2047 तक ‘विकसित भारत’ बनने का सपना तभी साकार हो सकता है जब हम अपने विकास लक्ष्यों की दिशा में प्रगति पर बारीकी से नज़र रखें और अंत में यह साबित कर सकें कि हमने उन्हें सफलतापूर्वक हासिल किया है। यह परिभाषित संकेतकों को मापने और उन्हें निष्पक्ष तरीके से प्रस्तुत करने की संस्थागत क्षमता पर निर्भर करता है। आधिकारिक आँकड़े, जिन्हें देश के विकास के बुनियादी ढाँचे का अभिन्न अंग माना जाता है, यह भूमिका निभाते हैं।
संयुक्त राष्ट्र ने माना है कि “आधिकारिक सांख्यिकी लोकतांत्रिक समाज की सूचना प्रणाली में एक अपरिहार्य तत्व है, जो सरकार, अर्थव्यवस्था और जनता को आर्थिक, जनसांख्यिकीय, सामाजिक और पर्यावरणीय स्थिति के बारे में डेटा प्रदान करती है।” हालांकि, यह तत्व सरकार के अधिकार क्षेत्र में काम करता है, जिससे इसका ढांचा और संरचना उस समय की सरकार की प्राथमिकताओं और धारणाओं पर बहुत अधिक निर्भर हो जाती है। क्या भारत की सांख्यिकी प्रणाली इन चुनौतियों का सामना कर सकती है?
आधिकारिक तौर पर आधारशिला डेटा संग्रहण स्वतंत्रता के तुरंत बाद जब देश ने योजनाबद्ध आर्थिक मार्ग चुना, तब इसकी नींव रखी गई थी। उससे पहले, दशकीय जनगणना, वाणिज्यिक व्यापार सांख्यिकी और अन्य प्रशासनिक रिपोर्ट डेटा का प्राथमिक स्रोत थे। सरकार के पूरे दिल से समर्थन और नियोजन प्रक्रिया के लिए आवश्यक डेटा ने यह सुनिश्चित किया कि भारत ने कई नवीन सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को अपनाया। वास्तव में, बहुत कम लोगों को याद होगा कि 1960 के दशक के मध्य में देश में आयात किए गए पहले मेनफ्रेम कंप्यूटरों में से एक सांख्यिकी मंत्रालय में स्थापित किया गया था!
भारतीय सांख्यिकी संस्थान से तकनीकी सहायता के कारण सांख्यिकीय नमूनाकरण का सफल कार्यान्वयन हुआ, जिसका परीक्षण तब तक नहीं किया गया था। इसे विश्व स्तर पर व्यापक रूप से मान्यता मिली और इसने राष्ट्रीय सांख्यिकीय ढांचे की आधारशिला बनाई। इसे कृषि, पशुधन, विनिर्माण, उद्यम और अन्य को कवर करने वाली जनगणनाओं के साथ पूरक बनाया गया। रोजगार कार्यालयों के माध्यम से श्रम बाजार की जानकारी जैसी वैधानिक और प्रशासनिक रिपोर्टिंग ने भी डेटाबेस को मजबूत किया।
हालांकि, सदी के अंत तक, डेटा संग्रह और प्रसंस्करण के लिए पारंपरिक तरीकों पर अत्यधिक निर्भरता और समय पर डेटा तैयार करने में विफलता के कारण सांख्यिकीय प्रणाली में लगातार गिरावट आई। नियोजन प्रक्रिया की जरूरतों से परे समय पर डेटा की आवश्यकता गैर-सरकारी उपयोगकर्ताओं के साथ भी महसूस की गई।
इसके साथ ही वैश्विक जांच भी हुई आर्थिक डेटा पूर्वी एशियाई संकट के बाद। सांख्यिकी प्रणाली इंटरनेट और सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) के प्रसार और अर्थव्यवस्था और समाज की बढ़ती जटिलता और आकार जैसी नई चुनौतियों के अनुकूल होने में भी विफल रही। संक्षेप में, आधुनिकीकरण में विफलता।
सरकार द्वारा सुधारात्मक कदमों की पहचान करने और सुझाव देने के लिए एक उल्लेखनीय प्रयास डॉ. आर. रंगराजन के नेतृत्व में एक राष्ट्रीय सांख्यिकी आयोग की नियुक्ति करना था। हालाँकि, इस आयोग की सिफारिशें सभी समस्याओं का समाधान नहीं कर सकीं, क्योंकि डिजिटलीकरण और डेटा विस्फोट ने आपूर्ति और मांग के माहौल को नए तरीकों से बदल दिया, जिसकी आयोग ने कल्पना भी नहीं की थी।
आज की आधिकारिक सांख्यिकीय प्रणाली अतीत से काफी भिन्न वातावरण में कार्य करती है, जिससे स्थापित प्रक्रियाओं के कई भाग अप्रचलित हो गए हैं।
आधिकारिक डेटा में अब सरकार के अलावा कई हितधारक शामिल हैं, जिनमें व्यवसाय, शिक्षा, आम जनता, मीडिया और अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियाँ शामिल हैं। सतत विकास लक्ष्यों का पालन करने के लिए भी कई विषयों को कवर करने वाले डेटासेट की निगरानी की आवश्यकता होती है।
इससे इसका दायरा बढ़ गया है आधिकारिक डेटा और आयामों को व्यापक बनाकर इसमें न केवल आर्थिक इकाइयों की मात्रात्मक जानकारी, बल्कि स्थानिक और गुणात्मक पहलुओं को भी शामिल किया गया।
दुर्भाग्य से, अब हमारे सामने ऐसी स्थिति है जहाँ भारतीय विकास के आंकड़े संदेह के घेरे में हैं, जिससे भारतीय आधिकारिक सांख्यिकी के उपयोगकर्ताओं में असंतोष बढ़ रहा है। व्यवस्था को पुनः दिशा देने के लिए ठोस प्रयास करने के बजाय, जनसंख्या जनगणना, राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण, आर्थिक संकेतकों के आधार वर्षों में संशोधन आदि जैसे व्यवस्था के प्रमुख तत्वों की उपेक्षा और धीमी गति से क्षरण हो रहा है।
स्थापित प्रक्रियाओं के आधार पर स्वतंत्र वस्तुनिष्ठ डेटा तैयार करने के बजाय, पूरी तरह से अपारदर्शी मेटाडेटा वाले ‘डैशबोर्ड’ के रूप में पोर्टल के माध्यम से तैयार किए गए डेटा पर अधिक निर्भरता है। इसका मतलब यह भी है कि डेटा एकत्र करने का केंद्रीकरण हो गया है, जिससे राज्य सरकारों की अपने अधिकार क्षेत्र के तहत विषयों को ट्रैक करने की जिम्मेदारी की अनदेखी हो रही है, जिससे राज्यों की सांख्यिकीय क्षमता और भी कम हो रही है। ऐसी प्रक्रियाओं के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा में गोपनीयता के मुद्दों को लेकर चिंताएँ बढ़ रही हैं।
हाल ही में श्रम मंत्रालय द्वारा अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन और मानव विकास संस्थान द्वारा आधिकारिक सर्वेक्षणों के डेटा का उपयोग करके तैयार की गई भारत रोजगार रिपोर्ट 2024 की आलोचना इसका एक उदाहरण है। ऐसे उदाहरण स्वतंत्र विश्लेषण को हतोत्साहित कर सकते हैं।
हमने यह भी देखा है कि जब वैश्विक सूचकांक अनुकूल होते हैं तो सरकारी एजेंसियां उनका व्यापक प्रचार करती हैं, भले ही उनके पास बहुत कमजोर डेटा समर्थन हो।
दूसरी ओर, सरकार के अपने सर्वेक्षणों के परिणामों की आलोचना तब की जाती है जब वे आधिकारिक दावों के साथ विरोधाभास में होते हैं। डेटा के प्रति सरकार की संवेदनशीलता एक नया आयाम है जो डेटा के कई स्रोतों के लाभों को नकारता है जो वास्तव में आधिकारिक डेटा को क्रॉस-वैलिडेट करने में मदद कर सकते हैं।
संघीय ढांचे के भीतर केंद्रीय एजेंसियों द्वारा आधिकारिक डेटा को मजबूत करने में रुचि की कमी राज्यों को अधिक गंभीर तरीकों से प्रभावित करती है। उदाहरण के लिए, सकल राज्य घरेलू उत्पाद (जीएसडीपी) राज्यों को केंद्रीय निधियों के हस्तांतरण में उपयोग किया जाने वाला एक प्रमुख मीट्रिक है। वर्तमान पद्धति में जीएसडीपी अनुमान में राज्य-विशिष्ट डेटा के उपयोग के लिए बहुत कम जगह है।
ये विकास व्यवसाय और सामाजिक अंतःक्रियाओं के बढ़ते डिजिटलीकरण तथा मीडिया और शोधकर्ताओं की डेटा में बढ़ती रुचि की पृष्ठभूमि में हैं।
डेटा पत्रकारिता के उच्च मानक और शोधकर्ताओं द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले तीक्ष्ण डेटा विश्लेषण, डेटा के प्रति आधिकारिक उदासीनता के बिल्कुल विपरीत हैं। इन स्वतंत्र एजेंटों के पास आधिकारिक निष्कर्षों की रिपोर्टिंग के बजाय अंतर्निहित डेटा पर काम करने और व्यावहारिक निष्कर्ष निकालने की क्षमता है।
सांख्यिकीय प्रक्रियाओं की लेखापरीक्षा का अभाव एक और ऐसा क्षेत्र है जो जवाबदेही को प्रभावित करता है। हमारे पास राष्ट्रीय जनगणनाएँ और सर्वेक्षण हैं जिनमें भारी मात्रा में संसाधन खर्च हुए हैं, लेकिन बिना किसी पेशेवर औचित्य के, गुणवत्ता संबंधी मुद्दों के कारण कोई परिणाम नहीं निकला।
2047 तक विकसित राष्ट्र बनने के मार्ग पर वैश्विक मानकों को पूरा करने वाले सामाजिक-आर्थिक संकेतकों के रूप में मील के पत्थर की आवश्यकता है, जो पारदर्शी और सत्यापन योग्य पद्धतियों पर आधारित हों, जिनकी जांच और आलोचना की जा सके। राष्ट्रीय और वैश्विक स्तर पर डेटा में जनता का भरोसा बहाल करने के लिए ये कदम आवश्यक हैं। इसके लिए सांख्यिकीय क्षमता निर्माण और संस्थागत सुधारों में कई नई पहलों की आवश्यकता है। इनमें आधिकारिक डेटा के प्रबंधन के लिए संस्थागत संरचनाओं की समीक्षा करना शामिल है, जिससे डेटा की प्रधानता को बहाल करने के लिए सांख्यिकीय प्रणाली को अधिक स्वायत्तता मिलेगी। यह हाल के दिनों में यूके के सांख्यिकी में किए गए सुधारों की तर्ज पर हो सकता है।
भारत के आकार और विविधता का मतलब है कि उसे संसाधनों में आनुपातिक वृद्धि के साथ डेटा संग्रह के लिए अपने स्वयं के टेम्पलेट विकसित करने होंगे। डेटा एकत्र करने और प्रसार के लिए राज्यों की असमान क्षमता चिंता का विषय है, जिसके लिए अल्पावधि में केंद्रीय एजेंसियों को अधिक सक्रिय होने और राष्ट्रीय और उप-राष्ट्रीय डेटा तैयार करने की आवश्यकता है।
सांख्यिकी प्रणाली के कई हिस्सों के एकीकरण के लिए बेहतर मेटाडेटा प्रबंधन तकनीकों की भी आवश्यकता होती है, जिसके बिना डेटा साइलो में बहुत कम अंतर्संबंध होगा। डेटा तत्वों का गैर-मानकीकरण हमेशा से डेटा उपयोगकर्ताओं के लिए एक समस्या रही है। प्रशासनिक डेटा में ई-गवर्नेंस मानकों को स्थापित करने के प्रयासों के बावजूद, जमीनी स्तर पर सांख्यिकी प्रणाली को अभी भी इसके लाभ नहीं मिल पाए हैं। स्थानिक डेटा के एकीकरण और पहुँच के लिए लगभग दो दशकों के प्रयासों की भी यही कहानी है जहाँ सुरक्षा के मुद्दे भी शामिल हैं।
भारत की सांख्यिकी प्रणाली के सामने आने वाली चुनौतियों की तुलना कहीं और नहीं की जा सकती और अनुकरण करने के लिए मॉडल भी कम होंगे। जनसंख्या का आकार और आर्थिक गतिविधियों की अनौपचारिकता विकसित देशों के विपरीत यहाँ मापन के मुद्दों को जटिल बना देगी। लेकिन पारदर्शी और स्वायत्त संस्थाएँ ही इस प्रणाली की रक्षा कर सकती हैं।
विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए सुधारों का पहला सेट राष्ट्रीय सांख्यिकी के प्रभारी एक स्वतंत्र संस्थान का निर्माण करना है, जिसके पास सिलोस को तोड़ने की शक्तियाँ हों। ऐसी संस्था उन कार्यों की पहचान करने में मदद करेगी जो आर्थिक जनगणना, कृषि जनगणना आदि जैसे अपने प्रारंभिक उद्देश्यों से आगे निकल गए हैं, और प्रमुख व्यापक आर्थिक और सामाजिक संकेतकों के उत्पादन पर ध्यान केंद्रित करेंगे।
डेटा के नए आयामों और बढ़ती अर्थव्यवस्था को ध्यान में रखते हुए, डेटा की बहु-विषयक प्रकृति और इसके संचालन पर अधिक जोर देते हुए मानव संसाधन को बढ़ाया जाना चाहिए। अनुभव यह भी दर्शाता है कि राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र के ओपन डेटा पोर्टल, नीति आयोग के डेटा और एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म आदि जैसी पहलों को सिर्फ़ आईटी पहलों के बजाय सांख्यिकीय बुनियादी ढांचे का हिस्सा होना चाहिए।
यद्यपि अधिकांश सांख्यिकीय डेटाबेस शोधकर्ताओं को स्वतंत्र रूप से दिए जाते हैं तथा शोध संस्थानों के डेटा केंद्रों में उपलब्ध होते हैं, किन्तु विभिन्न योजनाओं के लिए आधिकारिक एजेंसियों द्वारा एकत्रित डेटा सार्वजनिक डोमेन में नहीं होते हैं।
गोपनीयता के लिए सुरक्षा उपायों के साथ इन्हें उपलब्ध कराना तथा उनका वस्तुनिष्ठ विश्लेषण, 2047 की ओर बढ़ते हुए विकासात्मक मील के पत्थरों को समझने में भी सहायक हो सकता है।
पीसी मोहनन राष्ट्रीय सांख्यिकी आयोग के पूर्व कार्यकारी अध्यक्ष हैं।