ปริญญายังสร้างความได้เปรียบได้แค่ไหน? เมื่อส่วนต่างค่าจ้างบัณฑิตหดตัว และ AI กำลังเปลี่ยนความหมายของการเรียนมหา’ลัย

Meta Description: เจาะงานวิจัยล่าสุดเรื่องมูลค่าปริญญา ส่วนต่างค่าจ้างบัณฑิตสหรัฐฯ ที่ลดลง 4 ปีติดต่อกัน บทบาทของ AI ตลาดงานเด็กจบใหม่ และความหมายต่อเด็กไทยที่กำลังเลือกคณะ

ความเชื่อว่า “เรียนจบปริญญาแล้วชีวิตการทำงานจะมั่นคงกว่า” ไม่ได้หายไปในชั่วข้ามคืน แต่หลักฐานจากตลาดแรงงานสหรัฐฯ และอังกฤษกำลังส่งสัญญาณว่า ใบปริญญาเพียงใบเดียวอาจรับประกันความได้เปรียบทางเศรษฐกิจได้น้อยลงกว่าเดิม

จุดเริ่มต้นของข้อถกเถียงล่าสุดมาจากบทความ Opinion ของ จอห์น เบิร์น-เมอร์ด็อก หัวหน้าผู้สื่อข่าวสายข้อมูลของ Financial Times ซึ่งหยิบงานวิจัยใหม่มาชี้ว่า “ส่วนเพิ่มค่าจ้าง” ที่คนจบปริญญาเคยได้รับเหนือคนไม่จบปริญญาในสหรัฐฯ ลดลงต่อเนื่องตลอด 4 ปี และอังกฤษกำลังเห็นแนวโน้มคล้ายกัน¹

แต่ข้อความนี้ต้องอ่านอย่างระมัดระวัง เพราะไม่ได้แปลว่าเงินเดือนของบัณฑิตทุกคนลดลงเกือบ 10% ไม่ได้แปลว่า AI ทำให้ปริญญาหมดค่าแล้ว และยิ่งไม่สามารถนำตัวเลขของสหรัฐฯ มาใช้สรุปแทนตลาดแรงงานไทยได้ทันที

สิ่งที่หลักฐานกำลังบอกจริง ๆ คือ ปริญญายังมีมูลค่า แต่ผลตอบแทนไม่เป็นอัตโนมัติอีกต่อไป มูลค่าของการเรียนมหา’ลัยกำลังขึ้นอยู่กับสาขา คุณภาพหลักสูตร ต้นทุนการเรียน ทักษะที่สร้างขึ้น ประสบการณ์จริง และความสามารถในการทำงานร่วมกับเทคโนโลยีมากขึ้น

ตรวจข้อเท็จจริงก่อน: ตัวเลข “ลดเกือบ 10%” หมายถึงอะไร

งานวิจัยของ โฆเซ อาซาร์, มิเรอา ฆิเน และฆาเวียร์ ซานซ์-เอสปิน ใช้ข้อมูล Current Population Survey ของสหรัฐฯ ถึงปี 2026 และวัด college wage premium หรือส่วนต่างค่าจ้างระหว่างแรงงานที่จบปริญญากับแรงงานที่ไม่จบปริญญา²

ตัวชี้วัดดังกล่าวลดจาก 0.626 ในปี 2022 เหลือ 0.575 ในปี 2026 เป็นการลดลง 0.051 log point หากแปลงเป็นสัดส่วนค่าจ้างโดยประมาณ ความได้เปรียบเหนือกลุ่มไม่จบปริญญาลดจากราว 87% เหลือประมาณ 78% หรือลดลงราว 9 จุดเปอร์เซ็นต์

ดังนั้น ถ้อยคำที่แม่นยำกว่าคือ

“ส่วนเพิ่มค่าจ้างของผู้จบปริญญาเหนือผู้ไม่จบปริญญาหดตัวต่อเนื่อง 4 ปี”

ไม่ใช่

“เงินเดือนของคนจบปริญญาทุกคนลดลงเกือบ 10%”

ความแตกต่างนี้สำคัญ เพราะส่วนต่างอาจแคบลงได้หลายทาง เช่น ค่าจ้างคนจบปริญญาโตช้าลง ค่าจ้างคนไม่จบปริญญาโตเร็วขึ้น หรือทั้งสองอย่างเกิดขึ้นพร้อมกัน งานวิจัยกำลังเปรียบเทียบ “ระยะห่าง” ระหว่างสองกลุ่ม ไม่ได้รายงานว่ารายได้ของบัณฑิตทุกคนถูกตัดลงในอัตราเดียวกัน

สรุปสิ่งที่หลักฐานบอกและยังไม่บอก

ข้อความ	สถานะของหลักฐาน
ส่วนต่างค่าจ้างผู้จบปริญญาในสหรัฐฯ ลดลงระหว่างปี 2022–2026	มีหลักฐานจากงานวิจัยล่าสุด แต่ยังเป็น working paper
ค่าจ้างบัณฑิตทุกคนลดลงเกือบ 10%	ไม่ถูกต้อง เป็นการสับสนระหว่างค่าจ้างกับส่วนต่างค่าจ้าง
AI เป็นสาเหตุทั้งหมด	ยังสรุปไม่ได้ งานต้นทางระบุว่าเป็นความสัมพันธ์เชิงสถิติและอธิบายการลดลงได้บางส่วน
ปริญญาไม่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจแล้ว	ไม่ถูกต้อง ข้อมูลภาพรวมยังพบว่าผู้จบปริญญามีรายได้สูงกว่าและว่างงานต่ำกว่า
เลือกมหา’ลัยโดยไม่ดูสาขาและทักษะยังเพียงพอ	หลักฐานไม่สนับสนุน ผลลัพธ์ต่างกันมากตามสาขา หลักสูตร และงานที่เข้าสู่ตลาด

ทำไมปริญญาเคยสร้างความได้เปรียบสูง

กรอบอธิบายสำคัญมาจากแนวคิดเรื่อง “การแข่งขันระหว่างการศึกษากับเทคโนโลยี” ของคลอเดีย โกลดิน และลอว์เรนซ์ แคตซ์ รวมถึงงานของเดวิด ออเตอร์ นักเศรษฐศาสตร์แรงงานสหรัฐฯ

หลักคิดนี้มองว่า ผลตอบแทนของการศึกษาไม่ได้เพิ่มขึ้นโดยธรรมชาติ แต่ขึ้นอยู่กับการแข่งขันระหว่างสองด้าน

1. อุปทานของแรงงานที่มีการศึกษา — มีคนจบระดับนั้นมากเพียงใด
2. ความต้องการทักษะจากเศรษฐกิจและเทคโนโลยี — บริษัทต้องการความรู้และความสามารถแบบใดมากเพียงใด

หากเทคโนโลยีสร้างงานที่ต้องใช้ทักษะสูงเร็วกว่าจำนวนผู้มีทักษะ ค่าจ้างของแรงงานกลุ่มนั้นจะสูงขึ้น แต่หากระบบการศึกษาผลิตบัณฑิตเพิ่มเร็วกว่างานคุณภาพสูง หรือเทคโนโลยีเริ่มทำงานบางส่วนแทนแรงงาน ช่องว่างค่าจ้างก็มีโอกาสแคบลง

การปฏิวัติข้อมูลข่าวสารในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมาเพิ่มจำนวนงานออฟฟิศ งานวิเคราะห์ งานบริหาร งานซอฟต์แวร์ และงานวิชาชีพที่ต้องใช้ความรู้ ส่งผลให้ความต้องการแรงงานจบปริญญาเติบโต แม้จำนวนบัณฑิตจะเพิ่มขึ้นพร้อมกัน

คำถามใหญ่ในวันนี้จึงไม่ใช่ “การศึกษายังสำคัญหรือไม่” แต่คือ เทคโนโลยีรอบใหม่ยังเพิ่มความต้องการบัณฑิตเร็วกว่าที่เพิ่มความสามารถในการทำงานแทนบัณฑิตหรือไม่

งานวิจัยล่าสุดพบอะไรในสหรัฐฯ

งานของอาซาร์และคณะรายงานว่า ส่วนต่างค่าจ้างระดับปริญญาในสหรัฐฯ ซึ่งขยายตัวมาหลายทศวรรษ เริ่มทรงตัวในช่วงกลางทศวรรษ 2010 และลดลงชัดหลังปี 2022²

ประเด็นที่ผู้วิจัยเห็นว่าน่าสนใจคือ การลดลงเกิดขึ้นในช่วงที่สัดส่วนแรงงานจบปริญญาเริ่มทรงตัว หากปัจจัยหลักเป็นเพียง “บัณฑิตล้นตลาด” การเติบโตของอุปทานที่ช้าลงควรช่วยพยุงค่าจ้าง แต่ข้อมูลกลับแสดงว่าความต้องการแรงงานจบปริญญาอ่อนตัวลง

เมื่อเชื่อมข้อมูลค่าจ้างกับระดับการเปิดรับ AI ของแต่ละอาชีพ ผู้วิจัยพบว่า หลังปี 2022 การเติบโตของค่าจ้างช้าลงมากกว่าในอาชีพที่ Generative AI สามารถเข้าไปทำงานบางส่วนได้สูง ซึ่งมักเป็นงานออฟฟิศและงานใช้ความรู้ที่มีบัณฑิตทำงานอยู่มาก

ผู้วิจัยประเมินว่า ความแตกต่างด้านการเปิดรับ AI ระหว่างงานของคนจบและไม่จบปริญญาอาจอธิบายการหดตัวของส่วนต่างค่าจ้างได้ประมาณ 28%

ตัวเลขนี้มีความหมายสองชั้น

• AI อาจมีบทบาทที่วัดได้และไม่ควรถูกมองข้าม
• แต่ปัจจัยที่งานวิจัยเชื่อมโยงกับ AI อธิบายได้ไม่ถึงหนึ่งในสาม จึงยังมีปัจจัยอื่นอีกมาก

ที่สำคัญ ผู้วิจัยระบุเองว่าผลลัพธ์นี้ยัง ไม่ใช่หลักฐานเชิงเหตุและผล การที่อาชีพเปิดรับ AI สูงและมีค่าจ้างโตช้าลงในเวลาเดียวกัน ไม่ได้พิสูจน์โดยลำพังว่า AI เป็นสาเหตุทั้งหมด ภาวะเศรษฐกิจ ดอกเบี้ย การชะลอจ้างงานในธุรกิจเทคโนโลยี การทำงานทางไกล และการเปลี่ยนโครงสร้างอุตสาหกรรมอาจมีส่วนร่วมด้วย

อีกทั้งงานดังกล่าวยังเป็น working paper ที่เพิ่งเผยแพร่ในเดือนสิงหาคม 2026 ยังต้องผ่านการตรวจสอบ ทำซ้ำ และถกเถียงต่อในแวดวงวิชาการ

หลักฐานเรื่อง AI เริ่มชัดที่ “ประตูเข้างาน” มากกว่าการเลิกจ้างทั้งระบบ

งานอีกชุดหนึ่งช่วยขยายภาพว่า ผลกระทบของ AI อาจเริ่มปรากฏกับคนเพิ่งเข้าสู่ตลาดแรงงานก่อน

Stanford Digital Economy Lab วิเคราะห์ข้อมูลเงินเดือนของ ADP หลายล้านตำแหน่ง และปรับปรุงผลถึงเดือนมิถุนายน 2026 พบว่า การจ้างงานคนอายุ 22–25 ปีในอาชีพที่เปิดรับ AI สูง อยู่ต่ำกว่าระดับที่ควรจะเป็นราว 19% หากเคลื่อนไหวตามอาชีพเปิดรับ AI ต่ำ ขณะที่แรงงานมีประสบการณ์ไม่พบช่องว่างแบบเดียวกัน³

กลไกหลักที่พบไม่ใช่การปลดคนหนุ่มสาวจำนวนมาก แต่เป็น การรับคนใหม่น้อยลง โดยเฉพาะอาชีพที่ AI ถูกใช้ทดแทนงานบางส่วน มากกว่าอาชีพที่ AI ถูกใช้เสริมความสามารถของคน

อย่างไรก็ตาม คณะผู้วิจัยย้ำว่าไม่พบการสูญเสียงานจาก AI ในวงกว้างทั้งเศรษฐกิจ และผลที่พบยังเป็นรูปแบบเชิงพรรณนา ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่า AI เป็นเหตุทั้งหมด อีกทั้งขนาดผลลดลงเมื่อควบคุมระดับการศึกษา และข้อมูล ADP ให้ภาพแรงกว่าชุดข้อมูลสำรวจระดับประเทศ

งานของธนาคารกลางสหรัฐฯ สาขาดัลลัสให้สัญญาณในทิศทางใกล้กัน จากประกาศงานออนไลน์หลายล้านรายการในรัฐเท็กซัส ตำแหน่งที่มีงานซึ่ง AI ทำแทนได้มากกว่ามีประกาศรับสมัครลดลงหลังปลายปี 2022 เมื่อเทียบกับตำแหน่งที่เปิดรับ AI ต่ำกว่า ผลประเมินชี้ว่า AI automation อาจทำให้จำนวนประกาศงานออนไลน์ทั้งหมดในเท็กซัสลดลงราว 1.8% ในปี 2024 และ 2.6% ในปี 2025⁴

นี่ไม่ใช่ “การล่มสลายของตลาดแรงงาน” แต่เป็นสัญญาณว่า บริษัทอาจลดจำนวนตำแหน่งเริ่มต้นที่เคยให้บัณฑิตฝึกทำงานมาตรฐาน เช่น รวบรวมข้อมูล เขียนเนื้อหาเบื้องต้น ตรวจเอกสาร เขียนโค้ดระดับต้น หรือสนับสนุนงานสำนักงาน

โจทย์ที่น่ากังวลจึงไม่ใช่เพียง AI แย่งงานหรือไม่ แต่คือ ถ้างานระดับเริ่มต้นหายไป คนรุ่นใหม่จะสะสมประสบการณ์ไปสู่งานระดับสูงได้อย่างไร

ตลาดงานบัณฑิตจบใหม่กำลังเผชิญแรงกดดันจริง

ข้อมูลของ Federal Reserve Bank of New York ระบุว่า ในไตรมาส 2 ปี 2026 ผู้จบปริญญาใหม่ในสหรัฐฯ มีอัตราว่างงานประมาณ 5.6% และอัตราการทำงานต่ำกว่าวุฒิขยับขึ้นเป็น 42%⁵

คำว่า “ทำงานต่ำกว่าวุฒิ” ในชุดข้อมูลนี้ หมายถึงผู้จบปริญญาที่ทำงานในอาชีพซึ่งโดยทั่วไปไม่จำเป็นต้องใช้ปริญญาตรี ไม่ได้แปลว่าทุกคนอยู่ในงานค่าจ้างต่ำ เพราะบางอาชีพที่ไม่กำหนดปริญญายังต้องใช้ทักษะสูงและมีรายได้ดี

ตัวเลขดังกล่าวจึงควรถูกอ่านว่า เส้นทางจากห้องเรียนสู่ “งานระดับบัณฑิต” ไม่ราบรื่นเท่าเดิม โดยเฉพาะในช่วงเริ่มต้นอาชีพ มากกว่าจะสรุปว่าการเรียนมหา’ลัยไร้ประโยชน์ทั้งหมด

แล้วเหตุใดจึงยังบอกไม่ได้ว่า “ปริญญาหมดค่า”

หากมองข้อมูลทั้งตลาดแรงงานสหรัฐฯ ปริญญายังคงสัมพันธ์กับรายได้ที่สูงกว่าและความเสี่ยงว่างงานที่ต่ำกว่าอย่างชัดเจน

ข้อมูล U.S. Bureau of Labor Statistics สำหรับแรงงานอายุ 25 ปีขึ้นไปในปี 2025 ระบุว่า ผู้จบปริญญาตรีมีรายได้มัธยฐาน 1,578 ดอลลาร์ต่อสัปดาห์ และอัตราว่างงาน 2.8% ขณะที่ผู้จบมัธยมปลายมีรายได้มัธยฐาน 966 ดอลลาร์ต่อสัปดาห์ และว่างงาน 4.3%⁶

ตัวเลขนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่าปริญญาเป็นสาเหตุของรายได้ส่วนต่างทั้งหมด เพราะคนสองกลุ่มอาจแตกต่างกันตั้งแต่ความสามารถเดิม ฐานะครอบครัว พื้นที่อาศัย และโอกาสทางสังคม แต่ยืนยันได้ว่า “ความได้เปรียบโดยเฉลี่ย” ยังไม่ได้หายไป

อังกฤษให้ภาพคล้ายกันในอีกมิติหนึ่ง งานของ Institute for Fiscal Studies ซึ่งพยายามควบคุมผลการเรียนเดิมและภูมิหลัง ประเมินว่า ผู้ที่เข้าเรียนมหา’ลัยมีรายได้ตลอดชีวิตเพิ่มขึ้นเพราะปริญญาโดยเฉลี่ยราว 20% หรือประมาณ 180,000 ปอนด์ก่อนภาษีและภาระชำระคืนเงินกู้ เมื่อคิดผลตอบแทนสุทธิส่วนบุคคลแล้ว ค่าเฉลี่ยอยู่ราว 15% หรือประมาณ 100,000 ปอนด์⁷

อย่างไรก็ตาม คำว่า “โดยเฉลี่ย” ปิดบังความแตกต่างขนาดใหญ่ บางสาขาและสถาบันให้ผลตอบแทนสูงมาก ขณะที่บางทางเลือกให้ผลตอบแทนต่ำหรืออาจติดลบเมื่อเทียบกับผู้มีคุณสมบัติใกล้เคียงกันที่ไม่ได้เข้ามหา’ลัย

ข้อสรุปจึงไม่ใช่ “ปริญญาไม่คุ้ม” แต่คือ ไม่ใช่ทุกปริญญาจะคุ้มเท่ากันสำหรับทุกคน

นายจ้างกำลังเลิกดูปริญญาแล้วจริงหรือ

แนวคิด skills-based hiring หรือการรับคนโดยดูทักษะมากกว่าวุฒิกำลังได้รับความสนใจ บริษัทและหน่วยงานรัฐจำนวนหนึ่งนำข้อกำหนดปริญญาออกจากประกาศงาน และหันไปใช้แบบทดสอบ การสัมภาษณ์เชิงสถานการณ์ ผลงาน และประสบการณ์แทน

แต่ช่องว่างระหว่าง “นโยบายที่ประกาศ” กับ “คนที่ได้รับการจ้างจริง” ยังมีมาก

รายงานร่วมของ Burning Glass Institute และ Harvard Business School ซึ่งติดตามตำแหน่งงานประมาณ 11,300 บทบาท พบว่า แม้หลายบริษัทถอดข้อกำหนดปริญญาออก แต่ผลต่อรูปแบบการจ้างจริงในภาพรวมยังเล็ก โดยโอกาสที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้ไม่มีปริญญาเกิดขึ้นไม่ถึง 1 ใน 700 การจ้างงาน⁸

จึงยังเร็วเกินไปที่จะบอกว่านายจ้างเลิกให้คุณค่ากับปริญญา สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นน่าจะเป็นการเปลี่ยนจาก

“มีปริญญา จึงถือว่ามีทักษะ”

ไปสู่

“มีปริญญา แต่ต้องแสดงให้เห็นด้วยว่าทำอะไรได้จริง”

สำหรับงานวิชาชีพที่มีกฎหมายหรือมาตรฐานกำกับ เช่น แพทย์ พยาบาล เภสัชกร วิศวกรบางสาขา สถาปนิก ครู และวิชาชีพอื่นตามเงื่อนไขของแต่ละประเทศ วุฒิจากหลักสูตรที่ได้รับการรับรองยังเป็นประตูสำคัญที่ทักษะระยะสั้นไม่สามารถใช้ทดแทนได้

บทเรียนสำคัญ: “สาขาที่เรียน” และ “งานที่ได้ทำ” สำคัญขึ้น

เมื่อปริญญาแพร่หลายมากขึ้น นายจ้างไม่สามารถใช้คำว่า “จบมหา’ลัย” เป็นตัวแยกผู้สมัครได้ชัดเหมือนเดิม ความแตกต่างจึงขยับไปอยู่ที่รายละเอียด เช่น

• เรียนรู้อะไรและลึกเพียงใด
• ใช้เครื่องมืออะไรได้
• เคยแก้ปัญหาจริงแบบใด
• มีประสบการณ์กับลูกค้า ผู้ใช้ ห้องแล็บ โรงพยาบาล โรงงาน หรือชุมชนหรือไม่
• สื่อสาร ทำงานเป็นทีม และรับผิดชอบงานได้เพียงใด
• ใช้ AI เพื่อยกระดับงานได้ หรือเพียงใช้ผลิตคำตอบสำเร็จรูป

งานศึกษาของสหราชอาณาจักรพบความแตกต่างของผลตอบแทนอย่างมากทั้งระหว่างสาขา มหา’ลัย และผลสัมฤทธิ์ของผู้เรียน แม้อยู่ในสาขาหรือสถาบันเดียวกัน ผลลัพธ์ของแต่ละคนก็ยังกระจายกว้าง⁹

จุดนี้ทำให้คำถาม “เรียนปริญญาดีหรือไม่” กว้างเกินกว่าจะให้คำตอบที่มีประโยชน์ คำถามที่เหมาะสมกว่าคือ

“หลักสูตรนี้ ด้วยค่าใช้จ่ายเท่านี้ จะพาเราไปสร้างทักษะ ประสบการณ์ และโอกาสในงานที่ต้องการได้มากเพียงใด”

เมื่อหันกลับมามองประเทศไทย

ยังไม่มีหลักฐานชุดเดียวที่ใช้ยืนยันได้ว่า ส่วนต่างค่าจ้างของบัณฑิตไทยกำลังลดลงเพราะ Generative AI ในอัตราเดียวกับสหรัฐฯ ดังนั้น การนำข้อสรุปต่างประเทศมาใช้กับไทยโดยตรงจะเกินกว่าหลักฐาน

อย่างไรก็ตาม ไทยมีปัญหาเชิงโครงสร้างบางอย่างที่ทำให้คำเตือนเรื่อง “ปริญญาอย่างเดียวไม่พอ” มีน้ำหนักอยู่แล้ว

OECD Skills Strategy Thailand รายงานว่า แรงงานการศึกษาสูงของไทยประมาณ 34% ทำงานในตำแหน่งทักษะต่ำหรือปานกลาง มากกว่าสองเท่าของค่าเฉลี่ย OECD ที่ 16.5% ขณะเดียวกัน ไทยยังขาดทักษะเฉพาะด้าน โดยเฉพาะความรู้ด้านการผลิตและเทคโนโลยี กระบวนการธุรกิจ และการสื่อสาร¹⁰

ตัวเลขดังกล่าวสะท้อนความย้อนแย้งสำคัญ ไทยสามารถมีทั้ง “คนเรียนสูงเกินกว่างานที่ทำ” และ “นายจ้างหาคนที่มีทักษะตรงความต้องการไม่ได้” ในเวลาเดียวกัน ปัญหาจึงไม่ใช่แค่จำนวนปริญญา แต่เป็นการเชื่อมหลักสูตร ทักษะ และการสร้างงานมูลค่าสูงเข้าด้วยกัน

ข้อมูล OECD ที่อาศัยการสำรวจแรงงานไทยช่วงก่อนหน้า ยังพบว่าคนทำงานไทย 37% ทำงานไม่ตรงกับสาขาที่เรียน เทียบกับค่าเฉลี่ย OECD 32% และความไม่ตรงสาขาแตกต่างกันมากระหว่างกลุ่มวิชา ขณะที่ผู้จบระดับอุดมศึกษายังคงมีค่าจ้างสูงกว่าและมีโอกาสอยู่ในงานนอกระบบน้อยกว่าผู้มีการศึกษาต่ำกว่า¹¹

ตัวเลขส่วนนี้ใช้ข้อมูลถึงปี 2018 จึงไม่ควรถูกนำเสนอเป็นภาพตลาดแรงงานไทยปี 2026 แต่มีประโยชน์ในการยืนยันว่า ปัญหาการใช้วุฒิและทักษะไม่เต็มศักยภาพเกิดขึ้นก่อนการแพร่หลายของ Generative AI แล้ว

งานวิจัยไทยที่เผยแพร่ในปี 2025 โดยใช้ข้อมูลการสำรวจเศรษฐกิจและสังคมของครัวเรือนปี 2019 และ 2021 พบว่า ผลตอบแทนของการศึกษาสูงแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญตามสาขา และเมื่อควบคุมสถานะอาชีพ ผลตอบแทนที่ประเมินได้ในหลายสาขาลดลงราวครึ่งหนึ่ง¹²

นั่นหมายความว่า รายได้ที่ดูเหมือนเกิดจากสาขาวิชา อาจเกิดจากการที่ผู้เรียนเข้าสู่อาชีพหรือสถานะงานบางประเภทด้วย ไม่ใช่ผลจากชื่อปริญญาเพียงอย่างเดียว อีกทั้งข้อมูลปี 2021 ยังอยู่ในช่วงโควิด-19 ซึ่งทำให้ความต้องการบุคลากรบางสาขาผิดจากภาวะปกติ

ภาพรวมของไทยจึงไม่ใช่ “เลิกเรียนมหา’ลัย” แต่คือ ต้องเลิกคิดว่า เข้ามหา’ลัยแห่งหนึ่งและถือใบปริญญาออกมาแล้วผลลัพธ์จะเหมือนกันหมด

ความหมายต่อ DEK70–72 ที่กำลังเลือกคณะ

การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้ทำให้การศึกษาระดับปริญญาไม่จำเป็น แต่เปลี่ยนวิธีประเมินความคุ้มค่า ก่อนเลือกคณะควรตรวจอย่างน้อย 6 เรื่อง

1. ดูรายวิชา ไม่ดูเพียงชื่อคณะ

หลักสูตรชื่อเหมือนกันอาจมีจุดเน้นต่างกันมาก ควรเปิดแผนการเรียน ดูวิชาบังคับ วิชาเลือก สัดส่วนทฤษฎีกับปฏิบัติ และตรวจว่าหลักสูตรปรับเนื้อหาให้ทันเทคโนโลยีหรือไม่

2. ดู “งานและภารกิจ” ไม่ดูเพียงชื่อตำแหน่ง

อย่าหยุดที่คำว่าอยากเป็นนักการตลาด โปรแกรมเมอร์ นักออกแบบ หรือนักวิเคราะห์ ต้องศึกษาว่างานประจำวันทำอะไร และภารกิจใดกำลังถูก AI ช่วยทำ เปลี่ยนรูปแบบ หรือทำแทนได้

3. ตรวจผลลัพธ์ของหลักสูตร

ถามว่าผู้เรียนได้ฝึกงานกับที่ใด มีสหกิจศึกษาหรือไม่ ศิษย์เก่าทำงานลักษณะใด และหลักสูตรเปิดเผยข้อมูลการมีงานทำ รายได้ หรือการศึกษาต่ออย่างไร ระวังตัวเลขประชาสัมพันธ์ที่ไม่บอกขนาดตัวอย่างและวิธีเก็บข้อมูล

4. คำนวณต้นทุนทั้งหมด

นอกจากค่าเทอม ต้องรวมค่าที่พัก อาหาร เดินทาง อุปกรณ์ ซอฟต์แวร์ การฝึกงาน ค่าเสียโอกาส และความเสี่ยงจากการเรียนล่าช้า ปริญญาที่มีรายได้ปลายทางสูงอาจไม่คุ้มหากต้นทุนสูงเกินกำลัง หรือมีโอกาสเรียนไม่จบสูง

5. เลือกหลักสูตรที่สร้าง “หลักฐานของทักษะ”

มองหาหลักสูตรที่ทำให้มีโครงงาน ผลงานวิจัย ใบประกอบวิชาชีพ ประสบการณ์กับสถานประกอบการ หรือผลงานที่อธิบายกระบวนการคิดได้ เพราะตลาดงานที่เน้นทักษะต้องการหลักฐานมากกว่ารายชื่อวิชาในทรานสคริปต์

6. ตรวจว่า AI เป็นส่วนหนึ่งของการเรียนอย่างมีคุณภาพหรือไม่

คำถามไม่ควรมีเพียง “มหา’ลัยสอน AI หรือไม่” แต่ต้องดูว่าใช้ AI ในบริบทของสาขาอย่างไร ผู้เรียนยังต้องตรวจสอบความถูกต้อง เข้าใจหลักการ รับผิดชอบต่อผลลัพธ์ และสร้างสิ่งที่เครื่องมือทั่วไปทำไม่ได้หรือไม่

ปริญญายุคใหม่ต้องมาพร้อม “ทักษะซ้อนทักษะ”

คนรุ่นใหม่อาจต้องสร้างทุนทางอาชีพหลายชั้นพร้อมกัน

1. ความรู้หลักของสาขา — เข้าใจแนวคิดและมาตรฐานที่ใช้ในวิชาชีพ
2. ทักษะดิจิทัลและ AI — ใช้เครื่องมือได้ พร้อมตรวจสอบและตัดสินใจด้วยตนเอง
3. ประสบการณ์จริง — ฝึกงาน ทำโครงงาน แก้ปัญหา และทำงานร่วมกับคนอื่น
4. หลักฐานผลงาน — แสดงให้เห็นว่าทำอะไรได้ ไม่ใช่เพียงบอกว่าเคยเรียน
5. ทักษะมนุษย์ — สื่อสาร เข้าใจบริบท มีวิจารณญาณ จริยธรรม ความรับผิดชอบ และความสามารถเรียนรู้สิ่งใหม่

AI อาจทำให้ความรู้มาตรฐานเข้าถึงง่ายขึ้น แต่นั่นยิ่งเพิ่มมูลค่าให้คนที่สามารถตั้งโจทย์ เลือกวิธี ตรวจคำตอบ เชื่อมหลายศาสตร์ และรับผิดชอบต่อการตัดสินใจในโลกจริง

ผู้ปกครองควรเปลี่ยนคำถามอย่างไร

ข้อมูลนี้ไม่ควรถูกใช้กดดันลูกในสองทิศทางสุดโต่ง ไม่ควรบอกว่า “ต้องมีปริญญาเท่านั้นจึงจะสำเร็จ” และไม่ควรสรุปกลับกันว่า “มหา’ลัยไม่มีประโยชน์แล้ว”

คำถามที่ช่วยตัดสินใจได้มากกว่า ได้แก่

• อาชีพที่ลูกสนใจต้องใช้วุฒิหรือใบอนุญาตหรือไม่
• หลักสูตรนี้สร้างความสามารถใดที่ตลาดต้องการ
• มีทางเลือกอื่นที่ต้นทุนต่ำกว่าและได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกันหรือไม่
• ครอบครัวรับต้นทุนและความเสี่ยงได้เพียงใด
• ระหว่างเรียน ลูกจะสร้างประสบการณ์และผลงานอย่างไร
• หากงานเปลี่ยนเพราะ AI ลูกมีพื้นฐานพอจะเรียนรู้และปรับตัวต่อหรือไม่

การศึกษายังเป็นการลงทุนระยะยาว แต่ไม่ควรถูกซื้อด้วยชื่อเสียงหรือความเคยชินเพียงอย่างเดียว

บทสรุป: ปริญญาไม่ได้ไร้ค่า แต่ “ค่าเฉลี่ย” กำลังบอกเราได้น้อยลง

หลักฐานล่าสุดสนับสนุนว่า ส่วนต่างค่าจ้างของผู้จบปริญญาในสหรัฐฯ หดตัวต่อเนื่อง และตลาดงานของบัณฑิตจบใหม่กำลังเผชิญแรงกดดัน โดยเฉพาะในงานใช้ความรู้ที่เปิดรับ AI สูง

แต่หลักฐานยังไม่สนับสนุนข้อสรุปว่า AI ทำให้ปริญญาหมดค่า หรือเงินเดือนบัณฑิตทั้งหมดลดลงเกือบ 10% ผู้จบปริญญาในภาพรวมยังมีรายได้สูงกว่าและว่างงานต่ำกว่า ขณะที่หลายวิชาชีพยังต้องใช้วุฒิและการรับรองตามกฎหมาย

สิ่งที่กำลังเสื่อมมนต์ขลังจึงอาจไม่ใช่ “การศึกษา” แต่คือความเชื่อว่า ปริญญาใบใดก็ได้จะเปลี่ยนเป็นงานและรายได้ที่ดีได้โดยอัตโนมัติ

สำหรับเด็กไทย คำตอบไม่ใช่การเลือกข้างระหว่างมหา’ลัยกับทักษะ แต่คือการเลือกเส้นทางที่ทำให้ได้ทั้งความรู้ ทักษะ ประสบการณ์ และหลักฐานว่าทำงานได้จริง ในต้นทุนที่ครอบครัวรับไหว

ในโลกการทำงานยุค AI ใบปริญญาอาจยังช่วยเปิดประตู แต่สิ่งที่จะพาเราเดินต่อไปได้ คือความสามารถที่อยู่หลังใบปริญญานั้น

---

หมายเหตุด้านข้อมูล

• งานของ Azar, Giné และ Sanz-Espín เป็น working paper เผยแพร่วันที่ 28 สิงหาคม 2026 ผลยังอาจเปลี่ยนแปลงหลังการทบทวนและการศึกษาซ้ำ
• คำว่า wage premium หมายถึงส่วนต่างค่าจ้างเชิงสถิติระหว่างกลุ่ม ไม่ใช่เงินเดือนที่ทุกคนจะได้รับเพิ่มในอัตราเดียวกัน
• หลักฐานเรื่อง AI กับค่าจ้างและการจ้างงานส่วนใหญ่ยังเป็นหลักฐานระยะต้น หลายงานระบุชัดว่ายังไม่สามารถพิสูจน์เหตุและผลได้สมบูรณ์
• ข้อมูลไทยบางชุดอาศัยการสำรวจปี 2018–2021 จึงใช้สะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่ตัวเลขตลาดแรงงานล่าสุด ณ ปี 2026

แหล่งอ้างอิง

Eduzones.com — ชุมชนการศึกษาไทย

Footnotes

1. John Burn-Murdoch. “The university degree is losing its lustre.” Financial Times, 4 September 2026. บทความประเภท Opinion. ↩
2. José Azar, Mireia Giné and Javier Sanz-Espín. “The College Wage Premium in the Generative AI Era.” SSRN Working Paper, 28 August 2026. ↩ ↩²
3. Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen. “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence.” Stanford Digital Economy Lab, revised 12 August 2026. ↩
4. Samuel Dodini and Tucker Smith. “Job postings show early signs of AI automation impact.” Federal Reserve Bank of Dallas, 1 September 2026. ↩
5. Federal Reserve Bank of New York. “The Labor Market for Recent College Graduates.” ข้อมูลถึงไตรมาส 2 ปี 2026. ↩
6. U.S. Bureau of Labor Statistics. “Unemployment rates and earnings by educational attainment, 2025.” ปรับปรุง 1 September 2026. ↩
7. Jack Britton, Lorraine Dearden, Laura van der Erve and Ben Waltmann. “New estimates of the impact of undergraduate degrees on lifetime earnings.” Institute for Fiscal Studies; และ “The average graduate can expect to be around £100k better off over their lifetime from going to university,” 25 June 2026. ↩
8. Burning Glass Institute and Harvard Business School. “Skills-Based Hiring: The Long Road from Pronouncements to Practice.” 2024. ↩
9. Institute for Fiscal Studies. “The relative labour market returns to different degrees” และ “The impact of undergraduate degrees on early-career earnings.” ↩
10. OECD. “Key insights and recommendations for Thailand.” OECD Skills Strategy Thailand, 2025. ↩
11. OECD. “Aligning vocational education and training with labour market needs in Thailand.” Vocational Education and Training in Thailand; ใช้ข้อมูลการสำรวจแรงงานไทยถึงปี 2018. ↩
12. Jirakom Sirisrisakulchai and Supanika Leurcharusmee. “Returns to higher education by field of study in Thailand: comparative analysis of pre and post-COVID-19 pandemic.” Asian Journal of Economics and Banking, Vol. 9 No. 1, 2025, pp. 2–21. ↩