भारत में जाति जनगणना का गणित इतना उलझा हुआ क्यों है?

भारत में जब भी ‘जाति जनगणना’ (Caste Census) की बात होती है, तो देश की राजनीति से लेकर आम चाय की दुकानों तक बहस छिड़ जाती है। विकास, आरक्षण और सामाजिक न्याय के बड़े-बड़े दावों के बीच यह सवाल हमेशा हवा में तैरता रहता है कि आखिर स्मार्टफोन और सैटेलाइट के इस दौर में, इंसानों की गिनती करना इतना जटिल क्यों हो गया है? आजादी के बाद से भारत ने हर दस साल में अपनी आबादी को गिना है। हम यह जानते हैं कि देश में कितने पुरुष हैं, कितनी महिलाएं हैं, किस धर्म के कितने लोग हैं, और साक्षरता दर क्या है। लेकिन जब बात जातियों की आती है, तो सरकारें केवल अनुसूचित जाति (SC) और अनुसूचित जनजाति (ST) का डेटा ही जारी करती हैं। बाकी देश की एक बहुत बड़ी आबादी, जिसे हम ओबीसी (OBC) या सामान्य वर्ग कहते हैं, उनकी जातियों का कोई ठोस और आधिकारिक राष्ट्रीय डेटा हमारे पास नहीं है। आखिर ऐसा क्यों है और भारत में जातियों को सटीक रूप से गिनना किसी भूलभुलैया जैसा क्यों बन जाता है?

1931 का वह पुराना आंकड़ा और आंकड़ों का शून्य

भारत में आखिरी बार बड़े पैमाने पर सभी जातियों की गिनती साल 1931 में अंग्रेजों के शासनकाल में हुई थी। उस वक्त की जनगणना के अनुसार, देश में पिछड़ी जातियों (OBC) की आबादी लगभग 52 प्रतिशत आंकी गई थी। इसी आंकड़े को आधार बनाकर साल 1980 में मंडल कमीशन ने अपनी सिफारिशें दीं और देश में ओबीसी आरक्षण की नींव पड़ी। दिलचस्प बात यह है कि आज हम जिस सदी में जी रहे हैं, वहां हमारी नीतियां और आरक्षण का ढांचा काफी हद तक उसी 90 साल से भी पुराने आंकड़े पर टिका हुआ है। साल 2011 में केंद्र सरकार ने ‘सामाजिक-आर्थिक और जाति जनगणना’ (SECC) कराई तो थी, लेकिन उसके जातिगत आंकड़ों को कभी सार्वजनिक नहीं किया गया। सरकार का तर्क था कि उस डेटा में इतनी गलतियां और विसंगतियां थीं कि उन्हें जारी करना समाज में भ्रम पैदा कर सकता था। अब जब आगामी राष्ट्रीय जनगणना में जातिगत गिनती को शामिल करने की आधिकारिक सुगबुगाहट तेज है, तो इसके तकनीकी और सामाजिक पेंच दोबारा सामने आ गए हैं।

जातियों और उपजातियों का असीमित संसार

जाति जनगणना के रास्ते में सबसे पहला और सबसे बड़ा रोड़ा है भारत की सामाजिक संरचना। भारत में कोई एक या दो दर्जन जातियां नहीं हैं। यहां जातियों, उपजातियों, गोत्रों और कबीलों का एक ऐसा अंतहीन ताना-बाना है, जिसे किसी एक सीधे फॉर्मूले में नहीं बांधा जा सकता। 1931 की जनगणना में ही 4,000 से अधिक जातियों को रिकॉर्ड किया गया था। वहीं, जब 2011 में कच्चा डेटा इकट्ठा किया गया, तो लोगों ने अपनी जातियों और उपजातियों के करीब 46 लाख से ज्यादा अलग-अलग नाम लिखवा दिए। इस उलझन को ऐसे समझा जा सकता है कि भारत में एक ही जाति को अलग-अलग राज्यों में, या एक ही राज्य के अलग-अलग जिलों में अलग-अलग नामों से पुकारा जाता है। इसके अलावा, उच्चारण की मामूली गलती (Spelling Mistakes) डेटा को पूरी तरह बदल देती है। उदाहरण के लिए, अगर किसी ने अपनी जाति ‘यादव’ लिखी, किसी ने ‘अहीर’, किसी ने ‘राव साहब’ और किसी ने महज अपने उपनाम (Surname) को ही अपनी जाति मान लिया, तो कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के लिए यह पहचानना असंभव हो जाता है कि ये सभी एक ही सामाजिक वर्ग का हिस्सा हैं या अलग-अलग।

उपनामों का भ्रम और पहचान बदलने की चाहत

भारत में उपनाम यानी सरनेम भी किसी एक जाति की गारंटी नहीं होते। ‘कुमार’, ‘सिंह’, ‘शर्मा’ या ‘प्रसाद’ जैसे सरनेम देश के कई राज्यों में अगड़ी, पिछड़ी और अनुसूचित जातियों के लोग समान रूप से इस्तेमाल करते हैं। जब कोई प्रगणक (डेटा इकट्ठा करने वाला) घर-घर जाकर जाति पूछेगा और सामने वाला व्यक्ति केवल अपना सरनेम बता दे, तो उसे सही केटेगरी में डालना एक बहुत बड़ी चुनौती बन जाता है। इसके साथ ही समाजशास्त्रियों का मानना है कि भारत में सामाजिक गतिशीलता (Social Mobility) भी काम करती है। कई बार लोग अपनी सामाजिक प्रतिष्ठा बढ़ाने के लिए अपनी मूल उपजाति के बजाय किसी बड़ी या ऊंची मानी जाने वाली जाति का नाम लिखवा देते हैं। इसके विपरीत, सरकारी योजनाओं और आरक्षण का लाभ लेने के लिए कई संपन्न वर्ग खुद को पिछड़ी सूची में दर्ज कराने का दबाव बनाते हैं। इस तरह के दावों और प्रतिदावों के बीच जमीन पर जाकर एकदम सच्चा डेटा निकालना बेहद पेचीदा काम है।

नीतिगत पेंच और 50 प्रतिशत की लक्ष्मण रेखा

जाति जनगणना सिर्फ एक प्रशासनिक कसरत नहीं है, इसका सीधा संबंध देश के संसाधनों और आरक्षण नीति से है। भारतीय सुप्रीम कोर्ट ने ऐतिहासिक इंदिरा साहनी मामले में आरक्षण की अधिकतम सीमा 50 प्रतिशत तय की थी, हालांकि विशेष परिस्थितियों में इसमें ढील दी जा सकती है। अगर राष्ट्रीय स्तर पर जाति जनगणना होती है और यह निकलकर आता है कि किसी विशेष वर्ग की आबादी उम्मीद से कहीं ज्यादा है, तो स्वाभाविक रूप से आरक्षण के कोटे को बढ़ाने की मांग उठेगी। राज्यों में क्षेत्रीय दल और जातिगत संगठन इस डेटा को आधार बनाकर नए सिरे से आंदोलन शुरू कर सकते हैं। बिहार जैसे राज्यों ने जब अपने स्तर पर जाति आधारित सर्वे कराया, तो वहां की सरकारों ने आरक्षण का दायरा बढ़ाने की दिशा में कदम उठाए। राष्ट्रीय स्तर पर ऐसा होने से कानून, अदालत और संविधान के सामने कई नए पेचीदा सवाल खड़े हो जाएंगे, जिन्हें संभालना किसी भी सरकार के लिए आसान नहीं होगा।

डिजिटल जनगणना की नई उम्मीदें और चुनौतियां

आने वाली जनगणना को भारत की पहली डिजिटल जनगणना बनाने की तैयारी है, जिसमें मोबाइल ऐप्स, ऑनलाइन सेल्फ-इन्यूमरेशन (खुद से डेटा भरना) और केंद्रीय डेटाबेस का उपयोग किया जाएगा। तकनीक के जरिए इस उलझन को सुलझाने के लिए एक ‘कोड डायरेक्टरी’ बनाई जा रही है, जिसमें राज्यों के अनुसार मान्य जातियों और उपजातियों की पहले से स्वीकृत सूची होगी। जब कोई नागरिक अपनी जाति बताएगा, तो ऐप उसे मुख्य सूची के कोड से जोड़ने की कोशिश करेगा। लेकिन यह जितना सुनने में आसान लगता है, जमीन पर लागू करना उतना ही मुश्किल है। देश के सुदूर ग्रामीण इलाकों में जहां डिजिटल साक्षरता कम है और लोग अपनी जातियों के पारंपरिक या स्थानीय नामों का ही इस्तेमाल करते हैं, वहां इस डिजिटल छाननी में भारी गलतियां होने की आशंका बनी रहती है।

विकास का पैमाना या सिर्फ एक नंबर

जाति जनगणना के समर्थकों का तर्क है कि बिना सटीक आंकड़ों के किसी भी कल्याणकारी योजना को सही लाभार्थी तक नहीं पहुंचाया जा सकता। अगर हमें पता ही नहीं है कि किस जाति में कितने लोग गरीब, भूमिहीन या अशिक्षित हैं, तो बजट का आवंटन केवल अंधेरे में तीर चलाने जैसा होगा। ‘डेटा ही नया तेल है’ के इस दौर में सामाजिक न्याय के लिए भी पुख्ता डेटा होना जरूरी है। वहीं, इसके आलोचकों का मानना है कि 21वीं सदी के भारत में, जहां हम एक जातिविहीन और आधुनिक समाज बनाने का सपना देख रहे हैं, वहां हर नागरिक के दरवाजे पर जाकर उसकी जाति पूछना विभाजन को और गहरा कर सकता है। इससे विकास की राजनीति के बजाय फिर से ‘वोट बैंक’ और ‘तुष्टिकरण’ की राजनीति को बढ़ावा मिल सकता है। कुल मिलाकर, भारत में जाति जनगणना का मुद्दा केवल प्रशासनिक असमर्थता का नहीं है, बल्कि यह प्रशासनिक चुनौतियों, सामाजिक संवेदनशीलता और राजनीतिक नफे-नुकसान के बीच फंसा एक ऐसा त्रिकोण है, जिसका कोई एक सीधा और आसान सिरा नजर नहीं आता।