Ekonomická nerovnosť je dosť jednoduchá na nájdenie štatistík, ale tie sa často ťažko dajú analyzovať. Príkladom je stránka kampane Bernie Sandersovej. Poskytuje štyri údajové body: najvyššie 1% obyvateľstva má 22, 8% z národného príjmu pred zdanením; najvyšších 0, 1% populácie ovláda zhruba toľko bohatstva ako spodných 90%; najvyšších 1% predstavovalo 58% rastu reálnych príjmov v rokoch 2009 až 2014, pričom 42% kleslo na dno 99%; USA majú v rozvinutých krajinách najvyššiu mieru detskej chudoby.
Tieto čísla sa pohybujú medzi 0, 1%, 1% a 90% a medzi bohatstvom, príjmom, rastom príjmov a mierou chudoby. Nie všetky tieto premenné nevyhnutne korelujú: americký právnik so študentským dlhom môže urobiť stokrát to, čo robí kenský pasák, ale môže mať oveľa menšie čisté bohatstvo. Na účely kampane je tento štýl prezentácie v poriadku: obraz všadeprítomného nespravodlivosti sa objavuje dostatočne jasne. Na účely porovnania v čase a priestore však potrebujeme pekné a čisté číslo nadpisu.
Každý jednotlivý dátový bod samozrejme skreslí obraz a vynechá to, prehnane zdôrazňuje a vyvoláva nebezpečný dojem, že život je jednoduchší ako je. Musíme si preto zvoliť najlepší možný metrický údaj.
„Vloženie Gini späť do fľaše“
Po celé roky bol číslo používané na meranie nerovnosti koeficientom Gini. Nie je ťažké pochopiť, prečo, vzhľadom na jeho zvodnú jednoduchosť: 0 znamená dokonalú rovnosť, v ktorej je príjem každého - alebo príležitostne, bohatstvo - rovnaký; 1 označuje dokonalú nerovnosť, v ktorej jeden jednotlivec zarába všetok príjem (čísla nad 1 by teoreticky mohli vyplynúť, ak niektorí ľudia budú mať záporné príjmy).
Giniho koeficient nám dáva jedinú posuvnú stupnicu na meranie príjmovej nerovnosti, ale čo to vlastne znamená? Odpoveď je veľmi zložitá. Ak vynesiete percentily populácie podľa príjmu na horizontálnej osi proti kumulatívnemu príjmu na vertikálnej osi, dostanete niečo, čo sa nazýva Lorenzova krivka. V nižšie uvedených príkladoch vidíme, že 54. percentil zodpovedá 13, 98% z celkových príjmov na Haiti a 22, 53% v Bolívii. Inými slovami, dolných 54% obyvateľstva prijíma okolo 14% príjmu Haiti a okolo 23% Bolívie. V priamke je zrejmé: v úplne rovnocennej spoločnosti by spodných 54% tvorilo 54% celkového príjmu.
Vezmite jednu z týchto kriviek, vypočítajte oblasť pod ňou, výsledok vydeľte oblasťou pod priamkou označujúcou dokonalú rovnosť a máte koeficient Gini. Nič z toho nie je veľmi intuitívne.
Nie je to ani jediný problém s Giniho koeficientom. Vezmite si hypotetickú spoločnosť, v ktorej 10% obyvateľstva zarobí 25% celkového príjmu, a to aj na spodných 40%. Získate Giniho koeficient 0, 225. Teraz znížte dolný 40% príjem o dve tretiny - na 8, 3% celkového národného príjmu - a rozdajte najvyšším 10%, ktoré teraz zarábajú 47, 5% (suma, ktorú zarobia 40% -90% chunkové pobyty) ustálený). Giniho koeficient sa viac ako zdvojnásobil na 0, 475. Ak však príjem zo spodných 40% klesne o ďalších 45%, na iba 4, 6% z celkového množstva, a všetok stratený príjem sa opäť dostane na najvyšších 10%, koeficient Gini sa nezvýši až tak vysoko - je to tak teraz iba 0, 532.
The Palma Ratio
Alexovi Cobhamovi a Andymu Sumnerovi, dvom ekonómom, to nedáva zmysel. Keď spodných 40% obyvateľstva stratí polovicu svojho príjmu a 10% najbohatších dostane dibs, rozumná miera nerovnosti príjmu by sa mala zvýšiť viac ako postupne.
V roku 2013 navrhli Cobham a Sumner alternatívu k koeficientu Gini: pomer Palma. Pomenovali ho podľa čílskeho ekonóma Josého Gabriel Palmu. Palma si všimla, že vo väčšine krajín stredná trieda - definovaná ako v piatom až deviatom decembri, alebo 40% - 90% - predstavuje približne polovicu celkového príjmu. „(Relatívna) stabilita podielu na príjmoch v strede je prekvapivo konzistentným nálezom pre rôzne súbory údajov, krajiny a časové obdobia.“, Povedal Cobham Investopedia e-mailom. Vzhľadom na tento náhľad sa zdá, že pri použití pomeru Giniho, ktorý je citlivý na zmeny v strede výnosového spektra, nie je zmysel, ale relatívne slepý na posuny v extrémoch.
Pomer Palma delí podiel na výnosoch v top 10% na spodných 40%. Výsledkom je metrika, ktorá je podľa Cobhama a Sumnera „príliš citlivá na zmeny v distribúcii v extrémoch, nie v relatívne inertnom strede“. Nasledujúca tabuľka, z ktorej sú prevzaté hypotetické Giniho koeficienty uvedené vyššie, ukazuje, ako sa tento účinok prejavuje:
Skrátenie dolných 40% príjmov na takmer polovicu - a následné zvýšenie na príjem najbohatších 10% - spôsobuje, že sa pomer Palma zvýši z 5 na 10, zatiaľ čo koeficient Gini sa zvýši iba mierne.
Pomer Palma má ďalšiu výhodu: jeho skutočný význam sa dá ľahko pochopiť. Nejde o produkt štatistického čarodejníctva, ale o jednoduché rozdelenie: 10% obyvateľstva s najvyšším príjmom robí X-krát viac ako 40% s najnižším príjmom. The Gini ratio, Cobham a Sumner píšu, „neprinášajú intuitívne vyjadrenie pre netechnické publikum“. To najlepšie, čo môžeme urobiť, je niečo ako: na stupnici od 0 do 1 je táto krajina 0, X nerovnomerná.
Mali by sme teda očakávať, že pomer Palma vloží „Gini späť do fľaše“, ako to vložil papier Cobham a Sumner? Možno včas. Ako Cobham nariekal na Investopédiu, „Ah, tyranie Gini zostáva silné!“ Vývojové kruhy si však začínajú všimnúť pomer Palma. OECD a OSN ich zaradili do svojich databáz, uviedol Cobham a ekonóm, ktorý získal Nobelovu cenu Joseph Stiglitz, ju využil ako základ návrhu cieľov trvalo udržateľného rozvoja.
![Meranie nerovnosti: zabudnite na gini, choďte s palmou Meranie nerovnosti: zabudnite na gini, choďte s palmou](https://img.icotokenfund.com/img/global-trade-guide/764/measuring-inequality.jpg)