गतिशील स्कोरिंग - KamilTaylan.blog
5 May 2021 18:24

गतिशील स्कोरिंग

डायनामिक स्कोरिंग क्या है?

डायनामिक स्कोरिंग सरकारी नीति में बदलाव के बजटीय प्रभाव का आकलन करने का एक तरीका है, जो कि सरकारी राजस्व और व्यय के सभी स्रोतों पर नीति के द्वितीयक आर्थिक प्रभावों के अलावा खर्च और राजस्व पर एक नीति के प्रत्यक्ष प्रभावों के लिए होता है। गतिशील स्कोरिंग में, इन माध्यमिक प्रभावों का अनुमान कुछ प्रकार के मैक्रोइकॉनॉमिक या अर्थमितीय मॉडल का उपयोग करके किया जाता है। क्योंकि ये मॉडल कई रूप ले सकते हैं और अर्थव्यवस्था की संरचना और लोगों के आर्थिक व्यवहार के बारे में कई अलग-अलग तरह की धारणाओं को शामिल करते हैं, गतिशील स्कोरिंग के परिणाम विशिष्ट मॉडल और उपयोग की गई मान्यताओं पर अत्यधिक निर्भर हो सकते हैं। डायनेमिक स्कोरिंग को स्टैटिक स्कोरिंग के विपरीत किया जा सकता है, जो केवल उस प्रत्यक्ष प्रभाव का अनुमान लगाता है, जो नीतिगत बदलाव के परिणामस्वरूप अर्थव्यवस्था में किसी भी बदलाव को स्वीकार किए बिना सरकारी राजस्व और व्यय पर होगा। 

चाबी छीन लेना

  • डायनामिक स्कोरिंग एक नीति परिवर्तन के कुल वित्तीय प्रभाव का अनुमान लगाने की एक विधि है, जिसमें माध्यमिक आर्थिक प्रभाव भी शामिल है।
  • जब सरकार की नीतियां बदलती हैं, तो लोग नीति के परिणामस्वरूप अपने व्यवहार को समायोजित करते हैं, जो कर राजस्व या सरकारी व्यय को अन्य तरीकों से प्रभावित कर सकता है। 
  • डायनेमिक स्कोरिंग, स्टेटिक स्कोरिंग की तुलना में नीतिगत बदलाव के प्रभाव का एक अधिक संपूर्ण चित्र प्रदान कर सकता है, लेकिन यह मॉडल के प्रकार और इन माध्यमिक आर्थिक प्रभावों का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली मान्यताओं पर भी अत्यधिक निर्भर है। 

डायनामिक स्कोरिंग को समझना

जब कोई भी सरकारी नीति बदलती है, तो लोग प्रतिक्रिया में अपने व्यवहार में बदलाव करेंगे। बहुत हद तक यह आमतौर पर पहली बार में नीति परिवर्तन का बिंदु है, लेकिन हम यह भी जानते हैं कि सरकारी नीति में अक्सर बदलाव अनायास ही आ सकते हैं और लोगों के व्यवहार में बदलाव तत्काल, प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया से अधिक हो सकते हैं। नीति में बदलाव। 

क्योंकि राजकोषीय चिंताएं नीति निर्माताओं के लिए ऐसी प्राथमिकता हैं, इसलिए सरकारी राजस्व और व्यय पर नीतिगत बदलाव का प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष प्रभाव विशेष रूप से चिंता का विषय है। आज तक, जब एक नई नीति प्रस्तावित की जाती है, तो सरकार के बजट पर नई नीति के राजकोषीय प्रभाव का आकलन और अनुमान लगाना आम तौर पर नीति परिवर्तन के आसपास बहस का एक प्रमुख घटक होता है। नीतिगत बदलाव के राजकोषीय प्रभाव के आकलन की इस प्रक्रिया को “स्कोरिंग” के रूप में जाना जाता है।

स्कोरिंग परंपरागत रूप से एक विधि द्वारा किया जाता है जिसे अब स्टेटिक स्कोरिंग कहा जाता है। स्थैतिक स्कोरिंग में, एक साधारण मॉडल का उपयोग करके किसी पॉलिसी का प्रत्यक्ष राजकोषीय प्रभाव मापा या अनुमानित किया जाता है। खर्च में बदलाव के लिए यह आमतौर पर काफी सीधा है; राजकोषीय प्रभाव व्यय के लिए विनियोजित राशि या किसी विशेष कार्यक्रम पर भागीदारी या मांग के आसपास सरल धारणाओं के आधार पर अनुमान है। कर नीति में बदलाव के लिए, राजस्व का अनुमान लगाया जाना आवश्यक है, लेकिन फिर भी उत्पन्न राजस्व का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाने वाली धारणाएं आमतौर पर सरल और गैर-विवादास्पद हैं।  

उदाहरण के लिए, यदि दूध पर $ 0.05 प्रति गैलन खुदरा कर लगाने का प्रस्ताव रखा जाता है और अधिकार क्षेत्र में प्रतिवर्ष 50,000 गैलन दूध खरीदा और बेचा जाता है, तो स्थैतिक स्कोरिंग का उपयोग करके $ 0.05 / 50,000 = $ 2,500 प्रति डॉलर जुटाने का अनुमान लगाया जा सकता है। साल। हालांकि, क्योंकि कर भी कुल कीमत को प्रभावित करता है जो उपभोक्ता अब दूध के लिए भुगतान करेंगे, और मांग का कानून हमें बताता है कि लोग उच्च मूल्य पर कम खरीदेंगे, वास्तविक राजस्व लगभग निश्चित रूप से $ 2,500 से कम होगा। यह वह जगह है जहाँ गतिशील स्कोरिंग आता है। 

गतिशील स्कोरिंग के साथ, अर्थशास्त्री आर्थिक मॉडल का उपयोग करके अनुमान लगा सकते हैं कि बाजार में मांगने वाले दूध की मात्रा नए कर के साथ गिर जाएगी, और दूध के लिए मांग वक्र के आकार का अनुमान लगाने के लिए अर्थमितीय मॉडल का उपयोग करके वे कितने अनुमान लगा सकते हैं। यह प्रभाव होगा। ध्यान दें कि सिद्धांत रूप में इस तकनीक को नीति परिवर्तन के वास्तविक राजकोषीय प्रभाव के अधिक सटीक अनुमान पर पहुंचना चाहिए। हालाँकि, क्योंकि गतिशील स्कोरिंग कुछ आर्थिक सिद्धांत और अर्थमितीय मॉडलिंग को मिश्रण में पेश करने पर निर्भर करता है, इसलिए उत्पादित अनुमान की बेहतर सटीकता केवल सिद्धांत, मॉडलिंग मान्यताओं और मॉडल अनुमानों की विश्वसनीयता के रूप में अच्छी होगी। जबकि सिद्धांत में अधिक सटीक, गतिशील स्कोरिंग भी अभ्यास में त्रुटि के लिए बहुत सारी नई संभावनाओं का परिचय देता है।