แบบจำลองทางเลือกของ UTAUT ที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับแพลตฟอร์มการตรวจสอบย้อนกลับด้วยบล็อกเชนในห่วงโซ่อุปทานอุตสาหกรรมยางพาราของประเทศไทย
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์มบล็อกเชนในการตรวจสอบย้อนกลับ ภายใต้แบบจำลอง UTAUT ที่ตั้งสมมติฐานไว้ และเพื่อพัฒนาแบบจำลอง UTAUT ทางเลือก ที่มีอิทธิพลต่อการนำแพลตฟอร์มบล็อกเชนในการนำไปใช้ในห่วงโซ่อุปทานอุตสาหกรรมยางพาราของประเทศไทย โดยได้ทดสอบแบบจำลอง UTAUT แบบดั้งเดิมร่วมกับการเพิ่มปัจจัยความวิตกกังวลทางเทคโนโลยี (TA) ซึ่งได้ตั้งสมมติฐานว่ามีอิทธิพลต่อการยอมรับแพลตฟอร์มบล็อกเชนของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ในการนี้แบบจำลอง UTAUT แบบดั้งเดิมประกอบด้วยปัจจัยอิทธิพลทางสังคม (SI), เงื่อนไขส่งเสริม (FC), การคาดหวังด้านประสิทธิภาพ (PE) และการคาดหวังด้านความพยายาม (EE) ซึ่งปัจจัยดังกล่าวอาจมีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้งาน (BI) กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย จำนวน 130 ราย เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถาม วิเคราะห์ผลการทดลองโดยใช้เทคนิค Structural Equation Modeling (SEM) โดยโปรแกรม Excel และโปรแกรม JAMOVI (เวอร์ชัน 2.6) เพื่อทดสอบแบบจำลอง UTAUT ที่ตั้งสมมติฐานไว้ และแบบจำลอง UTAUT ทางเลือก
ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลอง UTAUT ที่ตั้งสมมติฐาน ไม่สอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ จึงนำเสนอผลการวิเคราะห์แบบจำลอง UTAUT ทางเลือก ซึ่งพบว่าสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดย BI มีอิทธิพลอย่างชัดเจนต่อการนำมาใช้ในห่วงโซ่อุปทานอุตสาหกรรมยางพารา จึงสรุปได้ว่า ปัจจัย FC มีอิทธิพลโดยตรงต่อ BI (β = 0.996; p<0.001) ซึ่ง FC สามารถส่งเสริมการขับเคลื่อนบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในกระบวนการของห่วงโซ่ยางพารา และเน้นความสำคัญของ FC เช่น โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ การปรับปรุงกฎระเบียบให้ทันสมัย และการฝึกอบรมด้านเทคโนโลยีบล็อกเชนให้แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย อย่างไรก็ตาม ปัจจัย TA, PE, SI และ EE ได้ส่งผลอิทธิพลทางอ้อมต่อ BI ดังนั้น จากผลการศึกษาดังกล่าว จึงได้มีข้อเสนอแนะสำหรับแต่ละปัจจัยต่อการยางแห่งประเทศไทยเพื่อพิจารณาสนับสนุนและส่งเสริมการนำแพลตฟอร์มบล็อกเชนสำหรับการตรวจสอบย้อนกลับมาใช้ในห่วงโซ่อุปทานอุตสาหกรรมยางพาราของประเทศไทยต่อไป
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
นโยบายการพิจารณากลั่นกรองบทความ
- บทความวิจัยและบทความวิชาการทุกเรื่องที่จะได้รับการตีพิมพ์ต้องผ่านการพิจารณากลั่นกรองโดยผู้ทรงคุณวุฒิ (Peer Review) ในสาขาที่เกี่ยวข้อง จำนวน 3 ท่าน/บทความ
- บทความ ข้อความ ภาพประกอบและตารางประกอบที่ลงตีพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียน กองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยเสมอไป และไม่มีส่วนรับผิดชอบใด ๆ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความที่จะได้รับการตีพิมพ์จะต้องไม่เคยตีพิมพ์ เผยแพร่ที่ใดมาก่อน และไม่อยู่ระหว่างการพิจารณาของวารสารฉบับอื่น หากตรวจสอบพบว่ามีการตีพิมพ์ซ้ำซ้อน ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว
- บทความใดที่ผู้อ่านเห็นว่าได้มีการลอกเลียนหรือแอบอ้างโดยปราศจากการอ้างอิง หรือทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นผลงานของผู้เขียน กรุณาแจ้งให้กองบรรณาธิการวารสารทราบจะเป็นพระคุณยิ่ง
เอกสารอ้างอิง
Ankur Joshi, Saket Kale, Satish Chandel and D. K. Pal. (2015). Likert Scale: Explored and Explained. British Journal of Applied Science & Technology. 7(4): 396-403.
Asanka Gunasinghe, Junainah Abd Hamid, Ali Khatibi and S. M. Ferdous Azam. (2019). DOES ANXIETY IMPEDE VLE ADOPTION INTENTIONS OF STATE UNIVERSITY LECTURERS? - A STUDY BASED ON MODIFIED UTAUT FRAMEWORK. European Journal of Social Sciences Studies. Volume 4, Issue 4. Doi: 10.5281/zenodo.3358154.
Bozionelos, N. (2001). Computer anxiety: relationship with computer experience and prevalence. Computers in human behavior, 17(2), 213-224.
Chung-Ying Lina, Anders Broströmb,c, Mark D. Griffithsd, and Amir H. Pakpour. (2020). Investigating mediated effects of fear of COVID-19 and COVID-19 misunderstanding in the association between problematic social media use, psychological distress, and insomnia. Internet Interventions. Volume 21, September 2020, 100345.
Gabriella M.Umbas, Melliana, Rachel G. Reinatha, Anderes Gui, and Muhammad S. Shaharudin. (2022). Potential factors that influences customers' intentions to use m-banking. 26th International Conference on Information Technology (IT) Žabljak, 16 – 19 February 2022. DOI: 10.1109/IT54280.2022.9743537.
Guoqing Zhao, Shaofeng Liu, Carmen Lopez, Haiyan Lu, Sebastian Elgueta, Biljana Mileva Boshkoska and Huilan Chen. (2019). Blockchain technology in agri-food value chain management: A synthesis of applications, challenges and future research directions. Computers in Industry, 109(0), 83-99. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.04.002.
Joseph F. Hair Jr., William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning.
Joseph Smyth, Hanlin Chen, Valentina Donzella and Roger Woodman. (2021). Public Acceptance of Driver State Monitoring for Automated Vehicles: Applying the UTAUT Framework. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. Volume 83, November 2021, Pages 179-191. https://doi.org/10.1016/j.trf.2021.10.003.
Kasia Mazur and Jeffrey W. Bennett. (2008). Using focus groups to design a choice modelling questionnaire for estimating natural resource management benefits in NSW. Environmental Economics Research Hub Research Reports. ISSN 1835-9728. Crawford School of Economics and Government The Australian National University http://www.crawford.anu.edu.au.
Michael Wang, Bill Wang and AhmadAbareshi. (2020). Blockchain Technology and Its Role in Enhancing Supply Chain Integration Capability and Reducing Carbon Emission: A Conceptual Framework. Sustainability 2020, 12(24), 10550; https://doi.org/10.3390/su122410550.
Phulphong Suksawang. (2020). Structural Equation Modeling (3rd Edition). Chonburi: A.P. Blueprint.
S. E. Chang and Y. Chen, "When Blockchain Meets Supply Chain: A Systematic Literature Review on Current Development and Potential Applications," in IEEE Access, vol. 8, pp. 62478-62494.
Tribikram Budhathoki, Araz Zirar, Eric Tchouamou Njoya & Achyut Timsina. (2024). ChatGPT adoption and anxiety: a cross-country analysis utilising the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT). Studies in Higher Education. ttps://doi.org/10.1080/03075079.2024.2333937.
Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & Davis, F. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27, 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540.
Yelena Popova and Diana Zagulova. (2022). UTAUT Model for Smart City Concept Implementation: Use of Web Applications by Residents for Everyday Operations. Informatics 2022, 9, 27. https://doi.org/10.3390/informatics9010027.