ความเต็มใจยอมรับการชดเชยสำหรับการลดการใช้สารเคมีในการปลูกข้าว:การศึกษาโดยวิธีการทดลองทางเลือก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มุ่งศึกษาปัจจัยที่่มีผลต่อความเต็มใจยอมรับการชดเชยและความเต็มใจยอมรับการชดเชยหากทำการลดการการใช้สารเคมีในการปลูกข้าวลง ืโดยใช้วิธีการทดลองทางเลือกและแบบจำลองโลจิตแบบมีเงื่อนไข (Conditional Logit Model) ในการวิเคราะห์ มีการเก็บข้อมูลจากเกษตรกรผู้ปลูกข้าวจำนวนทั้งสิ้น 220 ครัวเรือน ในพื้นที่อำเภอพร้าว จังหวัดเชียงใหม่ ซึ่งผลการศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อความเต็มใจยอมรับการชดเชยของเกษตรกรประกอบด้วยปัจจัยคุณลักษณะและปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคม โดยปัจจัยคุณลักษณะ ได้แก่ คุณลักษณะการใช้ปุ๋ยอินทรีย์แทนปุ๋ยเคมี จำนวน 1 ระดับคุณลักษณะ คุณลักษณะการใช้สารอินทรีย์ปราบศัตรูพิชแทรสารเคมี จำนวน 2 ระดับคุณลักษณะ คุณลักษณะการใช้สารอินทรีย์ฆ่าแมลงแทนสารเคมีจำนวน 2 ระดับคุณลักษณะ และค่าชดเชย ส่วนปัจจัยด้านเศรษฐกิจและสังคมที่มีผลต่อความเต็มใจยอมรับการชดเชยของเกษตรกร ได้แก่ อายุของเกษตรกร ระดับการศึกษา ประสบการณ์ในการทำนา จำนวนแรงงานในครัวเรือน ขนาดพื้นที่นา ต้นทุนค่าปุ๋ยเคมี และรายได้ ส่วนผลการวิเคราะห์ความเต็มใจยอมรับการชดเชยสำหรับการลดการใช้สารเคมีในการปลูกข้าว พบว่าหากเกษตรกรได้รับค่าชดเชย 81.88 บาทต่อไร่ เกษตรกรจะใช้ปุ๋ยเคมีลดลง 50 % และใช้ปุ๋ยอินทรีย์เพิ่มขึ้น 50 % หากเกษตรกรได้รับค่าชดเชย 69.00 บาทต่อไร่ เกษตรกรจะใช้สารเคมีปราบศัตรูพืชลดลง 50 % และใช้สารอินทรีย์ปราบศัตรูพืชเพิ่มขึ้น 50 % หากเกษตรกรได้รับค่าชดเชย 95.00 บาทต่อไร่ เกษตรกรจะใช้สารเคมีฆ่าแมลงลดลง 75% และใช้สารอินทรีย์ฆ่าแมลงเพิ่มขึ้น 25 %
Article Details
ลิขสิทธิ์ของบทความ
ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยหอการค้าไทย ห้ามมิให้นำเนื้อหา ทัศนะ หรือข้อคิดเห็นใด ๆ ของผลงานไปทำซ้ำ ดัดแปลง หรือเผยแพร่ ไม่ว่าทั้งหมดหรือบางส่วนโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากมหาวิทยาลัยหอการค้าไทยก่อน
เอกสารอ้างอิง
Budaka, B. (2007).Economic valuation of elephant management in Thailand. (Unpublished master’s thesis). Kasetsart University. Bangkok.(in Thai).
Chaing Mai Agricultral Office. (2012). 2011/ 2012 Chiang Mai cultivated statistic. Retrieved August 10,2012, from https:// chiangmai.doae.go.th (in Thai).
Colombo, S., Hanley, N.,& Calatrava-Requena, J. (2005). Designing policy for reducing the off-farm effects of soil erosion using choice experiment. Journal of Agricultural Economics, 56(1), 81-95.
Department of Disease Control, Bureau of Epidemiology. (2011). 2010 annual report of surveillance. Chiang Mai, Thailand: Author. (in Thai).
Hanley,N.(2000). Modeling recreation demand using choice experiments: Climbing in Scotland.: University of Glasgow, Department of Economics.
Hope,R.A., Borgoyary, M.,& Agarwal, C.(2006). Incentives that work for farmers and wetlands: A case study from the Bhoj Wetland, India. London, England: Department of International Development.
Ladenburg, J., Dubgaard, A., Martinsen, L.,& Tranberg, J. (2005). Economic valuation of the visual externalities or off-shore wind farms. Copenhagen, Denmark: University of
Muller, R.A., & Diener, A.A. (1997). Economic valuation of air quality in the regional municipality of Hamilton-Wentworth. Ontario, Canada: McMaster University Hamilton, Department of Economics.
Ngamsomsuke, W., & Nunthasen, K.(2015). Value of statistical life by applying contingent valuation method: A case of chemical substance application for rice farmers in Phrao District, Chiang Mai Province. Chiang Mai, Thailand: Maejo University, Faculty of Economics. (in Thai).
Nunthasen,K.(2008). Willingness to accept of soil and water conservation measure in Upper Mae-Sa Watershed, Chiang Mai Province. (Unpublished master’s thesis). Chiang Mai University. (in Thai).
Sanglertsawai, S.(2006). Assessing consumer preferences for Doikham safe vegetable in Bangkok: A choice modeling approach. (Unpublished master’s thesis). Kasetsart
University, Bangkok. (in Thai).
Udomsak, S.(2002). An economic valuation of coastal ecosystems in Phang Nga Bay, Thailand.: National Institute of Development Administration, School of Development Economics.
Yu, L.L., & Cai, Y.Y. (2015). Ecological compensation based on farmers’ willingness: A case study of Jingsan County in Hubei Province, China. Ying Yong Sheng Tai Xue Bao, 26(1): 215-23.
