RBI ਨੇ ਬੈਂਕਾਂ ਵਿੱਚ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਪਾਏ! ਕੀ ਇਹ ਭਾਰਤ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਗੇਮ ਚੇਂਜਰ ਹੈ?

ECONOMY
Whalesbook Logo
AuthorIsha Bhatia|Published at:
RBI ਨੇ ਬੈਂਕਾਂ ਵਿੱਚ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਪਾਏ! ਕੀ ਇਹ ਭਾਰਤ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਗੇਮ ਚੇਂਜਰ ਹੈ?
Overview

ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ ਆਫ਼ ਇੰਡੀਆ (RBI) ਨੇ 29 ਦਸੰਬਰ ਨੂੰ ਓਪਨ ਮਾਰਕੀਟ ਆਪਰੇਸ਼ਨ (OMO) ਰਾਹੀਂ ਸਰਕਾਰੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਖਰੀਦ ਕੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਪਾਏ। ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਮਕਸਦ ਐਡਵਾਂਸ ਟੈਕਸ ਅਤੇ GST ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਕਾਰਨ ਹੋਏ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਘਾਟੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਕੇ ਟਿਕਾਊ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। RBI ₹2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਹੋਰ ਇੰਨਜੈਕਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ USD 10 ਬਿਲੀਅਨ ਸਵੈਪ ਆਕਸ਼ਨ (swap auction) ਦਾ ਵੀ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ ਆਫ਼ ਇੰਡੀਆ (RBI) ਨੇ ਭਾਰਤੀ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ (liquidity) ਵਧਾਉਣ ਲਈ, 29 ਦਸੰਬਰ ਨੂੰ ਓਪਨ ਮਾਰਕੀਟ ਆਪਰੇਸ਼ਨ (OMO) ਰਾਹੀਂ ਸਰਕਾਰੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਖਰੀਦ ਕੇ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਪਾਏ ਹਨ। ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਮਕਸਦ ਐਡਵਾਂਸ ਟੈਕਸ (advance tax) ਅਤੇ ਗੁਡਸ ਐਂਡ ਸਰਵਿਸ ਟੈਕਸ (GST) ਦੇ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਕਾਰਨ ਹੋਏ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਘਾਟੇ (liquidity deficit) ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ (durable liquidity) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਭਾਰਤੀ ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ₹62,301.77 ਕਰੋੜ ਦਾ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਘਾਟਾ ਸੀ। ਇਹ ਘਾਟਾ ਟੈਕਸ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ (tax collections) ਤੋਂ ਹੋਏ ਵੱਡੇ ਆਊਟਫਲੋ (outflows) ਕਾਰਨ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੈਂਕਾਂ ਦੀ ਉਧਾਰ ਦੇਣ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਿਆ ਸੀ। RBI ਦਾ ਇਹ ਦਖਲ ਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਹੈ।

ਇਹ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਦਾ ਇੰਨਜੈਕਸ਼ਨ, RBI ਦੁਆਰਾ 23 ਦਸੰਬਰ ਨੂੰ ਐਲਾਨੇ ਗਏ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ₹2 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਦੀ OMO ਖਰੀਦ ਨੀਲਾਮੀ (purchase auctions) ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਆਯੋਜਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੀਲਾਮੀ ਚਾਰ ਟ੍ਰਾਂਚ (tranches) ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ₹50,000 ਕਰੋੜ ਦੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀਆਂ ਨੀਲਾਮੀ 5 ਜਨਵਰੀ, 12 ਜਨਵਰੀ ਅਤੇ 22 ਜਨਵਰੀ 2026 ਨੂੰ ਹੋਣੀਆਂ ਹਨ।

29 ਦਸੰਬਰ ਦੀ ਨੀਲਾਮੀ ਵਿੱਚ, RBI ਨੇ ਖਾਸ ਸਰਕਾਰੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਖਰੀਦੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ₹10,320 ਕਰੋੜ ਦੇ 6.79% GS 2029 ਬਾਂਡ, ₹13,733 ਕਰੋੜ ਦੇ 7.61% GS 2030 ਬਾਂਡ, ₹9,443 ਕਰੋੜ ਦੇ 7.26% GS 2033 ਬਾਂਡ, ₹7,253 ਕਰੋੜ ਦੇ 6.79% GS 2034 ਬਾਂਡ, ₹5,505 ਕਰੋੜ ਦੇ 6.67% GS 2035 ਬਾਂਡ, ਅਤੇ ₹3,746 ਕਰੋੜ ਦੇ 7.30% GS 2053 ਬਾਂਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, 7.18% GS 2037 ਬਾਂਡਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਬੋਲੀ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

OMO ਖਰੀਦਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, RBI ਨੇ USD 10 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ USD/INR ਬਾਏ/ਸੇਲ ਸਵੈਪ ਨੀਲਾਮੀ (USD/INR Buy/Sell Swap auction) ਦਾ ਵੀ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੀਲਾਮੀ 13 ਜਨਵਰੀ 2026 ਨੂੰ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਸਦਾ ਟੈਨੋਰ 3 ਸਾਲ ਦਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸਦਾ ਮਕਸਦ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਟਿਕਾਊ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਮੁਦਰਾ ਬਾਜ਼ਾਰ (foreign exchange market) ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।

RBI ਦਾ ਇਹ ਸਰਗਰਮ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਫੰਡ ਪਾ ਕੇ, ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ (short-term interest rates) ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੀ ਵਾਧਾ ਰੋਕਣ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ (credit markets) ਦਾ ਸੁਚਾਰੂ ਕੰਮਕਾਜ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਆਰਥਿਕ ਰਿਕਵਰੀ (economic recovery) ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਉਧਾਰ ਲੈਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਥਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਖਪਤ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਔਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ:

  • ਓਪਨ ਮਾਰਕੀਟ ਆਪਰੇਸ਼ਨ (OMO): ਇਹ ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਦੁਆਰਾ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਰਕਾਰੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾਂ ਵੇਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਖਰੀਦਣ ਨਾਲ ਪੈਸਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੇਚਣ ਨਾਲ ਪੈਸਾ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
  • ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਘਾਟਾ (Liquidity Deficit): ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੈਂਕਾਂ ਲਈ ਫੰਡ ਦੀ ਕੁੱਲ ਮੰਗ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਪੈਸੇ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
  • USD/INR ਬਾਏ/ਸੇਲ ਸਵੈਪ ਆਕਸ਼ਨ (USD/INR Buy/Sell Swap Auction): ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਮੁਦਰਾ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਦਰਾ (ਅਮਰੀਕੀ ਡਾਲਰ ਬਨਾਮ ਭਾਰਤੀ ਰੁਪਇਆ) ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਖਰੀਦਦਾ ਅਤੇ ਵੇਚਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਐਕਸਚੇਂਜ ਰੇਟ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਕਵਿਡਿਟੀ ਵਧਾਈ ਜਾਂ ਸੋਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
  • ਸਰਕਾਰੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ (GS): ਇਹ ਕੇਂਦਰ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਫੰਡ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
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.