Page 224 - Proceeding_รวมปก_Neat

The 1 National Conference on SROI 209
st

2
−
w = (LR (w w w w  0) LR (w = 0;w w w  0))
,
,
,
,
,
1
8 2 3 4 5 2 3 4 5
1
+ (LR (w  0,w  0;w w = 0) LR (w = 0;w w w  0))
−
,
,
,
8 2 3 4 5 2 3 4 5
1
+ (LR (w  0;w w  0,w = 0) LR (w = 0,w = 0,w w  0))
−
,
,
3
4
2
5
2
5
3
4
8 (4)
+ 1 (LR (w  0,w  0;w = 0,w  0) LR (w = 0,w  0;w w = 0))
−
,
8 2 3 4 5 2 3 4 5
1
+ (LR (w  0,w w = 0;w  0) LR (w = 0,w  0,w = 0,w = 0))
−
,
8 2 3 4 5 2 3 4 5
2
−
+ (LR (w  0,w w w = 0) LR (w w w w = 0))
,
,
,
,
,
8 2 3 4 5 2 3 4 5
โดยที่ LR คือ likelihood ratio ของสมกำรถดถอยที่มีกำรจ ำกัดและสมกำรไม่จ ำกัด
เช่น LR (w  2 0,w w w = 3 , 4 , 5 0) คือ likelihood ของสมกำรถดถอยที่ก ำหนดให้ weight ของตัวแปร
RD ไม่เป็นศูนย์แต่ตัวแปรอื่นเป็นศูนย์ (สมกำรจ ำกัด) และ likelihood ของสมกำรถดถอยที่ไม่มีกำรจ ำกัด
Th
t
สมกำรข้ำงต้นเป็นไปตำมสมมุติฐำนในกำรประมำณรำยได้ประชำชำติของไทยและในกำรวิเครำะห์นี้
จะท ำให้เรำทรำบได้ว่ำองค์ประกอบหรือสัดส่วนของผลกระทบทำงเศรษฐกิจที่แท้จริงของของงำนวิจัยได้
นั่นคือ w
1
3. เนื่องจำกงำนวิจัยขั้นแนวหน้ำและกำรน ำไปใช้เชิงพำณิชย์และอุตสำหกกรมของไทยยังไม่ชัดเจน
ดังนั้น ในงำนวิจัยนี้ผู้วิจัยท ำกำรพยำกรณ์ผลกระทบของงำนวิจัยขั้นแนวหน้ำว่ำควรจะมีผลต่อภำคเศรษฐกิจ
จริงเมื่อใด ดังนั้นในกำรศึกษำนี้วิธีกำร Genetic algorithm (Bangalore, Shaffer, Small and Arnold,
1996) มำท ำกำรคัดเลือก lag หรือควำมล่ำที่เหมำะสมที่จะประเมินระยะเวลำที่กำรวิจัยแนวหน้ำนี้จะน ำไปใช้
ประโยชน์ได้จริงและเกิดผลกระทบเชิงพำณิชย์และเมื่อเลือก lag ที่เหมำะสมได้แล้วเรำจึงท ำกำรคำดกำรณ์
กำรยอมรับเทคโนโลยีหรือ adoption rate ของผลงำนทั้ง 10 องค์ควำมรู้นี้
4. Adoption rate ของงำนวิจัยนี้จะท ำกำรประเมินภำยใต้กรอบแนวคิด 2 แนวคิด ดังนี้
4.1 กำรคำดกำรณ์ตำมภำยใต้ทฤษฎีกำรยอมรับเทคโลยีใหม่ คือ Gartner's Hype Cycle
(Jarvenpaa, Makinen, 2008).

รูปที่ 2 วัฐจักรของกำรยอมรับเทคโนโลยี ตั้งแต่มีกำรตีพิมพ์ผลงำน (Hype Cycle)