০৩/০৮/২০২৩
দুর্নীতি একটি পুরোনো কিন্তু নিত্য সমস্যা। অর্থনীতি বিষয়ে কৌটিল্যএর প্রাচীনতম গ্রন্থ ‘অর্থশাস্ত্র’এ রাজার মাল লুট করার চল্লিশ রকমের উপায় আছে বলে উল্লেখ করা হয়েছে। মধু জিহবায় দিয়ে যেমন তা স্বাদ না নেওয়া কঠিন, তেমনি রাজকর্মী হয়ে রাজার আয় থেকে একটু নয়-ছয় না করাও অকল্পনীয় । পানির নিচে থাকা প্রাণী পানি পান করলো নাকি না করলো তার যেমন পার্থক্য করা যায় না , ঠিক তেমনি রাজার কর্মাচারী হয়ে দুর্নীতিতে নিমজ্জিত কিনা তা টের পাওয়াও দুস্কর। নৈতিক জায়গা থেকে দেখলে দুর্নীতিকে প্রশ্রয় দেওয়া বা সমর্থন করার কোন কারণ নেই। তবে আমার আলোচনার বিষয় নৈতিক দিক নয় বরঞ্চ আমি যা আলোকপাত করতে চাই তা হলোঃ দুর্নীতি কি উন্নয়নকে বাধাগ্রস্ত করে? উন্নয়ন নিয়ে যারা অনেক গবেষণা করেন মানে অর্থনীতিবিদরা এটাকে কিভাবে দেখেন? কেনই বা দুর্নীতি হয়? কেন বিভিন্ন দেশে দুর্নীতির মাত্রা বিভিন্ন রকম? কি করলে দুর্নীতি কমতে পারে? সরকারী কর্মাচারীদের বেতন বাড়লে কি দুর্নীতি কমে?
কেন দুর্নীতি হয়?
দুর্নীতি নিয়ে যারা গবেষণা করেন তাঁদের অনেকের মতে, দুর্নীতির মূল উৎস হলো কোন দেশে অপ্রয়োজনীয় ও কঠোর নিয়ম-কানুন বিদ্যমান থাকা। যেখানে রুলস ও রেগুলেশন বেশি থাকে সেখানে দুর্নীতি করার সুযোগও বেশি থাকে। আর ঘুষ বা দুর্নীতি হলো সেই বাঁধা সহজেই অতিক্রম করার পন্থা। এই বিষয়ে একটা মজার প্রবাদ আছে দুর্নীতিবাজ সরকারী কর্মচারীর চেয়ে আরো বিপজ্জনক হতে পারে সৎ সরকারী কর্মচারীর কারণ তাঁরা কাজের গতি না বাড়াতে পারলেও কাজের গতিতে অনেক ধীর করে দিতে পারে। ফলে উন্নয়নও ব্যাহত হতে পারে। সেই হিসেবে দেখলে একটু দুর্নীতি থাকাটা মন্দের ভালোই বলা যায়। আবার আরেকটা যুক্তি হলো- যদি ঘুষের মাধ্যমে কাজ দেওয়া হয় সেটা খারাপ না কারণ সেই প্রতিষ্ঠানই বেশি ঘুষ দিতে পারবে যার উৎপাদন খরচ কম। তাই এই ধরনের ঘুষ প্রচলিত থাকলে কাজের দ্রুততা বাড়ে, আর তাতে জিডিপির প্রবৃদ্ধিও বাড়তে পারে। তাইলে দুর্নীতি থাকলেতো কোন চিন্তা থাকার কথা না। কিন্তু এই যুক্তির সমস্যা হলো- ঘুষের মাধ্যমে শুধু অতি দক্ষ প্রতিষ্ঠানই কাজ পাবে তা নয়। অন্য বিবেচনায়ও পেতে পারে। যেমনঃ স্বজনপ্রীতি, অঞ্চল বা দলপ্রীতি ইত্যাদি। ফলে তখন অদক্ষ ও অযোগ্য ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠানের হাতেও সে সুযোগ চলে যেতে পারে। আর এই জায়গায়ই মূল সমস্যা। কারণ দক্ষ ও যোগ্য উদ্যোক্তাদের যদি সামনে আনা না হয়, তা অর্থনীতিতে দীর্ঘমেয়াদে বিরূপ প্রভাব ফেলবেই। এর মূল কারণ হলো এইরকম অবস্থায় বিনিয়োগ ব্যাপকভাবে নিরুৎসাহী হতে পারে এবং বিনিয়োগবিহীন অর্থনীতি মানে দুর্বল অর্থনীতি।
আরেকটা যুক্তি অনেক সময় দেওয়া হয়, সেটা হল—ঘুষ হলো ‘স্পিড-মানি’ তাই ঘুষ কাজের গতিশীলতা বাড়াবে তাই যা প্রবৃদ্ধির জন্য ভালো। আমাদের প্রাক্তন অর্থমন্ত্রীও এই স্পিড-মানির কথা অনেকবার উল্লেখ করেছিলেন।মনে হয় তিনি এই ব্যাপারটাই বুঝাতে চেয়েছিলেন। অনেক দেশের নীতিনির্ধারকরা অনেক সময় এই ধরনের যুক্তির সপক্ষে বলে থাকেন। এখানেও অনেক পালটা যুক্তি আছে। স্পিড-মানির সুযোগ কাজের গতি সাময়িকভাবে বাড়ালেও দীর্ঘমেয়াদে গতি আরও কমিয়ে দিতে পারে। কারণ যখন এটা জানবে যে, কাজের গতি কমিয়ে দিলে প্রণোদনা (ঘুষ) পাওয়া যাবে, তখন ইচ্ছে করেই কাজের গতি কমিয়ে দিবে। আরকটা বিষয় হলো স্পিড-মানি নিয়েও যদি কাজ না করে তাহলে তো কিছু করার থাকেনা কারণ এখানে জবাবদিহিতার সুযোগ থাকেনা। সবচেয়ে বড় কথা স্পিড-মানির সুযোগ আরও স্পিড মানির সু্যোগ বাড়িয়ে দেয়। এবং একসময় এই স্পিড-মানি দিয়ে স্পিডে কাজ উদ্ধার করা যায় না।
কোন দেশে গণতন্ত্র দুর্বল হলেও সেখানে দুর্নীতি বাড়তে পারে। কারণ যেহেতু সরকারকে ভোটের জন্য জনগণের মুখোমুখি হতে হয় না তাই সরকার তাদের বাহিনী (সরকারী কর্মচারী) এর উপরই বেশি নির্ভর করতে হয় এবং সরকার জনকল্যাণেও এতোটা মনোযোগী হয় না। সেকারণে দুর্নীতির ব্যাপকতা বৃদ্ধি পায়। কিন্তু বিশ্বে এমন উদাহরণও আছে যেখানে গণতণত্রে দুর্বল থাকা স্বত্বেও দুর্নীতি বাড়েনি বরঞ্চ কমেছে। একসময়ের সিঙ্গাপুরকে অনেকে উদাহরণ হিসেবে টানে।
দুর্নীতি হলে উন্নয়নে কী সমস্যা?
যদিও কঠিন নিয়ম-কানুনের বেড়াজালে থাকা একটা দেশের জন্য এই দুর্নীতি ‘গ্রিজ’ হিসেবে কাজ করে তাহলেতো দুর্নীতি উন্নয়নে বাধা হওয়ার কথা না। বস্তুত অনেক দেশে উন্নয়নের প্রাক্কালে দুর্নীতি বাড়তেও দেখা গেছে। তাই অনেকে এই যুক্তি সামনে আনেন। কিন্তু বিভিন্ন দেশের অভিজ্ঞতায় দেখা গেছে যে শুরুতে দুর্নীতি ও উন্নয়ন পাশাপাশি চললেও, দীর্ঘমেয়াদে দুর্নীতির কারণে উন্নয়ন বাধাগ্রস্ত হয়ে থাকে। কারণ প্রথমত, দুর্নীতির ব্যাপকতা বিনিয়োগকে ব্যাপকভাবে নিরুৎসাহী করে । আর এর ফলে বিনিয়োগ কমে যায় বিশেষকরে উৎপাদনশীল খাতে থেকে বিনিয়োগ অপেক্ষাকৃত কম উৎপাদনশীল খাতে চলে যায়। যেহেতু উন্নয়নের মূল চালিকাশক্তি হলো বিনিয়োগ, ফলে বিনিয়োগের অভাবে উন্নয়ন বাধাগ্রস্ত হয়।
দ্বিতীয়ত, সরকারের আয়ের রাস্তাও দুর্বল হতে থাকে। উদাহরণস্বরূপ বলা যায়, সরকারী কর ও শুল্ক আদায় প্রতিষ্ঠান যদি দুর্নীতিগ্রস্ত হয় তাহলে সরকারের পক্ষে আয় বাড়ানো অনেক কঠিন হয় পড়ে। আর সরকার আয় করতে না পারলে সরকার জনকল্যাণমুখী কার্যক্রম করতে পারেনা । অন্যদিকে সরকার তার আয় বৃদ্ধির জন্য সহজ রাস্তা খোঁজে।এর ফলে শিক্ষা, স্বাস্থ্য , প্রয়োজনীয় অবকাঠামো উন্নয়ন বাধাগ্রস্ত হতে পারে। বিদেশ থেকে ধার করে সরকারগুলো অনেক সময় সে শুণ্যতা পুরণ করে থাকে। কিন্তু তা দীর্ঘমেয়াদে দেশকে অতিমাত্রায় ঋণগ্রস্ত করে বিপদে ফেলে দিতে পারে।
তৃতীয়ত, দুর্নীতিলব্ধ আয় যেহেতু প্রাকাশ্যে আনা যায় না, তাই এই অবৈধ আয় সে অর্থে বিনিয়োগে ব্যয় হয় না। ফলে এই অর্থ বিদেশে পাচার হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে। অনেকে মনে করেন এটা একটা বড় সমস্যা। কারণ দুর্নীতির টাকা দেশে থাকলে অন্ততপক্ষে দেশে বিনিয়োগ হতো এবং তা উন্নয়নে অবদান রাখতে পারতো।
চতুর্থত, যেহেতু বিনিয়োগ কমে যায় এবং সরকারকে যারা ঘুষ দিতে পারে অথবা যারা সরকারের আনুকল্য পায় তারাই অর্থনৈতিক কর্মকান্ডের বেশি সুযোগ পায়, তাই আয়-বৈষম্য দেখা দিতে পারে। আরে এই আয় আয়-বৈষম্য সমাজে অনেক অস্থিরতা তৈরিতে সহায়ক ভূমিকা পালন করতে পারে। তবে এটা মনে রাখতে হবে আয়-বৈষম্য বাড়া মানেই দুর্নীতি ব্যাপক হচ্ছে তা নয়। বিশ্বের অনেক দেশ আছে যেখানে আয়-বৈষম্য প্রকট কিন্তু দুর্নীতি বড় কোন বাধা নয়। এক্ষেত্রে যুক্ত্রাস্ত্রের কথা উদারহরণ হিসেবে আনা যায়।
দুর্নীতি নির্মুলে সমাধান কী?
দুর্নীতির প্রকৃতি ও ব্যাপকতা একেক দেশে একেক রকম। তাছাড়া এর কারণও ভিন্ন। তাই সকল দেশের জন্য কার্যকর এমন কোন ম্যাজিক সমাধান নেই। তবে কিছু জিনিস করা যায় যা দুর্নীতি সহনীয় পর্যায়ে নিয়ে আসতে পারে। অনেকে হয়তো দুর্নীতির জন্য সামাজিক অবক্ষয়কেই দায়ী করে করে থাকে। কিন্তু সামাজিক অবক্ষয় সঙ্গায়িত করা কঠিন , বা তা সঙ্গায়িত করা গেলেও এর সমাধান অত্যন্ত দীর্ঘমেয়াদি। সমাজবিজ্ঞানীরা এই নিয়ে আলোচনা করে থাকলেও অর্থনীতিবিদরা সেদিকে খুব বেশি আলোকপাত করে না। তবে দুর্নীতি কমাতে কিছু কাজ করা যেতে পারে।
যেহেতু কিছু অপ্রয়োজনীয় ও কঠোর নিয়ম-কানুনের উপস্থিতিই দুর্নীতিকে উস্কে দেয়, তাই যথাসম্ভব নিয়ম-কানুন সহজ করা বিশেষ করে ব্যবসা-বাণিজ্য সহজ করা গেলে দুর্নীতি কমে আসতে পারে। কারণ এতে দুর্নীতি করার সুযোগই কমে যায়। একইভাবে লাইসেন্সিং ও সরকারী সেবার ওয়ান-স্টপ সার্ভিস করলেও দুর্নীতি কমার সম্ভাবনা থাকে। কারণ তাতে কোথায় ফাইল আটকে আছে তা সস্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়। কিন্তু খেয়াল রাখতে হবে সেই ওয়ান-স্টপ সার্ভিস যাতে সহজে এবং বিভিন্ন যায়গায় পাওয়া যায়। অর্থাৎ প্রতিযোগিতা নিশ্চিত করতে হবে। নতুবা হিতে বিপরীত হতে পারে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, যদি পাসপোর্ট শুধু এক জায়গায় করা যায় বা লাইসেন্স শুধু এক জায়গায়ই পাওয়া যায়, তাহলে দুর্নীতির সুযোগ বেড়ে যায়। সার্ভিস সহজলভ্য হলে জনগণ যেখানে পেতে সহজ হবে সেখানেই যাবে এবং এর মাধ্যমে প্রতিযোগিতাও তৈরি হবে। তাছাড়া অর্থনৈতিক কর্মকান্ড বিষয়ক ক্ষমতার বিকেন্দ্রীকরণেও সুফল পাওয়া যেতে পারে।
একটা প্রচলিত ধারণা আছে যে সরকারী কর্মচারীদের বেতন-সুবিধাদি বাড়ালে দুর্নীতি কমে। কিন্তু মজার বিষয় হচ্ছে সিঙ্গাপুর ও হংকং ছাড়া এই পদ্ধতিতে সুফল পাওয়ার খুব বেশি উদাহরণ পাওয়া যায় না। বরঞ্চ সম্প্রতি এক গবেষণায় দেখা গেছে আফ্রিকার একটি দেশে সরকারী কর্মচারীদের বেতন বাড়ানো পরে দুর্নীতি আরো বেড়ে গেছে। কারণ তারা নিজেদেরকে আগের চেয়ে বেশি মূল্যবান মনে করছে, তাই ঘুষের রেটও বাড়িয়ে দিয়েছে, যদিও তাতে মোট অভিযোগের সংখ্যা অনেক ক্ষেত্রে কমেছে। তাই পুরষ্কারের পাশাপাশি ব্যতয় ঘটলে শাস্তির ব্যবস্থা না করতে পারলে, শুধু বেতন বৃদ্ধি দুর্নীতি না কমিয়ে উল্টো বাড়িয়ে দিতে পারে।
যদিও বেশির ভাগ সময় ঘুষদাতা ও ঘুষ গ্রহীতার মধ্যে শুধু ঘুষগ্রহীতাই আর্থিকভাবে লাভবান হয়ে থাকে কিন্তু অনেক সময় দুইজনের লাভবান হতে পারে। যেমনঃ শুল্ক ফাঁকি দিলে ঘুষদাতা ও গ্রহীতা দুইজনের জন্যই লাভজনক। আর এইসব ক্ষেত্রে দুর্নীতি বাগে আনা খুবই কঠিন। এই কারণে চাকরির বাজারে দুর্নীতি ঠেকানো খুব কঠিন। কিন্ত বিভিন্ন দেশের অভিজ্ঞতা থেকে দেখা যায় যে, বিষয়টা আশ্চর্যজনক হলেও ঘুষদাতাকে বিশাল জরিমানা করলে বা শাস্তির ব্যবস্থা করলে তা বেশি কার্যকরী হয়।
সর্বোপরি একটা গণতান্ত্রিক পরিবেশ নিশ্চিত করা ছাড়া দুর্নীতি কমানো প্রায় অসম্ভব । আর চুনোপুটির পরিবর্তে রাঘব-বোয়াল না ধরতে পারলে সরকারের আন্তরিকতা নিয়ে প্রশ্ন থাকবে । আর এটা দুর্নীতিবাজদের একটা ভুল বার্তা দিবে। অর্থাৎ তাদেরকে আরও উৎসাহিত করবে। আর সেক্ষেত্রে দুর্নীতি কমানো কখনও সম্ভব হবে না।
বিঃদ্রঃ ইউনিভার্সিটি অব ক্যালিফোর্নিয়া, বার্কলির অর্থনীতির অধ্যাপক দুর্নীতি বিষয়ক একটি গবেষণাপত্র লেখেন তার আলোকেই এই লেখা। তবে এখানে অন্যান্য উৎস ও আমার নিজের পিএইচডি গবেষনার কিছু অংশও প্রতিফলিত হয়েছে। আর এই লেখায় মূল বিষয় ‘দুর্নীতি’, কোন দেশ না জাতি নয়।
July 13, 2020
In the last two weeks, Bangladesh has witnessed a continuous decline in the COVID-19 test numbers. Several reasons are put forth for this decline. The imposition of the testing fee is one of them. Even though there is no study on how much that testing number decline is due to the imposition fees, various case studies and newspaper reports suggest that a 30-50% reductions of tests can be attributed to the newly imposed fees and remaining for other problems—flood, scarcity of testing kits, lack of motivation from the patient side to participate in testing. Whatever the reason it is very alarming given that not early testing can increase the chances of survival of the infected, it can also significantly reduce the chance of infecting others. Pathogen’s ability to transmit from one person to another is often expressed with basic reproduction number—infectiousness of the disease, Ro. The estimated Ro for Bangladesh is 1.47 (as of July 10th). If we assume that 30% of the reduction of the tests are due to higher fees (given that poverty has increased drastically due to income shocks, it can even go up to 50%), then there would be about 210 underestimation of cases daily only due to higher fees which will result in more than 6000 cases per month (on an average). If we multiply this number with the infectiousness, then these people would infect more than 9000 additional people in just one months. Even if we consider the effective reproduction number ---infection at a point in time—which is around 1, then 6000 more people will be infected just due to an increase in fees. With the basic reproduction rates and more than 9000 additional avertible infections, 118 lives can be saved in only one month. Now, if we multiply these numbers with Value Statistical Life—a statistical or economic way of valuing life based on implied behavior of the labor—then the additional benefit of saving those lives would be around 485 crores.
Conducting an additional 31,000 (5 times than the 6000+ cases) tests in one-month govt would have to spend only 11 crores more in a month. Therefore, the benefit of that additional testing far outweighs the costs; in fact, the benefit-cost ratio –a benefit for per taka investment--is greater than 44, which is most likely to be significantly higher than the BCR of many of our mega-projects. In a very narrow economic sense, if we consider only the lives of people under age 60 is only valuable, then the BCR becomes 27, which is also substantial. All lives are invaluable; however, even if someone is obsessed with an economic benefit, this number strikingly suggests that imposing fees on the tests that discourage poor people to go for testing does not make sense in an economic sense. If we use the effective reproduction number to estimate potential additional infections, then BCR ratio declines; however, then the BCR becomes 18 (if productive people life is regarded valuable) and 30 (if all peoples’ lives are valued equally).
Another estimation often economists use to understand the project's value is how much income potential will be missed if a project is not adopted. Here, productivity plays a significant role. For instance, saving a child’s or working-age individual’s life is more valuable than the lives of older people. Simply put, it gives an idea of whether having a project has any economic sense for a country (i.e., whether it is worthwhile). Using this method, I find that BCR is 4.10 if death averted number is estimated from the Ro, and 2.80 if that is estimated from the Rt (effective reproduction number). Both methods posit that even if policymakers think it is a business project, still, they should allow free testing for the poor segment of the population.
Death of a family member to a family is not just a loss in income potential, but also it is an invaluable loss in terms of the social and mental infliction of that family. Those losses are invaluable, and so the actual benefit of saving people’s lives definitely much more than the economic benefits mentioned here. If those numbers are considered, then the actual benefit would be hundreds or thousands times higher.
It is worth mentioning that all these estimations require some assumptions to be made—the countries' growth potential, how we value future benefits, etc. In estimating figures mentioned here, standards assumptions are made. Even with some sensitivity analysis—re-estimating BCR with various changes in assumptions--the results remain robust.
Therefore, the imposition of a fee on COVID-19 testing, especially those who are poor, is inhumane and unjustifiable in terms of economic benefit.
May 1, 2020
Researchers around the world have been flabbergasted by the extent and pace of Covid-19 spread. Even strong healthcare systems of the western world have been proven to be not 'strong enough' to fight Covid-19, let alone what that means for the healthcare system of developing countries like Bangladesh which has been in complete disarray from the beginning. Scientists of all fields are trying to learn and possibly contribute to bring some new insights and fill the vacuum of knowledge which has been impressive so far. This combined effort is noteworthy, but we need to do more.
Projection modelers are playing a pivotal role in helping the policymakers by providing information as to what is to expect so that they can be better prepared. A plethora of models for projections are available that are giving large variations in projected numbers of cases and deaths--this is one of the core features of the modeling, and so not necessarily bad.
While I saw projections are made and used for the western world, for Bangladesh, unfortunately, no such model was seen until the end of April (though I have been learning and doing it since the first week of April--granted, it got unnoticed). Therefore, I thought it would be a good idea to use my existing econometrics knowledge to do some projection. But jumping into this endeavor, I realized that I need to learn more. So I delved in. Based on my reading of various sources that are carrying out projection on Covid-19 cases, it turns out that all models have their strengths and weaknesses but it is quite expected given that the world is still learning. Since a lot of uncertainties and puzzles involved with Covid-19, it is important to bring all dimensions pertaining to this to see various possibilities. After going through various projection modeling, it appears that they can be classified broadly into two types:
This approach is incredibly useful when we don't have enough data. The famous one is the classical epidemiological model: Susceptible, Infected, and Removed (SIR). More sophisticated versions are also available such as SEIR (includes exposed), SEIQR (includes quarantined). While these models are extremely useful, they usually overestimate the actual cases. That is why when some researchers of Imperial College did this type of modeling, they had to face a huge backlash. We have to keep in mind that they had to project without data, and their projection can be treated as the possible worst cases that could have happened without any government response--so, it is definitely useful. Of late, other researchers have also come forward to use the same model but they offer estimations of parameters with the actual data. Therefore, we can still use this model as a benchmark. In addition, what would happen if we release or lift lockdown can also be seen using simulation.
Matlab codes and packages are available which can easily be replicated for any country ( or cities). I know some R packages can also easily do this type of analysis. However, if one is good at programming and writing one's own codes, one should be able to implement it in any software he/she likes. I have also seen some excel macro to implement the SIR model. Please make sure what you are doing since you can running codes keeping yourself in the Blackbox.
a) Time series model: Economists have been doing forecasting using time series models for decades for various economic phenomena. Similar tools can be equally applied for projecting Covid-19 cases. Interestingly, the projection I made using time series models (on April 20), turns to be most accurate for Bangladesh so far. So there is no way to under-estimate these models. Using non-linear least-square estimates, and curve-fitting tools, several modeling approaches can be used: exponential, logistics, Gompertz distribution, ARIMA, exponential smoothing, and of course standard regression (say quadratic, cubic) with trends. So far, non-linear least square models specifically model with Gomperz distributional assumption is performing excellently in forecasting the cases for Bangladesh, where the ARIMA type model is providing dismal projection (so I scrapped it).
b) Machine leaning/Predictive analytics tools: Using python package fbprophet, the projection can be made easily. Both R and Python packages are available to run projections. This package is written by the Facebook analytics team, so it is pretty robust. However, so far it is over-estimating the actual cases, especially for Bangladesh, but with relaxed lockdown, this projection can be right. I see some ML gigs are also writing codes with various algorithms. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm seems to be very popular in forecasting--a paper published in the Bulletin of WHO used this algorithm. In addition, an algorithm that can capture logistic type patterns (say Hill function) turns out also to be useful. To implement a predictive analytics tool, one will need to be comfortable with running a high-level language (say R, Python, Matlab); Stata/SPSS/Eviews or similar package is not suitable for this kind of activity. Certainly, if someone is an expert user of any programming, he/she can easily write codes and run the model he/she likes.
Since scientists are still learning, it is a good idea to use various projection models and provide various scenarios under various modeling frameworks. We need a model that can capture as many dimensions as possible--ideally a combination of theoretical and empirical characteristics. Clearly, finding such a model is difficult, if not impossible, and this is particularly true for Covid-19. Therefore, a combined effort of various levels of expertise from epidemiologists, economists, machine learning experts, mathematicians, engineers, GIS experts, and other relevant experts can enrich the projection for Covid-19 cases and deaths.
Disclaimer: "All models are wrong; some are useful"
(This is a condensed and a draft version. A detailed and final version is forthcoming)