Criticisms of econometrics
اکانومیٹرک ماڈلنگ کے طریقوں میں ایک نظم و ضبط اور وسیع پیمانے پر طریقہ کار کی کوتاہیوں کے طور پر اکانومیٹرک کی افادیت پر بہت سی تنقید کی گئی ہے۔ ماڈل کی تفصیلات میں مشکلات شماریاتی تجزیہ کی دیگر شکلوں کی طرح، بری طرح سے متعین اکانومیٹرک ماڈل ایک جعلی ارتباط ظاہر کر سکتے ہیں جہاں دو متغیرات باہمی تعلق رکھتے ہیں لیکن وجہ سے غیر متعلقہ ہیں۔ رپورٹ کے مطابق ماہر معاشیات رونالڈ کوز نے بڑے پیمانے پر کہا ہے کہ "اگر آپ ڈیٹا کو کافی دیر تک اذیت دیتے ہیں تو یہ اعتراف کرے گا"۔ میک کلوسکی کا استدلال ہے کہ شائع شدہ اکانومیٹرک کام میں، ماہرین اقتصادیات اکثر متغیرات کو شامل کرنے یا خارج کرنے کے لیے معاشی استدلال کو استعمال کرنے میں ناکام رہتے ہیں، شماریاتی اہمیت کو کافی اہمیت کے ساتھ غلط ثابت کرتے ہیں، اور اپنے نتائج کی طاقت کی اطلاع دینے میں ناکام رہتے ہیں۔ تجرباتی جانچ کے لیے اقتصادی متغیرات کو آسانی سے الگ نہیں کیا جاتا ہے، لیکن ایڈورڈ لیمر کا استدلال ہے کہ اکانومیٹرک تجزیہ اور بے ترتیب ٹرائلز یا کنٹرول ٹرائلز کے درمیان کوئی ضروری فرق نہیں ہے بشرطیکہ شماریاتی تکنیکوں کا استعمال تفصیلات کے تعصب کو کم کرے، متغیرات کے درمیان کولیینیریٹی کے اثرات، اسی ترتیب میں جیسے نمونے کے سائز کی وجہ سے غیر یقینی صورتحال۔ ماہرین اقتصادیات کو اکثر اکثر انتہائی کالینیئر ممکنہ وضاحتی متغیرات کی ایک بڑی تعداد کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جس سے محقق کا تعصب ان کے انتخاب میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ لیمر کا استدلال ہے کہ ماہرین معاشیات مختلف مخصوص ماڈلز کے ساتھ شماریاتی ٹیسٹ چلا کر اور کسی بھی ایسے نتائج کو مسترد کر کے اس کو کم کر سکتے ہیں جو "نازک" ثابت ہوتے ہیں، یہ نتیجہ اخذ کرتے ہوئے کہ "پیشہ ور افراد اس وقت تک یقین کو مناسب طریقے سے روکتے ہیں جب تک کہ کسی نتیجے کو مفروضوں کے انتخاب کے لیے مناسب طور پر غیر حساس نہیں دکھایا جا سکے۔" تاہم، جیسا کہ سالا مارٹن نے دکھایا، اکثر ایسا ہوتا ہے کہ آپ دو متغیرات کے درمیان متضاد تعلق کی تجویز کرنے والے دو ماڈلز کی وضاحت کر سکتے ہیں۔ اس رجحان کو رابرٹ گولڈفارب نے 'ابھرتے ہوئے متضاد نتیجہ' کے رجحان کا نام دیا تھا۔ لوکاس کے نقاد رابرٹ لوکاس نے معاشی پالیسی کے مضمرات کی پیش گوئی کے لیے میکرو اکنامی کے حد سے زیادہ سادہ اکانومیٹرک ماڈلز کے استعمال پر تنقید کی، یہ دلیل دیتے ہوئے کہ تاریخی ماڈلز میں مشاہدہ کردہ ساختی تعلقات ٹوٹ جاتے ہیں اگر فیصلہ ساز پالیسی تبدیلیوں کی عکاسی کرنے کے لیے اپنی ترجیحات کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔ لوکاس نے استدلال کیا کہ عصری بڑے پیمانے کے میکرو اکنامیٹرک ماڈلز سے اخذ کردہ پالیسی کے نتائج غلط ہیں کیونکہ معاشی اداکار مستقبل کے بارے میں اپنی توقعات کو تبدیل کریں گے اور اسی کے مطابق اپنے رویے کو ایڈجسٹ کریں گے۔ لوکاس نے استدلال کیا کہ ایک اچھے میکروکونومیٹرک ماڈل کو پالیسی کی تبدیلی کے اثرات کو ماڈل کرنے کے لیے مائیکرو فاؤنڈیشنز کو شامل کرنا چاہیے، جس میں مساوات معاشی نمائندہ ایجنٹوں کی نمائندگی کرتی ہیں جو مستقبل کی عقلی توقعات کی بنیاد پر معاشی تبدیلیوں کا جواب دیتی ہیں۔ اگر معاشی پالیسی تبدیل ہوتی ہے تو ان کے طرز عمل کا مطلب بالکل مختلف ہو سکتا ہے۔ جدید پیچیدہ اکانومیٹرک ماڈلز کو لوکاس کی تنقید اور عقلی توقعات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیزائن کیا جاتا ہے، لیکن رابرٹ سولو نے استدلال کیا کہ ان میں سے کچھ جدید متحرک اسٹاکسٹک عام توازن ماڈل بہتر نہیں تھے کیونکہ مائیکرو سطح پر معاشی رویے کے بارے میں ان کے کیے گئے مفروضے "عام طور پر جھوٹے" تھے۔ بنیادی طور پر میکرو اکنامکس کو دیکھتے ہوئے، لارنس سمرز نے اکانومیٹرک فارملزم پر تنقید کرتے ہوئے کہا ہے کہ "تجرباتی حقائق جن کے بارے میں ہم سب سے زیادہ پراعتماد ہیں اور جو نظریہ کے لیے سب سے زیادہ محفوظ بنیاد فراہم کرتے ہیں وہ ہیں جن کو سمجھنے کے لیے سب سے کم نفیس شماریاتی تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے۔" وہ دو انتہائی سراہی جانے والی میکروکونومیٹرک مطالعات (ہینسن اینڈ سنگلٹن (1982، 1983)، اور برنانکے (1986)) کو دیکھتے ہیں، اور دلیل دیتے ہیں کہ اگرچہ دونوں اکانومیٹرک طریقوں کا شاندار استعمال کرتے ہیں، لیکن دونوں مقالے واقعی میں ایسی کوئی چیز ثابت نہیں کرتے ہیں جس پر مستقبل کا نظریہ تعمیر کر سکے۔ اس بات کو نوٹ کرتے ہوئے کہ قدرتی علوم میں، "تفتیش کار حریف لیبارٹریوں کے دعووں کی صداقت کو جانچنے اور پھر ان پر تعمیر کرنے کے لیے جلدی کرتے ہیں"، سمرز بتاتے ہیں کہ معاشیات میں ایسا شاذ و نادر ہی ہوتا ہے، جو ان کے لیے اس حقیقت کا نتیجہ ہے کہ "[اکنامٹرک اسٹڈیز کے] نتائج شاذ و نادر ہی نظریہ تخلیق یا پیشہ ورانہ رائے کے ارتقاء کے لیے زیادہ عام طور پر ایک اہم ان پٹ ہوتے ہیں"۔ گرمیوں کے لیے: آسٹریا کے اسکول کی تنقید موجودہ دور کا آسٹریا کا اسکول آف اکنامکس عام طور پر اکانومیٹرک ماڈلنگ کو مسترد کرتا ہے۔ ان کا دعوی ہے کہ اکنامٹرک ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہونے والے تاریخی اعداد و شمار، ماضی سے الگ الگ حالات میں رویے کی نمائندگی کرتے ہیں۔ اس طرح اکنامٹرک ماڈل ارتباط کو ظاہر کرتے ہیں، وجہ نہیں، تعلقات۔ ماہرین اقتصادیات نے نیم تجرباتی طریقوں کو اپنا کر اس تنقید کو حل کیا ہے۔ آسٹریا کے اسکول کے ماہرین معاشیات ان درست شدہ ماڈلز کے بارے میں شکوک و شبہات کا شکار ہیں، اور اپنے اس عقیدے پر قائم ہیں کہ شماریاتی طریقے سماجی علوم کے لیے غیر موزوں ہیں۔ آسٹرین اسکول کا مؤقف ہے کہ متضاد کو ایک وجہ سے قائم ہونے کے لیے جانا جانا چاہیے۔ اس کے بعد متضاد کی وجہ سے ہونے والی تبدیلیوں کو مشاہدہ شدہ تبدیلیوں سے نکالا جا سکتا ہے، جس سے صرف متغیر کی وجہ سے ہونے والی تبدیلیاں رہ جاتی ہیں۔ اس تنقید سے نمٹنا بہت مشکل ہے کیونکہ تاریخی اعداد و شمار کے لیے "منفرد طور پر درست متضاد کا پتہ لگانے کا کوئی قابل اعتماد طریقہ نہیں ہے"۔ غیر تاریخی اعداد و شمار کے لیے، آسٹریا کی تنقید کو بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز میں، کنٹرول گروپ مخالف حقیقت کے طور پر کام کرتا ہے کیونکہ وہ اوسطا تجربہ کرتے ہیں کہ اگر علاج نہ کیا جاتا تو علاج کرنے والے گروپ کو کیا تجربہ ہوتا۔ یہ اس ٹھوس بنیاد پر ہے کہ پیرامیٹرک اعداد و شمار (گوسیائی معنوں میں) مبنی ہیں۔ بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز کو بامقصد طور پر تیار کیا جانا چاہیے، جو کہ تاریخی ڈیٹا نہیں ہے۔ سماجی سائنس کی تحقیق میں بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز کا استعمال زیادہ عام ہوتا جا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، ریاستہائے متحدہ میں، 2002 کے ایجوکیشن سائنسز ریفارم ایکٹ نے سائنسی جواز پر مبنی تعلیمی تحقیق کے لیے مالی اعانت فراہم کی جس کی جزوی تعریف "جب ممکن ہو تو بے ترتیب تفویض کا استعمال کرتے ہوئے تجرباتی ڈیزائن" کے طور پر کی گئی ہے۔ وجہ کے سوالات کے جوابات میں، پیرامیٹرک اعدادوشمار صرف بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز میں آسٹریا کی تنقید کو حل کرتے ہیں۔ اگر اعداد و شمار بے ترتیب کنٹرول ٹرائل سے نہیں ہیں، تو ماہر معاشیات آسٹریائی تنقید کو نیم تجرباتی طریقوں سے پورا کرتے ہیں۔ یہ طریقہ کار متضاد پوسٹ ہاک کو نکالنے کی کوشش کرتے ہیں تاکہ پیرامیٹرک شماریات کے آلات کا استعمال جائز ہو۔ چونکہ پیرامیٹرک اعدادوشمار کا انحصار گوسی تقسیم کے بعد کسی بھی مشاہدے پر ہوتا ہے، جس کی ضمانت صرف بے ترتیب طریقہ کار میں مرکزی حد تھیوریم کے ذریعہ دی جاتی ہے، اس لیے اعتماد کے وقفے جیسے ٹولز کا استعمال ان کی وضاحت سے باہر ہوگا: انتخاب کے تعصب کی مقدار ہمیشہ نامعلوم رہے گی۔ نیم تجرباتی طریقہ کار کے ذریعہ فراہم کردہ بے ترتیب کنٹرول ٹرائل کا بہتر تخمینہ اس سلیکشن بائیس کو کم کرے گا، لیکن یہ طریقے سخت نہیں ہیں، اور اگر ان اضافی مفروضوں پر حساب لگایا جائے تو کوئی واضح طور پر یہ اندازہ نہیں لگا سکتا کہ پاور اور شماریاتی اہمیت جیسے واقف پیرامیٹرک اقدامات کتنے غلط ہوں گے۔ جب پیرامیٹرک اعداد و شمار کو ان کی وضاحتیں سے باہر استعمال کیا جاتا ہے، تو ماہرین اقتصادیات کا کہنا ہے کہ بصیرت غلطی سے تجاوز کر جائے گی جبکہ آسٹریا کا کہنا ہے کہ غلطی بصیرت سے تجاوز کر جائے گی۔ اس بحث کی ایک تاریخی مثال فریش-لیونٹیف "پٹ فالس" بحث ہے، جس میں فریش آسٹریا کے عہدے پر فائز ہے اور لیونٹیف اقتصادی حیثیت پر قابض ہے۔ ساختی وجہ ماڈلنگ، جو وجہ کے نقطہ نظر سے نیم تجرباتی طریقوں کی حدود کو باقاعدہ بنانے کی کوشش کرتی ہے، تجربہ کاروں کو نیم تجرباتی تحقیق کے خطرات کی درست مقدار طے کرنے کی اجازت دیتی ہے، ایک ابھرتا ہوا نظم ہے جس کی ابتدا جوڈیا پرل کے کام سے ہوئی ہے۔ یہ بھی دیکھیں اکانومیٹرکس میتھوڈولوجی آف اکانومیٹرکس میکرو اکنامک ماڈل ہسٹری آف میکرو اکنامک تھنک نوٹس اکانومیٹرکس اکانومیٹرکس