भारत के विमानन को डेटा-संचालित निरीक्षण की आवश्यकता है

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भारत के विमानन को डेटा-संचालित निरीक्षण की आवश्यकता है


भारत की सबसे बड़ी एयरलाइन इंडिगो को दिसंबर 2025 में परिचालन संकट का सामना करना पड़ा, जिससे पूरे देश में किराए में वृद्धि हुई। इस प्रकरण ने एक व्यापक मुद्दे को रेखांकित किया: भारत इसकी देखरेख के लिए आवश्यक डेटा सिस्टम के निर्माण के बिना दुनिया का तीसरा सबसे बड़ा विमानन बाजार बन रहा है।

इस मामले में, नियामकों ने उपभोक्ता हितों की रक्षा के लिए तुरंत कदम उठाया। नागरिक उड्डयन मंत्रालय ने घरेलू उड़ानों पर अस्थायी मूल्य सीमा लगा दी और भारतीय प्रतिस्पर्धा आयोग के निर्देश पर नागरिक उड्डयन महानिदेशालय (डीजीसीए) ने बाजार प्रभुत्व के संभावित दुरुपयोग की जांच के लिए 1-15 दिसंबर, 2025 के बीच इंडिगो, एयर इंडिया, स्पाइसजेट और अकासा से औसत किराया डेटा का अनुरोध किया।

हालांकि यह प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण अल्पावधि में हवाई यात्रियों की सुरक्षा करता है, लेकिन यह एक बड़े नियामक अंतर को उजागर करता है। अनुरोधित डेटा के बावजूद, नियामकों के पास अभी भी प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए आवश्यक दृश्यता का अभाव हो सकता है। समय के साथ किरायों का अध्ययन करने के लिए एक सुसंगत, विश्लेषणात्मक ढांचे के बिना, वैध, मांग-संचालित उछाल और बाजार की शक्ति के दुरुपयोग में तब्दील होने वाले उछाल के बीच अंतर करना मुश्किल हो जाता है।

अमेरिका में एयरलाइन डेटा एक डिजिटल ट्रेल बनाता है

ये आयोजन संयुक्त राज्य अमेरिका में अधिक परिपक्व एयरलाइन बाजार के उदाहरणों से सीखकर डीजीसीए की भूमिका को संकट प्रतिक्रिया से स्थिर निरीक्षण में स्थानांतरित करने का एक अवसर है। विशेष रूप से, जिस तरह से यूएस ब्यूरो ऑफ ट्रांसपोर्टेशन स्टैटिस्टिक्स (बीटीएस) एयरलाइन डेटा एकत्र और प्रकाशित करता है।

बीटीएस एयरलाइन उत्पत्ति और गंतव्य सर्वेक्षण का रखरखाव करता है, जिसे आमतौर पर डीबी1बी डेटाबेस के रूप में जाना जाता है। डीजीसीए के विपरीत, जो मुख्य रूप से यात्री मात्रा और माल ढुलाई को ट्रैक करता है, डीबी1बी डेटाबेस 1995 के बाद से प्रत्येक तिमाही में बेचे गए सभी घरेलू टिकटों के 10% यादृच्छिक नमूने के लिए किराए सहित टिकट-स्तरीय डेटा प्रकाशित करता है।

यह महज एक अकादमिक अभ्यास नहीं है. भुगतान की गई वास्तविक कीमतों, यात्रा कार्यक्रम विवरण जैसे उड़ान मार्ग और वाहक जानकारी पर डेटा एकत्र करके, बीटीएस एक उपयोगी डिजिटल ट्रेल बनाता है। भारत के लिए, समान 10% नमूनाकरण ढांचे को अपनाने से पारदर्शिता के एक नए युग का संकेत मिलेगा, जिसमें वॉल्यूम पर नज़र रखने से लेकर बाजार व्यवहार की निगरानी तक डीजीसीए की भूमिका का विस्तार होगा। राजमार्ग पर स्पीड कैमरे की तरह, इसका उद्देश्य आवश्यक रूप से जुर्माना जारी करना नहीं है, बल्कि दीर्घकालिक अनुपालन को प्रोत्साहित करना और बाजार की स्वच्छता बनाए रखना है।

मूल्य निर्धारण पर पारदर्शिता का प्रभाव

अधिक पारदर्शिता एयरलाइनों को अपने मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम को स्व-विनियमित करने के लिए भी प्रेरित करती है। जब किराया डेटा सार्वजनिक या विनियामक जांच के लिए खुला होता है, तो वाहक अपने राजस्व प्रबंधन प्रणालियों में नैतिक रेलिंग बनाने की अधिक संभावना रखते हैं, जिससे अवसरवादी और एल्गोरिदम-संचालित मूल्य स्पाइक्स को रोका जा सकता है जो सार्वजनिक प्रतिक्रिया और कानूनी चुनौतियों को ट्रिगर कर सकते हैं, जैसे कि भारत के सर्वोच्च न्यायालय के समक्ष चल रही जनहित याचिका।

ऐतिहासिक मूल्य निर्धारण डेटा की उपलब्धता भी अनुसंधान और नीति को मजबूत कर सकती है। उदाहरण के लिए, यूएस एयरलाइन का 30 वर्षों से अधिक का डेटा DB1B डेटाबेस के माध्यम से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। अकादमिक शोधकर्ताओं ने इन आंकड़ों का उपयोग “साउथवेस्ट इफेक्ट” की पहचान करने के लिए किया है – अमेरिका में एक घटना जहां कम लागत वाली अमेरिकी वाहक साउथवेस्ट एयरलाइंस के एक नए मार्ग में प्रवेश से औसत किराए में गिरावट आती है और औसत यात्री यातायात में वृद्धि होती है।

भारत में एक समान डेटासेट नियामकों को विभिन्न मार्गों, समयावधियों और बाजार संरचनाओं में प्रतिस्पर्धी व्यवहार, या इसकी कमी का निरीक्षण करने की अनुमति दे सकता है।

सबसे पहले, विभिन्न मार्गों पर किराए की तुलना करना। यदि एक ही एयरलाइन के प्रभुत्व वाले मार्ग लगातार कई खिलाड़ियों वाले मार्गों की तुलना में अधिक किराया दिखाते हैं, तो यह बाजार की शक्ति का संकेत हो सकता है।

दूसरा, जब प्रतिस्पर्धी किसी मार्ग में प्रवेश करते हैं या बाहर निकलते हैं तो ट्रैकिंग किराया बदल जाता है। किसी प्रतिस्पर्धी के बाहर निकलने के बाद किराए में तेज वृद्धि, या किसी के प्रवेश करने पर किराए में गिरावट, यह संकेत देता है कि शेष वाहक बाजार की शक्ति का प्रयोग कर सकते हैं।

तीसरा, मांग बढ़ने के दौरान किराया व्यवहार का आकलन करना। यदि कोई एयरलाइन उन मार्गों पर अधिक आक्रामक तरीके से कीमतें बढ़ाती है जहां छुट्टियों या पीक अवधि के दौरान उसकी बड़ी बाजार हिस्सेदारी होती है, तो वह अपने प्रभुत्व का लाभ उठा सकती है।

डेटा पारदर्शिता का सामान्य प्रतिरोध मालिकाना जानकारी पर चिंताओं से उत्पन्न होता है, दावा है कि डेटा साझा करने से तकनीकी भार पैदा होता है, और प्रतिस्पर्धियों के बीच अंतर्निहित समन्वय का डर होता है।

10% यादृच्छिक नमूना उचित है

एयरलाइंस यह तर्क दे सकती है कि उनके राजस्व प्रबंधन एल्गोरिदम उनकी “गुप्त चटनी” हैं और उन्हें संरक्षित किया जाना चाहिए। 10% यादृच्छिक नमूना एक व्यावहारिक मध्य मार्ग है। डिज़ाइन के अनुसार, यह ढाँचा डेटा का एक अंश एकत्र करता है। यह “कैसे”, यानी, एल्गोरिदम के पीछे मालिकाना तर्क और कोड की रक्षा करने में मदद करता है, जबकि “क्या”, यानी, बाजार में टिकट किस कीमत पर बेचे गए थे, इसकी निगरानी करता है। और नमूने के सीमित आकार को देखते हुए, इस डेटा की आपूर्ति से कोई महत्वपूर्ण तकनीकी बोझ नहीं आना चाहिए।

आलोचकों को यह भी डर हो सकता है कि पारदर्शिता एयरलाइनों को एक-दूसरे की कीमतों पर नज़र रखने की अनुमति देती है। वास्तविक समय डेटा स्क्रैपिंग के युग में, यह बस यथास्थिति है, क्योंकि एयरलाइंस को पहले से ही अच्छी तरह से पता है कि उनके प्रतिस्पर्धी क्या चार्ज कर रहे हैं। तिमाही विलंब पर 10% नमूना जारी करके, नियामक दीर्घकालिक नीति नियोजन के लिए डेटासेट की उपयोगिता को संरक्षित करते हुए तत्काल किराया संरेखण की संभावना को कम कर सकते हैं।

इस प्रकार, डीजीसीए को तदर्थ किराया सीमा और जांच से हटकर डेटा-प्रथम ढांचे की ओर बढ़ना चाहिए। अब समय आ गया है कि एल्गोरिदम को प्रतिस्पर्धा करने दिया जाए लेकिन नियामक और जनता को भी स्कोर बनाए रखने दिया जाए।

प्रेरणा राखेजा बेट्स व्हाइट, वाशिंगटन डीसी में एक एंटीट्रस्ट और प्रतिस्पर्धा अर्थशास्त्री हैं। व्यक्त किये गये विचार व्यक्तिगत हैं

प्रकाशित – 18 फरवरी, 2026 12:08 पूर्वाह्न IST

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