এই নিবন্ধটি পড়ার পর আপনি UPSC Mains-এর এই মডেল প্রশ্নটি সমাধান করতে পারবেন: The demand for a caste census reflects the tension between the constitutional vision of a casteless society and the practical need for caste-based welfare policies. Critically examine. ১৫ নম্বর, (GS-1, সমাজ)
প্রেক্ষাপট
- সম্প্রতি সুপ্রিম কোর্ট (Supreme Court) ২০২৭ সালের জনশুমারির অধীনে প্রস্তাবিত জাতিশুমারি বন্ধ করার আবেদন খারিজ করে দিয়েছে।
- আদালত পর্যবেক্ষণ করেছে যে, কতজন অনগ্রসর (Backward) মানুষ রয়েছেন এবং কার কল্যাণমূলক সহায়তা প্রয়োজন, তা সরকারের জানা উচিত।
- ২০২৫ সালের এপ্রিলে কেন্দ্রীয় সরকার ঘোষণা করে যে, ১৯৩১ সালের পর প্রথমবারের মতো জনশুমারিতে জাতিভিত্তিক গণনা (Caste Enumeration) অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
জাতিশুমারি কী?
- জাতিশুমারি হলো জাতীয় জনশুমারির অংশ হিসেবে জাতিগত পরিচয়ের ভিত্তিতে জনসংখ্যার পদ্ধতিগত তথ্য সংগ্রহ (Systematic collection of data)। প্রথাগত জনশুমারিতে সাক্ষরতা বা পেশার তথ্য নেওয়া হলেও, জাতিশুমারিতে ব্যক্তি ও পরিবারের সুনির্দিষ্ট জাতি চিহ্নিত করা হয়।
- এটি শিক্ষা, কর্মসংস্থান এবং আয়ের সাথে সম্পর্কিত আর্থ-সামাজিক তথ্য (Socioeconomic data) তৈরিতে সাহায্য করে। এই তথ্য প্রমাণ-ভিত্তিক নীতি নির্ধারণ (Evidence-based policymaking) এবং সংরক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
ভারতে জাতিভিত্তিক গণনার ঐতিহাসিক বিবর্তন
১. ঔপনিবেশিক আমল:
- ১৮৮১ থেকে ১৯৩১: ব্রিটিশ শাসনামলে প্রতিটি জনশুমারিতে বিস্তারিত জাতিভিত্তিক গণনা করা হতো। ১৯৩১ সালের জনশুমারি, যাতে ৪,১৪৭টি জাতিগোষ্ঠী নথিভুক্ত ছিল, তা আজও অনগ্রসর শ্রেণি সংক্রান্ত নীতির প্রধান ভিত্তি।
- ১৯৪১ সালের জনশুমারি: তথ্য সংগ্রহ করা হলেও দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধ এবং দেশভাগের (Partition) কারণে তা সম্পূর্ণ প্রকাশ করা সম্ভব হয়নি, যার ফলে তথ্যের বড় ধরনের ঘাটতি তৈরি হয়।
২. স্বাধীন ভারতের সিদ্ধান্ত:
- ১৯৫১ সালের জনশুমারি: স্বাধীনতার পর সরকার তফসিলি জাতি (SC) এবং তফসিলি উপজাতি (ST) ছাড়া অন্য কোনো জাতির গণনা না করার সিদ্ধান্ত নেয়। এটি একটি জাতিহীন সমাজ (Casteless society) গঠনের সাংবিধানিক দৃষ্টিভঙ্গিকে প্রতিফলিত করেছিল।
- ফলে, অন্যান্য অনগ্রসর শ্রেণির (OBC) তথ্য ১৯৩১ সালের তথ্যের ওপরই থমকে যায়।
৩. গুরুত্বপূর্ণ কমিশন ও তথ্যের অভাব:
- কাকা কালেলকর কমিশন (১৯৫৩): প্রথম অনগ্রসর শ্রেণি কমিশন হিসেবে এটি ২,৩৯৯টি অনগ্রসর গোষ্ঠী চিহ্নিত করলেও ১৯৩১ সালের তথ্যের ওপরই নির্ভরশীল ছিল।
- মন্ডল কমিশন (১৯৭৮-৮০): ১৯৩১ সালের তথ্যের ভিত্তিতে ওবিসি জনসংখ্যা ৫২% নির্ধারণ করে এবং সরকারি চাকরিতে ২৭% সংরক্ষণের (27% Reservation) সুপারিশ করে।
- ইন্দ্র সাহানি মামলা (১৯৯২): সুপ্রিম কোর্ট ২৭% ওবিসি সংরক্ষণ বহাল রাখে এবং সংরক্ষণের মোট ঊর্ধ্বসীমা ৫০% (50% Ceiling) নির্ধারণ করে দেয়।
৪. SECC ২০১১ এবং বিহার জাতি সমীক্ষা ২০২৩:
- আর্থ-সামাজিক ও জাতিভিত্তিক জনশুমারি (SECC) ২০১১: স্বাধীনতার পর জাতি গণনার প্রথম বড় প্রচেষ্টা হলেও একটি মানসম্মত জাতি তালিকা (Standardised caste list) না থাকায় তথ্যে প্রচুর ভুল থেকে যায় এবং তা প্রকাশিত হয়নি।
- বিহার জাতি সমীক্ষা ২০২৩: বিহার প্রথম রাজ্য হিসেবে বিস্তারিত জাতি সমীক্ষা প্রকাশ করে। এতে দেখা যায় ওবিসি এবং অতি অনগ্রসর শ্রেণি (EBC) মিলিয়ে মোট জনসংখ্যার ৬৩.১৩%, যা জাতীয় স্তরে জাতিশুমারির দাবিকে নতুন করে জোরালো করে।
জাতিশুমারি বিতর্কে সাংবিধানিক দ্বন্দ্ব
ভারতের সাংবিধানিক কাঠামো জাতির প্রতি এক দ্বিমুখী দৃষ্টিভঙ্গি পোষণ করে। একদিকে এটি সমতা ও জাতিহীন সমাজ চায়, অন্যদিকে কল্যাণের জন্য জাতির ওপর নির্ভর করে।
১. এক পক্ষ: জাতিহীন সমাজের সাংবিধানিক লক্ষ্য
- সংবিধান সমতা, মর্যাদা ও ভ্রাতৃত্বের ভিত্তিতে সমাজ গড়তে চায়। দীর্ঘমেয়াদী উদ্দেশ্য হলো জাতিভিত্তিক বৈষম্য দূর করে একটি জাতিহীন সামাজিক ব্যবস্থা (Casteless social order) গড়ে তোলা।
- জাতির বিলোপ (Annihilation of Caste) তত্ত্ব সামাজিক বর্জন দূর করার ওপর জোর দেয়।
২. অন্য পক্ষ: জাতিভিত্তিক কল্যাণ ও প্রতিনিধিত্ব
- তফসিলি জাতি, উপজাতি এবং ওবিসিদের জন্য শিক্ষা ও চাকরিতে সংরক্ষণের ব্যবস্থা রয়েছে।
- সামাজিক ন্যায়বিচার ও প্রতিনিধিত্ব (Representation) নিশ্চিত করার জন্য অনগ্রসর গোষ্ঠীগুলোকে চিহ্নিত করা অপরিহার্য।
২০২৭ সালের জাতিশুমারি (Census 2027)
২০২৭ সালের জনশুমারি হবে স্বাধীন ভারতের প্রথম ব্যাপক জাতিভিত্তিক গণনা।
- ডিজিটাল রূপান্তর: এটি হবে প্রথম সম্পূর্ণ ডিজিটাল জনশুমারি (Fully digital census), যা তথ্যের ভুল কমিয়ে আনবে।
- পদ্ধতিগত চ্যালেঞ্জ: সরকার বর্তমানে একটি মাস্টার লিস্ট (Master list) তৈরি করছে যাতে হাজার হাজার উপজাতিকে সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যায়।
জাতিশুমারির গুরুত্ব
- সাংবিধানিক বাধ্যবাধকতা (ধারা ১৫ ও ১৬): সুপ্রিম কোর্ট এম. নাগরাজ এবং জার্নাইল সিং মামলায় পরিমাণযোগ্য অভিজ্ঞতাগত তথ্য (Quantifiable empirical data) প্রদানের নির্দেশ দিয়েছে। ধারা ১৬(৪) অনুযায়ী সংরক্ষণ বজায় রাখতে প্রতিনিধিত্বের অপর্যাপ্ততা প্রমাণ করতে এই তথ্য জরুরি।
- বৈজ্ঞানিক কল্যাণমূলক লক্ষ্যমাত্রা: এটি প্রান্তিক উপ-গোষ্ঠীগুলোকে চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে, যা উপ-শ্রেণিবিন্যাস (Sub-categorization) বা রোহিনী কমিশনের সুপারিশ বাস্তবায়নে সহায়ক হবে।
- ৫০% ঊর্ধ্বসীমা যুক্তিযুক্ত করা: ইন্দ্র সাহানি মামলার ৫০% সংরক্ষণের সীমা পরিবর্তন বা পুনর্বিবেচনা করতে সঠিক জনতাত্ত্বিক তথ্যের (Demographic data) প্রয়োজন।
- উন্নয়নের সামাজিক অডিট (Social Audit): গত ৭৫ বছরের সংরক্ষণের ফলে কোন গোষ্ঠী এগিয়েছে এবং কারা আজও আন্তঃপ্রজন্ম দারিদ্র্যে (Inter-generational poverty) আটকে আছে, তার অডিট করা সম্ভব হবে।
- প্রমাণ-ভিত্তিক নীতি প্রণয়ন: ১৯৩১ সালের সেকেলে তথ্যের বদলে বর্তমান চাহিদার ভিত্তিতে সম্পদ বন্টন এবং আনুপাতিক প্রয়োজন (Proportional need) নিশ্চিত করা যাবে।
- প্রাতিষ্ঠানিক ও কেন্দ্রীয় জবাবদিহিতা: সপ্তম তফসিল অনুযায়ী জনশুমারি কেন্দ্রীয় তালিকার (Union List) বিষয়। একটি জাতীয় জাতিশুমারি তথ্যের অভিন্নতা নিশ্চিত করবে এবং NCBC, NCSC ও NCST-এর মতো সংস্থাগুলোকে সাংবিধানিক সুরক্ষা পর্যবেক্ষণে শক্তিশালী করবে।
জাতিশুমারি পরিচালনার প্রধান চ্যালেঞ্জসমূহ
- রাজনৈতিক অপব্যবহারের ঝুঁকি (Risk of political misuse): সমালোচকরা মনে করেন যে, জাতির তথ্য ভোট-ব্যাঙ্ক রাজনীতিকে (Vote-bank politics) তীব্রতর করতে পারে এবং সামাজিক সংহতির পরিবর্তে জাতিভিত্তিক রাজনৈতিক মেরুকরণকে (Caste-based mobilisation) উৎসাহিত করতে পারে।
- তথ্যের গুণমান এবং শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা (Data quality and classification issues): ভারতে হাজার হাজার জাতি ও উপজাতি রয়েছে। স্ব-ঘোষণা (Self-declaration), বানানগত পার্থক্য এবং উপরিপাতিত পরিচয়ের (Overlapping identities) কারণে SECC 2011-এর মতো এখানেও অনির্ভরযোগ্য তথ্য (Unreliable data) তৈরির সম্ভাবনা থাকে।
- জাতিগত পরিচয়কে শক্তিশালী করা (Reinforcing caste identity): বিরোধীদের মতে, নাগরিকদের জাতি চিহ্নিত করতে বাধ্য করা তাদের মধ্যে জাতিগত চেতনা (Caste consciousness) বাড়িয়ে দিতে পারে, যা একটি জাতিহীন সমাজের (Casteless society) সাংবিধানিক লক্ষ্যের পরিপন্থী।
- গোপনীয়তা এবং অপব্যবহারের উদ্বেগ (Privacy and misuse concerns): জাতির তথ্যের সাথে অর্থনৈতিক ও ব্যক্তিগত তথ্য যুক্ত করা হলে, সুরক্ষার অভাব থাকলে তা বৈষম্য (Discrimination), প্রোফাইলিং বা সংবেদনশীল তথ্যের অপব্যবহারের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
- পদ্ধতিগত চ্যালেঞ্জ (Methodological challenges): উপজাতিগত বিরোধ, আন্তঃজাতি বিবাহ (Inter-caste marriages) এবং মিশ্র ঐতিহ্যের (Mixed heritage) কারণে পরিচয় নির্ধারণ করা অত্যন্ত জটিল ও রাজনৈতিকভাবে সংবেদনশীল।
ভবিষ্যৎ পন্থা
- সংবিধিবদ্ধ গোপনীয়তা রক্ষা: সরকারকে জনশুমারি আইন, ১৯৪৮ (Census Act, 1948)-এর ১৫ নম্বর ধারা কঠোরভাবে কার্যকর করতে হবে যাতে ব্যক্তিগত তথ্য গোপন (Confidential) থাকে। এটি রাজনৈতিক প্রোফাইলিং রুখতে এবং জনবিশ্বাস বজায় রাখতে অপরিহার্য।
- মানসম্মত মাস্টার লিস্ট: ২০১১ সালের ভুল এড়াতে ভারতের রেজিস্ট্রার জেনারেলের দপ্তরকে (ORGI) সক্রিয়ভাবে একটি ব্যাপক জাতির মাস্টার লিস্ট প্রকাশ করতে হবে। এই স্বচ্ছতা গণনার আগেই আঞ্চলিক নামগত অসঙ্গতি দূর করতে সাহায্য করবে।
- সমন্বিত আর্থ-সামাজিক সম্পর্ক:: জাতির তথ্যকে সাক্ষরতা, জমির মালিকানা এবং পেশাগত অবস্থার মতো আর্থ-সামাজিক সূচকের (Socio-economic indices) সাথে বৈজ্ঞানিকভাবে মানচিত্রায়িত করতে হবে। এটি অনগ্রসরতাকে কেবল জনসংখ্যার ভিত্তিতে নয়, বরং প্রকৃত প্রয়োজনের ভিত্তিতে চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে।
- ডিজিটাল সততা ও সামাজিক অডিট: ভারতের প্রথম সম্পূর্ণ ডিজিটাল জনশুমারি হিসেবে রিয়েল-টাইম তথ্য যাচাইয়ের জন্য প্রযুক্তি ব্যবহার করতে হবে। গণনার পর সামগ্রিক তথ্যকে স্বাধীন বিশেষজ্ঞদের দ্বারা সামাজিক অডিট (Social audits) করাতে হবে যাতে তা বিচার বিভাগীয় যাচাইয়ে টিকে থাকতে পারে।
- ‘জাতিহীন’ পরিচয়কে প্রাতিষ্ঠানিক রূপ দেওয়া: নাগরিকদের ‘জাতিহীন’ (Casteless) হিসেবে নিবন্ধিত হওয়ার বিকল্পটিকে উৎসাহিত করতে হবে। এই বিভাগটি ট্র্যাক করা আধুনিকায়নের (Modernization) একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক হবে, যা আম্বেদকরের ‘জাতির বিলোপ’ (Annihilation of Caste) লক্ষ্য পূরণে সাহায্য করবে।
উপসংহার
জাতিশুমারি মানে জাতিকে উদযাপন করা নয়, বরং এর অমীমাংসিত ফলাফলগুলোর মোকাবিলা করা। ভারত নয় দশকের পুরনো অনুমানের ওপর ভিত্তি করে একটি সুষ্ঠু কল্যাণ রাষ্ট্র (Fair welfare state) গড়তে পারে না। নির্ভুলভাবে জাতি গণনা করা এবং একই সাথে প্রত্যেক নাগরিকের ‘জাতিহীন’ পরিচয় দেওয়ার স্বাধীনতা বজায় রাখাই হলো একটি সৎ পথ, যা শেষ পর্যন্ত এমন এক সমান সমাজ গড়ে তুলবে যেখানে এই ধরনের গণনার আর প্রয়োজন থাকবে না।
