การยอมรับเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อยานยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่ เพื่อการพัฒนาเมืองอัจฉริยะในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ภาวะโลกร้อนจากการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในภาคขนส่ง สร้างความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านสู่ยานยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่ (BEV) ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของเมืองอัจฉริยะด้านสิ่งแวดล้อมและการขนส่งอัจฉริยะ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษาการยอมรับเทคโนโลยีและการตัดสินใจซื้อ BEV ของกลุ่ม Early-Adopters ในประเทศไทย และ (2) วิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยตามกรอบ UTAUT2 ได้แก่ ความคาดหวังต่อประสิทธิภาพ ความง่ายในการใช้งาน อิทธิพลทางสังคม ปัจจัยสนับสนุน แรงจูงใจด้านความชอบ มูลค่าราคา และความเคยชิน ต่อความตั้งใจซื้อ BEV และ (3) เสนอแนะแนวทางการส่งเสริมการยอมรับ BEV ในประเทศไทย งานวิจัยนี้เก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถาม กลุ่มตัวอย่างคือกลุ่มผู้ใช้งานระยะแรก ได้ข้อมูลสมบูรณ์ 211 ชุด (อัตราตอบกลับ 87.92%) ผลการวิจัย พบว่า ประสิทธิภาพ ความง่ายในการใช้งาน โครงสร้างพื้นฐาน และมูลค่าราคา มีอิทธิพลเชิงบวกต่อความตั้งใจซื้อ BEV อย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่อิทธิพลทางสังคม แรงจูงใจด้านความชอบ และความเคยชิน ไม่ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญ ผลการวิจัยยืนยันว่าปัจจัยด้านประสิทธิภาพการใช้งาน ความง่ายในการใช้งาน โครงสร้างพื้นฐาน และมูลค่าทางราคา เป็นตัวผลักดันของความตั้งใจซื้อ BEV ในกลุ่ม Early-Adopter ของไทย ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายคือการพัฒนาโครงสร้างสถานีชาร์จและการสื่อสารคุณค่าทางราคาที่ชัดเจน เพื่อสนับสนุนเป้าหมายลด CO2 และขยาย BEV สู่การเป็นเมืองอัจฉริยะอย่างยั่งยืน
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ตีพิมพ์ในวารสารบริหารศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร โดยเนื้อหาและความคิดเห็นในบทความเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่ละท่าน ไม่เกี่ยวข้องกับคณะบริหารศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานีแต่อย่างใด และหากมีข้อผิดพลาดประการใด ผู้เขียนจะเป็นผู้รับผิดชอบต่อบทความของตนเองแต่เพียงผู้เดียว
เอกสารอ้างอิง
กัลยา วาณิชย์บัญชา. (2553). การวิเคราะห์สถิติ: สถิติสำหรับการบริหารและการวิจัย. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2567). การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS และ AMOS. กรุงเทพฯ: เอส.อาร์.พริ้นติ้ง แมสโปรดักส์.
พรศรี สีลาพัฒนวงศ์. (2562). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับนวัตกรรมและเทคโนโลยี: กรณีศึกษายานยนต์ไฟฟ้าประเภทยานยนต์นั่งส่วนบุคคลไม่เกิน 7 คน (รย.1). (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี, บัณฑิตวิทยาลัยการจัดการและนวัตกรรม.
วนิตา บุญภิรักษ์. (2564). ยานยนต์ไฟฟ้า (Electric Vehicle: xEV) กับอุตสาหกรรมดิจิทัล. สืบค้นเมื่อ 14 ตุลาคม 2568, จาก https://www.depa.or.th/th/article-view/electric-vehicle-xev-07102021
สันติ กระแจะจันทร์. (2564). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับนวัตกรรมและเทคโนโลยีรถยนต์ไฟฟ้าประเภทแบตเตอรี่ของกลุ่มผู้ประกอบกิจการขนส่งและกลุ่มผู้ขับรถแท็กซี่ในประเทศไทย. (วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต). มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย, คณะบริหารธุรกิจ.
Abbasi, H. A., Johl, S. K., Shaari, Z. B. H., Moughal, W., Mazhar, M., Musarat, M. A., . . . Borovkov, A. (2021). Consumer motivation by using unified theory of acceptance and use of technology towards electric vehicles. Sustainability, 13(21), DOI: 10.3390/su132112177
Anthony Jnr., B. (2021). Integrating electric vehicles to achieve sustainable energy as a service business model in smart cities. Frontiers in Sustainable Cities, 3, DOI: 10.3389/frsc.2021.685716
Barbecho Bautista, P., López Lizárraga, C. L., Medina Rocha, C. E., Tripp-Barba, C., Aguilar Calderón, J. A., & Urquiza-Aguiar, L. (2022). Analysis of the impact of the use of electric vehicles on pollution using real maps of Mazatlán, Mexico. Revista De Investigación En Tecnologías De La Información, 10(22), 148-157.
Chanwit Kongklaew, Khamphe Phoungthong, Chanwit Prabpayak, Md. Shahariar Chowdhury, Imran Khan, Nuttaya Yuangyai, . . . Kuaanan Techato. (2021). Barriers to electric vehicle adoption in Thailand. Sustainability, 13(22), DOI: 10.3390/su132212839
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Gill, A., Ramachandran, T., Upadhyay, R., & Gautam, A. A. (2024). Strategic grid integration of renewable using electric vehicles for smart cities stability. In Web of Conferences, 540, DOI: 10.1051/e3sconf/202454010024
Gillingham, K. T., Van Benthem, A. A., Weber, S., Saafi, M. A., & He, X. (2023). Has consumer acceptance of electric Vehicles been increasing? Evidence from microdata on every new vehicle sale in the United States. AEA Papers and Proceedings, 113, 329-335.
Hill, R. J., & Flack, H. D. (1987). The use of the Durbin–Watsondstatistic in Rietveld analysis. Journal of Applied Crystallography, 20(5), 356-361.
Honda Auto News. (2007). 2008 Honda FCX clarity press kit. Retrieved 14 October 2025, from https://hondanews.com/en-US/honda-automobiles/releases/release-1b57934abe84cccec00851004c34bdaa-honda-fcx-clarity-introduction
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 1-55.
Pasura Aungkulanon, Walailak Atthirawong, & Pongchanun Luangpaiboon. (2023). Fuzzy analytical hierarchy process for strategic decision making in electric vehicle adoption. Sustainability, 15(8), DOI: 10.3390/su15087003
Public Affairs Division Toyota Motor Corporation. (2016). Advancement of Toyota Hybrid System II (THS-II). Retrieved 14 October 2025, from https://global.toyota/en/powertrain/ths
Raja, G., Saravanan, G., Prathiba, S. B., Akhtar, Z., Khowaja, S. A., & Dev, K. (2023). Smart navigation and energy management framework for autonomous electric vehicles in complex environments. IEEE Internet of Things Journal, 10(21), 18641-18650.
Rimal, B. P., Kong, C., Poudel, B., Wang, Y., & Shahi, P. (2022). Smart electric vehicle charging in the era of internet of vehicles: Emerging trends and open issues. Energies, 15(5), DOI: 10.3390/en15051908
Salim, A., Syafri, & Nasrullah. (2024). Accelerating sustainability environment: Understanding electric vehicles (EVs) adoption with expanded technology acceptance model (TAM). International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, 14(2), 629-640.
Sanguesa, J. A., Torres-Sanz, V., Garrido, P., Martinez, F. J., & Marquez-Barja, J. M. (2021). A review on electric vehicles: Technologies and challenges. Smart Cities, 4(1), 372-404.
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: A Skill-Building Approach (7th ed.). Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons, Inc.
Trin Thananusak, Sirisuhk Rakthin, Thiti Tavewatanaphan, & Prattana Punnakitikashem. (2017). Factors affecting the intention to buy electric vehicles: Empirical evidence from Thailand. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles, 9(4), 361-381.
Tu, J.-C., & Yang, C. (2019). Key factors influencing consumers’ purchase of electric vehicles. Sustainability, 11(14), DOI: 10.3390/su11143863
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.
Wang, Y. (2024). The relationship between electric vehicles and smart cities: A literature review. Transactions on Economics, Business and Management Research, 4, 75-79.
Wicki, M., Brückmann, G., Quoss, F., & Bernauer, T. (2023). What do we really know about the acceptance of battery electric vehicles? Turns out, not much. Transport Reviews, 43(1), 62-87.
Yamane, T. (1967). Statistics: An Introductory Analysis (2nd ed.). New York: Harper & Row.
