Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами, которые уже указывались ранее.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Сравнение коэффициента Джини по странам, конечно, довольно условно, так как размер страны влияет на уровень неравенства: чем больше территория, население и ВВП, тем больше неравенство. 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 или индекс Джини позволяют оценить экономическое неравенство в конкретной стране или между государствами. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий.
Gini Coefficient
Коэффициент Джини индекс.
Поэтому вводится порог срабатывания, выше которого прогнозные значения будут относиться к классу 1, ниже — к классу 0 соответственно. Но для бизнеса мало посчитать показатели. Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском.
А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных.
Уровень бедности К бедным относят тех граждан, у которых доход меньше либо равен прожиточному минимуму ПМ. ПМ — минимально допустимая материальная обеспеченность на человека в стране регионе. ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг.
По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения.
А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым.
Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт.
По теме «рыночное равновесие» мы помним, что безвозвратные потери возникали, когда налоги и субсидии изменяли положение кривых спроса и предложения, то есть изменяли экономическое поведение людей. Безвозвратные потери заключались в том, что какие-то покупатели не смогли купить товар, а какие-то производители не могли продать товар по сравнению с ситуацией, когда цены точно отражают предельные издержки. Рассмотрим простой пример: индивид А оценивает удовольствие от потребления мороженого в 60 рублей, индивид В - в 40 рублей. Если цена стаканчика мороженого оставляет 30 рублей, то каждый из них его купит и получит удовольствие. Сумма потребительского излишка будет равна 40 рублей 30 рублей у индивида А и 10 рублей у индивида В. Если мы введем налог на потребление мороженого в размере 20 рублей на один стаканчик, то ситуация на рынке кардинально поменяется: индивид А все еще будет потреблять мороженое, а вот индивид В откажется от его потребления. Суммарный потребительский излишек теперь будет равен только 10 рублям это излишек индивида А.
Налоговые сборы при это составят 20 рублей их оплатит опять же только индивид А , и их получает государство. На этом простом примере мы убедились, что при налогообложении возникли безвозвратные потери в размере 10 рублей. И они возникают потому, что индивид В поменял свое экономическое поведение, полностью отказавшись от потребления мороженого. Таким же образом любые налоги приводят к безвозвратным потерям, поэтому можно смело утверждать, что любые налоги неэффективны в этом смысле. Задача экономистов заключается в том, чтобы найти такие налоги, которые будут минимально искажать стимулы людей, а значит, и приводить к минимальным безвозвратным потерям. Налоги могут взиматься по-разному в зависимости от величины дохода. Для того, чтобы оказать это, нам будут нужны два типа налоговых ставок: средняя налоговая ставка и предельная налоговая ставка. У прогрессивного налога средняя ставка налога растет по мере увеличения дохода, а значит, предельная налоговая ставка превышают среднюю.
Примеры прогрессивных налогов: налоги на доходы во Франции, налоги в Швеции, автомобильный налог в России. У пропорционального налога средняя ставка не изменяется с ростом дохода, а значит, средняя налоговая ставка совпадает с предельной. В случае, если индивиду предложена одинаковая налоговая ставка при существовании некоего налогонеоблагаемого минимума или же предоставлен налоговый вычет , то данная налоговая система является уже не пропорциональной, а прогрессивной. Индивид сначала вообще не платит налогов, а потом, после превышения налогонеоблагаемого минимума, начинает платить налог по одинаковой ставке. У регрессивных налогов средняя ставка падает с ростом дохода, а значит, предельная ставка налога оказывается ниже средней. Примеры регрессивных налогов: акцизы - поскольку человек оплачивает их при покупке товара вне зависимости от его дохода. Например, от 10 до 30 рублей в стоимости каждой пачки сигарет составляют акцизные сборы, и человек оплачивает их вне зависимости от величины дохода при покупке каждой пачки сигарет. Таким образом, для бедняка этот налог составляет существенную часть его дохода, а для миллионера он будет несущественным.
Другие примеры регрессивных налогов — это любые фиксированные налоги и пошлины. Например, в РФ человек вынужден заплатить фиксированную пошлину в размере около 1000 рублей при регистрации номерного знака автомобиля. Данный вид налога является регрессивным, поскольку пошлина оставляет большую часть дохода для бедного человека, и меньшую часть дохода для богатого человека. Какой из данных видов налогов является более справедливым? Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми. Но эта точка зрения ошибочна. Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости. Рассмотрим простой пример.
Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой?
Россия – чемпион мира по расслоению богатства населения
Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии , проверенной 13 июня 2019; проверки требуют 2 правки.
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини , согласно данным Всемирного банка.
График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю. Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают. Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами.
Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. Опрос показал, что средний годовой располагаемый доход домохозяйства в 2020 году составил 69 тыс.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Коэффициент Джини в мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Книга Лакнера и Милановича показывает 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. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета 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 имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось. Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени.
Коэффициент Джини, статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по какому-либо изучаемому признаку, где 0 указывает на полное равенство и 1 — на полное неравенство, был оценен в 0,410 с увеличением на 0,015 пункта по сравнению с предыдущим годом, говорится в исследовании. Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute.
Согласно отчету, штат Юта имеет наиболее равномерное распределение доходов с коэффициентом Джини 0, 419. За ним следуют Аляска, Вайоминг и Нью-Гемпшир с показателями 0, 422, 0, 423 и 0, 425 соответственно. Округ Колумбия и Нью-Йорк имеют самые высокие различия в доходах между наемными работниками во всех категориях доходов с коэффициентом Джини 0, 532 и 0, 499 соответственно. Другие государства, которые также показали большие различия, включают Коннектикут, Массачусетс и Луизиану. Неравенство в доходах значительно выросло за последние четыре десятилетия во всех штатах США. Свободный рынок и капитализм и менее прогрессивные расходы на социальные услуги являются одними из факторов, способствующих неравенству в доходах Причины неравенства в доходах в США Союз и коллективные переговоры очень низки почти во всех штатах США. Дешевая рабочая сила в Китае и несправедливые обменные курсы также являются фактором, способствующим неравенству с высокими доходами в большинстве штатов.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода.
Human Development Insights
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Список стран по показателям неравенства доходов — Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Ниже представлен список стран по по показателям неравенства доходов, включая Коэффициент Джини. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас.
Countries With Highest Gini Coefficient
- Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
- Пища для размышлений или поиск смысла
- Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых / Экономика / Независимая газета
- Суть коэффициента Джини
- Индекс Джини в странах мира
- Breadcrumb
СОДЕРЖАНИЕ
- Список стран по равенству доходов
- В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24
- Gini inequality index by country, around the world |
- Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Величина коэффициента ограничена промежутком от ноля до единицы — чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе [1]. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
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. 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.
Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
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. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию.
Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
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. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. 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.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Эти данные включают коэффициент Джини, индексы экономического роста и ВРП на душу населения (более 80 субъектов за период с 1997 по 2018 годы). Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).
Gini inequality index - Country rankings
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 характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет — вопрос не из статистической области.
В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса. Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат.
Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника, образованного биссектрисой и одной из осей. Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства.
К таким механизмам относятся регулирование рынка труда, защита прав работников, установление минимальной заработной платы, антимонопольное регулирование, инвестиции в образование и здравоохранение, которые дают равный доступ к этим услугам всем слоям населения и позволяют получить людям из низов более высокооплачиваемую работу. Чем выше значение, тем хуже ситуация с неравенством. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. Более того, из отчетов российского статведомства следует, что, несмотря на улучшения в отдельные годы, в целом ситуация с неравенством сейчас в стране несколько хуже, чем было в начале нулевых, когда коэффициент Джини составлял 0,395. В 2021-м он составил 15 раз против примерно 14 раз в начале нулевых чем выше это значение, тем больше разрыв в доходах между богатыми и бедными. При любом расчете выясняется, что в России ситуация с неравенством далека от лучших показателей европейских стран — несмотря на существующие возможности бесплатного лечения и обучения. Хотя, как уточняют эксперты, в России как раз остро проявляются различные виды неравенства, связанные с доступностью не просто бесплатного, а качественного образования и здравоохранения, с наличием рабочих мест, на которых гарантируется не минимальный, а достойный уровень оплаты труда, с возможностью обеспечить себя благоустроенным жильем, а не просто квадратными метрами.
По ее словам, бесплатность образования и здравоохранения декларируется, но это вовсе не отменяет существенной доли платных услуг в обеих сферах. Исполнительный директор департамента «ИВА Партнерс» Артем Тузов при этом обратил внимание на относительно низкую оплату труда большинства врачей и учителей, что может негативно сказываться на качестве их услуг.
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54].
В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини.
Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения). Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. 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. Другие недостатки коэффициента Джини включают такой уклон в сторону занижения неравенства для стран с небольшой численностью населения и для менее диверсифицированных экономик.