Original Title: Optimizing the Value Chain for Perishable Agricultural Commodities: A Strategic Approach for Jordan
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i1.1571
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវខ្សែចង្វាក់តម្លៃសម្រាប់ទំនិញកសិកម្មងាយខូចគុណភាព៖ អភិក្រមជាយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់ប្រទេសហ្ស៊កដានី

ចំណងជើងដើម៖ Optimizing the Value Chain for Perishable Agricultural Commodities: A Strategic Approach for Jordan

អ្នកនិពន្ធ៖ Anber Abraheem Shlash Mohammad (Petra University, Jordan), Suleiman Ibrahim Shelash Mohammad (Zarqa University, Jordan ; INTI International University, Malaysia), Khaleel Ibrahim Al-Daoud (Al Ahilya Amman University, Jordan), Badrea Al Oraini (Qassim University, Saudi Arabia), Asokan Vasudevan (INTI International University, Malaysia), Zhidong Feng (Shinawatra University, Thailand)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាការបាត់បង់ក្រោយពេលប្រមូលផលកម្រិតខ្ពស់ (High post-harvest losses) នៃទំនិញកសិកម្មងាយខូចគុណភាពនៅក្នុងប្រទេសហ្ស៊កដានី ដែលបណ្តាលមកពីភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការដឹកជញ្ជូន ការផ្ទុក និងការអនុវត្តរបស់អ្នកពាក់ព័ន្ធក្នុងខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រពណ៌នា អនុមាន និងផ្អែកលើការក្លែងធ្វើ ដោយប្រមូលទិន្នន័យពីអ្នកពាក់ព័ន្ធចំនួន ៣៦៧ នាក់ ដើម្បីវាយតម្លៃយុទ្ធសាស្ត្រក្នុងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Baseline Scenario (Status Quo)
ស្ថានភាពដើម (មុនការធ្វើអន្តរាគមន៍)
មិនទាមទារការវិនិយោគថ្មី ឬការផ្លាស់ប្តូរហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញឡើយ។ មានអត្រាការបាត់បង់កសិផលខ្ពស់ និងធ្វើឱ្យខាតបង់ប្រាក់ចំណេញសេដ្ឋកិច្ចយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរ។ អត្រាបាត់បង់ជាមធ្យមមានកម្រិត ១៧,៣៨% (ក្នុងទិន្នន័យជាក់ស្តែង) និង ១៥,០៧% ក្នុងម៉ូដែលក្លែងធ្វើ។
Moderate Improvement (Targeted Interventions)
ការកែលម្អកម្រិតមធ្យម (អន្តរាគមន៍លើការដឹកជញ្ជូន និងបច្ចេកវិទ្យា)
បង្កើនប្រាក់ចំណេញបានល្អ និងចំណាយដើមទុនក្នុងការវិនិយោគកម្រិតមធ្យមដែលអាចទទួលយកបានពីអ្នកពាក់ព័ន្ធ។ នៅតែមានការបាត់បង់កសិផលមួយចំនួនដោយសារតែការអនុវត្តពុំទាន់បានពេញលេញគ្រប់ជ្រុងជ្រោយនៅគ្រប់តំបន់។ អត្រាបាត់បង់ធ្លាក់ចុះមកត្រឹម ១៥,១៦% ដោយសន្សំបានប្រាក់ចំណេញ ១២,៨៣% (ឬ ១១.១៤៩,៤៥ ដុល្លារ)។
High Improvement Scenario (Advanced Tech Integration)
ការកែលម្អកម្រិតខ្ពស់ (ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាកម្រិតខ្ពស់ និងខ្សែចង្វាក់ត្រជាក់)
ផ្តល់ប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់បំផុតក្នុងការកាត់បន្ថយការខូចខាត និងធានាបាននូវនិរន្តរភាពគុណភាពនៃកសិផល។ ទាមទារដើមទុនវិនិយោគដ៏ធំសម្បើមលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធខ្សែចង្វាក់ត្រជាក់ និងប្រព័ន្ធតាមដានពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ម៉ូដែលក្លែងធ្វើបង្ហាញថាអត្រាការបាត់បង់អាចធ្លាក់ចុះបន្ថែមទៀតរហូតដល់ ២០% (អត្រានៅសល់ត្រឹម ១២,០៥%)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រកែលម្អនេះ តម្រូវឱ្យមានការវិនិយោគទុនយ៉ាងសំខាន់លើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរូបវន្ត និងបច្ចេកវិទ្យាដើម្បីធានាប្រសិទ្ធភាពយូរអង្វែង។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងប្រទេសហ្ស៊កដានី ដោយប្រមូលទិន្នន័យពីអ្នកពាក់ព័ន្ធចំនួន ៣៦៧ នាក់ ដែលរស់នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុស្ងួតហួតហែង និងខ្វះខាតទឹក។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដែលមានអាកាសធាតុត្រូពិចក្ដៅសើម វាទាមទារឱ្យមានការកែសម្រួលបន្ថែមលើកត្តាសីតុណ្ហភាព និងសំណើមខ្ពស់ ប៉ុន្តែបញ្ហាប្រឈមនៃកង្វះហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធខ្សែចង្វាក់ត្រជាក់ និងការខ្វះជំនាញរបស់កសិករខ្នាតតូច គឺមានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំង។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រកែលម្អខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់នេះមានភាពពាក់ព័ន្ធ និងផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងច្រើនសម្រាប់វិស័យកសិកម្មក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។

ការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការវិនិយោគលើប្រព័ន្ធខ្សែចង្វាក់ត្រជាក់ និងការបណ្តុះបណ្តាលជំនាញជាក់ស្តែង នឹងជួយដោះស្រាយបញ្ហាខាតបង់ក្រោយពេលប្រមូលផល និងពង្រឹងសន្តិសុខស្បៀងនៅកម្ពុជាប្រកបដោយនិរន្តរភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. វាយតម្លៃនិងប្រមូលទិន្នន័យខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់: ធ្វើការចុះអង្កេតប្រមូលទិន្នន័យពីកសិករ និងអ្នកដឹកជញ្ជូន ដើម្បីស្វែងរកចំណុចដែលកសិផលខូចខាតច្រើនបំផុត ដោយប្រើប្រាស់ KoboToolbox សម្រាប់ការស្ទង់មតិ។
  2. វិភាគទិន្នន័យ និងស្វែងរកកត្តាជះឥទ្ធិពល: ប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSSPython (Statsmodels) ដើម្បីធ្វើការវិភាគតំរែតំរង់ (Regression Analysis) រកមើលថាតើកត្តាណា (ឧ. ការដឹកជញ្ជូន សីតុណ្ហភាព) ដែលធ្វើឱ្យមានការខូចខាតខ្លាំងជាងគេ។
  3. បង្កើតម៉ូដែលក្លែងធ្វើ (Simulation Modelling): ប្រើប្រាស់កម្មវិធីដូចជា AnyLogic ដើម្បីបង្កើតសេណារីយ៉ូផ្សេងៗ (Baseline vs Improvement) និងប៉ាន់ស្មានការកាត់បន្ថយអត្រាខូចខាតកសិផល មុននឹងសម្រេចចិត្តវិនិយោគ។
  4. សាកល្បងបច្ចេកវិទ្យាតាមដានសីតុណ្ហភាព: សហការជាមួយក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូន ដោយបំពាក់ IoT Temperature Sensors លើឡានដឹកជញ្ជូន និងតាមដានទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ដើម្បីការពារការខូចខាតទំនិញងាយរលួយ។
  5. វាយតម្លៃផលចំណេញហិរញ្ញវត្ថុ: ប្រើប្រាស់ Microsoft ExcelTableau ដើម្បីវិភាគប្រៀបធៀបទិន្នន័យនៃការខាតបង់ជាសាច់ប្រាក់រវាងមុន និងក្រោយពេលអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា ដើម្បីបង្ហាញពីអត្ថប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ច។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Post-Harvest Losses (ការបាត់បង់ក្រោយពេលប្រមូលផល) ទំហំនៃកសិផល (ដូចជាបន្លែ ផ្លែឈើ ឬសាច់) ដែលខូចខាត ឬត្រូវបោះចោល បន្ទាប់ពីការប្រមូលផលរួចរាល់ រហូតដល់មុនពេលវាទៅដល់ដៃអ្នកទិញចុងក្រោយ ដែលបណ្តាលមកពីការទុកដាក់មិនបានល្អ ការដឹកជញ្ជូនយឺតយ៉ាវ ឬកង្វះប្រព័ន្ធត្រជាក់។ ដូចជាការដួសទឹកពីអណ្តូងយកមកផ្ទះ តែធុងមានប្រហោងលេចធ្លាយ ធ្វើឱ្យទឹកពាក់កណ្តាលត្រូវហូរចោលតាមផ្លូវមុននឹងមកដល់ផ្ទះ។
Cold-Chain Logistics (ភស្តុភារកម្មខ្សែចង្វាក់ត្រជាក់) ប្រព័ន្ធនៃការដឹកជញ្ជូន និងការស្តុកទុកទំនិញដែលទាមទារការរក្សាសីតុណ្ហភាពត្រជាក់ជាប់ជានិច្ច និងតាមស្តង់ដារ ដើម្បីការពារកុំឱ្យទំនិញដែលងាយខូចគុណភាពរលួយ ឬបាត់បង់គុណភាពនៅពេលដឹកពីកន្លែងមួយទៅកន្លែងមួយទៀត។ ដូចជាការប្រើប្រាស់ធុងទឹកកកចល័ត ដើម្បីយួរការ៉េមពីហាងយកទៅញ៉ាំនៅកន្លែងពិកនិក ដោយមិនឱ្យវារលាយតាមផ្លូវ។
Perishable Agricultural Commodities (ទំនិញកសិកម្មងាយខូចគុណភាព) ផលិតផលកសិកម្មដែលមានអាយុកាលខ្លី និងងាយស្រួលខូចខាត ឬរលួយ ប្រសិនបើមិនមានការថែរក្សា ឬទុកដាក់ក្នុងបរិយាកាសត្រឹមត្រូវ ដូចជា បន្លែស្រស់ ផ្លែឈើ សាច់ និងផលិតផលទឹកដោះគោ។ ដូចជាផ្កាស្រស់ដែលទើបតែកាត់ចេញពីដើម វាត្រូវតែត្រាំទឹក និងទុកក្នុងម្លប់ជានិច្ច បើមិនដូច្នោះទេវានឹងស្រពោនយ៉ាងឆាប់រហ័ស។
Simulation Modelling (ការធ្វើគំរូក្លែងធ្វើ) ការបង្កើតកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលធ្វើត្រាប់តាមដំណើរការនៃខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ជាក់ស្តែង ដើម្បីសាកល្បងមើលថាតើការផ្លាស់ប្តូរណាមួយ (ដូចជាការបន្ថែមឡានត្រជាក់) នឹងផ្តល់លទ្ធផលបែបណា និងចំណេញឬខាត មុននឹងសម្រេចចិត្តវិនិយោគលុយមែនទែន។ ដូចជាការលេងហ្គេមសាងសង់ទីក្រុង (SimCity) ដើម្បីសាកល្បងមើលថាតើការសង់ផ្លូវត្រង់នេះអាចជួយកាត់បន្ថយការស្ទះចរាចរណ៍បានដែរឬទេ មុននឹងសង់ក្នុងពិភពពិត។
Regression Analysis (ការវិភាគតំរែតំរង់) វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីរកមើលថាតើកត្តាណាមួយ (ឧទាហរណ៍៖ សីតុណ្ហភាពក្តៅ) មានឥទ្ធិពលប៉ុនណាទៅលើលទ្ធផលមួយទៀត (ឧទាហរណ៍៖ ចំនួនបន្លែដែលស្អុយរលួយ) និងជួយទស្សន៍ទាយនិន្នាការនាពេលអនាគតដោយផ្អែកលើទិន្នន័យចាស់។ ដូចជាការសង្កេតមើលថាតើការអានសៀវភៅច្រើនម៉ោងប៉ុណ្ណា អាចធ្វើឱ្យពិន្ទុប្រឡងកើនឡើងប៉ុន្មាន ដើម្បីរកមើលរូបមន្តនៃភាពជោគជ័យ។
Value Chain (ខ្សែចង្វាក់តម្លៃ) ដំណើរការគ្រប់ដំណាក់កាលទាំងអស់ដែលបន្ថែមតម្លៃដល់ផលិតផលមួយ ចាប់តាំងពីការដាំដុះវត្ថុធាតុដើម ការកែច្នៃ ការវេចខ្ចប់ ការដឹកជញ្ជូន រហូតដល់ការលក់ជូនអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ។ ដូចជាដំណើរការនៃការធ្វើនំខេក ចាប់តាំងពីការទិញម្សៅពីកសិករ ការដុតនំដោយចុងភៅ និងការតុបតែងដោយអ្នកលក់ ដែលរាល់ដំណាក់កាលនីមួយៗសុទ្ធតែធ្វើឱ្យនំនោះកាន់តែមានតម្លៃថ្លៃជាងមុន។
Inferential Statistics (ស្ថិតិអនុមាន) ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីសំណាកតូចមួយ (ឧទាហរណ៍៖ ការចុះសួរកសិករ ៣០០ នាក់) ដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋាន ទាញសេចក្តីសម្រេច ឬព្យាករណ៍អំពីលក្ខណៈទូទៅនៃប្រជាជនទាំងមូល (ឧទាហរណ៍៖ កសិករទូទាំងប្រទេស)។ ដូចជាការភ្លក់ទឹកស៊ុបតែមួយស្លាបព្រា ដើម្បីដឹងថាទឹកស៊ុបមួយឆ្នាំងធំនោះមានរសជាតិប្រៃឬសាប ដោយមិនចាំបាច់ផឹកវាទាំងអស់នោះទេ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖