การประเมินผลกระทบโควิด-19 ต่อตลาดแรงงานที่นำโดย ดร.ยงยุทธ แฉล้มวงษ์และทีมวิจัย ทีดีอาร์ไอ พบว่าโควิด-19 ทำให้อัตราการว่างงานของไทยสูงที่สุดในรอบ 20 ปี ปัญหานี้ไม่ได้เป็นปัญหาเฉพาะกับลูกจ้าง เพราะสะท้อนว่านายจ้างก็กำลังเผชิญความยากลำบากเช่นเดียวกัน
เพื่อศึกษาปัญหาในตลาดแรงงานในรายละเอียด ซึ่งจะช่วยการออกแบบนโยบายช่วยเหลือลูกจ้าง นายจ้าง รวมถึงสถานศึกษาที่จะผลิตกำลังแรงงานออกมาในอนาคต ผู้เขียนและทีมวิจัยทีดีอาร์ไอได้ติดตามสภาพการจ้างงานในประเทศไทย ผ่านโครงการการจัดทำฐานข้อมูลความต้องการทักษะแรงงานด้วย Big Data เพื่อส่งเสริมการปฏิรูปการศึกษา ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยกองทุนพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ มาตั้งแต่สมัยที่ นพ.ธีระเกียรติ เจริญเศรษฐศิลป์ เป็นรัฐมนตรี
การศึกษาโดยใช้ Big Data ของการประกาศหางานจาก 12 เว็บไซต์หางานของไทย และการวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) พบว่าในช่วง 6 เดือนแรกของการเกิดโควิด-19 ในประเทศไทยคือช่วงเดือน ม.ค.-มิ.ย.2563 การประกาศจ้างงานออนไลน์มีจำนวน ลดลงอย่างเห็นได้ชัดถึง 69% เทียบกับช่วงเดียวกันของปี 2562 โดยลดลงจาก 2.7 แสนตำแหน่ง เหลือเพียง 8.4 หมื่นตำแหน่ง
หากดูข้อมูลแยกเป็นรายเดือนของ ปี 2563 จะพบว่าจำนวนประกาศรับสมัครงาน มีแนวโน้มลดลงต่อเนื่อง โดยเดือน ม.ค. มีการประกาศรับสมัครงานจำนวน 20,007 ตำแหน่ง, เดือน ก.พ. 20,705 ตำแหน่ง, เดือน มี.ค. 15,765 ตำแหน่ง, เดือน เม.ย. 9,479 ตำแหน่ง, เดือน พ.ค. 10,068 ตำแหน่ง และเดือน มิ.ย. 8,018 ตำแหน่ง
เมื่อวิเคราะห์ในส่วนของแรงงานสายอาชีพด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (STEM) พบว่ากลุ่มตำแหน่งงาน 5 ลำดับที่มีอัตราการลดลงของประกาศรับสมัครงานมากที่สุด ได้แก่ 1.ช่างเทคนิค -86% 2.วิศวกรโยธา -80% 3).เจ้าหน้าที่อาชีวอนามัยและความปลอดภัย -79% 4.นักวิเคราะห์ระบบควบคุมคุณภาพ -78% และ 5.วิศวกรไฟฟ้า -76%
ส่วน 5 กลุ่มตำแหน่งงานที่มีอัตราการลดลงของประกาศรับสมัครงานน้อยที่สุด ได้แก่ 1.นักวิเคราะห์ความปลอดภัย ระบบสารสนเทศ -7% 2.งานเทคโนโลยี สารสนเทศอื่นๆ -12% 3.นักวิเคราะห์ ข้อมูล -29% 4.วิศวกรและสถาปนิกระบบคอมพิวเตอร์ -35% และ 5.ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล -35%
จะเห็นว่าตำแหน่งงานในด้านไอทีได้รับ ผลกระทบน้อยกว่ากลุ่มงานอาชีพอื่นๆ เพราะก่อนหน้านี้ ประเทศไทยก็มีปัญหาการขาดแคลนคนงานด้านไอทีมาโดยตลอด รัฐบาลจึงควรสนับสนุนการฝึกทักษะแรงงาน ด้านไอทีที่ตลาดต้องการ เพื่อสร้างงานรายได้ดีรองรับเมื่อเศรษฐกิจฟื้นตัว
ข้อสรุปข้างต้นจะไม่สามารถทำได้เลย หากเรายังใช้วิธีสำรวจตลาดแรงงานแบบเดิม ไม่ได้ใช้ Big Data เนื่องจากจะไม่ได้ข้อมูลที่ละเอียดและทันเวลา
การวิเคราะห์การประกาศหางานด้วย Big Data ยังมีข้อดีอีกหลายประการ
1.ได้ข้อมูลการประกาศหางานที่เป็นจริงและละเอียดกว่าการสำรวจ เพราะนายจ้างมีแรงจูงใจที่จะประกาศรับสมัครคนงานอย่างละเอียดและถูกต้องอยู่แล้ว เพื่อให้ได้คนงานตรงตามที่ต้องการ
2.สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ในหลายมิติ เช่น วิเคราะห์การประกาศจ้างงานโดยจำแนกตามกลุ่มอาชีพ ตามระดับการศึกษา ตามสาขา การศึกษา ตามอุตสาหกรรมและที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของนายจ้าง ซึ่งจะให้รัฐสามารถกำหนดนโยบายได้ดียิ่งขึ้น
3.ช่วยให้พบตำแหน่งงานใหม่ๆ ที่ตลาดต้องการ แต่ผู้สำรวจอาจจะยังไม่รู้จักทำให้สำรวจไม่พบ เช่น นักพัฒนาระบบซอฟต์แวร์หุ่นยนต์สำนักงานอัตโนมัติ (RPA Developer)
4.มีข้อมูลให้สถาบันการศึกษาทราบว่าตลาดแรงงานต้องการทักษะอะไร เพื่อให้สามารถปรับหลักสูตรได้ทัน หรือช่วย ให้กองทุนเงินให้กู้ยืมเพื่อการศึกษา (กยศ.) สามารถให้ทุนกู้ยืมได้อย่างสอดคล้อง ความต้องการของตลาดแรงงานมาก ยิ่งขึ้น ทำให้นักศึกษากู้เงินไปแล้ว มีโอกาสได้งานที่ดี
ตลาดแรงงานไทยกำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและรุนแรงจากการระบาดของโควิด เราจึงต้องการการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลในแนวทางใหม่คือ Big Data เพื่อให้สามารถกำหนดนโยบายและมาตรการรองรับการฝึกทักษะแรงงานได้อย่างตรงจุด และทันท่วงที
หมายเหตุ เผยแพร่ครั้งแรกใน กรุงเทพธุรกิจ เมื่อ 16 กรกฎาคม 2563