A Comparative Review of Methods to Create a Composite Index for Sustainable and Inclusive Wellbeing

तकनीकी सारांश: सतत और समावेशी कल्याण के लिए एक संयुक्त सूचकांक बनाने की विधियों की एक तुलनात्मक समीक्षा

समस्या विवरण
यह शोध पत्र सकल घरेलू उत्पाद (GDP) से परे सतत और समावेशी कल्याण (Sustainable and Inclusive Wellbeing - SIW) को मापने की महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करता है। हालांकि संयुक्त राष्ट्र के 'बियॉन्ड जीडीपी' पर उच्च-स्तरीय विशेषज्ञ समूह (HLEG) ने व्यापक प्रगति मेट्रिक्स की ओर बढ़ने का आह्वान किया है, लेकिन उसने किसी विशिष्ट संयुक्त सूचकांक संरचना का प्रस्ताव नहीं दिया, जो विषम आयामों को संयोजित करने की पद्धतिगत कठिनाई को रेखांकित करता है। मानक दृष्टिकोण, जैसे कि भारित अंकगणितीय माध्य (weighted arithmetic means) या SIW को केवल व्यक्तिपरक कल्याण तक सीमित करना, अपर्याप्त माने जाते हैं क्योंकि वे पूर्ण प्रतिस्थापन क्षमता (जहाँ एक क्षेत्र की कमी को दूसरे क्षेत्र के लाभ द्वारा पूरी तरह से संतुलित किया जा सकता है), रैखिकता और पर्यावरणीय या सामाजिक सीमाओं की अनुपस्थिति के अनुमानों पर निर्भर करते हैं। ये धारणाएं SIW की मूल प्रकृति के साथ संघर्ष करती हैं, जिसमें गैर-रैखिक संबंध, घटते प्रतिफल (diminishing returns), और "मजबूत स्थिरता" (strong sustainability) की बाधाएं शामिल हैं जहाँ प्राकृतिक पूंजी और बुनियादी मानवीय आवश्यकताएं गैर-प्रतिस्थापनीय होती हैं।

कार्यप्रणाली
लेखक एक मानदण्डिक ढांचे (normative framework) को विकसित करते हैं ताकि एकत्रीकरण विधियों का मूल्यांकन किया जा सके, जिसमें आवश्यकताओं के सिद्धांत (needs theory) और मजबूत स्थिरता के सिद्धांतों के आधार पर एक वैध SIW संयुक्त संकेतक के लिए नौ शर्तें निर्धारित की गई हैं:

1. रचनात्मक मापन मॉडल (Formative measurement model): संकेतक स्वयं उस अवधारणा को परिभाषित करते हैं न कि केवल किसी अंतर्निहित चर (latent variable) को दर्शाते हैं।
2. वितरणात्मक संवेदनशीलता (Distributional sensitivity): देशों के भीतर असमानता को दंडित किया जाना चाहिए।
3. सीमा पार स्पिलओवर (Cross-border spillovers): कल्याण अन्य राष्ट्रों के क्षरण के माध्यम से प्राप्त नहीं किया जाना चाहिए।
4. सीमित प्रतिस्थापन क्षमता (Limited substitutability): एक स्थान पर घाटे की भरपाई दूसरे स्थान पर अधिशेष से नहीं की जा सकती।
5. असंतुलन का दंड (Penalisation of imbalances): असमान प्रदर्शन समग्र स्कोर को कम कर देना चाहिए।
6. अंतर-कालिक एकत्रीकरण (Intertemporal aggregation): वर्तमान कल्याण भविष्य की स्थितियों से समझौता नहीं करना चाहिए।
7. गैर-रैखिक रूपांतरण (Non-linear transformations): संतृप्ति (saturation) और थ्रेशोल्ड प्रभावों को कैप्चर किया जाना चाहिए।
8. ऊपरी सीमाओं का सम्मान (Respect for upper limits): ग्रह की सीमाएं (planetary boundaries) कठोर बाधाओं के रूप में कार्य करती हैं।
9. निचली सीमाओं का सम्मान (Respect for lower limits): मानवीय आवश्यकताओं के लिए न्यूनतम थ्रेशोल्ड को पूरा किया जाना चाहिए।

यह अध्ययन तीन श्रेणियों में 13 एकत्रीकरण विधियों की समीक्षा करता है:

• आधारभूत दृष्टिकोण (Baseline Approaches): अंकगणितीय/ज्यामितीय माध्य, लीनियर एडिटिव मॉडल्स (LAM), और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA)।
• उन्नत/गैर-प्रतिपूरक विधियाँ (Advanced/Non-Compensatory Methods): पेनल्टी-आधारित सूचकांक (AMPI, MSI), संयुक्त राष्ट्र सूचकांक (PHDI, MPI), आउटरैंकिंग MCDA (PROMETHEE, MCM), डेटा एनवेलपमेंट एनालिसिस (DEA), और मीडियन-परसेंटाइल एकत्रीकरण।
• अंतःविषय अंतर्दृष्टि (Cross-Disciplinary Insights): पारिस्थितिकी (Liebig's law of the minimum, co-limitation), सकारात्मक मनोविज्ञान, तंत्रिका विज्ञान (neuroscience), और मशीन लर्निंग (Neural Additive Models) से जुड़े सिद्धांत।

इन पद्धतिगत विकल्पों के प्रभाव को समझाने के लिए, लेखकों ने 5 डोमेन (CO₂ उत्सर्जन, सामग्री पदचिह्न, जीवन प्रत्याशा, शिक्षा और आय) में 10 देशों का एक काल्पनिक डेटासेट बनाया। उन्होंने इस डेटासेट पर 13 विधियों को लागू किया और स्पियरमैन रैंक सहसंबंधों (Spearman rank correlations) का उपयोग करके परिणामी देश रैंकिंग का विश्लेषण किया।

प्रमुख परिणाम
तुलनात्मक विश्लेषण तीन स्पष्ट समूहों (clusters) को प्रकट करता है जिनके नीतिगत आख्यानों (policy narratives) के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं:

1. प्रतिपूरक समूह (Compensatory Cluster): अंकगणितीय माध्य, LAM और ज्यामितीय माध्य अत्यधिक सुसंगत हैं (सहसंबंध $\rho = 0.98$ तक)। वे पूर्ण प्रतिस्थापन क्षमता और रैखिकता को मानते हैं, और अक्सर उन देशों को उच्च रैंक देते हैं जिनमें गंभीर पर्यावरणीय घाटा (जैसे उदाहरण में देश C) होता है, यदि उनकी आय अधिक हो।
2. सीमित-कारक समूह (Limiting-Factor Cluster): मिनिमम ऑपरेटर, को-लिमिटेशन प्रॉक्सी और संतृप्ति वेरिएंट जैसी विधियाँ आपस में अत्यधिक सुसंगत हैं ($\rho > 0.83$) लेकिन प्रतिपूरक विधियों के साथ मध्यम सहमति दिखाती हैं। ये दृष्टिकोण असंतुलन को दंडित करते हैं और गैर-प्रतिस्थापन क्षमता को लागू करते हैं, जिससे एक आयाम में अत्यधिक कमी वाले देशों की रैंक काफी गिर जाती है।
3. आउटरैंकिंग समूह (Outranking Cluster): PROMETHEE और मल्टी-क्राइटेरिया मैपिंग (MCM) जैसे तरीके एक अलग समूह बनाते हैं। वे हार्ड कंस्ट्रेंट्स (जैसे पर्यावरणीय सीमाओं में विफल होने वाले देशों को बाहर करना) को लागू करने के लिए वीटो थ्रेशोल्ड का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ऐसी रैंकिंग प्राप्त होती है जो औसत विधियों से काफी भिन्न होती है ($\rho \approx 0.55–0.60$)।

नैदानिक निष्कर्ष (Diagnostic Findings):

• PCA मिसअलाइनमेंट: PCA ने अधिकांश अन्य विधियों के साथ नकारात्मक सहसंबंध दिखाया ($\rho$ -0.67 जितना कम)। यह शोध पत्र इसे एक नैदानिक चेतावनी के रूप में पहचानता है: PCA अधिकतम विचरण (variance) के अक्ष (जो अक्सर विकास और पर्यावरण के बीच एक ट्रेड-ऑफ होता है) की खोज करता है, न कि कल्याण की अवधारणा की। इसलिए यह SIW के रचनात्मक मापन के लिए अनुपयुक्त है।
• रैंक संवेदनशीलता: एकत्रीकरण विधि का चयन देश की रैंकिंग को नाटकीय रूप से बदल देता है। उदाहरण के लिए, उच्च आय लेकिन शून्य के करीब पर्यावरणीय प्रदर्शन वाला एक देश PCA के तहत पहले स्थान पर था, लेकिन गैर-प्रतिपूरक विधियों के तहत अंतिम या लगभग अंतिम स्थान पर था।
• कोई "सिल्वर बुलेट" नहीं: समीक्षा की गई कोई भी एकल विधि सभी नौ शर्तों को पूरा नहीं करती है। उदाहरण के लिए, जबकि आउटरैंकिंग विधियाँ वीटो लॉजिक को अच्छी तरह से संभालती हैं, वे संसाधन-गहन हैं; जबकि DEA लचीलापन प्रदान करता है, इसके लिए सख्त वेट प्रतिबंधों की आवश्यकता होती है ताकि आवश्यक आयामों को अनदेखा करने से बचा जा सके।

महत्व और दावेness
यह शोध पत्र UN HLEG द्वारा समर्थित "हेडलाइन एग्रीगेटेड इंडिकेटर" की दिशा में एक मौलिक कदम प्रदान करने का दावा करता है। इसके प्राथमिक योगदान हैं:

1. मानदंडिक बेंचमार्किंग (Normative Benchmarking): यह एकत्रीकरण विधियों का कठोरता से मूल्यांकन करने के लिए मजबूत स्थिरता और आवश्यकताओं के सिद्धांत से प्राप्त नौ शर्तों का एक सेट स्थापित करता है।
2. व्यवस्थित तुलना: यह पहली व्यवस्थित व्याख्या प्रदान करता है कि कैसे 13 विविध विधियाँ (सरल औसत से लेकर मशीन लर्निंग और पारिस्थितिक मॉडल तक) समान डेटा पर लागू होने पर भिन्न नीतिगत आख्यान उत्पन्न करती हैं।
3. अंतःविषय संश्लेषण: यह कल्याण मापन में शायद ही कभी उपयोग किए जाने वाले सिद्धांतों (जैसे न्यूनतम ऑपरेटर, संतृप्ति वक्र) की पहचान करने के लिए सांख्यिकी, अर्थशास्त्र और पारिस्थितिकी एवं तंत्रिका विज्ञान जैसे क्षेत्रों के बीच के अंतर को पाटता है।

निष्कर्ष और सिफारिशें
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि भविष्य का SIW संयुक्त सूचकांक किसी एक विधि पर निर्भर नहीं हो सकता है। इसके बजाय, वे एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करते है जो निम्नलिखित को जोड़ता है:

• गैर-रैखिक सामान्यीकरण (Non-linear normalisation): (संतृप्ति और थ्रेशोल्ड को संबोधित करने के लिए)।
• गैर-प्रतिपूरक एकत्रीकरण (Non-compensatory aggregation): (ग्रह की सीमाओं जैसे महत्वपूर्ण आयामों के लिए वीटो लॉजिक और सीमित प्रतिस्थापन क्षमता को लागू करने के लिए)।
• मापन-स्तर के विकल्प (Measurement-level choices): (समावेशिता और सीमा पार स्पिलओवर को संबोधित करने के लिए)।

यह शोध पत्र दावा करता है कि एक एकल विधि के बजाय हाइब्रिड ढांचे के उपयोग के उपकरण पहले से ही मौजूद हैं (जैसे PHDI, मीडियन-परसेंटाइल दृष्टिकोण, आउटरैंकिंग MCDA)। बाधा तकनीकी व्यवहार्यता नहीं बल्कि राजनीतिक इच्छाशक्ति और संस्थागत क्षमता है। लेखक अंतरराष्ट्रीय निकायों से वास्तविक डेटा पर हाइब्रिड फ्रेमवर्क का परीक्षण करने और संवेदनशीलता विश्लेषण को शामिल करने का आग्रह करते हैं, और इस बात पर जोर देते हैं कि देरी की लागत वर्तमान और भविष्य की पीढ़ियों द्वारा उठाई जाती है। विशेष रूप से, यह शोध पत्र स्वीकार करता है कि अंतर-कालिक एकत्रीकरण (वर्तमान बनाम भविष्य के कल्याण को कैसे तौला जाए) सबसे उपेक्षित शर्त बनी हुई है और इसके लिए आगे के अनुसंधान की आवश्यकता है।