Gini koeficientas, susijęs su Rusijos ekonomikos sektoriais. Lorenzo kreivė
Įvertinti kiekvieno Rusijos ekonomikos sektoriaus darbuotojų darbo užmokesčio diferenciacijos laipsnį, taip pat krizės įtaką pajamų perskirstymui pramonės viduje.
Naudotos medžiagos
Rosstat duomenys
Trumpi paaiškinimai
Tolygus pajamų paskirstymas visiems šalies gyventojams yra socialinio stabilumo pagrindas.
Gini koeficientas yra statistinis visuomenės stratifikacijos laipsnio tam tikru pagrindu rodiklis. Šis rodiklis dažnai naudojamas nustatant netolygų pajamų pasiskirstymą tarp pasaulio gyventojų.
Naudodami Gini koeficiento skaičiavimo metodiką (išsamiai ji pateikta tyrimo tekste), nagrinėjome ne visą Rusijos ekonomiką, o atskirus jos sektorius.
Gini koeficiento apskaičiavimas
Keletas žodžių apie tai, kaip apskaičiuojamas šis rodiklis.
Koeficiento vertės svyruoja nuo 0 iki 1. Nulis reiškia visišką visų gyventojų (šiuo atveju tam tikros pramonės šakos darbuotojų) pajamų lygybę, vienas reiškia visišką nelygybę (nereali situacija, kai visi atlyginimai pramonėje yra susitelkę vieno žmogaus rankose).
Jei koeficientas pateikiamas procentais, tada jis vadinamas Gini indeksu.
Iliustruojame pavyzdžiu.
Tarkime, kad visi šalies gyventojai gauna vienodą atlyginimą, šiuo atveju grafikas atrodys taip:
10% gyventojų gaus 10% visų pajamų, atitinkamai 20% gyventojų, 20% visų pajamų ir kt. Tai visiškai vienodas pajamų paskirstymas.
Priešingu atveju, jei darysime prielaidą, kad vienas žmogus gauna atlyginimą, o visi kiti dirba nemokamai, Gini koeficientas bus lygus vienetui, o pajamų koncentracijos grafikas atrodys taip:
Iš tikrųjų pajamų pasiskirstymas paprastai atrodo taip:
Violetinė kreivė čia yra kiekvienos gyventojų grupės (mūsų atveju – dirbančiųjų) pajamų dalių bendrosiose pajamose grafikas. Pavyzdžiui, pagal šį grafiką žemiausi 10% darbuotojų gauna tik 0,8% visų pramonės pajamų, 90% darbuotojų gauna 60% visų pajamų, o tai reiškia, kad 40% pajamų yra 10 geriausių. % darbuotojų.
Raudonos tiesės ir violetinės kreivės susikirtimo suformuota figūra yra pajamų pasiskirstymo nelygybė. Gini koeficiento reikšmė yra šios figūros ploto ir viso trikampio ploto santykis.
Gini koeficiento apskaičiavimo vienam iš ekonomikos sektorių pavyzdys
Pasinaudokime Rosstat duomenimis „Darbuotojų skaičiaus pasiskirstymas pagal darbo užmokestį“ pagal ekonominės veiklos rūšis ir pabandykime remiantis šiais duomenimis sudaryti Lorenco kreivę ir apskaičiuoti Gini koeficiento reikšmę.
1 lentelė (1 dalis). Darbuotojų skaičiaus pasiskirstymas pagal darbo užmokestį ir ekonominės veiklos rūšis, 2015 m.
| Žemės ūkis, medžioklė ir miškininkystė | Žvejyba, žuvų auginimas | Kasyba | Gamybos pramonės šakos | Elektros, dujų ir vandens gamyba ir paskirstymas | Statyba | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| iki 5965,0 | 2,5 | 1,3 | 0,1 | 0,3 | 0,3 | 0,8 |
| 5965,1-7400,0 | 6,8 | 5,5 | 0,2 | 1,1 | 0,9 | 1,4 |
| 7400,1-10600,0 | 15,1 | 5,7 | 1,1 | 4,1 | 4,1 | 5,2 |
| 10600,1-13800,0 | 14,7 | 6,2 | 1,9 | 6,4 | 7,1 | 6,2 |
| 13800,1-17000,0 | 13,2 | 7,5 | 3,1 | 8,1 | 9,5 | 7 |
| 17000,1-21800,0 | 16 | 9,3 | 6,2 | 13,8 | 15,2 | 10,9 |
| 21800,1-25000,0 | 8,4 | 5,9 | 5,4 | 9,6 | 9,5 | 7,4 |
| 25000,1-35000,0 | 14,1 | 14,9 | 17 | 24,1 | 21,5 | 20,9 |
| 35000,1-50000,0 | 6,2 | 14,1 | 21,3 | 18,1 | 16,3 | 19,5 |
| 50000,1-75000,0 | 2,2 | 11,2 | 21,6 | 9,3 | 9,9 | 12,3 |
| 75000,1-100000,0 | 0,5 | 6 | 10,9 | 2,7 | 3,2 | 4,6 |
| 100000,1-250000,0 | 0,4 | 8,5 | 10,4 | 2,1 | 2,4 | 3,3 |
| virš 250 000.0 | 0 | 4,2 | 0,9 | 0,3 | 0,2 | 0,4 |
1 lentelė (2 dalis). Darbuotojų skaičiaus pasiskirstymas pagal darbo užmokestį ir ekonominės veiklos rūšis, 2015 m.
*Duomenys skelbiami kartą per 2 metus, balandžio mėn.
| Sukauptas darbo užmokestis | Didmeninė ir mažmeninė prekyba, transporto priemonių ir motociklų remontas | Viešbučiai ir restoranai | Transportas ir ryšiai | Finansinė veikla | Nekilnojamojo turto sandoriai, nuoma ir paslaugų teikimas | Moksliniai tyrimai ir plėtra |
|---|---|---|---|---|---|---|
| iki 5965,0 | 1 | 1,3 | 1,4 | 0,4 | 1,1 | 0,4 |
| 5965,1-7400,0 | 2,5 | 3,2 | 1,6 | 0,6 | 2,5 | 1,1 |
| 7400,1-10600,0 | 8,2 | 10,5 | 4,9 | 1,4 | 5,9 | 2,4 |
| 10600,1-13800,0 | 9 | 10,8 | 6,1 | 2,3 | 7,2 | 3,6 |
| 13800,1-17000,0 | 10 | 11,7 | 6,8 | 3,7 | 8,2 | 4,8 |
| 17000,1-21800,0 | 14,2 | 14 | 11,1 | 8,5 | 10,9 | 7,9 |
| 21800,1-25000,0 | 9 | 8 | 7,7 | 7,3 | 6,7 | 6,2 |
| 25000,1-35000,0 | 19,1 | 18 | 20,9 | 21,5 | 16,6 | 19,2 |
| 35000,1-50000,0 | 12,6 | 13,2 | 19 | 21,1 | 16,2 | 22,1 |
| 50000,1-75000,0 | 7,4 | 5,6 | 12,4 | 15,7 | 12,5 | 18,3 |
| 75000,1-100000,0 | 2,8 | 1,7 | 4,2 | 6,8 | 5,3 | 6,8 |
| 100000,1-250000,0 | 3,3 | 1,8 | 3,4 | 9 | 6,1 | 6,3 |
| virš 250 000.0 | 0,7 | 0,3 | 0,5 | 1,7 | 0,8 | 0,7 |
1 lentelė (3 dalis). Darbuotojų skaičiaus pasiskirstymas pagal darbo užmokestį ir ekonominės veiklos rūšis, 2015 m.
*Duomenys skelbiami kartą per 2 metus, balandžio mėn.
| Sukauptas darbo užmokestis | Viešasis administravimas, privalomasis socialinis draudimas, ekstrateritorinių organizacijų veikla | Išsilavinimas | Sveikatos ir socialinių paslaugų teikimas | Komunalinių, asmeninių ir socialinių paslaugų teikimas | Iš jų veikla susijusi su poilsio, pramogų, kultūros ir sporto organizavimu |
|---|---|---|---|---|---|
| iki 5965,0 | 1 | 3,4 | 1,5 | 2,8 | 2,9 |
| 5965,1-7400,0 | 1,9 | 7,5 | 3,3 | 5,7 | 5,9 |
| 7400,1-10600,0 | 4 | 12,8 | 10,7 | 11,5 | 11,8 |
| 10600,1-13800,0 | 6 | 10,9 | 13,6 | 12,4 | 12,7 |
| 13800,1-17000,0 | 7 | 9,7 | 13 | 11,8 | 11,9 |
| 17000,1-21800,0 | 10,7 | 13,5 | 15,1 | 13,7 | 13,6 |
| 21800,1-25000,0 | 6,9 | 8 | 7,8 | 7,5 | 7,4 |
| 25000,1-35000,0 | 17,9 | 16,3 | 15 | 14,6 | 14 |
| 35000,1-50000,0 | 21,3 | 10,4 | 10,8 | 10,1 | 9,9 |
| 50000,1-75000,0 | 15,4 | 4,9 | 6,2 | 5,9 | 5,9 |
| 75000,1-100000,0 | 4,6 | 1,6 | 1,9 | 2 | 2,1 |
| 100000,1-250000,0 | 3,3 | 1 | 1,1 | 1,7 | 1,7 |
| virš 250 000.0 | 0,2 | 0 | 0 | 0,4 | 0,4 |
Norint sukonstruoti Lorenco kreivę ir apskaičiuoti Džini koeficientą, reikia duomenų apie kiekvienos gyventojų grupės (šiuo atveju pramonės darbuotojų) pajamų dalį visose pajamose. Šie duomenys yra 1 lentelė trūksta. Tokiems duomenims gauti naudosime matematinę techniką: kiekvieno intervalo vidutines pajamas padauginsime (jas apibrėžiame kaip intervalo vidurį) iš atitinkamų gyventojų specifinių svorių (dalybių), taip gaudami -vadinami grupės pajamų procentiniais skaičiais. Tada, apskaičiavę grupių dalis visose pajamose ir jas susumavus, gauname kumuliacinę pajamų eilutę, išreikštą procentais.
Pavyzdžiui, atlikime vienos iš pramonės šakų skaičiavimus, pvz. žemės ūkis, medžioklė ir miškininkystė.
2 lentelė. Apskaičiuoti duomenys Gini koeficientui apskaičiuoti ūkio šakai "Žemės ūkis, medžioklė ir miškininkystė"
| Pajamos | Intervalo vidurys | Darbuotojų, gaunančių atitinkamo dydžio darbo užmokestį, dalis | Suminis darbuotojų skaičius | Grupės pajamų procentai | Dalis visų pajamų | Kaupiamųjų pajamų eilutė |
|---|---|---|---|---|---|---|
| iki 5965,0 | 4000 | 2,5 | 2,5 | 10000 | 0,51 | 0,02 |
| 5965,1-7400,0 | 6200 | 6,8 | 9,3 | 42160 | 2,15 | 2,66 |
| 7400,1-10600,0 | 9000 | 15,1 | 24,4 | 135900 | 6,94 | 9,60 |
| 10600,1-13800,0 | 11950 | 14,7 | 39,1 | 175665 | 8,97 | 18,57 |
| 13800,1-17000,0 | 15150 | 13,2 | 52,3 | 199980 | 10,21 | 28,78 |
| 17000,1-21800,0 | 18600 | 16 | 68,3 | 297600 | 15,19 | 43,97 |
| 21800,1-25000,0 | 22600 | 8,4 | 76,7 | 189840 | 9,69 | 53,66 |
| 25000,1-35000,0 | 30000 | 14,1 | 90,8 | 423000 | 21,59 | 75,25 |
| 35000,1-50000,0 | 42500 | 6,2 | 97 | 263500 | 13,45 | 88,71 |
| 50000,1-75000,0 | 62500 | 2,2 | 99,2 | 137500 | 7,02 | 95,72 |
| 75000,1-100000,0 | 87500 | 0,5 | 99,7 | 43750 | 2,23 | 97,96 |
| 100000,1-250000,0 | 100000 | 0,4 | 100 | 40000 | 2,04 | 100,00 |
| virš 250 000.0 | 250000 | 0 | 100 | 0 | 0,00 | 100,00 |
- Pajamos
- Intervalo vidurys– vidutinis darbo užmokesčio lygis kiekvienoje darbuotojų grupėje.
- Darbuotojų, gaunančių atitinkamo dydžio darbo užmokestį, dalis– Rosstat duomenys (žr. 1 lentelę).
- Suminis darbuotojų skaičius– sukaupti dažniai. Norint apskaičiuoti i serijos vertę, reikia susumuoti darbininkų dalis (2 lentelės 3 stulpelis) nuo 1 iki i imtinai.
- Grupės pajamų procentai– apskaičiuoti duomenys, naudojami tam tikros darbuotojų grupės pajamų daliai bendrose pajamose nustatyti. Jie apskaičiuojami intervalo vidurį padauginus iš savitojo svorio (2 stulpelis iš 3 stulpelio).
- Dalis visų pajamų– tam tikros darbuotojų grupės pajamų dalis visose pajamose. Grupės pajamų (5 stulpelis) santykis su visų pajamų suma (5 stulpelio pajamų suma).
- Kaupiamųjų pajamų eilutė– atitinkamos grupės pajamų dalių suma.
Sukurkime diagramą, kurioje pagal X ašį bus brėžiama kumuliacinė darbuotojų skaičiaus eilutė, o išilgai Y ašies – kaupiamoji pajamų eilutė.
Figūros plotą po purpurine linija galima apskaičiuoti susumavus figūrą sudarančių trapecijų plotus. Bendras jų plotas – 3313.
Figūros plotas su visiškai vienodu pajamų pasiskirstymu yra 5000 (trikampis po tiesia linija 2 diagrama).
Taigi pajamų pasiskirstymo nelygybę atspindinčios figūros plotas yra 5000-3313=1687.
Todėl Gini koeficientas pramonei žemės ūkis, medžioklė ir miškininkystė lygus 1687/5000=0,337
Džini koeficientas kitiems ūkio sektoriams
Naudodami tą patį modelį, apskaičiuosime Gini koeficiento reikšmes visiems 17 ekonomikos sektorių, į kuriuos atsižvelgia Rosstat.
3 lentelė. Gini koeficientas ūkio sektoriams 2015 m
| Industrija | Džini koeficientas |
|---|---|
| Žemės ūkis, medžioklė ir miškininkystė | 0,337 |
| Žvejyba, žuvų auginimas | 0,486 |
| Kasyba | 0,314 |
| Gamybos pramonės šakos | 0,331 |
| Elektros, dujų ir vandens gamyba ir paskirstymas | 0,343 |
| Statyba | 0,355 |
| Didmeninė ir mažmeninė prekyba, transporto priemonių ir motociklų remontas | 0,395 |
| Viešbučiai ir restoranai | 0,378 |
| Transportas ir ryšiai | 0,362 |
| Finansinė veikla | 0,355 |
| Nekilnojamojo turto sandoriai, nuoma ir paslaugų teikimas | 0,402 |
| Moksliniai tyrimai ir plėtra | 0,334 |
| Viešasis administravimas, privalomasis socialinis draudimas, ekstrateritorinių organizacijų veikla | 0,349 |
| Išsilavinimas | 0,384 |
| Sveikatos ir socialinių paslaugų teikimas | 0,368 |
| Komunalinių, asmeninių ir socialinių paslaugų teikimas | 0,412 |
| Poilsio, pramogų, kultūros ir sporto organizavimo veikla | 0,417 |
Reitinguodami duomenis ir pateikdami juos diagramos pavidalu, matome, kad šiuo metu didžiausia pajamų lygybė pastebima tarp kasybos sektoriaus darbuotojų, o didžiausia nelygybė – žvejybos ir žuvivaisos sektoriuje.
Norėdami parodyti, kaip nelygybės koeficientas 0,486 skiriasi nuo koeficiento 0,314, pateikiame paprastą pavyzdį. Žuvininkystės ir akvakultūros sektoriuose 12,4 % didžiausių darbuotojų gauna 40 % visų pajamų. Tačiau šiuo požiūriu „teisingiausiame“ sektoriuje – kasybos sektoriuje – kiek daugiau nei 40% visų pajamų jau gauna 22,1% dirbančiųjų (žr. 4 lentelė).
4 lentelė
| Žuvų auginimas, žuvų auginimas | Kasyba | ||
|---|---|---|---|
| Kaupiamasis svoris visose pajamose | Suminis darbuotojų skaičius | ||
| 0,11 | 1,3 | 0,01 | 0,1 |
| 0,83 | 6,8 | 0,03 | 0,3 |
| 1,91 | 12,5 | 0,22 | 1,4 |
| 3,46 | 18,7 | 0,65 | 3,3 |
| 5,85 | 26,2 | 1,53 | 6,4 |
| 9,49 | 35,5 | 3,71 | 12,6 |
| 12,29 | 41,4 | 6,01 | 18 |
| 21,69 | 56,3 | 15,63 | 35 |
| 34,29 | 70,4 | 32,70 | 56,3 |
| 49,01 | 81,6 | 58,16 | 77,9 |
| 60,05 | 87,6 | 76,14 | 88,8 |
| 77,92 | 96,1 | 95,76 | 99,2 |
| 100,00 | 100 | 100,00 | 100 |
Krizės įtaka darbo užmokesčio diferenciacijai ūkio sektoriuose
Apskaičiavę Gini koeficientą ūkio sektoriams 2013 metais ir palyginę šias reikšmes su 2015 metų rodikliais, pamatysime, kaip krizė paveikė darbo užmokesčio diferenciaciją konkrečioje srityje.
Pažiūrėkime, ar kažkur pramonės šakoje pajamos pradėtos „teisingiau“ paskirstyti tarp darbuotojų.
– pramonės šakų įvertinimas pagal Gini koeficiento augimą. Iš diagramos matyti, kad per pastaruosius 2 metus darbo užmokesčio paskirstymo netolygumas ženkliai išaugo žvejybos, žuvivaisos (+15,3%), viešbučių ir restoranų verslo (+4,82%) bei statybos (+3,66%) srityse.
Darbo užmokesčio paskirstymas tapo „teisingesnis“ sveikatos priežiūros ir socialinių paslaugų teikimo (-3,47 proc.), variklinių transporto priemonių didmeninės ir mažmeninės prekybos (-2,27 proc.), mokslinių tyrimų ir plėtros (- 2,16 proc.).
Žuvininkystės ir akvakultūros sektoriuje 2013 m. 8,2% geriausiai apmokamų darbuotojų turėjo 23,56% visų pajamų. 2015 metais 22,08% visų pajamų priklausė 3,9% daugiausiai apmokamų darbuotojų. Tai reiškia, kad 2013 m. didžiausias 1% darbuotojų sudarė 2,87% visų pramonės pajamų, o 2015 m. kiekvienas šių darbuotojų procentas jau sudarė 5,66% visų pramonės pajamų.
5 lentelė
| Žvejyba, žuvų auginimas | |||
|---|---|---|---|
| 2013 | 2015 | ||
| Kaupiamasis svoris visose pajamose | Suminis darbuotojų skaičius | Kaupiamasis svoris visose pajamose | Suminis darbuotojų skaičius |
| 0,03 | 0,3 | 0,11 | 1,3 |
| 1,25 | 7,1 | 0,83 | 6,8 |
| 3,21 | 14,7 | 1,91 | 12,5 |
| 6,40 | 24 | 3,46 | 18,7 |
| 10,93 | 34,4 | 5,85 | 26,2 |
| 15,10 | 42,2 | 9,49 | 35,5 |
| 20,88 | 51,1 | 12,29 | 41,4 |
| 33,64 | 65,9 | 21,69 | 56,3 |
| 47,92 | 77,6 | 34,29 | 70,4 |
| 65,88 | 87,6 | 49,01 | 81,6 |
| 76,44 | 91,8 | 60,05 | 87,6 |
| 100 | 100 | 77,92 | 96,1 |
| 100,00 | 100,00 | ||
išvadas
- Didžiausia pajamų nelygybė tarp Rusijos ekonomikos sektorių darbuotojų pastebima šioje srityje žuvininkystė ir žuvininkystė. Gini koeficientas šiai pramonei yra 0,486 .
- Srityje žvejyba ir žuvininkystė 12,4 proc. gauna daugiausiai apmokami darbuotojai 40% bendros pajamos.
- Tarp trijų geriausių pagal didžiausią pajamų skirtumą yra: poilsio, pramogų, kultūros ir sporto organizavimo veikla(Džini koeficientas 0,417 ) Ir komunalinių paslaugų veikla (0,412 ).
- „Teisingiausias“ pajamų paskirstymas yra sferoje kasyba. Ten pajamų diferenciacijos koeficientas lygus 0,314 , ir dar šiek tiek 40% visų jau gautų pajamų 22,1% darbuotojų.
- Per pastaruosius dvejus metus (nuo 2013 m. iki 2015 m.) daugelyje ekonomikos sričių pasikeitė pajamų stratifikacijos laipsnis.
- Srityse labai išaugo darbo užmokesčio paskirstymo nelygybė (matuojama pagal Gini koeficientą). žvejyba, žuvų auginimas (+15,3% ), viešbučių ir restoranų verslas (+4,82% ) Ir statyba (+3,66% ).
- Darbo užmokesčio paskirstymas tapo „teisingesnis“. sveikatos priežiūros ir socialinių paslaugų (-3,47% ), srityje didmeninė ir mažmeninė prekyba variklinėmis transporto priemonėmis (-2,27% ), srityje moksliniai tyrimai ir plėtra (-2,16% ).
- Darbuotojų diferencijavimas pagal darbo užmokestį tokiose srityse kaip gamybos pramonės šakos, kasyba, komunalinių paslaugų teikimas, išsilavinimas, veikla, skirta organizuoti poilsį, pramogas ir kt..
Džini koeficientas, Lorenco koeficientas
Įvadas. 3
Lorenco kreivė (Lorenco koeficientas) 5
Džini koeficientas. 9
Išvada. 14
Literatūra.. 15
ĮVADAS
Pereinant prie rinkos ekonomikos, labai suaktyvėjo visuomenės stratifikacijos pagal pajamų lygį procesas, todėl į statistinę praktiką reikėjo įdiegti rodiklius, analizuojančius gyventojų socialinę ir ekonominę diferenciaciją. Šie rodikliai apima:
Modalinės pajamos;
Pajamų mediana;
Decilinis gyventojų pajamų diferenciacijos koeficientas;
Lorenco ir Gini koncentracijos koeficientai.
Šio darbo tikslas – ištirti tokius gyventojų socialinės ir ekonominės diferenciacijos rodiklius kaip Lorenco ir Gini koeficientai.
GYVENTOJŲ PAJAMŲ DIFERENCIACIJA
Gyventojų pajamų diferencijavimas objektyviai formuoja asmenų ir socialinių grupių pajamų lygio skirtumus, atsirandančius dėl darbo užmokesčio ir socialinių išmokų, gebėjimų ir verslumo bei turtinės padėties skirtumų.
Į gyventojų pinigines pajamas įeina darbo užmokestis, socialiniai pervedimai, verslo pajamos, palūkanos, dividendai ir kitos pajamos iš turto, taip pat visos gamybos – asmeninių pagalbinių sklypų, suvartotų šeimoje ir parduodamų. Gyventojų pajamos tarp gyventojų grupių pasiskirsto netolygiai.
Gyventojų pajamų diferenciacijai įvertinti yra nemažai rodiklių, leidžiančių matyti, kaip intensyviai vyksta šis procesas. Tarp jų:
ü gyventojų pasiskirstymas pagal pajamų vienam gyventojui lygį (modalinės ir vidutinės pajamos) yra gyventojų dalies arba procentinės dalies rodiklis tam tikrais vidutinių piniginių pajamų vienam gyventojui intervalais.
ü bendros piniginių pajamų apimties pasiskirstymas tarp įvairių gyventojų grupių - rodiklis procentais nuo bendros piniginių pajamų dalies, kurią turi kiekviena iš gyventojų grupių - faktinio pajamų pasiskirstymo kreivė (Lorenco kreivė)
ü pajamų koncentracijos koeficientas (Gini indeksas)
ü pajamų diferenciacijos decilio koeficientas - paskutinės ir pirmosios gyventojų grupės vidutinių piniginių pajamų vienam gyventojui santykis. Tai rodo, kiek kartų n% turtingiausių gyventojų pajamos viršija n% mažiausiai pasiturinčių gyventojų pajamas.
LORENTZO KREIVĖ (LOrentzo koeficientas)
Lorenco kreivė yra grafinis atskirų populiacijos elementų koncentracijos pagal grupes atvaizdas: gyventojų koncentracija pagal šeimų grupes, turinčias skirtingą pajamų vienam gyventojui lygį; darbuotojų koncentracija skirtingose darbo užmokesčio grupėse.
Lorenco kreivė atspindi sukauptas (sukauptas) gyventojų pajamų dalis. Lorenzo kreivė yra grafinis pasiskirstymo funkcijos vaizdas. Jį 1905 metais kaip pajamų nelygybės matą pasiūlė amerikiečių ekonomistas Maxas Otto Lorenzas. Šioje reprezentacijoje tai paskirstymo funkcijos vaizdas, kaupiantis gyventojų ir pajamų dalis. Stačiakampėje koordinačių sistemoje Lorenco kreivė yra išgaubta žemyn ir eina po vieneto kvadrato, esančio I koordinačių kvadrante, įstriža.
Kiekvienas Lorenzo kreivės taškas atitinka tokį teiginį kaip „Apatiniai 20 procentų gyventojų gauna tik 7 procentus pajamų“. Vienodo pasiskirstymo atveju kiekviena gyventojų grupė turi savo dydžiui proporcingas pajamas. Šis atvejis apibūdinamas tobulos lygybės linija, kuri yra tiesi linija, jungianti pradžią ir tašką (1;1). Esant visiškai nelygybei (kai tik vienas visuomenės narys turi pajamų), kreivė (tobulos nelygybės linija) pirmiausia „prilimpa“ prie x ašies, o po to iš taško (1;0) „pakyla“ į punktas (1;1).
Jei pasiskirstymas yra vienodas, poros abscisių ir ordinačių ašių dalys turi sutapti (abscisių ašis yra atitinkamai 0, 20, 40, 60, 80, 100, ordinačių ašis atitinkamai yra 2, 20, 40, 60, 80 , 100) ir yra išilgai kvadrato įstrižainės, o tai reiškia visišką objekto apimties koncentracijos nebuvimą.
Esant absoliučiai nelygybei, y ašis turėtų būti 0, 0, 0, 0, 0, 100. Tai reiškia, pavyzdžiui, šeimos pajamų koncentracijos atveju: visi gyventojai, išskyrus vieną šeimą, neturi pajamų, o ši. šeima gauna visas pajamas. Absoliuti nelygybė yra tas hipotetinis atvejis, kai visi gyventojai, išskyrus vieną asmenį (vieną šeimą), neturi pajamų, o ši (viena šeima) gauna visas pajamas. Tai beveik hipotetinis atvejis, kurio vargu ar galima tikėtis.
Lorenzo kreivė yra tarp lygybės ir nelygybės kreivių. Akivaizdu, kad konkrečiais atvejais negalima tikėtis nei absoliučios lygybės, nei absoliučios gyventojų pajamų pasiskirstymo nelygybės.
Lorenco kreivės naudojamos paskirstyti ne tik pajamas, bet ir namų ūkio turtą, pramonės įmonių rinkos dalis ir gamtos išteklius pagal valstybes. Lorenzo kreivę galite pasiekti ne ekonomikoje.
Panagrinėkime Lorenco kreivę naudodamiesi jos konstrukcijos pavyzdžiu. Patogiausia apsvarstyti Lorenco kreivės sudarymą naudojant šį pavyzdį:
Įsivaizduokime ekonomiką, susidedančią iš 3 agentų: A, B, C. Agento A pajamos – 200 vnt., agento B – 300 vnt., agento C – 500 vnt.
Norėdami sudaryti Lorenco kreivę, randame asmenų dalis visose pajamose. Bendros pajamos yra 1000. Tada asmens A dalis yra 20%, B dalis yra 30%, C dalis yra 50%.
Asmens A dalis gyventojų sudaro 33%. Jo pajamų dalis yra 20 proc. Tada į analizę įtraukiame turtingesnį individą – individą B. Bendra A + B dalis populiacijoje sudaro 67%. Bendra A+B dalis pajamose yra 50% (20%+30%). Toliau į analizę įtrauksime dar turtingesnį individą C. Bendra A+B+C dalis populiacijoje yra 100 proc. Bendra A+B+C dalis pajamose yra 100% (20%+30%+50%).
Atkreipkite dėmesį į gautus rezultatus grafike:
Tiesė, jungianti apatinį kairįjį ir viršutinį dešinįjį grafiko tašką, vadinama vienodo pajamų pasiskirstymo linija. Tai hipotetinė linija, rodanti, kas atsitiktų, jei pajamos ekonomikoje būtų paskirstytos tolygiai. Esant netolygiam pajamų pasiskirstymui, Lorenco kreivė yra į kairę nuo šios linijos, ir kuo didesnis nelygybės laipsnis, tuo stipresnis Lorenco kreivės posūkis. Ir kuo mažesnis nelygybės laipsnis, tuo jis arčiau absoliučios lygybės linijos.
Mūsų atveju Lorenzo kreivė atrodo kaip atskiras tiesinis grafikas. Taip atsitiko, nes analizuodami nustatėme tik tris gyventojų grupes..png" alt="/text/77/387/images/image002_67.gif" width="340" height="65"> где уi - доля доходов, сосредоточенная у i-й социальной группы населения; хi - доля населения, принадлежащая к i-й социальной группе в общей численности населения; n - число социальных групп .!}
Kraštutinės Lorenco koeficiento reikšmės: L = 0 visiškos pajamų paskirstymo lygybės atveju; L = 1 – su visiška nelygybe. Norint kiekybiškai įvertinti pajamų nelygybės laipsnį pagal Lorenzo kreivę, yra specialus koeficientas - Gini koeficientas.
GINI KOEFICIENTAS
Gini koeficientas, kaip ir Lorenzo koeficientas, naudojamas pajamų koncentracijai apibūdinti. Gini koeficientas yra statistinis visuomenės stratifikacijos laipsnio tam tikroje šalyje ar regione rodiklis, atsižvelgiant į bet kurią tiriamą charakteristiką. Šiuolaikiniuose ekonominiuose skaičiavimuose dažniausiai metinių pajamų lygis laikomas tiriama charakteristika.
Gini koeficientą galima apibrėžti kaip makroekonominį rodiklį, apibūdinantį gyventojų piniginių pajamų diferenciaciją realaus pajamų pasiskirstymo nuo absoliučiai vienodo jų pasiskirstymo tarp šalies gyventojų nuokrypio laipsnio forma.
Kartais naudojamas procentinis šio koeficiento atvaizdavimas, vadinamas Gini indeksu.
Kartais Gini koeficientas (kaip Lorenco kreivė) taip pat naudojamas sukaupto turto nelygybės lygiui nustatyti, tačiau tokiu atveju namų ūkio grynojo turto neneigiamumas tampa būtina sąlyga.
https://pandia.ru/text/80/254/images/image007_37.jpg" alt="http://n2tutor.ru/materials/handbook/chapter14/part2/14g4.PNG" align="left" width="304" height="202">Рассчитаем коэффициент Джини для нашего примера с тремя индивидами. Для этого построим кривую Лоренца в долях, а не в %!}
Vidinės figūros D plotą greičiausiai galima apskaičiuoti iš didžiojo trikampio ploto atėmus A, B ir C figūrų plotus.
Šiuo atveju Gini koeficientas bus lygus: 
Kaip žinote, bet koks statistinis rodiklis turi privalumų ir trūkumų. Gini koeficiento pranašumai yra šie:
Leidžia palyginti charakteristikos pasiskirstymą populiacijose su skirtingu vienetų skaičiumi (pavyzdžiui, regionuose su skirtingomis populiacijomis).
Papildo duomenis apie BVP ir vienam gyventojui tenkančias pajamas. Tarnauja kaip tam tikra šių rodiklių korekcija.
Gali būti naudojamas lyginant bruožo (pajamų) pasiskirstymą tarp skirtingų populiacijų (pavyzdžiui, skirtingose šalyse). Tuo pačiu nėra priklausomybės nuo lyginamų šalių ekonomikos masto.
Gali būti naudojamas lyginant bruožo (pajamų) pasiskirstymą skirtingose gyventojų grupėse (pavyzdžiui, Gini koeficientas kaimo gyventojams ir Gini koeficientas miesto gyventojams).
Leidžia stebėti netolygaus charakteristikos (pajamų) pasiskirstymo dinamiką suvestinėje skirtingais etapais.
Anonimiškumas yra vienas iš pagrindinių Gini koeficiento privalumų. Nereikia žinoti, kas turi kokias pajamas asmeniškai.
Be privalumų, bet koks statistinis rodiklis turi ir trūkumų. Kaip pagal BVP rodiklį negalima spręsti apie ekonomikos gerovės lygį, taip ir Gini koeficientas (ir kiti nelygybės laipsnio rodikliai) negali duoti visiškai objektyvaus vaizdo apie pajamų nelygybės laipsnį ekonomikoje.
Taip nutinka dėl kelių priežasčių:
Pirma, asmenų pajamų lygis nėra pastovus ir laikui bėgant gali labai keistis. Vos universitetą baigusių jaunuolių pajamos dažniausiai būna minimalios, o vėliau pradeda didėti žmogui įgyjant patirties ir kaupiant žmogiškąjį kapitalą. Žmonių pajamos paprastai pasiekia aukščiausią tašką sulaukus 40–50 metų, o vėliau smarkiai mažėja žmogui išėjus į pensiją. Šis reiškinys ekonomikoje vadinamas gyvavimo ciklu.
Bet žmogus turi galimybę finansų rinkos pagalba kompensuoti pajamų skirtumus įvairiais gyvenimo ciklo etapais – imdamas paskolas ar kaupdamas santaupas. Taigi jaunimas pačioje gyvenimo ciklo pradžioje noriai ima paskolas mokslui ar būsto paskolai. Žmonės, kurie artėja prie ekonominio gyvavimo ciklo pabaigos, yra aktyvūs taupytojai.
Lorenzo kreivė ir Gini koeficientas neatsižvelgia į gyvenimo ciklą, todėl šis pajamų nelygybės laipsnio visuomenėje matas nėra tikslus pajamų nelygybės laipsnio įvertinimas.
Antra, asmenų pajamas veikia ekonominis mobilumas. Visų pirma, JAV ekonomika yra galimybių ekonomikos pavyzdys, kai žmogus iš apačios, derindamas darbštumą, talentą ir sėkmę, gali tapti labai sėkmingu žmogumi, o istorija žino daug panašių pavyzdžių. Tačiau pasitaiko ir didelių turtų praradimo ar net visiško gana turtingų verslininkų bankroto. Paprastai tokiose ekonomikose kaip JAV individualus namų ūkis per visą savo gyvavimo laikotarpį pereis į kelias pajamų paskirstymo kategorijas. Ir tai yra dėl didelio ekonominio mobilumo. Taigi, pavyzdžiui, vienais metais namų ūkis gali būti įtrauktas į mažiausių pajamų grupę, o kitais metais – į vidutinių pajamų grupę. Lorenzo kreivė ir Gini koeficientas taip pat neatsižvelgia į šį poveikį.
Trečia, asmenys gali gauti pervedimus natūra, kurie neatsispindi Lorenco kreivėje, nors turi įtakos asmenų pajamų paskirstymui. Pervedimai natūra gali būti vykdomi kaip pagalba skurdžiausiems gyventojų sluoksniams aprūpinti maistu ir drabužiais, tačiau dažniausiai jie teikiami kaip daugybė lengvatų (nemokamos kelionės viešuoju transportu, nemokamos kelionės į sanatorijas ir pan.) . Atsižvelgiant į tokius pervedimus, skurdžiausių gyventojų sluoksnių ekonominė padėtis gerėja, tačiau Lorenco kreivė ir Gini koeficientas į tai neatsižvelgia. Ne taip seniai Rusijoje daugelis pašalpų buvo paskaičiuotos pinigais, o objektyvias skurdžiausių gyventojų sluoksnių pajamas tapo lengviau apskaičiuoti. Vadinasi, Lorenco kreivė pradėjo geriau atspindėti realų pajamų pasiskirstymą visuomenėje.
Taigi, Lorenzo kreivė ir Gini koeficientas yra naudojami pajamų nelygybės laipsniui įvertinti ir patenka į teigiamos ekonominės analizės sritį. Prisiminkime, kad pozityvi analizė nuo normatyvinės skiriasi tuo, kad pozityvi analizė objektyviai analizuoja ekonomiką tokią, kokia ji yra, o normatyvinė – bandymas pagerinti pasaulį, padaryti jį „tokį, koks jis turi būti“. Jeigu nelygybės laipsnio vertinimas yra teigiama ekonominė analizė, tai bandymai mažinti pajamų paskirstymo nelygybę priklauso normatyvinės ekonominės analizės sričiai.
Normatyvinė ekonominė analizė žinoma dėl to, kad skirtingi ekonomistai gali pasiūlyti skirtingas, dažnai diametraliai priešingas rekomendacijas tai pačiai problemai spręsti. Tai nereiškia, kas yra kompetentingesnis, o kuris mažiau kompetentingas. Tai tik reiškia, kad ekonomistai pradeda nuo skirtingų filosofinių požiūrių į teisingumo sampratą ir šiuo klausimu nėra vienybės.
IŠVADA
Gyventojų pajamų diferencijavimas objektyviai formuoja asmenų ir socialinių grupių pajamų lygio skirtumus, atsirandančius dėl darbo užmokesčio ir socialinių išmokų, gebėjimų ir verslumo bei turtinės padėties skirtumų.
Yra keletas rodiklių, skirtų įvertinti gyventojų pajamų diferenciaciją, ypač Lorenzo ir Gini koeficientai.
Lorenco kreivė yra grafinis atskirų populiacijos elementų koncentracijos pagal grupes atvaizdas: gyventojų koncentracija pagal šeimų grupes, turinčias skirtingą pajamų vienam gyventojui lygį; darbuotojų koncentracija skirtingose darbo užmokesčio grupėse.
Lorenzo koeficientas kaip santykinė pajamų pasiskirstymo nelygybės charakteristika. Lorenco koeficientas yra nuokrypio nuo vienodo kvadrato įstrižainės pasiskirstymo per pusę šio kvadrato ploto ploto dalis arba tai yra tikrosios sumos santykis.
Gini koeficientas yra statistinis visuomenės stratifikacijos laipsnio tam tikroje šalyje ar regione rodiklis, atsižvelgiant į bet kurią tiriamą charakteristiką.
Gini koeficientas yra lygus figūros, kurią riboja absoliučios lygybės tiesė ir Lorenzo kreivė, ploto santykiui su viso trikampio plotu po Lorenco kreive.
Taigi Lorenzo kreivė ir Gini koeficientas naudojami pajamų nelygybės laipsniui įvertinti ir patenka į teigiamos ekonominės analizės sritį.
BIBLIOGRAFIJA
1. Golub – ekonominė statistika. – M.: Humaniškas. red. VLADOS centras, 2009 m.
2. , Gavrilovas. – Sankt Peterburgas: Petras, 2007 m.
3. Shpakovskaya - ekonominė statistika: Vadovėlis. – M.: Juristas, 2009 m.
4. Socialinė statistika: vadovėlis / red. . – M.: Finansai ir statistika, 2008 m.
5. Statistika: Vadovėlis. vadovas / red. . – M.: Finansai ir statistika, 2009 m.
6. Statistika: Vadovėlis. vadovas / red. . – M.: INFRA-M, 2008 m.
7. Statistika: Vadovėlis / red. – M.: Aukštasis mokslas, 2007 m.
8. Statistikos teorija: vadovėlis / red. . – M.: Finansai ir statistika, 2007 m.
9. Yudina: Ugdomasis ir metodinis vadovas. – Vladivostokas: leidykla VGUES, 2010 m.
10. Įmonių ekonomika ir statistika: Vadovėlis / red. . – M.: Finansai ir statistika, 2007 m.
11. Ekonominė statistika: vadovėlis / red. . - M.: INFRA-M, 2009 m.
GINI KOEFICIENTAS – rodiklis, naudojamas statistikoje, siekiant įvertinti tiriamos charakteristikos koncentracijos laipsnį arba jos pasiskirstymo netolygumą tarp statistinės visumos vienetų ar vienetų grupių. Požymio santykinių tūrių koncentracija atskiruose vienetuose atitinkamai lemia proporcingą santykinių tūrių mažėjimą likusios populiacijos dalies vienetuose, o tai lemia netolygų pasiskirstymą. Tokie netolygumai gali atsirasti paskirstant pajamas tarp gyventojų grupių, darbo išteklius tarp šalies regionų, turtą tarp kredito įstaigų ir kt. Kartu su terminu „koncentracija“ konkrečiose dalykinėse srityse vartojami kiti terminai, pavyzdžiui, „lokalizacija“ arba „diferenciacija“.
Gini koeficientas apskaičiuojamas naudojant koncentracijos kreivę (Lorenco kreivę). Norint jį sukurti, būtina turėti tiriamos populiacijos vienetų dažninį pasiskirstymą ir tarpusavyje susietą tiriamos charakteristikos dažninį pasiskirstymą. Tuo pačiu, kad būtų patogu atlikti skaičiavimus ir padidinti duomenų analitiškumą, populiacijos vienetai, esant galimybei, skirstomi į lygias grupes: 10 grupių - po 10% vienetų arba 5 grupes - po 20% vienetų. Taigi, pavyzdžiui, statistikos praktikoje, tiriant gyventojų diferenciaciją pagal pajamas, pagal jų didėjimo laipsnį išskiriamos 5 grupės: pirmoji – su mažiausias pajamas, penktoji – su didžiausia.
Lorenco kreivė nubrėžta stačiakampėje koordinačių sistemoje. Sukaupti populiacijos tūrio dažniai brėžiami ant abscisių ašies, o sukaupti atributo tūrio dažniai – ant ordinačių ašies. Gauta kreivė apibūdins koncentracijos laipsnį.
Bendras Lorenzo kreivės vaizdas.
Jei pasiskirstymas yra griežtai vienodas, tai pirmieji 20% reitinguojamos populiacijos (gyventojų) vienetų turi 20% požymio apimties (bendros pajamos), pirmieji 40% vienetų turi atitinkamai 40% apimties. atributas ir kt. Šis skirstinys rodomas tiesia linija, einančia iš apatinio kairiojo grafiko kampo į viršutinį dešinįjį kampą ir yra vienodo pasiskirstymo linija. Kuo stipresnė tiriamos charakteristikos koncentracija, tuo Lorenco kreivė pastebimai nukrypsta žemyn nuo tolygaus pasiskirstymo linijos, ir atvirkščiai, kuo koncentracija silpnesnė, tuo kreivė bus arčiau tiesės.
Koncentracijos laipsnis (paveikslas) nustatomas pagal A paveikslo plotą, kurį riboja vienodo pasiskirstymo linija ir Lorenzo kreivė. Kuo didesnis plotas A ir atitinkamai mažesnis plotas B, tuo didesnis koncentracijos laipsnis. Lyginant plotą A su trikampio, esančio žemiau tolygaus pasiskirstymo linijos, plotu, gaunamas Gini koeficientas, kurio skaičiavimo formulė yra tokia:
čia d xi – i-osios grupės dalis bendrame gyventojų tūryje; d yi - i-osios grupės dalis bendroje atributo apimtyje; d H yi – sukaupta i-osios grupės dalis bendroje atributo apimtyje.
Gini koeficiento reikšmių diapazonas yra nuo 0 iki 1. Federalinės valstybinės statistikos tarnybos duomenimis, Gini koeficientas, apibūdinantis Rusijos gyventojų diferenciaciją pagal pajamas, 1995 m. buvo 0,387, o 2004 m. – 0,407. Rusijos Federacijoje Gini koeficientas buvo pradėtas naudoti tik 1990 m., Ir tiek per 90-ųjų ekonominę krizę, tiek per 2000-ųjų ekonomikos augimo laikotarpį jis parodė žemą egalitarizmą (iš prancūzų égalité - lygybė) Rusijos visuomenės.
Gini koeficientas yra vartojimo ir pajamų pasiskirstymo visuomenėje vienodumo rodiklis ir yra skaičius nuo 0 iki 1, kur 0 – visiška lygybė, 1 – visiška nelygybė. Ši medžiaga yra apie tai, kaip apskaičiuoti Gini koeficientą.
Gini koeficientui apskaičiuoti patogu konstruoti Lorenzo kreivė.
Paprastas pavyzdys, kaip apskaičiuoti Gini koeficientą
Šalyje 40% pajamų gauna 60% žmonių, o 60% visų pajamų gauna likę 40%. Tokios visuomenės Lorenco kreivė yra ADB linija. Tiesus segmentas AB yra Lorenco kreivė, skirta visuomenei, kurioje pajamos paskirstomos visiems vienodai. Gini koeficientas yra raudonos figūros ploto, padalyto iš raudonos ir geltonos spalvos plotų sumos, koeficientas. Tai yra, kuo didesnis raudonas trikampis, tuo visuomenėje pajamos pasiskirsto netolygiau.
Sudėtingesnis pavyzdys iš tikrų Pasaulio banko duomenų
Turimi Pasaulio banko vartojimo ir pajamų paskirstymo įverčiai. Pavyzdžiui, paimkite duomenis iš Albanijos. Aiškumo dėlei taškas po taško sudarome apytikslę Lorenco kreivę.
Geltonos figūros plotą apskaičiuosime kaip trapecijos plotų sumą (trapecijos plotas lygus pusei jos bazių sumos).
Džini koeficientas
Džini koeficientas- statistinis tam tikros šalies ar regiono visuomenės stratifikacijos laipsnio rodiklis, atsižvelgiant į bet kurią tiriamą savybę.
Šiuolaikiniuose ekonominiuose skaičiavimuose dažniausiai metinių pajamų lygis laikomas tiriama charakteristika. Gini koeficientą galima apibrėžti kaip makroekonominį rodiklį, apibūdinantį gyventojų piniginių pajamų diferenciaciją realaus pajamų pasiskirstymo nuo absoliučiai vienodo jų pasiskirstymo tarp šalies gyventojų nuokrypio laipsnio forma.
Kartais naudojamas procentinis šio koeficiento atvaizdavimas, vadinamas Gini indeksas.
Kartais Gini koeficientas (kaip Lorenco kreivė) taip pat naudojamas sukaupto turto nelygybės lygiui nustatyti, tačiau tokiu atveju namų ūkio grynojo turto neneigiamumas tampa būtina sąlyga.
Fonas
Šį statistinį modelį pasiūlė ir išplėtojo italų statistikas ir demografas Corrado Gini (1884–1965), o 1912 m. jis paskelbė savo darbe „Variability and Variability of a Character“ („Kintamumas ir nenuoseklumas“).
Skaičiavimas
Koeficientas gali būti apskaičiuojamas kaip Lorenco kreivės ir lygybės kreivės suformuotos figūros ploto santykis su trikampio, sudaryto iš lygybės ir nelygybės kreivių, ploto. Kitaip tariant, turėtumėte rasti pirmosios figūros plotą ir padalyti jį iš antrosios. Esant visiškai lygybei, koeficientas bus lygus 0; visiškos nelygybės atveju jis bus lygus 1.
Kartais naudojamas Gini indeksas – procentinis Gini koeficiento atvaizdavimas.
arba pagal Gini formulę:
kur yra Gini koeficientas, yra sukaupta gyventojų dalis (gyventojai iš anksto reitinguojami didėjant pajamoms), yra pajamų dalis, kurią gauna visi, yra namų ūkių skaičius, yra namų ūkio pajamų dalis visose pajamose , yra namų ūkio pajamų dalių aritmetinis vidurkis.
Gini koeficiento pranašumai
- Leidžia palyginti charakteristikos pasiskirstymą populiacijose su skirtingu vienetų skaičiumi (pavyzdžiui, regionuose su skirtingomis populiacijomis).
- Papildo duomenis apie BVP ir vienam gyventojui tenkančias pajamas. Tarnauja kaip tam tikra šių rodiklių korekcija.
- Gali būti naudojamas lyginant bruožo (pajamų) pasiskirstymą tarp skirtingų populiacijų (pavyzdžiui, skirtingose šalyse). Tuo pačiu nėra priklausomybės nuo lyginamų šalių ekonomikos masto.
- Gali būti naudojamas lyginant bruožo (pajamų) pasiskirstymą skirtingose gyventojų grupėse (pavyzdžiui, Gini koeficientas kaimo gyventojams ir Gini koeficientas miesto gyventojams).
- Leidžia stebėti netolygaus charakteristikos (pajamų) pasiskirstymo dinamiką suvestinėje skirtingais etapais.
- Anonimiškumas yra vienas iš pagrindinių Gini koeficiento privalumų. Nereikia žinoti, kas turi kokias pajamas asmeniškai.
Gini koeficiento trūkumai
- Gana dažnai Gini koeficientas pateikiamas neaprašant populiacijos grupavimo, tai yra dažnai nėra informacijos apie tai, į kokius kvantilius tiksliai skirstoma populiacija. Taigi, kuo daugiau grupių yra suskirstyta ta pati populiacija (daugiau kvantilių), tuo didesnė jos Gini koeficiento reikšmė.
- Taikant Gini koeficientą neatsižvelgiama į pajamų šaltinį, tai yra, tam tikroje vietovėje (šalyje, regione ir pan.) Gini koeficientas gali būti gana žemas, tačiau tuo pat metu dalis gyventojų savo pajamas teikia per atgalinis darbas, o kitas – per nuosavybę. Pavyzdžiui, Švedijoje Gini koeficientas yra gana žemas, tačiau tik 5% namų ūkių valdo 77% visų namų ūkių turimų akcijų. Tai suteikia šiems 5% pajamų, kurias likusi gyventojų dalis gauna iš darbo.
- Lorenco kreivės ir Gini koeficiento metodas tiriant netolygų pajamų pasiskirstymą tarp gyventojų yra susijęs tik su grynaisiais pinigais, o kai kuriems darbuotojams atlyginimas mokamas maistu ir pan.; Taip pat plinta praktika, kad darbuotojams darbo užmokestis išduodamas opcionais pirkti darbdavio įmonės akcijas (paskutinis aspektas nesvarbus, pats variantas nėra pajamos, tai tik galimybė gauti pajamų parduodant pvz. , akcijų, o kai akcijos parduodamos ir pardavėjas gauna pinigus, į šias pajamas jau atsižvelgiama skaičiuojant Gini koeficientą).
- Statistinių duomenų rinkimo Gini koeficientui apskaičiuoti metodų skirtumai sukelia sunkumų (ar net neįmanoma) palyginti gautus koeficientus.
Gini koeficiento apskaičiavimo pavyzdys
Preliminarus koeficientas 2010 m. buvo 42% (0,420) Gini koeficientas Rusijoje 2009 m. buvo 42,2% (0,422), 2001 m. 39,9% (0,399) 2012 m., Pasaulinės gerovės ataskaitos duomenimis, Rusija lenkia visas pagrindines šalis ir turi koeficientą 0,84
taip pat žr
Pastabos
Wikimedia fondas. 2010 m.
Pažiūrėkite, kas yra „Gini koeficientas“ kituose žodynuose:
- (Gini koeficientas) Statistinis nelygybės rodiklis. Pavyzdžiui, jei yi yra i-ojo asmens pajamos, Gini koeficientas yra lygus pusei laukiamo absoliutaus skirtumo tarp dviejų atsitiktinai atrinktų žmonių i ir j pajamų, padalytos iš vidutinių pajamų. Ant… … Ekonomikos žodynas
- (Gini koeficientas) Žr.: Lorenco kreivė. Verslas. Žodynas. M.: INFRA M, leidykla „Ves Mir“. Graham Betts, Barry Brindley, S. Williams ir kt. Generalinis redaktorius: Ph.D. Osadchaya I.M.. 1998... Verslo terminų žodynas
Koeficientas, apibūdinantis gyventojų piniginių pajamų diferenciaciją realaus pajamų pasiskirstymo nuo absoliučiai vienodo jų paskirstymo visiems šalies gyventojams nuokrypio laipsnio forma. Žiūrėti t.zh. PAJAMŲ KONCENTRACIJOS INDEKSAS… Enciklopedinis ekonomikos ir teisės žodynas
GINI KOEFICIENTAS- rodiklis, apibūdinantis faktinio pajamų pasiskirstymo nuo absoliučios lygybės ar absoliučios nelygybės nuokrypio laipsnį. Jeigu visi piliečiai turi vienodas pajamas, tai K.D. yra lygus nuliui, bet jei darysime hipotezę, kad visos pajamos... ... Didelis ekonomikos žodynas
Džini koeficientas- pajamų koncentracijos indeksas, parodantis visos gyventojų pajamų sumos pasiskirstymo tarp atskirų jo grupių pobūdį... Sociologija: žodynas
Džini koeficientas- gyventojų pajamų koncentracijos rodiklis; Kuo didesnė nelygybė visuomenėje, tuo ji arčiau 1... Ekonomika: žodynėlis
Džini koeficientas- makroekonominis rodiklis, apibūdinantis gyventojų piniginių pajamų diferenciaciją realaus pajamų pasiskirstymo nuokrypio nuo absoliučiai vienodo jų pasiskirstymo tarp šalies gyventojų laipsnio forma... Ekonomikos terminų žodynas
Pajamų koncentracijos indeksas, Pajamų koncentracijos indeksas, Gini koeficientas Makroekonominis rodiklis, apibūdinantis gyventojų piniginių pajamų diferenciaciją realaus pajamų pasiskirstymo nuokrypio nuo absoliutaus... ... Verslo terminų žodynas, I. G. Tsarev. Darbe modeliuojamas pajamų pasiskirstymas tarp ūkio subjektų uždaroje ekonominėje sistemoje. Skaičiuojama pajamų pasiskirstymo visuomenėje pusiausvyros funkcija, jos... eBook