세계 평화 지수

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1. 개요

세계 평화 지수(GPI)는 '소극적 평화'와 '적극적 평화' 개념을 기반으로 국가별 평화 수준을 측정하는 지표이다. 23개의 지표를 활용하여 산정되며, 1~5점 척도로 평가된다. GPI는 분쟁, 안전, 안보, 군사력 관련 지표를 포함하며, '긍정적 평화 지수(PPI)'는 사회의 평화를 증진하는 태도, 제도, 구조를 측정한다. GPI는 매년 발표되며 순위가 변동될 수 있다. GPI는 군사력 관련 지표 비중이 높고, 여성과 아동 폭력 관련 지표가 미흡하다는 비판도 존재한다.

세계 평화 지수

지도

개요

종류	지수
목적	국가와 지역의 상대적인 평화 수준 측정
발표 기관	경제평화연구소
첫 발표	2007년 5월
발표 주기	매년
포함 국가	163개국 (2023년)
측정 지표	23개 (사회 안전, 국내외 갈등, 군사화 수준 등)

지수 구성

사용 지표	사회 안전 및 보안 국내외 갈등 군사화 수준
평화 수준	매우 높음 높음 중간 낮음 매우 낮음
측정 방법	정량적 및 정성적 지표 종합
점수 범위	1 ~ 5 (1에 가까울수록 평화로움)

2023년 결과

가장 평화로운 국가	아이슬란드
가장 덜 평화로운 국가	아프가니스탄
대한민국 순위	43위
한반도 순위	대한민국 43위 북한은 조사 대상 아님

특징

분석 대상	세계 국가 일부 지역
연구 목적	평화와 관련된 사회적, 경제적 요소 분석
영향	정책 결정 및 연구 자료로 활용
관련 보고서	긍정적 평화 보고서 세계 평화 지수 보고서
참고 자료	경제평화연구소 홈페이지 비전 오브 휴머니티

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휴전은 전쟁 당사국 간 전투 중단을 위한 법적 합의로, 국제법에 규정되어 있으며, 영구적이지 않고, 유엔 안전보장이사회 결의 등의 국제적 승인을 거치기도 하며, 역사적으로 다양한 사례가 존재한다.
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세계 언론 자유 지수는 국경 없는 기자회에서 발표하는 보고서로, 각국의 언론 자유 수준을 평가하고 순위를 매기며, 설문 조사와 데이터 결합을 통해 산출되고 정치, 법 등 5가지 범주를 기준으로 평가하여 점수가 높을수록 언론 자유도가 높다.

1. 개요
2. 세계 평화 지수(GPI)의 정의 및 측정 방법
- 2.1. 평화 지수 산정 지표
- 2.2. 적극적 평화 지수(Positive Peace Index, PPI)
3. 역대 GPI 순위
4. 대한민국과 세계 평화 지수
5. 세계 평화 지수에 대한 비판 및 논란

2. 세계 평화 지수(GPI)의 정의 및 측정 방법

세계 평화 지수(GPI)는 오스트레일리아의 기업가 스티브 킬리어(Steve Killelea)가 발의하고, 영국의 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)을 중심으로 평화 연구에 종사하는 대학 연구자와 전문가들로 구성된 조사팀이 작성하는 지표이다. 코피 아난, 마르티 아티사리, 달라이 라마, 데스몬드 투투, 무함마드 유누스, 지미 카터 등 저명 인사들의 지지를 받고 있다. 제프리 삭스는 GPI가 폭력과 갈등에 낭비되는 자원에 대한 관심을 촉구하는 선구적인 작업이라고 평가했다.

GPI는 "안전·안심", "인구 10만 명당 살인자 수", "흉악 범죄 발생률" 등 일반인에게 친숙한 항목과 "무기 수출입량, 핵무기 및 전차 보유 수" 등 다소 생소한 항목을 포함한다. 따라서 GPI는 "세계 치안 순위"와는 다르다. 예를 들어, 일본보다 GPI가 높은 국가라도 싱가포르를 제외하면 인구당 살인 사건 수가 더 많을 수 있다. 반면, 사우디아라비아처럼 폭력 범죄 수준은 낮지만, 무기 수입, 군사비, 테러 위험, 주변국과의 긴장, 인권 문제 등으로 인해 GPI가 낮게 평가될 수 있다.

GPI는 내적 상황(폭력, 범죄)과 외적 상황(군사비, 전쟁)으로 나뉜 23개 지표를 사용하여 평가한다. 각 지표는 5단계로 평가되며, 조사팀의 중요도 판단에 따라 가중치가 부여된다. 내적 상황에는 0.6, 외적 상황에는 0.4를 곱하여 종합 점수를 산출한다. 데이터는 오스트레일리아의 경제평화연구소(IEP)가 고안하고, 국제평화 패널 토론회의 전문가, 평화 연구소, 싱크탱크 등이 작성했으며, EIU가 데이터를 조정한다.

구체적인 지표와 정보원은 다음과 같다.

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#	지표	정보원	조사 대상 연도	평가 방법
1	대외 전쟁, 내전의 수	UCDP	2000년 ~ 2005년	합계 수
2	대외 전쟁에 의한 추정 사망자 수	UCDP	2004년 ~ 2005년	합계 수
3	내전에 의한 추정 사망자 수	UCDP	2004년 ~ 2005년	합계 수
4	본격적인 내전의 정도	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
5	근린국과의 관계	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
6	다른 시민에 대한 불신의 정도	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
7	인구 대비 난민·추방자 비율	World Bank	2003년	발생국 인구 대비 난민 비율
8	정치적 불안정성	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
9	인권 존중의 수준(정치 테러의 정도)	Amnesty International	2005년	내용에 따라 평가
10	테러 활동의 잠재적 가능성	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
11	살인 사건의 수	UNSCT	2004년 및 2002년	10만 명당 (살의가 있는 경우, 유아 살해 포함)
12	폭력 범죄의 정도	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
13	폭동의 가능성	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
14	범죄 수용자 수	ICPS	2006년	10만 명당
15	경찰, 치안 유지 부대 수	UNSCT	2002년 ~ 2000년	인구 10만 명당 (군대, 국경 경비대 제외)
16	GDP 대비 군사비 비율	IISS	2004년	중앙 정부 군사비 지출
17	군인 수	IISS	2004년	인구 10만 명당 전임 군인 수
18	일반 병기 수입량	SIPRI	2001년 ~ 2005년	인구 10만 명당 (수송, 구매 포함)
19	일반 병기 수출량	SIPRI	2001년 ~ 2005년	기준은 수입과 동일
20	UN의 개입도	IISS	2006년 ~ 2007년	합계 수
21	UN 이외의 개입도	IISS	2006년 ~ 2007년	합계 수
22	중화기 수	BICC	2003년	인구 10만 명당 (장갑차, 대포, 전투기, 전투함)
23	소형 무기, 휴대 무기의 입수 용이성	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가
24	군사력, 숙련도	EIU	2007년	내용에 따라 5단계 평가

위 표에서 UCDP는 웁살라 분쟁 자료 프로그램(웁살라 대학교, 스웨덴 관리), EIU는 이코노미스트 인텔리전스 유닛, UNSCT는 유엔 범죄 동향 및 형사 사법 시스템 운영 조사, ICPS는 킹스 칼리지 런던의 국제 교도소 연구 센터, IISS는 국제 전략 연구소의 The Military Balance, SIPRI는 스톡홀름 국제 평화 연구소 무기 이전 데이터베이스를 의미한다.

수치 데이터는 특정 수식을 통해 5단계 평가로 변환되며, 각 지표는 조사팀의 판단에 따라 가중치가 부여된다.

세계 평화 지수는 해당 지역의 총수입, 교육 수준과 상관관계가 있으며, 정부의 비밀성이 낮고 부패가 적을수록, 정치적으로 안정되고 면적이 작은 국가일수록 순위가 높은 경향을 보인다. 반면, 거주하는 인종의 수, 종교의 생활 밀착도 등은 세계 평화 지수와 상관관계가 작다.

일반 시민과의 관련성이 깊은 "긍정적 평화도 지수"(Positive Peace Index, PPI)도 참고된다.

2.1. 평화 지수 산정 지표

2017년부터 세계 평화 지수(GPI)는 23개의 지표를 사용하여 각 국가의 평화 지수를 산정한다. 이 지표들은 2007년 전문가 패널에 의해 처음 선정되었으며, 매년 전문가 패널에 의해 검토된다. 각 지표는 1~5점 척도로 표준화된다. 질적 지표는 5개의 그룹으로 분류되며, 양적 지표는 소수점 셋째 자리까지 1~5점으로 평가된다.

1~5점 척도로 이미 순위가 매겨지지 않은 지표는 다음 공식을 사용하여 변환한다. 여기서 max(x)와 min(x)는 해당 지표에 대한 최고값과 최저값이다. 그 결과 0~1 점수는 1~5점 척도로 변환된다.

개별 지표는 전문가 패널의 중요도 판단에 따라 가중치가 부여된다. 그 후 점수는 두 개의 가중 하위 지수로 집계된다. 내부 평화는 최종 점수의 60%로, 외부 평화는 40%로 가중된다.

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	지표	출처	코딩
1	내부 분쟁의 수와 기간	UCDP, IEP	총 수
2	외부 조직적 분쟁으로 인한 사망자 수	UCDP 무장 분쟁 데이터 세트	총 수
3	내부 조직적 분쟁으로 인한 사망자 수	IISS, 무장 분쟁 데이터베이스	총 수
4	외부 분쟁에서의 수, 기간 및 역할	UCDP 전투 관련 사망자 데이터 세트, IEP	총 수
5	조직적인 내부 분쟁의 강도	EIU	질적 척도, 1~5 순위
6	이웃 국가와의 관계	EIU	질적 척도, 1~5 순위
7	사회에서 인식되는 범죄 수준	EIU	질적 척도, 1~5 순위
8	인구 대비 난민 및 실향민 수	UNHCR 및 IDMC	원산지 국가 또는 지역별 난민 인구와 국가 내부 실향민(IDP) 수를 국가 전체 인구의 백분율로 표시
9	정치적 불안정	EIU	질적 척도, 1~5 순위
10	테러의 영향	세계 테러 지수(IEP)	양적 척도, 1~5 순위
11	정치적 테러	국제앰네스티와 미국 국무부	질적 척도, 1~5 순위
12	10만 명당 살인 사건 수	UNODC 범죄 동향 및 형사 사법 시스템 운영 조사(CTS); EIU 추정치	총 수
13	폭력 범죄 수준	EIU	질적 척도, 1~5 순위
14	폭력 시위 가능성	EIU	질적 척도, 1~5 순위
15	10만 명당 수감자 수	세계 교도소 개황, 런던 버크벡 대학교 형사 정책 연구소	총 수
16	10만 명당 내부 치안 담당자 및 경찰 수	UNODC CTS; EIU 추정치	총 수; 국가 경비대 또는 지역 민병대와 구별되는 민간 경찰
17	GDP 대비 군사 지출 비율	The Military Balance 및 IISS	GDP 대비 중앙 정부 또는 연방 정부의 현금 지출(국가 군대 비용 충당), 백분율에 따라 1~5점으로 점수 매김
18	10만 명당 무장 서비스 요원 수	The Military Balance 및 IISS	모든 상근 활동 무장 서비스 요원
19	10만 명당 주요 재래식 무기 수입량(수입)	SIPRI 무기 이전 데이터베이스	10만 명당 주요 재래식 무기 수입량
20	10만 명당 주요 재래식 무기 수출량(수출)	SIPRI 무기 이전 데이터베이스	10만 명당 주요 재래식 무기 수출량
21	유엔 평화유지 활동에 대한 재정 기여	유엔 기여위원회 및 IEP	3년 평균에 걸쳐 "미지급금 대비 연간 평가액(현재 평화유지 활동 예산)"의 백분율, 약속된 기여금 이행 비율에 따라 1~5점 척도로 점수 매김
22	핵무기 및 중화기 능력	The Military Balance, IISS, SIPRI, 유엔 재래식 무기 등록부 및 IEP	누적 점수에 따른 1~5점 척도; 장갑차 및 포병 1점, 전차 5점, 전투기 20점, 군함 100점, 항공모함 및 핵잠수함 1000점
23	소형 무기 및 경무기 접근 용이성	EIU	질적 척도, 1~5 순위

위 표에서 UCDP는 웁살라 분쟁 자료 프로그램(웁살라 대학교, 스웨덴 관리), EIU는 이코노미스트 인텔리전스 유닛, UNSCT는 유엔 범죄 동향 및 형사 사법 시스템 운영 조사, ICPS는 킹스 칼리지 런던의 국제 교도소 연구 센터, IISS는 국제 전략 연구소의 출판물 The Military Balance, SIPRI는 스톡홀름 국제 평화 연구소 무기 이전 데이터베이스를 의미한다.

2.2. 적극적 평화 지수(Positive Peace Index, PPI)

긍정적 평화(Positive Peace)는 평화로운 사회를 만들고 유지하기 위한 태도, 제도, 구조를 의미한다. 긍정적 평화 지수는 국가나 지역의 사회적 회복력을 측정하는 시스템 사고이다. 평화학과 정치학에서 “긍정적 평화”는 빈곤, 차별, 착취, 억압 등 분쟁과 전쟁의 원인을 “적극적으로” 제거하는 것으로 정의된다.

긍정적 평화 지수는 세계가 직면하고 있는 복잡한 과제를 이해하고, 이에 대처하기 위한 틀을 제공한다. 평화 구축과 유지는 긍정적 평화로 이어지는 8가지 요소가 전체적으로 장기적으로 조화롭게 발전해 나가는 것이다. 긍정적 평화 지수는 평화뿐만 아니라 삶의 만족도, 행복, 경제 성장에도 기여한다.

1942년 미국의 법학자 퀸시 라이트(Quincy Wright)가 처음 주장한 것으로 여겨지며, 노르웨이의 평화학자 요한 갈투ങ്(Johan Galtung)이 1958년에 제안한 개념에도 이 긍정적 평화가 있다. 이는 국제적인 폭력이 없을 뿐만 아니라 사회 모든 부문에서 개인적·구조적 폭력이 없는 평화를 의미한다.

2022년 경제평화연구소는 “긍정적 평화”로 이어지는 8가지 요소를 다음과 같이 재정의했다.

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요소	설명
이웃 국가와의 좋은 관계	국내 외국인 평등 대우 추진법, 국가 안보 경제 외부 효과, 관광객 수
충분히 기능하는 정부	정부의 투명성, 정부 품질, 법의 지배
건전한 사업 환경	건전한 정책 관리 능력, 금융기관 품질 지수, 1인당 GDP
낮은 수준의 부정부패	엘리트의 비파벌화, 공공 부문 횡령 억제, 부정부패 방지 대책
높은 수준의 인적 자본	연구원 수, 청년층 니트족 비율 감소, 건강 수명
정보의 자유로운 흐름	언론 자유 지수, 인터넷 이용률, 정부의 허위 정보 발신 부재
자원의 공정한 분배	의료 격차 해소, 공공 사업, 기회 균등
타인의 권리 수용	특정 사회경제적 집단 배제 방지, 집단 고충 평가, 남녀 평등 지수

2022년 긍정적 평화 지수 상위 12개국은 스웨덴, 덴마크, 핀란드, 노르웨이, 스위스, 네덜란드, 캐나다, 오스트레일리아, 독일, 아일랜드, 뉴질랜드, 일본 순이다. 세계 평화를 실현하기 위한 높은 수준의 인적 자본은 일본이 세계 1위로 평가받고 있다.

3. 역대 GPI 순위

세계 평화 지수(GPI) 순위는 매년 발표되며, 방법론의 변화에 따라 과거 순위가 소급 적용되어 수정될 수 있다. 평화로운 국가일수록 점수가 낮다.

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2024 세계 평화 지수 순위
순위	국가	점수
1	Iceland^영어	1.112
2	Ireland^영어	1.303
3	Österreich^독일어	1.313
4	New Zealand^영어	1.323
5	Singapore^영어	1.339
6	Schweiz^독일어	1.35
7	Portugal^{포르투갈어}	1.372
8	Danmark^덴마크어	1.382
9	Slovenija^{슬로베니아어}	1.395
10	Malaysia^말레이어	1.427
11	Canada^영어	1.449
12	Česko^체코어	1.459
13	Suomi^핀란드어	1.474
14	Magyarország^헝가리어	1.502
15	Hrvatska^{크로아티아어}	1.504
16	België^{네덜란드어}	1.51
17	일본	1.525
18	Nederland^{네덜란드어}	1.527
19	Australia^영어	1.536
20	Deutschland^독일어	1.542
21	འབྲུག་ཡུལ།^티베트어	1.564
22	Maurice^프랑스어	1.577
23	España^스페인어	1.597
24	Eesti^{에스토니아어}	1.615
25	الكويت^아랍어	1.622
26	България^{불가리아어}	1.629
27	Slovensko^{슬로바키아어}	1.634
28	Norge^{노르웨이어}	1.638
29	قطر^아랍어	1.656
30	Latvija^{라트비아어}	1.661
31	Lietuva^{리투아니아어}	1.672
32	Polska^폴란드어	1.678
33	Italia^{이탈리아어}	1.692
34	United Kingdom^영어	1.703
35	Crna Gora^cnr	1.746
36	România^{루마니아어}	1.755
37	عمان^아랍어	1.761
38	Северна Македонија^{마케도니아어}	1.764
39	Sverige^스웨덴어	1.782
40	Ελλάδα^그리스어	1.793
41	Việt Nam^베트남어	1.802
42	Shqipëria^{알바니아어}	1.809
43	臺灣^중국어	1.818
44	Madagasikara^{말лага시어}	1.838
45	Монгол^몽골어	1.845
46	대한민국	1.848
47	Argentina^스페인어	1.855
48	Indonesia^{인도네시아어}	1.857
49	ລາວ^라오어	1.861
50	Botswana^츠와나어	1.863
51	Timór Lorosa'e^tet	1.882
52	Uruguay^스페인어	1.893
53	الإمارات العربية المتحدة^아랍어	1.93
55	Gaana^아칸어	1.938
56	Kosova^{알바니아어}	1.945
57	Zambia^치체와어	1.948
58	Costa Rica^스페인어	1.95
59	Қазақстан^카자흐어	1.957
61	Bosna i Hercegovina^{보스니아어}	1.961
62	Namibië^{아프리칸스어}	1.972
63	Moldova^{루마니아어}	1.976
64	Chile^스페인어	1.978
65	Tanzania^{스와힐리어}	1.993
67	الأردن^아랍어	1.998
68	Bolivia^스페인어	2.025
70	កម្ពុជា^크메르어	2.028
71	Тоҷикистон^타지크어	2.043
73	Paraguay^스페인어	2.044
74	تونس^아랍어	2.048
76	Հայաստան^{아르메니아어}	2.053
78	المغرب^아랍어	2.063
80	नेपाल^네팔어	2.072
82	The Gambia^영어	2.079
83	Türkmenistan^{투르크멘어}	2.084
85	Guiné-Bissau^{포르투갈어}	2.088
87	Trinidad y Tobago^스페인어	2.092
88	중국	2.101
90	الجزائر^아랍어	2.119
92	Rwanda^르완다어	2.126
94	Guinea Ecuatorial^스페인어	2.136
96	Panamá^스페인어	2.157
98	Cuba^스페인어	2.179
100	საქართველო^조지아어	2.195
102	السعودية^아랍어	2.209
104	Pilipinas^{타갈로그어}	2.212
106	Azərbaycan^{아제르바이잔어}	2.25
108	Moçambique^{포르투갈어}	2.255
110	République du Congo^프랑스어	2.286
112	Беларусь^{벨라루스어}	2.295
114	Bénin^프랑스어	2.315
116	인도	2.332
118	Gabon^프랑스어	2.374
120	Togo^프랑스어	2.396
122	Kenya^영어	2.415
124	Guinée^프랑스어	2.461
126	Uganda^영어	2.507
128	ليبيا^아랍어	2.567
130	Ecuador^스페인어	2.589
132	United States^영어	2.682
134	لبنان^아랍어	2.704
136	ኤርትራ^{티그리냐어}	2.773
138	México^스페인어	2.78
140	پاکستان^우르두어	2.792
142	Venezuela^스페인어	2.827
144	ኢትዮጵያ^암하라어	2.872
146	Colombia^스페인어	2.907
148	မြန်မာ^미얀마어	2.969
150	République centrafricaine^프랑스어	3.045
152	조선민주주의인민공화국	3.091
154	Mali^프랑스어	3.115
156	سوريا^아랍어	3.249
158	République démocratique du Congo^프랑스어	3.28
160	Afganistan^{아프리칸스어}	3.324
162	السودان^아랍어	3.397

3.1. 2020-2022년 GPI 순위 (표)

{| class="wikitable sortable"
|-
! rowspan=2 | 국가
! colspan=2 | 2022
! colspan=2 | 2021
! colspan=2 | 2020
|-
! 순위 !! 점수
! 순위 !! 점수
! 순위 !! 점수
|-
|
|| 1 || 1.107
|| 1 || 1.100
|| 1 || 1.078
|-
|
|| 2 || 1.269
|| 2 || 1.253
|| 2 || 1.198
|-
|
|| 3 || 1.288
|| 8 || 1.326
|| 12 || 1.375
|-
|
|| 4 || 1.296
|| 3 || 1.256
|| 5 || 1.283
|-
|
|| 5 || 1.300
|| 6 || 1.317
|| 4 || 1.275
|-
|
|| 6 || 1.301
|| 4 || 1.267
|| 3 || 1.247
|-
|
|| 7 || 1.316
|| 5 || 1.315
|| 11 || 1.369
|-
|
|| 8 || 1.318
|| 9 || 1.329
|| 8 || 1.337
|-
|
|| 9 || 1.326
|| 11 || 1.347
|| 7 || 1.321
|-
|
|| 10 || 1.336
|| 12 || 1.373
|| 9 || 1.360
|-
|
|| 11 || 1.357
|| 7 || 1.323
|| 10 || 1.366
|-
|
|| 12 || 1.389
|| 10 || 1.330
|| 6 || 1.298
|-
|
|| 13 || 1.411
|| 19 || 1.494
|| 24 || 1.559
|-
|
|| 14 || 1.439
|| 13 || 1.402
|| 14 || 1.404
|-
|
|| 15 || 1.440
|| 17= || 1.480
|| 26 || 1.615
|-
|
|| 16 || 1.462
|| 17= || 1.480
|| 16 || 1.494
|-
|
|| 17 || 1.465
|| 14 || 1.438
|| 17= || 1.496
|-
|
|| 18 || 1.471
|| 23 || 1.515
|| 20 || 1.525
|-
|
|| 19 || 1.481
|| 22 || 1.510
|| 19 || 1.501
|-
|
|| 20 || 1.499
|| 26 || 1.557
|| 25 || 1.568
|-
|
|| 21 || 1.522
|| 21 || 1.506
|| 21 || 1.528
|-
|
|| 22 || 1.526
|| 20 || 1.496
|| 17= || 1.496
|-
|
|| 23 || 1.533
|| 29 || 1.605
|| 27 || 1.616
|-
|
|| 24 || 1.541
|| 27 || 1.577
|| 28 || 1.628
|-
|
|| 25 || 1.552
|| 24 || 1.524
|| 29 || 1.657
|-
|
|| 26 || 1.564
|| 15 || 1.460
|| 15 || 1.479
|-
|
|| 27 || 1.565
|| 16 || 1.470
|| 13 || 1.386
|-
|
|| 28 || 1.570
|| 28 || 1.592
|| 23 || 1.544
|-
|
|| 29 || 1.603
|| 31 || 1.621
|| 38 || 1.712
|-
|
|| 30 || 1.618
|| 34 || 1.662
|| 37 || 1.707
|-
|
|| 31 || 1.640
|| 25 || 1.530
|| 22 || 1.541
|-
|
|| 32 || 1.643
|| 32 || 1.652
|| 31 || 1.690
|-
|
|| 33 || 1.662
|| 30 || 1.612
|| 30 || 1.680
|-
|
|| 34 || 1.667
|| 33 || 1.658
|| 42 || 1.770
|-
|
|| 35 || 1.673
|| 35 || 1.686
|| 34 || 1.700
|-
|
|| 36 || 1.704
|| 40 || 1.744
|| 62 || 1.900
|-
|
|| 37 || 1.724
|| 37 || 1.689
|| 36 || 1.705
|-
|
|| 38 || 1.732
|| 39 || 1.735
|| 32 || 1.691
|-
|
|| 39 || 1.739
|| 36 || 1.688
|| 39= || 1.723
|-
|
|| 40 || 1.759
|| 38 || 1.715
|| 43 || 1.776
|-
|
|| 41 || 1.761
|| 48 || 1.824
|| 55 || 1.872
|-
|
|| 42 || 1.775
|| 42= || 1.783
|| 39= || 1.723
|-
|
|| 43 || 1.779
|| 57 || 1.877
|| 48 || 1.829
|-
|
|| 44 || 1.786
|| 50 || 1.835
|| 64= || 1.920
|-
|
|| 45 || 1.792
|| 53 || 1.853
|| 60= || 1.891
|-
|
|| 46 || 1.795
|| 47 || 1.817
|| 35 || 1.704
|-
|
|| 47 || 1.800
|| 42= || 1.783
|| 49 || 1.831
|-
|
|| 48= || 1.801
|| 41 || 1.753
|| 33 || 1.693
|-
|
|| 48= || 1.801
|| 51 || 1.847
|| 69 || 1.944
|-
|
|| 50 || 1.803
|| 46 || 1.813
|| 46 || 1.820
|-
|
|| 51 || 1.809
|| 45 || 1.809
|| 50 || 1.843
|-
|
|| 52 || 1.832
|| 44 || 1.797
|| 51 || 1.846
|-
|
|| 53 || 1.838
|| 66 || 1.932
|| 57= || 1.877
|-
|
|| 54 || 1.839
|| 56 || 1.873
|| 54 || 1.863
|-
|
|| 55 || 1.840
|| 49 || 1.831
|| 45 || 1.804
|-
|
|| 56 || 1.841
|| 71 || 1.964
|| 44 || 1.794
|-
|
|| 57 || 1.849
|| 63 || 1.916
|| 72 || 1.958
|-
|
|| 58 || 1.850
|| 72 || 1.970
|| 79 || 2.040
|-
|
|| 59 || 1.863
|| 62 || 1.915
|| 60= || 1.891
|-
|
|| 60 || 1.865
|| 52 || 1.848
|| 41 || 1.752
|-
|
|| 61 || 1.876
|| 64 || 1.919
|| 56 || 1.875
|-
|
|| 62= || 1.882
|| 78 || 2.008
|| 78 || 2.011
|-
|
|| 62= || 1.882
|| 59= || 1.909
|| 71 || 1.950
|-
|
|| 64 || 1.889
|| 73 || 1.982
|| 68 || 1.941
|-
|
|| 65= || 1.895
|| 55 || 1.868
|| 66 || 1.930
|-
|
|| 65= || 1.895
|| 59= || 1.909
|| 59 || 1.885
|-
|
|| 67 || 1.903
|| 61 || 1.912
|| 64= || 1.920
|-
|
|| 68 || 1.908
|| 65 || 1.927
|| 53 || 1.861
|-
|
|| 69 || 1.911
|| 68 || 1.945
|| 74 || 1.978
|-
|
|| 70 || 1.916
|| 54 || 1.864
|| 47 || 1.824
|-
|
|| 71 || 1.938
|| 80= || 2.017
|| 85 || 2.070
|-
|
|| 72 || 1.945
|| 83 || 2.028
|| 81 || 2.049
|-
|
|| 73 || 1.947
|| 85 || 2.033
|| 73 || 1.974
|-
|
|| 74 || 1.969
|| 79 || 2.015
|| 83 || 2.057
|-
|
|| 75= || 1.973
|| 93 || 2.074
|| 95= || 2.116
|-
|
|| 75= || 1.973
|| 76= || 1.998
|| 57= || 1.877
|-
|
|| 77 || 1.976
|| 75 || 1.997
|| 75 || 1.991
|-
|
|| 78 || 1.982
|| 80= || 2.017
|| 91 || 2.087
|-
|
|| 79 || 1.988
|| 88 || 2.044
|| 90 || 2.085
|-
|
|| 80 || 1.989
|| 105 || 2.140
|| 86= || 2.074
|-
|
|| 81= || 1.990
|| 82 || 2.024
|| 76 || 1.992
|-
|
|| 81= || 1.990
|| 74 || 1.992
|| 80 || 2.041
|-
|
|| 83 || 1.992
|| 94 || 2.075
|| 99= || 2.135
|-
|
|| 84 || 1.995
|| 70 || 1.963
|| 63 || 1.905
|-
|
|| 85 || 1.996
|| 98 || 2.108
|| 92 || 2.090
|-
|
|| 86= || 2.001
|| 58 || 1.892
|| 52 || 1.850
|-
|
|| 86= || 2.001
|| 90 || 2.062
|| 103 || 2.158
|-
|
|| 88 || 2.005
|| 84 || 2.029
|| 88 || 2.078
|-
|
|| 89 || 2.010
|| 100= || 2.114
|| 104 || 2.166
|-
|
|| 90 || 2.020
|| 95 || 2.083
|| 77 || 2.003
|-
|
|| 91 || 2.028
|| 76= || 1.998
|| 93 || 2.094
|-
|
|| 92 || 2.031
|| 97 || 2.095
|| 107 || 2.188
|-
|
|| 93 || 2.033
|| 69 || 1.995
|| 67 || 1.934
|-
|
|| 94 || 2.046
|| 107 || 2.149
|| 101= || 2.157
|-
|
|| 95 || 2.065
|| 89 || 2.054
|| 95= || 2.116
|-
|
|| 96 || 2.067
|| 91 || 2.068
|| 97 || 2.121
|-
|
|| 97 || 2.071
|| 67 || 1.936
|| 70 || 1.948
|-
|
|| 98 || 2.083
|| 87 || 2.042
|| 86= || 2.074
|-
|
|| 99 || 2.085
|| 102 || 2.121
|| 110 || 2.209
|-
|
|| 100 || 2.089
|| 112 || 2.202
|| 98 || 2.131
|-
|
|| 101 || 2.091
|| 86 || 2.034
|| 84 || 2.066
|-
|
|| 102 || 2.094
|| 115 || 2.239
|| 108 || 2.201
|-
|
|| 103 || 2.098
|| 113 || 2.205
|| 114 || 2.245
|-
|
|| 104 || 2.116
|| 109 || 2.154
|| 116 || 2.276
|-
|
|| 105 || 2.125
|| 96 || 2.093
|| 106 || 2.182
|-
|
|| 106 || 2.139
|| 111 || 2.195
|| 115 || 2.267
|-
|
|| 107 || 2.140
|| 100= || 2.114
|| 82 || 2.050
|-
|
|| 108 || 2.144
|| 103= || 2.123
|| 105 || 2.169
|-
|
|| 109 || 2.146
|| 120 || 2.310
|| 117= || 2.287
|-
|
|| 110 || 2.156
|| 99 || 2.113
|| 101= || 2.157
|-
|
|| 111 || 2.184
|| 119 || 2.291
|| 124 || 2.343
|-
|
|| 112 || 2.193
|| 118 || 2.290
|| 117= || 2.287
|-
|
|| 113 || 2.213
|| 106 || 2.146
|| 112 || 2.215
|-
|
|| 114 || 2.231
|| 110 || 2.184
|| 113 || 2.243
|-
|
|| 115 || 2.254
|| 108 || 2.151
|| 111 || 2.211
|-
|
|| 116 || 2.259
|| 117 || 2.285
|| 94 || 2.111
|-
|
|| 117 || 2.269
|| 124 || 2.371
|| 119 || 2.288
|-
|
|| 118 || 2.283
|| 123 || 2.344
|| 123 || 2.317
|-
|
|| 119 || 2.288
|| 125 || 2.376
|| 128 || 2.443
|-
|
|| 120 || 2.303
|| 116 || 2.254
|| 125 || 2.375
|-
|
|| 121 || 2.309
|| 114 || 2.219
|| 109 || 2.202
|-
|
|| 122 || 2.316
|| 103= || 2.123
|| 99= || 2.135
|-
|
|| 123 || 2.332
|| 92 || 2.069
|| 89 || 2.082
|-
|
|| 124 || 2.334
|| 130 || 2.445
|| 135 || 2.553
|-
|
|| 125 || 2.339
|| 127 || 2.417
|| 129 || 2.471
|-
|
|| 126 || 2.342
|| 126 || 2.397
|| 130 || 2.481
|-
|
|| 127 || 2.350
|| 133 || 2.490
|| 131 || 2.485
|-
|
|| 128 || 2.437
|| 121 || 2.334
|| 120 || 2.300
|-
|
|| 129 || 2.440
|| 122 || 2.337
|| 121 || 2.307
|-
|
|| 130 || 2.465
|| 128 || 2.430
|| 126 || 2.413
|-
|
|| 131 || 2.470
|| 129 || 2.434
|| 132 || 2.506
|-
|
|| 132 || 2.494
|| 136 || 2.555
|| 136 || 2.567
|-
|
|| 133 || 2.552
|| 138 || 2.610
|| 143 || 2.699
|-
|
|| 134 || 2.576
|| 143 || 2.669
|| 145 || 2.775
|-
|
|| 135 || 2.578
|| 135 || 2.553
|| 139 || 2.628
|-
|
|| 136 || 2.591
|| 132 || 2.489
|| 134 || 2.538
|-
|
|| 137 || 2.612
|| 140 || 2.620
|| 137 || 2.572
|-
|
|| 138 || 2.615
|| 147 || 2.797
|| 146 || 2.828
|-
|
|| 139 || 2.631
|| 131 || 2.457
|| 127 || 2.424
|-
|
|| 140 || 2.655
|| 137 || 2.589
|| 138 || 2.608
|-
|
|| 141 || 2.687
|| 141 || 2.637
|| 142 || 2.672
|-
|
|| 142 || 2.709
|| 145 || 2.700
|| 141 || 2.650
|-
|
|| 143 || 2.725
|| 146 || 2.712
|| 147 || 2.865
|-
|
|| 144 || 2.729
|| 144 || 2.694
|| 140 || 2.646
|-
|
|| 145 || 2.785
|| 149 || 2.843
|| 150 || 2.959
|-
|
|| 146 || 2.786
|| 134 || 2.527
|| 122 || 2.316
|-
|
|| 147 || 2.789
|| 150 || 2.868
|| 152 || 2.973
|-
|
|| 148 || 2.798
|| 152 || 2.934
|| 149 || 2.936
|-
|
|| 149 || 2.806
|| 139 || 2.613
|| 133 || 2.526
|-
|
|| 150 || 2.911
|| 148 || 2.813
|| 144 || 2.729
|-
|
|| 151 || 2.930
|| 156 || 3.166
|| 157 || 3.258
|-
|
|| 152 || 2.942
|| 151 || 2.923
|| 151 || 2.962
|-
|
|| 153 || 2.971
|| 142 || 2.660
|| 148 || 2.927
|-
|
|| 154 || 3.007
|| 153 || 2.936
|| 153 || 3.043
|-
|
|| 155 || 3.021
|| 155 || 3.131
|| 155 || 3.237
|-
|
|| 156 || 3.125
|| 158 || 3.211
|| 158 || 3.302
|-
|
|| 157 || 3.157
|| 159 || 3.257
|| 161 || 3.487
|-
|
|| 158 || 3.166
|| 157 || 3.196
|| 156 || 3.243
|-
|
|| 159 || 3.184
|| 160 || 3.363
|| 160 || 3.447
|-
|
|| 160 || 3.275
|| 154 || 2.993
|| 154 || 3.049
|-
|
|| 161 || 3.356
|| 161 || 3.371
|| 162 || 3.539
|-
|
|| 162 || 3.394
|| 162 || 3.407
|| 159 || 3.411
|-
|
|| 163 || 3.554

3.2. 2010-2019년 GPI 순위 (표)

👆

좌우로 밀어서 보기

국가	2019년 순위	2019년 점수	2018년 순위	2018년 점수	2017년 순위	2017년 점수	2016년 순위	2016년 점수	2015년 순위	2015년 점수	2014년 순위	2014년 점수	2013년 순위	2013년 점수	2012년 순위	2012년 점수	2011년 순위	2011년 점수	2010년 순위	2010년 점수
	55=	1.867	49	1.823	47	1.823	53	1.858	42	1.701	52=	1.849	47	1.822	42	1.734	50	1.829	43	1.715

3.3. 2007-2009년 GPI 순위 (표)

👆

좌우로 밀어서 보기

2009년 순위	2009년 점수	2008년 순위	2008년 점수	2007년 순위	2007년 점수
1	1.202	4	1.350	2	1.363
2=	1.217	2	1.333	3	1.377
2=	1.217	3	1.343	1	1.357
4	1.225	1	1.176
5	1.252	10	1.449	10	1.483
6	1.269	13	1.468	7	1.478
7	1.272	5	1.358	5	1.413
8	1.311	11	1.451	8=	1.481
9=	1.322	8	1.432	6	1.447
9=	1.322	16	1.491	15	1.539
11	1.328	17	1.501	13	1.524
12	1.333	6	1.410	4	1.396
13	1.341	9	1.446
14	1.348	7	1.412	8=	1.481
15	1.359	15	1.485	11	1.498
16=	1.392	14	1.475	12	1.523
16=	1.392	33	1.694	30=	1.702
18	1.393	12	1.465	14	1.526
19	1.476	27	1.652	25	1.664
20	1.481	18=	1.576	16	1.568
21	1.520	25	1.612	22	1.641
22	1.531	22	1.607	20	1.620
23	1.533	29	1.673	29	1.692
24	1.539	18=	1.576	17	1.571
25	1.557	21	1.606	24	1.661
26	1.561	38	1.721	37	1.744
27	1.575	18=	1.576	18	1.575
28	1.577	30	1.683	21	1.633
29	1.578	34	1.701	30=	1.702
30	1.579	36	1.707	34=	1.729
31	1.591	24	1.611	26	1.682
32	1.599	31	1.687	27	1.683
33	1.627	32	1.691	32	1.719
34	1.643	46	1.792	42	1.786
35	1.647	49	1.801	49	1.898
36	1.648	28	1.653	33	1.724
37	1.652	44	1.779	36	1.731
38	1.661	35	1.702	28	1.684
39	1.664	37	1.720	34=	1.729
40=	1.667	26	1.616	19	1.611
40=	1.667	42	1.745	38	1.747
42	1.680	45	1.786	46	1.818
43	1.687	39=	1.723	43	1.788
44	1.698	47=	1.797	39	1.762
45	1.701	51	1.810
46	1.710	61	1.927	58	1.967
47	1.711	73	2.024	68	2.038
48	1.737	52	1.847	51	1.915
49	1.741	60	1.926	67	2.030
50	1.755	66	1.974	75	2.089
51	1.758	55	1.878	56	1.952
52	1.761	39=	1.723	40	1.765
53	1.765	50	1.803	50	1.909
54=	1.773	69	1.987	73	2.068
54=	1.773	39=	1.723	47	1.848
56	1.775	57	1.903	54	1.936
57	1.778	54	1.867	44	1.791
58	1.779	53	1.856	53	1.930
59=	1.798	47=	1.797	45	1.798
59=	1.798	58=	1.919	57	1.966
61=	1.801	64	1.964	71=	2.059
61=	1.801	58=	1.919	66	2.020
63	1.811	62=	1.954	48	1.893
64	1.832	65	1.969	63	1.997
65	1.841	77	2.042	64	2.003
66	1.851	56	1.895	52	1.923
67	1.853	68	1.983	78	2.111
68	1.856	62=	1.954	59	1.968
69	1.881	74	2.025	61=	1.995
70	1.890	82	2.069	74	2.071
71	1.905	81	2.062
72	1.912	43	1.770	41	1.766
73	1.916	70	1.997	55	1.946
74	1.921	67	1.981	60	1.980
75=	1.925	83	2.091	71=	2.059
75=	1.925	79	2.044
77	1.939
78	1.951	85	2.110	84	2.181
79	1.972	80	2.046	70	2.056
80	1.984	71	2.011	65	2.017
81	1.990	78	2.043	69	2.052
82	2.010	84	2.096	80	2.150
83	2.015	97	2.227	96	2.317
84	2.018	72	2.018	61=	1.995
85	2.022	90	2.168	83	2.173
86	2.027	76	2.030
87	2.035	98	2.230	94	2.286
88	2.039	87	2.119	82	2.170
89	2.040	88	2.155
90	2.045	86	2.118	86=	2.219
91	2.046
92	2.049	75	2.027	77	2.106
93	2.059	95	2.224	88	2.223
94	2.068	89	2.163	89	2.244
95	2.073	92	2.182	76	2.093
96	2.086	99	2.238
97	2.098
98	2.103	94	2.194
99	2.104	105	2.341	97	2.320
100	2.105	110	2.364	112	2.587
101	2.110	102	2.302
102	2.111	96	2.226	81	2.164
103	2.140	114	2.391	104	2.489
104	2.167	108	2.357	90	2.246
105	2.179	91	2.179	85	2.197
106=	2.202	117	2.417
106=	2.202	111	2.377	110	2.542
108	2.209	93	2.191	79	2.125
109	2.211	100	2.274	86=	2.219
110	2.212	112	2.378	107	2.503
111	2.218	103	2.328	93	2.285
112	2.265	104	2.335	98	2.390
113	2.266	119	2.429	91	2.258
114=	2.327	101	2.287	101	2.448
114=	2.327	113	2.385	100	2.428
116	2.330	109	2.362
117	2.342	122	2.451	113	2.638
118	2.353	118	2.424	105	2.491
119	2.363	106	2.352	95	2.309
120	2.381	123	2.505	102	2.453
121	2.389	115	2.403	92	2.272
122	2.422	107	2.355	109	2.530
123	2.437	116	2.412	99	2.399
124	2.478	120	2.435
125	2.485	125	2.584	111	2.575
126	2.501	126	2.590	108	2.524
127	2.529
128	2.551	121	2.439	103	2.479
129	2.602	129	2.724	117	2.898
130	2.645	130	2.757	116	2.770
131	2.717	133	2.850
132	2.718	132	2.840	114	2.662
133	2.733	134	2.857
134=	2.736
134=	2.736	124	2.513	106	2.495
136	2.750	131	2.777	118	2.903
137	2.859	127	2.694	115	2.697
138	2.880	135	3.007
139	2.888	128	2.707
140	2.922	138	3.189	120	3.182
141	3.035	136	3.052	119	3.033
142	3.257	139	3.293
143	3.285	137	3.126
144	3.341	140	3.514	121	3.437

3.4. 2008-2019년 GPI 순위 (표, 일본어)

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국가	2019년 순위	2019년 점수	2018년 순위	2018년 점수	2017년 순위	2017년 점수	2016년 순위	2016년 점수	2015년 순위	2015년 점수	2014년 순위	2014년 점수	2013년 순위	2013년 점수	2012년 순위	2012년 점수	2011년 순위	2011년 점수	2010년 순위	2010년 점수	2009년 순위	2009년 점수	2008년 순위	2008년 점수
일본	9	1.369	8	1.381	10	1.377	9	1.374	5	1.315	6	1.330	4	1.309	4	1.346	4	1.333	3	1.328	4	1.330	4	1.325

4. 대한민국과 세계 평화 지수

세계 평화 지수는 전 유엔 사무총장 코피 아난, 전 핀란드 대통령이자 2008년 노벨 평화상 수상자인 마르티 아티사리, 달라이 라마, 데스몬드 투투 대주교, 무함마드 유누스, 지미 카터 전 미국 대통령을 포함한 많은 주요 국제 인물들로부터 정치적 프로젝트로서 지지를 받았다.

컬럼비아 대학교의 제프리 삭스는 "GPI는 폭력과 갈등에 낭비되는 막대한 자원에 대한 세계의 관심을 끌어내는 선구적인 작업을 계속하고 있다"고 말했다. 오스트레일리아 국립대학교의 일부 사람들은 GPI 보고서가 "평화, 폭력 및 전쟁 동향에 대한 최신이자 가장 포괄적인 세계적 데이터"를 제시하고 "장기적인 평화와 관련된 통계적 요인에 대한 세계 최고의 분석뿐만 아니라 일상적인 폭력과 전쟁이 세계 경제에 미치는 거시경제적 영향에 대한 경제 분석"을 제공한다고 말한다.

5. 세계 평화 지수에 대한 비판 및 논란

세계 평화 지수는 군사력 관련 지표 비중이 높아 군사력이 강한 국가에 불리하게 작용할 수 있다는 비판이 제기된다. 이코노미스트(The Economist)는 군사력 지출 가중치에 대해 "다른 국가(주로 미국)가 방위를 책임져 주기 때문에 평화를 누리는 '무임승차' 국가에 유리하게 작용할 수 있다"고 지적했다.

또한, 여성과 아동에 대한 폭력 관련 지표가 포함되지 않아 사회 내부의 평화 수준을 제대로 반영하지 못한다는 비판도 있다. 미국의 사회학자 리앤 아이즐러(Riane Eisler)는 크리스천 사이언스 모니터(Christian Science Monitor) 기고에서 이집트의 여성 성기 절제 관행, 중국 여성의 가정폭력 피해, 유럽의 심각한 가정폭력 등을 예로 들며, 이러한 중요 평가 항목이 누락된 것은 지표의 정확성에 심각한 문제를 야기한다고 비판했다.

세계 평화 지수는 “안전·안심”, “인구 10만 명당 살인자 수”, “흉악 범죄 발생률” 등 일반인이 참고하기 쉬운 항목과 “무기 수출입량, 핵무기 및 전차 보유 수 등”과 같이 일반 시민에게 생소한 항목을 모두 포함한다. 따라서 세계 평화 지수는 “세계 치안 순위”와는 다르다. 예를 들어, 일본보다 세계 평화 지수가 높은 국가라도 싱가포르를 제외하면 일본보다 인구당 살인 사건 수가 많다. 반면, 사우디아라비아처럼 폭력 범죄 수준은 낮지만 무기 수입, 군사비, 잠재적 테러 위험, 주변국과의 긴장, 인권 문제 등으로 인해 지수가 낮은 경우도 있다.

경제 평화 연구소(IEP)의 방법론은 전쟁 및 평화에 대한 학술 연구보다는 국제기구에 더 큰 영향을 미쳤다는 평가를 받는다.