«Нобеля» по экономике присудили за новый подход в борьбе с бедностью - «Общество» » «Новости Дня»

✔ «Нобеля» по экономике присудили за новый подход в борьбе с бедностью - «Общество»


15 октября 2019
02:42
«Нобеля» по экономике присудили за новый подход в борьбе с бедностью - «Общество»
Нобелевскую премию по экономике 2019 года присудили трём экономистам за вклад в борьбу с бедностью во всём мире. Шведская королевская академия наук в понедельник, 14 октября, объявила имена лауреатов. Ими стали американец индийского происхождения Абхиджит Банерджи, американка французского происхождения Эстер Дюфло и американец Майкл Кремер. Эстер Дюфло — вторая в истории женщина, получившая Нобелевскую премию по экономике, передаёт «Голос Америки».
Как заявляют в Шведской королевской академии, экономисты выработали новый подход в поисках лучших способов борьбы с бедностью, сосредоточившись на отдельных вопросах — таких, как улучшение детского здравоохранения или образования.
«Прямым результатом их исследований стало то, что более пяти миллионов индийских детей смогли воспользоваться эффективными программами индивидуального обучения в школах. Другой пример — обширные субсидии на инициативы по профилактике заболеваний, введённые во многих странах», — заявили в академии.

Лауреаты разделят между собой приз в размере девяти миллионов шведских крон (около $ 915 тыс.).
Британская «Би-би-си» следующим, максимально сжатым, образом представляет вклад трёх учёных в борьбу с бедностью в мире.
Каждый десятый житель планеты прозябает в нищете. Бедность подрывает здоровье, работоспособность и научный потенциал наций, обременяет казну, дестабилизирует политику. Мешает государствам богатеть, жить мирно и счастливо. Проблема известна. Желающих помочь — довольно. Нет только научного ответа на вопрос: как эффективнее потратить пожертвования миллиардеров-филантропов и сердобольных граждан, кредиты Всемирного банка и международную помощь развитых стран?
Раньше решения принимали сами филантропы, политики богатых стран-доноров или правители бедных стран, получающих помощь. В лучшем случае они действовали вслепую, в худшем — исходя из политической целесообразности. Майкл Кремер решил проверить эффективность трат экспериментальным путём. Он поехал в африканскую Кению и выяснил, что даёт лучшую отдачу на $ 1 помощи. Эстер Дюфло и Абхиджит Банерджи развили его начинания.
Они создали «Лабораторию борьбы с бедностью» (Poverty Action Lab) с целью привлечь ученых со всего мира к полевым экспериментам. Учёные-экспериментаторы доказали, что только опытным путём можно выяснить, какие меры экономической и социальной политики лучше всего сокращают бедность и её последствия. И для этого им пришлось отправиться сначала в индийскую деревню, а потом и в африканскую.
Эксперименты давали порой неожиданные результаты. Так, изучая последствия расходования денег на образование среди бедноты, ученые выяснили, что традиционные направления субсидий — дополнительные учителя, бесплатные обеды, школьная форма и стипендии — увеличивают охват образования.

15 октября 2019 02:42 Нобелевскую премию по экономике 2019 года присудили трём экономистам за вклад в борьбу с бедностью во всём мире. Шведская королевская академия наук в понедельник, 14 октября, объявила имена лауреатов. Ими стали американец индийского происхождения Абхиджит Банерджи, американка французского происхождения Эстер Дюфло и американец Майкл Кремер. Эстер Дюфло — вторая в истории женщина, получившая Нобелевскую премию по экономике, передаёт «Голос Америки». Как заявляют в Шведской королевской академии, экономисты выработали новый подход в поисках лучших способов борьбы с бедностью, сосредоточившись на отдельных вопросах — таких, как улучшение детского здравоохранения или образования. «Прямым результатом их исследований стало то, что более пяти миллионов индийских детей смогли воспользоваться эффективными программами индивидуального обучения в школах. Другой пример — обширные субсидии на инициативы по профилактике заболеваний, введённые во многих странах», — заявили в академии. Лауреаты разделят между собой приз в размере девяти миллионов шведских крон (около $ 915 тыс.). Британская «Би-би-си» следующим, максимально сжатым, образом представляет вклад трёх учёных в борьбу с бедностью в мире. Каждый десятый житель планеты прозябает в нищете. Бедность подрывает здоровье, работоспособность и научный потенциал наций, обременяет казну, дестабилизирует политику. Мешает государствам богатеть, жить мирно и счастливо. Проблема известна. Желающих помочь — довольно. Нет только научного ответа на вопрос: как эффективнее потратить пожертвования миллиардеров-филантропов и сердобольных граждан, кредиты Всемирного банка и международную помощь развитых стран? Раньше решения принимали сами филантропы, политики богатых стран-доноров или правители бедных стран, получающих помощь. В лучшем случае они действовали вслепую, в худшем — исходя из политической целесообразности. Майкл Кремер решил проверить эффективность трат экспериментальным путём. Он поехал в африканскую Кению и выяснил, что даёт лучшую отдачу на $ 1 помощи. Эстер Дюфло и Абхиджит Банерджи развили его начинания. Они создали «Лабораторию борьбы с бедностью» (Poverty Action Lab) с целью привлечь ученых со всего мира к полевым экспериментам. Учёные-экспериментаторы доказали, что только опытным путём можно выяснить, какие меры экономической и социальной политики лучше всего сокращают бедность и её последствия. И для этого им пришлось отправиться сначала в индийскую деревню, а потом и в африканскую. Эксперименты давали порой неожиданные результаты. Так, изучая последствия расходования денег на образование среди бедноты, ученые выяснили, что традиционные направления субсидий — дополнительные учителя, бесплатные обеды, школьная форма и стипендии — увеличивают охват образования.


Новости по теме





Добавить комментарий

показать все комментарии
Комментарии для сайта Cackle
→ 
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика