ギャップ マインダー。 ベビーシッターとチャイルドマインダーの違いは?子どもの預け先選びで意識したこと|ベビーシッター探すならキズナシッター

『ファクトフルネス』ウェブ脚注

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「画像の価値が最大限に発揮されるのは、見るまで予測していなかったことに気付かされるときです」 - ジョン・テューキー氏、1977 年 データをビジュアル化すると、誰でもデータを視覚的にとらえ、より深く理解することができます。 その理解が適切な意思決定につながります。 データのビジュアル化とデータ分析を行えば、判断を誤ったり、チャンスを逃したりするリスクを軽減できます。 このビジュアルプレゼンテーションでは、世界の見方を変える美しく説得力のある5つのビジュアライゼーションをご紹介します。 本ページではホワイトペーパーの一部をお読みいただけます。 全ページをお読みいただくには、右にあるボタンで PDF をダウンロードしてください。 ビジュアライゼーションについて データをビジュアル化すると、誰でもデータを視覚的にとらえ、より深く理解することができます。 その理解が適切な意思決定につながります。 データのビジュアル化とデータ分析を行えば、判断を誤ったり、チャンスを逃したりするリスクを軽減できます。 以下のスライドでは、世界の見方を変えた美しく説得力のある5つのビジュアライゼーションをご紹介します。 ロンドンのコレラマップ - ジョン・スノウ 1854 年。 ロンドンの町を コレラが襲いました。 わずか 10 日間のうちに、1つの街区で 500 人以上が犠牲になりました。 謎の集団死がとりわけ不気味だったのは、その発生源が誰にもわからなかったからです。 ただひとり、コレラ蔓延の原因が水道にあったことに気付いたのが、疫学者のでした。 スノウ医師は、死亡者の数を地図上に棒グラフで表す独自の方法を考案し 左の図を参照 、ブロードストリートの水道ポンプに近い場所ほど死亡者数が多いことを発見しました。 この情報により、適切な下水道設備の必要性が世間一般に知れ渡り、市が対策に乗り出すきっかけとなりました。 ギャップマインダー - ロスリング教授 スウェーデンの科学者は、30 年以上にわたって各国の発展に関するデータを研究してきましたが、素晴らしいビジュアライゼーションと、2007 年の でその情熱を世界と共有することができました。 ロスリング教授のオリジナルのビジュアライゼーション 今では数多くが公開されています では、の関係が示されています。 データは単純ですが、ビジュアルを駆使したロスリング教授の巧みな語りで、これまで見落とされてきた貴重なデータに対する教授の情熱が何百万という人々に伝わりました。 その 50 年後、彼の故国フランスがかつての帝政時代の栄光に憧れを抱くなか、パリに住むシャルル・ミナールという技師が、データを利用してナポレオン戦争の悲惨さを国民に思い出させることを思いつきました。 このビジュアライゼーションの下部にある温度の折れ線は単純ですが、これを見れば、ナポレオン軍が最終的に寒さに敗北したことは一目瞭然です。 ビジュアライゼーションは今でも、見る者に戦争の本当の代償を考えさせる力を持っています。 さらに詳しく読みたい方は、 をダウンロードしてください。

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統計をエンターテインメントに変えた天才ハンス・ロスリングのTED動画をランキングにしてみた

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World Economic Forum(世界経済フォーラム)が定期刊行している調査レポートの一つに、があります。 【違和感のある統計】 このレポートは、経済活動への参画機会、教育を受ける機会、健康・医療、政治活動への参画機会という4つの観点で、男女間のジェンダー・ギャップ(男女格差、Gender Gap)を指標化し、国別にランキングしたもので、男女間の「機会不均等」が小さいほど、ランキングが上位になります。 され、日本は、ランキング対象となった135ヶ国中、101位でした。 アメリカは22位、中国は69位、韓国は108位。 韓国は日本よりも下位に位置しているものの、昨年末の大統領選挙で、史上初の女性の大統領が誕生したのは、皆さんご存知の通りです。 (日本ではまだ、女性が首相に選ばれたことはありませんね?アメリカでも、女性の大統領はまだですが…) しかし、このランキングには、違和感を覚えます。 本当に、これが日本の「実態」でしょうか? 【ジェンダー・ギャップは是か非か?】 ジェンダー・ギャップ、より端的に言うと「性差別」の存在は、社会通念との融和性が高いために見落とされがちですが、国力の面においては、明らかなマイナス要因です。 実は、世界の近代史を俯瞰してみると、明らかな「性差別」が存在しながらも経済成長を遂げた例がいくつもあります。 例えば、高度成長期の日本、中東の石油産出国、産業革命時のイギリスなど。 これらの国々では、人口増加、技術革新、豊富な天然資源などの強力な成長要因が存在していました。 有形無形の成長ドライバーの恩恵を受けて国力が成長している間は、性差別の存在は軽視、または無視されます。 その結果、意識的にも、無意識的にも、性差別の存在が社会通念や人々の価値観に刷り込まれていく。 時間が経つうちに、性差別の善し悪しの判定以前に、それが「問題」であると認識すらされない社会環境が生まれます。 一方で、国力の成長ドライバーがない国においては、国家の基本リソースである「人材」を活用しなければ、国力の衰退は加速していきます。 そのような状況において、性差別が存在していることは致命的であり、性差別を是正する施策が必要不可欠になります。 つまり、過去に存在していた成長ドライバーを失ってしまった国々においては、社会通念に深く刷り込まれた性差別が、それが国家レベルでの「問題」であると認識されないうちに、国力の衰退を加速させてしまうリスクが極めて高いことになります。 問題が認知されたときは既に手遅れで、全ての施策が後手後手に回ってしまいます。 【で、日本の現状は?】 日本における性差別の問題は、裏を返せば、ジェネレーション・ギャップの問題です。 政府や企業レベルでは男女間の格差是正を目指した施策が講じられていますが、それは高度成長期から脈々と受け継がれている古い価値観で、日本の社会システムが構築されているからです。 Global Gender Gap Reportで日本の順位が低いのは、古い価値観に基づく社会システムに対して評価が行われているからです。 私たち一般市民の視点からは、性差別に関する日本の状況は確実に変わり始めています。 第二次ベビーブーム以降の世代には、男尊女卑の価値観は極めてバカげたものに映っています。 それは合理的な考え方ではなく、社会システムの中に無意味な制約条件を生みます。 そして何よりも、自分だけの生き方を自己責任で選択できる現代において、男尊女卑は単に気持ち悪く、幼稚で、責任逃れを生みだす価値観です。 現代において、男女間の機会均等は当たり前のことであり、それを阻害する価値観とシステムは全て作り直さなければなりません。 政治経済のシステムに、これからの日本を担う世代の価値観を反映させるのは、第二次ベビーブーム以降の世代の役割です。 これは一種の「無血革命」です。 旧態依然の社会システムを変える、あるいは壊すために何ができるか? この問いに若い世代が立ち向かい、考え、アクションを起こすことで、日本の未来は確実に変わります。 国力を衰退させるジェンダー・ギャップも無くなります。 日本に「起業家」が増えることも、未来を変える礎になります。 性別を問わず、起業家精神を持った人々が世の中に新しい価値を生み出す。 新しい事業が雇用を生んで、多くの人々の創造性を解き放ち、社会に生み出す価値が質・量ともに増大していくことで、21世紀の世界における日本のプレゼンスが高まります。

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『ファクトフルネス』ウェブ脚注

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『ファクトフルネス』 ウェブ脚注 『ファクトフルネス』共訳者 上杉 作成 これは、2019年1月に日経BPから発売された訳書『』のの日本語訳です。 本のp353〜p373にも21ページの脚注がありますが、こちらは拡張版です。 文字数にすると、本の脚注は約2万5000文字なのに対し、このウェブ脚注は7万文字以上あります。 原文の冒頭には、以下のように書かれています: 『ファクトフルネス』の巻末には、本書の事実に関する脚注を載せていますが、さらにこのページへのリンクも貼っています。 こちらのページのほうが詳細や参考文献が充実しています。 『ファクトフルネス』に書いてあることは、最も信頼できるデータが基になっているべきです。 しかし、わたしたちはすべての分野に精通しているわけではありません。 本書で使われている参考文献より正確な文献や、違う立場の文献を、あなたはおそらくご存知だと思います。 『ファクトフルネス』のファクトを改善し、将来の改訂に役立てるために、こちらからフィードバックを送ってくださると嬉しいです: 補足事項• これは、ギャップマインダー財団が無償で公開している文章の翻訳です。 ライセンスは• の冒頭には、以下のように書かれています。 「このページは未完成です。 いまでも連日、本書を読んでくださった方からたくさんの声が届いています。 数ヶ月以内に再び更新する予定です」• 本書の脚注の文章を使っている場合は、 このように下線で記しています。 下線がない部分は、すべて本書の共訳者のが訳しました。 訳者 上杉周作 による訳註や補足も一部追加しています。 その際は 「訳註」または 「訳者による補足」と明記しています。 出典は、本書の「出典」部分に掲載している略称を用いています など。 この脚注に誤字脱字がございましたら、共訳者の上杉 までご連絡ください。 この脚注、あるいは本書で該当する部分のファクトに間違いがあった場合も、ぜひご連絡ください。 それぞれ吟味したのち、必要に応じて原著の著者に転送させていただきます。 原著の著者に直接英語でフィードバックを送るには、こちらから:。 右上の「固定リンク」をクリックすると、ひとつの脚注だけを表示することができます。 また固定リンクのURLの? このページのソースコードは。 各項目の下にある「変更履歴」から、GitHub上で変更履歴を見ることができます。 この本を開いたとき、最初に読者が目にするのはカラフルな世界保健チャート 2017年版 だ。 国連加盟国のうち、バチカン市国など、人口が極端に少ない国を除く182カ国を掲載している。 それぞれの丸は国を表している。 丸の大きさは人口、色は地域に対応している。 ギャップマインダーはすべての国を地域ごとに4つに分類し、それぞれ色分けしている。 アメリカ大陸は緑、アフリカは青、アジアとオセアニアは赤、ヨーロッパは黄色だ。 グリーンランド、ロシア、一部の中央アジアもヨーロッパに分類している。 どの国がどの地域に属すかは。 横軸はひとりあたりのGDP ベース、2011年国際ドル を表している。 ギャップマインダーが定義したと、対数目盛を利用している。 縦軸は平均寿命を表している。 人口のデータは、GDPのデータは、 平均寿命のデータはによるもの。 上記の通り、一部の2017年のデータはギャップマインダーが算出している 、。 このチャートはオンラインで無料で閲覧できる。 どちらも世界銀行が使っている言葉だ。 世界銀行はこれらの用語の説明を日本語で公開しているので、こちらに引用しておく。 リンクはこちら: Q4. 購買力平価(PPP)とは何ですか?どのように決定されるのですか? A4. PPPを使うと、各国の所得や消費のデータをグローバルに比較できる数字に転換することが可能です。 PPPは、世界各国の物価データを基に割り出されます。 その年のPPPを決定する責任は、国際比較プログラム(ICP)が担います。 ICPは独立した統計プログラムであり、世界銀行の開発データ・グループの中にICPグローバル・オフィスが設けられています。 詳細はこちらをご覧ください: Q5. 国際貧困ラインとは何ですか?また、国際貧困ラインを基準とした場合、世界にはどれくらいの極度の貧困層が存在しますか? A5. 国際貧困ラインとは、貧困を定義するためのボーダーラインで、2011年の購買力平価(PPP)に基づき1日1. 90ドルに設定されています。 国際貧困ラインはどのようにして決定されるのですか? A6. まず、国別貧困ラインを確認します。 その国でそれ以下の収入では、最低限の栄養、衣類、住まいのニーズが満たされなくなるというレベルが、国別貧困ラインです。 当然ながら、裕福な国ほど貧困ラインは高く、貧しい国ほど低くなる傾向にあります。 ですが、世界全体の極度の貧困層の数を把握するためには、ただ単に各国の貧困層の数を足せば良いわけではありません。 貧困層を定義する基準が国によってそれぞれ異なるからです。 そのため、全ての国の貧困層を同じ基準で測定する貧困ラインが必要になります。 1990年、独立した研究者のグループと世界銀行は、世界の貧困層の数を把握するため、最貧国の基準を用いた測定法を提案しました。 まず最貧国数カ国の国別貧困ラインを検証し、それを購買力平価(PPP)を用いて共通の通貨価値に 換算するという方法です。 PPPとは、ある国である価格で買える商品やサービスが他の国ならいくらで買えるかを示す換算レートです。 共通の通貨に転換すると、これらの最貧国の内6カ国における国別貧困ラインが1人当たり1日約1ドルになることが分かり、これが最初の国際貧困ラインである1日1ドルの根拠となりました。 2005年、各国間の物価に関する比較可能なデータがより多く集められ再度検討が行われた結果、国際貧困ラインは、世界の最貧国の内15カ国の国別貧困ラインを基に改定されました。 これら15の国別貧困ラインを平均すると、1人当たり1日1. 25ドル(前回同様PPPベース)となり、これが改定後の新たな世界貧困ラインとなりました。 そして2015年に再び、2005年と同じ15の最貧国の国別貧困ラインを用いて(つまり測定基準を変えずに)、1. 90ドル(2011年のPPPベース)という新国際貧困ラインへの改定を決定しました。 地域ごとの人口は、国連人口部による2017年の世界人口予測 の出生率中位予測を基にしている。 人口は10億人単位で記号にした を参考に。 世帯あたりの所得はひとりあたりのGDP ベース、2011年国際ドル を基にした。 2013年の所得とジニ係数のデータは、のデータを基に2017年と2040年の数値を予測した。 2040年の数値にはの予測を利用した。 よりPovCalの調査結果に沿うように一部調整している。 未来の所得ごとの人口については、。 出典についてはこちら。 厳密には63. ここでは意図的に「低所得国」を定義していない。 第1章で書いたように、「低所得国」という言葉を人々がどのように受け取るかを調べるためだ。 初等教育の修了率、または初等教育最終学年への総進学率は以下のように計算する。 まず、初等教育最終学年に新しく進学する子の数を数える 年齢は関係ない。 留年生は除く。 この数を、その学年の子の典型的な年齢 およそ11歳 の人口で割ればよい。 訳註: ちなみにこれは 世界銀行 によると、2017年に「低所得国」と分類されたのは31カ国。 データは米国国際開発庁 とユニセフ による世帯調査を、ユネスコ がまとめたもの。 この質問についてさらに。 世界で最も多くの人が住んでいるのはどこでしょう?• A低所得国• B中所得国• C高所得国 正解はB。 世界の大半の人は中所得国に住んでいる。 質問1と同じく、それぞれの所得グループの定義は意図的に省いている。 「低所得国」という言葉を人々がどのように受け取るかを調べるためだ。 世界銀行は 、ひとりあたりの国民総生産 現在のUSドル をもとに国々をいくつかのグループに分けている。 分類方法は以下の通り。 低所得国:• 31カ国• 人口: 7億人• 中所得国:• 109カ国• 人口: 56億人• 高所得国:• 78カ国• 人口: 12億人 出典についてはこちら。 A約2倍になった• Bあまり変わっていない• C半分になった 正解はC。 1日1. 9ドル以下」と小数点が入った数字を聞くと、精度が高い調査なのかと思いがちだが、実際には不確定要素がとても多い。 そもそも、極度の貧困を測るのはとても難しい。 最も貧しい人々の多くは、自給農家か貧しいスラムの住民だ。 暮らしはしょっちゅう変わるし、お金の出入りも記録されにくい。 しかし、極度の貧困率の「絶対値」は当てにならなくても、「変化」は確実に正しいと言える。 調査の誤差は昔もいまも変わらない可能性が高いからだ。 極度の貧困率は少なめに見積もって3分の1、多めに見積もって半分に減ったと言える。 15歳未満の子供は、現在世界に約20億人います。 国連の予測によると、2100年に子供の数は約何人になるでしょう?• A40億人• B30億人• C20億人 正解はC。 国連人口部の専門家は2年おきに「世界人口予測」を発表している。 いくつかの予測のなかで、最も起こりうる確実が高いのが「出生率中位」の予測だ。 これは出生率と死亡率それぞれで、最高位と最低位の中間の値をとった予測だ。 過去10年間、国連は「2100年の子供の数は現在より多くならない」という見方を貫いてきた。 執筆時最新の「世界人口予測 2017年版 」によると、2017年の子供の数 0歳から14歳 は19億7500万人。 この数字は2057年に20億9400万人で頭打ちになり、2100年には19億5700万人になる。 A2倍以上になった• Bあまり変わっていない• C半分以下になった 正解はC。 自然災害は年によってばらつきがあるので、それぞれの年ごとに過去10年間の平均を比べている。 これについて詳しく書かれている第4章では、過去25年間の平均も使っている。 過去10年間に 2007年から2016年 、毎年平均8万386人が自然災害で亡くなった。 さらに、次の2点に注目すると、さらに大きな変化が起きていることがわかる。 第一に、過去100年で人口は4倍になった。 ということは、人口あたりの死亡者数を見る必要がある。 1907年から1916年の間、100万人あたりの死亡者数は181人だった。 一方、2007年〜2016年では11人。 第二に、100年前は現在と比べ、災害が起きても初歩的な報道しかできなかった。 つまり、昔は多くの災害が見過ごされたり、計上されていなかった可能性がある。 国際災害データベースには、1900年以降に起きた8969件の自然災害の死亡者数が記録されている。 それには以下のようなカテゴリーがある:• 動物による被害• 干ばつ• 伝染病• 熱波・寒波• 害虫被害• 山崩れ• 地滑り• 火山の噴火• 森林・原野火災• その他の災害 出典についてはこちら。 、2016年の世界中の1歳児のワクチン接種率は以下の通り。 世界中の30歳男性は、平均10年間の学校教育を受けています。 同じ年の女性は何年間学校教育を受けているでしょう?• A9年• B6年• C3年 正解はA。 保健指標評価研究所が188カ国を対象に行った調査によれば 、世界中の25歳から34歳の女性は平均9. 09年の学校教育を受けている。 男性は10. 21年。 また、2010年に146カ国を対象にした別の調査によると、25歳から29歳の女性は平均8. 79年の学校教育を受け、男性は9. 32年の学校教育を受けている。 平均寿命の質問と同じく、わたしたちはまずこの質問を自由回答形式で聞いてみた。 そこで出た答えに近かった「6年」と「3年」を正解以外の選択肢にした。 この3つのうち、当時よりも絶滅の危機に瀕している動物はいくつでしょう?• A2つ• Bひとつ• Cゼロ 正解はC。 によれば、3つの動物のうち、1996年よりさらに絶滅の危機に瀕している動物はひとつもない。 、1996年から2017年の間に、絶滅の危機に瀕している動物の数がどのように変わったかを表すチャートが載っている。 トラ Panthera tigris : レッドリストによると、。 現在もそのままだ。 は、野生のトラの数は増え続けているという声明を2016年に発表した:「以前、野生のトラの数は100年にわたって減り続けていたが、最近は増え続けている。 現在、野生のトラの数は最低3890頭。 だが、トラはいまだに絶滅危惧種であり、さらなる保護の努力が求められる」。 トラの数が増えていることは、Scientific Americanに掲載されたの記事も参考のこと。 ジャイアントパンダ: レッドリストによると、。 だが、以来野生の数は増え、2015年には保全状況がVU 危急 に改善した。 クロサイ: レッドリストによると、とされていて、現在も変わらない。 ただ、国際サイ財団によれば、野生のクロサイの数は。 その数はゆっくりと増えており、。 訳者による補足: ここでは論拠にレッドリストの保全状況が使われているが、保全状況の分類は1996年を境に変わっている。 これについては、。 1996年より前のレッドリストの分類については、を参考のこと。 たとえば、:• 2015 - Endangered EN• 2011 — Endangered EN• 2010 — Endangered EN• 2008 — Endangered EN• 2002 — Endangered EN• 1996 — Endangered EN• 1994 — Endangered E• 1990 — Endangered E• 1988 — Endangered E• 1986 — Endangered E このように、1996年を境に、Endangeredが"E"から"EN"に変化している。 分類方法が変わると比較ができないため、現在と分類方法が同じ1996年を起点に質問を考えたのだと思われる。 ちなみに、。 1988年に使われていた「Rare」という分類はもう存在しない。 2016 - Vulnerable VU• 2008 — Endangered EN• 1996 — Endangered EN• 1994 — Endangered E• 1990 — Endangered E• 1988 — Rare R• 1986 — Rare R• 1965 — Unknown NA。 1994年以前は、絶滅 Extinct Ex のひとつ直前の分類はEndangered E しかなく、現在のようなCritically Endangered CR とEndangered EN の違いはなかったため、比較ができない。 2012 - Critically Endangered CR• 2011 — Critically Endangered CR• 2008 — Critically Endangered CR• 2003 — Critically Endangered CR• 2002 — Critically Endangered CR• 1996 — Critically Endangered CR• 1994 — Endangered E• 1990 — Endangered E• 1988 — Endangered E• 1986 — Endangered E• ちなみにインドでは、。 GTFは世界銀行の世界電力供給データベース GED を使っている。 これは、それぞれの国が行っている調査と、Socio-Economic Database for Latin America and the Caribbean SEDLAC やthe Europe and Central Asia Poverty Database ECAPOV などの他のデータをまとめたものだ。 1990年から2017年の間の、高所得国を除いた144カ国における950もの調査が含まれている。 ちなみに、いくらかでも電気が使える人の割合は。 A暖かくなる• B変わらない• C寒くなる 正解はA。 「気候の専門家」とは、2014年に気候変動に関する政府間パネルが公表した「第5次評価報告書 AR5 」の著者274人のことを指す。 これらの専門家は、地球温暖化について次のように述べている : 「考えられるすべての温室効果ガスの排出シナリオにおいて、21世紀に地表の温度は上昇すると思われる。 熱波がより頻繁に起き、より長期化することは確実だ。 豪雨はより頻繁に起き、降水量も増えるだろう。 海水の温度は上がり、また酸性化する。 平均海水面も上昇する」 出典についてはこちら。 特に以下の本は、わたしたちの考え方を根底から覆し、世界の事実をどう伝えるべきかを教えてくれた。 スティーブン・ピンカー著『心の仕組み』 2013年、椋田直子訳、筑摩書房 『思考する言語 2009年、幾島幸子・桜内篤子訳、NHK出版 』『人間の本性を考える』 2004年、山下篤子訳、NHK出版 『暴力の人類史』 2015年、幾島幸子・塩原通緒訳、青土社• エリオット・アロンソン、キャロル・タヴリス著『なぜあの人はあやまちを認めないのか』 2009年、戸根由紀恵訳、河出書房新社• ウォルター・ミシェル著『マシュマロ・テスト』 2015年、柴田裕之訳、早川書房• フィリップ・E・テトロック、ダン・ガードナー著『超予測力』 2016年、土方奈美訳、早川書房• ジョナサン・ハイト著『しあわせ仮説』 2011年、藤澤隆史・藤澤玲子訳、新曜社 『社会はなぜ左と右にわかれるのか』 2014年、高橋洋訳、紀伊國屋書店• トーマス・ギロビッチ著『人間この信じやすきもの』 1993年、守一雄・守秀子訳、新曜社 上記の本の多くは認知バイアスについて言及している。 執筆当時、英語版のWikipediaにはが載っている。 心理学者は認知バイアスを科学的に立証するためにさまざまな努力をしている。 ただ、わたしたちが本書に記した「勘違い」や「本能」はそのような実験を基にしていない。 よくある間違った考え方はこのようなものだ、という仮説にすぎない。 ピンカーの『思考する言語』には、単純化本能について次のように書かれている。 わたしたちは世界を理解するために、比喩といった言葉の道具を使い、たとえばモノやコトをグループ化したりする、と。 本書では当初よりも新しい2017年のデータを使っている。 これはによるもので、ユニセフ、世界保健機関、国連、世界銀行の合同データプロジェクトだ。 1995年のハンスの講義で使った乳幼児死亡率の推定は、現在の推定とほとんど変わらない。 1995年の推定はこちら:• 横軸は出生率を表しており、を基にした。 グラフの右に行くほど出生率は低い。 ふつうのグラフと逆だが、出生率は低いほど国が進歩しているということを表すからだ。 縦軸は1000人あたりの乳幼児生存率を表している。 乳幼児死亡率のほうがよく使われるが、生存率のほうが死亡率よりも直感的だし、上に行くほど国が進歩していることを表すほうが分かりやすいから。 使用したデータは。 ふたつの枠は厳格な「途上国」と「先進国」の基準ではない。 単にグラフをわかりやすくするためにつくった枠だ。 詳しくはを参考のこと。 」と尋ねてみた。 返ってきた答えは、決まって「30〜40年前なら正しい答え」ばかりだった。 質問: 低所得国の平均寿命は何歳?:• 回答の平均: 45歳• による推定: 62歳 質問: 低所得国で、安全な水にアクセスできる人の割合は?:• 1ドルの価値は、所得レベルによって大きく異なるからだ。 地震の強さを表すマグニチュード、音量を表すデシベル、酸性やアルカリ性を表すpHなど、 小さい数字同士の小さな差と、大きい数字同士の大きな差が同じくらい重要なとき、倍増する目盛 対数目盛 は役に立つ。 対数目盛を使うのは恣意的ではない。 対数目盛を使う方が、現実を正しくグラフで表すことができるからだ。 たとえば収入がアップする場合、上がったぶんの絶対値ではなく、以前の収入に比べて何割増えたかのほうが大事だ。 これを限界効用逓減の法則と呼び、グラフで表すには対数目盛が適している。 また、対数目盛に関しては本書でも123ページに詳しく書いてある。 所得は国の購買力をもとに調整されており、2011年国際ドルを基にしている。 それぞれの所得レベルごとの人数の推定は以下の通り :• レベル1: 7億5000万人。 1日の所得は2ドル以下。 レベル2: 33億人。 1日の所得は2ドルから8ドル。 レベル3: 25億人。 1日の所得は8ドルから32ドル。 レベル4: 9億人。 1日の所得は32ドル以上。 世界銀行のと、の予測を基にしている。 世界銀行は、極度の貧困率を算出するのにPovcalNetを使っており、世界中の家庭で所得調査を行った結果が掲載されている。 世界銀行は極度の貧困を「1日1. 9ドル以下の所得」と定義しており、わたしたちの定義のレベル1と2の境目と近い。 だが、1. 9ドルというと実際と反して正確な調査である印象をもたらすため、わたしたちは2ドルを境にしている。 5歳以下の子供、とくに2歳以下の子供に多い。 2015年には、1日に2500人の子供が肺炎で亡くなった。 これらのほとんどは極度の貧困にある地域で起きた。 極度の貧困においては、ほぼ全ての家庭が石炭またはバイオマス 薪、家畜のふん、農作のゴミなど を料理や暖房に使っている。 毎年400万人以上が室内空気汚染で亡くなっている。 ソース: 世界保健機関。 とを参考に。 レベル1を脱した人のうち、おそらく約半数は1、2年以内にレベル1に逆戻りするだろう。 Anirudh Krishna著 2010 には、極度の貧困を脱しようとしている人々が病気にかかるとどうなるかが描かれている。 社会保障や保険がないため、病気にかかったら一巻の終わりだ。 世界銀行はという全3巻からなるインタビュー集を出しており、47カ国の貧しい人々の話が載っている。 これによると、極度の貧困に逆戻りした人たちの多くは、不運な病気がその理由だったと答えている。 国連統計部は、「途上国」という言葉を「統計上都合が良いから」使い続けている 執筆時の2017年。 カタールやシンガポールという、世界で最も豊かで健康な国も含む144カ国をひとまとめにできるのは、確かに「都合が良い」のかもしれない。 世界銀行が「途上国」と「先進国」を使うのを止めると発表したとき、ダボス会議の主催団体である世界経済フォーラムはその発表をネットに再掲載した。 しかし、世界経済フォーラムはいまだに言葉を使い続けている。 最近 執筆時 世界経済フォーラムが掲載した記事の題名と内容は以下の通りだ。 難民の数はUNHCRによるもの。 「途上国」とは、時代遅れの国連統計部の定義を指す。 ここでは、「途上国」はのことを指す。 ひとりあたりの所得、資産、経済の脆弱さを考慮に入れている。 途上国の定義はすぐ上の記事と同じ。 一方、このグラフは数少ない「縦軸の範囲が最小値から最大値」のグラフのひとつだ。 下限をゼロにすべきかは、棒グラフと折れ線グラフで話が変わってくる。 棒グラフは、複数の項目の大きさを、グラフの長さという視覚的なもので比べやすくするためのグラフだから、下限はゼロでなければ恣意的だ。 一方、折れ線グラフは変化を見やすくするためのグラフだから、下限がゼロである必要はないが、グラフの説明によっては恣意的にもなりうる。 グラフを見れば一目瞭然だ」と書かれている。 ここ数十年の変化を見やすくするため、下限を最小値にしたと考えればうなずける。 もし説明が仮に「ブラジルの格差はとんでもなく減っている」だったとしたらグラフは恣意的だと言えるかもしれない。 ちなみに、p52の折れ線グラフも下限が最小値だが、これは縦軸が違うp53のグラフと比べるため。 またp108のグラフなど出生率を表しているものは、出生率が0になることはないから、棒グラフならまだしも折れ線グラフで0を下限にするのは意味がない。 出典についてはこちら。 9ドル以下である状態を示す。 多くのレベル4の国では、「貧困」は相対的に定義される。 「貧困ライン」は国が明確に定義したものだったり、社会保障サービスを受けられる基準だったりする。 北欧諸国の公式の貧困ラインは、マラウィなど最も貧しい国の貧困ラインと比べると、購買力の大きな差を考慮したとしても20倍の差がある。 その貧困ラインとは1日約20ドルの収入を指す。 スウェーデンだと、国が定める「貧困層」は、所得が中央値の6割以下の層のことを指す。 豊かな国の最も貧しい人たちが直面する社会的・経済的な苦難を軽んじるべきではない。 しかし、それと「極度の貧困」は違う。 極度の貧困にある人は、毎日のポリッジ 粥 すら買えないこともある。 少しでもおカネが足りなくなったら死あるのみだ。 漁船は年々大型化し、より遠くに出て魚を獲ることができるようになった。 は、世界中で500以上の魚が生息できない地帯のリストを公開している。 またによると、絶滅が脅かされている種の数は2015年に2万3250種だったが、2016年には2万4307種になった。 出典についてはこちら。 その結果にとても驚いたわたしたちは、他の調査会社でも同じ結果になるか試してみた。 2017年に調査会社のIpsos-MORIが同じ質問をしてみたところ、かなり近い結果になった。 本書のグラフはYouGovとIpsos-MORIの結果を合わせたもの。 比較的多くの人が「世界は良くなっている」と答えたのはただ、この2国ではインターネットを使える人口が国の全人口に比べて少ないので本書からは除外した。 インターネットが使える人たちは、そうでない人たちに比べて世界の見方が違うからだ。 ここでは中国とインドネシアは除外したが、「アジア人のほうが世界に対して前向きかもしれない」という仮説は検討に値する。 出典についてはこちら。 リヴィ-バッチ著『人口の世界史』 2014年、速水融・斎藤修訳、東洋経済新報社 によると、当時のイギリスの平均寿命は36歳だった。 スウェーデンや他の国では平均寿命は32歳以下だった。 イギリスの子どもたちは小さいうちから仕事をさせられた。 地域ごとに違うが、みんなだいたい10歳で仕事についた。 身体が小さい子どもたちは狭い炭鉱では重宝された。 1842年に炭鉱での児童労働を禁止する法律が通るまで、多くの子どもたちが長時間労働で亡くなった。 5歳で亡くなった子どももいた。 産業革命下のイギリスでの児童労働について詳しくは。 物価、通貨、食べ物、仕事、技術の変遷をすべて考慮するのは難しい。 本書で用いている数字はが算出したもの。 1980年以前のデータは、以下のふたつの資料に基づいている。 第一に、Bourguignon and Morrisson 2002 の推定によると、。 これを2011年の国際ドルで表すのは容易ではない。 Bourguignon and Morrissonによる高めの推定を使っているが、わたしたちは低めの推定を使っている。 理由は、ふたつめの資料であるが、Bourguignon and Morrissonより低い推定を出しているからだ。 van Zanden[1]は、Maddison[1]による過去のひとりあたりGDPを用いて、人々の所得を算出している。 所得分布を調べる際には、人々の身長の分布に注目した これには軍の資料をあたった。 子供の頃に食べ物が足りないと、大人になっても身長が低いままだ。 このように身長に注目することによって、食糧不足、すなわち極度の貧困にある人口の割合を算出した。 軍の資料も無いのだから、含まれていなかったのはおそらく世界で最も貧しい人々だろう。 1980年以降のデータはPovcalNetによるもの。 詳しくはこちらの項目を参考に:。 世界銀行による2013年における極度の貧困率の推定は10. ギャップマインダーはこの数字と、によるひとりあたりGDPの予測を基に2017年の極度の貧困率を推定した。 ひとりあたりのGDPが所得と連動していることと、所得分布が現在と変わらないことを前提としている。 によると、2016年に平均寿命が50歳に近かったのは2カ国だけ。 中央アフリカ共和国の50. 2歳と、レソトの50. 3歳だ。 レベル1の国では人々の健康を正確に測るのは難しい。 5歳だが、モデルが変わったり計算方法が変わると、平均寿命も大きく変わる。 たとえばIHMEによるの2013版によると、ボツワナの2013年の平均寿命は62. 6歳から68. 7歳の間とされていた。 しかし2015年版を見ると、2013年の推定の下限は56. 9歳と、5. 7歳低くなっていた。 これはモデルがHIV流行をより正確に測るように改善されたからだ。 これはレベル1や2の国における平均寿命の推定誤差の一例にすぎない。 データがより正確なレベル3や4の国では、信頼区間が大きく変わることはない。 つまり「識字率」は、難しい文章を読むことができる人の割合ではない。 スウェーデンの過去の識字率はとを参考にした。 インドの識字率はIndia Census 2011を参考にした。 一方スウェーデンでは、1765年頃から識字率がゆっくりと向上しはじめた。 教会の関係者が家に押しかけ、教理問答を受けさせ、読み書きができずに答えられなかった人たちを罰しはじめたからだ。 ただ、多くのスウェーデン人が読み書きができるようになったのはそれから1世紀後だった。 1842年にスウェーデンは教育改革を行い、子ども達は強制的に学校に行かされるようになり、識字率はさらに向上した。 出典についてはこちら。 接種率は以下の通り。 ソースは。 これらのワクチンは、スウェーデンがレベル1や2だった頃には開発されていなかった。 これは、当時のスウェーデンの平均寿命がいまのアフガニスタンより短かった理由のひとつだ。 訳註: 2016年のアフガニスタンの平均寿命は約63歳。 グラフは10年間の平均の推移を表している。 最後の数字はUN-IGMEが2017年に公開した1990年から2016年の乳幼児死亡率だ。 1990年以前の数字は何百もの資料を基にしているが、主にとBrian R. Mitchell著を参考にし、最終的にグラフがひとつの線になるように調整している。 1800年から1950年: 過去の推定はマティアス・リンドグレーンがをもとにまとめた。 また、Brian R. Mitchell著に載っている「乳児」死亡率のデータを、回帰分析を使って乳幼児死亡率に変換した。 分析データは。 1950年から2016年: UN-IGMEはユニセフ、世界保健機関、国連人口部、世界銀行が共同で立ち上げた統計プロジェクトだ。 2017年10月17日に、が公開された。 ほぼ全ての国において1970年からの乳幼児死亡率が掲載されており、半分の国では1950年からのデータが公開されている。 また、,にも、。 1970年から2016年の間は、世界の乳幼児死亡率の推定にUN-IGMEのデータを使っている。 他の期間は、上記の資料をもとに国ごとの乳幼児死亡率を算出し、国の人口を加味した平均を求めることで世界の乳幼児死亡率を算出している。 世界の乳幼児死亡率を正しく求めるには、世界中で出生数と子供の死亡数を数えないといけない。 しかし、世界規模の出生数の統計が無い時期もある。 UN-IGMEのデータがある1970年から2016年の間にも、わたしたちの推定 国ごとの乳幼児死亡率を算出し、国の人口を加味した平均をとる を当てはめてみた。 数値はかなり近かったが、わたしたちの推定のほうがやや高かった。 だから、UN-IGMEのグラフとわたしたちの推定のグラフが1990年で交差するように、わたしたちの1990年以前の推定を全体的に少しだけ下げている。 この調整についてはに詳しく書いている。 訳者による補足: 本書について日本のツイッターで最も多かったコメントのひとつが、「死刑は悪いことなのか?」というものだ。 上記にもあるように、国連の立場は世界人権宣言に基づき「死刑は悪いこと」であり、本書の著者は国連と同じ立場を取っている。 p49にもあるように、『ファクトフルネス』は主にレベル4の暮らしをしている人向けに書かれた本だ。 p179にもあるように、現在レベル4の人口の大半は「西洋諸国」、すなわちEUとアメリカに暮らしている。 まず、EUでは死刑が廃止されている。 また2019年3月現在、EU以外のヨーロッパ諸国でも、。 一方、アメリカでは2019年3月現在、、全体として廃止の方向に向かっている。 大きな理由のひとつはコストだ。 アメリカでは憲法に「残酷で異常な刑罰を課されることはない」という条項がある。 、「残酷すぎる」とされて90年代後半に廃止の流れになった。 以来、薬物が死刑に使われるようになった。 しかし、、「苦しんで死ぬのなら余計残虐だ」という批判があがった。 さらに、EUが死刑用の薬物輸出を廃止し、国内でも減産が続き。 アメリカでは死刑は執行コストに加え、司法コストも高い。 死刑かどうか訴訟では、死刑が考慮されない場合の訴訟と比べとされている。 より慎重に、時間をかけなければいけないからだ。 強制労働が合法である国の数を算出するにあたって、さまざまな指標を参考にした。 たとえば、強制労働や農奴制を禁止する法律や憲法が無く、国連の強制労働関連条約に署名していないのであれば、強制労働が合法だといえる。 また、強制労働を禁止する法律があっても、それが形骸化している場合もある。 強制労働をさせているとして訴えられた国有企業があり、がそれを調査することを許可されていない場合も、国の法律がどうであれ、強制労働が合法だといえる。 法律があることと、実際に施行されていることには大きな違いがある。 これはどの法律でも言えることだが、法の執行機関 警察 が機能していなければ意味がない。 だから、グラフ上の数字が必ずしも強制労働の現実を的確に表しているわけではない。 、、では、強制労働を廃止するための努力がされていない。 訳註: ウズベキスタンのかわりにタジキスタンと書かれていたが、ではウズベキスタンのILOのリンクが貼られていることから、正しくはウズベキスタンだと思われる。 強制労働が廃止された日付は、法律が施行された日付や憲法が改正された日付、が以下のに署名した日付を利用している:• 1926年の奴隷条約• 各国が強制労働を禁止する法律や憲法を定めた日付はクイーンズ大学ベルファストのJean AllainとDr. Marie Lynchがまとめたによるもの。 1950年以前の過去のデータはによるもの。 2018年には世界のすべての政府の法律か憲法において、強制労働を禁止する文言が掲載されている。 だが、いまだに一部の国で政府自身が強制労働を行っている。 という団体は、。 特に毎年10月の収穫シーズンになると、強制労働が蔓延るとのこと。 また、北朝鮮の強制労働キャンプも、頻繁に取り上げられている。 ILOは、これらの国では政府と共同での実態調査が難しいとしている。 よって、わたしたちはこの3カ国は強制労働が「実質的に合法」だとしている。 それ以外の「強制労働が合法な国」の数は、強制労働を法的に禁止した日付をもとに算出している。。 現在、には、軽いパートタイム労働は含まれず、「最も劣悪な労働」だけが含まれる。 児童労働の動向について全てが判明しているわけではないが、どの資料を見ても、児童労働が減ってきていることは明らかだ。 このグラフには、ILOによる3種類の報告書 ILO[,,] を参考にしている。 ILO[8]は2000年から2012年のデータを掲載している。 ILO[8]は、ILO[7]と時期は重なるが、より幅広い年齢層 5〜17歳 をカバーしている。 一方ILO[9]は、1950年から1995年における、10〜14歳の児童労働データを掲載している。 ここれによると、1950年に児童労働をさせられていた子供の割合は27. しかし、当時は子供の大半が学校に行かなかったことから、27. たとえばによると、当時の中国とインドでは3人に1人の子供しか学校に行けなかった。 ただ、学校に行けなかった子どもたちが劣悪な労働をさせられていたとは限らないから、結局ILOの数字を使うことにした。 児童労働の割合は減り続けているが、人数で見ると、すべての期間において減り続けていたわけではない。 また本書の出版後、が最新のデータを公開しており、数値はわたしたちの推定とかなり近い。 出典についてはこちら。 グラフを見ると、オゾン層破壊物質の使用量が急激に減っていることがわかる。 オゾン層は日焼け、白内障、皮膚がんの原因になり、植物や動物にも悪影響を与える紫外線を遮断してくれる。 科学者たちがオゾンホールの原因となるガスを突き止めたとき、世界は対応を急いだ。 1987年にモントリオール議定書が採択され、すべての国がこのガスを使うことをやめた。 以来、人類はオゾン層破壊物質 ODS をほとんど使用しなくなった。 2017年になるとオゾンホールが縮小し始めた ソース:。 縮小の原因は地球温暖化によるものかもしれない ソース:。 グラフは使用量を千トンで表しているが、これは実際に重さを測った結果ではなく、他の物質に比べた悪影響を表した数字だ。 データはによるもの。 オゾン層破壊物質に含まれるのはクロロフルオロカーボン、ハロン、四塩化炭素、メチルクロロホルム、ハイドロクロロフルオロカーボン、ハイドロブロモフルオロカーボン、ブロモクロロメタン、臭化メチルなど。 天然痘は多くの人の命を奪ってきた。 たとえば、18世紀のヨーロッパでは、全死亡者のが天然痘で亡くなっていた Max Roser 2018。 ワクチンはが、1980年になるまで天然痘は撲滅されなかった。 撲滅できたのは、世界保健機関が世界的なワクチン活動を行ったおかげだ。 最後の感染者が出たのはだった。 現在、天然痘はワクチンのおかげで撲滅できた唯一の病気だ。 グラフの数字は、それぞれの国の最後の感染者がいた日付をもとに算出している。 このデータは、グラスゴー大学医学・獣医学・生命科学カレッジのWellcome Trust Boyd Orr Centre for Population and EcosystemでKatie Hampsonが行った講義でも使われた。 また、論文としても公開されている: by Klepac, et al 2013 を参考のこと。 出典についてはこちら。 訳者による補足: 原著では、ここには「 民主主義: 世界の全人口のうち、民主主義国に暮らす人の割合」が掲載されていた ソースは。 しかし、には、「民主主義の質は過去10年で悪くなっていることから、ここには適さない。 代わりにオリンピックの参加国・チーム数を掲載するべき」とあったため、日本語版ではオリンピックのグラフに差し替えた。 本書のp303には、オリンピックについて以下のように書かれている: 人間には暴力で報復したがる愚かな本能がある。 なにより邪悪なのは、戦争に訴える本能だ。 こうした本能に対抗できるのは、人と人との個人的な関係だ。 オリンピックも、国際貿易も、交換留学も、自由なインターネットも、人種や国家の境を越えて人と人が出会う機会だ。 そんな機会がたくさんあるといい。 個人の関係が、世界平和を維持するためのセーフティネットになる。 歴史上はじめて音楽が録音されたのは。 訳註: リンク先のWikipedia記事には、「2008年3月にフランス科学アカデミーが発表したところでは、この煤の上に残されていた図形を画像としてコンピュータで解析した結果として、1860年4月9日に記録された女性の唄うフランス民謡『月の光に』の再生に成功したという。 フランス科学アカデミーはこれを「人類最古の録音」としている」と書かれている。 それ以来、音楽は量と質ともに進化を遂げた。 このグラフはSpotifyに登録されている曲の数を表している。 Spotifyの曲データにはレコーディングの日付が入っているが、これは International Standard Recording Code という、国際的な楽曲データベースによるもの。 すべての曲がSpotifyに登録されているわけではないが、それにしてもこのグラフの形はすごい。 表現活動と、文化の消費活動が最近になってどれだけ増えたかがわかる。 このグラフの最後の数字 約260万本 は。 Elsevier Publishingは2015年に40万の査読付き論文を出している。 これには世界780万人の科学者コミュニティーのうち70万人が関わった。 世界初の査読付き科学ジャーナルはthe Royal Society in LondonによるPhilosophical Transactions。 第一号は1665年3月に公開され、1年間に119本の科学論文が掲載された。 この数は書評などを除き、現在の科学論文と似たような形式の記事だけを数えたもの。 訳者による補足: ちなみに、2016年の世界中の1歳児のワクチン接種率 は以下の通り。 世界の携帯電話の数について語られるとき、よくが使われる。 だが、ここには契約数は書かれているが、契約「者」数は書かれていない。 世界には75億人いるが、SIMカードの数は72億枚もある。 多くの人はたくさんのSIMカードを保有しているからだ。 は2010年以降の契約「者」数の推定を公開している。 ギャップマインダーはITUとGSMAのふたつのデータをもとに、過去の契約「者」数データを推定している。 まず両方のデータがある2010年の「契約者ひとりあたりの契約数」を算出し、それをもとに1980年の契約者数を算出した。 ちなみにITUは1980年には世界中で2万3482の契約数があったとしている。 ITUのデータはでも公開されている。 国際自然保護連合 IUCN が作成したレッドリストには、8万7967種 動物、植物、菌類 が登録されており、絶滅のおそれの度合いが記されている。 このうち、2万5062 約285 が「絶滅危惧」とされている 絶滅寸前 CR 、絶滅危惧 EN 、危急 VU。 多くの種において状況は改善していないが、少なくとも絶滅の危険度が計測されるようになったというのは良いことだ。 2000年以降の数字はによるもの Red List[4]。 それ以前のデータは、、のレッドリストを参考にしている。 世界ではじめて絶滅危惧種を記録しようとした取り組みは。 34の哺乳類のデータを集め、Leofric Boyleの指揮のもとThe Species Survival Commissionが記録した。 も参考のこと。 先史人口学とは、有史以前の人々の死亡率・出生率・世代別人口などを、遺跡から採掘された人骨をもとに推定する学問だ。 は、子供の遺骨がたくさん発見された遺跡を紹介している。 子供の遺骨は博物館や大学に保管され、調査の対象となっている。 ただ、専門家は思ったほど赤ちゃんの遺骨を見つけられていない。 その割合は遺跡ごとに大きく違う。 一部の遺跡では、何百もの大人の骨が見つかるが、赤ちゃんの遺骨はひとつも見つからなかったりする。 その理由を研究した者もいる。 は、790人の子供や若者の遺骨と、それが埋まっていた地層を調査した。 地層的な要因のせいで、子供の骨が分解されやすかったかどうかを解明しようとしたわけだ。 出典についてはこちら。 細菌、ウイルス、飢餓、暴力などだ。 人々の衛生環境が近代化するまで、細菌はおそらく一定規模で人の命を奪い続けてきた。 訳註: 1 - 0. ほとんどの子供は下痢か、肺炎か、麻疹か、マラリアか、細菌による感染で亡くなっていた。 無事5歳になっても、大人になるまでに多くの子供が亡くなっていた。 昔は暴力や事故で亡くなる確率は常に高かった。 一方、戦争、感染症、飢餓で亡くなる確率は場所と時期によって大幅に違っていた。 大半の期間は、食べ物もある程度あり、そこそこ平和で、人々は比較的健康だった。 一般的に、狩猟採集社会では暴力による危険が多い 、ダイアモンド『昨日までの世界』 2013 、ピンカー『暴力の人類史』 2015 、。 かといって、どの狩猟採集社会も似たようなものとは言い切れない。 この死亡率は、現在の最も治安が悪い都市より低い。 だが、そんなケースは稀だ。 考古学者や人類学者たちが39の狩猟採集社会における主な死因をを調べたところ、石製の矢尻が骨に埋まっていることに気づいた。 詳しくはスティーブン・ピンカー著『暴力の人類史』 2015年、幾島幸子・塩原通緒訳、青土社 、を参照のこと。 また、は、狩猟採集社会で15歳未満が亡くなる主な要因は暴力だったと示している。 また、極度の貧困に暮らしている人々の中では、文化の違いにかかわらず、「子殺し」が行われることがある。 子殺しとは、飢えで食料不足に陥ったとき、親が子を口減らしのために殺すことをいう。 昔ながらの村に行き、子殺しをした親から話を聞いた人類学者たちの多くは、「子殺しで子供を失うつらさは、他の原因で子供を失うのと変わらないようだ」と報告している。 詳しくはピンカー『暴力の人類史』 2015 を参照のこと。 出典についてはこちら。 グラフ下部に表記しているのは主な出典のみ。 1800年〜1930年の130年間に、人口は10億人増えた。 国連による。 また、CaldwellとSchindlmayrによる1950年以前の推計はこちら: 2002, Population and Development Review pp. 183--204。 明日の天気を完全に予測できないように、将来の人口を完全に予測するのは難しい。 ただ、 国連人口部の人口学専門家は何十年もの間、人口をかなり正確に予測してきた。 コンピューターによる予測が使えなかった時代でも、予測の精度は高かった。 未来の子供の数の予測は、過去4回の報告書のすべてで「約20億人」とされている。 正確に言うと、2017年の子供の数は19億5000万人で、2100年の子供の数は19億7000万人だ。 Bongaarts and Bulato 2000 のによると、国連の過去の人口予測において、約17年後の予測の誤差は平均2. また、Also Keilman 2010 も国連の1950年から1993年の人口予測の制度を調査している。 ハンスはこの調査に関する動画も公開している: をご覧のこと。 出典についてはこちら。 出生率は過酷な時代には一時的に下がる。 1965年の少し前に出生率のグラフが上下しているのは、第二次世界大戦や飢餓のせいだ。 ちなみに危機的状況を乗り越えると、出生率は以前より高くなる傾向にある。 国連 によると、1950年の世界の出生率は女性ひとりあたり5. 05人だった。 2017年は2. 現在の世界の人口置換水準は2. 1950年以前のグラフは、マティアス・リンドグレーンがさまざまな歴史的資料を基に算出したデータを使っており 、これは国連の推定ともほぼ同じだ。 2017年から先の点線は国連の出生率中位予測。 2099年には女性ひとりあたりの子供の数は1. 96になると予測されている。 は、Wikipediaによると世界で最も多くの死者を出した飢饉だった。 最も信頼のおける死亡者数の推定は4000万人だと言われている。 大飢饉の間は子供の数が少なかったことがわかる。 女性ひとりあたりの子供の数についてさらに詳しくはを参考のこと。 国連人口部のベテラン人口学者は、人口転換についてハンスにこう語った: 「人口抑制の鍵を握るのは出生率です。 そして出生率が下がる前に、乳幼児死亡率も下がります。 乳幼児死亡率が高いと、子供の数も抑制されにくい。 だから、5人に1人の子供が亡くなる国では人口がすごい勢いで増える。 ただ、乳幼児死亡率が下がっても、自動的に出生率が下がることはありません。 十分条件というよりは必要条件です。 乳幼児死亡率の低下に加えて、基本的な教育、極度の貧困からの脱出、女性の権利に対する価値観の変化、避妊具へのアクセスなど、他の大事な要素がすべて揃うことによって、はじめて出生率が下がるのです」 人口学では、出生率を下げる原因を「出生力決定要因 Fertility Determinants 」と呼ぶ。 先述したように、乳幼児死亡率の低下は出生力決定要因のひとつでしかない。 で、著者のKaren Oppen-heim Masonは出生力決定要因についてさまざまな角度から取り上げている。 なぜ出生率が下がるかには諸説あり、それぞれの説は互いに矛盾している。 この点について彼女は以下のように指摘している:• 出生率が下がる原因はどこも同じだと考えられているが、実際はそうではない。 死亡率の低下が出生率に与える影響を無視してはいけない。 出生率が下がる前にも、家族計画は行われている。 十年単位で因果関係を調べるのは難しい。 とくに一番目は重要なポイントだ。 現実的には、子供を産むのをためらう理由はひとつだけではない。 Oppen-heim Masonによると、以下の4大要素の組み合わせを考えなければいけない:• 死亡率の低下• 価値観の変化• 近代的な避妊具や中絶へのアクセス• 多くの子供を持つことのデメリットがメリットより大きくなること また、彼女によるとこれらの要素は必要条件であって十分条件ではない。 先述したように、大家族が当たり前で死亡率が高いところでも、家族計画は行われている。 だから、家族計画の価値観が変わらないといけない。 そのためには普通の家族の姿、性役割、性行為、教育、経済に対する価値観の変化が必要だ。 ここでは文化の違いはさほど大きな影響はない。 近代化して人々が豊かになるにつれて、どの社会でも性役割はすごい勢いで変わっていくからだ。 ただ、大家族制度があるところや、女性に対する価値観が特に古いところでは少し時間がかかるかもしれない。 一方は、人口転換が起こる理由について以下のように述べている:• 社会的、経済的な暮らしの変化が、子供をつくる意味を変えるから。 女性が避妊具を容易に手に入れられるようになるから。 さまざまな新しい価値観が広まるから。 Bryantによると、出生率が下がり始めるのに時間がかかった国でも、その後一気に出生率が下がる可能性がある。 また、出生率が下がるのに必要な社会的要素も年々減っている。 また、人口転換には例外もある。 Caldwellのによると、いくつかの国は死亡率が下がるずっと前から出生率が下がっていた。 ハンスはCaldwellの言葉を引用し、「昔のヨーロッパでは、結婚を遅らせたり、不倫などの姦淫を糾弾することにより出生率が下がった」と発言している。 また、レベル4の国だと、所得が高いほど子供の数も多くなる。 出生率が低下してから、人口が止まるまでは一定の時間がかかる。 本書では「人口モメンタム」を分かりやすく解説するため、世代ごとの人口だけを比べるようにしている。 未来の人口は出生率、死亡率、そして慣性によって決まる。 人口を予測するために、人口学者はさまざまなシナリオを考える。 たとえば出生率が人口置換水準だったり、死亡率が一定だと仮定し、他の要素を変えることで、どのような差が出るかを見たりする。 文字と図による説明だけでは、これから人口がどう変化するかはわかりづらいかもしれない。 アニメーションを使ったり、模型を使って説明するほうがわかりやすいと思うので、。 専門的な説明は、を参考に。 出典についてはこちら。 これは当時における理論上の平均的な家族を表している。 もちろん、何千年もの間、死亡率や出生率は大きく上下していた。 しかし、1800年までは人口がほとんど増えなかったことから、平均的に見れば一家庭あたりふたりしか大人になれなかったはずだ。 1800年より前の出生率を知る者はいない。 全ての女性が健康で、性行為を頻繁に行い、家族計画を一切行わなければ、ひとりあたりの女性の数は10人から15人になる。 理論上はそうだが、現実的にこんなに多くなることはない。 過去の平均はおそらく6人あたりだろう。 もちろん、全員がそうだったわけではなく、が言うように「4人以下だった社会もあり、8人以上だった社会もあった」だろう。 過去の年齢別の死亡率を知る者もいない。 ただ、人口があまり増えなかったことから、人類史がはじまったころの数千年間、死亡率はとても高かったのだろう。 詳しくはリヴィ-バッチ著『人口の世界史』 2014年、速水融・斎藤修訳、東洋経済新報社 を参照のこと。 命を落とす理由も様々だった。 飢餓・戦争・病気は多くの人の命を奪った。 農耕が盛んになったり、人口が密集したり、他の民族と交わるようになると、病原菌による感染症の数も増えた。 これは、最近の狩猟採集社会の乳幼児死亡率とあまり変わらない。 は、大昔の死亡率に対して以下のように記している: もちろん、時期によって死亡率や殺人率は違った。 ただ、人類全体で見ると死亡率の差はあまり変わらない。 さまざまな環境に暮らしていた人々の死亡率がほとんど変わらなかったというのは特筆すべきだ。 また過去の人口については、も参考にした。 これによると、2013年には世界人口の10. わたしたちはこのデータと、IMFによるひとりあたりGDPの予測をもとに、。 その結果、2017年に1日2ドル以下で暮らすのは7億5000万人と推定した 世界人口75. 国連と世界銀行は極度の貧困を「1日1. 9ドル以下の所得」と定義している。 だが、1. 9ドルというと実際と反して正確な調査である印象をもたらすため、わたしたちは2ドルを境にしている。 女性ひとりあたりの子供の数の推定は と、のデータを基にしている。 このデータは、、などが行った何百もの調査の結果だ。 家庭調査のデータを使うことによって、国の平均を見た場合よりも、レベルごとの世帯人数が正確にわかる。 ちなみにこれらの調査データでは、貧しい家庭の所得を計測するのに「家のひと部屋あたりの人数」「家の床が何でできているか」「移動手段は何か」などを使っている。 所得レベルについて詳しくは。 1972年の女性ひとりあたりの子供の数は6. 93人で、平均寿命は国連によると47歳、IHMEによると52歳だった。 現在、バングフラデシュの女性ひとりあたりの子供の数は2. 07人で、平均寿命は国連によると72. 8歳、IHMEによると72. 7歳になった。 また1972年以降、乳幼児死亡率も極端に減った。 1972年は1000人中221. 7人の子供が亡くなっていたが、2016年は34. 2人にまで減った。 言い換えると、1972年は子供が5歳になるまで生きられる確率は77. ちなみに1960年のエジプトでは、乳幼児死亡率は1000人中313人だった。 エジプトとバングラデシュの乳幼児死亡率はによるもの。 乳幼児死亡率について詳しくはを参照のこと。 ナイル川をせき止めたの建築は1960年にはじまり、1970年に完成し、1971年に運転が開始した。 では、エジプトやバングラデシュや他の国の歩みをアニメーションで見ることができる。 ごちゃごちゃするのを避けるため、小さいグラフでは点を表示していない。 グラフの多くは国ごとの所得データを基に作成している。 趣味への支出を表した直線のグラフ、 予防接種や冷蔵庫を表したS字カーブのグラフ、女性ひとりあたりの子供の数を表したすべり台のグラフは家庭ごとのデータを基に作成している。 とくにレベル1〜3の国では国内での差が大きいからだ。 また、一つひとつ国のレベルが上がるにつれて、グラフとまったく同じ方向に数字が変化することはほとんどない。 しかし、すべての国の数十年間の変化を平均すると、グラフの形はだいたい当てはまる。 どのグラフでも、同じ所得レベルに属する国のあいだにはとても大きな差がある。 これらの戦争の犠牲者数は、戦いで亡くなった兵士と一般人の死を含むが、餓死者など戦いの外で亡くなった人は含まれない。 また、過去の戦争の犠牲者のデータを可視化した『』というインタラクティブ・ドキュメンタリーもおすすめしたい。 ほかにも、1990年以降の犠牲者を比較できるツールは。 戦争の犠牲者数を数えるのは難しい。 戦場は、正確なデータを集めるのが最も大変な場所のひとつだ。 上記の調査は公式発表とメディアの取材による数字を利用している。 だが、これらの数字に異を唱える研究者もいる。 で、計測方法を変えると、戦争の犠牲者数は増えていると論じた。 その計測方法とは、戦争が起きた地域で調査を行い、家族のうち何人が戦争の犠牲になったかを数えるというもの Sibling Methodと呼ばれる。 論文では、「ベトナム戦争以降、戦争の犠牲者数が減っているとは言えない」という結論が出された。 しかし、戦争のような極端な出来事の統計を取る際、母集団から適切な標本を抽出するのは難しい。 たくさんの人が犠牲になった家族ばかりを調査したり、その逆ばかりが調査対象になった場合、全体の犠牲者数の推定に大きな誤差が生まれる。 過去の戦争に関する新しい一次情報が出てくることは少ないため、誤差がどれだけあるかも予想がつきにくい。 らが2009年に発表した論文によると、前述した調査にはやはりバイアスがかかっており、各年代ごとに犠牲者が過剰に、または過少に計上されていたことが判明した。 また、によると、どんなに悪く見積もったとしても たとえば、あえて過去の戦争の最も少ない犠牲者数の見積もりと、最近の戦争の最も多い犠牲者数の見積もりを使うなど 、戦争の犠牲者数は減っている。 1948年に、パウル・ヘルマン・ミュラーは「多数の節足動物に対するDDTの接触毒としての強力な作用の発見」が評価されてノーベル生理学・医学賞を受賞した。 DDTを世界で初めて禁止したのはハンガリー 1968年。 それに続いたのはスウェーデンだった 1969年。 アメリカはその3年後にDDTを禁止した。 その後、残留性有機汚染物質に関するストックホルム条約にて、 DDTを含むさまざまな農薬の利用を減らすべく、。 1970年以降、アメリカ疾病管理予防センターと経済連携協定はDDTによる人体への害を減らすためのガイドラインを制定している。 とを参照のこと。 ちなみにアメリカ疾病管理予防センターは、DDTが直接体内に取り込まれることは有害だが、「自然界における低量のDDTが人体にどれほど影響を及ぼすかは不明」としている。 厳密に言うと、DDTについてはアメリカ疾病管理予防センター傘下の ATSDR という専門機関が調査しているが、わたしたちは出典元をアメリカ疾病管理予防センターとしている。。 また現在、世界保健機関は貧しい地域でのマラリア対策のため、厳しい安全対策に基づいたDDTの利用を推奨している。 とを参照のこと。 交通事故のデータはによるもの。 2016年には飲酒運転によりアメリカで4018人が亡くなった。 内訳は948人が歩行者や自転車に乗った人、1550人が飲酒運転側の車の搭乗者、1520人が他の車の搭乗者だった。 また、4018人中1223人は子供だった。 一方、アメリカにおける殺人においては、殺人者の飲酒状況ははっきりと記録されていない。 2016年の殺人による犠牲者は、FBIによると17250人。 このうち何人が飲酒による殺人かを調べるために、わたしたちはアメリカ司法統計局 BJS のという資料をあたった。 ただ、多くの殺人事件は、犯人が飲酒をしていなくても起きていただろう。 話を戻すと、2016年のアメリカで、アルコールが原因となった殺人と飲酒運転の合計は7468件。 レベル4のヨーロッパの国におけるテロと飲酒による死のリスクは、アメリカとさほど変わらない。 大事な人が酔っ払いに殺される確率は、テロリストに殺される確率より50倍以上高い。 彼は地域の新聞に「DVを無視するなんて何事だ」と投稿し、後にDV常習犯の男性向けに習慣改善のための支援団体をつくった。 彼のインタビューは。 Shilan Camanは、スウェーデンのDVについてカロリンスカ医科大学の学術論文で以下のように記した。 論文のリンクはこちら:。 この数字は、その前の期間より減っていた。 ただ、うつぶせ寝が広まる前の水準に戻っただけとも言える。 この現象はアメリカ、ノルウェー、スウェーデンで起きた。 香港のグループによる調査はのもの。 子供をうつぶせ寝させることが突然死を招くことに言及したはじめての調査だった。 と、N. Lee 1989 によるを参考のこと。 ノルウェーにおける乳児の突然死についてはに詳しい。 乳幼児突然死症候群の傾向についての国際的な報告書は。 国連の推定だと66歳。 はアフリカ全体の平均寿命を公開していないが、を人口に照らし合わせた結果、アフリカ全体では65. 5歳となった。 この手法だと大きく見積もりがちなので、切り捨てて65歳とした。 ヨーロッパの平均寿命は78歳、EU諸国の平均寿命は82歳。 ここではEU諸国の平均寿命を用いている。 1970年のスウェーデンの平均寿命は74. 5歳だった。 北アフリカと中東 アフガニスタンを含む の平均寿命はIHMEの2016年の推定によると73. 16歳、によると71. 8歳だ。 昔のスウェーデンと現在の北アフリカの平均寿命を比べるにあたっては、のデータを使った。 これによると、スウェーデンの平均寿命は1970年に74. 5歳、1980年に75. 9歳で、1970年代の平均は75. 2歳だった。 一方、現在の北アフリカの平均寿命は以下の通り。 どれも世界平均の72歳より上だ。 アルジェリア: 77. エジプト: 72. リビア: 75. 05歳• モロッコ: 75歳• チュニジア: 77. 46歳 世界保健チャートを見ると、これらの国の現在の所得は、当時のスウェーデンより低い。 サハラ以南のアフリカを見ると、現在の平均寿命はIHMEによると62. 87歳、国連によると59. 7歳だ。 IHMEの数字が高くなる理由はを参考に。 平均寿命について詳しくはを参考のこと。 このことはDemker et al著"Culture, Health, and Religion at the Millennium: Sweden Unparadised" 2014 という記事に詳しく書かれている。 こうした取り組みが政治を動かし、国中で開発プロジェクトがはじまった。 スウェーデンでは福祉の仕組みがつくられ、アメリカではニューディール政策が施行された。 より正確な推定は4億1000万人だ 、、。 ただ、極度の貧困の推定には不確定要素が大きいことを忘れてはいけない。 詳しくはのこと。 極度の貧困がどこにあるかを知るには、まず各地域の乳幼児死亡率を見ることだ。 乳幼児死亡率は極度の貧困と密接に結びついている。 これに加え、紛争地帯の場所、紛争地帯に暮らす人口、痩せた土地に暮らす人口などを併せて見ることで、極度の貧困がどこにあるかが分かる。 紛争地帯の場所のソース:• 紛争地帯に暮らす人口のソース: 、• 乳幼児死亡率のソース:• 土地についてのソース: 紛争が続く限り、極度の貧困を脱するのは難しい。 文中では、「合計特殊出生率」のかわりに「女性ひとりあたりの子供の数」を使っている。 わたしをイランに招いてくれたのは、テヘラン医科大学のフセイン・マレク・アフザリ教授だった。 アフザリ教授は大学付属の不妊治療クリニックを見学させてくれ、イランにおける家族計画と性教育プログラムについて教えてくれた。 ハンスが講義を行った1998年、イランの出生率はまだ低下途中だった。 しかし当時ハンスが手に入れられたデータを見る限り、低下の速度はイランが世界で最も速かったとも。 ただ、現在入手可能な国連のデータを見ると、同時期のオマーンのほうが低下速度が速かったとも言える。 ただ、5年間の平均の低下速度を比べてみると、歴史的に最も低下速度が速かったのはアルメニア、次いでイラン、中国、オマーン、北朝鮮、ロシア、キューバの順になる。 イランの進歩は、公衆衛生と女性教育の成果だ。 現在、イランの女性は教育を10年以上受けている。 1970年はたった2年しか教育を受けられなかった。 また、平均寿命は同期間に56歳から76歳になった。 昔と比べたら、イランは遥かに進歩している。 他の国と比べてみよう。 現在のアフガニスタンだと、女性は平均1年しか教育を受けていない。 1970年のイランの半分だ。 現在、イランの出生率は1. 636で、アメリカ 1. 876 やスウェーデン 1. 909 より低い ソースは国連の。 しかし、どの宗教が多数派かがはっきりしない国も多い。 ちなみにピュー研究所は、2010年のデータと未来のデータを掲載している。 主要な宗教がはっきりしない81カ国については、それぞれの宗教を3つの丸で表し、ピュー研究所 とアメリカ合衆国国際開発庁による人口保健調査 のデータに基づいてそれぞれの出生率を推測した。 また、各宗教のおよそのひとり当たり所得については、経済協力開発機構 およびほかの情報源 ,, から推測した。 同じ宗教を信じていたとしても、人々の信仰心は多様だ。 ひとりひとりが違うように、ひとりひとりの信仰心もまったく違う。 ネットで世界の宗教の樹形図を検索してみると、どれも元々はいくつかの共通した考え方から派生したことがわかる。 時が経つにつれ、解釈の違いや信仰の違いが生じ、まるで木のように枝分かれして多種多様な宗教ができる。 ふたつの木の枝がひとつに戻ることがないように、枝分かれしたふたつの宗教がひとつになることは稀だ。 世界の大きな宗教を信じない人は約11億人いる。 特に信仰がない人たちや、不可知論者や無神論者などだ。 世界には約21億人のキリスト教徒と16億人のイスラム教徒がいる。 他の大きな宗教を信じる人たちは26億人いる ヒンドゥー教徒は10億人、仏教徒は5億人。 詳しくはとを参考のこと。 訳註:。 19世紀になるとコンドームは性能が上がり、ゴムの技術が発達して安価になった。 スウェーデンではコンドームは合法だったが、医療機関でしか入手できなかった。 しかも1939年までは、避妊に関する知識を広めようとすると牢獄行きだった。 「家族や社会に悪影響だし、売春を広める恐れがある」という理由からだった。 しかし、先鋭的なジャーナリストのエリーゼ・オッテセン・イェンセンがそれをひっくり返した。 彼女は女性に対して性教育を行い、勇敢な女性や男性、組合の指導者を巻き込んでスウェーデン性教育協会 RFSU を立ち上げた。 法律が追いついたのは1970年代になってからだった。 フィリップ・E・テトロック、ダン・ガードナーは、著作『超予測力』 2016年、土方奈美訳、早川書房 でまさにこの現象について書いている。 彼らは人々に未来を予測してもらったところ、狭い領域での専門知識があると予測力が落ちるという結果が出た。 しかも、専門家による予測はふつうの人どころかチンパンジーより悪い結果だった。 予測力を育むには、謙虚さ、好奇心、そして間違いから学ぼうとする姿勢が大事だ。 テトロックが立ち上げた予測コンサルティング会社のGood Judgementは、Good Judgement Openという予測のトーナメントを行っており、。 医療費のデータは世界保健機関のを参考にした。 アメリカの医療費と、そのほかのレベル4にいる資本主義国の医療費の比較は、経済協力開発機構による報告書を参考にした OECD[1] 他のOECD諸国に比べ、アメリカはほとんどの医療分野における支出が多い。 病院、外来受診、薬剤、公衆衛生など、どの分野でもそうだ。 医者・医療専門家・歯医者に対する支出と、公衆衛生に対する支出がOECD諸国に比べて遥かに多い 公衆衛生に対してはOECD平均の1. 報告書は、アメリカは医療におカネを使いすぎなのか?という質問をしている。 これは一部の基本的な医療においては完全に正しい。 必要のない診療や高い機械、検査のしすぎなどが理由だ。 わたしたちに言わせれば、医者に頻繁にかかったり、緊急を要しない医療介入は、平均寿命を伸ばすことにつながらない。 むしろ逆のことが起きる。 他の国では、医者は本当に治療が必要な患者に時間を割き、それは公的保険で支払われる。 アメリカでは、最も治療が必要な患者に医師が時間を割くインセンティブがない。 ただ、アメリカでも一部では良い結果が出ている。 患者の満足度は高く、32のグラフに載っていたように、治療さえ受けられれば癌の予後はとても良い。 ちなみに、小国のマーシャル諸島とモルディブは比較から省いている。 両方ともひとりあたりの医療費がアメリカ並だが、人口が少なすぎて比較対象として妥当ではない。 出典についてはこちら。 このthe Democracy Indexでは、各国の「民主主義の度合い」に1から10までの点数をつけている。 最低は北朝鮮の1. 8で、最高はノルウェーの9. 過去5年間に最も急速な経済成長を果たした10カ国と、その「民主主義の度合い」の点数は次の通り:トルクメニスタン 1. 83、エチオピア 3. 6、中国 3. 14、モンゴル 6. 62、アイルラン ド9. 15、ウズベキスタン 1. 95、ミャンマー 4. 2、ラオス 2. 37、パナマ 7. 13、ジョージア 5. この10カ国のうち、民主主義の度合いが高かった国はひとつだけだった。 これは事実に基づいており、同時に恐しいものでもある。 国際団体は、レベル1の国が民主化することを望んでいる。 これ自体に悪気はない。 しかし民主化をしようとしても、現実的には「選挙もどき」が開かれるだけで、勝者は軍を掌握している者と相場が決まっている。 もちろん他のシナリオも起こりうるが、多くの場合は物騒な結果になる。 愛する人を亡くした人、飢餓で苦しむ人、学校に行けない人、紛争地帯から抜け出せない人にとって、民主主義の崇高さを説いても説得力はない。 そもそも民主主義が紛争を起こしたのであればなおさらだ。 コリアーによると、ひとりあたりGDPが2700ドルを超えると、民主主義は国に安定をもたらす。 しかしそれ以下だと紛争に繋がりやすい。 これはちょうどレベル1とレベル2の中間だ。 Zakariaは、犯罪者への罰則を厳しくする法律を、人々がデメリットを考えずに支援したことについて触れている。 わたしたちはウィンストン・チャーチルの次の言葉を肝に銘じておくべきだろう。 「民主主義がまるで完璧か、万能であるかのように偽ることはできない。 実際、民主主義は最悪の政治形態だ。 ただし、これまでに試されたほかの政治形態で民主主義よりましなものがなかっただけだ」。 "で語っている。 リンクはこちら:. ジュネーブ条約には「迫害を逃れるため、難民申請をする権利を認める」とあるが、現実的にEUの国民にはこれは当てはまらない。 またによると、EU加盟国は航空会社やフェリー会社に対し、「それらの会社がEU圏内に運び込んだが、入国を阻まれた人々」をすぐさま母国に送り返す費用を負担させるべき、とある。 第二次世界大戦中、スウェーデンはデンマークからの難民を運ぶボートを没収しなかった。 このことは、BBCのドキュメンタリー映画に詳しい。 によると、7220人のデンマーク系ユダヤ人がボートで逃避し命を救われた。 今日、EU指令によって不法移民をほう助する人はすべて「違法密輸業者」とされ 、欧州理事会の決定によって「不法移民の輸送手段を没収する」ことが加盟国に許されている。 ジュネーブ条約によって難民の多くは亡命申請の権利を認められているが、実態はそうでない。 詳しくはを見てほしい。 中絶がさまざまな条件下、または一部の条件下で認められている地域よりも、中絶に厳しい地域のほうが中絶率が高くなる。 中略 特に取り締まりが厳しい地域では、危険な中絶処置が行われる確率や、中絶による死亡率も高くなる。 また、法律が厳しくなればなるほど、安全な中絶処置を行える施設の数も減る。 すると、安全な中絶を行えるのは、都会に暮らす人や、中絶が認められている地域に旅行できる人に限られてしまう。 これは格差を広げることになる。 」 : 「安全な中絶処置を受けにくくすれば、危険な中絶と望まない出産が増えることになる。 危険な中絶によって女性が死亡したり病気になったりするのはほぼすべて、中絶が法律によって厳しく制限されているか、現実的に中絶が受けられないような国で起きている。 たとえばサバンナに暮らす動物は、天敵に襲われないように、「行くべきか、行かないべきか」といった判断を常に行っている。 イエスかノーか、右か左かといった一瞬の判断が生死を分ける。 同じく人間も進化の過程で、最も生き延びやすい選択肢をとっさに選ぶ本能が身についた。 しかし、多様な選択肢から選ぶよりも、イエスかノーか、右か左かといった2択だけに絞ってしまうことが多い。 そういう意味ではサバンナの動物とあまり変わらない。 この本能は大昔は役に立ったかもしれないが、いまはそうでもない。 「イエスでもノーでもない」といった、より現実的な選択肢を考える妨げとなっている。 ただし、地球温暖化を否定しても問題は解決できない。 これまでも歴史の中で人々が新しい環境に適応してきた多くの事例を念頭に置きながら、これから人間が温暖化とどのように共生していくかを現実的に予測したほうがいい。 地球温暖化は、他の課題と同じように考えるべきだ。 Smilは著作にて、「地球温暖化は複雑すぎて、たったひとつだけの結果をもたらすとは言えない」と語っている。 彼によると、地球温暖化がひとつの巨大な災害を起こす可能性は少ないが、ゆっくりとして誰も気づかない変化をもたらす可能性も少ない。 地球温暖化がもたらす変化は、「早い」と「ゆっくり」の中間になる可能性が高い。 地球温暖化以外にも、食料やエネルギーでも同じことが言える。 Ruth DeFriesは著作にて、人類史における食料とエネルギー消費の転換点について描いている。 DeFriesは、化学肥料を使い続け、自然を破壊し続けるのは持続的ではないと論じている。 だが、それによっていつか巨大な惨事が起きるという話はしていない。 イギリス政府科学庁が行った「移民と地球環境変化についての研究」 によると、このような主張のもとになっている共通前提そのものに基本的な欠陥があることが示されている。 まず、前提として頻繁に引用されている研究は2つしかない。 ひとつは地球温暖化によって1000万の難民が生まれるというもの。 もうひとつは1億5000万の難民が生まれるという推定だ。 Box 1. 次に、この前提となっている研究は、レベル1と2にいる人々の環境適応能力を過小評価している。 人々が地球温暖化に適応するのではなく、移動するしかないと結論づけている。 国際的な移民と難民の事実を知りたい方は、を参照のこと。 また、 次の書籍も参考になる: Paul Collier 著 Exodus 2013 、Alexander Betts Paul Collier 著 Refuge 2017。 Ricardo Hausmannのという記事によると、金融の仕組みは常に変わり続けているので、過去の間違いから学ぶことが難しい。 将来の金融危機は、過去の金融危機とは似ても似つかないものになる可能性がある。 多くの国は、危険な融資や投資を規制している。 だが、金融規制は国によっては良い手にも悪い手にもなる。 Hausmannによると、ラテンアメリカのいくつかの国では、金融規制のしすぎで経済ががんじがらめになっている。 その6つのトレンドとは、ヨーロッパの地位、日本の凋落、イスラム教の選択、ロシアの方向性、中国の台頭、そしてアメリカの後退だ。 最も危惧すべきなのは、中国が台頭してきたときに、プライドが高いヨーロッパがどう反応するかだ。 スウェーデンは大英帝国に侵略されなかったが、未来永劫侵略されないとは限らない。 たとえばイギリスは、つい35年前にもアルゼンチンとフォークランド諸島をめぐって紛争を起こしている。 Laycock著を読めば、第三次世界大戦が起きた時、ヨーロッパは被害者ではなく加害者側にまわるのでは、とも思える。 訳註: この本によると、イギリスが過去に侵略したり紛争を起こした国の数は171カ国にものぼる。 そうでないと願いたいが、Smilは二酸化炭素の排出が劇的な速度で減ることは考えにくい理由を整然と説明している。 地球がどうなるかは予測が難しいが、人のマクロな行動パターンはある程度予測がつく。 大惨事が起きない限り、人類は手遅れになるまで化石燃料に依存し続けるだろう。 「これ以上は無理」となるまで収奪は続くが、そうなった時には手遅れだ。 オストロムは、遠く離れた場所に暮らす人類が、いかにして共通の資源を濫用しないように努めてきたかを記している。 詳しくは。 出典についてはこちら。 世界銀行• 現在の紛争が長引けば、極度に貧困な子供たちの大多数はこれからも紛争地帯から抜け出せない。 これは国際援助団体にとっては難題だ。 ストックホルムで2016年に行われた「第1回平和構築と国家建設に関する国際対話」 では、紛争地域における極度の貧困のリスクと、それを支援する難しさについて言及された。 本書で紹介した他の4つのリスクはまだ先の話だが、極度の貧困は今まさに起きているリスクだ。 また、。 世界はひとつの市場になり、サービスや製品はより自由に取引されるようになった。 トーマス・フリードマンは著書『フラット化する世界』 2010年、日本経済新聞出版社 にて、ビジネスや働き方、そして未来についてのこれまでの常識が当てはまらなくなったと書いている。 一方、ファリード・ザカリアは『アメリカ後の世界』 2008年、徳間書店 にて、「グローバル化はまだはじまったばかり」と説いている。 彼によると、• レベル2の国への生産移転は加速するだろう。 質を落とさずにコストを半分にできる。 織物産業はヨーロッパからバングラデシュやカンボジアに移った。 バングラデシュやカンボジアがレベル3に近くにつれ、ケニアなどのアフリカ諸国が台頭してくるはずだ。 現在、ガーナ、ナイジェリア、ケニアは投資先として最も有望な国々だ。 『フラット化する世界』と『アメリカ後の世界』にはハッとさせられた。 また、わたしと同じように世界を見ている人がいることに勇気づけられた。 ちなみに、『アメリカ後の世界』を書いたファリードはわたしを研究室に招待してくれた。 そこでは中国がレベル4の国に追いつきつつあること、一方で中国の農村部がとても遅れていることは懸念すべきだと伝えた。 世界銀行は少しおかんむりだったが、人々は納税という形でデータの料金を支払っているので、中身を公開しても許されるはずだと思っていた。 すでに人々のものであるデータを、わたしたちが見やすくしただけだ。 それに、「グローバルな市場が適切に機能するには、人々が情報に無料でアクセスできた方がいい」ということに世界銀行も賛成してくれるはずだ。 2010年、世界銀行はすべてのデータを無料で公開することを決めた わたしたちが無料データにこだわっていたことにも、感謝してくれた。 2010年5月に世界銀行のオープンデータ・プラットフォームが公開された時にはわたしたちも祝典に招かれて講演した。 それ以来、世界銀行は信頼できるグローバル統計についての主要な情報源になっている。 こうした情報の無料公開が可能になったのはすべて、ティム・バーナーズ・リーをはじめとする、無料インターネットを推し進めてくれた初期のビジョナリーたちのおかげだ。 ティム・バーナーズ・リーは、ワールド・ワイド・ウェブを発明したしばらくあとにわたしたちに連絡をくれて、つながりあったデータ網が開花する様子を描いた 美しい花の画像を使って スライドを貸してほしいと言った。 わたしたちはすべてのコンテンツを無料で公開しているので、「もちろんお使い下さい」と答えた。 ティムはその「花のパワーポイント」を2009年のTEDトークで使って、人々に「次世代ウェブ」のイメージを見せた。 また、複数の情報源から集まったデータがひとつになると何が起きるかという例として、ティムはギャップマインダーを使っている Berners-Lee 2009。 ティムのビジョンは非常に大胆で、わたしたちはまだその初めの段階しか見ていない。 残念ながら、この本ではのデータはほとんど使っていない。 経済協力開発機構も、国際エネルギー機関も、納税者によって支えられているのに、まだ有料のデータが多い。 エネルギーについての統計は極めて重要だ。 人々が入手しやすいようにそのうち無料化すべきだし、いずれそうなるものと思っている。

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