Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. Больше новостей в сюжете: Динамика цен в России.
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
| Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России | ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени. |
| Russia - Equity - Place Explorer - Data Commons | Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. |
| Как уменьшить социальное неравенство? | Аргументы и Факты | По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17]. |
| Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду | 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. |
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
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. Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать.
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. Высокие зарплаты в Москве объясняются ее столичным статусом и, соответственно, максимальной концентрацией финансовых ресурсов.
Во-вторых, потенциальный или фактический рост социальной напряженности заставляет политиков увеличивать социальные трансферты отдельным группам населения. Источниками финансирования дополнительных социальных программ становятся увеличение налогового бремени или государственных заимствований.
Следствием последнего в ряде случаев выступает повышение процентных ставок в экономике. Снижение качества человеческого капитала по причине недостаточных вложений в образование и здоровье бедными слоями населения: как следствие — снижается производительность труда, что отрицательно влияет на темпы роста выпуска. Эти факторы усиливает несовершенство кредитного рынка, когда низкие доходы и отсутствие достаточного обеспечения ограничивают доступ к финансовым ресурсам тех групп населения, которые наиболее в них нуждаются. Сокращение потребительского спроса: концентрация доходов у более богатых слоев населения ограничивает увеличение потребительских расходов даже при росте благосостояния общества, поскольку склонность к потреблению у обеспеченных домохозяйств ниже. Кроме того, низкодоходные группы населения, как правило, предъявляют спрос преимущественно на товары и услуги первой необходимости. В результате страны с преобладанием бедного населения характеризуются более простой структурой экономики, низкой долей инновационных, высокотехнологичных секторов, что обусловливает слабую долгосрочную динамику производства. Авторы утверждают, что не ставили задачей определение количественного эффекта изменения неравенства на экономический рост — их прежде всего интересовало направление влияния.
Перспективы снижения неравенства Неравенство является одним из основных тормозов экономического роста, поскольку влияет на готовность населения и бизнеса инвестировать, подрывает доверие, соглашается ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН Дмитрий Скрыпник. По его оценке, восстановлению экономики в 2023 году и дальнейшему росту меньшее неравенство только способствовало бы, поскольку более высокий уровень благосостояния широкой массы населения означал бы более устойчивый конечный спрос, что является фактором долгосрочного роста экономики. Одним из основных инструментов снижения неравенства в мире является прогрессивность налогообложения, говорит Скрыпник. По его мнению, расширение прогрессивности налогообложения будет способствовать и сбалансированности бюджета, что актуально в условиях сокращения нефтегазовых доходов. Российско-украинский конфликт стал одним из трех шоков последних лет для глобального перераспределения доходов, говорил в докладе в рамках XXIV Ясинской Апрельской международной научной конференции весной 2023 года ведущий экономист Всемирного банка Бранко Миланович.
Что касается России, то уж здесь, казалось бы, все ясно. Все знают, что в ней поддерживается чудовищное, сверхъестественное, запредельное экономическое неравенство по мнению многих, самое высокое в мире. Какие здесь могут быть сомнения? Как ни странно, но могут. Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г.
Много это или мало на фоне других стран? Строго говоря, ни то ни другое. Отталкиваясь от тех оценок, которые дает Росстат, Россию следовало бы отнести скорее к группе стран-середняков. В совершенно ином свете российская ситуация предстает в недавней работе Филипа Новокмета, Пикетти и Габриэля Цакмана. Во-первых, по их расчетам, уровень неравенства в России намного выше, чем говорит официальная статистика: так, коэффициент Джини по доходам составляет сейчас не 0,41, а 0,55. Во-вторых, его динамика выглядит совсем иначе. Пик неравенства пришелся на 1996 г. Еще одну историю, не имеющую ничего общего с двумя предыдущими, рассказывают эксперты Всемирного банка. По этим оценкам, за последние полтора десятилетия неравенство в России устойчиво и быстро снижалось. С 1998 по 2012 г.
Сжатие неравенства более чем на 15 п. Наконец, в качестве завершающего штриха сошлюсь на оценки по 53 странам Питера Линдерта, одного из наиболее авторитетных современных исследователей проблем неравенства. Похоже, после такого экскурса не остается ничего другого, как признать, что реальных масштабов существующего в России неравенства не знает никто. То ли оно высокое команда Пикетти , то ли среднее Росстат , то ли низкое Линдерт ; то ли оно сначала резко возросло, просев немного позднее команда Пикетти , то ли стояло на месте Росстат , то ли быстро снижалось эксперты Всемирного банка. Есть варианты на любой вкус.
Исследование различий зарплат в регионах России
Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции. Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Коэффициент Джини (индекс расслоения доходов населения) снизился в Москве за последние десять лет на 9%, сообщает комплекс экономической политики Москвы. 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. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли.
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
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».
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.
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.
Существует целый ряд работ, в которых выводится положительное влияние неравенства на экономический рост либо для всей выборки стран, либо для стран с высоким и средним уровнем дохода список литературы приводится в статье. На российских данных имеется лишь очень ограниченное количество публикаций по тематике связи между неравенством и экономическим ростом, подчеркивают исследователи из ЦБ. Как неравенство влияет на экономику Авторы статьи выполнили расчеты на основе рядов показателей экономики и неравенства в России с 1994 по 2020 год, в том числе данных по российским регионам.
Анализ показал негативное влияние высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта ВРП на долгосрочном, среднесрочном и краткосрочном временных горизонтах. В зависимости от временного горизонта и выбранного показателя неравенства помимо коэффициента Джини, публикуемого Росстатом, исследователи использовали собственные переменные, рассчитанные по Российскому мониторингу экономического положения и здоровья населения, РМЭЗ, от НИУ ВШЭ влияние неравенства в широком диапазоне составляет от 0,03 до 0,4 п. Одно стандартное отклонение — это среднее квадратическое расстояние от каждого значения переменной в данном случае по доходному неравенству до среднеарифметической величины от всех значений ряда; фактически показывает присущую данному ряду значений волатильность.
Их мнение является личным и не отражает позицию Центробанка. По данным Росстата, индекс Джини показывает степень неравенства в доходах между разными группами населения; чем ближе показатель к 0, тем меньше неравенство, чем ближе к 1 — тем выше с 1995 по 2020 год изменился с 0,387 до 0,406. Однако с 2010 года коэффициент в целом снижался и достиг 0,396 по итогам 2022 года — минимального значения с 2000 года.
Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции. Дополнительный анализ показывает, что увеличение ВВП с начала 2000-х годов сопровождалось снижением неравенства, причем в основном за счет увеличения доходов при слабой интенсивности перераспределения доходов от богатых домохозяйств к бедным", — указывают экономисты ЦБ. Почему разрыв в доходах вреден Среди мировых исследователей нет консенсуса по поводу того, влияет ли неравенство на экономический рост негативно и приводит ли рост экономики к его сокращению.
Однако те, кто согласен с этим утверждением, выделяют несколько каналов негативного воздействия. Высокое неравенство повышает социально-политическую нестабильность в обществе.
Все продукты Банки.ру
- Как считать неравенство - Ведомости
- Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
- Цитаты дня
- Коэффициент распада
- Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными. В долгосрочном и среднесрочном периодах влияние неравенства на темпы изменения объема производства не зависит от профиля неравенства.
Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют? Авторы Теги.
Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше. На сравнении площади А с площадью треугольника, расположенного ниже линии равномерного распределения, основан коэффициент Джини, расчётная формула которого имеет вид: G.
Отчёт Credit Suisse насколько очевидно противоречит другим данным, что это отмечено даже на таком скептическом к России ресурсе как Википедия. Вместе с тем, мы значительно отстаём от некоторых стран Европы. Хоть там и есть свои отщепенцы, типа Македонии с показателем в 44, однако уравнительный лидер, Швеция, имеет индекс Джини равный 23, а более похожая на нас по размерам Германия — 27. Таким образом, хоть мы находимся в весьма и весьма неплохой компании стран, нам всё ещё есть куда расти в плане урезания доходов наших сверхбогатых сограждан. Как правило, мифы об ужасающем неравенстве в нашей стране основываются на неграмотности: или на банальных ошибках в расчётах или на распространённой путанице между двумя коэффициентами Джини — для богатства для доходов. 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. Вместе с тем, иногда агитаторы делают проще — сравнивают Россию в лоб с европейскими лидерами рейтинга, оставляя у неподготовленного читателя впечатление, будто Россия уникальная в плохом смысле этого слова страна. Так, например, на приложенном графике можно наблюдать, как агитаторы сравнивают Россию с Европой — причём не просто с Европой, а с лидерами по индексу Джини, которые смотрятся на основе средних показателей России особенно выигрышно. При этом проигрывающие нам Штаты стыдливо обозначены не полноценным графиком, а одной маленькой точкой.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. Экономическое неравенство в России — одна из характеристик социального неравенства в российском обществе. Снижение экономического неравенства упомянуто в качестве одной из. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. Основой стали данные, полученные при расчете ключевых показателей социальной дифференциации, а именно коэффициента Джини, кривой Лоренца и децильного коэффициента. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Инфляция в России по итогам 2023 г. «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. В РФ, по данным конца 2014 года, коэффициент Джини по доходам был равен 0,42, а по имуществу – 0,921, что свидетельствует о высоком уровне общественного неравенства.
Welcome to nginx!
Бентам «наибольшее счастье наибольшего числа людей» и его ближайшие последователи считали, что удовлетворенность извлекаемую полезность разных людей можно измерять, сравнивать и складывать кардиналистский подход. Пусть сумма индивидуальных доходов всех членов общества ограничена величиной общего дохода национального дохода : Доходы используются для того, чтобы покупать товары и услуги и извлекать из них в процессе потребления определенную пользу полезность. Совокупная полезность общего дохода выступает как сумма индивидуальных полезностей, извлекаемых каждым членом общества из своего дохода функция Бентама : Если бы все члены общества обладали одинаковой способностью извлекать пользу из равного по величине дохода, то тогда равномерное распределение дохода было бы в значительной степени оправданным, как с этической, так и с экономической точек зрения другими словами, эгалитарная и утилитарная позиции не противоречили бы друг другу. Утилитарный подход может быть проиллюстрирован двумя графиками. На первом рис.
В соответствии с законом убывающей предельной полезности первый закон Госсена каждая последующая единица дохода товара, услуги приносит меньше удовлетворения полезности , чем предыдущая. Поэтому линии предельной полезности имеют нисходящий вид и в данном случае являются зеркальным отражением друг друга. Распределение дохода и полезности при одинаковых функциях полезности двух потребителей Допустим, что два потребителя — Трифон и Федор получили одинаковый доход — по 3 ден. Общая полезность при этом будет максимальной площадь фигуры abcde.
Однако более реалистичным будет предположить, что разные люди, отличаясь друг от друга образованием, профессией, полом, воспитанием, возрастом, хваткой, умом и т. Тогда условием максимизации общей полезности будет неравенство в доходах. Причем в этом случае больше дохода должен получать тот, кто способен извлечь из каждой единицы дохода больше пользы рис. Распределение доходов и полезности при разных функциях полезности двух потребителей Пусть, как и в первом случае, начальное распределение шести единиц дохода будет равным: по три единицы.
Общая полезность при таком распределении дохода будет равна площади фигуры abcdeg. Однако по графику видно, что Трифон способен извлекать из каждой единицы дохода больше пользы, чем Федор. Если перераспределить общий доход в пользу Трифона 4 ед. Рассмотренное распределение дохода отвечает требованиям обеспечения более высокой экономической эффективности и максимизации общей полезности, но слабо согласуется с традиционными представлениями о «социальной справедливости».
Парето решительно отверг количественный подход и аддитивную функцию полезности. Его концепция оптимальности базировалась на трех оценочных суждениях: каждый человек лучше других может оценить сво е собственное благосостояние; общественное благосостояние определяется только в единицах благосостояния отдельных людей; благосостояние отдельных людей несопоставимо. Суть его концепции распределения мы рассмотрели выше. Но справедливость той или иной политики распределения он предлагал оценивать лишь из соображений эффективности.
На основе моделей коррекции ошибок эмпирически подтверждено для российских данных с 1994 по 2020 г. Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта.
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».
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.