গিনি সূচক সংজ্ঞা

গিনি সূচক কী?

গিনি সূচক বা গিনি সহগ 1912 সালে ইতালীয় পরিসংখ্যানবিদ ক্যারাদো গিনি কর্তৃক বন্টনের একটি পরিসংখ্যানগত পরিমাপ It এটি প্রায়শই অর্থনৈতিক বৈষম্যের পরিমাপ হিসাবে, আয়ের বন্টন পরিমাপ করতে বা সাধারণত কোনও জনগণের মধ্যে সম্পদের বন্টন পরিমাপ করে। সহগ 0 (বা 0%) থেকে 1 (বা 100%) থেকে শুরু করে 0 সহ নিখুঁত সাম্যকে এবং 1 নিখুঁত বৈষম্যের প্রতিনিধিত্ব করে। নেতিবাচক আয় বা সম্পদের কারণে 1 টিরও বেশি মান তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব।

কী Takeaways

• গিনি সূচক একটি জনসংখ্যার আয়ের শতাংশের আয়ের আয়ের সাধারণ পরিমাপ। একটি উচ্চতর গিনি সূচক বৃহত্তর বৈষম্যকে নির্দেশ করে, উচ্চ আয়ের ব্যক্তিরা জনসংখ্যার মোট আয়ের অনেক বেশি শতাংশ প্রাপ্তি সহ। গিনি সূচক দ্বারা পরিমাপকৃত বৈষম্য বৈষম্য 19 ও 20 শতকে বেড়েছে, তবে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে হ্রাস পেয়েছে। ডেটা এবং অন্যান্য সীমাবদ্ধতার কারণে, গিনি সূচক আয়ের বৈষম্যকে ছাড়িয়ে যেতে পারে এবং আয় বন্টন সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্যকে অস্পষ্ট করতে পারে।

গিনি সূচক বোঝা যাচ্ছে

একটি দেশ যেখানে প্রতিটি বাসিন্দার সমান আয়ের হয় তার আয়ের গিনি সহগ হয় ০। এমন এক দেশে যেখানে একজন বাসিন্দা সমস্ত আয় উপার্জন করেছিলেন, অন্য প্রত্যেকে কিছুই উপার্জন করেননি, তার আয়ের গিনি সহগ হবে ১।

একই বিশ্লেষণ সম্পদ বিতরণে প্রয়োগ করা যেতে পারে ("সম্পদ গিনি সহগ"), তবে যেহেতু আয়ের চেয়ে ধন পরিমাপ করা আরও বেশি কঠিন, তাই গিনি সহগগুলি সাধারণত আয়ের উল্লেখ করে এবং কেবল "গিনি সহগ" বা "গিনি সূচক" হিসাবে উপস্থিত হয় without উল্লেখ করে যে তারা আয়ের উল্লেখ করে। সম্পদ গিনি সহগুণগুলি আয়ের তুলনায় অনেক বেশি থাকে।

গিনি সহগ একটি দেশ বা অঞ্চলে আয় বা সম্পদ বিতরণ বিশ্লেষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার, তবে আয় বা সম্পদের পরিপূর্ণ পরিমাপের জন্য এটি ভুল হওয়া উচিত নয়। উচ্চ আয়ের দেশ এবং স্বল্প আয়ের ক্ষেত্রে একই গিনি সহগ থাকতে পারে, যতক্ষণ না প্রত্যেকের মধ্যে আয় একইভাবে বিতরণ করা হয়: তুরস্ক এবং আমেরিকা উভয়ই ২০১ 2016 সালে ০.০৯-০.৪০-এর মধ্যে গিনি সহগুণ পেয়েছিল, যদিও ওইসিডি অনুসারে, তুরস্কের জন প্রতি জিডিপি আমেরিকার তুলনায় অর্ধেকেরও কম (২০১০ ডলারের শর্তে)।

জিনি সূচকের গ্রাফিকাল প্রতিনিধিত্ব

গিনি সূচকটি প্রায়শই লোরেঞ্জ বক্রের মাধ্যমে গ্রাফিকভাবে উপস্থাপিত হয়, যা অনুভূমিক অক্ষের উপর আয়ের দ্বারা জনসংখ্যার পার্সেন্টাইল এবং উল্লম্ব অক্ষের সংখ্যাসূচক আয়কে প্লট করে আয় (বা সম্পদ) বন্টন দেখায়। গিনি সহগ নিখুঁত সাম্যতার রেখার নীচের ক্ষেত্রের সমান (সংজ্ঞা অনুসারে 0.5) বিয়োগফলটি লোরেন্জ বক্ররেখার নীচের অঞ্চলটি নিখুঁত সাম্যতার রেখার নীচে অঞ্চল দ্বারা বিভক্ত করে। অন্য কথায়, এটি লোরেন্জ বক্রাকার এবং নিখুঁত সমতার লাইনের মধ্যবর্তী অঞ্চল দ্বিগুণ।

নীচের গ্রাফটিতে 47 তম শতকরা হাইতিতে 10.46% এবং বলিভিয়ায় 17.42% এর সাথে মিলেছে, যার অর্থ হিটিয়ানদের নীচে 47% তাদের দেশের মোট আয়ের 10.46% এবং বলিভিয়ার নীচের 47% তাদের 17.42% অংশ নিয়েছে । সরল রেখাটি একটি অনুমান সমান সমাজকে উপস্থাপন করে: নীচের 47% জাতীয় আয়ের 47% গ্রহণ করে।

২০১২ সালে হাইতির জন্য আয়ের গিনি সহগের অনুমানের জন্য, আমরা এর লোরেঞ্জ বক্ররেখার নীচের অঞ্চলটি খুঁজে পাব: প্রায় 0.2। ০.৫ (সমতার লাইনের আওতাধীন অঞ্চল) থেকে এই চিত্রটি বিয়োগ করে আমরা ০.০ পেয়ে যা যা তারপরে আমরা ০.০ দিয়ে বিভক্ত করি। এটি 0, 6 বা 60% এর আনুমানিক গিনির ফলন দেয়। সিআইএ হাইতিতে আসল গিনিকে ২০১২ সালে.8০.৮% হিসাবে দিয়েছে (নীচে দেখুন)। এই চিত্রটি অত্যন্ত উচ্চ বৈষম্যের প্রতিনিধিত্ব করে; সিআইএ অনুসারে কেবল মাইক্রোনেশিয়া, মধ্য আফ্রিকান প্রজাতন্ত্র, দক্ষিণ আফ্রিকা এবং লেসোথোই বেশি অসম।

গিনি সহগ সম্পর্কে চিন্তা করার আর একটি উপায় হ'ল নিখুঁত সাম্যতা থেকে বিচ্যুতি একটি পরিমাপ। আরও লরেঞ্জ বক্ররেখাগুলি পুরোপুরি সমান সরল রেখা থেকে বিচ্যুত হয় (যা 0 এর একটি গিনি সহগকে উপস্থাপন করে), গিনি সহগ এবং তত কম সমান সমাজ। উপরের উদাহরণে হাইতি বলিভিয়ার চেয়ে বেশি অসম।

বিশ্বজুড়ে গিনি সূচক

গ্লোবাল গিনি

বিশ্বব্যাংকের ক্রিস্টোফ ল্যাকনার এবং নিউইয়র্কের সিটি ইউনিভার্সিটির ব্র্যাঙ্কো মিলানোভিক অনুমান করেছেন যে ২০০৮ সালে বিশ্বব্যাপী আয়ের গিনি সহগ ছিল ১৯৮৮ সালের ০.7২২ থেকে কমেছে। ডেল্টা অর্থনীতিবিদ ফ্রান্সোইস বুরগিগনন এবং ক্রিশ্চান মরিসসন অনুমান করেছেন যে ১৯৮০ ও ১৯৯৯ উভয় ক্ষেত্রেই এই সংখ্যাটি 0.657 ছিল। বৈরগুইনন এবং মরিসসনের কাজটি বৈশ্বিক গিনির সহগ 0.5-2 ছিল যখন 1820 সাল থেকে বৈষম্যের একটি টেকসই বৃদ্ধি দেখায়। লাকনার এবং মিলানোভিকের একবিংশ শতাব্দীর শুরুতে বৈষম্যের হ্রাস দেখানো হয়েছে, যেমন বারউগিগননের একটি 2015 সালের বইয়ের মতো:

লাতিন আমেরিকা, এশিয়া এবং পূর্ব ইউরোপের অর্থনৈতিক সম্প্রসারণ সাম্প্রতিক আয়ের বৈষম্য হ্রাসের অনেক কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে। যদিও সাম্প্রতিক দশকে দেশগুলির মধ্যে বৈষম্য হ্রাস পেয়েছে, তবে দেশগুলির মধ্যে বৈষম্য বেড়েছে।

দেশগুলির মধ্যে গিনি

নীচে প্রতিটি দেশের আয়ের গিনি সহগ রয়েছে যার জন্য সিআইএ ওয়ার্ল্ড ফ্যাক্টবুক ডেটা সরবরাহ করে:

বিশ্বের কয়েকটি দরিদ্রতম দেশগুলির (মধ্য আফ্রিকান প্রজাতন্ত্রের) কয়েকটি বিশ্বের উচ্চতম গিনি সহগের (61১.৩) রয়েছে, আবার অনেক ধনী (ডেনমার্ক) এর কয়েকটি নিম্নতম (২৮.৮) রয়েছে। তবুও মাথাপিছু আয়ের বৈষম্য এবং জিডিপির মধ্যে সম্পর্ক নিখুঁত নেতিবাচক সম্পর্ক নয়, এবং সময়ের সাথে সম্পর্কটি বিভিন্ন রকম হয়েছে। মাথাপিছু জিডিপি বাড়ার সাথে সাথে উট্রেচট ইউনিভার্সিটির মিশেল মোয়াটোস এবং তিউবিনজেন বিশ্ববিদ্যালয়ের জোয়ারি বাটেন দেখিয়েছেন যে 1820 থেকে 1929 পর্যন্ত, বৈষম্য কিছুটা বেড়েছিল - তারপরেই মাথাপিছু জিডিপি বাড়ার সাথে সাথে বৈষম্য কিছুটা বেড়েছে। ১৯৫০ থেকে ১৯ 1970০ সাল পর্যন্ত মাথাপিছু জিডিপি নির্দিষ্ট প্রান্তিকের উপরে উঠায় বৈষম্য হ্রাস পায়। 1980 থেকে 2000 পর্যন্ত অসমতা মাথাপিছু উচ্চ জিডিপির সাথে কমেছে তারপরে তীব্রভাবে বাঁকানো।

ভুলত্রুটি

অর্থনৈতিক বৈষম্য বিশ্লেষণে কার্যকর হলেও গিনি সহগের কিছু ত্রুটি রয়েছে। মেট্রিকের নির্ভুলতা নির্ভরযোগ্য জিডিপি এবং আয়ের তথ্যের উপর নির্ভরশীল। ছায়া অর্থনীতি এবং অনানুষ্ঠানিক অর্থনৈতিক ক্রিয়াকলাপ প্রতিটি দেশে উপস্থিত রয়েছে। অনানুষ্ঠানিক অর্থনৈতিক ক্রিয়াকলাপটি উন্নয়নশীল দেশগুলিতে এবং দেশগুলির মধ্যে আয়ের বিতরণের নীচের প্রান্তে সত্যিকারের অর্থনৈতিক উত্পাদনের একটি বৃহত অংশকে উপস্থাপন করে। উভয় ক্ষেত্রেই এর অর্থ হল যে পরিমাপিত আয়ের গিনি সূচকটি সত্য আয়ের বৈষম্যকে ছাড়িয়ে যাবে। ট্যাক্স হ্যাভেনগুলির জনপ্রিয়তার কারণে সঠিক সম্পদের ডেটা আসা আরও বেশি কঠিন।

আরেকটি ত্রুটিটি হ'ল খুব আলাদা আয়ের বিতরণগুলির ফলে অভিন্ন জিনি সহগের ফলাফল হতে পারে। যেহেতু গিনি একটি দ্বি মাত্রিক অঞ্চল (লোরেন্জ বক্ররেখা এবং সমতা রেখার মধ্যে ফাঁক) কে একক সংখ্যায় বিভক্ত করার চেষ্টা করেছে, এটি অসমতার "আকৃতি" সম্পর্কে তথ্যকে অস্পষ্ট করে। প্রতিদিনের ভাষায়, এটি কেবলমাত্র একটি প্রান্তের দৈর্ঘ্য বা পিক্সেলের সাধারণ গড় উজ্জ্বলতার মান দ্বারা কোনও ছবির সামগ্রীর বিবরণ দেওয়ার মতো similar লরঞ্জ বক্ররে পরিপূরক হিসাবে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে এই বিষয়ে আরও তথ্য সরবরাহ করা যেতে পারে, এটি বন্টনের মধ্যে উপগোষ্ঠীর মধ্যে জনসংখ্যার তাত্পর্যও দেখায় না, যেমন বয়স, জাতি বা সামাজিক গোষ্ঠী জুড়ে আয়ের বিতরণ। সেই শিরাতে, প্রদত্ত গিনি সহগটি কী বোঝায় তা বোঝার জন্য ডেমোগ্রাফিকগুলি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বৃহৎ অবসরপ্রাপ্ত জনগোষ্ঠী গিনিকে আরও বেশি চাপ দেয়।