Приведем пример расчета коэффициента Джини на основе данных о распределении общего объема денежных доходов населения России в 2021 году по квинтильным группам.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г. почти не менялся, болтаясь в узких пределах от 0,39 до 0,42. Коэффициент Джини в первом полугодии 2016 года увеличился до 0,399 по сравнению с 0,396 в первом полугодии 2015-го. В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. Кроме того, коэффициент Джини используется для анализа распределения богатства в стране, но не показывает ее общий доход. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Коэффициент Джини, показатель, используемый в статистике для оценки степени концентрации изучаемого признака или неравномерности его распределения.
Коэффициент джини в России
| Коэффициент Джини. Формула. Что показывает | Чем ближе показатель к нулю, тем меньше доходное неравенство. |
| Росстат: неравенство между богатыми и бедными в России сокращается // Новости НТВ | Первой с конца является Южно-Африканская Республика – коэффициент Джини здесь достиг 63%. |
Неравенство и бедность
Отраслевые различия в уровне зарплаты тоже очень велики. В одних видах деятельности заработная плата в 2-2,8 раза превышает средний уровень по стране — это добыча нефти и природного газа, производство табачных изделий, финансовая и страховая деятельность. При этом в отраслях социальной сферы, где еще в 2012 г. Так, в I полугодии 2021 г. При этом в последнее время наметилась явная тенденция к тому, что доля доходов от предпринимательской деятельности снижается, тогда как вклад социальных трансфертов пособия, пенсии , напротив, растет. Изменение методики расчета показателей денежных доходов и расходов в 2018 г. Однако одним изменением методики вряд ли можно полностью объяснить наблюдаемые изменения долей разных источников дохода. По сравнению с 2010 г. Если в 2010 г. При этом вклад социальных выплат за период с 2010 по 2020 гг.
Безусловно, социальные пособия играют важную роль в поддержке доходов, особенно в условиях пандемии и экономического кризиса. Однако сейчас размер пенсий и других выплат социального характера не может обеспечить существенного роста реальных доходов. Так, реальный размер пенсий в 2019 г. Кроме того, пособия кроме пенсий не являются устойчивым источником дохода. Например, выплаты на детей ограничены по числу и возрасту детей, а право на некоторые из них нужно подтверждать ежегодно исходя из уровня среднедушевых доходов в семье и обеспеченности имуществом. Отсутствие роста реальных доходов препятствует решению проблемы бедности За десять лет с 2000 по 2010 г. Однако из-за стагнации доходов продвинуться дальше не удается см. Денежные выплаты гражданам в период пандемии позволили не допустить роста бедности. За счет этого в 2020 г.
Однако в I полугодии 2021 г. При этом для России характерна бедность работающего населения. По данным Росстата за апрель 2021 г.
Параллельно растет число людей, живущих за чертой бедности те, у кого доходы ниже прожиточного минимума.
Именно растущий разрыв между богатыми и бедными может служить объяснением парадоксальному на первый взгляд факту: розничные продажи в стране продолжают падать, несмотря на рост реальных зарплат. Зарплаты могут расти у тех людей, которые и так потребляют достаточно, с другой стороны у людей, которые могли бы потреблять больше, зарплаты не растут, рассуждает Орлова. Популярные темы.
Главный механизм сокращения неравенства регионов — федеральные трансферты. Это значит, что по показателям неравенства за эти годы мы сможем увидеть значительный эффект. Регионы отреагировали сильными сокращениями социальных расходов.
Не там ищем Не там ищем Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. Но самое интересное, что, по утверждению авторов доклада, главным источником неравенства в России является не дифференциация регионов, а внутрирегиональные перекосы распределения доходов и богатства. В первой колонке приводится доля бедного населения в регионе, во второй — доля бедных в регионе к бедным во всей стране.
То есть неравенство в богатых регионах выше, чем в бедных. Это объясняется тем, что большая доля бедного населения страны парадоксальным образом сосредоточена в богатых регионах. Кроме того, в богатых регионах большая часть доходов приходится на трудовые доходы, в отличие от трансфертов в бедных регионах, а трудовые доходы всегда подвержены высокой дифференциации.
В мае 2018 года экономисты Всемирного Банка выпустили доклад о России с новыми данными о неравенстве. Неравномерная страна Неравномерная страна В России мало крупных городов. Только два города имеют более 1,5 млн жителей. При этом в России сильное региональное неравенство. Разница в валовом региональном продукте ВРП — сколько производит регион — доходит до 17 раз.
В России мало крупных городов. Доля населения за чертой бедности также сильно варьируется по стране. В докладе приводятся показатели неравенства по уровням детской смертности, образовательных результатов и доступа к услугам ЖКХ. На картинках показаны нормированные величины — значение в регионе, делённое на максимальное значение среди регионов.
Неравенство доходов и коэффициент Джини в России: причины, последствия и пути решения
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. 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.
Об этом пишет РБК со ссылкой на результаты «Выборочного наблюдения доходов населения и участия в социальных программах» Росстата, подведенных в конце декабря 2023 года. Как отмечает агентство, в 2022 году средний доход наиболее обеспеченных россиян составлял 101,2 тысячи рублей в месяц, а беднейших — 11,1 тысячи рублей. Речь идет о среднемесячном доходе в расчете на одного члена домохозяйства. Тот факт, что разрыв сокращается, подтверждает и коэффициент Джини. Этот показатель позволяет оценить равномерность распределения богатства между людьми.
На основе моделей коррекции ошибок эмпирически подтверждено для российских данных с 1994 по 2020 г. Анализ панельных данных российских регионов двухшаговым системным обобщенным методом моментов также свидетельствует о негативном влиянии высокого неравенства на динамику душевого валового регионального продукта.
В целом этот параметр довольно хорош, но есть и нюансы. Когда вы видите коэффициент, вы не знаете, на основании какого количества групп он рассчитывался — чем меньше групп, тем больше коэффициент. Кроме того, для плановой экономики этот коэффициент не применим.
Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
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. Рассмотрим каждый подробнее. Коэффициент концентрации Джини G используется для характеристики степени неравномерности распределения значений признака вариационного ряда и рассчитывается по следующей формуле [5, с 89]: где — накопленная частость доля численности единиц совокупности; — накопленная доля значений признака i-ой группы, приходящихся на все единицы совокупности.
Иным способом расчета коэффициента является геометрический метод. А именно, через кривую Лоренца.
Перейти к навигации Перейти к поиску Общий вид кривой Лоренца Коэффициент Джини коэффициент концентрации доходов — статистический показатель, который используют для характеристики степени отклонения линии фактического распределения Кривая Лоренца общего объёма денежных доходов населения от линии их равномерного распределения. Величина коэффициента ограничена промежутком от ноля до единицы — чем выше значение показателя, тем более неравномерно распределены доходы в обществе [1].
Индекс Джини — процентное представление этого коэффициента.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году 00:06 29. 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 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. Данные об индексе Джини и другие социально-экономические показатели были опубликованы Росстатом в отчете, выпущенном 28 февраля, сообщает РБК. Важно отметить, что в 2022 году индекс Джини показал падение ниже отметки 0,4 впервые с 2002 года.
В 2023 году он вернулся к уровню 2020-2021 годов, когда он колебался в районе 0,4. Однако эти доходы были неравномерно распределены между разными группами населения. Разница между средними доходами этих групп составляла 14,6 раза.
Коэффициент распада
Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Коэффициент или индекс Джини позволяют оценить данное неравенство в конкретной стране или в мире в целом. Помимо Коэффициента Джини и Децильного коэффициента, народ постоянно пытается придумать другие коэффициенты и индексы, которые бы, так или иначе, отражали неравенство. Банк России. Новости.
РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году
| Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства | «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. |
| Децильный коэффициент в России 2023 году | Правда | Коэффициент Джини (или индекс Джини), кривая Лоренца, TPR (true positive rate) и FPR (false positive rate) – одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью машинного обучения. |
| Доходное неравенство в России выросло – РИА «Кузбасс» | Итак, проведенный анализ динамики децильного коэффициента и коэффициента Джини в период с 2005 по 2007 гг. выявляет рост социального неравенства с некоторым его замедлением в период после 2007г. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Не знаю как обстоят дела в России, хоть и живу здесь, но в Европе наиболее широко применяется коэффициент Джини, в Северной Америке — статистика Колмогорова-Смирнова. |
Чем опасен разрыв между бедными и богатыми и насколько он большой
- Динамика неравенства: как меняется соотношение доходов богатых и бедных
- В России выросло неравенство доходов населения за 2023 год — ТСН 24
- Позорный скачок: Россия «впереди планеты всей»
- Неравенство и бедность
- Децильный коэффициент в России 2023 году
- Ресурсы ЕАЭС
Как уменьшить социальное неравенство?
Вполне очевидно, что площадь фигуры не изменится, но тем самым мы переводим членов общества из «среднего класса» в бедные или богатые при этом не меняя соотношения доходов между классами. Возьмем для примера десять человек со следующим доходом: Теперь к человеку с доходом «20» применим метод Шарикова «Отобрать и поделить! В этом случае коэффициент Джини не изменится и останется равным 0,772, мы просто притянули «закрепленную» кривую Лоренца к оси абсцисс и изменили её форму: 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.
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. Читать также: В ФНС исключили «налоговый террор» из-за блокировки активов «уклонистов» Неравенство в России все еще слишком высоко, хотя его уровень постепенно снижается, заявлял ранее помощник президента Максим Орешкин. Позитивную динамику последних лет он связывал с низким уровнем безработицы, ростом заработных плат, а также с масштабными программами по поддержке семей с детьми и общим сокращением уровня бедности.
Главная » ЭКОНОМИКА » Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. 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.
В 2022 году коэффициент Джини в России достиг своего минимального значения с 2002 года, когда он был равен 0,397. В 2023 году он вернулся к уровню 2020-2021 годов, когда он колебался в районе 0,4. Однако эти доходы были неравномерно распределены между разными группами населения.
Похожие статьи
- Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов)
- Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей — ДЕНЬГИ И КРЕДИТ
- Ключевые слова
- РБК: Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | 29.02.2024 | Крым.Ньюз
- INCOME INEQUALITY AND THE GINI COEFFICIENT IN RUSSIA
Неравенство и бедность
В 2015 году коэффициент Джини в России составил 0,412, сократившись относительно 2014 года 0,416. Показатель снижается с 2012 года, а своего максимума в российской истории он достигал в 2007 году. У них объем или падение доходов не столь существенны, как в коммерческих организациях. Получается, что часть людей доходы теряет, часть — сохраняет. Естественно, коэффициент Джини начинает увеличиваться», — рассуждает Сафонов.
И как это выяснить? Как сравнить неравенство в России с неравенством в других странах? Всё это давно научились считать господа, занимающиеся статистикой. Они придумали множество различных формул, графиков, индексов и коэффициентов. О них я сегодня тебе и расскажу. Начну с главного коэффициента, который лучше всего отражает ситуацию с неравенством в том или ином обществе — будь то семья, компания, город, страна или целый мир. Речь идёт о коэффициенте, который придумал в 1912 году итальянский демограф и статистик Коррадо Джини. Коэффициент Джини представляет собой производную от площади геометрической фигуры, построенной на основе Кривой Лоренца. Кривая Лоренца представляет собой график распределения доходов в обществе. Строится она следующим образом: 1. Берём ось координат, по оси X будем отмерять процент населения обычно принято делить на 5 частей, называемых квинтилями , а по оси Y будем отмерять процент дохода также принято делить на 5 частей. Отмечаем точками, процент от общего дохода, который получает каждый квинтиль. Соединяем линии — Кривая Лоренца готова. Но для определения Коэффициента Джини нужно построить ещё и линию «абсолютного равенства». Линия будет являться биссектрисой между координатными осями. График готов. Чем больше площадь фигуры, образованной Кривой Лоренца и линией «абсолютного равенства», тем сильнее проявляется в данном обществе неравенство. Коэффициент Джини — это отношение площади этой фигуры к площади треугольника, образованного осью X, линией «абсолютного равенства» и вертикальной линией на отметке 100 по оси X. В результате мы получим значение от 0 до 1.
Максимальный уровень неравенства по доходам наблюдался в 2007 году — 0,422. Чем ближе индекс к единице, тем выше неравенство, уточнили в Росстате. Екатеринбург, ул.
Максимальный уровень неравенства по доходам наблюдался в 2007 году — 0,422. Чем ближе индекс к единице, тем выше неравенство, уточнили в Росстате. Екатеринбург, ул.
Уровень жизни. Динамические ряды
| Как уменьшить социальное неравенство? | Аргументы и Факты | Регионы России со значениями коэффициента фондов и коэффициента Джини, превышающими значения в целом по стране, 2022 г. |
| Уровень жизни. Динамические ряды | В 2023 году в России коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, отчитался Росстат. |
| Социальное неравенство. Индекс Джини | Блог Свободного Инвестора | Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов) в целом по России и по субъектам Российской Федерации. |
Частный случай кривой Лоренца и коэффициента Джини: попарное сравнение.
- Н.В. Коломейцев: В России рекордный рост социального неравенства
- Ресурсы ЕАЭС
- Налоги и налоговая система
- Росстат зафиксировал рост концентрации доходов в 2023 году | Джи Ньюс
- Россия занимает 1-е место в мире по неравенству благосостояния
- - экономические и финансовые данные
Доходное неравенство в России выросло
Russian Federation from The World Bank: Data. По данным исследования, в целом неравенство зарплат в России находится примерно на уровне Японии или Португалии, где коэффициент Джини достигает 37,7 процента. Статистические агентства обычно публикуют коэффициент Джини наряду с основными экономическими показателями, такими как ВВП и среднедушевой доход.