मौजूदा हालात में विलय कोई बढिय़ा विकल्प नहीं प्रतीत होता है। निश्चित तौर पर अतीत में भी कई विशेषज्ञ यह सुझाव दे चुके हैं कि सरकारी बैंकों का विलय एक अहम सुधार है। खासतौर पर आरबीआई के पूर्व गवर्नर एम नरसिम्हन के नेतृत्व वाले एक पैनल ने सन 1998 में दलील दी थी कि भारतीय बैंकों के लिए एक तीन स्तरीय ढांचा बनाया जाए। इसमें शीर्ष पर अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मौजूदगी रखने वाले तीन बड़े बैंक, 8 से 10 राष्ट्रीय बैंक दूसरे स्तर पर और तमाम क्षेत्रीय और स्थानीय बैंक निचले स्तर पर। परंतु तब से यह ढांचा भी बदल चुका है और इसके पीछे की दलील में भी बदलाव आ चुका। एक के बाद एक तमाम निजी बैंक आ गए हैं जो बड़ी तादाद में विभिन्न प्रकार की सेवाएं देते हैं। ऐसे में बैंकिंग उद्योग की मांग में भी बदलाव आ गया है। सबसे अहम बात यह है कि हाल के दिनों में विलय की मांग इसलिए उठी है ताकि सरकारी बैंकों की फंसे हुए कर्ज के कारण बिगड़ी सेहत को दुरुस्त किया जा सके। क्या खासे फंसे हुए कर्ज वाले दो बैंकों का विलय किसी तरह के सुधार का सबब बनेगा? इसका उत्तर स्पष्ट है।

विलय के निष्प्रभावी हो जाने की एक वजह यह भी होगी कि अधिकांश सरकारी बैंकों का फंसा हुआ कर्ज बढ़ चुका है क्योंकि उनका प्रबंधन ठीक तरह से नहीं होता। पीजे नायक समिति की 2014 में आई रिपोर्ट में इसका बुरा ब्योरा दर्ज है। इसके बावजूद पीएसबी के प्रशासन में कोई अहम बदलाव नजर नहीं आ रहा है। निजी क्षेत्र के विलय में भी अंशधारकों के रूप में जांच परख और संतुलन कायम करने का अवसर होता है लेकिन सरकारी बैंकों के साथ ऐसा नहीं है। यहां सरकार ही सबसे अधिक रसूखदार है। इतना ही नहीं केवल विलय के लिए विलय करने की कोशिश में अन्य बैंकों के साथ तालमेल के पहलू की भी अनदेखी होगी। कर्मचारियों का एकीकरण भी एक समस्या बन सकता है। पेंशन जवाबदेही का निपटान और फंसे हुए कर्ज की पहचान के लिए लेखा नीतियों को सुसंगत करना भी टेढ़ी खीर होगा। इसीलिए कुछ बैंकों मसलन बैंक ऑफ बड़ौदा, केनरा बैंक, विजया बैंक, देना बैंक और बैंक ऑफ महाराष्ट्र के शेयर गिर गए हैं क्योंकि इनका विलय होने की अटकलें है।

अगर नीति निर्माता यह याद रखें कि दो कमजोर बैंकों या एक अपेक्षाकृत मजबूत और एक कमजोर बैंक का विलय हालात को और खराब करेगा, तो बेहतर होगा। खासतौर पर यह देखते हुए कि विलय की पूरी प्रक्रिया थोपी जा रही हो। उदाहरण के लिए विलय के बाद भारतीय स्टेट बैंक का प्रदर्शन पहले के मुकाबले काफी चौंकाने वाला रहा। पिछले वित्त वर्ष की चौथी तिमाही के शानदार प्रदर्शन की तुलना में यह काफी खराब था। इससे पता चलता है कि अगर कुछ कमजोर सरकारी बैंकों का एक मजबूत बैंक में विलय कर दिया जाए तो उसके प्रभावित होने की आशंका है।

The Indian readymade garments industry has been a vital enabler of our export trade. Each year it exports to the West, ready-to-wear apparel worth several billion dollars. Trade analysts, in the recent past, have been quite gung-ho about this sector’s prospects. Where do countries like India, China and others in the region derive the strength that adds so much value to their economies? It is not as if nimble fingers and skilled tailoring hands do not exist in developed nations. The answer lies is in the availability of cheap labour. Unfortunately, this advantage is likely to disappear in the near future. Just as worrying is the obliviousness of this looming danger on the part of our policy and decision-makers.

We simply need to delve into the realm of robotics and artificial intelligence to gauge the situation. A former professor of robotics at the Georgia Institute of Technology has helped create a robotic tailor that can stitch a perfect circle: If you can stitch a perfect circle, then you can perform almost any complicated sewing task that, in the past, could only have been undertaken by skilled and experienced hands. The only seemingly viable option for the garments industry in the Asian region is to seek to import such machines. There goes a part of our plan to keep unemployment figures down.

There are many lessons that need to be imbibed by us in India from this troubling future of the garments industry. These lessons transcend the garments industry and need to be brought to the attention of educationists, policymakers and several arms of the government. The success of this robotic stitching device provides us with a near-perfect example of the power of a knowledge-based economy. A seamless chain linking a knowledge centre, a private company and an arm of the US government helped bring about this transformation that does not bode well for India and China. This transformational idea emanated from a knowledge institution and was put to practical use by a for-profit company. The catalyst that transformed the idea from a patent into the actual robotic device was the Department of Defense of the United States. It supported the research through a contractual grant.

As another illustration, we need to wake up to the fact that Nike has been experimenting with the use of 3D printers to manufacture shoes. These areas of high-end technology have a rapid rate of convergence. It is well nigh possible that our shoe manufacturing industry could be hard-hit in no time. My final example also relies on the IT world; a few years ago, I compared the quarterly earnings of the IT company Google and a major Indian IT company. The Indian IT company, at that point in time, was much older than Google and had almost 10 times the number of employees working at Google. Yet, Google had earned more than three times what the Indian IT company had earned in that single quarter.

A year ago, I looked at the two entities again. Google is still very much smaller than the Indian IT company in terms of employees, but it earns much more in one quarter than what the Indian IT company earns in a whole year. This is simply because Google is based on a knowledge idea that has connections to Stanford. The Indian IT company, alas, is dependent on brawn as opposed to brains.

A little reflection on our own great and ancient heritage shall also convince us that Nalanda, Takhshila, Vallabhi, Vikramshila and many other great institutions were not the outcomes of some grand central strategy laid down in great detail that could have spawned micromanagement of these institutions. The lessons can be easily inferred and are not too many, nor too tedious. Policy — if at all — must simply be more in the realm of enlightened inducement that encourages and engenders good practices. It must nurture and encourage initiative and out-of-the-box thinking and should be, to an extent, ready to accommodate risk taking and have room for failure.

Institutions have to move out of traditional modes of thinking and must recognise that knowledge can exist in all realms, not just in formal systems around academia.

Witness the dabbawalas of Mumbai or the achievements of Craig Venter or the great insights of G.J. Mendel or even the fact that Albert Einstein was really working as a patent clerk when he made his tremendous discoveries. C.V. Raman was in the office of the accountant general while making his discovery. In ancient India, much before Christ and the Greeks, some outstanding mathematics was discovered and driven by societal needs. Knowledge systems in India invented cataract surgery and plastic surgery much before Christ; the invention of the so-called Wootz steel allowed us to export the knowledge and the steel implements of surgery. The invention and use of the rapalgai — a rope-based device also called kamal — enabled our merchant ships to calculate positions at sea at a time when Europe was clueless — the great Issac Newton had admitted defeat in this respect. Enormous economic benefits thus accrued to India for centuries.

So the learning that stares us in the face is the need to develop and nurture educational institutions in a manner that ensures their linkages to the needs and challenges of the nation — including its economic needs. This requires inducing young minds to grapple with the challenges of the nation and society. The other learning that also mocks us is the fact that no red alerts seem to have been issued in this context by any economic agency, think tank or any institution of knowledge. Knowledge without action is meaningless, as stated by the Mimansa school of philosophy long ago.

लगभग पांच सौ वर्ष पूर्व एक व्यक्ति इंग्लैंड की महारानी एलिजाबेथ प्रथम से मिले और उनके द्वारा आविष्कार की गई बुनाई करने की मशीन का पेटेंट देने का निवेदन किया। महारानी ने निवेदन को अस्वीकार करते हुए कहा, ‘मेरी उन गरीब महिलाओं और असंरक्षित युवतियों के प्रति अपार सहानुभूति है जो बुनाई करके अपनी रोजी रोटी कमाती हैं। मैं ऐसे अविष्कार को नही बढ़ा सकती हूं जो उन्हें उनकी जीविका से वंचित कर भुखमरी के द्वार लाकर खड़ा कर दे।’ इसी प्रकार उन्नीसवीं सदी में मशीनीकृत लूम का इंग्लैंड में भारी विरोध हुआ। वहां लुड्डाइट नाम के एक आंदोलन में मशीनों की तोड़फोड़ की गई। लुड्डाइटों का कहना था कि ये मशीनें उनकी जीविका पर चोट कर रही हैं। ऐसे विरोध के बावजूद मशीनीकृत लूम का विस्तार हुआ, लेकिन बुनाई में रोजगारों की संख्या कम नहीं हुई। एक अध्ययन के अनुसार उन्नीसवीं सदी के आरंभ की तुलना में अंत तक आते-आते बुनाई के क्षेत्र में चार गुना अधिक रोजगार सृजित हुए। इसका कारण था कि मशीन से बुनाई किए जाने के कारण कपड़ा उत्पादन की लागत बहुत कम हो गई। पहले लोगों के पास केवल एक जोड़ी कपड़ा होता था। अब गरीब के पास भी चार जोड़ी कपड़े उपलब्ध हैं। इससे कपड़े की मांग मे भारी वृद्धि हुई। मशीनीकरण के बावजूद बुनाई के क्षेत्र में रोजगार का विस्तार हुआ। बहरहाल यह प्रक्रिया आसान नहीं रही। तमाम कर्मी केवल हाथ से बुनाई करना जानते थे। उनके रोजगार समाप्त हो गए। जैसे आज वाराणसी में साड़ी कारीगरों के साथ हो रहा है। अंग्रेजी उपन्यासकार चाल्र्स डिकेंस के उपन्यासों में इन बेरोजगार हुए बुनकरों के दर्द का उत्कृष्ट चित्रण किया गया है। कपड़ा मिलों द्वारा पुरुषों को निकाल कर महिलाओं को मशीनों पर लगाया जा रहा था, क्योंकि उनके वेतन कम थे। उन्हें कहा जाता था कि दोपहर का भोजन वे एक हाथ से करें और दूसरे हाथ से लूम को संभालती रहें। हालांकि दूसरे क्षेत्रों में नए रोजगार बने। स्टीम इंजन बनाने को फाउंड्रियां लगीं। कपड़ा मिलों में फिटर और डिजाइनर के रोजगार बने। अंत में कुल रोजगार में वृद्धि हुई। यद्यपि विशेष प्रकार के रोजगारों का भंयकर हनन हुआ।
आज यही प्रक्रिया कंप्यूटर द्वारा आगे बढ़ाई जा रही है। मैकडोनाल्ड अमेरिका की बर्गर बनाने वाली सबसे बड़ी कंपनी है। इस कंपनी ने बर्गर बेचने की दुकानें बनाई हैं जहां काउंटर के पीछे सेल्समैन नहीं हैं। केवल एक ऑटोमेटिक मशीन लगी हुई है जिसमें ग्राहक अपनी पसंद के बर्गर का विवरण दे सकता है। मशीन द्वारा वैसा बर्गर बनाकर दिया जा रहा है। एक नया क्षेत्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का है। आज सॉफ्टवेयर उपलब्ध हैं जो कानूनी रिसर्च कर सकता है। मसलन आपकी जमीन का म्यूटेशन नहीं हो पा रहा है। आप सॉफ्टवेयर को अपनी समस्या बताएंगे। सॉफ्टवेयर इस विषय पर अब तक के कोर्ट के निर्णयों को पढ़ेगा और आपको वे चुनिंदा फैसले उपलब्ध करा देगा जो आपकी समस्या से मेल खाते हैं। अथवा स्वास्थ्य संबंधी किसी पत्रिका के पास किसी शोधार्थी ने प्रकाशन के लिए पर्चा भेजा। पत्रिका द्वारा उस पर्चे को सॉफ्टवेयर में लोड किया जाएगा। सॉफ्टवेयर द्वारा दुनिया की तमाम स्वास्थ संबंधी पत्रिकाओं को पढ़कर बता दिया जाएगा कि उस विषय से संबंधित पूर्व में कोई पर्चा कहीं छपा है अथवा नहीं? इसी प्रकार पीएचडी थीसिस की जांच सॉफ्टवेयर द्वारा की जा सकती है कि उसमें दिए गए तथ्य कहीं से कट-एंड-पेस्ट यानी नकल तो नहीं किए गए है अथवा यह वास्तव में नया शोध है। अब तक रोजगार को खतरा ऑटोमेटिक लूम जैसी भौतिक मशीनों से था, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से यह खतरा अब बौद्धिक रोजगारों पर भी मंडराने लगा है। जैसे लूम के मशीनीकरण से कपड़े का मूल्य कम हुआ, खपत बढ़ी और रोजगार बढ़े, वैसे ही बौद्धिक कार्य का दाम गिरने से खपत बढ़ने की पूरी संभावना है।
मसलन आपको वकील ने बता दिया कि आपकी जमीन का म्यूटेशन नहीं हो सकता है, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने बताया कि अमुक मामले के आधार पर म्यूटेशन हो सकता है। तब आपने वाद दायर किया। शोध में वकील के रोजगार कम हुए, परंतु वाद दायर करने में उनका रोजगार बढ़ा। अत: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण कुल बौद्धिक कार्य का विस्तार होने की संभावना है। भारत के सामने चुनौती और बड़ी है। हमें पुराने रोजगारों के नष्ट होने के संकट के साथ-साथ बड़ी संख्या में रोजगार की इच्छुक नई पीढ़ी को भी रोजगार उपलब्ध कराना है। जो बच्चे बीती सदी के अंत में पैदा हुए वे आज वयस्क हो गए हैं और रोजगार मांग कर रहे हैं। इस चुनौती का सामना हमें दो स्तरों पर करना होगा। वर्तमान चुनौती है कि अस्ताचल की ओर बढ़े क्षेत्रों को छोड़ उदीयमान क्षेत्रों के लिए अपनी नई पीढ़ी को तैयार करें।
भविष्य में कंप्यूटर का बोलबाला रहेगा। आज दो तरह के टैक्सी ड्राइवर हैं। कुछ अपनी जानकारी से यात्री को गंतव्य तक ले जाते हैं। दूसरे जीपीएस से। जीपीएस से उन्हें जानकारी मिल जाती है कि किस सड़क पर जाम लगा है। वेदूसरी सड़क से यात्री को ले जाते हैं। उनका अपना और यात्री दोनों का समय बचता है। आज वह टैक्सी ड्राइवर सफल होगा जो जीपीएस का उपयोग करता है। इसी प्रकार ख्ूान आदि की जांच करने को कुछ लैबोरेट्री कर्मियों का सहारा लेती हैं जबकि दूसरी कंपनियां ऑटोमेटिक मशीनों से जांच करती हैं। वह पैथोलॉजिस्ट सफल होगा जो ऑटोमेटिक मशीन का संचालन कर सकता है। कंप्यूटर से जुड़े हुए नए क्षेत्र भी खुल रहे हैं जैसे मोबाइल एप्स को लें। वे ऐसे एप को बेचकर जीविका चलाना चाहते हैं। हमारे युवाओं द्वारा नए गेम्स बनाए जा सकते हैं। इन उभरते क्षेत्रों में रोजगार हासिल करने के लिए अपने युवाओं को अंग्रेजी और कंप्यूटर की पूरी जानकारी होनी चाहिए। अत: सरकार को चाहिए कि पूरे देश मे हाईस्कूल में ही अंग्रेजी और कंप्यूटर शिक्षा को अनिवार्य बना दे।
भविष्य में आने वाली दूसरी चुनौती आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की है। कंप्यूटर द्वारा मनुष्य के कुछ बौद्विक कार्यों को संपादित किया जाने लगा है जैसा कि ऊपर बताया गया है, लेकिन कंप्यूटर अंतत: एक निर्जीव मशीन है। वह भावनाहीन है। इसलिए भावनात्मक कार्यों को कंप्यूटर भविष्य में भी संपादित नहीं कर सकेगा। वाशिंगटन पोस्ट अखबार ने इस विषय पर कुछ विशेषज्ञों से बातचीत की जिन्होंने सुझाया कि उन स्किल की भविष्य में ज्यादा जरूरत पड़ेगी जो ‘सृजनात्मक, सहभागिता आधारित हैं, जो विभिन्न तरह के माहौल में कार्य कर सकते हैं, जो विभिन्न संस्कृतियों को समझ सकते हैं और जिनमें सामाजिक एवं भावनात्मक क्षमता है।’ ये क्षमताएं आट्र्स से संबंधित हैं जैसे भाषा, संस्कृति, पेंटिग, कला, साहित्य आदि से। इनमें कंप्यूटर द्वारा प्रवेश कठिन है जैसे तुलसी की रामायण अथवा बाइबिल को कंप्यूटर शायद ही लिख सके। अत: हमें अपनी युवा पीढ़ी को आट्र्स के विषयों के महत्व को समझाना चाहिए। अंग्रेजी, कंप्यूटर तथा आटर््स के मेल की काट कंप्यूटर द्वारा नहीं हो सकेगी। शिक्षा मंत्रालय को शिक्षा की दिशा में तत्काल उपरोक्त परिवर्तन करना चाहिए, अन्यथा हमारी युवा पीढ़ी उपलब्ध अवसरों को गंवा देगी।