Ekonomická nerovnost je dostatečně snadná na nalezení statistik, ale ty se často obtížně analyzují. Příkladem je kampaň Bernie Sanders. Poskytuje čtyři datové body: první 1% populace přijímá 22, 8% národního zisku před zdaněním; prvních 0, 1% populace ovládá zhruba tolik bohatství jako dolních 90%; nejvyšší 1% představovalo 58% růstu reálných příjmů v letech 2009 až 2014, přičemž 42% kleslo na dno 99%; USA mají v rozvinutých zemích nejvyšší míru dětské chudoby.
Tato čísla se pohybují mezi 0, 1%, 1% a 90% a mezi bohatstvím, příjmem, růstem příjmů a mírou chudoby. Ne všechny tyto proměnné jsou nutně korelované: americký právník se studentským dluhem by mohl několik stokrát udělat to, co keňský pastevec dělá, ale mít mnohem nižší čisté bohatství. Pro účely kampaně je tento styl prezentace v pořádku: obrázek všudypřítomného nekalého chování se objevuje dostatečně jasně. Pro účely srovnání v čase a prostoru však potřebujeme pěkné, čisté číslo nadpisu.
Každý jednotlivý datový bod samozřejmě obraz zkreslí, vynechá to, přehnaně zdůrazní a vyvolá nebezpečný dojem, že život je jednodušší, než je. Musíme tedy vybrat nejlepší možnou metriku.
"Vložení Gini zpět do láhve"
Po celá léta bylo číslo použité k měření nerovnosti Giniho koeficient. Není těžké pochopit, proč vzhledem ke svůdné jednoduchosti: 0 označuje dokonalou rovnost, ve které je příjem každého - nebo příležitostně bohatství - stejný; 1 označuje dokonalou nerovnost, ve které jeden jedinec vydělává veškerý příjem (čísla nad 1 by teoreticky mohla vyústit, pokud někteří lidé vydělají záporné příjmy).
Koeficient Gini nám dává jedinou posuvnou stupnici k měření nerovnosti příjmů, ale co to vlastně znamená? Odpověď je neuvěřitelně složitá. Pokud vykreslíte percentily populace podle příjmu na vodorovné ose proti kumulativnímu příjmu na svislé ose, dostanete něco, co se nazývá Lorenzova křivka. V příkladech níže vidíme, že 54. percentil odpovídá 13, 98% celkového příjmu na Haiti a 22, 53% v Bolívii. Jinými slovy, dolních 54% populace přijímá přibližně 14% příjmů Haiti a přibližně 23% Bolívie. Přímka uvádí zřejmé: v dokonale rovné společnosti by dno 54% získalo 54% celkového příjmu.
Vezměte jednu z těchto křivek, vypočítejte oblast pod ní, vydělte výsledek oblastí pod přímkou označující dokonalou rovnost a máte Giniho koeficient. Nic z toho není velmi intuitivní.
Není to ani jediný problém s Giniho koeficientem. Vezměte si hypotetickou společnost, ve které 10% obyvatel vydělává 25% z celkového příjmu, a tak činí 40%. Získáte Giniho koeficient 0, 225. Nyní snížte spodní příjem 40% o dvě třetiny - na 8, 3% z celkového příjmu státu - a rozdejte rozdíl 10%, kteří nyní vydělají 47, 5% (částka vydělaná 40% -90% kusů kusů) stabilní). Gini koeficient více než zdvojnásobí na 0, 475. Pokud ale příjem ze spodních 40% klesne o dalších 45%, na pouhých 4, 6% z celkového počtu a veškerý ztracený příjem se opět dostane na 10%, koeficient Gini se tak moc nezvýší - je to nyní jen 0, 532.
The Palma Ratio
Alex Cobham a Andy Sumner, dva ekonomové, to nedává příliš smysl. Když spodních 40% populace ztratí polovinu svého příjmu a nejbohatších 10% získá dibs, rozumná míra nerovnosti příjmu by se měla zvýšit více než postupně.
V roce 2013 navrhli Cobham a Sumner alternativu k koeficientu Gini: poměr Palma. Pojmenovali ho po chilském ekonomovi José Gabriel Palma. Palma si všimla, že ve většině zemí střední třída - definovaná jako v pátých až devátých decilech příjmu, nebo 40% - 90% - zabírá přibližně polovinu celkového příjmu. „(Relativní) stabilita podílu na příjmech uprostřed je překvapivě konzistentní nález pro různé datové soubory, země a časové období, “ řekl Cobham Investopedii e-mailem. Vzhledem k tomuto náhledu se zdá, že při použití Giniho poměru, který je citlivý na změny ve středu příjmového spektra, je málo smysluplný, ale relativně slepý vůči posunům v extrémech.
Poměr Palma dělí podíl na výnosech top 10% na spodních 40%. Výsledkem je metrika, která je podle Cobhamova a Sumnerova slova „příliš citlivá na změny v distribuci v extrémech, ne v relativně inertním středu“. Níže uvedená tabulka, ze které jsou převzaty hypotetické Giniho koeficienty výše, ukazuje, jak se tento efekt projevuje:
Přibližně poloviční příjem 40% příjmů - a výsledné zvýšení příjmů nejbohatších 10% - způsobí, že se poměr Palma zvýší z 5 na 10, zatímco koeficient Gini se zvýší jen nepatrně.
Poměr Palma má další výhodu: jeho reálný význam je snadno pochopitelný. Není to produkt statistického čarodějnictví, ale jednoduché dělení: 10% obyvatel s nejvyšším výdělkem činí Xkrát více než 40% s nejnižšími výdělky. Poměr Gini, Cobham a Sumner píšou, „nepřinášejí intuitivní prohlášení pro netechnické publikum“. To nejlepší, co můžeme udělat, je něco jako: v měřítku 0 až 1 je tato země 0.X nerovnoměrná.
Měli bychom tedy očekávat, že poměr Palma vloží „Gini zpět do láhve“, jak to dali Cobham a Sumnerův papír? Možná včas. Jak Cobham naříkal na Investopedii, „Ah, tyranie Gini zůstává silné!“ Vývojové kruhy si však začínají všímat Palmaova poměru. OECD a OSN jej zařadily do svých databází, uvedl Cobham a nositel Nobelovy ceny Joseph Stiglitz jej použil jako základ návrhu cílů udržitelného rozvoje.
