ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกซื้อรถยนต์ไฟฟ้าของพนักงานบริษัทเอกชนในเขตกรุงเทพมหานคร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีต่อการเลือกซื้อรถยนต์ไฟฟ้าของพนักงานบริษัทเอกชนในเขตกรุงเทพมหานคร และ 2) เพื่อประเมินความคุ้มค่าของการเป็นเจ้าของรถไฟฟ้า ของผู้บริโภคที่เป็นพนักงานบริษัทเอกชนในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล เก็บข้อมูลด้วยการคำนวณทุนรวมในการเป็นเจ้าของ (Total Cost of Ownership: TCO) เครื่องยนต์ ICE ประกอบด้วย ราคาซื้อรถยนต์ ค่าเชื้อเพลิง ค่าบำรุงรักษา ดอกเบี้ยจากการเช่าซื้อ อัตราคิดลด ค่าเบี้ยประกันภัย และภาษีรถยนต์ประจำปี วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) และตัวแปรตาม (Dependent Variable) โดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงซ้อน (Multiple Regression Analysis) ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (Ordinary Least Square Method: OLS) ร่วมกับการเก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถาม กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยนี้ คือ พนักงานบริษัทเอกชนในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล จำนวน 200 คน สถิติที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ได้แก่ ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ผลการศึกษาพบว่า การเปรียบเทียบต้อทุนรวมในความเป็นเจ้าของ TCO ในระดับราคาขายรถยนต์ที่มีราคาใกล้เคียงกันมีระดับต้นทุนรวมในความเป็นเจ้าของใกล้เคียงกันหรือไม่มีความแตกต่างกันมากนัก และผลการวิเคราะห์ระดับความคิดเห็นต่อปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อรถยนต์ไฟฟ้า (EV) พบว่า ระดับความคิดเห็นต่อปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อในภาพรวมมีค่าเฉลี่ย เท่ากับ 5.6969 และเมื่อพิจารณารายด้าน พบว่า ด้านที่มีค่าเฉลี่ยสูงสุด คือ นโยบายของรัฐ รองลงมา คือ ด้านความตั้งใจซื้อขายรถยนต์ไฟฟ้า ด้านการคล้อยตามบุคคลอ้างอิง และด้านภาพลักษณ์/อิทธิพลทางสังคม ตามลำดับ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ลิขสิทธิ์ของบทความ
ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยหอการค้าไทย ห้ามมิให้นำเนื้อหา ทัศนะ หรือข้อคิดเห็นใด ๆ ของผลงานไปทำซ้ำ ดัดแปลง หรือเผยแพร่ ไม่ว่าทั้งหมดหรือบางส่วนโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากมหาวิทยาลัยหอการค้าไทยก่อน
เอกสารอ้างอิง
Autolifethailand.tv.(2024) .Electric vehicle registration 100% in Thailand in 2023, totaling 76,314 vehicles (+684.4%) from last year | BYD Atto 3 Part. https://autolifethailand.tv/total-ev-bev-register-2023-thailand/ [in Thai]
Chantana Wankhanit. (2020). FACTORS AFFECTING THE DECISION TO PURCHASE ELECTRIC CARS OF THE GENERATION Y. (Unpublished master’s independent study). Mahidol University, Nakhon Pathom. [in Thai]
Department of Land Transport, Planning Division Group, Transportation Statistics, (2022).Transportation statistics report. https://web.dlt.go.th/statistics/ [in Thai]
Ilada Thammasang. (2019). FACTORS AFFECTING DECISION TO USE ELECTRIC VEHICLES OF PEOPLE IN CHONBURI PROVINCE. (Unpublished master’s independent study).Ramkhamhaeng University, Bangkok. [in Thai]
Siripotjanakul, C. (2016). The assessment of total cost of ownership of electric vehicle in Bangkok [Unpublished master’s independent study]. Thammasat University. [in Thai]
Smartgrid Thailand. (2022). Number and location of EV charging stations in Thailand. https://thai-smartgrid.com/%E0%B8%88%E0%B8%B3%E0%B8%99%E0%B8%A7%E0%B8%99%E0%B9%80%E0%B9%80%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%95%E0%B8%B3%E0%B9%80%E0%B9%80%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%88%E0%B8%87%E0%B8%AA%E0%B8%96%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%B5/ [in Thai]
Social Security Office. (2020). Number of compulsory insured persons (Section 33) year 2020. https://catalog.sso.go.th/dataset/dataset-24_04/resource/cd7f3199-522b-420f-9aaa-2c4f1d78ca77/ [in Thai]
Witsarut Tangphet. (2017). FACTORS AFFECTING CONSUMER’S BATTERY ELECTRIC VEHICLE PURCHASE INTENTION FOR GEN X AND GEN Y IN BANGKOK. (Unpublished master’s independent study). Thammasat University, Pathum Thani. [in Thai]
Ardagna, D., & Francalanci, C. (2005). A cost-oriented approach for the design of IT architectures. Journal of Information Technology, 20(1), 32-51. doi:10.1057/palgrave.jit.2000032
Kotler, P. (2003). Marketing management (11th ed.). Prentice-Hall.
Kotler, P., & Armstrong, G. (2000). Principles of marketing (9th ed). Prentice-Hall.
Bubeck, S., Tomaschek, J., & Fahl, U. (2016). Perspectives of electric mobility: Total cost of ownership of electric vehicles in Germany. Transport Policy, 50, 63-77. doi:https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2016.05.012
Breetz, H. L., & Salon, D. (2018). Do electric vehicles need subsidies? Ownership costs for conventional, hybrid, and electric vehicles in 14 U.S. cities. Energy Policy, 120, 238-249. doi:https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.05.038
Ellram, L. M. (1995). Total cost of ownership: An analysis approach for purchasing. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 25(8), 4-23. doi:10.1108/09600039510099928
George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for windows step by step: A simple guide and Reference, 11.0 update (4th ed.). Allyn & Bacon.
Harvey, L. D. D. (2018). Cost and energy performance of advanced light duty vehicles: Implications for standards and subsidies. Energy Policy, 114, 1-12. doi:https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.11.063
Pavlenko, N., Slowik, P., & Lutsey, N. (2019). When does electrifying shared mobility make Economic sense? (The International Council of Clean Transportation Working Paper 2019-01). https://theicct.org/wp-content/uploads/2021/06/Electric_shared_mobility
_20190114.pdf
van Vliet, O., Brouwer, A. S., Kuramochi, T., van den Broek, M., & Faaij, A. (2011). Energy use, cost and CO2 emissions of electric cars. Journal of Power Sources, 196(4), 2298-2310. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2010.09.119
Wu, G., Inderbitzin, A., & Bening, C. (2015). Total cost of ownership of electric vehicles compared to conventional vehicles: A probabilistic analysis and projection across market segments. Energy Policy, 80, 196-214. doi:https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.02.004
Yamane, T. (1973) Statistics: An Introductory Analysis. 3rd Edition, Harper & Row Ltd., New York.
