Индекс Джини дает на них убедительные ответы. Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года). На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года).
Индекс Джини
Связь прямая: каждая «цветная революция» порождает вопросы «зачем» и «почему». Индекс Джини дает на них убедительные ответы. Вопрос «зачем» обычно интересует свергнутых правителей и их покровителей. Они знают, что спонтанных революций не бывает: технологии давно описаны. А у победителей есть ответ: «Не «зачем? Посмотрите на индекс Джини».
Так ли все просто? И когда ожидать, скажем, революции в США? Сначала пара фраз о самом показателе. Его смысл улавливается с помощью графика.
Международные организации, такие как Всемирный банк и Организация экономического сотрудничества и развития, регулярно публикуют данные о распределении неравенства по странам мира. Это позволяет проводить сравнительный анализ и вычислять индекс Джини для различных стран и регионов. Наиболее неравномерное распределение дохода чаще всего наблюдается в развивающихся странах, где большая часть населения живет в нищете или близко к ней.
Однако, есть исключения, такие как некоторые развитые страны с высоким уровнем неравенства. Индекс Джини и рейтинг стран по нему могут служить важной информацией для оценки социально-экономического развития страны и определения проблемных аспектов. Эти данные помогают разрабатывать политики и меры для борьбы с неравенством и улучшения жизни населения. Итак, зная место своей страны по индексу Джини, можно понять, насколько эффективными оказываются меры для снижения неравенства и социальной справедливости в вашей стране. Это может стать отправной точкой для дальнейших размышлений и действий по изменению ситуации. Вопрос-ответ Какой индекс джини отражает?
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?
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 доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Таким образом, он показывает насколько неравномерно разделены доходы или совокупное богатство между членами общества. Считают его по специальной формуле, а отображают коэффициент графически, при помощи логарифмической кривой. 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.
При этом 500 млн китайцев получают базовую пенсию в 125 юаней 1250 рублей. Есть какие-нибудь пособия? С 1997 года в Китае действует система дибао — аналог нашего пособия по бедности. Главный недостаток системы в том, что сложно получить выплаты: документы подаются в центр и проходят долгий бюрократический отбор. Система очень слабо распространена вне городских районов. Лишь в 2016 году были слиты воедино городская и сельская системы медицинского страхования. Рассказать друзьям в соцсетях Спасибо! Мы обещаем присылать только полезную информацию Подписаться Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку своих персональных данных При полном или частичном использовании материалов обязательна гиперссылка на сайт. Неравенство имеет значение. Если вы не согласны с этим, то можете покинуть сайт. Простите, такие законы.
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. The GGEI framework provides tracking and insight for our clients to stay one step ahead of these developments. These data subscriptions are fully customizable : some partners are only interested in the full GGEI data while others are more interested in receiving an interpretation of the results for countries, regions, or topics central to their inquiry. Our goal is always to create partnerships and GGEI datasets tailored to these unique needs. Given our experience creating the GGEI and advising other organizations on index development, we also help clients create bespoke sustainability measurement frameworks.
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. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income.
Yahoo Finance
Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми. Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования. 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. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини.
Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения.
Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5.
Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия. В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов. По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах.
Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и со временем эта взаимосвязь менялась. Майкл Моатсос из Утрехтского университета и Джори Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство немного росло, а затем уменьшалось по мере роста ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство имело тенденцию снижаться по мере того, как ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снижалось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко возрастало.
The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same. In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics. To be fair, the Gini coefficient climbed to a record high of 65. The World Bank has compiled a list of the top 10 countries with the largest Gini coefficients percent : South Africa — 2014 — 63.
Коэффициент Джини |
Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов, индекс неравенства). Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам.
Human Development Insights
Как распределены доходы? Что сильнее всего влияет на неравенство? 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.
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.
Реформы способствовали быстрому развитию городов и подъему среднего класса, однако в сельских районах и среди мигрантов население осталось отсталым и несравненно беднее. Еще одной причиной растущего неравенства является неравномерное распределение доходов между различными регионами Китая. 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.
After the formula is complete, you can verify its syntax by clicking the Validate button. Give a name to your custom indicator and click on Add. To have "not available" values in the database treated as zero within your formula, use the NA function. Later if you wish to see or change the formula for an indicator you have created, from the right side current selection panel click the Edit. Use the DEL key to delete the last entry and step backwards to edit the formula. Click the Clear button to erase the custom indicator formula.
Note: Validation will verify a formula for proper syntax only. Derived indicators may yield inappropriate results and caution should be observed. These rules apply only to custom country groups you have created. They do not apply to official groups presented in your selected database.
Gini inequality index - Country rankings
Коэффициент Джини по странам мира. В 2023 году был определен рейтинг стран по индексу джини, который отображает наиболее неравные страны в мире. Definition: 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. 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. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Уровень жизни. Динамические ряды
Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами. Можно также встретить его другие названия, например, индекс Джини, индекс справедливости, индекс социального неравенства. Изначально данная модель оценки финансового неравенства между слоями населения была разработана и предложена итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини в 1912 году в работе под названием «Вариативность и изменчивость признака» известна также как «Изменчивость и непостоянство» , в честь которого впоследствии и была названа. Данный коэффициент показывает отклонение фактического распределения доходов между разными социальными группами от абсолютно равного.
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? Все очень просто.
Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче.
For example, the Central African Republic has a Gini coefficient almost ten times the global average 61. The Gini coefficients of high- and low-income countries may be the same. In addition, the Gini coefficient may overestimate income disparity and be erroneous because of restrictions such as valid GDP and income statistics. To be fair, the Gini coefficient climbed to a record high of 65.
Распределение доходов семьи - индекс Джини Распределение доходов семьи - индекс Джини 15 апреля 2024 0 комментариев 10252 просмотра Коэффициент Джини индекс Джини - статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода - наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах. Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы 0-1 , расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
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, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. В Германии «индекс Джини» растёт с 1998 года, хотя в 2000-х годах он немного снизился, однако с 2013 года вернулся к устойчивому росту, в то же время не превысив 32% по итогам 2016 года, что в 1,29 раз меньше, чем в США. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
Gini Ranking 2023
Explore data and insight from the new Global Green Economy Index™ (GGEI), measuring country progress against global sustainability targets across 18 key indicators. Индекс Джини: коэффициент Джини выраженный в процентах (то есть коэффициент Джини умноженный на 100%). 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. 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 стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации.