El registro de Gini o coeficiente de Gini es una proporción fáctica de la dispersión creada por el analista italiano Corrado Gini en 1912. Se utiliza regularmente como un control del desequilibrio monetario, estimando la apropiación de la paga o, menos ordinariamente, la difusión de la riqueza entre la población. El coeficiente oscila entre 0 (o 0%) y 1 (o 100%), siendo 0 para la justicia consumada y 1 para el desequilibrio consumado. Las cualidades superiores a 1 son hipotéticamente concebibles debido a un salario o riqueza negativos.

Entendiendo el Índice Gini

Una nación en la que cada habitante tiene una paga similar tendría un coeficiente de Gini de 0. Una nación en la que un habitante gana toda la paga, mientras que los demás no ganan nada, tendría un coeficiente de Gini de 1.

Se puede aplicar una investigación similar a la dispersión de la riqueza (el “coeficiente de Gini de la riqueza”), pero como la riqueza es más difícil de medir que el salario, los coeficientes de Gini generalmente aluden al salario y se muestran esencialmente como “coeficiente de Gini” o “registro de Gini”, sin indicar que aluden al salario. Los coeficientes de Gini de la riqueza serán, en general, mucho más altos que los del dinero.

El coeficiente de Gini es un instrumento significativo para diseccionar la circulación de la paga o la riqueza dentro de una nación o localidad, pero no debe ser confundido con una estimación plana del salario o la riqueza. Una nación de alta paga y una de baja paga pueden tener el equivalente al coeficiente de Gini, siempre y cuando los salarios se distribuyan comparativamente dentro de cada una: Turquía y los EE.UU. tenían ambos coeficientes de Gini de los salarios alrededor de 0,39-0,40 en 2016, como indica la OCDE, sin embargo, el PIB de Turquía por individuo no era exactamente una gran parte de los EE.UU. (en términos de dólares de 2010).

Representación gráfica del Índice de Gini

La lista de Gini es frecuentemente hablada gráficamente a través de la curva de Lorenz, que muestra la diseminación de los salarios (o riquezas) trazando el percentil de población por salario en el centro plano y el total del salario en el pivote vertical. El coeficiente de Gini equivale al territorio bajo la línea de equidad impecable (0,5 por definición) menos la zona bajo la curva de Lorenz, aislada por la región bajo la línea de equidad impecable. Por así decirlo, es el doble del territorio entre la curva de Lorenz y la línea de correspondencia impecable.

En el gráfico de abajo, el percentil 47 se compara con el 10,46% de Haití y el 17,42% de Bolivia, lo que implica que el 47% de los haitianos reciben el 10,46% del salario total de su país y el 47% de los bolivianos reciben el 17,42% del suyo. La línea recta habla de una sociedad teóricamente equivalente: el 47% de la base recibe el 47% del salario nacional.

Para evaluar el coeficiente de Gini del salario de Haití en 2012, descubriríamos la región bajo su curva de Lorenz: alrededor de 0,2. Restando esa cifra de 0,5 (la región bajo la línea de correspondencia), obtenemos 0,3, que en ese punto dividimos por 0,5. Esto da un Gini aproximado de 0,6 o 60%. La CIA da el Gini genuino para Haití en 2012 como 60,8% (ver abajo). Esta cifra habla de una disparidad muy alta; sólo Micronesia, la República Focal Africana, Sudáfrica y Lesotho son cada vez más inconsistentes, como indica la CIA.

Otra perspectiva sobre el coeficiente de Gini es como una proporción de la desviación de la uniformidad perfecta. Cuanto más se desvíe una curva de Lorenz de la línea recta perfectamente equivalente (que habla de un coeficiente de Gini de 0), más alto será el coeficiente de Gini y menos equivalente será el público en general. En el modelo anterior, Haití es más inconsistente que Bolivia.

La Lista Gini a lo largo y ancho

En todo el mundo Gini

Christoph Lakner del Banco Mundial y Branko Milanovic del City College de Nueva York miden que el coeficiente de Gini de la paga mundial fue de 0,705 en 2008, por debajo del 0,722 de 1988. Sin embargo, las cifras difieren significativamente. Los especialistas financieros de DELTA, François Bourguignon y Christian Morrisson, calculan que la cifra fue de 0,657 tanto en 1980 como en 1992. El trabajo de Bourguignon y Morrisson muestra un desarrollo sostenido en el desequilibrio desde 1820 cuando el coeficiente mundial de Gini era de 0,500. El de Lakner y Milanovic muestra una disminución de la disparidad en torno al comienzo del siglo XXI, al igual que un libro de 2015 de Bourguignon:

Deficiencias

A pesar de que es valioso para diseccionar la disparidad financiera, el coeficiente de Gini tiene algunas debilidades. La precisión de la métrica está sujeta a una sólida información sobre el producto interno bruto y los pagos. Las economías sumergidas y las acciones monetarias ocasionales están disponibles en cada nación. Las acciones monetarias casuales, en general, hablarán de una mayor creación financiera genuina en la creación de las naciones y en el extremo inferior de la asignación de salarios dentro de las naciones. En los dos casos, esto implica que el registro de Gini de los salarios estimados exagerará la disparidad salarial genuina. La información exacta sobre riquezas es considerablemente cada vez más difícil de obtener debido a la fama de los asilos de gastos.

Otra mancha es que las asignaciones de salarios totalmente diferentes pueden producir coeficientes de Gini indistinguibles. Dado que el Gini intenta destilar una región bidimensional (el agujero entre la curva de Lorenz y la línea de uniformidad) hacia abajo en un número solitario, oscurece los datos sobre la “forma” de la disparidad. En términos regulares, esto sería como representar la sustancia de una fotografía exclusivamente por su longitud a lo largo de un borde o por la estimación directa del brillo normal de los píxeles. Si bien la utilización de la curva de Lorenz como mejora puede dar más datos a este respecto, tampoco muestra variedades estadísticas entre los subgrupos dentro de la apropiación, por ejemplo, la circulación de los salarios cruzados por edad, raza o reuniones sociales. En ese sentido, la comprensión de la socioeconomía puede ser significativa para comprender de qué habla un determinado coeficiente de Gini. Por ejemplo, una enorme población resignada empuja el Gini más alto.