランに申請したのかを当初知らない有様であった。これは、非公開で、会社のIDを知る者のみがアクセスできたからである。労働者達にあえて申請の事実を公表しないのは、当該手当を暗に盗取する企みであると疑われて当然である。


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香港社區組織協會は、東方日報の2020年8月23日の報道で、「保就業」プランの実際の効果の程を示す実質失業率を公表している。


有組織今日(23日)發表調查報告,發現基層於5至7月的失業率平均高達28.4%,就業不足率更平均高達63.4%,兩者數字相加,遠較社會整體失業及就業不足率嚴重8倍。


社區組織協會於本月4日至14日進行有關疫情下基層就業情況的調查,並訪問了336名基層市民,發現連續失業3個月以上的人士佔總受訪失業人數逾75%,顯示持續失業情況嚴重。


面對各種經濟困難,近半基層市民表示要動用其微薄的儲蓄生活,並須「食少餐」,25%人更要借錢度日。另外,有60%受訪者指,因此而有失眠、精神壓力大的問題,惟部分人因無力負擔或不懂上網,而難以申請資助及搵工。(3)


ブルーカラー労働者の5から7月期間の失業率は28.4%で、就業不足率は人手不足ではなく、一社会の余剰労働力の指数であり、失業率を補完するデータである。統計前の30日以内に労工処で活動し、尚且つ統計7日前に仕事に従事可能な求職者と統計前の7日間に35時間未満の仕事をした労働者を包括する指数である。


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ブルーカラー労働者の余剰労働力が63.4%に達すると言う。実際の公式の総体の統計よりも全体として8倍も失業と労働力余剰が深刻なのが労働最前線というデータである。「保就業」プランが実際には雇用主への利益供与であり、何も労働最前線の深刻な状態の改善に寄与していないという確固たる反証である。


3、ポスト・コロナ時代の香港の労働環境は広範な「ゼロ時間契約」の導入の前段階保就業プランの法律の穴を潜り、名義だけの法人登録をして雇用者ゼロでも手当を受け取ったり、同プランの欠陥の一つである定員数を維持する形での整理解雇の許容下でのリストラ、又は整理解雇を停職、業務停止のレイオフなどの手段で行ったり、一方的な減給を継続したり、果ては無給休暇という体裁で無給状態に置いて自主的な退職を促したり、果ては4週間無給無出勤状態にして実質的な解雇にして行う手口を伝えるニュースが最近殊に多い。


東方日報が2020年9月2日に報道するところによると、


任職富豪集團旗下酒店的李先生透露,公司自今年5月起要求所有員工減薪20%及放1個月無薪假,並表明9月會回復正常,惟近日再被要求延續相關安排5個月,包括再放1個月無薪假,李斥公司無良。


任職沙田麗豪酒店約4年的阿斌則指,今年5月拒絕減薪,其後即被公司以營運發展為由解僱,並不獲發去年第二期花紅,據其了解,部門至少有10多名員工落得同樣下場。他續指,公司近月以較低薪金聘請員工,以「換血」手段避免違反保就業計劃不得裁員的規定。


酒店及餐飲從業員協會總幹事梁靜雯估計,集團自去年底起遣散近600員工,以每人第二期花紅可獲約5000港元作推算,剝削花紅總額高達300萬港元。她又指,集團曾於今年5月要求酒店員工以75折出糧,為期5個月,及至9月再要求員工8折出糧,部分拒絕簽署新合約的員工則會被解僱,批評此舉剝削員工權益。


工聯會權益委員會副主任鄧家彪指,花紅雖屬酌情性質,但對業界而言,花紅屬恒常、每年均發放的薪金,加上富豪酒店花紅單列明會發放花紅予未有請辭的員工,相信即使「上法庭都有得打」。(4)


富豪酒店國際控股有限公司は、大企業グループの典型的な手口を採用している事が当該報道から分かる。まず最初の一方的な同意を経ない減給という契約内容の変更は、解雇相当と雇用条例で見做される要件であり、さらに果てしのない無給休暇は4週間を超え、これもレイオフの概念に相当する。この時点で、拒絶する労働者は上記の証言の様にそのまま解雇されている。


このケースの悪質さは、単にそれらに止まらず、「保就業」プランの手当を労働者達が受給したという証言がなく、しかも9月までという減給や無給休暇の処置を、「保就業」プランで4200万香港ドルを得た後も継続し、約束を反故にしている事で信頼関係を喪失、しかも去年の第二期の裁量によるとは言え、経常的に支給されてきた300万香港ドルのボーナスの支払いを回避するために、去年末に600名を整理解雇し、さらに減給拒否の労働者10名を懲罰的に解雇し、「保就業」プランの制約を迂回するためにより廉価な労働力を同一の定員数だけ雇用して「リストラはしていない」という法的体裁を作り出した事である。これは、資本家による一方的な「保就業」プランの様な、政府の一過性の救済援助金の奪取の典型例であり、ここには労働者への配慮が完全に欠如している。純粋な加減法で他の人間を見ている者にしかできない芸当である。人が人を搾取する社会、つまり世間とは正にこの事である。


さらに香港の資本主義の有様を示す常軌を逸している事例が、300社を超える企業が非雇用者ゼロなのに、「保就業」プランを申請して取得している事である。東方日報が2020年8月18日に報道している。


政策創新與統籌辦事處指,第一期保就業計劃下有368間公司出現承諾受薪人數為零,該處已突擊實地檢查20間相關公司,未來會將檢查72間,冀做到檢查最少總體的25%,長遠希望做到實地勘察所有該類公司。該處又指,已檢查的20間公司中,均有重新聘請僱員,暫未有違規事宜。


勞工及福利局局長羅致光指,99%出現零僱員的公司屬只聘請10人以下的微企,舉例指有公司只有2名員工,若有1名僱員自然流失,已令該公司失去一半人手,故對微企採取較寬鬆的態度,不會設立更苛刻的罰則,但他強調若相關公司未有聘請規定的員工人數,政府在第一期計劃完結時會取回補貼。


另外,創新辦表示,截至本月16日共接獲387宗舉報,佔所批申請0.26%。個案主要涉及裁員、減薪、要求持續放無薪假、公司倒閉、公司未能維持承諾僱用人數等。其中136宗完成調查,有251宗調查中,發現有2-3宗疑違規個案。另外,轉介至勞工處、海關和積金局的舉報分別有52、1和3宗,大多涉及無理減薪、無理裁員和僱主無為僱員供強積金。(5)


正確には、上記の報道にある様に368社で非雇用者ゼロ下での「保就業」プランの批准が、労働者により検挙された全体の内のケースの25%を、実地立ち入り検査すればよしとしている点が意味するものは、その他の75%を見逃すことを宣言したに等しい。これが、香港政府の労働政策の一貫した作風と処理における普遍的な態度である。


法制面の問題に戻ると、日本の労基法とは異なり、休業手当は香港では条例で規定されていない。シックリーブや産休や年休はあっても用途の違う全く別の概念である。つまり、保就業プランを本来の受給者である労働者から盗む為に、同プランの法的欠陥を潜り、シンプルに定員数を維持する形でより廉価な労働力と置き換える整理解雇、そして直接的な整理解雇を回避して解雇する変形した種々の手口が多く悪辣な香港人事部によって採用されている。しかも、社内で当該手当の配分を調整できる裁量権が企業側に巧妙に付与されているので、結局労働者救済名目での企業自体への利益供与になっている。製造業では70%の労働者が自社を介した保就業手当を受給できていないことも問題になっている。東方日報が2020年8月23日に報道している。


香港製造業總工會今(23日)公布上月底進行的問卷調查,結果顯示超過一半受訪者指就業現況比4月更差,近70%人認為自己並非「保就業」計劃的受惠僱員,工會又不滿政策離地,未能保就業,敦促當局推行「保就業」計劃時要聚焦支援,尤其是受疫情影響甚深的製造業從業者。

工會主席李煒敏指,53.4%受訪僱員指現時的就業情況比4月更差,僅得3%表示情況有改善,更有22.9%表示現已失業,較4月上升2%,亦有約1%表示被迫提早退休,結果「驚人」。 李又提到,66.8%人認為自己並非保就業計劃的受惠僱員,逾70%僱員表示失業現金津貼、緊急失業援助金、生活補助等津貼,有助解決現時的財政壓力。李批評,調查顯示保就業計劃對製造業從業員的支援不到位及不全面,要求政府提供針對性的協助。(6)


この工聯會所属の香港製造業總工會の民意調査によれば、正確には66.8%の製造業界の労働者達が「保就業」プランの手当を実際には受給していない事が分かる。ここでも直接の一律給付でない為に、実質的な各企業への利益供与になっているだけである。このニュースではさらに、出勤日の減少、無給休暇というものが変形した減給手段であるだけでなく、それとは別に直接的な一方的な契約内容の変更である減給も行われている苦情を紹介している。これが、赤裸々な香港の労働環境の実際の状況である。忘れてならないのは、こうした種々の手段は何もコロナ蔓延下だから出てきた特殊な手口、裏技ではなく、それ以前から常時必要に応じて採用されてきた慣習的な諸手段である事だ。それらをコロナ蔓延下で応用しているに過ぎない。


しかし、ポスト・コロナ時代の香港の労働環境の制度的な変更に関して、さらに懸念されるのは今後の労働契約にコロナ蔓延の様な伝染病のケースに際して、実質的に契約内容を変更する「ゼロ時間契約」に切り替える条項を契約書や就業規則に盛り込む危険性がある。「ゼロ時間契約」は、最低労働時間を設定しないので、香港の418(4週間以上勤務で毎週18時間以上の契約)の制約外になり、法定の社会保障が外される。そして、好きな時に、仕事がある時のみで、働かせ放題という非正規雇用の契約の中でも、フリーランス形式の違法雇用形態を除けば、定時のパートタイム以下の劣悪な雇用形態である。ネオリベはここまで深刻化し、従来のそれでなくとも不安定な雇用形態をさらに侵食している。香港での、意図的な無給休暇の濫用はこの「ゼロ時間契約」への実質的なすり替えである。


4、香港と日本間の国際版GoToトラベルキャンペーン」?


まず、情報操作に関して指摘する必要がある。それは、日本の外務省は香港のメディアに対して日本のコロナの蔓延状況に関して、東京を基準にして東京の毎日のコロナ感染数を日本全体の毎日のコロナ感染数であるかの様に印象操作を働きかけている傾向が露骨である。


結果として、香港人達が日本の感染数を東京の感染数と取り違え、日本全体の毎日平均500から1000で推移してきた感染数を取り違えている事が顕著である。これは、テレビ報道で殊更明白である。文字媒体では、日本全体の毎日の感染数に全く言及していない点が印象操作の表徴である。これは、なんのためか?他ならない、国際版GoToトラベルキャンペーンのために下準備をし、既にロビー活動を始めた6月から刷り込みをしているのである。この資本の強欲は阻止しなければならない。


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電通や博報堂など(連中の同一の広報体制は、電通の共同通信、テレビ、スポーツ、プロレス、映画、さらに原発、ブラック企業、与野党及び議員の宣伝キャンペーン、SEALDs、しばき隊などのアストロターフの社会運動キャンペーンまで幅広い社会各領域の「ナラティブ管理」のジャンルを網羅するが、香港でも彼らは特に対日の香港工作で暗躍している)の様な広告代理店や巨大不動産トラストが操作する現地メディアの風向きに労働者は左右されやすい。現在は香港のコロナ第三波の件数が7月1日の28件から8月24日の9件、9月2日の8件に減少し終息の兆しを見せたのに同調して、タイと日本の広告代理店(例えば、JTBは香港支社があり、日本企業は海外では電通か博報堂が顧客としている)が香港政府へのロビー活動を活発化させ、早期に香港旅行客を日本やタイへ送り込もうとしている。これは、芸能人の広告をニュースとして氾濫させている日本のマスコミの国際ニュースに関して、敏感な話題は外務省の許可を得るのが通例である様に、日本政府、外務省も背後で了承し結託していなければあり得ない行動である。感染した香港人が日本旅行から帰り、香港で第4波を引き起こす危険性があるにも関わらずの無責任で軽率な行動である。明報が2020年8月24日に日本とタイの旅行業界のロビー活動を示すニュースを紹介している。


新型冠狀病毒疫情下,全球各國實施入境限制措施,無法自由出行。商務及經濟發展局長邱騰華今日(24日)透露,政府正與8至10個國家及地區商討「旅遊氣泡」(Travel Bubble)計劃,研究不同可行模式,當中與泰國、日本討論較為深入。有旅遊業界認為有關討論為正面信息,但相信要重回以往「自由去旅行(freely travel)」的道路仍漫長。

邱騰華今日在生產力局的網絡研討會上透露,現時正與8至10個國家及地區商討「旅遊氣泡」的模式,當中與泰國、日本討論較為深入。他表示,可行模式包括離境前作互相認可的健康測試,並經運輸單位如航空公司核准才可上機,但最終是否可行需審視兩地的疫情,並與衛生部門溝通。


縱橫遊常務董事袁振寧認為,政府與外國商討「旅遊氣泡」計劃為正面信息,惟不敢抱太大期望,「附近的澳門及廣東都去不到,同一國家不同城市也各自有要求」,認為重回「自由去旅行」的道路仍漫長。他亦對日本開放旅遊不樂觀,因當地主要城市的疫情仍未受控,但相信一些東南亞國家,如泰國、越南、馬來西亞等的可行性較高,又透露泰國旅遊局曾向本地旅行社接觸,推廣到泰國旅遊。(7)


6月の時点でタイと日本から積極的なアピールが香港政府側にあった事が邱騰華の言から判明している。幸いなことに、香港政府は未だコロナ蔓延を制御できていない日本との早急な相互旅行キャンペーン、つまり香港と日本間の国際版GoToトラベルキャンペーンを避け、香港側が慎重に日本のコロナ蔓延の第二波の終焉を見計らう正しい政策立場を顕示している。


今の日本のコロナは長い第二波(5月25日の31件以来、ちょうどGoToトラベルキャンペーン」に呼応して7月22日の567件以来爆発的に拡大し、今までは毎日900件の勢い)であり、感染が毎日500-900件の規模で9月2日現在も依然拡大中であり、7月22日からの無責任極まる旅行代金の最大35%が補助される「GoToトラベルキャンペーンの300万人国内大移動が感染を決定的に加速させている。先日ようやく腐敗と堕落の限りを尽くして自壊した安倍政権と、電通、JTB(一般の固定的印象は誤りであり、単なる旅行代理店ではなく、実際の動きとしては広告代理店として各種企業の商業イベント運営の背後にいる)などの結託で一部の企業の私的利潤追求の為に広範な国民の健康が犠牲にされている上に、さらに香港人を犠牲にしようとしている。悪は国境を越えるのである。香港側は早期解禁への反対行動を組織する必要がある。しかし、優秀なタイは日本とは好対照であり、タイは第一波(3月10日の3件から5月4日の18件)を乗り越え、第二波もなく封じ込めに成功している。日本は、文字通り屍位素餐とした退廃した国内の資本階級によりまず国際市場を喪失する形で、資本不足で技術競争も他国に敗北し、総体として第三世界に転落している。もはや観光で外国人旅行者以外に主要な収入源がない、受動的な自主独立性のないコロニー状態になっている。


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筆者は、2017年春以降香港にフォーカスしているが、ここでついでに日本の政治に簡単に言及すれば、日本の野党は、安倍政権を打倒できなかった。安倍政権はコロナ蔓延と腐敗の限りを尽くして自壊したのである。一言で第2ー4次安倍政権を概括すればGDPマイナス0.1%という事である。特定のお友達大企業の内部経済を年金まで株購入に不当に流用し、パンプアップして潤したが、日本国の経済全体は0成長というのが実態である。安倍政権、GDPマイナス0.1%。労働者は、株式の官製市場が全体の経済とは同義でない事を自覚するべきである。


外部経済と内部経済と全体としての一国の経済の差異とは、特定企業の外部の経済状況、特定企業の内部の経済状況と、総合的な社会全体の全産業、全家庭の経済状況である。特定の株価は、特定の企業の内部経済の話である。それが、全産業、全所得単位の経済状況に等価で、それらに取って代わるというのは明白な偏見である。株価=全産業、全所得単位というのは詭弁である。それは、抽象的に自身が投資する株価しか見ていない投機の視野に過ぎない。株価=一国の全経済というのは日本のマスゴミが吹き込む最も致命的な誤謬である。


伝統的なブルジョア似非経済学に、株価を一国の経済の鏡と鼓吹している輩が多い。しかし、株式市場は特定の上場企業内部の内部経済の反映であっても、経済全体の状態の反映ではない。実質国民総生産や購買力、ジニ係数、実質賃金にこそ全体の経済の状態が反映されている。実際の経済の状態がどうかは、その身を置いている労働者階級が肌で感じているのである。理論がこれと矛盾するのは理論がおかしいと見て間違いない。


アベノミクス

2012年10-12月期の実質GDP498兆円。

2020年4-6月期の実質GDP485兆円。

つまり、

第2次安倍内閣発足後から第4次安倍政権自壊の2020年8月28日までの実質GDP成長率単純平均値(季調済前期比年率)はマイナス0.1%


東日本大震災・福島原発事故や鳩山、菅、野田による2012年12月16日大敗までの民主党政権では、実質GDP成長率平均値はプラス1.7%


どちらも悪夢の政権だとしても、一定の程度の違いがある。


しかも、これまでは5%減少だったが、今では悪化して一人当たり実質賃金は約6%減少。(毎月勤労統計調査参照)


2019年の実質GDP成長率だけ見てもどれだけの異常事態が日本で起きているか分かる。なんと、通年でゼロ成長である。例えば、日本市場の映画興行成績最高潮の2019年と日本経済全体のゼロ成長という惨状は、前者が特定の寡占企業体内部を潤したに過ぎないことを示している。ニュースを全て芸能広告にして氾濫させることしか能のないマスゴミ大本営報道の印象操作が相変わらず凄まじい。半年だけの攻勢の後のミッドウェイの大敗北を大勝利として喧伝するに等しい。


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5、ジニ係数は、所得格差を数値化する為に使われるが、一見公式は難解煩雑な様であるが、日本共産党の「しんぶん赤旗」が労働者のために誰にでも分かる様にジニ係数の計算方法をまとめているので参照したい。


ジニ係数は、イタリアの数理統計学者のコッラド・ジニ(Corrado Gini)が1936年に考案した統計学の概念です。

 ジニ係数は、統計データさえあれば簡単に計算できるために、所得格差などを分析するさいにはよく使われる指標です。もともと統計学の概念ですから、近代経済学か、マルクス経済学か、という問題とは直接の関係はありません。

 ジニ係数は0と1の間の数値となりますが、数値が大きければ大きいほど(1にちかいほど)格差が大きく、数値が小さいほど(0に近いほど)、格差が小さいことを表しています。たとえば、ジニ係数が0・263から0・574に上昇したら、格差が拡大したことを意味します。

 ジニ係数の便利な点は、所得の分配や格差の実態を一個の数値に凝縮して示せること、したがって、ジニ係数を比較して、格差の程度を比較することができることです。

 しかし、ジニ係数の計算は、二重、三重に量的な平均化を積み重ねて一個の数値を算出しますから、その格差がどのような質的意味をもっているのか、その格差の原因については、なにも語らないという限界をもっています。

 また、ジニ係数を算出するもとになる統計(「家計調査」など)の標本(データ)それ自体が、今日の所得格差の実態を正確に表しているかどうか、という問題もあります。


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ただし、コッラド・ジニ(Corrado Gini; 1884-1965)はファシストで、1926年にはムッソリーニ政権下で、国立統計研究所の教授に任命され、そのイデオローグとして1920年代はファシスト政権の支持者、ムッソリーニとの親しい間柄だったし、第二次世界大戦では枢軸国の勝利を望んでいた。だが、彼の統計学上の貢献自体はブルジョア階級に奉仕するものであれ、それ自体直接マルクス主義と対立するものではないし、香港政府もこのファシスト学者の産出した所得格差の指標をもう1961年から使用している。労働者階級は、この支配階級の統計学上の成果を自らの社会的目的の為に運用する事こそ進歩的で有意義なのである。


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今回筆者は、日本共産党のジニ係数に関する理論をさらに香港の現状へ適用し、香港政府の統計処のジニ係数に関する以下の幾つかの問題に関して発見があり、さらに香港政府統計処との間で確認する事が気できた。各自計算による実証は次の章で行う。


(a) 香港のジニ係数の試算のベースは公開されていない完全な調整前の資料に基づいている。従って、多くの市民が誤解している様に、それらのジニ係数の未調整・調整値は全て、統計処が公開している各種の戸別所得の統計データに直接基づくものではない。


幾つかは、資本家側の収入データが欠如しており、しかも公表データは政策介入後の調整値が主で、後は部分的なデータ、しかも中位数と言われる中間値のみのデータである。これこそ香港のソーシャルワーカー達が自分達で調整前の未公表データによる公表されたジニ係数を計算できない理由と背景がある事が判明した。そもそも無いからできないのだ。


(b) 目下最新のジニ係数に関わる所得分布を包括した人口統計調査、つまり前回のそれは2016年の二零一六年中期人口統計 香港的住戶收入分布(2016 Population By-census Household Income Distribution in Hong Kong)であり、それは翌年の2017年6月9日に定例通り公開されている。全ては、この香港のジニ係数の直接の引用なのである。香港の長期人口統計は、10年単位で行われ、この中期人口統計はその中間、つまり5年ごとの人口統計を意味している。


所得格差、ジニ係数は何を見ればいいのか?答えは、この中期、長期の人口統計による香港の戸別収入分布を見れば良いのである。


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二零一六年中期人口統計 香港的住戶收入分布(2016 Population By-census Household Income Distribution in Hong Kong)


(c) 香港のジニ係数の国際比較は逆に、他国のジニ係数の計算のベースとなるデータ、その抽出、調整値の算出基準・定義の大きな差異があり、各国の公表するジニ係数自体の単純比較はできない事を示し、理解できた。例えば、日本はそもそもジニ係数のベースとなるデータが労働者全体を包括していない部分的、局部的データを抽出して計算しているのであの様に実態や実感とは遊離した著しく低いジニ係数になっているのである。


ここで、最重要の文書が、香港政府が香港経済近況のカテゴリーで公表した以下2009年の論文である。香港のジニ係数の他の経済体との比較Hong Kong’s Gini coefficient compared with other economies)では、極めて香港政府のネオリベラリズムやこの超格差が肯定的に、資本主義の自然現象の様に正当化、受動的に追認されているのを発見するが、以下の部分は香港のジニ係数と日本のジニ係数の差異を示す極めて重要な箇所である。


Hong Kong’s adjusted Gini coefficient measure only filters out the effect of change in household size, but does not distinguish between employed and retired households, unlike many other advanced economies, e.g. Singapore (employed households only), Japan and Korea (excluding one-person households, many of which being elderly ones), Europe and the UK (equalisation). Such adjustment is logical, considering the Gini coefficient as a relevant gauge of in-work poverty should not be distorted by non-working households receiving little or no income. The prevalent adjustment practice of other economies also suggests that this limitation of the Gini coefficient is recognised worldwide and needs to be remedied in order to distill out the distortion from retiree households, especially in view of the aging issue commonly faced by advanced economies nowadays.(8)


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つまり、香港のジニ係数は、富裕層を全て包括したデータを用いており、戸別のサイズの変化を捨象しただけで、他国と異なり被雇用者と退職者という戸別の差異を無視している。日本と韓国のジニ係数は、一人世帯を排除しており、老人層の多数がジニ係数の算出から意図的にアプリオリに排除されている為に劣悪な労働環境とは裏腹に比較的に低いジニ係数の値になっている。


(d) 香港の最新のジニ係数は、年率計算で0.4の格差大の階級対立や暴動を引き起こしかねない警告ラインをどの部分的な収入分布の公開資料(見られるものは、どれも調整値で主として労働者の異なる世帯間の部分的、平均的な収入分布であり、それの反対面である富裕層、特に資本家の収入分布の資料が公開資料から多く欠如している)による計算でも、0.4を以下の如く超過し、また2018年からは0.542-0.544を推移しており、減少していない。2021年は0.555-0.6の範囲に突入する傾向である。


世界のどこででも散見されている富裕層、事に香港では0.002%の上場企業(香港の上場企業は、全香港登録企業数138万185社の内の2,133であり、MPFとはこの0.002%の上場企業に投資するというそれら0.002%の為の社会保障制度である)のファミリーへの不必要な政府援助処置bailoutsと形骸化している雇用緩和政策下での実質的な失業者数の増大とが、コロナ蔓延下での格差を必然的に増大させる趨勢である。香港ではさらに、平均的な労働賃金の月収の半分から過半数を奪う世界最高額の平均家賃、物件の賃貸料が容赦なく不動産トラスト、マフィアの独占資本に徴収される社会的な負の搾取構図が事態を硬直悪化させている。


香港政府の政府統計処は、2011年、2016年と5年毎ジニ係数を公表しているが、次回は2021年の中期人口統計が行われ、2022年に公表する予定であることを確認した。


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The 2021 Population Census website (https://www.census2021.gov.hk/en/).


(e) 最新のデータである2019年公表の、2018年の貧困率(20.40%)は史上最悪の水準である。従って、2018-21年のジニ係数が2016年の0.539の数値を下回るというのはあり得ない。さらに実質GDPの大幅な下落(-9.0%)、実質賃金上昇率の停滞、インフレ率、殊に不動産・エネルギー産業寡占企業体の為に高止まりし、年々高騰している家屋の購入費、賃貸料金の動向なども複合して考慮する必要がある。重要なのは、様々な、オブラートに包んだ額面数値ではなく、例えば、物価上昇による実質賃金の低下の潜在的効果も労働者階級は見逃しがちである。これを中国語で変相減薪(形を変えた減給)とも香港では通称されている。ここでは、特定の企業内環境だけの減給だけでなく、企業外環境による労働者の賃金への社会的な減給効果という作用も労働者は視野に入れるべきである。


全ての貧困問題は、マクロにおいてもミクロにおいても全て労働問題でもあり、一般の観念とは異なり、実際は、この二つは分離したそれぞれ各自の領域の議題ではなく、それらは格差の拡大という一点に終局的に結びついている。従って、貧困、教育、労働問題は各自独立ではなく、終局的には格差の問題ということもでき、労働問題へ取り組む事は、格差是正の方向での労働運動を必然的に意味する。


ちなみに、2011年のジニ係数は0.537%で、2016年のジニ係数は0.539%。同時に、2011年の貧困率は19.60%で、2016年の貧困率は19.90%である。ジニ係数の増加と貧困率の増加は比例している。+0.002%のジニ係数の増加が、0.30%の貧困率の増加である。


香港の格差社会、貧困・労働問題に関してはイギリスのNGOである樂施會Oxfam Hong Kongが見事な総合的なレポートを纏めている。2018年5月8日にOxfam Hong Kongは、Hong Kong Inequality Reportを公表した。香港現地のメディアは基本的にこの報告書の提言をフォローしているが、Oxfamは特に上述の香港政府の統計処のネオリベ傾向に批判的で有効な反駁が全面的になされている。特色は、教育問題を労働問題、果ては格差問題として全体の中に位置付けており、近視眼的なカラー政治の桎梏から自由である。そして、香港の長者番付をも引用し、格差を認めても寡占企業体とそのファミリーによる独占資本の存在(地産覇権)を否定する青と黄色の政治両勢力のイデオローグの欺瞞的傾向にも、有効な反証を行なっている点が決定的に重要である。 READ MORE: Government should increase recurrent expenditure by HK$36.7B - Oxfam


ちなみに、2020年2月6日のフォーブスの最新の香港の長者番付のトップ5は全て不動産トラストのオーナー達である。

(最上位から)

Lee Shau Kee Henderson Land Development

Li Ka-shing  CK Hutchison Holdings

Henry Cheng  New World Development

Joseph Lau  Chinese Estates Holdings Limited

Lui Che Woo  K. Wah International Holdings (9)


この五人だけでも寡占企業体とそのファミリーによる独占資本の存在(地産覇権)を体現している。


FACTS


本論考は、ジニ係数の計算方法自体を再確認するだけでなく、それを香港の2016年中期人口統計の異なる公開された戸別収入分布のデータから、政府発表のジニ係数が結果として計算されたのかを確認し、統計処による統計資料のマジックを暴くものである。以下は、各公表資料の実際のジニ係数の計算過程であり、発表されている各種のジニ係数がそれらのデータに基づくものかを計算を通して検証した結果である。検証するデータがほとんど網羅されている重要文書が、2017年6月9日公表の二零一六年中期人口統計 香港的住戶收入分布(2016 Population By-census Household Income Distribution in Hong Kong)である。


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2016 Gini Index


0.539  

Data: Original Monthly Household Income


1、Median Monthly Income from Main Employment (HK$)



ジニ係数の計算:


a) 5,250


9,000-5,250 = 3750

10,250-5,250 =5000

12,250-5,250 = 7000

15,000-5,250 = 9750

17,000-5,250 = 11750

20,000-5,250 = 14750

26,250-5,250 = 21000

37,000-5,250 = 31750

68,000-5,250 = 62750


Total Gap= 167500


b) 9,000


9,000-5,250 = 3750

10,250-9,000 = 1250

12,250-9,000 = 3250

15,000-9,000 = 6000

17,000-9,000 = 8000

20,000-9,000 = 11000

26,250-9,000 = 17250

37,000-9,000 = 28000

68,000-9,000 = 59000


Total Gap = 137500


c) 10,250


10,250-5,250 = 5000

10,250-9,000 = 1250

12,250-10,250 = 2000

15,000-10,250 = 4750

17,000-10,250 = 6750

20,000-10,250 = 9750

26,250-10,250 = 16000

37,000-10,250 = 26750

68,000-10,250 = 57750


Total Gap = 130000


d) 12,250


12,250-5,250 = 7000

12,250-9,000 = 3250

12,250-10,250 = 2000

15,000-12,250 = 2750

17,000-12,250 = 4750

20,000-12,250 = 7750

26,250-12,250 = 14000

37,000-12,250 = 24750

68,000-12,250 = 55750


Total Gap = 122000


e) 15,000


15,000-5,250 = 9750

15,000-9,000 = 6000

15,000-10,250 = 4750

15,000-12,250 = 2750

17,000-15,000 = 2000

20,000-15,000 = 5000

26,250-15,000 = 11250

37,000-15,000 = 22000

68,000-15,000 = 53000


Total Gap = 116500


f) 17,000


17,000-5,250 = 11750

17,000-9,000 = 8000

17,000-10,250 = 6750

17,000-12,250 = 4750

17,000-15,000 = 2000

20,000-17,000 = 3000

26,250-17,000 = 9250

37,000-17,000 = 20000

68,000-17,000 = 51000


Total Gap = 116500


g) 20,000


20,000-5,250 = 14750

20,000-9,000 = 11000

20,000-10,250 = 9750

20,000-12,250 = 7750

20,000-15,000 = 5000

20,000-17,000 = 3000

26,250-20,000 = 6250

37,000-20,000 = 17000

68,000-20,000 = 48000


Total Gap = 122500


h) 26,250


26,250-5,250 = 21000

26,250-9,000 =17250

26,250-10,250 = 16000

26,250-12,250 = 14000

26,250-15,000 = 11250

26,250-17,000 = 9250

26,250-20,000 = 6250

37,000-26,250 = 10750

68,000-26,250 = 41750


Total Gap = 147500


i) 37,000


37,000-5,250 = 31750

37,000-9,000 = 28000

37,000-10,250 = 26750

37,000-12,250 = 24750

37,000-15,000 = 22000

37,000-17,000 = 20000

37,000-20,000 = 17000

37,000-26,250 = 10750

68,000-37,000 = 31000


Total Gap = 212000


j) 68,000


68,000-5,250 =62750

68,000-9,000 = 59000

68,000-10,250 = 57750

68,000-12,250 = 55750

68,000-15,000= 53000

68,000-17,000 = 51000

68,000-20,000 = 48000

68,000-26,250 = 41750

68,000-37,000 = 31000


Total Gap =460000



平均差 Average Gap


167500+137500+130000+122000+116500+116500+122500+147500+212000+460000 / 90=


19244



平均値 Average Values


5,250+9,000+10,250+12,250+147500+15,000+17,000+20,000+26,250+37,000+68,000 / 10=


22000


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


19244 / (2 × 22000) = 19244 / 44000 = 0.437



結果:二零一六年中期人口統計 香港的住戶收入分布(2016 Population By-census Household Income Distribution in Hong Kong)上の公開のジニ係数とは一致しないが、それでもこの不完全なデータに基づく場合でもジニ係数は0.4を超えている。



計算:


a) 2,560

7,480- 2,560 = 4920

12,000- 2,560 =9440

16,400- 2,560 = 13840

21,290- 2,560 = 18730

28,000- 2,560 = 25440

35,500- 2,560 = 32940

45,750- 2,560 = 43190

62,500- 2,560 = 59940

112,450-2,560 = 109890


Total Gap= 318330


b) 7,480

7,480- 2,560 = 4920

12,000-7,480 =4520

16,400-7,480 = 8920

21,290-7,480 =13810

28,000-7,480 =20520

35,500-7,480 =28020

45,750-7,480 =38270

62,500-7,480 =55020

112,450-7,480 =104970


Total Gap= 278970


c) 12,000

12,000-7,480 =4520

12,000-2,560 =9440

16,400-12,000 =4400

21,290-12,000 =9290

28,000-12,000 =16000

35,500-12,000 =23500

45,750-12,000 =33750

62,500-12,000 =50500

112,450-12,000 =100450


Total Gap= 251850


d) 16,400

16,400-7,480 =8920

16,400-12,000 =4400

16,400- 2,560 =13840

21,290-16,400 =4890

28,000-16,400 =11600

35,500-16,400 =19100

45,750-16,400 =29350

62,500-16,400 =46100

112,450-16,400 =96050


Total Gap= 234250


e) 21,290

21,290-7,480 =13810

21,290-12,000 =9290

21,290-16,400 =4890

21,290-2,560 = 18730

28,000-21,290 =6710

35,500-21,290 =14210

45,750-21,290 =24460

62,500-21,290 =41210

112,450-21,290 =91160


Total Gap= 224470


f) 28,000

28,000-7,480 =20520

28,000-12,000 =16000

28,000-16,400 =11600

28,000-21,290 =6710

28,000-2,560 =25440

35,500-28,000 =7500

45,750-28,000 =17750

62,500-28,000 =34500

112,450-28,000 =84450


Total Gap= 224470


g) 35,500

35,500-7,480 =28020

35,500-12,000 =23500

35,500-16,400 =19100

35,500-21,290 =14210

35,500-28,000 =7500

35,500-2,560 =32940

45,750-35,500 =10250

62,500-35,500 =27000

112,450-35,500 =76950


Total Gap= 239470


h) 45,750

45,750-7,480 =38270

45,750-12,000 =33750

45,750-16,400 =29350

45,750-21,290 =24460

45,750-28,000 =17750

45,750-35,500 =10250

45,750-2,560 =43190

62,500-45,750 =16750

112,450-45,750 =66700


Total Gap= 280470


i) 62,500

62,500-7,480 =55020

62,500-12,000 =50500

62,500-16,400 =46100

62,500-21,290 =41210

62,500-28,000 =34500

62,500-35,500 =27000

62,500-45,750 =16750

62,500-2,560 =59940

112,450-62,500 =49950


Total Gap=380970


j) 112,450

112,450-7,480 = 104970

112,450-12,000 =100450

112,450-16,400 =96050

112,450-21,290 =91160

112,450-28,000 =84450

112,450-35,500 =76950

112,450-45,750 =66700

112,450-62,500 =49950

112,450-2,560 =109890


Total Gap=780570



平均差 Average Gap


318330+278970+251850+234250+224470+224470+239470+280470+380970+780570/ 90=

33215


平均値 Average Values


2,560+7,480+12,000+16,400+21,290+28,000+35,500+45,750+62,500+112,450 / 10=34393


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


33215 / (2×34393)= 0.482


結果:この計算結果は、政府公開の 経済活動に従事する家庭の本来の毎月の収入(Original Monthly Household Income of Economically Active Households)のジニ係数と一致したが、政府統計処によれば、全ての公表のジニ係数は並置して公開したいかなるデータではなく、非公開の完全なオリジナルのデータによるということである。


計算:


a) 9,230

13,420-9,230 = 4190

17,500-9,230 = 8270

22,000-9,230 = 12770

27,500-9,230 = 18270

33,440-9,230 = 24210

41,000- 9,230 = 31770

51,450-9,230 = 42220

70,000-9,230 = 60770

120,000-9,230 = 110770


Total Gap=313240


b) 13,420

13,420-9,230 = 4190

17,500-13,420 = 4080

22,000-13,420 = 8580

27,500-13,420 = 14080

33,440-13,420 = 20020

41,000- 13,420 = 27580

51,450-13,420 = 38030

70,000-13,420 = 56580

120,000-13,420 = 106580


Total Gap=279720


c) 17,500


17,500-13,420 = 4080

17,500-9,230 = 8270

22,000-17,500 = 4500

27,500-17,500 = 10000

33,440-17,500 = 15940

41,000-17,500 = 23500

51,450-17,500 = 33950

70,000-17,500 = 52500

120,000-17,500 = 102500


Total Gap=255240


d) 22,000

22,000-13,420 = 8580

22,000-17,500 = 4500

22,000-9,230 = 12770

27,500-22,000 = 5500

33,440-22,000 = 11440

41,000-22,000 = 19000

51,450-22,000 = 29450

70,000-22,000 = 48000

120,000-22,000 = 98000


Total Gap=237240


e) 27,500

27,500-13,420 = 14080

27,500-17,500 = 10000

27,500-22,000 = 5500

27,500-9,230 = 18270

33,440-27,500 = 5940

41,000-27,500 = 13500

51,450-27,500 = 23950

70,000--27,500 = 42500

120,000-27,500 = 92500


Total Gap=226240


f) 33,440

33,440-13,420 = 20020

33,440-17,500 = 15940

33,440-22,000 = 11440

33,440-27,500 = 5940

33,440-9,230 = 24210

41,000-33,440 = 7560

51,450-33,440 = 18010

70,000-33,440 = 36560

120,000-33,440 = 86560


Total Gap=226240


g) 41,000

41,000-13,420 = 27580

41,000-17,500 = 23500

41,000-22,000 = 19000

41,000-27,500 = 13500

41,000-33,440 = 7560

41,000-9,230 = 31770

51,450-41,000 = 10450

70,000-41,000 = 29000

120,000-41,000 = 79000


Total Gap=241360


h) 51,450

51,450-13,420 = 38030

51,450-17,500 = 33950

51,450-22,000 = 29450

51,450-27,500 = 23950

51,450-33,440 = 18010

51,450-41,000 = 10450

51,450-9,230 = 42220

70,000-51,450 = 18550

120,000-51,450 = 68550


Total Gap=283160


i) 70,000

70,000-13,420 =56580

70,000-17,500 = 52500

70,000-22,000 = 48000

70,000-27,500 = 42500

70,000-33,440 = 36560

70,000-41,000 = 29000

70,000-51,450 = 18550

70,000-9,230 = 60770

120,000-70,000 = 50000


Total Gap=394460


j) 120,000

120,000-13,420 = 106580

120,000-17,500 = 102500

120,000-22,000 = 98000

120,000-27,500 = 92500

120,000-33,440 = 86560

120,000-41,000 = 79000

120,000-51,450 = 68550

120,000-70,000 = 50000

120,000-9,230 = 110770


Total Gap= 794460


平均差 Average Gap


313240+279720+255240+237240+226240+226240+241360+283160+394460+794460/ 90=

36126.2


平均値 Average Values


9,230+13,420+17,500+22,000+27,500+33,440+41,000+51,450+70,000+120,000 / 10= 40554


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


36126.2 / (2×40554)= 0.445


結果:これも香港政府公表のジニ係数とそのまま一致しないが、やはり公開されている不完全なデータでも0.4の高いジニ係数になる。




計算:


a) 9,500

18,500-9,500 = 9000

30,000-9,500 = 20500

38,000-9,500 = 28500

40,000-9,500 = 30500

42,500-9,500 = 33000


Total Gap=121500


b) 18,500


18,500-9,500 = 9000

30,000-18,500 =11500

38,000-18,500 =19500

40,000-18,500 = 21500

42,500-18,500 = 24000


Total Gap=85500


c) 30,000


30,000-18,500 = 11500

30,000-9,500 = 20500

38,000-30,000 =8000

40,000-30,000 = 10000

42,500-30,000 = 12500


Total Gap=62500


d) 38,000


38,000-18,500 = 19500

38,000-30,000 = 8000

38,000-9,500 = 28500

40,000-38,000 = 2000

42,500-38,000 = 4500


Total Gap=62500


e) 40,000


40,000-18,500 =21500

40,000-30,000 = 10000

40,000-38,000 = 2000

40,000-9,500 = 30500

42,500-40,000 = 2500


Total Gap=66500


f) 42,500


42,500-18,500 = 24000

42,500-30,000 = 12500

42,500-38,000 = 4500

42,500-40,000 = 2500

42,500-9,500 = 33000


Total Gap=76500


平均差 Average Gap


121500+85500+62500+62500+66500+76500 / 30 = 15833


平均値 Average Values


9,500+18,500+30,000+38,000+40,000+42,500/ 6 = 29750


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


15833 / (2× 29750)= 0.266


結果:このジニ係数の低さは、明白なデータの欠落を物語っているし、そもそもこのデータで香港統計処は発表しているジニ係数を算出していない事が分かる。



a) 9,800

17,630-9,800 = 7830

27,500-9,800 = 17700

37,000-9,800 = 27200

48,950-9,800 = 39150

53,660-9,800 = 43860


Total Gap=135740


b) 17,630

17,630-9,800 = 7830

27,500-17,630 = 9870

37,000-17,630 = 19370

48,950-17,630 = 31320

53,660-17,630 = 36030


Total Gap=104420


c) 27,500

27,500-17,630 = 9870

27,500-9,800 = 17700

37,000-27,500 = 9500

48,950-27,500 = 21450

53,660-27,500 = 26160


Total Gap=84680


d) 37,000

37,000-17,630 = 19370

37,000-27,500 = 9500

37,000-9,800 = 27200

48,950-37,000 = 11950

53,660-37,000 = 16660


Total Gap=84680


e) 48,950

17,630-9,800 = 7830

48,950-27,500 = 21450

48,950-37,000 = 11950

48,950-9,800 = 39150

53,660- 48,950 = 4710


Total Gap=85090


f) 53,660

53,660-17,630 = 36030

53,660-27,500 = 26160

53,660-37,000 = 16660

53,660-48,950 = 4710

53,660-9,800 = 43860


Total Gap=127420


平均差 Average Gap


135740+104420+84680+84680+85090+127420/ 30 = 20734


平均値 Average Values


9,800+17,630+27,500+37,000+48,950+53,660/ 6 = 32423


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


20734 / (2× 32423)= 0.319


結果:このデータも明々白白なデータの欠如の為に、公開のジニ係数のどれとも大きな隔たりがある。



計算:


a) 18,000

23,500-18,000 =5500

29,000-18,000 =11000

37,800-18,000 = 19800

49,290-18,000 = 31290

54,570-18,000 = 36570


Total Gap=104160


b) 23,500

23,500-18,000 =5500

29,000-23,500 = 5500

37,800-23,500 = 14300

49,290-23,500 = 26790

54,570-23,500 = 31070


Total Gap=83160


c) 29,000

29,000-23,500 = 5500

29,000-18,000 = 11000

37,800-29,000 = 8800

49,290-29,000 = 20290

54,570-29,000 = 25570


Total Gap=71160


d) 37,800

37,800-23,500 = 14300

37,800-29,000 = 8800

37,800-18,000 = 19800

49,290-37,800 = 11490

54,570-37,800 = 16770


Total Gap=71160


e) 49,290

49,290-23,500 = 25790

49,290-29,000 = 20290

49,290-37,800 = 11490

49,290-18,000 = 31290

54,570-49,290 = 5280


Total Gap=94140


f) 54,570

54,570-23,500 = 31070

54,570-29,000 = 25570

54,570-37,800 = 16770

54,570-49,290 = 5280

54,570-18,000 = 36570


Total Gap=115260


平均差 Average Gap


104160+83160+71160+71160+94140+115260 / 30 = 17968


平均値 Average Values


18,000+23,500+29,000+37,800+49,290+54,570/ 6 = 35360


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


17968 / (2× 35360 )= 0.254


結果:このジニ係数が発表の最高指数の約半分以下である事は、半分以上の元データが欠落している断片的な中間値データに過ぎない事が分かる。



計算:


a) 9,250

13,500-9,250 =4250

17,750-9,250 =8500

22,000-9,250 =12750

27,950-9,250 =18700

33,990-9,250 =24740

41,650-9,250 =32400

52,250-9,250 =43000

70,490-9,250 =61240

121,160-9,250 =111910


Total Gap=317490


b) 13,500

13,500-9,250 =4250

17,750-13,500 =4250

22,000-13,500 =8500

27,950-13,500 =14450

33,990-13,500 =20490

41,650-13,500 =28150

52,250-13,500 =38750

70,490-13,500 =56990

121,160-13,500 =107660


Total Gap=283490


c) 17,750

17,750-13,500 =4250

17,750-9,250 =8500

22,000-17,750 =4250

27,950-17,750 =10200

33,990-17,750 =16240

41,650-17,750 =23900

52,250-17,750 =34500

70,490-17,750 =52740

121,160-17,750 =103410


Total Gap=257990


d) 22,000

22,000-13,500=8500

22,000-17,750=4250

22,000-9,250=12750

27,950-22,000=5950

33,990-22,000=11990

41,650-22,000=19650

52,250-22,000=30250

70,490-22,000=48490

121,160-22,000=99160


Total Gap=240990


e) 27,950

27,950-13,500=14450

27,950-17,750=10200

27,950-22,000=5950

27,950-9,250=18700

33,990-27,950=6040

41,650-27,950=13700

52,250-27,950=24300

70,490-27,950=42540

121,160-27,950=93210


Total Gap=229090


f) 33,990

33,990-13,500=20490

33,990-17,750=16240

33,990-22,000=11990

33,990-27,950=6040

33,990-9,250=24740

41,650-33,990=7660

52,250-33,990=18260

70,490-33,990=36500

121,160-33,990=87170


Total Gap=229090


g) 41,650

41,650-13,500=28150

41,650-17,750=23900

41,650-22,000=19650

41,650-27,950=13700

41,650-33,990=7660

41,650-9,250=32400

52,250-41,650=10600

70,490-41,650=28840

121,160-41,650=79510


Total Gap=244410


h) 52,250

52,250-13,500=38750

52,250-17,750=34500

52,250-22,000=30250

52,250-27,950=24300

52,250-33,990=18260

52,250-41,650=10600

52,250-9,250=43000

70,490-41,650=28840

121,160-41,650=79510


Total Gap=308010


i) 70,490

70,490-13,500=56990

70,490-17,750=52740

70,490-22,000=48490

70,490-27,950=42540

70,490-33,990=36500

70,490-41,650=28840

70,490-52,250=18240

70,490-9,250=61240

121,160-70,490=50670


Total Gap=396250


j) 121,160

121,160-13,500=107660

121,160-17,750=103410

121,160-22,000=99160

121,160-27,950=93210

121,160-33,990=87170

121,160-41,650=79510

121,160-52,250=68910

121,160-70,490=50670

121,160-9,250=111910


Total Gap=801610


平均差 Average Gap


317490+283490+257990+240990+229090+229090+244410+308010+396250+801610 / 90 = 34316


平均値 Average Values


9,250+13,500+17,750+22,000+27,950+33,990+41,650+52,250+70,490+121,160/ 10 = 40999


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


34316 / (2× 40999 )= 0.418


結果:これも、ベースとなるべきデータの一部が欠けている為に、0.4以上というジニ係数にはなるが、それでも公表データが公開の各ジニ係数の直接のベースでないことを端的に示している。



a) 3,290

7,900-3,290 =4610

12,000-3,290 =8710

16,500-3,290 =13210

21,650-3,290 =18360

28,400-3,290 =25110

36,000-3,290 = 32710

46,250-3,290 = 42960

63,750-3,290 =60460

114,500-3,290 =111210

Total Gap=317340


b) 7,900

7,900-3,290 = 4610

12,000-7,900 =4100

16,500-7,900 =8600

21,650-7,900 = 13750

28,400-7,900 = 20500

36,000-7,900 = 28100

46,250-7,900 = 38350

63,750-7,900 = 55850

114,500-7,900 =106600


Total Gap=230460


c) 12,000

12,000-3,290 =8710

12,000-7,900 = 4100

16,500-12,000 =4500

21,650-12,000 =9650

28,400-12,000 =16400

36,000-12,000 =24000

46,250-12,000 = 34250

63,750-12,000 =51750

114,500-12,000 =102500


Total Gap=255860


d) 16,500

16,500-3,290 =13219

16,500-7,900 =8600

16,500-12,000 =4500

21,650-16,500 =5150

28,400-16,500 =11900

36,000-16,500 =19500

46,250-16,500 =29750

63,750-16,500 =47250

114,500-16,500 =98000


Total Gap=237869


e) 21,650

21,650-7,900 =13750

21,650-12,000 =9650

21,650-16,500 =5150

21,650-3,290 =18360

28,400-21,650 =6750

36,000-21,650 =14350

46,250-21,650 =24600

63,750-21,650 =42100

114,500-21,650 =92850


Total Gap=227560


f) 28,400

28,400-7,900 =20500

28,400-12,000 =16400

28,400-16,500 =11900

28,400-21,650 =6750

28,400-3,290 =25110

36,000-28,400 = 7600

46,250-28,400 = 17850

63,750--28,400 = 35350

114,500-28,400 = 86100


Total Gap=227560


g) 36,000

36,000-7,900 = 28100

36,000-12,000 = 24000

36,000-16,500 = 19500

36,000-21,650 = 14350

36,000-28,400 = 7600

36,000-3,290 = 32710

46,250-36,000 = 10250

63,750-36,000 = 27750

114,500-36,000 = 78500


Total Gap=242760


h) 46,250

46,250-7,900 = 38350

46,250-12,000 = 34250

46,250-16,500 = 29750

46,250-21,650 = 24600

46,250-28,400 = 17850

46,250-36,000 = 10250

46,250-3,290 = 42960

63,750-46,250 = 17500

114,500-46,250 = 68250


Total Gap=283760


i) 63,750

63,750-7,900 = 55850

63,750-12,000 = 51750

63,750-16,500 = 47250

63,750-21,650 = 42100

63,750-28,400 = 35350

63,750-36,000 = 27750

63,750-46,250 = 17500

63,750-3,290 = 60460

114,500-63,750 = 50750


Total Gap=388760


j) 114,500

114,500-7,900 = 106600

114,500-12,000 = 102500

114,500-16,500 = 98000

114,500-21,650 = 92850

114,500-28,400 = 86100

114,500-36,000 = 78500

114,500-46,250 = 68250

114,500-63,750 = 50750

114,500-3,290 = 111210


Total Gap=794760


平均差 Average Gap


317340+230460+255860+237869+227560+227560+242760+283760+388760+794760 / 90 = 35630


平均値 Average Values


3,290+13,500+12,000+16,500+21,650+28,400+36,000+46,250+63,750+114,500/ 10 = 35584


平均差 / (2× 平均値)= Gini Index


35630 / (2×35584 )= 0.501


結果:以上のどの公表データでジニ係数を計算しても、香港政府統計処公開のジニ係数とは一致しないのは、他ならぬそれらのジニ係数と並列して公表している諸データがどれも、香港政府統計処公開のジニ係数の算出のベースとなっている完全な、非公開データとは異なるものである事が分かる。


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