ศุภณัฎฐ์ ศศิวุฒิวัฒน์ | ชาริกา ชาญนันทพิพัฒน์

บทนำ

ประเทศไทยต้องเร่งปรับตัวเพื่อรับมือกับภาวะโลกรวนที่กำลังทวีความรุนแรงขึ้น หากไม่มีการดำเนินการอย่างทันท่วงที ประเทศจะต้องเผชิญกับความสูญเสียอย่างมหาศาล ทั้งในด้านความสูญเสียเศรษฐกิจ ความถดถอยของคุณภาพชีวิตในเมือง การสูญเสียชีวิตจากภัยพิบัติต่างๆ ตลอดจนฐานะทางเศรษฐกิจและขีดความสามารถในการปรับตัวของประเทศ

ในการปรับตัว ภาครัฐและเอกชนไทยต้องวางแผนการเงินและการลงทุนอย่างเหมาะสมเพื่อช่วยลดความเสี่ยงและความเสียหาย ควบคู่กับการทำประกันภัยเพื่อกระจายความเสี่ยงจากภัยพิบัติที่จะเกิดบ่อยครั้งขึ้นและรุนแรงมากขึ้น นอกจากนี้ การเงินเพื่อการปรับตัวควรส่งเสริมการฟื้นฟูหลังภัยพิบัติให้เข้มแข็งทนทานกว่าเดิม เพื่อเตรียมความพร้อมรับมือกับภัยพิบัติในครั้งถัดไป  

อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน ภาครัฐและเอกชนไทยยังขาดการเตรียมความพร้อมด้านการเงินและประกันภัย เนื่องจากการวางแผนงานไม่ได้คำนึงถึงความเสี่ยงด้านภูมิอากาศระยะยาว ประเมินคุณค่าประโยชน์ระยะยาวจากการลงทุนปรับตัวต่ำเกินไป รวมถึงมีข้อจำกัดด้านงบประมาณ

บทความนี้จะชวนผู้อ่านวิเคราะห์ถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการลงทุนเพื่อการปรับตัวของประเทศไทย และสำรวจความไม่พร้อมของภาครัฐและธุรกิจในด้านระบบการเงินและประกันภัยในการรับมือกับภาวะโลกรวน จากนั้นจะวิเคราะห์หากับดักที่เป็นอุปสรรคต่อการลงทุนเพื่อการปรับตัว และนำเสนอแนวทางการปรับปรุงระบบการเงินและประกันภัยให้ตอบสนองต่อความท้าทายจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ไทยจำเป็นต้องเร่งลงทุนปรับตัว ก่อนสายเกินแก้

หากลงทุนปรับตัวช้า จะกระทบต่อฐานะทางเศรษฐกิจและขีดความสามารถในการปรับตัว

การปรับตัวรับมือภาวะโลกรวนเป็นความเร่งด่วนที่ประเทศไทยต้องเตรียมพร้อมด้านการเงินและการลงทุนอย่างเหมาะสม มิเช่นนั้น ประเทศอาจเผชิญความสูญเสียด้านเศรษฐกิจและคุณภาพชีวิตจากภัยพิบัติต่าง ๆ ส่งผลกระทบต่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจในระยะยาว หากอุณหภูมิโลกร้อนขึ้นประมาณ 2.4 องศาเซลเซียสในปี 2050 ตามกรณี RCP 8.5 (IPCC, 2021) โดยไม่มีการปรับตัวที่ทันท่วงที คาดว่าเศรษฐกิจจะหดตัว หนี้สาธารณะจะเพิ่มขึ้น และสถานะทางการเงินการคลังของประเทศจะเสื่อมถอย โดยอันดับเครดิตความน่าเชื่อถือของประเทศไทยอาจลดลงจากระดับ BBB+ ในปี 2024 เป็น BBB- ในปี 2050 (Klusak et al., 2023)

ผลที่ตามมาคือ ภาระดอกเบี้ยพันธบัตรรัฐบาลที่จะสูงขึ้นราว 16-24 basis points (Afonso et al., 2012) ทำให้ต้นทุนดอกเบี้ยเพิ่มขึ้น โดยหากคิดจากพันธบัตรคงค้างที่ 8.8 ล้านล้านบาท[1] รัฐบาลจะต้องจ่ายดอกเบี้ยเพิ่มขึ้นปีละ 1.4-2.1 หมื่นล้านบาท นอกจากนี้ อันดับเครดิตของภาคเอกชนก็จะลดลงตาม ส่งผลให้ต้นทุนการเงินสูงขึ้นและทำให้การลงทุนเพื่อการปรับตัวทั้งภาครัฐและเอกชนทำได้ยากขึ้น ดังนั้น หากประเทศไทยยังล่าช้าในการลงทุนเพื่อการปรับตัว ขีดความสามารถในการปรับตัวก็จะถดถอยลงตามไปด้วย

ลงทุนปรับตัวล่วงหน้า คุ้มค่ากว่า

การลงทุนในการปรับตัวอย่างเหมาะสมสามารถสร้างผลตอบแทนได้อย่างคุ้มค่ากว่าการไม่ดำเนินการใดๆ รายงานของ Global Commission on Adaptation (2019) สำรวจพบว่ามาตรการปรับตัวหลัก 5 มาตรการทั่วโลก ได้แก่ การพัฒนาระบบเตือนภัยล่วงหน้า การปรับโครงสร้างพื้นฐานให้ยืดหยุ่น การปกป้องป่าชายเลนการพัฒนาวิธีการทำเกษตรในพื้นที่แห้งแล้ง และการบริหารแหล่งน้ำให้ยืดหยุ่นมากขึ้น ให้ผลตอบแทนเฉลี่ยสูงราว 4 เท่าของต้นทุน และมีบางโครงการให้ผลตอบแทนมากถึง 10-12 เท่า

ที่สำคัญคือ บางมาตรการปรับตัวสามารถลดความเสียหายได้อย่างมีนัยสำคัญ (avoided loss) ยกตัวอย่างเช่น ระบบเตือนภัยน้ำท่วมของสหภาพยุโรป มูลค่าการลงทุน 63 ล้านยูโร สามารถลดความสูญเสียจากน้ำท่วมได้ถึง 3 หมื่นล้านยูโรในช่วงเวลา 20 ปี คิดเป็นร้อยละ 25 ของความเสียหายทั้งหมด (Joint Research Centre, 2015) แสดงให้เห็นว่าการลงทุนปรับตัวล่วงหน้ามีความคุ้มค่ากว่าการไม่ดำเนินการใด ๆ ซึ่งจะมีต้นทุนเป็นการเยียวยาความเสียหายหลังเกิดเหตุ

การลงทุนในมาตรการปรับตัวไม่สามารถขจัดความเสี่ยงจากภาวะโลกรวนได้ทั้งหมด การวางแผนด้านการเงินจึงต้องมีการทำประกันภัยเพื่อกระจายความเสี่ยงที่คงเหลืออยู่ด้วย (residual risk) ซึ่งจะช่วยให้การฟื้นฟูหลังภัยพิบัติเป็นไปอย่างรวดเร็ว โดยเงินชดเชยจากประกันภัยจะบรรเทาผลกระทบทางการเงินได้ เพิ่มเติมจากเงินช่วยเหลือจากรัฐและสังคม นอกจากนี้ การทำประกันภัยยังช่วยให้ข้อมูลความเสี่ยงแก่ผู้ทำประกัน ทำให้สามารถเตรียมความพร้อมรับมือกับภัยพิบัติได้ดียิ่งขึ้น

งานศึกษาของ Cambridge Centre for Risk Studies และ AXA XL (2020) ที่ทำการวิเคราะห์การฟื้นตัวของเศรษฐกิจหลังภัยพิบัติ 102 กรณีทั่วโลก พบว่าในประเทศ (หรือเมือง) ที่มีระดับการทำประกันภัยสูง เศรษฐกิจสามารถฟื้นตัวกลับสู่ภาวะปกติได้ค่อนข้างเร็ว โดยประเทศที่มีสัดส่วนเบี้ยประกันภัยร้อยละ 3-4 ของ GDP สามารถฟื้นตัวภายใน 10 เดือน ขณะที่ประเทศที่มีการทำประกันภัยเพียง 0.5-1% ของ GDP ต้องใช้เวลามากกว่า 30 เดือนในการกลับสู่ภาวะปกติ

การเงิน-ประกันภัยของไทยยังไม่พร้อมรับมือภัยโลกรวน

ประเทศไทยยังขาดการเตรียมการด้านการเงินและการลงทุนเพื่อการปรับตัวรับภาวะโลกรวน แม้ว่าภาครัฐได้จัดทำแผนการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศแห่งชาติ (National Adaptation Plan: NAP) แต่แผนดังกล่าวไม่มีการระบุงบประมาณที่ชัดเจนสำหรับการดำเนินการปรับตัว

ในขณะที่แผน NAP ของหลายประเทศมีการระบุตัวเลขงบประมาณการปรับตัวอย่างชัดเจน เช่น เวียดนาม ระบุว่าจะต้องใช้เงินลงทุน 5.5-9.2 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในช่วงปี 2021-2030 โดยงบประมาณภาครัฐจะครอบคลุมได้เพียงร้อยละ 30-50 ของทั้งหมด งบส่วนที่ขาดจะต้องจัดหาเพิ่มเติมจากเงินช่วยเหลือต่างประเทศ (MoNRE, 2022) อินโดนีเซียก็ระบุไว้ว่าจะต้องใช้งบประมาณการปรับตัวทั้งหมด 2.3-12.14 พันล้านดอลล่าร์สหรัฐในช่วงปี 2021-2030 เพื่อลดความสูญเสียจากภาวะโลกรวนซึ่งคาดว่าอยู่ที่ร้อยละ 2.87 ของ GDP (Republic of Indonesia, 2021)

ในภาคเอกชน บริษัทบางแห่งได้เริ่มวางแผนการปรับตัวและประเมินต้นทุนการปรับตัวแล้ว (ดูตัวอย่างในกล่องที่ 1) แต่โดยรวมน่าจะยังมีการเตรียมการไม่มาก ดังจะเห็นได้จากการสำรวจข้อมูลแผนการปรับตัวปี 2022-2023 ของบริษัทจดทะเบียนใน SET50 พบว่ามีเพียง 18 แห่งเท่านั้นที่มีการประเมินงบประมาณการปรับตัว 25 แห่งมีแผนการปรับตัวแต่ไม่มีการประเมินต้นทุน และอีก 12 แห่งไม่มีแผนการปรับตัวที่ชัดเจน (ดูในภาพที่ 1)

ภาพที่ 1 แสดงระดับความพร้อมในการวางแผนปรับตัวของบริษัทจดทะเบียนใน SET 50

ที่มา: ข้อมูลในรายงานและเวปไซต์ของบริษัทใน SET50 (ณ กันยายน 2567) รวบรวมและวิเคราะห์โดยคณะวิจัย

---

กล่องที่ 1 ตัวอย่างบริษัทจดทะเบียนในไทยที่มีการวางแผนและประเมินต้นทุนในการปรับตัว

บริษัท บี.กริม เพาเวอร์ จำกัด (มหาชน) วางแผนรับมือความเสี่ยงภัยแล้ง: บริษัทประมาณการว่าผลกระทบจากการขาดแคลนน้ำในโรงงานไฟฟ้าโคเจนเนอเรชั่นจะอยู่ที่ราว 9.8-33.7 ล้านบาทต่อครั้ง บริษัทจึงวางแผนจะจ้างรถบรรทุกน้ำหรือซื้อไฟฟ้าจากกริดทดแทน ซึ่งน่าจะมีต้นทุนอยู่ 2.33-31.6 ล้านบาทต่อครั้ง

บริษัท เบอร์ลี่ ยุคเกอร์ จำกัด (มหาชน) วางแผนรับมือความเสี่ยงน้ำท่วม: บริษัทคาดการณ์ว่าน้ำท่วมจะส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อทรัพย์สินและการสูญเสียรายได้รวมประมาณ 47.37-56.84 ล้านบาท และมีมาตรการป้องกันและบรรเทาความเสี่ยง เช่น การเลือกทำเลที่ตั้งและการออกแบบอาคารที่ช่วยลดความเสี่ยง รวมถึงการลงทุนในระบบปั๊มและการระบายน้ำ โดยคาดว่าจะใช้ต้นทุนราว 50 ล้านบาท

บริษัท ทรู คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) วางแผนรับมือความเสี่ยงอากาศร้อนจัด: บริษัทคาดว่าจะอากาศร้อนจัดจะส่งผลกระทบต่อการใช้งาน อายุ และการบำรุงรักษาอุปกรณ์และโครงข่าย โดยมีความเสียหายที่ประมาณไว้ที่ 1,300 ล้านบาทและมีแผนรับมือโดยการปรับปรุงระบบทำความเย็นใน 1-3 ปีข้างหน้า ซึ่งคาดว่าจะมีต้นทุนราว ​48 ล้านบาท

ที่มา: ข้อมูลจากเวปไซต์ รายงาน TCFD และ CPD Climate Change Questionnaire ของบริษัท รวบรวมโดยคณะผู้วิจัย

---

ข้อค้นพบเหล่านี้สอดคล้องกับการสำรวจของ PwC ที่พบว่าบริษัทไทยส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับการลงทุนในมาตรการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เช่น เกือบร้อยละ 80 ลงทุนเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน แต่ยังขาดการเตรียมความพร้อมในมาตรการปรับตัวรับผลกระทบจากภาวะโลกรวน โดยมีเพียงร้อยละ 46 ของบริษัทที่วางแผนการเงินโดยคำนึงถึงความเสี่ยงจากโลกรวน และเพียงร้อยละ 58 ดำเนินการลดผลกระทบต่อสินทรัพย์และแรงงาน (PwC, 2024)

ในด้านการทำประกันภัย ประเทศไทยยังมีความคุ้มครองความเสียหายจากภัยพิบัติในระดับที่จำกัด โดยจากข้อมูล The Emergency Events Database (EM-DAT) พบว่าสัดส่วนการทำประกันภัยในไทยครอบคลุมเพียงร้อยละ 24-25 ของมูลค่าความเสียหายจากภัยพิบัติที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น น้ำท่วมใหญ่ในปี 2011 ที่สร้างความเสียหายมูลค่าสูงถึง 5.4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ (มูลค่าคำนวณ ณ ปี 2023) และแผ่นดินไหวในภาคเหนือปี 2014 ที่เกิดความเสียหายรวม 79 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และเหตุการณ์น้ำท่วมในปี 2017 ซึ่งก่อให้เกิดความเสียหายประมาณ 380 ล้านดอลลาร์สหรัฐ มีความคุ้มครองประกันภัยครอบคลุมเพียงร้อยละ 10 ของมูลค่าความเสียหายเท่านั้น (ดูภาพที่ 2) การคุ้มครองที่จำกัดนี้ทำให้ผู้ได้รับผลกระทบต้องรับภาระความสูญเสียเอง ส่งผลให้การฟื้นตัวจากภัยพิบัติเป็นไปอย่างล่าช้า

ภาพที่ 2 แสดงความเสียหายจากภัยพิบัติในไทย (หน่วย: ดอลลาร์ มูลค่า ณ ปี 2023) และสัดส่วนการชดเชยจากประกันภัย (ร้อยละ)

ที่มา: The Emergency Events Database (EM-DAT), the Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED)

นอกจากนี้ ประเทศไทยได้รับการสนับสนุนเงินช่วยเหลือจากองค์กรระหว่างประเทศและจากประเทศพัฒนาแล้ว แต่เงินช่วยเหลือที่ได้รับยังอยู่ในระดับต่ำเมื่อเทียบกับความเสี่ยงที่ประเทศต้องเผชิญ ปัญหานี้เกิดจากสองปัจจัยหลัก ได้แก่ ปริมาณเงินช่วยเหลือการปรับตัวโดยรวมที่จำกัดเมื่อเทียบกับความต้องการของประเทศกำลังพัฒนาทั้งหมด และการจัดสรรเงินที่ไม่สอดคล้องกับระดับความเสี่ยง แม้ว่าประเทศที่เผชิญความเสี่ยงสูงควรได้รับการสนับสนุนมากกว่า แต่ในความเป็นจริง หลายประเทศที่เสี่ยงมากกลับได้รับเงินช่วยเหลือน้อยเกินไป

จากข้อมูลดัชนีการเงินเพื่อการปรับตัว (Climate Adaptation Finance Index) ซึ่งประเมินความสอดคล้องระหว่างการจัดสรรเงินช่วยเหลือและระดับความเสี่ยงในแต่ละประเทศ พบว่าประเทศไทยอยู่ในกลุ่มประเทศที่ได้รับเงินช่วยเหลือน้อยกว่าที่ควรมากเมื่อเทียบกับความเสี่ยง (Brot fuer die Welt, 2023) โดยในช่วงปี 2018-2022 ประเทศไทยได้รับเงินช่วยเหลือด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ 191.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่เป็นเงินช่วยเหลือเพื่อการปรับตัวเพียงร้อยละ 8 เท่านั้น (Development Initiatives, n.d.)

การฟื้นฟูหลังวิกฤตหรือภัยพิบัติในประเทศไทยยังขาดการจัดสรรงบประมาณที่มุ่งเน้นไปที่การปรับตัวไปข้างหน้าเพื่อรับมือกับผลกระทบของภาวะโลกรวน จากฐานข้อมูลจากงานวิจัย Global Recovery Observatory (2024) ซึ่งได้จำแนกงบประมาณฟื้นฟูหลังโควิด-19 ทั่วโลกในช่วงปี 2020-2021 (ดูภาพที่ 3) พบว่าไทยไม่มีการจัดสรรงบฟื้นฟูเพื่อส่งเสริมการปรับตัว ขณะที่ประเทศเวียดนามจัดสรรงบประมาณฟื้นฟูราวร้อยละ 14 เพื่อการปรับตัว (เช่น การลงทุนในระบบเตรียมพร้อมรับมือภัยพิบัติและการป้องกันการกัดเซาะชายหาด) ประเทศเกาหลีใต้จัดสรรร้อยละ 4 (เช่น สำหรับการเปลี่ยนอาคารสาธารณะให้เป็นอาคารที่ใช้พลังงานสุทธิเป็นศูนย์ (Zero-Energy Buildings (ZEBs)) และญี่ปุ่นจัดสรรถึงร้อยละ 21 สำหรับการปรับตัว (เช่น การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานให้ทนทานต่อภัยพิบัติในอนาคต)

ทั้งนี้ แม้ประเทศอินโดนีเซียและสิงคโปร์จะไม่การจัดสรรงบฟื้นฟูหลังโควิด-19 สำหรับการปรับตัว แต่ได้มีการวางแผนงบประมาณเพื่อการปรับตัวรับมือโลกรวนในระยะยาวไว้อย่างเป็นระบบ

ภาพที่ 3 แสดงสัดส่วนงบฟื้นฟูวิกฤตโควิด 19 ในปี 2020-2021ที่ส่งเสริมการปรับตัวต่อภาวะโลกรวนและการเปลี่ยนผ่านสีเขียว (การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก)

ที่มา: ข้อมูลจาก Global Recovery Observatory 2024  และ https://recovery.smithschool.ox.ac.uk/tracking/, ประมวลผลโดยคณะวิจัย

ไทยเตรียมเงินลงทุนปรับตัวน้อยเพราะติดกับดัก ‘มองสั้น’ และ ‘ข้อจำกัดด้านงบประมาณ’

ติดกับดัก ‘มองสั้น’ ไม่เห็นความเสี่ยงระยะยาว

การที่ภาครัฐและเอกชนไทยขาดการเตรียมความพร้อมด้านการเงินและประกันภัยเพื่อรับมือกับภาวะโลกรวนมีสาเหตุหลักมาจาก ‘การมองสั้น ไม่เห็นความเสี่ยงระยะยาว’ กล่าวคือ การประเมินความเสี่ยงของรัฐและเอกชนมีกรอบเวลาที่สั้นเกินไป ทำให้มองไม่เห็นผลกระทบระยะยาวจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อการบริหารงานของภาครัฐและการดำเนินธุรกิจ

สำหรับภาครัฐ แผนการคลังระยะปานกลาง ซึ่งเป็นเครื่องมือหลักในการวางแผนการเงินและงบประมาณของรัฐ จะมีการประเมินสภาวะเศรษฐกิจและสถานะทางการคลังล่วงหน้า 3-5 ปีจึงไม่มีการประเมินผลกระทบจากภาวะโลกรวนต่อจีดีพี รายได้รัฐบาล หนี้สาธารณะ และอันดับเครดิตความน่าเชื่อถือของประเทศในอีก 20-25 ปีข้างหน้า

นอกจากนี้ รายงานความเสี่ยงทางการคลังซึ่งจัดทำเป็นรายงานประจำปี ก็ไม่ได้มีการประเมินผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อเศรษฐกิจมหภาคและระบบการเงิน ที่อาจนำมาซึ่งผลเสียต่อเสถียรภาพทางการคลัง   

รายงานความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศของบริษัทใน SET50 ส่วนใหญ่จะระบุถึงความเสี่ยงและผลกระทบเชิงกายภาพ (physical risk) ที่ภาวะโลกรวนมีต่อการดำเนินธุรกิจ มูลค่าสินทรัพย์ และประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน อย่างไรก็ตาม มีเพียงบางบริษัทเท่านั้นที่ประเมินและรายงานผลกระทบในเชิงตัวเลขที่คาดว่าจะเกิดขึ้นภายในปี 2030 และ 2050

ปัญหาการมองในกรอบเวลาที่สั้นเกินไปนี้ ส่งผลให้ทั้งภาครัฐและเอกชนขาดการเตรียมพร้อมด้านการลงทุนเพื่อปรับตัวลดความเสี่ยงในระยะยาว และอาจนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนที่ไม่เหมาะสม เช่น การใช้วัสดุที่ไม่ทนทานต่ออากาศร้อนจัดหรือน้ำท่วมหนักในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน หรือการเลือกสถานที่ตั้งโรงงานในพื้นที่ที่เสี่ยงต่อน้ำท่วมหรือน้ำทะเลหนุนสูงในอนาคต

ติดกับดัก ‘มองสั้น’ ไม่เห็นประโยชน์ระยะยาว

ปัญหาการมองสั้นอีกประการคือการประเมินคุณค่าของประโยชน์ระยะยาวจากการลงทุนปรับตัวต่ำเกินไป มาตรการปรับตัวต่อภาวะโลกรวนมักต้องใช้เงินลงทุนสูงในปัจจุบัน เช่น การสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อป้องกันระดับน้ำทะเลที่เพิ่มสูงขึ้น แต่ผลประโยชน์ที่ได้จะเกิดขึ้นในอีก 20-30 ปีข้างหน้า ในการประเมินโครงการ มูลค่าของผลประโยชน์ในอนาคตจะถูกแปลงเป็นมูลค่าปัจจุบันเพื่อเปรียบเทียบกับต้นทุนการลงทุน หากมีการให้ค่ากับผลประโยชน์ในอนาคตต่ำเกินไป จะทำให้อัตราผลตอบแทนจากการลงทุนลดน้อยลง ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจลงทุนปรับตัวที่ไม่เพียงพอ

ทั้งนี้ การคำนวณมูลค่าปัจจุบันของผลประโยชน์ในอนาคตจะขึ้นอยู่กับ “อัตราคิดลด” (discount rate) หากใช้อัตราคิดลดสูง มูลค่าปัจจุบันของผลประโยชน์ในอนาคตจะลดลง ในทางตรงกันข้าม หากใช้อัตราคิดลดต่ำ มูลค่าปัจจุบันของผลประโยชน์ในอนาคตจะสูงขึ้น ยกตัวอย่างเช่น หากใช้อัตราคิดลด 8% ผลประโยชน์ 100 บาท ที่จะเกิดในปี 2050 จะเท่ากับ 13.24 บาทในปี 2024 แต่หากใช้อัตราคิดลดที่ 3% ผลประโยชน์ 100 บาทในปี 2050 จะเท่ากับ 46.37 บาทในปี 2024

โดยทั่วไปแล้ว ภาคเอกชนมักใช้อัตราคิดลดที่อ้างอิงกับต้นทุนการเงินในตลาด เช่น อัตราต้นทุนเงินทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Average Cost of Capital: WACC) ซึ่งสะท้อนถึงความเสี่ยงทางการเงินและความคาดหวังของผู้ถือหุ้น ส่วนภาครัฐในหลายประเทศมักใช้อัตราคิดลดที่ต่ำกว่าเพื่อให้เป็นธรรมต่อคนรุ่นถัดไป เพราะการอ้างอิงตามต้นทุนเงินในตลาดมักจะให้อัตราคิดลดที่สูง (Groom, B. et al.,2022)

ปัจจุบัน ภาครัฐไทยใช้อัตราคิดลดสำหรับการประเมินความคุ้มค่าโครงการที่ค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับต้นทุนทางการเงินของทั้งภาครัฐและเอกชน โดยสำนักงานสภาพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สภาพัฒน์) กำหนดอัตราคิดลดที่ร้อยละ 7-8 แต่ก็ยังมีบางหน่วยงานใช้อัตราคิดลดที่สูงกว่านั้น[2] ขณะที่อัตราดอกเบี้ยพันธบัตรรัฐบาลไทยอายุ 30 ปีอยู่ที่ประมาณร้อยละ 3 และอัตราต้นทุนเงินทุนถัวเฉลี่ย (WACC) ของบริษัทมหาชนไทยเฉลี่ยที่ร้อยละ 4.68 (ดูในภาพที่ 4)

อัตราคิดลดของไทยก็มีระดับที่สูงกว่าองค์กรระหว่างประเทศด้วย โดยธนาคารโลกแนะนำให้ใช้อัตราคิดลดเท่ากับ 2 เท่าของอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจระยะยาว ซึ่งปัจจุบัน อัตราการเติบโตของเศรษฐกิจระยะยาวของไทยอยู่ราวร้อยละ 3 (Bandaogo, M. & R. Van Doorn, 2021) อัตราคิดลดจึงควรเท่ากับร้อยละ 6 ส่วนธนาคารพัฒนาเอเชีย (ADB) ใช้อัตราคิดลดร้อยละ 6 สำหรับโครงการด้านสิ่งแวดล้อม ซึ่งต่ำกว่าอัตราคิดลดสำหรับโครงการทั่วไปมีอัตราอยู่ที่ร้อยละ 9 (ดูในภาพที่ 4)

ภาพที่ 4 แสดงอัตราการคิดลดของภาครัฐไทยเทียบกับต้นทุนทางการเงินในประเทศและอัตราการคิดลดขององค์กรระหว่างประเทศและประเทศอื่น

ที่มา: สภาพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ, สมาคมตราสารหนี้ไทย (2567) สถาบันวิจัยเพื่อตลาดทุน (2565), Groom, B. et al. (2022) และ World Bank (2016)  

ติดกับดัก ‘งบจำกัด’ ทำให้การปรับตัวติดขัด  

อุปสรรคสำคัญอีกประการคือข้อจำกัดด้านงบประมาณของทั้งภาครัฐและเอกชน โดยในปัจจุบัน งบประมาณรายจ่ายประจำปีของรัฐประมาณร้อยละ 75-80 ถูกใช้ไปกับรายจ่ายประจำและค่าใช้จ่ายตามข้อผูกพันต่างๆ เช่น ภาระดอกเบี้ย (ซึ่งอยู่ที่เกือบร้อยละ 10 ของรายได้สุทธิ) ทำให้เหลืองบประมาณไม่มากสำหรับนโยบายใหม่ รวมถึงการปรับตัวรับมือกับภาวะโลกรวน นอกจากนี้ สัดส่วนหนี้สาธารณะต่อ GDP อยู่ที่ร้อยละ 63.7 และคาดว่าจะขยับขึ้นเป็นร้อยละ 68.6 ภายในปี 2571 ซึ่งใกล้ถึงเพดานหนี้ที่กำหนดไว้ที่ร้อยละ 70 (คณะอนุกรรมาธิการศึกษาแนวทางการปฏิรูประบบงบประมาณไทย, 2567)

ในภาคเอกชน บริษัทหลายแห่ง โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ประสบปัญหาการเข้าถึงเงินทุนในการลงทุนด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ งานศึกษาของกรรณิการ์ ธรรมพานิชวงค์ และคณะ (2567) ระบุว่าปัญหานี้ส่งผลลบต่อการลงทุนในมาตรการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งก็น่าจะส่งผลต่อการลงทุนเพื่อปรับตัวรับมือกับภาวะโลกรวนด้วยเช่นกัน

ข้อจำกัดด้านงบประมาณทำให้ทั้งภาครัฐและเอกชนมุ่งลงทุนในโครงการที่ได้ประโยชน์ระยะสั้นก่อน เช่น การเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน หรือการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกให้สอดคล้องกับกติกาการค้าระหว่างประเทศ เช่น มาตรการปรับราคาคาร์บอนก่อนข้ามพรมแดน (Carbon Border Adjustment Mechanism หรือ CBAM) ซึ่งมักได้รับความสำคัญก่อนมาตรการปรับตัว

ในขณะเดียวกัน องค์กรช่วยเหลือระหว่างประเทศเผชิญแรงกดดันให้จัดสรรงบประมาณให้กับประเทศยากจนหรือประเทศหมู่เกาะที่เสี่ยงสูงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศก่อนประเทศรายได้ปานกลางอย่างไทย อีกทั้งองค์กรเหล่านี้มักหลีกเลี่ยงการสนับสนุนโครงการที่ขาดความชัดเจนและไม่อาจสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืน

ปรับการเงิน-ประกันภัยของไทยสู้โลกรวน

เพื่อเตรียมความพร้อมรับมือภาวะโลกรวน ภาครัฐและเอกชนไทยจำเป็นต้องปรับกลไกการเงินและประกันภัยให้ก้าวข้ามกับดัก ‘มองสั้น’ และ ‘ข้อจำกัดด้านงบประมาณ’ โดยการประเมินความเสี่ยงระยะยาว วางแผนลงทุนเพื่อลดความเสี่ยง และระดมทรัพยากรจากทุกภาคส่วนเพื่อสนับสนุนโครงการปรับตัวที่ช่วยลดความเสี่ยง และให้ประโยชน์ทั้งด้านเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม

นอกจากนี้ ควรส่งเสริมการทำประกันภัยที่ครอบคลุมทั่วถึงเพื่อลดความเสี่ยงที่ยังคงเหลืออยู่ รวมถึงสนับสนุนนวัตกรรมการเงิน-ประกันภัยที่ช่วยลดความเสียหายและส่งเสริมการฟื้นฟูให้แข็งแกร่งกว่าเดิม (Build Back Better) เพื่อเตรียมความพร้อมรับมือกับภัยพิบัติในอนาคต

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ภาครัฐและเอกชนควรพิจารณาดำเนินการใน 5 ด้านดังนี้:

1.ขยายกรอบเวลาของแผนการเงินการคลัง เพื่อให้คำนึงถึงความเสี่ยงด้านภูมิอากาศระยะยาว

2.ปรับอัตราคิดลด ให้สอดคล้องกับต้นทุนการเงินและคำนึงถึงความเป็นธรรมต่อคนรุ่นถัดไป

3.จัดตั้งกองทุนการปรับตัว (Adaptation Fund) เพื่อระดมทุนจากทุกภาคส่วน เน้นการลงทุนที่ให้ประโยชน์แน่นอน (No-Regret Investment)

4.ใช้นวัตกรรมด้านประกันภัย ที่ครอบคลุมและช่วยลดความเสียหาย พร้อมสนับสนุนการปรับตัว

5.ปรับการใช้งบฟื้นฟู ให้กลับมาเข้มแข็งกว่าเดิม (Build Back Better) เพื่อเตรียมรับมือกับภัยพิบัติครั้งถัดไป

ข้อเสนอที่ 1 ขยายกรอบเวลาของแผนการเงินการคลัง เพื่อให้คำนึงถึงความเสี่ยงด้านภูมิอากาศระยะยาว

• ขยายกรอบเวลาของแผนการเงินการคลังของภาครัฐ

ภาครัฐควรคำนึงถึงความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในการวางแผนการคลังและงบประมาณ ด้วยเหตุนี้คณะกรรมการนโยบายการเงินการคลังของรัฐและสํานักงานเศรษฐกิจการคลังจึงควรจัดทำแผนการคลังระยะยาว 10-20 ปี เพื่อประเมินผลกระทบของภาวะโลกร้อนในกรณีต่างๆ ต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ หนี้สาธารณะ และฐานะทางการคลัง พร้อมทั้งกำหนดแนวทางการลงทุนรับมือ เช่น ระดับการลงทุนที่จำเป็นเพื่อลดความเสี่ยงและแนวทางจัดการความเสี่ยงที่เหลืออยู่เพื่อสร้างเสถียรภาพทางเศรษฐกิจในระยะยาว

นอกจากนี้ ควรประเมินและระบุงบประมาณที่จำเป็นสำหรับการปรับตัวในแผนการปรับตัวแห่งชาติ (National Adaptation Plan: NAP) โดยระบุแหล่งเงินทุนจากงบประมาณรัฐและส่วนที่จะต้องจัดหาจากแหล่งอื่น พร้อมกับจัดทำ ‘หมวดหมู่งบประมาณสำหรับการปรับตัวรับโลกรวน’ ในระบบงบประมาณ (budget tagging) เพื่อให้สามารถติดตามการจัดสรรงบประมาณให้สอดคล้องกับแผนการปรับตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• ขยายกรอบเวลาการประเมินเสี่ยงด้านภูมิอากาศของเอกชน

ภาครัฐควรมีทั้งมาตรการกำกับและสนับสนุนเพื่อส่งเสริมให้ภาคเอกชนวางแผนรับมือกับความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศระยะยาวอย่างจริงจัง ในด้านการกำกับ สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (กลต.) ควรกำหนดให้บริษัทจดทะเบียนขนาดใหญ่ใน SET 50 หรือ SET 100 ทำการประเมินความเสี่ยงและรายงานต่อสาธารณะ เช่น การประเมินมูลค่าผลกระทบจากภาวะโลกรวนและต้นทุนการปรับตัวลดความเสี่ยงในช่วง 10-20 ปีข้างหน้า รวมถึงแผนการรับมือกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ควรดำเนินการทดสอบความเสี่ยงและผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศต่อเสถียรภาพของภาคการเงิน (Climate Risk Stress Test) โดยพิจารณากรอบเวลา 20-30 ปีข้างหน้า หรือกำหนดให้สถาบันการเงินจัดทำการประเมินความเสี่ยงดังกล่าว ซึ่งจะส่งผลให้สถาบันการเงินพิจารณาความเสี่ยงด้านภูมิอากาศในการปล่อยสินเชื่อ และผลักดันให้ธุรกิจไม่ว่าจะขนาดใหญ่ กลางหรือเล็กที่กู้ยืมต้องวางแผนรับมือความเสี่ยงจากภาวะโลกรวนอย่างรอบคอบ

ทั้งนี้ กลต.และธปท. ควรกำหนดให้มีการประเมินความเสี่ยงในกรณีโลกร้อนในระดับที่เป็นไปได้มากที่สุดตามแนวโน้มปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในปัจจุบัน นั้นคือกรณี RCP 4.5 (โลกร้อนขึ้นประมาณ 2 องศาเซลเซียสในปี 2050 (IPCC, 2021)) และกรณีที่รุนแรงขึ้นไปจนถึงกรณีเลวร้ายที่สุด RCP 8.5 (โลกร้อนขึ้นประมาณ 2.4 องศาเซลเซียสในปี 2050 (IPCC, 2021)) เพื่อให้มีการวางแผนรองรับในสถานการณ์ต่าง ๆ

ในด้านการสนับสนุน ภาครัฐควรพัฒนาบริการข้อมูลภูมิอากาศ (climate services) ที่มีประโยชน์ต่อการวางแผนของภาคเอกชน เช่น การพัฒนาแบบจำลองดิจิทัลที่จำลองสถานการณ์ (digital twin) เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงน้ำท่วมในพื้นที่ต่าง ๆ นอกจากนี้ ควรให้ความรู้ด้านการวางแผนการปรับตัวและการประเมินต้นทุนการรับมือกับภาวะโลกรวนแก่ภาคธุรกิจ โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็ก เพื่อให้สามารถเตรียมตัวรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อเสนอที่ 2 ปรับอัตราคิดลด ให้สอดคล้องกับต้นทุนการเงินและคำนึงถึงความเป็นธรรมต่อคนรุ่นถัดไป

สภาพัฒน์ควรทบทวนและปรับลดอัตราคิดลดในการประเมินโครงการภาครัฐที่ปัจจุบันอยู่ในระดับร้อยละ 8 ให้สอดคล้องกับต้นทุนทางการเงิน โดยที่พันธบัตรรัฐบาลอายุ 30 ปีมีอัตราผลตอบแทนเพียงร้อยละ 3 และต้นทุนเฉลี่ยของบริษัทมหาชนมีอัตราไม่ถึงร้อยละ 5 และคำนึงถึงความเป็นธรรมระหว่างรุ่น โดยไม่ควรคิดลดมูลค่าของผลประโยชน์จากการปรับตัวต่อโลกรวนที่จะตกแก่คนรุ่นถัดไปต่ำเกินไป

ทั้งนี้ ภาครัฐอาจพิจารณาประยุกต์ใช้แนวทางจากประเทศและองค์กรต่าง ๆ เช่น

• ประเทศแคนาดาใช้อัตราคิดลดในโครงการที่จะก่อให้เกิดประโยชน์ระยะยาว (อาทิ ด้านสิ่งแวดล้อมและสังคม) ค่อนข้างต่ำอยู่ที่ร้อยละ 3 เมื่อเทียบโครงการทั่วไปที่จะใช้อัตราคิดลดที่ร้อยละ 8 (Groom, B. et al.,2022)
• สหราชอาณาจักรใช้วิธีการลดอัตราคิดลดลงตามระยะเวลาของโครงการ (declining rate) โดยอัตราคิดลดจะลดต่ำลงตามระยะเวลาของโครงการ (เช่น อัตราคิดลดจะลดลงจากร้อยละ 3.5 เหลือร้อยละ 3 ในระหว่างปีที่ 31 -ปีที่ 75 ของโครงการ ร้อยละ 2.5 ในระหว่างปี 76-125 และจะลดต่ำลงเรื่อยๆตามจำนวนปี) (Abelson & Dalton, 2023)
• ธนาคารโลกแนะนำให้ใช้อัตราคิดลดที่สอดคล้องกับอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจในระยะยาว โดยแนะนำให้กำหนดไว้ที่ประมาณ 2 เท่าของอัตราการเติบโตนี้ ซึ่งอาจตีความหมายได้ว่าหากเศรษฐกิจในอนาคตจะมั่งคั่งขึ้นและคนรุ่นถัดไปจะมีความพร้อมในการรับมือกับผลกระทบของภาวะโลกรวน ก็สามารถลดมูลค่าของผลประโยชน์ในอนาคตได้ เพื่อให้ทรัพยากรถูกนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับคนรุ่นปัจจุบัน[3](World Bank 2016)

นอกจากนี้ สภาพัฒน์ควรสื่อสารแนวทางและหลักเกณฑ์อัตราคิดลดใหม่อย่างชัดเจนไปยังหน่วยงานภาครัฐ เพื่อให้เกิดการนำไปใช้ในการประเมินโครงการของภาครัฐ

ข้อเสนอที่ 3 จัดตั้งกองทุนการปรับตัวแห่งชาติ (Adaptation Fund) เพื่อระดมทุนจากทุกภาคส่วน เน้นการลงทุนที่ให้ประโยชน์แน่นอน (No-Regret Investment)

• จัดตั้งกองทุนการปรับตัวแห่งชาติ  

ภาครัฐควรจัดตั้งกองทุนการปรับตัวแห่งชาติ โดยใช้รายได้จากภาษีคาร์บอนเป็นแหล่งเงินใหม่เพื่อลดข้อจำกัดด้านงบประมาณในการปรับตัว กองทุนนี้ควรมุ่งเน้นการจัดสรรเงินให้กับกลุ่มเปราะบางที่มีทรัพยากรและความสามารถในการปรับตัวจำกัด เช่น เกษตรกรรายย่อยและธุรกิจขนาดกลางและเล็ก ทั้งนี้ ควรมีหลักการสนับสนุนที่เน้นการเสริมสร้างศักยภาพในการปรับตัวอย่างยั่งยืน โดยหลีกเลี่ยงการก่อให้เกิดความเปราะบางหรือการพึ่งพิงรัฐในระยะยาว อันอาจนำไปสู่การปรับตัวที่ไม่เหมาะสม (maladaptation) ซึ่งจะลดทอนความสามารถในการรับมือของกลุ่มเปราะบางในอนาคต

• ใช้กองทุนการปรับตัวส่งเสริมให้เกิดการเงินแบบลงขัน (Blended Financing)

กองทุนนี้ควรเป็นกลไกในการระดมทุนจากทุกภาคส่วนมาผสมผสานกัน หรือที่เรียกว่าการเงินแบบลงขัน (Blended Financing) โดยใช้เงินกองทุนเป็นตัวเร่งให้ภาคเอกชนมีส่วนร่วมมากขึ้นผ่านการลดความเสี่ยงและต้นทุนในการลงทุนปรับตัว ตัวอย่างเช่น การสนับสนุนเงินอุดหนุนบางส่วนในโครงการปรับปรุงที่อยู่อาศัยเพื่อสังคม (social housing) ให้มีความทนทานต่อสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงในเมือง Glasgow ซึ่งการลงทุนเพื่อการปรับตัวดังกล่าวเป็นการลงทุนที่ให้ประโยชน์ทางสังคมสูงแต่มีผลกำไรต่ำ หากขาดเงินสนับสนุน เอกชนจะไม่เลือกลงทุน (ดูเพิ่มเติมในกล่องที่ 2)  หรือการให้เงินลงทุนช่วยลดความเสี่ยงการขาดทุนในโครงการนวัตกรรมการปรับตัวที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งหนึ่งในกรณีศึกษาต่างประเทศ พบว่าสามารถดึงดูดเงินลงทุนจากภาคเอกชนได้มากถึง 3 เท่าของเงินทุนลดความเสี่ยง (ดูเพิ่มเติมในกล่องที่ 2)

กองทุนนี้ควรทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการประสานการลงทุนแบบลงขันระหว่างหน่วยงานรัฐและเอกชน และหลีกเลี่ยงการดำเนินงานที่อาจลดหรือทดแทนการลงทุนจากภาคเอกชนหรือจากหน่วยงานรัฐอื่น (crowd out effect)

การเงินแบบลงขันสอดคล้องกับแนวทางขององค์กรช่วยเหลือระหว่างประเทศที่มุ่งใช้ทรัพยากรอย่างจำกัดเพื่อผลักดันการปรับตัวที่ยั่งยืนในแต่ละประเทศ และต้องการให้หน่วยงานในประเทศมีความเป็นเจ้าของโครงการอย่างแท้จริง ดังนั้น หากมีการจัดตั้งกองทุนและระดมทุนภายในประเทศอย่างจริงจัง ก็จะแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของประเทศในการปรับตัวรับภาวะโลกรวน และสร้างความเชื่อมั่นให้องค์กรช่วยเหลือระหว่างประเทศมั่นใจว่าการสนับสนุนจะถูกใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืนเมื่อสิ้นสุดโครงการแล้ว ทั้งนี้ การสนับสนุนจากองค์กรระหว่างประเทศมักมาพร้อมกับความช่วยเหลือด้านองค์ความรู้ ซึ่งจะช่วยเสริมศักยภาพการปรับตัวให้กับประเทศในระยะยาว

---

กล่องที่ 2 ตัวอย่างการใช้การเงินแบบลงขัน (Blended Financing)

เพื่อดึงดูดการลงทุนจากภาคเอกชนในโครงการปรับตัว

ตัวอย่างที่ 1: การลงทุนในโครงการปรับปรุงที่อยู่อาศัยเพื่อสังคม (social housing) ในเมืองกลาสโกว์ สกอตแลนด์

ในปี 2020-2021 สมาคม Southside Housing Association มีแผนปรับปรุงที่อยู่อาศัยเพื่อสังคมบนถนน Niddrie ในเมืองกลาสโกว์ โดยในเบื้องต้นมุ่งเน้นเพียงการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานทั่วไป ไม่เน้นเรื่องความทนทานต่อสภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลง เพราะแม้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้มีรายได้น้อย แต่ก็มีต้นทุนค่อนข้างสูง เพื่อตอบสนองความจำเป็นนี้ รัฐบาลสก็อตแลนด์และรัฐบาลเมืองกลาสโกว์จึงร่วมสนับสนุนงบประมาณประมาณ 45% ของต้นทุนทั้งหมด ทำให้สมาคมฯ ลงทุนเสริมความทนทานต่อสภาพภูมิอากาศในการปรับปรุงอาคาร เช่น การใช้วัสดุที่ช่วยระบายอากาศร้อนในช่วงอากาศร้อนจัด และการออกแบบรางน้ำฝนที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อลดปัญหาการรั่วซึมจากฝนตกหนัก

ที่มา: Frontier Economics & Paul Watkiss Associates (2022)

ตัวอย่างที่ 2: การลงทุนในนวัตกรรมการปรับตัวโดยผ่านบริษัทเงินร่วมทุน (private equity firm) Lightsmith

บริษัท Lightsmith ได้ระดมทุนสนับสนุนจากกองทุนช่วยเหลือระหว่างประเทศ เช่น Green Climate Fund และ Nordic Development Fund เพื่อนำลงทุนในบริษัทที่พัฒนานวัตกรรมการปรับตัวต่อภาวะโลกรวน ซึ่งเป็นโครงการที่ต้องใช้เงินทุนสูงและมีความเสี่ยงสูง เช่น เทคโนโลยีเปลี่ยนไอน้ำเป็นน้ำดื่มโดยบริษัท SOURCE Global

บริษัท Lightsmith ใช้เงินทุนสนับสนุนดังกล่าวเป็น “ทุนที่ยอมขาดทุนก่อน” (first-loss capital) ซึ่งหมายความว่า หากโครงการประสบปัญหาขาดทุน เงินทุนส่วนนี้จะรับภาระก่อนผู้ลงทุนรายอื่น ช่วยลดความเสี่ยงให้กับผู้ลงทุนจากภาคเอกชน คาดว่าทุกๆ 1 ดอลลาร์สหรัฐจากกองทุนช่วยเหลือสามารถดึงดูดเงินลงทุนจากภาคเอกชนได้เพิ่มขึ้นอีกประมาณ 3.3 ดอลลาร์สหรัฐ

ที่มา: : Choi, Esther et al. (2023) 

---

• เน้นการลงทุนที่ได้ประโยชน์แน่ (no-regret investment)

ภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณและความจำเป็นต้องตอบสนองหลายเป้าหมาย กองทุนการปรับตัวและหน่วยงานรัฐควรมุ่งลงทุนในโครงการปรับตัวที่ให้ประโยชน์แน่นอน (No-Regret Investment) โครงการเหล่านี้คือ การปรับตัวที่ช่วยลดความเสี่ยงจากภัยพิบัติและผลกระทบระยะยาว (avoided loss) พร้อมสร้างผลลัพธ์เชิงบวกในระยะสั้นและระยะกลาง เช่น การเติบโตทางเศรษฐกิจ ประโยชน์ต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม หรือการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก การลงทุนประเภทนี้ช่วยปรับปรุงคุณภาพชีวิตของประชาชนได้ทันที ไม่ว่าจะเกิดภาวะโลกรวนรุนแรงหรือไม่

หนึ่งในตัวอย่างการลงทุนที่ให้ประโยชน์แน่นอนคือโครงการบริหารจัดการน้ำท่วมที่แม่น้ำ Wyre ในเขต Lancashire สหราชอาณาจักร โดยมีการฟื้นฟูพื้นที่ลุ่มน้ำเพื่อลดความเสี่ยงจากภัยน้ำท่วม โครงการนี้ไม่เพียงช่วยลดความเสียหายต่อทรัพย์สินจากน้ำท่วม แต่ยังสร้างผลตอบแทนแก่ชุมชนต้นน้ำที่ดูแลพื้นที่ลุ่มน้ำ โดยได้รับการสนับสนุนจากบริษัทเอกชนที่ได้รับประโยชน์จากการป้องกันน้ำท่วม  นอกจากนี้ การฟื้นฟูพื้นที่ลุ่มน้ำยังช่วยลดคาร์บอนด้วยการปลูกต้นไม้และเพิ่มความหลากหลายทางชีวภาพในพื้นที่ (Frontier Economics & Paul Watkiss Associates, 2022)

การลงทุนในโครงการที่ให้ประโยชน์แน่นอนสามารถดำเนินการได้ในภาคเอกชนเช่นกัน เช่น บริษัทผลิตไฟฟ้าอิเบร์โดรลาในประเทศสเปน ได้ลงทุนในเทคโนโลยีที่ลดการใช้น้ำในกระบวนการผลิตไฟฟ้าเพื่อลดความเสี่ยงจากการขาดแคลนน้ำ การลงทุนนี้ไม่เพียงช่วยให้บริษัทเตรียมพร้อมต่อภัยแล้งในอนาคต แต่ยังช่วยลดต้นทุนการผลิตและการแย่งชิงทรัพยากรน้ำกับชุมชนในช่วงวิกฤตภัยแล้ง ซึ่งส่งผลดีต่อการเงินของบริษัทและต่อความสัมพันธ์กับชุมชนรอบข้าง (ที่มา:  Ibedrola Sustainability Report 2023)

ข้อเสนอที่ 4 ใช้นวัตกรรมด้านประกันภัย ที่ครอบคลุมและช่วยลดความเสียหาย พร้อมสนับสนุนการปรับตัว

ในยุคโลกรวนที่ภัยพิบัติเกิดบ่อยขึ้นและรุนแรงขึ้น ภาครัฐควรส่งเสริมให้มีนวัตกรรมประกันภัยที่เข้าถึงได้ทั่วถึง และนวัตกรรมประกัยที่จ่ายเงินได้รวดเร็วเพื่อลดความเสียหายได้ทันเวลา ไม่ใช่เพียงแค่ชดเชยหลังเกิดเหตุ พร้อมสนับสนุนการฟื้นฟูที่แข็งแกร่งกว่าเดิม (Build Back Better) โดยพิจารณาดำเนินการดังนี้

• ส่งเสริมประกันภัยที่มีราคาเข้าถึงได้และมีเงื่อนไขสนับสนุนการปรับตัว  

ภาครัฐควรพิจารณามาตรการลดเบี้ยประกันภัยเพื่อให้ประชาชนเข้าถึงได้ง่ายขึ้น โดยอาจสนับสนุนค่าเบี้ยประกันภัยในช่วงแรก อย่างไรก็ตาม ในสภาวะโลกรวนที่ภัยพิบัติเกิดบ่อยและรุนแรงขึ้น ส่งผลกระทบครอบคลุมพื้นที่กว้างมากขึ้น ความเสี่ยงอาจสูงเกินระดับที่บริษัทประกันสามารถรับได้ ดังนั้น ในการอุดหนุนค่าเบี้ยประกัน จึงควรมีเงื่อนไขกำหนดให้ประชาชนปรับตัวเพื่อลดความเสี่ยงระยะยาวให้อยู่ในระดับที่สามารถรับประกันได้โดยไม่ต้องพึ่งมาตรการอุดหนุนของรัฐ

หนึ่งในตัวอย่างที่น่าสนใจคือบริษัทรับประกันภัยต่อ ‘Flood Re’ ในสหราชอาณาจักร ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2016 โดยรัฐเพื่อลดภาระเบี้ยประกันน้ำท่วมในพื้นที่เสี่ยงสูง Flood Re รับซื้อประกันต่อจากบริษัทเอกชนในราคาที่ต่ำกว่าราคาที่สะท้อนความเสี่ยง ทำให้บริษัทประกันสามารถเสนอเบี้ยประกันที่ลดลงได้ถึงครึ่งหนึ่ง โดย Flood Re จะดำเนินการอุดหนุนไปจนถึงปี 2039 (Surminski, 2017; NCCARF, 2016)

นอกจากการลดเบี้ยประกัน Flood Re ยังมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมให้ประชาชนปรับตัวง โดยมีการอุดหนุนเงินเพิ่มเติมสำหรับฟื้นฟูบ้านเรือนให้ทนทานต่อน้ำท่วมมากขึ้น เพื่อลดความเสี่ยงให้อยู่ในระดับที่บริษัทประกันสามารถรับประกันได้เอง (insurable risk) หลังสิ้นสุดการอุดหนุนในปี 2039 (NCCARF, 2016) นอกจากนี้ ภาครัฐยังมีโครงการสนับสนุนการย้ายถิ่นจากพื้นที่ชายฝั่งที่เสี่ยงน้ำท่วมอย่างรุนแรงเพื่อลดความเสี่ยงในระยะยาวด้วย (Environment Agency, 2022)

• ส่งเสริมการทำประกันภัยดัชนี (Parametric Insurance)

ภาครัฐควรสนับสนุนนวัตกรรมประกันภัยดัชนี (Index Insurance) ซึ่งเป็นระบบประกันภัยที่จ่ายค่าสินไหมทดแทนตามตัวชี้วัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ประกันภัยพืชผลด้วยดัชนีฝนแล้ง หากดัชนีมีค่าถึงเกณฑ์แล้ง เกษตรกรจะได้รับเงินชดเชยโดยไม่ต้องผ่านขั้นตอนการตรวจสอบความเสียหาย ทำให้การจ่ายเงินรวดเร็ว ช่วยให้เกษตรกรสามารถเตรียมตัวรับมือและลดความเสียหายได้ดีขึ้น ทั้งนี้ ค่าเบี้ยประกันยังถูกลงด้วยเนื่องจากไม่มีต้นทุนการประเมินความเสียหาย

ข้อดีอีกประการของประกันภัยดัชนีคือช่วยลดปัญหาแรงจูงใจที่ทำให้ผู้เอาประกันขาดการปรับตัว (Moral Hazard) เนื่องจากการชดเชยอิงกับดัชนีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ไม่ได้พิจารณาความสูญเสียของรายบุคคลโดยตรง ทำให้ผู้เอาประกันยังมีแรงจูงใจในการลดความเสี่ยงและปรับตัว นอกจากนี้ การใช้ข้อมูลดัชนีช่วยให้บริษัทประกันสามารถประเมินความเสี่ยงและกำหนดเบี้ยประกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แก้ปัญหาขาดข้อมูลความเสี่ยงของผู้เอาประกันซึ่งมักนำไปสู่การรับประกันกลุ่มเสี่ยงมากเกินไป (adverse selection)

อย่างไรก็ตาม ประกันภัยดัชนียังมีข้อจำกัดเรื่องความแม่นยำของตัวชี้วัดที่อาจไม่สะท้อนความเสียหายจริงทั้งหมด ทำให้บางพื้นที่อาจได้รับความเสียหายรุนแรงแต่ไม่ได้รับการชดเชยเพียงพอหรือไม่ได้รับชดเชยเลย (basis risk) ดังนั้นการใช้ประกันภัยดัชนีจึงควรเป็นเครื่องมือเสริมที่ใช้ควบคู่กับประกันภัยแบบดั้งเดิมเพื่อให้ครอบคลุมความเสียหายได้อย่างเหมาะสม

ปัจจุบัน ประเทศไทยมีการใช้ประกันภัยพืชผลแล้ว แต่ยังจำเป็นต้องพัฒนาระบบข้อมูลและเกณฑ์ตัวชี้วัดให้มีความแม่นยำมากขึ้น รวมถึงขยายการประกันภัยดัชนีไปยังสาขาอื่น ๆ ที่สามารถช่วยลดความเสียหายได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ในประเทศเคนยา เกษตรกรจะได้รับเงินชดเชยทันทีเมื่อดัชนีภัยแล้งถึงเกณฑ์ เพื่อใช้ซื้ออาหารเลี้ยงสัตว์ โดยทุก 1 ดอลลาร์สหรัฐฯ ของค่าประกันสามารถลดการตายของสัตว์ลงได้ถึง 25 ดอลลาร์สหรัฐฯ (Fava et al., 2021) หรือในกรณีประกันภัยปะการังที่เม็กซิโก ซึ่งจ่ายเงินชดเชยเมื่อความเร็วลมพายุถึงเกณฑ์ ทำให้สามารถจ้างนักดำน้ำฟื้นฟูปะการังได้อย่างรวดเร็วภายใน 3 สัปดาห์ โดยนำปะการังที่หลุดออกจากแนวหลักกลับไปติดตั้งใหม่ หรือนำไปฟื้นฟูในศูนย์อนุบาลปะการัง (The Nature Conservancy, 2021; GIZ, 2024)

• ออกพันธบัตรภัยพิบัติ (Catastrophe Bond)

สำหรับภัยพิบัติรุนแรงที่ก่อให้เกิดความเสียหายมหาศาล ประกันภัยทั่วไปมักไม่สามารถบรรเทาผลกระทบได้เพียงพอ ภาระการฟื้นฟูและเยียวยาจะตกอยู่กับภาครัฐในฐานะแหล่งพึ่งสุดท้าย (last resort) รัฐบาลจึงควรประเมินความเสี่ยงต่อภาระการคลังและพิจารณาออกพันธบัตรภัยพิบัติ (Catastrophe Bond หรือ Cat Bond) ซึ่งเป็นนวัตกรรมการเงินที่ช่วยกระจายความเสี่ยงไปยังตลาดทุนทั้งในและต่างประเทศ

ในการออกพันธบัตรภัยพิบัตินั้นจะมีหน่วยงานกลางดำเนินการแทนรัฐบาล โดยทำหน้าที่จัดการเงินต้นจากการขายพันธบัตรและรับเบี้ยประกันจากรัฐบาลเพื่อนำไปจ่ายผลตอบแทนแก่นักลงทุน หากเกิดภัยพิบัติตามเงื่อนไขที่กำหนด หน่วยงานกลางจะใช้เงินต้นบางส่วนหรือทั้งหมดจ่ายเป็นเงินชดเชยความเสียหายแก่รัฐบาล

หนึ่งในประเทศที่มีการออกพันธบัตรภัยพิบัติคือประเทศฟิลิปปินส์ โดยในปี 2019 ได้ออกพันธบัตรภัยพิบัติสำหรับแผ่นดินไหวมูลค่า 75 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และพายุไซโคลนมูลค่า 150 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งมีเงื่อนไขให้การจ่ายเงินชดเชยขึ้นอยู่กับการประเมินความเสียหายจากภัยพิบัติที่คำนวณผ่านแบบจำลองของหน่วยงานกลาง (modelled loss) หากค่าความสูญเสียถึงเกณฑ์ที่กำหนด ฟิลิปปินส์จะได้รับเงินชดเชยตามระดับความเสียหาย เป็นร้อยละ 35 ร้อยละ 70 หรือทั้งหมดของจำนวนเงินต้น ทั้งนี้ การประเมินความเสียหายจากซูเปอร์ไต้ฝุ่นราอี (Rai) ในปี 2021 พบว่ามูลค่าความเสียหายถึงเกณฑ์ที่กำหนด ทำให้ต้องจ่ายเงินต้นร้อยละ 35 ของพันธบัตรภัยพิบัติ คิดเป็นเงินชดเชยให้ฟิลิปปินส์จำนวน 52.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ[4]

ข้อเสนอที่ 5 ปรับการใช้งบฟื้นฟู ให้กลับมาเข้มแข็งกว่าเดิม (Build Back Better) เพื่อเตรียมรับมือกับภัยพิบัติครั้งถัดไป

ภาครัฐควรใช้งบประมาณฟื้นฟูเพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานให้มีความทนทานต่อภัยพิบัติ (hard infrastructure) ดังเช่นรัฐควีนส์แลนด์ ประเทศออสเตรเลีย ที่จัดตั้งโครงการ Queensland Betterment Fund มาตั้งแต่ปี 2013 ซึ่งสนับสนุนเงินฟื้นฟูภายหลังภัยพิบัติแก่ท้องถิ่นเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ทนทานขึ้น โดยใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ (เช่น การทำพื้นผิวถนนแบบ foamed bitumen stabilisation (FBS) ซึ่งเป็นการฉีดอากาศและน้ำเย็นเข้าไปยังยางมะตอยที่กำลังร้อนเพื่อเพิ่มความทนทานต่อน้ำท่วม (BBC Thai, 2022)) การประเมินผลพบว่าระหว่างปี 2013-2023 โครงการนี้ช่วยลดต้นทุนการซ่อมแซมได้เกือบ 400 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (Queensland Government, 2023)

นอกจากนี้ ควรลงทุนในระบบเตรียมพร้อมรับมือภัยที่ช่วยลดความสูญเสีย เช่น ระบบเตือนภัยพายุไซโคลนของบังกลาเทศ ซึ่งสามารถลดจำนวนผู้เสียชีวิตจากพายุไซโคลนระดับความรุนแรง 4-5 จาก 3 แสนคนในปี 1970 เหลือเพียง 5 คนในปี 2019 ผ่านการพัฒนาระบบเตือนภัย ทีมอาสาสมัคร และศูนย์อพยพที่มีประสิทธิภาพ (Kazi et al., 2022; Davison, 2022)

ดังนั้น เพื่อให้มีการดำเนินงานจนเกิดผลลัพธ์ที่ชัดเจน ภาครัฐไทยควรศึกษาการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่แข็งแกร่งมาใช้ในการฟื้นฟูโครงสร้างพื้นฐาน พร้อมกำหนดตัวชี้วัด และเป้าหมายที่เหมาะสม เช่น ประสิทธิภาพและความรวดเร็วในการแจ้งเตือนภัย รวมถึงการประเมินการลดความสูญเสียจากภัยพิบัติ

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของการนำเสนอเนื้อหาภายในงานสัมมนาวิชาการประจำปี 2567 โดยสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (ทีดีอาร์ไอ) เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2567

---

[1] ข้อมูลจากสมาคมตราสารหนี้ไทย. (2567). สรุปภาวะตลาดตราสารหนี้ไทย ไตรมาสที่ 1 ปี 2024.

[2] ตัวอย่างเช่น ผลการวิเคราะห์ผลตอบแทนของโครงการปรับปรุงคลองชักน้ำแม่น้ำยมฝั่งขวา จังหวัดสุโขทัย ในปี 2567 ใช้อัตราคิดลดที่ร้อยละ 9 ดูในมติคณะรัฐมนตรีวันที่ 1 ตุลาคม 2567

[3] คำแนะนำของธนาคารโลกมีที่มาจากสมการแรมซีย์ (Ramsey Equation) เป็นสูตรที่ใช้คำนวณ อัตราคิดลด เพื่อประเมินมูลค่าของโครงการระยะยาว มีสูตรดังนี้

R =P + (N*G)

R = อัตราคิดลด (discount rate)

P= อัตราความพึงพอใจในเวลาปัจจุบัน pure rate of time preference) ซึ่งหากมีค่าเป็น 0 หมายถึงประโยชน์ของคนรุ่นปัจจุบันและอนาคตมีความสำคัญเท่ากัน

N = ความยืดหยุ่นของอรรถประโยชน์จากการบริโภค (elasticity of marginal utility of consumption) หมายถึง ตัวเลขที่บอกว่า เมื่อคนรุ่นต่อไปมีความมั่งคั่งมากขึ้น ประโยชน์ที่พวกเขาได้รับจากทรัพยากรเพิ่มเติมจะลดลงเรื่อย ๆ

G = อัตราการเติบโตของการบริโภค (growth rate of consumption) หรือการเติบโตทางเศรษฐกิจ

โดยงานของธนาคารโลกกำหนดให้ P = 0 และใช้ N = 2 ซึ่งเป็นค่ากรอบบนของอัตรานี้ที่นักเศรษฐศาสตร์นิยมใช้ระหว่าง 1-2ดังนั้น คำแนะนำของธนาคารโลกสำหรับอัตราคิดลดจึงเท่ากับ 2 เท่าของอัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจในระยะยาว

[4] ข้อมูลตัวอย่าง Catastrophe bond ของประเทศฟิลิปปินส์ https://www.oecd-ilibrary.org/country-case-studies-of-catastrophe-bonds_5c2c96a2-en.pdf?itemId=%2Fcontent%2Fcomponent%2F5c2c96a2-en&mimeType=pdf และ https://www.artemis.bm/deal-directory/ibrd-car-123-124/

---

อ้างอิง

1. กรรณิการ์ ธรรมพานิชวงค์, คณิสร์ แสงโชติ, & ถลัชนันท์ ตันติเวชวุฒิกุล. (2567). ธุรกิจกับ “หนี้” ด้านสิ่งแวดล้อม. สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ธนาคารแห่งประเทศไทย. https://www.pier.or.th/abridged/2024/12/
2. คณะอนุกรรมาธิการศึกษาแนวทางการปฏิรูประบบงบประมาณไทย. (2567). รายงานผลการศึกษา เรื่อง ระบบงบประมาณไทย: สภาพปัญหาและข้อเสนอเพื่อการปฏิรูป. เสนอโดย คณะกรรมาธิการศึกษา การจัดทำและติดตามการบริหารงบประมาณ สภาผู้แทนราษฎร.
3. สมาคมตราสารหนี้ไทย. (2567). สรุปภาวะตลาดตราสารหนี้ไทย ไตรมาสที่ 1 ปี 2024. https://www.thaibma.or.th/doc/press/y2024/con042024.pdf
4. สถาบันวิจัยเพื่อตลาดทุน. (2565). Capital Market Snapshot: ภาพรวมต้นทุนเงินลงทุนเฉลี่ย (WACC) และอัตราผลตอบแทนของเงินลงทุน (ROIC) ของบริษัทจดทะเบียนในอาเซียนและไทยในช่วงหนึ่งปีที่ผ่านมา. https://www.cmri.or.th/uploads/images/CapSnap/CapSnap_4_05092022.pdf
5. สมาคมตลาดตราสารหนี้ไทย. (2567). ความเคลื่อนไหวของตลาดตราสารหนี้ไทย ประจำวันที่ 1-31 สิงหาคม 2567. https://www.thaibma.or.th/report/monthly2/doc/Aug24th.pdf
6. Abelson, P., & Dalton, T. (2023). Declining discount rates in cost-benefit analysis. Prepared for Treasury, New Zealand. Applied Economics P/L. https://www.treasury.govt.nz/sites/default/files/2024-09/cr-declining-discount-rates-cba.pdf
7. Afonso, A., Furceri, D., & Gomes, P. (2012). Sovereign credit ratings and financial markets linkages: Application to European data. Journal of International Money & Finance, 31(3), 606–638. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2012.01.016
8. ADRC (Asian Disaster Reduction Center). (2012). The Bangladesh cyclone preparedness program: A vital component of the nation’s multihazard early warning system. In A. Habib, M. Shahidullah, & D. Ahmed (Eds.), Information on disaster risk reduction of the member countries (pp. 29–62). Springer.
9. Bandaogo, M. & R. Van Doorn. (2021) The Macroeconomic and Fiscal Impact of Aging in Thailand. Washington, D.C.: World Bank.
10. BBC Thai. (2022). โลกร้อน : วิศวกรนานาชาติพัฒนาวิธีสร้างถนนให้ทนทานต่อภาวะอากาศแปรปรวน. https://www.bbc.com/thai/international-60368482
11. Brot für die Welt. (2023). Climate adaptation finance index: How equitably finance for climate adaptation is distributed. https://www.brot-fuer-die-welt.de/fileadmin/mediapool/downloads/fachpublikationen/Anpassungsindex/Climate_Adaption_Finance_Index_2023.pdf
12. Cambridge Centre for Risk Studies & AXA XL. (2020). Disaster recovery report. AXA XL. https://axaxl.com/-/media/axaxl/files/optimizing-disaster-recovery.pdf
13. Chartered Insurance Institute. (n.d.). Flood Re update. https://www.cii.co.uk/learning/learning-content-hub/articles/flood-re-update/110632
14. Choi, E., Jang, E., & Laxton, V. (2023). What it takes to attract private investment to climate adaptation. World Resources Institute. https://www.wri.org/insights/private-sector-climate-adaptation-finance
15. Davison, C. (2022). The country trailblazing the fight against disasters. BBC Future. https://www.bbc.com/future/article/20220719-how-bangladesh-system-fights-cyclones-climate-disasters
16. Development Initiatives. (n.d.). Climate finance and the vulnerability crisis. https://www.devinit.org/resources/climate-finance-vulnerability-crisis/ [Accessed 29 September 2024]
17. Environment Agency. (2022). Coastal Transition Accelerator Programme (CTAP). https://engageenvironmentagency.uk.engagementhq.com/ctap
18. Fava, F., Jensen, N., Sinah, J. M., Mude, A., & Maher, B. P. (2021). Building financial resilience in pastoral communities in Africa: Lessons learned from implementing the Kenya livestock insurance program (KLIP). World Bank. https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/888931613729186587/building-financial-resilience-in-pastoral-communities-in-africa-lessons-learned-from-implementing-the-kenya-livestock-insurance-program-klip
19. Frontier Economics & Paul Watkiss Associates. (2022). Barriers to financing adaptation actions in the UK. UK Climate Change Committee. https://www.theccc.org.uk/publication/barriers-to-financing-adaptation-actions-in-the-uk-frontier-economics-paul-watkiss-associates/
20. GIZ. (2024). Report on ecosystem-based adaptation (EbA) and nature-based insurance solutions (NbIS) in the Philippines and Asia. GIZ Manila. http://www.giz.de/en/downloads_els/GIZ-report-EbA-NbIS-Philippines-Asia-2024.pdf
21. Global Commission on Adaptation. (2019). Adapt now: A global call for leadership on climate resilience. Global Center on Adaptation. https://gca.org/reports/adapt-now-a-global-call-for-leadership-on-climate-resilience/
22. Groom, B., Drupp, M., Freeman, M. C., et al. (2022) The future, now: A review of social discounting. Annual Review of Resource Economics. pp. 467-491.
23. IPCC. (2021). Summary for policymakers. In V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, & B. Zhou (Eds.), Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 3−32). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896.001
24. Joint Research Centre (European Commission). (2015). The benefit of continental flood early warning systems to reduce the impact of flood disasters. European Commission. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC97266
25. Klusak, P., Agarwala, M., Burke, M., Kraemer, M., & Mohaddes, K. (2023). Rising temperatures, falling ratings: The effect of climate change on sovereign creditworthiness. Management Science, 69(12), 7468–7491. https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4869
26. Ministry of Natural Resources and Environment Vietnam. (2022). National adaptation plan for the period 2021-2030, with a vision to 2050. Ministry of Natural Resources and Environment, Socialist Republic of Vietnam.
27. National Climate Change Adaptation Research Facility (NCCARF). (2016). Flood Re in the UK: Snapshot for CoastAdapt. https://coastadapt.com.au/sites/default/files/case_studies/SS35_Re_Flood_UK.pdf
28. PwC. (2024). CEO survey 2024: Transforming for growth and resilience. https://www.pwc.com/th/en/ceosurvey/ceo-survey-2024-en.html
29. Republic of Indonesia. (2021). Indonesia third biennial update report. Republic of Indonesia. https://unfccc.int/documents/403577
30. Sadler, A., Ranger, N., Fankhauser, S., et al. (2024). The impact of COVID-19 fiscal spending on climate change adaptation and resilience. Nature Sustainability, 7, 270–281. https://doi.org/10.1038/s41893-024-01269-y
31. Surminski, S. (2017). What can the United States learn from the United Kingdom’s new flood reinsurance pool? Resources for the Future. https://www.rff.org/publications/issue-briefs/what-can-the-united-states-learn-from-the-united-kingdoms-new-flood-reinsurance-pool/
32. The Emergency Events Database (EM-DAT), CRED. (2023). Global disaster data: Thailand 2000-2022. CRED. https://www.emdat.be
33. The Nature Conservancy. (2021). A post-storm response and reef insurance primer: Building the response capacity to repair reefs damaged by hurricanes. http://www.nature.org/content/dam/tnc/nature/en/documents/A_POST_STORM_RESPONSE_REEF_INSURANCE_PRIMER_2021_final.pdf
34. Queensland Government. (2023). Queensland betterment programs. https://www.qra.qld.gov.au/sites/default/files/2023-07/0805_betterment_funds_paper_2023_0.pdf
35. Kazi, S., Urrutia, I., van Ledden, M., Laboyrie, J. H., Verschuur, J., Haque Khan, Z.-u., Jongejan, R., Lendering, K., & Mancheño, A. G. (2022). Bangladesh: Enhancing coastal resilience in a changing climate. World Bank. http://hdl.handle.net/10986/38004
36. UN Environment Programme. (2023). Adaptation finance gap update 2023: Underfinanced. Underprepared. Inadequate investment and planning on climate adaptation leaves world exposed. UN Environment Programme.
37. World Bank. (2016). Discounting costs and benefits in economic analysis of World Bank projects. https://documents1.worldbank.org/curated/en/099610503022315638/pdf/IDU02e978a2a023f704c140bb1b082595e67e593.pdf