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New Delhi [India] नई दिल्ली [भारत], (एएनआई): विश्व बैंक द्वारा वैश्विक गरीबी अनुमानों में संशोधन के कारण वैश्विक स्तर पर अत्यधिक गरीबी की संख्या में 125 मिलियन की वृद्धि हुई, जबकि भारत सरकार के तथ्यपत्र विश्लेषण के अनुसार, सकारात्मक दिशा में सांख्यिकीय रूप से अलग रहा। विश्व बैंक ने हाल ही में अंतर्राष्ट्रीय गरीबी रेखा (आईपीएल) को 2.15 अमेरिकी डॉलर से बढ़ाकर 3.00 अमेरिकी डॉलर प्रतिदिन (2021 क्रय शक्ति समता के आधार पर) कर दिया है। संशोधन का उद्देश्य जीवन की अद्यतन लागत और अधिक सटीक उपभोग डेटा को दर्शाना था।
विश्व बैंक द्वारा उत्पादित वैश्विक गरीबी माप दुनिया भर में मूल्य स्तरों में अंतर को ध्यान में रखते हुए क्रय शक्ति समता (पीपीपी) का उपयोग करते हैं। सापेक्ष जीवन लागत पर नए डेटा के आलोक में इन पीपीपी को समय-समय पर संशोधित किया जाता है। इस समायोजन से अत्यधिक गरीबी में रहने वाले लोगों की वैश्विक संख्या में तेजी से वृद्धि होने की उम्मीद थी, जो गरीबी के आंकड़ों पर दिखाई दे रही थी, जो अनुमानित 226 मिलियन लोग थे। हालांकि, भारत के नए संशोधित गरीबी आंकड़ों ने झटके को काफी हद तक कम कर दिया, जिससे संख्या में 125 मिलियन की कमी आई। ये आंकड़े वैश्विक वृद्धि के आधे से ज़्यादा हिस्से की भरपाई करते हैं।
भारत के असाधारण प्रदर्शन का श्रेय मुख्य रूप से डेटा संग्रह और मापन विधियों में सुधार को जाता है। देश के नवीनतम घरेलू उपभोग व्यय सर्वेक्षण (HCES) ने पुराने यूनिफ़ॉर्म रेफरेंस पीरियड की जगह संशोधित मिश्रित रिकॉल अवधि (MMRP) पद्धति को अपनाया। इस बदलाव ने घरेलू उपभोग की अधिक सटीक तस्वीर प्रदान की, जिससे वास्तविक व्यय को अधिक प्रभावी ढंग से कैप्चर किया जा सका। नतीजतन, 2022-23 में भारत की गरीबी दर नई USD 3.00 गरीबी रेखा के तहत सिर्फ़ 5.25 प्रतिशत और पुरानी USD 2.15 रेखा के तहत 2.35 प्रतिशत रही - जो पिछले दशकों की तुलना में नाटकीय गिरावट है।
डेटा ने घरेलू खर्च में वृद्धि भी दिखाई: सामाजिक कल्याण कार्यक्रमों के माध्यम से मुफ़्त प्राप्त वस्तुओं के मूल्य को छोड़कर, ग्रामीण क्षेत्रों में औसत मासिक प्रति व्यक्ति व्यय बढ़कर 4,122 रुपये और शहरी क्षेत्रों में 6,996 रुपये हो गया। इसके अतिरिक्त, ग्रामीण और शहरी दोनों क्षेत्रों में गिनी गुणांक में गिरावट के साथ उपभोग असमानता में कमी आई। सरकार के तथ्यपत्र में कहा गया है कि भारत का उदाहरण दिखाता है कि कैसे पद्धतिगत अखंडता, बेहतर डेटा और निरंतर नीतिगत प्रयास मिलकर वास्तविक विकासात्मक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
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