चीन अपने शिक्षा तंत्र में बड़ा बदलाव कर रहा है। देश ने 12,200 से ज़्यादा यूनिवर्सिटी प्रोग्राम्स बंद कर दिए हैं और AI, रोबोटिक्स और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे भविष्य के क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। भारत के लिए यह एक बड़ी चुनौती है, क्योंकि उसे यह सुनिश्चित करना होगा कि उसका विशाल कार्यबल ऑटोमेशन के दौर में भी प्रोडक्टिव बना रहे।
क्या हुआ है?
चीन अपने उच्च शिक्षा सिस्टम को नया रूप दे रहा है, जिसके तहत उसने 12,200 अंडरग्रेजुएट प्रोग्राम्स बंद कर दिए हैं। इनकी जगह, देश ने 10,200 नए कोर्स शुरू किए हैं, खासकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), रोबोटिक्स, क्वांटम टेक्नोलॉजी और एडवांस्ड कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों को प्राथमिकता दी है। यह बदलाव, जो करीब 30% यूनिवर्सिटी कोर्स को प्रभावित करता है, पारंपरिक कला और मानविकी (Arts and Humanities) की डिग्री से एक बड़ा कदम है। इसका मकसद शिक्षा के परिणामों को सीधे भविष्य की औद्योगिक मांग से जोड़ना है। चीन के प्राइमरी स्कूलों में भी अब एल्गोरिथम लिटरेसी (Algorithm Literacy) पर ज़ोर दिया जा रहा है।
भारत के लिए आर्थिक जोखिम
चीन का यह तेज़ बदलाव भारत की आर्थिक रणनीति के लिए एक महत्वपूर्ण संकेत है। सबसे बड़ी चुनौती "मास अनप्रोडक्टिविटी" (Mass Unproductivity) यानी बड़े पैमाने पर उत्पादकता में कमी का खतरा है। भारत को अपने डेमोग्राफिक डिविडेंड (Demographic Dividend) का फायदा उठाने के लिए अपने कार्यबल की गुणवत्ता और प्रासंगिकता बनाए रखनी होगी। वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम (World Economic Forum) के अनुमान के अनुसार, 2030 तक भारत के 63% कार्यबल को ऑटोमेशन (Automation) के दौर में प्रभावी बने रहने के लिए बड़े पैमाने पर अपस्किलिंग (Upskilling) और रीस्किलिंग (Reskilling) की ज़रूरत होगी। अगर शिक्षा प्रणाली इन तकनीकी ज़रूरतों के हिसाब से नहीं बदली, तो भारत एक बड़ी उत्पादकता कमी का सामना कर सकता है, जो उसकी दीर्घकालिक आर्थिक वृद्धि को धीमा कर सकती है।
R&D पर खर्च का अंतर
रिसर्च एंड डेवलपमेंट (R&D) में निवेश एक बड़ा तुलनात्मक बिंदु है। 2024 में चीन का R&D खर्च $785 बिलियन तक पहुंच गया, जो टेक्नोलॉजी में दबदबा बनाने की उसकी बड़ी सरकारी प्रतिबद्धता को दर्शाता है। इसके विपरीत, भारत का R&D पर खर्च ऐतिहासिक रूप से उसके GDP के 1% से नीचे रहा है। हालांकि, नेशनल एजुकेशन पॉलिसी (NEP) 2020 ने पाठ्यक्रम में टेक्नोलॉजी और कंप्यूटेशनल थिंकिंग (Computational Thinking) को एकीकृत करने के लिए सुधार शुरू किए हैं, लेकिन इसके कार्यान्वयन की गति एक महत्वपूर्ण निगरानी बिंदु बनी हुई है। फंड की कमी भारत के लिए एक चुनौती है, जिससे वह तेज़ी से आगे बढ़ रही वैश्विक अर्थव्यवस्थाओं की प्रतिभा विकास की गति से मेल नहीं खा पा रहा है।
बिज़नेस और प्रोडक्टिविटी पर असर
कॉर्पोरेट जगत के लिए, AI और तकनीकी कौशल पर ध्यान देना सिर्फ शिक्षा का मुद्दा नहीं, बल्कि बिज़नेस प्रोडक्टिविटी (Business Productivity) का भी मुद्दा है। जैसे-जैसे कंपनियां ऑटोमेशन की ओर बढ़ रही हैं, आधुनिक भूमिकाओं के लिए कार्यबल को प्रशिक्षित करने की लागत बढ़ रही है। यदि घरेलू प्रतिभा पूल तकनीकी रूप से कुशल नहीं है, तो कंपनियों को भर्ती की ऊंची लागत का सामना करना पड़ सकता है या सीमित प्रतिभा पर निर्भर रहना पड़ सकता है, जिससे प्रॉफिट मार्जिन (Profit Margin) पर दबाव आ सकता है। निवेशक अक्सर यह देखते हैं कि कंपनियां आंतरिक प्रशिक्षण कार्यक्रमों में कितनी प्रभावी ढंग से निवेश करती हैं, क्योंकि यह व्यापक शिक्षा प्रणाली की धीमी प्रतिक्रिया के खिलाफ एक आवश्यक बफर बन जाता है।
निवेशक किन बातों पर नज़र रखें?
निवेशक और बाजार प्रतिभागी कई संकेतकों पर नज़र रख सकते हैं कि भारत इस बदलाव को कैसे संभालता है। प्रमुख फोकस क्षेत्रों में नेशनल एजुकेशन पॉलिसी (NEP) के कार्यान्वयन की गति, कॉर्पोरेट-नेतृत्व वाली रीस्किलिंग पहलों का विकास, और कौशल की कमी को दूर करने के लिए सार्वजनिक-निजी भागीदारी (Public-Private Partnerships) शामिल हैं। इसके अलावा, R&D पर सरकारी खर्च और तकनीकी बुनियादी ढांचे (Technical Infrastructure) पर अपडेट को ट्रैक करना आवश्यक होगा, ताकि यह समझा जा सके कि भारत का कार्यबल वैश्विक ऑटोमेशन रुझानों के साथ तालमेल बिठा पाएगा या नहीं। यह अंततः अगले दशक में देश की प्रतिस्पर्धात्मकता को निर्धारित करेगा।