Международный индекс счастья.

Международный индекс счастья — представляет собой индекс отражающий благосостояние людей и состояние окружающей среды в разных странах мира, который был предложен New Economics Foundation (NEF) в июле 2006 года. Главная задача индекса отразить «реальное» благосостояние наций. Для сравнения уровня жизни в разных странах используется значения ВВП на душу населения или ИРЧП, но эти индексы не всегда могут отразить реальное положение вещей. В частности сравнение значения ВВП считается неуместным, поскольку конечная цель большинства людей не быть богатыми, но быть счастливыми и здоровыми.

Расчёт индекса

МИС основывается на общих утилитарных принципах, что большинство людей хотят прожить долгую и полноценную жизнь, а страны стремятся сделать всё возможное для достижения максимального благополучия своих граждан, разумно используя имеющиеся ресурсы, не нанося ущерб окружающей среде. Для расчёта индекса используются три показателя: субъективная удовлетворенность жизнью людьми, ожидаемая продолжительность жизни и так называемый «экологический след».

Ожидаемая продолжительность жизни (показатель средней продолжительности предстоящей жизни) — важнейший интегральный демографический показатель, характеризующий уровень смертности населения. Упрощенно говоря, он обозначает среднее количество лет предстоящей жизни человека, достигшего данного возраста.

Экологический след — мера воздействия человека на среду обитания, которая позволяет рассчитать размеры прилегающей территории, необходимой для производства потребляемых нами ресурсов и хранения отходов. Этой единицей измерения можно определить соотношение между своими потребностями и объемами экологических ресурсов те, что есть у нас в запасе. Такая мера позволяет измерить давление (влияние) на окружающую среду любого человека, предприятия, организации, населенного пункта, страны и населения всей планеты. Она отражает расход экологических ресурсов для производства небходимых нам вещей, продуктов питания, энергии и т.д.

Коэффициент Джини.

Коэффициент Джини (индекс Джини) — статистический показатель, свидетельствующий о степени расслоения общества данной страны или региона по отношению к какому-либо изучаемому признаку (к примеру, по уровню годового дохода — наиболее частое применение, особенно при современных экономических расчётах).

Как и кривая Лоренца, коэффициент Джини может использоваться для выявления уровня неравенства по накопленному богатству, однако в таком случае необходимым условием становится неотрицательность чистых активов домохозяйства.

Эта статистическая модель была предложена и разработана итальянским статистиком и демографом Коррадо Джини (1884—1965) и опубликована в 1912 году в его знаменитом труде «Вариативность и изменчивость признака» («Изменчивость и непостоянство»). Таким образом, это макроэкономический показатель, характеризующий дифференциацию денежных доходов населения в виде степени отклонения фактического распределения доходов от абсолютно равного их распределения между жителями страны.

Рассчитать коэффициент можно как отношение площади фигуры, образованной кривой Лоренца и кривой равенства, к площади треугольника, образованного кривыми равенства и неравенства. Иначе говоря, следует найти площадь первой фигуры и умножить её на 2. В случае полного равенства коэффициент будет равен 0; в случае полного неравенства он будет равен 1. Иногда говорят об индексе Джини как о процентном представлении коэффициента.

Коэффициент можно рассчитать по формуле Брауна:

или по формуле Джини:

где G — коэффициент Джини, Xk — кумулированная доля населения (население предварительно ранжировано по возрастанию доходов), Yk — доля дохода, которую в совокупе получает Xk, n — число домохозяйств, yk — доля дохода домохозяйства в общем доходе, — среднее арифметическое долей доходов домохозяйств.

Преимущества коэффициента Джини:

· Позволяет сравнивать распределение признака в совокупностях с различным числом единиц (например, регионы с разной численностью населения).

· Дополняет данные о ВВП и среднедушевом доходе. Служит своеобразной поправкой этих показателей.

· Может быть использован для сравнения распределения признака (дохода) между различными совокупностями (например, разными странами). При этом нет зависимости от масштаба экономики сравниваемых стран.

· Может быть использован для сравнения распределения признака (дохода) по разным группам населения (например, коэффициент Джини для сельского населения и коэффициент Джини для городского населения).

· Позволяет отслеживать динамику неравномерности распределения признака (дохода) в совокупности на разных этапах.

· Анонимность — одно из главных преимуществ коэффициента Джини. Нет необходимости знать, кто имеет какие доходы персонально.

Недостатки коэффициента Джини:

· Довольно часто коэффициент Джини приводится без описания группировки совокупности, то есть часто отсутствует информация о том, на какие же именно квантили поделена совокупность. Так, чем на большее количество групп поделена одна и та же совокупность (больше квантилей), тем выше для нее значение коэффициента Джини.

· Коэффициент Джини не учитывает источник дохода, то есть для определенной локации (страны, региона и т. п.) коэффициент Джини может быть довольно низким, но при этом какая-то часть населения свой доход обеспечивает за счет непосильного труда, а другая — за счет собственности. Так в Швеции значение коэффициента Джини довольно низко, но при этом только 5 % домохозяйств владеют 77 % акций от общего количества акций, которым владеют все домохозяйства. Это обеспечивает этим 5 % доход, который остальное население получает за счет труда.

· Метод кривой Лоренца и коэффициента Джини в деле исследования неравномерности распределения доходов среди населения имеет дело только с денежными доходами, меж тем некоторым работникам заработную плату выдают в виде продуктов питания и т. п.; также широкое распространение получает практика выдачи заработной платы работникам в виде опционов на покупку акций компании-работодателя.

· Различия в методах сбора статистических данных для вычисления коэффициента Джини приводят к затруднениям (или даже невозможности) в сопоставлении полученных коэффициентов.