什么时候一种分配(收入、消费或其他经济变量)比另一种分配更平等或更好?事实证明，在分布函数相交的情况下，这个问题很难回答，如果不引入比二阶随机优势更弱的标准，就无法获得明确的排名。在实证工作中，传统的方法是采用一些汇总统计数据，没有明确的理由说明为什么更喜欢一种测量方法而不是另一种。本文提出了一种排序分布函数的理论。我们的理论提供了一个总体框架，可以明确地对任何一组分配函数进行排序，并量化占主导地位的分配与占主导地位的分配的社会福利水平。该框架基于嵌套优势准则的两个互补序列。第一(第二)序列通过更加强调分布的下(上)部分发生的差异，扩展了二度随机优势。这些优势标准的序列表征了社会福利功能的嵌套亚族的两个独立系统。这使我们能够确定限制最少的社会偏好，从而对任何一组分布函数进行明确的排序。我们还提供了优势标准序列和相应的社会福利函数亚族的公理化。 To perform inference, we develop asymptotic distribution theory for empirical dominance criteria where it is demonstrated that the associated empirical processes converge in distribution to Gaussian processes. The usefulness of our framework is illustrated with two empirical applications; the first assesses the social welfare implications of changes in household income distributions over the business cycle, while the second ranks the actual and counterfactual outcome distributions from a policy experiment.