Коэффициент Джини

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
Коэффициент Джини по распределению национального дохода стран мира в 2014 году
Коэффициент Джини по распределению национального дохода стран мира в 2009 году

Коэффициент Джини — статистический показатель степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку.

Коэффициент Джини 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.

Наиболее часто в современных экономических расчётах в качестве изучаемого признака берётся уровень годового дохода. Коэффициент Джини можно определить как макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны[1].

Иногда используется процентное представление этого коэффициента, называемое индексом Джини.

Иногда коэффициент Джини (как и кривую Лоренца) используют также и для выявления уровня неравенства по накопленному богатству, однако в таком случае необходимым условием становится неотрицательность чистых активов домохозяйства.

Также индекс Джини применяется в машинном обучении для предсказания непрерывных величин. Смысл его — погрешность должна быть настолько равномерной, насколько можно.

История вопроса[править | править код]

Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини (Corrado Gini, 1884—1965) и опубликована в 1912 году в его труде «Вариативность и изменчивость признака» («Изменчивость и непостоянство»).

Расчёт[править | править код]

Рассчитать коэффициент можно как отношение площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства, к площади треугольника, образованного кривыми равенства и неравенства. Иначе говоря, следует найти площадь первой фигуры и поделить её на площадь второй. В случае полного равенства коэффициент будет равен 0; в случае полного неравенства он будет равен 1.

Коэффициент Джини можно рассчитать по формуле Брауна:

,

или по формуле Джини:

,

где  — коэффициент Джини,  — кумулированная доля населения (население предварительно ранжировано по возрастанию доходов),  — доля дохода, которую в совокупности получает ,  — число домохозяйств,  — доля дохода домохозяйства в общем доходе,  — среднее арифметическое долей доходов домохозяйств[2].

Преимущества коэффициента Джини[править | править код]

  • 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 быть использован для сравнения распределения признака (дохода) между различными совокупностями (например, разными странами). При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран.
  • Может быть использован для сравнения распределения признака (дохода) по разным группам населения (например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения).
  • Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака (дохода) в совокупности на разных этапах.
  • Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально.

Недостатки коэффициента Джини[править | править код]

  • Довольно часто коэффициент Джини приводится без описания группировки совокупности, то есть часто отсутствует информация о том, на какие же именно квантили поделена совокупность. Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность (больше квантилей), тем выше для неё значение коэффициента Джини.
  • Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определенной географической единицы (страны, региона и т. п.) коэффициент Джини может быть довольно низким, но при этом какая-то часть населения свой доход обеспечивает за счет непосильного труда, а другая — за счет собственности. Так в Швеции значение коэффициента Джини довольно низко, но при этом только 5 % домохозяйств владеют 77 % акций от общего количества акций, которым владеют все домохозяйства. Это обеспечивает этим 5 % доход, который остальное население получает за счет труда.
  • Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т. п.; также широкое распространение получает практика выдачи заработной платы работникам в виде опционов на покупку акций компании-работодателя (последнее соображение несущественно, опцион сам по себе не является доходом, это только возможность получить доход, продав, например, акции, а когда акции проданы и продавец получил деньги, этот доход уже учитывается при расчете коэффициента Джини).
  • Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям (или даже невозможности) в сопоставлении полученных коэффициентов.

Пример расчета коэффициента Джини[править | править код]

По данным Росстата коэффициент Джини в России составлял в разные года[3]:

Год 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
Коэффициент

Джини

0,289 0,409 0,387 0,394 0,395 0,397 0,409 0,415 0,421 0,421 0,42 0,416 0,414

По данным Книги Фактов ЦРУ (англ.) индекс Джини (в скобках коэффициент Джини) в России в 2015 году составлял 41,2 % (0,412), в 2013 — 41,9 % (0,419)[4].

Составленный банком Credit Suisse отчёт Global Wealth Report оценивает индекс Джини в России в 2012 году в 84 % (0,84; по богатству, а не по доходам), что по мнению банка является максимальным значением среди всех крупных стран мира[5]. По мнению русских экономистов и аналитиков, опрошенных журналом «Эксперт», выводы Credit Suisse не соответствуют действительности, а «по имущественному неравенству Россия примерно соответствует таким странам как США, Япония, Индия и Китай». Приводятся и другие фактические ошибки в отчете: «стоимость одного только жилья в России в несколько раз выше, чем цифра, которая в Global Wealth Report указана в качестве стоимости всего имущества жителей России»[6].

Согласно собственной статистике Китая в этой стране коэффициент Джини в 2012 году составил 0,474, за прошедшие 10 лет коэффициент достиг локального максимума в 2008 году, когда составлял 0,491[7]. В 2000 году этот же показатель в Китае составлял 0,41, в 1990 году — 0,33, в 1980 году — 0,31[8]. Проф. Ху Аньган в 2004 году, когда коэффициент Джини в Китае по оценке Всемирного банка составлял 0,437, в интервью отмечал: «Если учесть ещё неофициальные доходы, уклонение от налогообложения, коррупцию, то коэффициент Джини будет 0,51 и выше. Судя по официальным номинальным доходам, разрыв уже достаточно велик. За время реформ, то есть за одно поколение, Китай прошел путь от коэффициента 0,2 до 0,5. Переход от справедливого к подчеркнуто несправедливому обществу очень заметен. Тем более что на начальном этапе реформ число бедных в большом масштабе снижалось, а со второй половины 1990-х годов эти пропорции менялись очень мало»[9].

Изменение индексов Джини в некоторых странах

См. также[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. Гальперин В. В., Гальперин В. М. 50 лекций по микроэкономике. — 2004. (Лекция 44 «Перераспределение дохода»)
  2. Под ред. С. Д. Ильенковой: Микроэкономическая статистика : Учебник . — М.: Финансы и статистика, 2004, с 554.
  3. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов), коэффициент. www.gks.ru. Проверено 23 августа 2017.
  4. The World Factbook — Central Intelligence Agency (англ.). www.cia.gov. Проверено 23 августа 2017.
  5. Ведомости. Сергей Гуриев, Олег Цывинский: Россия – лидер по неравенству распределения богатства (6 ноября 2012). Проверено 23 августа 2017.
  6. Рейтинг со многими неизвестными. Проверено 23 августа 2017.
  7. Рассекречены первые за 12 лет данные о социальном неравенстве КНР. Проверено 26 января 2013. Архивировано 7 февраля 2013 года.
  8. http://www.tiger.edu.pl/publikacje/TWPNo117.pdf страница 27
  9. Встреча Архивировано 23 октября 2013 года.