GDP 7.8% या 2.6%? डबल डिफ्लेटर और आंकड़ों के खेल पर पूर्व CEA का खुलासा
भारत की 7.8% GDP ग्रोथ पर पूर्व मुख्य आर्थिक सलाहकार के. वी. सुब्रमण्यन का बड़ा बयान। 2.6% के दावे को बताया फर्जी, डबल डिफ्लेटर और डेटा संशोधन पर दी सफाई।
AI with Sanket: चालू वित्त वर्ष की पहली तिमाही के लिए भारत की 7.8 प्रतिशत की जीडीपी (GDP) विकास दर विश्वसनीय है, और यह दावा कि यह 2.6 प्रतिशत जितनी कम है, "फर्जी" सांख्यिकीय कलाबाजी पर निर्भर करता है। आर्थिक उत्पादन की गणना के लिए इस्तेमाल की जाने वाली पद्धति (methodology) को अंतरराष्ट्रीय मानकों से मेल खाने के लिए अपग्रेड किया गया है, जिसमें डबल डिफ्लेटर का कार्यान्वयन शामिल है।
हालांकि जैसे-जैसे अधिक सूक्ष्म (granular) डेटा उपलब्ध होता है, जीडीपी के आंकड़ों में कई अनंतिम (provisional) संशोधन होते हैं, लेकिन वर्तमान 7.8 प्रतिशत का आंकड़ा निजी निवेश और घरेलू खपत में मजबूत अंतर्निहित गति को सटीक रूप से दर्शाता है।
द फेडरल ने जीडीपी पर की गहन चर्चा में आधिकारिक आंकड़ों की विश्वसनीयता और डेटा के बाद के संशोधन एक मानक वैश्विक प्रथा क्यों है, इसका विश्लेषण करने के लिए भारत सरकार के पूर्व मुख्य आर्थिक सलाहकार, प्रोफेसर के. वी. सुब्रमण्यन से बात की।
7.8 प्रतिशत एक प्रभावशाली संख्या प्रतीत होती है। क्या आप आश्वस्त हैं?
मैं हूँ, इस सरल कारण से कि मैं वहां रहा हूँ और मैंने उस तरीके को देखा है जिसमें सांख्यिकीय पद्धति को वास्तव में अपग्रेड किया गया है। वास्तव में, आईएमएफ (IMF) के छोर पर, मुझे डबल डिफ्लेटर भाग की ओर अपग्रेड का नेतृत्व करने में सक्षम होने का सौभाग्य मिला।
पहले, यह आलोचना होती थी कि भारत का आधार वर्ष (base year) पुराना (2011-12) था और इसे अपडेट करने की आवश्यकता थी। मैं वास्तव में इसके बीच में था, और मैंने इसे देखा है, इसलिए मेरे पास इस संख्या पर विश्वास न करने का कोई कारण नहीं है।
मैं अपने आकलन में विषमता (asymmetry) का उपयोग नहीं करता। यदि संख्या कम है, तो यह कम है; यदि संख्या अधिक है, तो यह अधिक है। कुछ लोगों को पद्धति के बारे में कोई संदेह नहीं होता है जब जीडीपी विकास संख्या कम होती है। लेकिन जैसे ही संख्या थोड़ी अधिक आती है, वे इसे किसी डिफ्लेटर के साथ मिलाना शुरू कर देते हैं - वास्तविक जीडीपी और नाममात्र जीडीपी का कुछ मिश्रण। यह वास्तव में बिल्कुल अनावश्यक कलाबाजी का प्रदर्शन है।
यह संख्या स्पष्ट रूप से वास्तविकता को दर्शाती है, और यदि आप बारीकी से देखें, तो निवेश वाले हिस्से में वृद्धि - 11 प्रतिशत पर सकल निश्चित पूंजी निर्माण - वह है जो अन्य आंकड़ों के साथ रखे जाने पर विश्वसनीयता प्रदान करता है। सिटीग्रुप ने CMIE CapEx डेटा का उपयोग करके सूचीबद्ध फर्मों द्वारा किए जा रहे निजी पूंजीगत व्यय को देखा, और उन्होंने पाया कि यह लगभग 12 प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है। बैंक ऋण पर भारतीय रिजर्व बैंक का डेटा साल-दर-साल 20 प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है। पूंजीगत वस्तुओं पर औद्योगिक उत्पादन का सूचकांक 15 प्रतिशत से अधिक की दर से बढ़ रहा है, और निर्माण क्षेत्र लगभग 16 प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है। जब आप उन सभी को एक साथ रखते हैं, तो निवेश का बढ़ना लंबे समय तक चलने वाले विकास चक्र के लिए बहुत अच्छी खबर है।
2018-19 के आर्थिक सर्वेक्षण में, हमने "सद्गुण चक्र" (virtuous cycle) शब्द गढ़ा था। हर अर्थव्यवस्था जो तेजी से बढ़ी है, वह निजी निवेश के माध्यम से ही तेजी से बढ़ी है।
खपत, जो जीडीपी का लगभग 58 प्रतिशत से 60 प्रतिशत हिस्सा है, वह भी बढ़ रही है। वाणिज्यिक वाहनों की संख्या में लगभग 18 प्रतिशत की वृद्धि हुई है, और परिवहन वाहन पंजीकरण उच्च दोहरे अंकों में बढ़ रहे हैं। खपत और घरेलू निवेश मिलकर जीडीपी का लगभग 90 प्रतिशत हिस्सा बनाते हैं। यदि ये दोनों आंकड़े दोहरे अंकों में बढ़ रहे हैं, कई उच्च दोहरे अंकों में और कुछ 20 प्रतिशत से अधिक, तो स्पष्ट रूप से औसत 2.6 प्रतिशत नहीं हो सकता है। औसत को वास्तव में रिपोर्ट की गई संख्या के ही करीब होना चाहिए।
यदि आप आधार प्रभाव (base effects) को ध्यान में रखने के लिए दो साल की सीएजीआर (CAGR) विकास दर लेते हैं, तो यह 7.4 प्रतिशत आती है, जो 2.6 प्रतिशत की तुलना में 7.8 प्रतिशत के बहुत करीब है। उस 2.6 प्रतिशत के दावे को तब से आलोचकों द्वारा छोड़ दिया गया है और लगभग 5 प्रतिशत के आसपास ले जाया गया है। यदि संख्या इतनी जल्दी बदलती है, तो आपको पूरी कहानी समझ आ जाएगी।
पूर्व आर्थिक मामलों के सचिव सुभाष चंद्र गर्ग ने उल्लेख किया कि वह भी यह नहीं मानते कि अर्थव्यवस्था केवल 2 प्रतिशत की दर से बढ़ रही है, लेकिन उन्हें संदेह है कि 7.8 प्रतिशत का आंकड़ा "सजाया" (dressed up) गया है। उनका तर्क है कि आप पिछले Q1 विकास के आंकड़े को ₹86 लाख करोड़ से घटाकर ₹80 लाख करोड़ तक संशोधित नहीं कर सकते और आंकड़े को बड़ा दिखाने के लिए इसे ₹88 लाख करोड़ के साथ नहीं जोड़ सकते। सांख्यिकीय रूप से कहें तो, क्या ₹6 लाख करोड़ का सुधार हो सकता है?
एक भारतीय कंपनी के बारे में सोचें जो इंडियन गैप (Indian GAAP) लेखांकन सिद्धांतों का उपयोग कर रही थी और अब वैश्विक मानकों से मेल खाने के लिए यूएस गैप (US GAAP) की ओर जाती है। शीर्ष लेखांकन पत्रिकाओं में प्रकाशित शोध से पता चलता है कि जब लेखांकन पद्धति को बदला या परिष्कृत किया जाता है, तो आप संख्याओं में एक महत्वपूर्ण बदलाव देखेंगे क्योंकि पद्धति अलग है।
मान लीजिए कि पिछले वर्ष इंडियन गैप के तहत किसी कंपनी का लाभ ₹100 करोड़ था। अब कंपनी यूएस गैप की ओर जाती है, और पिछले वर्ष के लिए यूएस गैप के तहत वह लाभ संख्या ₹90 करोड़ हो जाती है। इस वर्ष के लिए, यूएस गैप के तहत, यह ₹100 करोड़ है। वह 2.6 प्रतिशत का फर्जी दावा वास्तव में जो कर रहा है, वह पिछले साल के ₹100 करोड़ के इंडियन गैप की तुलना इस साल के ₹100 करोड़ के यूएस गैप से कर रहा है, जो पूरी तरह से सेब और संतरे की तुलना करने जैसा है।
यह परिवर्तन लेखांकन पद्धति की प्रकृति के कारण होता है। फर्म ने जो बेचा और जो लागत चुकाई, वह पिछले साल ही हो चुकी थी। यह सिर्फ इतना है कि जब आप एक अलग लेखा पद्धति की ओर बढ़ते हैं, तो उन चरों (variables) में से कुछ का उपचार बदल जाता है। ऐसा हर समय होता है। यह दावा वास्तव में ऐसा नहीं है जिसे विश्वसनीयता दी जानी चाहिए क्योंकि यह बिल्कुल गलत है।
यदि यह एक बदली हुई कार्यप्रणाली के कारण है कि हम ये संख्याएँ देखते हैं, तो क्या पुरानी कार्यप्रणाली के एक आंकड़े की तुलना नई कार्यप्रणाली के एक आंकड़े से करना उचित है?
मान लीजिए मैंने पिछले साल अपना वजन पाउंड में मापा था और वह 150 पाउंड था। इस साल, मैं अपना वजन किलोग्राम में रिपोर्ट करता हूं और कहता हूं कि यह 80 किलोग्राम है, और फिर 150 से 80 की तुलना करके दावा करता हूं कि मेरा वजन कम हो गया है। आप पाउंड और किलोग्राम का उपयोग करके अंकगणित कर रहे हैं, जो दो अलग-अलग इकाइयां हैं। आप उन दो चीजों पर अंकगणित नहीं कर सकते।
ठीक यही आरोप भी करता है। यह क्लासिक चेरी-पिकिंग है। आप सेब और संतरे के साथ अंकगणित नहीं कर सकते। समान-के-लिए-समान (like-for-like) तुलना किसी भी व्याख्या के लिए एक अनिवार्य शर्त है, और यहां उस आवश्यक अर्थशास्त्र 101 (Econ 101) सिद्धांत का उल्लंघन किया गया है। 2.6 प्रतिशत के आंकड़े का संदर्भ देना एक सुअर पर लिपस्टिक लगाने जैसा है - यह एक सुअर ही रहता है। यह एक फर्जी दावे के लिए एक रूपक है।
सुभाष चंद्र गर्ग ने यह भी बताया कि Q2 में लगभग ₹5 लाख करोड़ का सुधार है, जो उनके दावे के अनुसार फिर से एक बढ़ी हुई जीडीपी संख्या को जन्म देगा। जीडीपी के आंकड़ों को इतनी बड़ी मात्रा में क्यों संशोधित किया जाना चाहिए? क्या सरकार अपनी कमाई के प्रति अनिश्चित है, या यह अग्रिम अनुमानों पर आधारित है?
जीडीपी को आर्थिक लेन-देन लेकर मापा जाता है। यदि आप एक रेस्तरां में एक कटोरी खिचड़ी खाते हैं और ₹100 का भुगतान करते हैं, तो यह एक देखा गया लेनदेन है। यदि अगले वर्ष कीमत 10 प्रतिशत बढ़ जाती है, तो आप ₹110 का भुगतान करते हैं। लेकिन उस खिचड़ी को बनाने के लिए चावल और दाल की आवश्यकता थी, जिसकी कीमत पिछले साल ₹70 रही होगी और इस साल इसमें केवल 5 प्रतिशत की वृद्धि हुई।
जीडीपी नाममात्र (nominal) की कीमतों को लेता है - वे कीमतें जो आप और मैं वस्तुओं और सेवाओं के लिए चुकाते हैं - और वास्तविक मात्रा पर पहुंचने के लिए मूल्य परिवर्तनों के लिए उन्हें समायोजित करता है। वास्तविक जीडीपी वृद्धि की रिपोर्ट करने के लिए पिछले वर्ष बनाम इस वर्ष की वास्तविक मात्रा की तुलना सेब-से-सेब (समान) की जाती है।
भारत जैसे देश में एक बड़ा अनौपचारिक क्षेत्र (informal sector) है। क्योंकि आप उस गतिविधि को गिनना चाहते हैं, आप परदे के पीछे (proxies) का उपयोग करते हैं। जीडीपी पद्धति को बदलने की प्रक्रिया उस अनौपचारिक गतिविधि को बेहतर, लगातार बेहतर तरीके से पकड़ने का प्रयास करना है।
डबल डिफ्लेटर पद्धति - जिसे लागू करने में मैं आईएमएफ के हिस्से के रूप में शामिल था - उत्पादन (output) की कीमत लेती है, इसे उत्पादन के लिए सही मूल्य परिवर्तन पर डिफ्लेट करती है, और फिर चावल और दाल जैसे मध्यवर्ती इनपुट के लिए भी इसी तरह का डिफ्लेटिंग कदम उठाती है। डबल डिफ्लेटर विश्व स्तर पर उपयोग की जाने वाली एक मानक, अत्याधुनिक पद्धति है जिसकी वकालत आईएमएफ ने भारत के लिए की थी। भारत ने इसे लागू किया है, आधार वर्ष को अपडेट किया है, और आर्थिक गतिविधि को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए सूक्ष्म मेट्रिक्स में सुधार किया है।
एक वर्ष के भीतर किसी अनुमान और संशोधन के बीच इतना बड़ा सुधार या अंतर क्यों होना चाहिए? क्या होगा यदि 7.8 प्रतिशत का आंकड़ा छह महीने बाद नीचे की ओर संशोधित हो जाए?
यह एक अनंतिम (provisional) अनुमान है। जो पहला अनुमान आता है वह उपायों के एक निश्चित समूह पर आधारित होता है - शायद 50 या 60 मेट्रिक्स। जैसे-जैसे समय बीतता है, अधिक डेटा आता है, जिससे मीट्रिक पूल 50 या 60 से बढ़कर 70 या 80 हो जाता है।
जैसे-जैसे अधिक डेटा आता है, इन परिवर्तनों में पांच बार तक संशोधन होते हैं। संशोधन कभी-कभी ऊपर की ओर होते हैं और कभी-कभी नीचे की ओर; यह एक तरफा रास्ता नहीं है। जैसे-जैसे बेहतर डेटा आता है, माप परिष्कृत होता जाता है।
यदि आपको संदेह है कि आपको बुखार है, तो एक दोस्त पहले विकल्प के रूप में आपके माथे को छू सकता है और अनुमान लगा सकता है कि आपका तापमान 100°F है। फिर आप एक थर्मामीटर निकालते हैं - एक बहुत बेहतर मीट्रिक - और इसे 100.5°F पर सटीक रूप से मापते हैं। आपके मित्र का हाथ एक अनंतिम मीट्रिक देने वाला पहला विकल्प था, और थर्मामीटर ने इसे परिष्कृत कर दिया।
जैसे-जैसे बेहतर डेटा आता है, जीडीपी माप परिष्कृत होता है, और जरूरी नहीं कि एक ही दिशा में हो। आज तक, इस वर्ष के Q1 के विकास के लिए सही अनुमान 7.8 प्रतिशत है। यह कहना बिल्कुल सही कथन है। जब संशोधित अनुमान अगले साल अतिरिक्त डेटा के साथ आएगा, तो उस समय वह सही अनुमान होगा। हर देश ऐसा करता है।
लोगों को भ्रमित करने में कुछ सेकंड लगते हैं, लेकिन स्पष्टता लाने में प्रयास करना पड़ता है।
क्या यह मानक वैश्विक रुझान और प्रक्रिया उसी तरह है जैसे बजट में बजट अनुमान और संशोधित अनुमान होते हैं?
बिल्कुल। आप बजट बनाते हैं कि आप इस महीने अपने घर पर एक निश्चित राशि खर्च करेंगे, लेकिन अंत में आप थोड़ा अधिक या कम खर्च करते हैं। जैसे-जैसे अधिक जानकारी आती है और आप इसे अपडेट करते हैं, वह वास्तविक संख्या बन जाती है। यह उतना ही सरल है। जो लोग भ्रम पैदा करने की कोशिश कर रहे हैं, वे एक सरल, मानक प्रक्रिया ले रहे हैं और विशिष्ट आख्यानों (narratives) को आगे बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं।
बाद के संशोधनों पर अक्सर प्रारंभिक अनंतिम आंकड़ों जितना सार्वजनिक ध्यान नहीं जाता है। क्या संशोधित आंकड़ों का समान रूप से विश्लेषण किया जाना चाहिए?
यह हर देश में होता है। एक अनंतिम आंकड़ा सामने आता है और उस पर मीडिया का काफी ध्यान जाता है। केवल अनंतिम संख्याओं को देखने के बजाय संशोधित आंकड़ों का भी उतना ही विश्लेषण किया जाना चाहिए। आज तक, 7.8 प्रतिशत Q1 विकास के लिए आधिकारिक अनंतिम मूल्यांकन है।
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