Новости коэффициент джини в россии

Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России. Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397.

Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России

Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. Коэффициент Джини (индекс расслоения доходов населения) снизился в Москве за последние десять лет на 9%, сообщает комплекс экономической политики Москвы. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416).

Как уменьшить социальное неравенство?

В России мало крупных городов. Доля населения за чертой бедности также сильно варьируется по стране. В докладе приводятся показатели неравенства по уровням детской смертности, образовательных результатов и доступа к услугам ЖКХ. На картинках показаны нормированные величины — значение в регионе, делённое на максимальное значение среди регионов. По каждому показателю выставляются баллы от 0 до 1.

В областях, заштрихованных тёмно-синим цветом, эффективность государства выше показатель ближе к 1. В 1998 — 2015 годах расхождение по доходам и уровню бедности между регионами сокращалось. При этом неравенство между регионами в России продолжает оставаться вдвое выше, чем в Канаде, и втрое выше, чем в Австралии. Про коэффициент Джини можно прочитать здесь.

Согласно данным мировой статистики, первое место по неравенству благосостояния населения на 2021 год занимает Россия. По коэффициенту Джини статистический показатель степени экономического неравенства в обществе Россия уступает лишь Бразилии. Но рекордный рост благосостояния в первую очередь в Северной Америке и Китае замедлился в 2022-м из-за сложной рыночной конъюнктуры и геополитических событий.

Видео Считаем дивиденды «Сбера». Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось?

МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют?

Видео Считаем дивиденды «Сбера». Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют?

Деньги есть, но денег нет

  • Социальное неравенство в России: современные тенденции | Статья в журнале «Молодой ученый»
  • Социальное неравенство в России: современные тенденции | Статья в журнале «Молодой ученый»
  • Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
  • Наследие 90-х

Наследие 90-х

  • Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
  • Росстат зафиксировал сокращение неравенства между богатыми и бедными в России в 2022 году.
  • Новости рубрики
  • Кривая Лоренца

Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России

Как уменьшить социальное неравенство? Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход.
В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах.

Коэффициент распада

Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.

Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют?

Авторы Теги.

Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами. Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. 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.

В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года.

Максимальный уровень неравенства по доходам наблюдался в 2007 году — 0,422.

Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали

45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52). Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2). показателе расслоения общества.

Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается

Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент. Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами.

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.

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.

Крым с показателем 0,29 вошел в группу относительно благополучных регионов по равенству зарплат. Лидером группы является Белгородская область с коэффициентом 0,27 — аналогичный показатель зафиксирован в Белоруссии и многих развитых странах Европы. Правда, отмечают составители рейтинга, в большинстве своем, за исключением Hенецкого автономного округа, регионы с относительно низким коэффициентом Джини располагаются в конце списка по доле работников с зарплатами выше 100 тысяч рублей в месяц, то есть относительное равенство зарплат объясняется здесь отсутствием заметного числа богатых. А лидерами по доле высоких зарплат стали северные и дальневосточные регионы, а также Москва. Там высокие зарплаты, в первую очередь, являются компенсационными, так как уровень цен в регионах-лидерах достаточно высок.

ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг. По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт. У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше. Они увеличивают свое состояние быстрее.

Welcome to nginx!

Одна из основных причин — постоянный рост цен. Причем цены растут и на продукты, и на бытовые товары, и на коммунальные услуги. Темпы роста заработных плат значительно ниже темпов роста цен на продукты и услуги, которые потребляют люди. Получается, даже зарабатывая больше, ты можешь позволить себе меньше, — объясняет Ляндау. Одной из причин низкой производительности труда, о которой говорит Набиуллина, эксперт называет нежелание людей развиваться и осваивать новые профессии. Однако люди не готовы учиться не от лени, а из-за того, что вынуждены всё время тратить на зарабатывание денег. Есть реальные примеры, когда в регионах заводы могут выполнять больше заказов и есть спрос, но не хватает сотрудников. Руководитель готов оплачивать дополнительно переработку или оговорить сдельный формат работы, но сотрудники отказываются: говорят, что их всё устраивает. При этом их заработные платы составляют 60—70 тысяч рублей. Но при этом находят время сидеть и критиковать тех, у кого что-то получается. Отсюда и социальное неравенство, — размышляет профессор Ляндау.

Но в регионах много городов с развитой инфраструктурой и возможностями для обучения и развития. Другое дело, что не все хотят этим пользоваться, это же надо лишний раз напрягаться.

Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.

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. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики.

Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.

Как уменьшить социальное неравенство?

Писатель и публицист М. Веллер в мае 2014 года отмечал: «Доходы теперь перераспределяются так, чтобы верхушка получала настолько много, насколько можно, а низам давали бы настолько мало, насколько можно» [25]. Несмотря на сильное расслоение, в России тема экономического неравенства серьезно не исследуется в научной среде. Россия с запозданием идёт за тенденциями в мировой экономической науке. Первая конференция по вопросу неравенства Russian Economic Challenge, организованная Московским центром Карнеги, прошла 19 и 20 сентября 2018 года в подмосковном Сколково [4]. Позже в этом же году 15 ноября в Сахаровском центре были организованы дебаты на тему «Надо ли бороться с неравенством? Оба мероприятия показали, что исследования в России по теме неравенства остаются на низком уровне [26].

То есть уже трудно даже вспомнить, кто, собственно, был автором этой фразы.

По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году. Чем ближе значение этого коэффициента к нулю, тем меньше уровень доходного неравенства, как указано в материале «Коммерсант».

А лидерами по доле высоких зарплат стали северные и дальневосточные регионы, а также Москва.

Там высокие зарплаты, в первую очередь, являются компенсационными, так как уровень цен в регионах-лидерах достаточно высок. Однако компенсируется не только дороговизна текущего потребления, но и потеря в комфорте и качестве жизни из-за суровых погодных условий и удаленности от других регионов. Высокие зарплаты в Москве объясняются ее столичным статусом и, соответственно, максимальной концентрацией финансовых ресурсов. Симферополь, Лиана Макоба Симферополь.

Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. 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.

Коэффициент Джини. Формула. Что показывает

Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий