×

ส่องสถานการณ์ ‘หนี้นอกระบบ’ ในไทย พร้อมถอดบทเรียนจากต่างประเทศ

27.11.2023
  • LOADING...

HIGHLIGHTS

3 MIN READ
  • งานวิจัยเมื่อปี 2022 ประเมินว่า ชาวไทยมีหนี้นอกระบบเฉลี่ยอยู่ที่ 54,300 บาทต่อคน
  • ขณะที่ดอกเบี้ยเงินกู้หนี้นอกระบบ โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 10-11% ต่อเดือน สำหรับกลุ่มนายทุนในพื้นที่และนายทุนนอกพื้นที่ ส่วนแก๊งหมวกกันน็อกคิดดอกเบี้ยโดยเฉลี่ยสูงถึง 20% ต่อเดือน สูงกว่าที่กฎหมายกำหนด (15% ต่อปี)
  • โดยกลุ่มอาชีพค้าขายและกลุ่มอาชีพอิสระ เป็นกลุ่มอาชีพผู้กู้ยืมเงินนอกระบบมากที่สุด
  • สำหรับสาเหตุพบว่า หนี้นอกระบบถูกนำมาใช้เพื่อ ‘ค่าใช้จ่ายจำเป็น’ และ ‘ลงทุนในการประกอบอาชีพ’ มากที่สุด
  • งานวิจัยแนะรัฐบาลพัฒนาไมโครไฟแนนซ์ (Microfinance) และประยุกต์ใช้เครื่องมือ Machine Learning ในการค้นหาครัวเรือนที่ควรได้รับการช่วยเหลือ ให้ตรงกลุ่มเป้าหมายอย่างแม่นยำ

ส่องสถานการณ์หนี้นอกระบบในประเทศไทยผ่านงานวิจัย ก่อน เศรษฐา ทวีสิน นายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง เตรียมแถลงเรื่องหนี้นอกระบบในวันที่ 28 พฤศจิกายนนี้

 

งานวิจัยเรื่อง หนี้นอกระบบในประเทศไทย (Informal Loans in Thailand: Stylized Facts and Empirical Analysis) ของ Pim Pinitjitsamut และ Wisarut Suwanprasert ซึ่งเผยแพร่เมื่อปี 2022 แสดงให้เห็นว่า ผู้ตอบแบบสอบถาม 42.3% จาก 4,628 คน มีหนี้นอกระบบโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 54,300 บาทต่อคน 

 

โดยเมื่อแบ่งหนี้นอกระบบออกตามกลุ่มเจ้าหนี้กลับพบว่า เจ้าหนี้ส่วนมากคือ นายทุนนอกพื้นที่ (31%) แก๊งหมวกกันน็อก (30%) และนายทุนในพื้นที่ (27%) 

 

ขณะที่ดอกเบี้ยเงินกู้ของหนี้นอกระบบโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 10-11% ต่อเดือน สำหรับกลุ่มนายทุนในพื้นที่และนายทุนนอกพื้นที่ ส่วนแก๊งหมวกกันน็อกคิดดอกเบี้ยโดยเฉลี่ยที่ 20% ต่อเดือน สูงกว่าที่กฎหมายกำหนด (15% ต่อปี)

 

 

เมื่อแบ่งตามอาชีพของลูกหนี้พบว่า อาชีพที่มีสัดส่วนผู้กู้ยืมเงินนอกระบบต่ำที่สุดคือ ข้าราชการและพนักงานรัฐวิสาหกิจ ซึ่งมีเพียงประมาณ 30% เท่านั้น อย่างไรก็ตาม 2 กลุ่มอาชีพนี้เป็นกลุ่มที่มีหนี้นอกระบบโดยเฉลี่ยสูงสุดอยู่ที่ 118,000 บาท และ 158,000 บาท ตามลำดับ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะข้าราชการและพนักงานรัฐวิสาหกิจเป็นอาชีพที่มีความมั่นคงทางรายได้สูงที่สุด จึงมีความน่าเชื่อถือในการกู้เงินนอกระบบมากกว่ากลุ่มอาชีพอื่นๆ

 

กลุ่มอาชีพที่มีสัดส่วนผู้กู้ยืมเงินนอกระบบมากที่สุดคือ กลุ่มอาชีพค้าขาย (52%) และกลุ่มอาชีพอิสระ (50%) แต่ทั้ง 2 กลุ่มอาชีพนี้กลับมีหนี้นอกระบบโดยเฉลี่ยเพียง 33,000 บาท และ 19,000 บาท ซึ่งน้อยกว่ากลุ่มข้าราชการและพนักงานรัฐวิสาหกิจเกือบ 5 เท่า

 

 

สำหรับสาเหตุของการกู้เงินนอกระบบ งานวิจัยชิ้นนี้แบ่งสาเหตุของการกู้ยืมเงินออกเป็น 4 กลุ่ม คือ 

  • การลงทุนในการประกอบอาชีพ 
  • ค่าใช้จ่ายจำเป็น เช่น ค่าใช้จ่ายในครัวเรือน ค่ารักษาพยาบาล และค่าเล่าเรียน 
  • ใช้คืนหนี้เก่าทั้งในระบบและนอกระบบ
  • ค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น เช่น ซื้อเครื่องประดับและโทรศัพท์มือถือ

 

โดยในภาพรวม 46.8% ของหนี้นอกระบบถูกนำมาใช้เพื่อ ‘ค่าใช้จ่ายจำเป็น’ และ 41.5% ของหนี้นอกระบบถูกนำไป ‘ลงทุนในการประกอบอาชีพ’ มีเพียง 9.4% ของหนี้นอกระบบเท่านั้นที่ถูกกู้มาเพื่อ ‘ใช้จ่ายหนี้อื่นๆ’ และเพียง 2.3% ที่ถูกนำมาใช้สำหรับ ‘ค่าใช้จ่ายไม่จำเป็น’

 

ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

 

ผลการศึกษางานวิจัยชิ้นนี้ นำมาสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย 2 ข้อ ได้แก่ 

 

  1. การพัฒนาระบบการเงินในระดับจุลภาค หรือที่เรียกว่าไมโครไฟแนนซ์ (Microfinance) เนื่องด้วยครัวเรือนที่มีอาชีพค้าขายและทำธุรกิจส่วนตัวมากกว่า 50% กู้หนี้นอกระบบเพื่อนำไปใช้จ่ายในการลงทุน และค่ามัธยฐานของมูลค่าหนี้นอกระบบของกลุ่มอาชีพค้าขายและทำธุรกิจอยู่ที่ประมาณ 10,000-20,000 บาท



 

ดังนั้นรัฐบาลอาจพิจารณานโยบายทางการเงินในการปล่อยกู้ครัวเรือนรายย่อยเพื่อการลงทุนในธุรกิจ ในวงเงินไม่เกิน 20,000 บาท พร้อมดอกเบี้ยที่ต่ำ โดยนำเงินสวัสดิการในอนาคตจากรัฐบาล (เช่น เบี้ยผู้สูงอายุ) มาช่วยค้ำประกัน เพื่อช่วยสนับสนุนการลงทุนเพื่อสร้างอาชีพและเป็นประโยชน์ต่อประชาชนในระยะยาว

 

  1. การประยุกต์ใช้เครื่องมือ Machine Learning ในการค้นหาครัวเรือนที่ควรได้รับการช่วยเหลือ เนื่องจากการเข้าหาเป้าหมายอย่างแม่นยำจะช่วยจัดสรรทรัพยากร ทั้งเวลา แรงงานเจ้าหน้าที่ และงบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ และช่วยแก้ไขปัญหาหนี้นอกระบบอย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้น



 

งานวิจัยนี้พบว่า เครื่องมือ Machine Learning สามารถใช้ปัจจัยพื้นฐาน เช่น อายุ รายได้ จำนวนสมาชิกในครัวเรือน เพศ และจังหวัด ในการช่วยคาดการณ์การกู้ยืมหนี้นอกระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ และแบบจำลอง Gradient Boosting สามารถคาดการณ์การตัดสินใจกู้หนี้นอกระบบได้แม่นยำถึง 75% ของกลุ่มตัวอย่าง



 

ดังนั้นการประยุกต์ใช้เครื่องมือ Machine Learning จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงกลุ่มบุคคลที่มีความน่าจะเป็นที่จะกู้หนี้นอกระบบ รวมถึงลดการใช้ทรัพยากรในการช่วยเหลือครอบครัวที่ไม่จำเป็นต้องได้รับการช่วยเหลือ

 

ส่องประเทศอื่นแก้ไขหนี้นอกระบบอย่างไร?

 

อินเดีย: ตั้งโครงการเพิ่มการเข้าถึงบริการทางการเงิน

อินเดียถือเป็นอีกประเทศที่เผชิญปัญหาหนี้นอกระบบ โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบท ดังนั้นรัฐบาลอินเดียจึงพยายามเพิ่มการเข้าถึงบริการทางการเงิน (Financial Inclusion) และนำบริการด้านการธนาคารไปสู่พื้นที่ห่างไกล ผ่านโครงการริเริ่มต่างๆ เช่น Pradhan Mantri Jan Dhan Yojana (PMJDY) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การให้บริการทางการเงินแก่ผู้ที่ไม่มีบัญชีธนาคาร หวังให้ผู้คนในพื้นที่ชนบทสามารถเข้าถึงแหล่งเงินที่ถูกกฎหมาย เพิ่มความรู้ทางการเงิน ลดการพึ่งพาแหล่งเงินกู้นอกระบบ

 

บังกลาเทศ: ใช้ Microfinance เป็นเครื่องมือในการบรรเทาความยากจน

บังกลาเทศนับเป็นอีกประเทศที่ประสบความสำเร็จในการใช้ Microfinance เป็นเครื่องมือในการแก้ไขปัญหาหนี้นอกระบบ โดยเฉพาะในหมู่ผู้หญิงในพื้นที่ชนบท โดยองค์กรต่างๆ เช่น Grameen Bank ได้ปล่อยเงินกู้ยืมขนาดย่อม เพื่อช่วยให้ผู้หญิงสามารถเริ่มต้นธุรกิจขนาดเล็กได้ ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาผู้ให้กู้ยืมนอกระบบ

 

เกาหลีใต้: ตั้งกองทุนแก้หนี้

ย้อนกลับไปเมื่อปี 2017 เกาหลีใต้ได้ตั้งกองทุนชื่อ Happiness Fund เพื่อลดหนี้ของผู้มีรายได้น้อย หรือมีรายได้น้อยกว่า 990,000 วอนต่อเดือน สำหรับผู้ที่มีหนี้น้อยกว่า 10 ล้านวอน หรือราว 2.7 แสนบาท นอกจากนี้ ภายใต้กองทุนดังกล่าวยังได้จัดสรรเงินราว 6.8 ล้านล้านวอนในการปรับโครงสร้างหนี้ด้วย

 


ข่าวที่เกี่ยวข้อง:


 

อ้างอิง: 

  • LOADING...

READ MORE




Latest Stories

Close Advertising
X