How Well Does an Asset-Based Wealth Index Rank Households? Construction and Validation against Consumption in Bangladesh's Household Income and Expenditure Survey 2022
यह शोध पत्र बांग्लादेश के 2022 के घरेलू आय और व्यय सर्वेक्षण से निर्मित एक मिश्रित शहरी-ग्रामीण संपत्ति-आधारित धन सूचकांक को मान्य करता है, जो उपभोग डेटा के साथ इसके मजबूत सहसंबंध और पद्धतिगत विविधताओं में इसकी सुदृढ़ता को प्रदर्शित करता है, जबकि ग्रामीण परिवारों को रैंक करने में इसकी थोड़ी कम सटीकता को भी रेखांकित करता है।
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मानव कल्याण के अध्ययन में, शोधकर्ता अक्सर एक कठिन विकल्प का सामना करते हैं: किसी परिवार की आर्थिक स्थिति को बिना उनसे उनके द्वारा खर्च किए गए हर रुपये का विस्तृत बहीखाता रखने के लिए कहे, कैसे मापा जाए। पैसे गिनना कठिन है; लोग छोटी खरीदारी भूल जाते हैं, आय छिपाते हैं, या बस उन्हें अपने सटीक मासिक कुल का पता नहीं होता है। दशकों से, सामाजिक वैज्ञानिक एक चतुर शॉर्टकट पर भरोसा करते आए हैं: एक परिवार के पास क्या है, उसकी गिनती करना। इसका तर्क सीधा है। एक परिवार जिसके पास रेफ्रिजरेटर, टेलीविजन या कंक्रीट की छत है, उसके पास उस परिवार की तुलना में अधिक संसाधन होने की संभावना है जो टिन की छत और लकड़ी के चूल्हे पर निर्भर है। इन वस्तुओं की गणना करके, शोधकर्ता एक "वेल्थ इंडेक्स" (धन सूचकांक) बना सकते हैं जो परिवारों को सबसे गरीब से सबसे अमीर के क्रम में व्यवस्थित करता है। यह विधि दुनिया भर के स्वास्थ्य और विकास सर्वेक्षणों के लिए एक मानक बन गई है, जिससे विशेषज्ञ असमानताओं में बाल स्वास्थ्य, शिक्षा और पोषण को ट्रैक कर पाते हैं, भले ही उनके पास खर्च का डेटा उपलब्ध न हो। हालाँकि, एक सवाल बना हुआ है: क्या वस्तुओं की यह सूची वास्तव में परिवारों को उनकी वास्तविक खर्च करने की आदतों के समान क्रम में रखती है? यदि सूचकांक कहता है कि एक परिवार शीर्ष स्तर में है, तो क्या वे वास्तव में शीर्ष स्तर की तरह रह रहे हैं, या वस्तुओं की यह सूची भ्रामक है?
अतिकुर रहमान का एक हालिया अध्ययन, जो बांग्लादेश के व्यापक 2022 'हाउसहोल्ड इनकम एंड एक्सपेंडिचर सर्वे' पर आधारित है, उच्च सटीकता के साथ इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करता है। बांग्लादेश इस परीक्षण के लिए एक दुर्लभ अवसर प्रदान करता है क्योंकि इसका राष्ट्रीय सर्वेक्षण परिवारों द्वारा भोजन और अन्य आवश्यकताओं पर वास्तव में किए गए खर्च और घरेलू संपत्तियों की विस्तृत सूची दोनों को एकत्र करता है। शोधकर्ता ने अंतरराष्ट्रीय स्वास्थ्य सर्वेक्षणों में उपयोग की जाने वाली मानक पद्धति को लिया—जैसे पंखे, कंप्यूटर और शौचालयों के प्रकारों जैसी वस्तुओं को अंक देना—और इसे 14,000 से अधिक घरों पर लागू किया। फिर उन्होंने वास्तविक खर्च के आंकड़ों के विरुद्ध इन रैंकिंग की तुलना की ताकि देखा जा सके कि क्या दोनों माप सहमत हैं। निष्कर्ष पुष्टि करते हैं कि संपत्ति-आधारित सूचकांक परिवारों को वर्गीकृत करने के लिए एक विश्वसनीय उपकरण है, विशेष रूप से शहरों में, लेकिन यह ग्रामीण क्षेत्रों में लागू होने पर एक विशिष्ट कमजोरी प्रकट करता है जहाँ वस्तुओं की विविधता सीमित है।
अध्ययन की शुरुआत प्रत्येक घर के लिए एक 'वेल्थ स्कोर' बनाकर हुई, जिसमें एक सांख्यिकीय तकनीक का उपयोग किया गया जो विभिन्न वस्तुओं को उनकी दुर्लभता या सामान्यता के आधार पर भार देती है। इस प्रणाली में, सोफा या कंप्यूटर होने से एक परिवार के स्कोर में पंखा होने की तुलना में काफी अधिक अंक जुड़ते हैं, क्योंकि बहुत कम लोगों के पास ये वस्तुएं होती हैं। शोधकर्ता को सर्वेक्षण से जुड़ी कुछ व्यावहारिक बाधाओं से भी जूझना पड़ा। उदाहरण के लिए, प्रश्नावली के अंग्रेजी संस्करण में "मोटर कार" के बारे में पूछा गया था, लेकिन फील्ड में गणकों (enumerators) द्वारा उपयोग किए गए संस्करण में वास्तव में सामान्य रूप से "मोटर" के बारे में पूछा गया था। यदि शोधकर्ता परिवारों द्वारा रिपोर्ट किए गए पुनर्विक्रय मूल्यों की जांच नहीं करते, तो वे गलती से हजारों घरों को कार मालिक के रूप में गिन लेते, जबकि वास्तव में उनके पास केवल छोटे इलेक्ट्रिक पंप थे। इस अनुवाद त्रुटि को सुधारकर और लुप्त डेटा को सावधानीपूर्वक संभालकर, अध्ययन ने आर्थिक स्थिति की एक स्वच्छ, राष्ट्रीय रैंकिंग तैयार की।
जब शोधकर्ता ने इन संपत्ति रैंकिंग की तुलना परिवारों के वास्तविक मासिक खर्च से की, तो परिणाम उत्साहजनक थे। सूचकांक ने गरीबों को अमीरों से सफलतापूर्वक अलग कर दिया। आबादी के सबसे गरीब पांचवें हिस्से के परिवारों ने प्रति व्यक्ति औसतन 4,260 टका प्रति माह खर्च किया, जबकि सबसे अमीर पांचवें हिस्से के लोगों ने 12,969 टका खर्च किए। सूचकांक ने एक मौलिक आर्थिक सत्य को भी पकड़ा जिसे 'एंजेल का नियम' (Engel's law) कहा जाता है: जैसे-जैसे परिवार समृद्ध होते हैं, उनके बजट का हिस्सा जो भोजन पर खर्च होता है, वह घट जाता है। सबसे गरीब समूह में, खर्च का लगभग 60% भोजन पर गया, जबकि सबसे अमीर समूह में, यह हिस्सा गिरकर 40% हो गया। यह पैटर्न केवल वस्तुओं की सूची से उभर कर आया, जो सिद्ध करता है कि सूचकांक वास्तविक आर्थिक ढाल को दर्शाता है। संपत्ति सूची और खर्च के रिकॉर्ड के बीच सांख्यिकीय सहमति मध्यम थी, जिसमें एक सहसंबंध (correlation) है जो बताता है कि दोनों विधियाँ आम तौर पर एक ही दिशा में संकेत करती हैं।
हालाँकि, अध्ययन ने शहर और गाँव के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर किया। यह सूचकांक शहरी घरों के लिए बहुत अच्छा काम करता है, जहाँ वस्तुओं की विविधता—जैसे एयर कंडीशनर, कंप्यूटर और शौचालयों के विभिन्न प्रकार—धन की एक स्पष्ट सीढ़ी प्रदान करती है। ग्रामीण क्षेत्रों में, रैंकिंग कम सटीक थी। कई ग्रामीण परिवारों के पास समान बुनियादी संपत्ति थी: टिन की छत, एक गड्ढे वाला शौचालय और एक लकड़ी का चूल्हा। क्योंकि इतने सारे घर स्वामित्व के मामले में एक जैसे दिखते थे, इसलिए सूचकांक ग्रामीण इलाकों में थोड़े बेहतर या थोड़े बदतर स्थिति वाले परिवारों के बीच अंतर करने में संघर्ष कर रहा था। अध्ययन में पाया गया कि हालांकि सूचकांक ने समग्र रूप से सबसे गरीब और सबसे अमीर समूहों की सही पहचान की, लेकिन यह ग्रामीण गांवों में मध्यम स्तर के लोगों को वर्गीकृत करने में कम प्रभावी था। यह सुझाव देता है कि हालांकि यह उपकरण व्यापक राष्ट्रीय तुलनाओं के लिए उत्कृष्ट है, शोधकर्ताओं को ग्रामीण समुदायों के भीतर धन के सूक्ष्म अंतर को मापने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए।
पत्र ने एक तकनीकी चिंता को भी संबोधित किया जो अक्सर शोधकर्ताओं को भ्रमित करती है: 'कैसर-मेयर-ओल्किन' (Kaiser–Meyer–Olkin) नामक एक सांख्यिकीय परीक्षण, जिसका उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि क्या डेटा इस प्रकार के विश्लेषण के लिए उपयुक्त है। सर्वेक्षण प्रश्नों को कोड करने के मानक तरीके का उपयोग करने वाले पिछले अध्ययनों में, यह परीक्षण अक्सर कम स्कोर देता था, जिससे कुछ लोग यह मानने लगे थे कि डेटा उपयोग के लिए बहुत कमजोर है। इस अध्ययन ने प्रदर्शित किया कि वे कम स्कोर डेटा के कोडिंग के तरीके का एक परिणाम थे, न कि कमजोर डेटा का संकेत। जब शोधकर्ता ने कोडिंग पद्धति को समायोजित किया, तो टेस्ट स्कोर बढ़कर एक ऐसे स्तर पर पहुँच गया जो उत्कृष्ट डेटा गुणवत्ता का संकेत देता है, फिर भी परिवारों की अंतिम रैंकिंग लगभग वैसी ही रही। यह निष्कर्ष किसी भी ऐसे व्यक्ति के लिए एक व्यावहारिक सबक है जो इसी तरह के सूचकांक बना रहा है: यदि प्रश्न मानक तरीके से कोड किए गए थे, तो इस विशिष्ट परीक्षण पर कम स्कोर के कारण अपने डेटासेट को त्याग न दें।
अंततः, अनुसंधान पुष्टि करता है कि लोगों के पास क्या है, इसकी गिनती करना बांग्लादेश में दीर्घकालिक आर्थिक स्थिति को समझने का एक ठोस तरीका है। सूचकांक संपन्न और निर्धन के बीच एक स्थिर चित्र प्रदान करता है, जो नीति और स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए उपयोगी होने के लिए खर्च के आंकड़ों के साथ निकटता से मेल खाता है। यह बिल्कुल यह जानने का पूर्ण विकल्प नहीं है कि एक परिवार वास्तव में कितना खर्च करता है, लेकिन यह परिवारों को रैंक करने के लिए एक मजबूत उपकरण है, विशेष रूप से शहरी परिवेश में। ग्रामीण क्षेत्रों के लिए, अध्ययन सुझाव देता है कि हालांकि यह सूचकांक अभी भी उपयोगी है, इसका उपयोग इस समझ के साथ किया जाना चाहिए कि यह उन परिवारों के बीच की रेखाओं को धुंधला कर सकता है जो संसाधनों के मामले में केवल थोड़े ही भिन्न हैं। यह कार्य सावधानीपूर्वक डेटा जांच के महत्व को भी रेखांकित करता है, जो दिखाता है कि कैसे एक गलत अनुवादित प्रश्न पूरे देश की संपत्ति के चित्र को विकृत कर सकता था। वास्तविक खर्च के विरुद्ध पद्धति को मान्य करके और तकनीकी गलतफहमियों को सुधारकर, यह अध्ययन उन विश्वासों को मजबूत करता है जिन्हें शोधकर्ता गरीबी और विकास के बारे में निर्णय लेने के लिए इन संपत्ति-आधारित रैंकिंगों पर रख सकते हैं।
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