4 الفا ریسرچ: کیا امریکی ملازمت کے اعداد و شمار کا ایک منظم حد سے زیادہ تخمینہ ہے؟

4 الفا ریسرچ ریسرچر: کامیو

آج کی عالمی معیشت میں، عالمی میکرو مانیٹری پالیسی سازوں اور تجارتی منڈیوں کے لیے روزگار کے اعداد و شمار کی اہمیت خود واضح ہے۔ اقتصادی ترقی کی پیمائش کے لیے ایک اہم اشارے کے طور پر، امریکی نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار نے ہمیشہ زیادہ توجہ مبذول کی ہے۔ تاہم، مارکیٹ میں ایک طویل عرصے سے سوالیہ نشان ہے: امریکی ملازمت کے اعداد و شمار اور سی پی آئی کے رجحانات ایک دوسرے سے کیوں ہٹ جاتے ہیں، اور گھریلو سروے اور کارپوریٹ سروے کے درمیان بڑے فرق کیوں ہیں؟ اس اختلاف کی وجہ سے کچھ لوگوں کو امریکی محکمہ محنت کی طرف سے جاری کردہ نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار پر شک پیدا ہوا ہے، ان کا خیال ہے کہ اس میں غلطیاں ہو سکتی ہیں یا یہاں تک کہ منظم حد سے زیادہ اندازہ لگایا جا سکتا ہے، خاص طور پر 2024 کے بعد سے نان فارم ڈیٹا میں بار بار ہونے والی اسامانیتاوں اور تیزی سے کمی کے ساتھ۔ جولائی 2024 میں نان فارم ڈیٹا سے نان فارم ڈیٹا کے بارے میں منظم شکوک و شبہات میں مزید اضافہ ہوا ہے۔

اگلا، ہم اس رجحان کے پیچھے کی وجوہات اور مارکیٹ کے تجزیہ اور پالیسی سازی پر اس کے ممکنہ اثرات کو تلاش کریں گے۔

1. امریکی ملازمت کے اعداد و شمار پر طویل عرصے سے غلط یا یہاں تک کہ منظم طریقے سے زیادہ تخمینہ لگانے کا شبہ کیا جا رہا ہے؟

یو ایس ڈپارٹمنٹ آف لیبر (BLS) کی طرف سے ماہانہ جاری کیے جانے والے نان فارم پے رول روزگار کے اعداد و شمار میں ملازمت کرنے والے افراد کی تعداد اور بے روزگاری کی شرح جیسے اعداد و شمار شامل ہوتے ہیں، اور اسے ہمیشہ سب سے اہم میکرو اکنامک اشاریوں میں سے ایک سمجھا جاتا ہے۔ نئی نان فارم پے رول ملازمتوں کی تعداد ریاستہائے متحدہ میں غیر زرعی شعبے میں نئی ملازمتوں کی تعداد کی عکاسی کرتی ہے، بشمول سرکاری شعبے سے باہر تمام صنعتیں، جیسے مینوفیکچرنگ، خدمات اور تعمیرات۔ یہ ڈیٹا امریکی جاب مارکیٹ کی توسیع کی شرح اور لیبر مارکیٹ کی تنگی کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ بے روزگاری کی شرح سے مراد ایک خاص مدت کے دوران کل لیبر فورس سے بے روزگار لیبر فورس کا تناسب ہے۔ یہ معاشی صحت کا ایک اور اہم اشارہ ہے اور لیبر مارکیٹ میں سستی کی ڈگری کو ظاہر کرتا ہے۔ اوسط فی گھنٹہ اجرت امریکی کارکنوں کی آمدنی کی سطح کو ظاہر کرتی ہے اور صارفین کی قوت خرید اور ممکنہ افراط زر کے دباؤ کی پیمائش کے لیے ایک اہم اشارے ہے۔

نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار کا مالیاتی منڈیوں، حکومتی پالیسی سازی، اور اقتصادی پیشین گوئیوں پر اہم اثر پڑتا ہے۔ سرمایہ کار، ماہرین اقتصادیات، اور پالیسی ساز امریکی معیشت کے رجحان کا جائزہ لینے اور متعلقہ سرمایہ کاری اور فیصلے کرنے کے لیے اس رپورٹ کی کڑی نگرانی کرتے ہیں۔ غیر فارم پے رولز کے اعداد و شمار کی کارکردگی اکثر فیڈرل ریزرو مانیٹری پالیسی کو متاثر کرتی ہے، جس کے نتیجے میں عالمی مالیاتی منڈیوں پر اثر پڑتا ہے۔ تاہم، حالیہ برسوں میں، یہ خیال بڑھتا جا رہا ہے کہ امریکی ملازمت کے اعداد و شمار غلط ہیں اور اس کا منظم انداز میں زیادہ تخمینہ لگایا جا سکتا ہے، بنیادی طور پر درج ذیل وجوہات کی وجہ سے:

1. مختلف ذرائع سے غیر زرعی اعداد و شمار کے درمیان تضادات بڑے سے بڑے ہوتے جا رہے ہیں (تفصیلات ذیل میں دی گئی ہیں)، اور اعداد و شمار کی مضبوطی کی کمی کا مسئلہ دن بدن نمایاں ہوتا جا رہا ہے، جس کی وجہ سے غیر زرعی ڈیٹا کی ساکھ کے بارے میں شکوک و شبہات جنم لے رہے ہیں۔ روزگار کے اعداد و شمار؛

2. مختلف میکرو ڈیٹا کے درمیان ممکنہ تضادات ہیں۔ CPI کے اعداد و شمار میں نمایاں کمی کے حالیہ رجحان کے تحت، روزگار کی منڈی میں اعتدال پسند ترقی کا رجحان جاری ہے۔ مخصوص موازنہ مندرجہ ذیل ہے:

جنوری 2024 :

CPI: یو ایس بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس کے مطابق، جنوری میں CPI میں ماہ بہ ماہ 0.1% گرا اور سال بہ سال 6.4% اضافہ ہوا۔

غیر فارمی ملازمت کا ڈیٹا: جنوری میں، نئی غیر فارم ملازمتوں کی تعداد 517,000 تھی، اور بے روزگاری کی شرح 3.4% پر برقرار رہی۔

فروری 2024 :

CPI: فروری میں CPI میں کوئی تبدیلی نہیں ہوئی ماہ بہ ماہ اور 6.0% سال بہ سال اضافہ ہوا۔

غیر فارمی ملازمت کے اعداد و شمار: فروری میں، نئی غیر فارم ملازمتوں کی تعداد 311,000 تھی، اور بے روزگاری کی شرح قدرے گر کر 3.3% پر آ گئی۔

مارچ 2024 :

CPI: مارچ میں، CPI میں ماہ بہ ماہ 0.2% کی کمی ہوئی اور سال بہ سال 5.2% کا اضافہ ہوا۔

نان فارم پے رولز: مارچ میں نان فارم پے رولز میں 235,000 کا اضافہ ہوا اور بے روزگاری کی شرح میں کوئی تبدیلی نہیں ہوئی۔

اپریل 2024 :

CPI: اپریل میں، CPI میں ماہ بہ ماہ 0.4% کی کمی ہوئی اور سال بہ سال 4.9% کا اضافہ ہوا۔

غیر فارمی ملازمت کا ڈیٹا: اپریل میں، نئی غیر فارمی ملازمتوں کی تعداد 213,000 تھی، اور بے روزگاری کی شرح قدرے بڑھ کر 3.4% تک پہنچ گئی۔

مئی 2024 :

CPI: مئی میں، CPI میں ماہ بہ ماہ 0.3% کی کمی ہوئی اور سال بہ سال 4.0% اضافہ ہوا۔

غیر فارمی ملازمت کا ڈیٹا: مئی میں، نئی غیر فارم ملازمتوں کی تعداد 184,000 تھی، اور بے روزگاری کی شرح 3.4% پر برقرار رہی۔

جون 2024 :

CPI: جون میں، CPI میں ماہ بہ ماہ 0.2% کی کمی ہوئی اور سال بہ سال 3.2% کا اضافہ ہوا۔

غیر فارمی ملازمت کے اعداد و شمار: جون میں، نئی غیر زرعی ملازمتوں کی تعداد 176,000 تھی، اور بے روزگاری کی شرح قدرے گر کر 3.3% پر آ گئی۔

مندرجہ بالا اعداد و شمار ایک قدرے عجیب منظر نامے کی عکاسی کرتے ہیں، یعنی 2024 کی پہلی ششماہی میں، US CPI نے ماہ بہ ماہ کمی کا رجحان ظاہر کیا، لیکن غیر فارمی ملازمتوں کی تعداد میں اعتدال سے اضافہ جاری رہا، جس سے مضبوط لچک دکھائی دی، جو کہ متضاد ہے۔ فلپس منحنی خطوط پر مبنی مبصرین کی طرف سے کی گئی سادہ پیش گوئیوں کے ساتھ۔ اگرچہ فلپس وکر کو تاریخ میں کئی بار ثابت کیا گیا ہے کہ اس میں حقیقی حالات کو فٹ کرنے اور پیش گوئی کرنے کی بہت محدود صلاحیت ہے، اور اس کی مخصوص لچک بھی میکرو اکنامکس کمیونٹی میں بحث کا ایک دیرینہ موضوع ہے، فلپس وکر سے ڈیٹا کا مسلسل انحراف۔ 2023 سے اب تک طویل مدتی پیمانے پر اب بھی اعداد و شمار پر ہی سوال اٹھائے جائیں گے (یہ مضمون عارضی طور پر CPI کے شماریاتی معیار پر پرانے زمانے کی بحث کو ایک طرف رکھ دے گا)؛

3. غیر زرعی اعداد و شمار میں شامل ذیلی اعداد و شمار متضاد ہیں۔ مثال کے طور پر، مئی 2024 کے غیر زرعی روزگار کے اعداد و شمار میں، جسے عام طور پر مارکیٹ میں پچھلی دہائی میں سب سے زیادہ عجیب خیال کیا جاتا ہے، ملازمت کرنے والے افراد کی تعداد میں نمایاں اضافہ ریکارڈ کیا گیا، لیکن بے روزگاری کی شرح میں نمایاں اضافہ ہوا جب مزدور قوت میں خاطر خواہ اضافہ نہیں ہوا، ایک خود ساختہ تضاد ہے جس کا جواز پیش کرنا مشکل ہے (یقیناً مئی میں نئی غیر زرعی ملازمتوں کی تعداد میں جون میں نمایاں طور پر کمی کی گئی ہے، لیکن اس سے مارکیٹ اور تبصرہ نگار حلقوں کے شکوک و شبہات میں مزید اضافہ ہوا ہے۔ ابتدائی ڈیٹا کی وشوسنییتا)

4. 2024 سے شروع کرتے ہوئے، نان فارم پے رولز میں کئی بار نظر ثانی کی گئی ہے۔ 2023 سے، یو ایس بیورو آف لیبر سٹیٹسٹکس کی طرف سے جاری کیے گئے نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار میں کئی بار نظر ثانی کی گئی ہے۔ مثال کے طور پر، مئی 2024 میں نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار نے 272,000 نئی ملازمتیں ظاہر کیں، جو کہ مارکیٹ کی 185,000 کی توقع سے کہیں زیادہ ہے، لیکن نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار میں پچھلی نظرثانی نے مارکیٹ کو اس ڈیٹا کی درستگی پر شک کا باعث بنا دیا ہے۔ فلاڈیلفیا فیڈ نے یہاں تک تجویز کیا کہ 2023 کے نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار نے نئی ملازمتوں کی تعداد کو 800,000 تک بڑھا دیا ہے۔

5. نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار روزگار کے سروے کے دیگر اعداد و شمار سے متصادم ہیں اور اقتصادی ماہرین کی اجتماعی پیشین گوئیوں سے زیادہ ہیں۔ حالیہ مہینوں میں، سہ ماہی روزگار اور اجرت کی مردم شماری (QCEW) اور یو ایس پرائیویٹ ایمپلائمنٹ (ADP) نے طویل عرصے سے امریکی جاب مارکیٹ میں ٹھنڈک کے آثار ظاہر کیے ہیں، لیکن غیر فارم کے اعداد و شمار نے مسلسل دکھایا ہے کہ امریکی ملازمت نے غیر متوقع لچک دکھائی ہے۔ عام طور پر یہ خیال کیا جاتا ہے کہ نان فارم پے رولز کے اعداد و شمار رسمی اور غیر رسمی ملازمت میں فرق نہیں کرتے، جبکہ QCEW اور دیگر اعداد و شمار رسمی روزگار کے اعدادوشمار پر زیادہ توجہ مرکوز کرتے ہیں، غیر رسمی اور جز وقتی ملازمت کے اعدادوشمار کی محدود کوریج کے ساتھ۔

2. مختصراً یہ بتائیں کہ غیر زرعی روزگار کے اعداد و شمار کا حساب کیسے لگایا جاتا ہے۔

BLS تفصیلی سروے اور شماریاتی طریقوں کی ایک سیریز کی بنیاد پر نان فارم پے رول ڈیٹا مرتب کرتا ہے۔ غیر فارم پے رولز کا حساب لگانے کے لیے درج ذیل اہم اقدامات اور طریقے ہیں:

1. نمونہ سروے: BLS گھریلو سروے (موجودہ آبادی سروے، CPS) اور انٹرپرائز سروے (موجودہ روزگار کے اعداد و شمار، CES) کے ذریعے ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے۔ گھریلو سروے کا استعمال بنیادی طور پر بے روزگاری کی شرح اور لیبر فورس کی شرکت کی شرح کا حساب لگانے کے لیے کیا جاتا ہے، جب کہ انٹرپرائز سروے کا استعمال ملازمت میں اضافے کی تعداد اور گھنٹے کی اوسط اجرت کا حساب لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔

2. صنعت کی درجہ بندی: غیر زرعی روزگار کے اعداد و شمار روزگار کو صنعت کے مختلف زمروں میں تقسیم کرتے ہیں، جیسے کہ مینوفیکچرنگ، تعمیرات، اور خدمات، تاکہ ہر صنعت کی روزگار کی صورتحال کا مزید تفصیل سے تجزیہ کیا جا سکے۔

3. ڈیٹا ایڈجسٹمنٹ: بنیادی طور پر موسمی ایڈجسٹمنٹ اور B/D ایڈجسٹمنٹ شامل ہیں:

• ڈیٹا کی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے، BLS موسمی طور پر ڈیٹا کو ایڈجسٹ کرے گا تاکہ روزگار کے ڈیٹا پر موسمی عوامل کے اثرات کو ختم کیا جا سکے۔ خاص طور پر، پہلے، BLS موسمی نمونوں کی شناخت اور مقدار درست کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے۔ موسمی نمونوں سے مراد روزگار کے اعداد و شمار میں ایک مخصوص وقت کی مدت میں باقاعدگی سے یا متوقع عوامل (جیسے تعطیلات، موسم کی تبدیلیاں، اسکول کی تعطیلات وغیرہ) کی وجہ سے ہونے والے اتار چڑھاؤ ہیں۔ دوم، BLS ماڈل پیرامیٹرز کو فٹ کرنے کے لیے S-ARIMA ٹائم سیریز تجزیہ کا طریقہ استعمال کرتا ہے جو تاریخی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے باقیات کو سفید شور بناتے ہیں، اور موسمی اتار چڑھاو کو ختم کرنے کے لیے اصل ڈیٹا سے موسمی طور پر فرق کرتے ہیں۔

• ایک ہی وقت میں، چونکہ CES سروے نئے قائم شدہ اور بند کاروباری اداروں کی روزگار کی تبدیلیوں کو حقیقی وقت میں حاصل نہیں کر سکتا، اس لیے BLS ان تبدیلیوں کا اندازہ لگانے کے لیے پیدائش/موت کے ایڈجسٹمنٹ ماڈل کا استعمال کرتا ہے تاکہ روزگار کی منڈی کی اصل صورت حال کو زیادہ درست طریقے سے ظاہر کیا جا سکے۔ . ان میں سے: برتھ ماڈل نئے قائم کردہ اداروں کے ذریعہ پیدا کردہ ملازمتوں کا تخمینہ لگاتا ہے۔ یہ ماڈل تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہے اور مختلف صنعتوں کی ترقی کے رجحانات اور معاشی حالات کو مدنظر رکھتا ہے تاکہ روزگار کی منڈی میں نئے کاروباری اداروں کی شراکت کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ ڈیتھ ماڈل: بند کاروباری اداروں کی طرف سے ضائع ہونے والی ملازمتوں کا تخمینہ لگاتا ہے۔ یہ ماڈل کاروباری بندش کی تعدد اور پیٹرن کے ساتھ ساتھ کاروبار کی بقا پر میکرو اکنامک حالات کے اثرات کا تجزیہ کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا پر بھی مبنی ہے۔

3. نتیجہ: کیا امریکی ملازمت کے اعداد و شمار کو جان بوجھ کر زیادہ تخمینہ لگایا گیا ہے؟

مصنف کا خیال ہے کہ پوچھ گچھ کے معاملے میں، سی پی آئی اور نان فارم پے رولز فطرت میں ایک جیسے ہیں۔ اہم میکرو اکنامک اہمیت کے حامل ان دو ماہانہ اعداد و شمار پر مارکیٹ کی طرف سے بار بار سوال کیا جاتا رہا ہے کہ آیا ان میں موجودہ امریکی سیاست دانوں کی حمایت اور ووٹوں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ہیرا پھیری کی گئی ہے، اور اس طرح فیڈرل ریزرو کی آزادی پر سوالیہ نشان ہے۔ بلاشبہ مصنف اس سازشی تھیوری کے امکان کو مکمل طور پر رد نہیں کر سکتا، لیکن پھر بھی اس کا خیال ہے کہ حالیہ برسوں میں نان فارم پے رولز میں بے ضابطگیوں اور عدم مطابقتوں کی وجہ متروک اعدادوشمار کے طریقے ہیں، جس کے بعد امریکی اقتصادی ڈھانچے میں ساختی تبدیلیاں آئی ہیں۔ وبا، اور غیر قانونی تارکین وطن کی بڑھتی ہوئی آمد۔

1. پرانے شماریاتی طریقے

جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے، امریکی معیشت کے آپریٹنگ ماڈل میں ساختی تبدیلیاں ہو سکتی ہیں، لیکن CES ڈیٹا کی موسمی ایڈجسٹمنٹ اور B/D ایڈجسٹمنٹ تاریخی اعداد و شمار کے نمونوں پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہیں، جو بہت زیادہ انحراف کا باعث بن سکتی ہیں، جن میں B/D ایڈجسٹمنٹ کو سب سے زیادہ تنقید کا نشانہ بنایا گیا ہے۔

اعداد و شمار کے مطابق، مئی میں تمام نئی غیر زرعی ملازمتوں میں سے 231,000 B/D ماڈل سے آئیں، جو کہ نئے کاروبار کے قیام پر مبنی ایک تخمینہ ہے۔ ان ملازمتوں کو درحقیقت تخلیق کردہ کے طور پر شمار نہیں کیا جاتا ہے، لیکن فرض کیا جاتا ہے کہ وہ موجود ہیں اور ڈیٹا میں براہ راست شامل ہیں۔ اپریل 2023 سے، B/D ماڈل نے 1.9 ملین ملازمتوں کا اضافہ کیا ہے، جو کہ اسی مدت میں تمام نئی ملازمتوں کا 56% ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ پچھلے سال ملازمت میں نصف سے زیادہ اضافہ ایڈجسٹمنٹ سے ہوا، جس کی وجہ سے زیادہ تر مارکیٹ کے خیالات براہ راست B/D ماڈل کی طرف اشارہ کرتے ہیں جو 24 مئی میں اشتعال انگیز غیر زرعی ڈیٹا کے مجرم کے طور پر ہے، جیسا کہ اعداد و شمار میں دکھایا گیا ہے۔ نیچے حالیہ برسوں میں، سی ای ایس اور سی پی ایس کے نتائج کے درمیان فیصد کا فرق بڑا اور بڑا ہوتا چلا گیا ہے، جسے اس بات کا فولادی ثبوت بھی سمجھا جاتا ہے کہ سی ای ایس کے نمونے لینے کا طریقہ اور شماریاتی ایڈجسٹمنٹ کا طریقہ سنگین طور پر غیر موثر رہا ہے۔

2. وبا کے بعد امریکی اقتصادی ڈھانچے میں ساختی تبدیلیاں آئی ہیں۔

COVID-19 صحت عامہ کے واقعے سے پہلے اور بعد میں، ہم غیر رسمی کام کے تناسب میں تیزی سے اضافے اور نوجوانوں کی کام کرنے کی خواہش میں تیزی سے کمی دیکھ سکتے ہیں، اور یہ رجحان آج تک جاری ہے۔ فی الحال، اس رجحان کے لئے کوئی خاص طور پر مضبوط وضاحت نہیں ہے. کچھ لوگوں کا خیال ہے کہ غیر رسمی کام کے تناسب میں اضافہ اور ملازمت کی خواہش میں کمی نئے تاج کے طویل المدتی سیکویلا (LC) کی وجہ سے ہو سکتی ہے، جس سے پوری آبادی کی سطح پر مجموعی محنت کی صلاحیت کم ہو جاتی ہے، لیکن ابھی تک کوئی نتیجہ نہیں ہے. بہر حال، یہ یقینی ہے کہ جز وقتی کام کے تناسب میں اضافے سے غیر زرعی روزگار کے اعدادوشمار کی مشکلات میں بہت اضافہ ہو گا۔ چونکہ غیر زرعی اعداد و شمار نمونے لینے کے سروے کے طریقہ کار میں کیے جاتے ہیں، اس لیے ایک ہی وقت میں ایک سے زیادہ جز وقتی ملازمتوں میں کام کرنے والا ایک ہی شخص لامحالہ روزگار کے اعدادوشمار کو حقیقی صورت حال کے مقابلے میں زیادہ تر اندازے کا باعث بنے گا، اور ان شور کو ختم کرنے سے سروے کے اخراجات میں غیر متناسب اضافہ۔ ایک ہی وقت میں، کام کرنے کی عمر کے لوگوں کی ایک بڑی تعداد لیبر فورس (بے روزگاری کی شرح کا عنصر) سے دستبردار ہو جاتی ہے، جس سے بے روزگاری کی شرح میں شماریاتی بگاڑ اور روزگار میں اضافہ بھی ہو گا۔

3. بارڈر کنٹرول غیر موثر ہے اور غیر قانونی تارکین وطن کی آمد میں تیزی آرہی ہے۔

اس کا اقتصادی ڈھانچے میں درج بالا تبدیلیوں سے گہرا تعلق ہے، کیونکہ قانونی حیثیت کے بغیر غیر قانونی تارکین وطن کے غیر رسمی کام میں مشغول ہونے کے امکانات زیادہ ہوتے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، غیر قانونی تارکین وطن کی ملازمت بھی ممکنہ نمونے لینے کے تعصب کا باعث بنے گی۔

BLS نان فارم پے رولز کا ڈیٹا CES کے نمونے لینے کے سروے پر مبنی ہے، اور اگر نمونہ غیر قانونی تارکین وطن کے روزگار کی مناسب نمائندگی نہیں کرتا ہے، تو سروے کے نتائج اصل صورتحال سے ہٹ سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر CES سروے کے نمونے لینے (سیمپلنگ یونٹ آجر ہے) زیادہ بڑی کمپنیوں کا احاطہ کرتا ہے جو قانونی کارکنوں کو ملازمت دینے کا رجحان رکھتی ہیں اور چھوٹی یا زیر زمین کمپنیوں کو نظر انداز کرتی ہیں جہاں غیر قانونی تارکین وطن کے کام کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے، تو روزگار کے اعداد و شمار کے زیادہ ہونے کا امکان ہے۔ .

اس مضمون کا مواد صرف معلومات کے تبادلے کے لیے ہے، اور کسی بھی کاروبار یا سرمایہ کاری کے رویے کی تشہیر یا تائید نہیں کرتا ہے۔ قارئین سے گزارش ہے کہ اپنے علاقے کے قوانین و ضوابط کی سختی سے پابندی کریں اور کسی بھی غیر قانونی مالیاتی رویے میں حصہ نہ لیں۔ یہ کسی بھی ورچوئل کرنسی یا ڈیجیٹل کلیکشن کے اجراء، تجارت اور فنانسنگ کے لیے لین دین کے اندراج، رہنمائی، تقسیم کے چینل کی رہنمائی وغیرہ فراہم نہیں کرتا ہے۔

4 الفا ریسرچ کے مواد کو بغیر اجازت کے دوبارہ تیار کرنے یا کاپی کرنے کی اجازت نہیں ہے۔ خلاف ورزی کرنے والوں کو قانونی ذمہ داری کے لیے جوابدہ ٹھہرایا جائے گا۔

یہ مضمون انٹرنیٹ سے حاصل کیا گیا ہے: 4Alpha Research: کیا امریکہ میں ملازمت کے اعداد و شمار کا ایک منظم حد سے زیادہ تخمینہ ہے؟

متعلقہ: وقت کے ساتھ INTOs کے ترقیاتی فلسفے کو ڈی کوڈ کرنا

Web3 میں سب سے آگے کھڑے، ہر پروجیکٹ کو زندگی یا موت کے سوال کا سامنا کرنا پڑتا ہے: اس بدلتی ہوئی دنیا میں اپنی جگہ کیسے تلاش کی جائے اور طویل عرصے تک ثابت قدم رہیں؟ کچھ کہتے ہیں کہ کلید ٹیکنالوجی کی ترقی میں مضمر ہے۔ دوسروں کا کہنا ہے کہ کلید مارکیٹنگ کی درستگی میں ہے۔ تاہم، اگر ہم اپنے نقطہ نظر کو تبدیل کریں اور اسے وقت کے طول و عرض سے دیکھیں، تو ہمیں ایک مختلف جواب مل سکتا ہے۔ یہ وہ انکشاف ہے جو INTO ہمیں دیتا ہے۔ Web3 سماجی میدان میں یہ علمبردار ترقی کے حقیقی معنی کو ایک خاص انداز میں بیان کر رہا ہے – یعنی مسائل کو ترقی کے نقطہ نظر سے دیکھنا، ماضی، حال اور مستقبل کو دیکھنا۔ وقت کے ساتھ ساتھ یہ وژن INTO کا منفرد فائدہ اور اس کا راز ہے…