Original Title: The Impact of RCEP Partner Countries’ Digital Trade Levels on China’s Agricultural Exports
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i3.1934
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ផលប៉ះពាល់នៃកម្រិតពាណិជ្ជកម្មឌីជីថលរបស់ប្រទេសជាដៃគូ RCEP មកលើការនាំចេញកសិផលរបស់ប្រទេសចិន

ចំណងជើងដើម៖ The Impact of RCEP Partner Countries’ Digital Trade Levels on China’s Agricultural Exports

អ្នកនិពន្ធ៖ LETIAN Zeng (Universiti Teknologi Malaysia), Asan Ali Golam Hassan (Universiti Teknologi Malaysia)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025 Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ តើកម្រិតនៃការអភិវឌ្ឍពាណិជ្ជកម្មឌីជីថលនៅក្នុងប្រទេសជាដៃគូនៃកិច្ចព្រមព្រៀងភាពជាដៃគូសេដ្ឋកិច្ចគ្រប់ជ្រុងជ្រោយតំបន់ (RCEP) មានឥទ្ធិពលយ៉ាងណាមកលើប្រសិទ្ធភាព និងទំហំនៃការនាំចេញកសិផលរបស់ប្រទេសចិន?

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពាណិជ្ជកម្មពីឆ្នាំ ២០០៥ ដល់ ២០២២ ដោយអនុវត្តគំរូវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពពាណិជ្ជកម្ម និងឥទ្ធិពលនៃសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថល។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Stochastic Frontier Gravity Model (SFA)
គំរូវិភាគទំនាញព្រំដែនស្តូចាស្ទិក
អាចបំបែកភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៃពាណិជ្ជកម្ម (Trade Inefficiency) ចេញពីកត្តារំខានចៃដន្យ ធ្វើឱ្យការវាយតម្លៃសក្តានុពលពាណិជ្ជកម្មកាន់តែច្បាស់លាស់។ ទាមទារឱ្យមានទិន្នន័យជាប្រភេទ Panel Data ច្រើន និងត្រូវសន្មតទម្រង់នៃការចែកចាយទិន្នន័យទុកជាមុន។ កម្រិតសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថលមានមេគុណ -១.៥០០ មានន័យថាវាជួយកាត់បន្ថយភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព និងជំរុញការនាំចេញកសិផលចិនបានយ៉ាងច្រើន។
Entropy Weight Method
វិធីសាស្ត្រទម្ងន់អេនត្រុពី
ជាវិធីសាស្ត្រផ្តល់ទម្ងន់ដល់សូចនាករដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង (Objective) ដែលជួយជៀសវាងភាពលម្អៀងពីការវាយតម្លៃដោយមនុស្ស។ ងាយទទួលរងឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យខុសប្រក្រតី (Outliers) ខ្លាំង ដែលអាចធ្វើឱ្យទម្ងន់សូចនាករប្រែប្រួល។ បានចង្អុលបង្ហាញថាប្រទេសជប៉ុន និងកូរ៉េខាងត្បូងមានពិន្ទុអភិវឌ្ឍន៍សេដ្ឋកិច្ចឌីជីថលខ្ពស់ជាងគេ (ជប៉ុន: ០.១៨៩២ ក្នុងឆ្នាំ២០២១)។
Two-Stage Least Squares (2SLS)
វិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាពីរដំណាក់កាល
ដោះស្រាយបញ្ហាទំនាក់ទំនងទ្វេទិស (Endogeneity) រវាងបរិមាណនាំចេញ និងកម្រិតសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថល តាមរយៈការប្រើប្រាស់អថេរឧបករណ៍ (Instrumental Variable)។ ពិបាកក្នុងការស្វែងរកអថេរឧបករណ៍ដែលត្រឹមត្រូវ និងមានសុពលភាពទាំងស្រុងនៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង។ បញ្ជាក់ពីភាពរឹងមាំនៃលទ្ធផល ដោយបង្ហាញថាឌីជីថលនីយកម្មនៅតែមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានលើការនាំចេញក្នុងកម្រិតទំនុកចិត្ត ១% (មេគុណ -០.៥៧៣)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីកម្លាំងម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រនោះទេ ប៉ុន្តែការវិភាគទិន្នន័យប្រភេទនេះទាមទារនូវកម្មវិធីស្ថិតិ និងការប្រមូលទិន្នន័យរយៈពេលវែង។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យផ្តោតសំខាន់លើការនាំចេញកសិផលរបស់ប្រទេសចិនទៅកាន់ប្រទេសសមាជិក RCEP ១៤ ផ្សេងទៀត។ វាមិនបានឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ដូចជាកម្ពុជា ដែលហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលនៅមានកម្រិតទាបនៅឡើយនោះទេ។ យ៉ាងណាក្តី វាផ្តល់ជាមេរៀនដ៏ល្អមួយសម្រាប់កម្ពុជាក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការវិនិយោគលើសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថលអាចជួយទម្លុះរបាំងពាណិជ្ជកម្មអន្តរជាតិ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះមានអត្ថប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាក្នុងការទាញយកសក្តានុពលពីកិច្ចព្រមព្រៀង RCEP ដើម្បីជំរុញការនាំចេញកសិផល។

ជារួម ការអភិវឌ្ឍថ្នាលឌីជីថល និងការពង្រឹងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ គឺជាកាតាលីករដ៏សំខាន់ដែលនឹងជួយកម្ពុជាបង្កើនទំហំនាំចេញកសិផល កាត់បន្ថយចំណាយ និងពង្រីកទីផ្សារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងតំបន់ RCEP។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ជំហានទី១៖ សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃគំរូ Gravity Model: និស្សិតត្រូវស្វែងយល់ពីទ្រឹស្តីពាណិជ្ជកម្មអន្តរជាតិ និងរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធី StataR ដើម្បីដំណើរការគំរូ OLS ជាមូលដ្ឋានមុននឹងឈានទៅដល់ Stochastic Frontier Analysis (SFA)។
  2. ជំហានទី២៖ ការប្រមូលទិន្នន័យកសិផលកម្ពុជា: ចូលទៅកាន់ប្រភពទិន្នន័យ UN Comtrade Database និង CEPII BACI ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យទំហំនាំចេញកសិផលកម្ពុជា (ឧទាហរណ៍ HS Code 1006 សម្រាប់អង្ករ) ទៅកាន់ប្រទេស RCEP ពីឆ្នាំ ២០១០-២០២៤។
  3. ជំហានទី៣៖ កសាងសូចនាករសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថល: ប្រើប្រាស់ ExcelPython ដើម្បីគណនាទម្ងន់សូចនាករដោយវិធីសាស្ត្រ Entropy Method ដោយប្រមូលទិន្នន័យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលពី World Bank និង ITU សម្រាប់ប្រៀបធៀបកម្ពុជាជាមួយប្រទេសអាស៊ានដទៃ។
  4. ជំហានទី៤៖ អនុវត្តការវិភាគកាត់បន្ថយភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព: បញ្ចូលទិន្នន័យទាំងអស់ទៅក្នុងម៉ូដែល SFA ដើម្បីវាស់ស្ទង់ថា តើកត្តាពន្ធ (Tariffs) ចម្ងាយផ្លូវ និងកម្រិតឌីជីថល ជះឥទ្ធិពលអវិជ្ជមាន ឬវិជ្ជមានប៉ុន្មានភាគរយលើសក្តានុពលនាំចេញរបស់កម្ពុជា។
  5. ជំហានទី៥៖ ចងក្រងរបាយការណ៍គោលនយោបាយ (Policy Brief): សរសេររបាយការណ៍សង្ខេបផ្អែកលើលទ្ធផលដែលរកឃើញ ដើម្បីផ្តល់អនុសាសន៍ដល់ស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធ ដូចជា Ministry of Commerce អំពីវិស័យអាទិភាពដែលត្រូវធ្វើឌីជីថលនីយកម្មមុនគេ ដូចជាប្រព័ន្ធភស្តុភារកម្ម (Logistics)។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Stochastic Frontier Gravity Model (SFA) (គំរូវិភាគទំនាញព្រំដែនស្តូចាស្ទិក) គំរូសេដ្ឋកិច្ចដែលច្របាច់បញ្ចូលទ្រឹស្តីទំនាញពាណិជ្ជកម្ម និងការវិភាគព្រំដែន ដើម្បីប៉ាន់ស្មានទំហំពាណិជ្ជកម្មអតិបរមាដែលអាចធ្វើទៅបាន និងវាស់ស្ទង់គម្លាតដែលបណ្តាលមកពីឧបសគ្គផ្សេងៗ។ ដូចជាការគណនាថាតើអ្នកអាចរត់បានលឿនប៉ុណ្ណានៅលើផ្លូវដ៏ល្អឥតខ្ចោះ (សក្តានុពលអតិបរមា) រួចវាស់ស្ទង់ថាអ្នករត់យឺតជាងមុនប៉ុន្មានដោយសារមានរនាំងរារាំង (ភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាព)។
Entropy Method (វិធីសាស្ត្រទម្ងន់អេនត្រុពី) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិសម្រាប់ផ្តល់ទម្ងន់ដល់សូចនាករនីមួយៗដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង (Objective) ដែលសូចនាករមានបម្រែបម្រួលខ្លាំងនឹងទទួលបានទម្ងន់ខ្ពស់។ ដូចជាការផ្តល់ពិន្ទុវិញ្ញាសាប្រឡង ដោយមុខវិជ្ជាណាដែលសិស្សភាគច្រើនធ្វើបានពិន្ទុខុសៗគ្នាខ្លាំង (បង្ហាញពីកម្រិតសមត្ថភាពច្បាស់) នឹងមានទម្ងន់ពិន្ទុខ្ពស់ជាងមុខវិជ្ជាដែលគ្រប់គ្នាធ្វើបានពិន្ទុស្មើៗគ្នា។
Trade Inefficiency (ភាពគ្មានប្រសិទ្ធភាពនៃពាណិជ្ជកម្ម) ជាគម្លាតរវាងទំហំពាណិជ្ជកម្មជាក់ស្តែងដែលកំពុងកើតមាន និងទំហំពាណិជ្ជកម្មសក្តានុពលខ្ពស់បំផុតដែលអាចធ្វើបាន ប្រសិនបើគ្មានឧបសគ្គដូចជាពន្ធគយ ឬកង្វះហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ ដូចជាបរិមាណទឹកដែលបាត់បង់តាមប្រហោងធ្លាយនៃបំពង់ទឹក ដែលធ្វើឲ្យទឹកហូរទៅដល់គោលដៅមិនបានពេញលេញ។
Two-Stage Least Squares (2SLS) (វិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាពីរដំណាក់កាល) ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាទំនាក់ទំនងទ្វេទិស (បញ្ហាដែលសន្មតថាកត្តា A ធ្វើឲ្យមាន B តែធាតុពិត B ក៏អាចធ្វើឲ្យមាន A ដែរ) ដោយប្រើប្រាស់អថេរកណ្តាលដើម្បីស្វែងរកឥទ្ធិពលពិតប្រាកដ។ ដូចជាការប្រើប្រាស់កញ្ចក់ដើម្បីឆ្លុះមើលរូបរាងពិតរបស់វត្ថុមួយដែលត្រូវបានបិទបាំងដោយអ័ព្ទក្រាស់ ដើម្បីជៀសវាងការមើលឃើញខុស។
Instrumental Variable (អថេរឧបករណ៍) ជាអថេរជំនួយដែលប្រើប្រាស់ក្នុងម៉ូដែលស្ថិតិ ដើម្បីទាញយកឥទ្ធិពលពិតប្រាកដនៃកត្តាមួយទៅលើកត្តាមួយទៀត នៅពេលដែលកត្តាទាំងពីរនោះមានទំនាក់ទំនងរញ៉េរញ៉ៃនឹងគ្នា (Endogeneity)។ ដូចជាការសង្កេតមើលចលនារបស់ស្លឹកឈើ (អថេរឧបករណ៍) ដើម្បីប៉ាន់ស្មានពីកម្លាំងខ្យល់ដែលបក់ ទោះបីជាយើងមិនអាចវាស់ខ្យល់ដោយផ្ទាល់បានក៏ដោយ។
Information Asymmetry (ភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នានៃព័ត៌មាន) ស្ថានភាពក្នុងទីផ្សារដែលភាគីម្ខាង (ឧទាហរណ៍ អ្នកលក់) មានព័ត៌មានលម្អិត និងច្បាស់លាស់ជាងភាគីម្ខាងទៀត (ឧទាហរណ៍ អ្នកទិញ) ដែលនាំឲ្យមានការជួញដូរមិនមានប្រសិទ្ធភាពពេញលេញ។ ដូចជាការទិញទូរស័ព្ទមួយទឹក ដែលអ្នកលក់ដឹងច្បាស់ថាវាធ្លាប់ខូចអ្វីខ្លះ ប៉ុន្តែអ្នកទិញមិនដឹងសោះ ធ្វើឲ្យគាត់មិនហ៊ានឲ្យតម្លៃខ្ពស់។
Non-tariff Barriers (របាំងមិនមែនពន្ធគយ) វិធានការរឹតត្បិតពាណិជ្ជកម្មអន្តរជាតិដែលមិនមែនជាការយកពន្ធផ្ទាល់ ប៉ុន្តែជារបាំងផ្សេងៗដូចជា ស្តង់ដារអនាម័យ តម្រូវការបច្ចេកទេស ឬកូតានាំចូល ដែលធ្វើឲ្យការនាំចេញមានភាពលំបាក។ ដូចជាការអនុញ្ញាតឲ្យចូលក្លឹបហាត់ប្រាណដោយមិនគិតប្រាក់ (អត់ពន្ធ) ប៉ុន្តែតម្រូវឲ្យអ្នកពាក់ស្បែកជើងម៉ាកជាក់លាក់មួយដែលមានតម្លៃថ្លៃទើបអាចចូលបាន។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖