「World Bank」を含む日記

■anond:20251130103810

いいですね。いただいた一文をファクトチェックして、どこが正しくてどこが間違っているかを短くはっきり整理します。

引用文：

「まあAIで書いたのは50年代に比べて貧しくなったとかいう超根本的なことから完全に間違ってくるよね 君をよちよちしてくれるものしか出してこないから」

1) 結論（要点）

「日本は1950年代より貧しくなった」という主張は、主要な客観指標では誤り。（×）

— GDP（1人当たり）・実質的な生活水準・平均寿命などは1950年代より大きく改善している。

World Bank Open Data

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ただし、1990年代以降の長期的な賃金停滞（いわゆる「失われた30年」）や、世帯・個人レベルでの実質的な実感の低下は事実で、これが「貧しくなった」と感じさせる主要原因になっている。（△／事実）

日本ボウリング機構

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要するに「1950年代と比べて貧しい」は誤りだが、「多くの日本人がここ数十年で体感的・相対的に苦しくなった」は正しい。

2) 証拠（主要ポイントと出典）

GDP（1人当たり）は大幅増 — 戦後復興〜高度成長で日本のGDP/人は1950年代から大きく上昇。世界銀行の歴史データで明確。

World Bank Open Data

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生活水準・保健指標は改善 — 平均寿命や医療・インフラは1950年代より格段に良くなっている（厚労省・国際データ）。

MacroTrends

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賃金・物価の動き：1990年代以降の停滞 — 名目賃金・実質賃金は1990年代後半から伸び悩み、長期停滞が指摘される（日本銀行の分析）＝「失われた30年」。

日本ボウリング機構

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家計所得・格差の問題 — 平均と中央値、世帯構成の変化で実感が違う。統計局・OECDの分析で、格差や低所得層の問題が指摘されている。

総務省統計局

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最近の動き（2023〜24） — 労働市場のひっ迫で大企業の賃上げや賃金上昇圧力が出ているが、効果は部分的・限定的。

ファイナンシャル・タイムズ

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3) 「AIは『よちよちするものしか出さない』」という指摘について

これは主張というよりモデルの出力傾向への評価です。

実際は、AIの出力は与えられた指示（プロンプト）と学習データに依存します。慎重で中立的な言い方をする設計（＝“安心させる”“攻撃的でない”）になっていることが多いのは事実です。だがそれは「必ずしも事実誤認をする」ということではない — 事実の取り上げ方や強調点が穏当になりやすい、という話です。

4) まとめ（短め）

「日本は1950年代より貧しくなった」は事実誤認（歴史的に見れば生活水準は上昇）。

World Bank Open Data

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しかし「多くの日本人が1990年代以降の賃金停滞や不安で相対的・体感的に苦しくなった」は正しい。そのため外国人の資本流入や土地売却といった現象が生じやすい構図になっている。

日本ボウリング機構

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AIが「やさしい結論」を出すことはあるが、今回のテーマはデータを見れば中間的な評価（「過去と比べれば豊かだが、近年は苦しい」）が最も正確、という結論になります。

World Bank Open Data

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Permalink | 記事への反応(0) | 10:53

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■グローバリストとは？anond:20250316235101

スプートニク印度から

カーニーは世界経済フォーラムの財団理事会に所属し、BIS、ハーバード、CFR、JPモルガン、IMF、世界銀行、ブラックロック、連邦準備制度といった世界のエリートとつながりを持っていました。

彼らは黄金の億万長者の利益のために世界経済を形成してきました。

🌐 DARK HORSE FOR GLOBAL ELITES

Carney was on the Foundation Board at the World Economic Forum, tied to the global elite—BIS, Harvard, CFR, JPMorgan, IMF, World Bank, BlackRock, the Federal Reserve.

They’ve been shaping the world economy for the benefits of the Golden Billion.

2/7

https://x.com/Sputnik_India/status/1900565302598943227

Permalink | 記事への反応(1) | 23:52

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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 2020

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。

anond:20230224010300に続く。

Permalink | 記事への反応(2) | 01:02

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