นโยบายการค้าเสรีและผลต่อการกระจายรายได้ในประเทศไทย

Page 1

1

นโยบายการคาเสรีและผลตอการกระจายรายไดในประเทศไทย การเปดการคาเสรี (Trade Liberalization) ถือเปนหนึ่งในหัวขอการถกเถียงที่ยัง “คลาสสิก” อยูเสมอ และกลับมา ไดรับความสนใจมากขึ้นอยางนอยก็ตั้งแตหลังทศวรรษ 1980 เปนตนมาที่ทั่วโลกเริ่มกลับมาดําเนินนโยบายตามแนวทางตลาด มากขึ้น (Market-Oriented Policy) ประการหนึ่งเนื่องจากมีทั้งการคิดคนทฤษฎีการคาระหวางประเทศใหมๆมากขึ้น และมี งานวิจัยเชิงประจักษเพิ่มขึ้นเปนจํานวนมาก ขอคนพบในประเด็นเดียวกันก็อาจแตกตางกันมาก โดยรวมแลวบทความวิจัย เกี่ยวกับการคาระหวางประเทศที่ผานมานั้นมุงตอบคําถามสําคัญประการหนึ่งคือ “การคาเสรีสรางประโยชนแกประเทศกําลัง พัฒนาจริงหรือไม” คําวา “ประโยชน” ของการเปดการคาเสรีสามารถพิจารณาไดในหลายมิติ เชน รายไดตอหัวเพิ่มขึ้น (GDP per capita) การจางงานเพิ่มขึ้น (Employment) จํานวนคนที่อยูในสภาวะยากจนขั้นรุนแรงลดลง (Extreme Poverty) การ กระจายรายไดระหวางบุคคลดีขึ้น (Income Distribution) สืบเนื่องจากวิวาทะเรื่องการเปดการคาเสรี บทความนี้จึงตองการพิจารณาผลกระทบของการคาเสรีตอการกระจาย รายได โดยมีโจทยหลักคือ “นโยบายเปดการคาเสรีสงผลใหการกระจายรายไดแยลงหรือไม” โดยศึกษาเปรียบเทียบบทความ วิจัยในหัวขอเดียวกันจากหลายประเทศและเปรียบเทียบกับประเทศไทย ตัวแปรที่ใชพิจารณาระดับการเปดการคาคือ สัดสวน ของการสงออกตอผลิตภัณฑมวลรวมประชาชาติ (the ratio of export to GDP) อัตราภาษีศุลกากรโดยเฉลี่ย (Average Tariff Rate) ขณะที่สภาพการกระจายรายไดจะพิจารณาจากสัมประสิทธิ์จีนี่ (Gini Coefficient) สถานการณในปจจุบันพบวาสัดสวนของการสงออกตอ GDP ในระดับโลกกําลังเพิ่มสูงขึ้นเรื่อยๆ หลังจากป 1950 เปนตนมา โดยกอนหนานี้คือชวงระหวางป 1914 – 1950 เปนชวงสงครามโลกทั้งสองครั้งประกอบกับสภาวะเศรษฐกิจตกต่ํา (The Great Depression) ในสหรัฐอเมริกาที่เริ่มตนในป 1929 และถดถอยตอเนื่องยาวนานกวา 10 ป สงผลใหปริมาณการคา ระหวางประเทศชะลอตัวลง จนกระทั่งแตละประเทศทั่วโลกหันมารวมมือทางเศรษฐกิจอีกครั้งดวยการกอตั้ง GATT ขึ้นในป 1947 เพื่อลดอุปสรรคทางการคาระหวางประเทศสมาชิก การคาโลกจึงคอยฟนตัวกลับมาอีกครั้ง1 (ดูรูปที่ 1) สําหรับอัตราภาษีเฉลี่ยในทุกภูมิภาคทั่วโลกชวงป 1985 – 2003 มีแนวโนมลดลง แตลดลงในสัดสวนที่แตกตางกัน กลุมประเทศที่มีกําแพงภาษีสูงและลดอัตราภาษีลงนอยคือกลุมตะวันออกกลางและแอฟริกาตอนบน ขณะที่เอเชียใตแมจะมี อัตราภาษีสูงในป 1985 แตก็ลดลงอยางมากในป 2003 สําหรับประเทศที่มีอัตราภาษีคอนขางต่ํามาโดยตลอดคือกลุมประเทศ ยุโรปและเอเชียกลาง รองลงมาคือเอเชียตะวันออก/เอเชียแปซิฟก และกลุมประเทศละตินอเมริกา/เขตคาริบเบียน2 (ดูรูปที่ 2) สภาพความไมเทาเทียมทางรายไดในโลก (World Inequality) มีแนวโนมแยลงมาโดยตลอดตั้งแตป 1820 ทั้งนี้ความ ไมเทาเทียมรวมทั่วโลกมีองคประกอบสองประการคือ ความไมเทาเทียมภายในประเทศ (Inequality within Countries)—วัด จาก Gini Coefficient—และความไมเทาเทียมระหวางประเทศ (Inequality between Countries)—วัดจากความแตกตาง ระหวาง GDP per capita เปรียบเทียบระหวางประเทศ—จากรูปที่ 3 แสดงใหเห็นวาในป 1820 ความไมเทาเทียม ภายในประเทศมีสวนอธิบายความไมเทาเทียมรวมทั่วโลกถึง 87% แตในปจจุบันสัดสวนความไมเทาเทียมระหวางประเทศเพิ่ม สูงขึ้นเรื่อยๆ จนคิดเปน 60% ของความไมเทาเทียมรวมทั่วโลก ขณะที่ความไมเทาเทียมภายในประเทศลดลงเล็กนอย3 1

ขอมูลนํามาจาก Weil (2008) ขอมูลนํามาจาก World Bank (2006) 3 ขอมูลนํามาจาก Weil (2008) 2


2

รูปที่ 1: สัดสวนของการสงออกตอ GDP โลก ตัง้ แตป 1870 – 1998

รูปที่ 2: แผนภาพแสดงแนวโนมการลดลงของอัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ยในแตละภูมิภาค ตั้งแตป 1985 – 2003


3

รูปที่ 3: แสดงความไมเทาเทียมทางรายไดรวมทั่วโลก ตั้งแตป 1820 – 1992

มีการศึกษาถึงผลกระทบของการคาเสรีตอการกระจายรายไดในหลายประเทศ พบวาไมมีทฤษฎีที่ชัดเจนที่สามารถ ทํานายผลของการเปดเสรีตอการกระจายรายได ผลลัพธแตกตางกันไปในแตละประเทศขึ้นอยูกับลักษณะโครงสรางทาง เศรษฐกิจของประเทศนั้นๆ เมื่อเปดการคาเสรีมากขึ้นอาจจะชวยใหเศรษฐกิจขยายตัวและมีการจางงานมากขึ้น แตตอง คํานึงถึงผลกระทบดานอื่นดวยเชน สัดสวนการนําเขาที่มีแนวโนมเพิ่มขึ้น (Propensity to import) และเขามาทดแทนการผลิต ภายในประเทศทําใหแรงงานบางสวนถูกเลิกจาง ประกอบกับตลาดแรงงานของประเทศกําลังพัฒนายังไมคอยมีประสิทธิภาพ ทําใหแรงงานที่ตกงานไมสามารถถูกดูดซับเขาสูสาขาการผลิตอื่นได การวางงานจึงอาจสูงขึ้น นอกจากนี้อุตสาหกรรมสงออก ยังมีแนวโนมตองการแรงงานที่มีทักษะมากขึ้น (Skilled Labors) สงผลใหการกระจายรายไดแยลง หากจะพิจารณาเปนลําดับ ขั้นเพื่อความชัดเจนสามารถใชแผนภาพที่ 1 ดานลางนี้ประกอบการวิเคราะห แผนภาพที่ 1: ความสัมพันธระหวางการเปดการคาเสรี – อัตราการเจริญเติบโต – ความยากจน – การกระจายรายได

Trade Liberalization

Growth

Poverty

Income Distribution

กลาวคือ การเปดเสรีจะลดความยากจนในประเทศไดหรือไมนั้นตองพิจารณาวาหลังการเปดเสรีแลว อัตราการเจริญเติบโตทาง เศรษฐกิจเพิ่มขึ้นเปนที่นาพอใจหรือไม จากประสบการณของกลุมประเทศในละตินอเมริกา เชน อารเจนตินา โบลิเวีย พบวา หลังการเปดเสรีทําใหโครงสรางเศรษฐกิจเปลี่ยนแปลงจากการผลิตเพื่อทดแทนการนําเขา (Import Substitution) ไปสูการเนน การสงออกมากขึ้น (Export-led Growth) ซึ่งตรงนี้ไมแตกตางจากนโยบายที่กลุมประเทศในเอเชียตะวันออกเคยใชและประสบ ความสําเร็จมาแลวในชวงทศวรรษ 1980 – 1990 สิ่งที่แตกตางคือกลุมประเทศในเอเชียตะวันออกหลังการเปดเสรียังมีอัตรา


4

การเจริญเติบโตที่สูง รายไดตอหัวสูงขึ้น ขณะที่กลุมประเทศในละตินอเมริกาแมจะใชนโยบายเดียวกันแตกลับไมสามารถสราง การเจริญเติบโตไดเทา สงผลใหในปลายทศวรรษ 1990 กลุมประเทศในละตินอเมริกาหลายประเทศตองประสบกับปญหาการ ถดถอยทางเศรษฐกิจ อัตราการวางงานสูงขึ้น ความยากจนและการกระจายรายไดเลวรายลง ดังนั้นอัตราการเจริญเติบโตจึง เปนกลไกสําคัญที่จะเชื่อมระหวางการเปดเสรีการคากับการแกปญหาความยากจน การเปดเสรีการคาจึงมิใชสิ่งที่ดีหรือไมดีใน ตัวเอง ขึ้นอยูกับวามันสามารถสรางความเจริญเติบโตใหประเทศที่ดําเนินนโยบายไดหรือไม4 สําหรับงานศึกษาที่ยกมาในที่นี้ประกอบดวย 14 ประเทศ โดยนํามาจาก Lee and Vivarelli (2006) ที่รวบรวมเอา งานวิจัยผลของโลกาภิวัตนทางเศรษฐกิจ เชน การคาเสรี และการเคลื่อนยายเงินทุนเสรี ตอการจางงาน ระดับความยากจน และการกระจายรายไดของ 5 ประเทศกําลังพัฒนาคือ Ghana, Kazakhstan, Morocco, Nepal และ Vietnam ประเทศที่เหลือ 9 ประเทศนํามาจาก Vos, Ganuza, Morley, and Robinson (2006) ที่รวบรวมเอางานวิจัยเกี่ยวกับผลของการเปดการคาเสรี ตอความยากจนและการกระจายรายไดของกลุมประเทศในละตินอเมริกาคือ Argentina, Bolivia, Brazil, Costa Rica, Cuba, Ecuador, Mexico, Peru, และ Uruguay ซึ่งผลลัพธของแตละประเทศแสดงไวในตารางที่ 1 ตารางที่ 1: ผลการศึกษาเปรียบเทียบผลกระทบของการเปดเสรีทางการคาตอความยากจนและการกระจายรายได ภายในประเทศกําลังพัฒนา 14 ประเทศ Countries Argentina Bolivia Brazil Costa Rica Cuba Ecuador Ghana Kazakhstan Mexico Morocco Nepal Peru Uruguay Vietnam

Method CGE CGE CGE CGE CGE CGE correlations econometrics CGE econometrics econometrics CGE CGE econometrics

Poverty decreasing decreasing slightly decreasing slightly decreasing decreasing decreasing decreasing decreasing decreasing no effect increasing decreasing decreasing increasing

Inequality no effect increasing no effect increasing decreasing increasing increasing no effect slightly increasing increasing increasing no effect increasing

4

งานที่ศึกษาผลของการเปดการคาเสรีตออัตราการเจริญเติบโต เชน Srinivasan and Wallack (2004) และงานทีศ่ ึกษาผลของการเจริญเติบโตตอ การลดความยากจน เชน Dollar and Kraay (2002) และอานรายละเอียดเพิ่มเติมประเด็นที่คลายกันไดใน Wolf (2004) หนา 138-172


5

สําหรับประเทศไทยนั้นดําเนินนโยบายการผลิตเพื่อทดแทนการนําเขา (Import Substitution) มาตั้งแตแผนพัฒนา เศรษฐกิจและสังคมแหงชาติฉบับที่ 1 ป 2504 โดยพัฒนาอุตสาหกรรมดวยวิธีการการปกปองอุตสาหกรรมเกิดใหม (Infant Industry) ผานมาตรการภาษีศุลกากร โดยในป 2524 ประเทศไทยมีอัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ยถึงรอยละ 32.1 ทั้งนี้ก็เพื่อ คุมครองใหภาคอุตสาหกรรมไทยสามารถผลิตสินคาปอนตลาดภายในประเทศได ตอมาทิศทางการพัฒนาอุตสาหกรรมเริ่ม เปลี่ยนแปลงไปสูการผลิตเพื่อสงออกมากขึ้นในป 2528 เมื่อเกิดขอตกลง Plaza Accord ทําใหคาเงินเยนของญี่ปุนมีคาเพิ่มขึ้น (Appreciation) เมื่อเทียบกับเงินดอลลารสหรัฐอเมริกา ประเทศไทยในขณะนั้นใชระบบอัตราแลกเปลี่ยนแบบคงที่โดยอิงกับ คาเงินดอลลารจึงมีคาออนลง ประเทศญี่ปุนจึงยายฐานการผลิตมาสูประเทศไทยเปนจํานวนมาก การสงออกจึงขยายตัว เพิ่มขึ้นตั้งแตนั้นเปนตนมา โดยเฉพาะในกลุมอุตสาหกรรมที่ใชแรงงานเปนปจจัยการผลิตเขมขน (Labor Intensive) เพราะใน ขณะนั้นประเทศไทยมีขอไดเปรียบคือคาจางแรงงานราคาต่ํา มูลคาการสงออกในชวงป 2528 – 2540 เพิ่มสูงขึ้นจากมูลคา 191,703 ลานบาท เปน 1,789,833 ลานบาท คิดเปนรอยละ 37.81 ตอ GDP โดยสินคาสงออกที่สําคัญในชวงทศวรรษ 2530 คือ เสื้อผาสําเร็จรูป, เครื่องคอมพิวเตอร อุปกรณและสวนประกอบ, อัญมณีและเครื่องประดับ และขาว จากโครงสรางของเศรษฐกิจไทยที่เปลี่ยนแปลงไป ประกอบกับฐานะทางการคลังของรัฐบาลที่เกินดุลตั้งแตป 2531 ทําใหประเทศไทยเริ่มการปฏิรูปโครงสรางภาษีศุลกากรของสินคากวา 6,898 รายการ ในป 2535 วัตถุประสงคของการปฏิรูปใน ครั้งนี้เปนไปเพื่อการปรับโครงสรางการผลิตของประเทศ ลดการคุมครองภาคอุตสาหกรรม และเพิ่มขีดความสามารถในการ แขงขันของประเทศ การปฏิรูปประกอบดวยการลด “อัตรา” ภาษีศุลกากร และการลด “จํานวนอัตรา” ภาษีศุลกากร กลาวคือ ลดการจัดเก็บอัตราภาษีอัตราสูงสุดรอยละ 100 ในป 2531 เหลือไมเกินรอยละ 30 ในป 2540 (ยกเวนรถยนต) และทําใหอัตรา ภาษี ศุ ล กากรโดยเฉลี่ ย ลดลงจากร อยละ 30.2 ในป 2535 เหลื อ ร อ ยละ 21.3 ในป 2538 และร อ ยละ 17.0 ในป 2540 นอกจากนี้ยังลดจํานวนอัตราภาษีศุลกากรจากจํานวน 39 อัตรา ในป 2531 เหลือ 6 อัตรา ในป 2535 คือรอยละ 0 1 5 10 20 และ 30 และปจจุบันอัตราภาษีศุลกากรโดยเฉลี่ยของประเทศไทยอยูที่รอยละ 10 นอกจากประเทศไทยดําเนินการปฏิรูปภาษีเพียงฝายเดียว (Unilateral Tariff Reduction) ดังที่ไดกลาวไปแลว ประเทศไทยยังมีพันธะผูกพันในฐานะสมาชิกองคการการคาโลก (World Trade Organization: WTO) ที่จะตองลดอุปสรรค ตางๆทางการคา และประเทศไทยยังไดทําขอตกลงเขตการคาเสรี (Free Trade Agreement: FTA) กับหลายประเทศ เชน ความตกลงการคาเสรีอาเซียน-จีน, ไทย-ออสเตรเลีย, ไทย-นิวซีแลนด, ไทย-ญี่ปุน ตามขอตกลงดังกลาวมีสินคากวารอยละ 7080 ที่ตองลดภาษีลงเปนศูนยในทันที (Early Harvest) ตั้งแตวันที่ความตกลงมีผลบังคับใช และสินคาที่เหลือบางสวนยังตอง ทยอยลดภาษีลงภายใน 5-10 ป และยังมีการรวมกลุมในระดับภูมิภาคอีกสวนหนึ่งคือ เขตการคาเสรีอาเซียน (AFTA) สําหรับสถานการณดานรายไดและการกระจาย พบวารายไดตอประชากรหนึ่งคน (GDP per capita) มีแนวโนมเพิ่ม ขึ้นมาโดยตลอด โดยในชวงป 2530 – 2540 รายไดตอหัวของประชากรเพิ่มขึ้นคอนขางมาก จากระดับ 24,331 บาทตอปขึ้น เปน 78,093 บาทตอป และลดลงเล็กนอยหลังชวงวิกฤตเศรษฐกิจป 2540 แตในป 2543 ก็กลับฟนตัวอีกครั้ง จนในป 2550 รายไดตอหัวของประชากรอยูที่ 128,607 บาทตอป ขณะที่สถานการณการกระจายรายไดกลับมีแนวโนมแยลงเรื่อยๆ ในป 2518 การกระจายรายไดระหวางบุคคล วัดโดย Gini Coefficient of Person ของประเทศไทยที่มีคาเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จาก 0.45 ใน ป 2518 เปน 0.527 (ดูตารางที่ 2) ในป 2537 นอกจากนี้ความเหลื่อมล้ําระหวางภูมิภาคกรุงเทพฯ กับตางจังหวัดก็ยังคงดํารง อยูมาก แตสัดสวนคนยากจนโดยรวมลดลง จากรอยละ 20.98 ในป 2543 เปนรอยละ 8.4 ในป 2550


6

ตารางที่ 2: รายไดตอหัว (GDP per capita) และดัชนีวัดการกระจายรายได (Gini Coefficient) ชวงป 1981-2007 Year 1981 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

GDP per capita (Baht) 15,934 20,483 21,584 24,331 28,712 33,633 39,104 44,307 49,410 54,563 61,815 70,474 76,847 78,093 75,594 75,026 79,098 81,697 85,947 92,485 100,564 108,955 119,579 128,607

Gini Coefficient 0.47 0.50 0.49 n.a. 0.49 n.a. 0.524 n.a. 0.536 n.a. 0.527 n.a. 0.515 n.a. 0.511 0.533 0.525 0.501 0.501 0.50 0.499 n.a. 0.515 0.497

ที่มา: สํานักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแหงชาติ คําถามสําคัญที่เกิดขึ้นคือ โครงสรางเศรษฐกิจของประเทศไทยที่เปลี่ยนแปลงไปเปนการเนนการสงออกมากขึ้น และ ทยอยลดอัตราภาษีศุลกากรอยางตอเนื่องในชวง 10-20 ปที่ผานมา สงผลตอการกระจายรายไดของประเทศอยางไรบาง หรือ อีกนัยหนึ่งการกระจายรายไดที่คอนขางแยลงในชวง 10-20 ปที่ผานมา สามารถอธิบายไดวาเกิดจากโครงสรางเศรษฐกิจที่ เปลี่ยนแปลงไปเนนการสงออกและการเปดการคาเสรีไดหรือไม ถาไดจะอธิบายไดมากนอยเพียงใด


7

มีการศึกษาเกี่ยวกับผลของการเปดการคาเสรีตอการกระจายรายไดในประเทศไทยไมมากนัก งานชิ้นสําคัญที่ศึกษา หัวขอนี้โดยตรงคืองานของสิทธิกร (2546) ที่ศึกษาผลกระทบของการเปดเสรีการคาตอทั้งระบบเศรษฐกิจไทยและตอการ กระจายรายได โดยใชแบบจําลองดุลยภาพทั่วไปที่ประกอบดวยภาคการผลิต 4 ภาค คือภาคเกษตรกรรม ภาคอุตสาหกรรม สงออก ภาคอุตสาหกรรมอื่น และภาคบริการ ภาคครัวเรือนแบงเปน 5 กลุมตามระดับรายได และปจจัยการผลิตขั้นปฐมมี 3 ปจจัยคือแรงงานไรฝมือ แรงงานมีฝมือ และปจจัยทุน ผูวิจัยไดใชการลดอัตราภาษีศุลกากรลงรอยละ 25 เปนตัวแทนของการ เปดการคาเสรี ผลการศึกษาพบวาการลดภาษีสงผลตอการกระจายรายไดไมมากนัก แตการชดเชยดุลงบประมาณสวนที่ลดลง ผานการเพิ่มภาษีเงินไดบุคคลธรรมดาจะทําใหคาสัมประสิทธิ์จินีมีคาเพิ่มขึ้นรอยละ 0.04 แตถาใชการเพิ่มภาษีเงินไดนิติบุคคล จะทําใหคาสัมประสิทธิ์จินีมีคาลดลงรอยละ 0.09 ยังมีการศึกษาของ Motonishi (2003) ที่ศึกษาสาเหตุของการกระจายรายไดที่แยลงของประเทศไทยในชวงป 19751998 โดยใชเศรษฐมิติ ตัวแปรที่ใชคือ รายไดจากผลผลิตภาคเกษตรและผลผลิตนอกภาคเกษตร ระดับรายได การเขาถึง บริการทางการเงิน ความแตกตางของระดับการศึกษา และอายุ ผลการศึกษาพบวา ความแตกตางระหวางผลตอบแทนในภาค เกษตรกับนอกภาคเกษตรที่แตกตางกันมาก สงผลอยางมีนัยสําคัญตอการกระจายรายไดที่ไมเทาเทียม ในทางเศรษฐศาสตรไ ม มี แบบจํ า ลองที่ ชัด เจนที่อ ธิ บ ายผลของการค า เสรี ต อ การกระจายรายได มี เ พีย งทฤษฎี Stolper-Samuelson Theorem ที่อธิบายผลของการเปดการคาเสรีตอผลตอบแทนของปจจัยการผลิต แตยังไมสามารถอธิบาย ผลการเปลี่ยนแปลงของการกระจายรายไดระหวางครัวเรือน/ระหวางบุคคล (Size Income Distribution) ซึ่งพิจารณาไดจากคา สัมประสิทธิ์จินี ดังนั้นการศึกษาผลของการเปดการคาเสรีตอการกระจายรายไดโดยใชวิธีเศรษฐมิติจึงขาดทฤษฎีรองรับ ทําให การกําหนดตัวแปรที่ใชในแบบจําลองทําไดยาก ในงานของ Burguignon and Morrison (1989) ใชอัตราการคุมครอง อุตสาหกรรมโดยเฉลี่ย (Mean Protection Rate) เปนตัวแปรในการพิจารณาผลตอคาสัมประสิทธิ์จินี งานของ Edward (1997) ตัวแปรหลายตัว เชน ภาษีนําเขาเฉลี่ย (Average Tariff) ดัชนีการเปดประเทศ (World Bank Index of Outward Orientation) คาพรีเมี่ยมในตลาดมืด (Black Market Premium) และงานของ Savvides (1998) ใชตัวแปรคือ คา log ของ GDP per capita, สัดสวนการลงทุนในทุนมนุษย, การกีดกันการคาที่ไมใชภาษี (Non-Tariff Barrier: NTB) และมีตัวแปร Dummy ที่จะ เทากับ 0 ถาเปนประเทศกําลังพัฒนา การศึกษาในครั้งนี้ใชแบบจําลองเศรษฐมิติเบื้องตน ตัวแปรที่ตองการวัดการเปลี่ยนแปลง (Dependent Variable) คือ คาสัมประสิทธิ์จินี (GINI) และใชตัวแปรอธิบาย 2 ตัวแปรคือ อัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ย รายไดตอหัวของประชากร

ATR PERCAP_GDP

ขอมูลที่ใชอยูระหวางชวงป 1981 – 2007 โดยให ATR แทนระดับของการเปดเสรีทางการคา ถา ATR มีคานอยแสดงวา อุปสรรคทางการคาและการคุมครองผูผลิตภายในประเทศต่ํา การคาจะเปนไปอยางเสรีมากขึ้น ผลของ ATR ตอ GINI ไม สามารถคาดการณไดเพราะไมมีทฤษฎีรองรับ ขณะที่ PERCAP_GDP มีทฤษฎีของ Kuznets ที่อธิบายวาเมื่อรายไดตอหัว เพิ่มขึ้นในระยะแรกจะทําให GINI มีคาสูงขึ้น แตถารายไดสูงจนถึงระดับหนึ่งแลวคา GINI จะกลับคอยๆลดลง ดังนั้นจึงไดใส ตัวแปร SQPERCAP_GDP = (PERCAP_GDP)2 เขาไปดวยเพื่อใหใกลเคียงกับ Kuznets’s Hypothesis


8

กําหนดแบบจําลองคือ _

_

จากแบบจําลองมีขอมูลอยู 12 ชุดที่สามารถหาได ขอมูลของคา ATR ครอบคลุมตั้งแตป 1981 – 2007 โดย World Bank เปนผูรวบรวมไว อยางไรก็ตามขอมูลไมคอยมีความตอเนื่อง จึงใชขอมูลเพิ่มเติมจากสิทธิกร (2546) และนิพนธ (2549) ไมสามารถหาขอมูลไดครบถวน ขอมูล PERCAP_GDP ไดมาจากจากสํานักงานคณะกรรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคม แหงชาติ ครอบคลุมทุกปตั้งแต 1981 – 2007 เมื่อพิจารณาจาก Kuznets’s Hypothesis แลวทํานายวาคา β3 < 0 เนื่องจากใน ชวงแรกเมื่อเศรษฐกิจเจริญเติบโต จะมีคนเพียงกลุมหนึ่งที่มีทักษะความสามารถและความพรอมมากกวา (กลุม skilled labor) คนกลุมนี้จะมีรายไดเพิ่มขึ้นเร็วกวาคนกลุมลาง (unskilled labor) คา GINI จึงเพิ่มสูงขึ้นในชวงแรก แตเมื่อผานไปชวงหนึ่งคน กลุมลางจะเริ่มมีการพัฒนาตนเองตามมา สะสมทุนมนุษยผานการศึกษา และมีรายไดเพิ่มขึ้นตามคนกลุมบนขึ้นมา ดังนั้นคา GINI จะคอยๆลดลงในทายที่สุด จากผลการประมาณการในตารางที่ 3 พบวาคา R-Squared ของแบบจําลองอยูที่ 0.6 และ F-stat มีระดับนัยสําคัญที่ 0.05 ดังนั้นคาสัมประสิทธิ์ทุกตัวจึงมีคาแตกตางไปจาก 0 เมื่อพิจารณาทีละตัวแปรพบวาคา β3 < 0 และมีระดับนัยสําคัญทาง สถิติที่ 0.01 แตขนาดของคาสัมประสิทธิ์ก็ถือวาสงผลตอ GINI นอยมาก จึงยังไมสามารถสรุปไดวาเกิด Kuznets Curve ขึ้นใน ประเทศไทยหรือไม อาจเปนไปไดวาตองใชระยะเวลาที่นานขึ้นอีกหลายปกวาที่ Kuznets Curve จะเริ่มปรากฏใหเห็น ขณะที่ อัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ยไมมีนัยสําคัญทางสถิติที่ระดับ 0.10 ซึ่งอาจเกิดขึ้นจากปญหา Multicollinearity ระหวางอัตราภาษี ศุลกากรเฉลี่ยกับรายไดประชาชาติตอหัว (ดู Appendix 1 จะพบวา ATR และ LNPERCAP_GDP มีความสัมพันธกันสูง) สวน จึงยังสรุปไมไดวา ATR สงผลอยางไรในการอธิบาย GINI ตารางที่ 3: ผลของการประมาณการแบบจําลอง Dependent Variable: GINI Method: Least Squares Date: 10/12/09 Time: 12:06 Sample: 1981 2007 Included observations: 12 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

ATR PERCAP_GDP SQPERCAP_GDP C

0.001614 2.07E-06 -1.09E-11 0.393408

0.001012 6.30E-07 3.27E-12 0.049479

1.595529 3.278601 -3.324607 7.951042

0.1493 0.0112 0.0105 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.596679 0.445434 0.013175 0.001389 37.35893 2.655605

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

0.509917 0.017692 -5.559822 -5.398186 3.945105 0.053532


9

อย า งไรก็ต าม ข อจํา กั ด ของแบบจํา ลองที่ ใ ชในครั้ ง นี้ ประการแรกคื อ ขาดขอมู ลที่ เ พี ยงพอ ทั้งข อมู ลอัต ราภาษี ศุลกากรเฉลี่ยและขอมูลคาสัมประสิทธิ์จินีของประเทศไทยมีไมตอเนื่องและขาดชวง ทําใหจํานวนขอมูลที่ใชวิเคราะหมีนอย เพียง 12 Observations เทานั้น ผลของแบบจําลองจึงไมแมนยํา และอาจไมมีพลังในการอธิบายเพียงพอ ประการที่สองคือ ไม มีทฤษฎีเศรษฐศาสตรที่ระบุปจจัยที่สงผลตอคาสัมประสิทธิ์จินี หรืออีกนัยหนึ่งคือไมมี Determinants of Inequality ที่ชัดเจน ทําใหการเลือกตัวแปรเปนไปอยางสุม ไมมีหลักการเลือกที่ชัดเจน ประการที่สามคือ มีตัวแปรบางตัวยังไมสามารถวัดเชิง ปริมาณไดอยางชัดเจน เชน การกีดกันทางการคาที่มิใชภาษี (NTB) และการเขาถึงสินเชื่อของคนจน จึงมีขอเสนอแนะสําหรับ การทําการวิเคราะหในครั้งตอไปคือ อาจะนําเอาตัวแปรเหลานี้เขามาพิจารณาดวย เชน ระดับการศึกษา/ระดับทักษะที่แตกตาง กันของแรงงาน, จํานวนเงินที่รัฐใชอุดหนุนภาคอุตสาหกรรม อันจะชวยใหแบบจําลองสามารถอธิบายไดชัดเจนมากขึ้น กลาวโดยสรุปแลว การเปดการคาเสรีแทบไมสงผลตอการกระจายรายได ความไมสมดุลของการนโยบายการพัฒนา เศรษฐกิจนาจะมีผลสําคัญที่สุดที่ทําใหการกระจายรายไดระหวางประชากรไมเทาเทียมกัน แมอัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ยจะ ลดลง แตการคุมครองภาคภาคอุตสาหกรรมภายในประเทศยังอยูในอัตราสูงยอมจะสงผลใหทรัพยากรการผลิตถูกจัดสรรจาก ภาคเกษตรไปสูภาคอุตสาหกรรมมากขึ้น แมวานโยบายสรางอุตสาหกรรมในประเทศจะมีผลใหรายไดตอหัวของประชากร สูงขึ้นในชวง 20 ปที่ผานมา แตการละเลยภาคเกษตรกรรมใหลาหลังทางเทคโนโลยีกลับสงผลใหใหการกระจายรายไดแทบไมดี ขึ้น ขอเสนอแนะเชิงนโยบายจากการศึกษาครั้งนี้คือ รัฐควรลดการคุมครองภาคอุตสาหกรรมลง ลดการแทรกแซงตลาด/การ อุดหนุน/การชวยเหลืออุตสาหกรรมที่ประเทศไมมีความไดเปรียบเชิงเปรียบเทียบ และเนื่องจากกําลังแรงงานจํานวนมากของ ประเทศยังอยูในภาคเกษตรที่มีรายไดต่ํากวา รัฐบาลจึงควรใหความสําคัญกับการปรับปรุงเทคโนโลยีการผลิตของภาคเกษตร ใหมากขึ้น อันจะชวยใหประชาชนจํานวนมากของประเทศมีรายไดทัดเทียมกันมากขึ้น


10

บรรณานุกรม สิทธิกร นิพภยะ (2546) ผลกระทบการเปดเสรีการคาตอการกระจายรายไดในประเทศไทย. วิทยานิพนธปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร, คณะเศรษฐศาสตร. นิพนธ พัวพงศกร และคณะ (2549) โครงการศึกษาการปรับโครงสรางอัตราภาษีศุลกากรในภาคอุตสาหกรรม. ฝายวิจัย เศรษฐกิจรายสาขา, สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย. Bourguignon F. and C. Morrison (1989) External Trade and Income Distribution. Development Center, OECD. Bourguignon F. and C. Morrison (2002) “Inequality among World Citizens: 1820 – 1992,” The American Economic Review 92 (September): 727 – 744. Dollar and Kraay (2002) Growth is Good for the Poor. Development Research Group, The World Bank. Edward, S. (1997) “Trade Policy, Growth, and Income Distribution,” The American Economic Review (87:2) 205 – 210. Lee, E. and M. Vivarelli (eds.) (2006) Globalization, Employment and Income Distribution in Developing Countries. Palgrave Macmillan. Maddison, A. (2001) The World Economy: A Millennial Perspective. Paris: OECD. Motonishi, T. (2003) Why Has Income Inequality in Thailand Increased?: An Analysis Using 1975 – 1998 Surveys. Economic and Research Department, Asian Development Bank. Savvides, Andreas (1998) “Trade Policy and Income Inequality: New Evidence,” Economic Letters 61, 365 – 372. Srinivasan, T.N. and J.S. Wallack (2004) “Globalization, Growth, and the Poor,” De Economist (152:2), 251 – 272. Weil, David (2008) Economic Growth. Second Edition, Addison Wesley. Wolf, Martin (2004) Why Globalization Works. New Haven: Yale University Press. World Bank (2006) Assessing World Bank Support for Trade, 1987 – 2004. The Independent Evaluation Group. Vos, R., E. Ganuza, S. Morley, and S. Robinson (eds.) (2006) Who Gains from Free Trade: Export-led Growth, Inequality and Poverty in Latin America. Abingdon: Routledge.


11

ภาคผนวก จากการศึกษาครั้งนี้ยังผลกระทบที่นาสนใจของอัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ย (ATR) ที่มีตอตัวแปรอื่นๆคือ รายไดตอหัว ของประชากรในรูป log (LNPERCAP_GDP) สัดสวนของการสงออกในผลิตภัณฑมวลรวม (EXPORT_TO_GDP) และสัดสวน ของผลผลิตสินคาเกษตรที่สงออก (SHAREAGRI_EXPORT) พบวาเมื่ออัตราภาษีศุลกากรเฉลี่ยลดลง - รายไดตอหัวของประชากรจะสูงขึ้น (นัยสําคัญทางสถิติที่ 0.01) - สัดสวนของการสงออกในผลิตภัณฑมวลรวมจะสูงขึ้น (นัยสําคัญทางสถิติที่ 0.01) - สัดสวนของผลผลิตสินคาเกษตรที่สงออกจะลดลง (นัยสําคัญทางสถิติที่ 0.01) Appendix 1: ผลของอัตราภาษีศุลกากรเฉลีย่ ตอรายไดตอหัวของประชากร Dependent Variable: LNPERCAP_GDP Method: Least Squares Date: 08/14/09 Time: 03:18 Sample: 1981 2007 Included observations: 19 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

ATR C

-0.039557 11.99950

0.007003 0.190222

-5.648544 63.08158

0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.652395 0.631947 0.340332 1.969034 -5.424323 0.773350

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

11.01971 0.560980 0.781508 0.880922 31.90605 0.000029


12

Appendix 2: ผลของอัตราภาษีศุลกากรเฉลีย่ ตอสัดสวนของการสงออกในผลิตภัณฑมวลรวม Dependent Variable: EXPORT_TO_GDP Method: Least Squares Date: 08/14/09 Time: 03:19 Sample: 1981 2007 Included observations: 19 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

ATR C

-1.132774 68.87509

0.157249 4.271363

-7.203693 16.12485

0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.753241 0.738726 7.642015 992.8068 -64.54275 1.655348

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

40.81688 14.95064 7.004500 7.103915 51.89319 0.000001

Appendix 3: ผลของอัตราภาษีศุลกากรเฉลีย่ ตอสัดสวนของผลผลิตสินคาเกษตรที่สงออก Dependent Variable: SHAREAGRI_EXPORT Method: Least Squares Date: 08/14/09 Time: 03:47 Sample: 1981 2007 Included observations: 19 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

ATR C

0.578300 -0.127879

0.182288 4.951505

3.172449 -0.025826

0.0056 0.9797

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.371869 0.334921 8.858878 1334.155 -67.35017 0.349849

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

14.19632 10.86280 7.300018 7.399433 10.06443 0.005568


Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.