បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយពីបញ្ហានៃការវាយតម្លៃយ៉ាងច្បាស់លាស់អំពីតួនាទីនៃការចំណាយលើវិស័យសុខាភិបាលចំពោះកំណើនសេដ្ឋកិច្ចនៅកម្រិតខេត្តក្នុងប្រទេសវៀតណាម។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចកម្រិតខេត្ត និងវិធីសាស្ត្រសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដើម្បីប៉ាន់ស្មានផលប៉ះពាល់។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Panel Data Method (Fixed Effects/Random Effects) វិធីសាស្ត្រទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ដោយប្រើប្រាស់ Fixed Effects ឬ Random Effects |
មានភាពងាយស្រួលក្នុងការប៉ាន់ស្មាន និងជួយដោះស្រាយបញ្ហានៃអថេរដែលមិនអាចសង្កេតឃើញនៅក្នុងទិន្នន័យតាមខេត្តនីមួយៗ។ | មិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) ដែលកើតមានឡើងរវាងការចំណាយលើសុខាភិបាល និងកំណើនសេដ្ឋកិច្ចបានល្អនោះទេ។ | ការកើនឡើង ១% នៃការចំណាយលើសុខាភិបាល ជំរុញកំណើន GDP របស់ខេត្តចំនួន ០,០១៩%។ |
| Generalized Method of Moments (GMM) - 2 steps វិធីសាស្ត្រម៉ូម៉ង់ទូទៅ (GMM) កម្រិត ២ ជំហាន |
អាចដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) បានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព និងផ្តល់លទ្ធផលប៉ាន់ស្មានជាក់លាក់ជាងសម្រាប់ទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ច។ | ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ និងត្រូវការទំហំសំណាកទិន្នន័យធំគ្រប់គ្រាន់ (ទិន្នន័យបន្ទះរយៈពេលវែង) ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលរឹងមាំ។ | ការកើនឡើង ១% នៃការចំណាយលើសុខាភិបាល ជំរុញកំណើន GDP របស់ខេត្តចំនួន ០,០២៤%។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះផ្តោតលើការវិភាគទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចកម្រិតខេត្ត ដែលទាមទារនូវទិន្នន័យរយៈពេលច្រើនឆ្នាំ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យខេត្ត-ក្រុងទាំង ៦៣ នៅក្នុងប្រទេសវៀតណាម ពីឆ្នាំ ២០១១ ដល់ ២០១៦។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទនៃប្រព័ន្ធសុខាភិបាល និងសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសវៀតណាមផ្ទាល់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារវៀតណាមនិងកម្ពុជាមានលក្ខណៈសេដ្ឋកិច្ចកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ស្រដៀងគ្នា ការរកឃើញនេះអាចធ្វើជាឯកសារយោងដ៏សំខាន់សម្រាប់ជួយសម្រួលដល់ការសិក្សាប្រៀបធៀបនៅកម្ពុជា។
វិធីសាស្ត្រនៃការស្រាវជ្រាវនេះមានអត្ថប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់ការរៀបចំគោលនយោបាយសេដ្ឋកិច្ចនិងសុខាភិបាលនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការវិនិយោគលើវិស័យសុខាភិបាលមិនមែនត្រឹមតែជាការចំណាយថវិកាសង្គមនោះទេ ប៉ុន្តែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ជំរុញកំណើនសេដ្ឋកិច្ចថ្នាក់មូលដ្ឋាន ដែលកម្ពុជាអាចយកជាគំរូអនុវត្តបាន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Panel data | គឺជាប្រភេទនៃទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីអង្គភាពដដែលៗ (ដូចជាខេត្ត ក្រុមហ៊ុន ឬបុគ្គល) ឆ្លងកាត់រយៈពេលវេលាច្រើនឆ្នាំជាប់ៗគ្នា។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាគឺជាសំណុំទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចរបស់ខេត្តទាំង ៦៣ នៅវៀតណាម ពីឆ្នាំ ២០១១ ដល់ ២០១៦។ | ដូចជាការថតរូបសិស្សម្នាក់ៗជារៀងរាល់ឆ្នាំតាំងពីថ្នាក់ទី១ ដល់ទី១២ ដើម្បីតាមដានការលូតលាស់របស់ពួកគេ ជំនួសឱ្យការថតរូបសិស្សទាំងអស់តែមួយដងក្នុងឆ្នាំណាមួយ។ |
| Generalized Method of Moments (GMM) | គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់មួយដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីប៉ាន់ស្មានតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៅក្នុងគំរូសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ។ វាមានប្រសិទ្ធភាពខ្លាំងក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហា Endogeneity (អថេរខាងក្នុង) តាមរយៈការប្រើប្រាស់អថេរឧបករណ៍ (Instrumental variables) ជួយឱ្យលទ្ធផលនៃការវិភាគមានភាពជាក់លាក់និងមិនលម្អៀង។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ថ្លឹងទម្ងន់ឌីជីថលដ៏ឆ្លាតវៃដែលអាចកាត់កងទម្ងន់ចាន ឬកន្ត្រកចេញដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីឱ្យដឹងតែទម្ងន់ពិតប្រាកដរបស់វត្ថុដែលយើងចង់ថ្លឹង។ |
| Endogeneity | គឺជាបញ្ហាដែលកើតឡើងនៅពេលដែលអថេរឯករាជ្យនៅក្នុងម៉ូដែល (ឧទាហរណ៍៖ ការចំណាយលើសុខាភិបាល) មានទំនាក់ទំនងជាមួយកំហុសរង្វាស់ (Error term) នៃម៉ូដែល ឬនៅពេលដែលមានទំនាក់ទំនងទៅវិញទៅមក (Reverse causality) ជាមួយអថេរអាស្រ័យ ពោលគឺកំណើនសេដ្ឋកិច្ចខ្ពស់ធ្វើឱ្យការចំណាយសុខាភិបាលខ្ពស់ ហើយការចំណាយសុខាភិបាលខ្ពស់ក៏ជួយឱ្យសេដ្ឋកិច្ចកើនឡើងវិញដែរ។ | ដូចជាការប្រកែកគ្នាថា តើមាន់កើតមុនស៊ុត ឬស៊ុតកើតមុនមាន់ ព្រោះកត្តាទាំងពីរនេះសុទ្ធតែបង្កើតឱ្យមានគ្នាទៅវិញទៅមក។ |
| Fixed effects model | ជាគំរូវិភាគទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ដែលសន្មតថា កត្តាដែលមិនអាចសង្កេតឃើញរបស់អង្គភាពនីមួយៗ (ដូចជាទីតាំងភូមិសាស្ត្រ ឬវប្បធម៌ប្រចាំខេត្ត) គឺថេរតាមពេលវេលា ហើយវាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវដកឥទ្ធិពលថេរទាំងនេះចេញ ដើម្បីគណនាឥទ្ធិពលសុទ្ធនៃអថេរឯករាជ្យផ្សេងទៀតដែលកំពុងសិក្សា។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពរត់ប្រណាំងរបស់មនុស្សម្នាក់ៗដោយបានកាត់កងចេញនូវកត្តាធម្មជាតិពីកំណើតរបស់ពួកគេ (ដូចជាកម្ពស់ ឬហ្សែន) ដើម្បីដឹងថាតើការហ្វឹកហាត់ពិតជាជួយឱ្យពួកគេរត់លឿនជាងមុនកម្រិតណា។ |
| Hausman test | គឺជាវិធីសាស្ត្រធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីសម្រេចជ្រើសរើសថាតើគួរប្រើប្រាស់ម៉ូដែល Fixed Effects ហរឺ Random Effects សម្រាប់ការវិភាគ Panel Data។ ប្រសិនបើលទ្ធផលតេស្តបដិសេធសម្មតិកម្មគោល នោះមានន័យថាម៉ូដែល Fixed Effects គឺជាជម្រើសដ៏ស័ក្តិសមជាង។ | ដូចជាការធ្វើតេស្តសាកល្បងម៉ាស៊ីនពីរប្រភេទ ដើម្បីមើលថាតើម៉ាស៊ីនមួយណាដើរត្រូវ និងផ្តល់លទ្ធផលច្បាស់លាស់ជាងគេសម្រាប់ប្រភេទការងារជាក់លាក់ណាមួយ។ |
| Cobb-Douglas production function | ជារូបមន្តគណិតវិទ្យាសេដ្ឋកិច្ច (Y = AK^α L^β) ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នផល (Output) និងកត្តាធាតុចូល (Inputs) ជាទូទៅគឺ កម្លាំងពលកម្ម (Labor) និងមូលធន (Capital)។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ គេបានពង្រីកសមីការនេះដោយបូកបញ្ចូលកត្តាធនធានមនុស្ស (កម្រិតសុខភាព) ទៅក្នុងសមីការផងដែរ។ | ដូចជារូបមន្តធ្វើនំខេកដែលប្រាប់យើងថា បើយើងថែមម្សៅ (មូលធន) ប៉ុណ្ណេះ និងថែមចុងភៅ (ពលកម្ម) ប៉ុណ្ណោះ តើយើងនឹងអាចដុតនំខេកបានប៉ុន្មាន។ |
| Endogenous growth model | ជាទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ចដែលអះអាងថា កំណើនសេដ្ឋកិច្ចយូរអង្វែង ត្រូវបានជំរុញជាចម្បងដោយកត្តាខាងក្នុងនៃប្រព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ច ជាពិសេសគឺការវិនិយោគលើមូលធនមនុស្ស (ការអប់រំ និងសុខាភិបាល) ការច្នៃប្រឌិត និងចំណេះដឹង ជាជាងកត្តាខាងក្រៅ។ | ដូចជាការជឿជាក់ថាការអភិវឌ្ឍខ្លួនឯងដោយការរៀនសូត្រ និងថែរក្សាសុខភាព គឺជាគន្លឹះឆ្ពោះទៅរកភាពជោគជ័យយូរអង្វែងដោយខ្លួនឯង ជាជាងការរង់ចាំសំណាងធ្លាក់ពីលើមេឃ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
