- Dans un premier temps, nous allons définir ce que sont l'indice de Gini et la courbe de Lorenz.
- Puis, nous allons souligner les limites que présentent ces outils pour l'analyse des inégalités de revenus.
- Nous allons voir les coefficients de Gini par pays.
- Enfin, nous terminerons avec les évolutions de l'indice de Gini en France.
L'indice de Gini pour mesurer les inégalités de revenus
Le coefficient de Gini est très utile, car il permet aux économistes de mesurer les inégalités de revenus ou de richesses. Ils s'intéressent à la façon dont l'inégalité économique évolue dans un pays, ainsi qu'à l'écart du niveau des inégalités entre différents pays.
L'indice de Gini est utilisé pour quantifier le niveau des inégalités de revenus dans une économie. Il a été développé par le statisticien Corrado Gini en 1912.
Le coefficient de Gini est lié à la courbe de Lorenz.
La courbe de Lorenz est un graphique qui mesure la répartition du revenu et des richesses au sein de la population d'une économie. Elle a été développée par l'économiste Max O. Lorenz en 1905.
Mesurer l'indice de Gini avec la courbe de Lorenz
Le coefficient de Gini mesure la distance entre la courbe de Lorenz et la ligne d'égalité parfaite. La ligne d'égalité parfaite, comme son nom l'indique, représente une situation où les richesses sont réparties de manière égalitaire. En d'autres termes, chaque 1% de la population possède 1% des richesses.
Tu vas pouvoir calculer le coefficient à l'aide de la courbe de Lorenz.
Indice de Gini - Formule
\(\hbox{Indice de Gini}=\frac{Zone A}{Zone A + Zone B}\)
Fig. 1 : La courbe de Lorenz et l'indice de Gini
La zone A est située entre la ligne d'égalité et la courbe de Lorenz. La zone B est celle entre la courbe de Lorenz et l'axe des ordonnées 𝑥. Nous pouvons calculer le coefficient de Gini en trouvant les deux valeurs numériques de la zone A et B.
Admettons que la zone A est de 7, et la zone B est de 13. Grâce à la formule, on obtient :
\(\hbox{Coefficient de Gini}=\frac{7}{7 + 13}=0,35\)
Les revenus sont donc distribués de manière assez égale. Nous allons voir pourquoi grâce à l'interprétation de l'indice de Gini.
Interprétation de l'indice : égalité parfaite à inégalité extrême
La valeur du coefficient de Gini est comprise entre 0 et 1. Un coefficient de 0 indique une égalité parfaite. Cela signifie que chaque 1% d'une population a accès à 1% du revenu national, ce qui n'est pas réaliste. Un coefficient de 1 indique une inégalité parfaite. Ça signifie que 1 individu a accès à 100% du revenu national du pays.
Un coefficient compris entre 0 et 0,3 indique une égalité relative. Par rapport à un coefficient de Gini de 0, le revenu ou la richesse est distribué de manière assez égale. Un coefficient compris entre 0,3-0,4 indique qu'il y a une égalité adéquate. Cela signifie que le revenu ou la richesse est distribué de manière adéquate, mais qu'il pourrait être distribué de façon plus égale.
Un coefficient supérieur à 0,4 commence à être problématique, car il indique un grand écart de revenus. Une inégalité supérieure à ce niveau signifie souvent qu'il y a une instabilité ou une tension sociale et politique. Un coefficient compris entre 0,5 et 1 signifie qu'il y a une grave inégalité au sein d'une économie.
Les limites du coefficient de Gini
Bien que le coefficient de Gini se soit avéré utile pour mesurer les inégalités de revenus et de richesses, il présente certaines limites.
Une limitation importante est que beaucoup d'informations peuvent être perdues. Par exemple, en 2016, la Turquie et les États-Unis présentaient le même coefficient de Gini. Les deux pays peuvent connaître des niveaux d'inégalités similaires. Cependant, l'indice ne tient pas compte des différences du nombre d'habitants, ni du poids de chaque économie.
Comme de nombreuses autres mesures des inégalités, le coefficient de Gini ne devrait pas être utilisé comme seule mesure des inégalités des revenus. Il faudrait toujours approfondir ses résultats par d'autres mesures, comme le ratio des déciles ou le ratio de Palma. Ceci pour examiner la portée plus large de l'inégalité au sein de l'économie étudiée.
Le coefficient de Gini par pays
Le coefficient de Gini par pays varie d'une région à l'autre. Le coefficient de Gini mondial est estimé à environ 0,61-0,68. Cette estimation montre la présence de fortes inégalités de revenus dans le monde.
Si l'on examine les statistiques de plus près, la République centrafricaine a l'un des coefficients de Gini les plus élevés, à 0,61. L'histoire du pays, marquée par des conflits et une concurrence pour les ressources, a contribué à l'obtention de cette valeur.
Le Danemark, quant à lui, est un pays qui possède l'un des coefficients de Gini les plus bas, à 0,28. Ce sont les solides systèmes de redistribution et de protection sociale du pays qui contribuent aux faibles niveaux des inégalités de revenus.
L'indice de Gini - France
L'indice de Gini en France était de 0.3 en 2010. C'est le chiffre le plus récent. En 1998, il était de 0,28. En effet, la France a connu une augmentation des inégalités de revenus à la fin des années 1990.
D'après l'Insee, cela est dû à deux facteurs :
- la hausse des revenus des plus aisées,
- la stagnation des revenus des classes moyennes et ouvrières.
Depuis 2012, l'indice de Gini ne présente plus d'évolutions significatives. Il stagne autour de 0,28 et 0,29. Cette stagnation des inégalités est due à :
- Le mouvement des gilets jaunes a permis de lancer une politique de soutien pour aider les individus en situation de faible revenu.
- La baisse du taux de chômage amorcée dès 2015.
Indice de Gini - Points clés
- Le coefficient de Gini est une mesure de la répartition des revenus.
- Il est lié à la courbe de Lorenz : tu peux calculer l'indice de Gini grâce à l'interprétation de sa courbe.
- Un coefficient de 0 indique une égalité parfaite et un coefficient de 1 indique une inégalité parfaite.
- Un coefficient > 0,4 indique qu'il y a un grand écart de revenus et reflète souvent des tensions sociales et/ou politiques au sein d'une économie.
- Si le coefficient de Gini aide à quantifier les inégalités de revenus, il ne tient pas compte de la taille de la population et du poids de l'économie.
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Lily Hulatt est une spécialiste du contenu numérique avec plus de trois ans d’expérience en stratégie de contenu et en conception de programmes. Elle a obtenu son doctorat en littérature anglaise à l’Université de Durham en 2022, a enseigné au Département d’études anglaises de l’Université de Durham, et a contribué à plusieurs publications. Lily se spécialise en littérature anglaise, langue anglaise, histoire et philosophie.
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Gabriel Freitas est un ingénieur en intelligence artificielle possédant une solide expérience en développement logiciel, en algorithmes d’apprentissage automatique et en IA générative, notamment dans les applications des grands modèles de langage (LLM). Diplômé en génie électrique de l’Université de São Paulo, il poursuit actuellement une maîtrise en génie informatique à l’Université de Campinas, avec une spécialisation en apprentissage automatique. Gabriel a un solide bagage en ingénierie logicielle et a travaillé sur des projets impliquant la vision par ordinateur, l’IA embarquée et les applications LLM.
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