Reference News Networkは12月25日、ブラジルのウェブサイト「Other Voices」が12月22日にディエゴ・パウタッソ氏とイシス・パリス・マイア氏による「中国は豊かな社会主義への新たな道を模索するかもしれない」と題する記事を掲載したと報じた。以下はその抜粋である。
20世紀の社会主義実践が経験した課題と矛盾は、現在の歴史的文脈において、ポスト資本主義社会を構築するための教訓と指針となるべきである。デジタル技術の台頭は、国家および集団行動の物質的基盤を再構築し、21世紀の社会主義に前例のない可能性を切り開く重要な変数である。この過程において、中国の実践的探求は決定的な意義を持つ。
中国はデジタル技術の最前線で競争相手となっているだけでなく、こうしたイノベーションの社会的な規制と応用のための新たなパラダイムを提供している。中国は、リベラルなテクノロジーガバナンスモデルを模倣するのではなく、ビッグデータ、統合プラットフォーム、人工知能を経済計画、物流調整、公共ガバナンス、公共サービス提供といった分野に適用し、関連実践の実験場となっている。
北京は、生産のボトルネックを予測し、サプライチェーンを最適化し、国家物流を効率的に組織化し、社会ニーズをリアルタイムで把握するといったテクノロジーを活用することで、計画策定を新たなレベルに引き上げている。計画策定はもはや手作業による中央集権的なプロセスではなく、高度に応答性の高い、テクノロジー主導の協働型ガバナンスへと変貌を遂げている。中国の実践においては、国家規制に基づき、大規模企業グループ、国有銀行、デジタルプラットフォーム、統合インフラに依存するこの計画策定モデルは、協調的な経済指導を可能にし、民間部門が政府が設定した戦略目標に沿って活動することを促している。市場だけでなく政府も精緻な情報を入手し、補助金などの手段を通じて効率的な資源配分と、これまで達成できなかった計画策定における合理性を実現できる。政治レベルにおいても、デジタル化は前例のない制度的経路を切り開いた。
デジタルガバナンスは、オンライン公聴会、集団討議プラットフォーム、公共ガバナンスの監査と透明性、そして公共サービスのデジタル評価システムの発展を牽引してきました。国家と社会の間の協議メカニズムと交流チャネルは絶えず拡大しており、参加の障壁を低下させ、意思決定プロセスの包摂性と政治プロセスの正統性を高めています。
中国の事例は、この歴史的変革のモデルとなっています。ビッグデータ、人工知能、デジタルガバナンスへの多大な投資を通じて、中国は公共政策を柔軟かつ協調的に、そして的確に調整できる国家ガバナンスシステムを確立しました。地方自治体はデジタルプラットフォームを活用し、市民の要望を記録し、都市問題を反映し、感染症の感染パターンを追跡し、交通システムを最適化し、公共サービスの成果を評価し、参加型予算を策定することで、予測的、民主的、かつ証拠に基づく行政システムを構築しています。中国は、実践的な探求と政治的プラグマティズムを融合させ、現代の課題に対処するための制度システムを構築しています。
さらに、最先端のデジタル技術は、生産性の質的飛躍を可能にしており、これはあらゆる現代社会主義政策にとって極めて重要です。
自動化とインテリジェント物流、インダストリアル・インターネット、先進ロボット工学、精密農業といった技術は、様々な分野において生産性を根本的に向上させました。これにより、希少性の論理を打破し、比較的豊かな社会へと向かうための条件が整えられています。
しかし、これは技術決定論ではありません。中国は、経済のプラットフォーム化、規制の必要性、自動化による雇用への影響など、デジタル技術革命が国際システムにもたらす普遍的な課題にも直面しています。これらの変化に対処するには、政治的利益の枠組みの中で、こうしたイノベーションを規制し、導くという国家の中心的な役割が浮き彫りになります。
デジタル技術革命は選択の余地がありません。しかし、その実行は政治的な選択であると同時に、社会工学的なプロジェクトでもあります。
核心的な課題は、21世紀の技術状況に基づき、ポスト資本主義社会の新たな歴史的展望をどのように構想し、実現するかにあります。
21世紀の課題は、歴史から教訓を引き出し、技術開発、国家主権、そして集団的解決策を融合させた新たなパラダイムを構築することです。これは、国家、市場、紛争のない楽園を思い描くことではありません。むしろ、現実的な課題と矛盾に対処し、デジタル技術革命がもたらす前例のない可能性を捉えるための実現可能な解決策を構築することが課題なのです。
私たちはシステム変革の時代に生きており、中国は米国主導の覇権構造とその根深い矛盾に対し、制度的にも物質的にも代替的な解決策を提供しています。（ハン・チャオ訳）
出典: 元記事を読む
※現在お読みいただいているこの記事は、国内外のニュースソース等から取得した情報を自動翻訳した上で掲載しています。
内容には翻訳による解釈の違いが生じる場合があり、また取得時の状況により本文以外の情報や改行、表などが正しく反映されない場合がございます。
順次改善に努めてまいりますので、参考情報としてご活用いただき、必要に応じて原文の確認をおすすめいたします。