Tag Archives: Covid-19

งานศึกษาฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ในการสร้างแบบจำลอง Logistic Regression สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ของประชาชนในประเทศไทยที่มีต่อสถานการณ์ COVID-19 ระหว่างวันที่ 1 สิงหาคม 2564 ถึง 28 พฤศจิกายน 2564 ควบคู่ไปกับการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Regression) สำหรับการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างความรู้สึกของประชาชนและเครื่องชี้ทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น ดัชนีความเคลื่อนไหว (Google Mobility Index) เครื่องชี้การท่องเที่ยว (Travel Insights with Google) และจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 รายใหม่รายวัน ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง Logistic Regression เมื่อนำข้อมูลมาฝึกฝน (Train) ให้โปรแกรมเรียนรู้ว่าข้อความประเภทใดควรจะจัดให้อยู่ในการแสดงความรู้สึกทางบวกหรือทางลบ จะสามารถอธิบายข้อมูลที่ต้องการทดสอบ (Test) ได้ถูกต้องและแม่นถึงร้อยละ 90 และในส่วนของการทดสอบด้วยแบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่าย พบว่า จำนวนความรู้สึกมีความสัมพันธ์ในทางตรงกันข้ามกับดัชนีความเคลื่อนไหวของ (Google Mobility Index) และเครื่องชี้การท่องเที่ยว (Travel Insights with Google) ขณะที่มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกันกับจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 รายวัน ไม่ว่าจะทดสอบในภาพรวมหรือจำแนกตามประเภทสื่อสังคมออนไลน์

เชียงใหม่เป็นเมืองท่องเที่ยวที่มีสถานที่ท่องเที่ยวในหลายรูปแบบที่ตอบสนองความต้องการของนักท่องเที่ยวในหลายๆ รูปแบบ ทั้งวัฒนธรรม ประเพณี โบราณสถาน ธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม ซึ่งสะท้อนผ่านคำขวัญประจำจังหวัดเชียงใหม่ “ดอยสุเทพเป็นศรี ประเพณีเป็นสง่า บุปผาชาติงามตา งามล้ำค่านครพิงค์”

บทความนี้จะนำเสนอผลจากเครื่องชี้เศรษฐกิจที่มีความรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีเครื่องชี้หลายรายการที่มีความถี่สูง สามารถติดตามได้เป็นรายวันซึ่งแตกต่างจากเครื่องชี้เศรษฐกิจทั่วไปซึ่งมักจะมีความถี่เป็นรายเดือน

ภาคการท่องเที่ยวของไทยมีความสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจมาตลอดโดยเฉพาะในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา โดยในปี 2562 ประเทศไทยได้รับรายได้จากนักท่องเที่ยวต่างประเทศถึง 3 ล้านล้านบาท และเป็นแหล่งสร้างงาน สร้างรายได้ให้กับคนไทยจำนวนมาก นอกจากนั้นยังมีการกระจายรายได้ไปยังอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่เกี่ยวเนื่อง

การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัส COVID-19 ได้ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจในประเทศต่าง ๆ อย่างมาก แต่แบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคแบบดั่งเดิมจะใช้ประเมินผลกระทบในภาพรวม (Macroeconomic Level) อาจไม่สามารถวิเคราะห์ผลกระทบในระดับจุลภาคได้ (Microeconomic Level) ดังนั้น คณะผู้เขียนจึงได้พัฒนาแบบจำลองการระบาด Susceptible, Infectious, Recovered (SIR) ขึ้นเพื่อคาดการณ์จำนวนผู้ติดเชื้อ และแบบจำลอง Agent-Based Modeling (ABM) ซึ่งใช้จำลองสถานการณ์และวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ระหว่าง Agent ในระบบเศรษฐกิจเชิงจุลภาค (Micro Simulation Modelling) เพื่อประโยชน์ในการจัดทำนโยบายแบบมีกลุ่มเป้าหมาย (Targeted Policy) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์และประเมินผลสัมฤทธิ์ของการดำเนินมาตรการ/โครงการต่าง ๆ ของรัฐบาลภายใต้งบประมาณของประเทศที่มีจำกัด ถือเป็นประเด็นที่มีความสำคัญในการแสดงถึงความคุ้มค่าของงบประมาณหรือเงินกู้ที่รัฐบาลใช้ไป จากความก้าวหน้าและการเข้าถึงเทคโนโลยีดิจิตอลของโลกยุค 4.0 ที่ทำให้รัฐบาลได้กำหนดเงื่อนไขการใช้เงินผ่านแฟลตฟอร์มมือถือในหลาย ๆ โครงการในช่วงวิกฤต COVID-19 ซึ่งนอกจากจะเป็นการช่วยลดการจับต้องวัตถุที่อาจเป็นสาเหตุในการแพร่กระจายเชื้อไวรัสแล้ว ยังทำให้ภาครัฐมีฐานข้อมูลเพื่อนำมาใช้วิเคราะห์ศึกษาและประเมินผลสัมฤทธิ์ของโครงการ

การหยิบยื่นมาตรการทางการคลังเพื่อเป็นตาข่ายแห่งความปลอดภัยทางเศรษฐกิจและสังคม (Economic and Social Safety Nets) ถือเป็นกุญแจสำคัญที่รัฐบาลทุกประเทศทั่วโลกให้ความสำคัญในการเยียวยาช่วยเหลือประชาชนให้มีหลักประกันทางสังคมและสามารถใช้ชีวิตได้อย่างมีคุณภาพท่ามกลางรายได้ที่ลดลงในช่วงการแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19)

ในปัจจุบัน หลายประเทศทั่วโลกรวมถึงประเทศไทยเผชิญกับการแพร่ระบาด COVID-19 ซึ่งนับเป็นความท้าทายของ สบน. ในการกู้เงินเพื่อสนับสนุนการดำเนินมาตรการ/นโยบายทางการคลังเพื่อการฟื้นฟูเศรษฐกิจและสังคม รวมทั้งการใช้จ่ายเพื่อการลงทุนในโครงการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานของภาครัฐ ดังนั้น การที่ สบน. มีกลยุทธ์การบริหารหนี้สาธารณะระยะปานกลางเพื่อเป็นแนวทางในการติดตามความเสี่ยง จะช่วยให้รัฐบาลสามารถบริหารจัดการหนี้สาธารณะได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย 1) สามารถระดมทุนได้ครบตามจำนวน 2) ออกผลิตภัณฑ์การกู้เงินสอดคล้องกับสภาวะตลาดและความต้องการกู้เงินของนักลงทุน และ 3) มีต้นทุนและความเสี่ยงอยู่ในระดับที่เหมาะสม

ภาพรวมประเทศไทยถูกจัดอันดับความสามารถในการแข่งขันด้านดิจิทัลอยู่ในอันดับที่ 39 จากทั้งหมด 63 ประเทศ ซึ่งดีขึ้นจากปีที่ผ่านมา 1 อันดับ อีกทั้ง การจัดอันดับความพร้อมด้านเทคโนโลยีและการสื่อสาร (Networked Readiness Index) ประจำปี 2563 ของ World Economic Forum เพื่อประเมินแนวโน้มความสามารถในการแสวงหาโอกาสจากเทคโนโลยีสารสนเทศของประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกรวม 134 ประเทศ ประเทศไทยติดอยู่อันดับที่ 51 ดีขึ้น 5 อันดับจากปี 2562 โดยเฉพาะการเตรียมความพร้อมด้านดิจิทัลของภาครัฐและภาคประชาชนที่อันดับดีขึ้นอย่างมาก

In light of the considerable risks that cloud the global recovery, it is imperative that the IMF and World Bank cannot resort to the “policy as usual” approaches as previously adopted during the pandemic. Instead, they need to quit their push for “austerity as the new normal” and shift their policy focus toward facilitating resilience and recovery for vulnerable and poor countries.

10/19