idon kehityksen indikaattorin (GPI) ja itäisen Suomen maakuntien kehityksen analyysi Eero Vatanen 1 Keskustelu hyvinvointia ja kehitystä mittaavista indikaattoreista ja niiden sopivuudesta on ollut viime aikoinakin suhteellisen vilkasta. Useimmiten keskustelu liittyy siihen, että bruttokansantuotetta (KT) käytetään hyvinvoinnin mittarina, vaikka ensisijaisesti KT mittaa taloudessa vuoden aikana tuotettujen hyödykkeiden arvon tai toisin sanoen talouden suorituskyvyn. rvostelijoiden mielestä (mm. Hoffrén 2008, Kubiszewski ym. 2013, ostanza ym. 2014) KT yliarvioi hyvinvointia, koska sen arvoa kasvattavat kielteisiksi koetut asiat, esimerkiksi rikollisuuden haittojen korjaaminen, ympäristövahinkojen siivous ja korjaaminen. Lisäksi ympäristöä huonontavat hiilidioksidipäästöt ja luonnonvarojen kuluminen jäävät KT:ssa vaikutuksiaan vähäisemmälle huomiolle. Toisaalta kuitenkin esitetään, että KT soveltuu huomattavasti paremmin hyvinvoinnin mittariksi kuin mitä arvostelijat väittävät (ietz & Neumayer 2006a ja 2006b, Pohjola 2011a ja 2011b). Viimeaikaista keskustelua ovat vauhdittaneet poliittiset päätöksentekijät. Ranskan presidentin toimeksiannosta Stiglitzin johtama komitea esitti hyvinvointia tarkasteltavaksi talouteen, elämänlaatuun sekä kestävään kehitykseen ja ympäristöön liittyvien osien kokonaisuutena (Stiglitz ym. 2009). Suomessa valtioneuvoston toimeksiannosta selvitettiin hyvinvointia kehittävän mittarin laatimisen edellytyksiä (Pekkarinen 2011, Valtioneuvoston kanslia 2011). Nykyinen keskustelu ei ole kuitenkaan uutta auringon alla. YK:ssa luotiin jo 1950-luvulla ensimmäiset sosiaali-indikaattorien määritelmät ja kriteerit elintason mittaamiseksi (Sauli 1 Eero Vatanen, YTT, tutkija, Karjalan tutkimuslaitos, Itä-Suomen yliopisto 46
Työpoliittinen ikakauskirja 4/2014 Katsauksia ja keskusteluja & Simpura 2004). Pekkarinen (2011) toteaa Suomessa jo toisen maailmansodan jälkeen pohditun elintason moniulotteisuutta ja Tilastokeskus seurasi 1960-luvulta lähtien sosiaali-indikaattoreiden kehitystyötä maailmalla ja kehitti omaan tilastotuotantoaan niitä huomioon ottavaan suuntaan. Laajalti käytössä oleva inhimillisen kehityksen indeksi (HI) luotiin YK:n 1970-luvulla käynnistämän hyvinvointia laajasti kuvaavien sosiaali-indikaattoreiden kehittämishankkeen pohjalta (Pekkarinen 2011). Kaikkiaan on kehitetty lukuisa määrä erilaisia indikaattoreita ja mittareita (Hagerty ym. 2001, Hoffren ym. 2010) kuvaamaan hyvinvoinnin eri osa-alueita. Hyvinvoinnin mittaamisessa on karkeasti jakaen kaksi eri suuntausta. Erillisten mittareiden laatiminen hyvinvoinnin osa-alueille ja yksittäisen mittarin laatiminen kuvaamaan hyvinvoinnin tasoa yhtä tiivistetysti kuin bruttokansantuote mittaa taloudessa tuotettujen tavaroiden ja palveluiden arvoa. Jälkimmäisissä pyritään tiivistämään taloudellisesta toiminnasta syntyvät hyödyt ja haitat yhdeksi mittaluvuksi. Tavoitteena on, että mittarilla voitaisiin mitata yhteiskunnan ja niiden osa-alueiden kehitystä monipuolisemmin kuin KT:lla. idon kehityksen indikaattori GPI (Genuine Progress Indicator) on yksi varsin paljon esillä ollut vaihtoehtoisen mittarin kehitelmä. GPI:n tausta aly ja obb (1989) kehittivät kestävän taloudellisen hyvinvoinnin indeksin (ISEW; Index of Sustainable Economic Welfare) mittaamaan kestävää taloudellista hyvinvointia. ISEW:n pohjalta kehitettiin GPI -indikaattori. Sekä ISEW:n että GPI:n tavoitteena on ottaa huomioon kuluttajien hyvinvointiin vaikuttavat tekijät. Yksityisten kulutusmenojen luomaa hyvinvointia korja- Kuva 1. Suomen KT:n, GPI:n ja ISEW:in kehitys vuosina 1945 2012 asukasta kohti vuoden 2000 hinnoin (1000 euroa) (Hoffrén ja Vatanen 2014) 47
taan ISEW:ssä ja GPI:ssä kuitenkin osittain eri tekijöillä. (Rättö 2010, Hoffrén ja Vatanen 2014). ISEW- ja GPI-indikaattoreiden aikaurat poikkeavat merkittävästi KT:n aikaurasta. Suomen GPI kehitys kääntyi laskuun 1980-luvun lopulla ja vasta viime vuosina se kääntyi hienoiseen nousuun. Tältä osin tulokset olivat samankaltaiset kuin muissakin GPI sovelluksissa ympäri maailmaa. Yhdysvaltojen ja koko maailman GPI nousukulmat taittuivat jo vuosikymmen aiemmin. (Tallberth 2007, Rättö 2010, Kubiszewski ym. 2013, ostanza ym. 2014). Max-Neef (1995) muotoili ISEW:n kehityksen perusteella kynnyshypoteesinsa, jonka mukaan tietyn kynnysarvon jälkeen taloudellinen (KT) kasvu ei tuota samassa määrin enää hyvinvointia kuin ennen. Se jopa alentaa sitä, kuten GPI ja ISEW kuvaavat useimmissa maissa ja maailmassa. Tämä on mainittu Neumayerin (2000 ja 2004) mukaan monissa tutkimuksissa GPI tulosten oikeellisuuden vankaksi todisteeksi. GPI:ssa lasketaan yhteen yhteiskunnassa tuotettuja hyötyjä, joista vähennetään yhteiskunnassa tuotettuja ja syntyneitä haittoja. Hyötyjen lähtökohtana on tulonjaolla painotettu yksityinen kulutus, johon lisätään muusta toiminnasta (esimerkiksi kotitaloustyö ja vapaaehtoistyö, koulutus ja kestokulutustavaroiden käyttö) tulevat hyödyt. Hyödyistä vähennetään mm. työttömyydestä, rikollisuudesta, liikenneonnettomuuksista, ja sekä luonnonvarojen kulumisesta ja päästöistä aiheutuvat haitat eli kustannukset. Sekä hyödyille että haitoille arvioidaan tilastoista, muista aineistoista keräämällä ja johtamalla määrät, hinnat ja arvot, jotka pyritään muuttamaan reaalihintaisiksi aikasarjoiksi. Suomen maakuntien GPI Suomen maakuntien kehitystä vuosina 1960 2012 arvioitiin GPI:n avulla. Itäisen Suomen maakuntien GPI aikasarjat laa- Kuva 2. Hyvin menestyneiden maakuntien GPI asukasta kohti 1960 2012 (Hoffrén ja Vatanen 2014) 48
Työpoliittinen ikakauskirja 4/2014 Katsauksia ja keskusteluja Kuva 3. Huonosti menestyneiden maakuntien GPI asukasta kohti 1960 2012 (Hoffrén ja Vatanen 2014) dittiin Itä-Suomen yliopiston Karjalan tutkimuslaitoksella. Muut sarjat oli laadittu aiemmin useammassa hankkeessa. Sarjat päivitettiin ja koottiin yhteen ja julkaistiin TEM raportteja sarjassa. (Hoffrén ja Vatanen 2014). Tutkimus on nähtävä kokeiluna, jonka tavoitteena oli testata GPI:n käyttökelpoisuutta alueellisen kehityksen mittarina. Eri maakuntien GPI:t eroavat toisistaan 1990-luvun taitekohdan jälkeen. janjakson lopussa parhaissa GPI maakunnissa mittarin arvot alkoivat nousta jo 1990-luvun puolivälissä. Huonoimmin menestyneillä nousu alkoi myöhemmin, jos alkoi ollenkaan (kuvat 2 ja 3). Itäisen Suomen maakuntien GPI laskennan analyysi Itäisen Suomen maakuntien tulokset ja niiden laskennan analyysi osoittavat, että GPI:n tulokset ovat herkkiä ympäristöhaittojen arvojen muutoksille, joihin vaikuttavat niiden tilastoinnin puutteellisuudet sekä laskentamenetelmien oletuksien ja hinnoittelun ongelmat. Näihin ongelmiin ovat puuttuneet GPI kritiikissään muiden muassa Neumayer (2000, 2004). Ongelmien poistamiseksi on esitetty lähinnä amerikkalaisissa osavaltioita tai niiden osia käsittelevien GPI laskelmien parhaiden puolien yhdistämistä ja menetelmän jatkuvaa kehittämistä eli siirtymistä GPI:n laadinnan vaiheeseen 2.0. (agstad ym. 2014). Kuvassa 4 esitetyt itäisen Suomen maakuntien KT ja GPI asukasta kohti luovat maakuntien kehityksestä käänteiset kuvat vuosina 1960 2012. Etelä-Karjalan KT asukasta kohti on ajanjakson lopussa ja miltei koko jakson ajan korkein. Sen sijaan sen GPI asukasta kohti on pienin. Pohjois-Karjalan kohdalla kuvaajien paikat ovat päinvastaiset. 49
Kuva 4. Itäisen Suomen maakuntien KT ja GPI asukasta kohden vuoden 2000 hinnoin EK = Etelä-Karjala, KY = Kymenlaakso, PS = Pohjois-Savo, ES = Etelä-Savo, PK = Pohjois-Karjala 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 EKKT KYKT PSKT ESKT PKKT PKGPI ESGPI PSGPI KYGPI EKGPI 0 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 Syy päinvastaisiin kehityksen kuviin löytyy tarkastelemalla GPI:hin positiivisesti ja negatiivisesti vaikuttavien komponenttien kehitysuria. Kuvassa 5 GPI:n positiiviset komponentit esitetään mustalla ohuella viivalla ( = tulonjaolla painotettu yksityinen kulutus) ja pisteviivalla ( = mm. kotityö, koulutus, vapaaehtoistyö). Negatiiviset komponentit esitetään katkoviivalla ( = esim. työttömyys, rikollisuus, liikenneonnettomuudet) ja paksulla mustalla viivalla ( = luonnonvarojen kuluminen ja hiilidioksidipäästöt). Tulonjaolla painotettu yksityinen kulutus on 90-luvun laman aiheuttamaa notkahdusta lukuun ottamatta nouseva ja eri maakuntien aikasarjat ovat muodoltaan samanlaisia. Muut positiivista hyötyä tuottavien tekijöiden sarjat kaikilla maakunnilla kulkevat ylöspäin kuin yhtä viivaa. Samoin yhteiskunnallisten muiden haittojen kehityksestä ei löydy juurikaan eroja maakuntien välille. Esimerkiksi näiden maakuntien työttömyysasteiden erot ovat sen verran pienet, etteivät niistä aiheutuvien haittojen erot henkeä kohti muodostu kovin suuriksi. Syynä tähän on myös se, että haitan laskennassa kaikissa maakunnissa käytetään koko maan vuosityöaikaa ja keskituntipalkkaa. Vuonna 2012 ero suurimman (Pohjois-Karjala) ja pienimmän (Pohjois-Savon) työttömyyden haitan välillä henkeä kohti oli 377 euroa. Sen sijaan luonnonvarojen kulumista ja pitkäkestoisten päästöjen (hiilidioksidi) aiheuttamien haittojen laskennallinen kehitys tuo eroja eri maakuntien GPI arvoihin. 50
Työpoliittinen ikakauskirja 4/2014 Katsauksia ja keskusteluja Kuva 5. GPI:n hyötyjen (yksityinen kulutus ja muut hyötyä tuottavat suureet) ja haittojen (luonnonvarojen kuluminen ja kumuloituvat ilmastohaitat) muutokset ja eroavaisuudet itäisen Suomen maakunnissa asukasta kohti (euroa) 1960 2012 20000 15000 10000 5000 0-5000 -10000-15000 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012 Etelä-Karjalassa tämän komponentin arvo on heikentynyt henkeä kohti 5 546 euroa enemmän kuin Pohjois-Karjalassa. Sen sijaan muiden komponenttien kuvaamat asiat olivat hieman paremmin Etelä-Karjalassa kuin Pohjois-Karjalassa, jossa henkeä kohti laskettu GPI oli 5 225 euroa suurempi kuin Etelä-Karjalassa vuonna 2012. Henkeä kohden lasketut hiilidioksidipäästöjen haitat vaihtelivat enemmän kuin uusiutumattomien luonnonvarojen käytön vaikutukset. Hiilidioksidihaitat olivat Etelä- Karjalassa 2,3 -kertaiset ja uusiutumattomien luonnonvarojen kulumisen haitat 1,3 -kertaiset Pohjois-Karjalaan ja myös Etelä- Savoon nähden. Etelä-Karjala on Suomen keskeisiä metsäteollisuusalueita. Metsäteollisuus on ener- giaintensiivinen tuotannonala, joka tosin varsinkin Etelä-Karjalassa saa suuren osan tarvitsemastaan primaarienergiasta puun kuoresta ja selluloosan valmistuksessa ylijäävistä puun ainesosista. Etelä-Karjalassa on myös ensisijaisesti fossiilista energiaa käyttävää kalkki-, sementti- ja terästeollisuutta. Kun lisäksi maakunnassa on suhteellisen vähän väestöä, ovat hiilidioksidipäästöjen luontoa heikentävät vaikutukset asukasta kohti suuret vähemmän teollistuneeseen Pohjois-Karjalaan verrattuna. Pulmat juontuvat suoraviivaisesta amerikkalaisen menetelmän (Talberth ym. 2007) soveltamisesta. Vuoden 1989 jälkeen fossiilisten hiilidioksidipäästöjen lähes kaikki hiili lasketaan haitaksi, jonka hinnan oletetaan nousevan joka vuosi. Kun vielä hiilihaitat 51
oletetaan kumuloituvaksi eli edellisten vuosien haitat ovat mukana nousevin hinnoin joka vuosi, hiilihaitta pienentää hyvinvointia teollistuneilla ja suhteellisen vähäväkisillä alueilla varsin paljon. Tämä näkyy Etelä- Karjalan ja Kymenlaakson tuloksissa. Sen sijaan uusiutumattomien luonnonvarojen käytön aiheuttamat haitat käyttäytyvät laskennassa kaikilla maakunnilla samansuuntaisesti, koska maakunnan taloudellisen toiminnan vaikutus luonnonvarojen kulumiseen on sen bkt-osuuden mukainen koko maan luonnonvarojen laskennallisesta kulumisen määrästä. Hiilidioksidipäästöjen ja myös uusiutumattomien luonnonvarojen käytön arvottamisen laskentatavat ovat keskeisen kritiikin kohteita sekä GPI että ISEW -indekseissä. Esimerkiksi Neumayer (2000) toteaa, että uusiutumattoman energian käytön korvaavan uusiutuvan energian arvottamisen oletuksessa (tuotantokustannukset kohoavat 3 prosenttia vuodessa) ei oteta huomioon teknistä kehitystä. Teknisen kehityksen huomioon ottamisen puuttumista kritisoi myös Pohjola (2011a ja 2011b). Neumayerin kritiikin hiilidioksidipäästöjen mukaan lukemisesta kumuloituvasti hyväksyvät mm. agstad ja Shamming (2012). Tähän ongelmaan kiinnittivät huomiota myös larke ja Lawn (2008), kun he totesivat, että esimerkiksi Thaimaan GPI:ssä ympäristöarvojen kustannukset ovat kaksi kertaa merkittävämmät kuin muiden osatekijöiden arvot. Pelkästään ne saavat aikaan GPI:n ja KT:n arvojen eriytyneen kehityksen. Samaan johtopäätökseen voi tulla useimmissa maissa, missä ISEW ja GPI on laskettu edellä mainittujen laskentaperiaatteiden mukaisesti. Itäisen Suomen maakuntien GPI laskennan analyysi on myös todiste tämän kritiikin puolesta. Luonnonvarojen käytön ja hiilidioksidipäästöjen arvottamisen lisäksi GPI laskennassa on monia ratkaistavia ongelmia ennen kuin sitä voidaan pitää varteen otettavana mittarina. Jo indikaattorin lähtökohta, että eri kategorioiden asioita voidaan lisätä ja vähentää keskenään, on asetettu kyseenalaiseksi sekä niiden valinnan että hinnoittelun näkökulmasta. Mitkä arvot ohjaavat indikaattoriin valittavia hyöty- ja haittamuuttujia, ja miten voidaan yhteismitallisesti hinnoitella markkinahintaisia ja markkinattomia hyödykkeitä ja haitakkeita (Savela 2009, Valtioneuvoston kanslia 2011, Stiglitz ym. 2009). Toisaalta GPI:n puolustajat vastaavat, että KT:n laadinnassa on jouduttu ja joudutaan ratkaisemaan samankaltaisia ongelmia. Pitkäjänteinen kehitystyö mahdollistaisi myös GPI menetelmän ongelmien poistamisen ja laskentamenetelmien yhdenmukaistamisen. (Posner & ostanza 2011). lueellisten GPI indikaattoreiden laskennassa edellä kuvattujen ongelmien lisäksi tulee ratkaistavaksi haittojen ja hyötyjen kohdistamisen sekä puutteellisten aineistojen ongelmat. Etelä-Karjalan ja Kymenlaakson hiilidioksidipäästöt selittyvät näiden maakuntien asemalla Itäisen Suomen metsäsektorin työnjaossa. iheellista on kysyä, pitäisikö GPI -indikaattorin laskennassa ottaa huomioon alueiden erikoistuminen tuottamaan hiilidioksidi-intensiivisiä hyödykkeitä muille alueille ja kuinka tämä pitäisi tehdä. Hiilidioksidin kumuloituminen ilmakehään vähentää GPI:n arvoja Etelä-Karjalassa ja Kymenlaaksossa. Kun niitä verrataan lähimaakuntien huomattavasti korkeimpiin GPI arvoihin, alueilla asuville eittämättä tulee mieleen, etteivät hyvinvointierot ole näin suuret. Toisaalta erot alueellisissa KT luvuissa henkeä kohti ovat myös suuret mutta päinvastaisessa järjestyksessä. lueellisten indikaattoreiden laskennassa korostuvat myös kansallista laskentaa enemmän puutteellisten aineistojen ongelmat. Mitä pidempiä aikasarjoja tuotetaan sitä enemmän 52
Työpoliittinen ikakauskirja 4/2014 Katsauksia ja keskusteluja joudutaan alueellisia lukuja johtamaan jo johdetuista kansallisista sarjoista. Oma näkemykseni on, että maakuntien kehityksen arviointi GPI mittarilla oli koe, jonka tuloksista ei voida tehdä perusteltuja johtopäätöksiä eri maakuntien kehitys- tai hyvinvointieroista. Sinällään GPI ja vastaavat yhdistelmämittarit ovat mielenkiintoisia ajatusrakennelmia. Tosin niiden toteuttaminen edes teoriassa on kiistanalaista, erityisesti jos otetaan huomioon myös GPI:hin hyvinvoinnin mittaamiseen yhdistetty kestävyyden määre. Wilson & Tyedmers (2013) toteavat, ettei nykyisen kaltaisen GPI:n käyttöön otto muuttaisi nykyisen taloudellisen päätöksen tekemisen ajattelua, koska GPI on kehitetty yhtä lailla taloudellisen kasvun ja sen mittaamisen paradigmassa kuin KT. Kestävyyttä ei heidän mielestään voida mitata hinnoittelemalla luonnon kantokykyyn ja kulumiseen liittyvät muuttujat, vaan luonnon käyttöä olisi mitattava fyysisiin virtoihin perustuvilla muuttujilla. Myös Fleurbaey (2009) toteaa Neumayeria (2004) mukaillen illuusioksi tavoitteen mitata yhdellä mittarilla yhteiskunnallista hyvinvointia ja kestävyyttä. Lähteet agstad, K. & Shammin, M. (2012). an the Genuine Progress Indicator better inform sustainable regional progress? case study for Northeast Ohio. Ecological Indicators 18, 330 341. agstad, K., erik, G. & rown Gaddis, E. (2014). Methodological developments in US state-level Genuine Progress Indicators: Toward GPI 2.0. Ecological Indicators 45, 474 485. larke, M. & Lawn, P. (2008). Is measuring genuine progress at the sub-national level useful? Ecological Indicators 8, 573 581. ostanza, R., Kubiszewski, I. Giovannini, E., Lovins, H., McGlade, J., Pickett, K.E., Ragnarsdóttir, K.V., Roberts,., Vogli de R. & Wilkinson, R. (2014). Time to Leave GP behind. Nature 15 January 2014. Saatavissa: http://www.nature.com/ news/development-time-to-leave-gdp-behind-1.14499 aly, H. & obb, J., (1989). For the ommon Good: Redirecting the Economy Towards ommunity, the Environment, and a Sustainable Future. eacon Press, oston. ietz, S. & Neumaeyer, E. (2006a). critical appraisal of genuine savings as an indicator of sustainability. Teoksessa Lawn, P. (Ed.). Sustainable evelopment Indicators in Ecological Economics. Edward Elgar, chapter 6, 117 135. ietz, S. & Neumaeyer, E. (2006b). Some constructive criticisms of the Index of Sustainable Economic Welfare. Teoksessa Lawn, P. (Ed.). Sustainable evelopment Indicators in Ecological Economics. Edward Elgar, chapter 6, 186 206. Fleurbaey, M. (2009), eyond GP? The quest for a measure of social welfare, Journal of Economic Literature 47: 1029 1075. Hagerty, M., ummins, R., Ferriss,., Land, K., Michalos,., Peterson, M., Sharpe,., Sirgy, J. & Vogel, J., (2001). Quality of life indexes for national policy: review and agenda for research. Social Indicator Research 55, 1 96. Hoffrén, J. (2008). Hyvinvoinnin seuranta vaatii uusia mittareita. Tieto&Trendit 7/2008. Tilastokeskus. Hoffrén J. Lemmetyinen, I. Pitkä, L. (2010). Esiselvitys hyvinvointi-indikaattoreista. Mittareiden vertailu ja kehittämiskohteet. Sitra. Selvityksiä 32. Helsinki. Saatavissa: http://www.sitra.fi/haku/ Hoffren 53
Hoffrén J. & Vatanen, E. (2014). Suomen maakuntien taloudellisen kehityksen seuranta 1960 2012: idon kehityksen indikaattori (GPI). TEM raportteja 17/2014. Työ- ja elinkeinoministeriö. Saatavissa: https://www.tem.fi/ajankohtaista/julkaisut Kubiszewski,I., ostanza,r., Franco,., Lawn, P., Talberth, J., Jackson, J. & ylmer,. (2013). eyond GP: Measuring and achieving global genuine progress. Ecological Economics 93, 57 68. Max-Neef, M., (1995). Economic growth and quality of life: a threshold hypothesis. Ecological Economics 15, 115 118. Neumayer, E., (2000). On the Methodology of ISEW, GPI and Related Measures: Some onstructive Suggestions and Some oubt on the Threshold Hypothesis. Ecological Economics 34: 347 361. Neumayer, E. 2004. Sustainability and wellbeing indicators, UNU -Wider Research Paper 2004/23. Pekkarinen, J. (2011). Kansakunnan hyvinvoinnin arviointi HYMY-työrymän tulokset. Talous & Yhteiskunta 4/2011, s. 10 15. Pohjola, M. (2011a). KT ja hyvinvointi. Talous & Yhteiskunta 1/2011., 58 59. Pohjola, M. (2011b). Kansantuote, hyvinvointi ja kestävä kehitys. Kansantaloudellinen aikakauskirja 1/2011, 17 29. Posner, M. & ostanza, R. (2011). summary of ISEW and GPI studies at multiple scales and new estimates for altimore ity, altimore ounty, and the State of Maryland. Ecological Economics 70, 1972 1980. Rättö, H-K. (2010). Hyvinvointi ja hyvinvoinnin mittaamisen kehittäminen. Tilastokeskus. Tutkimuksia. 2. painos, Helsinki. Sauli, H. & Simpura, J. (2004). uttaako indikaattoriaalto tietotulvassa? Hyvinvointikatsaus 1/2004, 2 5. Savela. O.(2009). Hyvinvointia ei voi mitata yhdellä luvulla. Tieto&Trendit 1/2009. Stiglitz, J.E., Sen,. ja Fitoussi, J.-P.(2009). Report by the ommission on the Measurement of Economic Performance et Social Progress, http:// www.stiglitz-senfitoussi.fr. Talberth,. J.,. obb, and N.Slattery. (2007). The Genuine Progress Indicator 2006: Tool for Sustainable evelopment. Redefining Progress. Oakland, alifornia. Wilson, J. & Tyedmers, P. (2013). Rethinking What ounts. Perspectives on Wellbeing and Genuine Progress Indicator Metrics from a anadian Viewpoint. Sustainability 2013, 5, 187 202. www.mdpi.com/ journal/sustainability. Valtioneuvoston kanslia. (2011). kt ja kestävä hyvinvointi. Yksi luku ei riitä suomalaisen yhteiskunnan tilan kuvaamiseen. Valtioneuvoston kanslian raporttisarja. 12/2011. 54