ข้อควรระวังด้านการใช้ข้อมูลเร็ว ในการวิเคราะห์เศรษฐกิจ

เผยแพร่ใน EIC Outlook ฉบับไตรมาส 3/2020 คลิกอ่านฉบับเต็ม 

 

จากสถานการณ์การระบาดของ COVID-19 ทำให้นักวิเคราะห์จำเป็นต้องหาข้อมูลที่รวดเร็ว (real-time data) ต่อการวิเคราะห์มาช่วยในการตัดสินใจเพิ่มเติมจากเดิมที่พึ่งพาข้อมูลทางเศรษฐกิจแบบปกติ (traditional) ที่มักจะล่าช้าแต่เพียงอย่างเดียว (เช่นข้อมูล MPI, PCI, PII, Export และ GDP เป็นต้น) ทั้งนี้บทความนี้จะชี้ให้เห็นถึงประเด็นที่เป็นข้อควรระวังว่า ข้อมูลเร็วที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายอาจมีข้อจำกัดบางประการที่ต้องใช้ความระมัดระวังในการวิเคราะห์ โดยแบ่งเป็น 3 ประเด็น ดังนี้

• การเคลื่อนไหว (Mobility) อาจไม่เท่ากับ กิจกรรมทางเศรษฐกิจ (Economic Activity) – ในช่วงปัจจุบันข้อมูล real-time data ที่เป็นที่นิยมอย่างมากก็คือ mobility index ของหลายค่ายใหญ่ โดยเฉพาะ Google และ Apple อย่างไรก็ดี ต้องระมัดระวังด้วยว่าการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นอาจไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้กิจกรรมทางเศรษฐกิจทั้งหมด ยกตัวอย่างเช่น mobility สะท้อนว่าคนกลับไปทำงานที่ออฟฟิศมากขึ้น แต่ไม่ได้แปลว่ากลุ่มคนเหล่านั้นจะต้องเดินทางด้วยวิธีเดิม หรือต้องใช้จ่ายเท่าเดิมในการซื้อสินค้าและบริการ ดังนั้น จึงมีความเป็นไปได้ว่าแม้ระดับการเคลื่อนไหวจะเข้าใกล้จุดเดิมก่อนเกิด COVID-19 แต่ระดับกิจกรรมทางเศรษฐกิจอาจจะยังต่ำกว่าก็เป็นได้

• ปัจจัยด้านฤดูกาล (seasonal pattern) – ข้อมูล real-time data หลายประเภทมักเป็นดัชนีหรืออัตราเปลี่ยนแปลงเทียบกับช่วงก่อนเกิด COVID-19 อย่างเช่นในกรณีของ Google mobility index ที่คิดอัตราเปลี่ยนแปลงเทียบกับช่วงก่อนเกิด COVID-19 (เดือนมกราคม-ต้นเดือนกุมภาพันธ์) ดังนั้น จึงมีความเป็นไปได้ว่าดัชนีที่เพิ่มขึ้นในระยะหลังจากช่วงเวลาดังกล่าว อาจเกิดจากผลทางฤดูกาล มากกว่าจะสะท้อนการฟื้นตัวของเศรษฐกิจจริงก็เป็นได้

• ข้อมูลการใช้จ่ายผ่านบัตรเครดิตและเดบิต – ข้อมูลการใช้จ่ายผ่านบัตรก็เป็นอีกหนึ่ง real-time data ที่มักถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ อย่างไรก็ดี ต้องคำนึงถึงพฤติกรรมของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปหลังการแพร่ระบาดของ COVID-19 ที่หันไปใช้บริการออนไลน์มากขึ้น จึงทำให้ยอดใช้จ่ายผ่านบัตรเพิ่มขึ้น แต่การใช้จ่ายด้วยเงินสดอาจลดลงมากก็เป็นได้ ดังนั้น การวิเคราะห์จากการใช้จ่ายผ่านบัตรเพียงอย่างเดียวจึงอาจยังไม่สามารถบอกภาพทั้งหมดของการใช้จ่ายโดยรวมได้

ทั้งนี้อาจสามารถสรุปได้ว่า ข้อมูลเร็วมีประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์ทิศทางของภาวะเศรษฐกิจ แต่การวัดขนาดของผลกระทบทางเศรษฐกิจ (magnitude) จากข้อมูลเร็วอาจต้องทำอย่างระมัดระวัง หรืออาจต้องใช้ข้อมูลส่วนอื่นประกอบด้วย