«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.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
К чему может привести рост социального неравенства в России. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. Как видно по представленным числам, в России коэффициент Джини существенно вырос, во всяком случае по сравнению с первыми годами, когда Россия стала самостоятельным государством после развала СССР.
Росстат зафиксировал сокращение неравенства между богатыми и бедными в России в 2022 году.
- Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия
- "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
- "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
- Динамика неравенства: как меняется соотношение доходов богатых и бедных
- Неравенство и бедность
Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей
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.
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. Популярные темы.
Мария Сергеева 04. Коэффициент Джини, который измеряет степень неравномерности распределения доходов, составил 0,403 против 0,395 в 2022 году. Это означает, что доходы населения стали более сконцентрированы в руках небольшой группы людей.
В отличие от крупных и средних компаний, в неформальном секторе экономики он включает в себя совокупность мелких хозяйственных единиц, а также деятельность на базе домохозяйств или индивидуальную деятельность , уровень зарплат ниже: в среднем 42,4 тыс. С учетом всего этого, медианная зарплата по всей экономике в 2020 г. Это в 1,6 раза ниже средней зарплаты в крупных и средних организациях, и в 1,3 раза ниже средней зарплаты в неформальном секторе. Иначе говоря, в России существует выраженное зарплатное неравенство, и средний уровень зарплат в крупных и средних организациях, на который обычно ссылаются, не отражает ситуации с зарплатами по экономике в целом. Отраслевые различия в уровне зарплаты тоже очень велики. В одних видах деятельности заработная плата в 2-2,8 раза превышает средний уровень по стране — это добыча нефти и природного газа, производство табачных изделий, финансовая и страховая деятельность. При этом в отраслях социальной сферы, где еще в 2012 г. Так, в I полугодии 2021 г. При этом в последнее время наметилась явная тенденция к тому, что доля доходов от предпринимательской деятельности снижается, тогда как вклад социальных трансфертов пособия, пенсии , напротив, растет. Изменение методики расчета показателей денежных доходов и расходов в 2018 г. Однако одним изменением методики вряд ли можно полностью объяснить наблюдаемые изменения долей разных источников дохода. По сравнению с 2010 г. Если в 2010 г. При этом вклад социальных выплат за период с 2010 по 2020 гг. Безусловно, социальные пособия играют важную роль в поддержке доходов, особенно в условиях пандемии и экономического кризиса. Однако сейчас размер пенсий и других выплат социального характера не может обеспечить существенного роста реальных доходов. Так, реальный размер пенсий в 2019 г. Кроме того, пособия кроме пенсий не являются устойчивым источником дохода. Например, выплаты на детей ограничены по числу и возрасту детей, а право на некоторые из них нужно подтверждать ежегодно исходя из уровня среднедушевых доходов в семье и обеспеченности имуществом. Отсутствие роста реальных доходов препятствует решению проблемы бедности За десять лет с 2000 по 2010 г. Однако из-за стагнации доходов продвинуться дальше не удается см. Денежные выплаты гражданам в период пандемии позволили не допустить роста бедности.
Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей
В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности.
Далее включим в анализ еще более богатого индивида С. Отметим полученные результаты на графике: Линия, соединяющая левую нижнюю точку и правую верхнюю точку графика, называется линией равномерного распределения доходов. Это гипотетическая линия, которая показывает, что было бы, если доходы в экономике распределяются равномерно. При неравномерном распределении доходов кривая Лоренца лежит левее этой линии, причем чем больше степень неравенства, тем сильнее изгиб кривой Лоренца.
А чем ниже степень неравенства, тем более она приближена к линии абсолютного равенства. В нашем случае кривая Лоренца выглядит как кусочно-линейный график. Это получилось так, потому что в нашем анализе мы выделили только три группы населения. С ростом числа рассматриваемых групп населения кривая Лоренца будет выглядеть следующим образом: Кривая Лоренца позволяет судить о степени неравенства доходов в экономике о ее изгибу. 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.
Влияние неравенства стоит учитывать в мерах соцполитики, советуют они. С увеличением неравенства в доходах граждан рост российского ВВП на душу населения замедляется. В свою очередь, рост экономики ведет к сокращению неравенства в распределении доходов. Такую взаимосвязь выявили эксперты Центробанка в статье "Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей" опубликована в свежем номере журнала ЦБ "Деньги и кредит", РБК ознакомился с текстом. Такая двусторонняя взаимосвязь отнюдь не является тривиальной.
Существует целый ряд работ, в которых выводится положительное влияние неравенства на экономический рост либо для всей выборки стран, либо для стран с высоким и средним уровнем дохода список литературы приводится в статье. На российских данных имеется лишь очень ограниченное количество публикаций по тематике связи между неравенством и экономическим ростом, подчеркивают исследователи из ЦБ. Как неравенство влияет на экономику Авторы статьи выполнили расчеты на основе рядов показателей экономики и неравенства в России с 1994 по 2020 год, в том числе данных по российским регионам. Анализ показал негативное влияние высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта ВРП на долгосрочном, среднесрочном и краткосрочном временных горизонтах. В зависимости от временного горизонта и выбранного показателя неравенства помимо коэффициента Джини, публикуемого Росстатом, исследователи использовали собственные переменные, рассчитанные по Российскому мониторингу экономического положения и здоровья населения, РМЭЗ, от НИУ ВШЭ влияние неравенства в широком диапазоне составляет от 0,03 до 0,4 п. Одно стандартное отклонение — это среднее квадратическое расстояние от каждого значения переменной в данном случае по доходному неравенству до среднеарифметической величины от всех значений ряда; фактически показывает присущую данному ряду значений волатильность. Их мнение является личным и не отражает позицию Центробанка. По данным Росстата, индекс Джини показывает степень неравенства в доходах между разными группами населения; чем ближе показатель к 0, тем меньше неравенство, чем ближе к 1 — тем выше с 1995 по 2020 год изменился с 0,387 до 0,406. Однако с 2010 года коэффициент в целом снижался и достиг 0,396 по итогам 2022 года — минимального значения с 2000 года.
Тем не менее в 2007—2013 годах этот показатель стабильно превышал 16 раз, а еще в 2021 году составлял 15,2 раза. Неравенство в России все еще слишком высоко, хотя его уровень постепенно снижается, заявлял ранее помощник президента Максим Орешкин. Позитивную динамику последних лет он связывал с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, а также с масштабными программами по поддержке семей с детьми и общим сокращением уровня бедности. Подробности В Мексике началось извержение вулкана. Видео В Подмосковье электричка сошла с рельсов. Видео Урсула фон дер Ляйен призвала Европу готовиться к риску «более масштабной войны» ЦБ отозвал лицензию у еще одного банка В России анонсировали продажи электрического кроссовера.
Ответственный за раздел
- Судьбы глобального неравенства
- Содержание
- Индекс концентрации Джини
- Исследование различий зарплат в регионах России
Социальное неравенство в России: современные тенденции
Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г. почти не менялся, болтаясь в узких пределах от 0,39 до 0,42. 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. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. 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.
Программное обеспечение
- За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
- Ключевые слова
- Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.
Однако компенсируется не только дороговизна текущего потребления, но и потеря в комфорте и качестве жизни из-за суровых погодных условий и удаленности от других регионов. Высокие зарплаты в Москве объясняются ее столичным статусом и, соответственно, максимальной концентрацией финансовых ресурсов. Симферополь, Лиана Макоба Симферополь. Другие новости 08.
Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования.
Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. 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.
ЕДВ инвалидам войны составляли 5 565 рубля, а станут 5 837 рублей. У инвалидов первой группы ЕДВ вырастет с 3 897 руб. У инвалидов второй группы и детей-инвалидов выплаты увеличатся с 2 783 рублей до 2 919 рублей.
У инвалидов третьей группы ЕДВ с февраля повысится с 2 228 до 2 337 рублей. Официальные данные о размерах ЕДВ с 1 февраля 2021 году станут известны к концу января после того, как соответствующее постановление Правительства будет подписано. Децильный коэффициент что показывает? Что же касается распределения по разным регионам страны, то здесь ситуация выглядит также неоднородно. Далее приведем список из 10 регионов, где доходы между богатыми и бедными распределены особенно неравномерно: В Ямало-Ненецком АО на 2017 год на составляет 0,423.
В Москве он несколько ниже и дошел до 0,419. В республике Башкортостан — 0,417. Сахалинская область выдала результат в 0,412. Свердловская область имеет показатель 0,409. Краснодарский край имеет аналогичный показатель.
В Санкт-Петербурге он составляет 0, 408. В Пермском крае дошел до 0,407. В Воронежской области — 0,406. Социальная дифференциация в царской России В начале года российские власти хором стали признавать очевидное: массовая бедность населения стала главной проблемой страны. Причем не только социальной, но и экономической.
Она прямо мешает росту ВВП. Но одних «признательных показаний» недостаточно. За ними должны последовать действия.
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. 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.