"...ภาครัฐควรเร่งลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่จะช่วยเสริมสร้างศักยภาพการเติบโตให้กับเศรษฐกิจไทย (Strategic Investment) ให้เท่าทันและสอดรับกับกระแสโลกในยุค New Normal โดยเฉพาะในระยะเริ่มต้นที่เศรษฐกิจโลกและไทยยังฟื้นตัวจากวิกฤต COVID-19 ได้ไม่เต็มที่และภาคเอกชนไม่สามารถมีบทบาทในการขับเคลื่อนการลงทุนรวมของประเทศได้มากนัก ซึ่งนอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ ด้านการขนส่งที่ภาครัฐดำเนินการอยู่แล้วภาครัฐยังควรพิจารณาการลงทุนเพิ่มเติมในโครงสร้างพื้นฐานอื่นด้วย..."
............
บทนำ
ตลอดระยะเวลากว่า 10 ปีที่ผ่านมา เศรษฐกิจไทยเติบโตในระดับต่ำเมื่อเทียบกับประเทศอื่นในภูมิภาค ส่วนหนึ่งมีสาเหตุมาจากการลงทุนของไทยที่อยู่ใน ระดับต่ำ โดยการลงทุนรวมของไทย (ทั้งภาครัฐและ เอกชน) มีสัดส่วนเฉลี่ยเพียงร้อยละ 24.4 ต่อ GDP ในช่วงปี 2010-2019 (รูปที่ 1)
โดยการลงทุนของไทยในช่วง 10 ปีหลังเติบโตเฉลี่ยเพียงร้อยละ 3.9 ลดลงจากช่วงก่อนหน้าจากทั้งสององค์ประกอบย่อยคือการลงทุนในเครื่องจักรและอุปกรณ์และการลงทุนในภาคการก่อสร้าง (รูปที่ 2) อีกทั้งยังต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศในกลุ่มรายได้ปานกลาง (รูปที่ 3) โดยเฉพาะตั้งแต่ปี 2014 เป็นต้นมาที่สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยมีแนวโน้มลดลงส่งผลให้ช่องว่างการออมและการลงทุน (Savings-Investment Gap) เปิดกว้างมากยิ่งขึ้นสะท้อนผ่านตัวเลขดุลบัญชีเดินสะพัดที่เกินดุลในระดับสูงในระยะหลัง
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตอบคำถามว่า (1) สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยควรจะอยู่ที่ระดับใด? จึงจะเหมาะสมต่อโครงสร้างทางเศรษฐกิจ ซึ่งนำไปสู่การเติบโตอย่างยั่งยืนและคำถามที่สำคัญกว่า คือ (2) ในระยะข้างหน้ารูปแบบการลงทุนของไทยควรเป็นเช่นใด? เพื่อให้สอดรับกับบริบทเศรษฐกิจโลกใหม่หลังวิกฤต COVID-19 (New Normal) ทั้งในมิติของผู้ลงทุนและภาคส่วนที่ควรจะลงทุนในกรอบเวลาต่าง ๆ
รูปที่ 1: สัดส่วนการลงทุนรวมของไทยต่อ GDP
(ที่มา: สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ)
รูปที่ 2: แหล่งที่มาของการเปลี่ยนแปลงของการลงทุนรวมของไทย
(ที่มา: สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ คำนวณโดยผู้เขียน)
รูปที่ 3: สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยเทียบกับประเทศในแต่ละกลุ่มรายได้
(ที่มา: World Bank)
สัดส่วนการลงทุนของไทยต่อ GDP ที่เหมาะสม
Methodology and Data
เพื่อตอบคำถามแรกว่าแท้จริงแล้วสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยควรเป็นเท่าใด ? จึงจะเหมาะสมกับโครงสร้างทางเศรษฐกิจที่จะนำไปสู่การเติบโตอย่างยั่งยืนงานศึกษานี้เลือกใช้วิธีการคำนวณ 2 วิธี คือ
1.การคำนวณโดยใช้แบบจำลองทางเศรษฐมิติที่สร้างด้วยวิธี Fixed Effects Panel Data Regression ซึ่งประยุกต์จากงานศึกษาของ ADB (2017) โดยใช้กลุ่มตัวอย่างเฉพาะประเทศในกลุ่มรายได้ปานกลางจำนวน 61 ประเทศ และประมาณค่าแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลรายปี ตั้งแต่ปี 1990-2017 เพื่อคำนวณหาสัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP โดยมีการประมาณค่าแบบจำลอง 2 แบบ คือ
(1.1) แบบจำลองที่ใช้ตัวแปรตามเป็นสัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP (Nominal Gross Fixed Capital Formation as a percentage of GDP: (?/?) ซึ่งเป็นตัวแปรที่งานศึกษานี้สนใจโดยตรง
(1.2) แบบจำลองที่ใช้ตัวแปรตามเป็นสต็อกทุนรวม (Gross Capital Stock: ?) ซึ่งมีข้อดีคือ สามารถคำนวณผลของค่าเสื่อมราคาของสต็อกทุน (Depreciation: ?) ต่อการลงทุนรวม (?) ได้แล้วจึงนำตัวเลขสต็อกทุนที่พยากรณ์ได้จากแบบจำลอง 1.2 นี้ มาคำนวณหาสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ที่เหมาะสมอีกครั้งหนึ่ง เพื่อให้สามารถนำไปเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากแบบจำลอง ในข้อ1.1 ได้
ขณะที่ตัวแปรต้นของทั้ง 2 แบบจำลองแบ่งเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่
-ปัจจัยด้านรายได้: วัดจากรายได้ต่อหัว (Income per Capita: ? ) เพื่อสะท้อนฐานะ หรือความกินดีอยู่ดีของคนในประเทศ ซึ่งคาดว่าการลงทุนน่าจะมี ความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับรายได้ กล่าวคือ เมื่อประเทศมีการพัฒนามากขึ้นการลงทุนน่าจะเพิ่มขึ้นตามเพื่อรองรับอุปสงค์ที่ขยายตัว
-ปัจจัยด้านประชากร: วัดจากความหนาแน่นของประชากร (Population Density) และอัตราความเป็นเมือง (Urbanisation Rate) เพื่อประเมินความ ต้องการการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน โดยการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานน่าจะมีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกับปัจจัยด้านประชากร
-ปัจจัยด้านโครงสร้างเศรษฐกิจ: วัดจากสัดส่วนของภาคเกษตรกรรมและอุตสาหกรรมต่อ GDP ซึ่งโดยทั่วไปการประกอบกิจกรรมทางการเกษตรไม่ต้องอาศัยเครื่องจักรและอุปกรณ์มากเท่ากับการผลิตในภาคอุตสาหกรรม ทำให้การลงทุนของประเทศน่าจะมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับสัดส่วนของ ภาคเกษตรกรรมต่อ GDP และน่าจะมีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับสัดส่วนของภาคอุตสาหกรรมต่อ GDP
จากตัวแปรต้นและตัวแปรตามดังกล่าวสามารถเขียนสมการแบบจำลองทั้งสองแบบได้ดังนี้
โดยในสมการที่ 1.2 ได้เพิ่มตัวแปรสต็อกทุน ณ เวลา t-1 และ t-2 ตามลักษณะของสต็อกทุนที่เปลี่ยนแปลงได้ช้า
2.การประยุกต์ใช้แนวคิด Balanced Growth Path ในการคำนวณขนาดการลงทุนรวมต่อ GDP ณ ระดับ Steady state ที่เศรษฐกิจเติบโตได้เต็ม ศักยภาพ โดยอ้างอิงจากงานของ Chuenchoksan and Nakornthab (2008) เพื่อนำไปเปรียบเทียบกับตัวเลขที่ประมาณได้จากวิธีแรกโดยสมการที่ 2 แสดง ความสัมพันธ์ระหว่างสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP(?/?) ซึ่งถูกกำหนดโดยอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจ ((??+1 − ?? )/?? ) สัดส่วนสต็อกทุนต่อ GDP (?/?) และ ค่าเสื่อมราคาของสต็อกทุน (?) ณ ระดับ Steady state
Results
จากผลการประมาณค่าแบบจำลองตามวิธีที่ 1 (ตารางที่ A2 ในภาคผนวก A) พบว่า ปัจจัยที่มีนัยสำคัญต่อการลงทุนของประเทศในกลุ่มรายได้ปานกลาง ได้แก่ รายได้ต่อหัวความหนาแน่นของประชากรและสัดส่วนของภาคเกษตรกรรมต่อ GDP โดยพบว่าการลงทุนของประเทศมีความสัมพันธ์ใน ทิศทางเดียวกันกับรายได้ต่อหัวและความหนาแน่นของประชากรหรือมีนัยว่าระดับการลงทุนของประเทศจะเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อประชากรมีฐานะร่ำรวยมากหรือมีจำนวนเพิ่มขึ้นแต่มีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงกันข้ามกับสัดส่วนของภาคเกษตรกรรมต่อ GDP ซึ่งมีนัยว่าการเปลี่ยนจากประเทศเกษตรกรรมเป็นอุตสาหกรรมต้องอาศัยการลงทุนที่มากขึ้น โดยเฉพาะการลงทุนในเครื่องจักรและอุปกรณ์
นอกจากนี้ มีข้อสังเกตว่าค่าสัมประสิทธิ์หน้าตัวแปรความหนาแน่นของประชากรที่ประมาณได้มีขนาดมากกว่าค่าสัมประสิทธิ์หน้าตัวแปรอื่นในแบบจำลองสะท้อนว่าการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรซึ่งกระทบต่อผลิตภาพการผลิตรวม (Total factor productivity: TFP) และอุปสงค์มวลรวม (Aggregate demand) เป็นปัจจัยหลักที่กำหนดระดับการลงทุนของประเทศในกลุ่มรายได้ปานกลาง
นอกจากนี้ ยังพบว่าสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยที่ควรจะเป็นเมื่อคำนึงถึงปัจจัยโครงสร้างทางเศรษฐกิจและประชากรในปี 2019 ควรอยู่ที่ร้อยละ 24.6 ซึ่งสูงกว่าตัวเลขสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยในปีดังกล่าวที่ร้อยละ 22.6 สะท้อนว่าปัจจุบันไทยยัง ลงทุนต่ำกว่าที่ควรจะเป็นอยู่ถึงร้อยละ 2.0 ต่อ GDP
อย่างไรก็ดี ผลการประมาณค่าแบบจำลองที่กล่าวมาในข้างต้นเป็นเพียงความสัมพันธ์ในอดีต แต่งานศึกษานี้ต้องการหาคำตอบเกี่ยวกับระดับการลงทุนที่เหมาะสมต่อการเติบโตอย่างยั่งยืนของไทยในระยะข้างหน้า จึงต้องสร้างข้อสมมติขึ้นมาหลายประการเพื่อช่วยในการคำนวณ โดยรายละเอียดของข้อสมมติสรุปได้ดังนี้
1.ข้อสมมติด้านรายได้ : อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจที่นำมาใช้คำนวณรายได้ต่อหัวในปี 2020-2021 อ้างอิงจากตัวเลขประมาณการที่เผยแพร่ในรายงานนโยบายการเงินฉบับเดือนมิถุนายน 2020 ที่ระบุว่าเศรษฐกิจไทยที่ได้รับผลกระทบจากการแพร่ระบาดของ COVID-19 จะเริ่มฟื้นตัวตั้งแต่ปี 2021 เป็นต้นไป โดยในงานศึกษานี้สมมติให้อัตราเติบโตทยอยเพิ่มขึ้นจนถึงร้อยละ 3.5 ในปี 2025 และทยอยลดลงหลังจากนั้น ซึ่งข้อสมมติดังกล่าวยังหมายรวมว่าไทยจะสามารถหลุดพ้นจากกับดักรายได้ปานกลางได้ในปี 2 ด้วย
2.ข้อสมมติด้านโครงสร้างทางเศรษฐกิจ : จากการพิจารณาข้อมูลย้อนหลังพบว่าขนาดของภาคเกษตรกรรมต่อ GDP ของไทยมีแนวโน้มลดลงต่อเนื่อง แต่งานศึกษานี้สมมติให้สัดส่วนดังกล่าวจะไม่ลดลงไปต่ำกว่าร้อยละ 5 ซึ่งยังเป็นระดับที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มประเทศพัฒนาแล้ว (ADB, 2017) เนื่องจาก (1) ข้อจำกัดด้านทักษะและโครงสร้างประชากรที่สูงอายุของเกษตรกรไทย โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบททำให้มีข้อจำกัดในการย้ายไปทำงานในภาคอุตสาหกรรมหรือบริการและ (2) ผลิตภาพของแรงงานในภาคเกษตรกรรมของไทยที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเปรียบเทียบกับประเทศพัฒนา แล้ว จึงต้องอาศัยจำนวนแรงงานที่มากกว่าในการเพาะปลูกผลผลิตให้เพียงพอสำหรับการบริโภคในประเทศ (Briones and Felipe, 2013)
ด้านสัดส่วนของภาคอุตสาหกรรมของไทยที่ผ่านมาลดลงต่อเนื่องเช่นกัน สอดคล้องกับปรากฏการณ์ De-industrialisation ซึ่งเกิดขึ้นแล้วในหลายประเทศทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศที่พัฒนาแล้ว งานศึกษานี้จึงใช้ข้อสมมติว่าขนาดของภาคอุตสาหกรรมต่อ GDP ของ ไทยจะลดลงต่อเนื่อง แต่ในระยะยาวจะไม่ลดลงต่ำกว่าร้อยละ 30 จากปัจจุบันซึ่งอยู่ที่ประมาณร้อยละ 35.0 ใกล้เคียงกับประเทศเกาหลีใต้ เนื่องจากบริษัทต่างชาติจะยังคงมีแนวโน้มใช้ไทยเป็นฐานการผลิตเพื่อการส่งออกสินค้าอุตสาหกรรม
จากขนาดของภาคเกษตรกรรมและอุตสาหกรรมต่อ GDP ที่ลดลง จึงมีอีกนัยหนึ่งที่สะท้อนว่าในระยะยาวเมื่อรายได้ต่อหัวของไทยเพิ่มขึ้นสัดส่วนภาคบริการของไทยจะเพิ่มขึ้นเช่นเดียวกับประเทศพัฒนาแล้ว
3.ข้อสมมติด้านโครงสร้างประชากร : อ้างอิงจากประมาณการของ UN (World Population Prospects, 2019 และ Urbanisation Prospects, 2018) ที่ระบุว่าจำนวนประชากรรวมของไทยจะเริ่มลดลงตั้งแต่ปี 2027 เป็นต้นไป ขณะที่สัดส่วนประชากรที่อยู่อาศัยในเมืองต่อประชากรทั้งหมดมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ซึ่งมีนัยว่าหลายพื้นที่ในประเทศจะกลายสภาพเป็นเมืองมากขึ้น
4.ข้อสมมติเกี่ยวกับค่าเสื่อมราคาของสต็อกทุน : กำหนดให้มีค่าเท่ากับร้อยละ 6 ตลอดช่วงประมาณการ โดยคำนวณจากค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ปี (ปี 2015-2019) และบวกเพิ่มตามแนวโน้มค่าเสื่อมราคาที่จะเพิ่มขึ้นจากการลงทุนเพิ่มในอุปกรณ์เทคโนโลยีสารสนเทศ (ICT) ที่มูลค่าเสื่อมลงเร็วกว่าสินทรัพย์ชนิดอื่น อาทิ ถนนหรือรางรถไฟ ซึ่งเป็นไปทิศทางเดียวกันกับประเทศพัฒนาแล้วที่มีสัดส่วนการลงทุนใน ICT สูง
เมื่อแทนค่าข้อสมมติต่างๆ ลงในทั้ง 2 แบบจำลอง เพื่อประมาณการหาสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทย ในระยะข้างหน้า พบว่า สัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP ที่เหมาะสมในปี 2035 ที่จะทำให้ไทยสามารถหลุดพ้นจากกับดักรายได้ปานกลางได้มีค่าอยู่ระหว่างร้อยละ 25.4-27.0 หากเปรียบเทียบกับตัวเลขในปี 2019 ซึ่งอยู่ที่ร้อยละ 22.6 เท่ากับว่าไทยต้องลงทุนอย่างต่อเนื่อง จนสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP เพิ่มขึ้นอีกราว ร้อยละ 2.8-4.4 ในปี 2035
ขณะที่การคำนวณขนาดการลงทุนรวมต่อ GDP ณ ระดับ Steady state ตามวิธีที่ 2 แสดงให้เห็นว่าหากวิกฤต COVID-19 สิ้นสุดลงและหากไทยต้องการกลับไปเติบโตที่ระดับศักยภาพที่ร้อยละ 5 ขนาดการลงทุนรวมต่อ GDP ที่เหมาะสมจะเท่ากับร้อยละ 27.5 ซึ่งหมายความว่าไทยต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องจนสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP เพิ่มขึ้นจากปี 2019 มากถึงร้อยละ 4.9
รูปที่ 4: สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ที่เหมาะสมของไทย2 (หน่วย %)
(ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน)
จากรูปที่ 4 โดยสรุปแล้วผลการศึกษาเพื่อตอบคำถามที่ 1 พบว่าปัจจุบันสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยยังต่ำกว่าที่ควรจะเป็นอยู่ถึงร้อยละ 2.0 และ เมื่อประมาณการไปข้างหน้าเพื่อให้ไทยหลุดพ้นจากประเทศรายได้ปานกลางและเติบโตเต็มศักยภาพด้วยอัตราการเติบโตที่ร้อยละ 5 ไทยจำเป็นต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องจนสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP เพิ่มขึ้นจากปัจจุบันอีกประมาณร้อยละ 4.9
รูปแบบการลงทุนของไทยหลังวิกฤต Covid-19
เพื่อตอบคำถามที่ 2 ที่ว่า ในระยะข้างหน้ารูปแบบ การลงทุนของไทยควรเป็นเช่นใดนั้น เป็นหน้าที่สำคัญ ของผู้ออกแบบนโยบายที่จะต้องกำหนดนโยบายและ จัดสรรทรัพยากรที่มีอย่างจำกัด เพื่อยกระดับการลงทุน ของไทยจนถึงระดับที่ไทยสามารถหลุดพ้นจากกับดักรายได้ปานกลาง โดยคำนึงถึงโครงสร้างเศรษฐกิจ และสังคมที่เปลี่ยนไปในยุคหลังวิกฤต COVID-19 ด้วย
Scenario Building
งานศึกษานี้จะฉายภาพนโยบายการลงทุนและระดับการลงทุนที่เหมาะสมของไทยในยุคหลังวิกฤต COVID-19 ผ่านวิธี Scenario building ของการลงทุนในภาค Logistics และ ICT ซึ่งเป็น Strategic sectors สำคัญของไทย (รายละเอียดอยู่ในกรอบเรื่อง “ลงทุนเชิงกลยุทธ์ในยุควิกฤต COVID-19”) รวมทั้งใช้ค่า Forward multipliers และ Spillover ต่อ GDP จาก Social Accounting Matrix (SAM) ปี 2012 (รูปที่ 5) ประกอบ การทำ Scenario building
รูปที่ 5: ค่า Forward multipliers และ Spillover ต่อ GDP ไปยัง Sector ต่างๆ
(ที่มา: SAM (2012) และคำนวณโดยผู้เขียน)
ลงทุนเชิงกลยุทธ์ในยุควิกฤต COVID-19
วิกฤต COVID-19 ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจอย่างรุนแรงทั้งในระยะสั้นและโครงสร้างเศรษฐกิจในระยะยาว ขณะที่ทุนของครัวเรือนและภาคธุรกิจลดลงเรื่อย ๆ รวมทั้ง ทรัพยากรของภาครัฐก็มีจำกัด ดังนั้น การจัดสรรทรัพยากรให้เกิดความสมดุลระหว่างการเยียวยาประคับประคองเศรษฐกิจในระยะสั้นและการปรับโครงสร้างเศรษฐกิจให้สอดคล้องกับโลกยุคหลังวิกฤต COVID-19 ในระยะยาวจึงเป็นประเด็นที่สำคัญอย่างยิ่ง ทั้งนี้ การลงทุนเพื่อปรับโครงสร้างเศรษฐกิจในช่วงวิกฤต COVID-19 จึงไม่ควรดำเนินการแบบเหวี่ยงแหโดยต้องมุ่งเน้นไปยัง Strategic sectors ที่มีประสิทธิภาพสูงและเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของไทยในโลกยุคหลังวิกฤต COVID-19 ได้งานศึกษานี้จึงเลือก Logistics และ ICT เป็น Strategic sectors ที่สำคัญของไทย โดยมีเหตุผลสนับสนุนทั้งในเชิงคุณภาพและปริมาณดังนี้
(1) เหตุผลเชิงคุณภาพ: การแพร่ระบาดของ COVID-19 ทำให้รัฐบาลหลายประเทศจำเป็นต้องใช้มาตรการปิดเมือง (Lockdown) ส่งผลให้เกิด Supply chain disruption ขึ้นภาคธุรกิจจึงจำเป็นต้องจัดระเบียบ Global supply chain ใหม่ เพื่อลดความเสี่ยงของการเกิด Supply chain disruption หากมีโรคอุบัติใหม่ในอนาคต โดยแนวคิดของการจัดระเบียบ Global supply chain ในระยะต่อไปที่นักเศรษฐศาสตร์หลายท่าน กล่าวถึงคือ การพึ่งพา Supply chain ภายในภูมิภาคให้มากขึ้น (Regionalisation)
ดังนั้น การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมและการขนส่ง (Logistics sector) เพื่อรองรับการย้ายฐานการผลิตจากต่างประเทศมายังไทยจึงเป็นยุทธศาสตรสำคัญในการรองรับคลื่อนการย้ายฐานระลอกใหม่ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมเป็นเส้นเลือดใหญ่ในการหล่อเลี้ยงระบบเศรษฐกิจของประเทศให้ดำเนินไปได้อย่างมีประสิทธิภาพและช่วยลดต้นทุนการขนส่งของภาคเอกชน ในแง่ของการลำเลียงวัตถุดิบและการจัดจำหน่ายสินค้าไปยังต่างประเทศ ซึ่งในปัจจุบันภาครัฐให้ความสำคัญต่อการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมเป็นอย่างมาก สะท้อนจากการผลักดันโครงการต่างๆ ในพื้นที่ EEC ที่เป็นการเชื่อมโยงระบบขนส่ง ทั้งทางบก ราง น้ำ และอากาศเข้าไว้ด้วยกันอย่างมีประสิทธิภาพ อาทิ โครงการรถไฟรวมถึงการลงทุนอื่น ๆ นอก EEC อาทิ รถไฟความเร็วสูง และรถไฟฟ้าสายต่าง ๆ หรือกล่าวได้ว่า ยุทธศาสตร์การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมของภาครัฐสามารถทำได้ดี แต่ความท้าทายอยู่ที่การเร่งผลักดันให้เกิดการลงทุนจริงตามแผน
อีกหนึ่งยุทธศาสตร์สำคัญ คือ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัล (ICT sector) โดยการแพร่ระบาดของ COVID-19 ส่งผลให้ความต้องการใช้บริการด้านดิจิทัลเพิ่มขึ้นมาก เพื่อรองรับการใช้ชีวิตวิถีใหม่ (New Normal) เช่น การทำงานที่บ้านการเรียนออนไลน์ รวมถึงการเก็บข้อมูลการเข้าออกสถานที่ต่างๆ ของประชาชนผ่าน Website ไทยชนะ เพื่อควบคุมการแพร่ระบาดของโรค
นอกจากนี้ การลงทุนในภาค ICT จะสนับสนุนให้เกิดการใช้งานระบบ Automation ในภาคการผลิตซึ่งจะช่วยลดการพึ่งพาการใช้แรงงานจำนวนมากผ่านการใช้งาน Industrial Internet of Things ( IIOTs) ท ำให้ความเสี่ยงของการเกิด Supply chain disruption ในกรณีที่มีโรคอุบัติใหม่ในอนาคตลดลง
(2) เหตุผลเชิงปริมาณ : จากงานศึกษาของ ธปท. เรื่อง “กลไกการส่งผ่านนโยบายการลงทุนในยุค Thailand 4.0” โดย ปุญญวิชญ์ เศรษฐ์สมบูรณ์ (2018) พบว่าการลงทุนใน Logistics และ ICT สามารถสร้าง GDP multiplier ได้มากกว่าภาคอื่น ๆ สะท ้อนจากค่า Forward multipliers ที่ได้จาก Social Accounting Matrix (SAM) ปี 2012 (รูปที่ 5)
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการวิเคราะห์ด้วย SAM มีข้อจำกัดในแง่ของการสะท้อนโครงสร้างความเชื่อมโยงของกิจกรรมทางเศรษฐกิจในอดีต ณ ปี 2012 ซึ่งไม่สามารถฉายภาพการลงทุนเหมาะสมของไทยในอนาคตได้
ดังนั้น การทำ Scenario building ในงานศึกษานี้จึงต้องปรับค่า Forward multipliers แ ละ Spillover ให้สอดคล้องกับโครงสร้างเศรษฐกิจในระยะข้างหน้ามากขึ้น 4 ทั้งนี้ งานศึกษาได้มุ่งเน้นไปที่การลงทุนใน ICT เป็นหลัก เนื่องจากเป็น Sector ที่มีค่า Forward multipliers สูงสุด (รูปที่ 5) แต่กลับมีสัดส่วนการลงทุนที่น้อยในปัจจุบัน (รูปที่ 6)
รูปที่ 6: สัดส่วนการสะสมสต็อกทุนราย Sector ของไทย
(ที่มา: สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ คำนวณ โดยผู้เขียน)
นอกจากนี้ งานศึกษานี้ได้กำหนดข้อสมมติของการลงทุนในภาค ICT เพื่อให้สอดคล้องกับบริบทของเศรษฐกิจไทย ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรสำคัญ ได้แก่ (1) สัดส่วนของการลงทุนในภาค ICT ต่อการลงทุนทั้งหมด และ (2) G participation rate ซึ่งเป็นอัตราส่วนที่สะท้อนว่าประเทศไทยมีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี 5G มากน้อยเพียงใดเมื่อ ทียบกับความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี 5G ของโลก โดยประยุกต์ผลการศึกษาที่ได้จาก IHS (2017, 2019) ในการคำนวณ 5G participation rate (รูปที่ 7) ซึ่งงานศึกษานี้กำหนดให้พัฒนาการการลงทุนใน ภาค ICT แบ่งออกเป็น 3 Phases ดังนี้
-Phase 1 (ปี 2020 - 2024): การลงทุนใน ภาค ICT จะเน้นไปที่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น การติดตั้งเสาส่งสัญญาณและการสร้างสถานีส่งสัญญาณ อย่างไรก็ดีระดับการใช้งานเทคโนโลยี 5G ใน Phase นี้ ยังใกล้เคียงกับการใช้งานเทคโนโลยี 4G ทำให้ระดับ 5G participation rate และสัดส่วนการลงทุนในภาค ICT ต่อการลงทุนทั้งหมดเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย
-Phase 2 (ปี 2025-2029): โครงสร้างพื้นฐาน ด้าน ICT เริ่มสร้าง Crowding-in ให้เกิดการลงทุนใน Software และอุปกรณ์ IT ทำให้สัดส่วนการลงทุนใน ภาค ICT ต่อการลงทุนทั้งหมดเพิ่มขึ้นค่อนข้างมาก นอกจากนี้ ยังเริ่มมีการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Industrial Internet of Things ( IIOTs) แ ล ะระบบ โทรเวชกรรม (Telemedicine) มากขึ้น ส่งผลให้ 5G participation rate เพิ่มในอัตราที่สูงขึ้น
-Phase 3 (ปี 2030-2040): สัดส่วนการลงทุน ในภาค ICT ต่อการลงทุนทั้งหมดอยู่ในระดับที่เต็มศักยภาพของไทย ซึ่งเป็นระดับที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของ ประเทศพัฒนาแล้ว ขณะที่การใช้งานเทคโนโลยี 5G ก็อยู่ ในระดับที่เต็มศักยภาพเช่นกัน แต่ยังต่ำกว่าความสามารถในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี5G ของโลก เนื่องด้วยข้อจำกัดหลายประการ เช่น ไทยยังขาดการทำ R&D เพื่อพัฒนาเทคโนโลยี 5G ส่งผลให้ประโยชน์ที่ตกอยู่กับอุตสาหกรรมต้นน้ำยังคงจำกัด รวมทั้งข้อจำกัดในการพัฒนา Use cases ต่าง ๆ ของเทคโนโลยี 5G ขั้นสูง ส่งผลให้ค่า 5G participation rate ของไทยมากที่สุด ที่ร้อยละ 80
รูปที่ 7: ข้อสมมติของการลงทุนในภาค ICT
(ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน)
นัยต่อระดับการลงทุนที่เหมาะสมของไทย
งานศึกษานี้พบว่า (รูปที่ 8) หากไทยลงทุนตาม Base case ซึ่งเป็นลงทุนตามโครงสร้างปัจจุบันไทยจะหลุดพ้นกับดักรายได้ปานกลางได้ก็ต่อเมื่อไทยมีสัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP อยู่ที่ร้อยละ 26.2 (เท่ากับค่ากลางที่คำนวณได้จากแบบจำลองทางเศรษฐมิติที่สร้างด้วยวิธี Fixed Effects Panel Data Regression)
แต่หากไทยจัดสรรเงินไปลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัล หรือภาค ICT ในสัดส่วนที ่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของประเทศพัฒนาแล้ว สัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP สามารถลดลงเหลือเพียงร้อยละ 24.6 ก็ สามารถทำให้ไทยหลุดพ้นจากกับดักรายได้ปานกลางได้ เช่นกัน
รูปที่ 8: Path การลงทุนรวมต่อ GDP ในระยะข้างหน้า (กรณีเน้นลงทุนในภาค ICT)
(ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน)
นอกจากนี้งานศึกษานี้พบว่า (รูปที่ 9) การเพิ่มการลงทุนในภาค ICT ทั้งยุค 3G และ 5G จะเร่งให้เกิดกระบวนการ De-industrialisation เร็วขึ้น เมื่อเทียบกับการลงทุนในรูปแบบปัจจุบัน (Base case) สะท้อนจากสัดส่วนมูลค่าเพิ่มต่อ GDP ของภาคอุตสาหกรรมในกรณีลงทุนใน ICT sector ทั้งยุค 3G และ 5G ที่ปรับลดลงมากกว่ากรณีลงทุนในรูปแบบปัจจุบัน (Base case)
รูปที่ 9: สัดส่วนของ Value added ราย Sector ต่อ GDP กรณีลงทุนใน ICT sector (หน่วย: %)
(ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน)
แต่หากเปรียบเทียบการลงทุนในภาค ICT ระหว่างยุค 3G กับ 5G จะพบว่าการลงทุนในภาค ICT ยุค 5G จะชะลอกระบวนการเกิด De-industrialisation เพราะเทคโนโลยี 5G ให้ประโยชน์แก่ภาคการผลิตมากกว่า 3G จากการใช้งานของ IIoTs สะท้อนจากสัดส่วนมูลค่าเพิ่มต่อ GDP ของภาคอุตสาหกรรมในกรณีลงทุนใน ICT sector ยุค 5G ที่แม้จะปรับลงแต่น้อยกว่ากรณีการลงทุนใน ICT sector ยุค 3G โดยเฉพาะช่วง Phase 2 และ 3 ซึ่งผลการศึกษานี้สอดคล้องกับขนาดของ Spillover ต่อ GDP ในภาคอุตสาหกรรมดังรูปที่ 5
สรุปผลการศึกษาและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย
ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมาการลงทุนของไทยอยู่ในระดับต่ำโดยในปี 2019 ประเทศไทยลงทุนคิดเป็นสัดส่วน ต่อ GDP เพียงร้อยละ 22.6 โดยผลการศึกษาเพื่อตอบคำถามอย่างเป็นรูปธรรมว่าสัดส่วนของการลงทุนต่อ GDP ควรเป็นเท่าใดและรูปแบบการลงทุนในอนาคตควรเป็นเช่นใด สามารถสรุปได้ดังนี้
1.ผลการศึกษาโดยใช้แบบจำลองทางเศรษฐมิติที่ สร้างด้วยวิธีFixed Effects Panel Regression พบว่า ในปี 2019 สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ที่เหมาะสมของไทยควรอยู่ที่ร้อยละ 24.6 และหากไทยมีโครงสร้างเศรษฐกิจและการเติบโตของเศรษฐกิจเป็นไปตามข้อสมมติและหลุดพ้นจากกลุ่มประเทศรายได้ปานกลางสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP ของไทยควรอยู่ที่ร้อยละ 25.4- 27.0 ในปี 2035 เท่ากับว่าไทยต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องจน สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP เพิ่มขึ้นอีกราวร้อยละ 2.8-4.4
2.ผลการศึกษาโดยการประยุกต์ ใช้แนวคิด Balanced Growth Path พบว่า หากไทยต้องการเติบโตที่ระดับศักยภาพที่ร้อยละ 5 สัดส่วนการลงทุนต่อ GDP จะต้องเพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 27.5 ดังนั้นไทยจึงต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องจนสัดส่วนการลงทุนต่อ GDP เพิ่มขึ้นจากปี 2019 อีกประมาณร้อยละ 4.9
3.หากพิจารณาถึงรูปแบบการลงทุนที่เหมาะสมในอนาคตผ่านวิธีการทำ Scenario building ที่คำนึงถึงบริบททางสภาพเศรษฐกิจและสังคมที่เปลี่ยนแปลงไปในยุคหลังวิกฤต COVID-1 โดยให้ความสำคัญกับภาค ICT ที่มี Forward multiplier สูงกว่าภาคอื่นๆ พบว่าสัดส่วนการลงทุนรวมต่อ GDP ที่เหมาะสมจะลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับการลงทุนแบบในอดีตเหลือเพียงร้อยละ 24.6 ก็สามารถทำให้ไทยหลุดพ้นจากประเทศรายได้ปานกลางได้เช่นกัน
ข้อสรุปที่ได้จากงานศึกษานี้จึงนำไปสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่จะผลักดันให้ประเทศไทยใช้โอกาสที่เครื่องยนต์สำคัญทางเศรษฐกิจอื่น ๆ ไม่สามารถทำงานได้เต็มที่มาเพิ่มการลงทุนและเลือกลงทุนในรูปแบบที่เหมาะสมต่ออนาคต โดยการกำหนดนโยบายเพื่อยกระดับการลงทุนของไทยควรเน้นการลงทุนแบบตรงจุด เพื่อฟื้นฟูเศรษฐกิจและรักษาความสามารถในการ แข่งขันของประเทศเอาไว้ซึ่งจะนำไปสู่ศักยภาพการเติบโตทางเศรษฐกิจที่เพิ่มสูงขึ้นในระยะยาว กล่าวคือ
1.ภาครัฐควรเร่งลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่จะช่วยเสริมสร้างศักยภาพการเติบโตให้กับเศรษฐกิจไทย (Strategic Investment) ให้เท่าทันและสอดรับกับกระแสโลกในยุค New Normal โดยเฉพาะในระยะเริ่มต้นที่เศรษฐกิจโลกและไทยยังฟื้นตัวจากวิกฤต COVID-19 ได้ไม่เต็มที่และภาคเอกชนไม่สามารถมีบทบาทในการขับเคลื่อนการลงทุนรวมของประเทศได้มากนัก ซึ่งนอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ ด้านการขนส่งที่ภาครัฐดำเนินการอยู่แล้วภาครัฐยังควรพิจารณาการลงทุนเพิ่มเติมในโครงสร้างพื้นฐานอื่นด้วย
อาทิ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านดิจิทัลที่ ครอบคลุมและเชื่อมโยงกันอย่างทั่วถึง เพื่อเอื้อให้ภาคเอกชนเข้ามาลงทุนต่อยอดใช้ประโยชน์ นอกจากนี้ ยังควรให้ความสำคัญกับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่เอื้อต่อการแก้ไขปัญหาสิ่งแวดล้อม เช่น การสร้างสถานีชาร์จสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยพลังงานไฟฟ้าให้เพียงพอและมีประสิทธิภาพ เพื่อเอื้อต่อการขยายตัวของอุตสาหกรรมดังกล่าว ซึ่งเป็นกระแสของโลกในอนาคตที่ต้องการลดมลภาวะ รวมถึงระบบบริหารจัดการ น้ำเพื่อลดปัญหาเรื่องภัยพิบัติ ซึ่งเป็นหนึ่งในปัจจัยที่บั่นทอนศักยภาพการเติบโตทางเศรษฐกิจในระยะยาว
2.ในระยะปานกลางภาคเอกชนควรเข้ามาลงทุนต่อยอดใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานที่ภาครัฐลงทุนไว้ทั้งในภาคเกษตรกรรม อุตสาหกรรม และบริการ ตัวอย่างเช่น การทำการเกษตรแบบอัจฉริยะ (Smart farming) ที่ช่วยให้เกษตรกรสามารถเพาะปลูกพืชที่เหมาะสมต่อภูมิประเทศและทนทานต่อสภาพอากาศได้มากขึ้น การใช้หุ่นยนต์และระบบ Automation เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพในการผลิตสินค้าหรือการผลิตรถยนต์ระบบ Autonomous car ตลอดจนการรักษาคนไข้ผ่านระบบโทรเวชกรรม (Telemedicine) ทั้งคนไข้ต่างชาติและคนไข้ในชนบท และการส่งเสริมการท่องเที่ยวเชิงสุขภาพ และ Smart travel เป็นต้น ซึ่งจะมีส่วนสำคัญที่ทำให้ไทยสามารถรักษาความสามารถในการแข่งขันของประเทศไว้ได้ใน โลกยุคหลังวิกฤต COVID-19
3.ภาครัฐอาจพิจารณาการลงทุนในรูปแบบของการร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน (Public Private Partnership: PPP) เพื่อลดแรงกดดันทาง การคลัง ซึ่งสะท้อนผ่านระดับหนี้สาธารณะต่อ GDP ที่ปัจจุบันเพิ่มสูงขึ้นหลังวิกฤต COVID-19
4.ภาครัฐและเอกชนควรร่วมมือกันพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ให้สอดรับกันกับการลงทุนใน Strategic Investment ทั้งในแง่ของการปรับปรุง คุณภาพการเรียนการสอนในสถานศึกษา เพื่อให้บัณฑิตจบใหม่มีทักษะที่ตรงกับความต้องการของตลาดแรงงาน และการสนับสนุนให้แรงงานได้เรียนรู้ทักษะใหม่ๆ ที่จะช่วยให้ปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
โดยสรุปนโยบายยกระดับการลงทุนของไทยควร มุ่งเน้นไปที่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานให้เพียงพอ และเชื่อมโยงกันอย่างทั่วถึง เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันของประเทศเอาไว้ควบคู่ไปกับการพัฒนา ทรัพยากรมนุษย์ ซึ่งจะทำให้ผลิตภาพการผลิตรวมและการจ้างงานรวมของประเทศเพิ่มขึ้นในระยะปานกลาง-ยาว ผ่าน Crowding-in effects โดยศักยภาพการเติบโตทางเศรษฐกิจที่สูงขึ้นจากการลงทุนดังกล่าวจะทำให้ภาครัฐสามารถจัดเก็บรายรับได้เพิ่มขึ้นในอนาคต และทำให้เสถียรภาพทางการคลังปรับดีขึ้นในท้ายที่สุด
โดย พิรญาณ์ รณภาพ, เกริกเกียรติ พรหมมินทร์ และ กุลนันท์ จุนทองวิรัตน์ ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.)
#กดคลิก ติดตาม ส่งแชร์ข่าวอิศรา ได้ที่นี่ https://www.facebook.com/isranewsfanpage
Isranews Agency | สำนักข่าวอิศรา 