हिंद महासागर क्षेत्र में उभरते बाजारों की वृद्धि और पर्यावरणीय समझौता: मशीन लर्निंग पर आधारित IORA देशों का पूर्वानुमान विश्लेषण

हिंद महासागरीय क्षेत्र में उभरते बाजारों की वृद्धि और पर्यावरणीय समझौता

वैश्विक दक्षिण के उदय के बड़े संदर्भ में, हिंद महासागर के तटीय देश आर्थिक विकास और पर्यावरण संरक्षण के बीच विरोधाभास के मोर्चे पर खड़े हैं। हाल ही में *साइंटिफिक रिपोर्ट्स* में प्रकाशित एक अध्ययन (Xu et al., 2026) मलेशिया, मॉरीशस, श्रीलंका और मेडागास्कर पर केंद्रित है, जिसमें मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) और कृषि भूमि क्षेत्र की भविष्यवाणी की गई है, जिससे आर्थिक विकास, कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन और भूमि परिवर्तन के बीच जटिल संबंधों का पता चलता है। यह अध्ययन न केवल क्षेत्रीय नीति निर्माताओं के लिए एक वैज्ञानिक उपकरण प्रदान करता है, बल्कि विकास की खोज में उभरते बाजारों के सामने आने वाली स्थिरता चुनौतियों को भी दर्शाता है।

#### क्षेत्रीय संरचना: तटीय अर्थव्यवस्थाओं की भेद्यता और अवसर

IORA (हिंद महासागर क्षेत्रीय गठबंधन) अफ्रीका, मध्य पूर्व, दक्षिण एशिया और दक्षिण पूर्व एशिया के 23 सदस्य देशों को शामिल करता है, जिनमें से कई द्वीप या तटीय देश हैं, जो जलवायु परिवर्तन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं। अध्ययन में चुने गए चार देश विभिन्न विकास चरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं: मलेशिया, दक्षिण पूर्व एशिया के विनिर्माण केंद्र के रूप में, आर्थिक विकास और औद्योगिक उत्सर्जन से निकटता से जुड़ा हुआ है; मॉरीशस एक सफलतापूर्वक परिवर्तित पर्यटन और वित्तीय सेवा अर्थव्यवस्था है; श्रीलंका मुख्य रूप से दक्षिण एशियाई कृषि और वस्त्र उद्योग पर केंद्रित है; जबकि मेडागास्कर कृषि विस्तार और वनों की कटाई के दबाव का सामना कर रहा है। ये चार देश एक सूक्ष्म स्पेक्ट्रम का गठन करते हैं, जो औद्योगीकरण और पारिस्थितिक संरक्षण के बीच उभरते बाजारों के विशिष्ट तनाव को दर्शाता है।

#### डेटा-संचालित नीति उपकरण

पारंपरिक आर्थिक-पर्यावरणीय मॉडल अक्सर जटिल गणना और संवेदनशील पैरामीटर रखते हैं। अध्ययन में प्रस्तावित XOS-ELM-GA मॉडल आनुवंशिक एल्गोरिथ्म अनुकूलन और जेवियर वेट इनिशियलाइज़ेशन के माध्यम से पूर्वानुमान सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करता है। उदाहरण के लिए, मलेशिया के जीडीपी पूर्वानुमान में, मॉडल का औसत SMAPE केवल 10.13% था, जबकि श्रीलंका के कृषि भूमि पूर्वानुमान में SMAPE 3.77% तक कम था। यह उच्च-सटीकता पूर्वानुमान क्षमता सीमित धन और कमजोर डेटा बुनियादी ढांचे वाले उभरते बाजार देशों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है - उन्हें विशाल पृथ्वी प्रणाली मॉडल बनाने की आवश्यकता नहीं है, वे ऐतिहासिक उत्सर्जन डेटा के आधार पर आर्थिक और भूमि परिवर्तन के रुझानों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

#### निवेश दृष्टिकोण: उत्सर्जन से विकास संकेत तक

अंतर्राष्ट्रीय निवेशकों के लिए, कार्बन उत्सर्जन संकेतक एक पर्यावरणीय बाहरी चर से आर्थिक संरचना परिवर्तन के एक प्रमुख संकेतक में बदल रहा है। मलेशिया और मॉरीशस के पूर्वानुमान परिणाम बताते हैं कि CO2 उत्सर्जन और जीडीपी के बीच एक मजबूत गैर-रैखिक संबंध है, जिसका अर्थ है कि औद्योगीकरण चरण में उत्सर्जन वृद्धि आर्थिक विस्तार के साथ हो सकती है, और एक बार सेवा-प्रधान चरण में प्रवेश करने पर, विघटन तेज हो सकता है। इसके विपरीत, श्रीलंका और मेडागास्कर में कृषि भूमि परिवर्तन और उत्सर्जन का अधिक गहरा संबंध है, जो प्राकृतिक संसाधनों पर कृषि अर्थव्यवस्था की निर्भरता को दर्शाता है। निवेशक इस आधार पर विभिन्न अर्थव्यवस्थाओं के विकास पैटर्न की स्थिरता का आकलन कर सकते हैं, और नीतिगत जोखिमों और परिवर्तन के अवसरों की पहचान कर सकते हैं।

#### दीर्घकालिक रुझान और वैश्विक दक्षिण का एजेंडा#### दीर्घकालिक प्रवृत्तियाँ और ग्लोबल साउथ एजेंडा

अनुसंधान इस बात पर जोर देता है कि IORA देशों को SDG 8 (आर्थिक वृद्धि), SDG 13 (जलवायु कार्रवाई) और SDG 15 (भूमि पर जीवन) के बीच संतुलन बनाने की आवश्यकता है। यह वास्तव में कई ग्लोबल साउथ देशों की साझा दुविधा है: तेजी से शहरीकरण और औद्योगीकरण के लिए ऊर्जा खपत की आवश्यकता होती है, जबकि जलवायु लचीलापन उत्सर्जन में कटौती की मांग करता है। मशीन लर्निंग की पूर्वानुमान क्षमता देशों को समय से पहले उत्सर्जन की सीमा या कृषि विस्तार की सीमा निर्धारित करने में मदद कर सकती है, जिससे 'पहले प्रदूषण, फिर उपचार' के मार्ग से बचा जा सकता है। क्षेत्रीय सहयोग के दृष्टिकोण से, IORA ढांचे के तहत प्रौद्योगिकी साझाकरण (जैसा कि इस अध्ययन में प्रस्तावित मॉडल है) अन्य विकासशील देशों के लिए कम लागत वाले निर्णय समर्थन प्रदान कर सकता है।

#### निष्कर्ष

इस अध्ययन का तकनीकी योगदान उभरते बाजारों के लिए एक पुन: प्रयोज्य पूर्वानुमान उपकरण प्रदान करना है, जबकि इसका व्यापक महत्व पर्यावरण-आर्थिक अंतःक्रियाओं को मापनीय नीतिगत विकल्पों में बदलने में निहित है। जैसे-जैसे हिंद महासागर कॉरिडोर वैश्विक व्यापार और आपूर्ति श्रृंखला का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बनता जा रहा है, मलेशिया, मॉरीशस जैसे देशों की वृद्धि पथ आसपास के क्षेत्र के विकास प्रदर्शन को प्रभावित करेगा। निवेशकों और नीति निर्माताओं दोनों को ध्यान देना चाहिए कि ये देश विकास और हरित के बीच संतुलन खोजने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग कैसे कर रहे हैं - यह केवल एक पर्यावरणीय मुद्दा नहीं है, बल्कि उभरते बाजारों की दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मकता का मूल है।