রাইড-হেইলিং গবেষণায় Uber ও Lyft-এর প্রবেশকে উচ্চতর আঞ্চলিক GDP-এর সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে

রাইড-হেইলিং চালুর পর মার্কিন মহানগর অঞ্চলে মাপযোগ্য অর্থনৈতিক পরিবর্তন দেখা গেছে

রাইড-হেইলিং পরিষেবাগুলি দীর্ঘদিন ধরেই বলে আসছে যে তারা শুধু যাত্রীকে এক জায়গা থেকে আরেক জায়গায় নিয়ে যায় না। Uber এবং Lyft-এর মতো কোম্পানিগুলি নিজেদের নমনীয়তা, সুবিধা, এবং স্থানীয় অর্থনৈতিক কর্মকাণ্ডের চালিকাশক্তি হিসেবে উপস্থাপন করেছে। Carnegie Mellon University এবং Oxford Saïd Business School তুলে ধরা একটি নতুন peer-reviewed গবেষণা সেই দাবির একটি অংশকে বাস্তব তথ্য দিয়ে সমর্থন করছে; দেখা গেছে transportation network companies মার্কিন মহানগর অঞ্চলে প্রবেশ করলে regional GDP per capita বাড়ে এবং অনিয়মিত কাজ বেশি সাধারণ হয়ে ওঠে।

এই গবেষণায় 2010 থেকে 2019 সালের মধ্যে 167টি মহানগর অঞ্চলে ride-hailing পরিষেবার ধাপে ধাপে বিস্তার পরীক্ষা করা হয়েছে। সেই ক্রমধারাই গবেষকদের একটি কার্যকর natural experiment দিয়েছে। শুধু ride-hailing আছে এমন জায়গা আর নেই এমন জায়গার তুলনা করার বদলে, দলটি প্রবেশের আগে ও পরে অর্থনৈতিক পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে পেরেছে, পাশাপাশি regional differences এবং platform adoption সর্বত্র একসঙ্গে না ঘটার বিষয়টিও বিবেচনায় নিয়েছে।

সোর্স টেক্সট অনুযায়ী, গবেষকেরা public workforce এবং economic data-কে আধুনিক difference-in-differences পদ্ধতির সঙ্গে মিলিয়েছেন, যা সময়ের সঙ্গে ধাপে ধাপে চালু হওয়া নীতি বা পরিবর্তনের জন্য তৈরি। এর ফলে local economies-এ platform arrival-এর সঙ্গে যুক্ত পরিবর্তনগুলো আরও স্পষ্টভাবে দেখা গেছে। দুটি প্রবণতা স্পষ্ট হয়েছে। প্রথমত, ride-hailing পরিষেবা প্রবেশের পর GDP per capita বেড়েছে। দ্বিতীয়ত, seasonal, temporary, বা intermittent jobs-এর সংখ্যাও বেড়েছে।

এই ফলাফলগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এগুলো একটি বিস্তৃত কর্মসংস্থান বৃদ্ধির বদলে শ্রমবাজারে একটি নির্দিষ্ট ধরনের পরিবর্তন নির্দেশ করে। মোট কর্মসংস্থান বা মজুরির ওপর statistically significant প্রভাব পাওয়া যায়নি। অন্য কথায়, data বলছে ride-hailing মোট চাকরির সংখ্যা বা সামগ্রিক মজুরি পরিবেশের চেয়ে কাজের গঠন ও সংগঠনে বেশি পরিবর্তন এনেছে।

নমনীয়তা বেড়েছে, তবে সীমাবদ্ধতা আছে

অনিয়মিত কাজের বৃদ্ধি এই গবেষণার প্রভাবের কেন্দ্রে রয়েছে। ride-hailing platforms দীর্ঘদিন ধরে নিজেদের flexible earning opportunities-এর প্রদানকারী হিসেবে তুলে ধরেছে, বিশেষত part-time, seasonal, বা অনিয়মিত কাজ খুঁজছেন এমন লোকদের জন্য। গবেষকেরা সেই দাবির সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রমাণ পেয়েছেন। বাজারে প্রবেশের পর, আরও বেশি কর্মী স্থিতিশীল নয় এমন বা flexible arrangements-এর সঙ্গে সম্পর্কিত বিভাগে দেখা গেছে।

তবে এর মানে এই নয় যে কাজের মান স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভালো হয়েছে। অনিয়মিত কাজ কারও কারও কাছে schedule control বা অতিরিক্ত আয়ের কারণে আকর্ষণীয় হতে পারে। একই সঙ্গে এটি বেশি precariousness, কম protections, এবং কম পূর্বানুমানযোগ্য আয়কেও বোঝাতে পারে। সোর্স টেক্সটে সংক্ষেপিত এই গবেষণা ride-hailing শ্রম পরিস্থিতি সর্বত্র উন্নত করেছে—এমন সরল সিদ্ধান্তকে সমর্থন করে না। বরং এটি দেখায়, platformগুলো gig-economy model-এর সঙ্গে মানানসই একটি কাজের ধরন বাড়াতে সাহায্য করেছে: সময়ের দিক থেকে আরও flexible, কিন্তু অবশ্যই আরও secure নয়।

ইঞ্জিনিয়ারিং ও পাবলিক পলিসি, mechanical engineering-এর অধ্যাপক Jeremy Michalek বলেছেন, data Uber এবং Lyft-এর দীর্ঘদিনের কিছু দাবিকে সমর্থন করে, বিশেষ করে তারা যেখানে চালু হয়েছে সেই শহরগুলোতে intermittent employment এবং economic output নিয়ে। এই framing গুরুত্বপূর্ণ। গবেষণাটি platform expansion-এর সব প্রতিশ্রুতি নিশ্চিত করছে বলে মনে হয় না। এটি output এবং flexibility-linked work-এ পরিমাপযোগ্য লাভ চিহ্নিত করে, কিন্তু wage growth, job stability, এবং long-term labor standards নিয়ে কঠিন প্রশ্নগুলো খোলা রাখে।

মোট চাকরি না বাড়লেও GDP কেন বাড়তে পারে

মোট employment সমানভাবে না বাড়লেও GDP per capita বৃদ্ধি পেয়েছে—এটা নির্দেশ করে ride-hailing কাজের সংখ্যা ছাড়াও অন্যভাবে economic coordination উন্নত করতে পারে। আরও নির্ভরযোগ্য urban mobility workers-কে কাজের জায়গায় পৌঁছাতে, consumers-কে ব্যবসায় পৌঁছাতে, এবং firms-কে দিনের বেশি সময় ধরে demand-এর সঙ্গে পরিষেবা মিলাতে সাহায্য করতে পারে। transportation frictions কমলে local economic activity আরও efficient হতে পারে।

এই ব্যাখ্যা গবেষণার বৃহত্তর ধারণার সঙ্গে মিলে যায়। ride-hailing services কেবল transportation products নয়; এগুলো এমন digital platforms যা শহর কীভাবে কাজ করে তা বদলে দেয়। উন্নত on-demand mobility nightlife, hospitality, airport access, late-shift work, এবং traditional transit schedules-এর বাইরে transportation reliability-এর ওপর নির্ভরশীল অন্যান্য কার্যকলাপকে সমর্থন করতে পারে। বহু transaction-এ ছোট ছোট উন্নতিও বেশি output per person হিসেবে দেখা দিতে পারে।

একই সঙ্গে, significant wage effects না পাওয়া platformগুলো যা অর্জন করেছে তা অতিরঞ্জিত না করার একটি সতর্কতা। বেশি economic activity মানেই শ্রমিকদের bargaining power বেড়েছে বা সমগ্র অঞ্চলে compensation উন্নত হয়েছে—এমন নয়। কিছু লাভ আসতে পারে সুবিধা, কম idle time, বা নতুন service matching থেকে; ব্যাপক labor income উন্নতি থেকে নয়।

প্ল্যাটফর্ম অর্থনীতির ওপর একটি বৃহত্তর সংকেত

এই ফলাফল Uber ও Lyft-এর বাইরেও প্রযোজ্য। এগুলো দেখায় digital platforms কীভাবে regional economies-কে পুনর্গঠন করতে পারে, যদিও তাদের সরাসরি কর্মীবাহিনী বৃহত্তর শ্রমবাজারের কেবল একটি অংশ। unstable employment categories-এর ওপর গবেষণার জোরও চলমান বিতর্কের সঙ্গে মেলে: gig platforms মূলত কি সুযোগ তৈরি করে, বিদ্যমান কাজকে পুনর্বিন্যস্ত করে, নাকি contingent labor-এর দিকে shift দ্রুততর করে।

নীতিনির্ধারকদের জন্য, এই ফলাফল ride-hailing-কে civic benefit বা labor problem-এর একক ফ্রেমে দেখা binary debate-কে জটিল করে তোলে। এখানে সংক্ষেপিত প্রমাণ বলছে, দুই প্রভাবই একসঙ্গে থাকতে পারে। platforms economic output-এ অবদান রাখতে পারে এবং কাজের flexibility বাড়াতে পারে, আবার intermittent labor arrangements-এর ওপর নির্ভরতাও বাড়াতে পারে। অর্থাৎ policy question ride-hailing-এর অর্থনৈতিক প্রভাব আছে কি না, তা নয়; বরং শহরগুলো সেই প্রভাব কীভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে চায়।

পরিবহন অর্থনীতিবিদ ও নগর পরিকল্পনাবিদদের জন্য, এই গবেষণা এটাও জোরদার করে যে mobility systems-এর macroeconomic consequences থাকতে পারে। শহরের মধ্যে মানুষ কীভাবে চলাচল করে তাতে পরিবর্তন productivity, consumption patterns, এবং labor-market structure-এ ripple effects ফেলতে পারে। সেই অর্থে, ride-hailing এমন এক বৃহত্তর গল্পের অংশ, যেখানে software-mediated infrastructure local economic behavior-কে বদলে দেয়।

সোর্স টেক্সট অনুযায়ী, গবেষণাটি Nature Cities-এ প্রকাশিত হয়েছে, ফলে ফলাফলগুলো কোম্পানি narrative বা anecdotal evidence-নির্ভর বিতর্কে অতিরিক্ত ওজন পেয়েছে। এখানে উপলব্ধ summary effect sizes বা subgroup breakdowns দেয় না, তবে দিকনির্দেশক ফলাফলগুলোও platform regulation, worker classification, এবং app-based transportation networks-এর অর্থনৈতিক মূল্য নিয়ে চলমান বিতর্কে প্রভাব ফেলতে পারে।

বছরের পর বছর ধরে এই প্রশ্ন চলেছে যে ride-hailing শুধু taxi displaced করেছে নাকি সত্যিই নতুন value তৈরি করেছে। এই গবেষণা আরও নির্দিষ্ট উত্তরের দিকে ইঙ্গিত করছে। গবেষিত মার্কিন মহানগর অঞ্চলে Uber এবং Lyft-এর আগমনের পর GDP per capita বেড়েছে এবং অনিয়মিত কাজও বেড়েছে। এটি gig economy-র পক্ষে blanket endorsement নয়, তবে এটি প্রমাণ করে যে platformগুলো স্থানীয় অর্থনীতিকে মাপযোগ্যভাবে বদলেছে।

এই নিবন্ধটি Phys.org-এর রিপোর্টিং-এর ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধটি পড়ুন.