Original Title: การมีส่วนร่วมของชุมชนกับภาพลักษณ์ด้านความรับผิดชอบต่อสังคม ของบริษัทจัดการและพัฒนาทรัพยากรน้ำภาคตะวันออก จำกัด (มหาชน) จังหวัดระยอง
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការចូលរួមរបស់សហគមន៍ជាមួយរូបភាពទំនួលខុសត្រូវសង្គមរបស់ក្រុមហ៊ុនអភិវឌ្ឍន៍ និងគ្រប់គ្រងធនធានទឹកភាគខាងកើត (Eastern Water) ខេត្តរ៉ាយ៉ង

ចំណងជើងដើម៖ การมีส่วนร่วมของชุมชนกับภาพลักษณ์ด้านความรับผิดชอบต่อสังคม ของบริษัทจัดการและพัฒนาทรัพยากรน้ำภาคตะวันออก จำกัด (มหาชน) จังหวัดระยอง

អ្នកនិពន្ធ៖ Marisa Dichai (Burapha University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2015

វិស័យសិក្សា៖ Marketing Communication

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះស្រាវជ្រាវពីការចូលរួមរបស់សហគមន៍ និងការយល់ឃើញលើរូបភាពសាជីវកម្មទាក់ទងនឹងទំនួលខុសត្រូវសង្គម (CSR) របស់ក្រុមហ៊ុន Eastern Water Resources Development and Management ក្នុងខេត្តរ៉ាយ៉ង (Rayong) ប្រទេសថៃ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះជារចនាប័ទ្មស្រាវជ្រាវបរិមាណ (Quantitative Research) ដោយប្រើប្រាស់កម្រងសំណួរដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីប្រជាពលរដ្ឋក្នុងតំបន់។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Descriptive Statistics
ស្ថិតិពិពណ៌នា (ភាគរយ, មធ្យមភាគ, គម្លាតស្តង់ដារ)
ងាយស្រួលក្នុងការយល់ដឹងពីទម្រង់ទូទៅនៃទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រ និងកម្រិតនៃការចូលរួម ឬការយល់ឃើញរបស់សហគមន៍ជារួម។ មិនអាចបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនង ឬឥទ្ធិពលរវាងអថេរផ្សេងៗបានស៊ីជម្រៅ ឬធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មបានឡើយ។ បង្ហាញថាការចូលរួមរបស់សហគមន៍ក្នុងសកម្មភាព CSR ស្ថិតក្នុងកម្រិតមធ្យម (Mean = 3.04) ហើយការយល់ឃើញពីរូបភាពសាជីវកម្មស្ថិតក្នុងកម្រិតខ្ពស់ (Mean = 3.81)។
Inferential Statistics (t-test & ANOVA)
ស្ថិតិអនុមានសម្រាប់ប្រៀបធៀប (t-test និង ANOVA)
អាចប្រៀបធៀបភាពខុសគ្នារវាងក្រុមប្រជាសាស្ត្រផ្សេងៗ (ដូចជា យេនឌ័រ កម្រិតចំណូល) លើការយល់ឃើញពី CSR បានច្បាស់លាស់។ ទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានទៅកាន់ចំនួនប្រជាជនទូទៅបាន។ ទាមទារឱ្យទិន្នន័យមានរបាយធម្មតា (Normal Distribution) និងមានទំហំសំណាកធំគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធានាភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផល។ រកឃើញថាកត្តាភេទ ចំណូល និងតួនាទីក្នុងសហគមន៍ បង្កើតឱ្យមានភាពខុសគ្នាក្នុងការចូលរួមសកម្មភាព CSR ក្នុងកម្រិតសារៈសំខាន់ 0.05។
Pearson Correlation Coefficient
ការវិភាគមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson
វាស់ស្ទង់កម្រិតភាពខ្លាំង និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ (ការចូលរួម និង រូបភាពសាជីវកម្ម) បានយ៉ាងជាក់លាក់។ បង្ហាញត្រឹមតែទំនាក់ទំនង (Correlation) ប៉ុណ្ណោះ មិនមែនបង្ហាញពីភាពជាហេតុនិងផល (Causation) ដែលអាចបញ្ជាក់ថាអ្វីមួយបណ្តាលឱ្យកើតមានអ្វីមួយនោះទេ។ បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានកម្រិតទាប (r < 0.30) រវាងការចូលរួមរបស់សហគមន៍ និងការយល់ឃើញពីរូបភាពសាជីវកម្មផ្នែក CSR។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះជារចនាប័ទ្មស្រាវជ្រាវបរិមាណដោយស្ទង់មតិ ដែលមិនតម្រូវឱ្យមានការគណនាដោយម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែទាមទារធនធានសម្រាប់ការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ និងកម្មវិធីវិភាគស្ថិតិ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្តោតតែលើប្រជាពលរដ្ឋរស់នៅតាមបណ្តាញបំពង់ទឹករបស់ក្រុមហ៊ុន East Water ក្នុងខេត្ត Rayong ប្រទេសថៃ ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទសេដ្ឋកិច្ចតំបន់ឧស្សាហកម្មជាក់លាក់។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកលទ្ធផលនេះមកអនុវត្តផ្ទាល់អាចមានកម្រិត ដោយសារភាពខុសគ្នានៃវប្បធម៌ កម្រិតជីវភាព និងកម្រិតនៃការយល់ដឹងពីទំនួលខុសត្រូវសង្គមរបស់សហគមន៍មូលដ្ឋាន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះយ៉ាងណា វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាព CSR និងរូបភាពសាជីវកម្មនេះ មានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនខ្នាតធំនៅកម្ពុជាក្នុងការវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ខ្លួន។

ជារួម ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដើម្បីវាយតម្លៃយុទ្ធសាស្ត្រ CSR ជួយឱ្យក្រុមហ៊ុននៅកម្ពុជាអាចបែងចែកថវិកាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ជំនួសឱ្យការចំណាយលើការធ្វើទីផ្សារដែលមិនចំគោលដៅ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ CSR និង Corporate Image: និស្សិតគួរចាប់ផ្តើមសិក្សាពីទ្រឹស្តីទំនួលខុសត្រូវសង្គមសាជីវកម្ម និងការវាស់ស្ទង់រូបភាពក្រុមហ៊ុន ដោយផ្តោតលើអថេរផ្សេងៗ តាមរយៈការអានឯកសារស្រាវជ្រាវពាក់ព័ន្ធ។
  2. ការរចនាកម្រងសំណួរ (Questionnaire Design): រៀនពីរបៀបបង្កើតសំណួរស្ទង់មតិ ដោយប្រើរង្វាស់ជញ្ជីង Likert Scale (កម្រិត ១ ដល់ ៥) ដើម្បីវាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយា។ និស្សិតអាចប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា Google FormsKoboToolbox សម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យជាក់ស្តែង។
  3. កំណត់ទំហំសំណាក និងប្រមូលទិន្នន័យ (Data Collection): អនុវត្តការគណនាទំហំសំណាកឱ្យបានត្រឹមត្រូវដោយប្រើរូបមន្ត (ឧទាហរណ៍៖ Taro Yamane) បន្ទាប់មកចុះប្រមូលទិន្នន័យពីក្រុមគោលដៅចំនួន ៣០០ ទៅ ៤០០ នាក់ តាមរយៈការសម្ភាសន៍ផ្ទាល់ ឬអនឡាញ។
  4. ការវិភាគទិន្នន័យតាមរយៈកម្មវិធីស្ថិតិ: ប្រើប្រាស់កម្មវិធី SPSSStata ដើម្បីបញ្ចូលទិន្នន័យ រួចដំណើរការវិភាគស្ថិតិពិពណ៌នា (Mean, Standard Deviation) និងស្ថិតិអនុមាន (t-test, ANOVA, Pearson Correlation) ដើម្បីសាកល្បងសម្មតិកម្មនៃការស្រាវជ្រាវ។
  5. ការបកស្រាយលទ្ធផល និងផ្តល់អនុសាសន៍: រៀនពីរបៀបបកស្រាយតម្លៃ P-value និងមេគុណ Correlation (r) ដើម្បីទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងសរសេររបាយការណ៍ផ្តល់ជាអនុសាសន៍ជាក់ស្តែងដល់ក្រុមហ៊ុនក្នុងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវគោលនយោបាយ CSR។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Corporate Social Responsibility ការអនុវត្តរបស់ក្រុមហ៊ុនអាជីវកម្មដែលគិតគូរពីផលប៉ះពាល់ដល់សង្គម និងបរិស្ថាន មិនមែនត្រឹមតែការស្វែងរកប្រាក់ចំណេញនោះទេ តាមរយៈការធ្វើសកម្មភាពជួយសហគមន៍។ ដូចជាការធ្វើជាអ្នកជិតខាងដ៏ល្អម្នាក់ដែលចេះជួយយកអាសារអ្នកភូមិ មិនមែនគិតតែពីរឿងរកលុយចូលហោប៉ៅខ្លួនឯង។
Corporate image ចំណាប់អារម្មណ៍ ការវាយតម្លៃ និងការចងចាំជារួមរបស់សាធារណជនទៅលើក្រុមហ៊ុនមួយ ដោយផ្អែកលើបទពិសោធន៍ ការប្រាស្រ័យទាក់ទង និងសកម្មភាពរបស់ក្រុមហ៊ុននោះ។ ដូចជាកេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់សិស្សម្នាក់នៅក្នុងសាលា ដែលអ្នកដទៃស្គាល់ថាគេជាមនុស្សល្អ ឬអាក្រក់តាមរយៈទង្វើរបស់គេ។
Stakeholder ភាគីពាក់ព័ន្ធទាំងឡាយណាដែលមានផលប្រយោជន៍ ឬរងផលប៉ះពាល់ពីសកម្មភាព និងការសម្រេចចិត្តរបស់ក្រុមហ៊ុន (ឧទាហរណ៍៖ អតិថិជន បុគ្គលិក សហគមន៍ រដ្ឋាភិបាល)។ ដូចជាអ្នកជិះទូកជាមួយគ្នា បើទូកលិច គឺប៉ះពាល់ទាំងអស់គ្នា មិនថាតែអ្នកបើកទូកនោះទេ។
Sustainable development ការអភិវឌ្ឍអាជីវកម្មដែលឆ្លើយតបនឹងតម្រូវការបច្ចុប្បន្ន ដោយធានាថាមិនបំផ្លាញធនធាន ឬបរិស្ថានដែលចាំបាច់សម្រាប់មនុស្សជំនាន់ក្រោយ។ ដូចជាការបេះផ្លែឈើហូបដោយមិនកាប់រំលំដើម ដើម្បីទុកឱ្យកូនចៅជំនាន់ក្រោយមានផ្លែហូបបន្តទៀត។
Pearson Correlation Coefficient រង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់គណនាពីកម្រិតនៃទំនាក់ទំនងជាខ្សែត្រង់ (Linear) រវាងអថេរពីរ ថាតើវាដើរស្របគ្នា ឬផ្ទុយគ្នា និងមានទំហំខ្លាំងប៉ុណ្ណា។ ដូចជាការតាមដានមើលថា តើចំនួនម៉ោងដែលសិស្សខិតខំរៀន ដើរស្របគ្នាជាមួយនឹងពិន្ទុប្រឡងដែលពួកគេទទួលបានកម្រិតណា។
Inferential statistics ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីសំណាកតូចមួយដែលបានប្រមូល ដើម្បីធ្វើការវិភាគ ទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន និងធ្វើការព្យាករណ៍ទៅលើចំនួនប្រជាជនទូទៅទាំងមូល។ ដូចជាការភ្លក់ទឹកសម្លមួយស្លាបព្រា ដើម្បីដឹងពីរសជាតិនៃទឹកសម្លពេញមួយឆ្នាំង។
Quota sampling វិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសសំណាកដោយអ្នកស្រាវជ្រាវកំណត់ចំនួនជាក់លាក់ជាមុនសម្រាប់ក្រុមនីមួយៗ (ឧ. ភេទ អាយុ តំបន់) ដើម្បីឱ្យឆ្លុះបញ្ចាំងពីសមាមាត្រនៃចំនួនប្រជាជនសរុប។ ដូចជាការរៀបចំកន្ត្រកផ្លែឈើ ដោយតម្រូវឱ្យត្រូវតែមានផ្លែប៉ោម ៣ ផ្លែក្រូច ២ និងផ្លែចេក ៥ ដើម្បីតំណាងឱ្យចម្ការទាំងមូលតាមសមាមាត្រ។
Descriptive statistics ការប្រើប្រាស់តួលេខ (ដូចជាមធ្យមភាគ ភាគរយ) ដើម្បីសង្ខេប និងពណ៌នាពីលក្ខណៈទូទៅនៃទិន្នន័យដែលបានប្រមូល ដើម្បីងាយស្រួលយល់ពីនិន្នាការទូទៅ។ ដូចជាការសរសេរសេចក្តីសង្ខេបរឿងប្រលោមលោកមួយសៀវភៅ មកនៅត្រឹមមួយទំព័រដើម្បីឱ្យគេដឹងពីសាច់រឿងទូទៅ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖