Коэффициент Джини открывает глаза и показывает социально-финансовые диспропорции внутри страны и по миру. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. Коэффициент Джинни показывает степень отклонения фактического объема распределения доходов населения от линии их равномерного распределения. 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.).
Неравенство и бедность
Коэффициент Джини для США — 0,39 — пятый по величине среди 38 стран — участниц ОЭСР. Коэффициент Джини (Gini coefficient) – количественный показатель, отражающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. "РГ"), подготовленный Росстатом, также демонстрирует снижение неравенства.
Ваш пароль
А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. В минувшем году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. В России по итогам 2023 года вырос показатель доходного неравенства среди граждан, так называемый "коэффициент Джини".
Коэффициент Джини (распределение дохода)
Четвёртый характерен для стран с неразвитой демократией и пассивным гражданским обществом. В таких странах правящая элита перераспределяет общественные блага в свою пользу. В реальной жизни трудно назвать страну, в которой мы смогли бы четко отследить действие какого-либо одного из вышеназванных принципов. Обычно они по-разному сочетаются в том или ином виде. Однако, какой бы система распределения ни была, в любом обществе неизбежно неравенство доходов. Проблема неравенства доходов в обществе Рыночная система экономики, существующая на сегодняшний день лишь за малым исключением во всех странах мира, представляет собой механизм, который вознаграждает людей лишь по конечному результату эффективности их деятельности, то есть объективно задает существование неравенства в обществе. И ведь действительно, все люди очень отличаются друг от друга: трудолюбием, активностью, способностями, образованием, владением собственностью, склонностью к накоплению или, напротив, к потреблению. А это значит, что они не могут одинаково работать, значит, не могут одинаково зарабатывать и одинаково жить. Что и является причинами неравенства доходов. И что же тогда? Оставлять за чертой бедности немалую часть населения?
По принципу «пусть выживают, как могут»? Полезно ли ЭТО для общества? Очевидно, что нет.
Aggregation Rules include: 1. Max: Aggregates are set to the highest available value for each time period.
Mean: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Mean 66: Aggregates are calculated as the average of available data for each time period. Values are not shown if more than one third of the observations in the series are missing. Median: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period. Median 66: Aggregates are calculated as the median of available data for each time period.
Values are not computed if more than a third of the observations in the series are missing. Min: Aggregates are set to the lowest available value for each time period. Sum: Aggregates are calculated as the sum of available data for each time period.
Делаем вывод, что в нашем условном обществе доходы распределены гораздо более равномерно, чем в среднем по миру в реальной жизни, где этот коэффициент близок к 0,7. Что такое кривая Лоренца и как она связана с коэффициентом Джини Кривая Лоренца представляет собой графическое изображение распределения доходов или богатства в обществе. Она была предложена американским экономистом Максом Лоренцем в 1905 году. Эта кривая отражает, какую долю от общего дохода или богатства получает определенная часть населения. Кривая Лоренца строится на графике, где по горизонтальной оси отображается кумулятивная доля населения, а по вертикальной оси — кумулятивная доля дохода или богатства. Каждая точка на кривой представляет собой соотношение доли населения к доле дохода.
По сути кривая Лоренца является визуальным представлением данных, а коэффициент Джини — численным показателем неравенства. Расчет индекса Джини по кривой Лоренца Расчет коэффициента Джини с использованием кривой Лоренца осуществляется путем разделения площади между кривой Лоренца и базовой линией линией равенства на сумму площади под кривой Лоренца и площади треугольника под базовой линией. Как видно из графика, кривая Лоренца дает интуитивно понятное, графическое представление о структуре распределения доходов, а коэффициент Джини позволяет количественно оценить уровень неравенства, используя эту графическую информацию. Кривая Лоренца Используем данные из заданичи для расчета коэффициента Джини. Теперь представим, что обе трапеции из графического расчета как бы находятся на боку, где основания трапеции соответствуют кумулятивному доходу, а высота — проценту, представленному каждым классом, в данном случае 33,33. Теперь мы можем рассчитать площадь фигуры А, которая представляет собой всю площадь под базовой линией, за вычетом площади B. Площадь под базовой линией равна 5000, так как это половина от квадрата со сторонами 100. Мы получили тот же результат, что и при использовании алгебраического метода. Доступ для подписчиков Это упражнение и сотня других доступны только для подписчиков.
Это бесплатно! Где применяется индекс Джини Индекс Джини традиционно применяется для демонстрации уровня экономического неравенства в разных масштабах: Сравнение стран и регионов. Коэффициент Джини позволяет сравнивать уровень экономического неравенства между различными странами и регионами, учитывая разную численность населения. Отображение неравенства внутри страны и в мировом масштабе.
Так же как и по показателю ВВП нельзя судить об уровне благосостояния экономики, и коэффициент Джини и другие показатели степени неравенства не могут дать в полной мере объективную картину степени неравенства доходов в экономике. Это происходит по нескольким причинам: Во-первых, уровень дохода индивидов не является постоянным и может резко изменяться с течением времени. Доходы молодых людей, которые только что закончили университет, как правило, являются минимальными, и затем начинают расти по мере того, как человек набирается опыта и наращивает человеческий капитал. Доходы людей, как правило, достигают пика между 40 и 50 годами, и затем резко снижаются, когда человек уходит на пенсию.
Э то явление называется в экономике жизненным циклом. Но человек имеет возможность компенсировать различие в доходах на разных этапах жизненного цикла с помощью финансового рынка — беря кредиты или делая сбережения. Так, молодые люди, находящиеся в самом начале жизненного цикла, охотно берут кредиты на образование или ипотечные кредиты. Люди, которые находятся ближе к окончанию экономического жизненного цикла, активно делают сбережения. Кривая Лоренца и коэффициент Джини не учитывают жизненный цикл, поэтому этот показатель степени неравенства доходов в обществе не является точной оценкой степени неравенства доходов. Во-вторых, на доходы индивидов влияет экономическая мобильность. Экономика США является примером экономики возможностей, когда индивид из низов может благодаря сочетанию усердия, таланта и удачи, стать очень успешным человеком, и история знает множество подобных примеров. Но также известны случаи потери крупных состояний или даже полных банкротств вполне состоятельных предпринимателей.
Как правило, в таких экономиках, как экономика США, отдельное домохозяйство за свою жизнь успевает побывать в нескольких категориях распределения доходов. И связано это с высокой экономической мобильностью. Так, например, какое-т домохозяйство может в одном году входит в группу с самым низким уровнем дохода, а следующем году уже в группу со средним уровнем доходов. Кривая Лоренца и коэффициент Джини также не учитывают данный эффект. В-третьих, индивиды могут получать трансферты в натуральной форме, которые не отражаются в кривой Лоренца, хотя при этом влияют на распределение доходов индивидов. Трансферты в натуральной форме могут быть реализованы в виде помощи беднейшим слоям населения продуктами питания, одеждой, но обычно они предоставляются в виде многочисленных льгот бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатные путевки в санатории и так далее. С учетом подобных трансфертов экономическое положение беднейших слоев населения улучшается, но кривая Лоренца и коэффициент Джини этого не учитывают. Не так давно в России многие льготы были монетизированы, и объективные доходы беднейших слоев населения стало считать легче.
Следовательно, кривая Лоренца стала лучше отражать реальное распределение доходов в обществе. Данные показатели используются для оценки степени неравенства доходов, и входят в область позитивного экономического анализа. Напомним, что позитивный анализ отличается от нормативного анализа тем, что позитивный анализ анализирует экономику объективно, как есть, а нормативный анализ является попыткой улучшить мир, сделать «как должно быть». Если оценка степени неравенства является позитивным экономическим анализом, то попытки снизить неравенство в распределении доходов принадлежат к области нормативного экономического анализа. Нормативный экономический анализ известен тем, что разные экономисты могут предложить разное, часто диаметральное противоположные рекомендации по решению одной и той же проблемы. Это не означает, что кто-то является более компетентным, а кто менее компетентным. Это только означает, что экономисты отталкиваются от различных философских взглядов на понятие справедливости, а единства в этом вопросе нет. Сначала мы рассмотрим различные существующие системы ценностей, а затем покажем, каким образом можно обеспечить более справедливое распределение доходов в рамках каждой системы.
Государство сейчас выступает не только в качестве устранителя рыночных провалов, о которых мы активно говорили в прошлой главе внешние эффекты и предоставление общественных благ , но и в качестве стимулятора экономики, когда экономика испытывает трудные времена. Налоги являются основным источником доходов государства. Любое государство имеет множество налогов и сборов, построенных по определенным принципам, а также институты контроля по сбору налогов. Все это составляет налоговую систему государства. Для оценки налоговой системы используются принципы эффективности и справедливости.
Индекс Джини и неравенство доходов
| Неравенство в доходах: о чем говорят кривая Лоренца и коэффициент Джини | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов). |
| РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
Коэффициент Джини: все ли равны?
| Коэффициент Джини — Карта знаний | Коэффициент Джини показывает, насколько фактическое распределение доходов населения отклоняется от показателя их равномерного распределения. |
| Доверять Джини или нет: вот в чем вопрос / Хабр | А для этого нужно точно знать, как рассчитать коэффициент Джини и как использовать кривую Лоренца для формирования этих статистических показателей. |
| Коэффициент Джини: формула неравенства | Коэффициент Джини, который используется для измерения неравенства, показывает, что разрыв между богатыми и бедными слоями населения становится все больше. |
| Коэффициент Джини — индекс концентрации доходов, справедливости и неравенства | Значение коэффициента Джини для этих стран стабильно удерживается в диапазоне 0,25-0,3. |
| Индекс концентрации Джини - Студенческий научный форум | Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
На примере коэффициента Джини показано, насколько сильно различается оценка неравенства в зависимости от используемых данных и способов расчета. Коэффициент Джини имеет числовое значение от 0 до 1, где ноль означает полное равенство, то есть все люди получают одинаково. Как указывает автор, коэффициент Джини лишь один из многих измерителей неравенства, и сказанное относительно коэффициента Джини в равной мере относится и к остальным, близким по содержанию показателям (например, к индексам Тейла, Аткинсона, Херфиналя-Хиршмана. Коэффициент Джини — это статистический показатель, характеризующий степень неравномерности распределения доходов между разными социальными группами.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Экстремальное неравенство наносит серьезный урон экономике, констатирует Аникин. Экстремальное неравенство искажает мотивы трудовой деятельности. Люди склонны к поиску быстрых социальных лифтов, а не к долгосрочным инвестициям в образование и навыки. В то же время статистика Росстата свидетельствует, что в России разрыв заработных плат неуклонно снижается. Средняя зарплата по 10-процентным группам работников показывает, что в 2021 году зарплаты наиболее низкооплачиваемых сотрудников были в 13,5 раз ниже зарплаты наиболее высокооплачиваемых сотрудников. В 2000 году разрыв между теми же группами составлял 34 раза. Разрыв между зарплатами руководителей и рабочих составлял 2,5 раза в октябре 2021 года по всем формам собственности. При этом в сфере информации и связи он доходил до 4,9 раз. А в сфере добычи полезных ископаемых до 3,8 раза. И в том числе с ее введением эксперты связывают снижение темпов роста доходов топ-менеджмента.
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. На эту тему написаны многие книги, мы лишь кратко пробежимся по этой теме. Кредитный скоринг По всему миру банки ежедневно получают тысячи заявок на выдачу кредита. Разумеется, необходимо как-то оценивать риски того, что клиент может просто-напросто не вернуть кредит, поэтому разрабатываются предиктивные модели, оценивающие по признаковому пространству вероятность того, что клиент не выплатит кредит, и эти модели в первую очередь надо как-то оценивать и, если модель удачная, то выбирать оптимальный порог threshold вероятности.
Выбор оптимального порога определяется политикой банка. Задача анализа при подборе порога — минимизировать риск упущенной выгоды, связанной с отказом в выдаче кредита. Но чтобы выбирать порог, надо иметь качественную модель. Основные метрики качества в банковской сфере: Страхование В этой области всё аналогично банковской сфере, с той лишь разницей, что нам необходимо разделить клиентов на тех, кто подаст страховое требование и на тех, кто этого не сделает. Рассмотрим практический пример из этой области, в котором будет хорошо видна одна особенность Lift Curve — при сильно несбалансированных классах в целевой переменной кривая почти идеально совпадает с ROC-кривой. Это было очень странное и в то же время невероятно познавательное соревнование. И с рекордным количеством участников — 5169. Porto Seguro — бразильская компания, специализирующаяся в области автострахования. Датасет состоял из 595207 строк в трейне, 892816 строк в тесте и 53 анонимизированных признаков.
Напишем простенький бейзлайн, благо это делается в пару строк, и построим графики. Коэффициент Джини победившей модели — 0. Это одна из причин, почему все модели, в том числе и победившие, по сути получились мусорные. Наверное, просто пиар, раньше никто в мире не знал про Porto Seguro кроме бразильцев, теперь знают многие. Целевой маркетинг В этой области можно лучше всего понять истинный смысл коэффициента Джини и Lift Curve. Почти во всех книгах и статьях почему-то приводятся примеры с почтовыми маркетинговыми кампаниями, что на мой взгляд является анахронизмом.
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.
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. В условиях рыночной экономики, когда доходы распределяются конкурентным путем, эталонного уровня индекса не существует. Джини и прочие методики лишь помогают отслеживать социальные диспропорции и оценивать эффективность действий властей в борьбе с неравенством. А вопрос справедливости лежит вне области статистики. Среди преимуществ коэффициента Джини выделяют: Простота интерпретации.
Gini Coefficient
Коэффициент Джини – это количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским экономистом, статистиком и демографом Коррадо Джини. Коэффициент Джини является основным широко используемым показателем для измерения неравенства распределения доходов в обществе. Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. В 2023 году Росстат зафиксировал увеличение коэффициента Джини, отражающего уровень концентрации доходов в стране, до 0,403, в сравнении с предыдущим годом, когда он составлял 0,395. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас.
Социальная поддержка сократила уровень неравенства в России
Это связано с различиями в доступе к образованию, здравоохранению, инфраструктуре и другим ресурсам. Влияние социальных и экономических факторов Неравенство доходов в России также зависит от различных социальных и экономических факторов. Например, образование, профессия, возраст, пол и другие факторы могут влиять на доходы людей. 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.
Но это две разные, хотя и глубоко взаимосвязанные, проблемы. Определяющий признак бедности — такой уровень лишений, при котором человек не имеет доступа к товарам и услугам, считающимся в данном обществе необходимыми для поддержания приемлемого уровня жизни. Из такого определения видно, что критерии бедности могут изменяться от страны к стране и в различные периоды истории данного общества. Сегодня за этой чертой живут примерно 700 миллионов человек. Когда бедность определяется через установленную денежную величину дохода или потребления черта бедности , говорят об абсолютной бедности. Другой подход заключается в привязке к постоянно меняющимся стандартам уровня жизни.
В этом случае говорят об относительной бедности: уровень бедности зависит от характеристик распределения доходов во всём обществе и на первый план выходит неравенство.
Коэффициент Джини обладает достаточной простотой, чтобы его можно было сравнивать между странами и легко интерпретировать. Статистика ВВП часто подвергается критике, поскольку она не отражает изменений для всего населения, коэффициент Джини же показывает, как изменился доход бедных и богатых слоев населения. Если наблюдается одновременный рост коэффициента Джини и ВВП, уровень бедности может не изменяться в положительную сторону для большинства населения. Коэффициент Джини может использоваться для отображения того, как распределение дохода изменилось в стране за определенный период времени, таким образом, можно увидеть, увеличивается или уменьшается неравенство. Не смотря на наличие преимуществ применения коэффициента Джини, он также обладает и рядом недостатков[5]: Коэффициент Джини, измеренный для большой экономически разнородной страны, обычно приводит к гораздо более высокому коэффициенту, чем каждый из ее регионов в отдельности. Сравнение распределения доходов между странами может быть затруднено, поскольку системы пособий могут различаться.
Например, некоторые страны предоставляют пособия в виде денег, в то время как другие в форме талонов на питание, которые могут не учитываться в качестве дохода на кривой Лоренца и, следовательно, не учитываться в коэффициенте Джини. В связи с расчетным характером коэффициента Джини, в данных могут присутствовать как систематические, так и случайные ошибки. Со временем значение коэффициента Джини уменьшается, поскольку данные становятся менее точными. Кроме того, страны могут собирать данные по-разному, что затрудняет сравнение статистических данных между странами. Экономики с одинаковыми доходами и одинаковыми значениями коэффициентов Джини могут иметь различное распределение доходов. В качестве примера, экономика, в которой половина домохозяйств не имеет дохода, а другая половина имеет равный доход, имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5, а экономика с полным равенством доходов, за исключением одного состоятельного домохозяйства, которое имеет половину общего дохода, также имеет значение коэффициента Джини, равное 0,5. В целом коэффициент Джини является более универсальным показателем неравенства в доходах, чем фондовый и децильный коэффициенты.
Он полностью учитывает разброс значений признака вариационного ряда, в то время как фондовый и децильный коэффициенты учитывают разрыв, складывающийся между крайними децильными группами[3]. Таким образом, коэффициент Джини может быть использован как дополнительный показатель к коэффициенту фондов в оценке состояния экономической безопасности по уровню неравенства населения по доходам.
A common example here is retired people who are using their savings: they may have a very low, or even zero, income, but still have a high level of consumption. Conversely, at the top end of the distribution, consumption is typically lower than income. The gap rises with income, with households generally saving a higher share of their income the richer they are. For both these reasons, the distribution of consumption is generally more equal than the distribution of income. There are a number of other ways in which comparability across surveys can be limited. In collating this survey data the World Bank takes a range of steps to harmonize it where possible, but comparability issues remain.