ดร.ณัฐพงษ์ พัฒนพงษ์
คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
จากบทความเดิมที่ได้แนะนำถึงที่มาของการพัฒนาแบบจำลองซึ่งใช้ในการวิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจจากนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ในบทความนี้จะนำเสนอประเด็นที่ต่อเนื่อง โดยลำดับตามทิศทางการพัฒนาแบบจำลองในช่วงระยะเวลาประมาณ 25 ปีที่ผ่านมา
การพัฒนาแบบจำลองในระยะแรกเน้นที่การเชื่อมต่อระหว่างผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงการปล่อยก๊าซเรือนกระจกกับภาคส่วนต่าง ๆ ในระบบเศรษฐกิจ ซึ่งนอกจากการแสดงถึงรายละเอียดของปริมาณการปล่อยก๊าซฯ กับกิจกรรมทางเศรษฐกิจแล้ว แบบจำลองในระยะต่อมาได้เน้นไปที่การพัฒนาคุณสมบัติเชิงพลวัต(dynamic) ของระบบเศรษฐกิจ ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของระบบเศรษฐกิจข้ามช่วงระยะเวลาที่มากกว่า 1 ปี โดยเหตุผลสำคัญในการพัฒนาให้แบบจำลองมีลักษณะเชิงพลวัตเนื่องจากก๊าซเรือนกระจก ที่ปล่อยสู่ชั้นบรรยากาศนั้นใช้เวลายาวนานในการสลายตัว และส่งผลทำให้ผลกระทบที่เกิดขึ้นกับภูมิอากาศของโลกมีช่วงเวลานาน ซึ่งการพัฒนาแบบจำลองให้รวมคุณลักษณะดังกล่าวจะช่วยให้สามารถศึกษาถึงผลบวกและผลลบที่เกิดขึ้นข้ามช่วงเวลาจากเลือกที่จะเพิ่มหรือลดการปล่อยก๊าซ ณ ช่วงเวลาต่างกัน(inter-temporal decision) โดยจากลักษณะของคุณสมบัติดังกล่าว ทำให้เกิดประเด็นสำคัญของค่าสัมประสิทธิ์หลักที่ใช้ในแบบจำลอง นั่นคือ อัตราของมูลค่าที่ลดลงในอนาคต (หรือ discount rate) ซึ่งแสดงถึงการเปรียบเทียบมูลค่า ณ ปัจจุบันกับอนาคตข้างหน้า (ในการวิเคราะห์ทางการเงินจะใช้ค่าดังกล่าวเป็นหลักสำคัญในการพิจารณาความคุ้มค่า โดยมูลค่าในอนาคตจะต้องปรับให้อยู่ในรูปของมูลค่าปัจจุบันโดยใช้ discount rate) โดยการเลือกใช้อัตราของมูลค่าที่ลดลงในอนาคต (discount rate) ที่แตกต่างกันก็จะส่งผลต่อข้อสรุปของการวิเคราะห์ที่ต่างกัน โดยแบบจำลอง DICE ที่พัฒนาโดยศาสตราจารย์ William Nordhaus เป็นตัวอย่างของการพัฒนาช่วงแรกของแบบจำลองเชิงพลวัตสำหรับการวิเคราะห์ผลกระทบของการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และได้กำหนดให้อัตราของมูลค่าที่ลดลงในอนาคต(discount rate) เป็นค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญในแบบจำลองเช่นกัน
นอกจากค่า discount rate ที่เป็นสัมประสิทธิ์หลักที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ของการวิเคราะห์แล้ว การเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีในอนาคตก็เป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความไม่แน่นอนของผลลัพธ์จากการคำนวณโดยแบบจำลองเช่นกัน โดยในบางสาขาการผลิตอาจจะมีเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็วกว่าที่คาดการณ์ ก็จะทำให้ปริมาณการปล่อยก๊าซฯ ที่เกิดขึ้นจริงต่ำกว่าที่ค่าประมาณการไว้ก่อนหน้าโดยแบบจำลอง ดังนั้นการพัฒนาแบบจำลองในระยะต่อมาจึงประยุกต์ใช้ลักษณะของการคำนวณโดยใช้การสุ่มค่าสัมประสิทธิ์มาจากหลายๆ กรณี (หรือเรียกว่า Monte-Carlo Simulation ซึ่งเป็นการคำนวณซ้ำหลายๆ ครั้ง โดยในแต่ครั้งของการคำนวณจะใช้ชุดของค่าสัมประสิทธิ์ที่ต่างกันจากการสุ่มค่าภายในเงื่อนไขที่กำหนด) โดยในกรณีของแบบจำลองผลกระทบจากการปล่อยก๊าซเรือนกระจก การคำนวณแบบ Monte-Carlo Simulation จะสุ่มค่าของสัมประสิทธิ์หลัก เช่น อัตราของมูลค่าที่ลดลงในอนาคต (discount rate) ค่าสัมประสิทธิ์ของเทคโนโลยีการผลิต ค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจก ฯลฯ และวนคำนวณซ้ำด้วยชุดของค่าสัมประสิทธิ์ที่เกิดจากการสุ่มค่าแต่ละครั้ง ซึ่งผลที่ได้จะแสดงถึงขอบเขตของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดจากการใช้ชุดค่าสัมประสิทธิ์ที่แตกต่างกัน และช่วยให้เกิดความเข้าใจถึงคุณลักษณะการกระจายตัวเชิงสถิติของผลจากการคำนวณของแบบจำลอง และยังชี้ให้เห็นถึงความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นของผลกระทบในระดับต่าง ๆ โดยแบบจำลอง PAGE ที่พัฒนาโดยศาสตราจารย์ Chris Hope เป็นตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ Monte-Carlo simulation เป็นกลไกหลักในการพยากรณ์ผลกระทบ
ทั้งนี้ การพัฒนาแบบจำลองยังไม่จำกัดเพียงการเพิ่มคุณสมบัติด้านพลวัต (dynamic) หรือขอบเขตของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ (หรือผลจากการทำ Monte-Carlo Simulation) เท่านั้น แต่ยังได้พัฒนาให้เกิดแบบจำลองที่ครอบคลุมเศรษฐกิจโลก ซึ่งเหตุผลสำคัญในการพัฒนาให้เป็นแบบจำลองในลักษณะนี้เนื่องจากการผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการปล่อยก๊าซเรือนกระจกนั้นจะได้รับผลกระทบโดยรวมพร้อมกันทุกประเทศ ดังนั้นการคำนวณการปล่อยก๊าซควรจะครอบคลุมให้ครบทุกประเทศเช่นกัน และทำให้เกิดการพัฒนาแบบจำลองที่มีขนาดใหญ่และครอบคลุมทุกประเทศในโลก เช่น แบบจำลอง GTAP-E หรือแบบจำลอง AIM/CGE ฯลฯ
จากลำดับการพัฒนาจะเห็นได้ว่าสมมติฐานที่ใช้ในการคำนวณเป็นปัจจัยสำคัญในการปรับปรุงแบบจำลองให้มีคุณลักษณะที่ครอบคลุมในด้านต่าง ๆ มากขึ้น ดังนั้นผู้วิเคราะห์หรือผู้กำหนดนโยบายจำเป็นที่จะต้องเข้าใจถึงคุณสมบัติและข้อจำกัดของแต่ละแบบจำลอง เพื่อให้การประยุกต์ใช้งานเกิดประโยชน์สูงสุดต่อการกำหนดนโยบายในอนาคตต่อไป
