Неравенство доходов населения: анализ с помощью кривой Лоренцы

Неравенство в распределении доходов населения - одна из ключевых социально-экономических проблем современных обществ. Для ее решения важно иметь инструменты количественной оценки и мониторинга динамики благосостояния различных групп населения. Одним из таких инструментов является кривая Лоренца.

Что такое кривая Лоренца и зачем она нужна

Кривая Лоренца была предложена в 1905 году американским экономистом Максом Отто Лоренцем для графического представления неравенства в распределении доходов.

Она показывает соотношение между процентом численности населения и процентом получаемого этой частью населения дохода. То есть отражает насколько справедливо или несправедливо распределен весь доход в обществе между богатыми и бедными.

Кривая Лоренца показывает степень отклонения реального распределения доходов от абсолютного равенства.

Например, из кривой Лоренца можно узнать, что беднейшие 20% населения получают лишь 5% от всех доходов в стране. А богатейшие от 20% - аж до 65% всего "пирога".

экономист анализирует коэффициент джини

Как строится и читается кривая Лоренца

Для построения кривой Лоренца выполняется следующая последовательность действий:

  1. Сбор данных о распределении доходов населения
  2. Ранжирование всех получателей дохода от беднейших к богатейшим
  3. Разбиение всей совокупности на группы (децили, квинтили и т.п.)
  4. Подсчет суммарного дохода для каждой группы
  5. Нанесение полученных значений на график

На горизонтальной оси откладывается накопленный процент численности населения, а на вертикальной оси - соответствующий этой части населения накопленный процент от всех доходов.

Для сравнения на том же графике строятся:

  • Линия абсолютного равенства (диагональ) - при равных доходах у всех
  • Линия абсолютного неравенства (ломаная) - когда весь доход у одного человека

Чем выше поднимается реальная кривая Лоренца над линией абсолютного неравенства, тем меньше имущественное расслоение в обществе. И наоборот, приближение к линии абсолютного неравенства сигнализирует об усилении поляризации.

Коэффициент Джини как количественная мера неравенства

Для численной оценки неравенства, отраженного кривой Лоренца, используется коэффициент Джини. Он рассчитывается по формуле:

Коэффициент Джини = Площадь фигуры между кривой Лоренца и линией абсолютного равенства / Площадь треугольника абсолютного неравенства

город будущего и графики неравенства доходов

Диапазон значений коэффициента Джини

Значение коэффициента Джини лежит в диапазоне от 0 до 1:

  • 0 - абсолютное равенство (у всех одинаковые доходы)
  • 1 - абсолютное неравенство (весь доход сконцентрирован у одного человека)

Чем ближе значение к 1, тем выше уровень экономического неравенства в стране. Для развитых стран коэффициент Джини обычно находится в диапазоне 0,25-0,4. Для развивающихся стран характерны более высокие значения 0,4-0,6.

Динамика коэффициента Джини в России

В России в период с 1990 по 2015 год коэффициент Джини вырос с 0,26 до 0,4. Это говорит об усилении неравенства в распределении доходов за последние десятилетия.

1990 0,26
2000 0,397
2010 0,422
2015 0,4

При этом доходы высокодоходных групп росли гораздо быстрее, чем у остальных. Этот разрыв отчетливо виден на кривых Лоренца.

Другие подходы к анализу неравенства доходов

Помимо кривой Лоренца и коэффициента Джини, для анализа неравенства используются и другие статистические показатели:

  • Децильный коэффициент дифференциации - отношение доходов 10% самых богатых и 10% самых бедных
  • Соотношение доходов различных квантильных групп - 20% богатейших и 20% беднейших и т.д.
  • Доля общего объема доходов, приходящаяся на беднейшие 10 или 20 процентов населения

Эти показатели дополняют общую картину и позволяют глубже проанализировать ситуацию в том или ином сегменте распределения.

Применение кривой Лоренца за пределами денежных доходов

Хотя изначально кривая Лоренца строилась для оценки неравенства в распределении денежных доходов населения, она может применяться и в других областях.

Например, с ее помощью анализируют территориальную обеспеченность населения врачами, учителями и другими социальными услугами. Это позволяет выявить диспропорции между регионами и разработать предложения по оптимальному перераспределению ресурсов.

Неравный доступ населения к медицинской помощи

Одной из острых проблем в здравоохранении России является территориальная неоднородность в обеспеченности населения врачами. Так, по данным Росстата, в Москве на 10 000 человек приходится 48 врачей. А в отдельных регионах Дальнего Востока и Северного Кавказа этот показатель не превышает 15.

Если построить по этим данным кривую Лоренца, можно количественно оценить глубину разрыва. Используя показатели неравенства, например коэффициент Джини или индекс Робин Гуда, можно спрогнозировать объемы межрегиональных перемещений медработников, необходимых для выравнивания ситуации.

Анализ обеспеченности школ учителями

Схожая ситуация наблюдается и в сфере образования. В крупных городах и столицах регионов, как правило, больше возможностей привлечь высококвалифицированных специалистов в школы. А в отдаленных сельских районах ощущается их нехватка.

Используя кривую Лоренца и показатели по обеспеченности школ педагогическими кадрами, можно определить приоритетные направления кадровой политики в регионах для ликвидации дефицита.

Выводы из анализа

Кривая Лоренца наглядно демонстрирует насколько справедливо или несправедливо распределен тот или иной ресурс в обществе или на определенной территории. Будь то денежные доходы населения, врачи или учителя.

А дополнительные количественные коэффициенты, такие как индекс Джини, позволяют поставить конкретные ориентиры по уменьшению неравенства и отслеживать динамику в разные периоды времени.

Статья закончилась. Вопросы остались?
Комментарии 0
Подписаться
Я хочу получать
Правила публикации
Редактирование комментария возможно в течении пяти минут после его создания, либо до момента появления ответа на данный комментарий.