การตอบสนองของอุปทานพื้นที่เพาะปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ของไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ประเทศไทยประสบความขาดแคลนข้าวโพดเลี้ยงสัตว์เพื่อใช้ในอุตสาหกรรมการผลิตอาหารสัตว์ภายในประเทศ มาตลอดเกือบสองทศวรรษ ในขณะที่ความต้องการใช้ข้าวโพดเลี้ยงสัตว์เพิ่มสูงขึ้นทุกปี แต่ผลผลิตภายในประเทศกลับลดลงอย่างต่อเนื่อง และมีการนำเข้าข้าวโพดเลี้ยงสัตว์และข้าวสาลีเพื่อใช้ทดแทนข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ในประเทศเพิ่มมากขึ้น การลดลงของพื้นที่ปลูกคือสาเหตุสำคัญหนึ่งที่ทำให้ผลผลิตในประเทศลดลง ซึ่งอาจเป็นเพราะมีการปรับเปลี่ยนพื้นที่ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ไปปลูกพืชทดแทนที่ให้ผลตอบแทนที่ดีกว่า การศึกษานี้จึงมุ่งค้นหาสาเหตุที่มีผลต่อการตัดสินใจใช้พื้นที่เพาะปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์และเพื่อทำความเข้าใจด้านพฤติกรรมการตอบสนองของอุปทานเชิงพื้นที่เพาะปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ของเกษตรกร การวิเคราะห์ Area Response Analysis ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์การตอบสนองของเกษตรกรผู้ปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ต่อปัจจัยด้านราคาทั้งข้าวโพดและพืชแข่งขันอื่นๆ โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลารายเดือน ในช่วงปี พ.ศ. 2541 - 2560 และประมาณค่าโดยใช้แบบจำลอง Multivariate copula-based VAR model ทั้งนี้แนวคิด Copula สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีการแจกแจงแตกต่างกันได้ โดยไม่จำเป็นต้องสมมติให้ความสัมพันธ์เป็นเชิงเส้น จึงเหมาะใช้กับข้อมูลจริงในภาคเกษตรซึ่งมีความไม่เป็นเชิงเส้นและมีโครงสร้างขึ้นอยู่ต่อกันที่ซับซ้อน ผลการศึกษาพบว่า การตัดสินใจใช้พื้นที่เพาะปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ขึ้นอยู่กับราคาข้าวโพดในช่วงเวลาก่อนหน้าและรูปแบบการใช้พื้นที่เดิมเป็นสำคัญ ขณะที่ราคาพืชแข่งขัน เช่น มันสำปะหลัง และอ้อย ไม่ได้มีผลโดยตรงต่อการเปลี่ยนแปลงพื้นที่เพาะปลูก นอกจากนี้นโยบายภาครัฐที่เกี่ยวข้องกับพืชอื่นไม่ส่งผลต่อการตัดสินใจของเกษตรกรอย่างมีนัยสำคัญ และยังชี้ให้เห็นว่า พฤติกรรมการใช้ที่ดินของเกษตรกรมีลักษณะพึ่งพารูปแบบการผลิตเดิมมากกว่าการตอบสนองต่อแรงจูงใจด้านราคาในระยะสั้น
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Amnutkittikul, P. (2003). An analysis of the supply response of pineapple in Thailand (Master’s thesis). Bangkok, Thailand. Kasetsart University. (in Thai)
Bunsong, P. (2014). An analysis of price variation and supply response of major rice in Thailand (Master’s thesis). Songkhla, Thailand. Prince of Songkla University. (in Thai)
Inthajak, J. (2001). Supply response analysis of wheat in Thailand (Master’s thesis). Chiang Mai, Thailand. Maejo University. (in Thai)
Isvilanonda, S. (1996). An analysis of rice production supply. Kasetsart University Journal of Economics, 3(1), 33–44. (in Thai)
Kulwachai, N. (1992). An analysis of the supply response of castor in Thailand (Master’s thesis). Bangkok, Thailand. Kasetsart University. (in Thai)
Li, J., Nott, D. J., Fan, Y., & Sisson, S. A. (2017). Extending approximate Bayesian computation methods to high dimensions via a Gaussian copula model. Computational Statistics & Data Analysis, 106, 77-89. doi: 10.1016/j.csda.2016.07.005
Liu, J., Sriboonchitta, S., Wiboonpongse, A., & Denœux, T. (2021). A trivariate Gaussian copula stochastic frontier model with sample selection. International Journal of Approximate Reasoning, 137, 181–198. doi: 10.1016/j.ijar.2021.06.016
Masarotto, G., & Varin, C. (2017). Gaussian copula regression in R. Journal of Statistical Software, 77(8), 1–26. doi: 10.18637/jss.v077.i08
Mohammad, S., Javed, M. S., Ahmad, B., & Mushtaq, K. (2007). Price and non-price factors affecting acreage response of wheat in different agro-ecological zones in Punjab: a co-integration analysis. Pakistan Journal of Agricultural Sciences, 44(2), 370–377.
Mushtaq, K., & Dawson, P. J. (2002). Acreage response in Pakistan: a co-integration approach. Agricultural Economics, 27(2), 111–121. doi: 10.1111/j.1574-0862.2002.tb00110.x
Nerlove, M. (1956). Estimates of the elasticities of supply of selected agricultural commodities. Journal of Farm Economics, 38(2), 496–509. doi: 10.2307/1234389.
Office of Agricultural Economics (OAE). (2017). Situation of major agricultural commodities and trends in 2017. Retrieved from http://www.oae.go.th/assets/portals/1/files/ebook/agri_situation2560.pdf (in Thai)
Ozkan, B., & Karaman, S. (2011). Acreage response for cotton regions in Turkey: an application of the bounds testing approach to cointegration. New Medit, 10(2), 42–50.
Riaz, B., Ali, S., & Jan, D. (2014). Acreage response analysis of maize growers in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. International Journal of Food and Agricultural Economics, 2(3), 33–44. doi: 10.22004/ag.econ.186265
Shoko, R. R., Chaminuka, P., & Belete, A. (2016). Estimating the supply response of maize in South Africa: a Nerlovian partial adjustment model approach. Agrekon, 55(3), 237–253. doi: 10.1080/03031853.2016.1203802
Sklar, A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l’Institut de Statistique de l’Université de Paris, 8, 229–231.
Tchereni, B. H., & Tchereni, T. H. (2013). Supply response of maize to price and non-price incentives in Malawi. Journal of Economics and sustainable Development, 4(5), 141-152.
Teerakul, N. & Kaewmanee, P. (2018). The Restructuring Approach of Production, Marketing and Government Policies to Sustainable Maize Industry in Thailand. Bangkok: The Thailand Research Fund. (in Thai)
Thai Feed Mill Association. (2017). Feed production and consumption 2017. Accessed November 11, 2017. Retrieved from http://www.thaifeedmill.org (in Thai)
Verbeek, M. (2017). A guide to modern econometrics (5th ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Vitale, J. D., Djourra, H., & Sidibé, A. (2009). Estimating the supply response of cotton and cereal crops in smallholder production systems: recent evidence from Mali. Agricultural Economics, 40(5), 519–533. doi:10.1111/j.1574-0862.2009.00395.x
Wiboonpongse, A., Liu, J., Sriboonchitta, S., & Denoeux, T. (2015). Modeling dependence between error components of the stochastic frontier model using copula: application to intercrop coffee production in Northern Thailand. International Journal of Approximate Reasoning, 65, 34-44. doi:10.1016/j.ijar.2015.04.001
Wichitsrikamon, K., Angsurat, A., Chompuk, C., Pojanaprasert, N., & Patumnakul, A. (2015). Five decades of maize cultivar development in Thailand. Retrieved from https://www.slideshare.net/slideshow/ss-47319979/47319979. (in Thai)
Xu, C., Shengxiong, W., Zhijian, Z., & Wei, S. (2012). A model for analysis of supply reaction to price applied to grapes in China. In 2012 International Conference on Systems and Informatics (ICSAI 2012) (pp. 2559–2562). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ICSAI.2012.6223576
