India's GDP Data Faces Scrutiny Amidst Methodological Discrepancies
An explained article delves into the ongoing debate and issues surrounding India's GDP calculation.
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त्वरित संशोधन
भारत ने 2015 में GDP की गणना के लिए एक नई कार्यप्रणाली अपनाई।
GDP गणना के लिए आधार वर्ष को 2004-05 से 2011-12 में स्थानांतरित कर दिया गया था।
नई श्रृंखला GDP at factor cost के बजाय Gross Value Added (GVA) at basic prices का उपयोग करती है।
नई कार्यप्रणाली में कॉर्पोरेट क्षेत्र के डेटा के लिए MCA-21 database का उपयोग किया जाता है।
GDP विकास दरों और industrial production और credit growth जैसे अन्य संकेतकों के बीच विसंगतियाँ मौजूद हैं।
विशेषज्ञ नई GDP श्रृंखला में अनौपचारिक क्षेत्र के प्रतिनिधित्व की सटीकता पर सवाल उठाते हैं।
पुरानी श्रृंखला की तुलना में नई श्रृंखला ने 2012-13 (6.7%), 2013-14 (6.9%), और 2014-15 (7.2%) के लिए उच्च GDP विकास दर दिखाई।
महत्वपूर्ण तिथियां
महत्वपूर्ण संख्याएं
दृश्य सामग्री
India's GDP Data: Evolution of Methodology & Scrutiny (2015-2030)
This timeline illustrates key milestones and changes in India's GDP data methodology and the increasing scrutiny it has faced, leading to recent reforms and future plans. It highlights the shift in base years and the efforts to enhance data accuracy.
भारत की सांख्यिकीय प्रणाली आजादी के बाद से लगातार विकसित हुई है, जिसमें NSO ने राष्ट्रीय खातों में केंद्रीय भूमिका निभाई है। 2015 में नई GDP श्रृंखला में बदलाव और उसके बाद की जांच से 2026 में महत्वपूर्ण सुधार हुए, जिसका उद्देश्य डेटा सटीकता और अंतर्राष्ट्रीय तुलनात्मकता में सुधार करना है।
- 2015GDP का आधार वर्ष 2011-12 में बदला गया; नई कार्यप्रणाली लागू की गई, जिससे शुरुआती जांच शुरू हुई।
- 2017-18घरेलू उपभोग व्यय सर्वेक्षण (HCES) का डेटा एकत्र किया गया लेकिन 2019 में जारी नहीं किया गया, जिससे डेटा में कमी आई।
- 2019केंद्रीय सांख्यिकी संगठन (CSO) और राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण संगठन (NSSO) का विलय करके राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) का गठन किया गया।
- Dec 2025अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष (IMF) ने भारत के GDP डेटा को 'C' ग्रेड पर रखा, कार्यप्रणाली संबंधी चिंताओं का हवाला देते हुए।
- Feb 2026सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI) ने 2022-23 को नए आधार वर्ष के रूप में एक नई GDP श्रृंखला जारी की, जिसने 2011-12 की जगह ली। डिफ्लेटरों की संख्या 180 से बढ़कर 600+ हो गई।
- 2025-26अनुमानित GDP विसंगतियां ₹4.9 लाख करोड़ तक पहुंच गईं, जिससे डेटा विश्वसनीयता की चुनौतियां उजागर हुईं।
- Dec 2026नई GDP कार्यप्रणाली (2022-23 आधार वर्ष) के लिए बैक सीरीज डेटा जारी होने की उम्मीद है।
- 2029-30भारत अद्यतन अंतर्राष्ट्रीय सांख्यिकीय मानक, SNA 2025 में संक्रमण करने की योजना बना रहा है।
Key Statistics: India's GDP Data Reforms & Challenges (March 2026)
This dashboard presents critical figures related to the recent reforms in India's GDP data methodology and the ongoing challenges, as highlighted by the Ministry of Statistics and Programme Implementation (MoSPI) and international bodies.
- पुराना GDP आधार वर्ष
- 2011-12
- नया GDP आधार वर्ष
- 2022-23
- उपयोग किए गए डिफ्लेटर (पुराने)
- 180
- उपयोग किए गए डिफ्लेटर (नए)
- 600+
- अनुमानित विसंगतियां (2025-26)
- ₹4.9 lakh crore
- IMF द्वारा GDP डेटा को ग्रेड
- 'C'
आर्थिक संरचना के पुराने प्रतिनिधित्व के कारण इस आधार वर्ष को फरवरी 2026 में बदल दिया गया था।
डिजिटल क्षेत्रों सहित वर्तमान आर्थिक संरचना को दर्शाने के लिए फरवरी 2026 में पेश किया गया।
डिफ्लेटरों की सीमित संख्या ने वास्तविक GDP गणना में अशुद्धियों में योगदान दिया, खासकर एकल-डिफ्लेटर विधि के साथ।
वास्तविक GDP गणना की सटीकता और सूक्ष्मता में सुधार के लिए नई GDP श्रृंखला (फरवरी 2026) में काफी वृद्धि की गई।
उत्पादन और व्यय विधियों के बीच उच्च विसंगतियां डेटा विश्वसनीयता और नीति निर्माण के बारे में चिंताएं बढ़ाती हैं।
दिसंबर 2025 में बनाए रखा गया, जो भारत के GDP डेटा की गुणवत्ता और कार्यप्रणाली पर अंतर्राष्ट्रीय चिंताओं को दर्शाता है।
मुख्य परीक्षा और साक्षात्कार फोकस
इसे ज़रूर पढ़ें!
India's GDP data has been under intense scrutiny since the 2015 methodological overhaul, which shifted the base year to 2011-12 and adopted Gross Value Added (GVA) at basic prices. This revision, while intended to align with international standards, has inadvertently introduced significant ambiguities regarding the actual pace of economic expansion. The divergence between official growth figures and other high-frequency indicators, such as Index of Industrial Production (IIP) and bank credit growth, raises legitimate concerns about data integrity.
A primary point of contention revolves around the reliance on the MCA-21 database for corporate sector data. Critics argue that this database may include a substantial number of shell companies or inactive firms, potentially inflating the reported corporate sector output. Furthermore, the methodology for estimating the informal sector, which constitutes a large portion of India's economy, remains opaque and relies heavily on proxy indicators, making it susceptible to inaccuracies. This lack of granular data for the unorganized sector can distort the overall economic picture.
The implications for policymaking are profound. If GDP figures are overstating growth, then fiscal and monetary authorities might be operating under a false premise, leading to suboptimal decisions. For instance, an inflated growth rate could lead to premature withdrawal of stimulus or an underestimation of unemployment challenges. Conversely, a more accurate assessment would enable targeted interventions and a realistic appraisal of economic health.
To restore confidence, the Ministry of Statistics and Programme Implementation (MoSPI) must enhance transparency in its data collection and computation methodologies. Releasing detailed technical notes, conducting independent audits, and engaging with expert committees can foster greater trust. Moreover, exploring alternative data sources and improving the capture of the informal economy through comprehensive surveys, rather than relying solely on proxies, becomes imperative. India's economic narrative depends on robust and credible statistics.
पृष्ठभूमि संदर्भ
वर्तमान प्रासंगिकता
मुख्य बातें
- •India's GDP calculation methodology was revised in 2015, shifting the base year to 2011-12.
- •The new method uses Gross Value Added (GVA) at basic prices instead of GDP at factor cost.
- •The MCA-21 database is now a key source for corporate sector data, expanding coverage.
- •Challenges persist in accurately representing the informal sector within the new GDP series.
- •Official GDP growth rates show discrepancies when compared to other economic indicators like industrial production and credit growth.
- •The reliability of India's economic data for policy decisions and investment is under scrutiny.
- •There is an ongoing debate among experts regarding the true growth rate of the Indian economy.
परीक्षा के दृष्टिकोण
GS Paper 3: Indian Economy - National Income Accounting and its challenges.
Prelims: Conceptual difference between GDP at Factor Cost vs Market Prices.
Mains: Critical evaluation of the reliability of economic indicators in policy making.
विस्तृत सारांश देखें
सारांश
The way India calculates its economic growth (GDP) changed a few years ago. Now, some experts believe the new method might be showing a faster growth rate than what's actually happening on the ground, causing confusion about the true health of our economy and making it harder to make good economic decisions.
2015 में, Central Statistics Office (CSO) ने भारत की कमाई (GDP) नापने का तरीका पूरी तरह बदल दिया। उन्होंने आधार वर्ष (base year) को 2004-05 से बदलकर 2011-12 कर दिया। अब सरकार 'GDP at Factor Cost' की जगह 'GVA at Basic Prices' और 'GDP at Market Prices' पर ज्यादा ध्यान देती है। इस नए तरीके में MCA-21 नाम के डेटाबेस का इस्तेमाल होता है, जिसमें 5,00,000 से ज्यादा कंपनियों की जानकारी होती है। पहले सिर्फ 2,500 कंपनियों के सैंपल से काम चलाया जाता था। लेकिन दिक्कत यह है कि जब सरकारी आंकड़े 7-8% की तरक्की दिखाते हैं, तो जमीन पर कंपनियों की कमाई और बैंकों से लिए जाने वाले लोन (credit growth) में वैसी तेजी नहीं दिखती।
जानकारों का कहना है कि बिना लाइसेंस वाली छोटी दुकानों और मजदूरों वाले 'informal sector' का डेटा सही से नहीं मिल पाता। भारत की 45% कमाई इसी सेक्टर से आती है, लेकिन सरकार मान लेती है कि जैसा बड़ी कंपनियां कर रही हैं, वैसा ही ये छोटे कामगार भी कर रहे होंगे। नोटबंदी और GST जैसे बड़े बदलावों के बाद यह अंदाजा गलत साबित हो सकता है। अब मांग उठ रही है कि National Statistical Office (NSO) नए सर्वे करे ताकि पता चले कि लोग असल में कितना खर्च कर रहे हैं। भारत के लिए यह इसलिए जरूरी है क्योंकि अगर डेटा गलत होगा, तो RBI और सरकार गलत फैसले ले सकते हैं। UPSC की तैयारी करने वालों के लिए यह GS Paper 3 (भारतीय अर्थव्यवस्था) का एक बहुत जरूरी हिस्सा है।
पृष्ठभूमि
नवीनतम घटनाक्रम
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. 2015 से भारत की GDP गणना पद्धति में हुए कौन से प्रमुख तथ्यात्मक बदलाव हैं जिन पर UPSC Prelims में सवाल आ सकते हैं, और मुझे किन सामान्य गलतियों से बचना चाहिए?
UPSC Prelims में अक्सर आर्थिक पद्धतियों में हुए विशिष्ट बदलावों पर सवाल पूछे जाते हैं। 2015 से भारत की GDP गणना पद्धति में हुए सबसे महत्वपूर्ण बदलाव ये हैं:
- •आधार वर्ष में बदलाव: 2004-05 से बदलकर 2011-12 किया गया।
- •मुख्य माप में बदलाव: 'GDP at Factor Cost' से बदलकर 'GVA at Basic Prices' और 'GDP at Market Prices' को अपनाया गया।
- •कॉर्पोरेट क्षेत्र के लिए डेटा स्रोत: RBI के 2,500 कंपनियों के नमूने पर आधारित अध्ययन से बदलकर MCA-21 डेटाबेस का उपयोग किया गया, जिसमें 5,00,000 से अधिक कंपनियां शामिल हैं।
- •अंतर्राष्ट्रीय मानक: System of National Accounts (SNA) 2008 को अपनाया गया।
परीक्षा युक्ति
आधार वर्ष (2004-05 से 2011-12) और 'Factor Cost' से 'Market Prices' (जिसमें अप्रत्यक्ष कर शामिल होते हैं और सब्सिडी हटाई जाती है) में बदलाव को याद रखें। UPSC आपको पुराने आधार वर्ष या पुराने माप से भ्रमित करने की कोशिश कर सकता है।
2. भारत ने 2015 में 'GDP at Factor Cost' से 'GVA at Basic Prices' और 'GDP at Market Prices' की ओर क्यों बदलाव किया, और इन अवधारणाओं में मौलिक अंतर क्या है?
भारत ने 2015 में 'GVA at Basic Prices' और 'GDP at Market Prices' को प्राथमिक माप के रूप में अपनाया, मुख्य रूप से अंतर्राष्ट्रीय मानकों, विशेष रूप से संयुक्त राष्ट्र System of National Accounts (SNA) 2008, के साथ तालमेल बिठाने के लिए।
- •GDP at Factor Cost: उत्पादन में उपयोग किए गए सभी इनपुट की लागत की गणना करता था, जो मूल रूप से उत्पादन के कारकों (भूमि, श्रम, पूंजी, उद्यमिता) द्वारा प्राप्त आय थी। इसमें अप्रत्यक्ष कर शामिल नहीं थे और सब्सिडी शामिल थी।
- •GDP at Market Prices: अर्थव्यवस्था में उत्पादित वस्तुओं और सेवाओं का कुल मूल्य दर्शाता है, जिसमें अप्रत्यक्ष कर शामिल होते हैं और सब्सिडी हटाई जाती है। यह उस कीमत को दर्शाता है जो उपभोक्ता वास्तव में चुकाते हैं।
- •GVA at Basic Prices: अर्थव्यवस्था के प्रत्येक क्षेत्र द्वारा जोड़े गए मूल्य को मापता है, उत्पादक द्वारा प्राप्त कीमत पर, जिसमें उत्पाद कर शामिल नहीं होते हैं और उत्पाद सब्सिडी शामिल होती है। यह अर्थव्यवस्था के उत्पादन पक्ष की अधिक स्पष्ट तस्वीर देता है।
परीक्षा युक्ति
याद रखें कि 'Market Prices' में अप्रत्यक्ष कर शामिल होते हैं और सब्सिडी हटाई जाती है, जिससे यह उपभोक्ताओं द्वारा चुकाई गई कीमत के करीब होता है। 'Factor Cost' उत्पादन कारकों की लागत के बारे में है। यह अंतर Prelims और Mains दोनों के लिए महत्वपूर्ण है।
3. उच्च रिपोर्टेड GDP वृद्धि के बावजूद, विशेषज्ञ नई GDP श्रृंखला को लेकर चिंता क्यों व्यक्त करते हैं, और भारत के आर्थिक मूल्यांकन के लिए इसके क्या निहितार्थ हैं?
विशेषज्ञ चिंतित हैं क्योंकि 7-8% की रिपोर्टेड GDP वृद्धि अक्सर अन्य उच्च-आवृत्ति आर्थिक संकेतकों से काफी भिन्न होती है।
- •संकेतकों से विचलन: Index of Industrial Production (IIP), बैंक क्रेडिट वृद्धि और कॉर्पोरेट आय जैसे उच्च-आवृत्ति संकेतक अक्सर आधिकारिक GDP आंकड़ों की तुलना में धीमी वृद्धि दिखाते हैं। यह नई GDP श्रृंखला की सटीकता और प्रतिनिधित्व पर सवाल उठाता है।
- •पद्धतिगत निर्भरता: MCA-21 डेटाबेस पर अत्यधिक निर्भरता, जिसमें बड़ी संख्या में कंपनियां शामिल हैं, जिनमें निष्क्रिय या शेल कंपनियां भी हो सकती हैं, पर बहस होती है कि यदि इसे ठीक से साफ और संसाधित न किया जाए तो यह विकास के आंकड़ों को बढ़ा सकता है।
- •निहितार्थ: ऐसी विसंगतियां गलत नीतिगत निर्णयों को जन्म दे सकती हैं, क्योंकि नीति निर्माता संभावित रूप से अत्यधिक आशावादी विकास आंकड़ों पर अपनी रणनीतियों को आधार बना सकते हैं। यह अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर और निवेशकों के लिए भारत के सांख्यिकीय डेटा की विश्वसनीयता को भी प्रभावित करता है।
परीक्षा युक्ति
Mains के लिए, आलोचनात्मक विश्लेषण करते समय, हमेशा दोनों पक्ष प्रस्तुत करें: सरकार का इरादा (अंतर्राष्ट्रीय तुलनात्मकता, बेहतर डेटा स्रोत) और विशेषज्ञ की चिंताएं (विसंगतियां, डेटा गुणवत्ता के मुद्दे)। पारदर्शिता और सुलह की आवश्यकता के साथ निष्कर्ष निकालें।
4. MCA-21 डेटाबेस में बदलाव ने भारत की GDP गणना को कैसे प्रभावित किया है, और पुरानी पद्धति की तुलना में यह विवाद का विषय क्यों है?
2015 में MCA-21 डेटाबेस में बदलाव ने GDP गणना में कॉर्पोरेट क्षेत्र के लिए डेटा कवरेज को काफी बढ़ा दिया है।
- •विस्तारित कवरेज: इसने RBI के 2,500 कंपनियों के नमूने पर आधारित पुराने अध्ययन को Ministry of Corporate Affairs (MCA-21) के साथ पंजीकृत 5,00,000 से अधिक कंपनियों के डेटा से बदल दिया। इसका उद्देश्य कॉर्पोरेट क्षेत्र की अधिक व्यापक तस्वीर प्रदान करना था।
- •विवाद का विषय: बहस इसलिए उठती है क्योंकि MCA-21 डेटाबेस में बड़ी संख्या में सक्रिय और निष्क्रिय कंपनियां शामिल हैं, और इन सभी कंपनियों, विशेष रूप से छोटी कंपनियों द्वारा प्रस्तुत वित्तीय डेटा की गुणवत्ता और सटीकता के बारे में चिंताएं मौजूद हैं। आलोचकों का तर्क है कि उचित जांच के बिना यह व्यापक समावेशन, कॉर्पोरेट क्षेत्र के उत्पादन और इस प्रकार GDP के अति-अनुमान का कारण बन सकता है।
परीक्षा युक्ति
संख्याएँ याद रखें: 2,500 कंपनियां (पुरानी) बनाम 5,00,000+ कंपनियां (MCA-21 के माध्यम से नई)। यह मात्रात्मक परिवर्तन Prelims MCQs के लिए एक प्रमुख लक्ष्य है। साथ ही, यह भी समझें कि यह विवादास्पद क्यों है (डेटा गुणवत्ता/सटीकता संबंधी चिंताएं)।
5. भारत के GDP डेटा में National Statistical Office (NSO) की क्या भूमिका है, और CSO और NSSO का 2019 का विलय डेटा विसंगतियों को दूर करने का लक्ष्य कैसे रखता है?
National Statistical Office (NSO) भारत में GDP डेटा की आवधिक रिलीज के लिए नोडल एजेंसी है। इसका गठन 2019 में Central Statistics Office (CSO) और National Sample Survey Office (NSSO) के विलय से हुआ था।
- •NSO की भूमिका: NSO विभिन्न सांख्यिकीय डेटा, जिसमें राष्ट्रीय खाते (GDP), औद्योगिक उत्पादन और सामाजिक-आर्थिक सर्वेक्षण शामिल हैं, को एकत्र करने, संकलित करने और जारी करने के लिए जिम्मेदार है।
- •विलय का उद्देश्य: CSO और NSSO का NSO में विलय डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, ओवरलैप को कम करने और विभिन्न सर्वेक्षण परिणामों और प्रशासनिक डेटा के बीच कभी-कभी उत्पन्न होने वाली विसंगतियों को कम करने के उद्देश्य से किया गया था। लक्ष्य भारत के आधिकारिक आंकड़ों, जिसमें GDP गणना भी शामिल है, की विश्वसनीयता और सुसंगतता को बढ़ाना था।
परीक्षा युक्ति
पूर्ण रूप और विलय का वर्ष (2019) याद रखें। UPSC अक्सर संस्थागत परिवर्तनों और उनके बताए गए उद्देश्यों पर सवाल पूछता है। यहां मुख्य उद्देश्य "डेटा संग्रह को सुव्यवस्थित करना और विसंगतियों को कम करना" है।
6. Household Consumption Expenditure Survey (HCES) 2022-23 की हालिया रिलीज भारत के GDP डेटा की सटीकता और कार्यप्रणाली पर व्यापक चर्चा से कैसे संबंधित है?
Household Consumption Expenditure Survey (HCES) 2022-23 महत्वपूर्ण है क्योंकि उपभोग व्यय GDP का एक महत्वपूर्ण घटक है। लंबे अंतराल के बाद इसकी रिलीज से घरेलू खर्च के पैटर्न में अद्यतन जानकारी मिलती है।
- •GDP घटकों का सत्यापन: HCES डेटा GDP के उपभोग घटक को मान्य करने के लिए एक स्वतंत्र जांच या एक पूरक स्रोत के रूप में कार्य कर सकता है। यदि सर्वेक्षण के परिणाम GDP गणना में निहित रूप से माने गए या व्युत्पन्न उपभोग प्रवृत्तियों से काफी भिन्न उपभोग प्रवृत्तियां दिखाते हैं, तो यह GDP डेटा सटीकता के बारे में बहस को और बढ़ावा दे सकता है।
- •आर्थिक वास्तविकता को समझना: सर्वेक्षण घरों की वास्तविक आर्थिक भलाई और खर्च करने की क्षमता को समझने में मदद करता है, जो एक जमीनी स्तर का दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है जो कुल GDP वृद्धि के आंकड़ों की पुष्टि या खंडन कर सकता है।
परीक्षा युक्ति
Mains के लिए, HCES को GDP से जोड़ते हुए समझाएं कि उपभोग एक प्रमुख मांग-पक्ष घटक है। HCES और GDP में उपयोग किए गए आधिकारिक उपभोग अनुमानों के बीच विसंगतियां राष्ट्रीय लेखांकन में मुद्दों को उजागर कर सकती हैं।
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. भारत के सकल घरेलू उत्पाद (GDP) की गणना के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. 2015 से, मुख्य GDP विकास दर 'GDP at Factor Cost' के बजाय 'GDP at Market Prices' पर आधारित है। 2. नई श्रृंखला में उपयोग किए जाने वाले MCA-21 डेटाबेस में कॉर्पोरेट मामलों के मंत्रालय के साथ पंजीकृत सूचीबद्ध और गैर-सूचीबद्ध दोनों कंपनियों का डेटा शामिल है। 3. वर्तमान पद्धति नॉमिनल GVA को रियल GVA में बदलने के लिए सभी क्षेत्रों के लिए 'सिंगल डिफ्लेशन' पद्धति का उपयोग करती है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1 और 2
- B.केवल 2 और 3
- C.केवल 1 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: A
कथन 1 सही है: 2015 में, CSO ने मुख्य विकास संकेतक को 'GDP at Factor Cost' से बदलकर 'GDP at Market Prices' कर दिया। कथन 2 सही है: MCA-21 डेटाबेस में कॉर्पोरेट मामलों के मंत्रालय के साथ पंजीकृत 5 लाख से अधिक कंपनियों (सूचीबद्ध और गैर-सूचीबद्ध दोनों) का डेटा शामिल है। कथन 3 गलत है: भारत मुख्य रूप से 'सिंगल डिफ्लेशन' का उपयोग करता है, लेकिन विशेषज्ञ सटीकता में सुधार के लिए 'डबल डिफ्लेशन' (आउटपुट और इनपुट को अलग-अलग डिफ्लेट करना) की वकालत करते हैं। डेटा की कमी के कारण इसका उपयोग सभी क्षेत्रों के लिए नहीं किया जाता है।
2. भारतीय अर्थव्यवस्था के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा 'GVA at Basic Prices' का सबसे अच्छा वर्णन करता है?
- A.GDP at Factor Cost में से सभी उत्पादन कर और सब्सिडी घटाकर
- B.GDP at Market Prices में उत्पादन कर जोड़कर और उत्पादन सब्सिडी घटाकर
- C.GDP at Factor Cost में उत्पादन कर जोड़कर और उत्पादन सब्सिडी घटाकर
- D.सभी उत्पाद करों सहित उत्पादित वस्तुओं और सेवाओं का कुल मूल्य
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
GVA at Basic Prices को 'GDP at Factor Cost' में 'उत्पादन कर' (जैसे भूमि राजस्व) जोड़कर और 'उत्पादन सब्सिडी' घटाकर निकाला जाता है। इसमें 'उत्पाद कर' (जैसे GST) या 'उत्पाद सब्सिडी' (जैसे भोजन/उर्वरक सब्सिडी) शामिल नहीं होते हैं। सूत्र है: GDP at Market Prices = GVA at Basic Prices + उत्पाद कर - उत्पाद सब्सिडी।
Source Articles
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Anshul MannEconomics Enthusiast & Current Affairs Analyst
Anshul Mann GKSolver पर Economy विषयों पर लिखते हैं।
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