Factors affecting farmer’s adoption of seeding machine for dry paddy field in Surin province
Article Sidebar
Published:
Aug 26, 2020
Keywords:
adoption direct seeding Surin province dry paddy field
Main Article Content
Abstract
The objective of this research was to study factors affecting farmer adoption of agricultural technology a case of seeding machine for dry paddy field in Surin province. The survey data was collected from 200 farmers by questionnaire. The binary logistic regression is applied to analyze the data and marginal effects were computed. The results indicated that the statistic significant attributes that increase the probability of farmer adoption for seeding machine for rice farming are irrigation area, rice planting area, yield of rice production, knowledge of rice planting and attitude of using seeding machine for rice planting. Meanwhile, age of farmers and cost of rice production are statistically significant factors that decrease the probability of using seeding machine for dry paddy field. Moreover, providing information and convincing farmers on the importance and efficiency of seeding machine can enhance likelihood of the use of seeding machine.
Article Details
How to Cite
Roopood, Y. ., Premashthira, A. ., & Daloonpate, A. . (2020). Factors affecting farmer’s adoption of seeding machine for dry paddy field in Surin province. Khon Kaen Agriculture Journal, 48(4), 857–868. retrieved from https://li01.tci-thaijo.org/index.php/agkasetkaj/article/view/251893
Section
บทความวิจัย (research article)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
กลุ่มวิจัยและพัฒนาเครื่องจักรกลการเกษตร. 2559. การศึกษารูปแบบเครื่องหยอดเมล็ดพันธุ์ข้าว. แหล่งข้อมูล https://www.alro.go.th/research_plan/ewt_dl_link.php?nid=436.ค้นเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2562.
กองวิจัยและพัฒนาข้าว. 2559. องค์ความรู้เรื่องข้าว: เครื่องจักรและเขตกรรม. แหล่งข้อมูล http://www.ricethailand.go.th/rkb3/title-index.php-file=content.php&id=22-2.html.ค้นเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2562.
ธีระพงษ์ อินทรตระกูล พลสราญ สราญรมย์ และเบญจมาศ อยู่ประเสริฐ. 2561. ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีเครื่องหยอดข้าวแห้งของเกษตรกรในจังหวัดนครพนม. น. 2015-2030. ใน: การประชุมเสนอผลงานวิจัยระดับชาติ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช ครั้งที่ 8 23 พฤศจิกายน 2561. อาคารเฉลิมพระเกียรติ 80 พรรษา มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. นนทบุรี.
นัทธ์หทัย ศิริวิริยะสมบูรณ์, ธำรงค์ เมฆโหรา, และทิพวรรณ ลิมังกูณ. 2559. ปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับการปลูกผักปลอดภัยจากสารพิษของเกษตรกรในอำเภอบางใหญ่ จังหวัดนนทบุรี. วารสารเกษตรพระจอมเกล้า. 30: 59-67.
ปิยรัตน์ บรรณาลัย. 2559. การศึกษาเปรียบเทียบต้นทุนและผลตอบแทน การผลิตข้าวขาวดอกมะลิ 105 ฤดูนาปีและฤดูนาปรัง ปีเพาะปลูก 2557/58. เอกสารประกอบการประเมินผลงานเพื่อแต่งตั้งให้ดำรงตำแหน่งนักวิเคราะห์นโยบายและแผนชำนาญการพิเศษ, สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตรกระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
ยศนนท์ ศรีวิจารย์, อรวรรณ ศรีโสมพันธ์, และกิตติศรีสะอาด. 2560. ต้นทุนและผลตอบแทนในการปลูกข้าวนาหยอดของเกษตรกรในจังหวัดอุบลราชธานี. แก่นเกษตร. 46: 506-513.
วนิดา อาจกล้า. 2555. ศึกษาความเป็นได้ในทางเศรษฐศาสตร์ของการปลูกไม้โตเร็วกระถินลูกผสมและปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจยอมรับการปลูก เพื่อใช้ในการผลิตกระแสไฟฟ้า. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร.
สถานีวิทยุกระจายเสียงแห่งประเทศ จังหวัดสุรินทร์. 2559. เกษตรจังหวัดสุรินทร์นำร่องหยอดเมล็ดพันธุ์ข้าวพื้นที่ตำบลตาอ็องของโครงการนาแปลงใหญ่. แหล่งข้อมูล http://radio.prd.go.th/surin/ewt_news.php?nid=8791&filename=index.ค้นเมื่อ 10 กุมภาพันธ์ 2562.
สารสนเทศส่งเสริมการเกษตร. 2561. ข้อมูลสารสนเทศส่งเสริมการเกษตร. แหล่งข้อมูล http://www.agriinfo.doae.go.th/.ค้นเมื่อ 16 กุมภาพันธ์ 2562.
สุเพ็ญพร พันธ์สุวรรณ. 2559. ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกใช้เครื่องหยอดข้าวแห้งของเกษตรกรผู้ปลูกข้าวในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร.
Alhaji M.H. Coteh, Juana P. Moiwo, and Xiangbin Yan. 2015. Using a logistic regression model to analyze alley farming adoption factors in Sierra Leone. Small-scale Forestry. 15:109-125.
D’Antoni, J. M., Mishra, A. K., and Joo, H. 2012. Farmers’ perception of precision technology: The case of autosteer adoption by cotton farmers. Computers and Electronics in Agriculture. 87: 121–128.
Duansiri S., M. Panya, and L. Tippawan. 2016. Factors affecting rice seed production of farmers in Sakon - Nakhon province, Thailand. Journal of Agricultural Technology. 12(7.1):1499-1508.
Erickson, B., and Widmar, D.A. 2015. Precision agricultural services dealership survey results. Purdue University. West Lafayette, Indiana, USA.
Larson, J. A., Roberts R. K., English, B. C., Larkin S. L., Marra M.C., and S. W. Martin. 2008. Factors affecting farmer adoption of remotely sensed imagery for precision management in cotton production. Precision Agriculture. 9: 195–208.
Leonard, E. 2014. Precision Ag Down Under. www.precisionag.com/guidance/precision-ag-down-under. Accessed Nov.7, 2019.
Mariano, M. J. Villano, R., and Fleming, E. 2012. Factors influencing farmers’ adoption of modern rice technologies and good management practices in the Philippines. Agricultural Systems. 110: 41–3.
Pindyck, R. S. and D. L. Rubinfeld. 1998. Econometric Models and Economic Forecast. 4th Edition. McGraw- Hill, Singapore.
Robertson, M.J., Llewellyn, R.S., Mandel, R., Lawes, R., Bramley, R.G.V., Swift, L., Metz, N., and O’Callaghan, C. 2012. Adoption of variable rate fertiliser application in the Australian grains industry: Status, issues and prospects. Precision Agriculture. 13: 181–199.
Say, Sait., Keskin, Muharrem., Sehri, Mustafa., and Sekerli, Yunus. 2017. Adoption of precision agriculture technologies in developed and developing countries.
กองวิจัยและพัฒนาข้าว. 2559. องค์ความรู้เรื่องข้าว: เครื่องจักรและเขตกรรม. แหล่งข้อมูล http://www.ricethailand.go.th/rkb3/title-index.php-file=content.php&id=22-2.html.ค้นเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2562.
ธีระพงษ์ อินทรตระกูล พลสราญ สราญรมย์ และเบญจมาศ อยู่ประเสริฐ. 2561. ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีเครื่องหยอดข้าวแห้งของเกษตรกรในจังหวัดนครพนม. น. 2015-2030. ใน: การประชุมเสนอผลงานวิจัยระดับชาติ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช ครั้งที่ 8 23 พฤศจิกายน 2561. อาคารเฉลิมพระเกียรติ 80 พรรษา มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. นนทบุรี.
นัทธ์หทัย ศิริวิริยะสมบูรณ์, ธำรงค์ เมฆโหรา, และทิพวรรณ ลิมังกูณ. 2559. ปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับการปลูกผักปลอดภัยจากสารพิษของเกษตรกรในอำเภอบางใหญ่ จังหวัดนนทบุรี. วารสารเกษตรพระจอมเกล้า. 30: 59-67.
ปิยรัตน์ บรรณาลัย. 2559. การศึกษาเปรียบเทียบต้นทุนและผลตอบแทน การผลิตข้าวขาวดอกมะลิ 105 ฤดูนาปีและฤดูนาปรัง ปีเพาะปลูก 2557/58. เอกสารประกอบการประเมินผลงานเพื่อแต่งตั้งให้ดำรงตำแหน่งนักวิเคราะห์นโยบายและแผนชำนาญการพิเศษ, สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตรกระทรวงเกษตรและสหกรณ์.
ยศนนท์ ศรีวิจารย์, อรวรรณ ศรีโสมพันธ์, และกิตติศรีสะอาด. 2560. ต้นทุนและผลตอบแทนในการปลูกข้าวนาหยอดของเกษตรกรในจังหวัดอุบลราชธานี. แก่นเกษตร. 46: 506-513.
วนิดา อาจกล้า. 2555. ศึกษาความเป็นได้ในทางเศรษฐศาสตร์ของการปลูกไม้โตเร็วกระถินลูกผสมและปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจยอมรับการปลูก เพื่อใช้ในการผลิตกระแสไฟฟ้า. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร.
สถานีวิทยุกระจายเสียงแห่งประเทศ จังหวัดสุรินทร์. 2559. เกษตรจังหวัดสุรินทร์นำร่องหยอดเมล็ดพันธุ์ข้าวพื้นที่ตำบลตาอ็องของโครงการนาแปลงใหญ่. แหล่งข้อมูล http://radio.prd.go.th/surin/ewt_news.php?nid=8791&filename=index.ค้นเมื่อ 10 กุมภาพันธ์ 2562.
สารสนเทศส่งเสริมการเกษตร. 2561. ข้อมูลสารสนเทศส่งเสริมการเกษตร. แหล่งข้อมูล http://www.agriinfo.doae.go.th/.ค้นเมื่อ 16 กุมภาพันธ์ 2562.
สุเพ็ญพร พันธ์สุวรรณ. 2559. ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกใช้เครื่องหยอดข้าวแห้งของเกษตรกรผู้ปลูกข้าวในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ. วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร.
Alhaji M.H. Coteh, Juana P. Moiwo, and Xiangbin Yan. 2015. Using a logistic regression model to analyze alley farming adoption factors in Sierra Leone. Small-scale Forestry. 15:109-125.
D’Antoni, J. M., Mishra, A. K., and Joo, H. 2012. Farmers’ perception of precision technology: The case of autosteer adoption by cotton farmers. Computers and Electronics in Agriculture. 87: 121–128.
Duansiri S., M. Panya, and L. Tippawan. 2016. Factors affecting rice seed production of farmers in Sakon - Nakhon province, Thailand. Journal of Agricultural Technology. 12(7.1):1499-1508.
Erickson, B., and Widmar, D.A. 2015. Precision agricultural services dealership survey results. Purdue University. West Lafayette, Indiana, USA.
Larson, J. A., Roberts R. K., English, B. C., Larkin S. L., Marra M.C., and S. W. Martin. 2008. Factors affecting farmer adoption of remotely sensed imagery for precision management in cotton production. Precision Agriculture. 9: 195–208.
Leonard, E. 2014. Precision Ag Down Under. www.precisionag.com/guidance/precision-ag-down-under. Accessed Nov.7, 2019.
Mariano, M. J. Villano, R., and Fleming, E. 2012. Factors influencing farmers’ adoption of modern rice technologies and good management practices in the Philippines. Agricultural Systems. 110: 41–3.
Pindyck, R. S. and D. L. Rubinfeld. 1998. Econometric Models and Economic Forecast. 4th Edition. McGraw- Hill, Singapore.
Robertson, M.J., Llewellyn, R.S., Mandel, R., Lawes, R., Bramley, R.G.V., Swift, L., Metz, N., and O’Callaghan, C. 2012. Adoption of variable rate fertiliser application in the Australian grains industry: Status, issues and prospects. Precision Agriculture. 13: 181–199.
Say, Sait., Keskin, Muharrem., Sehri, Mustafa., and Sekerli, Yunus. 2017. Adoption of precision agriculture technologies in developed and developing countries.
