Gini İndeksi Tanımı ve Formülü (Gini Katsayısı)

Gini Endeksi Nedir?

Gini endeksi veya Gini katsayısı, İtalyan istatistikçi Corrado Gini tarafından 1912'de geliştirilen bir nüfustaki gelir dağılımının bir ölçüsüdür. Genellikle bir ölçü olarak kullanılır. Ekonomik eşitsizlik, bir nüfus arasındaki gelir dağılımını veya daha az yaygın olarak servet dağılımını ölçmek. Katsayı, 0 (veya %0) ile 1 (veya %100) arasında değişir ve 0, mükemmel eşitliği temsil eder ve 1, mükemmel eşitsizliği temsil eder. 1'in üzerindeki değerler, negatif gelir veya servet nedeniyle teorik olarak mümkündür.

Gini İndeksini Anlamak

Her vatandaşın aynı gelire sahip olduğu bir ülkenin gelir Gini katsayısı 0 olacaktır. Bir mukim tüm geliri kazanırken, diğer herkesin hiçbir şey kazanmadığı bir ülkenin gelir Gini katsayısı 1 olacaktır.

Aynı analiz servet dağılımına da uygulanabilir ("servet Gini katsayısı"), ancak serveti ölçmek, servetin ölçülmesinden daha zordur. Gini katsayıları genellikle gelire atıfta bulunur ve ne anlama geldiklerini belirtmeden basitçe "Gini katsayısı" veya "Gini endeksi" olarak görünürler. Gelir. Servet Gini katsayıları, gelir için olanlardan çok daha yüksek olma eğilimindedir.

Gini katsayısı, bir ülke veya bölge içindeki gelir veya servet dağılımını analiz etmek için önemli bir araçtır, ancak mutlak bir gelir veya servet ölçümü ile karıştırılmamalıdır. Gelirler sabit olduğu sürece, yüksek gelirli bir ülke ve düşük gelirli bir ülke aynı Gini katsayısına sahip olabilir. her biri içinde benzer şekilde dağılmıştır: Türkiye ve ABD'nin her ikisi de 0,39-0,40 civarında gelir Gini katsayılarına sahipti. 2016, OECD'ye göreolmakla birlikte, Türkiye'nin kişi başına GSYİH ABD'nin yarısından azdı (2010 dolar cinsinden).

Gini Endeksinin Grafik Gösterimi

Gini indeksi genellikle grafiksel olarak temsil edilir. Lorenz eğrisiyatay eksende gelire göre nüfus yüzdeliklerini ve dikey eksende kümülatif geliri çizerek gelir (veya servet) dağılımını gösterir. Gini katsayısı, tam eşitlik çizgisinin altındaki alan (tanım gereği 0,5) eksi Lorenz eğrisinin altındaki alan, tam eşitlik çizgisinin altındaki alana bölünür. Başka bir deyişle, Lorenz eğrisi ile tam eşitlik doğrusu arasındaki alanın iki katıdır.

Aşağıdaki grafikte 47. yüzdelik dilim Haiti'de %10.46'ya ve Bolivya'da %17.42'ye karşılık geliyor. Haitililerin %47'si, ülkelerinin toplam gelirinin %10.46'sını alıyor ve Bolivyalıların en alttaki %47'si, gelirin %17.42'sini alıyor. onların. Düz çizgi varsayımsal olarak eşit bir toplumu temsil ediyor: en alttaki %47'lik kesim milli gelirin %47'sini alıyor.

Haiti'nin 2012'deki gelir Gini katsayısını tahmin etmek için, Lorenz eğrisinin altındaki alanı buluruz: yaklaşık 0,2. bunu çıkarmak 0,5'ten (eşitlik çizgisinin altındaki alan) rakamı, 0,3'ü elde ederiz, ardından 0,5'e böleriz. Bu, yaklaşık 0,6 Gini verir veya 60%. CIA, 2012'de Haiti için gerçek Gini'yi %60,8 olarak veriyor (aşağıya bakınız). Bu rakam son derece yüksek bir eşitsizliği temsil ediyor; CIA'e göre sadece Mikronezya, Orta Afrika Cumhuriyeti, Güney Afrika ve Lesoto daha eşitsiz.

Gini katsayısı hakkında düşünmenin başka bir yolu, mükemmel eşitlikten sapmanın bir ölçüsüdür. Lorenz eğrisi tam olarak eşit düz çizgiden ne kadar saparsa (bu, Gini katsayısı 0'ı temsil eder), Gini katsayısı o kadar yüksek ve toplum o kadar az eşittir. Yukarıdaki örnekte, Haiti, Bolivya'dan daha eşitsizdir.

Dünya Çapında Gini Endeksi

küresel cin

Dünya Bankası'ndan Christoph Lakner ve New York Şehir Üniversitesi'nden Branko Milanovic 2008'de küresel gelir Gini katsayısının 0.705 olduğunu tahmin edin, 1988'de 0.722'den düştü. Ancak rakamlar önemli ölçüde değişmektedir. DELTA ekonomistleri François Bourguignon ve Christian Morrisson rakamın 0.657 olduğunu tahmin edin 1980 ve 1992 yıllarında Bourguignon ve Morrisson'ın çalışması, küresel Gini katsayısının 0,500 olduğu 1820'den bu yana eşitsizlikte sürekli bir büyüme olduğunu gösteriyor. Lakner ve Milanovic'inki, Bourguignon'un 2015 tarihli bir kitabında olduğu gibi, 21. yüzyılın başlarında eşitsizlikte bir düşüş gösteriyor:

Kaynak: Dünya Bankası.

Latin Amerika, Asya ve Doğu Avrupa'daki ekonomik genişleme, gelir eşitsizliğindeki son düşüşün çoğunu yönlendirdi. Ülkeler arasındaki eşitsizlik son yıllarda azalırken, ülkeler içindeki eşitsizlik arttı.

Ülkeler İçinde Gini

Aşağıda, her ülkenin gelir Gini katsayıları yer almaktadır. CIA Dünya Factbook veri sağlar:

Dünyanın en fakir ülkelerinden bazıları (Orta Afrika Cumhuriyeti) dünyanın en yüksek Gini katsayılarından bazılarına (61,3) sahipken, en zenginlerin çoğu (Danimarka) en düşüklerden bazılarına (28,8) sahiptir. Yine de gelir eşitsizliği ile Kişi başına GSYİH mükemmel bir negatif korelasyon 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 düşen GSYİH arttıkça biraz arttığını, sonra da azaldığını gösteriyor. 1950'den 1970'e kadar, kişi başına düşen GSYİH belirli bir eşiğin üzerine çıktıkça eşitsizlik azalma eğilimindeydi. 1980'den 2000'e eşitsizlik, kişi başına düşen GSYİH ile birlikte düştü ve ardından keskin bir şekilde geri döndü.

Üç zaman diliminde Gini katsayıları ile kişi başına düşen GSYİH arasındaki korelasyon. Kaynak: Moatsos ve Baten.

eksiklikler

Ekonomik eşitsizliği analiz etmek için kullanışlı olmasına rağmen, Gini katsayısının bazı eksiklikleri vardır. Metriğin doğruluğu, güvenilir GSYİH ve gelir verilerine bağlıdır. Gölge ekonomiler ve kayıt dışı ekonomik faaliyetler her ülkede mevcuttur. Kayıt dışı ekonomik faaliyet, gelişmekte olan ülkelerde ve ülkelerdeki gelir dağılımının alt ucunda gerçek ekonomik üretimin daha büyük bir bölümünü temsil etme eğilimindedir. Her iki durumda da bu, ölçülen gelirlerin Gini endeksinin gerçek gelir eşitsizliğini abartacağı anlamına gelir. Doğru servet verilerinin elde edilmesi şu nedenlerle daha da zordur: vergi cennetlerinin popülaritesi.

Diğer bir kusur da, çok farklı gelir dağılımlarının aynı Gini katsayılarıyla sonuçlanabilmesidir. Gini, iki boyutlu bir alanı (Lorenz eğrisi ile eşitlik doğrusu arasındaki boşluk) tek bir sayıya indirgemeye çalıştığından, eşitsizliğin "şekli" hakkındaki bilgileri gizler. Günlük terimlerle, bu, bir fotoğrafın içeriğini yalnızca bir kenar boyunca uzunluğuyla veya piksellerin basit ortalama parlaklık değeriyle açıklamaya benzer.

Lorenz eğrisini ek olarak kullanmak bu konuda daha fazla bilgi sağlayabilirken, aynı zamanda gelirlerin yaş, ırk veya sosyal gruplar. Bu bağlamda, belirli bir Gini katsayısının neyi temsil ettiğini anlamak için demografiyi anlamak önemli olabilir. Örneğin, büyük bir emekli nüfus Gini'yi daha yükseğe itiyor.