गनी इंडेक्स परिभाषा

जिनी इंडेक्स क्या है?

Gini सूचकांक या Gini गुणांक 1912 में इतालवी सांख्यिकीविद् Corrado Gini द्वारा विकसित वितरण का एक सांख्यिकीय उपाय है। इसका उपयोग अक्सर आर्थिक असमानता के गेज के रूप में किया जाता है, आय वितरण को मापने या, कम आम तौर पर, एक आबादी के बीच धन वितरण। गुणांक 0 (या 0%) से 1 (या 100%) तक होता है, जिसमें 0 पूर्ण समानता और 1 पूर्ण असमानता का प्रतिनिधित्व करता है। नकारात्मक आय या धन के कारण 1 से अधिक मूल्य सैद्धांतिक रूप से संभव हैं।

चाबी छीन लेना

• Gini सूचकांक एक जनसंख्या में आय प्रतिशत के आय के वितरण का एक सरल उपाय है। उच्च Gini सूचकांक अधिक असमानता को इंगित करता है, उच्च आय वाले व्यक्तियों को जनसंख्या की कुल आय का बहुत बड़ा प्रतिशत प्राप्त होता है। 19 वीं और 20 वीं शताब्दियों में गिनी सूचकांक द्वारा मापी गई वैश्विक असमानता में वृद्धि हुई है, लेकिन हाल के वर्षों में इसमें गिरावट आई है। डेटा और अन्य सीमाओं के कारण, Gini सूचकांक आय असमानता को पार कर सकता है और आय वितरण के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी को अस्पष्ट कर सकता है।

गनी इंडेक्स को समझना

एक देश जिसमें प्रत्येक निवासी की आय समान है, एक आय वाला गुणांक होगा 0. एक देश जिसमें एक निवासी ने सभी आय अर्जित की, जबकि बाकी सभी ने कुछ भी नहीं कमाया, उसकी आय 1 का Gini गुणांक होगी।

उसी विश्लेषण को धन वितरण ("धन गिन्नी गुणांक") पर लागू किया जा सकता है, लेकिन क्योंकि धन आय की तुलना में मापना अधिक कठिन है, गिन्नी गुणांक आम तौर पर आय को संदर्भित करता है और बस "गिनी गुणांक" या "डायना इंडेक्स" के रूप में प्रकट होता है, बिना यह निर्दिष्ट करते हुए कि वे आय का उल्लेख करते हैं। धन Gini गुणांक आय के लिए उन लोगों की तुलना में बहुत अधिक हो जाते हैं।

Gini गुणांक किसी देश या क्षेत्र के भीतर आय या धन वितरण के विश्लेषण के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है, लेकिन इसे आय या धन के निरपेक्ष माप के लिए गलत नहीं माना जाना चाहिए। एक उच्च आय वाले देश और कम आय वाले के पास एक ही Gini गुणांक हो सकता है, जब तक कि आय को समान रूप से प्रत्येक के भीतर वितरित किया जाता है: OECD के अनुसार, तुर्की और अमेरिका दोनों के पास 2016 में 0.39-0.40 के आसपास आय Gini गुणांक थे, हालांकि प्रति व्यक्ति तुर्की की जीडीपी अमेरिका के आधे से भी कम (2010 डॉलर के संदर्भ में) थी।

जिनि सूचकांक का चित्रमय प्रतिनिधित्व

गिन्नी इंडेक्स को अक्सर लोरेंज वक्र के माध्यम से रेखांकन के माध्यम से दर्शाया जाता है, जो ऊर्ध्वाधर अक्ष पर क्षैतिज अक्ष और संचयी आय पर आय द्वारा जनसंख्या प्रतिशत को साजिश करके आय (या धन) वितरण को दर्शाता है। गिन्नी गुणांक पूर्ण समानता की रेखा के नीचे के क्षेत्र से विभाजित लोरेंज वक्र के नीचे के क्षेत्र की पूर्ण समानता (0.5 बाय परिभाषा) शून्य से नीचे के क्षेत्र के बराबर है। दूसरे शब्दों में, यह लोरेंज वक्र और पूर्ण समानता की रेखा के बीच का क्षेत्र है।

नीचे दिए गए ग्राफ़ में, 47 प्रतिशत प्रतिशत हैती में 10.46% और बोलिविया में 17.42% से मेल खाती है, जिसका अर्थ है कि 47% हाईटियन अपने देश की कुल आय का 10.46% हिस्सा लेते हैं और नीचे का 47% बोलिवियाई लोगों का 17.42% हिस्सा लेते हैं। । सीधी रेखा एक काल्पनिक समान समाज का प्रतिनिधित्व करती है: नीचे 47% राष्ट्रीय आय का 47% हिस्सा है।

2012 में हैती के लिए आय गुणांक गुणांक का अनुमान लगाने के लिए, हम इसके लोरेंज वक्र के नीचे का क्षेत्र पाएंगे: लगभग 0.2। उस आंकड़े को 0.5 (समानता की रेखा के नीचे का क्षेत्र) से घटाकर, हमें 0.3 मिलता है, जिसे हम फिर 0.5 से विभाजित करते हैं। यह 0.6 या 60% की अनुमानित गिन्नी पैदा करता है। सीआईए 2012 में हैती के लिए 60.8% (नीचे देखें) के रूप में वास्तविक गिन्नी देती है। यह आंकड़ा अत्यंत उच्च असमानता का प्रतिनिधित्व करता है; सीआईए के अनुसार, केवल माइक्रोनेशिया, मध्य अफ्रीकी गणराज्य, दक्षिण अफ्रीका और लेसोथो अधिक असमान हैं।

गिनी गुणांक के बारे में सोचने का एक और तरीका सही समानता से विचलन का एक उपाय है। आगे एक लोरेंज वक्र पूरी तरह से समान सीधी रेखा (जो 0 के एक Gini गुणांक का प्रतिनिधित्व करता है) से भटकती है, Gini गुणांक जितना कम होता है और समाज उतना ही कम होता है। उपरोक्त उदाहरण में, हैती बोलीविया की तुलना में अधिक असमान है।

दुनिया भर में गिन्नी सूचकांक

ग्लोबल गिन्नी

विश्व बैंक के क्रिस्टोफ लेनर और सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ़ न्यूयॉर्क के ब्रैंको मिलानोविच का अनुमान है कि 2008 में वैश्विक आय गिन्नी गुणांक 0.705 था, जो 1988 में 0.722 से नीचे था। हालांकि आंकड़े काफी भिन्न हैं। DELTA के अर्थशास्त्री फ़्राँस्वा बोर्गगुइग्नन और क्रिश्चियन मॉरिसन ने अनुमान लगाया है कि 1980 और 1992 दोनों में यह आंकड़ा 0.657 था। बोर्गुइग्नन और मॉरिसन का काम 1820 से असमानता में निरंतर वृद्धि दर्शाता है जब वैश्विक लीनी गुणांक 0.500 था। 21 वीं सदी की शुरुआत के आसपास लैकनर और मिलानोविच की असमानता में गिरावट देखी गई, जैसा कि 2015 में बोर्गोइग्नॉन द्वारा लिखी गई किताब है:

लैटिन अमेरिका, एशिया और पूर्वी यूरोप में आर्थिक विस्तार ने आय असमानता में हाल की गिरावट को बहुत ज्यादा बढ़ा दिया है। हालांकि हाल के दशकों में देशों के बीच असमानता गिर गई है, हालांकि, देशों के भीतर असमानता बढ़ गई है।

देशों के भीतर गिन्नी

नीचे हर देश की आय Gini गुणांक हैं जिसके लिए CIA वर्ल्ड फैक्टबुक डेटा प्रदान करता है:

दुनिया के सबसे गरीब देशों में से कुछ (मध्य अफ्रीकी गणराज्य) में दुनिया के कुछ सबसे अधिक गिनी गुणांक (61.3) हैं, जबकि सबसे धनी (डेनमार्क) में से कुछ सबसे कम (28.8) हैं। फिर भी प्रति व्यक्ति आय और असमानता के बीच सकल घरेलू उत्पाद का संबंध सही नकारात्मक सहसंबंध में से एक नहीं है, और समय के साथ संबंध अलग-अलग हैं। उट्रेच विश्वविद्यालय के मिखाइल मॉटोस और तुबिंगन विश्वविद्यालय के जॉयरी बाटन बताते हैं कि 1820 से 1929 तक, असमानता थोड़ी बढ़ी - फिर प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद में वृद्धि हुई। 1950 से 1970 तक, असमानता गिरकर प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद के रूप में गिरती थी, जो एक निश्चित सीमा से ऊपर थी। 1980 से 2000 तक असमानता प्रति व्यक्ति उच्च जीडीपी के साथ गिर गई और फिर तेजी से वापस आ गई।

कमियों

हालांकि आर्थिक असमानता का विश्लेषण करने के लिए उपयोगी है, गिनी गुणांक में कुछ कमियां हैं। मीट्रिक की सटीकता विश्वसनीय जीडीपी और आय डेटा पर निर्भर है। छाया अर्थव्यवस्थाएं और अनौपचारिक आर्थिक गतिविधि हर देश में मौजूद हैं। अनौपचारिक आर्थिक गतिविधि विकासशील देशों में वास्तविक आर्थिक उत्पादन के एक बड़े हिस्से का प्रतिनिधित्व करती है और देशों के भीतर आय वितरण के निचले छोर पर है। दोनों मामलों में इसका मतलब है कि मापा आय का गिनी सूचकांक वास्तविक आय असमानता को पार कर जाएगा। टैक्स हैवन्स की लोकप्रियता के कारण सटीक धन डेटा आना और भी मुश्किल है।

एक और दोष यह है कि बहुत अलग आय वितरण समान Gini गुणांक में परिणाम कर सकते हैं। क्योंकि गिन्नी एक दो आयामी क्षेत्र (लोरेंज वक्र और समानता रेखा के बीच की खाई) को एक ही संख्या में विभाजित करने का प्रयास करती है, यह असमानता के "आकार" के बारे में जानकारी को अस्पष्ट करता है। रोजमर्रा के संदर्भ में, यह पूरी तरह से एक किनारे के साथ एक तस्वीर की सामग्री का वर्णन करने के समान होगा, या पिक्सल के सरल औसत चमक मूल्य। पूरक के रूप में लोरेंज वक्र का उपयोग करते समय, इस संबंध में अधिक जानकारी प्रदान कर सकता है, यह वितरण के भीतर उपसमूहों के बीच जनसांख्यिकीय विविधताएं नहीं दिखाता है, जैसे कि उम्र, दौड़ या सामाजिक समूहों में आय का वितरण। उस नस में, जनसांख्यिकी को समझना समझ के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है कि दी गई गिन्नी गुणांक का प्रतिनिधित्व करती है। उदाहरण के लिए, एक बड़ी सेवानिवृत्त आबादी गिन्नी को ऊंचा करती है।