បញ្ហា (The Problem)៖ តើកត្តាអ្វីខ្លះដែលកំណត់ផលិតភាពរបស់សហគ្រាស ហើយតើការសាយភាយបច្ចេកវិទ្យាតាមលំហ (Spatial technology spillover) មានឥទ្ធិពលយ៉ាងណាទៅលើឧស្សាហកម្មកែច្នៃ និងកម្មន្តសាលនៅប្រទេសវៀតណាមចន្លោះឆ្នាំ២០១០-២០១៩?
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យកម្រិតសហគ្រាស និងអនុវត្តគំរូតំរែតំរង់លំហ (Spatial Regression Model) ដើម្បីប៉ាន់ស្មានការពឹងផ្អែកតាមលំហនៃផលិតភាពកត្តាសរុប (Total Factor Productivity - TFP)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Ordinary Least Squares (OLS) ការប៉ាន់ស្មានការ៉េអប្បបរមាធម្មតា |
ងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់ និងគណនាសម្រាប់ទិន្នន័យមូលដ្ឋាន។ វាផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឯករាជ្យ និងអថេរអាស្រ័យ។ | មិនបានគិតបញ្ចូលកត្តាទីតាំងភូមិសាស្ត្រ (Spatial Dependence) នោះទេ។ ការមើលរំលងកត្តានេះធ្វើឱ្យលទ្ធផលប៉ាន់ស្មានមានភាពលម្អៀង (Biased) និងមិនសុក្រឹតនៅពេលវិភាគពីការសាយភាយ។ | ផ្តល់លទ្ធផលខុសប្លែកពីគំរូលំហ និងត្រូវបានចាត់ទុកថាមិនស័ក្តិសមសម្រាប់ការវាស់ស្ទង់ការសាយភាយបច្ចេកវិទ្យាតាមភូមិសាស្ត្រ។ |
| Spatial Autoregressive Model with Fixed Effects (SAR FE-2SLS) គំរូតំរែតំរង់លំហស្វ័យប្រវត្តិជាមួយអថេរថេរ |
អាចវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការសាយភាយបច្ចេកវិទ្យាតាមចម្ងាយភូមិសាស្ត្របានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ វាជួយដោះស្រាយបញ្ហាលម្អៀងដោយគ្រប់គ្រងលក្ខណៈពិសេសរបស់សហគ្រាសនីមួយៗតាមពេលវេលា។ | ទាមទារសំណុំទិន្នន័យធំ (Panel Data) ដែលមានព័ត៌មានកូអរដោនេទីតាំងច្បាស់លាស់។ ការគណនាមានភាពស្មុគស្មាញ និងទាមទារកម្មវិធីស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។ | រកឃើញថាការកើនឡើងផលិតភាព ១០% នៅក្នុងតំបន់ ជំរុញឱ្យមានការសាយភាយបច្ចេកវិទ្យា ៣,៦% ទៅកាន់សហគ្រាសជិតខាង។ |
| Levinsohn & Petrin (L&P) Method វិធីសាស្ត្រពាក់កណ្តាលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ Levinsohn & Petrin |
ដោះស្រាយបញ្ហាលម្អៀងនៃការជ្រើសរើស (Selection Bias) ក្នុងការប៉ាន់ស្មានផលិតភាពកត្តាសរុប (TFP) ដោយប្រើប្រាស់ធាតុចូលកម្រិតមធ្យម (ដូចជាអគ្គិសនី ឬវត្ថុធាតុដើម) ជាអថេរជំនួស (Proxy)។ | ទាមទារទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ និងគណនេយ្យលម្អិតរបស់សហគ្រាសនីមួយៗរៀងរាល់ឆ្នាំ ដែលក្រុមហ៊ុនតូចៗជាច្រើនអាចមិនមានបញ្ជីច្បាស់លាស់។ | ផ្តល់នូវតម្លៃប៉ាន់ស្មាន TFP សុក្រឹតកម្រិតសហគ្រាស ដើម្បីយកទៅប្រើប្រាស់ជាអថេរអាស្រ័យនៅក្នុងគំរូតំរែតំរង់លំហ (SAR)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តការសិក្សានេះនៅកម្ពុជា ទាមទារការប្រមូលទិន្នន័យកម្រិតសហគ្រាសដ៏ធំ និងចំណេះដឹងផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចមាត្រកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះផ្តោតលើសហគ្រាសឧស្សាហកម្មកែច្នៃចំនួន ៣៦.៤២០ នៅប្រទេសវៀតណាមពីឆ្នាំ២០១០ ដល់ ២០១៩។ លទ្ធផលនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទសេដ្ឋកិច្ចវៀតណាម ដែលមានការធ្វើពិពិធកម្មឧស្សាហកម្ម និងខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់រឹងមាំ។ សម្រាប់កម្ពុជា នេះជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវពិចារណា ព្រោះវិស័យកម្មន្តសាលរបស់យើងនៅពឹងផ្អែកខ្លាំងលើវិស័យកាត់ដេរ ហើយការតភ្ជាប់រវាងក្រុមហ៊ុនក្នុងស្រុក និងក្រុមហ៊ុន FDI នៅមានកម្រិតទាបនៅឡើយ។
វិធីសាស្ត្រតំរែតំរង់លំហ (Spatial Regression) នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ណាស់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកបង្កើតគោលនយោបាយនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តគំរូនេះអាចជួយរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជាវាយតម្លៃឡើងវិញនូវប្រសិទ្ធភាពនៃការលើកទឹកចិត្តវិនិយោគ FDI ដើម្បីធានាថាការបង្កើតតំបន់ឧស្សាហកម្មពិតជាបានផ្ទេរបច្ចេកវិទ្យាដល់សហគ្រាសក្នុងស្រុកពិតប្រាកដ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Total Factor Productivity (TFP) | TFP គឺជារង្វាស់នៃប្រសិទ្ធភាពសរុបនៅក្នុងសេដ្ឋកិច្ច ដែលវាស់ស្ទង់ថាតើក្រុមហ៊ុនមួយអាចប្រើប្រាស់ធនធាន (ដូចជាកម្លាំងពលកម្ម និងមូលធន) បានល្អកម្រិតណាដើម្បីបង្កើតទិន្នផល។ វាតំណាងឱ្យកំណើនផលិតភាពដែលមិនមែនកើតចេញពីការបន្ថែមចំនួនកម្លាំងពលកម្ម ឬម៉ាស៊ីន ប៉ុន្តែកើតចេញពីការកែលម្អបច្ចេកវិទ្យា នវានុវត្តន៍ និងការគ្រប់គ្រងកាន់តែប្រសើរ។ | ដូចជាការរៀនធ្វើម្ហូបបានឆ្ងាញ់និងលឿនជាងមុន ដោយប្រើប្រាស់គ្រឿងផ្សំនិងចង្ក្រានដដែល ព្រោះយើងមានរូបមន្តថ្មី និងជំនាញកាន់តែប្រសើរ។ |
| Technology Spillover | គឺជាបាតុភូតដែលចំណេះដឹង បច្ចេកវិទ្យា ជំនាញ ឬការអនុវត្តល្អៗពីក្រុមហ៊ុនមួយបានហូរចូល ឬសាយភាយទៅកាន់ក្រុមហ៊ុនផ្សេងទៀតដែលនៅក្បែរខាង ដោយមិនមានការទិញលក់ដោយផ្ទាល់។ ដំណើរការនេះជួយឱ្យក្រុមហ៊ុនក្នុងតំបន់ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ និងបង្កើនផលិតភាពរបស់ពួកគេតាមរយៈការរៀនសូត្រពីគ្នាទៅវិញទៅមក ឬពីការប្រកួតប្រជែង។ | ដូចជាពេលអ្នកមានអ្នកជិតខាងពូកែដាំបន្លែ ហើយអ្នកសង្កេតមើលបច្ចេកទេសរបស់គាត់ រហូតចេះដាំបន្លែបានល្អដូចគាត់ដែរ ដោយមិនបាច់បង់លុយរៀន។ |
| Spatial Autoregressive Model | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យដោយយកកត្តាទីតាំងភូមិសាស្ត្រមកគិតបញ្ចូល។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វាវាស់ស្ទង់ថាតើអថេរនៅទីតាំងមួយ (ឧទាហរណ៍ ផលិតភាពរបស់សហគ្រាសមួយ) ទទួលឥទ្ធិពលពីអថេរដូចគ្នានៅទីតាំងសហគ្រាសជិតខាងក្នុងទំហំកម្រិតណា។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយតម្លៃផ្ទះរបស់អ្នក ដោយផ្អែកលើតម្លៃផ្ទះរបស់អ្នកជិតខាងដែលនៅជុំវិញ ព្រោះទីតាំងដែលនៅជិតគ្នាតែងមានឥទ្ធិពលតម្លៃលើគ្នាទៅវិញទៅមក។ |
| Herfindahl-Hirschman | គឺជារូបមន្តសន្ទស្សន៍សេដ្ឋកិច្ចសម្រាប់វាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការប្រកួតប្រជែង ឬការប្រមូលផ្តុំទីផ្សារនៅក្នុងឧស្សាហកម្មមួយ។ សន្ទស្សន៍នេះកាន់តែខ្ពស់ មានន័យថាទីផ្សារនោះត្រូវបានក្តោបក្តាប់ដោយក្រុមហ៊ុនធំៗតែមួយចំនួនតូច (ការប្រកួតប្រជែងទាប ឬផ្តាច់មុខ) ដែលអាចធ្វើឱ្យផលិតភាពជារួមធ្លាក់ចុះ។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់ថាតើហាងកាហ្វេទាំងអស់ក្នុងទីក្រុងមួយជារបស់ម្ចាស់តែម្នាក់ ឬជារបស់ម្ចាស់ច្រើននាក់ផ្សេងគ្នា ដើម្បីដឹងថាអតិថិជនមានជម្រើសច្រើនឬអត់។ |
| Levinsohn & Petrin | គឺជាវិធីសាស្ត្រគណនាសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដែលដោះស្រាយបញ្ហាលម្អៀង (bias) ក្នុងការប៉ាន់ស្មានផលិតភាពក្រុមហ៊ុន។ វិធីសាស្ត្រនេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនៃធាតុចូលកម្រិតមធ្យម (ដូចជាការប្រើប្រាស់វត្ថុធាតុដើម ឬអគ្គិសនី) ធ្វើជាអថេរជំនួស (proxy) ដើម្បីចាប់យកកត្តាផលិតភាពដែលមិនអាចមើលឃើញដោយផ្ទាល់នៅក្នុងទិន្នន័យគណនេយ្យធម្មតា។ | ដូចជាការប៉ាន់ស្មានថាតើម៉ាស៊ីនឡានមួយដំណើរការស៊ីសាំងកម្រិតណា ដោយមិនបាច់រុះរើមើលម៉ាស៊ីនផ្ទាល់ តែសង្កេតមើលបរិមាណផ្សែងដែលវាបញ្ចេញមកក្រៅជំនួសវិញ។ |
| border effect | ជាបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចដែលព្រំដែន (រវាងខេត្ត ស្រុក ឬប្រទេស) បង្កើតជាឧបសគ្គរារាំងដល់ការធ្វើពាណិជ្ជកម្ម និងការសាយភាយបច្ចេកវិទ្យា ទោះបីជាតំបន់ទាំងនោះមានចម្ងាយភូមិសាស្ត្រជិតគ្នាក៏ដោយ។ ឥទ្ធិពលនេះច្រើនតែកើតឡើងដោយសារតែភាពខុសគ្នានៃបទប្បញ្ញត្តិរដ្ឋបាល ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ ឬគោលនយោបាយដែនដី។ | ដូចជាផ្ទះពីរនៅជាប់របងគ្នា ប៉ុន្តែពិបាកទាក់ទងគ្នាព្រោះរបងខ្ពស់ពេក ហើយស្ថិតក្នុងភូមិពីរផ្សេងគ្នាដែលមានច្បាប់វិន័យភូមិខុសគ្នា។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
