はてなキーワード: Belizeとは
異次元の少子化対策が求められている、岸田令和日本である。しかし、具体的には、どのような対策が有効なのか。
対策の効果を測定するためにも、出生率と結びつきが強く、しかも、分かりやすい指標が求められている。
そこで、今回は、世界経済フォーラムが発表する、ジェンダー・ギャップ・ランキングに注目したい。
ジェンダー開発学の分野では、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が高い国で、ジェンダー平等が達成され、
女性が子育てと社会進出を両立しやすく、結果的に、少子化も改善されていることが知られている。
日本の少子化対策についての記事の中で、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の低迷と、
例えば、次の記事では、題名の中にジェンダー・ギャップ・ランキングの順位と出生数が盛り込まれている。
ジェンダーギャップ121位、出生数90万人以下の日本で、女性たちの未来への備えとは
https://woman.nikkei.com/atcltrc/blog/shirakawatouko/post/dddad1acb2e14d2a9ad1acb2e1cd2a4b/
更に、次の記事では、ジェンダー分野の専門家の対談の中で、GDPや労働生産性と共に出生率、そして、
ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の恥ずかしさについての問題が指摘されている。
ジェンダー指数から、いわゆる、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が計算される。
上野千鶴子×酒井順子「単身世帯は38%、最も多い家族の姿に。1985年から86年は『女・女格差』元年。女性が3分割された結果、中高年女性単身者の貧困が生まれた」
酒井 2022年の日本のジェンダー指数は、世界146ヵ国中116位。それを永田町のおじさんたちは、恥ずかしいとは思っていないんでしょうね。国際会議に出席する日本代表が男性だけでも平気でいられる。
酒井 出生率も落ちる一方。出生率が高いのは、共働きでケアの公共化がされている場合だと海外ではデータがはっきり出ているのに、なぜ変えようとしないのでしょう。
上野 おじさんたちが合理的選択をしないのは、ホモソーシャルな組織文化を守りたいからだとしか私には思えません。ホモソーシャルな集団のなかで、男として認められたい。そのためには自己犠牲もいとわない。
上で紹介したような関連性の指摘のみならず、実際に、ジェンダー・ギャップ・ランキングや、
類似する、ジェンダー・ギャップを示す指標と、少子化の関係性の分析もなされている。
https://news.yahoo.co.jp/byline/shirakawatoko/20211029-00265552
日本のジェンダーギャップと少子化。この二つはリンクしているとずっと言い続けてきた。日本は世界経済フォーラムが算出するジェンダーギャップ指数では156カ国中120位と先進国では最下位。下から数えた方が早い。先進国に限ってはジェンダーギャップ指数と出生率がリンクしていることがOECD(経済協力開発機構)の分析でわかっている。
2020年4月の内閣府政策統括官(経済社会システム担当)の資料には、「ジェンダーギャップ指数が高い(男女格差が少ない)ほど、出生率は高まる傾向」を示すグラフが掲載されている【図1】。女性が社会進出をすると一旦は少子化になるが、その後回復するかどうかは、ジェンダーギャップをいかに埋めるかにかかっている。
ところが、冒頭のツイートの図にあった通り、他の先進国では事情が違います。女性の社会進出と出生率が相関関係にあるのです。なぜかというと、女性の社会進出と子育てが、トレードオフの関係になっていないからです!
子どもが生まれたら、パートナーたる男性も、当事者としてしっかり家事育児にコミットします。これだけでも、女性の負担はケタ違いでしょう。みての通り、男性の家事育児の負担割合が高い国ほど、出生率が高いのがわかります(我が国は定位置の左下)。
しかし、ジェンダー・ギャップ・ランキングの話をすると、クソリプと呼ばれる意見が寄せられたり、
指標のことに異論を挟む声も、少なくない。そこで今回は、改めて白黒はっきりつけ、
ジェンダー・ギャップ・ランキングが少子化を説明できる、卓越した指標であることを示す。
Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data
ジェンダー・ギャップ・ランキングは、次の、同じ2020年のデータを使う。
https://www.weforum.org/reports/gender-gap-2020-report-100-years-pay-equality/
どちらにも掲載されている、153か国のデータを使って、ジェンダー・ギャップ・ランキングと、
Country Name | GGIRank | GGIScore | Fertility rate, total (births per woman)2020 |
Iceland | 1 | 0.877 | 1.72 |
Norway | 2 | 0.842 | 1.48 |
Finland | 3 | 0.832 | 1.37 |
Sweden | 4 | 0.82 | 1.66 |
Nicaragua | 5 | 0.804 | 2.349 |
New Zealand | 6 | 0.799 | 1.61 |
Ireland | 7 | 0.798 | 1.63 |
Spain | 8 | 0.795 | 1.23 |
Rwanda | 9 | 0.791 | 3.873 |
Germany | 10 | 0.787 | 1.53 |
Latvia | 11 | 0.785 | 1.55 |
Namibia | 12 | 0.784 | 3.349 |
Costa Rica | 13 | 0.782 | 1.555 |
Denmark | 14 | 0.782 | 1.67 |
France | 15 | 0.781 | 1.83 |
Philippines | 16 | 0.781 | 2.777 |
South Africa | 17 | 0.78 | 2.401 |
Switzerland | 18 | 0.779 | 1.46 |
Canada | 19 | 0.772 | 1.4 |
Albania | 20 | 0.769 | 1.4 |
United Kingdom | 21 | 0.767 | 1.56 |
Colombia | 22 | 0.758 | 1.737 |
Moldova | 23 | 0.757 | 1.77 |
Trinidad and Tobago | 24 | 0.756 | 1.631 |
Mexico | 25 | 0.754 | 1.905 |
Estonia | 26 | 0.751 | 1.58 |
Belgium | 27 | 0.75 | 1.55 |
Barbados | 28 | 0.749 | 1.628 |
Belarus | 29 | 0.746 | 1.382 |
Argentina | 30 | 0.746 | 1.911 |
Cuba | 31 | 0.746 | 1.5 |
Burundi | 32 | 0.745 | 5.177 |
Lithuania | 33 | 0.745 | 1.48 |
Austria | 34 | 0.744 | 1.44 |
Portugal | 35 | 0.744 | 1.4 |
Slovenia | 36 | 0.743 | 1.6 |
Uruguay | 37 | 0.737 | 1.477 |
Netherlands | 38 | 0.736 | 1.55 |
Serbia | 39 | 0.736 | 1.48 |
Poland | 40 | 0.736 | 1.38 |
Jamaica | 41 | 0.735 | 1.358 |
Bolivia | 42 | 0.734 | 2.651 |
Lao PDR | 43 | 0.731 | 2.541 |
Australia | 44 | 0.731 | 1.581 |
Zambia | 45 | 0.731 | 4.379 |
Panama | 46 | 0.73 | 2.344 |
Zimbabwe | 47 | 0.73 | 3.545 |
Ecuador | 48 | 0.729 | 2.051 |
Bulgaria | 49 | 0.727 | 1.56 |
Bangladesh | 50 | 0.726 | 2.003 |
Luxembourg | 51 | 0.725 | 1.37 |
Cabo Verde | 52 | 0.725 | 1.908 |
United States | 53 | 0.724 | 1.6375 |
Singapore | 54 | 0.724 | 1.1 |
Romania | 55 | 0.724 | 1.6 |
Mozambique | 56 | 0.723 | 4.713 |
Chile | 57 | 0.723 | 1.537 |
Honduras | 58 | 0.722 | 2.394 |
Ukraine | 59 | 0.721 | 1.217 |
Croatia | 60 | 0.72 | 1.48 |
Bahamas, The | 61 | 0.72 | 1.394 |
Madagascar | 62 | 0.719 | 3.918 |
Slovak Republic | 63 | 0.718 | 1.57 |
Israel | 64 | 0.718 | 2.9 |
Uganda | 65 | 0.717 | 4.693 |
Peru | 66 | 0.714 | 2.216 |
Venezuela, RB | 67 | 0.713 | 2.23 |
Tanzania | 68 | 0.713 | 4.795 |
Bosnia and Herzegovina | 69 | 0.712 | 1.359 |
North Macedonia | 70 | 0.711 | 1.3 |
Montenegro | 71 | 0.71 | 1.75 |
Kazakhstan | 72 | 0.71 | 3.13 |
Botswana | 73 | 0.709 | 2.836 |
Georgia | 74 | 0.708 | 1.971 |
Thailand | 75 | 0.708 | 1.341 |
Italy | 76 | 0.707 | 1.24 |
Suriname | 77 | 0.707 | 2.371 |
Czechia | 78 | 0.706 | 1.71 |
Mongolia | 79 | 0.706 | 2.9 |
El Salvador | 80 | 0.706 | 1.819 |
Russian Federation | 81 | 0.706 | 1.505 |
Ethiopia | 82 | 0.705 | 4.243 |
Eswatini | 83 | 0.703 | 2.89 |
Greece | 84 | 0.701 | 1.34 |
Indonesia | 85 | 0.7 | 2.194 |
Dominican Republic | 86 | 0.7 | 2.303 |
Vietnam | 87 | 0.7 | 1.955 |
Lesotho | 88 | 0.695 | 3.049 |
Cambodia | 89 | 0.694 | 2.381 |
Malta | 90 | 0.693 | 1.13 |
Cyprus | 91 | 0.692 | 1.328 |
Brazil | 92 | 0.691 | 1.649 |
Kyrgyz Republic | 93 | 0.689 | 3 |
Azerbaijan | 94 | 0.687 | 1.7 |
Brunei Darussalam | 95 | 0.686 | 1.796 |
Cameroon | 96 | 0.686 | 4.543 |
Liberia | 97 | 0.685 | 4.174 |
Armenia | 98 | 0.684 | 1.575 |
Senegal | 99 | 0.684 | 4.454 |
Paraguay | 100 | 0.683 | 2.497 |
Nepal | 101 | 0.68 | 2.055 |
Sri Lanka | 102 | 0.68 | 2 |
Fiji | 103 | 0.678 | 2.495 |
Malaysia | 104 | 0.677 | 1.818 |
Hungary | 105 | 0.677 | 1.56 |
China | 106 | 0.676 | 1.281 |
Ghana | 107 | 0.673 | 3.623 |
Korea, Rep. | 108 | 0.672 | 0.837 |
Kenya | 109 | 0.671 | 3.397 |
Belize | 110 | 0.671 | 1.999 |
Sierra Leone | 111 | 0.668 | 4.08 |
India | 112 | 0.668 | 2.051 |
Guatemala | 113 | 0.666 | 2.484 |
Myanmar | 114 | 0.665 | 2.174 |
Mauritius | 115 | 0.665 | 1.44 |
Malawi | 116 | 0.664 | 3.995 |
Timor-Leste | 117 | 0.662 | 3.247 |
Angola | 118 | 0.66 | 5.371 |
Benin | 119 | 0.658 | 5.048 |
United Arab Emirates | 120 | 0.655 | 1.46 |
Japan | 121 | 0.652 | 1.34 |
Kuwait | 122 | 0.65 | 2.14 |
Maldives | 123 | 0.646 | 1.712 |
Tunisia | 124 | 0.644 | 2.114 |
Guinea | 125 | 0.642 | 4.489 |
Vanuatu | 126 | 0.638 | 3.778 |
Papua New Guinea | 127 | 0.635 | 3.274 |
Nigeria | 128 | 0.635 | 5.309 |
Burkina Faso | 129 | 0.635 | 4.869 |
Turkiye | 130 | 0.635 | 1.917 |
Bhutan | 131 | 0.635 | 1.433 |
Algeria | 132 | 0.634 | 2.942 |
Bahrain | 133 | 0.629 | 1.832 |
Egypt, Arab Rep. | 134 | 0.629 | 2.96 |
Qatar | 135 | 0.629 | 1.816 |
Gambia, The | 136 | 0.628 | 4.777 |
Tajikistan | 137 | 0.626 | 3.237 |
Jordan | 138 | 0.623 | 2.873 |
Mali | 139 | 0.621 | 6.035 |
Togo | 140 | 0.615 | 4.323 |
Mauritania | 141 | 0.614 | 4.455 |
Cote d'Ivoire | 142 | 0.606 | 4.472 |
Morocco | 143 | 0.605 | 2.353 |
Oman | 144 | 0.602 | 2.687 |
Lebanon | 145 | 0.599 | 2.103 |
Saudi Arabia | 146 | 0.599 | 2.465 |
Chad | 147 | 0.596 | 6.346 |
Iran, Islamic Rep. | 148 | 0.584 | 1.708 |
Congo, Dem. Rep. | 149 | 0.578 | 6.206 |
Syrian Arab Republic | 150 | 0.567 | 2.798 |
Pakistan | 151 | 0.564 | 3.555 |
Iraq | 152 | 0.53 | 3.551 |
Yemen, Rep. | 153 | 0.494 | 3.886 |
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マヤの話し。どうなんだろうか。
ネイチャーに掲載されたからって、ほんとかどうか分からない、こんな世の中では..。何が本当かは、分からないね。
http://www.yucatanliving.com/news/yucatan-news-26
15 Year Old Discovers Hidden Mayan City
A fifteen year old from Quebec has used satellite photos, Mayan astronomy and his own intuition to solve some questions about the placement of Mayan cities and to discover a new city. William Gadoury loves everything Mayan and was studying Mayan constellations when he overlayed a constellation map on a map of the Yucatan Peninsula. He discovered that the known cities, like Chichen Itza and Uxmal, were exactly lined up with the stars in major Mayan constellations. Using this same map and thought process, he noticed that the third star in the 23rd constellation he was studying was missing. He found satellite images from space agencies, including NASA, JAXA (from Japan) and Google Earth, and discovered a third city where the third star of the constellation said it would be. He has named this city, as yet unexplored on the ground, K'aak Chi, or Mouth of Fire. The lost city has a pyramid that is 86 meters high, as well as 30 other visible (from the photos) structures. It is on the border with Belize. This young man is hoping to go to the International Science Fair in Brazil in 2017 but is lacking in the necessary funds.