Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. Коэффициент Джини.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. Неравномерное распределение доходов, недоступность образования и высокая степень безработицы являются основными причинами неравенства в этой стране. Намибия: со значением индекса Джини 61.
Здесь наблюдается широкая пропасть между богатыми и бедными слоями населения, а также недостаток доступа к услугам здравоохранения и образованию. Бразилия: с индексом Джини 59. Высокая неравенство в доходах и бедность в некоторых регионах страны являются основными проблемами, способствующими неравенству. Ботсвана: со значением индекса Джини 59. Несмотря на высокий уровень экономического развития, страна страдает от неравенства в распределении богатства и доступности основных услуг. Нигерия: с индексом Джини 58. Низкий уровень экономического развития, высокая степень бедности и несправедливое распределение ресурсов являются главными факторами неравенства в этой стране.
Однако этот экономический рост привел к увеличению разрыва между богатыми и бедными. Основными причинами растущего неравенства в Китае являются экономические реформы, проведенные правительством, и процесс урбанизации. Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее. Еще одной причиной растущего неравенства является неравномерное распределение доходов между различными регионами Китая. Развитые приморские провинции, такие как Пекин и Шанхай, получают гораздо большую часть бюджета, в то время как более отдаленные и бедные провинции остаются за бортом этого развития. Другой фактор, способствующий неравенству, — это различия в доступе к образованию и здравоохранению. Богатые и густонаселенные города предлагают лучшие условия образования и более качественное здравоохранение, в то время как сельские районы мало получают подобные преимущества. Все эти факторы вместе создают негативную ситуацию, в которой бедные слои населения Китая оказываются обделенными и оставленными без возможности участвовать в экономическом прогрессе страны. Растущее неравенство может привести к социальным и политическим протестам, а также оказать отрицательное влияние на экономическую стабильность и устойчивость Китая в будущем. Индия: ухудшение ситуации Справедливо отметить, что Индия является одной из наиболее неравенственных стран в мире. И несмотря на ее экономический рост и модернизацию в последние десятилетия, проблема неравенства продолжает оставаться актуальной. Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию. Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия. Большое неравенство может привести к социальной напряженности, бедности и нестабильности в стране.
На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
Величина коэффициента ограничена промежутком от ноля до единицы — чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе [1]. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
Gini Coefficient
В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406) и 2021 году (0,409). Индекс Джини дает на них убедительные ответы. 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 against. 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. Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes.
Global Green Economy Index™ (GGEI)
| Неравенство в Китае | В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. |
| Рейтинг стран по индексу джини 2023 - | Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. |
| Неравенство в Китае | Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. |
| Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире | Graph and download economic data for GINI Index for the United States (SIPOVGINIUSA) from 1963 to 2021 about gini, indexes, and USA. |
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms. The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition. Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3.
The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas. Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress. The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders. Learn more here about subscribing to the GGEI or leveraging our model to create bespoke sustainability frameworks. Is this change an improvement or a decline in performance?
We also calculate its distance from globally accepted targets associated with emission reductions, SDGs and other environmental, social and governance goals.
С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось. Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини 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 реального 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 офшорных зон. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам.
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. 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. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме. Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита.
Эти страны имеют высокие значения индекса Джини, что указывает на серьезные проблемы в распределении доходов и богатства в обществе. Неравенство может стать причиной социальных напряжений и негативно сказаться на экономическом развитии и стабильности страны. Индекс Джини как мерило социальной неравенства Индекс Джини основан на распределении доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше уровень неравенства в обществе. Наличие высокой степени неравенства может сказаться на экономическом, социальном и политическом развитии страны, вызывая нестабильность, протесты и социальные конфликты. Индекс Джини позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами. Он обеспечивает возможность составления рейтинга стран по уровню социального неравенства и выявления тенденций в развитии неравенства в течение времени. Индекс Джини может быть полезным инструментом для разработки и реализации политики, направленной на уменьшение социальной неравенности и достижение более справедливого общества.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Можно также встретить его другие названия, например, индекс Джини, индекс справедливости, индекс социального неравенства. Изначально данная модель оценки финансового неравенства между слоями населения была разработана и предложена итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини в 1912 году в работе под названием «Вариативность и изменчивость признака» известна также как «Изменчивость и непостоянство» , в честь которого впоследствии и была названа. Данный коэффициент показывает отклонение фактического распределения доходов между разными социальными группами от абсолютно равного.
В этом смысле понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет собой данный коэффициент Джини. Например, большое количество пенсионеров повышает индекс Джини. В какой стране самый высокий индекс Джини? Южная Африка с коэффициентом Джини 63,0 в настоящее время признана страной с самым высоким неравенством доходов. World Population Review объясняет это массовое неравенство расовой, гендерной и географической дискриминацией, поскольку белые мужчины и городские рабочие в Южной Африке получают гораздо более высокие зарплаты, чем все остальные. Что означает индекс Джини, равный 50? Джини в 50 — это половина пути, и в целом его можно воспринимать как место, где доходы распределяются несправедливо: только в 15 странах мира индекс Джини составляет 50 и более.
Коэффициент Джини в США высокий или низкий? В США коэффициент Джини равен 41,1, что является высоким показателем для такой развитой экономики. Экономисты возлагают вину за растущее неравенство доходов в США на такие факторы, как технологические изменения, глобализация, упадок профсоюзов и снижение минимальной заработной платы. Особенности Индекс Джини — это показатель распределения доходов среди населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и скрывать важную информацию о распределении доходов. Глобальное неравенство, измеряемое индексом Джини, неуклонно росло в течение последних нескольких столетий и резко возросло во время пандемии COVID-19. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высокими доходами получают гораздо больший процент от общего дохода населения.
Китай: растущее неравенство В последние десятилетия Китай достиг значительных успехов в экономике, подняв огромное количество людей из нищеты. Однако этот экономический рост привел к увеличению разрыва между богатыми и бедными.
Основными причинами растущего неравенства в Китае являются экономические реформы, проведенные правительством, и процесс урбанизации. Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее. Еще одной причиной растущего неравенства является неравномерное распределение доходов между различными регионами Китая. Развитые приморские провинции, такие как Пекин и Шанхай, получают гораздо большую часть бюджета, в то время как более отдаленные и бедные провинции остаются за бортом этого развития. Другой фактор, способствующий неравенству, — это различия в доступе к образованию и здравоохранению. Богатые и густонаселенные города предлагают лучшие условия образования и более качественное здравоохранение, в то время как сельские районы мало получают подобные преимущества. Все эти факторы вместе создают негативную ситуацию, в которой бедные слои населения Китая оказываются обделенными и оставленными без возможности участвовать в экономическом прогрессе страны. Растущее неравенство может привести к социальным и политическим протестам, а также оказать отрицательное влияние на экономическую стабильность и устойчивость Китая в будущем. Индия: ухудшение ситуации Справедливо отметить, что Индия является одной из наиболее неравенственных стран в мире.
И несмотря на ее экономический рост и модернизацию в последние десятилетия, проблема неравенства продолжает оставаться актуальной. Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию. Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия.
Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент.
Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех.
Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать.
Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч.
Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо.
Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо.
Gini inequality index - Country rankings
Влияние неравенства на экономику и общество Высокий уровень неравенства доходов и богатства может иметь серьезные последствия для экономики и общества. Вот несколько основных способов, которыми неравенство влияет на развитие страны: Ограничение экономического роста: Согласно исследованиям, высокий уровень неравенства может замедлить экономический рост страны. Когда богатство и доход сосредоточены в руках небольшой части населения, это ограничивает потребительский спрос и инвестиции. Однако, когда доход и возможности более равномерно распределены, это способствует развитию экономики и созданию новых рабочих мест. Усиление социальной напряженности: Большое неравенство вызывает социальное неравенство и конфликты в обществе. Неравные возможности и доступ к ресурсам могут создать разделение по классовой, расовой или этнической принадлежности. Это может привести к нарастанию социальных конфликтов и ухудшению общественной безопасности. Ограничение человеческого капитала: Неравный доступ к возможностям образования и здравоохранения ограничивает развитие человеческого капитала в стране. Когда некоторые группы населения не имеют равных возможностей для обучения и развития своих навыков, это приводит к ограничению экономического и интеллектуального потенциала страны в целом.
Увеличение неравенства шансов: Высокие уровни неравенства могут привести к укреплению политической и экономической власти узкой группы людей.
Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
На протяжении 20 века глобальный коэффициент Джини неуклонно рос за счет увеличивающегося разрыва между группами населения, распространения коррупции и развития неофициального заработка: в 1920 году мировой индекс составлял 0,50, а в 1980 и 1992 годах вырос до 0,657. Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Несмотря на то, что данный индекс является полезным инструментом для анализа распределения богатства или доходов в стране, он не отражает общих данных.
Происходит это потому, что абсолютного значения в доходах страны достичь невозможно, необходимо выбрать отдельные сферы или слои населения. Если, например, статистикам необходимо выявить уровень разрыва доходов экономических субъектов, то, сузив выборку до малых предприятий и гигантов на рынке в одной области, результат будет наиболее достоверным, нежели при сравнении различных сфер друг с другом. Главный минус индекса Джини заключается в том, что невозможно определить точные доходы населения. Так, если показатель равен 0, это значит, что все доходы населения распределены равномерно. И наоборот, если индекс равен 100, то это свидетельствует о сосредоточении всех денег в государстве в руках одного человека. Соответственно, некоторые из беднейших государств мира имеют одни из самых высоких коэффициентов Джини, так, например, индекс Центральноафриканской Республики составляет 61,3, что указывает на сильный разрыв между бедными и богатыми слоями населения. Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным.
Например, если данные о доходах отражают только официальный заработок, но не учитывают неофициальные или скрытые источники. Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта.
Гаити, площадь которого составляет 10 714 квадратных миль, входит в число самых густонаселенных стран Карибского региона и входит в число самых бедных стран мира. Страна обременена коррупцией, неадекватными системами здравоохранения, неразвитой инфраструктурой и отсутствием надлежащего образования. Что касается распределения доходов, Гаити занимает третье место по неравномерности распределения доходов с показателем Джини 60, 8. Ботсвана Ботсвана - это страна в регионе африканских стран. Это одна из наименее населенных стран мира с населением всего 2 миллиона жителей. Страна функционирует как экономика свободного рынка, крупнейшим сектором которой является добыча полезных ископаемых. Несмотря на быстрое расширение экономики в последние годы, сельское население Ботсваны остается крайне бедным. Это четвертая страна с самым неравным распределением доходов в мире, где коэффициент Джини составляет 60, 5.
Суринам Суринам - независимая нация, расположенная вдоль Атлантического побережья в Южной Америке. Это самая маленькая нация Южной Америки с площадью 63 707 квадратных миль. Основным источником дохода Суринама является горнодобывающая промышленность. Сельское хозяйство является еще одним важным сектором в стране. Несмотря на то, что в стране относительно высокий уровень жизни, Суринам занимает пятое по величине неравное распределение доходов в мире, индекс Джини составляет 57, 6. Замбия Замбия является суверенным государством в южном регионе Африки. Нация имеет исключительно высокий уровень бедности, особенно в сельской местности. Основным источником дохода Замбии является горнодобывающая промышленность, на которую влияют падающие цены. Большинство замбийцев в сельской местности практикуют натуральное хозяйство. Страна занимает шестое место в списке стран с самым неравным уровнем доходов среди своих граждан.
Human Development Insights
Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. 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. Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. 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. Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Уровень инфляции
Коэффициент Джини по странам мира. GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство. Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия.
Коэффициент Джини в 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. Книга Лакнера и Милановича показывает 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. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени.
Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
| Коэффициент Джини. Формула. Что показывает | Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось). |
| Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023 | Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. |
| Gini index (World Bank estimate) | | Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30. |
Уровень инфляции
| Коэффициент джини в России | Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. |
| Неравенство в Китае | 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 against. |
GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Прогнозы рейтинга стран по индексу Джини на 2023 год еще не опубликованы, так как рейтинг обычно рассчитывается на основе данных за предыдущие годы. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. 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.