បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះវាយតម្លៃពីផលប៉ះពាល់នៃការអភិវឌ្ឍទីផ្សារមូលធនទៅលើកំណើនសេដ្ឋកិច្ចនៅក្នុងបណ្តាប្រទេសអាស៊ានចំនួន ០៦ (ឥណ្ឌូនេស៊ី ម៉ាឡេស៊ី ហ្វីលីពីន សិង្ហបុរី ថៃ និងវៀតណាម) ចន្លោះឆ្នាំ ២០១៣ ដល់ ២០២៣។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណជាមួយទិន្នន័យ Panel ដោយដំណើរការលើកម្មវិធី STATA 14 ដើម្បីវាស់ស្ទង់ផលប៉ះពាល់នៃអថេរផ្សេងៗមកលើកំណើនសេដ្ឋកិច្ច។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Fixed Effects Model (FEM) ម៉ូដែលប៉ាន់ស្មានផលប៉ះពាល់ថេរ (FEM) |
អាចគ្រប់គ្រងលើលក្ខណៈពិសេសរបស់ប្រទេសនីមួយៗដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា។ | នៅក្នុងការសិក្សានេះ ម៉ូដែលនេះជួបប្រទះបញ្ហា Heteroskedasticity (វ៉ារ្យង់នៃលំអៀងប្រែប្រួល) និង Autocorrelation (ស្វ័យទំនាក់ទំនង)។ | លទ្ធផលតេស្ត Hausman បង្ហាញថា FEM ស័ក្តិសមជាង REM ប៉ុន្តែនៅតែត្រូវការការកែតម្រូវបន្ថែមដោយសារកំហុសរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ។ |
| Random Effects Model (REM) ម៉ូដែលប៉ាន់ស្មានផលប៉ះពាល់ចៃដន្យ (REM) |
សន្មតថាអថេរដែលមិនបានសង្កេតមិនមានទំនាក់ទំនងជាមួយអថេរឯករាជ្យ ដែលជួយសន្សំសំចៃ Degree of Freedom។ | ត្រូវបានច្រានចោលដោយការធ្វើតេស្ត Hausman សម្រាប់ទិន្នន័យនៃអថេរភាគច្រើននៅក្នុងការសិក្សានេះ ព្រោះវាមិនសូវមានភាពត្រឹមត្រូវធៀបនឹង FEM។ | ទទួលបានតម្លៃ p-value នៃការធ្វើតេស្ត Hausman < 0.05 ដែលបញ្ជាក់ថាវាមិនមែនជាម៉ូដែលល្អបំផុតសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យនេះទេ។ |
| Generalized Least Squares (GLS) វិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាទូទៅ (GLS) |
អាចដោះស្រាយ និងកែតម្រូវបញ្ហា Heteroskedasticity និង Autocorrelation ដែលមាននៅក្នុងម៉ូដែល FEM និង REM បានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។ | ទាមទារការធ្វើតេស្តរោគវិនិច្ឆ័យ (Diagnostic tests) ស្មុគស្មាញជាមុនសិនទើបអាចសម្រេចប្រើប្រាស់បាន។ | រកឃើញថាតម្លៃមូលធននីយកម្មទីផ្សារ (SMD3) និងតម្លៃភាគហ៊ុនសរុប (SMD1) មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានទៅលើកំណើនសេដ្ឋកិច្ច (GDP) ក្នុងកម្រិតអត្ថន័យស្ថិតិ 1%។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះតម្រូវឱ្យមានកម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ Panel និងប្រភពទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចដែលអាចទុកចិត្តបាន ទោះបីជាមិនបានបញ្ជាក់ពីទំហំថវិកាចំណាយផ្ទាល់ក៏ដោយ។
ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យពីប្រទេសអាស៊ានចំនួន៦ប៉ុណ្ណោះ (ឥណ្ឌូនេស៊ី ម៉ាឡេស៊ី ហ្វីលីពីន សិង្ហបុរី ថៃ វៀតណាម) ដោយមិនបានរាប់បញ្ចូលប្រទេសដែលមានទីផ្សារមូលបត្រទើបបង្កើតថ្មីដូចជាកម្ពុជានោះទេ។ សម្រាប់កម្ពុជា ទំហំទីផ្សារ និងសន្ទុះនៃការជួញដូរនៅតូចនៅឡើយ ដូច្នេះមេគុណនៃឥទ្ធិពលអាចនឹងមិនដូចគ្នាបេះបិទទៅនឹងលទ្ធផលនៃការសិក្សានេះទេ។
ការស្រាវជ្រាវនេះមានតម្លៃយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការផ្តល់ជាត្រីវិស័យគោលនយោបាយសម្រាប់កម្ពុជា ដែលកំពុងខិតខំជំរុញទីផ្សារមូលបត្ររបស់ខ្លួន។
ការរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រអភិវឌ្ឍន៍ទីផ្សារមូលធនប្រកបដោយបរិយាបន្ន នឹងជួយប្រែក្លាយទីផ្សារមូលបត្រកម្ពុជាទៅជាប្រភពកៀរគរទុនដ៏រឹងមាំសម្រាប់ទ្រទ្រង់កំណើនសេដ្ឋកិច្ចរយៈពេលវែង។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Panel data | ទិន្នន័យប៉ានែល គឺជាប្រភេទសំណុំទិន្នន័យដែលតាមដាននិងប្រមូលព័ត៌មានពីអង្គភាពសង្កេតដដែលៗ (ដូចជាប្រទេស ក្រុមហ៊ុន ឬបុគ្គល) ឆ្លងកាត់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំបន្តបន្ទាប់គ្នា ដើម្បីសិក្សាពីការប្រែប្រួល។ | ដូចជាការថតវីដេអូសិស្សមួយក្រុមរៀងរាល់ឆ្នាំតាំងពីថ្នាក់ទី១ដល់ទី១២ ដើម្បីមើលការលូតលាស់របស់ពួកគេម្នាក់ៗ ជំនួសឲ្យការថតរូបតែមួយប៉ុស្តិ៍ក្នុងឆ្នាំតែមួយ។ |
| Market capitalization | មូលធននីយកម្មទីផ្សារ គឺជាតម្លៃសរុបនៃភាគហ៊ុនទាំងអស់របស់ក្រុមហ៊ុនចុះបញ្ជីដែលកំពុងចរាចរនៅក្នុងទីផ្សារ ដែលវាឆ្លុះបញ្ចាំងពីទំហំ ទ្រព្យសម្បត្តិ និងទំនុកចិត្តរបស់វិនិយោគិនលើក្រុមហ៊ុននោះ។ | បើទីផ្សារភាគហ៊ុនជាផ្សារទំនើប វាមើលទៅដូចជាតម្លៃសរុបនៃទំនិញទាំងអស់ដែលមានដាក់លក់នៅក្នុងផ្សារនោះ។ |
| Fixed Effects Model (FEM) | ម៉ូដែលប៉ាន់ស្មានផលប៉ះពាល់ថេរ គឺជាវិធីសាស្ត្រវិភាគស្ថិតិដែលគ្រប់គ្រងលើលក្ខណៈពិសេសដាច់ដោយឡែករបស់អង្គភាពនីមួយៗដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (ដូចជាវប្បធម៌ ឬទីតាំងភូមិសាស្ត្រ) ដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុសក្នុងការសន្និដ្ឋាន។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃថ្នាំដោយបានដកចេញនូវកត្តាអត្តសញ្ញាណនិងហ្សែនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកជំងឺម្នាក់ៗដែលមិនប្រែប្រួល។ |
| Random Effects Model (REM) | ម៉ូដែលប៉ាន់ស្មានផលប៉ះពាល់ចៃដន្យ គឺជាវិធីសាស្ត្រដែលសន្មតថាលក្ខណៈខុសប្លែកគ្នារវាងអង្គភាពនីមួយៗគឺកើតឡើងដោយចៃដន្យ និងមិនមានទំនាក់ទំនងជាមួយនឹងអថេរឯករាជ្យនៅក្នុងម៉ូដែលនោះទេ។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្ស ដោយចាត់ទុកថាទេពកោសល្យពីកំណើតរបស់ពួកគេគឺជារឿងចៃដន្យ និងមិនពាក់ព័ន្ធនឹងចំនួនម៉ោងដែលពួកគេខិតខំរៀនសូត្រ។ |
| Generalized Least Squares (GLS) | វិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាទូទៅ គឺជាបច្ចេកទេសកែតម្រូវនៅក្នុងគណិតវិទ្យាសេដ្ឋកិច្ច (Econometrics) ដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានៅពេលដែលទិន្នន័យមានវ៉ារ្យង់មិនថេរ (Heteroskedasticity) ឬមានស្វ័យទំនាក់ទំនង ដើម្បីឲ្យការប៉ាន់ស្មានកាន់តែសុក្រឹត។ | ដូចជាការពាក់វ៉ែនតាដើម្បីកែតម្រូវភ្នែកដែលមើលឃើញវត្ថុព្រិល ឬវៀច ឲ្យអាចមើលឃើញរូបភាពបានច្បាស់ និងត្រឹមត្រូវតាមទម្រង់ដើមវិញ។ |
| Hausman test | ការធ្វើតេស្ត ហូសមែន គឺជាការគណនាដើម្បីសម្រេចចិត្តថាតើអ្នកស្រាវជ្រាវគួរជ្រើសរើសយកម៉ូដែល Fixed Effects (FEM) ឬម៉ូដែល Random Effects (REM) ថាតើមួយណាដែលផ្តល់លទ្ធផលប្រកបដោយភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាងគេ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ត្រីវិស័យដើម្បីសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវដើរតាមផ្លូវកាត់ ឬផ្លូវធំ ដើម្បីទៅដល់គោលដៅដោយសុវត្ថិភាពនិងរហ័សជាង។ |
| Lagrange-Multiplier | តេស្តទូគុណឡាហ្គ្រង់ គឺជាការធ្វើតេស្តរោគវិនិច្ឆ័យដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើទិន្នន័យមានបញ្ហាស្វ័យទំនាក់ទំនង (Autocorrelation គឺកំហុសពីឆ្នាំមុនជះឥទ្ធិពលដល់លទ្ធផលឆ្នាំបន្ទាប់) ដែលអាចធ្វើឲ្យលទ្ធផលប៉ាន់ស្មានលែងមានសុពលភាពដែរឬទេ។ | ដូចជាការយកម៉ាស៊ីនរថយន្តទៅឲ្យជាងពិនិត្យដោយកុំព្យូទ័រ ដើម្បីរកមើលកំហុសដែលលាក់កំបាំងមុននឹងសម្រេចចិត្តធ្វើដំណើរផ្លូវឆ្ងាយ។ |
| Trade openness | ភាពបើកចំហពាណិជ្ជកម្ម គឺជាសូចនាករវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការធ្វើសមាហរណកម្មសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសមួយទៅកាន់ពិភពលោក ដោយយកទំហំនាំចេញបូកការនាំចូល រួចចែកនឹងផលិតផលក្នុងស្រុកសរុប (GDP)។ | ដូចជាទំហំនៃទ្វារផ្ទះមួយ បើទ្វារកាន់តែធំ មានន័យថាខ្យល់ និងពន្លឺ (ទំនិញនិងសេវាកម្ម) អាចចេញចូលរវាងខាងក្នុងនិងខាងក្រៅបានកាន់តែច្រើន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
