Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени.
Коэффициент Джини |
Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей.
Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход.
Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты.
Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль.
Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т. Нужно ли нам бороться с неравенством?
Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. 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.
Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр.
Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного 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. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку коэффициент Джини пытается сократить 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 исключительно по 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 демографических данных может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Похожие статьи.
Download data API Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income or, in some cases, consumption expenditure among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Беларусь заняла 4 место среди стран с минимальным имущественным неравенством
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. (Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. 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. 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. News turk | новости турции.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные. Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения.
В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т. Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое. Стоит ли удивляться, что статистика неравенства до сих пор остается серой зоной, где даже асы по его измерению никак не могут договориться между собой? Но если так, то тогда, может быть, политикам и интеллектуалам лучше воздерживаться хотя бы пока от жонглирования не пойми какими цифрами и не вставать в позу мудрецов, знающих, куда катится мир? Если исходить из них, то в США существует самое высокое неравенство среди всех развитых стран: имея коэффициент Джини по располагаемым доходам, равный 0,45, они намного опережают остальные развитые страны, где он в 1,5—2 раза ниже. Но недавно американский статистик Джон Эрли решил подвергнуть этот факт проверке и обнаружил немало удивительного.
В США на федеральном уровне действует 83 трансфертных программы, связанных с проверкой нуждаемости. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все. В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран! В последние десятилетия он получил широкую популярность благодаря серии публикаций команды Пикетти, из которых следовало, что в США плоды экономического роста практически целиком достаются узкой группе сверхбогачей, тогда как на долю всех остальных не остается вообще ничего.
Так, согласно новейшим подсчетам Пикетти и его соавторов, с 1979 по 2014 г.
Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. 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.
Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают. Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами. Возьму свой давешний пример с буханками хлеба на пятерых.
При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю. Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры.
Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов.
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.
Gini Coefficient By Country
Может показаться, что самый низкий коэффициент Джини существует только в Нарнии, но и на нашей карте все же есть страна, в которой удалось добиться равномерного распределения благ, — Словакия. Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини. Коэффициент Джини после 2-й Мировой Войны: 0 - идеально ровное распределение доходов, 100 - всё богатство сконцентрированно в руках одного человека:.
Средний годовой эквивалентный располагаемый доход домохозяйства из нескольких человек без семьи составил 38 тыс. Тип домохозяйства с самым низким средним годовым эквивалентным располагаемым доходом был расширенным семейным домохозяйством с 25 тыс.
Справедливо рассмотреть топ-10 стран, где живут люди с самым высоким индексом качества жизни. Затем оценки складывались и делились на количество учтенных параметров. Рейтинг стран мира по уровню жизни 2024 Более справедливым распределение заработных плат стало в здравоохранении и предоставлении социальных услуг -3,47 , в сфере оптовой и розничной торговли автотранспортными средствами -2,27 , в сфере научных исследований и разработок -2,16.
Древняя мудрость: богатый не тот, у кого много денег, а тот, у кого в стране коэффициент Джини низкий. Формула его вычисления довольно сложна, но зато с ним согласны большинство экономистов мира. На карте ниже, составленной по данным Credit Suisse в 2019 году, самые неравные по распределению богатств являются Россия и США. Во всех остальных странах дела обстоят получше.
Коэффициент Джини
Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов, включая коэффициенты Джини. News. About. HDRO Team. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий.
Как оценивается социальное неравенство
Бюро переписей США начало собирать доходы для домашних хозяйств в 1967 году. В США самый высокий разрыв в доходах среди западных промышленно развитых стран. Каждое государство в стране испытывает влияние неравенства в доходах, которое поднимает судьбу богатых и оставляет остальных рабочих позади. Согласно отчету, штат Юта имеет наиболее равномерное распределение доходов с коэффициентом Джини 0, 419. За ним следуют Аляска, Вайоминг и Нью-Гемпшир с показателями 0, 422, 0, 423 и 0, 425 соответственно.
Округ Колумбия и Нью-Йорк имеют самые высокие различия в доходах между наемными работниками во всех категориях доходов с коэффициентом Джини 0, 532 и 0, 499 соответственно. Другие государства, которые также показали большие различия, включают Коннектикут, Массачусетс и Луизиану.
Download data API Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income or, in some cases, consumption expenditure among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Федеральная служба статистики Российской Федерации в качестве меры измерения социального неравенства использует децильный коэффициент фондов, который рекомендован в качестве одного из показателей оценки состояния экономической безопасности[7]. Однако на международном уровне зачастую используется другой показатель оценки социального неравенства — коэффициент Джини, который обладает своими плюсами и минусами по сравнению с коэффициентом фондов и может быть использован в качестве дополнительного показателя в оценки экономической безопасности. Методика расчета коэффициента Джини основывается на построении кривой Лоренца.
Коэффициент Джини определяется как отношение двух площадей: площадью между кривой Лоренца распределения доходов и диагональной линией полного равенства, выраженная как доля треугольной области между кривыми полного равенства и неравенства. Величина коэффициента Джини может принимать значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем выше уровень неравенства в распределении совокупного дохода.
Чем ближе коэффициент к 0, тем равномернее распределение. Коэффициенту Джини свойственны следующие признаки: Анонимность: не имеет значения, какие социальные группы обладают высоким или низким заработком. Показатель неравенства не должен зависеть от какой-либо характеристики отдельных лиц, кроме их дохода.
Независимость от масштаба экономики: коэффициент Джини не учитывает размер экономики. Независимость от размера населения: не имеет значения, насколько велико население страны. Независимость от шкалы доходов.
Мера неравенства является инвариантной к равномерным пропорциональным изменениям: если доход каждого человека изменяется в той же пропорции как, например, происходит при смене валютной единицы , то неравенство не должно меняться[4]. Преимущества применения Коэффициента Джини[6]: Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. Его можно использовать для сравнения распределения доходов по разным секторам населения, а также по странам, однако следует учитывать, что значение коэффициента Джини для городских районов отличается от значения коэффициента Джини для сельских районов во многих странах.
Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. 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.