В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
Индекс Джини интересен с точки зрения оценки страны для переезда на длительный срок. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. процентное представление этого коэффициента, где 1=100%.
Распределение доходов семьи - индекс Джини
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. 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 менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Индекс Джини во всем 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. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов.
В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. 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. Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот.
В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Карта мира коэффициентов Джини по странам.
На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
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. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически. 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.
Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов. Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и.
Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге.
И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме. Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности.
Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель. Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой.
Список стран по распределению богатства. Доходы от черного рынка экономической деятельности не включены и являются предметом текущих экономических исследований.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. Индекс Джини – это то же самое, что и коэффициент Джини, только переведенное в проценты. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even.
Human Development Insights
процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна.
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
Расчетом данного показателя занимаются статистические ведомства и международные аналитические организации. Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов. Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает.
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. Несмотря на то, что начать инвестировать Коле проще, чем представителям низшего класса, ему также легче, чем Олегу, а тем более Саше, потерять всё и попасть в ситуацию, в которой находятся Вася и Петя. В случае с богатыми и бедными ключевую роль играет размер капитала и наличие долгов. Чтобы человек не делал, финансовое положение определяет его стратегию поведения и диктует свои условия. В случае с середняками, которые живут от зарплаты до зарплаты, все зависит от их намерений. Индекс Джини Это главный коэффициент, который отражает неравенство. Его можно применить к любой группе людей, начиная с семьи, компании друзей, города и заканчивая целой страной или всем миром. Индекс был придуман в 1912 году в Италии демографом и статистиком Коррадо Джини, в честь которого и получил свое название. Коэффициент строится на основе Кривой Лоренца и представляет собой производную от площади построенной фигуры. В свою очередь кривая отражает график распределения доходов в обществе. Её можно построить следующим образом: Нарисуйте ось координат. На оси Х отмерьте процент населения. Обычно эту шкалу делят на 5 частей, которые называются квинтилями. На оси Y отобразите размер доходов. Эти значения также лучше разделить на 5 частей для удобства подсчетов и построения фигуры.
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.
Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство. Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто.
Коэффициент джини в России
Уоррен Баффет сказал прямо: «Идет классовая борьба — отлично. Мой класс, богатый класс, ведет эту войну, и мы побеждаем». В России есть сияние престола и вечная вера в особый путь. Ливан тоже особен, но не о нем речь. Что есть у Казахстана? Социальная стабильность в несправедливом обществе? Ведь ни богатого, ни среднего класса в западном смысле у нас нет условно есть тысяча семей с доходом в пять и более миллионов долларов в месяц вместо миллиона семей с доходом в пять и более тысяч. И что может помочь?
Эффект просачивания trickle down : однажды с барского стола перепадут крохи и другим? Или неравенство должно будет уменьшиться, так как выросло оно из-за очень быстрого экономического роста теория обратной U-кривой нобелевского лауреата Саймона Кузнеца?
Увеличение неравенства шансов: Высокие уровни неравенства могут привести к укреплению политической и экономической власти узкой группы людей. Это может ограничить честность и прозрачность политической системы, а также привести к коррупции и нарушениям прав человека. Ухудшение здоровья и социального благополучия: Неравенство может привести к ухудшению здоровья и социального благополучия населения. Низкий уровень дохода и ограниченный доступ к социальным услугам могут привести к плохому здоровью, низкой продолжительности жизни и низкому качеству жизни в целом. В целом, борьба с неравенством является важной задачей для обеспечения устойчивого экономического и социального развития страны. Неравенство подрывает принципы справедливости и равенства возможностей, поэтому государственная политика должна направляться на создание более справедливого и инклюзивного общества для всех граждан. Вопрос-ответ Какой индекс используется для определения неравенства в странах?
Для определения неравенства в странах используется индекс джини. В каком году составлен рейтинг самых неравных стран в мире? Рейтинг самых неравных стран в мире составлен на основе данных за 2023 год.
По другим оценкам, в истории современной России он в реальности мог достигать и 17. Нормально это или нет? В предвоенной царской России начала XX века, например, по расчетам профессора факультета социологии Санкт-Петербургского государственного университета Бориса Миронова, децильный коэффициент равнялся всего лишь 6,5. В других странах коэффициент сильно разнится, причем далеко не всегда это коррелирует с благополучием страны. Так, в 2015 году в Южной Корее он составлял 7,8, что считается очень хорошим показателем. Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. В США в 2000-х и 2010-х годах показатель доходил до 0,450, а вот в Великобритании был на уровне 0,360, в Германии — 0,280.
Разница очень наглядная. Еще раз доказывающая, что в России действует американская, а не европейская и тем более не восточноазиатская модель экономики. Это тоже официальные данные Росстата, который порой склонен сглаживать реальность в угоду, например, «беспрецедентному росту зарплат». Причина роста дохода богатых и хорошо обеспеченных людей кроется отчасти в уходе экономики «в тень». Иными словами, в стране растет сектор серых зарплат, тогда как малообеспеченные граждане не получают прибавок к социальным выплатам в таком же объеме. Кроме того, богатые люди по факту оказываются куда обеспеченнее, чем могут показать коэффициенты Росстата или даже ООН. Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, кладут на депозиты, приобретают высокодоходные ценные бумаги. Наконец, и инвестиции в недвижимость в Москве обещают богатым людям неплохую прибавку, тогда как менее обеспеченные люди часто не могут себе позволить приобрести даже жилье эконом-класса. Под оценки Росстата и Минтруда также не попали данные, которые возможно оценить лишь с имиджевой точки зрения. Богатым людям необходим статус, а его обеспечивают лишь приобретения дорогих машин, вилл, яхт и так далее.
Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини 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 реального 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 офшорных зон. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается разделить 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 только по ее 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 демографии может быть важным для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини. Например, большая часть пенсионеров повышает индекс Джини.
Неравенство в Китае
Рейтинг позволяет оценить страну для возможного переезда с помощью объективных показателей. Можно довериться общему рейтингу качества жизни, а можно ориентироваться по конкретным индексам разных сфер, которые для вас особенно важны.
Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8.
Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось.
Три графика, показывающие поведение ВВП в три разных момента времени. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки коэффициента Джини 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 реального экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран.
Развитые приморские провинции, такие как Пекин и Шанхай, получают гораздо большую часть бюджета, в то время как более отдаленные и бедные провинции остаются за бортом этого развития. Другой фактор, способствующий неравенству, — это различия в доступе к образованию и здравоохранению. Богатые и густонаселенные города предлагают лучшие условия образования и более качественное здравоохранение, в то время как сельские районы мало получают подобные преимущества.
Все эти факторы вместе создают негативную ситуацию, в которой бедные слои населения Китая оказываются обделенными и оставленными без возможности участвовать в экономическом прогрессе страны. Растущее неравенство может привести к социальным и политическим протестам, а также оказать отрицательное влияние на экономическую стабильность и устойчивость Китая в будущем. Индия: ухудшение ситуации Справедливо отметить, что Индия является одной из наиболее неравенственных стран в мире. И несмотря на ее экономический рост и модернизацию в последние десятилетия, проблема неравенства продолжает оставаться актуальной. Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию. Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия.
Большое неравенство может привести к социальной напряженности, бедности и нестабильности в стране. Кроме того, оно может препятствовать экономическому росту и развитию, поскольку бедный слой населения не имеет возможностей для доступа к образованию, здравоохранению и другим основным услугам. Адресация данной проблемы требует системных изменений и активных усилий со стороны правительства и других заинтересованных сторон. Организация социальных программ, повышение качества образования, создание равных возможностей для всех слоев населения должны стать приоритетными задачами для социально-экономического развития Индии. Бразилия: стремительное развитие неравенства Бразилия, крупнейшая страна Латинской Америки, известна своей смешанной экономикой и богатыми природными ресурсами.
The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable.
The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
Global Green Economy Index™ (GGEI)
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Global Green Economy Index™ (GGEI)
Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации. The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Показатели индекса Джини в России в 1990-е годы. Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. It was developed by statistician and sociologist Corrado Gini. The Gini coefficient measures the inequality among values of a frequency distribution, such as levels of income. A Gini coefficient of 0 reflects perfect equality, where all income or wealth values are the same, while a Gini coefficient of 1.
Индекс Джини и неравенство доходов
Для простоты понимания рассмотрим рисунок 1. Заштрихованная площадь, обозначенная буквой Т, демонстрирует степень неравенства в распределении доходов. На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини. Данная формула будет выглядеть следующим образом: Чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице абсолютное неравенство. И чем выше равенство в распределении доходов, тем меньше данный коэффициент. При абсолютном равенстве он достигает нуля. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
Because the underlying household surveys differ in methods and types of welfare measures collected, data are not strictly comparable across countries or even across years within a country. Two sources of non-comparability should be noted for distributions of income in particular. First, the surveys can differ in many respects, including whether they use income or consumption expenditure as the living standard indicator. The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs.
Because the underlying household surveys differ in methods and types of welfare measures collected, data are not strictly comparable across countries or even across years within a country. Two sources of non-comparability should be noted for distributions of income in particular. First, the surveys can differ in many respects, including whether they use income or consumption expenditure as the living standard indicator. The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs.
В Китае регионы развиты очень неравномерно, и в этом он похож на Россию. Наибольший вклад в неравенство даёт расслоение между городскими и сельскими районами. Что правительство Китая думает о неравенстве? На государственном уровне неравенство считается серьёзной проблемой. По данным Pew Research, среди самих китайцев проблема неравенства находится на третьем месте после коррупции и экологии. Официальная оценка неравенства от китайского правительства заметно ниже — индекс Джини 46,7 в 2016 году. Более того, в 2008 году на волне кризиса неравенство в Китае впервые за 30 лет перестало расти и даже снизилось с высшей официальной отметки индекса Джини в 49,1. И как Китай борется с неравенством? В Китае существует минимальная зарплата. В Пекине она составляет примерно 20 000 рублей, а почасовая ставка — 220 рублей, в Шанхае — 23 000 рублей в месяц и 200 рублей в час, в Лхасе Тибет — 14 000 рублей в месяц и 130 рублей в час. Регионы по закону обязаны увеличивать минимальную зарплату хотя бы раз в два года.