Housing for all 02
โครงการ วิจัยเพื่อการพัฒนาศักยภาพระบบฐานข้อมูลและบริการสนับสนุนการจัดการที่อยู่อาศัยสำหรับทุกคน (Database Platform Development and Support Services for Housing For All Management System) จากการดำเนินงานปี 2024 โครงการ การพัฒนาระบบการจัดการที่อยู่อาศัยสำหรับทุกคน กรณีศึกษา เมืองมหานครและเมืองศูนย์กลางเศรษฐกิจประเทศไทย (Inclusive Housing System Development: the case of metropolitan city and regional cities in Thailand) หรือเรียกได้ว่าเป็นภาคแรกของพวกเรา Urban Studies Lab และได้ผลผลิตออกมาเป็น Housing Data Portal (หรือ Housing Platform) ที่รวบรวมฐานข้อมูล Housing Profile ที่จะช่วยให้หน่วยงานต่าง ๆ เข้าถึงข้อมูลสถานการณ์ด้านที่อยู่อาศัย ประเด็นช่องว่าง โอกาส และแนวทางการขับเคลื่อนนโยบายด้านที่อยู่อาศัย รวมถึงเชื่อมโยงเครือข่าย ในการพัฒนาฐานข้อมูล ยุทธศาสตร์ และโครงการพัฒนาที่อยู่อาศัย
ในปี 2025 นี้ทางคณะวิจัยต้องการทำฐานข้อมูลออกมาให้มีข้อมูลที่ลึก เข้มข้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น จึงเกิดเป็น Housing for All 2 หรือโครงการ วิจัยเพื่อการพัฒนาศักยภาพระบบฐานข้อมูลและบริการสนับสนุนการจัดการที่อยู่อาศัยสำหรับทุกคน (Database Platform Development and Support Services for Housing For All Management System)
Objective
ศึกษาสถานการณ์ที่อยู่อาศัยพัฒนาฐานข้อมูลเกี่ยวกับที่อยู่อาศัย เพื่อการเข้าถึงของที่อยู่อาศัย
ขยายขอบเขตฐานข้อมูลที่อยู่อาศัยผ่านกลไกความร่วมมือภาคส่วนต่างๆ
พัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูล (Service & Offering)
ออกแบบและพัฒนาหลักสูตรฝึกอบรม (Training)
IMPACTS
8
Outputs
19
Beneficiary/ Area
16
Partners
10
Stakeholder
อย่างที่กล่าวไปว่า โครงการ วิจัยเพื่อการพัฒนาศักยภาพระบบฐานข้อมูลและบริการสนับสนุนการจัดการที่อยู่อาศัยสำหรับทุกคน หรือ Housing for All 2 นั้นเป็นการทำวิจัยเพื่อพัฒนาระบบฐานข้อมูลที่อยู่ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่นอกจากความเข้มข้นของข้อมูลแล้ว ในครั้งนี้เรายังต้องการขยายผลของฐานข้อมูลออกไปให้กว้างขึ้นกว่าเดิมด้วย 3 วัตถุประสงค์ ได้แก่
ขยายขอบเขตฐานข้อมูลที่อยู่อาศัยผ่านกลไกความร่วมมือภาคส่วนต่างๆ
พัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูล
ออกแบบและพัฒนาหลักสูตรฝึกอบรม (Training) เพื่อเสริมสร้างขีดความสามารถในการดําเนินงานด้านที่อยู่อาศัยสำหรับเจ้าหน้าที่หน่วยงานภาครัฐและองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น
ขยายพื้นที่ ขยายเครือข่าย ขยายความเป็นไปได้ 🗺️
ในภาคแรก คณะวิจัยเริ่มต้นจากทั้งหมด 5 พื้นที่ใน4 จังหวัด (เขตพระโขนง, เขตยานนาวา), เทศบาลเมืองเชียงใหม่, เทศบาลเมืองขอนแก่น และ เทศบาลเมืองสงขลา) ซึ่งหลังจากที่จบภาคแรกไปแล้วนั้นพวกเรามองเห็นความเป็นไปได้ในการเก็บข้อมูล จึงได้ขยายพื้นที่ศึกษา และพื้นที่ในการวิเคราะห์ดัชนีที่อยู่อาศัยทั้งหมด 19 พื้นที่ใน 11 จังหวัด
เชียงใหม่: เทศบาลนครเชียงใหม่ เทศบาลเมืองแม่โจ้
พื้นที่วิเคราะห์ 7 อำเภอ: อำเภอเมือง หางดง สารภี สันทราย สันกำแพง ดอยสะเก็ด
ปทุมธานี: เทศบาลเมืองลาดสวาย
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอลำลูกกา
กรุงเทพมหานคร: เขตยานนาวา เขตป้อมปราบฯ เขตสัมพันธ์วงศ์ เขตพระนคร
พื้นที่วิเคราะห์ 50 เขต กรุงเทพมหานคร
สุราษฏร์ธานี: เทศบาลนครสุราษฏร์ธานี
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมืองสุราษฎร์ธานี
ยะลา: เทศบาลนครยะลา
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมืองยะลา
สงขลา: เทศบาลนครหาดใหญ่ เทศบาลเมืองบ้านพรุ
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอหาดใหญ่
ภูเก็ต: เทศบาลเมืองกะทู้
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอกะทู้
ฉะเชิงเทรา: เทศบาลเมืองฉะเชิงเทรา เทศบาลตำบลบ้านโพธิ์ เทศบาลตำบลบางปะกง
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมือง อำเภอบ้านโพธิ์ อำเภอบางปะกง
ขอนแก่น: เทศบาลนครขอนแก่น
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมืองขอนแก่น
ร้อยเอ็ด: เทศบาลเมืองร้อยเอ็ด
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมืองร้อยเอ็ด
ศรีสะเกษ: เทศบาลเมืองศรีสะเกษ
พื้นที่วิเคราะห์ อำเภอเมืองศรีสะเกษ
ในการสำรวจครั้งนี้คณะวิจัยสามารถจำแนกข้อมูลออกมาได้ 2 ประเภท ได้แก่
ข้อมูลสถิติ ว่าด้วยเรื่อง ข้อมูลสถิติครัวเรือน ข้อมูลประชากรแฝง ข้อมูลสภาวะการด้านที่อยู่อาศัย ข้อมูลครัวเรือนเปราะบาง โดยเฉพาะความเปราะบางทางเศรษฐกิจ และที่อยู่อาศัย
ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) ข้อมูลแนวเขตที่ดินภาครัฐ/เอกชน ข้อมูลอาคารสิ่งปลูกสร้าง
จากนั้นจึงวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสะท้อนสถานการณ์ด้านที่อยู่อาศัย และเชื่อมโยงนโยบาย/งานวิจัย
พัฒนาเครื่องมือ และกรอบการวิเคราะห์สถานการณ์ที่อยู่อาศัยในประเด็นด้าน Demand และ Supply และประเมินผลการดำเนินงานเพื่อเชื่อมโยงหน่วยงานด้านการวิจัย และภาคการศึกษา เพื่อนำมาบริหารจัดการข้อมูล กำหนดมาตรฐานข้อมูลที่อยู่อาศัย ส่งเสริมเครื่องมือจัดเก็บข้อมูล และสนับสนุนการเชื่อมต่อข้อมูลจากหน่วยงานภายใต้ความร่วมมือด้านข้อมูล อย่าง
การเคหะแห่งชาติ, ศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ ธนาคารอาคารสงเคราะห์ (REIC) , กระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ (พม.), สำนักงานกองทุนหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช), สถาบันพัฒนาองค์กรชุมชน (องค์การมหาชน) (พอช.) และหน่วยงาน ๆ อื่นที่เกี่ยวข้องกับนโยบายพัฒนาเมืองในทุกรูปแบบ
การขยายพื้นที่การศึกษานี้ส่งผลให้เกิดการขยายขอบเขตฐานข้อมูลที่อยู่อาศัย ผ่านกลไกความร่วมมือภาคส่วนต่างๆ ด้วย MOU Stakeholder revisit เพื่อขยายเครือข่ายความร่วมมือ และกำหนดบทบาทหน้าที่แบ่งหน่วยงานเป็นรัฐส่วนกลาง และรัฐท้องถิ่น
การขยายพื้นที่และเครือข่ายนี้จะทำให้ระบบฐานข้อมูลด้านที่อยู่อาศัยมีความเป็นมาตรฐาน และสามารถนำไปใช้วิเคราะห์สถานการณ์ด้านที่อยู่อาศัย รวมถึงเกิดการทำงานด้านข้อมูลที่อยู่อาศัยระหว่างหน่วยงานภาครัฐ ผ่านการเชื่อมโยงข้อมูล บูรณาการทำงานด้านที่อยู่อาศัยร่วมกันอีกด้วย
Housing Data Portal โฉมใหม่ ดีกว่าเดิม🖥️
เพราะเมืองแต่ละเมืองมีเอกลักษณ์และความเป็นอยู่ที่ต่างกันออกไป คณะวิจัยจึงพัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ (Service & Offering) โดยปรับจากเดิมที่ใช้ Housing Standard เป็นเกณฑ์การจำแนกข้อมูล ได้พัฒนาให้เป็น Housing Index หรือ ชุดชี้วัดด้านที่อยู่อาศัย รวมถึงพัฒนาเครื่องมือเครื่องมือประเมินผลเชิงนโยบาย (policy-specific evaluation) และเพิ่มกลไกการคำนวณที่ทำให้ห้ทุกหน่วยงานใช้งานได้ครอบคลุมด้านที่อยู่อาศัยในทุกมิติครบถ้วนกว่าเดิม
Housing for All 1 (2024) Housing Standard | Housing for All 2 (2025) Housing Index | |
บทบาทหลัก | เกณฑ์คัดเลือก (Selection) และการจับคู่ (Matching) | เครื่องมือวิเคราะห์นโยบาย (Policy Evaluation) และคาดการณ์ผล |
มาตรฐานที่ใช้ | Housing Standard เบื้องต้นสำหรับจัดกลุ่มอาคาร | 4 Pillars มาตรฐานสากล OECD, UN-Habitat, World Bank, DGA |
มิติการวัด | กายภาพ เศรษฐกิจ และความต้องการเบื้องต้นรายย่าน | 4 มิติสากล Affordability, Adequacy, Amenity, Accessibility |
วิธีการคำนวณ | การจับคู่ความต้องการรายบุคคล กับฐานข้อมูล Stock | ใช้สมการทางเศรษฐศาสตร์ Housing Market Equation |
การจำแนกข้อมูล | ข้อมูลรายย่านในพื้นที่นำร่อง | แยกตาม Segmentation (เช่า/ซื้อ, ช่วงรายได้, ประเภทบ้าน) |
ตารางเปรียบเทียบเครื่องมือเกณฑ์ประเมิน ทั้งในโครงการระยะที่ 1 และระยะที่ 2
ไม่ว่าจะหน่วยงานใดก็เป็น “นักวิเคราะห์” เมืองได้ 🏙️
มีฐานข้อมูลแล้ว มีแพลตฟอร์มพร้อมบริการแล้ว แต่หากไม่มีผู้ใช้งานได้จริงก็ไม่เกิดประโยชน์ คณะวิจัยจึงได้ออกแบบชุดคู่มือที่ครอบคลุมการใช้งานระบบฐานข้อมูลด้านที่อยู่อาศัย, ชุดคู่มือการใช้งานดัชนีชี้วัด และเครื่องมือประเมินผลเชิงนโยบายด้านที่อยู่อาศัย
นอกจากนี้ยังออกแบบ หลักสูตรฝึกอบรม ที่ครอบคลุมการใช้งานระบบฐานข้อมูล การวิเคราะห์และแปลผลข้อมูล การใช้งานเครื่องมือประเมินผล และการประยุกต์ใช้ดัชนีชี้วัดในการวางแผน และตัดสินใจ พร้อมทั้งจัดอบรมแก่เจ้าหน้าภาครัฐท้องถิ่น ระดับปฏิบัติการ ที่มีบทบาทจ้วิเคราะห์นโยบายและแผน, เทคนิคด้านข้อมูล และผู้ที่ปฏิบัติการดำเนินงานในประเด็นด้านที่อยู่อาศัย การจัดการงบประมาณ และการพัฒนาคุณภาพชีวิต
ในหลักสูตรแบ่งออกเป็นทั้งหมด 3 ส่วน อย่าง
การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลปัจจัยด้านที่อยู่อาศัย
วิเคราะห์นโยบายและเชื่อมโยงกับประเด็นปัญหาด้านที่อยู่
มองหาความเป็นไปได้ในประเด็นที่สนใจ
โดยในส่วนที่ 3 นั้นเป็นการเรียนเพื่อให้ผู้เรียนเลือกประเด็นปัญหาที่สนใจ จัดสำดับ/เชื่อมโยงปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อปัญหา และออกแบบแนวทางที่เป็นไปได้ บูรณาการเข้ากับเครื่องมือ Tree Problem ที่ช่วยให้ผู้เรียนจัดลำดับโครงสร้างปัญหา (สถานการณ์เชิงลบ) โเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและผลกระทบ และ Data Ecosystem Mapping ที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลผู้เล่นกับบทบาท เพื่อช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจการไหลเวียนของข้อมูล และสามารถนำไปออกแบบกับหน่วยงานที่ปฏิบัติการได้อีกด้วย
Impact 4P with Urban Studies Lab
จากการกระบวนการทำงานในโครงการนั้น คณะวิจัยได้ผลกระทบยิ่งใหญ่ (Impact) ผ่านกรอบ 4P ของ Urban Studies Lab ได้ดังนี้
1. Policy: เปลี่ยน "การคาดเดา" สู่ "การใช้ข้อมูลนำทาง"
• การตัดสินใจที่แม่นยำด้วยฐานข้อมูลสมบูรณ์: โครงการช่วยยกระดับการพัฒนาที่อยู่อาศัยผ่านกลไกการทำงานร่วมกันของหน่วยงานรัฐ ทำให้มีฐานข้อมูลที่ "เป็นมาตรฐานเดียวกัน" และ "ทันสมัย" เพื่อใช้ออกแบบนโยบายจากข้อมูลจริง
• การคาดการณ์อนาคต (Forecasting): หน่วยงานภาครัฐสามารถใช้เครื่องมือประเมินผลเชิงนโยบายเพื่อ "คาดการณ์ผลกระทบก่อนเริ่มทำจริง" ช่วยให้การจัดสรรงบประมาณและทรัพยากรตรงจุด และมีประสิทธิภาพสูงสุดต่อคุณภาพชีวิตประชาชน
• นโยบายที่ตอบโจทย์เฉพาะกลุ่ม: ข้อมูลที่ละเอียดช่วยให้รัฐออกนโยบายที่สนับสนุนกลุ่มเปราะบางและผู้มีรายได้น้อยได้เข้าถึงที่อยู่อาศัยในราคาที่เหมาะสม (Affordability) ได้อย่างแท้จริง
2. Process: ลดระยะเวลา และสร้างประสิทธิภาพให้ระหว่างหน่วยงาน
• ระบบเชื่อมโยงข้อมูลกลาง: เกิดกลไกการแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Sharing Mechanism) ผ่านระบบบัญชีข้อมูล CKAN ที่ทำให้ข้อมูลระหว่างหน่วยงานส่วนกลาง (เช่น การเคหะฯ, พอช., พม.) และท้องถิ่นเชื่อมถึงกัน ลดความซ้ำซ้อนและลดปัญหาข้อมูลกระจัดกระจาย
• มาตรฐานข้อมูลที่อยู่อาศัย (Housing Data Standard): มีการกำหนดมาตรฐานกลางและธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ทำให้ทุกหน่วยงานคุยภาษาข้อมูลเดียวกันและทำงานร่วมกันได้อย่างเป็นระบบ
• เครื่องมือวัดผลที่เป็นวิทยาศาสตร์: พัฒนา Housing Index (ดัชนีชี้วัดด้านที่อยู่อาศัย) ที่ครอบคลุมทั้งด้านความสามารถในการจ่าย (Affordability), ความเพียงพอ (Adequacy), สิ่งอำนวยความสะดวก (Amenity) และการเข้าถึง (Accessibility)
3. People: ปั้น "นักวิเคราะห์เมือง" ในท้องถิ่น
• ยกระดับทักษะเจ้าหน้าที่รัฐ: บุคลากรในท้องถิ่นได้รับการฝึกอบรมให้มีทักษะการจัดการข้อมูลสมัยใหม่ การใช้เครื่องมือดิจิทัล และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อวางแผนงาน
• การคิดเชิงระบบ (System Thinking): เจ้าหน้าที่สามารถใช้เครื่องมืออย่าง "ผังต้นไม้ปัญหา" (Tree Problem) เพื่อวิเคราะห์สาเหตุและผลกระทบของปัญหาในพื้นที่ และหาทางแก้ไขที่ตรงเป้า
• เครือข่ายแบ่งปันความรู้: เกิดการถ่ายทอดองค์ความรู้ระหว่างบุคลากรและสร้างเครือข่ายแลกเปลี่ยนเรียนรู้ระหว่างหน่วยงาน ทำให้เกิดการพัฒนาอย่างต่อเนื่องแม้จบโครงการ
4. Place: ขยายพื้นที่ ขยายความเป็นไปได้
• การพัฒนาที่สอดคล้องกับบริบทพื้นที่: มีการจัดทำ Housing Profile ของแต่ละเมือง ทำให้การพัฒนาเมืองใหญ่และเมืองรองสอดคล้องกับความต้องการและผลกระทบจริงของคนในพื้นที่นั้น ๆ
• ความยั่งยืนของชุมชน: ชุมชนมีส่วนร่วมในการสำรวจข้อมูลและตัดสินใจพัฒนาที่อยู่อาศัยของตนเอง นำไปสู่คุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นและการขยายตัวของเมืองอย่างยั่งยืน
Urban Studies Lab ไม่ได้จบที่เพียง "การมีแอพที่ใช้งานง่ายขึ้น หรือมีตารางข้อมูล" เท่านั้น แต่ยังต้องการเปลี่ยนให้รัฐ "ฉลาดใช้ข้อมูล" เปลี่ยนเจ้าหน้าที่ให้เป็น "มือโปร" และเปลี่ยนเมืองให้เป็น "บ้านที่ทุกคนเข้าถึงได้" อย่างยั่งยืนด้วยเช่นกัน