การลงทะเบียนทางสังคมที่เชื่อมโยง Aadhaar กับข้อมูลที่อยู่อาศัยสามารถกำหนดเป้าหมายการช่วยเหลือผู้อ่อนแอในช่วงการระบาดใหญ่

การเชื่อมโยง Aadhaar ของบุคคลและบัญชีธนาคารมีอยู่แล้ว หากข้อมูลที่อยู่อาศัยในฐานข้อมูล Aadhaar สามารถจัดโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะทำให้สามารถกำหนดเป้าหมายตามภูมิศาสตร์ได้

การลงทะเบียนทางสังคมใด ๆ ที่สามารถทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มผู้รับผลประโยชน์สำหรับเครือข่ายความปลอดภัยโดยเนื้อแท้จะเสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล (ไฟล์รูปภาพ)

รัฐสภาคองเกรสแห่งสหรัฐอเมริกาดำเนินการอย่างเร่งด่วนในปลายเดือนมีนาคมเพื่อบรรเทาความเดือดร้อนจากโควิด -19แก่บุคคลยากจนและชนชั้นกลาง และเพื่อกระตุ้นเศรษฐกิจโดยการออกพระราชบัญญัติความช่วยเหลือ Coronavirus การบรรเทาทุกข์และความมั่นคงทางเศรษฐกิจ (CARES) ที่ส่งเงิน 1,200 ดอลลาร์ให้แก่บุคคลที่ต่ำกว่าเกณฑ์รายได้ 75,000 ดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ตามที่เดอะวอชิงตันโพสต์รายงาน แม้กระทั่งในเดือนตุลาคม ครัวเรือนหลายล้านครัวเรือนยังไม่ได้รับเงินกระตุ้นเศรษฐกิจ อะไรคือสาเหตุของสิ่งนี้และบทเรียนจากประสบการณ์นี้สำหรับอินเดียหรือประเทศอื่น ๆ ที่พยายามสร้างเครือข่ายความปลอดภัยทางสังคมที่แข็งแกร่งคืออะไร?

สิ่งที่เกิดขึ้นง่ายมาก: หน่วยงานด้านภาษีที่ถูกตั้งข้อหาจ่ายเงินนั้นไม่มีทางรู้วิธีส่งเช็ค สำหรับผู้เสียภาษีที่ได้รับเงินคืนในบัญชีธนาคารในปี 2561 และ 2562 ข้อมูลบัญชีมีให้โดยเจ้าหน้าที่ แต่คนจนซึ่งมีรายได้ต่ำกว่าเกณฑ์รายได้สำหรับการยื่นคำร้องหรือผู้ที่เป็นหนี้รัฐบาล ต้องข้ามอุปสรรคหลายประการเพื่อรับเงินจำนวนนี้ และระบบคอมพิวเตอร์ไม่ได้ทำให้พวกเขาลงทะเบียนคำร้องได้ง่าย มีรายงานว่าการเคลียร์งานในมือของการส่งการตรวจสอบมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจอาจใช้เวลาจนถึงมกราคม 2564 ในบางรัฐ การยกเว้นจากตาข่ายนิรภัยดังกล่าวมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับชนกลุ่มน้อยทางเชื้อชาติและชาติพันธุ์ การศึกษาโดยศูนย์วิจัยความคิดเห็นแห่งชาติ (NORC) ที่มหาวิทยาลัยชิคาโกแสดงให้เห็นว่าในขณะที่ชาวอเมริกันผิวขาวร้อยละ 24 มีแนวโน้มที่จะได้รับผลประโยชน์จากการว่างงาน แต่มีเพียงร้อยละ 13 ของคนผิวดำชาวอเมริกันที่ได้รับเงินดังกล่าวระหว่างเดือนเมษายนถึงมิถุนายน 2020

ในทางตรงกันข้าม 23% ของชาวอินเดียที่อาศัยอยู่ใน Delhi-NCR ได้รับเงินจำนวน 500 รูปีในบัญชี Jan Dhan ของพวกเขาภายในสามสัปดาห์หลังจากประกาศการล็อกดาวน์ เกษตรกรที่ลงทะเบียน PM-KISAN ยังได้รับ Rs 2,000 ในบัญชีของพวกเขาทันที อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ใช้การลงทะเบียนก่อนหน้าที่ได้รับอนุญาตให้เบิกจ่ายเงินได้อย่างรวดเร็ว ไม่ชัดเจนว่าเงินจะไปถึงครัวเรือนที่เปราะบางที่สุด ตัวอย่างเช่น ผู้รับ PM-KISAN ไม่ได้อยู่ในหมู่ครัวเรือนที่ยากจนที่สุด และไม่ใช่ครัวเรือนที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดจากการล็อกดาวน์ที่เกี่ยวข้องกับโควิด ข้อมูลจาก NCAER Delhi Coronavirus Telephonic Survey (DCVTS-3) รอบที่ 3 ซึ่งครอบคลุมกลุ่มตัวอย่าง 3,466 ครัวเรือนในเดือนมิถุนายนในพื้นที่ Delhi NCR แสดงให้เห็นว่า 21% ของครัวเรือนในฟาร์มได้รับการถ่ายโอนผ่าน PM-KISAN อย่างไรก็ตาม 42 เปอร์เซ็นต์ของครัวเรือนดังกล่าวอยู่ในกลุ่มตัวอย่างที่ร่ำรวยที่สุดหนึ่งในสาม ขณะที่อีก 28.5% อยู่ในกลุ่มตัวอย่างที่อยู่ตรงกลาง PM-Kisan Yojana ใช้กับเจ้าของที่ดิน ซึ่งไม่รวมแรงงานภาคเกษตรและแรงงานนอกระบบในเมืองที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดจากการล็อกดาวน์

ในทำนองเดียวกันสำหรับการชำระเงิน PMJDY ครัวเรือน BPL และที่ไม่ใช่ BPL จะบันทึกการโอนใบเสร็จที่คล้ายคลึงกัน การค้นพบนี้สอดคล้องกับการคาดการณ์ของ Anmol Somanchi เช่นเดียวกับ Rohini Pande, Simone Schaner, Charity Troyer Moore และ Elena Stacy ซึ่งสังเกตว่าเกือบครึ่งหนึ่งของผู้หญิงยากจนไม่น่าจะได้รับการโอน PMJDY

ความคิดเห็น | หลงทางในการล็อกดาวน์: โควิด-19 ส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อการเข้าถึงการศึกษา เพิ่มความเสี่ยงในการออกจากเด็กและเยาวชนของอินเดีย

การสังเกตเหล่านี้สรุปความท้าทายสองประการในการออกแบบเครือข่ายความปลอดภัยทางสังคมที่เข้าถึงผู้ที่อ่อนแอที่สุด และสามารถเปิดใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเกิดภัยพิบัติ เว้นแต่จะมีทะเบียนที่มีข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลและบัญชีธนาคารของพวกเขา เงินไม่สามารถโอนได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การลงทะเบียนตามเกณฑ์เฉพาะ (เช่น ครัวเรือน BPL ที่ระบุ) อาจไม่สามารถระบุบุคคลที่เสี่ยงต่อวิกฤตได้มากที่สุด การใช้ข้อมูลจากการสำรวจการพัฒนามนุษย์ของอินเดีย (IHDS), Amit Thorat, Reeve Vanneman, Sonalde Desai และ Amaresh Dubey พบหลักฐานว่าปัจจัยที่นำไปสู่การบรรเทาความยากจนอาจแตกต่างจากปัจจัยที่ผลักดันให้ผู้คนเข้ามา - บ่งบอกถึงความท้าทายในการกำหนดเป้าหมายสวัสดิการ ผู้รับผลประโยชน์ในการตอบสนองต่อแรงกระแทก ประมาณ 40 เปอร์เซ็นต์ของคนจนในปี 2555 ถูกผลักเข้าสู่ความยากจนด้วยสถานการณ์พิเศษ และจะไม่ถูกจัดประเภทว่าเป็นคนจนตามเงื่อนไขในปี 2548 ของพวกเขา

ข้อผิดพลาดในการยกเว้นดังกล่าวสามารถขยายได้ในกรณีที่เกิดภัยพิบัติขนาดใหญ่เมื่อใช้ฐานข้อมูลที่มีอยู่ก่อนแล้ว เนื่องจากคนจำนวนมากมีแนวโน้มที่จะตกอยู่ในความยากจนจากภาวะช็อกในเชิงลบทั่วทั้งระบบเศรษฐกิจ ซึ่งนำไปสู่ข้อผิดพลาดในการครอบคลุม การประมาณการล่าสุดจากธนาคารโลกชี้ให้เห็นว่า 88 ถึง 115 ล้านคนอาจเข้าสู่ความยากจนในปี 2020 ซึ่งถือเป็นความท้าทายที่น่ากลัวสำหรับการกำหนดเป้าหมายผู้รับผลประโยชน์ด้านสวัสดิการ นอกจากนี้ยังเน้นถึงความจำเป็นในการตรวจสอบฐานข้อมูลการลงทะเบียนทางสังคมที่มีอยู่อีกครั้งหลังเกิดภัยพิบัติ

ข้อสังเกตเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าในสถานการณ์การตอบสนองต่อภัยพิบัติ เราไม่สามารถพึ่งพาการลงทะเบียนตามลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคลเพื่อระบุผู้รับผลประโยชน์ น่าเสียดายที่ผลประโยชน์ที่เป็นสากลอาจส่งผลกระทบทางการเงินอย่างร้ายแรงหากขยายไปทั่วประเทศ อย่างไรก็ตาม ภัยพิบัติส่วนใหญ่จัดเป็นกลุ่มตามภูมิศาสตร์ น้ำท่วมหรือแผ่นดินไหวมักทำลายล้างเขตต่างๆ โรคระบาดอาจส่งผลกระทบต่อเมืองที่มีประชากรหนาแน่นมากกว่าหมู่บ้าน หากมีวิธีที่เราจะตั้งค่าการลงทะเบียนทางสังคมที่ระบุตัวบุคคล ที่อยู่อาศัย และบัญชีธนาคารของพวกเขา การเชื่อมโยงเหล่านี้สามารถใช้เพื่อโอนเงินให้กับทุกคนที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบได้อย่างรวดเร็ว การเชื่อมโยง Aadhaar ของบุคคลและบัญชีธนาคารมีอยู่แล้ว หากข้อมูลที่อยู่อาศัยในฐานข้อมูล Aadhaar สามารถจัดโครงสร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะทำให้สามารถกำหนดเป้าหมายตามภูมิศาสตร์ได้

ความคิดเห็น | ความหิว โภชนาการแย่กว่าก่อนล็อกดาวน์ PDS ต้องเป็นสากล

การลงทะเบียนทางสังคมใด ๆ ที่สามารถทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มผู้รับผลประโยชน์สำหรับเครือข่ายความปลอดภัยโดยเนื้อแท้จะเสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล ในขอบเขตที่การลงทะเบียนทางสังคมดังกล่าวจัดเก็บเฉพาะข้อมูลพื้นฐาน เช่น ตำแหน่ง แทนที่จะเป็นตัวระบุที่ละเอียดอ่อน เช่น สถานะความยากจน ไม่น่าจะละเมิดความเป็นส่วนตัว ในขณะที่ยังคงให้บริการตามวัตถุประสงค์ในการจัดทำรายชื่อผู้รับผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นในทันทีทันใด ช็อก ในขณะที่เราพยายามจัดทำโครงการสวัสดิการในอนาคตที่ป้องกันภัยพิบัติ สิ่งเหล่านี้คือข้อควรพิจารณาบางประการที่ควรได้รับความสนใจ

บทความนี้ปรากฏตัวครั้งแรกในฉบับพิมพ์เมื่อวันที่ 28 พฤศจิกายน 2563 ในหัวข้อ “การอุดรูในตาข่ายสวัสดิการ” Choudhuri เป็นเพื่อนและ Desai เป็นศาสตราจารย์และผู้อำนวยการศูนย์ NCAER National Data Innovation Centre มุมมองเป็นเรื่องส่วนตัว

NS