اورتمامکےلیےآڈٹآمدنیں جمع کرنے کی ایک خطرناک کوشش میں ایک خیال شکل اختیار کر رہا ہے۔ یہ خیال ان لوگوں پر ہزاروں آڈیٹرز کو چھوڑ دے گا جو اپنے ٹیکس کے فارم دائر کرنے میں کافی بھولے ہوئے ہیں۔ خیال یہ ہے کہ بہت سے لوگ یا تو کوئی ٹیکس نہیں دے رہے ہیں یا صفر ریٹرن فائل کر رہے ہیں جبکہ ان کے بینک اکاؤنٹس میں بڑی مقدار میں رقم کا بہاؤ دیکھا جا سکتا ہے۔ سطح پر، یہ آسان لگتا ہے: ان لوگوں کو روکیں اور ان سے پوچھیں کہ جب ان کے اکاؤنٹس میں بڑی مقدار میں رقم صاف طور پر جا رہی ہے اور وہ سال میں کئی بار بیرون ملک سفر کرتے ہیں اور ان کے پاس اثاثوں کا ایک وسیع ذخیرہ ہے، جائیداد سے لے کر گاڑیوں تک مہنگے اسمارٹ فونز تک، اور شاید، کون جانتا ہے، غیر ملکی پالتو جانور۔ سطح پر، خیال ٹھیک لگتا ہے۔ آخر کار، ان لوگوں کو پکڑنے میں کیا غلط ہے جو بڑی آمدنی کے باوجود صفر ریٹرن فائل کر رہے ہیں۔ سوائے اس کے کہ آڈٹ کو کام کرنا اتنا آسان نہیں ہے جتنا کہ پہلی نظر میں لگ سکتا ہے۔ یہ خاص خیال نیا نہیں ہے اور اس میں ایک سادہ خرابی ہے جو میرے کئی چارٹرڈ اکاؤنٹنٹس کے ساتھ گفتگو سے واضح ہو گئی ہے۔ ایف بی آر کے پاس اتنے زیادہ آڈٹ کرنے کی صلاحیت نہیں ہے، اور کوئی بھی آڈٹنگ فرم جو اپنی حیثیت کا مستحق ہے وہ اس منصوبے میں ان کے ساتھ کام کرنے کو تیار نہیں ہے کیونکہ تضاد مفادات ہے۔ ایک اخلاقی اکاؤنٹنگ یا آڈٹنگ فرم ایک ہی وقت میں ٹیکس اتھارٹی اور نجی کلائنٹس کے لیے کام نہیں کر سکتی۔ اور جو لوگ یہ کرنے کو تیار ہیں ان پر اس طرح کی ذمہ داری سونپنے کے قابل اعتماد نہیں ہونا چاہیے۔ مضبوط آڈٹ کے ذریعے ٹیکس چوری کو ختم کرنے کی کوشش دراصل کوئی بری بات نہیں ہے۔ لیکن یہ پاکستان میں آزمایا جا چکا ہے اور ایک حیرت ہے کہ اس خیال کی حمایت کرنے والوں نے اس تاریخ کا کتنا مطالعہ کیا ہے۔ اس طرح کی مشق کی تاثیر اسے مؤثر طریقے سے نشانہ بنانے کی صلاحیت پر بہت زیادہ منحصر ہے۔ قبل ازیں، ایف بی آر نے غیر شفاف معیارات کا استعمال کرتے ہوئے آڈٹ کے لیے کیسز کا انتخاب کیا، جس کے بعد عدالتی چیلنج کے بعد اس پر روک لگا دی گئی۔ لہذا 2013 میں، انہوں نے کمپیوٹرائزڈ ووٹنگ کے ذریعے جو وہ بے ترتیب انتخاب کہتے ہیں اسے شروع کیا۔ یہ پروگرام تین سال تک چلا اور اس میں ٹیکس دہندگان کے نمائندوں کی موجودگی میں بے ترتیب انتخاب کے ذریعے آڈٹ کے کیسز کا انتخاب کیا گیا۔ اس پروگرام نے تعمیل یا جمع آوری کو بہتر بنانے کے لحاظ سے زیادہ کچھ حاصل نہیں کیا۔ 2021 میں، محققین کے ایک چھوٹے گروپ نے اس پروگرام کے ذریعے پیدا ہونے والے ڈیٹا کا احتیاط سے مطالعہ کیا تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ اس کا فرموں کی ٹیکس کی تعمیل پر کیا اثر پڑا ہے۔ یہ پروگرام خاص طور پر فرموں اور افراد کے اداروں پر نشانہ بنایا گیا تھا، افراد پر نہیں، اور سیلز ٹیکس فائلنگ سے ان کے ڈیٹا کی بڑی مقدار جمع کی گئی۔ آڈٹ کو کام کرنا اتنا آسان نہیں ہے جتنا پہلی نظر میں لگتا ہے۔ "ہم یہ پاتے ہیں کہ خاطر خواہ رقم کی غیر ادا شدہ ذمہ داریوں کا پتہ لگانے کے باوجود آڈٹ رویے میں کوئی تبدیلی نہیں کرتا،" اس مطالعے کے مصنفین نے کہا۔ یہ کیسے ہو رہا تھا؟ اس پروگرام نے ڈیٹا کے بڑے ڈھیر پیدا کیے جس نے شناخت میں مدد کی، لیکن غیر مطابق رویے کو روکنے کے معاملے میں ناکام کیوں رہا؟ مصنفین کا کہنا ہے کہ جواب اتنا زیادہ معلومات کی مقدار میں نہیں ہے جو آڈٹ کے انتخاب کو بتاتی ہے، بلکہ اس معلومات کی نوعیت یا معیار میں اور اس کے ساتھ ساتھ، شناخت کے بعد جمع کرنے کی صلاحیت میں ہے۔ دونوں شعبوں میں، مصنفین نے پایا، سنگین کمزوریاں تھیں۔ زیادہ تر فرمیں اس سے کہیں نیچے کام کر رہی تھیں جسے وہ "رپورٹنگ کا غیر جانبدار نقطہ" کہتے ہیں، جس سے "پتہ لگانے کی امکانات" کو بڑھانے کا (جو ایک آڈٹ کرنا چاہیے) ان کے رویے پر بہت کم اثر پڑا۔ دوسرا، شناخت کے بعد بھی، فرموں پر پیش کی گئی رقم "فیصلے اور اپیل کے عمل کے تابع تھی"، جس کے بارے میں مصنفین کا کہنا ہے کہ یہ "ہیرا پھیری" ہے جس سے پتہ لگانے کو جمع کرنے میں تبدیل کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مطالعے میں پایا گیا کہ فرمیں عام طور پر پائی جانے والی ذمہ داریوں کا دو فیصد حل کرتی ہیں، باقی فیصلے میں چلے جاتے ہیں۔ دوسرا، انہوں نے پایا کہ کسی فرم کی حتمی فروخت کا حصہ اس کے مجموعی کاروبار میں جتنا زیادہ ہے، پتہ لگانے کا امکان اتنا ہی کم ہے۔ پہلا نتیجہ آڈٹ خود میں صلاحیت کی کمزوریوں سے متعلق ہے، ساتھ ہی وصولی کے طریقہ کار سے بھی، کمزوریاں جو موجود ہونی چاہئیں کیونکہ وہی چیز ٹیکس اتھارٹی کو شکاری بننے اور اپنی مقاصد کے لیے معیشت کو نقصان پہنچانے سے روکتی ہیں۔ دوسرا نتیجہ ہمیں بتاتا ہے کہ فرم کی سطح پر بھی، ریاست کے پاس کس قسم کی معلومات ہیں یہ اہم ہے نہ کہ معلومات کی محض مقدار یا مقدار۔ مثال کے طور پر، مطالعے میں پایا گیا ہے کہ کسی فرم اور اس کے آخری صارفین کے درمیان لین دین ٹیکس اتھارٹی سے چھپانے میں آسان تھے، جیسا کہ ملحق فرموں (مثال کے طور پر، ایک طویل مدتی تعلق میں ایک وینڈر اور سپلائر) کے درمیان لین دین تھے۔ لیکن بازو کی لمبائی والی فرموں کے درمیان لین دین سے زیادہ پائی جانے والی رقم ملی۔ اسے دیکھتے ہوئے تین چیزیں ذہن میں رکھنی چاہئیں۔ جس مطالعے کا حوالہ دیا جا رہا ہے وہ ایک دہائی سے زیادہ پہلے کیے گئے مشق سے ڈیٹا پر مبنی ہے، جس کی پھر 2008 سے 2018 تک چلنے والے ڈیٹا سے موازنہ کیا جاتا ہے۔ اس وقت اور اب کے درمیان بہت کچھ تبدیل ہو گیا ہے۔ مثال کے طور پر، ہمارے پاس اس وقت کے مقابلے میں بہت زیادہ معلومات دستیاب ہیں کیونکہ زیادہ ڈیٹابیسز ڈیجیٹائز اور مربوط ہو چکے ہیں۔ دوسرا، اس ڈیٹا کو چھانٹنے کے لیے آلات میں بھی نمایاں بہتری آئی ہے۔ تیسرا، آڈٹ پر مبنی وصولی کا موجودہ معاملہ افراد کو نشانہ بنا رہا ہے جبکہ مطالعہ نے فرموں کو دیکھا۔ معلومات کا کون سا حصہ پتہ لگانے کے مقاصد کے لیے مفید ہے، اور کیا اس طرح کے آڈٹ افراد کو کامیابی سے روک سکتے ہیں جہاں وہ فرموں کو روکنے میں ناکام رہے، یہ ابھی دیکھنا باقی ہے۔ اس دنیا کے درمیان فرق جس میں اس مطالعے نے دیکھا اور جس دنیا میں ایف بی آر اس وقت آگے بڑھنے کے لیے تیار ہو رہی ہے وہ قابل قدر ہے۔ لیکن ایف بی آر کیا بڑے پیمانے پر آڈٹ مشق کو وصولی میں کسی بہتری یا یہاں تک کہ چوری میں کمی میں تبدیل کر سکتا ہے، یہ بہت زیادہ اس معلومات کی نوعیت پر منحصر ہے جس پر وہ انحصار کر رہے ہیں، جس مؤثر طریقے سے چوری کا پتہ لگایا جا سکتا ہے، اور کتنی اچھی طرح سے اس شناخت کو وصولی میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ ماضی کا تجربہ اس بات پر یقین نہیں دلاتا کہ وہ ان رکاوٹوں کو عبور کر سکتے ہیں، لیکن چلیں دیکھتے ہیں۔ جس چیز کی اجازت نہیں ہونی چاہیے وہ حفاظتی تدابیر کو واپس کرنا ہے جو ٹیکس دہندگان کو ٹیکس اتھارٹی کی غیر منصفانہ کارروائی سے بچاتی ہیں۔