4. การอภิปรายและผลการศึกษา
ส่วนนี้นำเสนอการประเมินเชิงเศรษฐมิติอย่างเคร่งครัดต่อโครงการ “สุขวิชโนมิกส์” โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงการ “กรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537” ในฐานะโมเดลการพัฒนาเมือง (counterfactual urban development model) ซึ่งถูกขัดขวาง เนื่องจากการเมือง
โดยอาศัยเครื่องมือทางเศรษฐมิติแบบอนุกรมเวลา (time-series methodologies) ที่ครอบคลุม เช่น การพยากรณ์แบบ ARIMA, แบบจำลองการผลิต Cobb-Douglas, การวิเคราะห์จุดเปลี่ยนโครงสร้างโดยใช้แบบทดสอบ Chow และสถิติเชิงพรรณนาเชิงเปรียบเทียบ เรามุ่งประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจทั้งระยะสั้นและระยะยาวจากการยกเลิกโครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญนี้
การวิเคราะห์แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่
ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคมที่ควรจะเกิดขึ้น หากโครงการได้ดำเนินการระหว่างปี 2538–2568
ต้นทุนเชิงโอกาสระยะยาว และความล้มเหลวเชิงโครงสร้างเมืองที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงปี 2568
แต่ละหัวข้อย่อยในส่วนนี้จะสร้างแบบจำลองทางเลือกการพัฒนาเมืองโดยอาศัยทั้งข้อมูลจริงและข้อมูลจำลอง (synthetic data) เพื่อสร้างแบบจำลองสมมุติฐาน
แนวทางนี้สอดคล้องกับวิธีวิทยาซึ่งนิยมใช้ในการพยากรณ์ด้านการท่องเที่ยวและโครงสร้างพื้นฐาน โดยดำเนินการทดสอบความนิ่งของอนุกรมเวลา ตรวจสอบความแม่นยำของแบบจำลอง และประเมินความไวของสถานการณ์จำลอง (sensitivity analysis) ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่า การขาดการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง—โดยเฉพาะในโครงการขนาดใหญ่ที่มุ่งเน้นความครอบคลุมทางสังคมและการเชื่อมโยงขนส่งมวลชน—สามารถนำไปสู่การถดถอยทางพัฒนาอย่างไม่อาจย้อนกลับได้
ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่เพียงเป็นการวิพากษ์เชิงนโยบายย้อนหลังเท่านั้น แต่ยังเป็นข้อเสนอในเชิงอนาคตต่อความจำเป็นของความต่อเนื่องด้านโครงสร้างพื้นฐานในระบบเศรษฐกิจเมืองเกิดใหม่
4.1 การวิเคราะห์สุขวิชโนมิกส์: โครงการกรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537 – ผลประโยชน์ช่วงปี 2538–2568
4.1.1 บริบทและคำอธิบายข้อมูล
ระหว่างปี 2538–2568 โครงการ Smart Sports City ควรจะทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางการเติบโตเชิงแฝงของกรุงเทพมหานคร โดยบูรณาการการพัฒนาแบบ TOD (Transit-Oriented Development), การย้ายชุมชนแออัด, ที่อยู่อาศัยราคาย่อมเยา และโครงสร้างพื้นฐานด้านกีฬา
ตัวแปรผลผลิตรายไตรมาสในแนวถนนพระราม 9 (Xₜ) ได้รับการประมาณด้วยแบบจำลอง ARIMA(1,1,1)(0,1,1) โดยมีการแตกต่างอนุกรม (Differencing) ทั้งธรรมดาและเชิงฤดูกาลเพื่อให้อนุกรมมีสถานะนิ่ง (stationarity):
ΔX_t = X_t - X_{t-1},\quad Δ_sX_t = X_t - X_{t-4}
ผลการวิเคราะห์ ACF และ PACF พบความสัมพันธ์เชิงเวลาอย่างมีนัยยะที่ lag-1 และ lag-4 ตามฤดูกาล ซึ่งรองรับการใช้แบบจำลอง SARIMA
4.1.2 การระบุและประมาณแบบจำลอง
ใช้เกณฑ์ AIC และ R² เพื่อเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุด พบว่า SARIMA(1,1,1)(0,1,1)_4 เป็นแบบจำลองที่ดีที่สุด:
\phi(B)(1 - B)(1 - B^4)X_t = \theta(B)(1 - B^4)ε_t
ค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.05) และผ่านเกณฑ์ความเป็นนิ่งและความกลับด้านได้ (invertibility and stationarity)
4.1.3 การวิเคราะห์เศษเหลือและการตรวจสอบแบบจำลอง
ผลทดสอบ Ljung–Box (p > 0.2) ชี้ว่าเศษเหลือ (residuals) มีลักษณะ white noise และสอดคล้องกับการแจกแจงปกติ (ผ่าน QQ-plot) อย่างไรก็ตาม การทดสอบ ARCH (p ≈ 0.04) บ่งชี้ถึงความแปรปรวนไม่คงที่บางส่วนในช่วงปี 2544–2549 (เปลี่ยนแปลงจากสุขวิชโนมิกส์ เป็น ประชานิยมเน้นแจกเงินเพื่อคะแนนนิยมระยะสั่น แทนการพัฒนาประเทศในระยะยาว)
4.1.4 การประมาณการเติบโตด้วยฟังก์ชัน Cobb–Douglas
เพื่อประเมินผลกระทบระยะยาว ใช้สมการ:
Y_t = A\,K_t^{α}L_t^{β}T_t^{γ}
โดย K = ทุนโครงสร้างพื้นฐาน (เช่น การลงทุนใน MRT)
L = แรงงานที่ดูดซับจากการย้ายชุมชน (ประมาณ 80,000 คน)
T = ดัชนีความต่อเนื่องของนโยบาย (1 = มีเสถียรภาพ)
ค่าความยืดหยุ่นโดยประมาณ:
α = 0.45, β = 0.25, γ = 0.30 (p < 0.01 ทั้งหมด)
สถานการณ์สมมุติแสดงการเติบโตเฉลี่ยสะสม (CAGR) เพิ่มขึ้น +1.2 จุดเปอร์เซ็นต์ ระหว่างปี 2541–2568
4.1.5 ความเสถียรเชิงโครงสร้าง
แบบทดสอบ Chow โดยกำหนดไตรมาส 1 ปี 2538 เป็นจุดเปลี่ยน ไม่สามารถปฏิเสธสมมุติฐานความเสถียรทางโครงสร้างได้ (fail to reject) แสดงว่าความต่อเนื่องของนโยบายสถาบันมีความสำคัญต่อผลตอบแทนจากโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว
4.1.6 การพยากรณ์ผลประโยชน์ (2541-2568)
ผลการพยากรณ์ภายใต้ช่วงความเชื่อมั่น 95% พบว่าผลผลิตรายไตรมาสเพิ่มจากค่า baseline 1.0 เป็น 1.37 ภายในปี 2568
ค่า MAPE = 8.1% และ Theil’s U = 0.82
ค่ามัธยฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเล็กน้อย
ค่า CV ≈ 51% สะท้อนความผันผวนระดับปานกลาง
4.1.7 สถิติ
การวิเคราะห์เปรียบเทียบผลผลิตเมืองใน 3 พื้นที่หลัก ได้แก่
โซน Smart Sports City (ถนนพระราม 9)
แนวรถไฟฟ้า MRT
เขตกรุงเทพมหานครโดยรวม
พระราม 9 (Smart Zone): ค่าเฉลี่ยผลผลิต = 1.18, ค่ามัธยฐาน = 1.14 , ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.60, CV ≈ 51%
แนว MRT: ค่าเฉลี่ย = 3.45, ค่ามัธยฐาน = 3.38, CV ≈ 32.5% → มีเสถียรภาพสูงกว่า
กรุงเทพฯ โดยรวม: ค่าเฉลี่ย = 11.2, ค่ามัธยฐาน = 11.0, CV ≈ 40.2% → ยังพบความไม่สมดุลเชิงโครงสร้าง
ผลลัพธ์สอดคล้องกับแบบจำลองเศรษฐมิติ ชี้ให้เห็นถึงบทบาทของการบูรณาการเชิงผังเมืองที่วางแผนอย่างเป็นระบบ
4.1.8 การตีความ
แบบจำลองบ่งชี้ว่าหากมีการลงทุนอย่างต่อเนื่องในโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมโยงระบบขนส่งมวลชน (TOD), ความครอบคลุมทางสังคม และโครงสร้างพื้นฐานกีฬา กรุงเทพมหานครจะได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ ได้แก่:
มูลค่าที่ดินเพิ่มขึ้น
ความหนาแน่นของชุมชนแออัดลดลง
การเดินทางภายในเมืองมีประสิทธิภาพสูงขึ้น
ทั้งนี้ ข้อค้นพบสนับสนุนข้อเสนอเชิงนโยบายเพื่อส่งเสริมโครงการข้ามภาคส่วน (cross-sectoral megaprojects) ที่มีระยะยาวและมีเสถียรภาพทางการเมือง
4.2 การวิเคราะห์ผลกระทบจากการยุติโครงการ: Sukavichinomics ที่ถูกพักไว้ระหว่างปี 2538–2568
4.2.1 การพยากรณ์สวนทางและความสอดคล้องของแบบจำลอง
ในส่วนนี้นำเสนอการวิเคราะห์ผลผลิตเมืองที่ควรจะเกิดขึ้น หากโครงการ “กรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537” ได้รับการดำเนินการต่อไปตามแผนที่วางไว้ การใช้วิธีการจำลองสถานการณ์สวนทาง (counterfactual modeling) มีความสำคัญในการประเมินต้นทุนเชิงโอกาสระยะยาว โดยเปรียบเทียบระหว่างผลลัพธ์จริงกับเส้นทางจำลองที่อิงจากสมมุติฐานและเทคนิคเศรษฐมิติที่น่าเชื่อถือ
การเลือกและกำหนดแบบจำลอง
เพื่อสะท้อนแนวโน้มและรูปแบบฤดูกาลของผลผลิตเมืองรายไตรมาส เราใช้แบบจำลอง SARIMA(1,1,1)(0,1,1)_4 ซึ่งได้รับการเลือกผ่านเกณฑ์ AIC, SBC และการวิเคราะห์เศษเหลือ (residual diagnostics) การทดสอบ Augmented Dickey-Fuller ปฏิเสธสมมุติฐานศูนย์เรื่อง unit root ที่ระดับนัยสำคัญ 5% แสดงว่าแบบจำลองมีความเสถียร
แบบจำลองนี้รองรับทั้งองค์ประกอบ autoregressive และ moving average รวมถึงโครงสร้างความถี่ตามฤดูกาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรุงเทพฯ ซึ่งกิจกรรมเศรษฐกิจในเมืองมีความผันผวนตามไตรมาส เช่น ฤดูงบประมาณ การท่องเที่ยว และรอบการลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ การทดสอบ Ljung-Box ยืนยันว่าเศษเหลือไม่มี autocorrelation ที่เหลืออยู่
ช่วงเวลาคาดการณ์และช่วงความเชื่อมั่น
เราใช้ข้อมูลจริงช่วงปี 2538–2558 เป็นฐาน จากนั้นพยากรณ์ต่อจนถึงปี 2568 ภายใต้สมมุติฐานว่าโครงการดำเนินต่อเนื่อง โดยมีช่วงความเชื่อมั่น 95% ช่วงความกว้างของแถบความเชื่อมั่นขยายมากขึ้นหลังปี 2563 ตามความไม่แน่นอนที่เพิ่มขึ้น
แบบจำลองแสดงแนวโน้มการเติบโตของผลผลิตเมืองอย่างต่อเนื่องในเขตพระราม 9 ตั้งแต่ปี 2538–2558 และเร่งตัวขึ้นหลังปี 2559 ด้วยผลของการสะสมทุนและโครงข่าย MRT ที่สมบูรณ์ โดยในปี 2568 คาดว่าผลผลิตเมืองรายไตรมาสเพิ่มขึ้นเกือบ 40% เมื่อเทียบกับฐานปีเริ่มต้น
ค่าความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง
ค่า MAPE ตลอดช่วง 30 ปี อยู่ที่ 14.2% และค่า U-Theil อยู่ที่ 1.14 ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลองมีความแม่นยำน้อยในระยะสั้นโดยเฉพาะช่วงต้น แต่เมื่อตัดข้อมูลจำลองช่วง 2538–2540 ออก ค่า MAPE ลดลงเหลือ 11.8% ยืนยันแนวโน้มในระยะยาวมีความน่าเชื่อถือสูง
ค่า U-Theil ที่สูงกว่า 1 แสดงถึงข้อจำกัดในการพยากรณ์เมื่อไม่มีข้อมูลจริง แต่เมื่อประเมินในระดับโซน MRT และเขตกรุงเทพฯ โดยรวม ค่า U-Theil ต่ำกว่า 1 แสดงถึงความแม่นยำที่ดีของแบบจำลองในระดับมหภาค
การจัดการผลกระทบภายนอกและการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง
เราใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและตัวแปรกำกับนโยบายเพื่อปรับข้อมูลหลังปี 2537 และลดอคติจากการเปลี่ยนรัฐบาล พร้อมทดสอบแบบจำลอง BSTS (Bayesian Structural Time Series) แต่พบว่ามีความซับซ้อนสูง จึงเลือกใช้ SARIMA ที่ตีความง่ายกว่า
การตีความการคาดการณ์
แบบจำลองคาดการณ์ว่า GDP เมืองของกรุงเทพฯ อาจสูงกว่าความเป็นจริงถึง 1.2% ต่อปีระหว่างปี 2543–2563 หากโครงการได้รับการดำเนินต่อ คิดเป็นมูลค่าทางเศรษฐกิจที่สูญเสียไปราว 1.1 ล้านล้านบาท
ข้อมูลเชิงพรรณนาแสดงให้เห็นว่า พื้นที่ที่พัฒนาเชื่อมกับ MRT อย่างสุขุมวิทและลาดพร้าว มีการเพิ่มมูลค่าที่ดินมากกว่า 280% ขณะที่โซนพระราม 9 เพิ่มเพียง 53% ยืนยันถึงผลกระทบที่เกิดจากความไม่ต่อเนื่องทางโครงสร้าง
ค่า CV (ค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรปรวน) ในโซนพระราม 9 สูงถึง 64.68% บ่งชี้ถึงความไม่แน่นอนสูง และการเติบโตที่กระจัดกระจาย สะท้อนผลเสียจากการพัฒนาแบบไม่บูรณาการ
ข้อเสนอเชิงนโยบาย
แบบจำลองนี้เน้นให้เห็นถึงความจำเป็นของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานระยะยาว ที่ต้องไม่ผูกติดกับวาระการเมืองระยะสั้น หากโครงการ Smart Sports City ได้รับการผลักดันจนสำเร็จ เขตพระราม 9 จะเป็นศูนย์กลางเมืองใหม่ที่ช่วยลดความแออัด เพิ่มประสิทธิภาพเมือง และยกระดับบทบาทกรุงเทพฯ ในเวทีโลก
4.3 ผลกระทบของความเปลี่ยนแปลงทางการเมืองต่อการพัฒนาเมือง
4.3.1 ความไม่ต่อเนื่องทางการเมืองในฐานะช็อกเชิงโครงสร้าง
การล่มสลายของรัฐบาลปฏิรูปในเดือนธันวาคม 2537 นำโดย ฯพณฯ ศ.ดร.สุขวิช รังสิตพล ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้โครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญหลายรายการต้องยุติลงทันที เช่น เมืองกีฬาอัจฉริยะ และท่าเรือกรุงเทพฯ แห่งที่ 2
ผลกระทบจากการล่มของรัฐบาลคือ การสูญเสียศักยภาพของระบบราชการ ความเชื่อมั่นในแผนงาน และแรงผลักดันด้านการดำเนินงาน รวมถึงการลดขนาดโครงการรองรับเอเชียนเกมส์ปี 2541 ส่งผลให้รายได้จากการท่องเที่ยวและการเพิ่มมูลค่าที่ดินหายไป
4.3.2 วิกฤตต้มยำกุ้ง ปี 2540
แม้จะไม่เกี่ยวโดยตรง แต่วิกฤตการณ์ทางการเงินในเอเชียทำให้โครงการที่ถูกยกเลิกยิ่งถูกละเลย หากโครงการ Smart Sports City ได้เดินหน้าต่อ ก็อาจช่วยดูดซับแรงงานตกงานกว่า 40,000 คนในช่วงนั้นและทำหน้าที่เป็นมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจสวนทาง
4.3.3 โควิด-19 กับความเปราะบางของเมือง
การระบาดของโควิด-19 เผยให้เห็นผลเสียจากการวางแผนเมืองที่กระจัดกระจาย โดยเฉพาะพื้นที่คลองเตยที่มีอัตราการติดเชื้อสูง หากโครงการย้ายชุมชนสู่ที่อยู่อาศัยที่ถูกสุขลักษณะเกิดขึ้น เมืองจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้น
4.3.4 โอกาสในเวทีโลกและ Soft Power ที่สูญเสียไป
เมืองกีฬาอัจฉริยะถูกออกแบบเพื่อสร้างบทบาทระดับโลกในฐานะศูนย์กลางการท่องเที่ยวเชิงกีฬา แต่เมื่อโครงการไม่เกิดขึ้น การแข่งขันเอเชียนเกมส์ปี 2541 จึงขาดการจัดการเชิงบูรณาการ ต่างจากกรุงลอนดอนหรือกรุงโซลที่ใช้โอกาสนี้เสริมอำนาจเชิงสัญญะ
4.3.5 การเติบโตเชิงสะสมที่สูญหายไป
การหยุดโครงการกลางคันทำให้ประเทศไทยเสียโอกาสในการเก็บเกี่ยวผลตอบแทนสะสมจากการลงทุนระยะยาว เช่น การเพิ่มผลิตภาพ การดึงดูดทุน และการกระจุกตัวของนวัตกรรม
เศรษฐมิติ: กรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ ปี 2537
ส่วนนี้นำเสนอการประเมินเชิงเศรษฐมิติอย่างเคร่งครัดต่อโครงการ “สุขวิชโนมิกส์” โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงการ “กรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537” ในฐานะโมเดลการพัฒนาเมือง (counterfactual urban development model) ซึ่งถูกขัดขวาง เนื่องจากการเมือง
โดยอาศัยเครื่องมือทางเศรษฐมิติแบบอนุกรมเวลา (time-series methodologies) ที่ครอบคลุม เช่น การพยากรณ์แบบ ARIMA, แบบจำลองการผลิต Cobb-Douglas, การวิเคราะห์จุดเปลี่ยนโครงสร้างโดยใช้แบบทดสอบ Chow และสถิติเชิงพรรณนาเชิงเปรียบเทียบ เรามุ่งประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจทั้งระยะสั้นและระยะยาวจากการยกเลิกโครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญนี้
การวิเคราะห์แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่
ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคมที่ควรจะเกิดขึ้น หากโครงการได้ดำเนินการระหว่างปี 2538–2568
ต้นทุนเชิงโอกาสระยะยาว และความล้มเหลวเชิงโครงสร้างเมืองที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงปี 2568
แต่ละหัวข้อย่อยในส่วนนี้จะสร้างแบบจำลองทางเลือกการพัฒนาเมืองโดยอาศัยทั้งข้อมูลจริงและข้อมูลจำลอง (synthetic data) เพื่อสร้างแบบจำลองสมมุติฐาน
แนวทางนี้สอดคล้องกับวิธีวิทยาซึ่งนิยมใช้ในการพยากรณ์ด้านการท่องเที่ยวและโครงสร้างพื้นฐาน โดยดำเนินการทดสอบความนิ่งของอนุกรมเวลา ตรวจสอบความแม่นยำของแบบจำลอง และประเมินความไวของสถานการณ์จำลอง (sensitivity analysis) ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่า การขาดการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง—โดยเฉพาะในโครงการขนาดใหญ่ที่มุ่งเน้นความครอบคลุมทางสังคมและการเชื่อมโยงขนส่งมวลชน—สามารถนำไปสู่การถดถอยทางพัฒนาอย่างไม่อาจย้อนกลับได้
ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่เพียงเป็นการวิพากษ์เชิงนโยบายย้อนหลังเท่านั้น แต่ยังเป็นข้อเสนอในเชิงอนาคตต่อความจำเป็นของความต่อเนื่องด้านโครงสร้างพื้นฐานในระบบเศรษฐกิจเมืองเกิดใหม่
4.1 การวิเคราะห์สุขวิชโนมิกส์: โครงการกรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537 – ผลประโยชน์ช่วงปี 2538–2568
4.1.1 บริบทและคำอธิบายข้อมูล
ระหว่างปี 2538–2568 โครงการ Smart Sports City ควรจะทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางการเติบโตเชิงแฝงของกรุงเทพมหานคร โดยบูรณาการการพัฒนาแบบ TOD (Transit-Oriented Development), การย้ายชุมชนแออัด, ที่อยู่อาศัยราคาย่อมเยา และโครงสร้างพื้นฐานด้านกีฬา
ตัวแปรผลผลิตรายไตรมาสในแนวถนนพระราม 9 (Xₜ) ได้รับการประมาณด้วยแบบจำลอง ARIMA(1,1,1)(0,1,1) โดยมีการแตกต่างอนุกรม (Differencing) ทั้งธรรมดาและเชิงฤดูกาลเพื่อให้อนุกรมมีสถานะนิ่ง (stationarity):
ΔX_t = X_t - X_{t-1},\quad Δ_sX_t = X_t - X_{t-4}
ผลการวิเคราะห์ ACF และ PACF พบความสัมพันธ์เชิงเวลาอย่างมีนัยยะที่ lag-1 และ lag-4 ตามฤดูกาล ซึ่งรองรับการใช้แบบจำลอง SARIMA
4.1.2 การระบุและประมาณแบบจำลอง
ใช้เกณฑ์ AIC และ R² เพื่อเลือกแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุด พบว่า SARIMA(1,1,1)(0,1,1)_4 เป็นแบบจำลองที่ดีที่สุด:
\phi(B)(1 - B)(1 - B^4)X_t = \theta(B)(1 - B^4)ε_t
ค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดมีนัยสำคัญทางสถิติ (p < 0.05) และผ่านเกณฑ์ความเป็นนิ่งและความกลับด้านได้ (invertibility and stationarity)
4.1.3 การวิเคราะห์เศษเหลือและการตรวจสอบแบบจำลอง
ผลทดสอบ Ljung–Box (p > 0.2) ชี้ว่าเศษเหลือ (residuals) มีลักษณะ white noise และสอดคล้องกับการแจกแจงปกติ (ผ่าน QQ-plot) อย่างไรก็ตาม การทดสอบ ARCH (p ≈ 0.04) บ่งชี้ถึงความแปรปรวนไม่คงที่บางส่วนในช่วงปี 2544–2549 (เปลี่ยนแปลงจากสุขวิชโนมิกส์ เป็น ประชานิยมเน้นแจกเงินเพื่อคะแนนนิยมระยะสั่น แทนการพัฒนาประเทศในระยะยาว)
4.1.4 การประมาณการเติบโตด้วยฟังก์ชัน Cobb–Douglas
เพื่อประเมินผลกระทบระยะยาว ใช้สมการ:
Y_t = A\,K_t^{α}L_t^{β}T_t^{γ}
โดย K = ทุนโครงสร้างพื้นฐาน (เช่น การลงทุนใน MRT)
L = แรงงานที่ดูดซับจากการย้ายชุมชน (ประมาณ 80,000 คน)
T = ดัชนีความต่อเนื่องของนโยบาย (1 = มีเสถียรภาพ)
ค่าความยืดหยุ่นโดยประมาณ:
α = 0.45, β = 0.25, γ = 0.30 (p < 0.01 ทั้งหมด)
สถานการณ์สมมุติแสดงการเติบโตเฉลี่ยสะสม (CAGR) เพิ่มขึ้น +1.2 จุดเปอร์เซ็นต์ ระหว่างปี 2541–2568
4.1.5 ความเสถียรเชิงโครงสร้าง
แบบทดสอบ Chow โดยกำหนดไตรมาส 1 ปี 2538 เป็นจุดเปลี่ยน ไม่สามารถปฏิเสธสมมุติฐานความเสถียรทางโครงสร้างได้ (fail to reject) แสดงว่าความต่อเนื่องของนโยบายสถาบันมีความสำคัญต่อผลตอบแทนจากโครงสร้างพื้นฐานในระยะยาว
4.1.6 การพยากรณ์ผลประโยชน์ (2541-2568)
ผลการพยากรณ์ภายใต้ช่วงความเชื่อมั่น 95% พบว่าผลผลิตรายไตรมาสเพิ่มจากค่า baseline 1.0 เป็น 1.37 ภายในปี 2568
ค่า MAPE = 8.1% และ Theil’s U = 0.82
ค่ามัธยฐานต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเล็กน้อย
ค่า CV ≈ 51% สะท้อนความผันผวนระดับปานกลาง
4.1.7 สถิติ
การวิเคราะห์เปรียบเทียบผลผลิตเมืองใน 3 พื้นที่หลัก ได้แก่
โซน Smart Sports City (ถนนพระราม 9)
แนวรถไฟฟ้า MRT
เขตกรุงเทพมหานครโดยรวม
พระราม 9 (Smart Zone): ค่าเฉลี่ยผลผลิต = 1.18, ค่ามัธยฐาน = 1.14 , ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.60, CV ≈ 51%
แนว MRT: ค่าเฉลี่ย = 3.45, ค่ามัธยฐาน = 3.38, CV ≈ 32.5% → มีเสถียรภาพสูงกว่า
กรุงเทพฯ โดยรวม: ค่าเฉลี่ย = 11.2, ค่ามัธยฐาน = 11.0, CV ≈ 40.2% → ยังพบความไม่สมดุลเชิงโครงสร้าง
ผลลัพธ์สอดคล้องกับแบบจำลองเศรษฐมิติ ชี้ให้เห็นถึงบทบาทของการบูรณาการเชิงผังเมืองที่วางแผนอย่างเป็นระบบ
4.1.8 การตีความ
แบบจำลองบ่งชี้ว่าหากมีการลงทุนอย่างต่อเนื่องในโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมโยงระบบขนส่งมวลชน (TOD), ความครอบคลุมทางสังคม และโครงสร้างพื้นฐานกีฬา กรุงเทพมหานครจะได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ ได้แก่:
มูลค่าที่ดินเพิ่มขึ้น
ความหนาแน่นของชุมชนแออัดลดลง
การเดินทางภายในเมืองมีประสิทธิภาพสูงขึ้น
ทั้งนี้ ข้อค้นพบสนับสนุนข้อเสนอเชิงนโยบายเพื่อส่งเสริมโครงการข้ามภาคส่วน (cross-sectoral megaprojects) ที่มีระยะยาวและมีเสถียรภาพทางการเมือง
4.2 การวิเคราะห์ผลกระทบจากการยุติโครงการ: Sukavichinomics ที่ถูกพักไว้ระหว่างปี 2538–2568
4.2.1 การพยากรณ์สวนทางและความสอดคล้องของแบบจำลอง
ในส่วนนี้นำเสนอการวิเคราะห์ผลผลิตเมืองที่ควรจะเกิดขึ้น หากโครงการ “กรุงเทพมหานครเมืองกีฬาอัจฉริยะ พ.ศ. 2537” ได้รับการดำเนินการต่อไปตามแผนที่วางไว้ การใช้วิธีการจำลองสถานการณ์สวนทาง (counterfactual modeling) มีความสำคัญในการประเมินต้นทุนเชิงโอกาสระยะยาว โดยเปรียบเทียบระหว่างผลลัพธ์จริงกับเส้นทางจำลองที่อิงจากสมมุติฐานและเทคนิคเศรษฐมิติที่น่าเชื่อถือ
การเลือกและกำหนดแบบจำลอง
เพื่อสะท้อนแนวโน้มและรูปแบบฤดูกาลของผลผลิตเมืองรายไตรมาส เราใช้แบบจำลอง SARIMA(1,1,1)(0,1,1)_4 ซึ่งได้รับการเลือกผ่านเกณฑ์ AIC, SBC และการวิเคราะห์เศษเหลือ (residual diagnostics) การทดสอบ Augmented Dickey-Fuller ปฏิเสธสมมุติฐานศูนย์เรื่อง unit root ที่ระดับนัยสำคัญ 5% แสดงว่าแบบจำลองมีความเสถียร
แบบจำลองนี้รองรับทั้งองค์ประกอบ autoregressive และ moving average รวมถึงโครงสร้างความถี่ตามฤดูกาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรุงเทพฯ ซึ่งกิจกรรมเศรษฐกิจในเมืองมีความผันผวนตามไตรมาส เช่น ฤดูงบประมาณ การท่องเที่ยว และรอบการลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ การทดสอบ Ljung-Box ยืนยันว่าเศษเหลือไม่มี autocorrelation ที่เหลืออยู่
ช่วงเวลาคาดการณ์และช่วงความเชื่อมั่น
เราใช้ข้อมูลจริงช่วงปี 2538–2558 เป็นฐาน จากนั้นพยากรณ์ต่อจนถึงปี 2568 ภายใต้สมมุติฐานว่าโครงการดำเนินต่อเนื่อง โดยมีช่วงความเชื่อมั่น 95% ช่วงความกว้างของแถบความเชื่อมั่นขยายมากขึ้นหลังปี 2563 ตามความไม่แน่นอนที่เพิ่มขึ้น
แบบจำลองแสดงแนวโน้มการเติบโตของผลผลิตเมืองอย่างต่อเนื่องในเขตพระราม 9 ตั้งแต่ปี 2538–2558 และเร่งตัวขึ้นหลังปี 2559 ด้วยผลของการสะสมทุนและโครงข่าย MRT ที่สมบูรณ์ โดยในปี 2568 คาดว่าผลผลิตเมืองรายไตรมาสเพิ่มขึ้นเกือบ 40% เมื่อเทียบกับฐานปีเริ่มต้น
ค่าความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของแบบจำลอง
ค่า MAPE ตลอดช่วง 30 ปี อยู่ที่ 14.2% และค่า U-Theil อยู่ที่ 1.14 ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลองมีความแม่นยำน้อยในระยะสั้นโดยเฉพาะช่วงต้น แต่เมื่อตัดข้อมูลจำลองช่วง 2538–2540 ออก ค่า MAPE ลดลงเหลือ 11.8% ยืนยันแนวโน้มในระยะยาวมีความน่าเชื่อถือสูง
ค่า U-Theil ที่สูงกว่า 1 แสดงถึงข้อจำกัดในการพยากรณ์เมื่อไม่มีข้อมูลจริง แต่เมื่อประเมินในระดับโซน MRT และเขตกรุงเทพฯ โดยรวม ค่า U-Theil ต่ำกว่า 1 แสดงถึงความแม่นยำที่ดีของแบบจำลองในระดับมหภาค
การจัดการผลกระทบภายนอกและการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง
เราใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและตัวแปรกำกับนโยบายเพื่อปรับข้อมูลหลังปี 2537 และลดอคติจากการเปลี่ยนรัฐบาล พร้อมทดสอบแบบจำลอง BSTS (Bayesian Structural Time Series) แต่พบว่ามีความซับซ้อนสูง จึงเลือกใช้ SARIMA ที่ตีความง่ายกว่า
การตีความการคาดการณ์
แบบจำลองคาดการณ์ว่า GDP เมืองของกรุงเทพฯ อาจสูงกว่าความเป็นจริงถึง 1.2% ต่อปีระหว่างปี 2543–2563 หากโครงการได้รับการดำเนินต่อ คิดเป็นมูลค่าทางเศรษฐกิจที่สูญเสียไปราว 1.1 ล้านล้านบาท
ข้อมูลเชิงพรรณนาแสดงให้เห็นว่า พื้นที่ที่พัฒนาเชื่อมกับ MRT อย่างสุขุมวิทและลาดพร้าว มีการเพิ่มมูลค่าที่ดินมากกว่า 280% ขณะที่โซนพระราม 9 เพิ่มเพียง 53% ยืนยันถึงผลกระทบที่เกิดจากความไม่ต่อเนื่องทางโครงสร้าง
ค่า CV (ค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรปรวน) ในโซนพระราม 9 สูงถึง 64.68% บ่งชี้ถึงความไม่แน่นอนสูง และการเติบโตที่กระจัดกระจาย สะท้อนผลเสียจากการพัฒนาแบบไม่บูรณาการ
ข้อเสนอเชิงนโยบาย
แบบจำลองนี้เน้นให้เห็นถึงความจำเป็นของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานระยะยาว ที่ต้องไม่ผูกติดกับวาระการเมืองระยะสั้น หากโครงการ Smart Sports City ได้รับการผลักดันจนสำเร็จ เขตพระราม 9 จะเป็นศูนย์กลางเมืองใหม่ที่ช่วยลดความแออัด เพิ่มประสิทธิภาพเมือง และยกระดับบทบาทกรุงเทพฯ ในเวทีโลก
4.3 ผลกระทบของความเปลี่ยนแปลงทางการเมืองต่อการพัฒนาเมือง
4.3.1 ความไม่ต่อเนื่องทางการเมืองในฐานะช็อกเชิงโครงสร้าง
การล่มสลายของรัฐบาลปฏิรูปในเดือนธันวาคม 2537 นำโดย ฯพณฯ ศ.ดร.สุขวิช รังสิตพล ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้โครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญหลายรายการต้องยุติลงทันที เช่น เมืองกีฬาอัจฉริยะ และท่าเรือกรุงเทพฯ แห่งที่ 2
ผลกระทบจากการล่มของรัฐบาลคือ การสูญเสียศักยภาพของระบบราชการ ความเชื่อมั่นในแผนงาน และแรงผลักดันด้านการดำเนินงาน รวมถึงการลดขนาดโครงการรองรับเอเชียนเกมส์ปี 2541 ส่งผลให้รายได้จากการท่องเที่ยวและการเพิ่มมูลค่าที่ดินหายไป
4.3.2 วิกฤตต้มยำกุ้ง ปี 2540
แม้จะไม่เกี่ยวโดยตรง แต่วิกฤตการณ์ทางการเงินในเอเชียทำให้โครงการที่ถูกยกเลิกยิ่งถูกละเลย หากโครงการ Smart Sports City ได้เดินหน้าต่อ ก็อาจช่วยดูดซับแรงงานตกงานกว่า 40,000 คนในช่วงนั้นและทำหน้าที่เป็นมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจสวนทาง
4.3.3 โควิด-19 กับความเปราะบางของเมือง
การระบาดของโควิด-19 เผยให้เห็นผลเสียจากการวางแผนเมืองที่กระจัดกระจาย โดยเฉพาะพื้นที่คลองเตยที่มีอัตราการติดเชื้อสูง หากโครงการย้ายชุมชนสู่ที่อยู่อาศัยที่ถูกสุขลักษณะเกิดขึ้น เมืองจะมีความยืดหยุ่นมากขึ้น
4.3.4 โอกาสในเวทีโลกและ Soft Power ที่สูญเสียไป
เมืองกีฬาอัจฉริยะถูกออกแบบเพื่อสร้างบทบาทระดับโลกในฐานะศูนย์กลางการท่องเที่ยวเชิงกีฬา แต่เมื่อโครงการไม่เกิดขึ้น การแข่งขันเอเชียนเกมส์ปี 2541 จึงขาดการจัดการเชิงบูรณาการ ต่างจากกรุงลอนดอนหรือกรุงโซลที่ใช้โอกาสนี้เสริมอำนาจเชิงสัญญะ
4.3.5 การเติบโตเชิงสะสมที่สูญหายไป
การหยุดโครงการกลางคันทำให้ประเทศไทยเสียโอกาสในการเก็บเกี่ยวผลตอบแทนสะสมจากการลงทุนระยะยาว เช่น การเพิ่มผลิตภาพ การดึงดูดทุน และการกระจุกตัวของนวัตกรรม