Original Title: Các nhân tố ảnh hưởng tới các kênh liên kết giữa doanh nghiệp FDI và các doanh nghiệp trong nước
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

កត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់បណ្តាញទំនាក់ទំនងរវាងសហគ្រាសវិនិយោគផ្ទាល់ពីបរទេស (FDI) និងសហគ្រាសក្នុងស្រុក

ចំណងជើងដើម៖ Các nhân tố ảnh hưởng tới các kênh liên kết giữa doanh nghiệp FDI và các doanh nghiệp trong nước

អ្នកនិពន្ធ៖ TS. Lương Văn Khôi (Viện Nghiên cứu Quản lý kinh tế Trung ương, Bộ Kế hoạch và Đầu tư)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ Tạp chí Kinh tế Tài chính Việt Nam, 2024

វិស័យសិក្សា៖ Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃកម្រិតទាបនៃការតភ្ជាប់និងទំនាក់ទំនងរវាងសហគ្រាសវិនិយោគផ្ទាល់ពីបរទេស (FDI) និងសហគ្រាសក្នុងស្រុកនៅក្នុងឧស្សាហកម្មគោលចំនួន ៨ របស់ប្រទេសវៀតណាម ដែលជាដែនកំណត់ដ៏ធំបំផុតមួយនៃគោលនយោបាយទាក់ទាញ FDI ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់គំរូអេកូណូមេទ្រីក (Econometric models) ដើម្បីវាយតម្លៃកត្តាជះឥទ្ធិពល ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យអង្កេតសហគ្រាសប្រចាំឆ្នាំពីការិយាល័យស្ថិតិទូទៅចាប់ពីឆ្នាំ ២០១១ ដល់ ២០២១ ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Levinsohn-Petrin Semi-parametric Method
វិធីសាស្ត្រពាក់កណ្តាលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ Levinsohn-Petrin សម្រាប់គណនាផលិតភាពកត្តាសរុប (TFP)
វិធីសាស្ត្រនេះជួយដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) នៃធាតុចូលប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដោយប្រើប្រាស់វត្ថុធាតុដើម ឬថាមពលជាតំណាង (Proxy)។ វាផ្តល់នូវការវាស់វែងកម្រិតបច្ចេកវិទ្យារបស់សហគ្រាសបានសុក្រឹតជាងវិធីសាស្ត្រធម្មតា។ ទាមទារទិន្នន័យលម្អិតខ្លាំងអំពីតម្លៃវត្ថុធាតុដើម និងការចំណាយថាមពលរបស់សហគ្រាសនីមួយៗ ដែលពិបាកក្នុងការប្រមូល។ ការគណនាមានភាពស្មុគស្មាញនិងទាមទារកម្មវិធីស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។ កម្រិតបច្ចេកវិទ្យា (TFP) មានទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំងជាមួយនឹងកម្រិតនៃការតភ្ជាប់ (មេគុណ 0.204, 0.111, 0.107, 0.093 នៅកម្រិត p<0.01)។
Panel Data Econometric Model with Lagged Dependent Variables
គំរូអេកូណូមេទ្រីកទិន្នន័យបន្ទះដែលមានអថេរអាស្រ័យយឺតយ៉ាវ (Lagged Dependent Variable)
អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវគ្រប់គ្រងលើភាពខុសគ្នានៃពេលវេលានិងលក្ខណៈរចនាសម្ព័ន្ធរបស់សហគ្រាស។ ការដាក់បញ្ចូលអថេរយឺតយ៉ាវ (t-1) ជួយកាត់បន្ថយបញ្ហាស៊ីសង្វាក់គ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ (Autocorrelation)។ ទាមទារឱ្យមានទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា (Time-series) វែង និងមានគុណភាពខ្ពស់ ដែលទិន្នន័យដែលបាត់ (Missing values) អាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលលំអៀង។ រកឃើញថាអតិផរណាមានផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំងដល់ទំនាក់ទំនងទៅក្រោយ (-0.154) និងទំនាក់ទំនងទៅមុខ (-0.234) រវាងសហគ្រាស FDI និងក្នុងស្រុក។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់ពីតម្លៃជាសាច់ប្រាក់ដោយផ្ទាល់ក៏ដោយ ក៏ការស្រាវជ្រាវខ្នាតធំបែបនេះទាមទារនូវធនធានទិន្នន័យ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រជាច្រើន។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះផ្អែកលើទិន្នន័យសហគ្រាសរបស់ប្រទេសវៀតណាមចន្លោះឆ្នាំ ២០១១-២០២១ ដោយផ្តោតលើឧស្សាហកម្មគោលចំនួន ៨ ដោយមិនបានរាប់បញ្ចូលវិស័យសេវាកម្ម ឬកសិកម្មឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា ទិន្នន័យនេះមានអត្ថន័យខ្លាំងណាស់ ព្រោះកម្ពុជាមានរចនាសម្ព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ចស្រដៀងគ្នា (ពឹងផ្អែកលើការកាត់ដេរ និងស្បែកជើង) ហើយកំពុងព្យាយាមបង្កើនការផ្សារភ្ជាប់រវាង FDI ជាមួយនឹងសហគ្រាសធុនតូចនិងមធ្យម (SMEs) ក្នុងស្រុក។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ កម្ពុជាអាចមានបញ្ហាខ្វះខាតទិន្នន័យប្រវត្តិសហគ្រាសរយៈពេលវែងដូចវៀតណាម។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រនិងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះ គឺអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ និងការរៀបចំគោលនយោបាយឧស្សាហកម្មនៅកម្ពុជា។

ជារួម ការយល់ដឹងពីកត្តាទាំងនេះនឹងជួយកម្ពុជាផ្លាស់ប្តូរពីការត្រឹមតែទាក់ទាញបរិមាណរោងចក្រ ទៅជាការទាញយកចំណេះដឹង បច្ចេកវិទ្យា និងការកសាងខ្សែច្រវាក់ផ្គត់ផ្គង់ក្នុងស្រុកឱ្យកាន់តែរឹងមាំ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ស្វែងយល់ពីទ្រឹស្តីនិងគំរូសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ (Econometrics): និស្សិតត្រូវសិក្សាពីទ្រឹស្តីនៃការតភ្ជាប់ (Backward/Forward Linkages) និងរៀនពីរបៀបដំណើរការទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី StataR Studio
  2. សិក្សាពីការវិភាគតារាង Input-Output (I/O): ត្រូវស្វែងរកនិងរៀនអានតារាងអន្តរវិស័យ (I/O Table) របស់វិទ្យាស្ថានជាតិស្ថិតិ (NIS) នៃកម្ពុជា ដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងការផ្គត់ផ្គង់និងតម្រូវការវត្ថុធាតុដើមរវាងវិស័យនីមួយៗ ដោយប្រើប្រាស់ Microsoft ExcelPython Pandas សម្រាប់ការគណនាមេគុណ។
  3. អនុវត្តការសម្អាតទិន្នន័យខ្នាតធំ (Data Cleaning): ដោយសារទិន្នន័យសហគ្រាសតែងតែមានកំហុស និស្សិតត្រូវអនុវត្តការសម្អាតទិន្នន័យ (ឧ. លុបចោលទិន្នន័យក្រុមហ៊ុនដែលមានដើមទុនសូន្យ ឬអវិជ្ជមាន) តាមរយៈការសរសេរកូដនៅក្នុង Python ដោយប្រើបណ្ណាល័យ Pandas ឱ្យបានស្ទាត់ជំនាញ។
  4. សាកល្បងគណនាផលិតភាពកត្តាសរុប (TFP): រៀនសរសេរកូដដើម្បីគណនា TFP តាមវិធីសាស្ត្រពាក់កណ្តាលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Levinsohn-Petrin) ដោយប្រើប្រាស់កញ្ចប់កូដ prodest នៅក្នុងកម្មវិធី R ឬបញ្ជា levpet នៅក្នុងកម្មវិធី Stata
  5. រៀបចំសំណើស្រាវជ្រាវផ្ទាល់ខ្លួនដោយប្រើបរិបទកម្ពុជា: សរសេរសំណើស្រាវជ្រាវ (Research Proposal) មួយដោយស្នើសុំទិន្នន័យពីក្រុមប្រឹក្សាអភិវឌ្ឍន៍កម្ពុជា (CDC) ឬក្រសួងឧស្សាហកម្ម ដើម្បីវាយតម្លៃពីផលជះនៃការវិនិយោគ FDI មកលើសមត្ថភាពស្រូបយកបច្ចេកវិទ្យារបស់ SMEs កម្ពុជា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Foreign Direct Investment (FDI) ការវិនិយោគដែលក្រុមហ៊ុនបរទេសយកទុនមកបង្កើតរោងចក្រ ឬទិញភាគហ៊ុនធំនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនក្នុងស្រុក ដើម្បីគ្រប់គ្រងអាជីវកម្ម និងប្រតិបត្តិការដោយផ្ទាល់នៅក្នុងប្រទេសទទួលការវិនិយោគ។ ដូចជាជនបរទេសម្នាក់យកលុយមកបើកហាងកាហ្វេធំមួយដោយខ្លួនឯងនៅស្រុកយើង ជាជាងគ្រាន់តែចងការប្រាក់ឱ្យយើងបើក។
Backward connection ទំនាក់ទំនងដែលកើតឡើងនៅពេលក្រុមហ៊ុនបរទេស (FDI) ទិញវត្ថុធាតុដើម គ្រឿងបន្លាស់ ឬសេវាកម្មពីក្រុមហ៊ុនក្នុងស្រុក ដើម្បីយកទៅផលិតជាផលិតផលសម្រេច។ នេះជាការជួយពង្រីកទីផ្សារដល់អ្នកផ្គត់ផ្គង់ក្នុងស្រុក។ ដូចជារោងចក្រកាត់ដេររបស់បរទេស ទិញក្រណាត់ ឬអំបោះពីរោងចក្រតូចៗរបស់ខ្មែរដើម្បីដេរខោអាវ។
Forward connection ទំនាក់ទំនងដែលកើតឡើងនៅពេលក្រុមហ៊ុនបរទេស (FDI) លក់ផលិតផលពាក់កណ្តាលសម្រេច ឬវត្ថុធាតុដើមរបស់ខ្លួនទៅឱ្យក្រុមហ៊ុនក្នុងស្រុក ដើម្បីយកទៅកែច្នៃបន្ត ឬផលិតជាទំនិញផ្សេងទៀត។ ដូចជារោងចក្រផលិតបន្ទះឈីបរបស់បរទេស លក់បន្ទះឈីបនោះមកឱ្យក្រុមហ៊ុនខ្មែរ ដើម្បីដំឡើងជាកុំព្យូទ័រ។
Horizontal linkage ការសាយភាយចំណេះដឹង ឬបច្ចេកវិទ្យាដែលកើតឡើងរវាងក្រុមហ៊ុនបរទេស និងក្រុមហ៊ុនក្នុងស្រុកដែលកំពុងប្រកួតប្រជែងគ្នានៅក្នុងឧស្សាហកម្មតែមួយ ឬផលិតទំនិញស្រដៀងគ្នា។ ដូចជាហាងកាហ្វេក្នុងស្រុកមួយរៀនពីរបៀបឆុងកាហ្វេ ឬរៀបចំការតុបតែងហាង តាមហាងកាហ្វេល្បីពីបរទេស (ឧទាហរណ៍ Starbucks) ដែលមកបើកនៅជិតនោះ។
Total Factor Productivity (TFP) រង្វាស់នៃការកើនឡើងទិន្នផលដែលមិនមែនបានមកពីការបន្ថែមចំនួនកម្មករ ឬម៉ាស៊ីននោះទេ ប៉ុន្តែបានមកពីការកែលម្អបច្ចេកវិទ្យា ការគ្រប់គ្រងល្អ នវានុវត្តន៍ ឬប្រសិទ្ធភាពនៃដំណើរការផលិត។ ដូចជាចុងភៅពីរនាក់មានគ្រឿងផ្សំនិងចង្ក្រានដូចគ្នា ប៉ុន្តែម្នាក់អាចធ្វើម្ហូបបានឆ្ងាញ់ជាងនិងលឿនជាងដោយសារតែគាត់មានតិចនិកល្អជាង (តិចនិកនោះគឺ TFP)។
Technology absorption ability សមត្ថភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនមួយក្នុងការស្គាល់តម្លៃនៃព័ត៌មាន ឬបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗពីខាងក្រៅ យកមកសិក្សា និងអនុវត្តជាក់ស្តែងដើម្បីបង្កើតផលចំណេញ និងប្រសិទ្ធភាពក្នុងអាជីវកម្មរបស់ខ្លួន។ ដូចជាសិស្សម្នាក់មានសៀវភៅល្អៗពីគ្រូ តែវាអាស្រ័យលើគាត់ថាមានសមត្ថភាពអានយល់ និងយកទៅដោះស្រាយលំហាត់បានលឿនកម្រិតណា។
Econometric models ការប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យា និងវិធីសាស្ត្រស្ថិតិ ដើម្បីវាស់ស្ទង់និងបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងនៃអថេរសេដ្ឋកិច្ចណាមួយ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែងក្នុងទម្រង់ជាលេខ។ ដូចជាការប្រើម៉ាស៊ីនគណនាដើម្បីរកមើលបញ្ជាក់ថា តើការខិតខំរៀនពិតជាធ្វើឱ្យពិន្ទុប្រឡងកើនឡើងកម្រិតណា ដោយមានទិន្នន័យច្បាស់លាស់។
Input - Output: I/O តារាងម៉ាទ្រីសសេដ្ឋកិច្ចដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលវិស័យមួយពឹងផ្អែកលើវិស័យផ្សេងទៀត ក្នុងការទិញវត្ថុធាតុដើម (Input) និងលក់ផលិតផល (Output) នៅក្នុងចរន្តសេដ្ឋកិច្ចទាំងមូលនៃប្រទេសមួយ។ ដូចជាផ្ទាំងផែនទីបង្ហាញផ្លូវទឹក ដែលប្រាប់ថាតើទឹកហូរពីប្រឡាយណាចូលស្រែណា ហើយស្រែណាហូរទឹកចេញទៅបឹងវិញ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖