การสำรวจเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการชำระเงินผ่านเครือข่ายโทรศัพท์มือถือในช่วงการระบาดของโรคโควิด-19
Main Article Content
บทคัดย่อ
การระบาดของโรคโควิด-19 ส่งผลกระทบต่อทุกภาคส่วนของสังคม รวมถึงพฤติกรรมการใช้จ่ายของประชาชน งานวิจัยชิ้นนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบเชิงสาเหตุของการระบาดของโรคโควิด-19 ต่อพฤติกรรมการชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือ และเพื่อศึกษาปัจจัยกำหนดผลกระทบดังกล่าว พฤติกรรมการชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือที่สนใจประกอบด้วยปริมาณและมูลค่าของการชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือ ปริมาณการใช้งาน QR Code และ PromptPay เพื่อโอนเงินหรือชำระเงิน และความหลากหลายของประเภทธุรกรรมการชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือ การวิเคราะห์ใช้แบบสอบถามที่ออกแบบมาเพื่อให้ได้มาซึ่งผลลัพธ์ของเหตุการณ์ที่ตรงข้ามกับความจริง (Counterfactual) กลุ่มตัวอย่างคือประชาชนในกรุงเทพมหานคร จำนวน 503 ราย และเก็บข้อมูลระหว่างเดือนกรกฎาคม ถึง สิงหาคม พ.ศ. 2564 ผลการศึกษาพบว่า การระบาดของโรคโควิด-19 ส่งผลให้การชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือในทุกด้านเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 นอกจากนั้น ผลการศึกษาจากแบบจำลองโลจิต (Logit model) พบว่าปัจจัยกำหนดผลกระทบของโรคโควิด-19 ต่อพฤติกรรมการชำระเงินผ่านโทรศัพท์มือถือมีความแตกต่างกันในแต่ละด้าน สะท้อนถึงความจำเป็นในการใช้มาตรการส่งเสริมการทำธุรกรรมในแต่ละรูปแบบที่แตกต่างกัน เพื่อให้ระบบการชำระเงินของไทยมีประสิทธิภาพสูงสุดและเพื่อส่งเสริมการเป็นสังคมไร้เงินสด
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The paper is published under CC BY-NC-ND, in which the article is freely downloaded and shared in its original form non-commercially and its citation details are identified.
References
Alafeef, M., Singh, D., & Ahmad, K. (2011). Influence of demographic factors on the adoption level of mobile banking applications in Jordan. Research Journal of Applied Sciences, 6(6), 373-377.
Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly harmless econometrics: An empiricist’s companion. Princeton: Princeton University Press.
Arcidiacono, P., Hotz, V. J., Maurel, A., & Romano, T. (2020). Ex ante returns and occupational choice. Journal of Political Economy, 128(12), 4387-4687.
Aucejo, E. M., French, J., Araya, M. P. U., & Zafar, B. (2020). The impact of COVID-19 on student experiences and expectations: Evidence from a survey. Journal of Public Economics, 191, 104271.
Bank of Thailand. (2021). Digital payment: A main option among Thais in the covid-19 crisis. Retrieved from https://www.bot.or.th/Thai/ResearchAndPublications/articles/Pages/Article_8Mar2021.aspx. (in Thai)
Bank of Thailand. (2022). Payment systems statistics. Retrieved from https://www.bot.or.th/Thai/Statistics/PaymentSystems/Pages/StatPaymentTransactions.aspx (in Thai)
Black, N. J., Lockett, A., Winklofer, H., & Ennew, C. (2001). The adoption of internet financial services: A qualitative study. International Journal of Retail and Distribution Management, 29(8), 390-398.
Boonsiritomachai, W., & Pitchayadejanant, K. (2019). Determinants affecting mobile banking adoption by generation Y based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology Model modified by the Technology Acceptance Model concept. Kasetsart Journal of Social Sciences, 40(2), 349-358.
Bubpakham, T. (2022). Perception and attitudes affecting behavior of financial services using mobile banking application of users in Bangkok and its vicinity. Journal of Pacific Institute of Management Science (Humanities and Social Sciences), 8(2), 376-385. (in Thai)
Chang, H.-H., & Meyerhoefer, C. D. (2020). COVID-19 and the demand for online food shopping services: Empirical evidence from Taiwan. American Journal of Agricultural Economics, 103(2), 448-465.
Charness, N., & Boot, W. R. (2009). Aging and information technology use: Potential and barriers. Current Directions in Psychological Science, 18(5), 253-258.
Crowder, J., Laird, R., McLaughlin, J., Odom, L., Ragalevsky, S., ReVeal, J., Rinearson, J., & Tammero, R. (2020). COVID-19: Its impact on banking, fintech, and payments: FAQs. Retrieved from https://www.jdsupra.com/legalnews/covid-19-its-impact-on-banking-fintech-62463/
Digital Economy Promotion Agency. (n.d.). A master plan for digital economy (2018-2023). Retrieved from https://www.depa.or.th/th/master-plan-digital-economy/1st-master-plan-for-digital-economy (in Thai)
Durongkaveroj, W. (2023). Learning loss due to university closures during the COVID-19 pandemic: Evidence from Thailand’s largest public university. Thailand and the World Economy, 41(2), Advance online publication.
Gefen, D., & Straub, D. W. (1997). Gender differences in the perception and use of e-mail: An extension to the technology acceptance model. MIS Quarterly, 21(4), 389-400.
Heckman, J. J., & Vytlacil, E. (2005). Structural equations, treatment effects, and econometric policy evaluation. Econometrica, 73(3), 669-738.
Homboon, N., Pongpraniti, N., & Srisatanon, P. (2020). Acceptance and attitudes towards the cashless society of consumers in Bangkok. Journal of Arts Management, 4(2), 472-488. (in Thai)
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (1980). Goodness of fit tests for the multiple logistic regression model. Communications in Statistics – Theory and Methods, 9(10), 1043-1069.
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd edition). New Jersey: John Wiley & Sons.
Kim, J., & Kwan, M.-P. (2021). The impact of the COVID-19 pandemic on people’s mobility: A longitudinal study of the U.S. from March to September of 2020. Journal of Transport Geography, 93, 103039.
Khemngoen, J. (2021). A Study on the Spread of Coronavirus (Covid-19) Affecting Generation Y and Z’s Electronic Payment Behavior in Thailand and the Perception to Step into a Cashless Society [Master’s thesis, National Institute of Development Administration]. Retrieved from https://repository.nida.ac.th/handle/662723737/6059. (in Thai)
Liu, T., Pan, B., & Yin, Z. (2020). Pandemic, Mobile Payment, and Household Consumption: Micro-Evidence from China. Journal of Emerging Markets Finance and Trade, 56(10), 2378-2389.
Marangunic, N., & Granic, A. (2015). Technology acceptance model: A literature review from 1986 to 2013. Universal Access in the Information Society, 14, 81-95.
Martin, S., & Bergmann, J. (2021). (Im)mobility in the age of COVID-19. International Migration Review, 55(3), 660-687.
McKinsey. (2020). How COVID-19 has pushed companies over the technology tipping point—and transformed business forever. Retrieved from https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-covid-19-has-pushed-companies-over-the-technology-tipping-point-and-transformed-business-forever
Monsuwe, T. P., Dellaert, B. G. C., & Ruyter, K. D. (2004). What drives consumers to shop online? A literature review. International Journal of Service Industry Management, 15(1), 102-121.
National Statistical Office. (2020). ICT statistical report 2020. Retrieved from http://www.nso.go.th/sites/2014en/Pages/Statistical%20Themes/ICT.aspx
Nouvellet, P. et al. (2021). Reduction in mobility and COVID-19 transmission. Nature Communications, 12. Retrieved from https://doi.org/10.1038/s41467-021-21358-2
Office of the National Digital Economy and Society Commission. (2017). Digital economy and society development plan. Retrieved from https://onde.go.th/view/1/Digital_Development_for_National_Economic_and_Social_Development/EN-US (in Thai)
Rahman, M., Ismail, I., Bahri, S. (2020). Analysing consumer adoption of cashless payment in Malaysia. Digital Business, 1(1), 100004.
Shapiro, M., & Giustinelli, P. (2019). SeaTE: Subjective ex Ante treatment effect of health on retirement. National Bureau of Economic Research Working Paper Number 26087. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. Retrieved from https://www.nber.org/papers/w26087
Srichan, T., & Phosing, P. (2021). Social assistance policies and government assistance measures through the application system for persons affected by Covid19. Journal of Modern Learning Development, 6(6), 324-337. (in Thai)
Subawa, N. S., Dewi, N. K. A., & Gama, A. W. O. (2021). Differences of gender perception in adopting cashless transaction using technology acceptance model. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(2), 617-624.
Sunarjo, W. A., Nurhayati, S., & Muhardono, A. (2021). Consumer behavior toward adoption of mobile payment: A case study in Indonesia during the COVID-19 pandemic. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(4), 581-590.
Roscoe, J. T. (1975). Fundamental research statistics for the behavioral sciences. New York: Holt Rinehart and Winston.
UNCTAD. (2020). COVID-19 and e-commerce: A global review. New York: United Nations Conference on Trade and Development.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Towards a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Wagner, N., Hassanein, K., & Head, M. (2010). Computer use by older adults: A multi-disciplinary review. Computers in Human Behavior, 26(5), 870-882.
Wannasilp, T. (2020). Factors affecting touchless payment service use in the digital cashless society after the COVID-19 pandemic outbreak in the Bangkok and metropolitan area [Independent study, Thammasat University]. Retrieved from https://digital.library.tu.ac.th/tu_dc/frontend/Info/item/dc:184271 (in Thai)
Wiswall, M., & Zafar, B. (2021). Human capital investments and expectations about career and family. Journal of Political Economy, 129(5), 1361-1424.
Yusif, S., Soar, J., & Hafeez-Baig, A. (2016). Older people, assistive technologies, and the barriers to adoption: A systematic review. International Journal of Medical Informatics, 94, 112-116.
Zhao, Y., & Bacao. (2021). How does the pandemic facilitate mobile payment? An investigation on users’ perspective under the COVID-19 pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 1016.