Доходы на душу населения по странам: Страны с низким уровнем дохода и дефицитом продовольствия | ФАО

Содержание

Страны с низким уровнем дохода и дефицитом продовольствия | ФАО

На этой странице приведен список стран с низким уровнем дохода и дефицитом продовольствия (СНДДП).

В новый список СНДДП включены 47 стран, то есть на четыре страны меньше по сравнению с предыдущим списком. Три страны (Джибути, Соломоновы Острова и Вьетнам) не были включены в новый список по критерию дохода и одна страна (Индия) – по критерию импорта продовольствия.


Следующие примечания относятся к состоянию переходного периода, т.е. страна продолжает числиться в списке СНУДДП по одной из следующих причин. Если указанное положение сохраняется свыше трех лет, то страна будет исключена из списка:

  • 1. Превышает установленный Всемирным банком пороговый уровень дохода в течение трех последовательных лет

Классификация

Для целей аналитической работы ФАО проводит классификацию стран с низким уровнем дохода и дефицитом продовольствия на основе трех критериев.

Во-первых, размер валового национального дохода (ВНД) на душу населения в стране должен быть ниже установленного Всемирным банком «исторического» верхнего предела, который используется для определения права страны на получение помощи со стороны Международной ассоциации развития (МАР) и 20-летних займов МБРР, предназначенных для стран категорий I и II Всемирного банка. Недавно обновленный список СНДДП составлен на основе ВНД за 2019 год (оценка Всемирного банка, метод «Атлас») и исторического верхнего предела, составившего в 2019 году 1 945 долл. США. Второй критерий – сальдо торговли продовольствием (валовой экспорт минус валовой импорт) в стране в среднем за предшествующие три года, за которые имеются статистические данные, в этом случае за 2017, 2018 и 2019 годы. Объемы торговли широким спектром основных продовольственных товаров (зерновые, корнеплоды и клубнеплоды, зернобобовые, масличные семена и масла, за исключением масел древесных культур, мясо и молочные продукты) пересчитываются из расчета калорийности отдельных товаров и агрегируются по категориям.
В-третьих, в случае если страна, удовлетворяющая первым двум критериям, обращается с конкретной просьбой исключить ее из категории СНДДП, применяется критерий самоисключения.

Помимо этого, для того чтобы избежать слишком частого изменения статуса СНДДП, как правило, в результате внешних шоков в краткосрочной перспективе, в 2001 году был введен дополнительный фактор.

Россия — 97-я в мире по доходам на душу населения

Россия занимает 16-е место в мире по валовому национальному доходу, но лишь 97-е — по доходам на душу населения. Такие сведения содержатся в новом докладе Всемирного банка (ВБ) «Индикаторы мирового развития», публикация которого по традиции была приурочена к весенней сессии руководящих органов Международного валютного фонда (МВФ) и ВБ. Как сообщается в документе, распространенном в воскресенье в Вашингтоне, по последним данным, ВВП России составил в 2003 г. $433 млрд., валовой национальный доход — $374,8 млрд., а средний доход на человека — $2610, что оказалось на $480 больше по сравнению с 2002 г. Это позволило России подняться на две ступени вверх по этому показателю, который в среднем составил в мире $5510.

В то же время Всемирный банк отнес Россию к нижней подгруппе стран с доходами «среднего уровня», в которую также вошли почти все другие бывшие советские республики, ряд государств Восточной Европы и Китай. Военные затраты России составили в 2003 г. 4,3% от ВВП или 18,8% всех расходов федерального правительства. В среднем в мире эти показатели соответственно равнялись 2,6% и 10,8%. В то же время общие расходы на здравоохранение оказались на уровне 6,2% от ВВП, тогда как среднемировой показатель в этой области достигает 10%. Население России уменьшилось в 2003 г. на 1 млн. и составило 143,1 млн. человек. По прогнозам Всемирного банка, в 2015 г. в РФ будет насчитываться 134,5 млн. жителей.

Основное внимание в исследовании ВБ уделено беднейшим странам мира, где социально-экономическая ситуация улучшается не столь быстрыми темпами, как ожидали международные эксперты. Целей, поставленных мировыми лидерами на рубеже тысячелетия, полностью достичь не удастся. Из нескольких десятков развивающихся стран, вероятно, лишь 33 смогут к 2015 г. сократить на 2/3 уровень детской смертности. Пока же в беднейших государствах от инфекционных болезней ежегодно умирают почти 11 млн. детей в возрасте до 5 лет. Более 100 млн. детей во всем мире не имеют возможности посещать школу. Комментируя эти данные, президент ВБ Джеймс Вулфенсон призвал экономически развитые страны улучшить координацию усилий по оказанию помощи беднейшим государствам и придать этому процессу непрерывный характер.

на долю стран с низким и средним уровнем дохода приходится половина мировой экономики

ВАШИНГТОН, 19 мая 2020 года — Сегодня в рамках Программы международных сопоставлений (ПМС) были опубликованы новые паритеты покупательной способности (ППС) за базовый 2017 год, учитывающие различия в стоимости жизни в разных странах.

Согласно докладу «Паритет покупательной способности и размер мировой экономики: результаты Программы международных сопоставлений за 2017 год», в 2017 году размер мировой экономики, рассчитанный на основании новыхо ППС, составил почти 120 трлн долл.

США, и свыше половины общего объема экономической деятельности пришлось на долю стран с низким и средним уровнем дохода.

На долю стран с высоким уровнем дохода, где проживают 17 процентов мирового населения, пришлось 49 процентов мирового валового внутреннего продукта (ВВП) по ППС. На долю стран с повышенным средним и пониженным средним уровнем дохода, где проживают 36 процентов и 40 процентов мирового населения, пришлось, соответственно, 34 процента и 16 процентов мирового ВВП по ППС. Доля мирового ВВП по ППС для стран с низким уровнем дохода, где проживают 8 процентов мирового населения, составила менее 1 процента. Странами с крупнейшей экономикой стали Китай и Соединенные Штаты: в 2017 году ВВП по ППС в каждой из этих стран составил немногим менее 20 трлн долл. США. В совокупности на их долю приходится треть мировой экономики.

«ПМС реализуется благодаря крепким партнерским отношениям между странами, региональными агентствами и международными организациями», — заявила Мари Пангесту, управляющий директор Всемирного банка по вопросам политики в области развития и партнёрским отношениям. «Новые данные помогут нам улучшить наше общее представление о мировой экономике и станут важнейшим,базовым показателем для оценки воздействия на экономику стран всего мира, которое оказывают наши усилия по достижению более эффективных результатов в области развития».

В рамках ПМС проводится сбор данных о ценах на многие товары и услуги, а также о совокупных расходах на них; на основании этих данных рассчитывается ППС, позволяющий сопоставлять относительные размеры экономики, уровни дохода и потребления на душу населения в разных странах с учетом различий в уровнях национальных цен. Кроме того, публикуются индексы уровня цен, оценки ВВП по ППС и данные о таких компонентах расходов, как расходы на потребление и инвестиционные расходы.

ПМС является одной из крупнейших в мире статистических инициатив, осуществляемой при содействии Всемирного банка и под эгидой Статистической комиссии Организации Объединенных Наций. ПМС 2017 стала девятым циклом сопоставлений с момента выдвижения этой инициативы более 50 лет назад.

В цикле сопоставлений по данным за 2017 год приняли участие 176 стран.

«Сейчас, в этот непростой период, когда мы столкнулись с глобальной пандемией, трудно заниматься чем-то другим. Но измерения продолжают играть очень важную роль, возможно, даже более важную, чем прежде, особенно если речь идет о глобальных измерениях, осуществляемых в рамках одного из крупнейших в мире проектов международного сотрудничества в области статистики. Когда мир вернется к нормальной жизни, эти новые данные послужат важным ориентиром для оценки нашего прогресса», —

заявил председатель технической консультативной группы ПМС, лауреат Нобелевской премии сэр Ангус Дитон.

Согласно данным ПМС 2017, в десяти странах, где проживает 0,5 процента мирового населения, ВВП по ППС на душу населения превышает 60 000 долл. США. Что касается разбивки на группы по уровню дохода, то ВВП по ППС на душу населения варьируется от одной десятой среднемирового ВВП на душу населения в странах с низким уровнем дохода до показателя, превышающего среднемировое значение ВВП в три раза, в странах с высоким уровнем дохода.

В ПМС 2017 также сопоставлялись показатели потребления на душу населения; наивысший показатель – 44 620 долл. США – был зафиксирован в Соединенных Штатах.

По-прежнему сохраняется неравенство между странами: почти три четверти населения планеты проживает в странах, где уровни дохода и потребления на душу населения ниже соответствующих среднемировых показателей – 16 596 долл. США и 10 858 долл. США.

«ПМС обеспечивает правительства показателями, имеющими исключительно важное значение для оценки их конкурентоспособности в мировой экономике, а также помогает им укреплять их статистический потенциал и расширять институциональные знания благодаря участию в эффективном глобальном партнерстве», —

подчеркнули сопредседатели Совета управляющих ПМС – Главный статистик Индии Правин Шривастава и Генеральный директор Статистического управления Австрии Вернер Хольцнер.

В дальнейшем ПМС продолжит развитие и будет адаптироваться к изменениям в экономике, выражающимися не только в том, что приобретает население, но и в каких торговых точках и площадках  осуществляются эти приобретения. Расширится круг стран-участниц, чтобы никто не остался в стороне, особенно страны, затронутые нестабильностью и конфликтами.

Результаты ПМС 2017 опубликованы на веб-сайте ПМС, а также в базе данных и в каталоге данных Всемирного банка. В соответствии с политикой ПМС в отношении доступа к данным и архивам пользователи могут подать заявку на получение доступа к более подробным неопубликованным результатам и исходным данным. Также были опубликованы пересмотренные результаты за 2011 год, предыдущий базовый год для ПМС, а также оценки годового ППС за период 2012-2016 годов. Следующее сопоставление будет проведено по данным за 2021 год.

ППС – это статистические оценки, их следует рассматривать как приближенное представление истинных значений, подверженное ошибкам выборки, погрешности измерения и ошибкам классификации. ППС не следует использовать в качестве показателей завышения или занижения курсов валют.

Осуществление ПМС координировал Глобальный офис ПМС при Всемирном банке в партнерстве с Африканским банком развития, Азиатским банком развития, Межгосударственным статистическим комитетом Содружества Независимых Государств, Экономической комиссией Организации Объединенных Наций для Латинской Америки и Карибского бассейна, Экономической и социальной комиссией Организации Объединенных Наций для Западной Азии, Статистическим бюро Европейского союза и Организацией экономического сотрудничества и развития. Министерство международного развития Соединенного Королевства, Международный валютный фонд и Всемирный банк финансировали координацию действий на глобальном уровне, разработку методологии и управление работами.

Для получения более подробной информации посетите веб-сайт Программы международных сопоставлений.

ВБ включил РФ в список стран с высоким уровнем ВНД на душу населения — Российская газета

Всемирный банк (ВБ) признал Россию богатой страной, впервые поместив ее в группу государств с высоким уровнем валового национального дохода (ВНД) на душу населения.

К категории богатых Всемирный банк относит страны, где на каждого жителя приходится минимум 12 616 долларов валового дохода. Россия, если верить последнему отчету ВБ, пересекла этот порог. Доход на душу населения у нас оценивается в 12 700 долларов. В списке Россия располагается между Хорватией и Польшей.

В число государств с самым высоким уровнем доходов также вошли Латвия, Литва, Уругвай, Антигуа и Барбуда, Чили. Лидируют в этом клубе Монако, Лихтенштейн, Бермудские острова, Норвегия и Швейцария.

Рейтинг Всемирного банка обновляется каждый год. Помимо стран с самым высоким уровнем дохода и тех, где этот показатель выше среднего, в нем есть группа государств с доходом ниже среднего и категория самых бедных, где на душу населения приходится меньше 1035 долларов валового национального дохода. Беднейшими в новом отчете признаны Бурунди и Конго. Показатели доходов там не превышают 240 и 220 долларов.

«Есть разные методики оценки валового национального дохода. По одним Россия уже вошла в число богатых стран. По другим — приближается к ним. С одной стороны, это не может не радовать, так как ВНД — один из ключевых показателей развития экономики», — комментирует директор Всероссийского центра уровня жизни Вячеслав Бобков.

Однако, если посмотреть, насколько равномерно национальный доход распределяется между гражданами страны, у нас все не так хорошо. К примеру, по числу жителей, которых можно условно отнести к среднему классу, Россия заметно уступает странам, также входящим в группу государств с высокими доходами.

По мнению замдиректора аналитического департамента «Альпари» Дарьи Желанновой, официально признанный переход России в группу богатых стран может обеспечить ей лучшее позиционирование на международной арене и облегчить доступ в такие важные с точки зрения имиджа объединения, как Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). «Это также некое признание того, что в нашей стране все в порядке с экономическими показателями. А значит, инвесторы могут ей доверять», — заключает Желаннова.

Долг беднейших стран мира в 2020 году достиг рекордных $860 млрд — Экономика и бизнес

ВАШИНГТОН, 11 октября. /ТАСС/. Долговое бремя стран с низким уровнем дохода на фоне пандемии COVID-19 увеличилось в 2020 году на 12% и достигло рекордных $860 млрд. Такая оценка содержится в опубликованном в понедельник докладе Всемирного банка (ВБ).

Как отмечается в пресс-релизе к документу, страны мира отреагировали на пандемию введением различных масштабных мер, направленных на борьбу с коронавирусом и преодоление экономических последствий его распространения. «Хотя эти меры были направлены на устранение чрезвычайной ситуации в области здоровья [населения], смягчение последствий пандемии для бедных и уязвимых [стран] и выведение государств на путь восстановления, долговое бремя стран с низким уровнем дохода увеличилось в 2020 году на 12%, до рекордных $860 млрд», — говорится в сообщении. Согласно приведенным данным, внешний долг всех стран с низким и средним уровнем дохода вырос в прошлом году на 5,3% и составил $8,7 трлн.

Как отмечает пресс-служба ВБ, ухудшение показателей задолженности «было широко распространенным явлением, затронувшим страны во всех регионах [мира]». «Нам нужен комплексный подход к проблеме долга, включающий сокращение задолженности, более быструю реструктуризацию и повышение прозрачности. <…> Приемлемый уровень долга жизненно важен для экономического восстановления и сокращения бедности», — заявил президент ВБ Дэвид Мэлпас, слова которого приводятся в сообщении.

По мнению Мэлпаса, в целом восстановление мировой экономики от последствий пандемии идет неравномерно. «Перспективы для большей части развивающегося мира остаются непростыми на фоне медленных темпов вакцинации, роста инфляции, ограниченной <…> поддержки, слишком небольшого количества рабочих мест, нехватки продуктов питания, воды и электричества», — заявил Мэлпас, выступая на полях ежегодной осенней сессии руководящих органов Международного валютного фонда и ВБ. Мэлпас также отметил, что в текущем году ВБ ожидает роста мировой экономики на 5,7%, а в следующем — на 4,4%. При этом, согласно оценкам, доход на душу населения в странах с развитой экономикой в текущем году увеличится почти на 5%, а в странах с низким уровнем дохода — только на 0,5%.

Всемирный банк признал Украину одной из беднейших стран региона — РБК

С точки зрения ВВП на душу населения на сегодняшний день Украина, по оценкам экспертов, находится на уровне Молдавии, Армении и Грузии. Чтобы достичь показателей сегодняшней Польши, ей, по оценкам экспертов, понадобится 50 лет

Фото: Глеб Гараничев / Reuters

Несмотря на то что экономический рост на Украине восстановился после кризиса 2014–2015 годов, его темпы остаются слишком низкими, чтобы жители страны могли достичь уровня доходов граждан соседних европейских стран. Об этом говорится в специальном докладе Всемирного банка, который посвящен реализации потенциала экономического роста Украины.

В кризисные годы экономика республики, подсчитали эксперты, сократилась на 16%. В 2016–2017 годах рост в стране, по их данным, возобновился до уровня 2,4%, а в 2018 году — уже до 3,3%. «Для снижения уровня
бедности, который остается выше докризисного уровня, необходим более быстрый экономический рост в течение длительного периода времени», — говорится в докладе.

Украине, пришли к выводу специалисты, «еще предстоит большой объем работы, если она стремится стать страной с высоким уровнем доходов граждан и преодолеть разрыв в доходах населения, который существует между украинцами и жителями стран с развитой экономикой».

«Колбасу по 2.20, может, вернет»: украинцы о президенте Зеленском

На сегодняшний день, отмечается в докладе, с точки зрения уровня ВВП на душу населения Украина «остается одной из беднейших стран региона». По этому показателю составители доклада поместили ее на уровень Молдавии, Армении и Грузии.

ВВП Украины [2021] ᐈ ВВП на душу населения в Украине

последнее обновление: 21.09.2021

Валовой внутренний продукт (сокр. ВВП, англ. Gross Domestic Product, GDP) — макроэкономический показатель, отражающий рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг, произведенных за год во всех отраслях экономики на территории государства для потребления, экспорта и накопления, вне зависимости от национальной принадлежности использованных факторов производства.

Валовой внутренний продукт Украины в 2021 г. (млн. грн.)
2021Номи­нальный ВВП
(в фактических ценах)
Реальный ВВП
(в ценах 2020 года)
Разница
(реальный – номи­нальный)
I кв. 1008562882197-126365-12.5%
II кв.1169438978343-191095-16.3%
III кв.



IV кв.



Различают номинальный и реальный ВВП. Номинальный, или абсолютный ВВП выражается в текущих (фактических) ценах данного года. Реальный ВВП (с поправкой на инфляцию) выражается в ценах предыдущего (или любого другого базового) года. В реальном ВВП, таким образом, учитывается, в какой степени рост ВВП определяется реальным ростом производства, а не ростом цен. ВВП страны при необходимости может быть справочно пересчитан в иностранную валюту (чаще всего в доллары США).

Валовой внутренний продукт Украины с 2012 по 2021 гг. (млн. грн.)

Номи­нальный ВВП
(в фактических ценах)
Реальный ВВП
(в ценах предыдущего года)
Разница
(реальный – номи­нальный)
201214088891304064-104825-7.4%
201314549311410609-44322-3.0%
201415667281365123-201605-12. 9%
201519794581430290-549168-27.7%
201623831822034430-348752-14.6%
201729829202445587-537333-18.0%
201835587063083409-475297-13.4%
201939745643675728-298836-7.5%
202041941023818456-375646-9. 0%

Номи­нальный ВВП Украины с 2002 по 2021 гг.
(значения ВВП в долларах — по данным Всемирного банка и МВФ, см. http://www.worldbank.org, http://www.imf.org)

млн. грн.
млн. долл. США
2002225810

42393

20032673444153418.4%50133774018.3%
20043451137776929. 1%648831475029.4%
20054414529633927.9%861422125932.8%
200654415310270123.3%1077532161125.1%
200772073117657832.5%1427193496632.5%
200894805622732531. 5%1799923727326.1%
2009913345-34711-3.7%117228-62765-34.9%
2010108256916922418.5%1364191919216.4%
2011131660023403121.6%1631602674019.6%
20121408889922897. 0%175781126227.7%
20131454931460423.3%18331075294.3%
201415667281117977.7%131805-51505-28.1%
2015197945841273026.3%90615-41190-31.3%
2016238318240372420.4%9327026552.9%
2017298292059973825.2%1121541888420.2%
2018355870657578619.3%1308321867816.7%
2019397456441585811.7%1537812294917.5%
202041941022195385.5%15558218011.2%

ВВП на душу населения

Номи­нальный ВВП Украины с 2002 по 2021 гг. в расчете на душу населения:


грн.
долл. США
Население
(тыс.)
20024681,9

879,0

48230
20035592,9911.019.5%1048,8169.819.3%47801
20047273,51680.630.0%1367,5318.730.4%47448
20059374,32100.928.9%1829,2461.833.8%47091
200611634,32260.024.1%2303,8474.625.9%46771
200715499,13864.833.2%3069,1765.333.2%46501
200820502,85003.632.3%3892,5823.426.8%46240
200919836,3-666.4-3.3%2546,0-1346.5-34.6%46044
201023603,63767.319.0%2974,4428.416.8%45865
201128813,95210.222.1%3570,8596.420.0%45693
201230912,52098.67.3%3856,8286.18.0%45577
201331988,71076.23.5%4030,3173.54.5%45483
201435834,03845.312.0%3014,6-1015.7-25.2%43722
201546210,210376.129.0%2115,4-899.2-29.8%42836
201655853,59643.320.9%2185,970.53.3%42668
201770224,314370.825.7%2640,3454.420.8%42477
201884192,013967.719.9%3095,2454.917.2%42269
201994589,810397.812.4%3659,8564.618.2%42019
2020100432,55842.66.2%3725,665.81.8%41760

Для расчета ВВП используются 3 метода:

  • производственный метод (по добавленной стоимости)
  • доходный метод (по распределению)
  • расходный метод (по конечному использованию)

По-хорошему, результаты при расчете различными методами должны как-то совпадать:)

Структура ВВП Украины по конечному использованию с 2005 по 2021 гг. (млн. грн.)
Номи­нальный ВВП
за год
потре­битель­ские
расходы
валовое
нако­пление
экспорт
товаров и услуг
импорт
товаров и услуг
% ВВП% ВВП% ВВП% ВВП
200544145233787976.59987622.622725251.5-223555-50.6
200654415342406077.913474024.825370746.6-269200-49.5
200772073155858177.520331828.232320544.8-364373-50.6
200894805675890280.026488327.944485946.9-520588-54.9
200991334577282684.615581517.142356446.4-438860-48.0
2010108256991423084.519991818.554936550.7-580944-53.7
20111316600110520183.928247421.570795353.8-779028-59.2
20121408889126960190.125733518.371734750.9-835394-59.3
20131454931135022092.822847415.768189946.9-805662-55.4
20141566728140977290.022096814.177012149.2-834133-53.2
20151979458171563686.730329715.3104454152.8-1084016-54.8
20162383182201885484.751283021.5117462549.3-1323127-55.5
20172982920255252585.661891420.7143023047.9-1618749-54.3
20183558706319675689.866795318.8160889045.2-1914893-53.8
20193974564378513395.250061412.6163641641.2-1947599-49.0
20204194102392320393.53150267.5163739939.0-1681526-40.1

Анализируя структуру ВВП Украины по конечному использованию, можно также увидеть динамику соотношения экспорта и импорта Украины за последние годы.

В разделе Индексы на Minfin.com.ua вы можете отслеживать актуальные коммунальные тарифы: на газ, электричество, водоснабжение. Также тут вы можете найти экономические показатели как индекс инфляции, ВВП Украины, среднюю заработную плату и много других показателей.

На финансовом портале Minfin.com.ua можно удобно выбрать кредит онлайн по необходимым для вас параметрам. Вы легко найдете беспроцентные кредиты под 0%, кредиты без справок и многое другое. Сравнить ставки на микрокредиты в разных МФО Украины можно в разделе Индексов на Minfin.com.ua.

ВВП на душу населения — Worldometer

Валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения показывает ВВП страны, разделенный на ее общую численность населения. В таблице ниже перечислены страны мира, ранжированные по ВВП по паритету покупательной способности (ППС) на душу населения, а также по номинальному ВВП на душу населения. ППС учитывает относительную стоимость жизни, а не использует только обменные курсы, что дает более точную картину реальных различий в доходах.

См. Также: ВВП по странам

долл. США 318% $ 23 488 9 0027 9 0031 Сент-Китс и Невис 9 0031 122% 31 105% долларов США 90 031 4 692 долл. США Суринам долл. США 82% 900 9 0031 Гватемала 900 31 Конго долл. США 7 1693 27 90 031 169 долл. США % 900 Северные Марианские острова
# Страна ВВП (ППС)
на душу населения
(2017)
ВВП (номинальный)
на душу населения
(2017)
vs.Мировой ППС
ВВП на душу населения
(17 100 долл. США)
1 Катар 128 647 долл. США 61 264 долл. США 752%
2 Макао 115 367 долл. США 80 890 675%
3 Люксембург 107 641 долл. США 105280 долл. США 629%
4 Сингапур 94 105 долл. США 56 746 долл. США 550%
5 Бруней долл. США 462%
6 Ирландия 76 745 долларов 69 727 долларов 449%
7 Объединенные Арабские Эмираты 74035 долларов США 40325 долларов США 433%
8 Кувейт 72 096 долларов США 29,6 долларов США 16 422%
9 Швейцария 66 307 долл. США 80 296 долл. США 388%
10 Сан-Марино 63 549 долл. США 48 495 долл. США 372%
Норвегия 62 183 долл. США 75 428 долл. США 364%
12 Гонконг 61 671 долл. США 46 733 долл. США 361%
13 США 59 928 долл. США долл. США
14 Исландия 55 322 долл. США 73 233 долл. США 324%
15 Нидерланды 54 422 долл. США 48 796 долл. США 318%
16 Дания 54 356
17 Саудовская Аравия 53 893 долл. США 20 747 долл. США 315%
18 Австрия 53 879 долл. США 47 261 долл. США 315%
19 Германия долл. США 307%
20 Швеция 51 405 долл. США 54 075 долл. США 301%
21 Австралия 49 378 долл. США 53 831 долл. США 289%
22 Бельгия
22 Бельгия 49367 долл. США долл. США 43325 долл. США 289%
23 Бахрейн 47708 долл. США 23715 долл. США 279%
24 Канада 46510 долл. США 44841 долл. США 272 Финлан d 46344 долл. США 45 778 долл. США 271%
26 Соединенное Королевство 44 920 долл. США 39 532 долл. США 263%
27 Франция 44 033 долл. США% 39 827 25
28 Япония 42 067 долл. США 38 214 долл. США 246%
29 Оман 41 331 долл. США 15 170 долл. США 242%
30 Италия долл. США 239%
31 Мальта 40 797 долларов 28 585 долларов 239%
32 Новая Зеландия 40 748 долларов 43 415 долларов 238%
33 Аруба 25 630 долл. США 9 0032 231%
34 Испания 39 037 долл. США 28 175 долл. США 228%
35 Израиль 38 868 долл. США 42 852 долл. США 227%
36 Южная Корея 900 $ 38 824 $ 29 958 227%
37 Чешская Республика (Чехия) $ 38020 $ 20 291 222%
38 Словения $ 36 387
39 Кипр 36012 долларов США 18 695 долларов США 211%
40 Эстония 33 448 долларов США 194%
42 Португалия 32 554 долл. США 21 316 долл. США 190%
43 Словакия 32 371 долл. США 17 551 долл. США 189%
44 Тринидад и Тобаго 44 Тринидад и Тобаго 44 Тринидад и Тобаго 15 952 долл. США 185%
45 Багамы 30 495 долл. США 31 858 долл. США 178%
46 Польша 29 924 долл. США 13 871 долл. США 175%
470032 29511 долл. 10118 долл. 173%
48 Сейшельские острова 29328 долл. США 15536 ​​долл. США 172%
49 Венгрия 168998 14364 Венгрия 16799 Венгрия 28 636 долл. США 19 061 долл. США 167%
51 Греция 28 583 долл. США 19 214 долл. США 167%
52 Латвия 28 362 Латвия 28 362 Латвия %
53 Турция 28 002 долл. США 10 498 долл. США 164%
54 Румыния 26 660 долл. США 10 781 долл. США 156%
55 Казахстан долл. США 26 9 009 155%
56 Хорватия 26 296 долл. США 13 200 долл. США 154%
57 Россия 25 763 долл. США 10 846 долл. США 151%
Chile $ 24 747 900 32 15 001 долл. США 145%
59 Панама 24 521 долл. США 15 166 долл. США 143%
60 Экваториальная Гвинея 24 439 долл. США 9 741 долл. США Антигуа и Барбуда 23 522 долл. США 15 825 долл. США 138%
62 Уругвай 22 610 долл. США 16 341 долл. США 132%
63 Маврикий долл. США
64 Болгария 20 948 долл. США 8 197 долл. США 123%
65 Иран 20 885 долл. США 5628 долл. США 122%
66 Аргентина 20 829 832 долл. США
67 Ливия 19 673 долл. США 5 791 долл. США 115%
68 Черногория 19 355 долл. США 7,720 долл. США 113%
69 Беларусь $ 5762 111%
70 Мексика $ 18 656 $ 9 224 109%
71 Барбадос $ 18 559 $ 16 328 109%
Габон $ 18,113 $ 7,271 106%
73 Туркменистан $ 18031 $ 6 587 105%
74 Таиланд $ 17 910 $ 6,579
75 Азербайджан 17450 долларов США 4139 долларов США 102%
76 Коста-Рика 17 110 долларов США 11573 100%
77 Ботсвана 17 024 10031
78 Ирак 16 935 долл. США 5 114 долл. США 99%
79 Китай 16 842 долл. США 8 612 долл. США 98%
80 Мальдивы 9 16,688 долл. США 98%
81 Доминиканская Республика 16064 долл. США 7 223 долл. США 94%
82 Бразилия 15553 долл. США 9881 долл. США 91%
83 Сербия 15 432 долл. США 90%
84 Алжир 15 293 долл. США 4 048 долл. США 89%
85 Северная Македония 15 290 долл. США 5418 долл. США
15 191 долл. США 5 251 долл. США 89%
87 Гренада 15 156 долл. США 10 164 долл. США 89%
88 Палау 14 854 долл. 871075 долл. США 89 Ливан 14 513 долл. США 7 857 долл. США 85%
90 Колумбия 14 503 долл. США 6 429 долл. США 85%
91 Сент-Люсия 13 986
92 Южная Африка 13 526 долл. США 6 120 долл. США 79%
93 Перу 13 463 долл. США 6 723 долл. США 79%
94 Парагвай долл. США 77%
95 Босния и Герцеговина 13 108 долл. США 5 387 долл. США 77%
96 Монголия 12 946 долл. США 3 672 долл. США 76%
97 Албания $ 12943 $ 4,521 76%
98 Шри-Ланка $ 12863 $ 4,135 75%
99 Индонезия $ 12310 $ 3,837 72% Тунис $ 11 936 $ 3 494 70%
101 St.Винсент и Гренадины 11769 долл. США 7 150 долл. США 69%
102 Эквадор 11 612 долл. США 6214 долл. США 68%
103 Египет 11,6041 долл. США
104 Грузия 10 674 долл. США 3 762 долл. США 62%
105 Намибия 10 471 долл. США 5,516 долл. США 61%
106 долл. США Доминика долл. США 10,037 59%
107 Армения 9668 долларов США 3918 долларов США 57%
108 Фиджи 9,575 долларов США 5768 долларов США 56%
109 Бутан

2 долларов США
$ 3,39 1 55%
110 Иордания 9 173 долл. США 4095 долл. США 54%
111 Ямайка 9 066 долл. США 5 061 долл. США 53%
112 Украина 900 8 699 долл. 2 521 долл. США 51%
113 Эсватини 8 659 долл. США 3 942 долл. США 51%
114 Белиз 8,525 долл. США 5010% 5010% 900 Филиппины 8,361 долл. США 2 982 долл. США 49%
116 Марокко 8,225 долл. США 3,083 долл. США 48%
117 Гайана 8,180 долл.
118 8,168 долл. США 4,471 долл. США 48%
119 Сальвадор 8,023 долл. США 3,883 долл. США 47%
120 Боливия 3 7 576 376 Боливия
121 Тимор-Лешти 7 228 долл. США 2377 долл. США 42%
122 Индия 7 166 долл. США 1 980 долл. США 42%
123 Лаос долл. США 7 038 2424 долл. США 41%
124 Cabo Verde 6 913 долл. США 3 298 долл. США 40%
125 Узбекистан 6880 долл. США 1554 долл. США 40%
126 40%
126 6 790 долл. США 2 долл. США, 366 40%
127 Ангола 6 658 долл. США 4 096 долл. США 39%
128 Самоа 6 641 долл. США 4 305 долл. США 39%
129 39%
129 6 174 доллара 1256 36%
130 Тонга 5 969 долларов 4 193 35%
131 Нигерия 5 887 3410% Никарагуа 5 855 долл. США 2 164 долл. США 34%
133 Молдова 5 711 долл. США 2 002 долл. США 33%
134 Пакистан долл. США 5 539 1467 долл. США
135 5 454 долл. США 1 703 долл. США 32%
136 Гондурас 4 997 долл. США 2437 29%
137 Судан 4 914 долл. США 2 879
138 Государство Палестина 4896 долл. США 3054 долл. США 29%
139 Гана 4 502 долл. США 2 026 долл. США 26%
140 Маршалловы Острова 4 000 долл. США 3517 долларов США 25%
141 Папуа-Новая Гвинея 4208 долларов США 2434 доллара США 25%
142 Замбия 4033 долларов США 1535 долларов США 24%
Камбоджа $ 4018 1384 доллара 23%
144 Мавритания 3958 долларов 1173 23%
145 Кот-д’Ивуар 3945 долларов 1529 23%
Тувалу 3 933 долл. США 3 494 долл. США 23%
147 Бангладеш 3 877 долл. США 1564 долл. США 23%
148 Кыргызстан 3 735 долл. США
149 Камерун 3722 долл. США 1422 долл. США 22%
150 Микронезия 3 701 долл. США 631 долл. США 22%
151 Сенегал долл. США 20%
152 Сан-Томе и Принсипи 3 359 долл. США 1896 долл. США 20%
153 Кения 3 292 долл. США 1578 долл. США 19%
154 Вануату 3022 долл. США 19%
155 Таджикистан 3,202 долл. США 805 долл. США 19%
156 Танзания 2948 долл. США 975 долл. США 17%
157ho32 2932 долл. США 1233 долл. США 17%
158 Коморские острова 2 751 долл. США 1312 долл. США 16%
159 Непал 2 702 долл. США
1610% долл. США Йемен 2,60 долл. США 6 1,123 долл. США 15%
161 Зимбабве 2434 долл. США 1548 долл. США 14%
162 Соломоновы Острова 2427 долл. США 2 049 долл. США 14% Бенин 2276 долл. США 827 долл. США 13%
164 Гвинея 2247 долл. США 868 долл. США 13%
165 Мали 13% 2218 долл. США 828 Мали
166 Кирибати 2185 долл. США 1626 долл. США 13%
167 Руанда 2043 долл. США долл. США 762 12%
168 Афганистан долл. США 12%
Чад 1 945 долл. США 657 долл. США 11%
170 Эфиопия 1 903 долл. США 757 долл. США 11%
171 Уганда 11 631
172 Буркина-Фасо 1866 долл. США 642 долл. США 11%
173 Гаити 1819 долл. США долл. США 766 11%
174 Гвинея-Бисс 1704 долл. США долл. США 737 10%
175 Гамбия 1699 долл. США долл. США 673 10%
176 Того 1,663 долл. США 618 долл. США 10%
Мадагаскар $ 1,558 $ 450 900 32 9%
178 Сьерра-Леоне 1530 долл. 504 долл. 9%
179 Либерия 1285 долл. США 699 долл. США 8%
180 Мозамбик $ 1,250 $ 441 7%
181 Малави 1205 долларов $ 357 7%
182 Нигер $ 1,019 $ 376 6%
ДР Конго 889 долл. США 462 долл. США 5%
184 Бурунди 735 долл. США 293 долл. США 293 4%
185 Центральноафриканская Республика долл. США 727 424 долл. США 4%
186 Гуам Н.A. 35 665 долл. США NA
187 Американское Самоа NA 11,399 долл. США NA
188 Куба NA 8,541 долл. США 8,541 NA
189 NA 28 164 долл. США NA
190 Андорра NA 39,128 долл. США N.A.

ВВП по странам — Worldometer

Последние официальные данные по ВВП, опубликованные Всемирным банком. Данные о населении основаны на данных ООН.
Мировой ВВП $ 80 934 771 028 340 (номинальный, 2017).

См. Также: ВВП на душу населения

360027 900 53% 32 900 900 69 104 % 900 долл. США 5,418 31 775 222% 31 10% 10 0,00% 31 95,426 31 900
# Страна ВВП
(номинальный, 2017)
ВВП
(сокращенно)
ВВП
рост
Население
(2017)
ВВП
на душу населения
Доля в мировом ВВП
1 США 19 485 394 000 000 долларов США 19 долларов США.485 трлн 2,27% 325 084 756 59 939 долл. США 24,08%
2 Китай 12 237 700 479 375 12 238 трлн долл. 6,90% 1421 021 691 6,90% 1,421 021 791 % 1,421 021 691 Япония 4 872 415 104 315 долларов 4,872 трлн долларов 1,71% 127 502 725 38 214 долларов 6.02%
4 Германия 3 693 204 330 230 долл. США 3,693 трлн. Долл. 2,22% 82 658 409 44 680 долл. 4,56%
5 Индия 2 650 725 трлн. 1338 676 785 1 980 долл. США 3,28%
6 Соединенное Королевство 2 637 866 340 434 долл. США 2 долл. США.638 трлн 1,79% 66 727 461 39 532 долл. США 3,26%
7 Франция 2 582 501 307 216 2,583 трлн долл. 1,82% 64 842 509 9003,182% 64 842 509 900 31 27910 Бразилия 2 053 594 877 013 долл. США 2,054 трлн долл. 0,98% 207 833 823 9 881 долл. США 2,54%
9 Италия 1 943 835 376 342 долл. США 1.944 трлн 1,50% 60 673 701 32038 долл. США 2,40%
10 Канада 1 647 120 175 449 долл. США 1,647 трлн долл. США 3,05% % 36,732 095 3,05% % 36,732 095 2,05% % 36,732 095 2,0 Россия 1 578 417 21 937 долл. США 1,578 трлн долл. 1,55% 145 530 082 10 846 долл. США 1.95%
12 Южная Корея 1,530,750,923,149 1,531 трлн долларов 3,06% 51,096,415 29,958 1,89%
13 Австралия 1,323,421,072 млрд долларов США 1,323,421,072 % 24 584 620 53 831 долл. США 1,64%
14 Испания 1 314 314 402 долл. США 1 долл. США.314 трлн 3,05% 46 647 428 28 175 долл. США 1,62%
15 Мексика 1 150 887 823 404 1,151 трлн долл. 2,04% 124,777,324 2,04% 124,777,324 9001,22442 Индонезия 1 015 420 587 285 долларов 1,015 трлн долларов 5,07% 264 650 963 3 837 1.25%
17 Турция 851 549 299 635 долларов 852 млрд долларов 7,44% 81 116 450 10 498 1,05%
18 Нидерланды 830 572 618 850 долларов США 17021 347 48 796 долл. США 1,03%
19 Саудовская Аравия 686 738 400 000 долл. США 687 млрд долл. США -0.86% 33,101,179 20 747 долл. США 0,85%
20 Швейцария 678 965 423 322 долл. США 679 млрд долл. США 1,09% 8,455 804 80,296 долл. США 0,8410%
637 430 331 479 долларов 637 млрд долларов 2,85% 43 937 140 14 508 долларов 0,79%
22 Швеция 535 607 385 506 536 млрд долларов 2.29% 9 904 896 54 075 долл. США 0,66%
23 Польша 526 465 839 003 долл. США 526 млрд долл. США 4,81% 37 953 180 13 871 долл. США 0,6510%
494,763,551,891 долл. США 495 млрд долл. США 1,73% 11419748 43,325 долл. США 0,61%
25 Таиланд 455 302 682 986 долл. США 455 млрд долл. США 3.91% 69,209,810 6,579 долл. США 0,56%
26 Иран 454 012 768 724 долл. США 454 млрд долл. США 3,76% 80 673 883 5 628 долл. США 0,5610%
416 835 975 862 долл. США 417 млрд долл. 3,04% 8 819 901 47,261 долл. США 0,52%
28 Норвегия 399 488 897 844 долл. США 399 млрд долл. США 1.92% 5,296,326 75,428 долл. США 0,49%
29 Объединенные Арабские Эмираты 382,575,085,092 долл. США 383 млрд долл. США 0,79% 9,487,203 Нигерия 375 745 486 521 долл. США 376 млрд долл. 0,81% 190 873 244 1 969 долл. США 0,46%
31 Израиль 353 268 411 919 353 млрд 3.33% 8 243 848 42 852 долл. США 0,44%
32 Южная Африка 348 871 647 960 долл. США 349 млрд долл. США 1,32% 57 009 756 6,120 долл. США 0,43% Гонконг Kong 341 449 340 451 долл. США 341 млрд долл. США 3,79% 7 306 322 46 733 долл. США 0,42%
34 Ирландия 331 430 014 003 331 млрд долл. 7.80% 4,753,279 69,727 долл. США 0,41%
35 Дания 329,865,537,183 долл. США 330 млрд долл. США 2,24% 5,732,274 57,545 долл. США 0,41% 323 907 234 412 долларов 324 млрд долларов 3,62% 5 708 041 56 746 долларов 0,40%
37 Малайзия 314 710 259 511 315 млрд долларов 5.90% 31 104 646 10 118 долл. США 0,39%
38 Колумбия 314 457 601 860 долл. США 313 595 208 737 долларов 314 млрд долларов 6,68% 105 172 925 2 982 долларов 0,39%
40 Пакистан 304 951 818 494 305 млрд долларов 5.70% 207 906 209 1,467 долл. США 0,38%
41 Чили 277 075 944 402 долл. США 277 млрд долл. США 1,49% 18 470 439 15 001 долл. США 0,3439 Финляндия 252 301 837 573 долл. США 252 млрд долл. 2,63% 5 511 371 45 778 долл. США 0,31%
43 Бангладеш 249 723 862 487 250 млрд долл. 7.28% 159 685 424 1564 долл. США 0,31%
44 Египет 235 369 129 338 долл. США 235 млрд долл. США 4,18% 96 442 591 2441 долл. США 0,2910%
223 779 865 815 долларов 224 млрд долларов 6,81% 94 600 648 2 366 0,28%
46 Португалия 219 308 128 887 219 млрд долларов 2.68% 10 288 527 21 316 долларов США 0,27%
47 Чешская Республика (Чехия) 215 913 545 038 216 млрд долларов США 4,29% 10 641 034% 0,27% Румыния 211 883 923 504 долл. США 212 млрд долл. США 7,26% 19 653 969 10 781 долл. США 0,26%
49 Перу 211 389 272 242 211 млрд долл. 31 444 298 6 723 долл. США 0,26%
50 Новая Зеландия 204 139 049 909 долл. США 204 млрд долл. США 3,03% 4 702034 51 43415 долл. США 0,2510% 203 085 551 429 долларов 203 млрд долларов 1,35% 10 569 450 19 214 долларов 0,25%
52 Ирак 192 060 810 811 192 млрд долларов -2.07% 37,552,781 5,114 долл. США 0,24%
53 Алжир 167,555,280,113 долл. США 168 млрд долл. США 1,60% 41,389,189 4,048 долл. США 0,2110% 166 928 571 429 долларов 167 млрд долларов 1,58% 2 724 728 61264 долларов 0,21%
55 Казахстан 162 886 867 832 163 млрд долларов 4.10% 18 080 019 9 009 долл. США 0,20%
56 Венгрия 139 761 138 103 долл. США 140 млрд долл. США 3,99% 9 729 823 14364 долл. США 0,17%
$ 122,123,822,334 122 млрд долларов -0,15% 29,816,766 4096 долларов США 0,15%
58 Кувейт 120,126,277,613 долларов 120 млрд долларов -2.87% 4 056 099 29 616 долл. США 0,15%
59 Судан 117 487 857 143 долл. США 117 млрд долл. США 4,28% 40 813 397 2 879 долл. США 0,1510%
112 154 185 121 долл. 112 млрд долл. 2,52% 44 487 709 2 521 долл. США 0,14%
61 Марокко 109 708 728 849 долл. США 110 млрд долл. США 4.09% 35,581,255 3083 долл. США 0,14%
62 Эквадор 104 295 862 000 долл. США 104 млрд долл. США 2,37% 16 785 361 6 214 долл. США 0,1310%
96 851 000 000 долл. 96,85 млрд долл. 1,78% 11 339 254 8 541 долл. США 0,12%
64 Словакия 95 617 670 260 долл. США 95 долл. США.62 млрд 3,40% 5,447,900 17,551 долл. США 0,12%
65 Шри-Ланка 87,357,205,923 долл. США 87,36 млрд долл. США 3,31% % 21,128,032 9003,31% 21,128,032 900 4,13510 66 Эфиопия 80 561 496 134 долл. США 80,56 млрд долл. США 10,25% 106,399 924 757 долл. США 0,10%
67 Кения 79 263 075 749 долл. США 79 долл. США.26 млрд 4,87% 50 221 142 1 578 0,10%
68 Доминиканская Республика 75 931 656 815 75,93 млрд долларов 4,55% 10,513 104 7 223 10,513,104 7 223 Гватемала 75 620 095 538 долл. США 75,62 млрд долл. США 2,76% 16 914 970 4 471 долл. США 0.09%
70 Оман 70,783,875,163 70,78 млрд долларов -0,27% 4,665,928 15,170 0,09%
71 Мьянма ,521 67,068 млрд долларов США % 53 382 523 1 256 долл. США 0,08%
72 Люксембург 62 316 359 824 долл. США 62 долл. США.32 млрд 2,30% 591 910 105280 долларов США 0,08%
73 Панама 62 283 754 584 62,28 млрд долларов 5,32% 4,106769 15 166 4,106769 0,015166 Гана 58 996 776 238 долл. США 59,00 млрд долл. 8,14% 29 121 465 2 026 долл. США 0,07%
75 Болгария 58 220 973 783 долл. США 58 долл. США.22 млрд 3,81% 7,102,444 8,197 0,07%
76 Коста-Рика 57 285 984 488 57,29 млрд долларов 3,28% 4 4 11 57310 4, 11 57310 77 Уругвай 56 156 972 158 долл. США 56,16 млрд долл. 2,66% 3 436 641 16 341 долл. США 0,07%
78 Хорватия 55 213 087 271 долл. США 55 213 087 271 долл. США.21 млрд 2,92% 4 182 857 13 200 долл. США 0,07%
79 Беларусь 54 456 463 54,46 млрд долл. США 2,42% 9,450 231 5 762 9,450 231 5 762 % Ливан 53 576 985 687 долларов 53,58 млрд долларов 1,53% 6 819 373 7 857 долларов 0,07%
81 Танзания 53 320 625 959 53 320 625 959 долларов США.32 млрд 7,10% 54,660,339 975 долларов 0,07%
82 Макао 50 361 201 096 50,36 млрд долларов 9,10% 622 585 80 890 0,07 0,07 Узбекистан 49 677 172 714 долларов США 49,68 млрд долларов США 5,30% 31 959 785 1554 долларов США 0,06%
84 Словения 48 769 655 479 долларов США 48 долларов США.77 млрд 5,00% 2,076,394 23,488 0,06%
85 Литва 47 544 459,559 47,54 млрд долларов 3,83% 2 845 414 0,06 Сербия 41 431 648 801 долл. США 41,43 млрд долл. 1,87% 8 829 628 4 692 долл. США 0,05%
87 Азербайджан 40 747 792 238 долл. США 40 долл. США.75 млрд 0,10% 9,845,320 4,139 долл. США 0,05%
88 Иордания 40,068,308,451 40,07 млрд долл. США 1,97% 9,785,843% 0,05 Тунис 39 952 095 561 долл. США 39,95 млрд долл. США 1,96% 11 433 443 3 494 долл. США 0,05%
90 Парагвай 39 667 400 816 долл. США 39 долл. США.67 миллиардов 5,21% 6,867,061 5,776 0,05%
91 Ливия 38 107 728 083 38,11 миллиарда долларов 26,68% 6,580 724 6,580 724 5,791 Туркменистан 37 926 285 714 долларов 37,93 млрд долларов 6,50% 5,757 667 6 587 долларов 0,05%
93 ДР Конго 37 642 482 562 37 долларов.64 млрд 3,70% 81398764 462 0,05%
94 Боливия 37 508 642,113 37,51 млрд долларов 4,20% 11 192 855 3 351 Кот-д’Ивуар 37 353 276 059 долл. США 37,35 млрд долл. США 7,70% 24 437 470 1529 долл. США 0,05%
96 Бахрейн 35 432 686 170 долл. США 35 долл. США.43 млрд 3,88% 1,494,076 23,715 долларов 0,04%
97 Камерун 34,922,782,311 долларов 34,92 млрд долларов 3,55% 24,566,073 1,4422 98 24,566,073 1,4422 Йемен 31 267 675 216 долларов 31,27 млрд долларов -5,94% 27 834 819 1 123 доллара 0,04%
99 Латвия 30 463 302 414 30,463 302 414 долларов 30 долларов.46 млрд 4,55% 1,951,097 15,613 долларов США 0,04%
100 Эстония 26,611 651,599 долларов США 26,61 млрд долларов США 4,85% 1,319,390 10170 0,03 Уганда 25 995 031 850 долл. США 26,00 млрд долл. 3.86% 41 166 588 631 долл. США 0,03%
102 Замбия 25 868 142 073 долл. США 25 868 142 073 25 долл. США.87 млрд 3,40% 16 853 599 1535 долл. США 0,03%
103 Непал 24 880 266 905 24,88 млрд долл. США 7,91% 27 632 681
0,03 Сальвадор 24 805 439 600 долларов 24,81 миллиарда долларов 2,32% 6 388 126 3 883 долларов 0,03%
105 Исландия 24 488 467 010 24 488 467 010 долларов США.49 млрд 3,64% 334 393 73 233 0,03%
106 Гондурас 22 978 532 897 22,98 млрд долларов 4,79% 9,429 013 0,0310 Камбоджа 22 158 209 503 долларов 22,16 млрд долларов 7,10% 16 009 409 1384 доллара 0,03%
108 Тринидад и Тобаго 22 079 017 627 22 079 017 627 долларов США.08 млрд -2,34% 1,384,059 15 952 0,03%
109 Кипр 22 054 225 828 22,05 млрд долларов 4,23% 1,179 678 0,03 110 Зимбабве 22040 902 300 долларов 22,04 миллиарда долларов 4,70% 14 236 595 1548 долларов 0,03%
111 Сенегал 21 070 225 735 долларов США 21 долл. США.07 млрд 7,15% 15,419,355 1,366 0,03%
112 Папуа-Новая Гвинея 20 536 314 601 20,54 млрд долларов 2,55% 8 438 036 2,41034 8 438 036 2,41034 113 Афганистан 19 543 976 895 долл. США 19,54 млрд долл. США 2,67% 36 296 113 538 долл. США 0.02%
114 Босния и Герцеговина 18 054 854 789 долл. США 18,05 млрд долл. США 3,19% 3 351 525 5 387 долл. США 0,02%
115 долл. США 2,36% 2 205 080 7 894 долл. США 0,02%
116 Лаос 16 853 087 485 долл. США 16 долл. США.85 млрд 6,89% 6,953,035 2,424 долл. США 0,02%
117 Мали 15334 336 144 долл. Грузия 15 081 338 092 долл. США 15,08 млрд долл. 4,83% 4 008 716 3 762 долл. США 0,02%
119 Габон 15 013 950 984 долл. США 15 долл. США.01 млрд 0,50% 2 064 823 7 271 0,02%
120 Ямайка 14 781 107 822 14,78 млрд долл. 0,98% 2 920 848 5 061 2 920 848 5,061 Государство Палестина 14 498 100 000 долл. США 14,50 млрд долл. 3,14% 4 747 227 3054 долл. США 0,02%
122 Никарагуа 13 814 261 536 долл. США 13 долл. США.81 миллиард 4,86% 6,384,846 2164 долларов 0,02%
123 Маврикий 13 266 427 697 13,27 миллиарда долларов 3,82% 1,264 499 10 49110 124 1,264 499 10 49110 124 Намибия 13 253 698 015 долл. 13,25 млрд долл. -0,95% 2,402 633 5 516 долл. 0,02%
125 Албания 13 038 538 300 долл. 13.04 млрд 3,84% 2,884,169 4,521 долл. США 0,02%
126 Мозамбик 12 645 508 634 долл. США 12,65 млрд долл. США 3,74% 28 649 018 0,0 441 28 649 018 441 28 649 018 Мальта 12 518 134 319 долларов 12,52 млрд долларов 6,42% 437 933 28 585 долларов 0,02%
128 Буркина-Фасо 12 322 864 245 12 322 864 245 долларов США.32 млрд 6,30% 19,193,234 642 долл. США 0,02%
129 Экваториальная Гвинея 12 293 579 173 12,29 млрд долл. США -4,92% 1,262 002 -4,92% 1,262 002 -4,92% 1,262 002 9,727 130 Багамы 12 162 100 000 долл. США 12,16 млрд долл. США 1,44% 381 755 31 858 долл. США 0,02%
131 Бруней 12 128 089 002 долл. США 12.13 миллиардов 1,33% 424 473 28 572 долл. США 0,01%
132 Армения 11 536 590 636 долл. США 11,54 млрд долл. США 7,50% 2,944,791 0,01 0,01 долл. США Мадагаскар 11 499 803 807 11,50 млрд долларов 4,17% 25 570 512 450 долларов 0,01%
134 Монголия 11 433 635 876 ​​ 11,433 635 876 ​​долларов США.43 млрд 5,30% 3,113,786 3,672 долл. США 0,01%
135 Северная Македония 11 279 509 014 11,28 млрд долл. США 0,24% 2,081,996 900 5,418 136 Гвинея 10 472 514 515 долл. США 10,47 млрд долл. США 10,60% 12 067 519 868 долл. США 0,01%
137 Чад 9 871 247 732 долл. США 9 долл. США.87 млрд -2,95% 15 016 753 657 0,01%
138 Бенин 9 246 696 924 9,25 млрд долларов 5,84% 11,175,198% 0,01 139 Руанда 9 135 454 442 долл. США 9,14 млрд долл. США 6,06% 11 980 961 762 долл. США 0,01%
140 Конго 8 701 334 800 долл. США 8 долл. США.70 млрд -3,10% 5,110,695 1,703 долл. США 0,01%
141 Гаити 8,408,150,518 8,41 млрд долл. США 1,17% 10,982,366 0,0710 142 Молдова 8,128,493,432 долларов США 8,13 млрд долларов США 4,50% 4,059,684 2,002 доллара США 0,01%
143 Нигер 8,119,710,126 долларов США 8,119,710,126 долларов США.12 млрд 4,89% 21,602,382 376 0,01%
144 Кыргызстан 7,564,738,836 7,56 млрд долларов 4,58% 6,189,733 1,222 0,0110% Таджикистан 7 146 449 583 долл. США 7,15 млрд долл. США 7,62% 8 880 268 805 долл. США 0,01%
146 Малави 6 303 292 264 долл. США 6 долл. США.30 миллиардов 4,00% 17 670 196 357 0,01%
147 Гуам 5 859 000 000 долл. США 5,86 млрд долл. США 0,19% 164 281 0,01 10% Фиджи 5 061 202 767 долларов 5,06 млрд долларов 3,80% 877 459 5 768 долларов 0,01%
149 Мавритания 5 024 708 656 долларов 5 долларов США.02 млрд 3,50% 4,282,570 1,173 0,01%
150 Мальдивы 4 865 546 027 4,87 млрд долларов 6,91% 496,402 9,8010 496,402 9,8010 Черногория 4 844 592 067 долларов 4,84 миллиарда долларов 4,70% 627 563 7720 долларов 0,01%
152 Того 4 757 776 485 долларов 4,757 776 485 долларов США.76 млрд 4,40% 7 698 474 618 0,01%
153 Барбадос 4 673 500 000 долларов 4,67 млрд долларов 1,00% 286232 0,01 Eswatini 4 433 664 364 долл. США 4,43 млрд долл. США 1,87% 1 124 805 3 942 долл. США 0,01%
155 Sierra Leone 3 775 047 334 долл. США 3 775 047 334 долл. США.78 миллиардов 4,21% 7 488 423 504 0,00%
156 Гайана 3 621 046 005 3,62 миллиарда долларов 2,92% 775 222%
Либерия 3 285 455 000 долл. США 3,29 млрд долл. США 2,47% 4 702 226 699 долл. США 0,00%
158 Бурунди 3 172 416 146 долл. США 3 долл. США.17 миллиардов 0,50% 10 827 019 293 0,00%
159 Андорра 3 012 914 131 3,01 миллиарда долларов 1,87% 77 001
Суринам 2 995 827 901 долл. США 3,00 млрд долл. 1,69% 570 496 5 251 долл. США 0,00%
161 Тимор-Лешти 2 954 621 000 долл. США 2 долл. США.95 млрд -8,00% 1,243,258 2377 0,00%
162 Аруба 2,700,558,659 2,70 млрд долларов 1,33% 105,366 163 Лесото 2 578 265 358 долл. США 2,58 млрд долл. США -2,29% 2,091 534 1233 долл. США 0,00%
164 Бутан 2 528 007 911 долл. США 2 долл. США.53 млрд 4,63% 745 563 3 391 долл. США 0,00%
165 Центральноафриканская Республика 1 949 411 659 долл. США 1,95 млрд долл. США 4,30% 4,596 023
166 Белиз 1 862 614 800 долл. США 1,86 млрд долл. США 1,44% 375 769 4 957 долл. США 0,00%
167 Cabo Verde 1 772 706 451 долл. США 1 долл. США.77 млрд 4,01% 537 498 3298 долларов 0,00%
168 Сент-Люсия 1,737 504 296 1,74 млрд долларов 3,82% 180,954 169 Сан-Марино 1 632 860 041 долл. США 1,63 млрд долл. США 1,50% 33 671 48 495 долл. США 0,00%
170 Северные Марианские острова 1 593 000 000 долл. США 1 долл. США.59 миллиардов 25,14% 56,562 28,164 долларов США 0,00%
171 Антигуа и Барбуда 1 510 084 751 1,51 миллиарда долларов 3,03% 95,426 0,0010
15,825
172 Сейшельские острова 1 497 959 569 долл. США 1,50 млрд долл. США 5,28% 15 536 долл. США 0,00%
173 Гамбия 1 489 464 788 долл. США 1.49 млрд 4,56% 2,213,889 673 0,00%
174 Гвинея-Бисау 1,346 841 897 1,35 млрд долларов 5,92% 1,828,145 0,0010 737 1,828,145 0,0010 737 175 Соломоновы Острова 1 303 453 622 долл. США 1,30 млрд долл. США 3,24% 636 039 2 049 долл. США 0,00%
176 Гренада 1 126 882 296 долл. США 1 долл. США.13 миллиардов 5,06% 110874 10,164 долларов США 0,00%
177 Коморские Острова 1,068,124,330 долларов США 1,07 миллиарда долларов 2,71% 813,892 долларов США 1312 0,0032 Сент-Китс и Невис 9 403 долл. США 992 млн долл. США 1,17% 52045 19061 долл. США 0,00%
179 Вануату 862 879 789 долл. США 463 млн долл. США 463 млн долл. США.50% 285 510 3022 долл. США 0,00%
180 Самоа 840 927 997 долл. США 841 млн долл. США 2,70% 1 4 305 долл. США 0,00%
181 Vincent & Grenadines 785 222 509 долл. США 785 млн долл. 0,86% 109 827 7 150 долл. США 0,00%
182 Американское Самоа 634 000 000 долл. США 634 млн долл. США -5.38% 55 620 11399 долл. США 0,00%
183 Доминика 496 727 000 долл. США 497 млн ​​долл. США -9,53% 71 458 6 951 долл. США 0,00%
1851 0,00%
427 659 795 долл. 428 млн долл. 2,70% 101 998 4 193 долл. США 0,00%
185 Сан-Томе и Принсипи 392 570 293 долл. 393 млн долл. 3.87% 207,089 1896 долл. США 0,00%
186 Микронезия 336 427 500 долл. США 336 млн долл. США 3,20% 532 899 631 долл. США 0,00%
Palau 289 823 500 долл. США 290 млн долл. США -3,57% 17 808 16 275 долл. США 0,00%
188 Маршалловы Острова 204 173 430 долл. США 204 млн долл. США 3.60% 58,058 3,517 долл. США 0,00%
189 Кирибати 185,572,502 долл. США 186 млн долл. США 0,33% 114,158 1,626 долл. США 0,00%
val 190 Turan 39,731,317 долларов США 40 миллионов долларов США 3,24% 11370 3,494 долларов США 0,00%

Визуализация ВВП на душу населения в мире в 2021 году

На карте: визуализация ВВП на душу населения во всем мире

Просмотрите инфографику в высоком разрешении, щелкнув здесь.

ВВП на душу населения в мире неуклонно рос с течением времени, и, вместе с тем, уровень жизни во всем мире значительно вырос.

Эта карта с использованием данных МВФ показывает ВВП на душу населения (номинальный) почти каждой страны и территории в мире.

ВВП на душу населения — один из лучших показателей благосостояния страны, поскольку он дает представление о том, как в среднем живут граждане каждой страны, и показывает количество товаров и услуг, созданных на человека.

Уровень жизни с течением времени

Если посмотреть на историю, то наш уровень жизни резко вырос. Согласно «Нашему миру в данных», с 1820 по 2018 год средний мировой ВВП на душу населения увеличился почти на 15x .

Уровень грамотности, доступ к вакцинам и базовое образование также улучшили качество нашей жизни, в то время как показатели детской смертности и бедности снизились.

Например, в 1990 году 1,9 миллиарда человек жили в крайней бедности, что в то время составляло 36% населения мира.В течение последних 30 лет это число неуклонно сокращалось — к 2030 году примерно 479 миллионов человек будут жить в крайней бедности, что, по оценкам ООН, будет составлять лишь 6% населения.

Тем не менее, экономическое неравенство между разными регионами по-прежнему сохраняется. Фактически, самая богатая страна сегодня (с точки зрения номинального ВВП на душу населения), Люксембург, более чем на 471x богаче, чем самая бедная, Бурунди.

Вот 10 стран с самым высоким ВВП на душу населения в 2021 году:

Однако не все граждане Люксембурга очень богаты.Фактически:

  • 29% людей тратят более 40% своего дохода на жилищные расходы
  • 31% рисковали бы оказаться за чертой бедности, если бы им пришлось отказаться от дохода за 3 месяца

Стоимость жизни в Люксембурге высокая, но уровень жизни с точки зрения производимых товаров и услуг является самым высоким в мире. Кроме того, только 4% населения сообщают о низкой удовлетворенности жизнью.

Страны с формирующимся рынком и развивающиеся страны

Хотя мы никогда не жили в более благополучный период и уровень бедности в целом снижался, в этом году глобальная крайняя бедность выросла впервые за более чем два десятилетия.

Еще около 120 миллионов человек живут в бедности в результате пандемии, и ожидается, что к концу 2021 года их общее число вырастет примерно до 150 миллионов.

Многие из беднейших стран мира также считаются наименее развитыми странами (НРС) ООН. В этих странах более 75% населения живут за чертой бедности.

Вот 10 стран с самым низким ВВП на душу населения:

Жизнь в этих странах резко отличается от жизни в первой десятке.Вот краткий обзор качества жизни в беднейшей стране, Бурунди:

  • 80% населения работает в сельском хозяйстве
  • Каждый третий бурундиец нуждается в срочной гуманитарной помощи
  • В среднем домохозяйства тратят до двух третей своего дохода на продукты питания

Однако многие из беднейших стран мира также можно отнести к развивающимся рынкам с огромным экономическим потенциалом в будущем.

Фактически, Китай увидел возможности в странах с развивающейся экономикой.Их уверенность в этих регионах лучше всего иллюстрируется инициативой «Один пояс, один путь», которая направила огромные инвестиции в инфраструктурные проекты во многих африканских странах.

Постоянно поднимать штангу

Процветание — это совсем недавняя реальность, характерная только для последних нескольких сотен лет. В досовременных обществах средний человек жил в условиях, которые по сегодняшним стандартам считались бы крайней бедностью.

В целом, уровень жизни для всех сегодня значительно улучшился по сравнению даже с недавней историей, и в некоторых странах будет наблюдаться быстрый экономический рост в будущем.

ВВП на душу населения в 2021 году: полный набор данных

Страна ВВП на душу населения (номинальный, 2021 г., долл. США)
🇱🇺 Люксембург $ 125 923
🇮🇪 Ирландия $ 90 478
🇨🇭 Швейцария $ 90 358
🇳🇴 Норвегия 76 408 долл. США
🇺🇸 США 66 144 долл. США
🇩🇰 Дания 63 645 долл. США
🇸🇬 Сингапур 62 113 долл. США
🇮🇸 Исландия 58 371 долл. США
🇳🇱 Нидерланды 58 029 долл. США
🇸🇪 Швеция 57 660 долл. США
Австралия 57 211 долл. США
Катар 55 417 долл. США
Австрия 54 820 долл. США
Финляндия 54 817 долл. США
Германия 51 967 долл. США
Бельгия 50 051 долл. США
Макао SAR 48 207 долл. США
Гонконг, ОАР 47 990 долл. США
Канада 45 871 долл. США
Франция 44 770 долл. США
Сан-Марино 44 676 долл. США
Израиль 43 439 долл. США
Соединенное Королевство 42 236 долл. США
Новая Зеландия 41793 долл. США
Япония 40 733 долл. США
Италия $ 35 062
Объединенные Арабские Эмираты 32 686 долл. США
Южная Корея 32 305 долл. США
Мальта 32 099 долл. США
Багамы 31 532 долл. США
Пуэрто-Рико 31 207 долл. США
Испания 31 178 долл. США
Европа 31 022 долл. США
Кипр 29 686 долл. США
Тайвань 28 890 долл. США
Словения 28 734 долл. США
Эстония 26 378 долл. США
Бруней 26 274 долл. США
Чешская Республика 25 991 долл. США
Португалия 25 097 долл. США
Бахрейн 23710 долл. США
Кувейт 23 138 долл. США
Литва 22 752 долл. США
Аруба 22 710 долл. США
Словакия 21 606 долл. США
Саудовская Аравия 20 742 долл. США
Греция 20 521 долл. США
Латвия $ 19 934
Венгрия 17 645 долл. США
Барбадос 17 472 долл. США
Польша $ 16 740
Тринидад и Тобаго 16622 долл. США
Сент-Китс и Невис 16 491 долл. США
Хорватия 16 402 долл. США
Уругвай 16 297 долл. США
Румыния 14 916 долл. США
Антигуа и Барбуда 14 748 долл. США
Оман 14 675 долл. США
Панама 14 390 долл. США
Чили 14 209 долл. США
Мальдивы 14 194 долл. США
Палау 13 180 долл. США
Сейшельские острова $ 12 648
Коста-Рика 11 805 долл. США
Китай $ 11713
Малайзия 11 378 долл. США
Болгария $ 11 349
Россия 10 793 долл. США
Сент-Люсия 10 636 долл. США
Гренада 10 211 долл. США
Гайана 9 913 долл. США
Науру $ 9 865
Маврикий 9 630 долл. США
Казахстан $ 9 454
Черногория 9152 долл. США
Аргентина 9 095 долл. США
Туркменистан $ 8 874
Сербия $ 8 444
Мексика 8 403 долл. США
Доминика 8,111 долл. США
Экваториальная Гвинея 8000 долл. США
Габон 7 785 долл. США
Доминиканская Республика $ 7 740
Таиланд $ 7 675
Иран $ 7 668
Турция $ 7 659
Сент-Винсент и Гренадины 7 401 долл. США
Ботсвана 7 036 долл. США
Северная Македония 6 933 долл. США
Бразилия 6 728 долл. США
Босния и Герцеговина 6 536 долл. США
Беларусь $ 6 513
Перу 6 229 долл. США
Ямайка 5643 долл. США
Эквадор 5 589 долл. США
Колумбия 5 457 долл. США
Южная Африка 5 236 долл. США
Парагвай 5 207 долл. США
Албания 5 161 долл. США
Тонга 4 949 долл. США
Суринам 4 921 долл. США
Фиджи 4822 долл. США
Ирак 4 767 долл. США
Косово $ 4,753
Ливия 4 733 долл. США
Грузия $ 4,714
Молдова $ 4,527
Армения $ 4 427
Намибия 4 412 долл. США
Азербайджан 4 404 долл. США
Гватемала 4 385 долл. США
Иордания 4 347 долл. США
Тувалу 4 296 долл. США
Индонезия 4 287 долл. США
Монголия 4139 долл. США
Маршалловы Острова 4 092 долл. США
Самоа 4 053 долл. США
Сальвадор 4 023 долл. США
Микронезия 3,995 долл. США
Белиз 3 968 долл. США
Шри-Ланка 3 928 долл. США
Вьетнам $ 3,759
Эсватини 3 697 долл. США
Cabo Verde 3 675 долл. США
Боливия 3 618 долл. США
Украина $ 3 615
Египет 3 606 долл. США
Филиппины 3602 долл. США
Северная Африка $ 3,560
Алжир 3 449 долл. США
Бутан 3 447 долл. США
Марокко 3 409 долл. США
Тунис 3,380 долл. США
Джибути 3 275 долл. США
Западный берег и Газа 3 060 долл. США
Вануату 2 967 долл. США
Лаос 2 614 долл. США
Папуа-Новая Гвинея 2,596 долл. США
Гондурас 2 593 долл. США
Кот-д’Ивуар 2 571 долл. США
Соломоновы Острова 2 501 долл. США
Гана 2 300 долл. США
Республика Конго 2 271 долл. США
Нигерия 2 209 долл. США
Сан-Томе и Принсипи 2133 долл. США
Ангола 2130 долл. США
Кения $ 2,122
Индия 2 031 долл. США
Бангладеш 1 990 долл. США
Узбекистан $ 1836
Никарагуа 1 828 долл. США
Кирибати $ 1,817
Мавритания 1,782 долл. США
Камбоджа 1,680 долл. США
Камерун $ 1,657
Сенегал 1,629 долл. США
Венесуэла $ 1,586
Мьянма 1,441 долл. США
Коморские Острова $ 1,431
Бенин 1,400 долл. США
Тимор-Лешти 1 273 долл. США
Кыргызстан $ 1,270
Непал 1,166 долл. США
Танзания 1,132 долл. США
Гвинея 1 067 долл. США
Лесото 1 018 долл. США
Замбия $ 1 006
Мали $ 992
Уганда 971 долл. США
Эфиопия $ 918
Таджикистан $ 851
Буркина-Фасо $ 851
Гвинея-Бисау $ 844
Руанда 820 долл. США
Гамбия 809 $
Того 759 долл. США
Судан $ 714
Чад $ 710
Гаити $ 698
Либерия 646 долл. США
Эритрея 632 долл. США
Йемен $ 573
Нигер 567 долл. США
Мадагаскар $ 554
Центральноафриканская Республика 522 долл. США
Зимбабве $ 516
Афганистан 506 долл. США
Демократическая Республика Конго 478 долл. США
Сьерра-Леоне 471 долл. США
Мозамбик 431 долл. США
Малави 397 долл. США
Южный Судан $ 323
Бурунди 267 долл. США

Примечание редактора: читатели справедливо отметили, что Монако — одна из самых богатых стран мира по ВВП на душу населения (в номинальном).Это правда, но набор данных МВФ исключает Монако и указывает его как «Нет данных» каждый год. В результате он исключен из представленных выше визуализаций.

Во всем мире, средний семейный доход около 10 000 долларов США

ВАШИНГТОН, округ Колумбия — Средний годовой доход домохозяйства во всем мире составляет 9 733 долларов США, а средний доход на душу населения составляет 2 920 долларов США, согласно новым показателям Gallup. Огромные различия между более экономически развитыми странами и странами с развивающейся или переходной экономикой показывают, насколько резко меняется покупательная способность во всем мире.Средние доходы на душу населения в 10 самых богатых группах населения более чем в 50 раз превышают доходы 10 самых бедных групп населения, все из которых находятся в Африке к югу от Сахары.

Эти результаты основаны на данных Института Гэллапа, собранных в период с 2006 по 2012 год для 131 населения. Чтобы рассчитать сопоставимый на международном уровне показатель дохода домохозяйства, Gallup задавал респондентам в большинстве стран следующий вопрос: «Каков ваш общий ежемесячный * семейный доход в [местной валюте] до налогов? Пожалуйста, укажите доход от заработной платы и денежных переводов от проживающих членов семьи. в другом месте, сельское хозяйство и все другие источники.Опять же, укажите общий ежемесячный доход вашей семьи ». (* В странах Организации экономического сотрудничества и развития, где это уместно, вопрос задается о годовом, а не о ежемесячном доходе.)

Тем респондентам, которые затрудняются ответить или затрудняются дать точную оценку, предлагается набор диапазонов доходов в их местной валюте и их спрашивают, к какой группе они относятся. Их оценки взяты за середину диапазона. Оценки доходов домохозяйств выражаются в международных долларах и рассчитываются с использованием коэффициента пересчета ППС индивидуального потребления Всемирного банка, что делает оценки доходов сопоставимыми для всех 131 страны.Годовые данные и данные на уровне страны доступны через Gallup Analytics.

Доход, связанный с преобладанием работы на полную ставку для работодателей

Показатели дохода

Gallup тесно связаны с долей взрослых жителей в каждой стране, которые заявляют, что работают на работодателя полный рабочий день — показатель, который Gallup называет «платежной ведомостью населения». Показатель «Расчет заработной платы к населению» измеряет распространенность формальной полной занятости в стране в отличие от неполной или прерывистой работы или самозанятости на уровне прожиточного минимума.Страны с высокими показателями заработной платы и населения также имеют высокие средние доходы.

Итог

В последние годы политические лидеры, политики и ученые критиковали использование традиционных макроэкономических показателей, таких как валовой внутренний продукт на душу населения или валовой национальный доход, как недостаточное для характеристики качества жизни населения страны. Предположение о том, что чем богаче страна, тем лучше живут ее люди, является полезным обобщением, но среди экономистов и политиков растет признание того, что традиционные экономические показатели неадекватны, когда дело доходит до характеристики благосостояния населения.

Понимание того, как общие экономические показатели страны влияют на качество жизни ее жителей, требует «восходящих» показателей, которые дополняют и расширяют информацию на макроуровне. Данные о доходах, собранные на уровне домохозяйства, очень полезны для решения этой задачи, но до сих пор не существовало всеобъемлющего или единого источника этих данных. В рамках своего всемирного опроса Gallup собирал оценки доходов домохозяйств и связанных с ними показателей не реже одного раза в год в более чем 130 странах за последние семь лет.Результаты дают возможность по-новому взглянуть на то, как доход соотносится с другими показателями развития, такими как условия занятости и общее благосостояние жителей.

Мин-И Ву способствовал написанию этого отчета.

Для получения полных наборов данных или индивидуальных исследований из более чем 150 стран, которые постоянно проводит Gallup, свяжитесь с нами.

Методы обследования

Результаты основаны на телефонных и личных интервью с примерно 1 000 взрослых в возрасте 15 лет и старше, проведенных одной администрацией исследования.Данные о доходах получены в результате интервью, проведенных в 131 стране и регионе с 2006 по 2012 год. Данные по каждой стране были агрегированы по нескольким администрациям; Для включения страны в набор данных о доходах требуется не менее 2000 интервью. Для результатов, основанных на каждой выборке взрослых в стране, можно с уверенностью 95% сказать, что максимальная погрешность выборки колеблется от минимального значения ± 1,4 до максимального значения ± 4,7. Предел погрешности отражает влияние взвешивания данных. Помимо ошибки выборки, формулировка вопросов и практические трудности при проведении обследований могут внести ошибку или предвзятость в результаты данных обследования.

За некоторыми исключениями, все выборки основаны на вероятности и национально репрезентативны для постоянного населения в возрасте 15 лет и старше. Исключения включают районы, где безопасность персонала, проводящего собеседование, находится под угрозой, а в некоторых странах малонаселенные острова или районы, куда интервьюеры могут добраться только пешком, на животных или на небольшой лодке.

Для получения более полной методологии и конкретных дат опроса, пожалуйста, просмотрите детали набора данных Gallup по странам.

Hutchins Roundup: использование здравоохранения, обязательства США и многое другое

Что нового в фискальной и денежно-кредитной политике? Hutchins Roundup информирует вас о последних исследованиях, графиках и выступлениях.Хотите получать сводку новостей Хатчинса по электронной почте? Подпишитесь здесь, чтобы получать его каждый четверг на почту.

Пациенты с низким доходом и инвалиды, охваченные программами Medicaid и Medicare — так называемые «лица с двойным правом» — значительно реже пользуются услугами первичной медико-санитарной помощи, чем другие получатели Medicare, несмотря на более низкие личные расходы и более слабое здоровье. . Марика Кабрал из Техасского университета в Остине, Коллин Кэри из Корнелла и Сара Миллер из Мичиганского университета обнаружили доказательства того, что этот разрыв вызван не снижением спроса на первичную медико-санитарную помощь, а, скорее, меньшим предложением, что отражает тот факт, что поставщики медицинских услуг получать более низкие платежи за лечение пациентов с двойным правом.(Провайдерам не разрешается взимать с бенефициаров, имеющих двойное право на участие в программе Medicare, оплату, но они получают только частичную оплату или не получают ее от программ Medicaid штата, чтобы компенсировать этот убыток.) ​​Используя административные данные Medicare и Medicaid с 2010 по 2014 годы, авторы показывают, что обязательное увеличение выплат Medicaid поставщикам увеличило годовые услуги первичной медико-санитарной помощи для лиц, имеющих двойное право на получение льгот, на 6,3%, почти сократив разрыв в использовании услуг первичной медико-санитарной помощи между пациентами, имеющими двойное право, и другими получателями помощи по программе Medicare.Эффект особенно велик для молодых, белых или проживающих в районе с многочисленными поставщиками первичной медико-санитарной помощи бенефициарами. Эти результаты являются «прямым доказательством того, что предоставление неравных платежей за идентичные услуги, предоставляемые лицам с низким и высоким доходом, приводит к недостаточному предоставлению услуг лицам с низким доходом», — говорят авторы.

Потоки иностранного капитала на рынок жилья США не измеряются в данных платежного баланса США, а учитываются статистическим расхождением.Уильям Барселона, Натан Конверс и Анна Вонг из Совета управляющих Федеральной резервной системы показывают, что неизмеримые притоки капитала, классифицируемые как статистические несоответствия, чрезвычайно тесно связаны с притоком денег из Китая на рынки жилья США. По их оценкам, стоимость китайского владения жилым фондом США колеблется от 170 до 344 миллиардов долларов, а это означает, что измеренная чистая позиция США по обязательствам в отношении Китая может быть настолько занижена. Более того, они обнаружили, что цены на жилье в районах, сильно подверженных влиянию китайских покупателей, росли быстрее, чем в аналогичных районах с низкой подверженностью притоку китайского капитала.Этот ценовой разрыв имеет тенденцию увеличиваться после периодов экономического стресса в Китае, что свидетельствует о том, что китайские домохозяйства рассматривают жилье в США как актив-убежище.

Исследования 1990-х годов показали, что богатые страны имеют тенденцию расти в среднем быстрее, чем бедные страны, а это означает, что разрыв в доходах между богатыми и бедными странами со временем увеличивается. Используя данные о доходе на душу населения по странам с 1960 по 2015 год, Майкл Кремер из Чикагского университета, Джек Уиллис из Колумбийского и Ян Ю из Гонконгского университета обнаружили, что эта тенденция изменилась на противоположную — с начала 2000-х годов бедные страны росли быстрее, чем богатые, или, другими словами, доходы сходились.По оценкам авторов, в среднем разница в ВВП на душу населения между странами сокращалась на 0,7% в год за период 2000-2015 гг. Эта конвергенция отражает как более медленный рост в самых богатых странах, так и более быстрый рост в более бедных. Исследуя причины перехода от дивергенции к конвергенции, авторы находят большее совпадение в основных детерминантах роста, включая человеческий капитал, государственную политику и культуру. Они также обнаружили, что некоторые из этих факторов со временем становились менее предсказательными для роста.«Возможно, политика и институты имели значение [для роста], когда между странами были большие различия, но теперь, когда они сошлись, любые оставшиеся различия имеют меньшее значение», — предполагают авторы. Они предупреждают, что полученные данные носят скорее описательный, чем причинный характер, и их не следует экстраполировать на будущие тенденции без дополнительных исследований.

«[Мы] по-прежнему видим замедление инфляции в следующем году, но для ее снижения потребуется больше времени, чем первоначально ожидалось. Если цены на энергоносители будут продолжать расти или ограничения предложения сохранятся, инфляция может оставаться на более высоком уровне дольше, чем мы ожидаем в настоящее время.Это может привести к повышению заработной платы и, соответственно, к повышению цен. Но пока мы не видим свидетельств этого в данных по согласованной заработной плате. Мы действительно видим, что рост заработной платы в следующем году потенциально вырастет несколько больше, чем в этом году, но риск вторичных эффектов остается ограниченным. В целом, мы продолжаем прогнозировать инфляцию в среднесрочной перспективе, оставаясь ниже нашего нового симметричного целевого показателя в 2% », — говорит Кристин Лагард, президент Европейского центрального банка.

«Что касается процентных ставок, в нашем прогнозе мы четко сформулировали три условия, которые должны быть выполнены, прежде чем ставки начнут расти.Несмотря на текущий всплеск инфляции, перспективы инфляции в среднесрочной перспективе остаются невысокими, и, таким образом, эти три условия вряд ли будут выполнены в следующем году … В то время, когда покупательная способность уже снижается из-за более высоких счетов за электроэнергию и топливо, необоснованное ужесточение условий финансирования нежелательно и будет представлять собой неоправданный встречный ветер для восстановления ».


Институт Брукингса финансируется за счет поддержки различных фондов, корпораций, правительств, частных лиц, а также пожертвований.Список доноров можно найти в наших годовых отчетах, опубликованных в Интернете здесь . Выводы, интерпретация и выводы в этом отчете принадлежат исключительно его авторам и не зависят от пожертвований.

Бангладеш опередила Индию по доходу на душу населения, South Asia News

Когда Бангладеш стала независимой страной в 1971 году, она была, возможно, самой бедной страной в мире или близкой к ней.

Сегодня страна быстро растет и опережает своего большого соседа Индию.

Министр планирования Бангладеш М.А. Маннан сообщил правительству страны, что доход на душу населения в Бангладеш увеличился с 2064 до 2227 долларов.

Доход на душу населения в Бангладеш сейчас на 280 долларов выше, чем доход на душу населения в Индии, который составляет 1947 долларов.

«Наш доход на душу населения составляет 2227 долларов США в 2020/21 финансовом году, но доход на душу населения в предыдущем финансовом году составлял 2064 доллара США. Таким образом, темп роста составляет 9% », — сказал на брифинге журналистам секретарь кабинета министров Бангладеш Хандкер Анварул Ислам.

Бангладеш, одна из самых густонаселенных стран мира, уже почти пять десятилетий борется с бедностью и отсталостью.

В 2007 году доход на душу населения в Бангладеш был вдвое ниже, чем в Индии.

Бангладеш снова обгонит Индию по ВВП на душу населения в 2025 году, если верить последнему отчету МВФ «Перспективы развития мировой экономики».

Правительство Бангладеш по понятным причинам счастливо и гордится этим достижением.

Когда-то бывший госсекретарь США Генри Киссинджер назвал Бангладеш «бездонной корзиной», сейчас Бангладеш входит в число наиболее динамично развивающихся экономик мира с большими перспективами.

По мнению ряда аналитиков, в настоящее время Дакка опережает своих соседей по уровню развития. Страна демонстрирует стабильное гражданское правительство и извлекает выгоду из хороших отношений с Индией, своим большим соседом.

Поскольку восстановление экономики Индии после COVID вряд ли будет таким же гладким, как в Бангладеш. Бангладеш соответствует или превосходит Индию по многим финансовым, экономическим и социальным показателям. Иностранная помощь составляет менее 2% ВВП; это больше не «корзина» Киссинджера.

(при участии агентств)

границ | Связь изменения числа новых случаев COVID-19 с ВВП на душу населения в 38 европейских странах во время первой волны пандемии

Введение

Глобальная пандемия, вызванная COVID-19, затронула все страны мира (1). Было показано, что различные факторы влияют на скорость изменения инфекции, вызванной SARS CoV-2-s, что подтверждается ежедневным изменением числа новых случаев и смертности.Индивидуальные и демографические факторы, включая пожилой возраст (2, 3), мужской пол (4), социально-экономические условия (5), сопутствующие заболевания (6), этническую принадлежность (7, 8), курение (9, 10) и ожирение (11) было определено как важный фактор, влияющий на распространение и смертность от COVID-19. Однако следует признать, что на эти индивидуальные факторы могут влиять различные параметры конкретной страны, включая политику изоляции (12), государственные расходы на здравоохранение (13) и другие специфические для страны детерминанты, такие как уровень санитарии (14), поддержка здравоохранения i.д., количество коек неотложной помощи, больничных коек и количество врачей; (15) и социальная поддержка (16). Грима и др. (17) указали, что мониторинг демографических характеристик, особенностей деятельности страны, экономической уязвимости и социальной уязвимости может помочь стране укрепить свой потенциал для удовлетворения экономических, социальных потребностей и, в свою очередь, здравоохранения из-за опасностей пандемии, таких как COVID-19.

В более бедных странах домохозяйства испытывают более жесткие бюджеты и более тяжелую экономическую борьбу (18, 19), что приводит к ухудшению физического и психического здоровья и сокращению продолжительности жизни (18, 20).Одной из наиболее известных иллюстраций взаимосвязи между экономическими условиями и здоровьем населения является кривая Престона (21), которая демонстрирует, что люди в более богатых странах в среднем живут дольше, чем в более бедных странах. Фактические данные указывают на то, что экономические показатели страны и справедливое распределение доходов приводят к увеличению продолжительности жизни и снижению неблагоприятных последствий для здоровья и показателей смертности (22). Теоретические выводы показывают, что страны с более высокими показателями ВВП могут обеспечить своим людям более высокий уровень жизни, программы общественного здравоохранения, образование и санитарию окружающей среды, что ведет к усиленной профилактике, лечению болезней, улучшению здоровья и продолжительности жизни (17, 22–26) .

Было обнаружено, что в США ВВП и экономический рост связаны со снижением уровня смертности в период с 1901 по 2000 год (27). Согласно оценкам, в странах ОЭСР в период с 1820 по 2001 год ВВП и ВВП на душу населения оказали значительное положительное влияние на продолжительность жизни (28). В Европе лонгитюдные исследования, обзорные исследования и метаанализы показывают, что сокращение ВВП, бюджетов национальных систем здравоохранения и доходов домашних хозяйств связано с неблагоприятными последствиями для здоровья и ухудшением благосостояния людей (29–31).Исследования Великой рецессии вновь подчеркнули положительную связь экономического процветания и адекватного национального здравоохранения с лучшими результатами в отношении здоровья (29–31). В Европе с 1950 года быстрый экономический рост принес определенную степень процветания, что позволило создать эффективные национальные системы здравоохранения, разработать новые лекарства и медицинские технологии, которые позволили взять под контроль некоторые инфекции и болезни (32). Однако более совершенные системы здравоохранения, передовые медицинские технологии и лекарства требовали значительного финансирования (32).Было показано, что в европейских регионах Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) в период с 1900 по 2008 годы ожидаемая продолжительность жизни зависела от экономической активности, а смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в основном объяснялась изменениями в национальном доходе (23). Эти закономерности были обнаружены в других разнообразных условиях. Например, недавнее исследование молодых групп населения в 103 странах с низким и средним уровнем доходов показало, что более высокий ВВП обратно пропорционален смертности от всех причин, инфекционных и неинфекционных заболеваний как среди мужчин, так и среди женщин (33).Исследование, посвященное эмпирическим оценкам для 17 европейских стран в период с 1970 по 2010 год, показало, что страны с более высоким национальным доходом, более высокими расходами на здравоохранение, более высоким качеством государственного управления и более высокими социальными выплатами имеют меньшее неравенство в смертности (34).

С учетом представленных теоретических соображений и эмпирических выводов мы предполагаем, что более бедные страны Европы, характеризующиеся более низкими экономическими показателями и ограниченными финансовыми возможностями правительств, могут не справиться с пандемией COVID-19.Ограниченный личный и семейный доход и недостаточная государственная поддержка важнейших медицинских услуг могут повлиять на профилактику здоровья, а также на качество и количество услуг, оказываемых во время пандемии. В США те, кто больше пострадал от COVID-19, жили в более бедных регионах, имели меньший доступ к здравоохранению, испытывали межпоколенческую бедность и имели более высокую распространенность сопутствующих заболеваний (35, 36). Недавнее исследование с использованием данных из 188 стран показало, что COVID-19 в основном затронул уязвимые группы населения с сопутствующими заболеваниями (37).

Хотя ВВП на душу населения является одной из наиболее широко используемых ковариат в исследованиях в области здравоохранения (38), в большинстве последних работ по COVID-19 основное внимание уделяется социально-экономическим характеристикам и состоянию здоровья людей (35–37). Однако есть несколько исключений. Рой (39) представил схематическое обоснование, демонстрирующее отрицательную взаимосвязь между общим числом случаев COVID-19 и ВВП на душу населения. С другой стороны, Gangemi et al. (40) обнаружили умеренную положительную корреляцию между случаями COVID-19 и ВВП на душу населения, как и Lippi et al.(41), которые показали положительную корреляцию между смертностью от COVID-19 и ВВП на душу населения. Исследования показали, что промышленное загрязнение, авиасообщение, ожирение и социальные события, которые выше в развитых регионах, могли вызвать положительную корреляцию (40, 41).

Целью настоящего исследования является изучение корреляций и ассоциаций между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения в начальной волне пандемии, полученными в две даты с разницей в 2 месяца (1 апреля и 31 мая 2020 г. ), макроэкономических показателей и показателей благосостояния в 38 странах Европы.В этом исследовании мы указываем, что общее количество случаев COVID-19 может быть неправильным показателем для использования, поскольку нулевой случай заболевания COVID-19 отличается в каждой стране, так как регионы, затронутые пандемией, в разное время. Кроме того, мы предполагаем, что изменение числа новых случаев COVID-19 на миллион населения может быть более пагубным в регионах, где до пандемии люди испытывали худшее здоровье из-за больших экономических трудностей и отсутствия безопасности.

Настоящая статья является одним из первых исследований, предлагающих многомерные регрессии с учетом ключевых неоднородностей и оценки взаимосвязи между ВВП на душу населения и изменением числа новых случаев COVID-19 в европейских регионах в первой волне пандемии.Результаты исследования покажут (i) отрицательную корреляцию между изменением количества новых случаев COVID-19 на миллион населения и ВВП на душу населения, государственными расходами на здравоохранение, санитарии и ожидаемой продолжительностью жизни при рождении, и (ii) положительную корреляцию. между изменением числа новых случаев COVID-19 и курением табака. Более того, результаты исследования выявят отрицательную связь между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и ВВП на душу населения после учета критических неоднородностей в отношении здоровья.В исследовании делается вывод о том, что в Европе процветание страны, отражаемое ВВП на душу населения, может быть связано с сокращением числа новых случаев COVID-19 в течение периода исследования. Присвоенные модели будут указывать на то, что страны с более высокими экономическими показателями могут быть в состоянии отреагировать на кризис в области здравоохранения, и поэтому экономический рост и развитие страны должны иметь важное значение. Действительно, исследование покажет, что лучшая европейская страна с точки зрения ВВП на душу населения (т.е., Люксембург) испытали наименьшее изменение числа новых случаев COVID-19 на миллион населения.

Остальная часть статьи построена следующим образом. В следующем разделе мы описываем набор данных и методологию. Затем мы предлагаем корреляционный и регрессионный анализ. Последний раздел предлагает обсуждение и выводы.

Материалы и методы

В этом исследовании данные об изменении числа новых случаев COVID-19 на миллион населения были получены для 38 европейских стран, поскольку некоторые европейские данные, необходимые для корреляционного и многомерного анализа, были доступны только для определенных стран.В июне 2020 года данные о COVID-19 были взяты из Roser et al. (42), который является общедоступным набором данных.

Ключевые макроэкономические показатели и показатели благополучия для целевых европейских стран были рассмотрены после обзора основных социально-эпидемиологических исследований (14, 22, 29, 37). Эти переменные составляют важнейшие детерминанты здоровья, такие как ВВП на душу населения, курение табака, средства санитарии, потребление алкоголя, неотложная помощь и общее количество больничных коек (22). Переменные были извлечены из основных общедоступных наборов данных.Для каждого параметра использовалась запись за последний зарегистрированный год для каждой страны (при наличии соответствующей информации). Поскольку в исследовании использовались общедоступные данные, этическое разрешение не требовалось.

Мы указываем, что, хотя в предыдущих исследованиях сравнивалось общее количество случаев COVID-19 на миллион населения, зарегистрированного на определенную дату, этот подход может быть неточным, поскольку разные европейские страны сообщили о своем первом случае COVID-19 в разное время и, следовательно, некоторые европейские страны вероятно, покажет более высокую распространенность по сравнению с другими.В настоящем исследовании мы рассчитываем изменение количества новых случаев COVID-19 между двумя датами, которые были разнесены на 2 месяца, то есть с 1 апреля по 31 мая 2020 года. В качестве примера, изменение числа новых случаев COVID-19 в В Великобритании за период исследования — -1 405 случаев COVID-19 (42).

Результаты

Эмпирическое описание данного исследования состоит из двух частей. В первой части мы представляем корреляционный анализ, который также использовали Gangemi et al. (40) и Lippi et al. (41), между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и макроэкономическими показателями и показателями благополучия.Учитывая характер переменных (непрерывный), приводятся коэффициенты корреляции Пирсона. Во второй части мы предлагаем регрессионный анализ OLS, оценивающий детерминанты изменения новых случаев COVID-19 на миллион населения. Контроль регрессии для критических детерминант заболевания COVID-19 (35–37). Это ВВП на душу населения, государственные расходы на здравоохранение, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, курение табака и средства санитарии. В регрессионном анализе главный интерес состоит в том, чтобы оценить, связан ли ВВП на душу населения с изменением числа новых случаев Covid-19 на миллион населения.Если ВВП на душу населения остается статистически значимым после учета ключевых ковариат, то эта функция может указывать на связь между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и экономическими показателями стран в указанном регионе и за период.

В этом исследовании мы подчеркиваем, что результаты регрессии следует интерпретировать как ассоциации, а не как причинные эффекты. В литературе хорошо задокументировано, что может существовать двусторонняя связь между производительностью страны и хорошим здоровьем (22), поскольку здоровье может фактически определять экономические показатели (28, 31).

Результаты корреляции и регрессии

Корреляционный анализ

В таблице 1 приведены коэффициенты корреляции для изменения числа новых случаев COVID-19 на миллион населения. Статистически значимые отрицательные корреляции были получены между изменением числа новых случаев COVID-19 и ВВП на душу населения, государственными расходами на здравоохранение, средства санитарии и ожидаемой продолжительностью жизни при рождении. Результаты показывают, что более высокое благосостояние страны (ВВП на душу населения), государственные расходы на здравоохранение и показатели благополучия (такие как инфраструктура санитарии и ожидаемая продолжительность жизни при рождении) связаны с меньшим изменением количества новых COVID-19 на миллион населения.Также обнаружена статистически значимая положительная корреляция между изменением числа новых случаев COVID-19 и курением табака, что указывает на то, что распространенность курения может ухудшить состояние здоровья и / или быть основной сопутствующей болезнью.

Таблица 1 . Коэффициенты корреляции между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и социально-эпидемиологическими детерминантами за двухмесячный период (1 апреля 2020 г. и 31 мая 2020 г.).

На рисунке 1 представлена ​​отрицательная корреляция между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и ВВП на душу населения.Цифра показывает, что в Люксембурге, которая была лучшей европейской страной с точки зрения ВВП на душу населения, также наблюдалось самое низкое изменение числа новых случаев COVID-19 на миллион населения. С другой стороны, страны с более низким ВВП на душу населения, такие как Украина, Болгария, Румыния и Россия, испытали более высокий уровень изменения новых случаев COVID-19 на миллион населения. Страной с самым высоким уровнем изменения числа новых случаев COVID-19 на миллион населения за указанный период времени стала Россия.

Рисунок 1 . Изменение числа новых случаев COVID-19 на миллион населения за двухмесячный период (1 апреля и 31 мая 2020 года) в зависимости от ВВП на душу населения в 38 европейских странах. На рисунке обозначены следующие страны: 1: Албания; 2: Андорра; 3: Австрия; 4: Бельгия; 5: Босния и Герцеговина; 6: Болгария; 7: Хорватия; 8: Кипр; 9: Чешская Республика; 10: Дания; 11: Эстония; 12: Финляндия; 13: Франция; 14: Германия; 15: Греция; 16: Венгрия; 17: Исландия; 18: Ирландия; 19: Италия; 20: Латвия; 21: Литва; 22: Люксембург; 23: Мальта; 24: Черногория; 25: Нидерланды: 26: Норвегия; 27: Польша; 28: Португалия; 29: Румыния; 30: Россия; 31: Сербия; 32: Словакия; 33: Словения; 34: Испания; 35: Швеция; 36: Швейцария; 37: Украина; и 38: Соединенное Королевство.Например, точка 22 — это Люксембург.

Результаты регрессии

В таблице 2 представлены результаты регрессии. Мы включили в Таблицу 1 только те переменные, которые оказались статистически значимыми с изменением числа новых случаев COVID-19 (т. Е. ВВП на душу населения, государственные расходы на здравоохранение, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, курение табака и средства санитарии).

Таблица 2 . Результаты регресса: изменение числа новых случаев COVID-19 на миллион населения.

Панель I контролирует государственные расходы на здравоохранение. Оценки показывают, что ВВП на душу населения отрицательно связан с изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения на уровне 1%. В Панели II мы также контролируем ожидаемую продолжительность жизни при рождении и курение табака. Новые оценки продолжают указывать на отрицательную связь между ВВП на душу населения и изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения на 1%. На панели III мы добавляем элементы управления санитарными сооружениями.Установлено, что ВВП на душу населения по-прежнему отрицательно связан с изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения на 1%.

Обсуждение

Целью исследования было изучить корреляцию между изменением количества новых случаев COVID-19 на миллион населения и макроэкономическими показателями, показателями благополучия и возможностями систем здравоохранения в первой волне пандемии COVID-19. Самые последние исследования были сосредоточены на демографических, социально-экономических характеристиках и характеристиках здоровья, а также на пандемии COVID-19 (2, 6, 7, 17).В этом исследовании нас особенно интересовала оценка того, могут ли экономические показатели стран, отражаемые ВВП на душу населения, быть связаны с распространением COVID-19 в 38 европейских странах на ранних этапах. Получив данные в июне 2020 года и рассчитав изменение числа новых случаев COVID-19 за двухмесячный период с 1 апреля по 31 мая 2020 года, одномерный корреляционный анализ показал, что количество новых случаев COVID-19 на миллион населения (i) имеет отрицательную корреляцию. с ВВП на душу населения, государственными расходами на здравоохранение, средства санитарии и ожидаемой продолжительностью жизни при рождении и (ii) положительно коррелирует с курением табака.Скорректированный регрессионный анализ показывает значительную отрицательную связь между изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения и ВВП на душу населения. Результаты этого исследования согласуются с ограниченным исследованием, показывающим, что случаи COVID-19 отрицательно связаны с государственными расходами на здравоохранение и инфраструктуру и возможности здравоохранения (13, 15), санитарию (14) и положительно связаны с привычками к курению (9 , 10).

Исследование дополняет литературу, оценивая как корреляции, так и связи между COVID-19 и ВВП на душу населения.Хотя в недавних исследованиях изучалась связь между COVID-19 и доходом людей (35–37), информации об оценке экономических показателей страны по случаям COVID-19 мало (39). Наше исследование показывает отрицательную взаимосвязь между изменением числа новых случаев COVID-19 и ВВП на душу населения в первую волну пандемии. Мы указываем, что различия в ВВП на душу населения между европейскими странами могут отражать существующие структурные и экономические факторы (18). Люди, живущие в европейских странах с более низким ВВП на душу населения, могут иметь более ограниченный доступ к услугам здравоохранения и иметь более низкий доход, что приводит к ухудшению здоровья (31).Эти факторы могут быть преувеличены в периоды тяжелых кризисов в области здравоохранения и экономического кризиса, что отрицательно сказывается на менее развитых регионах (31).

До пандемии социально-эпидемиологические исследования показали положительную связь между экономическими показателями страны и улучшением здоровья (22, 27, 28, 34), а также положительную связь между доходом людей и состоянием здоровья (18, 20). В настоящем исследовании мы указываем, что более богатая страна могла бы обеспечить своим людям более высокий уровень жизни, улучшение общественного здоровья и санитарии окружающей среды, что приведет к усилению профилактики и лечения заболеваний (22–24).

За последние пятьдесят лет европейские страны испытали колоссальный экономический рост, который позволил им инвестировать в здоровье и разработать эффективные системы здравоохранения, а также поставил под контроль некоторые инфекции и болезни (22, 24, 32). Следует отметить, что экономические показатели страны не только определяют потенциал и эффективность систем здравоохранения, но также ее рынок труда и профессиональные отношения внутри страны. Вполне возможно, что в развитых европейских странах блокировка для спасения жизней может быть проще, поскольку большее количество людей работает в секторах, где инфраструктура информационных технологий позволяет им работать из дома (43).Это может быть проблематично в более бедных европейских странах, где большее количество людей работает в секторах, где требуется ручной труд (43). Такие рабочие места составляют основу новой рабочей силы, связанной с COVID-19, то есть работники общественного питания, водители автобусов.

Настоящее исследование имеет ряд ограничений. Вполне возможно, что изменение количества новых случаев COVID-19 не может точно отражать истинный уровень инфицирования, поскольку тестирование на инфекцию может быть разным в разных странах. Беспристрастная оценка уровня инфицирования будет возможна только в конце пандемии и / или когда не будет зарегистрировано случаев смерти от COVID-19.Поскольку набор данных охватывал определенный временной интервал, выбор указанного временного периода не принимал во внимание какие-либо эффекты блокировки в каждой стране или фазу заражения в этой стране. Кроме того, пандемия продолжается, поэтому анализ может отличаться в разные периоды времени. В будущих исследованиях следует использовать данные различных временных рядов, чтобы обеспечить продольные оценки.

Еще одним ограничением настоящего исследования является то, что наши данные были получены из европейских стран. Новое исследование должно учитывать другие части мира для оценки фирм.Кроме того, в настоящем исследовании было проанализировано только ограниченное количество доступных макроэкономических переменных. Было бы интересно изучить, могут ли благосостояние страны, распределение доходов и сбережения на душу населения быть связаны с распространением COVID-19. Следует подчеркнуть, что показатели страны — не единственный параметр, влияющий на распространение COVID-19. Также следует учитывать другие детерминанты здоровья и социальные детерминанты. В США Millett et al. (36) обнаружили непропорционально более высокие показатели случаев COVID и смертей в черных округах по сравнению с другими округами.Это также показано в Великобритании с более высокой распространенностью COVID-19 среди чернокожих, азиатских национальностей и этнических меньшинств (44). У людей, живущих в неблагополучных районах, также было худшее здоровье (45, 46). Следовательно, для нового исследования было бы важно рассмотреть взаимосвязь между экономическими показателями на микроэкономическом и макроэкономическом уровне и этнической принадлежностью, полом, основными условиями здоровья, характеристиками рабочей силы и мобильностью во время изоляции и их связями с распространением COVID-19.

Более того, новые исследования могут изучить возможные взаимосвязи между ВВП на душу населения и уровнем промышленного загрязнения и сегрегации городов, а также их связи со случаями COVID-19.Например, в Италии смертность от COVID-19 оказалась выше в регионах с более высоким ВВП на душу населения (41). Исследование показало, что неблагоприятные факторы окружающей среды, такие как более высокое промышленное загрязнение, в дополнение к другим известным факторам риска, таким как ожирение и гипертония, могли повлиять на результаты (41).

Известно, что на частоту заражения COVID-19 повлияло множество других факторов. В Ухане, Китай, было обнаружено, что положительное влияние изоляции сдерживает дальнейший рост случаев COVID-19 (12).Помимо социальных, медицинских и экономических детерминант, возможно, что «уровень готовности» также может сыграть значительную роль в сокращении распространения COVID-19. Исследования показывают, что показатели распространенности и смертности от COVID-19 были ниже в странах Африки и Азии по сравнению с некоторыми странами Западной Европы и США (47). Этому могли способствовать несколько факторов, в том числе раннее инициирование карантина и закрытия границ, более молодой возраст населения, отсутствие надежных систем отчетности и другие неустановленные генетические факторы (47).Возможно, что некоторые страны могут быть лучше подготовлены к борьбе с распространением COVID-19, потому что они накопили опыт предыдущих пандемий, включая SARS. Например, Гана ввела карантин в течение нескольких недель после первых случаев заболевания COVID-19 и заняла первое место среди африканских стран по проведению тестов на миллион человек (48). Fan et al. (49) сообщая о необработанном уровне смертности в 53 странах с самым высоким уровнем смертности от COVID-19, показали, что 43 страны имели более низкие оценки исходного показателя летальности во второй волне пандемии COVID-19, что указывает на то, что система здравоохранения этих стран может были лучше подготовлены ко второй фазе (49, 50).Теория лучшего иммунитета в экономически бедных странах была рассмотрена Роем (39), который показал, что в выборке из 46 стран, хотя количество новых случаев COVID-19 несколько снизилось в странах с более низким уровнем доходов, уровень смертности был ниже. независимо от финансового состояния рассматриваемых стран.

Наше исследование показывает, что ВВП на душу населения может быть критическим эпидемиологическим параметром при сравнении разных стран Европы. Мы сообщили о статистически значимой отрицательной связи между ВВП на душу населения и изменением числа новых случаев COVID-19 на миллион населения во время первой волны за двухмесячный период (с 1 апреля по 31 мая 2020 года) в 38 европейских странах.Результаты этого исследования должны привлечь внимание политиков. Если страны Европы с более высокими экономическими показателями демонстрируют более низкую восприимчивость к пандемиям и новым инфекциям на ранних стадиях пандемии, экономический рост и развитие страны следует рассматривать как жизненно важный приоритет для политиков в отношении будущих пандемий.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти здесь: https: // ourworldindata.org / коронавирус; Государственные расходы на здравоохранение: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/A; Распространенность ожирения: https://gateway.euro.who.int/en/indicators/h3020_9-obesity/; Распространенность лишнего веса: https://gateway.euro.who.int/en/indicators/h3020_6-overweight/; Доступность социальной поддержки: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/A; Распространенность курения: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/A; Потребление алкоголя: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/B; Ожидаемая продолжительность жизни при рождении: http: // dmt.euro.who.int/classifications/tree/B; Санитарно-технические сооружения: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/B; Неотложная помощь и общее количество больничных коек: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/A; Практикующие врачи: http://dmt.euro.who.int/classifications/tree/L.

Заявление об этике

Этическая экспертиза и одобрение не требовалось для исследования участников-людей в соответствии с местным законодательством и требованиями учреждения. Письменное информированное согласие на участие не требовалось для этого исследования в соответствии с национальным законодательством и институциональными требованиями.

Авторские взносы

Оба автора внесли свой вклад в подготовку всей статьи. СП провела анализ данных. SP и ND в равной степени внесли свой вклад во введение, результаты и обсуждение.

Финансирование

Работа поддержана проектной наградой Университета Англия Раскин.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Список литературы

1. Фонг М.В., Гао Х., Вонг Дж.Й., Сяо Дж., Шиу ЭЙЦ, Рю С. и др. Нефармацевтические меры при пандемическом гриппе в немедицинских учреждениях. Soc Distancing Meas . (2020) 26: 976–84. DOI: 10.3201 / eid2605.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Никола М., Алсафи З., Сохраби С., Керван А., Джабир А.А., Иосифидис С. и др. Социально-экономические последствия пандемии коронавируса (COVID-19): обзор. Int J Surg . (2020) 78: 185–93. DOI: 10.1016 / j.ijsu.2020.04.018

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

6. Эмами А., Джаванмарди Ф., Пирбонье Н., Акбари А. Распространенность основных заболеваний у госпитализированных пациентов с COVID-19: систематический обзор и метаанализ. Arch Acad Emerg Med . (2020) 8: e35. DOI: 10.22037 / aaem.v8i1.600

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

7. Кхунти К., Сингх А.К., Парик М., Ханиф В.Связана ли этническая принадлежность с заболеваемостью или исходами COVID-19? Br Med J . (2020) 369: m1548. DOI: 10.1136 / bmj.m1548

CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Парик М., Бангаш М.Н., Парик Н., Пан Д., Сзе С., Минхас Дж. С. и др. Этническая принадлежность и COVID-19: неотложный приоритет исследований общественного здравоохранения. Ланцет . (2020) 395: 1421–2. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (20) 30922-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

9. Фарсалинос К., Барбуни А., Ниаура Р.Систематический обзор распространенности курения среди госпитализированных пациентов с COVID-19 в Китае: может ли никотин быть терапевтическим вариантом? Стажер Emerg Med . (2020) 15: 845–52. DOI: 10.1007 / s11739-020-02355-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

12. Лау Х., Хосравипур В., Кочбах П., Миколайчик А., Шуберт Дж., Баня Дж. И др. Положительное влияние изоляции в Ухане на сдерживание вспышки COVID-19 в Китае. J Трэвел Мед .(2020) 27: тааа037. DOI: 10.1093 / jtm / taaa037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Ng WL. Чтобы заблокировать? Когда достичь пика? Будет ли конец? Макроэкономический анализ эпидемии COVID-19 в США. Дж. Макроэкон . (2020) 65: 103230. DOI: 10.1016 / j.jmacro.2020.103230

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Bavel JJVK, Baicker PS, Boggio V, Capraro A, Cichocka M, Cikara MJ, et al.Использование социальных и поведенческих наук для поддержки ответных мер на пандемию COVID-19. Nat Hum Behav . (2020) 4: 460–71. DOI: 10.1038 / s41562-020-0884-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

17. Грима С., Кизилкая М., Рупейка-Апога Р., Романова И., Далли Гонзи Р., Яковлевич М. Модель измерения подверженности риску пандемии в стране. Политика управления рисками Healthc . (2020) 13: 2067–2077. DOI: 10.2147 / RMHP.S270553

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

18.ОЭСР. Здоровье вкратце: Европа 2018: Состояние здоровья в цикле ЕС , Париж: Публикация ОЭСР (2018).

Google Scholar

19. Стаклер Д., Басу С., Зурке М., Куттс А., Макки М. Влияние экономических кризисов на общественное здоровье и альтернативные политические меры в Европе: эмпирический анализ. Ланцет . (2009) 374: 315–23. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (09) 61124-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

20. Мармот М., Аллен Дж., Бойс Т., Голдблатт П., Моррисон Дж. Справедливость в отношении здоровья в Англии: Обзор сурка 10 лет на . Лондон: Институт справедливости в отношении здоровья (2020 г.).

PubMed Аннотация | Google Scholar

22. Berkman FL, Kawachi I, Glymour MM. Социальная эпидемиология . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета (2014).

Google Scholar

23. Mackenbach JP, Looman CWN. Ожидаемая продолжительность жизни и национальный доход в Европе, 1900-2008: обновленный анализ Престона. Int J Epidemiol . (2013) 42: 1100–10.DOI: 10.1093 / ije / dyt122

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

24. Кригер Н. Эпидемиология и здоровье народа. Теория и контекст . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета (2011).

Google Scholar

25. Kunitz SJ. Здоровье населения. Общие теории и частные реальности . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. (2007).

Google Scholar

27. Brenner HM. Комментарий: Экономический рост — основа снижения смертности в ХХ веке — опыт США 1901–2000 гг. Int J Epidemiol . (2005) 34: 1214–21. DOI: 10.1093 / ije / dyi146

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Parmar D, Stavropoulou C, Ioannidis PAJ. Результаты для здоровья во время финансового кризиса 2008 г. в Европе: систематический обзор литературы. Британский медицинский журнал . (2016) 354: 1–11. DOI: 10.1136 / bmj.i4588

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

31. Дридакис Н. Влияние безработицы на самооценку здоровья и психического здоровья в Греции с 2008 по 2013 г .: лонгитюдное исследование до и во время финансового кризиса. Soc Sci Med . (2015) 128: 43–51. DOI: 10.1016 / j.socscimed.2014.12.025

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

32. Mackenbach JP, Looman CWN. Изменение моделей смертности в 25 европейских странах и их экономические и политические корреляты, 1955–1989 гг. Int J Public Health . (2013) 58: 811–23. DOI: 10.1007 / s00038-013-0509-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

33. Ward JL, Viner RM.Влияние неравенства доходов и национального богатства на смертность детей и подростков в странах с низким и средним уровнем доходов. BMC Public Health . (2017) 17: 429. DOI: 10.1186 / s12889-017-4310-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

34. Маккенбах Дж. П., Бопп М., Дебузере П., Ковач К., Лейнсалу М., Мартикайнен П. и др. Детерминанты величины социально-экономического неравенства в смертности: исследование 17 европейских стран. Health Place .(2017) 47: 44–53. DOI: 10.1016 / j.healthplace.2017.07.005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

36. Миллетт Г.А., Джонс А.Т., Бенкесер Д., Барал С., Мерсер Л., Бейрер С. и др. Оценка различного воздействия COVID-19 на сообщества чернокожих. Энн Эпидемиол . (2020) 47: 37–44. DOI: 10.1016 / j.annepidem.2020.05.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

37. Кларк А., Джит М., Уоррен-Гэш С., Гатри Б., Ван ХХХВ, Мерсер С.В. и др.Глобальные, региональные и национальные оценки населения, подвергающегося повышенному риску тяжелой формы COVID-19 из-за основных заболеваний в 2020 году: модельное исследование. Ланцет . (2020) 8 e1003–17. DOI: 10.1016 / S2214-109X (20) 30264-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

38. Спенсер Л., Габбинс Дж. П., Мюррей К.Дж., Гакиду Э. Разработка всеобъемлющих временных рядов ВВП на душу населения для 210 стран с 1950 по 2015 г. Показатель здоровья населения . (2012) 10:12.DOI: 10.1186 / 1478-7954-10-12

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

39. Рой С. Страны с низким уровнем доходов более защищены от COVID-19: заблуждение. Индийский журнал J Med Sci . (2020) 72: 5–7. DOI: 10.25259 / IJMS_26_2020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

41. Липпи Г., Генри Б.М., Маттиуцци К., Бово С. Уровень смертности от COVID-19 положительно связан с валовым внутренним продуктом. Acta Biomedica . (2020) 91: 224–5.DOI: 10.23750 / abm.v91i2.9514

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

43. Cedefop. Будущие потребности в навыках в Европе: критические тенденции в рабочей силе. Отчет Cedefop Research № 59. Люксембург: Управление публикаций (2016).

Google Scholar

44. Raisi-Estabragh Z, McCracken C, Bethell MS, Cooper J, Cooper C, Caulfield MJ и др. Повышенный риск тяжелой формы COVID-19 у чернокожих, азиатских и этнических меньшинств не объясняется кардиометаболическими, социально-экономическими или поведенческими факторами или статусом 25 (OH) -витамина D: исследование 1326 случаев из британского биобанка. J Public Health (Бангкок) . (2020) 42: 451–60. DOI: 10.1093 / pubmed / fdaa095

CrossRef Полный текст | Google Scholar

45. Управление национальной статистики. Обзор состояния здоровья в Англии, 2018 г. . Лондон: Управление национальной статистики (2018).

Google Scholar

46. Управление национальной статистики. Вероятность курения в наиболее неблагополучных районах Англии в четыре раза выше, чем в наименее неблагополучных . Лондон: Управление национальной статистики (2019).

Google Scholar

47. Огунлей О., Басу Д., Мюллер Д., Снеддон Дж., Ситон А.Р. и др. Ответные меры на пандемию нового вируса короны (COVID-19) в Африке: успехи, проблемы и последствия для будущего. Фронт Pharmacol . (2020) 11: 205. DOI: 10.3389 / fphar.2020.01205

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

48. Африйе Д.К., Асаре Г.А., Ампонсах С.К., Годман Б. Пандемия COVID-19 в странах с ограниченными ресурсами: проблемы, опыт и возможности в Гане. J Infect Dev Ctries . (2020) 4: 838–43. DOI: 10.3855 / jidc.12909

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

49. Фан Г, Ян З., Линь Ц., Чжао С., Ян Л., Хэ Д. Снижение летальности от COVID-19 во второй волне: исследование, проведенное в 53 странах. Трансграничный Emerg Dis . (2020). DOI: 10.1111 / tbed.13819

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

50. Сайто С., Асаи Ю., Мацунага Н., Хаякава К., Терада М., Оцу Х. и др.Первая и вторая волны COVID-19 в Японии: сравнение тяжести и характеристик заболевания. J Заразить . (2020) 23:10. DOI: 10.1016 / j.jinf.2020.10.033

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

.

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.