Page Header

ปัจจัยความสำเร็จในการถ่ายทอดเทคโนโลยีสำหรับเกษตรกรสวนยางพาราในประเทศไทย
Key Success Factors Affecting Technology Transfer Success for Rubber Plantation Farmers in Thailand

Patompong Chabplan, Nalinpat Bhumpenpein, Chonnikarn Rodmorn

Abstract


การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความสำเร็จในการถ่ายทอดเทคโนโลยีสำหรับเกษตรกรสวนยางพาราในประเทศไทย โดยเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยการสุ่มแบบหลายขั้นตอน จากตัวอย่างที่เป็นเกษตรกรชาวสวนยางพาราและเป็นสมาชิกของสหกรณ์การเกษตรยางพารา จำนวน 562 คน โดยใช้แบบสอบถามปัจจัยที่ส่งผลต่อความสำเร็จในการถ่ายทอดเทคโนโลยี มีค่าอำนาจจำแนกมากกว่า 0.50 ทุกข้อ มีความเชื่อมั่น 0.952 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คือ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณเชิงพหุ (Multiple Regression Analysis) ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อความสำเร็จ มี 7 ปัจจัย ได้แก่ เนื้อหาที่ใช้ในการถ่ายทอดเทคโนโลยี ความรู้ความสามารถของผู้ถ่ายทอดเทคโนโลยี การเปิดโอกาสให้ผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วม การสอดแทรกเทคนิคการใช้งานเทคโนโลยี ความต่อเนื่องและสอดคล้องกันของเนื้อหา เทคโนโลยีช่วยแก้ไขปัญหาในการทำงาน และนโยบายและการสนับสนุนการใช้เทคโนโลยี ปัจจัยเหล่านี้สามารถพยากรณ์ความสำเร็จในการถ่ายทอดเทคโนโลยีได้ร้อยละ 78.40 โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์ (R) ที่ระดับ 0.901 โดยเขียนในรูปคะแนนดิบ คือ Y = 0.464X2 + 0.461X15 + 0.182X12 + 0.155X14 - 1.133X3 + 0.869X18 + 0.279X7 ผลจากการศึกษาดังกล่าวสามารถนำมาเป็นแนวทางการพัฒนาการถ่ายทอดเทคโนโลยีทางการเกษตรที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับเกษตรกรสวนยางพารารวมทั้งต่อยอดพัฒนาเป็นกรอบนโยบายการถ่ายทอดเทคโนโลยีเพื่อก้าวสู่การเป็นเกษตรกร 4.0 ที่ยั่งยืน

This research aimed to study the key success factors affecting technology transfer for rubber plantation farmers in Thailand. Data were collected by multi-stage random sampling method from 562 rubber farmers and members of the rubber agricultural cooperative, using questionnaires on key success factors affecting technology transfer with a discriminant power greater than 0.50 for all items and reliability coefficient of 0.952. Data were also analyzed by mean, standard deviation, Pearson’s product moment coefficient of correlation, and stepwise multiple regression analysis. The results revealed that there were seven predictive factors of technology transfer for rubber plantation farmers in Thailand, i.e., content in technology transfer, knowledge and competence of persons who passed on the technology transfer, participatory opportunity of the participants, integration of technology application techniques, continuity and consistency of content, technology support to solve problems, and policy and support for the use of technology. Every factor could explain and predict the success of technology transfer success at 78.40% with a relative coefficient (R) at the level of 0.901. The forecasting equation of raw score is Y = 0.464X2 + 0.461X15 + 0.182X12 + 0.155X14 – 1.133X3 + 0.869X18 + 0.279X7. The result can be used as guidelines for developing efficient and appropriate agricultural technology transfer for rubber plantation farmers and then, for conducting a technology transfer policy framework for sustainable farmers 4.0.


Keywords



[1] P. Chabplan and N. Porrawatpreyakorn, “Factors affecting Thai rubber farmers’ technology transfer acceptance,” The International Conference on Robotics, Informatics, and Intelligence control Technology (RIIT2019), 2019, pp. 22–27 (in Thai).

[2] J. M. Perkins, “Social perspectives on technology transfer,” IEEE Transactions on Professional Communication, vol. 36, no. 4, pp. 185–189, 1993.

[3] E. M. Rogers, S. Takegami, and J. Yin, “Lessons learned about technology transfer,” Technovation, vol. 21, no. 4, pp. 253–261, 2001.

[4] D. V. Gibson and R. W. Smilor, “Key variables in technology transfer: A field-study based empirical analysis,” Journal of Engineering and Technology Management, vol. 8, no. 3–4, pp. 287–312, 1991.

[5] N. M. Zacchea, “Technology transfer: From financial to performance auditing,” Managerial Auditing Journal, vol. 7, no. 1, 1992.

[6] T. E. Backer, N. I. O. D. A. Community, P. E. Branch, and H. I. R. Institute, Drug Abuse Technology Transfer. U.S. Department of Health and Human Services, Public Health Service, Alcohol, Drug Abuse, Mental Health Administration, 1991.

[7] D. Dimancescu and J. Botkin, The New Alliance: America's R and D Consortia. United States, 1986.

[8] T. K. Sung and D. V. Gibson, “Knowledge and technology transfer: Levels and key factors,” in Proceeding of 4th International Conference on Technology Policy and Innovation, 2000, pp. 4.4.1–4.4.9.

[9] R. V. Tenkasi and S. A. Mohrman, “Reviewing the behavioral science knowledge base on technology transfer,” MD : National Institute on Drug Abuse, 1995, pp. 147–168.

[10] S. Doheny-Farina, Rhetoric, Innovation, Technology. Cambridge, MA: MIT Press, 1992.

[11] F. William and D. V. Gibson, Technology Transfer: A Communication Perspective: Sage. Beverly Hills, CA, 1990.

[12] H. Irwin and E. More, “Technology transfer and communication: Lessons from Silicon Valley, route 128, carolina's research triangle and hi-tech texas,” Journal of Information Science, vol. 17, pp. 273–280, 1991.

[13] E. M. Rogers, Diffusion of Innovations, 3rd ed. New York: Free Press of Glencoe, 1983.

[14] E. L. C. Osabutey and Z. Jin, “Factors influencing technology and knowledge transfer: Configurational recipes for Sub-Saharan Africa,” Journal of Business Research, vol. 69, pp. 5390–5395, 2016.

[15] M. Majidpour, “International technology transfer and the dynamics of complementarity: A new approach,” Technological Forecasting and Social Change, vol. 122, pp. 196–206, 2017.

[16] Y. Chen, “Comparing North-South technology transfer and South-South technology transfer: The technology transfer impact of Ethiopian Wind Farms,” Energy Policy, vol. 116, pp. 1–9, 2018.

[17] A. Mohamed, S. Sapuan, M. M. H. Megat Ahmad, A. M. S. Hamouda, B. T. Hang, and B. T. Baharudin, “Modeling technology transfer for petroleum industry in Libya: An overview,” Academic Journals, vol. 5, no. 2, pp. 130–147, 2010.

[18] T. K. Sung, “Technology transfer in the IT industry: A Korean perspective,” Technological Forecasting and Social Change, vol. 76, no. 5, pp. 700–708, 2009.

[19] S. Kumar, S. Luthra, A. Haleem, S. K. Mangla, and D. Garg, “Identification and evaluation of critical factors to technology transfer using AHP approach,” International Strategic Management Review, vol. 3, no. 1–2, pp. 24–42, 2015.

[20] R. A. Dardak and K. A. Adham, “Transferring agricultural technology from government research institution to private firms in Malaysia,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 115, pp. 346-360, 2014.

[21] X. Ding, “Innovation and technology transfer in Chinese agriculture,” Journal of Small Business and Enterprise Development, vol. 13, no. 2, pp. 242–247, 2006.

[22] Y. Zhang, L. Wang, and Y. Duan, “Agricultural information dissemination using ICTs: A review and analysis of information dissemination models in China,” Information Processing in Agriculture, vol. 3, no. 1, pp. 17–29, 2016.

[23] J. L. Aaker and D. Maheswaran, “The effect of cultural orientation on persuasion,” Journal of Consumer Research, vol. 24, no. 3, pp. 315–328, 1997.

[24] E. B. Roberts, Entrepreneurs in High Technology. NY: Oxford University Press, 1991.

[25] M. T. Ajayi and O. E. Fapojuwo, “Assessment of farmers’ perception on small plot adoption technique as a means of sustainable technology transfer in Ikpoba-Okha local government area, Edo state, Nigeria,” OIDA International Journal of Sustainable Development, vol. 5, no. 3, pp. 11–18, 2012.

[26] P. Boonhor, “Factor effecting technology transfer to community,” M.S. thesis, College of Innovation, Thammasat University, 2016 (in Thai).

[27] P. Arpanutud and P. Supawan, “Factors affecting information technology adoption in Thai small and medium food manufacturing,” Journal of Yala Rajabhat Universit, vol. 11, pp. 97–111, 2016 (in Thai).

Full Text: PDF

DOI: 10.14416/j.kmutnb.2022.09.008

ISSN: 2985-2145