Predictive Equation Model for Decision-Making of Industries Outsourcing to Rural Area in Northeast Thailand(สมการทำนายการตัดสินใจส่งต่อการผลิตของอุตสาหกรรมไปพื้นที่ชนบท ในเขตภาค ตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย)
Keywords:
Decision-Making(การตัดสินใ), Outsourcing(การส่งต่อการผลิต), Predictive Equation(สมการทำนาย), Northeast Thailand(ภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย)Abstract
ในปัจจุบันการส่งต่อการผลิต (Outsourcing) เป็นประเด็นที่อุตสาหกรรมให้ความสำคัญเป็นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม การส่งต่อการผลิตก็ยังคงอยู่ในขั้นของแนวความคิดที่ยังไม่มีตัวแบบจำลองที่จะช่วยให้ผู้ประกอบการได้ใช้เป็นตัวช่วยในการตัดสินใจส่งต่อการผลิต ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอสมการทำนายสำหรับผู้ประกอบการอุตสาหกรรมเพื่อใช้ในการตัดสินใจส่งต่อการผลิตไปยังอุตสาหกรรมในพื้นที่ชนบทในเขตภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณวิธี Stepwise เพื่อศึกษาว่าปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจส่งต่อการผลิตของผู้ประกอบการไปยังอุตสาหกรรมชนบท ผลจากการวิจัยพบว่า มี 3 ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจต่อการส่งต่อการผลิตคือ 1) ปัจจัยทางด้านต้นทุนการผลิต 2) ปัจจัยด้านความสะดวกในการจัดการและประสิทธิภาพการผลิต และ 3) ปัจจัยด้านศักยภาพของผู้รับช่วงผลิต โดยมีค่าสัมประสิทธิ์บ่งบอก (R2) = 0.244 และ Durbin-W Aston = 1.936
Outsourcing is a critical issue facing industrial management. However, the discussion concerning ways to outsource industrial production remains in the conceptual stage. Currently, It has not exist model to help a practitioner determine which methods would be most effective in implementing an outsourcing program. The purpose of this research was to study influence factors for decision-making of rural industries outsourcing in Northeast Thailand. This study points to the entrepreneurs in small- and medium-sized enterprises in the manufacturing sector in Northeast Thailand. In the study, a multiple regression method was used as a tool to analyze the influence factors for decisions to outsource rural industries. According to the analysis, It was found three factors were proned to affect the decision for rural industries outsourcing: (1) the cost of production; (2) management of facilities and the production efficiency, and (3) potential of subcontracting. The coefficient of determination (R2) = 0.244 and Durbin-W Aston = 1.936 were obtained in the study.
