สถานการณ์ประชากรไทยในช่วง 10 ปีที่ผ่านมานั้น จะเห็นได้ว่า ประชากรไทยเพิ่มจำนวนขึ้นมากที่สุดในปี 2562 โดยมีประมาณ 66.6 ล้านคน จากนั้นจำนวนประชากรค่อยๆ ลดลง โดยในปี 2563 ถือว่าเป็นจุดเปลี่ยน เป็นปีที่มีสำคัญในทางประชากรศาสตร์ โดยเริ่มมีอัตราการเพิ่ม/ลดประชากรที่เป็นลบ เป็นครั้งแรกในรอบทศวรรษนี้ ส่งผลให้จำนวนประชากรลดลงมาอยู่ที่ 66.2 ล้านคน จนกระทั่งในปี 2567 มีประชากรอยู่ที่ประมาณ 66.0 ล้านคน การเปลี่ยนแปลงประชากรนี้เกิดจากการเกิดที่ลดน้อยลง คนอายุยืนยาวขึ้น ส่งผลให้จำนวนผู้สูงอายุเพิ่มจำนวนขึ้น การเปลี่ยนผ่านนี้ เรียกได้ว่าภาวะประชากรลดลง (population decline) และการเป็นสังคมสูงวัยอย่างสมบูรณ์แล้ว อันเนื่องมาจากมีผู้สูงอายุเกินกว่า 20% ของประชากรทั้งหมด 

ตาราง: ประชากรไทย ปี 2525, 2563, 2566 และ 2567 จำแนกตามกลุ่มวัย

ที่มา: สำนักบริหารการทะเบียน กรมการปกครอง กระทรวงมหาดไทย

ข้อมูลชี้ให้เห็นว่า สัดส่วนวัยแรงงานยังคงเป็นกลุ่มใหญ่ แต่สัดส่วนวัยสูงอายุเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้ อัตราส่วนการพึ่งพิงรวมเปลี่ยนทิศทาง โดยมีภาระการพึ่งพิงสูงวัยเป็นตัวขับเคลื่อนหลัก การที่วัยแรงงานมีจำนวนลดลง (จากฐานเด็กที่หดตัว) ในขณะที่ต้องดูแลผู้สูงอายุมากขึ้น จึงเป็นวิกฤตเชิงโครงสร้าง ที่ประชากรกลุ่มนี้ต้องแบกรับอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ในระยะยาว

นอกจากนี้แล้ว สถานการณ์ประชากรวัยแรงงานของไทยกำลังเผชิญกับแรงกดดันจากหลากหลายกระแสที่เกิดขึ้นพร้อมกัน อาทิ ผลกระทบจากการระบาดของโควิด-19  ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) รวมทั้งการที่สังคมไทยก้าวเข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างสมบูรณ์ แม้ว่ารัฐบาลและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องมีความพยายามขยายอายุเกษียณ เพื่อรักษาให้กำลังแรงงานยังคงอยู่ในกำลังแรงงานเพื่อให้สามารถทำงานและมีรายได้ แต่ในขณะเดียวกันความก้าวหน้าของ AI ที่นำมาใช้ในการช่วยทำงาน ก็ทำให้ภาคการผลิตสามารถที่จะลดต้นทุนได้ และอาจจะเป็นตัวเร่งการเลิกจ้าง หรือเกษียณก่อนกำหนดนั่นเอง สิ่งเหล่านี้ นับได้ว่ามีความสลับซับซ้อนต่อเสถียรภาพทางเศรษฐกิจและสังคมไทย

รอยแผลจากโควิด-19 การเปลี่ยนผ่านที่ไม่อาจย้อนกลับ

การระบาดใหญ่ของโควิด-19 ได้ทำหน้าที่เป็น ตัวเร่ง (catalyst) การเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงและถาวรต่อตลาดแรงงานไทย:

• ความเปราะบางของกลุ่มเสี่ยง: ผลกระทบหนักที่สุดตกอยู่กับกลุ่ม แรงงานนอกระบบ  และกลุ่มรายได้น้อย เกิดการว่างงานสูง และชั่วโมงทำงานลดลงอย่างมาก
• การเคลื่อนย้ายแรงงาน: นโยบายควบคุมโรคกระตุ้นให้เกิด การย้ายกลับภูมิลำเนาชั่วคราว และการเปลี่ยนเข้าสู่อาชีพทางเลือกในระยะสั้น เช่น ไรเดอร์ หรือค้าขายออนไลน์ แม้สิ่งนี้จะช่วย ลดอัตราว่างงานโดยรวม แต่กลับเผยให้เห็นถึง ความไม่มั่นคงในการทำงาน และการขาดแคลนทักษะที่ยืดหยุ่น (soft Skills/adaptability)
• ผลกระทบต่อผู้เข้าตลาดแรงงานรุ่นใหม่: ผู้สำเร็จการศึกษาใหม่ ที่เข้าสู่ตลาดแรงงานในช่วงวิกฤตต้องเผชิญกับ ความยากลำบากในการหางานที่ตรงกับทักษะ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อการที่ ทักษะจะล้าสมัย (skill obsolescence) และอาจนำไปสู่ภาวะ ว่างงานถาวร ในอนาคต

AI: ตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงและแรงกดดันต่อการจ้างงาน

การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติ (automation) มาใช้ในภาคเอกชนหลังการฟื้นตัวของเศรษฐกิจได้กลายเป็นแรงกดดันใหม่ที่ทับซ้อนกับปัญหาการหดตัวของวัยแรงงาน:

• งานที่มีความเสี่ยงสูง: AI มีแนวโน้มเข้ามาทดแทนงานซ้ำๆ หรืองานประจำ (routine tasks) โดยเฉพาะในกลุ่ม งานด้านการป้อนข้อมูล ธุรการ บริการลูกค้า และการผลิต ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้มาก
• การเลิกจ้างเชิงกลยุทธ์: การใช้ AI อาจกลายเป็น ตัวเร่งให้เกิดการเลิกจ้าง หรือการเกษียณอายุก่อนกำหนด โดยเฉพาะในกลุ่มแรงงานทักษะต่ำและแรงงานสูงวัยที่ขาดทักษะดิจิทัล ซึ่งภาคเอกชนมองว่าเป็นการลงทุนที่คุ้มค่ากว่าการจ้างแรงงานเดิม

สังคมสูงวัยและการขยายอายุเกษียณ: ความขัดแย้งเชิงนโยบาย

ปัจจุบันประเทศไทยได้เข้าสู่สังคมสูงวัยอย่างสมบูรณ์ (complete aged society) โดยในปี 2568 มีประชากรสูงอายุประมาณ 14.6 ล้านคน¹  และกำลังจะเข้าสู่สังคมสูงวัยระดับสุดยอด (super-aged society) ในไม่ช้า นำมาซึ่งความท้าทายด้านความยั่งยืนของระบบสวัสดิการและเงินบำนาญของประเทศในอนนาคต

การที่คนไทยมีอายุยืนยาวขึ้น ถือเป็นความสำเร็จด้านสาธารณสุข แต่ขณะเดียวกันก็เป็นความท้าทายเชิงโครงสร้างประชากรและเศรษฐกิจ รัฐบาลมีแนวคิดที่จะขยายอายุเกษียณ เช่น จาก 60 ปีเป็น 65 ปี ที่เป็นมาตรการเชิงนโยบายเพื่อที่จะรักษาและชดเชยกำลังแรงงานที่หดหาย อันเนื่องมาจากอัตราการเกิดที่ลดลงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้สัดส่วนของประชากรวัยแรงงานเมื่อเทียบกับประชากรสูงอายุลดลงอย่างรวดเร็ว และอัตราส่วนการพึ่งพิงสูงวัยเพิ่มขึ้น รวมทั้งแก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงาน ซึ่งการขยายอายุเกษียณเป็นกลไกที่ช่วยการชะลอการออกจากตลาดแรงงานของผู้ที่มีประสบการณ์และความสามารถ ทำให้ประเทศสามารถรักษาจำนวนกำลังแรงงานรวมให้เพียงพอต่อการขับเคลื่อนเศรษฐกิจได้

ในปัจจุบัน มีหลายองค์กรที่มีนโนบาย "ลดอายุเกษียณ" อย่างชัดเจน ซึ่งจะเห็นในรูปแบบของ "โครงการเกษียณอายุก่อนกำหนดโดยสมัครใจ" เป็นกลไกที่ภาคเอกชนใช้ในการปรับโครงสร้างองค์กรและลดต้นทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเผชิญกับการเข้ามาของเทคโนโลยี AI โดยมีตัวอย่างที่เด่นชัดที่สุดและสร้างความสั่นสะเทือนในสังคมไทย คือ กรณีของสถาบันการเงินและธนาคารขนาดใหญ่ ทั้งนี้อุตสาหกรรมธนาคารเป็นหนึ่งในกลุ่มแรกที่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลและ AI เนื่องจากงานส่วนใหญ่เป็นงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลและงานซ้ำซ้อน ซึ่ง AI สามารถทำได้ดีกว่า

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีข่าวปรากฏเป็นระยะเกี่ยวกับการที่ธนาคารขนาดใหญ่ในประเทศไทยเปิดโครงการเกษียณก่อนกำหนด โดยมีคุณสมบัติให้พนักงานสามารถเข้าร่วมได้ตั้งแต่อายุไม่สูงมากนัก เช่น อายุ 45 ปีขึ้นไป ซึ่งถือว่ายังเป็นวัยกลางคนที่ควรอยู่ในตลาดแรงงานและกำลังสร้างความมั่นคงในชีวิต โดยมีแรงจูงใจเสนอสิทธิประโยชน์ที่สูงกว่าเงินชดเชยตามกฎหมายแรงงานกำหนด เพื่อจูงใจให้พนักงานตัดสินใจ "สมัครใจ" ลาออก

ทั้งนี้ แม้ว่าชื่อโครงการจะเป็นไปในลักษณะ "สมัครใจ" แต่เหตุผลของการเปิดโครงการในช่วงเวลานี้มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับ AI และเทคโนโลยีที่ธนาคารนำมาใช้ เช่น งานหลังบ้าน งานประมวลผลสินเชื่อ พนักงานสาขา (เนื่องจากลูกค้าใช้แอปพลิเคชันมากขึ้น)  

ความย้อนแย้งกับภาคเอกชน

ความพยายามของรัฐบาลในการดึงแรงงานสูงอายุให้อยู่ในระบบกลับขัดแย้งกับความเป็นจริงในภาคเอกชนที่ใช้ AI เพื่อลดจำนวนพนักงาน ภาคเอกชนส่วนใหญ่มองว่า การจ้างแรงงานสูงวัยที่อาจมีค่าจ้างสูงกว่าและขาดทักษะดิจิทัลใหม่ๆ เป็นภาระต้นทุนเมื่อเทียบกับการลงทุนใน AI หรือการจ้างแรงงานรุ่นใหม่ที่มีทักษะตรงกับความต้องการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน อุตสาหกรรมที่ปรับตัวสูง (เช่น สถาบันการเงิน/ธนาคาร):

• โครงการเกษียณก่อนกำหนด (Early Voluntary Retirement): ธนาคารขนาดใหญ่ใช้โครงการนี้เพื่อ ลดจำนวนพนักงานวัยกลางคน (เช่น 45 ปีขึ้นไป) ซึ่งถือเป็นวัยที่มีประสบการณ์ แต่มีค่าจ้างสูง และอาจขาดทักษะดิจิทัลใหม่ๆ
• ผลลัพธ์: แม้โครงการจะ "สมัครใจ" แต่ถือเป็นการ "บังคับให้เกษียณเชิงโครงสร้าง" โดยใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาแทนที่งานซ้ำซ้อนอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้แรงงานที่มีประสบการณ์ต้องออกจากระบบก่อนวัยอันควร ทั้งที่ยังมีศักยภาพในการทำงาน

บทสรุปและข้อเสนอแนะ: ทางออกสู่ความยั่งยืน

1. การพัฒนาทักษะขนานใหญ่ 
   รัฐบาลควรจะต้องลงทุนจัดตั้งกองทุนฝึกอบรมทักษะดิจิทัลและ AI ตลอดชีวิต โดยเน้นที่แรงงานวัย 45 ปีขึ้นไป และกลุ่มที่ถูกเทคโนโลยีแทนที่ เพื่อเพิ่มผลิตภาพแรงงาน (productivity) และลดการว่างงานเชิงเทคโนโลยี
2. การปรับโครงสร้างการจ้างงานสู่ความยืดหยุ่นและการจูงใจ 
   ส่งเสริมการเกษียณแบบค่อยเป็นค่อยไป (phased/flexible retirement) หรือ “แบบยืดหยุ่นตามความสมัครใจ” พร้อมออกกฎหมายป้องกันการเลือกปฏิบัติเนื่องจากอายุ (age discrimination) และปรับโครงสร้างค่าจ้างให้อิงตามผลิตภาพ เพื่อรักษาแรงงานสูงวัยที่มีคุณภาพให้อยู่ในระบบ

เอกสารอ้างอิง

1.   สารประชากร มหาวิทยาลัยมหิดล 2568. https://ipsr.mahidol.ac.th/population-gazette/