Коэффициент Джини по странам мира. Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
Ибрагимова, Н. Расторгуева, М. В данной статье рассматривается понятие социального неравенства; коэффициенты, с помощью которых можно проследить уровень социальной дифференциации; виды и понятие бедности, виды территориальной дифференциации, а также анализируются данные экономической статистики. Ключевые слова: социальное неравенство, децильный коэффициент, индекс Джини, кривая Лоренца, бедность, прожиточный минимум, валовой региональный продукт, среднедушевые денежные доходы. В самом общем виде под социальным неравенством понимается расслоение общества, при котором отдельные индивиды или социальные группы находятся на разных уровнях вертикальной социальной иерархии и располагают разными шансами удовлетворения своих потребностей. Показатели дифференциации доходов населения. В макроэкономике социальное неравенство описывается целым рядом показателей, индексов и коэффициентов.
Среди них наиболее распространенными в теории и практике являются следующие. Одним из основных показателей дифференциации доходов можно считать децильный коэффициент.
Исключение периода 1990-х гг. Это свидетельствует о том, что косвенное налогообложение в России не оказывает существенного влияния как на неравенство граждан по доходам, так и неравенство потребления. Соответственно, для сглаживания неравенства граждан необходимо, кроме иных мер, изменение косвенного налогообложения, для чего важно учесть особенности неравенства потребления. Такое превалирование этих расходов с пониженной ставкой НДС, снижает уровень налоговой нагрузки на наименее обеспеченных граждан, однако, не приводит к сглаживанию неравенства. Это обусловлено тем, что, во-первых, от этих расходов потребители не могут отказаться в силу их обязательного характера, а во-вторых, в абсолютном выражении расходы по этой статье у наименее обеспеченных граждан остаются в 3,1 раза меньше, чем у наиболее обеспеченных — 3 561 против 10 950 руб. Это в 4,7 раза больше, чем у бедных.
Устойчивое превышение доли расходов у наиболее обеспеченных над долей расходов у наименее обеспеченных сложилось по гостиницам, кафе и ресторанам. Для поддержки этих отраслей у нас в условиях кризиса 2022 г. Интерес представляет расчет средней налоговой нагрузки по НДС по первой и десятой децильной группы. Целесообразным с позиций необходимости сглаживания неравенства, при прочих равных условиях и обеспечении качества налогового администрирования [9], представляется дифференциация ставок НДС, когда ставка на товары «роскоши» или товары, работы услуги, которые составляют основу потребительской корзины наиболее обеспеченных граждан при незначительной доле в потребительской корзине бедных граждан, будет выше при сохранении пониженной ставке на товары первой необходимости. Для сглаживания неравенства целесообразно также понижение ставки НДС по тем статьям расходов, которые в структуре потребления первой децильной группы существенно выше, чем для десятой группы: домашнее питание, ЖКХ и связь. В рамках дифференцииации ставок по НДС необходимо учитывать эластичность спроса и возможности переложения налогового бремени, поскольку для товаров, работ, услуг высокоэластичного спроса, в т. Необходимо также принимать во внимание, что предельная склонность к потреблению у бедных слоев населения выше, чем у богатых, а предельная склонность к накоплению, напротив, у наиболее обеспеченных выше, поэтому повышение налогов на потребление в первую очередь сказывается на наименее обеспеченных гражданах. Заключение Проведенное исследование позволило сформировать следующие выводы.
Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини.
Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее?
Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей.
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.
Максимальный уровень неравенства по доходам наблюдался в 2007 году — 0,422. Чем ближе индекс к единице, тем выше неравенство, уточнили в Росстате.
Екатеринбург, ул.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году. Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников. Институт политических исследований посчитал, что разрыв зарплат руководителей самых низкооплачиваемых работников в США составляет 670 раз. При этом стремительный рост пришелся на пять лет - с 1995 по 2000 год, когда разрыв увеличился со 118 раз до 371 раза. В России наибольший рост разрыва зарплат пришелся примерно на тот же период - 1991-1994годы, когда страна перешла на рыночную модель экономики, отмечает доктор экономических наук директор Института психолого-экономических исследований Александр Неверов. Одна из причин этого явления - институты, которые позволяют богатым людям наращивать свои доходы. К плюсам такой системы можно отнести появление "компаний-единорогов" с миллиардными оборотами, таких как Apple, Google, Microsoft, Amazon, рассказывает Аникин. Но оборотной стороной становится экстремальное неравенство, когда доход руководителя компании в сотни раз отличается от зарплаты его самого низкооплачиваемого подчиненного. Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин.
Экстремальное неравенство искажает мотивы трудовой деятельности.
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. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации.
Но начнем мы вопреки сюжету известного анекдота с хорошей новости. Неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини, то есть регионом, где социальное равенство достигло самой высокой степени, является наш сосед. 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?
Согласно данным мировой статистики, первое место по неравенству благосостояния населения на 2021 год занимает Россия. По коэффициенту Джини статистический показатель степени экономического неравенства в обществе Россия уступает лишь Бразилии. Но рекордный рост благосостояния в первую очередь в Северной Америке и Китае замедлился в 2022-м из-за сложной рыночной конъюнктуры и геополитических событий.
Ответственный за раздел
- Welcome to nginx!
- Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
- Уровень жизни. Динамические ряды
- Экономическое неравенство в России — Википедия
- Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Как уменьшить социальное неравенство?
| Уровень жизни. Динамические ряды | ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. |
| Москва зажралась, но это полбеды | Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. |
| Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей» | Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. |
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется 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 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
Posted 23 октября 2023,, 09:00 Published 23 октября 2023,, 09:00 Modified 1 февраля, 20:36 Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России 23 октября 2023, 09:00 Фото: СС0 Public Domain Новость о том, что Россия попала на третье место в мире по самому большому расслоению между богатыми и бедными, чревата запуском важных политических и социально-экономических процессов. Очевидно, что расслоение практически всегда ведет к дальнейшему запросу на социальную уравниловку. Очевидно, что это плохо, потому что вместо экономики креативной и пассионарной, где люди хотят максимально вкладываться и выкладываться, мы получаем экономику пассивную, в которой люди, в общем-то, ничего не хотят. По сути, такую картину можно было наблюдать на излете Советского Союза: тогда никто не хотел на заводе работать, а все хотели отсидеть положенный восьмичасовой рабочий день и уйти, чтобы потом получить зарплату. Сегодня нечто схожее мы видим в развитых западных странах, особенно среди мигрантов, которые требуют социального равноправия, хотя работать не хотят.
Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. 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.
Максимальное его значение в новейшей истории России фиксировалось в 2007 году 0,422. Если в 2022 году он составлял 13,8 раза, то в 2023-м вырос до 14,6 раза, следует из данных Росстата. Тем не менее в 2007—2013 годах этот показатель стабильно превышал 16 раз, а еще в 2021 году составлял 15,2 раза. Читать также: В ФНС исключили «налоговый террор» из-за блокировки активов «уклонистов» Неравенство в России все еще слишком высоко, хотя его уровень постепенно снижается, заявлял ранее помощник президента Максим Орешкин. Позитивную динамику последних лет он связывал с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, а также с масштабными программами по поддержке семей с детьми и общим сокращением уровня бедности. Подробности В Мексике началось извержение вулкана. Видео В Подмосковье электричка сошла с рельсов.
Ключевые слова
- За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился - ИА "Финмаркет"
- Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду
- Налоги и налоговая система
- Социальное неравенство. Индекс Джини
- Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния — OfficeLife
- "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента. Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными.
Децильный коэффициент в России 2023 году
Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. 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. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416). 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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства)
- В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
- За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился - ИА "Финмаркет"
- Коэффициент Джини
- Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России - Российская газета
Коэффициент джини в России
| Коэффициент Джини | Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3–0,4 в стране высокое неравенство. |
Коэффициент джини в России
Олег с капиталов в 2 000 000 рублей. Саша с капиталом 200 000 000 000 рублей. Спустя год ситуация меняется. Вася и Петя без средств к существованию пустятся во все тяжкие и погрязнут в мелких подработках, кражах и микрозаймах. В итоге Вася останется должен банку 100 000 рублей, Петя — 20 000 рублей.
Коля как работал на стабильной работе, так и будет. С учетом инфляции за год его доход подрастет до 22 000 рублей, но по факту он останется на том же уровне. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность. Пример, конечно, утрированный, но зато тут наглядно видно, почему богатым так легко стать ещё богаче, а бедным тяжело выбраться из порочного круга бедности.
Даже ничего не делая и получая небольшой процент с многомиллиардного капитала, на длительном отрезке времени ты все равно разбогатеешь. Причем даже больше чем человек с миллионом, который организовал свой бизнес и впахивает день и ночь. Однако этот пример иллюстрирует не только фатальность положения бедных и успех богатых. Посмотрите на Колю.
Это классический представитель третьей модели поведения, когда человеку хватает заработанных денег на жизнь, но по факту он существует от зарплаты до зарплаты. Уровень его дохода стабилен, как и уровень жизни. Он не беднеет, но и богаче тоже не становится. При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете.
Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс. Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя. В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов.
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.
Коэффициент Джини по странам Сравнение коэффициента Джини по данным за 2016 год показывает, что в то время самые высокие значения коэффициента Джини были у Южной Африки, Бразилии, Чили и Мексики. По данным Федеральной службы государственной статистики РФ в 2016 г. В пятерку «самых равных» стран также входят Япония, Швеция, Чешская Республика и Норвегия которая делит пятое место со Словакией.
Интересно отметить, что десятку стран с наименьшим неравенством замыкает Украина, где согласно индексу неравенство даже ниже, чем в Германии. О том, почему в Украине такой низкий индекс Джини, мы поговорим позже. А пока давайте посмотрим, в каких странах неравенство процветает «во всей красе». Лесото, Сьерра-Леоне, Центральноафриканская Республика и Ботсвана также входят в пятерку стран с самым высоким уровнем неравенства. Преимущества использования коэффициента Джини Коэффициент Джини позволяет: Провести сравнение распределения изучаемого признака в совокупностях с разным числом единиц и между разными популяциями. Например, в регионах с разным населением или между странами. Скорректировать данные по ВВП и доходу на душу населения.
Проследить динамику неравномерного рассеивания исследуемого показателя. А также сравнить распределение показателя в неоднородных группах населения например, сельская местность против городской. Одним из несомненных преимуществ коэффициента Джини является его анонимность. Непонятно, о чьих доходах идет речь, поскольку в этом, по сути, нет никакой необходимости. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, коэффициент Джини не может дать полную объективную оценку неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие недостатки: Он делит население на группы, не описывая эти группы. Неизвестно, на какие компоненты и ценности делится население.
Коэффициент «дается» без этих описаний. Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т. В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности. Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны.
Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан. Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини.
Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе. Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора.
Игорь Венгель ответил Софии София , Вы заблуждаетесь. Те, кто сегодня находится у власти, в том числе и в министерских кабинетах, в 90-х уничтожали, разворовывали страну, всё то что люди строили дважды, после Гражданской, после Отечественной... К 00-ым страна была освоена и поделена, и те, кто "заработал" на уничтожении промышленности, сельского хозяйства начали строить свой бизнес, осваивая уже людской ресурс. Что сделал Путин?
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
Вы всегда можете отключить рекламу. The author identifies and describes the causes of income differentiation among the population, special attention is paid to the factors under which there are differences in the distribution of remuneration, and summarizes the results of a study of the relationship between the tax to incomes of physical persons and the Gini coefficient. In conclusion, the description of the evolution of the Gini coefficient. Дербенева, студент Санкт-Петербургский государственный экономический университет Россия, г. Санкт-Петербург Аннотация. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства - индексе Джини.
Автором выявлены и описаны причины дифференциации доходов среди населения, особое внимание уделено факторам, под действием которых возникают различия в распределении оплаты труда, а также обобщены результаты исследования зависимости между налогом на доходы физических лиц и коэффициентом Джини. В заключение приведено описание динамики изменения коэффициента Джини. Ключевые слова: неравенство доходов, распределение ресурсов, оплата труда, заработная плата, индекс Джини, коэффициент Джини, доходы физических лиц. Условия и предпосылки развития человеческого потенциала определяются не только количеством, но и характером распределением ресурсов между людьми, и от характера этого распределения данное развитие зависит не меньше, а даже больше, чем от количества самих ресурсов. Роль неравенства в определении совокупных функциональных возможностей населения выражается в том, что при одних и тех же интегральных значениях фундаментальных факторов ресурсов общий уровень осуществимости и доступности каждой из значимых для развития человеческого потенциала функций может варьироваться в широких пределах.
Среди причин роста дифференциации доходов населения в России можно выделить следующие: 1. Интенсивный рост дифференциации оплаты труда, несмотря на падение средней заработной платы в реальном выражении.
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.
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. Были бы мы все как Белгород — была бы у нас гарантированная насколько это вообще возможно , та самая вожделенная Стабильность. Ведь низкий Джини Белгородской области свидетельствует о том, что быстрый рост экономики региона, наблюдаемый в последние годы, трансформируется в улучшение благосостояния граждан, причем не отдельно взятых, а — большинства.
Спросите: а где наша, Воронежская область? Решайте сами, как это оценивать. Ну как это комментировать?.. Япония и Португалия сами по себе очень непохожи друг на друга, а Россия рядом с ними вообще видится Афанасием Никитиным в индийском чайном клубе. И не важно, у кого индекс тот же, важно, как он преломляется в наших реалиях. Вспомним об антилидерах рейтинга.
WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений.
Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18. Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель.
Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
К чему может привести рост социального неравенства в России. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.