การเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจจากการศึกษาในประเทศไทยโดยศึกษาเปรียบเทียบ วิธีกำลังสองน้อยที่สุดกับวิธิโครงข่ายประสาทเทียม

Abstract

การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเปรียบเทียบความแม่นยำในการพยากรณ์การเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจจากปัจจัยทางการศึกษาในประเทศไทยระหว่างวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (Least Square) กับวิธีโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) การเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจเกิดจากปัจจัยหลายด้าน ปัจจัยที่สำคัญคือ มนุษย์ ผู้ซึ่งเป็นทั้งแรงงานและผู้ประกอบการ อย่างไรก็ดีการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจไม่สามารถถูกอธิบายได้ทั้งหมดด้วยปัจจัยมนุษย์และปัจจัยทุน นักเศรษฐศาสตร์ยอมรับเหมือนกันว่าคุณภาพของมนุษย์หรือทุนมนุษย์เป็นปัจจัยที่สำคัญสำหรับการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ แม้ว่าทุนมนุษย์ประกอบด้วยการศึกษา สุขภาพอนามัย และอื่นๆ แต่นักเศรษฐศาสตร์ให้ความสนใจเป็นพิเศษในการศึกษา ความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างการศึกษาและการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจคือรายได้ที่เพิ่มขึ้นเมื่อแรงงานมีระดับการศึกษาที่สูงขึ้น การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูลผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (Gross Domestic Product) ข้อมูลสต็อกทุนมวลรวมของประเทศไทย (Capital Stock of Thailand) และข้อมูลแรงงานผู้มีงานทำแบ่งตามระดับการศึกษา ตั้งแต่ปี 2518-2549 ใช้ข้อมูลดังกล่าวสร้างแบบจำลองด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดที่ใช้ฟังก์ชัน Cobb-Douglas วิธีกำลังสองน้อยที่สุดที่ใช้ฟังก์ชัน CES วิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบเชิงส้นและวิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบไม่เป็นเชิงเส้น หลังจากนั้นหาค่าความผิดพลาดเฉลี่ยจากแต่ละแบบจำลอง ผลการศึกษาแสดงว่าวิธีกำลังสองน้อยที่สุดที่ใช้ฟังก์ชัน Cobb-Douglas ให้ค่าพยากรณ์เฉลี่ยที่แม่นยำที่สุดสำหรับการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ รองลงมาคือวิธีกำลังสองน้อยที่สุดที่ใช้ฟังก์ชัน CES และวิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบเชิงเส้นตามลำดับ อันดับสุดท้ายวิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบไม่เป็นเชิงเส้น