Paddy Procurement एमएसपी पर किसानों के विरोध के बीच, यूपी सरकार ने धान खरीद और किसानों को भुगतान में तेजी ला दी है। 2023-24 के खरीफ सीजन में एमएसपी फॉर्मूले के तहत धान खरीद के लिए किसानों को लगभग 11,200 करोड़ रुपये का भुगतान किया गया है।

इस सीज़न के लिए 7 मिलियन टन लक्ष्य में से, राज्य सरकार की एजेंसियों और भारतीय खाद्य निगम (FCI) ने 5.3 मिलियन टन धान की खरीद की है, जो लक्ष्य का 75% तक पहुँच गया है।

विभिन्न प्रकार के धान के लिए एमएसपी क्या है?

सामान्य किस्म के धान के लिए न्यूनतम समर्थन मूल्य (एमएसपी) 2,183 रुपये प्रति क्विंटल है, और ग्रेड-ए धान के लिए यह 2,203 रुपये प्रति क्विंटल है। यूपी खाद्य और नागरिक आपूर्ति विभाग ने कहा कि लगभग 785,000 किसानों के बैंक खातों में लगभग 11,200 करोड़ रुपये सीधे स्थानांतरित किए गए हैं। राज्य में धान खरीदी के लिए करीब 14.5 लाख किसानों ने पंजीयन कराया है.

यूपी की चीनी मिलों ने गन्ना किसानों को 15,000 करोड़ रुपये से अधिक का अतिरिक्त भुगतान किया है। अब तक, मिलों ने 60 मिलियन टन से अधिक गन्ने की पेराई की है और 6 मिलियन टन चीनी का उत्पादन किया है। कुल 120 चीनी मिलों में से 93 इकाइयाँ निजी कंपनियों की हैं, इसके बाद 24 सहकारी क्षेत्र के संयंत्र और तीन यूपी राज्य चीनी निगम कारखाने हैं। राज्य में गन्ने का क्षेत्रफल 2016-17 में 2.05 मिलियन हेक्टेयर था, जो 2023-24 में 45 प्रतिशत बढ़कर लगभग 3 मिलियन हेक्टेयर होने की उम्मीद है।

यूपी के मुख्यमंत्री योगी आदित्यनाथ ने अधिकारियों को यह सुनिश्चित करने का निर्देश दिया कि किसानों को समय पर भुगतान मिले और किसी भी तरह की देरी होने पर सख्त कार्रवाई की चेतावनी दी। आदित्यनाथ ने इस बात पर प्रकाश डाला कि हालांकि यूपी में भारत की खेती योग्य भूमि का केवल 11% हिस्सा है, लेकिन यह देश के कुल खाद्यान्न उत्पादन में 20% से अधिक का योगदान देता है।

गेहूं, धान और गन्ना सहित मुख्य नकदी फसलों का शीघ्र भुगतान यूपी की राजनीतिक अर्थव्यवस्था के लिए आवश्यक है, खासकर दो महीने में 2024 के लोकसभा चुनाव के साथ। हाल ही में, यूपी के चीनी उद्योग और गन्ना विकास मंत्री लक्ष्मी नारायण चौधरी ने अधिकारियों से कम बीमारी वाली फसलों को बढ़ावा देने के लिए कृषि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) शुरू करने को कहा। एआई की मदद से, कृषि वैज्ञानिक बेहतर पौधों की किस्मों की पहचान कर सकते हैं, मौसम का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और इष्टतम उपज के लिए मिट्टी के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।