Европейский союз коэффициенты Джини государств-членов, согласно Евростат. Коэффициент Джини (индекс Джини) — это 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. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. Сравнение коэффициента Джини по странам, конечно, довольно условно, так как размер страны влияет на уровень неравенства: чем больше территория, население и ВВП, тем больше неравенство.
Индекс Джини в странах мира
Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент. Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства. Фактически ищут 2 площади. Если они будут идентичны, то коэффициент Джини будет равен нулю и означать полное равенство между всеми группами населения. Если же площади будут максимально отличаться, то коэффициент неравенства составит 1.
Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое. Стоит ли удивляться, что статистика неравенства до сих пор остается серой зоной, где даже асы по его измерению никак не могут договориться между собой?
Но если так, то тогда, может быть, политикам и интеллектуалам лучше воздерживаться хотя бы пока от жонглирования не пойми какими цифрами и не вставать в позу мудрецов, знающих, куда катится мир? Если исходить из них, то в США существует самое высокое неравенство среди всех развитых стран: имея коэффициент Джини по располагаемым доходам, равный 0,45, они намного опережают остальные развитые страны, где он в 1,5—2 раза ниже. Но недавно американский статистик Джон Эрли решил подвергнуть этот факт проверке и обнаружил немало удивительного. В США на федеральном уровне действует 83 трансфертных программы, связанных с проверкой нуждаемости. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все. В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран! В последние десятилетия он получил широкую популярность благодаря серии публикаций команды Пикетти, из которых следовало, что в США плоды экономического роста практически целиком достаются узкой группе сверхбогачей, тогда как на долю всех остальных не остается вообще ничего.
Так, согласно новейшим подсчетам Пикетти и его соавторов, с 1979 по 2014 г. Однако два ведущих специалиста по налоговой статистике — Джеральд Аутен и Дэвид Сплинтер — подвергли оценки команды Пикетти пересчету и получили совершенно другие цифры. По их выкладкам, по сравнению с 1979 г. Иными словами, доходы сверхбогачей росли практически теми же темпами, что и у остального населения. Причина этих расхождений все та же: произвольные допущения плюс неполный учет налогов и трансфертов. И снова зададимся вопросом: неужели на столь хлипкой статистической основе можно выносить безапелляционные нормативные вердикты, призывая государство к принятию жесточайших мер по ограничению неравенства? 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?
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини , согласно данным Всемирного банка. Коэффициент Джини является числом между 0 и 1, где нулю соответствует полное равенство когда каждый имеет одинаковый доход , а единице — абсолютное неравенство когда один человек имеет все доходы, а все остальные — нулевой доход.
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. Weighted Mean 66POP: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if countries with missing data represent more than one third of the total population of your custom group. Note 1: In none of the above methodologies are missing values imputed. Therefore, aggregates for groups of economies should be treated as approximations of unknown totals or average values.
Индекс Джини: в каких странах мира самая маленькая разница между доходами богатых и бедных
Коэффициент Джини в стране важен, поскольку он помогает выявить высокий уровень неравенства доходов, которое может иметь ряд нежелательных политических и экономических последствий. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации. Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности.
Индекс Джини: новые горизонты применения
Все они используются для оценки качества модели и, так или иначе, связаны друг с другом. Предлагаю вспомнить, как они рассчитываются. Допустим, необходимо спрогнозировать кредитную благонадежность заемщика. Благонадежный заемщик будет относиться к классу 1, неблагонадежный — к классу 0. Тогда существует четыре вида исхода прогнозирования: 1 True Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован верно; 2 False Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован неверно; 3 True Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован верно; 4 False Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован неверно. При этом, чем лучше один показатель, тем хуже другой. Поэтому вводится порог срабатывания, выше которого прогнозные значения будут относиться к классу 1, ниже — к классу 0 соответственно. Но для бизнеса мало посчитать показатели. Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений.
Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма.
Top of the list is South Africa, which has the highest Gini Coefficient at 63. Namibia closely follows in second place with a Gini Coefficient of 59. The third highest Gini Coefficient is Suriname with a score of 57. Zambia comes in fourth with a Gini Coefficient of 57. The Central African Republic also presents a significant income disparity, with a Gini Coefficient of 56.
The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality.
Использовались данные примерно по ста тысячам человек за 6 лет. Оказывается, что увеличение доходов в регионе и неравенства в образовании имеет значимую связь с последующим экономическим ростом. На более высоких уровнях экономического развития накопление физического капитала замещается накоплением человеческого капитала. Авторы статьи [12] Ryvkin, Semykina, 2017 экспериментально изучали различные модели неравенства. Они проводили лабораторный эксперимент, где студенты могли инвестировать в прибыльные проекты и определять уровень налогов голосованием. В другой серии экспериментов автократии размер инвестиций и распределение осуществлялись извне, но существовал риск экспроприации. Участники эксперимента могли добровольно перейти от демократии к автократии большинством голосов. В эксперименте участвовали 228 добровольцев, которые играли роли бедных и богатых и участвовали в голосованиях. Игра показала, что играющие роли богатых очень редко 13 из 304 голосовали за смену режима. Переход к демократии почти полностью определялся голосами бедных. В группах, которые перешли на автократию, бедные получали выгоды, и уровень неравенства значительно снизился во всех циклах игры. Это происходит при условии, что автократ выполняет свои обещания. Более подробный обзор литературы по проблемам неравенства можно найти в работе [13] Sukharev, 2020. Некоторые сложности с обработкой данных возникают из-за того, что административное деление РФ за эти годы изменялось: происходили переименования, объединения и присоединения. В частности, данные по индексам ВРП имеются с 1997 по 2016 г. Данные по ВРП 2017—2018 гг. Для оценки темпов экономического роста по субъектам регионам удобнее использовать индексы ВРП, которые имеются в виде процентов прироста падения по сравнению с предыдущим годом, а не данные по физическому объему, которые нужно было бы нормировать к начальному уровню. В рамках модели Кузнеца-Пикетти предполагалось обнаружить зависимость между темпами роста и неравенства типа перевернутой U или S кривой, поскольку мы имеем набор данных за 21 год по более чем 80 регионам, значительно различающимся по своему экономическому развитию. Для анализа использовался Microsoft Excel 2013, строились точечные диаграммы диаграммы рассеяния с линиями полиномиальных трендов. Кроме того, вычислялся коэффициент корреляции по каждому году. При этом были получены результаты с очень большим разбросом по годам, что затрудняет поиск каких-либо зависимостей. Однако можно заметить, что в последние годы 2015—2018 корреляция между коэффициентом Джини и индексом ВРП стала больше и более устойчивой по своей величине. Были исключены регионы, по которым в эти годы отсутствовали данные. Также для повышения информативности диаграмм исключен город Москва, в котором неравенство постоянно значительно почти вдвое больше среднего по России точка статистического «выброса». Диаграммы также становятся плохо читаемыми, если снабдить все точки названиями регионов, поэтому поименованы только некоторые рис. Рисунок 1. Рисунок 2. Рисунок 3. Рисунок 5. Коэффициент корреляции -0,224. Коэффициент корреляции 0,273. По этим диаграммам можно видеть, что индекс ВРП регионов России в период 1997—2018 годов испытывал огромные колебания, годовой рост и падение могли составлять 10, 20 и более процентов. Причины для этого были различными для разных регионов, например, колебания мировых цен для нефтедобывающих и газодобывающих регионов, изменения в экспортном законодательстве для лесозаготовителей. Для небольших регионов причиной роста или спада могло быть строительство крупных объектов, закрытие крупных старых предприятий или федеральные дотации. Индекс Джини при этом изменялся незначительно, оставаясь для большинства регионов в пределах 0,27—0,45 с центром 0,33—0,35.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. World Development Indicators (WDI) is the primary World Bank collection of development indicators, compiled from officially recognized international sources. It presents the most current and accurate global development data available, and includes national, regional and global estimates. [Note: Even. В России коэффициент Джини в последние годы держится на уровне 0,41.
Коэффициент Джини — что это такое?
- Социальное неравенство в России устремилось вверх. Что дальше? | Новости 24
- Коэффициент Джини
- Help/Feedback
- Индекс концентрации Джини
- Коэффициент Джини применительно к отраслям российской экономики
- Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Коэффициент Джини по странам.
Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Самая высокая степень социального неравенства по коэффициенту Джини отмечена в странах Африки, Латинской Америки, Азии.
Индекс Джини
As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality. Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income. Iceland had a Gini coefficient as low as 26.
Бюро переписей США начало собирать доходы для домашних хозяйств в 1967 году. В США самый высокий разрыв в доходах среди западных промышленно развитых стран. Каждое государство в стране испытывает влияние неравенства в доходах, которое поднимает судьбу богатых и оставляет остальных рабочих позади. Согласно отчету, штат Юта имеет наиболее равномерное распределение доходов с коэффициентом Джини 0, 419. За ним следуют Аляска, Вайоминг и Нью-Гемпшир с показателями 0, 422, 0, 423 и 0, 425 соответственно. Округ Колумбия и Нью-Йорк имеют самые высокие различия в доходах между наемными работниками во всех категориях доходов с коэффициентом Джини 0, 532 и 0, 499 соответственно. Другие государства, которые также показали большие различия, включают Коннектикут, Массачусетс и Луизиану.
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. 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.
Распределение дохода может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доходы от черного рынка экономической деятельности не включены и являются предметом текущих экономических исследований.
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
Сообразно общей картине различается и коэффициент Джини по странам. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Карта: Уровень экономического неравенства в мире
News turk | новости турции. Как и коэффициент Джини, он позволяет сравнивать различные страны между собой и состояния одной страны в разные периоды времени. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини, согласно данным Всемирного банка. всех стран мира представлены в таблицах по основным регионам мира а также флаги стран, изменения показателя на один период, дата и т.д.