В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. 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 в России
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. Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения).
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
Коэффициент Джини по странам мира. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Тот факт, что разрыв сокращается, подтверждает и коэффициент Джини. Этот показатель позволяет оценить равномерность распределения богатства между людьми. Он имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть доходы всех людей равны. А единица — полное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия.
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». Сравнение ситуации в США и Европе показало, что более выраженная налоговая нагрузка на богатых вовсе не гарантирует эффективного решения проблемы с неравенством в стране. Главный вывод таков: меньшим неравенством Европа обязана не налоговому перераспределению доходов, а так называемому предраспределению — политике, которая направлена на создание условий для более равномерного распределения доходов еще до налогообложения. К таким механизмам относятся регулирование рынка труда, защита прав работников, установление минимальной заработной платы, антимонопольное регулирование, инвестиции в образование и здравоохранение, которые дают равный доступ к этим услугам всем слоям населения и позволяют получить людям из низов более высокооплачиваемую работу. Чем выше значение, тем хуже ситуация с неравенством.
Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408.
Но в регионах много городов с развитой инфраструктурой и возможностями для обучения и развития. Другое дело, что не все хотят этим пользоваться, это же надо лишний раз напрягаться. Одной из мишеней экономических неурядиц последних лет оказался средний класс, подтверждает эксперт.
Именно товары, потребителями которых мог быть средний класс, подорожали больше всего, говорит Ляндау. В 2017 году за 3 миллиона рублей можно было купить неплохой немецкий автомобиль хорошего качества. Сейчас за эти деньги можно купить только самый дешевый китайский. А те машины, которые раньше стоили в районе 3 миллионов, уже стоят минимум 8 миллионов рублей.
Получается, что средний класс стал значительно беднее и не может уже при тех же доходах потреблять те же товары, так же путешествовать, — говорит Ляндау. Наследие 90-х Причину нынешнего разрыва директор по связи с общественностью финансово-технологической компании Only Bank Максим Ильгов предлагает искать в прошлом. Этот этап стал катализатором для создания новой социально-экономической динамики, в результате которой возникло значительное количество сверхбогатых индивидов. Однако вместе с ростом числа миллиардеров увеличился и социальный разрыв между богатыми и бедными.
А вот Николай Переславский, руководитель направления «Сопровождение» группы компаний CMS, предлагает взглянуть на зарубежный опыт. Тем более что проблемы расслоения общества характерны для очень многих — внешне благополучных — стран.
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. Но это отнюдь не уникальное явление. Тот факт, что ситуация с неравенством доходов в России подошла к уровню некоторых развитых стран — как, например, США — говорит о том, что мы в этом плане постепенно выходим на цивилизованный уровень. В ЮАР сложнее, слышите? Может, в США сейчас и так же, как у нас. Ну, так в штатах идет перестройка на манер нашей горбачевской, не стоило бы на них равняться.
Были бы мы все как Белгород — была бы у нас гарантированная насколько это вообще возможно , та самая вожделенная Стабильность. Ведь низкий Джини Белгородской области свидетельствует о том, что быстрый рост экономики региона, наблюдаемый в последние годы, трансформируется в улучшение благосостояния граждан, причем не отдельно взятых, а — большинства. Спросите: а где наша, Воронежская область? Решайте сами, как это оценивать.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
Петя с капиталом 2 000 рублей. Коля с капиталом 20 000 рублей. Олег с капиталов в 2 000 000 рублей. Саша с капиталом 200 000 000 000 рублей. Спустя год ситуация меняется. Вася и Петя без средств к существованию пустятся во все тяжкие и погрязнут в мелких подработках, кражах и микрозаймах. В итоге Вася останется должен банку 100 000 рублей, Петя — 20 000 рублей.
Коля как работал на стабильной работе, так и будет. С учетом инфляции за год его доход подрастет до 22 000 рублей, но по факту он останется на том же уровне. Олег и Саша инвестировали в акции и ETF и по итогу получили хорошую доходность. Пример, конечно, утрированный, но зато тут наглядно видно, почему богатым так легко стать ещё богаче, а бедным тяжело выбраться из порочного круга бедности. Даже ничего не делая и получая небольшой процент с многомиллиардного капитала, на длительном отрезке времени ты все равно разбогатеешь. Причем даже больше чем человек с миллионом, который организовал свой бизнес и впахивает день и ночь.
Однако этот пример иллюстрирует не только фатальность положения бедных и успех богатых. Посмотрите на Колю. Это классический представитель третьей модели поведения, когда человеку хватает заработанных денег на жизнь, но по факту он существует от зарплаты до зарплаты. Уровень его дохода стабилен, как и уровень жизни. Он не беднеет, но и богаче тоже не становится. При этом не стоит забывать, что ему по жизни намного проще, чем тем же Васе и Пете.
Ему легче, чем им начать откладывать деньги, инвестировать и получать процент с собственных доходов. Однако тут есть один нюанс.
Разница между средними доходами этих групп составляла 14,6 раза. Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается. Он связал этот процесс с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, поддержкой семей с детьми и сокращением бедности.
Мало это или много? 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.
К концу советского периода нашей страны разрыв между богатыми и бедными сократился до 3—5 раз. Сегодня официально этот показатель чуть больше 16 см. Хотя, возможно, этот разрыв реально еще больше, поскольку официальные данные не отражают скрытых, неофициально получаемых доходов. Но даже обеспечив максимально возможное на практике равенство в распределении доходов, можно ли считать такое распределение справедливым? Далеко не бесспорно, что политика перераспределения является наилучшим способом увеличить средние доходы населения, что этот путь вообще эффективен, что он не противоречит другим провозглашаемым задачам и целям общественного развития. Наоборот, по мнению Б. Анализ перераспределительной практики многих стран мира показал, что она обходится достаточно дорого для общества. Согласно расчетам А. Оукена, из каждых 3,5 долл. Согласно другому взгляду, утилитарному, материальные блага надо распределять между людьми так, чтобы максимизировать общую полезность, получаемую всеми членами общества. Основоположник утилитаризма И. Бентам «наибольшее счастье наибольшего числа людей» и его ближайшие последователи считали, что удовлетворенность извлекаемую полезность разных людей можно измерять, сравнивать и складывать кардиналистский подход. Пусть сумма индивидуальных доходов всех членов общества ограничена величиной общего дохода национального дохода : Доходы используются для того, чтобы покупать товары и услуги и извлекать из них в процессе потребления определенную пользу полезность. Совокупная полезность общего дохода выступает как сумма индивидуальных полезностей, извлекаемых каждым членом общества из своего дохода функция Бентама : Если бы все члены общества обладали одинаковой способностью извлекать пользу из равного по величине дохода, то тогда равномерное распределение дохода было бы в значительной степени оправданным, как с этической, так и с экономической точек зрения другими словами, эгалитарная и утилитарная позиции не противоречили бы друг другу. Утилитарный подход может быть проиллюстрирован двумя графиками. На первом рис. В соответствии с законом убывающей предельной полезности первый закон Госсена каждая последующая единица дохода товара, услуги приносит меньше удовлетворения полезности , чем предыдущая. Поэтому линии предельной полезности имеют нисходящий вид и в данном случае являются зеркальным отражением друг друга. Распределение дохода и полезности при одинаковых функциях полезности двух потребителей Допустим, что два потребителя — Трифон и Федор получили одинаковый доход — по 3 ден. Общая полезность при этом будет максимальной площадь фигуры abcde. Однако более реалистичным будет предположить, что разные люди, отличаясь друг от друга образованием, профессией, полом, воспитанием, возрастом, хваткой, умом и т.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
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. Дело, в том, видимо, что готовка дома помогает серьёзно экономить, а некоторые берегущие свой вес граждане могли сознательно сократить покупку продуктов.
Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.
Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта. Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными.
Однако от региона к региону картина сильно разнится. В 6 регионах страны кавказские республики и Республика Калмыкия доля людей, получающих менее 9 тыс. Вместе с тем, в ряде регионов, в основном, дальневосточных, почти нет людей, которые зарабатывают менее 10 тыс. Это связано во многом с тем, что цены на продукты и коммунальные услуги в северных и дальневосточных регионах очень высоки, что накладывает определенные обязательства на работодателей. Они вынуждены платить высокую зарплату, учитывающую региональную спецфику ценообразования. Кроме того, в России есть целый ряд регионов, где велико число людей, зарабатывающих достаточно приличные деньги по общероссийским, да и по среднеевропейским стандартам. Почти все регионы, лидирующие, по доле высокооплачиваемых работников — это северные регионы исключением в этом списке по уже указанным выше причинам является Москва. Таким образом, как и в советский период, северные регионы по-прежнему конкурентоспособны на рынке труда, даже несмотря на потерю ряда советских льгот и преференций. Основной бизнес здесь — добыча всевозможных богатств из недр. Он позволяет не только получать высокую прибыль собственниками, но и платить относительно высокую зарплату наемным рабочим. Как это не парадоксально, но наименьшее число людей с высокими зарплатами не в северокавказских регионах, где много бедных, а, в основном, в центральных и поволжских регионах. Отметим также, что результаты исследования зафиксировали хорошую взаимосвязь корреляцию между числом низкооплачиваемых работников и развитием малого бизнеса. В тех регионах, где малый бизнес развит хорошо, количество зарабатывающих очень низкую зарплату меньше, но и «олигархов» почти нет. Это свидетельствует о том, что малый бизнес в России успешно сокращает бедность, но, к сожалению, не обещает больших богатств. В пяти регионах, где доля зарабатывающих менее 9 тыс. При этом в среднем по этим республикам данный показатель, характеризующий развитие малого бизнеса, составляет всего 1 тыс. С другой стороны, среди 10 регионов с максимальным показателем оборота предприятий малого бизнеса на человека в первом квартале 2013 года, превышающим 9. В числе регионов с максимальным показателем оборота предприятий малого бизнеса на человека и низкой долей населения с зарплатой менее 9 тыс. Разница между регионами огромная, но постепенно выравнивается Проведенное исследование показало или, скорее, лишний раз доказало большую территориальную неравномерность социального развития России. Разница в показателях самых богатых и самых бедных регионов России является колоссальной. Регионы - лидеры по медианной зарплате готовы предложить своему среднестатистическому работнику зарплату в 50-53 тыс.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на 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. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой.
Кривая Лоренца тоже претерпела изменения, она получила название Lift Curve и является зеркальным отображением кривой Лоренца относительно линии абсолютного равенства за счет того, что ранжирование вероятностей происходит не по возрастанию, а по убыванию. Разберем всё это на очередном игрушечном примере. Для минимизации ошибки при расчете площадей фигур будем использовать функции scipy interp1d интерполяция одномерной функции и quad вычисление определенного интеграла. Идея следующая: вместо ранжирования населения по уровню дохода, мы ранжируем предсказанные вероятности модели по убыванию и подставляем в формулу кумулятивную долю истинных значений целевой переменной, соответствующих предсказанным вероятностям. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов.
Код на Python from scipy. Мало это или много?
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. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини.
У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate.
Москва зажралась, но это полбеды В свежем докладе Всемирного Банка о неравенстве в России утверждается, что внутрирегиональное расслоение стало превышать межрегиональное В мае 2018 года экономисты Всемирного Банка выпустили доклад о России с новыми данными о неравенстве. Приводим краткую выжимку их исследования, в котором утверждается, что с недавнего времени неравенство в России перешло с межрегионального уровня на внутригородское расслоение. В мае 2018 года экономисты Всемирного Банка выпустили доклад о России с новыми данными о неравенстве. Неравномерная страна Неравномерная страна В России мало крупных городов. 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.
Эта информация содержится в докладе Росстата о социально-экономическом положении граждан. По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году.
РБК: Рост доходов в РФ сопровождается увеличением доходного неравенства
ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. 45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52). Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными.
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
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.
Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками. Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени.
Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения. Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность.
Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров. Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей. Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью. Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов. Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее.
С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче. Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть». Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. 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.
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
Оренбург; «Крымско-татарский добровольческий батальон имени Номана Челебиджихана»; Украинское военизированное националистическое объединение «Азов» другие используемые наименования: батальон «Азов», полк «Азов» ; Партия исламского возрождения Таджикистана Республика Таджикистан ; Межрегиональное леворадикальное анархистское движение «Народная самооборона»; Террористическое сообщество «Дуббайский джамаат»; Террористическое сообщество — «московская ячейка» МТО «ИГ»; Боевое крыло группы вирда последователей мюидов, мурдов религиозного течения Батал-Хаджи Белхороева Батал-Хаджи, баталхаджинцев, белхороевцев, тариката шейха овлия устаза Батал-Хаджи Белхороева ; Международное движение «Маньяки Культ Убийц» другие используемые наименования «Маньяки Культ Убийств», «Молодёжь Которая Улыбается», М. Казань, ул. Торфяная, д. Самары; Военно-патриотический клуб «Белый Крест»; Организация - межрегиональное национал-радикальное объединение «Misanthropic division» название на русском языке «Мизантропик дивижн» , оно же «Misanthropic Division» «MD», оно же «Md»; Религиозное объединение последователей инглиизма в Ставропольском крае; Межрегиональное общественное объединение — организация «Народная Социальная Инициатива» другие названия: «Народная Социалистическая Инициатива», «Национальная Социальная Инициатива», «Национальная Социалистическая Инициатива» ; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы г.
Абинска; Общественное движение «TulaSkins»; Межрегиональное общественное объединение «Этнополитическое объединение «Русские»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Старый Оскол; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Белгорода; Региональное общественное объединение «Русское национальное объединение «Атака»; Религиозная группа молельный дом «Мечеть Мирмамеда»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Элиста; Община Коренного Русского народа г.
Социальное неравенство в России: современные тенденции
Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Коэффициент Джини – это показатель степени расслоения общества по какому-либо социальному признаку. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397.
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | 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. |
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. |
| Неравенство и бедность | 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. |
| В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения | 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. |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | 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. |