India's GDP Calculation Under Scrutiny Amidst Methodological Concerns
Experts question India's GDP calculation methodology, highlighting discrepancies and the need for robust data.
Photo by Suraj Tomer
त्वरित संशोधन
भारत की GDP गणना कार्यप्रणाली 2011-12 के आधार वर्ष में बदल गई।
MCA21 database का उपयोग GDP अनुमान में कॉर्पोरेट सेक्टर के डेटा के लिए किया जाता है।
चिंताएं हैं कि मौजूदा तरीके विकास को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर सकते हैं, खासकर अनौपचारिक सेक्टर में।
आलोचकों का तर्क है कि आधिकारिक GDP आंकड़ों और जमीनी वास्तविकताओं के बीच एक अंतर है।
National Statistical Office (NSO) GDP गणना के लिए जिम्मेदार है।
यह बहस पारदर्शिता और बेहतर डेटा स्रोतों की आवश्यकता पर जोर देती है।
पूर्व मुख्य आर्थिक सलाहकार Arvind Subramanian ने GDP के अधिक अनुमान के बारे में चिंताएं जताईं।
महत्वपूर्ण तिथियां
महत्वपूर्ण संख्याएं
दृश्य सामग्री
India's GDP Calculation: Evolution & Ongoing Scrutiny
This timeline illustrates the key milestones in India's GDP calculation methodology and the emergence of concerns regarding its accuracy, particularly after the shift to the 2011-12 base year and the use of the MCA21 database. It highlights the historical context leading to the current debate.
GDP की आधुनिक अवधारणा 1930 के दशक में उभरी, और भारत ने CSO और NSSO जैसे निकायों के साथ धीरे-धीरे अपनी सांख्यिकीय संरचना का निर्माण किया। उदारीकरण के बाद, अर्थव्यवस्था में महत्वपूर्ण संरचनात्मक परिवर्तन हुए, जिससे आर्थिक गतिविधि को सटीक रूप से दर्शाने के लिए आधार वर्ष में संशोधन की आवश्यकता हुई। 2011-12 के आधार वर्ष में बदलाव और MCA21 जैसे प्रशासनिक डेटा पर बढ़ती निर्भरता का उद्देश्य औपचारिक क्षेत्र को बेहतर ढंग से कैप्चर करना था। हालांकि, इन परिवर्तनों के साथ-साथ बड़े अनौपचारिक क्षेत्र को मापने की चुनौतियों ने, हाल के वर्षों में, भारत के आधिकारिक GDP आंकड़ों की सटीकता और प्रतिनिधित्व को लेकर अर्थशास्त्रियों के बीच एक चल रही बहस को जन्म दिया है।
- 1930sसाइमन कुजनेट्स द्वारा आधुनिक GDP अवधारणा का विकास
- 1950राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण कार्यालय (NSSO) की स्थापना
- 1951केंद्रीय सांख्यिकी कार्यालय (CSO) की स्थापना
- 1991भारत में आर्थिक उदारीकरण (संरचनात्मक परिवर्तनों का कारण बना)
- 2006MCA21 V1.0 लॉन्च (डिजिटल कॉर्पोरेट फाइलिंग)
- 2011-12GDP गणना के लिए नया आधार वर्ष (2015 में अपनाया गया)
- 2013कंपनी कानून, 2013 लागू; MCA21 V2.0 पेश किया गया
- 2015GDP श्रृंखला के लिए 2011-12 आधार वर्ष आधिकारिक तौर पर अपनाया गया
- 2017वस्तु एवं सेवा कर (GST) लागू (अनौपचारिक क्षेत्र पर प्रभाव)
- 2019CSO और NSSO को मिलाकर राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) का गठन
- 2020कोविड-19 महामारी (अनौपचारिक क्षेत्र की भेद्यता को उजागर किया)
- 2021MCA21 V3.0 लॉन्च; असंगठित श्रमिकों के लिए ई-श्रम पोर्टल लॉन्च
- 2023-2026भारत की GDP कार्यप्रणाली, MCA21 डेटा और अनौपचारिक क्षेत्र के योगदान पर चल रही बहस
मुख्य परीक्षा और साक्षात्कार फोकस
इसे ज़रूर पढ़ें!
The ongoing debate surrounding India's GDP calculation methodology, particularly the shift to the 2011-12 base year and the reliance on the MCA21 database, underscores a critical governance challenge: the integrity and transparency of official statistics. While methodological refinements are a continuous process in any dynamic economy, the persistent questions raised by credible economists cannot be dismissed as mere academic exercises. They point to a potential disconnect between reported growth figures and ground realities, especially concerning the vast informal sector.
The fundamental issue lies in the data sources and their representativeness. The MCA21 database, while robust for the formal corporate sector, struggles to accurately capture the output and value addition from India's expansive informal economy. This sector, characterized by small, unregistered enterprises and a lack of formal accounting, requires dedicated, large-scale surveys like those historically conducted by the National Sample Survey Office (NSSO). A reliance on proxies or extrapolations from the formal sector risks misrepresenting the true economic picture.
Furthermore, the merger of the Central Statistics Office (CSO) and NSSO into the National Statistical Office (NSO), while intended to streamline operations, must not dilute the independence and rigor of data collection. The NSO's mandate is to provide unbiased statistics, which necessitates transparent methodologies and a willingness to address expert concerns. A robust statistical system is the bedrock of evidence-based policymaking; without it, interventions risk being misdirected or ineffective.
Consider the implications: if GDP growth is indeed overestimated, policy responses to unemployment, poverty, or industrial slowdowns might be inadequate. For instance, if the manufacturing sector's contribution is inflated, government support might be misallocated, neglecting areas of genuine distress. This situation demands a comprehensive review, perhaps by an independent expert committee, to re-evaluate the data sources, sampling techniques, and estimation models, especially for the unorganized segments.
Ultimately, the credibility of India's economic data is paramount for both domestic and international confidence. The government must prioritize investing in enhanced primary data collection mechanisms, particularly for the informal sector, and foster an environment where statistical agencies operate with full autonomy and transparency. Only then can India ensure its economic narrative is built on truly robust and representative numbers, enabling effective governance and sustainable development.
पृष्ठभूमि संदर्भ
वर्तमान प्रासंगिकता
Understanding the nuances of GDP calculation is critical now as economists and policymakers are questioning the reliability of India's official growth figures. Concerns persist that the current methods might be overestimating economic growth, particularly in the vast informal sector, creating a disconnect between reported statistics and on-ground economic realities.
This debate has significant implications for policy formulation, investment decisions, and public trust in government data. Accurate GDP figures are essential for effective economic planning and for assessing the true health of the economy, making the ongoing scrutiny highly relevant for India's economic future.
मुख्य बातें
- •India's GDP calculation methodology shifted to a 2011-12 base year.
- •The MCA21 database is a primary data source for GDP estimation, particularly for the corporate sector.
- •Concerns exist regarding the accuracy of informal sector data, as MCA21 may not adequately capture its dynamics.
- •Critics suggest that current methods might lead to an overestimation of economic growth.
- •The debate highlights the need for greater transparency and improved data sources for GDP calculation.
- •Reliable GDP figures are crucial for effective policymaking and understanding economic realities.
परीक्षा के दृष्टिकोण
GS Paper III: Indian Economy and issues relating to planning, mobilization of resources, growth, development and employment.
GS Paper III: Government Budgeting, National Income Accounting.
GS Paper III: Challenges of data collection and statistical reforms in India.
विस्तृत सारांश देखें
सारांश
India's economic growth, measured by GDP, is being questioned because of how it's calculated. Experts are concerned that the current methods, especially using company data for the informal sector, might be showing higher growth than what's actually happening on the ground.
पृष्ठभूमि
नवीनतम घटनाक्रम
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. भारत की GDP गणना में 2011-12 के आधार वर्ष और MCA21 डेटाबेस को लेकर अर्थशास्त्री चिंतित क्यों हैं?
अर्थशास्त्री चिंतित हैं क्योंकि इन तरीकों से आर्थिक विकास का अनुमान ज़्यादा लग सकता है, खासकर उन क्षेत्रों में जो औपचारिक डेटा में पूरी तरह शामिल नहीं हैं।
- •2011-12 का आधार वर्ष, जिसका उद्देश्य डेटा को आधुनिक बनाना था, शायद अर्थव्यवस्था में हुए संरचनात्मक बदलावों या मौजूदा आर्थिक स्थिति को सही ढंग से नहीं दर्शाता।
- •MCA21 डेटाबेस मुख्य रूप से औपचारिक कॉर्पोरेट क्षेत्र को कवर करता है, जिससे यह सवाल उठता है कि यह बड़े अनौपचारिक क्षेत्र का कितना सही प्रतिनिधित्व करता है।
- •आधिकारिक विकास के आंकड़ों और ज़मीनी आर्थिक हकीकतों के बीच एक अंतर देखा जा रहा है।
परीक्षा युक्ति
याद रखें कि चिंता आधार वर्ष बदलने को लेकर नहीं है, बल्कि इसके परिणामों और इसके साथ उपयोग किए गए डेटा स्रोतों को लेकर है। आलोचना के पीछे के 'कारण' पर ध्यान दें।
2. Prelims के लिए, भारत की GDP गणना पद्धति के बारे में कौन से विशिष्ट तथ्य सबसे ज़्यादा पूछे जाने की संभावना है, खासकर आधार वर्ष और जिम्मेदार संस्था के संबंध में?
UPSC अक्सर प्रमुख आर्थिक संकेतकों के बारे में तथ्यात्मक विवरण पूछता है। इस विषय के लिए, आधार वर्ष, जिम्मेदार संस्था और जांच के दायरे में आने वाले प्राथमिक डेटा स्रोत पर ध्यान दें।
- •आधार वर्ष: भारत की वर्तमान GDP गणना में 2011-12 का आधार वर्ष उपयोग होता है। एक आम भ्रम इसे उस वर्ष से जोड़ना है जब इसे पेश किया गया (2015)।
- •जिम्मेदार संस्था: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) GDP गणना के लिए जिम्मेदार है। याद रखें कि CSO और NSSO का विलय 2019 में NSO में हुआ था।
- •प्रमुख डेटा स्रोत: कॉर्पोरेट क्षेत्र के डेटा के लिए MCA21 डेटाबेस का उपयोग किया जाता है।
परीक्षा युक्ति
एक मानसिक चेकलिस्ट बनाएं: 'आधार वर्ष: 2011-12। संस्था: NSO। डेटा: MCA21।' साथ ही, NSO के गठन का वर्ष (2019) और नई श्रृंखला पेश करने का वर्ष (2015) भी याद रखें ताकि तारीखों के जाल से बचा जा सके।
3. वर्तमान GDP पद्धति भारत के अनौपचारिक क्षेत्र में विकास को संभावित रूप से कैसे बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकती है?
विकास के बढ़ा-चढ़ाकर अनुमान की चिंता MCA21 जैसे औपचारिक क्षेत्र के डेटा स्रोतों पर निर्भरता से उत्पन्न होती है, जो विशाल अनौपचारिक क्षेत्र की गतिशीलता और योगदान को सही ढंग से नहीं दर्शा सकते हैं।
- •MCA21 डेटाबेस मुख्य रूप से पंजीकृत कंपनियों को कवर करता है, जो औपचारिक क्षेत्र का हिस्सा हैं।
- •अनौपचारिक क्षेत्र, छोटे, अपंजीकृत उद्यमों की विशेषता वाला, अक्सर औपचारिक लेखांकन के बिना काम करता है, जिससे इसके उत्पादन को सटीक रूप से मापना मुश्किल हो जाता है।
- •यदि औपचारिक क्षेत्र के विकास को पर्याप्त ज़मीनी डेटा के बिना अनौपचारिक क्षेत्र तक बढ़ाया जाता है, तो इससे कुल GDP आंकड़ा बढ़ सकता है।
- •आलोचकों का सुझाव है कि आधिकारिक आंकड़ों और अनौपचारिक क्षेत्र द्वारा अनुभव की जाने वाली आर्थिक वास्तविकताओं के बीच एक अंतर है।
परीक्षा युक्ति
जब 'बढ़ा-चढ़ाकर अनुमान' का विश्लेषण करें, तो इसे हमेशा 'अनौपचारिक क्षेत्र' और 'MCA21 डेटाबेस' से जोड़ें। यह Mains के उत्तरों के लिए एक महत्वपूर्ण कारण-और-प्रभाव श्रृंखला बनाता है।
4. यदि भारत के GDP आंकड़े वास्तव में बढ़ा-चढ़ाकर दिखाए गए हैं, तो सरकार और अर्थव्यवस्था के लिए इसके संभावित नीतिगत प्रभाव क्या होंगे?
GDP का बढ़ा-चढ़ाकर अनुमान गलत नीतिगत निर्णयों को जन्म दे सकता है, क्योंकि यह आर्थिक स्वास्थ्य की अत्यधिक आशावादी तस्वीर प्रस्तुत करता है, जिससे संसाधन आवंटन और जनता की धारणा प्रभावित हो सकती है।
- •राजकोषीय नीति: सरकार कर राजस्व का अधिक अनुमान लगा सकती है या प्रोत्साहन की आवश्यकता को कम आंक सकती है, जिससे राजकोषीय असंतुलन हो सकता है।
- •मौद्रिक नीति: केंद्रीय बैंक मुद्रास्फीति के जोखिमों या वास्तविक विकास गति का गलत आकलन कर सकता है, जिससे ब्याज दर के निर्णय प्रभावित हो सकते हैं।
- •निवेश निर्णय: घरेलू और विदेशी दोनों निवेशक GDP डेटा पर निर्भर करते हैं; बढ़े हुए आंकड़े पूंजी के गलत आवंटन का कारण बन सकते हैं या, यदि विसंगतियां सामने आती हैं, तो विश्वास का नुकसान हो सकता है।
- •सामाजिक कल्याण: गरीबी कम करने या रोजगार सृजन के उद्देश्य से बनाई गई नीतियां आर्थिक संकट के गलत आकलन पर आधारित हो सकती हैं।
परीक्षा युक्ति
साक्षात्कार के प्रश्नों के लिए, हमेशा एक संतुलित दृष्टिकोण प्रस्तुत करें। 'यदि' (यदि आंकड़े बढ़ा-चढ़ाकर दिखाए गए हैं) को स्वीकार करें और फिर विभिन्न नीतिगत क्षेत्रों (राजकोषीय, मौद्रिक, निवेश, सामाजिक) में प्रभावों पर चर्चा करें।
5. भारत की GDP गणना में MCA21 डेटाबेस का क्या महत्व है, और इसके उपयोग से संबंधित एक आम गलत धारणा क्या है?
MCA21 डेटाबेस महत्वपूर्ण है क्योंकि यह GDP अनुमान के लिए कॉर्पोरेट क्षेत्र का डेटा प्रदान करता है। एक आम गलत धारणा यह है कि यह पूरी अर्थव्यवस्था को कवर करता है, जबकि यह मुख्य रूप से पंजीकृत औपचारिक कंपनियों पर केंद्रित है।
- •महत्व: यह औपचारिक कॉर्पोरेट क्षेत्र के डेटा का एक प्रमुख स्रोत है, जिसमें कंपनी के वित्तीय विवरण, पंजीकरण और फाइलिंग शामिल हैं, जो कॉर्पोरेट मूल्य वर्धित जैसे GDP घटकों की गणना के लिए महत्वपूर्ण हैं।
- •गलत धारणा: कई लोग मानते हैं कि MCA21 डेटा पूरी भारतीय अर्थव्यवस्था के लिए व्यापक है। हालांकि, यह बड़े अनौपचारिक और असंगठित क्षेत्रों को काफी हद तक बाहर रखता है, जो भारत के GDP में महत्वपूर्ण योगदान करते हैं।
- •आलोचना: चिंता यह है कि MCA21 पर बहुत अधिक निर्भरता से बढ़ा-चढ़ाकर अनुमान लग सकता है यदि औपचारिक क्षेत्र में वृद्धि अनौपचारिक क्षेत्र से मेल नहीं खाती है, या यदि अनौपचारिक क्षेत्र के योगदान को कम करके आंका जाता है।
परीक्षा युक्ति
Prelims के लिए, जानें कि MCA21 कॉर्पोरेट क्षेत्र के डेटा के लिए है। Mains के लिए, अनौपचारिक क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करने में इसकी सीमाओं को बहस के एक महत्वपूर्ण बिंदु के रूप में उजागर करें।
6. इस बहस में राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) की क्या भूमिका है, और पद्धतिगत चिंताओं पर इसका क्या रुख है?
राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) भारत के GDP की गणना के लिए जिम्मेदार प्राथमिक संस्था है। इसने अर्थशास्त्रियों द्वारा उठाई गई कुछ चिंताओं को स्वीकार किया है और अपने डेटा संग्रह और पद्धतियों को परिष्कृत करने की दिशा में काम कर रहा है।
- •भूमिका: NSO (2019 में CSO और NSSO के विलय से बना) राष्ट्रीय खातों को संकलित करता है और GDP अनुमान के लिए जिम्मेदार है।
- •रुख: अपनी पद्धति का बचाव करते हुए, NSO ने आलोचनाओं को संबोधित करने की इच्छा दिखाई है। यह सटीकता में सुधार के लिए अधिक मजबूत और विविध डेटा इनपुट को शामिल करने पर सक्रिय रूप से काम कर रहा है।
- •पारदर्शिता: डेटा स्रोतों और पद्धतिगत विकल्पों के पीछे के तर्क के संबंध में NSO से अधिक पारदर्शिता की मांग है।
परीक्षा युक्ति
2019 में CSO और NSSO के NSO में विलय को याद रखें। यह संस्थागत परिवर्तन एक सामान्य तथ्यात्मक प्रश्न है। साथ ही, समझें कि NSO चिंताओं को खारिज नहीं कर रहा है बल्कि सुधारों पर काम कर रहा है।
7. भारत की GDP पद्धति को लेकर बहस को किन हालिया घटनाक्रमों ने तेज किया है, और उम्मीदवारों को आगे क्या देखना चाहिए?
S. Subramanian और Arvind Subramanian जैसे अर्थशास्त्रियों की लगातार चिंताओं के कारण बहस तेज हो गई है, जो आधिकारिक आंकड़ों और ज़मीनी वास्तविकताओं के बीच एक कथित अंतर को उजागर करती है। उम्मीदवारों को NSO के डेटा संग्रह को परिष्कृत करने के चल रहे प्रयासों पर ध्यान देना चाहिए।
- •तीव्रता: बहस ने गति पकड़ी क्योंकि कई अर्थशास्त्रियों और संस्थानों ने लगातार 2011-12 श्रृंखला की विश्वसनीयता पर सवाल उठाया, खासकर अनौपचारिक क्षेत्र के योगदान के संबंध में।
- •प्रमुख व्यक्तित्व: S. Subramanian और Arvind Subramanian जैसे अर्थशास्त्री मुखर आलोचक रहे हैं, जिन्होंने इस मुद्दे को सार्वजनिक और नीतिगत ध्यान में लाया है।
- •भविष्य की संभावनाएं: उम्मीदवारों को NSO की अधिक मजबूत और विविध डेटा इनपुट को एकीकृत करने की प्रगति पर नज़र रखनी चाहिए, खासकर अनौपचारिक क्षेत्र के लिए, और पद्धतिगत सुधारों पर किसी भी नई रिपोर्ट या आधिकारिक बयानों पर।
परीक्षा युक्ति
समसामयिक मामलों के लिए, बहस को विशिष्ट व्यक्तियों (S. Subramanian, Arvind Subramanian) और NSO द्वारा 'परिष्करण' की चल रही प्रक्रिया से जोड़ें। यह मुद्दे की गतिशील प्रकृति की समझ को दर्शाता है।
8. GDP गणना में 'आधार वर्ष' क्या है, और सटीक आर्थिक माप के लिए इसका समय-समय पर संशोधन क्यों महत्वपूर्ण है?
आधार वर्ष' GDP जैसे आर्थिक संकेतकों की गणना के लिए चुना गया एक संदर्भ वर्ष है, जो कीमतों में बदलाव के प्रभाव को हटाकर समय के साथ आर्थिक उत्पादन की तुलना करने की अनुमति देता है। अर्थव्यवस्था में संरचनात्मक परिवर्तनों को दर्शाने के लिए इसका समय-समय पर संशोधन महत्वपूर्ण है।
- •परिभाषा: आधार वर्ष की कीमतों का उपयोग विभिन्न वर्षों में उत्पादित वस्तुओं और सेवाओं का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है, जो मुद्रास्फीति के बिना विकास की 'वास्तविक' तस्वीर प्रदान करता है।
- •संशोधन का महत्व:
- •संरचनात्मक बदलाव: अर्थव्यवस्थाएं विकसित होती हैं; नए उद्योग उभरते हैं, पुराने घटते हैं। एक नया आधार वर्ष इन परिवर्तनों को शामिल करता है, जैसे 2011-12 में बदलाव।
- •नए डेटा स्रोत: संशोधन अधिक आधुनिक और मजबूत डेटा संग्रह विधियों और स्रोतों के एकीकरण की अनुमति देते हैं।
- •वास्तविकता को दर्शाना: एक पुराना आधार वर्ष अर्थव्यवस्था की वास्तविक संरचना और विकास पथ को गलत तरीके से प्रस्तुत कर सकता है।
परीक्षा युक्ति
समझें कि आधार वर्ष नाममात्र (nominal) और वास्तविक (real) GDP के बीच अंतर करने में मदद करता है। एक आम भ्रम यह सोचना है कि आधार वर्ष हर साल बदला जाता है; यह एक आवधिक संशोधन है, वार्षिक नहीं।
9. भारत की GDP पद्धति को लेकर चिंताएं उठाने वाले प्रमुख व्यक्तित्व कौन हैं, और Mains के लिए उन्हें जानना क्यों महत्वपूर्ण है?
S. Subramanian और Arvind Subramanian प्रमुख अर्थशास्त्री हैं जिन्होंने भारत की GDP गणना पद्धति को लेकर चिंताएं व्यक्त की हैं। Mains के लिए उन्हें जानना आपके तर्कों में विश्वसनीयता और गहराई जोड़ने के लिए महत्वपूर्ण है।
- •प्रमुख व्यक्तित्व: S. Subramanian और Arvind Subramanian का इस बहस में अक्सर उल्लेख किया जाता है।
- •Mains प्रासंगिकता:
- •विश्वसनीयता: Mains के उत्तरों में विशिष्ट अर्थशास्त्रियों का उल्लेख करने से आपके विश्लेषणात्मक बिंदुओं को मजबूती मिलती है, यह दर्शाता है कि आपने बहस को बारीकी से देखा है।
- •आलोचनात्मक विश्लेषण: जब 'आलोचनात्मक परीक्षण' या 'चुनौतियों पर चर्चा' करने के लिए कहा जाता है, तो इन आलोचकों का उल्लेख एक संतुलित दृष्टिकोण प्रस्तुत करने में मदद करता है।
- •संदर्भ: यह आर्थिक डेटा के आसपास के बौद्धिक विमर्श की समझ को दर्शाता है।
परीक्षा युक्ति
Mains के लिए, केवल नाम सूचीबद्ध न करें; उनके योगदान या उनकी आलोचना के सार का संक्षेप में उल्लेख करें। उदाहरण के लिए, 'अरविंद सुब्रमण्यम जैसे अर्थशास्त्रियों ने उजागर किया है...' यह मूल्य जोड़ता है।
10. भारत अपनी GDP डेटा संग्रह की पारदर्शिता और मजबूती को कैसे बढ़ा सकता है ताकि मौजूदा आलोचनाओं का समाधान किया जा सके?
भारत डेटा स्रोतों में विविधता लाकर, कच्चे डेटा तक सार्वजनिक पहुंच बढ़ाकर और सांख्यिकीय संस्थानों की क्षमता को मजबूत करके पारदर्शिता और मजबूती बढ़ा सकता है।
- •डेटा स्रोतों में विविधता लाएं: MCA21 से परे अधिक विविध डेटा इनपुट शामिल करें, विशेष रूप से अनौपचारिक क्षेत्र से, सर्वेक्षणों, प्रशासनिक डेटा और नई तकनीकों के माध्यम से।
- •पारदर्शिता बढ़ाएं: विस्तृत पद्धतिगत नोट्स, खंडित डेटा और गणना में उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित मान्यताओं को प्रकाशित करें ताकि विश्वास को बढ़ावा मिले और स्वतंत्र जांच की अनुमति मिल सके।
- •संस्थानों को मजबूत करें: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO) में पर्याप्त संसाधनों, कुशल कर्मियों और डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए अधिक स्वायत्तता के साथ निवेश करें।
- •नियमित परामर्श: प्रतिक्रिया इकट्ठा करने और सर्वोत्तम प्रथाओं को शामिल करने के लिए अर्थशास्त्रियों, शिक्षाविदों और उद्योग विशेषज्ञों के साथ नियमित रूप से जुड़ें।
परीक्षा युक्ति
समाधानों पर साक्षात्कार या Mains के प्रश्नों के लिए, उन कार्रवाई योग्य बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करें जो मुख्य मुद्दों (डेटा स्रोत, पारदर्शिता, संस्थागत क्षमता) का समाधान करते हैं। अस्पष्ट सुझावों से बचें।
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. भारत के सकल घरेलू उत्पाद (GDP) की गणना के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. जीडीपी अनुमान के लिए आधार वर्ष को अंतिम बार 2011-12 में स्थानांतरित किया गया था। 2. MCA21 डेटाबेस का उपयोग मुख्य रूप से अनौपचारिक क्षेत्र से डेटा प्राप्त करने के लिए किया जाता है। 3. आलोचकों का तर्क है कि वर्तमान पद्धति से विशेष रूप से औपचारिक क्षेत्र में विकास का अधिक अनुमान लगाया जा सकता है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 1 और 2
- C.केवल 2 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: A
कथन 1 सही है: भारत के सकल घरेलू उत्पाद (GDP) अनुमान के लिए आधार वर्ष को अंतिम बार 2015 में 2011-12 में स्थानांतरित किया गया था, जिसने 2004-05 श्रृंखला का स्थान लिया। यह बदलाव भारतीय अर्थव्यवस्था में संरचनात्मक परिवर्तनों को बेहतर ढंग से दर्शाने के लिए लागू किया गया था। कथन 2 गलत है: MCA21 डेटाबेस कॉर्पोरेट मामलों के मंत्रालय द्वारा बनाए रखा जाता है और इसमें मुख्य रूप से *औपचारिक कॉर्पोरेट क्षेत्र* से डेटा होता है, जिसमें पंजीकृत कंपनियों के वित्तीय विवरण शामिल हैं। इसका उपयोग मुख्य रूप से अनौपचारिक क्षेत्र के लिए नहीं किया जाता है, जो डेटा संग्रह की महत्वपूर्ण चुनौतियां प्रस्तुत करता है। कथन 3 गलत है: आलोचकों का तर्क है कि वर्तमान पद्धति से विशेष रूप से *अनौपचारिक क्षेत्र* में विकास का अधिक अनुमान लगाया जा सकता है, क्योंकि औपचारिक क्षेत्र के डेटा पर निर्भरता और असंगठित खंडों में विकास को बहिर्वेशित करने में संभावित मुद्दे हैं। चिंता यह है कि आधिकारिक आंकड़े अनौपचारिक अर्थव्यवस्था की जमीनी वास्तविकताओं के साथ संरेखित नहीं हो सकते हैं।
2. भारत में राष्ट्रीय खातों और जीडीपी आंकड़ों को संकलित करने के लिए निम्नलिखित में से कौन सा निकाय मुख्य रूप से जिम्मेदार है?
- A.भारतीय रिजर्व बैंक (RBI)
- B.वित्त मंत्रालय
- C.राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO)
- D.नीति आयोग
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI) के तहत राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO), भारत में राष्ट्रीय खातों और जीडीपी आंकड़ों को संकलित करने के लिए प्राथमिक निकाय है। इसका गठन केंद्रीय सांख्यिकी कार्यालय (CSO) और राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण कार्यालय (NSSO) के विलय से हुआ था। जबकि RBI, वित्त मंत्रालय और नीति आयोग नीति निर्माण और विश्लेषण के लिए इन आंकड़ों का उपयोग करते हैं, NSO आधिकारिक संकलक है।
3. जीडीपी गणना के लिए आधार वर्ष के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. आधार वर्ष में परिवर्तन मुख्य रूप से अर्थव्यवस्था में संरचनात्मक परिवर्तनों को दर्शाने के लिए किया जाता है। 2. भारत के जीडीपी के लिए आधार वर्ष हर दस साल में संशोधित किया जाता है। 3. एक नए आधार वर्ष में बदलाव में अक्सर नए डेटा स्रोतों और पद्धतियों को शामिल करना शामिल होता है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2 और 3
- C.केवल 1 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
कथन 1 सही है: आधार वर्ष बदलना एक मानक अभ्यास है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जीडीपी गणना वर्तमान आर्थिक संरचना को सटीक रूप से दर्शाती है, जिसमें उत्पादन पैटर्न, उपभोग की आदतों और विभिन्न क्षेत्रों के सापेक्ष महत्व में परिवर्तन शामिल हैं। कथन 2 गलत है: हालांकि कोई सख्त कानूनी जनादेश नहीं है, भारत के जीडीपी के लिए आधार वर्ष आमतौर पर हर पांच साल में संशोधित किया जाता है, न कि दस साल में, ताकि आर्थिक संकेतकों को प्रासंगिक और अद्यतन रखा जा सके। अंतिम संशोधन 2004-05 से 2011-12 तक था। कथन 3 सही है: आधार वर्ष संशोधन केवल संदर्भ वर्ष बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि पूरी कार्यप्रणाली को अद्यतन करने, नए डेटा स्रोतों (जैसे प्रशासनिक डेटा, सर्वेक्षण) को शामिल करने और अंतरराष्ट्रीय मानकों के साथ संरेखित करने का भी एक अवसर है, जिससे अनुमानों की सटीकता और व्यापकता में सुधार होता है।
Source Articles
India’s GDP debate: Right questions, wrong numbers | The Indian Express
Latest News on Debate: Get Debate News Updates along with Photos, Videos and Latest News Headlines | The Indian Express
Amid debate on India’s statistical system, national data beyond surveys | The Indian Express
International News, Latest News Today, World News Headlines and Breaking News | The Indian Express
SIR hearing in Supreme Court turns into a debate on ‘decolonisation’ | Legal News - The Indian Express
लेखक के बारे में
Ritu SinghEconomic Policy & Development Analyst
Ritu Singh GKSolver पर Economy विषयों पर लिखते हैं।
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