Research
Discussion Paper
PIERspectives
aBRIDGEd
PIER Blog
Events
Conferences
Research Workshops
Policy Forums
Seminars
Exchanges
Research Briefs
Community
PIER Research Network
Visiting Fellows
Funding and Grants
About Us
Our Organization
Announcements
PIER Board
Staff
Work with Us
Contact Us
TH
EN
Research
Research
Discussion Paper
PIERspectives
aBRIDGEd
PIER Blog
Gaming the Threshold: Size-Dependent Tax Policy and Domestic Profit Shifting
Discussion Paper ล่าสุด
Gaming the Threshold: Size-Dependent Tax Policy and Domestic Profit Shifting
ฝ่ากับดักหนี้ หนีกับดักนโยบาย: ภูมิทัศน์หนี้เกษตรกรไทยในทศวรรษที่ผ่านมา
aBRIDGEd ล่าสุด
ฝ่ากับดักหนี้ หนีกับดักนโยบาย: ภูมิทัศน์หนี้เกษตรกรไทยในทศวรรษที่ผ่านมา
Events
Events
Conferences
Research Workshops
Policy Forums
Seminars
Exchanges
Research Briefs
Agentic AI for Economic Research
งานสัมมนาล่าสุด
Agentic AI for Economic Research
Predicting Financial Market Stress with Machine Learning
งานสัมมนาล่าสุด
Predicting Financial Market Stress with Machine Learning
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจ
ป๋วย อึ๊งภากรณ์
Puey Ungphakorn Institute for Economic Research
Community
Community
PIER Research Network
Visiting Fellows
Funding and Grants
PIER Research Network
PIER Research Network
Funding & Grants
Funding & Grants
About Us
About Us
Our Organization
Announcements
PIER Board
Staff
Work with Us
Contact Us
Staff
Staff
PIER’s Targeted Research Grant 2026 – Call for Proposal
ประกาศล่าสุด
PIER’s Targeted Research Grant 2026 – Call for Proposal
aBRIDGEdabridged
Making Research Accessible
QR code
Year
2026
2025
2024
2023
...
Topic
Development Economics
Macroeconomics
Monetary Economics
Labor and Demographic Economics
...
/static/0266cde22c6bfd3192cd1579412f4bf6/41624/cover.jpg
30 เมษายน 2569
20261777507200000

ฝ่ากับดักหนี้ หนีกับดักนโยบาย: ภูมิทัศน์หนี้เกษตรกรไทยในทศวรรษที่ผ่านมา

ชวนสำรวจปัญหาหนี้และมาตรการแก้หนี้ เพื่อสะท้อนทางเลือกนโยบายที่เหมาะกับเกษตรกรกลุ่มต่าง ๆ
โสมรัศมิ์ จันทรัตน์ลัทธพร รัตนวรารักษ์ชนกานต์ ฤทธินนท์
ฝ่ากับดักหนี้ หนีกับดักนโยบาย: ภูมิทัศน์หนี้เกษตรกรไทยในทศวรรษที่ผ่านมา
excerpt

หนี้เกษตรกรไทยกลายเป็นปัญหาเชิงโครงสร้างที่ฝังรากลึกและขยายตัวอย่างรวดเร็วในทศวรรษที่ผ่านมา เกษตรกรไทยกว่าครึ่งกำลังมีแนวโน้มติด "กับดักหนี้" ที่ก้าวข้ามได้ยากขึ้นเรื่อย ๆ แม้จะมีมาตรการช่วยเหลือต่อเนื่อง บทความนี้ชวนทำความเข้าใจภูมิทัศน์และมาตรการแก้หนี้ผ่านการวิเคราะห์ฐานข้อมูลขนาดใหญ่และการสำรวจภาคสนาม ที่ครอบคลุมลูกหนี้เกษตรกรทั้งระบบ หนี้แหล่งต่าง ๆ และพฤติกรรมการชำระหนี้ และมิติเศรษฐกิจสังคมที่ส่งผลต่อศักยภาพการชำระหนี้ของเกษตรกรหลากหลายกลุ่มของประเทศในรอบ 8 ปี เพื่อสะท้อนช่องโหว่ทางนโยบาย (policy gap) และนัยในการก้าวพ้น "กับดักนโยบาย" สู่การแก้ปัญหา “กับดักหนี้” เกษตรกรได้ในระยะยาว

บทความนี้สรุปประเด็นสำคัญจาก (Chantarat et al., Forthcoming) ที่มุ่งสะท้อนพลวัตหนี้เกษตรกรไทยในรอบทศวรรษ โดยเริ่มจากการฉายภาพ 7 ข้อเท็จจริง หรือ stylized facts เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างปัญหาหนี้อย่างรอบด้าน ตั้งแต่ปริมาณและการเติบโตของหนี้ การกระจุกตัวของหนี้ และความแตกต่างของพลวัตหนี้ในเกษตรกรแต่ละกลุ่ม รวมถึงพฤติกรรมการชำระหนี้ และแนวโน้มในการปิดจบหนี้ของเกษตรกร ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าเกษตรกรกว่าครึ่งกำลังติดอยู่ใน "กับดักหนี้" ที่ไม่สามารถปิดจบได้

ต่อมาบทความจะชวนปรับเปลี่ยนมุมมองสู่การวิเคราะห์ปัญหาหนี้เกษตรกรโดยใช้แว่นตาที่มองไปข้างหน้า และก้าวข้ามการพิจารณาเพียงภาวะการเป็นหนี้เสีย (NPL) ไปสู่การประเมิน "แนวโน้มในการปิดจบหนี้" ของลูกหนี้แต่ละราย ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าใจและสามารถแยกแยะปัญหาหนี้ในระยะยาวเพื่อแก้ได้อย่างถูกจุดและยั่งยืนขึ้น และสุดท้าย บทความจะชวนเชื่อมโยง (mapping) ภูมิทัศน์ของปัญหาหนี้ในระยะยาวเข้ากับนโยบายแก้หนี้ในปัจจุบัน เพื่อระบุ policy gap สำคัญ

งานวิจัยนี้ใช้ฐานข้อมูลหลัก 3 แหล่ง เริ่มจากการใช้ข้อมูลสินเชื่อรายสัญญาของเครดิตบูโร (NCB) ซึ่งครอบคลุมลูกหนี้เกษตรกรในระบบกว่า 3.97 ล้านราย และครอบคลุมข้อมูลสินเชื่อและพฤติกรรมการชำระหนี้จากทุกแหล่งใน NCB ตลอด 8 ปีตั้งแต่ 2560–2568 เพื่อมาเข้าใจปริมาณและการเติบโตของหนี้ตลอดทศวรรษ

และเนื่องจากข้อมูล NCB ยังขาดมิติที่สะท้อนศักยภาพลูกหนี้ คณะผู้วิจัยจึงใช้ฐานข้อมูลขนาดใหญ่จากความร่วมมือกับธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) ซึ่งครอบคลุมลูกหนี้เกือบทั้งหมดใน NCB และให้รายละเอียดที่มากกว่าเพียงสินเชื่อและประวัติการชำระหนี้ โดยรวมถึงมิติรายได้ สินทรัพย์ วิถีการประกอบอาชีพ และการเข้าร่วมมาตรการแก้หนี้ต่าง ๆ นอกจากนี้ ยังได้เชื่อมโยงกับข้อมูลทะเบียนเกษตรกรของกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ เพื่อต่อภาพศักยภาพการผลิต โครงสร้างสินทรัพย์ และลักษณะทางประชากรของครัวเรือนเกษตรกรด้วย

ท้ายที่สุด คณะผู้วิจัยได้ใช้ข้อมูลสำรวจภาคสนามจากเกษตรกรตัวอย่าง 3,840 ราย ครอบคลุม 6 ภูมิภาคทั่วประเทศ ซึ่งเป็นข้อมูลจากการสำรวจก่อน Chantarat et al. (2026) จะทำการทดลองแนวทางกระตุ้นการชำระหนี้ ซึ่งข้อมูลนี้สามารถสะท้อนมิติอื่น ๆ ที่ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ไม่มี เช่น หนี้จากแหล่งอื่น ๆ นอก NCB และพฤติกรรมการชำระหนี้เหล่านั้น

7 ข้อเท็จจริง: เกิดอะไรขึ้นกับหนี้เกษตรกรไทยในทศวรรษที่ผ่านมา?

ข้อเท็จจริงที่ 1: เกษตรกรไทยมีหนี้ในวงกว้าง และมีระดับหนี้สูงกว่าครัวเรือนกลุ่มอื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญ

ข้อมูลจากการสำรวจเศรษฐกิจการเงินครัวเรือนของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ พบว่าเกษตรกรไทยถึง 90% มีภาระหนี้สิน (Chantarat et al., 2023) ขณะที่ข้อมูล NCB ในช่วง 2560–2568 (รูปที่ 1a) ชี้ให้เห็นว่าปริมาณหนี้เพิ่มขึ้นในทุกระดับเปอร์เซ็นไทล์ โดยค่ากลางของหนี้ขยับจาก 200,000 บาท มาอยู่ที่ประมาณ 250,000 บาท ซึ่งสูงกว่าค่ากลางหนี้ของครัวเรือนกลุ่มอื่นในประเทศที่มีเพียง 87,226 บาท และมีถึง 30% ที่มีภาระหนี้เกิน 500,000 บาท โดยกลุ่มหนี้สูงมักกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่ภาคใต้ ภาคตะวันออก ภาคเหนือตอนล่าง และบางส่วนของอีสาน (รูปที่ 1b) ซึ่งสอดคล้องกับพื้นที่เพาะปลูกพืชยืนต้นและไม้ผลที่ต้องใช้เงินลงทุนสูงและต่อเนื่อง

รูปที่ 1: เกษตรกรไทยมีหนี้มากขนาดไหน?

เกษตรกรไทยมีหนี้มากขนาดไหน?

หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อเชิงสถิติจากบริษัทข้อมูลเครดิตแห่งชาติ จำกัด (เครดิตบูโร) คำนวณโดยผู้เขียน โดยรูปแสดงการกระจายตัวของหนี้เกษตรกรรายผู้กู้ ซึ่งรวมหนี้ทุกประเภทจากทุกสถาบันการเงิน รูป a จัดลำดับลูกหนี้ตามเปอร์เซ็นไทล์จากน้อย (ล่าง) ไปมาก (บน) รูป b แสดงหนี้ในปี 2568

ข้อเท็จจริงที่ 2: หนี้เกษตรกรขยายตัวต่อเนื่อง และลูกหนี้ส่วนใหญ่มีปริมาณหนี้ที่เพิ่มขึ้นในรอบ 8 ปี

ต่างจากกลุ่มอื่น ๆ ที่เริ่มลดปริมาณหนี้ลงได้ (deleveraging) รูปที่ 2a สะท้อนว่าตลอด 8 ปีที่ผ่านมา เกษตรกรกว่า 60% มีภาระหนี้เพิ่มสูงขึ้น และเกือบ 20% มีหนี้สะสมเพิ่มขึ้นเกิน 2 เท่า ซึ่งเมื่อพิจารณาส่วนประกอบของหนี้ในรูปที่ 2b จะพบปรากฏการณ์ที่น่ากังวล คือปริมาณหนี้รวมที่ไม่ลดลงนั้นเกิดจากหนี้คงค้างเดิมที่แท้จริงลดลงน้อยมากจากการชำระที่ตัดเงินต้นได้ไม่เพียงพอ และการก่อหนี้ใหม่ที่เกิดขึ้นต่อเนื่องทุกปี

รูปที่ 2: หนี้ของเกษตรกรไทยโตขึ้นขนาดไหน?

หนี้ของเกษตรกรไทยโตขึ้นขนาดไหน?

หมายเหตุ: ข้อมูลจากเครดิตบูโร คำนวณโดยผู้เขียน ซึ่งรวมหนี้ทุกประเภทจากทุกสถาบันการเงิน รูป a แสดงการกระจายตัวของการเติบโตของหนี้เกษตรกรต่อราย โดยเรียงลำดับลูกหนี้ตามเปอร์เซ็นไทล์จากน้อย (ล่าง) ไปมาก (บน)

ข้อเท็จจริงที่ 3: ลูกหนี้เกษตรกรทุกกลุ่มกำลังเผชิญปัญหา "สูงวัย" และปริมาณหนี้ที่ขยับสูงขึ้นถ้วนหน้า และเกษตรกรกลุ่มใหญ่ที่ปลูกพืชหลักมีอัตราการขยายตัวของหนี้สูงกว่ากลุ่มอื่น

ตารางที่ 1 จำแนกลูกหนี้ 3.73 ล้านรายออกเป็น 9 กลุ่มตามฐานข้อมูลทะเบียนเกษตรกร พบว่ากลุ่มที่ใหญ่ที่สุดคือเกษตรผสมผสาน (2.1 ล้านราย) และกลุ่มปลูกข้าว (0.6 ล้านราย) โดยทุกกลุ่มมีอายุเฉลี่ยของลูกหนี้สูงถึง 57–61 ปี ซึ่งสูงกว่าอายุเฉลี่ยของลูกหนี้รายย่อยทั่วไปในระบบอย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่รายได้ครัวเรือนเฉลี่ยอยู่ที่ 231,275 บาทต่อปี โดยกลุ่มประมง ปาล์มน้ำมัน ยางพารา และไม้ผล มีระดับรายได้สูงกว่ากลุ่มอื่น

ตารางที่ 1: คุณลักษณะของลูกหนี้เกษตรกรกลุ่มต่าง ๆ
กลุ่มเกษตรกรจำนวนลูกหนี้อายุรายได้ครัวเรือนต่อปี (ล้านบาท)มีกรรมสิทธิ์ที่ดิน (%)ที่ดินที่เป็นเจ้าของ (ไร่)
ผู้ทำเกษตรผสมผสาน2,097,14860.2 (10.7)234,345.5 (199565.1)71%19.3 (59.6)
ผู้ปลูกข้าว599,53859.3 (11.4)210,446.3 (179066.8)67%14.9 (113.6)
ผู้ปลูกยางพารา118,88357.3 (11.0)261,905.5 (224780.7)51%11.9 (10.8)
ผู้ทำปศุสัตว์97,85361.2 (12.0)214,221.7 (187758.8)0.4%107.8 (2190.9)
ผู้ปลูกผักผลไม้83,66059.6 (11.4)274,740.5 (261584.0)38%9.1 (176.6)
ผู้ปลูกพืชไร่78,53057.5 (11.6)237,251.3 (210093.2)36%22.2 (22.8)
ผู้ปลูกปาล์มน้ำมัน18,27157.1 (11.3)334,441.7 (278430.0)59%13.9 (12.6)
ผู้ทำประมง/เลี้ยงสัตว์น้ำ11,57660.1 (11.7)346,885.3 (316606.0)8%14.1 (53.7)
ผู้ปลูกพืชอื่น ๆ7,70158.7 (11.2)248,115.6 (229398.2)23%10.8 (16.7)
ไม่มีข้อมูลการทำเกษตร616,22957.6 (12.9)227,422.7 (201830.5)0.2%16.0 (16.0)
รวม3,729,38959.5 (11.3)231,275.9 (199678.3)55%18.1 (82.1)
หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. และข้อมูลทะเบียนเกษตรกรของกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ ปี 2566 คำนวณโดยคณะผู้วิจัย ค่าที่แสดงในตารางเป็นค่าเฉลี่ย และค่าในวงเล็บคือ standard deviation

ข้อมูลในรูปที่ 3 ชี้ให้เห็นว่าเกษตรกรในกลุ่มที่ต้องลงทุนสูง เช่น ประมงและพืชยืนต้น อย่างปาล์มน้ำมัน ยางพารา และผักผลไม้ มีระดับหนี้เฉลี่ยสูงกว่ากลุ่มอื่น อย่างไรก็ตาม ในช่วง 8 ปีที่ผ่านมา หนี้ในทุกกลุ่มขยายตัวขึ้นถ้วนหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มชาวนาและชาวไร่ที่ทำเกษตรผสมผสานซึ่งเป็นลูกหนี้กลุ่มใหญ่ที่สุด ที่หนี้มีแนวโน้มขยายตัวมากกว่ากลุ่มอื่น ๆ ซึ่งอาจสะท้อนถึงปัญหาเชิงโครงสร้างในภาคเกษตรไทย ที่เกษตรกรต้นน้ำกำลังติดอยู่ในวงจร 'ผลตอบแทนต่ำแต่ความเสี่ยงสูง' จากผลิตภาพและมูลค่าสินค้าที่ด้อยลงสวนทางกับต้นทุนการผลิตที่พุ่งสูงขึ้น สภาวะที่รายได้ไม่เพียงพอต่อการดำรงชีพเช่นนี้บีบให้เกษตรกรต้องพึ่งพิงหนี้สินเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

รูปที่ 3: สถานการณ์หนี้ของเกษตรกรกลุ่มต่าง ๆ
หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. และข้อมูลทะเบียนเกษตรกรของกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ ปี 2566 คำนวณโดยผู้เขียน จุดสีฟ้าแสดงค่าเฉลี่ย จุดสีแดงแสดงค่ากลาง (median) และเส้นสีเทาแสดงค่าที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 และ 75

ข้อเท็จจริงที่ 4: หนี้และปัญหาหนี้กระจุกตัวอยู่ที่ ธ.ก.ส. ถึงแม้ว่าเกษตรกรไทยจะมีหนี้จากหลายแหล่ง

โดยรูปที่ 4a จากข้อมูลสำรวจภาคสนามกับลูกหนี้เกษตรกร 3,840 รายทั่วประเทศ (Chantarat et al., 2026) พบว่าลูกหนี้มีหนี้เฉลี่ยถึง 2.6 แหล่ง นอกจาก ธ.ก.ส. ที่เป็นแหล่งเงินกู้หลักแล้ว 55% ของลูกหนี้ยังมีหนี้จากกองทุนหมู่บ้าน 23% มีหนี้กับบริษัทลิสซิ่ง 12% มีหนี้กับสหกรณ์หรือสถาบันการเงินชุมชนอื่น ๆ เช่น กลุ่มออมทรัพย์เพื่อการผลิต 9% มีหนี้กับธนาคารพาณิชย์หรือสถาบันการเงินอื่นของรัฐ และ 11% มีหนี้นอกระบบอื่น ๆ โดย (Chantarat et al., Forthcoming) พบว่าหนี้จาก ธ.ก.ส. คิดเป็นสัดส่วนอย่างน้อย 80% ของพอร์ตหนี้ต่อราย รองลงมาคือหนี้จากบริษัทลิสซิ่งและกองทุนหมู่บ้าน

และรูปที่ 4b แสดงภาพรวมของสัดส่วนหนี้จากแต่ละแหล่งตามพฤติกรรมการชำระหนี้ของเกษตรกร และพบว่าสินเชื่อ ธ.ก.ส. มีสัดส่วนของหนี้ที่มีการชำระเพียงดอกเบี้ยเกินครึ่งพอร์ต ต่างจากหนี้จากสถาบันการเงินอื่น ๆ ซึ่งข้อเท็จจริงนี้ชี้ให้เห็นว่าการแก้ปัญหาหนี้เกษตรกรจำเป็นต้องเริ่มต้นที่ ธ.ก.ส. เป็นลำดับแรก นอกจากนี้ การเข้าถึงแหล่งเงินกู้หลายแห่งที่ขาดการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างกัน ก็อาจเป็นต้นตอสำคัญของการก่อหนี้เกินศักยภาพ และนำไปสู่ปรากฏการณ์ "ผลัดผ้าขาวม้า" คือกู้จากแหล่งใหม่เพื่อไปหมุนเวียนชำระแหล่งเดิม ซึ่งเป็นการหล่อเลี้ยงวงจรหนี้ให้หมุนวนต่อเนื่องไม่จบสิ้น (Chantarat et al., 2023)

รูปที่ 4: หนี้และปัญหาหนี้อยู่ที่สถาบันการเงินใด?
หมายเหตุ: ข้อมูลจากการสำรวจเศรษฐกิจการเงินครัวเรือนเกษตรกรของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์ ปี 2567 คำนวณโดยผู้เขียน

ข้อเท็จจริงที่ 5: พฤติกรรม “จ่ายแต่ดอก” ได้กลายเป็นวัฒนธรรมการชำระหนี้ของเกษตรกรส่วนใหญ่ของไทย โดยเฉพาะกับหนี้จาก ธ.ก.ส

จากข้อมูล NCB ตลอด 8 ปีที่แบ่งการวิเคราะห์ออกเป็น 3 ช่วง (ก่อน ระหว่าง และหลังโควิด-19) ในรูปที่ 5 พบว่าสัดส่วนเกษตรกรที่สามารถชำระเงินต้นได้อย่างสม่ำเสมอลดลงต่อเนื่องจาก 20% เหลือไม่ถึง 15% ในปัจจุบัน สวนทางกับกลุ่มที่ชำระเพียงดอกเบี้ยซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจาก 20% เป็นกว่า 40% ขณะเดียวกัน กลุ่มลูกหนี้เสียที่ค้างชำระต่อเนื่องหรือ "Zombie NPL" ก็เพิ่มขึ้นจาก 5% เป็น 10% อย่างมีนัยสำคัญ

การติดตามพฤติกรรมรายลูกหนี้ชี้ให้เห็นว่า ตลอด 8 ปีมีลูกหนี้ที่ชำระเงินต้นได้ตามปกติอย่างสม่ำเสมอไม่ถึง 10% ขณะที่ลูกหนี้ส่วนใหญ่ติดอยู่ในวงจรการชำระเพียงดอกเบี้ย หรือสลับสถานะไปมาระหว่างการชำระเพียงดอกเบี้ยกับการเป็นหนี้เสีย นอกจากนั้น ปรากฏการณ์ที่ลูกหนี้ NPL สามารถปรับสถานะกลับมาเป็นปกติได้นั้นส่วนใหญ่เป็นผลจากมาตรการช่วยเหลือระยะสั้นที่ประคับประคองสถานะไว้เพียงชั่วคราว โดยยังไม่สามารถก้าวข้ามไปสู่การชำระเงินต้นเพื่อปิดจบหนี้ได้อย่างยั่งยืน ข้อเท็จจริงที่น่ากังวลนี้เป็นสัญญานที่ชี้ไปถึงแนวโน้มการเป็นหนี้เรื้อรังที่ปิดจบได้ยากในวงกว้าง

รูปที่ 5: เกษตรกรไทยมีพฤติกรรมการชำระหนี้อย่างไรในทศวรรษที่ผ่านมา?
หมายเหตุ: ข้อมูลจากเครดิตบูโร คำนวณโดยผู้เขียน ซึ่งรวมหนี้ทุกประเภทจากทุกสถาบันการเงิน จ่ายถึงเงินต้น คือมียอดหนี้เงินต้นลดลงเฉลี่ยอย่างน้อย 5% ต่อปี จ่ายได้แต่ดอกเบี้ย คือมีการจ่ายเงินต้นได้บ้าง แต่ < 5% ต่อปีหรือจ่ายเงินต้นไม่ได้เลย จ่ายได้แต่ดอกเบี้ย

ข้อเท็จจริงที่ 6: เกษตรกรกว่าครึ่งกำลังติดอยู่ใน "กับดักหนี้" ที่ไม่สามารถปิดจบได้ก่อนเกษียณอายุ

รูปที่ 6 แสดงการกระจายตัวของอายุลูกหนี้ร่วมกับอายุที่คาดว่าจะปิดจบหนี้ได้ทั้งหมดซึ่งคำนวณจากการนำหนี้ที่เหลือในปัจจุบัน มาเปรียบเทียบกับพฤติกรรมการชำระหนี้เฉลี่ยในอดีต 5 ปี (โดยไม่นับเวลาที่อยู่ในมาตรการพักหนี้) และพบว่าเกษตรกรกว่าร้อยละ 52 ในทุกช่วงอายุ มีแนวโน้มไม่สามารถชำระหนี้ให้เสร็จสิ้นได้ก่อนอายุ 70 ปี ซึ่งเป็นเกณฑ์อายุที่ความสามารถในการหารายได้เพื่อชำระหนี้ลดลงอย่างมาก

ข้อเท็จจริงนี้คือผลลัพธ์ระยะยาวของพฤติกรรมการ "ชำระเพียงดอกเบี้ย" ที่ทำกันในวงกว้างเรื่อยมา และ เมื่อลูกหนี้ส่วนใหญ่กำลังตกอยู่ในกับดักหนี้ การมองปัญหาและออกแบบนโยบายแก้หนี้เกษตรกรให้เกิดผลสัมฤทธิ์ในระยะยาว จะมุ่งเน้นเพียงการบริหารจัดการเพียงภาวะ NPL ไม่ได้อีกต่อไป แต่ต้องก้าวไปสู่การแก้ปัญหาเชิงโครงสร้างเพื่อ "ปลดล็อก" ขีดความสามารถของเกษตรกรให้สามารถจ่ายคืนเงินต้น ลดภาระหนี้ และนำไปสู่การปลดหนี้ได้จริงในระยะยาว

รูปที่ 6: แนวโน้มการปิดจบหนี้ จากพฤติกรรมการชำระหนี้ 5 ปีที่ผ่านมา

แนวโน้มการปิดจบหนี้ จากพฤติกรรมการชำระหนี้ 5 ปีที่ผ่านมา

หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. คำนวณโดยผู้เขียน ตัวเลขจำนวนผู้หน่วยล้านราย โดยประมาณการอายุที่จ่ายหนี้หมดเฉพาะเกษตรกรที่มีข้อมูลเพียงพอ ซึ่งคิดเป็น 86% ของผู้กู้ทั้งหมด โดยประเมินจากมูลหนี้คงเหลือในปัจจุบัน อายุในปัจจุบัน พฤติกรรมการชำระหนี้สินเชื่อประเภท term loan จริงในอดีตในช่วงระหว่างปี 2560–2566 และศักยภาพในการชำระหนี้จากรายได้หลังหักค่าใช้จ่าย

ข้อเท็จจริงที่ 7: มาตรการแก้หนี้ส่วนใหญ่ยังเน้นการช่วยเหลือระยะสั้น เพื่อป้องกันไม่ให้ลูกหนี้กลายเป็นหนี้เสีย มากกว่าการปลดล็อกปัญหาเชิงโครงสร้างระยะยาว

จากข้อมูลในรูปที่ 7 พบว่ามาตรการหลักประกอบด้วย

  1. การเลื่อนงวดชำระเพื่อป้องกันไม่ให้ลูกหนี้กลายเป็น NPL ซึ่งสามารถทำได้เรื่อย ๆ และไม่ได้มีเงื่อนไขในการสร้างวินัยในการชำระหนี้
  2. มาตรการพักหนี้ที่เคยออกมาอย่างต่อเนื่องในอดีต
    ซึ่งทั้งสองส่วนนี้เน้นการบรรเทาภาระในระยะสั้น แม้ปัจจุบันสัดส่วนของมาตรการพักหนี้จะลดลงและมีการปรับโครงสร้างหนี้หลังเป็นหนี้เสีย (troubled debt restructuring: TDR) มากขึ้น แต่มาตรการเลื่อนงวดชำระยังคงครอบคลุมลูกหนี้กว่า 25% ในขณะที่การปรับโครงสร้างหนี้เชิงรุกก่อนเป็นหนี้เสีย (preemptive debt restructuring: DR) ซึ่งเป็นหัวใจของการรักษาศักยภาพลูกหนี้กลับยังมีสัดส่วนที่น้อยมากมาโดยตลอด

การพึ่งพิงมาตรการพักหนี้อย่างต่อเนื่องไม่เพียงแต่ทำให้ภาระหนี้เพิ่มขึ้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อวินัยทางการเงินและแรงจูงใจในการชำระหนี้ งานศึกษาโดย Ratanavararak & Chantarat (2022) ชี้ให้เห็นว่าการมีมาตรการพักหนี้ถึง 13 ครั้งใหญ่ในรอบ 8 ปีที่ผ่านมา ได้บิดเบือนพฤติกรรมลูกหนี้จนเกิดภาวะพึ่งพิงมาตรการรัฐ แม้ในปัจจุบันนโยบายจะเริ่มปรับเปลี่ยนไปสู่รูปแบบที่มุ่งเป้ามากขึ้น เช่น การพักหนี้เฉพาะกลุ่มยอดต่ำกว่า 300,000 บาท พร้อมเพิ่มเงื่อนไขการปรับลำดับชำระเพื่อจูงใจลูกหนี้ที่มีศักยภาพให้ยังคงชำระหนี้ต่อเนื่อง (Vannavanit et al., 2026)

ในภาพรวม ข้อเท็จจริงนี้สะท้อนว่านโยบายแก้หนี้ที่ผ่านมาอาจไม่ได้ทำหน้าที่เป็นทางออก แต่กลับกลายเป็น "กับดักนโยบาย" ที่เพียงแค่เลื่อนระยะเวลาการเผชิญหน้ากับปัญหาออกไป และในบางมิติอาจเป็นตัวเร่งที่ทำให้เกษตรกรจมลึกอยู่ในกับดักหนี้ได้รวดเร็วยิ่งขึ้น แทนที่จะสามารถหลุดพ้นจากวงจรได้อย่างแท้จริง

รูปที่ 7: มาตรการแก้หนี้และช่วยเหลือลูกหนี้เกษตรกรที่ผ่านมา
a) มาตรการที่ผ่านมา (2560-2568)
2560–25622563–25652566–2569
ไม่มีมาตรการ30%32%27%
เลื่อนงวดn/an/a25%
พักหนี้ (DM)61%53%20%
DRn/an/a0.001%
TDR9%15%28%
Litigation (write-off proxy)0.02%0.06%0.09%
หมายเหตุ: ข้อมูลจากเครดิตบูโร (รูป a) และ ธ.ก.ส. (รูป b) คำนวณโดยผู้เขียน รูป a ใช้ข้อมูลจากเครดิตบูโรและ proxy มาตรการเลื่อนงวดจากข้อมูล ธ.ก.ส. ปี 2566 หากผู้กู้เข้าร่วมหลายมาตรการ จะเลือกมาตรการที่เข้มที่สุด โดยเรียงจากเข้มที่สุดคือ Litigation, TDR, DR, พักหนี้ และเลื่อนงวด ตามลำดับ โดยมาตรการ DR เพิ่งเริ่มรายงานในเครดิตบูโร จึงเห็นน้อยกว่าข้อมูลโดยตรงจาก ธ.ก.ส. ในรูป b

มองให้ไกลกว่า NPL: เพื่อประเมินแนวโน้มการปิดจบหนี้ และแก้หนี้ในระยะยาว

ข้อเท็จจริงทั้ง 7 ข้อข้างต้นได้แสดงให้เห็นแล้วว่าปัญหาหนี้เกษตรกรลึกและเรื้อรัง การทำความเข้าใจและมุ่งเป้าแก้ปัญหาเพื่อพาเกษตรกรก้าวพ้นกับดักหนี้ได้อย่างยั่งยืน จึงจำเป็นต้องใช้มุมมองที่ก้าวไปข้างหน้า (forward-looking lens) (Chantarat et al., Forthcoming) ทำการจำแนกปัญหาการปิดจบหนี้ตาม "แนวโน้มที่จะปิดจบหนี้ได้" โดยพิจารณาจากจำนวนปีที่ลูกหนี้ต้องใช้ในการปลดหนี้ทั้งหมดเปรียบเทียบกับ "ระยะเวลาการทำงานที่เหลืออยู่" จนถึงวัยเกษียณที่อายุ 70 ปี

โดยรูปที่ 8a เปรียบเทียบ 2 มิติของปัญหาการปิดจบหนี้ โดย DTR (Debt to Expected Repayment Ratio) วิเคราะห์จากพฤติกรรมการชำระหนี้ที่ผ่านมา โดยนำยอดหนี้คงเหลือหารด้วยค่าเฉลี่ยการชำระหนี้รายปีในรอบ 5 ปี (ไม่นับปีที่พักหนี้) แล้วเปรียบเทียบกับจำนวนปีที่เหลือในการทำงาน และ DTI (Debt to Expected Residual Income Ratio) วิเคราะห์จากศักยภาพจริง โดยใช้รายได้ครัวเรือนหลังหักค่าใช้จ่ายจำเป็นมาคำนวณ เพื่อดูว่าหากลูกหนี้นำรายได้ส่วนเหลือทั้งหมดมาปิดหนี้ตามศักยภาพ จะต้องใช้เวลานานเท่าใดเมื่อเทียบกับอายุงานที่เหลือ โดย DTR/DTI ที่มีค่ามากกว่า 1 สะท้อนว่าภายใต้พฤติกรรมหรือศักยภาพที่เป็นอยู่ ลูกหนี้จะไม่สามารถปิดจบหนี้ได้ก่อนเกษียณอายุ และการเปรียบเทียบปัญหาการปิดจบหนี้ในสองมิตินี้ ก็จะช่วยให้เราเห็นภาพปัญหาที่ชัดเจนขึ้นว่า "กับดักหนี้" ของแต่ละกลุ่มเกิดจากพฤติกรรมทางการเงิน หรือเกิดจากศักยภาพหรือรายได้ที่ไม่เพียงพอในการชำระเพื่อปิดจบหนี้ได้

รูปที่ 8: การจำแนกปัญหาการปิดจบหนี้ของเกษตรกรไทย
b) การจำแนกลูกหนี้ตามโอกาสและศักยภาพ ในการปิดจบหนี้
การจำแนกลูกหนี้ (forward looking classification)% ลูกหนี้% ยอดหนี้
1. ปิดจบได้เอง25%16%
2. มีศักยภาพปิดจบได้ แต่ต้องปรับพฤติกรรมการจ่าย30%38%
3. หนี้มาก เกินศักยภาพที่จะปิดจบเองได้22%29%
4. ไม่มีข้อมูลพอ (unidentified)23%17%
หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. คำนวณโดยผู้เขียน ซึ่งประมาณการเฉพาะเกษตรกรที่มีข้อมูลเพียงพอ โดย unidentified คือไม่สามารถประมาณการได้; DTR to age = debt to expected repayment/age; DTI to age = debt to expected residual income/age การจำแนกลูกหนี้ในรูป b ประเมินจากมูลหนี้คงเหลือในปัจจุบัน อายุในปัจจุบัน พฤติกรรมการชำระหนี้สินเชื่อประเภท term loan จริงในอดีตในช่วงระหว่างปี 2560–2566 และศักยภาพในการชำระหนี้จากรายได้หลังหักค่าใช้จ่าย

แม้ในภาพรวมลูกหนี้ถึง 52% จะมีแนวโน้มปิดจบหนี้ไม่ได้หากยังคงพฤติกรรมการชำระแบบเดิม แต่เมื่อพิจารณาจากศักยภาพ พบว่ามีเพียง 22% เท่านั้นที่มียอดหนี้เกินขีดความสามารถที่จะชำระคืนได้จริง ๆ ข้อมูลนี้สะท้อนว่าปัญหาของลูกหนี้จำนวนมากอาจไม่ได้เกิดจากการไม่มีศักยภาพในการชำระเท่านั้น แต่เกิดจากปัจจัยเชิงพฤติกรรมและปัจจัยอื่นที่ขัดขวางไม่ให้การชำระหนี้นั้นนำไปสู่การลดเงินต้น

รูปที่ 8b ได้จำแนกกลุ่มลูกหนี้ตามความรุนแรงของปัญหาการปิดจบหนี้ และแสดงให้เห็นข้อเท็จจริงที่น่ากังวลว่า มีเพียง 25% ของลูกหนี้ที่สามารถปิดจบหนี้ได้เอง ในขณะที่ลูกหนี้อีก 30% เป็นกลุ่มที่มีศักยภาพแต่ยังชำระได้ไม่ดีจึงปิดจบหนี้ไม่ได้ ซึ่งเป็นกลุ่มใหญ่ที่สุดและครองสัดส่วนหนี้สูงถึง 38% ของปริมาณหนี้ทั้งหมด ซึ่งลูกหนี้กลุ่มนี้ยังคงมีรายได้ส่วนเหลือเพียงพอที่จะปิดจบหนี้ได้ หากสามารถปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการชำระหนี้และมีแรงจูงใจที่เหมาะสม และมีลูกหนี้ถึง 22% ที่มีหนี้เกินศักยภาพ ซึ่งเป็นกลุ่มเปราะบางที่ต้องการมาตรการช่วยเหลือหรือการปรับโครงสร้างหนี้ให้สอดคล้องกับศักยภาพ

ปัญหาการปิดจบหนี้กระจายตัวอยู่ในทุกกลุ่ม ทุกภูมิภาค แต่มีความเข้มข้นเป็นพิเศษในกลุ่มลูกหนี้สูงอายุ รูปที่ 9 แสดงให้เห็นว่าแม้ปัญหาจะกระจายตัวไปทุกกลุ่มและทุกภูมิภาค แต่จุดที่น่ากังวลคือการกระจุกตัวของกลุ่มหนี้เกินศักยภาพ ในลูกหนี้กลุ่มผู้สูงอายุ ซึ่งมักมีข้อจำกัดด้านระยะเวลาในการสร้างรายได้ที่สั้นลง สร้างความท้าทายต่อการออกแบบมาตรการช่วยเหลือและจูงใจให้ชำระหนี้

รูปที่ 9: การกระจายตัวของปัญหาการปิดจบหนี้
หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. และข้อมูลทะเบียนเกษตรกรของกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ คำนวณโดยผู้เขียน การจำแนกลูกหนี้ประเมินจากมูลหนี้คงเหลือในปัจจุบัน อายุในปัจจุบัน พฤติกรรมการชำระหนี้สินเชื่อประเภท term loan จริงในอดีตในช่วงระหว่างปี 2560–2566 และศักยภาพในการชำระหนี้จากรายได้หลังหักค่าใช้จ่าย

Mapping ภูมิทัศน์ปัญหาหนี้ กับมาตรการแก้หนี้: ช่องโหว่นโยบายและทางออกที่ควรจะเป็น

รูปที่ 10 map ลูกหนี้ตามกลุ่มปัญหาการปิดจบหนี้ กับมาตรการแก้หนี้ที่ผ่านมา โดยได้แบ่งกลุ่มลูกหนี้ออกเป็น 5 กลุ่มคือ

  1. กลุ่มปกติที่สามารถปิดจบหนี้เองได้
  2. กลุ่มที่มีศักยภาพแต่ต้องปรับเปลี่ยนพฤติกรรม ซึ่งมีรายได้เพียงพอแต่ติดอยู่ในวัฒนธรรมการชำระเพียงดอกเบี้ย
  3. กลุ่มที่มีหนี้เกินศักยภาพแต่ยังอยู่ในวัยทำงาน ซึ่งต้องการการปรับโครงสร้างหนี้เชิงรุกเพื่อลดภาระให้สอดคล้องกับรายได้ส่วนเหลือ
  4. กลุ่มสูงวัยที่มีหนี้เกินศักยภาพแต่มีสินทรัพย์ ซึ่งต้องการกลไกบริหารจัดการสินทรัพย์หรือจูงใจให้ทายาทเข้ามาสานต่อการบริหารจัดการหนี้
  5. กลุ่มสูงวัยที่หนี้เกินศักยภาพและไร้สินทรัพย์ ซึ่งเป็นกลุ่มเป้าหมายเปราะบางที่สุดที่ขาดทั้งกำลังและแรงจูงใจในการแก้หนี้ด้วยตนเอง

ช่องโหว่ทางนโยบาย (Policy gaps)

การวิเคราะห์ความสอดคล้องระหว่างกลุ่มลูกหนี้กับมาตรการที่ผ่านมา สะท้อนให้เห็นถึง "กับดักนโยบาย" และช่องโหว่ที่สำคัญ โดยพบว่ามาตรการช่วยเหลือระยะสั้น เช่น การเลื่อนงวดชำระ ยังคงถูกนำไปใช้เป็นจำนวนมากกับกลุ่มที่มีศักยภาพในการปิดจบหนี้เองได้ ปรากฏการณ์นี้ไม่เพียงแต่จะเป็นการใช้ทรัพยากรที่ไม่ตรงจุด แต่ยังสร้างแรงจูงใจที่บิดเบือน ที่บั่นทอนวินัยทางการเงินและทำให้ลูกหนี้ที่มีศักยภาพละเลยการชำระเงินต้น ในขณะเดียวกันการปรับโครงสร้างหนี้ให้ตรงศักยภาพเพื่อปลดล็อกการชำระเงินต้นโดยเฉพาะกับกลุ่มลูกหนี้ที่ไม่สามารถปิดจบหนี้ได้ ยังทำอย่างจำกัด

รูปที่ 10: Mapping ภูมิทัศน์ปัญหาการปิดจบหนี้ และมาตรการแก้หนี้

Mapping ภูมิทัศน์ปัญหาการปิดจบหนี้ และมาตรการแก้หนี้า

หมายเหตุ: ข้อมูลสินเชื่อจาก ธ.ก.ส. คำนวณโดยผู้เขียน การจำแนกลูกหนี้ประเมินจากมูลหนี้คงเหลือในปัจจุบัน อายุในปัจจุบัน พฤติกรรมการชำระหนี้สินเชื่อประเภท term loan จริงในอดีตในช่วงระหว่างปี 2560-2566 และศักยภาพในการชำระหนี้จากรายได้หลังหักค่าใช้จ่าย จำนวนผู้กู้ที่แสดงเป็นหลักล้านคน

Policy priorities เพื่อปิดช่องโหว่ทางนโยบาย

การหนีกับดักนโยบายเพื่อฝ่ากับดักหนี้ จำเป็นต้องอุดช่องโหว่ทางนโยบายใน 2 มิติสำคัญ คือ

  1. ปรับเปลี่ยนจากการบรรเทาปัญหาระยะสั้น ไปสู่การแก้ไขที่ “ปลดกระดุมเม็ดแรก โดย

    • ต้องให้ความสำคัญกับการปรับโครงสร้างหนี้ให้ตรงศักยภาพ (DR/TDR) พร้อมลดภาระหนี้แบบมีเงื่อนไข: มุ่งเป้าไปที่ลูกหนี้กลุ่มที่มีหนี้เกินศักยภาพแต่ยังพอมีกำลัง (กลุ่ม 3 และ 4) ในวงกว้าง รวมถึงใช้เป็นแรงจูงใจให้กลุ่มที่มีศักยภาพ (กลุ่ม 2) หันมาปรับเปลี่ยนพฤติกรรม โดย Dobbie & Song (2020) และ Aydin (2024) ชี้ชัดว่าการลดภาระหนี้ที่ผูกติดกับเงื่อนไขการชำระ จะให้ประสิทธิผลสูงสุดในการสร้างวินัยและรักษาแรงจูงใจในการปิดจบหนี้ในระยะยาว
    • เปลี่ยนจากมาตรการเลื่อนงวดชำระแบบไม่มีเงื่อนไข สู่สัญญาการชำระหนี้ที่ยืดหยุ่น (flexible Contracts): โดยสามารถมุ่งทำได้กับลูกหนี้ทุกกลุ่มที่ยังคงมีความเปราะบางสูง งานศึกษาในต่างประเทศ (Barboni & Agarwal, 2023; Battaglia et al., 2024) พบว่าการให้ทางเลือกพักชำระหนี้สั้น ๆ อย่างมีเงื่อนไข (เช่น ไม่เกิน 2–3 งวดต่อปี) ช่วยลดอัตราการผิดนัดชำระ เพิ่มโอกาสในการลงทุน และกระตุ้นให้ลูกหนี้กลับมาจ่ายหนี้ก่อนกำหนดได้จริง
    • พิจารณาการตัดหนี้สูญ (write-off) อย่างมีกลยุทธ์สำหรับกลุ่มที่ไร้ศักยภาพโดยสิ้นเชิง: สำหรับลูกหนี้กลุ่ม 5 (สูงวัย ไร้สินทรัพย์ หนี้เกินศักยภาพ) นโยบายควรกล้าหาญพอที่จะพิจารณาตัดหนี้เพื่อคืนคุณภาพชีวิตและปลดภาระที่ไม่สามารถชำระได้จริง แต่ต้องกำหนดเงื่อนไขที่เข้มงวดเพื่อป้องกันการกลับไปก่อหนี้ใหม่ (Mukherjee et al., 2017) ซึ่งจะช่วยให้ระบบสถาบันการเงินสามารถบริหารจัดการพอร์ตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  2. ปรับเปลี่ยนมาตรการที่ผิดฝาผิดตัว ไปสู่การจัดการที่สอดคล้องกับศักยภาพและพฤติกรรมรายกลุ่ม โดย

    • สำหรับลูกหนี้ปกติ สำหรับลูกหนี้ปกติ (กลุ่ม 1): ต้องลดมาตรการช่วยเหลือระยะสั้นอย่างการพักหนี้หรือเลื่อนงวดที่ไม่มีเงื่อนไข แต่ควรเปลี่ยนไปใช้ สัญญาชำระหนี้ที่มีความยืดหยุ่น (flexible contracts) ควบคู่กับมาตรการกระตุ้นการชำระหนี้เพื่อส่งเสริมวินัยและพฤติกรรมการเงินที่ดีอย่างต่อเนื่อง
    • สำหรับลูกหนี้ที่ขาดศักยภาพในการปิดจบหนี้ (กลุ่ม 3, 4, 5): การใช้เพียงแรงจูงใจทางการเงินไม่เพียงพอ มาตรการจำเป็นต้องมุ่งเน้นการ "ปลดกระดุมเม็ดแรก" ผ่านการปรับโครงสร้างหนี้เชิงลึกเพื่อลดภาระเงินต้นให้กลับมาสอดคล้องกับศักยภาพรายได้ที่แท้จริง ก่อนจะใช้มาตรการจูงใจอื่นเสริม (Chantarat et al., 2026)
    • ลำหรับลูกหนี้ที่ต้องปรับพฤติกรรมถึงจะปิดจบหนี้ได้ (กลุ่ม 2): Chantarat et al. (2026) แสดงให้เห็นว่า มาตรการสร้างวินัยการชำระหนี้คือแนวทางที่คุ้มค่าที่สุด (cost-effective) ซึ่งจะมีประสิทธิผลสูงสุดเมื่อออกแบบตามหลักการ FEAST คือมีความยืดหยุ่น (flexible), ง่าย (easy), จูงใจ (attractive), มีมิติทางสังคม (social) และทันต่อเหตุการณ์ (timely)

ทิ้งท้าย: 3 คำถามสู่การออกแบบมาตรการแก้หนี้เกษตรกรที่เป็นรูปธรรม

ท่ามกลางปัญหาหนี้เกษตรกรที่ทั้ง “กว้าง” ในแง่ลูกหนี้จำนวนมาก และ “ลึก” ในเชิงความรุนแรงของวิกฤต การออกแบบมาตรการแก้หนี้อย่างเป็นรูปธรรมภายใต้ข้อจำกัดทางเศรษฐกิจและสังคมจึงเป็นโจทย์ที่ท้าทาย บทความนี้จึงขอทิ้งท้ายด้วย 3 คำถามสำคัญเพื่อนำไปสู่การวางนโยบายที่ทำได้จริง

  1. สถาบันการเงินจะปรับโครงสร้างหนี้ให้ตรงศักยภาพของลูกหนี้จำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร?

    ซึ่งในบริบทที่มีลูกหนี้จำนวนมาก การประเมินรายได้ไม่ง่าย ประสบการณ์จากต่างประเทศสะท้อนถึงโอกาสในการนำเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้เพื่อช่วยในการมุ่งเป้า (targeting) และประเมินศักยภาพที่แท้จริงของเกษตรกรได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วขึ้น

  2. จะระดมทรัพยากรจากแหล่งใดเพื่อรองรับการแก้ปัญหาที่ทั้งกว้างและลึก?

    ภาครัฐจำเป็นต้องมีบทบาทนำในการสนับสนุนงบประมาณร่วมกับสถาบันการเงิน โดยต้องมองว่าการลงทุนเพื่อ “ปลดล็อก” ให้เกษตรกรสามารถกลับมาพึ่งพาตนเองในการแก้หนี้ได้นั้น มีความคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์มากกว่าการออกมาตรการช่วยเหลือระยะสั้นแบบเรื้อรัง ซึ่งนอกจากจะไม่ช่วยให้หนี้ลดลงแล้ว ยังอาจซ้ำเติมความเปราะบางของระบบเศรษฐกิจในระยะยาว

  3. จะออกแบบมาตรการอย่างไรให้ยังคงรักษาแรงจูงใจและวินัยทางการเงินของลูกหนี้ไว้ได้?

    หัวใจสำคัญคือการสร้าง “เงื่อนไขที่วัดผลได้และทำได้จริง” โดยต้องขับเคลื่อนมาตรการกระตุ้นควบคู่ไปกับการสร้างวินัยตามหลักการ FEAST สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้ต้องอาศัยความร่วมมือ (partnership) ระหว่าง รัฐ (สนับสนุนงบประมาณและองคาพยพในการสร้างรายได้) สถาบันการเงิน (ดำเนินมาตรการกระตุ้นและสร้างวินัย) และ ลูกหนี้ (ที่มีความตั้งใจชำระและปิดจบหนี้ตามศักยภาพ) (Chantarat et al., 2026)

ท้ายที่สุด นอกจากการจัดการหนี้เดิม ความยั่งยืนในระยะยาวต้องอาศัยการปล่อยสินเชื่อใหม่ที่หนุนการปรับตัว ควบคู่กับการเสริมสร้างวินัยทางการเงิน การเสริมสร้างภูมิคุ้มกันและ safety net โดยมีหัวใจสำคัญที่สุดคือการยกระดับศักยภาพและรายได้เพื่อให้เกษตรกรเข้มแข็งพอที่จะพึ่งพาตนเองได้

เอกสารอ้างอิง

Aydin, D. (2024). Forbearance vs. Interest Rates: Experimental Tests of Liquidity and Strategic Default Triggers.
Barboni, G., & Agarwal, P. (2023). How Do Flexible Microfinance Contracts Improve Repayment Rates and Business Outcomes? Experimental Evidence from India.
Battaglia, M., Gulesci, S., & Madestam, A. (2024). Repayment Flexibility and Risk Taking: Experimental Evidence from Credit Contracts. Review of Economic Studies, 91(5), 2635–2675.
Chantarat, S., Chawanote, C., Chirakijja, J., Kosindesha, S., Mahasuweerachai, P., Powdthavee, N., Ratanavararak, L., Rittinon, C., Sa-ngimnet, B., Tambunlertchai, K., & Thampanishvong, K. (2026). Nudging out of Debt Trap: Experimental Evidence on Restructuring, Repayment Lottery and On-Site Debt Collection [Discussion Paper]. Puey Ungphakorn Institute for Economic Research.
Chantarat, S., Chawanote, C., Ratanavararak, L., Rittinon, C., Sa-ngimnet, B., & Adultananusak, N. (2023). Financial Lives and the Vicious Cycle of Debt among Thai Agricultural Households (Discussion Paper No. 204). Puey Ungphakorn Institute for Economic Research.
Chantarat, S., Ratanavararak, L., & Rittinon, C. (Forthcoming). Thailand agricultural debt: Landscape, causes and policy priorities [Discussion Paper]. Puey Ungphakorn Institute for Economic Research.
Dobbie, W., & Song, J. (2020). Targeted Debt Relief and the Origins of Financial Distress: Experimental Evidence from Distressed Credit Card Borrowers. American Economic Review, 110(4), 984–1018.
Mukherjee, S., Subramanian, K., & Tantri, P. (2017). Borrower Distress and Debt Relief: Evidence from a Natural Experiment. Journal of Law and Economics, 60.
Ratanavararak, L., & Chantarat, S. (2022). Do Agricultural Debt Moratoriums Help or Hurt? The Heterogeneous Impacts on Rural Households in Thailand (Discussion Paper No. 195). Puey Ungphakorn Institute for Economic Research.
Vannavanit, W., Chantarat, S., & Ratanavararak, L. (2026). เราเรียนรู้อะไร เมื่อมาตรการพักหนี้เพิ่มกลไกจูงใจให้ชำระหนี้? (aBRIDGEd No. 9/2026). Puey Ungphakorn Institute for Economic Research.
โสมรัศมิ์ จันทรัตน์
โสมรัศมิ์ จันทรัตน์
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
ลัทธพร รัตนวรารักษ์
ลัทธพร รัตนวรารักษ์
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
ชนกานต์ ฤทธินนท์
ชนกานต์ ฤทธินนท์
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์
Topics: DevelopmentFinancial Institutions
Tags: farmer debtdebt trapdebt policydebt restructuringhousehold debt
ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในบทความนี้เป็นความเห็นของผู้เขียน ซึ่งไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับความเห็นของสถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

273 ถนนสามเสน แขวงวัดสามพระยา เขตพระนคร กรุงเทพฯ 10200

โทรศัพท์: 0-2283-6066

Email: pier@bot.or.th

เงื่อนไขการให้บริการ | นโยบายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล

สงวนลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2569 สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์

เอกสารเผยแพร่ทุกชิ้นสงวนสิทธิ์ภายใต้สัญญาอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported license

Creative Commons Attribution NonCommercial ShareAlike

รับจดหมายข่าว PIER

Facebook
YouTube
Email