第 2 章 インド政府の取組みと成果
2.3. 貧困削減の成果
2.3.3. インフラ整備と貧困の関連
主な州 セクター別GDPシェアの 変化率
セクター別雇用シェアの 変化率 GDP成長率
1993/94- 1998/99
1人当たり GDP成長率
1993/94-1998/99 農業 鉱工業 サービス 農業 鉱工業 サービス オリッサ 4.3 2.9 -4.91 -66.27 22.62 -1.20 0.02 3.98 パンジャーブ 5.0 3.0 -5.00 -5.03 7.33 -16.54 -8.29 29.39 ラージャスターン 7.7 5.3 -18.15 0.85 15.66 -6.08 4.31 13.75 タミル・ナードゥ 6.8 5.8 -26.15 -13.74 18.73 -18.10 0.99 31.38 ウッタル・プラデーシュ 4.5 2.3 -10.78 27.11 2.96 -14.27 29.02 35.65 西ベンガル 6.8 5.0 16.72 -38.15 3.74 -9.48 -0.82 17.01
（出所） Planning Commission (2002) "Tenth Five Year Plan 2002-2007" Vol.III, p133, Table 3.2, 3.4, 3.5 より作成
表 2-48 州別インフラ指数と経済成長率
主な州 経済・社会 インフラ指数
農村インフラ 指数
州内総生産（GSDP）
成長率
1人当たりGSDP 成長率
（1999年） 1980/81〜
1990/91年
1991/92〜
1998/99年
1980/81〜
1990/91年
1991/92〜
1998/99年 アーンドラ・プラデーシュ 103.30 42.3 4.3 4.9 2.1 3.5
アッサム 77.72 74.6 3.6 2.7 1.4 1.0
ビハール 81.33 99.2 4.7 4.2 2.5 2.6
グジャラート 124.31 30.8 5.1 8.0 3.0 6.2 ハリヤーナー 137.54 34.9 6.2 5.8 3.9 3.6 カルナータカ 104.88 35.8 5.4 8.2 3.3 6.4
ケーララ 178.68 39.7 3.2 5.5 1.7 4.2
マディヤ・プラデーシュ 76.79 57.4 4.0 4.4 2.1 2.3 マハーラーシュトラ 112.80 32.4 6.0 7.1 3.6 5.4
オリッサ 81.00 64.6 5.0 4.3 3.1 2.9
パンジャーブ 187.57 37.7 5.4 5.0 3.5 3.0 ラージャスターン 75.86 56.9 5.9 7.7 3.8 5.3 タミル・ナードゥ 149.10 31.4 5.4 6.8 3.9 5.8 ウッタル・プラデーシュ 101.23 84.1 4.9 4.5 2.5 2.3
西ベンガル 111.25 89.9 4.8 6.8 2.6 5.0
インド全体 - - 5.6 6.8 3.3 4.8
（出所） Planning Commission (2002) “Tenth Five Year Plan 2002-2007” Vol.III, p.36, Table 3.2およびp.70, Table 3.22、S.K.
Srivastav他、”Strategies for Rural Poverty Alleviation in India: A Perspective based on Remote Sensing and GIS-Based Nationwide Wasteland Mapping” Table 1より作成
（注1） 経済・社会インフラ指数は、経済インフラ（灌漑、通信、電気、運輸、金融）および社会インフラ（教育、保 健）の整備状況を測定するそれぞれのセクターの指標に重み付けをして測定されている
（注2） 農村インフラ指数の要素指標は、i）千人当たり道路延長、ii）非電化農村率、iii）非電化世帯率、iv）水道のな い世帯率
ケース：JBICの貧困削減に対するインフラの役割を検証の試み
近年、途上国の経済成長と貧困削減におけるインフラの重要性が見直されているが、インフラ整備が貧困削減に いたる経路は複雑であり、その効果を検証するために新たな評価手法の開発が必要とされている。
その一つの試みとして、円借款による電力、運輸インフラ整備が数多く行われているインド東部西ベンガル州の
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事業を対象に、インフラ整備の貧困削減への寄与を定量的に分析する調査が実施された。この評価では、世界銀行が開発した貧困分析の手法である「貧困分析マクロ経済シュミレーター（PAMS: Poverty
Analysis Macroeconomic Simulator
）を用いて、マクロモデルからメソレベルを経由し、ミクロレベルまで整合的にイ ンパクトを計測することを試みている。マクロレベルではGRDP(域内総生産)に関して、メソレベルでは労働人口に
関して、ミクロレベルでは貧困人口の比率に関して、対象地域の実際の指標と事業が実施されなかったと仮定した 場合の指標を比較しており、結果は以下のとおりであった。■マクロレベル：事業が実施されなかったと仮定した場合の
GRDP
と実際のGRDP
との差農業 工業 サービス
事業による
GRDP
の増分8.1% 30.0% 9.7%
■メソレベル：事業が実施されなかったと仮定した場合の労働人口と実際の労働人口
農村 都市
農業 工業 ｻｰﾋﾞｽ 農業 工業 ｻｰﾋﾞｽ 実際の労働人口のシェア
51.1% 10.4% 14.6% 1.0% 8.0% 14.9%
実施されなかった場合の
労働人口のシェア（想定値）
48.5% 10.3% 15.7% 0.9% 8.6% 16.0%
■ミクロレベル：事業が実施されなかったと仮定した場合の貧困人口の比率と実際の貧困人口の比率
農村 都市
農業 工業 ｻｰﾋﾞｽ 農業 工業 ｻｰﾋﾞｽ 貧困人口の比率
15.8% 5.3% 5.9% 8.3% 0.9% 3.0%
実施されなかった場合の
貧困人口の比率（想定値）
21.0% 16.5% 9.4% 9.3% 5.5% 4.6%
ただし、PAMSは貧困削減へのインパクトを所得貧困の面のみから捉えるものであり、定性的な評価の分析も踏ま えてより多面的に評価する必要がある。
（出所）
国際協力銀行（2005）「円借款事業評価報告書 要約版 2005」国際協力銀行