TDRI แนะรัฐใช้ AI ร่วมคัดแยกผู้สูงอายุรวย ตัดสิทธิจ่ายเบี้ย ลดภาระการคลัง

“การตัดสิทธิเบี้ยยังชีพผู้สูงอายุที่ มีรายได้สูง” หรือร่ำรวย ถือเป็นหนึ่งในแผนการลดรายจ่ายการคลังของกระทรวงการคลัง ซึ่งต้องการให้รัฐสวัสดิการแบบพุ่งเป้า เพื่อช่วยเหลือไปยังกลุ่มที่มีรายได้น้อยอย่างแท้จริง ซึ่งที่ผ่านมาแนวทางดังกล่าวอาจไม่ได้เป็นที่ยอมรับจากรัฐบาล เนื่องจากจะไปกระทบต่อประชาชน ซึ่งเป็นฐานเสียงสำคัญของบรรดาพรรคการเมือง โดยเฉพาะกลุ่มผู้สูงอายุ ที่มีจำนวนมากถึง 12 ล้านคน 

 

ข้อมูลจาก สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ระบุว่า ปัจจุบันไทย มีจำนวนผู้สูงอายุ ราว 12 ล้านคน แต่จะบ่งชี้สัดส่วนผู้สูงอายุที่ร่ำรวยได้ยาก แต่ถ้าพิจารณาจากกลุ่มที่ไม่มีเงินออมเพียงพอต่อค่าใช้จ่าย จะมีประมาณ 60-80% หรือคิดเป็นประมาณ 7.2-9.6 ล้านคน
 

 

ปัจจุบัน รัฐมีเกณฑ์การจ่ายเบี้ยยังชีพผู้สูงอายุ แบบขั้นบันได ตามอายุ 600,700,800 และ 1,000 บาท สำหรับอายุ 60-69, 70-79, 80-89, 90 ขึ้นไป ใช้งบราวๆ 9 หมื่นล้านต่อปี 

 

ดร.นณริฏ พิศลยบุตร นักวิชาการอาวุโส สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) กล่าวว่า จำนวนผู้สูงอายุของไทย จะเพิ่มขึ้นเป็น 20 ล้านในอนาคต ประกอบกับพรรคการเมืองได้ออกนโยบายเพิ่มเบี้ยผู้สูงอายุ เช่น ก้าวไกลจะเพิ่มเบี้ยเป็น 3,000 ต่อเดือน จึงมีแนวโน้มว่า การเพิ่มเบี้ยผู้สูงอายุจะเป็นนโยบายทางการเมืองในอนาคต และคาดการณ์ได้ว่า งบประมาณในส่วนนี้จะเพิ่มมากไปอีก ซึ่งจะเป็นภาระการคลังมาเกินไป

 

ดังนั้น แผนการแยกผู้สูงอายุที่มีฐานะ ออกจากการให้เบี้ยผู้สูงอายุ เป็นไอเดียที่น่าสนใจ แต่ที่สำคัญต้องดูว่า ภาครัฐจะนำเครื่องใดมาใช้เป็นเกณฑ์ในการคัดกรอง ที่สามารถคัดแยกผู้สูงอายุให้ได้ตามกลุ่มเป้าหมายได้ดีมากน้อยเพียงใด คือ ถ้ารัฐเลือกใช้นโยบายการให้แบบถ้วนหน้า การใช้งบประมาณจะสูง แต่ผู้สูงอายุที่ต้องการสวัสดิการจะเข้าถึงอย่างแน่นอน แต่มีความเสี่ยงทางการคลังในระยะยาว 

 

หากใช้แบบ targeting approach หรือ แบบที่คลังเสนอ จะใช้งบประมาณน้อยลงกว่า แต่ก็จะมีกรณีผู้สูงอายุจำนวนหนึ่งต้องหลุดรอดออกไป และจะมีผลกระทบต่อการคลังในระยะยาวน้อยกว่ามาก อย่างไรก็ตาม หากไม่สามารถแยกแยะได้ เสนอว่า รัฐก็ควรใช้นโยบายดูแลผู้สูงอายุแบบถ้วนหน้า และไปเก็บภาษีจากคนที่มีฐานะแทน
 

 

“ปัญหาในทางวิชาการ คือ การใช้แนวนโยบายแบบนี้ เรียกว่า targeting approach จะมีจุดอ่อน คือ เสี่ยงที่ผู้สูงอายุที่ยากจนอาจหลุดออกจากระบบพอสมควร ในขณะที่ผู้สูงอายุที่ร่ำรวยก็อาจจะเล็ดรอดเข้าไปรับการช่วยเหลือจากภาครัฐ ถ้ามีวิธีการแยกแยะผู้สูงอายุที่มีฐานะ ออกจากที่ไม่มีฐานะได้ จะใช้เครื่องมือแบบ targeting ได้ดี แต่ถ้าแยกไม่ได้ก็ควรจะให้แบบถ้วนหน้า หรือทุกคน แล้วค่อยจัดเก็บภาษีกับผู้สูงอายุที่มีฐานะมากขึ้นแทน เรียกได้ว่าเป็นการให้ไปก่อนแล้วเรียกเก็บจากภาษีบนฐานอื่นๆทดแทน” ดร.นณริฏ กล่าว

 

ทั้งนี้ รัฐต้องศึกษาหาวิธีการคัดคนออก โดยใช้หลักฐานทางวิชาการ เช่น การถือครองที่ดิน เงินฝากในธนาคาร การถือครองหุ้น การอยู่ในครัวเรือนที่มีที่ดิน ลูกหลานมีฐานะ เป็นต้น ถ้าปรับลดให้ผู้สูงอายุที่มีฐานะ จะสามารถลดงบประมาณที่ต้องจ่ายได้ราว 20-40%

 

“การเป็นเจ้าของที่ดิน เป็นเครื่องมือที่ใช้แยกผู้สูงอายุที่มีฐานะได้ดีในระดับหนึ่ง หากแต่ก็จะมีประเด็น เช่น ผู้สูงอายุที่มีที่ดิน แต่ไม่มีรายได้ ก็จะได้รับผลกระทบ ซึ่งทุกเครื่องมือไม่มีความสมบูรณ์ต้องนำหลายๆอย่างมาพิจารณาประกอบกันเพื่อตัดสินใจ เช่น อาจใช้ AI เข้าร่วมคัดกรองน่าจะมีความแม่นยำสูงขึ้น” ดร.นณริฏ กล่าว

 

สำหรับระยะเวลาในการคัดแบบ targeting approach คาดว่า น่าจะนานพอสมควร ขึ้นกับว่าจะใช้วิธีไหน เช่น 
active คือ ให้ทุกคนที่มีบัตรประชาชน ภาครัฐหาฐานข้อมูลมาคัดกรองคนออกไป แบบนี้ผู้สูงอายุไม่ต้องทำอะไร รอรัฐตัดสินจากฐานข้อมูล จะเร็วกว่า passive คือ ผู้สูงอายุต้องมาลงทะเบียนและยื่นหลักฐานเพื่อขอสิทธิ แล้วรัฐค่อยพิจารณาจากหลักฐาน และฐานข้อมูลของรับมาประกอบ

 

ซึ่งแบบหลังนี้ จะเป็นแบบที่ใช้กับบัตรสวัสดิการแห่งรัฐ จะใช้เวลานานกว่า เพราะต้องมีระยะเวลาลงทะเบียนอีก 3-6 เดือน ซึ่งกรณี targeting ตามปกติ จะมีระบบอุทรธณ์ คือ ถ้าคิดว่า รัฐคัดสินผิดก็เอาหลักฐานไปอุทธรณ์ได้ หากสุดท้ายอุทธรณ์ไม่ผ่าน ก็ต้องหลุดจากระบบการช่วยเหลือจากรัฐไป