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आर्थिक सटीकता में सुधार के लिए नई जीडीपी डेटा श्रृंखला

स्रोत:द हिंदू ↗

क्यों मायने रखता है

सटीक GDP और राष्ट्रीय आय लेखांकन आर्थिक नीति निर्माण, राजकोषीय लक्ष्यीकरण और सॉवरेन क्रेडिट रेटिंग का आधार होते हैं। GDP गणना में पिछला बड़ा बदलाव (आधार वर्ष 2011-12) स्पष्ट रूप से UPSC मुख्य परीक्षा (2021) में पूछा गया था। यह आगामी सांख्यिकीय बदलाव भारत की विशाल अनौपचारिक अर्थव्यवस्था के मापन, मुद्रास्फीति समायोजन (डबल डिफ्लेशन) और कॉर्पोरेट क्षेत्र के डेटा की गुणवत्ता से संबंधित लंबे समय से चली आ रही आलोचनाओं को सीधे संबोधित करता है, जिससे यह प्रारंभिक परीक्षा (कार्यप्रणाली अवधारणाएं) और मुख्य परीक्षा (आर्थिक संरचनात्मक वास्तविकताएं) दोनों के लिए एक अत्यधिक संभावित विषय बन जाता है।

सारांश

भारत एक नई राष्ट्रीय लेखा डेटा श्रृंखला तैयार कर रहा है जो सकल घरेलू उत्पाद (GDP) और सकल मूल्य वर्धित (GVA) के अनुमान के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली में महत्वपूर्ण सुधार करती है। ये संशोधन असंगठित क्षेत्र में पुराने दशकों के बहिर्वेशन (decadal extrapolations) को ASUSE और PLFS के वार्षिक आंकड़ों से बदलकर पिछले सांख्यिकीय कमियों (blindspots) को दूर करते हैं। निजी कॉर्पोरेट क्षेत्र की गणनाओं को GST डेटाबेस और गतिविधि-वार राजस्व हिस्सेदारी मैपिंग का उपयोग करके परिष्कृत किया जा रहा है। अन्य महत्वपूर्ण सुधारों में कीमतों में बदलाव को समायोजित करने के लिए डबल-डिफ्लेटर (double-deflator) पद्धति का व्यापक अनुप्रयोग, MCA के माध्यम से NBFC की वास्तविक वित्तीय रिपोर्टिंग का एकीकरण, बेहतर कृषि ट्रैकिंग और सार्वजनिक क्षेत्र की आवास सेवाओं का बेहतर समावेश शामिल है। इन बदलावों का उद्देश्य भारतीय अर्थव्यवस्था की संरचनात्मक वास्तविकताओं को कहीं अधिक सटीकता के साथ प्रतिबिंबित करना है।

मुख्य बिंदु

  • भारत की आगामी GDP डेटा श्रृंखला में सकल मूल्य वर्धन (GVA) और GDP की अधिक सटीक गणना करने के लिए कार्यप्रणाली (methodology) में महत्वपूर्ण सुधार पेश किए गए हैं।
  • असंगठित/घरेलू क्षेत्र: दशकीय बहिर्वेशन (Decadal extrapolation) के स्थान पर अब अनिगमित क्षेत्र के उद्यमों के वार्षिक सर्वेक्षण (ASUSE) और आवधिक श्रम बल सर्वेक्षण (PLFS) से प्राप्त वार्षिक संकेतकों का उपयोग किया जा रहा है।
  • निजी कॉर्पोरेट क्षेत्र: व्यापक उद्योग वर्गीकरण के बजाय गतिविधि-वार राजस्व हिस्सेदारी का उपयोग करके GVA गणना को परिष्कृत किया गया है, जबकि सक्रिय कंपनियों को ट्रैक करने और क्षेत्रीय उत्पादन का अनुमान लगाने के लिए GST डेटा का उपयोग किया जाएगा।
  • अतिरिक्त सुधारों में डबल-डिफ्लेटर पद्धति का व्यापक अनुप्रयोग, NBFCs के लिए वास्तविक MCA वित्तीय डेटा का उपयोग और बैंकिंग गतिविधियों के लिए RBI के आंकड़ों को शामिल करना शामिल है।

महत्वपूर्ण शब्द

सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI)

भारत की प्रमुख सांख्यिकीय गतिविधियों के लिए नोडल मंत्रालय। यह National Statistical Office (NSO) की देखरेख करता है, जो GDP, CPI और Index of Industrial Production (IIP) जैसे महत्वपूर्ण व्यापक आर्थिक संकेतकों की गणना करता है।

UPSC context

GS-III (अर्थव्यवस्था); राष्ट्रीय आय लेखांकन और सांख्यिकीय शासन के लिए संस्थागत ढांचे के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source
वस्तु एवं सेवा कर (GST)

एक व्यापक गंतव्य-आधारित अप्रत्यक्ष कर। राष्ट्रीय लेखा में, इसका डेटाबेस क्षेत्रीय राजस्व हिस्सेदारी को ट्रैक करने और सटीक GVA मैपिंग के लिए सक्रिय निजी निगमों की पहचान करने हेतु रियल-टाइम प्रशासनिक डेटा प्रदान करता है।

UPSC context

GS-III (राजकोषीय नीति); मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा की विश्वसनीयता में सुधार के लिए डिजिटल टैक्स डेटा के एकीकरण का परीक्षण करता है।

Source
गैर-निगमित क्षेत्र के उद्यमों का वार्षिक सर्वेक्षण (ASUSE)

MoSPI का एक वार्षिक सर्वेक्षण जो गैर-निगमित (unincorporated), गैर-कृषि उद्यमों के आर्थिक प्रदर्शन को मापता है। यह GDP में अनौपचारिक क्षेत्र के योगदान पर वास्तविक, वार्षिक डेटा प्रदान करने के लिए पुराने दशकीय अनुमानों (decadal extrapolations) का स्थान लेता है।

UPSC context

GS-III (अनौपचारिक क्षेत्र); विकास में असंगठित क्षेत्र की भूमिका के विश्लेषण और साक्ष्य-आधारित नीति निर्माण के लिए महत्वपूर्ण।

Source
डबल-डिफ्लेटर पद्धति

एक सांख्यिकीय पद्धति जिसमें आउटपुट और इनपुट कीमतों को विशिष्ट मूल्य सूचकांकों द्वारा अलग-अलग डिफ्लेट (deflate) किया जाता है। यह तब GVA विरूपण को रोकता है जब कच्चे माल की लागत में होने वाले उतार-चढ़ाव अंतिम उत्पाद की कीमतों से भिन्न होते हैं।

UPSC context

GS-III (वृद्धि और मापन); तकनीकी सुधारों और वैश्विक राष्ट्रीय लेखा मानकों के साथ संरेखण की समझ का परीक्षण करता है।

Source
कॉर्पोरेट कार्य मंत्रालय (MCA)

भारत के कॉर्पोरेट क्षेत्र को विनियमित करने वाला सरकारी निकाय। इसका MCA-21 डेटाबेस संगठित निजी कंपनियों के सकल मूल्य वर्धन (GVA) के अनुमान के लिए प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में कार्य करता है।

UPSC context

GS-III (आर्थिक विकास); राष्ट्रीय लेखा के लिए कॉर्पोरेट गतिविधियों को दर्ज करने हेतु उपयोग किए जाने वाले प्रशासनिक डेटासेट की जागरूकता का परीक्षण करता है।

Source
आवधिक श्रम बल सर्वेक्षण (PLFS)

NSO द्वारा किया जाने वाला एक वार्षिक सर्वेक्षण जो श्रम बाजार संकेतक प्रदान करता है। इसका उपयोग नई GDP श्रृंखला में घरेलू और अनौपचारिक क्षेत्र के आउटपुट का अनुमान लगाने के लिए पुराने प्रॉक्सी (outdated proxies) को बदलने के लिए किया जाता है।

UPSC context

GS-III (रोज़गार); राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था में क्षेत्रवार योगदान की गणना के लिए श्रम डेटा के उपयोग का परीक्षण करता है।

Source
भारतीय रिजर्व बैंक (RBI)

भारत का केंद्रीय बैंक और वित्तीय नियामक। GDP गणना में, यह वित्तीय सेवा क्षेत्र का सटीक अनुमान सुनिश्चित करने के लिए NBFCs और अन्य विनियमित संस्थाओं की वास्तविक वित्तीय रिपोर्टिंग प्रदान करता है।

UPSC context

GS-III (वित्तीय क्षेत्र); समष्टि आर्थिक स्थिरता के लिए सूक्ष्म डेटा (granular data) प्रदान करने में नियामकों की भूमिका का परीक्षण करता है।

Source

प्रारंभिक ट्रैप

डबल-डिफ्लेटर पद्धति की शुरुआत गणितीय रूप से भारत की आधिकारिक GDP विकास दर में वृद्धि सुनिश्चित करती है।

यह वास्तव में अति-आकलन (overestimation) को रोकता है। इनपुट और आउटपुट कीमतों को अलग-अलग समायोजित करके, यह GDP को तब कृत्रिम रूप से बढ़ने से रोकता है जब मध्यवर्ती इनपुट कीमतें अंतिम आउटपुट कीमतों की तुलना में अधिक तेज़ी से गिरती हैं।

संबंधित अवधारणाएँ

Indian Economy - Macroeconomics

राष्ट्रीय आय लेखांकन में डबल-डिफ्लेशन विधि क्या है?

  • एकल अपस्फीति: रियल GVA प्राप्त करने के लिए नॉमिनल GVA (सकल उत्पादन माइनस मध्यवर्ती खपत) को डिफ्लेट करने हेतु एक ही मूल्य सूचकांक का उपयोग करता है।
  • डबल डिफ्लेशन: वास्तविक सकल मूल्य वर्धन (Real GVA) की गणना करने से पहले, सकल आउटपुट और मध्यवर्ती इनपुट को उनके संबंधित, अलग-अलग मूल्य सूचकांकों का उपयोग करके अलग-अलग अपस्फीत (deflate) करता है।
  • लाभ: कमोडिटी की कीमतों में उतार-चढ़ाव (shocks) के दौरान वास्तविक मूल्यवर्धन का सटीक आकलन करता है, जिससे कच्चे माल की लागत में भारी गिरावट होने पर विकास दर के अति-आकलन (overestimation) को रोका जा सके।
Indian Economy - Macroeconomics

सकल मूल्यवर्धन (GVA), जीडीपी (GDP) से किस प्रकार भिन्न है?

  • आपूर्ति बनाम मांग: GVA वस्तुओं और सेवाओं के आपूर्ति-पक्ष (उत्पादक के परिप्रेक्ष्य) के मूल्य को मापता है, जबकि GDP अर्थव्यवस्था के मांग/उपभोक्ता पक्ष को दर्शाता है।
  • सूत्र: GDP = बुनियादी मूल्यों पर GVA + उत्पाद कर - उत्पाद सब्सिडी। यह उत्पादक-स्तर के आउटपुट को अंतिम बाजार मूल्यों से जोड़ता है।

अंतर-विषय पैटर्न

  • डेटा एकीकरण के माध्यम से औपचारिकरण

    GDP गणना के लिए GSTN और MCA21 डेटाबेस का उपयोग यह दर्शाता है कि कैसे डिजिटल टैक्स और कॉर्पोरेट अनुपालन अवसंरचनाएं अब रियल-टाइम मैक्रोइकॉनॉमिक मापन आर्किटेक्चर के रूप में भी कार्य कर रही हैं।

  • अनौपचारिक क्षेत्र के लापता हिस्से का मापन

    पुराने पड़ चुके दशकीय प्रॉक्सी (decadal proxies) से वार्षिक PLFS और ASUSE सर्वेक्षणों की ओर बढ़ना, सीधे उन लंबे समय से चली आ रही शैक्षणिक आलोचनाओं का समाधान करता है जो आर्थिक झटकों (economic shocks) के बाद अनौपचारिक क्षेत्र (informal sector) के संकट को सटीक रूप से दर्ज करने में भारत की असमर्थता से संबंधित रही हैं।

2026 की प्रारंभिक परीक्षा (prelims) में नए डेटासेट (PLFS, ASUSE, MCA21) के साथ सिंगल बनाम डबल डिफ्लेशन (single vs double deflation) के बीच तुलना करने वाले एक बहु-कथनीय (multi-statement) प्रश्न की अपेक्षा करें।

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