คนไทยมีรายได้เฉลี่ยเท่าไหร่กันแน่?

ก่อนจะไปหาตัวเลข เราต้องตกลงกันก่อนว่าเรากำลังถามถึงอะไรกันแน่

อย่างแรก เรากำลังพูดถึงใคร?

คนไทยทุกคน รวมถึงเด็ก นักเรียน และคนเกษียณ? คนที่กำลังทำงานอยู่? เฉพาะลูกจ้างที่ได้รับเงินเดือน? หรือเฉพาะคนที่ยื่นภาษีเงินได้?

แต่ละกลุ่มมีจำนวนคนไม่เท่ากัน และแค่เลือกคนละกลุ่มก็เปลี่ยนคำตอบได้มากแล้ว

อย่างที่สอง คำว่า “รายได้” หมายถึงอะไร?

สมมติว่าเราได้เงินเดือน 40,000 บาท ทำงานครบปี และได้โบนัสอีก 120,000 บาท เราควรถือว่าตัวเองมีรายได้เดือนละ 40,000 บาท หรือเฉลี่ยเดือนละ 50,000 บาท?

แล้วถ้าเราขายของออนไลน์ด้วย เงินที่ขายได้ควรนับทั้งหมด หรือหักต้นทุนก่อน?

ยิ่งถ้าจะนับเจ้าของกิจการ ฟรีแลนซ์ หรือเกษตรกรด้วย เราอาจใช้คำว่า “เงินเดือน” กับทุกคนไม่ได้ด้วยซ้ำ

อย่างสุดท้าย “เฉลี่ย” คืออะไร?

สมมติว่าในห้องมีคนอยู่ห้าคน แต่ละคนได้เงินเดือน:

15,000 / 15,000 / 20,000 / 25,000 / 200,000 บาท

ถ้าเอามาบวกกันแล้วหารห้า เราจะได้เงินเดือนเฉลี่ย หรือ Mean ที่ 55,000 บาท แต่เงินเดือนของคนตรงกลาง หรือมัธยฐานที่เรียกว่า Median กลับอยู่ที่ 20,000 บาท

ถ้ามีใครถามว่า “คนทั่วไปในห้องนี้ได้เงินเดือนเท่าไหร่” ตัวเลข 20,000 บาทอาจช่วยให้เห็นภาพได้ดีกว่า เพราะสี่ในห้าคนยังได้เงินเดือนไม่ถึงค่าเฉลี่ยเลย

เพราะฉะนั้น ก่อนจะถามว่ารายได้เฉลี่ยเท่าไหร่ เราต้องรู้ว่าตัวเลขนั้นวัดใคร วัดรายได้แบบไหน และใช้วิธีเฉลี่ยอะไร อีกเรื่องที่ต้องดูควบคู่กันคือปีของข้อมูล เพราะปีที่ข่าวเผยแพร่กับปีที่เก็บข้อมูลรายได้อาจไม่ใช่ปีเดียวกัน

คำถามที่อยากรู้จริง ๆ คือคนทำงานในประเทศไทยมีรายได้จากการทำงานกันประมาณเท่าไหร่ แต่ข้อมูลแต่ละแหล่งไม่ได้ครอบคลุมคนกลุ่มเดียวกัน เลยจะลองไล่ดูว่าแต่ละตัวเลขตอบอะไรได้บ้าง ก่อนค่อย ๆ จำกัดคำถามให้แคบลงตามข้อมูลที่มี

ทีนี้ลองไปหาคำตอบกัน

เริ่มด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด นั่นคือเปิด Google แล้วค้นหาคำว่า “เงินเดือนเฉลี่ยคนไทย”

ไม่นานก็เจอข่าวของ THE STANDARD WEALTH จากปี 2568 ที่พาดหัวว่าเงินเดือนเฉลี่ยคนไทยอยู่ที่ 28,600 บาทต่อเดือน เป็นอันดับ 59 ของโลก

ตอนแรกก็คิดว่าอาจได้คำตอบแล้ว แต่พอกดเข้าไปอ่านเนื้อข่าว กลับพบว่าตัวเลขนี้อ้างอิงจากรายงานของ Deutsche Bank และพูดถึง กรุงเทพมหานคร อ่านข่าวจาก THE STANDARD^[1]

ถ้าอ่านแค่พาดหัว เราอาจเข้าใจว่าเป็นค่าเฉลี่ยของคนไทยทั้งประเทศ ทั้งที่ขอบเขตของตัวเลขในเนื้อข่าวแคบกว่านั้น

โอเค งั้นลองหาข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งประเทศดู

อีกหน่วยงานที่เรามีคือสำนักงานสถิติแห่งชาติ หรือ NSO ซึ่งมีการสำรวจภาวะเศรษฐกิจและสังคมของครัวเรือน เก็บข้อมูลทั้งรายได้ ค่าใช้จ่าย หนี้สิน และเรื่องอื่น ๆ

ฟังดูตรงกับสิ่งที่เราตามหาเลย

พอลองเปิดรายงานปี 2568 ซึ่งเผยแพร่ในปี 2569 ก็เจอตัวเลข 28,308 บาทต่อเดือน

ใกล้กับตัวเลขเมื่อกี้มาก แต่คราวนี้เป็น รายได้ทั้งสิ้นเฉลี่ยต่อเดือนต่อครัวเรือน

ครัวเรือนหนึ่งอาจมีสมาชิกสี่คน โดยมีคนทำงานสองคน การที่ครัวเรือนมีรายได้ 28,308 บาท ไม่ได้แปลว่าสมาชิกแต่ละคนหาเงินได้เดือนละเท่านั้น

โชคดีที่ในรายงานเดียวกันมีตัวเลขต่อคนด้วย คือ รายได้ประจำเฉลี่ยต่อคนต่อเดือน 11,271 บาท

รายได้ประจำในที่นี้รวมทั้งค่าจ้าง กำไรจากธุรกิจ รายได้จากทรัพย์สิน และแหล่งอื่น ๆ ส่วนรายได้ทั้งสิ้นจะรวมรายได้ไม่ประจำ เช่น มรดกและเงินรางวัลเข้าไปด้วย จึงไม่ได้เปลี่ยนแค่จาก “ต่อครัวเรือน” เป็น “ต่อคน” แต่เปลี่ยนประเภทของรายได้ที่นับด้วย รายงาน NSO ปี 2568^[2]

จากสองหมื่นกว่าบาทมาเหลือหมื่นกว่าบาท ดูต่างกันมาก แต่มันไม่ได้แปลว่าคนไทยมีเงินเดือนลดลง เพราะเราเปลี่ยนสิ่งที่กำลังวัดต่างหาก

รายได้ครัวเรือนต่อคนคิดจากรายได้ของครัวเรือนเทียบกับจำนวนสมาชิก ซึ่งรวมคนที่ไม่ได้ทำงานด้วย

ลองนึกถึงครัวเรือนที่มีสมาชิกสามคน มีคนทำงานหนึ่งคนได้เงินเดือน 30,000 บาท และไม่มีรายได้อื่น รายได้ครัวเรือนต่อคนจะเป็น 10,000 บาท ทั้งที่เงินเดือนของคนทำงานยังเป็น 30,000 บาทเหมือนเดิม

นอกจากค่าเฉลี่ยแล้ว ก็ลองดูต่อว่ารายได้กระจายอยู่ในแต่ละช่วงมากน้อยแค่ไหน

ในตารางปี 2566 พบว่า มีครัวเรือนประมาณ 1.6% ที่มีรายได้ทั้งสิ้นเฉลี่ยต่อคนต่อเดือนเกิน 50,000 บาท พูดอีกอย่างคือ ถ้าเอารายได้ทั้งสิ้นของแต่ละครัวเรือนมาหารจำนวนสมาชิก จะมีครัวเรือนประมาณ 1.6% ที่ได้ตัวเลขเกินระดับนี้ ตาราง 8 ของ NSO^[3]

เห็นตัวเลขนี้แล้วก็อยากรู้ต่อว่า การสำรวจเก็บภาพของครัวเรือนรายได้สูงได้ละเอียดแค่ไหน

เลยลองเปิดดูวิธีเก็บข้อมูลด้วย

NSO ไม่ได้ไปถามทุกครัวเรือน แต่ใช้ครัวเรือนตัวอย่าง ในรายงานปี 2566 มีตัวอย่างทั้งหมด 57,600 ครัวเรือน สุ่มแบบแบ่งชั้นสองขั้น ครอบคลุมกรุงเทพฯ และทุกจังหวัด แล้วถ่วงน้ำหนักเพื่อประมาณผลของประชากรทั้งหมด

นั่นหมายความว่าสัดส่วนตัวอย่างจากแต่ละพื้นที่ไม่จำเป็นต้องเท่ากับสัดส่วนที่พื้นที่นั้นมีในผลระดับประเทศ วิธีสำรวจของ NSO ปี 2566^[4]

แต่การถ่วงน้ำหนักตามพื้นที่ก็ไม่ได้รับประกันว่าเราจะเห็นครัวเรือนทุกระดับรายได้ โดยเฉพาะกลุ่มรายได้สูงมากที่มีจำนวนน้อยอยู่แล้ว หากมีตัวอย่างจากกลุ่มนี้น้อย หรือมีโอกาสไม่ตอบแบบสำรวจมากกว่ากลุ่มอื่น การประมาณรายได้ส่วนบนก็อาจได้รับผลกระทบ ซึ่งเป็นข้อกังวลที่พบได้ในการสำรวจรายได้ทั่วไป คำอธิบายจาก OECD^[5]

อย่างไรก็ตาม ตัวเลข 1.6% เพียงอย่างเดียวยังไม่ได้บอกว่าเกิดปัญหานี้กับการสำรวจของ NSO มากน้อยแค่ไหน ต้องดูรายละเอียดของตัวอย่าง การตอบแบบสำรวจ และการปรับน้ำหนักเพิ่มเติม

และก่อนจะนำตัวเลขนี้ไปเทียบกับเงินเดือนของเรา ยังมีอีกเรื่องที่ต้องระวัง

กลับไปที่ตัวอย่างครัวเรือนสามคน ถ้าคนทำงานได้เงินเดือนเพิ่มเป็น 60,000 บาท และยังไม่มีรายได้อื่น รายได้ต่อคนจะเป็น 20,000 บาท ครัวเรือนนี้จึงไม่อยู่ในกลุ่ม 1.6% เมื่อกี้ ทั้งที่มีสมาชิกได้เงินเดือนเกิน 50,000 บาทอยู่จริง

ถึงตรงนี้ เราต้องแยกสองคำถามออกจากกัน: การสำรวจเห็นกลุ่มรายได้สูงได้ดีแค่ไหน และข้อมูลที่กำลังอ่านใช้ตอบเรื่องเงินเดือนของคนทำงานได้หรือเปล่า

สำหรับคำถามหลัง ข้อจำกัดค่อนข้างชัดเจนว่า ตารางนี้จัดกลุ่มครัวเรือนตามรายได้ต่อสมาชิก จึงยังใช้แทนการกระจายเงินเดือนของลูกจ้างรายบุคคลไม่ได้

เราเลยต้องลองหาแหล่งข้อมูลที่บันทึกค่าจ้างของลูกจ้างโดยตรง แล้วก็ไปเจอข้อมูลจากสำนักงานประกันสังคม

ในปี 2568 สำนักงานประกันสังคมได้เผยแพร่ข้อมูลจำนวนผู้ประกันตนมาตรา 33 แยกตามช่วงค่าจ้างของปี 2566 และ 2567 บอกว่ามีผู้ประกันตนอยู่ในแต่ละช่วงค่าจ้างกี่ราย ซึ่งค่อนข้างตรงกับสิ่งที่เรากำลังตามหา ชุดข้อมูลประกันสังคม^[6]

ข้อมูลชุดนี้มาจากระบบทะเบียนประกันสังคม พอลองสะสมจำนวนจากช่วงค่าจ้างต่ำสุดขึ้นไป แล้วหาจุดที่แบ่งจำนวนออกเป็นสองครึ่ง ก็พบว่ามัธยฐานอยู่ในช่วง 11,001–13,000 บาทต่อเดือน ทั้งในตารางปี 2566 และ 2567

ดูเผิน ๆ ก็ใกล้กับตัวเลข 11,271 บาทของ NSO เมื่อกี้เหมือนกัน

แต่ยังเทียบกันตรง ๆ ไม่ได้ เพราะคราวนี้เราเปลี่ยนทั้งกลุ่มที่นับและสถิติที่ใช้ จากรายได้ประจำเฉลี่ยต่อสมาชิกครัวเรือน มาเป็นมัธยฐานค่าจ้างของผู้ประกันตนมาตรา 33

มาตรา 33 ไม่ได้ครอบคลุมคนทำงานทุกประเภท ยังมีข้าราชการ ผู้ประกอบอาชีพอิสระ และคนทำงานนอกระบบอีกจำนวนมากที่ไม่ได้อยู่ในกลุ่มนี้ ขณะเดียวกันผู้ประกันตนก็รวมแรงงานต่างชาติที่อยู่ในระบบด้วย จึงไม่ใช่ข้อมูลเฉพาะคนสัญชาติไทย

นอกจากนี้ คนหนึ่งคนอาจมีทั้งงานประจำและอาชีพเสริม ค่าจ้างในระบบประกันสังคมก็ไม่ได้บอกให้เรารู้รายได้ทั้งหมดของเขา

ถึงจะยังตอบแทนคนทั้งประเทศไม่ได้ อย่างน้อยเราก็เริ่มเห็นแล้วว่า ค่าจ้างตรงกลางของผู้ประกันตนในตารางนี้อยู่แถวไหน

แต่ถ้าอยากรู้มากกว่านั้นล่ะ? เช่น ค่าจ้าง 30,000 หรือ 50,000 บาท อยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับคนอื่นในกลุ่มเดียวกัน?

ตรงนี้เลยลองปรับคำถามให้แคบลงเป็น:

ถ้ามีค่าจ้างเดือนละเท่านี้ เราอยู่ประมาณตรงไหนเมื่อเทียบกับผู้ประกันตนมาตรา 33 ในตารางนี้?

สำหรับการทดลองนี้ ใช้ตารางปี 2567 ซึ่งมีผู้ประกันตนประมาณ 12.14 ล้านราย เป็นฐานหลัก

วิธีบอกตำแหน่งที่เราจะใช้เรียกว่า เปอร์เซ็นไทล์ หรือ Percentile

ลองนึกว่าเราเรียงทุกคนจากค่าจ้างน้อยไปมาก P50 คือจุดกึ่งกลาง หรือมัธยฐาน ส่วน P90 คือระดับค่าจ้างที่มีคนประมาณ 90% ได้ไม่เกินนั้น หรือมองอีกด้านก็คือจุดเริ่มต้นของกลุ่มบนประมาณ 10%

แต่ข้อมูลที่มีไม่ได้บอกค่าจ้างของทุกคน เรารู้แค่ว่ามีคนอยู่ในแต่ละช่วงกี่คน

เช่น เรารู้ว่ามีคนอยู่ระหว่าง 11,001–13,000 บาทเท่าไหร่ แต่ไม่รู้ว่าคนส่วนใหญ่อยู่ใกล้ต้นช่วงหรือปลายช่วง การจะระบุมัธยฐานเป็นตัวเลขเดียวจึงต้องประมาณเพิ่ม

วิธีที่นึกถึงได้ง่ายที่สุดคือสมมติว่าคนกระจายเท่า ๆ กันภายในแต่ละช่วง แล้วใช้เส้นตรงประมาณค่าระหว่างขอบทั้งสอง วิธีนี้เรียกว่า Linear interpolation

แต่การลากเส้นตรงแบบนี้อาจยังไม่สะท้อนการกระจายตัวของค่าจ้างจริง เพราะคนอาจกระจุกอยู่ใกล้ต้นช่วงหรือปลายช่วง มากกว่าจะกระจายเท่า ๆ กัน ยิ่งช่วงข้อมูลกว้าง ความต่างจากสมมติฐานนี้ก็อาจยิ่งมีผลต่อค่าประมาณ

ผมเลยลองใช้วิธีที่เรียกว่า PCHIP มาเชื่อมข้อมูลด้วยเส้นโค้ง ให้ความชันค่อย ๆ เปลี่ยนตามข้อมูลรอบข้าง โดยยังรักษาจำนวนคนในแต่ละช่วงให้ตรงกับตารางต้นทาง

พูดง่าย ๆ คือ เราปรับวิธีประมาณว่าคนอยู่ตรงไหนภายในช่วง โดยไม่ได้เพิ่มหรือลดจำนวนคนของช่วงนั้น

PCHIP ยังช่วยให้เส้นไม่แกว่งย้อนทิศทาง ซึ่งสำคัญกับกราฟจำนวนสะสม เพราะเมื่อขยับเกณฑ์ค่าจ้างสูงขึ้น จำนวนคนที่ค่าจ้างไม่เกินเกณฑ์นั้นต้องไม่ลดลง คำอธิบาย PCHIP จาก SciPy^[7]

แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่าวิธีนี้ประมาณได้ใกล้แค่ไหน? เลยลองซ่อนข้อมูลตามขอบช่วงบางจุด แล้วให้แต่ละวิธีประมาณจากข้อมูลที่เหลือ ก่อนนำคำตอบมาเทียบกับค่าจริงที่ซ่อนไว้

สิ่งที่วัดคือ แต่ละวิธีประมาณสัดส่วนคนคลาดไปเท่าไหร่ เช่น ถ้าข้อมูลจริงบอกว่า 50% มีค่าจ้างไม่เกินระดับหนึ่ง แต่ประมาณออกมาได้ 51% ก็ถือว่าคลาดไป 1 จุดเปอร์เซ็นต์

เมื่อลองกับข้อมูลประกันสังคมปี 2567 สองชุดที่สลับกันซ่อนขอบช่วง PCHIP คลาดเคลื่อนเฉลี่ยประมาณ 1.1–1.2 จุดเปอร์เซ็นต์ ส่วนเส้นตรงอยู่ที่ 1.2–1.8 จุดเปอร์เซ็นต์

ผลทดสอบนี้ทำให้ PCHIP ดูมีแนวโน้มคลาดเคลื่อนน้อยกว่าเส้นตรงเล็กน้อย แต่ก็ยังไม่ได้แปลว่าดีกว่าทุกจุด โดยเฉพาะช่วงค่าจ้างประมาณ 7,000–15,000 บาทที่ยังประมาณได้ยากสำหรับทุกวิธีที่ทดสอบ

การทดสอบนี้ช่วยดูว่าเราประมาณข้อมูลที่ซ่อนไว้ได้ดีแค่ไหน แต่ยังไม่ได้ยืนยันว่าค่าจ้างของคนภายในแต่ละช่วงกระจายเหมือนเส้นที่วาดขึ้นจริง ๆ

ผลหลักจากโมเดลปี 2567 คือ:

• มัธยฐานประมาณ 12,800 บาทต่อเดือน อยู่ในช่วง 11,001–13,000 บาทของข้อมูลต้นทาง
• P90 ประมาณ 33,400 บาทต่อเดือน อยู่ในช่วง 30,001–35,000 บาท
• P95 ประมาณ 50,800 บาทต่อเดือน อยู่ในช่วง 50,001–65,000 บาท

ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณภายในช่วง จึงควรอ่านคู่กับช่วงข้อมูลเดิม ไม่ใช่ถือว่าแม่นยำถึงหลักร้อยบาทเพียงเพราะแสดงตัวเลขออกมาแบบนั้น

แต่พอขยับไปถามถึง Top 1% เราก็เจอปัญหาอีกแบบหนึ่ง

เรารู้ว่ามีคนอยู่ในกลุ่มนี้เท่าไหร่ แต่ไม่มีขอบช่วงถัดไปให้เชื่อมต่อแล้ว ถ้าอยากรู้ว่ามีกี่คนที่ค่าจ้างเกิน 100,000 บาท หรือ 200,000 บาท ก็ต้องอาศัยข้อมูลหรือสมมติฐานเพิ่มเติม

ตรงนี้เองที่ข้อมูลภาษีเริ่มเข้ามามีบทบาท

พอพูดถึงรายได้ทั้งปี อีกหน่วยงานที่น่าจะมีข้อมูลก็คือกรมสรรพากร เพราะคนที่ยื่นภาษีต้องแจ้งเงินได้ของตัวเองอยู่แล้ว

เมื่อปลายปี 2568 สำนักงบประมาณของรัฐสภา หรือ PBO ได้ปล่อยรายงานตัวนึงออกมาชื่อ โครงสร้างภาษีเงินได้บุคคลธรรมดา และการจัดทำแบบจำลองเศรษฐมิติเพื่อพยากรณ์การจัดเก็บรายได้ภาษีเงินได้บุคคลธรรมดา

ในรายงานมีข้อมูลหลายอย่างที่น่าสนใจ หนึ่งในนั้นคือจำนวนรายการยื่นแบบ ภ.ง.ด.90 และ ภ.ง.ด.91 ในปีภาษี 2566 รวมประมาณ 11.88 ล้านรายการ แยกตามช่วงเงินได้พึงประเมินก่อนหักค่าใช้จ่ายและค่าลดหย่อน รายงาน PBO^[8]

ในที่นี้ใช้คำว่า “รายการ” แทน “คน” เพราะหน่วยยื่นภาษีไม่ได้ตรงกับบุคคลหนึ่งคนเสมอไป เช่น อาจมีการยื่นรวมของคู่สมรส และบางหน่วยยื่นไม่ใช่บุคคลคนเดียว

ข้อมูลชุดนี้แยกช่วงเงินได้สูงไว้ละเอียดกว่าประกันสังคม เช่น 1–2 ล้านบาทต่อปี 2–4 ล้านบาท และช่วงที่สูงขึ้นไปอีก

เวลาอ่านกราฟต้องระวังนิดนึง เพราะช่วงเงินได้กว้างไม่เท่ากัน เช่น ช่วง 500,001–750,000 บาท กว้างกว่าช่วง 450,001–500,000 บาทถึงห้าเท่า ถ้าแท่งแสดงจำนวนรายการ เราเปรียบเทียบจำนวนได้ แต่แท่งที่สูงกว่าไม่ได้แปลว่ารายได้กระจุกตัวหนาแน่นกว่าเสมอไป เพราะมันอาจครอบคลุมช่วงเงินได้ที่กว้างกว่าอยู่ด้วย

พอลองทดสอบด้วยการซ่อนขอบช่วงแบบเดียวกันกับข้อมูลชุดนี้ PCHIP มีความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยประมาณ 0.12–0.20 จุดเปอร์เซ็นต์ เทียบกับ 1.08–1.26 จุดเปอร์เซ็นต์ จากเส้นตรง คราวนี้ความต่างชัดกว่าที่เห็นในข้อมูลประกันสังคม

เมื่อดูผลจากทั้งสองชุดข้อมูล รวมถึงช่วงค่าจ้างสูงของประกันสังคม จึงเลือก PCHIP เป็นวิธีหลักในการประมาณค่าภายในช่วง

แต่ผลทดสอบกับข้อมูลภาษีช่วยสนับสนุนการประมาณภายในตารางภาษีเท่านั้น ยังไม่ได้ยืนยันว่าเราจะนำรูปแบบรายได้ของคนยื่นภาษีไปใช้กับผู้ประกันตนได้

เพราะข้อมูลภาษีก็มีข้อจำกัดของมัน

คนยื่นภาษีไม่ใช่คนทำงานทั้งหมด บางคนไม่เข้าเกณฑ์ต้องยื่นแบบ ซึ่งเกณฑ์ก็ขึ้นกับประเภทเงินได้และสถานะของผู้ยื่น ไม่ได้มีเส้นแบ่งเดียวที่ใช้กับทุกคน

และเงินได้ที่ยื่นก็ไม่ได้มีเฉพาะเงินเดือน อาจมีโบนัส บำนาญ ค่าเช่า หรือรายรับจากธุรกิจ ซึ่งบางประเภทต้องหักค่าใช้จ่ายก่อนจึงจะใกล้กับเงินที่เหลือจริง

เพราะฉะนั้น การเอาเงินได้ทั้งปีมาหาร 12 ช่วยแปลงหน่วยให้เป็นรายเดือน แต่ไม่ได้เปลี่ยนเงินได้เหล่านั้นให้กลายเป็นเงินเดือน

เราจึงยังเอาสองตารางมาต่อกันตรง ๆ แล้วเรียกว่าเงินเดือนของคนไทยทั้งประเทศไม่ได้

แต่ถ้าใช้ข้อมูลภาษีช่วยประมาณว่า คนที่อยู่ในกลุ่มเกิน 80,000 บาทของประกันสังคมกระจายค่าจ้างกันอย่างไรล่ะ?

ในตารางประกันสังคมปี 2567 มีผู้ประกันตนที่ค่าจ้างเกิน 80,000 บาทอยู่ 289,328 ราย หรือประมาณ 2.4% ของทั้งหมด

จำนวนนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่เรารู้จากข้อมูลจริง ส่วนที่ยังไม่รู้คือ ถ้าขยับเกณฑ์ค่าจ้างสูงขึ้น จะเหลือคนที่ได้เกินเกณฑ์นั้นอีกกี่ราย

เช่น จากคนที่เกิน 80,000 บาท จะเหลือกี่คนที่เกิน 160,000 บาท และเหลือกี่คนที่เกิน 320,000 บาท?

ข้อมูล PBO ช่วยให้เราดูได้ว่า เมื่อขยับเกณฑ์เงินได้สูงขึ้น จำนวนรายการที่มีเงินได้เกินเกณฑ์นั้นลดลงเร็วแค่ไหน แล้วเราก็ลองนำรูปแบบการลดลงนี้มาประมาณต่อจากจำนวนผู้ประกันตนที่เกิน 80,000 บาท

ตรงนี้เราเริ่มขยับจากข้อมูลที่สังเกตได้จริงมาเป็นการตั้งสมมติฐาน โดยใช้แบบจำลองที่เรียกว่า Pareto

ยกตัวอย่างง่าย ๆ ถ้าสมมติว่าทุกครั้งที่ค่าจ้างเพิ่มเป็นสองเท่า จำนวนคนที่ได้เกินระดับนั้นจะเหลือหนึ่งในสี่ จากคน 100 คนที่ค่าจ้างเกิน 80,000 บาท ก็จะเหลือประมาณ 25 คนที่เกิน 160,000 บาท และประมาณ 6 คนที่เกิน 320,000 บาท

แต่ในโมเดลที่ใช้จริง เราไม่ได้สมมติให้อัตราการลดลงเท่ากันตลอดทาง แต่คำนวณจากข้อมูล PBO แยกตามช่วงเงินได้ แล้วค่อยนำมาใช้ทีละช่วง

เริ่มจากหารขอบช่วงเงินได้ทั้งปีด้วย 12 เพื่อให้ตัวเลขอยู่ในหน่วยต่อเดือนเหมือนกัน ค่าจ้าง 80,000 บาทต่อเดือนจึงเทียบเป็นตัวเลขรายปีได้ 960,000 บาท

จากนั้นใช้รูปแบบการลดลงของ PBO ตั้งแต่ระดับนั้นขึ้นไป ช่วงแรกอาศัยข้อมูลเงินได้ 750,000–1,000,000 บาทต่อปี ซึ่งคร่อมจุด 960,000 บาท แล้วต่อด้วยช่วง 1–2 ล้านบาท และช่วงถัดไปตามลำดับ

แต่ไม่ว่าจะใช้ช่วงไหน จุดตั้งต้นยังเป็นผู้ประกันตน 289,328 รายเท่าเดิม

ทั้งจำนวนผู้ประกันตนทั้งหมดและจำนวนที่เกิน 80,000 บาทจึงยังมาจากประกันสังคม เราไม่ได้เอารายการยื่นภาษีมาบวกเพิ่ม ส่วน PBO ใช้ช่วยประมาณว่าเมื่อขยับเกณฑ์ค่าจ้างขึ้น คนในกลุ่มนี้จะเหลืออยู่เหนือเกณฑ์อีกกี่ราย

ตัวอย่างเช่น โมเดลหลักประมาณว่า ในกลุ่มนี้มีประมาณ 80,000 รายที่ค่าจ้างเกิน 160,000 บาท และ 23,500 รายที่เกิน 320,000 บาท ทั้งสองจำนวนเป็นผลจากโมเดล ไม่ใช่ตัวเลขที่ประกันสังคมเผยแพร่

แน่นอนว่ายังมีคำถามสำคัญอยู่ตรงกลาง: รูปแบบการลดลงของจำนวนรายการในข้อมูลภาษี จะใช้ประมาณค่าจ้างส่วนบนของผู้ประกันตนได้ใกล้เคียงแค่ไหน?

PBO ใช้เงินได้พึงประเมินทั้งปีของปีภาษี 2566 ส่วนประกันสังคมเป็นค่าจ้างรายเดือนในตารางปี 2567 ทั้งกลุ่มที่นับ ความหมายของรายได้ และปีของข้อมูลต่างกัน การหารด้วย 12 ไม่ได้ทำให้ความต่างเหล่านี้หายไป

เลยลองเปลี่ยนสมมติฐานดูด้วย เพื่อดูว่าคำตอบจะเปลี่ยนไปมากแค่ไหน

นอกจากโมเดลหลักที่ใช้อัตราการลดลงตามช่วงของ PBO แล้ว ยังทดสอบอีกสองกรณี โดยสมมติให้อัตราการลดลงคงที่ตลอดช่วงค่าจ้างเกิน 80,000 บาท: กรณีที่จำนวนคนลดลงช้าเมื่อค่าจ้างสูงขึ้น และกรณีที่ลดลงเร็ว

ค่าที่ควบคุมอัตรานี้เรียกว่า α หรือแอลฟา ค่ายิ่งต่ำ จำนวนคนยิ่งลดลงช้า จึงเหลือคนที่ค่าจ้างสูงมากอยู่มากกว่า ส่วนค่ายิ่งสูง จำนวนก็ยิ่งลดลงเร็ว

เมื่อคำนวณจากข้อมูลประกันสังคมปี 2566 ในช่วงค่าจ้าง 25,000–80,000 บาทต่อเดือน ได้ค่าประมาณ 1.563–1.762 ส่วนข้อมูล PBO ปีภาษี 2566 ในช่วงเงินได้ 500,000 บาทถึง 20 ล้านบาทต่อปี ได้ค่าประมาณ 1.717–2.153

จึงเลือกค่าต่ำสุดและสูงสุดที่พบ แล้วปัดออกเล็กน้อยเป็น 1.56 และ 2.16 เพื่อใช้เป็นสองกรณีเพิ่มเติม

ค่าทั้งสองมาจากช่วงที่มีข้อมูลให้คำนวณได้ แต่ยังไม่ได้ยืนยันว่ากลุ่มค่าจ้างเกิน 80,000 บาทต้องกระจายอยู่ระหว่างสองกรณีนี้

พอนำสองกรณีนี้มาทดสอบร่วมกับโมเดลหลัก เพื่อดูว่าสมมติฐานเรื่องค่าจ้างของกลุ่มเกิน 80,000 บาทส่งผลต่อเปอร์เซ็นไทล์ส่วนบนแค่ไหน ก็ได้ผลดังนี้:

• P98 ประมาณ 87,900 บาทต่อเดือน โดยผลจากชุดสมมติฐานที่ทดสอบอยู่ประมาณ 86,800–89,500 บาท
• P99 ประมาณ 128,000 บาทต่อเดือน โดยผลอยู่ประมาณ 120,000–140,000 บาท
• P99.5 แสดงเป็นช่วงเท่านั้น ประมาณ 165,000–218,000 บาท

ตัวเลขหลักของ P98 และ P99 มาจากโมเดลที่ใช้รูปแบบของ PBO ส่วนช่วงที่แสดงมาจากความต่างระหว่างสมมติฐานของกลุ่มค่าจ้างเกิน 80,000 บาททั้งสามแบบ

แล้วค่าเฉลี่ยที่เราถามถึงตั้งแต่ต้นล่ะ?

ตารางไม่ได้บอกว่าคนในกลุ่มเกิน 80,000 บาทมีค่าจ้างรวมกันเท่าไหร่ และค่าจ้างที่สูงมากของคนเพียงไม่กี่คนก็สามารถดึงค่าเฉลี่ยขึ้นได้ เหมือนตัวอย่างห้าคนในห้องตอนต้นบทความ

ค่าเฉลี่ยจากโมเดลหลักอยู่ประมาณ 19,900 บาทต่อเดือน และอยู่ในช่วงประมาณ 19,300–21,100 บาทต่อเดือน เมื่อลองสลับชุดสมมติฐานที่ทดสอบ ความต่างส่วนใหญ่มาจากวิธีประมาณค่าจ้างของกลุ่มเกิน 80,000 บาท แต่ตารางต้นทางเพียงอย่างเดียวก็ยังยืนยันไม่ได้ว่าค่าเฉลี่ยจริงอยู่ในช่วงนี้

ขณะเดียวกัน OECD รายงานค่าเฉลี่ย 17,476 บาท และมัธยฐานประมาณ 13,000 บาท จากข้อมูลค่าจ้างผู้ประกันตนมาตรา 33 เดือนพฤษภาคม 2567 มัธยฐานใกล้กับผลของโมเดล แต่ค่าเฉลี่ยยังต่างกัน รายงาน OECD ภาคผนวก 3.B.2^[9]

ตัวเลขค่าเฉลี่ย 17,476 บาทของ OECD ในที่นี้ใช้เพื่อตรวจเทียบผลเท่านั้น ไม่ได้นำมาปรับโมเดลให้ค่าเฉลี่ยตรงกัน เพราะพอลองเทียบกับตารางประกันสังคมปี 2567 แล้ว พบว่ายังมีความต่างที่อธิบายไม่ได้ ถ้าสมมติว่าทุกคนในกลุ่มค่าจ้างเกิน 80,000 บาทได้ 80,000 บาทพอดี และใช้ PCHIP ประมาณค่าจ้างภายในช่วงอื่น ค่าเฉลี่ยจะอยู่ที่ประมาณ 17,700 บาท ซึ่งสูงกว่า 17,476 บาทเพียงเล็กน้อย แต่คนในกลุ่มนี้มีค่าจ้างเกิน 80,000 บาทอยู่แล้ว พอลองให้ค่าจ้างของกลุ่มนี้สูงขึ้นตามสมมติฐานทั้งสามแบบที่ทดสอบ ต่อให้สมมติว่าคนในช่วงอื่นได้ค่าจ้างเท่าขอบล่างของช่วงตัวเอง ค่าเฉลี่ยก็ยังสูงกว่า 18,000 บาท อยู่ดี

นอกจากนี้ ตัวเลขบางส่วนในรายงาน OECD ก็ยังเทียบกันไม่ลงตัว เช่น รายงานระบุว่าเพดานค่าจ้าง 15,000 บาท คิดเป็น 87% ของค่าจ้างเฉลี่ย แต่ถ้าคำนวณย้อนกลับจะได้ค่าเฉลี่ยประมาณ 17,240 บาท ไม่ใช่ 17,476 บาท ส่วนค่ามัธยฐานก็ระบุไว้คร่าว ๆ ว่า “ประมาณ 13,000 บาท” ตัวเลขเหล่านี้จึงพอใช้ตรวจเทียบภาพรวมได้ แต่ยังไม่ละเอียดพอที่จะนำมากำหนดว่าค่าจ้างของคนในกลุ่มรายได้สูงกระจายตัวอย่างไร

ความต่างนี้อาจมาจากเดือนอ้างอิงหรือวิธีดึงข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน ซึ่งรายงานยังไม่ได้ให้รายละเอียดเพียงพอที่จะตรวจสอบได้แน่ชัด อย่างไรก็ตาม ก็มีตัวเลขบางส่วนที่ใกล้เคียงกันอยู่ เช่น รายงาน OECD ระบุว่าประมาณ 85% มีค่าจ้างไม่เกิน 26,214 บาท ซึ่งใกล้กับผลจาก PCHIP ของตารางประกันสังคมปี 2567 ที่ได้ประมาณ 85.1%

สำหรับการทดลองรอบนี้ จึงใช้ มัธยฐานประมาณ 12,800 บาทต่อเดือน เป็นตัวเลขหลักของผู้ประกันตนในตาราง และยังไม่เลือกค่าเฉลี่ยจากโมเดลมาเป็นคำตอบเดียว

เริ่มจากคำถามว่า “คนไทยมีรายได้เฉลี่ยเท่าไหร่” พอหาข้อมูลไปเรื่อย ๆ สุดท้ายกลับเจอตัวเลขหลายแบบ:

• 28,600 บาท — เงินเดือนเฉลี่ยของกรุงเทพฯ ตามที่ข่าว THE STANDARD นำเสนอ
• 28,308 บาท — รายได้ทั้งสิ้นเฉลี่ยต่อครัวเรือนทั่วประเทศ ปี 2568
• 11,271 บาท — รายได้ประจำเฉลี่ยต่อคนต่อเดือนในรายงานครัวเรือน ปี 2568
• ประมาณ 12,800 บาท — มัธยฐานค่าจ้างจากโมเดลที่ใช้ตารางผู้ประกันตนมาตรา 33 ปี 2567

ตัวเลขเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องขัดแย้งกัน เพราะแต่ละตัวกำลังวัดคนละอย่าง และตัวสุดท้ายยังเป็นค่าประมาณจากโมเดลด้วย

แต่คำถามที่อยากตอบจริง ๆ ก็ยังเป็นเรื่องเดิม: คนที่ทำงานในประเทศไทยมีรายได้จากการทำงานเท่าไหร่ และถ้าเรามีรายได้เดือนละ 30,000, 50,000 หรือ 100,000 บาท เราอยู่ตรงไหนเมื่อเทียบกับคนอื่น?

การทดลองรอบนี้ยังตอบแทนคนทำงานทั้งหมดไม่ได้ แต่ช่วยให้เปรียบเทียบกับผู้ประกันตนในตารางได้ พร้อมเห็นว่าตรงไหนมาจากข้อมูลที่เผยแพร่ และตรงไหนต้องอาศัยสมมติฐานเพิ่ม

อีกแหล่งข้อมูลที่น่าสำรวจต่อคือการสำรวจภาวะการทำงานของประชากรของ NSO ซึ่งมีข้อมูลค่าจ้างของลูกจ้างทั้งภาครัฐและเอกชน รวมถึงลูกจ้างที่ไม่ได้อยู่ในระบบประกันสังคมด้วย

ส่วนความต่างระหว่างค่าเฉลี่ยจากโมเดลกับตัวเลขของ OECD คงต้องกลับไปดูข้อมูลจากสำนักงานประกันสังคมให้ละเอียดกว่านี้ เช่น ตารางค่าจ้างที่แบ่งช่วงย่อยลงอีก หรือรายละเอียดวิธีดึงข้อมูลที่ OECD นำมาใช้

นี่เลยเป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำ RaiDai.fyi ขึ้นมา อยากลองเปิดพื้นที่ให้คนทำงานเข้ามาแชร์ข้อมูลรายได้ของตัวเอง แล้วนำข้อมูลที่ได้มาสรุปเป็นสถิติง่าย ๆ ให้คนอื่นใช้เปรียบเทียบกันได้ แน่นอนว่าข้อมูลที่คนเข้ามาแชร์อาจไม่ได้เป็นตัวแทนของคนทำงานทั้งหมด แต่อย่างน้อยก็หวังว่าจะช่วยให้เราเห็นภาพรายได้ในแต่ละสายงานและระดับประสบการณ์ได้มากขึ้น และทำให้เรื่องเงินเดือนในไทยโปร่งใสมากขึ้นอีกนิด

ระหว่างนี้ ถ้าเห็นพาดหัวว่า “คนไทยมีรายได้เฉลี่ย XX,XXX บาท” ลองเปิดอ่านต่ออีกนิดว่าเขากำลังพูดถึงใคร นับรายได้แบบไหน และใช้ข้อมูลของปีอะไร

เพราะรายละเอียดเหล่านั้นอาจเปลี่ยนความหมายของตัวเลขไปมากกว่าที่คิด