Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. Может показаться, что самый низкий коэффициент Джини существует только в Нарнии, но и на нашей карте все же есть страна, в которой удалось добиться равномерного распределения благ, — Словакия. 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. Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат.
Коэффициент Джини |
| Индекс Джини и неравенство доходов | На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта. |
| Как измеряют социальное неравенство | Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. |
| Список стран по равенству доходов | (Для педантов – между «индексом» и «коэффициентом» есть небольшое отличие, индекс Джини считается в процентах, а коэффициент Джини – в дробных числах от нуля до единицы. |
| Словарь неравенства | Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий. |
В Турции рекордно увеличился разрыв между богатыми и бедными
Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: Давайте остановимся на ещё одном важном моменте: рассчитывая коэффициент Джини, мы никак не классифицируем людей на бедных и богатых, он никак не зависит от того, кого мы сочтем нищим или олигархом. Но предположим, что перед нами встала такая задача, для этого в зависимости от того, что мы хотим получить, какие у нас цели, нам необходимо будет задать порог дохода четко разделяющий людей на бедных и богатых. Если вы увидели в этом аналогию с Threshold из задач бинарной классификации, то нам пора переходить к машинному обучению. Машинное обучение 1. Общее понимание Сразу стоит заметить, что, придя в машинное обучение, коэффициент Джини сильно изменился: он рассчитывается по-другому и имеет другой смысл. Численно коэффициент равен площади фигуры, образованной линией абсолютного равенства и кривой Лоренца. Остались и общие черты с родственником из экономики, например, нам всё также необходимо построить кривую Лоренца и посчитать площади фигур. И что самое главное — не изменился алгоритм построения кривой. 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.
При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю. Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры. А они таковы. РСФСР на 1991 - 0,27. Всем успехов в понимании!
Рейтинг был составлен согласно коэффициенту Джини статистическому показателю степени расслоения общества страны или региона по определенному признаку. В целом, исследователи пришли к выводу, что процессы глобализации сократили глобальное имущественное неравенство между странами, но увеличили его именно внутри стран. Отмечается, что в основном, развивающиеся страны имеют более значительным имущественное неравенство, чем развитые страны. Но при этом в некоторых развитых странах, например в США, коэффициент Джини высок.
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. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия между подгруппами в рамках распределения, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам.
Неравенство и экономический рост в регионах России
Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). Если же говорить о Китае, то в их стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,49. Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом. 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
| Quality of Life Index by Country 2024 | Социологи и экономисты оценивают реальные доходы людей в стране, а потом сравнивают их с «идеальным» миром, в котором коэффициент Джини равен нулю. |
| Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение / Хабр | В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. |
| Штаты США по коэффициенту Джини | Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. |
| Коэффициент Джини | Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов, включая коэффициенты Джини. |
Неравенство и экономический рост в регионах России
News turk | новости турции. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
| Индекс Джини в странах мира | Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. |
| Как измеряют социальное неравенство | По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. |
Gini Coefficient By Country
Однако коэффициент Джини позволяет выяснить уровень неравенства также и по накопленному богатству. News turk | новости турции. По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. Высокий коэффициент Джини в Москве объясняется вполне понятными факторами, которые уже указывались ранее. На этой карте представлено распределение Коэффициента Джини по странам (данные Всемирного Банка от 2018 года): Коэффициент Джини карта.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Кривая Лоренца представляет собой график распределения доходов в обществе. Строится она следующим образом: 1. Берём ось координат, по оси X будем отмерять процент населения обычно принято делить на 5 частей, называемых квинтилями , а по оси Y будем отмерять процент дохода также принято делить на 5 частей. Отмечаем точками, процент от общего дохода, который получает каждый квинтиль. Соединяем линии — Кривая Лоренца готова. Но для определения Коэффициента Джини нужно построить ещё и линию «абсолютного равенства». Линия будет являться биссектрисой между координатными осями. График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1.
Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку. Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1. То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство. Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах. Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе. Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент. Дециль — это десятая часть.
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. Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов. Все это составляет налоговую систему государства. Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости. Как мы уже знаем, понятие справедливости не является точно определённым для экономистов. В зависимости от системы моральных ценностей справедливость может быть установлена тем или иным образом. Экономисты гораздо более едины при определении того, что такое эффективность. Эффективной является та налоговая система, которая менее всего приводит к искажению стимулов у участников рынка, а следовательно, и к возникновению безвозвратных потерь. Покажем, каким образом безвозвратные потери связаны с искажением стимулов у участников рынка. По теме «рыночное равновесие» мы помним, что безвозвратные потери возникали, когда налоги и субсидии изменяли положение кривых спроса и предложения, то есть изменяли экономическое поведение людей. Безвозвратные потери заключались в том, что какие-то покупатели не смогли купить товар, а какие-то производители не могли продать товар по сравнению с ситуацией, когда цены точно отражают предельные издержки. Рассмотрим простой пример: индивид А оценивает удовольствие от потребления мороженого в 60 рублей, индивид В - в 40 рублей. Если цена стаканчика мороженого оставляет 30 рублей, то каждый из них его купит и получит удовольствие. Сумма потребительского излишка будет равна 40 рублей 30 рублей у индивида А и 10 рублей у индивида В. Если мы введем налог на потребление мороженого в размере 20 рублей на один стаканчик, то ситуация на рынке кардинально поменяется: индивид А все еще будет потреблять мороженое, а вот индивид В откажется от его потребления. 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.
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. Ограничения индекса Джини Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и находится в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс Джини измеренных доходов будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве получить еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Другой недостаток заключается в том, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку индекс Джини пытается свести двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства к одному числу, он скрывает информацию о «форме» неравенства. В бытовом плане это было бы похоже на описание содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей.
Вторую - под доли в сумме доходов, которые получает каждая такая доля населения. Если доходы каждой доли абсолютно одинаковы, получим вот такой график с прямой линией. А теперь изменим доходы. Пусть одни децили общества получают поменьше, а другие - побольше. График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини.