चीन की टेक यात्रा और आर्थिक चौराहे

चीन के प्रौद्योगिकी क्षेत्र के बारे में कहानी, जिस पर कभी Baidu, Alibaba और Tencent की अजेय तिकड़ी का दबदबा था - जिसे सामूहिक रूप से ‘BAT’ के नाम से जाना जाता है - एक गहरे परिवर्तन से गुज़री है। उन पर्यवेक्षकों के लिए जिन्होंने उन शुरुआती दिनों से चीन के आर्थिक उत्थान का अनुसरण किया है, यह स्पष्ट है कि परिदृश्य बदल गया है। विशेष रूप से Baidu, खोज की दिग्गज कंपनी जो कभी चीन के डिजिटल जीवन का आधार थी, आज खुद को एक अलग स्थिति में पाती है, अब देश की आर्थिक संरचना के भीतर उसी दुर्लभ हवा में नहीं है। सवाल बड़ा है: इस पूर्व दिग्गज के लिए आगे का रास्ता कैसा दिखता है? ऐसा लगता है कि इसका उत्तर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी शक्ति पर लंबे समय से विकसित, उच्च-दांव वाले जुए में भारी रूप से निहित है। यह रणनीतिक दिशा एक व्यापक, जटिल ताने-बाने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनाती है जिसमें उभरते AI खिलाड़ी तेजी से बदलाव से जूझ रहे हैं, जटिल नियामक ढांचे तकनीकी सीमा को आकार दे रहे हैं, और अंतर्निहित आर्थिक दबाव चीन के भीतर व्यावसायिक संचालन की नींव को चुनौती दे रहे हैं। Baidu के महत्वाकांक्षी उद्यम को समझने के लिए सतह से परे देखने, उसके AI निवेशों की बारीकियों में जाने और भयंकर प्रतिस्पर्धा और विकसित बाजार की गतिशीलता के बीच कंपनी की किस्मत को फिर से जगाने की उनकी क्षमता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।

Baidu का कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर दुस्साहसी दांव

क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता में Baidu का निरंतर और पर्याप्त निवेश, स्वायत्त वाहनों के चुनौतीपूर्ण डोमेन पर विशेष जोर देने के साथ, वास्तव में इसके भविष्य के विकास और पुनरुत्थान के लिए इंजन के रूप में काम कर सकता है? यह केंद्रीय प्रश्न है जो कंपनी की रणनीति के बारे में चर्चाओं को जीवंत करता है। वर्षों से, Baidu ने AI अनुसंधान और विकास में संसाधन डाले हैं, खुद को चीन के उभरते AI परिदृश्य में एक अग्रणी के रूप में स्थापित किया है। Apollo platform, स्वायत्त ड्राइविंग के लिए इसकी ओपन-सोर्स पहल, इस प्रतिबद्धता का प्रमाण है। यह एक साहसिक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है: सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक के लिए एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाना जो संभावित रूप से परिवहन और रसद में क्रांति ला सकता है।

हालाँकि, रास्ता बाधाओं से भरा है।

• तकनीकी बाधाएँ: पूर्ण लेवल 4 या लेवल 5 स्वायत्तता प्राप्त करना एक बहुत बड़ी तकनीकी चुनौती बनी हुई है, जिसके लिए सेंसर तकनीक, प्रसंस्करण शक्ति और जटिल, अप्रत्याशित वास्तविक दुनिया के वातावरण को नेविगेट करने में सक्षम परिष्कृत एल्गोरिदम में सफलताओं की आवश्यकता है।
• नियामक परिदृश्य: बड़े पैमाने पर स्वायत्त वाहनों की तैनाती के लिए स्पष्ट और सहायक नियामक ढांचे की आवश्यकता होती है, जिसमें सुरक्षा मानकों और देयता से लेकर डेटा गोपनीयता और साइबर सुरक्षा तक सब कुछ शामिल होता है। चीन में, और संभावित रूप से अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, विकसित हो रहे नियामक वातावरण को नेविगेट करना जटिलता की एक और परत जोड़ता है।
• तीव्र प्रतिस्पर्धा: Baidu इस दौड़ में अकेला नहीं है। इसे घरेलू प्रतिद्वंद्वियों से कड़ी प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है, जिसमें Alibaba और Tencent जैसे अन्य तकनीकी दिग्गज, Pony.ai और WeRide जैसे विशेष AV स्टार्टअप और पारंपरिक वाहन निर्माता शामिल हैं जो तेजी से अपनी स्वायत्त क्षमताओं का विकास कर रहे हैं। वैश्विक खिलाड़ी भी एक लंबी छाया डालते हैं।
• पूंजी गहनता: स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकी का विकास और तैनाती असाधारण रूप से महंगा है, जिसके लिए R&D, परीक्षण, मैपिंग और बुनियादी ढांचे में बड़े पैमाने पर, निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है। इस निवेश पर रिटर्न उत्पन्न करने में वर्षों, यदि दशकों नहीं, लग सकते हैं।

स्वायत्त वाहनों से परे, Baidu की AI महत्वाकांक्षाएं इसके मूलभूत मॉडल तक फैली हुई हैं, विशेष रूप से ERNIE Bot, वैश्विक बड़े भाषा मॉडल (LLM) घटना के लिए इसका जवाब। जनरेटिव AI स्पेस में प्रतिस्पर्धा करना अपनी चुनौतियों का एक सेट प्रस्तुत करता है, जिसमें मॉडल प्रदर्शन, विभेदन, नैतिक विचार और व्यवहार्य मुद्रीकरण रणनीतियों को खोजना शामिल है।

Baidu की AI रणनीति की सफलता इन पर्याप्त बाधाओं को दूर करने की उसकी क्षमता पर निर्भर करती है। क्या मैपिंग और खोज डेटा में इसकी गहरी विशेषज्ञता AV स्पेस में एक अनूठा लाभ प्रदान कर सकती है? क्या ERNIE Bot तेजी से भीड़ वाले LLM बाजार में एक महत्वपूर्ण जगह बना सकता है? कंपनी की लंबे समय से चली आ रही प्रतिबद्धता एक आधार प्रदान करती है, लेकिन ‘बड़ा दांव’ शब्दावली इसमें शामिल महत्वपूर्ण जोखिमों को सटीक रूप से पकड़ती है। यह एक ऐसे भविष्य पर एक परिकलित जुआ है जहां AI उद्योगों में व्याप्त है, और Baidu को उम्मीद है कि इसके शुरुआती और गहरे निवेश इसे न केवल भाग लेने के लिए, बल्कि नेतृत्व करने के लिए स्थान देंगे। इसकी यात्रा एक बारीकी से देखा जाने वाला संकेतक होगी कि क्या स्थापित तकनीकी दिग्गज सफलतापूर्वक धुरी बना सकते हैं और अपनी भविष्य की प्रासंगिकता को फिर से परिभाषित करने के लिए AI की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं।

बदलती रेत: Baichuan का रणनीतिक पुनर्संरेखण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र के भीतर परिवर्तन की गतिशीलता और कभी-कभी क्रूर गति Baichuan Intelligence के हालिया प्रक्षेपवक्र द्वारा स्पष्ट रूप से चित्रित की गई है। चीन के प्रमुख ‘AI टाइगर्स’ में गिना जाता है - स्टार्टअप जो महत्वपूर्ण ध्यान और धन आकर्षित कर रहे हैं - Baichuan ने कथित तौर पर इस वर्ष अपनी नेतृत्व संरचना और रणनीतिक दिशा दोनों में पर्याप्त बदलाव किए हैं। यह विकास उस अस्थिरता को रेखांकित करता है जो एक ऐसे क्षेत्र में निहित है जहां तकनीकी सफलताएं, बाजार की मांगें और नियामक दबाव एक लगातार बदलते परिदृश्य बनाने के लिए अभिसरण करते हैं।

जबकि Baichuan के आंतरिक समायोजन का विशिष्ट विवरण पूरी तरह से सार्वजनिक नहीं हो सकता है, इस तरह के धुरी अक्सर व्यापक उद्योग प्रवृत्तियों और AI स्टार्टअप द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों के संकेतक होते हैं:

• आधारभूत मॉडल से अनुप्रयोग फोकस तक: प्रारंभिक दौड़ में अक्सर बड़े, शक्तिशाली आधारभूत मॉडल बनाना शामिल होता है। हालांकि, इस क्षेत्र में भारी लागत और प्रतिस्पर्धा कंपनियों को विशिष्ट उद्योगों या उपयोग के मामलों के अनुरूप अधिक विशिष्ट अनुप्रयोगों को विकसित करने की ओर धुरी बनाने के लिए प्रेरित कर सकती है, जहां विभेदन और मुद्रीकरण स्पष्ट हो सकता है। Baichuan के परिवर्तन इस तरह के रणनीतिक शोधन को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, सामान्य क्षमताओं से लक्षित समाधानों की ओर बढ़ते हुए।
• बाजार की वास्तविकताएं और धन का दबाव: AI के आसपास का प्रचार चक्र फुलाए हुए अपेक्षाओं को जन्म दे सकता है। जैसे-जैसे बाजार परिपक्व होते हैं, स्टार्टअप पर व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडल और लाभप्रदता के रास्ते प्रदर्शित करने का दबाव बढ़ता जाता है। निवेशक अपेक्षाओं के साथ संरेखित करने, आगे धन उगाहने वाले दौर को सुरक्षित करने, या अधिक चुनौतीपूर्ण आर्थिक माहौल के अनुकूल होने के लिए रणनीतिक बदलाव आवश्यक हो सकते हैं। नेतृत्व परिवर्तन अक्सर इन समायोजनों के साथ हो सकते हैं, विकास के अगले चरण के लिए आवश्यक नई विशेषज्ञता या दृष्टिकोण ला सकते हैं।
• नियामक वातावरण को नेविगेट करना: जैसे-जैसे दुनिया भर की सरकारें, बीजिंग सहित, AI विकास और तैनाती के लिए नियम बनाती हैं, कंपनियों को अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करना चाहिए। डेटा उपयोग, एल्गोरिथम पारदर्शिता, या विशिष्ट अनुप्रयोग प्रतिबंधों के संबंध में नए नियमों का पालन करने के लिए परिवर्तन आवश्यक हो सकते हैं। यह नियामक पहलू जटिलता की एक और परत जोड़ता है जिसके लिए रणनीतिक चपलता की आवश्यकता होती है।
• तकनीकी पठार या सफलताएं: AI में प्रगति हमेशा रैखिक नहीं होती है। कंपनियां अनुसंधान के कुछ क्षेत्रों में कथित पठारों के आधार पर अपनी रणनीति को समायोजित कर सकती हैं या, इसके विपरीत, अप्रत्याशित सफलताओं का लाभ उठाने के लिए जल्दी से धुरी बना सकती हैं, या तो अपनी या क्षेत्र में कहीं और उभर रही हैं।

Baichuan का कथित धुरी व्यापक AI उद्योग के तीव्र विकास के एक सूक्ष्म जगत के रूप में कार्य करता है। स्टार्टअप को लगातार अपनी प्रतिस्पर्धी स्थिति, तकनीकी बढ़त और बाजार फिट का पुनर्मूल्यांकन करना चाहिए। अनुकूलन करने, कठिन रणनीतिक विकल्प बनाने और संभावित रूप से नेतृत्व संरचनाओं में फेरबदल करने की क्षमता अस्तित्व और सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। यह देखना कि Baichuan जैसी कंपनियां इन अशांत जलों को कैसे नेविगेट करती हैं, चीन में AI विकास के अत्याधुनिक और इस परिवर्तनकारी तकनीक के भविष्य को आकार देने वाले तीव्र दबावों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। उनकी यात्रा महत्वाकांक्षी तकनीकी लक्ष्यों और अत्यधिक प्रतिस्पर्धी और तेजी से बदलते वैश्विक क्षेत्र में एक स्थायी व्यवसाय बनाने की व्यावहारिक मांगों के बीच नाजुक संतुलन पर प्रकाश डालती है।

नियामक जाल को सुलझाना: AI बूम में बीजिंग का हाथ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास और परिनियोजन निर्वात में नहीं होता है। चीन में, सरकार AI उद्योग की दिशा को आकार देने में एक महत्वपूर्ण और बहुआयामी भूमिका निभाती है। Baidu और Baichuan जैसी कंपनियों द्वारा सामना किए जाने वाले अवसरों और बाधाओं को समझने के लिए विनियमन के प्रति बीजिंग के दृष्टिकोण को समझना महत्वपूर्ण है। Jeremy Daum जैसे पर्यवेक्षकों की अंतर्दृष्टि, जो Yale Law School में Paul Tsai China Center के वरिष्ठ फेलो और China Law Translate के संस्थापक हैं, चीन की नियामक रणनीति को रेखांकित करने वाले तंत्र और दर्शन पर प्रकाश डालती है, अक्सर इसे पश्चिम में देखे जाने वाले दृष्टिकोणों, विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका के साथ विपरीत करती है।

AI उद्योग पर बीजिंग का नियंत्रण कई तरीकों से प्रकट होता है:

• ऊपर से नीचे की योजना और औद्योगिक नीति: चीन ने स्पष्ट रूप से AI को राष्ट्रीय विकास योजनाओं में एक रणनीतिक प्राथमिकता के रूप में पहचाना है। इसमें महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करना, प्रमुख अनुसंधान क्षेत्रों और कंपनियों की ओर राज्य के धन को निर्देशित करना और राष्ट्रीय चैंपियनों को बढ़ावा देना शामिल है। इस ऊपर से नीचे के दृष्टिकोण का उद्देश्य विकास में तेजी लाना और विशिष्ट AI डोमेन में वैश्विक नेतृत्व प्राप्त करना है।
• लाइसेंसिंग और एल्गोरिथम पंजीकरण: चीन ने ऐसे नियम लागू किए हैं जिनके तहत कंपनियों को अपने एल्गोरिदम पंजीकृत करने की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से अनुशंसा प्रणालियों और जनरेटिव AI में उपयोग किए जाने वाले। यह अधिकारियों को यह दृश्यता प्रदान करता है कि ये सिस्टम कैसे काम करते हैं और सामग्री निर्माण और संभावित सामाजिक प्रभावों के संबंध में निरीक्षण की अनुमति देता है। कुछ AI सेवाओं को तैनात करने के लिए आवश्यक लाइसेंस प्राप्त करना एक शर्त हो सकती है।
• डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क: यह मानते हुए कि डेटा AI का जीवन रक्त है, चीन ने व्यापक डेटा सुरक्षा कानून बनाए हैं, जैसे कि व्यक्तिगत सूचना संरक्षण कानून (PIPL) और डेटा सुरक्षा कानून (DSL)। जबकि नागरिकों की गोपनीयता और राष्ट्रीय सुरक्षा की रक्षा करने का लक्ष्य है, ये नियम यह भी निर्देशित करते हैं कि कंपनियां डेटा कैसे एकत्र, संग्रहीत, संसाधित और स्थानांतरित कर सकती हैं, विशेष रूप से अंतरराष्ट्रीय संचालन वाली कंपनियों के लिए AI मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती हैं।
• नैतिक दिशानिर्देश और मानक निर्धारित करना: सरकार ने AI में नैतिक विचारों को संबोधित करते हुए दिशानिर्देश जारी किए हैं, जिसमें निष्पक्षता, पारदर्शिता, जवाबदेही और दुरुपयोग को रोकने जैसे क्षेत्र शामिल हैं। जबकि कभी-कभी दिशानिर्देशों के रूप में तैयार किया जाता है, ये अक्सर नियामक इरादे का संकेत देते हैं और कॉर्पोरेट व्यवहार और उत्पाद डिजाइन को प्रभावित कर सकते हैं।

इसकी तुलना अमेरिकी दृष्टिकोण से करने पर, कई अंतर उभरते हैं। अमेरिकी प्रणाली अधिक खंडित होती है, जो मौजूदा क्षेत्रीय नियमों और सामान्य कानून पर अधिक निर्भर करती है, व्यापक संघीय AI कानून की आवश्यकता के बारे में चल रही बहसों के साथ। जबकि अमेरिकी एजेंसियां अधिक सक्रिय हो रही हैं, समग्र दृष्टिकोण को अक्सर चीन की स्पष्ट राष्ट्रीय रणनीति की तुलना में औद्योगिक विकास को चलाने में कम प्रत्यक्ष राज्य हस्तक्षेप के साथ, अधिक बाजार-संचालित और नीचे-ऊपर के रूप में चित्रित किया जाता है।

चीन का नियामक दृष्टिकोण दोधारी तलवार प्रस्तुत करता है। एक ओर, समन्वित, राज्य-निर्देशित रणनीति संभावित रूप से प्राथमिकता वाले क्षेत्रों में AI की तैनाती में तेजी ला सकती है और राष्ट्रीय लक्ष्यों के साथ संरेखण सुनिश्चित कर सकती है। दूसरी ओर, कड़े नियंत्रण, विशेष रूप से डेटा और एल्गोरिदम के आसपास, संभावित रूप से नवाचार को दबा सकते हैं, कंपनियों के लिए अनुपालन बोझ बढ़ा सकते हैं, और प्रवेश के लिए बाधाएं पैदा कर सकते हैं। चीन स्थित ByteDance के स्वामित्व वाले TikTok के आसपास चल रही गाथा, प्रौद्योगिकी, डेटा गोपनीयता, राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं और भू-राजनीतिक तनावों के जटिल अंतर्संबंध का उदाहरण है जो विभिन्न नियामक दर्शन और डिजिटल प्लेटफार्मों की वैश्विक प्रकृति से उत्पन्न होते हैं। इस जटिल नियामक जाल को नेविगेट करना चीन के AI पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल किसी भी इकाई के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है।

नींव में दरारें: स्थानीय सरकार का वित्त और व्यापार का माहौल

जबकि AI की तकनीकी सीमाएं सुर्खियां बटोरती हैं, चीन के भीतर अंतर्निहित आर्थिक स्वास्थ्य और प्रशासनिक वातावरण अभिनव तकनीकी फर्मों सहित सभी व्यवसायों के प्रक्षेपवक्र को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। पर्यवेक्षकों द्वारा उजागर की गई एक चिंताजनक प्रवृत्ति चीन की स्थानीय सरकारों पर बढ़ते वित्तीय दबाव और व्यापार के माहौल के लिए संभावित डाउनस्ट्रीम परिणामों से संबंधित है। कुछ विश्लेषण बताते हैं कि राजकोषीय तनाव कुछ स्थानीय अधिकारियों को व्यावसायिक विश्वास के लिए हानिकारक प्रथाओं को अपनाने के लिए मजबूर कर रहा है, जिसे कभी-कभी रूपक रूप से ‘गहरे समुद्र में मछली पकड़ने’ के रूप में चित्रित किया जाता है - अनिवार्य रूप से, निजी क्षेत्र से राजस्व निकालने के लिए आक्रामक उपायों का सहारा लेना।

इस मुद्दे की जड़ें जटिल हैं:

• राजकोषीय निर्भरता: कई स्थानीय सरकारें ऐतिहासिक रूप से अपने संचालन और बुनियादी ढांचा परियोजनाओं के वित्तपोषण के लिए डेवलपर्स को भूमि की बिक्री पर बहुत अधिक निर्भर थीं। जैसे-जैसे संपत्ति बाजार ठंडा होता है और केंद्र सरकार की नीतियां रियल एस्टेट अटकलों पर अंकुश लगाने का लक्ष्य रखती हैं, यह महत्वपूर्ण राजस्व धारा काफी कम हो गई है।
• अनफंडेड मैंडेट्स: स्थानीय सरकारों को अक्सर राष्ट्रीय नीतियों को लागू करने और सार्वजनिक सेवाएं (स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, बुनियादी ढांचे का रखरखाव) प्रदान करने का काम सौंपा जाता है, बिना हमेशा केंद्र सरकार से समान धन प्राप्त किए, जिससे संरचनात्मक बजट घाटा होता है।
• ऋण बोझ: वर्षों के बुनियादी ढांचे के खर्च, अक्सर स्थानीय सरकारी वित्तपोषण वाहनों (LGFVs) के माध्यम से वित्तपोषित, के परिणामस्वरूप पर्याप्त संचित ऋण हुआ है, जिससे स्थानीय खजाने पर और दबाव पड़ा है।

इन दबावों का सामना करते हुए, कुछ स्थानीय अधिकारी वैकल्पिक राजस्व स्रोतों की तलाश करने के लिए लुभाए जा सकते हैं या मजबूर हो सकते हैं, जिससे संभावित रूप से ऐसे कार्य हो सकते हैं जो व्यावसायिक वातावरण को कमजोर करते हैं:

• मनमाना जुर्माना और दंड: व्यवसायों को बढ़ी हुई जांच और जुर्माना या दंड का सामना करना पड़ सकता है जो अनुपातहीन लगते हैं या नियमों की अस्पष्ट व्याख्याओं पर आधारित होते हैं।
• बढ़ी हुई लेवी और शुल्क: कंपनियों से नए शुल्क या ‘योगदान’ मांगे जा सकते हैं, जो वैध कराधान और अर्ध-जबरन वसूली मांगों के बीच की रेखा को धुंधला कर देते हैं।
• विलंबित भुगतान और अनुमोदन: नकदी प्रवाह से जूझ रही सरकारें निजी ठेकेदारों को देय भुगतानों में देरी कर सकती हैं या आवश्यक प्रशासनिक अनुमोदनों को धीमा कर सकती हैं, जिससे व्यावसायिक संचालन बाधित हो सकता है।

यह घटना उस ओर इशारा करती है जिसे कुछ विश्लेषक सिस्टम के भीतर विकृत प्रोत्साहन के रूप में वर्णित करते हैं। जब स्थानीय अधिकारियों को घटते पारंपरिक राजस्व स्रोतों के साथ राजकोषीय लक्ष्यों को पूरा करने या ऋण का प्रबंधन करने के लिए तीव्र दबाव का सामना करना पड़ता है, तो उनका ध्यान दीर्घकालिक आर्थिक विकास को बढ़ावा देने से अल्पकालिक राजस्व निष्कर्षण की ओर स्थानांतरित हो सकता है। ऐसा वातावरण विश्वास और पूर्वानुमेयता को नष्ट कर देता है, जो व्यापार निवेश और विस्तार के लिए प्रमुख तत्व हैं।

तर्क यह है कि व्यापार विश्वास में वास्तविक, निरंतर सुधार - चीन के समग्र आर्थिक स्वास्थ्य के लिए आवश्यक - केवल नीतिगत घोषणाओं से अधिक की आवश्यकता है। इसके लिए इन अंतर्निहित संरचनात्मक मुद्दों को संबोधित करने और स्थानीय शासन के भीतर प्रचलित प्रोत्साहन संरचनाओं में सुधार की आवश्यकता है। जब तक बीजिंग स्थानीय राजकोषीय तनाव के मूल कारणों से नहीं निपटता है और अधिक अनुमानित, निष्पक्ष और पारदर्शी संचालन वातावरण सुनिश्चित नहीं करता है, तब तक व्यवसाय AI जैसे क्षेत्रों में अवसरों के बावजूद पूंजी लगाने और संचालन का विस्तार करने में संकोच कर सकते हैं। यह चुनौतीपूर्ण घरेलू आर्थिक पृष्ठभूमि चीन के भविष्य को नेविगेट करने वाली कंपनियों के सामने जटिल वास्तविकता का एक महत्वपूर्ण, अक्सर अनदेखा किया जाने वाला हिस्सा है।

तुलनाओं से बचना: चीन का रास्ता जापान के अतीत से अलग क्यों है

चीन की मौजूदा आर्थिक चुनौतियों - धीमी वृद्धि, जनसांख्यिकीय दबाव और संपत्ति क्षेत्र के भीतर महत्वपूर्ण मुद्दे - की चर्चाओं के बीच, अक्सर 1990 के दशक में शुरू हुए अपने ‘खोए हुए दशकों’ के दौरान जापान के अनुभव से तुलना की जाती है। ‘Japanification’ शब्द लंबे समय तक ठहराव, अपस्फीति और एक परिसंपत्ति बुलबुले के फटने के बाद के परिणामों से उबरने के संघर्ष के संभावित भविष्य के लिए आशुलिपि बन गया है। हालांकि, एक सम्मोहक प्रतिवाद बताता है कि जबकि चीन निर्विवाद बाधाओं का सामना करता है, 1990 के दशक के जापान के साथ सीधी तुलना चीन की अनूठी स्थिति को समझने और प्रभावी नीति प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए अत्यधिक सरल और संभावित रूप से भ्रामक है।

कई प्रमुख अंतर समकालीन चीन को तीन दशक पहले के जापान से अलग करते हैं:

• विकास का चरण: 1990 के दशक में, जापान पहले से ही एक उच्च आय वाला, पूरी तरह से औद्योगिक राष्ट्र था जो तकनीकी सीमा पर काम कर रहा था। चीन, अपनी तीव्र प्रगति के बावजूद, एक उच्च-मध्य-आय वाला देश बना हुआ है, जिसमें पकड़-अप विकास, चल रहे शहरीकरण और तकनीकी अपनाने और औद्योगिक उन्नयन के माध्यम से उत्पादकता लाभ की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण गुंजाइश है। इसकी आर्थिक संरचना और संभावित विकास चालक मौलिक रूप से भिन्न हैं।
• राज्य क्षमता और नीति उपकरण: चीनी राज्य के पास अर्थव्यवस्था और वित्तीय प्रणाली पर नियंत्रण की डिग्री 1990 के दशक में जापान की तुलना में कहीं अधिक है। बीजिंग के पास नीतिगत लीवर की एक विस्तृत श्रृंखला है - राजकोषीय, मौद्रिक और प्रशासनिक - जिसे वह आर्थिक मंदी का प्रबंधन करने, ऋण का पुनर्गठन करने और निवेश को निर्देशित करने के लिए तैनात कर सकता है, यद्यपि प्रभावशीलता और संभावित दुष्प्रभावोंकी अलग-अलग डिग्री के साथ।
• राजनीतिक व्यवस्था: चीन में केंद्रीकृत, एकल-दलीय राजनीतिक व्यवस्था निर्णायक (हालांकि हमेशा इष्टतम नहीं) नीति कार्यान्वयन की अनुमति देती है, जो जापान की लोकतांत्रिक व्यवस्था के बिल्कुल विपरीत है, जिसे अपने संकट के दौरान तीव्र और व्यापक सुधारों को लागू करने में राजनीतिक चुनौतियों का सामना करना पड़ा।
• तकनीकी गतिशीलता: जबकि जापान एक तकनीकी नेता था, चीन आज वैश्विक नवाचार नेटवर्क में गहराई से एकीकृत है और एक जीवंत, यद्यपि चुनौतियों का सामना कर रहा है, प्रौद्योगिकी क्षेत्र (जैसा कि AI में चल रहे विकासों द्वारा उदाहरण दिया गया है) का मालिक है। यह गतिशीलता भविष्य के विकास के लिए संभावित रास्ते प्रदान करती है जो जापान की परिपक्व अर्थव्यवस्था में कम स्पष्ट थे।
• जनसांख्यिकी: जबकि दोनों देश जनसांख्यिकीय चुनौतियों का सामना करते हैं, समय और संदर्भ भिन्न होते हैं। चीन का जनसांख्यिकीय संक्रमण जापान की तुलना में आर्थिक विकास के पहले चरण में हो रहा है।

इस दृष्टिकोण के प्रस्तावक तर्क देते हैं कि ‘Japanification’ कथा पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करने से चीन की समस्याओं का गलत निदान करने और इसके आर्थिक प्रक्षेपवक्र को आकार देने वाले विशिष्ट कारकों की अनदेखी करने का जोखिम है। चीन की चुनौतियां अद्वितीय हैं, जो इसके विशिष्ट विकास मॉडल, इसकी अर्थव्यवस्था के पैमाने, इसकी विशेष ऋण संरचना (कॉर्पोरेट और स्थानीय सरकारी ऋण पर भारी) और वैश्विक अर्थव्यवस्था के साथ इसके जटिल संबंधों से उपजी हैं। जबकि परिसंपत्ति बुलबुले के खतरों और अपस्फीतिकारी दबावों के प्रबंधन की कठिनाइयों के संबंध में जापान के अनुभव से सबक सीखा जा सकता है, लेबल को थोक में लागू करना महत्वपूर्ण भेदों को अनदेखा करता है। चीन की आर्थिक समस्याओं के लिए प्रभावी समाधान तैयार करने के लिए ऐतिहासिक उपमाओं पर भरोसा करने के बजाय, जो रोशन करने से ज्यादा अस्पष्ट हो सकती हैं, इसकी विशिष्ट परिस्थितियों की सूक्ष्म समझ की आवश्यकता है। चीन के लिए आगे का रास्ता उसका अपना होगा, जो उसकी विशिष्ट राजनीतिक अर्थव्यवस्था और बीजिंग में किए गए नीतिगत विकल्पों द्वारा आकार लेगा।