Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. About In the News Newsletter API. Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. Индекс Джини дает на них убедительные ответы.
Human Development Insights
Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. DEFINITION: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. Индекс Джини дает на них убедительные ответы.
Gini Coefficient By Country
Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира. Коэффициент Джини по странам мира.
Контактная информация
- Список стран по показателям неравенства доходов
- Рекомендуем
- Список бумаг для расчета индекса
- Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт
- Индекс Джини в странах мира
Социальное неравенство. Индекс Джини
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Classification
- Социальное неравенство. Индекс Джини
- Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
- Gini inequality index - Country rankings
- Индекс Джини и неравенство доходов
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. В каких странах самый большой уровень неравенства 90 В десятку стран с самым большим неравенством дохода среди населения регулярно входят государства, расположенные на территории Африки, однако есть и страны из Латинской Америки. Тройку «лидеров» замыкает Суринам — небольшое государство в Южной Америке. Пятое место в рейтинге досталось маленькому островному государству с названием Сан-Томе и Принсипи. Здесь индекс Джини достиг 56? Самый низкий индекс Джини в мире Рейтинг лидеров возглавляют европейские государства: Золотая медаль достается Словении, где индекс Джини в 2017 году составил всего 24. На второй строчке расположилась Чешская Республика.
Этот же показатель достался и Словакии.
Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе. Диагональная прямая соответствует равномерному распределению дохода. Если распределение доходов подчиняется данной прямой, то расслоение по уровню доходов в обществе отсутствует линия справедливости.
Коэффициент Джини варьируется от 0 до 1. Исследования показывают, что глобализация уменьшила глобальное имущественное неравенство между странами, но увеличила имущественное неравенство внутри стран. Как правило, развивающиеся страны характеризуются более значительным неравенством, чем развитые страны. Однако в этом законе есть аномалии: в некоторых развитых странах, например в США, коэффициент Джини высок.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Gini inequality index - Country rankings
| Quality of Life Index by Country 2024 | Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. |
| Индекс Джини в странах мира | Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. |
| Рейтинг стран по индексу качества жизни за 2023 год | Notion | Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). |
| Список стран по показателям неравенства доходов — Википедия с видео // WIKI 2 | В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства. |
| Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality | Индекс Джини высчитывается от 0 до 1. Чем выше. |
Что такое индекс Джини?
- Quality of Life Index by Country 2024
- Help/Feedback
- Что такое коэффициент / индекс Джини?
- Коэффициент Джини — что это такое?
- Countries With Highest Gini Coefficient
Gini index (World Bank estimate)
| Неравенство в Китае | 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. |
| Индекс Джини: новые горизонты применения | Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. |
| Уровень жизни. Динамические ряды | Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. |
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible.
Wherever possible, consumption has been used rather than income.
Страны с наиболее высоким уровнем неравенства по индексу Джини обычно включают в себя Гватемалу, Южную Африку, Намибию, Свазиленд и Лесото. В этих странах распределение доходов сильно неравномерно, что приводит к большим различиям в уровне жизни населения.
Как влияет индекс Джини на экономику? Высокий уровень индекса Джини говорит о большом неравенстве в распределении доходов в стране, что может иметь отрицательное влияние на экономику. При высоком уровне неравенства возможны социальные конфликты, низкая социальная мобильность, укрепление монополий и ограничение экономического роста.
Какие страны традиционно имеют самый низкий уровень неравенства по индексу Джини? Самый низкий уровень неравенства по индексу Джини обычно присущ странам, которые характеризуются равномерным распределением доходов и высоким уровнем социальной защищенности. Оцените статью.
Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь 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 пять групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
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.
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.
Gini Ranking 2023
| Беларусь вошла в Топ-10 стран с самым низким имущественным неравенством | If the Gini coefficient, also known as the GINI index or Gini ratio, is high, the difference between the wealthiest and poorest individuals in a nation. |
| Индекс Джини в странах мира | Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. |
Уровень жизни. Динамические ряды
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. В этом ключе понимание демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини.
Резюме Индекс Джини - это показатель распределения доходов 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. А на этом сегодня все про коэффициент индекс Джини.
Надеюсь статья оказалась для вас полезной.
В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. 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.
One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value. A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited.
Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны. Более высокие значения индекса представляют большее неравенство в распределении доходов.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. 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. If the Gini coefficient, also known as the GINI index or Gini ratio, is high, the difference between the wealthiest and poorest individuals in a nation. Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Индекс Джини, равный 0%, выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Эти страны нуждаются в усилиях и реформах, направленных на сокращение неравенства и создание более справедливого общества, где каждый имеет равные возможности и доступ к основным услугам. Это значит, что в XYZ наблюдается очень высокий уровень доходовых неравенств. Высокий индекс Джини может свидетельствовать о несправедливом распределении доходов между бедными и богатыми слоями общества. Такое неравенство может приводить к социальным проблемам, включая бедность, безработицу, преступность и низкий уровень образования и здоровья. Правительство страны XYZ сталкивается с вызовами в борьбе с неравенством. Для улучшения ситуации они могут предпринимать различные меры, такие как увеличение доходов низкого класса, создание равных возможностей для всех граждан, реформа налогообложения и поддержка социальных программ. Важно, чтобы правительство страны с самым высоким индексом Джини приоритетно рассматривало вопросы справедливости и социальной справедливости, чтобы уменьшить неравенство и создать более сбалансированное общество. Второе место в рейтинге по индексу Джини В рейтинге стран по индексу Джини 2023 года равенство доходов и неравенство богатства оказались на втором месте. Этот индекс применяется для измерения уровня неравенства в обществе. Второе место по индексу Джини принадлежит стране X. Согласно данным, уровень неравенства в стране X является одним из самых высоких в мире.
Это указывает на значительную разницу в доходах и распределении богатства. Индекс Джини вычисляется на основе данных о распределении доходов в обществе. Чем выше индекс, тем больше неравенство. Он позволяет сравнить уровень неравенства между разными странами и оценить эффективность мер, направленных на снижение неравенства, в конкретной стране. Результаты рейтинга по индексу Джини могут быть важным инструментом для правительств и международных организаций, чтобы определить направления своей деятельности с целью снижения неравенства в обществе и достижения более справедливого распределения доходов и богатства. Третье место в рейтинге индекса Джини Страна X отличается высоким уровнем неравенства, что говорит о большом разрыве между богатыми и бедными слоями населения. Это может быть вызвано различными факторами, такими как отсутствие эффективных программ социальной поддержки, несправедливая распределение доходов, ограниченный доступ к образованию и здравоохранению.
Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны. Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др. Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини. Опцион, не являясь доходом, дает возможность заработать на акциях. Вырученные за продажу акций деньги учитывают при расчете коэффициента. Пример расчета коэффициента Джини Задача: определить Gini coefficien для трех групп населения по данным из таблицы, применив аналитический способ расчета.
Explaining the Gini coefficient Gini coefficients vary from 0 to 1 but are often expressed as percentages. They were created in 1912 by Italian statistician Corrado Gini. The Lorenz curve is used to calculate the Gini coefficient. The vertical axis shows the total wealth or income of the population.
По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека. Далее, если рассматривать эти общие расходы по-отдельности, то получится следующее. Богатые, по сравнению с бедными, тратят больше в 5 раз на питание, в 12 раз — на одежду, 20 раз — на медицину. Возможно ли из бедного превратится в богатого Если исходить из статистики, то можно заметить некоторые неутешительные тенденции. Бедные становятся еще беднее, им труднее зарабатывать и приумножать свой капитал, чем богатым. Между тем количество миллиардеров растет и это тоже факт. У богатых денег больше, соответственно, и возможностей больше. Они увеличивают свое состояние быстрее. Поэтому даже при равных условиях в более выгодном положении остается тот, у кого средств оказалось больше. Но, как говорится, нет ничего не возможного. Если абстрагироваться от размера капитала, и исходить из реальности, то оптимальной позицией будет следующая. Самостоятельность в действиях, анализ доходов и трат, четкий план действий, а также грамотное распределение денег, накопление, откладывание, инвестиции — необходимый минимум на пути к благосостоянию. Подытоживая, следует заметить, что, безусловно, есть много людей, которые считают, что со временем ситуация ухудшится и число бедных будет только расти. Но если все время придерживаться этой позиции и ничего совсем не делать, то лучше от этого точно не станет.