Indice de Gini
L'indice de Gini ou coefficient de Gini est une mesure statistique de la distribution développée par le statisticien italien Corrado Gini en 1912. Il est souvent utilisé pour mesurer l'inégalité économique, mesurer la répartition des revenus ou, plus rarement, la répartition de la richesse d'une population. Le coefficient varie de 0 (ou 0%) à 1 (ou 100%), 0 représentant l'égalité parfaite et 1 représentant l'inégalité parfaite. Des valeurs supérieures à 1 sont théoriquement possibles en raison d'un revenu ou d'une richesse négatif.
Points clés à retenir
- L'indice de Gini est une mesure simple de la répartition du revenu entre les centiles de revenu d'une population.
- Un indice de Gini plus élevé indique une plus grande inégalité, les individus à revenu élevé recevant des pourcentages beaucoup plus importants du revenu total de la population.
- Les inégalités mondiales mesurées par l'indice de Gini ont augmenté aux 19e et 20e siècles, mais ont diminué au cours des dernières années.
- En raison des données et d’autres limites, l’indice de Gini peut surestimer l’inégalité des revenus et occulter des informations importantes sur la répartition des revenus.
Comprendre l'indice de Gini
Un pays dans lequel chaque résident a le même revenu aurait un coefficient de Gini de revenu de 0. Un pays dans lequel un résident gagnait tout le revenu, alors que tout le monde ne gagnait rien, aurait un coefficient de Gini de revenu de 1.
La même analyse peut être appliquée à la répartition de la richesse (le «coefficient de Gini de la richesse»), mais comme la richesse est plus difficile à mesurer que le revenu, les coefficients de Gini se réfèrent généralement au revenu et apparaissent simplement sous la forme «coefficient de Gini» ou «indice de Gini», sans en précisant qu'ils font référence au revenu. Les coefficients de richesse de Gini ont tendance à être beaucoup plus élevés que ceux du revenu.
Le coefficient de Gini est un outil important pour analyser la répartition du revenu ou de la richesse dans un pays ou une région, mais il ne doit pas être confondu avec une mesure absolue du revenu ou de la richesse. Les pays à revenu élevé et les pays à faible revenu peuvent avoir le même coefficient de Gini, à condition que les revenus soient répartis de manière similaire entre eux: la Turquie et les États-Unis avaient tous deux un coefficient de revenu de 0, 39-0, 40 en 2016, selon l'OCDE. Le PIB par habitant de la Turquie était inférieur à la moitié de celui des États-Unis (en dollars de 2010).
Représentation graphique de l'indice de Gini
L'indice de Gini est souvent représenté graphiquement par le biais de la courbe de Lorenz, qui montre la répartition du revenu (ou de la richesse) en traçant le centile de la population en fonction du revenu sur l'axe horizontal et du revenu cumulé sur l'axe vertical. Le coefficient de Gini est égal à l'aire sous la droite d'égalité parfaite (0, 5 par définition) moins l'aire sous la courbe de Lorenz, divisée par l'aire sous la droite d'égalité parfaite. En d'autres termes, il s'agit du double de l'aire entre la courbe de Lorenz et la droite d'égalité parfaite.
Dans le graphique ci-dessous, le 47e centile correspond à 10, 46% en Haïti et à 17, 42% en Bolivie, ce qui signifie que les 47% d'habitants les plus défavorisés perçoivent 10, 46% du revenu total de leur pays et les 47% de Boliviens, 17, 42% des revenus. . La ligne droite représente une société hypothétiquement égale: les 47% les plus pauvres absorbent 47% du revenu national.
Pour estimer le coefficient de revenu de Gini pour Haïti en 2012, nous trouverions la zone située au-dessous de sa courbe de Lorenz: environ 0, 2. En soustrayant ce chiffre de 0, 5 (la surface sous la ligne d'égalité), nous obtenons 0, 3, que nous divisons ensuite par 0, 5. Cela donne un Gini approximatif de 0, 6 ou 60%. La CIA indique que le Gini réel pour Haïti en 2012 est de 60, 8% (voir ci-dessous). Ce chiffre représente une inégalité extrêmement élevée; Selon la CIA, seules la Micronésie, l'Afrique du Sud, la République centrafricaine et le Lesotho sont plus inégales.
Une autre façon de penser au coefficient de Gini consiste à mesurer l'écart par rapport à l'égalité parfaite. Plus la courbe de Lorenz est éloignée de la droite parfaitement égale (ce qui représente un coefficient de Gini de 0), plus le coefficient de Gini est élevé et moins la société est égale. Dans l'exemple ci-dessus, Haïti est plus inégalitaire que la Bolivie.
L'indice de Gini dans le monde
Global Gini
Christoph Lakner de la Banque mondiale et Branko Milanovic de la City University de New York estiment que le coefficient de revenu global de Gini était de 0, 705 en 2008, en baisse par rapport à 0, 722 en 1988. Les chiffres varient toutefois considérablement. François Bourguignon et Christian Morrisson, économistes de DELTA, estiment ce chiffre à 0, 657 en 1980 et en 1992. Les travaux de Bourguignon et Morrisson montrent une croissance durable de l'inégalité depuis 1820, alors que le coefficient de Gini global était de 0, 500. Lakner et Milanovic montrent une réduction des inégalités au début du 21ème siècle, à l'instar d'un livre de Bourguignon de 2015:
Source: Banque mondiale.
L'expansion économique en Amérique latine, en Asie et en Europe orientale a largement contribué au recul récent de l'inégalité des revenus. Bien que les inégalités entre pays aient diminué au cours des dernières décennies, les inégalités au sein des pays se sont creusées.
Gini dans les pays
Vous trouverez ci-dessous les coefficients de Gini des revenus de chaque pays pour lequel le CIA World Factbook fournit des données:
Certains des pays les plus pauvres du monde (République centrafricaine) ont des coefficients de Gini parmi les plus élevés au monde (61, 3), tandis que beaucoup des plus riches (Danemark) ont des coefficients les plus bas (28, 8). Cependant, la relation entre l'inégalité des revenus et le PIB par habitant ne présente pas une corrélation négative parfaite, et la relation a varié au fil du temps. Michail Moatsos de l'Université d'Utrecht et Joery Baten de l'Université de Tuebingen montrent qu'entre 1820 et 1929, les inégalités ont légèrement augmenté - puis se sont atténuées - à mesure que le PIB par habitant augmentait. De 1950 à 1970, les inégalités ont eu tendance à diminuer, le PIB par habitant dépassant un certain seuil. De 1980 à 2000, les inégalités ont diminué avec la hausse du PIB par habitant, puis ont fortement reculé.
Corrélation entre les coefficients de Gini et le PIB par habitant sur trois périodes. Source: Moatsos et Baten.
Des lacunes
Bien qu'utile pour analyser les inégalités économiques, le coefficient de Gini présente quelques inconvénients. La précision de la mesure dépend de données fiables sur le PIB et le revenu. Les économies souterraines et l'activité économique informelle sont présentes dans tous les pays. L'activité économique informelle a tendance à représenter une part plus importante de la production économique réelle dans les pays en développement et à l'extrémité inférieure de la distribution des revenus au sein des pays. Dans les deux cas, cela signifie que l'indice de Gini des revenus mesurés surestimera l'inégalité réelle des revenus. Il est encore plus difficile d'obtenir des données précises sur le patrimoine en raison de la popularité des paradis fiscaux.
Un autre inconvénient est que des distributions de revenus très différentes peuvent donner des coefficients de Gini identiques. Parce que Gini tente de distiller une zone en deux dimensions (l’écart entre la courbe de Lorenz et la ligne d’égalité) en un nombre unique, il masque les informations relatives à la "forme" de l’inégalité. En termes courants, cela revient à décrire le contenu d’une photo uniquement par sa longueur le long d’un bord ou par la simple valeur de luminosité moyenne des pixels. Bien que l’utilisation de la courbe de Lorenz en tant que supplément puisse fournir davantage d’informations à cet égard, elle ne montre pas non plus les variations démographiques entre les sous-groupes de la distribution, telles que la répartition des revenus par âge, race ou groupe social. Dans cette optique, la compréhension des données démographiques peut être importante pour comprendre ce que représente un coefficient de Gini donné. Par exemple, une population de retraités importante pousse le Gini plus haut.
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