2025 की दूसरी छमाही से युआन डॉलर के मुकाबले उल्लेखनीय रूप से उबरा है। कुछ लोग इस रुझान को चीन के विनिर्माण क्षेत्र की उत्पादकता में सुधार से जोड़ते हैं, लेकिन मिया यानलियांग का विश्लेषण है कि यदि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) विनिर्माण के बजाय सेवा क्षेत्र की उत्पादकता बढ़ाता है, तो युआन पर विपरीत दिशा का दबाव बन सकता है। सवाल यह है कि क्या AI सिर्फ कीमतें घटाएगा, या कम महंगाई और कमजोर घरेलू मांग के बीच उपभोग, रोजगार और आय को भी सहारा देगा।

पृष्ठभूमि और संदर्भ

युआन की मजबूती को विनिर्माण उत्पादकता से जोड़ने वाली व्याख्या के तौर पर लेख में बालासा-सैमुएलसन प्रभाव का परिचय दिया गया है। इसके अनुसार, यदि व्यापार योग्य वस्तुओं (जिनका सीमाओं के पार व्यापार करना आसान है) वाले उद्योगों की उत्पादकता बढ़ने से वेतन बढ़ता है, तो श्रमिकों के आने-जाने वाले गैर-व्यापार योग्य सेवाओं (जिनका उपभोग मुख्यतः स्थानीय स्तर पर होता है) के वेतन और कीमतें भी बढ़ सकती हैं। यदि सेवा क्षेत्र की उत्पादकता उतनी नहीं बढ़ती, तो सेवाएं तुलनात्मक रूप से महंगी हो जाती हैं और इससे वास्तविक विनिमय दर मजबूत हो सकती है।

चीन के इलेक्ट्रिक वाहन, नवीकरणीय ऊर्जा उपकरण और जहाज निर्माण उद्योग इस चर्चा में ऐसे व्यापार योग्य क्षेत्र हैं, जहां उत्पादकता में सुधार की बात उठती है। लेख के मुताबिक, 2005 से 2013 के बीच चीनी युआन डॉलर के मुकाबले लगभग 35% मजबूत हुआ। यह पुराना उदाहरण इस व्याख्या का समर्थन करता है कि विनिर्माण उत्पादकता में सुधार और विनिमय दर में बदलाव आपस में जुड़े हो सकते हैं, लेकिन यह इस बात का प्रमाण नहीं है कि AI के दौर में भी यही रुझान दोहराया जाएगा।

यानलियांग का तर्क है कि AI बालासा-सैमुएलसन प्रभाव की बुनियादी धारणा को बदल सकता है। लेख के मुताबिक, अतीत में तकनीकी बदलावों ने मुख्यतः उन गतिविधियों को बदला जिन्हें मशीनीकरण, मानकीकरण और बड़े पैमाने पर विस्तार के जरिए रूपांतरित किया जा सकता था। सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी (ICT) क्रांति ने वित्त, दूरसंचार और ई-कॉमर्स जैसी सेवाओं के व्यापार की संभावनाएं बढ़ाईं। इसके विपरीत, स्वास्थ्य और शिक्षा जैसी स्थानीय सेवाएं काफी हद तक लोगों के समय और निर्णय पर निर्भर रही हैं।

लेख के अनुसार, चीन के सार्वजनिक अस्पतालों में प्रति डॉक्टर प्रतिदिन मरीजों से परामर्श की संख्या 2014 में 7.5 से घटकर 2024 में 7.2 रह गई। यानलियांग का मानना है कि यदि जनरेटिव AI डॉक्टरों और शिक्षकों जैसे विशेषज्ञों को सूचना संसाधित करने और डेटा का विश्लेषण करने में मदद करे, तो इन स्थानीय सेवाओं की उत्पादकता बढ़ सकती है। उत्पादकता बढ़ने से सेवा की प्रति इकाई लागत घट सकती है। इस तरह, ‘विनिर्माण उत्पादकता में वृद्धि→सेवा कीमतों में वृद्धि’ के मौजूदा रास्ते के विपरीत बदलाव संभव है।

इस खबर का मतलब

सेवा क्षेत्र की उत्पादकता में सुधार का विनिमय दर पर असर विनिर्माण क्षेत्र के असर से अलग हो सकता है। कार फैक्टरी उत्पादकता बढ़ाकर विदेशों में बिक्री बढ़ा सकती है, लेकिन अस्पताल में इलाज की उत्पादकता बढ़ने पर भी इलाज को उसी तरह विदेशों में निर्यात करना मुश्किल है। लेख बताता है कि स्थानीय सेवाओं से उत्पादकता के लाभ देश के भीतर ही रहने की संभावना अधिक है और इसका परिणाम कीमतों में कमी के रूप में सामने आ सकता है। उदाहरण के तौर पर, डिलीवरी ऑर्डर संभालने की दक्षता बढ़ने पर भी बीजिंग का डिलीवरी नेटवर्क न्यूयॉर्क में रात का खाना नहीं पहुंचा सकता।

इस तरह, गैर-व्यापार योग्य सेवाओं की उत्पादकता में सुधार से यदि उनकी सापेक्ष कीमतें घटती हैं, तो वास्तविक विनिमय दर पर कमजोरी का दबाव बन सकता है या विनिर्माण उत्पादकता से पैदा हुए वास्तविक मजबूती के दबाव का कुछ हिस्सा कम हो सकता है। लेख इसे ‘उलटा बालासा-सैमुएलसन प्रभाव’ कहता है। हालांकि, यह एक संभावित रास्ते का विश्लेषण है, न कि AI से युआन में कितना बदलाव आएगा, इसका कोई मात्रात्मक अनुमान।

चीन में जिन क्षेत्रों पर AI का काफी असर पड़ सकता है, उनमें शिक्षा, स्वास्थ्य, आवास एवं खानपान सेवाएं और खुदरा कारोबार शामिल हैं। अमेरिका के उदाहरण के तौर पर जिन सूचना, वित्तीय और पेशेवर सेवाओं का जिक्र किया गया है, वे ICT क्रांति के दौरान अधिक व्यापार योग्य बन गईं। लेख के मुताबिक, इस लिहाज से चीन की स्थानीय सेवाओं की संरचना उनसे अलग है। इसलिए लेख का नजरिया है कि एक जैसी AI तकनीक का विकास दोनों देशों में सेवा कीमतों और विनिमय दरों पर एक जैसा असर डालेगा, ऐसा मानना मुश्किल है।

कीमतें घटने का हर असर सिर्फ उपभोक्ताओं के लिए फायदेमंद हो, यह भी जरूरी नहीं। लेख के अनुसार, स्वास्थ्य और शिक्षा के क्षेत्र में कीमतों पर काफी नियंत्रण है, जबकि रेस्तरां, खुदरा कारोबार और डिलीवरी में प्रतिस्पर्धा तीव्र है। ऐसे बाजार ढांचे में उत्पादकता में सुधार का लाभ मुनाफा बढ़ाने के बजाय कीमतें घटाने में लगने की संभावना बढ़ सकती है। उपभोक्ताओं को कम कीमतों का लाभ मिल सकता है, लेकिन कमजोर घरेलू मांग के बीच यदि मांग पर्याप्त रूप से नहीं बढ़ती, तो कीमतों में गिरावट से मौद्रिक आय कमजोर हो सकती है और अवस्फीति (महंगाई दर धीमी होना या कीमतों पर गिरावट का दबाव) बढ़ सकता है।

मसलन, मान लें कि AI की मदद से स्वास्थ्य सेवाओं को संभालने की दक्षता बढ़ती है और कीमतें घटती हैं। परिवार इन सेवाओं का अधिक इस्तेमाल करने लगें, तो उत्पादकता में सुधार से सेवाओं का उपयोग और आय दोनों बढ़ सकते हैं। लेकिन यदि मांग कीमतों में गिरावट के प्रति संवेदनशील नहीं है, तो कीमतें और तेजी से गिर सकती हैं और मौद्रिक आय कमजोर हो सकती है। लेख के आधार पर यह तय नहीं किया जा सकता कि इनमें से कौन-सा नतीजा वास्तव में सामने आएगा।

पुष्ट तथ्य और जो अभी अज्ञात है

पुष्ट तथ्य

  • लेख के अनुसार, 2025 की दूसरी छमाही से युआन डॉलर के मुकाबले उल्लेखनीय रूप से उबरा है।
  • लेख में कहा गया है कि 2005–2013 के दौरान चीनी युआन डॉलर के मुकाबले लगभग 35% मजबूत हुआ और सार्वजनिक अस्पतालों में प्रति डॉक्टर प्रतिदिन मरीजों से परामर्श की संख्या 2014 के 7.5 से घटकर 2024 में 7.2 रह गई।
  • यानलियांग का तर्क है कि AI विशेषज्ञों को सूचना संसाधित करने और डेटा का विश्लेषण करने में मदद देकर स्थानीय सेवाओं की उत्पादकता बढ़ा सकता है।
  • लेख बताता है कि चीन कम महंगाई और कमजोर घरेलू मांग का सामना कर रहा है। उसके अनुसार, सेवा उत्पादकता में सुधार का कीमतों, मांग और मौद्रिक आय पर असर किन परिस्थितियों में होता है, इसके आधार पर बदल सकता है।

जो अभी अज्ञात है

  • AI से उत्पादकता में सुधार का युआन की विनिमय दर पर कितना असर होगा, इसका मात्रात्मक अनुमान देने वाला कोई आंकड़ा पेश नहीं किया गया है।
  • AI अपनाने से चीन में सेवा कीमतों और परिवारों की मौद्रिक आय में वास्तव में क्या बदलाव आएगा, यह मूल लेख से पता नहीं चलता।
  • यह तय नहीं है कि सेवा कीमतों में गिरावट से मांग, रोजगार और आय बढ़ेंगे या फिर कीमतों में गिरावट और घरेलू मांग कमजोर होने का दबाव बढ़ेगा।

पाठकों के लिए किन बातों पर नजर रखना जरूरी है

  • चीन में AI अपनाने से जुड़ी चर्चा पर ध्यान देते समय सिर्फ उत्पादकता में सुधार ही नहीं, बल्कि सेवा कीमतों और परिवारों की मौद्रिक आय में साथ-साथ हो रहे बदलावों पर भी नजर रखने की जरूरत है।
  • स्वास्थ्य और शिक्षा जैसे कीमतों पर नियंत्रण वाले क्षेत्रों तथा रेस्तरां, खुदरा कारोबार और डिलीवरी जैसे तीव्र प्रतिस्पर्धा वाले क्षेत्रों को अलग-अलग देखने से यह बेहतर समझा जा सकता है कि उत्पादकता का लाभ कीमतों में कमी के रूप में सामने आने की कितनी संभावना है।
  • विनिमय दर के पूर्वानुमान देखते समय विनिर्माण उत्पादकता से पैदा होने वाले मजबूती के दबाव के साथ-साथ उस विपरीत रास्ते पर भी विचार करना चाहिए, जिसमें सेवा उत्पादकता सापेक्ष कीमतें घटा सकती है। यानलियांग ने अल्पावधि में विनिमय दर के लचीलेपन का इस्तेमाल करने और दीर्घावधि में सेवा बाजार खोलकर सेवाओं के व्यापार की संभावनाएं बढ़ाने तथा उत्पादकता के लाभ को व्यापक रूप से बांटने का सुझाव दिया है।

यानलियांग चीन के राज्य विदेशी मुद्रा प्रशासन (중국 국가외환관리국) के मुख्य अर्थशास्त्री रह चुके हैं और फिलहाल चाइना इंटरनेशनल कैपिटल कॉर्पोरेशन (중국국제금융공사, CICC) के प्रबंध निदेशक एवं मुख्य रणनीतिकार हैं। उनका निष्कर्ष है कि भले ही AI अगली उत्पादकता क्रांति लाए, लेकिन यह जरूरी नहीं कि उसका विनिमय दर पर असर पहले के तकनीकी बदलावों जैसा ही हो। चीन की अर्थव्यवस्था में निर्णायक बात सिर्फ यह नहीं होगी कि उत्पादकता कितनी बढ़ती है, बल्कि यह भी होगी कि उसका लाभ कीमतों, आय और मांग में से कहां दिखाई देता है।