บทวจารณ

“Labour Market Insights: The Power of Internet-Based Data

พรยะ ผลพรฬหสถาบนบณฑตพฒนบรหารศาสตร

แรงงานถกคาดหวงวาตองม “ผลตภาพสงขน”

อปสรรคประการหนงของการเพมผลตภาพแรงงานกคอปญหา Mismatch

• ปญหา Mismatch ของตลาดแรงงานเปนเรองของขอมลขาวสารทไมสมมาตร (Asymmetric Information)

– ลกจางตองการหางานทดๆ แตไมรจะหาไดอยางไร

– นายจางตองการรบคนทเหมาะสมเขาท างาน แตไมทราบวาอยไหน

– ภาครฐตองการใชตวชวดทดในดานตลาดแรงงาน – สถาบนการศกษาตองการทราบวาจะผลตคน

อยางไรถงจะตรงใจตลาดแรงงาน

ปญหาเหลานน ามาสโอกาสทางธรกจในโลก Internetเพอพยายามเชอมปญหาการ Mismatch ดงกลาว และน ามาส “ขอมลทด” (Bigger and Richer Data) ทจะใชในการวเคราะหเพอแกไขปญหาดงกลาว

Administrative (Survey) Data vs. Internet (Big) Data

• ขอมล Administrative Data ทจดเกบจากรฐมจดออนหลายๆ ดานเชน – มตนทนในการเกบสง– ไมมการประหยดตอขนาด (Economies of Scale) ถา

ตองการเพมกลมตวอยาง– มความลาชา (Time Lag) ไมเปนขอมลแบบ Real Time– ไมสะทอนเศรษฐกจ (เชนอตราการวางงาน) – ไมมการปรบเปลยนตามโครงสรางเศรษฐกจท

เปลยนแปลงไป (เชนงานใหมๆ ทกษะทเปลยนแปลงไป)– ไมใชขอมลระดบ Microscope ทสามารถวเคราะหถง

พฤตกรรมบางอยางทสนใจ (มขอมลทไมจ าเปนบางอยางมากไป และขาดขอมลทจ าเปนในบางอยาง)

– ไมสามารถท าการทดลองแบบจ าลองสถานการณ (Experiment) ในบางสถานการณทสนใจ

การน าเสนอ

1. ขอเสนอแนะตอรายงาน

2. การใชขอมลจาก Internet เพอวเคราะหตลาดแรงงาน

3. งานวจยใหมๆ ดานตลาดแรงงานจากขอมล Big Data

1ขอเสนอแนะตองานวจย

• งานศกษานใชขอมลจาก Internet (เชน Google Trend และ Job Portal) เพออธบายถงสภาวะของตลาดแรงงาน แทนทการใชขอมลแบบเดมๆ ทจดเกบโดยภาครฐ (เชน Labor Force Survey หรอ Job Demand Survey)

• จะเปนประโยชนตอการน าไปตพมพในวารสารทางวชาการในตางประเทศโดยแบงออกเปน 3 ชน

1. Forecasting v.s Nowcasting Labor Market Indicators โดยใช Google Trends

2. Job Board and Resume Posting ในการหาการขาดแคลนแรงงาน (Job Vacancies)

3. Job Board and Resume Posting ในการวเคราะหปญหา Mismatch ในตลาดแรงงานไทย

1. Nowcasting Labor Market Indicators โดยใช Google Trends

– ขอมลจาก Google Trends สามารถน ามาใชในการ Nowcasting เปรยบเทยบกบดชนในตลาดแรงงานเดม (อตราการวางงาน และ การใหออกจากงาน)

– เปนการวเคราะหในระดบ Macro-Level ซงไดทราบขอมลทเปน Real Time

– ใชการประมาณการทางเศรษฐมตอธบายวาตวแปรท Newcast ออกมานใชอธบายตวแปรการวางงานเดมๆ ไดดเพยงใด

ขอคนพบทนาสนใจ

– ขอมลมความทนสมยกวาขอมลการวางงานแบบเดม

– มความถเปนรายสปดาห ซงละเอยดกวาขอมลการวางงานทเปนรายเดอน

ขอเสนอแนะเพมเตม

• Keyword วา “สมครงาน” อาจจะไมไดสะทอน “การวางงาน” • Keyword วา “ประกนสงคม” ไมสะทอนการจางงานชวคราว• รอยละ 59.1 ทอยในเขต กทม สะทอนถงปญหา Bias ของขอมลซงมาจาก

Sampling Flame ทไมสามารถควบคมไดกบขอมลประเภทน

• งานศกษาจะนาสนใจ ถาวเคราะหตอเนองวา– ขอมลท Newcasting ออกมานแปรผนตามตวแปรทางเศรษฐกจมหภาค (เชน

GDP, Menufacturing Index หรอราคาหนไดดกวาตวแปรแบบเดมเพยงใด)– มการเปลยนแปลงตามภาวะเศรษฐกจอยางไร– สามารถท าการ Forecasting เปรยบเทยบกบอตราการวางงานไดหรอไม

2. Job Board and Resume Posting ในการหาการขาดแคลนแรงงาน (Job Vacancies)

• ใชเวปหางาน (Job Portals) เพออธบายอปสงคและอปทานในตลาดแรงงาน โดยดจากการประกาศรบสมครงานเปรยบเทยบกบการ Post Resume เพอสมครงาน

• ไมสามารถลงลกไปในระดบระดบสวนบคคล

• วเคราะหไดเฉพาะแรงงานในระบบในภาคเอกชนในต าแหนงระดบกลาง-สง

จดเดน

• วเคราะหหาระดบของ การวางงาน จ านวน resume และ Tightness (สดสวน Vacancies/Resume) และท าเปนแผนทแสดงใหเหนสถานะในแตละจงหวดและเขต

• จ าแนกตามแตละกลมตวอยาง

• เปนประโยชนตอผก าหนดนโยบายในการวางแผนก าลงคนในระดบจงหวด

• มการน าไปเปรยบเทยบกบขอมล LD เพอดวาขอมลจาก Internet นมการ Bias มากนอยเพยงใด

ขอเสนอแนะเพมเตม

– เพอความสมบรณตอการตพมพ นาจะอธบายถงนยส าคญทจะตองหา Labor Tightness (โดย review ปญหาในตลาดแรงงานไทยในดานนกอน)

– มการอธบายขอมลทเปนสถานการณทเกดขนน าเสนอโดยใชแผนทประเทศ แตยงไมไดอธบายถงสาเหตของความแตกตางดงกลาว

– ใชขอมลในระดบจงหวดเพอ Estimate โครงสรางของแตละจงหวด (ทต ง เศรษฐกจ โครงสรางประชากร โครงสรางเศรษฐกจ) เพออธบายถงการเกด Job Vacancies และ Tightness ดงกลาว• เชน วเคราะหในกลมจงหวดชายแดนส าหรบผก าหนดนโยบายเขตเศรษฐกจพเศษ

• วเคราะหความตองการใหเหนวา 10 อตสาหกรรมเปาหมายตามกรอบ Thailand 4.0นนมโอกาสเกดไดในจงหวดใด

3. Job Board and Resume Posting ในการวเคราะหปญหา Mismatch ในตลาดแรงงานไทย

• ใช Website ทเปนขนมาเปนอนดบแรกจากการใช Keyword “หางาน”

• เกบขอมลทมการประกาศ (อปสงค) ในแตละงานและในแตละ Resume (อปทาน)

• วเคราะหหา – Degree Mismatch (จ าแนกเปน Hard Skill และ

Soft Skill ดวย)– Offered Wage – Reservation Wage– Gender-Mismatch

จดเดน– อธบายตวแปรทนาสนใจทมากกวางานวจยเดมๆ

ทใชขอมล LFS ไดแก• GPA• Self-Report Skills (ภาษา)• มหาวทยาลย

ขอเสนอแนะเพมเตม

– สามารถวเคราะหความแตกตางของผจบในแตละมหาวทยาลย/วทยาลยไดเพอประเมนไปสคณภาพการศกษาในแตละท

– วเคราะหไปทกลมคน Generation Y เพอเขาใจถงพฤตกรรมทสงผลตอการเกดMismatch เปรยบเทยบกบ Generation ทแกกวา

– วเคราะหหา Mismatch จ าแนก skill เชงลกเชน ประเภทของทกษะ computer Software ทตองการ (เชน C++)

– วเคราะหถงความคาดหวงในดาน Bonus และสวสดการ

2การใชขอมล

อนเตอรเนตเพอศกษาตลาดแรงงาน

ขอจ ากดของขอมลจาก Internet

1. ศกยภาพในการเกบ (Collecting), การจดการขอมลอยางประณต (Elaborating), การวเคราะหขอมล (Analyzing), และการเผยแพร (Disseminating) เปนเรองยาก – จ าเปนตองการบคลากรทเปน Big Data Scientist และ Social Scientist ท างานรวมกน

2. ขอมลไมม sampling frame ทชดเจนท าให Bias จากตวแทนระดบชาต

– ท าการ Weight ขอมลกบขอมลส ารวจระดบชาต (Steinmetz, Tijdens, and García 2009 น าเสนอสองวธ 1. Post-stratification weighting และ 2. Propensity score ).

– ใชแบบจ าลองอนๆ เพอแกไข เชนการใช Model-Based Approach (unknown model) แทนท Design-Based Approach

– ลองเปรยบเทยบกบ Online อนๆ เชน Pantip Classify, Linkedin หรอ Nation e-Job

3. ไมแนชดในเรองของประเดนทางกฎหมายและจรยธรรมในการใชขอมล

1. ขอมลบรษทเอกชนเปนเจาของ (Corporate Data Source) ซงเปนการยากในการไดขอมลเชงลก

3หวขอวจยใหมๆดานตลาดแรงงาน

จากขอมล Big Data

1. การวเคราะหแตละอาชพหรอแตละกลมเพอตอบสนองการเขาส Gig Economy

– อาชพอาจารยผสอน (Online Teaching Evaluation)

– อาชพอสระหรอ Freelance (tutorcu.com)

– อาชพงานแปลหรองานเขยน (editavenue.com)

– อาชพเสรมอนๆ (Uber, Airbnb)

2. ใช Platform ใหมๆ ตอบโจทยวจย

• Knowledge-Sharing Platform เพอทราบถงการแบงปนขอมลขาวสารในการท างาน เชน, StackExchange หรอ Pantip

• Social Media Platform – ในการวเคราะหรปแบบการท างาน อารมณในการท างาน และการเปลยนงาน เชน Facebook, Twitter

• Education Platform – เพอทราบถงแนวโนมขององคความรหรอทกษะในปจจบน เชน Dekdee, Udemy, Khan Academy หรอ Pantip

3. หาโจทยวจยใหมๆ ทขอมลเดมไมสามารถใชได

• วเคราะหหาบทบาทของชอเสยง (Reputation) ตอ Outcome ในการไดงานท า (Facebook, Uber)

• วเคราะหถงประเดนเพศทางเลอกกบการท างาน (Job Board หรอ Facebook)

• ท าสถานการณจ าลอง (Experiments) – เชน การเปลยนแปลงคา Fee, การ

เพมขนของราคาน ามน, การใหขอมลเพมขนแกลกคาในดาน Price-Quality ตอการเลอกจางงาน

4. ขอมล Big Data อนๆ ทไมอยในโลก Internet แตมความส าคญตอตลาดแรงงานไทย

• ขอมลแรงงานขามชาตทมาขนทะเบยน

• ขอมลผลการสอบ ONET ของนกเรยนทงประเทศ

• ขอมลผสงอายทไดรบเบยชรา

• เกษตรกรทขนทะเบยน

• และอนๆ