The Hindu Editorial Summary (Hindi Medium)
द हिंदू संपादकीय सारांश

विषय-1 : भारत में बेरोजगारी – आंकड़ों का भ्रमजाल और बढ़ती निराशा

GS-3 : मुख्य परीक्षा : अर्थव्यवस्था

प्रश्न : आरबीआई रिपोर्ट (केएलईएमएस डेटाबेस) और सेंटर फॉर मॉनिटरिंग इंडियन इकोनॉमी (सीएमआईई) द्वारा भारत में बेरोजगारी पर दिए गए परस्पर विरोधी आंकड़ों का आलोचनात्मक विश्लेषण करें। ये अलग-अलग दृष्टिकोण भारत में बेरोजगारी की स्थिति की धारणा को कैसे प्रभावित करते हैं?

Question : Critically analyze the conflicting data on unemployment in India provided by the RBI report (KLEMS database) and the Centre for Monitoring Indian Economy (CMIE). How do these differing perspectives impact the perception of the unemployment situation in India?

भारत में बेरोजगारी की स्थिति एक ज्वलंत बहस बन गई है, जो परस्पर विरोधी आंकड़ों और सरकारी दावों और जमीनी हकीकतों के बीच के अंतर से उपजी है।

चिंगारी:

• प्रधानमंत्री ने हाल ही में उच्च बेरोजगारी की धारणा का मुकाबला करने के लिए एक आरबीआई रिपोर्ट (KLEMS डेटाबेस) का हवाला दिया। इस रिपोर्ट में कथित तौर पर पिछले 3-4 वर्षों में 8 करोड़ नौकरियां सृजित हुई हैं।

भ्रम:

• यह आशावादी दृष्टिकोण सेंटर फॉर मॉनिटरिंग इंडियन इकोनॉमी (CMIE), एक सम्मानित निजी डेटा एजेंसी की रिपोर्टों से टकराता है। CMIE एक निराशाजनक तस्वीर पेश करता है, जिसमें भारत की बेरोजगारी दर जून 2024 में 9.2% तक पहुंच गई, जो आठ महीनों में सबसे अधिक है।
• इस तरह के विपरीत आंकड़ों से जनता परेशान है, जो समस्या की वास्तविक सीमा को लेकर अनिश्चित है।

डेटा बहस का विश्लेषण:

• KLEMS डेटा की जांच: विशेषज्ञ सरकार द्वारा उपयोग किए गए KLEMS डेटा में खामियों की ओर इशारा करते हैं।
  • यह मौजूदा NSSO और PLFS डेटा पर निर्भर करता है, न कि एक स्वतंत्र स्रोत के रूप में कार्य करता है।
  • भारतीय अर्थव्यवस्था की जटिल संरचना, एक विशाल असंगठित क्षेत्र ( कार्यबल का 94% ) के साथ, डेटा संग्रह में चुनौतियां पैदा करती है।
  • जनगणना (हर 10 साल में आयोजित) और ASUSE सर्वेक्षण (हर 5 साल में) जैसी पारंपरिक विधियां पुरानी जानकारी प्रदान करती हैं, जो गतिशील नौकरी बाजार को पकड़ने में विफल रहती हैं।
  • हालिया आंकड़ों की कमी भी जटिलता को बढ़ा देती है, जिसमें जनगणना 2011 में अटकी हुई है और ASUSE संभावित रूप से 2012-17 के डेटा का उपयोग कर रहा है।
  • इसके अतिरिक्त, रिपोर्ट विमुद्रीकरण, जीएसटी कार्यान्वयन, NBFC संकट और COVID-19 महामारी जैसे प्रमुख आर्थिक झटकों को नजरअंदाज करती है, जिनमें से सभी ने रोजगार सृजन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है, खासकर असंगठित क्षेत्र में।

PLFS और CMIE के बीच का अंतर:

• पीएलएफएस (आवधिक श्रम बल सर्वेक्षण) और सीएमआईई द्वारा प्रयुक्त भिन्न-भिन्न कार्यप्रणालियों से भ्रम की एक और परत उत्पन्न होती है।

• • CMIE अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन (ILO) की परिभाषा का अनुसरण करता है, जहां केवल आय अर्जित करने वालों को ही नियोजित माना जाता है।
  • PLFS एक उज्जवल तस्वीर पेश करता है, किसी को भी सक्रिय रूप से काम करने वाले (आय के बिना भी) को नियोजित माना जाता है। इसमें मुफ्त श्रम की पेशकश करने वाले या संभावित काम के लिए खेतों में इंतजार करने वाले शामिल हैं।
  • नतीजतन, PLFS डेटा कम बेरोजगारी दर दर्शाता है, जिसमें संभावित रूप से छुपे हुए बेरोजगार और कम रोजगार वाले व्यक्ति शामिल होते हैं। दूसरी ओर, CMIE डेटा उन लोगों की कठोर वास्तविकता को दर्शाता है जिन्होंने काम की तलाश करना पूरी तरह से छोड़ दिया है, एक ऐसा समूह जिसे आधिकारिक आंकड़ों द्वारा बेरोजगार के रूप में मान्यता नहीं दी गई है।

 

निष्कर्ष:

• जमीनी रिपोर्ट एक गंभीर तस्वीर पेश करती हैं, जिसमें युवाओं को नौकरी पाने के लिए संघर्ष करना पड़ रहा है। उनकी हताशा स्पष्ट रूप से महसूस की जा सकती है, जैसा कि लगातार आने वाली खबरों से पता चलता है।
• सरकार द्वारा समस्या से इनकार करने से कई भारतीयों के वास्तविक जीवन के अनुभवों के साथ एक टूट का भाव पैदा हो जाता है।
• बेरोजगारी की वास्तविक सीमा को स्वीकार करना और ठोस कार्रवाई करना इस बढ़ती चिंता को दूर करने और युवाओं की हताशा के कारण संभावित सामाजिक अशांति को रोकने के लिए महत्वपूर्ण है।

 

 

 

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द हिंदू संपादकीय सारांश

विषय-2 : पैरामीट्रिक बीमा

GS-3 : मुख्य परीक्षा : अर्थव्यवस्था

प्रश्न : आपदा लचीलेपन के लिए पैरामीट्रिक बीमा के प्रभावी उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए सरकारों को जिन चुनौतियों और प्रमुख कारकों पर विचार करना चाहिए उनका विश्लेषण करें।

Question : Analyze the challenges and key factors that governments must consider to ensure the effective use of parametric insurance for disaster resilience.

समस्या:

• 2023: रिकॉर्ड गर्म वर्ष रहा।
• $250 बिलियन की आपदा क्षति, केवल $100 बिलियन का बीमा (विशाल अंतर, खासकर विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में)।
• पारंपरिक क्षतिपूर्ति बीमा के लिए भौतिक क्षति मूल्यांकन की आवश्यकता होती है, जो बड़े पैमाने पर होने वाली आपदाओं में मुश्किल होता है।

 समाधान: पैरामीट्रिक बीमा

• पूर्व-निर्धारित मापदंडों (जैसे, 2 दिनों के लिए प्रति दिन 100 मिमी से अधिक वर्षा) के आधार पर भुगतान ट्रिगर करता है।
• तेज़ भुगतान, भौतिक सत्यापन की कोई आवश्यकता नहीं।
• उदाहरण: आपदा प्रभावित द्वीप राष्ट्र जलवायु अनुकूलन के लिए सफलतापूर्वक पैरामीट्रिक बीमा का उपयोग करते हैं।

भारत में प्रारंभिक उदाहरण:

• प्रधानमंत्री फसल बीमा योजना (फसल बीमा) – सत्यापन आधारित।
• पुनर्गठित मौसम आधारित फसल बीमा योजना – सीमा पार करने पर भुगतान, कोई क्षेत्र सत्यापन नहीं।

भारत में पैरामीट्रिक उत्पादों का उदय:

• राज्यों, निगमों, स्वयं सहायता समूहों, सूक्ष्म वित्त संस्थानों के लिए अनुकूलित उत्पाद।
• उदाहरण:
  • नागालैंड: अत्यधिक वर्षा के लिए पैरामीट्रिक कवर (2021)। कम सीमा और अधिकतम भुगतान के साथ बेहतर संस्करण।
  • केरल: डेयरी किसानों के लिए पैरामीट्रिक बीमा (गायों पर गर्मी के कारण दूध की कम उपज)।

प्रभावी उपयोग सुनिश्चित करना

• सरकारों के लिए 5 महत्वपूर्ण कारक:
  1. सटीक सीमाएं और उचित निगरानी तंत्र।
  2. सरकारों के बीच अनुभव साझा करना।
  3. पारदर्शी मूल्य निर्धारण के लिए अनिवार्य बोली प्रक्रिया।
  4. व्यापक भुगतान वितरण प्रणाली।
  5. परिवारों को दीर्घकालिक प्रीमियम भुगतान को प्रोत्साहित करना।

भारत का लाभ:

• आधार-आधारित भुगतान प्रणाली भुगतान की सुविधा प्रदान करती है।

भविष्य:

• दक्षिण एशिया – दुनिया का सबसे अधिक जलवायु-संवेदनशील क्षेत्र।
• भारत और उसके पड़ोसी देश निम्न कर सकते हैं:
  • पैरामीट्रिक उत्पादों का उपयोग करें।
  • सहयोगात्मक रूप से जोखिमों को कम करें।
  • वैश्विक बीमा कंपनियों के साथ बेहतर सौदेबाजी करें।