បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការកង្វះខាតព័ត៌មាន និងបច្ចេកវិទ្យាក្នុងចំណោមកសិករខ្នាតតូចនៅប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ ដោយស្វែងយល់ពីកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាអ៊ីនធឺណិតចល័ត (MIT) ដើម្បីជំរុញកសិកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រគំរូចៃដន្យពហុដំណាក់កាល ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចដើម្បីវិភាគកត្តាជម្រុញ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Bivariate Probit Model with Sample Selection (BPM) ម៉ូដែល Bivariate Probit ជាមួយការជ្រើសរើសគំរូ |
ដោះស្រាយបញ្ហាលម្អៀងក្នុងការជ្រើសរើសគំរូ (Selection bias) ដោយពិចារណាលើដំណាក់កាលទាំងពីរនៃការសម្រេចចិត្ត (មានឧបករណ៍ និងការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិត)។ វាផ្តល់នូវការប៉ាន់ស្មានដែលមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ជាង។ | ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ និងការសន្មតយ៉ាងតឹងរ៉ឹងលើការចែកចាយទិន្នន័យ (Bivariate normality) ដែលអាចជាបញ្ហាបើទិន្នន័យមិនស្របតាមលក្ខខណ្ឌ។ | រកឃើញកត្តាអាយុ កម្រិតអប់រំ ភាពច្នៃប្រឌិត និងទំហំកសិដ្ឋាន ថាពិតជាមានទំនាក់ទំនងជាវិជ្ជមានទៅនឹងការសម្រេចចិត្តប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាអ៊ីនធឺណិតចល័ត។ |
| Standard Probit Model ម៉ូដែល Probit ស្តង់ដារ |
ងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងបកស្រាយលទ្ធផលសម្រាប់អថេរគោលដៅដែលមានជម្រើសពីរ (Binary outcomes)។ | មើលរំលងទំនាក់ទំនង និងភាពអាស្រ័យគ្នារវាងការសម្រេចចិត្តជាដំណាក់កាល ដែលនាំឱ្យការប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រមានភាពលម្អៀង (Biased) ប្រសិនបើកសិករខ្លះមិនមានឧបករណ៍ឆ្លាតវៃតាំងពីដំបូង។ | ត្រូវបានលើកឡើងក្នុងឯកសារថាជាវិធីសាស្ត្រគោល ដែលនឹងផ្តល់លទ្ធផលមិនសុក្រឹត (Selection Bias) បើមិនប្រើរួមជាមួយបច្ចេកទេស Sample Selection។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមិនបានបញ្ជាក់ពីទំហំថវិកាជាក់លាក់ទេ ប៉ុន្តែទាមទារធនធានច្រើនក្នុងការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ និងចំណេះដឹងផ្នែកកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តោតតែលើស្រុកចំនួន ៤ នៃខេត្ត Khyber Pakhtunkhwa ប្រទេសប៉ាគីស្ថាន ដោយមានកសិករដាំស្រូវសាលីចំនួន ៦២៨ នាក់ (៨៨% ជាបុរស)។ វាមិនតំណាងឱ្យកសិករទូទាំងប្រទេសប៉ាគីស្ថានឡើយ ហើយប្រមូលទិន្នន័យកំឡុងពេលវិបត្តិ COVID-19 ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់អាកប្បកិរិយាប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិត។ សម្រាប់កម្ពុជា បញ្ហានេះរំលេចពីតម្រូវការក្នុងការសិក្សាទិន្នន័យក្នុងស្រុក ព្រោះកម្រិតយល់ដឹង វប្បធម៌ និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលមានភាពខុសគ្នាពីប្រទេសប៉ាគីស្ថាន។
វិធីសាស្ត្រគំរូ និងក្របខណ្ឌស្រាវជ្រាវនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការយកមកអនុវត្ត ដើម្បីជំរុញការអភិវឌ្ឍកសិកម្មឌីជីថលនៅកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីកត្តាជម្រុញទាំងនេះជួយឱ្យស្ថាប័នរដ្ឋ និងក្រុមហ៊ុន AgTech នៅកម្ពុជាអាចរចនា និងដាក់ពង្រាយបច្ចេកវិទ្យាកសិកម្មបានចំគោលដៅ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Bivariate probit method | ជាម៉ូដែលស្ថិតិមួយប្រភេទដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីវិភាគលើការសម្រេចចិត្តដែលមានជម្រើសពីរ (ឧ. ប្រើ ឬមិនប្រើ) ដែលកើតឡើងជាបន្តបន្ទាប់គ្នា ដោយវាគណនាបញ្ចូលនូវទំនាក់ទំនងរវាងការសម្រេចចិត្តទាំងពីរនោះដើម្បីកុំឱ្យមានការគណនាខុស។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាតើអ្នកណាម្នាក់នឹងទិញទូរស័ព្ទឬអត់ ហើយបន្ទាប់មកទស្សន៍ទាយថាតើពួកគេនឹងភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតឬអត់ ដោយយកការសម្រេចចិត្តទីមួយមកធ្វើជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តទីពីរ។ |
| Sample selection bias | ជាភាពលម្អៀងនៃទិន្នន័យដែលកើតឡើងនៅពេលដែលក្រុមគំរូដែលត្រូវបានជ្រើសរើសយកមកវិភាគ មិនតំណាងឱ្យប្រជាជនទូទៅពិតប្រាកដ ដោយសារតែមានកត្តាលាក់កំបាំងណាមួយដែលធ្វើឱ្យមនុស្សមួយក្រុមត្រូវបានដកចេញពីការសិក្សាដោយមិនដឹងខ្លួន។ | ដូចជាការសន្និដ្ឋានថា "មនុស្សគ្រប់គ្នាចូលចិត្តហែលទឹក" ដោយផ្អែកលើការសួរតែអ្នកដែលកំពុងហែលលេងនៅក្នុងអាងទឹក ហើយមើលរំលងអ្នកដែលមិនចេះហែលទឹកនៅផ្ទះ។ |
| Information asymmetry | ជាស្ថានភាពដែលភាគីម្ខាងនៅក្នុងប្រតិបត្តិការសេដ្ឋកិច្ច (ឧទាហរណ៍ ឈ្មួញកណ្តាល) មានព័ត៌មានច្រើន ឬច្បាស់លាស់ជាងភាគីម្ខាងទៀត (ឧទាហរណ៍ កសិករ) ដែលស្ថានភាពនេះជួយផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ និងអំណាចតថ្លៃទៅភាគីដែលមានព័ត៌មានច្រើនជាង។ | ដូចជាអ្នកលក់ដឹងពីគុណវិបត្តិនៃឡានមួយទឹកច្បាស់លាស់ ប៉ុន្តែអ្នកទិញមិនដឹងទាល់តែសោះ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកទិញងាយនឹងត្រូវគេបោកប្រាស់។ |
| Technical efficiency | គឺជាការវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពរបស់កសិករក្នុងការផលិតទិន្នផលឱ្យបានច្រើនបំផុតតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន ដោយប្រើប្រាស់ធនធាន (ធាតុចូលដូចជា ដី ជី និងពលកម្ម) ដែលមានស្រាប់ក្នុងបរិមាណជាក់លាក់ណាមួយដោយមិនខ្ជះខ្ជាយ។ | ដូចជាចុងភៅពីរនាក់មានអង្ករនិងសាច់ដូចគ្នា ប៉ុន្តែចុងភៅម្នាក់អាចធ្វើបាយឆាបានច្រើនចាន និងមានរស់ជាតិឆ្ងាញ់ជាង ដោយចេះប្រើប្រាស់គ្រឿងផ្សំអស់លទ្ធភាព។ |
| Heckman selection model | ជាបច្ចេកទេសក្នុងសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យាដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីកែតម្រូវបញ្ហាលម្អៀងក្នុងការជ្រើសរើសគំរូ ដោយវាធ្វើការប៉ាន់ស្មានជាពីរដំណាក់កាល (ដំណាក់កាលជ្រើសរើសយក និងដំណាក់កាលវាស់ស្ទង់លទ្ធផល) ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យស្រាវជ្រាវដែលមានភាពសុក្រឹតនិងអាចជឿទុកចិត្តបាន។ | ដូចជាការពាក់វ៉ែនតាដើម្បីកែតម្រូវការមើលឃើញរបស់អ្នកឱ្យច្បាស់ឡើងវិញ នៅពេលដែលអ្នកដឹងថាភ្នែករបស់អ្នកកំពុងមានបញ្ហាមើលអ្វីមួយមិនសូវច្បាស់។ |
| Arbitrage | ជាការទិញទំនិញពីទីផ្សារមួយដែលមានតម្លៃថោក ហើយយកទៅលក់ភ្លាមៗនៅទីផ្សារមួយទៀតដែលមានតម្លៃថ្លៃជាង ដើម្បីទទួលបានប្រាក់ចំណេញពីគម្លាតតម្លៃនោះ។ ការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិតជួយកសិករឱ្យធ្វើរឿងនេះបានតាមរយៈការដឹងតម្លៃទីផ្សារនានាភ្លាមៗ។ | ដូចជាការដែលអ្នកដឹងថាទូរស័ព្ទមួយគ្រឿងលក់នៅហាងក្បែរផ្ទះតម្លៃត្រឹម ១០០ដុល្លារ តែនៅផ្សារធំគេហ៊ានទិញ ១២០ដុល្លារ អ្នកក៏ទិញពីហាងក្បែរផ្ទះយកទៅលក់នៅផ្សារធំដើម្បីចំណេញ ២០ដុល្លារភ្លាមៗ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
