បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះមានគោលបំណងវាយតម្លៃលើបរិមាណផលិត និងការប្រមូលផលផ្លែ Cherry plum ព្រមទាំងតួនាទីនៃអនុផលព្រៃឈើនេះ ក្នុងការជួយគាំទ្រដល់សេដ្ឋកិច្ច និងប្រាក់ចំណូលរបស់គ្រួសារប្រជាជនដែលរស់នៅក្បែរព្រៃ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើប្រាស់ការចុះអង្កេតប្រមូលទិន្នន័យតាមឡូតិ៍គំរូនៅក្នុងព្រៃ និងការចុះសម្ភាសន៍ផ្ទាល់ជាមួយប្រជាពលរដ្ឋក្នុងតំបន់។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Systematic-random inventory ការធ្វើសារពើភ័ណ្ឌព្រៃឈើបែបប្រព័ន្ធ-ចៃដន្យ |
ផ្តល់ទិន្នន័យច្បាស់លាស់ពីបរិមាណផលផ្លែឈើ និងដង់ស៊ីតេដើមឈើក្នុងតំបន់សិក្សា។ | ចំណាយពេល និងកម្លាំងពលកម្មច្រើនក្នុងការចុះវាស់វែងផ្ទាល់ក្នុងទីវាល។ | រកឃើញដង់ស៊ីតេជាមធ្យម ១៣ ដើម/ហិកតា និងទិន្នផលផ្លែឈើ ៨.៥ គីឡូក្រាម/ដើម។ |
| Semi-structured interviews ការសម្ភាសន៍ពាក់កណ្តាលរចនាសម្ព័ន្ធ |
ងាយស្រួលប្រមូលព័ត៌មានជាក់ស្តែងពីការប្រមូលផល ការប្រើប្រាស់ និងប្រាក់ចំណូលសេដ្ឋកិច្ចគ្រួសារ។ | អាចមានភាពលម្អៀង ឬភាន់ច្រឡំពីការចងចាំរបស់អ្នកផ្តល់បទសម្ភាសន៍។ | ប៉ាន់ស្មានប្រាក់ចំណូលសុទ្ធពីការប្រមូលផលបានពី ៥០០ ទៅ ២៦០០ ពាន់រៀល (Rials) ក្នុងមួយគ្រួសារ។ |
| Regression Modeling ការធ្វើម៉ូដែលតំរែតំរង់ |
អាចទស្សន៍ទាយបរិមាណទិន្នផលផ្លែឈើបានយ៉ាងងាយ ដោយគ្រាន់តែវាស់អង្កត់ផ្ចិតដើមឈើ (DBH)។ | ត្រូវការទិន្នន័យគំរូច្រើនទើបម៉ូដែលដំណើរការបានសុក្រឹត និងអាចប្រើបានតែក្នុងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុស្រដៀងគ្នា។ | រកឃើញថាអង្កត់ផ្ចិតត្រឹមទ្រូង (DBH) មានទំនាក់ទំនងជាវិជ្ជមានខ្ពស់ (០.៦៤) ជាមួយទិន្នផលផ្លែឈើ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការចុះវាស់វែងផ្ទាល់នៅទីវាល និងការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងស្រុក Rudsar ខេត្ត Gilan ប្រទេសអ៊ីរ៉ង់ ដោយផ្តោតលើគ្រួសារចំនួន ១២០ នៅក្នុងភូមិចំនួន ៣។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទភូមិសាស្ត្រ អាកាសធាតុ និងសេដ្ឋកិច្ចជាក់លាក់នៃតំបន់នោះ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការយល់ដឹងថា ទិន្នផល និងតម្លៃសេដ្ឋកិច្ចនៃអនុផលព្រៃឈើអាចប្រែប្រួលខ្លាំងទៅតាមប្រភេទព្រៃឈើ និងលក្ខខណ្ឌទីផ្សារក្នុងស្រុក។
វិធីសាស្ត្រនៃការវាយតម្លៃនេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃសក្តានុពលសេដ្ឋកិច្ចនៃអនុផលព្រៃឈើ។
សរុបមក ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវនេះនឹងជួយកម្ពុជាក្នុងការរៀបចំគោលនយោបាយសេដ្ឋកិច្ចមូលដ្ឋានច្បាស់លាស់ ព្រមទាំងចូលរួមការពារធនធានធម្មជាតិស្របពេលជាមួយគ្នានោះដែរ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Non-wood forest products (NWFPs) | សំដៅលើផលិតផលទំនិញ ឬសេវាកម្មទាំងអស់ដែលទទួលបានពីព្រៃឈើ ដោយមិនរាប់បញ្ចូលឈើធ្វើសំណង់ ឬអុសដុតឡើយ ដូចជា ផ្លែឈើ ផ្សិត ជ័រ វល្លិ៍ និងឱសថបុរាណ ដែលប្រជាជនអាចប្រមូលដើម្បីបរិភោគ ឬលក់ដើម្បីទ្រទ្រង់សេដ្ឋកិច្ចគ្រួសារ។ | ដូចជាការចូលព្រៃទៅបេះផ្លែឈើ រកផ្សិត ឬដងជ័រ ដែលមិនមែនជាការកាប់ដើមឈើយកឈើធំៗនោះទេ។ |
| Diameter at breast height (DBH) | ជារង្វាស់ស្តង់ដារអន្តរជាតិក្នុងវិស័យព្រៃឈើ ដែលគេវាស់អង្កត់ផ្ចិតរបស់តួដើមឈើនៅកម្ពស់ប្រហែល ១.៣ ម៉ែត្រពីដី (កម្ពស់ត្រឹមទ្រូងមនុស្សធំ) ដើម្បីយកទិន្នន័យនេះទៅគណនាមាឌឈើ ឬប៉ាន់ស្មានទិន្នផលផ្លែដែលឈើនោះអាចផ្តល់ឱ្យបាន។ | ដូចជាការយកខ្សែម៉ែត្រទៅវាស់ទំហំចង្កេះរបស់មនុស្ស ដើម្បីដឹងថាមនុស្សនោះធាត់ឬស្គម ដោយមិនបាច់លើកគាត់ថ្លឹងទម្ងន់។ |
| Systematic-random inventory | ជាវិធីសាស្ត្រចុះប្រមូលទិន្នន័យដោយការកំណត់គម្លាតឡូតិ៍ដីឱ្យស្មើៗគ្នាជាប្រព័ន្ធ (ឧទាហរណ៍ ទុកចន្លោះ ១០០ ម៉ែត្រពីមួយទៅមួយ) រួចទើបជ្រើសរើសទីតាំងចាប់ផ្តើមដំបូងដោយចៃដន្យ ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យដែលប្រមូលបានអាចតំណាងឱ្យផ្ទៃព្រៃទាំងមូលដោយមិនមានភាពលម្អៀង។ | ដូចជាការដើររាប់ដើមឈើដោយកំណត់ថា រាល់ពេលដើរបាន ១០០ជំហាន ត្រូវឈប់រាប់ម្តង ដើម្បីកុំឱ្យរាប់តែនៅកន្លែងដែលសម្បូរដើមឈើពេក។ |
| Semi-structured interviews | ជាទម្រង់នៃការសម្ភាសន៍សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសង្គមសាស្ត្រ ដោយមានសំណួរគោលទុកជាមុន ប៉ុន្តែអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកសម្ភាសន៍សួរសំណួរបន្ថែម ឬបត់បែនទៅតាមចម្លើយជាក់ស្តែងរបស់អ្នកឆ្លើយ ដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានលម្អិត និងស៊ីជម្រៅជាងការគូសធីកលើក្រដាស។ | ដូចជាការជជែកលេងជាមួយមិត្តភក្តិដោយមានប្រធានបទច្បាស់លាស់ តែយើងអាចសួរដេញដោលបន្ថែមតាមអ្វីដែលគេកំពុងនិយាយ មិនមែនសួរតែតាមក្រដាសនោះទេ។ |
| Correlation analysis | ជាការវិភាគតាមគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ (ឧទាហរណ៍ ទំហំដើមឈើ និងបរិមាណផ្លែ) ថាតើវាប្រែប្រួលស្របគ្នា ឬផ្ទុយគ្នា ហើយមានទំនាក់ទំនងខ្លាំងកម្រិតណា ដើម្បីទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រ។ | ដូចជាការសង្កេតមើលថា ឱ្យតែមេឃកាន់តែក្តៅ មនុស្សកាន់តែទិញទឹកកកច្រើន ដែលបង្ហាញថាអាកាសធាតុក្តៅនិងការទិញទឹកកកមានទំនាក់ទំនងគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធ។ |
| Regression Modeling | គឺជារូបមន្តស្ថិតិដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីទស្សន៍ទាយ ឬប៉ាន់ស្មានតម្លៃនៃអថេរមួយ ដោយផ្អែកលើតម្លៃនៃអថេរមួយផ្សេងទៀតដែលយើងងាយស្រួលរកបាន ដូចជាការទស្សន៍ទាយទម្ងន់ផ្លែឈើសរុប ដោយគ្រាន់តែដឹងពីទំហំរបស់ដើមឈើនោះ។ | ដូចជាការប្រើរូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីទាយពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្សម្នាក់ ដោយផ្អែកលើចំនួនម៉ោងដែលគាត់បានអានសៀវភៅរាល់ថ្ងៃ។ |
| Value-added | គឺជាការបង្កើនតម្លៃនៃផលិតផលដើម តាមរយៈការកែច្នៃ ការវេចខ្ចប់ ឬការផ្តល់សេវាកម្មបន្ថែម មុននឹងយកទៅលក់នៅលើទីផ្សារ ដើម្បីទទួលបានប្រាក់ចំណេញកើនឡើងខ្ពស់ជាងការលក់វត្ថុធាតុដើមស្រស់។ | ដូចជាការទិញក្រណាត់ធម្មតាក្នុងតម្លៃថោក យកមកកាត់ជាអាវដ៏ស្រស់ស្អាត ហើយលក់បានថ្លៃជាងមុនច្រើនដង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
