Хочешь в этом году выиграть олимпиаду? На онлайн-курсе Экономического Олимпа ты сможешь углубить свои знания и прорешать много авторских задач!Подробности по.
Explore with Wolfram|Alpha
- Что дает индекс?
- Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
- Коэффициент Джини в России
- World Development Indicators | DataBank
Задача №77. Расчёт коэффициента Джини
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.
Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. Это помогает разрабатывать более эффективные политики и меры по снижению неравенства и созданию более справедливого и устойчивого общества. Тенденции неравенства доходов в России Неравенство доходов в России является одной из важных проблем современного общества. В последние десятилетия наблюдаются определенные тенденции, которые влияют на распределение доходов в стране.
Увеличение неравенства доходов Согласно данным, неравенство доходов в России увеличивается. Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. Это связано с различными факторами, такими как экономический рост, изменение структуры занятости, налоговая политика и другие. Рост доходов верхних слоев населения Одной из основных причин увеличения неравенства доходов в России является рост доходов верхних слоев населения.
Богатые люди получают все больше доходов, в то время как доходы бедных слоев населения остаются на относительно низком уровне. Это связано с ростом доходов от предпринимательской деятельности, инвестиций и других источников. Увеличение разрыва между городом и сельской местностью Неравенство доходов также проявляется в разрыве между городом и сельской местностью. В городах доходы обычно выше, чем в сельской местности, что приводит к увеличению разрыва между этими регионами.
Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам. Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства.
В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения. Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения. Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате.
В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве. Образование и квалификация Уровень образования и квалификация также оказывают существенное влияние на неравенство доходов.
Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей.
Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода по разным группам населения например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения. Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака дохода в совокупности на разных этапах.
Мы в соц сетях
- Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером)
- Кривая Лоренца и коэффициент Джинни
- Новые комментарии
- В прошлом году в России произошел рост концентрации доходов.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Коэффициент Джинни (универсальный показатель неравенства доходов граждан, их концентрации, где 0 – абсолютное равенство, а 1 – абсолютное неравенство) вырос в 2023 г. Обнуление признака означает приравнивание коэффициента перед ним к нулю, тогда как полезные признаки получают положительные коэффициенты. 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. 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. The Gini coefficient (or Gini ratio) G is a summary statistic of the Lorenz curve and a measure of inequality in a population. The Gini coefficient is most easily calculated from unordered size data as.
Фирма и рынок труда. Спрос и предложение труда. Заработная плата
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.
Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно.
При повышении налогов всегда есть риск возврата к непрозрачным структурам получения доходов, добавляет она, это означает и большую нагрузку в части администрирования. Появление всеобщего необлагаемого минимума в размере, сопоставимом хотя бы с МРОТ, нереалистично, поскольку такой шаг сильно сократит доходную часть региональных бюджетов, в которые поступает НДФЛ, спорит Громов. Уменьшение налоговой нагрузки для лиц с низкими доходами будет осуществляться, вероятно, в рамках уже имеющихся механизмов, т. В этом случае потребуется новое регулирование доходов региональных бюджетов, потому что они зависят от собираемости НДФЛ с малоимущих и ощутят выпадение доходов, считает Тунев. Налог по прогрессивной шкале должен собираться напрямую в федеральный бюджет, как сейчас.
Снижение сбора налогов неравномерно распределено на уровне регионов и потребует использования трансфертов через федеральный бюджет между регионами донорами и реципиентами, согласен Исаков. Налоги для бизнеса Аналогичная история с прогрессией может быть воспроизведена для организаций, предполагает Тунев. Например, при отсечке 100 млрд руб. Нельзя исключать, что в текущих условиях государство предложит рост нагрузки, например, по налогу на прибыль, но важно, чтобы это на ближайшие годы стало потолком, отмечает Белякова. Главное условие — предсказуемость условий, добавляет она: неожиданное введение новой нагрузки критично для долгосрочных инвестиционных проектов. Важно, чтобы в условиях потенциального роста налогов больший потенциал фискального стимулирования получили бы компании, которые активно инвестируют, указывает эксперт.
Кривая Лоренца Используем данные из заданичи для расчета коэффициента Джини. Теперь представим, что обе трапеции из графического расчета как бы находятся на боку, где основания трапеции соответствуют кумулятивному доходу, а высота — проценту, представленному каждым классом, в данном случае 33,33. Теперь мы можем рассчитать площадь фигуры А, которая представляет собой всю площадь под базовой линией, за вычетом площади B. Площадь под базовой линией равна 5000, так как это половина от квадрата со сторонами 100. Мы получили тот же результат, что и при использовании алгебраического метода. Доступ для подписчиков Это упражнение и сотня других доступны только для подписчиков. Это бесплатно! Где применяется индекс Джини Индекс Джини традиционно применяется для демонстрации уровня экономического неравенства в разных масштабах: Сравнение стран и регионов. Коэффициент Джини позволяет сравнивать уровень экономического неравенства между различными странами и регионами, учитывая разную численность населения. Отображение неравенства внутри страны и в мировом масштабе.
Он позволяет выявить, где концентрируется добавленная стоимость, основные доходы и богатство , и идентифицировать страны, выступающие в роли доноров ресурсов. Распределения дохода в различных частях страны. Возможно сравнивать распределение доходов по регионам и группам населения внутри страны с помощью этого индекса. Примером служит рассмотрение коэффициента Джини по регионам России за определенный период, что позволяет выявить различия в экономическом положении разных территорий. По разным отраслям и группам населения. Возможность анализа неравенства в различных сферах экономики и среди разных социальных групп. Например, он позволяет проводить оценку распределения доходов, например, среди селян, горожан, жителей Крайнего Севера и других групп. Отслеживание динамики на разных этапах исторического развития. Коэффициент Джини позволяет анализировать изменения уровня неравенства в разные исторические периоды.
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. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения. Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини. Надеюсь статья оказалась для вас полезной.
Вы точно человек?
Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420).
Как высчитывается коэффициент Джинни и что это такое (для чайников)?
The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. 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. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос.
Кривая Лоренца Э К О Н О М
Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
В ответ на санкции совет ВАК вынужден внедрять меры «импортозамещения». Это важно для молодых ученых. Так как для защиты диссертации необходимо иметь научные публикации в индексируемых журналах. В 2022 году Российская Федерация ввела мораторий на показатели по публикациям отечественных ученых в Web of Science и Scopus. Это не значит, что у авторов пропал выбор, где публиковаться — в российских или зарубежных изданиях. Авторы получили альтернативное решение. Они могут размещать статьи в журналах РФ, ранжированных экспертами комиссии согласно критерию их значимости для научной сферы. Что такое квартили? Квартили — это процентили, которые делят набор данных на четверти. В результате ранжирования каждый журнал попадает в один из четырёх квартилей: от К1 самого высокого до К4 самого низкого.
Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period. Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period.
A low disorder no disorder implies a low level of impurity. Entropy is calculated between 0 and 1. Although there can be other numbers of groups or classes present in the dataset that can be greater than 1. In the case of machine learning and decision trees , 1 signifies the same meaning, that is, the higher level of disorder and also makes the interpretation simple. Hence, the decision tree model will classify the greater level of disorder as 1. Entropy is usually the lowest disorder no disorder means a low level of impurity and higher disorder maximum disorder means there is a high level of impurity.
Что такое коэффициент Джинни и как его применять в маркетинге
Как известно, в годы правления Мао Цзэдуна в Китае боролись с малейшими проявлениями социального расслоения: практически все китайцы носили одну и ту же одежду и ездили на одних и тех же велосипедах. Однако после 1978 года, когда в Китае начались рыночные реформы, социальное неравенство там стало резко возрастать. Авторы статьи решили выяснить, какого уровня оно достигло за последние годы. Поскольку официальная статистика, публикуемая китайскими властями, зачастую недостоверна, исследователи опирались на данные общенационального опроса, проведенного социологами из Пекинского университета.
В опросе приняли участие почти 15 тысяч семей по всему Китаю, за исключением таких малонаселенных территорий, как Внутренняя Монголия. Члены всех опрошенных семей заполняли анкеты о своих доходах и экономическом положении.
Для его расчёта нужна высшая математика, в частности, кривая Лоренца, но погружаться в подробности не буду, чтобы не усложнять. Скажу главную мысль. Коэффициент Джинни может быть от нуля до 1. Или от нуля до 100, если выражен в процентах. Тогда он называется Индекс Джинни. Чем он выше, тем сильнее расслоение общества.
При высоких значениях богатые получают слишком много, бедные — чересчур мало. Ну а низкие значения коэффицинта Джинни наоборот говорят о равенстве, что у всех доходы примерно одинаковые. Если этот показатель равен нулю, значит директор и главный бухгалтер получают столько же, сколько сторож и уборщица. Это на мой взгляд плохо. В этом случае у работника нет стимула развиваться. Какой смысл повышать свою эффективность и идти вверх по карьерной лестнице, если ты всё равно будешь получать также как все. Сверхнизкий коэффициент Джинни может напрочь отбить у людей стремление к росту и самосовершенствованию. Начну с международных сравнений.
Это данные Организации экономического сотрудничества и развития.
Слабость среднего класса приводит к возникновению препятствий для демократических процессов. Выработка общественного консенсуса между богатыми и бедными почти невозможна.
Подобная ситуация рождает две объективные тенденции: 1 тенденцию к возникновению диктатуры военного типа, стремящейся реализовать преимущественно интересы высших слоев; 2 тенденцию к революционной диктатуре, реализующей интересы беднейших слоев. Распределение населения по доходам в современной России с переходной экономикой напоминает двугорбого верблюда третья модель. Первый горб связан с формированием высоких доходов определенных групп населения в советский период.
Второй горб появился в результате первоначального накопления капитала. В начале 1990-х гг. Между этими горбами оказалась впадина, куда попала основная часть населения.
В результате таких преобразований не только не возник средний класс, но и дифференциация населения оказалась весьма резкой, что значительно сократило социальную базу проводимых реформ[4. Выводы по 2 главе: «Разумное» неравенство в доходах позволяет стимулировать предприимчивых и энергичных людей и на основе возросшего дохода оказывать поддержку социально незащищенным слоям общества. Причины неравенства в распределении доходов: 1.
Степень неравенства в распределении доходов демонстрирует кривая Лоренца. Коэффициент концентрации, или коэффициент Джинни рассчитывается как отношение площади сегмента, образованного кривой Лоренца и линией равномерного распределения доходов, к половине площади всего квадрата.
Так, кто-то после окончания 11-го класса пойдет работать, а кто-то поступит в ВУЗ. Итак, выпускник ВУЗа имеет больше возможностей для получения большего дохода, чем люди, не имеющие высшего образования. Различия в профессиональном опыте. Доходы людей отличаются, в том числе и вследствие различий в профессиональном опыте. Так, если Иванов работает в фирме один год, то понятно, что он будет получать зарплату меньше, чем Петров, который в этой фирме более 10 лет и имеет больший профессиональный опыт. Различия в распределении собственности.
Различия в распределении собственности является наиболее веской причиной неравенства доходов. Немалое количество людей имеют небольшую или вообще не имеют собственности и, соответственно, или получают небольшой доход или не получают его вообще. А другие являются владельцами большего количества недвижимости, оборудования, акций и т. Риск, удача, неудача, доступ к ценной информации. Эти факторы также оказывают существенное влияние на распределение доходов. Так, человек, склонный рисковать в хозяйственной деятельности, может получить больший доход, чем другие люди, которые не способны к риску.
ОЭСР: богатые выиграли от кризиса, неравенство растет
| Коэффициент Джини — Википедия | Текст научной работы на тему «Неравенство доходов и коэффициент Джини в России». |
| Income inequality: Gini coefficient - Our World in Data | Коэффициент Джинни показывает соотношение доходов 10 процентов самых богатых к 10 процентам самых бедных. |
Вы точно человек?
Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Коэффициент этот равен отношению площади фигуры между диагональю и кривой Лоренца. Или на роскошь (коэффициент джинни). The Gini coefficient (or Gini ratio) G is a summary statistic of the Lorenz curve and a measure of inequality in a population. The Gini coefficient is most easily calculated from unordered size data as. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1. Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте.
Виды работ различаются своей привлекательностью. Рынки труда обычно характеризуются несовершенной конкуренцией.
Неоднородность работников лежит в основе наличия неконкурирующих групп. Например, относительно небольшое число работников имеет способность быть хирургами, скрипачами, химиками-исследователями, космонавтами. Лишь немногие имеют финансовые средства для получения необходимой подготовки. В результате предложение этих конкретных видов труда является очень небольшим по отношению к спросу на них и, соответственно, их зарплата высокая. Эти и подобные им группы не конкурируют друг с другом или с другими квалифицированными, или малоквалифицированными рабочими: скрипач не конкурирует с хирургом, продавец не конкурирует со скрипачом. Но ряд неквалифицированных рабочих разных профессий могут принадлежать к одной и той же группе. Например, работники автозаправочной станции, подсобные сельскохозяйственные рабочие и неквалифицированные строительные рабочие могут быть отнесены к одной и той же группе, ибо каждый из них может выполнить работу другого. Но никто из рабочих данной группы не составит эффективной конкуренции программистам, преподавателям математики, которые находятся в других, более ограниченных группах. Можно, конечно, переходить из одной группы в другую, но существуют факторы, ограничивающие мобильность: у людей разные интеллектуальные и физические способности.
У одних — высокий коэффициент интеллекта позволяет им освоить профессии врача-хирурга, юриста, физика. Другие обладают исключительными физическими способностями и могут стать высокооплачиваемыми профессиональными спортсменами. Третьи наделены врожденным талантом художника или музыканта. Привлекательность работ — другой важный фактор дифференциации доходов. Практически всюду строительные рабочие получают более высокую заработную плату, чем конторские клерки.
Но для определения Коэффициента Джини нужно построить ещё и линию «абсолютного равенства». Линия будет являться биссектрисой между координатными осями.
График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1. Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку. Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1. То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство.
Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах. Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе. 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.
As we move further down the tree, the level of impurity or uncertainty decreases, thus leading to a better classification or best split at every node. Splitting measures such as Information gain, Gini Index, etc. Information gain is based on the concept of entropy, which is the degree of uncertainty, impurity or disorder. Information gain aims to reduce the level of entropy starting from the root node to the leaf nodes. Relevance of Entropy Entropy is a measure of the disorder or the measure of the impurity in a dataset. The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset.