К вопросу о достоверности международных индексов процветания, счастья и человеческого развития

Введение. Выбор для исследования именно международных индексов процветания (Prosperity Index), счастья (Happy World Index) и человеческого развития (Human Development Index) далеко неслучаен. В научной среде имеется целое множество методологических нареканий, обвинений в противоречиях и недостоверности данных индексов. Рейтинги стран, построенные на их основе, зачастую различаются между собой, а иногда и вовсе противоречат друг другу. В тоже время на их основе часто делаются выводы о социально-экономическом развитии стран. Таким образом, исследования, касающиеся международных индексов процветания, счастья и человеческого развития, имеют в настоящее время значительную актуальность. Они закрывают научный пробел в области изучения уровня жизни населения не только с помощью таких широко известных показателей, как ВВП на душу населения, доходы, потребление и т.п., но и с позиций комплексных показателей, объединяющих широкий спектр экономических и социальных составляющих жизни людей.

Цель данного исследования заключалась в определении достоверности индексов процветания, счастья и человеческого развития путем логического анализа на основе выявления взаимосвязи этих индексов между собой, а также с индексом гендерного развития (Gender Development Index), валовым национальным доходом на душу населения, показателем ожидаемой продолжительности жизни при рождении. На основе выявленных взаимосвязей логически оценивались соответствия и противоречия данных индексов. Для этого проводился кластерный анализ стран с целью разбиения их на однородные по изучаемым показателям группы. Выводы строились для каждого кластера (группы) стран в отдельности. Кроме того, в ходе исследования имелась возможность подтвердить (или опровергнуть) так называемый парадокс Истерлина, опровергающий прямую связь индекса счастья с материальным благополучием населения. Научная новизна исследования состояла в определении групп стран, для которых достоверность рассматриваемых индексов не вызывает никаких сомнений и групп стран с противоречиями в значениях индексов. Авторская гипотеза касалась дополнений к парадоксу Истерлина, что на уровень счастья влияет не сам уровень материального благополучия, а интенсивность его роста. Кроме того, сделаны некоторые дополнения к выводам, следующим из парадокса Истерлина.

Данной темой так или иначе занимаются многие ученые из разных стран мира. Среди отечественных научных трудов можно назвать работу Е. В. Тиньковой [8], посвященную анализу показателей качества жизни, работы Ю. В. Илясовой [3], О. М. Михалевой [4], Ю. А. Селиверстовой [5] и др. с исследованиями человеческого потенциала. Вопросы гендерного развития затронуты Г. Г. Силласте [6], Д. И. Ташбековой [7], М. В. Барановским [1], В. Г. Доброхлебом [2] и др.

В качестве объекта исследования выступили 132 страны мира, именно по такому их количеству имеется полная информация Страны отбирались на основе Их количество определялось полнотой имеющейся информации по изучаемым показателям (табл. 1): индексу процветания (далее – «PI»), индексу счастья (далее – «HI»), индексу человеческого развития (далее – «HDI»), индексу гендерного развития (далее – «GDI»), валовому национальному доходу на душу населения (далее – «GNI»), ожидаемой продолжительности жизни при рождении (далее – «LE»). При определении взаимосвязей отдельно выделялись субиндексы индекса процветания: «Безопасность и защита» (далее – «Sf»; показывает степень защищенности людей от влияния войны, терроризма и преступности), «Экономическое качество» (далее «Eq»; измеряет способность экономики привлекать рабочую силу и генерировать условия для накопления национального богатства), «Здоровье» (далее – «Hl»; определяет доступность медицинских услуг, уровень смертности, факторы риска и частоты заболеваний, а также показатели здоровья), «Образование» (далее – «Ed»; аккумулирует в себе образовательные уровни населения от дошкольного до высшего образования и набор навыков у взрослого населения).

Таблица 1

Показатели международных индексов процветания (Prosperity Index), счастья (Happy World Index) и человеческого развития (Human Development Index) по странам мира в 2023 г.

Страна	PI1)	HI2)	HDI3)	GDI4)	GNI5)	LE6)	Sf7)	Eq8)	Hl9)	Ed10)
Швейцария	83,42	7,060	0,967	0,971	69 433	84,3	95,7	79,71	82,11	87,72
Норвегия	83,59	7,302	0,966	0,986	69 190	83,4	93,3	77,25	82,98	85,68
Исландия	81,02	7,525	0,959	0,975	54 688	82,8	91,6	69,92	82,72	85,19
Гонконг	76,90	5,316	0,956	0,972	62 486	84,3	89,2	78,19	81,33	85,81
Дания	84,55	7,583	0,952	0,981	62 019	81,9	92,6	76,81	81,07	87,48
Швеция	83,67	7,344	0,952	0,983	56 996	83,5	91	76,18	82,28	85,92
Германия	80,81	6,719	0,950	0,966	55 340	81,0	87,9	73,96	81,41	83,45
Ирландия	80,31	6,838	0,950	0,991	87 468	82,7	91	77,81	80,04	85,00
Сингапур	78,21	6,523	0,949	0,991	88 761	84,1	92,1	80,1	86,89	91,44
Австралия	79,36	7,057	0,946	0,978	49 257	83,6	87,9	68,89	80,36	85,99
Нидерланды	82,32	7,319	0,946	0,960	57 278	82,5	91,2	74,34	82,05	86,43
Бельгия	77,84	6,894	0,942	0,975	53 644	82,3	85,8	66,39	80,6	84,79
Финляндия	83,47	7,741	0,942	0,989	49 522	82,4	89,6	70,28	81,19	88,38
Великобритания	79,95	6,749	0,940	0,976	46 624	82,2	87,6	73,31	78,31	84,81
Новая Зеландия	80,47	7,029	0,939	0,970	43 665	83,0	85,1	69,88	79,84	83,89
ОАЭ	66,89	6,733	0,937	0,986	74 104	79,2	77,2	66,79	78,38	74,72
Канада	79,62	6,900	0,935	0,988	48 444	82,8	87,9	65,34	78,88	84,19
Корея (Республика)	74,07	6,058	0,929	0,948	46 026	84,0	83,0	74,59	84,80	87,76
Люксембург	81,83	7,122	0,927	0,993	78 554	82,6	96,3	76,93	81,59	78,79
США	77,44	6,725	0,927	1,005	65 565	78,2	72,4	72,34	73,26	83,15
Австрия	79,38	6,905	0,926	0,972	56 530	82,4	90,9	68,89	80,36	85,99
Словения	74,54	6,743	0,926	0,999	41 587	82,1	90,1	64,87	79,88	81,80
Япония	78,22	6,060	0,920	0,968	43 644	84,8	92,8	66,35	86,50	84,93
Израиль	72,25	7,341	0,915	0,991	43 588	82,6	59,6	70,96	83,10	81,63
Мальта	74,36	6,346	0,915	0,980	44 464	83,7	89,1	72,04	80,54	78,33
Испания	76,03	6,421	0,911	0,988	40 043	83,9	86,9	57,91	79,66	80,98
Франция	76,73	6,609	0,910	0,986	47 379	83,2	83,0	65,81	80,46	81,27
Кипр	71,82	6,068	0,907	0,977	40 137	81,9	80,3	62,65	79,23	79,14
Италия	73,03	6,324	0,906	0,969	44 284	84,1	86,5	57,77	80,9	80,00
Эстония	77,31	6,448	0,899	1,022	37 152	79,2	86,1	73,32	77,71	82,19
Чехия	75,08	6,822	0,895	0,988	39 945	78,1	90,6	72,12	79,49	80,66
Греция	68,48	5,934	0,893	0,969	31 382	80,6	84,2	49,58	77,43	79,34
Бахрейн	60,92	5,959	0,888	0,937	48 731	79,2	66,5	57,09	76,24	68,65
Польша	70,15	6,442	0,881	1,009	35 151	77,0	86,7	63,63	76,31	78,63
Латвия	72,89	6,234	0,879	1,022	32 083	75,9	85,1	65,11	74,52	81,36
Литва	72,54	6,818	0,879	1,028	38 131	74,3	86,8	65,40	74,43	81,80
Хорватия	68,24	5,942	0,878	0,993	34 324	79,2	84,4	60,36	75,74	73,54
Саудовская Аравия	58,35	6,594	0,875	0,928	50 620	77,9	66,2	57,77	75,34	67,77
Португалия	74,64	6,030	0,874	0,998	35 315	82,2	86,0	60,63	77,44	77,64
Чили	70,18	6,360	0,860	0,973	24 431	79,5	70,3	63,25	76,06	73,47
Словакия	71,15	6,257	0,855	1,002	32 171	75,3	87,3	63,32	76,74	72,75
Турция	55,50	4,975	0,855	0,941	32 834	78,5	45,7	53,04	74,19	64,77
Венгрия	66,88	6,017	0,851	0,989	34 196	75,0	83,8	66,05	76,70	77,34
Аргентина	61,38	6,188	0,849	0,995	22 048	76,1	69,7	41,86	74,75	69,25
Кувейт	60,93	6,951	0,847	1,014	56 729	80,3	77,1	59,91	77,33	64,29
Черногория	65,01	5,707	0,844	0,978	22 513	76,8	81,0	54,03	68,44	71,69
Уругвай	69,69	6,611	0,830	1,020	22 207	78,0	79,4	55,53	77,98	70,64
Румыния	66,40	6,491	0,827	0,981	31 641	74,1	83,7	62,04	73,02	70,47
РФ	58,50	5,785	0,821	1,021	26 992	70,1	51,6	62,86	71,38	81,87
Панама	64,32	6,358	0,820	1,017	32 029	76,8	77,7	60,09	75,10	57,63
Грузия	62,28	5,185	0,814	1,005	15 952	71,6	69,3	51,19	70,64	72,33
Малайзия	66,84	5,975	0,807	0,973	27 295	76,3	70,8	64,98	77,35	72,94
Коста-Рика	69,59	6,955	0,806	0,995	20 248	77,3	77,8	55,84	79,09	71,71
Сербия	62,75	6,411	0,805	0,986	19 494	74,1	79,8	55,37	71,93	73,02
Таиланд	60,79	5,976	0,803	1,011	16 887	79,7	60,9	63,07	78,92	64,9
Казахстан	59,53	6,188	0,802	0,998	22 587	69,5	69,6	63,31	72,23	78,8
Болгария	65,55	5,463	0,799	0,995	25 921	71,5	74,8	62,46	74,11	72,79
Маврикий	65,65	5,816	0,796	0,976	23 252	74,0	80,8	52,83	71,86	68,68
Албания	60,69	5,304	0,789	0,977	15 293	76,8	74,9	45,44	73,95	70,07
Китай	62,15	5,973	0,788	0,962	18 025	78,6	68,0	68,46	83,11	70,42
Армения	60,92	5,455	0,786	1,026	15 388	73,4	70,5	50,35	73,48	69,19
Мексика	59,03	6,678	0,781	0,979	19 138	74,8	43,5	60,17	73,09	63,93
Иран	47,71	4,923	0,780	0,880	14 770	74,6	55,6	38,93	74,93	63,75
Шри-Ланка	56,34	3,898	0,780	0,947	11 899	76,6	53,6	40,95	76,58	65,06
Босния и Герцеговина	59,11	5,877	0,779	0,952	16 571	75,3	78,7	52,37	70,50	61,93
Доминикана	59,85	5,823	0,766	1,029	18 653	74,2	63,7	54,33	70,64	55,55
Эквадор	57,42	5,725	0,765	0,990	10 693	77,9	67,6	42,97	71,80	62,24
Северная Македония	61,95	5,369	0,765	0,950	16 396	73,9	75,8	52,73	72,63	61,04
Молдова	59,44	5,816	0,763	1,033	12 964	68,6	72,8	47,17	79,75	71,02
Перу	61,27	5,841	0,762	0,952	11 916	73,4	67,5	55,34	75,81	64,96
Азербайджан	56,26	4,893	0,760	0,961	15 018	73,5	63,5	54,66	71,25	63,49
Бразилия	60,07	6,272	0,760	1,000	14 616	73,4	60,1	50,58	71,68	59,71
Колумбия	58,01	5,695	0,758	0,998	15 014	73,7	36,6	50,01	77,78	63,33
Алжир	52,13	5,364	0,745	0,881	10 978	77,1	74,7	39,95	73,22	59,57
Монголия	57,07	5,696	0,741	1,032	10 351	72,7	74,2	50,62	66,74	69,12
Иордания	57,14	4,186	0,736	0,863	9 295	74,2	70,5	41,70	68,92	60,79
Украина	58,84	4,873	0,734	1,021	11 416	68,6	54,3	51,37	68,71	77,58
Тунис	54,46	4,422	0,732	0,928	10 297	74,3	59,8	43,34	72,05	56,9
Парагвай	58,86	5,977	0,731	0,994	13 161	70,5	73,6	50,06	70,84	52,10
Египет	48,57	3,977	0,728	0,884	12 361	70,2	48,1	39,63	67,20	51,06
Узбекистан	53,08	6,195	0,727	0,924	8 056	71,7	75,9	50,63	76,28	64,78
Вьетнам	58,86	6,043	0,726	1,007	10 814	74,6	69,1	60,33	76,99	66,56
Ливан	51,38	2,707	0,723	0,928	12 313	74,4	56,4	31,89	68,65	67,08
Южная Африка	58,67	5,422	0,717	0,985	13 186	61,5	52,3	52,71	59,90	52,56
Индонезия	60,88	5,568	0,713	0,940	12 046	68,3	69,9	55,98	71,13	60,93
Филиппины	57,53	6,048	0,710	0,966	9 059	72,2	46,2	57,79	70,06	61,55
Ботсвана	57,83	3,383	0,708	0,998	14 842	65,9	72,1	56,28	59,07	54,50
Ямайка	61,39	5,842	0,706	1,016	9 695	70,6	60,0	48,02	73,83	64,13
Кыргызстан	55,75	5,714	0,701	0,975	4 782	70,5	71,9	49,00	72,46	61,57
Венесуэла	43,60	5,607	0,699	1,002	6 184	71,1	40,5	26,44	69,61	61,10
Боливия	53,13	5,784	0,698	0,965	7 988	64,9	66,2	38,92	66,02	57,18
Марокко	55,19	4,795	0,698	0,851	7 955	75,0	74,2	46,89	71,17	45,25
Габон	48,84	5,106	0,693	0,982	11 194	65,7	64,2	43,07	56,07	50,39
Таджикистан	51,20	5,281	0,679	0,919	4 807	71,3	70,3	43,67	72,46	62,59
Сальвадор	55,05	6,469	0,674	0,972	8 886	71,5	59,4	44,71	69,35	49,93
Ирак	44,66	5,166	0,673	0,786	9 092	71,3	26,9	44,83	64,62	45,44
Бангладеш	47,87	3,886	0,670	0,914	6 511	73,7	50,6	45,09	67,39	44,19
Никарагуа	50,22	6,284	0,669	0,949	5 427	74,6	63,7	42,50	72,10	45,60
Индия	53,66	4,054	0,644	0,852	6 951	67,7	51,9	48,40	66,16	50,46
Гватемала	53,73	6,287	0,629	0,931	8 996	68,7	63,0	51,69	68,33	44,76
Гондурас	53,25	5,968	0,624	0,974	5 272	70,7	56,3	45,44	69,01	46,06
Лаос	50,18	5,158	0,620	0,919	7 745	69,0	75,6	46,61	66,38	48,89
Намибия	56,38	4,832	0,610	1,006	9 200	58,1	73,4	39,77	60,64	49,00
Мьянма	43,66	4,354	0,608	0,941	4 038	67,3	36,9	38,29	66,74	47,83
Гана	54,66	4,289	0,602	0,933	5 380	63,9	69,8	39,68	63,08	45,75
Кения	52,25	4,470	0,601	0,948	4 808	62,1	47,6	45,76	65,21	48,21
Камбоджа	49,19	4,341	0,600	0,926	4 291	69,9	66,1	54,09	70,58	43,25
Конго	42,82	5,221	0,593	0,909	2 903	63,1	53,8	34,70	54,10	47,62
Камерун	43,08	4,874	0,587	0,900	3 681	61,0	36,7	43,11	51,02	47,74
Коморские Острова	46,93	3,566	0,586	0,914	3 261	63,7	74,8	33,14	59,60	38,22
Замбия	47,14	3,502	0,569	0,930	3 157	61,8	66,1	30,93	57,20	39,04
Уганда	46,83	4,372	0,550	0,899	2 241	63,6	53,0	42,04	58,49	37,24
Зимбабве	44,67	3,341	0,550	0,936	2 079	59,4	63,5	37,74	55,46	56,03
Нигерия	44,00	4,881	0,548	0,886	4 755	53,6	39,3	37,73	50,12	37,50
Того	45,52	4,214	0,547	0,848	2 214	61,6	66,7	38,80	55,09	39,99
Мавритания	41,23	4,505	0,540	0,874	5 344	64,7	67,7	39,67	56,74	28,27
Кот-д'Ивуар	48,59	5,080	0,534	0,861	5 376	58,9	60,7	47,48	51,81	37,15
Лесото	45,62	3,186	0,521	0,999	2 709	53,0	66,3	39,37	41,30	45,03
Сенегал	53,68	4,969	0,517	0,925	3 464	67,9	65,6	41,66	64,44	32,88
Малави	47,83	3,421	0,508	0,926	1 432	62,9	66,0	37,65	61,01	33,93
Эфиопия	41,87	3,861	0,492	0,922	2 369	65,6	41,6	42,52	60,91	31,56
Мадагаскар	44,94	4,228	0,487	0,945	1 464	65,2	59,9	30,00	54,12	33,76
Конго (ДР)	35,74	3,295	0,481	0,891	1 080	59,7	31,8	32,45	50,90	33,61
Гвинея	44,47	5,023	0,471	0,818	2 404	59,0	59,7	33,15	48,65	27,83
Афганистан	34,18	1,721	0,462	0,622	1 335	62,9	20,9	33,75	50,91	27,11
Мозамбик	42,70	5,216	0,461	0,929	1 219	59,6	54,2	32,49	52,84	24,36
Сьерра-Леоне	43,62	3,245	0,458	0,885	1 613	60,4	63,9	32,76	48,26	30,75
Буркина-Фасо	45,12	4,548	0,438	0,881	2 037	59,8	47,9	41,36	58,72	22,03
Йемен	32,65	3,561	0,424	0,456	1 106	63,7	22,6	28,81	57,45	28,12
Мали	42,36	4,232	0,410	0,830	2 044	59,4	34,0	41,81	54,47	19,61
Чад	34,69	4,471	0,394	0,776	1 389	53,0	47,1	38,33	39,17	17,58
Нигер	42,26	4,556	0,394	0,826	1 283	62,1	50,9	41,53	54,6	16,78

^{1), 7) ,8), 9), 10)} Доклад об индексе процветания 2024 (The Legatum Prosperity Index 2024) [12];

²⁾ Всемирный доклад о счастье (World Happiness Report 2024) [10];

^{3), 4) ,5), 6)} Доклад о человеческом развитии 2024 (Human Development Report 2024) [11].

Информация бралась из следующих официальных источников: Доклад об индексе процветания 2024 (The Legatum Prosperity Index 2024) [12], Всемирный доклад о счастье (World Happiness Report 2024) [10], Доклад о человеческом развитии 2024 (Human Development Report 2024) [11].

В ходе исследования применялись методы математико-статистического анализа: корреляционный, кластерный, дисперсионный. Расчеты выполнялись в пакете STATISTICA.

Основная часть. Рассчитанные коэффициенты корреляции Пирсона (показывают степень линейной связи) и Спирмена (показывают степень линейной и нелинейной связи) дают возможность увидеть взаимосвязи показателей для всей совокупности стран в целом (табл. 2).

Таблица 2

Корреляционная матрица (по всем странам)*

	PI	HI	HDI	GDI	GNI	LE	Sf	Eq	Hl	Ed
PI	1,00	0,81	0,92	0,60	0,87	0,86	0,84	0,91	0,84	0,91
HI	0,84	1,00	0,79	0,57	0,72	0,74	0,65	0,79	0,76	0,75
HDI	0,95	0,82	1,00	0,61	0,85	0,92	0,74	0,85	0,90	0,96
GDI	0,61	0,55	0,55	1,00	0,40	0,46	0,57	0,51	0,54	0,63
GNI	0,93	0,82	0,98	0,56	1,00	0,79	0,70	0,87	0,73	0,80
LE	0,87	0,77	0,93	0,41	0,89	1,00	0,68	0,79	0,94	0,86
Sf	0,85	0,69	0,79	0,44	0,77	0,73	1,00	0,71	0,65	0,72
Eq	0,91	0,82	0,89	0,54	0,90	0,81	0,73	1,00	0,78	0,83
Hl	0,89	0,81	0,91	0,49	0,88	0,92	0,73	0,84	1,00	0,87
Ed	0,93	0,79	0,96	0,59	0,92	0,86	0,77	0,87	0,89	1,00

* Над диагональю матрицы находятся парные (линейные) коэффициенты корреляции Пирсона, под диагональю приводятся ранговые коэффициенты корреляции Спирмена.

Значимые на уровне 0,05 коэффициенты корреляции выделены курсивом.

Анализ корреляционной матрицы позволяет сделать следующие выводы:

1) существует тесная линейная прямая связь между индексами процветания, счастья и человеческого развития: рост одного из них приводит к росту другого;

2) индекс процветания имеет сильную линейную связь с ожидаемой продолжительностью жизни при рождении и размером среднедушевого валового национального дохода;

3) индекс человеческого развития растет с улучшением качества экономики, увеличением уровней образования, здоровья и безопасности;

4) ожидаемая продолжительность жизни при рождении тесно связана со здоровьем населения, уровнем образования, качеством экономики, безопасностью жизни и размером среднедушевого ВНД;

6) индекс счастья в большей мере зависит от качества экономики, немногим меньше – от уровня образования и здоровья людей, их продолжительности жизни, размера среднедушевого ВНД; также невысокая связь (средняя степень по шкале Чеддока) наблюдается с индексом гендерного развития;

7) увеличение гендерного равенства благотворно влияет на все исследуемые показатели, приводит к росту благосостояния населения.

Надо сказать, что при анализе взаимосвязей показателей в целом по всей совокупности стран не наблюдается никаких логических противоречий, естественным представляется рост одних индикаторов с увеличением других. Однако, рассмотрение корреляционных матриц в рамках кластеров однотипных по исследуемым показателям стран дает противоречивые результаты, на основе которых можно сделать некоторые предположения о достоверности или недостоверности данных. Построение нижеприведенных логических цепочек для корреляций показателей не имеет каких-либо сложных элементов, оно достаточно прозрачно и основывается на следующих интуитивно понятных рассуждениях:

- Корреляция 1: Индекс процветания должен иметь статистически значимые корреляции со своими субиндексами.

- Корреляция 2: Индекс процветания должен быть статистически значимо связанным с размером среднедушевого ВНД, индексом человеческого развития и ожидаемой продолжительностью жизнью при рождении. Страна не может быть процветающей, если она бедная, с необразованным, мало живущим населением.

- Корреляция 3: Индекс человеческого развития должен иметь значимую корреляцию с субиндексом образования, т.к. страна с низким уровнем образования, как правило, не обладает высоким человеческим потенциалом. Если корреляции нет, и одновременно субиндекс образования имеет слабую степень связи с индексом процветания, то его достоверность может быть поставлена под сомнение.

- Корреляция 4: Интуитивно также понятно, что индекс гендерного развития связан с индексом человеческого развития, поскольку страна с высокой степенью гендерного неравенства имеет, как правило, слабо образованное женское население и, наоборот, увеличение гендерного равенства приводит к росту человеческого потенциала для страны в целом. Подобные рассуждения можно привести и по поводу корреляций индекса гендерного развития с субиндексом образования.

- Корреляция 5: Логичным представляется обязательное наличие статистически значимой зависимости ожидаемой продолжительности жизни при рождении от субиндекса здоровья. Не может страна с низким показателем здоровья населения иметь его высокую продолжительность жизни. Если же между показателями нет статистически значимой связи с одновременным отсутствием связи субиндекса здоровья с индексом процветания (как непосредственно от него зависящего показателя, поскольку он участвует в расчетах индекса процветания), то можно сделать вывод о плохом информационном качестве субиндекса здоровья.

- Корреляция 6: Субиндекс экономического качества должен быть статистически значимо связанным с размером среднедушевого валового национального дохода. Страну с низким ВНД нельзя назвать страной высокого экономического качества. Поскольку обычно величину ВНД определяют более или менее точно, то нарушение корреляции между показателями будет свидетельствовать о неточностях в подсчетах субиндекса экономического качества.

Заметим, что индекс счастья может быть не связанным с индексами процветания и человеческого развития, т.к. в некоторой степени основывается на том, как «ощущает» себя население, при этом национальные особенности поведения часто выступают решающим фактором.

Кластерный анализ стран проводился методом «k-средних», перед этим была выполнена процедура стандартизации (нормирования) исходных данных для устранения влияния единиц измерения и повышения точности кластеризации. Качество разбиения оценивалось на основе дисперсионного анализа путем сравнений межгрупповых дисперсий с внутригрупповыми дисперсиями. В результате были получены четыре кластерные группы стран, внутри однородные по исследуемым показателям.

В первый кластер «самые благополучные страны мира» вошли 37 государств: Швейцария, Норвегия, Исландия, Гонконг, Дания, Швеция, Германия, Ирландия, Сингапур, Австралия, Нидерланды, Бельгия, Финляндия, Великобритания, Новая Зеландия, ОАЭ, Канада, Южная Корея, Люксембург, США, Австрия, Словения, Япония, Израиль, Мальта, Испания, Франция, Кипр, Италия, Эстония, Чехия, Польша, Латвия, Литва, Португалия, Словакия, Кувейт.

В таблице 3 представлены результаты корреляционного анализа для стран первого кластера. Таким образом, для них выполняются Корреляции 1, 2, 3, 5 и 6. Не выполняется Корреляция 4: нет прямой связи индекса гендерного развития с индексом человеческого развития. Кроме того, обратная связь индекса гендерного развития со всеми остальными показателями, говорит о том, что с ростом «благополучия» гендерное равенство уменьшается, но, тем не менее, для всех стран первого кластера продолжает оставаться очень высоким (среднее значение GDI=0,991).

Индекс процветания имеет высокую степень связи с индексом человеческого развития и низкую с индексом счастья, т.е. в странах первого кластера более образованное население менее склонно чувствовать себя счастливым.

Таблица 3

Корреляционная матрица для стран первого кластера*

	PI	HI	HDI	GDI	GNI	LE	Sf	Eq	Hl	Ed
PI	1,00	0,46	0,77	-0,42	0,35	0,46	0,58	0,64	0,43	0,81
HI	0,62	1,00	0,39	-0,02	0,30	0,07	0,07	0,28	0,14	0,23
HDI	0,78	0,50	1,00	-0,62	0,62	0,63	0,34	0,69	0,58	0,77
GDI	-0,39	-0,04	-0,53	1,00	-0,21	-0,72	-0,22	-0,28	-0,69	-0,46
GNI	0,56	0,47	0,75	-0,28	1,00	0,36	0,23	0,65	0,39	0,30
LE	0,36	-0,01	0,49	-0,59	0,36	1,00	0,23	0,28	0,78	0,45
Sf	0,71	0,37	0,56	-0,24	0,43	0,37	1,00	0,33	0,30	0,39
Eq	0,64	0,35	0,74	-0,26	0,67	0,31	0,54	1,00	0,45	0,62
Hl	0,52	0,30	0,64	-0,61	0,48	0,73	0,54	0,57	1,00	0,52
Ed	0,72	0,40	0,77	-0,46	0,49	0,47	0,52	0,65	0,61	1,00

* Над диагональю матрицы находятся парные (линейные) коэффициенты корреляции Пирсона, под диагональю приводятся ранговые коэффициенты корреляции Спирмена.

Значимые на уровне 0,05 коэффициенты корреляции выделены курсивом.

Для первого кластера подтвердилась взаимосвязь индекса человеческого развития с показателями экономического качества, уровнями здоровья и образования, а также с ВНД и продолжительностью жизни: с их ростом ИЧР увеличивается (средняя и высокая степени связи по шкале Чеддока). Индекс счастья практически не связан с качеством экономики, уровнями безопасности, здоровья и образования, а также с размером среднедушевого ВНД, индексами гендерного и человеческого развития. Это может быть частично объяснено парадоксом Истерлина, в соответствии с которым рост материального благополучия увеличивается уровень «счастья» лишь в бедных странах.

Во второй кластер «достаточно благополучные страны» вошли 43 государства: Греция, Бахрейн, Хорватия, Саудовская Аравия, Чили, Турция, Венгрия, Аргентина, Черногория, Уругвай, Румыния, Россия, Панама, Грузия, Малайзия, Коста-Рика, Сербия, Таиланд, Казахстан, Болгария, Маврикий, Албания, Китай, Армения, Мексика, Босния и Герцеговина, Доминикана, Эквадор, Северная Македония, Молдова, Перу, Азербайджан, Бразилия, Колумбия, Монголия, Украина, Парагвай, Узбекистан, Вьетнам, Индонезия, Филиппины, Ямайка, Кыргызстан.

На основе анализа корреляционной матрицы (табл. 4) можно сказать, что в рамках второго кластера подтвердились Корреляции 1, 2, 3, 5, 6. Не подтвердилась Корреляция 4, поскольку индекс гендерного развития не имеет статистически значимой связи ни с одним из показателей, участвующем в исследовании.

В общем случае результаты второго и первого кластера достаточно близки друг к другу. Наибольшую связь имеют индекс человеческого развития и среднедушевой ВНД, т.е. более богатые страны обладают лучшим человеческим потенциалом (коэффициент Пирсона – 0,87; коэффициент Спирмена – 0,92), и в таких странах ожидаемая продолжительность жизни выше (коэффициенты корреляции между HDI и LE составили: 0,7 – коэффициент Пирсона, 0,68 – коэффициент Спирмена). Наблюдается корреляция между индексами процветания, счастья и человеческого развития (средняя степени связи по шкале Чеддока). В отличие от первого кластера статистически значимы (хотя и имеют невысокие значения) коэффициенты корреляции индекса счастья с такими показателями, как продолжительность жизни, уровни экономического качества и здоровья.

Таблица 4

Корреляционная матрица для стран второго кластера*

	PI	HI	HDI	GDI	GNI	LE	Sf	Eq	Hl	Ed
PI	1,00	0,38	0,57	0,15	0,41	0,44	0,55	0,37	0,34	0,44
HI	0,31	1,00	0,24	0,002	0,27	0,30	0,21	0,31	0,37	0,02
HDI	0,58	0,27	1,00	-0,14	0,87	0,70	0,29	0,29	0,31	0,52
GDI	0,06	-0,03	-0,11	1,00	-0,26	-0,25	-0,03	-0,09	-0,09	0,15
GNI	0,55	0,29	0,92	-0,15	1,00	0,54	0,18	0,42	0,26	0,35
LE	0,40	0,33	0,68	-0,28	0,56	1,00	0,19	0,19	0,46	0,09
Sf	0,60	0,18	0,34	-0,08	0,30	0,20	1,00	0,03	0,08	0,22
Eq	0,34	0,39	0,37	-0,13	0,53	0,24	0,02	1,00	0,31	0,31
Hl	0,35	0,37	0,33	-0,07	0,29	0,48	0,12	0,24	1,00	0,19
Ed	0,49	0,06	0,57	0,18	0,46	0,13	0,33	0,33	0,26	1,00

* Над диагональю матрицы находятся парные (линейные) коэффициенты корреляции Пирсона, под диагональю приводятся ранговые коэффициенты корреляции Спирмена.

Значимые на уровне 0,05 коэффициенты корреляции выделены курсивом.

В третий кластер «удовлетворительно благополучные страны» вошли 28 государств: Иран, Шри-Ланка, Алжир, Иордания, Тунис, Египет, Ливан, Южная Африка, Ботсвана, Венесуэла, Боливия, Марокко, Габон, Таджикистан, Сальвадор, Ирак, Бангладеш, Никарагуа, Индия, Гватемала, Гондурас, Лаос, Намибия, Мьянма, Гана, Кения, Камбоджа, Сенегал.

Корреляционная матрица (табл. 5) подтверждает только Корреляции 3 и 5. Таким образом, для данного кластера открытым остается вопрос о достоверности индекса процветания, поскольку он не имеет значимых корреляций со своими субиндексами (здоровья и образования), а также с индексом человеческого развития, среднедушевым ВНД и ожидаемой продолжительностью жизни при рождении. Это же доказывает отсутствие связи между среднедушевым ВНД и субиндексом экономического качества. Поскольку первый из них рассчитывается более тщательно, то стоит усомниться в верности определения субиндекса. Но так как субиндекс экономического качества участвует в построении самого индекса процветания, то, соответственно, его искажения в свою очередь являются причиной искажения и самого индекса процветания. Субиндекс здоровья косвенным образом подтверждает свою точность наличием тесной связи с ожидаемой продолжительностью жизни при рождении. Отсутствие связи между ним и индексом процветания говорит о недостоверности последнего.

Индекс гендерного развития снижается с ростом продолжительности жизни, что объясняется специфичным набором стран, вошедших в кластер. У них, главным образом, достаточно высокая продолжительность жизни, но низкая степень гендерного равенства, например, Алжир, Марокко, Египет, Ливан, Иран, Иордания, Тунис, Бангладеш, Таджикистан, Ирак и др.

Индекс человеческого развития имеет тесную прямую связь с субиндексом образования, доказывая тем самым свою истинность. В свою очередь, индекс счастья не показал ни одной значимой корреляции с исследуемыми показателями, этим продемонстрировав, что он отражает, в первую очередь, не социальное и экономическое благополучие населения, а носит случайный характер и зависит зачастую от принятых в обществе норм поведения, когда говорить, что чувствуешь себя несчастливым, является попросту неприличным (исходная информация для построения индекса счастья собирается, главным образом, путем опросов населения; например, респондентов просят оценить, насколько они чувствуют себя счастливыми по 10-ти бальной шкале).

Таблица 5

Корреляционная матрица для третьего кластера*

	PI	HI	HDI	GDI	GNI	LE	Sf	Eq	Hl	Ed
PI	1,00	-0,06	0,08	0,23	0,28	-0,21	0,59	0,43	-0,14	0,05
HI	-0,07	1,00	-0,17	0,19	-0,26	-0,05	0,07	0,05	0,10	-0,25
HDI	0,12	-0,14	1,00	-0,15	0,77	0,53	-0,05	-0,20	0,38	0,80
GDI	0,24	0,28	-0,15	1,00	-0,01	-0,48	0,19	-0,06	-0,33	0,05
GNI	0,27	-0,21	0,79	0,02	1,00	0,13	0,05	0,06	-0,08	0,55
LE	-0,16	-0,03	0,56	-0,49	0,18	1,00	-0,03	-0,23	0,80	0,35
Sf	0,45	0,08	-0,01	-0,03	0,05	0,03	1,00	0,25	-0,01	0,01
Eq	0,34	0,05	-0,27	-0,07	-0,06	-0,17	0,15	1,00	-0,26	-0,43
Hl	-0,17	0,12	0,42	-0,32	-0,03	0,85	0,03	-0,18	1,00	0,38
Ed	0,08	-0,15	0,78	0,09	0,57	0,25	0,002	-0,45	0,30	1,00

* Над диагональю матрицы находятся парные (линейные) коэффициенты корреляции Пирсона, под диагональю приводятся ранговые коэффициенты корреляции Спирмена.

Значимые на уровне 0,05 коэффициенты корреляции выделены курсивом.

В четвертый кластер «неблагополучные страны» вошли 24 государства: Конго, Конго (Демократическая Республика), Камерун, Коморские Острова, Замбия, Уганда, Зимбабве, Нигерия, Того, Мавритания, Кот-д'Ивуар, Лесото, Малави, Эфиопия, Мадагаскар, Гвинея, Афганистан, Мозамбик, Сьерра-Леоне, Буркина-Фасо, Йемен, Мали, Чад, Нигер.

В рамках четвертого кластера подтвердились Корреляции 3, 4, 5, 6 (табл. 6). Таким образом, поскольку субиндекс экономического качества имеет статистически значимую связь со среднедушевым ВНД (что косвенным образом подтверждает его достоверность), но не имеет связи с индексом процветания, то возникают сомнения в достоверности последнего. Этот же вывод можно сделать, исходя из отсутствия связи индекса процветания со своим субиндексом здоровья, который имеет тесную степень связи с ожидаемой продолжительностью жизни при рождении (как подтверждение точности определения субиндекса здоровья).

Можно предположить хорошее качество индекса человеческого развития, он имеет прямую тесную связь с индексом образования (коэффициент Пирсона составил 0,86), достаточную статистически значимую связь со среднедушевым ВНД (коэффициент Пирсона – 0,62), с индексом гендерного развития (коэффициент Пирсона равен 0,48), а также с субиндексом безопасности и защиты (0,44).

В четвертом кластере в отличие от других кластеров у индекса гендерного развития наблюдается значимая корреляция с индексами человеческого развития и процветания, уровнями безопасности жизни и образования. Это единственный кластер, где гендерное равенство имеет влияние на показатели. Объяснить данное обстоятельство можно достаточно просто: здесь наблюдается достаточная вариация показателя GDI в отличие от других кластеров, что позволяет оценить взаимосвязи. Индекс счастья не связан ни с одним из показателей, носит случайный характер, как и в других кластерах.

Таблица 6

Корреляционная матрица для четвертого кластера*

	PI	HI	HDI	GDI	GNI	LE	Sf	Eq	Hl	Ed
PI	1,00	0,31	0,54	0,73	0,42	0,04	0,75	0,33	0,30	0,41
HI	0,02	1,00	0,09	0,25	0,39	-0,14	0,16	0,34	-0,02	-0,08
HDI	0,51	0,08	1,00	0,48	0,62	0,17	0,44	0,07	0,25	0,86
GDI	0,50	-0,17	0,54	1,00	0,27	-0,13	0,64	0,26	0,02	0,41
GNI	0,48	0,33	0,72	0,22	1,00	-0,10	0,30	0,45	0,03	0,35
LE	-0,11	-0,14	0,19	0,11	-0,05	1,00	0,03	-0,18	0,79	0,01
Sf	0,66	-0,09	0,42	0,45	0,43	0,07	1,00	0,03	0,09	0,32
Eq	0,13	0,32	0,10	-0,13	0,43	-0,15	-0,07	1,00	0,02	0,02
Hl	0,26	-0,08	0,21	0,20	0,03	0,68	0,20	0,10	1,00	0,07
Ed	0,54	-0,13	0,90	0,61	0,57	0,04	0,41	0,03	0,08	1,00

* Над диагональю матрицы находятся парные (линейные) коэффициенты корреляции Пирсона, под диагональю приводятся ранговые коэффициенты корреляции Спирмена.

Значимые на уровне 0,05 коэффициенты корреляции выделены курсивом.

С помощью данных таблицы 7 можно сравнить средние значения показателей по кластерным группам и, таким образом, количественно оценить отличия групп между собой. Так, мы видим, что все без исключения показатели снижаются при переходе от первого к четвертому кластеру. Более бедные страны имеют более низкие индексы процветания, счастья, человеческого и гендерного развития, меньшую продолжительность жизни, худшие здоровье и образование. Различия составили (превышение значений показателей первого кластера по сравнению с четвертым): в 1,8 раза по индексу процветания, в 1,6 раза по индексу счастья, в 1,8 раза по индексу человеческого развития, в 1,2 раза по индексу гендерного развития, в 1,3 раза по продолжительности жизни, в 1,7 раза по субиндексу безопасности жизни, в 1,9 раза по субиндексу экономического качества, в 1,5 раза по субиндексу здоровья, в 2,5 раза по субиндексу образования и в 21,4 раза по размеру среднедушевого валового национального продукта.

Таблица 7

Средние значения показателей по кластерным группам

Показатели	Номер кластера
	1	2	3	4
Индекс процветания (PI)	76,94	61,52	51,95	42,87
Индекс счастья (HI)	6,741	5,897	4,835	4,088
Индекс человеческого развития (HDI)	0,923	0,791	0,673	0,500
Индекс гендерного развития (GDI)	0,991	0,985	0,928	0,861
Среднедушевой валовый национальный доход (GNI), долл.	52092	20341	8505	2437
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (LE), лет	81,7	74,5	69,8	60,7
Субиндекс безопасности и защиты индекса процветания (Sf)	86,8	68,98	59,48	52,04
Субиндекс экономического качества индекса процветания (Eq)	69,72	55,14	43,32	37,14
Субиндекс здоровья индекса процветания (Hl)	80,13	73,98	67,50	53,46
Субиндекс образования индекса процветания (Ed)	82,54	67,83	51,79	33,37

Составлено автором

В ходе исследования была возможность проверить, так называемый, парадокс Истерлина. Кратко его суть по отношению к межстрановым сопоставлениям можно сформулировать следующим образом: рост материального благосостояния государств приводит к увеличению индекса счастья только в странах с низким материальным благополучием [9]. Таким образом, по мнению Истерлина, достигнув определенного уровня жизни, который обеспечивает человека всеми основными средствами для существования, население богатых стран не будет чувствовать себя более счастливым по сравнению с людьми из стран с более низкими доходами [9]. Этим Истерлин объясняет тот факт, что на первые места в рейтинге индекса счастья могут выйти достаточно неблагополучные в материальном плане государства. Социально-экономический вывод из исследований Истерлина следующий: рост материального благосостояния населения не всегда приводит к увеличению удовлетворенностью жизнью. По рассчитанным коэффициентам корреляции между индексом счастья и среднедушевым ВНД, а также между индексом счастья и субиндексом качества экономики можно сделать вывод, что в целом по всем странам с ростом материального благополучия население становится более «счастливым» (коэффициенты корреляции Пирсона соответственно равны 0,72 и 0,79), но в пределах кластеров, т.е. в пределах схожих групп стран эта закономерность не прослеживается, либо проявляет себя очень слабо. Таким образом, чтобы заметно повысить уровень «счастья» нужно перейти в другую, качественно отличную по своим экономическим параметрам группу, т.е. должны быть существенные экономические достижения и перемены в стране. Иными словами, если бедная страна из четвертого кластера перейдет в третий кластер, то можно надеяться на существенный рост, в том числе, и «счастья», хотя общий материальный уровень населения этой страны остается намного ниже, чем у стран первого и второго кластеров. Таким образом, «скачок» счастья провоцирует не уровень, а интенсивность изменения материального благосостояния. Данный вывод подтверждают дополнительные расчеты коэффициентов корреляции между индексом счастья и среднедушевым ВНД, а также между ним и субиндексом качества экономики по двум подсовокупностям, сформированным объединением кластера 1 с кластером 2 и кластера 3 с кластером 4 (получаются две подсовокупности условно «богатых» и «бедных» стран). Коэффициенты Пирсона для подсовокупности «богатых» стран составили 0,25 и 0,32 (между HI и GNI; между HI и Eq); для подсовокупности «бедных» стран – 0,27 и 0,31 (между HI и GNI; между HI и Eq). Обращает на себя внимание тот факт, что соответствующие коэффициенты по двум подсовокупностям приблизительно одинаковые. Таким образом, парадокс Истерлина можно дополнить следующим: рост материального благосостояния населения приводит к увеличению удовлетворенностью жизнью только в случае существенных экономических достижений страны, причем «скачок» благополучия дает «скачок» уровню счастья. В дальнейшем этот уровень находится в стабильном состоянии до следующего экономического прорыва.

Выводы. На основе корреляционного анализа показателей (индексов счастья, процветания, человеческого развития, гендерного развития; субиндексов образования, здоровья, экономического качества и безопасности жизни; среднедушевого ВНД; продолжительности жизни при рождении) можно сделать следующие выводы:

1) Индекс процветания подтверждает свою достоверность только для категорий стран «самые благополучные» и «относительно благополучные», т.е. для экономически развитых стран мира. Для стран слаборазвитых (в основном это страны Африки и Азии) значения индекса вступают в противоречия с остальными показателями. Индекс счастья логически взаимосвязан с другими показателями только для стран первого и второго кластеров, и носит абсолютно случайный характер для стран третьего и четвертого кластеров. Таким образом, чем беднее страны, тем слабее связи между индексами процветания, счастья и человеческого развития. Для стран третьего и четвертого кластерных групп эти связи практически пропадают. Это свидетельствует о плохом качестве исходных данных для построения индексов для слаборазвитых стран. Таким образом, говорить о достоверности и адекватности индексов процветания и счастья можно только стран первого и второго кластеров («самых благополучных» и «относительно благополучных»). Самым верным, с позиций увязки взаимосвязей, выступает индекс человеческого развития. Во всех кластерных группах он подтвердил свою достоверность.

2) Гендерное равенство или неравенство актуально только для стран четвертого кластера (самые бедные страны мира), для остальных стран оно на приблизительно одинаковом высоком уровне и имеет незначительную вариацию, что делает его несвязанным ни с одним из показателей, участвующем в обследовании.

3) Проверенный в ходе исследования парадокс Истерлина, заключающийся в том, что материальное благосостояние государств влияет на индекс счастья только в странах с низким материальным благополучием, дополнен следующим утверждением: на уровень счастья влияет не сам уровень материального благополучия, а интенсивность роста материального благополучия. Именно это обстоятельство объясняет ситуацию, когда бедные страны периодически занимают в рейтингах счастья места более высокие, чем более богатые государства. В своем «чистом виде» парадокс Истерлина в ходе данного исследования не подтвердился.