Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita.
Gini inequality index - Country rankings
Должна быть разработана и предъявлена обществу система институциональных изменений, через которые возможно перейти из ловушки неравенства к лучшему для всех равновесию, с оценкой конкретных политических мер, направленных на расширение возможностей для обездоленных. Доказывается, что доступное образование повышает уровень человеческого капитала и в то же время способствует более равномерному распределению доходов. Но представители населения с высоким уровнем дохода зачастую выступают против бесплатного образования, полагая, что оно происходит за их счет, одновременно пытаясь предотвратить конкуренцию за высокооплачиваемую работу со стороны талантливых бедняков. Эти тезисы обосновываются авторами статьи с помощью математической модели.
Автор работы [9] Gyimah-Brempong, 2002 на основе панельных данных по странам Африки изучала влияние коррупции на экономический рост и неравенство. Доказывается, что коррупция тормозит рост, уменьшая вложения в основной капитал. В статье [10] Qudrat-I Elahi, 2005 рассматривается научная обоснованность критерия благосостояния Парето для оценки альтернативных сценариев экономического неравенства.
Принцип Парето может быть ошибочным при оценке влияния неравенства, поскольку рынки труда не удовлетворяют условиям совершенной конкуренции. Использовались данные примерно по ста тысячам человек за 6 лет. Оказывается, что увеличение доходов в регионе и неравенства в образовании имеет значимую связь с последующим экономическим ростом.
На более высоких уровнях экономического развития накопление физического капитала замещается накоплением человеческого капитала. Авторы статьи [12] Ryvkin, Semykina, 2017 экспериментально изучали различные модели неравенства. Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием.
В другой серии экспериментов автократии размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации. Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов. В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях.
Игра показала, что играющие роли богатых очень редко 13 из 304 голосовали за смену режима. Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры.
Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания. Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] Sukharev, 2020. Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения.
В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017—2018 гг. Для оценки темпов экономического роста по субъектам регионам удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста падения по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню.
В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию. Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы диаграммы рассеяния с линиями полиномиальных трендов. Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году.
При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей. Однако можно заметить, что в последние годы 2015—2018 корреляция между коэффициентом Джини и индексом ВРП стала больше и более устойчивой по своей величине. Были исключены регионы, по которым в эти годы отсутствовали данные.
Также для повышения информативности диаграмм исключен город Москва, в котором неравенство постоянно значительно почти вдвое больше среднего по России точка статистического «выброса». Диаграммы также становятся плохо читаемыми, если снабдить все точки названиями регионов, поэтому поименованы только некоторые рис. Рисунок 1.
Рисунок 2.
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.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Карта мира коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния Office Life Credit Suisse опубликовал очередной годовой отчет Global Wealth Report 2022.
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.
Список стран по показателям неравенства доходов
Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). Самая высокая степень социального неравенства по коэффициенту Джини отмечена в странах Африки, Латинской Америки, Азии. News turk | новости турции. Коэффициент Джини: показатель, характеризующий отклонение фактического распределения доходов отдельных лиц или домашних хозяйств в определенной стране от абсолютного равенства. Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель.
Коэффициент Джини
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. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. News. About. HDRO Team. 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.
Как оценивается социальное неравенство
| Global Gini Ranking | 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 по странам. | Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить экономическое неравенство в конкретной стране или между государствами. |
| В России зафиксирован рост доходного неравенства - АБН 24 | На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. |
Quality of Life Index by Country 2024
| Индекс Джини по Странам Мира 2024 Таблица • 7-е место исландия | Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. |
| World Development Indicators | DataBank | Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. |
| Как считать неравенство - Ведомости | Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. |
| Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен | Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. |
| Как оценивается социальное неравенство | На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. |
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. 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. About In the News Newsletter API. Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель.
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- СОДЕРЖАНИЕ
- 39 стран с высшей степенью неравенства
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Gini inequality index - Country rankings
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. Код на Python from scipy. Мало это или много?
Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче.
Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0.
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. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все.
В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран! В последние десятилетия он получил широкую популярность благодаря серии публикаций команды Пикетти, из которых следовало, что в США плоды экономического роста практически целиком достаются узкой группе сверхбогачей, тогда как на долю всех остальных не остается вообще ничего. Так, согласно новейшим подсчетам Пикетти и его соавторов, с 1979 по 2014 г. Однако два ведущих специалиста по налоговой статистике — Джеральд Аутен и Дэвид Сплинтер — подвергли оценки команды Пикетти пересчету и получили совершенно другие цифры. По их выкладкам, по сравнению с 1979 г. Иными словами, доходы сверхбогачей росли практически теми же темпами, что и у остального населения. Причина этих расхождений все та же: произвольные допущения плюс неполный учет налогов и трансфертов. И снова зададимся вопросом: неужели на столь хлипкой статистической основе можно выносить безапелляционные нормативные вердикты, призывая государство к принятию жесточайших мер по ограничению неравенства?
Что касается России, то уж здесь, казалось бы, все ясно. Все знают, что в ней поддерживается чудовищное, сверхъестественное, запредельное экономическое неравенство по мнению многих, самое высокое в мире. Какие здесь могут быть сомнения? Как ни странно, но могут.
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.
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.