ระบบติดตามภาวะเศรษฐกิจการเกษตร: ฐานของการพัฒนาภาคเกษตรไทยยุค 4.0

บทความนี้มุ่งนำเสนอแนวคิดของระบบติดตามภาวะเศรษฐกิจการเกษตร (ระบบฯ) ที่บูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) จากหลายหน่วยงานภาครัฐ มาใช้วิเคราะห์เชิงลึก (Data analytics) เพื่อคาดการณ์และติดตามพัฒนาการผลผลิตและราคาสินค้าเกษตร และใช้ดำเนินนโยบายด้านการเกษตรเพื่อยกระดับรายได้ให้แก่เกษตรกร การจัดทำระบบดังกล่าวเป็นการติดอาวุธให้ภาครัฐสามารถขับเคลื่อนนโยบายและบรรลุวัตถุประสงค์ตามแผนยุทธศาสตร์ 20 ปี ด้านการสร้างความสามารถในการแข่งขัน ได้โดยเร็วแบบ Quick Win

ในระบบเศรษฐกิจแบบตลาด ประสิทธิภาพในการจัดสรรทรัพยากรเกิดจากการตัดสินใจด้านการผลิตของหน่วยผลิตต่างๆ ที่ทราบถึงศักยภาพและข้อจำกัดด้านการผลิตของตนเองดีที่สุด เพื่อให้การตัดสินใจด้านการผลิตเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและทันกาล การเข้าถึงข้อมูลอุปสงค์และอุปทานสินค้าเกษตรในทางเลือกต่างๆ ที่รวดเร็วและแม่นยำจึงเป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะสินค้าเกษตรซึ่งเป็นสินค้าที่ราคามีความผันผวนมากกว่าสินค้าประเภทอื่น เพราะเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ไม่มีความแตกต่างมากนัก จึงหาสินค้าทดแทนจากแหล่งอื่นได้ง่าย อีกทั้งเป็นสินค้าที่เก็บรักษาได้ไม่นาน

ดังนั้นการจัดทำและเผยแพร่ข้อมูลด้านอุปสงค์และอุปทานสินค้าเกษตรอย่างเป็นระบบที่รวดเร็วและแม่นยำให้แก่เกษตรกร พ่อค้าคนกลาง อุตสาหกรรมต่อเนื่องในห่วงโซ่อุปทาน เจ้าหน้าที่ภาครัฐ และตลาด ใช้ประกอบการตัดสินใจ จึงเป็นหัวใจของการบริหารจัดการสินค้าเกษตรแบบครบวงจรที่เน้น “การตลาดนำการผลิต” ที่รัฐบาลกำลังดำเนินการเพื่อให้เกษตรไทย “แข่งได้ในตลาดโลก” ในโลกการแข่งขันยุคดิจิทัลระบบฯ สร้างประโยชน์กับเกษตรกรในหลายด้าน ได้แก่

1) ในช่วงเริ่มเพาะปลูก การประมาณการผลผลิตของสินค้าที่เป็นทางเลือกในการเพาะปลูกที่แม่นยำว่า สินค้าใดมีแนวโน้มขาดตลาดหรือล้นตลาด ช่วยให้เกษตรกรสามารถตัดสินใจเลือกปลูกพืชได้ถูกต้องและลดความเสี่ยงกรณีที่ราคาตกต่ำจากผลผลิตล้นตลาด ทั้งนี้ การตัดสินใจดังกล่าวของเกษตรกรยังเป็นการบริหารอุปทานสินค้าเกษตรในภาพรวมโดยอัตโนมัติ

2) ข้อมูลผลผลิตคาดการณ์ที่รวดเร็วแม่นยำจะทำให้กลไกราคาสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้เกษตรกรขายสินค้าได้ราคาสูงขึ้น เช่น เหตุการณ์น้ำท่วมภาคอีสานในช่วงฤดูเพาะปลูกข้าวนาปี ปี 2560/61 ทำให้ผลผลิตข้าวหอมมะลิที่ให้ผลผลิตปีละครั้งเสียหายอย่างมีนัยสำคัญ จนทำให้ราคารับซื้อข้าวเปลือกหอมมะลิในช่วงท้ายของฤดูเก็บเกี่ยวเดือนมีนาคม 2561 เร่งตัวสูงถึง 15,106 บาทต่อตัน ขณะที่ผลผลิตข้าวกว่าร้อยละ 60 เก็บเกี่ยวและขายไปในเดือนพฤศจิกายน ที่ราคาเพียง 11,040 บาทต่อตัน ทั้งที่เหตุการณ์น้ำท่วมเกิดขึ้นตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2560 แต่ราคากลับไม่ตอบสนองต่อผลผลิตที่ลดลงเนื่องจากตลาดไม่สามารถประเมินระดับผลกระทบที่แท้จริงได้

ส่วนหนึ่งของส่วนต่างราคาดังกล่าว คือราคาของความเสี่ยง (risk premium) ที่โรงสีที่ต้องแบกรับความไม่แน่นอนของปริมาณผลผลิตที่แท้จริง การประมาณการผลผลิตที่เป็นที่ยอมรับจะช่วยลด risk premium และทำให้เกษตรกรขายข้าวได้ราคาสูงขึ้น แม้ในกรณีที่ผลผลิตล้นตลาดการประมาณการผลผลิตที่เป็นที่ยอมรับก็ยังช่วยให้ชาวนาขายข้าวได้ราคาสูงขึ้น โดยช่วยลด risk premium ที่เกิดจากความกังวลของตลาดเกี่ยวกับปริมาณผลผลิตส่วนเกินจนกดดันให้ราคาต่ำกว่าที่ควร และช่วยให้กลไกตลาดสามารถจัดการกับผลผลิตส่วนเกินได้อย่างมีประสิทธิภาพ ป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์ผลผลิตส่วนเกินตกค้างและกดดันให้ราคาต่ำกว่าที่ควร

ทั้งนี้ ระบบดังกล่าวสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร (สศก.) ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) และธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) กำลังร่วมกันพัฒนา โดยอาศัยข้อมูลเบื้องต้นจากสศก. ซึ่งธปท.จะใช้เทคโนโลยี ICT ยุค 4.0 ในการบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่มีอยู่แล้วจากหลายส่วนงานเพื่อติดตามพัฒนาการเศรษฐกิจการเกษตรอย่างรอบด้านและทันกาล โดยระบบจะติดตามรายได้เกษตรกรสุทธิในสินค้าเกษตร 34 ชนิด เป็นรายจังหวัด ผ่านการติดตามแนวโน้มและพัฒนาการด้านปริมาณผลผลิต ราคาผลผลิต ราคาปัจจัยการผลิต โครงสร้างต้นทุน ภาระหนี้เกษตรกร และเงินช่วยเหลือจากภาครัฐ ดังสมการรายได้เกษตรกรสุทธิ

รายได้เกษตรกรสุทธิ = รายรับรวม – ต้นทุนรวม – มูลค่าความเสียหายจากภัยพิบัติ – รายจ่ายหนี้เพื่อการผลิต + เงินช่วยเหลือจากภาครัฐ

ในภาพรวม ระบบฯที่กำลังพัฒนาของไทยคล้ายระบบของ U.S. DEPARTMENT OF AGRICULTURE (USDA) ที่บูรณาการข้อมูลจากหลายมิติเพื่อติดตามพัฒนาการของผลผลิต แต่ต่างกันที่การประมาณการผลผลิตขั้นสุดท้าย โดย USDA เน้นใช้การสำรวจรายแปลงเป็นหลัก

ขณะที่ระบบฯ ของไทยมีแนวทางใช้การสำรวจผลผลิต ณ จุดรับซื้อ แล้วเชื่อมโยงข้อมูลกลับไปสู่ฐานข้อมูลทะเบียนผู้เพาะปลูกเพื่อคำนวณผลผลิตสุทธิของฤดูกาลผลิต วิธีนี้สอดคล้องกับลักษณะการเพาะปลูกของไทยที่มีแปลงขนาดเล็กและกระจายตัวอยู่ตามพื้นที่ต่างๆ ไม่เหมือนกับของสหรัฐมีแปลงขนาดใหญ่และกระจุกตัวอยู่ในบางมลรัฐ และยังช่วยให้ได้ผลผลิตคาดการณ์จากจำนวนตัวอย่างที่มากขึ้นด้วยต้นทุนถูกลงและสามารถคำนวณผลผลิตสุทธิของฤดูกาลผลิตได้เร็วกว่าวิธีเดิมที่ผู้สำรวจต้องเดินทางไปสำรวจยังแปลงเพาะปลูกที่กระจายตัวอยู่ในพื้นที่ต่างๆ เพื่อให้ได้ผลการประมาณการที่รวดเร็วแม่นยำและเป็นที่ยอมรับ

ระบบฯจะติดตามพัฒนาการของผลผลิตตั้งแต่ช่วงเริ่มเพาะปลูกไปจนถึงช่วงที่ผลผลิตในฤดูกาลหมดลง และจะรายงานพัฒนาการของผลผลิตคาดการณ์เป็นประจำทุกเดือนเพื่อให้กลไกตลาดสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยในช่วงเริ่มเพาะปลูก ผลผลิตจะถูกประมาณการจากพื้นที่เพาะปลูกที่ได้จากทะเบียนผู้เพาะปลูกของกรมส่งเสริมการเกษตร ร่วมกับผลผลิตต่อไร่ที่ได้จากแบบจำลองจากสภาพภูมิอากาศ เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะปรับประมาณการผลผลิตตามข้อมูลที่มีมากขึ้นจากทั้งการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่เพาะปลูกจากภาพถ่ายดาวเทียม ทะเบียนผู้รับเงินชดเชยพื้นที่เสียหาย และผลสำรวจจากพื้นที่ของสำนักงานเขต 12 แห่งของ สศก.

สุดท้ายในช่วงที่ผลผลิตออกสู่ตลาด ระบบฯจะคำนวณผลผลิตสุทธิของฤดูกาลผลิตจากทั้งพื้นที่ให้ผลผลิตขั้นสุดท้ายที่เกิดจากการปรับฐานข้อมูลทะเบียนผู้เพาะปลูกตามข้อเท็จจริงที่เกิดขึ้นระหว่างฤดูกาลเพาะปลูก และผลการสำรวจผลผลิตต่อไร่ ณ จุดรับซื้อที่มีการชั่งตวงวัดเพื่อการซื้อ-ขายอยู่แล้ว (ในทางปฏิบัติจะต้องมีมาตรการจูงใจเพื่อให้เกษตรกรและจุดรับซื้อให้ความร่วมมือในการให้ข้อมูล เช่น กำหนดให้ความร่วมมือดังกล่าวเป็นเงื่อนไขสำหรับการรับความช่วยเหลือจากภาครัฐในอนาคต)

การเผยแพร่ข้อมูลผลผลิตร่วมกับผลสำรวจและการคาดการณ์แนวโน้มราคาผลผลิต ราคาปัจจัยการผลิต โครงสร้างต้นทุน ภาระหนี้สินของเกษตร และการเบิกจ่ายเงินช่วยเหลือเป็นรายพื้นที่และรายโครงการ จะช่วยให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในภาคเกษตรได้รับประโยชน์ ดังนี้

    1) เกษตรกร นอกจากมีข้อมูลแนวโน้มอุปสงค์และอุปทานของพืชทางเลือกต่างๆ ประกอบการตัดสินใจด้านการผลิตแล้ว ยังขายผลผลิตได้ราคาสูงขึ้นเนื่องจากส่วนต่างระหว่างราคาซื้อ-ขายที่ตลาดต้องกันสำรองสำหรับความไม่แน่นอนของผลผลิตลดลง

    2) หน่วยราชการผู้กำหนดนโยบายอย่างกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ กระทรวงพาณิชย์ กระทรวงการคลัง และธนาคารแห่งประเทศไทยมีข้อมูลที่อ้างอิงได้ครบถ้วนในระดับพื้นที่และครัวเรือนสำหรับการตัดสินใจเชิงนโยบาย การออกแบบและดำเนินโครงการช่วยเหลือเกษตรกร และการติดตามประเมินผลได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น

    3) เอกชนและอุตสาหกรรมต่อเนื่องในห่วงโซ่อุปทาน มีข้อมูลประกอบการคาดการณ์ภาวะเศรษฐกิจและวางแผนธุรกิจในระดับพื้นที่ที่รวดเร็วและแม่นยำในเศรษฐกิจยุค 4.0 ความมั่งคั่งไม่ได้สร้างบนฐานของทุนแบบเก่า เช่น สิ่งปลูกสร้างและเครื่องจักร แต่สร้างบนฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เคลื่อนไหวและเชื่อมโยงถึงกัน จึงเป็นหน้าที่ของพวกเราหน่วยงานภาครัฐที่ต้องร่วมมือกันหาทางเชื่อมโยงและใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลที่แต่ละหน่วยงานมีอยู่เพื่อให้ประเทศไทยไม่ตกขบวนความมั่งคั่งยุค 4.0

หมายเหตุ : ผู้เขียน
1.นายณรงค์ศักดิ์ การันต์ นักวิเคราะห์นโยบายและแผนชำนาญการพิเศษ สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ([email protected])
2. นายศุภาชัย ภาวีอัครกุล นักวิเคราะห์นโยบายและแผนชำนาญการ สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร ([email protected])
3. นายศรายุทธ ยิ้มยวน ผู้ช่วยผู้จัดการ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร ([email protected])
4. นายสุเมธ พฤกษ์ฤดี เศรษฐกรอาวุโส ธนาคารแห่งประเทศไทย (Sumate[email protected]) และ 5 ดร.มณฑลี กปิลกาญจน์ เศรษฐกร ธนาคารแห่งประเทศไทย ([email protected])

ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในบทความนี้เป็นความเห็นของผู้เขียน ไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับความเห็นขององค์กรต้นสังกัด