अवलोकन

 राष्ट्रीय आयात डेटाबेस (एनआईडीबी) का अवलोकन

एनआईडीबी का इतिहास

आयातित वस्तुओं का कम मूल्य निर्धारण करने के लिए चालान में हेराफेरी करना,गंभीर चिंता का विषय है।  जिससे सीमा शुल्क राजस्व को भारी नुकसान होता है। भारतीय सीमा शुल्क मूल्यांकन डेटाबेस परियोजना, जिसे आमतौर पर राष्ट्रीय आयात डेटाबेस (NIDB) परियोजना के रूप में जाना जाता है, इस संदर्भ में भारत में सभी सीमा शुल्क स्टेशनों पर आयातित वस्तुओं के संबंध में एक वास्तविक समय, इलेक्ट्रॉनिक डेटा बेस विकसित करने के लिए शुरू की गई थी। इसका उद्देश्य सभी मूल्यांकन अधिकारियों को संयुक्त डेटा तक तुरंत पहुँच प्रदान करना है, जिसका मूल्यांकन निदेशालय (DOV) द्वारा विधिवत विश्लेषण और चिह्नांकन किया गया है, ताकि वे कम-मूल्यांकन और मूल्यांकन धोखाधड़ी की जाँच करने के लिए एक प्रभावी उपकरण के रूप में इसका उपयोग कर सकें, ताकि सीमा शुल्क राजस्व की सुरक्षा हो सके।

एनआईडीबी का उद्देश्य

मूल्यांकन डेटाबेस शुरू करने के मुख्य उद्देश्य इस प्रकार हैं:

• आयातित वस्तुओं के अवमूल्यन की जांच के लिए सीमा शुल्क विभाग के पास अद्यतन उत्पाद जानकारी की आवश्यकता;
• आयातित वस्तुओं का अवमूल्यन करने के लिए आयातकों द्वारा एक बंदरगाह से दूसरे बंदरगाह पर जाने की संभावना को समाप्त करना;
• सीमा शुल्क मूल्यांकन में पारदर्शिता में वृद्धि और व्यापार अनुपालन में वृद्धि;
• जोखिम विश्लेषण को सुविधाजनक बनाना;
• संबंधित पक्ष लेनदेन और स्थानांतरण मूल्य निर्धारण की बेहतर निगरानी;
• आयातित वस्तुओं के गलत वर्गीकरण की जाँच करना;
• कम मूल्यांकित आयातित वस्तुओं के अनुचित मूल्य लाभ को न्यूनतम करना तथा घरेलू उत्पादकों को समान अवसर प्रदान करना।

एनआईडीबी का कामकाज

जिन मामलों में  इलेक्ट्रॉनिक डेटा प्रोसेसिंग (EDI) प्रचलन में है, वहाँ आयात डेटा को मूल्यांकन के तुरंत बाद अलग-अलग सीमा शुल्क स्टेशनों द्वारा विशेष रूप से तैयार किए गए प्रारूप में दैनिक आधार पर लिया जाता है।, आवश्यक इनपुट पहले से ही कंप्यूटर सिस्टम में उपलब्ध हैं। ICENET नामक एक समर्पित इंट्रानेट के माध्यम से आवश्यक डेटा को विशेष सॉफ़्टवेयर द्वारा पुनर्प्राप्त किया जाता है और  मूल्यांकन निदेशालय में एक केंद्रीय सर्वर पर प्रेषित किया जाता है। गैर-EDI मूल्यांकन के मामले में, आवश्यक इनपुट डेटा को सीमा शुल्क स्टेशनों पर मैन्युअल रूप से दर्ज किया जाता है और दैनिक आधार पर मूल्यांकन निदेशालय को प्रेषित किया जाता है। ICENET पर अनुपलब्ध दूरस्थ सीमा शुल्क स्टेशनों के लिए, आवश्यक डेटा को ईमेल के माध्यम से मूल्यांकन निदेशालय को भेजा जाता है। इस डेटा का इन्टेलिजन्ट सॉफ़्टवेयर की मदद से DOV में इस डेटा का विश्लेषण साप्ताहिक आधार किया जाता है। यह सॉफ़्टवेयर भारित औसत से प्रत्येक आयात के प्रतिशत विचलन, इकाई मूल्यों और संवेदनशील वस्तुओं के लिए साप्ताहिक भारित औसत  की गणना करता है। विश्लेषित डेटा के साथ-साथ अंतर्राष्ट्रीय मूल्य जानकारी वाला एक इंटरफ़ेस भी क्रमिक रूप से प्रदान किया जा रहा है। विश्लेषित डेटा को हर हफ्ते इलेक्ट्रॉनिक माध्यम से सभी सीमा शुल्क स्टेशनों को प्रेषित किया जाता है, जैसे ICENET के माध्यम से प्रमुख सीमा शुल्क स्टेशनों पर और ईमेल के माध्यम से अन्य स्टेशनों पर। साप्ताहिक प्रसारण को सीमाशुल्क स्टेशनों पर समेकित किया जाता है और आसान खोज और पुनर्प्राप्ति सुविधाओं के साथ एमएस एक्सेस प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। यह डेटा लैन पर कस्टम स्टेशनों पर मूल्यांकन अधिकारियों को उपलब्ध कराया जाता है। जब घोषित मूल्य भारित औसत से 10% से कम पाया जाता है, तो माल को आउटलायर के रूप में चिह्नित किया जाता है। सीमाशुल्क स्टेशन आयातक के परामर्श से और उचित रूप से पूछताछ करके यह निर्धारित करने के लिए कि क्या ऐसे मामलों में घोषित मूल्य वास्तविक हैं या नहीं, उनसे संबंधित आउटलायर की जांच करते हैं। 31 दिसंबर 2002 से, एनआईडीबी डेटा को प्रतिबंधित आधार पर (पासवर्ड संरक्षित) पहुंच के लिए डीओवी वेबसाइट https://www.dov.gov.in पर उपलब्ध कराया गया है । अब देश का कोई भी सीमाशुल्क अधिकारी, उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड के साथ विधिवत अधिकृत, कहीं से भी, कभी भी राष्ट्रीय आयात डेटाबेस (एनआईडीबी) तक पहुंच सकता है।

एनआईडीबी के उपयोग

एनआईडीबी सीमा शुल्क अधिकारियों के लिए एक शक्तिशाली मूल्यांकन उपकरण और एक निर्णय सहायक  प्रणाली है। भारत में कई सीमा शुल्क स्टेशनों पर आयातित वस्तुओं के दैनिक मूल्यांकन में लगे लोगों के लिए, एनआईडीबी समसामयिक आयात मूल्यों के साथ-साथ समरूप और समान वस्तुओं की वर्तमान अंतर्राष्ट्रीय कीमतों के साथ घोषित मूल्यों की तुलना करने के लिए तत्काल जानकारी प्रदान करता है। यह उन्हें आयातित वस्तुओं के मूल्यांकन और वर्गीकरण पर ज्ञात निर्णय लेने और कम मूल्यांकन या गलत घोषणा के कारण राजस्व के नुकसान को रोकने में सक्षम बनाता है। डेटाबेस सीमा शुल्क अधिकारियों और राजस्व खुफिया निदेशालय (डीआरआई) जैसी जांच एजेंसियों को जोखिम विश्लेषण और आइटम प्रोफाइलिंग करने में भी मदद करता है, ताकि मूल्यांकन धोखाधड़ी के प्रति संवेदनशील वस्तुओं या खेपों को लक्षित किया जा सके। एनआईडीबी आयातित और सीमाशुल्क से मंजूर की गई उन वस्तुओं के वर्गीकरण, मूल्यांकन और अन्य विवरणों की समीक्षा करने के लिए पोस्ट ऑडिट कार्य में जानकारी का एक मूल्यवान स्रोत भी है, एनआईडीबी कर नियोजन में उत्पाद अनुसंधान और विश्लेषण के लिए भी महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है। डेटाबेस में उपलब्ध जानकारी का उपयोग जोखिम विश्लेषण में किया जाता है। आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले जोखिम संकेतक हैं मूल्यांकन के दृष्टिकोण से माल की संवेदनशीलता, आपूर्ति का स्रोत, आयातक, निर्यातक, आपूर्तिकर्ता, संबंध आदि की प्रोफ़ाइल, माल की मूल प्रति, वाहक, लेन-देन की प्रकृति और भुगतान चैनल। भारत सरकार के तहत कई एजेंसियों ने प्राथमिकता के आधार पर राष्ट्रीय आयात डेटाबेस (NIDB) विकसित करने के लिए अपने संसाधनों और विशेष जानकारी को एकत्र किया है। ये हैं:

1. मूल्यांकन निदेशालय (डीओवी), जिसे एनआईडीबी के विकास और उसके रखरखाव की जिम्मेदारी सौंपी गई थी;
2. सिस्टम निदेशालय (डीओएस), जो सीमा शुल्क कम्प्यूटरीकरण के लिए केंद्रीय एजेंसी है। उन्हें सुचारू डेटा संचरण सुनिश्चित करने का काम सौंपा गया था;
3. राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र (एनआईसी), जिसे सीमा शुल्क स्टेशनों से आयात डेटा निकालने के लिए सॉफ्टवेयर विकास का काम सौंपा गया था;
4. राष्ट्रीय सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी केंद्र (एनसीएसटी), जो डेटा विश्लेषण और निर्णय सहायक प्रणाली के लिए सॉफ्टवेयर के विकास का कार्य करने वाली एक अन्य विशेषज्ञ एजेंसी है;
5. सीमा शुल्क स्टेशन पूरे भारत में अच्छी गुणवत्ता वाले आयात डेटा का उत्पादन सुनिश्चित करके एनआईडीबी परियोजना में सक्रिय रूप से भाग ले रहे हैं। सीमा शुल्क स्टेशनों की भी एनआईडीबी डेटा को एक प्रभावी मूल्यांकन उपकरण के रूप में उपयोग करके परियोजना में महत्वपूर्ण भूमिका है।

इनपुट डेटा फ्लैट फ़ाइल प्रारूप में होता है, जबकि साप्ताहिक आउटपुट डेटा एक्सेल प्रारूप में होता है। एकत्रित डेटा को सीमाशुल्क स्टेशन द्वारा एमएस असेस  प्रारूप में दूसरे सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके संग्रहीत किया जाता है ताकि इसे लेन में मूल्यांकन अधिकारियों के डेस्कटॉप पर उपलब्ध कराया जा सके। डेटा को एचएस  आधारित आठ अंकों के टैरिफ हेडिंग (सीटीएच ) के क्रम में व्यवस्थित किया जाता है। सीटीएच के भीतर, डेटा को सीमाशुल्क स्टेशन के क्रम में और फिर मूल देश के अनुसार व्यवस्थित किया जाता है। हालाँकि , डेटा को उपयोगकर्ता द्वारा वांछित किसी भी तरह से ठीक किया जा सकता है। ठीक किए गए डेटा को फ़िल्टर और प्रिंट किया जा सकता है। यह व्यापक खोज और पुनर्प्राप्ति सुविधाओं की भी अनुमति देता है। एनआईबीडी परियोजना को चार चरणों में लागू किया गया है। पहले चरण में, ICENET से जुड़े 21 प्रमुख सीमा शुल्क स्टेशनों से ईडीआई  डेटा को नवंबर 2001 में शुरू की गई परियोजना में शामिल किया गया था। दूसरे चरण में 21 ICENET स्थानों से गैर- ईडीआई डेटा शामिल किया गया और इसे मई 2002 में लागू किया गया। तीसरा चरण जिसमें भारत के अन्य सभी सीमा शुल्क स्टेशनों से डेटा शामिल है, चरणों में शुरू हुआ और सितंबर 2002 में लागू किया गया। तब से अधिकांश सीमा शुल्क स्टेशनों को कवर किया गया है और एनआईबीडी अब पूरे देश के लगभग 97% आयातों को शामिल करता है। डेटाबेस में देश के 100% आयात डेटा प्राप्त करने के लिए "डेटा एंट्री मॉड्यूल" सभी फ़ील्ड संरचनाओं में प्रसारित किया गया है। अंतिम चरण में दूरस्थ सीमा शुल्क स्टेशनों द्वारा इंटरनेट एक्सेस के लिए DOV सर्वर पर संपूर्ण डेटा उपलब्ध कराना शामिल था और इसे दिसंबर 2002 में लागू किया गया था। सभी सीमा शुल्क स्टेशनों को डेटाबेस को ऑफ़लाइन प्रबंधित करने और क्वेरी करने के लिए एनआईबीडी सॉफ़्टवेयर (EDI स्थानों के लिए NIDB-C और गैर-EDI स्थानों के लिए NIDB-Q) प्रदान किया गया है। सभी साप्ताहिक विश्लेषित फ़ाइलें (DVF / DVS फ़ाइलें) भी DOV वेबसाइट से डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। ये फ़ाइलें देश के सभी सीमा शुल्क स्थानों पर डेटाबेस को अद्यतन रखती हैं।

एनआईडीबी की सीमाएँ

डेटाबेस की सटीकता डेटा प्रविष्टि की सटीकता पर निर्भर करती है जैसे:

• वस्तुओं का विवरण: विवरण पूर्ण और सटीक होना चाहिए, तथा स्थापित मानकों (उत्पाद का वर्णन करने वाले मुख्य शब्द/अक्षर) के अनुरूप होना चाहिए।
• वर्गीकरण: जब तक वस्तुओं को सही ढंग से वर्गीकृत नहीं किया जाएगा, डेटाबेस वांछित परिणाम नहीं देगा।
• मानकीकृत इकाई मात्रा कोड: जब एक ही वस्तु के लिए विभिन्न प्रकार के इकाई कोड का उपयोग किया जाता है तो तुलना करना कठिन हो जाता है।
• ब्रांड/मॉडल/ग्रेड/विनिर्देश: सटीक डाटाबेस के लिए ब्रांड/मॉडल, ग्रेड और विनिर्देश के संबंध में विवरण घोषित करना आवश्यक है क्योंकि विश्लेषण इन मापदंडों पर किया जाएगा।