ศึกษาแผนพัฒนาสายทางเพื่อสนับสนุนการขนส่งสินค้าและบริการผ่านรถไฟทางคู่สายลพบุรี-ปากน้ำโพ และสายนครปฐม-หัวหิน

Abstract

ปัจจุบันรัฐบาลมีนโยบายสนับสนุนการขนส่งหลายรูปแบบ (Multimodal Transportation) เพื่อเพิ่มศักยภาพและลดต้นทุนในการขนส่ง ซึ่งหนึ่งในโครงการที่สำคัญ คือ โครงการพัฒนาโครงข่ายรถไฟทางคู่สายลพบุรี – ปากน้ำโพ และ สายนครปฐม – หัวหิน อย่างไรก็ตาม พบว่าความสามารถในการเชื่อมโยงการขนส่งระหว่างแหล่งเพาะปลูกสินค้า แหล่งกองเก็บ จุดขนถ่ายสินค้า และสถานีรถไฟ รวมไปถึงแหล่งท่องเที่ยวที่สำคัญ ไม่ได้รับการออกแบบให้สามารถรองรับปริมาณการขนส่งสินค้าและบริการที่เพิ่มสูงขึ้น จึงมีความจำเป็นที่จะต้องทำการศึกษาเส้นทางของกรมทางหลวงชนบท ที่มีศักยภาพรองรับการขนส่งที่จะเพิ่มขึ้นในอนาคต จากการเปิดใช้รถไฟทางคู่ ด้วยวิธีแบบจำลองสมการเชิงโครงสร้าง (Structural Equation Modeling) ในการกำหนดปัจจัยที่มีผลต่อการพัฒนาสายทางของกรมทางหลวงชนบท ซึ่งประกอบด้วย 1) ปัจจัยด้านพื้นที่เพาะปลูก 2) ปัจจัยด้านโรงงานแปรรูป 3) ปัจจัยด้านสินค้าอุตสาหกรรม 4) ปัจจัยด้านการท่องเที่ยว 5) ปัจจัยด้านความเชื่อมโยง และ 6) ปัจจัยด้านถนน ซึ่งนำไปใช้ในการคัดเลือกสายทางที่มีศักยภาพ เพื่อศึกษาความเหมาะสมเบื้องต้น (Feasibility Study) และจัดทำแนวคิดการออกแบบ (Conceptual Design) ของการพัฒนาสายทางเพื่อสนับสนุนการขนส่งสินค้าและบริการ ในพื้นที่โครงการรถไฟทางคู่สายลพบุรี – ปากน้ำโพ และ สายนครปฐม – หัวหิน Thai government has promoted the use of multimodal transportation to increase the efficiency and effective of transportation system, and reduce the logistics cost. One of the plans is the double-track rail program to reduce the logistics cost, and link the transportation throughout the region. This study, therefore, aims at identifying key factors affecting rural road selection to support the road and double-track rail transportation via Lopburi – Paknampho and Nakhon Pathom – Huahin, utilizing a Structural Equation Modeling (SEM) method. The results reveal six key factors, namely 1) Product Source, 2) Processing Plant, 3) Industrial Product, 4) Travel Connection, 5) Road Network, and 6) Road Characteristics. It is expected that the study results help the Department of Rural Roads to better understand and select key roads to support the multimodal transportation.