Gini-index
Gini-indexet eller Gini-koefficienten är ett statistiskt mått på fördelningen som utvecklats av den italienska statistikern Corrado Gini 1912. Det används ofta som ett mått på ekonomisk ojämlikhet, mäter inkomstfördelningen eller, mindre vanligt, förmögenhetsfördelning bland en befolkning. Koefficienten sträcker sig från 0 (eller 0%) till 1 (eller 100%), där 0 representerar perfekt jämlikhet och 1 representerar perfekt ojämlikhet. Värden över 1 är teoretiskt möjliga på grund av negativ inkomst eller förmögenhet.
Key Takeaways
- Gini-indexet är ett enkelt mått på inkomstfördelningen över inkomstpersoner i en befolkning.
- Ett högre Gini-index indikerar större ojämlikhet, med höginkomstindivider som får mycket större procentandelar av befolkningens totala inkomst.
- Den globala ojämlikheten, mätt med Gini-index, ökade under 1800- och 1900-talet, men har minskat under senare år.
- På grund av data och andra begränsningar kan Gini-index överskatta inkomstjämlikhet och kan dölja viktig information om inkomstfördelning.
Förstå Gini-indexet
Ett land där varje invånare har samma inkomst skulle ha en inkomst Gini-koefficient på 0. Ett land där en invånare tjänade alla inkomster, medan alla andra tjänade ingenting, skulle ha en inkomst Gini-koefficient på 1.
Samma analys kan tillämpas på förmögenhetsfördelning ("förmögenhet Gini-koefficienten"), men eftersom förmögenheten är svårare att mäta än inkomster, refererar Gini-koefficienter vanligtvis till inkomst och framstår helt enkelt som "Gini-koefficient" eller "Gini-index" ange att de avser inkomst. Rikdom Gini-koefficienter tenderar att vara mycket högre än för inkomst.
Gini-koefficienten är ett viktigt verktyg för att analysera inkomst eller förmögenhetsfördelning i ett land eller region, men det bör inte tas fel för en absolut mätning av inkomst eller förmögenhet. Ett land med hög inkomst och låginkomst kan ha samma Gini-koefficient, så länge inkomsterna fördelas på samma sätt inom var och en: Turkiet och USA hade båda inkomster med Gini-koefficienter runt 0, 39-0, 40 2016, enligt OECD, dock Turkiets BNP per person var mindre än hälften av USA: s (i dollarn 2010).
Grafisk representation av Gini-indexet
Gini-indexet representeras ofta grafiskt genom Lorenz-kurvan, som visar inkomst (eller förmögenhetsfördelning) genom att plotta befolkningsprocenten efter inkomst på den horisontella axeln och kumulativ inkomst på den vertikala axeln. Gini-koefficienten är lika med området under linjen för perfekt jämlikhet (0, 5 per definition) minus området under Lorenz-kurvan, dividerat med området under linjen för perfekt jämlikhet. Med andra ord, det är det dubbla området mellan Lorenz-kurvan och linjen med perfekt jämlikhet.
I diagrammet nedan motsvarar den 47: e percentilen 10, 46% i Haiti och 17, 42% i Bolivia, vilket innebär att de nedre 47% av haitierna tar 10, 46% av landets totala inkomst och de nedre 47% av bolivierna tar 17, 42% av deras . Den raka linjen representerar ett hypotetiskt lika samhälle: de nedre 47% tar 47% av nationella inkomster.
För att uppskatta inkomst Gini-koefficienten för Haiti 2012 skulle vi hitta området under dess Lorenz-kurva: cirka 0, 2. Om vi drar bort det siffran från 0, 5 (området under jämställdhetslinjen) får vi 0, 3, som vi sedan delar med 0, 5. Detta ger en ungefärlig Gini på 0, 6 eller 60%. CIA ger den faktiska Gini för Haiti 2012 som 60, 8% (se nedan). Denna siffra representerar extremt hög ojämlikhet; Endast Mikronesien, Centralafrikanska republiken, Sydafrika och Lesotho är mer ojämlika, enligt CIA.
Ett annat sätt att tänka på Gini-koefficienten är som ett mått på avvikelse från perfekt jämlikhet. Ju längre en Lorenz-kurva avviker från den perfekt lika raka linjen (som representerar en Gini-koefficient på 0), desto högre är Gini-koefficienten och desto mindre lika samhället. I exemplet ovan är Haiti mer ojämlik än Bolivia.
Gini-indexet runt om i världen
Global Gini
Christoph Lakner från Världsbanken och Branko Milanovic från City University of New York uppskattar att den globala inkomstinkini Gini-koefficienten var 0, 705 år 2008, ned från 0, 722 1988. Siffrorna varierar dock avsevärt. DELTA-ekonomer François Bourguignon och Christian Morrisson uppskattar att siffran var 0, 657 både 1980 och 1992. Bourguignon och Morrissons arbete visar en fortsatt tillväxt i ojämlikhet sedan 1820 då den globala Gini-koefficienten var 0, 500. Lakner och Milanovics visar en nedgång i ojämlikhet runt början av 2000-talet, liksom en bok av Bourguignon 2015:
Källa: Världsbanken.
Den ekonomiska expansionen i Latinamerika, Asien och Östeuropa har drivit mycket av den senaste tidens nedgång i inkomstskillnaden. Även om ojämlikheten mellan länder har minskat under de senaste decennierna, har ojämlikheten i länderna dock ökat.
Gini inom länder
Nedan följer de inkomst Gini-koefficienterna i alla länder för vilka CIA World Factbook tillhandahåller data:
Några av världens fattigaste länder (Centralafrikanska republiken) har några av världens högsta Gini-koefficienter (61, 3), medan många av de rikaste (Danmark) har några av de lägsta (28, 8). Men förhållandet mellan inkomstskillnad och BNP per capita är inte en perfekt negativ korrelation, och förhållandet har varierat över tid. Michail Moatsos från Utrecht University och Joery Baten från Tuebingen University visar att ojämlikheten ökade något från 1820 till 1929 - sedan avsmalnande - när BNP per capita ökade. Från 1950 till 1970 tenderade ojämlikheten att sjunka när BNP per capita steg över en viss tröskel. Från 1980 till 2000 minskade ojämlikheten med högre BNP per capita och krökade sedan kraftigt upp.
Samband mellan Gini-koefficienter och BNP per capita under tre tidsperioder. Källa: Moatsos och Baten.
brister
Även om Gini-koefficienten är användbar för att analysera ekonomisk ojämlikhet har vissa brister. Metrins noggrannhet är beroende av tillförlitlig BNP och inkomstdata. Skuggekonomier och informell ekonomisk aktivitet finns i alla länder. Informell ekonomisk aktivitet tenderar att representera en större del av den verkliga ekonomiska produktionen i utvecklingsländerna och i den lägre änden av inkomstfördelningen i länderna. I båda fallen innebär detta att Gini-indexet för uppmätta inkomster kommer att överdriva sann inkomstjämlikhet. Exakta förmögenhetsuppgifter är ännu svårare att få fram på grund av skatteparadisens popularitet.
En annan brist är att mycket olika inkomstfördelningar kan resultera i identiska Gini-koefficienter. Eftersom Gini försöker destillera ett tvådimensionellt område (gapet mellan Lorenz-kurvan och jämställdhetslinjen) ner till ett enda nummer, döljer det information om ojämlikhetens "form". I vardagliga termer skulle detta likna att beskriva innehållet i ett foto enbart med dess längd längs en kant, eller det enkla genomsnittliga ljusstyrkan för pixlarna. Medan du använder Lorenz-kurvan som ett komplement kan ge mer information i detta avseende, visar den inte heller demografiska variationer mellan undergrupper inom distributionen, såsom en fördelning av inkomster över ålder, ras eller sociala grupper. På så sätt kan förståelse av demografi vara viktigt för att förstå vad en given Gini-koefficient representerar. Till exempel driver en stor pensionerad befolkning Gini högre.
Jämför investeringskonton Leverantörs namn Beskrivning Annonsörens upplysning × Erbjudandena som visas i denna tabell kommer från partnerskap från vilka Investopedia erhåller ersättning.