CSR ਖਰਚੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਉਛਾਲ: ₹1.2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਪਾਰ, ਪਰ 'ਇਮਪੈਕਟ ਮਾਪਣ' ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ!

ECONOMY
Whalesbook Logo
AuthorKabir Saluja|Published at:
CSR ਖਰਚੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਉਛਾਲ: ₹1.2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਪਾਰ, ਪਰ 'ਇਮਪੈਕਟ ਮਾਪਣ' ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ!
Overview

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੋਸ਼ਲ ਰਿਸਪਾਂਸਿਬਿਲਟੀ (CSR) ਖਰਚੇ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਸਾਲ **2035** ਤੱਕ ਇਹ **₹1.2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ** ਤੋਂ ਪਾਰ ਜਾਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਛੋਟੇ, ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਸਿਸਟਮਿਕ ਗਿਵਿੰਗ' ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕੇ।

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ CSR ਖਰਚੇ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: 'ਸਿਸਟਮਿਕ ਗਿਵਿੰਗ' ਦੀ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤੀ

ਭਾਰਤ ਦਾ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੋਸ਼ਲ ਰਿਸਪਾਂਸਿਬਿਲਟੀ (CSR) ਸੈਕਟਰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਵਾਧੇ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਸਾਲ 2035 ਤੱਕ CSR 'ਤੇ ਸਾਲਾਨਾ ਖਰਚ ₹1.2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2024 ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ₹35,000 ਕਰੋੜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਾਰਤ ਦਾ ਫਿਲਾਂਥਰੋਪਿਕ (ਦਾਨੀ) ਕੈਪੀਟਲ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਬਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਇਸ ਵੇਲੇ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਛੋਟੇ, ਸੀਮਤ ਸਮੇਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਾਸਰੂਮ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ ਵੰਡਣ, 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਸਿਸਟਮਿਕ ਗਿਵਿੰਗ' ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (pilot projects) ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ (proofs-of-concept) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਗੀਆਂ ਜੋ ਸਰਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (integrate) ਹੋ ਸਕਣ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ (scale) ਹੋ ਸਕਣ। ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਫੰਡਾਂ ਨੂੰ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਕਾਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ 'ਰਿਸਕ ਕੈਪੀਟਲ' ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਕੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਲਟੀਪਲਾਈਅਰ ਇਫੈਕਟ (ਬਹੁ-ਗੁਣਾ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। NIPUN Bharat Mission ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਫੰਡਰਾਂ ਨੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ₹13,000 ਕਰੋੜ ਦੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੱਤਾ।

'ਇਮਪੈਕਟ ਵਾਸ਼ਿੰਗ' ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ: ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ

'ਸਿਸਟਮਿਕ ਗਿਵਿੰਗ' ਦੇ ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ (validate) ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਾਪਣ ਢਾਂਚਾ (measurement framework) ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ CSR ਫੰਡਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ-ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਪਣਯੋਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਿਸਟਮਿਕ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚ ਨੀਤੀ, ਸੰਸਥਾਈ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਹਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਸ਼ਨਾਖਤ (direct attribution) ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ (impact assessment) ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ (subjectivity) ਵੱਲ ਝੁਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ 'ਇਮਪੈਕਟ ਵਾਸ਼ਿੰਗ' ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ (interventions) ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਿਹਰਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ CSR ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਬੰਧ (evidence-based correlation) ਦੇ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਸਟਮਿਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ (accountability) ਲਈ ਉੱਨਤ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ, ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀ (independent evaluation mechanisms) ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ – ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਤੱਤ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਵੇਲੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮਾਜਿਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ ਘੱਟ ਵਿਕਸਿਤ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਰਾਹ: ਸਖ਼ਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ

'ਸਿਸਟਮਿਕ ਗਿਵਿੰਗ' ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ CSR ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਦਮ ਹੈ, ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਲਾਲਸਾ ਭਰੀ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਇਮਪੈਕਟ ਮਾਪਣ, ਸਖ਼ਤ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਠੋਸ ਵਿਧੀ (concrete mechanisms) ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ (safeguards) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਿਸਟਮਿਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿੱਤੀ ਪੂੰਜੀ ਦੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਣ ਜਾਂ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੋਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ, ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸਮਾਜਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਸਾਂਝੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਫੰਡਰਾਂ, ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੂੰਘੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.