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Home/upsc: rojgar evam kaushal vikas
  1. Asked: August 23, 2024In:

    "जिस समय हम भारत के जनसांख्यिकीय लाभांश (डेमोग्राफ़िक डिविडेंड) को शान से प्रदर्शित करते हैं, उस समय हम रोजगार योग्यता की पतनशील दरों को नज़रअन्दाज़ कर देते हैं।" क्या हम ऐसा करने में कोई चूक कर रहे हैं? भारत को जिन जॉबों की बेसबरी से दरकार है, वे जॉब कहाँ से आएँगे? स्पष्ट कीजिए। (200 words) [UPSC 2014]

    Pratik Bhatt
    Pratik Bhatt Learner

    भारत का जनसांख्यिकीय लाभांश और रोजगार योग्यता की चुनौतियाँ: 1. चूक और समस्याएँ: रोजगार योग्यता में कमी: भारत का बड़ा युवा जनसंख्या को जनसांख्यिकीय लाभांश के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, परंतु यह रोजगार योग्यता में कमी को नज़रअंदाज़ करता है। NASSCOM की रिपोर्ट के अनुसार, 2023 में इंजीनियरिंग ग्रेजुRead more

    भारत का जनसांख्यिकीय लाभांश और रोजगार योग्यता की चुनौतियाँ:

    1. चूक और समस्याएँ:

    • रोजगार योग्यता में कमी: भारत का बड़ा युवा जनसंख्या को जनसांख्यिकीय लाभांश के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, परंतु यह रोजगार योग्यता में कमी को नज़रअंदाज़ करता है। NASSCOM की रिपोर्ट के अनुसार, 2023 में इंजीनियरिंग ग्रेजुएट्स की रोजगार योग्यताएँ लगभग 64% रही हैं, जो उच्च शिक्षा और व्यावसायिक जरूरतों के बीच की खाई को दर्शाती है।
    • कौशल का असंगति: FICCI की रिपोर्ट बताती है कि केवल 10% भारतीय ग्रेजुएट्स ही नौकरी के लिए पूरी तरह तैयार हैं। इसके कारण, शिक्षा और उद्योग की आवश्यकताओं के बीच की खाई है, जिससे नौकरी की उपलब्धता पर असर पड़ता है।
    • अस्थायी रोजगार: बहुत से युवा लोग अस्थायी और कम वेतन वाले नौकरियों में लगे हुए हैं, जो उनके कौशल का पूरा उपयोग नहीं करती हैं।

    2. जॉब्स के स्रोत:

    • औद्योगिक और विनिर्माण क्षेत्र: Make in India जैसे प्रयासों से विनिर्माण क्षेत्र को बढ़ावा दिया जा सकता है। Maruti Suzuki जैसे कंपनियों ने उत्पादन बढ़ाकर रोजगार के अवसर उत्पन्न किए हैं।
    • सेवा क्षेत्र का विस्तार: IT, स्वास्थ्य देखभाल, और खुदरा जैसे क्षेत्रों में सेवा क्षेत्र का विस्तार रोजगार के महत्वपूर्ण स्रोत हैं। Amazon के विस्तार ने लॉजिस्टिक्स और तकनीकी क्षेत्रों में हजारों नौकरियों का सृजन किया है।
    • उद्यमिता और स्टार्टअप्स: Startup India और Atal Innovation Mission जैसी योजनाओं से उद्यमिता को बढ़ावा मिल सकता है। Tech startups और e-commerce कंपनियाँ नए रोजगार सृजन के उदाहरण हैं।
    • इन्फ्रास्ट्रक्चर विकास: इन्फ्रास्ट्रक्चर परियोजनाओं में निवेश जैसे स्मार्ट सिटीज और ट्रांसपोर्टेशन नेटवर्क्स भी रोजगार के अवसर प्रदान कर सकते हैं। दिल्ली-मुंबई एक्सप्रेसवे परियोजना निर्माण और संबंधित उद्योगों में कई नौकरियाँ उत्पन्न करने की संभावना है।

    हालिया उदाहरण:

    • प्रधानमंत्री कौशल विकास योजना (PMKVY): इस योजना का उद्देश्य युवाओं को उद्योग-संबंधित कौशल और प्रमाणपत्र प्रदान करना है, जिससे रोजगार योग्यताएँ और नौकरी की संभावनाएँ बढ़ाई जा सकें।

    निष्कर्ष: भारत के जनसांख्यिकीय लाभांश को लेकर गर्व करते समय, रोजगार योग्यता की कमी को नजरअंदाज़ करना एक महत्वपूर्ण चूक है। सभी स्तरों पर कौशल सुधार, औद्योगिक और सेवा क्षेत्रों में निवेश, उद्यमिता को प्रोत्साहन, और इन्फ्रास्ट्रक्चर विकास से रोजगार के अवसर उत्पन्न किए जा सकते हैं।

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  2. Asked: August 22, 2024In:

    भारत में सबसे ज्यादा बेरोजगारी प्रकृति में संरचनात्मक है। भारत में बेरोजगारी की गणना के लिए अपनाई गई पद्धति का परीक्षण कीजिए और सुधार के सुझाव दीजिए। (250 words) [UPSC 2023]

    Vidya Sabharwal
    Vidya Sabharwal Enthusiast

    भारत में संरचनात्मक बेरोजगारी: संरचनात्मक बेरोजगारी भारत में एक महत्वपूर्ण समस्या है, जिसका मुख्य कारण श्रमिकों की क्षमताओं और नौकरी बाजार की आवश्यकताओं के बीच असंगति है। यह बेरोजगारी अक्सर लंबे समय तक बनी रहती है और आर्थिक, तकनीकी, और शैक्षिक परिवर्तन के कारण होती है। बेरोजगारी की गणना के लिए अपनाईRead more

    भारत में संरचनात्मक बेरोजगारी:

    • संरचनात्मक बेरोजगारी भारत में एक महत्वपूर्ण समस्या है, जिसका मुख्य कारण श्रमिकों की क्षमताओं और नौकरी बाजार की आवश्यकताओं के बीच असंगति है। यह बेरोजगारी अक्सर लंबे समय तक बनी रहती है और आर्थिक, तकनीकी, और शैक्षिक परिवर्तन के कारण होती है।

    बेरोजगारी की गणना के लिए अपनाई गई पद्धति:

    1. श्रम बल सर्वेक्षण (Labour Force Survey – LFS): श्रम और रोजगार मंत्रालय द्वारा संचालित यह सर्वेक्षण वर्तमान साप्ताहिक स्थिति (Current Weekly Status – CWS) और सामान्य स्थिति (Usual Status – PS) के आधार पर बेरोजगारी की गणना करता है। यह सक्रिय रूप से रोजगार की तलाश करने वाले और काम के लिए उपलब्ध व्यक्तियों की संख्या को मापता है।
    2. पीरियाडिक लेबर फोर्स सर्वे (Periodic Labour Force Survey – PLFS): 2017 से, PLFS ने श्रम बाजार संकेतकों पर अधिक विस्तृत और तात्कालिक अपडेट प्रदान करना शुरू किया है, जिसमें बेरोजगारी दर, रोजगार पैटर्न, और क्षेत्रीय वितरण शामिल हैं। यह सर्वेक्षण शहरी और ग्रामीण दोनों क्षेत्रों को कवर करता है और त्रैमासिक और वार्षिक आंकड़े प्रदान करता है।
    3. एनएसएसओ डेटा (NSSO Data): राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण कार्यालय (NSSO) भी रोजगार और बेरोजगारी पर सर्वेक्षण करता है, जो विभिन्न जनसांख्यिकीय और आर्थिक कारकों पर डेटा प्रदान करता है।

    सुधार के सुझाव:

    1. वास्तविक समय डेटा संग्रहण: डिजिटल तकनीकों का उपयोग करके वास्तविक समय डेटा संग्रहण प्रणाली को लागू किया जा सकता है ताकि बेरोजगारी सांख्यिकी अधिक सटीक और तात्कालिक हो सके। उदाहरण के लिए, नौकरी पोर्टलों और रोजगार एक्सचेंजों से डेटा एकत्र करने से आंकड़ों की सटीकता में सुधार हो सकता है।
    2. स्किल मैपिंग और प्रशिक्षण: नियमित रूप से कौशल मैपिंग की जा सकती है और शैक्षिक पाठ्यक्रमों को उद्योग की आवश्यकताओं के साथ मेल किया जा सकता है। प्रधानमंत्री कौशल विकास योजना (PMKVY) जैसी पहल व्यावसायिक कौशल को सुधारने के लिए हैं, लेकिन इसे और अधिक व्यापक रूप से लागू किया जाना चाहिए।
    3. क्षेत्रीय विवरण: बेरोजगारी के आंकड़ों को क्षेत्रीय और क्षेत्रीय स्तर पर अधिक विस्तृत तरीके से प्रदान किया जाना चाहिए ताकि लक्षित नीतियां बनाई जा सकें। उदाहरण के लिए, उत्तर-पूर्वी भारत में बेरोजगारी की विशिष्ट समस्याओं को संबोधित करने के लिए विशिष्ट नीतियां बनाई जा सकती हैं।
    4. श्रम बाजार संस्थानों को मजबूत करना: नौकरी placement और कैरियर काउंसलिंग से संबंधित संस्थानों की क्षमता को बढ़ाना चाहिए ताकि बेहतर नौकरी मिलान हो सके और बेरोजगारी कम हो सके।

    हालिया उदाहरण:

    • कोविड-19 महामारी का प्रभाव: महामारी के दौरान विभिन्न क्षेत्रों में व्यवधान ने संरचनात्मक बेरोजगारी को बढ़ा दिया, जिससे बेहतर डेटा और लक्षित हस्तक्षेप की आवश्यकता स्पष्ट हुई। सरकार की आत्मनिर्भर भारत पहल छोटे और मध्यम उद्यमों के समर्थन और नौकरी सृजन के उपायों को शामिल करती है।

    निष्कर्ष: भारत में बेरोजगारी की गणना के लिए अपनाई गई पद्धति विभिन्न सर्वेक्षणों और डेटा संग्रहण पर निर्भर करती है, लेकिन वास्तविक समय डेटा सटीकता, कौशल संरेखण, क्षेत्रीय विश्लेषण, और संस्थागत समर्थन में सुधार की आवश्यकता है। इन क्षेत्रों को संबोधित करके संरचनात्मक बेरोजगारी को कम किया जा सकता है और श्रमिकों को बाजार की मांग के साथ बेहतर ढंग से संरेखित किया जा सकता है।

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