Kønsudviklingsindeks - Gender Development Index
Den Gender Development Index ( GDI ) er et indeks designet til at måle ligestilling .
GDI blev sammen med Gender Empowerment Measure (GEM) introduceret i 1995 i rapporten om menneskelig udvikling skrevet af FN's udviklingsprogram . Formålet med disse målinger var at tilføje en kønsfølsom dimension til Human Development Index (HDI). Den første måling, de skabte som et resultat, var GDI. GDI er defineret som en "fordelingsfølsom foranstaltning, der tegner sig for den menneskelige udviklingspåvirkning af eksisterende kønsforskelle i de tre komponenter i HDI" (Klasen 243). Distributionsfølsom betyder, at GDI ikke kun tager højde for det gennemsnitlige eller generelle velbefindende og velstand i et givet land, men også fokuserer på, hvordan denne rigdom og velvære fordeles mellem forskellige grupper i samfundet. HDI og GDI (samt GEM) blev oprettet for at konkurrere med de mere traditionelle generelle indkomstbaserede udviklingsmål som bruttonationalprodukt (BNP) og bruttonationalprodukt (BNP).
Definition og beregning
GDI betragtes ofte som en "kønsfølsom forlængelse af HDI" (Klasen 245). Det omhandler kønsforskelle i forventet levetid, uddannelse og indkomst. Det bruger en "ulighed aversion" straf, som skaber en udvikling score straf for kønsforskelle i nogen af de kategorier af Human Development Index (HDI), der omfatter den forventede levealder, voksen analfabetisme , skolesøgende, og logaritmiske transformationer af per capita indkomst . Med hensyn til forventet levetid antager GDI, at kvinder i gennemsnit vil leve fem år længere end mænd. Ydermere, hvad angår indkomst, overvejer GDI indkomsthuller i form af faktisk arbejdsindkomst. GDI kan ikke bruges uafhængigt af HDI -score, og derfor kan den ikke bruges alene som en indikator på kønsforskelle. Kun hullet mellem HDI og GDI kan faktisk overvejes nøjagtigt; GDI i sig selv er ikke et uafhængigt mål for kønsforskelle.
Kønsudviklingsindeks (2018)
Nedenfor er en liste over lande efter deres kønsudviklingsindeks, baseret på data indsamlet i 2018 og offentliggjort i 2019. Lande er grupperet i fem grupper baseret på den absolutte afvigelse fra kønsparitet i HDI -værdier, fra 1 (tættest på kønsparitet) til 5 (længst fra kønsparitet). Det betyder, at gruppering tager lige meget hensyn til kønsforskelle, der favoriserer mænd såvel som dem, der foretrækker kvinder.
2018 rang |
Land | Kønsudviklingsindeks | Gruppe | Human Development Index (kvinder) |
Human Development Index (mænd) |
---|---|---|---|---|---|
1 | Kuwait | 0.999271313598908 | 1 | 0,802241545091312 | 0,802826553883562 |
2 | Kasakhstan | 0.998616111258415 | 1 | 0,814121946939387 | 0,815250162460792 |
3 | Trinidad og Tobago | 1.00211774602851 | 1 | 0,797989701033099 | 0,796303332812547 |
4 | Slovenien | 1.00257442927832 | 1 | 0,901787072451453 | 0,899471446823739 |
5 | Vietnam | 1.00272297523169 | 1 | 0,693389879484458 | 0,691506923259876 |
6 | Burundi | 1.00324890931813 | 1 | 0,421654103634997 | 0,420288624008154 |
7 | Dominikanske republik | 1.00339001174288 | 1 | 0,744042111285307 | 0,741528321567516 |
8 | Filippinerne | 1.00369597615498 | 1 | 0,712223593546365 | 0,709600925446362 |
9 | Thailand | 0.995480861692473 | 1 | 0,762715746885023 | 0,766178212194142 |
10 | Panama | 1.00461251995559 | 1 | 0,793862458409325 | 0,790217564125534 |
11 | Ukraine | 0.995122669191676 | 1 | 0,745224174704749 | 0,748876694076404 |
12 | Brasilien | 0,995109362655928 | 1 | 0,757109191363106 | 0,760830135636948 |
13 | Moldova | 1.00705674095832 | 1 | 0,713558080174709 | 0.70855797012558 |
14 | Bulgarien | 0,992621622836447 | 1 | 0,811903568014688 | 0,817938627706547 |
15 | Slovakiet | 0.992371676979385 | 1 | 0,852080306845641 | 0,858630215484618 |
16 | Polen | 1.00854973881397 | 1 | 0,874194924380356 | 0,86678414632122 |
17 | Forenede Stater | 0,99144743381844 | 1 | 0,914844606387427 | 0,922736370262227 |
18 | Namibia | 1.0094706476123 | 1 | 0,647427874518634 | 0,641353838321097 |
19 | Norge | 0,990437581014824 | 1 | 0,94564679665501 | 0,954776772187986 |
20 | Finland | 0,989817373600636 | 1 | 0,919751993696064 | 0,929213830982077 |
21 | Barbados | 1.01032361432783 | 1 | 0,816388101546477 | 0,808046144788592 |
22 | Hviderusland | 1.010339927488 | 1 | 0,819686875325532 | 0,811298111679611 |
23 | Botswana | 0,989531869461814 | 1 | 0,723041706146159 | 0,730690671478228 |
24 | Canada | 0.989058149729888 | 1 | 0,915888363975847 | 0.926020744307072 |
25 | Kroatien | 0,98859213038971 | 1 | 0,832316431348996 | 0,841920955835336 |
26 | Singapore | 0,98814794506132 | 1 | 0,929356109430028 | 0,940503002687878 |
27 | Argentina | 0,987919014775328 | 1 | 0,817640023795134 | 0,827638714880978 |
28 | Venezuela | 1.01272311153934 | 1 | 0,728475070383083 | 0,719323043073244 |
29 | Brunei | 0,986891147195856 | 1 | 0,836720430865344 | 0,847834569438376 |
30 | Nicaragua | 1.01321583363332 | 1 | 0,654849103183038 | 0,646307609342023 |
31 | Colombia | 0,986296673191879 | 1 | 0,754714364824177 | 0,765200152588724 |
32 | Rumænien | 0,986261546538915 | 1 | 0.809420161886165 | 0,820695245319724 |
33 | Jamaica | 0.986030910048998 | 1 | 0,718965693897112 | 0,729151273626285 |
34 | Rusland | 1.01499805083001 | 1 | 0,828317933961805 | 0,816078349396287 |
35 | Frankrig | 0,98439750467821 | 1 | 0,883037148032378 | 0,897033102822659 |
36 | Estland | 1.01574985871536 | 1 | 0,885869263158098 | 0,872133287105225 |
37 | Sydafrika | 0,984153359434317 | 1 | 0.698296318804934 | 0,709540146473014 |
38 | Portugal | 0,984006569463407 | 1 | 0,842559344988258 | 0,856253780345916 |
39 | Uruguay | 1.01607193850868 | 1 | 0,809691228698831 | 0,79688376187934 |
40 | Ungarn | 0,983855072217788 | 1 | 0,836374771060734 | 0,850099567180554 |
41 | Kap Verde | 0,98384439453558 | 1 | 0,644164225448235 | 0,654741978534431 |
42 | Cypern | 0,983090727880394 | 1 | 0,864740933228215 | 0,879614575444782 |
43 | Tjekkiet | 0,983021479607738 | 1 | 0,881578351276749 | 0,896804769340881 |
44 | Belize | 0,982811514946144 | 1 | 0,712983445231243 | 0,725452881237674 |
45 | Sverige | 0,981817713523961 | 1 | 0,927549412691099 | 0,944726704269694 |
46 | Spanien | 0,98068365758681 | 1 | 0,881897607495364 | 0,899268179573288 |
47 | Danmark | 0,980461996197969 | 1 | 0,920118047343707 | 0,938453556498605 |
48 | Ecuador | 0,979876022499264 | 1 | 0,747701339556282 | 0,763057083128946 |
49 | Georgien | 0,978843828928938 | 1 | 0,774556381501532 | 0,791297200442139 |
50 | Costa Rica | 0,977136852016496 | 1 | 0,781504112645575 | 0,799789825788274 |
51 | Japan | 0,976487130681848 | 1 | 0,901210670433948 | 0,92291095511383 |
52 | Serbien | 0,976372480770375 | 1 | 0,789117394155053 | 0,808213473542829 |
53 | Australien | 0,975113503181452 | 1 | 0,925664958786577 | 0,949289447604262 |
54 | Irland | 0,974930720274505 | 2 | 0,928842297989999 | 0,9527264642235 |
55 | Sankt Lucia | 0,974776845288729 | 2 | 0,734104181262105 | 0,753099732323518 |
56 | Lesotho | 1.02554956311433 | 2 | 0,522151801801454 | 0,50914341011059 |
57 | Mauritius | 0,973598560971563 | 2 | 0,781958849986583 | 0,803163522762666 |
58 | Guyana | 0,973439493655793 | 2 | 0,655984723050024 | 0.673883407572098 |
59 | Armenien | 0,972097105538784 | 2 | 0,745713315885668 | 0,767118132166803 |
60 | Litauen | 1.02801557456846 | 2 | 0,880350319739633 | 0,856358932216745 |
61 | Belgien | 0,971637285832976 | 2 | 0.904498199776896 | 0,93090108105668 |
62 | Surinam | 0,971619589838185 | 2 | 0,710079630808469 | 0,730820619751736 |
63 | Israel | 0,971565636624078 | 2 | 0,89085212219952 | 0,916924280375936 |
64 | Malaysia | 0,971535181068249 | 2 | 0,791500865872141 | 0,814690894674394 |
65 | Albanien | 0.971302380112087 | 2 | 0,778864159321813 | 0,801876094684266 |
66 | Honduras | 0,970407383075693 | 2 | 0,611426703399936 | 0,630072188303048 |
67 | Luxembourg | 0,970263947573514 | 2 | 0,893206480322808 | 0,920580922909261 |
68 | Letland | 1.03040141727652 | 2 | 0,86528356437401 | 0,839753856959034 |
69 | Mongoliet | 1.03051247212425 | 2 | 0,745684609993285 | 0,723605613871095 |
70 | El Salvador | 0,969303900072772 | 2 | 0,65414310778579 | 0.67485863591045 |
71 | Tyskland | 0,968046731183915 | 2 | 0,922788125514936 | 0,953247499102003 |
72 | Paraguay | 0,968014313475195 | 2 | 0,710081665159304 | 0,733544592548527 |
73 | Italien | 0,967274986133354 | 2 | 0,865859235918938 | 0,895153134663575 |
74 | Det Forenede Kongerige | 0,96671693364499 | 2 | 0,903526469774669 | 0,934633953672392 |
75 | Holland | 0,966586563190941 | 2 | 0,915682504422063 | 0,94733626484437 |
76 | Island | 0,966035360302579 | 2 | 0,921422694662473 | 0,953818806771077 |
77 | Montenegro | 0,965505839872185 | 2 | 0.800863981950797 | 0,829476062057601 |
78 | Forenede Arabiske Emirater | 0,965148016786254 | 2 | 0,831679159131191 | 0,861711514364929 |
79 | Malta | 0,964573668396 | 2 | 0,867003905508653 | 0,898846748481537 |
80 | New Zealand | 0,963450079812055 | 2 | 0,901877659315533 | 0,936091737613916 |
81 | Schweiz | 0,963384994370094 | 2 | 0,924302891740428 | 0,959432518818482 |
82 | Hong Kong | 0,96331458591632 | 2 | 0,91883629861405 | 0,953827868951074 |
83 | Østrig | 0,962992625875126 | 2 | 0,894949094941461 | 0,929341586731435 |
84 | Grækenland | 0,96272210220035 | 2 | 0,854140900297802 | 0,8881414387563783 |
85 | Swaziland | 0,962280698092814 | 2 | 0,594969468404531 | 0,618290972253447 |
86 | Chile | 0,961896022109213 | 2 | 0,827637034592205 | 0,860422556668226 |
87 | Kina | 0,960737178700119 | 2 | 0,7411723134053 | 0,771462091649362 |
88 | Kirgisistan | 0,959354156976191 | 2 | 0,655758696158308 | 0,683541830084114 |
89 | Mexico | 0,957251775460597 | 2 | 0,747167434728433 | 0,780533871947035 |
90 | Qatar | 1.04338023447896 | 2 | 0,87328373892252 | 0,836975543588494 |
91 | Myanmar | 0,953281245175706 | 2 | 0,566167394183869 | 0,593914332259327 |
92 | Peru | 0,951068629111926 | 2 | 0,73835574021778 | 0.776343281249042 |
93 | Zambia | 0,949346763894446 | 3 | 0,575199531528163 | 0,60588981118823 |
94 | Cuba | 0,94847909440168 | 3 | 0,752740766990656 | 0,793629265456294 |
95 | Nordmakedonien | 0,946858477421388 | 3 | 0,736774749145141 | 0,778125524261687 |
96 | Madagaskar | 0,946436637249011 | 3 | 0,504225253132795 | 0,532761764800671 |
97 | Tonga | 0,944301733548051 | 3 | 0,691914784976437 | 0,732726373779583 |
98 | Guatemala | 0,943001743676744 | 3 | 0,628457412659945 | 0,666443531917134 |
99 | Rwanda | 0,942983702163843 | 3 | 0,519691032216798 | 0,551113482687214 |
100 | Oman | 0,942644918586126 | 3 | 0,792879654368817 | 0,841122291899752 |
- | Verdensgennemsnit | 0,941430799701876 | - | 0.706980962068851 | 0,750964343096414 |
101 | Aserbajdsjan | 0,94043401604125 | 3 | 0,728006586417231 | 0,774117666948894 |
102 | Maldiverne | 0,938974186367784 | 3 | 0,689217295551526 | 0,734010908454909 |
103 | Usbekistan | 0,938530667537194 | 3 | 0,685437015702195 | 0,730329907599989 |
104 | Sri Lanka | 0,937501402709405 | 3 | 0,749425007262443 | 0,799385478354042 |
105 | Indonesien | 0,937278216882204 | 3 | 0,681319036769408 | 0,726912270548411 |
106 | Bahrain | 0,936580181665306 | 3 | 0,799753662146286 | 0,853908376242029 |
107 | Bolivia | 0,936071128421922 | 3 | 0,677681643411889 | 0,723963834408994 |
108 | Tanzania | 0,93556520183438 | 3 | 0,509116716427692 | 0,54418090308346 |
109 | Sydkorea | 0,933514804909621 | 3 | 0,869859990274136 | 0,931811671008637 |
110 | Kenya | 0,93334124890745 | 3 | 0,553446092043308 | 0,592972926773739 |
111 | Libyen | 0,930834633256552 | 3 | 0,670350699455828 | 0,720160891640427 |
112 | Republikken Congo | 0,930508381323755 | 3 | 0,590608226344738 | 0,63471564383389 |
113 | Malawi | 0,929979500928547 | 3 | 0,466256425669024 | 0,501362046371437 |
114 | Laos | 0,929388949637999 | 3 | 0,580896379268115 | 0,625030434775856 |
115 | Zimbabwe | 0,924865126473049 | 4 | 0,540217146902477 | 0,584103704896499 |
116 | Kalkun | 0,923845887665176 | 4 | 0,770530112179602 | 0,834046156904971 |
117 | Bosnien-Hercegovina | 0,92376150833791 | 4 | 0,735305564655512 | 0,795990694587958 |
118 | Cambodja | 0,919132552991075 | 4 | 0,556669111249323 | 0.605646170879042 |
119 | Gabon | 0.917044836281997 | 4 | 0,668897563298245 | 0,72940551741197 |
120 | Ghana | 0.912066262295093 | 4 | 0,567120060412223 | 0,621796994206474 |
121 | Angola | 0,901852522177659 | 4 | 0,545524138209497 | 0.60489284533157 |
122 | Mozambique | 0,901399241057088 | 4 | 0,42171001631638 | 0,467839329243092 |
123 | São Tomé og Principe | 0,899721720272795 | 5 | 0,571432940029916 | 0,635121868411333 |
124 | Øst Timor | 0,899338643290567 | 5 | 0,589475390655512 | 0,655454310846352 |
125 | Liberia | 0,898619930984625 | 5 | 0,437938141035413 | 0,487345234548226 |
126 | Tunesien | 0,898516211947261 | 5 | 0,68930089658175 | 0,767154657218593 |
127 | Nepal | 0,897374748629354 | 5 | 0,548886325033576 | 0,611657867431575 |
128 | Bangladesh | 0,895463713494037 | 5 | 0,574538067712771 | 0,64160954715961 |
129 | Bhutan | 0,893345815434905 | 5 | 0,580503137357053 | 0,649807865361129 |
130 | Libanon | 0,890577064263023 | 5 | 0.678454800871403 | 0,761814814344947 |
131 | Haiti | 0,890365827551326 | 5 | 0,477397671690552 | 0,536181485090781 |
132 | Comorerne | 0,888069540927266 | 5 | 0,504017390629825 | 0,567542706288025 |
133 | Benin | 0,883486835760026 | 5 | 0,485715005319931 | 0,549770506656267 |
134 | Sierra Leone | 0,882483208929897 | 5 | 0,410599830153055 | 0,465277782056556 |
135 | Saudi Arabien | 0,879136805709795 | 5 | 0,784333088515893 | 0,892162725325372 |
136 | Egypten | 0,878316588012583 | 5 | 0,64266778257163 | 0,731704024884503 |
137 | Burkina Faso | 0,874690316250611 | 5 | 0,403149171515835 | 0,460905035789063 |
138 | Iran | 0,873999741121421 | 5 | 0,726849370286313 | 0,831635681440477 |
139 | Senegal | 0,87347139391351 | 5 | 0,475960252557682 | 0,544906514253643 |
140 | Palæstina | 0,871346924588787 | 5 | 0,623519218495938 | 0,71558090227976 |
141 | Cameroun | 0,86892158600649 | 5 | 0,522007757584777 | 0,600753584663367 |
142 | Jordan | 0,868301159101109 | 5 | 0,654288917853024 | 0,753527633811249 |
143 | Nigeria | 0,867675972564795 | 5 | 0,491676192340555 | 0,566658761896094 |
144 | Algeriet | 0,864588565403417 | 5 | 0,684971930096163 | 0,792251895879002 |
145 | Uganda | 0,86268775649487 | 5 | 0,48376445336274 | 0,56076425070444 |
146 | Mauretanien | 0,852934961025278 | 5 | 0.479113168207732 | 0,561722980181056 |
147 | Den Demokratiske Republik Congo | 0,844045244422387 | 5 | 0,418857464866842 | 0,496250014599019 |
148 | Etiopien | 0,843899175273984 | 5 | 0,42770052294657 | 0,506814718485429 |
149 | Sydsudan | 0,838915228792041 | 5 | 0,368735499184939 | 0,439538449809623 |
150 | Sudan | 0,836500123073206 | 5 | 0,456500034277483 | 0,545726200972158 |
151 | Marokko | 0,832807050749792 | 5 | 0.602993983556629 | 0,724050046182658 |
152 | Gambia | 0,832110339375305 | 5 | 0,415697194375194 | 0,499569798264101 |
153 | Indien | 0,828659271423645 | 5 | 0,573650381208353 | 0,692263275136976 |
154 | At gå | 0,817890855118709 | 5 | 0,458991965749326 | 0,561189751513615 |
155 | Mali | 0,807099598839839 | 5 | 0,380140424771307 | 0,470995680480746 |
156 | Guinea | 0,80606657004618 | 5 | 0,41342656240414 | 0,512893820147453 |
157 | Tadsjikistan | 0,798555909314393 | 5 | 0,561341006774011 | 0,702945154154523 |
158 | Elfenbenskysten | 0,796251100904936 | 5 | 0,445376820642565 | 0,559342172508641 |
159 | Den Centralafrikanske Republik | 0,795444752528615 | 5 | 0,335149259100481 | 0,421335684263534 |
160 | Syrien | 0,79532319946114 | 5 | 0,457372222910504 | 0,57507718022106 |
161 | Irak | 0,789324230426714 | 5 | 0,587352897134761 | 0,744121204561571 |
162 | Tchad | 0,774452360811538 | 5 | 0,347398235861034 | 0,448572763723 |
163 | Pakistan | 0,746878273640409 | 5 | 0,464284284133844 | 0.621633136911112 |
164 | Afghanistan | 0,722861973965333 | 5 | 0,410756365978411 | 0,568236234263597 |
165 | Yemen | 0,457536126892644 | 5 | 0,244873082377673 | 0,5351994476168 |
166 | Niger | 0,298179843688684 | 5 | 0.129771161871938 | 0,435211046684383 |
Kontroverser
Generelle debatter
I årene siden oprettelsen i 1995 er der opstået megen debat om pålideligheden og anvendeligheden af Gender Development Index (GDI) for at foretage passende sammenligninger mellem forskellige lande og for at fremme kønsfølsom udvikling. GDI kritiseres især for ofte at blive fejlagtigt fortolket som et uafhængigt mål for kønsforskelle, når det faktisk ikke er meningen, at det skal tolkes på den måde, fordi det kun kan bruges i kombination med scoringer fra Human Development Index, men ikke alene. Desuden er de data, der er nødvendige for at beregne GDI, ikke altid let tilgængelige i mange lande, hvilket gør foranstaltningen meget vanskelig at beregne ensartet og internationalt. Der er også bekymring for, at kombinationen af så mange forskellige udviklingsmæssige påvirkninger i en måling kan resultere i forvirrede resultater, og at GDI (og GEM) måske rent faktisk skjuler mere, end de afslører.
Debatter omkring justering af forventet levetid
Mere specifikt har der været megen debat om komponenten for forventet levetid i GDI. Som tidligere nævnt justeres GDI -leveafsnittet til at antage, at kvinder normalt vil leve fem år længere end mænd. Denne bestemmelse er blevet debatteret, og det er blevet hævdet, at hvis GDI virkelig søgte at fremme ægte ligestilling, ville den stræbe efter at opnå den samme forventede levetid for kvinder og mænd, på trods af hvad der kunne betragtes som en biologisk fordel eller ej. Dette kan imidlertid virke paradoksalt med hensyn til politiske konsekvenser, fordi det teoretisk set kun kunne opnås ved at give præferencebehandling til mænd, der effektivt diskriminerer kvinder. Desuden er det blevet argumenteret for, at GDI ikke tager højde for kønsselektiv abort , hvilket betyder, at straffen, der pålægges et land for ulighed mellem kønnene, er mindre, fordi den påvirker mindre af befolkningen (se Sen, Missing Women).
Debatter omkring indkomsthuller
Et andet debatområde omkring GDI er inden for indkomstforskelle. GDI overvejer indkomsthuller i form af den faktiske lønindkomst. Dette er blevet sagt at være problematisk, fordi mænd ofte tjener flere penge end kvinder, men deres indkomst deles. Derudover er GDI blevet kritiseret, fordi den ikke tager hensyn til værdien af omsorgsarbejde såvel som andet arbejde udført i den uformelle sektor (såsom rengøring, madlavning, husarbejde og børnepasning). En anden kritik af GDI er, at den kun tager hensyn til køn som en faktor for ulighed; den overvejer imidlertid ikke ulighed mellem klasse, region eller race, hvilket kan være meget betydningsfuldt. En anden kritik med indkomstforskellen i GDI er, at den er stærkt afhængig af bruttonationalprodukt (BNP) og bruttonationalprodukt (BNP). For de fleste lande tegner indtjeningsgabet sig mere end 90% af kønsstraffen.
Foreslåede alternativer
Som det blev foreslået af Halis Akder i 1994, ville et alternativ til Gender Development Index (GDI) være beregningen af et separat mandligt og kvindeligt Human Development Index (HDI). Et andet foreslået alternativ er Gender Gap Measure, der kunne tolkes direkte som et mål for ulighed mellem kønnene, i stedet for at skulle sammenlignes med HDI som GDI er. Det ville gennemsnitliggøre de kvindelige-mandlige huller i menneskelig udvikling og bruge en kønsforskel i arbejdskraftsdeltagelse i stedet for lønindkomst. I rapporten om menneskelig udvikling fra 2010 blev der foreslået et andet alternativ til GDI, nemlig Gender Inequality Index (GII) for at løse nogle af manglerne i GDI. Denne nye eksperimentelle foranstaltning indeholder tre dimensioner: Reproduktiv sundhed, empowerment og arbejdsmarkedsdeltagelse.
Se også
- Indeks
- American Human Development Report
- Bhutan GNH -indeks
- Brede mål for økonomisk fremgang
- Handicapjusteret leveår
- Økonomi
- Fuld omkostningsregnskab
- Kønsparitetsindeks
- Ægte fremskridtsindikator (GPI)
- Globalt fredsindeks
- Grønt bruttonationalprodukt (Grønt BNP)
- Grønt nationalprodukt
- Bruttonational lykke
- Bruttonational trivsel (GNW)
- Lykkeøkonomi
- Happy Planet Index (HPI)
- Human Development Index (HDI)
- Menneskefattigdom
- ISEW (Indeks for bæredygtig økonomisk velfærd)
- Legatum Velstandsindeks
- Fritidstilfredshed
- Levende planet indeks
- Millennium Development Goals (MDG)
- Penge-rige, tid-fattige
- National Human Development Report
- OECD Better Life Index BLI
- Post-materialisme
- Fremskridt (historie)
- Progressiv udnyttelsesteori
- Psykometri
- Subjektiv livstilfredshed
- Hvor-skal-fødes indeks
- Wikiprogress
- World Happiness Report (WHR)
- World Values Survey (WVS)