Index Gini
Giniho index alebo Giniho koeficient je štatistická miera distribúcie, ktorú vyvinul taliansky štatistik Corrado Gini v roku 1912. Často sa používa ako meradlo ekonomickej nerovnosti, merajúce rozdelenie príjmu alebo, menej často, rozdelenie bohatstva medzi obyvateľstvom. Koeficient je v rozsahu od 0 (alebo 0%) do 1 (alebo 100%), pričom 0 predstavuje perfektnú rovnosť a 1 predstavuje perfektnú nerovnosť. Hodnoty nad 1 sú teoreticky možné z dôvodu negatívneho príjmu alebo bohatstva.
Kľúčové jedlá
- Giniho index je jednoduché meranie rozdelenia príjmu medzi percentily príjmu v populácii.
- Vyšší Giniho index naznačuje väčšiu nerovnosť, keď jednotlivci s vysokými príjmami dostávajú oveľa väčšie percento z celkového príjmu obyvateľstva.
- Globálna nerovnosť meraná indexom Gini sa v 19. a 20. storočí zvýšila, ale v posledných rokoch klesla.
- Kvôli údajom a iným obmedzeniam môže index Gini nadhodnotiť nerovnosť v príjmoch a môže zakrývať dôležité informácie o rozdelení príjmu.
Pochopenie indexu Gini
Krajina, v ktorej má každý rezident rovnaký príjem, by mala koeficient príjmu Gini 0. Krajina, v ktorej jeden rezident zarobil všetky príjmy, zatiaľ čo všetci ostatní nezarobili nič, by mala koeficient príjmu Gini 1.
Rovnaká analýza sa dá použiť na rozdelenie bohatstva („koeficient bohatstva Giniho“), ale pretože bohatstvo je ťažšie merať ako príjem, Gini koeficienty sa zvyčajne vzťahujú na príjem a javia sa jednoducho ako „koeficient Gini“ alebo „index Gini“ bez s uvedením, že sa týkajú príjmu. Koeficienty bohatstva Gini bývajú oveľa vyššie ako koeficienty príjmu.
Giniho koeficient je dôležitým nástrojom na analýzu rozdelenia príjmu alebo bohatstva v krajine alebo regióne, nemal by sa však zamieňať s absolútnym meraním príjmu alebo bohatstva. Krajina s vysokými príjmami a krajina s nízkymi príjmami môžu mať rovnaký Giniho koeficient, pokiaľ sú príjmy rozdelené v rámci každej krajiny rovnako: Turecko a USA mali podľa OECD OECD v roku 2016 koeficienty Gini okolo 0, 39-0, 40, hoci HDP Turecka na osobu bol nižší ako polovica USA (v dolároch 2010).
Grafické zobrazenie indexu Gini
Giniho index je často znázornený graficky prostredníctvom Lorenzovej krivky, ktorá ukazuje rozdelenie príjmu (alebo bohatstva) vynesením percentilu populácie podľa príjmu na horizontálnej osi a kumulatívnym príjmom na vertikálnej osi. Gini koeficient sa rovná ploche pod čiarou dokonalej rovnosti (podľa definície 0, 5) mínus plocha pod Lorenzovou krivkou, vydelený plochou pod čiarou dokonalej rovnosti. Inými slovami, je to dvojnásobná plocha medzi Lorenzovou krivkou a líniou dokonalej rovnosti.
V nasledujúcom grafe zodpovedá 47. percentil 10, 46% na Haiti a 17, 42% v Bolívii, čo znamená, že dolných 47% Haiťanov má 10, 46% z celkových príjmov svojho národa a dolných 47% Bolíviánov má 17, 42% zo svojich príjmov., Rovná čiara predstavuje hypoteticky rovnoprávnu spoločnosť: spodných 47% pripadá na 47% národného príjmu.
Pri odhadovaní koeficientu príjmu Gini pre Haiti v roku 2012 by sme našli oblasť pod Lorenzovou krivkou: okolo 0, 2. Odčítaním tohto čísla od 0, 5 (oblasť pod čiarou rovnosti) dostaneme 0, 3, ktoré potom vydelíme 0, 5. Takto sa získa približne Gini 0, 6 alebo 60%. CIA dáva skutočný Gini pre Haiti v roku 2012 ako 60, 8% (pozri nižšie). Toto číslo predstavuje extrémne vysokú nerovnosť; podľa CIA sú nerovnomernejšie iba Mikronézia, Stredoafrická republika, Južná Afrika a Lesotho.
Ďalším spôsobom premýšľania o Giniho koeficiente je miera odchýlky od dokonalej rovnosti. Čím ďalej sa Lorenzova krivka odchyľuje od dokonale rovnakej priamky (ktorá predstavuje Giniho koeficient 0), tým vyšší je Giniho koeficient a tým menej je spoločnosť. Vo vyššie uvedenom príklade je Haiti nerovnomernejšie ako Bolívia.
Index Gini po celom svete
Global Gini
Christoph Lakner zo Svetovej banky a Branko Milanovic z Mestskej univerzity v New Yorku odhadujú, že Giniho koeficient globálneho príjmu bol v roku 2008 0, 705, oproti 0, 722 v roku 1988. Čísla sa však značne líšia. Ekonómovia DELTA François Bourguignon a Christian Morrisson odhadujú, že v rokoch 1980 aj 1992 to bolo 0, 657. Práca Bourguignona a Morrissona ukazuje trvalý rast nerovnosti od roku 1820, kedy bol globálny Gini koeficient 0, 500. Lakner a Milanovic's ukazujú pokles nerovnosti na začiatku 21. storočia, rovnako ako kniha z roku 2015 od Bourguignona:
Zdroj: Svetová banka.
Hospodárska expanzia v Latinskej Amerike, Ázii a východnej Európe spôsobila veľkú časť nedávneho poklesu nerovnosti v príjmoch. Kým nerovnosť medzi krajinami sa v posledných desaťročiach znížila, nerovnosť v rámci krajín sa však zvýšila.
Gini v rámci krajín
Nižšie sú uvedené Giniho koeficienty príjmu každej krajiny, pre ktorú CIA World Factbook poskytuje údaje:
Niektoré z najchudobnejších krajín sveta (Stredoafrická republika) majú niektoré z najvyšších Giniho koeficientov na svete (61, 3), zatiaľ čo mnohé z najbohatších krajín (Dánsko) majú najnižšie (28, 8). Vzťah medzi príjmovou nerovnosťou a HDP na obyvateľa však nie je dokonalým negatívnym vzťahom a tento vzťah sa v priebehu času menil. Michail Moatsos z Utrechtskej univerzity a Joery Baten z Tuebingenskej univerzity ukazujú, že v rokoch 1820 až 1929 sa nerovnosť mierne zvýšila - potom sa zmenšila - so zvýšením HDP na obyvateľa. Od roku 1950 do roku 1970 mala nerovnosť tendenciu klesať, keď HDP na obyvateľa stúpol nad určitú hranicu. Od roku 1980 do roku 2000 nerovnosť klesala s vyšším HDP na obyvateľa a potom sa prudko zakrivila.
Korelácia medzi Giniho koeficientmi a HDP na obyvateľa v troch časových obdobiach. Zdroj: Moatsos a Baten.
nedostatky
Aj keď je Giniho koeficient užitočný pri analýze hospodárskej nerovnosti, má určité nedostatky. Presnosť metriky závisí od spoľahlivých údajov o HDP a príjmoch. Tieňové ekonomiky a neformálna ekonomická aktivita sú prítomné v každej krajine. Neformálna hospodárska činnosť má tendenciu predstavovať väčšiu časť skutočnej hospodárskej výroby v rozvojových krajinách a na dolnom konci rozdelenia príjmov v rámci krajín. V obidvoch prípadoch to znamená, že Giniho index meraných príjmov nadhodnocuje skutočnú nerovnosť v príjmoch. Presnosť údajov o bohatstve je ešte ťažšia kvôli popularite daňových rajov.
Ďalšou chybou je, že veľmi rozdielne rozdelenie príjmov môže viesť k identickým Giniho koeficientom. Pretože sa Gini pokúša destilovať dvojrozmernú oblasť (medzeru medzi Lorenzovou krivkou a líniou rovnosti) na jedno číslo, zakrýva informácie o „tvare“ nerovnosti. V každodenných podmienkach by to bolo podobné popisu obsahu fotografie iba jej dĺžkou pozdĺž jednej hrany alebo jednoduchou priemernou hodnotou jasu pixelov. Aj keď použitie Lorenzovej krivky ako doplnku môže poskytnúť viac informácií v tomto ohľade, nevykazuje demografické rozdiely medzi podskupinami v rámci distribúcie, ako napríklad rozdelenie príjmov podľa veku, rasy alebo sociálnych skupín. V tomto duchu môže byť pochopenie demografie dôležité pre pochopenie toho, čo daný Giniho koeficient predstavuje. Napríklad veľká populácia v dôchodku tlačí Gini vyššie.
Porovnať investičné účty Názov poskytovateľa Opis Zverejnenie informácií inzerenta × Ponuky uvedené v tejto tabuľke pochádzajú od partnerstiev, od ktorých spoločnosť Investopedia dostáva kompenzácie.