แบบจำลองโครงสร้างเชิงลำดับของสมรรถนะการขนส่งขยะต่อประสิทธิภาพโลจิสติกส์ในระบบสาธารณะเขตเมือง

Main Article Content

อรณิชา เงาะเศษ
วราห์ สารอินมูล

บทคัดย่อ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและทดสอบแบบจำลองเชิงโครงสร้างของสมรรถนะการขนส่งขยะ และประสิทธิภาพโลจิสติกส์ในระบบสาธารณะเขตเมือง โดยบูรณาการกรอบแนวคิดมุมมองบนพื้นฐานของทรัพยากรและสมรรถนะเชิงพลวัตเป็นฐานทฤษฎี ดังนั้นสมรรถนะการขนส่งขยะและประสิทธิภาพโลจิสติกส์ ถูกกำหนดเป็นโครงสร้างลำดับสูงแบบก่อรูปโดยสมรรถนะการขนส่งขยะประกอบด้วยมิติการวางแผนและการจัดสรรทรัพยากร การปฏิบัติการและการบริหารเส้นทาง และการควบคุมและประเมินผล ส่วนองค์ประกอบของประสิทธิภาพโลจิสติกส์เกิดจากการก่อรูปร่วมกันของมิติเวลา ต้นทุน และปริมาณ การวิจัยใช้ระเบียบวิธีเชิงปริมาณแบบภาคตัดขวาง เก็บข้อมูลจากผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการจัดการขนส่งขยะในจังหวัดพระนครศรีอยุธยา จำนวน 290 ราย วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค PLS-SEM ภายใต้แนวทางแบบจำลองเชิงประกอบตามลำดับชั้นแบบสองขั้นตอน ผลการวิจัย พบว่าองค์ประกอบเชิงก่อรูปของสมรรถนะการขนส่งขยะมีน้ำหนักเชิงสถิติอย่างมีนัยสำคัญทุกมิติ สะท้อนการก่อรูปเป็นสมรรถนะเชิงระบบอย่างเหมาะสม นอกจากนี้สมรรถนะการขนส่งขยะมีอิทธิพลเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ (β = 0.380, p < 0.001) โดยแบบจำลองสามารถอธิบายความแปรปรวนของประสิทธิภาพโลจิสติกส์ได้ร้อยละ 14.4 (R² = 0.144) และมีความสามารถในการพยากรณ์เชิงบวก (Q² = 0.142) ในระดับยอมรับได้ ทั้งนี้ ขนาดอิทธิพลของสมรรถนะการขนส่งขยะต่อประสิทธิภาพโลจิสติกส์อยู่ในระดับปานกลาง (f² = 0.169) แสดงว่าข้อค้นพบดังกล่าวสนับสนุนตรรกะของกรอบแนวคิดมุมมองบนพื้นฐานของทรัพยากรและสมรรถนะเชิงพลวัตในการอธิบายบทบาทของความสามารถองค์กรภาครัฐระดับพื้นที่แม้ค่าอำนาจการอธิบายอยู่ในระดับปานกลาง แต่สะท้อนบทบาทของความสามารถเชิงระบบภายใต้ข้อจำกัดเชิงโครงสร้างของระบบเมือง

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
เงาะเศษ อ. ., & สารอินมูล ว. (2026). แบบจำลองโครงสร้างเชิงลำดับของสมรรถนะการขนส่งขยะต่อประสิทธิภาพโลจิสติกส์ในระบบสาธารณะเขตเมือง. วารสารนวัตกรรมการจัดการศึกษาและการวิจัย, 8(1), 63–80. สืบค้น จาก https://so02.tci-thaijo.org/index.php/jemri/article/view/284197
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

Abaecherli, M. L., Capón-García, E., Steinleitner, P., Weder, O., Szijjarto, A., & Hungerbühler, K. (2017). Hierarchical integration of planning and scheduling for industrial waste incineration. Industrial & Engineering Chemistry Research, 56(27), 7783–7798.

Abrahamsson, M., & Aronsson, H. (1999). Measuring logistics structure. International Journal of Logistics: Research and Applications, 2(3), 263–284.

Baquero, A. (2025). Leveraging green dynamic capabilities and institutional support for green technological innovation and performance: Evidence from Spanish manufacturing firms. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 32(6), 8481-8498.

Bayraktar, E., Eryarsoy, E., Kosanoglu, F., Acar, M. F., & Zaim, S. (2024). Unveiling the drivers of global logistics efficiency: Insights from cross-country analysis. Sustainability, 16(7), Article 2683.

Bui, T.-D., Tseng, J.-W., Tseng, M.-L., Wu, K.-J., & Lim, M. K. (2023). Municipal solid waste management technological barriers: A hierarchical structure approach in Taiwan. Resources, Conservation and Recycling, 190, 106842.

Corbo, R., & Glaus, M. (2019). Design of material transportation systems for sustainability. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 75, 13–22.

Dovbischuk, I. (2022). Innovation-oriented dynamic capabilities of logistics service providers, dynamic resilience and firm performance during the COVID-19 pandemic. The International Journal of Logistics Management, 33(2), 499–519.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). (3rd ed.). California: Sage.

Hmamed, H., Benghabrit, A., Cherrafi, A., & Hamani, N. (2023). Achieving a sustainable transportation system via economic, environmental, and social optimization: A comprehensive AHP-DEA approach from the waste transportation sector. Sustainability, 15(21), 15372.

Issa, A., Khadem, A., Alzubi, A., & Berberoglu, A. (2024). The path from green innovation to supply chain resilience: Do structural and dynamic supply chain complexity matter? Sustainability, 16(9), 3762.

Jiang, Q. (2024). Research on comprehensive evaluation model of supply chain and logistics performance based on economic management. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 9(1). 1-16.

Lee, H.-Y., Seo, Y.-J., & Dinwoodie, J. (2016). Supply chain integration and logistics performance: The role of supply chain dynamism. The International Journal of Logistics Management, 27(3), 668–685.

Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.

Malhotra, G., & Kharub, M. (2024). Elevating logistics performance: Harnessing the power of artificial intelligence in e-commerce. The International Journal of Logistics Management, 36(1), 290-321.

Manzoor, U., Baig, S. A., Hashim, M., Sami, A., Rehman, H. U., & Sajjad, I. (2021). The effect of supply chain agility and lean practices on operational performance: A resource-based view and dynamic capabilities perspective. The TQM Journal, 34(5), 1273-1297.

Olivares-Aguila, J., Vital-Soto, A., & Guerra-Vázquez, F. (2024). Bi-level programming and multi-objective optimization for the distribution of resources in hierarchical organizations. Applied Mathematical Modelling, 125, 167–188.

Özcan, S., Oflaç, B. S., Tokcaer, S., & Özpeynirci, Ö. (2023). Mastering timely deliveries using dynamic capabilities: Perspectives from logistics service providers and shippers. The International Journal of Logistics Management, 35(5), 1653–1677.

Ruefli, T. W., & Storbeck, J. E. (1984). A model for resource allocation in complex hierarchies. Socio-Economic Planning Sciences, 18(1), 59–67.

Salah, M., Elbeltagi, E., Almoshaogeh, M., Alharbi, F., & Elnabwy, M. T. (2025). Identifying root causes and sustainable solutions for reducing construction waste using social network analysis. Sustainability, 17(17), 7638.

Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J. H., Becker, J. M., & Ringle, C. M. (2019). How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal, 27(3), 197–211.

Song, H., & Ma, Y. (2024). Measurement and spatial and temporal characterization of logistics efficiency—Based on a three-stage DEA model. Heliyon, 10(19), e38455.

Stoilov, T., & Gegov, A. (1994). Heuristic two-layer control structure for a class of transportation systems. International Journal of Systems Science, 25(2), 253–268.

Yang, C.-S., & Lirn, T.-C. (2017). Revisiting the resource-based view on logistics performance in the shipping industry. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 47(9), 884–905.

Yang, C., Lee, Y., & Lee, C. (2025). Data-driven order consolidation with vehicle routing optimization. Sustainability, 17(3), 848.

Yu, W., Chavez, R., Jacobs, M. A., & Feng, M. (2017). Data-driven supply chain capabilities and performance: A resource-based view. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 114, 371–385.