文憑試放榜後，絶大多數「狀元」選讀醫科，但亦有「狀元」對經濟學感興趣，並表明有意探討社會公平，及如何幫助弱勢社羣。筆者教經濟學，對於「狀元」有興趣唸經濟，當然高興，尤其覺得公平、扶貧等議題，確需多些人關注。
「狀元」最終有沒有選讀經濟學，將來會否真的探索公平、扶貧之道呢？這都不是本文所關注，本文希望討論的，是經濟學與公平、貧窮到底有甚麼關係。
但這不是很明顯嗎？中文之「經濟」，原意是「經世濟民」，西方之經濟學傳統，原是「哲學、政治及經濟學」科中之一環，該科意在培訓治國之才，當然會涉及公平及扶貧了。
真的很明顯嗎？看來又不是，其實，不少唸過經濟學的朋友認為，經濟學與公平及貧窮之關係不大。說一個小故事，筆者一位舊同事（已離職），任教時每天都很生氣，有天他氣沖沖走到筆者房間，說學生常常問有關平等的問題，他認為學生不該問這些，因為經濟學不談平等。筆者聽後苦笑，因筆者每年都有講及平等之概念。
當然，經濟學確實可不談平等，視乎課程設計如何。過往中學生要考的會考（HKCEE）及高級程度考試（HKALE），現在回想，經濟學課程好像不包括收入平等一類之議題，至少沒教堅尼系數（Gini coefficient）。但現時文憑試（HKDSE）則包括，筆者上課時一說堅尼，學生好像早就懂了。
所以，懂經濟的大眾，往往分為兩批，一批讀會考高考課程，傾向把經濟學與平等分開，一批考文憑試，覺得平等是經濟學的一部份。其實，考國際試的中學生，多數有讀平等，與文憑試學生類近。
大學呢？情況更不妙，經濟學必修課程中，通常不談平等，公共經濟學雖有談，但非必修課，外國大學通常有開這課，但香港之大學着重財金教育多一點，通常不開這課。
縱合言，香港人對經濟學，有較特殊之理解及期望，覺得它與平等無關，談經濟，就不談平等，雖然新一代學子或不如是看，但他們人數尚少，見解未成主流。
到底經濟學如何處理公平、平等及貧窮等議題呢？學了經濟學，就懂得滅貧嗎？當然沒那麼簡單。
多年前，孟加拉經濟學家尤努斯（Muhammad Yunus）創立了小額貸款銀行，幫助了不少窮人，因而獲得諾貝爾奬，是和平奬，不是經濟學奬。一位經濟學家可以因為本身能耐，於扶貧上建立功業，但不是唸了經濟學就可以。另一方面，近年兩位麻省理工（MIT）經濟學者（Abhijit V. Banerjee及Esther Duflo），以創新手法探討扶貧之道，他們參考了醫學上尋找更佳治療方案之法，把扶貧對象隨機分組，以測試用不同方法幫助他們之果效，結果寫成貧窮經濟學（poor economics）一暢銷書，造成一定影響。後來又獲頒諾奬，是經濟學奬，肯定其非凡成就。
上述兩例，顯示經濟學與扶貧有些關係，後者更提供了探索方法。可是，它們都太新，主流經濟學課程，無論在中學、大學，甚至研究院內，都鮮有涉及，一般經濟學家也少做這些研究。然則一般經濟學之研究是否對促進平等、減少貧困，不太關心，亦沒甚幫助呢？這亦不確，經濟學多善於分析數據，發明了多種計量方法，這些方法，可用來分析經濟增長，也可以分析收入分配或貧窮因由。只是，這些方法非專為分配或貧窮而設。
分配及貧窮，可以是經濟學之研究課題，這無庸置疑，但要說它們是經濟學之一部份，則應有專門處理它們之理論或方法。這有嗎？有的，兩者都有。理論較抽象，故本文只打算談一個大眾都有興趣的題目——如何測量收入分配及貧窮，及經濟學於此之貢獻。
工欲善其事，必先利其器，倘平等及貧窮無法量度，談如何增減它們，只是緣木求魚。經濟學有一分支，專研這些測量問題，大眾熟識的「堅尼系數」與「相對貧窮」，都屬這類測量指標。品評其優劣，看看它們能否反映實況，及對政策制定有否幫助，都屬於這分支的範圍。下文將以這兩個指標為例，簡介一下這分支說了甚麼。
眾所周知，測量收入不平等之程度，要用堅尼系數。其實，堅尼只是常用，不代表它認受性高，它確比數學上之方差（variance）優勝，但堅尼有一些奇怪特性，或帶來不理想之測量效果。
今以簡例說明，假設兩個富豪對賭，後者之入息排名只輸前者一級，他賭輸了，要給前者一千元，但不影響排名，賭局令收入更不平等，堅尼上升（情境1）。今設對賭的是兩個窮人，他們之貧窮排序同樣只差一級，較窮一方同樣輸一千，不影響排名，不平等增加，堅尼上升（情境2）。問題是，倒底在情境1還是情境2，堅尼之上升幅度較高？
直覺上，窮人輸一千是大事，富人是小事，堅尼在情況2之升幅應較高，非也，答案是升幅相同，原因與堅尼之算法有關——堅尼只重視受影響人士之收入排名差距，不重視收入相差多少，只要是排名差距不變（上例皆差一級），無論多貧多富，效果相同，這是它不理想之處（註2）。只是，堅尼之算法複雜，大眾對此不甚了了，不容易發現它的缺失，仍然樂於使用它，專研不平等指標之經濟學家對此則很清楚。
淺談堅尼後，再看相對貧窮。香港自2012年起採用該指標，至2020年而終，七、八年來爭議不斷，惜大眾對它之批評或認知，往往不準確。
相對貧窮以收入中位數（median income）之一半劃線，低於此線為貧窮。算法簡單，反令大眾勇於自行剖析其利弊，致誤解山積。堅尼算法複雜，大眾難以入手，對它之批評反而少。
最簡單又基本之誤解是，當社會更富裕，收入中位數上升了，但貧窮線亦上升了，原本之貧者收入雖上升，但總會低於新的貧窮線，令滅貧在邏輯上不可能。今以簡例說明，設社會只有三組人（人數均等），收入分別是一百、五百及一千，那收入中位數即五百，貧窮線是二百五十，有一組人墮入窮網，三分一人算是貧窮（例1）。今設社會收入倍增，三組人之收入變成二百、一千及二千，中位數是一千，貧窮線五百，仍然有三分一人貧窮（例2），可見滅貧之不可能。
這說法當然錯，上例中無力滅貧，因所有人之收入皆按比例升，若否，則或可滅貧。今設每組人都多賺五百，三組收入分別變成六百、一千及一千五百，中位數同樣升至一千，貧窮線五百，但已沒人算是窮（例3），成功滅貧。
尤幸，隨着相對貧窮沿用日久，已較少人犯下基本錯誤如上，較多人注意到相對貧窮與收入平等有關，上述例3之收入分配，較例1及例2均等，亦成功滅貧，可見脫貧與平等，關係密切。但它們之關係到底為何？若與平等有關，既有堅尼，又何須另訂貧窮指標？
平等與貧窮之分別，涉及何謂貧窮之問題。業界做法，往往先提出一套設準（axioms）供討論，若設準廣為接受，則可用以檢視現有指標（如相對貧窮線）是否合符設準要求，以定奪其優劣。此外，亦可用數學方法，推導出滿足若干設準之指標，由此可發現，現有指標可能是某一套設準下不二之選，但亦可能發現了新指標。
諾奬經濟學家亞瑪蒂森（Amartya K. Sen）提出了一套設準，算是這方面之權威指引（註3）。這套設準共多條，為專注探討貧窮與平等之關係，今只介紹其中三條：一、貧窮線上人士間之收入轉移，不影響貧窮數量；二、貧窮線下人士，倘其收入下跌，指標當反映貧窮惡化；三、貧窮線下人士，倘收入由更窮的人，流向沒那麼窮的人，指標當反映貧窮惡化。這三條都合情合理，無可諍議。
上述第一條，正好說明貧窮與平等指標，雖相關而不同。貧窮線上人士，倘其收入趨向均等，則不平等指標（如堅尼）將下跌，但這不應影響貧窮指標。用相對貧窮線來計算貧窮人口之比例，以上述三條衡量，未能達標，但相對貧窮算法簡單、易明，仍廣泛受用。當然，不夠好的指標不一定不可用，只是，用者當知道指標之缺失所在，不要盲目相信指標。
其實，每個平等或貧窮指標，都難免有些缺失，使用其他指標或能改進某方面，但亦可帶來其他問題，要小心處理，所以指標及測量是大學問，而這學問有大價值。譬如研究不平等之成因，便要看看不同種族或性別分組人口中，其不平等之狀況及變化，以探究種族或性別是否不平等之主因，做這些研究，必先了解不同指標之性質才行。堅尼雖常用，但它無法處理此類問題，因為總體計的堅尼無法分拆成小組計的堅尼，而維持兩者之一致性。經濟學家，或其他社會科學家，倘要處理上述問題，便須採用其他指標，有時候更要發明新指標。
最後，再回應一下唸經濟學是否有助促進公平，及減少貧困。當然，經濟學非行動學科如社工之類，它不教授如何坐言起行，建立事功，它不會教你如何開一間小額借貸銀行。不過，經濟學可提供之知識或研究方法，對制定扶貧或促進平等的政策，顯然很有幫助，尤其是，它對最基本之問題，如測量貧窮或平等程度等，有大貢獻，當然，它的計量方法亦很有用。
註1：作者原訂題目為「淺談經濟學、貧窮及平等」。
註2：可參考Sen, A. K. 1997. On Economic Inequality. Oxford: Oxford University Press。
註3：詳見Sen, A. K. 1976. Poverty: An ordinal approach to measurement. Econometrica 44: 219–31。
