แบบทดสอบ: คุณจะถูกทดแทนโดยเครื่องจักรหรือไม่

Digital Economy, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: หนังสือแจกในวันงานแข่งขัน เศรษฐศาสตร์เพชรยอดมงกุฎ ครั้งที่ 8 ระดับอุดมศึกษา (ครั้งที่ 4) ณ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย วันที่ 9 ต.ค. 2559

เมื่อไม่นานมานี้ เราเห็นข่าว AlphaGo โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้ได้เอง หรือ Artificial Intelligence (A.I.) ชนะการแข่งเกมส์โกะกับผู้เล่นระดับโลกที่เป็นมนุษย์  เราเห็นข่าว Facebook ปลดพนักงานฝ่าย Trending Topics และหันมาใช้คอมพิวเตอร์อัลกอริทึม (Algorithm) เพื่อทำงานนี้แทนมนุษย์  เราเริ่มสังเกตเห็นความเป็นไปได้ของการที่งานหลายๆประเภทจะสามารถถูกแทนที่โดยเครื่องจักร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือหุ่นยนต์

อยากให้คุณลองตอบคำถาม 4 ข้อนี้…

1. คุณรู้สึกอย่างไรกับเทคโนโลยีใหม่ๆ

A) เกลียดมาก ไม่อยากยุ่ง

B) ตอนแรกก็งงๆ แต่ค่อยๆหัดใช้ในเวลาต่อมา

C) จะต้องเริ่มใช้เป็นคนแรกก่อนใครๆ

2. คุณรู้สึกอย่างไรเมื่อต้องทำอะไรที่ไม่เคยทำมาก่อน

A) อะไรที่ไม่เคยทำ จะไม่ทำ

B) ค่อยๆเรียนรู้ ค่อยเป็นค่อยไป

C) ชอบมาก รู้สึกท้าทาย

3. เวลาว่างคุณชอบทำอะไร

A) นอน นอน นอน

B) ท่องเที่ยว เจอผู้คนใหม่ๆ

C) อ่านหนังสือ หาแนวคิดใหม่ๆ

4. คุณคิดอย่างไรกับการโกงข้อสอบ

A) โกงได้เลย ตราบใดที่ไม่มีใครจับได้

B) คงจะไม่ทำ เพราะมันคงจะไม่ค่อยดี

C) จะไม่โกง และจะไม่ปล่อยให้คนอื่นโกง

ตอบว่าอะไรกันบ้างคะ…

หากคำตอบส่วนใหญ่ของคุณในข้อ 1 ถึง 3 เป็นข้ออื่นที่ไม่ใช่ข้อ A  ผู้เขียนขอแสดงความยินดีด้วย เนื่องจากลักษณะนิสัยและทัศนคติของคุณน่าจะพอทำให้คุณเอาตัวรอด แม้วันหนึ่งอาจมีโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานที่คุณทำอยู่ได้เร็วกว่าคุณ แต่การที่คุณสามารถปรับตัวได้เร็ว พร้อมที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ พร้อมที่จะใช้และเข้าใจเทคโนโลยีใหม่ๆ มีความคิดสร้างสรรค์ จะทำให้คุณสามารถปรับมาทำงานประเภทใหม่ เป็นผู้สร้างเทคโนโลยีใหม่ๆ หรือเป็นผู้ที่นำเทคโนโลยีใหม่ๆมาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขึ้นไปอีก แม้งานหลายๆประเภทรวมถึงงานที่คุณทำอยู่อาจจะถูกทดแทนโดยเครื่องจักรได้ แต่เครื่องจักรจะทดแทนคนที่มีทักษะแบบคุณไม่ได้

แต่หากคำตอบส่วนใหญ่ของคุณในข้อ 1 ถึง 3 เป็นข้อ A  ผู้เขียนขอแสดงความยินดีด้วยเช่นกัน ที่คุณได้อ่านบทความนี้ในเวลานี้ ทำให้คุณได้ทราบว่าคุณยังขาดทักษะและทัศนคติที่จำเป็นสำหรับอนาคตอันใกล้ แต่โชคดีที่ตอนนี้คุณทราบแล้วว่าคุณยังขาดอะไร คุณยังพอมีเวลาที่จะขนขวายพัฒนาตัวเองให้ก้าวให้ทัน

โลกในอนาคตอันใกล้จะถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี จะมีอาชีพเก่าๆถูกทดแทนโดยเครื่องจักร แต่ก็จะมีอาชีพใหม่ๆเกิดขึ้น คนที่พร้อมและปรับตัวได้เร็ว จะเป็นผู้ที่อยู่เหนือเทคโนโลยี และเป็นผู้ที่จะนำเทคโนโลยีมาใช้ประโยชน์ แทนที่จะมานั่งกลัวว่าจะถูกเครื่องจักรแย่งงาน

ส่วนคำถามข้อที่ 4 มีไว้เพื่อเตือนให้คุณอย่าลืมปัจจัยด้านคุณธรรมความดี สิ่งนี้เป็นสิ่งที่แยกมนุษย์ออกจากเครื่องจักร สิ่งนี้เป็นสิ่งที่ไม่ล้าสมัยไม่ว่าเราจะอยู่ในยุคใดและโลกจะก้าวหน้าไปแค่ไหน และเป็นสิ่งที่ชี้ชะตาว่าโลกมนุษย์คงอยู่และน่าอยู่ หรือจะแหลกสลายแบบไม่มีชิ้นดี หากคนส่วนใหญ่ใน Generation ของคุณเลือกตอบข้อ A คงเป็นเรื่องน่ากังวลใจว่า แม้คนรุ่นคุณจะมีทักษะที่ทำให้เอาตัวรอดอยู่ได้ แต่ถึงเวลานั้นอาจจะไม่มีสังคมเหลือให้คุณอยู่

แม้วันนี้ AlphaGo อาจจะชนะมนุษย์ได้ แม้วันนี้เครื่องจักร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ และหุ่นยนต์ จะค่อยๆถูกนำมาใช้ทำงานแทนที่มนุษย์ในด้านต่างๆได้ แต่อย่าลืมว่ามนุษย์เป็นผู้สร้าง AlphaGo และมนุษย์ก็เป็นผู้สร้างเครื่องจักร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ และหุ่นยนต์ เพราะฉะนั้นมนุษย์ที่ฉลาดไม่มีความจำเป็นที่จะต้องกลัวว่าจะถูกแทนที่ด้วยสิ่งเหล่านี้ มนุษย์ที่ฉลาดจะพัฒนาทักษะของตัวเองเพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้ และสร้างเทคโนโลยีที่เหนือกว่านี้ขึ้นอีกในอนาคต

Nowcasting 101

Digital Economy, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 5 ส.ค. 2559

ท่านผู้อ่านอาจเคยได้ยินคำว่า Nowcasting มาบ้าง คำๆนี้มีความหมายอย่างไร และมีความน่าสนใจอย่างไร จะขอนำมาเล่าให้ฟังในบทความนี้ค่ะ

คำว่า Nowcasting มาจากคำว่า Now + Forecasting  ซึ่งปกติแล้วการทำ Forecasting จะเป็นการนำข้อมูล ในช่วงเวลาก่อนหน้ามาใช้คาดการณ์ Economic Indicator ในช่วงเวลาถัดไป  แต่การทำ Nowcasting เป็นการใช้ข้อมูลในช่วงเวลาปัจจุบันมาใช้คาดการณ์ Economic Indicator ในช่วงเวลาเดียวกัน  โดย Choi and Varian (2009) อธิบายว่ามันคือการ “Predicting the Present” หรือคือการ “คาดการณ์ปัจจุบัน”

หากจะมองให้เห็นภาพจะขอยกตัวอย่างการทำ GDP Nowcasting มาอธิบาย  ปกติตัวเลขทางเศรษฐกิจ ที่สำคัญ เช่น ตัวเลข GDP จะออกมาค่อนข้างช้า  ในประเทศสหรัฐอเมริกา ตัวเลข GDP ของแต่ละไตรมาส จะออกมาหลังสิ้นไตรมาสนั้นไปแล้ว 1 เดือน และจะมีการ Revise อีก 2 ครั้งหลังจากนั้น (ส่วนตัวเลข GDP ของประเทศไทย จะออกมาหลังสิ้นไตรมาสนั้นไปแล้วประมาณ 1 เดือนครึ่ง)  อย่างไรก็ดีผู้กำหนดนโยบาย อาจมีความจำเป็นที่ต้องการจะทราบแนวโน้มของ GDP ในไตรมาสนั้นๆ เพื่อประกอบการตัดสินใจ ในเรื่องสำคัญๆ ก่อนที่ตัวเลข GDP จริงของไตรมาสนั้นๆจะออกมา

ปกติแล้วตัวเลข GDP จะมีองค์ประกอบหรือมีความเกี่ยวพันกับข้อมูล Economic Activities ต่างๆ เช่น ตัวเลขที่เกี่ยวกับด้านการผลิต ตัวเลขที่เกี่ยวกับการค้าต่างประเทศ ตัวเลขที่เกี่ยวกับตลาดแรงงาน ฯลฯ ซึ่งตัวเลขเหล่านี้อาจถูกจัดเก็บในช่วงเวลาที่ถี่กว่า เช่น เป็นข้อมูลรายเดือน หรือ อาจถูกรวบรวมและประกาศ ออกมาได้ก่อนตัวเลข GDP ของไตรมาสนั้นๆ เพราะฉะนั้นหากอยากรู้ตัวเลข GDP ของไตรมาสนี้ในตอนนี้ (ก่อนที่ตัวเลขจริงจะออกมา) ก็สามารถนำข้อมูลต่างๆเหล่านี้ ซึ่งเป็นข้อมูลของไตรมาสนี้ มาช่วยในการคาดการณ์ GDP ของไตรมาสนี้ได้

โดยในประเทศสหรัฐอเมริกา Federal Reserve Bank of Atlanta ได้คิด Nowcasting Model ของ GDP เรียกว่า GDPNow (https://www.frbatlanta.org/cqer/research/gdpnow.aspx) โดยใช้หลักการของ Nowcasting ตามที่อธิบายข้างบนมาคาดการณ์ GDP ในไตรมาสปัจจุบัน และจะทำการ Update เรื่อยๆเมื่อ Economic Data ต่างๆที่เกี่ยวข้องถูกทยอยประกาศออกมา

และเมื่อไม่นานมานี้ (เมษายน 2016) Federal Reserve Bank of New York ก็ได้คิด Nowcasting Model ของ GDP เรียกว่า FRBNY Nowcast (https://www.newyorkfed.org/research/policy/nowcast) ออกมาแข่ง โดยยังใช้หลักการของ Nowcasting แต่มีรายละเอียดที่ต่างออกไปจาก Model ของ Federal Reserve Bank of Atlanta  โดย FRBNY Nowcast นี้จะถูก Update ทุกๆวันศุกร์

นอกจากตัวเลข GDP แล้ว ยังมีตัวเลขอื่นๆที่ถูกนำมา Nowcast เช่น อัตราเงินเฟ้อ นอกจากนี้ข้อมูลการ Search Internet ของคนทั่วไปยังสามารถถูกนำมาใช้เป็น Input ของ Nowcasting Model ได้ด้วย เช่น การใช้ข้อมูล Google Trends ในการ Nowcast ตัวเลข Retail Sales, Automotive Sales, Home Sales, และ Travel Volume (Choi and Varian (2009)) หรือการนำข้อมูล Public Mood จาก Twitter มาช่วยในการคาดการณ์ Index ในตลาดหุ้น (Bollen, Mao, and Zeng (2010))

ในปัจจุบันเราอยู่ในยุคของข้อมูล เทคโนโลยีต่างๆสามารถทำให้เราเข้าถึงข้อมูลต่างๆได้เร็วขึ้น หรือทำให้เราเข้าถึงข้อมูลชนิดใหม่ๆที่เราอาจไม่สามารถเคยเข้าถึงได้ในอดีต การที่ข้อมูลเหล่านี้ ถูกนำมาใช้ประโยชน์ทำให้เราได้เห็น Nowcasting Model ซึ่งต่อไปอาจถูกพัฒนาให้มีศักยภาพมากขึ้นเรื่อยๆ หรือ Nowcasting Model อาจถูกสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในเรื่องอื่นๆที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อสังคมต่อไป

 

Reference:

Bollen, J., Mao, H. & Zeng X. J. (2010). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.

Choi, H., & Varian, H. (2009). Predicting the Present with Google Trends. Google Inc.

Higgins, P. (2014). GDPNow: A Model for GDP “Nowcasting.” Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper Series, 2014-7.

Underemployment 101

Labor Economics, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 3 พ.ค. 2559

อัตราว่างงาน (Unemployment Rate) ล่าสุดที่เพิ่งออกมาของเดือนมีนาคม 2559 อยู่ที่ 1.04% ตัวเลขนี้บอกอะไร?  การที่อัตราว่างงานของประเทศต่ำนั้นแปลว่า ‘ดี’ จริงหรือไม่?  อยากจะชวนท่านผู้อ่าน มาถกกันในบทความนี้ค่ะ

การที่คนจะถูกจัดว่าเป็นคน ‘ว่างงาน’ ได้ คนๆนั้นจะต้อง (i) ไม่มีงานทำ แต่ (ii) กำลังหางาน หรือพร้อมจะทำงาน (ทั้ง (i) และ (ii) ต้องจริง จึงจะจัดว่าเป็น ‘ผู้ว่างงาน’ ได้) เพราะฉะนั้นคนไม่มีงานทำ แต่ไม่ได้ต้องการจะหางานหรือไม่พร้อมจะทำงาน ก็ไม่ถือว่าเป็น ‘ผู้ว่างงาน’  คนจบปริญญาเอก แต่หางานที่ต้องใช้ทักษะตรงกับระดับที่เรียนจบมาไม่ได้ ต้องมาขายล๊อตเตอรี่ก็ไม่ถือว่าเป็น ‘ผู้ว่างงาน’  คนอยากทำงานเต็มเวลาแต่ไม่สามารถหาได้ต้องมารับงานชั่วคราว ก็ไม่ถือว่าเป็น ‘ผู้ว่างงาน’  เพราะฉะนั้นการที่ประเทศไทยมี ‘ผู้ว่างงาน’ จำนวนน้อย หรือมีอัตราว่างงานต่ำ นั้นไม่ได้หมายความว่า สถานการณ์ของตลาดแรงงานของประเทศนั้นจะ ‘ดี’ เสมอไป

การที่จะเข้าใจตลาดแรงงานของประเทศไทยได้ หากดูเพียงอัตราการว่างงานเพียงอย่างเดียว จะไม่สามารถทำให้เรามองเห็นสภาพตลาดแรงงานและปัญหาที่แท้จริงของตลาดแรงงานของประเทศได้ เราควรจะต้องทำความเข้าใจเรื่องของการทำงานต่ำกว่าระดับ (Underemployment) ซึ่งบอกถึงการทำงาน ไม่เต็มประสิทธิภาพของแรงงานด้วย  โดยองค์การแรงงานระหว่างประเทศ (International Labour Organization หรือ ILO) ให้คำจำกัดความของ Underemployment ไว้โดยแบ่งออกเป็น 2 ลักษณะ ดังนี้คือ

1) Time-related Underemployment (การทำงานต่ำกว่าระดับด้านเวลา) หมายถึงผู้ที่ทำงาน ต่ำกว่าระดับเวลาที่เหมาะสมและผู้นั้นมีเวลาเหลือและต้องการที่จะทำงานเพิ่ม  โดย ILO ไม่ได้กำหนด ว่าระดับเวลาที่เหมาะสมคือเท่าไหร่  แต่สำนักงานสถิติแห่งชาติ (ประเทศไทย) ได้ให้คำจำกัดความของ ผู้ทำงานต่ำกว่าระดับประเภทนี้ว่าเป็นผู้ที่ทำงานน้อยกว่า 35 ชั่วโมงต่อสัปดาห์และต้องการจะทำงานเพิ่ม  และกำหนดให้อัตราการทำงานต่ำกว่าระดับประเภทนี้ (Time-related Underemployment Rate) สามารถคำนวณได้จาก จำนวนผู้ทำงานต่ำระดับหารด้วยจำนวนผู้มีงานทำทั้งหมด

โดยอัตราการทำงานต่ำกว่าระดับประเภทนี้ของประเทศไทยในเดือนมีนาคม 2559 (ล่าสุด) แม้จะอยู่ที่เพียง 0.7% แต่มีผู้ที่ทำงานน้อยกว่า 35 ชั่วโมงต่อสัปดาห์อยู่ถึง 14.28% ของผู้มีงานทำทั้งหมด แปลว่าผู้ที่ทำงานน้อยชั่วโมงส่วนใหญ่เป็นพวกทำงานไม่เต็มเวลาแบบสมัครใจ  คือทำงานน้อยชั่วโมง แต่ไม่ได้ต้องการหรือพร้อมที่จะทำงานเพิ่ม  โดยจริงๆแล้วอาจมีความเป็นไปได้ว่าความไม่ต้องการ ที่จะทำงานเพิ่ม อาจเกิดจากความเข้าใจว่าไม่มีงานที่เหมาะสมหรือไม่คิดว่าจะหางานเพิ่มได้ก็เป็นได้

2) Inadequate Employment Situations (การทำงานต่ำกว่าระดับด้านสถานการณ์การทำงาน) โดยส่วนใหญ่แล้วจะหมายถึง (i) ผู้ที่ทำงานต่ำกว่าระดับด้านความรู้ความสามารถ คือทำงานที่ใช้ความรู้ ความสามารถต่ำกว่าระดับความรู้ความสามารถที่ตนเองมี หรือ (ii) ผู้ที่ทำงานต่ำกว่าระดับด้านรายได้ คือ ทำงานที่ได้รับรายได้ต่ำกว่าที่ควรจะได้  โดยผู้ที่ทำงานต่ำกว่าระดับด้านสถานการณ์การทำงานนี้ต้องการ ที่จะหางานที่ดีขึ้นกว่าที่ทำอยู่แต่ไม่สามารถหาได้

โดยการทำงานต่ำกว่าระดับประเภทนี้ไม่ได้มีนิยามที่เป็นทางการว่าจะวัดค่าได้อย่างไร และอาจวัดไม่ได้ง่ายจากข้อมูลโดยตรงเหมือนกับกรณีผู้ทำงานต่ำกว่าระดับด้านเวลา  หากจะมองว่า การทำงานต่ำกว่าระดับด้านความรู้ความสามารถ คือการที่คนรับทำงานที่ต่ำกว่าวุฒิการศึกษาที่จบมา หรือมีความไม่สอดคล้องของการศึกษาในแนวดิ่ง (Vertical Education Mismatch) พิริยะ ผลพิรุฬ และคณะ (2557) คำนวณไว้ว่าในปี 2551 มีจำนวนผู้มีความไม่สอดคล้องของการศึกษาในแนวดิ่งถึง 35.97% ของจำนวนแรงงาน

นอกเหนือจากเรื่องของ Underemployment แล้ว เรายังควรต้องเข้าใจเรื่องของแรงงานนอกระบบ (Informal Sector) ซึ่งเป็นแรงงานที่ไม่ได้รับการคุ้มครองจากกฎหมายแรงงาน มีรายได้ไม่แน่นอน และไม่มีสวัสดิการใดๆ เช่น แรงงานในภาคการเกษตร ผู้รับจ้างทำงานชั่วคราว ผู้ประกอบอาชีพอิสระ แม้คนเหล่านี้จะถูกจัดว่าเป็น ‘ผู้มีงานทำ’ แต่ไม่ได้หมายความว่าแรงงานเหล่านี้มีจะสถานภาพการทำงาน หรือคุณภาพชีวิตที่ ‘ดี’

เพราะฉะนั้นการวิเคราะห์ตลาดแรงงานของประเทศไทยโดยมองเพียงอัตราว่างงาน เพียงอย่างเดียวอาจเป็นการมองที่ผิวเผินจนเกินไป การที่จะเข้าใจสถานภาพตลาดแรงงาน และปัญหาที่แท้จริงได้ควรจะต้องพิจารณาหลายๆปัจจัยประกอบกัน

 

อ้างอิง:

(1) สำนักงานสถิติแห่งชาติ (2559) สรุปผลการสำรวจภาวะการทำงานของประชากร (เดือน มี.ค. 2559)

(2) http://www.ilo.org/global/statistics-and-databases/statistics-overview-and-topics/underemployment/current-guidelines/lang–en/index.htm

(3) พิริยะ ผลพิรุฬ และคณะ (2557) การพัฒนาระบบการศึกษาอาชีพและการเรียนรู้นอกระบบเพื่อสร้าง ระบบการเรียนรู้ตลอดชีวิตของประเทศไทย

ทุนมนุษย์แห่งโลกอนาคต

Digital Economy, Labor Economics, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 28 มี.ค. 2559

ช่วงนี้คนคุยกันหนาหูเรื่องของการเข้าสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 (Industry 4.0) ของโลกเรา ในอนาคตข้างหน้านี้  หากการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 เกิดขึ้นจริงในเวลาไม่ถึง 20 ปีข้างหน้า ตามที่รัฐบาลเยอรมันคาดการณ์ไว้ (รัฐบาลเยอรมันคาดการณ์ไว้เมื่อปี 2013 ว่า Industry 4.0 จะเกิดขึ้นภายใน 20 ปีหลังจากตอนนั้น – แต่ก็มีนักวิเคราะห์คนอื่นๆที่บอกว่ามันอาจจะเกิดขึ้นเร็วกว่านั้น)  เด็กที่เกิดใหม่ในช่วงเวลานี้ (รวมถึงตั้งแต่ 3-4 ปีก่อนหน้านี้) จะจบปริญญาตรีออกมาทำงาน ในยุคแห่งการเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่นี้พอดี

ทำอย่างไรเด็กของเราจึงจะพร้อมรับมือกับโลกอนาคต?

Industry 4.0 เป็นยุคของ Cyber-Physical Systems, Internet of Things, และ Big Data – หากให้ยกตัวอย่างแบบที่เห็นภาพได้  ให้ลองนึกถึงโรงงานที่อุปกรณ์ต่างๆเชื่อมต่อกันทั้งหมดแบบไร้สาย (Internet of Things) อุปกรณ์ต่างๆเหล่านี้มี Sensor ที่ทำให้อุปกรณ์แต่ละชนิดสามารถสื่อสาร และทำงานร่วมกันได้เอง (Cyber-Physical Systems) ในกระบวนการของการผลิต  นอกจากนี้ข้อมูลการทำงานและการสื่อสารของอุปกรณ์ต่างๆ (Big Data) จะสามารถถูกเก็บแล้วนำมาวิเคราะห์ประมวลผล เพื่อเลือกนำข้อมูลที่มีประโยชน์มาใช้ในการตัดสินใจ เรื่องสำคัญต่างๆ (เช่น การซ่อมแซม, การเปลี่ยนอุปกรณ์, การพัฒนาระบบการผลิต ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น)

ดังนั้นอย่างน้อยที่สุด เด็กรุ่นนี้จะต้องมีความรู้พื้นฐานด้าน IT และ Programming โดยเด็กอาจไม่ได้เติบโตไปเพื่อเป็น Programmer แต่การเข้าใจหลักการ จะทำให้เขาสามารถมองเห็นภาพได้ว่าระบบต่างๆรอบตัวเขาทำงานอย่างไร  รวมถึงทำให้เขามีพื้นฐานพอที่จะก้าวทันโลกอนาคต ที่มีแนวโน้มจะถูกขับเคลื่อนโดย Technology ใหม่ๆ ได้ง่ายขึ้น

เด็กรุ่นนี้ควรถูกหัดให้ปรับตัวได้เร็ว  ก้าวทันละก้าวได้เร็วกว่า Technology ที่เปลี่ยนแปลง  เนื่องจาก Technology สมัยใหม่นี้จะมาแทนที่การทำงานหลายอย่างของมนุษย์  หลายฝ่ายเริ่มเป็นกังวล ว่าต่อไปมนุษย์จะตกงาน  แต่จริงๆแล้วหากมนุษย์ปรับตัวให้อยู่เหนือ Technology ได้ มนุษย์จะมอง Technology เป็นเครื่องทุ่นแรงทุ่นเวลา เพื่อให้มนุษย์ได้มีเวลาเหลือไปทำสิ่งอื่นๆที่เครื่องจักรทำไม่ได้ เช่น พัฒนาเครื่องจักรให้ทุ่นแรงได้มากขึ้นไปอีก หรือสร้างนวัตกรรมประเภทอื่นๆขึ้นมา  ลองนึกภาพม้าพยศที่มีกำลังแรงกล้ามาก หากเราชักช้าไร้ไหวพริบอาจถูกม้าเตะทำให้หกล้มบาดเจ็บ แต่หากเราสามารถหาทางปีนขึ้นไปขี่และควบคุมม้าตัวนั้นได้ ก็จะใช้ประโยชน์จากม้าแรงเยอะนั้นได้มาก

สุดท้ายที่ขาดไม่ได้คือเด็กรุ่นนี้ต้องมีความคิดสร้างสรรค์ และหมั่นพัฒนาตัวเองได้อยู่เสมอ แสวงหาความรู้ใหม่ได้เองโดยไม่ต้องรอให้ใครมาป้อน เปรียบเหมือน Software ที่ Upgrade ตัวเองได้เองแบบ Automatic

การสร้างทุนมนุษย์สำหรับโลกอนาคต เป็นการมอง Trend ในอนาคต แล้วมาปรับภาคการศึกษา ให้ตอบโจทย์ความต้องการที่จะเกิดขึ้นในอนาคต หากการปฏิรูปการศึกษาแบบทั้งระบบทำได้ช้า อาจจะต้องเริ่มที่คนที่พอจะทำได้ก่อน เช่น ครูบาอาจารย์ พ่อแม่ผู้ปกครอง บางท่าน หรือ บางโรงเรียน บางชุมชน

ยุคของ Industry 4.0 เป็นยุคของคนประเภท Technology-savvy, มีความสามารถในการปรับตัวได้เร็ว,

และมีความคิดสร้างสรรค์  หากเด็กที่เกิดในวันนี้ไม่ได้ถูกหัดให้มีทักษะเหล่านี้ ในภายภาคหน้าเราจะไม่มีทุนมนุษย์ที่สามารถตอบโจทย์ Industry 4.0 ได้

Generation ไทย (Gen Thai)

Buddhism, Happiness, Labor Economics, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 3 ธ.ค. 2558

สังคมเราทุกวันนี้ เป็นการอยู่ร่วมกันของคนหลากหลาย Generations ทั้ง Baby Boomers, Gen X, Gen Y และ Gen Z   โดยแต่ละ Gen เกิดและเติบโตมาในช่วงเวลาที่ต่างกัน วิถีชีวิตวัฒนธรรมในแต่ละช่วงเวลา ก็ต่างกัน ทำให้คนแต่ละ Gen มีนิสัยและอะไรๆที่ต่างกันในหลายเรื่อง แต่ต้องมาอยู่ในสังคมเดียวกัน

ในทางเศรษฐศาสตร์ มีแบบจำลองที่น่าสนใจชื่อ Overlapping Generations Model (OLG Model)[1] ซึ่งรูปลักษณะของแบบจำลองจะเน้นไปในเรื่องความสัมพันธ์ของคนต่าง Generations ที่อยู่ร่วมกันในระบบเศรษฐกิจ (Economy)  โดยในช่วงเวลาหนึ่งๆ (เวลา t) จะมีคนต่างรุ่น (เกิดไม่พร้อมกัน) อาศัยอยู่  คนแต่ละรุ่นก็ทำหน้าที่ของตนเอง  มีการจัดสรร ซื้อขายแลกเปลี่ยน เก็บออม ‘สินค้า’ ที่มีอยู่ในระบบ   พอเวลาผ่านไป (เวลา t+1) คนรุ่นที่แก่ที่สุดก็จะตายจากไป คนอายุรุ่นถัดๆมาก็จะอายุมากขึ้น  แล้วก็จะมีคนกลุ่มใหม่เกิดขึ้น และเข้ามาอาศัยร่วมกับคน Gen อื่นๆ ที่อยู่กันมาก่อนหน้าแล้ว  โดย OLG Model ในยุคแรกๆนี้ จำกัดให้คนแต่ละรุ่นที่ยังมีชีวิตอยู่ เลือกตัดสินใจ ในพฤติกรรมต่างๆ โดยคำนึงถึงความสุขความพอใจ (Utility) ของตนเอง  และมีความสุขจากการบริโภค ของตนเองเพียงอย่างเดียวเท่านั้น โดยไม่คำนึงถึงคนอื่น

OLG Model ในยุคต่อมาได้ถูกพัฒนาให้สามารถเพิ่ม ‘ความไม่เห็นแก่ตัว’ (Altruism) เข้ามาในแบบจำลองได้[2]  โดยความน่ารักของ OLG Model ในยุคนี้คือ การที่คนแต่ละรุ่นที่ยังมีชีวิตอยู่ ถูกกำหนดให้เลือกตัดสินใจในพฤติกรรมต่างๆ โดยไม่ได้คำนึงถึงความสุขความพอใจ (Utility) ของตนเอง เท่านั้น แต่ยังคำนึงความสุขความพอใจของคนรุ่นต่อๆมาด้วย  โดยมีความสุขจากการที่เห็นคนรุ่นหลัง มีความสุขด้วย   และคนรุ่นก่อนหน้าสามารถเลือกที่จะ ‘เมตตา’ คนรุ่นต่อๆมา โดยการให้ ‘สิ่งที่มีค่า’ (Bequests) ทิ้งไว้กับคนรุ่นหลังได้ด้วย

มองกลับมาที่ชีวิตจริง คนเราเลือกเกิด (หรือเลือกไม่เกิด) ไม่ได้  และเลือกที่จะหนีความตายไม่ได้ สิ่งเดียวที่คนเราเลือกได้ คือเลือกว่าเราจะทำอะไรบ้างในช่วงที่เรามีชีวิตอยู่   เราสามารถเลือก ที่จะมีความสุขจากการซื้อหาและบริโภคสิ่งของต่างๆที่เราอยากได้   หรือเราสามารถเลือกที่จะมีความสุข จากการได้เห็นคนอื่นมีความสุข และจากการที่ได้มีส่วนร่วมทำให้สังคมดีขึ้น

มันคงจะไม่ได้ผิดถ้าเราเลือกอยากวิ่งไขว่คว้าในสิ่งที่เราอยากได้   แต่เคยสังเกตไหม อยากได้อะไรๆ เมื่อได้มาแล้วก็รู้สึกพอใจได้เพียงสักครู่หนึ่ง อีกไม่นานก็อยากได้อย่างอื่นอีก แล้วก็จะอยากได้ไปอีกเรื่อยๆ ไม่จบไม่สิ้น เมื่อไม่ได้สิ่งเหล่านั้นมาก็มักจะเป็นทุกข์ ทุกข์จากความไม่พอ

ในทางกลับกัน  เคยรู้สึกดีๆบ้างไหมเมื่อได้ทำสิ่งดีๆเล็กๆน้อยๆให้กับคนอื่นโดยไม่หวังอะไร   เคยรู้สึกดีๆบ้างไหมเมื่อได้มีส่วนร่วมในอะไรสักอย่างที่ทำให้สังคมดีขึ้นหรือทำให้ชีวิตของใครดีขึ้น   สุขแบบนี้เป็นสุขแบบสบายๆ หาได้ง่ายๆโดยไม่ต้องใช้เงินทอง เป็นความสุขที่เกิดจากการให้ เป็นความสุขที่เกิดจากความเมตตา

หากคนทุกๆ Generations เลือกที่จะมีความสุขจากการให้ มากกว่าเลือกที่จะมีความสุขจากการได้รับ   การอยู่ร่วมกันของคนต่าง Gen  หรือแม้แต่คน Gen เดียวกัน ที่คิดไม่เหมือนกัน ก็คงจะราบรื่นขึ้น  แม้ปัญหาหลายๆอย่างของประเทศเราคงต้องใช้เวลาอีกหลาย Generations ในการแก้ไข แต่หากคนส่วนใหญ่ของประเทศอยู่กันอย่างไม่เห็นแก่ตัว เอาใจเขามาใส่ใจเรา คำนึงถึงประโยชน์ส่วนรวม มากกว่าประโยชน์ส่วนตน ประเทศเราก็น่าจะพอมีหวัง

เรามาช่วยกันสร้างค่านิยมความเป็น ‘Generation ไทย’ คือ การเป็นคนไทยที่ไม่เห็นแก่ตัว รักชาติและเห็นแก่ประโยชน์ของประเทศชาติเป็นที่ตั้ง  มีความต้องการจะอยู่ร่วมกับคนไทยด้วยกัน ที่อาจคิดไม่เหมือนกัน ได้อย่างสงบสุข  ต้องการจะเห็นประเทศไทยเจริญก้าวหน้า และต้องการช่วยสร้างคนรุ่นใหม่ที่เก่งและดีที่จะเป็นอนาคตของประเทศชาติต่อไป

เราอยากเห็นอนาคตประเทศไทยเป็นแบบไหนไม่ได้มีใครบังคับ  และเราทุกคน ทุก Generations สามารถเลือกได้ตั้งแต่วันนี้

[1] Allais (1947), Samuelson (1958), Diamond (1965)

[2] Barro (1974), Weil (1987)

ผู้หญิงไทยในบริบทใหม่ (New Normal)

Gender Economics, Labor Economics, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 2 พ.ย. 2558

ในช่วงปีนี้ เรื่องของเศรษฐกิจไทยภายใต้บริบทใหม่ (New Normal) เป็นที่พูดถึงกันมากในสังคม นักเศรษฐศาสตร์    กล่าวโดยสรุปคือการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยทั้งภายในและภายนอกประเทศหลายเรื่อง ทำให้เศรษฐกิจไทยไม่เหมือนเดิม และความไม่เหมือนเดิมนี้จะมีแนวโน้มต่อเนื่อง จนเราต้องยอมรับว่ามัน คือความปกติ ‘ใหม่’ ที่เกิดขึ้น    โดยท่านอดีตผู้ว่าการธนาคาร แห่งประเทศไทย ได้สรุปเรื่อง New Normal ของเศรษฐกิจไทยว่า เป็นเรื่องของเศรษฐกิจ ที่โตช้าลง การค้าต่างประเทศที่ชะลอตัวลง อัตราเงินเฟ้อที่ ต่ำลง ระบบการเงินโลกที่มีความ เชื่อมโยงมากขึ้น และสัดส่วนของผู้สูงอายุที่มากขึ้น[1]

อย่างไรก็ดี ในช่วงเวลาที่ผ่านมา นอกเหนือจากเรื่องเศรษฐกิจแล้ว อาจยังมีเรื่องอื่นๆอีก ที่เปลี่ยนแปลงไป จนน่าจะยอมรับได้ว่าเป็นเรื่องความปกติ ‘ใหม่’ เช่นกัน หนึ่งในนั้นคือ คุณลักษณะของผู้หญิงไทยที่เปลี่ยน แปลงไป

ผู้หญิงไทยภายใต้บริบทใหม่ (New Normal) เป็นอย่างไร จะขอสรุปให้ดังนี้ค่ะ…

  • ผู้หญิงไทยมีการศึกษามากขึ้น

ในช่วงเวลาที่ผ่านมา อัตราการอ่านออกเขียนได้ (Literacy Rate) ของผู้หญิงที่เคยต่ำว่าผู้ชาย ได้เพิ่มขึ้น จนเท่ากัน (96.4%) ในปี 2010[2]  นอกจากนี้อัตราการเข้าเรียนระดับอุดมศึกษา ของผู้หญิง (% Tertiary Enrollment) ยังสูงกว่าผู้ชายอีกด้วย[3]  การที่ผู้หญิงมีการศึกษามากขึ้น ทำให้ผู้หญิงสามารถสร้างรายได้ และเลี้ยงดูตัวเองได้  ความจำเป็นที่ผู้หญิงต้องแต่งงาน เพื่อให้มีความอยู่รอดทางเศรษฐกิจมีน้อยลง

  • ผู้หญิงไทยแต่งงานช้าลงและครองตัวเป็นโสดมากขึ้น

ในอดีตที่ผ่านมาเรามักมีค่านิยมที่ว่าผู้หญิงควรทำหน้าที่ในครัวเรือน ส่วนผู้ชายทำหน้าที่ หาเลี้ยงครอบครัว แม้แต่นักเศรษฐศาสตร์ราางวัลโนเบลอย่าง Gary Becker ยังเคยเขียน ทฤษฎีการแต่งงาน (Theory of Marriage) ว่าผู้ชายกับผู้หญิงที่แต่งงานกันควรแบ่งงานกันทำ ในครอบครัว โดยให้ผู้หญิง specialize ในงานด้านครัวเรือน และให้ผู้ชาย specialize ในงาน นอกบ้านที่ได้รายได้  ซึ่งวิธีนี้จะทำให้ครอบครัว ได้ประโยชน์มากที่สุด[4],[5]  อย่างไรก็ดีค่านิยมนี้ กำลังค่อยๆเปลี่ยนแปลงไป ปัจจุบันผู้หญิงไทย เริ่มแต่งงานช้าลงหรือไม่แต่งเลย  โดยในปี 1970 อัตราส่วนของผู้หญิงอายุ 40-44 ที่เป็นโสดมีเพียง 3.9% แต่ในปี 2010 อัตราส่วนนี้ เพิ่มขึ้นเป็น 10.6%[6] (จริงๆ Trend การแต่งงานช้าหรือการไม่แต่งงานของผู้หญิง ไม่ได้เกิดขึ้น แค่ในเมืองไทย แต่เป็นTrend ที่เกิดขึ้นทั้งใน East Asia และ Southeast Asia)[7]

  • ผู้หญิงไทยมีลูกน้อยลง

ปัจจุบันอัตราการเจริญพันธุ์ (Fertility Rate) ของผู้หญิงไทยลดลงมาก จากที่เคยสูงถึง 6.1 ในปี 1960 (หมายถึง โดยเฉลี่ยแล้ว ผู้หญิง 1 คนจะมีลูกได้ 6.1 คน) ลดลงมาเป็น 1.4 ในปี 2013[8]  การที่ผู้หญิงมีลูกน้อยลงนี้ เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ประเทศไทยก้าวเข้าสู่สังคมสูงวัย (Aging Society) เกิดปัญหาการขาดแคลนแรงงาน รวมไปถึงการที่ประเทศจะมีประชากรที่ลดลงในอนาคตอีกด้วย

คำถามที่น่าสนใจก็คือ เมื่อเรารู้แล้วว่า New Normal ของผู้หญิงไทยเป็นแบบนี้  เราจะเอาประโยชน์ จากความรู้นี้มาทำอะไรได้บ้าง    ถ้ามองในด้านทางธุรกิจ ก็คงจะมองได้ว่าผู้หญิงไทยแบบใหม่นี้ จะต้องการสินค้าและบริการประเภทไหนบ้าง    ถ้ามองในด้านนโยบาย คงจะมองได้ว่าทำอย่างไร จะชักชวนให้ผู้หญิงไทยแบบใหม่นี้จะมีส่วนมาช่วยแก้ปัญหาสังคมสูงวัย และแรงงานขาดแคลนนี้ได้  ซึ่งเป็นเรื่องที่น่าชวนนำไปถกไปคิดต่อไป

เศรษฐกิจไทยได้เปลี่ยนไปแล้ว ผู้หญิงไทยก็เปลี่ยนไปด้วย…

หากเราสามารถปรับตัวและทำความเข้าใจกับสิ่งใหม่ๆที่เกิดขึ้นรอบตัวเราได้อย่างว่องไว ก็จะทำให้เราสามารถได้โอกาส อีกทั้งสามารถลดทอนหรือแก้ไขปัญหาที่จะเกิดขึ้นได้อย่างทันท่วงที

 

[1] คำกล่าวเปิดงาน ดร.ประสาร ไตรรัตน์วรกุล ผู้ว่าการธนาคารแห่งประเทศไทย “เศรษฐกิจไทยกับบริบทใหม่ทาง เศรษฐกิจ” งานสัมมนาวิชาการธนาคารแห่งประเทศไทยประจำปี 2558 (วันที่ 17 กันยายน 2558)

(https://www.bot.or.th/Thai/PressandSpeeches/Speeches/Gov/SpeechGov_17Sep2015_Symposium2015OpeningRemarks.pdf).

[2] World Development Indicators 2015, World Bank (http://data.worldbank.org/country/thailand).

[3] Ibid (ข้อมูล % Tertiary Enrollment ของปี 2000-2013).

[4] Gary Becker (1973), “A Theory of Marriage,” The Journal of Political Economy.

[5] Gary Becker (1981), A Treatise on the Family, Harvard University Press.

[6] สำมะโนประชากรและเคหะ, สำนักสถิติแห่งชาติ.

[7] Gavin W. Jones (2005), “The “Flight from Marriage” in South-East and East Asia,” Journal of Comparative Family Studies.

[8] World Development Indicators 2015, World Bank (http://data.worldbank.org/country/thailand).

 

ภูมิคุ้มกัน – ข้อดีของเรื่องร้ายๆ

Society

 

Photo by David Blackwell (license)

ช่วงนี้โรคมือเท้าปากกำลังระบาด หากใครร่างกายไม่แข็งแรง ไม่มีภูมิคุ้มกันที่ดี ก็อาจติดโรคนี้ได้ ต้องล้มหมอนนอนเสื่อกันไป

จากเหตุการณ์โรคระบาดนี้ ทำให้อยากพูดเรื่องของภูมิคุ้มกัน การไม่มีภูมิคุ้มกันทำให้ร่างกายอ่อนแอ เจ็บป่วยง่าย ไม่มีแรงไปทำหน้าที่ของตนได้อย่างเต็มที่ ในบางครั้งอาจเป็นเหตุ (ส่วนหนึ่ง) ที่ทำให้อาณาจักรล่มสลายได้เลยทีเดียว

หลายคนคงเคยได้ยินเรื่องราวของอาณาจักรอินคา

อาณาจักรอินคา เป็นอาณาจักรโบราณที่ใหญ่ที่สุดในอเมริกาใต้ มีความเจริญรุ่งเรืองอยู่ในช่วงปี 1438 ถึง 1533 อาณาจักรอินคามีจุดเด่นในด้านสถาปัตยกรรมและวิศวกรรม นอกจากความสามารถในการคิดโครงสร้างที่ดีแล้ว น่าจะมีระบบการสั่งงานและดำเนินงานที่ดีด้วย ทำให้การสร้างสถาปัตยกรรมใหญ่ๆ เช่น มาชูปิกชู สำเร็จลุล่วงได้ ทั้งๆที่ในสมัยนั้นมนุษย์ยังไม่มีเครื่องทุ่นแรงมากนัก อาณาจักรอินคาได้ล่มสลายลงจากการบุกรุกของสเปนภายใต้การนำของ Francisco Pizarro โดยจริงๆแล้วทหารสเปนมีจำนวนน้อยกว่าทหารอินคามากนัก จากการวิเคราะห์ของนักวิชาการหลายท่าน (รวมถึง Jared Diamond) ได้ข้อสรุปว่า ชาวอินคาแพ้เพราะเสียเปรียบเรื่องอาวุธ ถูกชาวสเปนใช้กลยุทธ์จับตัวผู้นำแล้วหักหลัง แต่อีกเหตุผลที่สำคัญและน่าสนใจคือ ชาวอินคาจำนวนมากมายได้ตายลงจากไข้ทรพิษที่ทหารสเปนนำเข้ามาแพร่ โดยไข้ทรพิษนี้มิได้ทำร้ายทหารสเปนแต่อย่างใด เนื่องจากทหารสเปนมีภูมิคุ้มกัน[1],[2]

ว่ากันว่าที่ทหารสเปนมีภูมิคุ้มกันต่อโรคร้ายๆได้เพราะก่อนหน้านี้ (ในยุค Middle Ages) ยุโรปได้ผ่านเหตุการณ์โรคระบาดที่คร่าชีวิตคนมาแล้วหลายครั้ง ผู้ที่รอดได้ก็จะมีสร้างภูมิคุ้มกันโรคเหล่านั้น และถ่ายทอดให้ลูกหลานในรุ่นถัดไป Jared Diamond เชื่อว่าโรคร้ายๆส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นในยุโรป เกิดจากการที่คนใกล้ชิดกับสัตว์ที่ถูกนำมาใช้งาน ทำให้คนติดโรคจากสัตว์เหล่านั่น โดยสมัยนั้นทวีปยุโรปมีสัตว์ใช้งานหลายชนิด ในขณะที่ทวีปอเมริกาใต้มีเพียงแค่ตัวลามะ (Lama) จึงทำให้ไม่ได้มีเหตุการณ์โรคระบาดเกิดขึ้นมากนัก[3]

มานั่งคิดๆ หากชาวอินคาเคยได้เจอกับโรคทรพิษมาก่อนที่จะโดนสเปนรุกรานก็อาจจะมีภูมิคุ้มกัน อาจจะไม่แพ้สเปน หรือแพ้ยากกว่านี้ หรือถ้าอาณาจักรอินคาเคยมีโรคร้ายๆแปลกๆมาก่อน ทำให้ชาวท้องถิ่นมีภูมิคุ้มกัน เมื่อสเปนมาบุกรุก เหตุการณ์อาจจะกลับตาลปัตร โดยผู้บุกรุกอาจล้มตายด้วยเชื้อโรคท้องถิ่นแทนก็เป็นได้ อาณาจักรอินคาอาจไม่ต้องพ่ายแพ้แก่สเปนและล่มสลายไป

ได้รับรู้ประโยชน์ของ “ภูมิคุ้มกัน” จากเรื่องราวของอาณาจักรอินคาแล้ว คงเห็นด้วยว่าการมีภูมิคุ้มกันจะทำให้เราได้เปรียบ โดยดิฉันไม่อยากให้คำว่า “ภูมิคุ้มกัน” นี้หมายถึงภูมิคุ้มกันโรคเพียงอย่างเดียว แต่อยากให้หมายความรวมถึงภูมิคุ้มกันชีวิต นั่นคือ ภูมิคุ้มกันต่อความผิดหวัง ความล้มเหลว การถูกต่อว่านินทา และการต้องเจอะเจอเรื่องแย่ๆหรือคนแย่ๆ การมีภูมิคุ้มกันต่อสิ่งเหล่านี้ทำให้เราสามารถฟื้นตัวลุกขึ้นยืนใหม่ได้อย่างรวดเร็วและมั่นคง โดยไม่ต้องพ่ายแพ้ท้อถอยไป

ทำอย่างไรจึงจะมีภูมิคุ้มกัน

ถ้าเป็นเรื่องของโรค ก็ฉีดวัคซีน โดยวัคซีนคือเชื้อโรคที่ตายแล้วหรืออ่อนกำลัง ถ้าเป็นเรื่องของชีวิต คงไม่มีใครที่เจตนาอยากจะสร้างเรื่องร้ายๆให้เกิดกับชีวิตตัวเอง แต่การที่ทุกสิ่งอย่างไม่แน่นอน ทำให้เรื่องร้ายๆ หรือความผิดหวังสามารถเกิดขึ้นได้กับทุกๆคนทั่วหน้ากัน เมื่อเรื่องร้ายๆเกิดขึ้น จงมองในแง่ดีว่า โชคดีแล้วที่เรื่องนี้เกิดขึ้นกับเรา ทำให้เราแข็งแกร่ง ยิ่งเรื่องนี้เกิดขึ้นกับเราเร็วเท่าไหร่ เราก็มีโอกาสได้สร้างภูมิคุ้มกันก่อนใครๆเขา 

“What doesn’t kill you makes you stronger.” Friedrich Nietzsche

Written by Dr. Ploy (22 July 2012)

All suggestions and comments are welcome!

www.facebook.com/RationallyInteresting

RationallyInteresting@hotmail.com


[2] “Guns, Germs, and Steel” by Jared Diamond

[3] Ibid.

Agree to Disagree – เห็นด้วยว่าเห็นไม่ตรงกัน

Society

Photo by Spencer Finnley (license)

มีทฤษฎีของนักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบลท่านหนึ่งบอกว่า หากคนที่“มีเหตุผล”สองคน มีความรู้และข้อมูลพื้นฐานที่เหมือนกัน (Common Prior) เขาสองคนนั้นจะมีความเห็นที่ตรงกัน (Robert Aumann (1976))[1]

ท่านอ่านแล้วคงตบโต๊ะ หัวเราะลั่น บอกว่า แล้วที่เห็นกันอยู่ในสังคมเราทุกวันนี้เล่าคืออะไร

เหตุผลข้อหนึ่งก็คงเป็นเพราะว่า หลายๆคนที่เห็นไม่ตรงกันนั้น มีความรู้และข้อมูลพื้นฐานที่ต่างกัน (เนื่องจากต่างครอบครัว ต่างสังคม ต่างสิ่งแวดล้อม ฯลฯ) หรืออาจเป็นไปได้ว่าคนบางคนหรือคนบางกลุ่ม“ไม่มีเหตุผล”

แต่ถึงแม้ว่าทุกคนจะ“มีเหตุผล” และทุกคนมีความรู้และข้อมูลพื้นฐานที่เหมือนกัน เขาเหล่านั้นจะมีความเห็นตรงกันจริงหรือ (ท่านลองหาคำตอบดูเองดีไหม)

ประเด็นที่อยากจะเน้นวันนี้คือ ทำอย่างไรจึงจะทำให้คนที่เห็นไม่ตรงกันจะอยู่ร่วมกันได้ในสังคมเดียวกัน

แนวคิดเรื่อง Agree to Disagree มีอยู่ว่า ต่างฝ่ายต่างเห็นด้วยว่าเห็นไม่ตรงกันในเรื่องๆหนึ่ง (หรือหลายๆเรื่อง) แต่การทะเลาะกัน ต่อสู้กันไปไม่เกิดประโยชน์ และไม่ใช่ทางออกที่ดีที่สุด จึงตกลงกันว่าจะเคารพความเห็นของอีกฝ่ายและอยู่ร่วมกันได้แม้จะไม่เห็นด้วย (ทำนองว่า I respect your opinion although I do not agree to it.)

บางท่านอาจไม่เห็นด้วยกับแนวคิดนี้ มองว่ามันไม่ได้แก้ปัญหาต้นตอที่ทำให้ขัดแย้งกันตั้งแต่แรก (ดิฉันเห็นด้วยว่าเราเห็นไม่ตรงกันค่ะ) ดิฉันมองว่า หากในขณะนี้ยังหาวิธีที่ดีกว่านี้ไม่ได้ การอยู่แบบ Agree to Disagree โดยเบียดเบียนกันให้น้อยที่สุดน่าจะเป็นการแก้ปัญหาที่ดีที่สุด แน่นอนว่าหากวันหนึ่งเราสามารถคิดค้นวิธีที่ดีกว่านี้ได้เราจึงค่อยเปลี่ยนไปใช้วิธีนั้น

การคิดค้นทางออกใหม่ (ที่ดีกว่า Agree to Disagree) คงจะต้องเริ่มที่ให้ทุกฝ่ายได้รับความรู้และข้อมูลพื้นฐานที่ถูกต้องเหมือนกัน (อาจจะยังไม่แก้ปัญหาซักทีเดียว แต่วิธีนี้จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นกว่าตอนที่ข้อมูลไม่ตรงกัน) ขั้นต่อมาคือการสร้างเป้าหมายระยะยาวที่ตรงกัน โดยแต่ละฝ่ายอาจเห็นไม่ตรงกันในระยะสั้น เช่น คนโน้นอยากได้นี่ คนนี้อยากได้นั่น แต่หากมองให้ยาวออกไปทุกฝ่ายอาจมีเป้าหมายระยะยาวที่สอดคล้องกัน เช่น อยากให้ครอบครัวมีความสุข อยากให้องค์กรมั่นคงและมีกำไร หรืออยากให้ประเทศชาติเจริญก้าวหน้า เมื่อหาเป้าหมายระยะยาวที่ตรงกันได้แล้วก็พยายามคิดแผนการให้เราไปสู่เป้าหมายนั้นได้[2]

เข้าใจค่ะว่าฟังดูง่ายแต่จริงๆแล้วทำยาก เพราะฉะนั้นในขณะที่เรายังคิดค้นหาทางออกใหม่ไม่ได้ เรามาลองใช้วิธี Agree to Disagree ดูก่อนเพื่อจะได้อยู่ร่วมกับคนที่เราไม่เห็นด้วยได้อย่างสงบสุขค่ะ

Written by Dr. Ploy (7 July 2012)

All suggestions and comments are welcome!

www.facebook.com/RationallyInteresting

RationallyInteresting@hotmail.com


[1] Aumann, Robert (1976), Agreeing to Disagree, The Annals of Statistics, Vol. (4), No. 6, pp. 1236-1239.

Aaronson, Scott (2005), The Complexity of Agreement, Proceedings of ACM STOC, pp. 634-643.

[2] ประยุกต์มาจากแนวคิดในหนังสือ “Crucial Conversations: Tools for Talking When Stakes are High” by Kerry Patterson, Joseph Grenny, Ron Mcmillan, and Al Switzler.