A Method for Estimating Technological Innovation in Macroeconomy: An Extension of Econometric Structural Estimation by Simulation

तकनीकी सारांश: व्यापक अर्थव्यवस्था में तकनीकी नवाचार के आकलन की एक विधि

समस्या विवरण
यह शोध पत्र एक व्यापक आर्थिक ढांचे के भीतर तकनीकी नवाचार के परिमाण का अनुमान लगाने की चुनौती को संबोधित करता है, विशेष रूप से सूचना प्रौद्योगिकी-आधारित आर्थिक संरचना (IT अर्थव्यवस्था) की ओर संक्रमण के दौरान। जबकि मौजूदा विधियाँ मौजूद हैं—जैसे कि सोलो रेसिडुअल (Solow residual) के रूप में कुल कारक उत्पादकता (TFP) की गणना करना, R&D को आंतरिक बनाने के लिए एंडोजेनस ग्रोथ मॉडल का उपयोग करना, या नीतिगत स्पिलओवर का अनुमान लगाने के लिए डायनेमिक स्टोकेस्टिक जनरल इक्विलिब्रियम (DSGE) मॉडल का उपयोग करना—यह शोध पत्र पूर्व-IT तकनीकी बाधाओं से प्राप्त एक सैद्धांतिक इष्टतम पथ (theoretical optimal path) के विरुद्ध वास्तविक आर्थिक प्रदर्शन को सीधे बेंचमार्क करने में एक अंतराल की पहचान करता है। मुख्य समस्या यह है कि मौजूदा तकनीक के तहत इष्टतम संसाधन आवंटन द्वारा संचालित GDP वृद्धि और वास्तविक तकनीकी प्रगति द्वारा संचालित वृद्धि के बीच अंतर कैसे किया जाए।

कार्यप्रणाली
प्रस्तावित विधि इष्टतम विकास मॉडल के सिमुलेशन को एकीकृत करके उत्पादन फलनों (production functions) के संरचनात्मक अनुमान का विस्तार करती है। यह दृष्टिकोण तीन मुख्य चरणों में आगे बढ़ता है:

1. पूर्व-IT संरचनात्मक अनुमान:
   OECD के टाइम-सीरीज डेटा (अमेरिका के लिए 1970-1990, जापान के लिए 1980-1995) का उपयोग करते हुए, लेखक 'जनरलाइज्ड लीस्ट स्क्वायर्स' (GLS) पद्धति का उपयोग करके पूर्व-IT युग के लिए उत्पादन फलनों और TFP का अनुमान लगाते हैं। उत्पादन फलन को कॉब-डगलस (Cobb-Douglas) रूप ($y_t = a k_t^b$) में निर्दिष्ट किया गया है, जहाँ $a$ TFP का प्रतिनिधित्व करता है और $b$ पूंजी की लोच (capital elasticity) है।

2. इष्टतम विकास पथ सिमुलेशन:
   लेखक एक बेंचमार्क "इष्टतम विकास पथ" का निर्माण करते हैं, यह मानते हुए कि प्रौद्योगिकी का स्तर पूर्व-IT युग के अनुमानों पर स्थिर रहता है। यह रेमस-कास-कोपमैन्स (Ramsey-Cass-Koopmans) इष्टतम विकास मॉडल का उपयोग करता है, जो इस प्रकार परिभाषित है:

• अवस्था समीकरण (State Equation): $\dot{k}_t = f(k_t) - c_t - n k_t$ (पूंजी संचय)।
• उद्देश्य: अनंत क्षितिज (infinite horizon) पर घरेलू उपयोगिता $u(c_t)$ के डिस्काउंटेड योग को अधिकतम करना।
• कीन्स-रेमसे नियम (Keynes-Ramsey Rule): $\dot{c}_t/c_t = \frac{1}{\sigma}[f'(k_t) - n - \rho]$, जहाँ $\sigma$ अंतर-कालिक लोच (Intertemporal Elasticity of Substitution - IES) है, $n$ जनसंख्या वृद्धि है, और $\rho$ व्यक्तिपरक छूट दर (subjective discount rate) है।

सिमुलेशन 1996 के वास्तविक निश्चित संपत्ति संतुलन (fixed asset balances) से शुरू होता है (जो जापान में IT अर्थव्यवस्था की शुरुआत और इस अध्ययन में अमेरिका के मध्य बिंदु को चिह्नित करता है) और "मॉडिफाइड गोल्डन रूल" स्थिर अवस्था तक पहुँचने के लिए अवकल समीकरणों (differential equations) के सिस्टम को संख्यात्मक रूप से हल करता है। लेखक संख्यात्मक समाधानों के लिए Mathematica 13.2 का उपयोग करते हैं, जिसमें समय अंतराल $\Delta t = 0.1$ निर्धारित है।

3. नवाचार अनुमान:
   "तकनीकी नवाचार के प्रभाव" को उस प्रतिशत के रूप में परिभाषित किया गया है जिससे वास्तविक GDP, सिम्युलेटेड इष्टतम विकास पथ (जो बिना किसी तकनीकी सुधार के है) पर गणना की गई GDP से अधिक है। इस अंतर को IT क्रांति द्वारा संचालित TFP वृद्धि के रूप में माना जाता है। लेखक स्वीकार करते हैं कि यह मीट्रिक वर्ष-विशिष्ट आर्थिक स्थितियों और संभावित अक्षमताओं को भी समाहित करता है।

प्रमुख योगदान

• नवीन बेंचमार्किंग दृष्टिकोण: यह शोध पत्र एक ऐसी विधि पेश करता है जो केवल अवशेष (residual) गणना पर निर्भर नहीं है, बल्कि तकनीकी प्रगति के प्रॉक्सी के रूप में संसाधनों के सैद्धांतिक इष्टतम अंतर-कालिक आवंटन (स्थिर पूर्व-IT तकनीक के तहत) से विचलन का उपयोग करती है।
• अमेरिका और जापान का तुलनात्मक विश्लेषण: यह अध्ययन दो प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं पर इस ढांचे को लागू करता है, जो इष्टतम पथों को कैलिब्रेट करने के लिए पूर्व शोध (यागीहाशी और कटानो, 2020) से प्राप्त विशिष्ट IES अनुमानों का उपयोग करता है।
• व्यापक आर्थिक अक्षमताओं की पहचान: यह कार्यप्रणाली तकनीकी नवाचार की कमी और कुशल संसाधन आवंटन की कमी के बीच अंतर करने की अनुमति देती है। जापान के मामले में, मॉडल से पता चलता है कि वास्तविक GDP इष्टतम पथ से नीचे गिर गई, जिससे संकेत मिलता है कि व्यापक आर्थिक अक्षमताओं ने संभावित IT-संचालित लाभों को निष्प्रभावी कर दिया होगा।

परिणाम

• संयुक्त राज्य अमेरिका: सिमुलेशन महत्वपूर्ण सकारात्मक विचलन दर्शाता है। 2000 के दशक के बाद से, वास्तविक GDP इष्टतम विकास पथ से लगभग 20% अधिक रही है। यह अंतर 2020 के दशक में और बढ़ गया, जहाँ वास्तविक स्तर बेंचमार्क से 30-40% अधिक रहा। इन आंकड़ों की व्याख्या तकनीकी नवाचार के कारण मिली GDP की बढ़त के रूप में की जाती है।
• जापान: इसके विपरीत, 1996 के बाद से वास्तविक जापानी GDP लगातार गणना किए गए इष्टतम विकास पथ से कम रही है। अध्ययन नकारात्मक सुधार दर (वर्ष और IES पैरामीटर के आधार पर लगभग -1.7% से -48% के बीच) की रिपोर्ट करता है। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि IT-संचालित नवाचार हुआ होगा, लेकिन इसे नीतिगत विफलताओं (जैसे गैर-निष्पादित ऋण समाधान, मौद्रिक सरलीकरण, उपभोग कर वृद्धि) और पिछड़ते कॉर्पोरेट अनुकूलन सहित व्यापक आर्थिक अक्षमताओं द्वारा अधिक प्रभावित किया गया।
• तकनीकी सीमाएँ: अध्ययन सटीक IES अनुमानों की सटीकता पर एक महत्वपूर्ण निर्भरता को रेखांकित करता है। 0.59 के IES वाले अमेरिका के लिए, लेखक पर्याप्त सटीकता के साथ एक अनुमानित इष्टतम पथ की गणना नहीं कर सके, जिससे उस विशिष्ट पैरामीटर सेट के लिए समायोजित TFP का विश्वसनीय अनुमान लगाने में बाधा आई। यह सुझाव देता है कि इस पद्धति की प्रयोज्यता उपलब्ध IES डेटा की सटीकता द्वारा सीमित है।

महत्व और दावे
शोध पत्र का दावा है कि वह प्रत्यक्ष सांख्यिकीय अवशेषों के बजाय एक प्रति-तथ्यात्मक (counterfactual) इष्टतम विकास प्रक्षेपवक्र के विरुद्ध तुलना पर ध्यान केंद्रित करके TFP के अनुमान पर एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। लेखक अपने परिणामों को विनम्रतापूर्वक प्रस्तुत करते हैं, यह नोट करते हुए कि "सुधार दर" एक मिश्रित माप है जिसमें तकनीकी नवाचार और विशिष्ट आर्थिक स्थितियाँ दोनों शामिल हैं।

प्राथमिक महत्व इस तथ्य में निहित है कि जापान के लिए, इष्टतम विकास पथ को पूरा करने में विफलता यह दर्शाती है कि सैद्धांतिक इष्टम के सापेक्ष आर्थिक प्रदर्शन को समझाने के लिए संरचनात्मक और नीतिगत अक्षमताएं, तकनीकी ठहराव की तुलना में अधिक प्रभावी कारक रही हैं। हालाँकि, लेखक स्पष्ट रूप से चेतावनी देते हैं कि सटीक IES अनुमानों की उपलब्धता के कारण वर्तमान में इस पद्धति की विश्वसनीयता सीमित है; इनके बिना, सैडल-पॉइंट पथ (saddle-point path) को परिभाषित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल सटीकता सुनिश्चित नहीं है। इस प्रकार, शोध पत्र इस पद्धति को संरचनात्मक अनुमान के एक आशाजनक विस्तार के रूप में प्रस्तुत करता है जिसे व्यापक रूप से लागू करने के लिए पैरामीटर अनुमान में और अधिक परिशोधन की आवश्यकता है।