Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на Как видно по представленным числам, в России коэффициент Джини существенно вырос, во всяком случае по сравнению с первыми годами, когда Россия стала самостоятельным государством после развала СССР. Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова. Россия вышла на третье место в мире по уровню расслоения между богатыми и бедными.
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций. К следующей новости.
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. Во-первых, по их расчетам, уровень неравенства в России намного выше, чем говорит официальная статистика: так, коэффициент Джини по доходам составляет сейчас не 0,41, а 0,55. Во-вторых, его динамика выглядит совсем иначе. Пик неравенства пришелся на 1996 г.
Еще одну историю, не имеющую ничего общего с двумя предыдущими, рассказывают эксперты Всемирного банка. По этим оценкам, за последние полтора десятилетия неравенство в России устойчиво и быстро снижалось.
Это ни хорошо, ни плохо. Это просто факт.
Но если вы знаете об этом, то это очень хорошо. Если нет, то это плохо. 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?
WOE-веса рассчитываются как натуральный логарифм от отношения доли хороших наблюдений к доле плохих отношений. Для прогнозирования использую логистическую модель. Запишу факторы в отдельный лист для удобства. Однако, в ходе анализа модели было предложено рассмотреть возможность добавления нового фактора — F18.
Данный показатель является качественным, поэтому требует преобразования с помощью woe функции. Переобучили модель с учетом нового набора предикторов и посчитали Джини. По результатам видно, что на обучающей выборке качество модели лучше с дополнительным фактором, а на тестовой — без него. Так как решение принимается исходя из большего значения по Gini test, то дополнительный фактор не будет добавлен в модель. Выбор в пользу модели без нового фактора достаточно противоречив, поэтому рассчитаем дополнительную метрику — среднюю абсолютную ошибку. Данный показатель считается, как среднее разностей между фактическими и прогнозными значениями и не противоречит логике задачи. Для этого импортируем необходимую библиотеку и вычислим ошибку для модели с дополнительным фактором и без него.
По результатам видно, что модель с дополнительным фактором предсказала с меньшей ошибкой.
Доходное неравенство в России выросло
Уровень допустимой дифференциации должен отвечать так называемому «критерию Роулса», имеющему графическую интерпретацию «кривая Дж. Роулса» 20. Завершая рассмотрение этого вопроса, сделаем еще один вывод этического плана. Для богатых и предприимчивых должен быть важен не только размер собственных доходов, но и уровень доходов тех, кто оказался на другом конце социальной лестницы. Своевременная и полная уплата налогов, благотворительность способствуют смягчению разницы в доходах, помогают сохранить гражданский мир. Выводы 1. Распределение дохода между собственниками факторов производства на основе вклада каждого фактора в конечный результат называется функциональным. Реальное распределение дохода между отдельными людьми и семьями называется персональным. Анализ частичного равновесия не учитывает межрыночные эффекты обратных связей. Эффектом обратных связей называется изменение цен и объемов товара на некотором рынке как реакция на аналогичные изменения, произошедшие на взаимосвязанных с ним рынках.
Общее рыночное равновесие — это такое состояние экономики, при котором рынки всех товаров находятся в одновременном равновесии. В случае, когда на всех рынках соблюдаются условия совершенной конкуренции, общее рыночное равновесие называется конкурентным. Общее конкурентное равновесие обеспечивает экономическую эффективность. Состояние экономики считается Парето-оптимальным, если производство и распределение благ нельзя изменить таким образом, чтобы благосостояние хотя бы одного потребителя увеличилось без уменьшения благосостояния хотя бы одного другого. В соответствии с критерием Калдора перераспределение благ, в результате которого одни потребители выигрывают, а другие — проигрывают, считается положительным, если «выигрыш» первых считается большим, чем «проигрыш» вторых. Эффективность — понятие, связанное с максимизацией экономического благосостояния общества. Однако эффективное состояние экономики вовсе не обязательно означает справедливое распределение доходов. Персональное распределение дохода является неравномерным. Степень неравенства в распределении доходов иллюстрирует кривая Лоренца.
Истории экономической мысли известны четыре точки зрения на проблему справедливого распределения дохода. Согласно эгалитарному подходу справедливым можно считать максимально равное распределение благ между людьми.
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].
В таких условиях государство начинает реализовывать политику социального перераспределения. Для этого гражданам нужно показать, что в стране есть возможности для роста.
Однако с этим пока туго, проблема неравенства по-прежнему остается для населения почти такой же актуальной, как и в начале 90-х годов. В 2019-м он равнялся 0,412, а в 2021-м — 0,408.
Однако одним изменением методики вряд ли можно полностью объяснить наблюдаемые изменения долей разных источников дохода. По сравнению с 2010 г. Если в 2010 г. При этом вклад социальных выплат за период с 2010 по 2020 гг. Безусловно, социальные пособия играют важную роль в поддержке доходов, особенно в условиях пандемии и экономического кризиса. Однако сейчас размер пенсий и других выплат социального характера не может обеспечить существенного роста реальных доходов. Так, реальный размер пенсий в 2019 г.
Кроме того, пособия кроме пенсий не являются устойчивым источником дохода. Например, выплаты на детей ограничены по числу и возрасту детей, а право на некоторые из них нужно подтверждать ежегодно исходя из уровня среднедушевых доходов в семье и обеспеченности имуществом. Отсутствие роста реальных доходов препятствует решению проблемы бедности За десять лет с 2000 по 2010 г. Однако из-за стагнации доходов продвинуться дальше не удается см. Денежные выплаты гражданам в период пандемии позволили не допустить роста бедности. За счет этого в 2020 г. Однако в I полугодии 2021 г. При этом для России характерна бедность работающего населения. По данным Росстата за апрель 2021 г.
Тем самым, к работающим бедным можно отнести около 4,3 млн. В условиях, когда реальные доходы населения не растут, рост бедности «сдерживается» с помощью изменения методик расчета статистических показателей. С 2021 г. В 2021 г. Она устанавливается на целый год, а не по кварталам, как было раньше, и не зависит от инфляции. Однако при новой методике определения уровня бедности существенного роста показателей бедности в официальной статистике не наблюдается.
предоставляет экономические и финансовые данные
- Главное сегодня
- За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
- Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
- Новости дня
- Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Коэффициент распада
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Коэффициент Джини может принимать значения от 0 до 1. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
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. 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.
Доходы, видимо, вырастут еще сильнее, ведь впереди выполнение поручения президента по повышению зарплат госслужащим. Правда, председатель Центробанка Эльвира Набиуллина уже выразила беспокойство по поводу возможных перекосов: экономика просто «перегревается», то есть доходы граждан растут намного быстрее, чем производительность труда. Почему так, разбирается MSK1. Получается, у россиян есть деньги... По рядовым россиянам это ударяет не только повышением цен, но и, например, усложняя получение ипотеки без государственной поддержки. Еще один тренд «перегрева» экономики — это увеличение имущественного расслоения. Чтобы оценить его, используется так называемый коэффициент Джини: отношение доходов самых богатых в стране к самым бедным. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Как пишет аналитическое издание BNE Intellinews, посвященное трендам мировой экономики, одной из причин роста имущественного расслоения в России может быть нехватка квалифицированной рабочей силы. За счет этого и быстрее растут не низкие, а средние и высокие доходы.
Сказывается это и на всей структуре экономики. Бедные тратят большую часть своих доходов на предметы первой необходимости — именно поэтому по ним болезненнее всего бьет продовольственная инфляция это главный фактор роста цен в России, а не, скажем, подорожание путевок в Турцию или айфонов. При этом средний класс и тем более богатые получают всё большую прибыль от повышения процентных ставок по депозитам, а продукты питания составляют гораздо меньшую и сокращающуюся долю в их корзине покупок.
Однако более реалистичным будет предположить, что разные люди, отличаясь друг от друга образованием, профессией, полом, воспитанием, возрастом, хваткой, умом и т. Тогда условием максимизации общей полезности будет неравенство в доходах. Причем в этом случае больше дохода должен получать тот, кто способен извлечь из каждой единицы дохода больше пользы рис. Распределение доходов и полезности при разных функциях полезности двух потребителей Пусть, как и в первом случае, начальное распределение шести единиц дохода будет равным: по три единицы.
Общая полезность при таком распределении дохода будет равна площади фигуры abcdeg. Однако по графику видно, что Трифон способен извлекать из каждой единицы дохода больше пользы, чем Федор. Если перераспределить общий доход в пользу Трифона 4 ед. Рассмотренное распределение дохода отвечает требованиям обеспечения более высокой экономической эффективности и максимизации общей полезности, но слабо согласуется с традиционными представлениями о «социальной справедливости». Парето решительно отверг количественный подход и аддитивную функцию полезности. Его концепция оптимальности базировалась на трех оценочных суждениях: каждый человек лучше других может оценить сво е собственное благосостояние; общественное благосостояние определяется только в единицах благосостояния отдельных людей; благосостояние отдельных людей несопоставимо. Суть его концепции распределения мы рассмотрели выше.
Но справедливость той или иной политики распределения он предлагал оценивать лишь из соображений эффективности. Попытку решить проблему справедливости на более широкой основе предприняли А. Бергсон и П. Самуэльсон новая теория благосостояния. На основе карты общественных кривых безразличия, ранжирующей различные комбинации индивидуальных полезностей в соответствии с системой ценностных суждений о распределении дохода, определяются условия общепризнанного социального оптимума. Однако при этом подходе нерешенным остается вопрос: кто вправе судить о справедливости того или иного варианта распределения: законодательная или исполнительная власть, какие-то особые группы людей, или все население на референдуме. Согласно третьему взгляду, рыночному, эту проблему должен решать рыночный механизм.
В результате его действия получаемое распределение будет вполне справедливым, поскольку в этом случае больше вознаграждается тот, кто способней и трудолюбивей. При этом следует учитывать, что функция дохода не сводится только к получению удовлетворения, пользы. Уровень и дифференциация получаемых доходов влияют на трудовую активность.
А коэффициент фондов достигал 15,6 раза. Другими словами, за время пандемии показатели даже улучшились. Такая динамика объясняется тем, что в период пандемии коронавируса доходы малоимущих слоев населения власти подтягивали за счет социальных пособий и доплат, пояснила Киселева. И, судя по оценкам эксперта, на фоне событий 2022 года, влекущих за собой определенные социальные и экономические последствия, эти парадоксальные тенденции могут усилиться. Снижение неравенства — теоретически — может происходить за счет обеднения средне- и высокодоходных групп одновременно с эмиграцией некоторой части состоятельных людей, а не за счет роста благосостояния всего населения и совершенствования политики перераспределения доходов, считает эксперт. При этом малообеспеченные слои населения могут рассчитывать на пособия от государства, за счет которых их доходы дотянут до прожиточного минимума. Тузов при этом указал на необходимость материального стимулирования в том числе военнослужащих, включая мобилизованных, чтобы гарантировать и им, и их семьям материальное благополучие. И в этом вопросе тоже можно было бы учесть опыт пандемии, во время которой в том числе финансово стимулировали медицинских специалистов.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. |
| Росстат зафиксировал рост доходного неравенства - TT Finance | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос | Коэффициент Джини. |
| Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов | Инфляция в России по итогам 2023 г. |
В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
Это в 4,7 раза больше, чем у бедных. Устойчивое превышение доли расходов у наиболее обеспеченных над долей расходов у наименее обеспеченных сложилось по гостиницам, кафе и ресторанам. Для поддержки этих отраслей у нас в условиях кризиса 2022 г. Интерес представляет расчет средней налоговой нагрузки по НДС по первой и десятой децильной группы. Целесообразным с позиций необходимости сглаживания неравенства, при прочих равных условиях и обеспечении качества налогового администрирования [9], представляется дифференциация ставок НДС, когда ставка на товары «роскоши» или товары, работы услуги, которые составляют основу потребительской корзины наиболее обеспеченных граждан при незначительной доле в потребительской корзине бедных граждан, будет выше при сохранении пониженной ставке на товары первой необходимости. Для сглаживания неравенства целесообразно также понижение ставки НДС по тем статьям расходов, которые в структуре потребления первой децильной группы существенно выше, чем для десятой группы: домашнее питание, ЖКХ и связь.
В рамках дифференцииации ставок по НДС необходимо учитывать эластичность спроса и возможности переложения налогового бремени, поскольку для товаров, работ, услуг высокоэластичного спроса, в т. Необходимо также принимать во внимание, что предельная склонность к потреблению у бедных слоев населения выше, чем у богатых, а предельная склонность к накоплению, напротив, у наиболее обеспеченных выше, поэтому повышение налогов на потребление в первую очередь сказывается на наименее обеспеченных гражданах. Заключение Проведенное исследование позволило сформировать следующие выводы. Неравенство граждан в России находится на высоком уровне с момента рыночных преобразований. Коэффициент Джини по неравенству доходов стабильно превышает 0,4, а по неравенству в распределении богатства достигает 0,9.
Экономическая безопасность и социальная стабильность зависят в первую очередь не от неравенства доходов, а от субъективной оценки гражданами неравенства текущего потребления и достаточности доходов для покрытия текущих расходов. В рамках экономики потребления неравенство потребления становится ярко выраженной формой неравенства граждан. В России децильный коэффициент фондов по расходам на конечное потребление в 2021 г.
Что он сделал полезного? Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса.
Везде катастрофа. Итог один.
Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций. К следующей новости.
Эти факторы усиливает несовершенство кредитного рынка, когда низкие доходы и отсутствие достаточного обеспечения ограничивают доступ к финансовым ресурсам тех групп населения, которые наиболее в них нуждаются. Сокращение потребительского спроса: концентрация доходов у более богатых слоев населения ограничивает увеличение потребительских расходов даже при росте благосостояния общества, поскольку склонность к потреблению у обеспеченных домохозяйств ниже. Кроме того, низкодоходные группы населения, как правило, предъявляют спрос преимущественно на товары и услуги первой необходимости. В результате страны с преобладанием бедного населения характеризуются более простой структурой экономики, низкой долей инновационных, высокотехнологичных секторов, что обусловливает слабую долгосрочную динамику производства.
Авторы утверждают, что не ставили задачей определение количественного эффекта изменения неравенства на экономический рост — их прежде всего интересовало направление влияния. Перспективы снижения неравенства Неравенство является одним из основных тормозов экономического роста, поскольку влияет на готовность населения и бизнеса инвестировать, подрывает доверие, соглашается ведущий научный сотрудник ЦЭМИ РАН Дмитрий Скрыпник. По его оценке, восстановлению экономики в 2023 году и дальнейшему росту меньшее неравенство только способствовало бы, поскольку более высокий уровень благосостояния широкой массы населения означал бы более устойчивый конечный спрос, что является фактором долгосрочного роста экономики. Одним из основных инструментов снижения неравенства в мире является прогрессивность налогообложения, говорит Скрыпник. По его мнению, расширение прогрессивности налогообложения будет способствовать и сбалансированности бюджета, что актуально в условиях сокращения нефтегазовых доходов.
Российско-украинский конфликт стал одним из трех шоков последних лет для глобального перераспределения доходов, говорил в докладе в рамках XXIV Ясинской Апрельской международной научной конференции весной 2023 года ведущий экономист Всемирного банка Бранко Миланович. По оценке Милановича, антироссийские санкции не только затрагивают экономики вовлеченных стран, но и имеют последствия для всего мира из-за их фрагментации на экономические блоки и роста цен на энергоносители и продовольствие, что увеличивает бедность и неравенство в мире. Усиливает ли неравенство экономический рост, как в богатых странах, или снижает его, как в России, согласно расчетам ЦБ, зависит от модели экономики, говорит профессор Финансового университета при правительстве Александр Сафонов. При этом экспортно ориентированная направленность приводит к неравномерному распределению доходов рента сосредотачивается в руках небольшого числа людей ", — поясняет он. В будущем Россию скорее ждет усиление неравенства, полагает Сафонов.
Деньги есть, но денег нет
- Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
- Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей — ДЕНЬГИ И КРЕДИТ
- Как оценивается социальное неравенство
- Уровень жизни. Динамические ряды
Доходное неравенство в России выросло
Уровень экономического неравенства в современной России сопоставим с дореволюционными показателями 1905 года, следует из доклада о неравенстве в мире World Inequality Report , подготовленного исследователями Всемирной лаборатории экономического неравенства среди них — француз Тома Пикетти. По оценке исследователей, самый благоприятный период с точки зрения экономического равенства наша страна пережила в так называемую «золотую пятилетку» 1966—1970 годы. Социальному неравенству посвящены исследования Тома Пикетти - профессора Парижской школы экономики, автора книги «Капитал XXI века» и исследования «От советов к олигархам: неравенство и собственность в России в 1905—2016 годах». Коэффициент Джини, показатель для измерения неравенства, в зависимости от методик расчета составляет до 0,6 чем ближе коэффициент к нулю, тем меньше неравенство. Однако и оценки Пикетти и оценки Росстата не отражают всей картины, так как коэффициент Джини не отражает заработков в неформальном секторе. Всемирный банк.
По официальным данным Росстата, за последние десять лет наиболее низким децильный коэффициент был в 2017 году 15,3 , а самым высоким — в 2008-2010 годах 16,6. Однако, по экспертным оценкам, этот коэффициент в России достигает 17. В предвоенной царской России начала XX века децильный коэффициент составлял 6,5 расчет профессора С. Петербургского госуниверситета Б. При этом богатые люди по факту оказываются еще обеспеченнее, чем могут показать различные коэффициенты, Росстат и другие.
Многие из них вкладывают средства в активы за рубежом, приобретают высокодоходные ценные бумаги, инвестируют в недвижимость. Тогда как менее обеспеченные граждане часто не могут себе позволить приобрести даже единственное жилье.
Казань, ул. Торфяная, д. Самары; Военно-патриотический клуб «Белый Крест»; Организация - межрегиональное национал-радикальное объединение «Misanthropic division» название на русском языке «Мизантропик дивижн» , оно же «Misanthropic Division» «MD», оно же «Md»; Религиозное объединение последователей инглиизма в Ставропольском крае; Межрегиональное общественное объединение — организация «Народная Социальная Инициатива» другие названия: «Народная Социалистическая Инициатива», «Национальная Социальная Инициатива», «Национальная Социалистическая Инициатива» ; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы г.
Абинска; Общественное движение «TulaSkins»; Межрегиональное общественное объединение «Этнополитическое объединение «Русские»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Старый Оскол; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Белгорода; Региональное общественное объединение «Русское национальное объединение «Атака»; Религиозная группа молельный дом «Мечеть Мирмамеда»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы города Элиста; Община Коренного Русского народа г. Астрахани Астраханской области; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы «Орел»; Общероссийская политическая партия «ВОЛЯ», ее региональные отделения и иные структурные подразделения; Общественное объединение «Меджлис крымскотатарского народа»; Местная религиозная организация Свидетелей Иеговы в г.
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. 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.
Почему коэффициент Джини так низок в Украине? Давайте вернемся к Украине. Как получилось, что братский народ входит в десятку стран с самым низким социальным расслоением? Возможно, причина в том, что Всемирный банк в своем исследовании учитывал только официальные данные. А в реальности существует серая зона, которая не принимается во внимание. Исследование Института демографии и социальных исследований НАН Украины показало, что децильный коэффициент в Украине составляет 40. По расчетам Всемирного банка, он равен 5,9, что соответствует шестой позиции в рейтинге стран с наименьшим неравенством если считать не по коэффициенту Джини, а по децильному коэффициенту. Также украинские экономисты утверждают, что низкий коэффициент Джини, рассчитанный Всемирным банком для Украины, обусловлен низким качеством данных о доходах самых бедных и самых богатых групп населения. Индекс Робин Гуда Помимо коэффициента Джини и децильного коэффициента, люди постоянно пытаются придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы так или иначе отражали неравенство. Часто такие коэффициенты не используются в научных исследованиях в отличие от коэффициента Джини или децильного коэффициента , а создаются в основном для развлечения — напечатать забавную статью на каком-нибудь ресурсе. К таким индексам можно отнести некоторые варианты индекса Робин Гуда. Когда речь идет об индексе Робин Гуда, важно четко понимать, какой именно индекс Робин Гуда вы имеете в виду. Индекс Робин Гуда может относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов: Индекс Робин Гуда индекс Гувера. Этот показатель также напрямую связан с кривой Лоренца. Он отражает долю дохода общества, которую необходимо перераспределить для достижения абсолютного равенства. Графически это самый длинный вертикальный отрезок, соединяющий линию «абсолютного равенства» с кривой Лоренца. Индекс, публикуемый Bloomberg. В их случае индекс создается потехи ради. В свою очередь, «индекс Робин Гуда» от Bloomberg может также относиться к одному из нескольких совершенно разных индексов. Ведь публикация в разные годы меняет суть и формулу индекса — в один год индекс отражает, сколько дней страна может прожить на деньги своего самого богатого гражданина, в другой год индекс отражает, сколько получил бы каждый бедняк, если бы самый богатый гражданин раздал все богатство бедным в своей стране, в третий год индекс означает что-то другое, и так далее. Это означает, что индекс всегда имеет отношение к неравенству, но нужно смотреть, что он отражает в каждом конкретном случае. Например, в 2017 году аналитики Bloomberg подсчитали, какой вклад могли бы внести самые богатые люди мира в очистку загрязнений. В 2016 году они подсчитали, как самые богатые люди мира повлияют на малый бизнес в своих странах, пожертвовав свое состояние начинающим предпринимателям. А в 2018 году они подсчитали, сколько дней бюджет каждой страны для 49 стран, которые они подсчитали мог бы финансироваться ее самым богатым гражданином. Исследование показало, что быстрее всего деньги закончатся в Китае, Японии и Польше. Например, самым богатым человеком в Китае в то время был основатель Alibaba Group Джек Ма, и его денег хватило бы только на 4 дня, чтобы покрыть государственные расходы. Самым богатым человеком в мире в то время был Джефф Безос, основатель компании Amazon. Его состояния в 99 миллиардов долларов хватило бы для финансирования 5 дней государственных расходов США. В России самым богатым человеком в то время был Алексей Мордашов, основной владелец «Северстали». Его состояние на тот момент оценивалось в 19,7 миллиарда долларов, что было достаточно для финансирования 14 дней государственных расходов в России. Откровенно говоря, трудно сделать какие-либо выводы из этого показателя. В этом случае получается еще один показатель, который указывает не только на неравномерное распределение богатства, но и на степень этого неравенства. Очевидно, что в развитых странах эта разница невелика. Оптимальным считается соотношение 3 и 4. В развивающихся странах и странах третьего мира, с другой стороны, разница гораздо больше. Оцените статью.
Последние новости
- Социальное неравенство: в чем выражается, как посчитать с помощью индекса Джини и кривой Лоренца
- Изменение децильного коэффициента в России за годы реформ (1990-2013 гг.)
- Исследование различий зарплат в регионах России | Исследования | РИА Рейтинг
- Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
- Читайте далее:
- Исследование различий зарплат в регионах России | Исследования | РИА Рейтинг
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397.
Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
Коэффициент Джини в регионах колеблется от 0,28 во Владимирской области, Карачаево-Черкесии и Дагестане до более 0,40 в Иркутской области, Москве и Тюмени. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини. Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на Согласно данным Всемирного банка, значение индекса Джини в России сопоставимо с Индией и Китаем, но заметно ниже, чем в Бразилии и Турции.
Welcome to nginx!
С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам. Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. Что такое коэффициент Джини и кривая Лоренца: показатель концентрации доходов и по какой формуле он определяется, сколько составляет в России и в мире. 28 фев в 21:49. Пожаловаться. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.