Giniインデックスとは
GiniインデックスまたはGini係数は、1912年にイタリアの統計学者Corrado Giniによって開発された分布の統計的尺度です。これは、経済的不平等の尺度として使用されます。 係数の範囲は0（または0％）〜1（または100％）です。0は完全な等式を表し、1は完全な不等式を表します。 負の収入または富のため、理論的には1を超える値が可能です。
重要なポイント
- Giniインデックスは、人口の所得パーセンタイル全体の所得分布の単純な測定値です。Giniインデックスが高いほど、不平等が大きくなり、高所得者は人口の総収入のかなりの割合を受け取ります。 ジニ指数で測定される世界的な不平等は、19世紀から20世紀にかけて増加しましたが、最近では減少しています。 データおよびその他の制限により、Giniインデックスは所得の不平等を誇張し、所得分布に関する重要な情報をわかりにくくする可能性があります。
Giniインデックスについて
すべての居住者の収入が同じである国の所得Gini係数は0です。1人の居住者がすべての収入を獲得し、他の全員が何も獲得していない国の所得Gini係数は1です。
同じ分析を富の分布（「富のGini係数」）に適用できますが、富は収入よりも測定が難しいため、Gini係数は通常収入を指し、単に「Gini係数」または「Gini指数」として表示されます。収入を指すことを指定します。 富のジニ係数は、収入の係数よりもはるかに高い傾向があります。
ジニ係数は、国または地域内の収入または富の分布を分析するための重要なツールですが、収入または富の絶対的な測定と間違われるべきではありません。 高所得国と低所得国は、所得がそれぞれに同様に分配されている限り、同じGini係数を持つことができます：OECDによると、トルコと米国は両方とも2016年の所得Gini係数が約0.39-0.40でしたが、トルコの一人当たりGDPは米国の半分未満でした（2010年ドルベース）。
Giniインデックスのグラフィカルな表現
Giniインデックスは、多くの場合、ローレンツ曲線でグラフィカルに表されます。この曲線は、横軸に収入で人口パーセンタイルを、縦軸に累積収入をプロットすることで収入（または富）分布を示します。 ジニ係数は、完全な等値線の下の面積（定義により0.5）からローレンツ曲線の下の面積を引いたものを、完全な等値線の下の面積で割った値に等しくなります。 言い換えれば、ローレンツ曲線と完全な等値線の間の面積の2倍です。
次のグラフでは、47パーセンタイルはハイチで10.46％、ボリビアで17.42％に相当します。つまり、ハイチ人の下位47％は国の総収入の10.46％を、ボリビアの下位47％は自国の17.42％を占めています。 。 直線は仮想的に平等な社会を表しています。下位47％は国民所得の47％を受け入れます。
2012年のハイチの所得Gini係数を推定するには、ローレンツ曲線より下の面積、約0.2を見つけます。 その数値を0.5（等値線の下の領域）から減算すると、0.3が得られ、それを0.5で除算します。 これにより、0.6または60％のGiniが得られます。 CIAは、2012年のハイチの実際のGiniを60.8％としています（下記参照）。 この図は、非常に高い不平等を表しています。 CIAによると、ミクロネシア、中央アフリカ共和国、南アフリカ、レソトだけがより不平等です。
ジニ係数についての別の考え方は、完全な平等からの逸脱の尺度としてです。 ローレンツ曲線が完全に等しい直線（ジニ係数0を表す）からさらに離れるほど、ジニ係数は高くなり、社会は等しくなりません。 上記の例では、ハイチはボリビアよりも不平等です。
世界中のジニ指数
グローバルジニ
世界銀行のChristoph Laknerとニューヨーク市立大学のBranko Milanovicは、世界所得のGini係数は1988年の0.722から2008年には0.705であったと推定しています。しかし、数字はかなり異なります。 デルタのエコノミストであるフランソワ・ブルギニョンとクリスチャン・モリソンは、1980年と1992年の両方で0.657だったと推定しています。 LaknerとMilanovicは、Bourguignonによる2015年の本がそうであるように、21世紀の初め頃に不平等の減少を示しています。
ラテンアメリカ、アジア、東ヨーロッパの経済拡大は、最近の所得不平等の減少の多くを引き起こしています。 しかし、ここ数十年で国間の不平等は減少していますが、国内の不平等は拡大しています。
国内のジニ
以下は、CIA World Factbookがデータを提供しているすべての国の所得Gini係数です。
世界で最も貧しい国々（中央アフリカ共和国）のいくつかは世界最高のジニ係数（61.3）を持ち、最も裕福な国（デンマーク）の多くは最低（28.8）のいくつかを持っています。 しかし、所得の不平等と一人当たりGDPの関係は完全な負の相関関係ではなく、その関係は時間とともに変化しています。 ユトレヒト大学のミハイル・モアトソスとテュービンゲン大学のジョリー・バテンは、1820年から1929年にかけて、一人当たりGDPが増加するにつれて、不平等がわずかに増加し、その後漸減することを示しています。 1950年から1970年にかけて、一人当たりGDPが一定のしきい値を超えると、不平等は解消する傾向がありました。 1980年から2000年にかけて、一人当たりのGDPが高くなると不平等は減少し、その後急激に回復した。
欠点
経済的不平等の分析には役立ちますが、Gini係数にはいくつかの欠点があります。 メトリックの精度は、信頼できるGDPおよび収入データに依存しています。 影の経済と非公式の経済活動は、すべての国に存在します。 非公式の経済活動は、発展途上国における真の経済的生産の大部分を占める傾向があり、国内の所得分布の下限に位置する傾向があります。 どちらの場合でも、これは、測定された収入のジニ指数が真の所得不平等を誇張することを意味します。 タックスヘイブンの人気のため、正確な資産データを入手するのはさらに困難です。
別の欠陥は、非常に異なる収入分布が同一のジニ係数をもたらす可能性があることです。 Giniは2次元の領域（ローレンツ曲線と等値線の間のギャップ）を1つの数値にまで蒸留しようとするため、不等式の「形状」に関する情報をあいまいにします。 日常的に言えば、これは、1つのエッジに沿った長さ、またはピクセルの単純な平均輝度値だけで写真の内容を記述することに似ています。 ローレンツ曲線を補足として使用すると、この点でより多くの情報を提供できますが、年齢、人種、または社会的グループ全体での収入の分布など、分布内のサブグループ間の人口統計的変動も示しません。 その意味で、特定のGini係数が何を表すかを理解するには、人口統計を理解することが重要です。 たとえば、引退した人口が多いと、Giniは高くなります。
