23 अगस्त, 2023 को द इंडियन एक्सप्रेस में “सीएमआईई डेटा पर एक्सप्रेस व्यू: ए डिसोनेंट नोट” शीर्षक से एक संपादकीय प्रकाशित किया गया था। यह लेख सेंटर फॉर मॉनिटरिंग इंडियन इकोनॉमी (सीएमआईई) से लिए गए रोजगार आंकड़ों के विश्लेषण पर आधारित है। विश्लेषण में उल्लेख किया गया है कि भारत की श्रम शक्ति में पिछले सात वर्षों में उल्लेखनीय परिवर्तन आया है, जिसके परिणामस्वरूप इसके कार्यबल की धीरे-धीरे उम्र बढ़ने लगी है और विभिन्न आयु समूहों में रोजगार के अवसरों में चिंताजनक गिरावट आई है।

हालाँकि, सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय द्वारा आयोजित आवधिक श्रम बल सर्वेक्षण (पीएलएफएस) एक पूरी तरह से अलग तस्वीर पेश करता है। पीएलएफएस के अनुसार, भारत का श्रम बाजार स्पष्ट विस्तार के दौर से गुजर रहा है।

पीएलएफएस निष्कर्षों की जांच करने पर यह स्पष्ट हो जाता है कि श्रम बाजार में 15 से 29 वर्ष की आयु के युवाओं की भागीदारी ने उत्साहजनक गति रेखा प्रदर्शित किया है। विशेष रूप से, कार्यबल के भीतर इस जनसांख्यिकीय की भागीदारी 2017-18 पीएलएफएस में 31.4 प्रतिशत की तुलना में 2021-22 पीएलएफएस में बढ़कर 36.8 प्रतिशत हो गई।

उल्लेखनीय रूप से, यह सकारात्मक प्रवृत्ति युवा आयु वर्ग से भी आगे तक जाती है। वरिष्ठ आयु समूहों के बीच भागीदारी दर में भी वृद्धि देखी गई। उदाहरण के लिए, कार्यबल में 30-34 वर्ष की आयु के व्यक्तियों की हिस्सेदारी 2017-18 में 61.1 प्रतिशत से बढ़कर 2021-22 में 66.5 प्रतिशत हो गई।

इसी तरह, 35-39 और 40-44 वर्ष की आयु के व्यक्तियों की भागीदारी के आंकड़े 2017-18 में क्रमशः 64.0 प्रतिशत और 65.7 प्रतिशत से बढ़कर 2021-22 में 71.1 प्रतिशत और 73.7 प्रतिशत हो गए। यहां तक कि वरिष्ठ आयु वर्गों ने भी कार्यबल की बढ़ती भागीदारी का प्रदर्शन किया। कुल मिलाकर, सामान्य स्थिति में 15 वर्ष और उससे अधिक आयु के व्यक्तियों की भागीदारी 2017-18 में 46.8 प्रतिशत से बढ़कर 2021-22 में 52.9 प्रतिशत हो गई।

नतीजतन, पीएलएफएस डेटा विभिन्न आयु समूहों के युवाओं और व्यक्तियों द्वारा सक्रिय रूप से कार्यबल को अपनाने की बढ़ती प्रवृत्ति को स्पष्ट करता है। भारत में उभरते रोजगार परिदृश्य को एक उभरते हुए गति रेखा द्वारा चिह्नित किया गया है।

इस समय यह ध्यान रखना जरूरी है कि कुछ निजी एजेंसियों द्वारा तैयार किया गया डेटा उनकी अपनी कार्यप्रणाली और परिभाषाओं पर आधारित है जो राष्ट्रीय या अंतरराष्ट्रीय मानकों के अनुरूप नहीं हो सकता है। इस तरह के डेटा में कई बार अंतर्निहित पेचीदगियां होती हैं और इन्हें सावधानी के साथ इस्तेमाल करना पड़ सकता है।

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