El Índice de desarrollo relacionado con el género ( IDG ) es un índice diseñado para medir la igualdad de género .
La IDG junto con la Medida de Empoderamiento de Género (GEM) se introdujeron en 1995 en el Informe sobre Desarrollo Humano redactado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo . El objetivo de estas mediciones fue agregar una dimensión sensible al género al Índice de Desarrollo Humano.(IDH). La primera medida que crearon como resultado fue el Índice de Desarrollo Relacionado con el Género (IDG). El IDG se define como una "medida sensible a la distribución que tiene en cuenta el impacto en el desarrollo humano de las brechas de género existentes en los tres componentes del IDH" (Klasen 243). Sensible a la distribución significa que el IDG tiene en cuenta no solo el nivel promedio o general de bienestar y riqueza dentro de un país determinado, sino que también se centra en cómo esta riqueza y bienestar se distribuye entre diferentes grupos dentro de la sociedad. El IDH y el GDI (así como el GEM) se crearon para rivalizar con las medidas generales de desarrollo más tradicionales basadas en el ingreso, como el producto interno bruto (PIB) y el producto nacional bruto (PNB). [1]
Definición y cálculo
El IDG a menudo se considera una "extensión del IDH sensible al género" (Klasen 245). Aborda las brechas de género en la esperanza de vida, la educación y los ingresos. Utiliza una penalización de "aversión a la desigualdad", que crea una penalización de puntaje de desarrollo para las brechas de género en cualquiera de las categorías del Índice de Desarrollo Humano que incluyen esperanza de vida, alfabetización de adultos , matrícula escolar y transformaciones logarítmicas del ingreso per cápita. En términos de esperanza de vida, el IDG asume que las mujeres vivirán un promedio de cinco años más que los hombres. Además, en términos de ingresos, el GDI considera las brechas de ingresos en términos de ingresos devengados reales. [1] El IDG no se puede utilizar independientemente de la puntuación del IDH, por lo que no se puede utilizar por sí solo como indicador de brechas de género. Sólo la brecha entre el IDH y el GDI puede considerarse realmente con precisión; el IDG por sí solo no es una medida independiente de las brechas de género. [2]
Índice de desarrollo de género (2018)
A continuación se muestra una lista de países por su Índice de desarrollo de género, basada en datos recopilados en 2018 y publicados en 2019. [3] Los países se agrupan en cinco grupos según la desviación absoluta de la paridad de género en los valores del IDH, de 1 (más cercano a paridad de género) a 5 (más alejado de la paridad de género). Esto significa que la agrupación toma en consideración por igual las brechas de género que favorecen a los hombres, así como las que favorecen a las mujeres.
2018 rango | País | Índice de desarrollo de género | Grupo | Índice de desarrollo humano (mujeres) | Índice de desarrollo humano (hombres) |
---|---|---|---|---|---|
1 | Kuwait | 0,999271313598908 | 1 | 0.802241545091312 | 0,802826553883562 |
2 | Kazajstán | 0,998616111258415 | 1 | 0,814121946939387 | 0,815250162460792 |
3 | Trinidad y Tobago | 1.00211774602851 | 1 | 0,797989701033099 | 0,796303332812547 |
4 | Eslovenia | 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 | República Dominicana | 1.00339001174288 | 1 | 0,744042111285307 | 0,741528321567516 |
8 | Filipinas | 1.00369597615498 | 1 | 0,712223593546365 | 0,709600925446362 |
9 | Tailandia | 0,995480861692473 | 1 | 0,762715746885023 | 0,766178212194142 |
10 | Panamá | 1.00461251995559 | 1 | 0,793862458409325 | 0,790217564125534 |
11 | Ucrania | 0,995122669191676 | 1 | 0,745224174704749 | 0,748876694076404 |
12 | Brasil | 0.995109362655928 | 1 | 0,757109191363106 | 0,760830135636948 |
13 | Moldavia | 1,00705674095832 | 1 | 0,713558080174709 | 0,70855797012558 |
14 | Bulgaria | 0,992621622836447 | 1 | 0.811903568014688 | 0,817938627706547 |
15 | Eslovaquia | 0,992371676979385 | 1 | 0,852080306845641 | 0.858630215484618 |
dieciséis | Polonia | 1.00854973881397 | 1 | 0.874194924380356 | 0.86678414632122 |
17 | Estados Unidos | 0,99144743381844 | 1 | 0,914844606387427 | 0.922736370262227 |
18 | Namibia | 1.0094706476123 | 1 | 0,647427874518634 | 0,641353838321097 |
19 | Noruega | 0.990437581014824 | 1 | 0,94564679665501 | 0.954776772187986 |
20 | Finlandia | 0,989817373600636 | 1 | 0,919751993696064 | 0,929213830982077 |
21 | Barbados | 1.01032361432783 | 1 | 0,816388101546477 | 0,808046144788592 |
22 | Bielorrusia | 1.010339927488 | 1 | 0,819686875325532 | 0,811298111679611 |
23 | Botswana | 0,989531869461814 | 1 | 0,723041706146159 | 0,730690671478228 |
24 | Canadá | 0,989058149729888 | 1 | 0,915888363975847 | 0,926020744307072 |
25 | Croacia | 0,98859213038971 | 1 | 0.832316431348996 | 0,841920955835336 |
26 | Singapur | 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 | Rumania | 0,986261546538915 | 1 | 0.809420161886165 | 0,820695245319724 |
33 | Jamaica | 0,986030910048998 | 1 | 0,718965693897112 | 0,729151273626285 |
34 | Rusia | 1.01499805083001 | 1 | 0.828317933961805 | 0,816078349396287 |
35 | Francia | 0.98439750467821 | 1 | 0.883037148032378 | 0.897033102822659 |
36 | Estonia | 1.01574985871536 | 1 | 0.885869263158098 | 0,872133287105225 |
37 | Sudáfrica | 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 | Hungría | 0,983855072217788 | 1 | 0,836374771060734 | 0.850099567180554 |
41 | Cabo Verde | 0,98384439453558 | 1 | 0,644164225448235 | 0,654741978534431 |
42 | Chipre | 0,983090727880394 | 1 | 0.864740933228215 | 0.879614575444782 |
43 | República Checa | 0,983021479607738 | 1 | 0.881578351276749 | 0,896804769340881 |
44 | Belice | 0,982811514946144 | 1 | 0,712983445231243 | 0,725452881237674 |
45 | Suecia | 0.981817713523961 | 1 | 0,927549412691099 | 0.944726704269694 |
46 | España | 0,98068365758681 | 1 | 0.881897607495364 | 0,899268179573288 |
47 | Dinamarca | 0,980461996197969 | 1 | 0,920118047343707 | 0,938453556498605 |
48 | Ecuador | 0,979876022499264 | 1 | 0,747701339556282 | 0,763057083128946 |
49 | Georgia | 0,978843828928938 | 1 | 0,774556381501532 | 0,791297200442139 |
50 | Costa Rica | 0,977136852016496 | 1 | 0,781504112645575 | 0,799789825788274 |
51 | Japón | 0,976487130681848 | 1 | 0.901210670433948 | 0.92291095511383 |
52 | Serbia | 0.976372480770375 | 1 | 0,789117394155053 | 0.808213473542829 |
53 | Australia | 0.975113503181452 | 1 | 0,925664958786577 | 0,949289447604262 |
54 | Irlanda | 0,974930720274505 | 2 | 0,928842297989999 | 0,9527264642235 |
55 | Santa Lucía | 0,974776845288729 | 2 | 0,734104181262105 | 0,753099732323518 |
56 | Lesoto | 1.02554956311433 | 2 | 0.522151801801454 | 0.50914341011059 |
57 | Mauricio | 0,973598560971563 | 2 | 0,781958849986583 | 0,803163522762666 |
58 | Guayana | 0,973439493655793 | 2 | 0,655984723050024 | 0,673883407572098 |
59 | Armenia | 0,972097105538784 | 2 | 0,745713315885668 | 0,767118132166803 |
60 | Lituania | 1.02801557456846 | 2 | 0.880350319739633 | 0.856358932216745 |
61 | Bélgica | 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 | Malasia | 0,971535181068249 | 2 | 0,791500865872141 | 0.814690894674394 |
sesenta y cinco | Albania | 0,971302380112087 | 2 | 0,778864159321813 | 0.801876094684266 |
66 | Honduras | 0,970407383075693 | 2 | 0,611426703399936 | 0,630072188303048 |
67 | Luxemburgo | 0.970263947573514 | 2 | 0.893206480322808 | 0,920580922909261 |
68 | Letonia | 1.03040141727652 | 2 | 0,86528356437401 | 0.839753856959034 |
69 | Mongolia | 1.03051247212425 | 2 | 0,745684609993285 | 0,723605613871095 |
70 | El Salvador | 0,969303900072772 | 2 | 0,65414310778579 | 0,67485863591045 |
71 | Alemania | 0,968046731183915 | 2 | 0,922788125514936 | 0,953247499102003 |
72 | Paraguay | 0,968014313475195 | 2 | 0,710081665159304 | 0,733544592548527 |
73 | Italia | 0,967274986133354 | 2 | 0.865859235918938 | 0.895153134663575 |
74 | Reino Unido | 0,96671693364499 | 2 | 0.903526469774669 | 0.934633953672392 |
75 | Países Bajos | 0,966586563190941 | 2 | 0,915682504422063 | 0,94733626484437 |
76 | Islandia | 0,966035360302579 | 2 | 0.921422694662473 | 0.953818806771077 |
77 | Montenegro | 0,965505839872185 | 2 | 0.800863981950797 | 0,829476062057601 |
78 | Emiratos Árabes Unidos | 0.965148016786254 | 2 | 0.831679159131191 | 0.861711514364929 |
79 | Malta | 0,964573668396 | 2 | 0.867003905508653 | 0,898846748481537 |
80 | Nueva Zelanda | 0,963450079812055 | 2 | 0.901877659315533 | 0,936091737613916 |
81 | Suiza | 0.963384994370094 | 2 | 0,924302891740428 | 0.959432518818482 |
82 | Hong Kong | 0,96331458591632 | 2 | 0.91883629861405 | 0.953827868951074 |
83 | Austria | 0,962992625875126 | 2 | 0.894949094941461 | 0,929341586731435 |
84 | Grecia | 0,96272210220035 | 2 | 0.854140900297802 | 0.887214387563783 |
85 | Swazilandia | 0,962280698092814 | 2 | 0.594969468404531 | 0.618290972253447 |
86 | Chile | 0.961896022109213 | 2 | 0,827637034592205 | 0.860422556668226 |
87 | porcelana | 0,960737178700119 | 2 | 0,7411723134053 | 0,771462091649362 |
88 | Kirguistán | 0.959354156976191 | 2 | 0,655758696158308 | 0,683541830084114 |
89 | México | 0,957251775460597 | 2 | 0,747167434728433 | 0,780533871947035 |
90 | Katar | 1.04338023447896 | 2 | 0.87328373892252 | 0.836975543588494 |
91 | Myanmar | 0.953281245175706 | 2 | 0.566167394183869 | 0.593914332259327 |
92 | Perú | 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 | Macedonia del Norte | 0,946858477421388 | 3 | 0,736774749145141 | 0,778125524261687 |
96 | Madagascar | 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 | Ruanda | 0,942983702163843 | 3 | 0.519691032216798 | 0.551113482687214 |
100 | Omán | 0.942644918586126 | 3 | 0,792879654368817 | 0.841122291899752 |
- | Promedio mundial | 0,941430799701876 | - | 0,706980962068851 | 0,750964343096414 |
101 | Azerbaiyán | 0.94043401604125 | 3 | 0,728006586417231 | 0,774117666948894 |
102 | Maldivas | 0.938974186367784 | 3 | 0,689217295551526 | 0,734010908454909 |
103 | Uzbekistan | 0,938530667537194 | 3 | 0,685437015702195 | 0,730329907599989 |
104 | Sri Lanka | 0.937501402709405 | 3 | 0,749425007262443 | 0,799385478354042 |
105 | Indonesia | 0,937278216882204 | 3 | 0,681319036769408 | 0,726912270548411 |
106 | Bahréin | 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 | Corea del Sur | 0.933514804909621 | 3 | 0.869859990274136 | 0.931811671008637 |
110 | Kenia | 0.93334124890745 | 3 | 0.553446092043308 | 0.592972926773739 |
111 | Libia | 0.930834633256552 | 3 | 0,670350699455828 | 0,720160891640427 |
112 | República del 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 | Zimbabue | 0,924865126473049 | 4 | 0.540217146902477 | 0.584103704896499 |
116 | pavo | 0.923845887665176 | 4 | 0,770530112179602 | 0.834046156904971 |
117 | Bosnia y Herzegovina | 0.92376150833791 | 4 | 0,735305564655512 | 0,795990694587958 |
118 | Camboya | 0,919132552991075 | 4 | 0.556669111249323 | 0.605646170879042 |
119 | Gabón | 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 | Santo Tomé y Príncipe | 0,899721720272795 | 5 | 0.571432940029916 | 0,635121868411333 |
124 | Timor Oriental | 0.899338643290567 | 5 | 0.589475390655512 | 0.655454310846352 |
125 | Liberia | 0.898619930984625 | 5 | 0.437938141035413 | 0,487345234548226 |
126 | Túnez | 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 | Bután | 0.893345815434905 | 5 | 0.580503137357053 | 0,649807865361129 |
130 | Líbano | 0.890577064263023 | 5 | 0,678454800871403 | 0,761814814344947 |
131 | Haití | 0.890365827551326 | 5 | 0.477397671690552 | 0.536181485090781 |
132 | Comoras | 0.888069540927266 | 5 | 0.504017390629825 | 0.567542706288025 |
133 | Benin | 0.883486835760026 | 5 | 0,485715005319931 | 0.549770506656267 |
134 | Sierra Leona | 0.882483208929897 | 5 | 0,410599830153055 | 0.465277782056556 |
135 | Arabia Saudita | 0.879136805709795 | 5 | 0,784333088515893 | 0.892162725325372 |
136 | Egipto | 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 | Palestina | 0.871346924588787 | 5 | 0,623519218495938 | 0,71558090227976 |
141 | Camerún | 0.86892158600649 | 5 | 0.522007757584777 | 0,600753584663367 |
142 | Jordán | 0.868301159101109 | 5 | 0,654288917853024 | 0,753527633811249 |
143 | Nigeria | 0.867675972564795 | 5 | 0.491676192340555 | 0.566658761896094 |
144 | Argelia | 0,864588565403417 | 5 | 0,684971930096163 | 0,792251895879002 |
145 | Uganda | 0,86268775649487 | 5 | 0,48376445336274 | 0.56076425070444 |
146 | Mauritania | 0,852934961025278 | 5 | 0.479113168207732 | 0.561722980181056 |
147 | República Democrática del Congo | 0.844045244422387 | 5 | 0.418857464866842 | 0,496250014599019 |
148 | Etiopía | 0,843899175273984 | 5 | 0,42770052294657 | 0.506814718485429 |
149 | Sudán del Sur | 0.838915228792041 | 5 | 0.368735499184939 | 0.439538449809623 |
150 | Sudán | 0,836500123073206 | 5 | 0,456500034277483 | 0.545726200972158 |
151 | Marruecos | 0,832807050749792 | 5 | 0.602993983556629 | 0,724050046182658 |
152 | Gambia | 0.832110339375305 | 5 | 0.415697194375194 | 0.499569798264101 |
153 | India | 0,828659271423645 | 5 | 0.573650381208353 | 0,692263275136976 |
154 | Para llevar | 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 | Tayikistán | 0,798555909314393 | 5 | 0.561341006774011 | 0,702945154154523 |
158 | Costa de Marfil | 0,796251100904936 | 5 | 0,445376820642565 | 0.559342172508641 |
159 | República Centroafricana | 0,795444752528615 | 5 | 0.335149259100481 | 0.421335684263534 |
160 | Siria | 0,79532319946114 | 5 | 0.457372222910504 | 0.57507718022106 |
161 | Irak | 0,789324230426714 | 5 | 0.587352897134761 | 0,744121204561571 |
162 | Chad | 0,774452360811538 | 5 | 0.347398235861034 | 0,448572763723 |
163 | Pakistán | 0,746878273640409 | 5 | 0,464284284133844 | 0,621633136911112 |
164 | Afganistán | 0,722861973965333 | 5 | 0.410756365978411 | 0.568236234263597 |
165 | Yemen | 0,457536126892644 | 5 | 0,244873082377673 | 0.5351994476168 |
166 | Níger | 0,298179843688684 | 5 | 0.129771161871938 | 0.435211046684383 |
Controversias
Debates generales
En los años transcurridos desde su creación en 1995, ha surgido un gran debate en torno a la confiabilidad y utilidad del Índice de Desarrollo de Género (IDG) para realizar comparaciones adecuadas entre diferentes países y promover un desarrollo sensible al género. El IDG es particularmente criticado por ser a menudo interpretado erróneamente como una medida independiente de las brechas de género cuando, de hecho, no está destinado a ser interpretado de esa manera, porque solo se puede usar en combinación con las puntuaciones del Índice de Desarrollo Humano. , pero no solo. Además, los datos que se necesitan para calcular el IDG no siempre están disponibles en muchos países, lo que hace que la medida sea muy difícil de calcular de manera uniforme e internacional. También existe la preocupación de que la combinación de tantas influencias del desarrollo diferentes en una medición pueda dar lugar a resultados confusos y que quizás el GDI (y el GEM) en realidad oculten más de lo que revelan. [1]
Debates en torno al ajuste de la esperanza de vida
Más específicamente, ha habido mucho debate sobre el componente de esperanza de vida del Índice de Desarrollo Relacionado con el Género (IDG). Como se mencionó anteriormente, la sección de esperanza de vida del IDG se ajusta para asumir que las mujeres vivirán, normalmente, cinco años más que los hombres. Esta disposición ha sido debatida y se ha argumentado que si la GDI realmente buscara promover la verdadera igualdad, se esforzaría por lograr la misma esperanza de vida para mujeres y hombres, a pesar de lo que podría considerarse una ventaja biológica o no. Sin embargo, esto puede parecer paradójico en términos de implicaciones políticas, porque, teóricamente, esto solo podría lograrse proporcionando un trato preferencial a los hombres, discriminando efectivamente a las mujeres. Además, se ha argumentado que el IDG no tiene en cuenta el aborto selectivo por sexo , lo que significa que la sanción impuesta a un país por la desigualdad de género es menor porque afecta a menos población (véase Sen, Mujeres desaparecidas). [1]
Debates en torno a las brechas de ingresos
Otra área de debate en torno al Índice de Desarrollo Relacionado con el Género (IDG) está en el área de las brechas de ingresos. El GDI considera las brechas de ingresos en términos de ingresos del trabajo reales. Se ha dicho que esto es problemático porque, a menudo, los hombres pueden ganar más dinero que las mujeres, pero sus ingresos se comparten. Además, el GDI ha sido criticado porque no considera el valor del trabajo de cuidado, así como otros trabajos realizados en el sector informal (como limpieza, cocina, tareas domésticas y cuidado de niños). Otra crítica al IDG es que solo toma en cuenta el género como factor de desigualdad, sin embargo, no considera la desigualdad entre clases, regiones o razas, la cual podría ser muy significativa. [1] Otra crítica con la parte de la brecha de ingresos del GDI es que depende en gran medida del producto interno bruto (PIB) y del producto nacional bruto (PNB). Para la mayoría de los países, la brecha de ingresos del trabajo representa más del 90% de la penalización por género.
Alternativas sugeridas
Como sugirió Halis Akder en 1994, una alternativa al índice de desarrollo relacionado con el género sería el cálculo de un índice de desarrollo humano (IDH) masculino y femenino separado . Otra alternativa sugerida es la Medida de la Brecha de Género, que podría interpretarse directamente como una medida de la desigualdad de género, en lugar de tener que ser comparada con el Índice de Desarrollo Humano (IDH) como es el IDG. Promediaría las brechas entre mujeres y hombres en el desarrollo humano y utilizaría una brecha de género en la participación en la fuerza laboral en lugar de los ingresos obtenidos. En el Informe sobre Desarrollo Humano de 2010, se propuso otra alternativa al Índice de Desarrollo Relacionado con el Género (IDG), a saber, el Índice de Desigualdad de Género (IDG) para abordar algunas de las deficiencias del IDG. Esta nueva medida experimental contiene tres dimensiones: salud reproductiva, empoderamiento y participación en el mercado laboral. [2]
Ver también
- Índices
- Informe sobre desarrollo humano estadounidense
- Índice de GNH de Bután
- Amplias medidas de progreso económico
- Año de vida ajustado por discapacidad
- Ciencias económicas
- Contabilidad de costos total
- Índice de paridad de género
- Indicador de progreso genuino (GPI)
- Índice de paz global
- Producto interior bruto verde (PIB verde)
- Producto nacional verde
- Felicidad nacional bruta
- Bienestar Nacional Bruto (GNW)
- Economía de la felicidad
- Índice planeta feliz (HPI)
- Índice de desarrollo humano (IDH)
- Índice de pobreza humana
- ISEW (Índice de bienestar económico sostenible)
- Índice de prosperidad de Legatum
- Satisfacción de ocio
- Índice planeta vivo
- Objetivos de desarrollo del milenio (ODM)
- Rico en dinero, pobre en tiempo
- Informe Nacional de Desarrollo Humano
- Índice de Vida Mejor de la OCDE BLI
- Posmaterialismo
- Progreso (historia)
- Teoría de la utilización progresiva
- Psicometría
- Satisfacción subjetiva con la vida
- Índice de dónde nacer
- Wikiprogress
- Informe mundial sobre la felicidad (WHR)
- Encuesta mundial de valores (WVS)
Referencias
- ^ a b c d e Klasen S. Medidas relacionadas con el género del PNUD: algunos problemas conceptuales y posibles soluciones. Journal of Human Development [serie en línea]. Julio de 2006; 7 (2): 243-274. Disponible en: EconLit con texto completo, Ipswich, MA. Consultado el 26 de septiembre de 2011.
- ^ a b Klasen, Stephan1; Schuler, Dana. Reforma del índice de desarrollo relacionado con el género y la medida de empoderamiento de género: implementación de algunas propuestas específicas. Economía feminista. Enero de 2011 (1) 1 - 30
- ^ "Índice de desarrollo de género (GDI)" . Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo - Informes sobre desarrollo humano . Consultado el 12 de diciembre de 2019 .