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.
Уровень жизни. Динамические ряды
Вася и Петя без средств к существованию пустятся во все тяжкие и погрязнут в мелких подработках, кражах и микрозаймах. В итоге Вася останется должен банку 100 000 рублей, Петя — 20 000 рублей. Коля как работал на стабильной работе, так и будет. С учетом инфляции за год его доход подрастет до 22 000 рублей, но по факту он останется на том же уровне. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность. Пример, конечно, утрированный, но зато тут наглядно видно, почему богатым так легко стать ещё богаче, а бедным тяжело выбраться из порочного круга бедности.
Даже ничего не делая и получая небольшой процент с многомиллиардного капитала, на длительном отрезке времени ты все равно разбогатеешь. Причем даже больше чем человек с миллионом, который организовал свой бизнес и впахивает день и ночь. Однако этот пример иллюстрирует не только фатальность положения бедных и успех богатых. Посмотрите на Колю. Это классический представитель третьей модели поведения, когда человеку хватает заработанных денег на жизнь, но по факту он существует от зарплаты до зарплаты.
Уровень его дохода стабилен, как и уровень жизни. Он не беднеет, но и богаче тоже не становится. При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете. Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс.
Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя. В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов. Чтобы человек не делал, финансовое положение определяет его стратегию поведения и диктует свои условия. В случае с середняками, которые живут от зарплаты до зарплаты, все зависит от их намерений. Индекс Джини Это главный коэффициент, который отражает неравенство.
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.
Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов.
Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче. Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа.
Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть». Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным. Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет.
Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы. Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена. Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов. Все это составляет налоговую систему государства.
Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости. Как мы уже знаем, понятие справедливости не является точно определённым для экономистов. В зависимости от системы моральных ценностей справедливость может быть установлена тем или иным образом. Экономисты гораздо более едины при определении того, что такое эффективность. Эффективной является та налоговая система, которая менее всего приводит к искажению стимулов у участников рынка, а следовательно, и к возникновению безвозвратных потерь.
Покажем, каким образом безвозвратные потери связаны с искажением стимулов у участников рынка. По теме «рыночное равновесие» мы помним, что безвозвратные потери возникали, когда налоги и субсидии изменяли положение кривых спроса и предложения, то есть изменяли экономическое поведение людей. Безвозвратные потери заключались в том, что какие-то покупатели не смогли купить товар, а какие-то производители не могли продать товар по сравнению с ситуацией, когда цены точно отражают предельные издержки. Рассмотрим простой пример: индивид А оценивает удовольствие от потребления мороженого в 60 рублей, индивид В - в 40 рублей. Если цена стаканчика мороженого оставляет 30 рублей, то каждый из них его купит и получит удовольствие.
Сумма потребительского излишка будет равна 40 рублей 30 рублей у индивида А и 10 рублей у индивида В. Если мы введем налог на потребление мороженого в размере 20 рублей на один стаканчик, то ситуация на рынке кардинально поменяется: индивид А все еще будет потреблять мороженое, а вот индивид В откажется от его потребления. Суммарный потребительский излишек теперь будет равен только 10 рублям это излишек индивида А. Налоговые сборы при это составят 20 рублей их оплатит опять же только индивид А , и их получает государство. На этом простом примере мы убедились, что при налогообложении возникли безвозвратные потери в размере 10 рублей.
И они возникают потому, что индивид В поменял свое экономическое поведение, полностью отказавшись от потребления мороженого.
Люди склонны к поиску быстрых социальных лифтов, а не к долгосрочным инвестициям в образование и навыки. В то же время статистика Росстата свидетельствует, что в России разрыв заработных плат неуклонно снижается. Средняя зарплата по 10-процентным группам работников показывает, что в 2021 году зарплаты наиболее низкооплачиваемых сотрудников были в 13,5 раз ниже зарплаты наиболее высокооплачиваемых сотрудников. В 2000 году разрыв между теми же группами составлял 34 раза. Разрыв между зарплатами руководителей и рабочих составлял 2,5 раза в октябре 2021 года по всем формам собственности. При этом в сфере информации и связи он доходил до 4,9 раз. А в сфере добычи полезных ископаемых до 3,8 раза.
И в том числе с ее введением эксперты связывают снижение темпов роста доходов топ-менеджмента. В то же время есть и другие способы сократить этот разрыв. Дополнительной мерой мог бы стать налог на компании, которые допускают существенный разрыв доходов топ-менеджмента и рядовых сотрудников.
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
Коэффициент Джини в локации Россия. показателе расслоения общества. Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3–0,4 в стране высокое неравенство. Основой стали данные, полученные при расчете ключевых показателей социальной дифференциации, а именно коэффициента Джини, кривой Лоренца и децильного коэффициента. Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран? В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы.
Это обусловлено тем, что под нее подпадают товары первой необходимости, спрос на которые является низкоэластичным к изменениям цены, поэтому НДС не оказывает сглаживающего воздействия. С учетом этих результатов констатируем, что косвенное налогообложение не оказывает существенного влияния на неравенство граждан в России, а более высокий удельный вес НДС в сумме налоговых доходов и ВВП в отдельные годы при более низких показателях неравенства граждан является следствием воздействия иных факторов. Так, например, в 1990-е гг. Если исключить из анализируемого временного ряда период действия прогрессивной шкалы подоходного налога, то получится, что связь между долей НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета и коэффициентом Джини в 2001-2021 гг.
За период 1992-2021 гг. Рисунок 4. Взаимосвязь неравенства граждан и доли НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета РФ в 2001-2021 гг. Исключение периода 1990-х гг. Это свидетельствует о том, что косвенное налогообложение в России не оказывает существенного влияния как на неравенство граждан по доходам, так и неравенство потребления. Соответственно, для сглаживания неравенства граждан необходимо, кроме иных мер, изменение косвенного налогообложения, для чего важно учесть особенности неравенства потребления.
Такое превалирование этих расходов с пониженной ставкой НДС, снижает уровень налоговой нагрузки на наименее обеспеченных граждан, однако, не приводит к сглаживанию неравенства. Это обусловлено тем, что, во-первых, от этих расходов потребители не могут отказаться в силу их обязательного характера, а во-вторых, в абсолютном выражении расходы по этой статье у наименее обеспеченных граждан остаются в 3,1 раза меньше, чем у наиболее обеспеченных — 3 561 против 10 950 руб. Это в 4,7 раза больше, чем у бедных. Устойчивое превышение доли расходов у наиболее обеспеченных над долей расходов у наименее обеспеченных сложилось по гостиницам, кафе и ресторанам.
Спустя год ситуация меняется. Вася и Петя без средств к существованию пустятся во все тяжкие и погрязнут в мелких подработках, кражах и микрозаймах.
В итоге Вася останется должен банку 100 000 рублей, Петя — 20 000 рублей. Коля как работал на стабильной работе, так и будет. С учетом инфляции за год его доход подрастет до 22 000 рублей, но по факту он останется на том же уровне. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность. Пример, конечно, утрированный, но зато тут наглядно видно, почему богатым так легко стать ещё богаче, а бедным тяжело выбраться из порочного круга бедности. Даже ничего не делая и получая небольшой процент с многомиллиардного капитала, на длительном отрезке времени ты все равно разбогатеешь.
Причем даже больше чем человек с миллионом, который организовал свой бизнес и впахивает день и ночь. Однако этот пример иллюстрирует не только фатальность положения бедных и успех богатых. Посмотрите на Колю. Это классический представитель третьей модели поведения, когда человеку хватает заработанных денег на жизнь, но по факту он существует от зарплаты до зарплаты. Уровень его дохода стабилен, как и уровень жизни. Он не беднеет, но и богаче тоже не становится.
При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете. Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс. Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя. В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов. Чтобы человек не делал, финансовое положение определяет его стратегию поведения и диктует свои условия.
В случае с середняками, которые живут от зарплаты до зарплаты, все зависит от их намерений.
При этом в отраслях социальной сферы, где еще в 2012 г. Так, в I полугодии 2021 г. При этом в последнее время наметилась явная тенденция к тому, что доля доходов от предпринимательской деятельности снижается, тогда как вклад социальных трансфертов пособия, пенсии , напротив, растет. Изменение методики расчета показателей денежных доходов и расходов в 2018 г. Однако одним изменением методики вряд ли можно полностью объяснить наблюдаемые изменения долей разных источников дохода. По сравнению с 2010 г. Если в 2010 г.
При этом вклад социальных выплат за период с 2010 по 2020 гг. Безусловно, социальные пособия играют важную роль в поддержке доходов, особенно в условиях пандемии и экономического кризиса. Однако сейчас размер пенсий и других выплат социального характера не может обеспечить существенного роста реальных доходов. Так, реальный размер пенсий в 2019 г. Кроме того, пособия кроме пенсий не являются устойчивым источником дохода. Например, выплаты на детей ограничены по числу и возрасту детей, а право на некоторые из них нужно подтверждать ежегодно исходя из уровня среднедушевых доходов в семье и обеспеченности имуществом. Отсутствие роста реальных доходов препятствует решению проблемы бедности За десять лет с 2000 по 2010 г. Однако из-за стагнации доходов продвинуться дальше не удается см.
Денежные выплаты гражданам в период пандемии позволили не допустить роста бедности. За счет этого в 2020 г. Однако в I полугодии 2021 г. При этом для России характерна бедность работающего населения. По данным Росстата за апрель 2021 г. Тем самым, к работающим бедным можно отнести около 4,3 млн. В условиях, когда реальные доходы населения не растут, рост бедности «сдерживается» с помощью изменения методик расчета статистических показателей.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
Сокращение потребительского спроса: концентрация доходов у более богатых слоев населения ограничивает увеличение потребительских расходов даже при росте благосостояния общества, поскольку склонность к потреблению у обеспеченных домохозяйств ниже. Кроме того, низкодоходные группы населения, как правило, предъявляют спрос преимущественно на товары и услуги первой необходимости. В результате страны с преобладанием бедного населения характеризуются более простой структурой экономики, низкой долей инновационных, высокотехнологичных секторов, что обусловливает слабую долгосрочную динамику производства. Авторы утверждают, что не ставили задачей определение количественного эффекта изменения неравенства на экономический рост — их прежде всего интересовало направление влияния. Перспективы снижения неравенства Неравенство является одним из основных тормозов экономического роста, поскольку влияет на готовность населения и бизнеса инвестировать, подрывает доверие, соглашается ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН Дмитрий Скрыпник. По его оценке, восстановлению экономики в 2023 году и дальнейшему росту меньшее неравенство только способствовало бы, поскольку более высокий уровень благосостояния широкой массы населения означал бы более устойчивый конечный спрос, что является фактором долгосрочного роста экономики. Одним из основных инструментов снижения неравенства в мире является прогрессивность налогообложения, говорит Скрыпник. По его мнению, расширение прогрессивности налогообложения будет способствовать и сбалансированности бюджета, что актуально в условиях сокращения нефтегазовых доходов. Российско-украинский конфликт стал одним из трех шоков последних лет для глобального перераспределения доходов, говорил в докладе в рамках XXIV Ясинской Апрельской международной научной конференции весной 2023 года ведущий экономист Всемирного банка Бранко Миланович.
По оценке Милановича, антироссийские санкции не только затрагивают экономики вовлеченных стран, но и имеют последствия для всего мира из-за их фрагментации на экономические блоки и роста цен на энергоносители и продовольствие, что увеличивает бедность и неравенство в мире. Усиливает ли неравенство экономический рост, как в богатых странах, или снижает его, как в России, согласно расчетам ЦБ, зависит от модели экономики, говорит профессор Финансового университета при правительстве Александр Сафонов. При этом экспортно ориентированная направленность приводит к неравномерному распределению доходов рента сосредотачивается в руках небольшого числа людей ", — поясняет он. В будущем Россию скорее ждет усиление неравенства, полагает Сафонов. Расширение прогрессивной шкалы налогообложения — один из способов это предотвратить, согласен он со Скрыпником: "Прогрессивное налогообложение делает бессмысленным сверхпотребление.
Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование.
Почему так, разбирается MSK1. Получается, у россиян есть деньги... По рядовым россиянам это ударяет не только повышением цен, но и, например, усложняя получение ипотеки без государственной поддержки. Еще один тренд «перегрева» экономики — это увеличение имущественного расслоения. Чтобы оценить его, используется так называемый коэффициент Джини: отношение доходов самых богатых в стране к самым бедным. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Как пишет аналитическое издание BNE Intellinews, посвященное трендам мировой экономики, одной из причин роста имущественного расслоения в России может быть нехватка квалифицированной рабочей силы. За счет этого и быстрее растут не низкие, а средние и высокие доходы. Сказывается это и на всей структуре экономики. Бедные тратят большую часть своих доходов на предметы первой необходимости — именно поэтому по ним болезненнее всего бьет продовольственная инфляция это главный фактор роста цен в России, а не, скажем, подорожание путевок в Турцию или айфонов. При этом средний класс и тем более богатые получают всё большую прибыль от повышения процентных ставок по депозитам, а продукты питания составляют гораздо меньшую и сокращающуюся долю в их корзине покупок. Доктор экономических наук, профессор Российского экономического университета Юрий Ляндау говорит, что становится всё больше не только экономический, но и социальный разрыв между бедными и богатыми. Одна из основных причин — постоянный рост цен.
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. Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов. Код на Python from scipy. Мало это или много? Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче.
Коэффициент джини в России
ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. Банк России. Новости.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го.
Коэффициент Джини
Люди ничего не хотят, становясь все более пассивными. Такой гигантский разрыв чреват ростом превалирования политических процессов над экономическими. Люди видят, что кто-то жирует, а у кого-то нет и самого необходимого. В таких условиях государство начинает реализовывать политику социального перераспределения.
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. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2].
Как и с реальными доходами, во многом этот рост вызван эффектом «низкой базы» 2020 г. Общий тренд в динамике среднедушевых денежных доходов — понижательный. Особенно сильно они упали после 2015 г. Если в период 2010-2015 гг. Зарплаты растут, но высока степень неравенства Заработная плата растет опережающими темпами по сравнению с показателями доходов.
В 2020 г. В I полугодии 2021 г. В июле 2021 г. Однако нужно учитывать, что эти данные отражают только зарплаты на крупных и средних предприятиях, а не по экономике в целом. В отличие от крупных и средних компаний, в неформальном секторе экономики он включает в себя совокупность мелких хозяйственных единиц, а также деятельность на базе домохозяйств или индивидуальную деятельность , уровень зарплат ниже: в среднем 42,4 тыс.
С учетом всего этого, медианная зарплата по всей экономике в 2020 г. Это в 1,6 раза ниже средней зарплаты в крупных и средних организациях, и в 1,3 раза ниже средней зарплаты в неформальном секторе. Иначе говоря, в России существует выраженное зарплатное неравенство, и средний уровень зарплат в крупных и средних организациях, на который обычно ссылаются, не отражает ситуации с зарплатами по экономике в целом. Отраслевые различия в уровне зарплаты тоже очень велики. В одних видах деятельности заработная плата в 2-2,8 раза превышает средний уровень по стране — это добыча нефти и природного газа, производство табачных изделий, финансовая и страховая деятельность.
При этом в отраслях социальной сферы, где еще в 2012 г. Так, в I полугодии 2021 г. При этом в последнее время наметилась явная тенденция к тому, что доля доходов от предпринимательской деятельности снижается, тогда как вклад социальных трансфертов пособия, пенсии , напротив, растет. Изменение методики расчета показателей денежных доходов и расходов в 2018 г. Однако одним изменением методики вряд ли можно полностью объяснить наблюдаемые изменения долей разных источников дохода.
По сравнению с 2010 г. Если в 2010 г.
В 2023 году этот коэффициент увеличился до 14,6 раза, сравнимо с 13,8 раза в 2022 году. Впрочем, в 2007-2013 годах он превышал 16 раз, а даже в 2021 году составлял 15,2 раза. Помощник президента Максим Орешкин отмечал, что неравенство в стране, хотя и снижается, остается высоким.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
Социальному неравенству посвящены исследования Тома Пикетти - профессора Парижской школы экономики, автора книги «Капитал XXI века» и исследования «От советов к олигархам: неравенство и собственность в России в 1905—2016 годах». Коэффициент Джини, показатель для измерения неравенства, в зависимости от методик расчета составляет до 0,6 чем ближе коэффициент к нулю, тем меньше неравенство. Однако и оценки Пикетти и оценки Росстата не отражают всей картины, так как коэффициент Джини не отражает заработков в неформальном секторе. Всемирный банк. По официальным данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент был в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. Однако, по экспертным оценкам, этот коэффициент в России достигает 17. В предвоенной царской России начала XX века децильный коэффициент составлял 6,5 расчет профессора С. Петербургского госуниверситета Б. При этом богатые люди по факту оказываются еще обеспеченнее, чем могут показать различные коэффициенты, Росстат и другие. Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, приобретают высокодоходные ценные бумаги, инвестируют в недвижимость. Тогда как менее обеспеченные граждане часто не могут себе позволить приобрести даже единственное жилье.
С показателями социального неравенства в России сложилась двоякая ситуация. По официальной статистике, Россия не показывает значительной разницы с другими странами.
Видео Урсула фон дер Ляйен призвала Европу готовиться к риску «более масштабной войны» ЦБ отозвал лицензию у еще одного банка В России анонсировали продажи электрического кроссовера. Цена в Китае — 1,1 млн руб. Samsung показал надеваемый на запястье смартфон. Видео Считаем дивиденды «Сбера». Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает.
Среди них наиболее распространенными в теории и практике являются следующие. Одним из основных показателей дифференциации доходов можно считать децильный коэффициент. Согласно принятым в развитых экономиках нормам децильный коэффициент не должен превышать 10. Еще один известный показатель — индекс концентрации доходов населения, а именноиндекс Джини. Он используются для характеристики распределения совокупного дохода между разными группами населения и показывает степень неравномерности распределения населения по уровню дохода. Величина коэффициента может изменяться от 0 до 1. Чем выше значение индекса Джини, тем более неравномерно распределен доход в обществе.
Также для оценки дифференциации населения используется кривая Лоренца. Она показывает зависимость между социальной группой населения и долей принадлежащего ей совокупного дохода.
Разница в показателях самых богатых и самых бедных регионов России является колоссальной. Регионы - лидеры по медианной зарплате готовы предложить своему среднестатистическому работнику зарплату в 50-53 тыс. Еще в 10 регионах более половины работников зарабатывают свыше 30 тыс.
С другой стороны, относительно небольшая зарплата среднестатистического работника менее 15 тыс. Причем большая часть регионов с низкой оплатой труда работников — это кавказские и восточные национальные республики. Так в Республике Дагестан медианная средняя зарплата составляет всего 11. Таким образом, среднестатистический работник в самом благополучном регионе получает в 5 раз больше, чем в регионе с минимальной медианной зарплатой. Стоит отметить, что хотя значительная разница между зарплатами в регионах и не настраивает на оптимистичный лад, но в последние годы наблюдается позитивная динамика — разница в зарплатах между регионами постепенно сокращается.
По расчетам экспертов РИА Рейтинг , разница между зарплатами в регионах за последние 13 лет сократилась в 1. Достаточно примечательно и соотношение медианной заработной платы к стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг в регионе. В определенной степени данный показатель позволяет учесть при сравнении зарплат разницу в ценах в различных регионах. Минимальное значение соотношения зафиксировано в республиках Калмыкия и Дагестан только 1. Очевидно, что столь значительная разница в зарплатах должна стимулировать мощные миграционные потоки в стране.
Люди из бедных регионов, не имея возможности найти достойную по оплате работу, вынуждены искать себе работу в более богатых регионах. С одной стороны, это неплохо, так как мобильность трудовых ресурсов — один из столпов развитых экономик. Так, например, создавалась американская экономика. Но, к сожалению, Россия до сих пор мало приспособлена для массовых передвижений своих граждан — ни с точки зрения инфраструктуры, ни с точки зрения ментальности. Коэффициент оседлости у российского человека среднего возраста существенно выше, чем у американца.
Поэтому устранение разрыва в зарплатах, скорее всего, должно происходить не за счет миграционного механизма, а за счет инвестиционно-инновационного. Нужно поступательно поднимать уровень жизни, причем в тех регионах, которые беднее, скорость подъема должна быть выше. Однако реализовать такой механизм гораздо сложнее и дороже.