ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจปลูกไผ่เป็นพืชพลังงานของชุมชนตำบลขุนตัดหวาย อำเภอจะนะ จังหวัดสงขลา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจของชุมชนในการปลูกไผ่เป็นพืชพลังงาน โดยประยุกต์ใช้ทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน (Theory of Planned Behavior: TPB) ที่เพิ่มตัวแปรเสริมด้านการรับรู้การสนับสนุน (POS) กลุ่มตัวอย่างเป็นประชาชนที่อาศัยอยู่ในตำบลขุนตัดหวาย อำเภอจะนะ จังหวัดสงขลา จำนวน 322 คน (322 ครัวเรือน) ใช้แบบสอบถามในการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการสุ่มเลือกกลุ่มตัวอย่างตามสะดวก (Convenience sampling) ครอบคลุมทั่วพื้นที่ครบทั้ง 9 หมู่บ้านในตำบล สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วย ค่าสถิติพรรณนา การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว (One-way ANOVA) และการวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Analysis) ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจปลูกไผ่มากที่สุดคือ การรับรู้ความสามารถในการควบคุมพฤติกรรม (β = 0.474, p < .001) รองลงมาคือบรรทัดฐานทางสังคม (β = 0.216, p < .001) ในขณะที่การรับรู้การสนับสนุน (POS) ส่งผลต่อความตั้งใจในทิศทางลบ (β = -0.118, p = .019) และทัศนคติไม่ส่งผลต่อความตั้งใจ ตัวแปรทั้งหมดสามารถอธิบายความตั้งใจปลูกไผ่เป็นพืชพลังงานได้ร้อยละ 40.20 และผลการวิจัยยังพบว่าปัจจัยด้านระดับการศึกษามีความสัมพันธ์กับการรับรู้การสนับสนุนและความตั้งใจอย่างชัดเจน โดยกลุ่มที่มีระดับการศึกษา ม.3 หรือต่ำกว่า รับรู้การสนับสนุนสูงที่สุด แต่กลับมีความตั้งใจใช้เป็นพืชพลังงานต่ำที่สุด ดังนั้นผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าการขับเคลื่อนนโยบายปลูกไผ่พลังงานควรเน้นการสร้างความง่ายในการจัดการ และการใช้ประโยชน์จากการสื่อสารผ่านผู้นำในชุมชน สร้างความเข้าใจและมีเครื่องมือจัดการให้การปลูกไผ่เป็นเรื่องง่าย เพื่อให้ระดับการศึกษาจะไม่เป็นอุปสรรคอีกต่อไป และมีโอกาสส่งเสริมการรับรู้การสนับสนุนในทางบวกได้อีกทางหนึ่งด้วย
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำบทความทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
นพดล สุทธินนท์. (2561). โอกาสทางการตลาดและปัจจัยแห่งความสำเร็จของธุรกิจผลิตไฟฟ้าจากพลังงาน
ชีวมวล. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยธนบุรี, 12(28), 260–272.
รัญญพิสิษฐ์ พวงจิก. (2557). ไผ่: พืชพลังงานแห่งอนาคต?. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 22(1),
–136.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision
Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Ajzen, I., & Fishbein, M. (2005). The influence of attitudes on behavior. In D. Albarracín, B. T.
Johnson, & M. P. Zanna (Eds.), The handbook of attitudes (pp. 173–221). Lawrence
Erlbaum Associates Publishers.
Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American Psychologist, 37(2),
–147. https://doi.org/10.1037/0003-066X.37.2.122
Belsley, D. A. (1991). Conditioning Diagnostics: Collinearity and Weak Data in Regression. John
Wiley & Sons.
Chen, X. X., & Slade, E. (2025). Theory of planned behaviour: A review. In S. Papagiannidis
(Ed.), TheoryHub Book. OpenNCL. https://open.ncl.ac.uk/theories/18/theory-of-planned-behaviour/
Cherry, K. (2024, May 5). The components of attitude. Verywell Mind.
https://www.verywellmind.com/attitudes-how-they-form-change-shape-behavior-2795897
Green, S. B. (1991). How many subjects does it take to do a regression analysis? Multivariate
Behavioral Research, 26(3), 499–510. https://doi.org/10.1207/s15327906mbr2603_7
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis
(8th ed.). Cengage Learning EMEA.
Hou, J., & Hou, B. (2019). Farmers’ adoption of low-carbon agriculture in China: An extended
theory of the planned behavior model. Sustainability, 11(5), 1500. https://doi.org/10.3390/su11051500
Huang, Y., Hou, Y., Ren, J., Yang, J., & Wen, Y. (2024). How to promote sustainable bamboo
forest management: An empirical study from small-scale farmers in China. Forests, 15(1),
https://doi.org/10.3390/f15010012
Li, X., Dai, J., Zhu, X., Liu, J., He, J., Huang, Y., Liu, X., & Shen, Q. (2023). Mechanism of
attitude, subjective norms, and perceived behavioral control influence the green development behavior of construction enterprises. Humanities & Social Sciences Communications, 10(1), 1–16.
Marafon, A. C., Amaral, A. F. C., & Lemos, E. E. P. (2019). Characterization of bamboo species
and other biomasses with potential for thermal energy generation. Pesquisa
Agropecuária Tropical, 49, e55282. https://doi.org/10.1590/1983-40632019v4955282
Pahuriray, A. V. & Algara, R. O. (2021). Mobile-based PhilNITS reviewer design: Its functionality,
reliability, usability and efficiency. International Research Journal of Science, Technology,
Education, and Management, 1(2), 184-196. https://doi.org/10.5281/zenodo.5726596
Puiu, S., Yilmaz, S. E., Udrioiu, M. T., Raganova, J., Raykova, Z., Yildizhan, H., & Ameen, A.
(2023). The expanded theory of planned behavior for energy saving among academics
in Romania, Bulgaria, Turkey, and Slovakia. Scientific Reports, 13, 21350. https://doi.org/10.1038/s41598-023-48866-9
Savari, M., Damaneh, H. E., Damaneh, H. E., & Cotton, M. (2023). Integrating the norm activation
model and theory of planned behaviour to investigate farmer pro-environmental
behavioral intention. Scientific Reports, 13(1), 1–14. https://doi.org/10.1038/s41598-023-32342-w
Waiswa, D., Muriithi, B. W., Murage, A. W., Ireri, D. M., Maina, F., Chidawanyika, F., & Yavuz, F.
(2025). The role of social-psychological factors in the adoption of push-pull technology
by small-scale farmers in East Africa: Application of the theory of planned behavior.
Heliyon, 11(1), e14149. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e14149
Watson Todd, R. (2018). Analyzing and interpreting rating scale data from questionnaires.
rEFLections, 25(1), 69-77.
