Vom Weltwirtschaftsforum (WEF), Bericht über die Kluft zwischen den Geschlechtern (2023) wurde angekündigt.
Der im Bericht verwendete „Gender Gap Index“ ist eine numerische Darstellung des Geschlechtergefälles in jedem Land. Der Wert liegt zwischen 0 und 1, und je näher der Wert bei 1 liegt, desto geringer ist der Geschlechterunterschied. Der Bericht deckt 146 Länder ab, Japan liegt jedoch auf Platz 125, 9 Plätze weniger als im Vorjahr.
Diesmal habe ich zum ersten Mal erfahren, dass es in den Nachrichten einen solchen Index gibt. Ich nutzte diese Gelegenheit, um den Gender Gap Index zu studieren, den Index zu visualisieren/zusammenzufassen und zu analysieren, ob der Index mit nationalen Indikatoren (BIP, Verhältnis von Männern zu Frauen usw.) zusammenhängt.
Visualisieren Sie den Gender-Gap-Index nach Region und Land
Zuerst habe ich die Karte eingefärbt, um den (umfassenden) Gender-Gap-Index (Score) der 146 Zielländer anzuzeigen.
Der Wertebereich liegt zwischen 0,405 und 0,912. Da sowohl der Durchschnitts- als auch der Medianwert bei 0,711 liegen, gibt es keine Länder mit extrem niedrigen Indexwerten (nahe 0) und der Durchschnittswert liegt näher bei 1 als bei 0, was bedeutet, dass der Geschlechterunterschied gering ist gesamt?
Wenn man sich die Karte ansieht, sieht es so aus, als gäbe es große und kleine Werte zwischen den Regionen, obwohl dies nicht klar ist.
Deshalb finden Sie hier eine Darstellung der Punktzahl jedes Landes, aufgeschlüsselt nach Regionen*. Der blaue vertikale Balken stellt die durchschnittliche Punktzahl für diese Region dar und das Land, das Sie interessiert, ist beschriftet (Rang, Ländername).
*Die hier klassifizierten Gebiete sind in die im oben genannten „Gender Gap Report“ definierten Gruppen unterteilt.
Aus dieser Abbildung können wir Folgendes erkennen.
- Europa, zu dem viele Länder gehören, weist relativ hohe Werte auf, wobei Island, Norwegen und Finnland in Nordeuropa auf den Plätzen 1, 2 und 3 liegen.
- Afghanistan, das Schlusslicht, weist im Vergleich zu anderen Ländern einen extrem niedrigen Wert auf.
- Im Durchschnitt sind die Werte für den Nahen Osten/Nordafrika und Südasien niedrig.
- Südkorea (105.) und China (107.), die beide in der Nähe von Japan liegen, weisen ebenfalls niedrige Werte auf.
Es scheint einen erheblichen Unterschied zwischen den Regionen und Ländern im Index zu geben.
oben vorgestellt Der Gender Gap Index wird berechnet, indem der Geschlechterunterschied zwischen 0 und 1 für vier Unterkategorien (Wirtschaft, Bildung, Gesundheit und Politik) bewertet und diese Werte gemittelt werden. Passend zum Bericht wird folgende Schreibweise verwendet:
Liste der Unterkategorien
wirtschaftlich : Wirtschaftliche Teilhabe und Chancen
Ausbildung : Bildungsstand
Gesundheit :Gesundheit und Überleben
Politik : Politische Ermächtigung
Zeigt die Verteilung der Bewertungen für die vier Unterkategorien, einschließlich des Gender Gap Index.
Wir können sehen, dass die Verteilungen zwischen den Kategorien sehr unterschiedlich sind. Bei Bildung und Gesundheit liegt die Verteilung in den meisten Ländern bei etwa 1, bei der Politik hingegen liegt die Verteilung nach rechts bei etwa 0,1.
In Bezug auf die Zielländer scheint die Kluft zwischen den Geschlechtern im Bildungs- und Gesundheitswesen gering und in der Politik groß zu sein.
Um den Unterschied zwischen den Kategorien jedes Landes zu erkennen, habe ich einen „Parallelplot“ gezeichnet, der die Werte jedes Landes durch eine Linie verbindet. Die Linien sind nach Region gefärbt.
Schauen Sie sich diese Grafik an Daraus lässt sich ablesen, dass es große Unterschiede bei den Werten für „Politik“ gibt, und letztlich scheint es, dass die Werte für „Politik“ einen großen Beitrag zum Geschlechterunterschiedsindex leisten.
Japan belegt mit einem Wert von 0,057 für „Politik“ den 138. Platz. Zu den politischen Bewertungsfaktoren zählen der Anteil weiblicher Abgeordneter im Parlament und die Frage, ob es in der Vergangenheit weibliche Premierminister gab oder nicht.
Welche Faktoren sind mit dem Gender Gap Index verbunden?
Welche Faktoren können also für die Unterschiede im Geschlechterunterschiedsindex zwischen den Ländern verantwortlich sein?
Der Bericht listet die folgenden Indikatoren als allgemeine Indikatoren für jedes Land auf.
Allgemeine Kennzahlen
Geschlechterverhältnis (Anzahl Frauen/Anzahl Männer) : Geschlechterverhältnis in der Bevölkerung (%, weiblich/männlich)
Bevölkerungswachstumsrate (2021/2020) : Bevölkerungswachstumsrate (%)
Das BIP pro Kopf : BIP pro Kopf (1000 $)
Bevölkerung : Gesamtbevölkerung
Diese Daten werden hauptsächlich von der Weltbank bezogen. In der folgenden Analyse verwenden wir gemeinsame logarithmische Werte für „BIP pro Kopf“ und „Bevölkerung“.
Lassen Sie uns die Korrelation zwischen diesen vier Indikatoren und dem Gender Gap Index (einschließlich Unterkategorien) untersuchen. Bei Letzterem sind jedoch, wie oben erwähnt, einige Verteilungen verzerrt, weshalb wir die Logit-Transformation* verwenden.
Mit anderen Worten, wir werden uns die Korrelation für die folgenden Kombinationen ansehen.
Insgesamt 20 Kombinationen:
„Y (Gender Gap Index, Unterkategorie) 5“ × „X (allgemeiner Index) 4“
*Einige Originalwerte sind 0 oder 1, aber bei der Logit-Transformation werden sie in Werte umgewandelt, die etwas größer als 0 und etwas kleiner als 1 sind.
Wenn Sie in JMP oben in der Response Screening-Plattform Y und X angeben, können Sie einen Bericht anzeigen, der Statistiken für alle Kombinationen zusammenfasst.
Der folgende Bericht listet alle Kombinationen von Y und X in absteigender Reihenfolge des R-Quadrats auf.
Betrachtet man das R-Quadrat, gibt es keine Kombinationen, die wesentlich größer sind. Die größte Kombination aus Bildung und Pro-Kopf-BIP hat einen R-Quadrat von etwa 0,41 und einen Korrelationskoeffizienten von etwa 0,64.
Wählen Sie den Kombinationsbericht aus, den Sie genauer untersuchen möchten, und klicken Sie auf die Schaltfläche mit dem roten Dreieck links neben „Response Screening“. Bivariate Beziehungen für ausgewählte Elemente Wählen Sie diese Option aus, um den Bericht „Bivariate Beziehungen“ anzuzeigen (eine gerade Linie, die an ein Streudiagramm angepasst ist).
Je höher das Bruttoinlandsprodukt pro Kopf ist, desto höher lässt sich der Wert im Bereich Bildung ablesen. Es ist jedoch zu beachten, dass es Länder mit niedrigem BIP, aber hohen Werten gibt und die Regressionslinie ihren Zusammenhang nicht erklären kann.
Ich werde nur auf die Beziehung zwischen dem Gender-Gap-Index und allgemeinen Indikatoren eingehen. Keine der Beziehungen ist sehr hoch, wenn man das R-Quadrat betrachtet.
In Anbetracht der Tatsache, dass diese Indikatoren durch mehrere Faktoren erklärt werden können, werden wir eine multiple Regressionsanalyse durchführen, wobei wir den Gender Gap Index als Zielvariable* und Indikatoren (BIP, Männer-Frauen-Verhältnis usw.) als erklärende Variablen verwenden. Gleichzeitig werden wir auch Modelle anwenden und vergleichen, die die Region als Faktor berücksichtigen.
* Zuvor wurde der Gender Gap-Index logit-transformiert, aber die Verteilung dieses Index ändert sich nicht wesentlich, selbst wenn sie so belassen wird. Aus Gründen der Klarheit werden wir die Werte daher unverändert ohne Transformation verwenden.
Hier sind die Ergebnisse einer Analyse mit dem Fit-Modell von JMP.
- Das 4-Parameter-Modell unten links ist ein Bericht, bei dem 4 Indikatoren als erklärende Variablen verwendet werden. Wenn das Signifikanzniveau des Tests auf 5 % festgelegt ist, sind BIP, Geschlechterverhältnis und Bevölkerung signifikant.
- Das 5-Parameter-Modell unten rechts ist ein Bericht, bei dem „Region“ als erklärende Variable für vier Indikatoren verwendet wird. „Region“ ist von hoher Bedeutung, und hier ist nur das BIP von Bedeutung.
Das Einbeziehen von „Regionen“ erhöht den an die Freiheitsgrade angepassten R-Quadrat von 0,258 auf 0,410.
Eine weitere Vereinfachung des 5-Parameter-Modells durch Entfernen unbedeutender Faktoren ergibt das folgende 2-Parameter-Modell: In diesem Fall beträgt das um den Freiheitsgrad angepasste Beitragsverhältnis 0,407, was fast dem 5-Parameter-Modell entspricht.
In diesem Modell erklären „Region“ und „BIP pro Kopf“ etwa 44 % des Gender-Gap-Index. Es gibt andere soziale Faktoren und länderspezifische Faktoren, die als Faktoren für die Kluft zwischen den Geschlechtern betrachtet werden können. Wenn also die beiden Faktoren etwa 44 % ausmachen, kann dies meiner Meinung nach einigermaßen erklärt werden. .
So erhöhen Sie den Geschlechterunterschiedsindex in Japan
Schließlich habe ich für das dieses Mal erstellte Zwei-Parameter-Modell den vorhergesagten Wert des japanischen Geschlechterunterschiedsindex als „Vorhersageprofil“ ausgedrückt.
Der vorhergesagte Wert würde 0,73 betragen (95 %-Konfidenzintervall 0,704 bis 0,756). Andererseits liegt der tatsächliche japanische Wert bei 0,647.
Wenn Sie zur Region Ostasien-Pazifik gehören und Ihr Pro-Kopf-BIP (Logarithmus) 1,61 beträgt Obwohl der durchschnittliche Wert bei 0,73 liegt und das 95 %-Konfidenzintervall (0,704-0,756) beträgt, liegt der Wert Japans (0,647) unter dem unteren Konfidenzintervall. Es ist also nicht sehr gut. "Der Mehr tun, um die Kluft zwischen den Geschlechtern zu schließen Bitte arbeiten Sie daran.“
Wie wir in den bisherigen Analysen gesehen haben, scheint die Erhöhung des Anteils von Frauen in der Politik ein dringendes Anliegen zu sein, um den Gender-Gap-Index zu erhöhen. Die derzeitige Regierungspartei, die Liberaldemokratische Partei, hat sich zum Ziel gesetzt, den Anteil weiblicher Abgeordneter in den nächsten zehn Jahren auf 30 % zu erhöhen, aber was wird passieren?
von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
