นโยบายกระตุ้นเศรษฐกิจ ส่งผลกระทบแตกต่างระหว่างภูมิภาคและสาขาการผลิตอย่างไร?

บทความโดย
กวิน  เอี่ยมตระกูล
กันตา ศุขสาตร
บุณฑริกา ชลพิทักษ์วงศ์
ปภัช สุจิตรัตนันท์

1. ความเป็นมา

นโยบายกระตุ้นเศรษฐกิจ ส่งผลต่อเศรษฐกิจประเทศอย่างไร ? สาขาไหนได้ประโยชน์มากกว่ากัน ? กลุ่มคนจนหรือคนรวยใครได้รับประโยชน์มากกว่า ? ผลกระทบแตกต่างกันอย่างไรระหว่างภูมิภาค ? มักเป็นคำถามที่นักวิเคราะห์ต่างๆ พยายามหาคำตอบเมื่อต้องใช้ประเมินผลนโยบายเศรษฐกิจ

ในอดีตแบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคแบบดั้งเดิมที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์และประเมินผลกระทบของมาตรการการคลังและปัจจัยภายนอกที่มีต่อเศรษฐกิจ เพื่อประกอบการพิจารณาออกแบบ ทบทวน และดำเนินนโยบายการคลัง จะมีความเหมาะสมกับการวิเคราะห์การดำเนินนโยบายการคลังที่เป็นการทั่วไปในลักษณะภาพรวมเชิงมหภาคเท่านั้น (Macroeconomic) แต่ในปัจจุบันการจัดทำนโยบายการคลังมีความเฉพาะเจาะจง (Targeted Policy) มากขึ้นในหลายมิติ อาทิ มิติรายได้ (เช่น โครงการกระตุ้นเศรษฐกิจ ปี 2567 ผ่านผู้มีบัตรสวัสดิการแห่งรัฐและคนพิการ เป็นต้น) มิติพื้นที่ (เช่น การพัฒนาเขตเศรษฐกิจ EEC และ SEC เป็นต้น) และมิติสาขาการผลิต (เช่น มาตรการภาษีอสังหาริมทรัพย์ เป็นต้น) ดังนั้น การพัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์แบบใหม่จึงมีความจำเป็น เพื่อให้สามารถสามารถคำนวณผลกระทบทางเศรษฐกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นโดยจะสามารถประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจได้ถึงในระดับภูมิภาคและระดับสาขาการผลิต

ภาพที่ 1 แนวคิดการพัฒนาแบบจำลองผลกระทบทางเศรษฐกิจ

2. แนวทางการศึกษา

แบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบใหม่ที่ได้จากการศึกษาและพัฒนาคือ แบบจำลองตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตระหว่างภูมิภาค (Inter-regional Input Output Table) ซึ่งเกิดจากการรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หลายแหล่ง ที่มีความเป็นปัจจุบันและมีความครบถ้วนมากกว่าเดิม เพื่อประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจทั้งในระดับภูมิภาคและในมิติสาขาการผลิต โดยผลการวิเคราะห์จากแบบจำลองนี้ จะเป็นประโยชน์ในการการจัดทำนโยบายเศรษฐกิจ รวมทั้งเผยแพร่ผลการศึกษาสู่สาธารณะ และยังช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับนักลงทุนต่างชาติเกี่ยวกับประเทศไทย ในเรื่องความคุ้มค่าของเม็ดเงินลงทุนและผลตอบแทนที่จะได้รับ ซึ่งจะส่งผลให้รายได้ของประเทศเพิ่มมากขึ้น ความเหลื่อมล้ำมีแนวโน้มลดลง เนื่องจากมีกระจายความเจริญไปยังภูมิภาคต่าง ๆ ของประเทศ อีกทั้งยังเป็นการสนับสนุนการขับเคลื่อนยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี ที่มุ่งเน้นการพัฒนาเชิงพื้นที่ เมือง และภูมิภาค อีกด้วย

2.1 ตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิต (Input-Output Table: IO)

ตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิต (Input-Output Table: IO) เป็นเครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์ที่มีความสำคัญ และเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการศึกษา วิเคราะห์ และวิจัยทางเศรษฐกิจทั้งระดับจุลภาคและมหภาคในด้านผลกระทบของการดำเนินนโยบายทางเศรษฐกิจที่มีต่อระดับผลผลิตและราคา อีกทั้งยังใช้วิเคราะห์โครงสร้างความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจระหว่างประเทศได้อีกด้วย ตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตนี้ถูกพัฒนาจากแนวความคิดของ Francois Quesnay และ Leon Walras สำหรับใช้วิเคราะห์ผลกระทบความเชื่อมโยงระหว่างอุตสาหกรรมการผลิตหรือสาขาการผลิตต่าง ๆ ทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจเข้าไว้ด้วยกัน ในช่วงระยะเวลาหนึ่งอย่างเป็นระบบ (Systematic)  โดยการเชื่อมโยงดังกล่าวจะทำให้เกิดมูลค่าเพิ่ม (Value added) หรือระดับการผลิตของอุตสาหกรรมต่าง ๆ ภายในระบบเศรษฐกิจใดระดับใดระดับหนึ่งที่เพิ่มขึ้นโดยรวมทั้งหมดเพื่อตอบสนองต่อความต้องการโดยรวมที่เกิดขึ้นในระบบเศรษฐกิจ ภายใต้ระบบเศรษฐกิจแบบเปิด (Opened Economies) หากความต้องการในการบริโภคขั้นสุดท้ายมีสูงกว่าการผลิตที่เกิดขึ้นในประเทศ ความต้องการส่วนหนึ่งจะถูกตอบสนองโดยสินค้าและบริการที่นำเข้ามาจากต่างประเทศ และสาขาการผลิตต่าง ๆ ในตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตจะถูกจำแนกตามประเภทรายการสินค้าและบริการ (Commodity)

สำหรับประเทศไทย ตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตเริ่มเผยแพร่อย่างเป็นทางการและถือได้ว่าเป็นตารางแรกของประเทศไทย คือ ตารางปัจจัยการผลิตและผลิตปี พ.ศ. 2518 ที่จัดทำโดยสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ร่วมกับสำนักงานสถิติแห่งชาติ สถาบันวิจัยสังคม จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และสถาบันการพัฒนาเศรษฐกิจของประเทศญี่ปุ่น (Institute of Developing Economies: IDE) ภายใต้โครงการ Thailand Input-Output Joint Project ซึ่งมีการแบ่งสาขาเศรษฐกิจออกเป็น 180 สาขา และหลังจากนั้นสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติได้มีการจัดทำตารางปัจจัยการผลิตและผลิตเป็นประจำทุก 5 ปี และมีการจัดทำสาขาผลผลิตเป็น 4 รูปแบบ โดยจำแนกสินค้าและบริการออกเป็น 180 58 26 และ 16 สาขา และแม้ว่าจะมีการจัดจำแนกสาขาการผลิตแบบใดก็ตาม ก็ยังครอบคลุมสาขาการผลิตที่สำคัญไม่ว่าจะเป็น สาขาเกษตรกรรม อุตสาหกรรมและบริการ รายละเอียดตัวอย่างตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตดังภาพที่ 2

ภาพที่ 2 ตัวอย่างตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิต

ดังนั้น สำหรับการศึกษาเพื่อพัฒนาแบบจำลองเพื่อประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจระหว่างภูมิภาคและระดับสาขาการผลิตนี้ จึงจะใช้แบบจำลอง Policy and Regional Impact Model for Economics (PRIME) ที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงในสาขาการผลิต การลงทุน หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายต่าง ๆ ต่อเศรษฐกิจในแต่ละภูมิภาคและในระดับประเทศ ซึ่งสะท้อนความเชื่อมโยงระหว่างภูมิภาคต่าง ๆ ภายในประเทศ โดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลจากตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิต จำนวน 16 สาขาเศรษฐกิจ ใน 7 ภูมิภาค ได้แก่ กรุงเทพและปริมณฑล ภาคกลาง ภาคเหนือ ภาคใต้ ภาคอีสาน ภาคตะวันออก และภาคตะวันตก เพื่อศึกษาการไหลของทรัพยากรและผลผลิตจากภูมิภาคหนึ่งไปยังอีกภูมิภาคหนึ่ง ซึ่งจะช่วยในการคำนวณและจำลองผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมทางเศรษฐกิจในหลายมิติ ดังมีรายละเอียดตามภาพที่ 3

ภาพที่ 3 การปรับปรุงเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาแบบจำลอง

2.2 วิธีการศึกษา

1. รวบรวมงานศึกษาจากทั้งในประเทศและต่างประเทศ ตลอดจนประสานผู้เชี่ยวชาญเพื่อจัดการฝึกอบรมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์ขั้นสูง รวมถึงติดตามสถานการณ์เศรษฐกิจของประเทศไทยและทำความเข้าใจโจทย์ที่ต้องการจะวิเคราะห์ เนื่องจากจะมีผลต่อวิธีคำนวณที่แตกต่างกัน เช่น กรณีออกแบบโครงการ ที่ให้แก่ผู้มีรายได้น้อยเท่านั้นจะเกิดผลกระทบต่อเศรษฐกิจแตกต่างจากการจ่ายเงินให้ทุกคนแค่ไหน และในรายภูมิภาคจะทำให้เกิดการเติบโตอย่างไร เป็นต้น

2. ศึกษาทำความเข้าใจตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตโดยมีรายละเอียดสูงสุด 180 สาขา และจัดเรียงข้อมูลในตารางเพื่อให้พร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ระดับรายสาขา

3. พัฒนาแบบจำลองให้มีขนาดใหญ่ขึ้น ครอบคลุมภาคอุปสงค์ในระบบเศรษฐกิจ และพัฒนาเป็นแบบจำลอง Social Accounting Matrix เพื่อให้สามารถวิเคราะห์การบริโภคของประชาชนแต่ละกลุ่มรายได้

4. พัฒนาแบบจำลอง PRIME ให้มีรายละเอียดเพิ่มขึ้นด้วยการบูรณาการข้อมูลหลายแหล่ง

นอกจากนี้ ในกรณีที่เป็นการโอนเงินเพื่อการบริโภค จำเป็นต้องคำนวณความโน้มเอียงในการบริโภคหน่วยสุดท้าย (Marginal Propensity to Consume: MPC) เพื่อคำนวณอุปสงค์ใหม่ที่จะนำไปคำนวณในแบบจำลอง โดยหากเป็นผู้มีรายได้น้อยก็จะส่งผลให้เงินหมุนเวียนเข้าสู่เศรษฐกิจสูงกว่า อีกทั้ง การคำนวณผลกระทบต่อ GDP ด้วยแบบจำลอง Social Accounting Metrix ทำให้ทราบตัวคูณทางการคลังว่าในกรณีที่ให้เงินกับผู้มีรายได้น้อยมีตัวคูณทางการคลังที่สูงกว่าการให้เงินเป็นการทั่วไป อย่างไรก็ตาม ผลกระทบต่อ GDP จะต่ำกว่า และสำหรับผลรายภูมิภาคจะนำเอาจำนวนเงินจำแนกตามข้อมูลทะเบียนราษฎร์รายภูมิภาคมาพิจารณาว่าแต่ละภูมิภาคจะมีการโอนเงินลงไปเท่าใด แล้วนำเข้าแบบจำลอง PRIMEเพื่อวิเคราะห์ตัวคูณและผลต่อ GDP ซึ่งจะพบว่าภูมิภาคที่รายได้น้อย ผลิตภาพต่ำ ตัวคูณจะต่ำ แต่ GDP ขยายตัวมากกว่า

2.3 ข้อมูลที่ใช้

การพัฒนาแบบจำลองตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิตระหว่างภูมิภาค (Inter-regional Input Output Table) ให้มีความเป็นปัจจุบัน มีความครบถ้วนมากกว่าเดิม และมีความครอบคลุมในหลายมิติ ทำให้ต้องรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หลายแหล่ง ได้แก่

1. ข้อมูลตารางปัจจัยการผลิตและผลผลิต ปี 2558 จากสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการผลิตและการใช้ผลผลิต 16 สาขาการผลิต

2. ข้อมูลผลิตภัณฑ์ภาคและจังหวัด ปี 2565 จำนวน 7 ภูมิภาค จากสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ ซึ่งแสดงข้อมูลผลิตภัณฑ์มวลรวมด้านอุปทาน (Supply Side) ใน 16 สาขาการผลิต

3. ข้อมูลการสำรวจภาวะเศรษฐกิจและสังคมของครัวเรือน ปี 2566 จากสำนักงานสถิติแห่งชาติ ซึ่งแสดงข้อมูลรายได้ รายจ่าย และหนี้สินของครัวเรือน ของครัวเรือนทั่วประเทศไทยจำนวน 28,800 ครัวเรือน

4. ข้อมูลสำมะโนธุรกิจและอุตสาหกรรม ปี 2565 จากสำนักงานสถิติแห่งชาติ ซึ่งแสดงจำนวนและลักษณะที่สำคัญของสถานประกอบการในอุตสาหกรรมการผลิตทั่วประเทศ จำนวน 438,259 แห่ง และแสดงจำนวนและลักษณะที่สำคัญของสถานประกอบการในการดำเนินธุรกิจทางการค้าและธุรกิจทางการบริการทั่วประเทศ จำนวน 2 ล้านแห่ง

5. ข้อมูลงบประมาณรายจ่ายจำแนกตามลักษณะงาน (GFMIS) ปี 2566 จากกรมบัญชีกลาง

6. ข้อมูลปริมาณจราจรจากกล้องจราจร ปี 2566 จากกรมทางหลวง กระทรวงคมนาคม ซึ่งแสดงปริมาณจราจรจากกล้องจราจรของกรมทางหลวง ณ เส้นทางสำคัญของภูมิภาค และคัดเลือกเฉพาะกล้องที่มีศักยภาพในการนํามาใช้สะท้อนการเดินทางของผู้เยี่ยมเยือนทางบกของแต่ละภูมิภาค

7. ข้อมูลการไหลเวียนสินค้าระหว่างภูมิภาคจากจุดเริ่มต้น (Origin) ไปสู่จุดสิ้นสุด (Destination) ปี 2561 จากกระทรวงคมนาคม

สำหรับการศึกษาและพัฒนาแบบจำลองในระยะถัดไป อาจมีการขยายของเขตของแหล่งข้อมูล โดยอาจรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม อาทิ ข้อมูลนิติบุคคลและงบการเงินจากกรมพัฒนาธุรกิจการค้า และข้อมูลภาษีมูลค่าเพิ่มจากกรมสรรพากร โดยสามารถสรุปได้ดังภาพที่ 4

ภาพที่ 4 ข้อมูลที่ใช้ประกอบการจัดทำแบบจำลอง

3. ผลการวิเคราะห์

การพัฒนาแบบจำลอง PRIME จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์และประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจในเชิงลึกที่สามารถแยกแยะและประเมินผลกระทบได้ในแต่ละระดับภูมิภาคและสาขาการผลิตต่าง ๆ เพื่อให้สามารถตอบโจทย์การออกแบบนโยบายการคลังที่มีความเฉพาะเจาะจง (Targeted Policy) เนื่องจากแบบจำลอง PRIME เป็นเครื่องมือทางเศรษฐศาสตร์ที่ช่วยในการจำลองผลกระทบของนโยบายเศรษฐกิจที่มีความเฉพาะเจาะจงต่อสาขาการผลิตในแต่ละภูมิภาคได้อย่างละเอียดและแม่นยำ แบบจำลองนี้ทำให้สามารถประเมินผลกระทบของมาตรการทางเศรษฐกิจที่มุ่งเน้นในระดับภูมิภาคได้ ด้วยการแยกแยะผลกระทบตามสาขาการผลิตในแต่ละพื้นที่ โดยจะสามารถคาดการณ์ได้ว่า การอัดฉีดเงินจำนวนเท่ากันลงในภูมิภาคที่แตกต่างกัน หรือการอัดฉีดเงินลงในสาขาการผลิตที่แตกต่างกัน จะก่อให้เกิดผลกระทบต่อเศรษฐกิจของแต่ละภูมิภาค ตลอดจนผลกระทบที่เชื่อมโยงไปยังภูมิภาคอื่น ๆ แตกต่างกันอย่างไร ทั้งนี้ ผลกระทบที่เกิดขึ้นจากแบบจำลองสามารถแบ่งได้เป็น 2 ส่วน คือ 1) ผลกระทบต่อภูมิภาค และ 2) ผลกระทบเชื่อมโยง ได้แก่ ผลกระทบไปยังภูมิภาคอื่น (Spillover Effect) และผลกระทบแบบวงจรป้อนกลับ (Feedback Effects) นอกจากนี้ ผลกระทบที่เกิดขึ้นจะเป็นการเทียบกับกรณีฐาน (Baseline) ปี 2565 ณ ระดับราคาคงที่ (Real Term) อาศัยความสัมพันธ์ระหว่างเงินเฟ้อและอัตราการว่างงานตามทฤษฎี Phillips Curve และความสัมพันธ์ระหว่าง GRP และอัตราการว่างงานตามหลัก Okun’s law

การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับนี้จะช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์หาปัจจัยที่เอื้อต่อการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของแต่ละอุตสาหกรรมในภูมิภาคต่าง ๆ ของประเทศไทย เช่น การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานในเขตเศรษฐกิจ EEC หรือการวิเคราะห์ผลกระทบจากการจัดสวัสดิการที่ส่งผลต่อการบริโภคและการลงทุนในพื้นที่ต่าง ๆ เป็นต้น แบบจำลองนี้สามารถประเมินผลได้อย่างครอบคลุมและช่วยในการตัดสินใจเชิงนโยบายที่มีความเฉพาะกลุ่มมากขึ้น โดยผู้บริหารสามารถใช้ข้อมูลที่ได้จากแบบจำลองนี้ในการตัดสินใจนโยบายได้อย่างชัดเจนและโปร่งใส ลดการใช้ดุลยพินิจที่อาจเกิดขึ้นในการตัดสินใจ อีกทั้งผลการวิเคราะห์จากแบบจำลองยังช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับนักลงทุนต่างชาติเกี่ยวกับประเทศไทย ในเรื่องความคุ้มค่าของเม็ดเงินลงทุนและผลตอบแทนที่จะได้รับซึ่งส่งผลให้รายได้ของประเทศเพิ่มขึ้น ความเหลื่อมล้ำมีแนวโน้มลดลง เนื่องจากมีกระจายความเจริญไปยังภูมิภาคต่าง ๆ ของประเทศ

นอกจากนี้ ผลสำเร็จของการพัฒนาแบบจำลองนี้ยังช่วยให้สำนักงานเศรษฐกิจการคลัง กระทรวงการคลังมีเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการประเมินผลกระทบจากโครงการต่าง ๆ ในระดับภูมิภาคอย่างมีประสิทธิภาพและสามารถเสนอแนะนโยบายเศรษฐกิจการคลังแก่รัฐบาลได้อย่างเหมาะสมและตรงจุด ซึ่งจะช่วยในการพัฒนาศักยภาพของประเทศในระยะยาว และเพิ่มความมั่นคงของเศรษฐกิจโดยรวม เช่น การจัดสรรงบประมาณจำนวน 10,000 ล้านบาทไปยัง กรุงเทพและปริมณฑล ช่วยกระตุ้นเศรษฐกิจได้สูงที่สุดในภาคการค้า แต่ต่ำที่สุดในภาคปิโตรเลียม ขณะเดียวกันการจัดสรรงบประมาณไปยังภาคการก่อสร้างจะช่วยกระตุ้นเศรษฐกิจได้สูงที่สุดในภาคตะวันออก แต่ต่ำที่สุดในภาคตะวันตก ดังแสดงในภาพที่ 5

ภาพที่ 5 การประเมินผลกระทบจากการจัดสรรเงินลงทุนเพิ่มขึ้น 10,000 ล้านบาทไปยังสาขาต่าง ๆ ของแต่ละภาคต่อเศรษฐกิจภูมิภาค

อย่างไรก็ตาม การพัฒนาแบบจำลองนี้ยังมีจุดที่ต้องพิจารณา โดยเฉพาะการใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งที่มีมาตรฐานต่างกัน อาทิ ข้อมูลการบริโภคภาคเอกชนที่ใช้มาตรฐาน Classification of Industrial Consumption by Purpose (COICOP) หรือข้อมูลรายจ่ายรัฐบาลที่ใช้มาตรฐาน Government Financial Statistics (GFS) ซึ่งทำให้ต้องมีการจัดการและปรับข้อมูลให้สอดคล้องกันก่อนนำมาประมวลผลในแบบจำลองเพื่อให้ผลการวิเคราะห์ออกมาเป็นไปตามหลักการสมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทาน นอกจากนี้ หากในอนาคตต้องการขยายขอบเขตของสาขาการผลิตให้มากขึ้น อาจจะต้องใช้แหล่งข้อมูลอื่น ๆ เพิ่มเติม เพื่อให้สามารถคำนวณและวิเคราะห์ผลกระทบได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ทั้งนี้ แบบจำลอง PRIME เป็นแบบจำลองเบื้องต้นความน่าเชื่อถือและคุณภาพของผลการวิเคราะห์ ขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของข้อมูลพื้นฐานที่ใช้ วิธีการสร้างตาราง และจำนวนสาขาการผลิต การนำไปใช้จำเป็นต้องพึงระหว่างถึงข้อจำกัดนี้ด้วย

4. สรุป

การพัฒนาแบบจำลองผลกระทบทางเศรษฐกิจระหว่างภูมิภาคและระดับสาขาการผลิต ด้วยการใช้ Big Data ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ผลกระทบของนโยบายการคลังที่มีความเฉพาะเจาะจง มีความแม่นยำและครบถ้วนมากกว่าแบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคดั้งเดิมที่มักใช้ในการวิเคราะห์ในระดับภาพรวมเท่านั้น แบบจำลองใหม่นี้ช่วยในการประเมินผลกระทบที่เกิดขึ้นในระดับภูมิภาคและสาขาการผลิตที่ละเอียดมากขึ้น อาทิ ผลกระทบจากโครงการบัตรสวัสดิการแห่งรัฐ หรือการพัฒนาเขตเศรษฐกิจ EEC นอกจากนี้ยังช่วยในการออกแบบนโยบายเศรษฐกิจที่ตอบสนองต่อความต้องการเฉพาะกลุ่มได้ดียิ่งขึ้น รวมถึงการสร้างความเชื่อมั่นต่อเศรษฐกิจไทยให้แก่นักลงทุนทั้งในประเทศและต่างประเทศ

โดยรวมแล้ว แบบจำลองนี้เป็นเครื่องมือสำคัญในการสนับสนุนการวางแผนและออกแบบนโยบายเศรษฐกิจที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี ซึ่งมุ่งเน้นการพัฒนาภูมิภาคและลดความเหลื่อมล้ำทางเศรษฐกิจ อันมีส่วนในการกระตุ้นการกระจายความเจริญไปยังพื้นที่ต่าง ๆ ของประเทศ ทำให้เศรษฐกิจไทยสามารถเติบโตอย่างยั่งยืนและมีความเสถียรภาพมากขึ้น

กันตา ศุขสาตร ดร-กวิน-เอี่ยมตระกูล บุณฑริกา ชลพิทักษ์วงศ์ ปภัช สุจิตรตนนท์