Ki nongthoh: Nilanjan Ghosh, Director ha ka Observer Research Foundation, Arya Roy Bardhan, Research Assistant ha ka Observer Research Foundation
Ka jingkiew jong ka India ka la plie ïa ki lad ïoh kam kumba la ïohi na ka jingïadei hapdeng ka jingkiew ka jingïoh kam bad ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar bad kane ka paw pyrshah ïa ka jingngeit ba ka jingbym ïoh kam ha India ka dang kiew.
Ka jingkam ba dang shen ba ka don ka jingkiew ha ka jingbym ïoh kam, kam don nongrim eiei haba peit ïa kane na ki jingtip, ka logic bad ka theory halor ka ïoh ka kot. Ka long kaba lyngngoh ba ki don katto-katne ki briew kiba kam ba ka don ka jingkiew ka jingbym ïoh kam haduh katta-katta ha India bad ka Google Trends ka pyni ba ka don ka jingkiew ha ka jingwad shaphang ‘ka jingkiew ka jingbym ïoh kam ha India’ naduh u 2016.
Ka ‘Jingkiew ka jingbym don kam’, kumba ba wanrah da u Nicolas Perna, u Economist na Yale ha ki snem 1990 ka kren shaphang ka jingkiew ka GDP ka bym ïahap bad ka jingkiew ka jingïoh kam lane ka jingduna ka jingïoh kam. Ki jingkheiñ ha India ki pyni ïa ka jinglong-jingman kaba long khongpong ïa kane ka jingbatai kaei kata ka jingbym ïoh kam. Hapdeng u 2016-17 bad 2022-23, ki jingtip ki pyni ba ka jingïoh kam ka la kiew da jan 36% lane 17 million, katba ka GDP ka la kiew da palat 6.5% ha kane ka juh ka por.
Hynrei, ki jingkam jong katto-katne ba ki jingtip shaphang ka jingïoh kam ka dei kaba la mushlia bad dei ban peit bniah ïa kane. Kane ka wan na ka nongrim jong ki ‘fundamental macroeconomic axiom’ bad ka data-theory-jingpynshisha bad ka jingkam ba don ka jingkiew ha ka jingbym ïoh kam ka dei ka bym don nongrim. Hynrei ki don ki sakhi ba ka jingkiew ka India ka la plie ïa ki lad ïoh kam ha kine ki 7-8 snem ba la dep.
Ka jingshisha jong ki jingtip: Ki jingkheiñ ki ong aïu?
Ka Reserve Bank of India (RBI) ka don ïa ka KLEMS database, kaba ai ïa ka jingkheiñ man u snem naduh u 1980-81 shaphang ki dak ka ïoh ka kot. Kane ka don ruh ïa ki jingantad ïa ka jingbym ïoh kam katkum ka jingkheiñ na ka Employment and Unemployment Survey (EUS) bad ka Periodic Labour Force Survey (PLFS). Ka Worker Population Ratio (WPR), kaba don nongrim ha ki khanasamari, ka dei kaba la pyndonkam ban antad ïa ka jingbym ïoh kam da kaba kheiñ ïa kane bad ki census projection jong ki shynrang bad kynthei, ki rta bad ki niam. Namar ka jingduna ka jingkheiñ bad ka jingduna ki sienjam mynshuwa ban wanrah ïa ki khanasamari ba bun bynta, ka dei tang ka KLEMS database kaba long ka tyllong kaba lah ban shaniah shaphang ki jingwad bniah shaphang ka roi ka par bad ka jingseisoh ha India. Katkum ki jingkheiñ ba dang shen, la buh jingkylli shaphang ka jingantad ïa ka jingplie lad ïoh kam jong ka KLEMS database namar ka jingantad palat pud ïa ka jingdon briew, namar ka jingbym don ka Population Census naduh u 2011.
Ki bynta kiba ïadei bad ka theory: Ka “Jingkiew ka jingbym ïoh kam” kam ïahap bad ka “Jingkiew shaphrang na ka jingpyndonkam ïa ki mar” Na ka bynta ka ri kaba dang kiew ha ka ïoh ka kot kum ka India, ka jingbym ïoh kam ka dei ban paw na ka jingsahkut ha ka jingpynlut na ka bynta ki mar. Kumba la kam, lada ka jingïoh kam ka dei kaba trei ha ïing khlem jingsiew, lane ka jingkylla sha ki kam ba kham duna jingsiew, kane ka mut ba kan don ka jinghiar ha ka ïoh ka kot jong ki longïing, ka ban ktah ïa ka rukom thied ïa ki mar ki mata, khamtam ha ki bynta jong ka imlang sahlang ba kham duna ka jingïoh. Hynrei, namar ki jingïadei hapdeng ki bynta ba peit ïa ka ïoh ka kot jong ka ri, ka jingkiew ka GDP ka mut ba ym shym la don kane ka jingkylla. Shuh shuh, ka jingkiew ka India ka dei kham bun namar ka jingpyndonkam ïa ki mar haduh u 2022-23, ha kaba ka la don ka jingsuki ha u 2023-24.
Dei ban sngewthuh ba ka jingplie lad ïoh kam ka dei kaba donkam na ka bynta ka jingkiew shaphrang na ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata ha ka ri kaba dang kiew ha ka ïoh ka kot kum ka India. Ka jingplie lad ïoh kam ka ïadei ruh bad kiwei kiwei ki bynta jong ka jingkiew shaphrang. Hynrei haba ka ïoh ka kot ka la kiew palat ïa u pud, kan don ka jingkynshew pisa kaba wanrah ïa ka jingkiew ki jingdon jingem, bad ka jinghiar ha ka jingpynlut pisa. Kumta, ngi lah ban ong ba ka jingkwah ban pynlut pisa (lane ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar haba ka don ka jingkiew ha ka ïoh ka kot) jong ki bynta ka imlang sahlang kiba dang duna ka ïoh ka kot ka kham bun ïa ki bynta ka imlang sahlang kiba la bit la biang (kiba la kham noh sha ka jingkynshew pisa lane ka jingkyntiew ïa ki jingdon jingem) Ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar ha ka ïoh ka kot jong ka India (ha ryngkat ka jingkiew ka GDP) ka pyni ba ka jingplie lad ïoh kam ba thymmai ka ïalam sha ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata.
Ka jingbym ïoh kam lane ka kam kaba pura? Kaei ba ki jingtip ki pyni?
Ki jingantad jong ki nongthoh, katkum ka linear economics, ka pyni ba ha u 2017-23, ka la don ka jingkiew 1.11% ha man ka % jong ka jingpynbha shuh shuh ïa ki kam. Hynrei ha u 2011-16, ka employment elasticity ka long tang 0.01. Kane ka dei ruh ka por ha kaba ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata ka la kham suki.
Ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata ha ka ïoh ka kot jong ka India (ha ryngkat ka jingkiew ka GDP) ka pyni ba ka jingplie lad ïoh kam ba thymmai ka la ïalam sha ka jingkiew ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata.
Shuh shuh, ka labour-capital ratio ha ka ïoh ka kot ka long kumba 1.11 bad na ka bynta ki kam ai jingshakri, kane ka long 1.17. Kumta ka jingong ba ka jingai jingshakri kam shym la plie lad ïoh kam kam long kaba dei. Kumta na ka liang jong ka jingdawa bad ka jingpyndonkam ïa ki mar ki mata, ka jinglong jingman jong ka India ha kaba ïadei bad ka ïoh ka kot kam ïahap bad ka jingbym ïoh kam.
Ka jingpynkut
Kumta, ka jingong ba ka don ka jingkiew jong ka jingbym ïoh kam kam don nongrim eiei haba peit na ka liang jong ka data, ki kam kiba ïadei bad ka ïoh ka kot bad ki sakhi ba don. Ngi dei ruh ban kynmaw ba ka ïoh ka kot jong ka India kam pat da pyndonkam ïa ka bor ba ka don na ka jingdon ki briew kiba la tbit ha ka kam. Haba ngi peit ïa kane, ngi sngewthuh ba dang bun ki lad ki lynti. Ka jingbun paid ka dei kaba ngi hap ban pynkylla sha ka jingmyntoi lyngba ka jingai jinghikai, ka jingpyntbit ha ki kam, ka jingkyntiew ïa ka bor treikam, bad ki polisi kiba kham biang kiba ïadei bad ka koit ka khiah bad ki jingïada ha ka imlang sahlang, khnang ba kin long kiba la khreh ban ïoh kam ha ka Industry 4.0.
