क्लाइव ग्रेंजर: वह व्यक्ति जिसने इकोनोमेट्रिक्स को ठीक करने के लिए उसे तोड़ा

1974 में क्लाइव ग्रेंजर (Clive Granger) और पॉल न्यूबोल्ड (Paul Newbold) ने एक ऐसा परिणाम प्रकाशित किया जिसे उनके पेशे के लिए अपमानजनक होना चाहिए था। जिस तरह के डेटा के साथ अर्थशास्त्री वास्तव में काम करते हैं, उन पर लागू किए जाने पर, मानक प्रतिगमन (regression) विधियां जिन्हें हर कोई उपयोग कर रहा था, उन चरों के बीच मजबूत, सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय संबंध बता सकती थीं, जिनका कोई संबंध ही नहीं था। जैसा कि नोबेल समिति ने बाद में कहा, पारंपरिक दृष्टिकोण "गैर-स्थिर (nonstationary) डेटा के विश्लेषण पर लागू होने पर पूरी तरह से भ्रामक परिणाम दे सकते थे।" वास्तव में, प्रकाशित अर्थशास्त्र का एक बड़ा हिस्सा कुछ भी नहीं माप रहा था।

वह लड़का जिसे शिक्षक ने नकार दिया था

क्लाइव विलियम जॉन ग्रेंजर (Clive William John Granger) का जन्म 4 सितंबर 1934 को स्वानसी में हुआ था, एक ऐसे परिवार में जो उनके बचपन के दौरान अक्सर स्थानांतरित होता रहता था। एक प्राथमिक स्कूल के शिक्षक ने उनकी संभावनाओं पर एक निराशाजनक फैसला सुनाया था - उस तरह का निर्णय जो आमतौर पर मामले को खत्म कर देता है। लेकिन ऐसा नहीं हुआ: अपने पिता और दोस्तों के प्रोत्साहन से, वह विश्वविद्यालय गए।

उन्होंने नॉटिंघम विश्वविद्यालय में गणित पढ़ा, 1955 में अपनी डिग्री ली, और हैरी पिट (Harry Pitt) के अधीन डॉक्टरेट कार्य के लिए वहां रुक गए। उनकी थीसिस, जिसे 1959 में पूरा किया गया था, का शीर्षक "गैर-स्थिरता के लिए परीक्षण" (Testing for Non-stationarity) था, और विषय का चयन आकस्मिक नहीं बल्कि रणनीतिक था। वह मानते थे कि समय श्रृंखला विश्लेषण एक ऐसा क्षेत्र है जिसे विकास की आवश्यकता है, और वह जानबूझकर इसमें गए। उन्होंने तेईस साल की उम्र में नॉटिंघम में जूनियर लेक्चरशिप हासिल कर ली थी।

प्रिंसटन और स्पेक्ट्रल मोड़

1959 से 1960 तक प्रिंसटन में एक पोस्टडॉक्टरल वर्ष ने उन्हें 20वीं सदी के महान सांख्यिकीविदों में से एक, जॉन टुकी (John Tukey) के साथ काम करने का मौका दिया, जो स्पेक्ट्रल विश्लेषण पर काम कर रहे थे - यानी सिग्नल को उसके घटक आवृत्तियों में विभाजित करना। यह एक अर्थशास्त्री का नहीं बल्कि एक इंजीनियर का टूलकिट है, और इसे अर्थशास्त्र में लाना ग्रेंजर की आदत का एक अच्छा प्रारंभिक उदाहरण है: बेहतर गणित वाले क्षेत्र से तकनीक लेना और उसे आर्थिक डेटा पर इंगित करना।

वह नॉटिंघम लौट आए, जहां उन्होंने अनुप्रयुक्त सांख्यिकी और इकोनोमेट्रिक्स के प्रोफेसर के रूप में दो दशक से अधिक समय बिताया, और फिर कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो चले गए, जहां वह तीन दशकों तक रहे और रॉबर्ट एंग्ल (Robert Engle) के साथ सहयोग किया।

ग्रेंजर कारणता

इकोनोमेट्रिका (Econometrica) में 1969 के उनके शोध पत्र ने इस क्षेत्र को वह विचार दिया जो आज भी उनका नाम लिए हुए है। यह जिस प्रश्न को संबोधित करता है वह पुराना और अस्पष्ट है: यह कहने का क्या अर्थ है कि एक आर्थिक चर दूसरे को संचालित करता है? ग्रेंजर का उत्तर दार्शनिक के बजाय परिचालन संबंधी था। यदि श्रृंखला X के अतीत को जानना श्रृंखला Y के बारे में आपके पूर्वानुमान को उस से बेहतर बनाता है जो Y का अपना अतीत आपको पहले ही बता चुका है, तो कहा जाता है कि X ने Y को ग्रेंजर-कारणता (Granger-cause) दी। यह पूरी तरह से पूर्वानुमानित सामग्री से बनी परिभाषा है, और इसकी खूबी यह है कि इसे बहस करने के बजाय डेटा के खिलाफ वास्तव में परीक्षण किया जा सकता है।

स्प्यूरियस (नकली) प्रतिगमन की समस्या

पॉल न्यूबोल्ड के साथ 1974 का शोध पत्र विध्वंसकारी था। आर्थिक श्रृंखलाएं - कीमतें, उत्पादन, मुद्रा आपूर्ति - आमतौर पर प्रवृत्ति दिखाती हैं। वे गैर-स्थिर हैं: उनकी सांख्यिकीय विशेषताएं समय के साथ बदलती रहती हैं। ऐसी दो श्रृंखलाओं को एक पारंपरिक प्रतिगमन में डालें और मशीन अक्सर एक मजबूत संबंध की घोषणा करेगी जहां कोई नहीं है, क्योंकि दोनों बह रही हैं (drifting) और परीक्षण को बहाव और निर्भरता में अंतर बताने के लिए नहीं बनाया गया है। जैसा कि उनकी मृत्युलेख में कहा गया है, ग्रेंजर ने "स्प्यूरियस प्रतिगमन की घटना का खुलासा किया," और ऐसा करके मौजूदा अनुभवजन्य कार्यों के एक बड़े निकाय पर संदेह पैदा कर दिया।

उस तरह के विनाशकारी परिणाम पर कई करियर बनाए गए हैं। ग्रेंजर की विशिष्टता यह है कि वह वहीं नहीं रुके।

सह-एकीकरण (Cointegration)

रचनात्मक उत्तर 1987 में आया, रॉबर्ट एंग्ल के साथ लिखे गए एक इकोनोमेट्रिका शोध पत्र में। अंतर्दृष्टि यह है कि दो गैर-स्थिर श्रृंखलाएं फिर भी एक-दूसरे से जुड़ी हो सकती हैं, जो व्यक्तिगत रूप से भटकती हैं लेकिन कभी भी बहुत दूर नहीं जाती हैं - एक सामान्य प्रवृत्ति साझा करती हैं, ताकि उनका कोई संयोजन स्थिर रहे। ग्रेंजर ने ऐसी श्रृंखलाओं को सह-एकीकृत (cointegrated) कहा, और शोध पत्र ने स्थिति का परीक्षण करने और जब यह कायम रहे तो संबंध को सही ढंग से मॉडल करने के लिए मशीनरी प्रदान की।

इसने 1974 के शोध पत्र द्वारा बनाई गई समस्या को हल किया। जहां पहले झूठ बोलने वाली विधि और कोई विधि न होने के बीच चयन था, अर्थशास्त्री अब एक वास्तविक दीर्घकालिक संबंध को प्रवृत्तियों के संयोग से अलग कर सकते थे। यह वित्त से परे भी अच्छी तरह से लागू हुआ: ग्रेंजर ने कमोडिटी की कीमतों, ब्याज दरों, बिजली की मांग, वनों की कटाई, नदी में बाढ़ और सौर धब्बों के लिए इसकी प्रासंगिकता का प्रदर्शन किया।

2003 में उन्होंने और एंग्ल ने अल्फ्रेड नोबेल की स्मृति में आर्थिक विज्ञान में सेवरिग्स रिक्सबैंक पुरस्कार साझा किया, जो समय श्रृंखला डेटा के विश्लेषण में उनके योगदान के लिए मान्यता थी; उनका आधा हिस्सा विशेष रूप से "सामान्य प्रवृत्तियों (सह-एकीकरण) के साथ आर्थिक समय श्रृंखला का विश्लेषण करने के तरीकों के लिए" दिया गया था। उन्हें 2005 में नाइट की उपाधि दी गई थी। नॉटिंघम ने 2006 में ग्रेंजर सेंटर फॉर टाइम सीरीज़ इकोनोमेट्रिक्स की स्थापना की। उनकी मृत्यु 27 मई 2009 को सैन डिएगो में हुई, 74 वर्ष की आयु में, उनके पीछे उनकी पत्नी पैट्रिशिया और दो बच्चे हैं।

क्लाइव को जीनियस क्यों कहा जाता है

यहां विशिष्ट संकाय को बताना आसान है और खोजना दुर्लभ है: ग्रेंजर ने देखा कि एक सार्वभौमिक रूप से विश्वसनीय प्रक्रिया टूट गई थी, और फिर उसे ठीक करने वाली चीज का निर्माण किया। अकेले कोई भी आधा हिस्सा एक पर्याप्त करियर बना सकता था। स्प्यूरियस प्रतिगमन को खोजने के लिए एक गणितज्ञ के उस परिणाम पर संदेह की आवश्यकता थी जिसे बाकी सभी आरामदायक मानते थे - यह पूछने की इच्छा कि क्या एक परीक्षण जो लगातार महत्वपूर्ण निष्कर्ष दे रहा है, वह सच्चाई का पता लगा रहा है या उसे गढ़ रहा है। सह-एकीकरण का निर्माण करने के लिए विपरीत स्वभाव की आवश्यकता थी: धैर्यपूर्ण रचनात्मक कार्य, तेरह साल बाद, उस विशिष्ट समस्या पर जिसे उनके अपने आलोचनात्मक शोध ने उजागर किया था। बहुत कम लोग जो एक क्षेत्र को तोड़ते हैं, उसे ठीक करने के लिए रुकते हैं।

यह भी मामला है कि उन्होंने किस पर काम करना चुना। तेईस साल की उम्र में उन्होंने समय श्रृंखला विश्लेषण चुना क्योंकि उन्होंने आंका कि यह क्षेत्र अविकसित था, और पचास साल बेहतर सुसज्जित विषयों से उपकरण आयात करने में बिताए - टुकी के स्पेक्ट्रल तरीके उनमें से थे - एक ऐसे क्षेत्र में जिसमें डेटा अव्यवस्थित और गणित कमजोर था। यह इस बारे में एक रणनीतिक बुद्धिमत्ता है कि प्रयास कहां भुगतान करेगा, जो कच्ची प्रतिभा के समान नहीं है और यकीनन अधिक दुर्लभ है।

प्रति-तर्क वास्तविक है और ग्रेंजर ने इसका अधिकांश हिस्सा खुद बनाया। अपने नोबेल संस्मरण में उन्होंने खुद को "स्वाभाविक रूप से भाग्यशाली" बताया, जिसमें उपयोगी जानकारी खोजने का उपहार था - यह उस व्यक्ति का आत्म-चित्र नहीं है जो खुद को जीनियस मानता था। उद्धरणों में यह शब्द नहीं आता है; उनके नाम पर बने केंद्र के निदेशक ने "अत्यधिक प्रतिभा" और "उदार आत्मा" शब्द का इस्तेमाल किया, जो एक अलग तरह की प्रशंसा है। उनके प्रत्येक हस्ताक्षर परिणाम साझा किए गए हैं: न्यूबोल्ड के साथ स्प्यूरियस प्रतिगमन, एंग्ल के साथ सह-एकीकरण, नोबेल पुरस्कार खुद बीच से विभाजित। और उनका योगदान पद्धतिगत है। ग्रेंजर ने अर्थव्यवस्था कैसे काम करती है, इसका कोई सिद्धांत नहीं दिया; उन्होंने पता लगाने के लिए उपकरण बनाए, जिसका अर्थ है कि उनका प्रभाव बहुत बड़ा है, लेकिन पूरी तरह से उन लोगों द्वारा मध्यस्थता की गई है जिन्होंने उनका उपयोग अच्छी तरह या बुरी तरह से किया।

विरासत

ग्रेंजर के उपकरण अब अनुभवजन्य अर्थशास्त्र में इतने समाहित हो गए हैं कि उनका उपयोग करना उल्लेखनीय नहीं है, जो किसी पद्धतिविज्ञानी के लिए उपलब्ध प्रभाव का सबसे मजबूत रूप है। सह-एकीकरण और त्रुटि-सुधार मॉडलिंग ब्याज दरों, विनिमय दरों या खपत का अध्ययन करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए मानक उपकरण हैं; ग्रेंजर कारणता परीक्षण अर्थशास्त्र से दूर के क्षेत्रों में भी दिखाई देते हैं, जिसमें तंत्रिका विज्ञान और जलवायु विज्ञान शामिल हैं। उन्होंने अनुशासन को बौद्धिक स्वच्छता का एक स्थायी सबक भी दिया: कि एक सांख्यिकीय प्रक्रिया जो आत्मविश्वासपूर्ण उत्तर दे रही है, वह सही उत्तर नहीं दे रही है, और यह जानने का बोझ शोधकर्ता पर है कि कौन सा है। नॉटिंघम का ग्रेंजर सेंटर एक ऐसे व्यक्ति का नाम रखता है जिसके बारे में एक स्कूल शिक्षक ने कभी सोचा था कि वह कुछ खास नहीं कर पाएगा।