В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини – это показатель степени расслоения общества по какому-либо социальному признаку. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. – Именно поэтому Москва является лидером по коэффициенту Джини (0,38), что говорит о максимальном среди регионов России расслоении работников по зарплатам». В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
| Коэффициент джини в России | Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку, информирует «Говорит Москва». |
| Неравенство и бедность | Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Коэффициент Джини. |
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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. Да ещё и стоим на пороге третьей мировой, в одиночестве. Показать список оценивших.
Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку.
Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него. По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой. Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели.
Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели. Чтобы подтвердить гипотезу, необходимо большее количество экспериментов. А в данной статье положено начало для этого.
Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта. Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными.
Но даже обеспечив максимально возможное на практике равенство в распределении доходов, можно ли считать такое распределение справедливым? Далеко не бесспорно, что политика перераспределения является наилучшим способом увеличить средние доходы населения, что этот путь вообще эффективен, что он не противоречит другим провозглашаемым задачам и целям общественного развития. Наоборот, по мнению Б. Анализ перераспределительной практики многих стран мира показал, что она обходится достаточно дорого для общества. Согласно расчетам А. Оукена, из каждых 3,5 долл.
Согласно другому взгляду, утилитарному, материальные блага надо распределять между людьми так, чтобы максимизировать общую полезность, получаемую всеми членами общества. Основоположник утилитаризма И. 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.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год.
Децильный коэффициент в России 2023 году
Однако эти доходы были неравномерно распределены между разными группами населения. Разница между средними доходами этих групп составляла 14,6 раза. Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается.
Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций.
К следующей новости.
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.
Нормализованный коэффициент Джини является метрикой качества, которую необходимо максимизировать. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Я честно пытался найти вывод этой формулы в интернете, но не нашел ничего. Даже в зарубежных книгах и научных статьях. Зато на некоторых сомнительных сайтах любителей статистики встречалась фраза: «Это настолько очевидно, что даже нечего обсуждать. Чуть позже, когда сам вывел формулу связи этих двух метрик, понял что эта фраза — отличный индикатор. Если вы её слышите или читаете, то очевидно только то, что автор фразы не имеет никакого понимания коэффициента Джини.
У меня получилось сделать это двумя способами — параметрически интегралами и непараметрически через статистику Вилкоксона-Манна-Уитни. Второй способ значительно проще и без многоэтажных дробей с двойными интегралами, поэтому детально остановимся именно на нем. Для дальнейшего рассмотрения доказательств определимся с терминологией: кумулятивная доля истинных классов — это не что иное, как True Positive Rate. Кумулятивная доля объектов — это в свою очередь количество объектов в отранжированном ряду при масштабировании на интервал — соответственно доля объектов.
Ключевые слова
- Как уменьшить социальное неравенство? | Аргументы и Факты
- Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
- INCOME INEQUALITY AND THE GINI COEFFICIENT IN RUSSIA
- Кривая Лоренца
- Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
- Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
Значения коэффициента Джини для России за 1992—2013 гг.
| Социальное неравенство в России: современные тенденции | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
| Коэффициент распада | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. |
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Сколько банк заплатит за 2023 год? Биржевая цена какао-бобов зашкаливает. Что случилось? МВД попросило заочно арестовать блогера-миллионника. В чем его обвиняют? Авторы Теги.
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. Главный механизм сокращения неравенства регионов — федеральные трансферты. Это значит, что по показателям неравенства за эти годы мы сможем увидеть значительный эффект. Регионы отреагировали сильными сокращениями социальных расходов. Не там ищем Не там ищем Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства.
Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков. В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта.
В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. 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.
Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками.
Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени.
Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом.
Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения.
Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров.
Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей. Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью.
Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов.
Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче.
Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть».
Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным.
Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет. Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы. Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена.
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. показателе расслоения общества. 45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52). Коэффициент Джини (индекс расслоения доходов населения) снизился в Москве за последние десять лет на 9%, сообщает комплекс экономической политики Москвы.
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
| Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается // Новости НТВ | 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. |
| В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год — ТСН 24 | Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. |