Category: Indian Polity and Governance – Social Justice and Census Reforms

Summary Points:

• The Modi government has decided to include caste enumeration in the upcoming Census.
• Caste-based data is vital for effective policymaking, equitable reservation, and social justice.
• The 2011 SECC failed due to technical and procedural flaws.
• A detailed and lawful process is necessary to avoid past mistakes.
• Bihar's successful caste survey offers a practical model for implementation.

Detailed Explanation (For RAS Mains Relevance)

1. Significance of Caste Census:

• Counting caste is not identity politics; it is necessary for evidence-based policymaking.
• Helps in revealing structural inequalities and guiding social justice programs.
• Caste invisibility in data leads to elite capture and exclusion of genuinely marginalized groups.
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2. Constitutional & Legal Context:

• The Constitution mandates affirmative action for SCs, STs, and OBCs.
• Though “class” is the term used, the judiciary has upheld caste as a valid indicator of social and educational backwardness.
• Granular data is essential to operationalize reservation in education, employment, and local elections (panchayats and municipalities).

3. Flaws in Previous Caste Enumeration (SECC 2011):

• Not conducted under Census Act, lacked legal authority.
• Poor questionnaire design, untrained staff, and open-ended questions led to inflated, unusable data (4.6 million castes recorded).
• Missed opportunity to rationalize reservation and address inequity.
  

4. Successful Bihar Model:

• Used a pre-approved list of 214 castes with an “Other” category.
• Clear questions, proper training, digital tools, and administrative coordination ensured reliability.

5. Blueprint for a Credible Caste Census:

• Legal Backing: Amend Census Act, 1948 to include caste enumeration.
• Right Institution: Entrust the Office of the Registrar General & Census Commissioner.
• Standardized Format: Use dropdown menus, digital codes, sub-caste options.
• State-Specific Lists: Developed via public consultations.
• Enumerator Training: Emphasize regional and cultural sensitivity.
• Digital Devices: Preloaded with caste lists to reduce errors.
• Representative Staffing: Avoid caste-based biases in data collection.
• Oversight Committees: For independent auditing and quality control.
• Pilot Surveys: In states like TN, UP, Gujarat, and Assam before national rollout.

6. Implications for Governance and Policy:

• Accurate caste data can prevent elite capture within OBCs by sub-categorizing benefits.
• Ensures equitable distribution of state support and reservation benefits.
• Empowers democratic institutions with data to design targeted welfare programs.
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MCQ

1. Which of the following is NOT a recommended feature in the blueprint for a successful caste census in India?
A. Conducting it under the Ministry of Rural Development
B. Using closed-option questions with drop-down menus
C. State-specific caste lists with public consultation
D. Enumerator training with region-specific mock examples
Answer: A

2. According to the Justice G. Rohini Commission data cited in the article, what percentage of OBC castes received no benefit from reservations?
A. 10%
B. 25%
C. 37%
D. 50%
Answer: C

भारत को जाति जनगणना क्यों सही करनी चाहिए

सारांश बिंदु:

• मोदी सरकार ने अगली जनगणना में जाति गणना शामिल करने का निर्णय लिया है।
• जाति आधारित डेटा नीति निर्माण, आरक्षण और सामाजिक न्याय के लिए आवश्यक है।
• 2011 की सामाजिक-आर्थिक और जाति जनगणना विफल रही थी।
• कानूनी और तकनीकी तैयारी के साथ नई जाति जनगणना सफल हो सकती है।
• बिहार मॉडल एक व्यवहारिक और सफल उदाहरण प्रस्तुत करता है।

विस्तृत व्याख्या (RAS Mains हेतु उपयोगी):

1. जाति जनगणना का महत्व:

• यह केवल पहचान की राजनीति नहीं, बल्कि साक्ष्य आधारित नीति निर्माण की आवश्यकता है।
• सामाजिक असमानताओं को उजागर कर न्याय आधारित योजनाओं की दिशा तय करता है।
• जातिगत डेटा की अनुपस्थिति से वंचित समुदायों की अनदेखी होती है।

2. संवैधानिक और कानूनी संदर्भ:

• संविधान में अनुसूचित जाति, जनजाति और अन्य पिछड़ा वर्ग के लिए आरक्षण का प्रावधान है।
• सुप्रीम कोर्ट ने कई बार स्पष्ट किया कि जाति सामाजिक पिछड़ेपन की पहचान का एक उचित मापदंड है।
• पंचायतों और नगरपालिकाओं में OBC आरक्षण हेतु क्षेत्रवार डेटा आवश्यक है।

3. 2011 की विफलता के कारण:

• जनगणना अधिनियम के तहत नहीं की गई।
• अस्पष्ट प्रश्नावली, अपर्याप्त प्रशिक्षण और खुली प्रतिक्रिया के कारण डेटा अव्यवस्थित रहा।
• 46 लाख जातियों की संख्या आई जो असंभव थी।

4. बिहार मॉडल की सफलता:

• राज्य विशेष की 214 जातियों की सूची का उपयोग किया गया।
• स्पष्ट प्रश्न, उचित प्रशिक्षण, डिजिटल उपकरण और प्रशासनिक समन्वय से गुणवत्ता सुनिश्चित की गई।

5. एक सफल जाति जनगणना के लिए रणनीति:

• कानूनी आधार: जनगणना अधिनियम में संशोधन करें।
• सही संस्था: केवल जनगणना आयुक्त के अधिकार में रहे।
• मानकीकृत प्रश्नावली: उपजाति, जाति, उपनाम सहित ड्रॉपडाउन विकल्प।
• राज्यवार सूची: समाजशास्त्रियों व जनप्रतिनिधियों से परामर्श के बाद।
• प्रशिक्षण: क्षेत्र विशेष के अनुसार व्यावहारिक प्रशिक्षण।
• डिजिटल उपकरण: पूर्व-लोडेड सूची से त्रुटियाँ कम होंगी।
• प्रतिनिधि कर्मचारी: विविध समुदायों से डेटा संग्रह करने वाले नियुक्त हों।
• स्वतंत्र निगरानी: जिला स्तर पर ऑडिट समिति हो।
• पायलट परीक्षण: पहले कुछ राज्यों में परीक्षण कर प्रणाली को परखा जाए।

6. नीति और प्रशासन में प्रभाव:

• OBC में भी ‘क्रीमी लेयर’ और उपवर्गों को पहचानना संभव होगा।
• सरकारी योजनाओं का लाभ अधिक समान रूप से वितरित हो सकेगा।
• लोकतांत्रिक और सामाजिक न्याय की नीति का सशक्त आधार मिलेगा।

MCQs

1. निम्नलिखित में से कौन-सा सुझाव भारत में सफल जाति जनगणना के ब्लूप्रिंट का हिस्सा नहीं है?
A. ग्रामीण विकास मंत्रालय के अधीन जनगणना कराना
B. ड्रॉपडाउन विकल्पों के साथ बंद प्रश्नों का उपयोग
C. सार्वजनिक परामर्श के साथ राज्य-विशिष्ट जाति सूची
D. क्षेत्रीय उदाहरणों के साथ प्रशिक्षकों का प्रशिक्षण
उत्तर: A

2. लेख के अनुसार, न्यायमूर्ति जी. रोहिणी आयोग के आंकड़ों के अनुसार कितने प्रतिशत OBC जातियों को आरक्षण से कोई लाभ नहीं मिला?
A. 10%
B. 25%
C. 37%
D. 50%
उत्तर: C