Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. Экономическое неравенство в России — одна из характеристик социального неравенства в российском обществе. Снижение экономического неравенства упомянуто в качестве одной из.
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. 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. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
| Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России | С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. |
| Неравенство и бедность | Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. |
| Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства | Инфляция в России по итогам 2023 г. |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. |
РБК: Рост доходов в РФ сопровождается увеличением доходного неравенства
Показатель указывает на увеличение доходного неравенства. В 2022 году индекс Джини впервые с 2002 года опустился ниже 0,4, однако в 2023 году снова вырос. Несмотря на это, он остается ниже значений, зафиксированных в 2020 году 0,406 и 2021 году 0,409 , а максимальное значение было достигнуто в 2007 году 0,422.
По официальным данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент был в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. Однако, по экспертным оценкам, этот коэффициент в России достигает 17. В предвоенной царской России начала XX века децильный коэффициент составлял 6,5 расчет профессора С. Петербургского госуниверситета Б. При этом богатые люди по факту оказываются еще обеспеченнее, чем могут показать различные коэффициенты, Росстат и другие.
Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, приобретают высокодоходные ценные бумаги, инвестируют в недвижимость. Тогда как менее обеспеченные граждане часто не могут себе позволить приобрести даже единственное жилье. С показателями социального неравенства в России сложилась двоякая ситуация. По официальной статистике, Россия не показывает значительной разницы с другими странами. С другой стороны, все более очевидной становится «серая» зона в оценке неравенства, которая не поддается подсчетам. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. Причины социального неравенства в России французский ученый Пикетти видит в том, что крах советской модели привел к отказу от любых попыток общественного перераспределения.
Полностью отказались в России и от налога на наследство.
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. Да ещё и стоим на пороге третьей мировой, в одиночестве. Показать список оценивших.
Российско-украинский конфликт стал одним из трех шоков последних лет для глобального перераспределения доходов, говорил в докладе в рамках XXIV Ясинской Апрельской международной научной конференции весной 2023 года ведущий экономист Всемирного банка Бранко Миланович. По оценке Милановича, антироссийские санкции не только затрагивают экономики вовлеченных стран, но и имеют последствия для всего мира из-за их фрагментации на экономические блоки и роста цен на энергоносители и продовольствие, что увеличивает бедность и неравенство в мире. Усиливает ли неравенство экономический рост, как в богатых странах, или снижает его, как в России, согласно расчетам ЦБ, зависит от модели экономики, говорит профессор Финансового университета при правительстве Александр Сафонов. При этом экспортно ориентированная направленность приводит к неравномерному распределению доходов рента сосредотачивается в руках небольшого числа людей ", — поясняет он. В будущем Россию скорее ждет усиление неравенства, полагает Сафонов. Расширение прогрессивной шкалы налогообложения — один из способов это предотвратить, согласен он со Скрыпником: "Прогрессивное налогообложение делает бессмысленным сверхпотребление.
Чем больше вы зарабатываете, тем меньше получаете, а государство получает дополнительные средства". Другие необходимые меры — повышение МРОТ фиксирование обязательного уровня зарплаты на низком уровне не мотивирует работодателя увеличивать производительность труда, внедрять современные технологии. К налоговым преступлениям стоит отнести в том числе необъяснимые расхождения между расходами и доходами", — перечисляет эксперт. Эффективность мер по борьбе с неравенством будет зависеть от баланса между положительным влиянием социальных расходов и отрицательным влиянием роста налогов или увеличения государственного долга, например, ради роста социальных расходов государства , полагает научный сотрудник Центра макроэкономических исследований НИФИ Минфина России Мария Елкина. Ответить на этот вопрос могут помочь оценки мультипликаторов государственных расходов и доходов в России хотя необходимо признать, что получить их достоверную оценку непросто , говорит она. Посвященное этому исследование эксперта Банка России показало, что мультипликатор госдоходов на горизонте 5 лет составляет порядка -1,67, то есть при увеличении налоговой нагрузки на 1 рубль выпуск снизится на 1,67 рублей за 5 лет.
Представляется, что мультипликатор трансфертов наиболее уязвимым слоям населения должен быть достаточно большим. Поэтому если система настроена эффективно, то эффект от этих трансфертов в целом должен быть положительным", — предположила эксперт.
Исследование различий зарплат в регионах России
Эта информация содержится в докладе Росстата о социально-экономическом положении граждан. По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году.
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года. Максимальный уровень неравенства по доходам наблюдался в 2007 году — 0,422.
Это — Белгородская область. К слову, примерно такой же результат коэффициента наблюдается у Белоруссии, которая лично мне очень симпатична. Не знаю, замеряли ли тогда коэффициент Джини, но за тем, чтобы расслоение в обществе не становилось фатальным, следили однозначно. Помню, как пару лет назад в ДДЮ об этом на одном социокультурном семинаре под эгидой местной власти и международных организаций говорил профессор, имя которого я, увы, позабыл. Профессор рассказывал, что в Европе коэффициент расслоения пониже, чем в Америке, где он уже близок к критичному, а у нас сегодня еще выше, чем в Америке США. Но это отнюдь не уникальное явление. Тот факт, что ситуация с неравенством доходов в России подошла к уровню некоторых развитых стран — как, например, США — говорит о том, что мы в этом плане постепенно выходим на цивилизованный уровень. В ЮАР сложнее, слышите? Может, в США сейчас и так же, как у нас. Ну, так в штатах идет перестройка на манер нашей горбачевской, не стоило бы на них равняться.
В предвоенной царской России начала XX века децильный коэффициент составлял 6,5 расчет профессора С. Петербургского госуниверситета Б. При этом богатые люди по факту оказываются еще обеспеченнее, чем могут показать различные коэффициенты, Росстат и другие. Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, приобретают высокодоходные ценные бумаги, инвестируют в недвижимость. Тогда как менее обеспеченные граждане часто не могут себе позволить приобрести даже единственное жилье. С показателями социального неравенства в России сложилась двоякая ситуация. По официальной статистике, Россия не показывает значительной разницы с другими странами. С другой стороны, все более очевидной становится «серая» зона в оценке неравенства, которая не поддается подсчетам. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. Причины социального неравенства в России французский ученый Пикетти видит в том, что крах советской модели привел к отказу от любых попыток общественного перераспределения. Полностью отказались в России и от налога на наследство. Помимо России, налога на наследство не существует еще в Китае. Только «если Китай в результате смог сохранить относительный контроль над капиталами и избежать их массового оттока из страны, то Россию можно охарактеризовать как клептократию».
Социальное неравенство в России: современные тенденции
| Коэффициент Джини | Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции. |
| Децильный коэффициент в России 2023 году | Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. |
| Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства | 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. |
| Welcome to nginx! | 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. |
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения Специалисты объяснили это рекордным за пять лет ростом зарплат. В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года.
Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан.
Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. 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.
Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций. К следующей новости.
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. К слову, наличие проблемы выявляет и официальная статистика.
Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду
Реалии; Крым. НЕТ»; Межрегиональный профессиональный союз работников здравоохранения «Альянс врачей»; Юридическое лицо, зарегистрированное в Латвийской Республике, SIA «Medusa Project» регистрационный номер 40103797863, дата регистрации 10. Минина и Д. Кушкуль г. Оренбург; «Крымско-татарский добровольческий батальон имени Номана Челебиджихана»; Украинское военизированное националистическое объединение «Азов» другие используемые наименования: батальон «Азов», полк «Азов» ; Партия исламского возрождения Таджикистана Республика Таджикистан ; Межрегиональное леворадикальное анархистское движение «Народная самооборона»; Террористическое сообщество «Дуббайский джамаат»; Террористическое сообщество — «московская ячейка» МТО «ИГ»; Боевое крыло группы вирда последователей мюидов, мурдов религиозного течения Батал-Хаджи Белхороева Батал-Хаджи, баталхаджинцев, белхороевцев, тариката шейха овлия устаза Батал-Хаджи Белхороева ; Международное движение «Маньяки Культ Убийц» другие используемые наименования «Маньяки Культ Убийств», «Молодёжь Которая Улыбается», М.
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. Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели. Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели. Чтобы подтвердить гипотезу, необходимо большее количество экспериментов.
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: 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.
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.
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2). Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. 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. С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения.
Все продукты Банки.ру
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца
- Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
- "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
- - экономические и финансовые данные
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
| Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире | Russian Federation from The World Bank: Data. |
| Исследование различий зарплат в регионах России | ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. |
| Исследование различий зарплат в регионах России | Исследования | РИА Рейтинг | По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента. |
| Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
| Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых | В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. |
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
Коэффициент Джини по странам мира. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. Больше новостей в сюжете: Динамика цен в России. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий.