DOI: 10.14457/stou.the.2023.47
title: การพยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทย โดยใช้แบบจำลองเวกเตอร์การถดถอยอัตโนมัติ

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาสถานการณ์เศรษฐกิจการเกษตรของประเทศไทย 2) สร้างตัวแบบที่เหมาะสมต่อการพยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทย และ 3) พยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทยการศึกษาใช้ข้อมูลทุติยภูมิ มีลักษณะเป็นอนุกรมเวลารายไตรมาส เริ่มตั้งแต่ ไตรมาส 1 ปี พ.ศ.2548 ถึง ไตรมาส 4 ปี พ.ศ.2566 รวมจำนวน 76 ไตรมาส โดยใช้วิธีการทางเศรษฐมิติ คือ แบบจำลองเวกเตอร์การถดถอยอัตโนมัติ โดยมีขั้นตอนดังนี้ 1) ตรวจสอบความหยุดนิ่งของข้อมูล ด้วยวิธี ADF unit root 2) สร้างตัวแบบเวกเตอร์การถดถอยอัตโนมัติ 3) ตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงเหตุผล ด้วยวิธี Granger Causality 4) พยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทย และ 5) พยากรณ์ความแปรปรวนของแบบจำลอง ด้วยวิธี Variance Decomposition  ผลการศึกษาพบว่า 1) ในปี พ.ศ.2566 ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรมีมูลค่า 1,536,071 ล้านบาท คิดเป็นสัดส่วนร้อยละ 8.57 ของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ ขยายตัว ร้อยละ 1.9 ซึ่งหมวดพืชมีมูลค่าผลผลิตที่สูงกว่าหมวดอื่น ๆ โดยสินคาเกษตรส่งออกมากที่สุด ได้แก่ ผลไม้ ยางธรรมชาติ ข้าว น้ำตาล และเนื้อไก่ ตลาดส่งออกสินค้าเกษตรสำคัญ ได้แก่ ประเทศจีน ญี่ปุ่น สหรัฐอเมริกา อินโดนีเซีย และมาเลเซีย ตามลำดับ 2) ตัวแบบที่เหมาะสมต่อการพยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทย คือ ดัชนีผลผลิตหมวดพืช และ 3) การพยากรณ์ผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตรของประเทศไทย พบว่า ในปี พ.ศ.2567 และ ปี พ.ศ.2568  มีแนวโน้มขยายตัว ซึ่งมักจะมีอัตราการเติบโตมากที่สุดในช่วงไตรมาส 4 เมื่อเปรียบเทียบกับช่วงเดียวกันของ  ปีที่ผ่านมาเติบโตเพิ่มขึ้นร้อยละ 2.96 และ 2.79 ตามลำดับ โดยดัชนีผลผลิตหมวดพืชจะมีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงร้อยละ 0 - 7.174 ในช่วงระยะเวลา 2 ปี ทั้งนี้ ส่วนหนึ่งขึ้นอยู่กับสภาพอากาศที่เอื้ออำนวยและปริมาณน้ำที่เพียงพอ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการผลิตสินค้าเกษตร และสถานการณ์เศรษฐกิจที่เป็นปัจจัยสนับสนุนการเติบโตของผลิตภัณฑ์มวลรวมภาคการเกษตร || The objectives of this study are to 1) study Thailand’s agricultural economic situation 2) create a suitable model for forecasting agricultural gross domestic product, and 3) forecast agricultural gross domestic product.   The study uses secondary data, which is a quarterly time series, starting from the Q1 of 2005 to the Q4 of 2023, totaling 76 quarters. The econometric method employed is the vector autoregressive (VAR) model, with the following steps 1) testing the stationarity of the data using the ADF unit root test 2) constructing the VAR 3) examining causal relationships using the Granger causality test 4) forecasting Thailand’s agricultural gross domestic product, and 5) forecasting the variance of the model using variance decomposition.The study found that 1) in 2023, Thailand’s agricultural GDP was valued at 1,536,071 million baht, accounting for 8.57% of the overall GDP, with a growth rate of 1.9%. The crop agricultural products had a higher value of output than other categories, with the most exported agricultural products being fruits, natural rubber, rice, sugar, and chicken meat. The main export markets for agricultural products included China, Japan, the United States, Indonesia, and Malaysia, respectively. 2) A suitable model for forecasting Thailand’s agricultural gross domestic product is the crop production index, and 3) The forecast of Thailand’s agricultural GDP found that in 2024 and 2025 there is a tendency to expand, typically achieving the highest growth rate in the Q4. When compared to the same period last year, the growth rates were 2.96% and 2.79%, respectively. The crop production index will have an impact on changes by 0 - 7.174% over a 2-year period. This is partly dependent on favorable weather conditions and sufficient water supply, which are critical factors in agricultural production, along with the economic situation supporting the growth of agricultural GDP.