การพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดเก็บค่าธรรมเนียมโรงแรม ขององค์การบริหารส่วนจังหวัดในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
องค์การบริหารส่วนจังหวัด (อบจ.) มีบทบาทสำคัญในการให้บริการสาธารณะขั้นพื้นฐานแก่ประชาชน ทว่า อบจ. ยังประสบปัญหาในการจัดเก็บรายได้ให้มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการบริหารจัดเก็บค่าธรรมเนียมบำรุงองค์การบริหารส่วนจังหวัดจากผู้พักในโรงแรม การวิจัยนี้มุ่งตอบคำถามที่ว่า การปรับปรุงฐานข้อมูลโรงแรมโดยอาศัยข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยให้ อบจ. จัดเก็บค่าธรรมเนียมโรงแรมได้มากขึ้นหรือไม่ คณะผู้วิจัยใช้ระเบียบวิธีวิจัยเชิงปฏิบัติการแบบมีส่วนร่วมในพื้นที่ อบจ. 10 แห่งในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ผลการศึกษาพบว่า อบจ. ประสบปัญหาหลายประการในการจัดเก็บค่าธรรมเนียมโรงแรม เช่น รายชื่อโรงแรมที่ไม่ครบถ้วนและทันสมัย สถานประกอบการรายงานรายได้ต่ำกว่าความเป็นจริง การไม่ให้ความร่วมมือของสถานประกอบการ เป็นต้น คณะผู้วิจัยได้พัฒนาแพลตฟอร์ม PAO Hotel 360 เพื่อสกัดข้อมูลโรงแรมจากเว็บไซต์ เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูลและคาดการณ์รายได้จากค่าธรรมเนียมโรงแรม ผลการใช้งานพบว่าข้อมูลโรงแรมมีความครอบคลุมและทันสมัยยิ่งขึ้น กล่าวคือ ทำให้ อบจ.กาฬสินธุ์ มีรายชื่อโรงแรมเพิ่มขึ้นร้อยละ 165.38 อบจ.ขอนแก่น ร้อยละ 62.42 อบจ.ชัยภูมิ ร้อยละ 58.96 อบจ.นครพนม ร้อยละ 82.12 อบจ.นครราชสีมา ร้อยละ 177.62 อบจ.ร้อยเอ็ด ร้อยละ 37.56 อบจ.เลย ร้อยละ 74.04 อบจ. สกลนคร ร้อยละ 25.36 อบจ.หนองคาย ร้อยละ 106.09 และอบจ.อุดรธานี ร้อยละ 129.58 โดยมีรายชื่อโรงแรมเพิ่มขึ้นเฉลี่ยถึงร้อยละ 91.91 ซึ่งหมายความว่ามีรายได้สูญเสียไปราว 16 ล้านบาท ผลการวิจัยดังกล่าวชี้ให้เห็นว่าการใช้เทคโนโลยีการสกัดข้อมูลจากเว็บไซต์ สามารถช่วยลดช่องว่างของฐานข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดเก็บค่าธรรมเนียมได้เป็นอย่างดี
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
- เนื้อหาและข้อมูลที่ลงตีพิมพ์ในวารสารรัฐศาสตร์และรัฐประศาสนศาสตร์ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารรัฐศาสตร์และรัฐประศาสนศาสตร์ ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
- บทความและข้อมูล ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารรัฐศาสตร์และรัฐประศาสนศาสตร์ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในทางวิชาการ ขอให้อ้างอิงแหล่งที่มาด้วย
เอกสารอ้างอิง
กรมส่งเสริมการปกครองท้องถิ่น. (2566). ข้อมูลรายได้ขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2566. กรุงเทพฯ: กรมส่งเสริมการปกครองท้องถิ่น.
จักรินทร์ สันติรัตนภักดี. (2565). กระบวนการสกัดข้อมูลรายงานอุบัติเหตุทางถนนรายใหญ่ และความสามารถในการนำเสนอสารสนเทศด้วยภาพข้อมูลผ่านเว็บไซต์. วารสารศรีนครินทรวิโรฒวิจัยและพัฒนา สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 14(27), 14-34. https://so04.tci-thaijo.org/index.php/swurd/article/view/259751
นิศาชล ลีรัตนากร, และกันตพร ช่วงชิด. (2564). ตลาดดิจิทัลของลำไยอบแห้งเนื้อสีทอง: การวิเคราะห์โดยใช้วิทยาการข้อมูล (Data Science). วารสารวิจัยราชภัฏธนบุรี รับใช้สังคม, 7(2). https://so02.tci-thaijo.org/index.php/DRURDI/article/view/253655
วราลี จิเนราวัต, หมิงซาน หลัว, ณุนนท์ ราชเสน, และหยาง ฟง (ริชาร์ด). (2564). การบริหารการศึกษาบิ๊กดาต้า: กรณีศึกษาสาธารณรัฐประชาชนจีนและการประยุกต์ใช้ในประเทศไทย. วารสารครุศาสตร์, 49(3), 1-13. https://doi.org/10.14456/educu.2021.52
วีระศักดิ์ เครือเทพ, กิรพัฒน์ เขียนทองกุล, ไกรวุฒิ ใจคำปัน, ชนณุพงศ์ ปานพ่วงศรี, นัฐิติเทพ สิทธิยศ, ดวงมณี เลาวกุล, และคณะ. (2565). การพัฒนาระบบบริหารจัดเก็บรายได้ท้องถิ่น (ระยะที่ 2) (รายงานการวิจัย). กรุงเทพฯ: สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ.
วีระศักดิ์ เครือเทพ, และศิวาภรณ์ ไชยเจริญ. (2564). การวิเคราะห์ศักยภาพในการพัฒนารายได้ท้องถิ่น: กรณีค่าธรรมเนียมบำรุงองค์การบริหารส่วนจังหวัดที่เก็บจากผู้เข้าพักในโรงแรม. วารสารการบริหารท้องถิ่น, 14(1), 19-36.
วุฒิสาร ตันไชย และคณะ. (2558). ข้อเสนอเชิงนโยบายนวัตกรรมการพัฒนารายได้ขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น. กรุงเทพฯ: สถาบันพระปกเกล้า.
อารีรัตน์ แพทย์นุเคราะห์, นภัสสร เสวตบุตร, และณัฏฐกานต์ เหลืองกิตติก้อง. (2565). การใช้ข้อมูลทวิตเตอร์เพื่อวิเคราะห์การเข้าถึงอุทยานแห่งชาติในจังหวัดเชียงใหม่ ในช่วงการแพร่ระบาดของโควิด-19. วารสารมหาวิทยาลัยศิลปากร, 42(5), 51-70.
Alfano, V., De Simone, E., D’Uva, M., & Gaeta, G. L. (2022). Exploring Motivations Behind the Introduction of Tourist Accommodation Taxes: The Case of the Marche Region in Italy. Land Use Policy, 113, 105903. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105903
Arakawa, S. (2019, August 14). Hotel Taxes Spread Across Japan, As Towns Tap Foreign Visitors. Retrieved December 15, 2024, from https://asia.nikkei.com/Business/Travel-Leisure/Hotel-taxes-spread-across-Japan-as-towns-tap-foreign-visitors
Collins, C. G., & Stephenson, E. F. (2018). Taxing the Travelers: A Note on Hotel Tax Incidence. Journal of Regional Analysis & Policy, 48(1), 7-11.
Deng, J., & Yang, J. (2022). Application of Big Data Technology in Tax Collection and Management and Tax Business Environment. Proceedings of the 6th International Conference on Big Data Research (pp. 71-76). https://doi.org/10.1145/3564665.3564678
Jorge, O., Pons, A., Rius, J., Vintró, C., Mateo, J., & Vilaplana, J. (2020). Increasing Online Shop Revenues with Web Scraping: A Case Study for The Wine Sector. British Food Journal, 122(11), 3383-3401. https://doi.org/10.1108/BFJ-07-2019-0522
Liuhong, C. (2022). Research on Tax Collection and Administration Application and Legal Issues Based on Big Data Analysis. Journal of Sensors. https://doi.org/10.1155/2022/6578964
Lowatcharin, G., Setthasuravich, P., Phonsungnoen, P., Thonmanee, K., Mangma, P., Prachumrasee, K., & et al. (2024). The Effect of Digital Workflows on Revenue Collection: The Case of Hotel Tax in Thailand. IIAI Letters on Informatics and Interdisciplinary Research, 5, https://doi.org/10.52731/liir.v005.298
Macdonald, C. (2012). Understanding Participatory Action Research: A Qualitative Research Methodology Option. The Canadian Journal of Action Research, 13(2), 34-50. https://doi.org/10.33524/cjar.v13i2.37
Mak, J., & Nishimura, E. (1979). The Economics of a Hotel Room Tax. Journal of Travel Research, 17(4), 2-6. https://doi.org/10.1177/0047287579017004
Mathelin, C., Neuberger, K., & Ibnouhsein, I. (2016). Cancer Du Sein et Big Data: Évolution ou Révolution? Gynecologie Obstetrique & Fertilite, 44(7), 375-376. https://doi.org/10.1016/J.GYOBFE.2016.05.011
Mehta, P. et al. (2019). Big Data Analytics for Tax Administration. In Ko, A., Francesconi, E., Anderst-Kotsis, G., Tjoa, A., Khalil, I. (Eds). Electronic Government and the Information Systems Perspective. International Conference on Electronic Government and the Information Systems Perspective. https://doi.org/10.1007/978-3-030-27523-5_4
Mikhaleva, O. L., Syradoev, D. V., Terekhova, T. A. (2020). Big Data Technology Application in the Taxation Sphere. In Ashmarina, S., Mantulenko, V., Vochozka, M. (Eds). Engineering Economics: Decisions and Solutions from Eurasian Perspective. Engineering Economics Week 2020. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 139. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53277-2_51
OECD. (2014). OECD tourism trends and policies 2014. Retrieved December 15, 2024, from https://www.oecd.org/cfe/tourism/oecdtourismtrendsandpolicies2014.htm
Ruslan, R., Lu’mu, L., Fakhri, M. M., Ahmar, A. S., & Fadhilatunisa, D. (2024). Effectiveness of the Flipped Project-Based Learning Model Based on Moodle LMS to Improve Student Communication and Problem-Solving Skills in Learning Programming. Education Sciences, 14(9), 1021. https://doi.org/10.3390/educsci14091021
Swenson, C. (2021). Empirical Evidence On the Economic Impacts of Hotel Taxes. Economic Development Quarterly, 36(1), 33-42 https://doi.org/10.1177/08912424211046172
Texas Hotel and Lodging Association. (2023, January 15). What Is Hotel Occupancy Tax? Retrieved December 15, 2024, from https://texaslodging.com/what-is-hotel-occupancy-tax
Wang, L. (2020). Research on Tax Collection and Administration Based on Big Data Analysis. Proceedings of 2020 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS) (pp. 679-682). https://doi.org/10.1109/ICITBS49701.2020.00149
World Bank. (2019). Paying Taxes.” Why It Matters in Paying Taxes the World Bank. Retrieved December 15, 2024, from https://www.doingbusiness.org/en/data/exploretopics/paying-taxes/why-matters
Wu. S. (2023). Application of Big Data Technology in Regional Economic Tax Regulation in The Era of Digital Economy. In Balli, F. (Ed.). Internet Finance and Digital Economy (pp. 917-930). https://doi.org/10.1142/9789811267505_0069
