Gini index from The World Bank: Data.
Вы точно человек?
Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of. Рост экономики и увеличение доходов населения в Москве привели к снижению показателя экономического расслоения общества (индекса Джини) на девять процентных пунктов.
Вы точно человек?
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. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета 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 имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог.
С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран.
В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами в рамках распределения, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом смысле понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет собой данный коэффициент Джини.
Например, большое количество пенсионеров повышает индекс Джини.
С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов.
Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку коэффициент Джини пытается сократить 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 исключительно по длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей.
Такой график называется линией абсолютного равенства. Однако в мире не бывает подобной ситуации. Одни люди богаче, другие — беднее, поэтому доли дохода не соразмерны долям общества. Тогда кривая будет отклоняться в сторону оси Х. И чем больше неравенства в стране, тем более вогнутой будет кривая. Рис 1. Кривая Лоренца Рис 1. Кривая Лоренца Государство часто пытается выровнять кривую за счёт прогрессивной ставки подоходного налога и развития социальных программ. Так оно перераспределяет доходы внутри общества, чтобы снизить экономическое неравенство. Чтобы получить коэффициент Джини, надо: Посчитать площадь фигуры Т , которая образована линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Посчитать площадь треугольника OFE. Разделить площадь Т на площадь OFE. Если доходы распределены равномерно, то показатель будет равен 0, если всё принадлежит одному человеку, то — 1. В целом чем ниже коэффициент Джини, тем лучше, тем меньше в стране экономическое неравенство. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498. Однако в реальности он, вероятно, был ещё выше, потому что в то время большую часть доходов не декларировали. За два года общество сильно расслоилось: появились богатые люди и бедные. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 последние данные на начало 2018 года. Данные Росстата, Всемирного банка и других организаций обычно отличаются. Вот как он изменялся: 32 Источник данных. Всемирный банк посчитал индекс Джини в России по-другому: по его данным он снижается с 1996 года и составляет 0,377 последние данные на 2015 год. Динамика коэффициента Джини, 1996-2015 года.
Countries With Highest Gini Coefficient
- Оглавление:
- Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Индекс джини - определение термина
- Индекс Джини
- Вопросы статистики
Related research and writing
- Понимание индекса Джини и получения информации в деревьях принятия решений
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
- Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт
- Индекс Джини в Прикамье снизился на 5,5%
- Новости партнеров
- Формула расчета
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Значительное их количество закрывало свои точки в России, отправляя персонал в отпуск или переводя на выплаты МРОТ на неопределенный срок, пока не находили фирму-покупателя в стране. Неравномерность роста заработка по отраслям. За счет продолжения в 2023 г. Несмотря на отсутствие официальных данных о росте зарплат в ВПК, полная загрузка производственных мощностей в отрасли увеличила спрос на кадры, а следовательно, и уровень дохода сотрудников.
Дефицит кадров в определённых отраслях.
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. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
Сравним все полученные результаты метрик.
Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность.
Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится. Хотя он находится в той позиции, когда ему намного легче, чем Васе или Ивану начать инвестировать, двигаясь в сторону жизни, когда «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые… и т. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Иван. Что бы ни делал человек, он довольно крепко «увязает» в своём финансовом положении.
А в случае с середняками, живущими от зарплаты до зарплаты, ключевую роль играют их намерения. Как и зачем бороться с неравенством Бытует мнение, что высокое неравенство затрудняет движение «социальных лифтов», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя всё это и не доказано.
Широкое применение. Используется в различных областях, включая экономику , социологию, исследования бедности и общественные науки. Устойчивость к масштабу. Коэффициент Джини устойчив к изменениям масштаба, что делает его применимым при сравнении обществ и групп людей различного размера.
Помимо преимуществ у этого коэффициента выделяют и ряд недостатков: Ограниченность в оценке социальной защищенности. Коэффициент Джини сконцентрирован на распределении доходов, что делает его менее чувствительным к составляющим социальной защищенности, таким как доступ к образованию и здравоохранению. Интерпретационные ограничения. Трудно однозначно интерпретировать, насколько конкретное значение коэффициента Джини является социально справедливым или несправедливым. Неучет разных источников дохода. Не учитывает различные источники дохода, такие как натуральные выплаты, премии в виде активов, что вносит искажения в оценку неравенства.
Чувствительность к выбору категорий. Результаты коэффициента Джини зависят от выбора категорий, на которые разбивается население для анализа, что создает потенциальные искажения. Ограничения в оценке социальной справедливости. Индекс Джини не является индикатором справедливости распределения богатства. Равномерное распределение не всегда означает справедливость, особенно в условиях рыночной экономики. Влияние нерыночных экономик.
Могут возникнуть искажения в оценке неравенства в странах с нерыночной экономикой, где государство играет ключевую роль в распределении ресурсов. В заключение подчеркнем, коэффициент Джини является показательным инструментом для анализа неравенства, но для полного понимания социально-экономической динамики рекомендуется использовать его в сочетании с другими показателями. Понимая, как распределены доходы в обществе, внутри страны и по миру, где концентрируется богатство и доходы, вы сможете понять, куда лучше инвестировать и где риски выше.
Gini index (World Bank estimate)
Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом. Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом.
Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже.
Получение информации представляет собой произведение вероятностей класса с логарифмом, имеющим основание 2 вероятности этого класса, формула для энтропии приведена ниже: Здесь «p» обозначает вероятность того, что это функция энтропии. Индекс Джини в действии Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Если все элементы связаны в один класс, то его можно назвать чистым. Давайте воспринимать критерий индекса Джини, как свойства энтропии, , индекс Джини варьируется между значениями от 0 до 1, где 0 выражает чистоту классификации, то есть все элементы принадлежат указанный класс или существует только один класс. А 1 указывает на случайное распределение элементов по различным классам. Значение индекса Джини 0,5 показывает равное распределение элементов по некоторым классам. При проектировании дерева решений предпочтение будет отдаваться характеристикам, имеющим наименьшее значение индекса Джини. Вы можете изучить другой древовидный алгоритм Случайный лес.
Индекс Джини определяется путем вычитания суммы квадратов вероятностей каждого класса из одного, математически индекс Джини может быть выражен как: Где Pi обозначает вероятность того, что элемент будет отнесен к отдельному классу. Алгоритм дерева классификации и регрессии CART »использует метод индекса Джини для создания двоичных разбиений. Кроме того, алгоритмы дерева решений используют информационное усиление для разделения узла, а индекс Джини или энтропия - это путь для взвешивания информационного прироста. Индекс Джини против получения информации Взгляните ниже, чтобы увидеть расхождение между индексом Джини и получением информации.
Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом. Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом. Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже.
Если абстрагироваться от размера капитала, и исходить из реальности, то оптимальной позицией будет следующая. Самостоятельность в действиях, анализ доходов и трат, четкий план действий, а также грамотное распределение денег, накопление, откладывание, инвестиции — необходимый минимум на пути к благосостоянию. Подытоживая, следует заметить, что, безусловно, есть много людей, которые считают, что со временем ситуация ухудшится и число бедных будет только расти. Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет. Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан. Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний.
Джини Басс. Новости
Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a. Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения неравенства доходов, и его анализ позволяет определить тенденции и факторы, влияющие на неравенство. читайте все самые интересные новости на Чемпионате!
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни. Индекс Джинни стал одним из основных инструментов для оценки качества научных сборников. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)XML. Данные в формате XML выгруженные из
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
При этом в России индекс Джинни снижается уже много лет подряд. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).
Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited. In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty.
You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data.
Значения, которые может принимать коэффициент, находятся в диапазоне от 0 до 1. Ноль означает полное равенство доходов среди всех жителей в данном случае работников конкретной отрасли , единица — полное неравенство нереальная ситуация, когда вся заработная плата отрасли сконцентрирована в руках одного человека. Если коэффициент представлен в процентах, то его называют индексом Джини. Проиллюстрируем на примере. Допустим, что все жители страны получают одинаковую зарплату, в этом случае график будет выглядеть следующим образом: Диаграмма 1. Это полностью равномерное распределение доходов.
These insights equip us with a clearer understanding of financial inequality on a global scale, drawing attention to areas where action is needed to reduce economic disparities and foster more equitable growth.
With lower values indicating equal wealth distribution and higher values suggesting greater wealth disparities. Top of the list is South Africa, which has the highest Gini Coefficient at 63. Namibia closely follows in second place with a Gini Coefficient of 59. The third highest Gini Coefficient is Suriname with a score of 57.
Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5. Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия.
В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов. По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась. Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения.
С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини. Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 (последние данные на начало 2018 года). Есть ещё коэффициент/индекс Джини (Gini impurity), который используется в решающих деревьях при выборе расщепления.