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Überdenken der Einkommensungleichheit: Einblicke aus einer Studie

Ein Blick darauf, wie Leute die Einkommensverteilung und Transfers wahrnehmen.

Gaëlle Aymeric, Brice Magdalou

― 5 min Lesedauer


Herausforderung des Herausforderung des Gini-Index Einkommenstransfers und Fairness. Studie zeigt gemischte Gefühle zu
Inhaltsverzeichnis

Der Gini-Index ist ein beliebtes Tool zur Messung der Einkommensungleichheit. Aber erfasst er wirklich, wie die Leute Fairness und Verteilung von Wohlstand empfinden? Wir haben dieser Frage nachgegangen und ein Online-Experiment mit über 1.000 Leuten in Frankreich durchgeführt, in dem wir sie gefragt haben, wie sie verschiedene Einkommensverteilungen und Einkommensübertragungen wahrnehmen.

Verständnis von Einkommensübertragungen

Die Idee hinter Einkommensübertragungen ist einfach: Wenn eine wohlhabendere Person einem ärmeren Menschen Geld gibt, sinkt die Ungleichheit. Das nennt man das Pigou-Dalton-Prinzip. Allerdings haben wir in unserer Studie festgestellt, dass viele Leute diesem Prinzip nicht voll zustimmen. Einige Übertragungen wurden besser akzeptiert als andere, aber nicht alle sind überzeugt, dass alle Arten von Übertragungen die Ungleichheit verringern.

Das Experiment

In unserer Studie haben wir 1.028 Teilnehmer rekrutiert und sie gebeten, Paare von Einkommensverteilungen in einer hypothetischen Gesellschaft zu vergleichen, in der jeder gleich ist, ausser beim Einkommen. Wir wollten herausfinden, welche Verteilung sie als weniger ungleich empfanden. Ausserdem haben wir verschiedene Arten von Einkommensübertragungen getestet, um zu sehen, welche die Leute bevorzugen.

Die Ergebnisse

Akzeptanz von Übertragungen

Wir waren überrascht zu sehen, dass etwa 60 % der Teilnehmer die Idee von Standard-Einkommensübertragungen ablehnten. Sie waren eher für Alternativen, die Bedingungen beinhalteten, insbesondere wenn diese Übertragungen Solidarität unter den Menschen mit niedrigeren Einkommen förderten.

Präferenzen für Übertragungen

Die am meisten akzeptierte Art der Übertragung war das, was wir als URL (uniform auf der rechten und linken Seite) Übertragungen bezeichnet haben. Das bedeutet, dass wenn eine Person Geld gibt, alle, die reicher sind, denselben Betrag geben sollten. Viele Teilnehmer bevorzugten diese Art von Übertragung, weil sie fairer erschien.

Die Median-Präferenz

Interessanterweise, obwohl die persönlichen Präferenzen stark variierten, stimmten die Präferenzen des medianen Teilnehmers eng mit dem Gini-Index überein. Das bedeutet, dass wenn man die Ansichten aller mittelt, es gut mit der Sichtweise des Gini-Index übereinstimmen könnte. Ganz schön überraschend, oder?

Warum lehnen Leute bestimmte Übertragungen ab?

Lass uns mal aufschlüsseln, warum einige Leute denken, dass Geld von einer Person zur anderen nicht immer die Ungleichheit für alle senkt. Wenn zum Beispiel jemand mit höherem Einkommen an jemanden mit niedrigerem Einkommen gibt, könnte derjenige, der von dieser Transaktion ausgeschlossen ist, das Gefühl haben, dass sich seine Situation nicht verbessert hat.

Stell dir eine Gesellschaft mit vier Personen vor (sagen wir A, B, C und D) mit unterschiedlichen Einkommen. Wenn C eine Einheit Einkommen an B gibt, dann bleibt A in der gleichen Situation, und D war überhaupt nicht beteiligt. So während C und B näher im Einkommen sind, könnten A und D sich zurückgelassen fühlen. Diese Verwirrung lässt die Leute in Frage stellen, ob die Ungleichheit insgesamt wirklich gesunken ist.

Verschiedene Arten von Übertragungen

Wir haben drei Arten von Übertragungen getestet: URL (wo es Fairness für die Reichen und die Armen gibt), UR (nur die Reichen geben) und UL (nur die Armen bekommen). Die Ergebnisse zeigten, dass die Leute hauptsächlich URL-Übertragungen bevorzugten.

Die Bedeutung der Position

Es stellt sich heraus, dass den Leuten auch ihre relative Position wichtig ist. Viele glauben, dass es genauso wichtig ist, wie sie im Vergleich zu ihren Nachbarn dastehen, wie viel Geld sie haben. Dieses gemeinsame Gefühl, oft als "Keeping up with the Joneses"-Effekt bezeichnet, beeinflusst ihre Ansichten zu Einkommensübertragungen und Fairness.

Theorien zur Messung von Ungleichheit

Die meisten Messungen der Einkommensungleichheit, einschliesslich des Gini-Indexes, basieren auf normativen Prinzipien, die annehmen, dass alle zustimmen sollten, was fair ist. Unsere Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass dies nicht der Fall ist. Die Leute haben unterschiedliche Ansichten darüber, was Gleichheit bedeutet und welche Arten von Einkommensübertragungen fair sind.

Sozio-demographische Einflüsse

Unser Experiment offenbarte auch, wie Faktoren wie Geschlecht, Bildungsniveau und politische Ansichten beeinflussen, wie Menschen auf Fragen zur Einkommensungleichheit reagieren. Zum Beispiel hatten Männer im Allgemeinen eine höhere Akzeptanzrate für die verschiedenen Arten von Übertragungen im Vergleich zu Frauen. Bildungsniveaus spielten auch eine Rolle; Menschen mit höherem Bildungsniveau neigten dazu, Übertragungen eher zu akzeptieren.

Politische Ansichten zählen

Politische Überzeugungen beeinflussten ebenfalls die Wahrnehmungen der Menschen. Personen von ganz links unterstützten eher Übertragungen, die darauf abzielten, den Armen zu helfen, während die von ganz rechts Übertragungen bevorzugten, bei denen die Reichen an die Armen geben. Die Akzeptanz von Übertragungen schwankte je nachdem, wo die Einzelnen im politischen Spektrum standen.

Der Gini-Index in Frage

Angesichts der unterschiedlichen Meinungen zu Einkommensübertragungen müssen wir fragen: Spiegelt der Gini-Index wirklich die Ansichten der Leute wider? Unsere Ergebnisse zeigen, dass der Gini-Index zwar gut für den medianen Einzelnen funktioniert, aber nicht die Präferenzen aller genau darstellt.

Ein genauerer Blick auf die Präferenzen

Als wir die sozialen Wohlfahrtsfunktionen untersucht haben, die diesen Messungen zugrunde liegen, fanden wir heraus, dass flexiblere Modelle wie der erweiterte Gini die individuellen Präferenzen besser zu erfassen schienen als traditionelle utilitaristische Modelle.

Fazit

Zusammenfassend hebt unser Experiment eine deutliche Diskrepanz zwischen dem Gini-Index und den tatsächlichen Ansichten der Individuen zur Einkommensungleichheit und Fairness hervor. Während er nützliche Einblicke in die Struktur des Einkommens bietet, berücksichtigt er nicht die Komplexität und die unterschiedlichen Perspektiven, die die Menschen zur Ungleichheit haben.

Wenn wir weitermachen, ist es wichtig, verschiedene Standpunkte in Diskussionen über Ungleichheit und Vermögensverteilung einzubeziehen. Zukünftige Forschung könnte die Entwicklung neuer Modelle erkunden, die individuelle Präferenzen besser widerspiegeln und gleichzeitig die Ungleichheit effektiv messen.

Am Ende ist Fairness subjektiv, und das Verständnis dafür, wie die Menschen über die Einkommensverteilung denken, kann zu besseren politischen Entscheidungen und einer gerechteren Gesellschaft führen. Wenn wir uns nur alle darüber einig sein könnten, was "fair" wirklich bedeutet – das wäre doch was!

Originalquelle

Titel: Does the Gini index represent people's views on inequality?

Zusammenfassung: This paper presents findings from a web-experiment on a representative sample of the French population. It examines the acceptability of the Pigou-Dalton principle of transfers, which posits that transferring income from an individual to a relatively poorer one, reduces overall inequality. While up to 60% of respondents reject standard transfers, the three alternative transfers we test receive more approval, especially those promoting solidarity among lower-income recipients. The study then models respondents' preferences with two types of social welfare functions, utilitarian and Extended Gini. The Extended Gini model aligns better with individual preferences. Nevertheless, Extended Gini-type social welfare functions that adhere to the principle of transfers (including the one underlying the Gini index) poorly capture preferences of each individual. However, quite surprisingly, the preferences of the median individual align almost perfectly with the Gini-based function, using either parametric or non-parametric estimates.

Autoren: Gaëlle Aymeric, Brice Magdalou

Letzte Aktualisierung: 2024-11-13 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.08601

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.08601

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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