Smart Green ถอดรหัส … กฎหมายเพื่อความยั่งยืน: การจัดหมวดข้อมูลการปล่อยก๊าซเรือนกระจก โจทย์สำคัญที่ต้องเร่งแก้ไข
One Emission, Two Classifications: ทำไมตัวเลขการปล่อยก๊าซรายอุตสาหกรรมจึงอาจไม่ตรงกัน
หากมีคนถามว่า “ภาคเกษตรของไทยปล่อยก๊าซเรือนกระจกเท่าไร” คำตอบอาจไม่เหมือนกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราใช้ข้อมูลจากระบบใด
เหตุผลไม่ได้แปลว่าข้อมูลชุดใดชุดหนึ่งผิด แต่เป็นเพราะมีวิธี “จัดหมวดหมู่” การปล่อยก๊าซที่แตกต่างกัน
ระบบหนึ่งมองว่า ก๊าซถูกปล่อยออกมาจากกระบวนการอะไร ขณะที่อีกระบบมองว่า กิจกรรมทางเศรษฐกิจใดเป็นผู้ก่อให้เกิดการปล่อยนั้น
ความแตกต่างนี้อาจดูเป็นเรื่องทางสถิติ แต่ในความเป็นจริงมีความสำคัญมาก เพราะตัวเลขการปล่อยก๊าซรายอุตสาหกรรมถูกนำไปใช้วิเคราะห์ประสิทธิภาพของภาคเศรษฐกิจ รวมถึงออกแบบนโยบายด้านคาร์บอนและระบบซื้อขายสิทธิในการปล่อยก๊าซเรือนกระจก หรือ ETS
รายงาน OECD Statistics Working Papers 2026/03 ซึ่งปรับปรุงวิธีประมาณการ Air Emission Accounts (AEA) ช่วยให้เห็นปัญหานี้ได้อย่างชัดเจน
การปล่อยก๊าซเดียวกัน แต่ถูกมองคนละแบบ
ข้อมูลการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่ประเทศต่าง ๆ รายงานภายใต้กรอบของ UNFCCC โดยทั่วไปจะจัดหมวดตามแนวทางของ IPCC ซึ่งมองจาก “แหล่งกำเนิดทางกายภาพ” ของการปล่อยก๊าซ ตัวอย่างเช่น การปล่อยจากการหมักในกระเพาะสัตว์จะอยู่ในหมวดเกษตรกรรม ส่วนการเผาไหม้น้ำมันจะอยู่ในหมวดพลังงาน
แต่เมื่อเราต้องการนำข้อมูลการปล่อยก๊าซไปเปรียบเทียบกับข้อมูลทางเศรษฐกิจ เช่น GDP มูลค่าเพิ่ม หรือผลผลิตของแต่ละอุตสาหกรรม ก็จำเป็นต้องจัดข้อมูลใหม่ตามระบบ ISIC (International Standard Industrial Classification) ซึ่งแบ่งประเภทตามกิจกรรมหลักของแต่ละธุรกิจหรือหน่วยเศรษฐกิจ
ลองดูตัวอย่างง่าย ๆ คือ รถแทรกเตอร์ที่ใช้น้ำมันในไร่นา ในระบบ IPCC การปล่อยก๊าซจากน้ำมันที่รถแทรกเตอร์ใช้จะถูกจัดอยู่ในหมวด “พลังงาน” เพราะเกิดจากการเผาไหม้เชื้อเพลิง แต่หากมองในระบบบัญชีเศรษฐกิจ การปล่อยดังกล่าวควรถูกนับอยู่ใน “ภาคเกษตรกรรม” เพราะรถแทรกเตอร์ถูกใช้ในการทำการเกษตร
ดังนั้น การปล่อยก๊าซจำนวนเดียวกันอาจถูกจัดอยู่คนละหมวดได้ ขึ้นอยู่กับว่าเรากำลังตอบคำถามว่า “ก๊าซนี้เกิดจากกระบวนการอะไร” หรือ “กิจกรรมทางเศรษฐกิจใดเป็นผู้ก่อให้เกิดก๊าซนี้”
นี่คือเหตุผลสำคัญที่ทำให้ตัวเลข “การปล่อยก๊าซของภาคเกษตร” หรือ “การปล่อยของภาคขนส่ง” อาจแตกต่างกันระหว่างฐานข้อมูล แม้ว่าจะเริ่มต้นจากข้อมูลการปล่อยชุดเดียวกันก็ตาม
การแปลงข้อมูลจึงไม่ใช่เพียงการเปลี่ยนชื่อหมวด
การนำข้อมูลจากระบบ IPCC มาแปลงเป็นข้อมูล AEA จำเป็นต้องมีสิ่งที่เรียกว่า “ตารางโยง” หรือ correspondence table เพื่อบอกว่าการปล่อยในแต่ละหมวดของ IPCC ควรถูกนำไปอยู่ในอุตสาหกรรมใดตามระบบ ISIC
สำหรับ CO₂ เพียงก๊าซเดียว ก็มีหมวดย่อยของ IPCC มากกว่า 140 หมวด จึงไม่ใช่งานง่ายที่จะจับคู่ข้อมูลทั้งหมดอย่างถูกต้อง
OECD พบว่า ตารางโยงที่ประเทศหรือองค์กรต่าง ๆ ใช้อยู่เดิมไม่ได้สอดคล้องกันทั้งหมด และบางกรณีก็ใช้สมมติฐานที่ง่ายเกินไป
ตัวอย่างเช่น หากถือว่า การปล่อยจากรถที่ใช้บนถนนทั้งหมดเป็นของอุตสาหกรรมขนส่ง ก็อาจไม่ถูกต้องนัก เพราะรถบรรทุก รถตู้ หรือรถยนต์ของบริษัทในภาคการผลิต เกษตรกรรม ก่อสร้าง หรือธุรกิจบริการ ก็ใช้ถนนเช่นเดียวกัน
การปล่อยจากกิจกรรมหนึ่งจึงอาจต้องถูกแบ่งไปยังหลายอุตสาหกรรม ไม่ใช่เพียงอุตสาหกรรมเดียว
แล้วจะแบ่งอย่างไรว่าเป็นของใครเท่าไร
สำหรับกรณีที่การปล่อยก๊าซหนึ่งประเภทเกี่ยวข้องกับหลายอุตสาหกรรม OECD ใช้วิธีแบ่งสัดส่วนตามข้อมูลประกอบ หรือที่เรียกว่า Allocation
พูดง่าย ๆ คือ หากรู้ว่าการใช้เชื้อเพลิงประเภทหนึ่งเกิดจากหลายภาคเศรษฐกิจ ก็ต้องหาข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อประเมินว่าแต่ละภาคควรรับการปล่อยก๊าซไปในสัดส่วนเท่าใด
OECD ให้ความสำคัญกับข้อมูล 3 กลุ่มตามลำดับ ได้แก่
- 1.Physical Energy Flow Accounts (PEFA) : เป็นข้อมูลที่แสดงการใช้พลังงานของแต่ละกิจกรรมทางเศรษฐกิจโดยตรง จึงเหมาะกับการแบ่งการปล่อยก๊าซมากที่สุด แต่ปัญหาคือยังมีไม่กี่ประเทศที่จัดเก็บข้อมูลได้ละเอียดและครบถ้วน
- 2.IEA Energy Balances : เป็นข้อมูลภาพรวมการใช้และการไหลของพลังงานในระบบเศรษฐกิจ มีประเทศครอบคลุมมากกว่า แต่รายละเอียดอาจไม่มากเท่า PEFA
- 3.ข้อมูลทางเศรษฐกิจ เช่น ผลผลิต มูลค่าเพิ่ม หรือค่าใช้จ่ายขั้นกลาง : ใช้ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลด้านพลังงานที่เหมาะสม โดย OECD ใช้ข้อมูลจากฐาน STAN ประกอบการประมาณการ
ผลการศึกษาพบว่า หากดูเพียงระดับอุตสาหกรรมกว้าง ๆ การใช้ข้อมูลประเภทใดอาจไม่สร้างความแตกต่างมากนัก เพราะการปล่อยจำนวนมากสามารถโยงไปยังอุตสาหกรรมเดียวได้โดยตรง แต่เมื่อแบ่งอุตสาหกรรมละเอียดมากขึ้น ผลลัพธ์เปลี่ยนไปอย่างชัดเจน
PEFA ให้ผลการจัดสรรที่แม่นยำที่สุด และมีโอกาสนำการปล่อยไปอยู่ผิดอุตสาหกรรมน้อยที่สุด
ในทางกลับกัน การใช้ข้อมูลทั่วไปทางเศรษฐกิจ เช่น output มูลค่าเพิ่ม หรือค่าใช้จ่ายขั้นกลาง เป็นเพียงตัวแทนทางอ้อม และ OECD ไม่พบว่าตัวแปรใดตัวแปรหนึ่งให้ผลดีที่สุดอย่างสม่ำเสมอ ตัวเลขรวมถูก ไม่ได้แปลว่าตัวเลขรายอุตสาหกรรมถูก
อีกประเด็นหนึ่งที่น่าสนใจมากในรายงาน OECD คือ วิธีตรวจสอบว่า AEA ที่ประมาณการขึ้นมานั้น “ดีพอ” หรือไม่
โดย OECD ไม่ได้ดูเพียงว่า ยอดการปล่อยรวมของประเทศตรงหรือไม่ แต่ดูด้วยว่า การปล่อยถูกแบ่งไปยังแต่ละอุตสาหกรรมถูกต้องหรือไม่
ตัวชี้วัดที่ใช้มี 3 กลุ่มสำคัญ
1. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ใช้ดูว่าตัวเลขประมาณการโดยรวมแตกต่างจากข้อมูลจริงมากน้อยเพียงใด
2. Misallocation share ใช้ดูว่ามีการนำการปล่อยไปใส่ผิดอุตสาหกรรมมากแค่ไหน หรือพูดง่าย ๆ ว่า หากต้องแก้ตัวเลขให้ตรงกับข้อมูลจริง จะต้อง “ย้าย” การปล่อยจากอุตสาหกรรมหนึ่งไปอีกอุตสาหกรรมหนึ่งเป็นสัดส่วนเท่าใด ตัวชี้วัดนี้มีความสำคัญมาก เพราะตัวเลขรวมทั้งประเทศอาจดูถูกต้อง แต่ภายในอาจมีการประเมินการปล่อยของอุตสาหกรรมหนึ่งสูงเกินจริง และอีกอุตสาหกรรมหนึ่งต่ำเกินจริง โดยความผิดพลาดทั้งสองด้านมาหักล้างกันพอดี
3. การดูความสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงในแต่ละปี เพื่อดูว่า แม้ระดับตัวเลขอาจยังมีความคลาดเคลื่อน แต่ข้อมูลประมาณการสามารถสะท้อนทิศทางได้หรือไม่ เช่น ปีใดการปล่อยเพิ่มขึ้นหรือลดลง
แนวคิดนี้มีประโยชน์มาก เพราะทำให้การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลไม่หยุดอยู่เพียงคำถามว่า “ยอดรวมตรงหรือไม่” แต่ต้องถามต่อว่า “การกระจายตัวเลขภายในระบบถูกต้องหรือไม่”
เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับประเทศไทยอย่างไร
สำหรับประเทศไทย ประเด็นนี้จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น เมื่อระบบนโยบายด้านคาร์บอนต้องพึ่งพาข้อมูลรายอุตสาหกรรมมากขึ้น หากต้องการออกแบบ carbon pricing หรือ ETS การรู้เพียงว่าประเทศไทยปล่อยก๊าซรวมเท่าไรย่อมไม่เพียงพอ เราต้องรู้ด้วยว่าแต่ละอุตสาหกรรมปล่อยเท่าไร การปล่อยนั้นมาจากกิจกรรมใด และควรนำภาระหรือแรงจูงใจทางนโยบายไปวางไว้ที่ใด
บทเรียนจาก OECD จึงมีอย่างน้อย 3 ประการ
- ●ประการแรก อย่าใช้ตารางโยง IPCC–ISIC ของต่างประเทศโดยอัตโนมัติ : โครงสร้างการใช้พลังงานและรูปแบบการผลิตของไทยอาจแตกต่างจากยุโรปหรือประเทศ OECD อย่างมีนัยสำคัญตัวอย่างเช่น สัดส่วนการใช้เครื่องจักรในภาคเกษตร การขนส่งสินค้าของโรงงาน หรือการใช้เชื้อเพลิงของธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็ก อาจมีโครงสร้างเฉพาะของประเทศไทย ดังนั้น ตารางโยงควรได้รับการตรวจสอบกับข้อมูลจริงของไทย
- ●ประการที่สอง ประเทศไทยควรให้ความสำคัญกับข้อมูลการใช้พลังงานรายกิจกรรม เช่น PEFA : หากต้องการข้อมูลการปล่อยระดับอุตสาหกรรมที่ละเอียด การมีข้อมูลการใช้พลังงานที่สามารถระบุได้ว่าภาคเศรษฐกิจใดเป็นผู้ใช้จริง จะมีประโยชน์มากกว่าการใช้ตัวเลข GDP หรือมูลค่าเพิ่มมาเป็นตัวแทน
- ●ประการที่สาม การประเมินคุณภาพควรดูว่า “จัดสรรถูกอุตสาหกรรมหรือไม่” ไม่ใช่ดูแต่ยอดรวม : สำหรับนโยบายที่ออกแบบเป็นรายอุตสาหกรรม เช่น การกำหนดภาคส่วนที่อยู่ใน ETS หรือการจัดสรร allowance ความผิดพลาดในการจัดสรรอาจส่งผลโดยตรงต่อภาระต้นทุนของธุรกิจแต่ละประเภท ตัวเลขรวมที่ถูกต้องจึงยังไม่เพียงพอ หากตัวเลขรายอุตสาหกรรมยังคลาดเคลื่อน
บทสรุปในเรื่องนี้ จึงอาจกล่าวได้ว่า การแปลงข้อมูลจาก IPCC ไปเป็น ISIC อาจฟังดูเหมือนเป็นรายละเอียดทางเทคนิคของนักสถิติ แต่แท้จริงแล้วเกี่ยวข้องโดยตรงกับการออกแบบนโยบายคาร์บอน เพราะก่อนที่เราจะถามว่า “อุตสาหกรรมใดควรลดการปล่อยมากเท่าไร” เราต้องมั่นใจก่อนว่า “เรารู้จริงหรือไม่ว่าอุตสาหกรรมใดปล่อยเท่าไร”
สำหรับประเทศไทยที่กำลังพัฒนาเครื่องมือด้าน carbon pricing และเตรียมโครงสร้างข้อมูลเพื่อรองรับนโยบายรายภาคส่วน ความน่าเชื่อถือของข้อมูลจึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับเพียงตัวเลขสุดท้าย แต่ขึ้นอยู่กับวิธีที่ตัวเลขนั้นถูกจัดหมวด แบ่งสัดส่วน และตรวจสอบมาตั้งแต่ต้น
เพราะในโลกของข้อมูลคาร์บอน การปล่อยก๊าซหนึ่งตันอาจยังเป็นหนึ่งตันเหมือนเดิม แต่คำถามสำคัญคือ เรานับหนึ่งตันนั้นไว้กับใคร
อ้างอิง: Sakata, S., Hwang, S., Astolfi, R. and Edens, B. (2026), “OECD methodology to estimate SEEA Air Emission Accounts: An update”, OECD Statistics Working Papers 2026/03.
โดย ดุษดี ดุษฎีพาณิชย์
ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย ESG การค้าการลงทุน และอนุญาโตตุลาการระหว่างประเทศ
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
