В 2023 году в России коэффициент Джини, характеризующий степень неравенства в распределении доходов внутри групп населения, вырос. Тенденция сокращения разрыва между богатыми и бедными, измеряемая коэффициентом Джини, сохранялась в России много лет. Эксперты пояснили, что в России сокращается уровень неравенства населения. В 2023 году в России наметился рост коэффициента Джини, который отражает степень неравенства в. Страны ближнего востока и северной Африки: Коэффициент Джини.
Какое социальное неравенство и расслоение в России и мире
В качестве примера, неадекватности показателя индекса Джини служит отчет, составленный банком Credit Suisse за 2012 год. 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. Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. Согласно последним актуальным данным (2018 год), коэффициент Джини в России рассчитывался на уровне 0,375. Децильный коэффициент (соотношение мин доходов 10% наиболее обеспеченного населения и макс доходов 10% наименее обеспеченного населения).
Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России
Несмотря на это, значение индекса в 2023 году все еще оказалось ниже, чем в 2020 году 0,406 и в 2021 году 0,409. Максимальное значение коэффициента Джини в России зафиксировано было в 2007 году и составило 0,422. Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза. Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране.
Гватемала 53. При этом средний индекс в мире — 37. FAQ Какой источник информации вы использовали?
Автор: Виктор Лиходзиевский Согласно коэффициенту Джини, между Москвой и Чечней куда больше общего, чем думают противники «стреляющих свадеб». Видите, как они близки? То есть чем он выше, тем расслоение в обществе жестче. Большим расслоением, чем в Чечне и Москве, не может похвастаться ни один регион. Конечно, из этого можно сделать серьезные и далеко идущие выводы. 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. Это — Белгородская область. К слову, примерно такой же результат коэффициента наблюдается у Белоруссии, которая лично мне очень симпатична. Не знаю, замеряли ли тогда коэффициент Джини, но за тем, чтобы расслоение в обществе не становилось фатальным, следили однозначно.
На втором месте была Индия: снижение на 594 млрд. А Россия заняла почетное третье место с потерями, равными 338 млрд. А ведь, между прочим, в целом ряде стран, особенно западных, несмотря на вирусно-экономический кризис совокупная величина имущества граждан не только не сократилась, но, приросла. Так, за год активы сектора домашних хозяйств США выросли со 114. У Германии этот показатель вырос с 15. Правда, секрет таких астрономических приращений у ряда стран Запада достаточно прост — за ними скрываются приращения стоимости портфелей ценных бумаг их величина превышает стоимость физических активов. Можно рассмотреть также относительные показатели изменения стоимости активов сектора домашних хозяйств. По этому «достижению» Россия заняла четвертое место. Опять же для сравнения можем взять США. С каждым годом в России происходит все большая социально-имущественная поляризация общества: богатые становятся все богаче, бедные — все беднее. Имеет место постоянное перераспределение общественного богатства в интересах все более узкой группы людей. По итогам прошлого года Россия по многим показателям имущественной поляризации неожиданно оказалась «впереди планеты всей». Вот, например, в докладе Credit Suisse даются цифры, показывающие, какая доля общественного богатства в виде активов сектора домашних хозяйств приходится на 1 процент самых богатых домохозяйств. Также приводятся цифры по доле в общественном богатстве 5 и 10 процентов наиболее состоятельных граждан. Ниже в табл. В таблицу кроме России включены США и Китай как две самые крупные экономики, и еще ряд стран, у которых показатели свидетельствуют о высокой концентрации богатства в руках наиболее состоятельных верхних домохозяйств. Как видим, США и особенно Китай отстают от России по степени концентрации богатства в руках богатой верхушки общества.
Москва зажралась, но это полбеды
| Илья Гращенков. К чему может привести рост социального неравенства в России | Децильный коэффициент по зарплате в России составил в 1994 г. 11 к 1, поднявшись с 3,5 к 1 в конце 1980-х гг. Причем по зарплате в промышленности он достиг отношения 20,6 к 114. |
| Уровень жизни. Динамические ряды | Индекс Джини это тот же коэффициент Джини, только значения здесь выражены в процентах. |
| Неравенство и экономический рост в России: эконометрические оценки зависимостей | С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. |
| Коэффициент джини в России | С помощью коэффициента Джини определяется степень отклонения в распределении доходов по группам населения. |
Welcome to nginx!
Если в 2022 году этот коэффициент составлял 13,8 раза, то в 2023 году он возрос до 14,6 раза. Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране. Росстат отметил, что неравенство доходов в России остается высоким, но наблюдается некоторое снижение этого показателя. Источник фото: Фото редакции Помощник президента Максим Орешкин ранее указывал, что положительная динамика снижения неравенства связана с уменьшением безработицы, ростом зарплат и масштабными программами поддержки семей.
Так, согласно новейшим подсчетам Пикетти и его соавторов, с 1979 по 2014 г. Однако два ведущих специалиста по налоговой статистике — Джеральд Аутен и Дэвид Сплинтер — подвергли оценки команды Пикетти пересчету и получили совершенно другие цифры. По их выкладкам, по сравнению с 1979 г. Иными словами, доходы сверхбогачей росли практически теми же темпами, что и у остального населения. Причина этих расхождений все та же: произвольные допущения плюс неполный учет налогов и трансфертов.
И снова зададимся вопросом: неужели на столь хлипкой статистической основе можно выносить безапелляционные нормативные вердикты, призывая государство к принятию жесточайших мер по ограничению неравенства? Что касается России, то уж здесь, казалось бы, все ясно. Все знают, что в ней поддерживается чудовищное, сверхъестественное, запредельное экономическое неравенство по мнению многих, самое высокое в мире. Какие здесь могут быть сомнения? Как ни странно, но могут.
Согласно официальным оценкам Росстата, в России коэффициент Джини по доходам после 1993 г. Много это или мало на фоне других стран? Строго говоря, ни то ни другое. Отталкиваясь от тех оценок, которые дает Росстат, Россию следовало бы отнести скорее к группе стран-середняков. В совершенно ином свете российская ситуация предстает в недавней работе Филипа Новокмета, Пикетти и Габриэля Цакмана.
Во-первых, по их расчетам, уровень неравенства в России намного выше, чем говорит официальная статистика: так, коэффициент Джини по доходам составляет сейчас не 0,41, а 0,55. Во-вторых, его динамика выглядит совсем иначе. Пик неравенства пришелся на 1996 г. Еще одну историю, не имеющую ничего общего с двумя предыдущими, рассказывают эксперты Всемирного банка. По этим оценкам, за последние полтора десятилетия неравенство в России устойчиво и быстро снижалось.
Эти данные свидетельствуют о сохранении высокого уровня неравенства в стране. Росстат отметил, что неравенство доходов в России остается высоким, но наблюдается некоторое снижение этого показателя. Источник фото: Фото редакции Помощник президента Максим Орешкин ранее указывал, что положительная динамика снижения неравенства связана с уменьшением безработицы, ростом зарплат и масштабными программами поддержки семей.
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. Рассмотрим каждый подробнее.
Москва зажралась, но это полбеды
Децильный коэффициент по зарплате в России составил в 1994 г. 11 к 1, поднявшись с 3,5 к 1 в конце 1980-х гг. Причем по зарплате в промышленности он достиг отношения 20,6 к 114. Но, судя по тому, что коэффициент Джини в России продолжает расти, этих мер недостаточно. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. Эксперты ЦБ оценили эффект неравенства для экономики России как негативный. По данным Росстата, в прошлом году коэффициент Джини, отражающий дифференциацию по доходам, составил 0,403 против 0,395 годом ранее, минимума с 2002 года.
Значения коэффициента Джини для России за 1992—2013 гг.
«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. Основой стали данные, полученные при расчете ключевых показателей социальной дифференциации, а именно коэффициента Джини, кривой Лоренца и децильного коэффициента. Ключевым показателем степени однородности показателей среднедушевых доходов и коэффициента Джини регионов ЦФО является коэффициент вариации. Приведу еще ряд показателей по России и некоторым другим странам, которые подтверждают, что Россия превратилась в мире в «эталон» социальной несправедливости (табл.2).
"ИКСИ: к 2024 году доходы населения лишь вернутся на уровень 2013 года"
Это означает, что доходы населения стали более сконцентрированы в руках небольшой группы людей. 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.
Страны со средним уровнем дохода будут основной движущей силой глобальных тенденций.
К следующей новости.
Это свидетельство полного дисбаланса между бедными и богатыми в обществе. Для детального расчета используют специальную формулу Брауна по которой можно рассчитать коэффициент Джини и составить рейтинг внутри страны, который распределен как по годам, так и по регионам на карте. После получения этих цифр можно сопоставить рейтинг разных стран. Актуальные показатели Коэффициент Джини рассчитывается и в России. Эти цифры можно найти на страницах официального сайта Росстата. Здесь представлены следующие показатели, вплоть до 2018 года.
По годам Распределенный за весь период существования России, как самостоятельного государства, коэффициент Джини выглядит следующим образом: В 1992 год он составил 0,289.
Предлагаю вспомнить, как они рассчитываются. Допустим, необходимо спрогнозировать кредитную благонадежность заемщика. Благонадежный заемщик будет относиться к классу 1, неблагонадежный — к классу 0.
Тогда существует четыре вида исхода прогнозирования: 1 True Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован верно; 2 False Positives - благонадежный заемщик спрогнозирован неверно; 3 True Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован верно; 4 False Negatives — неблагонадежный заемщик спрогнозирован неверно. При этом, чем лучше один показатель, тем хуже другой. Поэтому вводится порог срабатывания, выше которого прогнозные значения будут относиться к классу 1, ниже — к классу 0 соответственно. Но для бизнеса мало посчитать показатели. 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.