Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности.
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. 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. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. Другие недостатки коэффициента Джини включают такой уклон в сторону занижения неравенства для стран с небольшой численностью населения и для менее диверсифицированных экономик. Может показаться, что самый низкий коэффициент Джини существует только в Нарнии, но и на нашей карте все же есть страна, в которой удалось добиться равномерного распределения благ, — Словакия. Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом.
Индекс Джини
| Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния — OfficeLife | Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. |
| Gini inequality index by country, around the world | | Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. |
| Gini Coefficient | Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). |
Карта: Уровень экономического неравенства в мире
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | 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. Формула. Что показывает | About In the News Newsletter API. |
| Индекс Джини в странах мира | Эти данные включают коэффициент Джини, индексы экономического роста и ВРП на душу населения (более 80 субъектов за период с 1997 по 2018 годы). |
| Неравенство и экономический рост в регионах России | Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. |
Индекс Джини в 1980–2022 годах
- Как измеряют социальное неравенство
- Глобально управляемая «мягкая посадка» мiровой экономики. Ч. 2: new_rabochy — LiveJournal
- Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
- С 1 декабря 2014 года
- What you should know about this indicator
В Турции рекордно увеличился разрыв между богатыми и бедными
| - экономические и финансовые данные | 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. |
| Индекс Джини и неравенство доходов | По данным Росстата, в 2023-м году в стране коэффициент Джини вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее. |
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов, включая коэффициенты Джини. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. |
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего. Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это.
Глядя на эти два графика мы можем сделать следующие выводы: Предсказание идеального алгоритма является максимальным коэффициентом Джини для текущего набора данных и зависит только от истинного распределения классов в задаче. Площадь фигуры для идеального алгоритма равна: Предсказания обученных моделей не могут быть больше значения коэффициента идеального алгоритма. При равномерном распределении классов целевой переменной коэффициент Джини идеального алгоритма всегда будет равен 0.
Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях.
Более того, я бы даже рискнул утверждать, что за последние десятилетия глобальное неравенство не просто несколько сократилось, но сократилось абсолютно радикально. Мы бы наверняка увидели это, будь у нас данные по неравенству в пожизненных доходах. Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни.
С 1970 по 2010 г. Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось.
Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои.
Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей.
Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные. Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда.
В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т.
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?
Рисунок 7. На этом графике, который нивелирует скачки региональной экономики, можно видеть более заметную положительную связь коэффициента Джини и индекса ВВП, особенно после 2002 года. Это подтверждает и коэффициент корреляции 0,224, хотя и небольшой, но уже превышающий уровень случайных колебаний. Можно также заметить, что уровень неравенства следует за падением ВВП в 1999, 2008 и 2011 годах, но изменяется намного меньше. Рисунок 8. Этот график показывает более устойчивую связь между коэффициентом Джини и индексами ВРП, с отрицательным коэффициентом корреляции, хотя и небольшим, но достаточно явным особенно если учесть большой массив данных.
Поспелова Е. Но на первой мы видим процесс во времени, а на второй усредненные по времени данные по регионам, разделенным в пространстве. То есть первая показывает нам, что с ростом всех регионов, усредненных по всей России, неравенство также растет. Вторая показывает, что неравенство выше в более богатых регионах. Изучение диаграмм привело к мысли о том, что коэффициент Джини часто оказывается больше для более богатых регионов. Для проверки этой гипотезы была построена диаграмма рассеяния для зависимости Джини не от индекса, а от величины ВРП на душу населения рис. Рисунок 9. Эта диаграмма показывает, что неравенство действительно больше в более богатых регионах, что подтверждается коэффициентом корреляции в 0,55, который для выборки в 85 пар данных считается достоверным.
Заключение Экономика России в исследуемый период сталкивалась с большими проблемами, циклы быстрого подъема сменялись столь же быстрым падением. Если на уровне страны эти взлеты и падения нивелировались, то на региональном уровне они очень велики. В то же время такие параметры, как экономическое неравенство, более инерционны, поэтому изучение социально-экономических процессов на региональном уровне требует усреднения по промежуткам в три-пять лет. Темп роста регионов с низким уровнем неравенства выше, чем регионов с высоким. При стабильной экономической ситуации это должно вести к выравниванию экономического развития по стране. Неравенство намного выше в более богатых регионах России. Но это говорит не о том, что неравенство стимулирует рост. Скорее, неравенство — это результат роста регионов, которым повезло с теми или иными ресурсами, а также регионов, в которых сконцентрирована политическая и экономическая власть; там быстро возникает слой богатых и просто обеспеченных людей.
Низкое неравенство бедных регионов — это равенство в нищете. При интенсивном развитии часть населения уходит вперед, отрываясь от основной массы. Но общество в целом может стать развитым, только если в дальнейшем эта масса будет подтягиваться к более высокому уровню, в противном случае возникают страны с низким уровнем средних доходов, где островки дворцов окружены океаном хижин. Общий уровень экономического развития таких стран невысок. Источники: 1. Сочинения в четырех томах. Сочинения: В 4 т. Сорокин П.
Мыслители XX века. Kuznets S. Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 1955, Vol. Любимов, И.
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. Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству. Подумайте над такой формулировкой.
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Коэффициент Джини по странам мира.
Gini Coefficient By Country
Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and poor, income inequality, wealth disparity, wealth and income differences, or the wealth gap. 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. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. 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. В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова © В стране растет коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства Фото: Екатерина Сычкова ©
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
Возьму свой давешний пример с буханками хлеба на пятерых. При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю. Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры. А они таковы. РСФСР на 1991 - 0,27.
Всем успехов в понимании!
Ни один не демонстрировал признаков роста: все дружно катились вниз. Более того, я бы даже рискнул утверждать, что за последние десятилетия глобальное неравенство не просто несколько сократилось, но сократилось абсолютно радикально. Мы бы наверняка увидели это, будь у нас данные по неравенству в пожизненных доходах. Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни.
С 1970 по 2010 г. Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве.
Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные.
Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т.
Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое.
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. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным.
Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет. Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы. Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена.
Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов. Все это составляет налоговую систему государства.
Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости. 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.
По данным ОЭСР , в стране с высоким и низким уровнем доходов может быть один и тот же коэффициент Джини, если доходы распределяются одинаково внутри каждой из них: в Турции и США в 2016 году коэффициенты Джини по доходам составляли около 0,39-0,40. Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически через кривую Лоренца, которая показывает распределение доходов или богатства путем нанесения процентиля населения по доходу на горизонтальную ось и совокупного дохода на вертикальной оси. Коэффициент Джини равен площади под линией полного равенства 0,5 по определению за вычетом площади под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией полного равенства. Другими словами, это вдвое больше площади между кривой Лоренца и линией полного равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая это число из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которое затем делим на 0,5. Эта цифра представляет собой чрезвычайно высокое неравенство.
Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Коэффициент Джини в мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка, коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Книга Лакнера и Милановича показывает снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк.