Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса.
Вы точно человек?
Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. 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. Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране.
Индекс Джини
- Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Коэффициент Джини | это... Что такое Коэффициент Джини?
- В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи
- Индекс Джини и неравенство доходов
- Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
Как рассчитывать коэффициент Джини
Таким образом, по крайней мере, в силу названных причин равенство экономических возможностей соблюдается далеко не всегда. Бедные и богатые по-прежнему существуют даже в самых благополучных высокоразвитых странах. Все эти причины действуют в разных направлениях, увеличивая или уменьшая неравенство. Для того чтобы определить степень этого неравенства, экономисты используют различные показатели. Кривая Лоренца — это графическое изображение функции распределения. В таком представлении она есть изображение функции распределения, в котором аккумулируются доли численности и доходов населения. В прямоугольной системе координат кривая Лоренца является выпуклой вниз и проходит под диагональю единичного квадрата, расположенного в I координатной четверти. Данная кривая отражает долю дохода, приходящуюся на различные группы населения, сформированные на основании размера дохода, который они получают. На оси абсцисс откладывается доля населения, а на оси ординат - доля доходов в обществе в процентном соотношении. Как видно из графика, в обществе всегда имеет место быть неравенство в распределении доходов, что отражает кривая OABCDE — кривая Лоренца.
Коэффициент Джини Gini coefficient — количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Индекс можно рассчитывать по величине заработной платы, по доходу от предпринимательской деятельности, по величине ВВП ВНП на душу населения, валовому доходу домашнего хозяйства и др.
Его динамика выступает в роли макроэкономического показателя, предоставляющего обзор социального раскола в обществе и основных параметров экономики. Например, высокий коэффициент Джини косвенно указывает на недоразвитую экономику с низкой производительностью труда , высоким уровнем коррупции и другими соответствующими характеристиками. Статистические органы регулярно публикуют коэффициент Джини вместе с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Этот индекс выполняет функцию своеобразной коррекции для указанных показателей, предоставляя более точное представление о благосостоянии людей с учетом социальных групп. Преимущества и недостатки коэффициента Джини Вот основные преимущества: позволяет сравнивать страны и регионы с разной численностью населения; отображает не только неравенство внутри одного государства, но и дает картину распределения богатства по всему миру: видно, где оседает добавленная стоимость и какие страны выступают донорами ресурсов; можно сравнивать распределение дохода в разных частях страны — например, вот коэффициент Джини по регионам России с 1992 по 2017 годы ; можно рассчитывать коэффициент по разным отраслям экономики и группам населения, например для селян, горожан, жителей Крайнего Севера и прочих; можно отслеживать динамику показателя на разных исторических этапах развития экономики и общества; все анонимно — нет необходимости раскрывать персональные данные о доходах. У него есть определенные ограничения: при определении неравенства в обществе коэффициент не отражает в полной мере уровень достатка людей. Богатые и бедные страны могут иметь одинаковые или близкие коэффициенты Джини.
Например, в 2018 году в Гвинее индекс был 29,6, а в развитой Германии — 31,7; джини рассматривает распределение денежных доходов, в то время как иногда работникам могут выдавать зарплату продуктами, опционами на акции компании и так далее. Не говоря о том, что серая зарплата тоже остается за рамками расчета; статистические организации опираются на разные данные и используют разные подходы, в результате индекс Джини для одной страны может отличаться. Например, по данным Росстата, в 2017 году в России индекс был 41,3, а по расчетам Всемирного банка — 37,7; коэффициент Джини может работать некорректно для нерыночных экономик, где доходы концентрируются не у предпринимателей, а у государства, и могут возвращаться народу в виде социальных благ. Коэффициент Джини, который учитывает именно доходы граждан, в этом случае будет завышен. Индекс Джини обнажает проблемы неравенства. Из-за этого его иногда ошибочно трактуют как индикатор справедливости распределения богатства. Но равномерно не значит справедливо. В условиях рыночной экономики, когда доходы распределяются конкурентным путем, эталонного уровня индекса не существует. Джини и прочие методики лишь помогают отслеживать социальные диспропорции и оценивать эффективность действий властей в борьбе с неравенством.
А вопрос справедливости лежит вне области статистики. Среди преимуществ коэффициента Джини выделяют: Простота интерпретации. Коэффициент Джини - простой и легко интерпретируемый показатель.
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.
Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sum 66: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period. Sums are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Weighted Mean: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Коэффициент итальянского экономиста, статиста и демографа Коррадо Джини (более известный как индекс Джини) позволяет более точно, количественно измерить степень неравномерности распределения доходов населения. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Итак, кадр данных выглядит так: Следующий код генерирует область, которая будет отображаться на кривой Лоренца для каждого результата модели. Теперь в DataFrame добавлены столбцы. Выводы: С точки зрения примера, индекс Джини показывает, что модель A лучше с точки зрения результатов, чем модель B. Вы также можете видеть на кривой Лоренца, что модель A предсказывает более высокую группу риска, больше денег, чем модель B. И, конечно же, коэффициент площади модели А больше коэффициента модели В, а значит, дисперсия фактический рейтинг модели при прогнозировании рискованной политики лучше. Индекс Джини с кривой Лоренца также может быть эффективен при сравнении результатов двух моделей. Если предположить, что вы хотите предсказать риск утверждение полиса , и в приведенном выше примере мы показываем сравнение между результатами прогнозирования политик, кривая Лоренца очень хорошо наглядно показывает преимущество результатов одной модели по сравнению с другими.
Когда мы проверяем результаты моделей оценки риска, мы стремимся к как можно более высокому индексу Джини, то есть неравенству, которое будет максимально отражать предсказание только политики высокого риска. В примере мы построили две модели оценки риска страховых полисов в данном случае транспортных средств и оценили риск группы полисов. Прогноз каждой модели — это значение утверждения каждой политики. После выполнения прогноза мы классифицировали уровень риска каждой политики. Каждая точка на оси X символизирует уровень риска полиса, а каждая точка на оси Y — сумму денег, заявленную группой в реальных деньгах. Группа 10 — это группа, которая спрогнозировала наиболее рискованные полисы с точки зрения фактических требований. Расчет индекса Джини Пойдем шаг за шагом.
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. 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.
Однако, какой бы система распределения ни была, в любом обществе неизбежно неравенство доходов. Проблема неравенства доходов в обществе Рыночная система экономики, существующая на сегодняшний день лишь за малым исключением во всех странах мира, представляет собой механизм, который вознаграждает людей лишь по конечному результату эффективности их деятельности, то есть объективно задает существование неравенства в обществе. И ведь действительно, все люди очень отличаются друг от друга: трудолюбием, активностью, способностями, образованием, владением собственностью, склонностью к накоплению или, напротив, к потреблению. А это значит, что они не могут одинаково работать, значит, не могут одинаково зарабатывать и одинаково жить.
Что и является причинами неравенства доходов. И что же тогда? Оставлять за чертой бедности немалую часть населения? По принципу «пусть выживают, как могут»? Полезно ли ЭТО для общества?
Очевидно, что нет. Также очевидно, что без вмешательства государства здесь не обойтись. Ведь именно государство призвано сглаживать неравенство в доходах населения, чтобы не допустить чрезмерного социального расслоения и напряжённости в обществе. Однако чрезмерное вмешательство государства в перераспределение и выравнивание доходов заметно снижает эффективность производства, поскольку растущие налоги подавляют интерес бизнесменов к предпринимательской активности, а всевозрастающая социальная помощь бедным слоям населения снижает у них тягу к поиску работы и энергичному труду. На первый взгляд, равенство выглядит более справедливым и соблазнительным, но, как мы уже говорили, оно подрывает стимулы к труду как у «богатых», так и у «бедных», и позволяет приспосабливаться менее способным и менее трудолюбивым жить за счёт других.
Коэффициент Джини — что это такое?
- Что означает коэффициент Джини
- Вы точно человек?
- Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс?
- Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России - Российская газета
- Индекс Джини
- Коэффициент Джини
Коэффициент джини в России
| Что такое коэффициент Джини? Душкин объяснит - YouTube | Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. |
| Коэффициент Джини — Википедия | Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. |
| Как рассчитать коэффициент Джини в Excel (с примером) | Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. |
| Как рассчитывать коэффициент Джини — Лицей имени Вернадского | Коэффициент Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения. |
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы (0÷1), расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. Коэффициент Джини определяется как отношение площади фигуры, расположенной под кривой Лоренца, к площади треугольника ODC.
Что бы сделал Робин Гуд?
Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана. Коэффициент Джини рассчитывается по формуле.
Индекс Джини
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Коэффициент Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и тех, что показывает модель. |
| В России зафиксирован рост доходного неравенства | Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. |
| В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных. И еще 10 главных новостей ночи | Свое название данный коэффициент получил по инициалам демографа и статиста Корадо Джини, предложившего эту статистическую модель. |