จากโนเบลเศรษฐศาสตร์ สู่นวัตกรรมลดความเหลื่อมล้ำ (1) : เครื่องมือขจัดความจน และกลไกการออกแบบนโยบาย
โดย : พันธวัฒน์ เศรษฐวิไล
ภาพ : กสศ.

จากโนเบลเศรษฐศาสตร์ สู่นวัตกรรมลดความเหลื่อมล้ำ (1) : เครื่องมือขจัดความจน และกลไกการออกแบบนโยบาย

หลังจากที่ อภิจิต แบนเนอร์จี (Abhijit Banerjee) เอสเธอร์ ดูฟโล (Esther Duflo) สองนักวิทยาศาสตร์จากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) เจ้าของหนังสือ ‘Poor Economics’ และ ไมเคิล เครเมอร์ (Michael Kremer) ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยฮาร์เวิร์ด ได้รับรางวัลโนเบล สาขาเศรษฐศาสตร์ ประจำปี 2019 เมื่อเดือนตุลาคมที่ผ่านมา หนึ่งในประเด็นที่ถูกหยิบยกมาพูดถึงในวงกว้างคือเรื่อง ‘เศรษฐศาสตร์ของความจน’ อันเป็นจุดร่วมในผลงานของทั้งผู้ได้รับรางวัลทั้งสามคน ซึ่งใช้การวิจัยเชิงทดลอง (experimental research) มาช่วยวิเคราะห์ปัญหา และออกแบบนโยบายเพื่อแก้ปัญหาความยากจนและความเหลื่อมล้ำได้อย่างเป็นรูปธรรม

หนึ่งในระเบียบวิธีวิจัยที่แบนเนอร์จีและดูโฟลใช้คือ การทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (randomized controlled trials: RCTs) ซึ่งเป็นการวิจัยโดยใช้การทำการทดลองในพื้นที่จริงเพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่ กล่าวอย่างง่าย ระเบียบวิธีวิจัยนี้เป็นการทดลองใช้นโยบายที่ต่างกันกับกลุ่มตัวอย่างที่สุ่มมาเหมือนกัน  แล้วดูว่าผลลัพธ์ของนโยบายที่เกิดขึ้นมีความเหมือนหรือแตกต่างกันอย่างไร ในซีรีส์ความรู้ชุด ‘เศรษฐศาสตร์ตายแล้ว’  ธร ปิติดล เคยได้ชี้ให้เห็นว่า ในโลกใหม่ของเศรษฐศาสตร์การเมืองและเศรษฐศาสตร์พัฒนา “วิธีการวิจัยแบบ RCTs ได้ขยับกระบวนการผลิตความรู้ของเศรษฐศาสตร์จากเดิมที่นั่งดูตัวเลขสถิติและทำวิจัยในห้องสมุด ออกไปเจอความจริงจากพื้นที่มากขึ้น … จุดเด่นของวิธีการนี้คือ การได้องค์ความรู้จากพื้นที่ ทำให้เศรษฐศาสตร์เข้าใกล้กับความซับซ้อนและความละเอียดอ่อนของมนุษย์มากขึ้น จากเดิมที่มองมนุษย์ด้วยสมมติฐานแบบแข็งๆ ก่อน เช่น มองว่ามนุษย์สมเหตุสมผล เป็นสัตว์เศรษฐกิจ ก็เปลี่ยนมาทำความเข้าใจมนุษย์จากการตัดสินใจในความเป็นจริงของเขาก่อน ว่าเขาเลือกอะไร เพราะอะไร บนข้อจำกัดแบบไหน”

รางวัลโนเบลของแบนเนอร์จีและดูฟโล และความรู้ที่พวกเขาได้บุกเบิกนับว่ามาถูกที่ถูกเวลา ในโลกที่ความเหลื่อมล้ำกำลังทวีความรุนแรงมากขึ้นเรื่อยๆ

เมื่อกล่าวถึงความเหลื่อมล้ำ ปฏิเสธไม่ได้ว่าจุดเริ่มต้นสำคัญของความเหลื่อมล้ำในทุกช่วงชีวิต คือความเหลื่อมล้ำด้านการศึกษา ซึ่งยังคงปรากฏอยู่ในหลายประเทศทั่วโลก รวมถึงประเทศไทย

ในวาระดังกล่าว กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) และสถาบันวิจัยเศรษฐกิจ ป๋วย อึ้งภากรณ์ ได้ร่วมกันจัด​เวทีเสวนาวิชาการ เรื่อง ‘จากรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ปี 2562 สู่การใช้นวัตกรรมทางเศรษฐศาสตร์ เพื่อลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ในประเทศไทย’ ขึ้นเมื่อวันที่ 1 พฤศจิกายนที่ผ่านมา เพื่อนำเสนอและแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเรื่องการใช้เครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์ มาออกแบบนโยบายเพื่อลดความเหลื่อมล้ำในมิติต่างๆ จากวิทยากรผู้เชี่ยวชาญ ทั้งด้านเศรษฐศาสตร์และการศึกษา

แนวทางของเศรษฐศาสตร์การพัฒนา ช่วยขจัดปัญหาความยากจนและความเหลื่อมล้ำได้อย่างไร เครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์แบบไหนที่ถูกนำมาใช้แก้ปัญหาดังกล่าว และอะไรคือช่องโหว่ของการผลักดันทฤษฎีทางเศรษฐศาสตร์ไปสู่การปฏิบัติที่แท้จริง

ต่อไปนี้คือเนื้อหาบางช่วงบางตอน ซึ่งสะท้อนให้เห็นภาพรวมของสถานการณ์ความเหลื่อมล้ำด้านการศึกษาทั้งในระดับโลกและในประเทศไทย ไปจนถึงการนำเครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์มาวิเคราะห์และออกแบบนโยบายเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว

ดร.ประสาร ไตรรัตน์วรกุล ประธานคณะกรรมการบริหาร กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.)

“เราต้องไม่ทิ้งปัญหาความยากจนไปยังคนรุ่นต่อไป” – ประสาร ไตรรัตน์วรกุล

ก่อนเริ่มเสวนา ดร.ประสาร ไตรรัตน์วรกุล ประธานคณะกรรมการบริหาร กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) ได้กล่าวปาฐกถา ในหัวข้อ ‘นวัตกรรมในการจัดทำนโยบายเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา บทเรียนจากรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ประจำปี พ.ศ. 2562’ โดยระบุว่าการที่ อภิจิต แบนเนอร์จี, เอสเธอร์ ดูฟโล และ ไมเคิล เครเมอร์ ได้รับรางวัลโนเบล สาขาเศรษฐศาสตร์ ประจำปี 2019 ถือเป็นการยกย่องการนำ ‘นวัตกรรมการวิจัยเชิงทดลอง’ (Experimental Research) มาสนับสนุนการวิจัยเศรษฐศาสตร์การพัฒนา ซึ่งตนเห็นว่าการมอบรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ในปีนี้ เป็นการมอบรางวัลที่ ‘ถูกที่ถูกเวลา’

“ก่อนที่จะมีการมอบรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ในปีนี้ อดีตผู้ว่าการธนาคารกลางของประเทศอังกฤษอย่าง Lord Mervyn King ได้แสดงทัศนะในเชิงการตั้งคำถามที่น่าสนใจต่อการมอบรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ว่า รางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์มีไปเพื่ออะไร

“Lord Mervyn King มองว่ารางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์นั้นแตกต่างจากรางวัลโนเบลสาขาอื่นๆ ที่มอบแก่ผู้ค้นพบ ปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ หรือทางออกในการแก้ไขข้อจำกัดทางฟิสิกส์ เคมี หรือ ทางการแพทย์ เป็นต้น แต่เครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์ที่นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบลส่วนใหญ่วิจัยคิดค้นขึ้นมาได้นั้น ที่สุดแล้วอาจช่วยได้เพียงการให้ความเข้าใจ (insight) หรือการอธิบายปรากฏการณ์ มากกว่าการให้คำตอบที่ชัดเจน ดังที่เขากล่าวว่า It confirms that economics at its best gives us insights not solutions.”

ประธานคณะกรรมการบริหาร กสศ. ชี้ว่านี่เป็นคำอธิบายที่น่าสนใจ เพราะการมอบรางวัลในปีนี้เป็นการเชิดชูการนำนวัตกรรมการวิจัยเชิงทดลอง (Experimental Research) มาสนับสนุนการวิจัยเศรษฐศาสตร์ด้านการพัฒนา เพื่อช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายลดความเหลื่อมล้ำและความยากจน เกิดความเข้าใจในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว ผ่านการทดสอบด้วยกระบวนการอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ได้ ว่ามาตรการใดที่ใช้ได้ผลหรือไม่ได้ผล และหากได้ผลแล้ว มีเหตุปัจจัยใดบ้างที่เพิ่มหรือลดประสิทธิภาพของมาตรการดังกล่าว ซึ่งช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายมี ‘ข้อมูลและหลักฐานเชิงประจักษ์’ เพื่อประกอบการตัดสินใจว่าจะขยายผลการใช้มาตรการดังกล่าวในวงกว้างระดับประเทศต่อไปหรือไม่

ในส่วนของสถานการณ์ด้านความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา ดร.ประสาร เปิดข้อมูลจากสถาบันสถิติแห่งองค์การยูเนสโก ที่ชี้ว่ายังมีเด็กเยาวชนมากกว่า 263 ล้านคนทั่วโลกที่ยังคงอยู่นอกระบบการศึกษา โดยในจำนวนนี้เป็นเด็กที่อยู่ในวัยประถมศึกษามากกว่า 60 ล้านคน ขณะที่ความเสมอภาคทางการศึกษาในทศวรรษที่ผ่านมาเริ่มชะลอตัวลง โดยกลุ่มเป้าหมาย 5-10% สุดท้าย ยังเข้าไม่ถึงโอกาสทางการศึกษา หรือต้องออกจากการเรียนกลางคัน

“ที่น่ากังวลไปกว่านั้นคือ ตัวเลขเด็กนอกระบบการศึกษาในระดับโลก เริ่มกลับมามีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นระหว่างปี 2016-2017 อีกครั้ง ขณะที่ประเทศไทยเอง ปัจจุบันยังมีเยาวชนในครอบครัวที่ยากจนและด้อยโอกาสอีกมากกว่า 670,000 คน อายุระหว่าง 3-18 ปี และยังมีนักเรียนกลุ่มเสี่ยงในครอบครัวที่ยากจนและยากจนพิเศษอีกเกือบ 2 ล้านคน ที่อาจหลุดออกจากระบบการศึกษาก่อนสำเร็จการศึกษาขั้นพื้นฐาน”

จากสถานการณ์ความเหลื่อมล้ำทางการศึกษาของโลกที่มีแนวโน้มลดลงในอัตราที่ถดถอยมาก ขณะที่งบประมาณของภาครัฐและเงินบริจาคกลับมีแนวโน้มลดลง ดร.ประสารชี้ว่ามีความจำเป็นที่ผู้กำหนดนโยบายต้องเลือกใช้ ‘มาตรการที่ลงทุนน้อย แต่ได้ผลมาก’ โดยนวัตกรรมการวิจัยเชิงทดลองที่ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ในปีนี้ อาจเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบาย รวมถึงหน่วยงานที่มีภารกิจลดความเหลื่อมล้ำและแก้ไขปัญหาความยากจน สามารถเลือกนโยบายที่เหมาะสมในการแก้ไขปัญหาตามบริบทของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมีความยั่งยืน

“จากผลการวิจัยประเมินผลโครงการลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษามากกว่า 31 โครงการทั่วโลก ด้วยกระบวนการ RCTs พบว่านโยบายลดความเหลื่อมล้ำทางการศึกษาด้วยมาตรการที่เจาะจงไปที่ ‘อุปสงค์ต่อการศึกษา’ (Demand for Education) หลายมาตรการ ซึ่งเป็นมาตรการที่ส่งเสริมโอกาสทางการศึกษา และตรงตามความต้องการที่แท้จริงของฝั่งผู้เรียนและครอบครัว ให้ผลลัพธ์และความคุ้มค่าทางงบประมาณที่สูงกว่ามาตรการด้านอุปทานของการศึกษา ที่เน้นผู้จัดการศึกษาเป็นตัวตั้ง

“ตัวอย่างสำคัญของมาตรการที่เจาะจงไปที่ ‘อุปสงค์ต่อการศึกษา’ เช่น การลดต้นทุนการเข้าถึงการศึกษาด้วยการสนับสนุนเงินอุดหนุนอย่างมีเงื่อนไข (Conditional Cash Transfer: CCT) ต่ออัตราการมาเรียนของผู้เรียน ซึ่งเป็นมาตราการที่ กสศ. ดำเนินการอยู่ หรือการสนับสนุนอาหารเช้า เครื่องแบบ และการเดินทาง แบบมีเงื่อนไข (Non-cash Conditional Transfer: NCT)”

นอกจากนี้ ดร.ประสาร ยังชี้ว่าประเทศไทยยังมีโจทย์สำคัญอีกหลายเรื่องที่ควรเร่งจัดการอย่างเป็นระบบ ก่อนจะส่งผลต่อเสถียรภาพและขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศในระยะยาว โดยชี้ว่าการแก้ไขต้องทำที่ต้นทาง เริ่มจากการทำให้เด็กและเยาวชนเข้าถึงการศึกษาที่มีคุณภาพ ซึ่งหลายหน่วยงานกำลังทำอยู่ รวมถึง กสศ. เองที่มีหน้าที่ส่งเสริมด้านข้อมูลความรู้ ค้นหาแนวทางใหม่ๆ รวมถึงสาเหตุว่าการที่เด็กและเยาวชนไม่สามารถเข้าถึงการศึกษาได้เต็มที่นั้นเป็นเพราะเหตุใด

“ความเสมอภาคทางการศึกษาเป็นภารกิจที่ใหญ่หลวง และหาใช่ภารกิจที่ กสศ. จะดำเนินการให้สำเร็จได้เพียงลำพังด้วยทรัพยากรที่จำกัดและโจทย์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นทุกวัน แต่จำเป็นที่จะต้องได้รับความร่วมมือจากทุกภาคส่วนอย่างต่อเนื่อง” ดร.ประสารกล่าว พร้อมทิ้งท้ายว่า “ผมขอให้ทุกท่านมาร่วมกันผลักดันเรื่องนี้ให้สำเร็จได้ในชั่วชีวิตของพวกเรานี้ ไม่ทิ้งปัญหาความยากจนข้ามชั่วคนไปยังคนรุ่นต่อไป”

ดร.โสมรัศมิ์ จันทรัตน์ หัวหน้ากลุ่มงานวิจัยด้านระบบการเงิน สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

“RCTs ไม่ใช่วิธีแก้จน” – โสมรัศมิ์ จันทรัตน์

หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับการพูดถึงอย่างแพร่หลาย จากการมอบรางวัลโนเบลสาขาเศรษฐศาสตร์ในปีนี้ คือเครื่องมือในการวิจัยที่เรียกว่า Randomized controlled trials (RCTsหรือการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม เป็นวิธีการวิจัยเชิงทดลองที่นักเศรษฐศาสตร์ทั้งสามคนนำมาใช้กับงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์ โดยเฉพาะในการออกแบบและพิจารณาผลกระทบจากนโยบายขจัดความยากจน จากเดิมที่การศึกษาในสาขาเศรษฐศาสตร์การพัฒนามักจะอยู่ในรูปแบบกรอบคิดทางทฤษฎี

ในคำประกาศรางวัลของ The Royal Swedish Academy of Sciences ระบุว่างานวิจัยของทั้งสามคน มีส่วนช่วยเพิ่มศักยภาพในการต่อสู้กับปัญหาความยากจน โดยไมเคิล เครเมอร์ นั้นได้พิสูจน์ให้เห็นว่าวิธีการวิจัยเชิงทดลองที่เขาใช้นั้นมีประสิทธิผลเพียงใด จากการช่วยยกระดับคุณภาพของโรงเรียนในประเทศเคนย่าช่วงกลางทศวรรษ 1990 ขณะที่อภิจิต แบนเนอร์จี และ เอสเธอร์ ดูฟโล ก็ได้ร่วมกันทำงานศึกษาวิจัยในลักษณะเดียวกัน เพื่อแก้ปัญหาความยากจนในหลายประเทศ โดยการวิจัยเชิงทดลองที่พวกเขาใช้นั้นส่งอิทธิพลอย่างมากต่อแวดวงเศรษฐศาสตร์พัฒนาในปัจจุบัน

ดร.โสมรัศมิ์ จันทรัตน์ หัวหน้ากลุ่มงานวิจัยด้านระบบการเงิน สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ธนาคารแห่งประเทศไทย กล่าวถึงเครื่องมือดังกล่าวว่า RCTs ไม่ใช่เครื่องมือแก้จนอย่างที่หลายคนเข้าใจ ทว่าเป็นเพียงหนึ่งในหลายๆ เครื่องมือ ที่ถูกนำมาใช้ในการออกแบบนโยบายเพื่อแก้ปัญหาความยากจนและความเหลื่อมล้ำ

“ดิฉันอยากพูดถึงประเด็นที่หลายคนอาจเข้าใจผิด จากกระแสข่าวโนเบลที่ออกมาก่อนหน้านี้ โดยเฉพาะในเรื่องเกี่ยวกับการใช้ RCTs ประการแรก RCTs ไม่ใช่วิธีแก้จน แต่เป็นเพียงวิธีการหนึ่งที่สามารถเอามาช่วยในการทดลองศึกษานโยบายว่ามีประสิทธิภาพอย่างไร พูดง่ายๆ คือเป็น evidence-based policy making ประการที่สอง นักเศรษฐศาสตร์ที่ได้รับรางวัลโนเบลปีนี้ ก็ไม่ได้ใช้แค่ RCTs อย่างเดียว แต่ใช้หลายๆ เครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์ในการศึกษาประสิทธิผลของนโยบาย”

ดร.โสมรัศมิ์ อธิบายต่อว่า evidence-based policy หรือนโยบายที่ออกแบบโดยอาศัยหลักฐานเชิงประจักษ์ คือรากฐานสำคัญของการออกแบบนโยบายที่หลายประเทศใช้กันมานานแล้ว ทว่ายังไม่ค่อยเห็นนักในประเทศไทย

“กระบวนการของ evidence-based policy making จะช่วยตอบคำถามตั้งแต่ต้นว่า ควรจะทำนโยบายอะไร นโยบายเหล่านั้นมีกลไกอย่างไรที่จะช่วยเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ที่เราต้องการ เราควรจะ target คนกลุ่มไหน เราจะ implement นโยบายกับคนกลุ่มนั้นๆ อย่างไร ไปจนถึงว่านโยบายนั้นคุ้มค่าขนาดไหน ควรขยายสเกลหรือไม่ และถ้าควรขยาย จะขยายอย่างไร

“ไมเคิล เครเมอร์ หนึ่งในผู้ที่ได้รับรางวัลโนเบล เคยทำงานวิจัยที่รวบรวม evidence-based policy ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาทั่วโลก จำนวนสามร้อยกว่าเคส ที่น่าตกใจคือไม่มีสักเคสที่มาจากประเทศไทย ถึงเวลาแล้วหรือยังที่เราจะเริ่มขยับตัว แล้วทำเรื่องนี้อย่างจริงจัง”

สำหรับกระบวนการทำ evidence-based policy ดร.โสมรัศมิ์อธิบายว่ามี 4 ขั้นตอนหลักๆ หนึ่งคือต้องมี policy question ว่านโยบายนั้นๆ ทำไปเพื่ออะไร สองคือมี framework เพื่อเอามาช่วยย่อย policy question และสร้างสมมติฐานในการทดสอบนโยบาย สามคือต้องมี data ที่จะช่วยในการหา evidence ได้ และสุดท้าย ซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญมากคือ causal influence หรือการสร้างเหตุและผล ซึ่งเป็นหัวใจในวิชาชีพนักเศรษฐศาสตร์

ดร.โสมรัศมิ์ ยกตัวอย่างนโยบายแก้จนของประเทศเม็กซิโก ซึ่งเริ่มใช้มาตั้งแต่ปี 1998 ผ่านโปรแกรมที่เรียกว่า Conditional cash transfer (CCT) เพื่อแก้ปัญหาความยากจนของคนจำนวน 1 ใน 4 ของประเทศ โดยใช้ evidence-based ตั้งแต่แรกเริ่มโครงการ ปรากฏว่าเมื่อเวลาผ่านไป โครงการนี้ก็ยังดำรงอยู่จนถึงปัจจุบัน แม้จะมีการเปลี่ยนผ่านรัฐบาลหลายต่อหลายครั้งก็ตาม ขณะเดียวกันก็มีงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์จำนวนมากที่แสดงให้เห็นว่าโครงการนี้มีประสิทธิผลและช่วยแก้ปัญหาความยากจนได้จริง อย่างไรก็ตาม การนำ RCTs มาใช้ในการทำ evidence-based policy นั้น ดร.โสมรัศมิ์ชี้ว่าอาจใช้ไม่ได้กับทุกกรณีเสมอไป

“หลักใหญ่ใจความของ RCTs คือการสุ่มคนให้เข้าร่วมโปรแกรม กับสุ่มคนให้ไม่เข้าร่วมโปรแกรม ซึ่งวิธีการนี้ไม่ใช่ว่าจะทำได้ในทุกที่ หรือทุกกรณี ขึ้นอยู่กับว่าเราสามารถเลือกปฏิบัติได้หรือไม่ ในการให้โปรแกรมกับบางคน และไม่ให้โปรแกรมกับบางคน

“ข้อจำกัดอีกอย่างหนึ่งของวิธีนี้คือ กลุ่มตัวอย่างจะมีขนาดไม่ใหญ่มาก กล่าวคือจะสุ่มใช้โปรแกรมได้กับบางพื้นที่ หรือบางกลุ่มตัวอย่างเท่านั้น ไม่สามารถทำทั้งประเทศได้ เพราะจะใช้ต้นทุนมหาศาลในการเก็บข้อมูล ซึ่งอาจต้องใช้เครื่องมืออื่นๆ เข้ามาเสริม ตามแต่เงื่อนไขของแต่ละพื้นที่”

สำหรับเครื่องมืออื่นๆ ที่นักเศรษฐศาสตร์มักนำมาช่วยในการออกแบบนโยบายนอกจาก RCTs ดร.โสมรัศมิ์กล่าวว่ามีหลายเครื่องมือด้วยกัน ไล่ตั้งแต่ Difference in difference, Regression discontinuity, Randomization, Structural modeling และ Admin data

“ทั้งนี้ การจะเลือกใช้วิธีไหน ก็ขึ้นอยู่กับว่าเราถามคำถามอะไร macro หรือ micro, เป็น short term หรือ long term, อยากรู้ mechanism หรืออยากรู้ impact ควบคู่ไปกับการประเมินข้อมูลที่มีอยู่ในมือ และข้อจำกัดต่างๆ เช่น เรื่องงบประมาณ ซึ่งส่งผลต่อขนาดของกลุ่มตัวอย่างในการทำ RCTs”

ดร.ณัฐวุฒิ เผ่าทวี ศาสตราจารย์ด้าน Behavioural Science จาก Warwick Business School

เปลี่ยนจาก ‘big change, small impact‘ เป็น ‘small change, big impact‘ – ณัฐวุฒิ เผ่าทวี

ด้าน ดร.ณัฐวุฒิ เผ่าทวี ศาสตราจารย์ด้าน Behavioural Science จาก Warwick Business School ประเทศอังกฤษ ได้แลกเปลี่ยนมุมมองด้านพฤติกรรมศาสตร์ว่า

นอกจากโจทย์ที่ว่า จะทำนโยบายอย่างไรแล้ว ณัฐวุฒิชี้ว่าอีกประเด็นที่ควรให้ความสนใจคือ ปัจจัยอะไรที่จะทำให้นโยบายประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนพฤติกรรมของคน เขาเริ่มต้นด้วยคำถามว่า

“คุณคิดว่านโยบายสาธารณะของเราส่วนใหญ่ มีประสิทธิภาพมากน้อยแค่ไหนในการเปลี่ยนพฤติกรรมของคน ไม่ว่าจะนโยบายด้านการศึกษา นโยบานด้านการเงิน นโยบายเรื่องการลดคอร์รัปชัน หรือนโยบายด้านสิ่งแวดล้อมก็ตาม” พร้อมเสริมว่า เมื่อพูดถึงการออกแบบนโยบาย เขาอยากชวนให้พิจารณาถึงความสัมพันธ์ input กับ output

“ในแวดวงวิชาการ จะการมีพูดถึง output หรือผลลัพธ์อยู่บ่อยๆ แต่ถ้าเป็นฝั่งของนักการเมืองหรือรัฐบาล เขาจะพูดถึง input มากกว่า เช่น จะให้เงินอัดฉีดเข้าไปเท่าไหร่ แต่แทบไม่มีใครพูดถึง output เลย ว่างบที่อัดฉีดเข้าไปนั้น มันสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมคนได้มากน้อยแค่ไหน ผมอยากเปลี่ยน paradigm ตรงส่วนนี้

“ข้อต่อมา นโยบายสาธารณะ ไม่ว่านโยบายอะไรก็ตาม จะมีประสิทธิภาพกับกลุ่มคนแค่กลุ่มเดียวเท่านั้น กลุ่มนั้นก็คือคนที่อยากทำในสิ่งที่เราอยากให้เขาทำอยู่แล้ว แต่ที่เขาทำไม่ได้เพราะอาจมีข้อจำกัด ไม่ว่าในเชิงแรงจูงใจ หรือทรัพยากรก็ตาม การให้นโยบายไปจึงเป็นเหมือนการเปิดโอกาสให้กับเขาได้ทำในสิ่งที่เขาอยากทำ

“อีกกลุ่มหนึ่ง คือกลุ่มคนที่ไม่ทำ ไม่ว่าจะมีหรือไม่มีนโยบายก็ตาม ซึ่งนักเศรษฐศาสตร์จะคิดว่านโยบายไม่มีผลกับคนกลุ่มนี้”

ดร.ณัฐวุฒิ อธิบายว่า นโยบายสาธารณะส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ถ้าไม่ใช่การบังคับให้ทำ ก็จะเป็นการให้ทรัพยากรกับประชาชน เช่น นโยบายแจกเงินคนจน นโยบายชิมช็อปใช้ นโยบายเกิดปั๊บรับแสน เป็นต้น แล้วปล่อยให้ประชาชนบริหารทรัพยากรเหล่านั้นกันเอง

“ถ้าพูดในเชิงเศรษฐศาสตร์ นักเศรษฐศาสตร์จะเชื่อว่าคนเรามีเหตุมีผล แต่หลายคนคงคิดเหมือนผมว่า จริงๆ เราอาจไม่ได้มีเหตุผลขนาดนั้น ในทุกๆ เรื่องที่เราตัดสินใจ เพราะถ้านักเศรษฐศาสตร์พูดถูกต้องว่าทุกคนมีเหตุผล เราคงไม่มีความเสียดายหรือเสียใจในชีวิตของเราเลย เพราะเราทำทุกอย่างโดยที่เราเชื่อว่ามีเหตุผลแล้ว แต่ถ้าเรามองในมุมของพฤติกรรมศาสตร์ เราอาจต้องตั้งข้อสังเกตใหม่ว่า คนใช้เหตุผลในการตัดสินใจจริงหรือ

“มีงานวิจัยที่ชี้ว่า ความจริงแล้วในชีวิตประจำวันของเรา เรามักตัดสินใจโดยใช้ความรู้สึกหรืออารมณ์ มากกว่าการใช้เหตุผลอย่างเป็นระบบ ซึ่งบางครั้งการตัดสินใจแบบเร็วๆ โดยใช้อารมณ์ความรู้สึก มันกลับมีผลในระยะยาวมากต่อชีวิตของเรา”

“ประเด็นอยู่ที่ว่า ถ้าการตัดสินใจส่วนใหญ่ในชีวิตของคนเรา มาจากอารมณ์ความรู้สึกเสียส่วนใหญ่ เราควรให้รัฐออกนโยบายแบบบังคับใช้ทั้งหมดเลยดีไหม ไม่ต้องให้เลือก เพราะรัฐรู้แล้วว่าการตัดสินใจของคนเราอาจมีผิดมีพลาด และอาจส่งผลเสียตามมา หรือจะใช้นโยบายแบบอื่นที่สามารถปรับพฤติกรรมคนได้”

ดร.ณัฐวุฒิ ให้ข้อมูลเพิ่มเติมว่า จากการที่เขาศึกษาวิจัยเรื่องเศรษฐศาสตร์ของความสุข พบว่าในประเทศที่ประชาชนมีโอกาสได้เลือก คนจะมีความสุขกับชีวิตมากกว่าคนในประเทศที่ไม่มีโอกาสเลือก หรือมีทางเลือกน้อย พร้อมเน้นย้ำว่า ถ้าพิจารณาในกลุ่มคนที่ไม่ทำ แม้จะมีหรือไม่มีนโยบาย นักเศรษฐศาสตร์จะมองว่าเขามีเหตุมีผล ยังไงก็เปลี่ยนพฤติกรรมเขาไม่ได้ แต่ถ้ามองในมุมจิตวิทยา เขาจะบอกว่าเปลี่ยนได้

อีกประเด็นที่ ดร.ณัฐวุฒิยกขึ้นมา คือการชี้ให้เห็นว่าตอนนี้เราตกอยู่ในภาวะของ ‘Big change, small impact’ ซึ่งเขามองว่าควรต้องปรับมโนทัศน์ใหม่เป็น ‘Small change, big impact’ ผ่านนโยบายที่ใช้ทฤษฎีเรื่องการ ‘Nudge’ ของ ริชาร์ด ธาเลอร์ เจ้าพ่อด้านเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม ซึ่งประสบความสำเร็จในหลายประเทศ

ดร.ณัฐวุฒิอธิบายว่า แนวคิดหนึ่งที่ธาเลอร์เสนอไว้คือ Libertarian Paternalism คือการทำให้เขาทำในสิ่งที่เราอยากให้เขาทำ เพราะมันดีต่อชีวิตเขา ‘โดยที่เขารู้สึกว่าเขาเลือกเอง’

“สมมติเราไปกำหนดนโยบายว่า คุณต้องทำอันนี้นะ ถ้าเกิดคนที่ไม่อยากทำ ยังไงเขาก็ไม่ทำ เพราะมันฝืน แต่หากเราอยากเปลี่ยนใจใครสักคนหนึ่ง ถ้าเขาอยากทำอยู่แล้ว แต่อาจรู้สึกว่าทำไม่ได้ด้วยปัจจัยบางอย่าง สิ่งที่เราทำคือการไปสะกิดเขานิดเดียว เพื่อให้เขาเห็นว่ามันทำได้นะ และมันจะเกิดผลที่ยิ่งใหญ่ได้ โดยการเปลี่ยนแค่นิดเดียว”

ณัฐวุฒิ อธิบายต่อว่าหลักการนี้จะสำเร็จได้ มี 4 ปัจจัยด้วยกัน เรียกว่า ‘E A S T’ “E- Easy คือการทำให้มันง่ายขึ้น, A-Attract ถ้าคุณอยากให้ใครทำอะไรสักอย่าง ต้องทำให้ ‘ความน่าจะทำ’ เด่นชัดขึ้น, S-Social ถ้าคุณอยากให้ใครทำอะไรสักอย่าง ต้องทำให้เขารู้สึกว่า คนอื่นเขาก็ทำกัน, T-Timing ถ้าคุณอยากให้เขาทำอะไรสักอย่าง ต้องบอกให้เขาทำในตอนที่เขาน่าจะฟังที่สุด”

ณัฐวุฒิ เล่าต่อว่า มีหลายนโยบายด้วยกันที่ใช้วิธีการนี้ โดยยกตัวอย่างการเปลี่ยนนโยบายการออมในอังกฤษ โดยจากเดิมที่จะใช้การ opt in เปลี่ยนมาใช้การ opt out แทน

“จากที่เปิดทางเลือกว่าให้ออมเพิ่มทีหลัง เปลี่ยนเป็นหักเข้าเป็นเงินออมไว้เลยตั้งแต่แรก โดยเปิดทางเลือกว่าจะเอาออกมาก็ได้ ปรากฏว่าพอเปลี่ยนมาเป็น opt out สุดท้ายแทบไม่มีใครเอาออกเลย นี่คือการเปลี่ยนแค่จุดเดียว จุดเล็กๆ แต่ทำให้คนสามารถออมเงินได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ จนถึงทุกวันนี้ยังไม่มีนโยบายไหนที่มีประสิทธิภาพขนาดนี้ในการเปลี่ยนพฤติกรรมการออมของคน”

อีกตัวอย่างหนึ่ง คือการเปลี่ยนนโยบายเพื่อให้คนจ่ายภาษีมากขึ้น จากเดิมที่ใช้การส่งอีเมลให้แต่ละคน แล้วให้เข้าไปกรอกแบบฟอร์มในเว็บไซต์ tax office ของอังกฤษ ซึ่งต้องใช้เวลา และผ่านหลายขั้นตอนกว่าจะเข้าถึงแบบฟอร์มได้ มาเป็นการส่งลิงค์ที่เชื่อมไปยังแบบฟอร์มตรงแทน

“เขาใช้วิธีการ randomize สุ่มใช้วิธีนี้กับกลุ่มทดลองจำนวนห้าพันกว่าคน ปรากฏว่าอัตราการตอบกลับอีเมลว่าได้ชำระภาษีเรียบร้อยแล้ว เพิ่มจาก 19.2% เป็น 23.4% เห็นไหมครับ เขาเปลี่ยนแค่นิดเดียว แต่เก็บภาษีได้เพิ่มอีกมหาศาล”

จากตัวอย่างที่ว่ามา ณัฐวุฒิเสนอว่าถ้าสามารถนำแนวทางการปรับนโยบายเช่นนี้มาใช้กับเรื่องปัญหาความยากจน รวมถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา ก็น่าจะช่วยให้เกิดนโยบายที่มีประสิทธิผลได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้ต้นทุนมากมายเสมอไป พร้อมทิ้งท้ายว่า “อยากให้ทุกคนคิดถึง mechanism ด้วย อย่าเพิ่งลืม what works โดยคิดถึงแต่ how-to อย่างเดียว”

ผลงานชิ้นนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือระหว่าง กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) กับ The101.world