การใช้ Big Data ในเศรษฐศาสตร์มุมใหม่ กับดร.โสมรัศมิ์ จันทรัตน์

จากการจัดการประชุมวิชาการระดับชาติ ของนักเศรษฐศาสตร์ ครั้งที่ 14 (The 14th National Conference of Economists) โดยระบบออนไลน์ ผ่าน Zoom Meeting ในหัวข้อ ‘นักเศรษฐศาสตร์และผองเพื่อน: โอกาสและความท้าทายภายใต้ความไม่แน่นอน (Economists & Friends: Chances and Challenges under Uncertain Circumstances)’ โดยคณะเศษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ ในวันที่ 19 มีนาคม 2564 ‘เศรษฐศาสตร์กับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data’ เป็นอีกหัวข้อที่ทรงอิทธิพลแห่งยุค โดยเฉพาะในปัจจุบัน ปัญหาที่เกิดขึ้นกับคนในประเทศมีความแตกต่าง การพัฒนาประเทศและการแก้ไขปัญหาต่าง ๆ จึงไม่ต้องการนโยบายแบบปูพรม หรือ One Size Fit All เช่นในอดีต หากต้องเปลี่ยนไปสู่นโยบายที่เหมาะสมกับคนแต่ละกลุ่ม ดังนั้น การมีข้อมูลเบื้องลึกที่ช่วยทำให้เข้าใจถึงปัญหาที่แตกต่าง ทั้งยังสามารถติดตามพัฒนาการทางเศรษฐกิจของคน จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นให้นักวิจัย และนักเศรษฐศาสตร์ สามารถทำงานเพื่อปรับและเปลี่ยนนโยบายของประเทศได้อย่างตรงจุด การใช้ ‘การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data’ จึงยิ่งมีบทบาทสำคัญ และทำให้ยุคนี้กลายเป็น ‘ยุคทอง’ ของการใช้ข้อมูล ทว่า ดร.โสมรัศมิ์ จันทรัตน์ หัวหน้ากลุ่มงานวิจัย สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ธนาคารแห่งประเทศไทย เปิดประเด็นว่า Big Data ไม่ใช่ Silver Bullet หากการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้นั้น นักเศรษฐศาสตร์เป็นหนึ่งในผู้มีบทบาทสำคัญ ด้วยเพราะการมีทักษะด้านการวิเคราะห์ เช่นเดียวกับ Data Scientist ดังนั้น เมื่อมีข้อมูล ยังต้องพร้อมด้วย Skill Set ทั้งจาก Data Scientist ทั้งจากนักเศรษฐศาสตร์ โดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ นำข้อมูลมาออกแบบ และตอบโจทย์ที่หลากหลายของการพัฒนาประเทศต่อไป

นักเศรษฐศาสตร์ กับการใช้ข้อมูล
ดร.โสมรัศมิ์ ให้ความรู้ว่า นักเศรษฐศาสตร์ มี 2 สปีซีส์หลัก คือ นักเศรษฐศาสตร์แนวที่เป็นทฤษฎี ซึ่งจะไม่ค่อยได้มองข้อมูล แต่จะใช้เฟรมเวิร์กทางเศรษฐศาสตร์ สร้างโมเดล สร้างสมมติฐานต่าง ๆ แต่ในระบบเศรษฐกิจหนึ่งนั้นมีความหลากหลาย โมเดลซึ่งเป็นสมมติฐานจึงบอกถึงความแตกต่างของคนทุกกลุ่มไม่ได้ นักเศรษฐศาสตร์อีกสปีซีส์ คือ นักเศรษฐศาสตร์ที่เรียกว่า Empirical Economist ซึ่งจะศึกษาปัญหาทางเศรษฐกิจจากข้อมูลเป็นหลัก โดยในยุคที่ผ่านมา ส่วนใหญ่เป็นการนำข้อมูลในระดับมหาภาคมาใช้ อาทิ GDP หรือ GPP ซึ่งบอกเพียงว่า ทั้งประเทศหรือจังหวัดมีชีพจรทางเศรษฐกิจเป็นอย่างไร ข้อมูลระดับมหาภาคนี้ นำมาซึ่งนโยบายที่ค่อนข้างปูพรม เมื่อต้องการข้อมูลย่อย ๆ ระดับครัวเรือน ต้องใช้วิธีการเก็บสำรวจ แน่นอนว่า นอกจากจะใช้ต้นทุนค่อนข้างเยอะแล้ว การเก็บข้อมูลเล็ก ๆ เช่นนั้นไม่อาจเป็นตัวแทนของคนกลุ่มต่าง ๆ ของประเทศได้ดีนัก และการเก็บข้อมูลในบางมิติ เช่น รายได้ สินทรัพย์ หรือหนี้สิน ก็อาจไม่สามารถทำได้ถูกต้องนักจากการสำรวจ การนำใช้ข้อมูลในยุคก่อนจึงมีข้อจำกัดระดับหนึ่ง สำหรับการทำนโยบายที่จะตอบโจทย์คนทุกกลุ่มได้
“ทศวรรษที่ผ่านมา เกิด Data Revolution ขึ้น การดำเนินชีวิตของคนเป็นการสร้างข้อมูลตลอดเวลา เทคโนโลยีทำให้ข้อมูลถูกจัดเก็บได้มากขึ้น ถูกวิเคราะห์ได้ดีมากขึ้น จึงการเป็นยุคทองของนักเศรษฐศาสตร์ทั้ง 2 สปีซีส์ที่จะได้ใช้ข้อมูลที่ดียิ่งขึ้นมาประยุกต์เข้ากับเฟรมเวิร์กเพื่อตอบปัญหาทางเศรษฐศาสตร์ได้ถูกต้อง แม่นยำ และละเอียดมากขึ้น แต่แน่นอนว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ต้องใช้ Skill Set ต่างไป ต้องมีการ Upskill เปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์และระบบคอมพิวเตอร์บ้าง แต่ Analytical Skill ของนักเศรษฐศาสตร์ก็ยังคงสำคัญอยู่” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว

เลือกใช้ Big Data…อย่างมีประสิทธิภาพ
Big Data ในมุมของนักเศรษฐศาสตร์มีลักษณะสำคัญ 3 ประการ ได้แก่ 1) ความละเอียด กล่าวคือ เข้าใจถึงสภาวะต่าง ๆ ได้ในระดับคนครัวเรือน ในระดับแปลงเกษตรกร หรือในระดับการทำธุรกรรม หรือ Transaction เป็นต้น 2) ความครอบคลุม เช่น ไม่ใช่เข้าใจครัวเรือนแค่หยิบมือ แต่สามารถทำความเข้าใจครัวเรือนหรือคนทั้งประเทศได้ จะเห็นว่า ข้อมูลเริ่มมีความใหญ่ขึ้น และ 3) ความยาวนาน หรือความถี่สูง
จากลักษณะสำคัญ 3 ประการของ Big Data ในมุมของนักเศรษฐศาสตร์นี้เอง พบว่า ประเภทของข้อมูลหลักที่นักเศรษฐศาสตร์นำมาใช้ คือ 1) Administrative Data หรือข้อมูลที่ภาครัฐจัดเก็บอยู่แล้ว อาทิ ทะเบียนราษฎร์ของคนเกือบทุกคนในประเทศ หรือทะเบียนเกษตรกรที่เกษตรกรได้ลงทะเบียนเมื่อปลูกพืชในแต่ละปี 2) Digital Footprint ด้วยโลกยุคนี้คือ Digital Economy กิจกรรมเกือบทุกอย่างที่เกิดขึ้นเป็นการสร้างข้อมูลตลอดเวลา Digital Footprint ทำให้เกิดขึ้นมูลขึ้นมากมายและหลากหลาย อาทิ Mobile Payment ซึ่งสามารถสะท้อนพฤติกรรมของคนได้ เป็นต้น 3) ข้อมูลในมิติเชิงพื้นที่ เช่น โลเกชั่นของแปลงเกษตรกร ภาพถ่ายดาวเทียม ที่ล้วนทำเห็นความแตกต่างในเชิงพื้นที่ได้อย่างชัดเจน 4) ข้อมูลในมิติเชิงสื่อ (Media) เช่น รูปภาพ วิดีโอ หรือข้อความ ที่ยุคนี้สามารถนำมาเปลี่ยนแปลงเป็นข้อมูลได้ทั้งหมด

4 มิติ…นักเศรษฐศาสตร์มองระบบเศรษฐกิจมุมใหม่
นอกจากนี้ Big Data ทำให้นักเศรษฐศาสตร์มองระบบเศรษฐกิจในมุมใหม่ได้ 4 มิติด้วยกัน มิติแรก คือ มองระบบเศรษฐกิจระดับลึกขึ้น “นโยบายสำคัญอันหนึ่งของธนาคารแห่งประเทศไทยคือ นโยบายแก้ปัญหาหนี้ครัวเรือนไทย เรารู้ว่า ในภาคแมคโคร หนี้ครัวเรือนไทยอยู่ที่ระดับ 80 กว่าเปอร์เซ็นต์ ต่อ GDP คำถามต่อไปคือ มันแย่หรือเปล่า แล้วเราจะทำนโยบายอย่างไร เลขกลม ๆ ตัวเดียวมันตอบอะไรไม่ได้เลย สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ จึงพยายามสร้างความเข้าใจถึงปัญหาหนี้ครัวเรือนในเชิงลึก โดยใช้ขข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาของผู้กู้ในระบบเกือบทั้งหมดของประเทศจากเครดิตบูโร ตรงนี้ทำให้เราสามารถตอบได้มากขึ้นว่า หนี้อยู่ที่ไหน อยู่กับใคร สถาบันการเงินหรือผลิตภัณฑ์ประเภทไหน และกลุ่มไหนบ้างที่มีปัญหา หรือเปราะบาง ทำให้สามารถออกแบบนโยบายกำกับดูแล และมาตรการป้องปรามให้ตรงจุดมากขึ้น” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว
มิติที่ 2 คือ มองระบบเศรษฐกิจได้ยาวขึ้น ข้อมูลบางประเภททำให้เราสามารถติดตามคนคนหนึ่งได้ต่อเนื่องยาวนานนับสิบ ๆ ปี สามารถดูพัฒนาการทางเศรษฐกิจของคนระดับย่อยได้ “ยกตัวอย่างประเทศอเมริกาซึ่งมีการจัดเก็บข้อมูล เช่น ข้อมูลภาษี ดีมากและยาวนาน เรารู้รายได้ของ นาย ก. แล้วยังรู้รายได้พ่อแม่ของ นาย ก. ด้วย และเขาได้อนุญาตให้นักวิจัยเข้าไปศึกษา เมื่อนักวิจัยเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างรายได้ของลูกกับของพ่อแม่ ก็พบว่าปรากฏการณ์ American Dream นั่นก็คือการพัฒนาการทางเศรษฐกิจของคนคนหนึ่งที่สามารถเติบโตได้โดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับพื้นฐานทางครอบครัว อาจไม่ได้เกิดขึ้นในทุกที่ของประเทศ เขาพบว่ายังมีคนบางกลุ่ม เช่น คนผิวสีในบางพื้นที่ ๆ ยังประสบปัญหา Social Mobility อยู่ นั่นก็คือ เมื่อเกิดในครอบครัวที่ยากจน ก็ยังจะมีการสืบทอดความยากจนจากรุ่นสู่รุ่นไปเรื่อย ๆ ซึ่งนี่เป็นประเด็นทางนโยบายที่สำคัญที่เราจะไม่เข้าใจ หากเราไม่มีข้อมูลที่สามารถ Track การพัฒนาทางเศรษฐกิจของคน Over Time ได้” ดร.โสมรัศมิ์ ยกตัวอย่าง
มิติที่ 3 คือ มองระบบเศรษฐกิจได้เร็วยิ่งขึ้น เช่น ปกติถ้าอยากรู้ตัวเลขการการเติบโตทางเศรษฐกิจในภาคส่วนต่าง ๆ ก็อาจต้องรอ Official Number จากสภาพัฒน์ หรือจากการเก็บข้อมูลของสำนักงานสถิติแห่งชาติ ซึ่งออกข้อมูลตัวเลขทุกไตรมาสก็เก่งแล้ว แต่ด้วยยุคนี้ มีความไม่แน่นอนสูง และทุกอย่างเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว ทั้งภาคส่วนของผู้ทำนโยบาย หรือภาคธุรกิจ จึงจำเป็นต้องรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นอย่างฉับไวเพื่อให้ทำนโยบาย หรือปรับตัวอย่างทันท่วงที Big Data บางตัวจึงเข้ามาช่วย เช่น เมื่อนำข้อมูลในเว็บไซต์หางานมาใช้เทคนิคทาง Data Science ก็จะทำให้เห็นชีพจรของตลาดแรงงานที่เร็วยิ่งขึ้น การใช้ข้อมูลการจ่าย VAT หรือการทำธุรกรรมทางการเงินมาจับชีพจรการอุปโภคบริโภค หรือการใช้ข้อมูลการใช้สาธารณูปโภค เช่น ไฟฟ้า ประปา มาจับชีพจรของภาคธุรกิจต่าง ๆ เป็นต้น
มิติสุดท้าย คือ มองเห็นสิ่งที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่นในทางศรษฐศาสตร์ การตัดสินใจของคน ขึ้นอยู่กับแรงจูงใจ พฤติกรรม หรือนิสัย “ข้อมูลเรื่องนิสัยเราไม่เคยมีมาก่อนเลย แต่ Digital Footprint ต่าง ๆ ทำให้เราเข้าใจนิสัยของคนมากขึ้น เช่น Digital Payment ทำให้เรารู้ได้ว่าคุณเป็นคนสุรุ่ยสุร่ายหรือเปล่า พฤติกรรมการใช้โซเชียลมีเดีย ทำให้เรารู้ว่าคุณเป็นคนแบบไหน หรือในต่างประเทศได้นำข้อมูลธุรกรรมการใช้เงินโอนภาครัฐมาศึกษาว่าคนจนได้นำเงินไปทำอะไรกันแน่ ซึ่งเหล่านี้จะมีประโยชน์มาก ทั้งสำหรับการออกแบบนโยบายให้ตรงกับความต้องการ ลดปัญหารั่วไหล และให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับประชากรที่จะช่วยเหลือ และสำหรับการทำธุรกิจ เช่น การใช้ประโยชน์ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ การออกแบบบริการ หรือการโปรโมตสินค้าต่าง ๆ สุดท้ายแล้ว คนที่ได้ประโยชน์สูงสุดก็คือ คนทั่วไปนั่นเอง” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว

การใช้ Big Data ของนักเศรษฐศาสตร์ในวิกฤต COVID-19
ดร.โสมรัศมิ์ เล่าว่า จากสถานการณ์การแพร่ระบาดของเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) นั้น สำหรับประเทศไทย พบว่า เพราะความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้น กลุ่มคนและภาคธุรกิจมีความเปราะบางขึ้นเรื่อย ๆ ขณะเดียวกัน ความเหลื่อมล้ำในประเทศยังยิ่งห่างออกไป วิกฤตครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูล เพื่อมาเข้าใจปัญหาทางเศรษฐกิจของภาคเศรษฐกิจรายย่อย ได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุม นำมาซึ่งการออกแบบนโยบายที่เข้าใจและเข้าถึงกลุ่มคนต่าง ๆ โดยเฉพาะกลุ่มเปราะบางหรือกลุ่มที่มีความสุ่มเสี่ยงมากขึ้นด้วย
วิกฤต COVID-19 ยังเป็นตัวเร่ง ทำให้การเข้าสู่ Digital Transformation เร็วขึ้น โดยมีคนเข้าถึงและเข้าใช้ Digital Technology มากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งผลก็คือ เราจะมีข้อมูลมากขึ้นจาก Digital Footprint ต่าง ๆ “ประเด็นแรก คือ คนที่เข้าถึงอยู่แล้วก็ใช้มากขึ้นกว่าเดิม สองก็คือ คนที่ไม่เคยเข้าถึงก็จะเข้ามาใช้มากขึ้น สมัยนี้เกษตรกร หรือธุรกิจเล็ก ๆ ก็ใช้ Mobile Technology แล้ว และเขาสามารถใช้ได้ในระดับหนึ่งด้วย เพราะนโยบายภาครัฐ Encourage ให้เขาใช้ นี่เป็นโอกาสที่ดีที่เราจะสามารถสร้างข้อมูลที่ Inclusive หรือ ครอบคลุมมากขึ้น” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว
ดร.โสมรัศมิ์ ยกตัวอย่าง ผลพวงจากโครงการเราไม่ทิ้งกันของภาครัฐบาล ว่าเป็นโครงการที่ได้สร้างข้อมูลสำคัญ ทำให้เข้าใจโครงสร้างอาชีพของคนไทยเยอะขึ้นมากอย่างที่ไม่เคยเห็นมาก่อนในข้อมูลไหน ๆ ขณะที่โครงการคนละครึ่ง เป็นอีกโครงการที่ให้ภาคส่วนธุรกิจเข้ามาลงทะเบียน โดยเฉพาะธุรกิจตัวเล็กตัวน้อย SME ตัวจิ๋ว หาบเร่แผงลอย ที่ภาครัฐบาลไม่เคยมีข้อมูลมาก่อน จึงทำให้เห็นโครงสร้างของภาคธุรกิจของประเทศเรา ที่ส่วนใหญ่อยู่นอกระบบได้มากขึ้นอีกด้วย
“ดังนั้นในวิกฤต COVID-19 และในระบบเศรษฐกิจภายหลังจากนี้ Big Data จะมีบทบาทสำคัญอย่างน้อยใน 3 ประเด็น คือ ประเด็นแรก Big Data จะช่วยให้เข้าใจถึงผลกระทบของวิกฤตและการฟื้นตัวทางเศรษฐกิจของคนและธุรกิจกลุ่มต่าง ๆ ได้ดีขึ้น เช่น ข้อมูลสามารถชี้เป้าว่าคนกลุ่มไหนที่เปราะบางต่อวิกฤตครั้งนี้ คนกลุ่มไหนที่ต้องการความช่วยเหลือ แรงงานกลุ่มไหนที่เสี่ยงตกงาน หรือโดนลดเวลาทำงาน หรือสุ่มเสี่ยงต่อการถูกทดแทนด้วยเครื่องจักรกล เป็นต้น” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว “ยกตัวอย่าง เช่น กลุ่มเกษตรกร เราอาจจะคิดว่าไม่เกี่ยวอะไรกับวิกฤต COVID-19 แต่ถ้าเอาข้อมูลเกษตรกรมาดู จะพบว่า รายได้เกิน 60% ของเกษตรกรส่วนใหญ่ มาจากรายได้นอกภาคเกษตร ซึ่งอยู่ในภาคบริการ ซึ่งภาคบริการได้รับผลกระทบจากวิกฤต COVID-19 ครั้งนี้ เกษตรกรจึงได้รับผลกระทบไปด้วย และเราได้นำข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาจากเครดิตบูโรมาศึกษาว่า ลูกหนี้กลุ่มไหน สินเชื่อประเภทใด และอยู่ในสถาบันการเงินประเภทใดที่อาจมีความเปราะบาง สุ่มเสี่ยงไม่สามารถชำระหนี้ได้ เพื่อที่จะออกแบบนโยบายช่วยเหลือทางด้านสินเชื่อให้ตรงจุด และข้อมูลจากเครดิตบูโรที่ต่อเนื่องก็สามารถนำมา Track การฟื้นตัวทางเศรษฐกิจ และความสามารถในการชำระหนี้ของคนและธุรกิจได้ต่อด้วย”
นอกจากนี้ ดร.โสมรัศมิ์ กล่าวว่า มีข้อมูลอีกหลายชนิดที่สามารถนำมาใช้ เช่น เพื่อดูการฟื้นตัวของตลาดแรงงาน สามารถใช้ข้อมูลจากการค้นหาตำแหน่งงานของแรงงาน และข้อมูลบริษัทที่เปิดรับพนักงานว่าเป็นอย่างไร ส่วนด้านการอุปโภคบริโภค สามารถดูได้จากข้อมูล Digital Payment ข้อมูลการจับจ่ายใช้สอย ข้อมูลภาษีมูลค่าเพิ่ม ซึ่งเป็นข้อมูลการซื้อสินค้าและบริการ ส่วนในภาคธุรกิจ อาจนำข้อมูลการใช้ไฟฟ้าของบริษัทต่าง ๆ มาดูว่ามีการเปิดทำงานมากน้อยอย่างไร เป็นต้น
“ประเด็นที่สอง Big data สามารถนำมาใช้ติดตามประสิทธิผลของนโยบายต่าง ๆ ได้ คือเมื่อข้อมูลสามารถทำให้เราเห็นตัวเลขทางเศรษฐกิจคนคนหนึ่งตลอดไปเรื่อย ๆ เช่น ข้อมูลสินเชื่อ การอุปโภคบริโภค การทำธุรกรรมต่าง ๆ เราสามารถดูได้ว่า หลังจากเขาอยู่เข้าร่วมนโยบายช่วยเหลือแล้ว เราแก้ปัญหาเขาได้หรือยัง หรือเรายังต้องช่วยอะไรเขาเพิ่มขึ้น เป็นต้น” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว
และประเด็นสุดท้าย การได้มาซึ่งข้อมูลที่มากขึ้นและครอบคลุมขึ้น ทั้งจากการทำนโยบายต่าง ๆ และการเข้าสู่ Digital Transformation ทำให้เข้าใจโครงสร้างทางเศรษฐกิจได้ดียิ่งขึ้น และครอบคลุมขึ้นโดยเฉพาะภาคส่วนที่อยู่ ‘นอกระบบ’ ซึ่งจะมีความสำคัญมากขึ้นในการปรับโครงสร้างทางเศรษฐกิจให้เกิดการจัดสรรทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แข่งขันได้ดีขึ้น และยั่งยืนขึ้นในโลกใหม่หลังวิกฤตครั้งนี้

คุณค่า และประสิทธิภาพ ของ Big Data
Big Data จะมีคุณค่า หรือสามารถนำไปใช้ให้เกิด Impact มากน้อยเพียงใด ประเด็นสำคัญ คือ 1) ข้อมูลจะมีคุณค่า หากครอบคลุมคนทุกกลุ่ม ซึ่งประเทศไทยอาจยังมีปัญหาดังกล่าว เพราะมีคนนอกระบบจำนวนมาก หมายถึง คนที่ไม่ได้อยู่ในฐานข้อมูลใด ๆ เลยของภาครัฐ หรือปัญหา Digital Divide ก็อาจทำให้คนบางกลุ่มยังตกหล่นจาก Data Revolution ระลอกใหม่จาก Digital Transformation ที่ถูกเร่งขึ้น แต่ข้อมูลใหม่ ๆ ที่ถูกสร้างขึ้นจากการทำมาตรการช่วยเหลือจากวิกฤต COVID-19 ก็อาจทำให้ประเทศเรามีข้อมูลที่ครอบคลุมขึ้นได้ อย่างไรก็ดี มีความจำเป็นที่ประเทศเราจะต้องเร่งสร้าง Data Infrastructure ให้ครอบคลุมระบบเศรษฐกิจนอกระบบให้ดีขึ้น
2) ข้อมูลจะมีคุณค่า หากสามารถเชื่อมโยงระหว่าง ข้อมูลถังต่าง ๆ ได้ “เรามีข้อมูลทะเบียนคนจน แต่คนไม่จนอาจมาลงทะเบียนด้วยก็ได้ ถ้าเราไม่สามารถเชื่อมโยงทะเบียนคนจนนี้กับข้อมูลอื่น ๆ ที่สามารถ Verified ได้ว่า เขาจนจริง ๆ หรือเปล่า หรือทราบได้ว่ามีใครตกหล่นไม่มาลงทะเบียนมากน้อยขนาดไหน” ดร.โสมรัศมิ์ กล่าว “ที่สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ เมื่อเราอยากรู้สถานะทางเศรษฐกิจของครัวเรือนเกษตร ถ้ามองแค่จากทะเบียนเกษตรกร ก็จะเข้าใจแค่ปัญหาการทำเกษตรแต่ถ้าเราต้องการทราบว่า เขามีปัญหาอะไรนอกจากปัญหาการทำการเกษตร ถ้าเราไม่สามารถเชื่อมโยงกับข้อมูลชุดอื่น เช่น ข้อมูลหนี้สินจาก ธกส. หรือประวัติการประสบภัยพิบัติ มันก็ทำให้เราได้ภาพไม่ครบ ว่าสุดท้ายแล้วจะแก้ปัญหาเกษตรกรต้องแก้อย่างไร ดังนั้น มีความจำเป็นมากที่ฐานข้อมูล Big Data ต้องสามารถทเชื่อมโยงกันได้ เพื่อให้ได้ภาพครบวงจร ถึงปัญหาหาทางเศรษฐกิจของคน ครัวเรือน หรือธุรกิจหนึ่ง ๆ”
3) ข้อมูลจะมีคุณค่า เมื่อเราสามารถนำข้อมูลออกมาให้ภาคส่วนที่ต้องการใช้ให้สามารถใช้ให้ได้ ทั้งผู้ทำนโยบาย ภาควิชาการเพื่อสร้างองค์ความรู้ ภาคเอกชนผู้ทำธุรกิจต่าง ๆ หรือแม้แต่คนทั่วไปเพื่อช่วยในการปรับตัวและตัดสินใจทางเศรษฐกิจต่าง ๆ ได้ “เพราะฉะนั้นโจทย์สำคัญ ก็คือ จะนำ Big Data มาสร้างเป็น Open Data ได้อย่างไร โดยการ Open จะต้องเปิดข้อมูลที่มีประโยชน์ และยังคงคุณค่าของ Big Data ก็คือ มีความละเอียด รวดเร็ว และครอบคลุมอยู่” ดร.โสมรัศมิ์ อธิบาย “แต่แน่นอนว่า การ Open Data ในระดับละเอียด ลงไประดับคน ระดับครอบครัว มันแลกมากับความสุ่มเสี่ยงต่อการละเมิดสิทธิมนุษยชน การใช้ Big Data จะต้องมีความระแวดระวังมาก ต้องมี Data Governance Policy ที่ดี”
ดร.โสมรัศมิ์ ยกตัวอย่าง Data Governance Policy ของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ กล่าวคือ เวลาทำข้อมูลที่มีละเอียดมาก บรรดาข้อมูลที่บ่งชี้ได้ถึงตัวบุคคลจะมีการนำออกไปทั้งหมด นอกจากนี้ ข้อมูลต่าง ๆ จะได้รับการจัดเก็บในเครื่องที่ล็อกไว้ นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่ไม่สามารถนำข้อมูลที่มีความละเอียดออกไปได้ และสามารถนำไปใช้ได้แต่ข้อมูลที่เป็นผลการศึกษา ไม่ใช่ระดับตัวคน ไม่ใช่ระดับย่อย ๆ
และ 4) สำคัญที่สุด คือข้อมูลจะมีคุณค่า หากเราใช้ข้อมูลเป็น ซึ่งจะต้องอาศัยทั้งศาสตร์ทาง Data Science ในการบริหารจัดการข้อมูล ร่วมกับ Analytical Framework ทางเศรษฐศาสตร์ในการออกแบบแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบโจทย์ทางเศรษฐศาสตร์ให้มีประสิทธิภาพ

เสริมทัพเศรษฐศาสตร์ด้วย Big Data
โลกใหม่หรือโลกข้างหน้าที่มุ่งไปสู่ความไม่แน่นอน ปัญหาความเปราะบางและปัญหาความเหลื่อมล้ำยิ่งเพิ่มขึ้นตามไปด้วย Big Data กลายเป็นสิ่งสำคัญเพื่อช่วยให้ทั้งภาครัฐ และภาคธุรกิจ สามารถปรับตัว และเกิดการพัฒนาประเทศได้ดียิ่งขึ้น และดังที่กล่าวข้างต้น Big Data ช่วยให้เข้าใจหน่วยเศรษฐกิจได้ในเชิงลึก รวดเร็ว และครอบคลุม ทั้งยังสามารถ Track ข้อมูลได้ยาวนาน นักเศรษฐศาตร์จึงสามารถนำ Big Data มาใช้แก้ไขปัญหาทางเศรษฐศาสตร์ได้อย่างรอบด้าน ตรงจุด และทันท่วงที
“แต่ประเด็นที่สำคัญคือ การใช้ Big Data จะต้องคำนึง Data Discrimination เพราะการใช้ Data บางอย่างอาจทำให้คนบางกลุ่มตกหล่น อย่างที่เคยกล่าวว่า ประเทศของเรามีคนที่อยู่นอกระบบค่อนข้างเยอะ ดังนั้น ถ้าเราเอา Big Data มาจากข้อมูลที่เป็น Administrative Data แรงงานนอกระบบที่ไม่ได้อยู่ในฐานภาษี ไม่ได้อยู่ในประกันสังคม ไม่อยู่ในข้อมูลถังไหนเลยของภาครัฐ ก็จะตกหล่นคนบางกลุ่มไป หรือการนำข้อมูล Big Data ที่ส่วนใหญ่เป็น Digital Footprint มาใช้ จะพบปัญหาของคนบางกลุ่มที่เข้าไม่ถึง Digital Technology หรือไม่มี Skill พอที่จะเข้าถึง ถ้านำข้อมูล Digital Footprint มาทำนโยบายภาครัฐหรือนโยบายทางธุรกิจ ก็จะทำให้คนบางกลุ่มตกขบวน” ดร.โสมรัศมิ์ อธิบาย “สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ พยายามคิดดูว่า เราจะสร้าง Big Data ที่ครอบคลุมมากขึ้นอย่างไร เมื่อก่อนเราสร้าง Big Data จาก Top Down คือ จากข้อมูลของภาครัฐ ขณะนี้เรากำลังเริ่มสะสม Big Data ที่มากขึ้นจากวิธี Bottom Up คือ เข้าไปในพื้นที่ ไปนำข้อมูลที่บางครั้งอยู่ในพื้นที่ แต่ไม่ได้ถูกนำมาใช้ หรือเอามาจัดเก็บในระบบของภาครัฐ เอาเข้าไปเสริมให้ได้ Big Data ที่ใหญ่มากขึ้น ครอบคลุมมากขึ้น เพื่อไม่ให้เกิดปัญหา Data Discrimination อย่างที่กล่าวไป และสามารถเข้าใจประเด็นปัญหาทางเศรษฐกิจได้ดีมากขึ้น ยกตัวอย่าง เช่น เราอาจได้ภาพของปัญหาหนี้ครัวเรือนได้ดีมากขึ้นหากเสริมข้อมูลหนี้ในระบบจากเครดิตบูโร ด้วยข้อมูลสินเชื่อรายคนจากสถาบันการเงินกึ่งในระบบ หรือนอกระบบในพื้นที่ เช่น สหกรณ์ หรือกองทุนหมู่บ้าน เป็นต้น”

นักเศรษฐศาสตร์ และผองเพื่อน
ด้วยบทบาทหน้าที่อันหนักหน่วงของบรรดานักเศรษฐศาสตร์ โดยเฉพาะเมื่อต้องนำใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ อย่าง Big Data เพื่อการออกแบบนโยบายและพัฒนาประเทศด้วยแล้ว ดร.โสมรัศมิ์ กล่าวว่า นักเศรษฐศาสตร์อาจต้องมีการ Upskill ให้มีทักษะในการจัดการและวิเคระห์ข้อมูลจาก Statistical Software ที่ใช้กับ Big Data ได้ แต่สำคัญที่สุด คือทักษะพื้นฐานของนักเศรษฐศาสตร์ คือจะต้องมีความเข้าใจในหลักสถิติ และเศรษฐมิติ เพื่อที่จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและอ่านผลได้ “สำคัญที่สุด คือ Analytical Skill ซึ่งเป็นทักษะสำคัญของนักเศรษฐศาสตร์อยู่แล้ว อย่างที่บอกว่า Big Data ถ้าจะมีค่าต้องใช้ให้เป็น ต้องสามารถออกแบบได้ว่าจะหมุนข้อมูลในมิติไหนที่จะตอบโจทย์” ดร.โสมรัศมิ์ เสริม “นักเศรษฐศาสตร์ต้องไม่ทิ้งทักษะด้านการบริหารจัดการข้อมูล แต่สำคัญก็คือ จะต้องไม่ทิ้ง Analytical Skill ซึ่งทักษะตรงนี้ จริง ๆ สำคัญกว่าทักษะทางด้านข้อมูลเสียอีก การใช้ Big Data ให้เกิด Impact จริง ๆ จะต้องมีการผสมผสานกันระหว่างนักเศรษฐศาสตร์ ผู้ออกแบบการใช้ กับ Data Scientists ซึ่งเป็นผู้ Implement ให้ตอบโจทย์ตามที่นักเศรษฐศาสตร์ออกแบบ ข้อแนะนำก็คือว่า พยายามคงจุดเด่นของตัวเองเอาไว้ คือ Analytical Skill ซึ่งเป็นศาสตร์ทางด้านเศรษฐศาสตร์”
“ทั้งนี้ บอกก่อนว่า นักเศรษฐศาสตร์ไม่ควรทำงานคนเดียว เพราะปัญหาทางเศรษฐศาสตร์ไม่ได้เกิดจากปัจจัยทางเศรษฐศาสตร์เท่านั้น อาจจะเกิดจากปัจจัยทางวิทยาศาสตร์ เช่น Climate Change ปัจจัยทางภูมิศาสตร์ ปัจจัยทางสังคม จิตวิทยา ปัจจัยทางประวัติศาสตร์ ฯลฯ การแก้ปัญหาทางเศรษฐศาสตร์จะใช้นักเศรษฐศาสตร์คนเดียวไม่ได้ ต้องใช้หลากหลายศาสตร์มาอยู่ด้วยกัน เป็นที่มาว่า การที่จะแก้โจทย์เศรษฐศาสตร์ให้เกิด Impact จะต้องมี Skill ที่หลากหลาย และอีกศาสตร์ที่น่าจะต้องเข้ามาทำงานร่วมกัน ก็คือ Data Scientists” ดร.โสมรัศมิ์ ทิ้งท้าย