economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

女性議員比率と社会の幸福度に関する計量分析
2018 年 1 月 27 日
長谷川羽衣子＆ひとびとの経済政策研究会＜要約＞2017 年 12 月 1 日時点における日本の女性議員比率は 10.1％で 193 カ国中 157 位、世界平均 23.6%の半分にも満たない。経済開発機構（OECD）では最下位である。日本の女性
議員比率は初めて女性が国政選挙に参加した 1946 年以降、1996 年までひと桁台、それ以降もほぼ 10%前後で推移しており、内外から問題を指摘されながらも、一向に改善の兆しが見えない。
では、女性議員比率の高低はその社会の幸福度とどのような関連があるのだろうか。
本稿では、女性議員比率と幸福度の関係を調べるため、回帰分析を行った。推定結果から、女性議員比率が高い国ほど幸福度が高い傾向にあることが分かった。結果によれば、幸福度（10 段階）を 1 増やすためには一人当たり GDP を 2.39 倍にする必要があるが、それは困難である。他方、幸福度を 1 増やすためには女性議員比率が 33.5%ポイント増加する必要があるが、それはクオータ制等の導入により比較的短期でも可能である。そう考えれば、女性議員比率の重要性が示唆される。

1. はじめに列国議会同盟（Inter-Parliamentary Union：IPU）の調査によると 2017 年 12 月 1 日時
点における、女性議員比率（一院または下院）の世界平均は 23.6％である。日本の女性議員比率はその半分にも満たない 10.1％で、OECD 最下位、193 カ国中 157 位という非常に低い水準である。日本の女性議員比率は、初めて女性が国政選挙に参加した 1946 年に 8.4%を記録したものの、それ以降は 1996 年までの実に 53 年間、1~3%というあまりにも低い水準に留まっていた。その後は少し増加したものの、現在に至るまでほぼ 10%前後で推移しており、内外から問題があると指摘されながらも一向に改善の兆しが見えない。
では、女性議員比率の高低は社会にどのような影響を及ぼすのであろうか。
女性議員比率が低い場合、女性が社会で男性と平等に活動するために必要な様々な改革が、なかなか進まないことが予測される。事実、日本では待機児童や男女間の賃金格差などの問題が認識されつつも、過去数十年間、大きく改善されて来なかった。また、現金給付、現物給付を通じた子育て・教育支出を含む家族政策全体の財政的な規模も小さく、対GDP 比で 1.32％（2012 時点）と欧州諸国の 4 割程度に留まっている(内閣府 2015)。女性
1economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

議員が増えることで、男女平等、子ども・子育て支援、さらには社会の多様性が促進され、より多くの人々が生活や人生に満足し、幸福だと感じられる社会が実現できると考えられる。その場合、各国の女性議員比率と幸福度には、有意な相関が存在するはずである。本稿では、各国の女性議員比率と幸福度に着目し、回帰分析によってその関係を明らかにしたい。

2. 先行研究日本の女性議員比率の推移や現状に関しては、「女性国会議員比率の動向」（高澤 2015）が存在する。また、内閣府が 2001 年から毎年、女性の社会進出の現状や課題をまとめた『男女共同参画白書』を公表している（内閣府、各年版）。国際的には、列国議会同盟（IPU）
が 1997 年から年数回、2000 年以降は毎月、世界各国の女性議員比率とランキング、そして世界の女性議員比率の平均値などを公表している。
幸福度に関する世界規模の調査報告は、いくつか存在する。その中で代表的なものは、以下の 3 つの調査である。第１に、英国のシンクタンク、ニュー・エコノミクス財団の「世界の幸福度指数（The Happy Planet Index：HPI）」である（巻末参考資料参照）。これは、「世界の幸福度指数（HPI）」が、各国の平均寿命、人生の満足度、エコロジカル・フットプリントのデータを基に、「消費される環境資源量当たりに生じる人間の幸福の度合い」を評価したものである。第２に、世界 97 カ国・地域の研究組織によるグローバル協働プロジ
ェクト「世界価値観調査（World Values Survey：WVS）」である（巻末参考資料参照）。各
国・地域の価値観を知るための様々な質問項目（他人を信用するか、神を信じるか、など）の１つとして、幸福かどうかを問う質問がある。第３に、国際連合の持続可能開発ソリューションネットワークが発行する、幸福度調査のレポート 「世界幸福度報告（WorldHappiness Report：WHR）」である（Helliwell et al. 2017）。「世界幸福度報告（WHR）」
ではこの幸福度に関して、①一人当り GDP（対数）、②社会的支援、 ③健康寿命、④人生の選択の自由度、⑤寛容さ（寄付を過去 1 ヵ月に行ったかなど）、⑥腐敗の認識（政府に腐敗が蔓延しているか）の 6 つの説明変数を用いて回帰分析を行い、幸福度に対する寄与を明らかにしている （Helliwell et al. 2017, pp. 15-23）。
女性議員比率と幸福度の関係に着目した研究は、管見の限りでは行われていないようである。

3. データと分析方法
女性議員比率と幸福度の関係を分析するために、OECD35 ヵ国における幸福度を被説明2

economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

変数とし、女性議員比率と一人当たり国内総生産（GDP）を説明変数とする重回帰分析を行った（巻末付録データを参照）。一人当たりの GDP を説明変数に加えたのは、一般に一人あたり GDP が高い国ほど幸福度が高くなる傾向にあることが知られているため、その影響をコントロールするためである。
女性議員比率は、列国議会同盟（IPU）の 2017 年 12 月 1 日時点のデータを使用した。
幸福度に関しては、「世界幸福度報告（WHR）」を使用した。これは、「世界の幸福度指数（HPI）」が、「消費される環境資源量当たりに生じる人間の幸福の度合い」を評価したものであり、今回の調査には適さないためである。それに対し、「世界幸福度報告（WHR）」の「幸福度」は、自分の幸福度が 0 から 10 のどの段階にあるかを答えるアンケート調査によって得られた数値の各国別の平均値であり、今回の分析に適している。他方、「世界価値観調査（WVS）」の最新調査は対象国が少なく、全 OECD 加盟国のデータが得られなかったため、今回の分析には用いない。
この種の幸福度指標については、回答者の答えの傾向が国によって異なる可能性があり、その指標そのものの信頼性に疑義が呈されるかもしれない。たとえば、日本人はたとえ内心の幸福を感じていても「幸福だ」と回答することを憚る人が多いため、データ上は幸福度が低く出るのではないか、と言ったことが指摘されうる。しかし、そのようなデータ上の過大評価・過小評価は、今回の分析対照とした国々の間ではランダムに生じると解釈できるので、回帰分析係数の推定結果にバイアスを生じさせるものではないと考えられる。
図 1 幸福度と一人当たり国内総生産

図2

幸福度と女性議員比率

988776

幸 6

幸 5
福度 4()

H 3)

(福 5度
4H
322

R = 0.57

1

R = 0.54100
050,000100,000

150,000

0204060

女性議員比率(WR、%)一人当たり国内総生産(GDP)出典：筆者作成

まず、幸福度(H)と一人当たり国内総生産(GDP、2016 年 PPP 基準)、幸福度(H)と女性議員比率(WR、2017.12.1 時点)との相関を調べ、散布図に示した。図 1 と図 2 より、H と GDPは相関係数 0.57、H と WR は相関係数 0.54 であり、やや高い正の相関が認められる。また
図には示さないが、WR と GDP 間の相関は 0.22 である。
3economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

次に、モデル式 1、モデル式 2 による重回帰分析を行う。
モデル式 1

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑊𝑅𝑖 + 𝛽2 𝐺𝐷𝑃𝑖 + 𝜀𝑖モデル式 2

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑊𝑅𝑖 + 𝛽2 ln 𝐺𝐷𝑃𝑖 + 𝜀𝑖モデル式 1 の場合、WR が 1%ポイント増えると、幸福度は係数 β1 増える。従って幸福度を 1 増やすための WR の増加分は 1/β1 である。また、一人あたり GDP が 1 ドル増えると幸福度は β2 増える。従って、幸福度を 1 増やすための一人あたり GDP の増加分は 1/β2 である。
モデル式 2 の場合、β1 の解釈はモデル 1 と同様である。β2 はそのままでは解釈が難しい
が exp(1/β2)倍になれば幸福度が 1 増加する1。

4. 推定結果とその検討
分析は、最小二乗法（OLS）を用いた。
推定結果を表 1 に示す。
表 1 推計結果
モデル式２

モデル式１切片
女性議員比率(WR)
1 人当たり国内総生産(GDP)
2

補正 R

係数
4.717
0.033
2.159E-05

P-値
0.000***
0.002***
0.001***

係数

P-値
0.023**
0.003***
0.000***-6.406
0.030
1.146
0.533

0.472

サンプル数 N=35。***は有意水準１％、**は有意水準 5%、*は有意水準 10％で有意であることを示す。
出典：筆者作成

いずれのモデルにおいても、説明変数の係数は有意水準 1%で有意であった。モデル式 1は補正 R２が 0.472 であり、モデル式 2 は補正 R２が 0.533 である。モデル式 2 の方が当てはまりが良いので、モデル式 2 の結果を採用する。
日本の幸福度は 5.92 で OECD35 ヶ国中 27 位である。日本の幸福度が 1 増えると 6.92で、これは 6.951 のドイツ（15 位）に並ぶ（巻末付録データ参照）。モデル式 2 の推定結果
1 モデル 2 の数式を lnGDP で微分すると dY /dlnGDP =β 、すなわち ΔY/ΔlnGDP ≒β である。両辺を逆数にiii2i2すると ΔlnGDPi/ΔY≒1/β2 である。幸福度を１目盛上昇させるという意味で ΔY＝1 とするとき、先の式はΔlnGDPi≒1/β2 と変形できる。上側添え字 1 は変化後を、同じく 0 は変化前を意味する記号とすれば、
ΔlnGDPi=lnGDPi1-lnGDPi0 ≒1/β2 である。これはすなわち ln(GDPi1/GDPi0)≒1/β2 であることに他ならない。
従って、対数を外すと GDPi1/GDPi0≒exp(1/β2)である。つまり、幸福度を１目盛上昇させるために必要な 1人あたり GDP の倍率は exp(1/β2)である。

4

economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

から 1/β1≒33.5%ポイントであるため、H を 1 増やすためには WR が 33.5%ポイント増加する必要があることが分かる（表１の推定結果は小数点以下第４位を四捨五入しているが、ここはもとの推定値を用いて計算した）。これは、OECD で最も低い日本の女性議員比率10.1%と、43.6%で 1 位のスウェーデンの差にほぼ等しい。また、exp(1/β2)≒2.39 であるた
め、H を 1 増やすためには GDP が 2.39 倍になる必要があることが分かる。これは、41,275ドルの日本の一人あたり GDP が 98,647 ドルになることを意味するが、現実には困難である2 。
推定結果から、女性議員比率が高い国ほど幸福度が高い傾向にあることがわかった。
以下では、この推定式や結果の妥当性について若干の検討を加える。まず、説明変数間の多重共線性については、前節で述べたように WR と GDP 間の相関が 0.22 であることから、特に問題はないと考えられる。
説明変数と被説明変数のあいだの因果関係に関しては、より慎重な検討が必要である。
まず、一人あたり GDP と幸福度の因果関係については、前者が後者の原因変数であると考えられる。なぜなら、幸福だから国内総生産が増加するとは考えにくいからである。また、交絡因子（一人あたり GDP と幸福度の双方に影響する要因)を考えても、その候補としては、例えば、教育や交通インフラ、マスコミ、情報通信手段等の充実など挙げることができるが、これらは総じて社会の経済的な豊かさの指標とも言える。つまり、これらの代理変数が一人当たり GDP であるととらえるならば、推定式を立てる上で、一人当たり GDPを幸福度の原因変数ととらえることは妥当であろう。
次に、女性議員比率については、本分析ではこれを幸福度の原因となる変数と考えている。なぜなら、女性議員比率は操作可能な変数である一方、幸福度は直接的に操作することが難しいためである。しかしながら、より幸福な社会が女性の社会進出に寛容であり、その結果として女性議員比率が高くなっているという「逆の因果関係」も、必ずしも排除できない。また交絡因子として、女性の活躍や多様な価値観が認められる寛容な社会においては、女性議員比率も幸福度も高くなる可能性も否定できない。この点に関しては、今後の研究の課題としたい。
幸福度は 0 から 10 のどの段階にあるかを答えるアンケート調査によって得られた数値の各国別の平均値であるため、1 増えることは非常に大きな増加である。分析から、幸福度を1 増やすには女性議員比率を 33.5%ポイント増やすか、一人あたり GDP を 2.39 倍にする必要がある、という推定結果が得られた。しかし、先に述べた通り一人あたり GDP を 2.39倍にすることは、OECD 加盟国では短期的には不可能である。しかし、女性議員を 33.5%ポイント増やすことは、既に女性議員比率が高い国では難しいものの、日本のように女性議員比率が低い国ではクオータ制(男女割り当て制度)等の政策を導入すれば可能な目標値である。日本の幸福度を増やすためにも女性議員比率を増やすことと、そのための政策措
2

経験則として、経済成長率が 1%の場合は GDP が 2 倍になるには約 70 年かかる。成長率が 2%の場合は約 35 年かかる。

5economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

置の導入が必要なことが示唆される。

5.結論
本稿では、女性議員比率が幸福度に与える影響を調べるため、回帰分析を行った。推定結果から、女性議員比率は幸福度にかなりの影響を及ぼすことが分かった。結果によれば、幸福度（10 段階）を 1 増やすためには一人あたり GDP を 2.39 倍せねばならないが、それは困難である。他方、幸福度を 1 増やすためには女性議員比率が 33.5%ポイント増加する必要があるが、それはクオータ制等の導入により比較的短期でも可能である。そう考えれば、女性議員比率を増やすことの重要性は明らかである。女性議員を増やすことで、男女平等、子ども・子育て支援、さらには社会の多様性が促進され、より多くの人が生活や人生に満足し、幸福だと感じられる社会を実現できるだろう。
ただし、女性議員比率については、本分析では幸福度の原因となる変数と考えているが、逆の因果関係や交絡因子がある可能性も必ずしも排除できない。このことは、今後の検討課題としたい。

＜参考資料＞
Inter-Parliamentary Union (IPU)
http://archive.ipu.org/wmn-e/classif-arc.htm
The Happy Planet Index (HPI)
http://happyplanetindex.org/resources/
World Values Survey (WVS)
http://www.worldvaluessurvey.org/wvs.jsp
World Happiness Report (WHR)
http://worldhappiness.report/
International Monetary fund (IMF) World Economic Outlook Database, April 2017
http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2017/01/weodata/index.aspx＜参考文献＞
高澤美有紀(2015) 「女性国会議員比率の動向」『調査と情報』No. 883、国立国会図書館
内閣府(各年版)『男女共同参画白書』
http://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/index.html
内閣府(2015)「第 1 章 少子化の現状 5 諸外国との国際比較」『平成 27 年版 少子化社会対策白書』
http://www8.cao.go.jp/shoushi/shoushika/whitepaper/measures/w-2015/27webhonpen/index.html

6economicpolicy.jp

エコノミック・ポリシー・レポート 2018-009

John Helliwell, Richard Layard and Jeffrey Sachs, (2017) World Happiness Report, Sustainable Development
Solutions Network

＜巻末付録

順
位
12
3
4
56
78
910
11
12
13
1415
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
2930
3132
33
34
35

データ＞

国

ノルウェー
デンマーク
アイスランドスイス
フィンランドオランダ
カナダ
ニュージーランド
スウェーデン
オーストラリアイスラエル
オーストリアアメリカ合衆国
アイルランドドイツ
ベルギー
ルクセンブルク
イギリス
チリ
チェコ
メキシコ
フランス
スペイン
スロバキア
ポーランド
イタリア
日本
ラトビア
大韓民国
スロベニア
エストニア
トルコ
ハンガリー
ギリシャ
ポルトガル

幸福度

7.537
7.522
7.504
7.494
7.469
7.377
7.316
7.314
7.284
7.284
7.213
7.006
6.993
6.977
6.951
6.891
6.863
6.714
6.652
6.609
6.578
6.442
6.403
6.098
5.973
5.964
5.920
5.850
5.838
5.758
5.6115.500
5.324
5.227
5.195

一人当たり国内総生産(一人あたりGDP, PPP$)

女性議員比率(%)

69,24947,985
49,13659,561
42,16551,04946,43737,294
49,83648,89935,17948,00557,436
69,231
48,11145,047104,00342,481
24,11333,232
18,93842,31436,416
31,33927,76436,833
41,27525,71037,74032,08529,31324,912
27,482
26,66928,933

41.4
37.4
38.1
32.5
42.0
36.0
26.3
38.3
43.6
28.7
27.5
34.4
19.4
22.2
30.7
38.0
28.3
32.0
15.8
22.0
42.6
39.0
39.1
20.0
28.0
31.0
10.1
16.0
17.0
36.7
26.7
14.6
10.1
18.3
34.8

出典：Inter-Parliamentary Union (IPU) ＜http://archive.ipu.org/wmn-e/classif-arc.htm＞
World Happiness Report (WHR) ＜http://worldhappiness.report/＞
International Monetary fund (IMF) World Economic Outlook Database, April 2017＜http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2017/01/weodata/index.aspx＞

7