กลยุทธ์การจัดการโลจิสติกส์ด้วยยานยนต์ไฟฟ้า ในเส้นทางเศรษฐกิจหลักของประเทศไทย: การวิเคราะห์ด้วยโมเดลสมการโครงสร้าง

รัตนาพร บุญครอบ; ปริญ วีระพงษ์

ผู้แต่ง

รัตนาพร บุญครอบ หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี
ปริญ วีระพงษ์ หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

คำสำคัญ:

ยานยนต์ไฟฟ้า, โลจิสติกส์, โมเดลสมการโครงสร้าง

บทคัดย่อ

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาโมเดลสมการโครงสร้างของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับการใช้ยานยนต์ไฟฟ้าและกลยุทธ์การจัดการโลจิสติกส์ด้วยยานยนต์ไฟฟ้าในเส้นทางเศรษฐกิจหลักของประเทศไทย และตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดลกับข้อมูลเชิงประจักษ์ กลุ่มตัวอย่างเป็นผู้บริหาร ผู้จัดการ และบุคลากรที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจด้านการจัดการโลจิสติกส์ของผู้ประกอบการขนส่งสินค้าทางถนนในประเทศไทย จำนวน 305 คน ด้วยการเลือกแบบสะดวก เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบสอบถามมาตรประมาณค่า 5 ระดับ และมีค่าความเชื่อมั่นของแบบสอบถามทั้งฉบับเท่ากับ .89 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติพรรณนา และการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง
ผลการวิจัยพบว่าโมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ในระดับดี (χ²/df=0.96, GFI=0.95, AGFI=0.91, CFI=1.00, RMSEA=0.00 และ SRMR=0.03) ปัจจัยด้านต้นทุนและประสิทธิภาพมีอิทธิพลเชิงบวกต่อการยอมรับการใช้ยานยนต์ไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (DE=0.83, p<.01) ขณะที่ปัจจัยด้านเทคโนโลยีมีอิทธิพลเชิงลบต่อการยอมรับการใช้ยานยนต์ไฟฟ้า (DE=-0.11, p<.01) และปัจจัยด้านความปลอดภัยและสิ่งแวดล้อมมีอิทธิพลเชิงบวกต่อกลยุทธ์การจัดการโลจิสติกส์ด้วยยานยนต์ไฟฟ้า (DE=0.97, p<.01) นอกจากนี้ โมเดลสามารถอธิบายความแปรปรวนของการยอมรับการใช้ยานยนต์ไฟฟ้าได้ร้อยละ 79 และอธิบายความแปรปรวนของกลยุทธ์การจัดการโลจิสติกส์ด้วยยานยนต์ไฟฟ้าได้ร้อยละ 87

ประวัติผู้แต่ง

รัตนาพร บุญครอบ, หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

ปริญ วีระพงษ์, หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

หลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี

เอกสารอ้างอิง

กระทรวงพาณิชย์. (2565). รายงานประจำปี 2565 (ออนไลน์). เข้าถึงได้จาก: https://www.moc.go.th/th/ebook/category/detail/id/1/iid/9 [2568, 11 พฤษภาคม].

ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สำนักงานปลัดกระทรวงคมนาคม. (2567). จำนวนผู้ประกอบการด้านการขนส่งทางถนน (ออนไลน์). เข้าถึงได้จาก: https://datagov.mot.go.th/dataset/road-operator [2568, 11 พฤษภาคม].

สำนักงานนโยบายและยุทธศาสตร์การค้า. (2566). สถานการณ์ธุรกิจโลจิสติกส์ไทย ฉบับเดือนสิงหาคม 2566 (ออนไลน์). เข้าถึงได้จาก: https://uploads.tpso.go.th/TPSO_Logistics+_Phase%202_Info-August2023%20Final.pdf [2568, 11 พฤษภาคม].

สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2567). รายงานโลจิสติกส์ของประเทศไทย ประจำปี 2566 (ออนไลน์). เข้าถึงได้จาก: https://www.nesdc.go.th/wordpress/wp-content/uploads/2025/04/LogisticsReportTH-1.pdf [2568, 11 พฤษภาคม].

Ahmad, S., Chaveeesuk, S., & Chaiyasoonthorn, W. (2024). The adoption of electric vehicle in Thailand with the moderating role of charging infrastructure: An extension of a UTAUT. International Journal of Sustainable Energy, 43(1), pp. 1-26. https://doi.org/10.1080/14786451.2024.2387908 [2568, 1 สิงหาคม].

Best, J. W. (1981). Research in Education (4th ed). New Jersey: Prentice-Hall.

Breetz, H. L., Salon, D., & Sperling, D. (2022). Transportation and climate change: Sustainable mobility perspectives. Cambridge, MA: Cambridge University Press.

Champahom, T., Wisutwattanasak, P., Chonsalasin, D., Se, C., Jomnonkwao, S., & Ratanavaraha, V. (2025). Comparing electric vehicle adoption intentions across vehicle types in Thailand: An extended UTAUT2 model with government participation. Transport Policy, 163(2025), pp. 408-435.

Cochran, W. G. (1953). Sampling techniques. New York: John Wiley & Sons.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), pp. 319-340.

Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Black, W. C. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). England: Pearson Prentice.

International Energy Agency (IEA). (2025). Global EV outlook 2025: Trends in heavy-duty electric vehicles (Online). Available: https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2025/trends-in-heavy-duty-electric-vehicles [2025, May 11].

Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). New York: Guilford Press.

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

McKinsey & Company. (2021). The future of commercial vehicles. New York: McKinsey & Company.

McKinsey & Company. (2025, November 20). Europe's ZE truck transition: Key for decarbonization—and competitiveness (Online). Available: https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/europes-ze-truck-transition-key-for-decarbonization-and-competitiveness [2025, August 1].

Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed). New York: McGraw-Hill.

Prasomsab, P., & Kasemsri, R. (2026). Factors influencing intention to adopt electric vehicles for commercial use among current freight transport operators in Thailand. Sustainability, 18(11), pp. 1-34. https://doi.org/10.3390/su18115296

Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). New York: Free Press.

Zhang, X., Xie, J., Rao, R., & Liang, Y. (2014). Policy incentives for the adoption of electric vehicles across countries. Sustainability, 6(11), pp. 8056-8078.