<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<rss version="2.0"
  xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd"
  xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">

<channel>

<title>Рациональные числа: заметки с тегом Коэффициент Джини</title>
<link>https://rationalnumbers.ru/?go=tags/koefficient-dzhini/</link>
<description>Интересная статистика и данные из разных областей</description>
<author></author>
<language>ru</language>
<generator>Aegea 11.2 (v4116)</generator>

<itunes:subtitle>Интересная статистика и данные из разных областей</itunes:subtitle>
<itunes:image href="" />
<itunes:explicit></itunes:explicit>

<item>
<title>Измерение неравенства: что такое коэффициент Джини?</title>
<guid isPermaLink="false">1906</guid>
<link>https://rationalnumbers.ru/?go=all/izmerenie-neravenstva-chto-takoe-koefficient-dzhini/</link>
<pubDate>Mon, 31 Jul 2023 20:49:11 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://rationalnumbers.ru/?go=all/izmerenie-neravenstva-chto-takoe-koefficient-dzhini/</comments>
<description>
&lt;p&gt;&lt;i&gt;Коэффициент Джини является наиболее распространённым показателем неравенства. Но что он на самом деле измеряет? И чем он отличается от других показателей неравенства?&lt;i&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Коэффициент Джини, или индекс Джини, является наиболее распространённым показателем неравенства. Он был разработан итальянским статистиком Коррадо Джини (1884—1965 гг.) и назван в его честь&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Обычно он используется для измерения неравенства доходов, но также может применяться для измерения неравенства любого распределения — распределения богатства или даже ожидаемой продолжительности жизни&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Неравенство измеряется по шкале от 0 до 1, где более высокие значения указывают на более высокий уровень неравенства. Иногда этот показатель может быть представлен в процентах от 0 до 100%, тогда он называется «индексом Джини»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Значение 0 означает полное равенство, когда все имеют одинаковый доход. Значение 1 означает полное неравенство, когда один человек получает весь доход, а все остальные — ничего&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Как рассчитывается коэффициент Джини?&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Существует два основных способа расчёта коэффициента Джини. Оба приводят к одним и тем же значениям, но дают нам два представления о том, что именно измеряет коэффициент&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;i&gt;Метод 1: Расчёт разницы между доходами двух человек по отношению к среднему значению&lt;i&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Первый метод можно проиллюстрировать следующим мысленным экспериментом&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Представьте двух людей, случайно столкнувшихся на улице. Они сравнивают свои доходы и выясняют, насколько один из них богаче другого. Насколько большую разницу можно ожидать?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Этот ожидаемый разрыв между двумя случайно выбранными людьми и измеряется коэффициентом Джини. Он рассчитывается как среднее значение разрыва между всеми парами людей в населении&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Если доходы распределены равномерно, то можно ожидать небольшой разрыв между доходами двух случайно выбранных людей. Там, где высокий уровень неравенства, мы можем ожидать большой разрыв&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Однако, если измерять этот показатель в абсолютном выражении, он также будет зависеть от богатства населения в целом. Если даже самые обеспеченные представители населения имеют низкий доход, то абсолютный разрыв между доходами людей будет маленьким. И наоборот — там, где доходы в целом высоки, даже небольшая относительная разница (напрмер, в %) будет означать большой разрыв в абсолютных показателях&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;По этой причине коэффициент Джини учитывает также средний доход среди населения&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В частности, он рассчитывается как ожидаемый разрыв в пределах удвоенного среднего дохода. Для простоты представим, что всё население состоит из тех двух человек, встретившихся на улице. Если их общий доход составляет 100 $, то средний по населению будет 50 $. Если доход первого составляет 100 $, а второго — 0 $, разница в доходах будет равна 100 $, что как раз в два раза больше среднего уровня дохода&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Таким образом, наибольшее возможное значение среднего разрыва, то есть удвоенный средний доход — ситуация абсолютного неравенства. Все доходы принадлежат одному человеку, а остальные вовсе не имеют дохода — коэффициент Джини равен 1&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Наименьшее возможное значение среднего разрыва, то есть 0 — ситуация абсолютного равенства. Доходы всех людей равны — коэффициент Джини равен 0&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;i&gt;Метод 2: Разрыв между «кривой Лоренца» и «линией идеального равенства»&lt;i&gt;&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo-1.png" width="2000" height="1565" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;Слева указана доля дохода, получаемая каждой пятой частью гипотетического населения. Справа — суммарные доходы всех групп населения. Получившийся справа график называется «кривой Лоренца»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Для населения, среди которого доходы распределены абсолютно равномерно, «кривая Лоренца» будет представлять собой прямую диагональную линию: 10% самых бедных будут получать 10% от общего дохода, 20% — 20% от общего дохода и т. д. Это показано на графике как «линия равенства»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Но среди населения, представленного на нашей диаграмме, доходы распределяются неравномерно. 60% населения с наименьшим доходом получает 30% от общего дохода&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Коэффициент Джини показывает, насколько «кривая Лоренца» отклоняется от «линии равенства», сравнивая площади A и B на картинке. Отклонение рассчитывается следующим образом:&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;коэффициент Джини = A ÷ (A + B)&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Если доходы распределяются абсолютно равномерно, «кривая Лоренца» будет совпадать с «линией равенства». Площадь A, как и коэффициент Джини, будет равна 0. Если один человек получает все доходы, а остальные не имеют никакого, «кривая Лоренца» совпадает с осью X — общие доходы будут сконцентрированы в конце графика. Площадь B будет равна нулю, а коэффициент Джини — 1&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Сравнение показателей: Рассказывает ли показатель Джини ту же историю, что и другие показатели неравенства?&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Показатели неравенства пытаются обобщить информацию о том, насколько распределение неравномерно — точно так же, как стандартное отклонение. В таких суммарных показателях заложены суждения о том, что именно должно иметь наибольшее значение при измерении неравенства&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Для примера сравним два выдуманных общества. В первом богатые люди намного богаче тех, кто находится в середине распределения, но доходы более бедных лишь немного ниже тех, что получают в середине. Во втором — обратная ситуация: доходы богатых лишь немного выше доходов средних, но бедные намного беднее&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В каком обществе выше неравенство? Ответ будет зависеть от того, какие разрывы в разных частях распределения считать вносящими наибольший вклад в уровень неравенства. Такие оценочные суждения неявно заложены в математические определения показателя неравенства&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Это относится ко всем показателям неравенства, и коэффициент Джини не является исключением. Но его отличает более высокая чувствительность к изменениям в середине распределения, чем в самом верху и внизу&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo-2.png" width="2000" height="1412" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;Особенности коэффициента Джини можно рассмотреть на примере четырёх стран. На диаграммах показано, как он соотносится с двумя другими показателями неравенства — долями дохода 1% и 10% самого богатого населения. Для наглядности приведена динамика с течением времени. По вертикали — разница в % относительно показателей 1900 года&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Мы видим, что существенное изменение доли доходов 1% самых богатых сопровождается незначительным изменением коэффициента Джини. Это справедливо как для стран с растущим уровнем неравенства (США), так и для стран, где уровень неравенства снижается (Уругвай)&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В то же время, коэффициент Джини гораздо точнее отслеживает долю доходов самых богатых 10%. Коэффициент Джини не чувствителен к изменениям только в самой верхней части распределения&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Источник — &lt;a href="https://ourworldindata.org/what-is-the-gini-coefficient"&gt;Our World in Data&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
</description>
</item>

<item>
<title>Как менялся коэффициент неравенства Джини в среднем по миру, 1820—2018</title>
<guid isPermaLink="false">1896</guid>
<link>https://rationalnumbers.ru/?go=all/kak-menyalsya-koefficient-neravenstva-dzhini-v-srednem-po-miru-1/</link>
<pubDate>Sat, 01 Jul 2023 21:25:42 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://rationalnumbers.ru/?go=all/kak-menyalsya-koefficient-neravenstva-dzhini-v-srednem-po-miru-1/</comments>
<description>
&lt;p&gt;&lt;a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%94%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8/"&gt;Индекс Джини&lt;/a&gt; — это мера неравенства распределения доходов или богатства в обществе. Чем ближе показатель к 0, тем равномернее распределение&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo1687627331.jpeg" width="1280" height="1280" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.chartr.co/newsletters/2023-06-16/"&gt;Chartr&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
</description>
</item>

<item>
<title>Исследование об экономическом неравенстве в странах мира</title>
<guid isPermaLink="false">1722</guid>
<link>https://rationalnumbers.ru/?go=all/issledovanie-ob-ekonomicheskom-neravenstve-v-stranah-mira/</link>
<pubDate>Mon, 10 Apr 2023 13:30:33 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://rationalnumbers.ru/?go=all/issledovanie-ob-ekonomicheskom-neravenstve-v-stranah-mira/</comments>
<description>
&lt;p&gt;На диаграммах и графиках выше:&lt;br /&gt;
— Как менялся коэффициент неравенства Джини в 18 странах мира и в странах &lt;a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%81%D0%BE%D1%82%D1%80%D1%83%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_%D0%B8_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%8F/"&gt;ОЭСР&lt;/a&gt;, 1985—2013&lt;br /&gt;
— Как росла средняя заработная плата до вычета налогов нижних 50% населения в Европе и США, в сравнении с показателями 1980 года&lt;br /&gt;
— Какая доля заработной платы (голубой) и богатств (голубой) принадлежала верхним 10% населения 27 стран ОЭСР, 2015 или последние доступные данные&lt;br /&gt;
— Процент населения США, зарабатывавший к 30 годам больше, чем их родители, 1940—1984 года рождения&lt;br /&gt;
— Какую долю всей заработной платы в стране получали верхний 1% и нижние 50% населения Европы и США, 1980—2017&lt;br /&gt;
— Какой долей национальных богатств владел 1% богатейшего населения в США, Великобритании, Франции и Швеции, 1910—2014&lt;br /&gt;
— Гендерный разрыв в доходах в странах Большой семёрки и Южной Корее, 1970—2019&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Остальные данные и визуализации можно найти в самом &lt;a href="https://www.piie.com/microsites/how-fix-economic-inequality/"&gt;исследовании&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172604996_y.jpg" width="973" height="793" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172604997_y.jpg" width="1280" height="820" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172604998_y.jpg" width="974" height="1026" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172604999_y.jpg" width="971" height="649" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172605000_y.jpg" width="971" height="565" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172605001_y.jpg" width="1024" height="639" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5215686286172605002_y.jpg" width="971" height="633" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
</description>
</item>

<item>
<title>Коэффициент неравенства Джини и индекс восприятия коррупции в странах мира в прошлом десятилетии</title>
<guid isPermaLink="false">1717</guid>
<link>https://rationalnumbers.ru/?go=all/koefficient-neravenstva-dzhini-i-indeks-vospriyatiya-korrupcii-v/</link>
<pubDate>Thu, 09 Mar 2023 14:02:04 +0500</pubDate>
<author></author>
<comments>https://rationalnumbers.ru/?go=all/koefficient-neravenstva-dzhini-i-indeks-vospriyatiya-korrupcii-v/</comments>
<description>
&lt;p&gt;Показатели закодированы цветами: чем ярче синий оттенок, тем выше ИВК, чем ярче красный — тем выше коэффициент неравенства. Если страна закрашена серым цветом, данные по ней отсутствуют&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Значения основаны на данных с 2014 по 2019 года. Источники — &lt;a href="https://www.transparency.org/en/cpi/2022/"&gt;Transparency International&lt;/a&gt;, &lt;a href="https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI?most_recent_value_desc=false/"&gt;The World Bank&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;div class="e2-text-picture"&gt;
&lt;img src="https://rationalnumbers.ru/pictures/photo_5208528139058267148_y.jpg" width="1280" height="720" alt="" /&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/k12oby/correlation_of_inequality_and_corruption_in_the/"&gt;Reddit&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
</description>
</item>


</channel>
</rss>