Покажите мне индекс джини вашего журнала – и я скажу, насколько азартный вы автор!
Рекомендуем
- С 1 декабря 2014 года
- Navigation menu
- Неравенство в Китае
- Журнал Forbes Kazakhstan
Gini Coefficient By Country
Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). Индекс Джини, или коэффициент Джини, – это показатель распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м (0,406) и 2021 году (0,409). Если говорить о другой стороне спектра, то самый большой Индекс Джини в странах Африки. It was developed by statistician and sociologist Corrado Gini. The Gini coefficient measures the inequality among values of a frequency distribution, such as levels of income. A Gini coefficient of 0 reflects perfect equality, where all income or wealth values are the same, while a Gini coefficient of 1.
Уровень инфляции
Индекс Джини, количественное представление кривой Лоренца страны. Индекс Джини широко используется в статистике, чтобы показать экономическое неравенство по странам и регионам. Не удивлюсь, если в следующем годовом докладе я обнаружу, что по индексу Джини Россия обойдет и Южную Африку, и станет мировым эталоном антисоциального государства.
Уровень инфляции
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. 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.
Введём следующие обозначения: Параметрический метод При построении графика Lift Curve по оси мы откладывали долю объектов их количество предварительно отсортированных по убыванию. Таким образом, параметрическое уравнение для Коэффициента Джини будет выглядеть следующим образом: Подставив выражение 4 в выражение 1 для обеих моделей и преобразовав его, мы увидим, что в одну из частей можно будет подставить выражение 3 , что в итоге даст нам красивую формулу нормализованного Джини 2 Непараметрический метод При доказательстве я опирался на элементарные постулаты Теории Вероятностей.
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. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования.
Следовательно, единая ставка НДФЛ должна способствовать улучшению бизнес-климата.
Огрехи единой ставки НДФЛ российское правительство с лихвой компенсирует налогами на имущество физических лиц и земельным налогом. Тем самым демотивируя физических лиц на потребление и капиталообразующие инвестиции, то есть в новое строительство, расширение, реконструкцию, техническое перевооружение и поддержание производств. Наряду с налогом на имущество физических лиц и земельным налогом повышается налог на добавленную стоимость, что также снижает потребительские возможности российского населения.
Развивающиеся страны все больше сталкиваются с высоким уровнем неравенства доходов и налогов на потребление [13]. Для выявления направлений развития российской бизнес-среды оценим параметры взаимоотношения индекса Джини и шкалы НДФЛ в мировой экономике и определим чувствительные друг к другу факторы. Ранжирование стран по индексу Джини и порядок их агломерации Ранжирование 60 стран, включая Российскую Федерацию, по максимальному значению индекса Джини по данным Всемирного Банка с 2008 по 2016 г.
Результаты ранжирования показывают, что высокие значения индекса Джини больше 0,5 присущи странам Африки. В результате кластерного анализа шестидесяти стран выявлено, что Российская Федерация склонна к агломерации по индексу Джини с Филиппинами, США и Гаити. По показателю агломерации «близлежащих» стран для Российской Федерации близкой является экономическая модель Соединенных Штатов [14], то есть ее можно назвать предпочтительной для развития российской бизнес-среды.
Наиболее близкими и весомыми факторами экономической модели Соединенных Штатов и Российской Федерации являются политические, их способность определять экономическую конкурентную политику, а также неформальные правила, действующие по секторам экономики [15]. С одной стороны, в условиях антироссийских санкций политические факторы обеспечат устойчивое экономическое развитие, но с другой — замедлят экономический рост в рыночных условиях. Ранжирование стран по НДФЛ НДФЛ исчисляется в процентах от совокупного дохода физических лиц за вычетом необлагаемого минимума и других льгот, документально подтвержденных в соответствии с действующим законодательством.
Порядок взимания подоходного налога в каждой стране индивидуален и зависит от уровня доходов и шкалы налогообложения табл. Следует подчеркнуть, что в большинстве развитых стран действует прогрессивная ставка подоходного налога. В целях привлечения иностранных инвестиций и состоятельных граждан ряд стран предлагают специальные налоговые режимы для новых налоговых резидентов, которые могут быть длительными как в Швейцарии, Великобритании, Мальте или ограниченными во времени как в Канаде и Португалии.
Следовательно, на уровне НДФЛ, основного прямого налога на доходы физических лиц, возникает препятствие для реализации Российской Федерации партнерских отношений с мировыми лидерами экономического роста. Единая ставка налогообложения ограничивает возможности для пополнения российского государственного бюджета, в том числе основных более 1 трлн руб. Ожидаемый в 2018 г.
Прогнозируемый объем ВВП — 97,462 трлн руб. Более чем в два раза будут сокращены программы поддержки малого бизнеса, комплексного развития моногородов и электронного здравоохранения. В Российской Федерации наблюдается снижение темпов роста НДФЛ, что обусловлено ухудшением общеэкономической конъюнктуры и сокращением численности работающего населения, значительной долей неформальной занятости, а также сосредоточенностью большей части занятого населения в сфере оптовой и розничной торговли, которая подвержена высокому риску сокрытия доходов1.
Снижение поступлений в государственный бюджет вернет российское правительство к вопросу введения прогрессивной шкалы НДФЛ. Для сохранения социальной направленности налоговой политики необходимо установление прогрессивной шкалы НДФЛ с дифференцированными ставками и механизмом предоставления налоговых вычетов по НДФЛ, в том числе семейного налогообложения доходов граждан2 с учетом дополнительной информации о налоговых парах, основанных на их совместном доходе, включении дивидендов, процентного дохода и вычета иждивенцев из налоговой базы [16]. Следует особо выделить США и Китай, где применяется прогрессивная шкала подоходного налога, с доходами государственного бюджета в 2017 г.
При этом с единой ставкой налогообложения Российская Федерация население — 146 880 432 чел.
Страна Распределение доходов семьи - индекс Джини Afghanistan.
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. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4. Различия в равенстве доходов в разных странах по коэффициенту Джини. GINI INDEX The Gini index is also known as Gini coefficient. It is used to measure the inequality between the inhabitants of a region, by comparing their incomes. Пенза А.С. 8 (495) 568-00-42 (доб. 99729). ca_PenzaAS@ Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) по субъектам Российской Федерации.
Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) характеризует степень отклонения линии фактического распределения общего объема доходов от линии их равномерного распределения. Индекс Джини • Отражает степень неравномерности распределения статей в журнале. 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. Коэффициент Джини стран мира ежегодно с 1967 по 2020 годы в виде рейтинга и визуализации.
Коэффициент Джини (распределение дохода)
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. Делим 2 миллиона на 200 тысяч, получаем коэффициент равный 10. Это показатель неравенства в данном офисе. И чем он меньше — тем меньше неравенство.
Преимущество данного коэффициента в том, что его легче посчитать. Но не всегда он точно отражает ситуацию с неравенством. Есть 2 офиса, в каждом по 100 сотрудников, децильный коэффициент составляет 10. В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем, по 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый — 2 миллиона в среднем, по 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника.
Единая ставка налогообложения ограничивает возможности для пополнения российского государственного бюджета, в том числе основных более 1 трлн руб. Ожидаемый в 2018 г.
Прогнозируемый объем ВВП — 97,462 трлн руб. Более чем в два раза будут сокращены программы поддержки малого бизнеса, комплексного развития моногородов и электронного здравоохранения. В Российской Федерации наблюдается снижение темпов роста НДФЛ, что обусловлено ухудшением общеэкономической конъюнктуры и сокращением численности работающего населения, значительной долей неформальной занятости, а также сосредоточенностью большей части занятого населения в сфере оптовой и розничной торговли, которая подвержена высокому риску сокрытия доходов1. Снижение поступлений в государственный бюджет вернет российское правительство к вопросу введения прогрессивной шкалы НДФЛ. Для сохранения социальной направленности налоговой политики необходимо установление прогрессивной шкалы НДФЛ с дифференцированными ставками и механизмом предоставления налоговых вычетов по НДФЛ, в том числе семейного налогообложения доходов граждан2 с учетом дополнительной информации о налоговых парах, основанных на их совместном доходе, включении дивидендов, процентного дохода и вычета иждивенцев из налоговой базы [16]. Следует особо выделить США и Китай, где применяется прогрессивная шкала подоходного налога, с доходами государственного бюджета в 2017 г.
При этом с единой ставкой налогообложения Российская Федерация население — 146 880 432 чел. США, отстает даже от Мексики — 292,8 млрд долл. США и Швеции население более 10 млн чел. Например, в Российской Федерации средняя номинальная начисленная заработная плата на март 2018 г. США по курсу 1 долл. Минимальной суммой дохода в Германии признается 646 евро больше 46 тыс.
США более 57 тыс. США в день, 247 долл. США в месяц более 16 тыс. Тем самым в развитых странах поддерживается уровень потребления. В Российской Федерации действие единой ставки НДФЛ не только снижает возможности населения к потреблению, но и не обременяет государство оказанием помощи малоимущим гражданам, минимальный прожиточный уровень на дееспособных граждан в месяц составляет 10,7 тыс. Следовательно, действующая в Российской Федерации единая ставка НДФЛ при активном снижении доходов населения приводит к уменьшению потребления.
Тем самым снижается качество российской бизнес-среды и предпринимательской активности, которая ориентирована на потребление. Направления развития российской бизнес-среды С помощью кластерного анализа определим наиболее чувствительные друг к другу факторы американской и российской бизнес-среды табл. Результирующие значения табл. Весомыми факторами российской бизнес-среды являются: стоимость экспорта и импорта; время необходимое для строительства склада и обеспечения исполнения контракта. В сравнении с американскими, российские кластеры факторов бизнес-среды менее значительные, с ориентацией на стоимость экспорта и импорта. В процессе международного российско-американского сотрудничества количество российских факторов бизнес-среды должно значительно увеличиться.
Download data API 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 against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
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. Такой подход позволяет придать значимость признаку в формате числа WOE-вес и включить его в набор факторов для обучения модели прогнозирования.
Важно, чтобы значения показателей были ранжированы, где А — лучшее значение, B — хорошее значение, С — удовлетворительное значение и т. WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений.
Quality of Life Index by Country 2024
Zambia comes in fourth with a Gini Coefficient of 57. The Central African Republic also presents a significant income disparity, with a Gini Coefficient of 56. Eswatini Swaziland and Mozambique report similar Gini Coefficients at 54. Brazil and Botswana rank ninth and tenth, both having Gini Coefficients over 53.
Значительная часть населения Индии остается живиться на крайне низкие доходы, не обладая адекватными средствами к существованию.
Увеличение индекса джини в Индии может иметь серьезные социальные и экономические последствия. Большое неравенство может привести к социальной напряженности, бедности и нестабильности в стране. Кроме того, оно может препятствовать экономическому росту и развитию, поскольку бедный слой населения не имеет возможностей для доступа к образованию, здравоохранению и другим основным услугам. Адресация данной проблемы требует системных изменений и активных усилий со стороны правительства и других заинтересованных сторон. Организация социальных программ, повышение качества образования, создание равных возможностей для всех слоев населения должны стать приоритетными задачами для социально-экономического развития Индии.
Бразилия: стремительное развитие неравенства Бразилия, крупнейшая страна Латинской Америки, известна своей смешанной экономикой и богатыми природными ресурсами. Однако, несмотря на растущую экономику и улучшение жизненного уровня некоторых граждан, страна страдает от высокой степени социального неравенства. Согласно индексу Джини, который измеряет степень доходового неравенства в стране, Бразилия занимает одно из первых мест в списке стран с самым высоким уровнем неравенства. Индекс Джини колеблется от 0 до 1, где 0 означает полную равномерность распределения доходов, а 1 — максимальную неравенство. В последние годы неравенство в стране значительно усилилось.
Причиной этого может быть как рост экономической активности, так и неравномерное распределение доходов. Низкий уровень образования и доступа к здравоохранению также играют значительную роль в увеличении разрыва между бедными и богатыми слоями населения.
Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах.
А вот бедные и медленно развивающиеся страны, к сожалению, демонстрируют обратную тенденцию. Естественно, чтобы отслеживать этот параметр, нужно найти это число и контролировать его изменение ежегодно. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. Делается это следующим образом: Строится прямая Лоренца на основе собранных статистических данных. Затем рассчитывается коэффициент.
Он берется, как отношение площади образованной фигуры к площади треугольника, отображающей прямую равенства.
Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Индекс Джини во всем мире Глобальный Джини По оценкам Кристофа Лакнера из Всемирного банка и Бранко Милановича из Городского университета Нью-Йорка , коэффициент Джини для глобального дохода составлял 0,705 в 2008 году по сравнению с 0,722 в 1988 году. Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона показывает устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0,500. Лакнер и Миланович показывают снижение неравенства примерно в начале 21 века, как и книга Бургиньона 2015 года: Источник: Всемирный банк. Экономический рост в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе во многом стал причиной недавнего снижения неравенства доходов. В то время как неравенство между странами в последние десятилетия снизилось, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, по которой в CIA World Factbook представлены данные: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , тогда как многие из самых богатых стран Дания имеют одни из самых низких 28,8.
Однако взаимосвязь между неравенством доходов и показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько увеличивалось, а затем постепенно уменьшалось по мере увеличения ВВП на душу населения. С 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения, а затем резко увеличилось. Корреляция между коэффициентами Джини и ВВП на душу населения за три периода времени. Источник: Моатсос и Батен. Недостатки Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность показателя зависит от достоверных данных о ВВП и доходах. 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.
Коэффициент Джини. Формула. Что показывает
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.
Общий рейтинг состоит из множества разных индексов — от стоимости жилья до уровня загрязнения воздуха, от здравоохранения до трафика на дорогах. Рейтинг позволяет оценить страну для возможного переезда с помощью объективных показателей.
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента. Расчёт коэффициента Джини базируется на кривой Лоренца — для её построения требуется частотное распределение единиц исследуемой совокупности и взаимосвязанное с ним частотное распределение изучаемого признака. Так, например, в практике статистики при изучении дифференциации населения по доходам выделяют 5 групп по степени их увеличения: первая — с наименьшими доходами, пятая — с наибольшими.
Почему же богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее? Все очень просто. Богатые используют деньги как инструмент для того, чтобы стать еще богаче. У бедных нет денег, и большинство из них тонет в трясине кредитов, что делает их еще беднее. Для этого, конечно, нужен пример. Предположим, что есть пять человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей. Иван Иванов капитал 2 тысячи рублей. Средняков капитал 20 000 рублей.
Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей. Вагит Алекперов капитал 200 000 000 рублей. Прошел год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, обеспечивали себя мелкой подработкой, мелким воровством и потребительскими кредитами. В результате Вася оказался должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняков работал и продолжает работать. Его зарплата была увеличена на величину инфляции, и в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. С учетом инфляции он сохранил прежний уровень благосостояния, в отличие от Васи и Вани, которые взяли кредиты.
Игорь и Вагит инвестировали свой капитал в акции и ETF. Оба получили хороший доход. Игорь получил больше в процентах от капитала. Этот пример показывает, как трудно бедным не становиться беднее и как легко богатым становиться богаче. Даже ничего не делая, получая мизерные проценты на многомиллиардный капитал, вы все равно станете богаче за определенный период времени, чем человек с миллионом, создавший сверхприбыльную компанию и работающий как белка в колесе. В этом примере есть еще одна показательная фигура — Средняков. Это человек, живущий от зарплаты до зарплаты. Он не становится беднее, но и не становится богаче.
Хотя он находится в ситуации, когда ему гораздо легче, чем Васе или Ивану, начать инвестировать, стремиться к жизни, в которой «деньги делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги, которые делают деньги…. С другой стороны, ему легче, чем Игорю или, тем более, Вагиту, оказаться в той ситуации, в которой оказались Вася и Иван. Что бы человек ни делал, он все равно «увязает» в своем финансовом положении. А для среднего класса, живущего от зарплаты до зарплаты, их намерения играют ключевую роль. Почему и как бороться с неравенством Широко распространено мнение, что высокий уровень неравенства препятствует «подъему общества», тормозит экономическое развитие и угрожает социальной стабильности хотя это не доказано. Однако неоспоримым является тот факт, что экономическое неравенство порождает недовольство среди беднейших слоев общества. Очевидно, что правительства должны обратиться к этим группам и принять меры по борьбе с неравенством. Наиболее эффективными мерами являются: бесплатное медицинское обслуживание и образование; пособия для малообеспеченных групп населения; развитие инфраструктуры в селах дороги, электрификация, газификация и т.
Нужно ли нам бороться с неравенством? Существует также мнение, что с неравенством не нужно бороться, потому что люди реагируют на неравенство не так сильно, как на несправедливость. Стоит понимать, что неравенство и несправедливость — это разные понятия. И они часто путаются. Существует множество различных исследований на эту тему, которые показывают, что люди предпочитают справедливое неравенство несправедливому равенству.
По индексу Джини Россия на 54-м месте в мире
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. 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.
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. Для улучшения ситуации они могут предпринимать различные меры, такие как увеличение доходов низкого класса, создание равных возможностей для всех граждан, реформа налогообложения и поддержка социальных программ. Важно, чтобы правительство страны с самым высоким индексом Джини приоритетно рассматривало вопросы справедливости и социальной справедливости, чтобы уменьшить неравенство и создать более сбалансированное общество.
Второе место в рейтинге по индексу Джини В рейтинге стран по индексу Джини 2023 года равенство доходов и неравенство богатства оказались на втором месте. Этот индекс применяется для измерения уровня неравенства в обществе. Второе место по индексу Джини принадлежит стране X. Согласно данным, уровень неравенства в стране X является одним из самых высоких в мире.
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.
Weighted Mean 66: Aggregates are calculated as weighted averages of available data for each time period. No aggregate is shown if missing data account for more than one third of the observations in the series.
Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см. Список стран по распределению богатства. Доход от черный рынок экономическая деятельность не включается и является предметом текущих экономических исследований.
Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства
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 against. Индекс Джини 0% выражает полное равенство, а индекс 100% выражает максимальное неравенство. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране.