貧困の撲滅と共有された繁栄の促進と聞いて、何を思い浮かべるでしょうか。多くの人にとっては、学校や道路の建設、効果的なセーフティネット・プログラムの開発、保健医療施設の改善、より多くの、より質の高い雇用の創出などが挙げられるでしょう。それには十分な理由があります…
しかし、これらの道路や学校をどこに建設すべきかは、どうすればわかるのでしょうか。保健医療施設を必要としている人々は誰か、また、効果的な雇用プログラムを設計するために特定の国にどのような技能が存在するのかを、どのように把握すればよいのでしょうか。実際に機能するセーフティネット・プログラムを設計するために、どこにどのような種類の困窮が存在するのかを、どうすれば知ることができるのでしょうか。
その答えは、データです。良質なデータであり、しかもその量も多くなければなりません。世界銀行グループの 『2014年政策研究報告書：貧困削減と共有された繁栄の促進に向けた計測的アプローチ』は、双子の目標の進捗と課題を測定・モニタリングすることを慎重に検討し、特にデータに注目しています。
良質なデータには、3つの不可欠な特徴があります。まず、学習に役立つものでなければなりません。これは通常、年ごとに比較可能な類似の情報を、同様の方法で長期にわたって収集する必要があることを意味します。次に、迅速に変化する意思決定を支援するため、適時性が必要です。そして、収集される情報の質が疑われるものであってはなりません。
世界の多くの国々では、どれだけの人々が貧困状態にあるのか、なぜ貧困状態にあるのか、そしてどのような介入が効果的かについて確かな知見を築くのに十分な良質なデータがいまだに存在しないことは、多くの人にとって意外かもしれません。私は最近インドネシアとフィリピンを訪問し、良質なデータによって、特定の時点で貧困ライン以下で暮らす人々の数を把握できるだけでなく、貧困から脱したばかりでも依然として脆弱で再び貧困に陥りやすい人々を特定し、その脆弱性の要因を明らかにできることを、直接目の当たりにしました。
両国では、人口の下位40％を対象とした簡易国勢調査が実施され、貧困世帯および貧困に近い世帯の世帯登録簿の作成に活用されました。これらの「ユニバーサル・データベース」は現在、貧困世帯と脆弱な世帯の双方に届けるため、さまざまな社会扶助および人間開発プログラムの対象者の選定に利用されています。あらゆる状況において最も恵まれない人々の生活を改善することに成功したいのであれば、私たちは両方の集団に焦点を当てることができ、そうすべきです。それは、短期的にだけでなく、持続的な向上と世代を超えた改善を見据えて行う必要があります。
開発コミュニティ全体では、データのギャップについて多くを語り、それを埋めることの重要性について議論しています。たとえば、この統計を考えてみてください。過去10年間の共有された繁栄（下位40％の所得成長）は、世界銀行グループの融資先国の半分未満でしか適切に測定できません。 政策研究報告書 は、今こそ議論の段階を超えて、双子の目標に向けた進捗を測定するためのデータ収集の質と頻度を向上させ、すべての国における進展の要因を特定するための、現実的かつ具体的な行動に移るべき時であることについて、確かな論拠を提供しています。より多くの質の高いデータは、体系的国別診断（Systematic Country Diagnostics）を発展させるうえで極めて重要です。同診断は、各国への支援の効果を高めるための確かなエビデンス基盤を構築すると同時に、そのエビデンスの質に影響を与えるデータのギャップを明らかにしています。
データの質と頻度を向上させるには、資金と革新、そして開発コミュニティ全体の集団的な意思が必要です。それは、単に極度の貧困状態にある人々の数や、すべての国の下位40％の成長率を把握するだけでなく、これらのデータを活用して、市場、制度、政府、開発機関がより貧困層のために機能するように何をなすべきかを見出すよう、異なる方法で取り組むことを意味します。データを開発アジェンダの不可欠な要素とするには、データを「擁護」し、その提供を求める多様な利害関係者のコミュニティを築くことも必要です。開発コミュニティと政府がデータの公開に向けた取り組みを強化し、データの利用と解釈について精査と自由な意見交換を促すならば、これは実現可能です。
前述の 政策研究報告書 が指摘するとおり、すべての人のためにデータを機能させるには、各国の統計・データ収集能力を高め、統計手法とデータ収集技術の革新に取り組む必要があります。統計手法と情報技術の組み合わせは、わずか数年前には実現不可能と思われたような機会をもたらしています。例えば、世界銀行のチームは、遠隔地や脆弱な地域における福祉の実態をリアルタイムで把握するため、携帯電話を通じて調査を実施し、データを収集してクラウドにアップロードし、統計モデルでの検証と利用を経て、福祉の推計値をほぼ瞬時に得るシステムを試験的に導入しています。
とはいえ、近道はないことを認識しなければなりません。能力や制度が欠如している場合、技術や統計手法は特効薬とはなりません。そのため、各国の能力と統計システムへの投資は、調査における革新の最前線を広げることと並行して行う必要があります。こうした投資のコストは、総額の援助と比べればわずかです。最近の推計によれば、多数の低所得国でこうした良質なデータを作成するために必要な資源は、 年間約3億。
今こそ、データのギャップを埋め、データの質を向上させ、今後もそれらのギャップが埋められ続けるよう各国の能力を高めるための、実質的かつ持続的な資源を動員すべき時です。これにより、貧困層と最も脆弱な人々にとって政策が適時で、的を絞った、効果的なものとなるようにするためのエビデンス基盤が提供されるでしょう。私たちは何を待っているのでしょうか。
本記事は、以下の機関との協力により掲載されました： 世界銀行
執筆者：Ana Revenga氏は、世界銀行グループの貧困グローバル・プラクティスのシニア・ディレクターです。Maura K. Leary氏は、世界銀行グループの貧困グローバル・プラクティスのコミュニケーション責任者であり、貧困削減、公平性、不平等に関する戦略的コミュニケーションおよびアウトリーチを担当しています。
画像：サーバールームに設置されたインターネットケーブル
