Naisten osuus kansanedustuslaitoksesta on kuitenkin sikäli mielenkiintoinen ja monissa intohimoja herättävä aihe, että palataan siihen taas tämän blogin voimin. En ehkä allekirjoita demarilaista käsitystä tasa-arvosta, enkä tilastojen valossa näe, että Suomessa naisten eduskuntaan pääsemiselle olisi suuria esteitä (eduskunnan sisäinen seksismi ja positiot, joihin naiset politiikon uralla etenevät ovatkin toinen keskustelun aihe). Muualla maailmassa tilanne ei välttämättä ole aivan yhtä hyvä naisten poliittisen uran kannalta kuin täällä pohjoismaissa, joten otan tässä makronäkökulman ja mallinnan naiskansanedustajien osuutta valtion tasolla yhteiskunnallisilla indikaattoreilla.
Data tulee tällä kertaa täysin YK:n Human Development Recordsin kautta. R:llä on tämänkin API:n käyttöön kätevä wrapper-funktio, jolla datan lataaminen käy hyvin yksinkertaisesti. Datasta poistettiin ne maat, joista ei ollut tietoa naisten kansanedustajien osuudesta (eli maassa ei edes yritetä esittää parlamentaarista demokratiaa). Muut puuttuvat tiedot imputoitiin päätöspuumallin avulla.Vuotena on vuosi 2013, koska R:n funktion kautta ei uudempaan dataan päässyt käsiksi. Selittäviksi muuttujiksi valitsin alaikäisten (15-19-vuotiaiden) syntyvyyden, toisen asteen tutkinnon suorittaneiden osuuden, naisten keskimääräisen odotetun koulutuksen, palma-suhteen, kaupungeissa asuvien osuuden, HDI:n sukupuolisuhteen (Osa Gender Development Indexiä), työssäkäyvien sukupuolisuhteen ja eliniänajan odotteen
Ja sitten data-analyysin tuloksiin.
Muuttujien korrelaatiomatriisi
Korrelaatiomatriisista huomataan, että ainakaan valituilla muuttujilla naisten osuutta kansanedustajapaikoista on aika vaikeaa ennustaa. Sen sijaan muut kehitysindikaattorit korreloivat melko vahvasti keskenään. Yhteiskunnan kehityksen tasosta näillä muuttujilla saadaan kattava kuva, mutta naisten osuutta eduskunnassa on vaikeampaa ennustaa. Korrelaatio ei ole olematon, mutta se on aika heikko.
Tasa-arvoon liittyvät muuttujat, HDI:n sukupuolten välinen suhde sekä työssäkäyvien sukupuolittainen suhde kuitenkin liittyvät, näyttävät parhailta valinnoilta lineaariseen regressiomalliin. Niiden keskinäinen korrelaatio ei yllättäen ole voimakkaimmasta päästä vähentäen multikolliniariteettiongelmia. Valitaan nämä kaksi indikaattoria regressiomallin selittäviksi muuttujiksi.
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -26.94047 18.48461 -1.457 0.1467 hdiSukupSuhde 0.49998 0.20845 2.399 0.0175 * tyoSukupSuhde 0.11257 0.07887 1.427 0.1552 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 19.75 on 185 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.05617, Adjusted R-squared: 0.04596 F-statistic: 5.504 on 2 and 185 DF, p-value: 0.004763
Mallissa havaitaan, että yhden prosenttiyksikön lisäys HDI:n suhteessa lisää naisten osuutta parlamentissa noin puolella prosenttiyksiköllä. Sen sijaan yhden prosenttiyksikön lisäys naisten osuuteen työssäkäyvistä lisää osuutta vain 0,1 prosenttiyksikköä. Mallilla onnistutaan selittämään noin 4,5 prosenttia naiskansanedustajien osuuden vaihtelusta.
Tuskin Kurikassakaan yllätyttiin, että yhteiskunnan sukupuolten välisellä tasa-arvolla on jonkinlaista merkitystä sukupuolten tasapuoliseen edustukseen kansanedustuslaitoksessa. Mutta naisten poliittista aliedustusta pohtivat teoreetikot ja aktivistit tuskin saivat tästä analyysistä työkaluja asiansa edistämiseen; tuskin kukaan haluaa edistää naisten poliittista tasa-arvoa ja jättää huomioimatta muut yhteiskunnallisen elämän osa-alueet.