Ein neues, einfacheres Verfahren zur Messung von Geschlechtergleichberechtigung in Ländern

David Geary, der ja bekanntlich ein wunderbares Buch zur Evolutionsbiologie geschrieben hat und schon andere Studien zum Gender Equality Paradox und zu der Frage, ob Frauen im mathematischen Bereich benachteiligt werden, geschrieben hat hat mit seinem Kollegen Stoet einen weiteren sehr interessanten Artikel geschrieben, in dem er eine neue Methode zur Messung von Gleichberechtigung vorstellt:

The Global Gender Gap Index is one of the best-known measures of national gender inequality, used by both academics and policy makers. We argue that that this measure has a number of problems and introduce a simpler measure of national levels of gender inequality. Our proposed measure is based on sex differences in the opportunity to lead a long healthy and satisfied life that is grounded on educational opportunities. The measure better captures variation in gender inequality than other measures, with inclusion of outcomes that can be favorable or unfavorable to either sex, not simply unfavorable to women. We focus on some of the most basic measures available for 134 countries from 2012–2016 (i.e., disadvantages in children’s basic education, life satisfaction, and healthy life span) and we relate these to various measures, including the United Nations‘ Human Development Index. We found that low levels of human development are typically associated with disadvantages for girls and women, while medium and high levels of development are typically associated with disadvantages for boys and men. Countries with the highest levels of human development are closest to gender parity, albeit typically with a slight advantage for women. We argue that the disparities, when they are found, are related to the sexual division of labor (i.e., traditional gender roles) in poorly developed countries as well as the underinvestment in preventative health care in more developed nations.

Also:

  • Unsere vorgeschlagene Maßnahme basiert auf geschlechtsspezifischen Unterschieden in der Möglichkeit, ein langes, gesundes und zufriedenes Leben zu führen, das auf Bildungschancen beruht:
  • Die Maßnahme erfasst die Unterschiede in der Ungleichheit der Geschlechter besser als andere Maßnahmen, mit Einbeziehung von Ergebnissen, die für beide Geschlechter vorteilhaft oder ungünstig sein können, nicht nur für Frauen.
  • Wir konzentrieren uns auf einige der grundlegendsten Maßnahmen, die für 134 Länder von 2012-2016 verfügbar sind (d.h. Nachteile in der Grundbildung von Kindern, Lebenszufriedenheit und gesunde Lebenserwartung), und wir beziehen diese auf verschiedene Maßnahmen, einschließlich des Human Development Index der Vereinten Nationen.
  • Wir haben festgestellt, dass ein niedriges Niveau der menschlichen Entwicklung typischerweise mit Nachteilen für Mädchen und Frauen verbunden ist, während ein mittleres und hohes Entwicklungsniveau typischerweise mit Nachteilen für Jungen und Männer verbunden ist.

Das ist in der Tat ein sehr neuer Ansatz, der dementsprechend auch ganz andere Ergebnisse bringt. Insbesondere erkennt er an, dass es auch Nachteile für Männer geben kann, was zwar im Gender Pay Gap theoretisch möglich ist (verschiedene Städte im Osten haben ja beispielsweise einen „negativen Gender Pay Gap“, also Frauen verdienen mehr als Männer), aber eben so wenig anerkannt ist.

Der Index baut auf der Möglichkeit auf ein zufriedenes Leben zu führen, bei dem man gleiche Möglichkeiten hat etwas zu lernen. Da werden natürlich viele Gegner anführen, dass das ja gar nichts darüber aussagt, wer eigentlich die „Macht“ hat und wer mehr „Ressourcen“ erhält.

Aus der Studie:

Apart from political agendas, research on gender inequality has also almost exclusively focused on issues highlighted in the women’s rights movement. Issues disadvantaging more men than women have been understudied (for a review, see [3]) and are not heavily weighted (if at all) in widely used measures of gender inequality, such as the highly cited Global Gender Gap Index (GGGI)[4]. Further, the GGGI truncates all values such that no country can, by definition, be more favorable for women than for men (for details see below). As a result, existing measures do not fully capture patterns of wellbeing and disadvantage at a national level. This is an important oversight, as there are issues that disproportionately affect boys and men. Among the many examples are harsher punishments for the same crimes [5] and an overrepresentation (93% worldwide) in the prison population [6]; compulsory military service (in living history or currently [3]); the large majority of homeless people without shelter are men [7]; higher levels of drug and alcohol abuse [8]; higher suicide rates [9]; more occupational deaths [10]; underperformance in schools [2]; and, men are more often victims of physical assault in general (see [3], p.30-33) and within schools, thus limiting educational opportunities [11]. Men are also overrepresented in occupations that are risky (e.g., exposure to toxins [12]) and physically taxing, such as front-line military duty, firefighting, mining, construction, or sewage cleaning.

In many countries, the retirement age is higher for men than women (although there are a few in which women’s effective age of labor market exit is later, including Spain, Finland, and France), but even when it is equal, men often have fewer retirement years due to a shorter healthy life expectancy [13].

 

Da legt er vieles dar, was im Maskulismus so diskutiert wird. Und er stellt zu recht dar, dass ein Index, der Gleichberechtigung erfassen soll, zunächst erst einmal auch die Möglichkeit haben muss, diese für beide Geschlechter zu erfassen, wenn es ein vernünftiges Bild geben soll. Wer nur die Nachteile, aber nicht die Vorteile eines Geschlechts erfasst, der verkennt, dass sich daraus durchaus ein ausgewogenes Bild ergeben kann.

Finally, polygyny is tolerated in nearly half of all nations and is reported as being negative for women and it often is [14]; for a nuanced discussion see [15]. Polygyny, however, also means that more men than women in these nations are excluded from marriage, a family, and the opportunity to reproduce (given that polygyny leads to an unequal distribution of available partners). In other words, polygyny can be viewed as disadvantageous for most men (irrespective of the fact of whether it is disadvantageous for most women, as noted).

In der Tat kann etwas auch für beide Geschlechter nachteilig sein und die Nachteile können verschiedener Art sein.

No existing composite measure of gender inequality fully captures the hardships that are disproportionately experienced by men and thus do not fully capture the extent to which any nation is promoting the wellbeing of all of its citizens. This is a major challenge, especially for the Global Gender Gap Index, which caps all disadvantages such that, by its definition, men can never be more disadvantaged than women. In other words, measures such as the GGGI will by design fail to measure any disadvantages experienced by boys and men.

Was ja auch ein häufiger Kritikpunkt ist. 

Er führt dazu weiter aus:

The Global Gender Gap Index (GGGI)

The GGGI [4], first published in 2006, is now one of the most established indices of national gender inequality across the world. All included nations are ranked based on four subindices, namely women’s 1) economic participation and opportunity, 2) educational attainment, 3) health and survival, and 4) political empowerment. These four subindices are each based on several variables, each weighted differently. The scores for each subindex range, theoretically, from 0 to 1, whereby 1 indicates that women have parity (or that men fall behind, given that values higher than 1 are capped).

There are several difficulties with the way the GGGI is composed. For one, there is no defensible rationale for truncating scores on an ‘equality’ measure when they disadvantage boys or men. Further, certain subindices may result more from choice than from a disadvantage. For example, fewer young adult men than women enroll in tertiary education in most developed nations. Although this may represent a disadvantage for men, it may also simply reflect a preference for a less academically oriented pathway into vocational occupations [16]. Another example is the earnings gap between men and women, which may well reflect a strategic and desired division of labor within families, rather than a disadvantage to women [17]. This may similarly affect the desire to engage in high-level politics, which require exceptional demands on the work-life balance, and which therefore may be less desirable to many woman [18]. Altogether, these differences in occupational preferences and strategic divisions of labor in family life may skew quantifications of true gender inequality. We are not arguing here that the GGGI is definitely skewed because of this, but merely that there is currently no way of knowing whether inequalities in outcomes are the result of inequalities of opportunities; therefore, not using these variables may resolve this potential skew in the GGGI.

Es wird in der Tat nur eine Ungleichheit an sich festgehalten, wodurch diese zustanden kommt wird hingegen nicht ermittelt. Damit wird suggeriert, dass es an Diskriminierung liegen kann, obwohl es eine bewusste Entscheidung entweder aufgrund Arbeitsteilung oder aufgrund einer anderen Work-Life-Balance sein kann.

The weighting of GGGI subindices is another issue, as is the degree to which the chosen variables are relevant for the majority of the population. More specifically, the subindex „health and survival“ is the combination of the sex ratio at birth (which may indicate sex-specific abortions) and healthy life expectancy. The underlying argument is that sex-specific abortions of girls indicate a negative attitude toward women. This may in fact be the case (but for a philosophical argument see [19]), but is a very indirect measure, and not a good indicator of the health and survival of living persons. We believe that weighing this much heavier (weight 0.693) than healthy life expectancy (weight 0.307) undervalues the health and survival of actually living persons. Given that men typically have a shorter life expectancy, this again skews the GGGI toward overestimating female disadvantage. At the very least, if birth ratios are considered, they should be an independent index.

Auch ein interessanter Punkt: Abtreibung von Mädchen wird sehr hart bewertet, weil es eine gewisse Mißachtung dieser aufzeigt (auch wenn dies gar nicht der Fall sein muss, sondern lediglich etwa hohe Brautgaben abschrecken). Aber das frühere Sterben der Männer wird gar nicht gewertet, lediglich der Punkt, dass Frauen nicht länger leben als diese gibt einen Bonus, allerdings einen kleiner gewichteten. Dabei wäre Lebenserwartung ja durchaus ein sehr interessanter Faktor für die allgemeine Zufriedenheit.

Weiter aus der Studie:

An index that captured core aspects of life that are common to all people and can be measured with a few readily available indices would help to address these issues

We propose that these core aspects of life are reasonably well captured by people’s opportunity to live a long and healthy satisfied life that is grounded on educational opportunities in childhood. Accordingly, our Basic Index of Gender Inequality (BIGI) is the ratio of women to men on three core dimensions of life;

1) Educational opportunities in childhood;

2) Healthy life expectancy (the number of years one can expect to live in good health); and,

3) Overall life satisfaction.

We believe these 3 components complement each other in important ways; leaving one out misses an important aspect of what defines a good life. For example, a person may have a satisfied and long life, but without educational opportunities, such a person might not have had a chance to develop his or her talents. Or, a person may have a satisfied life following a good education, but dies prematurely. And finally, one may be educated and live long, but without much life satisfaction. We believe that the three components together capture the core of what defines a healthy and long satisfied life that is grounded on equal educational opportunities. We believe that these are the minimal components needed for living a fulfilled life, and that our indicators indirectly reflect other aspects of life (e.g., a decent standard of living, which will be reflected in healthy life span and life satisfaction)

The use of overall life satisfaction is a key feature of BIGI. The idea is that while it is very difficult to determine the degree to which men and women are disadvantaged in any particular aspect of life, an overall assessment of life satisfaction likely reflects the combination of advantages and disadvantages they have experienced, whatever they might be [20].

Also ein ganz anderer Ansatz: Welche Chancen auf eine gute Ausbildung hat man? Wie lange lebt man üblicherweise gesund? Wer ist eigentlich zufriedener mit seinem Leben?

Zu den weiteren Methoden:

We calculated the BIGI score using the following steps.

For each country, we calculated the ratio of women to men for healthy life span and for overall life satisfaction. Thus, men and women scoring equally results in a value of 1, women scoring lower than men in a value below 1, and women scoring higher than men in a value above 1.

For children’s education, we performed a more complicated calculation. First, we calculated three education ratios, namely for primary education enrollment (i.e., ratio of girls to boys enrolled), for secondary education enrollment, and for literacy rates. Of these three ratios, we took for each country the value that deviated most from 1, that is, from parity. In this way, we ensured that the lack of opportunity in any aspect of education is not obscured by the other education indicators. For example, a country in which the ratio of literate females to males is 0.7, the ratio in primary school enrollment is 0.8, and the ratio secondary education is only 0.5, we would take the 0.5 value to express the level of educational gender inequality in that country. (Note that rarely, not all three educational variables were available; in those cases, we ignored the missing data and choose the available value that deviated most from parity).

Das ist schon deswegen ein sehr interessanter Ansatz, weil er tatsächlich auch berücksichtigt, dass Männer schlechter abschneiden können.

Taking the most extreme disadvantage in children’s education (of literacy rate, primary school enrollment, and secondary school enrollment) provides a more sensitive indicator of disparities than does averaging the three. This seems justified, because illiteracy, for instance, can potentially be a better indication of basic educational opportunities than enrollment in primary or secondary education (e.g., children might be officially enrolled but rarely show up); this is confirmed by the fact that the gender gap in primary education enrollment does not correlate strongly with the gender gap in the literacy rate (i.e., for 2016, Spearman’s rho, rs = .20, for 2015, rs = .30), as one would expect if primary education enrollment in and of itself was not sufficient to learn how to read. Next, we calculated for each country the average of the three ratios (i.e., healthy life span, educational opportunities, and overall life satisfaction). In order to have 0 representing parity, we subtracted the resulting average from 1. As a result, BIGI values below 0 represent a disadvantage for boys and men, while values above 0 a disadvantage for girls and women (S1 Table).

Finally, because there might be small fluctuations from year to year due to „noise“, we decided to collate the data of a 5-year period (2012–2016).

Note that for calculating the ratio of women to men, we adjusted the ratios to ensure symmetry, as is commonly done ([25], p.3). The adjustment prevents overestimation of disadvantages for men. For example, a rate of 0.8 for women and 0.9 for men (sex ratio 0.8/0.9 = 0.89) differs 0.11 from 1, whereas a rate of 0.9 for women and 0.8 for men (ratio 0.9/0.8 = 1.13) differs 0.13 from 1. The adjusted ratio (dividing the smaller by the larger value) differs 0.11 from 1 irrespective of gender.

Dabei ist dann dieses herausgekommen:

Unterschiede in der Gleichberechtigung Männer Frauen

Unterschiede in der Gleichberechtigung Männer Frauen

Für die Schwarzen Flächen gab es keine Daten, Geld ist eine geringe Ungleichheit, um so roter es wird, um so größer ist die Ungleichheit, wobei, wenn ich das richtig sehe, nicht zwischen Ungleichheiten zu Lasten von Männern oder Frauen unterschieden wird, was natürlich sehr interessant gewesen wäre. Deutschland schneidet sehr gut ab, Afrika relativ schlecht. Das Saudi Arabien aber innerhalb der Gleichheit so gut abschneidet, wenn ich das richtig sehe, klingt auch nicht so durchdacht. Wobei es dort vielleicht vielen schlecht geht, was die Geschlechter relativ gleich macht. Wie gleichberechtigt Kenia ist wäre auch interessant, es sticht in Afrika etwas heraus

Die Berechnung anhand eines Beispiels, den USA, erklärt:

We use the United States to illustrate the calculation of the BIGI scores (S1 Table). We start with the BIGI 2016. Note, all ratios in the calculation below are adjusted as described above (i.e., smaller value divided by larger value).

  1. The healthy life span ratio for women (71 years) to men (68 years) in the US in 2016 is 1.0423 ([4], p.55).
  2. For 2016, enrollment sex ratio in primary education and literacy are listed as 1.00 ([4], p.50-51), whereas the sex ratio in secondary education enrollment ([4], p.52) as 1.0326, and literacy rate as 1.00. For the education component of BIGI we take the value that deviates most from parity, in this case 1.0326.
  3. From the Gallup World Poll data 2016, we took the ratio of women’s life satisfaction in the USA (6.9094) and men’s life satisfaction (6.6947), which was 1.0311.
  4. The average of the above (healthy life span ratio, 1.0423, education score, 1.0326, and the life satisfaction score, 1.0311) is 1.0353.
  5. In order to have 0 as representing parity, we subtracted the results from 1, that is 1–1.0353 = -0.0353. In other words, in the US in 2016, the BIGI deviation from parity was 3.5% (in favor of women, because the value is below zero).
  6. We calculated the US’s BIGI scores for the years 2012–2016 the same way (-0.0357, -0.0419, -0.0246, -0.0271,-0.0353, respectively), resulting in the BIGI average for 2012–2016 of -0.0329.

Die USA haben also oben eine orange Färbung, weil sie nachteilig für Männer sind.

Die Werte für Deutschland:

Rank:  26

Rank nach Gleichheit über alle Faktoren: 20

Gesamtergebnis: -0.01299 (also leicht nachteilig für Männer)

AADP: 0.02945

Ausbildung: 0.02468 (Etwas besser bei Männern

Gesunde Lebenserwartung: -0.05147 besser für Frauen

Zufriendenheit mit dem Leben: -0.01219 besser für Frauen

Menschlicher Entwicklungsindex: 0.92225

Hier die Tabelle zu den ermittelten Werten aller Länder:

Table S1

Rank Rank in overall parity country BIGI AADP Basic Education Healthy Life Span Life Satisfaction Human Development Index
1 12 Bahrain -0.00794 0.00794 -0.01264 0.00000 -0.01117 0.82050
2 24 Great Britain -0.01455 0.01567 -0.01214 -0.03318 0.00169 0.90500
3 27 Netherlands -0.01585 0.01585 -0.01109 -0.02748 -0.00898 0.92300
4 35 Iceland -0.01768 0.01681 -0.01101 -0.02437 -0.01506 0.91550
5 32 New Zealand -0.01709 0.01709 -0.01033 -0.02725 -0.01368 0.91150
6 30 Serbia -0.01670 0.01851 -0.00487 -0.04794 0.00273 0.77200
7 39 Norway -0.01950 0.01865 -0.00417 -0.03303 -0.01875 0.94600
8 34 Ireland -0.01744 0.02011 0.00401 -0.04635 -0.00997 0.91375
9 40 Ecuador -0.02012 0.02012 -0.00663 -0.05348 -0.00025 0.73500
10 31 Lebanon -0.01697 0.02016 0.00479 -0.04472 -0.01098 0.76375
11 10 Malta -0.00732 0.02170 -0.01064 -0.03288 0.02157 0.84600
12 16 Belgium -0.01118 0.02190 0.01609 -0.04925 -0.00038 0.89250
13 2 Israel 0.00063 0.02230 0.02111 -0.03251 0.01328 0.89575
14 45 United Arab Emirates -0.02244 0.02244 -0.03587 0.00000 -0.03145 0.83425
15 26 Sweden -0.01575 0.02253 0.01017 -0.03792 -0.01950 0.90800
16 46 Denmark -0.02347 0.02347 -0.03058 -0.03604 -0.00380 0.92450
17 23 Canada -0.01417 0.02380 0.01445 -0.03777 -0.01919 0.91500
18 11 Switzerland -0.00794 0.02391 0.02404 -0.04011 -0.00757 0.93675
19 49 Australia -0.02420 0.02420 -0.01385 -0.04032 -0.01844 0.93625
20 36 Czech Rep. -0.01833 0.02466 0.00325 -0.06448 0.00625 0.87225
21 52 Cyprus -0.02550 0.02550 -0.01317 -0.03495 -0.02838 0.85225
22 43 France -0.02177 0.02567 -0.00430 -0.06686 0.00584 0.89200
23 4 Azerbaijan -0.00267 0.02639 0.02781 -0.04359 0.00777 0.75350
24 1 Italy 0.00021 0.02695 0.00178 -0.04011 0.03897 0.88025
25 87 Belize -0.04794 0.02939 0.00323 -0.08355 -0.00140 0.70575
26 20 Germany -0.01299 0.02945 0.02468 -0.05147 -0.01219 0.92225
27 58 Spain -0.02990 0.02990 -0.00438 -0.05832 -0.02702 0.87925
28 21 Montenegro -0.01312 0.03023 0.03238 -0.03980 -0.01852 0.80325
29 33 Austria -0.01739 0.03057 0.01978 -0.05998 -0.01196 0.89100
30 42 Luxembourg -0.02113 0.03091 -0.03208 -0.04599 0.01467 0.89450
31 18 Albania -0.01289 0.03223 0.02901 -0.01818 -0.04950 0.76150
32 66 Malaysia -0.03595 0.03242 -0.00505 -0.05152 -0.04071 0.78450
33 9 Macedonia 0.00683 0.03244 0.02806 -0.03841 0.03085 0.74450
34 61 United States of America -0.03294 0.03294 -0.02006 -0.04757 -0.03118 0.91725
35 62 Jordan -0.03303 0.03303 -0.00468 -0.02173 -0.07268 0.73900
36 8 China 0.00626 0.03352 0.05967 -0.03504 -0.00585 0.72700
37 63 Chile -0.03321 0.03356 -0.03905 -0.06111 0.00052 0.84100
38 38 Greece -0.01916 0.03414 0.02247 -0.04909 -0.03086 0.86325
39 37 Peru 0.01863 0.03438 0.07510 -0.02362 0.00442 0.73575
40 60 Moldova (Republic of) -0.03240 0.03452 0.00318 -0.09538 -0.00501 0.69550
41 65 Mexico -0.03545 0.03545 -0.04241 -0.05797 -0.00595 0.75675
42 13 Madagascar 0.00997 0.03580 0.06866 -0.03652 -0.00223 0.51000
43 68 Paraguay -0.03600 0.03600 -0.05271 -0.05400 -0.00128 0.68800
44 44 Slovenia -0.02206 0.03621 -0.01060 -0.07680 0.02122 0.88600
45 70 Brazil -0.03678 0.03678 -0.03711 -0.06858 -0.00464 0.74725
46 50 Romania -0.02455 0.03692 -0.01062 -0.08159 0.01856 0.79775
47 59 Kuwait -0.03106 0.03694 -0.04861 0.00882 -0.05339 0.79550
48 6 Singapore 0.00315 0.03701 0.05710 -0.04451 -0.00942 0.92275
49 5 Indonesia -0.00309 0.03777 0.05202 -0.03468 -0.02660 0.68350
50 72 Finland -0.03802 0.03802 -0.00628 -0.06502 -0.04276 0.89125
51 25 Kyrgyz Republic -0.01509 0.03857 0.02218 -0.08049 0.01304 0.65725
52 29 Georgia -0.01654 0.03866 0.03072 -0.08279 0.00246 0.76275
53 73 Bangladesh -0.03892 0.03892 -0.03523 -0.00904 -0.07251 0.57225
54 41 Slovak Republic -0.02104 0.03991 0.00314 -0.09143 0.02516 0.84150
55 76 Tajikistan 0.03958 0.04158 0.10556 -0.00299 0.01618 0.62275
56 22 Bosnia and Herzegovina -0.01387 0.04215 0.03922 -0.05714 -0.03010 0.74350
57 47 Hungary -0.02361 0.04249 0.01302 -0.09915 0.01529 0.83200
58 80 Japan -0.04286 0.04286 -0.01000 -0.06940 -0.04917 0.89950
59 19 Bulgaria -0.01290 0.04362 0.02541 -0.08478 0.02068 0.78850
60 81 Costa Rica -0.04373 0.04373 -0.04921 -0.04225 -0.03972 0.77025
61 67 Kazakhstan -0.03598 0.04513 0.00042 -0.12167 0.01330 0.78950
62 56 Croatia -0.02832 0.04519 -0.04455 -0.06571 0.02531 0.82175
63 85 Honduras -0.04623 0.04623 -0.08593 -0.04644 -0.00631 0.62000
64 78 Korea (Republic of) -0.04113 0.04664 0.00827 -0.07243 -0.05922 0.89675
65 82 Latvia -0.04533 0.04759 -0.01947 -0.11991 0.00338 0.82350
66 86 Estonia -0.04631 0.04791 -0.01740 -0.12394 0.00240 0.86100
67 54 El Salvador -0.02645 0.04903 0.03387 -0.08932 -0.02390 0.67725
68 89 Panama -0.04907 0.04907 -0.07370 -0.05781 -0.01569 0.78150
69 28 Bolivia (Plurinational State of) 0.01648 0.04956 0.06422 -0.04963 0.03483 0.66800
70 14 Zimbabwe -0.01028 0.04996 0.06027 -0.07089 -0.01872 0.50225
71 91 Poland -0.05090 0.05090 -0.01735 -0.09907 -0.03628 0.84875
72 3 Saudi Arabia -0.00155 0.05144 0.07483 -0.03087 -0.04862 0.84075
73 53 Viet Nam -0.02598 0.05251 0.03979 -0.09025 -0.02748 0.67600
74 75 Botswana -0.03953 0.05468 -0.13115 -0.01016 0.02272 0.69650
75 77 Lithuania -0.03962 0.05484 0.01067 -0.14168 0.01217 0.84225
76 69 Rwanda 0.03671 0.05536 0.09620 -0.02934 0.04055 0.49100
77 97 Colombia -0.05558 0.05558 -0.07398 -0.06360 -0.02917 0.72075
78 48 Mauritius -0.02381 0.05565 0.05216 -0.07756 -0.03725 0.77350
79 55 Burundi 0.02732 0.05646 0.12470 -0.03787 -0.00681 0.40300
80 15 Kenya 0.01113 0.05649 0.10143 -0.03056 -0.03748 0.54800
81 100 Sri Lanka -0.05761 0.05650 -0.05267 -0.06873 -0.04809 0.76175
82 98 South Africa -0.05560 0.05654 -0.10774 -0.06047 0.00141 0.66075
83 7 Turkey -0.00616 0.05673 0.07585 -0.05373 -0.04059 0.76100
84 99 Portugal -0.05676 0.05676 -0.08245 -0.06027 -0.02754 0.83700
85 101 Jamaica -0.05821 0.05908 -0.09979 -0.06667 -0.01078 0.72825
86 104 Argentina -0.05960 0.05960 -0.08308 -0.07246 -0.02325 0.82525
87 105 Thailand -0.06116 0.06116 -0.07061 -0.08641 -0.02645 0.73700
88 83 Belarus -0.04567 0.06261 -0.01056 -0.15196 0.02530 0.79650
89 74 Russia -0.03949 0.06416 0.01739 -0.15548 0.01963 0.80275
90 88 Trinidad and Tobago -0.04859 0.06463 -0.05030 -0.03800 -0.10558 0.77750
91 106 Armenia -0.06523 0.06523 -0.10006 -0.08600 -0.00962 0.73975
92 107 Dominican Rep. -0.06627 0.06627 -0.12793 -0.03097 -0.03991 0.71525
93 103 Qatar -0.05937 0.06628 -0.10421 0.02353 -0.07111 0.85200
94 108 Venezuela (Bolivarian Republic of) -0.06653 0.06653 -0.09542 -0.07570 -0.02848 0.76925
95 109 Nicaragua -0.06813 0.06813 -0.13631 -0.05758 -0.01050 0.63825
96 71 Syria 0.03680 0.06987 0.12976 -0.06117 0.01868 0.57475
97 51 Ukraine -0.02481 0.07017 -0.01458 -0.12789 0.06805 0.74525
98 92 Tanzania (United Republic of) 0.05197 0.07155 0.15517 -0.02937 0.03010 0.51875
99 96 Ghana 0.05442 0.07192 0.15320 -0.02625 0.03631 0.57500
100 111 Uruguay -0.07366 0.07366 -0.10006 -0.07714 -0.04378 0.79200
101 17 Guatemala 0.01220 0.07688 0.13361 -0.07196 -0.02505 0.62550
102 112 Mongolia -0.07693 0.07693 -0.06632 -0.11113 -0.05333 0.72925
103 93 Tunisia 0.05382 0.07701 0.18283 -0.03936 0.00885 0.72250
104 79 Algeria 0.04284 0.08338 0.18834 -0.01587 -0.04591 0.74150
105 116 Suriname -0.08442 0.08552 -0.17081 -0.08162 0.00412 0.72225
106 84 Uganda 0.04568 0.08607 0.19763 -0.05435 -0.00624 0.48550
107 110 Malawi 0.07135 0.09029 0.22548 -0.02840 0.01698 0.46850
108 90 Cambodia 0.04941 0.09393 0.18443 -0.06679 0.03058 0.55500
109 57 Iran (Islamic Republic of) -0.02898 0.09678 0.10170 -0.03137 -0.15729 0.77175
110 94 Cameroon 0.05383 0.09809 0.22685 -0.01020 -0.05722 0.51000
111 64 Egypt 0.03333 0.09841 0.19761 -0.04158 -0.05604 0.68650
112 121 Philippines -0.09874 0.09874 -0.15951 -0.08839 -0.04832 0.67700
113 115 Zambia 0.08292 0.10469 0.25035 -0.03230 0.03142 0.57250
114 117 India 0.08477 0.10761 0.28583 -0.03425 0.00275 0.61125
115 120 Nigeria 0.09076 0.11014 0.30240 -0.00426 -0.02377 0.52175
116 113 Angola 0.07718 0.11298 0.27046 -0.05968 -0.00879 0.52850
117 122 Bhutan 0.10976 0.11433 0.31798 -0.02150 0.00352 0.59900
118 119 Mauritania 0.09051 0.12053 0.29360 -0.04503 0.02294 0.50900
119 102 Namibia -0.05866 0.12256 -0.21754 -0.04777 0.10235 0.63350
120 95 Morocco 0.05386 0.12388 0.26661 -0.02888 -0.07616 0.64150
121 114 Nepal 0.08147 0.13153 0.31949 -0.02000 -0.05509 0.55225
122 123 Senegal 0.11005 0.13227 0.36348 -0.02967 -0.00366 0.48550
123 127 Burkina Faso 0.12362 0.13767 0.39169 -0.02107 0.00024 0.39750
124 124 Pakistan 0.11617 0.14280 0.38846 -0.00338 -0.03656 0.54450
125 125 Ethiopia 0.11647 0.14572 0.37882 -0.04388 0.01447 0.43775
126 128 Mozambique 0.12896 0.15070 0.41463 -0.01286 0.02461 0.41150
127 129 Lesotho -0.15264 0.15520 -0.36738 -0.06563 -0.03260 0.49175
128 126 Cote d’Ivoire 0.11995 0.15663 0.41494 -0.03804 -0.01689 0.46275
129 132 Mali 0.16047 0.16047 0.45581 0.00148 0.02414 0.43275
130 118 Yemen 0.09023 0.16653 0.38513 -0.02546 -0.08900 0.49475
131 130 Guinea 0.15346 0.17123 0.48838 -0.02000 -0.00532 0.41150
132 131 Liberia 0.15764 0.17410 0.49762 -0.01887 -0.00582 0.42450
133 133 Benin 0.18726 0.18961 0.49987 -0.00980 0.05915 0.47675
134 134 Chad 0.23114 0.24009 0.66015 -0.01343 0.04670 0.39175
Advertisements

22 Gedanken zu “Ein neues, einfacheres Verfahren zur Messung von Geschlechtergleichberechtigung in Ländern

  1. Ich bin bei solchen Verfahren sehr skeptisch. Zufriedenheit mit dem Leben ist eine sehr subjektive Aussage. Auch Teilnahme an Bildung sagt nicht unbedingt viel aus, weil man schlecht messen kann, ob jemand überhaupt die Chance auf Bildung nutzen möchte.

    Ich denke, Gleichberechtigung kann nur über Gesetze gemessen werden. Gibt es rechtliche oder institutionelle Hürden, die nur ein Geschlecht betreffen? Gibt es Gesetze, die ein Geschlecht privilegieren und ein anderes benachteiligen?

    • „Ich denke, Gleichberechtigung kann nur über Gesetze gemessen werden. Gibt es rechtliche oder institutionelle Hürden, die nur ein Geschlecht betreffen? Gibt es Gesetze, die ein Geschlecht privilegieren und ein anderes benachteiligen?“

      Und auch das dürfte bei den vielen verdeckten und irreführenden Formulierungen schon schwer genug sein.

    • @adrian
      „Ich denke, Gleichberechtigung kann nur über Gesetze gemessen werden. “

      Genau darauf sollte man sich beschränken oder fokussieren, das ist das Entscheidene. Nicht für Feministen natürlich, die wollen die Gleichheit vor dem Gesetz ja gar nicht, weswegen sie das Konzept der Gleichberechtigung mit jedem lügnerischen Trick untergraben und das Ganze dreist orwellsch umdefinieren wollen.

  2. Die grundsätzliche Kritik tile ich zwar. Mir scheint hier allerdings mit dem Holzhammer eine Methode gesucht worden zu sein, die Männer als diskriminiert erscheinen lässt.

    Die Methode ist genauso ein Witz wie das Verfahren, das das Paper – vollkommen zurecht – kritisiert.

    Wenn Saudi Arabien Frauen bevorzugen soll…. Dann Weiss man doch, dass die Methode Mist ist. Dort dürfen Frauen ohne Einverständnis eines männlichen Vormunds weder studieren noch heiraten, einen Beruf ausüben, können nicht zum Arzt gehen, ihren Pass erneuern oder ins Ausland reisen. Ganz ehrlich, WTF?! Dagegen dann die Vielehe als Nachteil für die Männer zu rechnen, ist doch absurd!

    Dort werden auch regelmäßig Vergewaltigungsopfer verurteilt.

    Die Kritik ist schön und gut, der eigene Ansatz ganz schwach!

    • Wenn in Saudi Arabien Frauen nicht bevorzugt werden, dann zeigt der Film Driving Miss Daisy einen Neger, der eine arme alte Frau ausbeutet, indem er ihr täglich die Freude des Fahrens raubt.

      Nein, ein Witz ist die einfältige Definition von Benachteiligung mancher.

      • Ich bin mir nicht sicher, was sie damit sagen wollen. Meinen Sie, in Saudi Arabien hätten es Frauen gegenüber Männern besser?

        • Das hängt davon ab, wie man gut und schlecht definiert.
          Ich bringe einfach mal einen Artikel eines anderen Blogs, dessen Autor auch häufig hier liest/schreibt.
          Dabei geht es zwar um die Unterdrückung der Frau im Iran, zeigt aber vielleicht die beiden Seiten der Medaille der unterdrückten Frau auf.

          https://uepsilonniks.wordpress.com/2018/02/07/der-mythos-der-patriarchalischen-unterdrueckung-im-iran/
          Ja, Frauen haben sicherlich im Leben einige Nachteile und Mühen zu verkraften. So wie Männer auch. Frauen dürfen im Iran (oder Saudi-Arabien) vielleicht tatsächlich nicht ohne Erlaubnis ihres Ehemannes/Vaters arbeiten gehen.
          Sie müssen es dank Rundumversorgung aber auch nicht.

          • Danke, wollte grad was ähnliches schreiben.

            In Ergänzung:
            Warum also haben es gemäß dieser Daten „Frauen gegenüber Männern besser“ in Saudi Arabien, allg. der arabischen Welt?
            Mögliche Antworten, die dazu führen können:
            Verzerrung bei der Datenerhebung: „Meine Frau sagt, sie ist ist glücklich“ erscheint gerade für den Arabischen Raum einfach zu verführerisch, um nicht als mögliches Argument genannt zu werden.
            Unter den drei Werten ist es tatsächlich die „life satisfaction“, bei der Saudi Arabien den niedrigsten, also für Frauen günstigsten Wert hat und somit ins Rosa rettet.

            Ein anderer Grund könnte sein, dass unser Bild von Saudi Arabien vom Gipfel Trugschluss getrübt ist, und wir uns da selbst zu sehr der standard feministischen Propaganda angeschlossen haben. Mag sein, dass für Frauen da einiges beschissen ist, aber wer berichtet eigentlich vom kleinen Arbeiter in Saudi Arabien?
            Danisch war dort grad in Urlaub, wer’s mitgelesen hat.
            Die unterschiede zw. arm und Reich sind riesig.
            Irgendwo schreibt er, dass alles sehr sauber ist – aber eben auch, dass, wenn man im Hotel oder sogar Kaufhaus mal auf Toilette geht, sofort jemand hinterher durchwischt. Jedes mal!
            Wir können davon ausgehen, dass derjenige, der da durchwischt, nicht jemand ist, der seiner Frau zu Hause nicht „erlaubt“, arbeiten zu gehen – sondern einer von denen, die niemals eine abbekommen.

            An der Stelle kann man auch noch mal betonen, dass die Vielehe für Frauen aus bescheideneren Verhältnissen eine attraktive Aufstiegsmöglichkeit bieten kann, für Männer dagegen nicht.
            Im unmittelbaren Vergleich mag eine Tochter vielleicht nicht gerade begeistert sein, möglicherweise gegen ihren Willen an eine „gute Partie“ verheiratet zu werden – unterm Strich wird sie aber oft ein besseres und letztlich zufriedeneres Leben haben können als ihr Bruder, der diese Möglichkeit niemals hat, niemals bekommt und auch niemals eine Frau oder eine Familie haben wird.

            Die Frage, ob es „Frauen gegenüber Männern besser“ haben, ist also möglicherweise bereits der Holzweg – es geht darum, ob es in Wahrheit für durchschnittliche Männer in Saudi Arabien noch beschissener ist.
            Und man vielleicht mal darüber reden sollte.

          • Das ist ihm zu hoch.
            Fällt nur nicht auf, weil er sich in wohliger Mehrheit wissen kann.

            Der klügere, damit meine ich ausdrücklich mich in dem Falle, erinnert sich zB an Assange und was die CIA über Deutsche (hoffentlich nicht) wie ihn zu schreiben wusste und welche Kriegsgründe jenen besonders leicht zu verkaufen sind.

            qed

    • „Mir scheint hier allerdings mit dem Holzhammer eine Methode gesucht worden zu sein, die Männer als diskriminiert erscheinen lässt.“

      Den Eindruck habe ich nicht.
      Das Ergebnis wird ja sogar bewusst wieder verschleiert, indem am Ende eine Grafik veröffentlicht wird, die nur den Unterschied, nicht aber die Richtung aufschlüsselt – die rück-entschlüsselung hat hier erst only_me leisten müssen.

      Insbesondere hat das Verfahren die bemerkenswerte Eigenschaft, dass hohe Werte in unterschiedlicher Richtung (einmal zu gunsten von Männern, einmal zu gunsten von Frauen) sich wegmitteln.
      Das kann man vertreten, aber ich sehe das anders herum – gerade wenn man, wie hier, bei einem Index herauskommen möchte, der die Ungleichheit unabhängig vom Geschlecht angebe will. Dazu hätte man die indices vor der mittelung entweder quadrieren müssen oder den Absolutwert davon benutzen.

      mMn ist das Gesamtbild schlüsssig, aber gewisse Besonderheiten sollte man näher anschauen.
      Saudi-Arabien und die arabische Welt gehört da sicher dazu (Jordanien ist noch mehr rosa).

      „Dagegen dann die Vielehe als Nachteil für die Männer zu rechnen“
      Genau das tut er doch gar nicht.
      Jedenfalls nicht in dem Sinne, dass er sagt, dass es MEHR ein Nachteil für Männer als für Frauen sei, oder gar, dass es für Männer ein Nachteil, für Frauen DESHALB ein Vorteil sei.

      Du scheinst den umgekehrten Fehler zu machen: WEIL es für Frauen ein Nachteil ist, MUSS es für Männer als Vorteil gewertet werden.
      Ein Vorteil in der traditionellen interpretation kann es aber höchstens für Männer sein, die dadurch mehrere Frauen abbekommen. Für jeden gut situierten Mann, der vier Frauen hat, stehen dabei aber drei Männer, die gar keine Frau bekommen können. Was glaubst du, was diese drei von den angeblichen vorteilen für Männer halten?
      Der GGG benutzt die Vielehe in genau dieser interpretation. Das Beispiel bringt er lediglich, um auf das Problem hinzuweisen und zu begründen, warum er einen solchen Faktor deshalb NICHT benutzt.

      Der usprünglich historische Zweck der Vielehe war im übrigen stets gewesen, die Versorgung der Frauen sicher zu stellen, wenn männer im Krieg gefallen und sich damit ihrer patriarchalischen Verantwortung „entzogen“ haben, die faulen schweine.
      Damit war oft geradezu eine Pflicht für nahestehende Verwandte des gefallenen verbunden, die Witwe nun ehelichen zu müssen.
      Was deshalb von den Frauen eingefordert, von den Männern gelegentlich versucht wurde zu umgehen, da mit beträchtlichen wirtschaftlichen verpflichtungen verbunden, die man sich nicht leisten konnte.
      War also tatsächlich sehr eindeutig als Vorteil für Frauen gedacht.

      • Wenn man sich Plattformen wie Tinder anschaut, liegt der Schluss sehr sehr nahe, dass Vielehe das System ist, was durch die Preferenzen von Frauen automatisch entsteht, wenn Paarungsrestriktionen (i.e. Druck zur Monogamie) wegfallen.

        Frauen sortieren sich also selbst in polygame Strukturen und werden dadurch benachteiligt. Was würde feministische Theorie eigentlich ohne den Passiv in der Grammatik machen?

  3. Der Titel des Papiers ist „A simplified approach to measuring national gender inequality“.

    „gender inequality“ kann man mMn nicht mit „Geschlechter(un)gleichberechtigung“ übersetzen, sondern eher mit „Ungleichheit / Unterschiedlichkeit der Lebensverhältnisse“.
    Rechtliche Ungleichbehandlung ist nur ein Teil der Lebensverhältnisse.

    Generell bezweifle ich, daß man so etwas komplexes wie die Lebensverhältnisse eines Landes mit einer einzigen Zahl sinnvoll erfassen bzw. vergleichen kann. Das ist so ähnlich wie eine Hitparade der gesündesten Lebensmittel, wo irgendwelche Vitaminanteile gemessen und zu einer einzigen Zahl kombiniert werden.

    • Solche Zahlen sind so gut bzw. schlecht, wie sie in der lAge sind, ihr zu Stande kommen transparent und glaubwürdig zu machen.
      In bezug auf die dahinter stehende methodik und Datengrundlage kann sie gewisse Aussagen ermöglichen.
      Sie bleibt aber auf dieser grundlage auch kritisierbar, und kritisch sollte mit solchen Daten ohnehin immer umgegangen werden.
      In der Hinsicht ist der GGG eine völlige Katastrophe, und die nahezu einhellig kritiklose rezeption in den klassischen Medien lässt einem die Kinnlade herunter klappen.
      Insofern ist das hier eine Verbesserung.
      Da das gelieferte Material nicht ins gewünschte Bild passt, werden die klassischen Medien diese Erhebung vollständig ignorieren.
      Aber immerhin hat man zitierfähiges Material bekommen.

  4. Proudly present Lückenpresse without any error correction ever™

    Wenn man was ander Studie kritisieren wollte, dann wohl eher in der Bewertung.
    Ein Zugang zur Bildung ist für Mädchen Kür, für Jungs essentiell.
    Mädchen brauchen einen Zugang zu Schminke und zu einem Kochbuch.

    • Oder ein Zugang zu einer Holzkeule und einem Fell, dann kann man dem eigenen Entwicklungsstand gemäß auf Nahrungsbeschaffung gehen.

Kommentar verfassen

Trage deine Daten unten ein oder klicke ein Icon um dich einzuloggen:

WordPress.com-Logo

Du kommentierst mit Deinem WordPress.com-Konto. Abmelden /  Ändern )

Google+ Foto

Du kommentierst mit Deinem Google+-Konto. Abmelden /  Ändern )

Twitter-Bild

Du kommentierst mit Deinem Twitter-Konto. Abmelden /  Ändern )

Facebook-Foto

Du kommentierst mit Deinem Facebook-Konto. Abmelden /  Ändern )

Verbinde mit %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.