आर्थिक सर्वेक्षण अध्याय 04

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प्र। जब आपके स्मार्टफोन का अलार्म सुबह बजता है, तो आप जाग जाते हैं और उस अलार्म को बंद करने के लिए टैप करते हैं जिसके कारण आपका गीजर अपने आप स्विच ऑन हो जाता है। आपके बाथरूम में लगा स्मार्ट दर्पण दिन के मौसम को दर्शाता है और आपके ओवरहेड टैंक में पानी के स्तर को भी दर्शाता है। जब आप नाश्ता बनाने के लिए अपने रेफ्रिजरेटर से कुछ किराने का सामान लेते हैं, तो यह उसमें स्टॉक की कमी को पहचानता है और ताजा किराने की वस्तुओं की आपूर्ति के लिए एक आदेश देता है। जब आप अपने घर से बाहर निकलते हैं और दरवाजा बंद करते हैं, तो सभी लाइट, पंखे, गीजर और एसी मशीनें अपने आप बंद हो जाती हैं। कार्यालय जाने के लिए, आपकी कार आपको ट्रैफ़िक की भीड़ के बारे में चेतावनी देती है और एक वैकल्पिक मार्ग का सुझाव देती है, और यदि आपको बैठक में देर होती है, तो यह आपके कार्यालय को तदनुसार संदेश भेजता है। उभरती संचार तकनीकों के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा शब्द उपरोक्त परिदृश्य में सबसे अच्छा है?

ए. बॉर्डर गेटवे प्रोटोकॉल

बी. इंटरनेट ऑफ थिंग्स

सी. इंटरनेट प्रोटोकॉल

डी। वर्चुअल प्राइवेट नेटवर्क

अनिश्चित, विकट दुनिया में नेविगेट करने के लिए वास्तविक समय संकेतक का उपयोग करते हुए अर्थव्यवस्था द्वारा पथ की निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है। इस प्रकार डेटा उन पत्थरों के रूप में काम कर सकता है जो नदी को पार करने में सक्षम हैं।

डेटा और सामाजिक कल्याण के अर्थशास्त्र

जैसे-जैसे लोग डिजिटल सेवाओं जैसे कि वेतन बिल, फ़ाइल कर आदि का उपयोग करते हैं, डेटा एक अभूतपूर्व पैमाने पर उत्पन्न हो रहा है।
इस डेटा विस्फोट के कारण, डेटा की सीमांत लागत में तेजी से गिरावट आई है और इस डेटा का उपयोग करने वाले समाज को सीमांत लाभ पहले से कहीं अधिक है।

1981 में प्रति गीगाबाइट की लागत U61,050 से गिरकर आज U3.48 से कम हो गई है।
हालांकि, डेटा का आधिक्य और इसे भण्डार करने की एक असीम क्षमता का कोई फायदा नहीं है जब तक कि कोई व्यक्ति उचित समय में डेटा की इन भारी मात्रा का बोध न करा सके।
सौभाग्य से, तकनीकी प्रगति ने इन बिग डाटा को संसाधित करना संभव बना दिया है ताकि यह समझ से बाहर हो सके।

डेटा उपयोग से संबंधित उदाहरण

एक जिला शिक्षा अधिकारी बेहतर निर्णय ले सकता है अगर वह अपने जिले के प्रत्येक स्कूल, छात्रों और शिक्षकों की उपस्थिति दर, औसत परीक्षण स्कोर और स्कूल शौचालयों की स्थिति के बारे में जानता है।
अभिभावक बेहतर निर्णय ले सकते हैं कि किस स्कूल में अपने बच्चों को भेजना है अगर वे अपने गाँव में शिक्षकों की औसत अनुपस्थिति दर जानते हैं और पड़ोसी गाँव में उनकी तुलना कर सकते हैं।

लेकिन वर्तमान स्थिति

वर्तमान में, सरकार ने अपने नागरिकों के बारे में जो आंकड़े संग्रहीत किए हैं, वे विभिन्न मंत्रालयों द्वारा बनाए गए विभिन्न रजिस्ट्रियों में बिखरे हुए हैं।
यही कारण है कि हर बार एक नागरिक को एक नई सेवा का उपयोग करना पड़ता है, उन्हें अपनी पहचान साबित करने और प्रक्रिया पर अपना दावा साबित करने के लिए सभी दस्तावेज इकट्ठा करने के लिए कहा जाता है।
उदाहरण के लिए, एक किसान जैसे मुफ्त बिजली के कारण सब्सिडी या लाभ पाने के लिए, दस्तावेजों की एक अधूरी सूची में ग्राम प्रशासनिक अधिकारी, चित्त अदंगल (भूमि रजिस्ट्री से उद्धरण), एक पट्टा (अधिकार या बिक्री का रिकॉर्ड) द्वारा जारी स्वामित्व प्रमाण पत्र शामिल हैं। डीड, पास के किसी भी सरकारी प्रोजेक्ट से अनापत्ति प्रमाणपत्र और अन्य दस्तावेज यह साबित करने के लिए कि उस जमीन पर एक किसान है।
कल्याणकारी योजनाओं में लक्ष्य त्रुटि को कम करने का उदाहरण:-
एक काल्पनिक व्यक्ति पर विचार करें, जो एक कार के मालिक होने के लिए पर्याप्त है, लेकिन अनुचित तरीके से बीपीएल कल्याण योजनाओं का लाभ उठाने में सक्षम है।
जब डेटासेट असंबद्ध होते हैं तो वाहन रजिस्ट्री, सार्वजनिक वितरण प्रणाली रजिस्ट्री के बीच कोई संचार नही होता है। नतीजतन, सार्वजनिक वितरण प्रणाली इस व्यक्ति को गलत तरीके से सब्सिडी देना जारी रखती है।
हालाँकि, यदि दो डेटासेट्स को एकीकृत किया जाता है, तो ऐसी समावेशी त्रुटि को कम किया जा सकता है, जिससे बहुमूल्य सरकारी संसाधनों की बचत होती है

क्या डेटा एक सार्वजनिक वस्तु है?

अर्थशास्त्र में एक सार्वजनिक वस्तु एक ऐसी वस्तु है जो गैर-बहिष्कृत और गैर-प्रतिद्वंद्वी दोनों है। (स्ट्रीट लाइट)
डेटा सार्वजनिक वस्तुओं की कुछ विशेषताओं को वहन करता है।
यह गैर-प्रतिद्वंद्वी है, अर्थात्, एक व्यक्ति द्वारा खपत दूसरों के लिए उपलब्ध मात्रा को कम नहीं करता है।
लेकिन डेटा को बाहर रखा जा सकता है, यानी, लोगों को डेटा एक्सेस करने से बाहर करना संभव है।
हालाँकि, कुछ प्रकार के डेटा हैं – विशेष रूप से सामाजिक हित के मुद्दों पर सरकारों द्वारा एकत्र किए गए डेटा – जिन्हें सामाजिक कल्याण के हित में शुद्ध सार्वजनिक वस्तु बनाया जाना चाहिए।

डेटा को सार्जनिक वस्तु क्यों माना जाना चाहिए?

डेटा संबंधी प्रयासों में निजी क्षेत्र का निवेश पहले से कहीं अधिक है।
2017 फोर्ब्स के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 53 प्रतिशत कंपनियां सक्रिय रूप से निर्णय लेने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करती हैं।
वास्तव में, पिछले दो दशकों में, दुनिया में फेसबुक, अमेज़ॅन, इंस्टाग्राम आदि जैसी कंपनियों के उद्भव हुए हैं, जो लोगों के डेटा से विशेष रूप से राजस्व कमाते हैं।
लेकिन ऐसे कई क्षेत्र हैं जहां डेटा सर्वव्यापी रूप से दोहन और उपयोग के रूप में नहीं है।
उदाहरण के लिए, कृषि बाजार पर विचार करें।
यदि मूल्य जानकारी प्राप्त करने वाले किसान को सीमांत लाभ उस सूचना की सीमांत लागत से अधिक है, तो वह उस जानकारी के लिए भुगतान करेगा।

सरकारी हस्तक्षेप

जबकि निजी क्षेत्र ने कुछ प्रकार के डेटा का उपयोग करने का प्रभावशाली कार्य किया है।
सरकारी हस्तक्षेप अन्य क्षेत्रों में आवश्यक है जहां डेटा में निजी निवेश अपर्याप्त है। जैसे कि शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा।
कृषि क्षेत्र में, सरकार ने ई-एनएएम बनाकर ऐसा ही किया है क्योंकि यह संभावना नहीं है कि निजी क्षेत्र इस तरह के समाधान के साथ आएगा।

डेटा को सार्वजनिक वस्तु बनाते समय डेटा गोपनीयता

डेटा को सार्वजनिक वस्तु बनाने के प्रयास में, डेटा के गोपनीयता निहितार्थ पर विचार करना बहुत महत्वपूर्ण है।
इन विभिन्न प्रकार के डेटा से निपटने में महत्वपूर्ण अंतर डेटा सिद्धांत का ज्ञान और सहमति है।
डेटा की प्रोसेसिंग स्वीकार किए गए गोपनीयता मानदंडों और आगामी गोपनीयता कानून के अनुपालन में होनी चाहिए। (बी एन श्रीकृष्ण की रिपोर्ट)
डेटा उत्पादन प्रक्रिया में पैमाने और विस्तार की अर्थव्यवस्थाएँ

सरकार द्वारा संचालित डेटा क्रांति की आवश्यकता 3 प्रमुख विशेषताओं से प्रेरित है: –

पहली,

जब डेटा की बात आती है, तो यह पूरी तरह से इसके हिस्सों के योग से बड़ा होता है यानी जब यह अन्य डेटा के साथ जोडा जाता है तो यह अधिक उपयोगी होता है।
उदाहरण के लिए
वित्त मंत्रालय के वित्तीय सेवा विभाग के जन धन खातों से निकाले गए लेन-देन का डेटा, ग्रामीण विकास मंत्रालय से मनरेगा काम की मांग के लिए जुड़ा हुआ है।

असमान डेटासेट का ऐसा संयोजन कल्याणकारी नीतियों को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए आवश्यक समृद्धि प्राप्त करने में अत्यंत उपयोगी हो सकता है।

दूसरा,

डेटा को व्यक्तियों / फर्मों के एक महत्वपूर्ण द्रव्यमान को कवर करने की आवश्यकता होती है ताकि उपयोगी नीतिगत अंर्तदृष्टि उत्पन्न करने के लिए व्यक्तियों / फर्मों के बीच तुलना और सहसंबंध का आकलन किया जा सके।
इस प्रकार, विभिन्न उत्पाद बाजारों और देश भर में ट्रेडों पर मूल्य डेटा एकत्र करने के लिए, बहुत बड़ी संख्या में उत्पादकों और खरीदारों को वास्तविक समय में एक मंच पर अपने लेनदेन को लॉग इन करने की आवश्यकता होती है।
इस प्रकार डेटा उत्पन्न करने के लिए सरकार का हस्तक्षेप।

तीसरा,

डेटा में एक पर्याप्त समय-श्रृंखला होनी चाहिए, ताकि नीति निर्धारण के लिए गतिशील प्रभावों का अध्ययन और नियोजन किया जा सके।
उदाहरण के लिए, नीतियों की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए पहले-बाद के मूल्यांकन को शुरू करना, डेटा की एक लंबी-पर्याप्त समय श्रृंखला के लिए महत्वपूर्ण है।
डेटा लोगों के द्वारा उत्पन्न किया जाता है, लोगों के लिए और इसका उपयोग लोगों के लिए किया जाना चाहिए।

प्रमाली का निर्माण
(डेटा जो लोग सरकारी निकायों के साथ साझा करते हैं)

भारत में डेटा संग्रह अत्यधिक विकेंद्रीकृत है।
सामाजिक कल्याण के प्रत्येक संकेतक के लिए, डेटा इकट्ठा करने की जिम्मेदारी संबंधित केंद्रीय मंत्रालय के पास है।
नतीजतन, एक मंत्रालय द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा को दूसरे द्वारा इकट्ठा किए गए से अलग रखा जाता है।
उदाहरण- किसी व्यक्ति के वाहन पंजीकरण पर डेटा एक मंत्रालय द्वारा बनाए रखा जाता है, जबकि एक ही व्यक्ति की संपत्ति का स्वामित्व अन्य मंत्रालय के पास होता है।

हालांकि, अगर इन अलग-अलग सूचनाओ को एक साथ रखा जा सकता है, तो हम पाएंगे कि पूरे हिस्से के योग से अधिक है।

सभी गोपनीयता चिंताओं को खत्म करने के लिए तकनीकी प्रगति का उपयोग करना

पहला,

जबकि कोई भी मंत्रालय पूर्ण डेटाबेस को देखने में सक्षम होना चाहिए, एक दिया गया मंत्रालय केवल उन डेटा फ़ील्ड में हेरफेर कर सकता है जिसके लिए वह जिम्मेदार है।

दूसरा,

डेटा का अद्यतन वास्तविक समय में होना चाहिए।

तीसरा और सबसे महत्वपूर्ण

डेटाबेस को बिना किसी छेड़छाड़ की गुंजाइश के साथ बिल्कुल सुरक्षित होना चाहिए।

क्या डेटा के साथ सरकार को सशक्त बनाना सुरक्षित है?

पहला,

बड़ी मात्रा में डेटा पहले से ही सरकारी रिकॉर्ड में मौजूद हैं और उद्देश्य केवल इस डेटा का अधिक कुशल तरीके से उपयोग करना है।

दूसरा,

लोग हमेशा जहां संभव हो, सरकार को डेटा से निकलने का विकल्प चुन सकते हैं। उदाहरण के लिए, कोई सर्वेक्षण में भाग नहीं ले सकता है या सरकार द्वारा संचालित भुगतान सेवाओं का उपयोग नहीं कर सकता है।
अवश्य ही ये अपवाद हैं। लोग बिना लाइसेंस और पंजीकरण प्रमाण पत्र के वाहन नहीं खरीद और चला सकते हैं

डेटा के अनुप्रयोग

एक बार बुनियादी ढाँचा होने के बाद, असंख्य आवेदन होते हैं।
एक मजबूत डाटा रीढ़ नागरिकों को केंद्र सरकार से स्थानीय सरकार के निकाय में नागरिकों से लेकर निजी क्षेत्र तक के हर हितधारक को सशक्त बना सकता है।

सरकार स्वयं लाभार्थियों के रूप में

सरकारें समावेश और बहिष्करण त्रुटियों दोनों को कम करके कल्याणकारी योजनाओं और सब्सिडी में लक्ष्यीकरण में सुधार कर सकती हैं।
उदाहरण के लिए, जीएसटी रिटर्न के साथ आयकर रिटर्न का क्रॉस सत्यापन संभव कर चोरी को उजागर कर सकता है।

निजी क्षेत्र लाभार्थियों के रूप में

सरकारी वित्त पर दबाव को कम करने के लिए उत्पन्न आंकड़ों का एक हिस्सा मुद्रीकृत किया जाना चाहिए।
जिलों में छात्रों के परीक्षा स्कोर के बारे में निजी क्षेत्र की पहुँच की अनुमति देना
यह शिक्षा में असमान जरूरतों को उजागर करने और विशिष्ट जिलों की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप अभिनव ट्यूटरिंग उत्पादों को विकसित करके इन जरूरतों को पूरा करने में मदद करेगा।

लाभार्थियो के रुप मे नागरिक

नागरिक प्रस्तावित डेटा क्रांति के लाभार्थियों का सबसे बड़ा समूह हैं।
डिजिटल लॉकर के मामले पर विचार करें। नागरिकों को अब “मूल” दस्तावेज प्राप्त करने के लिए सभी दस्तावेज़ लेकर चलने की आवश्यकता नहीं है।

आगे की राह

चूंकि निजी क्षेत्र द्वारा सामाजिक कल्याण के लिए डेटा इष्टतम मात्रा में उत्पन्न नहीं किया जा सकता है, सरकार को डेटा को सार्वजनिक रूप से देखने और आवश्यक निवेश करने की आवश्यकता है।
आगे बढ़ते हुए, डेटा और सूचना राजमार्ग को भौतिक राजमार्गों के समान महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के रूप में देखा जाना चाहिए।
भारत के संविधान की भावना में, “लोगों द्वारा, लोगों के लिए” लोगों के डेटा को सरकार के लिए मंत्र बनना चाहिए।

अध्याय एक दृष्टि मे

डेटा के संग्रहण और भंडारण में तकनीकी प्रगति को देखते हुए, समाज की डेटा की इष्टतम खपत पहले से कहीं अधिक है
चूंकि निजी क्षेत्र डेटा के दोहन में निवेश नहीं कर सकता है, जहां यह संभव है कि सरकार को हस्तक्षेप करना चाहिए, क्योंकि यह विशेष रूप से गरीबों और देश के सामाजिक क्षेत्रों में सार्वजनिक रूप से अच्छा है।
शासन पहले से ही नागरिकों के बारे में प्रशासनिक, सर्वेक्षण, संस्थागत और लेन-देन के आंकड़ों का एक समृद्ध भंडार रखता है, लेकिन ये आंकड़े पूरे सरकारी निकायों में बिखरे हुए हैं। इन विशिष्ट डेटासेटों को विलय करने से अनुप्रयोगों के असीम होने के साथ कई लाभ होंगे।
गोपनीय सूचनाओं को सुरक्षित रखने और साझा करने के लिए पहले से ही मौजूद तकनीकों का उपयोग किया जाता है, डेटा को डेटा गोपनीयता के कानूनी ढांचे के भीतर सार्वजनिक रूप से अच्छा माना जा सकता है। सार्वजनिक रूप से डेटा के बारे में सोचने में, गरीबों पर गोपनीयता की अभिजात वर्ग की प्राथमिकता को लागू नहीं करने के लिए भी ध्यान रखा जाना चाहिए, जो सबसे बेहतर जीवन जीने की बेहतर गुणवत्ता की देखभाल करते हैं।
जैसा कि सामाजिक हित के डेटा लोगों द्वारा उत्पन्न होते हैं, यह “लोगों द्वारा, लोगों के लिए, लोगों के लिए” होना चाहिए।

डेटा नया तेल है

कोई घोड़ा, कोई हाथी, कोई शेर कभी भगवान की वेदी पर चढ़ाया जाता है।
जिसकी बलि दी जाती है वह नम्र और कमजोर बकरी है।
इसका मतलब है कि भगवान भी कमजोरों को नहीं बचा सकता है और जो बहादुर है उसकी मदद करता है।
इससे यह निष्कर्ष निकलता है कि हमारा देश मजबूत और संप्रभु होना चाहिए।