Chỉ số Gini là gì?
Chỉ số Gini hoặc hệ số Gini là thước đo phân phối thống kê được phát triển bởi nhà thống kê người Ý Corrado Gini vào năm 1912. Nó thường được sử dụng như một thước đo bất bình đẳng kinh tế, đo lường phân phối thu nhập hoặc, ít phổ biến hơn, phân bổ tài sản trong dân số. Hệ số dao động từ 0 (hoặc 0%) đến 1 (hoặc 100%), với 0 đại diện cho đẳng thức hoàn hảo và 1 đại diện cho bất đẳng thức hoàn hảo. Giá trị trên 1 về mặt lý thuyết là có thể do thu nhập âm hoặc sự giàu có.
Chìa khóa chính
- Chỉ số Gini là một thước đo đơn giản về phân phối thu nhập trên các phần trăm thu nhập trong dân số. Chỉ số Gini cao hơn cho thấy sự bất bình đẳng lớn hơn, với các cá nhân có thu nhập cao nhận phần trăm lớn hơn trong tổng thu nhập của dân số. Bất bình đẳng toàn cầu được đo bằng chỉ số Gini đã tăng lên trong thế kỷ 19 và 20, nhưng đã giảm trong những năm gần đây. Do dữ liệu và các hạn chế khác, chỉ số Gini có thể vượt quá bất bình đẳng thu nhập và có thể che khuất thông tin quan trọng về phân phối thu nhập.
Hiểu chỉ số Gini
Một quốc gia mà mọi cư dân có cùng thu nhập sẽ có hệ số Gini thu nhập bằng 0. Một quốc gia mà một người dân kiếm được tất cả thu nhập, trong khi những người khác không kiếm được gì, sẽ có hệ số Gini thu nhập là 1.
Phân tích tương tự có thể được áp dụng cho phân phối của cải ("hệ số Gini của cải"), nhưng vì sự giàu có khó đo lường hơn thu nhập, nên các hệ số Gini thường đề cập đến thu nhập và xuất hiện đơn giản là "hệ số Gini" hoặc "chỉ số Gini" xác định rằng họ đề cập đến thu nhập. Hệ số Wealth Gini có xu hướng cao hơn nhiều so với thu nhập.
Hệ số Gini là một công cụ quan trọng để phân tích thu nhập hoặc phân phối của cải trong một quốc gia hoặc khu vực, nhưng không nên nhầm lẫn với một phép đo tuyệt đối về thu nhập hoặc của cải. Một quốc gia có thu nhập cao và thu nhập thấp có thể có cùng hệ số Gini, miễn là thu nhập được phân phối tương tự nhau: Thổ Nhĩ Kỳ và Mỹ đều có hệ số Gini thu nhập khoảng 0, 39-0, 40 trong năm 2016, theo OECD, mặc dù GDP của mỗi người Thổ Nhĩ Kỳ thấp hơn một nửa so với Mỹ (tính theo đồng đô la 2010).
Biểu diễn đồ họa của chỉ số Gini
Chỉ số Gini thường được biểu thị bằng đồ họa thông qua đường cong Lorenz, biểu thị phân phối thu nhập (hoặc của cải) bằng cách vẽ tỷ lệ phần trăm dân số theo thu nhập trên trục hoành và thu nhập tích lũy trên trục tung. Hệ số Gini bằng với diện tích bên dưới đường đẳng thức hoàn hảo (0, 5 theo định nghĩa) trừ đi diện tích bên dưới đường cong Lorenz, chia cho khu vực bên dưới đường đẳng thức hoàn hảo. Nói cách khác, nó gấp đôi diện tích giữa đường cong Lorenz và đường đẳng thức hoàn hảo.
Trong biểu đồ dưới đây, phân vị thứ 47 tương ứng với 10, 46% ở Haiti và 17, 42% ở Bolivia, nghĩa là 47% người Haiti dưới đây chiếm 10, 46% tổng thu nhập của quốc gia họ và 47% người Bolero dưới đây chiếm 17, 42%. Đường thẳng đại diện cho một xã hội bình đẳng giả định: 47% dưới cùng chiếm 47% thu nhập quốc dân.
Để ước tính hệ số Gini thu nhập cho Haiti vào năm 2012, chúng ta sẽ tìm thấy khu vực bên dưới đường cong Lorenz của nó: khoảng 0, 2. Trừ đi con số đó từ 0, 5 (diện tích dưới đường đẳng thức), ta được 0, 3, sau đó chúng ta chia cho 0, 5. Điều này mang lại một Gini gần đúng 0, 6 hoặc 60%. CIA cung cấp Gini thực tế cho Haiti vào năm 2012 là 60, 8% (xem bên dưới). Con số này thể hiện sự bất bình đẳng rất cao; chỉ có Micronesia, Cộng hòa Trung Phi, Nam Phi và Lesoto là không bình đẳng hơn, theo CIA.
Một cách nghĩ khác về hệ số Gini là thước đo độ lệch so với đẳng thức hoàn hảo. Đường cong Lorenz càng lệch khỏi đường thẳng hoàn toàn bằng nhau (đại diện cho hệ số Gini bằng 0), hệ số Gini càng cao và xã hội càng ít bằng nhau. Trong ví dụ trên, Haiti không bình đẳng hơn so với Bolivia.
Chỉ số Gini trên toàn thế giới
Gini toàn cầu
Christoph Lakner của Ngân hàng Thế giới và Branko Milanovic của Đại học Thành phố New York ước tính rằng hệ số Gini thu nhập toàn cầu là 0, 705 trong năm 2008, giảm từ 0, 722 vào năm 1988. Tuy nhiên, con số thay đổi đáng kể. Các nhà kinh tế của DELTA, François Bourguignon và Christian Morrisson ước tính rằng con số này là 0, 677 trong cả hai năm 1980 và 1992. Công trình của Bourguignon và Morrisson cho thấy sự tăng trưởng bất bình đẳng kể từ năm 1820 khi hệ số Gini toàn cầu là 0, 500. Lakner và Milanovic cho thấy sự suy giảm bất bình đẳng vào khoảng đầu thế kỷ 21, cũng như một cuốn sách năm 2015 của Bourguignon:
Sự mở rộng kinh tế ở Châu Mỹ Latinh, Châu Á và Đông Âu đã thúc đẩy phần lớn sự bất bình đẳng thu nhập gần đây. Mặc dù sự bất bình đẳng giữa các quốc gia đã giảm trong những thập kỷ gần đây, tuy nhiên, sự bất bình đẳng giữa các quốc gia đã tăng lên.
Gini trong nước
Dưới đây là các hệ số Gini thu nhập của mọi quốc gia mà CIA World Factbook cung cấp dữ liệu:
Một số quốc gia nghèo nhất thế giới (Cộng hòa Trung Phi) có một số hệ số Gini cao nhất thế giới (61, 3), trong khi nhiều nước giàu nhất (Đan Mạch) có một số thấp nhất (28, 8). Tuy nhiên, mối quan hệ giữa bất bình đẳng thu nhập và GDP bình quân đầu người không phải là một trong những mối tương quan tiêu cực hoàn hảo và mối quan hệ đã thay đổi theo thời gian. Michail Moatsos của Đại học Utrecht và Joery Baten của Đại học Tuebingen cho thấy từ năm 1820 đến 1929, bất bình đẳng tăng nhẹ - sau đó giảm dần - khi GDP bình quân đầu người tăng. Từ năm 1950 đến 1970, bất bình đẳng có xu hướng giảm xuống khi GDP bình quân đầu người tăng trên một ngưỡng nhất định. Từ năm 1980 đến năm 2000, bất bình đẳng đã giảm với GDP bình quân đầu người cao hơn sau đó tăng mạnh trở lại.
Thiếu sót
Mặc dù hữu ích để phân tích bất bình đẳng kinh tế, hệ số Gini có một số thiếu sót. Độ chính xác của số liệu phụ thuộc vào dữ liệu thu nhập và GDP đáng tin cậy. Các nền kinh tế bóng tối và hoạt động kinh tế phi chính thức có mặt ở mọi quốc gia. Hoạt động kinh tế phi chính thức có xu hướng đại diện cho một phần lớn hơn của sản xuất kinh tế thực sự ở các nước đang phát triển và ở mức thấp hơn trong phân phối thu nhập trong các quốc gia. Trong cả hai trường hợp, điều này có nghĩa là chỉ số Gini của thu nhập đo được sẽ vượt quá mức bất bình đẳng thu nhập thực sự. Dữ liệu tài sản chính xác thậm chí còn khó khăn hơn do sự phổ biến của các thiên đường thuế.
Một lỗ hổng khác là phân phối thu nhập rất khác nhau có thể dẫn đến các hệ số Gini giống hệt nhau. Bởi vì Gini cố gắng chắt lọc một khu vực hai chiều (khoảng cách giữa đường cong Lorenz và đường đẳng thức) xuống một số duy nhất, nó che khuất thông tin về "hình dạng" của bất đẳng thức. Theo thuật ngữ hàng ngày, điều này sẽ tương tự như mô tả nội dung của ảnh chỉ bằng chiều dài của nó dọc theo một cạnh hoặc giá trị độ sáng trung bình đơn giản của các pixel. Mặc dù sử dụng đường cong Lorenz làm phần bổ sung có thể cung cấp thêm thông tin về khía cạnh này, nhưng nó cũng không hiển thị các biến thể nhân khẩu học giữa các nhóm phụ trong phân phối, chẳng hạn như phân phối thu nhập theo độ tuổi, chủng tộc hoặc nhóm xã hội. Theo hướng đó, việc hiểu nhân khẩu học có thể rất quan trọng để hiểu hệ số Gini đã cho là gì. Ví dụ, một dân số nghỉ hưu lớn đẩy Gini cao hơn.
