Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России. 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. Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России.
Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года.
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
| Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России | «Низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны, так как он наблюдается на фоне относительно быстрого роста экономики региона в последние годы, – отмечают составители рейтинга. |
| Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России | Инфляция в России по итогам 2023 г. |
| Москва зажралась, но это полбеды | Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова. |
| Социальное неравенство в России: современные тенденции | – Именно поэтому Москва является лидером по коэффициенту Джини (0,38), что говорит о максимальном среди регионов России расслоении работников по зарплатам». |
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр.
Мария Сергеева 04. Коэффициент Джини, который измеряет степень неравномерности распределения доходов, составил 0,403 против 0,395 в 2022 году. Это означает, что доходы населения стали более сконцентрированы в руках небольшой группы людей.
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. Однако компенсируется не только дороговизна текущего потребления, но и потеря в комфорте и качестве жизни из-за суровых погодных условий и удаленности от других регионов.
В 2022 году индекс Джини впервые с 2002 года опустился ниже 0,4, однако в 2023 году снова вырос. Несмотря на это, он остается ниже значений, зафиксированных в 2020 году 0,406 и 2021 году 0,409 , а максимальное значение было достигнуто в 2007 году 0,422. В 2023 году этот коэффициент увеличился до 14,6 раза, сравнимо с 13,8 раза в 2022 году.
Коэффициент джини в России
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. В качестве показателя, который использовался для выявления межрегиональных зарплатных различий эксперты РИА Рейтинг применили коэффициент Джини.
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
Эта информация содержится в докладе Росстата о социально-экономическом положении граждан. По данным анализа от Росстата, в предшествующем году коэффициент Джини в России увеличился до 0,403 по сравнению с показателем 0,395 в предыдущем году.
Что он сделал полезного? Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один.
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. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах. А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных.
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.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
| Экономическое неравенство в России — Википедия | Russian Federation from The World Bank: Data. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. |
| Неравенство и бедность | Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. |
| Коэффициент джини в России: статистика, динамика, прогноз | Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. |
| Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали | К чему может привести рост социального неравенства в России. |
Как уменьшить социальное неравенство?
По коэффициенту Джини статистический показатель степени экономического неравенства в обществе Россия уступает лишь Бразилии. Но рекордный рост благосостояния в первую очередь в Северной Америке и Китае замедлился в 2022-м из-за сложной рыночной конъюнктуры и геополитических событий. Повышение процентных ставок в 2022 году уже негативно повлияло на цены облигаций и акций, а также, вероятно, будет препятствовать инвестициям в нефинансовые активы.
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.
Точками отметьте процент от общего дохода, который приходится на каждого квинтиля. Процент населения откладывайте по оси Х, а размер дохода по оси Y. Соедините точки и постройте линию. Это и есть Кривая Лоренца. Чтобы получить коэффициент Джини, нужно построить ещё одну линию — прямую «абсолютного равенства». Если говорить математическими терминами, то по сути, это биссектриса между осями.
Логично предположить, что чем больше разница между прямой «абсолютного равенства» и Кривой Лоренца, тем больше в обществе проявляется неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади образовавшейся фигуры к площади треугольника, образованного осью Х, линией «абсолютного равенства» и перпендикуляром к оси Х в точке 100. По итогу мы получаем модель от 0 до 1, где 0 — полное равенство, а 1 — тотальное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Достичь значения 1 в масштабах мира или страны невозможно даже теоретически, хотя в отдельно взятых группах такое может быть. Однако даже в этом случае, коэффициент будет меньше 1, пусть даже на несколько тысячных. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах.
Социальное неравенство в России В России существует «уникальная», по крайней мере, по словам некоторых чиновников, бедность, которую называют «бедностью работающего населения». По данным статистики у нас в стране очень много людей, которые работают, но их заработок остается на уровне минимальной оплаты труда. На 2020 год размер МРОТ составляет 12130 рублей. При этом любопытно, что средняя заработная плата по стране — 33000 рублей. По определению Всемирного банка, есть ещё такая категория граждан, которую называют «экономически уязвимой».
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. Более того, 64 процента россиян планируют брать еду из дома с собой на работу после окончания пандемии.
Сравнение ситуации в США и Европе показало, что более выраженная налоговая нагрузка на богатых вовсе не гарантирует эффективного решения проблемы с неравенством в стране.
Главный вывод таков: меньшим неравенством Европа обязана не налоговому перераспределению доходов, а так называемому предраспределению — политике, которая направлена на создание условий для более равномерного распределения доходов еще до налогообложения. К таким механизмам относятся регулирование рынка труда, защита прав работников, установление минимальной заработной платы, антимонопольное регулирование, инвестиции в образование и здравоохранение, которые дают равный доступ к этим услугам всем слоям населения и позволяют получить людям из низов более высокооплачиваемую работу. Чем выше значение, тем хуже ситуация с неравенством. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. Более того, из отчетов российского статведомства следует, что, несмотря на улучшения в отдельные годы, в целом ситуация с неравенством сейчас в стране несколько хуже, чем было в начале нулевых, когда коэффициент Джини составлял 0,395. В 2021-м он составил 15 раз против примерно 14 раз в начале нулевых чем выше это значение, тем больше разрыв в доходах между богатыми и бедными. При любом расчете выясняется, что в России ситуация с неравенством далека от лучших показателей европейских стран — несмотря на существующие возможности бесплатного лечения и обучения. Хотя, как уточняют эксперты, в России как раз остро проявляются различные виды неравенства, связанные с доступностью не просто бесплатного, а качественного образования и здравоохранения, с наличием рабочих мест, на которых гарантируется не минимальный, а достойный уровень оплаты труда, с возможностью обеспечить себя благоустроенным жильем, а не просто квадратными метрами.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Опечатка в тексте?
Суммарный потребительский излишек теперь будет равен только 10 рублям это излишек индивида А. Налоговые сборы при это составят 20 рублей их оплатит опять же только индивид А , и их получает государство. На этом простом примере мы убедились, что при налогообложении возникли безвозвратные потери в размере 10 рублей. И они возникают потому, что индивид В поменял свое экономическое поведение, полностью отказавшись от потребления мороженого. Таким же образом любые налоги приводят к безвозвратным потерям, поэтому можно смело утверждать, что любые налоги неэффективны в этом смысле.
Задача экономистов заключается в том, чтобы найти такие налоги, которые будут минимально искажать стимулы людей, а значит, и приводить к минимальным безвозвратным потерям. Налоги могут взиматься по-разному в зависимости от величины дохода. Для того, чтобы оказать это, нам будут нужны два типа налоговых ставок: средняя налоговая ставка и предельная налоговая ставка. У прогрессивного налога средняя ставка налога растет по мере увеличения дохода, а значит, предельная налоговая ставка превышают среднюю. Примеры прогрессивных налогов: налоги на доходы во Франции, налоги в Швеции, автомобильный налог в России. У пропорционального налога средняя ставка не изменяется с ростом дохода, а значит, средняя налоговая ставка совпадает с предельной.
В случае, если индивиду предложена одинаковая налоговая ставка при существовании некоего налогонеоблагаемого минимума или же предоставлен налоговый вычет , то данная налоговая система является уже не пропорциональной, а прогрессивной. Индивид сначала вообще не платит налогов, а потом, после превышения налогонеоблагаемого минимума, начинает платить налог по одинаковой ставке. 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.
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.
Однако с этим пока туго, проблема неравенства по-прежнему остается для населения почти такой же актуальной, как и в начале 90-х годов.
Очевидно, что расслоение практически всегда ведет к дальнейшему запросу на социальную уравниловку. Очевидно, что это плохо, потому что вместо экономики креативной и пассионарной, где люди хотят максимально вкладываться и выкладываться, мы получаем экономику пассивную, в которой люди, в общем-то, ничего не хотят. По сути, такую картину можно было наблюдать на излете Советского Союза: тогда никто не хотел на заводе работать, а все хотели отсидеть положенный восьмичасовой рабочий день и уйти, чтобы потом получить зарплату.
Сегодня нечто схожее мы видим в развитых западных странах, особенно среди мигрантов, которые требуют социального равноправия, хотя работать не хотят. Социальный разрыв неизбежно приводит к тому, что политика начинает превалировать над экономикой. Проще говоря, люди видят, что кто-то жирует, а у них нет самого необходимого, и это начинает перерастать в напряжение, которое в дальнейшем грозит социальным бунтом.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. – Именно поэтому Москва является лидером по коэффициенту Джини (0,38), что говорит о максимальном среди регионов России расслоении работников по зарплатам». Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416).
Как уменьшить социальное неравенство?
| Неравенство и бедность | Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. |
| Исследование различий зарплат в регионах России | Исследования | РИА Рейтинг | Банк России. Новости. |
| Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) | 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. |
| Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России | Децильный коэффициент по зарплате в России составил в 1994 г. 11 к 1, поднявшись с 3,5 к 1 в конце 1980-х гг. Причем по зарплате в промышленности он достиг отношения 20,6 к 114. |
| Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Джи Ньюс | 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. |