Bất bình đẳng kinh tế đủ dễ để tìm số liệu thống kê, nhưng những điều này thường khó phân tích. Trang web chiến dịch của Bernie Sanders là một trường hợp điển hình. Nó cung cấp bốn điểm dữ liệu: 1% dân số hàng đầu chiếm 22, 8% thu nhập trước thuế của quốc gia; 0, 1% dân số hàng đầu kiểm soát sự giàu có gần bằng 90% dưới cùng; 1% hàng đầu chiếm 58% tăng trưởng thu nhập thực tế từ năm 2009 đến 2014, với 42% đi xuống dưới 99%; và Hoa Kỳ có tỷ lệ nghèo trẻ em cao nhất trong số các nước phát triển.
Những con số này xoay quanh khoảng 0, 1%, 1% đến 90% và giữa sự giàu có, thu nhập, tăng trưởng thu nhập và tỷ lệ nghèo. Không phải tất cả các biến này đều có mối tương quan với nhau: một luật sư người Mỹ có nợ sinh viên có thể kiếm được gấp trăm lần so với những người chăn gia súc Kenya, nhưng có tài sản ròng thấp hơn nhiều. Đối với các mục đích của chiến dịch trình bày phong cách này là tốt: hình ảnh của sự không công bằng lan tỏa nổi lên đủ rõ ràng. Tuy nhiên, đối với mục đích so sánh theo thời gian và không gian, chúng tôi cần một số tiêu đề đẹp, rõ ràng.
Tất nhiên, bất kỳ điểm dữ liệu đơn lẻ nào cũng sẽ làm biến dạng hình ảnh, bỏ qua điều này, nhấn mạnh đến điều đó và mang lại ấn tượng nguy hiểm rằng cuộc sống đơn giản hơn nó. Vì vậy, chúng ta cần chọn số liệu tốt nhất có thể.
"Đưa Gini trở lại trong chai"
Trong nhiều năm, số được sử dụng để đo bất bình đẳng là hệ số Gini. Không khó để hiểu tại sao, với sự đơn giản lôi cuốn của nó: 0 biểu thị sự bình đẳng hoàn hảo, trong đó thu nhập của mọi người - hoặc đôi khi, sự giàu có - là như nhau; 1 biểu thị sự bất bình đẳng hoàn hảo, trong đó một cá nhân tạo ra tất cả thu nhập (con số trên 1 về mặt lý thuyết có thể dẫn đến kết quả nếu một số người có thu nhập âm).
Hệ số Gini cho chúng ta một thang trượt duy nhất để đo bất bình đẳng thu nhập, nhưng thực tế nó có nghĩa là gì? Câu trả lời là phức tạp. Nếu bạn vẽ phần trăm dân số theo thu nhập trên trục hoành so với thu nhập tích lũy trên trục tung, bạn sẽ nhận được một thứ gọi là đường cong Lorenz. Trong các ví dụ dưới đây, chúng ta có thể thấy rằng phân vị thứ 54 tương ứng với 13, 98% tổng thu nhập ở Haiti và 22, 53% ở Bolivia. Nói cách khác, 54% dân số thấp nhất chiếm khoảng 14% thu nhập của Haiti và khoảng 23% của Bolivia. Đường thẳng nêu rõ ràng: trong một xã hội hoàn toàn bình đẳng, 54% dưới cùng sẽ chiếm 54% tổng thu nhập.
Lấy một trong những đường cong này, tính diện tích bên dưới nó, chia kết quả cho khu vực bên dưới đường thẳng biểu thị sự bình đẳng hoàn hảo và bạn có hệ số Gini của mình. Không ai trong số đó là rất trực quan.
Cũng không phải là vấn đề duy nhất với hệ số Gini. Lấy một xã hội giả định trong đó 10% dân số hàng đầu kiếm được 25% tổng thu nhập, và 40% dưới cùng cũng vậy. Bạn nhận được hệ số Gini là 0, 225. Bây giờ hãy cắt giảm 40% thu nhập dưới cùng xuống 2/3 - xuống còn 8, 3% tổng thu nhập của cả nước - và đưa ra mức chênh lệch cho 10% hàng đầu, hiện kiếm được 47, 5% (số tiền kiếm được từ 40% -90% ở lại vững chắc). Hệ số Gini tăng hơn gấp đôi lên 0, 475. Nhưng nếu thu nhập của 40% dưới cùng giảm 45%, chỉ còn 4, 6% trong tổng số đó, và tất cả thu nhập bị mất đó một lần nữa lại nằm trong top 10%, hệ số Gini sẽ không tăng nhiều như vậy - đó là bây giờ chỉ còn 0, 532.
Tỷ lệ
Đối với Alex Cobham và Andy Sumner, hai nhà kinh tế, điều đó không có nhiều ý nghĩa. Khi 40% dân số thấp nhất bị mất một nửa thu nhập của họ và 10% người giàu nhất nhận được tiền lẻ, một thước đo hợp lý về bất bình đẳng thu nhập sẽ tăng hơn so với tăng dần.
Vào năm 2013, Cobham và Sumner đã đề xuất một giải pháp thay thế cho hệ số Gini: tỷ lệ Palma. Họ đặt tên theo tên của Gabriel Gabriel Palma, một nhà kinh tế người Chile. Palma nhận thấy rằng ở hầu hết các quốc gia, tầng lớp trung lưu - được định nghĩa là những người thuộc nhóm thu nhập thứ năm đến thứ chín, hoặc 40% -90% - chiếm khoảng một nửa tổng thu nhập. "Sự ổn định (tương đối) của chia sẻ thu nhập ở giữa là một phát hiện rất phù hợp, đối với các tập dữ liệu, quốc gia và khoảng thời gian khác nhau." Cobham nói với Investopedia qua email. Với cái nhìn sâu sắc đó, dường như có rất ít ý nghĩa trong việc sử dụng tỷ lệ Gini, rất nhạy cảm với những thay đổi ở giữa phổ thu nhập nhưng tương đối mù với sự dịch chuyển ở các thái cực.
Tỷ lệ Palma chia tỷ lệ thu nhập của 10% hàng đầu cho 40% dưới cùng. Kết quả là một số liệu, theo cách nói của Cobham và Sumner, "'quá nhạy cảm với những thay đổi trong phân phối ở các thái cực, thay vì ở giữa tương đối trơ." Bảng dưới đây, từ đó các hệ số Gini giả định ở trên được thực hiện, cho thấy hiệu ứng này diễn ra như thế nào:
Mức giảm gần một nửa của thu nhập 40% dưới cùng - và dẫn đến tăng thu nhập của 10% người giàu nhất - khiến tỷ lệ Palma tăng vọt từ 5 đến 10, trong khi hệ số Gini chỉ tăng nhẹ.
Tỷ lệ Palma có một lợi thế khác: ý nghĩa trong thế giới thực của nó rất dễ nắm bắt. Nó không phải là sản phẩm của thuật sĩ thống kê, mà là sự phân chia đơn giản: 10% dân số có thu nhập cao nhất kiếm được gấp X lần so với 40% thu nhập thấp nhất. Tỷ lệ Gini, Cobham và Sumner viết, "không mang lại tuyên bố trực quan cho khán giả phi kỹ thuật." Điều tốt nhất chúng ta có thể làm là một cái gì đó như: trên thang điểm từ 0 đến 1, quốc gia này là 0.X không bằng nhau.
Vì vậy, chúng ta có nên kỳ vọng tỷ lệ Palma sẽ đưa "Gini trở lại trong chai", như bài viết của Cobham và Sumner không? Có lẽ trong thời gian. Như Cobham than thở với Investopedia, "Ah, sự chuyên chế của Gini vẫn mạnh mẽ!" Nhưng giới phát triển đang bắt đầu chú ý đến tỷ lệ Palma. Cobham nói, OECD và LHQ đã đưa nó vào cơ sở dữ liệu của họ, và nhà kinh tế học từng đoạt giải Nobel Joseph Stiglitz đã sử dụng nó như là một cơ sở của một đề xuất cho các Mục tiêu Phát triển bền vững.
