Factors Influencing Thai People’s Decisions to Rely on Informal Loans due to the Coronavirus Outbreak ปัจจัยที่ทำให้คนไทยเลือกพึ่งพาเงินกู้นอกระบบจากการระบาดของไวรัสโคโรนา

Abstract

บทคัดย่อ

         งานวิจัยนี้ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจกู้ยืมเงินนอกระบบสถาบันการเงิน การกำหนดกลุ่มตัวอย่างใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage Sampling) โดยขั้นแรกมีการแบ่งตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (Stratified Sampling) ในระดับภูมิภาค จากนั้นมีการแบ่งตัวอย่างตามระดับรายได้และลักษณะของการกู้ยืมเงิน โดยประกอบด้วยการกู้ยืมเงินในระบบ นอกระบบและไม่กู้ยืมรวมทั้งสิ้น 900 ตัวอย่าง และใช้การประมาณการด้วยวิธีการวิเคราะห์ความถดถอยโพรบิท (Probit Regression Analysis) ผลการศึกษาพบว่าระดับรายได้เฉลี่ยต่อเดือนหลังเกิดการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา การมีเงินออม ระดับการศึกษา ผลกระทบที่มีต่อการประกอบอาชีพภายหลังจากการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนาในด้านการถูกพักงานโดยได้รับเงินเดือนน้อยลง การถูกพักงานโดยไม่ได้รับเงินเดือน การถูกเลิกจ้าง/ปลดออกจากงานโดยได้รับเงินชดเชย การถูกเลิกจ้าง/ปลดออกจากงานโดยไม่ได้รับเงินชดเชย การปิดกิจการสำหรับผู้ที่มีฐานะเป็นเจ้าของกิจการและยอดขายที่ลดลงสำหรับผู้ที่ประกอบอาชีพเกี่ยวข้องกับค้าขายสินค้าและ/หรือบริการ มีความสัมพันธ์กับการตัดสินใจกู้ยืมเงินนอกระบบ ผลการศึกษานี้สามารถใช้เป็นแนวทางแก่ภาครัฐบาลในการกำหนดนโยบายหรือมาตรการที่เหมาะสมเพื่อการจัดการปัญหาหนี้นอกระบบในสังคมไทย อาทิเช่น การปรับเปลี่ยนกฎหมายว่าด้วยระดับการศึกษาขั้นบังคับให้สูงถึงระดับอนุปริญญาหรือระดับปริญญาตรีหรือเทียบเท่า สนับสนุนการให้ทุนการศึกษาเพิ่มเติมแก่ผู้ที่มีคุณสมบัติทั่วประเทศ ให้เงินอุดหนุนเพิ่มเติมแก่สถาบันการศึกษาเพื่อสามารถนำไปสู่การลดค่าเล่าเรียนแก่นักเรียน/นักศึกษา ส่งเสริมให้ประชาชนในประเทศตระหนักถึงประโยชน์และความสำคัญของการออมเงิน พัฒนาแรงงานให้มีทักษะฝีมือในการทำงานสูงและหลากหลายมากยิ่งขึ้นเพื่อเพิ่มโอกาสในการยกระดับรายได้ของแรงงานในประเทศไทย สนับสนุนให้สถาบันการเงินเฉพาะกิจและธนาคารพาณิชย์ออกสินเชื่อดอกเบี้ยต่ำเพื่อธุรกิจ SMEs ที่ประสบปัญหาจากการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนาและขยายมาตรการเยียวยาแรงงานและผู้ประกอบการที่ได้รับผลกระทบจากการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา

คำสำคัญ: เงินกู้นอกระบบ หนี้นอกระบบ ไวรัสโคโรนา ระดับรายได้ การออม คนไทย

Abstract

         This research examined factors that affected the decisions to borrow money outside financial institution system.  The sample was determined using a multi-stage sampling method, with the first step being stratified sampling at the regional level.  The sample was then divided according to income level and nature of borrowing. It consisted of 900 samples of formal, informal and non-borrowing loans and used estimates using Probit Regression Analysis.  The results of the study found that the average monthly income levels after the outbreak of the Coronavirus, having savings, education level, were factors which influenced the borrowing of loans. Other factors effecting borrowing loans involved these following factors: the impact on employment status after the coronavirus outbreak of furloughs with reduced pay, suspension from work without pay, being fired/laid off work with severance pay, being fired/laid off work without compensation, closing the business of the person who was the owner of the business and decreased sales for those whose occupations involved trading in goods and/or services.  These factors were related to the decisions to borrow money outside the system.  The results of this study can be used as a guideline for the government sector in determining appropriate policies or measures to deal with the problem of informal debt in Thai society, such as changing the law on compulsory education levels to be as high as the associate or degree level, Bachelor's Degree or equivalent, supporting the provision of additional scholarships to qualified persons across the country, providing additional subsidies to educational institutions that can lead to lower tuition fees for students, promoting people in the country to be aware of the benefits and importance of saving money, developing workers to have high skills and work skills and be more diverse in order to increase opportunities to raise the income level of workers in Thailand, and supporting specialized financial institutions (SFIs) and commercial banks to issue low-interest loans for SMEs facing problems from the Coronavirus outbreak and extending remedial measures for workers and entrepreneurs affected by the problems from the Coronavirus outbreak.

Keywords: Informal credit, Informal Debt, Coronavirus, Income, Savings,  Thai People

เอกสารอ้างอิง (References)

กรมสอบสวนคดีพิเศษ. (2563). พระราชบัญญัติห้ามเรียกเก็บดอกเบี้ยเกินอัตรา พ.ศ. 2560. สืบค้นเมื่อ 18 พฤษภาคม 2565 จาก https://www.dsi.go.th/th/Detail/Excessive-Interest-Rate-Prohibition-Act-B-E-2560

กระทรวงศึกษาธิการ. (2563). พระราชบัญญัติการศึกษาภาคบังคับ พ.ศ. 2545. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://qrcd.org/3lXi

ข่าวสารกระทรวงพาณิชย์. (2564). พาณิชย์เผย พิษโควิดส่งผลให้คนไทยยังคงมีหนี้สิน. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://www.price.moc.go.th/price/fileuploader/file_admin_sum/news_survey-092564.pdf

ไทยรัฐออนไลน์. (2563). พิษโควิดชีวิตมีแต่หนี้ หนี้นอกระบบเฟื่องฟู. สืบค้นเมื่อ 18 พฤษภาคม 2565 จาก https://www.thairath.co.th/news/business/1870700

ไทยรัฐออนไลน์. (2566). จ่ายไม่ไหวแล้ว “เงินกู้นอกระบบ” ดอกเบี้ยโหด จ่ายช้าโดนค่าปรับรายชั่วโมง. สืบค้นเมื่อ 18 พฤษภาคม 2565 จาก https://www.thairath.co.th/news/society/2701861

ธนาคารกรุงศรีอยุธยา. (2566). สินเชื่อส่วนบุคคลแบบหมุนเวียน จบทุกความต้องการทางการเงิน. สืบค้นเมื่อ 27 ตุลาคม 2566 จาก https://www.krungsri.com/th/personal/loans/personal-loans/ifin-personal-credit

ธนาคารทหารไทยธนชาต. (2566). สินเชื่อส่วนบุคคลแคชทูโก. สืบค้นเมื่อ 27 ตุลาคม 2566 จาก https://www.ttbbank.com/th/personal/loans/personal-loan/cash-2-go

ธนาคารไทยพาณิชย์. (2566). สินเชื่อส่วนบุคคล Speedy loan. สืบค้นเมื่อ 27 ตุลาคม 2566 จาก https://www.cardx.co.th/loan/details/speedyloan?utm_source=web&utm_medium=own-traffic- scb&utm_campaign= o00000&utm_term=spl-mass&utm_content=singlephoto-cvp-expandbusiness

ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2566). เงินรับฝากและเงินให้สินเชื่อของธนาคารพาณิชย์จำแนกตามจังหวัด. สืบค้นเมื่อ 27 ตุลาคม 2566 จาก https://app.bot.or.th/BTWS_STAT/statistics/BOTWEBSTAT.aspx? reportID=781&language=th

บรรษัทประกันสินเชื่ออุตสาหกรรมขนาดย่อม. (2564). สถิติจำนวน SMEs ในประเทศไทย. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://www.tcg.or.th/news_inside.php?news_id=37

พีพีทีวี ออนไลน์. (2565). สังเวยเงินกู้นอกระบบ 2 ครู ปลิดชีวิต กระโดดน้ำฆ่าตัวตาย. สืบค้นเมื่อ 19 สิงหาคม 2565 จาก https://www.pptvhd36.com/news/สังคม/178634

พีรพัฒน์ ตัณฑวณิช อิสระ วงศ์วิวัฒน์ และพิมลพรรณ์ โสรีกุล. (2563). ผลกระทบการแพร่ระบาดของโควิด-19 ต่อตลาดแรงงานไทย [รายงาน]. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://www.nesdc.go.th/ewt_news.php?nid=10769&filename=macroeconomic

รัฐบาลไทย. (2566). มีหนี้บอก ธ.ก.ส. เพื่อลดปัญหาหนี้นอกระบบอย่างยั่งยืน. สืบค้นเมื่อ 18 มิถุนายน 2566 จาก https://www.baac.or.th/th/contentnews.php?content_id=17195&content_group_semi=4&content_group_sub=1&content_group=3&inside=1

ลลิตา บุดดา. (2559). หนี้ภาคครัวเรือนกับวัฏจักรธุรกิจไทย (การค้นคว้าอิสระหลักสูตรเศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์).

ศูนย์พยากรณ์เศรษฐกิจและธุรกิจ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. (2565). สภาพหนี้ครัวเรือนไทยปี 2565. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://shorturl.asia/sgzX4

ศูนย์วิเคราะห์เศรษฐกิจ ทีทีบี. (2565). TTB analytics ชี้ครึ่งหลังของปี 2565 มีแรงกระแทกจากต้นทุนธุรกิจเพิ่มขึ้น ภายใต้ข้อจำกัดในการขึ้นราคาสินค้า. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://www.ttbbank.com /th/analytics/business-industry/trade-services/20220804-ttb-price%20transmission

ศูนย์วิจัยธนาคารออมสิน. (2566) รายงานติดตามภาวะเงินฝากและการออม ณ เดือน ต.ค. 2565. สืบค้นเมื่อ 18 มิถุนายน 2566 จาก https://shorturl.asia/Yxtng

ศูนย์วิจัยเศรษฐกิจ ธนาคารออมสิน. (2564). บทบาทองค์กรการเงินชุมชนในการแก้ไขปัญหาหนี้นอกระบบ. สืบค้นเมื่อ 27 ตุลาคม 2566 จาก https://www.gsbresearch.or.th/wp-content/uploads /2021/03 /GR_report_bootbaht_detail.pdf

สถาบันวิจัยเพื่อพัฒนาประเทศไทย. (2564). วิเคราะห์ผลกระทบของโควิด-19 ต่อแรงงานนอกระบบ. สืบค้นเมื่อ 11 ตุลาคม 2566 จาก https://tdri.or.th/2021/01/covid-106/

สมประวิณ มันประเสริฐ และ วิฑูรย์ รุ่งเรืองสัมฤทธิ์. (2549). การบริโภคภาคครัวเรือนของไทยภายใต้แบบจำลองรายได้ถาวรในวงจรชีวิตและข้อจำกัดด้านสภาพคล่อง. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติของนักเศรษฐศาสตร์ ครั้งที่ 2 ประจำปี 2549. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

สยามรัฐ. (2566). แม่เฒ่าเครียดปัญหาชีวิตป่วย หนี้นอกระบบ ปีนถังเก็บน้ำฆ่าตัวตายเงียบ. สืบค้นเมื่อ 21 กุมภาพันธ์ 2566 จาก https://siamrath.co.th/n/424591

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2560). จำนวนประชากรจากการทะเบียน จำแนกตามกลุ่มอายุ ภาคและจังหวัด พ.ศ. 2555-2565. สืบค้นเมื่อ 20 ธันวาคม 2561 จาก https://statbbi.nso.go.th/staticreport/page/sector/th/01.aspx

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2565). รายได้เฉลี่ยต่อเดือนของครัวเรือนเป็นรายภาคและจังหวัด พ.ศ. 2574-2564. สืบค้นเมื่อ 19 สิงหาคม 2565 จาก https://statbbi.nso.go.th/staticreport/page/sector/th/08.aspx

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2566). จำนวนประชากรอายุ 15 ปีขึ้นไป จำแนกตามสถานภาพแรงงาน เพศ เป็นรายไตรมาส พ.ศ. 2564 – 2566. สืบค้นเมื่อ 31 พฤษภาคม 2566 จาก http://statbbi.nso.go.th/staticreport/page/sector/th/02.aspx

สุรีรัตน์ มณีกุต. (2565). ความรู้เกี่ยวกับงานอาชีพ ม.4-ม.6 (พิมพ์ครั้งที่ 2). กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์อักษรเจริญทัศน์.

Ando, A., and Modigliani, F. (1963). The “Life Cycle” hypothesis of saving: aggregate implications and tests. The American Economic Review, 53(1), 55-84.

Banerjee, A.V., and Duflo, E. (2007). The economic lives of poor. Journal of Economic Perspectives, 21, 141-167.

Bhaumik, S.K. (2008). Interaction between formal and informal sector credit: new evidence from India. Applied Economic Letters, 15(7), 527-531.

Brobeck, S. (2008). Understanding the emergency savings needs of low and moderate income households: A survey-based analysis of impacts, causes, and remedies. Retrieved from https://consumerfed.org/wp- content/uploads/2010/08/Emergency_Savings_%20_Analysis _Nov_2008.pdf

Costa, A. (2017). The determinants of absorptive capacity: an empirical investigation for innovative SMEs in Italy. Life Safety and Security, 5(11), 85-95.

Duong, P.B., and Izumida, Y. (2002). Rural development finance in Vietnam: a microeconometric analysis of household surveys. World Development, 30(2), 319-335.

Fenwick, L.J., and Lyne, M.C. (1998). Factors influencing internal and external credit rationing among small-scale farm households in Kwazulu-Natal. Agrekon, 37(4), 495-505.

International Monetary Fund. (2020). Opening Remarks at a press briefing by Kristalina Georgieva following a conference call of the International Monetary and Finance Committee (IMFC). Retrieved from https://www.imf.org/en/News/Articles/2020/03/27 /sp032720-opening-remarks-at-press-briefing-following-imfc-conference-call

Khoi, P.D., Gan, C., Nartea, G., & Cohen, D.A. (2013). Formal and informal rural credit in the Mekong River Delta of Vietnam: Interaction and accessibility. Journal of Asian Economics, 26, 1-13.

Kislat, C. (2015). Why are informal loans still a big deal? Evidence from North-east Thailand. The Journal of Development Studies, 51(5), 569-585.

Kuehnest, K., & Dudwick, N. (2002). Better a hundred friends than a hundred rubles? Social networks in transition-the Kyrgyz Republic, World Bank Economists’ Forum, 2, 51-88.

McKernan, S., Pitt, M.M., & Moskowitz, D. (2005). Use of the formal and informal financial sectors: does gender matter? Empirical evidence from Rural Bangladesh. Retrieved from https://www.urban.org/sites/default/files/publication/51806/411160-Use-of-the-Formal-and-Informal-Financial-Sectors-Does-Gender-Matter-.PDF

Nwaru, J.C., Essien, U.A., and Onuoha, R.E. (2011). Determinants of informal credit demand and supply among food crop farmers in Akwa Ibom State, Nigeria. Journal of Rural and Community Development, 6(1), 129-139.

Okurut, F.N., Schoombee, A., & Van Der Berg, S. (2005). Credit demand and credit rationing in the informal financial sector in Uganda. South African Journal of Economics, 73(3), 482-497.

Pinitjitsamut, P., & Suwanprasert, W. (2022). Informal Loans in Thailand: Stylized Facts and Empirical Analysis (Discussion Paper No. 173). Puey Ungphakorn Institute for Economic Research (PIER).

Robert, H., Pochanukul, P., & Achavanuntakul, S. (2013). Qualitative demand-side research report. Retrieved from https://www.adb.org/sites/default/files/project-documents// 45128-001-tacr-06.pdf

Schindler, K. (2010). Credit for what? Informal credit as a coping strategy of market women in Northern Ghana. The Jpurnal of Development Studies, 46(2), 234-253.

Smyth, G.K. (2003). Pearson’s Goodness of Fit Statistic as a Score Test Statistic. Lecture Notes-Monograph Series, 40, 115–126.

The Pennsylvania State University. (2018). Detecting multicollinearity using variance inflation factors. Retrieved from https://online.stat.psu.edu/stat462/node/180/

Usa Amorrachayawichan. (2017). Factors affecting the occurrence of debt outside the public system of Meaung Chumporn, Chumporn Provice. Research and Development Journal Suan Sunandha Rajabhat University, 9(1), 62-73.

Yamane, T. (1973). Statistics: An Introductory Analysis. 3rd edition. New York: Harper and Row.

Yuan, Y., Hu. Y., & Gao, P. (2012). Farmers’ choice and informal credit markets in China. China Agricultural Economic Review, 4(2), 216-23