สำรวจความเหลื่อมล้ำในสังคมไทยจากหลากหลายมิติและการผสมต่างศาสตร์เข้าด้วยกัน พบว่าในช่วงสองสามปีหลังความเหลื่อมล้ำมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น ขณะที่การกระจายการพัฒนายังคงกระจุกตัวอยู่ในกรุงเทพฯ มาตลอดหลายทศวรรษ

งานสัมมนาวิชาการประจำปีของคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (Symposium) ครั้งที่ 42 ในหัวข้อ ‘ชีวิตที่เหลื่อมล้ำ: เหลื่อมล้ำตลอดชีวิต’ ที่จัดขึ้นเมื่อวันที่ 6 กุมภาพันธ์ที่ผ่านมา ณ ศูนย์การเรียนรู้ ธนาคารแห่งประเทศไทย มีการนำเสนองานศึกษาวิจัยเกี่ยวกับความเหลื่อมล้ำจากหลากหลายมิติ

ประเด็นหนึ่งที่เลี่ยงไม่ได้คือแนวโน้มของความเหลื่อมล้ำในประเทศไทย หัวข้อ ‘ความเหลื่อมล้ำของประเทศไทยจากหลายมุมมองใหม่’ ซึ่งเป็นการศึกษาวิจัยแนวโน้มความเหลื่อมล้ำจากหลายศาสตร์ ไม่จำเพาะเพียงเศรษฐศาสตร์เท่านั้น

เฉลิมพงษ์ คงเจริญ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ที่มาภาพ :  EconTU Official )

แนวโน้มความเหลื่อมล้ำและความกินดีอยู่ดีของครัวเรือนในประเทศไทย

เฉลิมพงษ์ คงเจริญ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ กล่าวว่า

งานศึกษานี้ฉายภาพความเหลื่อมล้ำในช่วง 2 ทศวรรษที่ผ่านมา เวลาที่เราพูดถึงเรื่องความเหลื่อมล้ำ เรามักพูดถึงเรื่องรายได้เป็นหลัก แต่จริงๆ แล้วในแวดวงวิชาการ เราควรมองความเหลื่อมล้ำในมุมมองที่มาก กว่าเรื่องรายได้ ความกินดีอยู่ดีของคนไม่ใช่เฉพาะแค่เรื่องของรายได้ ยังมีมิติอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการศึกษา การสาธารณสุข หรือทรัพย์สิน ดังนั้น ความเหลื่อมล้ำที่เกิดขึ้นอาจมีได้ในหลายๆ มิติ งานศึกษาชิ้นนี้พยายามดูเป็น 2 ส่วน ส่วนแรกคือเรื่องความเหลื่อมล้ำในแต่ละมิติแยกออกมาก่อนและหลังจากนั้นเราก็ผนวกเอาแต่ละมิติผสมรวมกันว่าจะเป็นอย่างไร

มิติของความเหลื่อมล้ำที่พูดถึงในงานวิจัยชิ้นนี้มีหลักๆ อยู่ 5 มิติคือ รายได้ การศึกษา การสาธารณสุข ความเป็นเจ้าของสิ่งอำนวยความสะดวกต่างๆ ทรัพย์สินทางการเงิน และเทคโนโลยี

ในงานนี้ผมพยายามดึงรายได้ออกมาเป็น 2 ส่วน ส่วนแรกพูดถึงรายได้ที่เกิดจากการประกอบอาชีพหลักๆ มี 3 ส่วนคือเงินเดือนค่าจ้าง รายได้จากการเกษตรกรรม และรายได้จากการประกอบธุรกิจ เมื่อดูรายได้จากทั้ง 3 แหล่งพบว่า ช่วงเวลาที่ผ่านมาข้อมูลในปี 2549 ค่าสัมประสิทธิ์จีนีที่คำนวณจากรายได้อยู่ที่ประมาณ 0.6 และลดลงเรื่อยๆ จนถึงปี 2558 พอสะท้อนได้ว่าแนวโน้มความเหลื่อมล้ำจากการประกอบอาชีพลดลง อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสังเกตก็คือในการสำรวจปี 2560 ค่าสัมประสิทธิ์จีนีปรับตัวเพิ่มสูงขึ้นแสดงว่าความเหลื่อมล้ำมีทิศทางที่กลับมาเพิ่มสูงขึ้น

นอกจากนี้ ถ้าเรามองในแง่ภูมิภาคว่ามีความแตกต่างด้านรายได้อย่างไร จะพบว่าภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีความเหลื่อมล้ำค่อนข้างสูงกว่าภาคอื่นๆ ในขณะที่กรุงเทพฯ และปริมณฑลมีค่าความเหลื่อมล้ำต่ำกว่าภูมิภาคอื่น แต่ถ้าดูทิศทางความเหลื่อมล้ำในเขตกรุงเทพฯ มันมีทิศทางที่เพิ่มขึ้นในช่วงต้นของข้อมูลและระดับความเหลื่อมล้ำลดลงในช่วงปี 2554 ถึง 2558 แต่ทุกภูมิภาคระดับของความเหลื่อมล้ำในปี 2560 เพิ่มขึ้น

ถ้าดูในด้านรายได้รวมทั้งจากการประกอบอาชีพและรายได้อื่นๆ ที่เป็นตัวเงินและไม่เป็นตัวเงินก็มีทิศทางที่ปรับตัวดีขึ้นในช่วงต้นของข้อมูลจนถึงปี 2558 และความเหลื่อมล้ำมีทิศทางกลับตัวขึ้นในปี 2560

ในมิติด้านการศึกษาพบว่าค่าสัมประสิทธิ์จีนีที่คำนวณจากจำนวนปีการศึกษาไม่ค่อยแตกต่างกันมากเท่าไหร่จากข้อมูลตั้งแต่ปี 2549 ถึง 2554 อย่างไรก็ตาม หลังจากปี 2554 มันมีค่าสัมประสิทธิ์จีนีที่เพิ่มสูงขึ้นกว่าช่วงที่ผ่านมาอยู่เล็กน้อยก็อาจสะท้อนว่าความเหลื่อมล้ำด้านจำนวนปีการศึกษามีลักษณะเพิ่มขึ้นในช่วงท้ายของข้อมูล

ถ้าเรามองในระดับภูมิภาคจะเห็นว่า ภาคเหนือมีความเหลื่อมล้ำด้านจำนวนปีการศึกษามากกว่าภาคอื่นๆ ในส่วนของกรุงเทพฯ มีความเหลื่อมล้ำด้านการศึกษาน้อยกว่าภูมิภาคอื่นๆ ส่วนทิศทาง บางภูมิภาคก็มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นไม่ว่าจะเป็นภาคเหนือหรือภาคตะวันออกเฉียงเหนือ

มิติด้านการสาธารณสุข คนไทยทุกคนมีสวัสดิการสุขภาพอย่างใดอย่างหนึ่ง ในแต่ละครัวเรือนที่มีคนเจ็บป่วย ค่าใช้จ่ายที่ผู้อื่นจ่ายให้ซึ่งส่วนใหญ่จะเป็นภาครัฐ ค่าใช้จ่ายส่วนที่รัฐจ่ายให้ทั้งสวัสดิการข้าราชการ ประกันสังคม และหลักประกันสุขภาพถ้วนหน้ามีความแตกต่างอย่างไร พบว่าค่าใช้จ่ายของครัวเรือนที่มีสิทธิ์จากสวัสดิการสุขภาพถ้วนหน้ามีค่าเฉลี่ยของรายได้ที่ต่ำกว่ากลุ่มสวัสดิการอื่นๆ เพราะฉะนั้นเราจะเห็นได้ว่ามีความเหลื่อมล้ำกันอยู่ระหว่างสวัสดิการสุขภาพทั้ง 3 สิทธิ์

ความเหลื่อมล้ำด้านค่าใช้จ่ายที่ได้รับจากรัฐเป็นอย่างไร เราก็พบว่า ในช่วงปี 2557 ถึง 2560 มีแนวโน้มลดลงในระดับภูมิภาคก็มีทิศทางที่คล้ายๆ กัน ยกเว้นในภาคเหนือซึ่งมีแนวโน้มความเหลื่อมล้ำเพิ่มสูงขึ้น อาจต้องพิจารณาว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไร

มิติด้านสิ่งอำนวยความสะดวกที่แต่ละครัวเรือนมี ในที่นี้พูดถึงยานพาหนะ เครื่องใช้ไฟฟ้าต่างๆ สิ่งที่พบก็คือว่าในช่วงเวลาที่ผ่านมาตั้งแต่ปี 2549 ความเหลื่อมล้ำในด้านนี้ค่อยๆ ลดลง ซึ่งแนวทางก็เป็นคล้ายๆ กันในแต่ละภูมิภาค อย่างไรก็ตาม ถ้ามองในระดับภูมิภาค ครัวเรือนในกรุงเทพฯ ก็มีความแตกต่างกันในเรื่องความเป็นเจ้าของทรัพย์สินเหล่านี้สูงกว่าในภูมิภาคอื่นๆ

มิติด้านทรัพย์สินทางการเงิน เราพบว่าค่าจีนีที่ได้สูงมากอยู่ที่ประมาณ 0.85 ในปี 2549 แนวทางความเหลื่อมล้ำค่อยๆ ลดลงมาในปี 2556 แต่ค่าจีนีก็ยังสูงอยู่ ในช่วงการสำรวจ 2-3 ปีหลังค่าจีนีที่วัดจากทรัพย์สินทางการเงิน ความเหลื่อมล้ำก็มีทิศทางที่เพิ่มสูงขึ้นเช่นเดียวกัน นี่ก็เป็นอีกประเด็นหนึ่งที่น่าจับตามอง

มิติสุดท้ายคือเรื่องเทคโนโลยี ในโลกสมัยใหม่ปัจจัยที่ทำให้ครัวเรือนมีความเหลื่อมล้ำที่แตกต่างกันก็คือเทคโนโลยี ผมจึงดูความเป็นเจ้าของอุปกรณ์ที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีจากคอมพิวเตอร์ที่ต่อเชื่อมอินเทอร์เน็ตว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ในระดับครัวเรือน เราพบว่าความเหลื่อมล้ำในการเป็นเจ้าของเทคโนโลยีเหล่านี้ค่อนข้างสูง ค่าจีนีอยู่ประมาณ 0.8 ถึง 0.9 และค่อยๆ ลดลงมาอาจจะด้วยราคาที่ถูกลงทำให้ความเหลื่อมล้ำด้านนี้ลดลง อย่างไรก็ตาม ถ้าดูจากทิศทางในช่วงสองสามปีหลังของการสำรวจ ความเหลื่อมล้ำด้านเทคโนโลยีก็มีการปรับตัวสูงขึ้น

ถ้าเรารวมมิติเหล่านี้เข้าด้วยกันโดยดู 3 มิติแรกก่อนคือรายได้ การศึกษา และสาธารณสุข สร้างเป็นดัชนีความกินดีอยู่ดีของแต่ละครัวเรือนและหาค่าจีนีว่ามีความแตกต่างกันอย่างไร พบว่าความเหลื่อมล้ำมีแนวโน้มลดลงมาตั้งแต่ปี 2545 จนถึงปี 2554 พอปี 2556 ก็เริ่มมีแนวโน้มที่ความเหลื่อมล้ำจะปรับตัวเพิ่มสูงขึ้น

และถ้ารวมมิติทั้งหมดเข้าด้วยกัน เราจะเห็นแนวโน้มที่ค่อนข้างจะใกล้เคียงกันก็คือความเหลื่อมล้ำมีแนวโน้มลดลงจนกระทั่งถึงปี 2556 แล้วก็มีแนวโน้มปรับตัวเพิ่มสูงขึ้นในช่วงปี 2558-2560

สิ่งที่เราค้นพบถ้าเราดูในระดับภูมิภาคเรายังได้ข้อสรุปที่ใกล้เคียงกับอันอื่นๆ ว่าภาคเหนือมีความเหลื่อมล้ำในหลากมิติที่สูงกว่าในภาคอื่น และแนวโน้มก็ใกล้เคียงกับภาพรวมของทั้งประเทศก็คือในช่วงปี 2556 ถึง 2560 ความเหลื่อมล้ำหลากมิติมีแนวโน้มปรับตัวเพิ่มสูงขึ้น

จากภาพที่เราเห็นตรงนี้ ผมมีข้อสรุปว่าความเหลื่อมล้ำที่เกิดขึ้นในเรื่องทรัพย์สินและเทคโนโลยีสูงกว่าด้านรายได้ เพราะฉะนั้นในแง่ของการดำเนินนโยบาย เราอาจจะต้องมองดูว่าถ้าเราอยากลดความเหลื่อมล้ำโดยรวม เราอาจต้องให้ความสำคัญประเด็นเรื่องทรัพย์สินและเทคโนโลยีมากขึ้น อีกประเด็นหนึ่งที่เราเห็นก็คือแม้ภาพรวมในระยะยาวมีแนวโน้มลดลง แต่มีสิ่งที่เราต้องจับตามองว่าสองสามปีสุดท้ายในข้อมูลที่เรามีอยู่ ความเหลื่อมล้ำมีการปรับตัวเพิ่มสูงขึ้น อะไรคือที่มาของปัญหานี้และเราจะแก้ไขอย่างไร

ณัฐพงษ์ พัฒนพงษ์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ที่มาภาพ :  EconTU Official )

การวิเคราะห์ความเหลื่อมล้ำในประเทศไทยโดยใช้ข้อมูลดาวเทียมและภูมิสารสนเทศ

ณัฐพงษ์ พัฒนพงษ์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ กล่าวว่า

ถ้าเอาข้อมูลรายได้เฉลี่ยของประชากรในช่วง 40-50 ปีมาดูจะเห็นแนวโน้มว่าดูดี ค่อยๆ ขึ้นไป เมื่อ 11 ปีที่แล้วมีงานวิจัยตีพิมพ์ออกมาว่าประเทศไทยมีความเหลื่อมล้ำมากที่สุดในเรื่องขนาดของเมือง เมืองใหญ่ที่สุดกับเมืองอันดับ 2 อันดับ 3 ของไทยมีช่องว่างใหญ่ที่สุดในโลก เมื่อดูจีดีพีรายจังหวัดของปี 2541 กับปี 2559 จะเห็นว่าสัดส่วนจีดีพีของกรุงเทพฯ สูงมาก ขณะที่ในจังหวัดอื่นๆ ของประเทศไทยลดลงเร็วมากลงมาเรื่อยๆ

ข้อมูลการจราจรทุกสี่แยกในประเทศไทยจากกรมทางหลวง เมื่อนำมาพล็อตเป็นกราฟก็จะพบการกระจุกตัวอยู่ในกรุงเทพฯ เช่นกัน จังหวัดอื่นๆ ที่เหลือการจราจรก็น้อยกว่า

เป็นเรื่องที่น่าสนใจมากที่เราอยากย้ายตัวเองไปเป็นประเทศที่พัฒนาแล้ว คำถามคือเราจะโตกันแบบนี้หรือเปล่า คือมีแกนกลางของการเติบโตแค่ที่เดียวคือกรุงเทพฯ หรือ monocentric growth แต่ในประเทศ อื่นๆ มีมากกว่าศูนย์กลางเดียวซึ่งเป็นประเด็นสำหรับงานวิจัยชิ้นนี้

ข้อมูลชุดแรก เรามี 2 ข้อมูลที่บอกรายได้จากสำนักงานสถิติแห่งชาติเป็นข้อมูลสำมะโนครัวเรือนและนำมาเฉลี่ยเป็นรายจังหวัดซึ่งสามารถวิเคราะห์เชิงสถิติบนแผนที่ได้ จะบอกได้ว่าค่าสูงกระจุกอยู่ตรงไหนและค่าต่ำกระจุกอยู่ตรงไหน ถ้าดึงข้อมูลย้อนหลัง 20 ปีของประเทศไทยแล้วพล็อตออกมาเป็นแผนที่สีแดงที่มีการกระจุกตัวสูงจะอยู่บริเวณกรุงเทพฯ ขณะที่สีน้ำเงินที่มีค่าการกระจุกตัวต่ำจะกระจายไปในแต่ละจังหวัด

ส่วนข้อมูลรายได้จากสำมะโนแรงงาน เมื่อนำมาพล็อตบนแผนที่แทบจะไม่ต่างกับรายได้จากสำมะโนครัวเรือน แรงงานที่มีรายได้สูงจะกระจุกตัวอยู่บริเวณสีแดงคือกรุงเทพฯ และจังหวัดรอบๆ ขณะที่แรงงานรายได้ต่ำอยู่ในบริเวณสีน้ำเงิน ถ้านำข้อมูล 20 ปีมาเรียงกันจะเห็นว่าสีแดงไม่เปลี่ยน

นอกจากทดสอบว่ามีการกระจุกตัวและกระจายตัวอย่างไรในแผนที่ เรายังสามารถทดสอบได้ว่าข้อมูลดาวเทียมที่เรามีอยู่ตัวไหนสำคัญที่สุด ตัวไหนอธิบายรายได้ครัวเรือนและรายได้แรงงาน ตัดมาเฉพาะปีสุดท้ายตลอด 20 ปีที่ผ่านมาในข้อมูลที่เราทดสอบมาทั้งหมดข้อมูลที่ดีที่สุดที่อธิบายคือ night time light หรือแสงเวลากลางคืนที่บอกได้ว่ารายได้ครัวเรือนและรายได้แรงงานบริเวณนั้นเป็นเท่าไหร่

ในส่วนข้อมูลความยากจนนำมาจากข้อมูลที่สภาพัฒน์ฯ ทำร่วมกับ NECTEC และข้อมูลความจำเป็นพื้นฐานของกระทรวงมหาดไทยร่วมกับข้อมูลบัตรคนจนของกระทรวงการคลังก็ได้ข้อมูลออกมาเป็นรายตำบลในปี 2560 ถึง 2562 ถ้าทดสอบด้วยการกระจุกและกระจายบนแผนที่ สีน้ำเงินคือคนจนน้อย สีแดงคือคนจนมาก จะเห็นว่ากรุงเทพฯ และปริมณฑลส่วนใหญ่จะเป็นสีน้ำเงิน สีแดงจะเห็นกระจายอยู่ในภาคเหนือ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคใต้บางส่วน ตรงนี้ช่วยเราเห็นชัดเจนว่าบริเวณที่คนมีรายได้สูงและรายได้ต่ำกระจุกอยู่ตรงไหน

นอกจากดูการกระจุกและกระจายตัว สิ่งที่เราทำได้มากกว่านั้นก็คือการใช้ machine learning เป็นการใช้ข้อมูลดาวเทียมร่วมกับ open street map ในการพยากรณ์ระดับความยากจน เมื่อนำมาพล็อตเป็นรูปจะเห็นว่าแกนนอนคือค่าจริง แกนตั้งคือค่าพยากรณ์ และตัวแปรตัวไหนส่งผลมากที่สุด ถ้าอยากรู้ว่าความยากจนในแต่ละตำบลขึ้นอยู่กับอะไร ก็มี night time light ความหนาแน่นประชากร ความหนาแน่นอาคาร อุณหภูมิพื้นผิวของเมือง จะบอกได้ว่าความยากจนเป็นเท่าไหร่

นักเศรษฐศาสตร์ถามเป็นร้อยปีแล้วว่าทำไมเมืองโตไม่เท่ากัน อะไรคือสาเหตุที่ทำให้เมืองโตไม่เท่ากัน พอล ครุกแมน ตอบว่าเป็นเพราะ agglomeration force มันก็คือรางวัลสำหรับคนที่ย้ายเข้ามาใกล้เมือง สมมติผมเป็นผู้ประกอบการทุกๆ 1 กิโลเมตรที่ผมวิ่งเข้ากรุงเทพฯ ค่าตอบแทน กำไร ประสิทธิภาพของผมจะมากขึ้น ยิ่งผลตอบแทนเยอะคนก็ยิ่งอยากย้ายเข้ามา ข้อมูลจากปี 2521 หรือเมื่อ 40 ปีก่อน กราฟก็ไม่แตกต่างกันมาก ยิ่งเวลาผ่านไปกรุงเทพฯ ยิ่งโตต่างจากจังหวัดอื่น เพราะความสามารถในการสร้างกิจกรรมทางเศรษฐกิจสูงกว่าจังหวัดอื่นๆ มาก

เราจะปล่อยให้กรุงเทพฯ เป็นเมืองเดียวที่เป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจหรือจะหาวิธีสร้างเมืองอื่นๆ ให้เป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจ ซึ่งถ้าไปเลือกเมืองอื่น เมืองนั้นจะต้องสร้าง agglomeration force เท่ากรุงเทพฯ คนถึงจะย้ายไปอยู่ ไม่ใช่ว่ารัฐบาลสร้างโครงสร้างพื้นฐานแล้วคนจะไป ไม่แน่นอนเสมอไป หรือถ้าไม่สร้างเมืองใหม่ใช้ digital economy ให้เป็นประโยชน์ ซึ่งทำให้เมืองใหญ่ บริษัทใหญ่ไม่มีข้อได้เปรียบมากนัก อยู่จังหวัดเล็กๆ ก็สามารถเข้าหาคนอื่นได้ผ่านโลกดิจิตอลและมีโอกาสเข้าถึงตลาดได้เท่ากับกรุงเทพฯ digital economy อาจจะเป็นทางเลือกใหม่ที่ทำให้คนมีโอกาสทางเศรษฐกิจเท่ากัน

ธีระ สินเดชารักษ์ คณะสังคมวิทยาและมานุษยวิทยา มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ที่มาภาพ :  EconTU Official )

ดัชนีความเป็นธรรมในสังคม

ธีระ สินเดชารักษ์ คณะสังคมวิทยาและมานุษยวิทยา มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ กล่าวว่า

งานของผมมีความแตกต่างจากของอาจารย์เฉลิมพงษ์อยู่ 3 เรื่องสำคัญคือมิติที่อาจารย์เฉลิมพงษ์พูด ผมมีส่วนคล้ายและจะมีส่วนที่ต่าง โดยเฉพาะมิติทางการเมือง มิติทางกฎเกณฑ์ บรรทัดฐาน กระบวนการยุติธรรม และอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เหตุก็เพราะว่างานของอาจารย์เฉลิมพงษ์จะใช้ข้อเท็จจริง ใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์ แต่งานของผมไม่สามารถใช้ข้อมูลแบบนี้สะท้อนเรื่องการเมือง เรื่องกระบวนการยุติธรรม บรรทัดฐานกฎเกณฑ์ทางสังคมได้ ความแตกต่างประการที่ 2 ก็คืองานของผมจะเน้นสิ่งที่ไม่ใช่ข้อเท็จจริง แต่คือการรับรู้อารมณ์ ความรู้สึก และสิ่งที่ถูกกระทำ และนำมาสู่ประเด็นที่ 3 ที่แตกต่างก็คือคำที่ใช้วันนี้เราเน้นคำว่า ความเหลื่อมล้ำ ซึ่งอาจจะมองได้แตกต่างกัน แต่ถ้าจะเอาเรื่องใกล้ตัว เราอาจจะนึกถึงอีกคำหนึ่งที่เรียกว่า ความไม่เป็นธรรม สิ่งที่ผมสนใจศึกษาคือความเป็นธรรมและความไม่เป็นธรรมในสังคมว่าเป็นอย่างไร มีมากน้อยแค่ไหน

ผมมีตัวเลขตั้งแต่ปี 2559 ต่อเนื่องถึงปี 2562 วัตถุประสงค์หนึ่งในการศึกษาก็คือต้องการทำดัชนีวัดความเป็นธรรมของสังคม สอง ผมพยายามเปรียบเทียบดัชนีความเป็นธรรมของสังคมกับคุณลักษณะบางลักษณะที่น่าสนใจ ผมพยายามจัดทำฐานข้อมูลชุมชนและนำมาสู่การพัฒนาเว็บ แอพพลิเคชัน และได้ทดลองนำร่องเมื่อปีที่แล้วเพื่อสะท้อนความเป็นธรรมทางสังคม

อาจารย์ผาสุกให้ความเห็นและแนะนำว่า สิ่งที่ผมทำอย่าเรียกว่าความเป็นธรรมเฉยๆ แต่ต้องเรียกว่าภาพลักษณ์ของความเป็นธรรมทางสังคมผ่านการรับรู้ ความรู้สึก อารมณ์ ความนึกคิด และที่สำคัญคือผ่านประสบการณ์โดยตรงและโดยอ้อมจากคนที่รู้จัก ซึ่งสะท้อนว่าในสังคมไทยตอนนี้มีหรือไม่มีความเป็นธรรมกันแน่ และถ้ามีหรือไม่มี มันมีและไม่มีในเรื่องอะไร

ปี 2560 ผมหมกมุ่นอยู่กับ 4 มิติ คือมิติความเสมอภาคทางสังคมวัฒนธรรม มิติทางการเมืองว่าด้วยเรื่องการมีส่วนร่วมและสิทธิเสรีภาพทางการเมือง มิติทางเศรษฐกิจ และมิติด้านกฎเกณฑ์ บรรทัดฐาน และกระบวนการยุติธรรม ผมใช้ 4 มิตินี้เป็นจุดตั้งต้นในการหาดัชนีความเป็นธรรมหรือภาพลักษณ์ความเป็นธรรมทางสังคม จนกระทั่งพัฒนาต่อมาถึงปี 2562 เพราะเข้าใจว่าทั้ง 4 มิตินี้ยังไม่สู้จะครอบคลุมสิ่งที่เรียกว่าความเป็นธรรมทางสังคมจึงมีการขยายและเพิ่มเติมอีก 6 มิติเข้ามา ได้แก่ มิติการศึกษา มิติเรื่องเพศ มิติเรื่องชุมชน มิติด้านสุขภาพ มิติสิ่งแวดล้อม มิติการบริการสาธารณะและสาธารณูปโภค

มีตัวอย่างทั้งหมด 8,116 ตัวอย่าง ซึ่งผมมีฐานข้อมูลที่จัดเก็บมาตั้งแต่ปี 2559 ต่อเนื่องจนถึงปี 2562 งานของเราขยายออกไปทั้งในด้านพื้นที่และกลุ่มคนที่มีลักษณะเฉพาะ เช่น ผู้สูงอายุ คนด้อยโอกาส ผู้พิการ คนจนเมือง เป็นต้น จนได้ดัชนีออกมา

ผลการศึกษาจากปี 2560 ต่อเนื่องถึงปี 2561 ประชาชนให้ความสนใจกับเรื่องอะไร อันดับ 1 คือเศรษฐกิจ เรื่องการกินดีอยู่ดี รายได้ เงินทอง การกระจายทรัพยากร รองลงมาเรื่องสังคมวัฒนธรรม กระบวนการยุติธรรม และการมีส่วนร่วมทางการเมืองแต่อัตราเปอร์เซ็นต์แตกต่างกันเกือบ 4 เท่าเมื่อเทียบกับมิติด้านเศรษฐกิจมันสะท้อนให้เห็นว่าเรื่องนี้เป็นเรื่องสำคัญในชีวิตเขา ดังนั้น เขาจะได้รับความเป็นธรรมไม่เหลื่อมล้ำ เราต้องไม่ละเลยมิติทางด้านเศรษฐกิจ

ในปี 2562 เมื่อขยายจาก 4 มิติเป็น 10 มิติ สิ่งที่เราพบก็คือมิติทางด้านเศรษฐกิจยังคงได้รับความสำคัญเป็นอันดับที่ 1 แต่สิ่งที่ตามมาและมีความแตกต่างคือเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างระหว่างมิติอื่นๆ เริ่มใกล้เคียงกัน แสดงว่าเขาไม่ได้ให้ความสำคัญกับมิติทางเศรษฐกิจเพียงอย่างเดียว แต่เขาให้ความสำคัญกับมิติกฎเกณฑ์ บรรทัดฐาน และกระบวนการยุติธรรมด้วย เช่นเดียวกันกับมิติทางการเมือง ทั้ง 3 มิตินี้เป็นมิติที่ประชาชนให้ความสำคัญกับสิ่งที่เราเรียกว่าความเหลื่อมล้ำหรือความไม่เป็นธรรมทางสังคมในปี 2561 ต่อปี 2562

เราควรจะเห็นว่าเขารับรู้ รู้สึก และคิดอย่างไรกับมันที่สะท้อนทั้งมุมลบและบวกทั้ง 10 มิติ มี 3 มิติที่ประชาชนเห็นว่ายังมีความเป็นธรรมไม่เหลื่อมล้ำคือมิติทางสังคม วัฒนธรรม ภาษา และศาสนา มิติชุมชน และมิติทางเพศ แต่ที่เหลือตรงกันข้าม ไม่ใช่สิ่งที่ประชาชนรับรู้ว่ามีความเป็นธรรมเลย เช่น มิติด้านกระบวนการยุติธรรม การศึกษา สาธารณสุข และโดยเฉพาะอย่างยิ่งเศรษฐกิจ

มิติที่เป็นปัญหามากที่สุดที่ประชาชนสะท้อนความไม่เป็นธรรม ความไม่เท่าเทียม และความเหลื่อมล้ำ เราพบว่ามิติด้านเศรษฐกิจความยากจนและการกระจายทรัพยากรเป็นสิ่งที่ประชาชนสะท้อนออกมา -3.51 จากเต็ม -5 รองลงมาคือมิติด้านกระบวนการยุติธรรม มิติทางด้านการเมือง มิติทางด้านการศึกษา

ตัวเลขโดยรวมที่สะท้อนผ่านแบบสอบถามถ้าให้น้ำหนักทุกมิติเท่ากัน ตัวเลขเต็ม 100 ล่าสุดจากปี 2561 ต่อปี 2562 ตัวเลขอยู่ที่ 42.38 ต่ำกว่าครึ่ง ถ้าคำนวณแบบให้น้ำหนักแต่ละมิติต่างกันซึ่งมีมิติทางด้านเศรษฐกิจ ด้านกฎหมาย และด้านการเมือง 3 มิตินี้รวมไปเกือบร้อยละ 60 ของน้ำหนักทั้งหมดที่เราควรจะให้ ตัวเลขดัชนีความไม่เป็นธรรมทางสังคมที่สะท้อนภาพลักษณ์อยู่ที่ 35.98 ต่ำกว่าครึ่งและน้อยกว่าที่เราใช้สูตรในการคำนวณที่เท่ากัน

ย้อนหลังกลับไปสัก 1 ปี มันดีกว่านี้ มันอยู่ที่ประมาณ 40-50 ย้อนกลับไปปี 59 ต่อเนื่อง 60 ผลสำรวจและตัวเลขที่ได้ออกมาก็ยังดีกว่าปี 62 โดยอยู่ที่ 50-60 3 ปีให้หลังต่ำลงมาเรื่อยๆ ตัวเลขเหล่านี้กำลังบ่งบอกสถานการณ์ความเหลื่อมล้ำและไม่เป็นธรรมในสังคมอย่างชัดเจนที่สุดว่า แนวโน้มของสังคมไทยปัจจุบันนี้มีความเหลื่อมล้ำมากขึ้น มีความไม่เป็นธรรมชัดเจน กลุ่มคนกลุ่มไหนที่เราพบว่ามีความไม่เป็นธรรม จากการสำรวจคือกลุ่มคนหลากหลายทางเพศ กลุ่มผู้สูงอายุ กลุ่มคนที่ไม่ได้เรียนหนังสือ เป็นต้น

สิ่งที่ผมจะทำต่อ ข้อหนึ่ง ในพื้นที่ที่ผมศึกษา 10 จังหวัด 20 อำเภอ 40 ตำบล 80 ชุมชน ยังไม่ครอบคลุมมากพออยากขยายพื้นที่ออกไปให้กว้างขวางและครอบคลุมทุกพื้นที่ในประเทศไทย สอง ผมพยายามพัฒนาเว็บไซต์ที่เรียกว่า web application responsive ซึ่งเข้าถึงได้ผ่าน sojust thai.net สำหรับเข้าไปร้องเรียนและสะท้อนความเห็นเกี่ยวกับความไม่เป็นธรรมในสังคมที่เผชิญอยู่