Gini indeks
Gini indeks ili Gini koeficijent statistička je mjera raspodjele koju je razvio talijanski statističar Corrado Gini 1912. Često se koristi kao mjera ekonomske nejednakosti, mjerenje raspodjele dohotka ili, rjeđe, raspodjele bogatstva među stanovništvom. Koeficijent se kreće od 0 (ili 0%) do 1 (ili 100%), a 0 predstavlja savršenu jednakost, a 1 predstavlja savršenu nejednakost. Vrijednosti iznad 1 teoretski su moguće zbog negativnog dohotka ili bogatstva.
Ključni odvodi
- Gini indeks jednostavno je mjerilo raspodjele dohotka u postotcima dohotka u stanovništvu.
- Viši Gini indeks ukazuje na veću nejednakost jer pojedinci s visokim primanjima primaju mnogo veće postotke od ukupnog dohotka stanovništva.
- Globalna nejednakost mjerena Ginijevim indeksom povećavala se tijekom 19. i 20. stoljeća, ali se smanjila u posljednjih nekoliko godina.
- Zbog podataka i drugih ograničenja, Gini indeks može precijeniti nejednakost u dohotku i može prikriti važne podatke o raspodjeli dohotka.
Razumijevanje Gini indeksa
Država u kojoj svaki stanovnik ima isti dohodak imala bi Gini koeficijent dohotka 0. Država u kojoj je jedan stanovnik zaradio sav prihod, dok svi ostali nisu zaradili ništa, imala bi prihod Gini koeficijenta 1.
Ista analiza može se primijeniti na raspodjelu bogatstva ("Gini koeficijent bogatstva"), ali s obzirom da je bogatstvo teže izmjeriti od dohotka, Gini koeficijenti obično se odnose na dohodak i jednostavno se nazivaju "Gini koeficijent" ili "Gini indeks", bez precizirajući da se odnose na dohodak. Koeficijenti bogatstva Gini obično su mnogo veći od onih za dohodak.
Gini koeficijent važan je alat za analizu raspodjele dohotka ili bogatstva unutar zemlje ili regije, ali ne bi trebao biti pogrešan zbog apsolutnog mjerenja dohotka ili bogatstva. Zemlja s visokim i niskim primanjima može imati isti Gini koeficijent, sve dok se dohotci raspodjeljuju na sličan način unutar svake: Turska i SAD su u 2016. imali Gini koeficijente prihoda oko 0, 39-0, 40, prema OECD-u, iako Turski BDP po osobi bio je manji od polovine američkog (u dolaru 2010. godine).
Grafički prikaz Gini indeksa
Gini indeks često se grafički prikazuje kroz Lorenzovu krivulju, koja prikazuje raspodjelu dohotka (ili bogatstva) crtanjem postotka stanovništva po prihodu na vodoravnoj osi i kumulativnog dohotka na vertikalnoj osi. Ginijev koeficijent jednak je području ispod linije savršene jednakosti (0, 5 po definiciji) minus području ispod Lorenzove krivulje, podijeljeno s površinom ispod linije savršene jednakosti. Drugim riječima, to je dvostruko područje između Lorenzove krivulje i crte savršene jednakosti.
Na donjem grafikonu 47. postotak odgovara 10, 46% na Haitiju i 17, 42% u Boliviji, što znači da donjih 47% Haićanaca zauzima 10, 46% ukupnog dohotka njihove nacije, a dno 47% Bolivijčana 17, 42% svog, Ravna linija predstavlja hipotetski ravnopravno društvo: 47% nacionalnog dohotka imaju 47% nacionalnog dohotka.
Da bismo procijenili Gini koeficijent prihoda za Haiti u 2012. godini, pronašli bismo područje ispod njegove Lorenzove krivulje: oko 0, 2. Oduzimajući tu brojku od 0, 5 (područje ispod crte jednakosti), dobivamo 0, 3, a zatim dijelimo sa 0, 5. Ovo daje približni Gini od 0, 6 ili 60%. CIA daje stvarni Gini za Haiti u 2012. kao 60, 8% (vidi dolje). Ova brojka predstavlja izuzetno visoku nejednakost; samo su Mikronezija, Srednjoafrička republika, Južna Afrika i Lesoto neujednačenije, navodi CIA.
Drugi način razmišljanja o Gini koeficijentu je kao mjera odstupanja od savršene jednakosti. Što dalje Lorenzova krivulja odstupa od savršeno jednake prave linije (koja predstavlja Gini koeficijent 0), to je veći Ginijev koeficijent i društvo je manje jednako. U gornjem primjeru Haiti je neujednačeniji od Bolivije.
Gini indeks širom svijeta
Global Gini
Christoph Lakner iz Svjetske banke i Branko Milanović sa Gradskog sveučilišta u New Yorku procjenjuju da je Gini koeficijent globalnog dohotka u 2008. iznosio 0, 705, što je pad od 0, 722 u 1988. Međutim, brojke se značajno razlikuju. Ekonomisti DELTA François Bourguignon i Christian Morrisson procjenjuju da je ta vrijednost bila 1980. i 1992. godine 0, 657. Rad Bourguignona i Morrissona pokazuje kontinuirani rast nejednakosti od 1820., kada je globalni Ginijev koeficijent bio 0, 500. Laknerovi i Milanovićevi pokazatelji pada nejednakosti početkom 21. stoljeća, kao i knjiga Bourguignona iz 2015.:
Izvor: Svjetska banka.
Gospodarska ekspanzija u Latinskoj Americi, Aziji i istočnoj Europi potaknula je velik dio nedavnog pada nejednakosti u dohotku. Iako je nejednakost među državama padala posljednjih desetljeća, ipak je nejednakost unutar zemalja narasla.
Gini unutar zemalja
Ispod su Gini koeficijenti prihoda svake zemlje za koje CIA World Factbook daje podatke:
Neke od najsiromašnijih zemalja na svijetu (Srednjoafrička republika) imaju neke od najvećih svjetskih Ginijevih koeficijenata (61, 3), dok mnoge najbogatije (Danska) imaju neke od najnižih (28, 8). Ipak, odnos između nejednakosti dohotka i BDP-a po glavi stanovnika nije savršen negativan odnos, a odnos se vremenom mijenjao. Michail Moatsos sa Sveučilišta u Utrechtu i Joery Baten sa Sveučilišta Tuebingen pokazuju da je od 1820. do 1929. godine nejednakost blago porasla - potom se smanjila - kako se BDP po glavi stanovnika povećavao. Od 1950. do 1970. godine nejednakost je opadala jer je BDP po glavi stanovnika porastao iznad određenog praga. Od 1980. do 2000. godine nejednakost je pala s višim BDP-om po glavi stanovnika, a zatim se naglo smanjila.
Povezanost Gini koeficijenata i BDP-a po glavi stanovnika u tri vremenska razdoblja. Izvor: Moatsos i Baten.
mane
Iako je koristan za analizu ekonomske nejednakosti, Gini koeficijent ima neke nedostatke. Točnost metrike ovisi o pouzdanim podacima o BDP-u i prihodima. Ekonomije u sjeni i neformalna ekonomska aktivnost prisutni su u svakoj zemlji. Neformalne gospodarske aktivnosti obično predstavljaju veći dio stvarne ekonomske proizvodnje u zemljama u razvoju i na donjem kraju raspodjele dohotka unutar zemalja. U oba slučaja to znači da će Gini indeks izmjerenih dohodaka precijeniti stvarnu nejednakost dohotka. Do točnih podataka o bogatstvu još je teže doći zbog popularnosti poreznih rajeva.
Druga je mana što vrlo različita raspodjela dohotka može rezultirati identičnim Ginijevim koeficijentima. Budući da Gini pokušava destilirati dvodimenzionalno područje (jaz između Lorenzove krivulje i linije jednakosti) sve do jednog broja, on prikriva podatke o "obliku" nejednakosti. U svakodnevnom smislu, to bi bilo slično opisivanju sadržaja fotografije isključivo dužinom duž jednog ruba ili jednostavnom prosječnom vrijednošću svjetline u pikselima. Iako upotreba Lorenzove krivulje kao dodatka može pružiti više informacija u tom pogledu, ona također ne pokazuje demografske razlike među podskupinama unutar distribucije, kao što je raspodjela dohotka po dobi, rasi ili društvenim skupinama. U tom smislu, razumijevanje demografije može biti važno za razumijevanje onoga što Gini koeficijent predstavlja. Na primjer, veliko umirovljeno stanovništvo gura Gini više.
Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.