Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2).
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Неравенство в россии на фоне других стран. Данные официальной статистики опери-руют также и другими характеристиками дифференциации доходов, среди которых – децильный коэффициент фондов и ин-декс Джини. К чему может привести рост социального неравенства в России. Но начнем мы (вопреки сюжету известного анекдота) с хорошей новости. Неоспоримым лидером в России по минимальному значению коэффициента Джини, то есть регионом, где социальное равенство достигло самой высокой степени, является наш сосед. Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. с 50,5% в 2010 году до 41,5% в 2019-м", - говорится в сообщении. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный.
Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос
К чему может привести рост социального неравенства в России 23 октября 2023, 09:00 Фото: СС0 Public Domain Новость о том, что Россия попала на третье место в мире по самому большому расслоению между богатыми и бедными, чревата запуском важных политических и социально-экономических процессов. Очевидно, что расслоение практически всегда ведет к дальнейшему запросу на социальную уравниловку. Очевидно, что это плохо, потому что вместо экономики креативной и пассионарной, где люди хотят максимально вкладываться и выкладываться, мы получаем экономику пассивную, в которой люди, в общем-то, ничего не хотят. По сути, такую картину можно было наблюдать на излете Советского Союза: тогда никто не хотел на заводе работать, а все хотели отсидеть положенный восьмичасовой рабочий день и уйти, чтобы потом получить зарплату. Сегодня нечто схожее мы видим в развитых западных странах, особенно среди мигрантов, которые требуют социального равноправия, хотя работать не хотят. Социальный разрыв неизбежно приводит к тому, что политика начинает превалировать над экономикой.
Еще одним интересным наблюдением, отмеченным в исследовании, является достаточно тесная взаимосвязь между неравенством и уровнем безработицы. Чем выше безработица в регионе — тем выше неравенство зарплат. Это можно объяснить тем, что в регионах с высокой безработицей многие люди, ищущие работу, низко оценивают свои шансы найти хорошее место с достойной оплатой труда, и в связи с этим соглашаются фактически на любой низкооплачиваемый труд. Важным аспектом, на который стоит обратить внимание, является то, что зарплатный коэффициент Джини в целом по России заметно ниже, чем коэффициент Джини, рассчитанный для доходов.
Это объясняется просто — для очень богатых людей зарплата — далеко не единственный источник дохода, больше всего богатства формируется за счет дивидендов, доходов от владения собственностью и пр. Поэтому распределение зарплат в нашей стране и более равномерное и в некотором смысле и более справедливое, чем распределение доходов и сбережений. Где больше богатых, а где больше бедных? Однако от региона к региону картина сильно разнится. В 6 регионах страны кавказские республики и Республика Калмыкия доля людей, получающих менее 9 тыс. Вместе с тем, в ряде регионов, в основном, дальневосточных, почти нет людей, которые зарабатывают менее 10 тыс. Это связано во многом с тем, что цены на продукты и коммунальные услуги в северных и дальневосточных регионах очень высоки, что накладывает определенные обязательства на работодателей. Они вынуждены платить высокую зарплату, учитывающую региональную спецфику ценообразования. Кроме того, в России есть целый ряд регионов, где велико число людей, зарабатывающих достаточно приличные деньги по общероссийским, да и по среднеевропейским стандартам.
Почти все регионы, лидирующие, по доле высокооплачиваемых работников — это северные регионы исключением в этом списке по уже указанным выше причинам является Москва. Таким образом, как и в советский период, северные регионы по-прежнему конкурентоспособны на рынке труда, даже несмотря на потерю ряда советских льгот и преференций. Основной бизнес здесь — добыча всевозможных богатств из недр. Он позволяет не только получать высокую прибыль собственниками, но и платить относительно высокую зарплату наемным рабочим. Как это не парадоксально, но наименьшее число людей с высокими зарплатами не в северокавказских регионах, где много бедных, а, в основном, в центральных и поволжских регионах. Отметим также, что результаты исследования зафиксировали хорошую взаимосвязь корреляцию между числом низкооплачиваемых работников и развитием малого бизнеса. В тех регионах, где малый бизнес развит хорошо, количество зарабатывающих очень низкую зарплату меньше, но и «олигархов» почти нет. Это свидетельствует о том, что малый бизнес в России успешно сокращает бедность, но, к сожалению, не обещает больших богатств.
Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему. Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться. Передовые страны, которые входят в рейтинги самых лучших по разным показателям, стараются устранить это негативное явление. Так, например, в Норвегии, за последние 15 лет коэффициент Джини стремится вниз — он уменьшился с 0,4 до 0,2, то есть в 2 раза. Обобщая, в случае этой скандинавской страны можно утверждать, что количество бедных здесь снизилось вдвое. И такая картина наблюдается во многих развитых странах.
Чем ближе индекс к нулю, тем меньше доходное неравенство. В 2022 году индекс Джини в России впервые с 2002 года опустился ниже 0,4. Показатель по итогам 2023 года остается ниже, в частности, значений, зафиксированных в 2020-м 0,406 и 2021 году 0,409. Максимальное его значение в новейшей истории России фиксировалось в 2007 году 0,422. Если в 2022 году он составлял 13,8 раза, то в 2023-м вырос до 14,6 раза, следует из данных Росстата. Тем не менее в 2007—2013 годах этот показатель стабильно превышал 16 раз, а еще в 2021 году составлял 15,2 раза.
Эксперты ЦБ выявили негативный эффект неравенства для экономики России
Коэффициент Джини, отражающий степень неравномерности распределения доходов, увеличился до 0,403 по сравнению с 0,395 в предыдущем году. 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. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения).
В России в 2023 году усилилось доходное неравенство населения
Однако компенсируется не только дороговизна текущего потребления, но и потеря в комфорте и качестве жизни из-за суровых погодных условий и удаленности от других регионов. Высокие зарплаты в Москве объясняются ее столичным статусом и, соответственно, максимальной концентрацией финансовых ресурсов. Симферополь, Лиана Макоба Симферополь. Другие новости 08.
Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF Коэффициент Джини индекс Джини — это статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах [4, с 54]. В силу значимости получаемых на основе коэффициента оценок, он активно рассчитывается, дискутируется и используется для разного уровня выводов. Он имеет ряд преимуществ, которые стоит отметить: позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц например, регионы с разной численностью населения ; дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей; может использоваться для сравнения распределения признака между различными совокупностями например, разными странами , при этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран; может использоваться для сравнения распределения признака по разным группам населения например, для сельского населения и городского населения ; позволяет отследить динамику неравномерности распределения признака в совокупности на разных этапах; анонимность, то есть нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально [3]. Методы расчета коэффициента Джини.
Существует несколько способов расчета коэффициента: алгебраический и геометрический.
Не найдено достаточных подтверждений квадратичной связи между указанными переменными. В долгосрочном и среднесрочном периодах влияние неравенства на темпы изменения объема производства не зависит от профиля неравенства.
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.
Москва зажралась, но это полбеды
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. Конечно, ситуация с неравенством в этих компаниях будет разной, хотя децильный коэффициент одинаков. Децильный коэффициент подходит для грубой оценки неравенства в обществе, а для более точных значений, всё же, лучше использовать Коэффициент Джини. Почему растёт социальное неравенство Современный мир устроен таким образом, что богатые имеют тенденцию к тому, чтобы становиться ещё богаче, а бедные — к тому, чтобы становиться ещё беднее. 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.
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. 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.
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. 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.
Что ж, по показателям относительной бедности или нищеты Россия может вскоре начать конкурировать с черной Африкой! А теперь давайте посмотрим на табл. В целом ряде стран неписанные стандарты жизненного уровня предполагают, что стоимость имущества в расчете на одну душу взрослого населения должна начинаться от 100 тысяч долларов. Читайте также Россия еще недавно была богатейшей страной мире. Международные организации рассчитывали величину национального богатства стран, в составе этого показателя основная часть приходилась на природные ресурсы. А Россия, как известно, располагала богатейшими месторождениями нефти, природного газа, железной руды, золота и т. К сожалению, многие из них уже порядком истощились.
Другие компоненты национального богатства — люди ученые, специалисты, квалифицированные рабочие и научно-технические разработки. Сегодня после тридцатилетнего разграбления страны национальное богатство уже не то, что накануне развала СССР. Но еще стремительнее происходит «таяние» той части национального богатства, которая называется «активы домашних хозяйств». Долю России в мировом богатстве сектор домашних хозяйств скоро придется рассматривать в микроскоп. Из доклада Global Wealth Report узнаешь, что, оказывается, средняя величина стоимости имущества в расчете на душу одного взрослого то есть включая олигархов Абрамовича , Дерипаску , Фридмана , Усманова , Прохорова , Лисина , Мордашова и т. А вот в Китае, где численность населения почти на порядок больше, этот душевой показатель равняется 67. Уже не приходится сравнивать с США 505.
В докладе приводятся показатели не только по богатству активам домашних хозяйств, но и показатели ВВП в расчете на душу населения. Тут также наблюдается все большее отставание от многих стран. В 2020 году по душевому показателю ВВП Россию обошел Китай, у которого, как я уже отметил, численность населения почти на порядок больше: соответственно 13.
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Судьбы глобального неравенства
- Последние новости
- Росстат зафиксировал рост доходного неравенства - TT Finance
- Деньги есть, но денег нет
- Коэффициент джини в России
Ключевые слова
- Welcome to nginx!
- Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается
- Неравенство и бедность
- Как оценивается социальное неравенство
- Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение.
Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. Но можно рассчитать коэффициент Джинни по богатству. Коэффициент Джини в России по богатству в 2010 году был 42 % (0,420). По коэффициенту Джини (статистический показатель степени экономического неравенства в обществе) Россия уступает лишь Бразилии. Официальное СМИ, новости российских регионов, политика, экономика, развлечения на Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку, информирует «Говорит Москва». В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в.
Доходное неравенство в России выросло
В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос до 0,403 против 0,395 годом ранее, следует из доклада Росстата о социально-экономическом положении. Коэффициент Джини, отражающий степень неравномерности распределения доходов, увеличился до 0,403 по сравнению с 0,395 в предыдущем году. «Низкий коэффициент Джини характеризует Белгородскую область с положительной стороны, так как он наблюдается на фоне относительно быстрого роста экономики региона в последние годы, – отмечают составители рейтинга.
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
Таким образом, он показывает насколько неравномерно разделены доходы или совокупное богатство между членами общества. Считают его по специальной формуле, а отображают коэффициент графически, при помощи логарифмической кривой. Принято оценивать его с течением времени, наблюдая общую тенденцию. А в государствах с большой территорией — еще и в разных регионах страны, анализируя равномерность жизни населения на разных территориях. Формула расчета Так как индекс Джини используется для оценки равномерности распределения доходов, этот показатель является важным для анализа темпов экономического развития. Дело в том, что чем более неравномерно распределены доходы, тем больше формируется дисбаланс и каждое поколение становится более бедным по отношению к предыдущему.
Тогда, как богатые имеют тенденцию наращивать свои капиталы. Так образуется специфическая «ловушка бедности», которая не позволяет обществу полноценно развиваться.
Но рекордный рост благосостояния в первую очередь в Северной Америке и Китае замедлился в 2022-м из-за сложной рыночной конъюнктуры и геополитических событий. Повышение процентных ставок в 2022 году уже негативно повлияло на цены облигаций и акций, а также, вероятно, будет препятствовать инвестициям в нефинансовые активы. Инфляция и более высокие процентные ставки могут замедлить рост благосостояния домохозяйств в ближайшем будущем», — таков прогноз, сделанный в отчете.
Процент населения откладывайте по оси Х, а размер дохода по оси Y.
Соедините точки и постройте линию. Это и есть Кривая Лоренца. Чтобы получить коэффициент Джини, нужно построить ещё одну линию — прямую «абсолютного равенства». Если говорить математическими терминами, то по сути, это биссектриса между осями. Логично предположить, что чем больше разница между прямой «абсолютного равенства» и Кривой Лоренца, тем больше в обществе проявляется неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади образовавшейся фигуры к площади треугольника, образованного осью Х, линией «абсолютного равенства» и перпендикуляром к оси Х в точке 100.
По итогу мы получаем модель от 0 до 1, где 0 — полное равенство, а 1 — тотальное неравенство, когда все ресурсы находятся в руках одного человека. Достичь значения 1 в масштабах мира или страны невозможно даже теоретически, хотя в отдельно взятых группах такое может быть. Однако даже в этом случае, коэффициент будет меньше 1, пусть даже на несколько тысячных. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Социальное неравенство в России В России существует «уникальная», по крайней мере, по словам некоторых чиновников, бедность, которую называют «бедностью работающего населения». По данным статистики у нас в стране очень много людей, которые работают, но их заработок остается на уровне минимальной оплаты труда.
На 2020 год размер МРОТ составляет 12130 рублей. При этом любопытно, что средняя заработная плата по стране — 33000 рублей. По определению Всемирного банка, есть ещё такая категория граждан, которую называют «экономически уязвимой». Сюда относятся люди, которые живут меньше чем на 10 долларов или примерно на 700 рублей в день. То есть это те, чей доход составляет менее 21000 рублей в месяц. К слову, это больше половины россиян.
По данным Росстата показатели в России не так плохи. Такая высокая планка держалась вплоть до 2010 года, а затем постепенно начала снижаться.
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. А значит, появляется задача улучшения модели рейтингования заемщиков.
В качестве примера возьмем датасет с наблюдениями по количественным и качественным характеристикам заемщиков на протяжении экономического цикла и более, для которых проставлен признак дефолта. В таблице ниже представлен пример маркированных данных. Необходимо преобразовать качественные показатели. Многие модели машинного обучения работают только с числовыми факторами и не чувствительны к иным.