‘ความเหลื่อมล้ำ’ เป็นคำที่อยู่กับสังคมไทยมานาน แต่วิกฤตโควิด-19 ดูเหมือนจะตอกย้ำรูปธรรมของคำนี้ให้ชัดขึ้น ว่าแม้ทุกคนจะลำบาก แต่ก็ไม่ได้ลำบากอย่างเท่าเทียมกัน
Punch In Live 
EP.02 : คนเราเท่ากัน? เลยได้ลองชวนคุยและชวนมองความเหลื่อมล้ำผ่าน Data Story ที่เราได้ทำร่วมกับองค์กรต่างๆ ซึ่งใครที่ไม่ได้ฟัง เราสรุปประเด็นต่างๆ มาให้อ่านกันที่นี่แล้ว หรือจะไปตามฟังย้อนหลังกันที่นี่ก็ได้ ?? FB Live
เมื่อพูดถึง ‘ความเหลื่อมล้ำ’ เราพูดถึงอะไรกันบ้างนะ?
เมื่อพูดถึง ‘ความเหลื่อมล้ำ’ เราอาจนึกถึง ความยากดีมีจนทางรายได้ หรือ ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ อย่าง จีดีพี เป็นเรื่องแรกๆ แต่จริงๆ แล้ว’ความเหลื่อมล้ำ’เป็นคอนเซ็ปต์ที่มีมิติที่หลากหลายมาก การวัดความเหลื่อมล้ำและข้อมูลเกี่ยวกับความเหลื่อมล้ำจึงหลายหลายไม่แพ้กัน ขึ้นอยู่กับว่าเรากำลังพูดถึงความเหลื่อมล้ำเกี่ยวกับอะไร? และเป็นความเหลื่อมล้ำระหว่างใคร?
Francisco Ferreira ศาสตราจารย์และผู้อำนวยการ International Inequalities Institute แห่ง London School of Economics เขียนไว้ในบทความล่าสุดผ่านทาง IMF เกี่ยวกับความเหลื่อมล้ำท่ามกลางวิกฤตโควิด-19 ว่า ‘ความเหลื่อมล้ำ’ เป็นคอนเซ็ปต์ที่ยากและท้าทายจริงๆ ที่จะให้คำนิยามเป็นคำจำกัดความใดคำจำกัดความหนึ่งโดยเฉพาะ โดยก่อนที่จะไปหาข้อมูลมาเพื่อบอกว่าสถานการณ์ความเหลื่อมล้ำเป็นอย่างไร เราต้องตอบให้ได้ก่อนว่า
- เราสนใจ “ความเหลื่อมล้ำของอะไร?” นอกจากความเหลื่อมล้ำทางเศรษฐกิจที่เราคุ้นเคยกันดี ความเหลื่อมล้ำยังอยู่ในปัจจัยต่างๆ ที่รายล้อมชีวิตและสังคมรอบตัวเรา ไม่ว่าจะเป็น ด้านการศึกษา เช่นคุณภาพ หรือโอกาสในการเข้าเรียน ด้านสาธารณสุข เช่น การโอกาสในการได้รับวัคซีน หรือเตียงรักษาในโรงพยาบาล ด้านสิ่งแวดล้อม เช่น สิทธิที่จะมีอากาศบริสุทธิ์หายใจ หรือแม้กระทั่ง ด้านความยุติธรรมและสิทธิพลเมือง เช่น การเข้าถึงกระบวนการยุติธรรม หรือ อิสรภาพในการแสดงออกทางการเมือง หรือ และอีกมากมายหลายด้าน (ถ้าสนใจการแจแจงมิติความเหลื่อมล้ำต่างๆ ของไทย ขอแนะนำ หนังสือความเหลื่อมล้ำฉบับพกพา โดย สฤณี อาชวานันทกุล ให้ไปตำกันต่อ)
- เราสนใจ “ความเหลื่อมล้ำระหว่างใคร?” เนื่องจากความเหลื่อมล้ำเป็นคอนเซ็ปต์ในเชิงเปรียบเทียบ ดังนั้นสถานการณ์ความเหลื่อมล้ำจะเป็นอย่างไรจึงขึ้นอยู่กับว่าเราเปรียบเทียบระหว่างใครหรือระหว่างอะไรด้วย เช่น เปรียบเทียบระหว่างบุคคล เปรียบเทียบระหว่างจังหวัด เปรียบเทียบระหว่างประเทศ หรือ เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มคน เช่น ชาย/หญิง คนเมือง/คนชนบท ก็มีความแตกต่างกันไป
ทุกวันนี้ มีการใช้ข้อมูลวัดความเหลื่อมล้ำออกมาเป็นดัชนีและตัวชี้วัดต่างๆ ให้เราได้เห็นสถานการณ์ปัญหาความเหลื่อมล้ำมากมาย ประกอบกับตัวอย่างรูปธรรมของเคสความเดือดร้อนต่างๆ ที่ตอกย้ำให้เห็นว่าปัญหาความเหลื่อมล้ำนั้นมีอยู่จริงและไม่ใช่เรื่องเล่นๆ แต่การพูดถึงความเหลื่อมล้ำคงไม่อาจหยุดอยู่แค่การพูดถึงปัญหา สิ่งสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่ขาดไม่ได้เลย คือการพูดถึง ‘ทางออก’ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการดำเนินนโยบายสาธารณะ ซึ่งเกี่ยวข้องกับคนจำนวนมากของประเทศ ไม่ว่าจะเป็น ระบบสวัสดิการ การเก็บภาษี หรือ นโยบายการช่วยเหลือกลุ่มเปราะบาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยามวิกฤตเช่นนี้ เพื่อไม่ให้มีใครต้องถูกทิ้งให้ลำบากกว่าคนอื่น
รัฐสวัสดิการ : ทางเลือกสู่การสร้างคนให้เท่ากันในสังคม?
เมื่อพูดถึงปัญหาเรื่องความเหลื่อมล้ำ ทางออกหนึ่งที่หลายๆ คนพูดถึงคือ ‘รัฐสวัสดิการ’ Punch Up จึงได้ร่วมกับ The Active ทำงาน Data Story ชิ้นนี้ขึ้นมา เพื่อทำให้คนเข้าใจ ‘รัฐสวัสดิการ’ อย่างครอบคลุม เรียกได้ว่าปูความเข้าใจพื้นฐานไปจนถึงข้อเสนอในเชิงนโยบายที่ใช้ได้จริง โดยงานนี้จะแบ่งเป็น 4 บท คือ
-
- รัฐสวัสดิการคืออะไร? เพื่อฉายภาพให้เห็นประเภทและรูปแบบที่หลากหลายของรัฐสวัสดิการ รวมถึงฉายภาพตัวอย่างว่า ถ้าเราเกิดมาในประเทศรัฐสวัสดิการ จากเกิดจนตายเราจะมีชีวิตอย่างไร
- รัฐสวัสดิการแก้ปัญหาอะไร? เป็นส่วนที่สะท้อนความเป็นไปได้ที่รัฐสวัสดิการจะสามารถแก้ปัญหาเรื่องความ “เหลื่อมล้ำได้” ด้วยการให้ ‘โอกาส’ คนเริ่มต้นเท่ากัน ซึ่งโอกาสที่ให้ง่ายที่สุดก็คือโอกาสในการเข้าถึงการศึกษา ซึ่งจะนำไปสู่การแก้ปัญหาความจนไม่รู้จบของประเทศนี้ได้
- อยากได้รัฐสวัสดิการต้องทำยังไง? เป็นการทำเช็คลิสต์ให้ว่า ถ้าประเทศหนึ่งๆ ต้องการเป็นรัฐสวัสดิการ มีเรื่องอะไรที่ต้องคิดบ้าง และยกตัวอย่างข้อมูลเกี่ยวกับการบริหารภาษีของประเทศที่เป็นรัฐสวัสดิการมาให้ดู
- ประเทศไทยอยู่จุดไหนในรัฐสวัสดิการ? เป็นการรวบรวมสวัสดิการสังคมของไทย ข้อเสนอ รวมถึงความเคลื่อนไหวตั้งแต่ประวัติศาสตร์มาจนปัจจุบัน เพื่อให้เห็นว่าเรามีอะไรอยู่ และเราควรมีอะไรอีก
อยากลองชวนเข้าไปดูงานชิ้นนี้ เพื่อชวนคิดว่า ‘รัฐสวัสดิการ’ น่าจะเป็นทางออกของความเหลื่อมล้ำและทำให้คนเราเท่ากันได้จริงไหม รวมถึงลองเช็คดูได้ ว่าจากเกิดจนตาย คุณได้สวัสดิการอะไรจากรัฐไทยบ้าง และอยากชวนให้โหวตนโยบายจากที่กลุ่มนักวิชาการและภาคประชาสังคมเสนอไว้ในงานนี้ด้วย https://theactive.net/dataviz/welfare
โชคดี…ที่ได้เกิดเป็นคนไทย?
“ถ้าได้กลับมาเกิดใหม่เป็นคนไทยอีกครั้งวันนี้ เราจะพบกับโชคดีอะไรบ้าง?” งานชิ้นนี้ Punch Up ร่วมกับ สสส.และ THE READ ตั้งใจนำเสนอสถานการณ์การความเหลื่อมล้ำที่ ‘เด็กเล็กไทย’ วัยแรกเกิดถึง 6 ปี กำลังเผชิญอยู่ เริ่มด้วยการนำข้อมูลจากการสำรวจสถานการณ์เด็กและสตรีในประเทศไทย (2562) มาให้ลองเสี่ยงดวงเขย่าเซียมซีสุ่มชะตาชีวิตกันดู ว่าถ้าเลือกเกิดไม่ได้ คุณจะมีโอกาสโชคดีได้มีต้นทุนชีวิตที่ดีแค่ไหน แล้วชวนตั้งคำถามต่อว่า ทุกวันนี้รัฐไทยมีความคุ้มครองทางสังคมอะไรที่จะช่วยให้เด็กไทยทุกคนมีโอกาสเติบโตได้เต็มศักยภาพอย่างเท่าเทียมบ้าง?
ข้อมูลในงานชิ้นนี้สะท้อนให้เห็นว่า‘เด็กเล็ก’ซึ่งเป็นช่วงวัยที่สำคัญที่สุดในเชิงพัฒนาทั้งร่างกายและสติปัญญา กลับต้องเผชิญกับ ‘ความเหลื่อมล้ำ’ เชิงนโยบาย ในหลายมิติ ทั้งด้านงบประมาณ และยังไม่ได้รับความคุ้มครองทางสังคมอย่างถ้วนหน้า ต้องพิสูจน์สิทธิ์ความยากจนเพื่อรับสวัสดิการ จนทำให้มีเด็กเล็กยากจนกว่า 1.26 ล้านคน ตกหล่นไม่ได้รับความคุ้มครองด้านสวัสดิการ อย่างเช่น เงินอุดหนุนเด็กเล็ก ที่จ่ายให้เดือนละ 600 บาท/คน ซึ่งแม้จะดูเหมือนเล็กน้อย แต่สามารถช่วยเปลี่ยนความเป็นอยู่ของเด็กยากจนได้
งานชิ้นนี้กำลังจะเผยแพร่ในอีกไม่นาน สามารถติดตามได้ที่เว็บไซต์ THE READ แล้วไปลองสำรวจกันดูว่า #โชคดีที่ได้เกิดเป็นคนไทย หรือ #เพราะเกิดจึงเจ็บปวด กันแน่
เรียนทางไกล.. อีกไกลแค่ไหนกว่าเด็กไทยทุกคนจะไปถึง?
#เรียนออนไลน์เราจะตายกันหมด เป็น hashtag ที่แทบไม่ได้เกินจริงเลย เมื่อการ‘เรียนออนไลน์’ เป็นปัญหาที่แวดวงการศึกษาทั่วโลกต่างเผชิญ เจ็บปวด และเร่งหาทางออก งานชิ้นนี้ที่ Punch Up ทำร่วมกับ The Visual จึงมุ่งไปที่ประเด็นนี้ โดยเรื่องของ ‘ความเหลื่อมล้ำ’ ได้ถูกสะท้อนในงานนี้ในส่วนที่พูดถึงปัญหา ว่าขณะที่โรงเรียนปิดมากว่าร้อยวัน เด็กไทยตั้งแต่อนุบาลถึงมหาลัยได้รับผลกระทบกันหลักล้านคน โดยเฉพาะเด็กๆ ที่ด้อยโอกาส
แต่เนื่องจากงานชิ้นนี้ต้องการโฟกัสไปที่ทางออก ซึ่งต้องบอกว่ายังไม่มีสูตรสำเร็จที่ Copy-Paste ได้ เราจึงทำได้แค่พยายามรวบรวมมาให้ว่ารัฐบาล-สถานศึกษา-ครู/ห้องเรียน-ผู้ปกครองทำอะไรได้ พร้อมดูว่าในประเทศไทย มีใครทำอะไรไปแล้วบ้าง ซึ่งน่าสนใจว่า แม้แต่ในประเทศที่เจริญแล้ว ยังมองว่าทางออกของเรื่องนี้ ต้องมุ่งไปที่ ‘ความเหลื่อมล้ำ’ ทางการศึกษา และกลุ่มเด็กเปราะบาง เช่น รัฐบาลเคนย่าที่บินบอลลูนเพื่อกระจายสัญญาณอินเทอร์เน็ตให้เด็กๆ ในพื้นที่ห่างไกลได้เรียน หรือคุณครูใน UK ทำลิสต์ข้อมูลเด็กๆ กลุ่มเปราะบางไว้ เพื่อให้ความช่วยเหลือเป็นพิเศษ เพราะแต่ละคน ต้องการความช่วยเหลือที่ไม่เท่ากัน การกำหนดนโยบายแบบ Top-Down และการมองหาทางออกแบบ One Size Fit All จึงเป็นไปไม่ได้
อยากลองชวนเข้าไปดูงานชิ้นนี้ น่าจะเป็นไอเดียและแรงบันดาลใจให้นักเรียน-คุณครู-ผู้ปกครอง เอาไปเป็นแนวทางปรับใช้ได้ https://thevisual.thaipbs.or.th/remote-learning/main
จนแค่ไหน…จนไม่ได้เรียน
แม้ประเทศไทยจะมีนโยบายเรียนฟรี 15 ปี แต่ไม่ใช่เด็กทุกคนจะได้เรียนจนจบตลอดรอดฝั่ง ทุกคนนี้มีเด็กไทยที่ ‘พร้อม’ น้อยกว่าเพื่อนเสี่ยงหลุดออกจากระบบการศึกษากว่าปีละ 8 แสนคน พวกเขาคือ ‘นักเรียนยากจนพิเศษ’ ที่จน..จนจะไม่ได้เรียน งานชิ้นนี้ Punch Up ร่วมกับ กองทุนเพื่อความเสมอภาคทางการศึกษา (กสศ.) นำข้อมูลสถานการณ์เด็กนักเรียนยากจนพิเศษที่ กสศ.เก็บข้อมูลจากทั่วประเทศ มาสะท้อนให้เห็นว่า ความยากจนที่บีบให้เด็กเหล่านี้เสี่ยงหลุดออกจากระบบ ไม่ได้มีแค่ความยากจนทางรายได้เท่านั้น แต่ยังมีความยากจนในมิติอื่นๆ อีก ที่เรียกว่า ‘ความยากจนตามสถานะ’ เช่น อยู่ในครอบครัวพ่อแม่เลี้ยงเดี่ยว ที่บ้านไม่มีไฟฟ้าใช้ หรือต้องเดินเท้าไปโรงเรียนที่อยู่ห่างไกล เป็นต้น
นอกจากที่ Punch Up นำข้อมูลเหล่านี้มาเล่าให้เห็นผ่าน Data Story แล้ว ยังมี Dashboard โดย Boonmelab ที่นำข้อมูลชุดเดียวกันนี้ มาแสดงโดยละเอียดให้สามารถเปรียบเทียบเป็นรายจังหวัด และสำรวจมิติความยากจนตามสถานะได้ลึกยิ่งขึ้น เพื่อให้ครูและเครือข่ายที่เกี่ยวข้องสามารถนำไปพัฒนางานในระดับพื้นที่ต่อได้
งานชิ้นนี้คือตัวอย่างที่สะท้อนให้เห็นว่า’ความเหลื่อมล้ำ’นั้นมีหลายมิติมาก การแก้ปัญหาความเหลื่อมล้ำจึงต้องมีหลายมิติเช่นกัน ไม่ใช่แค่การแก้ปัญหาที่รายได้แต่เพียงอย่างเดียว อยากชวนคุณไปสำรวจมิติของความเหลื่อมล้ำทางการศึกษากันให้ลึกขึ้นกันต่อที่ https://story.eef.or.th/ และ https://dashboard.eef.or.th/
ความเหลื่อมล้ำใน Data Story ที่เราทำ เป็นเพียงแค่บางส่วนของมิติความเหลื่อมล้ำที่เกิดขึ้นในประเทศนี้ ที่ต้องการการแก้ปัญหาอย่างจริงจัง เราเองเชื่อว่า ‘ข้อมูล’ น่าจะเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญ เพื่อให้เรามองเห็นสิ่งที่เป็นอยู่และคิดวางแผนแก้ปัญหาบนพื้นฐานของข้อมูลได้
เรามีความหวังว่าวันหนึ่ง เราอาจได้ทำงาน Data Story จากข้อมูลที่บอกว่า ‘เราเท่ากัน’ ได้จริงๆ
ปล. ติดตาม Punch-In Live ใน EP ต่อๆ ไปได้ทาง fb.com/punchupworld และดูโปรเจกต์ทั้งหมดของ Punch Up ได้ที่ http://localhost/wordpress/project
