Коэффициент Джини – это показатель степени расслоения общества по какому-либо социальному признаку. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
Как оценивается социальное неравенство
| Неравенство и бедность | 45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52). |
| Исследование различий зарплат в регионах России | 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
Исследование различий зарплат в регионах России
RRSS 10 лет назад На самом деле, выводы банка не соответствуют действительности. Отчёт Credit Suisse насколько очевидно противоречит другим данным, что это отмечено даже на таком скептическом к России ресурсе как Википедия. Вместе с тем, мы значительно отстаём от некоторых стран Европы. Хоть там и есть свои отщепенцы, типа Македонии с показателем в 44, однако уравнительный лидер, Швеция, имеет индекс Джини равный 23, а более похожая на нас по размерам Германия — 27. Таким образом, хоть мы находимся в весьма и весьма неплохой компании стран, нам всё ещё есть куда расти в плане урезания доходов наших сверхбогатых сограждан. Как правило, мифы об ужасающем неравенстве в нашей стране основываются на неграмотности: или на банальных ошибках в расчётах или на распространённой путанице между двумя коэффициентами Джини — для богатства для доходов. Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России. Вместе с тем, иногда агитаторы делают проще — сравнивают Россию в лоб с европейскими лидерами рейтинга, оставляя у неподготовленного читателя впечатление, будто Россия уникальная в плохом смысле этого слова страна. Так, например, на приложенном графике можно наблюдать, как агитаторы сравнивают Россию с Европой — причём не просто с Европой, а с лидерами по индексу Джини, которые смотрятся на основе средних показателей России особенно выигрышно.
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. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов.
Код на Python from scipy.
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. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. 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?
А в 2022-м произошло его ощутимое снижение. В России наметилась положительная динамика на сокращение разрыва доходов богатых и бедных слоев населения, подтверждают эксперты. У нас снижаются темпы роста доходов наиболее обеспеченных групп населения, то есть богатые богатеют уже не так быстро, как в 1990-е или начале 2000-х годов. Доходы наименее обеспеченных слоев населения растут за счет поддержки государства, поясняет старший научный сотрудник Центра стратификационных исследований Института социальной политики НИУ ВШЭ Василий Аникин. Снижение бедности происходит за счет увеличения МРОТ, который влияет на размер социальных выплат, и политики поддержки семей с детьми. Также сокращению уровня бедности в России способствовали социальные выплаты в пандемию. При этом планы по увеличению МРОТ позволяют сделать прогноз, что число бедных людей в России будет сокращаться и дальше, отмечает эксперт.
Максимальный уровень неравенства наблюдался в 2010 году. Де-факто это итог быстрых темпов обогащения ряда людей в 1990-е и 2000-е годы В то же время Аникин отмечает, что необходимо обращать внимание на экстремальный разрыв зарплат между топ-менеджментом и самыми низкооплачиваемыми работниками компаний, который способен демотивировать сотрудников. Институт политических исследований посчитал, что разрыв зарплат руководителей самых низкооплачиваемых работников в США составляет 670 раз.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
При этом показатели неравенства доходов подвержены сезонным колебаниям, поэтому наиболее репрезентативны данные по итогам полного года, когда учитываются все квартальные и годовые премии, сезонные колебания в оплате труда, дивиденды и т. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года 0,416. Показатель снижается с 2012 года, а своего максимума в российской истории он достигал в 2007 году. У них объем или падение доходов не столь существенны, как в коммерческих организациях. Получается, что часть людей доходы теряет, часть — сохраняет.
Показатель указывает на увеличение доходного неравенства. В 2022 году индекс Джини впервые с 2002 года опустился ниже 0,4, однако в 2023 году снова вырос. Несмотря на это, он остается ниже значений, зафиксированных в 2020 году 0,406 и 2021 году 0,409 , а максимальное значение было достигнуто в 2007 году 0,422.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России 24 октября 2023, 00:00 В России Общество Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными. Люди ничего не хотят, становясь все более пассивными.
Такой гигантский разрыв чреват ростом превалирования политических процессов над экономическими. Люди видят, что кто-то жирует, а у кого-то нет и самого необходимого.
Проследить динамику неравномерного рассеивания исследуемого показателя. А также сравнить распределение показателя в неоднородных группах населения например, сельская местность против городской.
Одним из несомненных преимуществ коэффициента Джини является его анонимность. Непонятно, о чьих доходах идет речь, поскольку в этом, по сути, нет никакой необходимости. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, коэффициент Джини не может дать полную объективную оценку неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие недостатки: Он делит население на группы, не описывая эти группы.
Неизвестно, на какие компоненты и ценности делится население. Коэффициент «дается» без этих описаний. Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т.
В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности. Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны.
Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан.
Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях.
Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. 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.
Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей
| Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Новости без рекламы | Цифровая Витрина | Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. |
| В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства | Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. |
| Социальное неравенство и расслоение в России и мире, индекс Джини | Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. |
| Welcome to nginx! | Коэффициент Джини в локации Россия. |
| Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России | Коэффициент Джини – это показатель степени расслоения общества по какому-либо социальному признаку. |
В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год
Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Коэффициент Джини в локации Россия. Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3–0,4 в стране высокое неравенство. Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно.
Москва зажралась, но это полбеды
| РБК: Рост доходов в РФ сопровождается увеличением доходного неравенства | Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. |
| Москва зажралась, но это полбеды | Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. |
| Значения коэффициента Джини для России за 1992—2013 гг. | По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. |
| Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. |
| Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей» | «Низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны, так как он наблюдается на фоне относительно быстрого роста экономики региона в последние годы, – отмечают составители рейтинга. |
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416).
Доходное неравенство в России выросло
Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Но это еще не все. В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран! В последние десятилетия он получил широкую популярность благодаря серии публикаций команды Пикетти, из которых следовало, что в США плоды экономического роста практически целиком достаются узкой группе сверхбогачей, тогда как на долю всех остальных не остается вообще ничего. Так, согласно новейшим подсчетам Пикетти и его соавторов, с 1979 по 2014 г. Однако два ведущих специалиста по налоговой статистике — Джеральд Аутен и Дэвид Сплинтер — подвергли оценки команды Пикетти пересчету и получили совершенно другие цифры. По их выкладкам, по сравнению с 1979 г. Иными словами, доходы сверхбогачей росли практически теми же темпами, что и у остального населения.
Причина этих расхождений все та же: произвольные допущения плюс неполный учет налогов и трансфертов. И снова зададимся вопросом: неужели на столь хлипкой статистической основе можно выносить безапелляционные нормативные вердикты, призывая государство к принятию жесточайших мер по ограничению неравенства? Что касается России, то уж здесь, казалось бы, все ясно. Все знают, что в ней поддерживается чудовищное, сверхъестественное, запредельное экономическое неравенство по мнению многих, самое высокое в мире. Какие здесь могут быть сомнения? Как ни странно, но могут. Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г.
Много это или мало на фоне других стран? Строго говоря, ни то ни другое. Отталкиваясь от тех оценок, которые дает Росстат, Россию следовало бы отнести скорее к группе стран-середняков. В совершенно ином свете российская ситуация предстает в недавней работе Филипа Новокмета, Пикетти и Габриэля Цакмана. Во-первых, по их расчетам, уровень неравенства в России намного выше, чем говорит официальная статистика: так, коэффициент Джини по доходам составляет сейчас не 0,41, а 0,55.
Чем ближе значение этого коэффициента к нулю, тем меньше уровень доходного неравенства, как указано в материале «Коммерсант». Опечатка в тексте?
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.
По данным Forbes, за 2017-2018 годы число долларовых миллиардеров в России увеличилось на 29 человек, с 77 человек в 2016 году до 106 человек в конце 2018 года ист. Но по другой методике расчета, которая основывается на так называемом методе «лишений», когда вычисляется недополучение различных социальных благ. Согласно этой методике бедным считается человек или семья, чье потребление товаров и услуг не соответствует принятому в обществе стандарту. Социальное неравенство — проблема, которая интересует многих экономистов, социологов, ученых с мировым именем. Уровень экономического неравенства в современной России сопоставим с дореволюционными показателями 1905 года, следует из доклада о неравенстве в мире World Inequality Report , подготовленного исследователями Всемирной лаборатории экономического неравенства среди них — француз Тома Пикетти.
По оценке исследователей, самый благоприятный период с точки зрения экономического равенства наша страна пережила в так называемую «золотую пятилетку» 1966—1970 годы. Социальному неравенству посвящены исследования Тома Пикетти - профессора Парижской школы экономики, автора книги «Капитал XXI века» и исследования «От советов к олигархам: неравенство и собственность в России в 1905—2016 годах». Коэффициент Джини, показатель для измерения неравенства, в зависимости от методик расчета составляет до 0,6 чем ближе коэффициент к нулю, тем меньше неравенство. Однако и оценки Пикетти и оценки Росстата не отражают всей картины, так как коэффициент Джини не отражает заработков в неформальном секторе. Всемирный банк.
По официальным данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент был в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. Однако, по экспертным оценкам, этот коэффициент в России достигает 17. В предвоенной царской России начала XX века децильный коэффициент составлял 6,5 расчет профессора С.
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
Соответственно, для сглаживания неравенства граждан необходимо, кроме иных мер, изменение косвенного налогообложения, для чего важно учесть особенности неравенства потребления. Такое превалирование этих расходов с пониженной ставкой НДС, снижает уровень налоговой нагрузки на наименее обеспеченных граждан, однако, не приводит к сглаживанию неравенства. Это обусловлено тем, что, во-первых, от этих расходов потребители не могут отказаться в силу их обязательного характера, а во-вторых, в абсолютном выражении расходы по этой статье у наименее обеспеченных граждан остаются в 3,1 раза меньше, чем у наиболее обеспеченных — 3 561 против 10 950 руб. Это в 4,7 раза больше, чем у бедных. Устойчивое превышение доли расходов у наиболее обеспеченных над долей расходов у наименее обеспеченных сложилось по гостиницам, кафе и ресторанам. Для поддержки этих отраслей у нас в условиях кризиса 2022 г.
Интерес представляет расчет средней налоговой нагрузки по НДС по первой и десятой децильной группы. Целесообразным с позиций необходимости сглаживания неравенства, при прочих равных условиях и обеспечении качества налогового администрирования [9], представляется дифференциация ставок НДС, когда ставка на товары «роскоши» или товары, работы услуги, которые составляют основу потребительской корзины наиболее обеспеченных граждан при незначительной доле в потребительской корзине бедных граждан, будет выше при сохранении пониженной ставке на товары первой необходимости. Для сглаживания неравенства целесообразно также понижение ставки НДС по тем статьям расходов, которые в структуре потребления первой децильной группы существенно выше, чем для десятой группы: домашнее питание, ЖКХ и связь. В рамках дифференцииации ставок по НДС необходимо учитывать эластичность спроса и возможности переложения налогового бремени, поскольку для товаров, работ, услуг высокоэластичного спроса, в т. Необходимо также принимать во внимание, что предельная склонность к потреблению у бедных слоев населения выше, чем у богатых, а предельная склонность к накоплению, напротив, у наиболее обеспеченных выше, поэтому повышение налогов на потребление в первую очередь сказывается на наименее обеспеченных гражданах.
Заключение Проведенное исследование позволило сформировать следующие выводы. Неравенство граждан в России находится на высоком уровне с момента рыночных преобразований. Коэффициент Джини по неравенству доходов стабильно превышает 0,4, а по неравенству в распределении богатства достигает 0,9.
До этого, начиная с первого полугодия 2013 года, этот показатель на протяжении трех лет снижался. По итогам первого квартала 2016 года коэффициент Джини был равен 0,392, сообщал ранее Росстат. Государство заморозило рост зарплат в госсекторе, добавляет главный экономист Альфа-банка Наталия Орлова. Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1, чем ближе значение к нулю, тем равномернее распределены доходы населения. При этом показатели неравенства доходов подвержены сезонным колебаниям, поэтому наиболее репрезентативны данные по итогам полного года, когда учитываются все квартальные и годовые премии, сезонные колебания в оплате труда, дивиденды и т.
Экономисты гораздо более едины при определении того, что такое эффективность. Эффективной является та налоговая система, которая менее всего приводит к искажению стимулов у участников рынка, а следовательно, и к возникновению безвозвратных потерь.
Покажем, каким образом безвозвратные потери связаны с искажением стимулов у участников рынка. По теме «рыночное равновесие» мы помним, что безвозвратные потери возникали, когда налоги и субсидии изменяли положение кривых спроса и предложения, то есть изменяли экономическое поведение людей. Безвозвратные потери заключались в том, что какие-то покупатели не смогли купить товар, а какие-то производители не могли продать товар по сравнению с ситуацией, когда цены точно отражают предельные издержки. Рассмотрим простой пример: индивид А оценивает удовольствие от потребления мороженого в 60 рублей, индивид В - в 40 рублей. Если цена стаканчика мороженого оставляет 30 рублей, то каждый из них его купит и получит удовольствие. Сумма потребительского излишка будет равна 40 рублей 30 рублей у индивида А и 10 рублей у индивида В. Если мы введем налог на потребление мороженого в размере 20 рублей на один стаканчик, то ситуация на рынке кардинально поменяется: индивид А все еще будет потреблять мороженое, а вот индивид В откажется от его потребления. Суммарный потребительский излишек теперь будет равен только 10 рублям это излишек индивида А. Налоговые сборы при это составят 20 рублей их оплатит опять же только индивид А , и их получает государство. На этом простом примере мы убедились, что при налогообложении возникли безвозвратные потери в размере 10 рублей.
И они возникают потому, что индивид В поменял свое экономическое поведение, полностью отказавшись от потребления мороженого. Таким же образом любые налоги приводят к безвозвратным потерям, поэтому можно смело утверждать, что любые налоги неэффективны в этом смысле. Задача экономистов заключается в том, чтобы найти такие налоги, которые будут минимально искажать стимулы людей, а значит, и приводить к минимальным безвозвратным потерям. Налоги могут взиматься по-разному в зависимости от величины дохода. Для того, чтобы оказать это, нам будут нужны два типа налоговых ставок: средняя налоговая ставка и предельная налоговая ставка. У прогрессивного налога средняя ставка налога растет по мере увеличения дохода, а значит, предельная налоговая ставка превышают среднюю. Примеры прогрессивных налогов: налоги на доходы во Франции, налоги в Швеции, автомобильный налог в России. У пропорционального налога средняя ставка не изменяется с ростом дохода, а значит, средняя налоговая ставка совпадает с предельной. В случае, если индивиду предложена одинаковая налоговая ставка при существовании некоего налогонеоблагаемого минимума или же предоставлен налоговый вычет , то данная налоговая система является уже не пропорциональной, а прогрессивной. Индивид сначала вообще не платит налогов, а потом, после превышения налогонеоблагаемого минимума, начинает платить налог по одинаковой ставке.
У регрессивных налогов средняя ставка падает с ростом дохода, а значит, предельная ставка налога оказывается ниже средней. Примеры регрессивных налогов: акцизы - поскольку человек оплачивает их при покупке товара вне зависимости от его дохода. Например, от 10 до 30 рублей в стоимости каждой пачки сигарет составляют акцизные сборы, и человек оплачивает их вне зависимости от величины дохода при покупке каждой пачки сигарет. Таким образом, для бедняка этот налог составляет существенную часть его дохода, а для миллионера он будет несущественным. Другие примеры регрессивных налогов — это любые фиксированные налоги и пошлины. Например, в РФ человек вынужден заплатить фиксированную пошлину в размере около 1000 рублей при регистрации номерного знака автомобиля. Данный вид налога является регрессивным, поскольку пошлина оставляет большую часть дохода для бедного человека, и меньшую часть дохода для богатого человека. Какой из данных видов налогов является более справедливым? Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми. Но эта точка зрения ошибочна.
Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости.
Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: 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. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям.