А так же Вы можете оформить подписку (или перейти на тариф выше) сейчас или запросить Демо-доступ.

(PDF) Двухфакторная модель стратификации населения Республики Казахстан «Доходы» – «Индекс качества жизни»

Литература

Алиев У. (2013). Экономический прогресс, уровень жизни и неравенство в нефтедобывающих странах бывшего

Советского Союза. Экономика региона, 3, 133–142.

Бобков В. Н. (2009). Вопросы теории, методологии изучения и оценки качества и уровня жизни

.Уровень жизни, 6, 3–15.

Кронбах, Л. Дж. (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика, 16 (3),

297–334.

Эдвардс, А. М. (1938). Социально-экономическая группа прибыльных рабочих США.

Вашингтон, округ Колумбия: Министерство труда США.

Флакерски, Х. (1992). Неравенство доходов в бывшем Советском Союзе и его. Международный

Социологический журнал, 22 (3), 1–87.

Гордон Д.(1995). Индексы депривации на основе переписи: их вес и проверка. Журнал

Эпидемиология и общественное здоровье, 49 (2), 39–44.

Горниг, М., Ха

Зусерманн, Х., & Гебель, Дж. (2010). Поляризация доходов в Германии растет.

Немецкий институт экономических исследований, 26 (6). [онлайн] По состоянию на 28 января 2014 г., номер

http://www.diw.de/sixcms/media.php/73/diw_wr_2010-26.pdf

Гуриев С., Рачинский А. (2006). Эволюция личного благосостояния в бывшем Советском Союзе

, а также в Центральной и Восточной Европе (исследовательский доклад №2006/120). Хельсинки: UNU-WIDER.

Хэнли, Э. (2000). Самостоятельная занятость в посткоммунистической Восточной Европе: убежище от бедности или

дорога к богатству? Коммунистические и посткоммунистические исследования, 33, 379–402.

Заяц П., Наумов А. (2008). Исследование изменения распределения доходов в Казахстане с использованием новой матрицы социального учета

и данных обследований домашних хозяйств. [онлайн] По состоянию на 28 января 2014 г.,

, по адресу http://www.iariw.org/papers/2008/hare.pdf

Howie, P., & Атаханова, З. (2014). Ресурсный бум и неравенство: Казахстан на примере.

Политика ресурсов, 39, 71–79.

Ллойд, В., Микер, М., и Иллс, К. (1949). Что такое социальный класс в Америке. Нью-Йорк: Ирвингтон

Издательство.

Парсонс, Т. (1940). Аналитический подход к теории социальной стратификации. Американский журнал

социологии, 45 (6), 841–862.

Помфрет Р. (2006). Экономика стран Центральной Азии с момента обретения независимости.Принстон, Нью-Джерси: Princeton

University Press.

Сатти, С. Л., Махалик, М. К., Бхаттачарья, М., и Шахбаз, М. (2015). Динамика доходов

неравенство, финансы и торговля в Казахстане: эмпирические данные из новой экономики переходного периода с рецептами политики. [онлайн] По состоянию на 28 января 2016 г., со страницы https: // business.

monash.edu/__data/assets/pdf_file / 0003/339393 / Dynamics_of_income_inequality, _fnance_

and_trade_in_kazakhstan_empirical_evidence_from_a_new_transition_economy_pcriptionpdf

Сорокин П. П. (1957). Социальная и культурная динамика. Нью-Брансуик: Издатели транзакций.

Старк Д. и Брюзт Л. (1998). Постсоциалистические пути: трансформация политики и собственности на Востоке

Центральная Европа. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

ВБ. (2015). ВВП на душу населения (в тек. Долл. США). [онлайн] По состоянию на 2 февраля 2015 г., с http: // data.

worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD

Вебер М. (1978). Экономика и общество: Очерк интерпретирующей социологии (4-е изд.). Беркли,

CA: Калифорнийский университет Press.

238 Т. Кудашева и др.

Страны, ранжированные по индексу GINI (оценка Всемирного банка)

Определение: Индекс Джини измеряет степень, в которой распределение доходов (или, в некоторых случаях, потребительских расходов) между отдельными лицами или домашними хозяйствами в рамках экономики отклоняется от совершенно равного распределения. Кривая Лоренца отображает совокупный процент от общего полученного дохода от совокупного числа получателей, начиная с самого бедного человека или домохозяйства.Индекс Джини измеряет площадь между кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженную в процентах от максимальной площади под линией. Таким образом, индекс Джини, равный 0, представляет собой полное равенство, а индекс 100 означает полное неравенство.

Источник: Всемирный банк, Группа исследований в области развития. Данные основаны на данных первичного обследования домашних хозяйств, полученных от государственных статистических агентств и страновых департаментов Всемирного банка. Для получения дополнительной информации и методологии, пожалуйста, посетите PovcalNet (http: // iresearch.мирбан

См. Также: Тематическая карта, Сравнение временных рядов

Индикатор поиска:

Другие рейтинги: Африке | Азия | Центральная Америка и Карибский бассейн | Европа | Средний Восток | Северная Америка | Океания | Южная Америка | Мир |

Ограничения и исключения: Коэффициенты Джини не уникальны.Две разные кривые Лоренца могут привести к одному и тому же коэффициенту Джини. Более того, коэффициент Джини развивающейся страны может увеличиваться (из-за увеличения неравенства доходов), в то время как количество людей, живущих в абсолютной бедности, уменьшается. Это потому, что коэффициент Джини измеряет относительное, а не абсолютное богатство. Еще одно ограничение коэффициента Джини заключается в том, что он не аддитивен по группам, то есть общий коэффициент Джини общества не равен сумме коэффициентов Джини для его подгрупп.Таким образом, коэффициенты Джини на уровне страны не могут быть агрегированы в региональные или глобальные Джини, хотя коэффициент Джини может быть вычислен для агрегирования. Поскольку базовые обследования домашних хозяйств различаются по методам и типам собираемых показателей благосостояния, данные нельзя строго сопоставить по странам или даже по годам внутри страны. В частности, следует отметить два источника несопоставимости доходов. Во-первых, обследования могут различаться во многих отношениях, в том числе в том, используют ли они доходы или расходы на потребление в качестве показателя уровня жизни.Распределение доходов обычно более неравномерно, чем распределение потребления. Кроме того, используемые определения дохода в разных обследованиях чаще различаются. Потребление обычно является гораздо лучшим показателем благосостояния, особенно в развивающихся странах. Во-вторых, домохозяйства различаются по размеру (количеству членов) и степени разделения доходов между членами. А люди различаются по возрасту и потребностям. Различия между странами в этих отношениях могут искажать сравнение распределения.Персонал Всемирного банка постарался сделать данные максимально сопоставимыми. По возможности использовалось потребление, а не доход. Распределение доходов и индексы Джини для стран с высоким уровнем доходов рассчитываются непосредственно из базы данных Люксембургского исследования доходов с использованием метода оценки, соответствующего методу, применяемому для развивающихся стран.

Статистическая концепция и методология: Индекс Джини измеряет площадь между кривой Лоренца и гипотетической линией абсолютного равенства, выраженную в процентах от максимальной площади под линией.Кривая Лоренца отображает совокупный процент от общего полученного дохода от совокупного числа получателей, начиная с самого бедного человека. Таким образом, индекс Джини, равный 0, представляет собой полное равенство, а индекс 100 означает полное неравенство. Индекс Джини представляет собой удобный суммарный показатель степени неравенства. Данные о распределении доходов или потребления поступают из общенациональных репрезентативных обследований домашних хозяйств. Там, где были доступны исходные данные обследования домашних хозяйств, они использовались для расчета долей дохода или потребления по квинтилям.В противном случае доли оценивались на основе наилучших доступных сгруппированных данных. Данные о распределении были скорректированы с учетом размера домохозяйства, что позволяет более точно измерить доход или потребление на душу населения. Никаких поправок на пространственные различия в стоимости жизни внутри стран не производилось, поскольку данные, необходимые для таких расчетов, как правило, недоступны. Подробнее о методе оценки для стран с низким и средним уровнем дохода см. Ravallion and Chen (1996). Год обследования – это год, в котором были собраны данные основного обследования домашних хозяйств, или, когда период сбора данных соединял два календарных года, год, в котором была собрана большая часть данных.

Единица измерения: %

Периодичность: Ежегодно

Общие комментарии: База данных Всемирного банка по мониторингу бедности, сопоставимая на международном уровне, теперь основывается на данных о доходах или потреблении, полученных из более чем одной тысячи шестисот обследований домашних хозяйств в 164 странах. стран в шести регионах и 25 других странах с высоким уровнем дохода (

Индекс неравенства: где находятся самые неравные страны мира? | Неравенство

Измерить сравнительные уровни глобального неравенства непросто.Справедливо ли сосредотачиваться только на финансовом неравенстве или нам следует учитывать и качество жизни? Если да, то как это измерить?

Существует три основных показателя финансового неравенства: доход, потребление и богатство. Обычно термин неравенство используется для обозначения неравенства доходов, поскольку это основа для большинства показателей и наиболее документированный из трех.

Но есть и веские аргументы в пользу использования потребления или богатства. Потребление часто отслеживает доход, поскольку уровень жизни людей можно понять по тому, что они потребляют.Богатство или накопленный капитал также может быть решающим фактором уровня жизни во все более неравном мире.

Конечно, денежно-кредитные меры не в состоянии учесть неравенство, выходящее за рамки материального уровня жизни. А как насчет равного доступа к здравоохранению и образованию или качества жизни для женщин или меньшинств в некоторых странах? Вот краткое руководство по некоторым показателям неравенства и сопоставлению стран с их помощью.

Индекс Джини – наиболее широко используемый показатель неравенства (см. Карту выше).Он смотрит на распределение национального дохода или богатства, где 0 означает полное равенство, а 100 – полное неравенство. Однако его критикуют за то, что он чрезмерно чувствителен к тому, что происходит с людьми, находящимися в середине, и не очень хорошо улавливает изменения в крайних точках, где исследования неравенства стали уделять все больше внимания.

По последним данным, Южная Африка, Намибия и Гаити относятся к числу стран с наиболее неравным распределением доходов – на основе оценок индекса Джини Всемирного банка – в то время как Украина, Словения и Норвегия занимают первое место в мире. мир.

Коэффициент Пальмы является альтернативой индексу Джини и фокусируется на различиях между странами, находящимися в верхней и нижней группах доходов. При этом соотношении 10% самых богатых людей в валовом национальном доходе (ВНД) делятся на долю самых бедных 40% населения. Эта мера стала популярной, поскольку все больше исследований неравенства доходов сосредоточено на растущем разрыве между самыми богатыми и самыми бедными в обществе.

Согласно данным коэффициента Пальмы в Индексе человеческого развития ООН, Украина, Норвегия и Словения были странами с наиболее равными условиями для проживания при рассмотрении распределения доходов между самыми богатыми и богатыми странами. самые бедные в обществе. В Южной Африке, Гаити и Ботсване наблюдается самое серьезное неравенство в доходах, если судить по коэффициенту Пальмы.

Смешанные рейтинги основаны на ряде показателей, а не только на доходах, богатстве или потреблении.Идея состоит в том, чтобы поставить во главу угла доступ людей к возможностям и чувство благополучия и побудить страны направлять свою государственную политику на то, чтобы сделать своих граждан более счастливыми, а не просто на увеличение ВВП.

В Докладе о мировом счастье 155 стран оцениваются от 1 до 10 с точки зрения счастья и основаны на опросе 1000 человек из каждой страны. Этот показатель основан на реальном ВВП на душу населения, социальной поддержке, ожидаемой продолжительности здоровой жизни и восприятии людьми своей свободы делать жизненный выбор, щедрости и восприятии коррупции.

В последнем отчете страны Северной Европы лидируют: Норвегия, Дания и Исландия возглавляют список, в то время как Центральноафриканская Республика, Бурунди и Танзания отстают с низкими показателями ВВП на душу населения, социальной поддержки и свободы людей. делать жизненный выбор.

Однако одно только богатство не приносит счастья. Согласно данным Всемирного Доклада о счастье, высокий ВВП не всегда означает высокий рейтинг счастья.Катар, который имеет самый высокий вклад ВВП в рейтинг счастья, занимает 35-е место. Точно так же, хотя Гонконг находится на восьмом месте по вкладу в ВВП, он занимает только 71-е место в общем рейтинге счастья. Норвегия занимает первое место в рейтинге счастья и занимает третье место в рейтинге ВВП.

В наступающем году проект Guardian’s Inequality Project прольет новый свет на проблемы неравенства и социальной несправедливости во всем мире. Прочтите все наши статьи здесь.Чтобы связаться с нами, напишите нам по адресу [email protected] .

% PDF-1.6 % 112 0 obj> эндобдж xref 112 81 0000000016 00000 н. 0000002564 00000 н. 0000002629 00000 н. 0000002857 00000 н. 0000003214 00000 н. 0000003511 00000 н. 0000003591 00000 н. 0000003623 00000 н. 0000004455 00000 п. 0000005287 00000 н. 0000006119 00000 п. 0000006951 00000 п. 0000047156 00000 п. 0000047359 00000 п. 0000048075 00000 п. 0000048562 00000 н. 0000072808 00000 п. 0000073016 00000 п. 0000073586 00000 п. 0000073970 00000 п. 0000085791 00000 п. 0000085994 00000 п. 0000086355 00000 п. 0000086594 00000 п. 0000087426 00000 п. 0000088258 00000 п. 0000089090 00000 н. 0000089132 00000 п. 0000089964 00000 н. 0000090796 00000 п. 0000091628 00000 п. 0000092460 00000 п. 0000093292 00000 п. 0000094124 00000 п. 0000094956 00000 п. 0000095788 00000 п. 0000096620 00000 п. 0000097452 00000 п. 0000098284 00000 п. 0000099116 00000 п. 0000099948 00000 н. 0000100780 00000 н. 0000101612 00000 н. 0000102444 00000 н. 0000104384 00000 п. 0000119856 00000 п. 0000120057 00000 н. 0000120567 00000 н. 0000120900 00000 н. 0000145245 00000 н. 0000145841 00000 н. 0000146255 00000 н. 0000146453 00000 п. 0000162980 00000 н. 0000177768 00000 н. 0000235893 00000 п. 0000252633 00000 н. 0000268482 00000 н. 0000285297 00000 н. 0000291482 00000 н. 0000313640 00000 н. 0000331129 00000 н. 0000342941 00000 н. 0000350607 00000 н. 0000359398 00000 н. 0000375243 00000 н. 0000385310 00000 п. 0000393072 00000 н. 0000413938 00000 н. 0000433853 00000 п. 0000451671 00000 н. 0000460802 00000 н. 0000478003 00000 н. 0000485933 00000 н. 0000488076 00000 н. 0000495727 00000 н. 0000506167 00000 н. 0000514125 00000 н. 0000523336 00000 н. 0000531389 00000 н. 0000001916 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 192 0 obj> поток xb“f“Q €

Распространенность | Глобальный индекс рабства

Прогностическая эффективность каждой модели оценивалась с использованием широкого набора пост-оценочных показателей согласия 16, которые были рассчитаны для той же группы респондентов (т.е. данные для всех переменных) для обеспечения сопоставимости. Результаты показали хорошую предсказательную силу (значения AUC более 0,70) для всех моделей. Базовая модель используется, так как она наиболее полезна для оценки, но другие модели, с большей сложностью с точки зрения предикторов, но схожими прогнозными характеристиками, полезны для проверки надежности базовой модели, которая максимизирует географический охват (см. Таблицу 1 ).

Многоуровневые модели

После определения «базовой» модели как лучшей для прогнозирования и максимального увеличения географического охвата к данным были адаптированы многоуровневые модели (MLM), чтобы улучшить прогнозы моделей индивидуального уровня и учесть иерархический характер этих данных. .MLM позволяют экстраполировать результаты модели за пределы выборки из 48 стран.

Все многоуровневые модели оценивались с использованием байесовского17 прикладного регрессионного моделирования18. Базовая модель индивидуального уровня была адаптирована перед последовательным расширением. Во-первых, разрешив перехватам варьироваться в зависимости от страны в зависимости от случайного эффекта:

Уравнение 2

Уравнение (2) то же, что и уравнение регрессии на индивидуальном уровне (1), с добавлением нижнего индекса для классификации лиц в странах, а также дополнительного коэффициента и связанного с ним распределения, представляющего случайный коэффициент, которому разрешено зависит от страны.

Затем, моделируя вариацию на уровне страны, чтобы улучшить наши прогнозы для стран, где не проводилось обследование современного рабства с предиктором на уровне страны , представляющим оценку уязвимости, со значениями, различающимися для каждой страны, и с неизвестным коэффициентом :

Уравнение 3

Модель уязвимости идеально подходит для этой цели, поскольку она включает надежный набор внешних наборов данных, агрегированных для объяснения или прогнозирования распространенности современного рабства.Изучение связи между оценками распространенности на уровне страны и оценками уязвимости подтвердило умеренную корреляцию (Pearson r = 0,33).

Модели на индивидуальном уровне показали, что владение бизнесом значительно увеличивает риск стать жертвой принудительного труда. Члены экспертной рабочей группы Walk Free указали, что этот результат был неожиданным, поскольку ожидалось, что владение бизнесом будет защитным фактором, и выдвинули гипотезу, что результатом могут быть «предприниматели по необходимости»: люди, которые вынуждены начать малый бизнес, потому что отсутствия других возможностей получения дохода.19 Предварительный набор региональных регрессионных анализов подтвердил, что владение бизнесом было лишь важным показателем принудительного труда в Южной Азии и странах Африки к югу от Сахары, где отсутствие бизнеса имеет защитный эффект. Наконец, был введен эффект межуровневого взаимодействия для «владения бизнесом»:

Уравнение 4

С , представляющим взаимодействие между фиктивной переменной бизнес-собственности , с коэффициентом , который варьируется для двух уровней региональной фиктивной переменной.

Производительность

Исследование производительности модели20 показывает, что все MLM работают одинаково. В случае моделей принудительного труда все MLM работают одинаково и лучше, чем модель с фиксированными эффектами. В случае моделей принудительного брака различия были незначительны.

Графики фактической и подобранной распространенности для 48 стран с данными обследований современного рабства показали очень точное соответствие без каких-либо явных выбросов. Введение фиксированных (а затем случайных) эффектов страны представляет собой серьезное улучшение по сравнению с моделями индивидуального уровня, которые основаны на региональных фиксированных эффектах.Хотя простота модели фиксированных эффектов для страны является привлекательной, этот подход не может достичь нашей цели оценки рабства в странах, не включенных в выборку.

Чтобы продемонстрировать преимущества более сложных MLM, перехваты стран были удалены из прогнозов для моделирования новых данных, включая страны, ранее не обследованные. Модель случайных перехватов показывает худшее соответствие фактическим значениям, чем две другие модели (пример идеального совпадения показан красной пунктирной линией).Модель случайных перехватов с предикторами на уровне страны и (в случае принудительного труда) межуровневое взаимодействие обеспечивает наиболее полную основу для этих выводов и является моделью, на которой основывались оценки.

Более полное описание процесса, с помощью которого была получена окончательная модель, изложено в будущей публикации.21

3. Оценка распространенности и согласование с региональными оценками из Глобальных оценок

Как указано выше, несколько сопутствующих факторов риска современного рабства, включая демографические факторы, такие как возраст, пол и статус занятости, а также различные социально-экономические и психографические факторы риска, такие как чувства по поводу дохода семьи, оценки жизни и негативные пережитые аффекты – были выявлены при анализе.Основываясь на этих факторах риска, а также на оценках уязвимости на уровне страны, был использован иерархический подход к моделированию Байеса для точного прогнозирования принудительного труда и принудительного брака отдельных лиц и средней распространенности современного рабства на уровне страны.

Затем были рассчитаны средневзвешенные прогнозируемые вероятности принудительного труда и принудительных браков с использованием этой наиболее подходящей прогнозной модели.22 Процесс определения предполагаемой распространенности современного рабства проводился в несколько этапов, а именно:

1. Разбить оценки современного рабства на региональном уровне из Глобальных оценок на 12 однородных субрегионов (11 широких субрегионов МОТ, плюс Юго-Восточная Азия и Тихоокеанский регион).
2. Рассчитайте субрегиональный уровень распространенности современного рабства для каждого субрегиона (например, Южная Азия = 0,77%).
3. Вмененные факторы риска для 20 стран, в которых отсутствуют данные GWP, в среднем по нескольким множественным подходам вменения (hot deck, amelia, glm, случайные леса).
4. Скорректировать страновой риск по стране эксплуатации. Основная предпосылка состоит в том, чтобы взять такой регион, как «Принимающая Юго-Восточная Азия», с Сингапуром, Малайзией и Таиландом, и применить поправочный коэффициент, равный отношению жертв, выявленных в национальных опросах в Сингапуре, Малайзии и Таиланде, к общему количеству эксплуатировали жертв в регионе.Если в данном регионе не проводились общенациональные обследования, по нашим оценкам, распространенность равна смоделированному риску, умноженному на численность населения. Это рассчитывается с использованием следующих шагов:
   1. Подсчитайте количество жертв, выявленных в ходе страновых обследований, которые эксплуатируются в другой стране.
   2. Кодируйте страны как «нетто-отправитель» или «чистый получатель» (см. Таблицу 3). Это было сделано на основе доступной информации из GSI 2016, Глобального отчета УНП ООН о TIP 2016, US TIP 2017, GRETA и Глобальных оценок МОТ по трудящимся-мигрантам.23 Статус отправки и получения кодировался двумя независимыми кодировщиками. В случае согласия общий код сохранялся. Однако, если назначались конфликтующие коды, решения пересматривались совместно и часто разрешались. В случае недостижения соглашения будут проведены консультации с третьей стороной.
   3. Подсчитайте общее количество жертв по месту эксплуатации в районах отправки и получения.
   4. Уменьшите оценку риска для регионов отправки, которые имеют меньшее количество жертв, эксплуатируемых в стране.
   5. Скорректируйте оценку риска для регионов-получателей, в которых в стране эксплуатируется большее количество жертв. Например, риск в «принимающей» Юго-Восточной Азии (Сингапур, Таиланд, Малайзия) скорректирован в 1,58 раза, а в «отправляющей» Юго-Восточной Азии – в 0,94 раза.
5. Взяв скорректированные страновые риски, оцените распространенность в стране на основе региональной распространенности и расстояния между скорректированным страновым риском и средневзвешенной оценкой регионального риска, выполнив следующие действия:
   1. Нормализовать скорректированные и условно исчисленные оценки странового риска до диапазона от 1 до 100, где 1 = минимальный риск, 100 = максимальный риск.
   2. Умножьте нормализованную оценку риска на численность населения страны.
   3. Рассчитайте региональную распространенность, разделив совокупные показатели современного рабства (исключая принудительный труд, введенный государством) на все население.
   4. Рассчитайте средний нормализованный балл по региону путем деления суммы нормализованных баллов риска на население страны.
   5. Рассчитайте распространенность по стране, умножив среднее значение по региону на отношение нормализованного балла странового риска к среднему нормализованному баллу по региону.
6. Для упрощения, поскольку нормализованный риск современного рабства в Афганистане (39,1) в 2,89 раза выше, чем средний риск в регионе Южной Азии (13,6), мы оцениваем распространенность в Афганистане в 2,89 раза выше, чем в среднем по региону, или примерно 2,2 процента. .

   Только одно исключение сделано для Мавритании, где используется оценка обследования (2,1 процента), а не смоделированная оценка риска из-за особого характера рабства в стране. Эта практика укоренилась в мавританском обществе, где статус раба передается по наследству и глубоко укоренен в социальных кастах и ​​более широкой социальной системе.Те, кто принадлежит хозяевам, часто не имеют права владеть землей и не могут требовать приданого от брака или наследовать имущество или имущество от своих семей24 С учетом имеющихся данных, подтверждающих более высокую оценку обследования, эта оценка взята из Мавритании и других стран. в странах Африки к югу от Сахары скорректированы, чтобы обеспечить соответствие итогов с Глобальными оценками современного рабства.

7. Выполняется окончательный расчет для включения существующих оценок, полученных на основе оценки нескольких систем (MSE) в регионе Европы и Центральной Азии.Прогностические модели построены на информации из стран, в которых Всемирный опрос, включая модуль современного рабства, проводился лицом к лицу. Страны, в которых Всемирный опрос проводится только с использованием компьютерного телефонного опроса (CATI), имеют нулевой шанс быть выбранным для участия в исследовании современного рабства, а это означает, что в настоящее время мы не можем проверить, как факторы риска будут вести себя в странах CATI. Несмотря на это, также нет никаких доказательств того, что факторы риска не будут действовать одинаково, например, принадлежность к женщине с большой вероятностью останется фактором риска для принудительных браков, а бедность – фактором риска для принудительного труда.

   Кроме того, MSE стала подходящей методологией для оценки в странах, где обследования не используются, и эта методология была одобрена несколькими правительствами и международными организациями. Некоторые соображения не позволили использовать только оценки MSE, а именно: (i) методология находится на ранней стадии использования в современном пространстве рабства с некоторыми уточнениями, и (ii) некоторые формы современного рабства, например, принудительный брак. в настоящее время маловероятно, что они будут отражены в административных отчетах, а это означает, что одно только MSE приведет к заниженной оценке.

   В то время как оценки, основанные на обследованиях, подвержены высокому уровню неопределенности из-за ошибок выборки и ошибок, не связанных с выборкой, в двух доступных оценках MSE использовались разные подходы, и поэтому они демонстрируют большую изменчивость между странами с аналогичными профилями риска. В свете изложенных выше соображений, среднее значение оценок распространенности, полученных на основе модели, и оценок распространенности на основе МСЭ для Соединенного Королевства 25 и Нидерландов26 было установлено в качестве опорных точек в регионе. Это применялось следующим образом:

   1. Страны в субрегионах Европы и Центральной Азии были разделены на субрегионы «ММП» и «не-ММП».На практике это согласуется со странами CATI и F2F в мировом опросе Gallup. Например, и Испания, и Греция находятся в «Южной Европе», но Испания относится к категории CATI, и, следовательно, ее оценка основана на экстраполяции от MSE, в то время как Греция – на F2F, и, следовательно, ее оценка основана на экстраполяции без MSE (более подробно о Каждый тип).
   2. Установите опорные точки и экстраполируйте их на другие страны MSE: (i) Средняя оценка распространенности для Великобритании была установлена ​​в качестве опорной точки для Северной Европы (субрегион MSE, т.е. исключая страны Балтии) и (ii) средняя оценка распространенности в Нидерландах была установлена ​​в качестве опорной точки для Западной Европы (все страны) и Южной Европы (субрегион ММП).
   3. Соответствующая точка привязки была затем экстраполирована на другие страны региона на основе отношения риска в привязке к риску в стране экстраполяции. Например, если средняя распространенность в Великобритании составляет 0,20%, а смоделированный риск – 0,775, мы оцениваем, что распространенность в Швеции определяется отношением ее риска к риску в Великобритании, умноженным на распространенность в Великобритании, или (0.645 / 0,775) * 0,20% = 0,17%.
   4. Скорректируйте распространенность стран, не относящихся к ММП, в Европе и Центральной Азии, чтобы обеспечить соответствие итогового показателя Глобальной оценке. Было подсчитано количество жертв по Глобальным оценкам, пропавших без вести в Европе и Центральной Азии после корректировки MSE, затем распространенность в странах, не относящихся к MSE, была рассчитана пропорционально риску каждой страны по отношению к среднему региональному скорректированному населению, не относящемуся к MSE. риск.

Казахстан – Развитие возобновляемой энергетики в условиях COVID-19.

24 АПРЕЛЯ 2020

Введение

Статус-кво – Казахстан

• Чрезвычайное положение1 вводится с 16 марта по 1 мая

• Введение карантина и выполнение санитарно-эпидемиологических мероприятий2

• Карантин введен с 30 марта по 1 мая:

▪ Остановка, за исключением отдельных предприятий (аптеки, продуктовые магазины, почтовые отделения, банки и т. Д.)

▪ Ограничения на проезд в общественном транспорте ▪ Ограничения передвижения людей, особенно после 19 лет.00

• Ограничения на въезд и выезд с территории Казахстана всеми видами транспорта

• Ответственность за нарушение режима или несоблюдение ограничений3 (в виде предупреждения, штрафа в размере 27 780 тенге (~ 66 долларов США) или ареста на срок до 15 суток)

Промежуточные меры

• Меры поддержки бизнеса4:

▪ Срок подачи некоторых налоговых деклараций за 2019 год продлен на 30 календарных дней (декларации по КПН, НДФЛ и т. Д.)

▪ Освобождение от уплаты налогов до 31 декабря 2020 года (для отдельных налогоплательщиков)

▪ Приостановление начисления процентов по неисполненным налоговым обязательствам до 15 августа 2020 года

▪ Крайний срок подачи налоговой отчетности переносится на третий квартал 2020 года

• Общая стоимость антикризисных мер составила более 4 трлн тенге

• Карантин может быть признан событием непреодолимой силы:

▪ Наличие обстоятельств непреодолимой силы засвидетельствовано Национальной палатой предпринимателей Республики Казахстан «Атамекен»

▪ Выдача письма бесплатна

▪ Срок выдачи сокращен с 15 до 5 рабочих дней

• Призвать на 1 месяц военной подготовки около 200 человек (в г. Алматы)

Текущие внешние проблемы – Возобновляемые источники энергии

• Падение национальной валюты * (тенге):

▪ Тарифы PPA определены в

▪ Подорожали перевозки по текущим проектам

▪ Увеличена закупочная цена импортного оборудования

• Ограничения мобильности:

▪ Ввоз оборудования ограничен

▪ Приезд иностранных специалистов ограничен

▪ Посещение объекта в рамках трубопроводных проектов ВИЭ невозможно

▪ Due Diligence не может быть проведен

• Результат:

▪ Некоторые текущие проекты отложены до лета или более позднего периода

▪ Аукционы остановлены

▪ Все транзакции приостановлены

▪ Нарушена цепочка поставок

▪ График аукционов на 2020 год еще не объявлен (скоро будет утвержден)

Числа и расчеты

• Формула индексации5: 70% на основе обменного курса национальной валюты к конвертируемой валюте и 30% на основе индекса потребительских цен (Covid-19 является тестом на его эффективность)

Tt + 1 – индексированная аукционная цена, рассчитанная по приведенной выше формуле, округленная в меньшую сторону до ближайшего целого числа

Tt – аукционная цена с учетом предыдущей индексации, если таковая была

CPI Это индекс потребительских цен, накопленный за 12 месяцев, предшествующих 1 октября года индексации.

USDt + 1 – текущий курс обмена тенге к доллару США на 1 октября года индексации

USDt – средний обменный курс тенге к доллару США за 12 месяцев, предшествующих 1 октября года индексации

• Тарифы PPA на 2019 год (без НДС):

▪ Ветровые электростанции – 26 тенге.66 / кВтч (0,063 доллара США)

▪ Солнечные электростанции – 29,00 тенге / кВтч (0,068 доллара США)

▪ Гидроэлектростанции – 15,48 тенге / кВтч (0,036 доллара США)

▪ Биогазовые установки – 32,15 тенге / кВтч (0,075 доллара США)

• Фиксированные тарифы PPA6 (без НДС) * не привязаны к валюте / не применимы к PPA, заключенным после 2015 года:

▪ Ветровые электростанции – 22,68 тенге / кВт · ч

▪ Солнечные электростанции – 34,61 тенге /

▪ Гидроэлектростанции – 16,71 тенге /

▪ Биогазовые установки – 32,23 тенге / кВт · ч

Статус проектов ВИЭ

• Ресурсный потенциал ВЭ в Казахстане:

▪ Ветер – 920 млрд кВтч / год

▪ Гидроэнергетика – 62 млрд кВтч / год

▪ Солнечная – 2.5 млрд кВтч / год

▪ Геотермальная – 4,3 ГВт1

• Действующие объекты ВЭ – 90:

▪ Ветровые электростанции – 19

▪ Солнечные электростанции – 31 ▪ Гидроэлектростанции – 37

▪ Биогазовые установки – 3

• Введено объектов ВИЭ в 2019 г. – 21

• Увеличение общей установленной мощности объектов ВИЭ в 2019 г. – 1050,1 МВт (с 537 МВт в 2018 г.)

• Доля ВИЭ в общей выработке электроэнергии в 2019 году – 2.3% (с 1,3% в 2018 г.) • Заключено PPA в 2019 г. – 12 (из 32 аукционов) • Планируемое увеличение проекта в 2020 г. – + 108

Государственная поддержка / Инвестиционные преференции

• Проекты ВИЭ включены в список приоритетных инвестиционных проектов7:

▪ Налоговые преференции:

✓ уменьшение суммы исчисленного налога на прибыль организаций на 100%

✓ применение коэффициента «0» к ставке земельного налога

✓ исчисление ставки налога на имущество «0»% к налоговой базе

▪ Инвестиционная субсидия (не предоставляется для проектов расширения и / или реконструкции):

✓ предоставляется на безвозвратной основе (при инвестициях от 5 млн МРП *)

• Меры по защите инвестиций (официально не объявлены, по инициативе и при поддержке Ассоциации солнечной энергетики Казахстана):

▪ Срок действия гарантии исполнения PPA продлен на 1 год (для неработающих объектов) ▪ Подача акта сдачи-приемки в FSC ** продлена на 1 год

За дополнительной информацией обращайтесь:

Сания Перзадаева, Управляющий партнер Юридической фирмы Unicase

[адрес электронной почты защищен]

Расчет среднего дохода сотрудника

Характеристики

Вы используете средний доход сотрудника за определенный период времени в качестве основы для следующих расчетов:

Расчет заработной платы за отсутствие

Когда сотрудник отсутствует, например, из-за отпуск (включая экологический отпуск) или болезнь, вы проверяете среднюю зарплату сотрудника перед отсутствием, чтобы получить дневную (или почасовую) норму отсутствия за период отсутствия.

Для получения дополнительной информации см. Обработка отсутствия.

Максимальные пределы выплаты по болезни

В соответствии с законодательством в Казахстане сотрудники не имеют права на получение неограниченного размера выплаты по болезни. Чтобы ограничить эти виды платежей, система сравнивает следующие суммы:

• Сумма, которую функция Расчет средних значений для Казахстана (KZAVE) вычисляет при отсутствии текущего периода

• Сумма установленного законом месячного лимита ( 15 MRP)

Компенсация за неиспользованный отпуск

Эта компенсация рассчитывается по тем же правилам, что и за отсутствие.Система сохраняет неиспользованные дни отпуска в инфо-типе Компенсация по временной квоте (0416). Согласно казахстанскому законодательству, когда вы хотите рассчитать заработную плату, система использует функцию KZ416 для генерации видов оплаты на основе неиспользованных отпускных дней по нормативному графику. Эти виды оплаты используются при расчете компенсации.

Если сотрудник уволен в последний день месяца, считается, что он проработал весь месяц. Это означает, что весь этот месяц входит в расчет средней заработной платы.

Для получения дополнительной информации см. Пример: компенсация за неиспользованный отпуск.

Дополнительные выплаты после внутреннего перевода

Согласно законодательству Казахстана, некоторые внутренние переводы дают работнику право на такой же уровень базовой заработной платы, даже если на новой работе сотрудника базовая заработная плата ниже. В этих ситуациях вы должны произвести дополнительные выплаты сотруднику, чтобы гарантировать, что сотрудник получает такую ​​же базовую заработную плату, как и до внутреннего перевода.

При выполнении внутреннего переноса система использует вид заработной платы (M292 или M293) в инфо-типе Периодические выплаты / удержания (0014), чтобы средний доход оставался неизменным в течение периода, определенного законодательством Казахстана. Сумма, основанная на этом виде оплаты, рассчитывается по тем же правилам, что и при отсутствии.