Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России.
Социальное неравенство. Индекс Джини
- Социальное неравенство и расслоение в России и мире, индекс Джини
- Ресурсы ЕАЭС
- Формула расчета
- Исследование различий зарплат в регионах России | Исследования | РИА Рейтинг
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени. С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно.
Welcome to nginx!
Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать.
Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини. У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни.
Естественно, коэффициент Джини начинает увеличиваться», — рассуждает Сафонов. Кроме того, у наиболее обеспеченных людей часть доходов всегда была номинирована в долларах, и в связи с падением рубля их доходы только увеличивались. Параллельно растет число людей, живущих за чертой бедности те, у кого доходы ниже прожиточного минимума. Именно растущий разрыв между богатыми и бедными может служить объяснением парадоксальному на первый взгляд факту: розничные продажи в стране продолжают падать, несмотря на рост реальных зарплат. Зарплаты могут расти у тех людей, которые и так потребляют достаточно, с другой стороны у людей, которые могли бы потреблять больше, зарплаты не растут, рассуждает Орлова.
Вот некоторые из них: Социальные проблемы Неравенство доходов может привести к социальным проблемам, таким как бедность, безработица и социальное неравенство. Люди с низкими доходами могут испытывать трудности в доступе к основным услугам, таким как образование, здравоохранение и жилье. Это может привести к ухудшению качества жизни и увеличению социального неравенства. Экономические последствия Неравенство доходов может оказывать негативное влияние на экономику. Когда большая часть доходов сосредоточена у небольшой группы людей, это может привести к снижению потребительского спроса и ограничению рынка для товаров и услуг. Это может замедлить экономический рост и развитие страны. Политические последствия Неравенство доходов может также иметь политические последствия. Когда неравенство доходов слишком высоко, это может привести к недовольству и социальным напряжениям. Это может вызвать политическую нестабильность и угрожать социальному порядку. Увеличение разрыва между богатыми и бедными Неравенство доходов может привести к увеличению разрыва между богатыми и бедными. Это может создать неравные возможности и ограничить социальную мобильность. Люди с низкими доходами могут испытывать трудности в получении образования, развитии карьеры и улучшении своего положения в обществе. В целом, неравенство доходов в России имеет серьезные последствия для общества и экономики. Поэтому важно разрабатывать и реализовывать меры по снижению неравенства и созданию более справедливого и равноправного общества. Меры по снижению неравенства доходов в России Для снижения неравенства доходов в России можно применять различные меры, которые направлены на улучшение доступа к образованию, создание равных возможностей для всех граждан и поддержку малоимущих слоев населения. Ниже приведены некоторые из таких мер: Повышение минимальной заработной платы Установление достойного уровня минимальной заработной платы может помочь снизить разрыв между богатыми и бедными. Это позволит людям с низкими доходами получать более стабильный и достаточный доход для проживания. Расширение доступа к образованию Образование является ключевым фактором в снижении неравенства доходов. Поэтому важно расширять доступ к качественному образованию для всех слоев населения. Это может включать в себя предоставление грантов и стипендий для студентов из малообеспеченных семей, создание программ поддержки для детей с ограниченными возможностями и развитие профессионального образования для взрослых. Развитие инфраструктуры и доступа к услугам Улучшение инфраструктуры и доступа к основным услугам, таким как здравоохранение, жилье, транспорт и коммуникации, может помочь снизить неравенство доходов. Это позволит людям из отдаленных и малообеспеченных регионов иметь равные возможности и доступ к необходимым услугам. Расширение программ социальной поддержки Расширение программ социальной поддержки, таких как пособия по безработице, пособия на детей, пенсии и другие, может помочь снизить неравенство доходов.
И чем больше таких групп, тем выше его значение. 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.
Москва зажралась, но это полбеды
Коэффициент Джини по странам мира. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422.
Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
| Социальное неравенство в России: современные тенденции | показателе расслоения общества. |
| Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца | показателе расслоения общества. |
| 14.2 Кривая Лоренца и коэффициент Джини | Децильный коэффициент по зарплате в России составил в 1994 г. 11 к 1, поднявшись с 3,5 к 1 в конце 1980-х гг. Причем по зарплате в промышленности он достиг отношения 20,6 к 114. |
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
| Коэффициент распада | Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции. |
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр | Больше новостей в сюжете: Динамика цен в России. |
| Как уменьшить социальное неравенство? | Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. |
| "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года" | Но начнем мы (вопреки сюжету известного анекдота) с хорошей новости. Неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини, то есть регионом, где социальное равенство достигло самой высокой степени, является наш сосед. |
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта. Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными.
И чем больше таких групп, тем выше его значение. 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.
Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18.
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.
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.
Децильный коэффициент в России 2023 году
Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини. 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. Для понимания доказательства необходимо базовое понимание метрики ROC-AUC — что это вообще такое, как строится график и в каких осях.
Сегодня это услуги гостиниц, кафе, ресторанов и отдых, в то время как с 2022 г. Целесообразно также понижение ставки по статьям расходов, которые в структуре потребления бедных граждан существенно выше, чем у богатых. Это домашнее питание, ЖКХ и связь. Источники: 1. Еремин В. Побываев С.
Коэффициент Джини. Государственная статистика: официальный сайт. Начисление и поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации. Ильин В. Социальное государство в России: проблемы и перспективы. Караваева, И. Лев М.
А ведь есть ещё недвижимость в остальной части России, личные автомобили, разного рода бизнес и прочие многочисленные активы.
С их учётом — по самым консервативным оценкам — общее богатство домохозяйств составляет никак не менее 5 триллионов долларов. О реальных активах меньше информации, однако наши оценки предполагают, что они примерно вдвое больше. Как видно, швейцарцы нашли в открытых источниках цифру валовых финансовых активов россиян и предположили, будто общая стоимость реальных активов домохозяйств вдвое больше. При этом показатель «вдвое больше» был взят с потолка: с тем же успехом они могли предположить «в 10 раз больше» или «в 3 раза меньше». К счастью, швейцарцам не повезло: в своём угадывании они так сильно промахнулись мимо реальных цифр, что получили очевидно противоречащую здравому смыслу сумму. Дальше, поделив эту неверную сумму на состояние 110 российских миллиардеров, аналитики из Credit Suisse получили ложную картину чудовищного имущественного неравенства. Учёт недвижимости При обсуждении отчёта Global Wealth Report за 2012 год высказывалось предположение, будто швейцарцы не учитывали недвижимость вовсе. Это предположение противоречит тексту отчёта.
Рассчитав глобальные коэффициенты Джини по доходам в четырех альтернативных версиях, Миланович приходит к выводу, что все они после 2000 г. Ни один не демонстрировал признаков роста: все дружно катились вниз. Более того, я бы даже рискнул утверждать, что за последние десятилетия глобальное неравенство не просто несколько сократилось, но сократилось абсолютно радикально. Мы бы наверняка увидели это, будь у нас данные по неравенству в пожизненных доходах. Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни. С 1970 по 2010 г. Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные. Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т.
Коэффициент Джини
Источник: составлено автором по [2; 13]. Это обусловлено тем, что под нее подпадают товары первой необходимости, спрос на которые является низкоэластичным к изменениям цены, поэтому НДС не оказывает сглаживающего воздействия. С учетом этих результатов констатируем, что косвенное налогообложение не оказывает существенного влияния на неравенство граждан в России, а более высокий удельный вес НДС в сумме налоговых доходов и ВВП в отдельные годы при более низких показателях неравенства граждан является следствием воздействия иных факторов. Так, например, в 1990-е гг.
Если исключить из анализируемого временного ряда период действия прогрессивной шкалы подоходного налога, то получится, что связь между долей НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета и коэффициентом Джини в 2001-2021 гг. За период 1992-2021 гг. Рисунок 4.
Взаимосвязь неравенства граждан и доли НДС в налоговых доходах консолидированного бюджета РФ в 2001-2021 гг. Исключение периода 1990-х гг. Это свидетельствует о том, что косвенное налогообложение в России не оказывает существенного влияния как на неравенство граждан по доходам, так и неравенство потребления.
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.
Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе.
И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков.
Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто.
В долгосрочном и среднесрочном периодах влияние неравенства на темпы изменения объема производства не зависит от профиля неравенства. На коротком временном отрезке негативные эффекты для динамики выпуска ассоциируются с уровнем разрыва между богатыми и бедными, тогда как степень более широкого неравенства, включая его значения в средней части распределения, влияния не оказывают.
Тем самым, к работающим бедным можно отнести около 4,3 млн. В условиях, когда реальные доходы населения не растут, рост бедности «сдерживается» с помощью изменения методик расчета статистических показателей. С 2021 г. В 2021 г. Она устанавливается на целый год, а не по кварталам, как было раньше, и не зависит от инфляции. Однако при новой методике определения уровня бедности существенного роста показателей бедности в официальной статистике не наблюдается. Доходное неравенство сохраняется на высоком уровне В целом, на фоне пандемии в 2020 г. Однако это снижение нельзя назвать существенным. При этом в статистике Росстата в 2020 г. Коэффициент Джини составил 0,4 против 0,39 годом ранее чем ближе значение показателя к 1, тем более неравномерно распределены доходы в обществе. Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3—0,4 в стране высокое неравенство. Это приводит к замедлению темпов экономического развития и формирует «ловушку бедности», когда следующему поколению не удается достичь более высокого уровня благосостояния. Прогноз роста реальных располагаемых доходов до 2024 г. Однако, судя по официальным прогнозам, для решения этих задач пока нет предпосылок. Согласно последнему прогнозу Минэкономразвития, который был опубликован 30 сентября, в базовом сценарии рост реальных располагаемых денежных доходов населения в 2021 г. Однако после снижения в 2020 г. В перспективе до 2024 г. Это позволит к концу 2024 г. Вместе с тем, достижение даже таких скромных темпов роста реальных располагаемых доходов некоторыми экспертами ставится под сомнение. Так, по оценке специалистов РЭУ им. Показательно, что в том же базовом сценарии прогноза на 2021 г. Сейчас проблема низких доходов населения и бедности часто рассматривается узко — как сугубо социальная, а не как общеэкономическая.
Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416). Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г.
Ресурсы ЕАЭС
- Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз
- Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
- Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр
- Как считать неравенство - Ведомости
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
Получается, что часть людей доходы теряет, часть — сохраняет. Естественно, коэффициент Джини начинает увеличиваться», — рассуждает Сафонов. Кроме того, у наиболее обеспеченных людей часть доходов всегда была номинирована в долларах, и в связи с падением рубля их доходы только увеличивались. Параллельно растет число людей, живущих за чертой бедности те, у кого доходы ниже прожиточного минимума. Именно растущий разрыв между богатыми и бедными может служить объяснением парадоксальному на первый взгляд факту: розничные продажи в стране продолжают падать, несмотря на рост реальных зарплат.
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.
Вместе с бегством капитала и ростом оффшорного имущества, этот процесс, возможно, привел к гораздо более высокому уровню концентрации имущества и доходов в России, чем в других бывших коммунистических странах. Политика в отношении экономического неравенства[ править править код ] Решения, применяемые законодательными и исполнительными органами российской власти, которые могут способствовать высокому уровню неравенства с точки зрения экономистов: С 2000 г. Отмена прогрессивного налогообложения с 2001 года Федеральный закон N 117 от 5 августа 2000 г. Низкий уровень минимального размера оплаты труда. Безвизовый режим со странами Средней Азии. Либеральная миграционная политика ведет к смещению экономического неравенства между странами на внутреннее. Высокая миграция низкоквалифицированных работников в более богатую страну может приводить к снижению заработной платы в результате роста конкуренции в секторах экономики, использующих низкоквалифицированную рабочую силу. Общественное мнение в России[ править править код ] В 2007 году глава Института экономики РАН Руслан Гринберг заявил: «Как только децильный коэффициент достигает 10, в стране появляются условия для социальных беспорядков.
Карла Либкнехта, 22 Е-мэйл: info glavportal. Портал обновляется ежедневно. Все права защищены.