หุ้น-การเงิน

โมเดลเพื่อการขับเคลื่อน “เศรษฐกิจ”

โมเดล ศก.
คอลัมน์ : เช้านี้ที่ซอยอารีย์
ผู้เขียน : พงศ์นคร โภชากรณ์ ([email protected])

เมื่อพูดถึง “โมเดลเพื่อการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ”

โมเดลเศรษฐกิจแบบแรก คือแบบดั้งเดิมที่นักวิเคราะห์เศรษฐกิจทุกคนคุ้นเคย ซึ่งชวนให้เรานึกถึงวิชาเศรษฐศาสตร์ 102 หรือ EC 102 เศรษฐศาสตร์มหภาค (macroeconomics) ซึ่งนักเศรษฐศาสตร์ทุกคนได้เรียนตั้งแต่เป็นนิสิต/นักศึกษาปี 1 โมเดลนี้อธิบายถึง “การวัดกิจกรรมทางเศรษฐกิจ” ว่าวัดได้ 3 ด้าน ได้แก่

1) วัดจากผลรวมของการใช้จ่ายด้านการบริโภค การลงทุน และการส่งออกสินค้าและบริการสุทธิ หรือมักจะเรียกกันว่าด้านอุปสงค์

               

2) วัดจากผลรวมของผลผลิตภาคการเกษตร อุตสาหกรรม และบริการ หรือมักจะเรียกกันว่าด้านอุปทาน

และ 3) วัดจากผลรวมของรายได้จากเงินเดือน ค่าจ้าง ค่าเช่า ดอกเบี้ย เงินปันผล ในทางทฤษฎีผลรวมของการใช้จ่าย ผลรวมของผลผลิต และผลรวมของรายได้จะเท่ากัน เรียกว่าผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ หรือ GDP นั่นเอง

ฉะนั้น โมเดลเศรษฐกิจมักจะใช้ 3 ด้านนี้เป็นฐานในการสร้าง ซึ่งองค์ประกอบในโมเดลก็ถูกบรรจุในตำราแยกเป็นบท ๆ ให้เราเรียนกัน เช่น การบริโภค การลงทุน การเงิน การคลัง การค้าระหว่างประเทศ ดุลการชำระเงิน แรงงาน เงินเฟ้อ เป็นต้น

โมเดลนี้สำคัญตรงที่ ถูกใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์สถานการณ์ทางเศรษฐกิจด้วย ว่าการบริโภค การลงทุน การส่งออก เกษตร อุตสาหกรรม ท่องเที่ยว การจ้างงาน เงินเฟ้อ เป็นอย่างไรบ้างในแต่ละเดือน ไม่ว่าจะกระทรวงการคลัง สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ธนาคารแห่งประเทศไทย และสำนักวิจัยต่าง ๆ ติดตามพวกเครื่องชี้เหล่านี้เหมือนกันหมด

โมเดลเศรษฐกิจแบบที่ 2 ที่ผมเคยเขียนถึงหลายครั้ง ไม่อยู่ในตำราเรียน ไม่เคยมีการสอนในห้องเรียน แต่มาเจอในโลกการทำงานจริงด้านการวิเคราะห์เศรษฐกิจ คือ “การแยก GDP ออกเป็นพื้นที่ต่าง ๆ” หรือแยกออกเป็นผลิตภัณฑ์จังหวัด (gross provincial product หรือ GPP)

ฉะนั้น GDP ของประเทศจึงเท่ากับ GPP 77 จังหวัดบวกกัน ซึ่งแบ่งได้เป็น 2 กลุ่มใหญ่ ได้แก่ กลุ่มที่ 1 เรียกว่ากลุ่มจังหวัดที่เป็นหัวรถจักรของเศรษฐกิจ ประกอบไปด้วย 15 จังหวัด ได้แก่ กทม. นนทบุรี ปทุมธานี สมุทรปราการ สมุทรสาคร นครปฐม ชลบุรี ระยอง ฉะเชิงเทรา เชียงใหม่ นครราชสีมา ขอนแก่น ภูเก็ต สงขลา และสุราษฎร์ธานี กลุ่มนี้มี GPP รวมกันถึงร้อยละ 70 ของ GDP

และเมื่อแยก GDP ออกเป็นสาขาเศรษฐกิจ จะพบว่า ภาคอุตสาหกรรม ภาคการค้าการขาย และภาคการท่องเที่ยว กระจุกตัวอยู่ใน 15 จังหวัดนี้ ถึงร้อยละ 72, 77 และ 88 ของ GDP สาขานั้น ๆ

ส่วนกลุ่มที่ 2 เรียกว่ากลุ่มจังหวัดที่พึ่งพาภาคการเกษตรเป็นหลัก ประกอบไปด้วย 62 จังหวัดที่เหลือ กลุ่มนี้มี GPP รวมกันเพียงร้อยละ 30 ของ GDP ทั้ง ๆ ที่มีจำนวนจังหวัดมากกว่า พื้นที่มากกว่า ประชากรมากกว่า โมเดลเศรษฐกิจนี้จึงทำให้เราเห็นสิ่งที่สำคัญมาก 3 ประการ ได้แก่

1) ทำให้เห็นโครงสร้างเศรษฐกิจที่ต่างกันในพื้นที่ต่าง ๆ ในภาพรวมประเทศไทยพึ่งพาภาคบริการมากที่สุด รองลงมาคือภาคอุตสาหกรรม และภาคการเกษตรน้อยสุด แต่คนละเรื่องกับหลายจังหวัด

เช่น บึงกาฬ จันทบุรี ตราด พัทลุง สตูล เป็นต้น ที่มีภาคการเกษตรมากกว่าร้อยละ 30 ของ GPP ฉะนั้น นโยบายสำคัญที่สุดสำหรับพวกเขาคือนโยบายการเกษตร

เช่นเดียวกันกับจังหวัดภูเก็ต ที่มีเศรษฐกิจสาขาคมนาคมขนส่ง และที่พักแรมและร้านอาหารถึงร้อยละ 38 ของ GPP ฉะนั้น นโยบายที่สำคัญกับเขาคือนโยบายด้านการท่องเที่ยว

2) เมื่อนำไปวิเคราะห์ร่วมกับฐานข้อมูลชุดอื่นจะทำให้เห็นว่าพื้นที่ใดของประเทศไทยที่ควรได้รับการพัฒนาเพื่อปิดช่องว่างของการพัฒนา รัฐบาลควรต่อท่อส่งเม็ดเงินไปพัฒนาจังหวัดไหน ด้านไหน หรือควรจะเกลี่ยเม็ดเงินไปพัฒนาพื้นที่อื่นที่จำเป็นเร่งด่วนมากกว่า

หรือควรสร้างอะไรเพิ่มเติมเพื่อเอื้อต่อการพัฒนาเศรษฐกิจยกระดับศักยภาพจังหวัด เช่น จังหวัดที่มีรายได้ต่อหัวมากที่สุดในประเทศไทย คือ จังหวัดระยอง ประมาณ 9 แสนบาทต่อคนต่อปี แต่กลับมีอัตราการตายจากอุบัติเหตุบนท้องถนนอันดับที่ 77 ของประเทศ (แย่ที่สุดของประเทศ)

มีครัวเรือนที่มีที่อยู่อาศัยใช้วัสดุคงทนเป็นของตนเองอันดับที่ 74 ของประเทศ (เกือบแย่ที่สุดของประเทศ) มีทารกแรกเกิดที่มีน้ำหนักต่ำกว่าเกณฑ์อันดับ 64 ของประเทศ ซึ่งโมเดลเศรษฐกิจแบบแรกหรือแบบดั้งเดิมไม่สามารถชี้เป้าการพัฒนาแบบนี้ได้

และ 3) ทำให้เราสามารถวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของผลกระทบเรื่องใดเรื่องหนึ่งต่อเศรษฐกิจในเชิงพื้นที่ได้ เช่น การฟื้นตัวของภาคการท่องเที่ยวเกิดจากนักท่องเที่ยวต่างประเทศเดินทางมาเที่ยวประเทศไทยมากขึ้น ส่งผลให้เศรษฐกิจไทยฟื้นตัว แต่การฟื้นตัวที่ว่านั้น แต่ละจังหวัดได้ประโยชน์ไม่เท่ากัน

แน่นอนว่าจังหวัดภูเก็ต เชียงใหม่ ย่อมได้ประโยชน์สูงเป็นอันดับต้น ๆ แต่จังหวัดที่ไม่ค่อยมีนักท่องเที่ยวต่างประเทศเข้ามาเที่ยว เช่น จังหวัดอ่างทอง สิงห์บุรี กาฬสินธุ์ ร้อยเอ็ด เป็นต้น ย่อมได้ประโยชน์น้อยมาก แปลว่า การฟื้นตัวของประเทศก็มีความกระจุกตัวอยู่ นอกจากนี้ แบบจำลองนี้ยังทำให้เราเชื่อมโยงผลกระทบจากโมเดลแบบดั้งเดิม มาโมเดลแบบแยกจังหวัด และไปโมเดลแบบแยกกลุ่มคน (แบบที่ 3) ได้ดียิ่งขึ้น เสมือนโซ่ข้อกลาง

ส่วนโมเดลเศรษฐกิจแบบที่ 3 คือ “การแยกประชากร 66 ล้านคน ออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ” เพื่อให้ง่ายต่อการออกแบบนโยบาย ผมเคยนำมาใช้ในช่วงที่รัฐบาลทำนโยบายเยียวยาโควิด-19 โมเดลแบบนี้ก็ไม่อยู่ในตำราใด ๆ เช่นกัน แต่จำเป็นอย่างมากต่อการทำนโยบายโดยเฉพาะนโยบายกระตุ้นเศรษฐกิจ เช่น กลุ่มผู้มีรายได้น้อย 14 ล้านคน กลุ่มเปราะบาง 12 ล้านคน กลุ่มเกษตรกรที่ขึ้นทะเบียน 9 ล้านคน กลุ่มอาชีพอิสระ 15 ล้านคน กลุ่มผู้ประกันตน 17 ล้านคน เป็นต้น

โมเดลนี้ทำให้เราสามารถ 1) ทราบกลุ่มเป้าหมายที่ชัดเจน แยกออกได้ว่าจะช่วยกลุ่มไหนบ้าง มีจำนวนกี่คน อยู่ในจังหวัดไหนบ้าง และต้องบูรณาการหน่วยงานไหนเข้ามาช่วยบ้าง 2) คำนวณต้นทุนในการทำนโยบายได้แม่นยำ เพราะหน่วยงานรับผิดชอบย่อมทราบจำนวนที่แน่นอนของกลุ่มต่าง ๆ ทำให้รัฐบาลสามารถจัดสรรงบประมาณ แหล่งเงิน รวมทั้งกรอบระยะเวลาในการดำเนินนโยบาย

3) ตอบโจทย์วิกฤตเศรษฐกิจในแต่ละเหตุการณ์และแต่ละช่วงเวลาได้ทันท่วงที แม้โมเดลที่ 1 ทำให้เราเห็นผลกระทบเร็วก็จริง แต่เป็นผลกระทบในเชิงมหภาค ไม่เห็นผลกระทบในเชิงจุลภาค ส่วนโมเดลที่ 2 ก็มีความล่าช้าในการรายงานผล ฉะนั้น โมเดลแบบที่ 3 จะทำให้ทราบผลกระทบต่อประชาชนแต่ละกลุ่มได้ทันที และรัฐบาลสามารถออกนโยบายแก้ปัญหาได้ตรงจุด

และ 4) ตรวจสอบความคืบหน้าและความคุ้มค่าได้ เพราะเราอาจจะนำข้อมูลรายกลุ่มมาสร้างระบบติดตามความคืบหน้าการช่วยเหลือได้ ทำให้รัฐบาลเล็งเห็นผลสำเร็จได้ในทุก ๆ ครั้งที่ทำนโยบาย และมีความโปร่งใสในการใช้จ่ายงบประมาณ

ดังนั้น ถ้าเอา 1 โมเดลในตำรา บวกกับ 2 โมเดลในโลกความเป็นจริง มาอธิบายสนับสนุนซึ่งกันและกัน จะช่วยให้การวิเคราะห์ การจัดทำข้อมูล และการออกแบบนโยบายในอนาคตมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น และเป็นไปตามหลักการทำนโยบาย 5T คือ ตรงเป้า (target) เข้ารูป (tailor-made) ถูกจังหวะเวลา (timely) ใช้แค่ชั่วคราว (temporary) และโปร่งใส (transparency)

บทความนี้เป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียน มิได้ผูกพันเป็นความเห็นขององค์กรที่สังกัด