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. Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Но и не нуль. Судебная власть есть, законодательная зачем-то нужна, а исполнительная отличается тоталитарной несокрушимостью. Уоррен Баффет сказал прямо: «Идет классовая борьба — отлично. Мой класс, богатый класс, ведет эту войну, и мы побеждаем». В России есть сияние престола и вечная вера в особый путь. Ливан тоже особен, но не о нем речь. Что есть у Казахстана? Социальная стабильность в несправедливом обществе? Ведь ни богатого, ни среднего класса в западном смысле у нас нет условно есть тысяча семей с доходом в пять и более миллионов долларов в месяц вместо миллиона семей с доходом в пять и более тысяч. И что может помочь?
Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент.
For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same. In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics. To be fair, the Gini coefficient climbed to a record high of 65.
И несмотря на ее экономический рост и модернизацию в последние десятилетия, проблема неравенства продолжает оставаться актуальной. Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию. Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия. Большое неравенство может привести к социальной напряженности, бедности и нестабильности в стране. Кроме того, оно может препятствовать экономическому росту и развитию, поскольку бедный слой населения не имеет возможностей для доступа к образованию, здравоохранению и другим основным услугам. Адресация данной проблемы требует системных изменений и активных усилий со стороны правительства и других заинтересованных сторон. Организация социальных программ, повышение качества образования, создание равных возможностей для всех слоев населения должны стать приоритетными задачами для социально-экономического развития Индии. Бразилия: стремительное развитие неравенства Бразилия, крупнейшая страна Латинской Америки, известна своей смешанной экономикой и богатыми природными ресурсами. Однако, несмотря на растущую экономику и улучшение жизненного уровня некоторых граждан, страна страдает от высокой степени социального неравенства. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. Индекс Джини колеблется от 0 до 1, где 0 означает полную равномерность распределения доходов, а 1 — максимальную неравенство. В последние годы неравенство в стране значительно усилилось. Причиной этого может быть как рост экономической активности, так и неравномерное распределение доходов. Низкий уровень образования и доступа к здравоохранению также играют значительную роль в увеличении разрыва между бедными и богатыми слоями населения.
Gini inequality index - Country rankings
В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении .pdf). В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от экономической деятельности на черном рынке не включен и является предметом текущих экономических исследований.
Что ж, по показателям относительной бедности или нищеты Россия может вскоре начать конкурировать с черной Африкой! А теперь давайте посмотрим на табл. В целом ряде стран неписанные стандарты жизненного уровня предполагают, что стоимость имущества в расчете на одну душу взрослого населения должна начинаться от 100 тысяч долларов. Читайте также Россия еще недавно была богатейшей страной мире. Международные организации рассчитывали величину национального богатства стран, в составе этого показателя основная часть приходилась на природные ресурсы. А Россия, как известно, располагала богатейшими месторождениями нефти, природного газа, железной руды, золота и т. К сожалению, многие из них уже порядком истощились. Другие компоненты национального богатства — люди ученые, специалисты, квалифицированные рабочие и научно-технические разработки. Сегодня после тридцатилетнего разграбления страны национальное богатство уже не то, что накануне развала СССР. Но еще стремительнее происходит «таяние» той части национального богатства, которая называется «активы домашних хозяйств». Долю России в мировом богатстве сектор домашних хозяйств скоро придется рассматривать в микроскоп. Из доклада Global Wealth Report узнаешь, что, оказывается, средняя величина стоимости имущества в расчете на душу одного взрослого то есть включая олигархов Абрамовича , Дерипаску , Фридмана , Усманова , Прохорова , Лисина , Мордашова и т. А вот в Китае, где численность населения почти на порядок больше, этот душевой показатель равняется 67. Уже не приходится сравнивать с США 505. В докладе приводятся показатели не только по богатству активам домашних хозяйств, но и показатели ВВП в расчете на душу населения. Тут также наблюдается все большее отставание от многих стран. В 2020 году по душевому показателю ВВП Россию обошел Китай, у которого, как я уже отметил, численность населения почти на порядок больше: соответственно 13.
Это может быть связано с недостатком доступа к образованию и низким уровнем экономического развития. Эти страны имеют высокие значения индекса Джини, что указывает на серьезные проблемы в распределении доходов и богатства в обществе. Неравенство может стать причиной социальных напряжений и негативно сказаться на экономическом развитии и стабильности страны. Индекс Джини как мерило социальной неравенства Индекс Джини основан на распределении доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше уровень неравенства в обществе. Наличие высокой степени неравенства может сказаться на экономическом, социальном и политическом развитии страны, вызывая нестабильность, протесты и социальные конфликты. Индекс Джини позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами. Он обеспечивает возможность составления рейтинга стран по уровню социального неравенства и выявления тенденций в развитии неравенства в течение времени.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Это явление вообще свойственно любой общности людей и существовало во все времена во всех странах. В то же время показатель неравенства является одним из основных для оценки того, куда вообще движется экономика государства, оказывается своего рода лакмусовой бумажкой. При этом отсутствие расслоения общества, конечно, не наблюдается нигде. Показателем стабильности же является неизменность год от года разрыва между бедными и богатыми. Государства могут бесконечно говорить о росте ВВП, бюджетных доходах, рекордах промышленности. Однако если при этом постоянно растет социальное неравенство, значит все идет не так уж хорошо. Примером такой страны стала и Россия, где уровень неравенства в последние годы стабилизировался, но на фоне победных реляций правительства о росте уровня жизни, доходов, профицитном бюджете внезапно вновь стал расти.
Почему это происходит и каковы последствия этого явления? Выпуская Джини из бутылки Наиболее распространенным в мире показателем имущественного расслоения общества является коэффициент Джини. Он сравнивает годовые доходы бедных и богатых граждан и показывает уровень отклонения от абсолютной нормы, то есть одинакового роста доходов социальных групп. В индексе «0» означает равенство, а «1» — полное неравенство. Чем больше индекс, тем больше неравенство. По данным Росстата, за последнее десятилетие в России коэффициент Джини показывал максимальные значения в 2008 и 2010 годах — 0,421 в 2007 году был немного больше — 0,422.
Затем он снижался до 0,412 в 2016 году. Наконец, самым минимальным он стал в 2017 году, достигнув 0,410. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году 0,409. Как обратила внимание в документе «Комментарии о государстве и бизнесе» заместитель директора Центра развития ВШЭ Светлана Мисихина, в 2018 году индекс Джини в России вновь начал расти.
В США существует постоянная борьба за первое место с другими развитыми странами. Американское общество характеризуется значительными различиями в доходах между богатыми и бедными слоями населения. Одной из основных причин такого неравномерного распределения доходов является система налогообложения в США. Крупные корпорации и богатые люди имеют возможность использовать различные налоговые льготы и уклоняться от уплаты налогов, что приводит к увеличению разрыва между богатыми и бедными. Правительство США предпринимает шаги для борьбы с неравенством. В последние годы в стране проводятся реформы налоговой системы, направленные на сокращение разрыва между богатыми и бедными слоями населения. Однако, эти меры пока не позволяют США занять лидирующую позицию в рейтинге по индексу Джини. Несмотря на проблемы с неравенством, США остаются одной из ведущих экономически развитых стран мира. Высокий уровень жизни и многочисленные возможности для достижения успеха привлекают людей со всего мира, которые хотят осуществить свою американскую мечту. Однако, для полного достижения этой мечты, необходимо сделать еще больше усилий по сокращению разрыва между богатыми и бедными в стране. Китай: растущее неравенство В последние десятилетия Китай достиг значительных успехов в экономике, подняв огромное количество людей из нищеты. Однако этот экономический рост привел к увеличению разрыва между богатыми и бедными. Основными причинами растущего неравенства в Китае являются экономические реформы, проведенные правительством, и процесс урбанизации. Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее.
Южная Африка — Южная Африка, крупнейшая экономика Африки, также имеет высокий уровень неравенства. Это может быть связано с наследственными проблемами, такими как историческое угнетение черных жителей страны во время апартеида. Гватемала — Гватемала, страна в Центральной Америке, также имеет высокий уровень неравенства. Это может быть связано с расовыми и этническими проблемами, а также с несправедливым распределением земли. Парагвай — Парагвай, страна в Южной Америке, также занимает высокую позицию в рейтинге неравенства. Это может быть связано с недостатком доступа к образованию и низким уровнем экономического развития. Эти страны имеют высокие значения индекса Джини, что указывает на серьезные проблемы в распределении доходов и богатства в обществе. Неравенство может стать причиной социальных напряжений и негативно сказаться на экономическом развитии и стабильности страны.
И наоборот, если индекс равен 100, то это свидетельствует о сосредоточении всех денег в государстве в руках одного человека. Соответственно, некоторые из беднейших государств мира имеют одни из самых высоких коэффициентов Джини, так, например, индекс Центральноафриканской Республики составляет 61,3, что указывает на сильный разрыв между бедными и богатыми слоями населения. Помимо прочего, страны с высоким и с низким доходом населения могут иметь одинаковые коэффициенты Джини: из-за недостоверных или искаженных данных о ВВП и прибыли индекс может завышать степень неравенства в денежном эквиваленте и быть неточным. Например, если данные о доходах отражают только официальный заработок, но не учитывают неофициальные или скрытые источники. Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта. Хотя последствия пандемии COVID-19 все еще подсчитываются, ранние оценки прогнозируют увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 в год в 2020 и 2021 годах, что свидетельствует об увеличении неравенства доходов. Использование индекса Джини в мире Коэффициент Джини в ЕС в целом ниже, чем в других государствах мира, и по состоянию на 2020 год варьируется от 29 до 35 в зависимости от страны. Для сравнения индекс Соединенных Штатов Америки в том же году составлял 39,7. Показатель Джини позволяет определить наиболее достоверные данные, выделяя конкретные сегменты экономики, поэтому европейские государства решили начать использовать его и в торговом секторе. С учетом меняющейся экономической картины мира применение статистического показателя для измерения структуры торговли страны приводит экспертов к новому, более подробному показателю участия фирм в торговле — торговому индексу Джини GTI. Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта. Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC.
Индекс Джини и неравенство доходов
Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. 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. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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: 2. Алгебраическое представление.
Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов.
Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей.
Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области.
Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных.
В данной задаче применили WOE-преобразование. 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.
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. Практическим же результатом расчета индекса Джини в современной экономической реальности является оценка эффективности системы распределения благ в экономике и отслеживания возможных диспропорций в ней.
Но и не нуль. Судебная власть есть, законодательная зачем-то нужна, а исполнительная отличается тоталитарной несокрушимостью. Уоррен Баффет сказал прямо: «Идет классовая борьба — отлично. Мой класс, богатый класс, ведет эту войну, и мы побеждаем». В России есть сияние престола и вечная вера в особый путь. Ливан тоже особен, но не о нем речь. Что есть у Казахстана? Социальная стабильность в несправедливом обществе? Ведь ни богатого, ни среднего класса в западном смысле у нас нет условно есть тысяча семей с доходом в пять и более миллионов долларов в месяц вместо миллиона семей с доходом в пять и более тысяч. И что может помочь?
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года).
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
| Quality of Life Index by Country 2024 | В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. |
| Gini Coefficient by Country 2022 - World Populace | В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. |
| Коэффициент Джини | | Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. |
| Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных | процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. |
| Quality of Life Index by Country 2024 | Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. |
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось). Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. 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?
Индекс Джини и рейтинг стран по нему могут служить важной информацией для оценки социально-экономического развития страны и определения проблемных аспектов. Эти данные помогают разрабатывать политики и меры для борьбы с неравенством и улучшения жизни населения. Итак, зная место своей страны по индексу Джини, можно понять, насколько эффективными оказываются меры для снижения неравенства и социальной справедливости в вашей стране. Это может стать отправной точкой для дальнейших размышлений и действий по изменению ситуации. Вопрос-ответ Какой индекс джини отражает? Индекс Джини отражает уровень неравенства доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше неравенство в распределении доходов в стране.
Какой рейтинг по индексу Джини ожидается в 2023 году? Прогнозы рейтинга стран по индексу Джини на 2023 год еще не опубликованы, так как рейтинг обычно рассчитывается на основе данных за предыдущие годы.
A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household. The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line.
Однако, есть исключения, такие как некоторые развитые страны с высоким уровнем неравенства. Индекс Джини и рейтинг стран по нему могут служить важной информацией для оценки социально-экономического развития страны и определения проблемных аспектов. Эти данные помогают разрабатывать политики и меры для борьбы с неравенством и улучшения жизни населения. Итак, зная место своей страны по индексу Джини, можно понять, насколько эффективными оказываются меры для снижения неравенства и социальной справедливости в вашей стране. Это может стать отправной точкой для дальнейших размышлений и действий по изменению ситуации. Вопрос-ответ Какой индекс джини отражает? Индекс Джини отражает уровень неравенства доходов в стране. Чем ближе значение индекса к 1, тем выше неравенство в распределении доходов в стране. Какой рейтинг по индексу Джини ожидается в 2023 году?
Индекс революций
Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Коэффициент Джини по странам мира. Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны.
Топ-страны с наибольшим неравенством
- Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия
- Related research and writing
- Country Insights | Human Development Reports
- Gini Coefficient by Country 2022 - World Populace
- Sustainable Development Report 2023