Published on Dec 28, 2023 Updated 0 Hours ago

রাজ্য থেকে রাজ্যে দারিদ্র্যের চেহারা অ–প্রতিসমভাবে পরিবর্তিত হয়। কাজেই দরিদ্রদের মানচিত্রায়নের জন্য পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থাগুলিকে যথেষ্ট নমনীয় হতে হবে, এবং বঞ্চনা নিরসনের জন্য লক্ষ্যযুক্ত পরিকল্পনা নিয়ে আসতে হবে

ভারতের দারিদ্র্য-চিত্র

সরকার বহুমাত্রিক দারিদ্র সম্পর্কিত নীতি আয়োগ রিপোর্ট অন মাল্টিডাইমেনশনাল পভার্টি (২০১৯–২১)  প্রকাশ করে ভাল কাজ করেছে। রিপোর্টে এই বিষয়টি গুরুত্ব পেয়েছে যে দরিদ্রের সংখ্যাগত অনুপাত ২০১৫–১৬ সালের প্রায় ২৪.৮৫ শতাংশ থেকে ২০১৯–২০২১–এ ১৪.৯৬ শতাংশে নেমে এসেছে। এটি আগেকার সমীক্ষা থেকে একটি উল্লেখযোগ্য হ্রাসকে তুলে ধরে। উভয় ফলাফলেরই ভিত্তি প্রাসঙ্গিক বছরগুলির জন্য মাননির্ণায়িত ন্যাশনাল হেলথ স্টেটাস রিপোর্টস–এর সংগৃহীত ডেটা।

অক্সফোর্ড পভার্টি অ্যান্ড হিউম্যান ডেভলপমেন্ট ইনিশিয়েটিভ ও ইউএনডিপি–র সঙ্গে প্রযুক্তিগত সহযোগিতায় নীতি আয়োগ পরিচালিত এই প্রতিবেদনে দারিদ্র্যের অবস্থার একটি বিশদ রাজ্যস্তরের ব্যবচ্ছেদ রয়েছে, যা প্রশংসনীয় এবং দারিদ্র্য নিয়ন্ত্রণ করতে হলে তৃণমূল স্তরের প্রাসঙ্গিক উদ্যোগের প্রয়োজনীয়তার বিষয়ে চিন্তাভাবনার উদ্রেক করে।

দারিদ্র্য ব্যবস্থাপনা: একটি সিসিফিয়ান কাজ

নানাভাবে কাজটি বিশ্বব্যাপী অবাধ সম্প্রসারণের (১৯৮০ থেকে ২০০৭) বছরগুলির তুলনায় এখন আরও কঠিন। বিশাল জনসংখ্যা ও নিম্ন–মধ্য স্তরের মাথাপিছু আয়–সহ ভারতের মতো অর্থনীতিগুলির দারিদ্র্যের অনুপাতকে আরও সঙ্কুচিত করার জন্য প্রয়োজনীয় খরচ করা কঠিন চাপের কাজ হবে।


উৎপাদনশীলতার আয়ু বাড়ানোর জন্য প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, অটোমেশন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), ও বায়োনিক্স কিন্তু পরিবারের আয়কে ঝুঁকির মধ্যে ফেলে বিশ্বব্যাপী উৎপাদনশীল চাকরির নিট সংযোজন হিমায়িত করতে পারে।



ভারতের জনসংখ্যা ২০২২ সালের ১৪১২ মিলিয়ন থেকে প্রায়
২৫০ মিলিয়ন বেড়ে  ২০৫০ সালে মধ্যে ১৬৬২ মিলিয়নে পৌঁছবে বলে অনুমান করা হয়েছে, যা আমাদের ‘‌বৃহত্তম বিশ্ব জনসংখ্যার ট্যাগ’‌কে আরও শক্তিশালী করবে। নিশ্চিত ভাবেই তারুণ্যের প্রোফাইলের সম্প্রসারণ একটি সম্পদ হতে পারে। এটি এমন একটি প্রোফাইল যা চিন এখন আবার তৈরি করার জন্য মরিয়া চেষ্টা করছে। তবে তরুণ জনগোষ্ঠীকে কাজ করতে হবে। এদিকে, কাজের ভবিষ্যৎ নিয়ে অনিশ্চয়তা বিরাজ করছে। উৎপাদনশীলতার আয়ু বাড়ানোর জন্য প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, অটোমেশন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), ও বায়োনিক্স কিন্তু পরিবারের আয়কে ঝুঁকির মধ্যে ফেলে বিশ্বব্যাপী উৎপাদনশীল চাকরির নিট সংযোজন হিমায়িত করতে পারে।

দরিদ্রদের চিহ্নিতকরণ

রিপোর্টটি প্রাসঙ্গিক পদ্ধতিতে দরিদ্রদের চিহ্নিত করা এবং বঞ্চনার তীব্রতা মূল্যায়ন করার জন্য একটি নমনীয় হাতিয়ার উপস্থাপনের ক্ষেত্রে ভবিষ্যৎমুখী দৃষ্টি দেয়। এটি এনএইচএস ৪ এবং এনএইচএস ৫ থেকে ডেটা তুলে এনে তা ব্যবহার করেছে পরিবারগুলির (এইচএইচ) দারিদ্র্যের জন্য প্রক্সি হিসাবে চিহ্নিত ১২টি সূচকের প্রতিটিতে কীভাবে স্কোর করে তা শনাক্ত করতে । নিচের সারণিতে এটি  তালিকাভুক্ত হয়েছে। প্রতিটি সূচকের জন্য স্কোরিং বাইনারি ভিত্তিতে হয়:‌ যদি এইচএইচ বঞ্চিত হয় তাহলে ১ স্কোর দেওয়া হয়, এবং যদি না–হয় তাহলে ০। সুতরাং, যদি কোনও এইচএইচ রান্নার জন্য কয়লা বা জৈব পদার্থ বা কৃষি–অবশিষ্ট ব্যবহার না করে তবে তারা ০ স্কোর করবে, এবং যদি তারা এই জ্বালানিগুলি ব্যবহার করে তবে তারা ১ স্কোর করবে, কারণ এই রান্নার জ্বালানি ব্যবহার করা বঞ্চনার একটি প্রক্সি। একইভাবে, হয় তাদের গ্রিড বিদ্যুৎ ব্যবহারের সুযোগ ছিল (স্কোর ০), অথবা তারা বঞ্চিত হয়েছিল এবং ১ স্কোর করেছিল।



সূচকগুলিতে ওজন বরাদ্দ করা পরিবর্তনের সঙ্গে খাপ খাইয়ে ডিজাইনের নমনীয়তা বাড়ায়

দারিদ্র্যচালিত বঞ্চনার প্রাসঙ্গিকতার উপর নির্ভর করে তাদের মধ্যে বৈষম্যের জন্য প্রতিটি সূচকের সঙ্গে একটি ওজন যুক্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষার জন্য দুটি সূচকের প্রতিটির সঙ্গে সর্বোচ্চ ওজন (০.১৭) নির্ধারিত। পরবর্তী উচ্চতর ওজন (০.১১) তিনটি স্বাস্থ্য সূচকের প্রতিটির সঙ্গে সংযুক্ত এবং সর্বনিম্ন ওজন (০.০৫) সাতটি জীবনের মানের প্রতিটি সূচকের সঙ্গে। প্রতিটি মাত্রার (স্বাস্থ্য, শিক্ষা ও জীবনযাত্রার মান) সমান ওজন:‌ ৩৩.৩৩ শতাংশ। প্রতিটি মাত্রার অধীনে সূচকের সংখ্যার তারতম্য সূচকজুড়ে ওজনের পার্থক্য ব্যাখ্যা করে। এটি বিবেচনাপ্রসূত ও অন্তর্দৃষ্টিমূলক। আধুনিক রান্নার জ্বালানি ব্যবহার করা বা একটি ব্যক্তিগত টয়লেট থাকা অবশ্যই আপনার সন্তানকে শিক্ষিত করা বা স্বাস্থ্য পরিষেবার সুযোগ পাওয়ার চেয়ে দারিদ্র্যের কম সূচক।

এরপর প্রতিটি সূচকের জন্য প্রতিটি এইচএইচ–এর স্কোর (১ বা ০) প্রতিটি সূচকের (০.১৭, ০.১১, বা ০.৫) সংজ্ঞায়িত ওজনের সঙ্গে সামঞ্জস্য করা হয়েছে। প্রতিটি সূচকের জন্য ওজনযুক্ত স্কোর প্রতিটি এইচএইচ–এর জন্য সমস্ত ১২টি সূচকব্যাপী একত্র করা হয়েছে। যদি একটি এইচএইচ প্রতিটি সূচকে যোগ্যতা অর্জন করে, তাহলে এটি বঞ্চনার প্রশ্নে ১০০ শতাংশ স্কোর করবে। কিন্তু দরিদ্রদের সংজ্ঞায়িত করার জন্য ৩৩ শতাংশ বা তার বেশির একটি নিম্নরেখা প্রয়োগ করা হয়। তাহলে কি আমরা কিছু অ–দরিদ্রকে পরিসংখ্যানগতভাবে অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দিয়ে দারিদ্র‌্যের অত্যধিক মূল্যায়ন করছি?

পদ্ধতিটি কিছু দরিদ্রকে বাদ দেওয়ার ঝুঁকি নিয়ে পরিসংখ্যানগতভাবে কঠোর হওয়ার পরিবর্তে অন্তর্ভুক্তিমূলক হওয়ার চেষ্টা করে। ভর্তুকিযুক্ত খাবার পাওয়ার জন্য দরিদ্রদের একক যাচাইকরণ উপকরণ হিসাবে
আধারের ব্যবহার নিয়ে হইচই প্রমাণ করে যে, ভুল শনাক্তকরণের গ্রহণযোগ্য মাত্রার অন্তর্ভুক্তি দারিদ্র্য হ্রাস কর্মসূচি চালনার একটি বাস্তব উপায়।

রাজ্য থেকে রাজ্যে দারিদ্র্যের চেহারা অ–প্রতিসমভাবে পরিবর্তিত হয়। দরিদ্রদের মানচিত্রায়নের জন্য পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থাগুলি যথেষ্ট নমনীয় হতে হবে, এবং বঞ্চনা নিরসনের জন্য লক্ষ্যযুক্ত পরিকল্পনা নিয়ে আসতে হবে। 



এই পদ্ধতিটি ‘‌ইউনিয়ন’‌ পদ্ধতির মতো কঠোর নয়, যার জন্য দরিদ্রদের সমস্ত সূচকে যোগ্যতা অর্জন করতে হয় এবং যা দারিদ্র্যকে অবমূল্যায়ন করার ঝুঁকির দিকে নিয়ে যায়। আবার এটি ‘‌ইন্টারসেকশন’‌ পদ্ধতির মতো উদার নয়, যার জন্য দরিদ্রদের শুধুমাত্র একটি সূচকে যোগ্যতা অর্জন করতে হয়, যার ফলে অতি–মূল্যায়ন হতে পারে।

অ্যালকায়ার–ফস্টার পদ্ধতি স্বীকার করে যে দারিদ্র্য পূর্বাপর–সম্বন্ধনির্ভর এবং দারিদ্র্যের অবসানে বাধা বিভিন্ন এক্তিয়ার অনুযায়ী পরিবর্তিত হতে পারে। এটি দারিদ্র্যের অবসানে প্রাসঙ্গিক অগ্রাধিকারগুলি নির্ণয় করার সুযোগ দেয়। বাস্তবতা হল, দারিদ্র্য কখনই শেষ হয় না। কীভাবে এর প্রকাশ ঘটবে সেটাই শুধু পরিবর্তিত হয়। দরিদ্রদের সংজ্ঞায়িত করার জন্য কোনও একটি দৃষ্টান্ত নেই। এটি এমন একটি শিক্ষা যা ভারতকে অনুধাবন করতে হবে, কারণ মাথাপিছু আয় নিম্ন–মধ্যম স্তরের ঊর্ধ্বে বৃদ্ধি পাবে। রাজ্য থেকে রাজ্যে দারিদ্র্যের চেহারা অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে পরিবর্তিত হয়। কাজেই দরিদ্রদের মানচিত্রায়নের জন্য পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থাগুলি যথেষ্ট নমনীয় হতে হবে, বঞ্চনার পরিমাণ মূল্যায়ন করতে  হবে এবং বঞ্চনা নিরসনের জন্য লক্ষ্যযুক্ত পরিকল্পনা নিয়ে আসতে হবে।

আপেল আর কমলা?

কিছু সমস্যা উত্তরহীন থেকে যায়। প্রথমত, ১৪.৯৬ শতাংশ দরিদ্র এইচএইচ–এর শিরোনাম দারিদ্র্যের অঙ্কটি কীভাবে পাওয়া গেল তা এখনও স্পষ্ট নয়। সারণি দেখায় যে ১২টি সূচকের প্রতিটির জন্য জাতীয় জনসংখ্যার অনুপাত হিসাবে দরিদ্র এইচএইচ ১ থেকে ১২ শতাংশের মধ্যে। আমরা এও জানি যে সমস্ত সূচকে  সামগ্রিক ওজনযুক্ত স্কোর একটি দরিদ্র এইচএইচ হিসাবে যোগ্যতা অর্জনের জন্য ন্যূনতম ৩৩ শতাংশ হওয়া উচিত। তাই এইচএইচকে অবশ্যই ৩৩ শতাংশের ওজনযুক্ত গড় স্কোরে পৌঁছনোর জন্য বিভিন্ন সূচক ও মাত্রা জুড়ে যোগ্যতা অর্জন করতে হবে, বা যেগুলির প্রতিটির ওজন ৩৩.৩৩ শতাংশ সেই তিনটি মাত্রার যে কোনও একটিতে সমস্ত সূচক জুড়ে যোগ্যতা অর্জন করতে হবে। ১ থেকে ১২–র মধ্যে থাকা সংখ্যাগুলির গড় কীভাবে ১৪.৯৬ হতে পারে তা এখনও স্পষ্ট নয়।

দ্বিতীয়ত, এখন পর্যন্ত দারিদ্র্যের সংখ্যা জনসংখ্যার দরিদ্র ব্যক্তির অনুপাত হিসাবে প্রকাশ করা হয়েছিল। এমডিপিআই পদ্ধতি এইচএইচ–এর স্কোর দেখে, ব্যক্তির নয়। এক্ষেত্রে এইচএইচ–এর সকল সদস্যের একই রকম আর্থ–সামাজিক অবস্থা আছে বলে ধরে নেওয়া হয়। তাহলে কীভাবে এই ফলাফল দারিদ্র্যের উপর আগের কাজের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ হবে? দরিদ্র এইচএইচ–গুলি ধনীদের চেয়ে বড় হয়। ২০ শতাংশের পার্থক্য ধরে নিলে (প্রতি দরিদ্র এইচএইচ প্রতি ৫ জন এবং অ–দরিদ্র এইচএইচ প্রতি ৪ জন), বর্তমান সমীক্ষায় প্রতিফলিত দারিদ্র্যের প্রকৃত অঙ্ক ১৮ শতাংশ হবে, ১৫ শতাংশ নয়৷ এছাড়াও, দারিদ্র্যের পরিমাপ করা সংক্রান্ত পূর্বের কাজগুলি শুধুমাত্র খরচের তথ্যের উপর ভিত্তি করে ছিল, অর্থাৎ একটি ‘‌ইউনিয়ন’‌ পদ্ধতি। পৃথক ডেটাসেট–গুলির দারিদ্রের প্রবণতাগুলির দীর্ঘমেয়াদি তুলনা করার জন্য পরিসংখ্যানবিদদের একটি ডেটা–সেতু ডিজাইন করা দরকার।

দারিদ্র্য নিরসনের কৌশল কতটা ভালভাবে কাজ করছে?

যাদের স্বাস্থ্য ও শিক্ষায় উচ্চ স্তরের সহায়তা প্রয়োজন দরিদ্ররা তাদের উল্লেখযোগ্য সংখ্যা। তাদের মধ্যে ৬২ শতাংশ এইচএইচ স্কুলে পড়ার জন্য নির্ধারিত ন্যূনতম মানগুলি পূরণ করে না, এবং ৪৩ শতাংশ এইচএইচ ন্যূনতম স্তরের স্বাস্থ্য সহায়তা পায় না৷ জন–প্রশাসনের এই উভয় ব্যর্থতাই জীবনযাত্রার মান ও ভবিষ্যৎ প্রজন্মের মানের উপর দীর্ঘমেয়াদি বিরূপ প্রভাব ফেলে। এমনটা ভারত এমন এক সময়ে খুব কমই বহন করতে পারে যখন দক্ষ ও প্রতিযোগিতামূলক কর্মীর সরবরাহ অর্থনৈতিক সাফল্যের মূল ভিত্তি হবে।

জন–প্রশাসনের এই উভয় ব্যর্থতাই জীবনযাত্রার মান ও ভবিষ্যৎ প্রজন্মের মানের উপর দীর্ঘমেয়াদি বিরূপ প্রভাব ফেলে। 



‘‌জীবনের গুণমান’‌ মাত্রার অধীনে দরিদ্ররা বিদ্যুতের সুযোগের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি সুবিধাবঞ্চিত বলে মনে হয় (সুবিধাবঞ্চিতেরা এইচএইচ–এর ৫৬ শতাংশ)। এটি বাস্তব পর্যায়ে অর্জিত বিদ্যুদয়নের পরিমাণ নিয়ে প্রশ্ন তোলে, কারণ প্রায় ৯ মিলিয়ন এইচএইচ সুবিধাবঞ্চিত, যার প্রায় দুই–তৃতীয়াংশ দরিদ্র। ‘‌সম্পদ’‌ নির্দেশকের অধীনে, ৪৭ শতাংশের একটি টেলিফোন, রেডিও, টিভি, রেফ্রিজারেটর, কম্পিউটার, পশুবাহিত গাড়ি, সাইকেল, মোটরসাইকেল বা গাড়ির মধ্যে একটিও নেই। যদি ২৮ মিলিয়ন এইচএইচের কাছে একটি ফোনও না–থাকে যার মধ্যে অর্ধেকই দরিদ্র, তাহলে ডিজিটাল স্বাস্থ্য একটি অভিজাত কর্মসূ্চি হিসাবেই থেকে যাবে।

এমডিপিআই হল দারিদ্র্য দূরীকরণের লক্ষ্যে সরকারি কর্মসূচির ফলাফল ট্র্যাক করার একটি ভাল উপায়। কিন্তু এটা আশ্চর্যজনক যে এক্ষেত্রে দারিদ্র্যের প্রবণতা বোঝার জন্য ১২টি ভিন্ন ভিন্ন সূচক নিরীক্ষণের জটিল কাজটি প্রয়োজনীয়। দারিদ্র্যের জন্য একটি প্রক্সি হিসাবে এনএসএসও উপভোগ মাত্রা ব্যবহার করার পুরনো পদ্ধতিটির আবেদন তাই বজায় থাকছে।

এমডিপিআই পদ্ধতির অধীনে অনেক বেশি নির্ভরশীলতা থাকে সরকারগুলির দক্ষতার সঙ্গে লক্ষ্যযুক্ত সহায়তা প্রসারিত করার উপর, এমনকি টেকসই ভোক্তাপণ্যের আবাসন ইত্যাদির মতো ব্যক্তিগত পণ্যগুলিতেও। যোগ্যতা পণ্যের (‌মেরিট গুডস)‌ বিনামূল্যে বিতরণ বা তাদের মান নিরীক্ষণ করা কঠিন। এটি যোগ্যতা পণ্যের সূচকগুলির পিছনের দরজা দিয়ে অযোগ্যতার প্রবেশকে উৎসাহিত করে, যেমন একটি পরিচিত বর্জ্য নিষ্কাশন পদ্ধতি ছাড়াই একটি ফ্লাশ ল্যাটরিন (এমনকি যদি এটি নিম্নপ্রবাহে পানীয়ের উৎসে নিঃসৃত হয়, তাহলেও), যার ব্যবহার ‘‌স্যানিটেশন’‌–এর অধীনে দারিদ্র্যের ট্যাগটিকে অযোগ্য করে তোলে৷

সরকারগুলি বিনামূল্যে যোগ্যতা পণ্য সরবরাহ করে দ্রুত দরিদ্রদের দুঃখ দূর করতে চায়। এটি করতে গিয়ে তারা তাদের মর্যাদাও কেড়ে নেয়। ভয়ঙ্কর সময়ে দাতব্য একটি প্রয়োজনীয়তা;‌ কিন্তু জীবনের একটি গ্রহণযোগ্য উপায় হিসাবে এর প্রাতিষ্ঠানিকীকরণ সব সময়েই বিফল হবে।




সঞ্জীব অহলুওয়ালিয়া অবজারভার রিসার্চ ফাউন্ডেশনের একজন উপদেষ্টা।

The views expressed above belong to the author(s). ORF research and analyses now available on Telegram! Click here to access our curated content — blogs, longforms and interviews.

Author

Sanjeev Ahluwalia

Sanjeev Ahluwalia

Sanjeev S. Ahluwalia has core skills in institutional analysis, energy and economic regulation and public financial management backed by eight years of project management experience ...

Read More +