मंडल 2.0 – क्या 2025 की जाति जनगणना 50% आरक्षण की सीमा को तोड़ देगी?
पहचान का अंकगणित: जाति जनगणना बहस और भारत में इसके सामाजिक-राजनीतिक सफर का एक व्यापक विश्लेषण
धारा 1: जाति जनगणना की ऐतिहासिक और मानक बुनियादें
भारत की डेमोग्राफिक सच्चाई को परिभाषित करने का ज्ञानमीमांसीय संघर्ष ऐतिहासिक रूप से वर्गीकरण की औपनिवेशिक ज़रूरत और एकीकरण की उत्तर-औपनिवेशिक ज़रूरत के बीच झूलता रहा है। अप्रैल 2025 में केंद्रीय कैबिनेट का आने वाली जनगणना में जाति गणना को शामिल करने का फैसला सिर्फ एक सांख्यिकीय समायोजन नहीं है, बल्कि “आधिकारिक जाति-अंधता” की नेहरूवादी सहमति में एक मौलिक बदलाव है।¹ इस बदलाव की गंभीरता को समझने के लिए, जाति गणना की ऐतिहासिक परतों में गहराई से जाना ज़रूरी है, यह जांचना कि भारतीय राज्य ने ऐतिहासिक रूप से अपने नागरिकों को कैसे “देखा” है।
1.1 औपनिवेशिक नज़र: नृवंशविज्ञान राज्य (1881–1931)
जाति की व्यवस्थित गणना ब्रिटिश राज का एक केंद्रीय प्रोजेक्ट था। 1881 में पहली एक साथ जनगणना से शुरू होकर, औपनिवेशिक प्रशासकों ने जाति को भारतीय समाज की परिभाषित संरचना के रूप में देखा। सर एच.एच. रिस्ले जैसे प्रशासक, जिन्होंने 1901 में जनगणना आयुक्त के रूप में कार्य किया, ने कठोर वैज्ञानिक सटीकता के साथ भारतीय सामाजिक पदानुक्रम को मैप करने का प्रयास किया, अक्सर हजारों अलग-अलग जातियों को वर्गीकृत करने के लिए वर्ण ढांचे पर भरोसा किया।³ यह अभ्यास हानिरहित नहीं था; इसने तरल सामाजिक पहचानों को कठोर प्रशासनिक श्रेणियों में बदल दिया, समुदायों को जनगणना पदानुक्रम में उच्च स्थिति के लिए याचिका दायर करने के लिए प्रोत्साहित किया—एक ऐसी घटना जिसे समाजशास्त्री प्रशासनिक मान्यता द्वारा संचालित “संस्कृतिकरण” कहते हैं।⁴
जे.एच. हटन के नेतृत्व में आयोजित 1931 की जनगणना, भारत में जाति का अंतिम व्यापक डेमोग्राफिक रिकॉर्ड बनी हुई है। इसने लगभग 4,147 अलग-अलग जातियों की पहचान की।⁵ यह डेटासेट, हालांकि लगभग एक सदी पुराना है, स्वतंत्र भारत के नीतिगत ढांचे को परेशान करने वाला एक सांख्यिकीय भूत बन गया है। यह 1931 का डेटा ही था जिस पर मंडल आयोग (1980) को अन्य पिछड़ा वर्ग (ओबीसी) आबादी का 52% अनुमान लगाने के लिए निर्भर रहना पड़ा।⁵ आधुनिक सकारात्मक कार्रवाई नीतियों को डिजाइन करने के लिए औपनिवेशिक डेटा पर यह निर्भरता एक गहरे ज्ञानमीमांसीय अंतर को उजागर करती है: आधुनिक भारतीय राज्य बीसवीं सदी की शुरुआत की डेमोग्राफिक वास्तविकताओं के आधार पर इक्कीसवीं सदी की सामाजिक न्याय नीतियों को डिजाइन कर रहा था। 1.2 आज़ादी के बाद का मिटाना: नेहरूवादी सहमति (1951–2011)
1947 में आज़ादी के बाद, संविधान सभा और जवाहरलाल नेहरू के नेतृत्व वाली बाद की सरकार ने जानबूझकर जनगणना से जाति को बाहर रखने का नीतिगत फैसला लिया, और संविधान के अनुच्छेद 330 और 332 के अनुसार राजनीतिक प्रतिनिधित्व के लिए केवल अनुसूचित जातियों (SC) और अनुसूचित जनजातियों (ST) की गिनती की।3
इसके पीछे तर्क यह था कि राष्ट्रवादी सोच के अनुसार, आधिकारिक जनगणना सामाजिक विभाजन को बढ़ावा देगी और राष्ट्रीय एकता की परियोजना में बाधा डालेगी। नेताओं को डर था कि जाति की गिनती करने से यह और मज़बूत होगी, जबकि इसे नज़रअंदाज़ करने से आधुनिकीकरण के सामने यह खत्म हो जाएगी। महात्मा गांधी का अलग निर्वाचक मंडल का विरोध और हिंदू समाज को “बांटने” का उनका डर भी इस फैसले को प्रभावित किया।5 नतीजतन, 1951 से 2011 तक, जनगणना में “सामान्य” श्रेणी एक सांख्यिकीय खिचड़ी बन गई, जिससे उच्च जातियों और विशाल मध्यवर्ती जातियों, जिन्हें बाद में OBC के रूप में नामित किया गया, के बीच का अंतर धुंधला हो गया।
आलोचकों का तर्क है कि “आधिकारिक अंधापन” की इस नीति ने समाज से जाति को खत्म नहीं किया; बल्कि, इसने उच्च जातियों के विशेषाधिकारों को अदृश्य बना दिया, जबकि जाति पर सार्वजनिक चर्चा को दलित अस्पृश्यता के विशिष्ट संदर्भ तक सीमित कर दिया।5 इससे एक विरोधाभास पैदा हुआ जहां संविधान (अनुच्छेद 340) ने राज्य को “सामाजिक और शैक्षिक रूप से पिछड़े वर्गों” की पहचान करने का आदेश दिया, फिर भी राज्य ने उनकी सही पहचान करने के लिए आवश्यक डेटा इकट्ठा करने से इनकार कर दिया। इस विरोधाभास ने काका कालेलकर आयोग (1953) और बाद में मंडल आयोग (1980) को परेशान किया, दोनों को समकालीन डेटा के बिना “पिछड़ेपन” को परिभाषित करने में संघर्ष करना पड़ा।5
1.3 मंडल क्षण और सहमति का टूटना
1990 में मंडल आयोग की सिफारिशों को लागू करने से, जिसने केंद्र सरकार की नौकरियों में OBC के लिए 27% आरक्षण प्रदान किया, राजनीतिक परिदृश्य मौलिक रूप से बदल गया। इसके लिए पिछड़ेपन के एक ऐसे मानदंड की आवश्यकता थी जो SC/ST श्रेणियों से परे हो। सुप्रीम कोर्ट ने ऐतिहासिक इंदिरा साहनी बनाम भारत संघ (1992) मामले में आरक्षण को सही ठहराया, लेकिन कुल कोटा 50% तक सीमित कर दिया, यह एक ऐसी सीमा है जिसने तब से जाति जनगणना बहस के मापदंड तय किए हैं।9
मंडल के बाद के दौर में OBC समर्थन पर आधारित शक्तिशाली क्षेत्रीय पार्टियों का उदय हुआ – जैसे बिहार में राष्ट्रीय जनता दल (RJD) और उत्तर प्रदेश में समाजवादी पार्टी (SP) – जिन्होंने यह पहचाना कि जनसंख्या की ताकत ही उनकी मुख्य राजनीतिक पूंजी है। “जितनी ज़्यादा आबादी, उतना ज़्यादा हिस्सा” का नारा लोकप्रिय हुआ, जिसने उच्च जातियों के प्रभुत्व को चुनौती दी, जो अपनी कम संख्या के बावजूद, प्रशासनिक और राजनीतिक सत्ता में असमान हिस्सा रखते थे।11 इस तरह, जाति जनगणना की मांग एक प्रशासनिक अनुरोध से बदलकर उच्च जाति के वर्चस्व को चुनौती देने का एक शक्तिशाली राजनीतिक हथियार बन गई।
धारा 2: मानक और कानूनी ढाँचा
जाति जनगणना की मांग सिर्फ़ एक राजनीतिक लड़ाई नहीं है; यह भारतीय राज्य के संवैधानिक दायित्वों और कानूनी ज़रूरतों में गहराई से जुड़ी हुई है। न्यायपालिका ने आरक्षण नीतियों को सही ठहराने के लिए “मात्रात्मक डेटा” की मांग तेज़ी से की है, जिससे केस कानून के ज़रिए जनगणना को अनिवार्य कर दिया गया है।
2.1 संवैधानिक अनिवार्यताएँ
भारत का संविधान, अस्पृश्यता को खत्म करते हुए (अनुच्छेद 17) और भेदभाव पर रोक लगाते हुए (अनुच्छेद 15), साथ ही राज्य को “सामाजिक और शैक्षिक रूप से पिछड़े वर्गों” (SEBCs) के कल्याण को बढ़ावा देने का आदेश देता है।
अनुच्छेद 15(4) और 16(4): ये सक्षम प्रावधान राज्य को पिछड़े वर्गों की उन्नति के लिए विशेष प्रावधान करने की अनुमति देते हैं।
अनुच्छेद 340: पिछड़े वर्गों की स्थितियों की जांच के लिए एक आयोग की नियुक्ति का प्रावधान करता है।
अनुच्छेद 16(4A): संशोधन के ज़रिए पेश किया गया, यह SC/ST के लिए पदोन्नति में आरक्षण का प्रावधान करता है यदि उनका पर्याप्त प्रतिनिधित्व नहीं है।
समर्थकों का तर्क है कि सटीक डेटा के बिना इन संवैधानिक दायित्वों को पूरा करना असंभव है। जैसा कि कानूनी विश्लेषणों में बताया गया है, “अप-टू-डेट जाति डेटा की अनुपस्थिति अदृश्यता, गलत आवंटन और अधिकारों से वंचित करने को बढ़ावा देती है”।8 डेटा के बिना, राज्य मराठा, पाटीदार या जाट जैसे प्रभावशाली समूहों द्वारा पिछड़ेपन के दावों पर निष्पक्ष रूप से बहस नहीं कर सकता है, न ही यह पहचान सकता है कि कौन से समुदाय वास्तव में हाशिए पर हैं।6
2.2 न्यायिक न्यायशास्त्र: डेटा की खोज
सुप्रीम कोर्ट ने लगातार यह माना है कि सकारात्मक कार्रवाई राजनीतिक सुविधा के बजाय अनुभवजन्य साक्ष्य पर आधारित होनी चाहिए। न्यायपालिका के बदलते रुख ने डेटा संग्रह की ज़रूरतों को और सख्त कर दिया है:
इंद्रा साहनी बनाम भारत संघ (1992): कोर्ट ने आरक्षण को 50% पर सीमित कर दिया, लेकिन असाधारण परिस्थितियों में अपवादों की अनुमति दी। महत्वपूर्ण रूप से, इसने अमीर OBCs को बाहर करने के लिए “क्रीमी लेयर” की अवधारणा पेश की। क्रीमी लेयर की पहचान और 50% की सीमा से अधिक होने का औचित्य साबित करने के लिए जाति के आधार पर सटीक सामाजिक-आर्थिक डेटा की आवश्यकता होती है।9
एम. नागराज (2006) और जरनैल सिंह (2018): कोर्ट ने दोहराया कि राज्य को पदोन्नति में आरक्षण देने के लिए पिछड़ेपन और प्रतिनिधित्व की अपर्याप्तता को दर्शाने वाला “मात्रात्मक डेटा” एकत्र करना होगा। इससे डेटा उत्पन्न करने का बोझ राज्य पर आ गया। दविंदर सिंह केस (2024): एक अहम डेवलपमेंट में, सुप्रीम कोर्ट ने SC/ST के सब-क्लासिफिकेशन की इजाज़त दी ताकि उनमें से “सबसे पिछड़े” लोगों को फ़ायदे मिल सकें। यह फ़ैसला साफ़ तौर पर जाति जनगणना को ज़रूरी बनाता है ताकि ग्रुप के अंदर की असमानताओं की पहचान की जा सके और सब-कोटा को सही ठहराया जा सके।12
“जाति की न्यायिक अवधारणाओं पर रिपोर्ट” (2025): सुप्रीम कोर्ट के रिसर्च और प्लानिंग सेंटर द्वारा एक अभूतपूर्व सेल्फ-ऑडिट में यह विश्लेषण किया गया कि न्यायपालिका जाति के बारे में कैसे बात करती है। चीफ़ जस्टिस बी.आर. गवई के कार्यकाल के दौरान जारी की गई इस रिपोर्ट ने कोर्ट की अपनी ऐतिहासिक भाषा की आलोचना की, यह देखते हुए कि जहाँ कुछ फ़ैसले जाति को उत्पीड़न की एक प्रणाली के रूप में पहचानते हैं, वहीं अन्य ने इसे महज़ कार्यात्मक विभाजन के रूप में कम करके आंका है। यह रिपोर्ट जाति की अधिक समाजशास्त्रीय समझ की ओर न्यायिक रवैये में बदलाव का संकेत देती है, जो फ़ैसलों को सूचित करने के लिए अनुभवजन्य डेटा को और भी ज़रूरी बनाती है।14
2.3 निजता का तर्क बनाम डेटा न्याय
जाति जनगणना के विरोधी अक्सर के.एस. पुट्टास्वामी (निजता का अधिकार) फ़ैसले का हवाला देते हैं, यह तर्क देते हुए कि नागरिकों को अपनी जाति बताने के लिए मजबूर करना उनके निजता के मौलिक अधिकार का उल्लंघन है। हालाँकि, कानूनी विशेषज्ञ ध्यान देते हैं कि डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट, 2023 सरकारी कार्यों के लिए डेटा की प्रोसेसिंग के लिए छूट प्रदान करता है। इसके अलावा, समर्थक तर्क देते हैं कि जाति एक सार्वजनिक सामाजिक पहचान है – सामाजिक संबंधों और संसाधनों तक पहुँच का एक निर्धारक – न कि यौन रुझान जैसी कोई निजी विशेषता। इस प्रकार, “डेटा न्याय” और संरचनात्मक सुधार के उद्देश्य से इसकी गणना निजता के सार का उल्लंघन नहीं करती है, बशर्ते सार्वजनिक रिलीज़ में व्यक्तिगत डेटा को गुमनाम कर दिया जाए।
धारा 3: अतीत की ऑपरेशनल विफलताएँ: SECC 2011
आने वाली जनगणना की मेथोडोलॉजिकल चुनौतियों को समझने के लिए, सोशियो-इकोनॉमिक एंड कास्ट सेंसस (SECC) 2011 की विफलता का विश्लेषण करना ज़रूरी है। यह उदाहरण बताता है कि खराब डिज़ाइन कैसे एक बड़े प्रशासनिक प्रोजेक्ट को पटरी से उतार सकता है।
3.1 संरचनात्मक खामियाँ और प्रशासनिक भ्रम
SECC 2011 राजनीतिक समझौते का नतीजा था। UPA सरकार, OBC नेताओं के दबाव में, जनगणना के लिए सहमत हो गई, लेकिन इसे जनगणना अधिनियम, 1948 के तहत कराने से इनकार कर दिया। इसके बजाय, इसे ग्रामीण विकास मंत्रालय (MoRD) और आवास और शहरी गरीबी उन्मूलन मंत्रालय (MoHUPA) द्वारा आयोजित किया गया। इस फैसले के दो गंभीर परिणाम हुए:
कानूनी शून्य: जनगणना अधिनियम से बाहर होने के कारण, इस प्रक्रिया में एक नियमित जनगणना की वैधानिक कठोरता और गोपनीयता सुरक्षा की कमी थी।
विशेषज्ञता की कमी: शामिल मंत्रालयों के पास समाजशास्त्रीय गणना करने में भारत के रजिस्ट्रार जनरल (RGI) जैसा अनुभव नहीं था।5
3.2 वर्गीकरण संकट: 46 लाख जातियाँ
SECC 2011 की सबसे बड़ी खामी एक मानकीकृत जाति कोड निर्देशिका का अभाव था। सर्वेक्षण में एक ओपन-एंडेड प्रश्नावली का उपयोग किया गया जहाँ गणना करने वालों ने उत्तरदाता द्वारा कही गई बातों को रिकॉर्ड किया।
ध्वन्यात्मक भिन्नताएँ: पहले से तय सूची के बिना, एक ही जाति को दर्जनों अलग-अलग वर्तनी में रिकॉर्ड किया गया (जैसे, यादव, यदव, जादव, जाधव)।
पर्यायवाची और उपाधियाँ: उत्तरदाताओं ने अक्सर अपनी जाति के नामों के बजाय उपनाम, गोत्र या उपाधियाँ बताईं।
परिणाम: कथित तौर पर कच्चे डेटा में 46 लाख (4.6 मिलियन) अलग-अलग जाति के नाम सामने आए, जो 1931 में पहचानी गई ~4,000 जातियों की तुलना में एक सांख्यिकीय असंभवता है।5
3.3 डेटा जारी न करना
सरकार ने इन तकनीकी त्रुटियों का हवाला देते हुए जाति के निष्कर्षों को रोक दिया, और 2016 में केवल सामाजिक-आर्थिक डेटा जारी किया। हालांकि, राजनीतिक विश्लेषकों का तर्क है कि डेटा जारी न करने के पीछे राजनीतिक चिंता भी एक कारण था। ऐसा माना जाता है कि डेटा से पता चलता कि OBC आबादी मंडल कमीशन के 52% अनुमान से काफी ज़्यादा थी, जिससे मौजूदा राजनीतिक व्यवस्था अस्थिर हो सकती थी और 50% आरक्षण की सीमा को तोड़ने की मांगें बढ़ सकती थीं।7 SECC 2011 की विफलता ने दिखाया कि एक मज़बूत टैक्सोनॉमिक फ्रेमवर्क (जातियों की एक मानकीकृत “डिक्शनरी”) के बिना जाति जनगणना विफल होना तय है।
धारा 4: 2025 का केंद्रीय कैबिनेट का फैसला और नई कार्यप्रणाली
30 अप्रैल, 2025 को, प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी की अध्यक्षता वाली राजनीतिक मामलों की केंद्रीय कैबिनेट समिति ने आने वाली जनगणना में जाति गणना को शामिल करने की मंज़ूरी दी।1 यह फैसला बीजेपी के पहले के रुख (जिसने 2021 में सुप्रीम कोर्ट में हलफनामों में जनगणना का विरोध किया था) के उलट है और डेटा-आधारित शासन के लिए बढ़ते राजनीतिक आम सहमति के अनुरूप है।
4.1 रणनीतिक यू-टर्न
बीजेपी का विरोध से मंज़ूरी की ओर बदलाव बदलती राजनीतिक स्थिति के लिए एक रणनीतिक अनुकूलन है। विपक्ष (खासकर कांग्रेस और INDIA गठबंधन) ने जाति जनगणना को अपने “सामाजिक न्याय” के नैरेटिव का मुख्य हिस्सा बनाया है, जिससे सत्ताधारी पार्टी को OBC वोट बैंक खोने का जोखिम था – जो 2014 के बाद से उसकी चुनावी सफलता के लिए महत्वपूर्ण रहा है। जनगणना को मंज़ूरी देकर, सरकार विपक्ष के अभियान को बेअसर करने की कोशिश करती है, जबकि प्रक्रिया, कार्यप्रणाली और डेटा जारी करने के समय पर नियंत्रण बनाए रखती है।11 यह बीजेपी को इस अभ्यास को सिर्फ राजनीतिक लामबंदी के बजाय “कल्याण लक्ष्यीकरण” के एक उपकरण के रूप में पेश करने की अनुमति देता है।
4.2 डिजिटल आर्किटेक्चर और UCCD
दोषपूर्ण SECC 2011 के विपरीत, 2025 की जनगणना भारत में पहली डिजिटल जनगणना होगी, जिसमें डेटा संग्रह के लिए मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग किया जाएगा। 2011 की त्रुटियों को रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी नवाचार यूनिफाइड कास्ट कोड डायरेक्टरी (UCCD) है।
वर्गीकरण की समस्या: 2011 में, पहले से परिभाषित विकल्पों की कमी से अराजकता फैल गई थी।
UCCD समाधान: सरकार केंद्रीय OBC सूची (लगभग 2,650 जातियाँ), SC सूची (1,170), और ST सूची (890) को राज्य-विशिष्ट सूचियों के साथ मिलाकर एक समेकित कोडबुक बना रही है। कार्यप्रणाली: जनगणना ऐप में इन पहले से तय कोड के साथ एक ड्रॉप-डाउन मेनू होगा। अगर कोई जवाब देने वाला ऐसा जाति का नाम बताता है जो डायरेक्टरी में किसी मिलते-जुलते नाम से मेल खाता है, तो उसे अपने आप मास्टर कैटेगरी में कोड कर दिया जाएगा। उदाहरण के लिए, अगर कोई जवाब देने वाला “बनिया,” “गुप्ता,” या “अग्रवाल” कहता है, तो सिस्टम (AI एनोमली डिटेक्शन की मदद से) उसे सही बड़ी जाति कैटेगरी से मैप कर देगा।1
“अन्य” कॉलम: SC/ST कॉलम के साथ “अन्य” के लिए एक नया कॉलम जोड़ा जाएगा, खासकर OBC और सामान्य जाति का डेटा इकट्ठा करने के लिए।
4.3 टाइमलाइन और प्रक्रिया
डेटा की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए रोलआउट को सख्त चरणों में बनाया गया है 1:
गजट नोटिफिकेशन: कानूनी शुरुआत का संकेत देने के लिए मंज़ूरी के लगभग 2 महीने बाद।
ई-शेड्यूल अपग्रेड: डिजिटल इंटरफ़ेस की तकनीकी तैयारी (1 महीना)।
ट्रेनिंग: 30 लाख एन्यूमरेटर (ज़्यादातर सरकारी शिक्षक/अधिकारी) को नए डिजिटल फॉर्मेट और बारीकियों पर दोबारा ट्रेनिंग देना।
धारा 5: बिहार की प्रयोगशाला: नतीजे और असर
बिहार जाति जनगणना के प्रयोग के लिए प्रयोगशाला रहा है। राज्य ने 2023 में अपना जाति-आधारित सर्वे किया, जिसके नतीजों ने राजनीतिक गलियारों में हलचल मचा दी और राष्ट्रीय जनगणना के संभावित नतीजों की एक झलक दिखाई।
5.1 निष्कर्ष: जनसांख्यिकी ही भाग्य है
बिहार सर्वे से पता चला कि “ऊंची जातियों” (सामान्य श्रेणी) की आबादी सिर्फ 15.52% थी, जबकि पिछड़े वर्ग पिछले अनुमानों से काफी बड़े थे।
Table 1: Bihar Caste Survey 2023 Findings
| Category | Population Share (%) | Key Insight |
| Extremely Backward Classes (EBC) | 36.01% | The largest single bloc; often politically fragmented but numerically dominant. |
| Other Backward Classes (OBC) | 27.13% | Includes dominant landed castes like Yadavs. |
| Scheduled Castes (SC) | 19.65% | Higher than the national average estimate. |
| Scheduled Tribes (ST) | 1.68% | Marginal presence in Bihar post-Jharkhand separation. |
| General (Forward Castes) | 15.52% | Numerically smaller than their representation in power structures. |
| Total Reserved Category | 84.48% | The justification for breaching the 50% cap. |
धारा 5: बिहार प्रयोगशाला: निष्कर्ष और परिणाम
यह खुलासा कि EBC (36%) सबसे बड़ा समूह था, एक महत्वपूर्ण सामाजिक-राजनीतिक सच्चाई को उजागर करता है: मंडल के बाद की राजनीति का फायदा बड़े पैमाने पर प्रभावशाली OBC (जैसे यादव) ने उठा लिया था, जबकि EBC हाशिए पर ही रहे। इस डेटा ने RJD की यादव-केंद्रित राजनीति के खिलाफ गैर-यादव OBC को लामबंद करने की BJP की रणनीति को अनुभवजन्य आधार प्रदान किया।20
5.2 विधायी प्रतिक्रिया और न्यायिक नाकेबंदी
इन आंकड़ों के आधार पर, बिहार विधानमंडल ने नवंबर 2023 में सर्वसम्मति से विधेयक पारित किए, जिसमें आरक्षण कोटा 50% से बढ़ाकर 65% कर दिया गया (10% EWS कोटा को छोड़कर, जिससे कुल 75% हो गया)।22
तर्क: सरकार ने तर्क दिया कि चूंकि 85% आबादी हाशिए पर पड़े वर्गों से संबंधित है, इसलिए 50% की सीमा मनमानी और अन्यायपूर्ण थी।
पटना उच्च न्यायालय का फैसला (जून 2024): उच्च न्यायालय ने आरक्षण वृद्धि को असंवैधानिक करार देते हुए रद्द कर दिया। इसने फैसला सुनाया कि “पर्याप्त प्रतिनिधित्व” का मतलब “आनुपातिक प्रतिनिधित्व” नहीं है। अदालत ने इंदिरा साहनी की सीमा का हवाला दिया और कहा कि राज्य यह साबित करने में विफल रहा कि “असाधारण परिस्थितियां” थीं या इन समूहों का सेवाओं में पर्याप्त प्रतिनिधित्व नहीं था। अदालत ने इस बात पर जोर दिया कि मुआवजे की वेदी पर योग्यता को पूरी तरह से खत्म नहीं किया जा सकता है।23
सुप्रीम कोर्ट में अपील (2025): यह मामला वर्तमान में सुप्रीम कोर्ट में विचाराधीन है। बिहार सरकार का तर्क है कि सर्वेक्षण अदालत द्वारा ही आवश्यक “मात्रात्मक डेटा” प्रदान करता है। सुप्रीम कोर्ट ने उच्च न्यायालय के आदेश पर अंतरिम रोक लगाने से इनकार कर दिया है, लेकिन मुद्दे की जटिलता को स्वीकार करते हुए विस्तृत सुनवाई के लिए सहमत हो गया है।24
यह कानूनी लड़ाई आरक्षण के भविष्य के लिए एक कसौटी है। यदि सुप्रीम कोर्ट बिहार सर्वेक्षण-आधारित वृद्धि को बरकरार रखता है, तो यह हर राज्य के लिए 50% की सीमा को तोड़ने का रास्ता खोल देगा।
धारा 6: कर्नाटक की पहेली: लीक हुआ डेटा और राजनीतिक पक्षाघात
जबकि बिहार का सर्वेक्षण राजनीतिक रूप से मजबूत था, कर्नाटक का अनुभव उन आंतरिक विरोधाभासों की चेतावनी देता है जो जाति जनगणना से उत्पन्न हो सकते हैं। राज्य ने 2015 में सिद्धारमैया सरकार के तहत एक “सामाजिक और शैक्षिक सर्वेक्षण” किया था, लेकिन इसकी चौंकाने वाली फाइंडिंग्स के कारण रिपोर्ट को लगभग एक दशक तक छिपाकर रखा गया।26
6.1 लीक हुआ डेटा और बहुसंख्यक चिंता
रिपोर्ट से लीक हुए आंकड़ों से पता चलता है कि राज्य के दो प्रमुख समुदायों: लिंगायत और वोक्कालिगा, जिन्होंने ऐतिहासिक रूप से राज्य की राजनीति को कंट्रोल किया है, उनकी आबादी के अनुमानों में भारी कमी आई है।
तालिका 2: अनुमानित बनाम लीक हुआ सर्वेक्षण डेटा (कर्नाटक)
| Community | Traditional/Political Estimate | Leaked Survey Data (2015) | Impact |
| Lingayats | ~17% | ~9.8% – 11% | Threats to political dominance; demands to reject report. |
| Vokkaligas | ~14% | ~8.2% – 10.3% | Challenge to “Kingmaker” status of JD(S) and DKS. |
| Scheduled Castes (SC) | ~15-17% | ~19.5% (Left + Right) | Emerges as the single largest demographic bloc. |
| Muslims | ~12% | ~12.8% | Third largest group, cementing AHINDA coalition logic. |
इस खुलासे से लिंगायत और वोक्कालिगा समुदाय की राजनीतिक वर्चस्व को खतरा है, जिन्होंने राज्य को 16 मुख्यमंत्री दिए हैं। यह डेटा सिद्धारमैया की AHINDA (अल्पसंख्यक, पिछड़े वर्ग और दलित) रणनीति को सही साबित करता है, जो प्रभावशाली जातियों के खिलाफ गैर-प्रभावशाली बहुमत को एकजुट करने की कोशिश करती है।27
6.2 दिग्गजों की टक्कर: सिद्धारमैया बनाम डी.के. शिवकुमार
इस रिपोर्ट ने सत्ताधारी कांग्रेस पार्टी के अंदर दरार पैदा कर दी है, जिससे मुख्यमंत्री और उनके डिप्टी के बीच टकराव हो गया है।
सिद्धारमैया: अपनी AHINDA आधार को मजबूत करने और प्रभावशाली जाति के वर्चस्व को चुनौती देने के लिए रिपोर्ट जारी करना चाहते हैं। यह डेटा उनकी कल्याणकारी राजनीति का समर्थन करता है और प्रभावशाली जाति के नेताओं के दावों को कमजोर करता है।
डी.के. शिवकुमार (उपमुख्यमंत्री): एक वोक्कालिगा कद्दावर नेता, उन्होंने इस रिपोर्ट का कड़ा विरोध किया है, इसके खिलाफ याचिकाएं दायर की हैं और “पुनः सर्वेक्षण” का आग्रह किया है। उन्हें डर है कि डेटा जारी करने से उनका समुदाय उनसे दूर हो जाएगा और कांग्रेस को अपना वोक्कालिगा समर्थन आधार खोना पड़ेगा, जिसे उन्होंने बड़ी मेहनत से बनाया है।26
विपक्ष: लिंगायत संतों द्वारा समर्थित भाजपा ने इस रिपोर्ट को “अवैज्ञानिक” और “पुराना” बताया है, और इसे स्वीकार किए जाने पर राज्यव्यापी आंदोलन की धमकी दी है। उनका तर्क है कि 2015 का डेटा 2025 में प्रासंगिक होने के लिए बहुत पुराना है।26
2025 के अंत में, कथित तौर पर कांग्रेस हाई कमांड ने हस्तक्षेप किया, और आंतरिक असंतोष को शांत करने के लिए दशक पुराने डेटा के “पुनः गणना” या अपडेट की सलाह दी, जबकि सिद्धांत रूप में जनगणना के प्रति प्रतिबद्धता बनाए रखी।31 यह दर्शाता है कि जाति जनगणना सिर्फ सामाजिक न्याय का एक उपकरण नहीं है, बल्कि राजनीतिक “डी-अलाइनमेंट” का एक साधन है, जो स्थापित सत्ता दलालों को सत्ता से हटाने की धमकी देता है।
धारा 7: दक्षिणी लहर: तेलंगाना और आंध्र प्रदेश
7.1 तेलंगाना: फास्ट-ट्रैक मॉडल (2024-2025)
कर्नाटक की दशक भर की देरी के विपरीत, रेवंत रेड्डी के नेतृत्व वाली कांग्रेस सरकार के तहत तेलंगाना ने उल्लेखनीय गति से काम किया। नवंबर 2024 में शुरू हुए इस बड़े जाति सर्वे में 3.54 करोड़ लोग शामिल थे और इसके नतीजे फरवरी 2025 में जारी किए गए।32
नतीजे: सर्वे से पता चला कि पिछड़ी जातियां (BC) आबादी का 56.33% हैं (46.25% गैर-मुस्लिम BC + 10.08% BC मुस्लिम)। SC 17.43% और ST 10.45% हैं।
पॉलिसी पर असर: डेटा को तुरंत लागू किया गया। तेलंगाना विधानसभा ने स्थानीय निकायों में BC आरक्षण को बढ़ाकर 42% करने वाला बिल पास किया और कोटा लाभों के बराबर बंटवारे को पक्का करने के लिए SC को तीन ग्रुप (ग्रुप I, II, III) में बांटने के लिए कानून पेश किया।13
तेलंगाना की सफलता दिखाती है कि जब राजनीतिक इच्छाशक्ति प्रशासनिक इरादे से मिलती है, तो यह काम कुशलता से पूरा किया जा सकता है। यह स्थानीय निकाय आरक्षण के लिए डेटा की तुरंत पॉलिसी उपयोगिता को भी उजागर करता है, जिसके लिए सुप्रीम कोर्ट के “ट्रिपल टेस्ट” मानदंडों को पूरा करने के लिए “अनुभवजन्य डेटा” की ज़रूरत होती है।
7.2 आंध्र प्रदेश: रुका हुआ सर्वे
आंध्र प्रदेश ने YSRCP सरकार के तहत 2023 के आखिर में अपना सर्वे शुरू किया था, लेकिन उसे लॉजिस्टिक्स और राजनीतिक रुकावटों का सामना करना पड़ा। सरकार बदलने और कापू आरक्षण की मांग की जटिल गतिशीलता ने इस प्रक्रिया को धीमा कर दिया है। दिसंबर 2025 तक, कोई आधिकारिक नतीजा जारी नहीं किया गया है। नागरिक समाज समूह और BC नेता स्थानीय निकायों में सही प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने के लिए चंद्रबाबू नायडू सरकार पर इस काम को पूरा करने का दबाव डाल रहे हैं, लेकिन प्रशासन हिचकिचा रहा है, क्योंकि उसे कापू बनाम BC संघर्ष के बढ़ने का डर है, जिसे डेटा और बढ़ा सकता है।35
धारा 8: हिंदी भाषी क्षेत्र: मध्य प्रदेश और उत्तर प्रदेश
8.1 मध्य प्रदेश: भाजपा का OBC दांव
मध्य प्रदेश में, मोहन यादव (एक OBC) के नेतृत्व वाली भाजपा सरकार ने पार्टी की पिछली हिचकिचाहट से अलग, एक सक्रिय रुख अपनाया है। मुख्यमंत्री यादव ने सार्वजनिक रूप से 27% OBC आरक्षण का वादा किया है, जो केंद्रीय नेतृत्व द्वारा जाति जनगणना की मंज़ूरी के अनुरूप है। यह भाजपा की रणनीति में एक महत्वपूर्ण बदलाव है – एक एकजुट “हिंदुत्व” वोट पर निर्भर रहने से लेकर सकारात्मक कार्रवाई के वादों के माध्यम से स्पष्ट रूप से OBC वोटों को लुभाने तक। जनगणना को अपनाकर, मध्य प्रदेश भाजपा का लक्ष्य कांग्रेस की आलोचना को बेअसर करना और गैर-यादव OBC वोट बैंक को मज़बूत करना है जो राज्य में महत्वपूर्ण है।37
8.2 उत्तर प्रदेश में चुनौती
उत्तर प्रदेश में, जाति जनगणना की मांग विपक्षी समाजवादी पार्टी (SP) द्वारा की जा रही है। SP की “PDA” (पिछड़ा, दलित, अल्पसंख्यक) रणनीति भाजपा के हिंदुत्व के दायरे का मुकाबला करने के लिए इन समूहों के संख्यात्मक प्रभुत्व को उजागर करने पर बहुत अधिक निर्भर करती है। उत्तर प्रदेश में भाजपा एक दुविधा का सामना कर रही है: जनगणना से यह पता चल सकता है कि “डबल इंजन” सरकार के लाभ “अत्यंत पिछड़े वर्गों” (MBCs) तक आनुपातिक रूप से नहीं पहुंचे हैं, जिससे उसका गैर-यादव OBC गठबंधन टूट सकता है। हालांकि, केंद्रीय मंत्रिमंडल की मंज़ूरी के साथ, राज्य इकाई विपक्ष के वोट बैंक को विभाजित करने के लिए OBC के उप-वर्गीकरण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपनी रणनीति बदल रही है, जिसमें MBCs को प्रभावशाली यादवों के खिलाफ खड़ा किया जा रहा है।11
धारा 9: समाजशास्त्रीय आलोचनाएँ और तकनीकी चुनौतियाँ
डिजिटल जनगणना की ओर बदलाव ऐतिहासिक समस्याओं का समाधान प्रदान करता है लेकिन गोपनीयता, डेटा अखंडता और समाजशास्त्रीय पद्धति के संबंध में नई चुनौतियाँ पेश करता है।
9.1 “गणनाकर्ता पूर्वाग्रह” और डेटा गुणवत्ता
समाजशास्त्रियों द्वारा कर्नाटक और बिहार सर्वेक्षणों के संबंध में उठाई गई एक महत्वपूर्ण चिंता “गणनाकर्ता पूर्वाग्रह” है।
आलोचना: गणनाकर्ता, जो अक्सर प्रभावशाली जातियों के सरकारी शिक्षक होते हैं, उनमें अंतर्निहित पूर्वाग्रह हो सकते हैं। कर्नाटक सर्वेक्षण में, समाजशास्त्रियों ने पाया कि गणनाकर्ता अक्सर यह मान लेते थे कि पत्नी की जाति पति की जाति के समान है, जिससे अंतर-जातीय विवाहों की अनदेखी होती थी। उन्होंने इस प्रक्रिया में जल्दबाजी भी की, उप-जाति की बारीकियों की जांच नहीं की या उन लोगों के लिए “सामान्य” वर्गीकरण स्वीकार कर लिया जो OBC हो सकते थे लेकिन जिनके पास तुरंत सबूत नहीं थे।40
ट्रेनिंग ड्रिल: 2025 की योजना में इन पूर्वाग्रहों से निपटने के लिए 30 लाख जनगणना करने वालों के लिए कठोर प्रशिक्षण और “गलत सूचना ड्रिल” शामिल हैं। डिजिटल ऐप के अनिवार्य फ़ील्ड सवालों को छोड़ने से रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।1
9.2 “पर्यायवाची समस्या” और UCCD
2025 की जनगणना की तकनीकी सफलता यूनिफाइड कास्ट कोड डायरेक्टरी (UCCD) पर निर्भर करती है।
चुनौती: हजारों समुदाय ध्वन्यात्मक भिन्नताओं (जैसे, वाणी, बनिया, बनिया) या क्षेत्र-विशिष्ट उपाधियों (पाटिल, चौधरी) का उपयोग करते हैं जो उनकी विशिष्ट जाति को छिपाते हैं।
समाधान: UCCD इन भिन्नताओं को एक ही कोड से मैप करने के लिए “फजी मैचिंग” एल्गोरिदम और एक पहले से समेकित मास्टर सूची का उपयोग करता है। AI-सक्षम विसंगति का पता लगाने से फील्ड सर्वेक्षण के दौरान ही अविश्वसनीय प्रविष्टियों (जैसे, आदिवासी-बहुल अनुसूचित क्षेत्र में “ब्राह्मण” प्रविष्टि) को फिर से सत्यापन के लिए चिह्नित किया जाएगा।1
9.3 धर्म-जाति का प्रतिच्छेदन
एक तकनीकी और राजनीतिक रूप से विस्फोटक मुद्दा दलित ईसाइयों और दलित मुसलमानों की गणना है।
कानूनी दुविधा: 1950 के राष्ट्रपति आदेश के तहत, SC का दर्जा हिंदुओं, सिखों और बौद्धों तक सीमित है। दलित ईसाइयों और मुसलमानों को समान सामाजिक भेदभाव का सामना करने के बावजूद OBC के रूप में वर्गीकृत किया गया है।
गणना रणनीति: यदि जनगणना उन्हें SC के रूप में दर्ज करती है (सामाजिक वास्तविकता के आधार पर), तो यह कानूनी परिभाषा के विपरीत है। यदि यह उन्हें OBC के रूप में दर्ज करती है, तो यह दलित आबादी की कम गिनती करती है। 2025 की जनगणना में ऐसे कोड का उपयोग करने की उम्मीद है जो OBC ढांचे के भीतर इस विशिष्ट प्रतिच्छेदन (जैसे, “ईसाई दलित”) को कैप्चर करते हैं, जो 1950 के आदेश को चुनौती देने वाले वर्तमान में सुप्रीम कोर्ट के मामलों के लिए अनुभवजन्य आधार प्रदान करते हैं।41
धारा 10: सामाजिक-राजनीतिक निहितार्थ: द्वितीय-क्रम प्रभाव
जाति जनगणना अपने आप में एक अंत नहीं है; यह भारतीय समाज और राजनीति में गहरे संरचनात्मक परिवर्तनों के लिए एक उत्प्रेरक है।
10.1 पहचान से विखंडन तक (मंडल 2.0)
जाति डेटा जारी होने से संभवतः “मंडल 2.0” शुरू होगा, लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर के साथ। जहां मंडल 1.0 ने ऊंची जातियों के खिलाफ OBCs को एकजुट किया था, वहीं जनगणना का डेटा OBC ब्लॉक को बांट सकता है।
अंतर: डेटा से पता चलेगा कि कुछ दबंग OBCs (यादव, कुर्मी, कोइरी) ने आरक्षण का बड़ा हिस्सा हथिया लिया है, जबकि EBCs पीछे रह गए हैं।
राजनीतिक रणनीति: BJP इस डेटा का इस्तेमाल OBCs के सब-कैटेगरीकरण (रोहिणी कमीशन के आधार पर) के लिए कर सकती है, जिससे EBCs के लिए कोटा के अंदर कोटा बनाया जा सके। इससे क्षेत्रीय पार्टियां (SP, RJD) कमजोर होंगी जो दबंग OBCs के समर्थन पर निर्भर हैं और EBCs को BJP के पाले में लाया जा सकेगा।11
10.2 “क्रीमी लेयर” और आर्थिक फिल्टर
जनगणना जाति के साथ-साथ सामाजिक-आर्थिक डेटा भी इकट्ठा करेगी। इससे निश्चित रूप से “क्रीमी लेयर” के मानदंडों को सख्त करने की मांग उठेगी। अगर डेटा दिखाता है कि पिछड़ी जातियों के अमीर वर्ग एकाधिकार कर रहे हैंexclusion, and new data will make it politically harder to ignore.12
10.3 परिसीमन और उत्तर-दक्षिण विभाजन
जनगणना डेटा का इस्तेमाल लोकसभा निर्वाचन क्षेत्रों के आने वाले परिसीमन (संभवतः 2026 के बाद) के लिए किया जाएगा।
संघर्ष: दक्षिणी राज्यों (कम प्रजनन दर और प्रभावी सामाजिक कार्यक्रमों वाले) को डर है कि वे ज़्यादा आबादी वाले उत्तर को सीटें खो देंगे।
जाति का पहलू: जाति जनगणना से पता चल सकता है कि उत्तर में जनसंख्या वृद्धि मुख्य रूप से बहुजन समुदायों के कारण हो रही है। यह परिसीमन बहस से जुड़ा हुआ है, जहाँ दक्षिणी राज्य यह तर्क दे सकते हैं कि उन्हें प्रगति के लिए दंडित किया जा रहा है, जबकि उत्तर को जनसंख्या नियंत्रण में विफलता के कारण राजनीतिक वज़न मिल रहा है – एक ऐसी आबादी जो तेज़ी से अपनी जाति पहचान पर ज़ोर दे रही है।43
10.4 प्रतिस्पर्धी पिछड़ापन
जाति संख्याओं की “आधिकारिक मान्यता” समुदायों को कोटा पाने के लिए अधिक पिछड़े दर्जे का दावा करने के लिए प्रोत्साहित कर सकती है। हम पहले ही मराठा, पाटीदार और जाटों – पारंपरिक रूप से ज़मींदार, प्रभावशाली जातियों – को OBC दर्जे की मांग करते हुए देख चुके हैं। वेतनभोगी SC/ST/OBCs की तुलना में उनके आर्थिक ठहराव (कृषि संकट के कारण) को दिखाने वाला ठोस डेटा इन मांगों को वैध बना सकता है, जिससे 50% की सीमा पर भारी दबाव पड़ेगा और राज्य को आरक्षण का दायरा बढ़ाने के लिए मजबूर होना पड़ेगा, न कि इसे फिर से बांटने के लिए।7
निष्कर्ष: न्याय की ज्यामिति
2025 की जनगणना में जाति गणना को शामिल करना भारतीय लोकतंत्र के विकास में एक अपरिवर्तनीय कदम है। यह “नेहरूवादी हिचकिचाहट” के अंत और जाति को सामाजिक लेखांकन की प्राथमिक इकाई के रूप में स्वीकार करने का प्रतीक है।
प्रशासनिक चुनौतियाँ बहुत बड़ी हैं – हज़ारों जाति विविधताओं की कोडिंग के वर्गीकरण के दुःस्वप्न से लेकर ऐसे डेटा जारी करने की राजनीतिक अस्थिरता तक जो स्थापित पदानुक्रमों को चुनौती देता है। फिर भी, इसकी आवश्यकता निर्विवाद है। जैसा कि सुप्रीम कोर्ट और नीति विशेषज्ञों ने कहा है, असमानता को अदृश्य बनाकर उससे लड़ा नहीं जा सकता।
हालांकि, जोखिम भी उतने ही शक्तिशाली हैं। डेटा पहचान को हथियार बना सकता है, जिससे मतदाताओं का “बाल्कनीकरण” हितों के सूक्ष्म निर्वाचन क्षेत्रों में हो सकता है। यह आरक्षण की बहस को सामाजिक न्याय के एक उपकरण (ऐतिहासिक गलतियों को सुधारने) से बदलकर आनुपातिक प्रतिनिधित्व (सत्ता साझाकरण) के एक उपकरण में बदल सकता है, जिससे संवैधानिक सामाजिक अनुबंध मौलिक रूप से बदल जाएगा।
अंततः, जाति जनगणना शक्ति की संरचना को उजागर करने का एक अभ्यास है। क्या यह रहस्योद्घाटन संसाधनों के अधिक न्यायसंगत वितरण या अधिक खंडित राजनीति की ओर ले जाता है, यह डेटा पर ही नहीं, बल्कि उस राजनीतिक परिपक्वता पर निर्भर करता है जिसके साथ भारत उन सच्चाइयों पर बातचीत करता है जिन्हें यह उजागर करता है। पहचान का अंकगणित तो कैलकुलेट हो गया है; न्याय की ज्यामिति अभी बनाई जानी बाकी है।