การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวานสำหรับการส่งออกไปยังตลาดต่างประเทศ

Main Article Content

ฐากูร ศิริยอด
ณัฐนันท์ ฐิติยาปราโมทย์
สุขเกษม ลางคุลเสน
ชัยฤกษ์ ตันติเตชา
นลินทิพย์ กองคำ
ธนวรกฤต โอฬารธนพร

บทคัดย่อ

ประเทศไทยเป็นประเทศที่มีศักยภาพในการผลิตและส่งออกสินค้าเกษตรและสินค้าเกษตรแปรรูปหลายชนิด โดยเฉพาะพื้นที่ภาคเหนือที่มีปริมาณการผลิตข้าวโพดหวานและข้าวโพดหวานแปรรูปสูงสุดในประเทศและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ปี พ.ศ. 2559-2561 อย่างไรก็ตามตั้งแต่ปี พ.ศ. 2562 เป็นต้นมา ประเทศไทยกลับมีพื้นที่เพาะปลูกพื้นที่เก็บเกี่ยวและผลผลิตข้าวโพดหวานลดลง จึงจำเป็นต้องศึกษาและวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวานสำหรับการส่งออกไปยังตลาดต่างประเทศ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึง 1) ปัจจัยเสี่ยงที่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวานในประเทศไทย 2) ทดสอบความแตกต่างของผลกระทบของปัจจัยเสี่ยงที่มีต่อประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวาน เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างด้วยการสุ่มตัวอย่างแบบไม่คำนึงถึงความน่าจะเป็นด้วยวิธีเจาะจง ได้แก่ ผู้ประกอบการสินค้าข้าวโพดหวานจำนวน 200 ราย ใน 8 จังหวัดภาคเหนือตอนบน จากแบบสอบถาม ผู้วิจัยได้ใช้การวิเคราะห์สถิติพรรณนาและสถิติแบบเส้นทางกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-SEM) ด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป SmartPLS 3) ผลการวิจัย พบว่า มีองค์ประกอบปัจจัยเสี่ยงภายในห่วงโซ่อุปทานสินค้าเกษตร 5 องค์ประกอบหลักที่ผ่านการสนับสนุนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ได้แก่ ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ ความเสี่ยงด้านชีววิทยาและสิ่งแวดล้อม ความเสี่ยงด้านโลจิสติกส์และโครงสร้างพื้นฐาน ความเสี่ยงด้านอุปทาน และความเสี่ยงด้านอุปสงค์ ตามลำดับ ผลการวิจัยนี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาแนวทาง นโยบาย นวัตกรรม และเทคโนโลยี เพื่อแก้ไขปัญหาห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวานนำไปสู่การเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและการส่งออกไปยังตลาดต่างประเทศอย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ

Article Details

How to Cite
ศิริยอด ฐ. ., ฐิติยาปราโมทย์ ณ. ., ลางคุลเสน ส. ., ตันติเตชา ช. ., กองคำ น. ., & โอฬารธนพร ธ. . (2023). การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานข้าวโพดหวานสำหรับการส่งออกไปยังตลาดต่างประเทศ. วารสารเกษตรศาสตร์ธุรกิจประยุกต์, 17(27), 21–43. https://doi.org/10.14456/kab.2023.8
บท
Research article

References

ธนกร ราชพิลา และ สิทธา เจนศิริศักดิ์. (2555). สายโซ่อุปทานข้าวโพดหวาน. วารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร, 4(8), 1-22.

สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2564). ข้าวโพดหวาน: ร้อยละและปริมาณผลผลิตรายเดือน ระดับประเทศ ภาค และจังหวัด ปี 2563. https://oae.go.th/assets/portals/1/fileups/prcaidata/files/product%2063.pdf

แสงระวี รุ่งวิถี และ ปณัทพร เรืองเชิงชุม. (2561). แนวทางการจัดการความเสี่ยงที่ส่งผลต่อต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังของร้านขายยา CDE ในจังหวัดขอนแก่น. วารสารเกษตรศาสตร์ธุรกิจประยุกต์, 11(15), 46–62.

Aghazadeh, S. (2004). Improving logistics operations across the food industry supply chain. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 16(4), 263–268. https://doi.org/10.1108/09596110410537423

Aramyan, L., Ondersteijn, C. J., Kooten, O. V., & Lansink, A. O. (2006). Performance indicators in agri-food production chains. Frontis-Wageningen International Nucleus for Strategic Expertise, 15, 47-64.

Cedillo-Campos, M., & Sánchez-Ramírez, C. (2013). Dynamic Self-Assessment of Supply Chains Performance: an Emerging Market Approach. Journal of applied research and technology, 11(3), 338-347. https://doi.org/10.1016/S1665-6423(13)71544-X

Chin, W. W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. Modern methods for business research, 295-336. https://doi.org/10.4324/9781410604385

Chowdhury, R. B., & Moore, G. A. (2017). Floating agriculture: a potential cleaner production technique for climate change adaptation and sustainable community development in Bangladesh. Journal of Cleaner Production, 150, 371-389. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.10.060

Diamantopoulos, A., & Winklhofer, H. M. (2001). Index Construction with Formative Indicators: An Alternative to Scale Development. Journal of Marketing Research, 38(2), 269-277.

Dong, M. (2006). Development of supply chain network robustness index. International Journal of Services Operations and Informatics, 1(1/2), 54-66. https://doi.org/10.1504/IJSOI.2006.010189

Fattahi, F., Nookabadi, A. S., & Kadivar, M. (2013). A model for measuring the performance of the meat supply chain. British Food Journal, 115(8), 1090-1111. https://doi.org/10.1108/BFJ-09-2011-0217

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error: Algebra and Statistics. Journal of Marketing Research, 18(3), 382-388. https://doi.org/10.1177/002224378101800313

Ge, H., Nolan, J., Gray, R., Goetz, S., & Han, Y. (2016). Supply chain complexity and risk mitigation – A hybrid optimization–simulation model. International Journal of Production Economics. Elsevier, 179, 228–238. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.06.014

Godar, J., Suavet, C., Gardner, T. A., Dawkins, E., & Meyfroidt, P. (2016). Balancing detail and scale in assessing transparency to improve the governance of agricultural commodity supply chains. Environmental Research Letters, 11(3), 035015. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/3/035015

Gunasekaran, A., Patel, C., & Tirtiroglu, E. (2001). Performance measures and metrics in a supply chain environment. International journal of operations and production Management, 21(1/2), 71-87. https://doi.org/10.1108/01443570110358468

Hair J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson.

Hair J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202

Hair J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. European business review, 26(2), 106-121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128

Handayati, Y., Simatupang, T. M., & Perdana, T. (2015). Agri-food supply chain coordination: the state-of-the-art and recent developments. Logistics Research, 8(1), 5. https://doi.org/10.1007/s12159-015-0125-4

Hendricks, K. B., & Singhal, V. R. (2005). An empirical analysis of the effect of supply chain disruptions on long-run stock price performance and equity risk of the firm. Production and operations Management, 14(1), 35-52. https://doi.org/10.1111/j.1937-5956.2005.tb00008.x

Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: Updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(1), 2–20. https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2015-0382

Hoyle, R. H. (1995). Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (1st ed.). Sage.

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Huirne, R., Meuwissen, M., & Asseldonk, M. V. (2007). Importance of whole-farm risk management in agriculture. In Weintraub, A., Romero, C., Bjørndal, T., Epstein, R., Miranda, J. (Eds.), Handbook of Operations Research in Natural Resources. International Series in Operations Research & Management Science (pp. 3-15), vol 99. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-71815-6_1

International Trade Centre. (2022). Trade Statistics for International Business Development. Trade Map - List of exporters for the selected product (Vegetables, uncooked or cooked by steaming or boiling in water, frozen). https://www.trademap.org/tradestat/Country_SelProduct_TS.aspx?nvpm=1%7C%7C%7C%7C%7C071040%7C%7C%7C6%7C1%7C1%7C2%7C2%7C1%7C2%7C1%7C1%7C1

Jaffee, S., Siegel, P., & Andrews, C. (2010). Rapid agricultural supply chain risk assessment: A conceptual framework. Agriculture and rural development discussion paper, 47(1), 1-64.

Kern, D., Moser, R., Hartmann, E., & Moder, M. (2012). Supply risk management: model development and empirical analysis. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 42(1), 60-82. https://doi.org/10.1108/09600031211202472

Leat, P., & Revoredo-Giha, C. (2013). Risk and resilience in agri-food supply chains: the case of the ASDA Pork Link supply chain in Scotland. Supply Chain Management: An International Journal, 18(2), 219–231. https://doi.org/10.1108/13598541311318845

Lee, H. L., & Billington, C. (1993). Material Management in Decentralized Supply Chains. Operations Research, 41(5), 835-847. https://doi.org/10.1287/opre.41.5.835

Lehner, F., & Haas, N. (2010). Knowledge management success factors-proposal of an empirical research. Electronic Journal of Knowledge Management, 8(1), 79-90.

Meuwissen, M. P. M., Velthuis, A. G. J., Hogeveen, H., & Huirne, R. B. M. (2003). Traceability and certification in meat supply chain. Journal of Agribusiness, 21(2), 167–181. https://doi.org/10.22004/ag.econ.14666

Murphy, P. R., & Poist, R. F. (2002). Socially responsible logistics: an exploratory study. Transportation Journal, 41(4), 23-35. http://www.jstor.org/stable/20713503

Nahmias, S. (2011). Perishable Inventory Systems. International Series in Operations Research and Management Science (1st ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7999-5

Negi, S., & Anand, N. (2019). Wholesalers perspectives on mango supply chain efficiency in India. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 9(2), 175–200. https://doi.org/10.1108/JADEE-02-2018-0032

Nyamah, E. Y., Feng, Y., Daniel, O. S., & Joseph, N. B. (2014). Agricultural supply chain risk identification-a case finding from Ghana. Journal of management and strategy, 5(2), 31. https://doi.org/10.5430/jms.v5n2p31

Nyamah, E. Y., Jiang, Y., Feng, Y., & Enchill, E. (2017). Agri-food supply chain performance: an empirical impact of risk. Management Decision, 55(5), 872–891. https://doi.org/10.1108/MD-01-2016-0049

Oelviani, R., Sahara, D., & Praptana R. H. (2021). Corn-seed Technology: A Study of a New Technology Introduce to Farmer Using Importance Performance Analysis. E3S Web of Conferences. 232, 03005. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202123203005

Ortega, D. L., & Tschirley, D. L. (2017). Demand for food safety in emerging and developing countries: a research agenda for Asia and Sub-Saharan Africa. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 7(1), 21-34. https://doi.org/10.1108/JADEE-12-2014-0045

Podsakoff, P. M., & Organ, D. W. (1986). Self-reports in organizational research. Journal of Management, 12(4), 531–544. https://doi.org/10.1177/014920638601200408

Reytar, K., Hanson, C., & Henninger, N. (2014). Indicators of Sustainable Agriculture: A Scoping Analysis. World Resources Institute. https://www.wri.org/research/indicators-sustainable-agriculture-scoping-analysis

Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Schlittgen, R. (2014). Genetic algorithm segmentation in partial least squares structural equation modeling. OR Spectrum, 36(1), 251-276

Samvedi, A., Jain, V., & Chan, F. T. S. (2013). Quantifying risks in a supply chain through integration of fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS. International Journal of Production Research, 51(8), 2433-2442. https://doi.org/10.1080/00207543.2012.741330

Sarstedt, M., Ringle, C. M., Smith, D., Reams, R., & Hair, J. F. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): A useful tool for family business researchers. Journal of Family Business Strategy, 5(1), 105–115. https://doi.org/10.1016/j.jfbs.2014.01.002

Schmitt, A. J., & Snyder, L. V. (2012). Infinite-horizon models for inventory control under yield uncertainty and disruptions. Computers and Operations Research, 39(4), 850-862. https://doi.org/10.1016/j.cor.2010.08.004

Shwedel, K. (2007). Value chain financing a strategy for an orderly competitive integrated market. In R. Quirós (Eds.), Agricultural Value Chain Finance. Academia de Centroamérica. https://www.fao.org/docrep/pdf/010/i0016e/i0016e00.pdf

Smith, B. G. (2008). Developing sustainable food supply chains. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 363(1492), 849-861. https://doi.org/10.1098/rstb.2007.2187

Tummala, R., & Schoenherr, T. (2011). Assessing and managing risks using the Supply Chain Risk Management Process (SCRMP). Supply Chain Management: An International Journal, 16(6), 474-483. https://doi.org/10.1108/13598541111171165

Wagner, S. M., & Bode, C. (2008). An Empirical Examination of Supply Chain Performance Along Several Dimension of Risk. Journal of Business Logistics, 29(1), 307-325. https://doi.org/10.1002/j.2158-1592.2008.tb00081.x

Zhong, J. (2019). Biased technical change, factor substitution, and carbon emissions efficiency in China. Sustainability, 11(4), 955. https://doi.org/10.3390/su11040955