Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

In de moderne wereld worden de levenskansen van een persoon vaak gevormd door de kaart waarop zij geboren zijn. Een kind in het ene dorp heeft misschien een school om de hoek en een ziekenhuis in de buurt, terwijl een kind in een ander dorp, misschien slechts enkele kilometers verderop, een lange wandeling moet maken naar de dichtstbijzijnde kliniek en geen betrouwbare stroom heeft voor hun huis. Deze ongelijke verdeling van publieke voorzieningen — zaken als onderwijs, gezondheidszorg, wegen en nutsvoorzieningen — is een centrale uitdaging voor overheden die proberen eerlijke samenlevingen op te bouwen. Het meten van deze ongelijkheid is moeilijk omdat diensten in verschillende vormen voorkomen: sommige worden geteld door het aantal gebouwen, andere door de lengte van wegen, en andere door het percentage huishoudens met een aansluiting. Om het volledige plaatje te begrijpen, moeten onderzoekers deze verschillende soorten gegevens combineren in één enkele, duidelijke score die hen in staat stelt om één plaats met een andere te vergelijken. Dit is de taak van het creëren van een samengestelde index, een instrument dat een complex web van feiten omzet in een eenvoudige rangschikking, waardoor planners kunnen zien waar hulp het hardst nodig is.

Een team van onderzoekers van Khulna University in Bangladesh heeft deze uitdaging aangepoten om de beschikbaarheid van publieke voorzieningen in hun hele land in kaart te brengen. Zij richtten zich op de 64 administratieve districten van Bangladesh, een land waar bevolkingsdichtheid en geografie enorm variëren, van de overvolle hoofdstad tot afgelegen, heuvelachtige grensregio's. De onderzoekers wilden verder kijken dan alleen naar één sector, zoals elektriciteit of water, in isolatie. In plaats daarvan bouwden zij een nieuw instrument genaand de Public Service Availability Index. Deze index kijkt naar zes afzonderlijke gebieden: onderwijs, gezondheidszorg, transport, elektriciteit, gasvoorziening en watervoorziening. Door gegevens te verzamelen uit de nationale volkstelling en open-source digitale kaarten, creëerden zij een score voor elk district die weerspiegelt hoeveel faciliteiten en aansluitingen er bestaan in verhouding tot het aantal mensen dat er woont. Het doel was niet om te meten hoe goed de diensten zijn, maar simpelweg om te meten hoeveel er beschikbaar zijn op de grond.

Het proces begon met het verzamelen van ruwe aantallen voor elk district. Voor scholen, ziekenhuizen en treinstations telde het team hoeveel er bestonden en deelde dat aantal door de populatie van het district om een ratio per persoon te krijgen. Voor wegen en spoorwegen maten zij de totale lengte en deelden die door het oppervlak van het district om te zien hoe dicht het netwerk was. Voor huishoudelijke nutsvoorzieningen zoals elektriciteit, gas en water gebruikten zij het percentage huishoudens met een aansluiting. Omdat deze getallen in verschillende eenheden en schalen komen, gebruikten de onderzoekers een standaardmethode om het speelveld gelijk te trekken. Zij namen de laagste waarde die in enig district werd gevonden en stelden die op nul, en de hoogste waarde op één, waarbij zij de scores van alle andere districten uitrekten om tussen deze twee punten te passen. Hierdoor konden zij de scores van alle zes de categorieën bij elkaar optellen. Zij behandelden elke categorie als even belangrijk, waarbij zij dezelfde weging gaven aan de uiteindelijke berekening.

Toen de stofwolken waren neergedaald, schetsen de resultaten een beeld van scherpe ongelijkheid. De scores voor de 64 districten varieerden van een laag van 0,451 tot een hoog van 5,598. Het district Dhaka, de hoofdstad, bezette de eerste plaats met een score van 5,598, wat een sterke prestatie weerspiegelt in bijna alle categorieën. Aan het andere uiteinde van het spectrum stond Rangamati, een district in de heuvelachtige zuidoostelijke regio, met de laagste score van 0,451. De gemiddelde score voor het hele land was 1,975. Wat de bevindingen bijzonder interessant maakte, was dat een hoge algemene score niet altijd betekende dat een district op alle vlakken welvarend was. Zo behaalde het district Bagerhat de derde hoogste score overall, maar het had geen enkele geregistreerde gasvoorziening; de hoge rang werd gedreven door uitstekende scores voor gezondheidszorg en onderwijs. Op dezelfde manier behaalde Narayanganj de zesde plaats, ondanks zeer lage scores voor onderwijs en gezondheidszorg, omdat het hoge niveaus van gas- en wateraansluitingen had. Dit toonde aan dat één enkel getal een heel andere realiteit kon verbergen, afhankelijk van welke diensten sterk waren en welke ontbraken.

De studie onthulde ook dat sommige diensten wijdverspreid waren terwijl andere zeldzaam waren. Elektriciteit was beschikbaar voor bijna alle huishoudens in de meeste districten, met een gemiddelde dekking van bijna 96 procent. In contrast hiermee waren leidinggas en leidingwater beschikbaar voor zeer weinig mensen, met een gemiddelde dekking van respectievelijk slechts ongeveer 6 procent en 5 procent. Dit betekende dat een district er zeer goed ontsloten uit kon zien als men alleen naar het elektriciteitsnet zou kijken, maar ernstig tekortschietend zou lijken als men oordeelde op basis van toegang tot gas of water. De onderzoekers ontdekten dat gas- en watervoorzieningen sterk gecorreleerd waren, wat betekent dat ze de neiging hadden om samen te verschijnen in dezelfde districten, en dat onderwijs en gezondheidszorg ook nauw met elkaar verbonden waren. Transportnetwerken stemden echter niet noodzakelijkerwijs overeen met scholen of ziekenhuizen; sommige districten hadden een dicht wegennetwerk maar weinig onderwijsinstellingen, en vice versa.

Toen de onderzoekers naar de kaart keken om te zien of deze hoog scorende districten bij elkaar gegroepeerd waren, waren de resultaten subtiel. Zij gebruikten een statistische methode om te controleren of districten met vergelijkbare scores buren waren. De analyse suggereerde een zwakke tendens waarbij hoog scorende districten bij elkaar gegroepeerd waren in het centrum van het land, rond de hoofdstad. Echter, dit patroon was niet sterk genoeg om als een definitieve nationale trend te worden beschouwd. Na het toepassen van een strikte correctie om willekeur uit te sluiten, bleken slechts twee districten een statistisch significante clusterstatus te hebben: één in de centrale regio die werd omringd door andere hoog scorende buren, en een andere in het zuidoosten die een hoog scorend eiland was, omringd door lager scorende gebieden. De rest van het land vertoonde geen duidelijk, consistent patroon van clustering. Dit suggereert dat hoewel de hoofdstadregio een knooppunt van dienstverlening is, de rest van het land geen eenvoudig kern-randstructuur volgt.

De onderzoekers waren zorgvuldig in het benoemen van de beperkingen van hun werk. De index meet wat er op kaarten en in volkstellingstabellen staat geregistreerd, niet de kwaliteit van de dienst of hoe gemakkelijk een persoon deze daadwerkelijk kan bereiken. Een geëtiketteerd ziekenhuis telt even zwaar als een volledig bemand ziekenhuis, en een weg telt zelfs als deze onverhard is. Bovendien kwamen de gegevens uit verschillende periodes, met bevolkingscijfers uit 2022 en kaartgegevens van rond 2025, waardoor de index een hybride momentopname is in plaats van een enkel moment in de tijd. Er waren ook hiaten in de gegevens, zoals ontbrekende registers voor bepaalde colleges en treinstations in bepaalde districten, die de onderzoekers als nul behandelden, maar erkenden dat dit mogelijk reflecties van datafouten waren in plaats van een totaal gebrek aan diensten. Ondanks deze beperkingen biedt de studie een transparante en reproduceerbare manier om districten te vergelijken. Het laat zien dat terwijl gebieden zoals Dhaka breed verbonden zijn, andere gebieden te maken hebben met specifieke, geïsoleerde tekorten. De index dient niet als een definitief oordeel over de levenskwaliteit van een district, maar als een startpunt voor planners om precies te onderzoeken welke diensten ontbreken en waar ze gebouwd moeten worden.