สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
aBRIDGEd

Finance & Firms เจาะลึกวัฏจักรสินเชื่อไทย จากข้อมูลการกู้ยืมรายสัญญา

ตลาดสินเชื่อไทยมีความกระจุกตัวสูง ปัจจัยเฉพาะจากผู้เล่นรายใหญ่เพียงบางรายจึงสามารถส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจในภาพรวม

ความท้าทายที่สำคัญในการทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างปัจจัยจากภาคการเงินกับผลกระทบต่อกิจกรรมในภาคเศรษฐกิจจริง คือ การแยกแยะว่าการเติบโตของสินเชื่อในระบบเศรษฐกิจนั้น ส่วนใดเป็นผลมาจากปัจจัยด้านอุปทานของสถาบันการเงิน ส่วนใดเป็นผลจากปัจจัยด้านอุปสงค์ของผู้กู้ ซึ่งไม่สามารถทำได้ด้วยข้อมูลสินเชื่อระดับมหภาค บทความนี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาที่บ่งบอกถึงความสัมพันธ์ในการกู้ยืมระหว่างสถาบันการเงินแต่ละแห่งกับผู้กู้แต่ละรายในแต่ละช่วงเวลา เพื่อแยกองค์ประกอบของการเติบโตของสินเชื่อออกเป็นส่วนที่มาจาก (1) อุปทานสินเชื่อของธนาคาร (2) อุปสงค์การกู้ยืมของบริษัท (3) ปัจจัยเฉพาะรายอุตสาหกรรม และ (4) ปัจจัยร่วมในทุกธนาคารและทุกผู้กู้ และใช้องค์ประกอบเหล่านี้ในการศึกษาความอ่อนไหวของการลงทุนภาคเอกชนไทยทั้งในระดับบริษัทและในภาพรวมต่อพฤติกรรมการปล่อยกู้ของธนาคารพาณิชย์

Finance and the Real Sector

ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์แบบดั้งเดิมเชื่อว่าปัจจัยจากภาคการเงินไม่ควรมีผลต่อกิจกรรมทางเศรษฐกิจในภาคเศรษฐกิจจริง เพราะการตัดสินใจลงทุนและความสามารถในการหาแหล่งเงินทุนของบริษัทขึ้นอยู่กับความสามารถในการทำกำไรในอนาคตของแผนการลงทุน โดยไม่ขึ้นอยู่กับสภาพคล่องทางการเงินของบริษัทนั้น ๆ แต่วิกฤตการเงินโลกในปี ค.ศ. 2008 ที่ส่งผลกระทบรุนแรงและยาวนานต่อประเทศเศรษฐกิจหลักทั่วโลกก็ได้แสดงเป็นที่ประจักษ์แล้วว่าปัจจัยด้านการเงินมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจจริงมากกว่าที่ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์เดิมเคยคาดไว้ ทำให้นักเศรษฐศาสตร์และผู้ทำนโยบายหันมาให้ความสนใจกับบทบาทของภาคการเงิน โดยฉพาะอย่างยิ่งบทบาทของสินเชื่อหรือพฤติกรรมการปล่อยกู้ของสถาบันการเงิน ซึ่งเป็นตัวกำหนด ‘อุปทานสินเชื่อ’ (loan supply) ในระบบเศรษฐกิจและก่อให้เกิดข้อจำกัดทางการเงินหรือ ‘financial frictions’ ที่มีส่วนขยายผลกระทบอย่างมากทั้งในวัฏจักรเศรษฐกิจขาขึ้นและขาลง

ถึงแม้ในระยะหลังจะมีทฤษฎีใหม่ ๆ ที่พยายามอธิบายความเชื่อมโยงระหว่างปัจจัยจากภาคการเงินกับตัวแปรด้านเศรษฐกิจจริง แต่หลักฐานเชิงประจักษ์ยังมีค่อนข้างน้อย เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วข้อมูลอัตราการเติบโตของสินเชื่อที่เรามักเห็นจากการรายงานในภาพรวมหรือในระดับธนาคารก็ตาม ไม่สามารถบอกเราได้ว่าเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงของความต้องการสินเชื่อของผู้กู้ (loan demand) หรือความต้องการ/ความสามารถในการปล่อยกู้ของธนาคาร (loan supply) มากน้อยเพียงใด กล่าวคือ เราไม่สามารถแยกแยะอุปทานออกจากอุปสงค์ของการกู้ยืมได้ การใช้ข้อมูลเชิงลึกระดับจุลภาคเป็นแนวทางหนึ่งในการแก้ปัญหานี้ ซึ่งจะอธิบายในลำดับถัดไป โดยเน้นการวิเคราะห์อุปทานสินเชื่อว่าส่งผลอย่างไรต่อการใช้จ่ายลงทุนของผู้ประกอบการ

ความสำคัญของอุปทานสินเชื่อในกรณีของไทย

งานวิจัยเชิงประจักษ์ที่ผ่านมาที่ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างภาคการเงินกับเศรษฐกิจจริง ส่วนใหญ่จะใช้ตัวอย่างจากประเทศพัฒนาแล้ว งานศึกษาสำหรับประเทศกำลังพัฒนายังมีค่อนข้างน้อยเนื่องจากข้อจำกัดด้านข้อมูล ประเทศไทยนับว่าเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจสำหรับกลุ่มประเทศกำลังพัฒนา ด้วยลักษณะเฉพาะของภาคการเงินอย่างน้อยใน 2 มิติ ประการแรก คือ ความกระจุกตัวของตลาดสินเชื่อในระบบเศรษฐกิจไทยที่อยู่ในระดับสูงมาก ทั้งจากมุมมองของผู้ให้บริการสินเชื่อและจากมุมมองของผู้กู้ โดยธนาคารพาณิชย์ 5 อันดับแรกมีส่วนแบ่งตลาดถึงร้อยละ 70 ของปริมาณการปล่อยสินเชื่อทั้งหมด (รูปที่ 1) ขณะที่ผู้กู้จำนวนเพียง 1 ใน 10 ของจำนวนบริษัทผู้กู้ทั้งหมด[1] กินสัดส่วนตลาดสินเชื่อถึงร้อยละ 70 เช่นกัน (รูปที่ 2)  การกระจุกตัวเช่นนี้ทำให้การเปลี่ยนแปลงของอุปทานสินเชื่อของธนาคารรายใหญ่หรืออุปสงค์ของ ผู้กู้รายใหญ่เพียงบางรายสามารถส่งผลกระทบในวงกว้างต่อระบบเศรษฐกิจได้ ประการที่สอง จากข้อมูลพบว่าบริษัทในประเทศไทยส่วนใหญ่แล้วมักมีการกู้ยืมจากเพียงธนาคารเดียว โดยคิดเป็นสัดส่วนถึงร้อยละ 66 ของจำนวนบริษัทในกลุ่มตัวอย่าง (ตารางที่ 1) โดยเฉพาะบริษัทขนาดเล็กที่กว่า 3 ใน 4 ของบริษัททั้งหมดพึ่งพาสินเชื่อธนาคารจากเพียงแห่งเดียว ทำให้การดำเนินธุรกิจอาจมีความอ่อนไหวมากเป็นพิเศษต่ออุปทานสินเชื่อ

รูปที่ 1 สัดส่วนสินเชื่อแบ่งตามธนาคาร*

ที่มา: ธนาคารแห่งประเทศไทย คำนวณโดยผู้เขียน

รูปที่ 2 สัดส่วนการกู้ยืมโดยแต่ละกลุ่มบริษัท แบ่งตามขนาด

ตารางที่ 1 สัดส่วนผู้ประกอบการในกลุ่มตัวอย่าง แบ่งตามจำนวนธนาคารที่บริษัทมีพันธะกู้ยืม

ที่มา: Ananchotikul and Limjareonrat (2017)

วิธีการแยกองค์ประกอบของอัตราการเติบโตของสินเชื่อ

บทความนี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาที่แสดงถึงปริมาณการให้กู้ยืมระหว่างสถาบันการเงินแต่ละแห่งกับผู้กู้แต่ละรายในแต่ละช่วงเวลา และใช้วิธีตามแนวทางของ Amiti and Weinstein (2017) ในการแยกองค์ประกอบของการเติบโตของสินเชื่อออกเป็นส่วนที่มาจากอุปทานสินเชื่อของธนาคาร อุปสงค์การกู้ยืมของบริษัท ปัจจัยเฉพาะรายอุตสาหกรรม และปัจจัยร่วมในทุกธนาคารและทุกผู้กู้

ข้อมูลหลักที่ใช้ในการศึกษาคือ ข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาที่สถาบันการเงินรายงานต่อธนาคารแห่งประเทศไทย[2] สำหรับลูกหนี้ที่มีวงเงินสินเชื่อหรือยอดคงค้างสินเชื่อมากกว่า 20 ล้านบาทขึ้นไป ซึ่งครอบคลุมถึงร้อยละ 75-90 ของการกู้ยืมภาคธุรกิจทั้งหมด โดยข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลรายไตรมาสในระหว่างปี ค.ศ. 2004-2014 เรานำข้อมูลสินเชื่อนี้ไปเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลงบการเงินรายบริษัท Corporate Profile and Financial Statement (CPFS) ของกรมพัฒนาธุรกิจการค้า กระทรวงพาณิชย์ ซึ่งเป็นฐานข้อมูลรายปีที่ครอบคลุมทุกนิติบุคคลในประเทศไทยที่จดทะเบียนพาณิชย์กับกระทรวงพาณิชย์ เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลสินเชื่อเข้ากับข้อมูลงบการเงินและการลงทุนของบริษัท

จากข้อมูลนี้เราสามารถคำนวณอัตราการเติบโตของสินเชื่อโดยรวมของแต่ละธนาคาร และอัตราการเติบโตของสินเชื่อของแต่ละบริษัท หลักการสำคัญของการแยกองค์ประกอบการเติบโตของสินเชื่อด้วยวิธีนี้ คือ การอาศัยความสัมพันธ์ที่คาบเกี่ยวกันระหว่างธนาคารและผู้กู้ กล่าวคือ ธนาคารแต่ละแห่งมีการปล่อยกู้ให้ผู้กู้หลากหลายราย ในทางกลับกันผู้กู้บางรายก็มีการกู้ยืมจากธนาคารหลายแห่งในเวลาเดียวกัน ความสัมพันธ์แต่ละคู่อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ในแต่ละช่วงเวลา  แต่หากมองภาพรวมในเชิงระบบแล้ว การเปลี่ยนแปลงปริมาณการกู้ยืมในความสัมพันธ์ที่คาบเกี่ยวกันทั้งหมดนี้ จำเป็นต้องสมมาตรกันจากในมุมมองของธนาคารเมื่อเทียบกับมุมมองของลูกหนี้ทั้งหมด ซึ่งต้องเท่ากับอัตราการเปลี่ยนแปลงสินเชื่อของทั้งระบบนั่นเอง

หากเรามองว่าการเปลี่ยนแปลงของสินเชื่ออาจเป็นผลลัพธ์จากทั้งปัจจัยเฉพาะด้านผู้กู้ หรือจากปัจจัยเฉพาะของธนาคาร ซึ่งเราเรียกว่าเป็น ‘firm shock’ และ ‘bank shock’ ตามลำดับ เราจะสามารถเขียนสมการอธิบายการเติบโตของสินเชื่อโดยรวมของแต่ละธนาคาร และแต่ละบริษัทผู้กู้ ดังนี้

สมการที่ (1) แจกแจงว่าอัตราการเติบโตของสินเชื่อของแต่ละบริษัท (Df,t) ขึ้นอยู่กับทั้งปัจจัยเฉพาะของตัวเองในแต่ละช่วงเวลา (FirmShockf,t) และปัจจัยด้านอุปทานของธนาคารแต่ละแห่ง (BankShockb,t) ที่บริษัทมีการกู้ยืม โดยสัดส่วนผลกระทบจาก BankShockb,t ขึ้นอยู่กับสัดส่วนการกู้ยืมจากแต่ละธนาคาร (θ) ในภาระหนี้ทั้งหมดของบริษัท สำหรับสมการที่ (2) สามารถอธิบายได้ในลักษณะเดียวกัน คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงของสินเชื่อของแต่ละธนาคาร (Db,t ) ขึ้นอยู่กับ BankShockb,t ของธนาคารเอง และ FirmShockf,t ที่มาจากลูกหนี้โดยถ่วงน้ำหนักตามสัดส่วนการปล่อยกู้ให้ลูกหนี้แต่ละราย (Ø)

สมการแบบที่ 1 จะมีจำนวนเท่ากับจำนวนบริษัททั้งหมดในกลุ่มตัวอย่าง (F) และสมการแบบที่ 2 มีจำนวนเท่ากับจำนวนธนาคารทั้งหมด (B)  เราสามารถใช้เพียงข้อมูลการกู้ยืมระหว่างกันของแต่ละธนาคารและผู้กู้ ในการระบุค่า Df,t, Db,t, θ, Ø และใช้วิธีการแก้สมการเชิงระบบ (มีทั้งสิ้น F+B สมการ) ในการคำนวณหาค่า FirmShockf,t ของแต่ละบริษัทและ BankShockb,t ของแต่ละธนาคารในแต่ละช่วงเวลา

เมื่อได้ค่า FirmShockf,t และ BankShockb,t ในขั้นต้นแล้ว เราสามารถนำมาแยกองค์ประกอบต่อไปเป็นสี่ส่วน[3] ได้แก่ (1) ปัจจัยร่วมของทั้งระบบ (common shock) โดยการดึงค่ากลางของทั้ง FirmShockf,t และ BankShockb,t และนำมารวมเป็นองค์ประกอบด้านปัจจัยร่วม และ (2) ปัจจัยรายอุตสาหกรรม (industry shock) โดยคำนวณจากค่ากลางของ FirmShockf,t บริษัทผู้กู้ทั้งหมดในกลุ่มอุตสาหกรรมเดียวกัน จากนั้น เมื่อนำ BankShockb,t มาหักลบด้วยค่า common shock จะได้องค์ประกอบที่เป็น (3) ปัจจัยเฉพาะของแต่ละธนาคาร (bank supply shock) ซึ่งสะท้อนอุปทานสินเชื่อของธนาคาร และสุดท้าย (4) ปัจจัยเฉพาะของแต่ละบริษัท (firm demand shock) ได้จากการนำ FirmShockf,t หักลบด้วย common shock และ industry shock  ซึ่งใช้สะท้อนปัจจัยด้านอุปสงค์ของบริษัทผู้กู้

แกะรอยวัฏจักรสินเชื่อของไทย

ข้อดีของการแยกองค์ประกอบด้วยวิธีนี้ คือ นอกจากเราจะสามารถวิเคราะห์องค์ประกอบทั้งสี่ส่วนได้ในระดับบริษัทและระดับธนาคารแล้ว เรายังสามารถนำแต่ละองค์ประกอบมาคำนวณหาค่าในระดับประเทศ เพื่อทำความเข้าใจถึงวิวัฒนาการของสินเชื่อในภาพรวมได้อีกด้วย รูปที่ 3 แสดงอัตราการเติบโตของสินเชื่อโดยรวมของไทยตั้งแต่ปี 2005Q1 ถึง 2014Q4 (เส้นสีแดง) พร้อมทั้งพัฒนาการขององค์ประกอบที่มาของการเติบโตของสินเชื่อในแต่ละช่วงเวลา (กราฟแท่ง) โดย bank shock และ firm shock ในระดับประเทศ นี้ คือ ค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักของ bank shock และ firm shock ของแต่ละธนาคารและแต่ละผู้กู้ ตามลำดับ โดยน้ำหนักที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยคือ สัดส่วนสินเชื่อต่อปริมาณสินเชื่อทั้งระบบ วิธีนี้ทำให้ bank shock และ firm shock ระดับประเทศสะท้อนขนาดของการเปลี่ยนแปลงของสินเชื่อของผู้เล่นรายใหญ่มากกว่ารายอื่น ๆ ในขณะที่ common shock จะสะท้อนขนาดของ shock จากผู้เล่นโดยทั่วไปในระบบเศรษฐกิจ

รูปที่ 3 Shock Decomposition of Aggregate Loan Growth

ที่มา: Ananchotikul and Limjareonrat (2017)

ข้อสังเกตหนึ่งคือ ในช่วงวิกฤตเศรษฐกิจโลกปี ค.ศ. 2008-2009 องค์ประกอบของการเติบโตของสินเชื่อที่มาจาก common shock มีขนาดใหญ่มากในด้านลบ กล่าวคือ ผู้กู้โดยไปทั่วประสบกับภาวะสินเชื่อตึงตัว ต่างกับ bank shock และ firm shock ที่มีค่าเป็นบวกสูงซึ่งหมายถึงธนาคารและบริษัทขนาดใหญ่ยังมีการปล่อยกู้และได้รับสินเชื่อเพิ่มขึ้นในช่วงนี้ ในระยะหลังตั้งแต่ช่วงต้นปี 2013 เป็นต้นมาเราจึงจะเห็นว่า bank shock หรืออุปทานสินเชื่อของธนาคารขนาดใหญ่เริ่มหดตัวลงสำหรับทั้งระบบ

เมื่อพิจารณาสินเชื่อรายธนาคาร ข้อสังเกตที่น่าสนใจ คือ ความคล้ายคลึงกันของพัฒนาการของอุปทานสินเชื่อในกลุ่มธนาคารพาณิชย์ไทย และความแตกต่างกันของพัฒนาการของสินเชื่อระหว่างธนาคารพาณิชย์ไทยกับสาขาธนาคารต่างประเทศ  รูปที่ 4 แสดงองค์ประกอบของสินเชื่อรายแบงก์ของตัวอย่างแบงก์ไทย 2 ราย (รูปด้านซ้ายมือ) และแบงก์ต่าง ชาติ 2 ราย (รูปด้านขวามือ) จะเห็นว่าในช่วงวิกฤตเศรษฐกิจโลกแบงก์ไทยยังคงมีอุปทานสินเชื่อเป็นบวกที่ทำให้สินเชื่อโดยรวมยังคงขยายตัว แต่สำหรับแบงก์ต่างชาติกลับมีอุปทานสินเชื่อติดลบอย่างชัดเจน ซึ่งอาจสะท้อนผลกระทบที่ได้รับจากวิกฤตภาคธนาคารของบริษัทแม่ในต่างประเทศ ขณะเดียวกัน firm shock ของแบงก์ต่างชาติในช่วงวิกฤตมีค่าเป็นบวกสูงมาก ซึ่งตีความได้ว่าถึงแม้อุปทานสินเชื่อโดยรวมจะหดตัวลง แต่แบงก์ต่างชาติยังคงต้องอัดฉีดสินเชื่อปริมาณมากให้กับลูกค้ารายใหญ่ เมื่อวิกฤตคลี่คลายลงในระยะหลังเราจึงจะเห็นอุปทานสินเชื่อของแบงก์ต่างชาติกลับมาเป็นบวก

รูปที่ 4 Shock Decomposition of Aggregate Loan Growth

ที่มา: Ananchotikul and Limjareonrat (2017)

สิ่งที่พบอีกประการหนึ่งคือ bank shock จากแบงก์เดียวกันไม่จำเป็นต้องเท่ากันเสมอไป อาจมีขนาดและทิศทางแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับกลุ่มลูกค้า ยกตัวอย่างเช่น หากเราทำการแบ่งกลุ่มบริษัทออกเป็นสองกลุ่มตามความแข็งแกร่งทางการเงิน โดยพิจารณาจากผลกำไรเทียบกับดอกเบี้ยจ่าย และเรียกว่ากลุ่มบริษัท ‘แข็งแกร่ง’ (healthy) และกลุ่มบริษัท ‘อ่อนแอ’ (unhealthy) เราพบว่า bank shock หรืออุปทานสินเชื่อของธนาคารต่อบริษัทสองกลุ่มนี้มีความแตกต่างกันอย่างชัดเจน (รูปที่ 5) โดย bank shock ต่อกลุ่มบริษัทอ่อนแอมีความผันผวนไปตามวัฏจักรเศรษฐกิจ ในขณะที่ bank shock ต่อกลุ่มบริษัทแข็งแกร่งมีเสถียรภาพมากกว่าอย่างเห็นได้ชัด ข้อสังเกตดังกล่าวนำไปสู่สมมติฐานที่ว่า ธนาคารมีนโยบายการปล่อยกู้ที่แตกต่างกันระหว่างกลุ่มบริษัทแข็งแกร่งและกลุ่มบริษัทที่อ่อนแอทางการเงิน โดยบริษัทที่มีฐานะการเงินอ่อนแอมีแนวโน้มที่จะเผชิญกับความผันผวนของอุปทานสินเชื่อทั้งในขาขึ้นและขาลงของเศรษฐกิจ

รูปที่ 5 Bank Shocks to Healthy and Unhealthy Firms[4]

ที่มา: Ananchotikul and Limjareonrat (2017)

ความสำคัญของอุปทานสินเชื่อต่อการลงทุนไทย

เพื่อศึกษาว่าการลงทุนภาคเอกชนมีความอ่อนไหวมากน้อยเพียงใดต่ออุปทานสินเชื่อของความสถาบันการเงิน เราใช้องค์ประกอบสินเชื่อที่แยกออกมาทั้งในระดับบริษัทและระดับประเทศมาทำการวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติ ผลการศึกษาที่สำคัญสรุปได้ดังนี้

อุปทานสินเชื่อกับการลงทุนรายบริษัท

ในระดับบริษัท ผลการศึกษาเชิงเศรษฐมิติชี้ให้เห็นว่า bank shock หรือปัจจัยทางการเงินที่มาจากฝั่งธนาคาร มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อการขับเคลื่อนการลงทุนในระดับบริษัท ไม่น้อยไปกว่า firm shock หรือปัจจัยเฉพาะของบริษัทนั้น ๆ สะท้อนสถานะของบริษัทไทยที่ยังคงพึ่งพาสินเชื่อภาคธนาคารอยู่มาก ในขณะที่การเข้าถึงแหล่งเงินทุนอื่นทดแทนการกู้ยืมจากธนาคารยังคงมีข้อจำกัด

หากพิจารณาลึกลงไปในแต่ละกลุ่มบริษัท เราพบว่า บริษัทที่มีลักษณะแตกต่างกันจะมีความเปราะบางต่อ bank shock แตกต่างกันไป โดยเฉพาะลักษณะสำคัญของบริษัทในอย่างน้อย 3 มิติ ได้แก่

ประการแรก ขนาดของบริษัท เราพบว่าการลงทุนของบริษัทขนาดเล็กจะมีความอ่อนไหวต่อ bank shock มากกว่าบริษัทขนาดใหญ่ ลูกค้าที่เป็นบริษัทขนาดเล็กมีแนวโน้มที่จะรับมือกับการหดตัวของสินเชื่อได้ไม่ดีเท่าบริษัทขนาดใหญ่ และการลงทุนจะได้รับผลกระทบมากกว่า

ประการที่สอง สัดส่วนการพึ่งพิงการกู้ยืมจากธนาคารต่อแหล่งการเงินโดยรวม ผลการศึกษาชี้ว่า บริษัทที่มีสัดส่วนการกู้ยืมจากธนาคารสูงเมื่อเทียบกับช่องทางอื่นมีความเปราะบางต่อ bank shock มากกว่าบริษัทที่พึ่งพิงธนาคารน้อยกว่า

ประการที่สาม จำนวนธนาคารที่บริษัทกู้ยืม โดยบริษัทที่กู้ยืมจากธนาคารหลายแห่งจะมีความเปราะบางโดยรวมต่อ bank shock น้อยกว่าเมื่อเทียบกับบริษัทที่กู้ยืมจากธนาคารเพียงแห่งเดียว กล่าวคือ บริษัทที่กู้ยืมจากธนาคารมากกว่าหนึ่งแห่งจะมีภูมิคุ้มกันที่ดีกว่า ซึ่งอาจสะท้อนความสามารถในการหาแหล่งเงินทุนทดแทนในกรณีที่ถูกลดสินเชื่อจากธนาคารใดธนาคารหนึ่ง  อย่างไรก็ดี ตามข้อมูลที่แสดงไว้ข้างต้น (ตารางที่ 1) บริษัทที่มีการกู้ยืมจากธนาคารมากกว่าหนึ่งแห่งมีเพียง 1 ใน 3 ของบริษัทในกลุ่มตัวอย่าง และมีแนวโน้มที่บริษัทอีกจำนวนมากที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มตัวอย่างจะเป็นบริษัทขนาดเล็กที่มีการกู้ยืมจากธนาคารเพียงแห่งเดียว นั่นหมายถึงบริษัทไทยส่วนใหญ่แล้วมีความอ่อนไหวต่อ bank shock ค่อนข้างมาก

อุปทานสินเชื่อกับการลงทุนไทยในระดับประเทศ

Gabaix (2010) เสนอทฤษฎีที่ว่า ‘ปัจจัยเฉพาะ’ (idiosyncratic shock) จากผู้เล่นหนึ่ง ๆ สามารถส่งผลกระทบต่อระบบเศรษฐกิจในระดับมหภาคได้ หากระบบเศรษฐกิจมีความกระจุกตัว หรือผู้เล่นรายใดรายหนึ่งมีขนาดใหญ่กว่าผู้เล่นรายอื่นมาก สำหรับระบบเศรษฐกิจไทยที่ยังคงพึ่งพาสินเชื่ออยู่มากและตลาดสินเชื่อมีการกระจุกสูง จึงเกิดคำถามว่า ปัจจัยเฉพาะจากบริษัท/ธนาคารเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจไทยในระดับมหภาคมากน้อยเพียงใด

ผลการศึกษาเชิงเศรษฐมิติชี้ให้เห็นว่า bank shock หรือปัจจัยเฉพาะจากธนาคาร แม้จะเป็นเพียง idiosyncratic shock จากธนาคารบางราย แต่เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนการเติบโตของสินเชื่อโดยรวม โดยเราพบว่าร้อยละ 40 ของการเปลี่ยนแปลงของสินเชื่อรวมเป็นผลมาจากอุปทานสินเชื่อของธนาคาร นอกจากนี้ bank shock ยังเป็นองค์ประกอบสำคัญที่สุดด้านการเงินในการขับเคลื่อนการลงทุนไทย  ถึงแม้ปัจจัยด้านการเงินโดยรวมแล้วไม่สามารถอธิบายการลงทุนของไทยในภาพรวมได้ดีนัก

ข้อสรุป

บทความนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการใช้ข้อมูลเชิงลึกในการทำความเข้าใจพัฒนาการและความสัมพันธ์ของ ตัวแปรต่าง ๆ ในระบบเศรษฐกิจได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น  ผลการศึกษาชี้ว่า วัฏจักรสินเชื่อของเศรษฐกิจไทยในภาพรวมมักถูกขับเคลื่อนโดยผู้เล่นรายใหญ่เพียงไม่กี่รายทั้งในด้านธนาคารผู้ปล่อยกู้และด้านบริษัทผู้กู้เนื่องจากความกระจุกตัวของตลาดสินเชื่อ แสดงให้ความสำคัญเชิงระบบของธนาคารและผู้เล่นรายใหญ่ในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจโดยรวม  อย่างไรก็ดี ภายใต้พัฒนาการของอุปทานสินเชื่อในระดับมหภาคนั้นยังมีมีความแตกต่างซ่อนอยู่มากเมื่อมองลึกลงในระดับจุลภาค และไม่เพียงแต่อุปทานสินเชื่อจะมีความแตกต่างกันระหว่างผู้กู้แต่ละกลุ่มแล้ว ผลกระทบของอุปทานสินเชื่อที่เปลี่ยนแปลงไปต่อการลงทุนของผู้ประกอบการแต่ละประเภทยังมีความแตกต่างกันในหลายมิติอีกด้วย

เอกสารอ้างอิง

Ananchotikul, N. and V. Limjaroenrat (2017): “Bank Supply Shocks and Firm Investment: A Granular View from the Thai Credit Registry Data,” PIER Discussion Paper, No. 67.

Amiti, M. and D. E. Weinstein (2017): “How Much Do Bank Shocks Affect Investment? Evidence from Matched Bank-Firm Loan Data,” Journal of Political Economy, forthcoming.

Gabaix, X. (2011): “The Granular Origins of Aggregate Fluctuations,” Econometrica 79, No. 3, pp. 733-772.ก

[1] ไม่รวมผู้ประกอบการรายย่อย โดยนับจำนวนเฉพาะบริษัทจดทะเบียนที่มีวงเงินสินเชื่อหรือยอดคงค้างตั้งแต่ 20 ล้านบาทขึ้นไป และไม่รวมบริษัทในภาคการเงิน
[2] การศึกษานี้ไม่รวมข้อมูลจากสถาบันการเงินเฉพาะกิจ เนื่องจากการตัดสินใจปล่อยกู้อาจไม่ขึ้นอยู่กับเหตุผลทางธุรกิจและสถานะทางการเงินของธนาคาร แต่เป็นไปตามนโยบายของภาครัฐในแต่ละช่วงเวลา
[3] ในบทความฉบับเต็ม เราวิเคราะห์ความสมเหตุสมผลของแต่ละองค์ประกอบ โดยการเปรียบเทียบพัฒนาการของ bank shock และ firm shock กับตัวแปรด้านสถานะทางการเงินของแต่ละราย เช่น ระดับเงินกองทุน ระดับการกันสำรองหนี้เสีย และตัวชี้วัดความสามารถในการทำกำไร และใช้วิธีการทางเศรษฐมิติแสดงให้เห็นว่า bank shock และ firm shock ที่ได้จากวิธีการนี้มีความสอดคล้องกับสถานะทางการเงินของธนาคารและบริษัท ในทิศทางตามที่ทำนายโดยทฤษฎี
[4] ในที่นี้ ผู้เขียนนำเสนอผลการศึกษาเฉพาะกลุ่มธนาคารขนาดใหญ่ อย่างไรก็ดี ผลการศึกษาของธนาคารขนาดกลางและขนาดเล็กเป็นไปในทิศทางเดียวกัน

ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในบทความนี้เป็นความเห็นของผู้เขียน ซึ่งไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับความเห็นของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

READS: 41509