Original Title: Green Finance and the Transformation of Agricultural Structure in China: Empirical Evidence from Urban Panel Data (2013–2023)
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i4.2337
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ហិរញ្ញប្បទានបៃតង និងការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្មនៅប្រទេសចិន៖ ភស្តុតាងជាក់ស្តែងពីទិន្នន័យ Panel ទីក្រុង (២០១៣-២០២៣)

ចំណងជើងដើម៖ Green Finance and the Transformation of Agricultural Structure in China: Empirical Evidence from Urban Panel Data (2013–2023)

អ្នកនិពន្ធ៖ Min Cao (School of Management, Universiti Sains Malaysia), Nurhafiza Abdul Kader Malim (School of Management, Universiti Sains Malaysia)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការអភិវឌ្ឍកសិកម្មប្រកបដោយចីរភាព ដោយវាយតម្លៃពីផលប៉ះពាល់ និងយន្តការនៃហិរញ្ញប្បទានបៃតង (Green Finance) ទៅលើការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្ម (AST) នៅក្នុងប្រទេសចិន។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដោយផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យអង្កេតចំនួន ២៥០៥ ពីទីក្រុងចំនួន ២៤០ ក្នុងប្រទេសចិន។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Two-way Fixed Effects Model (Baseline)
ម៉ូដែលឥទ្ធិពលថេរទិសដៅពីរ (ម៉ូដែលគោល)
អាចគ្រប់គ្រងអថេរដែលមិនអាចសង្កេតបានតាមពេលវេលា និងលក្ខណៈបុគ្គល (ទីក្រុងនីមួយៗ) ដែលជួយកាត់បន្ថយភាពលម្អៀងក្នុងការប៉ាន់ស្មាន។ មិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) ដែលកើតចេញពីទំនាក់ទំនងមានសភាពបញ្ច្រាសគ្នា ឬកំហុសឆ្គងផ្សេងៗបានទាំងស្រុងនោះទេ។ រកឃើញថាការកើនឡើង ១% នៃហិរញ្ញប្បទានបៃតង (GF) ធ្វើឱ្យរចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្ម (AST) កើនឡើង ៦,១៤៦%។
Two-Stage Least Squares (2SLS)
ការវិភាគតម្រែតម្រង់ការេអប្បបរមាពីរដំណាក់កាល
ដោះស្រាយបញ្ហា Endogeneity យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពតាមរយៈការប្រើប្រាស់អថេរឧបករណ៍ (Instrumental variables) ជាមួយនឹងការយឺតយ៉ាវមួយដំណាក់កាល (One-period lag) ដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលកាន់តែមានភាពជឿជាក់។ តម្រូវឱ្យមានការជ្រើសរើសអថេរឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ និងទាមទារទំហំសំណុំទិន្នន័យធំល្មមដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលជាក់លាក់។ បញ្ជាក់ពីភាពរឹងមាំនៃលទ្ធផលគោល ដោយបង្ហាញថាការកើនឡើង ១% នៃ GF ពិតជាធ្វើឱ្យ AST កើនឡើង ៦,២០៥% ប្រាកដមែន។
Mediation Effect Model
ម៉ូដែលឥទ្ធិពលសម្របសម្រួល
ជួយពន្យល់ពីយន្តការជាក់លាក់ និងផ្លូវលម្អិតដែលហិរញ្ញប្បទានបៃតងជះឥទ្ធិពលដល់វិស័យកសិកម្ម (តាមរយៈការច្នៃប្រឌិត និងការប្រើប្រាស់)។ ទាមទារការសន្មត់តឹងរ៉ឹងលើទំនាក់ទំនងមូលហេតុរវាងអថេរឯករាជ្យ អថេរសម្របសម្រួល និងអថេរអាស្រ័យ ដែលអាចមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការបកស្រាយ។ រកឃើញឥទ្ធិពលសម្របសម្រួលវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំង ជាពិសេសទៅលើការច្នៃប្រឌិតប្រកបដោយចីរភាពបៃតង (GSI: ២,០៨៩) និងកម្រិតនៃការប្រើប្រាស់បៃតង (GCL: ០,០៥៦)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ទំហំធំ និងកម្មវិធីស្ថិតិជំនាញខ្ពស់សម្រាប់ការវិភាគបែប Econometrics។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងស្រុងពីទីក្រុងចំនួន ២៤០ ក្នុងប្រទេសចិន ចាប់ពីឆ្នាំ២០១៣ ដល់២០២៣ ដោយប្រៀបធៀបទីក្រុងលំដាប់ទី១ និងទីក្រុងធម្មតា។ នេះជាចំណុចគួរឱ្យកត់សម្គាល់សម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះកម្ពុជាជាប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្មខុសពីចិន ភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើកសិករខ្នាតតូច ខណៈប្រព័ន្ធធនាគារសម្រាប់ការផ្តល់ឥណទានបៃតងមិនទាន់មានភាពទូលំទូលាយ។ ទិន្នន័យនេះមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីបញ្ហាខ្វះខាតទុនរបស់កសិករនៅតំបន់ដាច់ស្រយាលក្នុងប្រទេសដែលពឹងផ្អែកលើមីក្រូហិរញ្ញវត្ថុខ្លាំងនោះទេ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាបរិបទសេដ្ឋកិច្ចមានភាពខុសគ្នាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រ និងគោលគំនិតនៃការសិក្សានេះអាចផ្តល់ជាអំណះអំណាង និងគំរូដ៏សំខាន់សម្រាប់រៀបចំប្រព័ន្ធហិរញ្ញប្បទានកសិកម្មនៅកម្ពុជា។

ការស្វែងយល់ពីយន្តការហិរញ្ញប្បទានបៃតងនេះ នឹងជួយកម្ពុជាពន្លឿនការផ្លាស់ប្តូរវិស័យកសិកម្មពីការដាំដុះបែបប្រពៃណី ទៅជាកសិកម្មពាណិជ្ជកម្ម និងសេវាកម្មកសិកម្មដែលគិតគូរពីបរិស្ថាន និងមានតម្លៃបន្ថែមខ្ពស់។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ប្រមូល និងរៀបចំទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធនឹងកសិកម្ម និងឥណទាន: ចាប់ផ្តើមប្រមូលទិន្នន័យបន្ទះ (Panel data) ប្រចាំឆ្នាំពាក់ព័ន្ធនឹងទិន្នផលកសិកម្ម សេវាកម្មកសិកម្ម និងទំហំកម្ចីឥណទានពីប្រភពផ្លូវការដូចជា វិទ្យាស្ថានជាតិស្ថិតិ (NIS) និងរបាយការណ៍ប្រចាំឆ្នាំរបស់ធនាគារជាតិកម្ពុជា រួចសម្អាតទិន្នន័យដែលបាត់បង់ (Missing values) តាមទម្រង់ស្តង់ដារ។
  2. សិក្សាពីកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ Econometrics: អនុវត្តការប្រើប្រាស់កម្មវិធី Stata 16.0RStudio ដើម្បីគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំៗ និងរៀនសរសេរកូដសម្រាប់ធ្វើតេស្តស្ថិតិពិពណ៌នា និងការវិភាគតម្រែតម្រង់ជាមូលដ្ឋាន។
  3. អនុវត្តការវិភាគម៉ូដែល Panel Data: សាកល្បងដំណើរការម៉ូដែល Two-way Fixed Effects Model ដើម្បីស្វែងរកឥទ្ធិពលនៃកម្ចីទៅលើទិន្នផល និងប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រ 2SLS ជាមួយអថេរឧបករណ៍ (Instrumental variables) ដើម្បីបញ្ជាក់ពីភាពរឹងមាំ និងដោះស្រាយបញ្ហា Endogeneity។
  4. វិភាគរកឥទ្ធិពលសម្របសម្រួល (Mediation Analysis): ប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រពីរជំហាន (Two-step method) ដូចដែលអ្នកស្រាវជ្រាវបានអនុវត្ត ដើម្បីស្វែងយល់ពីកត្តាដែលជាស្ពានចម្លង (ឧទាហរណ៍៖ កម្រិតនៃការបែងចែកឥណទាន, សមត្ថភាពច្នៃប្រឌិត) រវាងការផ្តល់ទុន និងការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្ម។
  5. ធ្វើតេស្តភាពខុសគ្នាតាមតំបន់ និងផ្តល់អនុសាសន៍គោលនយោបាយ: ដំណើរការវិភាគ Heterogeneity Analysis ដើម្បីបែងចែកឥទ្ធិពលរវាងតំបន់ទីក្រុង និងជនបទ ឬខេត្តសេដ្ឋកិច្ចផ្សេងៗគ្នា បន្ទាប់មកសរសេររបាយការណ៍ដែលផ្តល់អនុសាសន៍ជាក់លាក់ដល់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយកសិកម្មនៅកម្ពុជាដោយផ្អែកលើភស្តុតាងស្ថិតិរឹងមាំ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Green Finance (ហិរញ្ញប្បទានបៃតង) ការផ្តល់សេវាហិរញ្ញវត្ថុដូចជាប្រាក់កម្ចី ការវិនិយោគ ឬការធានារ៉ាប់រង ដែលផ្តោតជាពិសេសលើគម្រោងនានាដែលជួយការពារបរិស្ថាន កាត់បន្ថយការបំពុល ឬលើកកម្ពស់ការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ចប្រកបដោយចីរភាព។ ដូចជាការដែលធនាគារឲ្យអ្នកខ្ចីលុយក្នុងអត្រាការប្រាក់ទាបជាងមុន ប្រសិនបើអ្នកយកលុយនោះទៅទិញផ្ទាំងសូឡា ឬធ្វើកសិកម្មដែលមិនប្រើគីមីពុល។
Agricultural Structure Transformation (ការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធកសិកម្ម) ការផ្លាស់ប្តូរទម្រង់នៃផលិតកម្មកសិកម្ម ឧទាហរណ៍ពីការដាំដុះទូទៅ (ស្រូវ ពោត) ដែលមានតម្លៃបន្ថែមទាប ទៅជាការបង្កើនចំណែកនៃសេវាកម្មកសិកម្ម កសិកម្មបច្ចេកវិទ្យា ឬការកែច្នៃដែលមានតម្លៃបន្ថែមខ្ពស់។ ដូចជាកសិករម្នាក់ឈប់ត្រឹមតែដាំបន្លែធម្មតា តែប្តូរមកបង្កើតប្រព័ន្ធស្រោចស្រពវៃឆ្លាត និងលក់សេវាកម្មបច្ចេកទេសកសិកម្មឲ្យអ្នកភូមិវិញ។
Two-way Fixed Effects Model (ម៉ូដែលឥទ្ធិពលថេរទិសដៅពីរ) វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ Panel ដោយវាជួយគ្រប់គ្រងកត្តាថេរដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (ដូចជាទីតាំងភូមិសាស្ត្រនៃទីក្រុងនីមួយៗ) និងកត្តាដែលប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (ដូចជាគោលនយោបាយជាតិប្រចាំឆ្នាំ) ដើម្បីឲ្យការទស្សន៍ទាយកាន់តែសុក្រឹត។ ដូចជាការវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពសិស្សដោយកាត់កងចេញនូវកត្តាពីកំណើតរបស់សិស្សម្នាក់ៗ និងកត្តាបរិយាកាសសាលាប្រចាំឆ្នាំ ដើម្បីដឹងច្បាស់ថាការខិតខំរៀនពិតជាធ្វើឲ្យសិស្សពូកែជាងមុនមែនឬអត់។
Endogeneity (បញ្ហាអថេរខាងក្នុង) បញ្ហានៅក្នុងម៉ូដែលស្ថិតិនៅពេលដែលអថេរពន្យល់មានទំនាក់ទំនងជាមួយកំហុស (Error term) ដែលច្រើនកើតឡើងដោយសារមានទំនាក់ទំនងមូលហេតុបញ្ច្រាសគ្នា ឬមានកត្តាសំខាន់ណាមួយត្រូវបានមើលរំលង ដែលធ្វើឲ្យការប៉ាន់ស្មានលម្អៀងខុសពីការពិត។ ដូចជាយើងសន្និដ្ឋានខុសថា "ឆ័ត្រធ្វើឲ្យភ្លៀងធ្លាក់" (ដោយសារឃើញគេកាន់ឆ័ត្រទើបមានភ្លៀង) ព្រោះតាមពិត "ភ្លៀងធ្លាក់ទើបគេកាន់ឆ័ត្រ"។
Two-Stage Least Squares / 2SLS (ការវិភាគតម្រែតម្រង់ការេអប្បបរមាពីរដំណាក់កាល) វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលគេប្រើប្រាស់អថេរឧបករណ៍ (Instrumental Variable) មកជួយដោះស្រាយបញ្ហា Endogeneity ដោយឆ្លងកាត់ការគណនាពីរដំណាក់កាល ដើម្បីបំបែកឥទ្ធិពលពិតប្រាកដរបស់អថេរដែលយើងចង់សិក្សាឲ្យដាច់ពីកត្តារំខាន។ ដូចជាការប្រើប្រាស់តម្រងទឹកពីរជាន់ ដើម្បីចម្រោះយកកករដែលមើលមិនឃើញចេញ ធ្វើឲ្យទឹកដែលនៅសល់មានភាពថ្លា និងអាចយកទៅវាស់ស្ទង់គុណភាពបានត្រឹមត្រូវ។
Mediation Effect (ឥទ្ធិពលសម្របសម្រួល) យន្តការ ឬផ្លូវដែលអថេរដើម (X) ជះឥទ្ធិពលទៅលើអថេរចុងក្រោយ (Y) តាមរយៈអថេរកណ្តាលមួយទៀត (M)។ ក្នុងការសិក្សានេះ ហិរញ្ញប្បទានបៃតង (X) ជួយកសិកម្ម (Y) តាមរយៈការជំរុញការច្នៃប្រឌិត (M)។ ដូចជាការផឹកទឹកដោះគោ (X) ធ្វើឲ្យអ្នកលូតកម្ពស់ (Y) តាមរយៈការផ្តល់ជាតិកាល់ស្យូម (M) ដល់ឆ្អឹង។ ជាតិកាល់ស្យូមគឺជា "អ្នកសម្របសម្រួល"។
Credit Allocation Efficiency (ប្រសិទ្ធភាពនៃការបែងចែកឥណទាន) សមត្ថភាពរបស់ប្រព័ន្ធធនាគារ និងស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុ ក្នុងការផ្តល់ប្រាក់កម្ចីចំគោលដៅទៅដល់គម្រោង ឬសហគ្រាសដែលមានផលិតភាពខ្ពស់ និងគិតគូរពីបរិស្ថាន ជាជាងផ្តល់ទៅឲ្យវិស័យដែលបំពុលខ្លាំង និងហួសសម័យ។ ដូចជាការបែងចែកទឹកក្នុងប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រទៅឲ្យចម្ការដែលកំពុងត្រូវការទឹកនិងមានដំណាំផ្តល់ទិន្នផលខ្ពស់ ជាជាងបង្ហូរចោលទៅកន្លែងដែលគ្មានដំណាំសោះ។
Heterogeneity Analysis (ការវិភាគភាពខុសគ្នា) ការបំបែកសំណុំទិន្នន័យដើម្បីសិក្សាថាតើឥទ្ធិពលនៃគោលនយោបាយមួយមានភាពខុសគ្នាដែរឬទេ នៅពេលអនុវត្តលើក្រុមគោលដៅខុសៗគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ការប្រៀបធៀបឥទ្ធិពលរវាងទីក្រុងធំ និងទីក្រុងតូច ឬតំបន់សេដ្ឋកិច្ចផ្សេងៗគ្នា)។ ដូចជាការសាកល្បងថ្នាំពេទ្យ ដោយបែងចែកក្រុមអ្នកជំងឺដើម្បីមើលថាតើថ្នាំនោះកែរោគបានលឿនជាងមុនសម្រាប់មនុស្សចាស់ ឬសម្រាប់ក្មេង។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖