Global factors for local shocks in a data-scarce environment: with an application to regional fiscal multipliers in Italy
यह शोध पत्र पैनल डेटा के लिए एक नवीन फैक्टर-ऑगमेंटेड प्रॉक्सी-एसवीएआर (Factor-Augmented proxy-SVAR) कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, जिसमें मजबूत क्रॉस-सेक्शनल निर्भरता और सीमित उपकरणों का उपयोग किया गया है, जो इतालवी क्षेत्रों में सरकारी व्यय मल्टीप्लायरों का अनुमान लगाने के लिए वैश्विक और स्थानीय उपकरणों का उपयोग करके क्षेत्रीय नीतिगत झटकों की पहचान करता है।
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कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि अचानक एक विशाल शहर के एक विशिष्ट पड़ोस में ऊर्जा का उछाल क्यों आया। शायद कोई नया पार्क खुला है, या किसी कारखाने ने भर्ती शुरू की है। आप जानना चाहते हैं: क्या उस विशिष्ट घटना ने उस पड़ोस को फलने-फूलने में मदद की, या पूरा शहर ही एक अच्छा सप्ताह बिता रहा था? यह मल्टीप्लायर (गुणक) का अध्ययन करने वाले अर्थशास्त्रियों के लिए दैनिक पहेली है। मल्टीप्लायर एक सरल विचार है: यदि सरकार एक डॉलर खर्च करती है, तो वह एक डॉलर कितनी अतिरिक्त आर्थिक गतिविधि पैदा करता है? यह तालाब में कंकड़ फेंकने और उससे बनने वाली लहरों को गिनने जैसा है।
आमतौर पर, अर्थशास्त्री इसका उत्तर देने के लिए पूरे देश को देखते हैं। लेकिन क्या होगा अगर आप जानना चाहते हैं कि आपके शहर ने बगल वाले शहर की तुलना में अलग तरह से प्रतिक्रिया क्यों दी? यहीं से चीजें जटिल हो जाती हैं। डेटा की दुनिया में, कुछ जगहें अंतहीन रिकॉर्ड वाले अच्छी तरह से प्रलेखित पुस्तकालयों जैसी हैं, जबकि अन्य धूल भरी अटारी जैसी हैं जहाँ आपको केवल कुछ पुराने रसीद ही मिल सकते हैं। इसे "डेटा-दुर्लभ" (data-scarce) वातावरण कहा जाता है। इसके अलावा, पड़ोस शून्य में मौजूद नहीं होते; वे आपस में जुड़े हुए हैं। यदि शहर के केंद्र में कोई पार्टी होती है, तो उपनगर भी शोर-शराबे वाला हो सकता है। यह "क्रॉस-सेक्शनल डिपेंडेंडेंस" (अनुप्रस्थ निर्भरता) का अर्थ है कि आप अपने पड़ोसियों के शोर से भ्रमित हुए बिना केवल एक शहर को अलग से नहीं देख सकते। बड़ा सवाल यह है: जब आपके पास सटीक डेटा नहीं होता और सब कुछ आपस में जुड़ा होता है, तो आप स्थानीय खर्च के वास्तविक प्रभाव को कैसे माप सकते हैं?
ज्यूसेप कैवलिएरे, लुका फनेली और मार्को मज्जाली द्वारा लिखा गया यह शोध पत्र विशेष रूप से इन अव्यवस्थित, डेटा-विहीन पड़ोसों के लिए डिज़ाइन किए गए एक नए, चतुर जासूसी किट की तरह है। लेखक एक ऐसी विधि प्रस्तावित करते हैं जिससे यह पता लगाया जा सके कि इटली में सरकारी खर्च वास्तव में स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं को कितना बढ़ावा देता है, जहाँ उत्तर समृद्ध है और दक्षिण अक्सर संघर्ष करता है, जिससे बहुत अलग-अलग स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं का एक मिश्रण बनता है।
मुख्य समस्या जिसका वे समाधान करते हैं वह यह है कि छोटे क्षेत्रों के लिए, यह साबित करने के लिए कि खर्च में बदलाव ने विकास में बदलाव किया, एक "परफेक्ट" बाहरी उपकरण (इंस्ट्रूमेंट) खोजना लगभग असंभव है। आमतौर पर, आपको एक ऐसे जादुई चर (वेरिएबल) की आवश्यकता होगी जो केवल खर्च को प्रभावित करता है और कुछ भी नहीं, लेकिन स्थानीय डेटा में वे दुर्लभ हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, लेखक एक दो-चरणीय जादू का आविष्कार करते हैं। सबसे पहले, वे सभी क्षेत्रों को एक साथ देखते हैं ताकि अर्थव्यवस्था की "साझा धड़कन" (common heartbeat) को खोजा जा सके—डेटा के वे हिस्से जो राष्ट्रीय रुझानों जैसे बड़े, साझा बलों के कारण एक साथ चलते हैं। वे इन्हें "ग्लोबल फैक्टर्स" (वैश्विक कारक) कहते हैं। फिर, वे प्रत्येक विशिष्ट क्षेत्र के लिए बचे हुए हिस्से को देखते हैं, जो उस क्षेत्र की अनूठी "स्थानीय विचित्रता" (local quirks) है।
वे प्रत्येक क्षेत्र के लिए दो प्रकार के "सुराग" (इंस्ट्रक्टमेंट्स) बनाकर अपना समाधान बनाते हैं। एक सुराग "ग्लोबल इंस्ट्रूमेंट" है, जो उन सामान्य आर्थिक लहरों को पकड़ता है जो सभी को प्रभावित करती हैं। दूसरा "लोकल इंस्ट्रूमेंट" है, जो उस विशिष्ट शहर में होने वाली अनूठी, अजीब चीजों को पकड़ता है। इन दोनों सुरागों को मिलाकर, वे गणितीय रूप से सिग्नल (खर्च का वास्तविक प्रभाव) को शोर (यादृच्छिक स्थानीय घटनाओं या राष्ट्रीय रुझानों) से अलग कर सकते हैं। यह एक माइक्रोफ़ोन रखने जैसा है जो भीड़ के शोर (ग्लोबल फैक्टर्स) और आपके बगल वाले व्यक्ति की विशिष्ट बातचीत (लोकल फैक्टर्स) को फ़िल्टर कर सके ताकि आप वक्ता की बात ठीक से सुन सकें।
उन्होंने इस पद्धति का परीक्षण इटली के 20 क्षेत्रों (NUTS-2 क्षेत्रों) पर 1995 से 2021 तक के वार्षिक डेटा का उपयोग करके किया। परिणाम दिलचस्प थे और उन्होंने एक स्पष्ट विभाजन प्रकट किया। समृद्ध उत्तर-पश्चिम क्षेत्रों (जैसे लोम्बार्डिया और पिएमोंटे) में, सरकारी खर्च का मल्टीप्लायर बहुत बड़ा था। हर एक यूरो खर्च किए जाने पर, अर्थव्यवस्था लगभग 3.5 यूरो बढ़ी। यह ऐसा था जैसे पैसे ने एक ट्रैम्पोलिन को छुआ और बड़ी ऊर्जा के साथ वापस उछला। हालांकि, जैसे-जैसे वे दक्षिण और द्वीपों (मेज़ोगोरियो) की ओर बढ़े, प्रभाव काफी कम हो गया। कैलाब्रिया या बासिलिकाटा जैसे स्थानों में, मल्टीप्लायर बहुत छोटा था, जो अक्सर 1 के आसपास या उससे भी कम था, जिसका अर्थ है कि पैसे ने बहुत अधिक अतिरिक्त विकास पैदा नहीं किया।
लेखक सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि हालांकि उनकी विधि काम करती है, लेकिन डेटा परफेक्ट नहीं है। उनके पास 20 क्षेत्रों के लिए केवल 27 वर्षों का डेटा है, जो केवल एक महीने के इतिहास के साथ मौसम की भविष्यवाणी करने जैसा है। इस कारण से, वे हर एक संख्या के बारे में 100% निश्चित नहीं हो सकते हैं, और उनके "कॉन्फिडेंस इंटरवल" (वह सीमा जहाँ वास्तविक उत्तर होने की संभावना है) कभी-कभी काफी विस्तृत होते हैं। कुछ दक्षिणी क्षेत्रों के लिए, डेटा इतना धुंधला है कि वे यह भी सुनिश्चित नहीं कर सकते कि खर्च ने मदद की या नुकसान पहुँचाया। लेकिन इस अनिश्चितता के बावजूद, पैटर्न स्पष्ट है: एक ही नीति हर जगह एक समान काम नहीं करती है।
संक्षेप में, यह शोध पत्र सुझाव देता है कि "एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त" (one size fits all) वाली आर्थिक नीतियां एक मिथक हैं। एक खर्च योजना जो एक अमीर, औद्योगिक क्षेत्र को सुपरचार्ज कर सकती है, वह संघर्ष कर रहे क्षेत्र में शायद ही कोई प्रभाव डाले। अपने नए "ग्लोबल एंड लोकल इंस्ट्रूमेंट" पद्धति का उपयोग करके, लेखक दिखाते हैं कि हम अंततः इन अंतरों को मापना शुरू कर सकते हैं, भले ही डेटा दुर्लभ हो और क्षेत्र आपस में उलझे हुए हों। यह वैश्विक शोर में खोए बिना स्थानीय अर्थव्यवस्था को सुनने का एक नया तरीका है।
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