Однако коэффициент Джини позволяет выяснить уровень неравенства также и по накопленному богатству.

Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас.

Навигация по записям

Country Insights | Human Development Reports
Как измеряют социальное неравенство: arcver — LiveJournal
Россия – чемпион мира по расслоению богатства населения: uborshizzza — LiveJournal
Коэффициент Джини |

Неравенство и экономический рост в регионах России

Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. Однако коэффициент Джини позволяет выяснить уровень неравенства также и по накопленному богатству. Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные.

В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи

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. За январь-сентябрь 2018 года индекс вырос с 0,400 до 0,402 в сравнении с тем же периодом 2017 года. Также было заявлено о разных темпах роста инфляции: для бедных она росла медленнее, чем для богатых. Это привело к росту потребления малообеспеченных групп населения, что и дало сокращение неравенства. Как определялась инфляция для бедных? На основе индекса прожиточного минимума.

Росстат полагает, что бедность тем ниже в стране, чем ниже прожиточный минимум. Однако в этом есть только теоретическая логика. В то же время коэффициент Джини ведь растет, показывая реальное положение дел. В расчетах федеральных ведомств немало ошибок. Дело не в сознательном занижении инфляции, попытках «не увидеть» реальный рост цен или понизить показатели коэффициента Джини. Дело в большей степени состоит в проблемной выборке для статистической оценки. Так, например, индекс прожиточного минимума высчитывает Минтруд, который не учитывает полное изменение стоимости услуг по всей стране, что на выходе дает более красивую картину по прожиточному минимуму, а значит, население кажется менее бедным, чем есть на самом деле.

Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор. Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами. Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП.

Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом.

В этих странах правительства предпринимают шаги для снижения неравенства доходов и бедности, в том числе через программы социальной поддержки, налоговые реформы и инвестиции в образование и здравоохранение. Индекс Джини в России Если Запад использует индекс Джини в целях перестройки торговой политики, то в России этот показатель используется Федеральной службой государственной статистики для его первоначальной задачи - расчета финансового неравенства среди населения. По заявлению экспертов, показатели финансового неравенства в России остаются высокими — 40. В последние годы наблюдается низкий уровень безработицы, рост заработной платы, а также активная поддержка вопросов материнства и детства. Как показывают российские исследования, неравенство в обществе является причиной ряда проблем. Во-первых, повышается социально-политическая нестабильность, что ведет к снижению инвестиционной и деловой активности, увеличивается риск преступлений и социальных конфликтов. Во-вторых, снижается производительность труда: за счет отсутствия средств для повышения уровня грамотности и образованности населения создается дефицит рабочей силы на рынке труда. В-третьих, сокращается потребительский спрос. Чтобы избежать данных последствий, в вопросах развития экономики страны стоит опираться на статистику по секторам и группам населения, что даст более четкий вектор для принятия решений. Таким образом, индекс Джини — многопрофильный показатель, который, помимо стандартных решений по вопросам демографической политики и финансового благополучия населения, может быть использован в качестве конкретного показателя в различных экономических секторах. Несмотря на то, что коэффициент имеет тенденцию к погрешности, представляется важным перенять европейский опыт статистического анализа торгового развития с помощью Джини в России, так как данный показатель дает более точный результат, нежели выявление общемировой финансовой несостоятельности населения. Читайте эту статью на портале Репост.

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].

Коэффициент джини в России

Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года).

Коэффициент Джини |

Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос — NTA на	7 Среднее значение коэффициента Джини в ЕС–28 отличается от коэффициента Джини в целом по ЕС– 28, так как является простой средней от значений коэффициента во всех странах союза.
Коэффициент Джини	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.
Коэффициент Джини - Рейтинг	Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной.
Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр	Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю.
Коэффициент Джини - Рейтинг	Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку.

Штаты США по коэффициенту Джини

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. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. 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.

Then double click on the series Population, Total. After the formula is complete, you can verify its syntax by clicking the Validate button. Give a name to your custom indicator and click on Add.

To have "not available" values in the database treated as zero within your formula, use the NA function. Later if you wish to see or change the formula for an indicator you have created, from the right side current selection panel click the Edit. Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula. Note: Validation will verify a formula for proper syntax only.

Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed. These rules apply only to custom country groups you have created.

Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку.

Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1. То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство. Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах.

Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе. Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент.

Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех.

А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе.

И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством.

Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч.

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. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.

Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен

Коэффициент Джини Индекс Джини измеряет степень, в которой распределение доходов или расходов на потребление отдельных лиц или домохозяйств в экономике отличается от абсолютного равенства в распределении. Кривая Лоренца показывает кумулятивный процент общего дохода, полученного от общего числа получателей, начиная с беднейших индивидов или домохозяйств.

Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2].

И на её основании можно вывести коэффициент Джинни. Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1. Заштрихованная площадь, обозначенная буквой Т, демонстрирует степень неравенства в распределении доходов.

На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини. Данная формула будет выглядеть следующим образом: Чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице абсолютное неравенство.

Основные выводы: 1. При сильном расслоении снижается социальная мобильность и талантливые бедняки не могут развить свои способности. Возникают «ловушки неравенства», когда институты разделенного общества запирают бедных в своей социальной страте. Необходима более широкая и научно обоснованная количественная оценка эффективности преодоления неравенства, доказывающая его эффективность для общества в целом. 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.

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. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику?

Как оценивается социальное неравенство

Мнение эксперта Знайка, самый умный эксперт в Цветочном городе Если у вас есть вопросы, задавайте их мне! Задать вопрос эксперту Таблица 4 Самая развитая страна в мире 2024 по уровню жизни. Восстановившись после двух мировых войн, страна не только выстроила стабильную и правильную экономическую политику, но и является одной из лидеров, входя в рейтинг государств с самым высоким уровнем жизни.

На карте ниже, составленной по данным Credit Suisse в 2019 году, самые неравные по распределению богатств являются Россия и США. Во всех остальных странах дела обстоят получше. Данную редакцию карты ее используют в американской версии Википедии подвергли критике российские экономисты. В российской Википедии используют карту на основе данных Всемирного банка см.

На текущий год коллекторы планируют вернуть 14 млрд руб. Нумизматика: как заработать на монетах Нумизматика — занятное хобби и способ заработка.

Если у вас завалялась десятирублевка «Чеченская республика» из серии «Российская Федерация», считайте, что бюджет пополнился на 10 тыс. Как банки хитрят со вкладами Вклад считается надёжным способом сохранить и преумножить свои накопления. По многим продуктам доходность перекрывает инфляцию. Кроме того, вложения застрахованы.

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. База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями.

Индекс Джини и неравенство доходов

Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами, которые уже указывались ранее. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. Коэффициент Джини. Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute.

What you should know about this indicator

Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
Что такое индекс Джини?
Штаты США по коэффициенту Джини - 2024
Индекс Джини и неравенство доходов | Conomy

Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых

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.

При сильном расслоении снижается социальная мобильность и талантливые бедняки не могут развить свои способности. Возникают «ловушки неравенства», когда институты разделенного общества запирают бедных в своей социальной страте. Необходима более широкая и научно обоснованная количественная оценка эффективности преодоления неравенства, доказывающая его эффективность для общества в целом.

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».

Перейти к навигации Перейти к поиску Общий вид кривой Лоренца Коэффициент Джини коэффициент концентрации доходов — статистический показатель, который используют для характеристики степени отклонения линии фактического распределения Кривая Лоренца общего объёма денежных доходов населения от линии их равномерного распределения. 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.

Новости коэффициент джини по странам