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. News turk | новости турции. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. About In the News Newsletter API.
Неравенство и экономический рост в регионах России
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. |
| Telegram: Contact @newsturkru | Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. |
| Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality | Рейтинг был составлен согласно коэффициенту Джини (статистическому показателю степени расслоения общества страны или региона по определенному признаку). |
| World Development Indicators | DataBank | About In the News Newsletter API. |
Индекс Джини и неравенство доходов
Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой. Сравним все полученные результаты метрик.
Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели. Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели.
Справедливо рассмотреть топ-10 стран, где живут люди с самым высоким индексом качества жизни. Затем оценки складывались и делились на количество учтенных параметров. Рейтинг стран мира по уровню жизни 2024 Более справедливым распределение заработных плат стало в здравоохранении и предоставлении социальных услуг -3,47 , в сфере оптовой и розничной торговли автотранспортными средствами -2,27 , в сфере научных исследований и разработок -2,16.
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. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца.
На ней в России меньшее неравенство, чем в южноафриканских странах и Латинской Америке. Кому верить? Может показаться, что самый низкий коэффициент Джини существует только в Нарнии, но и на нашей карте все же есть страна, в которой удалось добиться равномерного распределения благ, — Словакия. Автор текста:Павел Шляпников.
Как оценивается социальное неравенство
Таким образом, когда индекс Джини равен 0, это означает полное равенство, в то время как показатель 100 означает абсолютное неравенство. Коэффициент Джини индекс.
Он часто используется в качестве индикатора экономического неравенства , измерения распределения доходов или, реже, распределения богатства. Значения больше 1 теоретически возможны из-за отрицательного дохода или богатства. Ключевые моменты Индекс Джини — это показатель распределения доходов среди населения. Более высокий индекс Джини указывает на большее неравенство, когда люди с высоким доходом получают гораздо больший процент от общего дохода населения.
Из-за данных и других ограничений индекс Джини может завышать неравенство доходов и может скрывать важную информацию о распределении доходов. Понимание индекса Джини В стране, где каждый житель имеет одинаковый доход, коэффициент Джини дохода будет равен 0. Страна, в которой один резидент получил весь доход, а все остальные ничего не заработал, будет иметь коэффициент Джини дохода 1. Тот же анализ может быть применен к распределению богатства «коэффициент Джини богатства» , но поскольку богатство труднее измерить, чем доход, коэффициенты Джини обычно относятся к доходу и выглядят просто как «коэффициент Джини» или «индекс Джини», без указав, что они относятся к доходу. Коэффициенты богатства Джини, как правило, намного выше, чем для дохода.
Коэффициент Джини — важный инструмент для анализа распределения доходов или богатства в стране или регионе, но его не следует принимать за абсолютное измерение дохода или богатства. По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представлен графически через кривую Лоренца , которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией абсолютного равенства.
Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический. Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца.
Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе.
Пик неравенства пришелся на 1996 г. Еще одну историю, не имеющую ничего общего с двумя предыдущими, рассказывают эксперты Всемирного банка. По этим оценкам, за последние полтора десятилетия неравенство в России устойчиво и быстро снижалось. С 1998 по 2012 г. Сжатие неравенства более чем на 15 п. Наконец, в качестве завершающего штриха сошлюсь на оценки по 53 странам Питера Линдерта, одного из наиболее авторитетных современных исследователей проблем неравенства. Похоже, после такого экскурса не остается ничего другого, как признать, что реальных масштабов существующего в России неравенства не знает никто.
То ли оно высокое команда Пикетти , то ли среднее Росстат , то ли низкое Линдерт ; то ли оно сначала резко возросло, просев немного позднее команда Пикетти , то ли стояло на месте Росстат , то ли быстро снижалось эксперты Всемирного банка. Есть варианты на любой вкус. Спросим еще раз: можно ли исходя из этой статистической какофонии объявлять Россию страной с запредельно высоким неравенством, считая это общеизвестным фактом? Идейные истоки В заключение позволю себе дать политико-идеологическую оценку самой кампании по борьбе с неравенством. Ее внутренним мотором является попытка левых сил обновить свою идеологическую повестку. К концу XX в. Переход левых сил в контрнаступление стал возможен тогда, когда на передний план выдвинулась проблема неравенства. Это создало условия для дальнейшего усиления их дискурсивной власти над умами людей.
По времени это совпало с введением в научный оборот огромного массива данных по распределению доходов и богатства. Важно учитывать, что для многих левых это всего лишь первый шаг — подготовка почвы для возрождения их прежних социалистических и полусоциалистических идеалов. Но борьба с количественным неравенством — это борьба с тенью. Она вдохновляется не просто ложной, но, как я пытался показать, фантомной целью. Нетрудно догадаться, куда в конечном счете она может завести мир.
В Турции рекордно увеличился разрыв между богатыми и бедными
Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе. Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора.
Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех. Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10.
Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать.
Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника.
Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини.
Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт.
Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее?
Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее.
Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей.
Средняков капитал 20 000 рублей. Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей.
Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей.
Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты.
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. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен.
Недостатки коэффициента Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ офшорных зон.
Повышение процентных ставок в 2022 году уже негативно повлияло на цены облигаций и акций, а также, вероятно, будет препятствовать инвестициям в нефинансовые активы. Инфляция и более высокие процентные ставки могут замедлить рост благосостояния домохозяйств в ближайшем будущем», — таков прогноз, сделанный в отчете. Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций.
Из такого определения видно, что критерии бедности могут изменяться от страны к стране и в различные периоды истории данного общества. Сегодня за этой чертой живут примерно 700 миллионов человек. Когда бедность определяется через установленную денежную величину дохода или потребления черта бедности , говорят об абсолютной бедности. Другой подход заключается в привязке к постоянно меняющимся стандартам уровня жизни. В этом случае говорят об относительной бедности: уровень бедности зависит от характеристик распределения доходов во всём обществе и на первый план выходит неравенство. Использование понятия относительной бедности связано с тем, что, начиная с определённого уровня развития экономики, помимо материальных лишений питание, одежда, условия жилья и т. В исследованиях и мониторингах также часто используется субъективная бедность, под которой понимается мнение самих респондентов о границах бедности и собственном благосостоянии.
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком. Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные. 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.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Во-вторых, его динамика выглядит совсем иначе. Пик неравенства пришелся на 1996 г. Еще одну историю, не имеющую ничего общего с двумя предыдущими, рассказывают эксперты Всемирного банка. По этим оценкам, за последние полтора десятилетия неравенство в России устойчиво и быстро снижалось. С 1998 по 2012 г. Сжатие неравенства более чем на 15 п.
Наконец, в качестве завершающего штриха сошлюсь на оценки по 53 странам Питера Линдерта, одного из наиболее авторитетных современных исследователей проблем неравенства. Похоже, после такого экскурса не остается ничего другого, как признать, что реальных масштабов существующего в России неравенства не знает никто. То ли оно высокое команда Пикетти , то ли среднее Росстат , то ли низкое Линдерт ; то ли оно сначала резко возросло, просев немного позднее команда Пикетти , то ли стояло на месте Росстат , то ли быстро снижалось эксперты Всемирного банка. Есть варианты на любой вкус. Спросим еще раз: можно ли исходя из этой статистической какофонии объявлять Россию страной с запредельно высоким неравенством, считая это общеизвестным фактом?
Идейные истоки В заключение позволю себе дать политико-идеологическую оценку самой кампании по борьбе с неравенством. Ее внутренним мотором является попытка левых сил обновить свою идеологическую повестку. К концу XX в. Переход левых сил в контрнаступление стал возможен тогда, когда на передний план выдвинулась проблема неравенства. Это создало условия для дальнейшего усиления их дискурсивной власти над умами людей.
По времени это совпало с введением в научный оборот огромного массива данных по распределению доходов и богатства. Важно учитывать, что для многих левых это всего лишь первый шаг — подготовка почвы для возрождения их прежних социалистических и полусоциалистических идеалов. Но борьба с количественным неравенством — это борьба с тенью. Она вдохновляется не просто ложной, но, как я пытался показать, фантомной целью.
Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period.
Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing.
Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
Все статьи по теме "Специальная военная операция в Украине" Масштабное финансовое стимулирование понадобится теперь мобилизованным и их семьям.
По ее данным, выраженная налоговая нагрузка на богатых не гарантирует снижения неравенства, нужны условия для равномерного распределения доходов до налогообложения: равный доступ к образованию, здравоохранению, рынку труда. Правда, России, несмотря на возможности бесплатного лечения и обучения, до лучших европейских показателей тоже далеко. Но российские эксперты не исключают теперь в РФ такого парадокса, когда во время экономических перипетий неравенство даже снизится — из-за обеднения средне- и высокодоходных групп и эмиграции некоторой части состоятельных людей.
Сейчас неподходящее время для увеличения налоговой нагрузки на россиян, сообщил в понедельник глава Минфина Антон Силуанов, выступая на заседании комитета Госдумы по бюджету и налогам. Не рассматривается, судя по его заявлениям, и дальнейшее ужесточение прогрессивной шкалы налогообложения, предполагающей повышенную нагрузку на наиболее обеспеченных граждан. Напомним, с 2021 года в России действует прогрессивная шкала: люди, чей доход превышает 5 млн руб.
Силуанов напомнил, что эта мера была внедрена под конкретную задачу — поддержку детей со сложными болезнями, требующими дорогостоящего лечения. Но дальнейшее увеличение прогрессии отрицательно скажется на доверии правительству, властям, пояснил министр.
Независимость от шкалы доходов. Мера неравенства является инвариантной к равномерным пропорциональным изменениям: если доход каждого человека изменяется в той же пропорции как, например, происходит при смене валютной единицы , то неравенство не должно меняться[4]. Преимущества применения Коэффициента Джини[6]: Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. Его можно использовать для сравнения распределения доходов по разным секторам населения, а также по странам, однако следует учитывать, что значение коэффициента Джини для городских районов отличается от значения коэффициента Джини для сельских районов во многих странах. Коэффициент Джини обладает достаточной простотой, чтобы его можно было сравнивать между странами и легко интерпретировать.
Статистика ВВП часто подвергается критике, поскольку она не отражает изменений для всего населения, коэффициент Джини же показывает, как изменился доход бедных и богатых слоев населения. Если наблюдается одновременный рост коэффициента Джини и ВВП, уровень бедности может не изменяться в положительную сторону для большинства населения. Коэффициент Джини может использоваться для отображения того, как распределение дохода изменилось в стране за определенный период времени, таким образом, можно увидеть, увеличивается или уменьшается неравенство. Не смотря на наличие преимуществ применения коэффициента Джини, он также обладает и рядом недостатков[5]: Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Сравнение распределения доходов между странами может быть затруднено, поскольку системы пособий могут различаться. Например, некоторые страны предоставляют пособия в виде денег, в то время как другие в форме талонов на питание, которые могут не учитываться в качестве дохода на кривой Лоренца и, следовательно, не учитываться в коэффициенте Джини. В связи с расчетным характером коэффициента Джини, в данных могут присутствовать как систематические, так и случайные ошибки.
Со временем значение коэффициента Джини уменьшается, поскольку данные становятся менее точными. Кроме того, страны могут собирать данные по-разному, что затрудняет сравнение статистических данных между странами. Экономики с одинаковыми доходами и одинаковыми значениями коэффициентов Джини могут иметь различное распределение доходов.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. В России коэффициент Джини в последние годы держится на уровне 0,41. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3.
Gini Coefficient
Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени. 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. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. 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.
Quality of Life Index by Country 2024
Для его расчета, как правило, используется уровень годового дохода граждан, но иногда могут применяться дополнительные параметры например, сбережения, дорогостоящие активы, недвижимость и т. Индекс Джини: расчет и формула Коэффициент Джини рассчитывается по следующей формуле: В графическом отображении коэффициент Джини представляет собой соотношение площади фигуры, образованной линией абсолютно равномерного распределения доходов под 45 градусов и кривой Лоренца, отображающей неравномерность распределения, к общей площади треугольника, образованной линиями абсолютно равномерного и абсолютно неравномерного распределения доходов: В десятичном значении показатель выступает коэффициентом, также его могут отображать в процентах, тогда он становится индексом. Расчетом данного показателя занимаются статистические ведомства и международные аналитические организации. Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов.
Это произошло после его интервью Катерине Гордеевой признана Минюстом иностранным агентом. На Coinbase резко выросло количество пользователей на фоне курса биткоина выше 60 тыс. Некоторым из них сервис « обнулил » кошельки.
В компании обещают устранить ошибку. Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори. Препараты производит компания «Нацимбио». Ее представители сообщили, что в январе 2024 года все регионы получили почти 200 тыс. В Волгограде произошел пожар на складе пиломатериалов.
Рисунок 7. На этом графике, который нивелирует скачки региональной экономики, можно видеть более заметную положительную связь коэффициента Джини и индекса ВВП, особенно после 2002 года. Это подтверждает и коэффициент корреляции 0,224, хотя и небольшой, но уже превышающий уровень случайных колебаний. Можно также заметить, что уровень неравенства следует за падением ВВП в 1999, 2008 и 2011 годах, но изменяется намного меньше. Рисунок 8. Этот график показывает более устойчивую связь между коэффициентом Джини и индексами ВРП, с отрицательным коэффициентом корреляции, хотя и небольшим, но достаточно явным особенно если учесть большой массив данных. Поспелова Е. Но на первой мы видим процесс во времени, а на второй усредненные по времени данные по регионам, разделенным в пространстве.
То есть первая показывает нам, что с ростом всех регионов, усредненных по всей России, неравенство также растет. Вторая показывает, что неравенство выше в более богатых регионах. Изучение диаграмм привело к мысли о том, что коэффициент Джини часто оказывается больше для более богатых регионов. Для проверки этой гипотезы была построена диаграмма рассеяния для зависимости Джини не от индекса, а от величины ВРП на душу населения рис. Рисунок 9. Эта диаграмма показывает, что неравенство действительно больше в более богатых регионах, что подтверждается коэффициентом корреляции в 0,55, который для выборки в 85 пар данных считается достоверным. Заключение Экономика России в исследуемый период сталкивалась с большими проблемами, циклы быстрого подъема сменялись столь же быстрым падением. Если на уровне страны эти взлеты и падения нивелировались, то на региональном уровне они очень велики.
В то же время такие параметры, как экономическое неравенство, более инерционны, поэтому изучение социально-экономических процессов на региональном уровне требует усреднения по промежуткам в три-пять лет. Темп роста регионов с низким уровнем неравенства выше, чем регионов с высоким. При стабильной экономической ситуации это должно вести к выравниванию экономического развития по стране. Неравенство намного выше в более богатых регионах России. Но это говорит не о том, что неравенство стимулирует рост. Скорее, неравенство — это результат роста регионов, которым повезло с теми или иными ресурсами, а также регионов, в которых сконцентрирована политическая и экономическая власть; там быстро возникает слой богатых и просто обеспеченных людей. Низкое неравенство бедных регионов — это равенство в нищете. При интенсивном развитии часть населения уходит вперед, отрываясь от основной массы.
Но общество в целом может стать развитым, только если в дальнейшем эта масса будет подтягиваться к более высокому уровню, в противном случае возникают страны с низким уровнем средних доходов, где островки дворцов окружены океаном хижин. Общий уровень экономического развития таких стран невысок. Источники: 1. Сочинения в четырех томах. Сочинения: В 4 т. Сорокин П. Мыслители XX века. Kuznets S.
Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 1955, Vol. Любимов, И.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Эта статья должна быть обновлено. Обновите эту статью, чтобы отразить недавние события или новую доступную информацию. Июнь 2020 г.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом. Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. В России коэффициент Джини в последние годы держится на уровне 0,41.