Tentokrát sa budeme baviť Giniho index Aby sme to dosiahli, urobíme krátke predstavenie o tom, čo a indica je číselné vyjadrenie existujúcich variácií Pokiaľ ide o jav každého typu, môžu to byť fenomény ľubovoľného druhu, ale jeho hlavným záverom je graf, ktorý na prvý pohľad určí všetky štatistické údaje, a to za účelom šírenia a / alebo porozumenia informácií.
Index nerovnosti je miera, ktorá sumarizuje spôsob, akým je premenná rozdelená medzi množinu jednotlivcov, nech už je to čokoľvek. V prípade ekonomickej nerovnosti sú meranou premennou obvykle výdavky rodín, spoluobyvateľov alebo jednotlivcov. Taliansky štatistik Roztierajte Gini„Navrhujem ukazovateľ, ktorého účelom je meranie úrovne nerovnosti medzi existujúcimi obyvateľmi konkrétneho regiónu. Na rozdiel od indexu sa koeficient počíta ako časť podielu plôch v diagrame známych "Lorenzova krivka"
Giniho koeficient obsahuje číslo od 0 do 1, kde 0 zodpovedá dokonalej rovnosti, kde každý má rovnaký príjem, zatiaľ čo číselná hodnota 1 zodpovedá dokonalej nerovnosti, keď príjem má iba jeden jedinec a všetci ostatní žiadny. Gini index je Giniho koeficient, ale vyjadrený v maximálnej hodnote 100, na rozdiel od koeficientu, ktorý zodpovedá desatinným číselným hodnotám, ktoré existujú iba medzi 0 a 1, to má tiež urýchliť porozumenie grafov ako šírenie získaných výsledkov.
V rámci klasifikácie nerovností existujú v literatúre dve veľké miery, ktorými sú tieto zoskupenia: pozitívne opatrenia, ktoré zodpovedajú tým, ktoré sa netýkajú sociálnej starostlivosti. Zatiaľ čo existujú aj normatívne opatrenia, ktoré sú na rozdiel od pozitívnych založené na priamej sociálnej starostlivosti. V závislosti na vybranom ukazovateli sú definované normy alebo parametre, s ktorými sa porovnáva pozorované rozdelenie príjmov.
Súčasťou vlastností Giniho indexu alebo Giniho koeficientu sú:
- Za normálnych okolností sa na určenie oblasti medzi priamkou dokonalej ekvity a Lorenzovou krivkou používa určitý integrál, čo sa považuje za ideálny postup, existujú však aj prípady, v ktorých nie je explicitná definícia Lorenzovej krivky známa, preto existujú aj iné metódy. sa používajú, ako napríklad rôzne vzorce s konečným počtom doplnkov, postupy a vzorce sa líšia podľa zváženia prípadu.
- Aj keď požadovaným výsledkom je graf, ktorý predstavuje indexy nerovnosti jednoduchým a praktickým spôsobom, veľmi sa neodporúča vykonať vizuálne hodnotenie, pokiaľ ide o dve Lorenzove krivky, pretože toto hodnotenie môže byť nesprávne, namiesto toho sa odporúča porovnať nerovnosť, ktorú každá predstavuje osobitne, a vypočítať Giniho indexy zodpovedajúce každej krivke.
- Akákoľvek Lorenzova krivka alebo skôr; všetky Lorenzove krivky prechádzajú krivkou alebo priamkou spájajúcou body na týchto súradniciach: (0, 0) a (1, 1)
- Tabuľka variačných koeficientov má vlastnosti porovnateľné s vlastnosťami indexu Gini.
Lorenzova krivka.
Lorenzova krivka je grafické znázornenie používané na vyjadrenie relatívneho rozdelenia premennej v danej doméne. Doménou, v ktorej sa táto krivka odráža, je obvykle zastúpenie súboru tovarov alebo služieb v regióne, a to uplatnením Lorenzovej krivky v spojení s Giniho indexom alebo Giniho koeficientom. Autorstvo tejto krivky je Max O Lorenz v roku 1905.
Vzťah medzi Lorenzovou krivkou a Giniho koeficientom.
Spolu s Lorenzovou krivkou môžeme vypočítať Giniho index, ktorý jednoducho vydelí zostávajúcu plochu medzi krivkou a čiarou „rovnosti“, a to celkovou plochou, ktorá zostane pod krivkou. Týmto spôsobom získame koeficient alebo naopak vynásobením výsledku 100 dostaneme percento.
Giniho index aj Lorenzova krivka sú vyvinuté ako metódy na identifikáciu nerovností medzi obyvateľmi územia (národa, štátu, lokality atď.), Pričom je potrebné chápať, že čím viac spravodlivosti medzi obyvateľmi existuje, tým väčšia je aproximácia krivky dokonalá čiara, aj keď jej opak, veľká nerovnosť medzi obyvateľstvom územia, sa krivka stáva čoraz zreteľnejšou.
Aká je funkcia Giniho indexu?
V rámci štúdia nerovnosti existuje viacero a rôznorodých spôsobov popisu spôsobu, akým je príjem rozdelený medzi rôzne skupiny jednotlivcov v spoločnosti alebo skupinu ľudí na určitom území, pričom niektoré z týchto metód sú napríklad: usporiadanie informácií, ukazovatele nerovnosti a rozptylové diagramy.
Skutočnosť, že je potrebné vypracovať diagram na vizualizáciu rozdelenia príjmov, je skutočne užitočnou funkciou na analýzu nerovnosť, pretože nám umožňuje identifikovať aspekty tvaru distribúcie, ktoré by s inými metódami neboli možné alebo by predstavovali aspoň komplikovanejšiu úlohu.
Aplikácie indexu Gini.
V konkrétnej spoločnosti existuje stupeň hospodárskej nerovnosti a vývoj tejto spoločnosti sa časom stáva predmetom záujmu mnohých ekonómov a verejnej mienky všeobecne. Existuje niekoľko analýz, ktoré sa uskutočňujú s ohľadom na hodnotenie stupňa nerovnosti v spoločnosti. Počas histórie hospodárskej analýzy už boli navrhnuté rôzne ukazovatele pre dobre známe štúdium nerovnosti; Tieto však nemali také plodné výsledky, aké nazvali vedci v odbore ako „Giniho koncentračný koeficient“. Pretože tento index je najľahšie interpretovateľný, neustále sa používa aj ako referencia pre debaty o fungovaní nerovnosti a jej dopadoch na životnú úroveň obyvateľstva v regióne.
Medzi prvými prácami, respektíve prvou prácou, ktorá navrhovala využitie funkcií sociálnej starostlivosti na meranie nerovnosti, sa datuje rok 1920, vytvorené DaltonPočas tohto vyšetrovania Dalton, navrhuje vypočítať a pozorovať stratu pohody spôsobenú spravodlivým rozdelením príjmu medzi ľudí. Pomocou oddeliteľnej, symetrickej, aditívnej a nevyhnutne konkávnej úžitkovej funkcie príjmu Dalton definoval to, čo sa neskôr stalo známe ako Daltonov index.
Úvahy o Giniho indexe.
- V rámci teórie sa uvažuje o 4 alternatívach, ktoré produkujú usporiadanie dát, napriek tomu sú s najčastejšou rekurenciou najpoužívanejšie „frekvenčné distribúcie“ a „Lorenzova krivka“, najmenej používané, ale stále veľmi efektívne. sú to „prehliadkové diagramy“ a „logaritmická transformácia“.
- Aká je uvedená premenná na meranie nerovnosti? V rámci empirickej práce sa diskutuje o premennej, ktorú by bolo možné považovať za „vhodnú“ na hodnotenie koncentrácie príjmu. V tejto diskusii sú predmetom sporu dve hlavné premenné; príjem na obyvateľa alebo celkový príjem domácnosti. Dalo by sa povedať, že obe premenné sú správne, a to všetko podľa potreby ich pokrytia vzhľadom na uskutočňovaný výskum. Z tohto dôvodu je potrebné si v prvom rade položiť otázku, aký je účel tohto merania? S cieľom pokračovať alebo pokračovať vo výbere premennej, ktorá zodpovedá tomuto konkrétnemu prípadu.
- Zvážte členenie Giniho indexu. V rámci analýzy nerovností je rozklad ústrednou osou, pretože musíme poznať pôvod hlavných nerovnováh, ktoré ovplyvňujú spravodlivosť na takej základnej úrovni ako je domácnosť.
- Napriek popularite a ľahkosti postupu výpočtu Gini index nie je v súlade s vlastnosťou „aditívny rozklad“. To znamená, že výpočet vykonaný pre určitú podskupinu alebo podskupiny sa nemusí vždy zhodovať s hodnotou koeficientu usporiadania celkovej populácie podľa úrovní príjmu.
- Aké sú zdroje údajov na meranie nerovnosti? Teoreticky knihy a väčšina článkov o meraní nerovnosti zvažujú a navrhujú vzorce, ktoré predpokladajú, že použité údaje o príjmoch sú náhodnou vzorkou. V empirickej práci sa to líši, pretože v praxi sa údaje zhromažďujú z prieskumov uskutočňovaných v domácnostiach, v ktorých sa identifikácia jednotiek zisťovania uskutočňuje prostredníctvom jednej alebo viacerých fáz výberu a pri väčšine príležitostí sa domácnosti vyberajú s nerovnakými pravdepodobnosti. To znamená, že koeficient je v skutočnosti iba aproximáciou.