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オックスフォード貧困・人間開発イニシアチブ（OPHI）は、2007年に設立された、イギリスのオックスフォード大学国際開発学部内の経済研究センターである。 [ 1 ]
このセンターは2007年に設立されました。[ 2 ] 2010年、OPHIは国連開発計画の人間開発報告書のために多次元貧困指数を開発しました。[ 3 ]それ以来、OPHIは毎年グローバル多次元貧困指数（MPI）を発表しています。OPHIはまた、政策立案者が多次元貧困指標を開発するのを支援する南南協力イニシアチブである多次元貧困ピアネットワーク（MPPN）の事務局も務めています。OPHIは、グローバル、国家、および地域レベルでのより効果的な貧困撲滅活動のために、このような指標の使用を促進しています。
OPHIは、人々の経験と価値観に基づき、多次元貧困を削減するためのより体系的な方法論的および経済的枠組みを構築し、推進することを目指しています。OPHIは、以下の方法でこれを実現しています。[ 4 ]
OPHIの活動は、アマルティア・センのケイパビリティ・アプローチに基づいています。 [ 5 ] OPHIは、貧困削減のための政策に役立つ実践的なツールを作成することで、このアプローチの実施に取り組んでいます。OPHIのチームメンバーは、調査設計とテスト、定量的および定性的なデータ収集、トレーニングとメンタリング、政策立案者への助言など、世界中で幅広い活動と協力に携わっています。
OPHIによると、加重多次元貧困指数（MPI）指標の少なくとも3分の1において剥奪されている場合、世界的に多次元的に貧困であるとみなされる。[ 6 ]
お金だけでは「貧困」を測るには不十分です。人間開発とは、人々が価値ある人生を送る機会を与え、自らの運命を実現できるようにすることです。これは物質的な資源にとどまらず、人々は人生の他の多くの側面も重視するため、人々がどのような存在になり、何ができるかにも焦点を当てています。OPHIは、貧困に苦しむ人々が貧困体験において重要だと指摘する、貧困の5つの「欠落した側面」を特定しました。[ 7 ]これらの「欠落した側面」に注意を喚起し、政策の指針として活用するためには、より良いデータが必要です。
OPHIは、貧困の5つの「欠落した側面」に関するデータの収集と分析を促進しています。[ 8 ]
これまで、これらの側面は貧困と人間開発に関する大規模な定量的研究においてほとんど見過ごされてきた。OPHIは、これらのデータを取得するために、全国世帯調査に組み込むことができる8～10分の質問票モジュールを5つ設計した。[ 9 ]
個人調査または世帯調査に含めるのに適した指標を特定するために、以下の基準が用いられた。
OPHIは、モジュールのテストと改善、そして不足している側面に関する新たなデータと定性的・定量的分析の作成のため、世界中のチームと継続的に協力しています。現在、OPHIとそのパートナーはチャドで全国代表調査を実施しており、チリでは初の全国代表データセットと分析が実施されました。また、フィリピン、ナイジェリア、スリランカでもプロジェクトが実施されており、チャドでは初の小規模プロジェクトも実施されています。
世界のほとんどの国では、貧困を所得で定義しています。しかし、貧困層自身は、教育、健康、住居、エンパワーメント、屈辱、雇用、個人の安全などを含めて、貧困をはるかに広範に定義しています。所得などの単一の指標では、貧困に寄与する複数の側面を捉えることはできません。多次元貧困は、世帯が被る可能性のあるさまざまな剥奪を包含します。使用される指標の数と具体的な指標は、測定の目的に応じて異なります。一般的な目的には、時間の経過に伴う変化を反映する国の貧困指標、サービスや条件付き現金給付の対象設定、モニタリングと評価などがあります。[ 10 ]
多次元指標は、状況を統合的に捉えることができる。また、人口グループ別に貧困を調べたり、異なるグループの剥奪の構成を研究したりすることもできる。多次元指標は厳密で使いやすく、柔軟性があり、さまざまな状況に適応できる。OPHIは、アルキレ・フォスター（AF）法として知られる多次元貧困を測定するための方法論を開発した。[ 6 ] OPHIの研究者は、AF法と関連する多次元指標をさまざまな国や状況に適用している。彼らの分析は、時間の経過に伴う多次元貧困の変化、農村部と都市部の貧困の比較、貧困層間の不平等など、さまざまなトピックに及ぶ。
サビーナ・アルキレとジェームズ・フォスターは、多次元貧困を測定するための新しい手法を開発した。この手法は、貧困層が被る様々な剥奪を考慮することで「誰が貧困層であるか」を特定し、その情報を集約することで、社会全体の貧困を、堅牢かつ分解可能な形で反映させるものである。
貧困と幸福度を測定する現代的な方法では、一般的に貧困層の割合を示す統計値、つまり貧困者数（H）が算出されます。アルキレ・フォスター法では、貧困者数に加えて、独自の貧困指標（Mα）も算出されます。
M0:「調整済み貧困者数」。これは貧困の発生率（貧困層の割合）と貧困の深刻度（各世帯が被る剥奪の数、A）の両方を反映しています。貧困層の割合に、剥奪されている次元の割合を掛けることで計算されます（M0 = H x A）。[ 11 ]
M1:この指標は貧困の発生率、深刻度、および深さを反映しています。貧困の深さは、貧困と貧困線の間の「ギャップ」（G）です（M1 = H x A x G）。[ 12 ]
M2:この指標は、貧困層における貧困の発生率、深刻度、深さ、および不平等（二乗ギャップ、S）を反映しています（M2 = H x A x S）。[ 13 ]
M0は順序データと基数データで計算できます。基数データはM1とM2を計算するために必要です。[ 14 ]
アルキア・フォスター法は、例えば、平均して1つの剥奪しか経験していない貧困層と、平均して同時に3つの剥奪を経験している貧困層を区別できるという点で独自性がある。
この柔軟なアプローチは、さまざまな側面（例：教育）、指標（例：教育年数）、および基準値（例：教育年数が5年未満の人は恵まれない状態にあるとみなされる）を選択することで、さまざまな状況に適用できます。
アルキレ・フォスター法は単一の社会貧困指標ですが、政策立案に役立つ強力な分析手法として活用できます。具体的には、以下のような用途に利用できます。
「調整済み貧困率」。これは、貧困の発生率（貧困層の割合）と貧困の深刻度（各世帯が被る剥奪の数、A）の両方を反映している。貧困層の割合に、剥奪されている次元の割合を掛けて計算される（M0 = H x A）。
この指標は、貧困の発生率、深刻度、および深さを反映しています。貧困の深さは、貧困と貧困線の間の「ギャップ」（G）です（M1 = H x A x G）。
この指標は、貧困層における貧困の発生率、深刻度、深さ、および不平等（二乗ギャップ、S）を反映しています（M2 = H x A x S）。
は順序データと基数データで計算できます。M1とM2を計算するには基数データが必要です。