যে সংখ্যাটা কমেছে, সেটা তাদের কাজ কখনও গোনেনি

মেক্সিকোর শিক্ষা ও শ্রম পরিসংখ্যানে একটা সংখ্যা এক দশকে ২৩ শতাংশ থেকে ১৯ শতাংশে নেমেছে। চার শতাংশ পয়েন্টের এই পতন নীতি-বৃত্তে সহজেই অগ্রগতির গল্প হয়ে উঠতে পারে। কিন্তু একই তথ্যভাণ্ডারে আরও একটি সংখ্যা বসে আছে, যা প্রধান শিরোনাম হয় না: যারা পড়ছে না, কাজও করছে না — তাদের প্রতি দশজনে আটজন নারী। তথ্যটা Oxfam México-র বিশেষজ্ঞ মারিয়ানা বেলোর। OECD-র মূল তুলনা বলছে, ১৮ থেকে ২৪ বছর বয়সী নারীদের প্রায় দশজনে তিনজন এই দলে, পুরুষদের ক্ষেত্রে দশজনে একজন। ওই ব্যবধানটাই এই আলোচনার আসল খবর। আর ব্যবধানটা কীভাবে তৈরি হয়, সেটাই আসল প্রশ্ন।

বিষয়টা নতুন নয়। নিনি — ni estudia ni trabaja — শব্দবন্ধটি স্প্যানিশ-ভাষী সমাজে প্রায় দুই দশক ধরে চলে আসছে, আর সঙ্গে চলে আসছে একটা লেবেলের ছাপ। OECD-র Panorama de la Educación 2026 অনুযায়ী মেক্সিকোর হার এখন ১৯ শতাংশ, সংস্থার সদস্য-দেশগুলোর গড় ১৩ শতাংশ। অর্থাৎ ছয় শতাংশ পয়েন্টের একটা ফাঁক এখনও টানা আছে।

প্রতিবেদন আরও একটা কথা বলে, যা প্রায়ই এড়িয়ে যাওয়া হয়: এই পতন একা মেক্সিকোর নয়। একই সময়ে অনেক দেশেই সংখ্যাটা নেমেছে। তাহলে দেশভিত্তিক অগ্রগতির দাবিটা দুর্বল হয়ে পড়ে, আর প্রশ্নটা সরে যায় কাঠামোর দিকে।

সংজ্ঞাটা সরল — যারা শিক্ষা, কর্ম বা প্রশিক্ষণ কোনোটাতেই নেই, তারাই NEET। সরল সংজ্ঞা অবশ্য নির্ভুল সংজ্ঞা নয়। কার্লা পেদেরসিনি (Universidad Iberoamericana) বলছেন, বিভাগটি এতটাই প্রশস্ত যে ভেতরের ভিন্ন বাস্তবতাগুলো ঢাকা পড়ে যায়। বেলো আরও এক ধাপ এগিয়ে যান: লেবেলটি দায়টা পুরোটাই তরুণ-তরুণীর ঘাড়ে চাপায়।

আসল সঙ্কট সংজ্ঞার ভেতরে, সংখ্যার ওপরে নয়। যে মাপকাঠি কেবল পড়া নেই, কাজ নেই — এইটুকু গোনে, সে বিনা পারিশ্রমিকে করা গৃহস্থালি ও পরিচর্যার কাজ গোনে না। মেক্সিকোয় সেই শ্রমটা নারীদের কাঁধে বেশি পড়ে। ফলে যিনি সারাদিন পরিবারের বয়স্ক সদস্য বা ছোট শিশুর যত্নে ব্যয় করছেন, পরিসংখ্যানে তিনি নিষ্ক্রিয়। যে সংখ্যাটা এত প্রশংসিত পতন দেখিয়েছে, সেটা কখনও তাঁর কাজের অস্তিত্ব স্বীকার করেনি।

আমার পেশাগত অভ্যাস এখানে অপ্রত্যাশিতভাবে কাজে লাগে। ২০২০ সালের জুনে লা লিগা খালি স্টেডিয়ামে ফিরেছিল। মেস্তাইয়ায় ভালেনসিয়া-লেভান্তে ১-১ ড্র ম্যাচটিতে আমি সম্প্রচার-অডিও ধরে ৪৭টি কোচিং কমান্ড কোড করেছিলাম। অফিসিয়াল পরিসংখ্যানে পাস, দখল, শট ছিল; কিন্তু প্রেস কখন ট্রিগার হয়, সেটা ছিল কোচের গলায়। যে তথ্যটা সিস্টেম মাপে না, সেটাই প্রায়ই সিস্টেমটাকে চালায়। নীরব স্টেডিয়াম আমাকে শিখিয়েছিল, ডেটারও হৃদস্পন্দন আছে।

এখানেও একই কাঠামো। ১৯ শতাংশ একটা ফলাফল, কিন্তু তার পেছনের প্রক্রিয়াটা অদৃশ্য। তরুণী যিনি পরিবারের দেখাশোনায় দিন কাটাচ্ছেন, তাঁর সময় শ্রম — বাজারদরে যার দাম আছে। অথচ মাপকাঠিতে তাঁর অবস্থান শূন্য। পরিবর্তনের সবচেয়ে বড় ট্রান্সমিশন-পথ তাই কেবল পরিসংখ্যান-সংস্কার নয়, পরিচর্যা-অবকাঠামো। শিশু-যত্নের ব্যবস্থা ছাড়া নিনি হার নারীর জন্য বাস্তবভাবে কমবে না, কারণ সংখ্যাটা তাঁর অনুপস্থিতি লিখে রাখে, উপস্থিত শ্রমটা নয়। পেদেরসিনির যুক্তিও ঠিক এখানেই দাঁড়ায়।

এই জায়গায় Goodhart-এর নিয়মটা প্রযোজ্য: কোনো মাপকাঠি যখন নীতির লক্ষ্যে পরিণত হয়, তখন সেটা আর ভালো মাপকাঠি থাকে না। ১৩ শতাংশের দিকে এগোতে চাইলে প্রশ্ন হওয়া উচিত — কতটা প্রকৃত অন্তর্ভুক্তি, আর কতটা সংজ্ঞার ফাঁক দিয়ে অর্জিত পতন।

সহজ পাঠ হলো, মেক্সিকো উন্নতি করছে। কঠিন পাঠ হলো, এই উন্নতি একা মেক্সিকোর নয়, তাই এটাকে একক নীতি-সাফল্য হিসেবেও দাবি করা চলে না। আরও অস্বস্তিকর দিকটি হলো বেলোর প্রতি দশজনে আটজন নারী আর OECD-র দশজনে তিনজন বনাম দশজনে একজন — এই দুই সংখ্যা একই তথ্যসেট থেকে আসেনি। বয়সসীমা বা সংজ্ঞা ভিন্ন হলে হিসাবও ভিন্ন দাঁড়ায়। ভুলের অভিযোগ তোলার সুযোগ এখানে নেই; প্রশ্নটা ডেটার উৎস নিয়ে।

আরেকটা ফাঁক চোখে পড়ে: প্রতিবেদনে ভিন্নমতের কোনো বিশেষজ্ঞ নেই। বেলো ও পেদেরসিনি একই দিকে ইঙ্গিত করেন, যা যুক্তিকে শক্ত করে, কিন্তু বিতর্কের পরিধিকে সরুও করে।

তবু একটা প্রি-মর্টেম লেখা যায়। যদি আগামী চক্রে মেক্সিকোর NEET হার ১৩ শতাংশের কাছাকাছি নেমে আসে, অথচ নারী-পুরুষের ব্যবধান একই থাকে, তাহলে সিদ্ধান্ত স্পষ্ট — পতনটা ছিল পরিমাপের, মুক্তির নয়। একটি প্রি-মর্টেম হলো সেই বিপর্যয়ের মানচিত্র, যেখানে আপনি যেতে অস্বীকার করেন। প্রতিটি সিস্টেমের একটা ভূত থাকে — সেই শ্রম, যার মহড়া কেউ কখনও নেয়নি।

পরের Panorama de la Educación চক্রে দুটো সংখ্যা আলাদা করে দেখতে হবে: সামগ্রিক NEET হার, আর লিঙ্গভিত্তিক ব্যবধান। প্রথমটা নামলে আর দ্বিতীয়টা স্থির থাকলে বোঝা যাবে, মেক্সিকো সংখ্যা বদলেছে, ব্যবস্থা বদলায়নি। প্রশ্নটা তাই পরের প্রতিবেদনের পাতায়: কতজনকে গোনা হলো, আর কতজনের কাজ গোনাই হলো না?