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. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения (1991—2018). Коэффициент Джини. Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН).
Коэффициент Джини
Кратковременное сокращение доходов персонала, работающего на начало 2023 г. Значительное их количество закрывало свои точки в России, отправляя персонал в отпуск или переводя на выплаты МРОТ на неопределенный срок, пока не находили фирму-покупателя в стране. Неравномерность роста заработка по отраслям. За счет продолжения в 2023 г. Несмотря на отсутствие официальных данных о росте зарплат в ВПК, полная загрузка производственных мощностей в отрасли увеличила спрос на кадры, а следовательно, и уровень дохода сотрудников.
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.
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value.
The third highest Gini Coefficient is Suriname with a score of 57. Zambia comes in fourth with a Gini Coefficient of 57.
The Central African Republic also presents a significant income disparity, with a Gini Coefficient of 56. Eswatini Swaziland and Mozambique report similar Gini Coefficients at 54. Brazil and Botswana rank ninth and tenth, both having Gini Coefficients over 53.
Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом. Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. 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.
Gini Coefficient
Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные. В России коэффициент Джини в последние годы держится на уровне 0,41. 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.
Индекс Джини по Странам Мира 2024 Таблица • 7-е место исландия
Богатые продолжают обогащаться, а бедные продолжают стагнировать или экономически мало прогрессировать. Интерпретация значений коэффициента Джини Значения коэффициента Джини варьируются от нуля до единицы. Нулевая цифра коэффициента Джини представляет равенство в доходах в обществе, где каждый человек в обществе имеет одинаковый доход. Коэффициент Джини, равный 1, представляет максимальное неравенство среди получателей дохода. Среди большой группы людей только один человек имеет весь доход, а остальные нет.
Значение коэффициента Джини, равное нескольким, также может иметь место в некоторых случаях, когда кто-то вносит отрицательный вклад или имеет отрицательный доход. Низкий показатель коэффициента Джини связан с достаточно распределенным доходом, в то время как более высокий показатель представляет перекос и несоответствие дохода.
Благодаря индексу Джини социологи могут вывести процентное соотношение расслоения в доходах жителей каждой страны. Если же процентное соотношение близко к нулю, то доходы у всех жителей государства находятся почти на одном уровне. Где применяется индекс Джини Показатель часто помогает людям, которые планируют перебраться на ПМЖ в другое государство. Человек может ознакомиться с индексом, к примеру, в Нидерландах , и узнать, насколько местные состоятельные граждане зарабатывают больше, чем среднестатистические.
На показатель, отражающий неравенство доходов, влияют многие факторы. Всего показатель насчитывает свыше 10 вариаций, которые применяются в отдельных случаях. Коэффициент позволяет также определить процент роста или падения ВВП, темпы роста долгов граждан перед банками, возрастание поляризации в политике или уровня нищеты. Индекс не учитывает доходы от продажи услуг или продуктов собственного производства или выращивания, а также источники прибыли.
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? Южная Африка с коэффициентом Джини 63,0 в настоящее время признана страной с самым высоким неравенством доходов. World Population Review объясняет это массовое неравенство расовой, гендерной и географической дискриминацией, поскольку белые мужчины и городские рабочие в Южной Африке получают гораздо более высокие зарплаты, чем все остальные. Что означает индекс Джини, равный 50?
Джини в 50 — это половина пути, и в целом его можно воспринимать как место, где доходы распределяются несправедливо: только в 15 странах мира индекс Джини составляет 50 и более. Коэффициент Джини в США высокий или низкий? В США коэффициент Джини равен 41,1, что является высоким показателем для такой развитой экономики.
По данным Всемирного Банка первые 15 стран с самым высоким неравенством выглядят так: Здесь любопытно нахождение США на 15 месте. Впрочем, ни для кого не секрет что в США достаточно большое расслоение в доходах. Это плата за высокую эффективность экономики. Рейтинг приведен на основе данных за 2019 год, так как за более поздние периоды данные неполные. Россия находится в третьем десятке и имеет средний индекс неравенства, на уровне Китая, Индонезии, Таиланда. Что дает индекс? Равенство распределения доходов часто отождествляют со справедливостью, однако это не совсем так.
Справедливым в определенной трактовке смысла можно назвать и обратную ситуацию, когда доходы распределяются на общих условиях в ходе конкурентной борьбы. Какое понимание справедливости более верное — вопрос открытый.
Индекс Джини по Странам Мира 2024 Таблица • 7-е место исландия
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. Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат. Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения.
Индекс Джини
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. Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине.
Можно также заметить, что уровень неравенства следует за падением ВВП в 1999, 2008 и 2011 годах, но изменяется намного меньше. Рисунок 8. Этот график показывает более устойчивую связь между коэффициентом Джини и индексами ВРП, с отрицательным коэффициентом корреляции, хотя и небольшим, но достаточно явным особенно если учесть большой массив данных. Поспелова Е.
Но на первой мы видим процесс во времени, а на второй усредненные по времени данные по регионам, разделенным в пространстве. То есть первая показывает нам, что с ростом всех регионов, усредненных по всей России, неравенство также растет. Вторая показывает, что неравенство выше в более богатых регионах. Изучение диаграмм привело к мысли о том, что коэффициент Джини часто оказывается больше для более богатых регионов.
Для проверки этой гипотезы была построена диаграмма рассеяния для зависимости Джини не от индекса, а от величины ВРП на душу населения рис. Рисунок 9. Эта диаграмма показывает, что неравенство действительно больше в более богатых регионах, что подтверждается коэффициентом корреляции в 0,55, который для выборки в 85 пар данных считается достоверным. Заключение Экономика России в исследуемый период сталкивалась с большими проблемами, циклы быстрого подъема сменялись столь же быстрым падением.
Если на уровне страны эти взлеты и падения нивелировались, то на региональном уровне они очень велики. В то же время такие параметры, как экономическое неравенство, более инерционны, поэтому изучение социально-экономических процессов на региональном уровне требует усреднения по промежуткам в три-пять лет. Темп роста регионов с низким уровнем неравенства выше, чем регионов с высоким. При стабильной экономической ситуации это должно вести к выравниванию экономического развития по стране.
Неравенство намного выше в более богатых регионах России. Но это говорит не о том, что неравенство стимулирует рост. Скорее, неравенство — это результат роста регионов, которым повезло с теми или иными ресурсами, а также регионов, в которых сконцентрирована политическая и экономическая власть; там быстро возникает слой богатых и просто обеспеченных людей. Низкое неравенство бедных регионов — это равенство в нищете.
При интенсивном развитии часть населения уходит вперед, отрываясь от основной массы. Но общество в целом может стать развитым, только если в дальнейшем эта масса будет подтягиваться к более высокому уровню, в противном случае возникают страны с низким уровнем средних доходов, где островки дворцов окружены океаном хижин. Общий уровень экономического развития таких стран невысок. Источники: 1.
Сочинения в четырех томах. Сочинения: В 4 т. Сорокин П. Мыслители XX века.
Kuznets S. Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 1955, Vol. Любимов, И.
Piketty T. Capital in the 21st century. Ferreira, Michael Walton.
Что он сделал полезного? Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один.
Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. 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.
Штаты США по коэффициенту Джини
Коэффициент Джини. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Эти данные включают коэффициент Джини, индексы экономического роста и ВРП на душу населения (более 80 субъектов за период с 1997 по 2018 годы).
Россия – чемпион мира по расслоению богатства населения
В соответствии со Стратегией экономической безопасности 2030 угрозы экономической безопасности, связанные с ростом социального неравенства, являются особенно актуальными на сегодняшний день[1]. Своевременное принятие государством адекватных мер по снижению дифференциации населения в целях уменьшения социальной напряженности и повышения уровня экономической безопасности является одной из ключевых задач государства, что подтверждается Указом Президента Российской Федерации «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», где одной из целей развития Российской Федерации является снижение уровня бедности в два раза[2]. Предшествующим этапом по реализации мер снижения уровня дифференциации населения по уровню доходов, является этап оценки текущего состояния социального расслоения общества по уровню доходов. На сегодняшний день существует много способов измерения неравенства, каждый из которых имеет некоторую интуитивную или математическую привлекательность. Тем не менее, многие явно подходящие способы измерения неравенства не могут быть использованы. Например, дисперсия, которая должна быть одной из самых простых мер неравенства, не является независимой от шкалы доходов: простое удвоение всех доходов приведет к четырехкратному увеличению оценки неравенства доходов.
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.
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. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
На этом графике, который нивелирует скачки региональной экономики, можно видеть более заметную положительную связь коэффициента Джини и индекса ВВП, особенно после 2002 года. Это подтверждает и коэффициент корреляции 0,224, хотя и небольшой, но уже превышающий уровень случайных колебаний. Можно также заметить, что уровень неравенства следует за падением ВВП в 1999, 2008 и 2011 годах, но изменяется намного меньше. Рисунок 8. Этот график показывает более устойчивую связь между коэффициентом Джини и индексами ВРП, с отрицательным коэффициентом корреляции, хотя и небольшим, но достаточно явным особенно если учесть большой массив данных. Поспелова Е. Но на первой мы видим процесс во времени, а на второй усредненные по времени данные по регионам, разделенным в пространстве. То есть первая показывает нам, что с ростом всех регионов, усредненных по всей России, неравенство также растет. Вторая показывает, что неравенство выше в более богатых регионах. Изучение диаграмм привело к мысли о том, что коэффициент Джини часто оказывается больше для более богатых регионов. Для проверки этой гипотезы была построена диаграмма рассеяния для зависимости Джини не от индекса, а от величины ВРП на душу населения рис. Рисунок 9. Эта диаграмма показывает, что неравенство действительно больше в более богатых регионах, что подтверждается коэффициентом корреляции в 0,55, который для выборки в 85 пар данных считается достоверным. Заключение Экономика России в исследуемый период сталкивалась с большими проблемами, циклы быстрого подъема сменялись столь же быстрым падением. Если на уровне страны эти взлеты и падения нивелировались, то на региональном уровне они очень велики. В то же время такие параметры, как экономическое неравенство, более инерционны, поэтому изучение социально-экономических процессов на региональном уровне требует усреднения по промежуткам в три-пять лет. Темп роста регионов с низким уровнем неравенства выше, чем регионов с высоким. При стабильной экономической ситуации это должно вести к выравниванию экономического развития по стране. Неравенство намного выше в более богатых регионах России. Но это говорит не о том, что неравенство стимулирует рост. Скорее, неравенство — это результат роста регионов, которым повезло с теми или иными ресурсами, а также регионов, в которых сконцентрирована политическая и экономическая власть; там быстро возникает слой богатых и просто обеспеченных людей. Низкое неравенство бедных регионов — это равенство в нищете. При интенсивном развитии часть населения уходит вперед, отрываясь от основной массы. Но общество в целом может стать развитым, только если в дальнейшем эта масса будет подтягиваться к более высокому уровню, в противном случае возникают страны с низким уровнем средних доходов, где островки дворцов окружены океаном хижин. Общий уровень экономического развития таких стран невысок. Источники: 1. Сочинения в четырех томах. Сочинения: В 4 т. Сорокин П. Мыслители XX века. Kuznets S. Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 1955, Vol. Любимов, И. Piketty T.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами, которые уже указывались ранее. Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени. Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.