Original Title: Income Recovery of Workers Post-Covid-19: Evidence from the Agricutural Sector
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i3.2071
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការស្ដារប្រាក់ចំណូលរបស់កម្មករក្រោយជំងឺកូវីដ-១៩៖ ភស្តុតាងពីវិស័យកសិកម្ម

ចំណងជើងដើម៖ Income Recovery of Workers Post-Covid-19: Evidence from the Agricutural Sector

អ្នកនិពន្ធ៖ Thanh Thuy CU (Faculty of Urban Management, Hanoi Architectural University), Minh Tuan PHAN (Faculty of Urban Management, Hanoi Architectural University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025 Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហាពីផលប៉ះពាល់នៃជំងឺរាតត្បាតកូវីដ-១៩ ទៅលើប្រាក់ចំណូល និងការងាររបស់កម្មករក្នុងវិស័យកសិកម្មនៅប្រទេសវៀតណាម ព្រមទាំងពិនិត្យមើលពីរបៀបដែលពួកគេស្តារ និងសម្របខ្លួនទៅនឹងបរិបទថ្មីក្រោយជំងឺរាតត្បាត។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រមូលទិន្នន័យពីកម្មករវិស័យកសិកម្ម និងប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រវិភាគស្ថិតិដើម្បីវាយតម្លៃការផ្លាស់ប្តូរប្រាក់ចំណូល និងកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការស្ដារឡើងវិញនេះ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Independent Samples T-test
ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម (T-test) សម្រាប់គំរូឯករាជ្យ
មានភាពងាយស្រួល និងស័ក្តិសមបំផុតក្នុងការប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃប្រាក់ចំណូលរវាងក្រុមពីរ (អំឡុងពេល និងក្រោយពេលកូវីដ-១៩)។ មិនអាចវិភាគពីឥទ្ធិពលរួមបញ្ចូលគ្នានៃកត្តាផ្សេងៗ (ដូចជាការអប់រំ ឬបទពិសោធន៍) ទៅលើប្រាក់ចំណូលក្នុងពេលតែមួយបានទេ។ បានរកឃើញគម្លាតប្រាក់ចំណូលយ៉ាងច្បាស់លាស់ប្រមាណ ១២.៦២៧ លានដុង (VND) ក្នុងមួយខែរវាងសម័យកាលទាំងពីរ។
Pooled Ordinary Least Squares (OLS) Regression
ការវិភាគតំរែតំរង់ (Pooled OLS Regression)
អាចវាស់ស្ទង់ទំហំ និងទិសដៅនៃឥទ្ធិពលពីអថេរឯករាជ្យច្រើន (បទពិសោធន៍ ការវិនិយោគ ចំនួនការងារ) ទៅលើប្រាក់ចំណូលក្នុងពេលតែមួយ។ ទាមទារទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ និងអាចរងឥទ្ធិពលពីបញ្ហាអថេរដែលមិនបានបញ្ចូល (Omitted Variable Bias)។ បញ្ជាក់ថា ចំនួនសកម្មភាពបង្កើតប្រាក់ចំណូលមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្ពស់បំផុត (Beta = 3.415) ទៅលើការស្ដារប្រាក់ចំណូល។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនតម្រូវឱ្យមានប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រធំដុំនោះទេ ប៉ុន្តែទាមទារការចំណាយពេលវេលា និងធនធានច្រើនលើការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់នៅតាមមូលដ្ឋាន។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងខេត្តចំនួន៣ នៃប្រទេសវៀតណាម ដោយផ្តោតតែលើកម្មករកសិកម្ម និងដំណាំតាមរដូវកាល (ដូចជាគូលែន និងក្រូច)។ ទោះបីជាបរិបទកសិកម្មស្រដៀងគ្នានឹងកម្ពុជាក៏ដោយ ប៉ុន្តែរចនាសម្ព័ន្ធប្រាក់ចំណូល ប្រភេទដំណាំ និងការគាំទ្រពីរដ្ឋាភិបាលមានភាពខុសគ្នា ដែលទាមទារឱ្យមានការសិក្សាផ្ទាល់នៅកម្ពុជាដើម្បីទទួលបានតួលេខជាក់លាក់។ យ៉ាងណាមិញ យុទ្ធសាស្ត្រជីវភាពគឺអាចយកមកអនុវត្តបាន។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះ មានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដែលមានប្រជាជនភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើវិស័យកសិកម្ម និងការងារក្រៅប្រព័ន្ធ។

ការជំរុញឱ្យមានប្រភពចំណូលច្រើន និងការលើកទឹកចិត្តឱ្យមានការវិនិយោគផ្ទាល់ខ្លួនខ្នាតតូច គឺជាគន្លឹះដ៏សំខាន់សម្រាប់កសាងភាពធន់របស់កសិករកម្ពុជានាពេលអនាគត។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. រៀនសូត្រពីវិធីសាស្ត្ររចនាកម្រងសំណួរ: និស្សិតគួរចាប់ផ្តើមសិក្សាពីការបង្កើតកម្រងសំណួរស្ទង់មតិស្តង់ដារ ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ឌីជីថលដូចជា KoboToolboxQualtrics ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រ និងសេដ្ឋកិច្ច។
  2. ពង្រឹងជំនាញវិភាគស្ថិតិ (Econometrics): អនុវត្តការប្រើប្រាស់កម្មវិធី StataSPSS ដើម្បីរៀនដំណើរការកូដ T-test និង OLS Regression ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យគំរូ។
  3. រៀបចំគម្រោងស្រាវជ្រាវខ្នាតតូចក្នុងស្រុក: ជ្រើសរើសសហគមន៍កសិកម្មណាមួយក្នុងប្រទេសកម្ពុជា (ឧទាហរណ៍ កសិករដាំស្វាយនៅខេត្តកំពង់ស្ពឺ) ហើយចុះធ្វើការស្ទង់មតិប្រមាណ ១០០ ទៅ ២០០ នាក់ អំពីស្ថានភាពចំណូលក្រោយកូវីដ-១៩។
  4. ដំណើរការវិភាគទិន្នន័យ និងសាកល្បងម៉ូដែល: បញ្ចូលទិន្នន័យដែលប្រមូលបានទៅក្នុងម៉ូដែល OLS Regression ដើម្បីស្វែងរកកត្តាជាក់លាក់ (ការអប់រំ ទំហំដី ឬមុខរបរបន្ទាប់បន្សំ) ដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេដល់ចំណូលកសិករខ្មែរ។
  5. ចងក្រងរបាយការណ៍ និងសេចក្តីសង្ខេបគោលនយោបាយ (Policy Brief): សរសេររបាយការណ៍លទ្ធផលស្រាវជ្រាវ និងទាញជាអនុសាសន៍ជាក់ស្តែងជូនអាជ្ញាធរមូលដ្ឋាន ឬអង្គការដៃគូ ដើម្បីជួយរៀបចំវគ្គបណ្តុះបណ្តាលវិជ្ជាជីវៈ ឬផ្តល់ឥណទានខ្នាតតូចដល់កសិករ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Pooled OLS regression (ការវិភាគតំរែតំរង់ Pooled OLS) វាគឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយប្រភេទដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឯករាជ្យច្រើន (ដូចជាបទពិសោធន៍ ការអប់រំ ការវិនិយោគ) ទៅលើអថេរអាស្រ័យមួយ (ដូចជាប្រាក់ចំណូល) ដោយប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យពីមនុស្សខុសៗគ្នានៅក្នុងពេលវេលាជាក់លាក់ណាមួយដើម្បីរកមើលកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់គ្រឿងផ្សំជាច្រើនមុខក្នុងពេលតែមួយ ដើម្បីដឹងថាគ្រឿងផ្សំណាមួយធ្វើឱ្យសម្លមានរសជាតិឆ្ងាញ់ជាងគេ។
Independent Samples T-test (ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម T-test សម្រាប់គំរូឯករាជ្យ) ជាឧបករណ៍ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបតម្លៃមធ្យមភាគនៃក្រុមពីរផ្សេងគ្នា (ឧទាហរណ៍ ប្រាក់ចំណូលមុនកូវីដ និងក្រោយកូវីដ) ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើភាពខុសគ្នានោះពិតជាមានអត្ថន័យតាមក្បួនខ្នាតស្ថិតិប្រាកដមែន ឬគ្រាន់តែជារឿងចៃដន្យ។ ដូចជាការយកពិន្ទុប្រឡងមធ្យមរបស់សិស្សថ្នាក់ "ក" ទៅប្រៀបធៀបជាមួយសិស្សថ្នាក់ "ខ" ដើម្បីវាយតម្លៃតាមក្បួនខ្នាតថាថ្នាក់មួយណាពូកែជាងពិតប្រាកដ។
Sustainable livelihood analysis framework (ក្របខ័ណ្ឌវិភាគជីវភាពរស់នៅប្រកបដោយចីរភាព) ជាទ្រឹស្តី ឬវិធីសាស្ត្រដែលអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើដើម្បីវាយតម្លៃពីរបៀបដែលមនុស្សរស់នៅ ដោយមើលទៅលើធនធានដែលពួកគេមាន (ចំណេះដឹង លុយកាក់ ទំនាក់ទំនងសង្គម) និងរបៀបដែលពួកគេប្រើប្រាស់វាដើម្បីទប់ទល់នឹងវិបត្តិផ្សេងៗ (ដូចជាជំងឺរាតត្បាត ឬគ្រោះធម្មជាតិ)។ ដូចជាការពិនិត្យមើលប្រអប់ប្រដាប់ប្រដារបស់ជាងឈើម្នាក់ ដើម្បីដឹងថាគាត់មានឧបករណ៍អ្វីខ្លះដែលអាចយកទៅប្រើសម្រាប់ជួសជុលផ្ទះដែលខូចខាតដោយសារខ្យល់ព្យុះ។
Standardized Coefficients (Beta) (មេគុណស្តង់ដារ Beta) ជារង្វាស់នៅក្នុងការវិភាគតំរែតំរង់ដែលបង្ហាញពីកម្រិតនៃឥទ្ធិពលរបស់កត្តាណាមួយទៅលើលទ្ធផល ដោយបានបំប្លែងឯកតារង្វាស់ផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍ បទពិសោធន៍គិតជាឆ្នាំ ឯការវិនិយោគគិតជាលុយ) ឱ្យទៅជាខ្នាតស្តង់ដារតែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលប្រៀបធៀបថាកត្តាណាមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ ដូចជាការប្តូរលុយរៀល ដុល្លារ និងបាត ឱ្យទៅជាលុយប្រភេទតែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលប្រៀបធៀបថានរណាមានលុយច្រើនជាងគេ។
Livelihood diversification (ការធ្វើពិពិធកម្មជីវភាព ឬការបង្កើតប្រភពចំណូលចម្រុះ) គឺជាយុទ្ធសាស្ត្រដែលបុគ្គល ឬគ្រួសារបង្កើតមុខរបរ ឬសកម្មភាពរកចំណូលច្រើនជាងមួយ ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យនៅពេលដែលមុខរបរចម្បងជួបបញ្ហា ឬបាត់បង់ដោយប្រការណាមួយ។ ដូចជាពាក្យចាស់ពោលថា "កុំដាក់ពងមាន់ទាំងអស់ក្នុងកន្ត្រកតែមួយ" បើកន្ត្រកមួយធ្លាក់ ក៏នៅសល់ពងមាន់ក្នុងកន្ត្រកផ្សេងទៀតដែលអាចយកមកហូបបាន។
Dummy variable (អថេរនិម្មិត ឬអថេរតំណាង) នៅក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ វាគឺជាអថេរដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយកំណត់តម្លៃលេខ 0 ឬ 1 ដើម្បីតំណាងឱ្យស្ថានភាពមាន ឬគ្មាន (ឧទាហរណ៍ 1 តំណាងឱ្យស្ថិតក្នុងអំឡុងពេលកូវីដ និង 0 តំណាងឱ្យស្ថានភាពមិនមានកូវីដ)។ ដូចជាកុងតាក់ភ្លើងដែលមានតែពីរជម្រើស គឺបើក (១) និងបិទ (០) ដើម្បីសម្គាល់ថាមានពន្លឺ ឬងងឹត។
Income-generating activities (សកម្មភាពបង្កើតប្រាក់ចំណូល) សំដៅលើការងារ មុខរបរបន្ទាប់បន្សំ ឬសកម្មភាពវិនិយោគផ្សេងៗដែលកសិករ ឬកម្មករធ្វើបន្ថែមលើសពីការងារប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេ ដើម្បីទទួលបានប្រាក់កម្រៃបន្ថែមសម្រាប់ផ្គត់ផ្គង់ជីវភាព។ ដូចជាអ្នកធ្វើការរោងចក្រដែលឆ្លៀតលក់អីវ៉ាន់តាមអនឡាញនៅពេលយប់ ឬដាំបន្លែចិញ្ចឹមមាន់នៅចុងសប្តាហ៍ដើម្បីបានលុយបន្ថែម។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖