Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Япония и Португалия сами по себе очень непохожи друг на друга, а Россия рядом с ними вообще видится Афанасием Никитиным в индийском чайном клубе. И не важно, у кого индекс тот же, важно, как он преломляется в наших реалиях. Вспомним об антилидерах рейтинга. Интересно об одном из них пишет электронное СМИ «Интересный мир». Название субъекта РФ заменю пока многоточием: «В … правда — это очень относительное понятие. Правдой является то, что сумел доказать или навязать более сильный и более хитрый. Социальное расслоение существует по всей России, но в … существует еще и юридическое неравенство людей перед законом. Причем практически нескрываемое. Закон в … почти официально не един для всех». О ком это, как думаете?
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства Источник: rbc. Как показали данные Росстата, коэффициент Джини — самый распространенный в мире индикатор имущественного расслоения — в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. До этого, начиная с первого полугодия 2013 года, этот показатель на протяжении трех лет снижался. По итогам первого квартала 2016 года коэффициент Джини был равен 0,392, сообщал ранее Росстат. Государство заморозило рост зарплат в госсекторе, добавляет главный экономист Альфа-банка Наталия Орлова.
Плохая новость — во время кризиса наметилось пищевое неравенство между россиянами. Треть жителей России сократила свои расходы на питание после введения ограничительных мер для борьбы с коронавирусом. Однако 38 процентов граждан отметили, что увеличили затраты на питание.
В столице расположены центральные офисы почти всех крупнейших корпораций, здесь располагаются органы государственной власти страны, сконцентрированы центры большинства высокомаржинальных сегментов бизнеса. В конечном итоге, в столице сконцентрированы основные финансовые потоки страны. Все это приводит к тому, что большинство топ-менеджеров и наиболее высокооплачиваемых сотрудников в большинстве своем работают в столице. С другой стороны, значительная часть населения Москвы находится на другом полюсе рынка труда, и работает продавцами, дворниками, курьерами и пр. Эти категории занятых зарабатывают не намного больше, чем представители аналогичных профессий в других регионах. В результате, Москва представляет собой характерный пример так называемого «американского» капитализма на территории России. Здесь очень много богатых людей, но еще больше вполне скромно зарабатывающих жителей, только мечтающих стать богатыми. Можно заметить, что коэффициент Джини для Москвы довольно близок к общероссийскому уровню. Национальные республики попали в число регионов с наивысшим неравенством зарплат, напротив, из-за наличия большого числа низкооплачиваемых работников. Богатые люди здесь, конечно, тоже есть, но их численность не очень велика. Еще одним интересным наблюдением, отмеченным в исследовании, является достаточно тесная взаимосвязь между неравенством и уровнем безработицы. Чем выше безработица в регионе — тем выше неравенство зарплат. Это можно объяснить тем, что в регионах с высокой безработицей многие люди, ищущие работу, низко оценивают свои шансы найти хорошее место с достойной оплатой труда, и в связи с этим соглашаются фактически на любой низкооплачиваемый труд. Важным аспектом, на который стоит обратить внимание, является то, что зарплатный коэффициент Джини в целом по России заметно ниже, чем коэффициент Джини, рассчитанный для доходов. Это объясняется просто — для очень богатых людей зарплата — далеко не единственный источник дохода, больше всего богатства формируется за счет дивидендов, доходов от владения собственностью и пр. Поэтому распределение зарплат в нашей стране и более равномерное и в некотором смысле и более справедливое, чем распределение доходов и сбережений. Где больше богатых, а где больше бедных? 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.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Для этого гражданам нужно показать, что в стране есть возможности для роста. Однако с этим пока туго, проблема неравенства по-прежнему остается для населения почти такой же актуальной, как и в начале 90-х годов. В 2019-м он равнялся 0,412, а в 2021-м — 0,408. Речь идет об индекс концентрации доходов: если предположить, что у всех граждан доходы одинаковые, тогда он равен нулю, а если допустить, что весь доход в стране концентрируется у одного человека, тогда коэффициент равен единице», - пишет Илья Гращенков.
В России мало крупных городов. Доля населения за чертой бедности также сильно варьируется по стране. В докладе приводятся показатели неравенства по уровням детской смертности, образовательных результатов и доступа к услугам ЖКХ.
На картинках показаны нормированные величины — значение в регионе, делённое на максимальное значение среди регионов. По каждому показателю выставляются баллы от 0 до 1. В областях, заштрихованных тёмно-синим цветом, эффективность государства выше показатель ближе к 1.
В 1998 — 2015 годах расхождение по доходам и уровню бедности между регионами сокращалось. При этом неравенство между регионами в России продолжает оставаться вдвое выше, чем в Канаде, и втрое выше, чем в Австралии. Про коэффициент Джини можно прочитать здесь.
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. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца.
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? 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.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Эксперты пояснили, что в России сокращается уровень неравенства населения. Итак, проведенный анализ динамики децильного коэффициента и коэффициента Джини в период с 2005 по 2007 гг. выявляет рост социального неравенства с некоторым его замедлением в период после 2007г. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Такой гигантский разрыв чреват ростом превалирования политических процессов над экономическими. Люди видят, что кто-то жирует, а у кого-то нет и самого необходимого. В таких условиях государство начинает реализовывать политику социального перераспределения. Для этого гражданам нужно показать, что в стране есть возможности для роста.
Суммируя в краткой формуле: неравенство — вселенское зло, на борьбу с которым, сомкнув ряды, должны встать все люди доброй воли. В своих заметках я не буду касаться этической сомнительности этих деклараций, ограничившись обсуждением лишь одного скучного вопроса — о надежности количественных оценок, которые обрушивают на нас алармисты. Судьбы глобального неравенства Мрачные прогнозы о том, какие потрясения из-за неравного распределения доходов и богатства грозят человечеству, заставляют предполагать, что глобальное неравенство в последние десятилетия росло как на дрожжах. Но так ли это в действительности? Воспользуемся оценками Бранко Милановича, одного из наиболее известных специалистов в этой области. Чтобы предупредить возможные сомнения, отмечу, что это абсолютно мейнстримный экономист, много лет проработавший во Всемирном банке. Рассчитав глобальные коэффициенты Джини по доходам в четырех альтернативных версиях, Миланович приходит к выводу, что все они после 2000 г. Ни один не демонстрировал признаков роста: все дружно катились вниз. Более того, я бы даже рискнул утверждать, что за последние десятилетия глобальное неравенство не просто несколько сократилось, но сократилось абсолютно радикально.
Мы бы наверняка увидели это, будь у нас данные по неравенству в пожизненных доходах. Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни. С 1970 по 2010 г. Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств.
Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей.
Она показывает зависимость между социальной группой населения и долей принадлежащего ей совокупного дохода. Чем ближе прямая Лоренца к прямой абсолютного равенства, тем распределение доходов в стране справедливее. Анализ и динамика изменения вышеперечисленных показателей в России на 2005—2013 гг.
Динамика децильного коэффициента в России в период с 2005 по 2013 гг. Децильный коэффициент вырос с 15,2 в 2005г. В 2013 году децильный коэффициент был равен 16,3. В Евросоюзе и Японии соотношение доходов богатых и бедных находится на уровне 6. В скандинавских странах самый низкий децильный коэффициент, он равен 4.
В США он составляет 15.
Однако 38 процентов граждан отметили, что увеличили затраты на питание. Из тех, кто экономит на питании, 42 процента респондентов сократили свои расходы более чем на половину, 27 процентов — на четверть, и всего 8 процентов отметили незначительную разницу. Большая часть опрошенных 72 процента также заявила, что стала чаще готовить еду дома во время режима самоизоляции.
РБК: Рост доходов в РФ сопровождается увеличением доходного неравенства
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. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия. Коэффициент Джини по странам мира. 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 выросло неравенство доходов населения за 2023 год
Однако с этим пока туго, проблема неравенства по-прежнему остается для населения почти такой же актуальной, как и в начале 90-х годов. В 2019-м он равнялся 0,412, а в 2021-м — 0,408. Речь идет об индекс концентрации доходов: если предположить, что у всех граждан доходы одинаковые, тогда он равен нулю, а если допустить, что весь доход в стране концентрируется у одного человека, тогда коэффициент равен единице», - пишет Илья Гращенков. Анализируя цифры, эксперт констатирует: в России имеется один процент сверхбогатых, десять - обеспеченных, а остальное - беднота, не видящая перспектив и имеющая лишь одно желание - отобрать излишки у тех, кому слишком хорошо.
Крым с показателем 0,29 вошел в группу относительно благополучных регионов по равенству зарплат. Лидером группы является Белгородская область с коэффициентом 0,27 — аналогичный показатель зафиксирован в Белоруссии и многих развитых странах Европы.
Правда, отмечают составители рейтинга, в большинстве своем, за исключением Hенецкого автономного округа, регионы с относительно низким коэффициентом Джини располагаются в конце списка по доле работников с зарплатами выше 100 тысяч рублей в месяц, то есть относительное равенство зарплат объясняется здесь отсутствием заметного числа богатых. А лидерами по доле высоких зарплат стали северные и дальневосточные регионы, а также Москва. Там высокие зарплаты, в первую очередь, являются компенсационными, так как уровень цен в регионах-лидерах достаточно высок.
Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности. Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца. Напомним, что кривая Лоренца — это график, демонстрирующий степень неравенства в распределении дохода или богатства в обществе. В сущности, эта кривая может отражать неравенство в распределении самых разных величин, но вначале предназначалась именно для отражения экономического неравенства в обществе [2].
И на её основании можно вывести коэффициент Джинни.
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. Чем ближе значение этого коэффициента к нулю, тем меньше уровень доходного неравенства, как указано в материале «Коммерсант».
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. 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. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Коэффициент Джини по странам мира. В качестве показателя, который использовался для выявления межрегиональных зарплатных различий эксперты РИА Рейтинг применили коэффициент Джини.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Коэффициент регрессии свидетельствует, что при повышении коэффициента физических лиц повышается на 4151 млн руб. Таким образом, чем выше степень дифференциации доходов населения то есть значительный разрыв между группой населения с низким уровнем доходов и группой населения, имеющей высокие доходы , тем больше будет величина налоговых поступлений. Поэтому следует констатировать, что система налогообложения доходов физических лиц в стране не способствует снижению значительной дифференциации доходов, бедности населения и социальной его защищенности. В России впервые за время текущего экономического спада зафиксирован рост неравенства в доходах населения. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. До этого, начиная с первого полугодия 2013 года, этот показатель на протяжении трех лет снижался. По итогам первого квартала 2016 года коэффициент Джини был равен 0,392. Переход России к рыночной экономике сопровождался не только беспрецедентным ростом неравенства в распределении доходов, но и существенным увеличением уровня бедности. При этом отличительной особенностью нынешнего этапа развития нашей страны является то, что на фоне традиционно существовавшей социальной бедности усиливается экономическая бедность, когда работоспособные граждане не могут обеспечить себе и своей семье социально приемлемый уровень благосостояния из-за низкой заработной платы или задержек с ее выплатой. Джини на 0,01 размер налога на доходы с Библиографический список 1.
Ильин, Г. Литвинцева Г. Мониторинг социально-экономического положения и социального самочувствия населения.
В 2013 году децильный коэффициент был равен 16,3. В Евросоюзе и Японии соотношение доходов богатых и бедных находится на уровне 6. В скандинавских странах самый низкий децильный коэффициент, он равен 4. В США он составляет 15. Усиление концентрации доходов у сравнительно узкого слоя высокодоходного населения выявляется через анализ коэффициента Джинни.
Динамика коэффициента Джинни в России в период с 2005 по 2013 гг. Для сравнения, страны Европы, такие как Чехия, Дания имеют коэффициент Джини в пределах от 0,2 до 0,3. В экономически развитых странах, таких как Германия, Великобритания, Япония индекс Джини изменяется от 0,3 до 0,4. Существуют также страны с высоким коэффициентом Джини, например, в США, Бразилии, Венесуэле он составляет 0,45—0,55, либо превышает 0,6.
У регрессивных налогов средняя ставка падает с ростом дохода, а значит, предельная ставка налога оказывается ниже средней. Примеры регрессивных налогов: акцизы - поскольку человек оплачивает их при покупке товара вне зависимости от его дохода.
Например, от 10 до 30 рублей в стоимости каждой пачки сигарет составляют акцизные сборы, и человек оплачивает их вне зависимости от величины дохода при покупке каждой пачки сигарет. Таким образом, для бедняка этот налог составляет существенную часть его дохода, а для миллионера он будет несущественным. Другие примеры регрессивных налогов — это любые фиксированные налоги и пошлины. Например, в РФ человек вынужден заплатить фиксированную пошлину в размере около 1000 рублей при регистрации номерного знака автомобиля. Данный вид налога является регрессивным, поскольку пошлина оставляет большую часть дохода для бедного человека, и меньшую часть дохода для богатого человека. Какой из данных видов налогов является более справедливым?
Популярной является точка зрения, что прогрессивные налоги являются более справедливыми, а регрессивные менее справедливыми. Но эта точка зрения ошибочна. Как мы показали раньше, все зависит от того, в рамках какой системы моральных ценностей мы будем говорить о справедливости. Рассмотрим простой пример. Налоговая шкала является регрессивной — средняя ставка падает при росте дохода. Но является ли она несправедливой?
Посчитаем сумму налога, уплаченную каждым индивидом. В результате индивид, зарабатывающий больше, платит и большую сумму налога. И в чем же здесь несправедливость? Для оценки справедливости налоговой системы выделяются следующие постулаты: Принцип получаемых выгод: индивиды должны платить налоги в соответствии с выгодой, которую они извлекают из услуг государства. На этом принципе может быть основана идея, что богатые люди должны платить больше налогов, чем бедные. Поскольку государство является предоставителем общественных благ и гарантом прав собственности, богатые люди извлекают больше выгод от государства, чем бедные, потому что у них есть больше собственности.
Также этот принцип оправдывает идею программ по борьбе с бедностью за счет богатых. Все мы хотим жить в обществе, которое не испытывает революций и социальных потрясений из-за неприемлемого уровня жизни беднейших слоев населения. Поэтому идея помощи бедным за счет богатых кажется оправданной. Принципы платежеспособности: горизонтальная справедливость и вертикальная справедливость. Горизонтальная справедливость означает, что индивиды с одинаковыми доходами должны платить одинаковые налоги. Вертикальная справедливость означает, что индивиды с более высокими доходами должны платить более высокие налоги.
Как мы увидели из примера выше, этим принципам может соответствовать не только прогрессивная система налогообложения, но и регрессивная. В зависимости от того, каким образом налоги собираются в государственный бюджет, различают прямые и косвенные налоги. Прямые налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто является носителем налога. Например, налог на прибыль является прямым налогом, потому что его оплачивает фирма, которая получает эту прибыль. Подоходный налог является прямым налогом, поскольку его уплачивает индивид, который получает налогооблагаемый доход. Косвенные налоги — это налоги, которые уплачивает тот, кто не является носителем налога.
Например, акцизы на алкоголь и сигареты уплачивают фирмы.
Сосредоточение относительных объёмов признака у отдельных единиц соответственно приводит к пропорциональному уменьшению относительных объёмов у единиц оставшейся части совокупности, что и вызывает неравномерность распределения. Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.