व्याख्या करें: भारत की गिरती बेरोजगारी दर का जिज्ञासु मामला

नवीनतम पीएलएफएस रिपोर्ट बताती है कि एक साल में बेरोजगारी दर गिर रही है जब जीडीपी विकास दर कम हो गई थी। गणना के लिए एक विधि से यह आश्चर्यजनक प्रवृत्ति उभरती है; दूसरा तरीका दिखाता है कि बेरोजगारी वास्तव में कम नहीं हुई है।

उत्तर प्रदेश में एक कॉल सेंटर के अंदर सुरक्षात्मक मास्क पहने कार्यकर्ता अपने टर्मिनलों पर बैठते हैं (एक्सप्रेस फोटो: विशाल श्रीवास्तव)

सरकार ने शुक्रवार को पीरियोडिक लेबर फोर्स सर्वे (पीएलएफएस) की ताजा सालाना रिपोर्ट जारी की। डेटा जुलाई 2019 और जून 2020 के बीच 12 महीनों (या चार तिमाहियों) के लिए था। इसमें दो आश्चर्यजनक रुझान दिखाई दिए। एक, इस अवधि के दौरान भारत की बेरोजगारी दर (यूईआर) में गिरावट आई थी। दूसरा, श्रम बल भागीदारी दर (एलएफपीआर) में वृद्धि हुई थी।

ये परिणाम चौंकाने वाले क्यों हैं?

पिछले एक दशक में, भारतीय नीति निर्माताओं के लिए दो सबसे बड़ी चिंताएँ अर्थव्यवस्था में UER के उच्च स्तर और LFPR के निम्न स्तर हैं।

LFPR उन भारतीयों का अनुपात है जो अर्थव्यवस्था में भाग लेना चाहते हैं। हाल के दिनों में, भारत का एलएफपीआर 40% से कम रहा है - वैश्विक मानदंड (लगभग 60%) या यहां तक ​​कि चीन (76%) और इंडोनेशिया (69%) जैसे अधिकांश एशियाई समकक्षों के मानक से बहुत नीचे। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक 100 में से केवल 40 भारत में काम की तलाश में आगे आते हैं, जबकि अन्य जगहों पर तुलनीय संख्या लगभग 60 है।

यूईआर श्रम बल में उन लोगों का प्रतिशत है जिन्हें रोजगार नहीं मिलता है। फिर से, पिछले कुछ वर्षों में, भारत का यूईआर लगभग 6% (या अधिक) हो गया है - वैश्विक या क्षेत्रीय मानदंड से कहीं अधिक। दूसरे शब्दों में, उन 40 में से जिन्होंने अर्थव्यवस्था में भाग लेना चुना, कम से कम 6% को कोई नौकरी नहीं मिली।

स्रोत: पीएलएफएस 2019-20

कम एलएफपीआर और उच्च यूईआर का संयोजन तब दो चीजों का तात्पर्य है। एक, भारत अपनी जनसंख्या के बहुत छोटे अनुपात का उपयोग उत्पादक उद्देश्यों के लिए कर रहा है। दूसरा, अर्थव्यवस्था की स्थिति ऐसी है कि वह श्रम शक्ति के इस अपेक्षाकृत छोटे अनुपात को रोजगार प्रदान नहीं कर सकती है।

परिणाम आश्चर्यजनक हैं क्योंकि वे उस अवधि के अनुरूप हैं जब भारत की जीडीपी विकास दर में तेजी से गिरावट आई थी; यह 2019-20 में घटकर 4.2% हो गया। उसके बाद, कोविड-प्रेरित लॉकडाउन ने विकास और रोजगार की संभावनाओं को और बर्बाद कर दिया।

इस परिणाम का संदर्भ भी महत्वपूर्ण है। पीएलएफएस के पहले संस्करण - वर्ष 2017-18 के लिए - ने बहुत विवाद पैदा किया था जब यह दिखाया गया था कि भारत की बेरोजगारी दर 45 साल के उच्च स्तर को छू गई थी। सरकार ने उन निष्कर्षों को कम करने की कोशिश की क्योंकि वह 2019 में एक राष्ट्रीय चुनाव का सामना कर रही थी, लेकिन अंततः चुनावों के बाद डेटा को स्वीकार कर लिया।

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एक साल में जब विकास में इतनी तेजी से गिरावट आई तो श्रम बल की भागीदारी और बेरोजगारी दर में सुधार कैसे हुआ?

इसे अनपैक करने के लिए, पहले यह समझना होगा कि पीएलएफएस डेटा कैसे एकत्र करता है।

पीएलएफएस राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (एनएसओ) द्वारा आयोजित एक वार्षिक सर्वेक्षण है। इसे 2017 में शुरू किया गया था और यह अनिवार्य रूप से रोजगार की स्थिति को दर्शाता है। ऐसा करने में, यह बेरोजगारी के स्तर, रोजगार के प्रकार और उनके संबंधित शेयरों, विभिन्न प्रकार की नौकरियों से अर्जित मजदूरी आदि जैसे चर पर डेटा एकत्र करता है। पहले, यह काम रोजगार-बेरोजगारी सर्वेक्षण द्वारा किया जाता था, लेकिन ये हर पांच साल में एक बार आयोजित किया गया।

पीएलएफएस बेरोजगारी की गणना कैसे करता है?

दो तरीके हैं, और वे संदर्भ अवधि के संदर्भ में भिन्न होते हैं, जिस पर उत्तरदाताओं को यह याद रखना होता है कि वे काम कर रहे थे या नहीं।

स्रोत: पीएलएफएस 2019-20

एक को सामान्य स्थिति (यूएस) कहा जाता है। इस दृष्टिकोण में, सर्वेक्षण यह पता लगाता है कि सर्वेक्षण से पहले के 365 दिनों में किसी व्यक्ति को पर्याप्त दिनों के लिए नियोजित किया गया था या नहीं। दूसरे दृष्टिकोण को करंट वीकली स्टेटस (CWS) कहा जाता है। इसमें सर्वेक्षण यह पता लगाने की कोशिश करता है कि सर्वेक्षण से पहले के 7 दिनों में किसी व्यक्ति को पर्याप्त रूप से नियोजित किया गया था या नहीं।

आमतौर पर, एनएसओ बेरोजगारी संख्या सबसे नियमित रूप से उद्धृत की जाती है जो सामान्य स्थिति पर आधारित होती है। लेकिन यह दृष्टिकोण या तो वैश्विक मानदंड (जैसे कि अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन द्वारा अनुसरण किया जाता है) या निजी क्षेत्र के अभ्यास (जैसे कि सेंटर फॉर मॉनिटरिंग इंडियन इकोनॉमी या सीएमआईई द्वारा किए गए सर्वेक्षण) के साथ तुलनीय नहीं है। CWS वैश्विक मानदंड के करीब है।

यह पहेली को सुलझाने में कैसे मदद करता है?

संतोष मेहरोत्रा, जो यूनिवर्सिटी ऑफ बाथ (यूके) में सेंटर फॉर डेवलपमेंट से जुड़े हैं और उन्होंने नवीनतम आंकड़ों का बारीकी से अध्ययन किया है, इन प्रवृत्तियों को समेटने के दो तरीके प्रदान करते हैं।

एक, सामान्य स्थिति-आधारित डेटा के संदर्भ में, उनका कहना है कि एलएफपीआर में वृद्धि और यूईआर में गिरावट दोनों को संकट में वृद्धि द्वारा समझाया गया है। मेहरोत्रा ​​ने कहा कि अगर वार्षिक रिपोर्ट में अन्य तालिकाओं को देखें, तो पता चलता है कि एलएफपीआर बढ़ा हुआ है क्योंकि काम के अवसर कम हो गए हैं और आय गिर गई है। उन्होंने कहा कि लोगों को स्वरोजगार अपनाने के लिए मजबूर किया जा रहा है - अक्सर घरेलू उद्यम में सहायक के रूप में नामित किया जाता है - यहां तक ​​​​कि मजदूरी (या वेतनभोगी) रोजगार का सापेक्ष हिस्सा गिर जाता है।

दूसरा, मेहरोत्रा ​​ने सीडब्ल्यूएस पर आधारित बेरोजगारी के आंकड़ों की ओर इशारा किया। यह कोई गिरावट नहीं दिखाता है, उन्होंने कहा (चार्ट 2)। सीडब्ल्यूएस पद्धति से पता चलता है कि बेरोजगारी वास्तव में कम नहीं हुई है।

अलग-अलग सर्वेक्षणों में अलग-अलग मेट्रिक्स होते हैं और इसलिए सीएमआईई डेटा पीएलएफएस डेटा से तुलनीय नहीं है। लेकिन फिर भी, जबकि परिमाण सर्वेक्षणों में भिन्न हो सकता है [अर्थात, एक सर्वेक्षण में दूसरे की तुलना में अधिक बेरोजगारी पाई जाती है] दिशा समान रहती है। उन्होंने कहा कि [यूईआर आधारित] सामान्य स्थिति [नवीनतम पीएलएफएस में] एकमात्र ऐसा है जो बेरोजगारी की प्रवृत्ति में उलटफेर दिखा रहा है।

स्रोत: पीएलएफएस 2019-20

लेकिन क्या अमेरिका के मुकाबले सीडब्ल्यूएस पर ध्यान देना उचित है?

मेहरोत्रा ​​​​ने कहा कि कई कारण हैं कि भारत को सीडब्ल्यूएस से प्राप्त बेरोजगारी की संख्या को अधिक महत्व देना चाहिए।

एक के लिए, सीडब्ल्यूएस में मेमोरी रिकॉल काफी बेहतर है, उन्होंने कहा। लंबी अवधि में रिकॉल कम विश्वसनीय होता है। इसके अलावा, भारतीय अर्थव्यवस्था की प्रकृति बदल गई है। सामान्य स्थिति की साल भर की संदर्भ अवधि अधिक समझ में आती है जब अर्थव्यवस्था मुख्य रूप से कृषि प्रधान थी। आज यह नहीं है। अधिक से अधिक लोग ऐसी नौकरियों में हैं जो साल भर के कार्यक्रम का पालन नहीं करते हैं। सीडब्ल्यूएस इसलिए भी अधिक प्रासंगिक है क्योंकि बेरोजगारी में तिमाही परिवर्तनों को समझने के लिए एनएसओ इसी दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

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अगर हम सीडब्ल्यूएस डेटा देखें तो तस्वीर कैसे बदलती है?

सीडब्ल्यूएस दृष्टिकोण का उपयोग करके संकलित यूईआर और एलएफपीआर रुझान या तो सीएमआईई के डेटा के साथ या वास्तव में, व्यापक अर्थव्यवस्था के अन्य सभी संकेतकों से एक तस्वीर प्रस्तुत करते हैं (तालिका 3)।

हम पाते हैं कि वर्ष के दौरान, जैसे-जैसे सकल घरेलू उत्पाद की वृद्धि लड़खड़ाती गई, बेरोजगारी दर बिगड़ने के बावजूद एलएफपीआर और गिर रहा था। यह 2020 की अप्रैल से जून तिमाही के लिए विशेष रूप से सच है जब भारतीय अर्थव्यवस्था दुनिया में कहीं भी सबसे सख्त लॉकडाउन में से एक से प्रभावित थी। अंतिम कॉलम विशेष रूप से उल्लेखनीय है क्योंकि यह भारत के युवाओं में बेरोजगारी के स्तर को दर्शाता है। पांच में से एक युवा नौकरी पाने में असफल रहा - और यह महामारी से पहले था।

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