国連の持続可能な開発目標は、各国が2030年までの達成を目指して取り組むと約束したもので、世界の開発アジェンダにおける画期的な節目である。
17の目標の効果を最大化するため、国際社会や各国政府のあらゆるレベルで膨大な資源が投入される。目標は、貧困と飢餓の撲滅から気候変動の影響緩和まで多岐にわたる。
SDGsのアジェンダと、その達成に向けて投じられる取り組みは歓迎すべきものだ。しかし、世界の開発コミュニティは、アジェンダの中で見過ごされているように見える側面を見失ってはならない。そうした側面が、目標達成への取り組みを妨げる可能性がある。
第一の懸念は、SDGsの枠組みを導く中核的な原則である「誰一人取り残さない」に関するものだ。第二の懸念は、SDGs達成の進捗を測定、監視、追跡しようと急ぐあまり、グローバルサウスの国々が力を奪われかねないというリスクに関するものだ。
この二つの隔たりに対処する措置を講じなければ、取り組みや資源の投入先が誤り、2030年開発アジェンダの恩恵が公平に分かち合われないおそれがある。
誰一人取り残さない
SDGsの枠組みに掲げられたこの理念は、SDGs達成の成果を公平に分かち合うという明確な意図を示している。目標を達成するとは、平均的に達成するだけでなく、すべての人にとって達成するということだ。このように表現すれば、確かに称賛に値する志である。
「誰一人取り残さない」の具体的な側面が枠組みに示されている。これには、所得、性別、年齢、人種、民族、移住の状況、障害、地理的位置が含まれ、国連の公的統計の基本原則に沿っている。この原則は、公的統計の収集、分析、普及の枠組みを定めるものだ。
しかし、ここには概念上の問題が隠れている。公的統計の理論家が指摘するように、公的統計で用いられる分類やカテゴリーは、それ自体が「名付けられることで存在する」。特定の集団を分類・区分しなければ、その集団は公的統計の中で見えなくなる可能性がある。
たとえば性別のような単純な二分法では、トランスジェンダーやインターセックスの人々を統計に含める余地がない。同様に、すべてのマイノリティ集団が、官僚的なデータの中で自らを特定できるようにしたいと望むわけではない。特に、国家による差別や嫌がらせを恐れている人々や、実際に経験している人々はそうだ。誰一人取り残さないために誰を数えるのかという問いは、根本的に政治的な問題である。
グローバルサウスの力を奪うこと
誰一人取り残さないという概念は、世界の開発アジェンダにおいて、さらに遠くに及ぶ影響をもたらす。
SDGsに関連する200を超える指標の監視、測定、追跡には、現在グローバルサウスで通常収集されているものより、はるかに細かく精密なデータが必要になることは広く認識されている。その実施は、グローバルサウスの国家統計システムに重大な課題を突きつける。各国ではとりわけ、予算や財政、必要な能力の構築と維持をめぐって影響が生じる。
こうした課題には、付随するリスクが二つある。
第一に、課題に対応するための介入策や戦略を設計する重心はグローバルノースにある。国際的に有力な大学、企業、シンクタンクが主導している。これらの組織はグローバルサウスの同種の組織より予算が大きく、能力も高い。その結果、北側で設計された解決策が、南側で試験導入され、一律に実施されるリスクが生じる。地域固有の事情や力学、政治が無視されかねない。ある状況で一定の効果が示された方法や解決策が、別の場所でも同様に有効だと見なされるおそれがある。
同様に、現地のパートナーから確かな支持を得られなければ、こうした介入策は強引で、現地の実情からかけ離れていると受け止められるようになるかもしれない。これは、世界銀行が1980年代に推進した構造調整プログラムで起きたことだ。
第二のリスクは、グローバルサウスの国家統計システムを再構築し、その能力を回復させる継続的な取り組みがない、あるいは失敗した場合に生じる。SDGs達成に向けた進捗を測定、監視、追跡するためのデータが、グローバルノースで構築・設計された複雑な統計モデルや計量経済モデルから、ますます得られるようになるというリスクだ。
すでに、保健指標評価研究所（IHME）は、世界各国の乳幼児死亡率をモデルに基づいて推計している。新しいモデルでは、国内の地域別推計も可能になっている。
同様に、人口統計学・疫学的予測モデルのSpectrum一式は、グローバルサウスで人口、HIV有病率、抗レトロウイルス療法を必要とする国内の人数を推計するため、しばしば利用されている。
こうしたモデルが必要であることは疑いないが、モデルの結果を現実に起きていることと同一視するのは重大な誤りだ。完璧なモデルはなく、実測・実証に基づく推計値がない場合でも、結果はせいぜい測定値の近似として捉えるべきである。
しかし、リスクはモデルに基づく誤差にとどまらない。この種のモデルはしばしば「ブラックボックス」であり、その内部の仕組みを完全に理解している人はごくわずかだ。グローバルサウスの国々には、自らの観察や経験に基づいて、こうしたモデルの結果を検証し、疑問を投げかけられる保健研究者、疫学者、統計学者、人口学者がどれほどいるのか、問うべきである。
この知見が活用されない、あるいは存在しない場合、グローバルサウスの国々は、SDGs達成の進捗を監視するために必要なデータを得るうえで、そうしたモデルの結果への依存を強めるおそれがある。
単なる決まり文句を超えて
誰一人取り残さないという言葉は、すべての人が世界の開発アジェンダの恩恵を受けられるようにするための決まり文句である。しかし、取り残されないよう監視すべき人々のカテゴリーを名付ける力は、中立でも、必ずしも善意に基づくものでもない。各国政府は、国内の機関や市民社会組織と積極的に連携し、取り残されるリスクのある人々の範囲を自ら定めるべきだ。
同時に、グローバルサウスの各国政府は、データ収集・管理の介入策や、そうしたデータに代わるモデルを用いた手法が、地域のデータコミュニティの力を奪うことにも警戒すべきである。そうしなければ、コミュニティ全体が「取り残される」ことになりかねない。
* これは、コラムの編集版であり、UN SDSN データと統計に関するテーマ別研究ネットワーク（UN SDSN-TReNDS）向けに執筆された。
