महामारी ने वैश्विक-अर्थशास्त्र को दी ‘तीसरी लहर’

महामारी ने हमें क्या दिया? सोशल डिस्टेंसिंग, लॉक डाउन, क्वारंटाइन, सैनिटाइज़ेशन, वैक्सीनेशन वगैरह-वगैरह। इसके अलावा वर्क फ्रॉम होम, संयुक्त राष्ट्र से लेकर क्वॉड तक की वर्चुअल बैठकें, यार-दोस्तों और परिवारों की ज़ूम मुलाकातें, ऑनलाइन स्कूल, ऑनलाइन पेमेंट, ऑनलाइन फूड, मनोरंजन के ओटीटी प्लेटफॉर्म, ई-कॉमर्स वगैरह-वगैरह। पिछले एक-डेढ़ साल में दुनिया की कार्य-संस्कृति में ज़मीन-आसमान का फर्क आ गया है।

जिन्दगी में एक महत्वपूर्ण ट्विस्ट और अर्थशास्त्र जैसे संजीदा विषय में रोचक मोड़ आया है, जिसकी तरफ जिन्दगी में एक महत्वपूर्ण ट्विस्ट और अर्थशास्त्र जैसे संजीदा विषय में रोचक मोड़ आया है, जिसकी तरफ साप्ताहिक इकोनॉमिस्ट के 23 अक्तूबर के अंक ने ध्यान खींचा है। पत्रिका ने अपनी सम्पादकीय टिप्पणी में कहा है कि इस महामारी के दौरान मैक्रो-इकोनॉमिक्स जैसे भारी-भरकम विषय की जगह एक नए ‘रियल टाइम अर्थशास्त्र’ ने ले ली है। इसे उसने अर्थशास्त्र की ‘तीसरी लहर’ बताया है। यह डेटा-क्रांति इंटरनेट के आगमन के साथ ही हो गई थी, पर महामारी ने डेटा के नए स्रोतों और तुरंता विश्लेषण के दरवाजे खोल दिए हैं, जिसके परिणाम आने लगे हैं और अब आएंगे।

तुरंता-विश्लेषण

पत्रिका ने लिखा है कि क्या किसी को समझ में आ रहा है कि दुनिया की अर्थव्यवस्था में क्या हो रहा है?

महामारी ने तमाम पर्यवेक्षकों को हैरत में डाल दिया है। शायद ही किसी को उम्मीद थी कि तेल की कीमतें 80 डॉलर पार करेंगी, अमेरिका और चीन के बंदरगाहों में खाली कंटेनर पोतों की कतारें लगी होंगी। पिछले साल जब कोविड-19 अपने पंखा फैला रहा था, अर्थशास्त्रियों ने भविष्यवाणी कर दी थी कि साल के अंत तक बेरोजगारी कितनी जबर्दस्त होगी। आज कीमतें तेजी से बढ़ रही हैं और किसी को पता नहीं है कि मुद्रास्फीति कहाँ पहुँचेगी। परम्परागत-अर्थशास्त्री अपने पत्रे खोले बैठे हैं और समझ नहीं पा रहे हैं कि कौन सी नीतियाँ रोजगार बढ़ाएंगी।

दूसरी तरफ अर्थशास्त्र में ‘रियल टाइम रिवॉल्यूशन’ है। एमेज़ॉन से लेकर नेटफ्लिक्स जैसी बड़ी कम्पनियाँ रियल टाइम डेटा की मदद से फौरन पता कर ले रही हैं कि ग्रोसरी-डिलीवरी की हालत क्या है और कितनी बड़ी संख्या में लोग दक्षिण कोरिया के ड्रामा ‘स्क्विड गेम’ को देख रहे हैं। महामारी की देन है कि देशों की सरकारें और उनके केंद्रीय बैंक रेस्तराँ-बुकिंग और कार्ड-पेमेंट से अर्थव्यवस्था की गति का अनुमान लगा रहे हैं।

गूगल कम्युनिटी मोबिलिटी रिपोर्ट से पता लग जाता है कि लोग अपने घरों से कितना बाहर निकल रहे हैं। यह व्यवस्था कोविड-19 की देन है। यह सब आपके मोबाइल फोन की मदद से हो रहा है। वैसे ही जैसे आपको गूगल मैप से पता लग जाता है कि राजमार्ग पर कितना ट्रैफिक है। गूगल ने कैमरे नहीं लगा रखे हैं, बल्कि आपके मोबाइल फोनों के जीपीएस से तुरंत पता लग जाता है कि ट्रैफिक की स्थिति क्या है।

हालांकि परिणाम अभी अधकचरे हैं, पर डिजिटल डिवाइसों और सेंसरों ने अर्थव्यवस्था की नब्ज और धड़कनों को ज्यादा साफ सुनने और ज्यादा तेजी से सुनने का काम किया है। इससे सरकारी फैसलों में तेजी आई है। पत्रिका के अनुसार इसे अर्थशास्त्र की तीसरी लहर कह सकते हैं। पहली लहर तब आई थी, जब 1776 में एडम स्मिथ ने ‘वैल्थ ऑफ नेशंस’ प्रकाशित की थी। इसके बाद बीसवीं सदी में मेनार्ड कीन्स ने आर्थिक-क्रियाकलाप में सरकार की भूमिका को रेखांकित किया। मिल्टन फ्रीडमैन ने इस विचार को चुनौती दी और कहा कि राजनेताओं ने अर्थव्यवस्था के बाबत जो बहुत से दायित्व अपने हाथ में ले लिए हैं, उन्हें कम करने की जरूरत है। इन तीन भूमिकाओं के बाद शायद अब एक नया दौर शुरू हो रहा है।

त्वरित-टिप्पणी

इस बदलाव में केवल डेटा की भूमिका ही नहीं है। सोशल मीडिया पर अर्थशास्त्रियों की टिप्पणियाँ हाथों-हाथ मिलती हैं। सिद्धांतों का जन्म भी त्वरित गति से हो रहा है। तकनीक-केंद्रित संस्थाओं के डैशबोर्ड से एक नजर में पता लग जाता है कि संस्था के कामकाज की स्थिति क्या है। एक जमाने में जो जानकारी साल-दो साल बाद सालाना रिपोर्ट से पता लगती थी, वह हाथों-हाथ मिलती है। दुनियाभर में महामारी के डैशबोर्ड काम कर रहे हैं। कितने मरीज नए आए, कितने अस्पतालों से डिस्चार्ज हुए, कितनी मौतें हुईं, कितनी जाँच हुई, पॉज़िटिविटी दर क्या है, कितनी वैक्सीन लगीं वगैरह। ये डैशबोर्ड ऑनलाइन हैं। अस्पताल में नए मरीज के आते ही जानकारी के ऑनलाइन होने पर डैशबोर्ड बदल जाता है।

सत्तर के दशक में चिली की तत्कालीन कम्युनिस्ट सरकार सल्वाडोर आयेंदे ने प्रोजेक्ट सायबरसिन शुरू किया था, जिसमें इस किस्म की सूचनाएं फौरन मिलतीं। यह प्रणाली कारखानों से लेकर बाजारों तक टेलेक्स के माध्यम से जुड़ती। हालांकि यह चली नहीं, पर अर्थव्यवस्था की धड़कनों को रियल-टाइम सुनने की वह पहली कोशिश थी।

डेटा की जरूरत

अर्थव्यवस्था की धड़कनों को सुनने के लिए अर्थशास्त्रियों को डेटा की जरूरत हमेशा रही है। बीसवीं सदी में इसकी गति में क्रांतिकारी बदलाव आया। अमेरिका के सकल राष्ट्रीय उत्पाद की जानकारी पाने के लिए 1934 में 13 महीने लगे थे। पचास के दशक में युवा अर्थशास्त्री एलन ग्रीनस्पैन ने इस्पात के उत्पादन का अनुमान लगाने के लिए मालगाड़ियों के यातायात का सहारा लिया। अस्सी के दशक में जब वॉलमार्ट ने सप्लाई चेन प्रबंधन में महारत हासिल की तब कारोबारियों को त्वरित डेटा के फायदे समझ में आए। पर सरकारी कामकाज की गति धीमी रही।

उत्पादकता के आँकड़े सामने आने में वर्षों लगते हैं। उसमें भी बदलाव होते हैं। खराब और विलम्बित डेटा के कारण नीतियों में खामियाँ रह जाती हैं। अमेरिकी फेडरल बैंक ने ब्याज की दरें बजाय दिसम्बर 2008 के 2007 के दिसम्बर में जीरो के आसपास कर दी होतीं, तो वित्तीय संकट कमतर होता। भारतीय अर्थव्यवस्था में असंगठित-क्षेत्र और बरबाद बैंकों का डेटा अधकचरा नहीं होता, तो एक दशक की धीमी संवृद्धि का सामना नहीं होता। यूरोपियन सेंट्रल बैंक ने मुद्रास्फीति के एक अस्थायी उछाल के बरक्स 2011 में ब्याज की दरों को गलत तरीके से बढ़ाया नहीं होता, तो यूरो-क्षेत्र मंदी की चपेट में नहीं आया होता। बैंक ऑफ इंग्लैंड शायद इन दिनों वही गलती करने जा रहा है। 

खतरे भी हैं

पर इसके खतरे भी हैं। नए संकेतकों का जल्दबाजी का विवेचन गलत भी हो सकता है। राजनीतिक नेताओं को गलतफहमियाँ भी हो सकती हैं कि वे अर्थशास्त्रियों से ज्यादा जानते हैं। समय और दिमाग लगाकर किए गए परम्परागत-सर्वेक्षणों का महत्व पूरी तरह खत्म नहीं हुआ है। दूसरा खतरा यह है कि जिन कम्पनियों के पास डेटा है, वे उन्हें दबा कर बैठ सकती हैं। दुनिया में डेटा-प्रवाह की बहस है।

इन दिनों विभिन्न देशों की सरकारें वायरस या लॉकडाउन से जुड़े सरकारी डेटा और सर्वे का इंतजार किए बगैर मोबाइल फोनों की ट्रैकिंग, ऑनलाइन पेमेंट और विमान-सेवाओं की उड़ानों के रियल टाइम डेटा की मदद से अर्थव्यवस्था की नब्ज को पढ़ पा रही हैं। हारवर्ड विवि के राज चेट्टी जैसे अर्थशास्त्री बिग डेटा पर काम कर रहे हैं। जेपी मॉर्गन चेज़ ने बैंक बैलेंस और क्रेडिट-कार्ड बिल के आधार पर ऐसी त्वरित जानकारी दी है, जिससे पता लगता है कि लोग खर्च कर रहे हैं या जमा कर रहे हैं।

हाल में महामारी के कारण हुई मौतों की संख्या को लेकर जब भारत में भ्रम पैदा हुआ, तब लोगों ने श्मशान में बिकी लकड़ी के आधार पर डेटा बना लिया। मैकिंजी के अनुसार 2020 में रियल-टाइम भुगतान में 41 फीसदी की वृद्धि हुई। भारत में ऐसे 25.6 अरब ट्रांजैक्शंस हुए। डेटा की इस तेजी से नीतियों में तेजी आएगी। फैसले सही, पारदर्शी और नियमबद्ध होंगे।

नवजीवन में प्रकाशित