Az 1.4 ábra szerint azok aránya a világ teljes népességén belül, akik a szegénységi küszöb – jelen esetben napi 1,9$ – alatti összegb˝ol élnek egyre csökken. A ’80-as évek elején még 15%-nál is nagyobb volt az arányuk, ám napjainkra már 5% alá esett.
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
5 10 15 20
év
%
1.4. ábra. Napi 1,9$-os szegénységi küszöb alatt él ˝ok aránya a világ népességén belül, 1980-2016.
Adatok forrása: World Bank.
Azt, hogy közben az országokon belüli jövedelmi különbségek mekkorák és hogy csökkennek-e, aLorenz-görbe, illetve aGini-indexsegítségével állapíthatjuk meg.
Egy hipotetikus gazdaság Lorenz-görbéje az 1.5 ábrán látható. Azt mutatja meg, hogy az ország népességének adott hányada az ország teljes jövedelmének mekkora részét
0 20 40 60 80 100 0
20 40 60 80 100
A népesség százaléka (%)
Ajövedelemszázaléka(%)
1.5. ábra. Lorenz-görbe
birtokolja. Például egy (x,y) pont a görbén azt jelenti, hogy a lakosság legalacsonyabb jövedelm˝uxszázaléka a teljes jövedelemyszázalékához jut hozzá. A jövedelmek telje-sen egyenletes eloszlása esetén tehát egybeesne a görbe a 45◦-os egyenessel (például a lakosság legszegényebb 20%-a a teljes jövedelem 20%-át kapná meg). Minél nagyobb az egyenl˝otlenség, annál lejjebb kerül a Lorenz-görbe az egyeneshez képest.
A görbe és az egyenes által bezárt terület (szürke rész az ábrán) egyenes alatti terület-hez viszonyított aránya az egyenl˝otlenség mér˝oszáma, hiszen teljes egyenl˝oség esetén ez az arány 0, teljes egyenl˝otlenség esetén pedig 1. Ezt a hányadost Gini-indexnek ne-vezik, és az 1.6 ábra 35 OECD országban mutatja a 2014-es értékét. Felülr˝ol lefelé ha-ladva egyre csökken a mutatószám, vagyis a legfels˝o gazdaságokban (Chile és Mexikó) a legnagyobb az egyenl˝otlenség, a legalsókban (Izland és Norvégia) pedig a legegyen-letesebb a jövedelemeloszlás a lakosok között. Ez utóbbiak Gini-indexe majdnem fele az el˝obbiekének. Ez azt jelenti, hogy nem csak az országok közötti, de az országon belüli jövedelmi különbségek is számottev˝oek bizonyos országokban.
Bár jelent˝os különbségeket tapasztalunk, de a legtöbb gazdaságban hosszú távon nö-vekv˝o trendje van az egy f˝ore es˝o GDP-nek, így az éves átlagos növekedési rátájuk pozitív. Nézzük meg, hogy mi kell ahhoz, hogy egy ország el˝orébb tudjon lépni egy magasabb jövedelmi kategórába a ranglistáján!
Az 1.2 táblázat egy 148 országból álló mintából tartalmazza azt a tízet, melyek a leg-alacsonyabb egy f˝ore es˝o GDP-vel rendelkeztek 1970-ben vásárlóer˝o-paritáson mérve.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5
1.6. ábra. Gini-index az OECD országokban 2014-ben. Adatok forrása: OECD Income Distribution adat-bázis.
Vessük össze ezt a 2010-es listával, mely az 1.3 táblázatban látható! Találunk néhány olyan országot, mely a legszegényebbek között maradt 40 év eltelte után is (Mozambik, Burundi, Etiópia). A legtöbbjük viszont képes volt feljebb kerülni a jövedelem alapján felállított sorrendben, így az utóbbi táblázatban már nincsenek feltüntetve. Ha ez utób-biakat jobban megnézzük, megfigyelhetjük, hogy az egy f˝ore es˝o GDP-jük éves átlagos növekedési üteme a vizsgált periódusban relatíve magas (például Egyenlít˝oi-Guineaban 9,6%-os, Vietnamban 4,2%-os). Helyettük olyanok kerültek a 2010-es lista aljára, akik ezzel ellentétben kivétel nélkül negatív átlagos növekedési rátát produkáltak (például
Madagaszkár és Libéria -2%-ost).
Egy f˝ore es˝o GDP éves átlagos növekedési üteme, %
(1970-2010)
Etiópia 1,3
Mali 2,4
Egyenlít˝oi-Guinea 9,6
Mozambik 1,0
Burundi -0,4
Burkina Faso 1,4
Nepál 2,2
Mianmar 3,8
Laosz 3,4
Vietnam 4,2
1.2. táblázat. A legszegényebb országok 1970-ben. Adatok forrása: Penn World Table 9.0.
Egy f˝ore es˝o GDP éves átlagos növekedési üteme, %
(1970-2010) Kongói Dem. Köztársaság -3,7
Burundi -0,4
Madagaszkár -2,0
Libéria -2,0
Niger -1,5
Közép-Afrikai Köztársaság -1,2
Etiópia 1,3
Mozambik 1,0
Malawi -0,2
Togo -0,6
1.3. táblázat. A legszegényebb országok 2010-ben. Adatok forrása: Penn World Table 9.0.
A lista másik végét, a legmagasabb egy f˝ore es˝o GDP-vel rendelkez˝o országokat 1970-ben az 1.4, 2010-ben pedig az 1.5 táblázat mutatja. Többségüknek négy évtizedet követ˝oen is sikerült a csúcson maradni (Svájc, Luxemburg, Amerikai Egyesült Álla-mok, Ausztrália, Norvégia, Hollandia), de jobb helyezést értek el közülük azok, akik gyorsabban növekedtek a többi gazdasághoz képest. Melléjük olyan országok kerültek, melyek kimagasló növekedésre voltak képesek (például Szingapúr éves átlagban 6,2%-os, Hongkong 4,6%-os és Írország 3,8%-os). Az ázsiai „kistigrisek” (Koreai Köztársa-ság, Tajvan, Szingapúr és Hongkong) és Írország esetérenövekedési csodakéntszoktak hivatkozni, hiszen nagyon gyors fejl˝odést vittek véghez. A táblázatok alapján levonható
az a következtetés, hogy az országok növekedési teljesítményével szorosan összefügg, hogy milyen jövedelmi kategóriába esnek.
Ez a megállapítás szintén a növekedéselmélet relevanciáját támasztja alá, hiszen azok képesek feljebb kerülni a rangsorban, akik gyorsabb fejl˝odésre képesek.
Egy f˝ore es˝o GDP éves átlagos növekedési üteme, %
(1970-2010)
Svájc 1,6
Luxemburg 2,9
Amerikai Egyesült Államok 1,9
Svédország 1,9
Dánia 1,9
Ausztrália 2,0
Kanada 2,0
Hollandia 2,3
Norvégia 3,1
Izland 2,1
1.4. táblázat. A leggazdagabb országok 1970-ben. Adatok forrása: Penn World Table 9.0.
Egy f˝ore es˝o GDP éves átlagos növekedési üteme, %
(1970-2010)
Luxemburg 2,9
Szingapúr 6,2
Norvégia 3,1
Svájc 1,6
Amerikai Egyesült Államok 1,9
Hongkong 4,6
Hollandia 2,3
Írország 3,8
Austrália 2,0
Ausztria 2,8
1.5. táblázat. A leggazdagabb országok 2010-ben. Adatok forrása: Penn World Table 9.0.
Az egy f˝ore es˝o jövedelmi szintek eltérése jóléti különbségekkel jár együtt. A gaz-dagabb országokban jellemz˝oen fejlettebb az egészségügyi ellátás és jobbak az életkö-rülmények. Az 1.7 ábra is ezt a megállapítást er˝osíti meg, melyen a születéskor várható élettartam és az egy f˝ore jutó GDP logaritmusa között er˝os pozitív irányú kapcsolatot látunk.
6 7 8 9 10 11 12 13 50
60 70 80
Egy f˝ore es˝o GDP logaritmusa
Születéskorvárhatóélettartam(év)
1.7. ábra. Az egy f ˝ore es ˝o GDP logaritmusa és a születéskor várható élettartam közti kapcsolat 178 ország adatai alapján 2015-ben. Adatok forrása: World Bank.