บทนำ

     ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเป็นหนึ่งในเครื่องชี้เศรษฐกิจที่กองทุนการเงินระหว่างประเทศ (International Monetary Fund) และธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (Bank for International Settlement) ให้ความสำคัญ และเป็นหนึ่งในเครื่องชี้เสถียรภาพทางการเงินของประเทศ (Financial Soundness Indicators) รวมทั้งเป็นข้อมูลสำคัญในการติดตามภาวะอสังหาริมทรัพย์ สำหรับนักลงทุน ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเป็นเครื่องชี้ที่จะช่วยให้ตัดสินใจลงทุนได้อย่างมั่นใจมากขึ้น โดยการวิเคราะห์แนวโน้มของราคาที่อยู่อาศัยในพื้นที่ต่าง ๆ ทำให้สามารถระบุโอกาสการลงทุนในพื้นที่ที่มีศักยภาพสูงได้แม่นยำมากขึ้น สำหรับผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ สามารถใช้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยในการวางแผนและพัฒนาโครงการใหม่ ๆ โดยการติดตามแนวโน้มของราคาที่อยู่อาศัยในพื้นที่เป้าหมาย ทำให้สามารถกำหนดราคาขายที่เหมาะสมและคาดการณ์ความต้องการของตลาดได้ สำหรับผู้บริโภค ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเป็นข้อมูลหนึ่งที่ช่วยในการตัดสินใจซื้อบ้าน โดยการเปรียบเทียบราคาที่อยู่อาศัยในพื้นที่ต่าง ๆ ทำให้สามารถเลือกซื้อบ้านในราคาที่คุ้มค่าในทำเลและเวลาที่เหมาะสม นอกจากนี้ หน่วยงานภาครัฐ ยังสามารถใช้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยประกอบการวางแผนและกำหนดนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาท้องถิ่นและการวางผังเมือง

     ดังนั้น การมีดัชนีราคาที่อยู่อาศัยที่ถูกต้องแม่นยำ ทันสมัย และครอบคลุม จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ผู้ที่ใช้งานสามารถติดตามและวิเคราะห์แนวโน้มของราคาที่อยู่อาศัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเนื่องด้วยที่อยู่อาศัยเป็นสินค้าที่มีความหลากหลาย ราคาจึงขึ้นกับคุณลักษณะต่าง ๆ ของที่อยู่อาศัย เช่น ขนาดที่ดิน ขนาดพื้นที่ใช้สอย จำนวนชั้น ทำเล ฯลฯ การติดตามการเปลี่ยนแปลงราคาที่แท้จริง (pure price) ของที่อยู่อาศัย ที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับคุณลักษณะเหล่านี้¹ จึงต้องใช้วิธีการทางสถิติเพื่อจัดทำดัชนีที่สะท้อนภาพรวมการเปลี่ยนแปลงของราคาจากปัจจัยอื่น อาทิ ปัจจัยด้านอุปสงค์ อุปทาน การเก็งกำไร และต้นทุน

     ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) เริ่มจัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัยโดยใช้ข้อมูลสินเชื่อที่มีที่อยู่อาศัยเป็นหลักประกันจากธนาคารพาณิชย์มาตั้งแต่ปี 2554 และได้ปรับปรุงมาแล้ว 2 ครั้งในปี 2558 และ 2564 ตามลำดับ โดยในการปรับปรุงครั้งล่าสุดปี 2564 ได้จัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัย 3 ประเภท ได้แก่ 1) ดัชนีราคาบ้านเดี่ยวพร้อมที่ดิน 2) ดัชนีราคาทาวน์เฮ้าส์พร้อมที่ดิน และ 3) ดัชนีราคาอาคารชุด ดัชนีเหล่านี้สร้างขึ้นจากฐานข้อมูลสินเชื่อที่มีที่อยู่อาศัยเป็นหลักประกันของธนาคารพาณิชย์ (ธพ.) และสถาบันการเงินเฉพาะกิจ 1 แห่ง โดยใช้วิธี Hedonic Regression แบบ Rolling Window and Time Dummy ซึ่งเป็นการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างราคาที่อยู่อาศัยกับลักษณะที่อยู่อาศัย และควบคุมการเคลื่อนไหวของราคาที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะหรือคุณภาพของที่อยู่อาศัย

     ในการทบทวนการจัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัยครั้งนี้ ยังคงใช้วิธี Hedonic Regression แบบ Rolling Window and Time Dummy เช่นเดิม แต่มีการปรับปรุงใน 3 ประเด็นสำคัญ เพื่อให้ดัชนีราคาฯ สะท้อนโครงสร้างตลาดที่อยู่อาศัยที่เปลี่ยนแปลงไปได้ดียิ่งขึ้น

     ประเด็นแรก คือ การขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมสินเชื่อที่อยู่อาศัยของสถาบันการเงินเฉพาะกิจ (Specialized Financial Institutions: SFIs) ทุกแห่งที่มีการปล่อยสินเชื่อที่อยู่อาศัย จากเดิมที่มีเพียง 1 รายซึ่งจะช่วยให้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยมีความครอบคลุม และสะท้อนภาพรวมของตลาดที่อยู่อาศัยได้ดีมากยิ่งขึ้น

     ประเด็นที่สอง คือ การปรับปรุงข้อมูลตัวแปรระยะห่างจากสถานที่สำคัญในแบบจำลองของแต่ละภูมิภาค เพื่อให้สะท้อนตลาดอสังหาริมทรัพย์ในปัจจุบันมากขึ้น เนื่องจากการขยายความเจริญไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในจังหวัดหัวเมืองที่มีการเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างรวดเร็ว ส่งผลให้มีการลงทุนด้านสาธารณูปโภค ห้างสรรพสินค้า การขนส่งสาธารณะ และอื่น ๆ การพัฒนาพื้นที่และมีสิ่งอำนวยความสะดวกเพิ่มขึ้นนี้ มีผลกระทบทางบวกอย่างมากต่อราคาที่ดินและอสังหาริมทรัพย์ในพื้นที่นั้น ๆ จากความต้องการที่สูงขึ้นของผู้ที่ต้องการย้ายเข้ามาอยู่อาศัยหรือทำธุรกิจในพื้นที่นั้น รวมทั้งทำให้มีการกระจายตัวของราคาอสังหาริมทรัพย์ไปยังพื้นที่รอบนอกมากขึ้น การปรับปรุงในส่วนนี้จึงช่วยให้ดัชนีราคาฯ สามารถสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของราคาที่อยู่อาศัยในแต่ละภูมิภาคได้สอดคล้องกับโครงสร้างการกระจายตัวของเมืองมากยิ่งขึ้น

     และประเด็นสุดท้าย คือ การเพิ่มการจัดทำดัชนีราคารวมทุกประเภทอสังหาริมทรัพย์ ทั้งในระดับประเทศ และในระดับภูมิภาค รวมทั้งเพิ่มการเผยแพร่ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยรายภูมิภาค ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์และตัดสินใจได้ตรงจุดมากยิ่งขึ้น

     การปรับปรุงเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยมีความแม่นยำและทันสมัยมากขึ้น แต่ยังช่วยให้ผู้ที่เกี่ยวข้องในตลาดอสังหาริมทรัพย์ ไม่ว่าจะเป็นนักลงทุน ผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์ ผู้บริโภค หรือหน่วยงานภาครัฐ สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นอีกด้ว

     สำหรับบทความนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายการปรับปรุงดัชนีราคาที่อยู่อาศัย (Residential Property Price Index) โดยประกอบด้วย 1) การขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมสินเชื่อที่อยู่อาศัยของสถาบันการเงินเฉพาะกิจทั้งหมด 2) การเพิ่มข้อมูลตัวแปรสถานที่สำคัญในแบบจำลอง 3) สรุปผลการปรับปรุงดัชนีราคาที่อยู่อาศัยใหม่จากการขยายฐานข้อมูลและเพิ่มข้อมูลตัวแปรสถานที่สำคัญ และ 4) การจัดทำดัชนีราคารวมทุกประเภทที่อยู่อาศัยของประเทศไทย

1. การขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมสินเชื่อที่อยู่อาศัยของสถาบันการเงินเฉพาะกิจ

     การจัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเดิมใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลสินเชื่อที่มีที่อยู่อาศัยเป็นหลักประกัน (Mortgage loan: MGL) ของธนาคารพาณิชย์ และสถาบันการเงินเฉพาะกิจ (SFIs) เพียง 1 แห่ง แต่ในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา บทบาทของสถาบันการเงินเฉพาะกิจรายอื่น ๆ ที่ให้สินเชื่อที่อยู่อาศัยมีมากขึ้นเรื่อย ๆ จากที่มีสัดส่วนมูลค่าร้อยละ 5 ในปี 2564 เพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 10 ในปี 2567 และสัดส่วนตามจำนวนสินเชื่อที่อยู่อาศัยสถาบันการเงินเฉพาะกิจอื่น ๆ มีสัดส่วนเพิ่มขึ้นจากร้อยละ 6 ในปี 2564 เป็นร้อยละ 13 ในปี 2567 (ภาพที่ 1) โดยเพิ่มขึ้นมากในพื้นที่ต่างจังหวัดที่สถาบันการเงินเฉพาะกิจมีบทบาทในการปล่อยสินเชื่อที่อยู่อาศัยมากกว่าธนาคารพาณิชย์ (ภาพที่ 2)

     การปรับปรุงครั้งนี้จึงจะขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมสินเชื่อที่อยู่อาศัยของสถาบันการเงินเฉพาะกิจทุกแห่ง ตั้งแต่เดือนมกราคม 2566 ที่เริ่มมีข้อมูลครบถ้วนและพร้อมใช้งาน ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลที่ใช้ในแบบจำลองดัชนีราคาที่อยู่อาศัยครอบคลุมทั้งที่อยู่อาศัยระดับกลางถึงบน ซึ่งส่วนใหญ่ได้รับสินเชื่อจากธนาคารพาณิชย์ และที่อยู่อาศัยระดับกลางถึงล่าง ซึ่งส่วนใหญ่ได้รับสินเชื่อจากสถาบันการเงินเฉพาะกิจ

     เมื่อขยายฐานข้อมูลสินเชื่อที่อยู่อาศัยของ SFIs ทุกแห่งแล้ว ข้อมูลที่ใช้จัดทำดัชนีราคาฯ จะมีความครอบคลุมมากขึ้นเป็นร้อยละ 61 จากเดิมร้อยละ 55 เมื่อเทียบกับจำนวนการโอนกรรมสิทธิ์ที่อยู่อาศัยทั้งระบบในปี 2564 - 2566² โดยเพิ่มขึ้นร้อยละ 4 ถึงร้อยละ 15 แล้วแต่ประเภทที่อยู่อาศัยและภูมิภาค (ภาพที่ 3) ทำให้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยใหม่สะท้อนภาพรวมของตลาดที่อยู่อาศัยได้ดียิ่งขึ้นโดยเฉพาะในภูมิภาค

2. การปรับปรุงข้อมูลตัวแปรระยะห่างจากสถานที่สำคัญในแบบจำลอง

     ในแบบจำลองดัชนีราคาที่อยู่อาศัย ตัวแปรระยะทาง (ln(location)) จะคำนวณจากระยะห่างจากจุดศูนย์กลางตำบลของที่อยู่อาศัยไปยังสถานที่สำคัญ (Point of Interest: POI) ที่ใกล้ที่สุด ซึ่งเป็นตัวแปรอิสระที่แตกต่างกันไปตามความเหมาะสมของลักษณะภูมิภาคนั้น ๆ โดยมีรูปแบบสมการทั่วไปของแบบจำลองที่ใช้จัดทำดัชนีราคา³ ดังนี้

     การปรับปรุงครั้งนี้มีการทบทวนการกำหนดสถานที่สำคัญในแต่ละภาคที่จะใช้เป็นจุดอ้างอิง เพื่อเพิ่มข้อมูลตัวแปรระยะทางให้ครอบคลุมระยะทางจากที่อยู่อาศัยไปถึงสถานที่สำคัญให้ครบถ้วนมากขึ้น โดยจะพิจารณาและทดสอบนัยสำคัญทางสถิติจากผู้เชี่ยวชาญด้านตลาดอสังหาริมทรัพย์ในแต่ละสำนักงานภาคของ ธปท. เพื่อให้ได้สถานที่สำคัญที่จะใช้เป็นจุดอ้างอิงที่เหมาะสม และสะท้อนโครงสร้างตลาดอสังหาริมทรัพย์ในแต่ละช่วงเวลาได้มากที่สุด สรุปผลการปรับปรุงสถานที่สำคัญได้ดังตารางที่ 1

     การปรับปรุงตัวแปรสถานที่สำคัญในเขตกรุงเทพฯ และปริมณฑล จะเป็นการอัปเดตสถานีรถไฟฟ้าตามเส้นทางสายใหม่ทั้ง BTS MRT และ ARL เพื่อนำมาคำนวณระยะทางที่ใกล้ที่สุดจากจุดกึ่งกลางตำบลของที่อยู่อาศัย โดยที่อยู่อาศัยที่อยู่ใกล้สถานีรถไฟฟ้ามักจะมีราคาสูงกว่าที่อยู่อาศัยที่อยู่ไกลออกไป 

     สำหรับที่อยู่อาศัยแนวราบ สถานีรถไฟฟ้าจะส่งผลต่อราคาเมื่อสร้างเสร็จและเปิดพร้อมให้บริการ ซึ่งในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา มีสถานีรถไฟฟ้าสร้างเสร็จใหม่พร้อมให้บริการค่อนข้างมาก โดยเฉพาะในพื้นที่รอบนอกของกรุงเทพฯ และในพื้นที่จังหวัดปริมณฑล การเพิ่มสถานีรถไฟฟ้าที่เปิดพร้อมให้บริการสำหรับที่อยู่อาศัยแนวราบในครั้งนี้ ประกอบไปด้วยรถไฟฟ้า 7 สาย รวม 85 สถานี โดยมีผลตั้งแต่เดือนมีนาคม 2563 (ภาพที่ 4 ด้านซ้าย)

     ส่วนที่อยู่อาศัยแนวดิ่ง (อาคารชุด) สถานีรถไฟฟ้าจะส่งผลต่อราคาห้องชุดตั้งแต่มีการประกาศเริ่มการก่อสร้าง ซึ่งการประกาศเริ่มก่อสร้างสถานีรถไฟฟ้าสำหรับที่อยู่อาศัยแนวดิ่งในครั้งนี้ ประกอบไปด้วยรถไฟฟ้า 3 สาย รวม 31 สถานี โดยมีผลตั้งแต่เดือนมีนาคม 2565 (ภาพที่ 4 ด้านขวา)

    การปรับปรุงตัวแปรสถานที่สำคัญในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ จะอิงตามสิ่งปลูกสร้างที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจของพื้นที่ โดยมีหลักคิดว่า ที่อยู่อาศัยที่อยู่ใกล้พื้นที่ทางเศรษฐกิจเหล่านี้ จะมีราคาสูงกว่าที่อยู่อาศัยอื่นที่อยู่ไกลออกไป

    สำหรับที่อยู่อาศัยในจังหวัดขอนแก่น การเพิ่มสถานที่สำคัญที่มหาวิทยาลัยขอนแก่น สะท้อนการเติบโตของที่อยู่อาศัยในตำบลในเมืองฝั่งตะวันตกเฉียงเหนือ ตำบลศิลา และบริเวณโดยรอบ ขณะที่การเพิ่มสถานที่สำคัญที่สนามบินขอนแก่น สะท้อนการเติบโตของที่อยู่อาศัยในพื้นที่ใกล้เคียงกับสนามบินขอนแก่นและเมืองขอนแก่นฝั่งตะวันตก โดยสะท้อนจากการขยายตัวของโครงการบ้านจัดสรรในพื้นที่

    ส่วนที่อยู่อาศัยในจังหวัดนครราชสีมา การเพิ่มสถานที่สำคัญที่เซ็นทรัลโคราช สะท้อนการเติบโตของที่อยู่อาศัยในเมืองนครราชสีมาฝั่งตะวันออกเฉียงเหนือ และบริเวณโดยรอบ ขณะที่การเพิ่มสถานที่สำคัญที่สถานีรถไฟปากช่อง สะท้อนการเติบโตของที่อยู่อาศัยในอำเภอปากช่อง โดยสะท้อนจากการขยายตัวในธุรกิจการท่องเที่ยวและบ้านพักตากอากาศในอำเภอปากช่อง

     การปรับปรุงตัวแปรสถานที่สำคัญในภาคใต้ พิจารณาจากสถานที่สำคัญทางเศรษฐกิจในจังหวัดสำคัญ ซึ่งทำให้มีการขยายของเมือง และมีที่อยู่อาศัยขึ้นใหม่หนาแน่นในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา ในจังหวัดสงขลา ได้เพิ่มห้างสรรพสินค้าเทสโก้โลตัสสงขลา สะท้อนการเติบโตของที่อยู่อาศัยในอำเภอเมืองสงขลาที่ขยายออกรอบนอกตั้งแต่ตำบลเขารูปช้างจนถึงห้าแยกน้ำกระจาย และเพิ่มสนามบินหาดใหญ่ ซึ่งเป็นบริเวณที่มีโครงการหมู่บ้านจัดสรรขนาดใหญ่เพิ่มขึ้นในช่วงหลัง สำหรับจังหวัดภูเก็ต เพิ่มห้างสรรพสินค้า 3 แห่ง ที่กระจายตัวอยู่ในตำบลต่าง ๆ ได้แก่ Porto de Phuket เซ็นทรัลภูเก็ตฟลอเรสต้า โรบินสันไลฟ์สไตล์ฉลอง ที่มีโครงการอสังหาริมทรัพย์ตั้งใหม่หนาแน่นมากขึ้น และผลดีจากการท่องเที่ยวที่ขยายตัวต่อเนื่อง ทำให้มีอุปสงค์จากทั้งชาวไทยและชาวต่างชาติเพิ่มขึ้น ส่วนจังหวัดสุราษฎร์ธานีและจังหวัดนครศรีธรรมราช เพิ่มห้างสรรพสินค้าบิ๊กซีสุราษฎร์ธานี บิ๊กซีนครศรีธรรมราช และเซ็นทรัลพลาซ่า นครศรีธรรมราช ซึ่งตั้งในบริเวณตำบลมีที่อยู่อาศัยขึ้นใหม่หนาแน่น

     สำหรับเขตภาคกลางอื่น (ไม่รวมกรุงเทพฯ และปริมณฑล) และภาคเหนือ ได้ทบทวนแล้ว ไม่มีการเปลี่ยนแปลงสถานที่สำคัญเพิ่มขึ้นที่ส่งผลต่อราคาที่อยู่อาศัยอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

3. ผลการปรับปรุงดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของประเทศไทย

    จากการปรับปรุงข้อมูลให้ครอบคลุมมากขึ้นตามข้อ 1) และข้อ 2) โดยเพิ่มฐานข้อมูลสินเชื่อเพื่อที่อยู่อาศัยจากสถาบันการเงินเฉพาะกิจครบทุกแห่ง และเพิ่มข้อมูลตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับระยะทาง (ln(location)) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคำนวณดัชนีราคาฯ ผลการปรับปรุงในแต่ละภูมิภาคมีความสอดคล้องกันและเป็นไปในทิศทางเดียวกัน โดยพบว่าแบบจำลองดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดใหม่สามารถอธิบายการเปลี่ยนแปลงของราคาที่อยู่อาศัยได้ดี ค่าสถิติ Root Mean Square Error (RMSE) ระหว่างดัชนีชุดเดิมและชุดใหม่ใกล้เคียงกัน นอกจากนี้ ดัชนีชุดใหม่ยังสามารถสะท้อนเหตุการณ์และแนวโน้มในแต่ละช่วงเวลาและแต่ละภูมิภาคได้ดี โดยมีรายละเอียดเพิ่มเติมดังนี้

3.1 เปรียบเทียบดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิมและชุดใหม่ในกรุงเทพฯ และปริมณฑล

    ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดใหม่มีอัตราการเติบโตที่ชะลอลงเมื่อเทียบกับดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิม (ภาพที่ 5) สะท้อนสถานการณ์ด้านราคาที่อยู่อาศัยได้ดีขึ้น โดยเฉพาะช่วงปลายปี 2563 หลังเกิดการระบาดของไวรัสโควิด-19 ซึ่งอุปสงค์คงค้างทยอยหมดลง ส่งผลให้ราคาที่อยู่อาศัยชะลอลงจนหดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2564 และทยอยปรับตัวขึ้นหลังจากนั้นตามอุปสงค์ที่อยู่อาศัยที่มากขึ้นตามแนววิถีใหม่ (new normal) ที่คนในเมืองต้องการซื้อบ้าน โดยเฉพาะบ้านเดี่ยวและทาวน์เฮาส์ จากความต้องการพื้นที่ส่วนตัวและแนวโน้มการทำงานจากที่บ้าน (work from home) ที่มากขึ้น ประกอบกับอัตราดอกเบี้ยที่อยู่อาศัยที่ลดลง รวมทั้งมีมาตรการลดค่าธรรมเนียมการโอน และการผ่อนคลายมาตรการ LTV ชั่วคราว (20 ตุลาคม 2564 ถึง 31 ธันวาคม 2565) ในช่วงนั้น จึงเป็นโอกาสที่ดีในการซื้อบ้าน อย่างไรก็ตาม ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเริ่มชะลอตัวอีกครั้งในช่วงครึ่งหลังของปี 2566 จากอุปทานเหลือขายสะสมที่เพิ่มสูงขึ้น ภาระหนี้ครัวเรือนที่อยู่ในระดับสูง และอัตราดอกเบี้ยที่อยู่อาศัยที่เริ่มปรับตัวเพิ่มขึ้นตามอัตราดอกเบี้ยนโยบาย

3.2 เปรียบเทียบดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิมและชุดใหม่ในภาคกลาง (ไม่รวมกรุงเทพฯ และปริมณฑล)

    เมื่อเปรียบเทียบกับดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิม ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดใหม่ของภาคกลางมีอัตราการเติบโตที่ชะลอลง (ภาพที่ 6) สะท้อนสถานการณ์ด้านราคาที่อยู่อาศัยได้ดี แม้ว่าระดับราคาจะชะลอลงในช่วงปี 2563 ถึงกลางปี 2564 ซึ่งเป็นช่วงแรกของการแพร่ระบาดของไวรัสโควิด-19 แต่ได้กลับมามีการขยายตัวตามอุปสงค์ที่อยู่อาศัยที่มากขึ้นหลังจากนั้น จากการฟื้นตัวของเขตอุตสาหกรรมและการท่องเที่ยวที่ขยายตัวต่อเนื่องจากทั้งชาวไทยและต่างชาติ รวมถึงในช่วงนั้นมีปัจจัยสนับสนุน ทั้งอัตราดอกเบี้ยที่อยู่อาศัยที่ลดลง มาตรการลดค่าธรรมเนียมการโอน และการผ่อนคลายมาตรการ LTV อย่างไรก็ตาม ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยเริ่มชะลอตัวลงในปี 2566 ด้วยปัจจัยด้านภาระหนี้ครัวเรือนที่อยู่ในระดับสูงและอัตราดอกเบี้ยที่อยู่อาศัยที่เริ่มปรับตัวเพิ่มขึ้นตามอัตราดอกเบี้ยนโยบาย

3.3 เปรียบเทียบดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิมและชุดใหม่ในภาคเหนือ

    ดัชนีราคาบ้านเดี่ยวชุดใหม่สามารถสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของราคาบ้านเดี่ยวในภาคเหนือได้ดีขึ้น ในช่วงการแพร่ระบาดของไวรัสโควิด-19 ปี 2564 - 2565 ราคาบ้านเดี่ยวในภาคเหนือปรับเพิ่มขึ้นค่อนข้างเร็ว ตามความต้องการบ้านเดี่ยวที่เพิ่มขึ้น และเป็นช่วงผ่อนคลายมาตรการ LTV รวมทั้งมีมาตรการลดค่าธรรมเนียมการโอนและจดจำนองเหลือร้อยละ 0.01 ในกลุ่มที่อยู่อาศัยราคาไม่เกิน 3 ล้านบาท (สิ้นสุด 31 ธันวาคม 2565) ส่วนในช่วงตั้งแต่ปี 2566 ดัชนีราคาบ้านเดี่ยวชุดปรับปรุงใหม่มีระดับราคาและอัตราการเติบโตต่ำกว่าดัชนีราคาบ้านเดี่ยวชุดเดิมเล็กน้อย (ภาพที่ 7)  สามารถสะท้อนภาพราคาบ้านเดี่ยวในภาคเหนือได้ดีขึ้น ทั้งผลจากกำลังซื้อที่ยังฟื้นตัวไม่เต็มที่หลัง COVID-19 สถาบันการเงินเริ่มระมัดระวังการให้สินเชื่อในกลุ่มบ้านเดี่ยวราคาต่ำกว่า 3 ล้านบาท และอุปทานคงค้างในตลาดมีเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ปัจจัยดังกล่าวกดดันให้ราคาบ้านเดี่ยวปรับเพิ่มขึ้นได้น้อยลง และเริ่มมีทิศทางทรงตัวในช่วงต้นปี 2567

3.4 เปรียบเทียบดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิมและชุดใหม่ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ

    ดัชนีราคาบ้านเดี่ยวชุดใหม่ของภาคตะวันออกเฉียงเหนือสามารถสะท้อนการเคลื่อนไหวของราคาได้ดีกว่าดัชนีราคาบ้านเดี่ยวชุดเดิม โดยหลังการแพร่ระบาดของไวรัสโควิด-19 เป็นต้นมา ดัชนีราคาบ้านเดี่ยวของภาคตะวันออกเฉียงเหนือขยายตัวอย่างต่อเนื่องตามความต้องการที่อยู่อาศัยที่มากขึ้น สอดคล้องกับแรงงานของภาคตะวันออกเฉียงเหนือที่กลับมาอยู่ในพื้นที่มากขึ้น อีกทั้งยังได้รับอานิสงส์จากมาตรการลดค่าโอน การผ่อนคลายมาตรการ LTV ในปี 2565 อย่างไรก็ตาม ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยฯ ชะลอตัวในปี 2566 ตามภาระหนี้ที่อยู่ในระดับสูงและกำลังซื้อที่ฟื้นตัวไม่ทั่วถึงของเศรษฐกิจภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ส่งผลให้จำนวนสินเชื่อของบ้านเดี่ยวระดับราคาต่ำกว่า 3 ล้านบาทหดตัว ส่งผลกระทบไปยังดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของภาคตะวันออกเฉียงเหนือ (ภาพที่ 8)

3.5 เปรียบเทียบดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดเดิมและชุดใหม่ในภาคใต้

     ดัชนีราคาฯ ของภาคใต้ที่ปรับปรุงใหม่มีอัตราการเติบโตชะลอลงกว่าชุดเดิมโดยเฉพาะบ้านเดี่ยว โดยหลังเปิดประเทศตั้งแต่ปี 2565 เป็นต้นมา ตลาดอสังหาริมทรัพย์ภูเก็ตเติบโตกว่าจังหวัดอื่นในภาคใต้ค่อนข้างชัดเจน ทำให้ภาพรวมดัชนีราคาที่อยู่อาศัยภาคใต้เติบโตเร็วตามไปด้วยโดยเฉพาะบ้านเดี่ยว (ภาพที่ 9) ทั้งนี้ เมื่อปรับปรุงตัวแปรโดยเพิ่มสถานที่สำคัญของจังหวัดภูเก็ตที่กระจายตัวในตำบลต่าง ๆ รวมทั้งจังหวัดหลักในบริเวณที่มีที่อยู่อาศัยขึ้นใหม่หนาแน่น ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยชุดใหม่สามารถสะท้อนการเคลื่อนไหวของราคาได้สอดคล้องกับภาวะอสังหาริมทรัพย์ในภาคใต้มากขึ้น

4. การจัดทำดัชนีรวมทุกประเภทที่อยู่อาศัยของประเทศไทย

    การปรับปรุง RPPI ในครั้งนี้ ได้พัฒนาดัชนีราคาที่อยู่อาศัยระดับประเทศแบบรวมทุกประเภทที่อยู่อาศัย เพื่อใช้ในการติดตามภาวะที่อยู่อาศัยในภาพรวมของประเทศ (ภาพที่ 10) โดยใช้วิธีการถ่วงน้ำหนักดัชนีของแต่ละประเภทตามมูลค่าที่อยู่อาศัย (Value Weight) สะท้อนความสำคัญของที่อยู่อาศัยแต่ละประเภทในตลาด การคำนวณน้ำหนักนี้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 12 เดือน (Rolling Weight 12 Months) เพื่อให้สะท้อนโครงสร้างตลาดที่อยู่อาศัยที่เปลี่ยนแปลงไป ลดผลกระทบจากฤดูกาล และช่วยให้ดัชนีมีเสถียรภาพเพียงพอที่จะไม่บิดเบือนผลของการคำนวณดัชนีราคาฯ จากความผันผวนในช่วงเวลาสั้น วิธีการนี้ยังสอดคล้องกับแนวทางที่ใช้ในต่างประเทศ เช่น ไอร์แลนด์ ญี่ปุ่น และสหราชอาณาจักร ทั้งนี้ ยังคงกำหนดให้ปี 2554 เป็นปีฐาน เช่นเดิม โดยมีสูตรการคำนวณดัชนีราคาที่อยู่อาศัยระดับประเทศของไทย ดังนี้

    สำหรับการรวมดัชนีราคาที่อยู่อาศัยระดับภูมิภาคแบบรวมทุกประเภทที่อยู่อาศัย จะถูกจัดทำด้วยวิธีการเดียวกัน โดยสรุปการจัดทำและเผยแพร่ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยใหม่ ดังตารางที่ 2

บทสรุป

    การปรับปรุงการจัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัยในครั้งนี้ ประกอบด้วย 3 ประเด็นสำคัญ ได้แก่ 1) การขยายฐานข้อมูลให้ครอบคลุมสินเชื่อที่อยู่อาศัยของทั้งธนาคารพาณิชย์ (ธพ.) และสถาบันการเงินเฉพาะกิจทุกแห่ง (SFIs) ที่มีการให้สินเชื่อที่อยู่อาศัยจากเดิมที่เพียง ธพ. และสถาบันการเงินเฉพาะกิจเพียงแห่งเดียว  2) การทบทวนสถานที่สำคัญในแต่ละพื้นที่เพื่อปรับปรุงตัวแปรระยะทางที่ใกล้ที่สุดจากที่อยู่อาศัยไปยังสถานที่สำคัญในแบบจำลอง เพื่อให้ได้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยที่สะท้อนราคาที่แท้จริง (pure price) ที่ทันสมัยอยู่เสมอ และครอบคลุมสะท้อนภาพรวมได้มากที่สุด และ 3) การจัดทำดัชนีรวมทุกประเภทที่อยู่อาศัยของประเทศไทย เพื่อเป็นดัชนีตัวแทนที่ดีสำหรับใช้อ้างอิงในการติดตามราคาที่อยู่อาศัยในภาพรวมของประเทศ

    สำหรับการทบทวนการจัดทำดัชนีราคาที่อยู่อาศัยครั้งถัดไป ควรพิจารณาทบทวนอีกครั้งหากตลาดอสังหาริมทรัพย์ของแต่ละภูมิภาคมีการเปลี่ยนแปลง เช่น การมีทำเลย่านเศรษฐกิจเกิดใหม่ การขยายตัวของเมือง การขนส่งสาธารณะที่ดีขึ้น หรือการมีสถานที่สำคัญใหม่ที่ส่งผลต่อราคาที่อยู่อาศัย รวมทั้งการพิจารณาเพิ่มเติมตัวแปรด้านคุณภาพบ้านและคุณภาพของทำเลที่อยู่อาศัย (ถ้ามี) รวมถึงพิจารณาแหล่งข้อมูลอื่นที่สะท้อนราคาที่อยู่อาศัยที่ทันการณ์มากกว่าข้อมูลสินเชื่อ 

บรรณานุกรม

ชาครีย์ อักษรถึง และ คธาฤทธิ์ สิทธิกูล (2559). การพัฒนาดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของไทย. ธนาคารแห่งประเทศไทย.

ชาครีย์ อักษรถึง, ณฐพร สัจวิทย์วิศาล, เกียรติคุณ สัมฤทธิ์เปี่ยม, ธนพร ตั้งตระกูล, ภัทรียา นวลใย, สุทธิดา พาณิชย์พัฒนกิจ, สุตาภัทร ม่วงนา และ มณฑล ศิริธนะ. (2564). ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของประเทศไทย. ธนาคารแห่งประเทศไทย.

Central Statistics Office. (2024). Residential Property Price Index Technical Paper.

Eurostat, ILO, IMF, OECD, UNECE, and World Bank (2013). Handbook on Residential Property Prices Indices (RPPIs). Eurostat Methodologies & Working papers.

HM Land Registry. (2023). Comparing House Price Indices in the UK.

Jaruphan Wanitthanankun, Kiattikhun Samritpiam, and Poonna Pipatpanukul (2023). Thailand’s RPPI Technical Pape. Bank of Thailand.

Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism. (2020). Methodology of JRPPI: Japan Residential Property Price Index.

[1] ศึกษาเพิ่มเติมได้จากบทความ การพัฒนาดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของไทย (The Developing of Thailand Residential Property Price Index) ปี 2559 https://www.bot.or.th/content/dam/bot/documents/th/research-and-publications/statistical-articles/2016-RPPI.pdf และ Thailand’s RPPI Technical Paper https://www.bot.or.th/th/research-and-publications/articles-and-publications/articles/statistical-articles/Stat_Article_01dec23.html

[2] ข้อมูลสถิติการโอนกรรมสิทธิ์ที่อยู่อาศัย เฉพาะเอกสารสิทธิ์ประเภท โฉนด และ น.ส.3 ก และการจดทะเบียนประเภทขาย ไม่รวมขายฝากและจำนอง ศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ (REIC) https://www.reic.or.th/Product/AllChart

[3] ศึกษารูปแบบสมการทั่วไปของแบบจำลองที่ใช้จัดทำดัชนีราคาของแต่ละภูมิภาคได้จากบทความ ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยของประเทศไทย https://www.bot.or.th/th/research-and-publications/articles-and-publications/articles/statistical-articles/Stat_Article_29nov21.html