Albania Algeria Angola Argentina Armenia Australia Austria Azerbaijan Bangladesh Belarus Belgium Belize Benin Bhutan Bolivia Bosnia and Herzegovina Botswana Brazil Bulgaria Burkina Faso Burundi Côte d'Ivoire Cabo Verde Cameroon Canada Central African Republic Chad Chile China Colombia. Индекс качества жизни по странам 2023, Рейтинг стран мира по уровню жизни в 2023 году.
Какие страны и почему отличаются высоким показателем джини география реферат
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.
Имеется 2 офиса, в каждом из которых работает 100 сотрудников, а децильный коэффициент равен 10.
В обоих офисах первый дециль получает 200 тысяч рублей в месяц в среднем 20 тысяч рублей в месяц на сотрудника , а десятый дециль получает 2 миллиона в среднем 200 тысяч рублей в месяц на сотрудника. Но в первом офисе 90 человек получают 20 000 рублей в месяц и 10 человек — 200 000, а во втором офисе 10 человек получают 20 000, еще 10 — 30 000, 70 человек — от 40 000 до 100 000 и 10 человек — 200 000. Очевидно, что ситуация с неравенством в этих фирмах будет разной, хотя децильное соотношение одинаково. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений лучше использовать коэффициент Джини. Почему растет социальное неравенство В современном мире богатые становятся все богаче, а бедные — все беднее. 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.
Еще меньшее неравенство зафиксировано только в Словении, Чехии и Словакии. Это Беларусь, Молдова, Азербайджан и Украина. Информацию об этом опубликовал проект vividmaps. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини.
Увеличение неравенства шансов: Высокие уровни неравенства могут привести к укреплению политической и экономической власти узкой группы людей. Это может ограничить честность и прозрачность политической системы, а также привести к коррупции и нарушениям прав человека. Ухудшение здоровья и социального благополучия: Неравенство может привести к ухудшению здоровья и социального благополучия населения. Низкий уровень дохода и ограниченный доступ к социальным услугам могут привести к плохому здоровью, низкой продолжительности жизни и низкому качеству жизни в целом. В целом, борьба с неравенством является важной задачей для обеспечения устойчивого экономического и социального развития страны.
Неравенство подрывает принципы справедливости и равенства возможностей, поэтому государственная политика должна направляться на создание более справедливого и инклюзивного общества для всех граждан. Вопрос-ответ Какой индекс используется для определения неравенства в странах? Для определения неравенства в странах используется индекс джини. В каком году составлен рейтинг самых неравных стран в мире? Рейтинг самых неравных стран в мире составлен на основе данных за 2023 год.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объёма совокупности, а на оси ординат — накопленные частоты объёма признака. Полученная кривая и будет характеризовать степень концентрации. Такое распределение отображается прямой, проходящей из нижнего левого угла графика к верхнему правому углу и являющейся линией равномерного распределения.
Коэффициент Джини варьируется от 0 до 1. Исследования показывают, что глобализация уменьшила глобальное имущественное неравенство между странами, но увеличила имущественное неравенство внутри стран. Как правило, развивающиеся страны характеризуются более значительным неравенством, чем развитые страны. Однако в этом законе есть аномалии: в некоторых развитых странах, например в США, коэффициент Джини высок.
Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения и тем выше уровень общественного неравенства в государстве, и наоборот. В экономике существует несколько способов рассчитать этот коэффициент, мы остановимся на формуле Брауна предварительно необходимо создать вариационный ряд — отранжировать население по доходам : где — число жителей, — кумулятивная доля населения, — кумулятивная доля дохода для Давайте разберем вышеописанное на игрушечном примере, чтобы интуитивно понять смысл этой статистики. Предположим, есть три деревни, в каждой из которых проживает 10 жителей. В каждой деревне суммарный годовой доход населения 100 рублей. В первой деревне все жители зарабатывают одинаково — 10 рублей в год, во второй деревне распределение дохода иное: 3 человека зарабатывают по 5 рублей, 4 человека — по 10 рублей и 3 человека по 15 рублей. И в третьей деревне 7 человек получают 1 рубль в год, 1 человек — 10 рублей, 1 человек — 33 рубля и один человек — 50 рублей. Для каждой деревни рассчитаем коэффициент Джини и построим кривую Лоренца. 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.
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. В противном случае оно будет описываться некоторой кривой, которая проходит выше или ниже прямой линии и называется кривой Лоренца.
Индекс Джини и неравенство доходов
процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Рейтинг стран по индексу Джини является важным инструментом для измерения и анализа уровня неравенства в разных странах мира.
Gini Coefficient
In addition, the definitions of income used differ more often among surveys. Consumption is usually a much better welfare indicator, particularly in developing countries. Second, households differ in size number of members and in the extent of income sharing among members. And individuals differ in age and consumption needs. Differences among countries in these respects may bias comparisons of distribution. World Bank staff have made an effort to ensure that the data are as comparable as possible. Wherever possible, consumption has been used rather than income.
Income distribution and Gini indexes for high-income economies are calculated directly from the Luxembourg Income Study database, using an estimation method consistent with that applied for developing countries.
Однако, несмотря на высокий уровень национального дохода в Южной Африке, разрыв в богатстве ошеломляет, и уровень бедности в Южной Африке довольно высок. Это ведущая страна по неравному распределению доходов с индексом Джини 63, 4.
Намибия Намибия является суверенным государством в юго-западном регионе Африки. Страна является одной из самых сухих стран Африки. Обширная пустыня Намиб в Намибии делает ее одной из самых малонаселенных стран в мире.
Основные виды экономической деятельности в Намибии включают добычу полезных ископаемых, сельское хозяйство, туризм и производство. Приблизительно половина населения Намибии зависит от сельского хозяйства в качестве источника средств к существованию. Намибия занимает второе место в списке стран с самым неравным распределением доходов с показателем Джини 61, 3.
Гаити Гаити - независимая нация на острове Эспаньола в Карибском море. Население Гаити составляет около 10, 8 миллионов жителей. Гаити, площадь которого составляет 10 714 квадратных миль, входит в число самых густонаселенных стран Карибского региона и входит в число самых бедных стран мира.
Страна обременена коррупцией, неадекватными системами здравоохранения, неразвитой инфраструктурой и отсутствием надлежащего образования. Что касается распределения доходов, Гаити занимает третье место по неравномерности распределения доходов с показателем Джини 60, 8. Ботсвана Ботсвана - это страна в регионе африканских стран.
Это одна из наименее населенных стран мира с населением всего 2 миллиона жителей. Страна функционирует как экономика свободного рынка, крупнейшим сектором которой является добыча полезных ископаемых. Несмотря на быстрое расширение экономики в последние годы, сельское население Ботсваны остается крайне бедным.
Это четвертая страна с самым неравным распределением доходов в мире, где коэффициент Джини составляет 60, 5.
Download data API Definition: Gini index measures the extent to which the distribution of income or, in some cases, consumption expenditure among individuals or households within an economy deviates from a perfectly equal distribution. A Lorenz curve plots the cumulative percentages of total income received against the cumulative number of recipients, starting with the poorest individual or household.
Similarly, the modeling and application of these data have expanded significantly.
Diverse stakeholders — ranging from NGOs, global finance, multinational companies, and academia — apply these data to innovative modeling and tracking platforms. The first index of its kind published in 2010, the GGEI has been tracking country performance in the green economy throughout the past decade, taking an integrated view of relative country performance around climate change, sector decarbonization, green markets, and the environment. With this edition, we retooled the methodological approach. For each of the 160 countries tracked in the GGEI, there is a measurement of both progress tracking and target verification that will offer stakeholders in the green economy a new way to understand how policies, investment, and activism can best ensure a real and just transition.
Continue reading below for much more detail on these changes, as well as a wide range of videos, data files, and other links to learn more about this new GGEI. You can learn more about this novel measurement approach in Chapter 3. The GGEI was the first green economy index, launched in 2010, and today is the most widely referenced product of its kind internationally, utilized by policymakers, international organizations, ESG investors, and companies to evaluate and understand linkages between country green economy performance and their own commercial or organizational agendas. Like many indices, the GGEI is used to benchmark performance, inform ESG investment strategy, communicate areas that need improvement, and educate diverse stakeholders how they too can promote progress.
The GGEI is also useful as the foundation for creating customized sustainability measurement frameworks for a diverse range of stakeholders. Learn more here about subscribing to the GGEI or leveraging our model to create bespoke sustainability frameworks. Is this change an improvement or a decline in performance?
Индекс революций
Это список стран или зависимостей по показателям неравенства доходов , включая коэффициенты Джини. Коэффициент Джини - это число от 0 до 1, где 0 соответствует полному равенству где у всех одинаковый доход , а 1 соответствует полному неравенству когда один человек имеет весь доход, а все остальные не имеют дохода. Распределение доходов может сильно отличаться от распределения богатства в стране см.
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]. Показатели коэффициента Джини в России за все время измерения 1991—2018 Содержание.
Направления развития российской бизнес-среды С помощью кластерного анализа определим наиболее чувствительные друг к другу факторы американской и российской бизнес-среды табл. Результирующие значения табл.
Весомыми факторами российской бизнес-среды являются: стоимость экспорта и импорта; время необходимое для строительства склада и обеспечения исполнения контракта. В сравнении с американскими, российские кластеры факторов бизнес-среды менее значительные, с ориентацией на стоимость экспорта и импорта. В процессе международного российско-американского сотрудничества количество российских факторов бизнес-среды должно значительно увеличиться. При этом весомыми кластерами станут: время необходимое для обеспечения исполнения контракта; стоимость экспорта; время для подготовки и уплаты налогов; время необходимое для строительства склада; стоимость получения электроэнергии; время необходимое для подключения к электричеству; стоимость импорта. Следовательно, российская бизнес-среда станет более «нормативной» с ориентацией на выполнение налоговых обязательств и инфраструктурных проектов. Повышение потенциала российской бизнес-среды Основными факторами, способствующими улучшению российской бизнес-среды, являются стоимость экспорта и импорта, которые определяются не столько сырьевым внешнеэкономическим профилем экономики, сколько неустойчивостью национальной валюты, в том числе как платежного средства в соответствующих расчетах внутри страны. Длительное доминирующее положение кластера «стоимость экспорта и импорта» связано с устоявшейся моделью российской бизнес-среды рис.
Ключевую роль в модели российской бизнес-среды играет Банк России, который посредством изменения ключевой ставки смещает приоритеты от платежеспособного спроса, инвестиций и сбережений к устойчивости банковской системы, прибыли банковского сектора и экспортеров и импортеров. Усилению смещения к устойчивости банковской системы рис. Риски, связанные с санкционным давлением на российскую экономику, способны привести к повышению ключевой ставки. Банк России может вернуть вариант повышения ключевой ставки, учитывая усиление негативных факторов — слабого рубля, роста инфляционных ожиданий и повышения НДС3. Fitch Ratings4 за пять месяцев 2018 г. Наиболее существенное снижение с корректировкой на изменение валютного курса продемонстрировали группа «Открытие» 65 млрд руб. Для снижения эффекта от санкционного давления Минфин России за счет средств Банка России пополняет золотовалютные резервы, обеспечивает рост ликвидности американской валюты, снижение потребительской платежеспособности населения, ориентацию на экспорт конкурентной продукции для России — углеводороды.
Следует отметить, что ориентация российской экономики на экспорт углеводородов привела к росту цен на бензин внутри страны, что в свою очередь вызвало рост цен на отечественные товары и услуги для российского населения. В то же время политика таргетирования инфляции, активно реализуемая Банком России 2014 г. Низкие процентные ставки по кредиту стимулируют население брать новые кредиты на погашение старых. Естественно, растет общая задолженность населения перед банками на 1 апреля 2018 г. По данным Банка России5, рост кредитования физических лиц за первое полугодие 2018 г. Рост кредитования физических лиц сказался на повышении предпринимательской активности, в особенности по структуре кредитования в жилищном строительстве. Объемы жилищного строительства в России за первый квартал 2018 г.
Таким образом, для изменения модели развития российской бизнес-среды рис. При этом необходимо развивать новые весомые кластеры факторов бизнес-среды — время, необходимое для обеспечения исполнения контракта, и стоимость экспорта; время для подготовки и уплаты налогов со временем, необходимым для строительства склада, стоимостью получения электроэнергии, временем, необходимым для подключения к электричеству, стоимостью импорта документальное соответствие. Значительное число бедных в России способствует снижению платежеспособного спроса, а единая ставка НДФЛ, увеличивающиеся налоги на землю и имущество физических лиц, — уменьшению инвестиций и сбережений.
Чем ближе индекс Джини к 1, тем более неравномерным является распределение доходов в группе. Это может иметь серьезные социальные и экономические последствия, такие как увеличение бедности, социальная напряженность и неприемлемое ущемление прав всех членов общества. Индекс Джини является важным инструментом для оценки социальной справедливости и экономического развития, а также для разработки правильных политических мер, направленных на снижение неравенства в обществе. Методика расчета индекса джини Расчет индекса джини основывается на лоренц-кривой, которая представляет собой график, отображающий неравномерное распределение доходов.
Для расчета индекса необходимо знать, какую долю дохода получает каждая десятая часть населения. Для расчета этой площади необходимо вычислить площади треугольников, образованных точками лоренц-кривой и прямой равномерного распределения доходов, а также площадь между этими треугольниками. Полученное значение индекса джини может принимать значения от 0 до 1. Если он равен 0, это означает, что в стране достигнуто абсолютное равенство доходов, а если равен 1, то имеет место полное неравенство. Учет индекса джини особенно важен для анализа социальной справедливости и определения эффективности социальных программ и политик, направленных на уменьшение неравенства доходов в стране. Влияние неравенства на экономику и общество Высокий уровень неравенства доходов и богатства может иметь серьезные последствия для экономики и общества.
Индекс Джини по странам: коэффициент концентрации доходов
Это не хорошо и не плохо. Это просто факт. Но если ты чётко его осознаешь — это будет очень хорошо. Всё очень просто. Богатые используют деньги в качестве инструмента обогащения.
У бедных же денег нет, и большинство из них тонут в болоте кредитов, из-за чего они становятся ещё беднее. Тут, конечно, нужен пример. Смотри, допустим есть 5 человек: Вася Пупкин капитал 20 рублей Иван Иванов капитал 2 000 рублей Средняк Средняков капитал 20 000 рублей Игорь Альфаинвестор капитал 2 000 000 рублей Вагит Алекперов капитал 200 000 000 000 рублей Прошёл год. Вася и Иван, не имея средств к существованию, перебивались мелкими подработками, мелкими кражами и потребительскими кредитами.
В итоге, Вася должен банку 100 000 рублей, а Иван — 20 000 рублей. Средняк Средняков как работал, так и работает. Зарплату ему увеличили на сумму инфляции и теперь в конце месяца его капитал составляет 22 000 рублей. Учитывая инфляцию, он остался на том же уровне благосостояния, в отличие от Васька и Ванька, влезших в кредиты.
Игорь и Вагит инвестировали свои капиталы в акции и ETF. Оба получили хорошую доходность. Игорь получил больше в процентах на капитал. Из этого примера видно, насколько тяжело бедным не стать беднее, и насколько просто богатому стать богаче.
Даже ничего не делая, получая мизерный процент на многомиллиардный капитал, ты всё равно за отрезок времени разбогатеешь на большую сумму, чем человек с миллионом, организовавший суперприбыльный бизнес, и работающий как белка в колесе. В данном примере есть ещё один показательный персонаж — Средняк Средняков.
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. Сравним все полученные результаты метрик. Из таблицы следует, что включение нового фактора F18 увеличивает прогнозную силу модели. Однако, такой вывод стал доступен после расчета дополнительной метрики. Напрашивается вывод, что коэффициента Джини недостаточно для оценки качества модели.
The Gini coefficient, thus, forms a comprehensive tool to understand, compare and consequently challenge economic disparities globally. As per the latest data, the United States had a Gini coefficient of 41. Key findings from the data include: South Africa had the highest Gini coefficient at 63. Countries in Sub-Saharan Africa and South America, such as Brazil and Botswana, feature prominently among the nations with the highest wealth and income inequality. Conversely, several European nations, like Slovenia, Czech Republic, and Belarus, exemplified lower Gini coefficients, implying a more equitable distribution of wealth and income.
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.
Индекс концентрации Джини
- Страны, где неравенство наихудшее
- Global Green Economy Index™ (GGEI)
- Adblocker detected! Please consider reading this notice.
- Countries With Highest Gini Coefficient
- Присоединяйтесь!
- Рейтинг стран по индексу джини 2023 -
Неравенство в Китае
Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини (значение варьируется от 0% до 100%). процентное представление этого коэффициента, где 1=100%. Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. Индекс Джини характеризует страны по равномерности распределения доходов, а справедливое оно или нет – вопрос не из статистической области.
Неравенство в Китае
Get Free Economic Indicators Charts, Historical Data and Forecasts for 196 Countries. Согласно индексу Джини, который измеряет уровень неравенства распределения богатств в стране, страна занимает пятое место по уровню неравенства в мире. Для составления рейтинга исползовался Индекс Джини. Среднее значение индекса Джини в ЕС–287 в 2018 году составило 29,9%, что на 0,1 п.п. ниже уровня 2008 года. Тем не менее, в рассматриваемый период социальное неравенство в странах группы ЕС–13 снизилось, а в странах ЕС–15, наоборот, выросло.