विकासशील देशों के बैंक अक्सर गरीबों को उधार नहीं देंगे, क्योंकि उनके पास कोई क्रेडिट नहीं है, या वे केवल अत्यधिक उच्च दरों पर उधार देंगे, जिससे यह बहुत सारे लोग कभी भी गरीबी के चक्र से बाहर नहीं निकल सकते हैं।
नतालिया रिगोल एक नवीन विचार के साथ MIT में अर्थशास्त्र में पीएचडी उम्मीदवार है। क्या यह संभव है, वह आश्चर्यचकित करती है कि बैंकों या माइक्रोफाइनेंस संस्थानों को यह तय करने में मदद करने के लिए अनौपचारिक क्रेडिट रेटिंग बनाने के लिए सामुदायिक सूचना का उपयोग करना है कि पैसा किसको देना है? रिगोल ने इस गर्मी में भारत में यह सवाल पूछते हुए एक पायलट प्रोजेक्ट चलाया, और वह अब भारत में गरीब समुदायों के लगभग 1, 500 छोटे व्यापार मालिकों का एक बड़ा अध्ययन शुरू कर रहा है।
हमें अपनी पृष्ठभूमि के बारे में थोड़ा बताएं और आप एक अर्थशास्त्री बनने के लिए कैसे प्रेरित हुए?
मैं मूल रूप से क्यूबा का हूं, इसलिए मैं क्यूबा में रहता था जब तक मैं 9 साल का नहीं था और मैंने अपनी स्कूली पढ़ाई की शुरुआत की। 9 साल की उम्र में, मैं रूस चला गया और दो साल तक वहां रहा, और फिर मैं दो साल के लिए चेक गणराज्य में रहा। मैं 13 साल की उम्र में अमेरिका आ गई थी और फ्लोरिडा के हाई स्कूल में अपना मिडिल स्कूल किया। मैं हार्वर्ड में अपना अंडरग्रेजुएट करने के लिए गया था और एमआईटी में अपनी पीएचडी के लिए गया था जहां मैं पांच साल से हूं। जब मैं एक अंडरग्रेजुएट था, तो मैंने हार्वर्ड में एक संरक्षक अर्थशास्त्री रोहिणी पांडे के साथ काम करना शुरू किया। वह वह है जिसने मुझे माइक्रोफाइनेंस और लिंग के मुद्दों पर झुका दिया, जो कि अब मैं ध्यान केंद्रित करता हूं।
भारत में काम करना कैसा है?
भारत में गरीबी के मुद्दे बेहद हड़ताली हैं। भारत का एक महान स्थान [अनुसंधान करने के लिए] क्योंकि यह एक ऐसा स्थान है जहाँ बहुत सारे देश हैं। लोग चीन को इस अनुकरणीय देश के रूप में मानते हैं, लेकिन भारत वास्तव में बड़ी आय असमानता के मामले में गरीब देशों की तुलना में बहुत अधिक दिखने वाला है। यह एक ऐसी जगह है जहाँ आप गरीबी के मुद्दों के बारे में सोच सकते हैं और वास्तव में सीख सकते हैं।
हमें अपने वर्तमान प्रोजेक्ट के बारे में बताएं।
गरीबों के वित्तपोषण में एक बड़ी समस्या यह है कि गरीबों के साथ, आपको उनके बारे में अधिक जानकारी नहीं है। यदि आप विकसित देशों में वित्त के बारे में सोचते हैं, तो अमेरिका जैसी जगहों पर आप अमेरिकन एक्सप्रेस में जा सकते हैं और अमेरिकन एक्सप्रेस को नतालिया रिगोल के बारे में विश्वसनीय जानकारी होने वाली है - उसकी बचत क्या दिखती है, उसका क्रेडिट स्कोर कैसा दिखता है। एक कंपनी जो नतालिया रिगोल को ऋण देने जा रही है, उसके पास बहुत सारी जानकारी है। लेकिन विकासशील देशों में ऐसा कुछ नहीं है। भारत में, वे अब केवल लोगों के लिए सामाजिक सुरक्षा नंबर प्राप्त कर रहे हैं। एक बैंक में गरीब लोगों के बारे में अधिक जानकारी नहीं है। यदि किसी बैंक के पास गरीब लोगों के बारे में जानकारी नहीं है, तो ऋण प्राप्त करने का एक तरीका संपार्श्विक रखना है। लेकिन निश्चित रूप से गरीब लोगों के पास ऐसा नहीं है। बैंकों के लिए नतालिया और एमिली के बीच अंतर करना बहुत मुश्किल है। हम उन्हें वैसे ही देखते हैं। अंत में, बैंक एक निर्णय लेता है कि वे उच्च ब्याज दर वसूलने जा रहे हैं, क्योंकि वे जोखिम उठा रहे हैं। जिस प्रश्न में मेरी दिलचस्पी है वह यह है: क्या कोई उपकरण है जिसे हम विकसित कर सकते हैं जो बैंकों को नतालिया और एमिली के बीच अंतर करने में मदद कर सकता है?
वह काम कैसे हो सकता है?
मैं समुदायों में उपलब्ध जानकारी का उपयोग करने के बारे में सोच रहा हूं। खासकर भारत जैसी जगह पर लोग सोशल नेटवर्क में रहते हैं। यह अमेरिका की तरह नहीं है जहाँ आप एक घर में रहते हैं और अपने पड़ोसियों को नहीं जानते होंगे। परियोजना यह समझने की कोशिश कर रही है कि क्या लोगों को एक दूसरे के बारे में जानकारी है कि एक उधार देने वाली संस्था नतालिया और एमिली के बीच अंतर करने में उपयोगी होगी। मैं एक समुदाय में जाता हूं और लोगों से मुझसे नतालिया और एमिली के बारे में बात करने के लिए कहता हूं और मुझे नतालिया और एमिली के बारे में विभिन्न प्रकार की जानकारी बताता हूं- उदाहरण के लिए, नैतिकता, बुद्धिमत्ता, व्यावसायिक समझदारी। सबसे अधिक उत्पादक कौन होने जा रहा है? कौन अपने व्यवसाय को सबसे अधिक विकसित करने जा रहा है? ऐसा लगता है कि समुदायों को पता है कि कौन अत्यधिक सक्षम है।
सूचना एकत्र करने की प्रक्रिया कैसे काम करती है?
हम पहले अपने घर में प्रत्येक परिवार के लिए निजी तौर पर एक साक्षात्कार आयोजित करते हैं। यहां हम एक व्यक्ति की घरेलू, व्यावसायिक और व्यक्तिगत क्षमता के बारे में एक टन जानकारी एकत्र करते हैं। हम इस डेटा का उपयोग यह प्रमाणित करने के लिए करेंगे कि क्या समुदाय के सदस्य एक दूसरे के बारे में कुछ जानते हैं क्योंकि यह किसी के बारे में कुछ भी जानने से पहले किया जाता है कि वे अपने साथियों की रैंकिंग करने जा रहे हैं। फिर हम एक सदस्य के पांच सदस्यीय समूहों [दोस्तों और पड़ोसियों] को एक हॉल में आमंत्रित करते हैं जहां वे हमारे "रैंकिंग गेम" का संचालन करते हैं। रैंडमाइजेशन के आधार पर, वे अन्य लोगों या अकेले की उपस्थिति में इनका संचालन करते हैं, और उन्हें बताया जाता है कि उनकी जानकारी का उपयोग अनुदान आवंटित करने के लिए किया जाएगा या नहीं और उन्हें प्रोत्साहन प्राप्त होता है या नहीं। इस गेम के अंत में, हम अनुदान विजेताओं का चयन करने के लिए एक लॉटरी का आयोजन करते हैं। हम तब व्यापार और घरेलू धन में परिवर्तन को मापने के लिए अनुवर्ती साक्षात्कार आयोजित करते हैं और इस डेटा का उपयोग यह प्रमाणित करने के लिए करते हैं कि क्या समुदाय के सदस्य व्यवसाय वृद्धि की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
समुदाय के सदस्यों ने रिगोल के सर्वेक्षण को भरा। (नतालिया रिगोल) आप क्या सवाल पूछते हैं?
पहले साक्षात्कार में, हम सभी घरेलू सदस्यों की श्रम गतिविधियों के बारे में जानकारी, सभी घरेलू व्यवसायों के बारे में बहुत विस्तृत जानकारी, व्यापार मालिकों के साथ साइकोमेट्रिक प्रश्न और धन, स्वास्थ्य और सामान्य कल्याण के बारे में बहुत सारे प्रश्न पूछते हैं।
आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि लोग आपको अपने दोस्तों और पड़ोसियों के बारे में सच्चाई बताएं?
यदि आप किसी समुदाय में जाते हैं और प्रश्न पूछते हैं, और लोग जानते हैं कि जानकारी का उपयोग अपेक्षाकृत बड़े अनुदान को आवंटित करने के लिए किया जा रहा है, तो संभव है कि वे झूठ बोलने जा रहे हों। हमारे पास बहुत सारे पायलट डेटा हैं जो बताते हैं कि लोग वास्तव में झूठ बोलते हैं, अगर उनके पास झूठ बोलने के लिए प्रोत्साहन है। मैं जानना चाहता हूं कि लोगों को हमें सच्चाई बताने के लिए कैसे प्राप्त किया जाए।
ऐसा करने का सबसे मुख्य तरीका यह है कि हम लोगों को उनके उत्तरों के लिए [वित्तीय] प्रोत्साहन दें। हम सच बताने के लिए एक उच्च प्रोत्साहन प्रदान करते हैं। हम एमआईटी में यहां पे्रंज प्रीलेक द्वारा विकसित एक सहकर्मी भुगतान भुगतान नियम, बायेसियन ट्रुथ सीरम का उपयोग करते हैं। जिस तरह से नियम काम करता है वह यह है कि हम लोगों को उनके पहले क्रम की मान्यताओं से पूछते हैं - लोगों को उच्चतम से निम्नतम लाभ तक रैंक करने के लिए - और उनके दूसरे क्रम के विश्वास - समुदाय में कितने लोग कहेंगे कि एमिली को सर्वोच्च स्थान दिया जाएगा? कितनी कहेंगी कि उसे दूसरी सबसे बड़ी रैंक दी जाएगी, इत्यादि? हम लोगों को उनके पहले और दूसरे क्रम की मान्यताओं के आधार पर भुगतान करते हैं। दूसरे क्रम के विश्वासों के लिए भुगतान करना आसान है: हम देखते हैं कि कितने लोगों ने अनुमान लगाया कि वे एमिली नंबर एक को रैंक करेंगे, और फिर हम देखते हैं कि कितने लोगों ने वास्तव में, एमिली नंबर एक को रैंक किया। प्रथम आदेश विश्वासों के लिए भुगतान करना कठिन हिस्सा है। नियम उन लोगों को अधिक मात्रा में भुगतान करके काम करता है जो ऐसे उत्तर देते हैं जो "आश्चर्यजनक रूप से आम हैं", जिसका अर्थ है कि जनसंख्या में पहले क्रम का विश्वास लोगों की तुलना में अधिक सामान्य है, यह अनुमान लगाया जाता है कि यह दूसरे क्रम के विश्वासों के माध्यम से होगा। प्रीलेक ने साबित किया है कि यह प्रोत्साहन भुगतान नियम सत्य है - लोग झूठ बोलने की तुलना में जो जानते हैं, उसके बारे में सच बताना बेहतर है। छात्रों के साथ कुछ प्रयोगशाला प्रयोग भी हैं जो इस नियम के गुणों की पुष्टि करते हैं।
अनुदान कितने हैं? और इस प्रकार के अनुदान या माइक्रोएलो एक बिगड़ा हुआ समुदाय के लोगों की मदद कैसे कर सकते हैं?
अनुदान $ 100 हैं, जो वास्तव में इस आबादी के लिए बड़े पैमाने पर धन है। यह एक व्यवसाय स्वामी की पूंजी का लगभग 30 प्रतिशत है। अन्य अध्ययनों से पता चलता है कि सूक्ष्म उद्यमी वास्तव में उत्पादक हैं। आप उन्हें $ 100 देते हैं और उनके मुनाफे में 50 प्रतिशत की दो या तीन साल की बढ़ोतरी हो जाती है और आगे भी बनी रहती है। प्रभावों के संदर्भ में: लोगों की खपत बढ़ती है, लोगों के स्वास्थ्य में सुधार होता है। $ 100 के साथ, आपके पति जा सकते हैं और जो भी ऑपरेशन कर सकते हैं और काम पर वापस आ सकते हैं, जबकि उस $ 100 की अनुपस्थिति का मतलब है कि आप सचमुच गरीबी को अस्वीकार कर सकते हैं।
इस परियोजना के भविष्य के लिए आपकी क्या योजनाएं हैं?
हम एक आधारभूत सर्वेक्षण कर रहे हैं, और हम दिसंबर या जनवरी तक करेंगे। फिर हम यादृच्छिक रूप से यह मापने के लिए अनुदान आवंटित करेंगे कि क्या समुदाय परिणामों की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे या नहीं। हम शायद एक से दो साल तक लोगों को उनके व्यवसायों और घरेलू आय के विकास को देखने के लिए ट्रैक करेंगे, और देखें कि सामुदायिक जानकारी कैसे भविष्यवाणी करती है। हम एक माइक्रोफाइनेंस संस्था के साथ काम कर रहे हैं, जो इस परियोजना में बहुत रुचि रखती है। अगला चरण, यदि यह काम करना समाप्त कर देता है, तो यह देखना होगा कि वे इसे अपने संचालन में कैसे एकीकृत कर सकते हैं।
