បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការស្វែងរកប្រភពទុន និងភាពយឺតយ៉ាវនៃការអនុម័តបច្ចេកវិទ្យាទំនើបនៅក្នុងវិស័យកសិកម្មនៃខេត្តតៃនិញ (Tay Ninh) ប្រទេសវៀតណាម។ វាស្វែងយល់ពីកត្តាជំរុញនានាដែលអាចជួយកៀរគរទុនវិនិយោគ និងអភិវឌ្ឍន៍កសិកម្មប្រកបដោយចីរភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដើម្បីវិភាគលើទិន្នន័យស្ទង់មតិពីអ្នកពាក់ព័ន្ធក្នុងវិស័យកសិកម្ម ដោយផ្ទៀងផ្ទាត់សម្មតិកម្មតាមរយៈគំរូស្ថិតិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) ការវិភាគគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធដោយផ្នែក (PLS-SEM) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការវិភាគទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ និងមិនតម្រូវឱ្យទិន្នន័យមានរបាយធម្មតា (Normal distribution) តឹងរ៉ឹងពេកនោះទេ។ | ទាមទារឱ្យមានគំរូទិន្នន័យធំល្មម (យ៉ាងតិច ១០ ឯកតាក្នុងមួយអថេរទូទៅ) ឯលទ្ធផលអាចរងឥទ្ធិពលប្រសិនបើមានកំហុសក្នុងការវាស់វែង (Measurement error) បើគំរូមិនតំណាងគ្រប់គ្រាន់។ | បានបញ្ជាក់ពីសម្មតិកម្មទាំង៥ ដោយរកឃើញថាកម្មវិធីជំរុញការវិនិយោគ (IPP) មានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេលើការអនុម័តបច្ចេកវិទ្យា (មេគុណផ្លូវ ០.៥០២)។ |
| Specific Indirect Effects Analysis (Mediation Analysis) ការវិភាគឥទ្ធិពលប្រយោល (ការវិភាគអ្នកសម្របសម្រួល) |
ជួយពន្យល់ពីរបៀបដែលកត្តាផ្សេងៗ (ដូចជាគោលនយោបាយ ឬហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ) ជះឥទ្ធិពលដល់ការកៀរគរទុន តាមរយៈកត្តាអន្តរការីពោលគឺការអនុម័តបច្ចេកវិទ្យា។ | ផ្អែកលើទិន្នន័យកាត់ទទឹង (Cross-sectional data) ដែលអាចធ្វើឱ្យពិបាកក្នុងការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានពីទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលច្បាស់លាស់តាមពេលវេលា។ | កម្មវិធីជំរុញការវិនិយោគ (IPP) មានឥទ្ធិពលប្រយោលយ៉ាងខ្លាំងទៅលើការកៀរគរទុនវិនិយោគ តាមរយៈការជំរុញឱ្យមានការអនុម័តបច្ចេកវិទ្យា (មេគុណ ០.២៤៥)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានជាចម្បងលើការប្រមូលទិន្នន័យស្ទង់មតិផ្ទាល់ពីអ្នកពាក់ព័ន្ធ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងខេត្តតៃនិញ (Tay Ninh) ប្រទេសវៀតណាម តាមរយៈការស្ទង់មតិលើអ្នកវិនិយោគចំនួន ២៦៩ នាក់ ដោយប្រើវិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសគំរូតាមការងាយស្រួល (Convenience sampling) ដែលអាចមានភាពលម្អៀង និងមិនតំណាងឱ្យតំបន់ផ្សេងទៀត។ ចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះទោះបីជាបរិបទកសិកម្មមានភាពស្រដៀងគ្នាក៏ពិតមែន ប៉ុន្តែកម្ពុជាមានប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងបញ្ហាប្រឈមនៃកម្លាំងពលកម្មខុសគ្នា ដែលទាមទារឱ្យមានការចុះសិក្សាស្ទង់មតិនៅក្នុងស្រុកផ្ទាល់ដើម្បីភាពសុក្រឹតនៃការតាក់តែងគោលនយោបាយ។
របកគំហើញនិងវិធីសាស្ត្រនៃការស្រាវជ្រាវនេះ មានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការគាំទ្រដល់ការវាយតម្លៃ និងរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រទាក់ទាញវិនិយោគកសិកម្មនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តរបកគំហើញនិងវិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃទាំងនេះ អាចជួយកម្ពុជាក្នុងការកសាងយុទ្ធសាស្ត្រផ្លាស់ប្តូររូបភាពពីការពឹងផ្អែកលើកសិកម្មបែបប្រពៃណី ទៅជាវិស័យកសិ-ពាណិជ្ជកម្មទំនើបដែលជំរុញដោយបច្ចេកវិទ្យា និងមានប្រភពទុនវិនិយោគរឹងមាំ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (ការវិភាគគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធដោយផ្នែក) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដែលប្រើសម្រាប់ធ្វើម៉ូដែល និងវិភាគទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ជាពិសេសនៅពេលដែលអថេរទាំងនោះមិនអាចវាស់វែងបានដោយផ្ទាល់ (ឧទាហរណ៍៖ ទំនុកចិត្តអ្នកវិនិយោគ ឬការយល់ព្រមទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា)។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីទាយដឹងពីរូបមន្តធ្វើម្ហូបដ៏ឆ្ងាញ់មួយ ដោយគ្រាន់តែភ្លក់រសជាតិ និងដឹងពីគ្រឿងផ្សំជាមូលដ្ឋាន។ |
| Capital mobilization (ការកៀរគរទុន) | គឺជាដំណើរការនៃការប្រមូល ទាក់ទាញ និងចាត់ចែងធនធានហិរញ្ញវត្ថុពីប្រភពផ្សេងៗ (ដូចជាអ្នកវិនិយោគឯកជន ធនាគារ ឬរដ្ឋាភិបាល) ដើម្បីយកមកប្រើប្រាស់ក្នុងគម្រោងអាជីវកម្ម ឬការអភិវឌ្ឍវិស័យណាមួយដូចជាកសិកម្មជាដើម។ | ដូចជាការរៃអង្គាសប្រាក់ពីអ្នកភូមិគ្រប់គ្នា និងសប្បុរសជននានា ដើម្បីយកមកសាងសង់ទំនប់ទឹកមួយដែលអាចផ្តល់ប្រយោជន៍ដល់អ្នកភូមិទាំងមូល។ |
| Path coefficient (មេគុណផ្លូវ) | ជាតួលេខនៅក្នុងគំរូស្ថិតិ (PLS-SEM) ដែលបង្ហាញពីទំហំ និងទិសដៅនៃឥទ្ធិពលដែលកត្តាមួយមានទៅលើកត្តាមួយទៀត (ឧទាហរណ៍៖ លេខកាន់តែធំ បង្ហាញថាការជួយពីរដ្ឋាភិបាលកាន់តែជំរុញការវិនិយោគបានខ្លាំង)។ | ដូចជាលេខកុងទ័រល្បឿនដែលប្រាប់យើងថា បើយើងជាន់ហ្គែរកាន់តែខ្លាំង (មេគុណខ្ពស់) នោះឡាននឹងរត់កាន់តែលឿន។ |
| Mediating effect (ឥទ្ធិពលសម្របសម្រួល) | គឺជាដំណើរការដែលកត្តាទីមួយ (A) បង្កឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរទៅលើកត្តាទីពីរ (B) ហើយកត្តាទីពីរនោះក៏បន្តជះឥទ្ធិពលទៅកត្តាទីបី (C) ដោយធ្វើឱ្យ B ក្លាយជាអ្នកនាំសារឬកត្តាអន្តរការីរវាង A និង C។ នៅក្នុងបរិបទនេះ ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាគឺជាអន្តរការីរវាងរដ្ឋាភិបាល និងលំហូរទុន។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ជីកសិកម្ម (A) ដើម្បីធ្វើឱ្យដីមានជីជាតិ (B) ដែលជាហេតុធ្វើឱ្យដំណាំទទួលបានទិន្នផលខ្ពស់ (C) ដោយក្នុងនោះដីមានជីជាតិគឺជាអ្នកសម្របសម្រួល។ |
| Average Variance Extracted (AVE) (មធ្យមភាគវ៉ារ្យ៉ង់ដែលបានដកស្រង់) | គឺជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបញ្ជាក់ថាតើសំណួរនីមួយៗនៅក្នុងកម្រងសំណួរពិតជាអាចតំណាងឱ្យគំនិត ឬអថេរដែលយើងចង់វាស់វែងបានកម្រិតណា។ វាស់លើសពី ០.៥ មានន័យថាទិន្នន័យមានភាពច្បាស់លាស់អាចទទួលយកបាន។ | ដូចជាការបាញ់ស៊ីប បើគ្រាប់កាំភ្លើងភាគច្រើនចំចំណុចកណ្តាល (AVE ខ្ពស់) នោះមានន័យថាអ្នកបាញ់មានភាពច្បាស់លាស់។ |
| Discriminant Validity (សុពលភាពរើសអើង) | គឺជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីធានាថា អថេរឬគោលគំនិតដែលត្រូវបានសន្មតថាខុសគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ "ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ" និង "ធនធានមនុស្ស") គឺពិតជាខុសគ្នាដាច់ពីគ្នាមែននៅក្នុងទិន្នន័យជាក់ស្តែង មិនមានការយល់ច្រឡំឬត្រួតស៊ីគ្នាឡើយ។ | ដូចជាការប្រើម៉ាស៊ីនបែងចែករវាងផ្លែក្រូច និងផ្លែក្រូចឆ្មារ បើទោះជាវាមានរាងមូលដូចគ្នាក៏ដោយ ក៏ម៉ាស៊ីនអាចបំបែកវាដាច់ពីគ្នាបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
