รายงานฉบับใหม่ของกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) หัวข้อ ‘Shaping the Future of Asia: Opportunities and Challenges’ (การกำหนดอนาคตของเอเชีย : โอกาสและความท้าทาย) เตือนว่า “โมเดลเศรษฐกิจเดิมที่เคยขับเคลื่อนเอเชียมาตลอด 35 ปีเริ่มสูญเสียแรงขับ ส่งผลให้ประเทศไทยต้องเผชิญแรงกดดันอย่างหนักจากปัญหาสังคมสูงวัยและกำลังแรงงานที่ลดลงอย่างรวดเร็ว โดยหลังจากนี้ การเพิ่มผลิตผล และการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ จะกลายเป็นกุญแจสำคัญต่อการเติบโตในอนาคต”
“ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกกำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ เนื่องจากปัจจัยหลักที่เคยขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจในอดีต ไม่ว่าจะเป็นกำลังแรงงานที่มีอยู่อย่างมหาศาล การส่งออกสินค้าภาคอุตสาหกรรม หรือการขยายตัวของการค้าโลก ต่างเริ่มสูญเสียพลังและมีบทบาทลดลงเรื่อยๆ”
— ผลการศึกษา ระบุ
การเปลี่ยนผ่านทางเศรษฐกิจตลอด 35 ปีของเอเชีย
ภูมิภาคแห่งนี้ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจอย่างก้าวกระโดดนับตั้งแต่ปี 1990 เป็นต้นมา โดยรายได้ต่อหัวของประชากรเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวในระหว่างปี 1990-2023 ขณะที่สัดส่วนของประชากรที่ต้องใช้ชีวิตอยู่ใต้เส้นความยากจนขั้นวิกฤต (Extreme Poverty) ดิ่งลดลงจากมากกว่า 25% มาอยู่ที่ต่ำกว่า 5%
ส่วนแบ่งของภูมิภาคเอเชียในการขับเคลื่อนการเติบโตของเศรษฐกิจโลก พุ่งสูงขึ้นจากเดิมที่เคยอยู่ที่ราว 1 ใน 4 ในช่วงทศวรรษ 1990 มาอยู่ที่ประมาณ 2 ใน 3 ในปัจจุบัน ยิ่งไปกว่านั้น มูลค่าการค้าของภูมิภาคแห่งนี้ในปัจจุบันยังมีสัดส่วนคิดเป็นเกือบ 40% ของการค้าโลกทั้งหมดด้วย
ปัจจัยขับเคลื่อนหลักของการเติบโตนี้คือ “การเปลี่ยนผ่านเชิงโครงสร้างของแรงงาน ซึ่งเกิดจากการเคลื่อนย้ายของประชากรจากภาคเกษตรกรรมที่มีผลิตผลต่ำเข้าสู่ภาคการผลิตและภาคบริการที่มีผลิตภาพและการทำกำไรที่สูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด”
ประเทศจีนเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่เห็นภาพชัดเจนที่สุด โดยสัดส่วนของแรงงานในภาคเกษตรกรรมดิ่งลดลงจากประมาณ 60% ในช่วงปลายทศวรรษ 1980 มาอยู่ที่ต่ำกว่า 25% ภายในปี 2020
ขณะเดียวกัน พื้นที่บริเวณชายฝั่งทะเลตะวันออกของประเทศไทย ก็ได้รับเสียงชื่นชมในฐานะตัวอย่างความสำเร็จของการดึงดูดเม็ดเงินลงทุนโดยตรงจากต่างประเทศ (FDI) แบบเจาะจงเป้าหมาย ซึ่งไม่เพียงแต่จะช่วยอัดฉีดทุนและเทคโนโลยีเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจเท่านั้น แต่ยังเป็นกลไกสำคัญในการสร้างห่วงโซ่อุปทานระดับภูมิภาค เคียงคู่ไปกับเมืองปีนังของมาเลเซีย
ไทยก้าวเข้าสู่กลุ่มประเทศที่ ‘หมดช่วงเวลาตักตวงผลประโยชน์จากโครงสร้างประชากร’ (Post-Dividend) แล้ว
หนึ่งในความท้าทายระยะยาวที่ร้ายแรงที่สุดสำหรับประเทศไทยก็คือ
‘เรื่องโครงสร้างประชากร’ เนื่องจากอัตราเจริญพันธุ์ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกได้ดิ่งลดลงอย่างน่าใจหาย จากที่เคยมีสัดส่วนเด็กประมาณ 6 คนต่อผู้หญิงหนึ่งคนในช่วงกลางทศวรรษ 1960 มาอยู่ที่เพียงราว 1.6 คนในปัจจุบัน ซึ่งถือว่าต่ำกว่าอัตราทดแทนประชากรขั้นต่ำที่ควรจะอยู่ที่ 2.1 คนเป็นอย่างมาก
ในขณะเดียวกัน อายุขัยเฉลี่ยของประชากรกลับเพิ่มสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดด จากเดิมที่เฉลี่ยประมาณ 49 ปี พุ่งขึ้นมาอยู่ที่ราว 74 ปีในปัจจุบัน
สัดส่วนของประชากรที่มีอายุตั้งแต่ 65 ปีขึ้นไป ถูกคาดการณ์ว่าจะพุ่งสูงขึ้นจากราว 11% ในปี 2025 เป็นประมาณ 20% ภายในปี 2050 ขณะที่อัตราส่วนพึ่งพิงวัยสูงอายุ (Old-age dependency ratio) คาดว่า “จะเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวภายในช่วงกลางศตวรรษนี้”
ทั้งนี้ IMF ได้แบ่งกลุ่มเศรษฐกิจในภูมิภาคออกเป็น 3 กลุ่มตามโครงสร้างประชากร :
- กลุ่มเศรษฐกิจระยะเก็บเกี่ยวประชากรช่วงแรก (Early-dividend economies) : กลุ่มที่จำนวนประชากรวัยทำงานยังคงเติบโตเร็วกว่าจำนวนประชากรรวมทั้งหมด
- กลุ่มเศรษฐกิจระยะเก็บเกี่ยวประชากรช่วงท้าย (Late-dividend economies) : กลุ่มที่ยังคงมีแรงงานเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่เริ่มเติบโตในอัตราที่ช้าลง
- กลุ่มเศรษฐกิจที่หมดช่วงเวลาตักตวงผลประโยชน์จากประชากร (Post-dividend economies) : กำลังเผชิญกับภาวะกำลังแรงงานหดตัวลงอย่างต่อเนื่อง
ประเทศไทยถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มที่หมดช่วงเวลาตักตวงผลประโยชน์นี้ควบคู่ไปกับประเทศญี่ปุ่น เกาหลีใต้ และจีน โดยรายงานฉบับดังกล่าวประเมินว่า “จำนวนประชากรวัยทำงานในกลุ่มประเทศที่หมดช่วงเวลาตักตวงผลประโยชน์นี้ อาจดิ่งลดลงถึงประมาณ 1 ใน 4 ภายในปี 2050 ซึ่งตัวเลขที่หายไปนี้ คิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 1 ใน 3 ของกำลังแรงงานทั่วโลกที่ลดลงในช่วงเวลาดังกล่าว”
ความจำเป็นในการเพิ่มจำนวนแรงงานท่ามกลาง ‘สังคมสูงวัย’
IMF เสนอแนะนโยบายที่มุ่งเป้าไปที่การเพิ่มการมีส่วนร่วมในกำลังแรงงาน เพื่อช่วยชดเชยการชะลอตัวทางเศรษฐกิจที่เกิดจากปัญหาโครงสร้างประชากร โดยมีแนวทางเลือกต่างๆ ::
- ขยายอายุการทำงาน : ยืดระยะเวลาการเกษียณอายุให้ยาวนานขึ้น
- ยกระดับทักษะดิจิทัล : พัฒนาความรู้ความสามารถด้านไอทีให้กับแรงงาน
- เพิ่มความยืดหยุ่นในการจ้างงาน : จัดรูปแบบการทำงานที่เหมาะสมกับแรงงานผู้สูงอายุ
- ลดอุปสรรคสำหรับแรงงานหญิง : ทลายข้อจำกัดที่ขัดขวางไม่ให้ผู้หญิงเข้าสู่ตลาดแรงงาน หรือคงอยู่ในระบบการทำงาน
ในขณะเดียวกัน สังคมผู้สูงอายุก็จะยิ่งเพิ่มแรงกดดันต่อปัญหางบประมาณของรัฐบาล ผ่านค่าใช้จ่ายด้านบำนาญและระบบสาธารณสุข ซึ่งปัจจุบัน งบประมาณรายจ่ายด้านบำนาญของภาครัฐในหลายพื้นที่ของเอเชียตะวันออกนั้นมีมูลค่าที่สูงมากอยู่แล้ว และคาดว่าจะยิ่งพุ่งสูงขึ้นอีกเมื่อโครงสร้างประชากรเข้าสู่ภาวะสูงวัยมากขึ้น
นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลก็อาจจะพุ่งทะยานได้เร็วยิ่งกว่า เนื่องจากต้นทุนในส่วนนี้ไม่ได้ถูกขับเคลื่อนจากปัจจัยด้านประชากรเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลและเทคโนโลยีทางการแพทย์ที่แพงขึ้นเรื่อยๆ ด้วย
ประเทศไทยเป็นหนึ่งในกลุ่มประเทศเศรษฐกิจที่คาดว่าจะต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายด้านสาธารณสุขสำหรับผู้สูงอายุที่พุ่งสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
อย่างไรก็ตาม รายงานฉบับนี้ได้หยิบยกประเทศไทยให้เป็นตัวอย่างของความสำเร็จในการขยายระบบหลักประกันสุขภาพถ้วนหน้า (Universal Health Coverage) ควบคู่ไปกับการควบคุมต้นทุนค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การปฏิรูประบบสาธารณสุขของไทยที่เริ่มต้นในช่วงทศวรรษ 2000 มีส่วนช่วยให้ประชาชนเข้าถึงการรักษาพยาบาลได้อย่างทั่วถึงมากขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับตัวเลขอายุขัยเฉลี่ยที่เพิ่มสูงขึ้น และอัตราการเสียชีวิตของทารกที่ลดลงอย่างเห็นได้ชัด
สำหรับความท้าทายขั้นต่อไปของไทยคือ ‘ระบบบำนาญ’ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเพิ่มความครอบคลุมในการดูแลกลุ่มแรงงานนอกระบบและแรงงานพาร์ทไทม์ ในขณะเดียวกันก็ยังต้องรักษาความยั่งยืนทางการคลังของประเทศเอาไว้ให้ได้
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจเป็นตัวช่วยสำคัญในการชดเชยกำลังแรงงานที่หดตัวลง
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังจะกลายเป็นหนึ่งในตัวแปรที่สำคัญที่สุดในการตัดสินว่า “ภูมิภาคเอเชียจะสามารถลดผลกระทบทางเศรษฐกิจที่เกิดจากปัญหาสังคมผู้สูงอายุได้หรือไม่”
“การนำ AI มาใช้งานอย่างแพร่หลายอาจช่วยกระตุ้นการเติบโตทางเศรษฐกิจประจำปีให้เพิ่มขึ้นได้ประมาณ 0.2-0.8% ในกลุ่มประเทศตลาดเกิดใหม่และประเทศกำลังพัฒนาในเอเชีย และอาจช่วยเพิ่มขึ้นได้ถึง 0.5-1% ในกลุ่มประเทศเศรษฐกิจพัฒนาแล้วของภูมิภาค”
— แบบจำลองของ IMF ระบุ แต่ผลประโยชน์ หรือความเติบโตเหล่านี้อาจจะกระจายตัวได้อย่างไม่ทั่วถึงนัก
ขณะที่กลุ่มประเทศเศรษฐกิจพัฒนาแล้วที่มีโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่แข็งแกร่ง มีแรงงานทักษะสูง และมีเม็ดเงินทุนสะสมจำนวนมาก จะมีความพร้อมในการนำ AI มาใช้งานได้อย่างรวดเร็วมากกว่า
ผลวิจัยของ IMF ยังบอกอีกด้วยว่า “ญี่ปุ่นและสิงคโปร์จัดอยู่ในกลุ่มที่มีความพร้อมสูงสุดในการเปิดรับเทคโนโลยีนี้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กลุ่มประเทศตลาดเกิดใหม่จะต้องเผชิญกับระยะเวลาในการเปลี่ยนผ่านที่ยาวนานกว่า ส่วนประเทศไทยนั้น ถูกจัดให้อยู่ในกลุ่ม ‘ระดับปานกลาง’ (Intermediate position)”
แบบจำลองสถานการณ์ ระบุว่า
“การนำ AI มาใช้ในวงกว้างในระดับโครงสร้างเศรษฐกิจของประเทศตลาดเกิดใหม่อย่างไทย อาจจะตามหลังกลุ่มประเทศพัฒนาแล้วในเอเชียอยู่ราว 1-2 ทศวรรษ (10-20 ปี) โดยขึ้นอยู่กับความเร็วในการพัฒนาเทคโนโลยี เม็ดเงินลงทุนที่พร้อมใช้งาน และการเร่งปฏิรูปโครงสร้างทางเศรษฐกิจของประเทศ”
—
IMF เน้นย้ำว่า “ช่วงเวลาดังกล่าวเป็นเพียงการประเมินตามสถานการณ์จำลอง ไม่ใช่การพยากรณ์ที่แม่นยำตายตัว อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้อาจสร้างปัญหาด้านกรอบเวลาให้กับประเทศไทย เนื่องจากกำลังแรงงานของไทยกำลังหดตัวลงแล้วในปัจจุบัน ขณะที่การตักตวงผลประโยชน์จากผลิตผลของ AI อย่างเต็มเม็ดเต็มหน่วยอาจต้องใช้เวลาอีกหลายปีกว่าจะเห็นผลเป็นรูปธรรม
นอกจากนี้ เม็ดเงินลงทุนในเทคโนโลยี AI ทั่วโลกที่พุ่งสูงขึ้น อาจทำให้ความต้องการเงินทุนเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ซึ่งจะบีบให้ต้นทุนการกู้ยืมอัตราดอกเบี้ยปรับตัวสูงขึ้น และกลายเป็นแรงกดดันซ้ำเติมกลุ่มประเทศตลาดเกิดใหม่ ก่อนที่ประเทศเหล่านี้จะสามารถรับมือและนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ได้อย่างเต็มรูปแบบ
แต่ผลประโยชน์จาก AI อาจยิ่ง ‘ซ้ำเติม’ ปัญหาความเหลื่อมล้ำ
IMF เตือนว่า
“เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาวิกฤตประชากรได้ทั้งหมด แถมระบบ AI อาจยิ่งซ้ำเติมให้ช่องว่างความเหลื่อมล้ำกว้างขึ้น เนื่องจากแรงงานทักษะสูงจะได้ประโยชน์จากการใช้ AI เข้ามาช่วยเสริมการทำงาน ในขณะที่แรงงานทักษะระดับต่ำถึงปานกลางมีความเสี่ยงสูงมากที่จะถูกเทคโนโลยีนี้แย่งงานและเข้าแทนที่”
การปรับเปลี่ยนโครงสร้างไปสู่กระบวนการผลิตที่ต้องพึ่งพาเงินทุนสูง (Capital-intensive) อาจส่งผลดีต่อครัวเรือนผู้สูงอายุที่มีสินทรัพย์ทางการเงินในครอบครองอยู่แล้ว มากกว่ากลุ่มคนรุ่นใหม่ที่ยังต้องพึ่งพาและเลี้ยงชีพด้วยรายได้จากค่าแรงเป็นหลัก
ดังนั้น การเร่งปฏิรูปโครงสร้างทางเศรษฐกิจจึงจำเป็นต้องดำเนินควบคู่ไปกับการเปิดรับเทคโนโลยี AI ซึ่งรวมถึงการลงทุนในระบบการศึกษา, การยกระดับและปรับเปลี่ยนทักษะแรงงาน, การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล, และการปรับปรุงนโยบายตลาดแรงงาน
อย่างไรก็ดี ประเทศไทยยังมีจุดแข็งด้านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่สามารถนำมาต่อยอดได้ โดยเฉพาะระบบการชำระเงินดิจิทัลอย่าง ‘พร้อมเพย์’ และการเชื่อมโยงกับระบบ ‘เพย์นาว’ ของสิงคโปร์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนธุรกรรมและกระจายการเข้าถึงบริการทางการเงินได้อย่างกว้างขวาง
นอกจากนี้ รัฐบาลไทยยังได้พัฒนาระบบดิจิทัลภาครัฐที่สำคัญ ทั้งระบบการยืนยันตัวตน และระบบเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงานรัฐอีกด้วย
(Photo by chanakarn laosarakham / AFP)
