เช้านี้ที่ซอยอารีย์ พงศ์นคร โภชากรณ์ [email protected]
ความท้าทายที่ 4 ดูแลเศรษฐกิจสูงวัยอย่างสมบูรณ์ (Aged Economy)
ตามนิยามขององค์การสหประชาชาติ หรือ UN บอกว่า ถ้าประเทศใดมีผู้สูงอายุ 60 ปีขึ้นไป แตะ 10% ของจำนวนประชากร จะเรียกว่า “สังคมผู้สูงอายุ (aging society)” แต่ถ้าสัดส่วนนี้แตะ 20% ของจำนวนประชากร จะเรียกว่า “สังคมผู้สูงอายุโดยสมบูรณ์ (aged society)”
- “มะพร้าว” ราคาพุ่งเป็นประวัติการณ์ ลูกเดียว 65-80 บาท เกิดอะไรขึ้น?
- บริษัทดังประกาศปิดกิจการ ทุกสาขาทั่วประเทศ เลิกจ้างหลายชีวิต
- สถิติหวย ตรวจหวย ผลสลากกินแบ่งรัฐบาล งวด 2 พ.ค. ย้อนหลัง 10 ปี
จากเกณฑ์ดังกล่าวพบว่า ประเทศไทยเป็นสังคมผู้สูงอายุแล้วตั้งแต่ปี 2548 และถ้าดูตัวเลขปัจจุบัน ประเทศไทยมีผู้สูงอายุ 60 ปีขึ้นไปจำนวน 12.3 ล้านคน คิดเป็น 19% ของจำนวนประชากร ขาดอีก 1% เท่านั้น ฉะนั้น ปีหน้า (2564) เราจะเข้าสู่สังคมผู้สูงวัยอย่างสมบูรณ์แน่นอน ตามที่หลาย ๆ ฝ่ายคาดการณ์ไว้
ที่น่าสนใจ คือ ใน 77 จังหวัด (ขออนุญาตรวมกรุงเทพฯเข้าไปด้วย) มีจังหวัดที่ก้าวสู่สังคมผู้สูงอายุอย่างสมบูรณ์ล่วงหน้าไปแล้วเกือบครึ่งหนึ่งของประเทศ คือ 30 จังหวัด ส่วนใหญ่อยู่ในภาคเหนือและภาคกลาง โดยอันดับ 1-5 ได้แก่ จ.ลำปาง 26.1% จ.ลำพูน 25.8% จ.สิงห์บุรี 25.7% จ.แพร่ 25.7% และ จ.สมุทรสงคราม 24.8% และแนวโน้มยังคงเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ
ดังนั้น ประเด็นนี้จึงเป็นความท้าทายของกำลังแรงงานทั้งในภาพรวมของประเทศและในจังหวัดต่าง ๆ สิ่งที่น่าสนใจ คือ ผู้สูงอายุเหล่านั้นยังทำงานต่อไหม ประกอบอาชีพอะไร ได้รับสวัสดิการอะไรบ้าง ควรเพิ่มสวัสดิการที่เหมาะสมเฉพาะกลุ่มหรือไม่อย่างไร และกำลังแรงงานที่ลดลงคงมีขีดจำกัดมากขึ้นในการทำงานเลี้ยงดูคนสูงอายุที่มากขึ้นเรื่อย ๆ
ความท้าทายที่ 5 ยกระดับจังหวัดยากจนเรื้อรัง (Poverty)
ย้อนไป 20 ปีก่อน หลังวิกฤตต้มยำกุ้ง จำนวนคนจนตามนิยามสภาพัฒน์เพิ่มขึ้นกว่า 5 ล้านคน (จากปี 2539 ไป 2543) วิกฤตโควิด-19 ครั้งนี้ก็เช่นกัน แต่ตัวเลขนี้สำรวจโดยสำนักงานสถิติแห่งชาติ จะโผล่ออกมาให้เห็นหลังจากวิกฤตผ่านพ้นไปแล้วประมาณ 1 ปี
แต่คาดว่าจำนวนคนจนในปี 2563 และ 2564 น่าจะเพิ่มขึ้นจากเดิมแน่นอน เพราะมีคนจำนวนมากตกงานและหางานทำไม่ได้ ซึ่งปี 2562 ตัวเลขของสำนักงานสถิติแห่งชาติอยู่ที่ 4.3 ล้านคน คิดเป็นสัดส่วนคนจน 6.2% (ส่วนตัวคิดว่าต่ำกว่าความเป็นจริงไปเยอะ)
จังหวัดที่มีสัดส่วนคนจนมาก 10 อันดับแรกในปี 2562 ได้แก่ จ.ปัตตานี 29.7% จ.นราธิวาส 25.5% จ.แม่ฮ่องสอน 25.3% จ.ตาก 21.1% จ.กาฬสินธุ์ 20.1% จ.สระแก้ว 18.7% จ.พัทลุง 18.7% จ.ชัยนาท 17.9% จ.อ่างทอง 17.3% และ จ.ระนอง 16.4% ที่น่าตกใจ คือ ทั้ง 10 จังหวัดติด top 10 ทุกปีในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา และที่น่าสนใจ คือ เสาหลักของเศรษฐกิจของทั้ง 10 จังหวัด ยังต้องพึ่งพาภาคการเกษตรและค้าปลีกค้าส่ง มากกว่าภาคอุตสาหกรรมและภาคการท่องเที่ยวที่สร้างมูลค่าเพิ่มให้เศรษฐกิจสูงกว่า
ดังนั้น ประเด็นนี้จึงเป็นความท้าทายต่อการยกคนพ้นความยากจนและลดความเหลื่อมล้ำ ผมจึงมองว่าการลงทุนใน rural infrastructure ควรไปยังจังหวัดยากจนก่อน การเข้าถึงมาตรการช่วยเหลือของภาครัฐของคนในจังหวัดเหล่านี้สู้คนในจังหวัดร่ำรวยได้หรือไม่ ผมอยากให้เอาข้อมูลความจำเป็นพื้นฐานในระดับครัวเรือน (จปฐ.) และข้อมูลความจำเป็นพื้นฐานในระดับหมู่บ้าน (กชช.2ค.) และทำเพิ่มในส่วนของกรุงเทพฯ และเขตเทศบาลทั้งหมด เราจะได้เกณฑ์ที่สามารถนำไปใช้เป็น objective and key results (OKRs) ได้ดีทีเดียว
ความท้าทายที่ 6 สร้างฐานข้อมูลลงถึงหน่วยย่อยของระบบเศรษฐกิจ (big data)
การเป็น data-driven organization ที่สามารถทำ data-driven policy ได้ หัวใจสำคัญคือการมีฐานข้อมูล เน้นว่าต้องเป็นข้อมูลที่ลึกถึงหน่วยย่อยของเศรษฐกิจ 3 มุม ได้แก่ 1) มุมรายบุคคล/ครัวเรือน 2) มุมรายร้านค้า และ 3) มุมรายพื้นที่ เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้ภาครัฐวิเคราะห์ปัญหาพลิกแพลงได้ในหลาย ๆ มิติ และออกแบบนโยบายแบบเฉพาะเจาะจง (tailor-made policy) ได้ดีกว่าการมีข้อมูลแบบหยาบและใช้ประโยชน์ไม่ได้มากนัก ข้อดีอีกอย่างของการมีฐานข้อมูลถึงหน่วยย่อยของเศรษฐกิจ คือ สามารถนำดิจิทัลเทคโนโลยีเข้ามาช่วยดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น มาตรการเราไม่ทิ้งกัน มาตรการคนละครึ่ง เป็นต้น
แต่อย่างไรก็ตาม การเก็บรักษาข้อมูลส่วนบุคคลก็ต้องดำเนินการอย่างเคร่งครัดตามกฎหมายและคำยินยอมของเจ้าของข้อมูลด้วย
ดังนั้น ประเด็นนี้จึงเป็นความท้าทายขององค์กรที่อยากจะก้าวไปถึง data-driven organization ผมเชื่อว่าหากเรามีข้อมูลรอบด้านและลึกพอ เรียนรู้มัน และรู้จักเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสม เราน่าจะทำอะไรได้อีกเยอะ
