В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Коэффициент концентрации Джини (G) используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]. Коэффициент Джини как функция таблиц смертности: расчет на основе дис-кретных данных, декомпозиция различий и эмпирические примеры.
Статьи из архивов
- Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора
- Коэффициент Джини
- Что означает коэффициент Джини
- Словарь неравенства
Некоторые равнее: что такое коэффициент Джини и зачем он нужен
Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. 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. Отдельное значение — коэффициент Джини — показывает индекс концентрации доходов. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране.
Кривая Лоренца
Данная проблема напрямую связана с неравномерностью распределения доходов в обществе и в результате порождает социальное напряжение, иначе говоря, враждебное отношение бедных к богатым. Поощряя индивидуализм, рыночная экономика формирует в обществе систему ценностей, ориентированную на личностный материальный успех. Когда значительная часть населения оказывается не в состоянии добиться его, она чувствует себя обделенной и обманутой, и тогда враждебное отношение перетекает в открытые протесты, нередко имеющие радикальный характер. Поэтому в современных развитых обществах существует ряд институтов социальной защиты, так как повышение благосостояния широких слоев населения является обязательным условием стабильности в стране. Прежде чем начать знакомиться с неравномерностью распределения доходов в обществе, необходимо рассмотреть принципы их распределения. Итак, начинаем. В разных странах в разные времена действовали различные системы распределения доходов.
Однако, обобщив все их сходства и различия, можно выделить 4 основных принципа распределения доходов в обществе: 1 уравнительное распределение; 2 рыночное распределение; 3 распределение по накопленному имуществу; 4 привилегированное распределение. Теперь давай более подробно остановимся на каждом из них. Первый принцип подразумевает, что все члены общества или его определённая часть получают равные доходы или блага. Распределение по данному принципу теперь уже встречается редко, так как он характерен для первобытных социумов или стран с режимом, который К. Маркс и Ф. Энгельс назвали «казарменный коммунизм».
Второй принцип предполагает, что каждый из владельцев какого-либо фактора производства получает разный по сумме денег доход — в соответствии с его продуктивностью и востребованностью в данный момент времени на рынке.
Также важную роль играют налоговая политика, социальные программы и другие государственные меры, направленные на снижение неравенства. В целом, тенденции неравенства доходов в России указывают на необходимость принятия мер для снижения разрыва между богатыми и бедными слоями населения. Это может включать в себя улучшение доступа к образованию и здравоохранению, создание равных возможностей для всех граждан, реформу налоговой системы и другие меры, направленные на создание более справедливого общества. Факторы, влияющие на неравенство доходов в России Неравенство доходов в России обусловлено множеством факторов, которые влияют на распределение доходов между различными слоями населения. Ниже приведены некоторые из основных факторов, которые оказывают влияние на неравенство доходов в России: Различия в заработной плате Одним из основных факторов, влияющих на неравенство доходов, являются различия в заработной плате. В России существует значительное различие в заработной плате между разными профессиями и отраслями экономики. Некоторые профессии, такие как финансовые специалисты и менеджеры, получают значительно более высокую заработную плату, чем рабочие в сфере обслуживания или сельском хозяйстве.
Образование и квалификация Уровень образования и квалификация также оказывают существенное влияние на неравенство доходов. Люди с высшим образованием и специализированными навыками обычно имеют больше возможностей для получения высокооплачиваемой работы и, следовательно, зарабатывают больше. В то же время, люди с низким уровнем образования и ограниченными навыками часто оказываются на низкооплачиваемых работах и имеют меньше возможностей для повышения своего дохода. Региональные различия Россия — это огромная страна с различными регионами, и неравенство доходов может существенно различаться в разных частях страны. Некоторые регионы, такие как Москва и Санкт-Петербург, имеют более высокий уровень доходов и лучшие возможности для работы и развития, в то время как другие регионы, особенно сельская местность и отдаленные районы, могут страдать от низкого уровня доходов и ограниченных возможностей. Неравенство в собственности и бизнесе Неравенство доходов также связано с неравенством в собственности и бизнесе. Богатые люди и предприниматели имеют больше возможностей для создания и развития своего бизнеса, что позволяет им зарабатывать больше денег. В то же время, люди без собственности или с ограниченными возможностями для предпринимательства могут оказаться в более уязвимом положении и иметь меньше возможностей для улучшения своего дохода.
Социальные и политические факторы Социальные и политические факторы также могут оказывать влияние на неравенство доходов. Например, наличие социальных программ и государственной поддержки может помочь снизить неравенство доходов, предоставляя бедным и уязвимым группам населения доступ к основным услугам и возможностям. В то же время, политические реформы и изменения в экономической политике могут также влиять на неравенство доходов, создавая новые возможности или ограничивая доступ к ресурсам и возможностям. В целом, неравенство доходов в России является сложным и многогранным явлением, которое обусловлено различными факторами. Понимание этих факторов помогает нам лучше понять причины и последствия неравенства доходов и разработать эффективные меры для его снижения. Последствия неравенства доходов в России Неравенство доходов в России имеет серьезные последствия для общества и экономики. Вот некоторые из них: Социальные проблемы Неравенство доходов может привести к социальным проблемам, таким как бедность, безработица и социальное неравенство. Люди с низкими доходами могут испытывать трудности в доступе к основным услугам, таким как образование, здравоохранение и жилье.
Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини 1884—1965 и опубликована в 1912 году в его знаменитом труде «Вариативность и изменчивость признака» «Изменчивость и непостоянство». Таким образом, это макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны.
На практике же значения чаще всего укладываются в диапазон от 0,2 до 0,6.
Низкий показатель коэффициента Джини не означает богатства или бедности выборки в целом, а лишь низкую разницу между самыми богатыми и самыми бедными. То же самое, но с противоположной стороны, относится и к высокому показателю. По последним данным , Россия занимает примерно среднее значение по этому показателю среди стран мира.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Показатель: Коэффициент Джини (распределение дохода), Категории: Демографические и социально-экономические показатели. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. К 1912 году итальянский статистик Коррадо Джини разработал алгебраическую интерпретацию кривой Лоренца: коэффициент, призванный указывать, насколько неравным является экономическое распределение.
Как сравнить результаты моделей с использованием индекса Джини и кривой Лоренца
В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини". В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Далее мы покажем, что Коэффициент Джини является абсолютно точной алгебраической интерпретацией Кривой Лоренца, а она в свою очередь является его графическим отображением. В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать коэффициент Джини в Excel. Рассчитав коэффициент Джини для отраслей экономики в 2013 году и сравнив эти значения с показателями 2015 года, мы увидим, как повлиял кризис на дифференциацию заработных плат в той или иной сфере. Коэффициент Джини.
Кривая Лоренца
Среди населения России растет доходное неравенство: почему ускорился этот процесс? Это следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении России. Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. Кандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ Ольга Борисова объяснила в беседе с «Новыми Известиями», что у усиления такого неравенства есть несколько причин. Кратковременное сокращение доходов персонала, работающего на начало 2023 г.
Открыть или закрыть вклад можно в любой день. После пополнения деньги поступят на вклад 11 марта. Подать заявку на предварительное 07 марта 2024.
Графическое представление индекса Джини Индекс Джини часто представляется графически в виде кривой Лоренца ,. Коэффициент Джини равен площади под линией совершенного равенства 0,5 по определению минус площадь под кривой Лоренца, деленной на площадь под линией совершенного равенства. Другими словами, это удвоенная площадь между кривой Лоренца и линией идеального равенства. Чтобы оценить коэффициент Джини дохода для Гаити в 2012 году, мы найдем площадь под кривой Лоренца: около 0,2. Вычитая эту цифру из 0,5 площадь под линией равенства , мы получаем 0,3, которую затем делим на 0,5. Другой способ представить коэффициент Джини как меру отклонения от идеального равенства. Чем дальше кривая Лоренца отклоняется от идеально ровной прямой линии которая представляет собой коэффициент Джини, равный 0 , тем выше коэффициент Джини и тем менее равноправным является общество. В приведенном выше примере Гаити более неравноправно, чем Боливия. В 1820 г. Источник: Всемирный банк. COVID-19, вероятно, окажет дальнейшее негативное влияние на равенство доходов. По данным Всемирного банка ,. Экономисты считают, что COVID-19 вызвал ежегодное увеличение коэффициента Джини на 1,2—1,9 процентных пункта в 2020 и 2021 годах. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам для каждой страны, для которой CIA World Factbook предоставляет данные: Некоторые из беднейших стран мира имеют одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини, в то время как многие из самых низких коэффициентов Джини встречаются в более богатых европейских странах.
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. Чувствительность к выбору категорий. Результаты коэффициента Джини зависят от выбора категорий, на которые разбивается население для анализа, что создает потенциальные искажения. Ограничения в оценке социальной справедливости. Индекс Джини не является индикатором справедливости распределения богатства. Равномерное распределение не всегда означает справедливость, особенно в условиях рыночной экономики. Влияние нерыночных экономик. Могут возникнуть искажения в оценке неравенства в странах с нерыночной экономикой, где государство играет ключевую роль в распределении ресурсов.
Индекс Джини и неравенство доходов
Выводы: С точки зрения примера, индекс Джини показывает, что модель A лучше с точки зрения результатов, чем модель B. Вы также можете видеть на кривой Лоренца, что модель A предсказывает более высокую группу риска, больше денег, чем модель B. И, конечно же, коэффициент площади модели А больше коэффициента модели В, а значит, дисперсия фактический рейтинг модели при прогнозировании рискованной политики лучше. Индекс Джини с кривой Лоренца также может быть эффективен при сравнении результатов двух моделей. Если предположить, что вы хотите предсказать риск утверждение полиса , и в приведенном выше примере мы показываем сравнение между результатами прогнозирования политик, кривая Лоренца очень хорошо наглядно показывает преимущество результатов одной модели по сравнению с другими.
Хорошая возможность сравнения результатов модели дает возможность автоматически публиковать новую модель.
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].
Богатство и бедность Это относительные понятия, которые, тем не менее, сосуществуют с общественными отношениями. Они характеризуют социальное неравенство, неравномерность распределения между слоями населения таких ограниченных ресурсов, как деньги, образование, власть и т. Причины неравенства Многие видят причину этого явления в разном уровне личностных качеств, способностей, условий труда. Опрошенные респонденты считают, что для решения проблемы, нужно: предоставить возможности для хорошего заработка; вместе с ростом цен периодически повышать доходы; «заморозить», не увеличивать цены на продукцию первой необходимости; предусматривать больше господдержки для малообеспеченных граждан. Следует заметить, что аспекты неравенства в обществе в т. Подходы к интерпретации данного явления разные. Уровень бедности К бедным относят тех граждан, у которых доход меньше либо равен прожиточному минимуму ПМ. ПМ — минимально допустимая материальная обеспеченность на человека в стране регионе.
ПМ привязывается к минимальному набору продовольственных, непродовольственных товаров, услуг. По РФ: в 2018 г. По данным Росстата на 2019 г. Оценка уровня жизни производится также по потребительским тратам, а также по тратам на продукты питания. Между тем состоятельные граждане тратят больше на питание, чем бедные, раз в пять. Но чем меньше денег идет на питание, тем больше остается денег на остальные нужды, на образование, открытие бизнеса и др. По данным Росстата потребительские траты богатых выше в 3 раза, чем у средних слоев населения. А у бедных — в 5 раз меньше, чем у средних.
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. Известно, что численно значение AUC ROC равно статистике Вилкоксона-Манна-Уитни: Доказательство этой формулы можно, например, найти здесь Пусть модель прогнозирует возможных значений из множества , где и — какое-то вероятностное распределение, элементы которого принимают значения на интервале. Пусть множество значений, которые принимают объекты и. Очевидно, что множества и могут пересекаться. Обозначим как вероятность того, что объект примет значение , и как вероятность того, что объект примет значение. Тогда и Имея априорную вероятность для каждого объекта выборки, можем записать формулу, определяющую вероятность того, что объект примет значение : Пример того, как могут выглядеть функции распределения для двух классов в задаче кредитного скоринга: На рисунке также показана статистика Колмогорова-Смирнова, которая также применяется для оценки моделей. Запишем формулу Вилкоксона в вероятностном виде и преобразуем её: Аналогичную формулу можем выписать для площади под Lift Curve помним, что она состоит из суммы двух площадей, одна из которых всегда равна 0. Практическое применение Как упоминалось в начале статьи, коэффициент Джини применяется для оценки моделей во многих сферах, в том числе в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. И этому есть вполне разумное объяснение. Эта статья не ставит перед собой целью подробно остановиться на практическом применении статистики в той или иной области.
Что бы сделал Робин Гуд?
| Экономика. 10 класс | Что показывает коэффициент Джини. Какие значения может принимать данный показатель и что они означают. |
| Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт | Коэффициент Джини (0÷1), индекс Джини (0÷100 %) < 0.25 0.25–0.29 0.30–0.34 0.35–0.39 0.40–0.44 0.45–0.49 0.50–0.54 0.55–0.59 ≥ 0.60 нет данных Индекс Джини равен отношению закрашенной площади к площади треугольника под прямой Коэффициент Джини. |
| Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат | Доверительный интервал коэффициента Джини определяется на основе стандартного отклонения, которое рассчитывается с использованием значения AUC по следующей формуле. |
| Статистика:Коэффициент Джини в России — Русский эксперт | На примере коэффициента Джини показано, насколько сильно различается оценка неравенства в зависимости от используемых данных и способов расчета. |
| Коэффициент Джини, значение по странам мира и в России | В 2022 году был зафиксирован его минимум, а | Вступай в группу Новости РБК в Одноклассниках. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. 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. А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
| Индекс Джини | 10%, 30% населения, коэффициент Джини для распределения богатства) Россия опережает любую другую крупную страну. |
| Коэффициент Джини (распределение дохода) | 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. |
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
А если вдруг хочется понять, как она выведена, откройте этот спойлер объяснение довольно длинное! В основе этой формулы лежит уже известная вам идея: чтобы посчитать площадь фигуры над кривой Лоренца: можно сперва посчитать площадь фигуры под кривой Лоренца а потом вычесть ее из площади диагонального треугольника, которая равна 0,5, и получим искомое. Саму же площадь под кривой будем считать по группам. Можно видеть, что над каждой группой образуется треугольник или четырехугольник — они выделены разными цветами. Рассмотрим, например, вторую группу зеленый четырехугольник. Тогда сумма всех фигур под кривой Лоренца будет равна Эту сумму, как вы помните, нужно вычесть из 0,5, чтобы получить площадь фигуры над кривой И наконец, разделив все это на площадь диагонального треугольника то есть опять же на 0,5 , получим формулу коэффициента Джини: Есть и другие формулы, расчет по одной из них приведен, например, вот тут.
После пополнения деньги поступят на вклад 11 марта. Подать заявку на предварительное 07 марта 2024.
Мало это или много? Насколько точен алгоритм? Без знания точного значения коэффициента для идеального алгоритма мы не можем сказать о нашей модели ничего.
Поэтому метрикой качества в машинном обучении является нормализованный коэффициент Джини, который равен отношению коэффициента обученной модели к коэффициенту идеальной модели. Далее под термином «Коэффициент Джини» будем иметь ввиду именно это. 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. Мы подошли к самому, пожалуй, интересному моменту — алгебраическому представлению коэффициента Джини. Как рассчитать эту метрику?
Она не равна своему родственнику из экономики.
По разным отраслям и группам населения. Возможность анализа неравенства в различных сферах экономики и среди разных социальных групп. Например, он позволяет проводить оценку распределения доходов, например, среди селян, горожан, жителей Крайнего Севера и других групп. Отслеживание динамики на разных этапах исторического развития. Коэффициент Джини позволяет анализировать изменения уровня неравенства в разные исторические периоды. Его динамика выступает в роли макроэкономического показателя, предоставляющего обзор социального раскола в обществе и основных параметров экономики. Например, высокий коэффициент Джини косвенно указывает на недоразвитую экономику с низкой производительностью труда , высоким уровнем коррупции и другими соответствующими характеристиками. Статистические органы регулярно публикуют коэффициент Джини вместе с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход. Этот индекс выполняет функцию своеобразной коррекции для указанных показателей, предоставляя более точное представление о благосостоянии людей с учетом социальных групп.
Преимущества и недостатки коэффициента Джини Вот основные преимущества: позволяет сравнивать страны и регионы с разной численностью населения; отображает не только неравенство внутри одного государства, но и дает картину распределения богатства по всему миру: видно, где оседает добавленная стоимость и какие страны выступают донорами ресурсов; можно сравнивать распределение дохода в разных частях страны — например, вот коэффициент Джини по регионам России с 1992 по 2017 годы ; можно рассчитывать коэффициент по разным отраслям экономики и группам населения, например для селян, горожан, жителей Крайнего Севера и прочих; можно отслеживать динамику показателя на разных исторических этапах развития экономики и общества; все анонимно — нет необходимости раскрывать персональные данные о доходах. У него есть определенные ограничения: при определении неравенства в обществе коэффициент не отражает в полной мере уровень достатка людей. Богатые и бедные страны могут иметь одинаковые или близкие коэффициенты Джини. Например, в 2018 году в Гвинее индекс был 29,6, а в развитой Германии — 31,7; джини рассматривает распределение денежных доходов, в то время как иногда работникам могут выдавать зарплату продуктами, опционами на акции компании и так далее. Не говоря о том, что серая зарплата тоже остается за рамками расчета; статистические организации опираются на разные данные и используют разные подходы, в результате индекс Джини для одной страны может отличаться. Например, по данным Росстата, в 2017 году в России индекс был 41,3, а по расчетам Всемирного банка — 37,7; коэффициент Джини может работать некорректно для нерыночных экономик, где доходы концентрируются не у предпринимателей, а у государства, и могут возвращаться народу в виде социальных благ. Коэффициент Джини, который учитывает именно доходы граждан, в этом случае будет завышен. Индекс Джини обнажает проблемы неравенства. Из-за этого его иногда ошибочно трактуют как индикатор справедливости распределения богатства. Но равномерно не значит справедливо.
Налоги и налоговая система
- Коэффициент Джини: формула неравенства
- Индекс концентрации Джини
- Коэффициент Джини - индекс концентрации доходов — Тюлягин
- Индекс Джини | Investor's wiki
- Индекс Джини и неравенство доходов
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
| Коэффициент Джини — Рувики: Интернет-энциклопедия | Коэффициент Джини (Gini coefficient) – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини (1884-1965 г.г.). |
| Кривая Лоренца | Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. |
Ваш пароль
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. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. В 2023 году коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) составил 0,403, сообщил Росстат. Для измерения фактического распределения доходов используют «кривую Лоренца» и «коэффициент Джини», показывающие, какая доля совокупного дохода приходится на каждую группу населения, что позволяет судить об уровне экономического неравенства в данной стране. Филипп Монфор показал, что использование непоследовательной или неопределенной детализации ограничивает полезность измерений коэффициента Джини. Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру.