英国广播公司
世界上近一半的人口——36亿人——在2024年进行了重大选举，但这一年也是20年来女性代表人数增长最慢的一年。
与选举前相比，27个新议会的女性人数有所减少，这些国家包括美国、葡萄牙、巴基斯坦、印度、印度尼西亚和南非。此外，当选欧洲议会议员的女性人数有史以来第一次减少。
BBC对46个选举结果已得到确认的国家的数据进行了分析，发现其中近三分之二的国家女性当选人数有所下降。
这些数据来自各国议会联盟（IPU）——一个收集和分析选举数据的全球各国议会组织。
英国、蒙古、约旦和多米尼加共和国的女性人数有所增加，而墨西哥和纳米比亚都选出了首位女总统。
然而，其他地区的损失意味着今年的增长微不足道（0.03%）——在1995年至2020年期间全球增长了一倍。
为议会联盟追踪性别统计数据的Mariana Duarte Mutzenberg表示，某些民主国家的进步“太脆弱”。例如，太平洋岛国图瓦卢失去了议会中唯一的女性议员，现在政府中根本没有女性。
联合国开发计划署
太平洋岛屿的女性议员比例是世界上最低的，只有8%。
在全球范围内，妇女在议会中占27%，只有13个国家接近50%。拉丁美洲和非洲部分地区目前在女性代表方面处于领先地位。
Duarte Mutzenberg女士说，一些国家仍在取得进步，这在很大程度上要归功于性别配额——蒙古在引入女性候选人30%的强制性配额后，今年女性代表人数从10%上升到25%。
平均而言，没有配额的国家有21%的女性当选，而有配额的国家有29%的女性当选。
例如，配额和政治意愿帮助墨西哥在2018年实现了性别平等，此前前总统安德烈·曼努埃尔·López奥夫拉多尔决定议会中女性应该占50%。
来自联合国妇女署的朱莉·巴灵顿说，在部长职位方面，政治意愿也可能成为改变游戏规则的因素。联合国妇女署负责收集女性领导政府部门的数据。
她说，内阁拥有影响社会的权力，但在联合国妇女署所关注的所有政治措施中，女性代表的比例仍然最低，女性通常被限制在某些部长职位上，比如监督人权、平等和社会事务，而不是财政或国防。
她表示，这是一个“错失的机会”。
有这么多不同的国家、背景和错综复杂的政治因素在起作用，很难解释为什么今年的形势几乎没有变化。
但是女性参政有一些普遍的障碍。
首先，研究表明存在性别差异。
政治学教授罗西·坎贝尔在伦敦国王学院对听众说：“女性不太可能一觉醒来就认为自己能胜任高级领导职位。”“他们经常需要被鼓励：‘你想过当议员吗？’”
美国斯坦福大学（Stanford University）性别与政治专家雷切尔?乔治（Rachel George）博士表示，这种放缓可能意味着未来女性政治家的导师会更少。因此，年轻女性“不太可能认为自己能够或应该跑步”。
一旦决定竞选公职，女性往往在经济上处于不利地位。
大量研究发现，女性更难获得政治竞选资金，也更难拥有请假的财务自由。
乔治博士说，在大多数社会中，女性仍然比男性承担更多的照顾他人的责任，这可能会对选民对她们的看法产生负面影响。
欧洲性别平等研究所（EIGE）的Carlien Scheele说，很少有议会提供产假，这对这种情况没有帮助。“如果这些政策不到位，就会让女性望而却步，”她说。
盖蒂图片社
然后是选举制度的设计方式。
根据议会联盟的数据，采用比例代表制或混合选举制的国家比简单多数制的国家选举出更高比例的妇女，而且更有可能为妇女设立选举配额。
但这些因素并不新鲜。那么是什么在改变呢？
根据许多不同国家的研究，在公共生活、网上和当面对女性的攻击有所增加。
议会联盟的Mariana Duarte Mutzenberg说，在已经经历了暴力选举的墨西哥，基于性别的暴力今年尤其严重，女性政治家也特别成为虚假信息的目标，这些虚假信息旨在“试图以这样或那样的方式破坏她们的声誉”。
乔治博士说，这一切都会产生更广泛的“寒蝉效应”，阻止年轻女性想要跑步。
对女性经济赋权和女权主义的抵制也是一个因素。
在韩国，尽管女性当选的比例略有增加，但许多年轻男性对反向歧视的感觉在今年的选举中发挥了作用。
杜阿尔特?穆岑伯格表示：“一些政党继续煽动或利用男性选民的反性别情绪，他们认为女权倡导者是反男性的。”
然而，她说，这可能导致更多的女性出来投票。
那么为什么这一切都很重要呢？
EIGE的Carlien Scheele表示，撇开基本的公平不谈，平等的议会可以改善国民经济。他援引的研究表明，性别多样化的群体能做出更好的决策，性别混合的董事会能带来更高的利润。
研究还显示了将妇女纳入和平谈判的好处，表明以妇女的实质性贡献为基础的进程更有可能取得可持续的成果。
乔治博士说：“当女性在场时，和平协议更有可能达成，也更有可能持续下去。”
联合国妇女署的朱莉·巴灵顿表示，她将鼓励人们以不同的方式思考女性从政。
“这不是女性代表性不足。这是男性的过度代表。”
AdditioBBC核实的丽贝卡·韦奇-罗伯茨对数据进行了分析
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