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. The Sustainable Development Report 2023 tracks the performance of all 193 UN Member States on the 17 Sustainable Development Goals. Коэффициент Джини, по сути, является мерой неравенства доходов, причем более высокие значения указывают на большее неравенство между самыми богатыми и самыми бедными жителями страны. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор!
Суть коэффициента Джини
- Коэффициент Джини — что это такое?
- Gini income inequality index, 2020:
- Размер богатства и имущественного неравенства по странам мира — UBS, 2023 | Red revolution
- Неравенство в Китае
Список стран по равенству доходов - List of countries by income equality
Собрали рейтинг стран по качеству жизни, основанный на данных сайта Numbeo. Коэффициент Джини. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. The combination of GDP per capita with the Gini coefficient is a useful gauge of the extent to which an economy's inhabitants find mass market goods and services affordable and provides valuable information to portfolio investors and to development agencies. Индекс Джини, измеряющий неравенство возможностей, превышает российский только в нескольких странах из рассма-триваемых ЕБРР – в Казахстане, Армении, Молдавии, Грузии, Турции, Косово, Латвии, Эстонии (см. рис. 3, левая ось).
Уровень жизни. Динамические ряды
Коэффициент Джини. Коэффициент Джини по странам мира. Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор! Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения. Следите за страной с самым высоким показателем: Уровень инфляции. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4.
Индекс Джини: расчет и формула
- Gini index 2023 |
- Sustainable Development Report 2023
- Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам
- Понимание индекса Джини
- Gini Coefficient By Country 2024
Распределение доходов семьи - индекс Джини
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Правильно выведенный индекс Джини позволит изучить средние доходы гражданина выбранной страны, узнать подробную информацию об уровне ВВП, посмотреть динамику изменения уровня неравенства за каждый год. About In the News Newsletter API.
Индекс Джини
Оптимальным показателем индекса Джини для стран является значение от 0,25 до 0,26. Ниже этого уровня индекс Джини в России был только в 2005 году (0,409). Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло. Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Впрочем, ни для кого не секрет что в США достаточно большое расслоение в доходах. Это плата за высокую эффективность экономики. Рейтинг приведен на основе данных за 2019 год, так как за более поздние периоды данные неполные. Россия находится в третьем десятке и имеет средний индекс неравенства, на уровне Китая, Индонезии, Таиланда. Что дает индекс? Равенство распределения доходов часто отождествляют со справедливостью, однако это не совсем так. Справедливым в определенной трактовке смысла можно назвать и обратную ситуацию, когда доходы распределяются на общих условиях в ходе конкурентной борьбы. Какое понимание справедливости более верное — вопрос открытый. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет — вопрос не из статистической области.
Высокая неравенство в доходах и бедность в некоторых регионах страны являются основными проблемами, способствующими неравенству. Ботсвана: со значением индекса Джини 59. Несмотря на высокий уровень экономического развития, страна страдает от неравенства в распределении богатства и доступности основных услуг. Нигерия: с индексом Джини 58. Низкий уровень экономического развития, высокая степень бедности и несправедливое распределение ресурсов являются главными факторами неравенства в этой стране. Суринам: индекс Джини 58. Недостаток доступа к образованию и здравоохранению, а также проблемы с неравномерным распределением богатства способствуют неравенству в этой стране. Эсватини: с индексом Джини 57. Низкий уровень экономического развития, неравномерное распределение богатства и высокая степень безработицы являются главными проблемами, создающими неравенство в этой стране. Гондурас: со значением индекса Джини 57. Бедность, низкий уровень образования и доступности услуг здравоохранения создают неравенство в этой стране. Экваториальная Гвинея: с индексом Джини 57. Несправедливое распределение богатства и недоступность основных услуг влияют на уровень неравенства в этой стране. Эти страны нуждаются в усилиях и реформах, направленных на сокращение неравенства и создание более справедливого общества, где каждый имеет равные возможности и доступ к основным услугам. Это значит, что в XYZ наблюдается очень высокий уровень доходовых неравенств. Высокий индекс Джини может свидетельствовать о несправедливом распределении доходов между бедными и богатыми слоями общества. Такое неравенство может приводить к социальным проблемам, включая бедность, безработицу, преступность и низкий уровень образования и здоровья. Правительство страны XYZ сталкивается с вызовами в борьбе с неравенством.
Теневая экономика и неформальная экономическая деятельность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, составляет большую часть истинного экономического производства в развивающихся странах и находится на нижнем уровне распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеренных доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Получить точные данные о богатстве еще труднее из-за популярности налоговых убежищ. Коэффициент Джини Gini coefficient — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там. Экономика Коэффициент Джини изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот. В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. Представим исходные данные по деревням в виде таблицы и сразу рассчитаем и для наглядности: Мы показали, что наряду с алгебраическими методами, одним из способов вычисления коэффициента Джини является геометрический — вычисление доли площади между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства доходов от общей площади под прямой абсолютного равенства доходов. 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. Предположим, мы решаем задачу бинарной классификации для 15 объектов и у нас следующее распределение классов: 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: 2. Алгебраическое представление. Как рассчитать эту метрику? Она не равна своему родственнику из экономики. Известно, что коэффициент можно вычислить по следующей формуле: Прекрасно видно, что из графического представления метрик связь уловить невозможно, поэтому докажем равенство алгебраически.
Список стран по распределению богатства. Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
Россия: на вершине рейтинга
- Коэффициент Джини по странам и в России. Кривая Лоренца. Пример по годам
- По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире: fish12a — LiveJournal
- Breadcrumb
- Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт
Страны с неравномерным распределением богатства
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. Однако, в бизнесе не всегда важные показатели являются числовыми.
Поэтому используют различные способы кодирования переменных. В данной задаче применили WOE-преобразование.
В России используется метод деления на 20-процентные группы [2]. В данной статье приведены показатели коэффициента и индекса Джини — показателя, характеризующего дифференциацию населения России по доходам.
Применение коэффициента Джини в России началось в 1990-х годах — в это время, как и позднее период экономического роста в 2000-е годы , он демонстрировал низкую эгалитарность равенство российского общества [2].
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. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing.
Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. 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.
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. Более высокие значения индекса представляют большее неравенство в распределении доходов.
Коэффициент джини в России
Согласно отчету Всемирного банка о бедности и общем процветании за 2020 год, в течение пяти лет после крупных эпидемий, таких как вирусы H1N1 2009 , Эбола 2014 и Зика 2016 , коэффициент Джини увеличивается примерно на 1,5 пункта. Хотя последствия пандемии COVID-19 все еще подсчитываются, ранние оценки прогнозируют увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 в год в 2020 и 2021 годах, что свидетельствует об увеличении неравенства доходов. Использование индекса Джини в мире Коэффициент Джини в ЕС в целом ниже, чем в других государствах мира, и по состоянию на 2020 год варьируется от 29 до 35 в зависимости от страны. Для сравнения индекс Соединенных Штатов Америки в том же году составлял 39,7.
Показатель Джини позволяет определить наиболее достоверные данные, выделяя конкретные сегменты экономики, поэтому европейские государства решили начать использовать его и в торговом секторе. С учетом меняющейся экономической картины мира применение статистического показателя для измерения структуры торговли страны приводит экспертов к новому, более подробному показателю участия фирм в торговле — торговому индексу Джини GTI. Торговый индекс Джини измеряет асимметрию в торговле на основе количества экспортеров и их доли в стоимости экспорта.
Основными источниками данных для корректного измерения GTI являются торговая статистики на уровне фирмы и база данных Евростата о торговле с разбивкой по характеристикам предприятий TEC. База данных TEC показывает количество микро менее 10 сотрудников , малых менее 50 сотрудников , средних менее 250 сотрудников и крупных фирм более 250 сотрудников , занятых в торговле, и категории товаров, экспортируемые каждым классом фирм. Торговый индекс Джини может быть рассчитан для всех этих четырех размерных классов экспортеров, начиная от микрофирм и заканчивая «суперэкспортерами» крупными предприятиями.
Несмотря на то, что главы государств обычно не подкрепляют свои заявления торговой статистикой на уровне компаний, они стараются проводить целенаправленную торговую политику для поддержки участия своих МСП в глобальных цепочках поставок. Так, в ноябре 2023 года президент Франции Эммануэль Макрон, ссылаясь на статистические данные, которые указывают на неиспользованный экспортный потенциал, заявил, что доля французских МСП в общем объеме французского экспорта невелика и ниже, чем у немецких и итальянских коллег.
Коэффициент Джини позволяет выявить высокие уровни неравенства доходов, которые могут стать причиной нежелательных политических и экономических последствий.
К ним относятся замедление роста ВВП, снижение мобильности доходов, увеличение долга домохозяйств, политическая поляризация и более высокий уровень бедности. Неравенство в Европе, как правило, ниже, чем где-либо в мире, и индекс Джини подтверждает этот факт.
Но только по таким показателям, которыми страны не любят хвалиться.
По показателям, которые свидетельствует о серьезнейшем неблагополучии в обществе и которых руководителям стран следует стыдиться. О том, что граждане самой богатой в мире страны — России, по уровню доходов и величине имущества находятся на планке среднемировых показателей или даже ниже, мы уже знаем. Но тенденция такова, что каждый год мы опускаемся все ниже.
Итоги 2020 года показали, что во многих странах мира по причине так называемого вирусно-экономического кризиса реальные доходы населения упали. Падало также благосостояние, выражаемое показателем стоимости активов домашних хозяйств. 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.
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. These insights equip us with a clearer understanding of financial inequality on a global scale, drawing attention to areas where action is needed to reduce economic disparities and foster more equitable growth. With lower values indicating equal wealth distribution and higher values suggesting greater wealth disparities.
Human Development Insights
Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. В рейтинге стран по индексу Джини на 2023 год, шестое место занимает страна с самым высоким уровнем неравенства. Коэффициент Джини по странам мира. Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. Коэффициент Джини по странам мира.