About In the News Newsletter API. В 2023 году был составлен рейтинг стран по индексу Джини, который показывает, какие страны являются лидерами по уровню неравенства.
Индекс Джини и неравенство доходов
| Algeria - GINI index (World Bank estimate) | 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. |
| Индекс Джини в странах мира | 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. |
Уровень инфляции
Because there is no global survey of incomes, researchers need to rely on available national surveys. Such surveys are designed with cross-country comparability in mind, but because the surveys reflect the circumstances and priorities of individual countries at the time of the survey, there are some important differences. In collating this survey data the World Bank takes steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain. Pooling the data available from different kinds of survey data is unavoidable if we want to get a global picture of poverty or inequality. The two concepts are nevertheless closely related: the income of a household equals their consumption plus any saving, or minus any borrowing or spending out of savings. One important difference is that, while zero consumption is not a feasible value — people must consume something to survive — a zero income is a feasible value.
Regarding Gini Coefficients, the following 10 countries have the lowest values in percent. Explaining the Gini coefficient Gini coefficients vary from 0 to 1 but are often expressed as percentages. They were created in 1912 by Italian statistician Corrado Gini. The Lorenz curve is used to calculate the Gini coefficient.
Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами. В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты. Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче. Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков. Он олицетворяет собой человека, живущего от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и богаче тоже не становится.
Высокая неравенство в доходах и бедность в некоторых регионах страны являются основными проблемами, способствующими неравенству. Ботсвана: со значением индекса Джини 59. Несмотря на высокий уровень экономического развития, страна страдает от неравенства в распределении богатства и доступности основных услуг. Нигерия: с индексом Джини 58. Низкий уровень экономического развития, высокая степень бедности и несправедливое распределение ресурсов являются главными факторами неравенства в этой стране. Суринам: индекс Джини 58. Недостаток доступа к образованию и здравоохранению, а также проблемы с неравномерным распределением богатства способствуют неравенству в этой стране. Эсватини: с индексом Джини 57. Низкий уровень экономического развития, неравномерное распределение богатства и высокая степень безработицы являются главными проблемами, создающими неравенство в этой стране. Гондурас: со значением индекса Джини 57. Бедность, низкий уровень образования и доступности услуг здравоохранения создают неравенство в этой стране. Экваториальная Гвинея: с индексом Джини 57. Несправедливое распределение богатства и недоступность основных услуг влияют на уровень неравенства в этой стране. Эти страны нуждаются в усилиях и реформах, направленных на сокращение неравенства и создание более справедливого общества, где каждый имеет равные возможности и доступ к основным услугам. Это значит, что в XYZ наблюдается очень высокий уровень доходовых неравенств. Высокий индекс Джини может свидетельствовать о несправедливом распределении доходов между бедными и богатыми слоями общества. Такое неравенство может приводить к социальным проблемам, включая бедность, безработицу, преступность и низкий уровень образования и здоровья. Правительство страны XYZ сталкивается с вызовами в борьбе с неравенством.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
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.
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.
Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т. В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности. Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны. Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан. Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини. Децильный коэффициент Помимо коэффициента Джини, существуют и другие коэффициенты, отражающие неравенство в данном обществе. Например, децильный коэффициент также популярен. Один дециль — это одна десятая часть. Например, в офисе работает 100 сотрудников от уборщиц до генерального директора. Первый дециль самые низкооплачиваемые работники зарабатывает 200 тысяч рублей в месяц на всех. Десятый дециль зарабатывает 2 миллиона рублей на всех. Разделив 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент, равный 10. Это и есть индекс неравенства в данном офисе. И чем он меньше, тем меньше неравенство. Преимущество этого коэффициента в том, что его легче рассчитать. Однако он не всегда точно отражает ситуацию с неравенством. Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини. Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт. Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее?
Французские эксперты первыми предложили воспользоваться разработанным методом Джини для расчета торговых показателей, в результате чего удалось выявить наиболее благоприятные пути решения экспортного вопроса не только для Франции, но и всей Европы. Так, индекс Джини может быть использован как для анализа различных статистических данных, так и для улучшения экономических показателей конкретной страны. Он был введен как метод расчета данных в 1912 году итальянским демографом и статистиком Коррадо Джини. Посредством данного расчета можно сравнивать не только неравенство доходов населения в одном государстве, но и выходить на глобальные показатели различий между странами. Индекс используется по всему миру в различных целях, начиная от демографических оценок, заканчивая развитием торговых потоков в государстве. Изобретенный Коррадо Джини индекс варьируется от 0, что представляет собой идеальное равенство, до 1 или 100, в зависимости от масштаба, что указывает на идеальное неравенство. На протяжении 20 века глобальный коэффициент Джини неуклонно рос за счет увеличивающегося разрыва между группами населения, распространения коррупции и развития неофициального заработка: в 1920 году мировой индекс составлял 0,50, а в 1980 и 1992 годах вырос до 0,657. Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Несмотря на то, что данный индекс является полезным инструментом для анализа распределения богатства или доходов в стране, он не отражает общих данных. Происходит это потому, что абсолютного значения в доходах страны достичь невозможно, необходимо выбрать отдельные сферы или слои населения. Если, например, статистикам необходимо выявить уровень разрыва доходов экономических субъектов, то, сузив выборку до малых предприятий и гигантов на рынке в одной области, результат будет наиболее достоверным, нежели при сравнении различных сфер друг с другом. Главный минус индекса Джини заключается в том, что невозможно определить точные доходы населения.
Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства. Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства. Источник: Всемирный Банк, 2018 год Как можно увидеть, в развитых странах индекс неравенства находится на уровне от низкого до среднего. Это обусловлено как социальной ролью государства в таких странах, осуществляющего прямую поддержку слоев населения с низкими доходами, так и часто применяемой в развитых странах прогрессивной ставкой налогообложения, являющейся универсальным выравнивающим механизмом. По данным Всемирного Банка первые 15 стран с самым высоким неравенством выглядят так: Здесь любопытно нахождение США на 15 месте. Впрочем, ни для кого не секрет что в США достаточно большое расслоение в доходах.
Страны с неравномерным распределением богатства
Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки.
Gini inequality index - Country rankings
Опять же для сравнения можем взять США. С каждым годом в России происходит все большая социально-имущественная поляризация общества: богатые становятся все богаче, бедные — все беднее. Имеет место постоянное перераспределение общественного богатства в интересах все более узкой группы людей. По итогам прошлого года Россия по многим показателям имущественной поляризации неожиданно оказалась «впереди планеты всей». Вот, например, в докладе Credit Suisse даются цифры, показывающие, какая доля общественного богатства в виде активов сектора домашних хозяйств приходится на 1 процент самых богатых домохозяйств. Также приводятся цифры по доле в общественном богатстве 5 и 10 процентов наиболее состоятельных граждан. Ниже в табл. В таблицу кроме России включены США и Китай как две самые крупные экономики, и еще ряд стран, у которых показатели свидетельствуют о высокой концентрации богатства в руках наиболее состоятельных верхних домохозяйств. Как видим, США и особенно Китай отстают от России по степени концентрации богатства в руках богатой верхушки общества. Но, оказывается, что до нее не дотягивают и те страны, которые еще недавно приводились в качестве примеров наиболее вопиющего социального неравенства и несправедливости Индия, ЮАР, Турция. Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости табл.
Имущество в размере менее 10 тысяч долларов в расчете на одного взрослого человека — это очень скромно по нынешним меркам. Это цена очень недорогого чаще всего подержанного автомобиля. А ведь главное здесь не автомобиль, а жилье, земля, обстановка, предметы быта и т. В длинном списке более 50 стран доклада я нашел лишь одну страну, в которой доля взрослого населения с имуществом стоимостью менее 10 тыс. Что ж, по показателям относительной бедности или нищеты Россия может вскоре начать конкурировать с черной Африкой! А теперь давайте посмотрим на табл.
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. Распределение дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
Список стран по распределению богатства.
The Gini index provides a convenient summary measure of the degree of inequality. Data on the distribution of income or consumption come from nationally representative household surveys. Where the original data from the household survey were available, they have been used to calculate the income or consumption shares by quintile. Otherwise, shares have been estimated from the best available grouped data.
The distribution data have been adjusted for household size, providing a more consistent measure of per capita income or consumption. No adjustment has been made for spatial differences in cost of living within countries, because the data needed for such calculations are generally unavailable. For further details on the estimation method for low- and middle-income economies, see Ravallion and Chen 1996. Survey year is the year in which the underlying household survey data were collected or, when the data collection period bridged two calendar years, the year in which most of the data were collected.
Большинство замбийцев в сельской местности практикуют натуральное хозяйство. Страна занимает шестое место в списке стран с самым неравным уровнем доходов среди своих граждан. Индекс Джини равен 57, 1. Центральноафриканская Республика Центральноафриканская Республика - это страна, расположенная в центральном регионе Африки. Страна обладает богатыми природными ресурсами, такими как золото, нефть, алмазы и урановые месторождения.
Несмотря на эти обильные ресурсы, Центральноафриканская Республика является одной из самых бедных стран мира. Политическая нестабильность и гражданская война привели к бедному государству страны. Из-за высокого уровня коррупции Центральноафриканская Республика занимает седьмое место в мире по неравномерному распределению доходов. Страна считается бедной страной из-за ограниченных ресурсов в ее границах. Он сильно зависит от Южной Африки в плане финансовой помощи. В то время как большая часть населения страны работает на шахтах в Южной Африке, остальная часть населения занимается сельским хозяйством. Лесото является восьмой страной с самым неравным распределением доходов среди граждан с индексом Джини 54, 2. Белиз Белиз - независимая центральноамериканская нация. Белиз с населением всего 387 890 человек является одной из наименее населенных стран Центральной Америки.
Благодаря живописному прибрежному региону в Белизе, жизненно важным источником дохода страны является туризм. Страна также экспортирует сельскохозяйственную продукцию, а также нефть и нефть. Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США.
Индекс джини 2023: рейтинг стран мира
- Топ-страны с наибольшим неравенством
- Понимание индекса Джини
- Список стран по показателям неравенства доходов
- Коэффициент Джини
- Ресурсы ЕАЭС
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Коэффициент джини в России
Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Индекс Джини Хорошим показателем считается Индекс Джини, не превышающий 35%. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось).
Gini Coefficient
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. "В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. 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.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
| Индекс Джини: новые горизонты применения | 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. |
| Gini Coefficient | Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира. |
Список стран по показателям неравенства доходов
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. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения. У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример.
Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами.
The rate of change indicates green market momentum. Markets that are rapidly evolving towards more sustainable models may offer greater green investment opportunities. And the distance of each country from globally established targets conveys just how genuinely each market is realizing green growth.
For a full description of the 18 GGEI indicators, please click here. Customers and shareholders — in addition to expanding climate-linked regulation globally — exert growing pressure on companies to transform their business models along environmental, social and governance ESG values. Company-level ESG data is rapidly proliferating and enriching how investors and companies assess both opportunities and risk. Country-level GGEI data can enhance this analysis further by showing which markets have green momentum and which ones pose the greatest risk of regulation due to sluggish progress towards global sustainability targets. This country-level sustainability context provided by the GGEI will become increasingly important in the 2020s, for three main reasons: opportunity, risk, and activism: Opportunity Markets with rapid progress in key sectors or technologies around sustainability are often prospective investment targets.
The GGEI emphasis on measuring progress across our 18 indicators illuminates for investors where this momentum and investment opportunity is. Risk Countries with sluggish progress towards global sustainability targets may face abrupt regulation from domestic policymakers. The GGEI emphasis on measuring the distance of each country from global targets illuminates where this risk may be highest and how to prepare for it. Activism Reputational risk to market actors will continue to expand in proportion to the associated climate risks of investment and business activity.
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.
Реально эффективных ветвей обычно меньше. В украинской ситуации их число де-факто равнялось нулю. В США, конечно, их тоже не совсем три. Но и не нуль.
Судебная власть есть, законодательная зачем-то нужна, а исполнительная отличается тоталитарной несокрушимостью. 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?
Неравенство в Китае
| Социальное неравенство в России устремилось вверх. Что дальше? | Новости 24 | Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | GINI — индекс Джини. >100k — доля взрослых (в процентах), состояние которых не менее $100 тыс. страна. |
| Global Green Economy Index™ (GGEI) | Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции. |
Gini Coefficient by Country 2022
Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области. About In the News Newsletter API.
Classification
- Коэффициент Джини |
- Индекс Джини в 1980–2022 годах
- По показателям обнищания народа Москва занимает лидирующие позиции в мире
- Gini Coefficient by Country 2022 - World Populace
- Gini Coefficient by Country 2022 - World Populace
Gini index (World Bank estimate)
процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Индекс Джини дает на них убедительные ответы.
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Рейтинг стран по индексу джини 2023
- Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality - Википедия
- Суть коэффициента Джини
- Индекс Джини в странах мира
- Страны с неравномерным распределением богатства