持続可能な開発目標（SDGs）の進捗を測定することは、成功を判断するうえで、あるいはさらなる取り組みが必要かどうかを判断するうえで極めて重要です。
しかし、必要とされるデータの量と複雑さは、ミレニアム開発目標の場合をはるかに上回っています。
多くの国において、多くのレベルでデータのギャップが依然として残っています。
賭けてみましょう。2030年に持続可能な開発目標（SDGs）の達成を祝うことになるでしょうか。それとも、国際社会がその野心を達成できなかった理由を分析することになるでしょうか。
考えられる答えは、そのどちらを行うにもデータが不足しているということです。
17のSDGsは、2030年までの世界の開発に向けた、類を見ないほど野心的で包括的なアジェンダを示しています。しかし、これらの目標の達成は唯一の課題ではありません。これらの目標に向けた進捗を監視することは、各国の統計システムにとって膨大な作業です。
SDGsには、169のターゲットに対する231の指標が含まれています。その前身であるミレニアム開発目標（MDGs）の60の指標に必要とされたデータ量は、それと比べると控えめなものでした。それでも、MDGsのターゲット年である2015年において、各国が報告したデータは平均で、MDG指標の68%のみに関するものでした。
SDGsによる データ要件の増加
SDGの指標は数が多いだけでなく、より複雑でもあります。その一例として、2017年に国連総会で持続可能な開発目標のグローバル指標枠組みが採択された時点では、231の指標のうち84（36%）には、国際的に確立された方法論や基準がありませんでした。昨年になってようやく、世界の統計コミュニティによる大規模な取り組みのおかげで、SDG指標に関する機関間・専門家グループは、追跡対象となるすべての指標について、方法論の開発が十分に進んでいると判断しています。
しかし、基準が存在することは、データが利用可能であることと同じではありません。実際、ほとんどの国の統計システムは、SDG指標に関するデータの提供に苦慮しているようです。国際社会は、測定方法上のギャップを記録的な速さで解消しました。データのギャップを埋めるためにも、同様の取り組みが今求められています。
次の2021年世界開発報告書：より良い生活のためのデータの一環として、世界銀行は最近、統計パフォーマンス指標（SPI）を開始しました。SPIは、各国の統計システムのパフォーマンスを、(i)データの利用、(ii)データサービス、(iii)データ製品、(iv)データソース、(v)データインフラの5つの柱にわたって評価するものです。本ブログ記事では、データ製品の柱を検討します。この柱は、国連SDGデータベースおよびOECDデータを基にして、各国のSDG指標に関するデータ報告を追跡しています。
SDGsの進捗を国別に評価する際には、深刻なデータのギャップが存在します。2015年から2019年の期間において、各国がSDG指標の1つ以上のデータを報告していたのは、平均で55%の指標にとどまりました。90%を超える指標についてデータを報告した国はゼロであり、一方で、22か国はSDG指標の25%未満しか報告していませんでした。
朗報として、近年、ほとんどのSDGsについて各国のデータ報告が改善されています。分析対象とした16の目標のうち10では、各国は2015年よりも2019年のほうが多くのデータを報告しました。また、各国がそれまで報告したデータが少なかった一部の目標では、進捗が特に顕著でした。例えば、産業・イノベーション・インフラ（目標9）に関する平均報告率は、40%から53%に向上しました。また、各国がすでに比較的多くのデータを報告していた環境関連のSDGsについても、さらなる改善が見られました。
SDGデータ報告の進捗（2015～2019年）
国際機関がモデル化によって作成した値は除外しています。一方で、各国が報告したもの、各国が調整したもの、推計されたもの、または グローバルモニタリングデータとして含まれるものは含めています。内陸国は目標14について報告しないため、同目標は含めていません。予測は、2015年から2019年までのすべてのデータ点に対してOLSで推定した線形モデルに基づいています。
あまり良くない知らせとして、SDGデータ報告の現在の進捗ペースは、おそらく不十分です。2015年から2019年のデータに線形トレンドを当てはめると、いずれのSDGについても、各国がすべての指標のデータを報告することは期待できないという結果になります。ジェンダー平等に関するデータは特に乏しい状況です。また、これらの予測は新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックを考慮していません。パンデミックは、定例のデータ収集活動を妨げ、国勢調査や調査を遅延させており、今後数年間にわたってデータの利用可能性と質に悪影響を及ぼすと見られます。
各国のパフォーマンスを分析すると、SDGデータ報告の予測因子としての所得水準は、想定されるほど強い影響を持っていないこともわかります。実際、国連SDGデータベースに基づくと、高所得国は低中所得国に後れを取っています。この影響は、小規模な高所得の島嶼国によって一部が生じており、また程度は小さいものの、中東の産油国によっても生じています。ただし、人口が100万人を超える159か国に対象を限定したとしても、高所得国のパフォーマンスは低中所得国と同程度にとどまります。
開発途上国に焦点を当てていたMDGsとは異なり、SDGsは普遍的であり、すべての署名国に適用されます。すべての指標がすべての国に関連するわけではありませんが、SDGsは地球規模の課題に対する地球規模の目標であり、先進国にとっても直接関連する多くのテーマが含まれています。例えば、高所得国がジェンダー平等（目標5）に関して報告した指標は、わずか25%でした。女性に対する差別と暴力の撤廃（ターゲット5.1および5.2）、女性の指導的立場における平等な機会の確保（5.5）、性と生殖に関する健康へのユニバーサルアクセス（5.6）は、低所得国だけの優先課題とみなすことはほとんどできません。
所得水準別のSDGデータ報告（2019年）
SDGデータ報告が統計能力だけでなく、おそらく政治的意思にも左右されることを示すもう一つの兆候は、SDGに関するデータ報告を測定するSPIの第3の柱と、SPIのその他の柱との相関が、その他の柱同士の相関よりも低いことです。言い換えれば、例えば多様なデータソースを活用する統計システム（第2の柱）は、強固なデータインフラ（第4の柱、相関0.74）を備える傾向がありますが、必ずしも多くのSDGデータを報告しているわけではありません（第3の柱、相関0.46）。
一部の国は、国連SDGデータベースに提出する指標よりも多くの指標についてデータを収集している可能性があります。ただし、OECD加盟国については、『SDGターゲットまでの距離の測定2019：OECD加盟国の現状評価』で示された方法論に従って、OECDに提出された比較可能なデータによって国連SDGデータベースを補完している点に留意してください。SDGデータ報告の時点を、『SDGターゲットまでの距離の測定2019：OECD加盟国の現状評価』。
SDGデータを報告する価値は、進捗の監視にとどまりません。これまでの研究によれば、MDGsの進捗を測定する国のパフォーマンスは、目標に向けた実際の進捗と、因果関係とまでは言えないまでも正の相関があったことが示されています。これは、経営における古い格言「測定されたものは実行される」が、国際社会にも当てはまる可能性を示唆しています。測定対象を追跡することで、SPIは各国がSDG報告のどこで不足しているのかを明らかにし、最終的には、まだ取り組むべき課題がどこにあるのかを示す手助けができます。
本ブログ記事で報告した分析のデータおよびRコードは、こちらでご覧いただけます。
