បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងរវាងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធហិរញ្ញវត្ថុ និងកំណើនសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសចំនួន ១០ នៅក្នុងតំបន់អាស៊ីអាគ្នេយ៍ (ASEAN) ចន្លោះឆ្នាំ ២០០៣ ដល់ ២០២២។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ពីធនាគារពិភពលោក និងអនុវត្តគំរូសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យាដើម្បីធ្វើការវិភាគរកទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Fixed Effects Model (FEM) គំរូផលប៉ះពាល់ថេរ |
អាចត្រួតពិនិត្យលក្ខណៈពិសេសដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលារបស់ប្រទេសនីមួយៗបានយ៉ាងល្អ ដែលជួយកាត់បន្ថយភាពលម្អៀង។ | មិនអាចប៉ាន់ស្មានឥទ្ធិពលនៃអថេរដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលាបាននោះទេ។ | ត្រូវបានជ្រើសរើសជាគំរូល្អបំផុតដោយផ្អែកលើតេស្ត Hausman ជាមួយនឹងតម្លៃ R-squared ០.៦៦២៧ បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាននៃអថេរអភិវឌ្ឍន៍ហិរញ្ញវត្ថុ។ |
| Random Effects Model (REM) គំរូផលប៉ះពាល់ចៃដន្យ |
អាចប៉ាន់ស្មានអថេរដែលថេរតាមពេលវេលា និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងប្រសិនបើការសន្មត់របស់វាត្រឹមត្រូវ។ | ត្រូវបានច្រានចោលដោយតេស្ត Hausman ដោយសារតែវាមានភាពលម្អៀង និងមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាសម្រាប់ទិន្នន័យជាក់លាក់នេះ។ | ផ្តល់លទ្ធផលប្រហាក់ប្រហែលនឹង FEM ដែរ តែត្រូវបានបង្ហាញថាមិនសូវស័ក្តិសមសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យស្រាវជ្រាវនេះទេ។ |
| Pooled OLS (POLS) តម្រែតម្រង់ OLS រួម |
ជាវិធីសាស្ត្រមូលដ្ឋានងាយស្រួលយល់ និងធ្វើការគណនាបានលឿនដោយមិនទាមទារការកំណត់ស្មុគស្មាញ។ | មិនបានគិតពីលក្ខណៈខុសប្លែកគ្នារបស់ប្រទេសនីមួយៗ (Heterogeneity) ដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលអាចលម្អៀងខ្លាំង។ | មិនស័ក្តិសមប្រើប្រាស់ ដោយសារត្រូវបានច្រានចោលក្នុងការធ្វើតេស្តប្រៀបធៀបជាមួយគំរូផ្សេងទៀត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីតម្រូវការផ្នែករឹង (Hardware) នោះទេ ប៉ុន្តែវាទាមទារនូវកម្មវិធីស្ថិតិ និងទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចជាក់លាក់។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រទេសអាស៊ានទាំង១០ ដែលរួមបញ្ចូលទាំងប្រទេសកម្ពុជាផងដែរ ក្នុងចន្លោះឆ្នាំ២០០៣ ដល់២០២២។ ទោះជាយ៉ាងណា កម្រិតនៃការអភិវឌ្ឍន៍ហិរញ្ញវត្ថុក្នុងតំបន់មានវិសមភាពខ្លាំង (ឧទាហរណ៍ សិង្ហបុរី និងម៉ាឡេស៊ី ធៀបនឹង កម្ពុជា ឬឡាវ) ដូច្នេះឥទ្ធិពលជាមធ្យមនៅក្នុងតំបន់អាចនឹងមិនឆ្លុះបញ្ចាំងទាំងស្រុងពីទំហំនៃផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងសម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជាតែមួយនោះទេ។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះ មានអត្ថប្រយោជន៍ និងអាចអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ការរៀបចំគោលនយោបាយសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសកម្ពុជាបច្ចុប្បន្ន។
ជារួម ការសិក្សានេះផ្តល់នូវមូលដ្ឋានអំណះអំណាងជាក់ស្តែងដ៏រឹងមាំមួយសម្រាប់ស្ថាប័នរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជា ក្នុងការបន្តធ្វើឱ្យស៊ីជម្រៅនូវវិស័យធនាគារ និងជំរុញការអភិវឌ្ឍទីផ្សារមូលបត្រដែលកំពុងរីកចម្រើន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Fixed effects model (FEM) | គំរូស្ថិតិសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ដែលសន្មត់ថាលក្ខណៈពិសេសផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អង្គភាពនីមួយៗ (ដូចជាប្រទេស) មិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា និងមានទំនាក់ទំនងជាមួយអថេរឯករាជ្យ។ វាជួយលុបបំបាត់ឥទ្ធិពលនៃកត្តាថេរទាំងនោះ ដើម្បីវាស់ស្ទង់តែឥទ្ធិពលពិតប្រាកដនៃអថេរដែលយើងចង់សិក្សា។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់ថាតើការហាត់ប្រាណធ្វើឱ្យមនុស្សម្នាក់ៗស្រកទម្ងន់ប៉ុន្មាន ដោយផាត់ចោលកត្តាពីកំណើតដូចជាហ្សែន ឬកម្ពស់របស់ពួកគេម្នាក់ៗ។ |
| liquid debt-to-GDP ratio | រង្វាស់នៃទំហំសាច់ប្រាក់ងាយស្រួល ឬទំហំប្រាក់បញ្ញើ និងទ្រព្យសកម្មហិរញ្ញវត្ថុដែលអាចបំប្លែងជាសាច់ប្រាក់បានលឿន ធៀបនឹងទំហំសេដ្ឋកិច្ចរួម (GDP)។ វាបង្ហាញពីជម្រៅនៃការអភិវឌ្ឍន៍វិស័យហិរញ្ញវត្ថុក្នុងប្រទេសមួយ។ | ដូចជាការគណនាថាតើគ្រួសារមួយមានលុយសុទ្ធក្នុងកុងធនាគារប៉ុន្មានដែលអាចដកចាយបានភ្លាមៗ ធៀបនឹងចំណូលសរុបប្រចាំឆ្នាំរបស់ពួកគេ។ |
| Stock market capitalization | តម្លៃសរុបនៃភាគហ៊ុនទាំងអស់របស់ក្រុមហ៊ុនដែលបានចុះបញ្ជីនៅលើទីផ្សារមូលបត្រ។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ទំហំ និងកម្រិតនៃការអភិវឌ្ឍន៍ទីផ្សារមូលបត្ររបស់ប្រទេសមួយ ក្នុងការរួមចំណែកដល់កំណើនសេដ្ឋកិច្ច។ | ដូចជាការយកតម្លៃផ្ទះទាំងអស់នៅក្នុងបុរីមួយបូកបញ្ចូលគ្នា ដើម្បីដឹងថាតើបុរីនោះមានតម្លៃសរុបប៉ុន្មាន។ |
| Hausman Test | វិធីសាស្ត្រធ្វើតេស្តផ្នែកស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យា (Econometrics) ដែលប្រើសម្រាប់សម្រេចចិត្តជ្រើសរើសរវាងការប្រើប្រាស់គំរូ Fixed Effects Model (FEM) ឬ Random Effects Model (REM) ថាតើមួយណាផ្តល់លទ្ធផលសុក្រឹតជាងសម្រាប់ទិន្នន័យជាក់លាក់ណាមួយ។ | ដូចជាការធ្វើតេស្តសាកល្បងបើកបរឡានពីរម៉ូដែលផ្សេងគ្នា ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើម៉ូដែលមួយណាស៊ីសាំងតិចជាង និងស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ស្ថានភាពផ្លូវដែលយើងត្រូវបើកបរ។ |
| VIF | មកពីពាក្យពេញ Variance Inflation Factor ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីត្រួតពិនិត្យមើលថាតើមានបញ្ហា "Multicollinearity" (អថេរឯករាជ្យមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំងពេក) នៅក្នុងគំរូដែរឬទេ។ ប្រសិនបើតម្លៃ VIF ខ្ពស់ពេក មានន័យថាលទ្ធផលប៉ាន់ស្មានអាចនឹងមិនត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាការឆែកមើលថាតើយើងមានប្រើគ្រឿងផ្សំពីរមុខដែលផ្តល់រសជាតិប្រៃដូចគ្នា (ដូចជាអំបិល និងទឹកត្រី) ច្រើនពេកឬអត់ ដែលធ្វើឱ្យពិបាកដឹងថារសជាតិប្រៃពិតប្រាកដមកពីមួយណា។ |
| Trade openness | សូចនាករដែលវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការធ្វើសមាហរណកម្មសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសមួយទៅក្នុងសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោក ដែលជាទូទៅគណនាដោយយកផលបូកនៃការនាំចេញ និងការនាំចូលសរុប ចែកនឹងផលិតផលក្នុងស្រុកសរុប (GDP)។ | ដូចជារង្វាស់ដែលប្រាប់ថាតើហាងមួយបើកទ្វារទទួលទិញនិងលក់ទំនិញជាមួយអ្នកក្រៅភូមិបានទូលំទូលាយកម្រិតណា។ |
| Panel Data | ប្រភេទនៃទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីក្រុមនៃអង្គភាពដដែលៗ (ឧទាហរណ៍ ប្រទេសចំនួន១០) ឆ្លងកាត់រយៈពេលវេលាជាច្រើន (ឧទាហរណ៍ ពីឆ្នាំ២០០៣ ដល់ ២០២២)។ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវតាមដានការផ្លាស់ប្តូរទាំងតាមពេលវេលា និងតាមអង្គភាព។ | ដូចជាសៀវភៅតាមដានពិន្ទុរបស់សិស្ស១០នាក់ជារៀងរាល់ខែពេញមួយឆ្នាំសិក្សា ជាជាងការមើលពិន្ទុរបស់ពួកគេតែក្នុងខែណាមួយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
