В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. Банк России. Новости. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат.
Содержание
- Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
- Коэффициент Джини в России
- Программное обеспечение
- Welcome to nginx!
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
In conclusion, the description of the evolution of the Gini coefficient. Дербенева, студент Санкт-Петербургский государственный экономический университет Россия, г. Санкт-Петербург Аннотация. В данной статье речь идет о неравенстве в распределении ресурсов между людьми и о самом достоверном показателе этого неравенства - индексе Джини. Автором выявлены и описаны причины дифференциации доходов среди населения, особое внимание уделено факторам, под действием которых возникают различия в распределении оплаты труда, а также обобщены результаты исследования зависимости между налогом на доходы физических лиц и коэффициентом Джини.
В заключение приведено описание динамики изменения коэффициента Джини. Ключевые слова: неравенство доходов, распределение ресурсов, оплата труда, заработная плата, индекс Джини, коэффициент Джини, доходы физических лиц. Условия и предпосылки развития человеческого потенциала определяются не только количеством, но и характером распределением ресурсов между людьми, и от характера этого распределения данное развитие зависит не меньше, а даже больше, чем от количества самих ресурсов. Роль неравенства в определении совокупных функциональных возможностей населения выражается в том, что при одних и тех же интегральных значениях фундаментальных факторов ресурсов общий уровень осуществимости и доступности каждой из значимых для развития человеческого потенциала функций может варьироваться в широких пределах.
Среди причин роста дифференциации доходов населения в России можно выделить следующие: 1. Интенсивный рост дифференциации оплаты труда, несмотря на падение средней заработной платы в реальном выражении. Различия в распределении оплаты труда возникают под действием ряда факторов. Основные из них: - межотраслевые различия в оплате труда, которые происходят, с одной стороны, за счет интенсивного роста оплаты труда в отраслях с большим экспортным потенциалом топливно-энергетический комплекс и финансово-кредитной сфере, и с другой стороны - «замораживании» роста оплаты труда в отраслях социальной сферы в здравоохранении, образовании, культуре и в сельском хозяйстве.
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. Также для оценки дифференциации населения используется кривая Лоренца. Она показывает зависимость между социальной группой населения и долей принадлежащего ей совокупного дохода. Чем ближе прямая Лоренца к прямой абсолютного равенства, тем распределение доходов в стране справедливее. Анализ и динамика изменения вышеперечисленных показателей в России на 2005—2013 гг.
Динамика децильного коэффициента в России в период с 2005 по 2013 гг. Децильный коэффициент вырос с 15,2 в 2005г.
Помощник президента Максим Орешкин признал, что неравенство в России все еще слишком высоко, но отметил, что оно постепенно снижается. Он связал этот процесс с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, поддержкой семей с детьми и сокращением бедности.
Несмотря на это, значение индекса в 2023 году все еще оказалось ниже, чем в 2020 году 0,406 и в 2021 году 0,409. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза.
Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране.
Цены растут быстрее, чем зарплаты. Почему россияне работают всё больше, а жить лучше не стали
Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Считается, что при коэффициенте Джини выше 0,3–0,4 в стране высокое неравенство. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Коэффициент Джини в локации Россия. В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года (0,416).
Децильный коэффициент в России 2023 году
Данные об индексе Джини и другие социально-экономические показатели были опубликованы Росстатом в отчете, выпущенном 28 февраля, сообщает РБК. Важно отметить, что в 2022 году индекс Джини показал падение ниже отметки 0,4 впервые с 2002 года. Несмотря на это, значение индекса в 2023 году все еще оказалось ниже, чем в 2020 году 0,406 и в 2021 году 0,409. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422.
Далеко не бесспорно, что политика перераспределения является наилучшим способом увеличить средние доходы населения, что этот путь вообще эффективен, что он не противоречит другим провозглашаемым задачам и целям общественного развития. Наоборот, по мнению Б. Анализ перераспределительной практики многих стран мира показал, что она обходится достаточно дорого для общества.
Согласно расчетам А. Оукена, из каждых 3,5 долл. Согласно другому взгляду, утилитарному, материальные блага надо распределять между людьми так, чтобы максимизировать общую полезность, получаемую всеми членами общества. Основоположник утилитаризма И. Бентам «наибольшее счастье наибольшего числа людей» и его ближайшие последователи считали, что удовлетворенность извлекаемую полезность разных людей можно измерять, сравнивать и складывать кардиналистский подход. Пусть сумма индивидуальных доходов всех членов общества ограничена величиной общего дохода национального дохода : Доходы используются для того, чтобы покупать товары и услуги и извлекать из них в процессе потребления определенную пользу полезность.
Совокупная полезность общего дохода выступает как сумма индивидуальных полезностей, извлекаемых каждым членом общества из своего дохода функция Бентама : Если бы все члены общества обладали одинаковой способностью извлекать пользу из равного по величине дохода, то тогда равномерное распределение дохода было бы в значительной степени оправданным, как с этической, так и с экономической точек зрения другими словами, эгалитарная и утилитарная позиции не противоречили бы друг другу. Утилитарный подход может быть проиллюстрирован двумя графиками. На первом рис. В соответствии с законом убывающей предельной полезности первый закон Госсена каждая последующая единица дохода товара, услуги приносит меньше удовлетворения полезности , чем предыдущая. Поэтому линии предельной полезности имеют нисходящий вид и в данном случае являются зеркальным отражением друг друга. Распределение дохода и полезности при одинаковых функциях полезности двух потребителей Допустим, что два потребителя — Трифон и Федор получили одинаковый доход — по 3 ден.
Общая полезность при этом будет максимальной площадь фигуры abcde. 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.
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. Но недавно американский статистик Джон Эрли решил подвергнуть этот факт проверке и обнаружил немало удивительного. В США на федеральном уровне действует 83 трансфертных программы, связанных с проверкой нуждаемости. Догадайтесь: сколько из них учитывается при получении «официальных» оценок? Но это еще не все. В «официальных» оценках учитываются федеральные налоги, но не учитываются штатные и местные. В итоге после учета всех трансфертов и всех налогов коэффициент Джини для США сокращается вдвое — с 0,45 до 0,23 и из страны с самым высоким они становятся страной с самым низким неравенством среди всех развитых стран!
В последние десятилетия он получил широкую популярность благодаря серии публикаций команды Пикетти, из которых следовало, что в США плоды экономического роста практически целиком достаются узкой группе сверхбогачей, тогда как на долю всех остальных не остается вообще ничего. 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?
Оренбург; «Крымско-татарский добровольческий батальон имени Номана Челебиджихана»; Украинское военизированное националистическое объединение «Азов» другие используемые наименования: батальон «Азов», полк «Азов» ; Партия исламского возрождения Таджикистана Республика Таджикистан ; Межрегиональное леворадикальное анархистское движение «Народная самооборона»; Террористическое сообщество «Дуббайский джамаат»; Террористическое сообщество — «московская ячейка» МТО «ИГ»; Боевое крыло группы вирда последователей мюидов, мурдов религиозного течения Батал-Хаджи Белхороева Батал-Хаджи, баталхаджинцев, белхороевцев, тариката шейха овлия устаза Батал-Хаджи Белхороева ; Международное движение «Маньяки Культ Убийц» другие используемые наименования «Маньяки Культ Убийств», «Молодёжь Которая Улыбается», М. 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.
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
Благонадежный заемщик будет относиться к классу 1, неблагонадежный — к классу 0. Тогда существует четыре вида исхода прогнозирования: 1 True Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован верно; 2 False Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован неверно; 3 True Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован верно; 4 False Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован неверно. При этом, чем лучше один показатель, тем хуже другой. Поэтому вводится порог срабатывания, выше которого прогнозные значения будут относиться к классу 1, ниже — к классу 0 соответственно. Но для бизнеса мало посчитать показатели. Необходимо принимать решения, математически и статистически обоснованные. То есть, строится график отсортированных прогнозных target-значений рис. Затем рассчитывается площадь под кривой — площадь фигуры под линией прогнозных значений.
Так мы узнаем качество работы нашего алгоритма. Данный показатель прост в расчёте и легко интерпретируем, а значит популярен и часто используется в моделях банковского скоринга. Но достаточно ли одной метрики и можно «положиться» на Gini в управленческих вопросах? Возникает необходимость управления кредитным риском.
Бесплатно Подписаться Подписываясь, вы принимаете условия передачи данных и политику конфиденциальности Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой Уровень неравенства доходов — важный макроэкономический фактор. Если между богатыми и бедными пропасть, это представляет риск для экономики и чревато социальными катаклизмами. Сильное неравенство демотивирует людей, снижает производительность труда и предпринимательскую активность, что в конечном итоге замедляет рост ВВП. Люди с низкими доходами не могут реализовать свой потенциал, у них слабая покупательная активность, что отражается на общем спросе в экономике.
Экономический успех страны обычно связан с ядром среднего класса. Это прослойка образованных людей с высокими доходами, занимающихся интеллектуальным трудом.
В 2023 году этот коэффициент увеличился до 14,6 раза, сравнимо с 13,8 раза в 2022 году. Впрочем, в 2007-2013 годах он превышал 16 раз, а даже в 2021 году составлял 15,2 раза.
Помощник президента Максим Орешкин отмечал, что неравенство в стране, хотя и снижается, остается высоким.
Что он сделал полезного? Перечислять можно очень долго все минусы, по всем отраслям, от сельского хозяйства до космоса. Везде катастрофа.
Итог один.
С 1 декабря 2014 года
- Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
- Как сломать систему неравенств
- Как сломать систему неравенств
- Welcome to nginx!
Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение.
- Как уменьшить социальное неравенство? | Аргументы и Факты
- Исследование различий зарплат в регионах России
- Как сломать систему неравенств
- В России впервые с начала кризиса зафиксирован рост неравенства
- - экономические и финансовые данные
- Коэффициент Джини
Минфин пообещал больше не повышать налоги на богатых
По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года. 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. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год.
Доходное неравенство в России выросло
По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. Используя методику расчета коэффициента Джини (в тексте исследования она подробно приведена), мы рассмотрели не всю экономику России, а ее отдельные отрасли. Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2).