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. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат. News. About. HDRO Team.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком. 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. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент Джини по странам мира. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). По данным Росстата, в 2023-м году в стране коэффициент Джини вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее.
Штаты США по коэффициенту Джини
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы.
Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию.
Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини. 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. Для понимания доказательства необходимо базовое понимание метрики ROC-AUC — что это вообще такое, как строится график и в каких осях.
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. Таким же образом любые налоги приводят к безвозвратным потерям, поэтому можно смело утверждать, что любые налоги неэффективны в этом смысле. Задача экономистов заключается в том, чтобы найти такие налоги, которые будут минимально искажать стимулы людей, а значит, и приводить к минимальным безвозвратным потерям. Налоги могут взиматься по-разному в зависимости от величины дохода. Для того, чтобы оказать это, нам будут нужны два типа налоговых ставок: средняя налоговая ставка и предельная налоговая ставка. 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.
Свежие записи
- Социальное неравенство. Индекс Джини
- What you should know about this indicator
- В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
Индекс концентрации Джини
- Индекс Джини
- Индекс Джини и неравенство доходов | Conomy
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Countries With Highest Gini Coefficient
- Все продукты Банки.ру
- Help/Feedback
Индекс концентрации Джини
- Из Википедии — свободной энциклопедии
- Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
- Коэффициент Джини
- В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24
- Содержание
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель.
Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
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. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма.
Чем выше значение, тем хуже ситуация с неравенством. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. Более того, из отчетов российского статведомства следует, что, несмотря на улучшения в отдельные годы, в целом ситуация с неравенством сейчас в стране несколько хуже, чем было в начале нулевых, когда коэффициент Джини составлял 0,395. В 2021-м он составил 15 раз против примерно 14 раз в начале нулевых чем выше это значение, тем больше разрыв в доходах между богатыми и бедными. При любом расчете выясняется, что в России ситуация с неравенством далека от лучших показателей европейских стран — несмотря на существующие возможности бесплатного лечения и обучения. Хотя, как уточняют эксперты, в России как раз остро проявляются различные виды неравенства, связанные с доступностью не просто бесплатного, а качественного образования и здравоохранения, с наличием рабочих мест, на которых гарантируется не минимальный, а достойный уровень оплаты труда, с возможностью обеспечить себя благоустроенным жильем, а не просто квадратными метрами. По ее словам, бесплатность образования и здравоохранения декларируется, но это вовсе не отменяет существенной доли платных услуг в обеих сферах. Исполнительный директор департамента «ИВА Партнерс» Артем Тузов при этом обратил внимание на относительно низкую оплату труда большинства врачей и учителей, что может негативно сказываться на качестве их услуг. Между тем во время пандемии на неравенстве в стране стали сказываться относительно новые факторы.
Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах.
Как оценивается социальное неравенство
Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. (Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. Если же говорить о Китае, то в их стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,49.
Индекс Джини
Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий.
Индекс Джини в странах мира
Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. 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. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое – с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран! Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Значение коэффициента Джини — отношение площади этой фигуры к площади всего треугольника. Мнение эксперта Знайка, самый умный эксперт в Цветочном городе Если у вас есть вопросы, задавайте их мне! Задать вопрос эксперту Таблица 4 Самая развитая страна в мире 2024 по уровню жизни.
Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. 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 менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия.
Индекс Джини во всем мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка , коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло.
Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог.
As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality. Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income. Iceland had a Gini coefficient as low as 26.
И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой. Когда люди оказываются в обществе, где все равны, многие испытывают обиду и раздражение, потому что тот, кто работает больше других, не получает за это вознаграждения, а тот, кто самый ленивый, получает незаслуженную награду. Вы согласны, что это несправедливо? Равенство неестественно. Вот почему важно бороться не с неравенством в обществе, а с несправедливостью.
Конечно, сильные должны помогать слабым, давая им то, в чем они нуждаются. Однако нельзя допускать чрезмерного выравнивания, иначе это убьет мотивацию активных и талантливых людей. Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине. Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением? Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные. А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание.
Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40. По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту. Также украинские экономисты утверждают, что низкий коэффициент Джини, рассчитанный Всемирным банком для Украины, обусловлен низким качеством данных о доходах самых бедных и самых богатых групп населения. Индекс Робин Гуда Помимо коэффициента Джини и децильного коэффициента, люди постоянно пытаются придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы так или иначе отражали неравенство. Часто такие коэффициенты не используются в научных исследованиях в отличие от коэффициента Джини или децильного коэффициента , а создаются в основном для развлечения — напечатать забавную статью на каком-нибудь ресурсе. К таким индексам можно отнести некоторые варианты индекса Робин Гуда. Когда речь идет об индексе Робин Гуда, важно четко понимать, какой именно индекс Робин Гуда вы имеете в виду.
Индекс Робин Гуда может относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов: Индекс Робин Гуда индекс Гувера. Этот показатель также напрямую связан с кривой Лоренца. Он отражает долю дохода общества, которую необходимо перераспределить для достижения абсолютного равенства. Графически это самый длинный вертикальный отрезок, соединяющий линию «абсолютного равенства» с кривой Лоренца. Индекс, публикуемый Bloomberg. В их случае индекс создается потехи ради. В свою очередь, «индекс Робин Гуда» от Bloomberg может также относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов.
Ведь публикация в разные годы меняет суть и формулу индекса — в один год индекс отражает, сколько дней страна может прожить на деньги своего самого богатого гражданина, в другой год индекс отражает, сколько получил бы каждый бедняк, если бы самый богатый гражданин раздал все богатство бедным в своей стране, в третий год индекс означает что-то другое, и так далее. Это означает, что индекс всегда имеет отношение к неравенству, но нужно смотреть, что он отражает в каждом конкретном случае. Например, в 2017 году аналитики Bloomberg подсчитали, какой вклад могли бы внести самые богатые люди мира в очистку загрязнений. В 2016 году они подсчитали, как самые богатые люди мира повлияют на малый бизнес в своих странах, пожертвовав свое состояние начинающим предпринимателям. А в 2018 году они подсчитали, сколько дней бюджет каждой страны для 49 стран, которые они подсчитали мог бы финансироваться ее самым богатым гражданином. Исследование показало, что быстрее всего деньги закончатся в Китае, Японии и Польше. Например, самым богатым человеком в Китае в то время был основатель Alibaba Group Джек Ма, и его денег хватило бы только на 4 дня, чтобы покрыть государственные расходы.
Самым богатым человеком в мире в то время был Джефф Безос, основатель компании Amazon. Его состояния в 99 миллиардов долларов хватило бы для финансирования 5 дней государственных расходов США.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. Коэффициент Джини: показатель, характеризующий отклонение фактического распределения доходов отдельных лиц или домашних хозяйств в определенной стране от абсолютного равенства. Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute.