วิเคราะห์ปลกระทบราคาน้ามันต่อมูลค่าการค้าระหว่างประเทศของไทย An analysis of Oil Price Shock on Thailand’s international Trade การประชุมเชิงวิชาการทางบริหารธุรกิจระดับชาติ ครั้งที่ 5 ณ โรงแรมดิเอ็มเพรส เชียงใหม่ วันที่ 10 มีนาคม 2559

1. วิเคราะห์ปลกระทบราคาน้ามันต่อมูลค่าการค้าระหว่างประเทศของไทย
An analysis of Oil Price Shock on Thailand’s international Trade
วราวุฒิ เรือนคา
การประชุมเชิงวิชาการทางบริหารธุรกิจระดับชาติ ครั้งที่ 5
ณ โรงแรมดิเอ็มเพรส เชียงใหม่
วันที่ 10 มีนาคม 2559

2. เค้าโครงงานวิจัย
1 สถานการณ์สงครามน้ามันและการค้าไทย
2 วิธีการศึกษาและปลการศึกษา
แนวนโยบายในการพัถนา3

3. คาสาคัญ
สงครามน้ามัน
(Oil Price War)
ความต้องการ
น้ามันดิบ
การค้าระหว่างประเทศ
ความผันผวนอัตรา
แลกเปลี่ยน
ความผันผวนราคา
น้ามัน

4. กรอบการวิจัย
สถานการณ์ราคาน้้ามันดิบใน
ตลาดโลกและความผันผวนจาก
ภาวะสงครามน้้ามัน
ขนาดและทิศทางผลกระทบของ
ราคาน้้ามันต่อภาคการค้า
ระหว่างประเทศของไทย
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาโดยใช้ค่าสถิติ
พื้นฐาน
ประยุกต์ใช้เครื่องมือทางเศรษฐมิติขั้นสูง
1. หาความสัมพันธ์เชิงเหตุผล
2. หาทิศทางผลกระทบ VAR
3. หาระยะเวลากลับสู่ดุลยภาพ IRF
- ปัญหา- - การวิเคราะห์-

5. สถานการณ์การผลิตน้ามันดิบโลก
ที่มา: OPEC

6. สถานการณ์การผลิตน้ามันดิบโลก
World output of petroleum products (m b/d)
ที่มา: OPEC
OPEC กลุ่มประเทศผู้ผลิตน้้ามันรายใหญ่ของโลก ประกาศ เพิ่ม
เพดานผลิตน้้ามันดิบ ส่งผลให้ปริมาณการผลิตน้้ามันดิบในตลาดโลกอยู่
ในระดับสูง ผลักดันภาวะ อุปทานน้ามันดิบล้นตลาด
กดดันราคาน้้ามันดิบโลก

7. สถานการณ์ราคาน้ามันดิบในตลาดโลก
35.7
23.0
13.1
28.2
97.0
61.8
104.1
43.0
57.6
0
20
40
60
80
100
120
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
ราคาน้ามันดิบเฉลี่ยของโลก (USD/Barrel)
ที่มา: IMF รวบรวมโดย CEIC
OPEC กดดันราคาน้้ามันดิบในตลาดโลก ท้าให้ราคา
ลดลงจาก 104 เหลือ 43 $/b หรือลดลงกว่า
-58 %

8. สถานการณ์ราคาน้ามันสาเร็จรูปในประเทศไทย
49.180
35.380
29.340
20
25
30
35
40
45
50
55
2008
2008
2008
2008
2009
2009
2009
2009
2010
2010
2010
2010
2011
2011
2011
2011
2012
2012
2012
2012
2013
2013
2013
2013
2014
2014
2014
2014
2015
2015
2015
2015
2016
2016
2016
2016
2017
ราคาน้ามันสาเร็จรูปในประเทศไทย(บาท)
Petroleum Product Price: Bangkok: Retail Price (RP): Avg: ULG 95 (Thailand) D(OP)
ที่มา: IMF รวบรวมโดย CEIC
ราคาน้้ามันส้าเร็จรูปในตลาดไทยเคลื่อนไหว
ตามตลาดโลก ราคาน้้ามันลดลง
-39 %

9. สถานการณ์การนาเข้าน้ามันดิบประเทศไทย
0
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
0
2,000,000
4,000,000
6,000,000
8,000,000
10,000,000
12,000,000
14,000,000
16,000,000
Gross Domestic Product (f4) (Thailand) Imports: RM: Fuel: Petroleum products (f3) (Thailand)
ที่มา: IMF รวบรวมโดย CEIC
การเติบโตทางเศรษฐกิจ ท้าให้ความต้องการน้้ามันดิบ เพิ่มขึ้น
ตาม ดังนั้นการน้าเข้าน้้ามันดิบจึงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้
ประเทศไทยต้องเผชิญหน้าความผันผวนราคาน้้ามัน
และตกเป็นหนึ่งผู้เล่นใน สงครามน้ามัน
GDP
Oil Import

10. สถานการณ์การการค้าไทย
ที่มา: CEIC
-2000000
-1000000
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
8000000
9000000
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
มูลค่าการค้าไทย (ล้านบาท)
MoC: Exports: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]
MoC: Imports: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]
MoC: Trade Balance: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]

11. วิธีการวิจัย
วัตถุประสงค์ วิธีการศึกษา
1.ศึกษาเชิงประจักษ์ถึง ทิศทาง ขนาด และ
ระยะเวลาผลกระทบราคาน้้ามันที่ส่งผลต่อการค้า
ระหว่างประเทศของไทยในช่วงวิกฤตราคาน้้ามัน
ตกต่้า ระหว่างเดือนมกราคม 2009 ถึง ธันวาคม
2016
1. การทดสอบความนิ่งของข้อมูล (Stationary
Checking)
2. หาทิศทางและขนาดผลกระทบโดย เวกเตอร์
ออร์โต้รีเกรสซีพ (Vector Auto Regressive)
3. ทดสอบความสัมพันธ์เชิงเหตุผล (Granger
Causality Test)
4. หาระยะเวลาผลกระทบและการกลับเข้าสู่ภาวะ
ดุลยภาพImpulse Response Function

12. แบบจาลอง























































t
t
t
t
t
t
t
t
t
t
t
t
NX
IM
EX
OP
NX
IM
EX
OP
,4
,3
,2
,1
1,4
1,3
1,2
1,1
44414141
34333231
24232221
14131211
,4
,3
,2
,1








t
p
j
jtt Byy  

1
แบบจ้าลอง VAR (2) เขียนในรูปความสัมพันธ์และเมทริกต์อย่างง่ายดังนี้:
Y = คือ เวกเตอร์ของกลุ่มปัจจัยซึ่งเป็นตัวแทนของภาคเศรษฐกิจแต่ละด้าน
OP = ปัจจัยด้านราคาน้้ามัน
EX = ปัจจัยด้านมูลค่าส่งออก
IM = ปัจจัยด้านมูลค่าน้าเข้า
NX = ปัจจัยด้านดุลการค้า

13. การทดสอบความนิ่งของข้อมูล (Stationary Checking)
ผลการทดสอบ Unit root test โดยวิธี Dickey Fuller(DF) และ Augmented Dickey Fuller (ADF)
ให้ผลลัพธ์ดังนี้
ตัวแปร ค้าอธิบายตัวแปร
ลักษณะ
stationary
OP ราคาน้้ามันดิบขายปลีก Bangkok: ULG (THB/L) I(1)
EX มูลค่าส่งออก MoC: Exports: Custom Basis (THBmn) I(0)
IM มูลค่าน้าเข้า MoC: Imports: Custom Basis (THBmn) I(0)
NX ดุลการค้า Custom Basis (THBmn) I(0)
ตาราง ผลการทดสอบความนิ่งของข้อมูล

14. การหา Lag ที่เหมาะสม (VAR Lag Order Selection Criteria test)
การหา lag length criteria ที่เหมาะสม โดยดูได้จากค่าสถิติของ Schwarz information criterion
(SC) ที่ต่้าสุด พบว่าจ้านวน lag ที่เหมาะสมต่อการค้านวณแบบจ้าลอง VAR คือ lag 2
Lag LogL LR FPE AIC SC
0 -2055.392 NA 1.68e+19 52.77928 52.86992
1 -2017.988 70.97213 8.09e+18 52.05096 52.41354
2 -1998.302 35.83773* 6.16e+18* 51.77698 52.41148*
3 -1989.748 14.91528 6.25e+18 51.78840 52.69483
4 -1980.146 16.00224 6.19e+18 51.77298* 52.95134
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level), FPE:
Final prediction error, AIC: Akaike information criterion, SC: Schwarz information criterion
ตาราง ผล VAR Lag Order Selection Criteria

15. ผลการวิเคราะห์แบบจาลอง Vector Auto Regression
ผลการวิเคราะห์แบบจ้าลอง VAR (2) ชี้ให้เห็น ระดับราคาน้้ามันส่งผลทางบวกต่อการน้าเข้า(IM) ส่งออก
และดุลการค้าอย่างมีนัยส้าคัญ
ตาราง ผล Vector Auto regression Estimates
แบบจ้าลอง VAR
Coeff: t(-1) t-statistics: t(-1) Coeff: t(-2) t-statistics: t(-2)
Oil shock to D (IM) +0.815005** 3.13151 +0.637249** 2.52617
Oil shock to D (EX) +0.751007** 2.99232 +0.411587* 1.63020
Oil shock to D (NX) +0.160814* 0.56198 +0.254696* 0.88202
* ระดับนัยส้าคัญ 0.10 ** ระดับนัยส้าคัญ 0.05

16. ผลการทดสอบความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล (Granger Causality Test)
จากการทดสอบสมมติฐานโดยใช้ Granger Causality Test ผลการทดสอบชี้ให้เห็นว่าราคาน้้ามันตกต่้า
ส่งผลกระทบหรือGranger Cause มูลค่าส่งออกและน้าเข้าอย่างมีนัยส้าคัญ
ตาราง ผลการทดสอบความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล
* ระดับนัยส้าคัญ 0.10 ** ระดับนัยส้าคัญ 0.05 *** ระดับนัยส้าคัญ 0.01
Dependent variable Independent variable: D (OP)
Chi-sq df Prob.
D(EX)*** 49.18744 2 0.0000
D(IM)*** 38.99650 2 0.0000
D(NX)** 16.93368 2 0.0655

17. การอธิบายผล
ราคาน้ามัน ต่อ มูลค่าการน้าเข้า
ส่งผลทางบวก ต่อการมูลค่าน้าเข้าไทยในช่วงที่ผ่านมา เนื่องจาก
1. ต้นทุนการขนส่งสินค้า ถูกลง
2. ต้นทุนการน้าเข้าสินค้าทุน ถูกลง
3. ต้นทุนการน้าเข้าสินค้าอื่นๆ ถูกลง
4. ต้นทุนน้าเข้าน้้ามันดิบราคา ถูกลง
5. ราคาน้้ามันดิบส้าเร็จในประเทศไทย ถูกลง
6. การน้าเข้าไทยได้รับประโยชน์จากราคาน้้ามัน ถูกลง
ถึงแม้มูลค่าการน้าเข้าสูงขึ้นในภาวะราคาน้้ามันตกต่้า แต่เป็น
ผลดีต่อต้นทุนการน้าเข้าสินค้าทุน และการผลิตเพื่อการส่งออก
สอดคล้องกับผลการศึกษาของ
Hou et al. (2016) Crossaet al. (2017) Thai-Ha Le and Chang. (2013)

18. การอธิบายผล
ราคาน้ามัน ต่อ มูลค่าการส่งออก
ส่งผลทางบวก ต่อการมูลค่าส่งออกไทยในช่วงที่ผ่านมา เนื่องจาก
1. ต้นทุนการน้าเข้าสินค้าทุน ถูกลง
2. ต้นทุนการขนส่งในประเทศ ถูกลง
3. ท้าให้ต้นทุนการผลิตสินค้าในประเทศ ถูกลง
สอดคล้องกับค่าเงินบาทอ่อนค่าในช่วงที่ผ่านมา ผลักดันการฟื้น
ตัวการส่งออกไทย ดังนั้นการส่งออกไทยได้รับประโยชน์จากราคา
น้้ามัน ถูกลง
สอดคล้องกับผลการศึกษาของ
Hou et al. (2016) Crossaet al. (2017) Thai-Ha Le and Chang.
(2013)

19. ราคาน้ามัน ต่อ ดุลการค้าไทย
ที่มา: CEIC
-2000000
-1000000
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
8000000
9000000
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
MoC: Exports: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]
MoC: Imports: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]
MoC: Trade Balance: Custom Basis [AGGREGATE(Sum; Yearly; December)]
เกินดุล เกินดุล
ขาดดุล
หลังจากน้้ามันราคาตก ท้าให้ไทย ขาดดุล
การค้า สาเหตุหนึ่งเนื่องจากมีการน้าเข้าสินค้า
ทุนมากขึ้น และวิกฤตทางการเงินโลกท้าให้
เศรษฐกิจโลกซบเซา
แต่หลังจากปี 2014 เป็นต้นมา การค้า
ไทย เกินดุล จากราคาน้้ามันตกต่้า
มูลค่าการน้าเข้าสินค้าทุนลดลง
การผลิตเพื่อการส่งออกได้รับผลดี

20. ระยะเวลากลับสู่ดุลยภาพโดย Impulse Response Function
ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในราคาน้้ามันจะเริ่มส่งผลกระทบต่อตั้งแต่เดือนที่ 1 โดย
ผลกระทบและ shock จะเพิ่มสูงขึ้นในเดือนที่ 2 และจะค่อยๆลดลงหลังจากเดือนที่ 3 -4 จนเข้าสู่ภาวะ
ดุลยภาพหลังจากเวลาผ่านไปประมาณ 6-8 เดือน-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of OP to OP
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of OP to IM
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of IM to OP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of IM to IM
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of EX to OP
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of EX to IM
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of IM to OP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of EX to OP
-.050
-.025
.000
.025
.050
.075
.100
1
-.02
-.01
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.02
-.01
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of EX to OP
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of EX to EX
-.10
-.05
.00
.05
.10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of IM to OP
-.10
-.05
.00
.05
.10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of IM to EX
-4
-2
0
2
4
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of NX to OP
-4
-2
0
2
4
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of NX to EX
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Response of OP to OP
-.01
.00
.01
.02
.03
.04
1
Response of IM to OP
Respo

21. คาดการณ์ราคาน้ามันดิบในตลาดโลก
23.0
13.1
28.2
97.0
61.8
104.1
43.0
57.6
0
20
40
60
80
100
120
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020
ที่มา: คาดการณ์โดย CEIC
ความแน่นอน = ความไม่แน่นอน
เมื่อประเทศต้องเผชิญหน้ากับ External Shock ! เช่น
สงครามค่าเงิน สงครามการกีดกันทางการค้า สงคราม
น้้ามัน
เราจะท้าอย่างไร ?

22. แนวทางการพัฒนา
นโยบายส่งเสริม
• ในสภาวะราคาน้้ามันผันผวนหรือการกีดกันทางการค้า NTB รูปแบบต่างๆ ซึ่งเกิดจากปัจจัย
ภายนอกที่ไม่สามารถควบคุม ภาครัฐบาลควรเร่งส่งเสริมผู้ส่งออกในการน้าเข้าสินค้าทุนในช่วงที่เรา
ได้เปรียบจากราคาน้้ามันตกต่้า โดยการลดก้าแพงภาษีสินค้าทุน
• ส่งเสริมให้ผู้ส่งออกใช้สิทธิประโยชน์ทางการค้าจากข้อตกลงทางการค้าต่างๆ
• ส่งเสริมการส่งออกด้วยการหาตลาดส่งออกให้หลากหลายมากขึ้น
นโยบายป้องกัน
• ส่งเสริมการพัฒนาพลังงานทางเลือกอย่างจริงจัง
• ส่งเสริมการใช้พลังงานอย่างประหยัด โดยใช้มาตรการทางภาษีต่างๆ
• ส่งเสริมการด้าเนินธุรกิจภายใต้แนวคิด เศรษฐกิจพอเพียง โดยค้านึงถึง ความพอประมาณ ความมี
เหตุผล รวมถึงมีภูมิคุ้มกันที่ดีในตัวเอง

23. เอกสารอ้างอิง
• ธนกฤต ถกลประจักษ์.(2555). การวิเคราะห์ดัชนีราคาหลักทรัพย์กับตัวแปรทางเศรษฐกิจโดยใช้ แบบจ้าลองมาร์คอฟ-สวิตชิง
เวกเตอร์ออโตรีเกรสซีพวิทยานิพนธ์เศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
• กระทรวงพลังงาน. (2016). ศูนย์ข้อมูลพลังงานไทย.(2557). ประเทศไทยกับการน้าเข้าพลังงาน. สืบค้นจาก
http://info.energy.go.th/th
• ส้านักนโยบายและแผนพลังงาน. (2014). ประเทศไทยกับการน้าเข้าพลังงาน. กระทรวงพลังงาน, สืบค้น จาก
http://info.energy.go.th/th
• Alejandro, R. G. & Jesus, R. G., (2006), "Structural Changes in the Transmission
• Mechanism of Monetary Policy in Mexico: A Non-Linear VAR Approach", The Working Papers series of Bank of
Mexico
• Granger, CWJ (1969),"Investigating causal relations by econometric models and cross- spectral methods",
Econometrica 37,pp. 424-438
• Crossa et al. (2017). The relationship between global oil price shocks and China's output: A time-varying
analysis. Energy Economics. 62. 79-91
• Hou et al. (2016). Oil price shocks and their transmission mechanism in an oil-exporting economy: A VAR
analysis informed by a DSGE model. Journal of International Money and Finance. Elsevier. 68. 21-49
• Chatziantoniou, et al. (2013). Oil prices, tourism income and economic growth: A structural VAR approach for
European Mediterranean countries. Tourism Management. Elsevier. 36. 331-341
• Thai-Ha Le and Chang. (2013). Oil price shocks and trade imbalances. Energy Economics. Elsevier. 36 78–96.
• Sims, C. A. (1992), Interpreting Macroeconomics Time Series Facts: The Effect of Monetary Policy, Paper
presented at International Seminar on Macroeconomics, Madrid