Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия. Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини.
Коэффициент джини в России
Речь идет об индекс концентрации доходов: если предположить, что у всех граждан доходы одинаковые, тогда он равен нулю, а если допустить, что весь доход в стране концентрируется у одного человека, тогда коэффициент равен единице», - пишет Илья Гращенков. Анализируя цифры, эксперт констатирует: в России имеется один процент сверхбогатых, десять - обеспеченных, а остальное - беднота, не видящая перспектив и имеющая лишь одно желание - отобрать излишки у тех, кому слишком хорошо. Этот расклад чреват социальным бунтом, и задача государства - нейтрализовать его цивилизованными методами, считает политолог. Автор: Василий Кучин.
Только два города имеют более 1,5 млн жителей. При этом в России сильное региональное неравенство. Разница в валовом региональном продукте ВРП — сколько производит регион — доходит до 17 раз.
В России мало крупных городов. Доля населения за чертой бедности также сильно варьируется по стране. В докладе приводятся показатели неравенства по уровням детской смертности, образовательных результатов и доступа к услугам ЖКХ. На картинках показаны нормированные величины — значение в регионе, делённое на максимальное значение среди регионов. По каждому показателю выставляются баллы от 0 до 1. В областях, заштрихованных тёмно-синим цветом, эффективность государства выше показатель ближе к 1.
Однако 38 процентов граждан отметили, что увеличили затраты на питание. Из тех, кто экономит на питании, 42 процента респондентов сократили свои расходы более чем на половину, 27 процентов — на четверть, и всего 8 процентов отметили незначительную разницу. Большая часть опрошенных 72 процента также заявила, что стала чаще готовить еду дома во время режима самоизоляции.
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.
Москва зажралась, но это полбеды
В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения). Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
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 данной статье рассматривается понятие социального неравенства; коэффициенты, с помощью которых можно проследить уровень социальной дифференциации; виды и понятие бедности, виды территориальной дифференциации, а также анализируются данные экономической статистики.
В результате при средней по стране зарплате в 49 тысяч рублей после вычета налогов разница между высоко- и низко оплачиваемыми сотрудниками достигла 13,5 раз. Ибрагимова, У. Ибрагимова, Н.
Расторгуева, М. По сравнению с 2019 годом средняя зарплата в «богатой» группе выросла на 27,9 тысячи рублей, тогда как у низкооплачиваемых работников прибавка составила лишь 1,7 тысячи. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность.
Как и зачем бороться с неравенством Бытует мнение, что высокое неравенство затрудняет движение «социальных лифтов», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя всё это и не доказано. Но очевидно, что экономическое неравенство порождает недовольство беднейших слоёв общества. Правительствам стран, конечно, приходится идти навстречу этим слоям и предпринимать меры по борьбе с неравенством.
Самыми действенными мерами являются:.
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.
Игорь Венгель ответил Софии София , Вы заблуждаетесь. Те, кто сегодня находится у власти, в том числе и в министерских кабинетах, в 90-х уничтожали, разворовывали страну, всё то что люди строили дважды, после Гражданской, после Отечественной... К 00-ым страна была освоена и поделена, и те, кто "заработал" на уничтожении промышленности, сельского хозяйства начали строить свой бизнес, осваивая уже людской ресурс. Что сделал Путин?
То есть чем он выше, тем расслоение в обществе жестче. Большим расслоением, чем в Чечне и Москве, не может похвастаться ни один регион. Конечно, из этого можно сделать серьезные и далеко идущие выводы.
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. Это — Белгородская область. К слову, примерно такой же результат коэффициента наблюдается у Белоруссии, которая лично мне очень симпатична. Не знаю, замеряли ли тогда коэффициент Джини, но за тем, чтобы расслоение в обществе не становилось фатальным, следили однозначно. Помню, как пару лет назад в ДДЮ об этом на одном социокультурном семинаре под эгидой местной власти и международных организаций говорил профессор, имя которого я, увы, позабыл. Профессор рассказывал, что в Европе коэффициент расслоения пониже, чем в Америке, где он уже близок к критичному, а у нас сегодня еще выше, чем в Америке США.
Как оценивается социальное неравенство
К слову, наличие проблемы выявляет и официальная статистика. Рост показателя свидетельствует об усугублении неравенства. Коэффициент Джини в 1992-м составлял 0,289, в 1993-м — 0,407, в 2019-м — 0,412, а в 2021-м — 0,408. Речь идет об индексе концентрации доходов: если предположить, что у всех граждан доходы одинаковые, то он равен нулю, а если допустить, что весь доход в стране концентрируется у одного человека, то коэффициент равен единице. Рост показателя также означает усиление неравенства. Сегодня же получается, что в стране существует небольшой процент богатых людей, процентов десять обеспеченных и огромное количество просто бедных, которые не видят никакой перспективы жизни в стране, кроме того, как «отнять у богатых, раздать бедным».
Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо.
Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее? Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей. Средняков капитал 20 000 рублей.
Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF.
Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и не становится богаче. Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван.
Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т.
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. Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое. Стоит ли удивляться, что статистика неравенства до сих пор остается серой зоной, где даже асы по его измерению никак не могут договориться между собой? Но если так, то тогда, может быть, политикам и интеллектуалам лучше воздерживаться хотя бы пока от жонглирования не пойми какими цифрами и не вставать в позу мудрецов, знающих, куда катится мир? Если исходить из них, то в США существует самое высокое неравенство среди всех развитых стран: имея коэффициент Джини по располагаемым доходам, равный 0,45, они намного опережают остальные развитые страны, где он в 1,5—2 раза ниже. Но недавно американский статистик Джон Эрли решил подвергнуть этот факт проверке и обнаружил немало удивительного. В США на федеральном уровне действует 83 трансфертных программы, связанных с проверкой нуждаемости. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все. В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран!
Треть жителей России сократила свои расходы на питание после введения ограничительных мер для борьбы с коронавирусом. Однако 38 процентов граждан отметили, что увеличили затраты на питание. Из тех, кто экономит на питании, 42 процента респондентов сократили свои расходы более чем на половину, 27 процентов — на четверть, и всего 8 процентов отметили незначительную разницу.
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
Из тех, кто экономит на питании, 42 процента респондентов сократили свои расходы более чем на половину, 27 процентов — на четверть, и всего 8 процентов отметили незначительную разницу. Большая часть опрошенных 72 процента также заявила, что стала чаще готовить еду дома во время режима самоизоляции. Более того, 64 процента россиян планируют брать еду из дома с собой на работу после окончания пандемии.
The author identifies and describes the causes of income differentiation among the population, special attention is paid to the factors under which there are differences in the distribution of remuneration, and summarizes the results of a study of the relationship between the tax to incomes of physical persons and the Gini coefficient. In conclusion, the description of the evolution of the Gini coefficient.
Дербенева, студент Санкт-Петербургский государственный экономический университет Россия, г. Санкт-Петербург Аннотация. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства - индексе Джини. Автором выявлены и описаны причины дифференциации доходов среди населения, особое внимание уделено факторам, под действием которых возникают различия в распределении оплаты труда, а также обобщены результаты исследования зависимости между налогом на доходы физических лиц и коэффициентом Джини.
В заключение приведено описание динамики изменения коэффициента Джини. Ключевые слова: неравенство доходов, распределение ресурсов, оплата труда, заработная плата, индекс Джини, коэффициент Джини, доходы физических лиц. Условия и предпосылки развития человеческого потенциала определяются не только количеством, но и характером распределением ресурсов между людьми, и от характера этого распределения данное развитие зависит не меньше, а даже больше, чем от количества самих ресурсов. Роль неравенства в определении совокупных функциональных возможностей населения выражается в том, что при одних и тех же интегральных значениях фундаментальных факторов ресурсов общий уровень осуществимости и доступности каждой из значимых для развития человеческого потенциала функций может варьироваться в широких пределах.
Среди причин роста дифференциации доходов населения в России можно выделить следующие: 1. Интенсивный рост дифференциации оплаты труда, несмотря на падение средней заработной платы в реальном выражении. Различия в распределении оплаты труда возникают под действием ряда факторов.
Имеется в виду и зарплата, и самостоятельная предпринимательская деятельность. Богатейшие домохозяйства получают от бизнеса в среднем около 23 тысяч рублей в месяц, а беднейшие 2,2 тысячи. По данным агентства, Росстат также фиксирует заметную разницу в доле социальных выплат в общей структуре доходов обеих групп.
Картина дня.
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.
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства. Коэффициент Джини по странам мира. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. 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. с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
| Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России | Коэффициент Джини, отражающий степень неравномерности распределения доходов, увеличился до 0,403 по сравнению с 0,395 в предыдущем году. |
| "ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года" | Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. |
| Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов | 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. |
Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России.
Уровень жизни. Динамические ряды
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. 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.
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. 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.
Это обусловлено тем, что разница в принадлежащих разным слоям общества активам настолько огромна, что сразу же бросается всем в глаза, как несправедливо устроено общество. Также подобное неравенство есть и в образовании.
Расчет децильного коэффициента Проведение анализа социальной стратификации ведётся с деления всего населения на группы. Делается это либо вручную, либо с помощью программ статистики. Для этого собирается информация об уровне доходов людей, а потом располагается в порядке убывания. По итогу должно сформироваться 10 групп.
К первой из них относят наиболее обеспеченных граждан, а к последней — самых бедных. Чтобы рассчитать децильный коэффициент, необходимо средние доходы последней группы поделить на средние доходы первой группы граждан. Значение показателя на практике Децильный коэффициент дифференциации доходов населения обозначает различия между доходами наиболее обеспеченных и самых бедных слоев населения. Данный показатель указывает на концентрацию доходов на одного человека.
При значении этого показателя, равном 10, наиболее обеспеченная часть имеет в 10 раз большую прибыль, чем такая же по размеру группа самых бедных граждан. Получается, что децильный коэффициент определяет разницу между разными слоями населения и является одним из инструментов экономического анализа. Как раз на основании расчетов этих показателей и должно создаваться грамотное управление государством. Децильный коэффициент по странам Наиболее незащищенными слоями населения являются малообеспеченные семьи.
У них нет сбережений для того, чтобы пережить периодические экономические кризисы. Наличие этих групп населения постоянно провоцирует беспорядки и конфликты, а также немалые средства государства уходят на поддержание этих групп. Причем субсидирование не решает эту проблему, оно только отсрочивает накаливание ситуации. В этом случае лучшим способом является формирование новых рабочих мест и введение прогрессивного налогообложения.
Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини. Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца.
Правда, России, несмотря на возможности бесплатного лечения и обучения, до лучших европейских показателей тоже далеко.
Но российские эксперты не исключают теперь в РФ такого парадокса, когда во время экономических перипетий неравенство даже снизится — из-за обеднения средне- и высокодоходных групп и эмиграции некоторой части состоятельных людей. Сейчас неподходящее время для увеличения налоговой нагрузки на россиян, сообщил в понедельник глава Минфина Антон Силуанов, выступая на заседании комитета Госдумы по бюджету и налогам. Не рассматривается, судя по его заявлениям, и дальнейшее ужесточение прогрессивной шкалы налогообложения, предполагающей повышенную нагрузку на наиболее обеспеченных граждан. Напомним, с 2021 года в России действует прогрессивная шкала: люди, чей доход превышает 5 млн руб.
Силуанов напомнил, что эта мера была внедрена под конкретную задачу — поддержку детей со сложными болезнями, требующими дорогостоящего лечения. Но дальнейшее увеличение прогрессии отрицательно скажется на доверии правительству, властям, пояснил министр. Такие заявления главы российского Минфина вписываются в контекст того исследования, которое обнародовали эксперты из Лаборатории мирового неравенства и Парижской школы экономики. Их выводы, опровергающие некоторые «привычные представления» о способах борьбы с неравенством, пересказывают авторы портала «Эконс».
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. Коэффициент Джини (индекс расслоения доходов населения) снизился в Москве за последние десять лет на 9%, сообщает комплекс экономической политики Москвы. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
| Неравенство и бедность | Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. |
| Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Джи Ньюс | с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. |
| Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России | Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. |