Другие недостатки коэффициента Джини включают такой уклон в сторону занижения неравенства для стран с небольшой численностью населения и для менее диверсифицированных экономик.
Индекс Джини в странах мира
В статье основное внимание уделяется балансу между справедливостью и эффективностью. Справедливость существует при условии равных возможностей при отсутствии крайней депривации. Основные выводы: 1. При сильном расслоении снижается социальная мобильность и талантливые бедняки не могут развить свои способности. Возникают «ловушки неравенства», когда институты разделенного общества запирают бедных в своей социальной страте. Необходима более широкая и научно обоснованная количественная оценка эффективности преодоления неравенства, доказывающая его эффективность для общества в целом. Должна быть разработана и предъявлена обществу система институциональных изменений, через которые возможно перейти из ловушки неравенства к лучшему для всех равновесию, с оценкой конкретных политических мер, направленных на расширение возможностей для обездоленных. Доказывается, что доступное образование повышает уровень человеческого капитала и в то же время способствует более равномерному распределению доходов. Но представители населения с высоким уровнем дохода зачастую выступают против бесплатного образования, полагая, что оно происходит за их счет, одновременно пытаясь предотвратить конкуренцию за высокооплачиваемую работу со стороны талантливых бедняков. Эти тезисы обосновываются авторами статьи с помощью математической модели.
Автор работы [9] Gyimah-Brempong, 2002 на основе панельных данных по странам Африки изучала влияние коррупции на экономический рост и неравенство. Доказывается, что коррупция тормозит рост, уменьшая вложения в основной капитал. В статье [10] Qudrat-I Elahi, 2005 рассматривается научная обоснованность критерия благосостояния Парето для оценки альтернативных сценариев экономического неравенства. Принцип Парето может быть ошибочным при оценке влияния неравенства, поскольку рынки труда не удовлетворяют условиям совершенной конкуренции. Использовались данные примерно по ста тысячам человек за 6 лет. Оказывается, что увеличение доходов в регионе и неравенства в образовании имеет значимую связь с последующим экономическим ростом. На более высоких уровнях экономического развития накопление физического капитала замещается накоплением человеческого капитала. Авторы статьи [12] Ryvkin, Semykina, 2017 экспериментально изучали различные модели неравенства. Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием.
В другой серии экспериментов автократии размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации. Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов. В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях. Игра показала, что играющие роли богатых очень редко 13 из 304 голосовали за смену режима. Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры. Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания. Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] Sukharev, 2020. Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения.
В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017—2018 гг. Для оценки темпов экономического роста по субъектам регионам удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста падения по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню. В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию. Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы диаграммы рассеяния с линиями полиномиальных трендов. Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году. При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей.
Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period.
No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if countries with missing data represent more than one third of the total population of your custom group. Note 1: In none of the above methodologies are missing values imputed. Therefore, aggregates for groups of economies should be treated as approximations of unknown totals or average values. Note 2: Aggregation results apply only to your custom-defined groups and do not reflect official World Bank aggregates based on regional and income classification of economies. Results may be inappropriate e.
Его приговорили к двум с половиной годам исправительной колонии общего режима. Хамовнический районный суд Москвы арестовал на 10 суток автора блога «Заметки детского врача» Сергея Бутрия. Это произошло после его интервью Катерине Гордеевой признана Минюстом иностранным агентом. На Coinbase резко выросло количество пользователей на фоне курса биткоина выше 60 тыс. Некоторым из них сервис « обнулил » кошельки. В компании обещают устранить ошибку. Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори. Препараты производит компания «Нацимбио».
Принято оценивать его с течением времени, наблюдая общую тенденцию. А в государствах с большой территорией — еще и в разных регионах страны, анализируя равномерность жизни населения на разных территориях. Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза.
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
| Неравенство и экономический рост в регионах России | News. About. HDRO Team. |
| Рейтинги мест - Data Commons | Если же говорить о Китае, то в их стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,49. |
| Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния — OfficeLife | Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). |
Росстат отметил рост доходного неравенства в России
Еще меньшее имущественное неравенство только у тройки лидеров: Словении, Чехии и Словакии. А еще, кроме Беларуси, в рейтинг стран с низким имущественным неравенством среди граждан попали только несколько других постсоветских республик - это Молдова, Азербайджан и Украина. Все эти страны попали в десятку стран с низким расслоение общества. Рейтинг был составлен согласно коэффициенту Джини статистическому показателю степени расслоения общества страны или региона по определенному признаку.
Формула его вычисления довольно сложна, но зато с ним согласны большинство экономистов мира. На карте ниже, составленной по данным Credit Suisse в 2019 году, самые неравные по распределению богатств являются Россия и США. Во всех остальных странах дела обстоят получше.
Данную редакцию карты ее используют в американской версии Википедии подвергли критике российские экономисты.
Это произошло после его интервью Катерине Гордеевой признана Минюстом иностранным агентом. На Coinbase резко выросло количество пользователей на фоне курса биткоина выше 60 тыс. Некоторым из них сервис « обнулил » кошельки. В компании обещают устранить ошибку. Минздрав России зарегистрировал двухкомпонентную вакцину от коронавируса «Спутник V» с обновленным составом. В 16 российских регионах зафиксировали нехватку вакцин от кори. Препараты производит компания «Нацимбио».
Ее представители сообщили, что в январе 2024 года все регионы получили почти 200 тыс. В Волгограде произошел пожар на складе пиломатериалов.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода.
Список стран по равенству доходов
Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. По данным Росстата, в 2023-м году в стране коэффициент Джини вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. Коэффициент Джини. По данным Росстата, в 2023-м году в стране коэффициент Джини вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее.
Gini Coefficient By Country
| Коэффициент Джини по странам. | Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. |
| Gini inequality index - Country rankings | Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). |
| Коэффициент Джини — Финуслуги | Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами, которые уже указывались ранее. |
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр | 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. |
| Словарь неравенства | расскажем в подробностях про Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или. |
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения (1991—2018). Самая высокая степень социального неравенства по коэффициенту Джини отмечена в странах Африки, Латинской Америки, Азии.
Breadcrumb
- Динамика неравенства: как меняется соотношение доходов богатых и бедных
- Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Индекс Джини: новые горизонты применения - Сетевое аналитическое СМИ «РЕПОСТ»
- Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
- Машинное обучение
Как оценивается социальное неравенство
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов.
Предложение месяца
- Gini Coefficient
- Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум
- Кривая Лоренца
- Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр
- Global Gini Ranking
39 стран с высшей степенью неравенства
The Gini coefficient measures inequality on a scale from 0 to 1. Higher values indicate higher inequality. Depending on the country and year, the data relates to income measured after taxes and benefits, or to consumption, per capita. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. По данным Росстата, в 2023-м году в стране коэффициент Джини вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Карта: Уровень экономического неравенства в мире
Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения (1991—2018). 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. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат.
Gini Coefficient By Country
| Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен | Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. |
| Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум | Если же говорить о Китае, то в их стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,49. |
| В Турции рекордно увеличился разрыв между богатыми и бедными | 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. |
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой.
Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение.
Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности. Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны.
Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным. Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др.
Выдача заработка опционами на акции имеет особенности при его учете для расчета Джини.
Опрос показал, что средний годовой располагаемый доход домохозяйства в 2020 году составил 69 тыс. Средний годовой эквивалентный располагаемый доход домохозяйства из нескольких человек без семьи составил 38 тыс.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от экономической деятельности на черном рынке не включен и является предметом текущих экономических исследований.
Индекс Джини
Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку коэффициент Джини пытается сократить двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до одного числа, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневных терминах это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно по длине вдоль одного края или простому среднему значению яркости пикселей.
Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами внутри распределения, например распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографических данных может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
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. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18.
Преимущества применения Коэффициента Джини[6]: Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. Его можно использовать для сравнения распределения доходов по разным секторам населения, а также по странам, однако следует учитывать, что значение коэффициента Джини для городских районов отличается от значения коэффициента Джини для сельских районов во многих странах. Коэффициент Джини обладает достаточной простотой, чтобы его можно было сравнивать между странами и легко интерпретировать. Статистика ВВП часто подвергается критике, поскольку она не отражает изменений для всего населения, коэффициент Джини же показывает, как изменился доход бедных и богатых слоев населения. Если наблюдается одновременный рост коэффициента Джини и ВВП, уровень бедности может не изменяться в положительную сторону для большинства населения. Коэффициент Джини может использоваться для отображения того, как распределение дохода изменилось в стране за определенный период времени, таким образом, можно увидеть, увеличивается или уменьшается неравенство. Не смотря на наличие преимуществ применения коэффициента Джини, он также обладает и рядом недостатков[5]: Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Сравнение распределения доходов между странами может быть затруднено, поскольку системы пособий могут различаться. Например, некоторые страны предоставляют пособия в виде денег, в то время как другие в форме талонов на питание, которые могут не учитываться в качестве дохода на кривой Лоренца и, следовательно, не учитываться в коэффициенте Джини. В связи с расчетным характером коэффициента Джини, в данных могут присутствовать как систематические, так и случайные ошибки.
Со временем значение коэффициента Джини уменьшается, поскольку данные становятся менее точными. Кроме того, страны могут собирать данные по-разному, что затрудняет сравнение статистических данных между странами. Экономики с одинаковыми доходами и одинаковыми значениями коэффициентов Джини могут иметь различное распределение доходов. В качестве примера, экономика, в которой половина домохозяйств не имеет дохода, а другая половина имеет равный доход, имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5, а экономика с полным равенством доходов, за исключением одного состоятельного домохозяйства, которое имеет половину общего дохода, также имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5. В целом коэффициент Джини является более универсальным показателем неравенства в доходах, чем фондовый и децильный коэффициенты.
Богатые продолжают обогащаться, а бедные продолжают стагнировать или экономически мало прогрессировать. Интерпретация значений коэффициента Джини Значения коэффициента Джини варьируются от нуля до единицы. Нулевая цифра коэффициента Джини представляет равенство в доходах в обществе, где каждый человек в обществе имеет одинаковый доход. Коэффициент Джини, равный 1, представляет максимальное неравенство среди получателей дохода. Среди большой группы людей только один человек имеет весь доход, а остальные нет. Значение коэффициента Джини, равное нескольким, также может иметь место в некоторых случаях, когда кто-то вносит отрицательный вклад или имеет отрицательный доход. Низкий показатель коэффициента Джини связан с достаточно распределенным доходом, в то время как более высокий показатель представляет перекос и несоответствие дохода.