В статье был проведен анализ литературы, посвященной методам математической теории информации, понятий «информация» и «энтропия». Выявлена универсальность этого подхода, который широко применяется в машиностроении, приборостроении, экономике. Применение этих методов в экономических исследованиях показало, что их использование оправдано при решении задач экономической динамики, теории принятия решений в экономике, анализа устойчивости распределения финансов, дискриминации групп населению по экономических показателям, анализа международной торговли, оценки надежности проверки статистических гипотез. Авторы, основываясь на ранее проведенных исследованиях и анализе литературы, предположили, что эти же методы возможно применить и для оценки экономического неравенства населения. Энтропийный подход был применен в ряде работ для решения этой задачи, но отсутствовали проверки его на реальных статистических данных. С этой целью были проведены соответствующие исследования на статистических данных Росстата РФ. Для расчетов были использованы формулы, полученные и проверенные коллективами исследователей Тульского государственного университета и Тульского филиала Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. Были использованы данные Росстата РФ за 1995–2022 годы: Распределение общего объема денежных доходов по 20-ти процентным группам населения в целом по России и по субъектам Российской Федерации; коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации; коэффициент фондов (соотношение денежных доходов 10 % наиболее и 10 % наименее обеспеченного населения) в целом по России и по субъектам Российской Федерации; распределение общего объема денежных доходов по 20-ти процентным группам населения по Российской Федерации. Дополнительно были вычислены квинтильные коэффициенты. Энтропия рассчитывалась по последнему распределению. Было получено, что коэффициент парной корреляции между всеми традиционными показателями превышает 0,98, в то время как парная корреляция между энтропией и ими не превышает 0,33. Для обеспечения дополнительной уверенности были определены коэффициенты информационной связи между энтропией и прочими показателями. Показано, что эти коэффициенты являются статистически незначимыми. Предложено провести дополнительные исследования, основанные на использовании не интегральных, а уникальных данных.
The article analyzes the literature devoted to the methods of mathematical information theory, the concepts of «information» and «entropy». The universality of this approach, which is widely used in mechanical engineering, instrumentation, and economics, is revealed. The application of these methods in economic research has shown that their use is justified in solving problems of economic dynamics, the theory of decision-making in economics, the analysis of the stability of the distribution of finance, discrimination of groups of the population by economic indicators, the analysis of international trade, the assessment of the reliability of statistical hypothesis testing. The authors, based on previous research and literature analysis, suggested that the same methods can be applied to assess the economic inequality of the population. The entropy approach has been applied in a number of papers to solve this problem, but there have been no tests of it on real statistical data. Relevant studies were conducted on the statistical data of the Rosstat of the Russian Federation. The formulas obtained and verified by the research teams of Tula State University and the Tula branch of the Plekhanov Russian University of Economics were used for calculations. Data from Rosstat of the Russian Federation for 1995–2022 were used: Distribution of total cash income by 20 percent of the population in Russia as a whole and by subjects of the Russian Federation; Gini coefficient (income concentration index) in Russia as a whole and by subjects of the Russian Federation; Fund ratio (the ratio of cash income of 10 % of the most and 10 % of the least well-off population) in Russia as a whole and across the subjects of the Russian Federation; Distribution of total monetary income by 20 percent of the population groups in the Russian Federation. Additionally, quintile coefficients were calculated. The entropy was calculated according to the last distribution. It was found that the coefficients of paired correlation between all traditional indicators exceed 0,98, while the paired correlation between entropy and them does not exceed 0,33. To provide additional confidence, the coefficients of information communication between entropy and other indicators were determined. It is shown that these coefficients are statistically insignificant. It is proposed to conduct additional research based on the use of unique data rather than integral ones.