ผลกระทบของการเปิดเผยข้อมูลปัญญาประดิษฐ์และการเปิดเผยข้อมูลสิ่งแวดล้อม สังคมและธรรมาภิบาลต่อต้นทุนเงินทุนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของบริษัทจดทะเบียน ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่ม SET100
คำสำคัญ:
การเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์, การเปิดเผยข้อมูลสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล, ต้นทุนเงินทุนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของการเปิดเผยข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ และการเปิดเผยข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล ต่อต้นทุนเงินทุนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่ม SET100 ระหว่างปี 2565–2567 โดยรวบรวมจากระบบฐานขอมูลของตลาดหลักทรัพยแห่งประเทศไทย (SETSMART) จำนวนทั้งสิ้น 285 ตัวอย่าง วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน ด้วยการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงพหุคูณ
ผลการศึกษาพบว่า การเปิดเผยข้อมูลด้านปัญญาประดิษฐ์มีความสัมพันธ์เชิงลบกับต้นทุนเงินทุน แสดงว่า การสื่อสารความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีช่วยลดความไม่สมดุลของข้อมูลและความเสี่ยงที่นักลงทุนรับรู้ได้ ขณะเดียวกัน การเปิดเผยข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาลก็มีความสัมพันธ์เชิงลบกับต้นทุนเงินทุน สะท้อนบทบาทของความยั่งยืนและการกำกับดูแลกิจการที่ดีในการสร้างความเชื่อมั่นแก่ผู้ลงทุน นอกจากนี้ การผนวกรวมข้อมูลทั้งสองด้านช่วยเพิ่มความสามารถในการอธิบายความผันแปรของต้นทุนเงินทุนได้มากกว่าการใช้ข้อมูลด้านความยั่งยืนเพียงอย่างเดียว งานวิจัยนี้มีประโยชน์ต่อผู้บริหารในการกำหนดกลยุทธ์การเปิดเผยข้อมูล ผู้ลงทุนในการประเมินความเสี่ยง และผู้กำกับดูแลตลาดทุนในการพัฒนามาตรฐานการเปิดเผยข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตลาดทุน
เอกสารอ้างอิง
ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. (ม.ป.ป). คู่มือการรายงานความยั่งยืนสำหรับบริษัทจดทะเบียนตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. https://setsustainability.com//download/ixcugobk4zq6f7s
ธนจรรยกร อภิวัฒน์โภคินกุล และ ฐิติมา ไชยะกุล. (2567). อิทธิพลของปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมสังคมและบรรษัทภิบาล (ESG) ต่อผลการดำเนินงานทางการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยกลุ่มหุ้นยั่งยืน. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชพฤกษ์, 10(1), 162–175.
ธนภณ วิมูลอาจ. (2568). ความสัมพันธ์ระหว่างผลการประเมิน ESG และผลการดำเนินงานด้านการเงินของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย. วารสารการวิจัยการบริหารการพัฒนา, 15(3–4), 3984–3992.
นวลสิริ หมั่นไร่, อัครเดช ฉวีรักษ์, และ ปานฉัตร อาการักษ์. (2568). ความสัมพันธ์ของการเปิดเผยข้อมูลความยั่งยืนกับมูลค่ากิจการตามราคาตลาดของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่ม SET100. IVEC Journal สถาบันการอาชีวศึกษาภาคกลาง, 9(1), 20–27.
มนณกร เลิศคำ, อัครเดช ฉวีรักษ์, และ ปานฉัตร อาการักษ์. (2568). การกำกับดูแลกิจการและความรับผิดชอบด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และบรรษัทภิบาลที่ส่งผลต่อการเติบโตอย่างยั่งยืนของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย กลุ่มสินค้าอุตสาหกรรม. IVEC Journal สถาบันการอาชีวศึกษาภาคกลาง, 9(1), 20–27.
สถาบันไทยพัฒน์. (2564). คู่มือการใช้ดัชนีการเปิดเผยข้อมูลด้าน ESG (ESG Disclosure Index). สถาบันไทยพัฒน์.
Alston, R., & Bird, D. (2024). AI disclosure and corporate risk management: Implications for investors. Journal of Technology in Finance, 12(2), 45–62.
Alwreikat, A., Almasarwah, A. K., & Alsharari, N. M. (2024). AI's influence on corporate transparency and financial performance: A new era. International Journal of Behavioural Accounting and Finance, 7(3), 233–253. https://doi.org/10.1504/IJBAF.2024.143833
Bodhanwala, S., & Bodhanwala, R. (2023). Environmental, social and governance performance: Influence on market value in the COVID-19 crisis. Management Decision, 61(8), 2442–2466. https://doi.org/10.1108/MD-08-2022-1084
Chaveerug, A. (2025). The impact of environment, social and governance (ESG) practices on financial risk management in listed companies on the Stock Exchange of Thailand (SET100). Journal of Modern Management Science, 18(1), 60–73.
CMI Solutions. (2024). Artificial intelligence for customer experience optimization. CMI Solutions White Paper.
Csaszar, F. A., Ketkar, H., & Kim, H. (2024). Artificial intelligence and strategic decision making: Evidence from entrepreneurs and investors. Strategy Science, 9(4), 322–345. https://doi.org/10.1287/stsc.2024.0190
Damodaran, A. (2023). Corporate finance: Theory and practice (5th ed.). Wiley.
Durbin, J., & Watson, G. S. (1951). Testing for serial correlation in least squares regression. II. Biometrika, 38(1–2), 159–178.
Elnokoudy, S. F. (2025). Artificial intelligence voluntary disclosures and their effect on firms’ financial performance: Evidence from Egypt firms on the EGX30 Index. Scientific Journal for Financial and Commercial Studies and Research (SJFCSR), 6(1, Part 1). 553–587. https://doi.org/10.21608/cfdj.2024.326666.2065
European Commission. (2021). Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts (COM(2021)206 final). EUR Lex. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206
European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union, L 1689. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
Garcia, A. S., Mendes-Da-Silva, W., & Orsato, R. J. (2020). Sensitive industries produce better ESG performance: Evidence from emerging markets. Journal of Cleaner Production, 259, 120854. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123456
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.
Kirk, M., Molk, P., & Pondel, E. (2025). AI in corporate disclosure: IR survey evidence, legal risks, and research opportunities. SSRN Electronic Journal. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5393566
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
Kraus, A., & Litzenberger, R. H. (1973). A state-preference model of optimal financial leverage. Journal of Finance, 28(4), 911–922. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1973.tb01415.x
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models (5th ed.). McGraw-Hill/Irwin.
Liu, Y., Song, J., Zhou, B., & Liu, J.-g. (2025). Artificial intelligence applications and corporate ESG performance. International Review of Economics & Finance, 104, Article 104559. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.104559
Myers, S. C. (2001). Capital structure. Journal of Economic Perspectives, 15(2), 81–102. https://doi.org/10.1257/jep.15.2.81
Mengyao, Z. (2025). The influence of artificial intelligence on firm value. Francis Press. https://doi.org/10.25236/AJBM.2025.070503
Nguyen, H., Tran, Q., & Vo, T. (2021). Corporate governance, ESG, and cost of capital: Evidence from emerging markets. Emerging Markets Review, 46, 100–118. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2020.100738
Nhansam, A., Chaveerug, A., & Akarak, P. (2025). Good corporate governance and tax planning that affect the enterprise value of listed companies on the Stock Exchange MAI. Journal for Developing the Social and Community, 12(1), 557–578.
O’Brien, R. M. (2007). A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors. Quality & Quantity, 41(5), 673–690. https://doi.org/10.1007/s11135-006-9018-6
OECD. (2021). State of implementation of the OECD AI Principles: Insights from national AI policies (OECD Digital Economy Papers, No. 311). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/1cd40c44‑en
Penman, S. H. (2022). Financial statement analysis and security valuation (6th ed.). McGraw-Hill Education.
PwC. (2025). Responsible AI and corporate governance. PricewaterhouseCoopers Global Report.
Stock Exchange of Thailand. (2025). SET100 listed companies overview. Stock Exchange of Thailand. https://www.set.or.th
Titman, S., & Wessels, R. (1988). The determinants of capital structure choice. Journal of Finance, 43(1), 1–19. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1988.tb02585.x
The Australian. (2025). Leadership challenges in AI implementation. The Australian Business Review.
Tonello, M. (2025). AI risk disclosures in the S&P 500: Reputation, cybersecurity, and regulation. Harvard Law School Forum on Corporate Governance. https://corpgov.law.harvard.edu/2025/10/15/ai-risk-disclosures-in-the-sp-500-reputation-cybersecurity-and-regulation/
UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Wang, N., Pan, H., Feng, Y., & Du, S. (2023). How do ESG practices create value for businesses? Research review and prospects. Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/SAMPJ-12-2021-0515
Yang, T., & Zhou, N. (2025). Artificial intelligence and the quality of corporate accounting information disclosure. Journal of Corporate Governance. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.108136
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
หมวดหมู่
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Maejo Business Review
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
