数字化+种姓，印度人口普查惹争议

今年4月起，新德里教师苏克温德（Sukhwinder Kaur）挨家挨户开展人口普查。到了盛夏，因酷暑难耐，很少从事户外工作的她倾向于夜间作业，完成这份工作可获得2.5万卢比（100卢比约合7.1元人民币）报酬。长期与孩子打交道的她自认善于应对各色人群。“普查时有的人彬彬有礼，也有的人举止怪异，但我知道如何处理。”苏克温德说。

同在开展普查工作的还有来自班加罗尔的教师谢赫（Sheikh Shavali），他戴着遮阳帽奔走于街巷。普查员每天需要走访20到25户家庭，50岁的谢赫对此毫无怨言。在他看来，这份工作是为了有需要的群体出力，“只要准确采集数据，就能据此出台适配的帮扶方案”。他负责的片区多数没有独立厕所，居民要步行一段距离才能使用公厕，露天排水沟随处可见。这类民生信息亦是此次普查中的重要内容。

包括苏克温德、谢赫在内，超过300万名普查员正在印度各地开展这项堪称全球最大规模的人口普查。印度上一次人口普查还要追溯到2011年，此次普查原计划2021年启动，受新冠疫情影响一再延后。印度去年6月官宣启动相关筹备，批复经费11718.24亿卢比，覆盖全国近64万个村庄、1万个城镇。

时隔15年，印度重启全国人口普查。（图源：Policy Circle ）

此次普查共分两个阶段实施：第一阶段于今年4月至9月开展房屋清单编制，问卷共33题，重点采集住房条件、家庭配套设施等信息，为后续普查搭建基础台账；第二阶段将于明年2月启动，设置40道问卷题目，统计人口、经济、迁移等数据，备受争议的种姓统计也安排在这一阶段。克什米尔等高海拔冰雪地区除外，这些区域的第二阶段提前至今年9月开展。

“此次普查绝非单纯的统计工作，或将成为剖析印度社会结构变迁、确定政治代表权、分配公共资源，以及评估该国能否将人口转型转化为包容性发展的关键工具。”贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学社会科学学院社会医学与社区卫生中心前主任桑格米特拉（Sanghmitra S Acharya）教授解读道，“数字化登记与种姓统计的引入，让此次普查具备重大现实意义。”她认为，解读此次普查必须立足印度高度多元的地域现实：各邦在生育率、老龄化、城市化、人口流动、教育和就业等方面的发展速度差异显著。

2026年5月2日，比哈尔邦的普查员正在收集居民信息。（图源：PTI）

数字化普查遭遇暴力抗拒

去年7月8日，印度宣布此次人口普查将上线网络门户、移动应用等数字工具，实现从传统纸质统计向全数字化技术流程的转型。整套流程依托移动端App、多语言自助填报门户、数字网络地图、实时数字监控，提升了普查准确度，以及加快了数据发布效率。

印控克什米尔地区一个登记中心，一名妇女正在查询她的人口普查登记信息。 （图源：美联社）

2011年的人口普查历时数年才完成，本次数据实时上传云端，约十天即可输出初步结果，六至九个月出具最终结果，这些将支撑政府关键决策。

数字工具自带校验规则、预设选项、强制地理标记，加上家庭自主填报模式，能够有效降低转录差错与漏报问题，且精准掌握人口迁移情况，优化城市规划与资源配置。成本层面，普查员使用自己的智能手机，省去政府批量采购平板，也规避海量纸质表格数字化的高额开销，大幅压缩经费。此外，数字工具配备多语言界面与混合回退机制，进一步提升普查流程的包容性。

印度新德里，印度户籍总署署长兼人口普查专员姆里通贾伊·纳拉扬参加2027年人口普查流动宣传车的发车仪式。（图源：IANS）

尽管数字化普查前景向好，但加纳、尼日利亚、肯尼亚等发展中国家的实践表明，在互联网普及率、数字素养发展不均衡的地区，数字化人口普查并不容易。印度2021-2022年的全国家庭健康调查显示，该国农村家庭互联网覆盖率仅57%，城市达80%，这些数字鸿沟容易将农村及边缘群体排除在外，但他们的数据又非常关键。

数字素养同样构成挑战。老年人、保守家庭女性、务工人员等群体，往往难以适应甚至抗拒App填报方式。非洲多国经验表明，民众识字与技术认知不足时，普查错误率、拒答率将显著上升。

印度此次普查首次采用自我申报模式，需要民众自主准确填报信息，但种姓相关信息繁复、争议突出且地域差异大，若没普查员现场指导，极易造成数据失真，削弱普查公信力。

印度浦那在开展数字化普查时，App故障频发，闪退、数据丢失、同步失败等问题不断。普查员只能先用纸笔记录，待网络好转后补录，重复劳动拖慢了工作进度。有普查员称，原定三小时的工作量，仅纸笔登记就耗费了半天。据《印度时报》称，多个邦的普查员都遇到软件问题，普遍回归纸笔采集再上传，从而违背了无纸化的设计初衷。

2026年7月17日，印度泰米尔纳德邦启动人口普查登记程序，上任仅两个月的首席部长约瑟夫·钱德拉塞卡尔在线登记了个人信息。（图源：ETV Bharat）

桑格米特拉认为，数字化虽能提高普查效率，却无法消除长期存在的统计隐形化问题，政府应构建完备的“人力-数字混合运行体系”：离线采集、多次入户走访、督导核查、多语言界面、配套帮扶机制、独立质量审计均不可或缺；同时要重点覆盖流动务工人员、游牧群体、无家可归者、非正式聚居区居民、偏远部落族群及居住身份存疑家庭。

数字化普查亦引发民众对隐私安全的担忧。种姓、宗教、社会地位等敏感个人信息需在线存储，但印度缺乏有力的数据保护机制，存在信息泄露与被盗的风险。新冠疫情时期，印度CoWIN疫苗平台就发生过数据泄露，数百万民众面临身份被盗用的风险。有数据显示，印度已是全球第二大网络攻击目标，2024年平均每分钟监测到761次网络攻击，仅一季度的攻击总量便突破5亿次。

出于隐私顾虑，不少民众抗拒普查员入户，暴力抗拒事件时有发生。奥里萨邦普查员贝赫拉（Madhusmita Behera）在调查期间遭到父子三人的袭击，导致脸部受伤、摩托车被损毁。他的同事同样负伤，即便出示工作证件，仍遭到石块投掷。孟买一名普查员前往贫民窟开展调查时，被要求需征得当地头目许可，最终仍遭拒入；另一支普查小组在工作时，惨遭民众放狗袭击。

哈里亚纳邦古尔冈的普查员巴格万（Bhagwan Singh）说，数字欺诈事件频发，加剧民众对信息外泄的恐惧，受教育程度较低群体对普查的不信任感尤为突出。

种姓普查方案争议重重

此次人口普查打破印度独立后的统计禁忌，将开展95年来首次全面种姓统计。

自1931年以来，印度就未再收集过全面的种姓数据，并在1951年完全停止种姓普查，旨在避免社会撕裂。当时，印度宪法废除贱民制度，禁止种姓歧视，并为弱势群体设置了50%的教育、就业配额。

不过，最底层的表列种姓（SC，达利特人）与表列部落（ST，土著族群）的相关信息仍进行过有限统计。这两者在过去被视为“不洁”，被禁止进入高种姓住宅与寺庙，公共场合只能使用专属器皿饮食。

如今，印度的种姓观念虽有所淡化，但不同种姓在财富、健康、教育领域的差距依旧悬殊。弱势种姓群体文盲率、营养不良问题突出，难以获得产妇护理等公共服务。全国跨种姓婚姻占比仅5%，种姓暴力事件呈上升趋势，不少达利特人遭受住房剥夺与社会排挤。

这些受歧视群体强烈要求开展种姓普查，希望借统计数据争取联邦资源倾斜。比哈尔邦、卡纳塔克邦、特伦甘纳邦此前的调查显示，弱势种姓群体人口在这些地区的占比超60%，由此掀起提高配额的呼声。

2025年2月20日，金奈民众要求泰米尔纳德邦政府进行种姓普查。（图源：路透社）

印度总理莫迪领导的印度人民党（下称“印人党”）此前长期反对种姓普查。他曾宣称，印度四大“种姓”是穷人、青年、妇女与农民，提升这四类群体的处境才助于国家发展。2024年，他进一步将要求开展种姓普查的人士斥为“城市纳萨尔派”——后者多指极左翼及部落群体，曾因反抗“资源掠夺与武力压迫”发动过武装叛乱。

但仅隔一年，莫迪政府的立场骤然反转，宣布将在人口普查中纳入种姓统计。此举的政治意图十分明显：2024年大选，印人党虽成功连任，席位却大幅缩水，未能取得单独多数，在北方邦、比哈尔邦等中低种姓聚居地表现惨淡；反观国大党牵头的反对党联盟打出“人口占多少，权利给多少”的口号，收割大量中低种姓选民支持。

据印度《独立报》估算，印度14亿多人口中超过三分之二属于底层种姓，仅达利特人就有约2亿。印人党传统票仓为高种姓与城市中产，仅占全国人口15%。政策转向后，印人党迅速获得政治回报——2025年年末比哈尔邦地方选举中，其领导的联盟获得压倒性胜利。

2025年11月14日，印人党领导的联盟在比哈尔邦议会选举中取得压倒性胜利，莫迪带头庆祝。（图源：美联社 ）

桑格米特拉将莫迪政府的态度转变归因为三点：种姓依旧深刻影响政治动员以及民众教育、就业、公共资源获取；社会对种姓统计的诉求持续高涨，其他落后阶层的呼声尤为突出；各邦层面的种姓调查催生了中央的压力。她强调，政府把种姓统计并入全国人口普查，而非另行专项调查，赋予该工作更高的制度合法性与统一标准。

桑格米特拉表示，此次普查数据或将彻底改写印度配额制度的争议。“倘若数据证实，弱势群体规模远超以往估算，那扩大代表席位、重审配额上限的呼声势必会高涨。司法设定的50%配额上限，将演变为棘手的政治与宪法难题。”但她亦表示，种姓统计结果不等于必须上调配额，其核心价值在于厘清不同群体在高等教育、土地资产、就业岗位、公职席位上的差距，为出台精准帮扶政策提供依据。

即便如此，种姓普查方案依然争议重重，其中一大矛盾集中在问卷设计方面：普查员会先核实受访者是否属于表列种姓、表列部落，再由受访者自行填报种姓，而不提供标准化的下拉选项。

批评者指出，开放式填报极易导致数据杂乱、不便分析。国大党据此指控政府故意“人为设障”，不提供下拉选项模式，而突兀地加入宗教、出生日期及父母出生地等敏感细分问题，为的是操纵普查结果。

印度社会学家德什潘德（Satish Deshpande）表示，无选项的开放式填报会显著增加后期数据处理压力。他认为，当前的问卷设计并非程序上的失误，而是刻意为之，折射出印度治理层面根深蒂固的种姓难题。“2011年国大党还是执政党时，同样对种姓普查持批评态度，可以说上台时刻意阻挠，下台后才呼吁支持。”

桑格米特拉亦提醒，种姓普查的风险在于会沦为身份政治博弈的工具：政党选择性解读数据、族群争夺人口占比，反而会强化种姓观念。但即便不做统计，种姓不平等也不会消失。她认为，普查的核心挑战是让种姓数据服务于社会正义，而不是成为政治算计的筹码，这需要保障统计方法的公开透明，留存完整的公开档案，规范类别划分，引导社会理性解读数据也十分关键。

2026年1月28日，印度北方邦，印度大学教育资助委员会为打击校园种姓歧视而颁布的新规，引发高种姓学生的抗议浪潮。（图源：PTI）

兼顾人口现实与发展成效

印度人口普查绝非单纯的数据统计，而能对国家发展、政治格局与行政体系产生结构性重塑。距离上一次人口普查已经15年，印度的经济、人口结构、地域格局发生了天翻地覆的变化，如果继续依据陈旧数据制定政策，很容易出现方向偏差。

总体来说，印度人口结构呈现两大特征：总和生育率持续下滑，从上世纪50年代5.7降至2023年1.9，跌破2.1的更替线；南北分化加剧，北方邦等北部邦生育率仍在2.5至3.0之间，但喀拉拉邦等南部邦仅为1.3至1.5。南部邦尚未达到发达经济体收入水平，便提前进入低生育、老龄化状态，某种程度上面临“未富先老”的困境。这些问题亦将在此次人口普查中得到验证。

印度总和生育率持续下降。（图源：联合国、世界银行）

人口结构失衡已引发南部的政治焦虑。自1972年最后一次席位调整以来，印度人口增近10亿，但联邦议会席位分配始终冻结。根据宪法，席位划分被冻结至2026年，之后须依据最新普查数据重划。

该安排遭到南部的强烈抵制，泰米尔纳德邦时任首席部长斯大林（M.K.Stalin）指责，将人口普查推迟至现在，是莫迪政府削弱南部代表权的“险恶图谋”。数据显示，印度北部的人口占比由1971年43%升至约50%，南部则下降了5个百分点，至20%。若按人口重划议席，比哈尔邦等北方三邦或将新增26席，喀拉拉邦等南方三邦则会减少21席。

2025年3月20日，地方政党“德拉维达进步联盟”议员在新德里国会大厦前举行抗议活动，反对议会选区划分问题。（图源：ANI）

尽管南部多邦呼吁将席位再冻结25年，莫迪政府仍加快推动议席改革。为保住自身代表权，南部多地出台生育激励政策，安得拉邦于今年5月宣布向三孩、四孩家庭发放现金补贴，引得其他多地仿效。另据2023年的《妇女保留席位法案》规定，选区重划后，三分之一的席位将留给女性，女性议员将从74人增至约180人，进一步抬高此次普查的政治分量。普查结果同样作用于中央财政转移支付，但现行规则下，人口更少、人均收入更高的南部邦显然处于不利地位。

“人口是资源分配的重要参考，但并非唯一标准。”桑格米特拉指出，真正公平的联邦资源分配机制，应综合考量人口规模、贫困程度、发展短板以及医疗等公共服务需求，而不能简单以人口数量“一刀切”。

她认为，印度未必会形成简单的“南北资源对立”，因为人口流动本身打破了这种二元格局。大量来自高生育率邦的劳工流向南方和西部，在这些经济发达地区创造财富，但与此同时，他们的原籍地仍需要财政支持和公共服务投入。“人口普查能够帮助印度更准确地厘清人口流动的真实状况。”在她看来，印度需要建立一套兼顾人口现实与发展成效的联邦协作机制，否则，若仅依据人口规模重新分配资源，反而可能进一步激化地区矛盾。

除了南部邦抵制之外，东北部的曼尼普尔邦、北部的旁遮普邦也因自身诉求爆发抗议。近日，曼尼普尔邦的抗议升级为罢工与冲突，警方施放催泪瓦斯，政府出于治安考量勒令学校停课。不少人要求先完成公民身份登记，再启动人口普查，防止无证移民被纳入统计。眼下，当地种族冲突已造成6万人流离失所，社会动荡极易造成普查数据的失实。

印度曼尼普尔邦示威活动持续推进。抗议者要求在普查员开始统计人口之前，先核实公民身份并安置流离失所的家庭。（图源：ANI）

7月中旬，旁遮普邦数千名来自达利特阶层的“拉维达西亚”群体发起聚会抗议。

该族群拥有120万人，以往被划为锡克教分支，他们呼吁在此次普查中增设独立登记项，认可其独立的种姓与宗教身份。

人口普查虽争议不断，但其价值毋庸置疑，可谓印度经济规划与国家治理的底层数据基础。它不仅是各类社会调查的重要数据基石，也能系统呈现印度人口在年龄、教育、就业、住房以及社会不平等等方面的真实状况，为印度实现“2047年跻身发达国家”的目标提供更可靠的决策依据。

人口数据一旦失真，影响的不只是统计数字。例如，印度央行制定货币政策、判断通胀走势，需要依托人口普查等基础数据衍生的消费价格指数（CPI）体系。基础数据长期得不到更新，可能导致对物价水平和消费结构的判断出现偏差，进而影响政策决策。

相比一次性的统计误差，行政数据碎片化才是印度更难回避的问题。不同部门的数据往往存在统计口径不一、信息缺失、彼此难以核验等问题，而且行政数据本身也可能受到地方治理能力和考核机制的影响。

人口迁移尤其如此：人口究竟流向哪里、哪些地区正在快速老龄化或年轻化，直接关系到财政转移支付、基础设施布局、就业政策以及教育和医疗资源配置，也关系到印度如何处理地区之间日益凸显的人口与发展差异。

“人口普查应被视为一次具备变革意义的国家级数据基建。”桑格米特拉总结说，“人口数据驱动的资源重新分配或将重塑印度南北力量格局，联邦层面的协作由此变得格外关键。”

作者：一墨

编辑：漆菲