Индекс Джини (GTI) или Коэффициент Джини – это статистический показатель неравенства распределения доходов среди различных групп населения.
Quality of Life Index by Country 2024
Чем ближе коэффициент к 0, тем равномернее распределение. Коэффициенту Джини свойственны следующие признаки: Анонимность: не имеет значения, какие социальные группы обладают высоким или низким заработком. Показатель неравенства не должен зависеть от какой-либо характеристики отдельных лиц, кроме их дохода. Независимость от масштаба экономики: коэффициент Джини не учитывает размер экономики. 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.
Июнь 2020 г. Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год.
Индекс Джини Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов — кривой Лоуренса.
Пример кривой Лоренца приведен на изображении ниже. В идеальной ситуации, то есть ситуации, когда нет неравенства в распределении доходов, эта линия будет биссектрисой, то есть пройдет под углом 45 градусов от начала координат. Индекс Джини представляет собой отношение площади фигуры между упомянутой биссектрисой и кривой Лоренца к площади треугольника, образованного биссектрисой и одной из осей. Достоинства и недостатки индекса Индекс Джини позволяет обобщенно оценить, насколько доходы распределены неравномерно. Из обобщенности метода вытекают как его достоинства, так и недостатки. Так, например, индекс: легко рассчитывается при наличии небольшого количества статистической информации; предоставляет обобщенную, не персонифицированную информацию; позволяет сравнивать страны независимо от масштаба; универсален. Индекс Джини получил широкое признание как универсальный метод оценки неравенства распределения доходов в экономике, индекс рассчитывают многие страны и международные организации для оценки неравенства. Ниже приведена карта мира с распределением стран по индексу неравенства.
Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа. Итог один. Мы пришли к культурной деградации, к мировой изоляции, к 30-ти млн человек, выживающим за счёт милостыни в виде субсидий, маткапиталов и пр.
Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
Demographics Global Inequality Quantified - The Gini Coefficient 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. The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41.
Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63.
Почему так происходит? Раньше причиной диспропорции называли высокую инфляцию в России, но по официальным данным она снижается. Достигнут ли в ближайшем будущем наши показатели западных, читайте в статье. Можно ли обменять квартиру в ипотеке В процессе погашения ипотечного кредита обстоятельства у заёмщика могут измениться.
Если состав семьи увеличился или не хватает денег на ежемесячные платежи, купленную на кредитные деньги квартиру обменивают на большую либо меньшую по площади. Для этого обязательно нужно получить разрешение банка.
Список стран по распределению богатства. Доходы от черного рынка экономической деятельности не включены и являются предметом текущих экономических исследований.
В Турции рекордно увеличился разрыв между богатыми и бедными
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. График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1. Где 0 — абсолютное равенство, а 1 — абсолютное неравенство когда все доходы принадлежат одному человеку.
Если считать по квинтилям, то единицу мы не получим даже в теории, но при разбиении оси X на количество граждан такая ситуация возможна теоретически, если всё принадлежит кому-то одному из представителей данного общества и то, коэффициент всё равно на какие-то миллионные доли будет меньше 1. То есть, чем меньше значение этого коэффициента, тем меньше будет неравенство. Индекс Джини — это тот же Коэффициент Джини, но выраженный в процентах. Значение индекса находится в пределах от 0 до 100. Децильный коэффициент Помимо Коэффициента Джини есть и другие коэффициенты, отражающие неравенство в обществе. Так, популярностью пользуется также Децильный коэффициент. Дециль — это десятая часть. Например, в офисе трудятся 100 работников от уборщиц до генерального директора.
Первый дециль самые низкооплачиваемые сотрудники зарабатывает 200 000 рублей в месяц на всех. А десятый дециль — 2 миллиона рублей на всех.
В России выросла разница в доходах самых богатых и самых бедных.
И еще 10 главных новостей ночи 29 февраля 2024, 08:29 Владислава Ямщикова Все, что вы не успели прочесть, пока спали и отдыхали, — очень кратко в материале 66. В 2023 году коэффициент Джини индекс концентрации доходов составил 0,403, сообщил Росстат. В прошлом году он составлял 0,395.
Чем ближе индекс к нулю, тем меньше доходное неравенство. На Сахалине военного осудили за отказ участвовать в боевых действиях на территории Украины. Он опасался за свою жизнь и «отказался выполнить приказ командира об убытии в зону проведения СВО».
Его приговорили к двум с половиной годам исправительной колонии общего режима. Хамовнический районный суд Москвы арестовал на 10 суток автора блога «Заметки детского врача» Сергея Бутрия.
Силуанов напомнил, что эта мера была внедрена под конкретную задачу — поддержку детей со сложными болезнями, требующими дорогостоящего лечения. Но дальнейшее увеличение прогрессии отрицательно скажется на доверии правительству, властям, пояснил министр. Такие заявления главы российского Минфина вписываются в контекст того исследования, которое обнародовали эксперты из Лаборатории мирового неравенства и Парижской школы экономики. Их выводы, опровергающие некоторые «привычные представления» о способах борьбы с неравенством, пересказывают авторы портала «Эконс». Сравнение ситуации в США и Европе показало, что более выраженная налоговая нагрузка на богатых вовсе не гарантирует эффективного решения проблемы с неравенством в стране. Главный вывод таков: меньшим неравенством Европа обязана не налоговому перераспределению доходов, а так называемому предраспределению — политике, которая направлена на создание условий для более равномерного распределения доходов еще до налогообложения. К таким механизмам относятся регулирование рынка труда, защита прав работников, установление минимальной заработной платы, антимонопольное регулирование, инвестиции в образование и здравоохранение, которые дают равный доступ к этим услугам всем слоям населения и позволяют получить людям из низов более высокооплачиваемую работу. Чем выше значение, тем хуже ситуация с неравенством.
Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408.
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.
Мало это или много? Насколько точен алгоритм?
Уровень жизни. Динамические ряды
вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. 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.
Как оценивается социальное неравенство
A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household. 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.
Но для бизнеса мало посчитать показатели. Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений. Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма.
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.
Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами. Возьму свой давешний пример с буханками хлеба на пятерых. При равном распределении десяти буханок на пятерых, коэффициент неравенства будет равен нулю.
Если же распределить хлеб как 0-1-2-3-4, то коэффициент составит уже 0,4 Теперь можно примерно понимать, что собой представляют реальные цифры. А они таковы. РСФСР на 1991 - 0,27.
Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей.
Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью. Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект.
В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов. Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче.
Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть». Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа.
Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным. Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет. Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы.
Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена. Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов. Все это составляет налоговую систему государства.
Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости. Как мы уже знаем, понятие справедливости не является точно определённым для экономистов. В зависимости от системы моральных ценностей справедливость может быть установлена тем или иным образом. Экономисты гораздо более едины при определении того, что такое эффективность.
Эффективной является та налоговая система, которая менее всего приводит к искажению стимулов у участников рынка, а следовательно, и к возникновению безвозвратных потерь. Покажем, каким образом безвозвратные потери связаны с искажением стимулов у участников рынка. По теме «рыночное равновесие» мы помним, что безвозвратные потери возникали, когда налоги и субсидии изменяли положение кривых спроса и предложения, то есть изменяли экономическое поведение людей. Безвозвратные потери заключались в том, что какие-то покупатели не смогли купить товар, а какие-то производители не могли продать товар по сравнению с ситуацией, когда цены точно отражают предельные издержки.
Рассмотрим простой пример: индивид А оценивает удовольствие от потребления мороженого в 60 рублей, индивид В - в 40 рублей. Если цена стаканчика мороженого оставляет 30 рублей, то каждый из них его купит и получит удовольствие. Сумма потребительского излишка будет равна 40 рублей 30 рублей у индивида А и 10 рублей у индивида В. Если мы введем налог на потребление мороженого в размере 20 рублей на один стаканчик, то ситуация на рынке кардинально поменяется: индивид А все еще будет потреблять мороженое, а вот индивид В откажется от его потребления.
Уровень жизни. Динамические ряды
Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные. Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку. В России коэффициент Джини в последние годы держится на уровне 0,41. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах.
Уровень жизни. Динамические ряды
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.
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.
График начинает выглядеть по-иному. Значение площади фигуры между синей прямой и красной параболой и есть коэффициент неравенства Джини. Если доходы равны, графики совпадут, а коэффициент будет равен нулю. Если доходы сосредоточит только одна доля населения, то коэффициент станет равен единице. Вот в этих пределах неравенство и считают.
Есть и численные формулы для подсчёта, но, думаю, интересующиеся их найдут и сами.
Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини , согласно данным Всемирного банка. Коэффициент Джини является числом между 0 и 1, где нулю соответствует полное равенство когда каждый имеет одинаковый доход , а единице — абсолютное неравенство когда один человек имеет все доходы, а все остальные — нулевой доход.
Мировая карта коэффициентов Джини по странам. На основе данных Всемирного банка за период с 1992 по 2018 год. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода.
Коэффициент Джини
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! Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные. Однако коэффициент Джини позволяет выяснить уровень неравенства также и по накопленному богатству. 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. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса.
Gini Coefficient By Country
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 Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения. Коэффициент Джини, из которого проистекает индекс Джини, используемый для оценки равномерности распределения доходов в экономики, частично базируется на другом методе оценки неравенства в распределении доходов – кривой Лоуренса. Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов. Индекс Джини по Странам Мира 2024 Таблица • 7-е место исландия.