การยอมรับกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลและพฤติกรรมการซื้อปุ๋ยอินทรีย์ของ เกษตรกรอินทรีย์ ในภาคกลางของประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของเกษตรกรอินทรีย์ในภาคกลางของประเทศไทย 2) เพื่อวิเคราะห์กลไกการส่งผ่านจากการยอมรับกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลสู่พฤติกรรมการซื้อปุ๋ยอินทรีย์จริงผ่านทัศนคติและความตั้งใจซื้อ และ 3) เพื่อตรวจสอบบทบาทของตัวแปรกำกับที่มีต่อความสัมพันธ์ระหว่างความตั้งใจซื้อกับพฤติกรรมการซื้อจริง รูปแบบการวิจัยแบบผสานวิธี กลุ่มตัวอย่างเชิงปริมาณ คือ เกษตรกรอินทรีย์ จำนวน 400 คน โดยการสุ่มแบบหลายขั้นตอนตามชั้นภูมิจาก 8 จังหวัดภาคกลาง และผู้ให้ข้อมูลเชิงคุณภาพ จำนวน 12 คน โดยการเลือกแบบเจาะจง วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโมเดลสมการโครงสร้าง ตัวแปรส่งผ่านแบบอนุกรมด้วยวิธีบูตสแตรป ตัวแปรกำกับ และการวิเคราะห์เชิงประเด็น ผลการวิจัยพบว่า 1) ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับ เรียงจากมากไปน้อย ได้แก่ ความรู้ด้านเทคโนโลยีดิจิทัล (β = 0.29) ความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ปุ๋ยอินทรีย์ (β = 0.23) การเข้าถึงเทคโนโลยี (β = 0.20) อิทธิพลทางสังคม (β = 0.18) ความไว้วางใจ (β = 0.14) และความเสี่ยงที่รับรู้มีอิทธิพลเชิงลบ (β = -0.11) 2) กลไกการส่งผ่านแบบอนุกรมมีค่าอิทธิพลทางอ้อม 0.08 (95% CI [0.048, 0.116]) ยืนยันเส้นทางจากการยอมรับสู่ทัศนคติ ความตั้งใจซื้อ และพฤติกรรมการซื้อจริง และ 3) อิทธิพลของชุมชน (β = 0.19) มีบทบาทกำกับสูงกว่าการสนับสนุนจากภาครัฐ (β = 0.16) สะท้อนวัฒนธรรมแบบรวมหมู่ของสังคมไทย องค์ความรู้จากงานวิจัยนี้ คือ F-A-R-M Model กรอบแนวคิดเชิงบูรณาการที่อธิบายกระบวนการยอมรับกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลสู่พฤติกรรมการซื้อปุ๋ยอินทรีย์ นำไปพัฒนากลยุทธ์สำหรับผู้ประกอบการและกำหนดนโยบายส่งเสริมเกษตรอินทรีย์
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กรมส่งเสริมการเกษตร. (2567). รายงานสถิติเกษตรกรอินทรีย์ประจำปี 2567. กรุงเทพมหานคร: กระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
จิตาพัชญ์ ใยเทศ และคณะ. (2566). การพัฒนากลยุทธ์การตลาดดิจิทัลผลิตภัณฑ์ชุมชนในจังหวัดนครสวรรค์. Journal of Roi Kaensarn Academi, 8(3), 83-96.
ภัทรพล ชุ่มมี. (2565). นวัตกรรมการตลาดที่ส่งอิทธิพลต่อการสร้างมูลค่าเพิ่มของธุรกิจเพื่อสังคม. Journal of Roi Kaensarn Academi, 7(12), 147-159.
ภัธรภร ปุยสุวรรณ และธีรเดช ทิวถนอม. (2566). การเพิ่มมูลค่าธุรกิจปลานิลของกลุ่มเกษตรกรในจังหวัดนครปฐม ตลอดห่วงโซ่คุณค่า. วารสารสหวิทยาการวิจัย: ฉบับบัณฑิตศึกษา, 12(1), 155-165.
วิละไช สุลิสา และคณะ. (2564). ความสำคัญของปัจจัยส่วนบุคคลและส่วนประสมทางการตลาดของการซื้อปุ๋ยอินทรีย์ตรา PDI. วารสารมจรอุบลปริทรรศน์, 6(1), 135-146.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2567). รายงานสถานการณ์สินค้าเกษตรประจำปี 2567. กรุงเทพมหานคร: กระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
อรุณี พึงวัฒนานุกูล. (2562). กลยุทธ์ส่วนประสมการตลาดในการตัดสินใจซื้อผักปลอดสารพิษโครงการหลวงของผู้สูงอายุในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยปทุมธานี, 11(1), 278-282.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
Best, J. W. & Kahn, J. V. (2006). Research in education. (10th ed.). London: Pearson Education.
Browne, M. W. & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Newbury Park: Sage.
Chivenge, P. et al. (2021). Co-benefits of nutrient management tailored to smallholder agriculture. Global Food Security, 30, 100570. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2021.100570.
Crippa, M. et al. (2021). Food systems are responsible for a third of global anthropogenic GHG emissions. Nature Food, 2, 198-209. https://doi.org/10.1038/s43016-021-00225-9.
Cui, L. & Wang, W. (2023). Factors affecting the adoption of digital technology by farmers in China: A systematic literature review. Sustainability, 15(20), 14824. https://doi.org/10.3390/su152014824.
Dong, L. (2022). Analysis on influencing factors of consumer trust in e-commerce marketing of green agricultural products based on big data analysis. Mathematical Problems in Engineering, 2022(2), 1-10. https://doi.org/10.1155/2022/8221657.
Dou, X. et al. (2025). Promoting digital transformation in facility agriculture: The role of government policies and digital literacy. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9, 1-16. https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1575666.
Farias, E. et al. (2024). Marketing in agribusiness: An analysis of digital marketing in strengthening the agricultural sector. Revista Observatorio de la Economia Latinoamericana, 22(10), 1-22.
Food and Agriculture Organization. (2023). The future of food and agriculture: Trends and challenges. Rome: Food and Agriculture Organization.
Fortune Business Insights. (2024). Fertilizers market size, share & industry analysis. Retrieved October 27, 2025, from https://www.fortunebusinessinsights.com/fertilizers-market-114571
Hair, J. F. et al. (2019). Multivariate data analysis. (8th ed.). United Kingdom: Pearson Prentice Hall.
Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118.
Jöreskog, K. G. & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Lincolnwood: Scientific Software International.
Khamtavee, T. et al. (2024). Young farmers’ utilization of internet for agricultural purposes: Evidence from Chiang Mai Province, Thailand. Research on World Agricultural Economy, 5(2), 102-113. https://doi.org/10.36956/rwae.v5i2.1098.
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling. (4th ed.). New York: Guilford Press.
Kotler, P. & Armstrong, G. (2016). Principles of marketing. (17th ed.). United Kingdom: Pearson.
Moschitz, H. et al. (2021). How can the EU farm to fork strategy deliver on its organic promises? Some critical reflections. EuroChoices, 20(1), 30-36. https://doi.org/10.1111/1746-692X.12294.
Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory. (3rd ed.). New York: McGraw-Hill.
Organics International. (2023). The world of organic agriculture: Statistics and emerging trends 2023. FiBL & IFOAM, https://www.fibl.org/fileadmin/documents/shop/1254-organic-world-2023.pdf.
Preacher, K. J. & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior Research Methods, 40(3), 879-891. https://doi.org/10.3758/BRM.40.3.879.
Romadhoni, B. et al. (2023). Purchasing decisions effect of social media marketing, electronic word of mouth (eWOM), purchase intention. Journal of Accounting and Finance Management, 4(1), 74-86. https://doi.org/10.38035/jafm.v4i1.194.
Rovinelli, R. J. & Hambleton, R. K. (1977). On the use of content specialists in the assessment of criterion-referenced test item validity. Dutch Journal of Educational Research, 2(1), 49-60.
Sarjito, A. (2025). Digital literacy for village development through digital technology innovation. Journal of Public Administration and Sociology of Development, 6(1), 828-848. https://doi.org/10.26418/jpasdev.v6i1.95084.
Shibi, B. & Aithal, P. (2022). A study on challenges faced by farmers using e-commerce in agriculture: A survey in Thrissur district, Kerala, India. International Journal of Case Studies in Business, IT, and Education, 6(2), 600-610. https://doi.org/10.47992/IJCSBE.2581.6942.0220.
Siwalette, M. S. P. et al. (2024). Antecedents of consumer purchase intention towards organic food. Golden Ratio of Data in Summary, 4(2), 421-428. https://doi.org/10.52970/grdis.v4i2.573.
Sriboonruang, P. et al. (2020). Factors affecting social media literacy of farmers in Thailand. Turkish Online Journal of Educational Technology, 42(2), 143-149.
Tirkey, R. S. (2024). The role of organic farming for climate change mitigation and sustainable development: A review. International Journal for Multidisciplinary Research, 6(4), 1-8.
United Nations. (2022). World population prospects 2022: Summary of results. New York: United Nations.
Venkatesh, V. et al. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178. https://doi.org/10.2307/41410412.
Wang, C. et al. (2022). Does e-commerce participation increase the use intensity of organic fertilizers in fruit production? Evidence from China. PLOS ONE, 17(8), e0273160. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0273160.
Webster, F. E. & Wind, Y. (1972). A general model for understanding organizational buying behavior. Journal of Marketing, 36(2), 12-19.
