เป็นที่ทราบกันดีว่าในปัจจุบันจำนวนประชากรคนไทยในประเทศไทยเริ่มลดลงอย่างต่อเนื่อง (จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแห่งชาติระบุว่า ในปี 2562 เป็นปีที่มีจำนวนประชากรไทยสูงที่สุดอยู่ที่ 66.56 ล้านคน และหลังจากปีนั้นจำนวนประชากรก็ลดลงมาเรื่อยๆ โดยในปี 2566 ลดลงเหลือ 66.05 ล้านคน) จำนวนประชากรที่ลดลงเป็นโจทย์เชิงโครงสร้างที่กำลังและจะส่งผลกระทบในอนาคตโดยตรงต่อโครงสร้างทางสังคมและเศรษฐกิจทั้งในระยะสั้นและระยะยาว ไม่ว่าจะเป็นผลต่อกำลังแรงงาน (Labor Force) ที่ลดลง ซึ่งหากค่าจ้างของคนไม่ได้เพิ่มขึ้นเร็วตามเงินเฟ้อแล้วจะส่งผลให้กำลังซื้อที่แท้จริงโดยรวมของคนไทยลดลง นอกจากนั้นกำลังแรงงานที่ลดลงยังหมายถึงจำนวนคนที่จะเสียภาษีที่ลดลง ซึ่งถ้ารัฐหารายได้จากทางอื่นไม่ทันหรือลดรายจ่ายไม่ทันก็จะมีผลต่อฐานะทางการคลังได้ และยังหมายถึงจำนวนคนที่จะส่งเงินเข้ากองทุนประกันสังคมที่ลดลง ซึ่งจะส่งผลต่อสถานะของกองทุนประกันสังคมโดยตรงดังที่ปรากฏเป็นข่าวค่อนข้างมากในช่วงที่ผ่านมา
โดยสาเหตุที่ประชากรลดลงเป็นที่ทราบกันดีว่าเกิดจากจำนวนเด็กเกิดใหม่ลดลงอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง ตั้งแต่ปี 2564 เป็นต้นมาจำนวนเด็กเกิดใหม่มีน้อยกว่าจำนวนคนเสียชีวิตทุกปี โดยแนวโน้มจำนวนคนเสียชีวิตเริ่มลดลงหลังวิกฤตโควิด แต่แนวโน้มจำนวนเด็กเกิดใหม่ลดลงเร็วกว่า และตั้งแต่ปี 2565 จำนวนเด็กเกิดใหม่มีแนวโน้มลดลงเหลือเพียงประมาณ 500,000 คนต่อปี และยังมีจำนวนต่ำกว่าคนตายต่อเนื่อง โดยหากแนวโน้มนี้ดำเนินต่อไปจะทำให้จำนวนประชากรไทยลดลงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจำนวนเด็กที่น้อยลงเป็นโจทย์ให้คิดต่อว่าจำนวนนักเรียนในโรงเรียนและจำนวนกำลังพลสำหรับกองทัพในอนาคตจะเป็นอย่างไร รัฐควรเตรียมงบประมาณอย่างไรเพื่อจัดการประเด็นเหล่านี้
โจทย์เหล่านี้ทำให้การคาดการณ์จำนวนประชากรในอนาคตมีผลอย่างมากต่อการวางแผนด้านเศรษฐกิจ สังคม และนโยบาย
คำถามต่อไปคือ แล้วถ้าจะคาดการณ์จำนวนประชากรต้องใช้ปัจจัยอะไรบ้าง
ในการประมาณการจำนวนประชากร นักประชากรศาสตร์มักจะต้องมี 3 สมมติฐานสำคัญคือ
นอกจาก 3 สมมติฐานนี้อาจต้องพิจารณาถึงสัดส่วนชายหญิงในอนาคต เพื่อประมาณการจำนวนประชากรชายและหญิง โดยในบทความนี้ผมอยากจะชวนคิดว่าเพื่อให้ภาครัฐ เอกชน และประชาชน มีความรู้ความเข้าใจในประเด็นจำนวนประชากรในอนาคต จะได้เตรียมตัวรับมือได้อย่างเหมาะสมและทันเวลา เราควรจัดการอย่างไรเกี่ยวกับประมาณการประชากรและตัวเลขสมมติฐานสำคัญ โดยจะขอใช้ตัวเลขอัตราการเจริญพันธุ์รวมเป็นตัวอย่าง
ในช่วงหลังโควิดข้อมูลสมมติฐานสำคัญ (Key Assumptions) ในการคาดการณ์จำนวนประชากรเปลี่ยนแปลงค่อนข้างมาก การคาดการณ์ประชากรก็เหมือนกับการคาดการณ์ตัวเลขทางเศรษฐกิจอื่นๆ มีโอกาสที่จะคลาดเคลื่อนได้ ขึ้นอยู่กับว่าสมมติฐานสำคัญที่ใส่ไว้ในแบบจำลองประมาณการ (Projection Model) เป็นไปตามที่คาดไว้หรือไม่ เพื่อให้การประมาณการมีความแม่นยำ เมื่อพบว่าตัวเลขสมมติฐานสำคัญมีแนวโน้มเปลี่ยนไปจากที่เคยคาดไว้ก็ควรอัปเดตตัวเลขใหม่เข้าไป เพื่อจะได้ผลการประมาณการที่มีความแม่นยำมากขึ้น ใกล้เคียงความเป็นจริงมากขึ้น หรือในกรณีที่มีความไม่แน่นอนสูง หลายปัจจัยยังไม่นิ่ง ยังมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ อาจเลือกใช้การวิเคราะห์เชิงฉากทัศน์ (Scenario Analysis) เข้ามาช่วยฉายภาพให้เห็นว่ามีโอกาสเกิดเหตุการณ์ต่างๆ ในกรณีที่สมมติฐานแตกต่างกันออกไปอย่างไรบ้าง
โดยผมจะขอใช้ตัวเลขอัตราการเจริญพันธุ์ยอดรวมมาเป็นตัวอย่าง (Total Fertility Rate: TFR หมายถึงผู้หญิงหนึ่งคนในช่วงอายุของเขาจะสามารถมีลูกได้กี่คน โดยในทางทฤษฎีหากสมมติฐานอื่นๆ ไม่เปลี่ยนแปลง เมื่อผู้หญิงในประเทศเราโดยเฉลี่ยมีลูกสองคน ซึ่งหมายถึงอัตราการเจริญพันธุ์โดยรวมเท่ากับ 2 จำนวนประชากรก็จะค่อนข้างคงที่ เพราะเมื่อคนที่มีลูกจึงหมายถึงพ่อแม่เสียชีวิตไปก็จะมีลูกสองคนเข้ามาแทน)
แต่ในภาวะปัจจุบันนอกจากคนจะแต่งงานน้อยลง หรือแม้แต่แต่งงานแล้วไม่ได้มีลูก หรือมีลูกไม่ถึงสองคน จึงเป็นสิ่งที่สะท้อนออกมาในตัวเลข TFR ของไทยที่ต่ำกว่า 2 มาระยะหนึ่ง (จากข้อมูลธนาคารโลก TFR ของไทยเริ่มต่ำกว่า 2 ตั้งแต่ปี 2536 แต่ที่ประชากรไทยยังเพิ่ม เพราะเรามีอัตราการตายที่ลดลง คนไทยมีอายุเฉลี่ยสูงขึ้นจาก 71.1 ในปี 2536 มาเป็น 79.7 ในปี 2565) กลับมาที่ตัวเลข TFR ในช่วงปี 2558-2561 ลดลงมาอยู่ที่ 1.3-1.4
แต่ที่น่าตกใจคือตั้งแต่ปี 2562 เป็นต้นมา TFR ของบ้านเราลดลงไปอีก และตัวเลขล่าสุดที่ออกมาในปี 2565 อยู่แค่เพียง 1.08 ตัวเลขนี้เมื่อเทียบกับประเทศในเอเชียด้วยกันแล้วซึ่งก็เป็นทวีปที่ถือว่ามีลูกกันค่อนข้างน้อย ไทยเราต่ำที่สุดเป็นอันดับ 3 รองจากแค่สิงคโปร์ (1.04) และเกาหลีใต้ (0.87)
ประมาณการจำนวนประชากรล่าสุดของไทย จัดทำในปี 2562 ใช้ TFR ในช่วง 1.2-1.5 เทียบกับตัวเลขล่าสุดที่ 1.08
คำถามต่อไปคือ แล้วตัวเลขคาดการณ์จำนวนประชากรของไทยล่าสุดกำลังใช้สมมติฐาน TFR อยู่ที่เท่าไร แตกต่างมากน้อยแค่ไหนเมื่อเทียบกับตัวเลขล่าสุด ทีมงาน Athentic Consulting พบว่า สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สภาพัฒน์) คือหน่วยงานล่าสุดที่ออกประมาณการจำนวนประชากรในปี 2562 (โดยปกติสภาพัฒน์จะออกคาดการณ์ประชากรทุก 5-6 ปี) โดยสมมติฐาน TFR ที่ใช้ในประมาณการฉากทัศน์ (Scenario) ต่างๆ จะอยู่ที่ประมาณ 1.2-1.5 ซึ่งสูงกว่าตัวเลข TFR ล่าสุดที่ 1.08 (แม้จะต่างแค่หลักทศนิยม แต่เดี๋ยวเรามาดูกันว่าจะส่งผลมากน้อยแค่ไหนกับจำนวนประชากรในอนาคต)
ถ้า TFR ยังอยู่ที่ 1.08 ไปเรื่อยๆ จำนวนประชากรไทยจะเริ่มลดลงตั้งแต่ปี 2565 และอาจหายไป 2.5 ล้านคนในอีก 16 ปีข้างหน้า (เกือบเท่าประชากรของนครราชสีมาทั้งจังหวัด) เมื่อเทียบกับคาดการณ์เดิม การเปลี่ยนแปลงของสมมติฐานสำคัญ (Key Assumptions) แม้เพียงเล็กน้อยแต่ส่งผลกระทบต่อจำนวนประชากรในอนาคตสูงมาก จากการศึกษาของ Athentic Consulting ในการประมาณการจำนวนประชากรในช่วง 2567-2583 เมื่อใช้สมมติฐาน TFR คงที่ที่ 1.08 (เส้นสีส้มในรูปที่ 4) เมื่อเทียบกับกรณีที่ใช้ TFR ที่อยู่ในช่วง 1.3-1.5 (เส้นสีฟ้าในรูปที่ 4) พบข้อสังเกตที่น่าสนใจ 3 ประเด็น
ในกรณีเลวร้ายที่สุด (Worst Case Scenario เส้นสีเทาในรูปที่ 4) หาก TFR ของไทยลดลงไปเหลือเท่ากับของ TFR ล่าสุดของเกาหลีใต้คือ 0.87 ซึ่งเป็นกรณีที่มีโอกาสเกิดขึ้นน้อย แต่เพื่อให้เห็นภาพหลากหลายฉากทัศน์มากขึ้น เราเลยขออนุญาตใส่กรณีนี้เข้ามาด้วย ซึ่งเราจะเห็นจำนวนประชากรในปี 2583 ลดลงเหลือ 61.9 ล้านคน และจำนวนประชากรที่อายุไม่เกิน 15 ปีลดลงเหลือ 5.7 ล้านคน
เรื่องใหญ่ในอนาคต มีหลายปัจจัยไม่แน่นอน แต่ถ้าช่วยกันส่องไฟจะเห็นได้ไกลและหลากหลายมุมมากขึ้น มีเวลาเตรียมตัวปรับตัวมากขึ้น อย่างที่เกริ่นไว้ก่อนในตอนแรกว่า การประมาณการตัวเลขประชากรขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย และยิ่งเป็นการมองไกลออกไปอีก 15-20 ปี เมื่อเวลาผ่านไปข้อมูลสมมติฐานสำคัญเปลี่ยนแปลงไปก็จะมีโอกาสทำให้ประมาณการชุดเดิมเกิดความคลาดเคลื่อนสูง แต่หากเรายังใช้ตัวเลขประมาณการเดิมในการวางแผนต่างๆ จะทำให้แผนที่วางไว้มีโอกาสที่จะผิดพลาดสูงตามไปด้วย
การเปิดเผยข้อมูลที่เป็นสมมติฐานสำคัญและอัปเดตประมาณการให้สะท้อนความเป็นจริงอย่างทันสถานการณ์และต่อเนื่อง จะช่วยให้เรามีเวลาเตรียมตัว ปรับตัว และรับมือกับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นได้อย่างทันท่วงที เมื่อเผยแพร่ข้อมูลต่างๆ อย่างสม่ำเสมอจะมีส่วนช่วยให้นักวิจัยจากหลากหลายสถาบันเข้ามาช่วยพัฒนาแบบจำลองประมาณการจำนวนประชากรได้สะดวกขึ้น เพื่อที่จะช่วยกันคัดเลือกสมมติฐานและพัฒนาให้มีแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูงขึ้นได้อีกด้วย