「女性管理職を30%に」「男性育休取得率を85%まで引き上げる」——男女共同参画基本計画にはこうした数値目標が並んでいます。しかし、なぜその数字が目標として選ばれたのか、達成度はどのように評価されているのかを理解している人は多くありません。
感覚や前例ではなく、統計データや調査結果という「エビデンス（証拠）」に基づいて政策を立案・評価しようとする考え方を、EBPM（Evidence-Based Policy Making、証拠に基づく政策立案）といいます。日本では2017年に政府全体での推進が始まり、男女共同参画分野でも第5次基本計画（2020年度）以降にロジックモデルの試行が進んでいます。
一方で、ジェンダー統計には「暗数（未申告件数）が多い」「小地域データが乏しい」「第三者評価が弱い」といった課題も残っています。OECDや国連（UN Women）も、日本のジェンダー統計整備に改善を求める提言を繰り返し発表しています。
この記事では、EBPMの基本概念、男女共同参画統計の体系、基本計画と評価のPDCAサイクルを整理し、2026年時点の到達点と残された論点をお伝えします。人事・労務担当者、自治体の男女共同参画推進員、政策立案や研究に関心を持つ方に役立てていただける内容です。
EBPMとは何か｜政策立案における「証拠」の役割
EBPMの定義と日本での経緯
EBPMとは「Evidence-Based Policy Making」の略称で、日本語では「証拠に基づく政策立案」と訳されます。政策の目的・手段・成果をエビデンス（統計データ・調査結果・準実験的手法など）で体系的に連結し、PDCAサイクルを通じて政策効果を継続的に改善していく考え方です。
EBPMは医療分野のEBM（Evidence-Based Medicine、根拠に基づく医療）を政策領域に応用したもので、英国のNudge Unit（行動洞察チーム）やOECDの政策評価フレームワークが先行事例として広く参照されています。
日本では2017年に内閣官房に「EBPM推進委員会」が設置され、府省庁横断的な統計改革と一体で進められてきました。翌2018年に発覚した毎月勤労統計調査の不適切処理問題は政府統計の信頼性を問い直す契機となり、以後は統計改革の重要性がより強く認識されています。
従来型政策立案との違い
EBPMが普及する以前の政策立案は、経験則・慣行・担当者の直感・利害関係者の要望に依拠しがちで、目標設定は「切りのよい数字」で決まり、効果測定は曖昧なままになりやすいという批判を受けてきました。
EBPMでは「ロジックモデル」という概念図を用いて、インプット（予算・人員）→アウトプット（施策の実施件数）→アウトカム（行動変容・社会的成果）の連鎖を可視化します。また、ランダム化比較試験（RCT）や差の差分析（DID）など、政策介入の因果効果を推定する統計手法の活用も期待されています。
男女共同参画政策にEBPMが必要な理由
男女共同参画分野は、EBPMの必要性が特に高い政策領域とされています。その理由は主に三点あります。
第一に、政策対象が多様で横断的なことです。雇用・育児・教育・政治参加・暴力被害など複数の政策領域にまたがるため、複合的な統計指標が必要です。第二に、数値目標が先行しがちなことです。「2020年までに指導的地位の女性比率30%」という202030目標は達成されずに2030年へ先送りされましたが、達成困難の原因がデータで検証されなければ次の目標設定も改善されません。第三に、政策の因果効果の測定が困難なことです。女性管理職比率の上昇が「育児支援策の効果」なのか「経済環境の変化」なのかを切り分けるには、統計的な設計が不可欠です。
男女共同参画統計の体系｜どんなデータが使われるか
政府統計における男女別データの整備
男女共同参画政策を支える統計には、大きく「一般政府統計の男女別集計」と「男女共同参画専用調査」の二種類があります。
一般政府統計の代表例は、国勢調査・労働力調査・賃金構造基本統計調査・社会生活基本調査などです。これらは統計法（最終改正: 令和4年6月公布、第2条）に基づき総務省統計局が実施し、内閣府男女共同参画局が必要に応じて性別分析を加えています。
男女共同参画専用調査としては、内閣府が毎年実施する「男女共同参画に関する世論調査」「家族の法制に関する世論調査」、厚生労働省の「雇用均等基本調査」「育児休業・介護休業等に関する実態調査」などがあります。
ロジックモデルで見る統計の三層構造
EBPMのロジックモデルに沿って整理すると、男女共同参画統計は「インプット指標」「アウトプット指標」「アウトカム指標」の三層に分類できます。
インプット指標は政策資源の投入量を測るもので、男女共同参画関連予算・相談員配置数・育休取得促進のための企業助成金総額などが該当します。アウトプット指標は施策の実施状況を示し、研修実施回数・相談件数・指針改定件数などが含まれます。アウトカム指標は最終的な社会変容を測り、女性管理職比率・男性育休取得率・賃金格差・DV認知件数などが代表例です。
重要なのは、アウトプットとアウトカムは必ずしも一致しないことです。相談件数が増えても女性管理職比率が上がらない場合は、施策の設計そのものを見直す必要があります。
国際比較統計との接続
国際的な男女平等指標として広く用いられるのが、世界経済フォーラム（WEF）が毎年発表する「ジェンダーギャップ指数（GGI）」と、国連開発計画（UNDP）が算出する「ジェンダー不平等指数（GII）」です。
日本のGGIは2024年時点で118位（スコア0.663）と、G7諸国中最下位の水準が続いています。GGIは経済・教育・健康・政治参加の4分野で算出されており、日本は特に政治参加分野と経済分野でスコアが低い状況にあります。こうした国際指標と国内政策目標のギャップを可視化するための統計として活用することが、EBPMの観点から重要とされています。
男女共同参画基本計画とEBPM｜計画・評価のPDCAサイクル
数値目標の設定プロセス
男女共同参画社会基本法（最終改正: 平成11年6月公布）第13条第1項は、政府に対して「男女共同参画基本計画」の策定義務を課しています。基本計画は概ね5年ごとに改定され、2020年に策定された第5次計画（2021～2025年度）では約270本の数値目標が設定されました。
目標設定では、①現状値（ベースライン）の確認、②国際比較による達成水準の検討、③PDCAサイクルの評価対象となる中間指標の設定、が基本とされています。第5次計画からはロジックモデルの試行的導入が進められ、施策とアウトカムの論理的連関を整理する試みが始まっています。
男女共同参画会議による監視と年次報告
基本計画の進捗は「男女共同参画会議」（男女共同参画社会基本法第21条）が毎年監視し、年次報告（男女共同参画白書）として国会に報告されます。白書には主要数値目標の達成状況がまとめられており、政策効果の評価に活用されています。
ただし、評価の多くは「数値の変化」を確認するにとどまり、政策介入の因果効果を統計的に分離する手法（反事実分析・自然実験等）はまだ限定的に用いられているにすぎません。
第5次基本計画（2020-2025）でのEBPM的取組み
第5次基本計画は、新型コロナウイルス感染症拡大下の女性への影響（女性の雇用喪失・DV増加等）という緊急課題を踏まえて策定されました。デジタル分野のジェンダーギャップ是正が重点項目として新たに追加され、STEM分野（理工農系）の女性比率や情報通信技術（ICT）関連職の女性割合が新規指標として設定されています。
また、同計画ではEBPM・統計整備の推進が独立した重点項目として明記されており、政府内でのEBPM意識の高まりが反映されています。第6次計画（2025年度末に向けて検討中）では、AIを活用した政策効果測定やより精緻なロジックモデルの活用が論点となっています。
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現代的論点｜2026年時点の到達点
2007年以降の主な法改正・新法
男女共同参画統計・EBPMに関連して、2007年以降に整備された主な制度・法令は以下のとおりです。
- 統計法の全面改正（2007年）: 公的統計の体系的整備と利用促進を定めた基本法として全面改正されました。基幹統計制度の創設と男女別集計の充実が進み、ジェンダー統計の基盤が強化されました。
- 女性活躍推進法（2015年成立、2019年・2022年改正）: 企業に対して「女性の活躍推進に関する情報」の公表義務を定めました（女性の職業生活における活躍の推進に関する法律（最終改正: 令和4年6月公布）第21条）。企業レベルのジェンダー統計が体系的に蓄積されるようになりました。
- EBPM推進委員会の設置（2017年）: 内閣官房に設置され、各府省庁のEBPM取組みを横断的に評価・推進する枠組みが整いました。
- 育児・介護休業法の改正（2021年・2022年）: 男性育休（産後パパ育休）の創設と企業の取得率公表義務化により、育休関連のジェンダー統計の充実が進みました。
- 第6次基本計画の策定（2025年度末に向けて検討中）: AIを活用した政策効果測定や、より精緻なロジックモデルの導入が論点となっています。
議論の現在地
EBPMと男女共同参画統計をめぐる議論は、推進論と懸念・批判論の両面から進んでいます。
推進論の立場からは、統計に基づく政策立案により限られた政策資源をより効果的に配分できる、政策の成果を可視化することで国民や企業への説明責任が果たせる、という主張があります。内閣府・OECD・世界銀行などはこの立場から統計整備の強化を求めています。
懸念・批判論の立場からは、複数の課題が指摘されています。まず、数値化できない問題（差別意識・文化的規範・無意識の偏見）がEBPMの枠組みから取りこぼされやすいという点があります。次に、目標達成のための数値操作（過小目標設定・指標の恣意的選択）が起きやすいという点があります。また、統計整備自体に費用がかかり、特に小規模自治体での実施が困難という点もあります。さらに、研究者や当事者団体からは「数値が一人歩きして、質的変化や当事者の声が政策から排除されるリスクがある」という指摘もなされています。
賛否それぞれに一定の根拠があり、EBPMの有効性と限界を同時に認識したうえで活用することが重要とされています。
残された課題
2026年時点での主な課題は以下のとおりです。
統計の空白領域: ハラスメント被害・性暴力被害の統計は「暗数」（実際に発生しているが統計に捕捉されていない件数）が多く、実態把握が困難なままです。警察庁・法務省・厚生労働省に分散した統計体系の統合が求められています。
インターセクショナルなデータの不足: インターセクショナリティ（交差性、複数の社会的属性が重なる状態）の観点から、外国籍・障害・LGBTQ+などの属性を組み合わせたクロス集計データが乏しい状況が続いています。
第三者評価体制の未整備: 基本計画の評価は主に内閣府・各省庁の自己評価であり、独立した評価機関による政策効果の検証体制が整っていません。
AIとデータ倫理の問題: 生成AI・ビッグデータを政策分析に活用する試みが広がるなか、学習データに含まれるジェンダーバイアスが政策判断に影響を与えるリスクへの対策が急務とされています。
主要ジェンダー統計の読み解き方｜比較表で整理
国際比較と国内目標の対照
以下の表は、主要なジェンダー統計指標について日本の現状値・第5次計画目標値・参考値の三者を対照したものです。数値は概算であり、定義・集計方法により異なる場合があります。（参考: 内閣府『男女共同参画白書 令和6年版』、WEF『Global Gender Gap Report 2024』）
| 指標 | 日本の現状（2024年頃） | 第5次計画目標（2025年） | 国際参考値 |
|---|---|---|---|
| 女性管理職比率 | 約13.2% | 30%以上 | OECD平均 約35% |
| 男性育休取得率 | 約30.1% | 85%以上 | 北欧諸国は70～90%台 |
| GGI順位（経済・教育・健康・政治） | 118位（2024年） | 目標値未設定 | G7中最下位 |
| 衆議院女性議員比率 | 約15.6% | 35%以上 | OECD平均 約33% |
| STEM分野女性比率（大学卒業者） | 約27% | 35%以上 | OECD平均 約37% |
統計を政策判断に活用する際の三つの留意点
統計を政策判断に活用する際には、いくつかの留意点があります。
まず、指標の定義に注意が必要です。「管理職」の範囲は国や企業によって異なり、係長以上を含む場合と課長以上に限定する場合で数値が大きく変わります。国際比較をおこなう際は定義の確認が欠かせません。
次に、変化の速度と方向性の確認が重要です。単年度の数値だけでなく、時系列トレンドと変化率を見ることで、政策効果の有無が判断しやすくなります。
さらに、集計単位の落とし穴も見落とせません。全国平均では見えない地域・産業・年齢層ごとの格差が存在します。国レベルの統計と自治体・企業レベルの統計を組み合わせることが、実態把握の精度を高めます。
統計データへのアクセス方法
男女共同参画統計を調べる際の主な入口として、内閣府男女共同参画局のウェブサイト（https://www.gender.go.jp/）に掲載される「男女共同参画白書」があります。また、総務省の「政府統計の総合窓口（e-Stat）」では国勢調査・労働力調査などの男女別データを無料で検索・ダウンロードできます。国際統計については、WEFのGlobal Gender Gap Reportが年次で更新される主要な参照資料です。
自治体・企業でのEBPM活用｜実践のヒント
自治体における男女共同参画データの活用
自治体が男女共同参画計画を策定・評価する際、EBPMの考え方は有効な道具になります。特に人口規模が小さい自治体では独自の統計調査が困難なため、国の統計の市区町村別二次集計や既存の住民アンケートの男女別分析が基本的な出発点になります。
男女共同参画社会基本法第9条・第10条は都道府県に対して都道府県計画の策定を義務付け、市町村に対しては努力義務としています。内閣府は「地域の男女共同参画に関するデータ」をウェブサイトで提供しており、都道府県・政令市レベルの主要指標比較が可能です。
企業における女性活躍推進データの活用
女性活躍推進法第21条（最終改正: 令和4年6月公布）により、常時雇用労働者301人以上（2022年改正後は101人以上）の事業主は、女性活躍に関する情報（管理職比率・賃金差異・育休取得率等）を公表する義務があります。このデータベースは就職活動中の学生や研究者が職場のジェンダー平等度を比較する資源としても活用されています。
EBPMの観点から、企業のジェンダー統計を「行動計画策定→施策実施→効果測定→計画見直し」のサイクルで活用する仕組みが整ってきています。
データ活用の実際の困難
企業・自治体レベルでのEBPM実践にはいくつかの困難もあります。第一に、統計リテラシーを持つ人材の不足があります。因果効果の検証に必要な統計手法（回帰分析・差の差分析等）を使いこなせる担当者が少ない現状があります。第二に、プライバシーと統計開示のバランスの問題があります。小規模事業所での性別別賃金開示は個人が特定されやすいという課題があります。第三に、縦割り行政の壁として、企業の統計が厚生労働省・経済産業省・内閣府に分散しており、横断的な分析が難しい状況があります。
相談窓口・参考機関
男女共同参画統計やEBPM政策に関する情報収集・相談の主な窓口を紹介します。
- 内閣府男女共同参画局（https://www.gender.go.jp/）: 男女共同参画基本計画・白書・統計データを提供しています。
- 総務省 政府統計の総合窓口（e-Stat）（https://www.e-stat.go.jp/）: 国の統計データを無料で検索・ダウンロードできます。
- 厚生労働省 女性の活躍推進企業データベース（https://positive-ryouritsu.mhlw.go.jp/positivedb/）: 企業の女性活躍情報を業種・規模で絞り込んで比較できます。
- DV相談ナビ（#8008）: 統計を超えた個別の暴力被害相談の入口です。最寄りの配偶者暴力相談支援センターに自動転送されます。
- 法テラス（0570-078374）: 法的な問題全般について公的機関や制度を案内してもらえます。
まとめ
EBPMは、男女共同参画政策をより実効的かつ説明可能にするための重要な考え方です。第5次基本計画以降、ロジックモデルの試行・女性活躍推進データベースの拡充・育休取得率の公表義務化など、具体的な取組みが進んでいます。一方で、統計の空白領域・インターセクショナルなデータの不足・第三者評価体制の未整備といった課題も依然残っています。
数値はあくまで政策を改善するための手段であり、それ自体が目的ではありません。EBPMの普及とあわせて、数値が捉えきれない当事者の声や質的変化も政策に反映させる仕組みが求められています。
男女共同参画社会基本法（第2条第1号）が掲げる「男女が均等に政治的、経済的、社会的及び文化的利益を享受することができ、かつ、共に責任を担うべき社会」の実現に向けて、データと現実のギャップを埋め続けることが必要です。
具体的な事案については、弁護士など専門家への相談をご検討ください。
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よくある質問（FAQ）
- Q1. EBPMとは何ですか？わかりやすく教えてください。
- EBPMとは「Evidence-Based Policy Making（証拠に基づく政策立案）」の略称で、統計データや調査結果といった「エビデンス（証拠）」に基づいて政策を設計・評価する考え方です。感覚や前例ではなく、数値根拠に基づいてPDCAサイクルを回すことで政策の有効性を高めることを目指します。日本では2017年に内閣官房にEBPM推進委員会が設置され、各府省庁での取組みが本格化しました。
- Q2. 男女共同参画基本計画の数値目標はどのように設定されますか？
- 男女共同参画基本計画の数値目標は、①現状値（ベースライン）の確認、②国際比較による達成水準の検討、③PDCAサイクルの評価対象となる中間指標の設定、というプロセスで設定されます。内閣府が事務局となり、男女共同参画会議の議論を経て閣議決定されます。第5次計画（2021～2025年度）では約270本の数値目標が設定されています。
- Q3. ジェンダーギャップ指数（GGI）と国内の男女共同参画統計はどう違いますか？
- ジェンダーギャップ指数（GGI）は世界経済フォーラム（WEF）が算出する国際比較指標で、経済・教育・健康・政治参加の4分野で世界140か国超を比較します。国内の男女共同参画統計はより詳細な国内政策評価のために設計されており、企業規模別・業種別・地域別などの細かいクロス集計が可能な点が特徴です。
- Q4. 企業の「女性活躍推進データベース」はどこで見られますか？
- 厚生労働省が運営する「女性の活躍推進企業データベース」（https://positive-ryouritsu.mhlw.go.jp/positivedb/）で検索・閲覧できます。企業名・業種・規模などで絞り込み、管理職比率・賃金差異・育休取得率を比較することが可能です。2022年改正後は101人以上の企業が公表義務の対象になっています。
- Q5. 男女共同参画統計に「暗数」が多いとはどういう意味ですか？
- 「暗数」とは、実際に発生しているが統計上に捕捉されていない件数のことです。ハラスメント被害・性暴力被害などは、恥ずかしさや報復への恐れから申告されないケースが多く、警察・相談窓口への申告件数は実態より大幅に少ないとされています。このため、申告件数だけでは被害の全体像を把握できないという課題があります。
- Q6. 日本のジェンダー統計整備について、国際機関はどのような評価をしていますか？
- OECDは日本のジェンダー統計整備について、地域別・属性別クロス集計の充実、性暴力・ハラスメント被害の実態把握手法の改善、政策効果の第三者検証体制の整備を求める提言を発表しています。また、国連女性差別撤廃委員会（CEDAW）も日本に対してジェンダー統計の整備強化を勧告しています。
