Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени. 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! Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
| Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин | Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. |
| Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality | По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. |
Как измеряют социальное неравенство
На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. (Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. 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. Индекс Джини не применяется для анализа государств, где действует плановая экономика, поскольку уровень дохода в таких странах априори не имеет большого разрыва между трудящимися, так как регулируется государством. Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени.
Индекс Джини и неравенство доходов
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: Код на Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. Ещё один немаловажный момент.
Давайте мысленно закрепим концы кривой в точках и и начнем изменять её форму. Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. 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.
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. Все в руках человека.
Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака.
Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан. Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов.
Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность.
На показатель, отражающий неравенство доходов, влияют многие факторы.
Всего показатель насчитывает свыше 10 вариаций, которые применяются в отдельных случаях. Коэффициент позволяет также определить процент роста или падения ВВП, темпы роста долгов граждан перед банками, возрастание поляризации в политике или уровня нищеты. Индекс не учитывает доходы от продажи услуг или продуктов собственного производства или выращивания, а также источники прибыли.
Половина населения может получать заработную плату, находясь на официальной должности, а другая часть — от сданного жилья в аренду, процентов со счетов в банке и прочего. Индекс Джини не применяется для анализа государств, где действует плановая экономика, поскольку уровень дохода в таких странах априори не имеет большого разрыва между трудящимися, так как регулируется государством. Также этот коэффициент не является мерилом уровнем экономического развития и богатства страны.
Наоборот, беднейшие страны планеты могут иметь самый высокий индекс Джини!
Рассылка Т—Ж о мире инвестиций Лайфхаки о том, как делать деньги из денег, — в вашей почте раз в неделю. Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор. Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами.
Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике. Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса.
Россия – чемпион мира по расслоению богатства населения
| Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? | Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. |
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | Однако коэффициент Джини позволяет выяснить уровень неравенства также и по накопленному богатству. |
| Коэффициент Джини по странам. | Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения). |
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
7 Среднее значение коэффициента Джини в ЕС–28 отличается от коэффициента Джини в целом по ЕС– 28, так как является простой средней от значений коэффициента во всех странах союза. Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. Коэффициент Джини (индекс Джини) — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку (к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение.
Как измеряют социальное неравенство
Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов. Коэффициент Джини, равный 1 единице , означает, что в обществе наблюдается абсолютное неравенство, в то время как 0 ноль означает полное равенство. В действительности население любой страны или региона в каждый конкретный момент находится где-то между этими показателями.
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?
Насколько точен алгоритм?
Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется 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 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
На сегодняшний день существует много способов измерения неравенства, каждый из которых имеет некоторую интуитивную или математическую привлекательность. Тем не менее, многие явно подходящие способы измерения неравенства не могут быть использованы. Например, дисперсия, которая должна быть одной из самых простых мер неравенства, не является независимой от шкалы доходов: простое удвоение всех доходов приведет к четырехкратному увеличению оценки неравенства доходов. Федеральная служба статистики Российской Федерации в качестве меры измерения социального неравенства использует децильный коэффициент фондов, который рекомендован в качестве одного из показателей оценки состояния экономической безопасности[7]. Однако на международном уровне зачастую используется другой показатель оценки социального неравенства — коэффициент Джини, который обладает своими плюсами и минусами по сравнению с коэффициентом фондов и может быть использован в качестве дополнительного показателя в оценки экономической безопасности. Методика расчета коэффициента Джини основывается на построении кривой Лоренца.
Коэффициент Джини определяется как отношение двух площадей: площадью между кривой Лоренца распределения доходов и диагональной линией полного равенства, выраженная как доля треугольной области между кривыми полного равенства и неравенства. Величина коэффициента Джини может принимать значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем выше уровень неравенства в распределении совокупного дохода. Чем ближе коэффициент к 0, тем равномернее распределение. Коэффициенту Джини свойственны следующие признаки: Анонимность: не имеет значения, какие социальные группы обладают высоким или низким заработком. Показатель неравенства не должен зависеть от какой-либо характеристики отдельных лиц, кроме их дохода. Независимость от масштаба экономики: коэффициент Джини не учитывает размер экономики. Независимость от размера населения: не имеет значения, насколько велико население страны. Независимость от шкалы доходов.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Коэффициент Джини по странам мира. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения (1991—2018). Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Human Development Insights
Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. 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! GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. 7 Среднее значение коэффициента Джини в ЕС–28 отличается от коэффициента Джини в целом по ЕС– 28, так как является простой средней от значений коэффициента во всех странах союза. 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.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
При этом отсутствие расслоения общества, конечно, не наблюдается нигде. Показателем стабильности же является неизменность год от года разрыва между бедными и богатыми. Государства могут бесконечно говорить о росте ВВП, бюджетных доходах, рекордах промышленности. Однако если при этом постоянно растет социальное неравенство, значит все идет не так уж хорошо. Примером такой страны стала и Россия, где уровень неравенства в последние годы стабилизировался, но на фоне победных реляций правительства о росте уровня жизни, доходов, профицитном бюджете внезапно вновь стал расти. Почему это происходит и каковы последствия этого явления?
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.
Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом. Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом.
Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже. Такая ситуация характерна, например, для Европы.
Для количественного измерения степени неравенства дохода по кривой Лоренца существует специальный коэффициент — коэффициент Джини. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Чем ближе коэффициент Джини к единице, тем больше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены менее равномерно.
Рассчитаем коэффициент Джини для нашего примера с тремя индивидами. Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками. Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени.
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.
Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами в рамках распределения, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом смысле понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет собой данный коэффициент Джини. Например, большое количество пенсионеров повышает индекс Джини.
В какой стране самый высокий индекс Джини? Южная Африка с коэффициентом Джини 63,0 в настоящее время признана страной с самым высоким неравенством доходов. World Population Review объясняет это массовое неравенство расовой, гендерной и географической дискриминацией, поскольку белые мужчины и городские рабочие в Южной Африке получают гораздо более высокие зарплаты, чем все остальные. Что означает индекс Джини, равный 50? Джини в 50 — это половина пути, и в целом его можно воспринимать как место, где доходы распределяются несправедливо: только в 15 странах мира индекс Джини составляет 50 и более. Коэффициент Джини в США высокий или низкий?
В США коэффициент Джини равен 41,1, что является высоким показателем для такой развитой экономики. Экономисты возлагают вину за растущее неравенство доходов в США на такие факторы, как технологические изменения, глобализация, упадок профсоюзов и снижение минимальной заработной платы. Особенности Индекс Джини — это показатель распределения доходов среди населения.
Список стран по показателям неравенства доходов
Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).