अर्थशास्त्रियों को अपने ज्ञान की सीमा को स्वीकार करना चाहिए

जोसेफ शुम्पीटर 20वीं शताब्दी के पूर्वार्द्ध के सबसे प्रसिद्ध अर्थशास्त्रियों में से एक थे। उन्होंने दावा किया कि उनके जीवन में तीन लक्ष्य थे। अर्थशास्त्री एरिक एंगनर हाउ इकोनॉमिक्स कैन सेव द वर्ल्ड में लिखते हैं: "वह [यानी। Schumpeter] दुनिया का सबसे बड़ा अर्थशास्त्री, ऑस्ट्रिया का सबसे अच्छा घुड़सवार और वियना का सबसे बड़ा प्रेमी बनना चाहता था। .

एंगनर इस कहानी को एक उदाहरण के रूप में प्रस्तुत करते हैं जो सामान्य अति आत्मविश्वास को उजागर करता है जो अर्थशास्त्रियों के बीच पूर्वानुमानों पर प्रबल होता है और वे क्या देने की स्थिति में हैं। जैसा कि वे लिखते हैं: "अति आत्मविश्वास, इसके कारणों और परिणामों पर सभी काम को देखते हुए, आप सोच सकते हैं कि अर्थशास्त्री महामारी विनम्रता का आदर्श होगा। आप यह जानकर चौंक जाएंगे कि वे नहीं हैं।"

मेरा पसंदीदा उदाहरण जब अर्थशास्त्रियों के अति आत्मविश्वास की बात आती है तो यह तथ्य है कि वे सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) की वृद्धि का अनुमान दशमलव बिंदु तक लगाते हैं। जीडीपी किसी देश के आर्थिक आकार को मापता है और मुद्रास्फीति के आंकड़ों को समायोजित करने के बाद सकल घरेलू उत्पाद की वृद्धि इसके आर्थिक आकार में वृद्धि है। हमारी अर्थव्यवस्था जैसी जटिल चीज के बारे में एक दशमलव बिंदु तक ऐसा विशिष्ट पूर्वानुमान कैसे लगाया जा सकता है?

आइए, भारतीय रिजर्व बैंक के प्रोफेशनल फोरकास्टर्स सर्वे पर विचार करें। इस सर्वेक्षण में, भारतीय केंद्रीय बैंक जीडीपी वृद्धि, मुद्रास्फीति, निजी उपभोग वृद्धि आदि जैसे कई आर्थिक मापदंडों पर अर्थशास्त्रियों का सर्वेक्षण करता है। आइए 1 अप्रैल 2018 से 31 मार्च 2019 की अवधि पर विचार करें। इस वर्ष पर विचार करने का कारण सीधा है। ऐसा कोई तरीका नहीं है कि कोई भी अर्थशास्त्री पहले से ही कोविड महामारी का पूर्वानुमान लगा सके और पूर्वानुमान में इसके प्रभाव का निर्माण कर सके।

7 जून 2017 के पूर्वानुमान में, वित्तीय वर्ष 2018-19 के लिए औसत जीडीपी वृद्धि का अनुमान 7.8% था। 4 अप्रैल, 2019 तक, जब इस अवधि के लिए अंतिम पूर्वानुमान लगाया गया था, औसत जीडीपी वृद्धि का अनुमान 7% था। 2018-19 के लिए वास्तविक सकल घरेलू उत्पाद की वृद्धि 6.5% थी।

वास्तव में, एक प्रवृत्ति जो आरबीआई के व्यावसायिक पूर्वानुमान सर्वेक्षण में स्पष्ट रूप से देखी जा सकती है, वह यह है कि जिस अवधि के लिए पूर्वानुमान लगाया जा रहा है, हम उसके जितने करीब आते हैं, पूर्वानुमान वास्तविक विकास के आंकड़े के उतने ही करीब होता है, जिसके साथ हम समाप्त होते हैं। यह शायद ही आश्चर्य की बात है, यह देखते हुए कि हम जितने करीब आते हैं, हमारे पास वास्तविक समय के आर्थिक डेटा तक अधिक पहुंच होती है, जो वास्तविक आर्थिक परिदृश्य की बेहतर समझ देता है और बदले में, पूर्वानुमान के करीब आने में मदद करता है।

source: livemint