การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศที่รุนแรงกับการผิดนัดชำระหนี้เกษตร

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (climate change) ภาวะโลกร้อน และเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว (extreme weather events) ส่งผลต่อภาคเกษตรของไทยที่มีความเปราะบางสูงเป็นทุนเดิมอยู่แล้ว ทั้งในมิติของผลิตภาพและผลผลิตทางการเกษตรที่ลดลง ผลิตภาพแรงงานลดลง และผลต่อมูลค่าของที่ดินทำการเกษตร (ดูเพิ่มเติมในงานศึกษา เช่น Felkner et al., 2009; Pipitpukdee et al., 2020; Jirophat et al., 2022; Ananian, 2023; Thampanishvong et al., 2021) ภัยพิบัติทางธรรมชาติ เช่น น้ำท่วม ภัยแล้ง หรือการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศรุนแรง (climate shock) ที่เกิดบ่อยขึ้นหรือรุนแรงขึ้นยังส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อการเพาะปลูก ซึ่งส่งผลกระทบต่อไปยังรายได้ของเกษตรกร และอาจนำไปสู่ปัญหาการชำระคืนหนี้ของเกษตรกรได้

งานวิจัยที่เพิ่งออกในปีนี้ของ Burney et al. (2024) ได้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างสภาพอากาศกับการผลิตทางการเกษตร รายได้ และการชำระคืนหนี้ของสินเชื่อเพื่อการเกษตรในประเทศบราซิล โดยได้แยกองค์ประกอบ (decomposition) ของตัวแปรด้านสภาพอากาศ 2 ด้านคืออุณหภูมิและปริมาณน้ำฝน (precipitation) ออกเป็น 5 องค์ประกอบ (รวม 10 ตัวชี้วัด) ได้แก่

1. ค่าเฉลี่ยอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนตั้งต้นในแต่ละพื้นที่
2. ค่าแนวโน้มระยะยาว (time trend)
3. การเบี่ยงเบนตามฤดูกาลไปจากค่าเฉลี่ย (seasonal deviation)
4. covariate shocks หรือ shock ที่เกิดขึ้นในหลายพื้นที่หรือเกิดกับคนจำนวนมากพร้อมกัน
5. idiosyncratic shocks หรือ shock ที่เกิดขึ้นเฉพาะกับพื้นที่นั้น ๆ โดยเป็นความผันผวนส่วนที่เหลือที่ไม่สามารถอธิบายได้จากตัวแปรอื่น ๆ

ผลในส่วนของการผิดนัดชำระหนี้ใหม่ (new default) แสดงให้เห็นว่าผลจากฤดูกาล (seasonal deviation) และ idiosyncratic shock จากปริมาณน้ำฝนทั้งในด้านที่ชื้นมากไปหรือแล้งเกินไป สัมพันธ์กับอัตราการผิดนัดชำระหนี้ใหม่ที่เพิ่มขึ้น (รูปที่ 1c 1h และ 1j) ส่วนผลจาก covariate shock นั้นให้ผลไม่เหมือนกัน ซึ่งอาจเป็นเพราะ covariate shock ที่เกิดในวงกว้างพร้อม ๆ กัน อาจมีการคาดการณ์ได้ดีกว่า หรือมีกลไกด้านราคาและประกันที่สามารถเข้ามาช่วยบรรเทาผลกระทบได้ดีกว่า (Burney et al., 2024)

สำหรับประเทศไทย รูปที่ 2 แสดงผลการวิเคราะห์เบื้องต้นของความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศรุนแรง (climate shock) กับการผิดนัดชำระหนี้ในสินเชื่อเกษตรโดยใช้ดัชนี Standard Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI) โดย SPEI เป็นดัชนีที่บอกถึงความแห้งแล้ง จากการใช้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนและผลของอุณหภูมิต่อการระเหยของน้ำจากพื้นดิน ค่าดัชนีที่เป็นลบแสดงถึงความแห้งแล้ง และค่าที่เป็นบวกแสดงถึงความเปียกชื้น ยิ่งติดลบหรือยิ่งบวกมากจะแสดงถึงความรุนแรงของความแห้งแล้งและฝนตกหนักตามลำดับ การวิเคราะห์นี้ใช้ข้อมูลสินเชื่อจากเครดิตบูโร ในช่วงปี 2018–2022 ในระดับรายจังหวัด รายปี ผลที่พบคล้ายกัน คือสภาพอากาศที่ชื้นมากหรือแล้งมาก มีแนวโน้มสัมพันธ์กับอัตราการผิดนัดชำระหนี้ใหม่ที่สูงกว่าสภาพอากาศปกติ หรือแล้งหรือชื้นเพียงเล็กน้อย

แต่ดัชนี SPEI นี้เป็นเพียงหนึ่งในเครื่องชี้วัดด้าน climate shock และ climate change ที่มีจำนวนมากและมีรูปแบบที่หลากหลายในปัจจุบัน (ดูเพิ่มเติมใน Pongpech et al., 2022) การนำข้อมูลด้านสภาพภูมิอากาศและสภาพอากาศมาใช้ศึกษาผลต่อตัวแปรทางเศรษฐกิจยังมีความซับซ้อน ทั้งในการเลือกเครื่องมือชี้วัดให้เหมาะสม การเลือกช่วงเวลา วิธีการประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ให้สอดคล้องกับลักษณะข้อมูลด้านเศรษฐกิจ รวมไปถึงมิติและองค์ประกอบที่หลากหลายของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ซึ่งแต่ละด้านหรือตัวชี้วัดที่ต่างกันก็อาจส่งผลต่อกิจกรรมทางเศรษฐกิจไม่เหมือนกัน