Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Коэффициент Джини по странам мира. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Индекс Джини не применяется для анализа государств, где действует плановая экономика, поскольку уровень дохода в таких странах априори не имеет большого разрыва между трудящимися, так как регулируется государством. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов, включая коэффициенты Джини. 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 this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality.
Human Development Insights
Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини. Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов. Коэффициент Джини, равный 1 единице , означает, что в обществе наблюдается абсолютное неравенство, в то время как 0 ноль означает полное равенство.
Эксперты считают, что тенденция продолжится Фото: pixabay. Сфера информационных технологий IT привлекательна на российском рынке труда из-за высоких зарплат и льготной ипотеки. Как добавил доктор экономических наук, профессор Вадим Заусаев, неравенство обусловлено ростом военно-промышленного комплекса. По его мнению, эффект будет усиливаться в ближайшем будущем. Узнать подробнее Читайте также:.
Страна, в которой один резидент получил весь доход, а все остальные ничего не заработал, будет иметь коэффициент Джини дохода 1. Тот же анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство труднее измерить, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства. По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца , которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией абсолютного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2.
Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. 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 менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия.
WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства.
Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. 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.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
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 available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. 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 to consumption, per capita. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения (1991—2018).
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
Ученые выяснили, почему начал таять ледник Туэйтса «ледник Судного дня». Этот процесс связали с феноменом Эль-Ниньо: повышение температуры поверхностного слоя воды на востоке Тихого океана. Когда ледник полностью растает, уровень моря поднимется на 0,6 метра, а в перспективе и на 3 метра. Это может дестабилизировать всю западную часть Антарктического ледяного щита. Депутаты Госдумы от фракций ЛДПР, КПРФ и «Справедливая Россия — За правду» внесли законопроект, разрешающий использовать средства материнского капитала на получение платных медицинских услуг или покупку лекарств для ребенка. Миссия ООН покинула Судан. В апреле 2023 года между армией Судана и силами быстрого реагирования начались столкновения.
Генеральный секретарь ООН Антониу Гутерриш призвал воюющие стороны сложить оружие и приступить к мирным переговорам. Читайте нас в соцсетях:.
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. В какой стране самый высокий индекс Джини?
На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
Например, в регионах с разным населением или между странами. Скорректировать данные по ВВП и доходу на душу населения. Проследить динамику неравномерного рассеивания исследуемого показателя. А также сравнить распределение показателя в неоднородных группах населения например, сельская местность против городской. Одним из несомненных преимуществ коэффициента Джини является его анонимность. Непонятно, о чьих доходах идет речь, поскольку в этом, по сути, нет никакой необходимости.
Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, коэффициент Джини не может дать полную объективную оценку неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие недостатки: Он делит население на группы, не описывая эти группы. Неизвестно, на какие компоненты и ценности делится население. Коэффициент «дается» без этих описаний. Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т. В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности. Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны.
Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан. Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе.
Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех. Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10. Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать. Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством.
Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже. Такая ситуация характерна, например, для Европы. Ниже представлено распределение доходов и богатства между слоями населения в евро по паритету покупательной способности ППС. Паритет означает, что данные между странами соотносятся, отталкиваясь от цены одинаковой потребительской корзины. Более подробно о ППС я писал в статье про индекс бигмака.
Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском.
А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным.
Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием. В другой серии экспериментов автократии размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации.
Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов. В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях. Игра показала, что играющие роли богатых очень редко 13 из 304 голосовали за смену режима. Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры. Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания. Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] Sukharev, 2020.
Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения. В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017—2018 гг. Для оценки темпов экономического роста по субъектам регионам удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста падения по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню. В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию. Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы диаграммы рассеяния с линиями полиномиальных трендов. Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году.
При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей. Однако можно заметить, что в последние годы 2015—2018 корреляция между коэффициентом Джини и индексом ВРП стала больше и более устойчивой по своей величине. Были исключены регионы, по которым в эти годы отсутствовали данные. Также для повышения информативности диаграмм исключен город Москва, в котором неравенство постоянно значительно почти вдвое больше среднего по России точка статистического «выброса». Диаграммы также становятся плохо читаемыми, если снабдить все точки названиями регионов, поэтому поименованы только некоторые рис. Рисунок 1. Рисунок 2.
Рисунок 3. Рисунок 5. Коэффициент корреляции -0,224. Коэффициент корреляции 0,273. По этим диаграммам можно видеть, что индекс ВРП регионов России в период 1997—2018 годов испытывал огромные колебания, годовой рост и падение могли составлять 10, 20 и более процентов. Причины для этого были различными для разных регионов, например, колебания мировых цен для нефтедобывающих и газодобывающих регионов, изменения в экспортном законодательстве для лесозаготовителей. Для небольших регионов причиной роста или спада могло быть строительство крупных объектов, закрытие крупных старых предприятий или федеральные дотации.
Индекс Джини при этом изменялся незначительно, оставаясь для большинства регионов в пределах 0,27—0,45 с центром 0,33—0,35. Коэффициенты корреляции невелики и то положительны, то отрицательны. Костромская, Тверская, Кировская, Оренбургская области, республики Калмыкия, Карелия, Дагестан, Карачаево-Черкесская и ряд других постоянно сохраняют низкий уровень неравенства в пределах 0,35 , хотя некоторые из них при этом имеют высокие темпы роста Дагестан, Тверская область, Владимирская область. Проверялось также предположение о том, что корреляция коэффициента Джини и индексов ВРП изменяется в периоды экономического роста и падения. Рисунок 7.
Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны. Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др. Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини. Опцион, не являясь доходом, дает возможность заработать на акциях. Вырученные за продажу акций деньги учитывают при расчете коэффициента. Пример расчета коэффициента Джини Задача: определить Gini coefficien для трех групп населения по данным из таблицы, применив аналитический способ расчета.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или.