Sociale wetenschappers hebben er bij beleidsmakers en regeringen op aangedrongen om te heroverwegen hoe inkomensongelijkheid wordt gemeten.

In een nieuwe studie gepubliceerd in Nature Human Behaviour , ontdekten onderzoekers van de University of Exeter Business School, Harvard Business School en de University of Bremen dat beleidsmakers die inkomensongelijkheid willen aanpakken, er beter aan doen systematischer te worden in het meten van ongelijkheid en verder te gaan dan de meest gebruikte maatstaf , de "Gini-coëfficiënt."

De Gini-coëfficiënt is de meest gebruikte maatstaf voor het begrijpen van ongelijkheid, wordt gebruikt door regeringen en statistiekbureaus over de hele wereld en wordt vaak genoemd in nieuwsmedia en beleidsdiscussies.

Maar volgens de auteurs is de statistiek niet het meest effectief bij het meten van bepaalde aspecten van inkomensongelijkheid, omdat er veel informatie in één enkele parameter wordt samengevat.

Als gevolg van deze tekortkoming kan de maatregel niet onderscheiden waar in het inkomensspectrum de ongelijkheid het meest geconcentreerd is.

Co-auteur professor Jon M. Jachimowicz van de Harvard Business School legde uit dat "als je kijkt naar de Bronx in New York en het naburige Westchester County, beide een hoge ongelijkheid hebben zoals gemeten door de Gini-coëfficiënt, maar de ongelijkheid van de Bronx wordt voornamelijk gedreven door een verschil tussen lage inkomens en middelhoge tot hoge inkomens, terwijl de ongelijkheid in Westchester vooral wordt veroorzaakt door de superrijken."

"Als we een beleid zouden bedenken om ongelijkheid aan te pakken, uitsluitend gebaseerd op de Gini, zouden we de Bronx en Westchester hetzelfde behandelen. Maar dat is misschien niet de juiste keuze."

De onderzoekers analyseerden ongeveer 3.000 inkomensverdelingen op provinciaal niveau in de VS - die meer dan 97% van de VS bestrijken - met behulp van 17 verschillende modellen voor het meten van inkomensongelijkheid.

Ze ontdekten dat een metriek bestaande uit twee afzonderlijke variabelen, de 'Ortega-parameters' genaamd, beter presteerde dan het Gini-coëfficiëntmodel met één parameter in deze dataset.

De onderzoekers zeiden dat dit komt omdat elke Ortega-parameter zich richt op een ander aspect van de inkomensverdeling:de eerste geeft de inkomensverdeling weer tussen mensen met een laag inkomen en mensen met een middelhoog tot hoog inkomen, terwijl de tweede de mate weergeeft waarin superhoogverdieners zich verhouden tot naar de rest.

Een voordeel van het verkrijgen van een nauwkeurige metriek voor het meten van ongelijkheid in een bepaalde dataset is dat het nieuwe inzichten kan onthullen over de relatie tussen ongelijkheid en beleidsresultaten, aldus de auteurs.

Door bijvoorbeeld ongelijkheid te meten met behulp van de Gini-coëfficiënt, vonden de onderzoekers geen correlatie met obesitas of onderwijsresultaten.

Maar met behulp van de Ortega-parameters vonden ze verbanden tussen grotere "onderaan geconcentreerde ongelijkheid" (het verschil tussen lage inkomens en midden- tot hoge inkomens) en meer obesitas en een lager percentage van de bevolking met een diploma.

Gebieden met een hogere topgeconcentreerde ongelijkheid (het verschil tussen superhoogverdieners en de rest) werden daarentegen geassocieerd met minder zwaarlijvigheid en een groter deel van de bevolking met een diploma.

De paper kan verstrekkende gevolgen hebben voor zowel economisch onderzoek als beleidsmakers.

Professor Oliver Hauser, universitair hoofddocent economie aan de University of Exeter Business School, zegt dat "een manier om de uiteenlopende opvattingen over ongelijkheid en voorkeuren voor herverdeling te begrijpen, kan zijn om je te concentreren op wat voor soort ongelijkheid mensen het meest ontevreden zijn."

"Dit wordt duidelijker bij de bespreking van mogelijke maatregelen die worden genomen om ongelijkheid te herstellen. Het verminderen van economische ongelijkheid in de hoogste concentratie kan bijvoorbeeld worden bereikt door de hoogste inkomstenbelastingen te verhogen, en bij het verminderen van de laagste concentraties kan het minimumloon worden verhoogd."

"Onze benadering en bevindingen suggereren dat verder gaan dan de algehele concentratie van ongelijkheid zoals weerspiegeld in de Gini-coëfficiënt, zowel nuttig kan zijn om vast te stellen hoe verschillende soorten ongelijkheid de resultaten beïnvloeden en hoe zinvolle veranderingen kunnen worden aangebracht om ongelijkheid te herstellen." + Verder verkennen

Veranderende sociale ongelijkheid van de eerste boeren tot vroege staten in Zuidoost-Azië