より良い交通指標が公平性の格差を埋める可能性があります。その方法とは

Pranom Chartyothin, a 72-year-old bus conductor, sells and collects bus tickets in downtown Bangkok, Thailand, February 3, 2016. Such scenes will only become more common in Thailand as its population rapidly ages, unlike its neighbours with more youthful populations. The World Bank estimates the working-age population will shrink by 11 percent by 2040, the fastest contraction among Southeast Asia's developing countries. Thailand's stage of economic development, the rising cost of living and education, and a population waiting longer to get married are among the reasons it is ageing more quickly than its neighbours. An effective contraception programme in the 1970s also played a part, said Sutayut Osornprasop, a human development specialist at the World Bank in Thailand. Picture taken February 3, 2016. REUTERS/Jorge Silva TPX IMAGES OF THE DAY - GF10000302961
Today’s transportation systems don’t meet the needs of all peopleImage: REUTERS/Jorge Silva
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  • 交通システムは、低所得者層、女性、障害者、そして組織的な人種差別の対象となっているコミュニティのニーズに十分応えられていないことが多く、

  • より良いデータは、交通事業者や指導者が交通格差を埋める助けとなり得ます。

  • データがどのように収集・分析されるかは、より公平な交通システムを構築する上で極めて重要です。

今日の交通システムは、すべての人のニーズに応えられていません。低所得者層、女性、障害者、組織的な人種差別の対象となっているコミュニティなど、多くの集団が職場や学校に行けずにいます。その結果、数百万人が、家族を養うといった最も基本的なことさえ阻まれています。

さらに衝撃的なのは?従来、戦略的な主要業績評価指標(KPI)や指標を通じて、公平なモビリティへの取り組みの効果や成功を真に測定する方法はありませんでした。より優れた分析は、交通格差を埋めることと、コミュニティの繁栄を支えることの双方にとって極めて重要です。

現代の交通データの何が問題なのでしょうか?

企業やその他の組織における現代のデータは、重要な情報源です。目標やKPIの設定、重要なトレンドの把握に役立ちます。多くの場合、交通分野ではデータが存在しなかったり、それを追跡・分析する担当者がいなかったりするため、データ分析を十分に活用できていません。

交通データの問題は、人々のニーズを一般化するため、主に一般の人々に対応するものになってしまうことです。民間のモビリティ事業者が収集する他の交通データは、その対象顧客、すなわち多くの場合より裕福で所得の高い個人に焦点を当てています。つまり、女性、低所得者層、高齢者、歴史的に疎外されてきたコミュニティ、移民や難民など、恵まれない层に関する情報はほとんどないということです。

その結果、恵まれない人々に関する交通データが不足しているため、そうしたコミュニティに対して、利用しやすく、手頃な価格で、安全かつ効率的な交通サービスが不足しています。恵まれないコミュニティは機転が利き、自らのニーズを十分に理解していることが多いのです。問題は、そのニーズがモビリティ事業者やサービス提供者に伝えられていないことです。

より良いデータはどのように変革をもたらし得るか

交通アクセスの欠如が社会経済に与える影響についてのデータはありませんが、コミュニティが学校や職場に行けない場合にどのような影響を受けるかという現実的な影響は把握しています。ハーバード大学の研究者による上方経済的移動性に関する研究では、交通が貧困から抜け出せるかどうかの可能性を決定する、単一で最も強い要因であると結論付けられています。交通アクセスは社会的な利益ももたらします公共交通に投資される1ドルごとに、5ドルの経済的リターンが生まれる。

より良いデータは、他の面でも役立つ可能性があります。例えばLAメトロの調査では、新しい軽軌道路線を、ハラスメントやその他の安全上の懸念から避ける女性が20%いることが分かりました。さらに、国際交通フォーラム(ITF)も、性別が交通手段の選択を決める重要な要因であり、発展途上都市でも先進都市でも、年齢や所得よりも大きく影響することを明らかにしています。こうした洞察は、恵まれない人々に公平な交通を提供するための戦略とアプローチの策定に、より良い情報をもたらします。

新たなアプローチは、現代のデータが提供できるものを、指導者が活用する助けとなり得ます。例えば、都市がその地域でモビリティサービスを提供する事業者にデータを要請し、そのデータを分析して事故多発地点や交通のトレンドを明らかにする事例が見られています。この仕組みを整えることで、指導者は公平性の目標と成果に関する教訓を共有し、公平性の指標を設定し実現するための「やり方」のプロセスを作り出すことができます。

重要なことを測定する

交通の格差を埋めるためには、より包括的なデータを収集する必要があります。データ収集の指針となる問いには、さまざまなコミュニティにどうすれば最も効果的に届けられるか、そしてこうした交通施策をどのように財源確保するか、などが含まれ得ます。さらに、コミュニティは、可処分所得に占める交通費の割合を理解する必要があります。そこから、重要なデータを体系的に収集し、ビジネスモデル、指標、そして公平性の目標に向けた進捗を追跡するための年次目標の策定に活用することができます。

世界経済フォーラムでは、包括性指数(IQ)プロジェクトという包括性指数(IQ)プロジェクトを傘として掲げる取り組みを立ち上げました。これは、政策提言やさらなる行動に向けた政策の実施やパイロット事業を通じて、公平なモビリティを推進するものです。IQプロジェクトに対する私たちの包括的なビジョンは、公平な交通の実現に向けて、明確な指標、インジケーター、KPIを導入することです。

国際交通フォーラムの取り組みは、OECDを中心とするシンクタンクである国際交通フォーラムの取り組みは、何が可能かを示しています。交通における性別に関するワークストリームは、この分野におけるさらなる研究の重要性、特に性別で分けられたデータの限界に対処する必要性、そしてすべての関係者との強固な政策対話の継続の重要性を強調しています。

ITFによる、交通政策のためのジェンダー分析ツールキットの開発に関する新たな取り組みは、各国やその他の関係者がデータのギャップを特定し、指標を策定し、データ収集プロセスを設計し、ジェンダー分析の枠組みを構築することを支援します。これにより、公平性と平等を向上させる政策を実施することを目指しています。

より良いデータの収集は、すべての交通利用者と労働者に恩恵をもたらすでしょう。特に、交通分野の労働力に占める女性の世界平均割合はわずか17%であり、一部の国では減少しています。ITFは、ジェンダー分析のためのデータを収集するため、OECD加盟国と直接協力しています。

2008年から2018年にかけての交通分野の労働力に占める女性の割合の推移Image: Wei-Shiuen Ng and Ashley Acker (2020), 「The Gender Dimension of the Transport Workforce」, International Transport Forum Discussion Papers, OECD Publishing, Paris

変化は一夜にして起こるものではありません。公平なモビリティを実現するためには、公平性を目標から、実践的で測定可能な指標へと転換し、成功を追跡し、失敗を理解し、説明責任を確保する必要があります。

これらの解決策は、あくまで第一歩に過ぎません。公平性を追求することは継続的なプロセスです。それでも、格差、貧困、社会経済的な孤立の拡大を回避するためには、これらは不可欠です。公平性の実現に向けて何らかの進展を遂げるためには、より大きなビジョンを具体的な目標に分解し、行動を起こさなければなりません。これは私たちの行動への呼びかけです。

IQプロジェクトは、戦略的な政策手段のリストを収集することに焦点を当てた、公平なモビリティに関するワークショップシリーズを開催しています。ワークショップの成果は、「包括的モビリティのためのデータ収集ロードマップ」で紹介される予定です。

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