2. OECD 加盟国
現在、OECDの加盟国は以下の38か国となっています。

EU 加盟国（22か国）
ドイツ、フランス、イタリア、オランダ、ベルギー、ルクセンブルク、フィンランド、スウェーデン、オーストリア、デンマーク、スペイン、ポルトガル、ギリシャ、アイルランド、チェコ、ハンガリー、ポーランド、スロヴァキア、エストニア、スロベニア、ラトビア、リトアニア

その他（16か国）
日本、イギリス、アメリカ合衆国、カナダ、メキシコ、オーストラリア、ニュージーランド、スイス、ノルウェー、アイスランド、トルコ、韓国、チリ、イスラエル、コロンビア、コスタリカ

この中で、出生率が2.9のイスラエルも、再び入れて計算した。

相関係数は-0.06になった。

かろうじて、順位と出生率の関係が負という結果が出たが、やはりOECD 諸国の中でも、明らかに比較の難しい、

遠い文化圏の国を同時に比較している、無理な計算があることは否定できない。

OECD 諸国のうち、日本と文化的に近い国での相関係数

そこで、日本と、現在の日本と文化的に近い韓国、北米、ヨーロッパ、オセアニアの国々だけを残して、

再計算する。OECD 諸国のうち、コスタリカ、コロンビア、チリ、イスラエル、トルコを除いた。

計算すると、相関係数は、-0.43になった。

良好な結果ではあるが、やはり、比較の難しい国を含めている可能性がある。

経済的な規模も、少子化問題対策の参考にするために、揃えて考える。

残った国の中から、更に、G20にも含まれている国だけを残して計算する。

OECD 諸国のうち、日本と文化的に近く、経済的規模も近い国での相関係数

OECD 諸国とは、次の国々である。

G20に関する基礎的なQ＆A
https://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/ec/page25_001040.html

問．G20とは何ですか？
　G20とは、G7（フランス、米国、英国、ドイツ、日本、イタリア、カナダ、欧州連合（EU）（G7の議長国順））に加え、アルゼンチン、豪州、ブラジル、中国、インド、インドネシア、メキシコ、韓国、ロシア、サウジアラビア、南アフリカ、トルコ（アルファベット順）の首脳が参加する枠組です。G20の会議には、G20 メンバー以外の招待国や国際機関などが参加することもあります。

比較して、最終的に、次の国々を残した。

北欧がない問題が残るものの、妥当な組み合わせであり、日本の少子化対策にも役立つと考えられる。

Country Name	GGIRank	GGIScore	Fertility rate, total (births per woman)2020
Germany	10	0.787	1.53
France	15	0.781	1.83
Canada	19	0.772	1.4
United Kingdom	21	0.767	1.56
Mexico	25	0.754	1.905
Australia	44	0.731	1.581
United States	53	0.724	1.6375
Italy	76	0.707	1.24
Korea, Rep.	108	0.672	0.837
Japan	121	0.652	1.34

上の国で計算すると、相関係数は-0.71となった。

結果的に、日本と、文化も経済規模も近い国々の間で計算すると、非常に強い相関があると分かった。

ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が、低くなる国ほど、合計特殊出生率も低く、順位が高くなる国ほど、

出生率も高くなることが分かる。

まとめ

ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が、少子化の指標として卓越していることが、

今回の計算でも示すことができた。

日本のジェンダー・ギャップ・ランキングの順位は、2020年は121位に低迷している。

岸田が、ジェンダー・ギャップを改善することで、少子化対策として、異次元の効果を持つことが期待できる。

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■少子化対策 指標としてのジェンダー・ギャップ・ランキングの卓越について(1)

はじめに

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。

少子化とジェンダー・ギャップ・ランキング

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、

少子化の関連性が議論される。

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」
【連載】酒井順子の大人は知りたいことばかり：女、家族、社会はどう変わった？＜後編＞
https://fujinkoron.jp/articles/-/7486?page=5

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。

上野　でもこのままだと、日本はジリ貧になりますよ。一人当たりGDP（国内総生産）の順位も、労働生産性も低下しています。

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。

ジェンダー格差の解消が最高の少子化対策（前編）
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。

「男女差別がなくなると、少子化も改善するよ」というデータを示すと、なぜ反論(クソリプ含む)が押し寄せるのか？
https://comemo.nikkei.com/n/nd4de034b8a25

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。

データ

合計特殊出生率は、次の2020年のデータを使う。

Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data
https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.TFRT.IN

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。

Global Gender Gap Report 20 20
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、

少子化のつながりの強さを確認する。

Country Name	GGIRank	GGIScore	Fertility rate, total (births per woman)20 20
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