Öised satelliitfotod aitavad tuvastada riikide jõukust
Öisest maailmast tehtud satelliitfotod näitavad hästi, kuhu maailma elanikkond on koondunud. Heledalt on valgustatud peamiselt Euroopa, Ida-Aasia ja Põhja-Ameerika.
Samas tuleb selgelt ilmsiks, et jõukamad riigid on märksa tugevamini tulemerre uppunud kui vaesed. Eriti tugev kontrast valitseb ses suhtes Lõuna- ja Põhja-Korea vahel. Sellest tähelepanekust lähtudes on Ameerika majandusteadlased üritanud satelliitfotod alul hinnata riigi majanduskasvu kiirust ning võrrelda nii leitud andmeid ametlike arvudega, vahendab Novaator NewScientisti uudist.
Majandusteadlaste hinnangul ei suuda paljud vaesemad riigid oma majanduskasvu suurust adekvaatselt hinnata, mistõttu oleks vaja veel mingit muud meetodit, mille kaudu majanduses toimuvaid ümberkorraldusi hinnata.
Paljudel juhtudel võib ka varimajanduse osakaal olla nii suur, et vaatamata majanduse tegelikule kasvule see ametlikus statistikas ei kajastu. Siin tulevadki appi satelliitfotod öisest maailmast. Teadlaste käsutuses on satelliitfotod möödunud 11 aasta kohta, millelt leitud muutused valgustatuses ongi aluseks majanduskasvu kiiruse hindamisel.
Näiteks Kongo Demokraatliku Vabariigi majandus on ametlikel andmetel aastatel 1992 - 2003 kokku tõmbunud 2,6 protsendi võrra. Satelliitfotosid võrreldes selle järeldusega aga nõustuda ei saa. Teadlaste hinnangul on fotosid aluseks võttes majandus hoopis kasvanud, ehkki mitte eriti kiirelt. „Vastupidiseks näiteks on aga Myanmar, mis ametliku statistika järgi on nautinud kasvu, mis aga ei kajastu valgustatuses,” ütleb uuringut juhtinud David Weil Browni ülikoolist.
Mõistagi võib riigi valgustatus paraneda ka vaid rahvastiku juurdekasvu tõttu, ilma et oleks vaja mingit majanduskasvu, mistõttu tuleb andmeid analüüsides selle teguriga arvestada. Probleeme võib põhjustada ka asjaolu, et meetod valgustatuse muutuse põhjal majanduskasvu kiiruse leidmiseks töötati välja rikaste tööstusriikide andmetele tuginedes. Kuivõrd on see üle kantav arenguriikidele, ei ole veel päris selge.
Vaatamata veel lahendamist vajavatele probleemidele on meetod majandusteadlaste sõnul vägagi lubav ning võib anda teadlastele usaldusväärse vahendi hankimaks andmeid piirkondadest, mille kohta ametlikke andmeid ei ole või kui ametlikud andmed pole usaldatavad.
