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はてなキーワード: 合計特殊出生率とは
https://anond.hatelabo.jp/20230530182341
これ昔から思ってた
不動産価格も半年遅れくらいで追従、これで土地転がししてた人らがバタバタ倒れたのは有名なんだけど
大企業はこの負債だけでは即死せず、かといって公表せず、爆弾を抱えたままゾンビのように生き残っていた
だから一般人にとってバブル崩壊はどこか他人事だった、株価が4年前に戻っただけだからね
例えば日本人の給料のピークが1997年だった、新聞の発行部数も1997年がピークだ
だから個人的には元増田の言う「90年代後半は暗かった」というのは分からない
エンタメも元気だった
例えばFF7発売が1997年だし、アムラーが流行ったのもこの頃、ジブリはもののけ姫を出したし、ハリウッドではインデペンデンス・デイやロストワールド、スピード2が出た年だ
北海道拓殖銀行、山一證券、日本長期信用銀行、日本債券信用銀行が破綻した
ただ、この頃からITバブルが始まっていたこともあり、若者や子供にとってはそんな暗い時代ではなかったと思う
ノストラダムスの大予言に夢中だったのは確かだけどそれはベクトルが違う
じゃあいつ頃日本が暗くなったかといえば、2002年頃から徐々にだと思う
ITバブルが崩壊し、金融政策がうまく行かず、バブル崩壊の負債と金融危機の負債が小出しで爆発した関係で低迷したし
回復してきたかと思ったら2005年に会社法が成立し、会社が健全化する中で膿を出しつつ低迷した
ちなみに2005年に合計特殊出生率が最低をマークしている、ここらへんがどん底だと思う
この頃は小泉政権時代だ、まさに聖域なき構造改革で、膿を出して2007年くらいにはようやく回復したんだが
2008年のリーマンショックと2011年の東日本大震災で追い打ちをされた（これがなかったらどうなってたんだろう）
海外でもゴタゴタあり、結果2002年〜2014年あたりの殆どのタイミングで暗い時代が続いた
そして実は2014年以降、つまりアベノミクスのタイミングでは世界的に平穏で少しずつ回復して行っていたわけだが
まあコロナで全部壊されて今に至る
そもそもオスというものは子供が確実に自分の子じゃない可能性があるから、子育ては女に任せて他に子供を作るってのが一般的らしいと知った
ただ、人間がなぜ繁栄したかという話では、一夫一妻制だったからだというものもある（二足歩行で食べ物を運べるメリット＋一夫一妻制がマッチしたという説）
つまり人間は「一夫多妻制を前提として浮気することで成立してきた」という最初から矛盾した存在なんだと思う
子供が一族に増えることがそもそも是だったし、産んだところでちゃんと育つかも賭けだったわけだから、実質村ぐるみで男が女をばんばん孕ませるみたいな、多夫多妻状態だったわけだ
翻って現代、村という単位が消え、子供を産んだら確実に負債になる状況で、強固な一夫一妻制が成立してしまっている
もちろんそれは人間社会にとって理想なのかもしれないが、「理想状態では成立しない」というものは既にいくつか知っているはずだ
今の世論や政策は「理想状態にしたら子供は増えるだろう」と未だに夢を見ている
科学や医療は発展するし、農業・工業という労働集約産業主体だったし、戦争もあったりでとにかく人を増やす時代が続いた
ここで先進国は軒並み合計特殊出生率2.0を割り始め、そこから2.0に回復している国はほぼ無いと言っていい
移民を入れてすらそれなんだ
つまり先進国は緩やかに絶滅しようとしているし、途上国もいずれそのフェーズを迎えるはずである
中国やインドですらそうなんだから、これは大地震よりも隕石の落下よりも恐ろしいことだ
1800年より前を旧時代、1800年〜1970年をボーナスタイム、1970年〜20xx年は絶滅期としたら
ボーナスタイムの再現は無理でも、せめて旧時代を研究して一部でも再現しなきゃならないのではないかと思う
どっちも嫌は通用しない
あるいは人類が絶滅の道を選ぶ可能性もあるが、というか割りと選択しそう
2015年、2016年に何があったかズバリ答えられる人居ないのか？
2002年 50万人
2016年 40万人
2019年 30万人
2022年 25万人
ちょっと調べたが
2016年から大統領が変わり、少子化対策をかなり強めにやったとあった
それが裏目に出てるふしがあるな
女性が結構わがままっていうのはあるみたい、でもそれって昔からそうだろうしここ8年の話じゃないよなあ？
お金がないっていうのは調べきれなかった、1人あたりのGDPはどんどん伸びてるし
結婚に対するハードルが高すぎるというのはあるらしい、でもそもそも富裕層ですら子供をあまり作ってない現実が有るので経済問題以外なのかもしれない
最近ようやく結婚というのを諦めるというか意識しないようになってきた
それは年齢がというのもあるけど、諦めて女遊びを始めた結果、「結婚は普通するもの」という思考ロックが外れたのかもしれない
あるいは酸っぱい葡萄になっているのかもしれないが
恋愛は気持ち悪くないんだ、子作りも素晴らしいものだと思う、それらは今でも是非したい
恋愛も子育ても基本的には夫婦間に閉じていて、あるいは一族の間で閉じている問題なはずなのに
たぶんそこが一番気持ち悪い
要はプロトコルだ
それがないと揉めるだろうし、社会ー一族ー夫婦ー子というものを結びつけるのに必要な設計だったと分かる
それは社会・一族・パートナーに対する宣誓であり、それをしているから一人前に認められるというのも分かる
翻って現代を考えると、個々人はうまく社会と結びつけは作られているし、一族というのはもう希薄だ
じゃあ結婚って何なんだ？
若者の言う「結婚したい」というのはあくまで「好きなパートナーと共同生活したい」であって、結婚制度のことは言ってないだろう
昔と意味合いがぜんぜん違う
こんなこと言うのは私だけではなく
https://honkawa2.sakura.ne.jp/1520.html
よく見ると、日本、韓国、あとイタリアとか、少子化で有名な国ほどちゃんと真面目に結婚していることがわかる（ちゃんと調べたわけじゃないけど）
（※追記：婚外子率と合計特殊出生率をプロットしてみた、まぁまぁの相関？ https://i.ibb.co/fF7shLM/2023-05-26-21-13-28.png）
まあそれは今はいいけど
＿＿＿＿＿
「フランスは婚外子の社会保障が厚い」みたいなブコメあるだけど
同じ認識で
日本も個人メインの制度設計に変化させるべきじゃない？、って書きたかった
フランスほどとは言わないけどさ
鶏が先か卵が先かなんだけど、おかげで結婚制度に縛られてしまってる
何か問題があったときに「会社がどうにかしろ」か「家族がどうにかしろ」で、責任丸投げにするやつ
年取るとこういうのに一回は直面すると思うんだけど、その度に意味わからん・キモいってなる
現代人がそれだけ個人主義になってるのに、制度や責任の所在が追いついてない格好なんだと思う
こういうの10年以上前からこれは認識していて、その時は単に日本が遅れているからだと思ってたんだけど
一向に変わる様子がないし、韓国も似た所あるから民族性・宗教性なところがあるんだろうか？と疑っている
自分が独身で経営者だから余計に強く感じるのかもしれないけど、徐々にそのズレは大きくなっているはず
あと、離婚する時の係争とか見ると「結婚って一体なんなんだ？？」ってなるからオススメしたい
百歩譲って、結婚を自然現象のような「そういうもの」と捉えても良いんだけど、じゃあ何で子供作る前に必ず結婚するの？ってところが気味悪いと感じる
まるでそれはイスラム教徒が「そりゃ毎日お祈りするだろ」って言ってるような感じで
ただ20代後半ではそんな発想に至らないよね、捻くれ者の自分ですらそんな考えなかったし知らなかった
「なんか良いもの」「なんか皆が祝福してくれるもの」「皆が喜ぶ」「ハッピーエンド」
そういうイメージだったから、制度や社会的位置づけなんて考えなかった
わかるかな、一度そういうのって疑いはじめると「怖い、気持ち悪い」が出るんだよ
ゲシュタルト崩壊に近い
ただ数人と名前のついていない関係を築いているだけ、ここ2年ちょい
まあそういうところだよね
＿＿＿＿＿
もうちょい考えてみたけど
結婚って「愛し合ってない男女における一族同士の契約」と見ると非常にしっくり来ると気づいた
今の「愛し合った男女における個人間の契約」としての結婚ってソレ要る？？と思ってしまう
もちろん細かいメリットはあるんだろうけど、二人に閉じてみればやはりエンゲージリング程度のものだと思う
夫婦別姓なんかも、そもそも嫌なら結婚しなくてよくね？くらいに思えてしまう
何なら「子供は結婚してから作るもので、じゃないと社会的な信用が落ちる」みたいな風潮は少子化に加担してないか
だから色々考えると「結婚の仕組みって今何かの役に立ってるの？」ってなって「気持ち悪い風習・制度」という見え方になってしまう
結婚は良いぞ、みたいな記事なんかも、それって恋人でもできるくない？って思えるし
まるで結婚したら何か二人の関係が変わるかのような幻想が未だに強く根付いてしまってることに危惧する（昔はあったんだろうけど）
ああそうか、ここ5年くらいで自分が
シングルマザー、シングルファザー、奥さん3人目で子供7人居るイケメン爺さん（子供同士は仲良い）
みたいな人と知り合ったからこういう考え出てきたのもありそう
家族構成と幸不幸は相関してないように見えたから、結婚＝ハッピーエンドの幻想が消えたのかも
色々考えるためには日本は多様性に乏しいんだよなあ、100人の知り合いが100人とも同じこと言ってたらそれを否定するのって難しいし勇気がいる
岡山県奈義町の出生率が2.95とかなり高い値を記録したことが少し前に話題になったが、そのニュースのブコメなどを見ていると、出生率がどういった指標であるのかが理解されていないように思われる。
日本で出生率というと、たいていの場合「合計特殊出生率」のことを指す。これは、ある範囲、ある年において、年齢xの女性の人口をg(x)、年齢xの女性から生まれた子供の数をf(x)とおいたとき、Σ_(x=15～49) {f(x)/g(x)}で計算される。年齢別に計算された出生率を後で足し合わせるというところが重要で、極端な話、その町に30歳の女性が一人しかいなくて、そしてその女性が子供を1人産んだとしたら、それだけでその町のその年の出生率は1上がる。人口の少ない町村部では、大きく変動しやすい指標なのである。
現に、奈義町の出生率を推移を追うと、2016年の値は1.84であり、この10年だけでも1以上の幅で変動していることが分かる。それでも平均すれば2は超えるので高いといえるが、奈義町は自衛隊駐屯地がある関係で人口ピラミッドが一般的な町村部とは異なる（20～30代に"谷"がなく、そして男性が女性よりもかなり多い）ため、出生率の分母が、他と比べると条件が異なっている。
奈義町の高い出生率についてその要因を探るのは良いが、少子化対策が功を奏したとか、奇跡の町だとか、そういった話に一目散に飛びつくのは適切ではないだろう。因果関係は不明であるし、それに加えて、そもそも「結果」とされる出生率すら、町単位では少子化の程度を問うのに不適切な指標になりうるからである。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20230405/k00/00m/040/334000c
https://twitter.com/nhk_news/status/1648537152706191362
先進国ではジェンダーギャップ指数と合計特殊出生率との間に正の相関関係がみられるそうです (因果関係の有無は分からないそう)
https://www3.nhk.or.jp/news/special/news_seminar/jiji/jiji133/
https://twitter.com/UrsaMinor_Alpha/status/1648875541930577920?cxt=HHwWgMDQubfk_eEtAAAA
こら😠左下だけ抜き出すんじゃない😠
出生率2.95、人口は増加…岡山にある「奇跡の町」の少子化対策 | 毎日新聞
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mainichi.jp/articles/20230405/k00/00m/040/334000c
出生率がクローズアップされてるがそもそも出生率はどう算出するかというと
合計特殊出生率は「15～49歳までの女性の年齢別出生率を合計したもの」で、次の２つの種類があり、一人の女性がその年齢別出生率で一生の間に生むとしたときの子どもの数に相当する。
Ａ「期間」合計特殊出生率
ある期間（１年間）の出生状況に着目したもので、その年における各年齢（15～49歳）の女性の出生率を合計したもの。
女性人口の年齢構成の違いを除いた「その年の出生率」であり、年次比較、国際比較、地域比較に用いられている。
ある世代の出生状況に着目したもので、同一世代生まれ（コーホート）の女性の各年齢（15～49歳）の出生率を過去から積み上げたもの。
実際に「一人の女性が一生の間に生む子どもの数」はＢのコーホート合計特殊出生率であるが、この値はその世代が50歳に到達するまで得られないため、それに相当するものとしてＡの期間合計特殊出生率が一般に用いられている。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/nengai11/sankou01.html
期間合計特殊出生率が「一人の女性が一生の間に生む子どもの数」とみなせるのはある程度大きく安定した集団の場合であって
小さな集団で期間合計特殊出生率を算出しても年による数人のばらつきで数字がめちゃくちゃ変動してしまう。
上の奈義町の場合でも出生数の数人の差で年ごとのばらつきが凄い
| 年 | 平成25年 | 平成26年 | 平成27年 | 平成28年 | 平成29年 | 平成30年 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 出生数 | 43 | 60 | 51 | 43 | 56 | 54 |
| 合計特殊出生率 | 1.88 | 2.81 | 2.08 | 1.84 | 2.37 | 2.40 |
なんかはてブは否定から入ってるが、3近くの出生率というのは、他自治体だと1人2人しか出産しない夫婦が3人出産してるということだからね。子育て世帯の移住流入だけでは説明つかないし、素直に評価研究すべき
したがってトップコメがいうように「他自治体だと1人2人しか出産しない夫婦が3人出産してるということ」ではない
地方の取り組みとしては素晴らしいけど、出生率自体は数人の流入、あるいは分母となる15~49歳の数人の流出で0.5とか1とか簡単に変動しちゃう数字なので
合計特殊出生率は、20年で30%以上低下してるが、夫婦の完結出生児数は、1割程度しか低下してないんだよ。
下がっていると行っても全然程度が違う。
では、合計特殊出生率と連動するように下がっている統計というと、婚姻率になる。これが概ね20ポイント以上低下している。
これと夫婦の完結出生次数が掛け算すると、ほぼ合計特殊出生率になる訳だ。
問題の解決に必要なコストは、100%に近づければ近づけるほど、指数関数的に増大する事が知られている。なので、パレート図というものを用いて、特に理想から乖離している差が大きいところ、影響が大きいところから重点的に対応する事が、よりよい問題解決に繋がるとされる。
今のところ、分析として影響が大きいのは
と言う風に分析出来るが、これが何故か逆転して主張されることが多くていつまでたっても効果的な対策ができないんだよ。
その理由は、子育てをするようになると行政サービスを使うようになるから、より政治に興味を持つようになって声がでかくなるからだと思う。効果よりもどれだけ声がでかいかで制度が決まってしまう民主主義の誤作動だな。
異次元の少子化対策とか言うなら、やれる事は全部やればいいのだが、現実には全部どころか効果の低い方ばかりに傾倒している。
これは量的な概念がないから。増田も、「上がっているか下がっているか」という0か1かではなくて、量的な概念を理解して考えてくれ。
ブックマークが集まっていたので、少し真面目に参考文献を上げておく。信頼できない資料を基にしていては話がおかしくなるので。
大量にアドレスを貼るとエラーになるので、一部 https を抜いてある。適宜補ってくれ。
#それからISBN記法が死んでるのなんなの。誰に言えば治るんだこれ
こういうガチの奴を上げても読みづらい人には、読み物として気楽に読める以下のものもおすすめする。
これもガチでちょっと重たいので、これをもう少し読み物として読みやすくした以下の本から入るのもおすすめ。
ジェンダー・ギャップ・ランキングの数値の中でも、GGIスコア（ジェンダー指数）は、0.001刻みで比べると、
お互いにほとんど同じ値をとる国が多い。ほんの小さな差では、扱いにくい面がある。
まず、153か国で、単純に順位と出生率の相関係数を計算すると、0.43になった。
単純に見ると、これは、順位が下がった国ほど、出生率が上がっていると読める。
しかし、これは単純に比較できない、社会進出をチェックする以前に、女性の基本的な権利や生命が脅かされたり、
工業化が進んでいないといった、発展途上国も多く含まれている。
そのような国では、過去の時代から改善されなかったまま、子沢山の社会が続いていることも多い。
明らかに、同じ基準で比較できないものを比較するのは不適切であるので、
これでも、まだ日本と単純に比較するには難しい、様々な文化の違いなどを考慮する必要があるので、
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。
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。
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。
G20に関する基礎的なQ＆A
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 |
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。
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。
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 |
