Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita.
Коэффициент Джини — что это такое?
- Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Коэффициент Джини
- Неравное распределение доходов между африканскими и карибскими странами
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
- Неравенство в Китае
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы. Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим.
В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже. Такая ситуация характерна, например, для Европы.
Ниже представлено распределение доходов и богатства между слоями населения в евро по паритету покупательной способности ППС. Паритет означает, что данные между странами соотносятся, отталкиваясь от цены одинаковой потребительской корзины. Более подробно о ППС я писал в статье про индекс бигмака.
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.
На основе индекса прожиточного минимума. Росстат полагает, что бедность тем ниже в стране, чем ниже прожиточный минимум.
Однако в этом есть только теоретическая логика. В то же время коэффициент Джини ведь растет, показывая реальное положение дел. В расчетах федеральных ведомств немало ошибок. Дело не в сознательном занижении инфляции, попытках «не увидеть» реальный рост цен или понизить показатели коэффициента Джини. Дело в большей степени состоит в проблемной выборке для статистической оценки.
Так, например, индекс прожиточного минимума высчитывает Минтруд, который не учитывает полное изменение стоимости услуг по всей стране, что на выходе дает более красивую картину по прожиточному минимуму, а значит, население кажется менее бедным, чем есть на самом деле. В обзоре ВШЭ сказано, что Росстат тоже не безгрешен. Он определяет инфляцию и прожиточный минимум на основе цен в городах и не учитывает стоимость товаров в несетевых магазинах в сельской местности. То же касается и услуг. Десятка богатых к десятке бедных Для определения неравенства используется еще так называемый децильный коэффициент.
Этот показатель в России менялся за последнее десятилетие примерно в общей парадигме коэффициента Джини и тоже наглядно показывал разницу в доходах бедных и богатых. По данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент оказался в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. По другим оценкам, в истории современной России он в реальности мог достигать и 17. Нормально это или нет? В предвоенной царской России начала XX века, например, по расчетам профессора факультета социологии Санкт-Петербургского государственного университета Бориса Миронова, децильный коэффициент равнялся всего лишь 6,5.
Adblocker detected! Please consider reading this notice.
- Содержание
- По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире: fish12a — LiveJournal
- Gini index (World Bank estimate)
- Gini Coefficient By Country
- Breadcrumb
- Что такое индекс джини?
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. The combination of GDP per capita with the Gini coefficient is a useful gauge of the extent to which an economy's inhabitants find mass market goods and services affordable and provides valuable information to portfolio investors and to development agencies.
Коэффициент Джини
| Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат | The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. |
| Распределение доходов семьи (индекс Джини) в странах мира | GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. |
| Коэффициент Джини (распределение дохода) | Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. |
| Gini index 2023 | | Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. |
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку (к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение. Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. Индекс Джини дает на них убедительные ответы.
Индекс Джини в странах мира
Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. If the Gini coefficient, also known as the GINI index or Gini ratio, is high, the difference between the wealthiest and poorest individuals in a nation. Коэффициент Джини. 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 .pdf). Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26.
Algeria - GINI index (World Bank estimate)
The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC. База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями. Несмотря на то, что главы государств обычно не подкрепляют свои заявления торговой статистикой на уровне компаний, они стараются проводить целенаправленную торговую политику для поддержки участия своих МСП в глобальных цепочках поставок. Так, в ноябре 2023 года президент Франции Эммануэль Макрон, ссылаясь на статистические данные, которые указывают на неиспользованный экспортный потенциал, заявил, что доля французских МСП в общем объеме французского экспорта невелика и ниже, чем у немецких и итальянских коллег. Он также выступил в поддержку нескольких инициатив, направленных на увеличение числа французских фирм-экспортеров. А новый министр Южной Кореи по делам малых предприятий и стартапов объявил об обязательстве поддержать все существующие 90 000 корейских фирм-экспортеров в расширении их экспортной деятельности. Таким образом, индекс Джини используется не только для выявления неравенства среди населения, но и для выявления секторов государственной политики, которые требуют особого внимания для повышения уровня жизни населения, а также улучшения общих экономических показателей страны.
В этих странах правительства предпринимают шаги для снижения неравенства доходов и бедности, в том числе через программы социальной поддержки, налоговые реформы и инвестиции в образование и здравоохранение. Индекс Джини в России Если Запад использует индекс Джини в целях перестройки торговой политики, то в России этот показатель используется Федеральной службой государственной статистики для его первоначальной задачи - расчета финансового неравенства среди населения. По заявлению экспертов, показатели финансового неравенства в России остаются высокими — 40. В последние годы наблюдается низкий уровень безработицы, рост заработной платы, а также активная поддержка вопросов материнства и детства.
In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible.
Wherever possible, consumption has been used rather than income. Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries.
Что сильнее всего влияет на неравенство? В Китае регионы развиты очень неравномерно, и в этом он похож на Россию. Наибольший вклад в неравенство даёт расслоение между городскими и сельскими районами. Что правительство Китая думает о неравенстве? На государственном уровне неравенство считается серьёзной проблемой. По данным Pew Research, среди самих китайцев проблема неравенства находится на третьем месте после коррупции и экологии.
Официальная оценка неравенства от китайского правительства заметно ниже — индекс Джини 46,7 в 2016 году. Более того, в 2008 году на волне кризиса неравенство в Китае впервые за 30 лет перестало расти и даже снизилось с высшей официальной отметки индекса Джини в 49,1. И как Китай борется с неравенством? В Китае существует минимальная зарплата. В Пекине она составляет примерно 20 000 рублей, а почасовая ставка — 220 рублей, в Шанхае — 23 000 рублей в месяц и 200 рублей в час, в Лхасе Тибет — 14 000 рублей в месяц и 130 рублей в час.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period.
Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
Индекс Джини и неравенство доходов Индекс Джини и неравенство доходов 21 Ноября 2022 Алексей Иртюго Продолжая серию статей, посвященных оценке ВВП и размера экономик стран, а также связанного с этими показателями уровня жизни или абстрактного «развития», нельзя не затронуть тему распределения производимых благ, поскольку эта тема часто становится последним аргументом в спорах об оценках ВВП различных стран. Принято считать, что чем ВВП страны выше — тем страна богаче, а значит богаче и люди, проживающие в этой стране. Если в отношении страны в целом такое утверждение верно, хоть и с некоторыми оговорками, то в отношении людей, проживающих в ней, не всегда. Все дело в распределении благ. Все помнят про «среднюю температура по больнице», и ВВП — это тот статистический показатель, для которого эта аллегория точно подходит. Оценивая ВВП двух стран, когда речь идет о ВВП на душу населения, то есть уровне развития, нельзя не учитывать равномерность распределения доходов в экономике. В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса. Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже.
Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее.
Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца.
Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.
Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей.
Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства.
Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1.
Страны, где неравенство наихудшее
- Breadcrumb
- Содержание
- Что дает индекс?
- Countries With Highest Gini Coefficient
Gini Coefficient By Country
Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). About In the News Newsletter API.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Индекс Джини во всем мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка , коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог.
С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов.
Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот. В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей.
В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. 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.
В этих докладах, начиная с 2000 года даются оценки национального богатства ведущих стран мира, а также оценки распределения богатства между различными социальными группами в отдельных странах. Последний доклад содержит цифры по 2020 году и дает сравнения с 2000 годом. Конечно, меня, в первую очередь, заинтересовали данные по России. Знакомство с ними привело меня в шок. Оказалось, что по многим параметрам Россия попала в топ-5, топ-3, а то и на первое место. Но только по таким показателям, которыми страны не любят хвалиться.
По показателям, которые свидетельствует о серьезнейшем неблагополучии в обществе и которых руководителям стран следует стыдиться. О том, что граждане самой богатой в мире страны — России, по уровню доходов и величине имущества находятся на планке среднемировых показателей или даже ниже, мы уже знаем. Но тенденция такова, что каждый год мы опускаемся все ниже. Итоги 2020 года показали, что во многих странах мира по причине так называемого вирусно-экономического кризиса реальные доходы населения упали. Падало также благосостояние, выражаемое показателем стоимости активов домашних хозяйств. Но Россия продемонстрировала, что она падала быстрее, чем подавляющая часть стран, попавших в обзор Global Wealth Report полсотни стран.
Читайте также Россия попала в топ-3 по такому показателю, как абсолютная величина снижения стоимости активов в секторе домашних хозяйств. Рекордсменом оказалась Бразилия, у которой благосостояние домохозяйств снизилось в номинальном выражении на 839 млрд. На втором месте была Индия: снижение на 594 млрд. А Россия заняла почетное третье место с потерями, равными 338 млрд. А ведь, между прочим, в целом ряде стран, особенно западных, несмотря на вирусно-экономический кризис совокупная величина имущества граждан не только не сократилась, но, приросла.
Страна Г: Четвертое место в рейтинге по индексу Джини занимает страна Г. Здесь проблемы с неравенством доходов связаны с национальными и социальными различиями, а также с недостаточной эффективностью системы налогообложения. Страна Д: Пятое место в рейтинге принадлежит стране Д. Низкий уровень социальной защиты, неравномерное распределение доходов и ограниченные возможности для развития приводят к высокому уровню неравенства в этой стране. Страна Е: Шестое место в рейтинге занимает страна Е. Здесь проблемы с неравенством связаны с экономическими неравенствами между различными регионами страны, а также с недостатком социальных программ и ограниченным доступом к образованию. Страна Ж: На седьмом месте расположена страна Ж. В ней присутствуют проблемы с неравенство, вызванные общественными и политическими различиями, а также с ограниченным доступом к здравоохранению и социальной защите. Страна З: Восьмое место в рейтинге принадлежит стране З. Здесь факторы высокого уровня неравенства включают политическую нестабильность, ограниченные возможности для развития и ограниченный доступ к образованию. Страна И: Девятое место в рейтинге занимает страна И. Высокий уровень неравенства обусловлен недостаточной защитой прав работников, низкой оплатой труда и ограниченными возможностями для социальной мобильности. Страна К: Десятое место в рейтинге принадлежит стране К. Здесь проблемы с неравенством обусловлены высокой концентрацией богатства в руках узкого круга людей, а также ограниченными возможностями для социальной защиты и развития. Топ-10 стран с самым высоким уровнем неравенства Индекс Джини, измеряющий уровень неравенства в обществе, помогает определить, насколько справедлива распределение доходов и богатства в различных странах мира. В 2023 году следующие страны заняли первые позиции в рейтинге, показывая высокий уровень неравенства: Сьерра-Леоне: с индексом Джини 63. Нарастающая бедность и недостаток доступа к образованию, здравоохранению и другим основным услугам являются главными факторами, способствующими неравенству в этой стране. Лесото: индекс Джини 62.
Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.