DOI: 10.14457/stou.the.2023.62
title: ปัจจัยที่มีผลต่อรายได้ขององค์การบริหารส่วนจังหวัดในประเทศไทย

description: การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1) โครงสร้างและการเติบโตของรายได้ขององค์การบริหารส่วนจังหวัด และ 2) ปัจจัยที่มีผลต่อรายได้ขององค์การบริหารส่วนจังหวัดในประเทศไทยการศึกษานี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ ประชากร คือ องค์การบริหารส่วนจังหวัด (อบจ.) 76 แห่งในประเทศไทย ไม่รวม กทม. เนื่องจากเป็นองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นรูปแบบพิเศษ โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิลักษณะภาคตัดขวางแบบต่อเนื่องระดับจังหวัด 76 จังหวัดในช่วงระยะเวลา 7 ปี ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2559-2565 ใช้การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนาเพื่อศึกษาโครงสร้างและการเติบโต และการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณเพื่อหาปัจจัยที่ส่งผลต่อรายได้ของ อบจ. ได้แก่ รายได้ที่จัดเก็บเอง รายได้ที่รัฐบาลเก็บแล้วจัดสรรให้ และรายได้เงินอุดหนุน ผลการศึกษา พบว่า 1) รายได้ของ อบจ. ที่คิดเป็นสัดส่วนมากที่สุด ได้แก่ รายได้รับจัดสรร (ร้อยละ58.19) รองลงมา ได้แก่ รายได้เงินอุดหนุนและรายได้จัดเก็บเอง (ร้อยละ 34.29 และ 7.74 ตามลำดับ) รายได้รับจัดสรรส่วนใหญ่เป็นภาษีการบริโภค ได้แก่ ภาษีและค่าธรรมเนียมรถยนต์ ภาษีมูลค่าเพิ่มตามกฎหมาย โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยร้อยละ 3.12 ด้านเงินอุดหนุน พบว่า เงินอุดหนุนประเภททั่วไปมีสัดส่วนมากกว่าประเภทเฉพาะกิจเนื่องจากเป็นไปตามภารกิจหน้าที่ตามกฎหมาย อย่างไรก็ดี มีแนวโน้มลดลงจากการถ่ายโอนภารกิจให้เทศบาลและองค์การบริหารส่วนตำบลในจังหวัด โดยมีอัตราลดลงเฉลี่ยร้อยละ 3.07 ต่อปี รายได้จัดเก็บเอง ส่วนใหญ่มาจากภาษีสถานการค้ายาสูบ นอกจากนั้นเป็นรายได้ภาคบริการและรายได้อื่น โดยมีอัตราลดลงเฉลี่ยร้อยละ 4.60 ต่อปี และ 2) ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อรายได้ พบว่า ผลิตภัณฑ์จังหวัด สัดส่วนผลิตภัณฑ์จังหวัดภาคบริการ จำนวนหมู่บ้าน สัดส่วนคนจน สัดส่วนเด็ก จำนวนประชากรและภูมิภาค (ภาคเหนือ) มีความสัมพันธ์ต่อรายได้รับจัดสรร ในขณะที่ผลิตภัณฑ์จังหวัด สัดส่วนผลิตภัณฑ์จังหวัดภาคบริการ สัดส่วนผลิตภัณฑ์จังหวัดภาคอุตสาหกรรม จำนวนหมู่บ้าน ภูมิภาค (ภาคกลางและภาคเหนือ) สัดส่วนคนจน ขนาดพื้นที่รับผิดชอบและจำนวนประชากรมีความสัมพันธ์ต่อเงินอุดหนุน และสัดส่วนผลิตภัณฑ์จังหวัดภาคบริการ สัดส่วนเด็ก สัดส่วนผู้สูงอายุและภูมิภาค (ภาคใต้) มีความสัมพันธ์ต่อรายได้จัดเก็บเอง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 || The objectives of this study are to examine: 1) the structure and growth of the revenue of Provincial Administrative Organizations (PAOs), and 2) the factors affecting the revenue of Provincial Administrative Organizations in Thailand.This study is quantitative research focusing on PAOs, excluding Bangkok (a special local government), using secondary data from 76 provinces over a period of 7 years, from 2016 to 2022. Descriptive statistical analysis was employed to examine the structure and growth of the revenues of PAOs, while multiple regression analysis was conducted to identify the factors influencing the revenues of PAOs, including Self-generated revenue, Allocated revenue, and Grant revenue.The findings revealed that 1) The Largest proportion of the PAOs revenue is the Allocated revenue (58.19%), followed by Grant revenue and Self-generated revenue (34.29% and 7.74%, respectively). Allocated revenue mostly came from consumption taxes, including vehicle taxes and VAT, with an average annual growth rate of 3.12%. Regarding Grant revenue, the proportion of general grants is larger than that of specific grants, aligning with legal responsibilities. However, there is a decreasing trend, with an average annual decline of 3.07%, due to the transfer of responsibilities to municipalities and sub-district administrative organizations within their provinces. Self-generated revenues, primarily come from the tobacco business taxes and others incomes, there is a decreasing trend with an average annual decline of 4.60%. 2) Allocated revenue is affected by Gross Provincial Product, Gross Provincial Services Product ratio, the number of villages, the poverty ratio, the child ratio, the population, and the northern region. Grant revenue is affected by Gross Provincial Product, Gross Provincial Services Product ratio, Gross Provincial Industrial Product ratio, the number of villages, the regions (Central and Northern), the poverty ratio, the area, and the population. Lastly, Self-generated revenue is affected by Gross Provincial Services Product ratio, the child ratio, the elderly ratio, and the southern region, all at a statistical significance level of 0.01.