Original Title: The Policy-Practice Gap in Circular Agriculture: An Empirical Analysis of Adoption Determinants in Vietnam’s Central Highlands
Source: doi.org/10.36956/rwae.v7i1.2436
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

គម្លាតរវាងគោលនយោបាយនិងការអនុវត្តក្នុងកសិកម្មចក្រា៖ ការវិភាគតាមទិន្នន័យជាក់ស្តែងនៃកត្តាកំណត់ការទទួលយកនៅតំបន់ខ្ពង់រាបកណ្តាលនៃប្រទេសវៀតណាម

ចំណងជើងដើម៖ The Policy-Practice Gap in Circular Agriculture: An Empirical Analysis of Adoption Determinants in Vietnam’s Central Highlands

អ្នកនិពន្ធ៖ Thu Trang Bui (Institute of Vietnam and World Economy, Vietnam Academy of Social Sciences), Thi Mai Thanh Tran (University of Economics and Business, Vietnam National University), Minh Anh Do (University of Economics and Business, Vietnam National University), Hoang Tan Dau (University of Economics and Business, Vietnam National University), Duy Nguyen Vu (Academy of Finance, Hanoi)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2026 Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃស្ថាប័ន និងរចនាសម្ព័ន្ធក្នុងការផ្លាស់ប្តូរទៅរកកសិកម្មចក្រា (Circular Agriculture) ជាពិសេសគម្លាតរវាងគោលនយោបាយថ្នាក់ជាតិ និងការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់កសិករខ្នាតតូចនៅតំបន់ខ្ពង់រាបកណ្តាលនៃប្រទេសវៀតណាម។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស្ទង់មតិបឋម និងអនុវត្តការវិភាគស្ថិតិដើម្បីវាយតម្លៃតួនាទីនៃកត្តាស្ថាប័ន សេដ្ឋកិច្ច និងសង្គម ក្នុងការជះឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្តរបស់កសិករ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Multiple Linear Regression (MLR)
ការវិភាគតម្រែតម្រង់លីនេអ៊ែរពហុគុណ
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការកំណត់កម្រិតឥទ្ធិពល និងទិសដៅនៃអថេរឯករាជ្យច្រើន (កត្តាជំរុញ) ទៅលើអថេរអាស្រ័យមួយ (ការទទួលយកកសិកម្មចក្រា)។ ទាមទារទិន្នន័យដែលបំពេញតាមលក្ខខណ្ឌតឹងរ៉ឹង (ដូចជាគ្មាន Multicollinearity) និងមិនអាចបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលច្បាស់លាស់ពីទិន្នន័យ Cross-sectional នោះទេ។ បានរកឃើញថាលក្ខខណ្ឌទីផ្សារមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំងជាងគេ (β = 0.369, p < 0.001) ខណៈគោលនយោបាយថ្នាក់ជាតិគ្មានឥទ្ធិពល។
Exploratory Factor Analysis (EFA)
ការវិភាគកត្តាស្វែងរក
ជួយបង្រួមសំណួរស្ទង់មតិជាច្រើនទៅជាក្រុម ឬកត្តាគោល (Constructs) ដែលងាយស្រួលយល់ និងជួយបញ្ជាក់ពីសុពលភាពនៃរង្វាស់ទិន្នន័យ។ ទាមទារទំហំគំរូធំល្មម (Sample size) និងពឹងផ្អែកលើការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងការដាក់ឈ្មោះ និងបកស្រាយកត្តានីមួយៗ។ បានទាញយកកត្តាឯករាជ្យចំនួន ៥ ដែលអាចពន្យល់ពីបំរែបំរួល (Variance) សរុបបាន ៧៥.៥៧% នៃទិន្នន័យ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានជាចម្បងលើការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ពីសហគមន៍ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងតែនៅក្នុងខេត្ត Đắk Lắk នៃតំបន់ខ្ពង់រាបកណ្តាលរបស់ប្រទេសវៀតណាម ដោយផ្តោតជាសំខាន់លើកសិករដាំដុះដំណាំ (៩១.២%)។ លក្ខណៈប្រជាសាស្ត្រ និងភូមិសាស្ត្រជាក់លាក់នេះ មានន័យថាលទ្ធផលអាចទទួលរងឥទ្ធិពលពីបរិបទវប្បធម៌ និងរចនាសម្ព័ន្ធរដ្ឋបាលមូលដ្ឋានរបស់វៀតណាម។ សម្រាប់កម្ពុជា ការយល់ដឹងពីគម្លាតនេះមានសារៈសំខាន់ ព្រោះទោះបីជាលក្ខខណ្ឌភូមិសាស្ត្រនៅតំបន់ខ្លះដូចគ្នា ប៉ុន្តែការអនុវត្តច្បាប់ និងរចនាសម្ព័ន្ធទីផ្សារមានភាពខុសគ្នា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាបរិបទប្រទេសខុសគ្នាក៏ដោយ ការស្រាវជ្រាវនេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការគិតគូរពីគោលនយោបាយកសិកម្មចក្រានៅកម្ពុជា។

សរុបមក ការជំរុញកសិកម្មចក្រានៅកម្ពុជានឹងទទួលបានជោគជ័យ លុះត្រាតែមានការផ្តោតលើអត្ថប្រយោជន៍សេដ្ឋកិច្ចជាក់ស្តែងសម្រាប់កសិករ និងការគាំទ្រពីអាជ្ញាធរថ្នាក់មូលដ្ឋាន ជាជាងការពឹងផ្អែកតែលើឯកសារគោលនយោបាយថ្នាក់ជាតិ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃកសិកម្មចក្រា និងទ្រឹស្តីពាក់ព័ន្ធ: ស្វែងយល់ពីគំនិតគោលនៃ Circular Agriculture និងទ្រឹស្តី Diffusion of Innovations Theory និង Institutional Theory ដើម្បីយល់ពីរបៀបដែលកសិករសម្រេចចិត្តទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មី។
  2. រៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ: ចាប់ផ្តើមរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធី IBM SPSSR Studio ដោយផ្តោតលើការអនុវត្ត Exploratory Factor Analysis (EFA) និង Multiple Linear Regression តាមរយៈការមើលការបង្រៀននៅលើ YouTube ឬ Coursera។
  3. រៀបចំកម្រងសំណួរស្ទង់មតិសម្រាប់បរិបទទ្រង់ទ្រាយកម្ពុជា: យកតារាងសំណួរ (Appendix A) ពីការសិក្សានេះ មកកែច្នៃ និងបកប្រែជាភាសាខ្មែរ ដោយបន្ថែមសំណួរដែលទាក់ទងនឹងបញ្ហាជាក់លាក់នៅកម្ពុជា (ឧទាហរណ៍៖ កង្វះប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រ ឬបញ្ហាបំណុលមីក្រូហិរញ្ញវត្ថុ)។
  4. ចុះប្រមូលទិន្នន័យ និងវិភាគរកគម្លាតគោលនយោបាយ: ជ្រើសរើសសហគមន៍កសិកម្មគោលដៅមួយ (ឧ. នៅបាត់ដំបង ឬមណ្ឌលគិរី) ដើម្បីធ្វើការស្ទង់មតិលើកសិករយ៉ាងហោចណាស់ ១០០ នាក់ រួចបញ្ចូលទិន្នន័យទៅក្នុងកម្មវិធីដើម្បីវិភាគថាកត្តាណាមានឥទ្ធិពលបំផុត។
  5. សរសេររបាយការណ៍ផ្តល់អនុសាសន៍ (Policy Brief): សង្ខេបលទ្ធផលនៃការវិភាគរបស់អ្នកទៅជា Policy Brief ខ្លីមួយ (២ ទៅ ៣ ទំព័រ) ដើម្បីបង្ហាញប្រាប់ស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធពីវិធីសាស្ត្រជួយកសិករ ដោយផ្តោតលើការផ្តល់ការលើកទឹកចិត្តផ្នែកទីផ្សារ និងការកាត់បន្ថយគម្លាតនៃការអនុវត្តជាក់ស្តែង។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Circular Agriculture (កសិកម្មចក្រា) វាគឺជាប្រព័ន្ធកសិកម្មដែលផ្តោតលើការកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយដោយយកកាកសំណល់ ឬអនុផលកសិកម្មទៅកែច្នៃ និងប្រើប្រាស់ឡើងវិញ ដើម្បីបង្កើតជាធាតុចូលថ្មីសម្រាប់ផលិតកម្មបន្តបន្ទាប់ ជាជាងការបោះចោល។ ដូចជាការយកដបទឹកប្លាស្ទិកចាស់ៗទៅកែច្នៃជារបស់ប្រើប្រាស់ថ្មីៗ ជៀសវាងការបោះចោលធ្វើឱ្យខូចបរិស្ថាន។
Policy-Practice Gap (គម្លាតរវាងគោលនយោបាយនិងការអនុវត្ត) នេះគឺជាស្ថានភាពដែលច្បាប់ ឬគោលការណ៍ដែលរដ្ឋាភិបាលបានដាក់ចេញនៅលើក្រដាស មិនត្រូវបានអនុវត្តឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព ឬមិនអាចអនុវត្តបាននៅក្នុងជីវិតជាក់ស្តែងដោយសារកង្វះយន្តការគាំទ្រ ឬការលើកទឹកចិត្តជាក់ស្តែង។ ដូចជាសាលារៀនមានច្បាប់ហាមសិស្សញ៉ាំនំក្នុងថ្នាក់ ប៉ុន្តែមិនមានអ្នកតាមដានឬពិន័យ ទើបសិស្សនៅតែបន្តញ៉ាំធម្មតា។
Diffusion of Innovations Theory (ទ្រឹស្តីនៃការសាយភាយនវានុវត្តន៍) ជាទ្រឹស្តីសង្គមវិទ្យាដែលពន្យល់ពីរបៀប ហេតុផល និងល្បឿនដែលគំនិត បច្ចេកវិទ្យា ឬការអនុវត្តថ្មីៗរាលដាល និងត្រូវបានទទួលយកដោយមនុស្សក្នុងសង្គមមួយ ដោយពឹងផ្អែកលើអត្ថប្រយោជន៍ និងឥទ្ធិពលពីអ្នកជុំវិញខ្លួន។ ដូចជារបៀបដែលម៉ូដសម្លៀកបំពាក់ថ្មីមួយក្លាយជាការពេញនិយមយ៉ាងលឿន ពេលដែលមនុស្សឃើញតារាពាក់ ហើយយល់ថាវាស្អាត ទើបនាំគ្នាទិញពាក់តាម។
Institutional Theory (ទ្រឹស្តីស្ថាប័ន) ជាទ្រឹស្តីដែលសិក្សាពីរបៀបដែលច្បាប់ បទដ្ឋានសង្គម និងការរំពឹងទុករបស់វប្បធម៌ (ហៅថា "សម្ពាធស្ថាប័ន") ជះឥទ្ធិពល និងកំណត់អាកប្បកិរិយារបស់បុគ្គល ឬស្ថាប័ននានាឱ្យធ្វើសកម្មភាពស្រដៀងៗគ្នា។ ដូចជាសិស្សានុសិស្សនាំគ្នាគោរពទង់ជាតិរៀងរាល់ព្រឹក មិនមែនតែដោយសារច្បាប់សាលានោះទេ តែដោយសារសិស្សគ្រប់គ្នាធ្វើបែបនេះជារឿងធម្មតា។
Exploratory Factor Analysis (ការវិភាគកត្តាស្វែងរក) វាជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយដែលប្រើដើម្បីបង្រួមទិន្នន័យពីសំណួរស្ទង់មតិរាប់សិប ទៅជាក្រុមតូចៗ (ហៅថាកត្តា) ដែលមានអត្ថន័យស្រដៀងគ្នា ឬទាក់ទងគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងបកស្រាយ។ ដូចជាការយកសម្លៀកបំពាក់រាប់រយឈុតដែលគរលើគ្នា មកបែងចែកជាក្រុមៗ (ខោ អាវ ស្រោមជើង) ដើម្បីងាយស្រួលរៀបចំចូលទូ។
Multiple Linear Regression (ការវិភាគតម្រែតម្រង់លីនេអ៊ែរពហុគុណ) ជារូបមន្តស្ថិតិដែលគេប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់មើលថា តើកត្តាជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (ឧទាហរណ៍ ការអប់រំ ទីផ្សារ ផ្លូវថ្នល់) ជះឥទ្ធិពលវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមានកម្រិតណាទៅលើលទ្ធផលតែមួយ (ឧទាហរណ៍ ការសម្រេចចិត្តរបស់កសិករ)។ ដូចជាការគណនាស្វែងរកមើលថា តើការអានសៀវភៅ ម៉ោងគេង និងរបបអាហារ មួយណាមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេទៅលើពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្ស។
Coercive pressure (សម្ពាធបង្ខិតបង្ខំ) ជាសម្ពាធដែលកើតចេញពីច្បាប់ បទប្បញ្ញត្តិ ឬគោលនយោបាយរបស់រដ្ឋាភិបាល ឬអាជ្ញាធរមានសមត្ថកិច្ច ដែលតម្រូវឱ្យស្ថាប័ន ឬបុគ្គលត្រូវតែគោរពតាមជាដាច់ខាត បើមិនដូច្នោះទេនឹងទទួលរងការពិន័យ។ ដូចជាការតម្រូវឱ្យអ្នកជិះម៉ូតូពាក់មួកសុវត្ថិភាពតាមច្បាប់ចរាចរណ៍ បើមិនពាក់នឹងត្រូវនគរបាលផាកពិន័យ។
Multicollinearity (អថេរពហុទាក់ទង) នៅក្នុងការវិភាគម៉ូដែលស្ថិតិ នេះគឺជាបញ្ហាដែលកើតឡើងនៅពេលដែលអថេរឯករាជ្យ (កត្តាជំរុញ) ពីរឬច្រើន មានទំនាក់ទំនងគ្នាយ៉ាងខ្លាំង ធ្វើឱ្យកម្មវិធីកុំព្យូទ័រពិបាកបែងចែកថា តើកត្តាមួយណាពិតជាអ្នកជះឥទ្ធិពលលើលទ្ធផលពិតប្រាកដ។ ដូចជាការស្តាប់សំឡេងមនុស្សពីរនាក់និយាយព្រមគ្នាក្នុងកម្រិតសំឡេងស្មើគ្នា និងស្រដៀងគ្នា ដែលធ្វើឱ្យយើងពិបាកដឹងថាសំឡេងមួយណានិយាយពាក្យអ្វី។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖