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가계동향조사 분기기준 지니계수.r
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가계동향조사 분기기준 지니계수.r
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# *주의 사항
# 현재 스크립트 파일은 파일명만 출력되어 있습니다.
# 따라서, 저장된 추출 결과 파일의 경로를 'read.table' 또는 'read.fwf'에 추가하여야 합니다.
# 예) 다운로드 받은 폴더명 : C:\Download
# ※ 파일 경로 추가 : "[다운로드 받은 폴더명]\기업활동조사_기업활동조사(제공)_2019_20191201_92007.txt"
# read.table("C:\Download\기업활동조사_기업활동조사(제공)_2019_20191201_92007.txt", ~~~
# 또는
# read.fwf("C:\Download\기업활동조사_기업활동조사(제공)_2019_20191201_92007.txt", ~~~
#
# R 스크립트는 R 에서 파일 경로만 수정하시면 바로 실행(Ctrl+Alt+R)가능하며,
# 데이터셋 생성 후에 R 의 여러 가지 분석 기능을 사용할 수 있습니다.
#
#**********************************************************************
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
setwd("C:/Users/user/desktop")
mdis <- read.table("분기자료(2019~) - 전체가구_1인이상_2019_20210127_25862.csv", header=FALSE, sep=",", colClasses = c("character"
, "character", "character", "numeric", "numeric", "character", "character", "character", "character", "character", "character", "character", "character", "numeric", "character", "character", "character", "character", "character", "character", "character"
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, "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "character"), skip=1, na.string=c("*","**","***","****","*****","******","*******","********","*********","**********","."))
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mdis$V3<- recode_factor(mdis$V3, '2'="근로자외 가구")
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mdis$V8<- recode_factor(mdis$V8, '1'="해당")
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mdis$V11<- recode_factor(mdis$V11, '2'="있음(비동거)")
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mdis$V12<- recode_factor(mdis$V12, '1'="가구주")
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mdis$V13<- recode_factor(mdis$V13, '2'="여자")
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mdis$V15<- recode_factor(mdis$V15, '6'="대학교(4년제 이상)")
mdis$V15<- recode_factor(mdis$V15, '7'="대학원(석사)")
mdis$V15<- recode_factor(mdis$V15, '8'="대학원(박사)")
mdis$V16<- recode_factor(mdis$V16, '0'="무학(또는 해당없음)")
mdis$V16<- recode_factor(mdis$V16, '1'="졸업")
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mdis$V16<- recode_factor(mdis$V16, '3'="수료")
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mdis$V16<- recode_factor(mdis$V16, '5'="휴학")
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mdis$V17<- recode_factor(mdis$V17, '2'="비취업")
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mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'D'="전기, 가스, 증기 및 공기조절 공급업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'E'="수도, 하수 및 폐기물 처리, 원료재생업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'F'="건설업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'G'="도매 및 소매업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'H'="운수 및 창고업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'I'="숙박 및 음식점업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'J'="정보통신업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'K'="금융 및 보험업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'L'="부동산업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'M'="전문, 과학 및 기술 서비스업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'N'="사업시설관리 및 사업지원 및 임대 서비스업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'O'="공공행정, 국방 및 사회보장 행정")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'P'="교육 서비스업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'Q'="보건업 및 사회복지사업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'R'="예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'S'="협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'T'="가구내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'U'="국제 및 외국기관")
mdis$V18<- recode_factor(mdis$V18, 'Z'="기타. 무직")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '1'="관리자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '2'="전문가 및 관련 종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '3'="사무 종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '4'="서비스 종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '5'="판매 종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '6'="농림어업숙련？종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '7'="기능원 및 관련기능 종사자")
mdis$V19<- recode_factor(mdis$V19, '8'="장치,기계조작 및 조립 종사자")
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mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'C'="제조업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'D'="전기, 가스, 증기 및 공기조절 공급업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'E'="수도, 하수 및 폐기물 처리, 원료재생업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'F'="건설업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'G'="도매 및 소매업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'H'="운수 및 창고업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'I'="숙박 및 음식점업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'J'="정보통신업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'K'="금융 및 보험업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'L'="부동산업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'M'="전문, 과학 및 기술 서비스업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'N'="사업시설관리 및 사업지원 및 임대 서비스업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'O'="공공행정, 국방 및 사회보장 행정")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'P'="교육 서비스업")
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mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'S'="협회 및 단체, 수리 및 기타 개인 서비스업")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'T'="가구내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가소비 생산활동")
mdis$V90<- recode_factor(mdis$V90, 'U'="국제 및 외국기관")
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colnames(mdis) = c("조사연월"
, "가구별 일련번호", "가구구분", "가구원수", "취업인원수", "노인가구", "모자가구", "맞벌이가구", "일반가구", "세대구분", "배우자유무", "가구주_가구주와의 관계", "가구주_성별", "가구주_연령", "가구주_학력", "가구주_수학여부", "가구주_취업여부", "가구주_산업코드(10차)", "가구주_직업코드(7차)", "가구주_종사상지위", "가구원2_가구주와의 관계"
, "가구원2_성별", "가구원2_연령", "가구원2_학력", "가구원2_수학여부", "가구원2_취업여부", "가구원2_산업코드(10차)", "가구원2_직업코드(7차)", "가구원2_종사상지위", "가구원3_가구주와의 관계", "가구원3_성별", "가구원3_연령", "가구원3_학력", "가구원3_수학여부", "가구원3_취업여부", "가구원3_산업코드(10차)", "가구원3_직업코드(7차)", "가구원3_종사상지위", "가구원4_가구주와의 관계", "가구원4_성별", "가구원4_연령"
, "가구원4_학력", "가구원4_수학여부", "가구원4_취업여부", "가구원4_산업코드(10차)", "가구원4_직업코드(7차)", "가구원4_종사상지위", "가구원5_가구주와의 관계", "가구원5_성별", "가구원5_연령", "가구원5_학력", "가구원5_수학여부", "가구원5_취업여부", "가구원5_산업코드(10차)", "가구원5_직업코드(7차)", "가구원5_종사상지위", "가구원6_가구주와의 관계", "가구원6_성별", "가구원6_연령", "가구원6_학력", "가구원6_수학여부"
, "가구원6_취업여부", "가구원6_산업코드(10차)", "가구원6_직업코드(7차)", "가구원6_종사상지위", "가구원7_가구주와의 관계", "가구원7_성별", "가구원7_연령", "가구원7_학력", "가구원7_수학여부", "가구원7_취업여부", "가구원7_산업코드(10차)", "가구원7_직업코드(7차)", "가구원7_종사상지위", "가구원8_가구주와의 관계", "가구원8_성별", "가구원8_연령", "가구원8_학력", "가구원8_수학여부", "가구원8_취업여부", "가구원8_산업코드(10차)"
, "가구원8_직업코드(7차)", "가구원8_종사상지위", "가구원9_가구주와의 관계", "가구원9_성별", "가구원9_연령", "가구원9_학력", "가구원9_수학여부", "가구원9_취업여부", "가구원9_산업코드(10차)", "가구원9_직업코드(7차)", "가구원9_종사상지위", "취업배우자", "학업배우자", "기타배우자", "취업자녀수", "학업자녀수", "기타자녀수", "거처구분", "자동차 보유댓수(휘발유+경우+LPG)", "입주형태"
, "월세평가액", "전세보증금", "월세", "주거용 전용면적", "주택소유구분", "가중치(weight)", "소득5분위코드(전국_전체가구_1인이상)", "소득5분위코드(전국_근로자가구_1인이상)", "소득5분위코드(전국_근로자외가구_1인이상)", "소득5분위코드(도시_전체가구_1인이상)", "소득5분위코드(도시_근로자가구_1인이상)", "소득5분위코드(도시_근로자외가구_1인이상)", "소득10분위코드(전국_전체가구_1인이상)", "소득10분위코드(전국_근로자가구_1인이상)", "소득10분위코드(전국_근로자외가구_1인이상)", "소득10분위코드(도시_전체가구_1인이상)", "소득10분위코드(도시_근로자가구_1인이상)", "소득10분위코드(도시_근로자외가구_1인이상)", "소득구간", "소득"
, "경상소득", "근로소득", "가구주 근로소득", "배우자 근로소득", "기타가구원 근로소득", "사업소득", "가구주 사업소득", "배우자 사업소득", "기타가구원 사업소득", "주택 등 임대소득", "재산소득", "이자소득", "배당소득", "개인연금소득", "퇴직연금소득", "기타재산소득", "이전소득", "공적연금", "기초연금", "사회수혜금"
, "사회적현물이전", "연말정산 환급금", "가구간이전", "할인혜택", "기타이전소득", "비경상소득", "경조소득", "퇴직수당", "기타 비경상소득", "가계지출", "소비지출", "01. 식료품 · 비주류음료", "곡물", "곡물가공품", "빵 및 떡류", "육류", "육류가공품", "신선수산동물", "염건수산동물", "기타수산동물가공"
, "유제품 및 알", "유지류", "과일 및 과일가공품", "채소 및 채소가공품", "해조 및 해조가공품", "당류 및 과자류", "조미식품", "기타식품", "커피 및 차", "쥬스 및 기타음료", "02. 주류 · 담배", "주류", "담배", "03. 의류 · 신발", "직물 및 외의", "내의", "기타의복", "의복관련서비스", "신발", "신발서비스"
, "04. 주거 · 수도 · 광열", "실제주거비", "주택유지 및 수선", "상하수도 및 폐기물처리", "기타주거관련서비스", "연료비", "05. 가정용품 · 가사서비스", "가구 및 조명", "실내장식", "가구·조명 및 장식서비스", "가정용 섬유", "가전 및 가정용기기", "가전관련서비스", "가사용품", "가정용공구 및 기타", "가사소모품", "가사서비스", "06. 보건", "의약품", "의료용소모품"
, "보건의료용품 및 기구", "외래의료서비스", "치과서비스", "기타의료서비스", "입원서비스", "07. 교통", "자동차구입", "기타운송기구구입", "운송기구유지 및 수리", "운송기구 연료비", "기타개인교통서비스", "철도운송", "육상운송", "기타운송", "기타교통관련서비스", "08. 통신", "우편서비스", "통신장비", "통신서비스", "09. 오락·문화"
, "영상음향기기", "사진광학장비", "정보처리장치", "기록매체", "영상음향 및 정보기기수리", "오락문화 내구재", "악기기구", "오락문화내구재 유지 및 수리", "장난감 및 취미용품", "캠핑 및 운동관련용품", "화훼관련용품", "애완동물관련물품", "화훼 및 애완동물서비스", "운동 및 오락서비스", "문화서비스", "복권", "서적", "기타인쇄물", "문구", "단체여행비"
, "10. 교육", "정규교육", "초등교육", "중등교육", "고등교육", "학원 및 보습교육", "학생학원교육", "성인학원교육", "기타교육", "11. 음식·숙박", "식사비", "숙박비", "12. 기타 상품 및 서비스", "이미용서비스", "이미용 기기", "위생 및 이미용용품", "시계 및 장신구", "기타개인용품", "복지시설", "보험"
, "기타금융", "기타서비스", "비소비지출", "경상조세", "비경상조세", "연금", "사회보험", "이자비용", "가구간 이전지출", "비영리단체로 이전", "도시/읍면부 구분")
#-------------------------------------------------------------------------------------
m <- mdis %>% rename(month = '조사연월', cincome = '경상소득',
eincome = '근로소득', bincome = '사업소득',
pincome = '재산소득', rincome = '주택 등 임대소득',
iincome = '이자소득', aincome = '배당소득',
ppincome = '개인연금소득', rpincome = '퇴직연금소득',
ebincome = '기타재산소득', tincome = '이전소득',
nonexp = '비소비지출')
install.packages("skimr")
install.packages("ineq")
library(ineq)
library(skimr)
Gini(m$cincome)
??Gini
#--------------------------------------------------------------------------------------------------
#지니계수
##가처분소득
mgini <- m %>% transmute(month, dincome = cincome - nonexp, sdincome = dincome / sqrt(가구원수))
gini <- mgini %>% group_by(month) %>% mutate(sdincome = Gini(sdincome)) %>% skim(sdincome)
gini