បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះពិនិត្យមើលឥទ្ធិពលផ្ទាល់ និងឥទ្ធិពលសាយភាយនៃការវិនិយោគសាធារណៈ ទៅលើកំណើនសេដ្ឋកិច្ច និងការរួមតូចនៃគម្លាតប្រាក់ចំណូល នៅក្នុងតំបន់សេដ្ឋកិច្ចសំខាន់ៗភាគខាងត្បូងនៃប្រទេសវៀតណាម ចន្លោះឆ្នាំ ២០០០-២០២១។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យពីខេត្តក្រុងចំនួន ៨ ហើយប្រើប្រាស់គំរូតំរែតំរង់លំហ (Spatial Regression Model) ដើម្បីវិភាគទំនាក់ទំនងរវាងការវិនិយោគ និងកំណើនសេដ្ឋកិច្ចដោយពិចារណាលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional Panel Data Regression (OLS/FEM/REM without spatial weights) គំរូតំរែតំរង់ទិន្នន័យបន្ទះបែបប្រពៃណី (មិនគិតពីកត្តាលំហ) |
ងាយស្រួលក្នុងការគណនា និងវិភាគរកទំនាក់ទំនងជាមូលដ្ឋានរវាងការវិនិយោគនិងកំណើនសេដ្ឋកិច្ច។ | មិនបានគិតគូរពីការពឹងផ្អែកលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រ (Spatial dependence) ដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលនៃការប៉ាន់ស្មានមានភាពលំអៀង និងមិនអាចវាស់ស្ទង់ឥទ្ធិពលសាយភាយបាន។ | ត្រូវបានលើកឡើងក្នុងការសិក្សាមុនៗ តែមិនត្រូវបានជ្រើសរើសជាគំរូល្អបំផុតក្នុងការសិក្សានេះទេ ដោយសារតែអត្ថិភាពនៃការពឹងផ្អែកលើលំហរវាងខេត្តក្នុងតំបន់សេដ្ឋកិច្ចសំខាន់ៗ។ |
| Spatial Durbin Error Model with Random Effects (SDEM-REM) គំរូកំហុសលំហ Durbin ដែលមានឥទ្ធិពលចៃដន្យ (SDEM-REM) |
អាចវាស់ស្ទង់បានយ៉ាងសុក្រឹតនូវអថេរដែលពឹងផ្អែកលើទីតាំងលំហ ដោយបំបែកចេញនូវឥទ្ធិពលផ្ទាល់ (Direct effect) និងឥទ្ធិពលសាយភាយ (Spillover effect) ទៅតំបន់ជិតខាង។ | ទាមទារទិន្នន័យស្មុគស្មាញ (ការបង្កើតម៉ាទ្រីសទម្ងន់លំហ) កម្មវិធីកុំព្យូទ័រស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ និងការធ្វើតេស្តច្រើនដំណាក់កាល (Wald, Hausman, AIC/BIC) ដើម្បីបញ្ជាក់ភាពត្រឹមត្រូវ។ | គំរូបង្ហាញថាអត្រានៃការរួមតូចនៃគម្លាតប្រាក់ចំណូលគឺ ៩,៨% ក្នុងមួយឆ្នាំ។ ការវិនិយោគសាធារណៈកើនឡើង ១% ផ្តល់ឥទ្ធិពលផ្ទាល់ ០,១០៣% ដល់ខេត្តខ្លួនឯង និងសាយភាយ ០,០២៧% ដល់ខេត្តជិតខាង។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារនូវប្រព័ន្ធទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ប្រចាំឆ្នាំច្បាស់លាស់ និងកម្មវិធីស្ថិតិដែលអាចដំណើរការគំរូតំរែតំរង់លំហ (Spatial Econometrics) បាន។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីខេត្តក្រុងចំនួន ៨ នៅក្នុងតំបន់សេដ្ឋកិច្ចសំខាន់ៗភាគខាងត្បូងនៃប្រទេសវៀតណាម ក្នុងចន្លោះឆ្នាំ ២០០០-២០២១។ ដោយសារបរិបទសេដ្ឋកិច្ច ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងប្រព័ន្ធរដ្ឋបាលរបស់វៀតណាមមានលក្ខណៈខុសប្លែកពីប្រទេសកម្ពុជា ទំហំនៃឥទ្ធិពលសាយភាយ (Spillover effect) អាចនឹងមិនដូចគ្នាទាំងស្រុងនោះទេ។ ទោះយ៉ាងណា នេះជាអំណះអំណាងដ៏សំខាន់មួយសម្រាប់កម្ពុជាក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការវិនិយោគហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធផ្លូវថ្នល់ អាចជួយរុញច្រានកំណើនសេដ្ឋកិច្ចដល់ខេត្តដែលមានព្រំប្រទល់ជាប់គ្នា។
វិធីសាស្ត្រតំរែតំរង់លំហ (Spatial Regression) នេះគឺមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់រាជរដ្ឋាភិបាលនិងស្ថាប័នស្រាវជ្រាវកម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃគម្រោងវិនិយោគសាធារណៈខ្នាតធំលើការអភិវឌ្ឍតំបន់។
ជារួម ការប្រើប្រាស់គំរូនេះជួយឱ្យអ្នកធ្វើគោលនយោបាយនៅកម្ពុជាអាចបែងចែកថវិកាវិនិយោគសាធារណៈ (Public Investment) បានចំគោលដៅ ដោយមិនត្រឹមតែមើលលើផលចំណេញក្នុងខេត្តមួយប៉ុណ្ណោះទេ តែថែមទាំងមើលឃើញពីឥទ្ធិពលវិជ្ជមានដែលសាយភាយដល់តំបន់ជុំវិញទាំងមូលផងដែរ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Spatial Regression Model | គឺជាគំរូស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ចដែលប្រើសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យដោយគិតបញ្ចូលនូវឥទ្ធិពលនៃទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ថាតើបាតុភូត ឬការផ្លាស់ប្តូរនៅទីតាំងមួយមានឥទ្ធិពលឬពឹងផ្អែកទៅលើទីតាំងផ្សេងទៀតដែលនៅជិតខាងដែរឬទេ។ | ដូចជាការគណនាពិន្ទុសិស្សម្នាក់ដោយមិនត្រឹមតែមើលលើការខិតខំរបស់គេទេ តែថែមទាំងមើលថាតើមិត្តភក្តិដែលអង្គុយជិតគេរៀនពូកែឬអត់ ព្រោះពួកគេអាចជួយបង្រៀនគ្នាបាន។ |
| Spillover Effect | គឺជាផលប៉ះពាល់ (ជាវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមាន) ដែលហូរហៀរ ឬសាយភាយពីសកម្មភាពសេដ្ឋកិច្ច ឬការវិនិយោគនៅក្នុងតំបន់មួយ ទៅកាន់តំបន់ផ្សេងទៀតដែលនៅក្បែរនោះ ដោយប្រយោល។ | ដូចជាការបាញ់ទឹកអប់នៅក្នុងបន្ទប់មួយ អ្នកដែលនៅបន្ទប់ក្បែរនោះក៏អាចធុំក្លិនក្រអូបនោះដែរ ទោះបីជាគេមិនបានបាញ់វាក៏ដោយ។ |
| Beta Convergence | គឺជាទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ចដែលពន្យល់ថា តំបន់ឬប្រទេសក្រីក្រមានទំនោរលូតលាស់ក្នុងអត្រាលឿនជាងតំបន់អ្នកមាន ក្នុងលក្ខខណ្ឌស្រដៀងគ្នា ដែលធ្វើឱ្យគម្លាតប្រាក់ចំណូលរវាងតំបន់ទាំងពីររួមតូចទៅៗតាមពេលវេលា។ | ដូចជាការរត់ប្រណាំង ដែលអ្នករត់យឺតនៅខាងក្រោយត្រូវបានគេឱ្យជិះកង់ ដើម្បីដេញតាមឱ្យទាន់អ្នករត់លឿននៅខាងមុខ ធ្វើឱ្យគម្លាតរវាងពួកគេកាន់តែខិតជិតគ្នា។ |
| Spatial Weight Matrix | គឺជាតារាងគណិតវិទ្យា (ម៉ាទ្រីស) ដែលប្រើក្នុងគំរូលំហ ដើម្បីកំណត់និងផ្តល់ទម្ងន់ដល់ទំនាក់ទំនងរវាងតំបន់នានា។ ជាទូទៅ វាផ្អែកលើការជាប់ព្រំប្រទល់គ្នា (Contiguity) ឬចម្ងាយរវាងតំបន់ទាំងនោះ។ | ដូចជាការគូសបណ្តាញសង្គមដើម្បីមើលថាអ្នកណាស្គាល់អ្នកណា ដោយផ្តល់ពិន្ទុ១បើពួកគេជាមិត្តភក្តិជិតស្និទ្ធ (នៅជាប់គ្នា) និងពិន្ទុ០បើពួកគេមិនដែលស្គាល់គ្នា។ |
| Spatial Durbin Error Model (SDEM) | គឺជាប្រភេទនៃគំរូតំរែតំរង់លំហកម្រិតខ្ពស់ ដែលគិតបញ្ចូលនូវឥទ្ធិពលសាយភាយនៃអថេរឯករាជ្យ (ដូចជាទំហំវិនិយោគពីតំបន់ជិតខាង) ព្រមទាំងគិតគូរលើកំហុសឆ្គង (Error terms) ដែលពឹងផ្អែកលើទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។ | ដូចជាការព្យាករណ៍អាកាសធាតុដោយមិនត្រឹមតែមើលពពកនៅពីលើក្បាលយើងទេ តែត្រូវមើលពពកនិងទិសដៅខ្យល់ពីខេត្តជិតខាងមកជាមួយផង ដើម្បីឱ្យការទស្សន៍ទាយកាន់តែច្បាស់។ |
| Random Effects Model | គឺជាវិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ដែលសន្មត់ថា លក្ខណៈខុសប្លែកគ្នាដែលមិនអាចសង្កេតឃើញរវាងតំបន់នីមួយៗ គឺកើតឡើងដោយចៃដន្យ និងមិនមានទំនាក់ទំនងជាមួយអថេរដែលយើងកំពុងសិក្សានោះទេ។ | ដូចជាការធ្វើតេស្តសាកល្បងថ្នាំថ្មីលើមនុស្សច្រើននាក់ ដោយយើងសន្មត់ថាភាពខុសគ្នានៃកោសិការបស់មនុស្សម្នាក់ៗគឺជារឿងចៃដន្យ មិនប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាពរួមនៃថ្នាំនោះទេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
