"В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели.
Как оценивается социальное неравенство
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? Как ни странно, но могут. Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г. Много это или мало на фоне других стран?
Строго говоря, ни то ни другое. Отталкиваясь от тех оценок, которые дает Росстат, Россию следовало бы отнести скорее к группе стран-середняков. В совершенно ином свете российская ситуация предстает в недавней работе Филипа Новокмета, Пикетти и Габриэля Цакмана.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год.
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
А еще, кроме Беларуси, в рейтинг стран с низким имущественным неравенством среди граждан попали только несколько других постсоветских республик - это Молдова, Азербайджан и Украина. Все эти страны попали в десятку стран с низким расслоение общества. 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.
В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини предложил в своем труде «Вариативность и изменчивость признака» новую модель определения степени расслоения общества страны или региона по какому-либо признаку. Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини. Источник: Getty Images В 2015 году Греция, Таиланд, Израиль и Великобритания оказались неравны в равной степени, то есть все четыре страны имели одинаковый коэффициент Джини — общий показатель неравенства доходов.
Коэффициент Джини по странам.
Сосредоточение относительных объёмов признака у отдельных единиц соответственно приводит к пропорциональному уменьшению относительных объёмов у единиц оставшейся части совокупности, что и вызывает неравномерность распределения. Такая неравномерность возникает в распределении доходов по группам населения, трудовых ресурсов по регионам страны, активов по кредитным организациям и т. Расчёт коэффициента Джини базируется на использовании кривой концентрации кривая Лоренца. Для её построения необходимо иметь частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака.
Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии , проверенной 13 июня 2019; проверки требуют 2 правки. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини , согласно данным Всемирного банка.
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. Для понимания доказательства необходимо базовое понимание метрики ROC-AUC — что это вообще такое, как строится график и в каких осях.
Государства могут бесконечно говорить о росте ВВП, бюджетных доходах, рекордах промышленности. Однако если при этом постоянно растет социальное неравенство, значит все идет не так уж хорошо. Примером такой страны стала и Россия, где уровень неравенства в последние годы стабилизировался, но на фоне победных реляций правительства о росте уровня жизни, доходов, профицитном бюджете внезапно вновь стал расти. Почему это происходит и каковы последствия этого явления? Выпуская Джини из бутылки Наиболее распространенным в мире показателем имущественного расслоения общества является коэффициент Джини. Он сравнивает годовые доходы бедных и богатых граждан и показывает уровень отклонения от абсолютной нормы, то есть одинакового роста доходов социальных групп. В индексе «0» означает равенство, а «1» — полное неравенство. Чем больше индекс, тем больше неравенство. По данным Росстата, за последнее десятилетие в России коэффициент Джини показывал максимальные значения в 2008 и 2010 годах — 0,421 в 2007 году был немного больше — 0,422. Затем он снижался до 0,412 в 2016 году. Наконец, самым минимальным он стал в 2017 году, достигнув 0,410. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году 0,409. Как обратила внимание в документе «Комментарии о государстве и бизнесе» заместитель директора Центра развития ВШЭ Светлана Мисихина, в 2018 году индекс Джини в России вновь начал расти. За январь-сентябрь 2018 года индекс вырос с 0,400 до 0,402 в сравнении с тем же периодом 2017 года. Также было заявлено о разных темпах роста инфляции: для бедных она росла медленнее, чем для богатых. Это привело к росту потребления малообеспеченных групп населения, что и дало сокращение неравенства. Как определялась инфляция для бедных?
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available. Это список стран или зависимостей по показатели неравенства доходов, включая Коэффициенты Джини. Lists of Gini coefficient by country as calculated by the World Bank and by the World Income Inequality Database, UNU-WIDER UN University, World Institute for Development Economics Research, for the period 1960 to 2011. Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом.
Уровень жизни. Динамические ряды
Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок. Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности.
Таким образом они получают 5-процентный доход, которые большинство граждан зарабатывают своим трудом. Для расчета Gini coefficien требуются определенные данные по статистике. Но методы, применяемые для их сбора, различны. Это значительно усложняет процесс сопоставления коэффициентов, а подчас делает это невозможным. Несоответствия при применении Gini coefficien в плановой экономике, где материальные ресурсы принадлежат государству обществу , распределяются централизованно. Поскольку Джини принимает к учету лишь разницу доходов населения, а не государства общества , то именно в плановой экономике его значение может быть некорректным, более положительным.
Gini coefficien и кривая Лоренца применяются только в отношении доходов граждан, выраженных в денежной форме. Между тем многим работникам заработок выдают в натуральной форме. Например, продукцией продуктами питания собственного производства либо закупленными в др.
These rules apply only to custom country groups you have created. They do not apply to official groups presented in your selected database. For each selected series, choose your Aggregation Rule and Weight Indicator if needed from the corresponding drop-down boxes. Check the Apply to all box if you wish to use the same methodology for all selected series. Aggregation Rules include: 1.
Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period. Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period.
Независимость от размера населения: не имеет значения, насколько велико население страны. Независимость от шкалы доходов. Мера неравенства является инвариантной к равномерным пропорциональным изменениям: если доход каждого человека изменяется в той же пропорции как, например, происходит при смене валютной единицы , то неравенство не должно меняться[4].
Преимущества применения Коэффициента Джини[6]: Основным преимуществом коэффициента Джини является то, что он является показателем неравенства, рассчитанного посредством анализа коэффициентов, а не переменной. Его можно использовать для сравнения распределения доходов по разным секторам населения, а также по странам, однако следует учитывать, что значение коэффициента Джини для городских районов отличается от значения коэффициента Джини для сельских районов во многих странах. Коэффициент Джини обладает достаточной простотой, чтобы его можно было сравнивать между странами и легко интерпретировать. Статистика ВВП часто подвергается критике, поскольку она не отражает изменений для всего населения, коэффициент Джини же показывает, как изменился доход бедных и богатых слоев населения. Если наблюдается одновременный рост коэффициента Джини и ВВП, уровень бедности может не изменяться в положительную сторону для большинства населения. Коэффициент Джини может использоваться для отображения того, как распределение дохода изменилось в стране за определенный период времени, таким образом, можно увидеть, увеличивается или уменьшается неравенство. Не смотря на наличие преимуществ применения коэффициента Джини, он также обладает и рядом недостатков[5]: Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Сравнение распределения доходов между странами может быть затруднено, поскольку системы пособий могут различаться.
Например, некоторые страны предоставляют пособия в виде денег, в то время как другие в форме талонов на питание, которые могут не учитываться в качестве дохода на кривой Лоренца и, следовательно, не учитываться в коэффициенте Джини. В связи с расчетным характером коэффициента Джини, в данных могут присутствовать как систематические, так и случайные ошибки. Со временем значение коэффициента Джини уменьшается, поскольку данные становятся менее точными. Кроме того, страны могут собирать данные по-разному, что затрудняет сравнение статистических данных между странами.
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality Статья со списком Википедии Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини.
Индекс Джини
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. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить экономическое неравенство в конкретной стране или между государствами. Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. Коэффициент Джини снизился до 0,391 в 2014 году, и его текущее значение означает худший показатель с 2009 года, уточняет Turkish Minute. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. The average for 2020 based on 53 countries was 35.03 index points. The highest value was in Colombia: 53.5 index points and the lowest value was in Slovenia: 24 index points. The indicator is available from 1963 to 2022. Below is a chart for all countries where data are available.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов. Чем выше значение индекса Джини — тем выше уровень социального неравенства в государстве. Коэффициент Джини показателен не только в абсолютном значении, но и в динамике: если он растет — уровень социального неравенства растет, если падает — соответственно, падает. Коэффициент Джини по странам мира и в России На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год, а также десятка стран с наибольшим значением коэффициента.
Кому верить? 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. Автор текста:Павел Шляпников.
Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. 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.
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 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.
Уровень жизни. Динамические ряды
"В скандинавских странах, которые порой называют государствами "победившего рыночного социализма", Коэффициент Джини достаточно стабилен, и если и меняется, то крайне невысокими темпами. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100). 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. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини.
Gini inequality index - Country rankings
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от экономической деятельности на черном рынке не включен и является предметом текущих экономических исследований.
Так, индекс Джини может быть использован как для анализа различных статистических данных, так и для улучшения экономических показателей конкретной страны. Он был введен как метод расчета данных в 1912 году итальянским демографом и статистиком Коррадо Джини. Посредством данного расчета можно сравнивать не только неравенство доходов населения в одном государстве, но и выходить на глобальные показатели различий между странами.
Индекс используется по всему миру в различных целях, начиная от демографических оценок, заканчивая развитием торговых потоков в государстве. Изобретенный Коррадо Джини индекс варьируется от 0, что представляет собой идеальное равенство, до 1 или 100, в зависимости от масштаба, что указывает на идеальное неравенство. На протяжении 20 века глобальный коэффициент Джини неуклонно рос за счет увеличивающегося разрыва между группами населения, распространения коррупции и развития неофициального заработка: в 1920 году мировой индекс составлял 0,50, а в 1980 и 1992 годах вырос до 0,657. Однако, как и любой другой статистический показатель, коэффициент Джини не лишен погрешности. Несмотря на то, что данный индекс является полезным инструментом для анализа распределения богатства или доходов в стране, он не отражает общих данных.
Происходит это потому, что абсолютного значения в доходах страны достичь невозможно, необходимо выбрать отдельные сферы или слои населения. Если, например, статистикам необходимо выявить уровень разрыва доходов экономических субъектов, то, сузив выборку до малых предприятий и гигантов на рынке в одной области, результат будет наиболее достоверным, нежели при сравнении различных сфер друг с другом. Главный минус индекса Джини заключается в том, что невозможно определить точные доходы населения. Так, если показатель равен 0, это значит, что все доходы населения распределены равномерно.
Параллельно с этим растёт число коллекторских агентств, взыскивающих долги с горе-заёмщиков. На текущий год коллекторы планируют вернуть 14 млрд руб. Нумизматика: как заработать на монетах Нумизматика — занятное хобби и способ заработка. Если у вас завалялась десятирублевка «Чеченская республика» из серии «Российская Федерация», считайте, что бюджет пополнился на 10 тыс. Как банки хитрят со вкладами Вклад считается надёжным способом сохранить и преумножить свои накопления. По многим продуктам доходность перекрывает инфляцию.
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. Неравенство в доходах значительно выросло за последние четыре десятилетия во всех штатах США. Свободный рынок и капитализм и менее прогрессивные расходы на социальные услуги являются одними из факторов, способствующих неравенству в доходах Причины неравенства в доходах в США Союз и коллективные переговоры очень низки почти во всех штатах США.