GDP tăng đều, nhưng vì sao túi tiền của bạn không ‘đầy’ hơn?
Câu trả lời nằm ở hệ số Gini – thước đo bất bình đẳng thu nhập ít ai để ý
Người ta vẫn quen nhìn vào GDP để đánh giá sức khỏe của một nền kinh tế. GDP tăng nghĩa là sản xuất, tiêu dùng, đầu tư đều mở rộng, đồng nghĩa kinh tế “đang đi lên”. Thế nhưng, đã bao lần bạn tự hỏi: tại sao số liệu tăng trưởng nghe có vẻ lạc quan, mà túi tiền của mình chẳng thấy đầy hơn? Câu trả lời nằm ở một chỉ số khác ít được nhắc đến nhưng vô cùng quan trọng – hệ số Gini.
Hệ số Gini được nhà thống kê người Ý Corrado Gini giới thiệu từ năm 1912, dùng để đo mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập của một xã hội. Chỉ số này dao động từ 0 đến 1, trong đó 0 tượng trưng cho bình đẳng tuyệt đối – mọi người đều có thu nhập ngang nhau, còn 1 tượng trưng cho bất bình đẳng tuyệt đối – toàn bộ thu nhập tập trung vào tay một cá nhân. Trong thực tế, phần lớn các quốc gia nằm đâu đó trong khoảng 0,25 đến 0,6. Con số càng cao thì mức độ chênh lệch giàu nghèo càng lớn.
Vì sao cần quan tâm đến Gini?
GDP giống như một tấm ảnh toàn cảnh, cho thấy quy mô nền kinh tế. Nhưng hệ số Gini lại giống như chiếc gương phản chiếu, chỉ ra ai đang thực sự hưởng lợi. Hai quốc gia có tốc độ tăng trưởng tương đương nhưng Gini khác nhau, người dân sẽ có cảm nhận rất khác về cuộc sống.
Một báo cáo của Ngân hàng Thế giới từng cảnh báo, các quốc gia có bất bình đẳng cao thường phải đối mặt với nhiều vấn đề xã hội hơn: từ tỷ lệ tội phạm, bất ổn chính trị cho đến khả năng xóa đói giảm nghèo bị chậm lại. Ngược lại, một xã hội với hệ số Gini thấp, tầng lớp trung lưu mạnh và niềm tin xã hội cao, thường có sự phát triển bền vững hơn.
Trong bối cảnh hiện nay, khi nhiều người cảm thấy “GDP tăng mà ví tiền không dày thêm”, có lẽ đã đến lúc giới hoạch định chính sách và cả công chúng quan tâm nhiều hơn tới chỉ số Gini, chứ không chỉ nhìn vào con số GDP trên báo cáo.
Hệ số Gini được tính như thế nào?
Để hình dung rõ hơn, các nhà kinh tế thường dựa vào đường cong Lorenz . Đường cong này biểu diễn tỷ lệ thu nhập tích lũy của các nhóm dân số, từ nghèo nhất đến giàu nhất. Nếu thu nhập được phân bổ hoàn toàn bình đẳng, đường Lorenz sẽ là một đường chéo 45 độ. Nhưng thực tế, đường này luôn cong xuống, phản ánh mức chênh lệch giữa các nhóm.
Hệ số Gini chính là tỷ lệ diện tích giữa hai phần: khoảng cách giữa đường chéo bình đẳng tuyệt đối và đường Lorenz, so với toàn bộ tam giác bên dưới đường chéo. Công thức toán học thường viết như sau:
Về mặt hình học, hệ số này được xác định bằng cách lấy diện tích hình A (Hình minh họa) được xác định bởi đường Lorenz và đường chéo Line of equality- đường bình đảng tuyệt đối chia cho diện tích nửa hình vuông có chứa đường Lorenz đó (A+ B) (B là diện tích phần còn lại nằm dưới đường Lorenz).
Về công thức, hệ số Gini (g) được tính như sau:
g= A/ (A+ B)
Trong đó A là diện tích giữa đường bình đẳng và đường Lorenz, còn B là diện tích dưới đường Lorenz. Công thức này giúp lượng hóa mức độ bất bình đẳng thành một con số duy nhất, dễ dàng so sánh giữa các quốc gia và qua thời gian.
Bởi vì mỗi cạnh của hình vuông là 1 đơn vị (100%) nên diện tích (A+ B) luôn bằng 1/2, khi đó hệ số Gini được tính bằng:
g= 2A
Một cách dễ hiểu hơn, hãy tưởng tượng nền kinh tế như một chiếc bánh pizza. GDP phản ánh kích thước chiếc bánh, còn Gini cho biết chiếc bánh được chia ra sao. Nếu bánh ngày càng lớn nhưng phần dành cho số đông không thay đổi, bất bình đẳng sẽ tăng. Ngược lại, nếu miếng bánh được chia đều hơn, mọi người đều cảm nhận rõ lợi ích từ tăng trưởng.
Ý nghĩa của hệ số
Căn cứ vào hệ số Gini, người ta chia quốc gia thành ba nhóm bất bình đẳng thu nhập. Nếu hệ số Gini nhỏ hơn 0,4 thì quốc gia có mức độ bất bình đẳng thấp, hệ số Gini từ 0,4 đến 0,5 là quốc gia có mức độ bất bình đẳng trung bình và quốc gia có mức độ bất bình đẳng cao khi hệ số Gini lớn hơn 0,5.
Hiện nay trên thế giới xu hướng bất bình đẳng ở mức cao tập trung chủ yếu ở các nước châu Mỹ Latinh và châu Phi (đặc biệt ở khu vực miền Nam châu Phi). Thực tế cho thấy, các quốc gia Bắc Âu như Na Uy hay Đan Mạch thường có hệ số Gini chỉ khoảng 0,25–0,27, phản ánh sự phân phối thu nhập khá đồng đều. Ở chiều ngược lại, Brazil hay Nam Phi thường xuyên ghi nhận hệ số Gini trên 0,5, thể hiện sự chênh lệch rất lớn giữa nhóm giàu và nhóm nghèo.
Ở Mỹ, hệ số Gini hiện khoảng 0,39 – mức cao trong nhóm các nền kinh tế phát triển. Đây cũng là một trong những nguyên nhân khiến nhiều người Mỹ vẫn cảm thấy đời sống khó khăn, ngay cả khi GDP tăng trưởng và tỷ lệ thất nghiệp thấp. Ngược lại, tại các nước Bắc Âu, nhờ hệ thống thuế lũy tiến và phúc lợi xã hội mạnh mẽ, Gini được giữ ở mức thấp, người dân dễ dàng cảm nhận lợi ích từ tăng trưởng.
Ở Việt Nam, theo World Bank, hệ số Gini nhiều năm qua dao động quanh mức 0,35 – ở mức trung bình so với thế giới. Điều này cho thấy khoảng cách thu nhập tại Việt Nam có tồn tại nhưng chưa quá căng thẳng. Tuy nhiên, khi nền kinh tế tăng trưởng nhanh và phân hóa giàu nghèo ngày càng rõ, việc theo dõi chỉ số Gini trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Ưu điểm và hạn chế
Hệ số Gini khắc phục được hạn chế của đường Lorenz là hệ số này đã lượng hóa được mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập. Nó cho phép so sánh mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập giữa các quốc gia, khu vực và vùng.
Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp này cũng có những hạn chế bởi vì diện tích A có thể như nhau (nghĩa là nhận được hệ số Gini giống nhau) nhưng độ phân bố các nhóm dân cư có mức thu nhập khác nhau là không giống nhau, do đó hình dạng của đường Lorenz là khác nhau.
Điều này đặc biệt đúng khi các đường Lorenz giao nhau, làm cho hệ số Gini trở thành một thước đo không hoàn toàn nhất quán. Điểm thứ hai là không cho phép phân tách hệ số Gini theo các phân nhóm (chẳng hạn như nông thôn, thành thị hay các vùng trog một nước) rồi sau đó “tổng hợp lại” để rút ra hệ số Gini quốc gia.
Đường Lorenz cũng là một trong những công cụ biểu đạt mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập được sử dụng trong kinh tế học. Là cách biểu thị bằng hình học hàm phân bố xác suất cộng dồn của một phân bố xác suất thực nghiệm cho trước về thu nhập hay của cải.
Theo Nhịp sống Thị trường
