Socio-Economic and Institutional Drivers of Willingness to Pay for Sustainable Arsenic Mitigation in Rural India

तकनीकी सारांश: ग्रामीण भारत में सतत आर्सेनिक शमन के लिए भुगतान करने की इच्छा के सामाजिक-आर्थिक और संस्थागत चालक

समस्या विवरण
आर्सेनिक से दूषित भूजल से जुड़े गंभीर सार्वजनिक स्वास्थ्य जोखिमों की व्यापक पहचान के बावजूद, प्रभावित क्षेत्रों, विशेष रूप से ग्रामीण भारत में, शमन प्रौद्योगिकियों को अपनाने की दर लगातार कम बनी हुई है। यह अध्ययन जागरूकता और कथित स्वास्थ्य जोखिमों के बीच के महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है। जबकि पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर जागरूकता और कथित स्वास्थ्य जोखिमों को प्राथमिक चालकों के रूप में देखते हैं, यह शोध यह प्रतिपादित करता है कि अपनाना (adoption) सामाजिक-आर्थिक बाधाओं, संस्थागत विश्वास, सामाजिक पदानुक्रम और जल पहुंच से संबंधित अनुभवात्मक बोझों के एक जटिल अंतर्संबंध द्वारा आकार लेता है। यह अध्ययन बिहार के ग्रामीण इलाकों (एक प्रमुख हॉटस्पॉट जहाँ भूजल में आर्सेनिक का स्तर अक्सर WHO के दिशा-निर्देशों से अधिक होता है) पर केंद्रित है, ताकि सतत शमन प्रौद्योगिकियों के लिए भुगतान करने की इच्छा (Willingness to Pay - WTP) के निर्धारकों की जांच की जा सके।

कार्यप्रणाली
यह अध्ययन एक एकीकृत विश्लेषणात्मक ढांचे का उपयोग करता है जो पारंपरिक सांख्यिकीय विश्लेषण को व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों के साथ जोड़ता है ताकि घरेलू WTP व्यवहार को मॉडल किया जा सके।

• डेटा संग्रह: प्राथमिक डेटा पटना जिले के मनर ब्लॉक के तीन आर्सेनिक-प्रभावित गांवों (सुअरमरवा, रामपुर दियारा और भवानी टोला) के 340 घरों से एकत्र किया गया था। सर्वेक्षण ने जनसांख्यिकीय विशेषताओं, आजीविका की स्थितियों, जल पहुंच के बोझ, संस्थागत विश्वास, सामाजिक भागीदारी और जोखिम धारणाओं को कैप्चर किया।
• चर परिभाषा (Variable Definition): WTP को देखे गए प्रतिक्रिया वितरण के आधार पर "कम/कोई WTP नहीं" (≤ ₹25) और "उच्चกว่า WTP" (> ₹25) में विभाजित किया गया। स्वतंत्र चरों में सामाजिक-जनसांख्यिकी (जाति, शिक्षा, व्यवसाय), आर्थिक संकेतक (आय, भूमि जोत), जल पहुंच मेट्रिक्स (दूरी, समय, श्रम), संस्थागत विश्वास (सरकार, एनजीओ, पीआरआई) और जोखिम धारणाएं (स्वास्थ्य, आर्थिक, सामाजिक) शामिल थे।
• विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण:
  1. सांख्यिकीय विश्लेषण: सहसंबंधों का आकलन करने के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी, आकस्मिकता तालिकाएं (contingency tables) और ची-स्क्वायर (Chi-Squared) परीक्षणों का उपयोग किया गया। डेटा की क्रमिक प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, मोनोटोनिक संबंधों का मूल्यांकन करने के लिए स्पियरमैन रैंक सहसंबंध (Spearman's rank correlation) का उपयोग किया गया।
  2. मशीन लर्निंग मॉडलिंग: लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR), सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVC, NuSVC, Linear SVC), रैंडम फॉरेस्ट (RF), ग्रेडिएंट बूस्टिंग, डिसीजन ट्री, K-नेरेस्ट नेबर्स, नैव बेयस और मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) सहित कई वर्गीकरण एल्गोरिदम का मूल्यांकन किया गया। मॉडलों को 75% डेटा पर प्रशिक्षित किया गया और 25% होल्डआउट सेट पर मान्य किया गया।
  3. प्रदर्शन मेट्रिक्स: मॉडलों का मूल्यांकन सटीकता (accuracy), परिशुद्धता (precision), रिकॉल (recall), F1-स्कोर, ROC कर्व के तहत क्षेत्र (AUC) और कोहेन के कप्पा (Cohen's Kappa) द्वारा किया गया। फॉल्स पॉजिटिव और फॉल्स नेगेटिव के बीच संतुलन बनाने के लिए F1-स्कोर को मॉडल चयन के लिए प्राथमिक मेट्रिक के रूप में उपयोग किया गया।
  4. व्याख्यात्मकता (Explainability): बेंचमार्क लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल पर SHAP (SHapley Additive exPlanations) लागू किया गया ताकि फीचर योगदान के परिमाण और दिशा को मापा जा सके, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि ML आउटपुट सांख्यिकीय अनुमान के अनुरूप हो और नीति-प्रासंगिक व्याख्यात्मकता प्रदान करे।

प्रमुख योगदान

1. एकीकृत ढांचा: यह अध्ययन एक नया ढांचा विकसित करता है जो WTP व्यवहार के बहुआयामी स्वरूप को समझने के लिए सांख्यिकक अनुमान को व्याख्या योग्य ML और SHAP-आधारित व्याख्यात्मकता के साथ जोड़ता है।
2. चालकों का पुनर्मूल्यांकन: यह इस प्रचलित धारणा को व्यवस्थित रूप से चुनौती देता है कि जागरूकता और कथित स्वास्थ्य जोखिम मुख्य चालक हैं। इसके बजाय, यह प्रमाण प्रदान करता है कि सामाजिक-आर्थिक व्यवहार्यता, सामाजिक संरचना और संस्थागत विश्वास अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
3. कार्यप्रणाली की कठोरता: रैखिक और गैर-रैखिक मॉडलों की तुलना करके, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि व्याख्या योग्य रैखिक मॉडल (विशेष रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन) इस सामाजिक-आर्थिक संदर्भ में जटिल गैर-रैखिक क्लासिफायर के समान ही मजबूत प्रदर्शन कर सकते हैं, जो भविष्य कहने की शक्ति और नीतिगत व्याख्यात्मकता के बीच एक संतुलन प्रदान करते हैं।

परिणाम

• सांख्यिकीय निष्कर्ष: WTP गांवों के बीच महत्वपूर्ण विषमता प्रदर्शित करता है और जाति, व्यवसाय, आय और संस्थागत विश्वास के साथ मजबूती से जुड़ा हुआ है। विशेष रूप से, लिंग, आयु, वैवाहिक स्थिति और बुनियादी आर्सेनिक जागरूकता जैसे चरों का WTP के साथ कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध नहीं देखा गया। कथित आर्थिक जोखिम एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता था, जबकि कथित स्वास्थ्य जोखिम नहीं था, जो इस निष्कर्ष की पुष्टि करता है कि निर्णय लेने में स्वास्थ्य संबंधी चिंताओं की तुलना में आर्थिक बाधाएं अधिक प्रभावी होती हैं।
• मॉडल प्रदर्शन: लॉजिस्टिक रिग्रेशन सबसे मजबूत और व्याख्या योग्य मॉडल के रूप में उभरा, जिसने 0.753 की टेस्ट सटीकता, 0.687 का F1-स्कोर, 0.743 का AUC और 0.495 का कप्पा प्राप्त किया। हालांकि NuSVC और रैंडम फॉरेस्ट जैसे गैर-रैखिक मॉडल प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन दिखाते हैं, लेकिन वे ओवरफिटिंग के संकेत देते हैं (जैसे, रैंडम फॉरेस्ट की ट्रेनिंग सटीकता 1.000 से गिरकर टेस्ट डेटा पर 0.741 रह गई)। सभी मॉडलों का मध्यम प्रदर्शन (AUC ~0.70–0.74) यह सुझाव देता है कि WTP व्यवहार स्वाभाविक रूप से जटिल और संदर्भ-निर्भर है, जिसमें अपनाने वालों और न अपनाने वालों के बीच महत्वपूर्ण ओवरलैप है।
• SHAP व्याख्या: SHAP विश्लेषण ने जाति, कृषि भूमि जोत वर्ग (AgLHC), कथित सामाजिक जोखिम और एनजीओ में विश्वास को सबसे प्रभावशाली भविष्यवक्ताओं के रूप में पहचाना। महत्वपूर्ण रूप से, विश्लेषण ने मिश्रित दिशात्मक प्रभाव प्रकट किए: जबकि उच्च कथित आर्थिक जोखिम और संपत्ति स्वामित्व ने आम तौर पर WTP को बढ़ाया, संस्थागत विश्वास के कुछ चरों और भागीदारी सूचकांकों के उच्च स्तर ने कभी-कभी निम्न WTP के साथ सहसंबंध दिखाया, जो यह सुझाव देता है कि उच्च जुड़ाव के बावजूद संरचनात्मक बाधाएं और संस्थागत अक्षमताएं बाधा के रूप में कार्य कर सकती हैं।

महत्व और दावे
यह शोध दावा करता है कि इसके निष्कर्ष इस बात को रेखांकित करते हैं कि केवल जागरूकता-संचालित दृष्टिकोण अकेले आर्सेनिक शमन प्रौद्योगिकियों को अपनाने में सुधार के लिए अपर्याप्त हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि प्रभावी हस्तक्षेपों को सामर्थ्य, संस्थागत विश्वसनीयता और सामाजिक-आर्थिक कमजोरियों को संबोधित करना चाहिए। यह प्रदर्शित करके कि WTP केवल स्वास्थ्य जोखिम धारणा के बजाय सामाजिक पदानुक्रमों और शासन की गतिशीलता में गहराई से निहित है, यह शोध संदर्भ-विशिष्ट, विश्वास-आधारित हस्तक्षेप रणनीतियों की वकालत करता है। यह अध्ययन स्वयं को संसाधन-बाधित परिवेशों में आर्थिक रूप से व्यवहार्य और सामाजिक रूप से समावेशी शमन रणनीतियों को डिजाइन करने की दिशा में एक कदम के रूप में प्रस्तुत करता है, और इस बात पर जोर देता है कि सतत समाधानों के लिए केवल तकनीकी प्रावधान से परे व्यापक सामाजिक-पर्यावरणीय चुनौतियों को संबोधित करने की आवश्यकता है। लेखक डेटा की क्रॉस-सेक्शनल प्रकृति और घोषित-वरीयता (stated-preference) मापों के उपयोग जैसी सीमाओं को स्वीकार करते हुए एक विनम्र स्वर बनाए रखते हैं, और दीर्घकालिक डेटा (longitudinal data) और प्रकट-वरीयता (revealed-preference) मापों का उपयोग करके भविष्य के सत्यापन का आह्वान करते हैं।