NAIRU কী? স্বাভাবিক বেকারত্বের হার ও অনুমানের অনিশ্চয়তা

NAIRU-এর পূর্ণরূপ Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment। এখানে “না-বাড়া” বলতে বোঝায়—মডেলের অন্যান্য শর্ত স্থির থাকলে এই বেকারত্বের স্তরে মুদ্রাস্ফীতির হার ধারাবাহিকভাবে বাড়ার বা কমার প্রবণতা থাকে না। এর মানে দাম স্থির নয়। দাম বছরে ২% বা ৫% বাড়তে পারে, অথচ মুদ্রাস্ফীতির হার স্থিতিশীল থাকতে পারে। জ্বালানির বড় ধাক্কা বা প্রত্যাশার পরিবর্তনে বেকারত্ব অপরিবর্তিত থাকলেও মুদ্রাস্ফীতি বাড়তে পারে।

CBO তার ২০২৩ সালের পদ্ধতি-উপস্থাপনায় অ-চক্রাকার বেকারত্বের হারকে সামগ্রিক চাহিদার ওঠানামা ছাড়া অন্য সব উৎস থেকে সৃষ্ট বেকারত্ব হিসেবে সংজ্ঞায়িত করেছে। এটিও অনুমিত হার, সরাসরি পর্যবেক্ষিত পরিমাপ নয়। {source:cboNoncyclicalRate2023}

যুক্তরাষ্ট্রের প্রধান প্রকাশিত বেকারত্বের পরিমাপ U-3 পরিবারভিত্তিক জরিপের ওপর ভিত্তি করে, যেখানে নির্দিষ্ট নিয়মে বেকার হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ মানুষকে শ্রমশক্তির সঙ্গে তুলনা করা হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ের পর্যবেক্ষিত পরিমাপ। বিপরীতে, NAIRU ও স্বাভাবিক বেকারত্বের হার হলো আরও বিস্তৃত মডেলভিত্তিক ধারণা; এগুলো একাধিক তথ্য থেকে অনুমিত হয়, জরিপের সরাসরি পরিমাপ নয়। তাই U-3 প্রতিবেদন থেকে NAIRU সরাসরি জানা যায় না, আর দুটি সংখ্যার অমিল মানেই কোনোটি ভুল নয়।

“স্বাভাবিক” হার মানে শূন্য বেকারত্বও নয়। মানুষ চাকরি বদলায়, নতুন কাজ খোঁজে, কিংবা তাদের দক্ষতা ও অবস্থানের সঙ্গে শূন্যপদের মিল হতে সময় লাগে। সক্রিয় শ্রমবাজারেও চাকরি-পরিবর্তনজনিত বেকারত্ব ও মিল খোঁজার বাধা থাকে। পূর্ণ কর্মসংস্থান শূন্য বেকারত্ব, NAIRU-র একটি নির্দিষ্ট অনুমান, বা সর্বজনীন নির্দিষ্ট শতাংশের সমার্থক নয়; NAIRU-কে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নীতিগত লক্ষ্যও করে না।

২০০৭ সালের CBO-র একটি গবেষণাপত্রে স্বাভাবিক হারকে ব্যবসায়িক চক্রে সামগ্রিক চাহিদার ওঠানামা ছাড়া অন্য উৎস থেকে থাকা বেকারত্ব হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে। এতে বলা হয়েছে, দীর্ঘমেয়াদে স্বাভাবিক হার ও NAIRU মিলে যাওয়ার কথা, তবে নিকট-মেয়াদি পূর্বাভাসে তারা আলাদা হতে পারে। স্বাভাবিক হার সাধারণত দীর্ঘমেয়াদে শ্রমবাজারের ভারসাম্যের সঙ্গে যুক্ত; NAIRU নির্দিষ্ট মডেলে মুদ্রাস্ফীতি স্থিতিশীল থাকার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ বেকারত্বকে বোঝায়; আর অ-চক্রাকার হার কোনো বিশ্লেষণে চক্রাকার অংশ থেকে আলাদা করা উপাদান। এটি তারিখযুক্ত গবেষণা, CBO-র বর্তমান সর্বজনীন অনুমান নয়। {source:cboNaturalRate2007} {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

তাই প্রকাশিত কোনো সংখ্যা পড়লে তার নাম, সংজ্ঞা, সময়সীমা ও পদ্ধতি যাচাই করুন। এক প্রতিষ্ঠানের “স্বাভাবিক” হারকে অন্য প্রতিষ্ঠানের NAIRU-এর সমান ধরে নেওয়া ঠিক নয়; শব্দ বদলালে অর্থও বদলাতে পারে।

অ-চক্রাকার বেকারত্ব একটিমাত্র কারণে তৈরি হয় না। কেউ এক চাকরি ছেড়ে অন্যটি খোঁজেন; কারও নতুন দক্ষতা অর্জনে সময় লাগে; আবার সম্ভাব্য চাকরি তাঁর বাসস্থান থেকে দূরে হতে পারে। কর্মশক্তির বয়সগঠন, কর্মীদের প্রবেশ ও প্রস্থান, চাকরির ধরন এবং চাকরি খোঁজার পদ্ধতিও বদলায়। এসব ঘর্ষণ বেকার মানুষ কত দ্রুত কাজে ফিরতে পারেন এবং ক্রমবর্ধমান মুদ্রাস্ফীতির চাপ ছাড়া কত বেকারত্ব স্থায়ী হতে পারে—সেগুলোকে প্রভাবিত করে।

২০০৭ সালের CBO গবেষণাপত্রে চাকরি সৃষ্টি ও বিলুপ্তি, চাকরি বদলের প্রবাহ, এবং চাকরিপ্রার্থী ও শূন্যপদের মধ্যে মিল ঘটার গতিকে স্বাভাবিক বেকারত্বের হারের সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে। {source:cboNaturalRate2007}

সময়ের সঙ্গে কর্মী ও চাকরির মিল বদলাতে পারে। দক্ষতা বা অবস্থানের মিল খারাপ হলে বেকার মানুষ থাকা সত্ত্বেও শূন্যপদ পূরণে বেশি সময় লাগতে পারে। মিলের উন্নতি বা শ্রমশক্তিতে অংশগ্রহণের পরিবর্তনে অন্য ধরনের ধারা দেখা যেতে পারে। শূন্যপদ বা বেকারত্বের একটি সংখ্যা থেকে এসবের কারণ নিশ্চিত করা যায় না। ফেডারেল রিজার্ভের জেরোম পাওয়েল পরিবর্তনশীল অর্থনীতিতে শ্রমবাজারের গঠন এবং টেকসই বেকারত্বের হার অনুমানের অনিশ্চয়তা নিয়ে আলোচনা করেছেন। {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018}

অর্থনীতিবিদেরা শ্রমবাজার, মজুরি, মুদ্রাস্ফীতি ও জনমিতির সূচক একত্র করেন; তারপর পরিসংখ্যানগত ও অর্থনৈতিক মডেল দিয়ে ধীরগতির প্রবণতাকে চক্রাকার ওঠানামা থেকে আলাদা করার চেষ্টা করেন। মডেলে মজুরি-দামের সম্পর্ক, মুদ্রাস্ফীতির প্রত্যাশা, শ্রমশক্তিতে অংশগ্রহণ, উৎপাদনশীলতা বা শ্রমবাজারের কাঠামো সম্পর্কে অনুমান থাকতে পারে। ফলে পাওয়া হারটি নির্দিষ্ট মডেল ও তথ্যের ওপর নির্ভরশীল; এটি কোনো নির্দিষ্ট কর্মীগোষ্ঠীকে সরাসরি গুনে পাওয়া সংখ্যা নয়।

CBO-র ২০২৩ সালের পদ্ধতি-উপস্থাপনায় তখনকার পদ্ধতিতে ২০০৫ সালের চতুর্থ প্রান্তিকের বেকারত্বের হার ৫১৬টি জনমিতিক গোষ্ঠীর জন্য স্থির রাখা হয়েছিল—লিঙ্গ, শিক্ষা, বয়স ও জাতিগত গোষ্ঠী অনুযায়ী—তারপর শ্রমশক্তিতে প্রতিটি গোষ্ঠীর পরিবর্তিত অংশ ব্যবহার করে ওজনযুক্ত হার হিসাব করা হয়। উপস্থাপনায় প্রবণতা ও চক্র আলাদা করার একটি বিকল্প পদ্ধতিও ছিল, যার উপযোগিতা তখনও মূল্যায়ন করা হচ্ছিল। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি প্রতিষ্ঠানের বর্ণিত পদ্ধতি, সর্বজনীন সূত্র নয়। {source:cboNoncyclicalRate2023}

নতুন পর্যবেক্ষণ, হিসাবের সময় ব্যবহৃত তথ্যের নতুন সংস্করণ, এবং মডেল, সংজ্ঞা, সময়সীমা বা অনুমান বেছে নেওয়ার পরিবর্তনে অনুমান বদলাতে পারে। তাই এটিকে সংশোধনযোগ্য অনুমান হিসেবে পড়ুন, মাসে মাসে নির্ভুলভাবে জানা সত্য হিসেবে নয়। জেরোম পাওয়েল বাস্তব সময়ে স্বাভাবিক বেকারত্বের হার অনুমানের অনিশ্চয়তা এবং নতুন তথ্য এলে তা সংশোধনের সম্ভাবনার কথা বলেছেন। {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018} {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

বেকারত্বের ব্যবধান এভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়:

বেকারত্বের ব্যবধান = পর্যবেক্ষিত বেকারত্বের হার − অনুমিত মানদণ্ডের হার

ফল ধনাত্মক হলে পর্যবেক্ষিত বেকারত্ব অনুমিত মানদণ্ডের চেয়ে বেশি; ঋণাত্মক হলে কম। পার্থক্যটি শতাংশ-পয়েন্টে প্রকাশ করুন: ৪.২% থেকে ৪.৬% হওয়া ০.৪ শতাংশ-পয়েন্ট, ০.৪% আপেক্ষিক বৃদ্ধি নয়। অন্য কোনো প্রতিবেদনে বিয়োগের ক্রম উল্টো হতে পারে; ব্যাখ্যা করার আগে চিহ্নের রীতি দেখে নিন।

তবু ব্যবধানের চিহ্ন একাই দাম বা মজুরির পরবর্তী গতিপথ নির্ধারণ করে না। মানদণ্ডটি নিজেই অনুমিত, আর মুদ্রাস্ফীতিতে প্রত্যাশা, ধাক্কা ও প্রতিষ্ঠানের ভূমিকা আছে। ব্যবধানটি পর্যবেক্ষিত হারকে মডেলভিত্তিক মানদণ্ডের সঙ্গে তুলনা করে; এটি আলাদা কোনো পূর্বাভাস নয়।

ধরা যাক, পর্যবেক্ষিত U-3 হার ৪.৬%। শুধু উদাহরণের জন্য একটি প্রতিষ্ঠান NAIRU ৪.২% অনুমান করেছে, আরেকটি ৫.০%। উপরের সংজ্ঞা অনুযায়ী:

• প্রথম অনুমান: ৪.৬% − ৪.২% = +০.৪ শতাংশ-পয়েন্ট; পর্যবেক্ষিত বেকারত্ব মানদণ্ডের চেয়ে বেশি।
• দ্বিতীয় অনুমান: ৪.৬% − ৫.০% = −০.৪ শতাংশ-পয়েন্ট; পর্যবেক্ষিত বেকারত্ব মানদণ্ডের চেয়ে কম।

পর্যবেক্ষিত বেকারত্ব বদলায়নি; বদলেছে সরাসরি দেখা যায় না এমন মানদণ্ড। কোনো অনুমানই প্রমাণ করে না যে মুদ্রাস্ফীতি বাড়বে বা কমবে, এবং সংখ্যাগুলো বর্তমান তথ্য বা পূর্বাভাস নয়। মডেল ও অনিশ্চয়তার সীমাসহ অনুমানটি পড়া কেন জরুরি, উদাহরণটি সেটিই দেখায়।

প্রথমে দেখুন কোন প্রতিষ্ঠান অনুমানটি করেছে, তাদের সংজ্ঞা কী, কোন সময়সীমা নিয়ে হিসাব এবং কখন তা প্রকাশ বা সংশোধিত হয়েছে। এরপর ব্যবধানের সূত্র ও ব্যবহৃত বেকারত্বের পরিমাপ যাচাই করুন। অংশগ্রহণ, কর্মসংস্থান, শূন্যপদ এবং চাকরি বদলের প্রবাহের মতো সূচকের সঙ্গে তুলনা করতে পারেন—তবে প্রতিটি সূচক আলাদা দিক মাপে। ফিলিপস বক্ররেখার নির্দেশিকা শ্রমবাজারের ঢিলেঢালা অবস্থার সঙ্গে মুদ্রাস্ফীতির মডেলভিত্তিক সম্পর্ক ব্যাখ্যা করে; U-3 ও U-6 বেকারত্ব মাপার পরিধি দেখায়; আর বেভারিজ বক্ররেখা শূন্যপদ ও শ্রমিক-চাকরির মিলের সম্পর্ক তুলে ধরে।

NAIRU-এর কোনো একটিমাত্র স্থায়ী বৈশ্বিক সংখ্যা নেই; কোনো নির্দিষ্ট বেকারত্বে নির্দিষ্ট মুদ্রাস্ফীতি নিশ্চিত হওয়ার নিশ্চয়তাও নেই। বিশ্লেষণে এটি ব্যবহার করলে মডেল, সময়সীমা ও অনিশ্চয়তাও উল্লেখ করুন।