मैंने उनसे एक सर्वेक्षण करवाया था जिसमें उपभोग और पारिवारिक संरचना से संबंधित संख्यात्मक उत्तरों की आवश्यकता वाले प्रश्न थे – घर में कौन-कौन रहता है, उनकी उम्र कितनी है, उन्होंने क्या खाया है, छत किस सामग्री से बनी है। विकास अर्थशास्त्र में ये सब आम बातें हैं।

कुछ ही मिनटों में दरवाजा ज़ोर से खुला। एक महिला का पति कमरे में घुस आया, उसके बाल पकड़कर उसे बाहर घसीटते हुए चिल्लाने लगा कि खाना नहीं बना है और वह हमारे साथ समय बर्बाद कर रही है।

मैं उस समय एक युवा अर्थशास्त्री था, जिसने अभी-अभी पीएचडी की उपाधि प्राप्त की थी। मेरी प्रश्नावली में उस घटना से संबंधित कोई प्रश्न नहीं था जो मैंने अभी-अभी देखी थी। हम घरेलू हिंसा का अध्ययन करने नहीं आए थे; हम इस बात के साक्ष्य एकत्र करने आए थे कि सामाजिक-सांस्कृतिक और आर्थिक व्यवस्थाएँ विवाह बाज़ारों और जीवन स्तर को किस प्रकार प्रभावित करती हैं।

यह दायरा इतना अस्पष्ट था कि सिद्धांत रूप में लगभग हर चीज़ प्रासंगिक मानी जा सकती थी; इसमें बदलाव करना और महिलाओं के जीवन को सटीक रूप से दर्शाने वाला अधिक डेटा एकत्र करना आसान होना चाहिए था। लेकिन हम जो सर्वेक्षण अपने साथ लाए थे – अपनी सभी अंतर्निहित मान्यताओं के साथ – वह केवल उन्हीं चीज़ों को दर्ज करने के लिए बनाया गया था जिन्हें स्पष्ट रूप से मापा जा सकता था, और इससे ज़्यादा कुछ नहीं। हमारा विषयगत प्रशिक्षण इस उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं था।

उस गाँव में एक हफ़्ता बिताने, छाछ और कॉफ़ी पीने, कई बार खामोशी सहने के बाद आखिरकार एक महिला ने खुलकर कहा: “आप हमारे दोस्त बन गए हैं और अब हम आपसे झूठ नहीं बोल सकते। हमें ऐसा लगता है जैसे हम जेल में हैं। हमारे पति हमें हर समय पीटते हैं। वे परिवार का पैसा शराब पर उड़ा देते हैं। कोई हमारी मदद नहीं करता।”

यह एक नई जानकारी थी। हमने मौके पर ही अपनी प्रश्नावली को फिर से लिखा, उसमें पत्नी पर होने वाली मारपीट से संबंधित प्रश्न जोड़े, जिसके परिणामस्वरूप घरेलू हिंसा का मिश्रित-पद्धति विश्लेषण हुआ और विकासशील देश में इस विषय पर लिखे गए पहले अर्थशास्त्रीय शोध पत्रों में से एक प्रकाशित हुआ।

मैंने उस सप्ताह के बारे में तीस से अधिक वर्षों तक सोचा है। इसलिए नहीं कि कहानी असामान्य है – गंभीर क्षेत्र अध्ययन करने वाले प्रत्येक व्यक्ति के पास इसका कोई न कोई संस्करण होगा – बल्कि इसलिए कि इसने मुझे अपने स्वयं के विषय के बारे में बहुत कुछ सिखाया। मैं एक अर्थशास्त्री हूँ, और अर्थशास्त्र अपनी कठोरता, मात्रात्मक विधियों पर ज़ोर देने और अपने विषयों से दूरी बनाए रखने के लिए जाना जाता है। अर्थशास्त्र मापने योग्य चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे महत्वपूर्ण चीज़ें छूट सकती हैं; यदि इसे सर्वेक्षण मॉड्यूल में शामिल नहीं किया जा सकता है, तो इसका अध्ययन करना व्यर्थ है। लेकिन जीवन सर्वेक्षण मॉड्यूल से कहीं अधिक है, और अर्थशास्त्री और विषय के बीच की यह दीवार केवल एक पद्धतिगत सुविधा नहीं है। यह इस विषय की मूल समस्या है।

मैंने अपना पूरा करियर एक तरह के जासूस के रूप में बिताया है—एक अर्थशास्त्री जो मानवविज्ञान की पद्धतियों को चुपके से सीमा पार ले जाता है। मैंने इस तर्क का सावधानीपूर्वक अकादमिक संस्करण लिखा है । आगे जो लिखा है वह वह संस्करण है जिस पर मैं किसी के साथ बैठकर ड्रिंक करते हुए चर्चा करना चाहूंगा।

हम यहाँ कैसे पहुँचे

शुरुआत ऐसी नहीं थी। 19वीं सदी के उत्तरार्ध में, चार्ल्स बूथ, जो एक बड़े व्यापारी थे और बाद में शौकिया समाजशास्त्री बन गए, ने लंदन के गरीबों के वास्तविक जीवन का पता लगाने का बीड़ा उठाया। उन्होंने इस काम में 17 साल लगाए। उनकी टीम ने 40 लाख लंदनवासियों की जानकारी इकट्ठा की: स्कूल निरीक्षक, कारखाने के मालिक, पादरी, पुलिसकर्मी और कई अन्य। उन्होंने सर्वेक्षण किए, लेकिन उन्होंने इससे कहीं अधिक काम किया: उन्होंने नोट्स लिए, खुले साक्षात्कार किए, और रंग-कोडित मानचित्र बनाए। बूथ ने आंकड़ों और कहानियों दोनों का इस्तेमाल किया क्योंकि उनका सवाल – लंदन में गरीबी कैसी दिखती है? – दोनों की मांग करता था। उन्होंने और उनकी टीम ने इस सारी जानकारी को "लंदन के लोगों का जीवन और श्रम" नामक 17 खंडों में संकलित किया, जिसमें गली-गली का विवरण दिया गया था कि कौन अमीर है, कौन गरीब है और कौन बीच की स्थिति में है। कहानी और आंकड़ों के इस एकीकरण ने एक पीढ़ी तक ब्रिटेन की आर्थिक और सामाजिक नीतियों को आकार दिया।

बीसवीं शताब्दी के दौरान, यह एकीकरण टूट गया। अर्थशास्त्र ने वैज्ञानिक दर्जा प्राप्त करने की होड़ में खुद को मात्रात्मक आंकड़ों के विश्लेषण तक सीमित कर लिया। सांस्कृतिक मानवविज्ञान नृवंशविज्ञान परंपरा में विभाजित हो गया – इसका कुछ हिस्सा गहन अंतर्दृष्टि से भरपूर था, और कुछ आलोचना और आत्मनिरीक्षण में डूबा रहा। समाजशास्त्र कई भागों में बँट गया और पद्धतियों को लेकर आंतरिक बहसों के भंवर में उलझ गया। मनोविज्ञान प्रयोगात्मक हो गया। राजनीति विज्ञान सिद्धांत और पद्धति दोनों में अर्थशास्त्र से तेजी से प्रभावित हुआ, लेकिन गुणात्मक और मात्रात्मक पद्धतियों के मिश्रण के प्रति खुलापन बनाए रखा। 1980 के दशक तक, ये विषय मुख्य रूप से इस आधार पर एक-दूसरे से अलग हो गए कि वे किन चीजों पर ध्यान देने से इनकार करते थे।

अर्थशास्त्र में, इस अंतर को पाटने के कुछ प्रयास किए गए, लेकिन उनका कोई खास प्रभाव नहीं पड़ा। सन् 1984 में, प्रणब बर्धन ने आंकड़ों और मिश्रित विधियों पर "अर्थशास्त्रियों और मानवशास्त्रियों के बीच संवाद" विषय पर एक महत्वपूर्ण सम्मेलन का आयोजन किया था। 2002 में, मैंने "सहभागी अर्थमिति" के पक्ष में तर्क प्रस्तुत करने का प्रयास किया।

फिर विश्वसनीयता की क्रांति आई। शोध को अधिक विश्वसनीय और भरोसेमंद बनाने के प्रयास में, कारण-कार्य संबंध का निष्कर्ष अनुभवजन्य अर्थशास्त्र का मार्गदर्शक सिद्धांत बन गया। इसका अर्थ यह था कि अर्थशास्त्री विश्वासपूर्वक कह सकते थे कि A, B का कारण है, लेकिन इसका यह भी अर्थ था कि उन प्रश्नों की उपेक्षा करना जिनका उत्तर इन उपकरणों से नहीं दिया जा सकता था।

मैं नहीं चाहता कि मेरी बात को गलत समझा जाए। विश्वसनीयता की क्रांति सामाजिक विज्ञान के लिए एक बड़ी छलांग है। अब हम उन सवालों के जवाब दे सकते हैं जो 30 साल पहले सचमुच हमारी समझ से परे थे। लेकिन जब एकमात्र स्वीकार्य उपकरण हथौड़ा होता है, तो हम ऐसे सवालों की तलाश करने लगते हैं जिनका जवाब कील से दिया जा सके। अर्थशास्त्री उन सवालों को प्राथमिकता देते हैं जिनका जवाब स्पष्ट रूप से दिया जा सके और जिनका नहीं दिया जा सकता। विकास के क्षेत्र में इसके परिणाम विशेष रूप से स्पष्ट रहे हैं। अब हम तीन दशमलव स्थानों तक यह अनुमान लगा सकते हैं कि नकद हस्तांतरण से बच्चे की लंबाई पर कितना प्रभाव पड़ता है। कार्यक्रम कैसे सफल हुआ (या असफल हुआ) इसके बारे में हमारे पास कहने के लिए लगभग कुछ भी नहीं है और हम बच्चे और उसके परिवार से सीधे तौर पर यह कभी नहीं सुनते कि वे इसके बारे में क्या कहना चाहते हैं – उनके अपने शब्दों में।

दूरी की समस्या

2002 में, समाजशास्त्री माइकल बुराओय ने सकारात्मक विज्ञान और प्रतिवर्ती विज्ञान के बीच एक स्पष्ट रेखा खींची। सकारात्मक विज्ञान—जो मोटे तौर पर अर्थशास्त्र है—अपने विषयों से स्वयं को अलग रखता है। डेटा संग्रह मानकीकृत होता है, इसलिए इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि डेटा कौन एकत्र कर रहा है। शोधकर्ता का मौके पर मौजूद होना आवश्यक नहीं है; एक सर्वेक्षण फर्म भी उतना ही कुशल सर्वेक्षण कर सकती है जितना कि शोधकर्ता। दुनिया का अवलोकन किया जाना है, उसमें भाग नहीं लिया जाना है। प्रतिवर्ती विज्ञान—अपने सर्वोत्तम रूप में नृवंशविज्ञान—इसके विपरीत दृष्टिकोण को अपनाता है। साक्षात्कार हस्तक्षेप से अलग नहीं है; यह उसका एक हिस्सा है। शोधकर्ता शोध से अलग नहीं है; बल्कि, उसकी उपस्थिति प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

बुराओय का मानना था कि सामाजिक विज्ञान करने के ये दो तरीके इतने भिन्न हैं कि इन्हें कभी मिलाया नहीं जा सकता। मैं इससे असहमत हूँ, और मैंने अपने करियर का अधिकांश समय उन दो तरीकों को मिलाने की कोशिश में बिताया है जिनके बारे में उनका तर्क था कि वे कभी मिल ही नहीं सकते। लेकिन एक बात में वे सही हैं। शोधकर्ता और शोधित व्यक्ति के बीच की दूरी वास्तविक है, और विकास अर्थशास्त्र में यह दूरी स्पष्ट रूप से दिखाई देती है।

गरीबी का अध्ययन करने वाले मेरे लगभग सभी परिचित कभी गरीब नहीं रहे हैं। हम अक्सर अलग-अलग देशों, अलग-अलग सामाजिक वर्गों, अलग-अलग जातियों और नस्लों से आते हैं, और अक्सर उन लोगों से अलग भाषाएँ बोलते हैं जिनके बारे में हम लिखते हैं। इनमें से कोई भी बात आपको गरीबी पर काम करने से अयोग्य नहीं ठहराती — यह एक अजीब पेशा होगा जो यह मानता है कि केवल गरीब ही गरीबी का अध्ययन कर सकते हैं — लेकिन इससे हमें थोड़ी विनम्रता तो मिलनी चाहिए। अधिकांश विकास अर्थशास्त्री यह नहीं जानते कि गरीब लोगों का जीवन वास्तव में कैसा होता है, दिन-प्रतिदिन।

इस अनुशासन में वस्तुनिष्ठता को महत्व दिया जाता है: शोधकर्ताओं को अपने अध्ययन के विषयों को प्रभावित नहीं करना चाहिए; उन्हें एक निश्चित दूरी बनाए रखनी चाहिए और अन्य सभी की तरह ही उपकरणों का उपयोग करना चाहिए। आपके व्यक्तिपरक संदेह आपके विश्लेषण को प्रभावित नहीं करने चाहिए। आप अध्ययन समूह का हिस्सा नहीं हैं, और आपको नहीं होना चाहिए; उन पर आपका प्रभाव आपके शोध की वैधता को कम कर देगा।

संक्षेप में: हम जिन विषयों का अध्ययन करते हैं, उनसे जितनी अधिक दूरी रखते हैं, उन्हें उतनी ही स्पष्टता से देख पाते हैं। लेकिन इसका ठीक विपरीत सत्य के अधिक निकट है। दूरी स्पष्टता उत्पन्न नहीं करती; यह वैसी स्पष्टता उत्पन्न करती है जैसी किसी गंदी खिड़की के अंदर साफ किए गए छोटे से घेरे से देखने पर मिलती है। यह आपको यह विश्वास दिलाती है कि आप जहां खड़े हैं वहां से जो कुछ देख पा रहे हैं, वही सब कुछ है।

चार चीजें जो हम वास्तव में कर सकते हैं

तो इसके लिए क्या करना होगा? मेरा सुझाव है कि अर्थशास्त्र (विकास या अन्य क्षेत्रों में) शोधकर्ताओं को उनके विषयों से दूर रखने के लिए चार चीजें कर सकता है।

संज्ञानात्मक सहानुभूति

समाजशास्त्री मारियो स्मॉल "संज्ञानात्मक सहानुभूति" शब्द का प्रयोग किसी व्यक्ति की दुर्दशा को उसी तरह समझने की क्षमता के लिए करते हैं, जिस तरह वह व्यक्ति उसे समझता है। केवल यह सोचना पर्याप्त नहीं है कि यदि आप उनकी स्थिति में होते तो आपको कैसा महसूस होता; आपको यह समझना होगा कि वे इसे अपनी स्थिति से कैसे समझते हैं। यह जितना आसान लगता है, उससे कहीं अधिक कठिन है। इसके लिए आपको इस संभावना को गंभीरता से स्वीकार करना होगा कि आपके अध्ययन के विषय का अपने जीवन के बारे में सिद्धांत आपके सिद्धांत से अधिक सटीक हो सकता है।

मेरे जानने वाले कुछ बेहतरीन विकास अर्थशास्त्रियों में यह गुण भरपूर मात्रा में मौजूद है। जीन ड्रेज़ दशकों तक उसी ग्रामीण भारत में रहे हैं जिसके बारे में वे लिखते हैं। उन्होंने विश्व बैंक जैसी संस्थाओं से अनुदान लेने से इनकार कर दिया, क्योंकि उनका मानना था कि इससे उनकी स्वतंत्रता खतरे में पड़ जाएगी, और उन्होंने विश्व की सबसे बड़ी ग्रामीण रोजगार गारंटी योजनाओं में से एक को सफलतापूर्वक लागू करवाया। इसके बावजूद, वे लगभग कभी भी गुणात्मक विश्लेषण प्रकाशित नहीं करते; उनका काम मुख्य रूप से मात्रात्मक है। लेकिन उनका हर वाक्य वर्षों के वास्तविक अनुभव से प्रभावित है। वे अर्थशास्त्रियों में अकेले नहीं हैं; क्रिस्टोफर ब्लिस और निकोलस स्टर्न ने 1970 के दशक के मध्य में पालनपुर गाँव में आठ महीने बिताए और एक बहु-पीढ़ीगत शोध परियोजना को प्रेरित किया ।

मुद्दा यह नहीं है कि सहानुभूति को शोधपत्र में एक गुणात्मक अनुच्छेद के रूप में दर्शाया जाना चाहिए। केवल एक फोकस समूह का अध्ययन करना और उसे फुटनोट में उल्लेखित करना (और अपने क्षेत्र की साख दर्शाने के लिए) पर्याप्त नहीं है। कई अर्थशास्त्री पहले से ही ऐसा करते हैं; यह स्पष्ट रूप से शोधकर्ता और अध्ययन किए जा रहे व्यक्ति के बीच की दूरी को कम करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

बात यह है कि काम को इससे आकार लेना पड़ता है। और यही कड़वा सच है: समकालीन विकास अर्थशास्त्र का लगभग सारा काम इससे प्रभावित नहीं होता। हम दूसरे अर्थशास्त्रियों के सुझावों के आधार पर प्रयोगों की योजना बनाते हैं। हम शोध पत्र पढ़ते हैं, सेमिनारों में विचार-विमर्श करते हैं, अनुभव के बजाय आर्थिक सिद्धांत पर आधारित नए मॉडल बनाते हैं। हस्तक्षेप किसी सहयोगी संस्था के माध्यम से होता है, और अंतिम सर्वेक्षण किसी सर्वेक्षण फर्म के माध्यम से। यहां तक कि विश्लेषण भी किसी शोध सहायक (या अब, कोडिंग एजेंट) द्वारा किया जा सकता है। नतीजा यह होता है कि तकनीकी रूप से त्रुटिहीन, लेकिन सारहीन कार्य का भंडार तैयार होता है। एक पुरानी कहावत को थोड़ा बदलकर कहें तो: यह अस्पष्ट रूप से सही होने के बजाय सटीक रूप से तुच्छ होने का एक महंगा तरीका है।

कथाएँ डेटा होती हैं

लोग संख्याओं में बात नहीं करते, वे शब्दों में बात करते हैं। वे कहानियां सुनाते हैं, अपनी ही बात का खंडन करते हैं, विषय बदलते हैं और फिर उसी पर लौट आते हैं। वे बातें भूल जाते हैं और अगले विषय पर बात करते-करते उन्हें याद करते हैं; उनका ध्यान भटक जाता है और वे आपको किसी दिलचस्प लेकिन असंबंधित बात के बारे में बताने लगते हैं। सर्वेक्षण उपकरण इस व्यवस्था के विरुद्ध एक प्रकार का अत्याचार है—अक्सर उपयोगी अत्याचार, लेकिन फिर भी अत्याचार ही। मानव जीवन की उलझनों के बजाय, आपको कुछ टिक बॉक्स मिलते हैं। यदि बॉक्स अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए हैं, तो आपको बहुत सारी जानकारी मिलती है। लेकिन आपको कभी भी सब कुछ नहीं मिलता, और अक्सर आप सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों को खो देते हैं।

इस विषय पर हर अर्थशास्त्री को "पोर्टफोलियोज़ ऑफ़ द पुअर" नामक पुस्तक अवश्य पढ़नी चाहिए। इसके लेखक – एक विकास अर्थशास्त्री (जोनाथन मोर्डुच), एक मानवविज्ञानी, एक सूक्ष्मवित्त विशेषज्ञ और एक वित्त विशेषज्ञ – ने मानक सर्वेक्षणों को छोड़कर बांग्लादेश, दक्षिण अफ्रीका और भारत के 250 परिवारों से एक वर्ष तक कम से कम महीने में दो बार मुलाकात की और लंबी, खुली बातचीत के आधार पर "वित्तीय डायरी" तैयार की। उन्होंने अनुमान लगाया कि एक बार के सर्वेक्षणों में गरीब परिवारों की लगभग आधी वित्तीय गतिविधियों का पता नहीं चल पाता। आधा। यह पता चला कि गरीब लोग केवल उपभोग को सुचारू बनाने के लिए ही काम नहीं कर रहे थे। वे घोर अनिश्चितता की स्थिति में, त्रुटि की गुंजाइश बहुत कम होने के बावजूद, परिसंपत्तियों के पोर्टफोलियो का प्रबंधन करने का प्रयास कर रहे थे। कोई भी मानक उपभोग सर्वेक्षण यह नहीं दिखा सकता था कि गरीब लोग अपने घरों का प्रबंधन किस हद तक जटिल तरीके से करते हैं; शोधकर्ताओं को परिवारों को अपने वित्त का वर्णन अपने शब्दों में करने देना पड़ा।

मैंने खुद भी इस तरह के प्रयास किए हैं। परोमिता सान्याल के साथ मिलकर मैंने दक्षिण भारत के 300 ग्राम सभाओं के लिखित प्रतिलेखों का विश्लेषण करने में 10 साल बिताए — जिन्हें हम "मौखिक लोकतंत्र" कहते थे — यह समझने के लिए कि क्या गरीब, कम साक्षरता वाले और अत्यधिक असमान समुदाय वास्तव में किसी सार्थक अर्थ में विचार-विमर्श कर सकते हैं। (संक्षेप में: वे कर सकते हैं, और उस विचार-विमर्श की गुणवत्ता गांव की साक्षरता दर से कहीं अधिक राज्य सरकार की नीति पर निर्भर करती है।)

दस साल लंबा समय होता है। यही कारण है कि बहुत कम अर्थशास्त्री इस तरह का काम करते हैं। स्थायी नियुक्ति का मूल्यांकन अक्सर इससे भी धीमा होता है; ऐसे काम में निवेश करना जिसका फल स्थायी नियुक्ति के बाद ही मिलने की संभावना हो, कई नवोदित शिक्षकों के लिए एक कठिन विकल्प होता है। इससे भी बुरी बात यह है कि इस तरह का डेटा हमेशा उस तरह के प्रकाशन की ओर नहीं ले जाता जिससे स्थायी नियुक्ति मिल सके। मेरा काम अंततः एक किताब के रूप में प्रकाशित हुआ, न कि शीर्ष पांच पत्रिकाओं में प्रकाशित लेख के रूप में – जो स्थायी नियुक्ति के समय बहुत कम महत्व रखता है।

और हाल ही तक, वर्णनात्मक डेटा के विश्लेषण को बड़े पैमाने पर करने की तकनीक मौजूद ही नहीं थी। ये 10 साल उस समय की तकनीक पर निर्भर थे, न कि पद्धति की आवश्यकता पर। आज की तकनीक – रिकॉर्डिंग उपकरण, प्रतिलेखन के लिए एआई – के साथ गुणात्मक डेटा एकत्र करना पहले से कहीं अधिक आसान है। एक मानक आरसीटी में कुछ हफ्तों के खुले साक्षात्कारों को शामिल करना, आपकी सर्वेक्षण फर्म के सर्वेक्षकों द्वारा पहले से ही एकत्र किए जा रहे प्रतिलेखों को पढ़ना, मौजूदा गुणात्मक डेटा का उपयोग करना – ये सब शोध प्रबंध की समयसीमा के भीतर समाहित हो जाते हैं, और इन्हें बड़े पैमाने पर करने के उपकरण हर साल सस्ते होते जा रहे हैं।

असल मुद्दा अनुशासनिक प्रवृत्ति है। अर्थशास्त्र में खुले अंत वाले वृत्तांतों को आज भी आंकड़ों के बजाय "किस्सों" के रूप में ही देखा जाता है। जो शोधकर्ता मात्रात्मक और गुणात्मक विधियों का मिश्रण करते हैं, वे राजनीतिक वैज्ञानिक अतुल कोहली के हास्यपूर्ण व्यंग्य के शब्दों में कहें तो, "एक तरफ कुआं, दूसरी तरफ खाई" वाली स्थिति में फंस जाते हैं। समीक्षक उन्हें कठोरता की कमी के कारण अस्वीकार कर देते हैं, और संपादकों को उनमें कोई अतिरिक्त मूल्य नहीं दिखता।

यह मेरे साथ प्रत्यक्ष रूप से घटित हुआ है। घरेलू हिंसा पर मैंने जिन दो प्रारंभिक शोध पत्रों का उल्लेख किया था – एक में नृवंशविज्ञान और अर्थमितीय विधियों का संयोजन किया गया था, दूसरे में दहेज हिंसा का एक गेम-थियोरेटिक मॉडल विकसित किया गया था और सर्वेक्षण डेटा के साथ उसका परीक्षण किया गया था – वे मूल रूप से एक ही शोध पत्र थे। जब मैंने शोध पत्र में गुणात्मक विधियों को शामिल किया, तो इसे कई अर्थशास्त्र पत्रिकाओं ने अस्वीकार कर दिया। मेरे सह-लेखक फ्रांसिस ब्लोच और मैंने हार मान ली और इसे दो भागों में विभाजित कर दिया – परिणामस्वरूप प्रकाशित शोध पत्रों में से एक को अर्थशास्त्र की सबसे प्रतिष्ठित पत्रिकाओं में से एक में स्वीकार कर लिया गया।

गुणात्मक पद्धति के प्रति यह अरुचि इस विषय की सबसे विचित्र अंधविश्वासों में से एक है; ऐसा कोई पद्धतिगत कारण नहीं है कि प्रतिलेख लिकर्ट स्केल की तुलना में कम जानकारीपूर्ण होता है।

प्रक्रिया को गंभीरता से लें

अनुभवजन्य अर्थशास्त्र, विशेष रूप से विश्वसनीयता क्रांति के बाद से, लगभग पूरी तरह से परिणामों पर केंद्रित हो गया है। क्या हस्तक्षेप सफल रहा? कितना सफल रहा? किसके लिए? ये अच्छे प्रश्न हैं, लेकिन ये एकमात्र प्रश्न नहीं हैं। अनुभवजन्य अर्थशास्त्र के शोध पत्रों में शायद ही कभी इस बात पर अधिक ध्यान दिया जाता है कि परिणाम कैसे प्राप्त हुआ। परिवर्तन की प्रक्रिया शुरू करने के लिए किसने किससे क्या कहा? शुरुआती अपनाने वाले कौन थे, और बाद में किसे शामिल करना पड़ा? लोगों ने हस्तक्षेप के बारे में क्या सोचा? एक यादृच्छिक परीक्षण (RCT) आपको बता सकता है कि हस्तक्षेप सफल रहा या नहीं; नृवंशविज्ञान (ethnography) आपको बता सकता है कि क्यों। अनुभवजन्य अर्थशास्त्र में तंत्रों को अक्सर कम महत्व दिया जाता है। आप अपना RCT करते हैं, आपको अपना परिणाम मिलता है, आप कुछ संभावित स्पष्टीकरण देते हैं, आप एक मॉडल लिखते हैं कि वे स्पष्टीकरण कैसे काम करेंगे (यदि वे सही हैं)। यह ठीक है, लेकिन इससे बहुत कुछ पता नहीं चलता।

केवल सिद्धांत के आधार पर बनाई जा सकने वाली प्रक्रियाओं का नक्शा, वास्तव में दुनिया में काम करने वाली प्रक्रियाओं का एक छोटा सा हिस्सा है, और परिणामों से प्रक्रियाओं तक तर्क करना एक बेहद अविश्वसनीय प्रक्रिया है। इसका विकल्प है वास्तव में जाकर लोगों से बात करना और अवलोकन करना।

कुछ साल पहले, मैंने और मेरे सहयोगियों ने ग्रामीण कर्नाटक में एक यादृच्छिक परीक्षण किया था ताकि यह पता लगाया जा सके कि सहभागी योजना में गहन प्रशिक्षण से ग्राम प्रशासन में सुधार होता है या नहीं। इस अध्ययन में 50 गांवों को सहभागी प्रशिक्षण, योजना और निगरानी अभ्यास के लिए और 50 गांवों को नियंत्रण समूह में रखा गया था। केवल प्रारंभिक और अंतिम सर्वेक्षण पर निर्भर रहने के बजाय (जो हमने भी किया), हमने एक अनोखा तरीका अपनाया और अध्ययन की अवधि के लिए पांच प्रशिक्षित नृवंशविज्ञानियों को उपचार और नियंत्रण समूहों के बराबर गांवों में तैनात किया। उन्होंने चार वर्षों में 240 मासिक रिपोर्ट तैयार कीं।

मुख्य परिणाम निष्फल रहा। हस्तक्षेप से तुलनात्मक गांवों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से कोई महत्वपूर्ण लाभ नहीं हुआ। अर्थशास्त्र की मानक पद्धति में, यह कहानी का अंत होता – एक निराशाजनक निष्फल। शायद शोधपत्र में भागीदारी की विफलता के कारणों पर एक सैद्धांतिक मॉडल शामिल होता, लेकिन इससे सीखने को बहुत कम मिलता।

लेकिन हमारे पास नृवंशविज्ञान संबंधी अध्ययन होने के कारण, हम यह देख सके कि वास्तव में क्या हुआ: "विफलता" विचार की विफलता नहीं थी, बल्कि उन परिस्थितियों की विफलता थी जिनमें इसका परीक्षण किया गया था। कार्यान्वयन की गुणवत्ता में बहुत भिन्नता थी: कुछ प्रशिक्षक उत्कृष्ट थे और कुछ कमज़ोर। सरकार के उच्च अधिकारियों ने इस हस्तक्षेप को गंभीरता से नहीं लिया और अक्सर हस्तक्षेप से असंबंधित कारणों से प्रशिक्षकों का तबादला और प्रतिस्थापन करते रहे। जाति-आधारित असमानता लगातार बनी हुई थी और प्रशिक्षण से प्राप्त किसी भी लाभ को नष्ट कर रही थी। नृवंशविज्ञान इस शोधपत्र का मूल तत्व था, न कि केवल इसका बाहरी आवरण।

उत्तरदाता विश्लेषक के रूप में

यदि शोधकर्ताओं के रूप में हमारा उद्देश्य लोगों के जीवन स्तर को बेहतर बनाना है, तो कम से कम उन्हें हमारे निष्कर्षों के बारे में बताया जाना चाहिए। विकास के क्षेत्र में काम करने वाले लोग दशकों से अध्ययन में शामिल लोगों को इस प्रक्रिया में शामिल करने की बात करते आ रहे हैं, लेकिन ऐसा शायद ही कभी होता है। और निष्कर्षों की रिपोर्टिंग तो केवल पहला कदम होगा। बेहतर होगा यदि वे यह तय करने में सहयोग करें कि हम उनसे क्या प्रश्न पूछें। सबसे अच्छा तो यह होगा कि वे बिना किसी हस्तक्षेप के अपने जीवन पर स्वयं शोध कर सकें।

2014 में, विश्व बैंक में अपने कुछ सहयोगियों के साथ मिलकर मैंने यह प्रयोग किया । हमने दक्षिण भारत के 200 से अधिक आदिवासी गांवों के प्रतिनिधियों के साथ मिलकर एक ऐसी पद्धति विकसित की जिसे हमने सहभागी ट्रैकिंग नाम दिया। ग्रामीणों ने कई सप्ताह यह तय करने में बिताए कि उनके अनुसार सुखमय जीवन क्या है, फिर उन्होंने अपने विचारों को सर्वेक्षण प्रश्नों में परिवर्तित किया, अपने गांवों में उन प्रश्नों का परीक्षण किया और उसके बाद – टैबलेट और वीडियो आधारित प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करके – अपने पड़ोसियों का सर्वेक्षण किया। एक ही जिले में, हमने लगभग छह सप्ताह में 32,000 परिवारों की जनगणना की।

केवल 17% प्रश्न ही मानक भारतीय राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण से मेल खाते थे। ग्रामीण अलग-अलग बातें इसलिए पूछ रहे थे क्योंकि वे अलग-अलग बातें जानना चाहते थे। उदाहरण के लिए, किसी परिवार की गरीबी का आकलन करने के लिए, उन्होंने निम्नलिखित प्रश्न तैयार किया, जो अत्यंत प्रभावी सिद्ध हुआ: "क्या परिवार में भोजन करने वाला अंतिम व्यक्ति पिछले सप्ताह कभी भूखा रहा?" उत्तरदाता के लिए यह स्पष्ट रूप से माँ से पूछा गया प्रश्न था, और भोजन की कमी वाले परिवारों में माताएँ अक्सर परिवार के वयस्क पुरुषों और बच्चों को खिलाने के लिए स्वयं भूखी रहती थीं।

साक्षरता दर कम थी, इसलिए हमने ग्रामीणों के साथ मिलकर परिणामों का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तैयार किया। हमने तब तक प्रयास जारी रखे जब तक कि जो लोग पढ़ नहीं सकते थे, वे भी एक नज़र में यह न देख सकें कि उनके गाँव में उनके पसंदीदा विषयों पर क्या प्रगति हो रही है। फिर इस डेटा का उपयोग गाँव की बैठकों में किया गया। उन बैठकों की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार हुआ, क्योंकि सभी लोग तथ्यों पर बहस करने के बजाय एक ही दृष्टिकोण से काम कर रहे थे।

सामान्य LaTeX टेबल के बजाय, यहाँ विवाह पैटर्न का एक दृश्य निरूपण है जिसे हमने मिलकर तैयार किया है।

गाँव की प्रत्येक महिला को एक फूल के रूप में दर्शाया गया है। फूल की ऊँचाई उस उम्र को दर्शाती है जिस उम्र में महिला का विवाह हुआ था। पत्तियों की संख्या विवाह से उत्पन्न बच्चों की संख्या को दर्शाती है। लाल फूल यह दर्शाता है कि महिला ने अपने रक्त संबंधी से विवाह किया था, और पीला फूल यह दर्शाता है कि उसने रक्त संबंधी से विवाह नहीं किया था। फूल की कली का अर्थ था कि विवाह सहमति से नहीं हुआ था, और खिला हुआ फूल सहमति से हुआ था। फूल के स्वरूप और अर्थ के बीच के संबंधों को महिलाओं ने अपने स्थानीय संदर्भों के अनुसार थोड़ा बदल दिया, ताकि वे अधिक प्रासंगिक और सहज रूप से समझ में आ सकें।

इस दृश्य को देखने वाले कुछ ग्रामीणों ने लाल फूलों की अधिक संख्या को तुरंत नजरअंदाज कर दिया, क्योंकि पारिवारिक विवाह वहां स्वीकार्य और व्यापक रूप से प्रचलित है। हालांकि, अन्य समुदायों ने पारिवारिक विवाह से संबंधित समस्याओं के बारे में भावी पीढ़ियों की महिलाओं को शिक्षित करके लाल फूलों की तुलना में पीले फूलों का अनुपात कम करने की इच्छा व्यक्त की।

यकीन मानिए, मैं समझता हूँ कि यह कैसा लग रहा है। बाकी लोग इस प्रयोग को "मनमोहक लेकिन अव्यवहारिक" कहेंगे। यह कुछ हद तक सच भी है; सहभागी, सहयोगात्मक सर्वेक्षण प्रक्रिया मानक प्रश्नावली की तुलना में धीमी और अधिक श्रमसाध्य होती है। हम प्रश्नों का मानक सेट इस्तेमाल नहीं कर सकते थे, क्योंकि मानक प्रश्नों का सेट वह नहीं था जो लोग वास्तव में जानना चाहते थे। और दूसरा विकल्प वही पुरानी व्यवस्था थी: जहाँ हम लोगों के पास जाते, उनसे उनके जीवन के बारे में ढेर सारे सवाल पूछते—जो उन्हें वैसे भी अपने लिए उतने प्रासंगिक नहीं लगते—और एक ऐसा शोध पत्र लिखते जिसे सर्वेक्षण में शामिल कोई भी व्यक्ति कभी नहीं पढ़ता। इसे देखते हुए, सहयोगात्मक सर्वेक्षण समय देने लायक लगते हैं।

एलएलएम समस्या

पिछले दशक में खुले प्रश्नों को कोड करने की तकनीक में भी काफी सुधार हुआ है। बड़े भाषा मॉडल (एलएमजी मॉडल) विशेष रूप से बड़ी मात्रा में असंरचित पाठ को समझने और उसमें से मुख्य विषयों को निकालने में माहिर हैं; 2014 में क्लाउड की वर्तमान क्षमताएं किसी काल्पनिक कहानी जैसी लगतीं। अब, वे अंग्रेजी भाषा के पाठ को कोड करने में एक शोध सहायक की जगह ले सकते हैं। मैंने भी एलएलएम का उपयोग किया है। मेरे हाल के कुछ कार्यों में रोहिंग्या शरणार्थियों और बांग्लादेशी मेजबानों के एक पैनल का उपयोग किया गया है, जहां हमने 2,000 उत्तरदाताओं के साथ लंबे खुले साक्षात्कार आयोजित किए और एक विधि विकसित की जिसे हम आईक्वल कहते हैं। इसने व्याख्यात्मक समाजशास्त्रीय गुणात्मक कोडिंग का उपयोग करके एक छोटे उप-नमूने का विश्लेषण किया और फिर मशीन लर्निंग का उपयोग करके कोड को पूरे नमूने तक विस्तारित किया। इस तरह की परियोजना पहले संभव ही नहीं थी।

लेकिन पश्चिमी संदर्भों के बाहर एलएलएम का उपयोग करना हमेशा आसान नहीं होता। हमने अपनी "विशेषीकृत" विधि की तुलना एलएलएम-आधारित कोडिंग से की और पाया कि एलएलएम ने हमें अत्यधिक पक्षपातपूर्ण परिणाम दिए – संभवतः इसलिए क्योंकि उन्हें बंगाली और रोहिंग्या बोली के पाठ पर प्रशिक्षित नहीं किया गया है। खराब ढंग से डिज़ाइन किए गए सर्वेक्षण का पक्षपात कम से कम स्पष्ट होता है। इंटरनेट पर प्रशिक्षित एक नए भाषा मॉडल का पक्षपात स्पष्ट नहीं होता। उम्मीद है कि यह एक अस्थायी समस्या है; कम संसाधनों वाली भाषाओं के साथ एआई को बेहतर बनाने के प्रयासों के साथ, एलएलएम समय के साथ इसमें बेहतर हो जाएंगे।

इसलिए मुझे उत्साहित होना चाहिए, और ज्यादातर दिनों में मैं उत्साहित रहता भी हूँ। लेकिन मुझे यहाँ सावधानी बरतनी होगी। यह सच है कि भविष्य की एक ऐसी कल्पना है जिसमें एलएलएम (लॉन्ग-लेवल लर्निंग) कथा विश्लेषण को उसी तरह लोकतांत्रिक बना देगा जैसे कैलकुलेटर ने अंकगणित को। ये तेज़ और सस्ते हैं और इनसे गुणात्मक विश्लेषण करने वालों की संख्या में काफी वृद्धि हो सकती है। दुर्भाग्य से, मुझे डर है कि इनका उपयोग शोधकर्ता और उत्तरदाता के बीच की दूरी को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। यदि कोई शोधकर्ता अपने अध्ययन में शामिल लोगों के साथ समय नहीं बिताता और केवल एलएलएम के सारांश को पढ़ता है, तो संज्ञानात्मक सहानुभूति नहीं रह जाती। केवल एलएलएम ही सुनता है – शोधकर्ता नहीं। मेरा मानना है कि एलएलएम किसी इंसान का विकल्प नहीं हो सकता। ये आपकी पहुँच बढ़ा सकते हैं – डेटा को तेज़ी से संसाधित करने में आपकी मदद कर सकते हैं – लेकिन ये आपकी जगह नहीं ले सकते। आपको अभी भी क्षेत्र में समय बिताना होगा; आपको अभी भी लोगों से उनके जीवन और उनकी ज़रूरतों के बारे में बात करनी होगी। आपको स्वयं प्रतिलेख पढ़ने होंगे; आपको लोगों और संदर्भ को इतनी अच्छी तरह से जानना चाहिए कि आप यह बता सकें कि एलएलएम की कोडिंग में कोई गड़बड़ी तो नहीं है। एलएलएम (अतिरिक्त स्नातक) की डिग्री 90% काम करने में सक्षम हो सकती है, लेकिन शेष 10% काम को स्वचालित नहीं किया जाना चाहिए। सहानुभूति क्लाउड का कौशल नहीं है।

उत्तरदाताओं की बात सुनने के लिए वास्तव में क्या करना होगा

कुछ हद तक यह बदलाव व्यक्तिगत शोधकर्ताओं द्वारा अपने काम करने के तरीके में बदलाव लाने से संभव हो सकता है। लेकिन इसके लिए काफी हद तक स्वयं विषय-प्रबंध में परिवर्तन की आवश्यकता है। फिलहाल, पेशेवर प्रोत्साहन युवा विद्वानों को "पुरानी परंपराओं" की ओर ही धकेल रहे हैं।

जर्नल संपादकों को गुणात्मक सामग्री को बिना सोचे-समझे अस्वीकार करना बंद करना होगा। स्नातकोत्तर कार्यक्रमों को केवल अर्थमिति पढ़ाने तक ही सीमित न रहकर गुणात्मक विधियों को भी पढ़ाना होगा। भर्ती समितियों को क्षेत्र में बिताए गए समय को महत्व देना शुरू करना होगा। वित्तपोषकों को यह स्वीकार करना होगा कि मिश्रित विधियों पर अच्छा काम महंगा और धीमा हो सकता है – निश्चित रूप से कैम्ब्रिज कार्यालय से प्रतिगमन विश्लेषण करने की तुलना में धीमा। लेकिन इससे अर्थशास्त्र एक मजबूत विषय भी बनेगा। लोगों के साथ समय बिताने से ऐसी अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है जो किसी अन्य तरीके से नहीं मिल सकती।

अल्पकाल में, मैं आशावादी नहीं हूँ। विषय अपने आप में अड़ियल होते हैं, और अर्थशास्त्र तो और भी अधिक अड़ियल है। यह एक ऐसा विषय है जो कुछ शीर्ष पाठ्यक्रमों से परे विविधता लाने के लिए संघर्ष कर रहा है, और अर्थशास्त्र विशेष रूप से वर्गीय पदानुक्रमों को पुन: उत्पन्न करने के लिए प्रवण प्रतीत होता है। लेकिन मैं जितना निराशावादी हो सकता था, उससे कम निराशावादी हूँ, क्योंकि ऐसा लगता है कि चीजें पहले से ही बदलने लगी हैं।

विकास अर्थशास्त्रियों की युवा पीढ़ी मेरी पीढ़ी की तुलना में फील्डवर्क करने में अधिक सहज है। राजनीति विज्ञान, समाजशास्त्र, लोक स्वास्थ्य जैसे संबंधित विषयों ने अपनी विषयगत पहचान खोए बिना लंबे समय से गुणात्मक और मात्रात्मक विधियों का मिश्रण किया है। इनमें से कुछ विषय अर्थशास्त्रियों के साथ मिलकर शोधपत्र भी लिखते हैं, जिससे अर्थशास्त्र के शोधपत्र की गंभीरता और बढ़ जाती है। और कुछ वित्तीय संस्थान भी धीरे-धीरे यह सवाल पूछने लगे हैं कि उनके द्वारा वित्त पोषित कार्यों में किनकी आवाज़ों का प्रतिनिधित्व किया जा रहा है।

मेरा तर्क मूल रूप से इतना जटिल नहीं है। यदि आप लोगों का अध्ययन करते हैं, तो आपको उनकी बात सुननी चाहिए। यह बात तब और भी सच हो जाती है जब आप ऐसे लोगों का अध्ययन कर रहे हों जिनका जीवन आपसे बहुत अलग है। शोधकर्ता के रूप में यह आपकी ज़िम्मेदारी है कि आप अपने अध्ययन के विषयों के बीच की दूरी को कम करने का प्रयास करें—दीवारों के बजाय पुल बनाएं।

तीस साल पहले, रॉबर्ट चैंबर्स ने एक महत्वपूर्ण सवाल पूछा था: "किसकी वास्तविकता मायने रखती है?" इसका जवाब आज तक नहीं मिला है। अर्थशास्त्र ने इस सवाल से बचने का प्रयास किया है, यह जताते हुए कि अनुभवजन्य प्रमाण इसका जवाब दे सकते हैं। मुझे नहीं लगता कि उसे ऐसा करना जारी रखना चाहिए। वास्तव में, मेरा मानना है कि यह विकास अनुसंधान में सबसे महत्वपूर्ण अनसुलझे सवालों में से एक है।

कर्नाटक की जिस महिला को हमारे फोकस ग्रुप से बालों से खींचकर बाहर निकाला गया था, वह हमें कुछ बता रही थी—कि हमारे सवालों से उसकी वास्तविकता का पता नहीं चल पा रहा था। हमें उसकी बात समझने में एक हफ्ता लग गया, और आखिरकार हम उसे इसलिए समझ पाए क्योंकि एक हफ्ते बाद भी हम उसी गाँव में थे। इस मामले में कोई शॉर्टकट नहीं है।

संख्याएँ मददगार होती हैं। शब्द भी। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण है गाँव में बैठकर पर्याप्त समय तक और पर्याप्त संज्ञानात्मक सहानुभूति के साथ सुनना, ताकि कोई आपको सच बता सके।

विजयेंद्र राव एक विकास अर्थशास्त्री और समाज वैज्ञानिक हैं जो अर्थमितीय पद्धतियों को नृवंशविज्ञान के साथ जोड़ते हैं। उन्होंने विश्व बैंक के विकास अर्थशास्त्र अनुसंधान समूह में 27 वर्षों तक प्रमुख अर्थशास्त्री के रूप में कार्य किया है और वर्तमान में नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय में रॉबर्टा बफेट विशिष्ट विद्वान-अभ्यासकर्ता के रूप में कार्यरत हैं। उनकी रुचियों में लिंग, संस्कृति, सहभागिता, विचार-विमर्श लोकतंत्र, राजनीतिक अर्थव्यवस्था और मिश्रित पद्धतियों में नवाचार शामिल हैं। जूलियन अश्विन, मोनिका बिरदावोलू और अन्य के साथ उनके हालिया पद्धतिगत कार्य में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके बड़े पैमाने पर खुले साक्षात्कारों का विश्लेषण किया गया है और इसकी तुलना एलएलएम आधारित गुणात्मक विश्लेषण से की गई है। उनकी नवीनतम पुस्तक, 'रिवोल्यूशन बाय स्टेल्थ: हाउ वूमेन्स ग्रुप्स कैटलाइज़्ड ए कल्चरल ट्रांसफॉर्मेशन इन बिहार' (श्रुति मजूमदार और परोमिता सान्याल के साथ), सितंबर 2026 में कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस द्वारा प्रकाशित होने वाली है।

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