Коэффициент Джини рассчитывается как соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. A Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview.
Gini Coefficient
Обнуление признака означает приравнивание коэффициента перед ним к нулю, тогда как полезные признаки получают положительные коэффициенты. Статьи по ключевому слову «коэффициент Джинни». Find the latest Natural Gas Jun 24 (NG=F) stock quote, history, news and other vital information to help you with your stock trading and investing. Коэффициент Джини рассчитывается на основе кумулятивной доли населения и кумулятивной доли дохода. Один из ключевых факторов, которым стоит руководствоваться, является коэффициент Джинни.
Социальное неравенство. Индекс Джини
- Countries With Highest Gini Coefficient
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Для продолжения работы вам необходимо ввести капчу
- Коэффициент Джини (распределение дохода)
Как высчитывается коэффициент Джинни и что это такое (для чайников)?
А если доход абсолютно неравномерен, то мы получим n-1 - один раз, когда выбрали это счастливое "домохозяйство", и 1 - n-1 раз во всех остальных случаях. В сумме, как несложно увидеть это будет 2 n-1. Если число домохозяйств n - достаточно велико, то это примерно равно 2n для меня сюрприз, что это неточная формула, может я где-то напортачил с выводом? Должно-то было бы сразу получиться 2n. Ну, не суть важно для понимания основной идеи. Все остальные случаи займут какое-то промежуточное место между 0 и 2n.
Дальше мы производим нормировку на 1. Это делается чтобы убрать зависимость итога нашего расчета от n. То есть, чтобы по коэффициенту Джинни на одной шкале можно было сравнивать множества с разным количеством элементов n. Почему на такую величину?
Одной из главных причин неравенства доходов является неравенство в отношениях собственности на богатство, которая распределяется еще более неравномерно, чем доходы. По оценке С.
Фишера, различие в богатстве между семьями в США достигает исключительных масштабов. Если в 1963г. Еще более неравномерно, чем в США, распределяется национальное богатство в Великобритании [9. Все более значимым фактором дифференциации доходов становится уровень образования и профессиональной подготовки. Если в 1976 г. Профессиональная принадлежность человека.
Применяемые системы налогообложения. Прогрессивный подоходный налог сглаживает неравенство в доходах. Степень монополизации экономики. Прочие факторы: например, кто работает больше, больше зарабатывает; лица, занятые непрестижными видами деятельности и в неблагоприятных условиях труда, получают компенсации и т. Степень неравенства в распределении доходов демонстрирует кривая Лоренца рис. По оси абсцисс отложим доли групп населения в общей его численности, по оси ординат - доли в национальном доходе.
Индекс Джини и неравенство доходов Индекс Джини и неравенство доходов 21 Ноября 2022 Алексей Иртюго Продолжая серию статей, посвященных оценке ВВП и размера экономик стран, а также связанного с этими показателями уровня жизни или абстрактного «развития», нельзя не затронуть тему распределения производимых благ, поскольку эта тема часто становится последним аргументом в спорах об оценках ВВП различных стран. Принято считать, что чем ВВП страны выше — тем страна богаче, а значит богаче и люди, проживающие в этой стране. Если в отношении страны в целом такое утверждение верно, хоть и с некоторыми оговорками, то в отношении людей, проживающих в ней, не всегда. Все дело в распределении благ. Все помнят про «среднюю температура по больнице», и ВВП — это тот статистический показатель, для которого эта аллегория точно подходит.
Оценивая ВВП двух стран, когда речь идет о ВВП на душу населения, то есть уровне развития, нельзя не учитывать равномерность распределения доходов в экономике. В противном случае может получиться, что на бумаге страна богаче, а большая часть населения живет в ней беднее, чем в другой, где средняя величина ниже, но распределение более равномерное. Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса. Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже.
Недостатки коэффициента Джини В разделе не хватает ссылок на источники см. Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность больше квантилей , тем выше для неё значение коэффициента Джини.
Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определённой географической единицы страны, региона и т. Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т. Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов. Коэффициент Джини отчасти неадекватен для плановых экономик, где распределение ресурсов зависит не только от доходов, но и от лояльности к государству партии.
Индекс Джини в странах мира
Одну ось графика размечаем под равные доли населения по численности. Вторую - под доли в сумме доходов, которые получает каждая такая доля населения. Если доходы каждой доли абсолютно одинаковы, получим вот такой график с прямой линией. А теперь изменим доходы. Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше.
График начинает выглядеть по-иному.
Как мы уже знаем, понятие справедливости не является точно определённым для экономистов. В зависимости от системы моральных ценностей справедливость может быть установлена тем или иным образом. 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.
Соискатели в области гуманитарных знаний будут размещать не менее 15 статей, все остальные — не менее 10. Как узнать квартиль журнала ВАК?
Перечни опубликованы на сайте аттестационной комиссии, а также доступен здесь. Показатели для классификации Разделение произошло по количественным и качественным показателям. В числе последних — качество текста и иллюстраций, уникальность публикаций, авторитет исследователя, качество рецензий, рейтинг организации. Среди количественных следующие показатели: Science Index — информационная и аналитическая система РИНЦ; индекс Херфиндаля обозначает степень конкуренции между организациями; коэффициент Джинни отражает степень неравенства в сфере распределения благ; индикатор Хирша для авторов показывает их публикационную активность; 10-летний индекс Хирша для издания демонстрирует его продуктивность. К этой группе также отнесли среднее число обращений к статье за год. В кругах ученых раздаются голоса о неэффективности категорирования журналов ВАК по такому принципу. Однако другие методики пока не предложены. На сегодняшний день — это единственный способ упорядочить журнальные издания для понимания соискателями их значения.
Несмотря на отсутствие официальных данных о росте зарплат в ВПК, полная загрузка производственных мощностей в отрасли увеличила спрос на кадры, а следовательно, и уровень дохода сотрудников. Дефицит кадров в определённых отраслях. Например, за счет значительного сокращения в 2022 г. Эксперты считают, что тенденция продолжится Фото: pixabay. Сфера информационных технологий IT привлекательна на российском рынке труда из-за высоких зарплат и льготной ипотеки.
Список публикаций по ключевому слову: «коэффициент Джинни»
Информация должна быть проверяема , иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей. Может быть использован для сравнения распределения признака дохода между различными совокупностями например, разными странами. При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран.
В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. 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.
В этом посте хочу познакомить экспертов, занимающихся оценкой качества моделей, с таким малоизвестным инструментом как «доверительный интервал коэффициента Джини» Вопрос происхождения и расчета указанного показателя очень мало освещен в интернете: поисковики выдадут одну внятную англоязычную ссылку с попыткой интерпретации соответствующей формулы, которая без дополнительной информации будет недостаточно понятна. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле: Указанная формула приведена в статье «The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic ROC Curve».
Кратко поясню смысл приведенной формулы. Второй блок — это вероятность того, что два случайно выбранных аномальных класса будут оцениваться выше, чем случайно выбранный нормальный класс. Третий блок — вероятность того, что один случайно выбранный аномальный класс будет оценен выше, чем два случайно выбранных нормальных класса.
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.
Рассмотрим простой пример. Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой? Посчитаем сумму налога, уплаченную каждым индивидом. В результате индивид, зарабатывающий больше, платит и большую сумму налога. И в чем же здесь несправедливость? Для оценки справедливости налоговой системы выделяются следующие постулаты: Принцип получаемых выгод: индивиды должны платить налоги в соответствии с выгодой, которую они извлекают из услуг государства. На этом принципе может быть основана идея, что богатые люди должны платить больше налогов, чем бедные.
Поскольку государство является предоставителем общественных благ и гарантом прав собственности, богатые люди извлекают больше выгод от государства, чем бедные, потому что у них есть больше собственности. Также этот принцип оправдывает идею программ по борьбе с бедностью за счет богатых. Все мы хотим жить в обществе, которое не испытывает революций и социальных потрясений из-за неприемлемого уровня жизни беднейших слоев населения. Поэтому идея помощи бедным за счет богатых кажется оправданной. Принципы платежеспособности: горизонтальная справедливость и вертикальная справедливость. Горизонтальная справедливость означает, что индивиды с одинаковыми доходами должны платить одинаковые налоги. Вертикальная справедливость означает, что индивиды с более высокими доходами должны платить более высокие налоги. Как мы увидели из примера выше, этим принципам может соответствовать не только прогрессивная система налогообложения, но и регрессивная.
В зависимости от того, каким образом налоги собираются в государственный бюджет, различают прямые и косвенные налоги. Прямые налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто является носителем налога. Например, налог на прибыль является прямым налогом, потому что его оплачивает фирма, которая получает эту прибыль. Подоходный налог является прямым налогом, поскольку его уплачивает индивид, который получает налогооблагаемый доход. Косвенные налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто не является носителем налога. Например, акцизы на алкоголь и сигареты уплачивают фирмы. Однако носителем налога в этом случае является потребитель, потому что акцизы «сидят» в цене товаров, покупаемых потребителем. Косвенными налогами в России являются НДС налог на добавленную стоимость и акцизы.
Все косвенные налоги являются регрессивными по отношению к доходам покупателей. Какие налоги являются более популярными: прямые или косвенные? Ответ заключается в том, что косвенные налоги легче собрать, поскольку фактически они вводятся на расходы потребителей. Прямые налоги собрать тяжелее, потому что они вводятся преимущественно на доходы, и в этом случае индивиды имеют стимулы к уклонению от налогов путем сокрытия доходов.
Коэффициент Джинни и кривая Лоренца
Кривая Лоренца, коэффициент Джинни, коэффициент фондов. Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. 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. Также коэффициент Джини применяется в машинном обучении для предсказания непрерывных величин.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Как известно, в годы правления Мао Цзэдуна в Китае боролись с малейшими проявлениями социального расслоения: практически все китайцы носили одну и ту же одежду и ездили на одних и тех же велосипедах. Однако после 1978 года, когда в Китае начались рыночные реформы, социальное неравенство там стало резко возрастать. Авторы статьи решили выяснить, какого уровня оно достигло за последние годы. Поскольку официальная статистика, публикуемая китайскими властями, зачастую недостоверна, исследователи опирались на данные общенационального опроса, проведенного социологами из Пекинского университета. В опросе приняли участие почти 15 тысяч семей по всему Китаю, за исключением таких малонаселенных территорий, как Внутренняя Монголия. Члены всех опрошенных семей заполняли анкеты о своих доходах и экономическом положении.
Она опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Как известно, в годы правления Мао Цзэдуна в Китае боролись с малейшими проявлениями социального расслоения: практически все китайцы носили одну и ту же одежду и ездили на одних и тех же велосипедах. Однако после 1978 года, когда в Китае начались рыночные реформы, социальное неравенство там стало резко возрастать. Авторы статьи решили выяснить, какого уровня оно достигло за последние годы.
Поскольку официальная статистика, публикуемая китайскими властями, зачастую недостоверна, исследователи опирались на данные общенационального опроса, проведенного социологами из Пекинского университета. В опросе приняли участие почти 15 тысяч семей по всему Китаю, за исключением таких малонаселенных территорий, как Внутренняя Монголия.
Федор Титарчук Гуру 4164 , закрыт 16 лет назад Maryana Мастер 1280 16 лет назад Коэффициент Джини индекс Джини — 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, особенно при современных экономических расчётах. Индекс Джини это процентный аналог коэффициента Джини.
Метод экспертных оценок основан на обобщении мнений специалистов-экспертов о вероятностях риска.
Анализ начинается с составления исчерпывающего перечня рисков по всем стадиям проекта. Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень первичных рисков в виде опросных листов и предлагается оценить вероятность их наступления, руководствуясь специальной системой оценок. После определения вероятностей по простым рискам возникает вопрос о выборе метода сведения разнообразных показателей к единой интегральной оценке. В качестве такого метода обычно используется один из традиционных методов получения рейтинговых показателей, например, взвешивание. Этот метод предполагает определение весовых коэффициентов, с которыми каждый простой риск входит в общий риск проекта.
В том случае, если между мнениями экспертов будут обнаружены большие расхождения, они обсуждаются всеми экспертами для выработки более согласованной позиции. В целях получения более объективной оценки специалисты, проводящие экспертизу, должны обладать полным спектром информации об оцениваемом проекте. Применяемые в прогнозировании методы экспертных оценок разделяют на индивидуальные и коллективные. Методы индивидуальных оценок предлагают использование мнения, знания и интуицию одного специалиста-эксперта. Методы коллективных экспертных оценок основаны на принципах коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования.
Выделяют три типа групповых процедур: 1. Открытое обсуждение поставленных вопросов с последующим открытым или закрытым голосованием. Свободное высказывание без обсуждения и голосования метод «Мозговой атаки». Закрытое обсуждение с последующим закрытым голосованием или заполнение анкет экспертного опроса метод «Дельфи». Метод проверки устойчивости чувствительности Метод проверки устойчивости анализ чувствительности предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наиболее опасных для каждого участника проекта условиях.
Анализ чувствительности позволяет определить ключевые с точки зрения устойчивости проекта параметры исходных данных, а также рассчитать их критические, т. Чем сильнее реагируют показатели экономической эффективности проекта на изменения входных величин, тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. На первой стадии анализа чувствительности обычно строятся по трем-пяти точкам диаграммы, отражающие зависимость выбранных результирующих показателей от исходных параметров при изменении последних. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить ключевые параметры, в наибольшей степени влияющие на оценку проекта.
Журналы ВАК разделили на квартирили
The Gini Index is a tool that aims to decrease the level of entropy from the dataset. In other words, entropy is the measurement of the impurity or, we can say, randomness in the values of the dataset. A low disorder no disorder implies a low level of impurity. Entropy is calculated between 0 and 1. Although there can be other numbers of groups or classes present in the dataset that can be greater than 1. In the case of machine learning and decision trees , 1 signifies the same meaning, that is, the higher level of disorder and also makes the interpretation simple.
Обратите внимание, что n — это количество домохозяйств, имеющих свою долю в совокупном продукте. Расчет коэффициента Джинни Не отвергая принципов оценки, современная экономическая статистика пошла старым проверенным путем: все категории получателей доходов обычно разбиваются по групповому признаку на пять частей квинтелей , и уже в каждой группе рассчитывается коэффициент соответствия текущего распределения финансового благополучия на граждан своей страны. Диапазон значений коэффициента Джинни лежит в пределах от 0 до 1, и чем выше его показатель, тем более дифференцировано общество по уровню своего благосостояния. Однако судить об экономической ситуации в стране и текущих успехах социальной политики государства исключительно на основании этого малоинформативного показателя было бы неправильно.
Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т.
Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям или даже невозможности в сопоставлении полученных коэффициентов. Коэффициент Джини отчасти неадекватен для плановых экономик, где распределение ресурсов зависит не только от доходов, но и от лояльности к государству партии. Кроме того, так как частное предпринимательство запрещено в плановой экономике , выходит ситуация когда получаемые доходы фиксируются не у предпринимателей, а у государства. Из-за этого, формально выходит что доходы концентрируют предприниматели, в отличие от плановой экономики, где доходы принадлежат государству. Коэффициент Джини учитывает разницу доходов граждан, а не государства.
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. 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».
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is. 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. Аннотация: Коэффициент Джини – широко известный показатель, отражающий степень социально-экономического неравенства в обществе. Обнуление признака означает приравнивание коэффициента перед ним к нулю, тогда как полезные признаки получают положительные коэффициенты. Диапазон значений коэффициента Джинни лежит в пределах от 0 до 1, и чем выше его показатель, тем более дифференцировано общество по уровню своего благосостояния. 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.