Индекс Джини или коэффициент Джини является статистической мерой распределения, разработанной итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году.
Gini index (World Bank estimate)
На следующей инфографике представлены значения индекса Джини, расчитанные аналитиками Всемирного банка по состоянию на 2023 год. В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее. Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. Читайте последние финансовые новости GIVAUDAN-REG NAMENS-AKTIEN SF 10 и будьте в курсе всех событий, влияющих на динамику GIN.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
Индекс Джини или коэффициент Джини измеряет распределение доходов среди населения. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. Цитата: Такая необычная кривая и есть визуальный признак аномальности параметра под названием индекс неравенства Джинни.
Вы точно человек?
Если одна исследуемая величина равномерно изменяется при вариации другой, то соответствующая зависимость может быть представлена с помощью линии в системе координат, где по осям откладываются значения величин, упорядоченные по возрастанию и обычно выражаемые в процентах. На рисунке показано распределение совокупного дохода страны в обществе. Диагональная прямая соответствует равномерному распределению дохода. Если распределение доходов подчиняется данной прямой, то расслоение по уровню доходов в обществе отсутствует линия справедливости.
Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. 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.
Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
Но равномерно не значит справедливо.
В условиях рыночной экономики, когда доходы распределяются конкурентным путем, эталонного уровня индекса не существует. Джини и прочие методики лишь помогают отслеживать социальные диспропорции и оценивать эффективность действий властей в борьбе с неравенством. А вопрос справедливости лежит вне области статистики. Среди преимуществ коэффициента Джини выделяют: Простота интерпретации. Коэффициент Джини - простой и легко интерпретируемый показатель. Он предоставляет наглядное представление о степени неравенства в распределении доходов. Возможность сравнения.
Он позволяет сравнивать уровень неравенства между разными странами, регионами и временными периодами, что облегчает анализ динамики и международных различий. Широкое применение. Используется в различных областях, включая экономику , социологию, исследования бедности и общественные науки. Устойчивость к масштабу. Коэффициент Джини устойчив к изменениям масштаба, что делает его применимым при сравнении обществ и групп людей различного размера. Помимо преимуществ у этого коэффициента выделяют и ряд недостатков: Ограниченность в оценке социальной защищенности. Коэффициент Джини сконцентрирован на распределении доходов, что делает его менее чувствительным к составляющим социальной защищенности, таким как доступ к образованию и здравоохранению.
Интерпретационные ограничения. Трудно однозначно интерпретировать, насколько конкретное значение коэффициента Джини является социально справедливым или несправедливым. Неучет разных источников дохода. Не учитывает различные источники дохода, такие как натуральные выплаты, премии в виде активов, что вносит искажения в оценку неравенства.
Коэффициент джини в России
Снижение индекса в Москве с 2011 года на девять процентных пунктов — самое значительное из всех регионов России. На сегодня уровень индекса Джини в Москве ниже, чем во многих других крупнейших мегаполисах мира.
Другой способ восприятия коэффициента Джини — это показатель отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально равной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем меньше равноправия в обществе. В приведенном выше примере Гаити более неравное, чем Боливия. Коэффициент Джини в 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. Книга Лакнера и Милановича показывает 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.
Коэффициент Джини для стран мира Ниже приведены коэффициенты Джини дохода для каждой страны, данные по которой представлены Всемирным Банком: Некоторые из беднейших стран мира Центральноафриканская Республика имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61,3 , в то время как многие из самых богатых Дания имеют одни из самых низких 28,8. Однако взаимосвязь между неравенством доходов и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эта взаимосвязь менялась с течением времени. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоэри Батен из Тюбингенского университета 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 имело тенденцию к снижению, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. С 1980 по 2000 год неравенство снизилось с ростом ВВП на душу населения , а затем резко сократилось.
Существуют некоторые фундаментальные параметры расщепления для решения значительных проблем, рассмотренных выше. И да, в рамках этой статьи мы рассмотрим энтропию, индекс Джини, получение информации и их роль в применении техники деревьев решений. В процессе принятия решения участвуют несколько функций, и становится важным учитывать релевантность и последствия каждой функции, таким образом, назначая соответствующую функцию в корневом узле и преодолевая разделение узлов вниз. Движение вниз ведет к снижению уровня примесей и неопределенности и приводит к лучшей классификации или элитному разделению на каждом узле. Чтобы решить эту же проблему, используются такие показатели разделения, как Энтропия , Информационный прирост, Индекс Джини и т.
Определение энтропии «Что такое энтропия? По сути, это измерение примеси или случайности в точках данных. Высокий порядок беспорядка означает низкий уровень примесей, позвольте мне упростить. Энтропия рассчитывается между 0 и 1, хотя в зависимости от количества групп или классов, присутствующих в наборе данных, она может быть больше 1, но означает то же значение, то есть более высокий уровень беспорядка. Для простоты интерпретации ограничим значение энтропии между 0 и 1. На изображении ниже перевернутая U-образная форма показывает изменение энтропии на графике, ось x представляет точки данных, а ось y показывает значение энтропии. Энтропия - самая низкая без беспорядка в крайних точках оба конца и максимум высокий беспорядок в середине графика.
Одним из методов анализа и оценки межрегионального неравенства выступает методика расчета коэффициента Джини... При оценке межрегионального неравенства по методике коэффициента Джини в качестве исследуемого признака... Наиболее актуальными они стали в конце XIX - начале XX века в связи с расслоением стран с разнообразным политическим и социальным устройством, вызванным интенсивным развитием экономики, науки и техники.
Как оценивается социальное неравенство
По итогам 2023 года коэффициент Джини в России вырос до 0,403, что говорит об увеличении концентрации доходов в стране по сравнению с предыдущим годом. О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to. Значение коэффициента Джини в странах с различным индексом. Рейтинг по параметру Коэффициент Джини. the World: Страны – топ-100Последние позиции в рейтинге (100).
Gini Coefficient By Country
ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ. Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.
The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". It works only in coordination with the primary cookie. It does not store any personal data.
Кривая Лоренца показывает кумулятивный процент общего дохода, полученного от общего числа получателей, начиная с беднейших индивидов или домохозяйств. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой.
А в государствах с большой территорией — еще и в разных регионах страны, анализируя равномерность жизни населения на разных территориях. Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития.
Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое.