Original Title: Agricultural Efficiency in Myanmar Efficiency Differences and Drivers behind them in Myanmar’s States and Regions
Source: doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2023.9
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ប្រសិទ្ធភាពកសិកម្មនៅប្រទេសមីយ៉ាន់ម៉ា៖ ភាពខុសគ្នានៃប្រសិទ្ធភាព និងកត្តាជំរុញនៅពីក្រោយពួកគេនៅក្នុងរដ្ឋ និងតំបន់របស់ប្រទេសមីយ៉ាន់ម៉ា

ចំណងជើងដើម៖ Agricultural Efficiency in Myanmar Efficiency Differences and Drivers behind them in Myanmar’s States and Regions

អ្នកនិពន្ធ៖ Aye Mon Mon Kyaw (Myanmar Development Institute), Sara Davidsson (Myanmar Development Institute), Gustavo Nicolas Paez (Myanmar Development Institute)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023, Thai Agricultural Research Journal

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះវាយតម្លៃពីកម្រិតប្រសិទ្ធភាពនៃការផលិតកសិកម្មនៅទូទាំងរដ្ឋ និងតំបន់នានាក្នុងប្រទេសមីយ៉ាន់ម៉ា ព្រមទាំងកំណត់អត្តសញ្ញាណកត្តាដែលបណ្តាលឱ្យមានភាពអសកម្ម ដោយសារប្រជាជនជាងពីរភាគបីពឹងផ្អែកលើវិស័យនេះ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានរួមបញ្ចូលទិន្នន័យអង្កេតកសិករចំនួន ៣,២៥៩ នាក់ របស់កម្មវិធីស្បៀងអាហារពិភពលោក (ឆ្នាំ ២០១២-២០១៥) ជាមួយនឹងទិន្នន័យអាកាសធាតុនិងភូមិសាស្ត្រ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាព។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Stochastic Frontier Analysis (SFA)
ការវិភាគព្រំដែនស្តូកាស្ទិក
ប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃព្រំដែនផលិតកម្មលើទម្រង់មុខងារដែលបានកំណត់ និងអាចបែងចែករវាងកំហុសទូទៅ (noise) និងភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព។ កសិករទាំងអស់ត្រូវចែករំលែកអនុគមន៍ផលិតកម្មតែមួយ ដែលមិនអាចចាប់យកភាពខុសគ្នានៃការប្រើប្រាស់ធនធានតាមប្រភេទដំណាំចម្រុះនីមួយៗបានល្អនោះទេ។ បានបង្ហាញកម្រិតប្រសិទ្ធភាពជាមធ្យមទាបជាង DEA ប៉ុន្តែផ្តល់ភាពច្បាស់លាស់ក្នុងការស្វែងរកកត្តាជះឥទ្ធិពល ជាមួយនឹងតម្លៃ R-squared ចំនួន ០.៨៩១ ក្នុងម៉ូដែលតំរែតំរង់។
Data Envelopment Analysis (DEA)
ការវិភាគរុំព័ទ្ធទិន្នន័យ
ជាវិធីសាស្ត្រដែលមិនទាមទារការកំណត់ទម្រង់នៃអនុគមន៍ផលិតកម្មជាមុន (non-parametric) និងវាយតម្លៃដោយប្រៀបធៀបកសិករម្នាក់ៗទៅនឹងកសិករផ្សេងទៀត។ មិនមានសមាសធាតុស្តូកាស្ទិក (stochastic) ដូច្នេះរាល់កំហុសក្នុងទិន្នន័យ (noise) ឬភាពមិនប្រក្រតី ត្រូវបានបកស្រាយថាជាភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពទាំងស្រុង។ ផ្តល់តម្លៃ R-squared ខ្ពស់រហូតដល់ ០.៩៤៣ ក្នុងម៉ូដែលតំរែតំរង់ និងបញ្ជាក់ពីលទ្ធផលស្របគ្នាជាមួយ SFA ជុំវិញបញ្ហាភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៅតំបន់កសិកម្មប្រពៃណី។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារទិន្នន័យអង្កេតកម្រិតគ្រួសារលម្អិត រួមបញ្ចូលជាមួយទិន្នន័យអាកាសធាតុនិងភូមិសាស្ត្រពីផ្កាយរណប និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យធំ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យអង្កេតកសិករក្នុងតំបន់ចំនួន ១៤ នៃប្រទេសមីយ៉ាន់ម៉ា ចន្លោះឆ្នាំ ២០១២ ដល់ ២០១៥។ ទោះបីជាទិន្នន័យនេះរាងចាស់បន្តិចកាត់តាមបរិបទនៃជម្លោះប្រដាប់អាវុធនិងការផ្លាស់ប្តូរនយោបាយក៏ដោយ ក៏ប្រព័ន្ធកសិកម្មខ្នាតតូច ឥណទានក្រៅផ្លូវការ និងការរៀបចំសហគមន៍នៅទីនោះ មានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងសហគមន៍ជនបទនៅប្រទេសកម្ពុជា ដែលធ្វើឱ្យវាមានតម្លៃអាចយកជាគំរូបាន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវនេះមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃ និងកែលម្អគោលនយោបាយកសិកម្មតាមតំបន់ភូមិសាស្ត្រជាក់លាក់។

សរុបមក ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលការវិភាគសេដ្ឋកិច្ច (SFA/DEA) ជាមួយទិន្នន័យលំហ (GIS) នឹងជួយរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជារៀបចំគោលនយោបាយកសិកម្មចំគោលដៅ និងបែងចែកធនធានបានកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ចកសិកម្ម: ចាប់ផ្តើមដោយការស្វែងយល់ពីទ្រឹស្តីព្រំដែនផលិតកម្ម (Production Frontier) និងស្វែងយល់ពីវិធីសាស្ត្រគណនា Stochastic Frontier Analysis (SFA) រួមជាមួយ Data Envelopment Analysis (DEA)
  2. ប្រមូលនិងរៀបចំទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រពីផ្កាយរណប: ប្រើប្រាស់កម្មវិធី Google Earth EngineArcGIS ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យអាកាសធាតុ និងគណនាសន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិ (NDVI) ពីផ្កាយរណប Landsat ដើម្បីផ្សារភ្ជាប់ជាមួយទីតាំងកសិដ្ឋានរបស់កសិករ។
  3. រៀបចំនិងសម្អាតទិន្នន័យអង្កេតសេដ្ឋកិច្ចសង្គម: ប្រមូលទិន្នន័យកម្រិតគ្រួសារ (ចំណាយ ចំណូល កម្ចី ទំហំដី កម្មសិទ្ធិ) និងធ្វើការសម្អាតទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិដូចជា STATA, R, ឬ Python ដើម្បីត្រៀមសម្រាប់ដំណើរការម៉ូដែល។
  4. អនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យ (Data Modeling): បង្កើតម៉ូដែល SFA និង DEA ដើម្បីគណនាពិន្ទុប្រសិទ្ធភាពរបស់កសិករម្នាក់ៗ បន្ទាប់មកប្រើប្រាស់ការវិភាគតំរែតំរង់ស៊ាំ (Robust Regression) លើកត្តាផ្សេងៗដើម្បីស្វែងរកមូលហេតុនៃភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព។
  5. គូសផែនទីលទ្ធផល និងបង្កើតអនុសាសន៍គោលនយោបាយ: ប្រើប្រាស់កម្មវិធី QGISArcGIS ដើម្បីគូសផែនទី (Spatial Representation) បង្ហាញពីកម្រិតប្រសិទ្ធភាពតាមតំបន់គោលដៅ សម្រាប់ផ្តល់ជាធាតុចូលដល់ការសម្រេចចិត្តរបស់ស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Stochastic Frontier Analysis (ការវិភាគព្រំដែនស្តូកាស្ទិក) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយដែលប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពផលិតកម្ម ដោយមានសមត្ថភាពអាចបែងចែកដាច់ពីគ្នារវាងកំហុសដែលកើតមានដោយចៃដន្យ (ដូចជាអាកាសធាតុមិនអំណោយផល ឬកំហុសទិន្នន័យ) និងភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពពិតប្រាកដរបស់កសិករ។ វាប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាជាក់លាក់ដើម្បីបង្កើតជាខ្សែបន្ទាត់នៃផលិតកម្មអតិបរមាដែលអាចធ្វើទៅបាន។ ដូចជាការវាយតម្លៃលទ្ធផលសិស្សម្នាក់ទៅនឹងសិស្សពូកែបំផុតក្នុងថ្នាក់ ដោយគិតយោគយល់ដល់កត្តាចៃដន្យដូចជាថ្ងៃប្រឡងគេមានជំងឺ (កំហុសចៃដន្យ) ខុសពីការដែលគេប្រឡងធ្លាក់ដោយសារតែខ្ជិលរៀន (ភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពពិតប្រាកដ)។
Data Envelopment Analysis (ការវិភាគរុំព័ទ្ធទិន្នន័យ) ជាវិធីសាស្ត្រវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពដែលមិនតម្រូវឱ្យកំណត់រូបមន្តគណិតវិទ្យាជាមុន (non-parametric) ដោយវាប្រៀបធៀបធនធានដែលកសិករម្នាក់ៗប្រើប្រាស់និងផលដែលទទួលបាន ធៀបទៅនឹងកសិករដទៃទៀត ដើម្បីរកមើលក្រុមអ្នកដែលធ្វើបានល្អបំផុតជាគោល (Benchmark)។ វិធីនេះចាត់ទុកកំហុសទាំងអស់នៅក្នុងទិន្នន័យថាជាភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពទាំងស្រុង។ ដូចជាការយកអ្នករត់ប្រណាំងដែលរត់លឿនជាងគេបំផុតនៅក្នុងក្រុមមកធ្វើជាបន្ទាត់គោលដៅ ហើយអ្នករត់ក្រោយៗទាំងអស់ត្រូវបានចាត់ទុកថាមានភាពយឺតយ៉ាវ (គ្មានប្រសិទ្ធភាព) ដោយមិនគិតថាពួកគេអាចនឹងរអិលជើងដួលនោះទេ។
Production Frontier (ព្រំដែនផលិតកម្ម) ជាកម្រិតបរិមាណផលអតិបរមាដែលផលិតករមួយអាចផលិតបាន ដោយប្រើប្រាស់ធនធាននិងបច្ចេកវិទ្យាដែលមានស្រាប់ក្នុងលក្ខខណ្ឌល្អឥតខ្ចោះ។ កសិករដែលស្ថិតនៅលើព្រំដែននេះ ត្រូវបានចាត់ទុកថាជាអ្នកមានប្រសិទ្ធភាពផលិតកម្ម ១០០%។ ដូចជាពិន្ទុពេញ ១០០ នៃការប្រឡង ដែលសិស្សម្នាក់អាចទទួលបានលុះត្រាតែគេប្រើប្រាស់ពេលវេលា និងចំណេះដឹងទាំងអស់ដែលមានយ៉ាងត្រឹមត្រូវនិងអស់ពីសមត្ថភាពបំផុត។
Normalized Difference Vegetation Index (សន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិពីផ្កាយរណប) ជារង្វាស់សន្ទស្សន៍ដែលទាញយកពីរូបភាពផ្កាយរណប ដើម្បីវាស់ស្ទង់កម្រិតភាពបៃតង ដង់ស៊ីតេ និងសុខភាពរបស់រុក្ខជាតិនៅក្នុងតំបន់ណាមួយ។ ក្នុងការសិក្សានេះ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីគ្រប់គ្រងអថេរបរិស្ថានភូមិសាស្ត្រដែលអាចមានឥទ្ធិពលលើទិន្នផលកសិកម្ម។ ដូចជាការថតកាំរស្មីអ៊ិច (X-ray) ពីលើមេឃ ដើម្បីមើលថាតើស្រែចម្ការនៅតំបន់ណាមានដំណាំដុះលូតលាស់ល្អ និងបៃតងជាងគេ។
Moral Hazard (ហានិភ័យនៃសីលធម៌ ឬគ្រោះថ្នាក់សីលធម៌) ក្នុងបរិបទនៃឥណទានកសិកម្ម វាសំដៅលើស្ថានភាពដែលកសិករអាចនឹងមិនខិតខំប្រឹងប្រែងធ្វើការ ឬយកប្រាក់កម្ចីទៅប្រើប្រាស់ខុសគោលដៅ ដោយសារពួកគេដឹងថាអ្នកឱ្យខ្ចី (ដូចជាធនាគាររដ្ឋ) មិនមានលទ្ធភាពតាមដានយ៉ាងជិតស្និទ្ធ ឬមិនហ៊ានរឹបអូសទ្រព្យសម្បត្តិ។ ដូចជាក្មេងដែលសុំលុយម៉ាក់ប៉ាទៅទិញសៀវភៅរៀន តែបែរជាយកទៅលេងហ្គេម ព្រោះដឹងថាម៉ាក់ប៉ាមិនតាមទៅមើលផ្ទាល់ដល់សាលាឡើយ។
Credit Constraints (ឧបសគ្គឥណទាន ឬកង្វះខាតដើមទុន) ជាស្ថានភាពដែលកសិករមិនអាចទទួលបានប្រាក់កម្ចីគ្រប់គ្រាន់ ឬទាន់ពេលវេលាដើម្បីទិញធាតុចូលកសិកម្មល្អៗ (ដូចជាជី ពូជ ឬថ្នាំ) ដែលបង្ខំឱ្យពួកគេត្រូវប្រើប្រាស់ធាតុចូលដែលមានគុណភាពទាប និងធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ការទទួលបានទិន្នផលអតិបរមា។ ដូចជាជាងឈើដែលមានជំនាញខ្ពស់ តែគ្មានលុយទិញម៉ាស៊ីនអារឈើទំនើប ដែលបង្ខំឱ្យគាត់ត្រូវប្រើរណារដៃ ដែលស៊ីពេលយូរនិងសម្រេចការងារបានតិចតួច។
Economies of Scale (សន្សំសំចៃដោយមាត្រដ្ឋាន) ជាគោលការណ៍សេដ្ឋកិច្ចដែលចំណាយជាមធ្យមក្នុងការផលិតធ្លាក់ចុះ នៅពេលដែលទំហំនៃការផលិតមានការកើនឡើង ពោលគឺកសិដ្ឋានខ្នាតធំអាចផលិតកសិផលបានក្នុងតម្លៃដើមទាបជាងកសិដ្ឋានខ្នាតតូច។ ដូចជាការដាំបាយមួយឆ្នាំងធំសម្រាប់មនុស្ស ១០ នាក់ ដែលចំណាយអង្ករនិងអុសអស់តិចជាងការដាំបាយឆ្នាំងតូចៗ ១០ ដង សម្រាប់មនុស្សម្តងម្នាក់។
Spatial Correlation (ទំនាក់ទំនងលំហអាកាស) ជារង្វាស់ស្ថិតិ (ដូចជាសូចនាករ Moran's I) ដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលទិន្នន័យនៅតំបន់មួយមានឥទ្ធិពល ឬមានភាពស្រដៀងគ្នាទៅនឹងតំបន់នៅក្បែរខាង។ ក្នុងការសិក្សានេះ កសិករដែលនៅជិតគ្នាមានកម្រិតប្រសិទ្ធភាពស្រដៀងគ្នា ដោយសារមានការចែករំលែកបច្ចេកទេស ទីផ្សារ ឬរងឥទ្ធិពលអាកាសធាតុរួមគ្នា។ ដូចជាចម្ការស្វាយដែលនៅជិតគ្នា ច្រើនតែមានផ្លែល្អដូចគ្នា ព្រោះប្រើប្រភពទឹកតែមួយ និងកសិករតែងតែរៀនសូត្រពីរបៀបថែទាំពីគ្នាទៅវិញទៅមកជាប្រចាំ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖