15 ตุลาคม 2019

เศรษฐศาสตร์กับการรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง

15 May 2019
อ่าน 1216 ครั้ง

 

สิ่งหนึ่งที่ผู้เขียนแทบมิได้ใส่ใจเลยเมื่อเป็นนักศึกษา แต่กลับนึกถึง รู้สึกเข้าใจและซาบซึ้งมากขึ้นเมื่อโตขึ้นมาก็คือ คติพจน์ของมหาวิทยาลัย ซึ่งแปลจากภาษาลาตินเป็นภาษาอังกฤษว่า “To know/understand the causes of things” และ ดร.สายป่าน ปุริวรรณชนะ ได้กรุณาช่วยแปลเป็นภาษาไทยให้ว่า “เพื่อรู้/เข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง” เมื่อย้อนกลับไปถึงชีวิตในมหาวิทยาลัย ก็พบว่าเนื้อหาและกระบวนการวิธีที่ครูอาจารย์อบรมบ่มสอนมา ก็ล้วนแล้วแต่มีรากฐานและสอดคล้องกับคติพจน์ของมหาวิทยาลัยทั้งสิ้น

ในบทความนี้ ผู้เขียนขอนำเสนอว่าทำไมหัวใจของเศรษฐศาสตร์จึงเกี่ยวโยงกับ “To know/understand the causes of things” และนักเศรษฐศาสตร์มีวิธี กระบวนการ และเครื่องมืออะไรเพื่อช่วยนำเราไปสู่การรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง

ในบทเรียนแรก สิ่งที่พวกเราได้ทำความรู้จักก็คือความแตกต่างระหว่าง positive economics และ normative economics ซึ่ง positive economics คือ เศรษฐศาสตร์ในฐานะศาสตร์วิชาที่ต้องการทำความเข้าใจและอธิบายปรากฏการณ์ต่างๆ ทางเศรษฐกิจและสังคม ในฐานะศาสตร์วิชาที่ต้องการรู้และเข้าใจเหตุและผลของปรากฏการณ์นั้นๆ เช่น ทำไมประเทศต่างๆ ในโลกจึงรํ่ารวยหรือยากจนไม่เท่ากัน อะไรเป็นสาเหตุของการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ ฯลฯ

ในที่นี้ เศรษฐศาสตร์ก็มีกระบวนการหาคำตอบเหมือนวิทยา ศาสตร์ เราสังเกต ตั้งคำถาม และสร้างทฤษฎีขึ้นมาอธิบายสิ่งที่เราสงสัย (ปัจจุบันนักเศรษฐศาสตร์ใช้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เข้ามาประกอบในทฤษฎี ส่วนหนึ่งเพราะบางครั้งตรรกะของมนุษย์ก็อาจมีอคติ) และเราก็ต้องมีการทดสอบทฤษฎี ด้วยการหาหลักฐานและข้อมูล แล้วนำมาวิเคราะห์โดยใช้หลักทางเศรษฐมิติ (สถิติที่พัฒนาเพื่อใช้กับข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์และสังคมที่เต็มไปด้วยข้อจำกัดและความซับซ้อน หลากหลาย)

ถ้าผลจากการวิเคราะห์บ่งชี้ว่าทฤษฎีนี้ยังไม่ครบถ้วนหรือไม่สามารถอธิบายสิ่งที่เราสงสัยได้ เราก็จะปรับ ปรุง สร้างทฤษฎีใหม่ แล้วก็ทดสอบทฤษฎีใหม่กัน นั่นหมายถึง เราพยายามมองโลกอย่างปราศจากอคติ (value- free) เราต้องการอธิบายเหตุและผลของสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก สิ่งที่เราคิดไว้ ถ้าหลักฐานแสดงว่าผิด เราก็พร้อมที่จะเปลี่ยนความคิด ไม่ใช่นำความเห็นของเราไปครอบว่าโลกควรจะเป็นอย่างไร ซึ่งแตกต่างกับ normative economics ที่นำความเห็น ความคาดหวัง ความคิดและอุดมคติต่างๆ มาประกอบว่าระบบหรือนโยบายทางเศรษฐกิจควรเป็นอย่างไร หลายคนบอกว่า เราสามารถเรียก positive economics สั้นๆ ได้ว่า “what is” ส่วน normative economics ก็คือ “what should be”

ถึงตอนนี้ ท่านผู้อ่านคงจะเดาไม่ยากจากคติพจน์ประจำมหาวิทยาลัยของผู้เขียนว่า บทเรียนหลังจากบทแรกในรั้วมหาวิทยาลัยของผู้เขียนล้วนแล้วแต่เพื่อตอบคำถาม “what is” เพราะก่อนที่จะสามารถบอกได้ว่านโยบายทางเศรษฐกิจควรเป็นอย่างไร หรือ “what should be” เราควรเข้าใจและสามารถอธิบายสิ่งที่เราเห็นทางเศรษฐกิจและในแง่มุมต่างๆ ให้ได้เสียก่อน ว่ามีที่มาที่ไปเกิดจากอะไร เช่น ถ้าอยากขจัดความยากจน ก็ต้องเข้าใจก่อนว่าอะไรเป็นสาเหตุแห่งความยากจน การที่พยายามบอกว่า “what should be” โดยปราศจากความเข้าใจถึงเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง หรืออย่างน้อยการพยายามทำความเข้าใจ เป็นเรื่องอันตราย

เพราะฉะนั้นจะเห็นได้ว่าการพิสูจน์ทฤษฎีมีความสำคัญมาก เศรษฐศาสตร์ให้ความสำคัญอย่างมากว่า หลักฐานที่เรานำมาสนับสนุนหรือหักล้างทฤษฎีนั้นน่าเชื่อถือแค่ไหน เรียกได้ว่าเราไม่ได้แค่พยายามประเมินเฉพาะทฤษฎี แต่ความน่าเชื่อถือของหลักฐานก็ต้องถูกนำมาประเมินด้วย

ประโยคหนึ่งที่ผู้เขียนยังจดจำได้แม่นยำจากอาจารย์ก็คือ “Correlation does not imply causation” หมายความว่า การที่เราเห็นความสัมพันธ์ระหว่างสิ่ง 2 สิ่ง (correlation) ไม่ได้หมายความว่า สิ่งทั้ง 2 สิ่งต้องเป็น เหตุและผลของกันและกัน (causation) และถ้าย้อนกลับไปว่านักเศรษฐศาสตร์ต้องการอธิบายต้นสายปลายเหตุของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่บอกได้แต่ correlation แต่ไม่สามารถบอก causation ได้ ย่อมทำให้ข้อสรุปผิดเพี้ยน


 

ตัวอย่างคลาสสิกที่พวกเราต้องเรียนกันก็คือ ทฤษฎีที่บอกว่าการสะสมทุนมนุษย์ด้วยการศึกษาจะช่วยพัฒนารายได้ของประเทศ ถ้าจะพิสูจน์ทฤษฎีนี้เราจะทำอย่างไร บางคนอาจจะบอกว่า ไม่เห็นต้องทำอะไรเลย เราก็เห็นกันอยู่แล้วไม่ใช่หรือว่าประเทศที่คนมีการศึกษามากและดี เป็นประเทศที่รํ่ารวย หรือบางคนก็อาจบอกว่าเราเก็บข้อมูลการศึกษาและรายได้ของทุกประเทศแล้วมาทำสมการถดถอย แต่นักเศรษฐศาสตร์จะบอกว่า นี่เป็นหลักฐานเพียงแค่ความสัมพันธ์ ไม่ใช่เหตุปัจจัย

ความสัมพันธ์ที่เราเห็นอาจเป็นเพราะว่าประเทศที่รํ่ารวยสามารถมีรายได้หรืองบประมาณมาสนับสนุนให้คนในประเทศมีการศึกษาดีได้มากกว่า ซึ่งเป็นการสลับเหตุและผลกับทฤษฎีข้างต้น (reverse causality) หรือความสัมพันธ์ที่เราเห็นอาจจะเป็นเพราะว่ามีเหตุปัจจัยอื่นที่เป็นสาเหตุของทั้งการศึกษาที่ดีและรายได้ที่ดี จึงทำให้ดูเหมือนว่าการศึกษาและรายได้มีความสัมพันธ์กัน (omitted variable problem หรือ confounding factors) เช่น ประเทศที่มีเศรษฐกิจแบบพึ่งพาภาคอุตสาหกรรมที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงจะทำให้มีความต้องการแรงงานที่มีคุณภาพสูงและอาจทำให้คนมีแรงจูงใจในการศึกษาเพื่อพัฒนาตนเองมากกว่า

แต่ในขณะเดียวกันเทคโนโลยีขั้นสูงก็มีผลโดยตรงกับรายได้ที่สูงด้วย ในที่นี้เทคโนโลยีขั้นสูงเป็นตัวขับเคลื่อนทั้งการศึกษาและรายได้ ทำให้เราเห็นความสัมพันธ์ของการศึกษาและรายได้ โดยที่ทั้ง 2 อาจจะไม่ได้เป็นผลของกันและกัน (นี่เป็นเพียงตัวอย่าง ไม่ได้หมายความว่าจำเป็นต้อง เป็นอย่างนี้ในความเป็นจริงนะคะ)

เพื่อช่วยในการหาเหตุปัจจัย สิ่งที่อาจจะง่ายที่สุดที่นักเศรษฐศาสตร์ทำก็คือพยายามออกแบบการทดลองให้คล้ายคลึงกับวิทยาศาสตร์ แต่อาศัยเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริง (quasi-natural experiment) และบางครั้งเป็นเหตุการณ์ที่เกิดจากการเปลี่ยนนโยบาย (policy experiment) จากตัวอย่างขั้นต้น คำถามที่เราสนใจเป็นในรูปมหภาค แต่เราสามารถทอนมาดูในแบบจุลภาคได้ กล่าวคือ ในระดับบุคคล ถ้ามีการศึกษามากขึ้น รายได้ของเขาจะดีขึ้นไปด้วย ในการหาหลักฐานแบบ
quasi-natural/policy experiment เราต้องการเหตุการณ์หรือปัจจัยหรือนโยบายหนึ่งที่ทำให้จู่ๆ คนมีการศึกษามากขึ้น แต่ไม่เกี่ยวข้องสัมพันธ์กับรายได้โดยตรงหรือปัจจัยอื่นๆ ที่จะกระทบรายได้ นักเศรษฐศาสตร์เรียกว่าเป็น exogenous factor (ปัจจัยภายนอก)

ยกตัวอย่างเช่น งานวิจัย Duflo (2001) ใช้การสร้างโรงเรียนทั่วประเทศครั้งใหญ่ในประเทศอินโดนีเซีย ช่วงทศวรรษ 1970 เพราะงบประมาณที่เพิ่มขึ้นจากการเพิ่มขึ้นของราคานํ้ามันดิบมาเป็นปัจจัยภายนอกที่เพิ่มการศึกษา (เพิ่มโครงสร้างทางการศึกษา) แล้วมาทดสอบว่าเมื่อเปรียบเทียบรายได้ระหว่างรุ่นของคนที่มีอายุอยู่ในช่วงที่ไปโรงเรียนก่อนและหลังการสร้างโรงเรียนทั่วประเทศครั้งใหญ่นี้ และระหว่างคนที่อยู่ในเขตที่ได้รับการสร้างโรงเรียนมากน้อยต่างกัน


 

เราพบว่าคนที่วัยเด็กได้รับผลกระทบจากการสร้างโรงเรียนมากกว่าและน่าที่จะได้รับการศึกษามากกว่ามีรายได้สูงกว่าจริงหรือไม่ (ผลคือจริง) ในที่นี้จะเห็นว่านอกจากเราอาศัยปัจจัยภายนอกแล้ว เรายังต้องมีความแตกต่างในการได้ปัจจัยภายนอกของคนแต่ละคนอีกด้วย (ทั้งในเชิงรุ่นที่ได้โรงเรียนเพิ่ม กับพื้นที่ที่ได้ความหนาแน่นโรงเรียนต่างกัน) ถ้าจะเปรียบง่ายๆ ทางวิทยาศาสตร์ก็เหมือนเรามีทั้ง control group (กลุ่มควบคุม) และ treatment group (กลุ่มที่ได้รับการทดลอง) 

อีกนัยหนึ่งก็คือเรามีทั้งต้นไม้ที่ได้รับแสง และไม่ได้รับแสง แต่ quasi-natural experiment ก็มีข้อด้อยและการหา quasi-natural experiment ที่น่าเชื่อถือก็ไม่ใช่เรื่องง่าย นักเศรษฐศาสตร์จึงพัฒนาเครื่องมือทางเศรษฐมิติต่างๆ อย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยในการหาหลักฐานที่น่าเชื่อถือในการอธิบายเหตุปัจจัยของสิ่งต่างๆ ในด้านเศรษฐศาสตร์และสังคมศาสตร์ เช่น instrumental variable strategy ซึ่งมีพื้นฐานมาจากการใช้ปัจจัยภาย นอกเช่นกัน

ถึงแม้ว่า ในบทความนี้ผู้เขียนไม่ได้นำงานวิจัยและผลจากงานวิจัยมาเล่าสู่กันฟังอย่างที่เคยเป็น แต่ก็หวังว่าบทความจะช่วยให้ผู้อ่านตั้งคำถามว่า ทุกครั้งที่เราได้ยินนักเศรษฐศาสตร์หรือท่านผู้รู้พูดถึงเศรษฐศาสตร์หรือเศรษฐกิจ เขากำลังพูดถึงสิ่งนั้นในฐานะ positive economics ที่ไม่มีอคติมาเป็นตัวนำ หรือ normative economics ซึ่งผสมปนกับความเชื่อ และความคิดของผู้พูด แล้วถ้าสิ่งที่เขากำลังพูดถึงเป็น positive economics วิธีการและหลักฐานที่นำมาได้ซึ่งสิ่งนั้นมีความน่าเชื่อถือแค่ไหน เป็นเพียงแค่การสังเกตและการแสดงความสัมพันธ์แบบง่ายๆ หรือได้ผ่านกระบวนการการวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือเพื่อ “การรู้และเข้าใจเหตุที่มาของสิ่งทั้งปวง”

 

เอกสารอ้างอิง

Duflo, E., 2001. Schooling and labor market consequences of school construction in Indonesia: Evidence from an unusual policy experiment.American economic review,91(4), pp.795-813.

เศรษฐเสวนา จุฬาฯทัศนะ โดย ดร.ธันยพร จันทร์กระจ่าง คณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

หน้า 7 หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ฉบับ 3470 ระหว่างวันที่ 16 - 18 พฤษภาคม 2562


ไม่พลาดข่าวสำคัญ แค่กดเป็นเพื่อน กับ LINE @thansettakij