28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население. Итак, проведенный анализ динамики децильного коэффициента и коэффициента Джини в период с 2005 по 2007 гг. выявляет рост социального неравенства с некоторым его замедлением в период после 2007г. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении.
Социальное неравенство в России: современные тенденции
Несмотря на сильное расслоение, в России тема экономического неравенства серьезно не исследуется в научной среде. Россия с запозданием идёт за тенденциями в мировой экономической науке. Первая конференция по вопросу неравенства Russian Economic Challenge, организованная Московским центром Карнеги, прошла 19 и 20 сентября 2018 года в подмосковном Сколково [4]. Позже в этом же году 15 ноября в Сахаровском центре были организованы дебаты на тему «Надо ли бороться с неравенством?
Оба мероприятия показали, что исследования в России по теме неравенства остаются на низком уровне [26]. То есть уже трудно даже вспомнить, кто, собственно, был автором этой фразы. В публичном пространстве одним из первых её произнёс Сергей Борисович Иванов , ещё будучи главой администрации президента.
Теперь её все уже говорят, потому что, действительно, она воплощает в себе некий дух исторического момента» [27].
Высокая миграция низкоквалифицированных работников в более богатую страну может приводить к снижению заработной платы в результате роста конкуренции в секторах экономики, использующих низкоквалифицированную рабочую силу. Общественное мнение в России[ править править код ] В 2007 году глава Института экономики РАН Руслан Гринберг заявил: «Как только децильный коэффициент достигает 10, в стране появляются условия для социальных беспорядков. Это правило не действует разве что в Америке, где коэффициент держится на уровне 10—12.
Но там это считается нормальным, поскольку философия американцев отличается от нашей. Там считается: если ты бедный, то сам виноват» [24]. Писатель и публицист М. Веллер в мае 2014 года отмечал: «Доходы теперь перераспределяются так, чтобы верхушка получала настолько много, насколько можно, а низам давали бы настолько мало, насколько можно» [25].
Несмотря на сильное расслоение, в России тема экономического неравенства серьезно не исследуется в научной среде.
Про коэффициент Джини можно прочитать здесь. Главный механизм сокращения неравенства регионов — федеральные трансферты. Это значит, что по показателям неравенства за эти годы мы сможем увидеть значительный эффект. Регионы отреагировали сильными сокращениями социальных расходов. Не там ищем Не там ищем Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства.
Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. В первой колонке приводится доля бедного населения в регионе, во второй — доля бедных в регионе к бедным во всей стране. То есть неравенство в богатых регионах выше, чем в бедных. Это объясняется тем, что большая доля бедного населения страны парадоксальным образом сосредоточена в богатых регионах.
Социальное расслоение общества является одной из наиболее острых проблем, с которой сталкиваются многие страны, и Россия здесь не является исключением. Характерным проявлением социального расслоения является значительное различие уровней доходов населения, при этом для нашей страны эта проблема особенно сильно проявляется в региональном разрезе. Для определения этих различий эксперты РИА Рейтинг на основе результатов обследования Росстата зарплат в России в 2013 году провели исследование регионов на предмет оценки диспропорций по уровню зарплаты. При этом в качестве показателя зарплаты было использовано ее медианное значение, которое более точно отражает благосостояние среднестатистического работника в регионе по сравнению с часто использующимся средним значением. В результате использование подобной заработной платы дает возможность оценить не пресловутую среднюю температуру по больнице, где в одной корзине смешиваются зарплаты условных «президентов крупных банков и корпораций», с одной стороны, и условных «дворников», с другой, а именно вычислить, сколько получает «типичный» для региона работник. Медианная зарплата ниже средней. Если, например, средняя зарплата по России в апреле 2013 года равнялась 28. В качестве показателя, который использовался для выявления межрегиональных зарплатных различий эксперты РИА Рейтинг применили коэффициент Джини. Это один из наиболее популярных статистических показателей, которые корректно определяют уровень социального расслоения в обществе. Расслоение в регионах России — от «социализма» Скандинавии до капитализма США Проведенное исследование выявило рад довольно интересных результатов. Во-первых, неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини является Белгородская область. Для сравнения, примерно такой же результат коэффициента наблюдается у Белоруссии, в которой в сильной степени проявляются элементы социалистической экономики, присущие бывшему СССР. Различие зарплат в регионах России В российских условиях низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны. Он во многом свидетельствует о том, что быстрый рост экономики региона, наблюдаемый в последние годы, трансформируется здесь в улучшение благосостояния граждан, причем не отдельно взятых, а большинства. С другой стороны, в таких развитых странах как Нидерланды, Испания или Канада этот коэффициент немного выше, то есть неравенство в доходах здесь больше, чем в Белгородской области. Таким образом, уровень неравенства зарплат в отличие, впрочем, от их абсолютных значений в российском регионе-лидере в целом находится на типичном европейском уровне. В целом же неравенство зарплат в России согласно коэффициенту Джини находится примерно на уровне Японии или Португалии. На другом полюсе, то есть в области высоких значений коэффициента Джини, находятся по разным причинам одновременно и богатые регионы и относительно бедные. При этом следует пояснить, что наблюдаемое в данных регионах высокое неравенство зарплат по мировым меркам не такое уж высокое. Для сравнения, примерно такое же или даже немного более высокое значение коэффициента Джини наблюдается в США. Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами.
Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду
| В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения — Бизнес России | По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. |
| Коэффициент распада | Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. |
| Неравенство и бедность | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. |
| Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3–0,4 в стране высокое неравенство. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. показателе расслоения общества.
Неравенство и бедность
расчета финансового неравенства среди населения. Банк России. Новости. К чему может привести рост социального неравенства в России.
Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году. Чем ближе значение этого коэффициента к нулю, тем меньше уровень доходного неравенства, как указано в материале «Коммерсант».
По ее словам, бесплатность образования и здравоохранения декларируется, но это вовсе не отменяет существенной доли платных услуг в обеих сферах. Исполнительный директор департамента «ИВА Партнерс» Артем Тузов при этом обратил внимание на относительно низкую оплату труда большинства врачей и учителей, что может негативно сказываться на качестве их услуг. Между тем во время пандемии на неравенстве в стране стали сказываться относительно новые факторы. Тут стоит напомнить, что в доковидном 2019 году коэффициент Джини составлял в РФ 0,412. А коэффициент фондов достигал 15,6 раза. Другими словами, за время пандемии показатели даже улучшились.
Такая динамика объясняется тем, что в период пандемии коронавируса доходы малоимущих слоев населения власти подтягивали за счет социальных пособий и доплат, пояснила Киселева. И, судя по оценкам эксперта, на фоне событий 2022 года, влекущих за собой определенные социальные и экономические последствия, эти парадоксальные тенденции могут усилиться. Снижение неравенства — теоретически — может происходить за счет обеднения средне- и высокодоходных групп одновременно с эмиграцией некоторой части состоятельных людей, а не за счет роста благосостояния всего населения и совершенствования политики перераспределения доходов, считает эксперт.
Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет. Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан.
Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким.
Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию.