International Variation in Inequality of Opportunity: Insights from 72 Countries
यह शोध पत्र 72 देशों में अवसर की असमानता का पहला व्यवस्थित अंतर-देशीय विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि पूर्व-निर्धारित कारक कुल आय असमानता के औसतन 40.9% के लिए उत्तरदायी हैं, जिसमें डेनमार्क के 18.9% से लेकर दक्षिण अफ्रीका के 76.7% तक महत्वपूर्ण भिन्नताएं देखी गई हैं।
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समाज कैसे कार्य करता है, इस अध्ययन में अर्थशास्त्रियों और समाजशास्त्रियों ने लंबे समय से यह पहचान लिया है कि धन के सभी अंतर समान नहीं होते हैं। कुछ असमानताएं लोगों द्वारा किए गए विकल्पों, उनके द्वारा लिए गए जोखिमों या उनके दैनिक प्रयासों की शुद्ध किस्मत से उत्पन्न होती हैं। इन्हें अक्सर एक मुक्त बाजार के स्वाभाविक, यदि कभी-कभी कठोर, परिणाम के रूप में देखा जाता है। लेकिन एक और प्रकार की असमानता है जो अधिकांश लोगों को मौलिक रूप से भिन्न लगती है: वह प्रकार जो व्यक्ति के नियंत्रण से पूरी तरह बाहर की परिस्थितियों से उत्पन्न होता है। इसमें वह परिवार शामिल है जिसमें एक बच्चा जन्म लेता है, उसका लिंग, उसकी जातीयता, या वह विशिष्ट क्षेत्र जहाँ उसने अपनी पहली सांस ली थी। ये वे परिस्थितियाँ हैं जो किसी व्यक्ति के एक भी निर्णय लेने से पहले ही उसके जीवन को आकार देती हैं। जब कोई समाज इन पूर्व निर्धारित कारकों को किसी व्यक्ति के भविष्य की आय और स्थिति को निर्देशित करने की अनुमति देता है, तो यह वह स्थिति पैदा करता है जिसे शोधकर्ता 'अवसर की असमानता' कहते हैं। यह अवधारणा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निष्पक्षता के मूल को छूती है। यदि एक प्रतिभाशाली व्यक्ति को केवल इसलिए पीछे धकेल दिया जाता है क्योंकि उसके माता-पिता ऐसे थे, तो समाज उनकी क्षमता को खो देता है, और स्वयं प्रणाली अन्यायपूर्ण महसूस होती है।
दशकों तक, शोधकर्ताओं ने इस अन्याय को मापने का प्रयास किया है, लेकिन डेटा बिखरा हुआ था, जो एकल देशों या राष्ट्रों के छोटे समूहों तक सीमित था। वैश्विक चित्र के बिना, यह जानना असंभव था कि क्या दुनिया के कुछ हिस्से वास्तव में अन्य हिस्सों की तुलना में अधिक समान थे, या क्या "अवसरों की भूमि" का वृत्तांत कहीं भी कायम था। अर्थशास्त्रियों की एक बड़ी टीम द्वारा किए गए एक नए अध्ययन ने अंततः इस अंतर को भर दिया है। 72 देशों के 196 विभिन्न घरेलू सर्वेक्षणों से डेटा एकत्र करके, जो दुनिया की दो-तिहाई आबादी का प्रतिनिधित्व करते हैं, उन्होंने वैश्विक स्तर पर अवसर की असमानता का पहला व्यापक मानचित्र तैयार किया है। उन्होंने केवल यह नहीं देखा कि लोगों के पास कितना पैसा है; उन्होंने आय डेटा की परतों को हटाने के लिए उन्नत कंप्यूटर विधियों का उपयोग किया और एक विशिष्ट प्रश्न पूछा: अमीर और गरीब के बीच के अंतर का कितना हिस्सा व्यक्तिगत प्रयास के बजाय जन्म की परिस्थितियों द्वारा समझाया जा सकता है?
शोधकर्ताओं ने इस विशाल कार्य को आय डेटा को एक जटिल पहेली की तरह मानकर अपनाया। वे जानते थे कि किसी भी दिए गए देश में, एक व्यक्ति की कमाई कई कारकों से प्रभावित होती है: उनका अपना कठिन परिश्रम, उनकी शिक्षा, और वे परिस्थितियाँ जिनमें वे पैदा हुए थे, जैसे कि उनके माता-पिता की नौकरियाँ या उनका मूल स्थान। इस अन्यायपूर्ण हिस्से को अलग करने के लिए, उन्होंने एक परिष्कृत, डेटा-संचालित तकनीक का उपयोग किया जो एक फिल्टर की तरह कार्य करती है। वे यह अनुमान लगाने के बजाय कि कौन से कारक सबसे अधिक महत्वपूर्ण थे, उन्होंने डेटा को ही पैटर्न प्रकट करने दिया। उन्होंने लाखों व्यक्तियों की जानकारी को ऐसे कंप्यूटर एल्गोरिदम में डाला जो एक व्यक्ति की पृष्ठभूमि और उसकी आय के बीच सूक्ष्म संबंधों का पता लगा सकते थे। इन एल्गोरिदम ने लोगों को उनकी साझा परिस्थितियों के आधार पर समूहों में विभाजित किया, जिससे प्रभावी रूप से एक "क्या होगा यदि" वाली स्थिति निर्मित हुई। इस परिदृश्य में, शोधकर्ताओं ने गणना की कि आय का वितरण कैसा होता यदि सभी के पास समान अवसर होते, और उनके परिवार या जन्मस्थान से मिलने वाले लाभों या नुकसानों को हटा दिया जाता। इस निष्पक्ष, काल्पनिक दुनिया की वास्तविक दुनिया से तुलना करके, वे सटीक रूप से माप सके कि कुल असमानता का कितना हिस्सा इन विरासत में मिले कारकों द्वारा संचालित था।
परिणाम आधुनिक दुनिया की एक कठोर और विविध तस्वीर पेश करते हैं। अध्ययन किए गए 72 देशों में औसतन, व्यक्ति के नियंत्रण से बाहर के कारक कुल आय असमानता का लगभग 41 प्रतिशत हिस्सा बनाते हैं। इसका अर्थ है कि अमीर और गरीब के बीच एक डॉलर के अंतर के लिए, एक तिहाई से अधिक हिस्सा उन परिस्थितियों के कारण है जिनका व्यक्ति के पास कोई हाथ नहीं था। हालाँकि, यह औसत एक नाटकीय सीमा को छिपा देता है। स्पेक्ट्रम के एक छोर पर डेनमार्क है, जहाँ परिस्थितियों से प्रेरित असमानता का हिस्सा केवल 18.9 प्रतिशत है। दूसरे छोर पर दक्षिण अफ्रीका है, जहाँ विरासत में मिले कारक अमीर और गरीब के बीच के अंतर का चौंकाने वाला 76.7 प्रतिशत स्पष्ट करते हैं। अध्ययन में पाया गया कि लैटिन अमेरिकी देश इस पैमाने के उच्च छोर पर केंद्रित हैं, जो यह सुझाव देता है कि इन क्षेत्रों में, एक व्यक्ति का भविष्य काफी हद तक उसके शुरुआती बिंदु से निर्धारित होता है। इसके विपरीत, यूरोपीय राष्ट्र आम तौर पर निचले छोर पर स्थित हैं, जो यह संकेत देते हैं कि यद्यपि असमानता मौजूद है, यह जन्म की परिस्थितियों से कम जुड़ी हुई है।
सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्ष संयुक्त राज्य अमेरिका के बारे में है। अक्सर इसे एक ऐसी जगह के रूप में मनाया जाता है जहाँ कोई भी अपनी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना शीर्ष पर पहुँच सकता है, लेकिन डेटा एक अलग कहानी बताता है। अध्ययन संयुक्त राज्य अमेरिका को समृद्ध दुनिया के सबसे अधिक अवसर-असमान देशों में से एक के रूप में रखता है, जहाँ आय की असमानता का 41.6 प्रतिशत परिस्थितियों द्वारा संचालित है। यह आंकड़ा वैश्विक औसत से थोड़ा अधिक है और अध्ययन किए गए देशों के मध्य मान (median) से काफी अधिक है। यह इस लंबे समय से चली आ रही धारणा को चुनौती देता है कि अमेरिका एक अद्वितीय "अवसरों की भूमि" है, और इसके बजाय अन्य शोधों के साथ संरेखित होता है जो सुझाव देते हैं कि सामाजिक गतिशीलता रुक गई है। अध्ययन ने यह भी ट्रैक किया कि ये संख्याएँ समय के साथ कैसे बदली हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, परिस्थितियों के कारण होने वाली असमानता का हिस्सा 1970 के दशक के उत्तरार्ध से लेकर 2000 के दशक की शुरुआत तक लगातार बढ़ता रहा और फिर स्थिर हो गया। इसके विपरीत, कई लैटिन अमेरिकी देशों ने पिछले दशक में अवसर की असमानता में गिरावट देखी है, जो यूरोप में देखे गए स्तरों की ओर एक धीमी अभिसरण (convergence) का सुझाव देती है।
शोधकर्ताओं ने यह भी पता लगाया कि ये पैटर्न एक राष्ट्र की समग्र संपत्ति से कैसे संबंधित हैं। उन्होंने उस संबंध की पुष्टि की जिसे वे "अवसर ग्रेट गैट्सबी वक्र" कहते हैं, जो यह दर्शाता है कि जिन देशों में समग्र आय असमानता अधिक होती है, वहां अवसर की असमानता का स्तर भी अधिक होता है। सरल शब्दों में, एक समाज जितना अधिक असमान होगा, उतनी ही अधिक संभावना है कि किसी व्यक्ति का भविष्य उसके अतीत द्वारा लॉक कर दिया जाएगा। उन्होंने एक "अवसर कुजनेट्स वक्र" के प्रमाण भी पाए, जो सुझाव देता है कि जैसे-जैसे कोई देश विकसित होता है, अवसर की असमानता पहले बढ़ती है और फिर गिरती है, जिससे एक उल्टा U-आकार बनता है। यह संकेत देता है कि आर्थिक विकास के प्रारंभिक चरणों में, लाभों और बिना लाभों के बीच का अंतर बढ़ता है, लेकिन अंततः, जैसे-जैसे कोई राष्ट्र समृद्ध होता है, ये अंतर बंद होने लग सकते हैं।
व्यापक आंकड़ों से परे, यह अध्ययन इस बात पर करीब से नज़र डालता है कि कौन सी विशिष्ट परिस्थितियाँ सबसे अधिक मायने रखती हैं। प्रत्येक देश के डेटा का विश्लेषण करके, शोधकर्ता देख सके कि बच्चे के भविष्य को निर्धारित करने में पिता की शिक्षा और नौकरी की भूमिका बड़ी थी या माँ की। पश्चिमी यूरोप में, पिता की विशेषताएं अधिक प्रभावशाली पाई गईं। हालाँकि, पूर्वी और उत्तरी यूरोप में, माँ की पृष्ठभूमि अधिक महत्वपूर्ण थी। यह अंतर संभवतः श्रम बल की भागीदारी के ऐतिहासिक पैटर्न को दर्शाता है, जहाँ पूर्व नियोजित अर्थव्यवस्थाओं और नॉर्डिक देशों में महिलाओं ने दशकों पहले बड़े पैमाने पर कार्यबल में प्रवेश किया था, जिससे उनकी व्यावसायिक स्थिति पारिवारिक पृष्ठभूमि का एक अधिक दृश्य मार्की बन गई। दुनिया के अन्य अधिकांश हिस्सों में, पिता की विशेषताएं प्रमुख कारक बनी रहीं।
अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि उसने असमानता की समस्या को हल कर दिया है, न ही यह कोई सरल समाधान प्रदान करता है। इसके बजाय, यह दुनिया भर में आर्थिक परिणामों की निष्पक्षता को आंकने के लिए एक साझा, तथ्यात्मक आधार प्रदान करता है। इन अनुमानों को जनता के लिए उपलब्ध कराकर, शोधकर्ताओं ने नीति निर्माताओं और नागरिकों को अपने समाज को समझने के लिए एक नया उपकरण दिया है। डेटा प्रकट करता है कि जबकि कुछ राष्ट्र ऐसे सिस्टम बनाने में सफल रहे हैं जहाँ प्रतिभा परिस्थिति से ऊपर उठ सकती है, कई अन्य अभी भी एक ऐसी विरासत के साथ संघर्ष कर रहे हैं जहाँ शुरुआती रेखा ही अंतिम परिणाम निर्धारित करती है। ये निष्कर्ष इस बात की याद दिलाते हैं कि निष्पक्षता केवल इस बारे से नहीं है कि किसी देश के पास कितना पैसा है, बल्कि इस बारे में है कि वह पैसा कैसे वितरित किया जाता है और क्या खेल के नियम सभी को वास्तव में खेलने का मौका देते हैं।
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