ปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพการขนส่งและการเคลียร์สินค้าปลาแซลมอนนำเข้า ในจังหวัดสมุทรสาคร -
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาปัจจัยด้านการขนส่งที่มีผลต่อประสิทธิภาพการนำเข้าปลาแซลมอนในจังหวัดสมุทรสาคร 2) ศึกษาปัจจัยด้านการเคลียร์สินค้าศุลกากรที่มีผลต่อประสิทธิภาพการนำเข้าปลาแซลมอนในจังหวัดสมุทรสาคร และ 3) เปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างการขนส่งทางอากาศและทางเรือ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ เก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามที่มีค่าความเชื่อมั่นเท่ากับ 0.89 จากกลุ่มตัวอย่าง 150 ราย วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ และการทดสอบค่าที ผลการวิจัยพบว่า 1) ปัจจัยด้านการขนส่งทุกด้านมีผลต่อประสิทธิภาพการนำเข้า โดยสามารถร่วมกันอธิบายความแปรปรวนได้ร้อยละ 54.8 (R² = 0.548) 2) ปัจจัยด้านการเคลียร์สินค้าทุกด้านมีผลต่อประสิทธิภาพการนำเข้า โดยสามารถร่วมกันอธิบายความแปรปรวนได้ร้อยละ 47.2 (R² = 0.472) และ 3) การขนส่งทางอากาศมีประสิทธิภาพโดยรวมสูงกว่าการขนส่งทางเรืออย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (t = 2.256, p = 0.026) ผลการวิจัยสนับสนุนสมมติฐานทั้งสามข้อ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กรมโรงงานอุตสาหกรรม. (2566). รายงานสถิติโรงงานอุตสาหกรรมประจำปี 2566. กรุงเทพมหานคร: กระทรวงอุตสาหกรรม.
กรมศุลกากร. (2568). สถิติการนำเข้าสินค้าประมงปีงบประมาณ 2568. กรุงเทพมหานคร: กระทรวงการคลัง.
Asian Development Bank. (2024). Digital trade facilitation in ASEAN: Single window readiness assessment. ADB Publications.
Asia Logistics Association. (2025). Thailand logistics and customs performance report 2025. ALA Publications.
Aung, M. M., & Chang, Y. S. (2014). Temperature management for the quality assurance of a perishable food supply chain. Food Control, 40, 198-207. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2013.11.016
Ellram, L. M., Tate, W. L., & Billington, C. (2008). Understanding and managing the services supply chain. Journal of Supply Chain Management, 44(4), 17-32.
FreightAmigo. (2025). Sea vs. air freight: Navigating the optimal choice for your logistics needs.
Guo, M., Lin, H., Feng, H., et al. (2025). Deep learning algorithm-assisted non-destructive detection of TBARS values of salmon flesh using multi-modal molecular spectra fusion. Food Chemistry, 492(Pt 3), 145649.
Leng, L., Wang, Z., Zhao, Y., & Zuo, Q. (2024). Formulation and heuristic method for urban cold-chain logistics systems with path flexibility: The case of China. Expert Systems with Applications, 244, Article 122926. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122926
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1-55.
Maeng, C. (2023). An empirical study on trade facilitation by the Korean government's single window system. Journal of Korea Trade, 27(1), 101-118.
Ndraha, N., Hsiao, H. I., Vlajic, J., Yang, M. F., & Lin, H. T. V. (2018). Time‑temperature abuse in the food cold chain: Review of issues, challenges, and recommendations. Food Control, 89, 12-21.
Norwegian Seafood Council. (2025). Thailand seafood import statistics 2025. NSC Publications.
Wilson, J. S., Mann, C. L., & Otsuki, T. (2005). Assessing the benefits of trade facilitation: A global perspective. World Economy, 28(6), 841-871.
Wong Chan, S. (2024). Trade facilitation measures that are necessary, but not sufficient, to improve international trade performance. Actualidad Económica, 34(115), 1-18.
World Bank. (2023). Connecting to compete 2023: Trade logistics in an uncertain global economy – The Logistics Performance Index and its indicators. World Bank Publications.
Yamane, T. (1973). Statistics: An introductory analysis. 3rd ed.. Harper and Row.
