Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. It was developed by statistician and sociologist Corrado Gini. The Gini coefficient measures the inequality among values of a frequency distribution, such as levels of income. A Gini coefficient of 0 reflects perfect equality, where all income or wealth values are the same, while a Gini coefficient of 1. Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло.
Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось.
Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. 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.
Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1.
Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот. В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей.
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: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов.
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.
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.
Это важная информация для планирования социальных и экономических политик в каждой отдельной стране.
Как страны мира справляются с неравенством Страны принимают разные подходы к борьбе с неравенством, в зависимости от своих социально-экономических и политических условий. Некоторые страны активно осуществляют политику социальной защиты, направленную на уменьшение неравенства и повышение благополучия населения. Другие страны сосредотачивают свои усилия на развитии экономического роста, считая его основным фактором для снижения неравенства. Однако независимо от конкретных методов и подходов, важно помнить о необходимости поддержки всех слоев населения и создания равных возможностей для всех. Организации по всему миру также играют важную роль в борьбе с неравенством путем проведения исследований, разработки программ социальной помощи и активного воздействия на формирование политики.
Как распределена неравенность по странам мира Распределение неравенства может зависеть от многих факторов, включая экономическую политику государства, социальные и культурные причины, уровень развития и другие факторы. Поэтому место страны в рейтинге по индексу Джини может служить показателем того, насколько равномерным и справедливым является распределение дохода в этой стране. Международные организации, такие как Всемирный банк и Организация экономического сотрудничества и развития, регулярно публикуют данные о распределении неравенства по странам мира.
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. 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.
Коэффициент Джини |
В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы. 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.
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.
Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income. Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries. Statistical Concept and Methodology: The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual.
The Lorenz curve is used to calculate the Gini coefficient. The vertical axis shows the total wealth or income of the population.
For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same.
Gini inequality index - Country rankings
| Индекс революций — Блоги — Forbes Kazakhstan | Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. |
| Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality | Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). |
| Индекс Джини и неравенство доходов | 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. |
| Индекс революций | Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. |
Global Inequality Quantified - The Gini Coefficient
- Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
- Что такое индекс Джини?
- Human Development Insights
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income.
There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited. In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain.
Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности.
Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.
В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2]. И на её основании можно вывести коэффициент Джинни. Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1.
The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income.
Frequently Asked Questions How comparable is the World Bank data on household incomes across time or between countries?
Because there is no global survey of incomes, researchers need to rely on available national surveys. Such surveys are designed with cross-country comparability in mind, but because the surveys reflect the circumstances and priorities of individual countries at the time of the survey, there are some important differences. In collating this survey data the World Bank takes steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. Pooling the data available from different kinds of survey data is unavoidable if we want to get a global picture of poverty or inequality. The two concepts are nevertheless closely related: the income of a household equals their consumption plus any saving, or minus any borrowing or spending out of savings.
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. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца.
Однако, есть исключения, такие как некоторые развитые страны с высоким уровнем неравенства. Индекс Джини и рейтинг стран по нему могут служить важной информацией для оценки социально-экономического развития страны и определения проблемных аспектов. Эти данные помогают разрабатывать политики и меры для борьбы с неравенством и улучшения жизни населения. Итак, зная место своей страны по индексу Джини, можно понять, насколько эффективными оказываются меры для снижения неравенства и социальной справедливости в вашей стране. Это может стать отправной точкой для дальнейших размышлений и действий по изменению ситуации.
Вопрос-ответ Какой индекс джини отражает? Индекс Джини отражает уровень неравенства доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше неравенство в распределении доходов в стране. Какой рейтинг по индексу Джини ожидается в 2023 году?
Авторитет этого источника в мире невольно наталкивает на мысль: не заложен ли сюда механизм самосбывающегося пророчества... Но как связаны цифры индекса с прогнозом революционных ожиданий? Связь прямая: каждая «цветная революция» порождает вопросы «зачем» и «почему».
Индекс Джини дает на них убедительные ответы. Вопрос «зачем» обычно интересует свергнутых правителей и их покровителей. Они знают, что спонтанных революций не бывает: технологии давно описаны. А у победителей есть ответ: «Не «зачем? Посмотрите на индекс Джини». Так ли все просто? И когда ожидать, скажем, революции в США?
Логично предположить, что чем больше разница между прямой «абсолютного равенства» и Кривой Лоренца, тем больше в обществе проявляется неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади образовавшейся фигуры к площади треугольника, образованного осью Х, линией «абсолютного равенства» и перпендикуляром к оси Х в точке 100. По итогу мы получаем модель от 0 до 1, где 0 — полное равенство, а 1 — тотальное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Достичь значения 1 в масштабах мира или страны невозможно даже теоретически, хотя в отдельно взятых группах такое может быть. Однако даже в этом случае, коэффициент будет меньше 1, пусть даже на несколько тысячных. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Социальное неравенство в России В России существует «уникальная», по крайней мере, по словам некоторых чиновников, бедность, которую называют «бедностью работающего населения».
По данным статистики у нас в стране очень много людей, которые работают, но их заработок остается на уровне минимальной оплаты труда. На 2020 год размер МРОТ составляет 12130 рублей. При этом любопытно, что средняя заработная плата по стране — 33000 рублей. По определению Всемирного банка, есть ещё такая категория граждан, которую называют «экономически уязвимой». Сюда относятся люди, которые живут меньше чем на 10 долларов или примерно на 700 рублей в день. То есть это те, чей доход составляет менее 21000 рублей в месяц. К слову, это больше половины россиян.
По данным Росстата показатели в России не так плохи. Такая высокая планка держалась вплоть до 2010 года, а затем постепенно начала снижаться. Рост неравенства возобновился в 2018 году и продолжается до сих пор. Данных на 2020 пока нет, но учитывая кризисную ситуацию прогноз неутешительный. Межрегиональное и внутрирегиональное неравенство Всемирный банк опубликовал исследования, в которых наглядно видно, что процесс сокращения неравенства в России постепенно замедляется. Это тенденция характерна для всей глобальной экономики. Расслоение в нашей стране проявляется не только на уровне классов общества, но и на уровне регионов.
Неравенство в Китае
Loginom: Качество бинарной классификации визуализатор Индекс Джини — это статистический показатель, с помощью которого можно описывать характер изменения одной величины относительно изменения другой. Основным применением индекса Джини является оценка неравномерности распределения изучаемого признака например, годового дохода для различных социальных групп. Этот метод был разработан итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и впервые опубликован в 1912 г. В настоящее время индекс Джини широко применяется в экономических, социальных и демографических исследованиях.
You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3. The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas.
Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress. The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders. Learn more here about subscribing to the GGEI or leveraging our model to create bespoke sustainability frameworks. Is this change an improvement or a decline in performance? We also calculate its distance from globally accepted targets associated with emission reductions, SDGs and other environmental, social and governance goals.
For example, what are the efficiency improvements in sectors like buildings, transport and energy and how does this rate compare to what is required to keep on track to limit warming to 1,5 degrees Celsius? These two measurement components — the change in performance over time and the distance from global targets — offer new insight to market actors prioritizing ESG-aligned investment and commercial opportunities. The rate of change indicates green market momentum. Markets that are rapidly evolving towards more sustainable models may offer greater green investment opportunities. And the distance of each country from globally established targets conveys just how genuinely each market is realizing green growth.
The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63.
Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality. Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income.
Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. Разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году, он часто служит индикатором экономического неравенства ,. Значения выше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Понимание индекса Джини Страна, в которой все жители имеют одинаковый доход, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 0. И наоборот, страна, в которой один житель получает весь доход, а все остальные ничего не зарабатывают, будет иметь коэффициент Джини дохода, равный 1. Тот же анализ можно применить к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство измерить труднее, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и появляются просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходам.
Коэффициент Джини для богатства, как правило, намного выше, чем для дохода. Коэффициент Джини является важным инструментом для анализа распределения дохода или богатства в стране или регионе, но его не следует путать с абсолютным измерением дохода или богатства. Страна с высоким доходом и страна с низким доходом могут иметь одинаковый коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: например, в Турции и США коэффициент Джини дохода составляет около 0,39—0,40, согласно Организация экономического сотрудничества и развития ОЭСР ,. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5.
Gini index (World Bank estimate)
| Gini Ranking 2023 | Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. |
| Algeria - GINI index (World Bank estimate) | Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. |
| Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. |
Топ-10 стран по индексу джини в 2023 году:
- Quality of Life Index by Country 2024
- Кривая Лоренца
- Неравное распределение доходов между африканскими и карибскими странами
- Из Википедии — свободной энциклопедии
Коэффициент Джини |
Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. 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. Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту.
Ресурсы ЕАЭС
- Gini Coefficient
- Неравенство в Китае
- Breadcrumb
- Как оценивается социальное неравенство
- Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality -
Gini Ranking 2023
Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством
Индекс Джини дает на них убедительные ответы. Коэффициент Джини. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Ещё в 1980-м году индекс Джини в Китае был около 30.
Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023
Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes.