सन्दर्भ :

भारत में जाति व्यवस्था सदियों से सामाजिक और राजनीतिक जीवन का एक अभिन्न अंग रही है। यह सामाजिक-आर्थिक असमानताओं का एक प्रमुख कारण है, जोकि संसाधनों और अवसरों तक पहुंच को सीमित करती है। सकारात्मक कार्रवाई के माध्यम से ऐतिहासिक असमानताओं को दूर करने के प्रयास किए गए हैं, लेकिन सटीक जातिगत आंकड़ों की कमी एक बड़ी चुनौती बनी हुई है। जाति जनगणना के समर्थक तर्क देते हैं कि सटीक आंकड़े संसाधनों के निष्पक्ष वितरण, आरक्षण नीतियों के प्रभावी कार्यान्वयन और समावेशी विकास के लिए आवश्यक हैं। वे मानते हैं कि सटीक डेटा के आधार पर लक्षित हस्तक्षेपों से समाज के वंचित वर्गों का उत्थान किया जा सकता है। हालांकि, जाति जनगणना के क्रियान्वयन में अनेक चुनौतियाँ निहित हैं। पिछले प्रयासों में अशुद्धियाँ और पूर्वाग्रहों की व्याप्ति देखी गई है। जाति की गतिशील प्रकृति, सामाजिक-राजनीतिक परिवर्तन तथा डेटा संग्रहण के दौरान उत्पन्न होने वाली संभावित पूर्वाग्रह इन चुनौतियों को और जटिल बनाते हैं। इसके परिणामस्वरूप, प्राप्त आंकड़ों की विश्वसनीयता पर प्रश्नचिन्ह लग सकता है। अतः, जाति जनगणना को लागू करने से पूर्व, इन चुनौतियों का गहन विश्लेषण कर एक व्यापक रणनीति विकसित की जानी चाहिए जो इन चुनौतियों का समाधान करने में सक्षम हो।

भारत में जाति जनगणना का ऐतिहासिक संदर्भ

भारत में जाति आधारित जनगणना का इतिहास औपनिवेशिक काल तक जाता है, जब ब्रिटिश शासकों ने प्रशासनिक सुविधा के लिए जातिगत आंकड़ों का संग्रह किया था। समय के साथ, जाति आधारित जनगणना प्रशासनिक कार्यों के साथ-साथ सामाजिक वर्गीकरण का एक महत्वपूर्ण उपकरण भी बन गई।"

जाति गणना में महत्वपूर्ण विकास :

1.    1871-72 की जनगणना : पहली विस्तृत जाति जनगणना ने क्षेत्रों में जातियों के असंगत वर्गीकरण को उजागर किया।

2.    1931 की जनगणना : यह भारत में की गई अंतिम व्यापक जाति जनगणना थी, जिसमें 4,147 जातियों की पहचान की गई थी। इसमें कई अशुद्धियाँ सामने आईं, क्योंकि विभिन्न क्षेत्रों में समुदायों ने अलग-अलग पहचान का दावा किया था।

3.   स्वतंत्रता के बाद का युग :  बाद में जनगणना का फोकस व्यापक सामाजिक-आर्थिक वर्गीकरण पर केंद्रित हो गया और दशकीय जनगणनाओं में जातिगत आंकड़ों का संग्रह बंद कर दिया गया। हालांकि, 2011 में आयोजित सामाजिक-आर्थिक और जाति जनगणना (SECC) ने पुनः जातिगत आंकड़े एकत्रित करने का प्रयास किया। इस जनगणना में 46.7 लाख जाति श्रेणियों को दर्ज किया गया, जिसमें 8.2 करोड़ से अधिक त्रुटियां पाई गईं। यह आंकड़ा जाति वर्गीकरण की जटिलता और इस क्षेत्र में मौजूद चुनौतियों को स्पष्ट रूप से दर्शाता है।

जाति जनगणना कराने में चुनौतियाँ :

इसके संभावित लाभों के बावजूद, जाति जनगणना कराने में कई तार्किक, पद्धतिगत और सामाजिक चुनौतियां शामिल हैं।

जाति गतिशीलता और गलत वर्गीकरण :

1.    ऊर्ध्वगामी गतिशीलता : अनेक व्यक्ति और समुदाय कथित सामाजिक प्रतिष्ठा का दावा करने के लिए उच्च जातियों से अपनी पहचान जोड़ सकते हैं।

2.    नीचे की ओर गतिशीलता : स्वतंत्रता के बाद, आरक्षण नीतियों ने कुछ समूहों को सकारात्मक कार्रवाई के लाभों तक पहुंच के लिए निम्न जाति का दर्जा प्राप्त करने के लिए प्रोत्साहित किया है।

3.    समान ध्वनि वाली जातियां : विभिन्न क्षेत्रों में समान या समान उपनाम (जैसे, राजस्थान में ' धानक ', ' धानुक ' और ' धनका ') भ्रम और गलत वर्गीकरण पैदा करते हैं, जिससे डेटा संग्रह जटिल हो जाता है।

गणनाकर्ताओं का पूर्वाग्रह: जाति संबंधी जांच की संवेदनशील प्रकृति के कारण गणनाकर्ता अक्सर उत्तरदाताओं से सीधे पूछने के बजाय, विशेष रूप से उपनामों के माध्यम से, मान्यताओं पर भरोसा करते हैं। इस पूर्वाग्रह से डेटा के गलत होने का जोखिम होता है और निष्कर्षों की विश्वसनीयता कम हो जाती है।

डेटा की सटीकता: ऐतिहासिक रिकॉर्ड और समकालीन सर्वेक्षण, जैसे कि बिहार की 2023 की जाति जनगणना, जाति के आंकड़ों में महत्वपूर्ण विसंगतियों को उजागर करती है। उदाहरण के लिए, बिहार की जनगणना में 215 से अधिक समुदाय शामिल थे, लेकिन जातिगत परिवर्तनशीलता और विविधता के कारण समूहों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ा।

आनुपातिक प्रतिनिधित्व: एक जटिल चुनौती

जाति जनगणना के पक्ष में प्राथमिक तर्कों में से एक आरक्षण और नीतिगत लाभों में आनुपातिक प्रतिनिधित्व को सक्षम करना है। हालाँकि, भारत की विशाल और विविध आबादी में आनुपातिक प्रतिनिधित्व को लागू करना महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पेश करता है।

आरक्षण तंत्र: वर्तमान में, शिक्षा और रोजगार में आरक्षित पद आनुपातिक रूप से वितरित किए जाते हैं (उदाहरण के लिए, 27% कोटा के तहत हर चौथा पद ओबीसी के लिए आरक्षित है)।

प्रतिनिधित्व की अव्यवहारिकता:  भारत की 1.4 बिलियन की आबादी में 6,000 से ज़्यादा जातियाँ शामिल हैं। औसत जाति का आकार  लगभग 2.3 लाख लोगों का है। 10,000 से कम आबादी वाली छोटी जातियों को एक भी आरक्षित पद हासिल करने के लिए 1.4 लाख से ज़्यादा रिक्तियों की ज़रूरत होगी, जैसा कि यूपीएससी जैसी भर्ती प्रक्रियाओं में देखा गया है। प्रतिनिधित्व का यह पैमाना अव्यवहारिक है, जिससे संभावित रूप से छोटी जातियों का और ज़्यादा बहिष्कार हो सकता है।

बिहार 2023 जाति जनगणना से प्राप्त जानकारी :

बिहार की जाति जनगणना जाति-आधारित डेटा एकत्र  करने की चुनौतियों और लाभों को संबोधित करने में एक केस स्टडी प्रस्तुत करती है। 2023 में दो चरणों में आयोजित की गई जनगणना में राज्य की 98% से अधिक आबादी को पिछड़े वर्गों (बीसी), सामान्य श्रेणियों (जीसी), सबसे पिछड़े वर्गों (एमबीसी) और अनुसूचित जातियों (एससी) मे वर्गीकृत किया गया है।

मुख्य निष्कर्ष :

1.    आय और शिक्षा असमानताएँ :

o    अनुसूचित जाति और अनुसूचित जनजाति के 40% से अधिक परिवार 6,000 रुपये प्रति माह से कम कमाते हैं, जबकि सामान्य वर्ग के 25% परिवार ही 6,000 रुपये प्रति माह कमाते हैं।

o    कायस्थों की औसत आय 39,000 से काफी कम है ।

o    दलितों में उच्च शिक्षा प्राप्ति 3.5% से भी कम है, जबकि पिछड़ी जातियों में  यह 17% है।

2.    रोजगार और परिसंपत्ति स्वामित्व :

o    सार्वजनिक और निजी क्षेत्र के रोजगार में अगड़ी जातियों का वर्चस्व है, जबकि अनुसूचित जातियां बड़े पैमाने पर शारीरिक श्रम तक ही सीमित हैं।

o    मुसहर और भुइया जैसे हाशिए पर पड़े समूह कच्चे आवास और बेघर होने से जूझते हैं ।

3.    अंतर-क्लस्टर असमानताएँ :

o    यहां तक कि बीसी और एमबीसी जैसे समूहों के भीतर भी असमानताएं बनी हुई हैं। कुछ एमबीसी समूह, जैसे डांगी और हलवाई , कई बीसी की तुलना में सामाजिक-आर्थिक रूप से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

निष्कर्षों के निहितार्थ

जनगणना में संसाधनों के समान वितरण को सुनिश्चित करने के लिए विस्तृत जातिगत आंकड़ों की आवश्यकता पर जोर दिया गया है। हालांकि, यह व्यापक प्रशासनिक श्रेणियों में छोटी जातियों के बहिष्करण और गलत प्रतिनिधित्व के जोखिम को भी उजागर करता है।

क्रीमी लेयर और ओबीसी प्रतिनिधित्व पर बहस :

"क्रीमी लेयर" शब्द का प्रयोग सर्वप्रथम 1992 के इंद्रा साहनी मामले में उच्चतम न्यायालय द्वारा किया गया था। यह उन ओबीसी वर्गों को संदर्भित करता है जो सामाजिक और आर्थिक रूप से अधिक विकसित हैं, अतः उन्हें आरक्षण का लाभ प्राप्त नहीं होता है। 1993 में सरकार ने एक आधिकारिक अधिसूचना के माध्यम से इस अवधारणा को औपचारिक रूप दिया।

हालांकि, 2019-2021 के आंकड़े बताते हैं कि ओबीसी भारत में परिवारों का लगभग 42% हिस्सा बनाते हैं, जो उन्हें सबसे बड़ा सामाजिक-आर्थिक समूह बनाता है। जातिगत जनगणना ओबीसी के लिए सटीक जनसंख्या डेटा प्रदान कर सकती है, जिससे नीति निर्माताओं को आरक्षण की सीमा पर पुनर्विचार करने और समूहों के बीच असमानताओं को दूर करने में मदद मिल सकती है।

प्रशासनिक और नीतिगत निहितार्थ :

·        नीति कार्यान्वयन: जाति जनगणना के समर्थक संसाधनों के समान आवंटन में इसकी उपयोगिता का तर्क देते हैं, लेकिन जाति के आंकड़ों की जटिलताएं सामाजिक विभाजन को और बढ़ाने का जोखिम उठाती है। खराब तरीके से की गई जनगणना मौजूदा असमानताओं को कम करने के बजाय उन्हें और गहरा कर सकती है।

·        छोटी जातियों का बहिष्कार: व्यापक प्रशासनिक श्रेणियों में अनुपातहीन रूप से कम प्रतिनिधित्व के कारण छोटी जातियों को बहिष्कृत किए जाने का जोखिम है। यह बहिष्कार समावेशिता के सिद्धांत को कमजोर करता है जिसे जाति जनगणना बनाए रखने का प्रयास करती है।

·        प्रशासनिक बोझ: जाति जनगणना कराने के लिए पर्याप्त मात्रा में रसद और वित्तीय संसाधनों की आवश्यकता होगी, जिससे अन्य महत्वपूर्ण विकासात्मक प्राथमिकताओं से ध्यान भटक सकता है। उदाहरण के लिए, SECC 2011 की अशुद्धियों को दूर करने में काफी समय और संसाधन खर्च होता हैं, जिससे नीति निर्माण में इसकी उपयोगिता सीमित हो जाती है।

निष्कर्ष :

जाति जनगणना का उद्देश्य समता स्थापित करना और ऐतिहासिक अन्यायों का समाधान करना है। हालाँकि, इसके क्रियान्वयन में कई चुनौतियाँ हैं। ऐतिहासिक रिकॉर्ड्स जाति वर्गीकरण की जटिलता को स्पष्ट करते हैं, जबकि वर्तमान आँकड़े विसंगतियों और गलत प्रतिनिधित्व के खतरों को उजागर करते हैं। इसके अतिरिक्त, इस प्रक्रिया में लगने वाले संसाधन और प्रशासनिक बोझ भी नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता। ऐसे में, केवल जाति-आधारित गणना पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, सामाजिक-आर्थिक संकेतकों को प्राथमिकता देना और समावेशिता को बढ़ावा देने वाले वैकल्पिक दृष्टिकोण अधिक प्रभावी सिद्ध हो सकते हैं। नीति निर्माताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि समता और न्याय को बढ़ावा देने के प्रयासों से वास्तव में सबसे हाशिए पर पड़े समुदायों को लाभ मिले, और साथ ही यह भी ध्यान रखना चाहिए कि ये प्रयास सामाजिक विभाजन को न बढ़ाएं।