Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "indeks Giniego" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Inequality and Students’ PISA 2018 Performance: a Cross-Country Study
Nierówności a wyniki badania umiejętności uczniów PISA 2018: porównanie międzykrajowe
Autorzy:
Mazurek, Jiri
Fernández García, Carlos
Pérez Rico, Cristina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1812109.pdf
Data publikacji:
2021-09-21
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
edukacja
wskaźnik nierówności płci
indeks Giniego
nierówności
PISA
education
gender inequality index
Gini index
inequality
PISA 2018
Opis:
The aim of this paper was to investigate the relationship between countries’ PISA study results from 2018 and a set of indices related to socio-economic inequality, such as the Gini index, human development index, or gender inequality index, along with purely economic variables, such as GDP per capita and government expenditure on education. The study covered 70 countries, consisting of 37 OECD countries and 33 non-OECD countries. Research methods included multivariate linear regression models, k-means clustering, and hierarchical clustering. Our findings revealed that the Gini index was statistically insignificant, indicating income inequality had little effect on students’ PISA performance. On the other hand, the gender inequality index was the single most statistically significant explanatory variable for both OECD and non-OECD countries. Therefore, our recommendation for policymakers is simple: increase students’ PISA performance, thus enhancing countries’ human capital and competitiveness, and focus on decreasing gender disparity and the associated loss of achievement due to gender inequality.
Celem tego artykułu było zbadanie związku między wynikami badania PISA przeprowadzonego w poszczególnych krajach w 2018 r. a zestawem wskaźników związanych z nierównościami społeczno-ekonomicznymi, takimi jak indeks Giniego, wskaźnik rozwoju społecznego czy wskaźnik nierówności płci, oraz ze zmiennymi czysto ekonomicznymi, takimi jak PKB per capita i wydatki rządowe na edukację. Badaniem objęto 70 krajów, w tym 37 krajów OECD i 33 kraje spoza OECD. Metody badawcze obejmowały wielowymiarowe modele regresji liniowej, grupowanie k‑średnich i grupowanie hierarchiczne. Wyniki przeprowadzonej analizy wykazały, że wskaźnik Giniego był statystycznie nieistotny, co wskazuje, że nierówności dochodowe miały niewielki wpływ na wyniki uczniów w badaniu PISA. Z drugiej strony, wskaźnik nierówności płci był jedyną najbardziej istotną statystycznie zmienną objaśniającą zarówno dla krajów OECD, jak i spoza OECD. Dlatego nasza rekomendacja dla decydentów jest prosta: należy zwiększyć wyniki uczniów w badaniu PISA, a tym samym osiągnąć poprawę w obszarze kapitału ludzkiego i konkurencyjności krajów, oraz skupić się na zmniejszaniu nierówności płci i związanej z tym utraty osiągnięć edukacyjnych wynikających z nierówności płci.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2021, 24, 3; 163-183
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza nierówności dochodowych i ubóstwa w Polsce w gospodarstwach domowych z dziećmi
Analysis of income inequality and poverty in Poland for households with children
Autorzy:
Jędrzejczak, Alina
Pekasiewicz, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/965053.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
dochód
nierówności
ubóstwo
indeks Giniego
indeks Zengi
program „Rodzina 500+”
income
inequality
poverty
gini index
zenga index
”family 500+” child benefit programme
Opis:
Celem artykułu jest porównanie nierówności dochodowych i ubóstwa w Polsce w różnych typach gospodarstw domowych wyodrębnionych ze względu na liczbę dzieci w rodzinie oraz analiza zmian jakie zaszły w 2016 roku w porównaniu z latami 2014 i 2015. Rok 2016 był szczególny ze względu na realizację programu „Rodzina 500+”, który wpłynął na wzrost dochodów w niektórych typach rodzin. W analizach wykorzystano dane z badania budżetów gospodarstw domowych prowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny. Skoncentrowano się na badaniach nierównomierności rozkładów, analizując także zjawisko ubóstwa w różnych grupach gospodarstw domowych w latach 2014–2016. W tym celu oszacowano współczynniki Giniego i Zengi oraz wskaźniki zróżnicowania skrajnych części rozkładu. Obliczenia wskaźnika zagrożenia ubóstwem, indeksu luki dochodowej oraz kwadratu luki dochodowej pozwoliły wnioskować o zasięgu, głębokości i dotkliwości ubóstwa. Z przeprowadzonych badań wynika, że w 2016 r. nastąpił spadek nierówności dochodów oraz spadek wskaźników ubóstwa, szczególnie w grupach rodzin wielodzietnych. Był to wynik wzrostu średnich dochodów w tych grupach, zmniejszenia się nierówności wewnątrz grup i spadku dysproporcji pomiędzy grupami gospodarstw domowych.
The aim of the paper is to compare income inequalities and the level of poverty in Polish households classified into various types according to the number of children per household, and to analyse the changes in income inequalities in 2016 compared to those of 2014 and 2015. The year 2016 was special because of the launch of ”Family 500+” child benefit programme, which contributed to the growth of income in certain types of families. The research has been based on the microdata collected in the framework of the household budget survey by Statistics Poland. It focused on examining the inequality in income distribution, at the same time analysing the poverty phenomenon in various types of households in the period 2014–2016. For this purpose, Gini and Zenga inequality indices and the extremal groups dispersion ratio were estimated. The calculated at-risk-of-poverty rate along with the poverty gap and poverty severity indices made it possible to assess the intensity, depth and severity of poverty in different groups of households. The research demonstrated that in 2016, income inequalities decreased and the level of poverty fell compared to the previous years, especially in the groups of large families. This was the result of the increase in average income in these groups as well as the reduction of the income gap within and among different family types.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 2; 105-124
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies