Gini Endeksi Nedir?
Gini indeksi veya Gini katsayısı, 1912'de İtalyan istatistikçi Corrado Gini tarafından geliştirilen istatistiksel bir dağılım ölçüsüdür. Genellikle ekonomik eşitsizliğin göstergesi, gelir dağılımını veya daha az yaygın olarak bir nüfus arasındaki servet dağılımını ölçer. Katsayı 0 (veya% 0) ile 1 (veya% 100) arasında değişir; 0 mükemmel eşitliği ve 1 mükemmel eşitsizliği temsil eder. Negatif gelir veya servet nedeniyle 1'in üzerindeki değerler teorik olarak mümkündür.
Önemli Çıkarımlar
- Gini endeksi, bir popülasyondaki gelir persentillerine göre gelir dağılımının basit bir ölçüsüdür.Gini indeksi yükseldikçe, yüksek gelirli bireyler nüfusun toplam gelirinin çok daha büyük yüzdelerini alırlar. Gini endeksi tarafından ölçülen küresel eşitsizlik 19. ve 20. yüzyıllarda arttı, ancak son yıllarda azaldı. Veriler ve diğer sınırlamalar nedeniyle, Gini endeksi gelir eşitsizliğini aşabilir ve gelir dağılımı ile ilgili önemli bilgileri gizleyebilir.
Gini Endeksini Anlamak
Her mukimin aynı gelire sahip olduğu bir ülkenin gelir Gini katsayısı 0 olur. Bir mukimin tüm geliri kazandığı, herkesin hiçbir şey kazanmadığı bir ülkenin gelir Gini katsayısı 1 olur.
Aynı analiz, servet dağılımına ("servet Gini katsayısı") uygulanabilir, ancak servetin ölçülmesi gelire göre daha zor olduğu için, Gini katsayıları genellikle geliri ifade eder ve basitçe "Gini katsayısı" veya "Gini endeksi" olarak görünür. geliri ifade ettiklerini belirtmek. Servet Gini katsayıları gelir için olanlardan çok daha yüksektir.
Gini katsayısı, bir ülke veya bölgedeki gelir veya servet dağılımını analiz etmek için önemli bir araçtır, ancak gelir veya servetin mutlak ölçümü ile karıştırılmamalıdır. Yüksek gelirli bir ülke ve düşük gelirli bir ülke, gelirlerin her birine benzer şekilde dağıtıldığı sürece aynı Gini katsayısına sahip olabilir: OECD'ye göre, Türkiye ve ABD'nin 2016 yılında 0.39-0.40 civarında gelir Gini katsayıları vardı. Türkiye'nin kişi başına GSYİH'si ABD'nin yarısından azdı (2010 dolar bazında).
Gini Endeksinin Grafiksel Gösterimi
Gini endeksi genellikle nüfusun yüzdelik dilimini yatay eksendeki gelire ve dikey eksendeki kümülatif geliri çizerek gelir (veya servet) dağılımını gösteren Lorenz eğrisi aracılığıyla grafiksel olarak temsil edilir. Gini katsayısı mükemmel eşitlik çizgisinin altındaki alana (tanım gereği 0, 5) eksi Lorenz eğrisinin altındaki alana mükemmel eşitlik çizgisinin altındaki alana bölünür. Başka bir deyişle, Lorenz eğrisi ile mükemmel eşitlik çizgisi arasındaki alanın iki katıdır.
Aşağıdaki grafikte, 47. persentil, Haiti'de% 10, 46 ve Bolivya'da% 17, 42'ye karşılık gelir, yani Haiti'lerin en düşük% 47'si ülkelerinin toplam gelirinin% 10, 46'sını alır ve Bolivyalıların en alt% 47'si onların% 17, 42'sini alır. Düz çizgi, varsayımsal olarak eşit bir toplumu temsil eder: en düşük% 47, milli gelirin% 47'sini alır.
2012'de Haiti için gelir Gini katsayısını tahmin etmek için, Lorenz eğrisinin altındaki alanı buluruz: yaklaşık 0.2. Bu rakamı 0, 5'ten (eşitlik çizgisinin altındaki alan) çıkararak, 0, 3'ü alırız, daha sonra 0, 5'e böleriz. Bu, yaklaşık% 0.6 veya% 60'lık bir Gini verir. CIA 2012'de Haiti için gerçek Gini'yi% 60.8 olarak veriyor (aşağıya bakınız). Bu rakam son derece yüksek eşitsizliği temsil etmektedir; CIA'ye göre sadece Mikronezya, Orta Afrika Cumhuriyeti, Güney Afrika ve Lesoto daha eşit değil.
Gini katsayısı hakkında düşünmenin başka bir yolu da mükemmel eşitlikten sapmanın bir ölçüsüdür. Bir Lorenz eğrisi mükemmel derecede eşit olan düz çizgiden (0'ın bir Gini katsayısını temsil eder) saptıkça, Gini katsayısı ne kadar yüksek ve toplum o kadar az eşit olur. Yukarıdaki örnekte, Haiti Bolivya'dan daha eşit değil.
Dünyadaki Gini Endeksi
Global Gini
Dünya Bankası'ndan Christoph Lakner ve New York Şehir Üniversitesi'nden Branko Milanoviç, küresel gelir Gini katsayısının, 1988'deki 0.722'den 2008'de 0.705 olduğunu tahmin ediyor. Bununla birlikte, rakamlar önemli ölçüde değişiyor. DELTA ekonomistleri François Bourguignon ve Christian Morrisson, bu rakamın hem 1980 hem de 1992'de 0.657 olduğunu tahmin ediyorlar. Bourguignon ve Morrison'un çalışması, küresel Gini katsayısının 0.500 olduğu 1820'den beri eşitsizlikte sürekli bir büyüme gösteriyor. Lakner ve Milanoviç'in Bourguignon'un 2015 tarihli bir kitabında olduğu gibi 21. yüzyılın başlarında eşitsizlikte bir düşüş var:
Latin Amerika, Asya ve Doğu Avrupa'daki ekonomik genişleme, gelir eşitsizliğindeki son düşüşün çoğunu yönlendirmiştir. Bununla birlikte, ülkeler arasındaki eşitsizlik son yıllarda düşerken, ülkeler içindeki eşitsizlik artmıştır.
Ülkeler İçinde Gini
CIA World Factbook'un veri sağladığı her ülkenin gelir Gini katsayıları aşağıdadır:
Dünyanın en fakir ülkelerinden bazıları (Orta Afrika Cumhuriyeti) dünyanın en yüksek Gini katsayılarına (61.3) sahipken, en zengin (Danimarka) çoğu en düşük oranlara (28.8) sahiptir. Ancak, gelir eşitsizliği ile kişi başına düşen GSYİH arasındaki ilişki mükemmel negatif korelasyondan biri değildir ve ilişki zaman içinde değişmiştir. Utrecht Üniversitesi'nden Michail Moatsos ve Tuebingen Üniversitesi'nden Joery Baten, 1820'den 1929'a kadar, eşitsizliğin kişi başına GSYİH arttıkça hafifçe arttığını, daha sonra azaldığını gösteriyor. 1950'den 1970'e kadar, kişi başına GSYİH belirli bir eşiğin üzerine çıktığında eşitsizlik düşme eğilimindeydi. 1980'den 2000'e eşitsizlik, kişi başına daha yüksek GSYİH ile düştü ve sonra keskin bir şekilde geri döndü.
eksiklikleri
Ekonomik eşitsizliği analiz etmek için yararlı olsa da, Gini katsayısının bazı eksiklikleri vardır. Metriğin doğruluğu, güvenilir GSYİH ve gelir verilerine bağlıdır. Her ülkede gölge ekonomiler ve kayıt dışı ekonomik faaliyetler mevcuttur. Kayıt dışı ekonomik faaliyet, gelişmekte olan ülkelerde ve ülkelerdeki gelir dağılımının alt ucunda gerçek ekonomik üretimin daha büyük bir bölümünü temsil etmektedir. Her iki durumda da bu, ölçülen gelirlerin Gini endeksinin gerçek gelir eşitsizliğini abartacağı anlamına gelir. Vergi cenneti popülaritesinden dolayı doğru servet verilerinin elde edilmesi daha da zordur.
Diğer bir kusur, çok farklı gelir dağılımlarının aynı Gini katsayılarına neden olabilmesidir. Gini iki boyutlu bir alanı (Lorenz eğrisi ile eşitlik çizgisi arasındaki boşluk) tek bir sayıya damıtmaya çalıştığından, eşitsizliğin "şekli" hakkında bilgi gizler. Günlük terimlerle, bu, bir fotoğrafın içeriğini yalnızca bir kenar boyunca uzunluğu veya piksellerin basit ortalama parlaklık değeri ile açıklamaya benzer. Lorenz eğrisini ek olarak kullanmakla birlikte bu konuda daha fazla bilgi sağlayabilirken, aynı zamanda dağılım içindeki alt gruplar arasında yaş, ırk veya sosyal gruplar arasında gelir dağılımı gibi demografik farklılıklar göstermemektedir. Bu bağlamda, belirli bir Gini katsayısının neyi temsil ettiğini anlamak için demografik bilgileri anlamak önemli olabilir. Örneğin, büyük bir emekli nüfus Gini'yi daha yükseğe iter.