चर्चा में क्यों?
केंद्रीय मंत्रिमंडल ने VISTAR—विकसित भारत सांख्यिकीय परिवर्तन, विश्लेषण और अनुसंधान पहल (Viksit Bharat Initiative for Statistical Transformation, Analytics and Research) को 4 नवंबर 2026 को मंज़ूरी दी। सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI) 2026–27 से 2030–31 की अवधि के लिए इस केंद्रीय क्षेत्र की योजना (central-sector scheme) को ₹4,371.10 करोड़ के परिव्यय के साथ लागू करेगा। इसका उद्देश्य सर्वेक्षणों, राज्य-स्तरीय क्षमता और आर्थिक प्रतिष्ठानों के बारे में बेहतर जानकारी के ज़रिए आधिकारिक सांख्यिकी को मज़बूत करना है।
कोई सांख्यिकीय आंकड़ा उपयोगी कैसे बनता है?
आधिकारिक सांख्यिकी विभिन्न अवलोकनों को अर्थव्यवस्था और समाज से जुड़ी व्यवस्थित जानकारी में बदलती है। इनकी उपयोगिता इस बात पर निर्भर करती है कि क्या मापा जा रहा है, आंकड़े कैसे जुटाए जाते हैं, वे किन स्थानों का विवरण देते हैं और कितनी जल्दी उपलब्ध होते हैं। यही विशेषताएं तय करती हैं कि ये आंकड़े किन सवालों के जवाब देने में मदद कर सकते हैं।
सूक्ष्मता (Granularity) का अर्थ विवरण के स्तर से है। राष्ट्रीय अनुमान एक व्यापक रुझान को दर्शाता है, जबकि ज़िले या शहर के अनुमान यह दिखा सकते हैं कि उसके भीतर परिस्थितियां किस तरह अलग-अलग हैं। समयबद्धता (Timeliness) का संबंध जिस अवधि का मापन किया गया है और जब परिणाम जारी होते हैं, उनके बीच के समय-अंतराल से है। उदाहरण के लिए, स्थानीय सेवाओं की योजना बनाने में उस जानकारी से लाभ होता है जो संबंधित क्षेत्र और विचाराधीन समय-अवधि से मेल खाती हो।
योजना के तीन घटक
- व्यापक सांख्यिकीय संचालन और इकोसिस्टम का सुदृढ़ीकरण (Comprehensive Statistical Operations and Strengthening of Ecosystem): सर्वेक्षण, पद्धतिगत कार्य और डिजिटल सांख्यिकीय प्रक्रियाएं।
- सांख्यिकीय सुदृढ़ीकरण के लिए सहायता (Support for Statistical Strengthening - SSS): SSS 2.0 के माध्यम से राज्यों और केंद्र शासित प्रदेशों को सहयोग, जो सहायता को निर्धारित सांख्यिकीय परिणामों (outputs) से जोड़ने वाला एक नया रूपरेखा-ढांचा है।
- आर्थिक गणना (Economic Census): प्रस्तावित 8वीं आर्थिक गणना और राष्ट्रीय सांख्यिकीय व्यवसाय रजिस्टर (National Statistical Business Register) के लिए एक आधार-रेखा (baseline)।
आर्थिक गणना में क्या दर्ज किया जाता है?
प्रस्तावित गणना में ग्राम पंचायत और वार्ड स्तर तक गैर-कृषि प्रतिष्ठानों और उनके कामगारों के बारे में विस्तृत जानकारी एकत्र की जाएगी। प्रतिष्ठान (establishment) किसी स्थान पर स्थित वह इकाई है जहां किसी आर्थिक गतिविधि के तहत बिक्री के लिए वस्तुओं या सेवाओं का उत्पादन होता है। कोई दुकान या घर से चलने वाली सिलाई इकाई ऐसी इकाई का एक व्यावहारिक उदाहरण हो सकती है।
आर्थिक गणना के बारे में MoSPI की व्याख्या में औपचारिक और अनौपचारिक (formal and informal) दोनों तरह के प्रतिष्ठान तथा विभिन्न प्रकार के कार्य-परिसर शामिल हैं। ये रिकॉर्ड यह बताने में मदद करते हैं कि आर्थिक गतिविधियां कहां होती हैं, उनका स्वामित्व किसके पास है और उनमें कौन लोग कार्यरत हैं। इससे योजनाकारों को उद्यम गतिविधियों के भौगोलिक विस्तार की स्पष्ट तस्वीर मिलती है।
व्यवसाय रजिस्टर सर्वेक्षणों में कैसे मदद करता है
सांख्यिकीय व्यवसाय रजिस्टर (SBR) आर्थिक सांख्यिकी के लिए प्रासंगिक व्यावसायिक इकाइयों से जुड़ी जानकारी को व्यवस्थित करता है। संयुक्त राष्ट्र सांख्यिकी प्रभाग (United Nations Statistics Division) बताता है कि ऐसे रजिस्टर व्यावसायिक सर्वेक्षणों के लिए एक आधार-ढांचा प्रदान करते हैं। प्रतिचयन ढांचा (sampling frame) इकाइयों का वह व्यवस्थित समूह है जिसमें से सर्वेक्षण के लिए नमूना (sample) चुना जा सकता है।
एक पूर्ण गणना (census) अपने निर्धारित दायरे में आने वाली प्रत्येक इकाई के बारे में जानकारी जुटाती है। इसके विपरीत, नमूना सर्वेक्षण (sample survey) चुनिंदा इकाइयों की जांच करता है और व्यापक अनुमान तैयार करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करता है। एक सुव्यवस्थित रजिस्टर सांख्यिकीविदों को अध्ययन की जाने वाली समग्र इकाइयों (समष्टि या population) की पहचान करने, नमूना चुनने और प्राप्त उत्तरों को उस समग्र समूह से जोड़ने में मदद करता है। यह अलग-अलग डेटासेट के बीच संबंध स्थापित करने में भी सहायक होता है।
आंकड़ों और डिजिटल प्रक्रियाओं को जोड़ना
एकसमान परिभाषाएं और वर्गीकरण विभिन्न कार्यालयों द्वारा तैयार किए गए रिकॉर्डों को आपस में मेल खाने योग्य बनाते हैं। किसी डेटासेट के दायरे (coverage), संदर्भ अवधि और कार्य-पद्धतियों की जानकारी उपयोगकर्ताओं को आंकड़ों का सही अर्थ समझने में मदद करती है। ये विवरण विभिन्न स्थानों और वर्षों के बीच की तुलना को अधिक सार्थक बनाते हैं।
VISTAR के तहत, MoSPI की योजना डेटा प्रोसेसिंग, सत्यापन (validation) और विश्लेषण के लिए डिजिटलीकरण को आगे बढ़ाने तथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) और मशीन लर्निंग (machine learning) का उपयोग करने की है। पारंपरिक सर्वेक्षणों के साथ-साथ अतिरिक्त डेटा स्रोतों का उपयोग करने की भी योजना है। ये बदलाव संग्रह से लेकर विश्लेषण तक की उस प्रक्रिया से जुड़े हैं जो अवलोकनों को सांख्यिकीय परिणामों में बदलती है।
निष्कर्ष
VISTAR सर्वेक्षणों, राज्यों की सांख्यिकीय क्षमता और प्रतिष्ठानों के रिकॉर्ड को एक नियोजित रूपरेखा में एक साथ लाता है। इसका मुख्य कार्य स्पष्ट रूप से परिभाषित इकाइयों और एकसमान पद्धतियों को समयबद्ध व विस्तृत जानकारी से जोड़ना है, जिसका उपयोग सार्वजनिक एजेंसियां और शोधकर्ता कर सकें।