Коэффициент Джини – статистический показатель, который используется для характеристики уровня экономического неравенства в стране. читайте все самые интересные новости на Чемпионате!
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
В 2023 году был опубликован рейтинг стран по индексу Джини, который показал, какие страны имеют самый высокий уровень неравенства. Latest numbers for economic inequality, which is the difference in how assets, wealth, or income are distributed among individuals and/or populations. It is also described as the gap between rich and. Индекс Джини (или коэффициент Джини) — это мера распределения доходов среди населения, разработанная итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. В России, Китае и США коэффициент Джини средний и примерно равен 0,4. В Бразилии и ЮАР самый высокий — 0,6. В Японии, Швеции и Словении низкий — 0,25. Леонид Волков, отбывая административное наказание за незаконный митинг, написал: В стране (России) с самым большим в мире коэффициентом Джини.
В России зафиксирован рост доходного неравенства
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.
То есть расслоение общества растёт. Пропасть между богатыми и бедными увеличивается. А как обстоят дела в России? Поговорим далее об этом.
В последнее время идёт широкая дискуссия по поводу неравенства зарплат в России. Упоминаются директора крупных государственных предприятий, Миллер, Сечин, Греф, называются их зарплаты и бонусы. Они огромные, исчисляются миллионами долларов. На основании этого оппозиционные СМИ пытаются убедить читателей и зрителей в том, что в России жуткое социальное неравенство.
Якобы богатые получают много и богатеют, а бедные получают мало и беднеют. Разберём эту тему на основе чётких экономических показателей. Изучим неравенство зарплат в других странах мира, в России, и в отдельных её регионах, в том числе в Крыму. Смотреть видео программы на телеканале Крым-24.
Архив выпусков. Мерой зарплатного неравенства является коэффициент Джинни. Для его расчёта нужна высшая математика, в частности, кривая Лоренца, но погружаться в подробности не буду, чтобы не усложнять.
В период с 1980 по 2000 год неравенство уменьшилось, при этом более высокий ВВП на душу населения резко сократился. Упущения Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки.
Точность метрики зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая активность присутствуют в каждой стране. Неформальная экономическая деятельность, как правило, представляет собой большую часть реального экономического производства в развивающихся странах и в нижней части распределения доходов внутри стран. В обоих случаях это означает, что индекс измеряемых доходов Джини будет завышать истинное неравенство доходов. Точные данные о богатстве еще сложнее получить из-за популярности налоговых убежищ.
Другим недостатком является то, что очень разные распределения доходов могут привести к одинаковым коэффициентам Джини. Поскольку Джини пытается отогнать двумерную область разрыв между кривой Лоренца и линией равенства до единого числа, она скрывает информацию о «форме» неравенства. В повседневной жизни это было бы аналогично описанию содержимого фотографии исключительно ее длиной по одному краю или простым средним значением яркости пикселей. Хотя использование кривой Лоренца в качестве дополнения может предоставить больше информации в этом отношении, она также не показывает демографические различия среди подгрупп в распределении, такие как распределение доходов по возрасту, расе или социальным группам. В этом ключе понимание демографии может быть важно для понимания того, что представляет данный коэффициент Джини.
Наши расчеты только подтверждают существенное падение доли обрабатывающей промышленности в ВВП развитых стран Европы и Америки, за исключением Кореи. Структурные изменения, как свидетельствует практика, имеют различные формы проявления. Одной из форм проявления является динамика развития бизнеса, в частности числа фирм, ежегодно создаваемых и входящих на рынок и числа фирм, покинувших рынок вследствие неконкурентоспособности. В этом отношении крайне интересны результаты, полученные отдельными исследователями, анализировавшими тренды развития американского бизнеса за последние 30 лет [9]. Прежде всего, они отмечают устойчивый тренд снижения активности бизнеса в целом: если в 1978 г. В абсолютных цифрах это составило 500 тыс. Устойчивую тенденцию к снижению имел и другой важный показатель — уровень перераспределения рабочей силы в частном секторе экономики — синтетический показатель, отражающий мобильность рынка труда вследствие таких процессов как расширение или сокращение фирм, их создание и закрытие.
Исследователи определили несколько ключевых факторов, изменивших тренды развития предпринимательского сектора и снижения деловой активности в США. Они связаны: с изменениями в отраслевой структуре и типе фирм; составе отраслей промышленности США; падением доли компаний стартапов [11]. Данные выводы американских исследователей подтверждаются результатами других работ, но уже посвященных исследованию факторов, влияющих на создание высокотехнологичных предприятий в американской промышленности в период 1970—1980 гг. Для этого периода было характерно бурное развитие малого и среднего бизнеса. Устойчивая структура промышленности, как свидетельствуют данные этого исследования, была основой динамичного развития самой отрасли и деловой среды в целом. В экономической литературе, на основе анализа практики предпринимательства в Европейском Союзе, отмечается важность таких макроэкономических индикаторов как инфляция, процентная ставка, уровень безработицы [13]. Основные исследования структурных изменений в экономике в контексте концепции предпринимательства касались динамики изменения структуры самого предпринимательского сектора: роста числа мелких фирм и сокращения доли крупных.
Так, отдельные исследователи отмечали, что технологические изменения, глобализация, дерегулирование, сдвиги в предложении рабочей силы, разнообразие спроса и обусловленные этим более высокие уровни неопределенности, способствовали изменению структуры промышленности, когда происходил переход от большей концентрации и централизации к меньшей концентрации и децентрализации [14, с. Причиной этого авторы исследования считают то, что институты и проводимая ими политика в отдельных странах способствуют более быстрому реагированию на технологические изменения и глобализацию на основе перехода к менее централизованной и более рассредоточенной структуре промышленности. Это находит свое отражение в том, что отраслевая структура, как правило, изменяется в сторону повышения роли мелких фирм [14, с. Одной из причин таких изменений считают изменение характера технического прогресса в 1970-е годы, когда эффект гибкой автоматизации и специализации выразился в форме перехода от крупных к более мелким фирмам и сокращения доли массового производства [15]. Анализ данных по Германии за 1975—2002 показывает, что экономический рост может быть ускорен структурными изменениями, вызванными вновь созданными предприятиями, то есть предпринимательская деятельность становится фактором экономического роста [16]. Логике построения Индекса Глобальной предпринимательской деятельности в наибольшей степени соответствует индексный подход к оценке структурных изменений, поэтому для включения структурного фактора в расчет Глобального индекса нами предлагается использовать метод оценки различных структур совокупностей на основе принципа измерения пропорциональности, предложенный П. Ватником [17].
Предложенный подход позволяет создать определенную эталонную оценку, которая может быть использована при исследовании динамики изменения самой структуры. Содержательно коэффициент пропорциональности представляет собой числовую меру близости между оцениваемой структурой и эталонной.
Коэффициент Джини
Здесь, мы можем использовать коэффициент для анализа неравномерности продаж по разным категория товаров. В данном случае, коэффициент равен 0,74 что достаточно близко к 1 , что свидетельствует о том, что продажи неравномерно распределены, и некоторые категории товаров приносят больше выручки. Что нужно сделать, если коэффициент близок к 1: 1. Активное управление портфелем продуктов: Оцените эффективность каждого продукта и решите, стоит ли сохранять его в ассортименте. Пересмотрите свой портфель продуктов, убирая менее успешные продукты или инвестируйте в их улучшение при необходимости 2.
Согласно данным, представленным Пермьстатом о распределении общего объема денежных доходов населения между 20-процентными группами населения, за пять лет — с 2015 по 2019 год — в регионе снизился уровень социального неравенства. Для справки: коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества, изменяется от 0 до 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения.
Экономическое неравенство, что же еще! В 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини предложил в своем труде «Вариативность и изменчивость признака» новую модель определения степени расслоения общества страны или региона по какому-либо признаку. Модель стала важнейшим инструментом оценки экономического неравенства в мире и получила имя в честь своего создателя — коэффициент Джини.
The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty. You can select to see these breaks for any indicator in our Data Explorer of the World Bank data. These spells are also indicated in our data download of the World Bank poverty and inequality data.
Индекс Джини: новые горизонты применения
| Коэффициент Джини: формула неравенства | Индекс Джини, или коэффициент Джини, представляет собой меру распределения доходов среди населения, разработанный итальянским статистиком Коррадо Джини в 1912 году. |
| Коэффициент Джини: все ли равны? | где i = 1, 2 m — число стран; — коэффициент структурной пропорциональности; — нормированный индекс Джинни. |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
| Индекс Джини | Индекс Джини, также известный как коэффициент Джини, это показатель неравенства доходов в стране. |
| Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения | А что мешает законодательно ввести индекс Джини для разоблачения «внутренних тормозов» прогресса отдельных предприятий России, отраслей? |
| Вы точно человек? | The Школа Джини скоро предоставит учебные модули в реальный мир Economics within the context of Gini’s unique Economic Humanism philosophy. |
| Gini Coefficient By Country 2024 | читайте все самые интересные новости на Чемпионате! |
Доверительный интервал коэффициента Джини. Что это?
Индекс Джини, также известный как примесь Джини, вычисляет степень вероятности того, что конкретный признак классифицируется неправильно при случайном выборе. Simplify Gini coefficient with our guide! Decode the Gini Index formula, calculate effortlessly, and grasp its vital role in decision trees. Enhance your machine learning expertise with clear examples today! Индекс Джини измеряет площадь между Кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженной как процент от максимальной площади под Кривой. Gini Impurity. A measurement used to build Decision Trees to determine how the features of a dataset should split nodes to form the tree. What is Gini Impurity? Gini Impurity is a measurement used to.
Gini index (World Bank estimate)
Для его расчета, как правило, используется уровень годового дохода граждан, но иногда могут применяться дополнительные параметры например, сбережения, дорогостоящие активы, недвижимость и т. Индекс Джини: расчет и формула Коэффициент Джини рассчитывается по следующей формуле: В графическом отображении коэффициент Джини представляет собой соотношение площади фигуры, образованной линией абсолютно равномерного распределения доходов под 45 градусов и кривой Лоренца, отображающей неравномерность распределения, к общей площади треугольника, образованной линиями абсолютно равномерного и абсолютно неравномерного распределения доходов: В десятичном значении показатель выступает коэффициентом, также его могут отображать в процентах, тогда он становится индексом. Расчетом данного показателя занимаются статистические ведомства и международные аналитические организации. Значения и трактование коэффициента Джини Коэффициент Джини может иметь значение от 0 абсолютно равномерное распределение доходов до 1 абсолютно неравномерное распределение доходов.
В заключение можно сказать, что анализ значения Джинни представляет собой полезный инструмент для поиска подходящего места с целью размещения своей работы. Он обеспечивает количественную оценку цитирования статей и может помочь ученым принять информированное решение при выборе журнала или конференции. Преимущества размещения работы в сборниках с высоким показателем Джинни Публикация рукописей в журнале с высоким показателем Джинни является одним из ключевых факторов для достижения признания и успеха в научном сообществе. Этот индекс, также известный как коэффициент концентрации Лоренца, представляет собой статистическую меру неравенства распределения чего-либо, в данном случае — цитирования статей. Определение правильного места для обнародования данных имеет решающее значение для авторов. Сборники и площадки с высоким показателем Лоренца обладают несколькими преимуществами, которые способствуют повышению качества и уровня значимости опубликованных исследований. Достоинства журналов с высоким индексом Джинни Во-первых, такие СМИ располагают широкой аудиторией и хорошей репутацией. Они привлекают ведущих ученых со всего мира и являются площадкой для обмена новостями, идеями и открытиями. Размещение работы в таком ведомстве дает автору возможность быть услышанным и принятым в научном сообществе. Во-вторых, НИР, опубликованные на платформах с высоким значением Джинни, имеют больший шанс быть цитируемыми другими учеными. В этом случае рассматриваемый параметр отражает степень концентрации цитирования статей. Чем выше индекс, тем больше вероятность того, что ваша работа будет замечена и использована в развитии темы со стороны других авторов. В-третьих, обнародование работы в сборнике с высоким уровнем концентрации Лоренца может положительно сказаться на карьерном росте эксперта. Наличие публикаций в таких случаях увеличивает его авторитет в академической общественности и может способствовать получению финансовой поддержки для дальнейших исследований. В заключение, размещение рукописей в СМИ с высоким параметром Лоренца предоставляет автору ряд преимуществ, таких как широкая аудитория и хорошая репутация издания, возможность быть цитируемым другими учеными и повышение карьерных перспектив. Однако выбор подходящего и правильного сборника необходимо осуществлять на основе не только рассматриваемого коэффициента, но и других факторов, чтобы обеспечить максимальную эффективность своего труда. Риски и ограничения при поиске научного сборника на основе значения Джинни Обозреваемый статистический показатель, несмотря на свою популярность и широкое использование в академическом сообществе, он имеет и некоторые риски и ограничения.
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. The PIP Methodology Handbook provides a good summary of the comparability and data quality issues affecting this data and how it tries to address them. The surveys underlying the data within a given spell for a particular country are considered by World Bank researchers to be more comparable. The breaks between these comparable spells are shown in the chart below for the share of population living in extreme poverty.
Автор Солевар Просмотров 653 Опубликовано 15:00 18. Согласно данным, представленным Пермьстатом о распределении общего объема денежных доходов населения между 20-процентными группами населения, за пять лет — с 2015 по 2019 год — в регионе снизился уровень социального неравенства. Для справки: коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества, изменяется от 0 до 1.
Индекс Джини в Москве с 2011 года снизился на девять пунктов
Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства (залитая область на рис.), к площади треугольника ABC. Оптимальным значением индекса Джини считается его величина менее 35 %. Важные новости. Исследователи установили новый мировой рекорд по производству солнечных элементов CIGS. Статьи по ключевому слову «коэффициент Джини».
К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства
Однако цифры значительно различаются. Работа Бургиньона и Морриссона демонстрирует устойчивый рост неравенства с 1820 года, когда глобальный коэффициент Джини составлял 0, 500. Лакнер и Миланович демонстрируют снижение неравенства примерно в начале 21-го века, как и книга Bourguignon 2015 года: Экономическая экспансия в Латинской Америке, Азии и Восточной Европе стала основной причиной недавнего снижения неравенства в доходах. Хотя неравенство между странами сократилось в последние десятилетия, однако, неравенство внутри стран возросло. Джини внутри стран Ниже приведены коэффициенты Джини по доходам каждой страны, для которых CIA World Factbook предоставляет данные: В некоторых из самых бедных стран мира Центральноафриканская Республика одни из самых высоких в мире коэффициентов Джини 61, 3 , а во многих самых богатых Дания - самые низкие 28, 8. Тем не менее, взаимосвязь между неравенством в доходах и ВВП на душу населения не является идеальной отрицательной корреляцией, и эти отношения со временем менялись. Михаил Моатсос из Утрехтского университета и Джоери Батен из Тюбингенского университета показывают, что с 1820 по 1929 год неравенство несколько возросло, а затем уменьшилось, поскольку ВВП на душу населения увеличился. В период с 1950 по 1970 год неравенство, как правило, уменьшалось, поскольку ВВП на душу населения превышал определенный порог. В период с 1980 по 2000 год неравенство уменьшилось, при этом более высокий ВВП на душу населения резко сократился.
Упущения Хотя коэффициент Джини полезен для анализа экономического неравенства, он имеет некоторые недостатки. Точность метрики зависит от надежных данных о ВВП и доходах. Теневая экономика и неформальная экономическая активность присутствуют в каждой стране.
Если доходы распределены равномерно, то показатель будет равен 0, если всё принадлежит одному человеку, то — 1. В целом чем ниже коэффициент Джини, тем лучше, тем меньше в стране экономическое неравенство. В 1991 году коэффициент Джини равнялся 0,26, а в 1993 году после перехода к рыночному механизму регулирования экономики — уже 0,498. Однако в реальности он, вероятно, был ещё выше, потому что в то время большую часть доходов не декларировали. За два года общество сильно расслоилось: появились богатые люди и бедные. Сейчас индекс Джини в России равен 0,417 последние данные на начало 2018 года. Данные Росстата, Всемирного банка и других организаций обычно отличаются. Вот как он изменялся: 32 Источник данных. Всемирный банк посчитал индекс Джини в России по-другому: по его данным он снижается с 1996 года и составляет 0,377 последние данные на 2015 год. Динамика коэффициента Джини, 1996-2015 года. В других странах индекс Джини такой источник : Рис. Индекс Джини в странах мира данные на 2016 год. Однако следует помнить, что низкий показатель говорит не о богатстве общества, а о равномерном распределении доходов. Экономисты считают , что коэффициент Джини не должен быть выше значения 0,3-0,4. Когда индекс больше, в стране существует высокое неравенство. Оно замедляет темп экономического развития и формирует «ловушку бедности», при которой общество становится беднее с каждым поколением. Как правило, страны пытаются снизить экономическое неравенство. Так 50 лет назад коэффициент Джини во Франции был почти 0,5, а сейчас — 0,33. В Норвегии был чуть ниже 0,4, сейчас — 0,26. Часто это связано с несовершенством налогообложения. Так в Бразилии в процентном соотношении от дохода бедные платят налогов больше, чем богатые. Динамика индекса Джини.
При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали? Насколько можно полагаться на коэффициент Джини при сравнении стран?
В противном случае оно будет описываться некоторой кривой, которая проходит выше или ниже прямой линии и называется кривой Лоренца. Индекс Джини численно равен отношению площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства залитая область на рис. Очевидно, что он может принимать значения от 0 до 1 и будет отражать степень неравномерности распределения доходов в обществе.