ما هو مؤشر جيني؟
مؤشر Gini أو معامل Gini هو مقياس إحصائي للتوزيع تم تطويره من قِبل الإحصائي الإيطالي Corrado Gini في عام 1912. وغالبًا ما يستخدم كمقياس لعدم المساواة الاقتصادية ، وقياس توزيع الدخل ، أو توزيع الثروة بشكل أقل شيوعًا بين السكان. يتراوح المعامل من 0 (أو 0٪) إلى 1 (أو 100٪) ، مع 0 تمثل المساواة الكاملة و 1 تمثل عدم المساواة الكاملة. القيم التي تزيد عن 1 ممكنة نظريًا بسبب الدخل السلبي أو الثروة.
الماخذ الرئيسية
- مؤشر جيني هو مقياس بسيط لتوزيع الدخل عبر النسب المئوية للدخل في عدد السكان. يشير مؤشر جيني الأعلى إلى زيادة عدم المساواة ، حيث يحصل الأفراد ذوو الدخل المرتفع على نسب أكبر بكثير من إجمالي دخل السكان. ازداد التفاوت العالمي وفقًا لمؤشر جيني خلال القرنين التاسع عشر والعشرين ، لكنه انخفض في السنوات الأخيرة. بسبب البيانات والقيود الأخرى ، قد يبالغ مؤشر Gini في عدم المساواة في الدخل ويمكن أن يحجب معلومات مهمة حول توزيع الدخل.
فهم مؤشر جيني
الدولة التي يكون لكل مقيم فيها نفس الدخل سيكون لها معامل Gini 0. الدولة التي يكون فيها مقيم واحد حصل على كل الدخل ، بينما لم يحصل أي شخص آخر على شيء ، سيكون له معامل Gini ذو دخل واحد.
يمكن تطبيق التحليل نفسه على توزيع الثروة ("معامل الثروة Gini") ، ولكن نظرًا لأن الثروة أكثر صعوبة من قياس الدخل ، تشير معاملات Gini عادة إلى الدخل وتظهر ببساطة كـ "معامل Gini" أو "Gini index" ، دون تحديد أنها تشير إلى الدخل. تميل معاملات ثروة Gini إلى أن تكون أعلى بكثير من معاملات الدخل.
يُعد معامل Gini أداة مهمة لتحليل توزيع الدخل أو الثروة داخل بلد أو منطقة ، لكن لا ينبغي أن يُخطئ في القياس المطلق للدخل أو الثروة. يمكن لدولة ذات الدخل المرتفع والدخل المنخفض أن يكون لها نفس معامل جيني ، طالما يتم توزيع الدخل بشكل مشابه داخل كل منهما: تركيا والولايات المتحدة كان لديهما معاملات دخل جيني حوالي 0.39-0.40 في عام 2016 ، وفقًا لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية كان إجمالي الناتج المحلي لتركيا للفرد أقل من نصف الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة (بقيمة الدولار عام 2010).
التمثيل البياني لمؤشر جيني
غالبًا ما يتم تمثيل مؤشر Gini بيانياً من خلال منحنى Lorenz ، والذي يُظهر توزيع الدخل (أو الثروة) من خلال رسم النسبة المئوية للسكان حسب الدخل على المحور الأفقي والدخل التراكمي على المحور العمودي. يساوي معامل Gini المساحة الواقعة أسفل خط المساواة الكاملة (0.5 بحكم التعريف) مطروحًا منها المنطقة الواقعة أسفل منحنى Lorenz ، مقسومًا على المنطقة الواقعة أسفل خط المساواة الكاملة. وبعبارة أخرى ، إنه ضعف المنطقة بين منحنى لورينز وخط المساواة الكاملة.
في الرسم البياني أدناه ، فإن النسبة المئوية 47 تتوافق مع 10.46 ٪ في هايتي و 17.42 ٪ في بوليفيا ، وهذا يعني أن أقل من 47 ٪ من الهايتيين يحصلون على 10.46 ٪ من إجمالي دخل بلادهم والجزء السفلي 47 ٪ من البوليفيين يحصلون على 17.42 ٪ من دخلهم. يمثل الخط الثابت مجتمعًا متساويًا افتراضيًا: حيث يحصل 47٪ الأدنى على 47٪ من الدخل القومي.
لتقدير دخل Gini في هايتي في عام 2012 ، سنجد المنطقة الواقعة أسفل منحنى Lorenz: حوالي 0.2. عند طرح هذا الرقم من 0.5 (المنطقة الواقعة تحت خط المساواة) ، نحصل على 0.3 ، ثم نقسمها على 0.5. ينتج عن ذلك تقريبًا Gini بنسبة 0.6 أو 60٪. تعطي CIA نسبة Gini الفعلية لهايتي في عام 2012 بنسبة 60.8 ٪ (انظر أدناه). هذا الرقم يمثل عدم المساواة عالية للغاية. فقط ميكرونيزيا وجمهورية إفريقيا الوسطى وجنوب إفريقيا وليسوتو ليست أكثر تكافؤًا ، وفقًا لوكالة الاستخبارات المركزية.
هناك طريقة أخرى للتفكير في معامل جيني كمقياس للانحراف عن المساواة الكاملة. كلما انحرف منحنى لورينز عن الخط المستقيم المتساوي تمامًا (والذي يمثل معامل جيني 0) ، كلما كان معامل جيني أعلى وأقل تكافؤًا في المجتمع. في المثال أعلاه ، هايتي غير متكافئة أكثر من بوليفيا.
مؤشر جيني حول العالم
جيني العالمية
يقدر كريستوف لاكنر من البنك الدولي وبرانكو ميلانوفيتش من جامعة مدينة نيويورك أن معامل جيني للدخل العالمي كان 0.705 في عام 2008 ، منخفضًا من 0.722 في عام 1988. لكن الأرقام تختلف اختلافًا كبيرًا. يقدر خبراء الاقتصاد في دلتا ، فرانسوا بورغينيون وكريستيان موريسون ، أن الرقم كان 0.657 في كل من عامي 1980 و 1992. ويظهر عمل بورغينيون وموريسون نموًا مستدامًا في عدم المساواة منذ عام 1820 عندما كان معامل جيني العالمي 0.500. يظهر لاكنر وميلانوفيتش انخفاضًا في التباين في بداية القرن الحادي والعشرين ، كما يظهر في كتاب بورنغون لعام 2015:
أدى التوسع الاقتصادي في أمريكا اللاتينية وآسيا وأوروبا الشرقية إلى دفع الكثير من الانخفاض الأخير في عدم المساواة في الدخل. في حين أن عدم المساواة بين البلدان قد انخفض في العقود الأخيرة ، إلا أن عدم المساواة داخل البلدان قد ارتفع.
جيني داخل البلدان
فيما يلي معاملات Gini ذات الدخل في كل بلد يوفر لها كتاب حقائق العالم الخاص بوكالة الاستخبارات المركزية (CIA):
تتمتع بعض أفقر دول العالم (جمهورية إفريقيا الوسطى) ببعض من أعلى معاملات جيني في العالم (61.3) ، في حين أن العديد من أغنى البلدان (الدنمارك) لديها بعض من أقلها (28.8). ومع ذلك ، فإن العلاقة بين عدم المساواة في الدخل والناتج المحلي الإجمالي للفرد ليست علاقة سلبية كاملة ، وقد تباينت العلاقة بمرور الوقت. أظهر ميخائيل ماتسوس من جامعة أوتريخت وجويري باتن من جامعة توبنجن أنه في الفترة من عام 1820 إلى عام 1929 ، ارتفع التفاوت بشكل طفيف - ثم تضاءل - مع زيادة نصيب الفرد من إجمالي الناتج المحلي. من 1950 إلى 1970 ، تميل عدم المساواة إلى الانخفاض حيث ارتفع نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي عن عتبة معينة. في الفترة من 1980 إلى 2000 ، انخفض عدم المساواة مع ارتفاع نصيب الفرد من إجمالي الناتج المحلي ثم عاد إلى الارتفاع بشكل حاد.
نقائص
على الرغم من أنه مفيد في تحليل عدم المساواة الاقتصادية ، فإن معامل جيني لديه بعض أوجه القصور. تعتمد دقة القياس على بيانات الناتج المحلي الإجمالي والدخل الموثوقة. توجد اقتصادات الظل والنشاط الاقتصادي غير الرسمي في كل بلد. يميل النشاط الاقتصادي غير الرسمي إلى تمثيل جزء أكبر من الإنتاج الاقتصادي الحقيقي في البلدان النامية وفي الطرف الأدنى من توزيع الدخل داخل البلدان. في كلتا الحالتين ، هذا يعني أن مؤشر جيني للدخل المقاس سوف يبالغ في عدم المساواة الحقيقية في الدخل. من الصعب الوصول إلى بيانات الثروة الدقيقة بسبب شعبية الملاذات الضريبية.
عيب آخر هو أن توزيعات الدخل المختلفة للغاية يمكن أن تؤدي إلى معاملات جيني متطابقة. نظرًا لأن Gini يحاول تقطير منطقة ثنائية الأبعاد (الفجوة بين منحنى Lorenz وخط المساواة) إلى رقم واحد ، فإنه يحجب المعلومات حول "شكل" عدم المساواة. من الناحية اليومية ، سيكون هذا مشابهًا لوصف محتويات الصورة فقط بطولها على طول حافة واحدة ، أو متوسط سطوع البيكسل البسيط. أثناء استخدام منحنى Lorenz كملحق يمكن أن يوفر مزيدًا من المعلومات في هذا الصدد ، فإنه لا يُظهر أيضًا الاختلافات الديموغرافية بين المجموعات الفرعية داخل التوزيع ، مثل توزيع الدخل عبر العمر أو العرق أو المجموعات الاجتماعية. في هذا السياق ، يمكن أن يكون فهم التركيبة السكانية مهمًا لفهم ما يمثله معامل Gini. على سبيل المثال ، يدفع عدد كبير من المتقاعدين جيني إلى الأعلى.
