भारत का मैन्युफैक्चरिंग सेक्टर: बिजली की खपत देगी अर्थव्यवस्था का रियल-टाइम 'हालचाल'!

Why India Needs Better Manufacturing Data

भारत का मैन्युफैक्चरिंग सेक्टर देश की आर्थिक ग्रोथ के लिए बेहद अहम है, जिसका जीडीपी में हिस्सा बढ़ाने के महत्वाकांक्षी लक्ष्य हैं। हालांकि, इस ग्रोथ को ट्रैक करने वाले टूल्स, जैसे एनुअल सर्वे ऑफ इंडस्ट्रीज (ASI) और नेशनल अकाउंट्स स्टैटिस्टिक्स (NAS), में भारी देरी होती है। विस्तृत इंडस्ट्रियल डेटा आने में 18-24 महीने तक लग जाते हैं, और एग्रीगेटेड जीवीए (GVA) आंकड़े आने में एक साल तक का समय लग सकता है। मंथली इंडेक्स ऑफ इंडस्ट्रियल प्रोडक्शन (IIP) कुछ तेजी देता है, लेकिन इसका सीमित दायरा और अप्रत्याशित बदलाव इसकी उपयोगिता को बाधित करते हैं। समय पर जानकारी की इस कमी से नीति निर्माताओं और निवेशकों के लिए एक बड़ा गैप पैदा होता है, जिन्हें तेजी से बदलते मैन्युफैक्चरिंग परिदृश्य को समझने और संसाधनों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने की आवश्यकता होती है। एक राष्ट्र के लिए जो ग्लोबल मैन्युफैक्चरिंग लीडरशिप का लक्ष्य रखता है, तेज और भरोसेमंद आर्थिक संकेत महत्वपूर्ण हैं।

Electricity Use: A Real-Time Economic Gauge

इसका एक शक्तिशाली समाधान बिजली की खपत के डेटा का उपयोग करना है। मैन्युफैक्चरिंग में ऊर्जा की बहुत अधिक खपत होती है, जहां मशीनरी और प्रोडक्शन लाइन्स बिजली पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। वर्कर के उपयोग या क्षमता उपयोग जैसे मापों के विपरीत, बिजली का उपयोग लगातार मापा जाता है, इसे छिपाना मुश्किल है, और इसे अक्सर, कभी-कभी दैनिक या मासिक आधार पर, विस्तृत भौगोलिक और सेक्टर जानकारी के साथ प्राप्त करना आसान होता है। कोविड-19 के दौरान देखा गया कि बिजली का उपयोग आर्थिक गतिविधि में बदलावों के साथ बारीकी से चला, जिससे आधिकारिक आंकड़ों से पहले मंदी और रिकवरी के शुरुआती संकेत मिले। भारतीय डेटा इस ट्रेंड की पुष्टि करता है, जो पिछले पंद्रह वर्षों में राष्ट्रीय मैन्युफैक्चरिंग जीवीए (GVA) और बिजली की खपत के बीच, अक्सर 0.99 के आसपास बताई जाने वाली, एक बहुत मजबूत कड़ी दिखाता है। यह कड़ी विभिन्न आर्थिक अवधियों, नीतिगत बदलावों और बाजार के झटकों के दौरान मजबूत बनी रही। गुजरात जैसे बड़े औद्योगिक आधार वाले राज्यों में 0.96 के करीब की कड़ियां दिखाई देती हैं। महाराष्ट्र, कर्नाटक और उत्तर प्रदेश जैसे मैन्युफैक्चरिंग-भारी राज्यों में 0.9 के आसपास की कड़ियां बनी हुई हैं। यहां तक ​​कि सेक्टर लेवल पर भी, खाद्य प्रसंस्करण, फार्मास्यूटिकल्स और ऑटोमोबाइल जैसे उद्योगों में 0.9 से ऊपर की कड़ियां हैं, जो दर्शाती हैं कि ऊर्जा उपयोग और औद्योगिक उत्पादन कितनी बारीकी से जुड़े हुए हैं। भारतीय सरकार की 'मेक इन इंडिया' पहल, खाद्य प्रसंस्करण के लिए ₹10,900 करोड़ की पीएलआई (PLI) स्कीम जैसी बड़ी फंडिंग राशि के साथ, बढ़ी हुई उत्पादन और क्षमता की प्रभावी ट्रैकिंग की आवश्यकता है। यह इस तरह के फास्ट डेटा को आवश्यक बनाता है। सर्विस इंडस्ट्रीज के लिए बिजली का उपयोग कम उपयोगी है।

Building a Real-Time Tracking System

सिर्फ एक कड़ी देखने से रियल-टाइम में भविष्यवाणी करने तक आगे बढ़ने के लिए, एक सावधानीपूर्वक सांख्यिकीय विधि की आवश्यकता है। औद्योगिक बिजली उपयोग डेटा एकत्र करके—विशेष रूप से औद्योगिक फीडर और हाई-टेंशन मैन्युफैक्चरिंग कनेक्शन से जो पहले से ही राज्य बिजली कंपनियों (डिस्कॉम) द्वारा दर्ज किए जाते हैं—और उन्हें नेशनल इंडस्ट्रियल क्लासिफिकेशन (NIC) द्वारा ग्रुप करके, एक मजबूत अर्ली वार्निंग सिस्टम बनाया जा सकता है। साप्ताहिक या मासिक रूप से एकत्र किया गया, और स्केल, औद्योगिक संरचना और रुझानों जैसे कारकों के लिए समायोजित किया गया, यह डेटा मैन्युफैक्चरिंग गतिविधि के विश्वसनीय शुरुआती संकेत प्रदान कर सकता है। यह पुरानी विधियों पर एक बड़ा लाभ प्रदान करता है, जिससे तेजी से नीतिगत बदलाव और बेहतर निवेश विकल्प संभव होते हैं। अर्थव्यवस्था को मापने के तरीके में एक बड़े बदलाव का संकेत देने वाले अन्य फास्ट-मूविंग डेटा स्रोतों, जिनमें डिजिटल ट्रांजैक्शन रिकॉर्ड और सैटेलाइट इमेज शामिल हैं, का उपयोग करने की वैश्विक प्रवृत्ति है। बिजली की खपत कई देशों में मैन्युफैक्चरिंग के लिए एक विशेष रूप से शक्तिशाली और उपयोग में आसान विकल्प है।

Coordination and Challenges Ahead

इस डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को काम करने के लिए समन्वित सरकारी कार्रवाई की आवश्यकता है। सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (MoSPI) को नेतृत्व करना चाहिए, संभवतः केंद्रीय विद्युत प्राधिकरण (CEA) और राज्य डिस्कॉम के साथ एक विशेषज्ञ समूह बनाना चाहिए। ये निकाय पहले से ही विस्तृत खपत डेटा एकत्र करते हैं लेकिन विश्लेषण के लिए एकीकृत प्रणालियों की कमी है। औद्योगिक गतिविधि से बिजली के उपयोग को लगातार जोड़ने और राज्यों में डेटा की तुलना सुनिश्चित करने के लिए CEA से मानकीकृत दिशानिर्देश महत्वपूर्ण हैं। विशेष रूप से माइक्रो, स्मॉल और मीडियम एंटरप्राइजेज (MSMEs) के लिए, जो अक्सर पारंपरिक डेटा संग्रह द्वारा छूट जाते हैं, सांख्यिकीय ढाँचों को मजबूत करने के लिए बिजली कनेक्शन डेटा को फैक्ट्री रिकॉर्ड से जोड़ने में राज्यों के लिए समर्थन महत्वपूर्ण होगा। हालांकि, महत्वपूर्ण चुनौतियां सामने हैं। धीमी सरकारी प्रक्रियाएं, विभिन्न राज्य बिजली कंपनियों में डेटा को सुसंगत बनाने में कठिनाई, और नई कार्यप्रणाली के प्रति संभावित धक्का-मुक्की इसे धीमा कर सकती है। साथ ही, जैसे-जैसे भारत ऊर्जा दक्षता का पीछा करता है और स्वच्छ ऊर्जा की ओर बढ़ता है, मैन्युफैक्चरिंग सीधे तौर पर कितनी बिजली का उपयोग करता है, इसमें बदलाव आ सकता है, जिसका अर्थ है कि संकेतक को नियमित अपडेट की आवश्यकता होगी। सटीकता बिजली के उपयोग को ठीक से वर्गीकृत करने और यह सुनिश्चित करने पर निर्भर करती है कि यह मुख्य मैन्युफैक्चरिंग आउटपुट को दर्शाता है, न कि संबंधित कार्यों को। विश्लेषक रिपोर्टों ने भारत के मैन्युफैक्चरिंग सेक्टर में बेहतर डेटा सिस्टम की आवश्यकता पर प्रकाश डाला है, लेकिन वास्तव में इन विभिन्न डेटा स्रोतों को एक साथ रखना एक कठिन काम है। शुरुआती 2025 के उद्योग रिपोर्टों ने मैन्युफैक्चरिंग ग्रोथ पर निरंतर फोकस दिखाया, लेकिन प्रभावी ढंग से नीति का मार्गदर्शन करने के लिए पर्याप्त तेजी से डेटा प्राप्त करने के बारे में चिंताएं भी जताईं।

The Way Forward

चुनौतियों के बावजूद, बिजली के उपयोग को एक नियर-रियल-टाइम इंडिकेटर के रूप में उपयोग करना भारत की अर्थव्यवस्था को ट्रैक करने में एक महत्वपूर्ण कदम आगे है। बिजली की मांग में बदलाव पुराने जीवीए (GVA) आंकड़ों की तुलना में अधिक उपयोगी जानकारी प्रदान कर सकता है। 'मेक इन इंडिया' के तहत नौकरियों, मूल्य और प्रतिस्पर्धात्मकता पर एक नीति फोकस के लिए, स्मार्ट रणनीति और मैन्युफैक्चरिंग में स्थिर वृद्धि के लिए तेज डेटा संकेत महत्वपूर्ण हैं।