ถิรพร สิงห์ลอ
ความยากจนเป็นเรื่องที่ซับซ้อน เพราะไม่ใช่แค่การไม่มีเงิน ไม่มีรายได้ แต่ยังเป็นเรื่องของการไม่ได้ถูกนับรวม (exclusion) และเบียดขับให้เป็นชนชายขอบทางสังคม (social marginalization) อยู่ในสภาพที่แร้นแค้น และไม่สามารถเข้าถึงทรัพยากรทางสังคม สิ่งแวดล้อม การเงิน รวมไปถึงโอกาสงาน โดยแต่ละกลุ่มประชากรในสังคมต่างเผชิญกับความสุ่มเสี่ยงและประสบการณ์ที่เกี่ยวกับความยากจนที่แตกต่างกันไป
แม้ว่าหลักการสำคัญของเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนคือการช่วยเหลือคนที่ประสบความยากลำบากที่สุดก่อนเพื่อไม่ให้ใครต้องถูกทิ้งใครไว้ข้างหลัง ทว่าการระบุกลุ่มที่มีความเปราะบางและเป็นผู้เสียผลประโยชน์มากที่สุดเป็นเรื่องที่ยาก (และทำให้การจะยุติความยากจนตามเป้าหมาย SDGs ที่ 1 นั้นจึงเป็นเรื่องที่ท้าทาย) ความเสี่ยงที่มีต่อกลุ่มเหล่านี้จึงมักไม่ปรากฏในการสำรวจทางสถิติหรือแหล่งข้อมูลอื่น ๆ กลุ่มดังกล่าวมี อาทิ ผู้อพยพโยกย้ายถิ่นฐานที่ไม่มีเอกสารระบุตัวตน (เข้าเมืองผิดกฎหมาย) กลุ่มคนที่ไม่มีที่อยู่ถาวร กลุ่มคนที่พักอาศัยในที่ทางการจัดหาไว้ อาทิ บ้านพักคนชรา สถานสงเคราะห์เด็กและสถานพินิจเด็ก กลุ่มชาติพันธุ์ และอื่น ๆ
เมื่อวันที่ 13 มกราคม 2564 ที่ผ่านมา คณะกรรมาธิการเศรษฐกิจของยุโรปแห่งสหประชาชาติ (The UN Economic Commission for Europe: UNECE) ได้เผยแพร่ “แนวทางการวัดความยากจน ด้วยการเก็บข้อมูลแบบ Disaggregated (Poverty Measurement Guide to Data Disaggregation)” เป็นตัวช่วยสำหรับหน่วยงานสถิติแห่งชาติ นักวิเคราะห์นโยบายและแผน นักวิจัย และผู้ใช้งานข้อมูลความยากจน โดยนำเสนอ “Granular data” ที่จะเข้ามาช่วยเติมเต็มความท้าทายในการวัดความยากจนที่เป็นประเด็นเกี่ยวกับ “ความไม่เสมอภาคในสังคม” (disparities) ซึ่งเป็นข้อมูลที่จะช่วยบ่งชี้ว่าประชากรกลุ่มใดบ้างที่อยู่ในความสุ่มเสี่ยงหรือกำลังอยู่ในความยากจนในแต่ละรูปแบบ Granular data เป็นข้อมูลที่มาจากการเก็บแบบแบ่งจำแนกแยกประเภท (disaggregated information) ซึ่งจะช่วยให้ผู้มีส่วนตัดสินใจหรือผู้บริจาค สามารถพัฒนานโยบายหรือโครงการที่จัดการแก้ไขปัญหาหรือบรรเทาความยากจนได้ รวมไปถึงสามารถให้ความช่วยเหลือได้อย่างตรงจุด
ประเทศต่าง ๆ ได้แสดงความสนใจที่จะพัฒนาการวัดความยากจนระดับชาติ โดยใช้ข้อมูลประเภทที่เก็บแบบแบ่งจำแนกแยกประเภท (disaggregated data) อย่างที่ประเทศเม็กซิโก ได้ทำการสำรวจรายได้ครัวเรือน โดยมี 100,000 ครัวเรือนเป็นกลุ่มตัวอย่าง มีการเก็บข้อมูลโดยเฉพาะของกลุ่มเปราะบาง อาทิ เด็ก เยาวชน ผู้สูงอายุ ผู้อพยพโยกย้ายถิ่นฐานที่มาใหม่ ผู้พิการ และชนกลุ่มน้อย ซึ่งมีข้อมูลที่เพียงพอสำหรับประเมินผลเพื่อใช้ทำงานในพื้นที่เมืองและชนบท รวมไปถึงสามารถนำไปใช้วิเคราะห์ความเกี่ยวข้องของความยากจนในช่วงโควิด-19 กับกลุ่มเสี่ยงต่าง ๆ ของประชากรชาวเม็กซิกันด้วย
แนวทางที่เผยแพร่ชุดนี้ มุ่งเน้นการพัฒนาระเบียบวิธีวิจัย (methodologies) เพื่อช่วยระบุชี้กลุ่มที่เปราะบางและเป็นผู้เสียประโยชน์ในสังคม ซึ่งมักเป็นกลุ่มที่ประสบกับความยากจนถึงที่สุด ประเภทที่มีการจัดเก็บข้อมูลแบบแบ่งแยกจำแนกประเภท ครอบคลุมถึง อายุ เพศ การทำงาน พื้นที่อยู่อาศัย (เมืองหรือชนบท) ความพิการ การโยกย้ายถิ่นฐาน และชาติพันธุ์ เป็นต้น รวมไปถึงได้ชี้ความท้าทายในเชิงวิธีวิจัยและหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับความยากจน นอกจากนี้ แนวทางยังได้เน้นย้ำประเด็นการประเมินและพัฒนาวิธีการสำรวจ ซึ่งรวมไปถึงการเข้าถึงกลุ่มประชากรที่เข้าถึงยาก และกลุ่มคนที่พักอาศัยในที่ทางการจัดหาไว้
นักสถิติได้มีข้อถกเถียงมาอย่างยาวนานเรื่องการจัดทำตัวชี้วัดทางสถิติที่น่าเชื่อถือ โดยการเก็บข้อมูลแบบ disaggregated data จำเป็นต้องใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากและครอบคลุมกลุ่มเล็กกลุ่มน้อยทั้งหมด รวมไปถึงการปรับใช้เครื่องมือการสำรวจเพื่อให้ตรงตามความต้องการของผู้ได้รับการสำรวจมากที่สุด ทั้งหมดนี้ทำให้การเก็บข้อมูลมีค่าใช้จ่ายที่สูงและท้าทายมาก แนวทางดังกล่าวจึงแนะนำว่าควรให้มีกระบวนการทางนโยบายและกฎหมายที่จะสนับสนุนสำนักงานสถิติ ให้สามารถจัดทำการวัดความยากจนแบบ disaggregated ได้ เพราะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงการวัดความยากจนได้จากการปรับเปลี่ยนระเบียบวิธีวิจัยเพียงอย่างเดียว
ปัญหาที่ค้างคาเรื่องการวัดความยากจนที่แนวทางได้ชี้ให้เห็น เช่น การวัดแหล่งทุนที่ไม่ใช่เงิน การวัดความต้องการ การวัดความยากจนในแต่ละห้วงเวลา เป็นต้น ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยชุมชนองค์ความรู้ทางสถิตินานาชาติมาช่วยกันแก้ปัญหานี้
อ่านแนวทางฉบับเต็มที่:
.
แหล่งอ้างอิง:
https://unece.org/statistics/publications/poverty-measurement-guide-data-disaggregation
.
#SDGWatch #ihpp #SDG1 #SDG17
Last Updated on มกราคม 12, 2022
