Новости коэффициент джини в россии

45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52).

Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире

Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. Основой стали данные, полученные при расчете ключевых показателей социальной дифференциации, а именно коэффициента Джини, кривой Лоренца и децильного коэффициента. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года.

Доходное неравенство в России выросло

Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. 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. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении. По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии.

Москва зажралась, но это полбеды

В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире.

РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году

с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента.

Как уменьшить социальное неравенство?

Как видно по представленным числам, в России коэффициент Джини существенно вырос, во всяком случае по сравнению с первыми годами, когда Россия стала самостоятельным государством после развала СССР. Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2). Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Итак, проведенный анализ динамики децильного коэффициента и коэффициента Джини в период с 2005 по 2007 гг. выявляет рост социального неравенства с некоторым его замедлением в период после 2007г.

Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния

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. В России самым богатым человеком в то время был Алексей Мордашов, основной владелец «Северстали».

Интересно об одном из них пишет электронное СМИ «Интересный мир». Название субъекта РФ заменю пока многоточием: «В … правда — это очень относительное понятие. Правдой является то, что сумел доказать или навязать более сильный и более хитрый. Социальное расслоение существует по всей России, но в … существует еще и юридическое неравенство людей перед законом.

Причем практически нескрываемое. Закон в … почти официально не един для всех». О ком это, как думаете? Да, о Чечне. Но ведь верно же и для Москвы.

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. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере.

А единица — полное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия. Для сравнения, в 2021-м этот показатель составлял 0,409. Имеется в виду и зарплата, и самостоятельная предпринимательская деятельность. Богатейшие домохозяйства получают от бизнеса в среднем около 23 тысяч рублей в месяц, а беднейшие 2,2 тысячи.

Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире

Корреляционно-регрессионный анализ по данным за 1992-2021 г. Его результаты проиллюстрированы на рисунке 3, где по оси абсцисс отложена доля НДС в совокупных налоговых доходах, а по оси ординат — значения коэффициента Джини. Рисунок 3. Взаимосвязь неравенства граждан и доли НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета РФ в 1992-2021 гг. Источник: составлено автором по [2; 13].

Это обусловлено тем, что под нее подпадают товары первой необходимости, спрос на которые является низкоэластичным к изменениям цены, поэтому НДС не оказывает сглаживающего воздействия. С учетом этих результатов констатируем, что косвенное налогообложение не оказывает существенного влияния на неравенство граждан в России, а более высокий удельный вес НДС в сумме налоговых доходов и ВВП в отдельные годы при более низких показателях неравенства граждан является следствием воздействия иных факторов. Так, например, в 1990-е гг. Если исключить из анализируемого временного ряда период действия прогрессивной шкалы подоходного налога, то получится, что связь между долей НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета и коэффициентом Джини в 2001-2021 гг.

За период 1992-2021 гг. Рисунок 4. Взаимосвязь неравенства граждан и доли НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета РФ в 2001-2021 гг. Исключение периода 1990-х гг.

Это свидетельствует о том, что косвенное налогообложение в России не оказывает существенного влияния как на неравенство граждан по доходам, так и неравенство потребления.

Различие зарплат в регионах России В российских условиях низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны. Он во многом свидетельствует о том, что быстрый рост экономики региона, наблюдаемый в последние годы, трансформируется здесь в улучшение благосостояния граждан, причем не отдельно взятых, а большинства.

С другой стороны, в таких развитых странах как Нидерланды, Испания или Канада этот коэффициент немного выше, то есть неравенство в доходах здесь больше, чем в Белгородской области. Таким образом, уровень неравенства зарплат в отличие, впрочем, от их абсолютных значений в российском регионе-лидере в целом находится на типичном европейском уровне. В целом же неравенство зарплат в России согласно коэффициенту Джини находится примерно на уровне Японии или Португалии.

На другом полюсе, то есть в области высоких значений коэффициента Джини, находятся по разным причинам одновременно и богатые регионы и относительно бедные. При этом следует пояснить, что наблюдаемое в данных регионах высокое неравенство зарплат по мировым меркам не такое уж высокое. Для сравнения, примерно такое же или даже немного более высокое значение коэффициента Джини наблюдается в США.

Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами. В столице расположены центральные офисы почти всех крупнейших корпораций, здесь располагаются органы государственной власти страны, сконцентрированы центры большинства высокомаржинальных сегментов бизнеса. В конечном итоге, в столице сконцентрированы основные финансовые потоки страны.

Все это приводит к тому, что большинство топ-менеджеров и наиболее высокооплачиваемых сотрудников в большинстве своем работают в столице. С другой стороны, значительная часть населения Москвы находится на другом полюсе рынка труда, и работает продавцами, дворниками, курьерами и пр. Эти категории занятых зарабатывают не намного больше, чем представители аналогичных профессий в других регионах.

В результате, Москва представляет собой характерный пример так называемого «американского» капитализма на территории России. Здесь очень много богатых людей, но еще больше вполне скромно зарабатывающих жителей, только мечтающих стать богатыми. Можно заметить, что коэффициент Джини для Москвы довольно близок к общероссийскому уровню.

Национальные республики попали в число регионов с наивысшим неравенством зарплат, напротив, из-за наличия большого числа низкооплачиваемых работников. Богатые люди здесь, конечно, тоже есть, но их численность не очень велика. Еще одним интересным наблюдением, отмеченным в исследовании, является достаточно тесная взаимосвязь между неравенством и уровнем безработицы.

Чем выше безработица в регионе — тем выше неравенство зарплат.

К чему может привести рост социального неравенства в России 23 октября 2023, 09:00 Фото: СС0 Public Domain Новость о том, что Россия попала на третье место в мире по самому большому расслоению между богатыми и бедными, чревата запуском важных политических и социально-экономических процессов. Очевидно, что расслоение практически всегда ведет к дальнейшему запросу на социальную уравниловку. Очевидно, что это плохо, потому что вместо экономики креативной и пассионарной, где люди хотят максимально вкладываться и выкладываться, мы получаем экономику пассивную, в которой люди, в общем-то, ничего не хотят. По сути, такую картину можно было наблюдать на излете Советского Союза: тогда никто не хотел на заводе работать, а все хотели отсидеть положенный восьмичасовой рабочий день и уйти, чтобы потом получить зарплату.

Сегодня нечто схожее мы видим в развитых западных странах, особенно среди мигрантов, которые требуют социального равноправия, хотя работать не хотят. Социальный разрыв неизбежно приводит к тому, что политика начинает превалировать над экономикой.

Малая часть населения получает львиную долю благ, тогда как большинство делит остатки. Чтобы оценить экономическое неравенство, используют коэффициент Джини. Это статистический показатель, который говорит о степени расслоения общества по какому-то признаку, чаще всего речь идет о доходах и богатстве людей. Рассмотрим этот показатель, а также кривую Лоренца, и узнаем, что они говорят об экономике страны. Рассылка Т—Ж о мире инвестиций Лайфхаки о том, как делать деньги из денег, — в вашей почте раз в неделю. Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор.

Децильный коэффициент в России 2023 году

Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду.

Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей

Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния — OfficeLife Инфляция в России по итогам 2023 г.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий