Giniho koeficient (definícia, vzorec) Ako vypočítať?

Čo je to Gini koeficient?

Giniho koeficient je tiež známy ako Giniho index je štatistické meranie, ktoré sa používa na meranie rozloženia príjmu medzi populáciu krajiny, tj pomáha pri meraní nerovnosti príjmu obyvateľstva krajiny.

Je to hodnota medzi 0 a 1. Vyššie číslo označuje vyššiu mieru príjmovej nerovnosti. Hodnota 1 označuje najvyšší stupeň príjmovej nerovnosti, keď jeden jednotlivec zarába celý príjem v krajine. Hodnota 0 znamená, že všetci jednotlivci majú rovnaký príjem. Hodnota 0 teda znamená dokonalú rovnosť príjmu. Jedným z obmedzení Giniho indexu je, že jeho použitie si vyžaduje, aby nikto nemal negatívne čisté bohatstvo.

Vzorec

Gini koeficient = A / A + B

Ak A = 0, Lorenzova krivka je priamka rovnosti. Keď A = 0, Giniho index je 0. V prípade, že A je veľmi veľká plocha a B je malá plocha, je Giniho koeficient veľký. Naznačuje to, že existuje obrovská nerovnosť medzi príjmami a bohatstvom.

Kroky na výpočet Giniho koeficientu

  • Krok 1: Usporiadajte údaje do tabuľky s hlavičkou kategórie uvedenou nižšie.

Je dôležité poznamenať, že všetky riadky musia byť usporiadané od najchudobnejších po najbohatšie. Napríklad, ak sa uvádza, že spodných 10% populácie zarába 3% z príjmu, do stĺpca „Zlomok z príjmu“ napíšte 0,03. Ďalej do stĺpca „Zlomok populácie“ napíšte 0,10. Podobne vyplňte tieto 2 stĺpce ďalšími uvedenými percentami.

  • Krok 2: Vyplňte stĺpec „% populácie, ktorý je bohatší“ pridaním všetkých výrazov do časti „Zlomok populácie“ pod týmto riadkom.

Napríklad dostaneme, aby sme vyplnili prvý riadok v stĺpci „% populácie, ktorý je bohatší“. Pridáme 0,50 a 0,40, čo sú riadky v položke „Zlomok populácie“. Preto dostaneme 0,90.

  • Krok 3: Vypočítajte skóre pre každý z riadkov. Vzorec pre skóre je:

Skóre = frakcia príjmu * (frakcia populácie + 2 *% populácie, ktorá je bohatšia).

Napríklad skóre v prvom rade je 0,03 * (0,10 + 2 * 0,90) = 0,057

  • Krok 4: Ďalej pridajte všetky výrazy do stĺpca „Skóre“. Hovorme tomu „Súčet“.
  • Krok 5: Vypočítajte Giniho koeficient pomocou vzorca: = 1 - Súčet

Príklady

Príklad č

Giniho koeficient 2 krajín založený na príjme občanov je pod.

  • Interpretovať trend príjmovej nerovnosti v týchto dvoch krajinách
  • Ktorá krajina má vyššiu nerovnosť v príjmoch v roku 2015?

Riešenie:

a) Giniho koeficient krajiny A vykazuje stúpajúci trend z 0,40 v roku 2010 na 0,57 v roku 2015. Nerovnosť príjmov v krajine A preto v týchto rokoch vzrástla. Koeficient krajiny B klesol z 0,38 v roku 2010 na 0,29 v roku 2015. Preto sa nerovnosť v príjmoch v krajine B v týchto rokoch znížila.

b) Koeficient krajiny A (0,57) je vyšší ako koeficient krajiny B (0,29). Preto mala krajina A v roku 2015 vyššiu nerovnosť v príjmoch.

Príklad č

V konkrétnej krajine zarába najmenej 10% ľudí s príjmami 2% zo všetkých miezd. Nasledujúcich 40% zarábajúcich osôb predstavuje 13% zo mzdy. Nasledujúcich 40% zarábajúcich osôb predstavuje 45% všetkých miezd. Najvyšších 10% všetkých zarábajúcich osôb predstavuje 40% všetkých miezd. Vypočítajte Giniho koeficient pre danú krajinu.

Riešenie:

Na výpočet použite nasledujúce údaje.

Zostavme vyššie uvedené informácie vo formáte tabuľky. Informácie musia byť zhromaždené usporiadaním riadkov od najchudobnejších po najbohatších.

Súčet skóre = 0,038 + 0,182 + 0,27 + 0,04 = 0,53

Koeficient bude -

Koeficient = 1 - 0,53 = 0,47

Príklad č

Správa obce je znepokojená príjmovou nerovnosťou v obci. Chce zaviesť niektoré vývojové schémy na zníženie nerovnosti v príjmoch. Na tento účel vyžaduje údaje týkajúce sa príjmovej nerovnosti. Správa objednáva výskumnú štúdiu o príjmových hladinách v jeho dedine. Tu je niekoľko zistení z výskumnej štúdie: 6 ľudí zarobí po 10 Rs, 3 ľudia po 20 Rs a 1 osoba zarobí 80 Rs. Vypočítajte Giniho koeficient súvisiaci s príjmovou nerovnosťou v dedine.

Riešenie:

Na výpočet použite nasledujúce údaje.

Budeme musieť dané informácie uviesť do tabuľky. Na tento účel budeme musieť nájsť zlomok populácie, ktorá zarába aký podiel na príjme.

Súčet skóre = 0,42 + 0,15 + 0,04 = 0,61

Koeficient = 1 - 0,61 = 0,39

Koeficient je 0,39

Príklad vzorca Giniho koeficientu (so šablónou programu Excel)

V krajine sú obrovské mrakodrapy spolu s humóznymi slumami. Hlavný ekonóm krajiny je presvedčený, že existuje obrovská nerovnosť v príjmoch. Nájde nasledujúce údaje: Najnižších 20% zarábajúcich osôb predstavuje 2% zo všetkých príjmov. Nasledujúcich 40% zarábajúcich osôb predstavuje 10% zo všetkých príjmov. Nasledujúcich 30% zarábajúcich osôb predstavuje 20% zo všetkých príjmov. Najbohatších 10% zarábajúcich osôb predstavuje 68% všetkých príjmov. Vypočítajte Giniho koeficient, aby hlavný ekonóm získal štatistické meranie príjmovej nerovnosti.

Riešenie:

Krok 1: Napíšte údaje „Zlomok príjmu“ a „Zlomok obyvateľstva“ v tabuľkovej forme v programe Excel.

Krok 2: Vyplňte stĺpec „% populácie, ktorý je bohatší“ pridaním všetkých výrazov do časti „Zlomok populácie“ pod týmto riadkom. Napríklad v prvom riadku pod „% populácie, ktorá je bohatšia“, napíšte vzorec = B3 + B4 + B5. Potom presuňte vzorec do ďalších riadkov.

Krok 3: Do stĺpca skóre napíšte = A2 * (B2 + 2 * C2). Potom presuňte vzorec do ďalších riadkov.

Krok 4: Vypočítajte súčet skóre. Do bunky D6 napíšte = SUMA (D2: D5)

Krok 5: Zápis = 1-D6 do bunky B9. 0,676 je teda Giniho koeficient.

Relevantnosť a použitie

Gini koeficient sa používa na analýzu rozdelenia bohatstva alebo príjmu. Môže sa použiť na porovnanie príjmovej nerovnosti v rôznych sektoroch populácie. Napríklad Giniho index mestských oblastí v krajine možno porovnať s vidieckymi oblasťami. Podobne možno Gini index jednej krajiny porovnávať s indexom druhej. Môže sa tiež použiť na zistenie nerovnosti v príjmoch za určité časové obdobie. Napríklad Giniho koeficient v Indii v roku 2000 je možné porovnať s koeficientom 2019.

Tento koeficient je možné použiť spolu s číslami HDP. Ak sa Gini index zvyšuje spolu s HDP, potom nemusí dôjsť k zlepšeniu v oblasti chudoby pre väčšinu populácie. Na základe tohto koeficientu možno navrhnúť sociálne opatrenia pre obyvateľstvo s cieľom znížiť nerovnosť v príjmoch.

Zaujímavé články...