Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента.
Неравенство достигло рекорда: социальный бунт назревает в России
Однако 38 процентов граждан отметили, что увеличили затраты на питание. Из тех, кто экономит на питании, 42 процента респондентов сократили свои расходы более чем на половину, 27 процентов — на четверть, и всего 8 процентов отметили незначительную разницу. Большая часть опрошенных 72 процента также заявила, что стала чаще готовить еду дома во время режима самоизоляции.
Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше. На сравнении площади А с площадью треугольника, расположенного ниже линии равномерного распределения, основан коэффициент Джини, расчётная формула которого имеет вид: G.
Динамика децильного коэффициента в России в период с 2005 по 2013 гг. Децильный коэффициент вырос с 15,2 в 2005г. В 2013 году децильный коэффициент был равен 16,3.
В Евросоюзе и Японии соотношение доходов богатых и бедных находится на уровне 6. В скандинавских странах самый низкий децильный коэффициент, он равен 4. В США он составляет 15. Усиление концентрации доходов у сравнительно узкого слоя высокодоходного населения выявляется через анализ коэффициента Джинни. Динамика коэффициента Джинни в России в период с 2005 по 2013 гг. Для сравнения, страны Европы, такие как Чехия, Дания имеют коэффициент Джини в пределах от 0,2 до 0,3.
Показатели дифференциации доходов населения. В макроэкономике социальное неравенство описывается целым рядом показателей, индексов и коэффициентов. Среди них наиболее распространенными в теории и практике являются следующие. Одним из основных показателей дифференциации доходов можно считать децильный коэффициент. Согласно принятым в развитых экономиках нормам децильный коэффициент не должен превышать 10. Еще один известный показатель — индекс концентрации доходов населения, а именноиндекс Джини. Он используются для характеристики распределения совокупного дохода между разными группами населения и показывает степень неравномерности распределения населения по уровню дохода. Величина коэффициента может изменяться от 0 до 1. Чем выше значение индекса Джини, тем более неравномерно распределен доход в обществе.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Все в руках человека. Преимущества коэффициента Джини Gini coefficient позволяет: Провести сопоставления по распределению исследуемого признака в совокупностях, разных по числу единиц, и между разными совокупностями. К примеру, в регионах с различной численностью либо между странами. Скорректировать данные по ВВП и среднедушевому доходу. Проследить динамику неравномерного рассредоточения изучаемого признака. Сопоставить также разделение рассматриваемого признака по разнородным группам населения к примеру, для сельчан и горожан. Одним из несомненных достоинств Gini coefficient признается его анонимность. О чьих доходах идет речь, остается неизвестным, т. Недостатки коэффициента Джини Как и все статистические показатели, Gini coefficient не может дать полноценную объективную оценку картины неравенства доходов. Коэффициент имеет следующие минусы: Распределение совокупностей по группам производится без описания этих группировок.
Неизвестно, на какие именно составляющие, значения поделена совокупность. Коэффициент «подается» без этих описаний. И чем больше таких групп, тем выше его значение. Gini coefficien «опускает» источник доходов для страны региона и т. По факту его значение может быть низким. В то же время часть граждан зарабатывает деньги тяжелым «каторжным» трудом, а часть — получает доход от собственности.
Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения. Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше.
Коэффициент Джини, который измеряет степень неравномерности распределения доходов, составил 0,403 против 0,395 в 2022 году. Это означает, что доходы населения стали более сконцентрированы в руках небольшой группы людей. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397.
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. В России используется метод деления на 20-процентные группы [2].
Децильный коэффициент в России 2023 году
Коэффициент Джини для богатства рассчитывается иначе, он может в некоторых случаях зашкаливать за 70-80, и это даёт журналистам повод поскорбеть об «ужасающем неравенстве» в России. Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. ОКО ПЛАНЕТЫ» Финансы и кризис» Финансовые новости» Коэффициент Джини в России, рост продаж спорттоваров и затраты россиян на еду. В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. 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.
Коэффициент джини в России
В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. Росстат приводит несколько другие данные: по его оценкам, коэффициент Джини составлял в России в 2021 году 0,408. Одним из основных показателей расслоения по доходам является так называемый коэффициент Джини. 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. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом.
РБК: Рост доходов в РФ сопровождается увеличением доходного неравенства
Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни. С 1970 по 2010 г. Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве.
Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны. Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные.
Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т.
Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое. Стоит ли удивляться, что статистика неравенства до сих пор остается серой зоной, где даже асы по его измерению никак не могут договориться между собой? Но если так, то тогда, может быть, политикам и интеллектуалам лучше воздерживаться хотя бы пока от жонглирования не пойми какими цифрами и не вставать в позу мудрецов, знающих, куда катится мир? Если исходить из них, то в США существует самое высокое неравенство среди всех развитых стран: имея коэффициент Джини по располагаемым доходам, равный 0,45, они намного опережают остальные развитые страны, где он в 1,5—2 раза ниже.
При этом средний индекс в мире — 37.
FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран?
Ни один не демонстрировал признаков роста: все дружно катились вниз. Более того, я бы даже рискнул утверждать, что за последние десятилетия глобальное неравенство не просто несколько сократилось, но сократилось абсолютно радикально. Мы бы наверняка увидели это, будь у нас данные по неравенству в пожизненных доходах. Потому что развивающиеся страны резко уменьшили отставание от развитых по ожидаемой продолжительности жизни. С 1970 по 2010 г.
Нет сомнений, что это должно было драматически сократить разрыв в доходах, получаемых на протяжении всей жизни, между их жителями. Но даже если ограничиться только официальными оценками, то оказывается, что выросло оно почти исключительно в англосаксонских странах, тогда как в большинстве остальных почти не изменилось. Но даже с англосаксонскими странами не так все просто. Откуда данные Существует два основных источника данных, откуда можно черпать сведения о неравенстве. Оба имеют множество недостатков и ограничений каждый — свои. Первый — это выборочные обследования домохозяйств. Их «врожденные» дефекты давно и хорошо известны.
Главный из них связан с тем, что они не схватывают «правого хвоста» распределения из-за невозможности для интервьюеров проникать в дома богатых людей. Поэтому, чтобы реконструировать полную картину, к опросным данным приходится приклеивать «правый хвост» — исходя из каких-то априорных предположений либо используя какие-то альтернативные данные. Другой источник — административная налоговая статистика. Она успешно решает проблему «правого хвоста» поскольку богатые тоже платят налоги , но с ней другая беда. В этом случае не охваченным остается гигантский сегмент получателей нулевых, низких и средних доходов. Это те, кто либо вообще ничего не зарабатывает на рынке, либо получает доходы, полностью или частично выведенные из-под налогообложения. В результате в довесок к любым оценкам неравенства мы всегда получаем огромный «мешок» с множеством вменений, досчетов, перерасчетов, корректировок, передатировок, взвешиваний, перевзвешиваний, экстраполяций, интерполяций и т.
Поменяйте содержимое «мешка» — и большое неравенство превратится в маленькое или маленькое в большое.
Чем сильнее концентрация изучаемого признака, тем заметнее кривая Лоренца отклоняется вниз от линии равномерного распределения, и наоборот, чем слабее концентрация, тем ближе будет кривая к прямой. Степень концентрации определяется площадью фигуры А, ограниченной линией равномерного распределения и кривой Лоренца. Чем больше площадь А и чем соответственно меньше площадь В, тем степень концентрации выше. На сравнении площади А с площадью треугольника, расположенного ниже линии равномерного распределения, основан коэффициент Джини, расчётная формула которого имеет вид: G.
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России 29 июня 2023 Версия для печати Увеличение разрыва в доходах населения ведет к замедлению темпов ВВП, а рост экономики сокращает неравенство. Такую взаимосвязь выявили расчеты экспертов ЦБ. Влияние неравенства стоит учитывать в мерах соцполитики, советуют они. С увеличением неравенства в доходах граждан рост российского ВВП на душу населения замедляется. В свою очередь, рост экономики ведет к сокращению неравенства в распределении доходов. Такую взаимосвязь выявили эксперты Центробанка в статье "Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей" опубликована в свежем номере журнала ЦБ "Деньги и кредит", РБК ознакомился с текстом. Такая двусторонняя взаимосвязь отнюдь не является тривиальной. Существует целый ряд работ, в которых выводится положительное влияние неравенства на экономический рост либо для всей выборки стран, либо для стран с высоким и средним уровнем дохода список литературы приводится в статье. На российских данных имеется лишь очень ограниченное количество публикаций по тематике связи между неравенством и экономическим ростом, подчеркивают исследователи из ЦБ.
Как неравенство влияет на экономику Авторы статьи выполнили расчеты на основе рядов показателей экономики и неравенства в России с 1994 по 2020 год, в том числе данных по российским регионам. Анализ показал негативное влияние высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта ВРП на долгосрочном, среднесрочном и краткосрочном временных горизонтах. В зависимости от временного горизонта и выбранного показателя неравенства помимо коэффициента Джини, публикуемого Росстатом, исследователи использовали собственные переменные, рассчитанные по Российскому мониторингу экономического положения и здоровья населения, РМЭЗ, от НИУ ВШЭ влияние неравенства в широком диапазоне составляет от 0,03 до 0,4 п. Одно стандартное отклонение — это среднее квадратическое расстояние от каждого значения переменной в данном случае по доходному неравенству до среднеарифметической величины от всех значений ряда; фактически показывает присущую данному ряду значений волатильность. Их мнение является личным и не отражает позицию Центробанка.
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. 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.
Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. В первой колонке приводится доля бедного населения в регионе, во второй — доля бедных в регионе к бедным во всей стране. То есть неравенство в богатых регионах выше, чем в бедных. Это объясняется тем, что большая доля бедного населения страны парадоксальным образом сосредоточена в богатых регионах. Кроме того, в богатых регионах большая часть доходов приходится на трудовые доходы, в отличие от трансфертов в бедных регионах, а трудовые доходы всегда подвержены высокой дифференциации. Основные источники: World Bank. World Bank. An Exploratory Assessment of Transport Connectivity. Petersburg, RF.
В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год 29 февраля 2024, 16:25 ТСН24 Фото: ТСН24 В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в распределении доходов внутри различных групп населения. Эта информация содержится в докладе Росстата о социально-экономическом положении граждан.
Как уменьшить социальное неравенство?
Севастопольцы оказались более обеспечены финансово, но и расслоение общества на богатых и бедных там выражено сильнее. Исследование провело РИА Рейтинг на основе данных Росстата: в качестве основного показателя ранжирования в рейтинге была использована доля высокооплачиваемых работников зарабатывающих более 100 тысяч рублей в месяц и доля низкооплачиваемых работников менее 10 тысяч рублей в месяц , а также медианная зарплата и коэффициент Джини. Медианная зарплата берётся общая заработная плата всех работников и делится на всю численность в апреле составляла 18,4 тысячи рублей, что в 1,8 раза превышало прожиточный минимум в республике. Медианная зарплата в апреле в 2 раза превышала прожиточный минимум и составляла 20,9 тысяч рублей. Крым с показателем 0,29 вошел в группу относительно благополучных регионов по равенству зарплат.
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. Но в первом офисе 90 человек получают по 20 тысяч рублей в месяц, а 10 человек — по 200 тысяч, а во втором офисе 10 человек получают по 20 тысяч, другие 10 — по 30 тысяч, ещё 70 человек — от 40 до 100 тысяч, и 10 человек по 200 тысяч.
Отметим полученные результаты на графике: Линия, соединяющая левую нижнюю точку и правую верхнюю точку графика, называется линией равномерного распределения доходов. Это гипотетическая линия, которая показывает, что было бы, если доходы в экономике распределяются равномерно. При неравномерном распределении доходов кривая Лоренца лежит левее этой линии, причем чем больше степень неравенства, тем сильнее изгиб кривой Лоренца. А чем ниже степень неравенства, тем более она приближена к линии абсолютного равенства. В нашем случае кривая Лоренца выглядит как кусочно-линейный график. Это получилось так, потому что в нашем анализе мы выделили только три группы населения.
С ростом числа рассматриваемых групп населения кривая Лоренца будет выглядеть следующим образом: Кривая Лоренца позволяет судить о степени неравенства доходов в экономике о ее изгибу. Для количественного измерения степени неравенства дохода по кривой Лоренца существует специальный коэффициент — коэффициент Джини. Коэффициент Джини равен отношению площади фигуры, ограниченной прямой абсолютного равенства и кривой Лоренца, к площади всего треугольника под кривой Лоренца. Чем ближе коэффициент Джини к нулю, тем меньше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены более равномерно. Чем ближе коэффициент Джини к единице, тем больше изгиб кривой Лоренца, и доходы распределены менее равномерно. Рассчитаем коэффициент Джини для нашего примера с тремя индивидами. Площадь внутренней фигуры D быстрее всего можно посчитать путем вычитания из площади большого треугольника площади фигур А, В и С. В этом случае коэффициент Джини будет равен: Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение. Материалы данного раздела не публикуются на сайте, а доступны в полной версии данного пособия, которое я использую на занятиях с учениками.
Как известно, любой статистический показатель имеет свои изъяны. Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени. Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию. Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения.
Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров. 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.
Как раз на основании расчетов этих показателей и должно создаваться грамотное управление государством. Децильный коэффициент по странам Наиболее незащищенными слоями населения являются малообеспеченные семьи. У них нет сбережений для того, чтобы пережить периодические экономические кризисы. Наличие этих групп населения постоянно провоцирует беспорядки и конфликты, а также немалые средства государства уходят на поддержание этих групп. Причем субсидирование не решает эту проблему, оно только отсрочивает накаливание ситуации. В этом случае лучшим способом является формирование новых рабочих мест и введение прогрессивного налогообложения. Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини.
Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца. Кривая Лоренца представляет собой график распределения доходов в обществе. Строится она следующим образом: 1. Берём ось координат, по оси X будем отмерять процент населения обычно принято делить на 5 частей, называемых квинтилями , а по оси Y будем отмерять процент дохода также принято делить на 5 частей. 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.
Президент и его децильный коэффициент Право на получение ежемесячной денежной выплаты ЕДВ у нас в стране имеют довольно многие категории граждан. Среди них: ветераны Великой Отечественной войны, члены семей умерших инвалидов войны, участников Великой Отечественной войны и ветеранов боевых действий, инвалиды, лица, подвергшихся воздействию радиации вследствие катастрофы на Чернобыльской АЭС, ядерных испытаний и техногенных катастроф, другие категории граждан. С февраля 2021 года они должны ощутить небольшую прибавку. Но в рублях, конечно, разница будет довольно большой. До февральского повышения выплата им составляла 65 619 рублей, а теперь она увеличится до 68 834 рублей.
За 10 лет индекс расслоения доходов москвичей заметно снизился
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. Эксперты пояснили, что в России сокращается уровень неравенства населения. По данным исследований Credit Suisse, коэффициент Джини по богатству в России достигает 0,88 [17].
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
Эксперты пояснили, что в России сокращается уровень неравенства населения. Больше новостей в сюжете: Динамика цен в России. В современной России реальные показатели децильного коэффициента и коэффициента Джини установить практически невозможно.