ปัจจัยการจัดการสวนทุเรียนเพื่อเพิ่มผลผลิตในการส่งออก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์ปัจจัยการจัดการสวนทุเรียนที่เพิ่มประสิทธิภาพทุเรียนเพื่อการส่งออก 2) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยด้านการจัดการสวนทุเรียนกับคุณภาพผลผลิตเพื่อการส่งออก เป็นการวิจัยเชิงสำรวจแบบผสมผสานระหว่างการวิจัยเชิงปริมาณและคุณภาพ กลุ่มตัวอย่าง คือ เกษตรกรผู้ปลูกทุเรียนเพื่อการส่งออก 30 ราย มีประสบการณ์ในการปลูกทุเรียนเพื่อการส่งออกอย่างน้อย 5 ปี จากอำเภอบ้านนาสารและ บ้านนาเดิม สุ่มกลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง ร่วมกับการคัดเลือกแบบมีโควตา เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามและแบบสัมภาษณ์ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา วิเคราะห์ความแปรปรวน การถดถอยพหุคูณ และการวิเคราะห์สหสัมพันธ์เชิงเส้น
ผลการวิจัยพบว่า 1) ปัจจัยที่มีผลต่อผลผลิตทุเรียนมากที่สุด คือ ประสบการณ์ของเกษตรกร รองลงมา คือ การลงทุนในการจัดการสวนทุเรียน ตามด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ 2) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลัก พบว่า ตัวแปรผลผลิตของทุเรียนมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับประสบการณ์ของเกษตรกรสูงสุด (r = 0.572) เขียนเป็นสมการถดถอย ดังนี้ “ผลผลิต (กก./ไร่) = -1,420.8 + 58.7×ประสบการณ์ + 127.4×ขนาด + 0.76× การลงทุน + 198.5×เทคโนโลยี + 156.8×การจัดการดิน - 18.9×การจัดการน้ำ + 9.8× การป้องกันศัตรูพืช” สมการนี้อธิบายความแปรปรวนของผลผลิตได้ 71.7% (r2 = 0.717) ผลการวิเคราะห์ความแปรปรวน พบว่า กลุ่มเกษตรกรที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปี มีความแปรปรวนของผลผลิตปานกลาง (CV = 23.1%) โดยเกษตรกร บางรายมีผลผลิตสูง แสดงถึงความหลากหลายของเทคนิคและการลงทุน ผลผลิตทุเรียนจากพื้นที่เหมาะสมมีคุณภาพส่งออกสูงกว่า 85% เกษตรกรให้ความสำคัญกับสภาพภูมิอากาศมากที่สุด ในระดับมากที่สุด รองลงมา คือ การจัดการดินและการตลาด ในระดับมาก ปัญหาสำคัญ คือ ปัญหาแรงงาน โดยกลุ่มเกษตรกรที่ใช้เทคโนโลยีระดับสูงสามารถลดปัญหาแรงงานได้ 30.6% และลดปัญหาการใช้เทคโนโลยีในการจัดการสวนทุเรียนลง 58.3% เทียบกับกลุ่มที่ใช้เทคโนโลยีระดับต่ำ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ลิขสิทธิ์
เอกสารอ้างอิง
กันตินันท์ จัตุรัส, และ สมิตา กลิ่นพงศ์. (2567). การบริหารจัดการของกรมวิชาการเกษตรต่อ การส่งออกทุเรียนในจังหวัดจันทบุรี. เศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจปริทัศน์, 20(1), 15–35.
กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ กรมพัฒนาที่ดิน. (2564). แนวทางการส่งเสริมการเกษตรที่เหมาะสมตามฐานข้อมูลแผนที่เกษตรเชิงรุก Agri-Map จังหวัดสุราษฎร์ธานี. สืบค้นจาก https://www.ldd.go.th/agri-map/Data/S/sni.pdf
กรมส่งเสริมการเกษตร. (2566). คู่มือการจัดการสวนทุเรียนตามมาตรฐาน GAP. สืบค้นจาก https://www.opsmoac.go.th/phetchabun-manual-files-451091791803
กรมส่งเสริมการเกษตร. (2567). ระบบสารสนเทศแปลงใหญ่--สุราษฎร์ธานี. สืบค้นจาก https://co-farm.doae.go.th/profileslist.php?start=9001
ไพศาล จี้ฟู, วัชราภรณ์ ปรีดาภิรมย์, และ ชัชชฏาวัลล์ ชิลคีรี. (2564). การประเมินพื้นที่เสี่ยงภัยพิบัติน้ำท่วมด้วยแบบจำลองกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์กรณีศึกษาตำบลปัวอำเภอปัว จังหวัดน่าน. วารสารวิชาการเทคโนโลยีป้องกันประเทศ, 3(8). 92-106.
วีรณัฐ ลียากาศ, ชญาดา สุขวิชัย, และ อรยา ภักดีนวล. (2566). การประยุกต์ใช้ข้อมูลสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อศึกษาการใช้ที่ดินในการปลูกทุเรียนและศึกษาความต้องการส่งเสริมและปัญหาการปลูกทุเรียน เพื่อเป็นแนวทางในการบริหารจัดการและส่งเสริมการปลูกทุเรียนในจังหวัดนนทบุรี. กรุงเทพมหานคร: กรมพัฒนาที่ดิน.
สำนักงานเกษตรและสหกรณ์จังหวัดสุราษฎร์ธานี. (2565). ข้อมูลพื้นฐานของจังหวัดสุราษฎร์ธานี. สืบค้นจาก https://www.opsmoac.go.th/suratthani-home
สุภาสพงษ์ รู้ทำนอง. (2566). การวิเคราะห์พื้นที่เหมาะสมในการปลูกทุเรียนโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ อำเภอคลองลาน จังหวัดกำแพงเพชร. วารสารพิกุล คณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร, 21(1), 235–252. สืบค้นจาก https://so05.tci-thaijo.org/index.php/Phikun/article/view/266334
Burgman, M., McBride, M., Ashton, R., Speirs‐Bridge, A., Flander, L., Wintle, B., … & Bolger, F. (2011). Expert status and performance. PLoS One, 6(7), 1-7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0022998
Creswell, J. W., & Clark, V. L. P. (2017). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). London: SAGE.
Datepumee, N., Sukprasert, P., Jatuporn, C., & Thongkaew, S. (2019). Factors affecting the production of export quality durians by farmers in Chanthaburi Province, Thailand. Journal of Sustainability Science and Management, 14(4), 81-92. https://jssm.umt.edu.my/wp-content/uploads/sites/51/2020/02/8-V14N4.pdf
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Dianto Ryandi, A., Budiono, M. N., & Rif’an, M. (2022). Evaluation of land suitability for durian (Durio zibethinus), mango (Mangifera indica), and banana (Musa sp.) cultivation in Banyumas Regency. Open Soil Science and Environment, 1(1), 35–49.
Jittamai, P., Toek, S., Sathaporn, P., Kongkanjana, K., & Chanlawong, N. (2025). Risk mitigation in durian cultivation in Thailand using the House of Risk (HOR) method: A case study of Pak Chong GI durian. Sustainability, 17(1), 222. https://doi.org/10.3390/su17010222
Leeuwis, C., & van den Ban, A. W. (2004). Communication for rural innovation: Rethinking agricultural extension. Oxford: Blackwell.
Likert, R. (1967). The Method of Constructing and Attitude Scale, in Attitude Theory and Measurement. New York, NY: Wiley & Son.
Lilavanichakul, A., & Pathak, T. B. (2024). Thai farmers' perceptions on climate change: Evidence on durian farms in Surat Thani province. Climate Services, 34, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.cliser.2024.100475.
Malhotra, N. K., (2010). Marketing Research: An Applied Orientation (6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
Parniati, Managanta, A. A., & Tambingsila, M. (2022). The Income and Factors Affecting Productivity of Durian Farmers. JIA (Jurnal Ilmiah Agribisnis) : Jurnal Agribisnis Dan Ilmu Sosial Ekonomi Pertanian, 7(5), 173–181. https://doi.org/10.37149/jia.v7i5.66
Patton, M. Q., (2015). Qualitative research & evaluation methods: Integrating theory and practice (4th ed.). London: SAGE.
Ryandi, A. D., Budiono, M. N., & Rifan, M. (2022). Evaluation of land suitability for durian (Durio zibethinus), mango (Mangifera indica), and banana (Musa sp.) cultivation in Banyumas Regency. Open Soil Science and Environment, 1(1), 35–49.
Pinsorn, P., & Sirikantaramas, S. (2025). From omics to orchard: The role of omics in duriancultivation. Current Plant Biology, 42, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.cpb.2025.100466
Prompinit, S., Ru-Zhue, J., & Aujirapongpan, S. (2025). The risk factors affecting the performance of durian farmers: A case study in Thailand. Journal of Frontiers in Multidisciplinary Research, 6(1), 182–189.
Röling, N., & Wagemakers, M. A. E. (Eds.). (1998). Facilitating sustainable agriculture: Participatory learning and adaptive management in times of environmental uncertainty. Cambridge: Cambridge University Press.
Syafiqah, N. F., Shariff, A. R. M., & Ya, N. N. C. (2019). GIS and UAV aerial imaging applications for durian plantation management. In The 40th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2019) (pp.1-8). Daejeon: Daejeon Convention Center.
Thongkaew, S., Jatuporn, C., Sukprasert, P., Rueangrit, P., & Tongchure, S. (2021).Factors affecting the durian production of farmers in the eastern region of Thailand. International Journal of Agricultural Extension, 9(2), 285–293.
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big data in smart farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023
Yang, T.-C., Shoff, C., & Noah, A. J. (2013). Spatializing health research: What we know and where we are heading. Geospatial Health, 7(2), 161-168.
