ปัจจัยที่กำหนดปริมาณการผลิตเหล็กสำเร็จรูปของประเทศไทย
DOI:
https://doi.org/10.55164/ecbajournal.v17i1.268520คำสำคัญ:
อุตสาหกรรมเหล็กและเหล็กกล้า, ปริมาณการผลิตเหล็กสำเร็จรูป, อัตราการใช้กำลังการผลิต, ผลิตภาพแรงงานอุตสาหกรรมบทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่กำหนดปริมาณการผลิตเหล็กสำเร็จรูปของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลตัวแปรในอุตสาหกรรมเหล็กและเหล็กกล้าของไทย เป็นข้อมูลทุติยภูมิแบบอนุกรมเวลารายไตรมาส ตั้งแต่ไตรมาสที่ 1 ปี พ.ศ. 2557 ถึงไตรมาสที่ 4 ของปี พ.ศ. 2565 รวมจำนวน 36 ไตรมาส สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด ค่ามัธยฐาน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ ผลการวิจัยพบว่า ดัชนีผลิตภาพแรงงานอุตสาหกรรม การสะสมทุนถาวรเบื้องต้น ปริมาณการบริโภคเหล็กสำเร็จรูป ราคาเหล็กส่งออกเฉลี่ย อัตราแลกเปลี่ยนดอลลาร์สหรัฐ และดัชนีสินค้าสำเร็จรูปคงคลัง มีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อปริมาณการผลิตเหล็กสำเร็จรูปของประเทศไทย ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ส่วนปริมาณการนำเข้าเหล็กสำเร็จรูป อัตราการใช้กำลังการผลิต และราคาเหล็กนำเข้าเฉลี่ย มีความสัมพันธ์เชิงลบต่อปริมาณการผลิตเหล็กสำเร็จรูปของประเทศไทย ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ตัวแปรเหล่านี้สามารถอธิบายความสัมพันธ์ในภาพรวมได้ร้อยละ 89.30 โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ระดับ 0.945 และปริมาณการส่งออกเหล็กสำเร็จรูปของไทยไม่มีความสัมพันธ์ต่อตัวแปรตามอย่างมีนัยสำคัญ ผลการศึกษาดังกล่าวสามารถนำมาเป็นแนวทางในการส่งเสริมการบริโภคเหล็กที่ผลิตภายในประเทศเพื่อลดการนำเข้าเหล็กจากต่างประเทศ และการพัฒนาศักยภาพให้กับอุตสาหกรรมเหล็กของไทยในการแข่งขันกับอุตสาหกรรมเหล็กโลกได้อย่างยั่งยืน อีกทั้งยังเป็นประโยชน์แก่ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมเหล็กในการนำผลการศึกษาไปใช้เป็นส่วนหนึ่งของการพยากรณ์ความต้องการการผลิตเหล็กสำเร็จรูปของไทย และโอกาสหรือข้อจำกัดในการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตเพื่อตอบสนองต่อการบริโภคเหล็กทั้งในประเทศและต่างประเทศได้
เอกสารอ้างอิง
Amnuaykanjanasin, A. (2018). Looking the Capacity Utilization: Determine the Investment Trend of Industrial. Retrieved from https://www.oie.go.th/assets/portals/1/fileups/2/files/ArticlesAnalysis/capu.pdf
Bank of Thailand. (2018). Monetary Policy Committee 2018: Real Effective Exchange Rate (REER). Retrieved from https://www.bot.or.th/Thai/MonetaryPolicy/MonetPolicyCommittee/MPR/BOX_MPR/BOX_MPR_22561_2.pdf
Bank of Thailand. (2022). Exchange Rate. Retrieved from https://www.bot.or.th/th/statistics/exchange-rate.html
Benjamin, A. F. (2016). The Relationship Between Inventory Management and Productivity in Ghanaian Manufacturing Industries Tutor: Prempeh College, Ghana. Internationnal Journal of Innovative Research & Development, 5(7), 25-28.
Budhari, A. (2011). Labour Productivity Index. Retrieved from https://www.ryt9.com/s/bot/1060379
Butsaenkom, P. (2012). Variable Selection in Multiple Linear Regression Analysis. The Journal of Educational Measurement Mahasarakham University, 17(1), 43-60.
Dumkum, P. (2021). Factors Affecting to Demand of Hot Rolled Steel Import from China of Thailand. Bangkok: The University of the Thai Chamber of Commerce.
Jairi, I., & Ismail, R. (2006). Technical Efficiency and Technical Change on Total Factor Productivity Growth in Malaysian Manufacturing Sector. MRPA Paper, 1966.
Janthaboon, M. (2018). Causal Relationship of Factors Influencing the Performance of Steel Industry. Journal of Yanasangvorn Research Institute, 10(1), 129-139.
Kerdphol, S. (2016). Factors Affecting Japanese Direct Investment in Automotive: Metal and Electrical Appliances Industries of Thailand. Journal of Management Science Chiangrai Rajabhat University,
(1), 80-109.
Khonkhlong, S. (2022). A study on China’s Overcapacity Problem Solving with Belt and Road Initiative: Case of the Steel Industry. Dhonburi Rajabhat University Journal, 16(1), 56-75.
Kilenthong, W. T. (2012). Factors Driving Total Factor Productivity after the Financial Crisis 1997 Bangkok. Thailand Science Research and Innovation (TSRI). (In Thai)
Kim, Y. (1999). Economic Capacity Utilization and Its Determinants: Theory and Evidence. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/41798892
Kitjapattanapan, N. (2017). Industrial GDP Forecast. The Office of Industrial Economics.
Korkmaz, S. (2017). The Relationship Between Labor Productivity and Economic Growth in OECD Countries. Retrieved from https://ccsenet.org/journl/index.php/ijef/article/view/66863
Krungsri Research. (2022). Industry Summary Outlook 2022-2024. Krungsri Research.
Iron and Steel Institute of Thailand. (2019). Study of Steel Production Potential for the Industry Potential Report. Bangkok: Iron and Steel Institute of Thailand.
Iron and Steel Institute of Thailand. (2021). Steel Industry Yearly Report 2021. Bangkok: Iron and Steel Institute of Thailand.
Iron and Steel Institute of Thailand. (2022). Steel Industry Yearly Report 2022. Bangkok: Iron and Steel Institute of Thailand.
Office of the National Economics and Social Development Council. (2022). Productivity and Capital. Office of the National Economics and Social Development Council.
Panpiemras, P., Hirankasi, P., Kumla, J., Pringpong, S., Charusreni, Y., & Sanphawittayasiri, S. (2012). Development of Thailand Production Potential Analysis System Using Fiscal Policy. Bangkok: Fiscal Policy Office.
Phusee-orn, S. (2011). Statistical Methods for Social Sciences and Humanities. Mahasarakham University.
Ping, Y. (2014). Stress the Effect of Consumption on Production Chinese Economic Studies Volume 17, 1984 - Issue 4.
Piriyakul, M. (2001). Regression Assumption and Regression Process. Ramkhamhaeng Research Journal of Sciences and Technology, 30(2), 67-81.
Puttarak, S. (2021). Factors Affecting Small and Medium Sized Iron and Metal Industry (SMEs) Enterprises in Thailand. Journal of MCU Loei Review, 2(3), 7-21.
Rarongkham, T. (2019). Relationships Between Productivity Management Potentiality and Corporate Success of Steel Industry in Thailand. Mahasarakham University.
Rattanapisuttikul, K. (n.d.). Increasing Energy Efficiency with Hot Charge Process for Factories with Blast Furnaces Steel with Electric Arc Furnace (EAF). Department of Alternative Energy Development and Efficiency.
Sahaviriya Steel Industries Public Company Limited. (2014). Steel Situation Analysis and Explained by Management Center 2/2014. Retrieved from https://www.ssi-steel.com/wp-content/uploads/2020/10/20140814-ssi-mdna-2q2014-th.pdf
Sangsuriyaroj, T. (2018). The Economic Factors Affecting the Trading Value of Securities of Domestic Retail Investors through the Stock Exchange of Thailand. Journal of Suvarnabhumi Institute of Technology, 6(2), 429-446.
Shapiro, S.S., & Wilk, M.B. (1965). An Analysis of Variance Test for Normality Complete Samples. Biometrika: 52 (3/4), 591-611. Retrieved from http://www.jstor.org/ discover/10.2307/2333709
SCB Economic Intelligence Center. (2020). Looking the Thai Steel Industry Faces Significant Challenges both Demand and Price from the Impact of COVID-19: Encourage Entrepreneurs to Accelerate Adaptation. Retrieved from https://www.scbeic.com/th/detail/file/product/6867/fo79whsm74/EIC-Note Steel_COVID_20200609.pdf
The Office of Industrial Economics. (2020). Capacity Utilization Rate: I-Index. Retrieved from https://www.oie.go.th/assets/portals/1/fileups/2/files/ArticlesAnalysis/capu.pdf
The Office of Industrial Economics. (2021). Capacity Utilization Rate: I-Index. Retrieved from https://www.oie.go.th/assets/portals/1/fileups/2/files/ArticlesAnalysis/capu.pdf
The Office of Industrial Economics. (2022). Finished Goods Inventory Index: I-Index. Retrieved from https://data.go.th/th/dataset/48_08
Thongphakde, N., Termpaiboon, J., & Puapanwattana, P. (1999). Enhancing Competitiveness: Thailand's Economic and Trade Trends Report. International Trade Sector: Thailand Development Research Institute.
White, H. (1980). White General Heteroscedasticity Test. Retrieved from https://www. jstor.org/stable/1912934
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Faculty of Economics and Business Administration, Thaksin University

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
