Основой стали данные, полученные при расчете ключевых показателей социальной дифференциации, а именно коэффициента Джини, кривой Лоренца и децильного коэффициента.
Москва зажралась, но это полбеды
Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. «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. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный.
Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду
При значении этого показателя, равном 10, наиболее обеспеченная часть имеет в 10 раз большую прибыль, чем такая же по размеру группа самых бедных граждан. Получается, что децильный коэффициент определяет разницу между разными слоями населения и является одним из инструментов экономического анализа. Как раз на основании расчетов этих показателей и должно создаваться грамотное управление государством. Децильный коэффициент по странам Наиболее незащищенными слоями населения являются малообеспеченные семьи. У них нет сбережений для того, чтобы пережить периодические экономические кризисы. Наличие этих групп населения постоянно провоцирует беспорядки и конфликты, а также немалые средства государства уходят на поддержание этих групп. Причем субсидирование не решает эту проблему, оно только отсрочивает накаливание ситуации. В этом случае лучшим способом является формирование новых рабочих мест и введение прогрессивного налогообложения. Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини. Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца.
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. Президент и его децильный коэффициент Право на получение ежемесячной денежной выплаты ЕДВ у нас в стране имеют довольно многие категории граждан. Среди них: ветераны Великой Отечественной войны, члены семей умерших инвалидов войны, участников Великой Отечественной войны и ветеранов боевых действий, инвалиды, лица, подвергшихся воздействию радиации вследствие катастрофы на Чернобыльской АЭС, ядерных испытаний и техногенных катастроф, другие категории граждан. С февраля 2021 года они должны ощутить небольшую прибавку.
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. Иными словами, сортируем таблицу по строке «Predict» и считаем кумулятивную долю классов вместо кумулятивной доли доходов. Код на Python from scipy.
А единица — полное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия. Для сравнения, в 2021-м этот показатель составлял 0,409.
Имеется в виду и зарплата, и самостоятельная предпринимательская деятельность. Богатейшие домохозяйства получают от бизнеса в среднем около 23 тысяч рублей в месяц, а беднейшие 2,2 тысячи.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России 24 октября 2023, 00:00 В России Общество Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными. Люди ничего не хотят, становясь все более пассивными. Такой гигантский разрыв чреват ростом превалирования политических процессов над экономическими. Люди видят, что кто-то жирует, а у кого-то нет и самого необходимого.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Впрочем, в 2007-2013 годах он превышал 16 раз, а даже в 2021 году составлял 15,2 раза. Помощник президента Максим Орешкин отмечал, что неравенство в стране, хотя и снижается, остается высоким. Положительную динамику он связывает с уровнем безработицы, ростом зарплат и программами по борьбе с бедностью.
Сегодня после тридцатилетнего разграбления страны национальное богатство уже не то, что накануне развала СССР. Но еще стремительнее происходит «таяние» той части национального богатства, которая называется «активы домашних хозяйств». Долю России в мировом богатстве сектор домашних хозяйств скоро придется рассматривать в микроскоп.
Из доклада Global Wealth Report узнаешь, что, оказывается, средняя величина стоимости имущества в расчете на душу одного взрослого то есть включая олигархов Абрамовича , Дерипаску , Фридмана , Усманова , Прохорова , Лисина , Мордашова и т. А вот в Китае, где численность населения почти на порядок больше, этот душевой показатель равняется 67. Уже не приходится сравнивать с США 505. В докладе приводятся показатели не только по богатству активам домашних хозяйств, но и показатели ВВП в расчете на душу населения. Тут также наблюдается все большее отставание от многих стран.
В 2020 году по душевому показателю ВВП Россию обошел Китай, у которого, как я уже отметил, численность населения почти на порядок больше: соответственно 13. Читайте также Новые налоги пошли в атаку на наши кошельки В России деньги есть, но у людей отберут последнее Да, прогрессирующее отставание от Запада по показателям величина доходов и имущества российских граждан удручает. Но еще более удручает и возмущает растущая социально-имущественная поляризация в нашем обществе. Я уже отмечал , что одним из наиболее наглядных показателей, измеряющих равномерность или, наоборот, неравномерность распределения доходов и имущества является коэффициент Джини, значения которого находятся в диапазоне от 0 до 1. Более высокие индексы Джини означают большее неравенство в распределении богатства, где 0 означает полное равенство, тогда как значение, равное 100 сто процентов , означает, что все богатство сосредоточено в руках одного человека.
В докладе нашлась лишь одна страна, у которой индекс Джини был выше, чем у России. У меня нет возможности в рамках статьи рассмотреть тенденции за период 2000—2020 гг. Но, Россия уверенно с каждым годом занимает все более высокие строчки в антирейтингах Global Wealth Report. Не удивлюсь, если в следующем годовом докладе я обнаружу, что по индексу Джини Россия обойдет и Южную Африку, и станет мировым эталоном антисоциального государства.
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF 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, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе.
Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини. Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
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. Для Японии же, которая сейчас имеет близкий к нам индекс Джини в 38, показан только далёкий 1993 год, в котором Япония и вправду смотрелась весьма неплохо. Создатели рейтинга — неизвестные аналитики из банка Credit Suisse. Несмотря на критику экспертами отчёта банка за 2012 год, банк полностью проигнорировал указания на ошибки и практически дословно повторил свои ошибочные умозаключения в отчёте за 2013 год.
Такая беспечность тем более интересна, что банк ведёт активную деятельность в России. Как сказано на сайте банка, Credit Suisse «занимает ведущие позиции на российском рынке акций и долговых инструментов и является лидером в организации слияний и поглощений, первичных открытых размещений акций IPO , реструктуризации задолженности и других сделок».
Welcome to nginx!
| Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых / Экономика / Независимая газета | 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. |
| В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
| Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России | В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. |
| Коэффициент Джини. Большая российская энциклопедия | Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. |
| Коэффициент распада | В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам. |
Ключевые слова
- Кривая Лоренца
- Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца
- Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
- Как уменьшить социальное неравенство?
- Котировки участников рынка
В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год
Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. Инфляция в России по итогам 2023 г. Коэффициент Джини по странам мира. показателе расслоения общества. Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим. Выводы Коэффициент или индекс Джини — это число, показывающее распределение доходов населения. Оставить ответ Ваш адрес email не будет опубликован.
Астрахани Астраханской области; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы «Орел»; Общероссийская политическая партия «ВОЛЯ», ее региональные отделения и иные структурные подразделения; Общественное объединение «Меджлис крымскотатарского народа»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы в г. S», «The Opposition Young Supporters» ; Религиозная организация «Управленческий центр Свидетелей Иеговы в России» и входящие в ее структуру местные религиозные организации; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы в г. Краснодара»; Межрегиональное объединение «Мужское государство»; Неформальное молодежное объединение «Н. Круглосуточная служба новостей.
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.
Неравенство доходов означает различия в распределении доходов между разными группами населения. Это явление имеет глобальный характер и влияет на экономическую стабильность и социальную справедливость. В данной лекции мы рассмотрим понятие неравенства доходов, его измерение с помощью коэффициента Джини, а также рассмотрим тенденции неравенства доходов в России, факторы, влияющие на него, и возможные меры по снижению неравенства. Нужна помощь в написании работы? Мы - биржа профессиональных авторов преподавателей и доцентов вузов. Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно. Цена работы Понятие неравенства доходов Неравенство доходов — это различия в распределении доходов между разными группами населения в обществе. Оно отражает неравномерность доступа к экономическим ресурсам и возможностям для удовлетворения своих потребностей. Неравенство доходов может быть измерено различными показателями, такими как средний доход, медианный доход, коэффициент Джини и другие. Они позволяют оценить степень неравенства и сравнить его между разными странами или внутри одной страны в разные периоды времени. Неравенство доходов имеет важное значение для экономического и социального развития общества. Высокий уровень неравенства может привести к социальным конфликтам, ухудшению здоровья и образования, низкому уровню социальной мобильности и другим негативным последствиям. Понимание и изучение неравенства доходов позволяет разрабатывать политики и меры, направленные на снижение неравенства и создание более справедливого и устойчивого общества. Коэффициент Джини и его роль в измерении неравенства доходов Коэффициент Джини — это статистический показатель, который используется для измерения уровня неравенства доходов в обществе. Он представляет собой числовое значение от 0 до 1, где 0 означает полную равенство доходов когда все люди имеют одинаковый доход , а 1 означает полную неравенство доходов когда один человек получает все доходы, а остальные не получают ничего. Коэффициент Джини рассчитывается на основе кумулятивной доли населения и кумулятивной доли дохода. Для его расчета необходимо упорядочить население по возрастанию доходов и построить кривую Лоренца, которая отображает накопленную долю населения по накопленной доле дохода. Чем ближе коэффициент Джини к 1, тем выше уровень неравенства доходов в обществе. Если коэффициент Джини равен 0, это означает, что все люди имеют одинаковый доход и неравенство доходов отсутствует. Коэффициент Джини является важным инструментом для измерения и сравнения уровня неравенства доходов между разными странами или внутри одной страны в разные периоды времени. Он позволяет оценить эффективность политик и мер, направленных на снижение неравенства и создание более справедливого общества. Использование коэффициента Джини позволяет не только оценить уровень неравенства доходов, но и выявить его причины и последствия.
По показателям обнищания народа Москва занимает лидирующие позиции в мире
- Неравенство и бедность
- РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз
- предоставляет экономические и финансовые данные
- Содержание
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
| В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год | Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку, информирует «Говорит Москва». |
| Коэффициент джини в России | 45.0. В США большее неравенство доходов, чем в России (№51) и Китае (№52). |
| Коэффициент Джини. Формула. Что показывает | В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. |
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно. Но начнем мы (вопреки сюжету известного анекдота) с хорошей новости. Неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини, то есть регионом, где социальное равенство достигло самой высокой степени, является наш сосед. Так вот, коэффициент Джини в России в 2022 году опустился до 0,395 и стал минимальным с начала тысячелетия.
Москва зажралась, но это полбеды
На основе этих данных можно вывести формулу, по которой рассчитывается коэффициент Джини. Данная формула будет выглядеть следующим образом: Чем выше неравенство в распределении доходов, тем больше коэффициент приближается к единице абсолютное неравенство. И чем выше равенство в распределении доходов, тем меньше данный коэффициент. При абсолютном равенстве он достигает нуля. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Напомним, что квинтильные группы — это группы населения домашних хозяйств , образованные путем деления всего населения домашних хозяйств на 5 численно равных частей. На основании данных по распределению доходов в России за 2021 год составим сводную таблицу [1].
Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается. Он связал этот процесс с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, поддержкой семей с детьми и сокращением бедности.
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. Алгебраическое представление.
Как отмечает агентство, в 2022 году средний доход наиболее обеспеченных россиян составлял 101,2 тысячи рублей в месяц, а беднейших — 11,1 тысячи рублей. Речь идет о среднемесячном доходе в расчете на одного члена домохозяйства. Тот факт, что разрыв сокращается, подтверждает и коэффициент Джини. Этот показатель позволяет оценить равномерность распределения богатства между людьми. Он имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть доходы всех людей равны.
Неравенство и бедность
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.
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. Симферополь, Лиана Макоба Симферополь.
Другие новости 08.
Объем годового ВВП России превышают офшорные активы российских олигархов. Пикетти считает, что «природные богатства страны были массово экспортированы через непрозрачные финансовые структуры, позволяющие обогащаться меньшинству, владеющему огромными финансовыми активами, российскими и международными». По его мнению, «вместо того, чтобы вводить экономические санкции, Европе следовало бы заняться этими выведенными активами и обратиться к российскому общественному мнению. Однако многие посредники и западное общество, встретившееся на пути движения этих капиталов, получили свои большие крошки и продолжают их получать дальше, через спорт или СМИ иногда мы это называем филантропией ».
Еще одна проблема в России, по мнению Пикетти, — отсутствие публичной статистики. У скольких лиц доходы превышают 20 млн или 30 млн руб.? Если правительство всерьез рассчитывает бороться с коррупцией — оно должно публиковать такие данные». Богатые стали меньше тратить на образование и покупку непродовольственных товаров, в то время как бедные, наоборот, такое потребление увеличили. Известно, что чем выше у человека доходы, тем меньшую долю в них занимают расходы на поддержание жизнедеятельности — продовольствие, транспорт и коммунальные платежи». В современной России для бедных покупка непродовольственных товаров — настоящая проблема, поэтому многие погрязли в кредитах, хотя не могут их потом обслуживать.
Это еще больше усугубляет разрыв между богатыми и бедными. И, к сожалению, тенденция к лучшему не меняется. Но инструмент уже найден, Росстат и Минэкономразвития модернизируют методики расчета, и… вскоре мы можем прочитать о «рекордах» в борьбе с бедностью и сокращении социального неравенства в России.
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. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. 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.