Инфляция в России по итогам 2023 г. 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 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416).
Социальное неравенство в России: современные тенденции
– Именно поэтому Москва является лидером по коэффициенту Джини (0,38), что говорит о максимальном среди регионов России расслоении работников по зарплатам». Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий.
Как уменьшить социальное неравенство?
Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. 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.
Как уменьшить социальное неравенство?
Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками. Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени.
Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом.
Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения.
Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров.
Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей. Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью.
Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов.
Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче.
Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть».
Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным.
Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет. 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.
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. Тут стоит напомнить, что в доковидном 2019 году коэффициент Джини составлял в РФ 0,412.
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. Рассмотрим каждый подробнее.
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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2). Russian Federation from The World Bank: Data. К чему может привести рост социального неравенства в России. 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. Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г. почти не менялся, болтаясь в узких пределах от 0,39 до 0,42.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Позитивную динамику последних лет он связывал с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, а также с масштабными программами по поддержке семей с детьми и общим сокращением уровня бедности. Подробности В Мексике началось извержение вулкана. Видео В Подмосковье электричка сошла с рельсов. Видео Урсула фон дер Ляйен призвала Европу готовиться к риску «более масштабной войны» ЦБ отозвал лицензию у еще одного банка В России анонсировали продажи электрического кроссовера. Цена в Китае — 1,1 млн руб. Samsung показал надеваемый на запястье смартфон. Видео Считаем дивиденды «Сбера».
Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. 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.
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. 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.
В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. 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.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Максимальный уровень неравенства в стране фиксировался в 2010 году. А в 2022-м произошло его ощутимое снижение. В России наметилась положительная динамика на сокращение разрыва доходов богатых и бедных слоев населения, подтверждают эксперты. У нас снижаются темпы роста доходов наиболее обеспеченных групп населения, то есть богатые богатеют уже не так быстро, как в 1990-е или начале 2000-х годов. Доходы наименее обеспеченных слоев населения растут за счет поддержки государства, поясняет старший научный сотрудник Центра стратификационных исследований Института социальной политики НИУ ВШЭ Василий Аникин. Снижение бедности происходит за счет увеличения МРОТ, который влияет на размер социальных выплат, и политики поддержки семей с детьми. Также сокращению уровня бедности в России способствовали социальные выплаты в пандемию. При этом планы по увеличению МРОТ позволяют сделать прогноз, что число бедных людей в России будет сокращаться и дальше, отмечает эксперт.
Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году. Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников.
Чтобы такого бунта не случилось, государство начинает реализовывать политику социального перераспределения. Именно поэтому России необходимо сегодня задуматься над тем, чтобы нивелировать существующее социальное неравенство, выправить его, но не радикальными, а цивилизованными экономическими методами. Например, дать гражданам понять, что они могут достаточно заработать, «выбиться в люди», если будут соответствовать каким-то критериям: рисковать, хорошо учиться или что-то еще.
Однако для этого должен существовать понятный и максимально прозрачный механизм достижения своих целей. Тренд на расслоение — это не страшилка. Существуют риски нового усугубления проблемы неравенства, которая, судя по опросу ВЦИОМа, по-прежнему остается для населения почти такой же актуальной, как и в начале 90-х годов.
Если, например, средняя зарплата по России в апреле 2013 года равнялась 28. В качестве показателя, который использовался для выявления межрегиональных зарплатных различий эксперты РИА Рейтинг применили коэффициент Джини. Это один из наиболее популярных статистических показателей, которые корректно определяют уровень социального расслоения в обществе. Расслоение в регионах России — от «социализма» Скандинавии до капитализма США Проведенное исследование выявило рад довольно интересных результатов. Во-первых, неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини является Белгородская область. Для сравнения, примерно такой же результат коэффициента наблюдается у Белоруссии, в которой в сильной степени проявляются элементы социалистической экономики, присущие бывшему СССР. 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.
Почему так, разбирается MSK1. Получается, у россиян есть деньги... По рядовым россиянам это ударяет не только повышением цен, но и, например, усложняя получение ипотеки без государственной поддержки. Еще один тренд «перегрева» экономики — это увеличение имущественного расслоения. Чтобы оценить его, используется так называемый коэффициент Джини: отношение доходов самых богатых в стране к самым бедным. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Как пишет аналитическое издание BNE Intellinews, посвященное трендам мировой экономики, одной из причин роста имущественного расслоения в России может быть нехватка квалифицированной рабочей силы. За счет этого и быстрее растут не низкие, а средние и высокие доходы. Сказывается это и на всей структуре экономики. Бедные тратят большую часть своих доходов на предметы первой необходимости — именно поэтому по ним болезненнее всего бьет продовольственная инфляция это главный фактор роста цен в России, а не, скажем, подорожание путевок в Турцию или айфонов. При этом средний класс и тем более богатые получают всё большую прибыль от повышения процентных ставок по депозитам, а продукты питания составляют гораздо меньшую и сокращающуюся долю в их корзине покупок. Доктор экономических наук, профессор Российского экономического университета Юрий Ляндау говорит, что становится всё больше не только экономический, но и социальный разрыв между бедными и богатыми. Одна из основных причин — постоянный рост цен.
Как оценивается социальное неравенство
По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Коэффициент Джини, отражающий степень неравномерности распределения доходов, увеличился до 0,403 по сравнению с 0,395 в предыдущем году.