Original Title: Impact of Rural Corporate Governance Structure Improvement on Audit Quality in the Context of Digital Transformation of China
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i1.1515
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ផលប៉ះពាល់នៃការកែលម្អរចនាសម្ព័ន្ធអភិបាលកិច្ចសាជីវកម្មជនបទទៅលើគុណភាពសវនកម្ម ក្នុងបរិបទនៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលរបស់ប្រទេសចិន

ចំណងជើងដើម៖ Impact of Rural Corporate Governance Structure Improvement on Audit Quality in the Context of Digital Transformation of China

អ្នកនិពន្ធ៖ Yiyuan Zhang (Universiti Putra Malaysia), Tze San Ong, Asna Abdullah Atqa

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025 Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះស៊ើបអង្កេតអំពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលប៉ះពាល់ដល់គុណភាពសវនកម្ម តាមរយៈការកែលម្អរចនាសម្ព័ន្ធអភិបាលកិច្ចនៅក្នុងសហគ្រាសជនបទរបស់ប្រទេសចិន ស្របពេលដែលយន្តការគ្រប់គ្រងបែបប្រពៃណីកំពុងប្រឈមនឹងបញ្ហាអសមត្ថភាព។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រជាក់ស្តែងពហុវិមាត្រ ដោយផ្អែកលើការវិភាគទិន្នន័យពីសហគ្រាសជនបទចំនួន ១.៨២៦ ចាប់ពីឆ្នាំ ២០១៩ ដល់ ឆ្នាំ ២០២៣។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Ordinary Least Squares (OLS)
ការវិភាគតំរែតំរង់ការេអប្បបរមាធម្មតា (OLS)
ងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងផ្តល់នូវលទ្ធផលមូលដ្ឋានច្បាស់លាស់អំពីទំនាក់ទំនងរវាងកម្រិតឌីជីថល និងរចនាសម្ព័ន្ធអភិបាលកិច្ច។ មិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) បានល្អ ដែលអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលលម្អៀង។ បង្ហាញពីឥទ្ធិពលវិជ្ជមាននៃការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលទៅលើអភិបាលកិច្ច (មេគុណ ០,២៥៤)។
System Generalized Method of Moments (System GMM)
ប្រព័ន្ធវិធីសាស្ត្រ GMM (System GMM)
ដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព និងផ្តល់លទ្ធផលប្រកបដោយភាពរឹងមាំជាងមុនសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបន្ទះ (Panel data)។ ទាមទារទំហំសំណាកទិន្នន័យធំ និងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញសម្រាប់ការគណនាផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ។ បញ្ជាក់ពីភាពត្រឹមត្រូវនិងភាពរឹងមាំនៃទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាននៃអថេរ (មេគុណ ០,២៥៨)។
Propensity Score Matching (PSM)
ការផ្គូផ្គងពិន្ទុទំនោរ (PSM)
ជួយកាត់បន្ថយភាពលម្អៀងក្នុងការជ្រើសរើសសំណាក (Selection bias) ដោយធានាថាក្រុមសិក្សាមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា។ អាចកាត់បន្ថយទំហំសំណាកទិន្នន័យដែលប្រើប្រាស់បាន បន្ទាប់ពីការផ្គូផ្គងរួចរាល់។ លទ្ធផលនៅតែមានភាពវិជ្ជមានយ៉ាងច្បាស់លាស់បន្ទាប់ពីការផ្គូផ្គង (ATT = ០,២៤៣)។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារការវិនិយោគធនធានយ៉ាងច្រើនលើការប្រមូលទិន្នន័យបឋម និងជំនាញវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះធ្វើឡើងផ្តាច់មុខនៅប្រទេសចិន ដោយផ្តោតលើសហគ្រាសជនបទចំនួន ១.៨២៦ មកពី ២០ ខេត្ត។ ទិន្នន័យនេះអាចមានភាពលម្អៀងប្រសិនបើប្រៀបធៀបមកបរិបទកម្ពុជា ពីព្រោះហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថល អត្រាប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិត និងការគាំទ្រពីយន្តការរដ្ឋាភិបាលចិនមានការអភិវឌ្ឍន៍និងទំហំធំជាងប្រទេសកម្ពុជាឆ្ងាយណាស់ ដែលអាចធ្វើឱ្យការរំពឹងទុកលើលទ្ធផលនៅកម្ពុជាមានកម្រិតទាបជាងបន្តិច។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាមានគម្លាតផ្នែកហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធក៏ដោយ របកគំហើញនិងវិធីសាស្ត្រក្នុងការសិក្សានេះមានតម្លៃយ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាក្នុងការរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រអភិវឌ្ឍន៍សហគ្រាសកសិកម្មនៅតាមជនបទ។

សរុបមក ការជំរុញអភិបាលកិច្ចសាជីវកម្មតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល គឺជាយុទ្ធសាស្ត្រគន្លឹះមួយក្នុងការលើកកម្ពស់ស្តង់ដារ និងគណនេយ្យភាពរបស់សហគ្រាសជនបទនៅកម្ពុជា ដើម្បីត្រៀមខ្លួនប្រកួតប្រជែងក្នុងទីផ្សារតំបន់។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. រចនាវិធីសាស្ត្រប្រមូលទិន្នន័យសហគ្រាសជនបទនៅកម្ពុជា: បង្កើតកម្រងសំណួរស្ទង់មតិ (Questionnaire) ដែលតម្រូវតាមបរិបទកម្ពុជា ដោយផ្តោតលើសហគ្រាសធុនតូចនិងមធ្យម (SMEs) ក្នុងវិស័យកសិកម្ម ដើម្បីវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាឌីជីថល និងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងផ្ទៃក្នុង តាមរយៈទម្រង់ដូចជា KoboToolboxGoogle Forms
  2. រៀបចំសូចនាករវាស់ស្ទង់រចនាសម្ព័ន្ធអភិបាលកិច្ច និងគុណភាពសវនកម្ម: បង្កើតសំណុំសូចនាករ (Indicators) ដោយផ្អែកលើស្តង់ដារគណនេយ្យកម្ពុជា ដូចជា ប្រសិទ្ធភាពនៃការគ្រប់គ្រងហានិភ័យផ្ទៃក្នុង កម្រិតនៃការកត់ត្រាប្រតិបត្តិការហិរញ្ញវត្ថុឌីជីថល និងឯករាជ្យភាពរបស់អ្នកធ្វើសវនកម្ម។
  3. សាងសង់គំរូសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ (Econometric Modeling): ប្រើប្រាស់កម្មវិធី StataR ដើម្បីសាងសង់គំរូតំរែតំរង់ Ordinary Least Squares (OLS) សម្រាប់តេស្តទំនាក់ទំនងមូលដ្ឋានរវាងការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថល និងគុណភាពសវនកម្មដោយប្រើកូដ regress
  4. អនុវត្តការវិភាគភាពរឹងមាំ និងដោះស្រាយអថេរខាងក្នុង: ប្រើប្រាស់បច្ចេកទេស Propensity Score Matching (PSM) និង Instrumental Variables (2SLS) នៅក្នុងកម្មវិធី Stata ដើម្បីធានាថាភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលមិនត្រូវបានលម្អៀងដោយសារកត្តាខាងក្រៅ ដូចជាទំហំក្រុមហ៊ុន ឬទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។
  5. ចងក្រងរបាយការណ៍ផ្តល់អនុសាសន៍គោលនយោបាយ: សរសេររបាយការណ៍សង្ខេបលទ្ធផល ដោយផ្តល់អនុសាសន៍ជាក់ស្តែងដល់ស្ថាប័នដូចជា ARDB និង ក្រសួងកសិកម្ម រុក្ខាប្រមាញ់ និងនេសាទ ដើម្បីជំរុញការវិនិយោគហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថល និងបង្កើតគម្រោងលើកទឹកចិត្តសម្រាប់សហគ្រាសជនបទ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Corporate Governance Structure (រចនាសម្ព័ន្ធអភិបាលកិច្ចសាជីវកម្ម) គឺជាប្រព័ន្ធនៃច្បាប់ ការអនុវត្ត និងដំណើរការដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីដឹកនាំ និងគ្រប់គ្រងក្រុមហ៊ុនមួយ។ វារួមបញ្ចូលទាំងការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពផលប្រយោជន៍រវាងភាគីពាក់ព័ន្ធជាច្រើនរបស់ក្រុមហ៊ុន ដូចជាម្ចាស់ភាគហ៊ុន ថ្នាក់គ្រប់គ្រង និងស្ថាប័នត្រួតពិនិត្យ ដើម្បីធានាឱ្យមានតម្លាភាព និងគណនេយ្យភាព។ ប្រៀបដូចជា "ច្បាប់វិន័យសាលា" និង "គណៈកម្មការនាយក" ដែលធានាថាសាលារៀនដំណើរការបានល្អ ត្រឹមត្រូវ និងមិនមានការកេងប្រវ័ញ្ច។
Audit Quality (គុណភាពសវនកម្ម) សំដៅលើកម្រិតនៃភាពជឿជាក់ ឯករាជ្យភាព និងភាពត្រឹមត្រូវនៃដំណើរការសវនកម្មក្នុងការរកឃើញ និងរាយការណ៍អំពីកំហុសឆ្គង ឬការបន្លំនៅក្នុងរបាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុរបស់សហគ្រាស ធានាថាព័ត៌មានដែលបង្ហាញទៅកាន់សាធារណជនគឺពិតប្រាកដ។ ដូចជាគ្រូពេទ្យជំនាញម្នាក់ដែលពិនិត្យសុខភាពអ្នកជំងឺបានយ៉ាងល្អិតល្អន់ និងប្រាប់ពីជំងឺពិតប្រាកដដោយមិនលាក់លៀម ដើម្បីព្យាបាលឱ្យទាន់ពេលវេលា។
Information Asymmetry (អសមាមាត្រព័ត៌មាន) ជាស្ថានភាពដែលភាគីម្ខាងនៅក្នុងប្រតិបត្តិការណាមួយមានព័ត៌មានច្រើន ឬល្អជាងភាគីម្ខាងទៀត។ ក្នុងបរិបទក្រុមហ៊ុន ជាញឹកញាប់ថ្នាក់ដឹកនាំឬនាយកប្រតិបត្តិដឹងពីស្ថានភាពហិរញ្ញវត្ថុរបស់ក្រុមហ៊ុនច្បាស់ជាងវិនិយោគិនខាងក្រៅ ដែលអាចបង្កជាហានិភ័យ។ ដូចជាអ្នកលក់ឡានមួយទឹកដឹងពីបញ្ហារបស់ឡានច្បាស់ជាងអ្នកទិញ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកទិញងាយនឹងចាញ់បោក។
Mediation Effect (ឥទ្ធិពលអន្តរការី) នៅក្នុងស្ថិតិ វាគឺជាដំណើរការដែលអថេរឯករាជ្យមួយមានឥទ្ធិពលទៅលើអថេរអាស្រ័យមួយទៀត តាមរយៈអថេរទីបី (អថេរអន្តរការី) ជាអ្នកជួយចម្លងឥទ្ធិពលនោះ។ ឧទាហរណ៍៖ បច្ចេកវិទ្យា(A) ជួយពង្រឹងការគ្រប់គ្រង(B) ដែលនាំឱ្យការធ្វើសវនកម្មមានភាពល្អប្រសើរ(C)។ ដូចជាការប្រើប្រាស់ជី (កត្តាដើម) ធ្វើឱ្យដីមានជីជាតិ (កត្តាអន្តរការី) ដែលនាំឱ្យដំណាំលូតលាស់បានល្អ (លទ្ធផលចុងក្រោយ)។
Endogeneity (បញ្ហាអថេរខាងក្នុង) បញ្ហានៅក្នុងគំរូសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដែលកើតឡើងនៅពេលដែលអថេរពន្យល់ (អថេរឯករាជ្យ) មានទំនាក់ទំនងជាមួយនឹងកំហុស (Error term) នៃគំរូ។ វាធ្វើឱ្យការប៉ាន់ស្មានឥទ្ធិពលនៃកត្តាណាមួយមានភាពលម្អៀង ដោយសារតែអាចមានកត្តាទីបីដែលមិនបានរាប់បញ្ចូលកំពុងជះឥទ្ធិពលលើកត្តាទាំងពីរ។ ដូចជាការសន្និដ្ឋានខុសថា "ការពាក់អាវភ្លៀងធ្វើឱ្យមានភ្លៀងធ្លាក់" ដោយមិនបានគិតថាមេឃកំពុងរកកលភ្លៀង ជាកត្តាពិតប្រាកដធ្វើឱ្យមនុស្សពាក់អាវភ្លៀង។
Propensity Score Matching (PSM) (ការផ្គូផ្គងពិន្ទុទំនោរ) ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិមួយប្រើដើម្បីកាត់បន្ថយភាពលម្អៀងក្នុងការជ្រើសរើសសំណាក (Selection bias) ដោយផ្គូផ្គងក្រុមដែលទទួលរងឥទ្ធិពល (Treatment group) និងក្រុមដែលមិនទទួលឥទ្ធិពល (Control group) ដែលមានលក្ខណៈដូចគ្នាបំផុត ដើម្បីយកមកប្រៀបធៀបរកឥទ្ធិពលពិតប្រាកដ។ ដូចជាការប្រៀបធៀបសិស្សពីរនាក់ដែលមានកម្រិតពិន្ទុ និងអាយុស្មើគ្នា ដោយម្នាក់រៀនបំប៉ន និងម្នាក់ទៀតអត់រៀន ដើម្បីចង់ដឹងថាការរៀនបំប៉នពិតជាធ្វើឱ្យពិន្ទុកើនមែនឬអត់ ដោយមិនលម្អៀង។
System Generalized Method of Moments (System GMM) (ប្រព័ន្ធវិធីសាស្ត្រ GMM) ជាវិធីសាស្ត្រគណនាសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដ៏ស្មុគស្មាញមួយ ដែលត្រូវបានប្រើជាចម្បងជាមួយទិន្នន័យបន្ទះ (Panel data) ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាអថេរខាងក្នុង (Endogeneity) ដោយប្រើប្រាស់តម្លៃអតីតកាលនៃអថេរ (Instrumental variables) មកជួយគណនា ដើម្បីផ្តល់នូវការប៉ាន់ស្មានដែលមិនលម្អៀង។ ជាឧបករណ៍គណិតវិទ្យាដ៏ឆ្លាតវៃមួយដែលជួយបន្សុទ្ធលទ្ធផលនៃការស្រាវជ្រាវ ឱ្យរួចផុតពីការភាន់ច្រឡំដោយសារឥទ្ធិពលរំខានផ្សេងៗ ដើម្បីរកឱ្យឃើញនូវទំនាក់ទំនងពិតប្រាកដរវាងកត្តាពីរ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖