Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality. Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту.
предоставляет экономические и финансовые данные
- Main navigation
- Global Green Economy Index™ (GGEI)
- Контактная информация
- Индекс революций — Блоги — Forbes Kazakhstan
- Список стран по показателям неравенства доходов — Википедия
- Что такое индекс Джини?
Уровень жизни. Динамические ряды
Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Прогнозы рейтинга стран по индексу Джини на 2023 год еще не опубликованы, так как рейтинг обычно рассчитывается на основе данных за предыдущие годы. Income and wealth inequality remains a global concern with varying levels of disparity seen across countries. The Gini coefficient, a measure used by economists, offers a numerical representation of this distribution. Ranging from 0 to 1, or 0% to 100%, a Gini coefficient of 0 signals perfect equality. Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Индекс Джини, равный 0%, выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. Интервал принимаемых коэффициентом Джини значений – от 0 до 1. Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
США: борьба за первое место
- Gini Ranking 2023 - Eamond
- Котировки участников рынка
- Индекс Джини и неравенство доходов | Conomy
- Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income (or, in some cases, consumption expenditure) among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received. Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году. News. About. HDRO Team.
Gini Coefficient By Country
Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Индекс Джини по Росстату резко поднялся в 1993 году с 26% в район 40%, и с тех пор находится вблизи уровня 40%, имеет слабую, едва заметную тенденцию к росту. Ниже представлен список стран по показателям неравенства доходов, включая коэффициент Джини, по данным Организации Объединённых Наций (ООН). News. About. HDRO Team.
Уровень жизни. Динамические ряды
For example, what are the efficiency improvements in sectors like buildings, transport and energy and how does this rate compare to what is required to keep on track to limit warming to 1,5 degrees Celsius? These two measurement components — the change in performance over time and the distance from global targets — offer new insight to market actors prioritizing ESG-aligned investment and commercial opportunities. The rate of change indicates green market momentum. Markets that are rapidly evolving towards more sustainable models may offer greater green investment opportunities. And the distance of each country from globally established targets conveys just how genuinely each market is realizing green growth.
For a full description of the 18 GGEI indicators, please click here. Customers and shareholders — in addition to expanding climate-linked regulation globally — exert growing pressure on companies to transform their business models along environmental, social and governance ESG values. Company-level ESG data is rapidly proliferating and enriching how investors and companies assess both opportunities and risk. Country-level GGEI data can enhance this analysis further by showing which markets have green momentum and which ones pose the greatest risk of regulation due to sluggish progress towards global sustainability targets.
This country-level sustainability context provided by the GGEI will become increasingly important in the 2020s, for three main reasons: opportunity, risk, and activism: Opportunity Markets with rapid progress in key sectors or technologies around sustainability are often prospective investment targets. The GGEI emphasis on measuring progress across our 18 indicators illuminates for investors where this momentum and investment opportunity is. Risk Countries with sluggish progress towards global sustainability targets may face abrupt regulation from domestic policymakers.
Another limitation of the Gini coefficient is that it is not additive across groups, i. Because the underlying household surveys differ in methods and types of welfare measures collected, data are not strictly comparable across countries or even across years within a country. Two sources of non-comparability should be noted for distributions of income in particular. First, the surveys can differ in many respects, including whether they use income or consumption expenditure as the living standard indicator.
The distribution of income is typically more unequal than the distribution of consumption. In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members.
Today, we increasingly gather data from sensors, satellites, and citizen scientists using mobile technology, often without the intermediary of government. Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly. Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms. The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach.
For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition. Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3. The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas. Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress. The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders. Learn more here about subscribing to the GGEI or leveraging our model to create bespoke sustainability frameworks.
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. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. 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.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Несмотря на эти обильные ресурсы, Центральноафриканская Республика является одной из самых бедных стран мира. Политическая нестабильность и гражданская война привели к бедному государству страны. Из-за высокого уровня коррупции Центральноафриканская Республика занимает седьмое место в мире по неравномерному распределению доходов. Страна считается бедной страной из-за ограниченных ресурсов в ее границах. Он сильно зависит от Южной Африки в плане финансовой помощи. В то время как большая часть населения страны работает на шахтах в Южной Африке, остальная часть населения занимается сельским хозяйством. Лесото является восьмой страной с самым неравным распределением доходов среди граждан с индексом Джини 54, 2. Белиз Белиз - независимая центральноамериканская нация. Белиз с населением всего 387 890 человек является одной из наименее населенных стран Центральной Америки. Благодаря живописному прибрежному региону в Белизе, жизненно важным источником дохода страны является туризм.
Страна также экспортирует сельскохозяйственную продукцию, а также нефть и нефть. Основная проблема страны - незаконный оборот наркотиков и финансовые преступления, такие как отмывание денег. В результате незаконных операций в Белизе, это одна из стран в черном списке США. Белиз имеет наиболее неравное распределение ресурсов, занимая девятое место в списке стран с неравным распределением доходов. Индекс Джини составляет 53, 3. Свазиленд Свазиленд является независимым государством в южном регионе Африки. Он считается развивающейся нацией. Свазиленд зависит от сельского хозяйства, большая часть населения работает на фермах.
Они характеризуют социальное неравенство, неравномерность распределения между слоями населения таких ограниченных ресурсов, как деньги, образование, власть и т. Причины неравенства Многие видят причину этого явления в разном уровне личностных качеств, способностей, условий труда. Опрошенные респонденты считают, что для решения проблемы, нужно: предоставить возможности для хорошего заработка; вместе с ростом цен периодически повышать доходы; «заморозить», не увеличивать цены на продукцию первой необходимости; предусматривать больше господдержки для малообеспеченных граждан. Следует заметить, что аспекты неравенства в обществе в т. Подходы к интерпретации данного явления разные. Уровень бедности К бедным относят тех граждан, у которых доход меньше либо равен прожиточному минимуму ПМ. ПМ — минимально допустимая материальная обеспеченность на человека в стране регионе. ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг. По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека.
Это привело к росту потребления малообеспеченных групп населения, что и дало сокращение неравенства. Как определялась инфляция для бедных? На основе индекса прожиточного минимума. Росстат полагает, что бедность тем ниже в стране, чем ниже прожиточный минимум. Однако в этом есть только теоретическая логика. В то же время коэффициент Джини ведь растет, показывая реальное положение дел. В расчетах федеральных ведомств немало ошибок. Дело не в сознательном занижении инфляции, попытках «не увидеть» реальный рост цен или понизить показатели коэффициента Джини. Дело в большей степени состоит в проблемной выборке для статистической оценки. Так, например, индекс прожиточного минимума высчитывает Минтруд, который не учитывает полное изменение стоимости услуг по всей стране, что на выходе дает более красивую картину по прожиточному минимуму, а значит, население кажется менее бедным, чем есть на самом деле. В обзоре ВШЭ сказано, что Росстат тоже не безгрешен. Он определяет инфляцию и прожиточный минимум на основе цен в городах и не учитывает стоимость товаров в несетевых магазинах в сельской местности. То же касается и услуг. Десятка богатых к десятке бедных Для определения неравенства используется еще так называемый децильный коэффициент. Этот показатель в России менялся за последнее десятилетие примерно в общей парадигме коэффициента Джини и тоже наглядно показывал разницу в доходах бедных и богатых. По данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент оказался в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. По другим оценкам, в истории современной России он в реальности мог достигать и 17.
Больше по теме Чтобы фиксировать уровень расслоения в обществе разных стран, социологами был разработан индекс Джини — показатель, отражающий разницу между слоями населения государств. Индекс применяется в разных сферах, в том числе и в финансовой отрасли. Благодаря индексу Джини социологи могут вывести процентное соотношение расслоения в доходах жителей каждой страны. Если же процентное соотношение близко к нулю, то доходы у всех жителей государства находятся почти на одном уровне. Где применяется индекс Джини Показатель часто помогает людям, которые планируют перебраться на ПМЖ в другое государство. Человек может ознакомиться с индексом, к примеру, в Нидерландах , и узнать, насколько местные состоятельные граждане зарабатывают больше, чем среднестатистические. На показатель, отражающий неравенство доходов, влияют многие факторы. Всего показатель насчитывает свыше 10 вариаций, которые применяются в отдельных случаях.
Gini inequality index - Country rankings
Но Россия продемонстрировала, что она падала быстрее, чем подавляющая часть стран, попавших в обзор Global Wealth Report полсотни стран. Читайте также Россия попала в топ-3 по такому показателю, как абсолютная величина снижения стоимости активов в секторе домашних хозяйств. Рекордсменом оказалась Бразилия, у которой благосостояние домохозяйств снизилось в номинальном выражении на 839 млрд. На втором месте была Индия: снижение на 594 млрд. А Россия заняла почетное третье место с потерями, равными 338 млрд. А ведь, между прочим, в целом ряде стран, особенно западных, несмотря на вирусно-экономический кризис совокупная величина имущества граждан не только не сократилась, но, приросла. Так, за год активы сектора домашних хозяйств США выросли со 114.
У Германии этот показатель вырос с 15. Правда, секрет таких астрономических приращений у ряда стран Запада достаточно прост — за ними скрываются приращения стоимости портфелей ценных бумаг их величина превышает стоимость физических активов. Можно рассмотреть также относительные показатели изменения стоимости активов сектора домашних хозяйств. По этому «достижению» Россия заняла четвертое место. Опять же для сравнения можем взять США. С каждым годом в России происходит все большая социально-имущественная поляризация общества: богатые становятся все богаче, бедные — все беднее.
Имеет место постоянное перераспределение общественного богатства в интересах все более узкой группы людей. По итогам прошлого года Россия по многим показателям имущественной поляризации неожиданно оказалась «впереди планеты всей». Вот, например, в докладе Credit Suisse даются цифры, показывающие, какая доля общественного богатства в виде активов сектора домашних хозяйств приходится на 1 процент самых богатых домохозяйств. Также приводятся цифры по доле в общественном богатстве 5 и 10 процентов наиболее состоятельных граждан.
Они знают, что спонтанных революций не бывает: технологии давно описаны. А у победителей есть ответ: «Не «зачем? Посмотрите на индекс Джини».
Так ли все просто? И когда ожидать, скажем, революции в США? Сначала пара фраз о самом показателе. Его смысл улавливается с помощью графика. Одно из преимуществ индекса Джини — анонимность. Но в период предреволюционного брожения пропаганда работает на «перемывание косточек» конкретным людям: как и почему они обрели богатство, праведно ли его используют и т. Плюс срабатывает защитный принцип разделения властей на три контролирующие друг друга ветви.
Functional Functional Functional cookies help to perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collect feedbacks, and other third-party features. Performance Performance Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors. Analytics Analytics Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.
Они характеризуют социальное неравенство, неравномерность распределения между слоями населения таких ограниченных ресурсов, как деньги, образование, власть и т. Причины неравенства Многие видят причину этого явления в разном уровне личностных качеств, способностей, условий труда. Опрошенные респонденты считают, что для решения проблемы, нужно: предоставить возможности для хорошего заработка; вместе с ростом цен периодически повышать доходы; «заморозить», не увеличивать цены на продукцию первой необходимости; предусматривать больше господдержки для малообеспеченных граждан. Следует заметить, что аспекты неравенства в обществе в т. Подходы к интерпретации данного явления разные. Уровень бедности К бедным относят тех граждан, у которых доход меньше либо равен прожиточному минимуму ПМ.
ПМ — минимально допустимая материальная обеспеченность на человека в стране регионе. ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг. По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних. Естественно, из расчета на одного человека.
Страны с неравномерным распределением богатства
Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом. Именно на их потенциале главным образом строится инновационная экономика, которая дает высокую добавленную стоимость и рост благосостояния общества в целом. Средний класс как условие модернизации экономики России — «Экономическая теория» Проверьте в нашем экспресс-тесте , попадаете ли вы в категорию среднего класса по российским меркам, или в масштабах всего мира — в калькуляторе доходов и богатства. В развитых странах с крупной прослойкой среднего класса экономическое неравенство, как правило, ниже. Такая ситуация характерна, например, для Европы.
And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income. Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries. Statistical Concept and Methodology: The Gini index measures the area between the Lorenz curve and a hypothetical line of absolute equality, expressed as a percentage of the maximum area under the line. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual. Thus a Gini index of 0 represents perfect equality, while an index of 100 implies perfect inequality.
Коэффициент Джини может принимать значения от нуля до единицы 0-1 , расположенные между идеальной прямой равномерного распределения и кривой Лоренца. Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны.
В менее равноправных странах Восточной Европы он также значительно ниже; за последние 10 лет он не превышал 0,3. Прогноз В настоящее время, учитывая сложную экономическую ситуацию и текущие международные политические условия, трудно ожидать улучшения в разбивке населения. В любом случае, согласно прогнозируемым данным и статистическим показателям, можно ожидать, что в лучшем случае это число останется в пределах текущего диапазона. В худшем случае число безработных увеличится. Коэффициент Джини по странам Сравнение коэффициента Джини по данным за 2016 год показывает, что в то время самые высокие значения коэффициента Джини были у Южной Африки, Бразилии, Чили и Мексики. По данным Федеральной службы государственной статистики РФ в 2016 г. В пятерку «самых равных» стран также входят Япония, Швеция, Чешская Республика и Норвегия которая делит пятое место со Словакией. Интересно отметить, что десятку стран с наименьшим неравенством замыкает Украина, где согласно индексу неравенство даже ниже, чем в Германии. О том, почему в Украине такой низкий индекс Джини, мы поговорим позже. А пока давайте посмотрим, в каких странах неравенство процветает «во всей красе». Лесото, Сьерра-Леоне, Центральноафриканская Республика и Ботсвана также входят в пятерку стран с самым высоким уровнем неравенства. Преимущества использования коэффициента Джини Коэффициент Джини позволяет: Провести сравнение распределения изучаемого признака в совокупностях с разным числом единиц и между разными популяциями. Например, в регионах с разным населением или между странами. Скорректировать данные по ВВП и доходу на душу населения. Проследить динамику неравномерного рассеивания исследуемого показателя. А также сравнить распределение показателя в неоднородных группах населения например, сельская местность против городской. Одним из несомненных преимуществ коэффициента Джини является его анонимность. Непонятно, о чьих доходах идет речь, поскольку в этом, по сути, нет никакой необходимости. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, коэффициент Джини не может дать полную объективную оценку неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие недостатки: Он делит население на группы, не описывая эти группы. Неизвестно, на какие компоненты и ценности делится население. Коэффициент «дается» без этих описаний. Чем больше групп, тем выше показатель. Коэффициент Джини «преуменьшает» источник дохода страны региона и т. В действительности его значение может быть низким. В то же время некоторые граждане зарабатывают деньги тяжелым трудом, а некоторые получают доход от собственности. Для расчета коэффициента Джини требуются определенные статистические данные. Однако методы их сбора различны. Это делает процесс сравнения коэффициентов гораздо более сложным, а иногда даже невозможным. Существуют противоречия в использовании коэффициента Джини в плановой экономике, где материальные ресурсы находятся в собственности государства общества и распределяются централизованно. Поскольку коэффициент Джини учитывает только различия в доходах населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть неправильным, более положительным. Коэффициент Джини и кривая Лоренца относятся только к денежным доходам граждан. Между тем, многие работники получают свой заработок в натуральной форме. Например, использование продуктов еды собственного производства или приобретенных у других организаций. Доход от опционов на акции имеет особенности при расчете коэффициента Джини. Опцион, хотя и не является доходом, дает возможность заработать на акциях. Деньги, вырученные от продажи акций, учитываются при расчете коэффициента Джини.
Рейтинг стран по индексу джини 2023
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини.