요 전날 세계 경제 포럼 (WEF)에서, 성별 갭에 관한 보고서 (2023) 가 발표되었습니다.
리포트에서 사용되고 있는 「젠더 갭 지수」는, 각국에 있어서의 남녀 격차를 수치화한 것입니다. 0~1까지의 값을 취해, 스코어가 1에 가까울수록 남녀 격차는 작은 것을 나타냅니다. 리포트에서는 146개국을 대상으로 하고 있습니다만, 무려 일본은 125위로, 전년에 비해 9랭크다운하고 있습니다.
이번 뉴스에서 이러한 지표가 있다는 것을 처음으로 알았습니다. 모처럼의 기회이므로 젠더 갭 지수에 대해 공부해, 지표의 가시화/요약, 지수와 나라의 지표(GDP, 남녀비등)가 관계하는지에 대해 분석해 보았습니다.
지역별, 국가별 성별 갭 지수 시각화
우선, 대상이 되는 146국의 (종합적인) 젠더 갭 지수(스코어)를 지도에 색을 붙여 나타내 보았습니다.
점수 범위는 (0.405 - 0.912)입니다. 평균, 중앙값 모두 0.711이므로, 극단적으로 지수의 값이 작은(0에 가까운) 나라는 없고 평균치가 0보다 1에 가깝기 때문에, 전체적으로 남녀간 차이는 작다고 하는 것일까요.
지도를 보면 분명하지는 않지만 지역 사이에 값이 크거나 작은 것처럼 보입니다.
따라서 지역별*로 나누어 각국의 점수를 플롯한 그림을 나타냅니다. 파란색 세로 막대는 해당 지역의 평균 점수를 나타내며 주목할 국가에는 레이블(순위, 국가 이름)이 표시됩니다.
* 여기서 분류한 지역은 위의 "젠더 갭에 관한 리포트"에 정의된 그룹으로 나뉩니다.
이 그림에서 다음과 같은 것을 알 수 있습니다.
- 많은 나라가 속한 유럽은 비교적 점수가 높고 북유럽 아이슬란드, 노르웨이, 핀란드가 상위 1,2,3위를 차지하고 있다.
- 최하위 아프가니스탄은 다른 나라에 비해 극단적으로 점수가 낮다.
- 평균적으로 보면 중동/북아프리카, 남아시아 점수가 낮아지고 있다.
- 일본에서 가까운 한국(105위)과 중국(107위)도 점수가 낮아지고 있다.
나름대로 지수에 지역간, 국가간의 차이가 있는 것 같습니다.
위에서 소개한 젠더 갭 지수는 4개의 하위 카테고리(경제, 교육, 건강, 정치)에 대한 남녀 격차를 0~1로 스코어화하고, 이들 스코어의 단순 평균에 의해 산출되고 있습니다. 보고서에 따라 다음은 다음과 같이 표기됩니다.
하위 카테고리 목록
경제 : Economic Participation and Opportunity
교육 : Educational Attainment
건강 : Health and Survival
정치 : Political Empowerment
성별 간격 지수를 포함하여 네 개의 하위 카테고리에 대한 점수 분포를 나타냅니다.
범주간에 분포가 크게 다르다는 것을 알 수 있습니다. 교육과 건강에 관해서는 대부분의 나라가 1의 가까이에 분포하고 있습니다만, 정치에 대해서는 0.1당을 중심으로 오른쪽으로 밑단을 당기고 있습니다.
대상으로 한 나라에 대해서, 현재로서는 교육과 건강에 대해서는 남녀 격차가 작고, 정치에 관해서는 남녀 격차가 큰 것 같습니다.
각국의 카테고리간의 차이를 보기 위해서, 각국의 값을 꺾은선으로 묶은 「병렬 플롯」을 그려 보았습니다. 꺾은선은 지역에서 색으로 구분되어 있습니다.
이 그래프를 보면 "정치"에 관한 스코어의 편차는 큰 것이 읽혀지고 결국 "정치"의 스코어가 젠더 갭 지수에 크게 기여하고 있는 것 같습니다.
일본의 "정치"에 대한 점수는 0.057에서 138위입니다. 정치의 스코어 요소로서는, 의원의 여성 비율이나 역대 총리에 여성이 있는지 등이 있기 때문에, 여성 의원의 비율이 낮은, 과거에 여성 총리는 없는 것이 일본은 마이너스 요소가 되어 버립니다.
성별 갭 지수와 관련된 요소는?
그렇다면 젠더 갭 지수의 편차는 국가의 어떤 요소에서 설명할 수 있는가?
보고서는 국가별 일반 지표(General Indicator)로 다음과 같은 지표를 제공합니다.
일반적인 지표
남녀 비율(여성 수/남성 수) : Population Sex Ratio (%, female/male)
인구 증가율(2021년/2020년) : Population Growth Rate (%)
1인당 GDP : GDP per capita ($1000)
인구 : Total Population
이러한 데이터는 주로 세계은행(World Bank)에서 입수합니다. 이 후 분석할 때 "1인당 GDP"와 "인구"에 대해서는 상용 로그를 이용한 값을 이용합니다.
이 네 가지 지표와 성별 간격 지수(하위 카테고리 포함) 간의 상관 관계를 살펴보겠습니다. 단, 후자에 대해서는, 전술한 바와 같이 분포가 치우쳐 있는 것도 있기 때문에, 모두 로짓 변환을 행한 것을 이용합니다*.
즉, 다음 조합에 대해 상관 관계를 살펴 보겠습니다.
총 20개의 조합:
"Y(젠더 갭 지수, 하위 카테고리) 5개" × "X(일반 지표) 4개"
* 원래의 값이 0이나 1인 것이 몇개 있습니다만, 로짓 변환할 때는, 0보다 조금만 큰 값, 1보다 조금 작은 값으로 해 변환하고 있습니다.
JMP에서 '응답 스크리닝' 플랫폼에서 위의 Y와 X를 지정하면 모든 조합에 대해 통계를 요약한 보고서를 볼 수 있습니다.
아래의 보고서는 모든 Y, X 조합에 대해 R2승이 큰 순서로 나열한 것입니다.
R2승을 보면, 두드러져 커지는 조합은 없습니다. 가장 큰 것은 교육×1인당 GDP의 조합으로 R2승은 0.41 정도, 상관계수로 하면 약 0.64입니다.
자세히 알아보고 싶은 조합의 보고서를 선택하고 '응답 스크리닝' 왼쪽의 빨간색 삼각형 버튼에서 [선택한 항목의 이변량 관계] 을 선택하면 '이변량 관계' 보고서(산점도에 직선을 맞춘 것)가 표시됩니다.
1인당 GDP가 높을수록 교육에 대한 점수가 상승하는 상관관계를 읽을 수 있습니다. 그러나 GDP가 낮아도 점수는 높은 나라도 있으며, 회귀 직선에서는 그 관계를 설명할 수 없다는 점에 주의가 필요하다.
성별 간격 지수와 일반적인 지표 간의 관계만 픽업해 봅니다. R2승을 보면 어떤 관계도 그리 높지 않습니다.
이러한 지표의 복합적 요인으로 설명할 수 있을지도 모른다고 생각해, 젠더 갭 지수를 목적 변수*, 지표(GDP, 남녀비등)를 설명 변수로 한 중회귀 분석을 실시해 보겠습니다. 아울러 지역도 요인으로서 더한 모델도 맞추어 비교해 보겠습니다.
*전에, 젠더 갭 지수는 로짓 변환하고 있었습니다만, 이 지표에 대해서는 그대로라도 그다지 분포는 변하지 않기 때문에, 알기 쉬움으로부터 여기에서는 변환하지 않는 그대로의 값을 이용합니다.
JMP의 「모델의 적합」을 사용해 분석을 실시한 결과를 나타냅니다.
- 왼쪽 하단의 4개 매개변수 모델은 4개의 지표를 설명 변수로 만들 때의 보고서입니다. 검정의 유의 수준 5%로 했을 때 GDP, 남녀비, 인구의 3개가 유의하게 되어 있습니다.
- 오른쪽 하단의 5 매개 변수 모델은 네 개의 지표와 지역 "을 설명 변수로했을 때의 보고서입니다. "지역"이 고도로 유의하게되고, 여기에서는 GDP만 유의하게 되어 있습니다.
"지역"을 포함하여 자유도 조정된 R2승은 0.258에서 0.410으로 상승합니다.
게다가 5파라미터 모델에 대해서, 유의하지 않은 요인을 삭제해 심플한 모델로 하면, 다음의 2파라미터 모델이 됩니다. 이 때의 자유도 조정된 기여율은 0.407이 되어, 5 파라미터 모델과 거의 변하지 않습니다.
이 모델에서는 "지역"과 "1인당 GDP"에서 성별 갭 지수의 약 44%를 설명할 수 있습니다. 그 밖에도 젠더 갭의 요인으로서는 다른 사회적인 요인, 나라 특유의 요인 등을 생각할 수 있을 것 같기 때문에, 2개의 요인으로 44%정도라면, 뭐 그렇게 설명할 수 있을까라고 하는 느낌입니다 .
일본의 젠더 갭 지수를 높이려면
마지막으로, 이번에 작성한 2 파라미터 모델에 대해서, 일본의 젠더 갭 지수의 예측치를 「예측 프로파일」로 표현해 보았습니다.
점수 예측값은 0.73(95% 신뢰 구간 0.704~0.756)입니다. 반면 실제 일본 점수는 0.647입니다.
동아시아·태평양 지역에 속하고 있어 1인당 GDP(대수)가 1.61이면 점수의 평균은 0.73으로 95% 신뢰 구간은 (0.704~0.756)인데, 일본 점수(0.647)는 신뢰 구간의 하한보다 작다. 그래서 별로 좋지 않네요. "지 헨더 갭의 해소에 더 허리를 넣어 일해주세요 "라고도 말하는 것 같습니다.
지금까지의 분석에서 보았듯이 젠더 갭 지수를 높이려면 여성의 정치 참여 비율을 늘리는 것이 당면의 과제가 될 것 같습니다. 현재의 여당인 자민당에서는 향후 10년간 여성 의원 비율을 30%까지 끌어올리는 것을 목표로 내걸고 있습니다만, 과연 어떻게 될까요?
by 마스카와 나오히로(JMP Japan)
