แรงงานไทยเปราะบาง 8.7 ล้านคนเสี่ยง

อัตราการว่างงานเป็นหนึ่งในเครื่องชี้เศรษฐกิจไทยเพียงไม่กี่ตัวที่ฟื้นเร็วหลังวิกฤตโควิด-19  จากจุดสูงสุดที่ร้อยละ 2.25  ณ ไตรมาส 3 ปี 2563  เหลือร้อยละ 0.9  ในไตรมาส 2 ปี 2568  ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 5 ปีก่อนโควิด-19 ที่ร้อยละ 1 ได้แล้ว 

อย่างไรก็ดี ศูนย์วิจัยเศรษฐกิจและธุรกิจ SCB EIC  วิเคราะห์ว่าตลาดแรงงานไทยยังมีความเปราะบางภายใต้เลขว่างงานที่ดูแข็งแรง  แม้ว่าข้อเท็จจริงข้างต้นจะสะท้อนภาพตลาดแรงงานที่ดูเหมือนจะกลับมาเป็นปกติ แต่หากเจาะลึกลงไปจะพบว่า ตลาดแรงงานไทยเริ่มมีอาการอ่อนใน ซ่อนความเปราะบางหลายด้าน  สาเหตุจากภาพรวมเศรษฐกิจไทยที่เติบโตต่ำต่อเนื่องนาน เริ่มส่งผลให้ตลาดแรงงานไทยอ่อนแอภายในชัดเจนขึ้น สะท้อนจากข้อมูลอัตราการว่างงานบางกลุ่มที่เริ่มปรับสูงขึ้น ขณะที่ข้อมูลการจ้างงานบางกลุ่มเริ่มปรับแย่ลง 

โดยอัตราการว่างงานโดยรวมแม้จะทรงตัว แต่อัตราการว่างงานในระบบประกันสังคม ม. 33 หรือ ม. 38 สูงขึ้นอยู่ที่ร้อยละ 2.3 ในเดือน ก.ค. 2568 จากร้อยละ 2.1 ในช่วงครึ่งแรกของปี 2568 และเป็นระดับสูงที่สุดในรอบ 3 ปี โดยจำนวนผู้ขอรับผลประโยชน์ทดแทนกรณีว่างงานอยู่ที่ราว 275,000  คน สูงสุดนับตั้งแต่ไตรมาส 1 ปี 2565  และมีจำนวนผู้มีงานทำในระบบประกันสังคมราว 12.15 ล้านคน 

ทั้งนี้ อัตราการว่างงานในระบบประกันสังคม ม.33 หรือ ม.38 คือ สัดส่วนผู้ประกันตน ม.33 หรือ ม.38 ที่ขอรับสิทธิประโยชน์กรณีว่างงานต่อจำนวนผู้ประกันตน ม.33 หรือ ม.38 ทั้งหมด  (ม.33 คือ ผู้ประกันตนภาคบังคับ หรือลูกจ้างเอกชนที่ทำงานกับนายจ้างทั่วไป ซึ่งเป็นมาตราหลักของระบบประกันสังคม และ ม.38 เป็นช่วงเวลาที่ผู้ประกันตน ม.33 สิ้นสภาพลูกจ้าง แต่ยังได้รับความคุ้มครองจากประกันสังคมนาน 6 เดือนนับตั้งแต่วันที่ออกจากงาน ในช่วงนี้จะยังคงได้สิทธิประโยชน์บางอย่าง เช่น รักษาพยาบาล เงินทดแทนการขาดรายได้จากการเจ็บป่วย)

นอกจากนี้ อัตราการว่างงานแรงงานอายุน้อย (อายุ 15-24 ปี) สูงสุดนับตั้งแต่ปี 2566 อยู่ที่ร้อยละ 5.9 ในไตรมาส 2 ปี 2568  เร่งตัวเร็วจากร้อยละ 5.3 ในไตรมาส 1 ปี 2568  และอัตราการว่างงานแรงงานกลุ่มนี้ที่จบปริญญาตรีขึ้นไปสูงขึ้นอยู่ที่ร้อยละ 18.9 ในไตรมาส 2 ปี 2568  เร่งตัวจากร้อยละ 16.1 ในไตรมาส 1 ปี 2568  สะท้อนให้เห็นถึงการเข้าถึงตำแหน่งงานได้ยากขึ้นสำหรับแรงงานที่ขาดประสบการณ์ 

สอดคล้องกับงานศึกษาของสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ในไตรมาส 4 ปี 2567  พบว่า จากประกาศรับสมัครงานออนไลน์ 23 เว็บไซต์ 221,339 ตำแหน่ง มีเพียง 1 ใน 5 ของตำแหน่งงานทั้งหมด หรือราวร้อยละ 22 เป็นตำแหน่งที่ไม่ต้องการประสบการณ์ทำงาน และมากกว่าร้อยละ 63 ต้องการผู้มีประสบการณ์ทำงานมาก่อน

ขณะที่ จำนวนผู้มีงานทำเริ่มปรับลดลงตั้งแต่ปี 2567  และต่อเนื่องช่วงครึ่งแรกของปีนี้ โดยผู้มีงานทำในภาคเกษตรลดลง 231,230 คน ในช่วงครึ่งแรกของปี 2568  สาเหตุหนึ่งอาจเกิดจากการย้ายไปทำงานในภาคเศรษฐกิจอื่นที่รายได้สูงกว่า และปัญหาภัยแล้งในช่วงปี 2567 ทำให้น้ำไม่พอเพาะปลูกพืชในหน้าแล้งและผลผลิตออกน้อย ความต้องการจ้างงานในภาคเกษตรจึงมีลดลง 

นอกจากนี้ จำนวนผู้มีงานทำในภาคอุตสาหกรรมปรับลดลงในช่วงครึ่งแรกของปี 2568  ที่ 50,130 คน ซึ่งมีสาเหตุสำคัญจากภาคการผลิตที่ยังหดตัวและอุปสงค์ในประเทศที่ยังอ่อนแอ  ในส่วนผู้มีงานทำในภาคบริการแม้ยังขยายตัวได้ต่อเนื่องในช่วงครึ่งแรกของปี 2568 แต่เป็นการขยายตัวของในอัตราที่ลดลง และเป็นการลดลงต่อเนื่องนับตั้งแต่ปี 2565  หลังผู้มีงานทำในภาคบริการขยายตัวสูงสุดภายหลังการระบาดของโควิด-19 เริ่มคลี่คลายทำให้มีแรงงานกลับมาทำงานมากขึ้น  ส่งผลให้ในภาพรวมจำนวนผู้มีงานทำในตลาดแรงงานไทยลดลงมากถึงราว 5 แสนคนนับจากปี 2566 ที่ผู้มีงานทำอยู่ในระดับสูงสุดเกือบ 40 ล้านคน 

ส่วนชั่วโมงทำงาน Full-time และล่วงเวลา (OT) ก็ปรับลดลง โดยชั่วโมงทำงานเฉลี่ยในช่วง 6 เดือนแรกของปี 2025 ลดลงทุกภาคการผลิตหลัก (ภาคเกษตร ภาคอุตสาหกรรม และภาคบริการกลุ่มรายได้สูง/ต่ำ) โดยชั่วโมงทำงานเฉลี่ยโดยรวมอยู่ที่ 41.8 ชั่วโมง/สัปดาห์ ต่ำกว่าระดับก่อนโควิด-19  ในปี 2562 ที่ 42.8 ชั่วโมง/สัปดาห์ 

สอดคล้องกับข้อมูลสัดส่วนผู้เสมือนว่างงาน  ในช่วง 6 เดือนแรกของปีนี้ที่เพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 8 จากร้อยละ 5.8 ในปี 2567   (โดยเฉพาะในไตรมาส 1 ปี 2568 สัดส่วนผู้เสมือนว่างงานสูงถึงร้อยละ 11  สูงสุดในรอบ 4 ปี นับตั้งแต่ไตรมาส 1 ปี 2564 )

"สัญญาณเหล่านี้สะท้อนว่า ภาคธุรกิจเริ่มลดการจ้างงาน ผ่านการลดชั่วโมงการจ้างงาน หรือเปลี่ยนรูปแบบการจ้างงาน จากรูปแบบงานประจำเป็นงานพาร์ตไทม์/งานชั่วคราว ส่งผลโดยตรงต่อรายได้แรงงานในระยะข้างหน้าที่มีแนวโน้มขยายตัวต่ำ"

นอกจากนี้ วิกฤตโควิด-19 ยังทิ้งรอยแผลเป็นไว้ในตลาดแรงงานอยู่ เห็นได้จากรายได้ที่แท้จริง (รวม OT โบนัส) ฟื้นช้า ข้อมูล ณ ไตรมาส 2 ปี 2568  ยังต่ำกว่าระดับก่อนโควิด-19 ปี 2019 อีกราวร้อยละ 1.2 สะท้อนว่ารายได้แรงงานที่แท้จริงยังไม่ฟื้นเต็มที่จากช่วงโควิด-19 หลังเวลาผ่านมานานกว่า 5 ปี โดยเฉพาะภาคบริการรายได้สูง (ภาคบริการที่ลูกจ้างมีรายได้เฉลี่ยเกิน 17,000 บาทต่อเดือน) ซึ่งรายได้แรงงานกลุ่มนี้ชะลอตัวต่อเนื่อง

สำหรับภาคอุตสาหกรรม แม้รายได้แรงงานกลุ่มนี้ฟื้นตัวสูงกว่าระดับก่อนโควิด-19 แล้ว แต่เห็นสัญญาณกลับมาชะลอตัวในช่วงครึ่งแรกของปีนี้

ส่วนภาคเกษตร แม้รายได้ของแรงงานกลุ่มนี้ฟื้นตัวดี สูงกว่าระดับก่อนโควิด-19 มาก ส่วนหนึ่งเป็นผลจากในช่วงปี 2566-2567 ราคาสินค้าเกษตรสูงขึ้นจากเหตุภัยแล้ง และอินเดียระงับการส่งออกข้าวทำให้ราคาข้าวโลกสูงขึ้น แต่ในระยะข้างหน้าคาดว่า ราคาสินค้าเกษตรมีแนวโน้มหดตัวตามเศรษฐกิจโลกที่ชะลอตัวลงจากผลสงครามการค้า ค่าเฉลี่ยรายได้ที่แท้จริงของแรงงานภาคเกษตรอยู่ที่ 8,238 บาท/เดือน ซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยรายได้แท้จริงในภาพรวมที่ 16,019 บาท/เดือนในไตรมาส 2 ปี 2568  ทำให้เห็นว่ารายได้แท้จริง (รวม OT โบนัส) ในระยะข้างหน้ายังคงมีแนวโน้มชะลอตัวต่อเนื่อง 

อีกหนึ่งรอยแผลเป็นจากวิกฤตโควิด-19 คือ คุณภาพการเคลื่อนย้ายแรงงานแย่ลง สัดส่วนแรงงานทำงานนอกระบบ (แรงงานนอกระบบ ส่วนใหญ่เป็นผู้ประกอบอาชีพอิสระ หรือเป็นลูกจ้างในสถานประกอบการขนาดเล็กหรือ คนทำงานที่ไม่ได้อยู่ในระบบประกันสังคมตาม ม.33 และไม่มีสัญญาจ้างถาวร หรือไม่ได้รับสวัสดิการตามกฎหมายแรงงานกำหนด) มีทิศทางสูงขึ้นต่อเนื่องตั้งแต่ปี 2566  

โดยประเทศไทยมีแรงงานนอกระบบมากถึง 21 ล้านคนในปี 24 หรือคิดเป็นร้อยละ 52.8  ของแรงงานทั้งหมด  ซึ่งแรงงานนอกระบบมีรายได้ต่ำกว่าแรงงานในระบบเกือบเท่าตัว และยังมีรายได้ที่ไม่แน่นอน ขาดการเข้าถึงสวัสดิการหรือหลักประกันทางสังคม ทำให้รายได้แรงงานกลุ่มนี้ฟื้นตัวช้า ส่งผลให้รายได้แรงงานในภาพรวมในระยะข้างหน้าจะยังขยายตัวต่ำ ท่ามกลางปัญหาหนี้ครัวเรือนสูงและเศรษฐกิจไทยที่ยังเปราะบาง 

SCB EIC ยังประเมินตลาดแรงงานมีความเสี่ยงที่ได้รับผลกระทบทางตรงและทางอ้อมจากมาตรการกำแพงภาษีของสหรัฐฯ ผ่านการลดการจ้างงาน/ชั่วโมงทำงาน หากธุรกิจไทยแข่งขันในตลาด ทั้งในและต่างประเทศยากขึ้นจากเหตุการณ์นี้ อาจมีธุรกิจไทยที่จะได้รับผลกระทบทั้งทางตรงผ่านการส่งออกไปสหรัฐฯ หรือได้รับผลกระทบทางอ้อมผ่านกำลังซื้อโลกชะลอตัว สินค้าต่างประเทศตีตลาดรุนแรงขึ้น รวมถึงการเผชิญความเปราะบางในประเทศ

โดยในภาพรวม SCB EIC ประเมินอุตสาหกรรมที่มี "ความเสี่ยงสูง" ได้แก่ ยางพารา, สิ่งทอ, ยางล้อและชิ้นส่วนยานยนต์, Electronic component, Consumer electronics & HDD, Home appliances, เหล็ก, กุ้ง, เม็ดพลาสติกและผลิตภัณฑ์พลาสติก, Power electronics และยานยนต์ โดยลูกจ้างในกลุ่มธุรกิจเสี่ยงสูงเหล่านี้ที่อาจได้รับผลกระทบราว 4.9 ล้านคน (หรือร้อยละ 12.3 ของลูกจ้างทั้งหมด) 

และสำหรับกลุ่มธุรกิจที่จัดอยู่ในกลุ่ม "ความเสี่ยงปานกลาง" ได้แก่ มันสำปะหลัง, น้ำตาล, ปาล์มน้ำมัน, อาหารสัตว์เลี้ยง, อาหารปศุสัตว์, ยานยนต์เชิงพาณิชย์, จักรยานยนต์, ท่องเที่ยวและโรงแรม, อสังหาริมทรัพย์ที่อยู่อาศัย, อสังหาริมทรัพย์ เชิงพาณิชย์, นิคมอุตสาหกรรม, ผู้ค้าเหล็ก, ขนส่งและโลจิสติกส์, ค้าปลีก, ผักผลไม้สดและแปรรูป และวัสดุก่อสร้าง โดยลูกจ้างอาจได้รับผลกระทบราว 3.9 ล้านคน (หรือเกือบร้อยละ 10 ของลูกจ้างทั้งหมด)

"ในภารวมลูกจ้างอาจได้รับผลกระทบจากกลุ่มธุรกิจที่มีความเสี่ยงสูงและความเสี่ยงปานกลางรวมกว่า 8.7 ล้านคน (ราวร้อยละ 20 ของลูกจ้างทั้งหมด) ผ่านการถูกเลิกจ้าง ลดการจ้างงาน หรือลดชั่วโมงทำงาน" 

หากเปรียบเทียบข้อมูลการจ้างงานในเดือน ก.ค. กับช่วง 6 เดือนแรกของปี 2568  เริ่มเห็นสัญญาณการเลิก/ลดการจ้างงานชัดเจนขึ้น โดยกลุ่มธุรกิจที่มีความเสี่ยงสูงจ้างงานลดลง 256,619 คน โดยเฉพาะอุตสาหกรรมยางพารา, สิ่งทอ, อาหารทะเล (กุ้ง) และยานยนต์ สำหรับกลุ่มธุรกิจที่มีความเสี่ยงปานกลางจ้างงานลดลง 470,852 คน โดยเฉพาะอุตสาหกรรมมันสำปะหลัง, น้ำตาล, ปาล์มน้ำมัน, อาหารสัตว์เลี้ยง, ยานยนต์เชิงพาณิชย์, เหล็ก, ขนส่ง และโลจิสติกส์ 

SCB EIC  ระบุว่า ท่ามกลางสงครามการค้าที่จะทำให้เศรษฐกิจไทยพึ่งพาอุปสงค์ภายนอกยาก ในขณะที่ความเปราะบางของภาคครัวเรือนและธุรกิจในประเทศยังฉุดรั้งการฟื้นตัวของเศรษฐกิจ ตลอดจนการเข้ามาของเทคโนโลยีอย่าง AI ที่เริ่มทดแทนแรงงานได้มากขึ้น ล้วนเป็นปัจจัยกดดันต่อตลาดแรงงานไทยส่งผลต่อการจ้างงานที่ลดลงในระยะข้างหน้าอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ การรอคอยความช่วยเหลือจากมาตรการภาครัฐเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ แรงงานจึงต้องตระหนักถึงปัญหาและรีบ “ปรับ” เพื่อรับมือกับสิ่งที่เข้ามาโดยควรคำนึงถึง

1.    “ปรับทักษะ” สร้างมุมมองเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong learning) มุ่งเรียนรู้ทักษะใหม่หลากหลาย (Multi-skilled) ตามความต้องการของตลาดแรงงานที่เปลี่ยนเร็ว พร้อมเรียนรู้การประยุกต์ใช้เครื่องมือเทคโนโลยีเสริมศักยภาพการทำงาน เช่น AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ปรับกระบวนการทำงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพื่อให้สามารถปรับเปลี่ยนทักษะและประยุกต์ใช้ตามความต้องการของตลาดแรงงานได้อย่างรวดเร็ว

2. “ปรับทัศนคติการเงิน” สร้างความยืดหยุ่นทางการเงิน (Financial resilience) ช่วยรับมือความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจ โดยประเมินรายรับ-รายจ่ายอย่างสม่ำเสมอให้เข้าใจสถานะการเงินตนเอง และสามารถวางแผนการใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ หาทางสร้างรายได้หลายทาง ลดรายจ่ายไม่จำเป็นและปรับพฤติกรรมการบริโภคให้เหมาะสม เพิ่มสัดส่วนเงินออมเผื่อฉุกเฉิน รวมถึงการวางแผนชำระคืนหนี้อย่างมีวินัย โดยจัดลำดับความสำคัญของหนี้ กำหนดแผนชำระหนี้ตามกำลัง เพื่อลดภาระทางการเงินในระยะยาว

และ3. “ปรับตัวทันโลก” ตามเทรนด์โลกและรูปแบบการทำงานใหม่ (Adaptability) ปรับตัวทันต่อการเปลี่ยนแปลงของโลก เปิดรับรูปแบบการทำงานและค่านิยมใหม่ จึงจำเป็นต้องเตรียมพร้อมที่จะปรับเปลี่ยนแนวทางการทำงาน เรียนรู้ และเปิดใจรับโอกาสใหม่ เพื่อให้อยู่รอดได้ในตลาดแรงงานยุคใหม่