Robin-Hood-Index


Robin-Hood-Index

Der Robin-Hood-Index (Robin Hood nachempfunden) – auch Ricci-Schutz-Index (nach dem italienischen Ökonom Umberto Ricci [1879–1946] und dem US-amerikanischen Ökonom Robert R. Schutz [* 1915]), maximaler Nivellierungssatz (nach Lindahl) (gemäß Erik Robert Lindahl [1891–1960]) oder Piètra-Index respektive Pietra-Index (Gaetano Piètra [1879–1961], italienischer Statistiker) genannt – ist ein Maß der Einkommensungleichverteilung (Ungleichverteilungsmaß) über geografische Gebiete und ist von der Lorenz-Kurve abgeleitet.

Inhaltsverzeichnis

Definition

Die blaue Linie zeigt die Differenz xL(x)

Mathematisch ist der auf die Lorenz-Kurve L(x) bezogenen Robin-Hood-Index gleich dem Wert \!\ \max [x - L(x)], das ist die längste Lorenz-Kurvensehne, die längste Vertikale, die zwischen der Lorenz-Kurve der perfekten Gleichverteilung (z. B. für Einkommen) und der gemessenen Lorenz-Kurve eingezeichnet werden kann. Theoretisch entspricht die Höhe des Rechtecks, das die Lorenz-Kurve umgibt, dem größtmöglichen Maximum. Folglich ist der Quotient aus der ermittelten Vertikale und der Rechteck-Höhe ein Maß zwischen 0 % und 100 %. In der Regel ist die vertikale Richtung der Lorenz-Kurve aber bereits auf 1 bzw. 100 % normiert, so dass die Qoutientenbildung unterbleiben kann.

Der Robin-Hood-Index ist konzeptionell einer der einfachsten Ungleichverteilungsmaße, der in der Ökonometrie sowie der Soziologie verwandt wird. Der Name rührt daher, dass er gleich der Menge des totalen Volkseinkommens ist, das in der Gesellschaft umverteilt (von der reicheren Hälfte der Bevölkerung genommen und der ärmeren Hälfte gegeben) werden müsste, um finanzielle Gleichheit zu schaffen. Sind nämlich x_1 \le x_2 \le \ldots x_n die vorhandenen Einkommen, wobei die Gesamtsumme auf 1 normiert sei, so fehlt den Mitgliedern der ärmeren Hälfte der Betrag \tfrac{1}{n} - x_i, wobei der Index i von 1 bis zu der Stelle j läuft, ab der mehr als \tfrac{1}{n} verdient wird. Der insgesamt umzuverteilende Betrag ist daher:

\sum_{i = 1}^{j}\left(\frac{1}{n} - x_i\right) = \frac{j}{n} - \sum_{i = 1}^{j} x_i = x - L(x) mit x = \frac{j}{n}\, ,

und der Wert xL(x) ist nach Konstruktion maximal, denn erhöht man j, so kommen in der Summe links nur noch negative Summanden hinzu.

Siehe auch

Literatur

  • Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Aufl. Harri Deutsch Verlag, Frankfurt a. M. 2008. ISBN 978-3-8171-1827-4. 1060 S.
  • Peter P. Eckstein: Repetitorium Statistik: Deskriptive Statistik – Stochastik – Induktive Statistik. 6. Aufl. Gabler Verlag, Wiesbaden 2006. ISBN 978-3-8349-0464-5. 388 S.

Weblinks


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