Dal Forum economico mondiale (WEF), Rapporto sul divario di genere (2023) è stato annunciato.
L'"indice del divario di genere" utilizzato nel rapporto è una rappresentazione numerica del divario di genere in ciascun paese. Prende un valore compreso tra 0 e 1 e più il punteggio è vicino a 1, minore è il divario di genere. Il rapporto copre 146 paesi, ma il Giappone è al 125° posto, in calo di 9 posizioni rispetto all'anno precedente.
Questa volta ho appreso per la prima volta che esiste un tale indice nelle notizie. Ho colto l'occasione per studiare il Gender Gap Index, visualizzare/riassumere l'indice e analizzare se l'indice è correlato agli indicatori nazionali (PIL, rapporto maschi-femmine, ecc.).
Visualizza l'indice del divario di genere per regione e paese
Innanzitutto, ho colorato la mappa per mostrare l'indice (punteggio) del divario di genere (completo) dei 146 paesi target.
L'intervallo dei punteggi è (0,405 - 0,912). Poiché sia il valore medio che quello mediano sono 0,711, non ci sono paesi con valori di indice estremamente bassi (vicini a 0) e il valore medio è più vicino a 1 che a 0, quindi significa che il divario di genere è piccolo complessivamente?
Guardando la mappa, sembra che ci siano valori grandi e piccoli tra le regioni, anche se non è chiaro.
Pertanto, ecco un grafico del punteggio di ciascun paese suddiviso per regione*. La barra verticale blu rappresenta il punteggio medio per quella regione e il paese di interesse è etichettato (classifica, nome del paese).
*I territori qui classificati sono suddivisi nei gruppi definiti nel "Gender Gap Report" di cui sopra.
Da questa figura possiamo vedere quanto segue.
- L'Europa, a cui appartengono molti paesi, ha punteggi relativamente alti, con Islanda, Norvegia e Finlandia nel Nord Europa al 1°, 2° e 3° posto.
- L'Afghanistan, in fondo, ha un punteggio estremamente basso rispetto ad altri paesi.
- In media, i punteggi per il Medio Oriente/Nord Africa e l'Asia meridionale sono bassi.
- Anche la Corea del Sud (105°) e la Cina (107°), entrambe vicine al Giappone, hanno punteggi bassi.
Sembra esserci una notevole differenza tra regioni e paesi nell'indice.
introdotto sopra L'indice del divario di genere viene calcolato assegnando un punteggio al divario di genere compreso tra 0 e 1 per quattro sottocategorie (economia, istruzione, salute e politica) e calcolando la media di questi punteggi. In linea con il rapporto, vengono utilizzate le seguenti notazioni:
Elenco delle sottocategorie
economico : Partecipazione Economica e Opportunità
formazione scolastica : Livello di istruzione
salute : Salute e Sopravvivenza
politica : Empowerment politico
Mostra la distribuzione dei punteggi per le quattro sottocategorie, incluso il Gender Gap Index.
Possiamo vedere che le distribuzioni sono molto diverse tra le categorie. Per l'istruzione e la sanità, la maggior parte dei paesi è distribuita vicino a 1, ma per la politica, la coda è a destra intorno a 0,1.
Per quanto riguarda i paesi target, sembra che il divario di genere sia piccolo nell'istruzione e nella sanità e che il divario di genere sia ampio nella politica.
Per vedere la differenza tra le categorie di ogni paese, ho disegnato un "trama parallelo" che collega i valori di ogni paese con una linea. Le linee sono colorate per regione.
Guardando questo grafico Si può leggere che c'è una grande variazione nei punteggi per "politica", e alla fine sembra che i punteggi per "politica" contribuiscano notevolmente all'indice del divario di genere.
Il Giappone è al 138° posto con un punteggio di 0,057 per “politica”. I fattori di punteggio politico includono il rapporto tra donne parlamentari e se in passato ci sono stati o meno primi ministri donne.
Quali fattori sono associati al Gender Gap Index?
Quindi, quali fattori possono spiegare la variazione dell'indice del divario di genere tra i paesi?
Il rapporto elenca i seguenti indicatori come indicatori generali per ciascun paese.
Metriche generali
Rapporto di genere (numero di donne/numero di uomini) : Rapporto tra popolazione e sesso (%, femmine/maschi)
Tasso di crescita della popolazione (2021/2020) : Tasso di crescita della popolazione (%)
PIL pro capite : PIL pro capite ($ 1000)
popolazione : Popolazione totale
Questi dati sono ottenuti principalmente dalla Banca Mondiale. Nell'analisi che segue, utilizzeremo valori logaritmici comuni per "PIL pro capite" e "popolazione".
Esaminiamo la correlazione tra questi quattro indicatori e il Gender Gap Index (comprese le sottocategorie). Tuttavia, per quanto riguarda quest'ultimo, come accennato in precedenza, alcune distribuzioni sono distorte, quindi utilizzeremo la trasformazione logit*.
In altre parole, esamineremo la correlazione per le seguenti combinazioni.
20 combinazioni totali:
"Y (indice del divario di genere, sottocategoria) 5" × "X (indice generale) 4"
*Alcuni valori originali sono 0 o 1, ma quando si esegue la trasformazione logit, vengono convertiti in valori leggermente maggiori di 0 e leggermente inferiori a 1.
In JMP, se specifichi Y e X sopra nella piattaforma Screening risposta, puoi visualizzare un report che riepiloga le statistiche per tutte le combinazioni.
Il rapporto seguente elenca tutte le combinazioni di Y e X in ordine decrescente di R-quadrato.
Guardando la R-quadrato, non ci sono combinazioni significativamente più grandi. La più grande combinazione di istruzione e PIL pro capite ha un R-quadrato di circa 0,41 e un coefficiente di correlazione di circa 0,64.
Selezionare il rapporto combinato che si desidera esaminare in modo più dettagliato e dal pulsante triangolo rosso a sinistra di "Screening risposta" Relazioni bivariate per elementi selezionati Selezionare per visualizzare il report Relazioni bivariate (una linea retta che si adatta a un grafico a dispersione).
Più alto è il PIL pro capite, più alto è il punteggio relativo all'istruzione. Tuttavia, va notato che ci sono paesi con PIL basso ma punteggi alti e la retta di regressione non riesce a spiegare la loro relazione.
Riprenderò solo la relazione tra l'indice del divario di genere e gli indicatori generali. Nessuna delle relazioni è molto alta quando si guarda alla R-quadrato.
Considerando che questi indicatori possono essere spiegati da molteplici fattori, condurremo un'analisi di regressione multipla utilizzando l'indice del divario di genere come variabile obiettivo* e gli indicatori (PIL, rapporto maschi-femmine, ecc.) come variabili esplicative. Allo stesso tempo, applicheremo e confronteremo anche modelli che includono la regione come fattore.
* In precedenza, l'indice del divario di genere è stato trasformato in logit, ma la distribuzione di questo indice non cambia molto anche se viene lasciato così com'è, quindi per chiarezza utilizzeremo i valori così come sono senza trasformazione.
Ecco i risultati di un'analisi che utilizza il modello di adattamento di JMP.
- Il modello a 4 parametri in basso a sinistra è un report quando 4 indicatori sono usati come variabili esplicative. Quando il livello di significatività del test è impostato al 5%, il PIL, il rapporto tra i sessi e la popolazione sono significativi.
- Il modello a 5 parametri in basso a destra è un report in cui "regione" è utilizzata come variabile esplicativa per quattro indicatori. "Regione" è altamente significativa e qui è significativo solo il PIL.
L'inclusione di "regioni" aumenta i gradi di libertà R-quadrato aggiustati da 0,258 a 0,410.
Semplificando ulteriormente il modello a 5 parametri rimuovendo i fattori non significativi si ottiene il seguente modello a 2 parametri: In questo caso, il rapporto di contribuzione aggiustato per il grado di libertà è 0,407, che è quasi lo stesso del modello a 5 parametri.
In questo modello, "regione" e "PIL pro capite" spiegano circa il 44% dell'indice del divario di genere. Ci sono altri fattori sociali e fattori specifici del paese che possono essere considerati come fattori del divario di genere, quindi se i due fattori incidono per circa il 44%, penso che possa essere ragionevolmente spiegato. .
Come aumentare l'indice del divario di genere in Giappone
Infine, per il modello a due parametri creato questa volta, ho espresso il valore previsto dell'indice del divario di genere del Giappone come un "profilo di previsione".
Il punteggio previsto sarebbe 0,73 (intervallo di confidenza al 95% da 0,704 a 0,756). D'altra parte, il punteggio giapponese effettivo è 0,647.
Se appartieni alla regione dell'Asia orientale-Pacifico e il tuo PIL pro capite (logaritmo) è 1,61 Sebbene il punteggio medio sia 0,73 e l'intervallo di confidenza al 95% sia (0,704-0,756), il punteggio del Giappone (0,647) è inferiore all'intervallo di confidenza inferiore. Quindi non va molto bene. "IL Fare di più per colmare il divario di genere Per favore, lavoraci su".
Come abbiamo visto nelle analisi fino ad ora, aumentare la percentuale di donne che partecipano alla politica sembra essere una questione immediata per aumentare l'indice di divario di genere. L'attuale partito al governo, il Partito Liberal Democratico, si è prefissato l'obiettivo di aumentare la percentuale di parlamentari donne al 30% nei prossimi 10 anni, ma cosa accadrà?
di Naohiro Masukawa (JMP Giappone)
