Gini Index
Der Gini-Index oder Gini-Koeffizient ist ein statistisches Maß für die Verteilung, das der italienische Statistiker Corrado Gini im Jahr 1912 entwickelt hat. Er wird häufig als Maß für die wirtschaftliche Ungleichheit, zur Messung der Einkommensverteilung oder, seltener, zur Messung der Vermögensverteilung unter der Bevölkerung verwendet. Der Koeffizient reicht von 0 (oder 0%) bis 1 (oder 100%), wobei 0 für perfekte Gleichheit und 1 für perfekte Ungleichheit steht. Werte über 1 sind theoretisch aufgrund von negativem Einkommen oder Vermögen möglich.
Die zentralen Thesen
- Der Gini-Index ist ein einfaches Maß für die Verteilung des Einkommens auf die Einkommensperzentile in einer Bevölkerung.
- Ein höherer Gini-Index weist auf eine größere Ungleichheit hin, wobei Personen mit hohem Einkommen viel größere Anteile am Gesamteinkommen der Bevölkerung erhalten.
- Die globale Ungleichheit, gemessen am Gini-Index, hat im 19. und 20. Jahrhundert zugenommen, ist jedoch in den letzten Jahren zurückgegangen.
- Aufgrund von Daten und anderen Einschränkungen kann der Gini-Index die Einkommensungleichheit überzeichnen und wichtige Informationen zur Einkommensverteilung unkenntlich machen.
Den Gini-Index verstehen
Ein Land, in dem jeder Einwohner das gleiche Einkommen hat, hätte einen Einkommens-Gini-Koeffizienten von 0. Ein Land, in dem ein Einwohner das gesamte Einkommen verdient, während alle anderen nichts verdient haben, hätte einen Einkommens-Gini-Koeffizienten von 1.
Die gleiche Analyse kann auf die Vermögensverteilung angewendet werden (der "Wohlstands-Gini-Koeffizient"), aber da das Vermögen schwieriger zu messen ist als das Einkommen, beziehen sich die Gini-Koeffizienten in der Regel auf das Einkommen und werden einfach als "Gini-Koeffizient" oder "Gini-Index" bezeichnet Angabe, dass sie sich auf das Einkommen beziehen. Die Gini-Koeffizienten für das Vermögen sind in der Regel viel höher als die für das Einkommen.
Der Gini-Koeffizient ist ein wichtiges Instrument zur Analyse der Einkommens- oder Vermögensverteilung innerhalb eines Landes oder einer Region, sollte jedoch nicht mit einer absoluten Messung des Einkommens oder des Vermögens verwechselt werden. Ein einkommensstarkes Land und ein einkommensschwaches Land können den gleichen Gini-Koeffizienten haben, sofern die Einkommen in beiden Ländern gleich verteilt sind: Die Türkei und die USA hatten laut OECD im Jahr 2016 Einkommens-Gini-Koeffizienten zwischen 0, 39 und 0, 40 Das BIP der Türkei pro Person betrug weniger als die Hälfte der USA (in US-Dollar 2010).
Grafische Darstellung des Gini-Index
Der Gini-Index wird häufig grafisch durch die Lorenz-Kurve dargestellt, die die Einkommensverteilung (oder die Vermögensverteilung) darstellt, indem das Bevölkerungsperzentil durch das Einkommen auf der horizontalen Achse und das kumulierte Einkommen auf der vertikalen Achse aufgetragen wird. Der Gini-Koeffizient entspricht der Fläche unterhalb der Gleichheitsgeraden (per Definition 0, 5) minus der Fläche unterhalb der Lorenz-Kurve, dividiert durch die Fläche unterhalb der Gleichheitsgeraden. Mit anderen Worten, es ist doppelt so groß wie die Fläche zwischen der Lorenzkurve und der Linie der vollkommenen Gleichheit.
In der folgenden Grafik entspricht das 47. Perzentil 10, 46% in Haiti und 17, 42% in Bolivien, was bedeutet, dass die untersten 47% der Haitianer 10, 46% des Gesamteinkommens ihres Landes und die untersten 47% der Bolivianer 17, 42% ihres Einkommens einnehmen . Die gerade Linie stellt eine hypothetisch gleiche Gesellschaft dar: Die untersten 47% nehmen 47% des Nationaleinkommens auf.
Um den Einkommens-Gini-Koeffizienten für Haiti im Jahr 2012 zu schätzen, würden wir die Fläche unter der Lorenz-Kurve finden: ungefähr 0, 2. Subtrahiert man diese Zahl von 0, 5 (der Fläche unter der Gleichheitslinie), so erhält man 0, 3, die wir dann durch 0, 5 dividieren. Dies ergibt einen ungefähren Gini von 0, 6 oder 60%. Die CIA gibt den tatsächlichen Gini für Haiti im Jahr 2012 mit 60, 8% an (siehe unten). Diese Zahl stellt eine extrem hohe Ungleichung dar; Nur Mikronesien, die Zentralafrikanische Republik, Südafrika und Lesotho sind nach Angaben der CIA ungleicher.
Eine andere Art, über den Gini-Koeffizienten nachzudenken, ist die Abweichung von der perfekten Gleichheit. Je weiter eine Lorenz-Kurve von der vollkommen gleichen Geraden (die einen Gini-Koeffizienten von 0 darstellt) abweicht, desto höher ist der Gini-Koeffizient und desto weniger ist die Gesellschaft gleich. Im obigen Beispiel ist Haiti ungleicher als Bolivien.
Der Gini-Index rund um die Welt
Globale Gini
Christoph Lakner von der Weltbank und Branko Milanovic von der City University of New York schätzen, dass der Gini-Koeffizient für das Gesamteinkommen 2008 0, 705 betrug, gegenüber 0, 722 im Jahr 1988. Die Zahlen variieren jedoch erheblich. Die DELTA-Ökonomen François Bourguignon und Christian Morrisson schätzen, dass die Zahl 1980 und 1992 jeweils 0, 657 betrug. Die Arbeit von Bourguignon und Morrisson zeigt ein anhaltendes Wachstum der Ungleichheit seit 1820, als der globale Gini-Koeffizient 0, 500 betrug. Lakner und Milanovics zeigen einen Rückgang der Ungleichheit zu Beginn des 21. Jahrhunderts, ebenso wie ein Buch von Bourguignon aus dem Jahr 2015:
Quelle: Weltbank.
Die wirtschaftliche Expansion in Lateinamerika, Asien und Osteuropa hat einen großen Teil des jüngsten Rückgangs der Einkommensungleichheit verursacht. Während die Ungleichheit zwischen den Ländern in den letzten Jahrzehnten abgenommen hat, ist die Ungleichheit innerhalb der Länder gestiegen.
Gini innerhalb der Länder
Nachfolgend sind die Einkommens-Gini-Koeffizienten aller Länder aufgeführt, für die das CIA World Factbook Daten bereitstellt:
Einige der ärmsten Länder der Welt (Zentralafrikanische Republik) haben einige der höchsten Gini-Koeffizienten der Welt (61, 3), während viele der reichsten (Dänemark) einige der niedrigsten (28, 8) haben. Das Verhältnis zwischen Einkommensungleichheit und Pro-Kopf-BIP ist jedoch kein perfekter negativer Zusammenhang, und das Verhältnis hat sich im Laufe der Zeit verändert. Michail Moatsos von der Universität Utrecht und Joery Baten von der Universität Tübingen zeigen, dass die Ungleichheit von 1820 bis 1929 mit steigendem Pro-Kopf-BIP leicht anstieg und sich dann verringerte. In den Jahren 1950 bis 1970 nahm die Ungleichheit tendenziell ab, da das Pro-Kopf-BIP einen bestimmten Schwellenwert überschritt. Von 1980 bis 2000 ging die Ungleichheit zurück, wobei das Pro-Kopf-BIP höher ausfiel und sich dann wieder stark erhöhte.
Korrelation zwischen Gini-Koeffizienten und Pro-Kopf-BIP in drei Zeiträumen. Quelle: Moatsos und Baten.
Mängel
Der Gini-Koeffizient ist zwar nützlich für die Analyse wirtschaftlicher Ungleichheit, weist jedoch einige Mängel auf. Die Genauigkeit der Metrik hängt von zuverlässigen BIP- und Einkommensdaten ab. Schattenökonomien und informelle Wirtschaftstätigkeit sind in jedem Land vorhanden. Informelle Wirtschaftstätigkeiten machen in der Regel einen größeren Teil der tatsächlichen Wirtschaftsproduktion in Entwicklungsländern und am unteren Ende der Einkommensverteilung innerhalb der Länder aus. In beiden Fällen bedeutet dies, dass der Gini-Index der gemessenen Einkommen die tatsächliche Einkommensungleichheit überhöht. Genaue Vermögensdaten sind aufgrund der Beliebtheit von Steueroasen noch schwieriger zu beschaffen.
Ein weiterer Nachteil ist, dass sehr unterschiedliche Einkommensverteilungen zu identischen Gini-Koeffizienten führen können. Da der Gini versucht, einen zweidimensionalen Bereich (die Lücke zwischen der Lorenz-Kurve und der Gleichheitslinie) auf eine einzige Zahl zu reduzieren, werden Informationen über die "Form" der Ungleichung verdeckt. Im alltäglichen Sinn würde dies einer Beschreibung des Inhalts eines Fotos nur anhand seiner Länge entlang einer Kante oder des einfachen durchschnittlichen Helligkeitswerts der Pixel ähneln. Die Verwendung der Lorenz-Kurve als Ergänzung kann diesbezüglich zwar mehr Informationen liefern, zeigt jedoch auch keine demografischen Unterschiede zwischen Untergruppen innerhalb der Verteilung, wie z. B. die Verteilung der Einkommen über Alter, Rasse oder soziale Gruppen. In diesem Sinne kann das Verständnis der Demografie wichtig sein, um zu verstehen, was ein gegebener Gini-Koeffizient darstellt. Zum Beispiel treibt eine große Rentnerbevölkerung die Gini nach oben.
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