파레토 원리

Pareto principle
최적의 리소스 할당은 Pareto 효율성을 참조하십시오.
기금 조성에 적용되는 파레토 원칙: 기부자의 20%가 전체의 80%를 기부한다.

파레토 원칙은 많은 결과에 대해 결과의 약 80%가 원인의 20%('활력 소수')[1]에서 발생한다고 말한다. 이 원칙의 다른 명칭은 80/20 규칙, 소수의 핵심적 법칙 또는 요소 첨단의 원칙이다.[2][3]

경영 컨설턴트인 Joseph M. Juran은 1896년 Lausanne 대학교에서 80/20 연결에 주목한 이탈리아의 경제학자 Vilfredo Pareto의 이름을 따서 이 개념을 개발했다.[4] 그의 첫 작품인 쿠르스 데코노미 정치에서 파레토는 이탈리아 땅의 약 80%가 인구의 20%가 소유하고 있다는 것을 보여주었다. 파레토 원리는 파레토 효율성과 접선적으로만 관련이 있다.

수학적으로 80/20 규칙은 특정 변수 집합에 대한 전력법 분포(파레토 분포라고도 함)에 의해 대략 설명되며, 많은 자연 현상이 그러한 분포를 나타내는 것으로 나타났다.[5] "매출의 80%가 고객의 20%에서 나온다"[6]는 경영학의 격언이다.

경제학에서는

파레토의 관찰은 인구와 부와 관련이 있었다. 파레토는 이탈리아 토지의 약 80%가 인구의 20%가 소유하고 있다는 것을 알아챘다.[7] 그 후 그는 다른 여러 나라에 대한 조사를 실시했고 비슷한 분포가 적용되었다는 것을 알게 되었다.

그 효과를 매우 가시적이고 이해할 수 있는 형태, 이른바 '참파뉴 유리' 효과라고 하는 차트를 1992년 유엔 개발 프로그램 보고서에 수록했는데,[8] 이 보고서는 세계 인구의 20%가 세계 소득의 82.7%를 받는 등 세계 소득의 분포가 매우 고르지 못하다는 것을 보여주었다.[9] 국가들 사이에서, 지니 지수는 부의 분배가 이 규범을 따라 상당히 다르다는 것을 보여준다.

세계 GDP 분포, 1989[10]
인구 5분위수 수입
가장 부자인 20% 82.70%
두 번째 20% 11.75%
세 번째 20% 2.30%
네 번째 20% 1.85%
가장 가난한 20% 1.40%

파레토 원칙은 과세에도 적용되는 것으로 볼 수 있다. 미국에서는 상위 20%의 소득자가 연방소득세의 80~90%를 2000년과 2006년에,[11] 그리고 2018년에 다시 납부했다.[12]

사업에서는 80/20 원칙의 많은 예가 검증되었다. 20%의 제품은 보통 달러 판매 가치의 약 80%를 차지한다. 20%의 고객도 그렇다. 20%의 제품이나 고객도 대개 조직 이익의 약 80%를 차지한다.

"활력 소수"에 기인하는 부의 원인은 다재다능한[according to whom?] 인재의 분포에 기인하며, 소수만이 모든 필요한 재능과 환경을 갖추고 있어 성과주의적으로 생산을 주도하고 있다.[citation needed] 이탈리아 카타니아 대학의 알레산드로 플루치노 교수는 "최대의 성공은 최고의 재능과 결코 일치하지 않는다"면서 "그런 요소들은 우연의 결과"라고 제안했다.[14]

그 원칙은 또한 분포의 꼬리 부분 안에 있다. 미국 메릴랜드대, 칼리지파크, AC실바 대학의 물리학자 빅토르 야코벤코(Victor Yakovenko)와 AC실바(Cilva)가 1983년부터 2001년까지 미국 국세청의 소득 자료를 분석한 결과 상류층(인구 중 1~3%)의 소득분배도 파레토의 원칙을 따르고 있는 것으로 나타났다.[15]

파레토 분포의 중요한 특성은 그들이 뚱뚱한 꼬리를 가지고 있다는 것이다. 현실에서 이것은 인구의 1%가 국민소득과 부의 상당 부분을 차지하고 있다는 것을 의미한다. 이는 중산층의 분배를 추정함으로써 예측되는 것보다 더 큰 부분을 차지한다. 따라서 소득과 부의 전반적인 집중에 대한 더 큰 이해는 상위 소득자의 분포가 왜 파레토 분포를 보편적으로 따르는지에 대해 더 많은 관심을 기울여야 한다.[16]

컴퓨팅에서

컴퓨터 과학에서 파레토 원리는 최적화 노력에 적용될 수 있다.[17] 예를 들어, 마이크로소프트는 가장 많이 보고된 버그 중 상위 20%를 수정함으로써 특정 시스템에서 관련 오류와 충돌의 80%를 제거할 수 있다고 언급했다.[18] 로웰 아서는 "코드의 20%가 80%의 오류를 가지고 있다"고 말했다. 찾아내서 고쳐!"[19] 또한 일반적으로 특정 소프트웨어의 80%가 전체 할당 시간의 20%로 작성될 수 있다는 사실도 밝혀졌다. 반대로 코드의 가장 어려운 20%는 80%의 시간이 걸린다. 이 인자는 일반적으로 소프트웨어 코딩을 위한 COCOMO 추정의 일부분이다.

WordPerfect를 비롯한 소프트웨어 개발자들은 고객이 가장 원하는 시간과 80/20 규칙(사람들은 프로그램 기능의 20%를 80% 사용)을 식별한다. 소프트웨어 개발자는 사용량이 많은 기능을 가능한 간단하고 자동적이며 불가피하게 만들기 위해 노력한다.[20]

스포츠에서

선두주자들이 다수를 차지하는 스포츠에 파레토 원칙이 적용된다는 주장이 제기됐다. 예를 들어 야구에서 파레토 원칙은 Wins Over Replacement(여러 통계를 결합하여 한 팀에 대한 선수의 전반적인 중요성을 결정하려는 시도)에 반영된다. 이어 "지난해 전체 선수의 15%가 전체 우승의 85%를 배출했고 나머지 85%는 15%를 창출했다. 파레토 원칙이 야구에 적용되면 상당히 견실하게 버텨준다고 말했다.[21] 운동과 습관의 20%가 80%의 영향을 미치고, 훈련생들이 이 효과적인 세트에 집중하기 위해 다양한 훈련 훈련을 줄여야 한다고 제안(그러나 테스트되지 않음)되어 왔다.[22]

산업안전보건

산업 보건 및 안전 전문가는 위험 우선순위의 중요성을 강조하기 위해 Pareto 원칙을 사용한다. 위험요소의 20%가 부상의 80%를 차지한다고 가정하고, 위험요소를 분류함으로써 안전전문가는 부상이나 사고의 80%를 야기하는 위험요소의 20%를 목표로 삼을 수 있다. 또는 위해성이 무작위 순서로 설명되는 경우, 안전 전문가는 나머지 20% 부상의 일부분만 설명하는 위험의 80% 중 하나를 수리할 가능성이 더 높다.[23]

파레토 원칙은 효율적인 사고 예방 관행을 보장하는 것 외에도, 이 기술은 활용된 자원이 가장 많은 사고를 예방하는 데 가장 잘 사용됨을 보장하기 때문에 위해성이 경제적인 순서로 다루어지도록 한다.[24]

기타 응용 프로그램

엔지니어링 및 품질 관리

파레토 원칙은 처음 만들어진 곳에서 품질관리에 많은 응용을 한다.[25] 토탈 품질 관리 및 식스 시그마 기법에 사용되는 핵심 도구 중 하나인 파레토 차트의 기초가 된다. 파레토 원칙은 ABC 분석과 XYZ 분석을 위한 기준선 역할을 하며, 상품의 재고 최적화를 목적으로 물류와 조달에 널리 사용되며, 그 재고품을 보관하고 보충하는 비용도 포함된다.[26] 전자기계 에너지 변환기와 같은 공학 제어 이론에서 80/20 원리는 최적화 노력에 적용된다.[17]

시스템 과학 분야에서는 조슈아 M. 엡스타인(Epstein)과 로버트 엑스텔(Robert Axtell)은 경제의 각 대리점에 대해 정의된 개별 행동 규칙에 기초하여 분산 모델링 접근법으로부터 슈거스케이프(Swarscape)라는 에이전트 기반 시뮬레이션 모델을 만들었다. 부의 분배와 파레토의 80/20 원칙이 그들의 결과에서 나타났는데, 이것은 그 원칙이 이러한 개별적인 규칙의 집합적인 결과임을 시사한다.[27]

소프트웨어 테스트

소프트웨어 테스트의 맥락에서 파레토 원칙은 일반적으로 "모든 버그 중 80%는 프로그램 모듈의 20%에서 찾을 수 있다"로 해석된다. 즉, 모듈의 절반은 버그를 전혀 포함하지 않을 수 있다. 소프트웨어의 품질관리 활동에 파레토 원칙을 적용하면 시험 시간을 단축하고 시스템의 효율을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 원칙 자체의 적용은 우수한 분석적, 논리적 기술이 요구될 것이다.

건강 및 사회적 결과

미국의 의료 서비스에서, 한 예로, 약 20%의 환자가 의료 자원의 80%를 사용하는 것으로 밝혀졌다.[28][29][30] 두네딘 연구는 범죄의 80%가 범죄자의 20%에 의해 저질러진다는 것을 발견했다.[31] 이 통계는 경미한 범죄를 저지르는 범죄자들을 잡는 것은 아마도 많은 범죄자들이 더 큰 범죄자들을 위해 원하는 (또는 보통 누가 저지르기를 원하는) 그물망을 채울 것이기 때문에, 스톱 앤드 프리스크 정책과 부서진 유리창 보안 정책 모두를 뒷받침하는 데 사용되어 왔다. 그러나 이 원칙은 실제로 거짓으로 판명되었는데, 이는 정지 및 프리스크 정책에 의해 희생된 시민의 90% 이상이 범죄를[citation needed] 저지르지 않은 것으로 밝혀졌기 때문이다. 이 원칙은 잘못 적용되었고, 대신 주민들은 인종에 의해 표적이 되어 범죄에[citation needed] 거의 영향을 미치지 않았다. 전반적으로 개선된 경제는 범죄율을[citation needed] 낮추는 것과 훨씬 더 큰 상관관계를 가지고 있다.

슈퍼 스페이딩의 일부 경우는 20/80 규칙에 부합하는데,[32] 슈퍼 스페이딩은 여전히 슈퍼 스페이더의 전송 비율이 높거나 낮을 때 발생한다고 말할 수 있지만, 약 20%의 감염자의 약 20%가 전송의 80%를 책임진다.[33] 초확산 전염병에서는 대다수의 개인이 상대적으로 적은 수의 2차 접촉자를 감염시킨다. 80/20 규칙은 현재 진행 중인 COVID-19 대유행 중 전염병의 큰 비중을 차지하도록 제안되었다.[34][35][36]

일반배부작업

파레토 원칙은 일반적으로 80/20 규칙이라고 불리는 유통 운영에서 종종 언급된다. 유통가동에서는 생산량의 80%가 SKU(재고보존단위)의 20%를 차지하는 것을 흔히 관찰한다. 설비 설계 중에 이 규칙은 저장 영역과 처리 영역 구성을 지배하는 경우가 많다.

제품 라인

많은 비디오 대여점들은 1988년에 수익의 80%가 비디오테이프의 20%에서 나온다고 보고했다. 비디오 체인 임원은 "바람과 함께 사라지다"라는 신드롬을 논의했지만, 모든 가게들이 비록 고객들이 그것들을 거의 빌리지 않더라도, 많은 재고를 가지고 있는 것처럼 보이기 위해 "바람과 함께 사라지다"라는 고전을 제공해야 했다.[37]

공부중

학생들이 약 20%의 노력으로 필수 학습 자료를 80% 배울 수 있다는 연구 결과가 있다.[38]

수학적 노트

규칙을 유효하게 적용하려면 분산의 대부분을 설명할 수 있거나 일부 작은 관측치 집합이 공정 변수의 작은 비율에 의해 설명된다는 것이 아니라 공정 변동의 큰 비율이 공정 변수의 작은 비율과 연관되어 있다는 것을 입증해야 한다.[3]

파레토 분포가 더 넓은 현상을 보여주는 특별한 사례다. 파레토 분포를 특징짓는 파라미터 중 하나인 파레토 지수 α를 α = log54 ≈ 1.16으로 선택하면, 그 중 하나는 원인의 20%에서 오는 효과의 80%를 가진다.

그것은 또한 상위 20%의 원인의 20%에서 오는 상위 80%의 효과의 80%를 가지고 있다는 것을 보여준다. 80%의 80%는 64%, 20%는 4%로 '64/4' 법칙을 내포하고 있으며, 이와 유사하게 '51.2/0'을 내포하고 있다.8" 법칙. 마찬가지로 원인의 하위 80%와 효과의 하위 20%에 대해서도 하위 80%는 나머지 20%의 20%만 유발한다. 이는 인구의 하위 60%가 재산의 5.5%를 소유하고 있으며 이는 64/4 연결에 가까운 위 세계 인구/부 표와 대체로 일치한다.

또한 64/4 상관관계는 상위 20%(16%)의 하위 80%(16%)와 하위 80%의 상위 20%(또한 16%)가 해당 상위 및 상위 효과 하위 하위 20%(32%)와 관련이 있는 4%와 64% 사이의 32% '공정' 영역을 의미한다. 이는 또한 위의 세계인구표와도 대체로 일치하는데, 이 표에서는 두 번째 20%가 부의 12%를 지배하고, 상위 20%의 하위 20%가 부의 16%를 지배하고 있다.

80/20이라는 용어는 직장에서의 일반적인 원리의 속기에 불과하다. 개별적인 경우에, 예를 들어, 분포는 90/10 또는 70/30에 가까울 수 있다. 서로 다른 것(예: '고객 수' 대 '사용 금액')의 척도인 만큼 두 숫자가 100에 더해질 필요는 없다. 그러나 최대 100%까지 합산하지 않는 각각의 경우는 합한 것과 같다. 예를 들어 위에서 언급한 바와 같이 "64/4 법칙"(두 숫자가 100%까지 합산되지 않는 경우)은 "80/20 법칙"(최대 100%까지 합산되는 경우)에 해당한다. 따라서, 2 퍼센트를 독립적으로 지정한다고 해서 더 큰 백분율을 지정하고 더 작은 백분율을 100%와 비교하여 보완함으로써 얻는 것보다 더 광범위한 분포 범위로 이어지지 않는다. 따라서, 그 매개변수의 선택에는 오직 하나의 자유도가 있다.

100까지 더하면 대칭이 잘 된다. 예를 들어, 효과의 80%가 상위 20% 선원에서 나온다면 나머지 20%는 하위 80% 선원에서 나온 것이다. 이를 '공동비율'이라 하며, 96:4의 공동비율이 극도로 불균형하고, 80:20의 불균형이 매우 심하며(지니지수: 76%), 70:30의 균형이 적당히 불균형하며(지니지수: 28%), 55:45의 균형이 약간 불균형(지니지수 14%) 등의 불균형 정도를 측정하는 데 사용할 수 있다.

파레토 원리는 붓불이나 지진 같은 현상에서도 일어나는 '전력법' 관계를 예시하는 것이다.[39] 광범위한 규모에 걸쳐 자기 유사성이 있기 때문에 정상 또는 가우스 분포 현상과는 전혀 다른 결과를 산출한다. 이러한 사실은 가우스적 관계가 주가 이동과 같은 것에 적합하다는 가정 하에 모형화된 정교한 금융상품의 빈번한 붕괴를 설명한다.[40]

지니계수와 후버지수

"A : B" 표기법(예: 0.8:0.2)과 A + B = 1을 사용하여 지니지수(G), 후버지수(H)와 같은 불평등 측정치를 계산할 수 있다. 이 경우 둘 다 동일하다.

참고 항목

참조

  1. ^ Bunkley, Nick (March 3, 2008). "Joseph Juran, 103, Pioneer in Quality Control, Dies". The New York Times.
  2. ^ Bunkley, Nick (March 3, 2008). "Joseph Juran, 103, Pioneer in Quality Control, Dies". The New York Times. Archived from the original on September 6, 2017. Retrieved 25 January 2018.
  3. ^ Jump up to: a b Box, George E.P.; Meyer, R. Daniel (1986). "An Analysis for Unreplicated Fractional Factorials". Technometrics. 28 (1): 11–18. doi:10.1080/00401706.1986.10488093.
  4. ^ 파레토, 빌프레도, 쿠르스 데코노미 폴리티크: 누벨 에듀케이션 파 G.-H. 부스케 외 G. 부시노, 리브라리 드로즈, 제네바, 1964년 원본 보관
  5. ^ Newman, MEJ (2005). "Power laws, Pareto Distributions, and Zipf's law" (PDF). Contemporary Physics. 46 (5): 323–351. arXiv:cond-mat/0412004. Bibcode:2005ConPh..46..323N. doi:10.1080/00107510500052444. S2CID 202719165. Retrieved 10 April 2011.
  6. ^ Marshall, Perry (2013-10-09). "The 80/20 Rule of Sales: How to Find Your Best Customers". Entrepreneur. Retrieved 2018-01-05.
  7. ^ Pareto, Vilfredo; Page, Alfred N. (1971), Translation of Manuale di economia politica ("Manual of political economy"), A.M. Kelley, ISBN 978-0-678-00881-2
  8. ^ Gorostiaga, Xabier (January 27, 1995), "World has become a 'champagne glass' globalization will fill it fuller for a wealthy few", National Catholic Reporter
  9. ^ United Nations Development Program (1992), 1992 Human Development Report, New York: Oxford University Press
  10. ^ Human Development Report 1992, Chapter 3, retrieved 2007-07-08
  11. ^ Dubay, Curtis (May 4, 2009). "The Rich Pay More Taxes: Top 20 Percent Pay Record Share of Income Taxes". Heritage.org. Retrieved 12 April 2018.
  12. ^ Sanders, Laura (April 6, 2018). "Top 20% of Americans Will Pay 87% of Income Tax". The Wall Street Journal. Retrieved 12 April 2018.
  13. ^ Koch, Richard (2000). The 80/20 principle : the secret of achieving more with less. London: Nicholas Brealey Pub. p. 5. ISBN 1-85788-167-2. Retrieved 24 April 2021.
  14. ^ arXiv의 신흥 기술 (2018년 3월 1일) 그렇게 똑똑하다면 왜 부자가 아니지? 알고 보니 그냥 우연이었군 TechnologyReview.com, 2019년 1월 1일 접속
  15. ^ Yakovenko, Victor M.; Silva, A. Christian (2005), Chatterjee, Arnab; Yarlagadda, Sudhakar; Chakrabarti, Bikas K. (eds.), "Two-class Structure of Income Distribution in the USA: Exponential Bulk and Power-law Tail", Econophysics of Wealth Distributions: Econophys-Kolkata I, New Economic Windows, Springer Milan, pp. 15–23, doi:10.1007/88-470-0389-x_2, ISBN 978-88-470-0389-7
  16. ^ Nirei, Makoto; Aoki, Shuhei (April 2016). "Pareto distribution of income in neoclassical growth models". Review of Economic Dynamics. 20: 25–42. doi:10.1016/j.red.2015.11.002. Retrieved 24 April 2021.
  17. ^ Jump up to: a b Gen, M.; Cheng, R. (2002), Genetic Algorithms and Engineering Optimization, New York: Wiley
  18. ^ Rooney, Paula (October 3, 2002), Microsoft's CEO: 80–20 Rule Applies To Bugs, Not Just Features, ChannelWeb
  19. ^ 프레스맨, 로저 S(2010). Software Engineering: 실무자의 접근법 (7차 개정판) 보스턴, 미사: 맥그로우 힐, 2010. ISBN 978-0-07-337597-7.
  20. ^ Koch, Richard (2000). The 80/20 principle : the secret of achieving more with less. London: Nicholas Brealey Pub. p. 51. ISBN 1-85788-167-2. Retrieved 28 April 2021.
  21. ^ Zimmerman, Jeff (June 4, 2010). "Applying the Pareto Principle (80-20 Rule) to Baseball". BeyondTheBoxScore.com. Retrieved 12 April 2018.
  22. ^ Training and the 80-20 rule of Pareto's Principle, 21 November 2008
  23. ^ Woodcock, Kathryn (2010). Safety Evaluation Techniques. Toronto, ON: Ryerson University. p. 86.
  24. ^ "Introduction to Risk-based Decision-Making" (PDF). USCG Safety Program. United States Coast Guard. Retrieved 14 January 2012.
  25. ^ 50MINUTES.COM (2015-08-17). The Pareto Principle for Business Management: Expand your business with the 80/20 rule. 50 Minutes. ISBN 9782806265869.
  26. ^ 러시턴, 옥슬리 & 크루셔(2000), 페이지 107–108.
  27. ^ Epstein, Joshua; Axtell, Robert (1996), Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom-Up, MIT Press, p. 208, ISBN 0-262-55025-3
  28. ^ 몰 와인버그: 의료 개혁에서 20-80 솔루션 기여자 projo.com The Providence Journal 2009-08-02 Wayback Machine에 보관
  29. ^ "Myrl Weinberg: In health-care reform, the 20-80 solution - Contributo…". archive.li. 2 August 2009. Archived from the original on 2 August 2009.
  30. ^ Sawyer, Bradley; Claxton, Gary. "How do health expenditures vary across the population?". Peterson-Kaiser Health System Tracker. Peterson Center on Healthcare and the Kaiser Family Foundation. Retrieved 13 March 2019.
  31. ^ Nicola, Davis (2016). "'High social cost' adults can be predicted from as young as three, says study". The Guardian.
  32. ^ Galvani, Alison P.; May, Robert M. (2005). "Epidemiology: Dimensions of superspreading". Nature. 438 (7066): 293–295. Bibcode:2005Natur.438..293G. doi:10.1038/438293a. PMC 7095140. PMID 16292292.
  33. ^ Lloyd-Smith, JO; Schreiber, SJ; Kopp, PE; Getz, WM (2005). "Superspreading and the effect of individual variation on disease emergence". Nature. 438 (7066): 355–359. Bibcode:2005Natur.438..355L. doi:10.1038/nature04153. PMC 7094981. PMID 16292310.
  34. ^ Desai, Martin Enserink, Kai Kupferschmidt, and Nirja. "Gyms. Bars. The White House. See how superspreading events are driving the pandemic". vis.sciencemag.org. Retrieved 2020-11-12.
  35. ^ Adam, Dillon C.; Wu, Peng; Wong, Jessica Y.; Lau, Eric H. Y.; Tsang, Tim K.; Cauchemez, Simon; Leung, Gabriel M.; Cowling, Benjamin J. (2020-09-17). "Clustering and superspreading potential of SARS-CoV-2 infections in Hong Kong". Nature Medicine. 26 (11): 1714–1719. doi:10.1038/s41591-020-1092-0. ISSN 1546-170X. PMID 32943787.
  36. ^ Wong, Felix; Collins, James J. (2020-11-02). "Evidence that coronavirus superspreading is fat-tailed". Proceedings of the National Academy of Sciences. 117 (47): 29416–29418. Bibcode:2020PNAS..11729416W. doi:10.1073/pnas.2018490117. ISSN 0027-8424. PMC 7703634. PMID 33139561.
  37. ^ Kleinfield, N. R. (1988-05-01). "A Tight Squeeze at Video Stores". The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved 2019-02-08.
  38. ^ Juran, J. M. (10 May 2016). "80/20 - How to Increase Your Productivity by Doing Less". science.ubc.ca. Retrieved 28 April 2021.
  39. ^ Bak, Per (1999), How Nature Works: the science of self-organized criticality, Springer, p. 89, ISBN 0-387-94791-4
  40. ^ Taleb, Nassim (2007), The Black Swan, pp. 229–252, 274–285

추가 읽기

외부 링크