MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií Teoretická východiska a praktické aplikace ekonomie štěstí se zaměřením na Českou republiku Bakalářská práce Autorka: Hana Švejdíková Vedoucí práce: Ing. Mojmír Sabolovič, Ph.D. Brno 22

- -

- 2-

Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma Teoretická východiska a praktické aplikace ekonomie štěstí se zaměřením na Českou republiku zpracovala samostatně pod vedením vedoucího bakalářské práce Ing. Mojmírem Sabolovičem, Ph.D. Použité literární a internetové zdroje jsou uvedeny v seznamu použitých pramenů. V Brně dne 2. 5. 22. - 3-

Poděkování Děkuji Ing. Mojmíru Sabolovičovi, PhD. za odborné vedení práce, konzultace a za cenné připomínky ke zpracování tématu ekonomie štěstí. - 4-

Anotace Tato bakalářská práce se zabývá teoretickými východisky a praktickými aspekty ekonomie štěstí. V první části jsou popsány okolnosti oživení zájmu o koncept štěstí ze strany ekonomů a vývoj chápání pojmu štěstí v historii a současné praxi. Následně je diskutována problematika faktorů ovlivňujících štěstí a vybraných politických implikací ekonomie štěstí. V druhé části práce je shrnuta problematika používání HDP a alternativních indikátorů blahobytu. Ve třetí části práce je zkonstruován Index národního blahobytu pro Českou republiku. Klíčová slova ekonomie štěstí, subjective well-being, HDP, Human Development Index, Happy Planet Index, Index národního blahobytu Annotation This bachelor thesis deals with theoretical foundations and practical applications of economics of happiness. In the first part, we describe conditions of revival of an interest in concept of happiness in economics and development of understanding the term happiness in history and current practice. Then we discuss issues of factors influencing happiness and some political implications of economics of happiness. The second part summarizes problems of using GNP and alternative indicators of welfare. In the third part National Well-being Index is designed, specially for circumstances of Czech republic. Key words economics of happiness, subjective well-being, GNP, Human Development Index, Happy Planet Index, National Well-being Index - 5-

Obsah.Úvod. 2. Cíle práce...2 3. Metodika práce......3 4. Ekonomie štěstí...4 4. Vznik a vývoj ekonomie štěstí..4 4.2 Definice štěstí a faktory ovlivňující štěstí podle teorií ekonomie štěstí 2 4.2. Definice štěstí...2 4.2.2 Faktory ovlivňující štěstí..23 4.3 Vybrané politické implikace ekonomie štěstí...27 5. Přístupy k měření štěstí...3 5. Subjektivistické přístupy k měření štěstí...3 5.. Dotazníková šetření a reported subjective well-being 3 5..2 Experience Sampling Method a Day Reconstruction Method...33 5.2 Objektivistické přístupy k měření štěstí.34 5.2. Kritika používání HDP jako indikátoru blahobytu.35 5.2.2 Alternativy k HDP...39 5.2.3 Charakteristika vybraných alternativních indikátorů..4 6. Návrh konstrukce a výpočet Indexu národního blahobytu......5 6. Výběr faktorů 5 6.. Osobnostní faktory......5 6..2 Ekonomické faktory... 5 6..3 Institucionální faktory....5 6.2 Operacionalizace faktorů a přidělení vah......52 6.2. Zdraví..52 6.2.2 Rodina.53 6.2.3 Vzdělání...54 6.2.4 SWB 54 6.2.5 Příjem...55 6.2.6 Nezaměstnanost..55 6.2.7 Ekonomická svoboda...56 6.2.8 Demokracie.58 6.2.9 Korupce....... 59-6-

6.2. Bezpečnost....59 6.3 Data a výpočet indexu...6 6.3. Data a výpočty...6 6.3.2 Srovnání výsledků a interpretace...72 7. Diskuse....73 8. Závěr...75 9. Seznam literatury 77. Seznam příloh...83-7-

Seznam použitých zkratek avg. - průměr CPI Corruption Perception Index (Index vnímání korupce) DEM Democracy Index (Index demokracie) DRM Day Reconstruction Method EDU Education Index (Index vzdělání) EFREE Economic Freedom Index (Index ekonomické svobody) EMP Employment Index (Index zaměstnanosti) ESM Experience Sampling Method EU European Union (Evropská Unie) EVS Europan Value Studies EYS Experienced Years of Schooling FAM Happy Family Index (Index šťastné rodiny) GDP Gross Domestic Product (Hrubý domácí produkt) gha globální hektar GNI Gross National Income (Hrubý domácí příjem) GNH Gross National Happiness (Hrubé národní štěstí) GPI Genuine Progress Indicator (Indikátor skutečného pokroku) GS Genuine Savings GSOEP German Socio-Economic Panel GSS General Social Survey HDI Human Development Index (Index lidského pokroku) HDP Hrubý domácí product HLY Happy Life Years HNP Hrubý národní produkt IBRD International Bank for Reconstruction and Development - 8-

IHDI Inequality-adjusted HDI (HDI upravené o nerovnost) IMF International Monetary Fund (Mezinárodní měnový fond) INC Income Index (Index příjmu) IPRW Index of Potential Reducing of Well-being (Index potenciálního snížení blahobytu ) ISEW Index of Sustainable Economic Welfare LE Life Expectancy at Birth (Střední délka života při narození) LSAT Life Satisfaction (Spokojenost se životem) MDGs Millenum Development Goals (Rozvojové cíle tisíciletí) MYS Mean years of schooling NEF New Economic Foundation NORC National Opinion Research Centre NWI National Well-being Index (Index národního blahobytu) OSN Organizace spojených národů PWB Psychological Well-Being (psychologický pocit blaha) SAF Safety Index (Index bezpečnosti) SNA System of National Accounts SNI - Sustainable National Income SWB Subjective Well-Being (subjektivní pocit blaha) SWLS - Satisfaction with life scale (stupnice spokojenosti se životem) UNDP United Nation Development Programme UNODC United Nation Office on Drugs and Crime W World (svět) WB World Bank (Světová banka) WHI World Happiness Index (Index světového štěstí) WVS World Value Survey - 9-

. Úvod Každý chceme být šťastný a každý máme vlastní názor jak toho dosáhnout. I když se ukazuje, že štěstí je koncept, který je pozoruhodně podobný napříč různými kulturami, jeho teoretické uchopení je velice obtížné. Ani filosofové, psychologové nebo ekonomové se dosud neshodli na jednotném teoretickém konceptu, definici nebo způsobu zjišťování. Tato bakalářská práce reaguje na rostoucí zájem o problematiku štěstí ze strany ekonomie. Zhruba od 7. let 2. století se začíná formovat subdisciplína ekonomie, které se říká ekonomie štěstí. Ekonomie štěstí reaguje na přeceňování vlivu příjmu jedinců i společnosti na blahobyt či štěstí a vychází z širšího pojetí užitku než konveční ekonomie (Graham, ). Ekonomie studuje štěstí teprve krátkou dobu. Ranní ekonomové a filosofové od Aristotela k Benthamovi, Millovi a Smithovi začlenili studium ekonomie do svých prací, nicméně jak se ekonomie stávala čím dále kvantitativnější a rigoróznější vědou, ubývalo také definicí blahobytu (Graham, ). Absence hlubšího chápání toho, co činí lidmi opravdu šťastnými, může způsobit zkreslení i ve standardních ekonomických modelech. Často se jedná o tzv. mimoekonomické faktory. Například volba povolání se zdaleka neodvíjí pouze podle výše očekávaných příjmů a pracovní mobilita je stále překvapivě nízká, přestože racionální by z hlediska ekonomického rozhodování bylo neustále se stěhovat za nejlepšími pracovními nabídkami. Druhou rovinou této problematiky je problém používání HDP a odvozených charakteristik jako výlučného indikátoru lidského blahobytu a rozvoje. HDP bývá kritizován z mnoha důvodů. Nejen, že opomíjí mnohé faktory, které přispívají k lidskému štěstí, ale bývá dokonce navýšen kvůli faktorům, které lidské štěstí snižují, např. přírodní katastrofy, degradace životního prostředí nebo zbrojení a kriminalita. Ekonomové se převážně od 9. let snaží zkonstruovat indikátory, které by reflektovaly blahobyt společnosti lépe. Jedná se například o Human Development Index, Happy Planet Index, Gross National Happiness, Quality of Life Index, Happy Life Years.Užitečné je i prosté dotazníkové šetření, kde jsou respondenti tázáni, zda se cítí být šťastní subjective well-being. První ekonom, který revidoval koncept štěstí v ekonomii byl - -

Richard Easterlin na začátku 7. let. Easterlin formuloval paradox, který vzbudil zájem o hlubší zkoumání této problematiky. Další rozkvět ekonomie štěstí je patrný od 9. let. V následujících kapitolách se pokusím čtenáři stručně a výstižně přiblížit vztah ekonomie a štěstí, výzkumy probíhající v této oblasti a některé jejich teoretické a praktické aplikace. Následně se věnuji konkrétním způsobům měření lidského štěstí a blahobytu společnosti a pokusím se syntézou těchto přístupů vytvořit způsob měření, který mohl přispět k porozumění možnostem, jaké mají občané České republiky pro dosahování vlastního štěstí. - -

2. Cíle práce Cílem této práce je prozkoumat teoretický přístup ekonomických věd ke štěstí a získané poznatky použít pro odhad blahobytu obyvatel České republiky. V první fázi budu psát o pojetí konceptu štěstí v ekonomii a částečně i v dalších oblastech, zejména filosofii a psychologii. V další části se zaměřím na kritiku HDP a na rozbor alternativních indikátorů a jiných způsobů měření lidského blahobytu a rozvoje. Z porovnání výsledků, výhod a nevýhod těchto indikátorů se v závěrečné části pokusím sestavit takový indikátor, který by byl nejvhodnější pro měření štěstí obyvatel České republiky. Poslední část práce bude tvořit diskuse a porovnání možných přínosů výsledného indexu s obdobnými indexy, používanými v České republice. - 2-

3. Metodika práce Tato bakalářská práce je v zásadě rozdělena na dvě části teoretickou a praktickou. Teoretická část bude mít formu literární rešerše odborných monografií, sborníků, článků, tezí a statistických dat týkajících se konceptu štěstí, ekonomie štěstí a jednotlivých indikátorů a způsobů jejich měření. V praktické části práce chci na základě poznatků z teoretické části a výhod a nevýhod alternativních ukazatelů zkonstruovat jednoduchý index, jehož prostřednictvím by bylo možné změřit blahobyt či štěstí obyvatel České republiky. Způsob konstrukce Indexu národního blahobytu (NWI) vychází z metodiky indexů Human Development Index a Happy Planet Index. Obsahově vychází z diskuse o faktorech ovlivňující štěstí ve 4. kapitole této práce a z obsahu výše zmíněných indexů. NWI se skládá ze dvou samostatných subindexů Happy Life Years a Index of Potential Reducing of Well-being. HLY je tvořeno dvěma dílčími indexy střední délkou života a subjektivním pocitem spokojenosti. IPRW se skládá z osmi dílčích indexů a každý dílčí index má stanovenu určitou váhu, podle míry důležitosti, kterou jim přikládají respondenti výzkumů EVS a kvalitativního výzkumu Eurobarometru. Geometrickým průměrem těchto vážených dílčích indexů získáme IPRW a jeho součin s HLY tvoří konečný index Index Národního blahobytu. Vzorec jeho výpočtu zapisujeme: NWI HLY * 8 EDU * FAM * INC * EMP * EFREE * DEM * CPI * SAF V této fázi pracuji se statistickými daty z mezinárodních výzkumů a mezinárodních statistických organizací. Index musí být zkonstruován tak, aby vycházel z dostupných dat a nevznikaly tak při jeho výpočtu dodatečné náklady. Před vlastní konstrukcí Indexu je nutné zamyslet se nad specifiky České republiky, tedy nad tím co lidi činí šťastnými. V Indexu jsou tak zohledňovány faktory jako příjem, střední délka života, nezaměstnanost, ekonomická stabilita, politický režim a stabilita, bezpečnostní situace, přístup k lékařské péči, vzdělanost, rodinné zázemí a subjektivní pocit spokojenosti. - 3-

4. Ekonomie štěstí V této kapitole se budu stručně zabývat teoretickými východisky ekonomie štěstí. V první řadě si ukážeme, jak a proč se ekonomie štěstí dostala do popředí zájmu některých ekonomů a psychologů, a jak si hledá cestu do hlavního proudu ekonomického myšlení. Zároveň ukážu, že pojem štěstí nebyl ekonomii nikdy cizí a popíšu, jak se vyvíjelo jeho chápání až do marginalistické revoluce ve dvacátém století. V další části se budu zabývat definicí štěstí a faktory ovlivňujícími štěstí podle ekonomie štěstí. Má-li být štěstí počítáno, musíme identifikovat podmínky a situace, které jej ovlivňují a ty kvantifikovat. Tato kapitola se bude stručně zabývat teoriemi současných představitelů ekonomie štěstí a bude sloužit jako jedno z východisek pro praktickou část, kdy se pokusím o vytvoření zcela nového Indexu národního blahobytu. Třetí a poslední část této kapitoly bude přehledem vybraných politických implikací ekonomie štěstí. Měla by nám především odpovědět na otázky, proč se štěstím v ekonomii zabývat, a jaké jsou možné praktické aplikace výzkumu štěstí celých územních celků, a jestli se má vláda vůbec touto otázkou zabývat. Právě odpověď na poslední otázku má závažné důsledky pro zvolenou metodiku praktické části. 4. Vznik a vývoj ekonomie štěstí Pro mnoho lidí, z laické i odborné veřejnosti, je ekonomie štěstí novým nebo zcela okrajovým pojmem. Není se čemu divit, protože do česky psané odborné literatury si toto odvětví ekonomie hledá cestu jen pomalu. V nedávné době upoutala pozornost veřejnosti zpráva, že asijský stát Bhútán zavádí nový způsob měření blahobytu a místo klasického měření domácího produktu, tedy HDP, zavádí měření prostřednictvím takzvaného hrubého národního štěstí. Málokdo však tuší, že se jedná více než o výstřelek bhútánského krále, zvláště když Bhútán je jednou z nejchudších zemí na světě, ale že se de facto jedná o přístup, který je součástí rozsáhlejší revoluce v ekonomickém myšlení. například zde: () - 4-

Tato revoluce přináší myšlenky a teorie, které zpochybňují přímý pozitivní vztah mezi růstem důchodu a růstem blahobytu, potažmo štěstí. Ekonomie štěstí zdůrazňuje, že na blahobyt člověka a agregátně na štěstí celé společnosti působí řada dalších ekonomických i neekonomických vlivů. Ne že by tvrzení, že peníze nejsou vše, bylo našemu současnému uvažování zcela cizí. Moderní ekonomie se však vyvinula způsobem, který dovoluje provádět analýzy blahobytu bez kardinálního pojetí užitku a bez přihlédnutí k psychologické kategorii štěstí vůbec. Je proto zřejmé, že ekonomie štěstí čelí i závažným metodologickým výzvám. Hned na začátku je dobré zmínit, že ekonomové nepovažují ekonomickou aktivitu, tj. produkci statků a služeb, za cíl sám o sobě, ale zdůrazňují, že má hodnotu pouze do té míry, do které přispívá k lidskému štěstí (Frey, Stutzer, 22). Ekonomie štěstí může být definována jako přístup, který hodnotí blahobyt kombinací technik typicky používaných v ekonomii, a těmi které se běžněji používají v psychologii (Graham, ). Že psychologie hraje v moderní ekonomii čím dál výraznější roli, dokazuje například i to, že v roce 22 byla Nobelova cena za ekonomii udělena psychologovi Danieli Kahnemanovi za to, že integroval vhledy z psychologického výzkumu do ekonomie, konkrétně lidský úsudek a rozhodování v nejistotě (Coyne, Boettke, 26). Hlavním zaměřením výzkumů ekonomie a štěstí je podle ekonomů Coyna a Bottke (26) porozumění propojení mezi ekonomickými výstupy a výsledným štěstím ekonomických aktérů. V moderní ekonomii se myšlenky a empirické důkazy, způsobující teoretický rozchod mezi důchodem a štěstím, objevují v 7. letech 2. století2. Jedná se o práce ekonomů Richarda Easterlina3 (974) a Tibora Scitovsky4 (976) (Stutzer, Frey, 2). 2 Bruni a Porta (27) pokládají za startovní bod nových studií štěstí, ve vztahu k ekonomickému poli, kapitolu z publikace psychologů Brickmana a Campbella Hedonic relativism and planning good society (97). V této kapitole autoři diskutují tezi, že zlepšování objektivních životních podmínek nezanechává žádný trvalý efekt na osobním well-being. Na tento zájem psychologů o pár let později navázali níže zmínění ekonomové Easterlin a Scitovsky (Bruni, Porta, 27) 3 EASTERLIN, R. 974. Does Economic Growth Improve the Human Lot? Some Empirical Evidence 4 SCITOVKY, T. 976: Joyless Economy: Psychology of human satisfaction - 5-

Richard Easterlin byl americký ekonom, který v sedmdesátých letech provedl sérii empirických měření (Štika, ). Easterlin na datech pro USA a další země 5,6 zkoumal veličinu zvanou subjective well-being (SWB), která je ekonomy a psychology používána pro měření štěstí a blahobytu prostřednictvím dotazníkového šetření (podrobněji v kapitole 5). Z měření vysledoval empirické vztahy mezi důchodem a štěstím, které jsou dnes známé jako Easterlinův paradox. Z dat vyplynulo, že bohatší lidé jsou v rámci jednoho států v průměru šťastnější, v mezinárodním srovnání je však pozitivní korelace mezi příjmem a SWB signifikantní pouze do určité úrovně HDP7, a že růst důchodu v čase nemá na štěstí člověka zásadnější vliv. Přestože po druhé světové válce došlo ve vyspělých zemích k výraznému růstu HDP/os., reportované SWB stagnovalo (Štika, ). Prvním ekonomem, který chtěl vysvětlit Easterlinův paradox byl sám Easterlin. Zpočátku byla nejběžnější vysvětlení založená na Dusenberryho teorii relativního důchodu. Později byly úvahy rozpracovány a nyní jsou nejběžnější vysvětlení založená na teorii relativní spotřeby (Bruni, Porta, 27). Podrobnější vysvětlení paradoxu nabídl již zmíněný psycholog Kahneman, který rozlišuje dvě hlavní příčiny nezávislosti důchodu a štěstí. Jsou jimi tzv. hedonic treadmill effect a satisfaction treadmill effect (Štika, ). Obě tato vysvětlení vycházejí z psychologie, konkrétně z teorie hédonické adaptace a set-point teorie, které rozpracovali psychologové Brickman a Campbell (97) (Bruni, Porta, 27). Stručně řečeno, hédonický treadmill závisí na mechanismu adaptace, a tedy lidský blahobyt s příjmem neroste jednoduše proto, že se jedinci adaptují na novou úroveň důchodu. Satisfakční treadmill pak závisí na aspiracích, které jak známo mají tendenci s příjmem růst (Bruni, Porta, 27). Štěstí je v tomto pojetí odvozené od rozdílu mezi aspirací a skutečností. Obě tyto teorii ukazují, že snaha o dosažení štěstí 5 Použil dva typy dat. Dotazníky, zkoumající štěstí, které používala organizace Gallup-poll, a výzkumy humanistického psychologa Hadleye Cantrila. Oba typy dat byly založeny na subjektivním sebehodnocení (Easterlin, 974) 6 čtenáře může napadnout, že srovnávat země v otázce jako je štěstí, může mít problémy s přenositelností termínu. Easterlin (974) však na základě Cantrilových výzkumu ilustruje, že štěstí je jeden z pojmu, který je na rozdíl od jiných konceptů vztahujících se k emocím, snadno přeložitelný do dalších jazyku. Navíc podmínky ovlivňující štěstí se zdají být mezi různými kulturami velmi podobné 7 po dosažení příjmů, dostatečných k naplnění základních životních potřeb, se již začne projevovat vliv rostoucích aspirací a relativní rozdíly v příjmu. Ve hře jsou ale nejspíš i jiné faktory než je příjem, například kulturní vzorce a nerovnost (Graham, ) - 6-

prostřednictvím akumulace důchodu je problematická (Štika, ). Další teorií je tzv. social treadmill a vychází z teorie, že člověk čerpá svůj užitek z jeho úrovně spotřeby ve srovnání s úrovní spotřeby ostatních lidí. Oproti předchozím dvěma teoriím, se liší zejména tím, že jej nelze použít v izolaci. Hlavní tezí je, že užitek úrovně spotřeby závisí nejen na absolutní úrovni, ale také na relativní úrovni. Vysvětlení pro Easterlinův paradox se nabízí. Jestliže zbohatnou všichni, všichni spotřebovávají více, ale ničí blahobyt neroste. Podobný jev můžeme pozorovat například u závodů ve zbrojení. Růst aspirací nebo poziční soupeření produkuje negativní externality ve spotřebě, které znečišťují individuální užitek (Bruni, Porta, 27). Easterlin se domnívá, že se lidé lépe adaptují v nefinančních než ve finančních oblastech, takže určité důležité události, jako ztráta bližního, mohou mít na štěstí trvalý efekt, i při přijetí set-point teorie, která tvrdí, že každý jedinec má danou určitou úroveň štěstí8, od které se může během života pouze krátkodobě odchylovat (Graham, ). Právě orientace i na jiné než finanční aspekty je východiskem ekonomie štěstí i této bakalářské práce. Takto tedy ekonomové v sedmdesátých letech otevřeli debatu o zkoumání vztahu mezi ekonomií a štěstím. Pojem štěstí však nebyl ekonomii v minulosti vůbec cizí. Jeho zkoumáním se zabývala i klasická ekonomie. K odcizení štěstí a ekonomie došlo až s nástupem marginalistické revoluce na začátku 2. století. Hlavní přístupy ke zkoumání štěstí v ekonomii vychází z filosofických pojetí štěstí jako eudaimonie nebo hédonismu (Bruni, Porta, 27). Eudaimonia je štěstí podle Aristotela. Je to nejvyšší a nejvznešenější věc, které člověk může dosáhnout. Štěstí, eudaimonie, není nikdy nástrojem pro dosažení ničeho dalšího, naopak všechny dobré věci, jsou pouze nástrojem k dosažení štěstí. Podle Aristotela se dá eudaimonie dosáhnout jedině nepřímo, praktikováním ctnostných aktivit ducha, jako je nezištná kultivace přátelství a lásky a aktivní činnost pro dobro společenství. Aristotelovo pojetí štěstí bylo v Evropě během renesance často oživováno, stejně jako na konci středověku (Štika, ). Toto pojetí silně ovlivňovalo například italskou školu 8 Bruni a Porta (27) říkají, že podle set-point teorie zůstává úroveň štěstí během života prakticky konstantní, protože osobnost a temperament se zdají hrát ve štěstí silnou roli. V dlouhodobém výhledu jsme fixování na hédonické neutralitě a snahy o dosažení štěstí mají krátkodobý účinek. Tato problematika je diskutována například na případech výherců loterie (např. Brickman, 978) - 7-

občanského humanismu a jejího představitele Antonia Genovesiho, který rovněž chápal štěstí jako eudaimonii a považoval ctnosti k ní vedoucí, za hlavní ekonomický zdroj společnosti, který produkuje důvěru a sociální kapitál (Štika, ). Rovněž Adam Smith vidí štěstí jako konečný cíl lidské existence a hlavním zdrojem štěstí je podle něj vzájemné porozumění. Bohatství je pak prostředkem k dosažení štěstí a touha po bohatství je motor sociální dynamiky a ekonomického rozvoje. Dalším z klasických ekonomů, který chápal štěstí v pojmech eudaimonie, byl Alfred Marshall, známý bojovník proti chudobě, která podle něj přestavovala zásadní překážku k rodinnému životu, přátelství a náboženství, které chápal jako hlavní zdroj štěstí (Štika, ). Zásadní zlom ve vývoji ekonomického myšlení znamenal utilitaristický přístup ke štěstí Jeremy Benthama. Bentham navázal na učení o hédonismu, vytvořené řeckými epikurejci (Štika, ). Hédonismo znamená potěšení a podle epikurejského učení lze dosáhnout štěstí, i když člověk cítí bolest tím, že člověk nachází útěchu v minulých nebo budoucích potěšeních. Vědomi si rostoucích aspirací, preferovali epikurejci nízká očekávání a asketický život (Bořuta, 2) Bentham zavedl místo štěstí jednorozměrnou individualistickou veličinu užitek (Štika, ), přičemž užitek byl pojímán jako závislý pouze na příjmu, vyjádřený individuálními volbami nebo preferencemi v rámci racionálního individuálního rozpočtového omezení (Graham, ). Pod vlivem utilitarismu se těžiště zájmu přesouvá ze zkoumání bohatství jako prostředku k dosažení štěstí směrem k užitku, který se stává finálním cílem života. Francis Edgeworth 9 zavádí indiferenční analýzu (Štika, ). Další zlom přichází s ekonomem Vilfredem Paretem. Ten odmítl ekonomickou teorii, založenou na subjektivní kardinalistické teorii užitku a upřednostnil pozorování voleb, kterým můžeme odvodil preference člověka, které lze modelovat indiferenční analýzou. 9 Edgeworth také přišel v 9. století s teoretickou koncepcí tzv. hedonometru, více napr. (Colander, 27) pojetí užitku jako kardinální měřitelné veličiny bylo zamítnuto jako nevědecké, protože není objektivně měřitelný. Neexistuje způsob jak poměřovat rozpětí užitku mezi jednotlivci, ani způsob jak ukázat, že dva jedinci se stejným příjmem získají stejnou úroveň přídavného uspokojení z daného zvýšení tohoto příjmu (Powthavee, 27) - 8-

Na Paretovo ordinalistické pojetí mezního užitku navázal anglický ekonom John R. Hicks, který ve 3. letech 2. století významně doplnil a rozpracoval indiferenční analýzu (Sojka, Kouba, ). Hicks byl jedním ze zakladatelů tzv. nové ekonomie blahobytu, která ve 3. letech znamenala přechod od kardinálního pojetí užitku k ordinálnímu (Frey, Stutzer, 22). Teorie projevené preference založená na Paretově přístupu se stala základem neoklasické ekonomie. Se zavedením ordinalistické teorie však odpadla možnost interpersonálního srovnávání a došlo k vydělení otázky štěstí z ekonomie (Štika, ). Jak jsme však viděli výše, empirická pozorování nejsou zcela v souladu s očekáváními teorií hlavního ekonomického proudu a zpochybňují platnost premisy beroucí užitek jako rostoucí funkci důchodu (Štika, ). Powdthavee (27) říká, posledních několik desítek let existuje v ekonomii hnutí, které tvrdí, že užitek by měl být chápán v termínech štěstí, a že může a měl by být měřen. Toto hnutí vzniklo kvůli nahromaděným důkazům, že jednotlivci ne vždy jednají racionálně, když dělají rozhodnutí o spotřebě. Jedná se například o nedostatek informací, odhady budoucnosti nekonzistentním a excesivním způsobem a neschopností vybrat si největší množství užitku. Neplatnost základních axiomů neoklasické ekonomie způsobuje, že se empirická pozorování liší od očekávání vycházejících ze současného ekonomického uvažování rostoucí příjem by měl zvýšit užitek. Tedy lidé bohatnou, ale šťastnější či spokojenější zjevně nejsou. Z tohoto důvodu se zejména v 9. letech 2. století začalo rozšiřovat ekonomické hnutí, snažící se znovu začlenit zkoumání štěstí do ekonomie ekonomie štěstí. Ekonomie štěstí je sama součástí obecnějšího hnutí v ekonomii, které zpochybňuje úzké předpoklady neoklasické ekonomie. Nové směry výzkumu otevřely například koncept omezené racionality a behaviorální ekonomie (Graham, ). Kromě omezené racionality jsou problematické, ve standardním pojetí užitku obtížně uchopitelné, rozdílné preference materiálních a nemateriálních statků. Člověk si často zvolí například hůře placenou práci, která ho ale více naplňuje (Graham ). V pracích ekonomů, zabývajících se štěstím, je užitek dále rozpracováván a rozšiřován. Kromě vězňovo dilema - Powthavee (27) tuto problematiku ilustruje na příkladu dvou horníků, kteří sei při nedostatků informaci vyberou dominantní strategii, která je v této variantě představována lepe placenou prací v horších podmínkách - 9-

neoklasického pojetí užitku, jako decision utility, tedy užitku jako vyjádření preferencí (Kahneman, Sudgen, 25) se v literatuře můžeme setkat například s experienced utility2, který je založen na individuálních zkušenostech se spotřebou nebo na životních událostech v minulosti, expected utility, který referuje k užitku očekávaném v budoucnosti (Powdthavee 27) nebo procedural utility, který obrací pozornost od výstupům k individuálním zájmům vedoucím k výstupům (Stutzer, Frey, 2). 3 4.2 Definice štěstí a faktory ovlivňující štěstí podle teorií ekonomie štěstí V této kapitole si ukážeme jak současní ekonomové a psychologové definují štěstí a kterým, zejména nefinančním, aspektům lidského života dávají z hlediska štěstí největší váhu. 4.2. Definice štěstí Definovat štěstí není vůbec jednoduché. To jistě každý zná ze své osobní zkušenosti. Pro někoho je štěstí mít dobrou práci, pro jiného milující rodinu, pro třetího je podmínkou šťastného života sebezdokonalování, altruismus nebo rušný život plný intenzivních zážitků. Důležité, i z metodologického hlediska, je, zda štěstí chápeme jako celkovou situaci člověka a jeho postoj k životu nebo jako momentální afektivní stav4 (Stutzer, Frey, 2). Někteří vědci, zejména zastánci liberálních ekonomických teorií, navrhují, že vlády by se o tento koncept zajímat neměly a měly by věnovat pozornost kvalitnímu institucionálnímu uspořádání, které umožní každému jedinci minimalizovat obtíže a realizovat vlastní štěstí podle svého (např.coyne, Boettke, 26). Aby to nebylo příliš jednoduché, někteří ekonomové považují termíny well-being, happiness, life satisfaction a utility za vzájemně zaměnitelné, ale co je důležité, měřitelné 2 konceptem experienced utility se například zabývá již zmíněný nobelista D. Kahneman tedy není důležité pouze CO, ale také JAK 4 viz kap. 5 srov. Day Reconstruction Method a reported subjective well-being a objektivistické metody měření blahobytu 3-2-

dotazníkovými šetřeními (Easterlin, 25). I pokud se ekonomové pokoušejí o definici štěstí, nepanuje mezi nimi shoda. Ng definuje štěstí jako welfare, pro Oswalda znamená štěstí potěšení nebo spokojenost, Frey a Stutzer používají SWB jako proxy měření užitku (Bruni, Porta, 27). Ani psychologie, která se štěstím zabývá déle a intenzivněji něž ekonomie,5 nedisponuje jednotnou definicí. Psychologové například rozlišují mezi life satisfaction, což je kognitivní element, affection jako afektivní komponentou a subjectvive well-being, která je syntetickou komponentou a je definována jako stav obecného blahobytu, wellbeing (Bruni, Porta, 27). Ale i když není štěstí obecně definováno, je obvykle empiricky měřeno na základě dotazníků, přičemž jedny z nejznámějších sběrů dat provádí Eurobarometer a World Value Survey (WVS). V těchto dotaznících se měří již zmíněné subjective well-being (nebo také reported SWB), což někteří ekonomové používají jako definici štěstí (např. Frank nebo Layard) (Bruni, Porta, 27). Tato dotazníková šetření jsou postavená na jednoduché otázce Jste šťastní?6 Bruni a Porta (27) poznamenávají, že tento přístup má blízko k eudaimonismu. Ale ani když přijmeme jako definici štěstí reportované subjective well-being, není definice kompletní. Musíme ještě definovat, co je to subjective well-being. Frey a Stutzer (2) říkají, že SWB je vědecký termín používaný psychology pro individuální hodnocení rozsahu ve kterém subjekt zakouší pozitivní a negativní efekty, štěstí nebo spokojenost se životem. Psycholog Ed Diener navrhuje hierarchický model SWB, který je složen ze čtyř komponent, kterými jsou příjemné emoce (láska, radost, štěstí ), negativní emoce (smutek, zlost..), celkové posouzení života (hodnocení života, naplnění, smysl, úspěch..) a hlavní zdroj spokojenosti (manželství, práce, zdraví, volný čas ). V tomto modelu jsou štěstí a life satisfaction pouze komponentami SWB a jedná se tedy o komplexnější koncept (Bruni, Porta, 27)7. 5 experimentální studie o štěstí probíhají na poli psychologie od 5. let 2. století (Bruni, Porta, 27) podrobněji k metodologii WVS a Eurobarometeru kap. 5 7 nebo viz psychologické pojetí SWB jako syntetické komponenty 6-2-

V zásadě je důležité, zda zaujmeme hédonický nebo eudaimonický postoj. Hédonický znamená, že well-being sestává z hledání potěšení a vyhýbání se strastí, respektive jejich poměru, eudaimonický zase říká, že well-being je více než hédonické nebo subjektivní štěstí. Štěstí se objeví, jestliže lidé dobře fungují a interagují v rámci společnosti. Například psychologové Ryff 8 a Singer definují well-being jako usilování o dokonalost nebo realizaci vlastního potenciálu (Bruni, Porta, 27). Well-being se také liší od tzv. life satisfaction, který podle Campbella vyjadřuje individuálně pociťovanou vzdálenost člověka od jeho aspirací (Bruni, Porta, 27). Graham () poznamenává, že koncept life satisfaction je preferována zejména psychology 9. Koncept subjective well-being je populární u mnoha ekonomů štěstí, kteří v měření blahobytu prostřednictvím dotazníkového šetření vidí dobrý prostředek, jak odhalit důležitost vlivu různých neekonomických faktorů na štěstí (v rámci analýzy dat jsou zkoumány korelace mezi reportovaným SWB a příjmem, věkem, rodinným stavem apod.) nebo měřit efekty různých makroekonomických opatření na SWB (nezaměstnanost, inflace) (Graham, ) nebo testovat klasické ekonomické hypotézy novým způsobem, např. přehodnocení vztahu nezaměstnanosti a inflace, tzv. misery index (Frey, 29) nebo nefinančních efektů nezaměstnanosti (Graham, ). Ekonomové štěstí tedy volí většinou subjektivní pohled na štěstí, což odráží nejasnost definice štěstí a fakt, že každý člověk má na štěstí a dobrý život jiný pohled. Podle Freye a Stutzera (2) může nicméně být individuální blahobyt zachycen a analyzován. Lidé totiž mohou být jednoduše tázání jak spokojeni či šťastni jsou. V ekonomii existuje tradice spoléhat se na úsudek lidí přímo zapojených. A tento postoj je považován za legitimní. Vlastní názor přímo zapojených aktérů bude brán v potaz i při konstrukci našeho Indexu národního blahobytu. 8 Carol Ryff také rozlišuje mezi psychological well-being (PWB) a SWB. Subjective well-being se v jejím podání vztahuje k celkové životní spokojenosti a štěstí, zatímco psychological well-being zastupuje roli rozvoje člověka a jeho existenčních výzev v životě (Bruni, Porta, 27) 9 v dotaznících zkoumající life satisfaction se používá otázka.how satisfied are you.?. R. Inglehart, koordinátor WVS používá Subjective well-being index, který je kombinací odpovědí na otázky vztahující se ke štěstí a spokojenosti (Bruni, Porta, 27) - 22-

4.2.2 Faktory ovlivňující štěstí Nyní se zaměřím na faktory ovlivňující štěstí. Vyjdu přitom z rozdělení, které nabízí ekonomové Frey a Stutzer (22). Ti rozlišují tři typy faktorů: Demografické a osobností věk, pohlaví, rodinné zázemí, národnost, vzdělání, zdraví atp. Ekonomické faktory zejména nezaměstnanost, příjem a inflace Politické faktory rozsah možností občanů participovat v politice, stupeň politické decentralizace Demografické a osobnostní faktory Podle autorů, studie prováděné pro mnoho různých zemí a časových period identifikovaly některé obecně platné výsledky, vztahující se k demografickým a osobnostním faktorům. Jedná se například o zjištění, že věk ovlivňuje štěstí tzv. U-shaped způsobem. To znamená že, mladí a starší lidé reportují větší úroveň štěstí, přičemž nejméně šťastní lidé jsou ve věku 3-35 let. Dále ženy jsou mírně šťastnější než muži, páry s dětmi jsou šťastnější než svobodní, cizinci jsou mírně méně šťastní než domácí obyvatelstvo, vzdělanější lidé jsou výrazně šťastnější a podlomené zdraví výrazně snižuje reportované štěstí.2 Při konstrukci Indexu národního blahobytu se pochopitelně můžeme věnovat jen některý výše zmíněným faktorům a to těm, jejichž zabezpečení může stát a společnost nějak ovlivnit. Konkrétně půjde o přístup o vzdělání, k lékařské péči a péči o zdraví o obyvatelstva a převažující životní styl, přístup k rodinnému životu a střední délku života. 2 Frey a Stutzer (22, ale i v dalších studiích), podotýkají, že v této oblasti výzkumu ještě není vyřešena otázka kauzality. Například se ptají: Zajišťuje manželství štěstí nebo je štěstí východiskem manželství? V ekonomické sféře se zase můžeme ptát Zajišťuje dobrá práce štěstí nebo mají šťastní lidé větší šanci získat vysněnou práci? Z povahy Indexu národního blahobytu však tyto úvahy nejsou tak důležité. Pro nás je důležité vědět, že lidé JSOU v manželství nebo v určitém zaměstnání šťastní a jakému počtu se toho daří dosáhnou. - 23-

Tyto faktory a jejich vliv budou detailněji popsány v kapitole o alternativních indikátorech a v praktické části práce. Nezaměstnanost Jak bylo výše řečeno, mezi hlavní ekonomické faktory patří nezaměstnanost, příjem a inflace. U nezaměstnanosti musíme rozlišit, zda se jedná o nezaměstnanost individuální nebo obecnou. Výzkumy naznačují, že vlastní nezaměstnanost činí lidi velmi nešťastnými (Frey, Stutzer, 22). Nejde zdaleka jen o ztrátu příjmu. Výzkumy naznačují, že negativní vliv nezaměstnanosti přetrvává, i když má jedinec dostatečný náhradní zdroj příjmů (Graham, ). Také se ukazuje, že nezaměstnaní se nevrátí kompletně na předchozí úroveň spokojenosti, i když znovu získají zaměstnání (Powdthavee, 27). Výzkumy rovněž naznačují, že lidé jsou z nezaměstnanosti nešťastní, i když oni sami jsou zaměstnaní. Lidé se totiž mohou cítit špatně kvůli oněm nezaměstnaným nešťastníkům a také se bát, že sami budou mít v budoucnu podobný osud. Rovněž se zaměstnaným nemusí líbit větší sociální transfery nezaměstnaným nebo riziko vyšší kriminality a protestů nezaměstnaných (Frey, Stutzer, 22). Jak už jsem zmínila výše, když jsem se zabývala vysvětleními pro Easterlinův paradox, lidé mají tendence porovnávat se s ostatními. Platí to i pro nefinanční aspekty lidského života. Na druhé straně totiž vyšší obecná nezaměstnanost méně snižuje štěstí člověka, který je sám bez zaměstnání. Cítí totiž, že není sám, komu se to stalo, a že to možná není jeho chyba, což může mít pozitivní psychologické efekty na sebeúctu a sebehodnocení. Rovněž sociální stigma je při vyšší obecné nezaměstnanosti menší (Frey, Stutzer, 22).2 2 Na tomto místě je vhodné zmínit, že ne všechna pozitivní zjištění lze aplikovat na konkrétní politiku. Je evidentní, že když zjistíme, že nezaměstnaní lidé jsou méně nešťastní, když je bez práce větší počet lidí, nebudeme nezaměstnanost uměle zvyšovat, i když by to snad bylo jednodušší než její snižování. Je ale třeba brát v úvahu, že psychologické důsledky nezaměstnanosti mohou převážit nad ztrátou příjmu a od toho odvozovat politiku podpory v nezaměstnanosti. Anomální výsledky některých studií nás nutí být opatrnými při jejich zavádění do konkrétních politik (Graham, ). - 24-

Příjem Efekty příjmu již byly stručně diskutovány v souvislosti s Easterlinovým paradoxem. Ano, bohatší lidé vskutku vykazují vyšší úroveň reportovaného well-being, i když srovnání v čase a prostoru již nevykazuje tak konzistentní nebo robustní pozitivní korelaci. Vyšší příjem má, kromě možnosti akumulovat majetek a dosáhnou většího statutu, také tu vlastnost, že umožňuje bohatým lidem dosahovat štěstí podle svého a vést vzkvétající život snadněji než chudým, kteří mají omezené volby (Coyne, Boettke, 26) a (Graham, ). Graham () v souvislosti s příjmem uvádí jako jeden z důvodů, proč se zabývat komplexnějšími přístupy, než jen těmi zaměřenými na příjem, že reportované SWB lidí, kteří unikli chudobě, je nižší než lidí s obdobným příjmem, kteří v situaci chudých předtím nebyli, zejména kvůli nejistotě a strachu z opětovné chudoby. Data založená čistě na příjmech tuto rozdílnou úroveň well-being neodhalí. Když se budeme soustředit na pozitivní a silnou korelaci mezi příjmem a štěstím v rámci jedné společnosti, můžeme říci, že štěstí lze koupit za peníze. Viděli jsme však, že toto tvrzení není stoprocentní, a že musíme brát v úvahu aspekty jako je adaptace, rostoucí aspirace nebo poziční soupeření. Přílišné soustředění na příjem, jako pouze na jeden z aspektů lidských tužeb, může také způsobit opomenutí nehmotných statků (např. rodinný život a volný čas) a snižovat tak celkový blahobyt člověka (Coyne, Boettke, 26). V rámci společnosti musíme v souvislosti s příjmem sledovat i rozložení bohatství. Graham () poznamenává, že nerovnost je negativní pro well-being chudých a pozitivní pro well-being bohatých. Frey a Stutzer (22) k této problematice říkají, že bohatí lidé způsobují negativní externí efekt na chudé. Tato teorie vychází z již zmíněné hypotézy relativního příjmu. Diskutována je v této souvislosti i role pozičních statků, jejichž spotřeba je plýtváním produktivních zdrojů, čímž dochází k snižování celkového blahobytu společnosti. Způsob zkoumání nerovnosti závisí i na rozvinutosti země. Ačkoli v rozvinuté a bohaté zemi může nerovné rozdělení příjmu negativně ovlivňovat SWB chudších z důvodu role relativního příjmu a komparace s ostatními občany, nerovnost může být také brána jako signál budoucích možností a mobility. Záleží na efektivnosti veřejných institucí a trhu - 25-

práce. Podle dat má v USA a Evropě 22 nerovnost na štěstí mírný nebo nedůležitý vliv, naopak v Latinské Americe má silnější negativní vliv na chudé vrstvy, protože signalizuje spíše trvalé výhody či zvýhodnění bohatých než budoucí příležitosti a mobilitu (Graham, ). V rámci praktické části bude sledován i index ekonomické svobody, protože jedině ta zaručí, že jedinec bude mít svobodu uplatnit získané prostředky pro zvýšení svého blahobytu tak, jak to sám uzná za vhodné. Inflace a trade-offs mezi inflací a nezaměstnaností Co se týče inflace, studie rovněž prokázaly, že vyšší míra inflace redukuje reportované štěstí. Pro dvanáct evropských zemí bylo v letech 975-9 spočítáno, že nárůst míry inflace o pět procentních bodů, snižuje průměrné štěstí o,5 jednotek spokojenosti. To znamená, že 5% populace se přesune do nižší kategorie spokojenosti. Otázka zní, jak moc musí země v průměru snížit inflaci, aby bylo možné tolerovat nárůst nezaměstnanosti o jeden procentní bod tak, aby lidé zůstali v průměru stejně spokojeni. Bylo spočítáno (stejné země a časový úsek jako výše), že nárůst nezaměstnanosti o jeden procentní bod je kompenzován snížením inflace o,7 procentních bodů. Tyto výsledky se významně liší od indexu mizérie23, který byl jednoduše definován jako suma procent míry nezaměstnanosti a míry roční inflace. Tento index přiřazuje nezaměstnanosti ve vztahu k inflaci příliš nízkou váhu, co se týče vlivu na reportované štěstí (Frey, Stutzer, 22). Typ demokracie, decentralizace, korupce Frey a Stutzer (22) říkají, že lidské štěstí je ovlivněno politickým systémem ve kterém žijí. Lze očekávat, že lidé žijící v konstitucionální demokracii budou spokojenější, neboť politikové jsou více motivování vládnout podle jejich zájmů. Demokratické instituce, 22 přičemž tento vliv je silnější v Evropě, protože USA tradičně vnímá vzestupnou sociální mobilitu jako běžnou a častější (Frey, Stutzer, 22) 23 váha inflace a nezaměstnanosti je stejná (Jurečka, 29) - 26-

zejména právo participovat na volbách, tedy přispívají ke štěstí občanů. Důležité je, jak politické uspořádání dovoluje občanům činit rozhodnutí podle vlastních preferencí. Politická, ekonomická a osobní svoboda silně a statisticky významně korelují se štěstím (Veenhoven, 2). Frey a Stutzer (22) zjišťovali vliv přímé demokracie na štěstí na datech ze Švýcarska v letech 992-94. Výsledky naznačují, že rozsah možností přímé demokratické participace, zejména častá referenda, mají významný pozitivní vliv na štěstí.24 Frey a Stutzer (2) rovněž zkoumali procedurální užitek odvozený od přímé demokracie. Porovnáním cizinců, nemajících ve Švýcarsku volební právo, a občanů s volebním právem, došli k závěru, že přímá demokracie má silnější vliv na občany s volebním právem, a tedy že politickou participací je dosahováno i procedurálního užitku. Decentralizace má rovněž pozitivní vliv na štěstí. Frey a Stutzer (22) k tomu poznamenávají, že decentralizace lépe zajistí naplňování preference voličů. Zajímavé je z hlediska blahobytu občanů sledovat vliv korupce (např. Tavits, ). Ta nejenže snižuje blahobyt v podobě plýtvání veřejnými prostředky, ale také snižuje jistotu jedinců, že se ke svým cílům dostanou legální cestou, znemožňuje provést přesné kalkulace nákladů na dosažení těchto cílů a konečně snižuje důvěru lidí v politiku a fungování společnosti, což jsou rovněž důležité předpoklady štěstí 25. 4.3 Vybrané politické implikace ekonomie štěstí V této kapitole stručně zmíním politické implikace ekonomie štěstí, jak je navrhují někteří ekonomové a psychologové, kteří v této oblasti publikují. Uvidíme, že návrhy jak tvořit politiku s ohledem na štěstí jsou velmi rozmanité a pohybují se od celkem zásadních ekonomických intervencí po odmítnutí jakékoli role státu vůbec. Někteří autoři, jako například Powdthavee (27) zdůrazňují, že výzkumy ekonomie štěstí by neměly nahrazovat konvenční metody měření blahobytu, spíše být jejich 24 25 srov. s konceptem eudaimonie, kdy se člověk stává šťastným, jak participuje na blahu společnosti viz již Antonio Genovesi - 27-

komplementem. V předchozích odstavcích jsem zmiňovala některé teoretické aplikace výstupů ekonomie štěstí, zejména studie o nezaměstnanosti, inflace, politické participaci, problematice akumulace hmotných statků, konzumaci pozičních statků a chudobě a nerovnosti. Zjištění týkající se makroekonomických politik mohou upřesnit naše chápání jejich vlivů a promítnout se do konkrétních opatření, například do tvorby politiky nezaměstnanosti. Někteří ekonomové mají velmi specifická doporučení. Psychologové Diener, Selingman a Kahneman například pracují na vytvoření národních well-being účtů26 jako doplňku k národním příjmovým účtům (Graham, ). Layard zase navrhuje zavedení tzv. pigouvian tax27, která by uvalila větší daň na hmotné statky, a tak přinutila lidi věnovat větší pozornost nehmotným statkům, které, jak bylo zmíněno výše, mají podle výzkumů na štěstí podstatně silnější a trvalejší vliv než peníze. V úvodu této kapitoly byl zmíněn způsob měření blahobytu národa v Bhútánu. Tamní vláda používá, z iniciativy krále, ke zjišťování blahobytu národa rozsáhlý dotazník a považuje tuto metodu za přínosnější než měření blahobytu prostřednictvím HDP. Výstup analýzy těchto dotazníků je index, který je složen ze 33 ekonomických i neekonomických kategorií a nazývá se nazývá hrubé národní štěstí (GNH) (4). Otázky v tomto dotazníku jsou konstruovány speciálně pro bhútánský lid, s ohledem na jeho kulturní specifika, takže tento nástroj není snadno přenositelný mezi různými státy. Koncept však ano, jak dokazují snahy implementovat tuto techniku měření blahobytu i v jiných státech.28 Někteří autoři však zdůrazňují, že před konkrétními aplikacemi výzkumů ekonomie štěstí bychom měli být na pozoru. Uvádí několik důvodů. Frey a Stutzer (29) k této problematice poznamenávají, že vlády by měly být zdrženlivé, protože jakmile bude nějaký indikátor štěstí považován za důležitý, bude vládami manipulován, podobně jako bylo manipulováno s deficity státních rozpočtů, když bylo přijímáno euro. Rovněž by štěstí nemělo být považováno za jediný cíl politiky. Coyne a Boettke (26) upozorňují, že vláda nemůže efektivně generovat žádné intervence, které dosáhnou kýženého zvýšení 26 National Well-Being Account Arthur C. Pigou byl britský ekonom, jeden z přestavitelé nové ekonomie blahobytu, mimo jiné pracoval na externalitách 28 například Vermont v Kalifornii, USA a zdejší iniciativa GNHUSA. viz (6) 27-28-

SWB a life satisfaction. Důvody jsou zejména problém limitovaných informací a nezamýšlených důsledků a časová prodleva29 mezi zpozorováním problému, zavedení příslušného opatření a výsledky opatření3. Problémem je i efektivní implementace opatření, byť sebedokonalejších. Ve hře je příliš mnoho aktérů (voliči, lobbyisté, odbory atp.), takže prostředky k maximalizaci štěstí ve společnosti by měl pouze osvícený diktátor (Coyne, Boettke, 26). Coyne a Boettke (26) a Frey a Stutzer (29) se shodnou, že úkolem vlády by neměla být maximalizace štěstí, ale spíše vytvoření takových podmínek, ve kterých se lidé mohou realizovat, rozvinout svůj potenciál, maximalizovat svůj individuální blahobyt. Měly by místo intervencí vytvořit kvalitní a fungující institucionální prostředí, které jedince neohrožuje, dává mu dostatečnou svobodu a umožní jedinci zbavit se obtíží, jak je to jen možné.3 Právě z této teze vychází praktická část této práce, kdy zkoumám stav jednotlivých relevantních institucionálních a společenských uspořádání v České republice s přihlédnutím k tomu, jakou jim lidé v souvislosti se štěstím a spokojeností přisuzují váhu. 29 k problémům načasování veřejné politiky např. Milton Friedman (Sojka, Kouba,, s. 29) čili stejné výhrady jako mají liberální ekonomové k jakýmkoli vládním intervencím 3 podle Coyna a Boettke (26) byl podle této logiky nejúčinnější systém laissez-faire kapitalismus 3-29-

5. Přístupy k měření štěstí Tato kapitola shrnuje nejčastěji používané metody měření blahobytu nebo štěstí. Nejprve si ukážeme některé metody, které jsou založeny na subjektivních soudech jedince. Zabýváme se čistě kvantitativními měřeními, používající jako nástroj dotazníkové šetření i kvalitativními a smíšenými výzkumy, které používají například deníkové záznamy nebo focus groups. V další části kapitoly bude shrnuta diskuse o nevhodnosti používání v současnosti nejvyužívanějšího objektivistického způsobu měření blahotu - HDP - jako indikátoru štěstí. Na výčet nedostatků HDP pak navazuje seznam vybraných alternativních indikátorů, z nichž některé budou popsány detailněji. 5. Subjektivistické přístupy k měření štěstí V této kapitole se stručně věnuji některým subjektivistickým metodám měření individuálního štěstí. Subjektivní pojetí užitku uznává, že každý má svoji vlastní definici štěstí a dobrého života, a pozorované chování je proto nekompletní indikátor individuálního blahobytu. Jak však bylo zmíněno výše, ekonomická teorie počítá s tím, že lidé jsou obecně dobrými soudci kvality svého života. Existuje několik technik, jak se ptát lidí na jejich štěstí. Tyto techniky poskytují údaje o afektivních stavech člověka nebo o kognitivním posouzení jeho spokojenosti nebo štěstí. Mnoho šetření zahrnuje otázky o celkovém hodnocením své spokojenosti se životem. Zastřešujícím termínem pro tyto měření je subjective well-being (SWB). Různá měření zachycují určitý stupeň dvou základních aspektů SWB a to buď afektivní nebo kognitivní aspekt. Afektivní aspekt reflektuje momentální hodnocení událostí v životě a vztahuje se k emocím a náladám. Kognitivní komponenta se vztahuje k racionálnímu nebo intelektuálnímu aspektu SWB (Frey, Luechinger, 27). - 3-

5.. Dotazníková šetření a reported subjective well-being Podle Frey a Luechingera (27) se tento přístup snaží zachytit SWB dotazováním reprezentativního vzorku jedinců na jejich celkové štěstí nebo spokojenost se životem, který vedou. Na této metodě jsou založeny téměř všechny ekonomické empirické práce zkoumající vztah mezi štěstím a ekonomií. Tato šetření měří intenzitu štěstí či spokojenosti respondenta na základě toho, jak se přiřadí na tří až jedenácti bodové stupnici32. Vzhledem k tomu, že tato subjektivní šetření jsou založeny na individuálních soudech, jsou zatížena množstvím systematických i nesystematických chyb. Podle Freye a Luechingera (27) však tato skutečnost není problém, pokud data nejsou používána pro porovnávání úrovní štěstí v absolutním smyslu, ale spíše pro hledání determinant štěstí. V tom případě není nutné předpokládat že reported SWB je kardinální nebo interpersonálně srovnatelné. Nicméně níže uvidíme, že šetření zkoumající SWB se ukazují jako validní a spolehlivá. Existuje více dotazníkových šetření zabývajících se SWB. Jedním z nich je General Social Survey (GSS). GSS je vlajkovou lodí dotazníkových šetření organizace NORC, což americké Národní centrum pro výzkum veřejného mínění při Chicagské Univerzitě v USA. GSS provádí základní vědecký výzkum struktury a vývoje americké společností (4). V rámci tohoto šetření se respondentům pokládá následující otázka: Taking all together, how would you say things are these days would you say that you are very happy, pretty happy or not too happy? (Frey, Luechinger, 27). Dalším ze šetření zjišťující SWB je World Values Survey. Toto šetření zjišťuje koncept life satisfaction, který je hodnocen na škále od (nespokojen) do (spokojen). Respondenti odpovídají na otázku: All things considered, how satisfied are you with your life as a whole these days? (Frey, Luechinger, 27). WVS však zjišťuje i hodnocení štěstí respondentů a to otázkou: Taking all together, would you say you are very happy, rather happy, not very happy or not at all happy? (4). World Values Survey je organizována jako síť sociálních vědců koordinovaných World Values Survey Association, což je nezisková asociace sídlící ve Stockholmu. V páté vlně výzkumů 32 jedenáctibodová stupnice např. German Socio-Economic Panel (GSOEP) s otázkou How satisfied are you with your life, all things considered? (Frey, Stutzer 25) - 3-

v letech 25- bylo do šetření zahrnuto 5 zemí (3). WVS úzce spolupracuje s výzkumným programem European Value Study (EVS), který zjišťuje štěstí a life satisfaction v evropských stejnými otázkami jako WVS. V roce byla šetření prováděna ve 47 zemích, včetně České republiky (3). Poslední ze šetření, které tu zmíním, je šetření Eurobarometer, které monitoruje veřejné mínění ve všech členských státech Evropské Unie. V těchto šetřeních je respondentům předkládána otázka: On the whole, are you very satisfied, fairly satisfied, not very satisfied, or not at all satisfied with the life you lead? (Frey, Luechinger, 27). V roce 2 se v rámci Eurobarometru uskutečnil také kvalitativní výzkum, zkoumající problematiku well-being v 5 vybraných členských zemích (včetně České republiky). Bylo uskutečněno celkem 35 diskusí ve focus groups a cílem výzkumu bylo zjistit jaké jsou faktory ovlivňující well-being lidí, jaké termíny lidé používají, když o těchto faktorech hovoří a jaká je relativní důležitost těchto faktorů (2). Vzhledem k tomu, že Česká republika byla do výzkumu zapojena, jsou zjištění tohoto výzkumu detailněji diskutována při konstrukci Indexu národního blahobytu v praktické části této práce. Jako další zdroj informací pro konstrukci indexu jsou použity analýzy důležitosti vybraných faktorů na život respondentů ze šetření European Value Study. Podle Freye a Luechingera (27) je tedy nejlepším využitím těchto dotazníkových šetření hledání determinant štěstí. V dotaznících jsou proto respondenti dotazování na množství detailů o svých životech, jako jsou zdravotní stav, sociální vztahy, práce apod. Následně se provádí analýza korelace jednoduchou nebo vícenásobnou regresí. Tato metoda chápe a zkoumá individuální štěstí jako stálý pozitivní postoj vůči životu a životním událostem (Stutzer, Frey, 2). Nicméně je jasné, že v těchto šetřeních se mohou vyskytnout náhodné chyby, způsobené momentálními afekty a náladou respondenta. Tyto náhodné chyby může podle Powthaveeho (27) do určité míry eliminovat používání škál, zahrnujících více položek.33 Příkladem tohoto přístupu je Satisfaction with life scale (SWLS). Tento nástroj měření kognitivního posouzení 33 multi-item scales. - 32-

spokojenosti se životem vyvinul Diener a je složený z pěti otázek, na které respondent odpovídá přiřazením bodového hodnocení od do 734 (Frey, Luechinger, 27). Měření reported SWB má mnoho výhod. Ukazuje se, že různé druhy měření SWB mezi sebou dobře korelují a tedy že tato šetření lze považovat za validní. Studie reliability35 zjistily, že reported SWB je mírně stabilní a citlivé k měnícím se životním okolnostem. Test konzistence ukázal, že šťastní lidé se během interakcí častěji usmívají36 a jsou hodnoceni jako šťastní i rodinnými příslušníky a přáteli. Velkou výhodou této metody je dobrý poměr nákladů a výkonu a dostupnosti dat pro velké množství zemí a časových period (Frey, Luechinger, 27). 5..2 Experience Sampling Method a Day Reconstruction Method Experienced Sampling Method (ESM) je přístup, který sbírá informace o prožitcích jednotlivce v reálném čase. Reprezentativní výběr jednotlivců je vybaven pagerem nebo ručním počítačem, který je v náhodných časových okamžicích žádá, aby odpověděli na sérii otázek, vztahujících se k momentálním pozitivním nebo negativním afektům a jejich intenzitě. Štěstí pak může být vypočítáno agregací těchto momentálních vyjádření afektů. Tato metoda se nepoužívá ve velkém měřítku, protože je poměrně nákladná (Frey, Luechinger, 27). Alternativní metodou k ESM je Day Reconstruction Method (DRM), která žádá respondenty o vyplňování diáře, kde sumarizují epizody předešlého dne a popisují své pocity a jejich intenzitu během těchto epizod (Powdthavee, 27). Frey a Luechinger (27) říkají, že podle současných diskusí je zachycování každodenních prožitků kultivovanější metoda měření štěstí než reported SWB. Rozdělení dne do epizod 34 otázky v SWLS In most ways my life is close to my ideal. The conditions of my life are excellent. I am satisfied with my life. So far I have gotten the important things I want in life. If I could live my life over, I would change almost nothing. Respondent ke každé otázce přiřadí číslo od (strongly disagree) do 7 (strongly agree). Výsledek součtu těchto hodnot s výsledkem např. 3 by pak značil silně spokojeného jedince. (2) 35 spolehlivost, relativní nepřítomnost chyby při měření 36 řeč o zkoumání validity pomocí zjišťování počtu tzv. genuine neboli duchenne smile (Graham ) - 33-

minimalizuje zkreslení paměti, která bývají vážná zejména při vzpomínání na afekty.37 Analýzou dat získaných prostřednictvím ESM a DRM se pak dá zjistit během kterých činností a událostí jsou lidé nejvíce či nejméně šťastní. Nevýhodou pro ekonomické aplikace je, že tyto metody se soustředí na momentální afekty. Zatím tedy zůstává otázkou, zda mohou být použity pro hodnocení socioekonomických, institucionální či environmentálních faktorů blahobytu či štěstí jednotlivce (Frey, Luechinger, 27). 5.2 Objektivistické přístupy k měření štěstí Než se začnu podrobněji věnovat objektivistickým metodám měření štěstí, pokusím se stručně shrnout základní výhody a nevýhody obou přístupů a definovat, co si zde pod objektivistickými metodami vlastně představujeme. Výhodou subjektivistických metod měření štěstí je, že výzkumník nemusí disponovat jasnou definicí štěstí, což jak jsme viděli, je jeden z obecných problémů ekonomie štěstí. Místo toho může spoléhat na to, že lidé sami vědí nejlépe, zda jsou šťastní a proč. Nevýhodou je zejména způsob sběru takových dat, protože výzkumník musí oslovit velké množství lidí. Tito lidé musí tvořit reprezentativní vzorek a musí být ochotni věnovat svůj čas vyplnění dotazníku. Dotazníková šetření obecně trpí nízkou návratností dotazníků a nejistotou ohledně náhodných chyb. Například výzkumník si nemůže být nikdy jist, zda respondenti vyplňovali dotazník sami (nebo v kruhu rodinném), jestli odpovídali přesně podle svého přesvědčení (například ovlivnění odpovědí snahou zapůsobit co nejlépe), v jaké byli náladě apod. Závěry kvalitativní výzkumů zase nelze zobecnit na celou populaci. Nicméně i některé objektivistické metody vycházejí mimo jiné z dat získaných prostřednictvím dotazníkových šetření. Pod objektivistickými metodami jsou zde myšleny především nejrůznější druhy indexů a indikátorů, které jsou podrobněji popsány v navazujících podkapitolách. Za objektivistickou metodu můžeme považovat ale i měření užitku prostřednictvím projevených preferencí nebo skenování mozku. Nevýhodou objektivistických metod 37 použití DRM např. Kahneman a výzkum vzorku 99 žen v Austinu a Dallasu, Texasu, USA (Frey, Luechinger 27) - 34-

měření štěstí prostřednictvím indexů je vysoká míra abstrakce. Výzkumník musí nejdříve podle určité metodiky definovat, které oblasti jsou důležité, a které nikoliv, a podle toho následně sbírá data, přičemž tato data mohou být subjektivní povahy, jako například výše zmiňované dotazníky, focus groups, deníky a podobě, i objektivní povahy jako účetní záznamy, lékařské záznamy, policejní statistiky apod., přičemž obvykle se dává přednost objektivním datům. Další obecnou nevýhodou je, všechny používané indexy mají agregátní povahu a agregací informací vždy o část informace přijdeme. Na druhou stranu získáme díky těmto metodám jednoduchý a více či méně srozumitelný údaj, který umožňuje snadné srovnávání. Výhodou dále je, že tento přístup umožňuje zaměřit se na konkrétní kategorie, podle toho pro jaký účel blahobyt občanů zjišťujeme. Nicméně vždy se musíme ptát, proč byli zvoleny právě tyto kategorie a tyto indikátory a proč byly jiné vynechány. Pokud přijmeme tezi, že stát by neměl projevovat přílišný zájem o ovlivňování subjektivního štěstí svých občanů, ale spíše se snažit zajišťovat kvalitní fungování institucí, jsou objektivistické metody dobrým nástrojem měření blahobytu. Výzkumník se může zaměřit na konkrétní oblasti fungování států s společnosti a sledovat jejich kvalitu a také jejich vývoj a srovnání s ostatními regiony. Velmi výhodné pak je oba přístupy kombinovat. Subjektivistické metody nám mohou dát lepší porozumění tomu, jaké jsou faktory ovlivňující štěstí, a také nám umožňují zpětně hodnotit úspěšnost politik zaměřených na zvyšování well-being. Objektivistické metody měření štěstí jsou v této práci tedy chápány jako techniky zjišťování blahobytu obyvatelstva na základě porovnávání objektivně definovaných kategorií, přičemž lze používat data z kvalitativních i kvantitativních výzkumů. 5.2. Kritika používání HDP jako indikátoru blahobytu V této kapitole jsou stručně shrnuty argumenty proč je HDP (nebo jeho růst) 38 nevhodným indikátorem sociálního blahobytu. Již při seznámení s Easterlinovým paradoxem jsme viděli, že růst HDP ne vždy koreluje s růstem blahobytu, měřeným jako 38 tato kritika se týká i HNP a HDP nebo HNP na osobu - 35-

reported SWB. Jako vysvětlení byly nabídnuty teorie o adaptaci, rostoucích aspiracích, relativní spotřebě apod., obecně tvrdící, že akumulace kapitálu k většímu štěstí dlouhodobě nevede. Nyní se podíváme na vysvětlení, která vycházejí z uvažování, že HDP je nástroj, který ze své povahy měří něco zcela jiného než blahobyt, a tedy není divu, že nekoreluje se SWB. Nakonec se podíváme na alternativní přístupy měření blahobytu, z nichž některé budou blíže diskutovány v následující kapitole. Hrubý domácí produkt (HDP) se stal celosvětově nejpoužívanějším indikátorem pro měření pokroku, ekonomického a sociálního blahobytu. Van den Bergh (27) poznamenává, že ačkoli není nijak originální kritizovat HDP jako indikátor blahobytu nebo pokroku, je tato kritika akceptována pouze v malém kruhu akademiků a jen nedostatečně proniká k ekonomům pracujícím v podnikání či vládě, ekonomickým učitelům, politikům či žurnalistům apod. HDP je peněžní, tržní hodnota všech finálních statků a služeb vyprodukovaných v dané zemi v rámci jednoho roku. Reálné HDP39 je obecně používáno jako hlavní indikátor pro posuzování pozice ekonomiky země v čase nebo v porovnání s ostatními zeměmi. HDP je tak ztotožňováno se sociálním blahobytem (van den Bergh, 27). Je však nutné si uvědomit, že HDP je nástrojem pro měření ekonomické kvantity a ne ekonomické kvality nebo ekonomického blahobytu, nemluvě o sociálním nebo environmentálním blahobytu (Costanza et al., 29). HDP je typicky měřeno součtem osobních výdajů na spotřebu, vládních výdajů, čistého exportu a čisté tvorby kapitálu. HDP měří toky statků a služeb v rámci trhu a zahrnuty jsou i některé netržní produkce jako armádní výdaje. Mnoho důležitých ekonomických aktivit je však z HDP zcela vyloučeno. Jedná se například o dobrovolnickou práci nebo vyčerpávání přírodních zdrojů (Costanza et al., 29). Toto je nejčastější kritika HDP4, ale uvidíme, že nedostatků je mnohem více. Na nesprávné používání HDP upozorňovali ekonomové již od té doby, co bylo vyvinuto. Zdůrazňovali, že je to nástroj pro měření ekonomické aktivity, ne ekonomického 39 4 upravené o inflaci viz např. (Jurečka, Jánošíková, 29) a (Schiller, 24) - 36-

blahobytu. Před směšováním růstu HDP se sociálním blahobytem varoval například Simon Kuznets, jeden z hlavních architektů systému národního účetnictví USA. Metodologie HDP byla vyvinuta ve 3. a 4. letech v USA a Velké Británii. Když bylo pravděpodobné, že se USA zapojí do druhé světové války, byl zájem zjistit, zda to neohrozí životní úroveň občanů USA, kteří se zrovna začali vzpamatovávat z krize. Aby se dokázalo, že ekonomie může poskytnout dostatečné zásoby pro boj ve válce, a zároveň udržet adekvátní produkci spotřebního zboží a služeb, byly použity odhady HDP. Používání HDP bylo dále posíleno po brettonwoodské konferenci4. Klíčové výstupy tohoto setkání bylo založení Mezinárodního měnového fondu (IMF) a Mezinárodní banky pro rekonstrukci a rozvoj (IBRD-dnes součástí Světové Banky). IMF bylo vytvořeno jako fórum pro spolupráci v řízení mezinárodní peněžní směny a pro stabilizaci směnných kurzů národních měn. Světová Banka (WB) byla založena pro poskytování investičních fondů pro obnovu infrastruktury a rozvoj v zemích zasažených válkou a v méně rozvinutých zemích. USA zhruba čtvrtstoletí dominovalo v obou institucích a jako výsledek se americký dolar, ekonomika a ekonomická politika staly de facto standardy pro ostatní země. Proto začaly IMF a WB používat HDP jako primární nástroj měření ekonomického pokroku v následujících 6ti letech (Costanza et al., 29). Ekonomové vždy varovali, že HDP je specializovaný nástroj a jeho používání jako indikátoru obecného blahobytu je nepřiměřené a nebezpečné. Nicméně za posledních 7 let se ekonomický růst, měřený HDP, stal podmínkou42 ekonomického pokroku (Costanza et al., 29). Nyní se podíváme na konkrétní argumenty proti (nad)užívání HDP. Když bylo HDP v roce 934 představeno Kongresu, Simon Kuznets diskutoval jeho použití a limity. Prezentoval seznam věcí měřených HDP a následně poznamenal, že musí být ještě definovány hranice národa a národního příjmu, a že existuje množství dalších služeb, které by mohly být považovány za řádnou součást konečných produktů národní ekonomiky. Měl na mysli například práci žen v domácnosti, charitu, zisky z příležitostné práce nebo zisky z ilegálních provozů. Důvodů pro vyloučení těchto 4 v roce 944 v Bretton Woodu v New Hampshire se sešli představitelé 44 spojeneckých států aby se vyhnuli ekonomické nestabilitě, způsobené druhou světovou válkou (Costanza et al., 29) 42 v originále autor používá obrat sin qua non - 37-

oblastí bylo více, ale převážně se jednalo o výsledek záměru, aby HDP bylo precizním a především specializovaným nástrojem, vytvořeným pro měření jen úzkého segmentu společenské aktivity. Jednoduchost HDP jej však činí náchylným ke špatnému použití (Costanza et al., 29). HDP měří pouze monetární transakce ve vztahu k produkci zboží a služeb, to je však nekompletní obraz systému. Ekonomika čerpá užitek z přírodního, sociálního a lidského kapitálu. Tím, že HDP měří jen tržní aktivitu, ignoruje změny v přírodním, sociálním a lidském kapitálu, na nichž je závislý blahobyt a další existence společnosti. Jako jednu z konkrétních výhrad uvádí Costanza et al. (29), že měření pomocí HDP podporují přílišné čerpání přírodních zdrojů, protože vykácení lesa je v HDP hodnoceno více než ekosystémová služba43, kterou by jinak les poskytoval. Tyto služby nejsou součástí tržní ekonomiky a tak nejsou započítány v HDP. V roce 997 bylo odhadnuto, že světový ekosystém poskytuje užitek v hodnotě asi 33 trilionů dolarů za rok, což bylo výrazně více než celkové globální HDP v té době. Další výhradou je tzv. prahový efekt44. Jde o výhradu, na kterou jsme narazili již v souvislosti s Easterlinovým paradoxem. Jak roste HDP, celková kvalita života často roste jen do určitého bodu45. Za tímto bodem jsou přírůstky HDP kompenzovány náklady související například s rostoucí sociální nerovností, ztrátou volného času a vyčerpáváním přírodních zdrojů. Tedy klesá význam mnoha dimenzí lidského štěstí. Schiller (24) upozorňuje, že HDP nám také nic neříká o struktuře spotřebovávaných statků a služeb. Problém je, že v některých případech může více určitých hmotných výstupů blahobyt snižovat. Například vyšší spotřeba automobilů navýší HDP, ale následné zhoršení kvality ovzduší či dopravní situace jistě lidský blahobyt sníží. V tomto případě je zvýšení HDP diskutabilním indikátorem zvýšení blahobytu. A příkladů je více kasina, věznice, rozvodová řízení, přírodní katastrofy. Kromě výše zmíněných uvádí Van den Bergh (27) ještě další argumenty proti HDP. Například jej kritizuje, protože je nekonzistentní se základními zásadami řádného 43 biodiverzita, přirozená prevence proti povodním, sekvestrace oxidu uhličitého apod. threshold effect 45 jeden z odhadů je úroveň příjmů 5 tis. USD (van den Bergh, 27) 44-38-

účetnictví. Dále uvádí, že materiální statky často slouží jako sublimace základních životních potřeb (například luxusní statky slouží pro získání respektu). Substituce ve spotřebě je však velmi omezená. Nárůst příjmu, zejména v urbanizovaných regionech, je tak považován za nedokonalou kompenzaci nedostatku uspokojení základních životních potřeb, jako jsou relaxace, prostor, čistý vzduch apod. Výsledkem je, že přes nárůst HDP a individuálního příjmu zůstává blahobyt konstantní nebo upadá. Další výhradou, někdy považovanou za hlavní46, je že HDP nereflektuje nerovnoměrné rozložení příjmů. Nerovné rozdělení implikuje nerovné příležitosti pro osobní rozvoj a blahobyt. HDP na osobu však počítá s průměrným příjmem a nerozlišuje mezi výdaji chudých na základní statky a výdaji bohatých na luxusní statky. Luxusní statky mají navíc díky své vyšší ceně relativně větší váhu. O problematice vlivu nerovnosti a konzumace pozičních statků na štěstí byla již řeč ve čtvrté kapitole. Poslední výhradou, kterou zmíním, je problém agregace. HDP má agregátní charakter a agregace informací vždy vede k určité ztrátě informací. Van den Bergh (27) však uznává, že nalezení jednoznačného indikátoru bude vždy problematické, protože váhy jednotlivých komponentů nejsou vždy evidentní. Navíc je velmi obtížné vyvinout indikátor použitelný ve všech časových obdobích, zemích a vývojových fázích. 5.2.2 Alternativy k HDP Alternativní objektivistické nástroje měření blahobytu mohou být obecně rozděleny do čtyř kategorií47: () indexy, které opravují HDP, (2) indexy, které měří aspekty wellbeing přímo, (3) složené indexy, které kombinují první a druhý přístup a (4) sady indikátorů (Costanza et al., 29) První kategorie představuje indexy, které vychází z HDP, ale snaží se napravit jeho nedostatky, které byly zmiňovány výše. Jedná se například o Index of Sustainable 46 např. (Sen, 979) van den Bergh nabízí trochu jinou kategorizaci: () pragmatická pozměnění HDP, (2) indikátory vycházející z HDP, ale zabývající se čistě environmentálními externalitami a vyčerpáváním zdrojů, (3) indikátory, rozlišující mezi měřeními současného blahobytu a měřením blahobytu v čase, (4) složené indikátory 47-39-

Economic Welfare, Genuine Progress Indicator, Zelené HDP 49 48, Sustainable National 5 Income a Genuine Savings. Druhá kategorie zahrnuje indexy, které z HDP vůbec nevychází, např. ekologická stopa, subjective well-being a Hrubé národní štěstí. Třetí kategorie obsahuje indexy, které kombinují HDP s indexy, jež z HDP nevycházejí (environmentální nebo sociální indexy). Patří sem zejména Human Development Index, Living Planet Report a Happy Planet Index. Tyto indexy kombinují několik různých měření do jednoho čísla. Čtvrtá kategorie obsahuje způsoby měření, které neagregují proměnné do jednoho indexu, ale informuji o mnoha indikátorech samostatně. Mezi tato měření patří například National Income Satellite Accounts, Calvert-Henderson Quality of Life Indicators a Millenium Development Goals and Indicators. 5.2.3 Charakteristika vybraných alternativních indikátorů V této podkapitole se zabývám zejména kompozitními indexy, tedy třetí kategorií indexů, které jsou klíčové pro metodologii praktické části této práce. Z první kategorie jsou pro ilustraci stručně popsány indexy ISEW a GPI, zástupce druhé kategorie subjective wellbeing je podrobně popsán výše a ze čtvrté kategorie zmíním detailnější informace o 48 zelené HDP je definováno jako měření toho, co je v přírodě hodnotné, s výjimkou toho, co je již v HDP započítáno. Zelené HDP je v podstatě standardní účetní systém vytvořený Systémem národních účtů (SNA), s rozdílem, že zdůrazňuje jak přínosy přírodních zdrojů pro ekonomický rozvoj, tak náklady, způsobené znečištěním a degradací zdrojů. Existují v podstatě tři typy měření zeleného HDP, přičemž nejjednodušší je výpočet, založený na spotřebovávání přírodních zdrojů. Green GDP GDP Depletion of Natural Resources Cost of Pollution. (Liu, Guo, 25) 49 SNI hodnotí rozdíl mezi současnou a udržitelnou úrovní spotřeby. SNI představuje maximální úroveň ekonomické aktivity, která může být v rámci účetního období vyvíjena, aby byly respektovány standardy udržitelnosti. SNI je počítáno pomocí modelu aplikované obecné rovnováhy (SNI-AGE), kde standardy udržitelnosti vystupují v souboru proveditelných řešení jako omezení. Mezera mezi SNI a konvenčními metodami měření je tak indikátorem rozsahu neudržitelnosti ekonomiky (Kuik, 26). 5 GS bylo vyvinuto pro Světovou Banku a měří vytvořený, přírodní a nehmotný kapitál, který je nutný pro existenci a rozkvět lidské společnosti. Genuine Savings Production Consumption Depreciation of Produced Assets Depletion of Natural Assets, Gross Domestic Savings Consumption of Fixed Capital (Depreciation) + Education Expenditure Air Pollution Costs Water Pollution Costs Depletion of Nonrenewable Natural Resources CO2 Damage Costs. (Lin, Hope, 24) - 4-

Millenium Development Goals and Indicators. Další informace může čtenář nalézt v poznámkovém aparátu, na webových stránkách iniciativy Beyond GDP () a nebo v rozšiřující literatuře.5 Index of Sustainable Economic Welfare a Genuine Progress Indicator Index of Sustainable Economic Welfare (ISEW) je vlastně revidovaný a přejmenovaný Genuine Progress Indicator (GPI) a je to způsob měření, který jako základ používá HDP. Poprvé byl představen v roce 989 ekonomy Dalym a Cobbem. V roce 995 skupina zvaná Redefining Progress vydala revidovanou metodologii GPI a změnila jeho jméno na ISEW. Zatímco HDP je měřením současného příjmu, ISEW/GPI se zaměřují na udržitelnost tohoto příjmu. Používají stejná data o osobní spotřebě, ale snaží se dedukcí započítat i vlivy nerovnosti v příjmech, náklady zločinu, degradace životního prostředí, ztráty volného času a závislostí stejně jako příjmy z dobrovolnické a domácí práce. Rozlišováním mezi ekonomickými aktivitami, které zmenšují sociální a přírodní kapitál, a aktivitami, které tento kapitál obohacuje, je ISEW/GPI indikátor, který měří spíše udržitelný ekonomický blahobyt než ekonomickou aktivitu samu o sobě (Costanza et al., 29). Výpočty naznačují, že přes stálý růst HDP v USA jeho GPI od 7.let stagnovalo52 zejména kvůli rostoucí nerovnosti a degradaci životního prostředí (Costanza et al., 29). GPI se od ISEW mírně odlišuje v kategoriích korekcí HDP. Podle van den Bergha (27) ISEW i GPI naznačují, že náklady ekonomické růstu převažují nad jeho přínosy, tedy že další růst je neekonomický. Někteří ekonomové, jako Neumayer (van den Bergh, 27) zpochybňují obecná zjištění studií ISEW a GPI. Neumayer například tvrdí, že zvětšující se mezera mezi HDP a ISEW/GPI může být umělý výtvor diskutabilních metodologických předpokladů, které se týkají oceňování vyčerpávání neobnovitelných zdrojů a kumulativního dlouhodobého poškozování životního prostředí. 5 např. (Boyd, 29), (Lin, Hope, 24), (Dietz, Neumayer, 24), (Henderson et al., 2), (Gerlagh et al., 22) aj. 52 srovnej s prahovým efektem - 4-

Vstupním údajem pro výpočet ISEW jsou osobní výdaje na spotřebu, které jsou následně upraveny. Tyto úpravy můžeme rozdělit do sedmi kategorií: defenzivní výdaje (např. výdaje na zdraví), měření fyzického kapitálu (zohledňuje udržitelnost ekonomiky z hlediska vnější zadluženosti), znehodnocení životního prostředí (monetarizované ztráty kvality životního prostředí), ocenění neplacené práce v domácnosti, ztráty přírodního kapitálu (vyčerpávání přírodních zdrojů), vážení časové řady výdajů na osobní spotřebu, který odpovídá změnám v rozdělování důchodu v ekonomice, zahrnutí rozdílu mezi ročními výdaji na zboží dlouhodobé spotřeby a tokem služeb plynoucích v každém roku ze zásoby tohoto zboží. ISEW nezahrnuje položky jako veřejný dluh, volný čas, lidský kapitál apod. (Ščasný et al., 22). ISEW lze vypočítat následujícím způsobem: ISEW vážená osobní spotřeba + nedefenzivní veřejné výdaje - defenzivní osobní výdaje + služby práce v domácnosti + úpravy kapitálu náklady znehodnocení životního prostředí - znehodnocení přírodního kapitálu Human Development Index Human development index (HDI) patří mezi ukazatele kvality lidského rozvoje. V roce 99 vydal Rozvojový program OSN ročenku Human Development Report, jejíž tématem je rozšiřování lidských možností. Vychází z toho, že lidé si váží většinou toho, co se nedá změřit penězi, ale toho že mají přístup ke vzdělání, volný čas, svobodu atd. Zakladatel ročenky M. ul Haq pak se svým týmem vytvořil ukazatel HDI. Ukazatel se skládá ze tří dimenzí dlouhý a zdravý život, znalosti a slušný a standardní život. Dlouhý a zdravý život je měřen očekávanou délkou dožití při narození. Znalosti se měřily mírou gramotnosti dospělých a hrubým podílem dětí zapsaných ve školách (GER). Slušný standardní život se měřil prostřednictvím HDP na obyvatele. Z těchto čtyř indikátorů se vytvořil Index délky životy, Index vzdělanosti a Index HDP, které dohromady tvořily Index rozvoje lidského faktoru. Dílčí indexy se stanovují obecně podle vzorce: dílčí index (skutečná hodnota minimální hodnota)/(maximální hodnota-minimální hodnota). V indexu vzdělanosti měla míra gramotnosti dospělých váhu 2/3 a GER /3. Hodnoty - 42-

HDP byly počítány v paritě kupní síly a ve výpočtu byly logaritmovány, aby se zredukoval vliv vysokých příjmů ve vyspělých zemích. HDI bylo potom rovno /3*Index vzdělanosti + /3*Index délky života + /3*Index HDP (Adamcová, Němečková, 29). Od roku 2 má HDI podobu geometrického průměru těchto tří indexů, přičemž došlo i ke změnám v jejich výpočtu. Indikátor dlouhého a zdravého života zůstal stejný, pro výpočet indexu vzdělanosti se používají indikátory mean years of schooling a expected years of schooling a pro výpočet ukazatele slušného standardního života se místo hrubého národního důchodu na obyvatele používá hrubého národního příjmu na obyvatele (GNI) (9). Index vzdělanosti se také počítá trochu jinak. Nejdříve se hodnota podle vzorce pro výpočet dílčího indexu vypočte pro každou komponentu zvlášť a následně se postup opakuje na geometrický průměr těchto sub-indexů (9). GNI je GDP očištěné primárně o příjmy splatné nerezidentům plus příjmy plynoucí od nerezidentů. Výpočet dílčích indexů se provádí stejně, jen komponenty indexu vzdělanosti mají stejnou váhu. Pro určení maximálních a minimálních hodnot se nyní vychází z těchto údajů: obr. : rozmezí pro výpočet HDI 2 (9) Jednotlivé země se podle hodnoty HDI zařadí do jedné ze čtyř kategorií nazvaných very high human development, high human development, medium human development, low human development. Do první kategorie patří například Norsko (skóre,943,. místo), Česká republika (,865, 27. místo), do druhé například Rumunsko (,78, 5. místo), Turecko (,699, 92. místo, do třetí kategorie se řadí Egypt (,644, 3. místo) a mezi země s nízkým lidským rozvojem patří například Keňa, Bangladéš, - 43-

Kamerun Nejnižšího skóre ze všech sledovaných zemí dosáhla v roce 2 Demokratická republika Kongo s hodnotou HDI,286 (8). Seznam deseti nejrozvinutějších a deseti nejzaostalejších zemí můžete vidět v následující tabulce. Ukázka výpočtu HDI podle současné metodiky je k vidění níže na obrázku č. 2. Vedle HDI a dalších indexů53 používá UNDP ještě tzv. Inequality-adjusted HDI (IHDI). Tento index upravuje HDI o nerovnost v rozložení každé dimenze. IHDI započítává nerovnost do dimenzí HDI tak, že průměrnou hodnotu každé dimenzi diskontuje podle úrovně její nerovnosti. Při neexistenci nerovnosti se HDI a IHDI rovnají a čím větší nerovnost, tím je IHDI menší. Rozdíl mezi HDI a IHDI vyjadřuje ztrátu potenciálu lidského rozvoje kvůli nerovnosti (9). Jedním z následovníku HDI je například World Happiness Index (WHI), který byl vytvořen z iniciativy francouzského časopisu GLOBECO a klade si za cíl jít dále než HDI a věnovat se více dimenzím lidského blahobytu. Zároveň přejímá jeho metody statistické agregace. WHI se věnuje čtyřem základním tématům, z nichž pro každý vychází indexů. Tato témata jsou ) mír a bezpečí, 2) svoboda, demokracie a lidská práva, 3) vysoký životní standard a 4) vzdělání, výzkum, informace a komunikace. I zde mají všechny indexy stejnou váhu (l). 53 Gender Inequality Index (GII) a Multidimensional Poverty Index (MPI) - 44-

tab : zemí s nejvyšším a zemí s nejnižším skóre a pozice České republiky, zpráva 2 HDI (8) HDI rank Human Development Index (HDI) Life expectancy at birth Mean years of schooling Expected years of schooling Value (years) (years) (years) Gross National Income (GNI) per capita (Constant 25 PPP$) 2 2 2a 2a 2 2 2 GNI per capita rank minus HDI rank Nonincome HDI Value Norway,943 8, 2,6 7,3 47 557 6,975 2 Australia,929 8,9 2, 8, 34 43 6,979 3 Netherlands,9 8,7,6 6,8 36 42 9,944 4 United States,9 78,5 2,4 6, 43 7 6,93 5 New Zealand,98 8,7 2,5 8, 23 737 3,978 6 Canada,98 8, 2, 6, 35 66,944 7 Ireland,98 8,6,6 8, 29 322 9,959 8 Liechtenstein,95 79,6,3 4,7 83 77-6,877 9 Germany,95 8,4 2,2 5,9 34 854 8,94 Sweden,94 8,4,7 5,7 35 837 4,936 27 Czech Republic,865 77,7 2,3 5,6 2 45 4,97 78 Guinea,344 54,,6 8,6 798 6,526 79 Central African Republic,343 48,4 3,5 6,6 79 9,488 8 Sierra Leone,336 47,8 2,9 7,2 254,469 8 Burkina Faso,33 55,4,3 6,3 2 335-25,42 82 Liberia,329 56,8 3,9, 33,477 83 Chad,328 49,6,5 7,2 364-6,456 84 Mozambique,322 5,2,2 9,2 282-5,45 85 Burundi,36 5,4 2,7,5 894-2,42 86 Niger Congo (Democratic Republic of the),295 54,7,4 4,9 387 -,42,286 48,4 3,5 8,2 753 8,47 87-45-

obr. 2 Příklad výpočtu HDI pro Vietnam (9) Happy Planet Index Dalším z alternativních indikátorů, které vznikly v reakci na nedostatečnost a zavádějící výsledky nadužívání HDP je Happy Planet Index (HPI). První HPI bylo spuštěno v roce 26 organizací New Economics Foundation (NEF) a měří pokrok společnosti vzhledem k proklamovanému cíli, aby šťastné a zdravé životy lidí byly dosahovány ekologicky efektivním způsobem (7). Vylepšený indikátor HPI 2. počítá s novými sadami dat, které zahrnují 43 zemí, které představují 99 % populace. Jeho skóre má rozpětí od do bodů, přičemž nejvyššího skóre může být dosaženo pouze splněním všech tří cílů zabudovaných v indexu. Jedná se o naději na vysoký věk dožití, vysokou spokojenost se životem a nízkou ekologickou stopu. Výsledky toho měření obracejí náš pohled na pokrok. Zatímco potvrzuje, že lidé mají zdravější a šťastnější život v bohatších zemích, zároveň ukazuje, jakou ekologickou cenu za to musíme platit. Dále odhaluje i některé pozoruhodné výjimky. Největšího skóre dosáhla Kostarika 76, bodů. Podle zpráv má Kostarika nejlepší skóre ve spokojenosti s životem, druhý nejvyšší očekávaný věk dožití v Novém světě a její ekologická stopa je 2,3 gha. Mezi deseti zeměmi s nejvyšším HPI - 46-

jsou všechny země kromě jedné, země Latinské Ameriky. Latinská Amerika a Karibská oblast mají také nejvyšší průměrné HPI (59 bodů). Nejhůře si vedou státy subsaharské Afriky (nejméně bodů ze všech zemí má Zimbabwe s pouhými 6,6 body). Bohaté rozvinuté země se nacházejí zhruba uprostřed v čele s Nizozemím na 43. místě. Spojené státy se nachází na 4 místě! Podle výsledků měření HPI 2. žádná země neplní všechny tři cíle zároveň (7). Pro výpočet HPI se používá následující vzorec: Happy Planet Index Happy Life Years * Ecological Footprint a Dílčí index Happy Life Years (HLY) je násobkem očekávané délky dožití (Life expectancy) a Life satisfaction (data z Gallup World Poll54). Environmentální indikátor Ekologická stopa ve jmenovateli pak vyjadřuje, jakou cenu musíme za dlouhý a šťastný život platit v podobě drancování životního prostředí. Ekologická stopa nám říká, kolik člověk průměrně potřebuje globálních hektarů (gha) pro svůj životní styl. Jeden globální hektar pak představuje m² V roce 25 bylo vypočítáno že při současné populaci a biokapacitě Země má každý k dispozici 2, gha. Spojené státy americké měly v roce 25 potřebu 9,4 gha/os. Ekologická stopa vyjádřená v globálních hektarech se také přepočítává na počet planet, které by byly potřeba pro uživení společnosti s danou ekologickou stopou. Konstanta α byla zavedena, aby se zmírnil vliv ekologické stopy na celkový výsledek. Ekologická stopa v datech pro rok 25 variuje od,5 gha po,2 gha, což je více než 2ti násobek, kdežto index HLY se pohybuje v rozmezí od,6 do 66,7 bodů, což je méně než 6ti násobek. Konstanta β slouží k úpravě výpočtu, aby země, která by dosáhla maximálního počtu bodů v kategorii life satisfaction ( bodů), očekávané délky dožití 85 let a ekologické stopy, odpovídající nárokům na planetu, vykazovala celkové skóre bodů, tedy maximum. 54 pro jiné roky než 25 byla použita také data z World Values Survey - 47-

obr. 3: Prahové hodnoty jednotlivých dimenzí HPI tab. 2: Hodnota HPI ve vybraných zemích (7) Countries Life Sat Life Exp HLY EF HPI HPI colour code HPI rank Costa Rica 8,5 78,5 66,7 2,3 4 7,6 7,5 54,2,5 7,8 4 2 Jamaica 6,7 72,2 48,5 7, 3 3 Guatemala 7,4 69,7 5,8 68,4 4 4 Vietnam 6,5 73,7 47,8,,5,3 76, Dominican Republic 66,5 3 5 Canada 8, 8,3 64, 7, 39,4 89 38,9 2 9 38,5 2 9 38,3 92 38,2 93 2,8 39 2, 4 2,9 4 7,8 42 6,6 43 Hungary 5,7 72,9 4,8 3,5 Kazakhstan 6, 65,9 4,4 3,4 Czech Republic 6,9 75,9 52, 5,4 Mauritania 5, 63,2 3,3,9 Burundi 2,9 48,5 4,3,8 Namibia 4,5 5,6 23,2 3,7 Botswana 4,7 48, 22,6 3,6 Tanzania 2,4 5, 2,5, Zimbabwe 2,8 4,9,6, obr. 4 Barevný klíč ke skóre HPI (7) - 48-

Millenium Development Goals (MDGs) and Indicators Na závěr této kapitoly ještě stručně zmíním jeden ze způsobů měření, který používá více indikátorů, které nejsou agregovány do jednoho indexu. Jedná se o Millenium Development Goals. V roce 2 podepsali vůdci 89 zemí tzv. United Nation Millenium Declaration, která zavádí 8 mezinárodních cílů pro zlepšení globálních podmínek lidstva do roku 25. Těchto 8 hlavních cílů se dále dělí na 8 specifických cílů. Pro měření pokroku v těchto oblastech se zavedlo 48 oficiálních indikátorů (Costanza et al., 29). Pro sledování postupu při dosahování cílů je každoročně vydávána zpráva Millenium Development Goals Report. Seznam cílů a příklady indikátorů (): ) Vymítit extrémní hlad a chudobu podíl populace s příjmem menším než jeden dolar 2) Dosáhnout univerzálního primárního vzdělávání čistý podíl zapsaných do primárního vzdělávání 3) Zlepšil genderovou rovnost a posílit roli žen podíl žen v parlamentu 4) Zmenšit dětskou úmrtnost míra kojenecké úmrtnosti 5) Zlepšit mateřské zdraví míra mateřské úmrtnosti 6) Bojovat proti HIV/AIDS, malárii a dalším nemocem míra rozšíření a úmrtí spojená s malárií 7) Zajistit environmentální udržitelnost podíl plochy země pokryté lesy 8) Rozvinout globální partnerství pro rozvoj počet uživatelů internetu na osob. Z tohoto seznamu je patrné, že MDGs jsou zaměřené zejména na chudé a rozvojové země a většinou se týkají zajištění naplnění základních potřeb a prostého přežití. Jistě však není pochyb o tom, že tyto skutečnosti jsou základními předpoklady pro dosažení štěstí. - 49-

6. Návrh konstrukce a výpočet Indexu národního blahobytu V této části práce představím princip a způsob konstrukce Indexu národního blahobytu, (dále jen Indexu, ve výpočtech NWI). Tento Index je metodicky inspirován zejména výše diskutovanými indexy HDI a HPI. Obsahově pak vychází z teoretické diskuse o Easterlinově paradoxu, jednotlivých faktorech přispívajících ke štěstí, politických a teoretických implikacích ekonomie štěstí a částečně také vychází z obsahu indexů HDI a HPI. Index je konstruován tak, aby pokryl více oblastí lidského života, přičemž každá kategorie má jinou váhu, podle toho, jakou jim obyvatelé ČR přisuzují důležitost pro život a well-being. Vzorec výpočtu je možno zapsat následujícím způsobem: NWI HLY * 8 EDU * FAM * INC * EMP * EFREE * DEM * CPI * SAF V následujících podkapitolách je podrobněji vysvětlen výběr faktorů, indikátorů a vah, postup výpočtu dílčích indexů, postup konstrukce samotného Indexu a možnosti jeho interpretace. 6. Výběr faktorů Faktory ovlivňující well-being můžeme rozdělit do tří hlavních skupin osobnostní a demografické faktory, ekonomické faktory a institucionální faktory. V Indexu národního blahobytu bude použito celkem dílčích indexů, 4 pokrývají kategorii osobnostních faktorů, 3 kategorii ekonomických faktorů a 3 kategorii institucionálních faktorů. Operacionalizovaným a normalizovaným faktorům je přidělena váha podle důležitosti, jakou jim respondenti v životě přikládají. 6.. Osobnostní faktory Při teoretické diskuzi osobnostních faktorů bylo řečeno, že pod osobnostní faktory spadají zejména věk, pohlaví, rodinné zázemí, národnost, vzdělání, zdraví apod. V našem indikátoru jsou zastoupeny faktory zdraví, vzdělání, rodiny, volného času a subjektivní - 5-

spokojenosti. Podle výzkumů i podle zkušenosti lze totiž říci, že nejlepší předpoklady pro dosažení štěstí má zdravý, vzdělaný člověk, který má milující rodinu, dostatek času se jí věnovat, zároveň má čas na relaxaci a pohlíží na svět spíše optimisticky. 6..2 Ekonomické faktory Ekonomické faktory jsou pro štěstí člověka důležité, protože mu zajišťují důstojný život a seberealizaci. Do Indexu národního blahobytu jsou zahrnuty tyto faktory: příjem, zaměstnanost a ekonomická svoboda. 6..3 Institucionální faktory Frey a Stutzer pod tyto faktory řadí zejména typ státního zřízení a decentralizaci státní správy. Podle průzkumů se občané České republiky o politiku nijak zvlášť nezajímají, takže v indexu se objeví pouze míra demokracie, jakožto základní předpoklad svobodné seberealizace, a dále bude brána v potaz role zločinu, a to v podobě korupce a násilných trestných činů. Korupce podle mého názoru výrazně snižuje důvěru lidí ve fungování demokracie, a proto je vhodné zahrnout ji do Indexu společně s mírou demokracie. Vysoký počet násilných trestných činů ve společnosti snižuje spokojenost občanů, ať už jsou sami oběťmi či ne, a zároveň je tato skutečnost i indikátorem špatného fungování společnosti. Určitá míra zločinnosti bude přítomna v každém státu a v každé době, což je dáno lidskou povahou. I v sebedokonalejší společnosti se pravděpodobně vyskytnou zločiny z vášně nebo z duševní choroby. Vysoká kriminalita však spíše indikuje přítomnosti strukturálních problémů jako vysoká nezaměstnanost, nízké příjmy, rasová či třídní nesnášenlivost a všeobecná frustrace. I když není vliv zločinu, potažmo bezpečnosti, na well-being příliš prozkoumaný, pokládám za nutné jej do Indexu zahrnout. - 5-

6.2 Operacionalizace faktorů a přidělení vah V této části jsou jednotlivé faktory převedeny do měřitelných indikátorů a je jim přiřazena váha podle jejich relativní důležitosti. Všechny indikátory, kromě Life Expectancy a Life Satisfaction, jsou pro výpočet Indexu, převáděny na dílčí indexy podle metodiky HDI. U některých indexů jsou, z důvodu velkých kulturních rozdílů v přistupování k danému faktoru, použita data pouze za země Evropské Unie. Váhy jsou určovány na základě výsledků průzkumu EVS (7) a kvalitativní studie Eurobarometru (2). Z EVS je použito jako váha procento dotázaných, kteří považují daný faktor za velmi důležitý nebo důležitý pro život (u kriminality naopak). Ze studie Eurobarometru je použito průměrné hodnocení důležitosti vlivu faktoru na well-being. Hodnoty z obou studií se pohybují shodně mezi,2 a. V případě, kdy byl faktor hodnocen v obou studiích, přistupujeme na kompromis mezi výsledky, přičemž větší význam je přikládán výsledkům EVS, protože ty se vztahují přímo a jedině k respondentům z ČR. V případě, že faktor není hodnocen ani v jedné studii, je použit kvalifikovaný odhad. Dílčí indexy (A) jsou počítány podle metodiky HDI (normalizace dat metodou re-scalling), tedy: A Askut A min A max A min 6.2. Zdraví Zdraví je v našem indexu zastoupeno indikátorem Life Expectancy neboli střední délkou života (při narození). Střední délka života obecně značí úroveň a dostupnost lékařské péče ve státě. V zásadě je střední délka života snižována také epidemiemi nemocí či hladomoru, přítomností válečných konfliktů nebo nepříznivých environmentálních podmínek. Střední délka života trpí stejnými nešvary jako všechny průměrné veličiny, pro některé účely je tak vhodné používat spíše medián nebo modus délky života. Tento indikátor je však používán v HDI i v HPI a data jsou tak dostupná pro mnoho zemí i časových období. Navíc fakt, že hodnota střední délky života při narození - 52-

je výrazně snižována úmrtností v kojeneckém či dětském věku, pro účely Indexu nevadí. Úmrtí dítěte je velice traumatickou událostí bez ohledu na kulturu či ekonomické podmínky a nepokládám tedy za nutné ani vhodné jeho význam umenšovat výběrem jiného indikátoru, byť by měl lepší vypovídací hodnotu o skutečné délce života v dané společností. Střední délka života má v Indexu váhu. Ačkoli jsou lidé schopni zvyknout si na ledasco, podlomené zdraví, ztráta bližních (zejména v nízkém věku) nebo neustálý boj o přežití velmi výrazně snižují pocit štěstí nebo blahobytu a brání další seberealizaci. Zdraví je hodnoceno jako nejdůležitější také v kvalitativním výzkumu Eurobarometru. Účastníci focus groups byli požádáni, aby samostatně ohodnotili jednotlivé faktory vzhledem k jejich vlivu na well-being. Zdraví bylo průměrně hodnoceno 9,6 body (z ). V diskusní části výzkumu zmiňovali čeští účastníci, že zdraví může k well-being přispět pozitivně nebo negativně mnoha způsoby. Nedostatek zdraví může fungovat jako bariéra k dosažení well-being, a má důsledky pro další aspekty well-being jako ztráta příjmu a nemožnost participovat na volnočasových aktivitách. Název indikátoru Váha Zkratka Life Expectacy LE 6.2.2 Rodina Rodinné zázemí je velmi důležité pro well-being, což potvrzují jak průzkum EVS tak studie Eurobarometru. Účastníci focus groups se ohledně vlivu rodiny vyjádřily tak, že pozitivní vliv na well-being pramení z možnosti mít klidnou, milující, jednotnou, stabilní, vyváženou, vřelou, otevřenou a podporující rodinu, která poskytuje emoční stabilitu a možnost sdílet. Čeští účastníci navíc vyjádřili domněnku, že kvalita rodinného zázemí má zprostředkovaně vliv na blahobyt celé společnosti. Ve focus groups byl vliv rodiny hodnocen 9 body a v průzkumu EVS vyjádřilo velmi důležitý nebo důležitý vliv rodiny na život 95,3 % dotázaných. - 53-

V Indexu bude faktor rodinného zázemí měřen prostřednictvím podílu úspěšných manželství, tedy rozdílem sňatečnosti a rozvodovosti (hrubá míra sňatečnosti - hrubá míra rozvodovosti). Tento indikátor bude dále převeden do indexu nazvaného Happy Family Index. Z důvodu velkých kulturních rozdílů v pojetí rodiny budou jako báze pro výpočet indexu sloužit data pouze pro EU. Název indikátoru Váha Zkratka Happy Family Index,95 FAM 6.2.3 Vzdělání Možnost vzdělání je obecně spojována se seberealizací, zajímavějšími možnostmi výdělku, vyššími příjmy, naplněním vlastního potenciálu, získáním vyššího společenského statutu apod. Je evidentní, že alespoň základně vzdělaný člověk má již mnohem větší možnosti volby než člověk negramotný. Čím gramotnější člověk je, tím efektivněji je schopen dosahovat svých cílů. Vzdělanější lidé obvykle vykazují vyšší příjmy a uvažovat se dá rovněž i o samotné radosti z poznání. Indikátor vzdělanosti převezmu zcela z metodiky HDI. Bude tedy složen ze dvou indexů: mean years of schooling a expected years of schooling. Vliv vzdělání byl ve focus groups hodnocen 7,6 body. Název indikátoru Váha Zkratka Education Index,76 EDU 6.2.4 SWB V této části postupuji podle metodiky HPI. Indikátor dlouhého a zdravého života Life Expectancy je zkombinován se subjektivním pocitem spokojenosti s vlastním životem Life Satisfaction. HPI vychází z dat z Gallup World Poll. Tato instituce však nezahrnuje - 54-

do svých průzkumů Českou republiku. Index tedy vychází z průměrné životní spokojenosti podle EVS, přičemž metodika i škála jsou stejné (-). Násobkem Life Expectancy (dělené ) a Life Satisfaction získáme již známý index Happy Life Years. Protože vlastní pocit spokojenosti je velmi důležitým faktorem, má v Indexu stejně jako LE, váhu. Název indikátoru Váha Zkratka Life Satisfaction LSAT 6.2.5 Příjem Pozitivní vliv příjmu na well-being je neoddiskutovatelný. I když se prokazuje, že z mnoha důvodů má nárůst příjmů ne vždy odpovídající vliv na nárůst well-being, dostatečný příjem umožňuje zabezpečit základní potřeby a následně se realizovat podle svých přání a tužeb. Indikátor pro příjem je převzat z metodiky HDI, počítáme tedy s hrubým národním příjmem na osobu (GNI per capita), přepočtený podle parity kupní síly Income per capita. Respondenti přikládají příjmu podle očekávání relativně vysokou váhu. V Eurobarometeru je mu přiděleno,88 bodů. Dílčí index je rovněž počítán zcela podle metodiky HDI. Název indikátoru Váha Zkratka Income Index,88 INC 6.2.6 Nezaměstnanost Práce je důležitá jako zdroj finančních prostředků, tak i jako zdroj radosti a seberealizace. I když je mnohými práce vnímána jako břemeno, výzkumy naznačují, že well-being jedince se v případě nezaměstnanosti sníží, i když má dostatečný náhradní zdroj financí. - 55-

Nezaměstnanost má na well-being zcela jistě silný negativní vliv a význam práce je vysoce hodnocen respondenty EVS (,8) i Eurobarometeru (,88). Jako indikátor je v Indexu použita míra nezaměstnanosti, protože se však jedná o negativní jev, je výpočet přizpůsoben následujícím způsobem: Zaměstnanost -míra nezaměstnanosti Bázi pro výpočet dílčího index tvoří data pro EU. Název indikátoru Váha Zkratka Employment index,84 EMP 6.2.7 Ekonomická svoboda Pro měření ekonomické svobody je použit Index of Economic Freedom. Index ekonomické svobody byl vytvořen Heritage Foundation a Wall Street Journal v roce 995 a měří specifických oblastí svobody, které jsou rozděleny do čtyř samostatných kategorií: a, Rule of law: property rights, freedom from corruption b, Limited governmet: fiscal freedom, governmant spending c, Regulatory efficiency: business freedom, labor freedom, monetary freedom d, Open markets: trade freedom, investment freedom, financial freedom Každá z deseti komponent může dosahovat skóre od do. Komponenty mají stejnou váhy a jsou průměrovány do jednoho ukazatele (Miller et al., 22). Ekonomická svoboda je definována jako stav státu, kdy každý jednotlivec může v usilování o vlastní živobytí jednat autonomně. Ekonomická svoboda je základní aspekt lidské svobody, protože bez ní mohou být lidská práva na život, svobodu a dosažení štěstí fundamentálně ohrožena. V ekonomicky svobodné společnosti, každý jednotlivec sám - 56-

kontroluje plody své práce a je povzbuzován a oprávněn dosahovat svých snů na základě svobodné volby. Určité zásahy státu jsou nutné, například zajištění právního rámce ekonomických transakcí, obecně je však žádoucí, aby stát zasahoval do ekonomiky co nejméně (Miller et al., 22). Vztahem mezi ekonomickou svobodou a štěstím se zabývalo již mnoho studií. Gropper et al. (2) poznamenávají, že většina z nich zjistila, že ekonomická svoboda skutečně pozitivně ovlivňuje štěstí a blahobyt člověka. Ve své vlastní studii, ve které sledovali vztah mezi Life Satisfaction (podle WVS a Gallup World Poll), Happy Life Years, HDP a indexem Economic Freedom of the World, zjistili silnou pozitivní korelaci mezi ekonomickou svobodou a SWB. obr. 5: Vztah mezi ekonomickou svobodou a štěstím (Gropper et. al., 2) Důležitost ekonomické svobody není zkoumána ani v průzkumu EVS ani ve výzkumu Eurobarometru, takže tomuto indikátoru je přidělena stejná váha jako příjmu, protože bez ekonomické svobody není možné použit nabyté statky k dosažení štěstí podle vlastního uvážení. Jako báze pro výpočet dílčího indexu slouží celosvětová data. - 57-

Název indikátoru Váha Zkratka Economic Freedom Index,88 EFREE 6.2.8 Demokracie Demokracie má na štěstí pozitivní vliv v tom smyslu, že toto zřízení nejlépe umožňuje, aby vláda jednala podle přání voličů a také občanům nejlépe zajišťuje jejich základní práva a svobody. Tento faktor je v Indexu operacionalizován prostřednictvím Indexu Demokracie (Democracy Index). Index Demokracie je nástroj, který používá k měření stavu demokracie v zemích světa organizace Economic Intelligence Unit55. Tento index je založen na pěti kategoriích: volební proces a pluralismus, občanské svobody, fungování vlády, politická participace a politická kultura. V každé kategorii je možné dosáhnout - bodů. Průměr těchto výsledků se potom rovná výsledku Indexu Demokracie. Země jsou pak podle počtu bodů rozděleny do čtyř kategorií: plné demokracie, demokracie s vadami56, hybridní režimy a autoritářské režimy (Kekic, 27). Respondenti z České republiky hodnotili vliv demokracie na well-being výrazně pozitivně, nicméně tato kategorie není ve výsledném hodnocení vlivu zahrnuta. EVS důležitost demokracie na život respondentů nezkoumá, ale lze použít data z průzkumu WVS, který tuto otázku respondentům pokládá. Průměrné procento respondentů (z 2 západoevropských zemí, zahrnutých do výzkumu), kteří demokracii považují za důležitou, je 84,5. Bázi pro výpočet dílčího indexu tvoří výsledky Indexu Demokracie ze všech zemí. 55 součástí společnosti The Economist Group, který provádí analýzy mezinárodního obchodu a světových záležitostí. Vydává magazín The Economist. (5) 56 flawed democracies - 58-

Název indikátoru Váha Zkratka Democracy index,84 DEM 6.2.9 Korupce Vliv korupce na štěstí je důležitý, protože způsobuje nejistotu v ekonomickém i politickém rozhodování, snižuje důvěru lidí ve vládu a demokracii a způsobuje zbytečné výdaje na straně jednotlivce i státu. Indikátorem pro tento faktor je Index Vnímání Korupce (Corruption Perception Index CPI). Tento index je zaměřen na vnímání korupce ve veřejné správě a od roku 995 jej každoročně sestavují organizace Transparency International a Göttingenská Univerzita v Německu. Index nabývá hodnot až, přičemž značí nejnižší korupci (6). Váha je tomuto indikátoru dána podle vnímání důležitosti politiky a vlády. Pouze 2,% respondentů EVS označilo politiku jako důležitou nebo velmi důležitou pro život. Naproti tomu hodnotili účastníci focus groups vliv vlády na well-being průměrně 5,6 body. Domnívám se, že blíže účelu pro tento indikátor má formulace ve výzkumu Eurobarometru, navíc čeští účastníci byli jedni z těch, kteří zdůrazňovali, že špatné chování politiků, včetně korupce, má na well-being vliv negativní. Název indikátoru Váha Zkratka Corruption Perception Index,56 WCPI 6.2. Bezpečnost Války a zločin ovlivňují blahobyt člověka silně negativně. Jako indikátor je zde použit počet vražd na tisíc obyvatel, respektive počet vražd/ obyvatel. Tento indikátor je vážen procentem lidí, kteří podle EVS nemají důvěru v práci policie, což je - 59-

57,4. Dále procentem lidí, kteří zmínili, že by nechtěli za souseda člověka se záznamem v trestním rejstříku 64,7%. V úvahu je také brána váha zdraví a života, která byla vyčíslena jako. Průměrem těchto tří faktorů pak celková váha tohoto indikátoru činí,74. Jako báze jsou použity celosvětové údaje o počtu vražd na obyvatel. Název indikátoru Váha Zkratka Safety index,74 SAF tab. 3: Souhrnné informace o indikátorech 2 3 4 5 6 7 8 9 Název Indikátoru Life Expectancy Happy Family Index Education Index Life Satisfaction Income Index Employment Index Economic Freedom Index Democracy Index Corruption Perception Index Safety Index Váha,95,76,88,84,88,84,56,74 Zkratka LE FAM EDUT LSAT INC EMP EFREE DEM CPI SAF Báze EU/W W EU W W W EU W W W W zdroj: vlastní návrh 6.3 Data a výpočet indexu V této části je čtenář postupně seznámen s postupem výpočtu indexu a daty, které jsou pro jeho výpočet použity. Nejdříve jsou uvedeny hodnoty indikátorů pro Českou republiku a nejnižší a nejvyšší hodnota daného indikátoru, buď v celosvětovém nebo evropském kontextu. Indikátory LE a LSAT vytvářejí součinem samostatný index zvaný Happy Life Years (HLY). Ostatní indikátory jsou porovnáním skutečné hodnoty s hodnotami maximálními a minimálními převedeny na dílčí indexy a následně jsou upraveny násobkem přidělené váhy. Geometrickým průměrem těchto vážených dílčích - 6-

indexů dostaneme index nazvaný Index of Potential Reducing of Well-being (IPRW). Součinem HLY a IPRW konečně dostaneme Index národního blahobytu (NWI). NWI HLY * 8 EDU * FAM * INC * EMP * EFREE * DEM * CPI * SAF Tento index můžeme interpretovat jednak samostatně, jednak jeho jako podíl s NWI maximálním, který značí nevyužitý potenciál dané země. Hodnota HLY nám značí nakolik dlouhý a šťastný život lidé skutečně vedou. Hodnota HLY je pak v Indexu snížena o potenciální obtíže způsobené nedostatky společnosti, ve které lidí žijí tedy HLY je sníženo indexem IPRW. IPRW může dosahovat hodnot od do,79, přičemž,79 značí excelentní podmínky pro dosažení vlastního štěstí. Výsledné číslo má samozřejmě velmi omezenou vypovídací hodnotu. Maximální hodnota Indexu a dílčích indexů je pouze ideální, nedosažitelný stav, a proto musíme být při interpretaci takového srovnávání opatrní. Daleko užitečnější je porovnávat hodnotu Indexu a dílčích indexů v čase nebo mezi zeměmi (s upravenými vahami). Protože však tato varianta přesahuje možnosti této práce, je hodnota indexu srovnána alespoň s průměrnou hodnotou NWI, tedy s Indexem vypočítaným z průměrných hodnot indikátorů. To nám alespoň zhruba ukáže, jaké jsou reálné možnosti umístění na pomyslném žebříčku NWI a jak si Česká republika stojí vůči průměru. 6.3. Data a výpočty V této části jsou provedeny všechny dílčí a hlavní výpočty. Hodnoty jednotlivých indikátorů jsou nejdříve normalizovány pomocí metody re-scalling a následně jsou násobeny příslušnou vahou, čím vznikne dílčí index. Násobkem geometrického průměru dílčích indexů a indexu HLY získáme index NWI. Srovnávány jsou čtyři typy dat minimální hodnoty57, maximální hodnoty, průměrné hodnoty a hodnoty pro Českou republiku. Konkrétní hodnoty použité ve výpočtech a jejich zdroje jsou uvedeny v tabulce č. 4. 57 má smysl pouze pro indikátory. Minimální hodnota všech indexů - 6-

tab.4: Data pro výpočet dílčích indexů a hodnoty dílčích indexů Indikátor LE58 Hodnota ČR Váha FAM59 77,7,95 EDU6,76 LSAT6 Hodnota max MYS,88 2,3 3, EYS 5,6 8 Hodnota min Hodnota avg. Vážený index ČR Vážený index avg. Zdroj dat 83,4 2 69,7 77,7 69,7 HDR UNDP (8),(9) 7,3,7,,27 EUROSTAT (22),978 2,85 7,6,7,49 HDR UNDP (8),(9) 6,97 7,7 6,97 EVS ZACAT (7) 2,3 7,68 INC62,88 2 45 7 72 2 782,68,6 HDR UNDP (8),(9) EMP63,84 93,3 97,8 78,3 9,3,65 EFREE64,88 69,9 89,9 26,3 59,3,6 DEM65,84 8,9 9,8,8 5,49,68 CPI66,56 4,4 9,5 4,22,52 EUROSTAT (8) Heritage Foundation,46 (9) Economist,42 Intelligence Unit (2) Transparency,9 International (6) SAF67,74 99, 7,9 89,67,73,65 UNODC (2) zdroj: vlastní návrh o Vlastní výpočty a srovnání indikátory a vážené dílčí indexy - Happy Life Years HLYCZ HLYavg LE cz 77,7 * LSAT * 7,7 55,7 LE avg * LSAT 69,7 * 6,97 48,58 58 maximum Japonsko 2, ČR 2, průměr 94 států zahrnutých do HDR 2 maximum Kypr, minimum Belgie, ČR průměr 2-2, průměr EU27 kromě Malty 2-2 MEY maximum ČR 25, EYS maximum vybráno, ČR 2, průměr 94 států zahrnutých do HDR 2 maximum/minimum maximální/minimální možný počet bodů, ČR fourth wave EVS, průměr Evropské země zahrnuté do fourth wave EVS 62 maximum Katar 2, ČR 2, průměr 94 států zahrnutých do HDR 2 63 maximum Lucembursko 2, minimum Španělsko 2, ČR 2, průměr EU27 2 64 maximum Hong Kong 22, minimum Zimbabwe 22 (bez Severní Koreji), ČR 22, průměr 86 zahrnutých do výpočtu Economic Freedom Index 22 65 maximum Norsko 2, minimum Severní Korea 2, ČR 2, průměr země zahrnuté do Democracy Index 2 66 maximum Nový Zéland 2, minimum Severní Korea/Somálsko 2, ČR 2, průměr 82 zemí CPI 2 67 maximum Monako, minimum El Salvador 995, ČR 29, průměr 26 zemí zahrnutých do statistik UNODC, poslední dostupný rok 59-62-

HLYmax LE max 83,4 * LSAT * 83,4 graf : Srovnání hodnot indikátoru Zdraví Minumum Průměr ČR Maximum Indikátor Life Expectancy (at birth) Srovnání hodnot indikátoru "Zdraví" 2 4 6 8 počet let zdroj: vlastní návrh graf 2: Srovnání hodnot indikátoru SWB Srovnání hodnot indikátoru "SWB" LSAT Indikátor Minimum Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 2 Spok ojenost s e životem zdroj: vlastní návrh - Happy Family Index FAM CZ w * FAM avg w * FAM cz FAM min,88,7,95 *, FAM max FAM min 7,3,7 FAM avg FAM min FAM max FAM min,95 * 2,85,7,27 7,3,7-63-

FAM max w *,95 graf 3: Srovnání hodnot indikátoru Rodina Minimum Průměr ČR Max imum Indikátor FAM Srovnání hodnot indikátoru "Rodina" 2 3 4 5 6 7 8 hrubá míra sňatečnosti-hrubá míra rozvodovosti zdroj: vlastní návrh - Education Index MYScz MYScz MYS min 2,3,94 MYS max MYS min 3, EYScz EYS skut EYS min 5,6,87 EYS max EYS min 8 EDU CZ w * MYS avg EYS avg EDU cz EDU min,94 *,87,76 *,7 EDU max EDU min,978 MYS avg MYS min MYS max MYS min 7,6,58 3, EYS avg EYS min 2,3,68 EYS max EYS min 8 EDU avg w * EDU avg EDU min EDU max EDU min,76 *,58 *,68,49,978 EDU max w *,76-64-

graf 4: Srovnání hodnot indikátoru Vzdělání Minimum Indikátor EDU Srovnání hodnot indikátoru "Vzdělání" Průměr ČR Max imum,2,4,6,8,2 MYS*EYS zdroj: vlastní návrh Income Index INC CZ w * INC avg w * log INC cz log INC min log 245 log,88 *,68 log INC max log INC min log772 log log INC avg log INC min log INC max log INC min,88 * log 2782 log,6 log 772 log INC max w *,88 graf 5: Srovnání hodnot indikátoru Příjem INC Srovnání hodnot indikátoru "Příjem" Minimum Indikátor - Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 2 income per capita zdroj: vlastní návrh - 65-

- Employment Index EMPCZ w * EMPavg w * EMPcz EMPmin 93,3 78,3,84 *,65 EMPmax EMPmin 97,8 78,3 EMPavg EMPmin EMPmax EMPmin,84 * 9,3 78,3,52 97,8 78,3 EMPmax w *,84 graf 6: Srovnání hodnot indikátoru Zaměstnanost Srovnání hodnot indikátoru "Zaměstnanost" Indikátor EMP Minimum Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 -míra nezaměstnanosti zdroj: vlastní návrh - Economic Freedom Index EFREECZ w * EFREE avg w * EFREEcz EFREE min 69,9 26,3,88 *,6 EFREE max EFREE min 89,9 26,3 EFREE avg EFREE min EFREE max EFREE min,88 * 59,3 26,3,46 89,9 26,3 EFREE max w *,88-66-

graf 7: Srovnání hodnot indikátoru Ekonomická svoboda Srovnání hodnot indikátoru "Ekonomická svoboda" Indikátor EFREE Minimum Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 Index ekonomické svobody zdroj: vlastní návrh Democracy Index DEM CZ w * DEM avg w * DEM cz DEM min 8,9,8,84 *,68 DEM max DEM min 9,8,8 DEM avg DEM min DEM max DEM min,84 * 5,49,8,42 9,8,8 DEM max w *,84 graf 8: Srovnání hodnot indikátoru Demokracie Srovnání hodnot indikátoru "Demokracie" DEM Minimum Indikátor - Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 Index demokracie zdroj: vlastní návrh - 67-

- Corruption Perception Index CPI cz CPI min 4,4,56 *,22 CPI max CPI min 9,5 CPI CZ w * CPI avg w * CPI avg CPI min,56 * CPI max CPI min 4,9 9,5 CPI max w *,56 graf 9: Srovnání hodnot indikátoru Korupce Srovnání hodnot indikátoru "Korupce" CPI Indikátor Minimum Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 Corruption perception index zdroj: vlastní návrh - Safety Index SAFCZ w * SAFavg w * SAFcz SAFmin 99, 7,9,74 *,73 SAFmax SAFmin 7,9 SAFavg SAFmin SAFmax SAFmin,74 * 88,7 7,9,65 7,9 SAFmax w *,74-68-

graf : Srovnání hodnot indikátoru Bezpečnost Srovnání hodnot indikátoru "Bezpečnost" SAF Indikátor Minimum Průměr ČR Max imum 2 4 6 8 -počet vražd/ obyv. zdroj: vlastní návrh graf : Srovnání hodnot dílčích indexů Srovnání hodnot dílčích indexů SAF CPI Dílčí indexy DEM EFREE Vážený dílčí index průměr EMP Vážený dílčí index ČR Max imum INC EDU FAM,2,4,6,8 Hodnota indexu zdroj: vlastní návrh - 69-

o Vlastní výpočty a srovnání Indexy Národního Blahobytu NWI cz HLYcz * 8 EDU cz * FAM cz * INCcz * EMPcz * EFREEcz * DEM cz * CPI cz * SAFcz NWI cz 55,7 * 8,7 *, *,68 *,65 *,6 *,68 *,22 *,73 55,7 *,47 25,97 NWI avg HLYavg * 8 EDU avg * FAM avg * INC avg * EMPavg * EFREE avg * DEM avg * CPI avg * SAFavg NWI avg 48,54 * 8,49 *,36 *,6 *,52 *,46 *,42 *,9 *,65 48,54 *,44 2,22 NWI max HLYmax * 8 EDU max * FAM max * INC max * EMPmsx * EFREEmax * DEM max * CPI max * SAFmax NWI max 83,4 * 8,76 *,95 *,88 *,84 *,88 *,84 *,56 *,74 83,4 *,79 66,5 graf 2: Srovnání indexů IPRW Srovnání indexů IPRW Maximum Průměr IPRW ČR,2,4,6,8 zdroj: vlastní návrh - 7-

graf 3: Srovnání indexů HLY Srovnání indexů HLY Maximum Průměr HLY ČR 2 4 6 8 zdroj: vlastní návrh graf 4: Srovnání indexů NWI Srovnání indexů NWI 2,22 Průměr 25,97 INW 66,5 2 4 ČR Maximum 6 zdroj: vlastní návrh graf 5: Podíly českého a průměrného NWI NWI / NWImax Maximum Průměr IPRW/max ČR 2 4 6 8 procenta zdroj: vlastní návrh - 7-

6.3.2 Srovnání výsledků a interpretace Z výsledků vyplývá, že ačkoli Česká republika dosahuje pouze necelých 4% maximálního NWI, její výsledky jsou nadprůměrné. Nejlepších výsledků dosahuje v oblasti bezpečnosti, zdraví a demokracie, naopak nejhorších výsledků dosahuje v oblasti korupce a zejména v oblasti rodiny, kde dosahuje podprůměrných hodnot. Jak bylo řečeno výše, výsledky se dají interpretovat více způsoby, ačkoli je evidentní, že pro skutečnou interpretaci by bylo potřeba disponovat daty z více států či časových období. Nicméně můžeme porovnat naměřené hodnoty alespoň s hodnotami maximálními a průměrnými. HLY České republiky je nadprůměrné a dosahuje 67% ideálního stavu, což lze považovat za velice dobrý výsledek68. Když se podíváme na dílčí komponenty HLY, zjistíme, že slabinou ČR v této oblasti je především subjektivní spokojenost se životem. IPRW České republiky je rovněž nadprůměrné, ale dosahuje pouze 59% ideálního stavu, to znamená, že výsledné štěstí občanů České republiky je o 4% menší, než by bylo za ideálních podmínek při dané úrovni zdravotní péče a subjektivní spokojenosti. Hodnoty některých dílčích indexů jsou hluboce neuspokojivé, zejména Index šťastné rodiny a Index vnímání korupce. Když spojíme indexy HLY a IPRW dostaneme konečný index NWI, který nám značí, jak je spokojenost občanů snižována nedostatky v institucionálním a společenském uspořádání společnosti. Maximální hodnota NWI byla vypočítána na 66,5 bodů. Česká republika dosáhla skóre 25,97 bodů, což je 39%. Protože oněch 66,5 bodů je pouze ideální stav, je dobré porovnat výsledek České republiky s dalšími realistickými hodnotami, v tomto případě s průměrnou hodnotou. Průměrné NWI dosahuje 2,22 bodů a tedy můžeme říci, že ačkoli jsou oblasti ve kterých má Česká republika slabiny, obecně vzatu zajišťuje svým občanům spíše lepší podmínky pro dosahování štěstí a seberealizaci 68 viz tabulka na straně 47-72-

7. Diskuse Index národního blahobytu byl navržen tak, aby pokrýval co nejvíce relevantních determinant štěstí. Výběr kategorií odráží přesvědčení, že stát by měl věnovat pozornost především kvalitě svých institucí než subjektivním pocitům svých občanů. Proto také vychází spíše z hédonického pojetí štěstí jako minimalizace strastí. Lze namítat, že například rodina je výsostně osobní záležitostí každého občana. Nicméně rodina je základní jednotka společnosti a jedině fungující rodina zajišťuje nejlepší reprodukci sdílených norem a kulturních vzorců. Význam manželství klesá z důvodu změn v životním stylu ve všech vyspělých zemích, na rozpad rodiny se však můžeme dívat také jako na důsledek selhání státu v ostatních oblastech života. Například se může jednat o špatně nastavené podmínky, kdy je ekonomičtější žít jednotlivě než v manželství, nebo že stát neumožňuje dosáhnout mladým lidem na dostatečný příjem pro založení rodiny. Subjektivní pocit spokojenosti byl zahrnut, aby reflektoval přesvědčení, že nejlepšími soudci kvality života jsou sami občané. Silnou stránkou Indexu oproti HDP je, že se kromě příjmu zaměřuje na více oblastí lidského života a jeho definice blahobytu je tak širší. Oproti HDI se zaměřuje spíše na vyspělé země, proto předpokládá, že základní životní potřeby občanů jsou již uspokojeny a může tak věnovat pozornost například i svobodě a bezpečnosti, což jsou faktory, které HDI opomíjí. NWI se od HDI liší především v tom, že nezkoumá pouze pokrok v definovaných objektivních determinantách lidského blahobytu, ale také to, jak jejich nedokonalost lidský blahobyt snižuje. Základní definice blahobytu, tedy dlouhý a spokojený život operacionalizovaný jako HLY, byla převzata z HPI. INW však tento koncept dále rozšiřuje zavedením indexu IPRW a již nereflektuje vliv společnosti na životní prostředí. Tento krok může však být zdůvodněn tím, že nadměrně zatěžování životního prostředí je problémem všech vyspělých států a dobrý výsledek vyspělého státu oproti ostatním vyspělým státům by proto neměl být signálem, že je vše v pořádku. Takový nejúspěšnější stát by totiž byl příslovečným jednookým králem mezi slepými. Zavedení této kategorie by také neúměrně snižovala význam pozitivních aspektů společenských uspořádání, na něž se v Indexu soustředíme. Lze však uvažovat o tom, že - 73-

by Index národního blahobytu mohl být rozšířen o nějakou environmentální kategorii ve vztahu ke spokojenost občanů, například o dostupnost přírody a zeleně. Většina složených indexů přiděluje dílčím indexům stejné váhy. Index národního blahobytu se však pokouší reflektovat skutečnost, že každý faktor ovlivňující štěstí je lidmi vnímán odlišně. Váhy byly stanovovány podle veřejného mínění občanů na základě výsledků dvou nezávislých výzkumu. Do budoucna však lze uvažovat nad sofistikovanějším způsobem stanovení vah, které však vyžaduje hlubší statistické schopnosti. Rovněž je nutné počítat s tím, že preference obyvatelstva se v prostoru i v čase mění. Hlavní slabinou Indexu je, že v současné době nedisponujeme výsledky za více regionů nebo časových úseků, a není tedy možné provádět žádná srovnání se skutečnou vypovídací hodnotou. V současné době existuje již značný počet indexů, které se snaží vylepšit či rozšířit HDP nebo zkoumají zcela jiné kategorie blahobytu. Některé jsou velmi úzce zaměřené jiné se zase snaží pokrýt co nejvíce kategorií. Jelikož je zkoumaným subjektem lidská společnost, tedy velmi komplexní, dynamický a otevřený systém, žádný index nebude nikdy dokonalý a univerzálně použitelný a žádný nebude nikdy schopen obsáhnout všechny kategorie blahobytu. To platí pro HDP i pro alternativní indikátory. Není proto vhodné se příliš zaměřovat na jediný nástroj měření blahobytu, ale spíše je kombinovat, podle toho na které aspekty blahobytu klademe důraz a jaké si jako společnost klademe do budoucna cíle. - 74-

8. Závěr Cílem této práce bylo prozkoumat teoretická východiska ekonomie štěstí a zamyslet se nad jejími teoretickými a praktickými aplikacemi. Tato práce vychází primárně z přesvědčení, že ztotožňování blahobytu s příjmem je v zásadě chybné. Viděli jsme, že ekonomie štěstí je poměrně mladá věda, v současné době však již disponuje množstvím empirických dat, která nám umožňují rozšířit naše chápání lidského blahobytu a štěstí, a identifikovat, jaké cesty k němu vedou. Moderní ekonomie štěstí se formuje teprve od 7.let, kdy ekonomové začali zpochybňovat ztotožňování ekonomického růstu s růstem blahobytu. V první části jsem se věnovala samotné disciplíně ekonomie štěstí, jejímu vzniku a vývoji, způsobům, jakými definuje štěstí a jejím politickým a teoretickým implikacím. Ekonomie štěstí vychází z toho, že na blahobyt člověka působí kromě důchodu a jeho růstu i další ekonomické a neekonomické faktory a pro hodnocení těchto faktorů zavádí do ekonomie také některé techniky, které se používají hlavně v psychologii. Závěry studií ekonomů a psychologů, zabývajících se ekonomií štěstí, lze uplatnit pro lepší porozumění standardním ekonomickým teoriím i pro efektivnější tvorbu politických opatření. V zásadě se však ztotožňuji s názorem, že oblast lidského štěstí je mimořádně citlivá a politici by měli být při implementacích zjištění ekonomie štěstí opatrní. V druhé části jsme se zabývali jednotlivými metodami měření lidského štěstí a blahobytu. Obecně jsou rozděleny na dvě skupiny subjektivistické metody, které vycházejí přímo z úsudku aktérů, a objektivistické metody, které pracují s objektivně stanovenými kategoriemi faktorů blahobytu. Nejpoužívanější subjektivistickou metodou je reported subjective well-being, které tvoří základ většiny studií ekonomů štěstí. Naproti tomu nejpoužívanější objektivistickou metodou je měření blahobytu prostřednictvím hrubého domácí produktu a odvozených charakteristik, jejichž dominance je však v současné velmi kritizována, což také indikuje, že ekonomie štěstí je součástí širší revoluce v ekonomickém uvažování. Na tuto kritiku pak v této části navazuje výčet a charakteristika vybraných alternativních indikátorů, zejména kompozitních indexů Human Development Index a Happy Planet Index. - 75-

Ve třetí části byl na základě teoretických poznatků o faktorech ovlivňujících štěstí a jednotlivých způsobech měření navrhnut Index národního blahobytu, který se zaměřuje na Českou republiku. Je to složený index, který pokrývá deset faktorů lidského blahobytu a obsahově a metodicky vychází především z HDI a HPI. Maximální možné ideální skóre Indexu národního blahobytu je 66,5 bodů, průměr byl vypočítán na 2,22 bodů a Česká republika dosáhla počtu 25,97 bodů a lze tedy říci, že instituce České republiky fungují nadprůměrně dobře a občané mají spíše dobré podmínky pro dosažení štěstí a blahobytu. Nicméně pro skutečné srovnání je potřeba disponovat údaji za více časových období nebo územních celků. Ekonomie štěstí stále čelí velkému množství metodologických výzev a je mnoho oblastí lidského blahobytu, které zůstávají málo prozkoumané. Do budoucna lze očekávat další rozmach této disciplíny, protože výzkumy naznačují, že další ekonomický růst je pro šířeji definovaný blahobyt spíše nevýhodný a tedy, že se společnost v honbě za stále větším ekonomickým růstem možná vydala špatným směrem. Je novým úkolem ekonomie sdělit odpovědným lidem, které dimenze lidského života jsou opravdu důležité, a jak je možné dosáhnout jejich rozvoje při zachování požadavků na ekonomickou, sociální a environmentální udržitelnost. - 76-

9. Seznam literatury ADAMCOVÁ, Lenka a Tereza NĚMEČKOVÁ. Rozvojová ekonomika. Vyd.. V Praze: Oeconomica, 29, 345 s. ISBN 978-8-245-55-. BOŘUTA, Michael. Ekonomie a štěstí. Praha: Univerzita Karlova v Praze, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studií, [online], 29 [cit. 2--2]. 62 s. Vedoucí bakalářské práce Prof. Ing. Lubomír Mlčoch, CSc. [cit. 22-3-5]. Dostupné z WWW: < http://ies.fsv.cuni.cz/default/file/download/id/26 > BRICKMAN, P. et al. (978): Lottery Winners and Accident Victims: Is Happiness Relative? [online].in: Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 36, No. 8, pp. 97-927. [cit. 22-4-3].Dostupné z WWW: < http://psycnet.apa.org/index.cfm?fabuy.optiontobuy&id98-- > BRUNI, Luigino, PORTA, Pier Luigi. Introduction. In: Handbook on the Economics of Happiness. Cheltenham : Edward Elgar, 27. 596 s. ISBN 978--84376-826-5 COSTANZA, Robert et al.: Beyond GDP : The Need for New Measures of Progress, [online].the Pardee Papers 4.4 (29) : 43. [cit. 22-4-8]. Dostupné z WWW: < http://www.bu.edu/pardee/files/documents/pp-4-gdp.pdf > COYNE, Christopher J. and BOETTKE, Peter J., Economics and Happiness Research: Insights from Austrian and Public Choice Economics. HAPPINESS AND PUBLIC POLICY: THEORY, CASE STUDIES, AND IMPLICATIONS, [online]yew-kwang Ng, Lok-Sang Ho, eds., Palgrave Macmillan, 26. [cit. 2-2-6]. Dostupné z WWW: < http://ssrn.com/abstract887644> EASTERLIN, R. (974): Does Economic Growth Improve a Human Lot?: Some Empirical Evidence. [online], [cit. 22-4-2]. Dostupné z WWW: <http://dericbownds.net/uploaded_images/easterlin974.pdf>. FREY, Bruno S., LUECHINGER, S.:Concepts of happiness and their measurement. [online] In: Jahrbuch Ökologishe Ökonomik. Sociale Nachthaltigkeit. Haiburg: Metropolis Verlag, 29-237 [cit. 22-4-5]. Dostupné z WWW: < http://www.bsfrey.ch/articles/46_7.pdf > FREY, Bruno S.: Happiness possibilities and pitfalls. [online] In: Beyond GDP: Measuring progress, true wealth, and the well-being of nations (29): 34-36 [cit. 2-2]. Dostupné z WWW: < http://www.bsfrey.ch/articles/d_23_9.pdf > FREY, Bruno S., STUTZER, Alois, : "Happiness Research: State and Prospects, [online]"iew - Working Papers iewwp9, Institute for Empirical Research in Economics - University of Zurich [cit. 2--2]. Dostupné z WWW: < http://www.bsfrey.ch/articles/42_5.pdf > - 77-

FREY, Bruno S.; STUTZER, Alois. Bruno S. Frey : The Economics of Happiness [online]. 22 [cit. 2--2]. Articles. Dostupné z WWW: <http://www.bsfrey.ch/articles/365_2.pdf>. GRAHAM, Carol. Economics of Happiness. In DURLAUF, Steven ; BLUME, Larry. The New Palgrave Dictionary of Economics [online]. [s.l.] : Second Edition, [cit. 2-5-24]. Dostupné z WWW: <http://www.brookings.edu/views/papers/graham/25graham_dict.pdf> GROPPER, Daniel M., LAWSON, Robert A., and THORNE, Jere T. Jr., "Economic Freedom and Happiness," [online] Cato Journal, July 6, 2, [cit. 22-3-24]. Dostupné z WWW:http://www.cato.org/pubs/journal/cj3n2/cj3n2-4.pdf JUREČKA, Václav a Ivana JÁNOŠÍKOVÁ. Makroekonomie: základní kurs. 2. vyd. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita, 29, 299 s. ISBN 978-8-248265-. KAHNEMAN, D., and SUGDEN, R. (25). Experienced Utility as a Standard of Policy Evaluation [online]. Environmental and Resource Economics 32, 6-8. [cit. 22-42].Dostupné z WWW: <http://www.springerlink.com/index/.7/s64-5-632-4 > KEKIC Laza. The Economist Intelligence Unit s index of democracy (27) [online]. The Economist. [cit. 22-5-2].Dostupné z WWW: http://www.economist.com/media/pdf/democracy_index_27_v3.pdf KIUK Onno: Sustainable National Incomek, Institute for Environmental Studies [online] (VU, Amsterdam), written for the Overview of Advanced Tools for Sustainability Assessment of the Sustainability A-Test project of the European Union, DG Research, [cit. 22-4-6]. Dostupné z WWW: < http://ivm5.ivm.vu.nl/sat/ > LIN, G.T.R., HOPE, C., 24. Genuine savings measurement and its application to the United Kingdom and Taiwan[online]. Developing Economies, 42(), p.3-+.[cit. 22-59]. Dostupné z WWW: < http://www.ide.go.jp/english/publish/periodicals/de/pdf/4.pdf> LIU, Jieyan a Peiyuan GUO. Comparable Green GDP & its implications. SynTao: Sustainability Solutions [online]. Beijing, P.R. China: SchoSchool of Public Policy and Management Tsinghua University, 84, 25 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.syntao.com/pagedetail_e.asp?page_id799 MILLER, Terry et al. 22 Index of Economic Freedom [online]. Washington DC: The Heritage Foundation and Wall Street Journal, 22 [cit. 22-5-]. ISBN 978-8995-283-. Dostupné z: http://www.heritage.org/index/download POWDTHAVEE, Nattavudh. Economics of happiness: A review of literature and applications. Chulalongkorn Journal of Economics [online]. 27, Volume 9,, [cit. 2--2]. Dostupný z WWW: <http://www.econ.chula.ac.th/public/publication/journal/27/cje93.pdf> - 78-

SCHILLER, Bradley R. Makroekonomie dnes. Vyd.. Brno: Computer Press, 24, 42 s. ISBN 8-25-69-x. SOJKA, Milan a Luděk KOUBA. Kapitoly z dějin ekonomických teorií.. vyd. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 26, 52 s. ISBN 8-757-935- STUTZER, Alois; FREY, Bruno S. (2) : Recent advances in the economics of individual subjective well-being [online], Discussion paper series // Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit, No. 485, [cit. 2-5-7]. Dostupné z WWW: < http://hdl.handle.net/49/36872> ŠČASNÝ, Milan et al. Alternativy k ukazateli HDP zhodnocení předpokladů a využití indikátoru trvale udržitelného ekonomického blahobytu (ISEW) pro Českou republiku [online],.praha: Univerzita Karlova v Praze, 22. [cit. 22-5-]. Dostupné z WWW: < http://www.czp.cuni.cz/projekty/sdcz/moduly/4f/isew.pdf> ŠTIKA, P. (): Ekonomie a štěstí [online]. [IES Occassional Papers], IES [cit. 22--3]. Dostupné z WWW: < http://ies.fsv.cuni.cz/default/file/download/id/9238 > TAVITS Margit :Representation, Corruption, and Subjective Well-Being [online]. Comparative Political Studies December 4: 67-63, first published on November 6, 2 doi:.77/44738537 [cit. 22-4-5]. Dostupné z WWW: < http://cps.sagepub.com/content/4/2/67.short > van den BERGH, Jeroen C.J.M., (27), Abolishing GDP [online], No 7-9/3, Tinbergen Institute Discussion Papers, Tinbergen Institute, [cit. 22-4-8]. Dostupné z WWW: < http://econpapers.repec.org/repec:dgr:uvatin:279.> VEENHOVEN Ruut: FREEDOM AND HAPPINESS :A comparative study in 46 nations in the early 99's [online]. In: Diener, E. & Suh, E.M. (eds) 'Culture and subjective wellbeing' MIT press, Cambridge, MA USA, 2, ISBN 262 482, pp. 257-288 [cit. 22-5-7]. Dostupné z WWW: < http://repub.eur.nl/res/pub/8859/2a-full.pdf > Webové zdroje ) Beyond GDP: Indicators. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.beyondgdp.eu/indicators.html 2) Ed Diener: Satisfaction With Life Scale (SWLS). European Commision: Public Opinion [online]. 29 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://internal.psychology.illinois.edu/~ediener/swls.html 3) European Value Studies: Data and documentation - Master Questionnaire. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.europeanvaluesstudy.eu/evs/surveys/survey/dataanddocumentation/ - 79-

4) General Social Survey GSS: About GSS. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www3.norc.org/gss+website/about+gss/ 5) Gross National Happiness: GNH Index. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.grossnationalhappiness.com/articles/ 6) Gross National Happiness USA: About GNHUSA. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.gnhusa.org/about-gnhusa/ 7) Happy Planet Index 2.: Downloads. [online]. 29 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.happyplanetindex.org/public-data/files/happy-planet-index-2-.pdf 8) Human Development Report 2: Statistical Annex. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://hdr.undp.org/en/media/hdr_2_en_tables.pdf 9) Human Development Report 2: Technical Notes. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://hdr.undp.org/en/media/hdr_2_en_technotes.pdf ) IHNED.cz: Bhútán: ojedinělá reportáž ze země, která měří národní štěstí. THOMA, Michal. [online]. 2 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://life.ihned.cz/c-54847bhutan-ojedinela-reportaz-ze-zeme-ktera-meri-narodni-stesti ) Millenium Development Goals Indicators: Official list of MDG indicators. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://unstats.un.org/unsd/mdg/host.aspx?contentindicators/officiallist.htm 2) Qualitative Studies: Qualitative Studies about Well-being. European Commision: Public Opinion [online]. 29 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://ec.europa.eu/public_opinion/archives/quali/wellbeing_final_en.pdf 3) World Value Survey: Values Changing the World. [online]. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.worldvaluessurvey.org/wvs/articles/folder_published/article_base_/files/ WVSbrochure6-_.pdf 4) World Value Survey: Surveys. [online]. 2 [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.worldvaluessurvey.org/index_surveys 5) Economic Intelligence Unit. The Economist Group: What we do [online]. 22. vyd. [cit. 22-5-8]. Dostupné z: http://www.economistgroup.com/what_we_do/our_brands/the_economist_brand_family/ economist_intelligence_unit.html 6) Corruption Perception Index 2: In Detail. [online]. 2 [cit. 22-5-7]. Dostupné z: http://cpi.transparency.org/cpi2/in_detail/ - 8-

Rozšiřující literatura BOYD James, Nonmarket benefits of nature: What should be counted in green GDP? [online], Ecological Economics, Volume 6, Issue 4, 5 March 27, Pages 76-723, ISSN 92-89,.6/j.ecolecon.26.6.6. [cit. 22-5-7]. Dostupné z WWW: < http://www.rff.org/rff/documents/rff-dp-6-24.pdf> BRICKMAN, P.,, CAMPBELL, D. T. (97). Hedonic relativism and planning the good society. In M. H. Appley (Ed.), Adaptation-level theory: A symposium (pp. 287-32). New York: Academic Press COLANDER David, 27 [online]."edgeworth's Hedonimeter and the Quest to Measure Utility,"Middlebury College Working Paper Series 723, Middlebury College, Department of Economics. [cit. 22-5-8].Dostupné z WWW: <http://rocky.middlebury.edu/econ/repec/mdl/ancoec/723.pdf > DIETZ Simon, NEUMAYER Eric: Genuine savings: a critical analysis of its policyguiding value [online], International Journal of Environment and Sustainable Development 24 - Vol. 3, No.3/4 pp. 276 292. [cit. 22-5-7]. Dostupné z WWW: <http://www2.lse.ac.uk/geographyandenvironment/whoswho/profiles/neumayer/ pdf/genuinesavingsarticle.pdf> GERLAGH, Reyer, DELLINK, Rob, HOFKES, Marjan a VERBRUGGEN, Harmen, 22 "A measure of sustainable national income for the Netherlands," [online],. Ecological Economics, Elsevier, vol. 4(), pages 57-74, April. [cit. 22-5-7]. Dostupné z WWW: < http://www.china-sds.org/kcxfzbg/addinfomanage/lwwk/data/kcx764.pdf> HENDERSON, Hazel, Jon LICKERMAN a Patrice FLYNN. Calvert-Henderson quality of life indicators. Bethesda, MD: Calvert Group, c2, 392 s. ISBN 9-676-89-4 SCITOVSKY. The joyless economy: the psychology of human satisfaction. Rev. ed. New York: Oxford University Press, 334 s. ISBN -95-7347-9 SEN, Amartya, 979."The Welfare Basis of Real Income Comparisons: A Survey," Journal of Economic Literature, American Economic Association, vol. 7(), pages -45, March. Zdroje dat 7) EVS (2): European Values Study (release 3, 2), 4th wave, Integrated Dataset. GESIS Data Archive, Cologne, Germany, ZA48 Data File Version 3.. (2--2) doi:.4232/.4.dostupné z WWW: - 8-

<http://zacat.gesis.org/webview/index.jsp?objecthttp://zacat.gesis.org/obj/fcatalog/cata log5> 8) Eurostat: Unemployment rate, 2-2(%). European Commision [online]. 22 [cit. 22-5-]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php?titlefile:unemployment _rate,_2-2_(%25).png&filetimestamp2252338 9) 22 Index of Economic Freedom: Downoload raw data. The Heritage Foundation [online]. 22 [cit. 22-5-7]. Dostupné z: http://www.heritage.org/index/download 2) UNODC Homicide statistics: Homicide level for 2, or latest available year. United Nation Office on Drugs and Crime [online]. [cit. 22-5-7]. Dostupné z: http://www.unodc.org/unodc/en/data-and-analysis/homicide.html 2) Economic Intelligence Unit: Democracy Index 2: Democracy under stress Report. The Economist [online]. 22 [cit. 22-5-7]. Dostupné z: http://www.eiu.com/public/thankyou_download.aspx?activitydownload&campaignid D emocracyindex2 22) Eurostat: Main tables - Marriage and divorce. European Commision [online]. 22 [cit. 22-5-7]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/population/data/main_tables 23) Research topics: Society. European Values Study [online]. 2 [cit. 22-5-2]. Dostupné z: http://www.europeanvaluesstudy.eu/evs/research/themes/society/ - 82-

. Seznam příloh Příloha č.: Tabulka hodnot HDI 2 Příloha č.2: Tabulka hodnot HPI 25 Příloha č. 3: Tabulka hodnot CPI 2 Příloha č. 4: Tabulka hodnot Indexu Demokracie 2 Příloha č. 5: Tabulka absolutního počtu vražd a míry vražd na obyvatel Příloha č. 6: Tabulka míry nezaměstnanosti EU27 2-2 Příloha č. 7: Kartogram evropských států podle míry velmi šťastných lidí Příloha č. 8: Tabulka hodnot Indexu ekonomické svobody 22-83-

Příloha HDI rank Nonincome HDI GNI per capita rank minus HDI rank Gross National Income (GNI) per capita Expected years of schooling Mean years of schooling Human Development Index (HDI) Life expectancy at birth Příloha č. : Tabulka hodnot HDI 2 Value (years) (years) (years) (Constant 25 PPP$) Value 2 2 2a 2a 2 2 2 Norway,943 8, 2,6 7,3 47 557 6,975 2 Australia,929 8,9 2, 8, 34 43 6,979 3 Netherlands,9 8,7,6 6,8 36 42 9,944 4 United States,9 78,5 2,4 6, 43 7 6,93 5 New Zealand,98 8,7 2,5 8, 23 737 3,978 6 Canada,98 8, 2, 6, 35 66,944 7 Ireland,98 8,6,6 8, 29 322 9,959 8 Liechtenstein,95 79,6,3 4,7 83 77-6,877 9 Germany,95 8,4 2,2 5,9 34 854 8,94 Sweden,94 8,4,7 5,7 35 837 4,936 Switzerland,93 82,3, 5,6 39 924,926 2 Japan,9 83,4,6 5, 32 295,94 3 Hong Kong, China (SAR),898 82,8, 5,7 44 85-4,9 4 Iceland,898 8,8,4 8, 29 354,943 5 Korea (Republic of),897 8,6,6 6,9 28 23 2,945 6 Denmark,895 78,8,4 6,9 34 347 3,926 7 Israel,888 8,6,9 5,5 25 849 4,939 8 Belgium,886 8,,9 6, 33 357 2,94 9 Austria,885 8,9,8 5,3 35 79-4,98 2 France,884 8,5,6 6, 3 462 4,99 2 Slovenia,884 79,3,6 6,9 24 94,935 22 Finland,882 8,,3 6,8 32 438,9 23 Spain,878 8,4,4 6,6 26 58 6,92 24 Italy,874 8,9, 6,3 26 484 6,94 25 Luxembourg,867 8,, 3,3 5 557-2,854 26 Singapore,866 8, 8,8 4,4 52 569-22,85 27 Czech Republic,865 77,7 2,3 5,6 2 45 4,97 28 United Kingdom,863 8,2 9,3 6, 33 296-7,879 29 Greece,86 79,9, 6,5 23 747 5,92 3 United Arab Emirates,846 76,5 9,3 3,3 59 993-27,83-84-

3 Cyprus,84 79,6 9,8 4,7 24 84 2,866 32 Andorra,838 8,9,4,5 36 95-9,836 33 Brunei Darussalam,838 78, 8,6 4, 45 753-25,89 34 Estonia,835 74,8 2, 5,7 6 799 3,89 35 Slovakia,834 75,4,6 4,9 9 998 8,875 36 Malta,832 79,6 9,9 4,4 2 46 4,866 37 Qatar,83 78,4 7,3 2, 7 72-36,757 38 Hungary,86 74,4, 5,3 6 58,862 39 Poland,83 76,, 5,3 7 45 7,853 4 Lithuania,8 72,2,9 6, 6 234,853 4 Portugal,89 79,5 7,7 5,9 2 573,833 42 Bahrain,86 75, 9,4 3,4 28 69-4,86 43 Latvia,85 73,3,5 5, 4 293 2,857 44 Chile,85 79, 9,7 4,7 3 329 4,862 45 Argentina,797 75,9 9,3 5,8 4 527 9,843 46 Croatia,796 76,6 9,8 3,9 5 729 5,834 47 Barbados,793 76,8 9,3 3,4 7 966-3,88 48 Uruguay,783 77, 8,5 5,5 3 242 2,828 49 Palau,782 7,8 2, 4,7 9 744 29,853 5 Romania,78 74,,4 4,9 46 2,84 5 Cuba,776 79, 9,9 7,5 5 46 52,94 52 Seychelles,773 73,6 9,4 3,3 6 729-4,794 53 Bahamas,77 75,6 8,5 2, 23 29-5,768 54 Montenegro,77 74,6,6 3,7 36 2,83 55 Bulgaria,77 73,4,6 3,7 42 4,822 56 Saudi Arabia,77 73,9 7,8 3,7 23 274-9,765 57 Mexico,77 77, 8,5 3,9 3 245 2,88 58 Panama,768 76, 9,4 3,2 2 335 7,8 59 Serbia,766 74,5,2 3,7 236 6,824 6 Antigua and Barbuda,764 72,6 8,9 4, 5 52-8,786 6 Malaysia,76 74,2 9,5 2,6 3 685-5,79 62 Trinidad and Tobago,76 7, 9,2 2,3 23 439-26,75 63 Kuwait,76 74,6 6, 2,3 47 926-57,75 64 Libyan Arab Jamahiriya,76 74,8 7,3 6,6 2 637,795 65 Belarus,756 7,3 9,3 4,6 3 439-8,785 66 Russian Federation,755 68,8 9,8 4, 4 56-3,777 67 Grenada,748 76, 8,6 6, 6 982 3,829 68 Kazakhstan,745 67,,4 5, 585 4,786 69 Costa Rica,744 79,3 8,3,7 497 4,785 7 Albania,739 76,9,4,3 7 83 8,84-85-

7 Lebanon,739 72,6 7,9 3,8 3 76 -,76 72 Saint Kitts and Nevis,735 73, 8,4 2,9 897-4,762 73 Venezuela (Bolivarian Republic of),735 74,4 7,6 4,2 656-2,77 74 Bosnia and Herzegovina,733 75,7 8,7 3,6 7 664 6,797 75 Georgia,733 73,7 2, 3, 4 78 36,843 76 Ukraine,729 68,5,3 4,7 6 75 24,8 77 Mauritius,728 73,4 7,2 3,6 2 98-4,745 78 The former Yugoslav Republic of Macedonia,728 74,8 8,2 3,3 8 84 2,776 79 Jamaica,727 73, 9,6 3,8 6 487 9,82 8 Peru,725 74, 8,7 2,9 8 389 2,775 8 Dominica,724 77,5 7,7 3,2 7 889 6,779 82 Saint Lucia,723 74,6 8,3 3, 8 273 2,773 83 Ecuador,72 75,6 7,6 4, 7 589 9,776 84 Brazil,78 73,5 7,2 3,8 62-7,748 85 Saint Vincent and the Grenadines,77 72,3 8,6 3,2 8 3,766 86 Armenia,76 74,2,8 2, 5 88 22,86 87 Colombia,7 73,7 7,3 3,6 8 35-4,752 88 Iran (Islamic Republic of),77 73, 7,3 2,7 64-2,73 89 Oman,75 73, 5,5,8 22 84-5,67 9 Tonga,74 72,3,3 3,7 4 86 26,88 9 Azerbaijan,7 7,7 8,6,8 8 666 -,733 92 Turkey,699 74, 6,5,8 2 246-25,74 93 Belize,699 76, 8, 2,4 5 82 9,766 94 Tunisia,698 74,5 6,5 4,5 7 28 2,745 95 Jordan,698 73,4 8,6 3, 5 3 9,773 96 Algeria,698 73, 7, 3,6 7 658-5,739 97 Sri Lanka,69 74,9 8,2 2,7 4 943 2,768 98 Dominican Republic,689 73,4 7,2,9 8 87-3,72 99 Samoa,688 72,4,3 2,3 3 93 22,788 Fiji,688 69,2,7 3, 4 45 8,78 China,687 73,5 7,5,6 7 476-7,725 2 Turkmenistan,686 65, 9,9 2,5 7 36-7,724 3 Thailand,682 74, 6,6 2,3 7 694-4,74 4 Suriname,68 7,6 7,2 2,6 7 538 -,72 5 El Salvador,674 72,2 7,5 2, 5 925-4,724 6 Gabon,674 62,7 7,5 3, 2 249-4,667 7 Paraguay,665 72,5 7,7 2, 4 727 5,729 8 Bolivia (Plurinational State of),663 66,6 9,2 3,7 4 54,742 9 Maldives,66 76,8 5,8 2,4 5 276-3,74 Mongolia,653 68,5 8,3 4, 3 39 7,743-86-

Moldova (Republic of),649 69,3 9,7,9 3 58 2,746 2 Philippines,644 68,7 8,9,9 3 478,725 3 Egypt,644 73,2 6,4, 5 269-6,686 4 Occupied Palestinian Territory,64 72,8 8, 2,7 2 656 23,75 5 Uzbekistan,64 68,3,,4 2 967 9,736 6 Micronesia (Federated States of),636 69, 8,8 2, 2 935 9,729 7 Guyana,633 69,9 8,,9 3 92,75 8 Botswana,633 53,2 8,9 2,2 3 49-56,62 9 Syrian Arab Republic,632 75,9 5,7,3 4 243-5,686 2 Namibia,625 62,5 7,4,6 6 26-2,643 2 Honduras,625 73, 6,5,4 3 443 4,694 22 Kiribati,624 68, 7,8 2, 3 4 8,7 23 South Africa,69 52,8 8,5 3, 9 469-44,64 24 Indonesia,67 69,4 5,8 3,2 3 76-2,674 25 Vanuatu,67 7, 6,7,4 3 95-5,668 26 Kyrgyzstan,65 67,7 9,3 2,5 2 36 9,734 27 Tajikistan,67 67,5 9,8,4 937 2,726 28 Viet Nam,593 75,2 5,5,4 2 85 8,662 29 Nicaragua,589 74, 5,8,8 2 43,669 3 Morocco,582 72,2 4,4,3 4 96-5,66 3 Guatemala,574 7,2 4,,6 4 67-4,595 32 Iraq,573 69, 5,6 9,8 3 77-3,66 33 Cape Verde,568 74,2 3,5,6 3 42-7,63 34 India,547 65,4 4,4,3 3 468 -,568 35 Ghana,54 64,2 7,,5 584 2,633 36 Equatorial Guinea,537 5, 5,4 7,7 7 68-9,458 37 Congo,533 57,4 5,9,5 3 66-6,555 38 Lao People's Democratic Republic,524 67,5 4,6 9,2 2 242 4,569 39 Cambodia,523 63, 5,8 9,8 848,584 4 Swaziland,522 48,7 7,,6 4 484-27,52 4 Bhutan,522 67,2 2,3, 5 293-36,5 42 Solomon Islands,5 67,9 4,5 9, 782,567 43 Kenya,59 57, 7,, 492 5,584 44 Sao Tome and Principe,59 64,7 4,2,8 792 7,564 45 Pakistan,54 65,4 4,9 6,9 2 55-7,526 46 Bangladesh,5 68,9 4,8 8, 529,566 47 Timor-Leste,495 62,5 2,8,2 3 5-4,499 48 Angola,486 5, 4,4 9, 4 874-38,455 49 Myanmar,483 65,2 4, 9,2 535 7,536 5 Cameroon,482 5,6 5,9,3 2 3-4,59-87-

5 Madagascar,48 66,7 5,2,7 824 26,65 52 Tanzania (United Republic of),466 58,2 5, 9, 328,523 53 Papua New Guinea,466 62,8 4,3 5,8 2 27-2,475 54 Yemen,462 65,5 2,5 8,6 2 23 -,47 55 Senegal,459 59,3 4,5 7,5 78-2,488 56 Nigeria,459 5,9 5, 8,9 2 69-2,47 57 Nepal,458 68,8 3,2 8,8 6 8,524 58 Haiti,454 62, 4,9 7,6 23 2,52 59 Mauritania,453 58,6 3,7 8, 859 -,472 6 Lesotho,45 48,2 5,9 9,9 664-6,475 6 Uganda,446 54, 4,7,8 24 7,56 62 Togo,435 57, 5,3 9,6 798 6,526 63 Comoros,433 6, 2,8,7 79 9,488 64 Zambia,43 49, 6,5 7,9 254,469 65 Djibouti,43 57,9 3,8 5, 2 335-25,42 66 Rwanda,429 55,4 3,3, 33,477 67 Benin,427 56, 3,3 9,2 364-6,456 68 Gambia,42 58,5 2,8 9, 282-5,45 69 Sudan,48 6,5 3, 4,4 894-2,42 7 Côte d'ivoire,4 55,4 3,3 6,3 387 -,42 7 Malawi,4 54,2 4,2 8,9 753 8,47 72 Afghanistan,398 48,7 3,3 9, 46-3,47 73 Zimbabwe,376 5,4 7,2 9,9 376,529 74 Ethiopia,363 59,3,5 8,5 97,383 75 Mali,359 5,4 2, 8,3 23-6,366 76 Guinea-Bissau,353 48, 2,3 9, 994-3,366 77 Eritrea,349 6,6 3,4 4,8 536 6,42 78 Guinea,344 54,,6 8,6 863-2,364 79 Central African Republic,343 48,4 3,5 6,6 77 2,379 8 Sierra Leone,336 47,8 2,9 7,2 737,365 8 Burkina Faso,33 55,4,3 6,3 4-5,323 82 Liberia,329 56,8 3,9, 265 5,54 83 Chad,328 49,6,5 7,2 5-2,32 84 Mozambique,322 5,2,2 9,2 898-9,325 85 Burundi,36 5,4 2,7,5 368,42 86 Niger,295 54,7,4 4,9 64-4,3 87 Congo (Democratic republic of),286 48,4 3,5 8,2 28 -,399.. Korea (Democratic People's Rep. of).. 68,8............ Marshall Islands.. 72, 9,8,8....,752.. Monaco.. 82,2.. 7,5...... - 88-

.. Nauru.. 79,9.. 9,3........ San Marino.. 8,8............ Somalia.. 5,2.. 2,4........ 67,2..,8......,889 8,,3 5,9 33 352,98,74 73, 8,5 3,6 579,769,63 69,7 6,3,2 5 276,658,456 58,7 4,2 8,3 585,478 Arab States East Asia and the Pacific Europe and Central Asia Latin America and the Caribbean,64 7,5 5,9,2 8 554,643,67 72,4 7,2,7 6 466,79,75 7,3 9,7 3,4 2 4,785,73 74,4 7,8 3,6 9,767 South Asia SubSaharan Africa,548 65,9 4,6 9,8 3 435,569,463 54,4 4,5 9,2 966,467,439 59, 3,7 8,3 327,467,64 69,6 7,3,8 5 2,675,682 69,8 7,4,3 82,683.. Tuvalu Very high human development High human development Medium human development Low human development Regions Least developed countries Small island developing states World zdroj: (8) - 89-

Příloha č. 2: Tabulka hodnot HPI 25 Countries Region Life Sat Life Exp HLY EF Costa Rica a 8,5 78,5 66,7 2,3 Dominican Republic a 7,6 7,5 54,2,5 Jamaica a 6,7 72,2 48,5, Guatemala a 7,4 69,7 5,8,5 Vietnam 6c 6,5 73,7 47,8,3 Colombia b 7,3 72,3 53,,8 Cuba a 6,7 77,7 52,4,8 El Salvador a 6,7 7,3 47,6,6 Brazil b 7,6 7,7 54,3 2,4 Honduras a 7, 69,4 48,7,8 Nicaragua a 7, 7,9 5, 2, Egypt 3a 6,7 7,7 47,2,7 Saudi Arabia 3b 7,7 72,2 55,6 2,6 Philippines 6c 5,5 7, 38,9,9 Argentina b 7, 74,8 53,4 2,5 Indonesia 6c 5,7 69,7 39,5,9 Bhutan 5a 6, 64,7 39,7, Panama a 7,8 75, 58,5 3,2 Laos 6c 6,2 63,2 39,4, China 6a 6,7 72,5 48,6 2, Morocco 3a 5,6 7,4 39,7, Sri Lanka 5a 5,4 7,6 38,6, Mexico a 7,7 75,6 58,3 3,4 Pakistan 5a 5,6 64,6 36,2,8 Ecuador b 6,4 74,7 48, 2,2 Jordan 3b 6, 7,9 43,,7 Belize a 6,6 75,9 5,2 2,6 Peru b 5,9 7,7 4,7,6 Tunisia 3a 5,9 73,5 43,3,8 Trinidad and Tobago a 6,7 69,2 46,3 2, Bangladesh 5a 5,3 63, 33,,6 Moldova 7b 5,7 68,4 38,7,2 Malaysia 6c 6,6 73,7 48,6 2,4 Tajikistan 7a 5, 66,3 33,8,7 India 5a 5,5 63,7 35,,9 Venezuela b 6,9 73,2 5,4 2,8 Nepal 5a 5,3 62,6 33,3,8 Syria 3b 5,9 73,6 43,4 2, Burma 5a 5,9 6,8 35,6, Algeria 3a 5,6 7,7 4,,7 Thailand 6c 6,3 69,6 43,5 2, Haiti a 5,2 59,5 3,8,5 Netherlands 2c 7,7 79,2 6, 4,4 HPI HPI colour code HPI rank 76, 4 7,8 4 2 7, 3 3 68,4 4 4 66,5 3 5 66, 4 6 65,7 4 7 6,5 3 8 6, 3 9 6, 4 6,5 4 6,3 3 2 59,7 3 3 59, 4 59, 3 5 58,9 3 6 58,5 3 7 57,4 4 8 57,3 3 9 57, 2 2 56,8 3 2 56,5 22 55,6 4 23 55,6 3 24 55,5 2 25 54,6 3 26 54,5 3 27 54,4 3 28 54,3 3 29 54,2 2 3 54, 3 54, 3 32 54, 2 33 53,5 34 53, 3 35 52,5 2 36 5,9 37 5,3 3 38 5,2 3 39 5,2 3 4 5,9 2 4 5,8 42 5,6 43-9-

Malta 2e 7, 79, 56, 3,8 Uzbekistan 7a 6, 66,8 4,3,8 Chile b 6,3 78,3 49,2 3, Bolivia b 6,5 64,7 42, 2, Armenia 7a 5, 7,7 36,,4 Singapore 6b 7, 79,4 56,5 4,2 Yemen 3b 5,2 6,5 32,,9 Germany 2c 7,2 79, 56,8 4,2 Switzerland 2c 7,7 8,3 62,6 5, Sweden 2d 7,9 8,5 63,2 5, Albania 7b 5,5 76,2 4,7 2,2 Paraguay b 6,9 7,3 49, 3,2 Palestine 3b 5, 72,9 36,,5 Austria 2c 7,8 79,4 6,9 5, Serbia 7b 6, 73,6 44,2 2,6 Finland 2d 8, 78,9 63,3 5,2 Croatia 7b 6,4 75,3 48,3 3,2 Kyrgyzstan 7a 5, 65,6 32,7, Cyprus 2e 7,2 79, 56,6 4,5 Guyana a 6,5 65,2 42,6 2,6 Belgium 2c 7,6 78,8 6, 5, Bosnia and Herzegovina 7b 5,9 74,5 44, 2,9 Slovenia 7b 7, 77,4 54,2 4,5 Israel 3b 7, 8,3 56,8 4,8 Korea 6b 6,3 77,9 49, 3,7 Italy 2e 6,9 8,3 55,7 4,8 Romania 7b 5,9 7,9 42,6 2,9 France 2c 7, 8,2 56,6 4,9 Georgia 7a 4,3 7,7 3,, Slovakia 7b 6, 74,2 45, 3,3 United Kingdom 2c 7,4 79, 58,6 5,3 Japan 6b 6,8 82,3 55,6 4,9 Spain 2e 7,6 8,5 6,2 5,7 Poland 7b 6,5 75,2 48,7 4, Ireland 2c 8, 78,4 63,8 6,3 Iraq 3b 5,4 57,7 3,9,3 Cambodia 6c 4,9 58, 28,4,9 Iran 3b 5,6 7,2 39,5 2,7 Bulgaria 7b 5,5 72,7 39,8 2,7 Turkey 3b 5,5 7,4 39,4 2,7 Hong Kong 6b 7,2 8,9 58,6 5,7 Azerbaijan 7a 5,3 67, 35,4 2,2 Lithuania 7b 5,8 72,5 4,8 3,2 Djibouti 4b 5,7 53,9 3,5,5 Norway 2d 8, 79,8 64,6 6,9 Canada 2b 8, 8,3 64, 7, Hungary 7b 5,7 72,9 4,8 3,5 5,4 4 44 5, 3 45 49,7 3 46 49,3 2 47 48,3 48 48,2 4 49 48, 5 48, 5 48, 52 48, 53 47,9 54 47,8 2 55 47,7 56 47,7 57 47,6 2 58 47,2 59 47,2 3 6 47, 6 46,2 62 45,6 2 63 45,4 64 45, 2 65 44,5 66 44,5 67 44,4 3 68 44, 69 43,9 2 7 43,9 7 43,6 72 43,5 2 73 43,3 74 43,3 75 43,2 76 42,8 3 77 42,6 78 42,6 79 42,3 8 42, 2 8 42, 82 4,7 2 83 4,6 84 4,2 85 4,9 2 86 4,4 87 4,4 88 39,4 89 38,9 2 9-9-

Kazakhstan 7a 6, 65,9 4,4 3,4 Czech Republic 7b 6,9 75,9 52, 5,4 Mauritania 4c 5, 63,2 3,3,9 Iceland 2d 7,8 8,5 63,9 7,4 Ukraine 7c 5,3 67,7 35,9 2,7 Senegal 4c 4,5 62,3 27,9,4 Greece 2e 6,8 78,9 54, 5,9 Portugal 2e 5,9 77,7 45,5 4,4 Uruguay c 6,8 75,9 5,2 5,5 Ghana 4c 4,7 59, 28,,5 Latvia 7b 5,4 72, 39, 3,5 Australia 2a 7,9 8,9 63,7 7,8 New Zealand 2a 7,8 79,8 62,3 7,7 Belarus 7c 5,8 68,7 4, 3,9 Denmark 2d 8, 77,9 62,9 8, Mongolia 7a 5,7 65,9 37,3 3,5 Malawi 4a 4,4 46,3 2,6,5 Russia 7c 5,9 65, 38, 3,7 Chad 4b 5,4 5,4 27,,7 Lebanon 3b 4,7 7,5 33,7 3, Macedonia 7b 5,5 73,8 4,5 4,6 Congo 4a 3,6 54, 9,7,5 Madagascar 4a 3,7 58,4 2,8, United States of America 2b 7,9 77,9 6,2 9,4 Nigeria 4c 4,8 46,5 22,2,3 Guinea 4c 4, 54,8 2,8,3 Uganda 4b 4,5 49,7 22,3,4 South Africa 4a 5, 5,8 25,2 2, Rwanda 4b 4,2 45,2 9,,8 Congo, Dem. Rep. of the 4a 3,9 45,8 8,,6 Sudan 4b 4,5 57,4 25,8 2,4 Luxembourg 2c 7,7 78,4 6,,2 United Arab Emirates 3b 7,2 78,3 56,2 9,5 Ethiopia 4b 4, 5,8 2,6,4 Kenya 4b 3,7 52, 9,, Cameroon 4c 3,9 49,8 9,6,3 Zambia 4a 4,3 4,5 7,5,8 Kuwait 3b 6,7 77,3 5,6 8,9 Niger 4c 3,8 55,8 2,,6 Angola 4a 4,3 4,7 7,8,9 Estonia 7b 5,6 7,2 4, 6,4 Mali 4c 3,8 53, 2,,6 Mozambique 4a 3,8 42,8 6,4,9 Benin 4c 3, 55,4 6,7, Togo 4c 2,6 57,8 5,2,8 Sierra Leone 4c 3,6 4,8 4,8,8 Central African Republic 4a 4, 43,7 7,6,6 38,5 2 9 38,3 92 38,2 93 38, 94 38, 95 38, 96 37,6 97 37,5 98 37,2 99 37, 36,7 36,6 2 36,2 3 35,7 2 4 35,5 5 35, 2 6 34,5 7 34,5 2 8 34,3 9 33,6 32,7 32,4 2 3,5 3 3,7 4 3,3 5 3,3 6 3,2 7 29,7 8 29,6 9 29, 2 28,5 2 28,5 22 28,2 23 28, 24 27,8 25 27,2 26 27,2 27 27, 28 26,9 29 26,8 3 26,4 3 25,8 32 24,6 33 24,6 34 23,3 35 23, 36 22,9 37-92-

Burkina Faso 4c 3,6 5,4 8,7 2, Burundi 4b 2,9 48,5 4,3,8 Namibia 4a 4,5 5,6 23,2 3,7 Botswana 4a 4,7 48, 22,6 3,6 Tanzania 4b 2,4 5, 2,5, Zimbabwe 4a 2,8 4,9,6, 22,4 38 2,8 39 2, 4 2,9 4 7,8 42 6,6 43 zdroj: (7) - 93-

Country Rank 9,5 2 Denmark 9,4 2 2 Finland 9,4 2 4 Sweden 9,3 4 5 Singapore 9,2 5 6 Norway 9, 6 7 Netherlands 8,9 7 8 Australia 8,8 8 8 Switzerland 8,8 8 Canada 8,7 Luxembourg 8,5 2 Hong Kong 8,4 2 3 Iceland 8,3 3 4 Germany 8, 4 4 Japan 8, 4 6 Austria 7,8 6 6 Barbados 7,8 6 6 United Kingdom 7,8 6 9 Belgium 7,5 9 9 Ireland 7,5 9 2 Bahamas 7,3 2 22 Chile 7,2 22 22 Qatar 7,2 22 24 United States 7, 24 25 France 7, 25 25 Saint Lucia 7, 25 25 Uruguay 7, 25 28 United Arab Emirates 6,8 28 29 Estonia 6,4 29 3 Cyprus 6,3 3 3 Spain 6,2 3 32 Botswana 6, 32 32 Portugal 6, 32 32 Taiwan 6, 32 35 Slovenia 5,9 35 36 Israel 5,8 36 36 Saint Vincent and the Grenadines 5,8 36 38 Bhutan 5,7 38 39 Malta 5,6 39 39 Puerto Rico 5,6 39 Country / Territory New Zealand Country Rank CPI 2 Score Příloha č. 3: Tabulka hodnot CPI 2-94-

4 Cape Verde 5,5 4 4 Poland 5,5 4 43 Korea (South) 5,4 43 44 Brunei 5,2 44 44 Dominica 5,2 44 46 Bahrain 5, 46 46 Macau 5, 46 46 Mauritius 5, 46 49 Rwanda 5, 49 5 Costa Rica 4,8 5 5 Lithuania 4,8 5 5 Oman 4,8 5 5 Seychelles 4,8 5 54 Hungary 4,6 54 54 Kuwait 4,6 54 56 Jordan 4,5 56 57 Czech Republic 4,4 57 57 Namibia 4,4 57 57 Saudi Arabia 4,4 57 6 Malaysia 4,3 6 6 Cuba 4,2 6 6 Latvia 4,2 6 6 Turkey 4,2 6 64 Georgia 4, 64 64 South Africa 4, 64 66 Croatia 4, 66 66 Montenegro 4, 66 66 Slovakia 4, 66 69 Ghana 3,9 69 69 Italy 3,9 69 69 FYR Macedonia 3,9 69 69 Samoa 3,9 69 73 Brazil 3,8 73 73 Tunisia 3,8 73 75 China 3,6 75 75 Romania 3,6 75 77 Gambia 3,5 77 77 Lesotho 3,5 77 77 Vanuatu 3,5 77 8 Colombia 3,4 8 8 El Salvador 3,4 8 8 Greece 3,4 8 8 Morocco 3,4 8 8 Peru 3,4 8 8 Thailand 3,4 8 86 Bulgaria 3,3 86 86 Jamaica 3,3 86-95-

86 Panama 3,3 86 86 Serbia 3,3 86 86 Sri Lanka 3,3 86 9 Bosnia and Herzegovina 3,2 9 9 Liberia 3,2 9 9 Trinidad and Tobago 3,2 9 9 Zambia 3,2 9 95 Albania 3, 95 95 India 3, 95 95 Kiribati 3, 95 95 Swaziland 3, 95 95 Tonga 3, 95 Argentina 3, Benin 3, Burkina Faso 3, Djibouti 3, Gabon 3, Indonesia 3, Madagascar 3, Malawi 3, Mexico 3, Sao Tome & Principe 3, Suriname 3, Tanzania 3, 2 Algeria 2,9 2 2 Egypt 2,9 2 2 Kosovo 2,9 2 2 Moldova 2,9 2 2 Senegal 2,9 2 2 Vietnam 2,9 2 8 Bolivia 2,8 8 8 Mali 2,8 8 2 Bangladesh 2,7 2 2 Ecuador 2,7 2 2 Ethiopia 2,7 2 2 Guatemala 2,7 2 2 Iran 2,7 2 2 Kazakhstan 2,7 2 2 Mongolia 2,7 2 2 Mozambique 2,7 2 2 Solomon Islands 2,7 2 29 Armenia 2,6 29 29 Dominican Republic 2,6 29 29 Honduras 2,6 29 29 Philippines 2,6 29 29 Syria 2,6 29 34 Cameroon 2,5 34-96-

34 Eritrea 2,5 34 34 Guyana 2,5 34 34 Lebanon 2,5 34 34 Maldives 2,5 34 34 Nicaragua 2,5 34 34 Niger 2,5 34 34 Pakistan 2,5 34 34 Sierra Leone 2,5 34 43 Azerbaijan 2,4 43 43 Belarus 2,4 43 43 Comoros 2,4 43 43 Mauritania 2,4 43 43 Nigeria 2,4 43 43 Russia 2,4 43 43 Timor-Leste 2,4 43 43 Togo 2,4 43 43 Uganda 2,4 43 52 Tajikistan 2,3 52 52 Ukraine 2,3 52 54 Central African Republic 2,2 54 54 Congo Republic 2,2 54 54 Côte d Ivoire 2,2 54 54 Guinea-Bissau 2,2 54 54 Kenya 2,2 54 54 Laos 2,2 54 54 Nepal 2,2 54 54 Papua New Guinea 2,2 54 54 Paraguay 2,2 54 54 Zimbabwe 2,2 54 64 Cambodia 2, 64 64 Guinea 2, 64 64 Kyrgyzstan 2, 64 64 Yemen 2, 64 68 Angola 2, 68 68 Chad 2, 68 68 Democratic Republic of the Congo 2, 68 68 Libya 2, 68 72 Burundi,9 72 72 Equatorial Guinea,9 72 72 Venezuela,9 72 75 Haiti,8 75 75 Iraq,8 75 77 Sudan,6 77 77 Turkmenistan,6 77 77 Uzbekistan,6 77 8 Afghanistan,5 8 8 Myanmar,5 8-97-

82 Korea (North), 82 82 Somalia, 82 zdroj: (6) - 98-

Příloha č. 4: Tabulka hodnot Indexu Demokracie 2-99-

- -

- -

zdroj: (2) - 2-

Příloha č. 5: Tabulka počtu vražd a míry vražd na obyvatel Intentional homicide, count and rate per, population Intentional homicide is defined as unlawful death purposefully inflicted on a person by another person Preferred sources Region Africa Sub-region Eastern Africa Middle Africa Northern Africa Southern Africa Country Count Rate Year Source Burundi Comoros Djibouti Eritrea Ethiopia Kenya Madagascar Malawi Mauritius Mozambique Rwanda Seychelles Somalia Uganda United Republic of Tanzania Zambia Zimbabwe Angola Cameroon Central African Republic Chad Congo Democratic Republic of the Congo Equatorial Guinea Gabon Sao Tome and Principe Algeria Egypt Libyan Arab Jamahiriya Morocco Sudan Tunisia Botswana Lesotho Namibia 726 85 29 879 2 239 7 733 588 5 39 54 925 78 7 38 373 2,7 2,2 3,4 7,8 25,5 2, 8, 36 4,2 8,8 7, 8,3,5 36,3 29 27 26 WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO GBI WHO WHO WHO 357 4 7 775 3 426 3 7 24 686 8 24,5 38 4,3 9 9,7 29,3 5,8 3,8 WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO 3 558 37 2 3 56 992 76 447 28 7 287 723 352 2,7 2,7 3,8,9,5,2 2,9,4 24,2, 4,5 33,6 7,2 29 2 29 29 24 South Africa Swaziland 6 834 4 33,8 2,9 WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO Interpol National 29 police 24-3-

Western Africa Americas Caribbean Benin Burkina Faso Cape Verde Cote d'ivoire Gambia Ghana Guinea Guinea-Bissau Liberia Mali Mauritania Niger Nigeria Senegal Sierra Leone Togo Anguilla 262 2 786 56 8 76 3 646 2 52 294 37 57 485 552 8 422 27 837 627 5, 8,6 56,9,8 5,7 22,5 2,2, 8 4,7 3,8 2,2 8,7 4,9,9 6,8 27 6 96 3 2 6 58 5 6,8 28,3 8,6,7 4,6 22, 2 2 2 26 24 2 Dominican Republic Grenada 2 472 2 24,9,5 2 2 Guadeloupe Haiti Jamaica 32 689 428 7 6,9 52, 2 2 Martinique Montserrat 7 4,2 9,7 Puerto Rico 983 26,2 2 2 44 38,2 25,2 2 2 24 22 Trinidad and Tobago Turks and Caicos Islands United States Virgin Islands Belize 472 3 35,2 8,9 43 3 39,2 4,7 Costa Rica 527,3 El Salvador Guatemala 4 85 5 96 66 4,4 Antigua and Barbuda Bahamas Barbados British Virgin Islands Cayman Islands Cuba Dominica Saint Kitts and Nevis Saint Lucia Saint Vincent and the Grenadines Central America WHO WHO UN-OCHA WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO WHO NSO National police OAS PAHO PAHO PAHO OAS National police OAS National police UN-PKO National police PAHO National police National police OAS 2 NGO National 2 police PAHO 27 PAHO 2 OAS Ministry of 2 Justice National 2 police 2 National - 4-

Honduras 6 239 82, 2 2 585 8, 2 Nicaragua 766 3,2 2 Panama 759 2,6 2 Bermuda Canada 5 6 7,7,8 2 29 5 24 5 29 2 25 5,5 29 884 8,9 2 Brazil Chile 43 99 63 22,7 3,7 29 29 Colombia 5 459 33,4 2 Ecuador 2 638 8,2 2 French Guiana Guyana Paraguay Peru Suriname 32 39 74 49 69 4,6 8,4,5 5,2 3,7 2 2 29 26 25 6, 2 3 985 49 68 49 96,7 8,,4 29 83 4 8 4,4 3,, 29 NGO Transmone e 29 29 Transmone 26 e NSO 832 3,6 29 NSO 3 658 5,2 China, Hong Kong Japan China, Macao Mongolia 35 646 25,5,5,9 7,6 Republic of Korea Brunei Darussalam Cambodia 374 2 448 2,9,5 3,4 Mexico Northern America United States of America South America Argentina Bolivia (Plurinational State of) Uruguay Venezuela (Bolivarian Republic of) Asia Central Asia Eastern Asia South-Eastern Asia police National police National police National police National police National police NSO National police Ministry of Justice National police Ministry of Justice National police National police National police NSO OAS SES Ministry of Interior Kazakhstan Kyrgyzstan Tajikistan Turkmenistan Uzbekistan China Taiwan Province of China Democratic People's Republic of Korea WHO National 2 police 29 NSO 29 National 29 police 26 25 NGO - 5-

Indonesia Lao People's Democratic Republic Malaysia Myanmar Philippines 8 963 8, 279 64 4 8 4 947 4,6 2,3,2 5,4 26 29 25,5 29 Thailand Timor-Leste Viet Nam Afghanistan 3 654 75 346 72 5,3 6,9,6 2,4 2 Bangladesh Bhutan 3 988 7 2,7 2 4 752 2 25 5 88 2 49 3,4 3,6 2,8 7,3 29 29 29 29 958 83 92 6 9 8 68 58 59 4,6 2,7 2,,6,7 4, 2 2,,8 2,2 29 29 29 2 2 26 29 95 2,2 2 WHO WHO National police National police WHO WHO WHO National police NSO National police NSO NSO NSO National police WHO NSO National police 45 8 3 265 582 2 32 39 99 473 44 92 39 493 265 397 5 954 4,,7,9 3 3,3,8 4,2 4,9,9,9,4,3 6,6,8,2 25 27 26 29 29 29 29 29 29 2 29 29 NSO NSO Singapore Southern Asia India Iran (Islamic Republic of) Maldives Nepal Pakistan Asia Europe Western Asia Eastern Europe Sri Lanka Armenia Azerbaijan Bahrain Cyprus Georgia Iraq Israel Jordan Kuwait Lebanon Occupied Palestinian Territory Oman Qatar Saudi Arabia Syrian Arab Republic Turkey United Arab Emirates Yemen Belarus Bulgaria Czech Republic Hungary Poland Republic of Moldova Romania Russian Federation WHO - 6-

Northern Europe Southern Europe Western Europe Oceania Australia and New Zealand Melanesia Micronesia Slovakia Ukraine Denmark Estonia Finland Greenland Iceland 84 2 94 47 7 2 6,5 4,8,9 5,2 2,3,5,3 29 29 29 29 29 29 Ireland Latvia Lithuania Norway Sweden United Kingdom Albania Andorra Bosnia and Herzegovina Croatia Greece Italy Malta Montenegro Portugal Serbia Slovenia Spain The FYR of Macedonia Austria Belgium France Germany Liechtenstein Luxembourg Monaco Netherlands Switzerland Australia 53 8 252 29 93 724 93 66 49 8 59 4 22 3 45 3 399 4 43 85 839 69 2 79 54 262,2 4,8 7,5,6,2 2,9,3,7, 3,5,2,5,6,9,9,5,7,4,8 2,8 2,5,,7,2 2 29 29 29 29 29 24 29 29 29 29 29 29 29 2 29 29 2 29 29 New Zealand Fiji Papua New Guinea Solomon Islands Vanuatu 65 23 854 9 2,5 2,8 3 3,7,9 29 24 7,6 7,3 27,9 9,8 WHO WHO WHO Guam Kiribati Micronesia (Federated States of) Nauru Palau NSO National police Eurostat Interpol Eurostat Eurostat Eurostat National police Interpol WHO WHO National police WHO - 7-

Polynesia French Polynesia Samoa Tonga 9 2 3,4, National police WHO WHO zdroj: (2) - 8-

Příloha č. 6: Tabulka míry nezaměstnanosti EU27 2-2 zdroj: (8) - 9-

Příloha č. 7: Kartogram evropských států podle podílu velmi šťastných lidí zdroj: (23) - -