Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. 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. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. 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: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). 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. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. 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.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
Другие недостатки коэффициента Джини включают такой уклон в сторону занижения неравенства для стран с небольшой численностью населения и для менее диверсифицированных экономик. Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные.
Quality of Life Index by Country 2024
Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты.
Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения. Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров.
Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей. Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью. Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов.
Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов. Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают.
Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче. Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть».
Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным. Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет.
Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы. Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена. Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов.
Все это составляет налоговую систему государства. Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости. Как мы уже знаем, понятие справедливости не является точно определённым для экономистов. В зависимости от системы моральных ценностей справедливость может быть установлена тем или иным образом.
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.
Недостатки 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 истинного 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. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини.
Поскольку коэффициент Джини пытается сократить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно по длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографических данных может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини. Похожие статьи.
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. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии только по ее длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. 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.
Индекс Джини в странах мира
Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. 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. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. Коэффициент Джини по странам мира.
Уровень жизни. Динамические ряды
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3.
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Благонадежный заемщик будет относиться к классу 1, неблагонадежный — к классу 0. Тогда существует четыре вида исхода прогнозирования: 1 True Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован верно; 2 False Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован неверно; 3 True Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован верно; 4 False Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован неверно. При этом, чем лучше один показатель, тем хуже другой. Поэтому вводится порог срабатывания, выше которого прогнозные значения будут относиться к классу 1, ниже — к классу 0 соответственно. Но для бизнеса мало посчитать показатели. Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга.
Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском.
Проблеме неравенства уделил внимание известный русско-американский социолог П. Сорокин [3] Sorokin, 1992. Он пришел к выводу о том, что права на социальные блага богатство, слава, уважение и т. Важным этапом в современных исследованиях проблем неравенства стала статья С. Кузнеца [4] Kuznets, 1955 , опубликованная в 1955 году. Кузнец предположил, что в ходе исторического экономического роста неравенство сначала растет по мере урбанизации и концентрации капитала, а затем уменьшается так называемая «кривая Кузнеца», или перевернутая буква U. Однако в настоящее время эта гипотеза подвергнута сомнению см.
Пересмотр гипотезы обусловлен, главным образом, работой Т. Пикетти [6] Piketty, 2014. На основе большого массива данных по разным странам Пикетти показал, что после определенного спада в 1950—1980 годы неравенство в развитых странах Запада снова начинает нарастать. В настоящее время имеется определенная литература по проблеме оптимального социального неравенства. Рассмотрим некоторые из публикаций. В работе [7] Bourguignon, Ferreira, Walton, 2007 обсуждается ряд нерешенных вопросов, рассмотренных в Докладе Всемирного банка от 2006 года. В статье основное внимание уделяется балансу между справедливостью и эффективностью. Справедливость существует при условии равных возможностей при отсутствии крайней депривации. 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.
Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини. Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца. Кривая Лоренца представляет собой график распределения доходов в обществе. Строится она следующим образом: 1. Берём ось координат, по оси X будем отмерять процент населения обычно принято делить на 5 частей, называемых квинтилями , а по оси Y будем отмерять процент дохода также принято делить на 5 частей. Отмечаем точками, процент от общего дохода, который получает каждый квинтиль.
Соединяем линии — Кривая Лоренца готова. Но для определения Коэффициента Джини нужно построить ещё и линию «абсолютного равенства». Линия будет являться биссектрисой между координатными осями. График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1. 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.
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.