Structural model สำคัญอย่างไรในการสร้างแบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์

เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา (๗ ก.ย. ๕๐) ได้ไปฟังสัมมนาช่วงเวลาอาหารเที่ยงที่ Engineering and Public Policy Department โดยหัวข้อที่มีวิทยากรมาพูดเป็นเรื่องเกี่ยวกับ Hubbert’s Peak ซึ่งเป็นแนวคิดที่ว่าด้วยการถึงจุดสูงสุดของการผลิตทรัพยากรธรรมชาติที่ใช้แล้วหมดไป (Depletable resource) เพราะว่าทรัพยากรเหล่านี้มีปริมาณสำรอง (Reserve) อยู่ในปริมาณที่จำกัด เมื่อเราผลิตและนำทรัพยากรต่างๆ เหล่านี้มาใช้เมื่อถึงจุดสูงสุดแล้ว อัตราการผลิตจะค่อยๆ ลดต่ำลงเรื่อยๆ

วิทยากรที่มาพูดก็นำเสนอผลการศึกที่จากข้อมูลในอดีตย้อนหลังไปหลายสิบปี โดยใช้เครื่องมือทางสถิติมาใช้ในการพยากรณ์ว่าทรัพยากรต่างๆ เช่น น้ำมัน ถ่านหิน ก๊าซธรรมชาติ จะถูกใช้หมดไปในปีใด ซึ่งผลการศึกษาก็คาดว่าประมาณปี 2080 เราจะใช้น้ำมันและก๊าซธรรมชาติไปถึง 90% ของปริมาณสำรองที่มีอยู่ ซึ่งก็หมายความว่าเมื่อถึงตอนนั้นแล้วโลกจะมีทรัพยากรน้ำมันและก๊าซธรรมชาติเหลือให้ใช้เพียงแค่ 10% ของที่มีอยู่ทั้งหมด

ซึ่งในช่วงปิดท้ายของการนำเสนอ วิทยากรก็พูดถึงเรื่องทางเลือกของพลังงานชนิดอื่นเพื่อใช้แทนพลังงานฟอสซิล และ scenario ต่างๆ เกี่ยวกับปริมาณคาร์บอนในออกไซด์ในบรรยากาศโลก

หลังจากที่ฟังจบผมก็มีความรู้สึกว่าการศึกษาดังกล่าวมัน “ไม่ถูกต้อง” ซึ่งอันนี้ผมก็ไม่ได้พูดออกไปแต่ว่ารู้สึกอย่างนั้นจริงๆ เนื่องจากกว่าการนำข้อมูลทางสถิติย้อนหลัง (Historical data) มาพิจารณาและใช้การประมาณการทางสถิติเพื่อทึ่จะ Fit ข้อมูลเหล่านั้นกับรูปแบบการกระจายทางสถิติ (Distribution) แล้วนำรูปแบบการกระจายนั้นไปพยากรณ์ผลที่จะเกิดขึ้นในอนาคต มันไม่ใช่วิธีที่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างที่เกิดขึ้นในระบบ (Structural change) นอกจากนั้นข้อมูลการผลิตดังกล่าวมันเป็นข้อมูลจากตัวแปรที่เป็น Endogenous variable ซึ่งหมายความว่าเป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอื่นๆ

เพื่อง่ายต่อความเข้าใจ ขอยกตัวอย่างข้อมูลเรื่องถ่านหินในอังกฤษที่วิทยากรได้ยกมาพูด ซึ่งได้นำเสนอว่าการผลิตถ่านหินในอังกฤษได้ลดลงเรื่อยๆ หลังจากจุดสูงสุดในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 ซึ่งจริงๆ แล้วปัจจัยหลักการลดลงดังกล่าวไม่ได้เกิดจากการที่ทรัพยากรถ่านหินลดน้อยลง แต่เนื่องจากว่าก๊าซธรรมชาติได้มีบทบาทเพิ่มขึ้นในการผลิตไฟฟ้าหลังจากที่ได้มีการคิดค้นกังหันก๊าซพลังงานความร้อนร่วม (Combined Cycle Gas Turbine: CCGT) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงและสะอาด ทำให้มีการก่อสร้างโรงไฟฟ้าก๊าซธรรมชาติในอังกฤษเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในขณะที่โรงไฟฟ้าถ่านหินก็ถูกปลดระวางลงไปเรื่อยๆ ทำให้ความต้องการถ่านหินลดลง จะเห็นได้ว่าได้เกิด Structural change จากการพัฒนาเทคโนโลยีทำให้เกิดสินค้าที่ทดแทนกัน (Substitute goods) ขึ้นมาแข่งขันกับถ่านหิน

ในเรื่องของทรัพยากรธรรมชาตินั้น เทคโนโลยี ราคา และสินค้าทดแทนกันมีบทบาทอย่างมาก โดยเฉพาะเรื่องการสำรวจและผลิตทรัพยากรด้านพลังงาน เมื่อมีเทคโนโลยีที่ดีขึ้น เราสามารถผลิตได้มากขึ้นจากทรัพยากรที่มีอยู่ เช่น เทคโนโลยีการสำรวจแบบ 3D Seismic ที่ทำให้ความแม่นยำในการสำรวจมีมากขึ้น

อีกปัจจัยที่สำคัญที่สุดก็คือ ราคา เมื่อราคาพลังงานสูงขึ้น ผลที่เกิดขึ้นมีสองทาง คือ หนึ่ง มีการผลิตและพัฒนาเทคโนโลยีมากขึ้นจากแรงจูงใจด้านราคา (ผลิตเพิ่ม) และ สอง มีการพัฒนาเทคโนโลยีและการผลิตสินค้าทดแทนกันเพิ่มมากขึ้น (ผลิตลดลง) ยกตัวอย่างเช่น ถ้าในกรณีของน้ำมัน เราก็มีการใช้ เอทานอล ไบโอดีเซล หรือก๊าซเอ็นจีวี เพื่อทดแทนน้ำมันที่ราคาสูงขึ้น

วกกลับมาที่ผลการศึกษาที่นำเสนอ จากการศึกษาดังกล่าวที่ใช้ข้อมูลในอดีตมาพยากรณ์อนาคตนั้น ผู้บรรยายไม่ได้คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างการผลิตและการใช้ทรัพยากร สมมุติว่าถ้าข้อมูลที่ผู้บรรยายใช้มาถึงปี 2005 ก็เท่ากับว่าการพยากรณ์ไปในอนาคต มีการตั้งข้อสมมุติว่า โครงสร้างตลาด โครงสร้างราคา รสนิยมผู้บริโภค กฎระเบียบ เทคโนโลยี และสินค้าทดแทนกัน ไม่มีการเปลี่ยนแปลง ซึ่งหากเป็นการพยากรณ์ไปในช่วงระยะเวลาสั้นๆ ก็อาจไม่มีความคลาดเคลื่อนมากนัก แต่หากว่าพยากรณ์ไปล่วงหน้าหลายสิบปี ผลการพยากรณ์อาจไม่น่าเชื่อถือเท่าไรนัก เพราะในช่วงสิบหรือยี่สิบปี เทคโนโลยีสามารถพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญ ที่จะส่งผลต่อการใช้พลังงานของโลกได้ รวมถึงปัจจัยด้านราคาที่จะส่งผลให้โครงสร้างทางการผลิตและการใช้พลังงานเปลี่ยนแปลงไป

ซึ่งแนวทางการศึกษาของผู้บรรยายใช้แนวคิดทางสถิติแต่เพียงอย่างเดียว (Purely Statistical method) ซึ่งมีความแตกต่างแนวทางด้านเศรษฐมิติ (Econometric) ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองที่สามารถอธิบายการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของระบบได้ ในรูปแบบของ Structural model

ในอดีตเมื่อสามสิบกว่าปีก่อนนักเศรษฐศาสตร์ไม่ได้มีการใช้ Structural model อย่างกว้างขวางเหมือนดังเช่นปัจจุบัน จนกระทั่ง Robert Lucas นักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล ได้เสนอแนวความคิดที่เปลี่ยนแปลงแนวทางการศึกษาด้านเศรษฐศาสตร์มหภาคแบบพลวัตรอย่างขนานใหญ่ แนวคิดดังกล่าวคือ “Lucas Critique” (Lucas ได้พัฒนาแนวคิดดังกล่าวขณะที่เป็นอาจารย์อยู่ที่ Carnegie Institute of Technology, ปัจจุบันคือ Carnegie Mellon University ซึ่งทั้ง CMU และ University of Chicago ต่างก็นับ Lucas ว่าเป็นนักเศรษฐศาสตร์โนเบลในมหาวิทยาลัยของตน เพราะว่าหลังจาก Lucas ออกจาก CMU ก็ไปสอนที่ U of Chicago)

Lucas ได้วิจารณ์ว่าการประเมินผลจากนโยบายทางเศรษฐกิจที่จะนำมาใช้ โดยใช้ข้อมูลในอดีต (Historical data) มาพิจารณา โดยใช้คุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลดังกล่าว มาสร้างแบบจำลอง (Reduced form econometric model) เพื่ออธิบายผลของนโยบายใหม่นั้น เป็นเรื่องที่ไม่ถูกต้อง เพราะว่าการเปลี่ยนแปลงนโยบายทำให้กรอบโครงสร้างของเศรษฐกิจเปลี่ยนแปลงไป การประเมินพฤติกรรมที่จะเกิดขึ้นในกรอบนโยบายใหม่ โดยใช้ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นจากการตัดสินใจในกรอบนโยบายเก่านั้น จึงไม่ใช่สิ่งที่ถูกต้อง ดังนั้นต้องมีการสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างและพฤติกรรมขึ้นมาด้วย ซึ่งนำไปสู่การสร้างแบบจำลองทางโครงสร้าง หรือ Structural model

ซึ่งทฤษฎีพื้นฐานทางด้านเศรษฐมิติได้กล่าวไว้ว่าถ้าหากเรา Run regression บนตัวแปรที่แท้จริงแล้วไม่ได้เป็นตัวแปรภายนอก (Exogenous variable) หากแต่เป็นตัวแปรภายใน (Endogenous variable) แล้ว ผลการประมาณค่าออกมาจะไม่ถูกต้อง (Biased and inconsistent) และไม่สามารถนำไปใช้ในการพยากรณ์หรือวิเคราะห์ความสัมพันธ์ได้ การสร้างแบบจำลองโดยละเลย Structural change ก็ให้ผลลัพธ์เสมือนกับการ Run regression กับ Endogenous variable นั่นเอง

อ่านเพิ่มเติม: Lucas, Robert (1976). "Econometric Policy Evaluation: A Critique." Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy

(เขียนเมื่อ ๘ กันยายน ๒๕๕๐)