จับชีพจรตลาดรับสมัครงานไทย ในช่วงโควิด-19 ด้วย Big data

พบว่า โควิด-19 ทำให้อัตราการว่างงานของไทยสูงที่สุดในรอบ 20 ปี ปัญหานี้ไม่ได้เป็นปัญหาเฉพาะกับลูกจ้าง เพราะสะท้อนว่านายจ้างก็กำลังเผชิญความยากลำบากเช่นเดียวกัน 

เพื่อศึกษาปัญหาในตลาดแรงงานในรายละเอียด ซึ่งจะช่วยการออกแบบนโยบายช่วยเหลือลูกจ้าง นายจ้างรวมถึงสถานศึกษาที่จะผลิตกำลังแรงงานออกมาในอนาคต ผู้เขียนและทีมวิจัยทีดีอาร์ไอ ได้ติดตามสภาพการจ้างงานในประเทศไทย ผ่านโครงการการจัดทำฐานข้อมูลความต้องการทักษะแรงงานด้วย Big Data เพื่อส่งเสริมการปฏิรูปการศึกษา ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดยกองทุนพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อการศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ มาตั้งแต่สมัยที่ นพ. ธีระเกียรติ เจริญเศรษฐศิลป์ เป็นรัฐมนตรี

การศึกษาโดยใช้ Big Data ของการประกาศหางานจาก 12 เว็บไซต์หางานของไทย และการวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) พบว่า ในช่วง 6 เดือนแรกของการเกิดโควิด-19 ในประเทศไทยคือ ช่วงม.ค.- มิ.ย.2563 การประกาศจ้างงานออนไลน์มีจำนวนลดลงอย่างเห็นได้ชัดถึง 69% เทียบกับช่วงเดียวกันของปี 2562 โดยลดลงจาก 2.7 แสนตำแหน่ง เหลือเพียง 8.4 หมื่นตำแหน่ง

หากดูข้อมูลแยกเป็นรายเดือนของปี 2563 จะพบว่าจำนวนประกาศรับสมัครงานมีแนวโน้มลดลงต่อเนื่อง โดยเดือนม.ค. มีการประกาศรับสมัครงานจำนวน 20,007 ตำแหน่ง เดือน ก.พ. 20,705 ตำแหน่ง เดือนมี.ค. 15,765 ตำแหน่ง เดือนเม.ย. 9,479 ตำแหน่ง เดือนพ.ค. 10,068 ตำแหน่ง และเดือนมิ.ย. 8,018 ตำแหน่ง

เมื่อวิเคราะห์ในส่วนของแรงงานสายอาชีพด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (STEM) พบว่า กลุ่มตำแหน่งงาน 5 ลำดับที่มีอัตราการลดลงของประกาศรับสมัครงานมากที่สุด ได้แก่ 1) ช่างเทคนิค -86% 2) วิศวกรโยธา -80% 3) เจ้าหน้าที่อาชีวอนามัยและความปลอดภัย -79% 4) นักวิเคราะห์ระบบควบคุมคุณภาพ -78% และ 5) วิศวกรไฟฟ้า -76%

ส่วน 5 กลุ่มตำแหน่งงานที่มีอัตราการลดลงของประกาศรับสมัครงานน้อยที่สุด ได้แก่ 1) นักวิเคราะห์ความปลอดภัยระบบสารสนเทศ -7% 2) งานเทคโนโลยีสารสนเทศอื่น ๆ -12% 3) นักวิเคราะห์ข้อมูล -29% 4) วิศวกรและสถาปนิกระบบคอมพิวเตอร์ -35% และ 5) ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล -35%

จะเห็นว่า ตำแหน่งงานในด้านไอที ได้รับผลกระทบน้อยกว่ากลุ่มงานอาชีพอื่นๆ เพราะก่อนหน้านี้ ประเทศไทยก็มีปัญหาการขาดแคลนคนงานด้านไอทีมาโดยตลอด รัฐบาลจึงควรสนับสนุนการฝึกทักษะแรงงานด้านไอทีที่ตลาดต้องการ เพื่อสร้างงานรายได้ดีรองรับเมื่อเศรษฐกิจฟื้นตัว

ข้อสรุปข้างต้นจะไม่สามารถทำได้เลย หากเรายังใช้วิธีสำรวจตลาดแรงงานแบบเดิม ไม่ได้ใช้Big Data เนื่องจากจะไม่ได้ข้อมูลที่ละเอียดและทันเวลา การวิเคราะห์การประกาศหางานด้วย Big Data ยังมีข้อดีอีกหลายประการ

1.ได้ข้อมูลการประกาศหางานที่เป็นจริงและละเอียดกว่าการสำรวจ เพราะนายจ้างมีแรงจูงใจที่จะประกาศรับสมัครคนงานอย่างละเอียดและถูกต้องอยู่แล้ว เพื่อให้ได้คนงานตรงตามที่ต้องการ 

2.สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ในหลายมิติ เช่น วิเคราะห์การประกาศจ้างงานโดยจําแนกตามกลุ่มอาชีพ ตามระดับการศึกษา ตามสาขาการศึกษา ตามอุตสาหกรรมและที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของนายจ้าง ซึ่งจะให้รัฐสามารถกำหนดนโยบายได้ดียิ่งขึ้น 

3.ช่วยให้พบตำแหน่งงานใหม่ๆ ที่ตลาดต้องการ แต่ผู้สำรวจอาจจะยังไม่รู้จัก ทำให้สำรวจไม่พบ เช่น นักพัฒนาระบบซอฟต์แวร์หุ่นยนต์สำนักงานอัตโนมัติ (RPA Developer)

4.มีข้อมูลให้สถาบันการศึกษาทราบว่า ตลาดแรงงานต้องการทักษะอะไร เพื่อให้สามารถปรับหลักสูตรได้ทัน หรือช่วยให้กองทุนเงินให้กู้ยืมเพื่อการศึกษา (กยศ.) สามารถให้ทุนกู้ยืมได้อย่างสอดคล้องความต้องการของตลาดแรงงานมากยิ่งขึ้น ทำให้นักศึกษากู้เงินไปแล้ว มีโอกาสได้งานที่ดี

ตลาดแรงงานไทยกำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วและรุนแรงจากการระบาดของโควิด เราจึงต้องการการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลในแนวทางใหม่คือ Big Data เพื่อให้สามารถกำหนดนโยบายและมาตรการรองรับการฝึกทักษะแรงงานได้อย่างตรงจุดและทันท่วงที

โดย... วินิทร เธียรวณิชพันธุ์