ダルエスサラームの都市の不平等を評価する

世界の人の半分以上が今や都市に住んでるんだ。都市化はアフリカとアジアの一部で最も早く進んでるけど、これらの地域の成長は今後10年で鈍化する見込みだよ。一方で、都市の計画に使われる政府の金が全然足りてないんだ。そのせいで、世界の43億都市住民の約47%が住む、大きくて混雑した非公式な集落ができちゃってる。例えば、タンザニアでは、75%以上の集落が正式な承認なしに建てられてると推定されてる。

ダルエスサラーム市はタンザニアで一番大きい都市で、75%以上の住民が非公式な集落に住んでて、富の広がりがみられる。歴史的な調査によると、ダルエスサラームの住環境のパターンは、植民地時代の計画に関係していて、民族と収入によって人を分けることに重きが置かれてた。植民地時代、裕福な地域は都市の中心や海岸に、貧しい地域は地元のアフリカ人向けに外れに配置されてたんだ。この歴史的なデザインが今も都市の景観に影響を与えてて、富の不均等な分配を生んでる。

正式な地域と非公式な地域は隣り合わせに存在してるけど、いろんな面で違いがある。都市のコミュニティは常に変わっていて、小さなエリア内でも社会的、経済的、文化的な違いが見られる。非計画的な非公式な集落は特にダイナミックで、健康問題や社会的な分断、貧困の増加につながることが多い。この不平等は、収入の違いや基本的なニーズが欠けている点で測ることができる。

#収入の不平等と社会経済的な不足

収入の不平等は、コミュニティ内の個人間での金の不公平な分配を指す。ジニ係数のようなさまざまな指標が、社会の中で最も裕福な人と最も貧しい人とのギャップを示すのに役立つ。

一方で、社会経済的な不足は、特定の個人やグループが直面する不利な状況に関係してる。これは人が住んでる場所、家の質、仕事や教育、医療へのアクセスにリンクしてる。基本的には、経済的、社会的状況を管理する力を持ってない人の不足を際立たせてる。この状況は、人々を貧困や周縁化に閉じ込める可能性がある。

2015年には、世界的に収入の不平等を減らすための2030アジェンダが導入された。都市の富と貧のギャップを縮める努力はあるけど、地域内の社会経済的な違いを測る方法には十分な焦点が当てられてない。

その応答として、ダルエスサラームで、Participatory Stratification Approach（PSA）と呼ばれる方法を評価する研究が行われた。この方法は、地域のコミュニティメンバーを収入に基づいて地域を分類することに関与させるんだ。研究では、PSAとLatent Profile Analysis（LPA）と呼ばれるもっと伝統的な方法を比較した。PSAは地域の知識や経験に依存する一方で、LPAは公式の国勢調査データを使用して不足のレベルを特定する。

#Participatory Stratification Approach（PSA）

Participatory Stratification Approachは、地域のメンバーが積極的に関与する方法だ。地元の住民や専門家など、さまざまなバックグラウンドを持つ参加者が、自分たちの地域の社会経済的格差を理解するのに貢献した。ワークショップが開かれて、50人がダルエスサラームの地域を異なる収入レベルに分けることに参加した。

ワークショップの中で、参加者はまずどれくらいの収入レベルを作るか合意した。それから、自分たちの経験と集団の話し合いに基づいて地域をこれらのレベルに割り当てた。この方法は、参加者の地域に関する知識に頼りつつ、衛星画像などの追加情報も使って話し合いをサポートしてた。

#Latent Profile Analysis（LPA）

Latent Profile Analysisは、もっと構造的で客観的な方法だ。これは、観察データに基づいて隠れたグループを特定するための統計的手法を使ってる。この場合、LPAは2012年のタンザニアの人口と住宅国勢調査からの社会経済データを分析するために使われた。目的は、地域の中のさまざまな不足のプロファイルを特定することだった。

LPAの最初のステップは、教育水準や経済活動、健康統計などの国勢調査データから関連変数を特定することだった。これらの変数は、その後、地域を明確な不足プロファイルに分類するために使用された。そして、6つの不足のプロファイルが特定された。

#研究の背景とデータ

ダルエスサラームはインド洋に面したタンザニア最大の都市で、2012年の人口は約440万人、今は約540万人と推定されてる。この都市はタンザニアにとって重要な経済の港でもある。

研究では、国勢調査データを使用して不足レベルを示す可能性のある変数を特定した。これらの変数は、社会的、人口学的、経済的な要因を含み、地域レベルで表現されるようになってる。

#2つのアプローチの比較

今回の研究は、Participatory Stratification ApproachとLatent Profile Analysisの結果を比較した。両方の方法がダルエスサラームの地域での収入と不足レベルを見てるけど、やり方は違う。PSAはコミュニティの経験や認識に基づいているのに対し、LPAは公式な国勢調査データを使った統計分析に依存してる。

どちらの方法も似たような結果を出していて、地域間の富と貧困の分布パターンを示してる。高収入地域は都市の中心かその周辺にあることが多く、低収入地域は通常外れに見られる。中収入地域は、よく裕福な地域や貧しい地域の隣に位置してる。

でも、PSAで中収入と分類された地域の中には、LPAで不足とラベル付けされたところもあった。この違いは、PSAが地域の特性に関するより細かい詳細を捉えたのに対して、LPA分析が見落とした可能性があるからかもしれない。

#コミュニティの知識の重要性

この研究は、地域を評価する際のコミュニティの知識の価値を強調してる。定量的なデータは生活条件の広い視野を提供するけど、地域住民が気づく微細な詳細を見落とすこともある。PSAは、統計的手法が特定できない貧困の隠れた側面を明らかにできるかもしれない。

この参加型アプローチは、コスト効果も高く、都市開発やサービスの計画において価値がある。地域のメンバーと密接に協力することで、計画者は自分たちの都市内の貧困と富のダイナミクスに関するより深い洞察を得られる。

#研究の制限

結果にもかかわらず、研究にはいくつかの制限があった。例えば、2012年の国勢調査データに依存していて、ダルエスサラームの状況はそれ以降変わってるかもしれない。もっと最近のデータがなかったため、結果の正確さに影響を与える可能性がある。

さらに、雇用率や不動産の所有などの特定の要因に関するデータが不足してたため、収入と生活基準の関連を確定的に結論付けるのが難しかった。今後の研究では、より最近のデータを考慮し、貧困の他の指標を探求するべきだ。

#結論

この研究は、ダルエスサラームの地域を分類するための2つの方法、Participatory Stratification ApproachとLatent Profile Analysisを評価した。どちらの方法も価値ある洞察を提供し、収入と不足の分布パターンの類似を明らかにした。

結果は、主観的なコミュニティベースのアプローチが伝統的な統計分析を補完できることを示唆してる。地域住民を巻き込むことで、計画者や研究者は都市の貧困と富の複雑なダイナミクスをよりよく理解できる。だから、今後の研究は、特に急速に変化している低中所得国の都市生活の多面的な現実を捉えるために、これらの方法を探求し続けるべきだ。

これらの洞察は、政策立案者、都市計画者、研究者にとって、世界中の都市で貧困に対処し、生活条件を改善するための効果的な戦略を開発するのに重要かもしれない。