В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход.
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения). Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Но начнем мы (вопреки сюжету известного анекдота) с хорошей новости. Неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини, то есть регионом, где социальное равенство достигло самой высокой степени, является наш сосед. В качестве показателя, который использовался для выявления межрегиональных зарплатных различий эксперты РИА Рейтинг применили коэффициент Джини.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный.
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
Больше новостей в сюжете: Динамика цен в России. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку, информирует «Говорит Москва». По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года. Как видно по представленным числам, в России коэффициент Джини существенно вырос, во всяком случае по сравнению с первыми годами, когда Россия стала самостоятельным государством после развала СССР. Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
К чему может привести рост социального неравенства в России. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени.
Как уменьшить социальное неравенство?
По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года. Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени.
В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год
Правдоподобной интерпретацией доступных данных является то, что ваучерная приватизация прошла так быстро, и в таком хаотичном денежном и политическом контексте, что небольшая группа лиц смогла выкупить большое количество ваучеров по относительно низким ценам, а также в некоторых случаях получить крайне выгодные сделки с государственными органами например, через известные соглашения по кредитам на акции. Вместе с бегством капитала и ростом оффшорного имущества, этот процесс, возможно, привел к гораздо более высокому уровню концентрации имущества и доходов в России, чем в других бывших коммунистических странах. Политика в отношении экономического неравенства[ править править код ] Решения, применяемые законодательными и исполнительными органами российской власти, которые могут способствовать высокому уровню неравенства с точки зрения экономистов: С 2000 г. Отмена прогрессивного налогообложения с 2001 года Федеральный закон N 117 от 5 августа 2000 г. Низкий уровень минимального размера оплаты труда. Безвизовый режим со странами Средней Азии. Либеральная миграционная политика ведет к смещению экономического неравенства между странами на внутреннее. Высокая миграция низкоквалифицированных работников в более богатую страну может приводить к снижению заработной платы в результате роста конкуренции в секторах экономики, использующих низкоквалифицированную рабочую силу.
Источниками финансирования дополнительных социальных программ становятся увеличение налогового бремени или государственных заимствований. Следствием последнего в ряде случаев выступает повышение процентных ставок в экономике. Снижение качества человеческого капитала по причине недостаточных вложений в образование и здоровье бедными слоями населения: как следствие — снижается производительность труда, что отрицательно влияет на темпы роста выпуска. Эти факторы усиливает несовершенство кредитного рынка, когда низкие доходы и отсутствие достаточного обеспечения ограничивают доступ к финансовым ресурсам тех групп населения, которые наиболее в них нуждаются. 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.
По итогу мы получаем модель от 0 до 1, где 0 — полное равенство, а 1 — тотальное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Достичь значения 1 в масштабах мира или страны невозможно даже теоретически, хотя в отдельно взятых группах такое может быть.
Однако даже в этом случае, коэффициент будет меньше 1, пусть даже на несколько тысячных. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Социальное неравенство в России В России существует «уникальная», по крайней мере, по словам некоторых чиновников, бедность, которую называют «бедностью работающего населения». По данным статистики у нас в стране очень много людей, которые работают, но их заработок остается на уровне минимальной оплаты труда. На 2020 год размер МРОТ составляет 12130 рублей. При этом любопытно, что средняя заработная плата по стране — 33000 рублей.
По определению Всемирного банка, есть ещё такая категория граждан, которую называют «экономически уязвимой». Сюда относятся люди, которые живут меньше чем на 10 долларов или примерно на 700 рублей в день. То есть это те, чей доход составляет менее 21000 рублей в месяц. К слову, это больше половины россиян. По данным Росстата показатели в России не так плохи. Такая высокая планка держалась вплоть до 2010 года, а затем постепенно начала снижаться.
Рост неравенства возобновился в 2018 году и продолжается до сих пор. Данных на 2020 пока нет, но учитывая кризисную ситуацию прогноз неутешительный. Межрегиональное и внутрирегиональное неравенство Всемирный банк опубликовал исследования, в которых наглядно видно, что процесс сокращения неравенства в России постепенно замедляется. Это тенденция характерна для всей глобальной экономики. Расслоение в нашей стране проявляется не только на уровне классов общества, но и на уровне регионов. Во многом такая ситуация обусловлена историческим прошлым и высоким процентом безработицы.
Однако по данным Росстата региональное неравенство на территории страны выражено не так сильно, как неравенство внутри самих регионов, что довольно любопытно.
Влияние неравенства стоит учитывать в мерах соцполитики, советуют они. С увеличением неравенства в доходах граждан рост российского ВВП на душу населения замедляется. В свою очередь, рост экономики ведет к сокращению неравенства в распределении доходов. Такую взаимосвязь выявили эксперты Центробанка в статье "Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей" опубликована в свежем номере журнала ЦБ "Деньги и кредит", РБК ознакомился с текстом. Такая двусторонняя взаимосвязь отнюдь не является тривиальной. Существует целый ряд работ, в которых выводится положительное влияние неравенства на экономический рост либо для всей выборки стран, либо для стран с высоким и средним уровнем дохода список литературы приводится в статье. На российских данных имеется лишь очень ограниченное количество публикаций по тематике связи между неравенством и экономическим ростом, подчеркивают исследователи из ЦБ.
Как неравенство влияет на экономику Авторы статьи выполнили расчеты на основе рядов показателей экономики и неравенства в России с 1994 по 2020 год, в том числе данных по российским регионам. Анализ показал негативное влияние высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта ВРП на долгосрочном, среднесрочном и краткосрочном временных горизонтах. В зависимости от временного горизонта и выбранного показателя неравенства помимо коэффициента Джини, публикуемого Росстатом, исследователи использовали собственные переменные, рассчитанные по Российскому мониторингу экономического положения и здоровья населения, РМЭЗ, от НИУ ВШЭ влияние неравенства в широком диапазоне составляет от 0,03 до 0,4 п. Одно стандартное отклонение — это среднее квадратическое расстояние от каждого значения переменной в данном случае по доходному неравенству до среднеарифметической величины от всех значений ряда; фактически показывает присущую данному ряду значений волатильность. Их мнение является личным и не отражает позицию Центробанка. По данным Росстата, индекс Джини показывает степень неравенства в доходах между разными группами населения; чем ближе показатель к 0, тем меньше неравенство, чем ближе к 1 — тем выше с 1995 по 2020 год изменился с 0,387 до 0,406. Однако с 2010 года коэффициент в целом снижался и достиг 0,396 по итогам 2022 года — минимального значения с 2000 года.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Параллельно растет число людей, живущих за чертой бедности те, у кого доходы ниже прожиточного минимума. Именно растущий разрыв между богатыми и бедными может служить объяснением парадоксальному на первый взгляд факту: розничные продажи в стране продолжают падать, несмотря на рост реальных зарплат. Зарплаты могут расти у тех людей, которые и так потребляют достаточно, с другой стороны у людей, которые могли бы потреблять больше, зарплаты не растут, рассуждает Орлова. Популярные темы.
В США он равен 15 [13]. Если в 1996 не было ни одного, то в 2005 их стало 27 человек, к 2010 их число возросло до 61, а в 2015 их стало 88.
В 2014 году Россия оказалась одной из первых по индексу кронизма The Economist. Это было лишь уловкой, чтобы передать государственные активы олигархам, известной как «кредиты на акции» [16]. Правдоподобной интерпретацией доступных данных является то, что ваучерная приватизация прошла так быстро, и в таком хаотичном денежном и политическом контексте, что небольшая группа лиц смогла выкупить большое количество ваучеров по относительно низким ценам, а также в некоторых случаях получить крайне выгодные сделки с государственными органами например, через известные соглашения по кредитам на акции. Вместе с бегством капитала и ростом оффшорного имущества, этот процесс, возможно, привел к гораздо более высокому уровню концентрации имущества и доходов в России, чем в других бывших коммунистических странах. Политика в отношении экономического неравенства[ править править код ] Решения, применяемые законодательными и исполнительными органами российской власти, которые могут способствовать высокому уровню неравенства с точки зрения экономистов: С 2000 г. Отмена прогрессивного налогообложения с 2001 года Федеральный закон N 117 от 5 августа 2000 г.
У скольких лиц доходы превышают 20 млн или 30 млн руб.? Если правительство всерьез рассчитывает бороться с коррупцией — оно должно публиковать такие данные». Богатые стали меньше тратить на образование и покупку непродовольственных товаров, в то время как бедные, наоборот, такое потребление увеличили. Известно, что чем выше у человека доходы, тем меньшую долю в них занимают расходы на поддержание жизнедеятельности — продовольствие, транспорт и коммунальные платежи». В современной России для бедных покупка непродовольственных товаров — настоящая проблема, поэтому многие погрязли в кредитах, хотя не могут их потом обслуживать.
Это еще больше усугубляет разрыв между богатыми и бедными. И, к сожалению, тенденция к лучшему не меняется. Но инструмент уже найден, Росстат и Минэкономразвития модернизируют методики расчета, и… вскоре мы можем прочитать о «рекордах» в борьбе с бедностью и сокращении социального неравенства в России. Администрация сайта не несёт ответственности за содержание размещаемых материалов. Все претензии направлять авторам.
Материалы по теме Показать ещё.. Другие материалы.
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.
Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше. На сравнении площади А с площадью треугольника, расположенного ниже линии равномерного распределения, основан коэффициент Джини, расчётная формула которого имеет вид: G.
Москва зажралась, но это полбеды
Как отмечает агентство, в 2022 году средний доход наиболее обеспеченных россиян составлял 101,2 тысячи рублей в месяц, а беднейших — 11,1 тысячи рублей. Речь идет о среднемесячном доходе в расчете на одного члена домохозяйства. Тот факт, что разрыв сокращается, подтверждает и коэффициент Джини. Этот показатель позволяет оценить равномерность распределения богатства между людьми. Он имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть доходы всех людей равны.
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. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление.
Это означает, что доходы населения стали более сконцентрированы в руках небольшой группы людей. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. В 2023 году он вернулся к уровню 2020-2021 годов, когда он колебался в районе 0,4.
У прогрессивного налога средняя ставка налога растет по мере увеличения дохода, а значит, предельная налоговая ставка превышают среднюю. Примеры прогрессивных налогов: налоги на доходы во Франции, налоги в Швеции, автомобильный налог в России. У пропорционального налога средняя ставка не изменяется с ростом дохода, а значит, средняя налоговая ставка совпадает с предельной. В случае, если индивиду предложена одинаковая налоговая ставка при существовании некоего налогонеоблагаемого минимума или же предоставлен налоговый вычет , то данная налоговая система является уже не пропорциональной, а прогрессивной. Индивид сначала вообще не платит налогов, а потом, после превышения налогонеоблагаемого минимума, начинает платить налог по одинаковой ставке. У регрессивных налогов средняя ставка падает с ростом дохода, а значит, предельная ставка налога оказывается ниже средней. Примеры регрессивных налогов: акцизы - поскольку человек оплачивает их при покупке товара вне зависимости от его дохода. Например, от 10 до 30 рублей в стоимости каждой пачки сигарет составляют акцизные сборы, и человек оплачивает их вне зависимости от величины дохода при покупке каждой пачки сигарет. Таким образом, для бедняка этот налог составляет существенную часть его дохода, а для миллионера он будет несущественным. Другие примеры регрессивных налогов — это любые фиксированные налоги и пошлины. Например, в РФ человек вынужден заплатить фиксированную пошлину в размере около 1000 рублей при регистрации номерного знака автомобиля. Данный вид налога является регрессивным, поскольку пошлина оставляет большую часть дохода для бедного человека, и меньшую часть дохода для богатого человека. Какой из данных видов налогов является более справедливым? Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми. Но эта точка зрения ошибочна. Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости. Рассмотрим простой пример. Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой? Посчитаем сумму налога, уплаченную каждым индивидом. В результате индивид, зарабатывающий больше, платит и большую сумму налога. И в чем же здесь несправедливость? Для оценки справедливости налоговой системы выделяются следующие постулаты: Принцип получаемых выгод: индивиды должны платить налоги в соответствии с выгодой, которую они извлекают из услуг государства. На этом принципе может быть основана идея, что богатые люди должны платить больше налогов, чем бедные. Поскольку государство является предоставителем общественных благ и гарантом прав собственности, богатые люди извлекают больше выгод от государства, чем бедные, потому что у них есть больше собственности. Также этот принцип оправдывает идею программ по борьбе с бедностью за счет богатых. Все мы хотим жить в обществе, которое не испытывает революций и социальных потрясений из-за неприемлемого уровня жизни беднейших слоев населения. Поэтому идея помощи бедным за счет богатых кажется оправданной. Принципы платежеспособности: горизонтальная справедливость и вертикальная справедливость. Горизонтальная справедливость означает, что индивиды с одинаковыми доходами должны платить одинаковые налоги. Вертикальная справедливость означает, что индивиды с более высокими доходами должны платить более высокие налоги. Как мы увидели из примера выше, этим принципам может соответствовать не только прогрессивная система налогообложения, но и регрессивная. В зависимости от того, каким образом налоги собираются в государственный бюджет, различают прямые и косвенные налоги.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Динамика децильного коэффициента в России в период с 2005 по 2013 гг. Децильный коэффициент вырос с 15,2 в 2005г. В 2013 году децильный коэффициент был равен 16,3. В Евросоюзе и Японии соотношение доходов богатых и бедных находится на уровне 6. В скандинавских странах самый низкий децильный коэффициент, он равен 4. В США он составляет 15. Усиление концентрации доходов у сравнительно узкого слоя высокодоходного населения выявляется через анализ коэффициента Джинни. Динамика коэффициента Джинни в России в период с 2005 по 2013 гг.
Для сравнения, страны Европы, такие как Чехия, Дания имеют коэффициент Джини в пределах от 0,2 до 0,3.
Очевидно, что расслоение практически всегда ведет к дальнейшему запросу на социальную уравниловку. Очевидно, что это плохо, потому что вместо экономики креативной и пассионарной, где люди хотят максимально вкладываться и выкладываться, мы получаем экономику пассивную, в которой люди, в общем-то, ничего не хотят.
По сути, такую картину можно было наблюдать на излете Советского Союза: тогда никто не хотел на заводе работать, а все хотели отсидеть положенный восьмичасовой рабочий день и уйти, чтобы потом получить зарплату. Сегодня нечто схожее мы видим в развитых западных странах, особенно среди мигрантов, которые требуют социального равноправия, хотя работать не хотят. Социальный разрыв неизбежно приводит к тому, что политика начинает превалировать над экономикой.
Проще говоря, люди видят, что кто-то жирует, а у них нет самого необходимого, и это начинает перерастать в напряжение, которое в дальнейшем грозит социальным бунтом.
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. 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.
Он наиболее точно показывает, насколько равномерно распределяются доходы между гражданами страны. Исследователями было проведено изучение степени зависимости между налогом на доходы физических лиц и коэффициентом Джини. Для этого использован корреляционно-регрессионный метод стохастического анализа. Анализ проведен по 77 регионам Российской Федерации. В качестве результативного показателя У определен размер подоходного налога по регионам страны. Факторным показателем является коэффициент Джини X , характеризующий дифференциацию уровня доходов населения. Коэффициент регрессии свидетельствует, что при повышении коэффициента физических лиц повышается на 4151 млн руб. Таким образом, чем выше степень дифференциации доходов населения то есть значительный разрыв между группой населения с низким уровнем доходов и группой населения, имеющей высокие доходы , тем больше будет величина налоговых поступлений. Поэтому следует констатировать, что система налогообложения доходов физических лиц в стране не способствует снижению значительной дифференциации доходов, бедности населения и социальной его защищенности. В России впервые за время текущего экономического спада зафиксирован рост неравенства в доходах населения. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. До этого, начиная с первого полугодия 2013 года, этот показатель на протяжении трех лет снижался. По итогам первого квартала 2016 года коэффициент Джини был равен 0,392.