Original Title: Analysis and Research on China-Russia Agricultural Economic Smart Supply Chain from the Perspective of Global Food Security
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i4.2140
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការវិភាគ និងការស្រាវជ្រាវលើខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ឆ្លាតវៃសេដ្ឋកិច្ចកសិកម្មចិន-រុស្ស៊ី ពីទស្សនវិស័យនៃសន្តិសុខស្បៀងសកល

ចំណងជើងដើម៖ Analysis and Research on China-Russia Agricultural Economic Smart Supply Chain from the Perspective of Global Food Security

អ្នកនិពន្ធ៖ Sun Chunxing, Rogulenko Tatyana Mikhailovna

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃអសន្តិសុខស្បៀងសកល ដោយផ្តោតលើការកសាងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កសិកម្មឆ្លាតវៃ និងភាពជាដៃគូយុទ្ធសាស្ត្ររវាងប្រទេសចិន និងរុស្ស៊ី ដើម្បីធានាបាននូវការផ្គត់ផ្គង់ស្បៀងប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងស្ថិរភាព។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រចម្រុះរួមមានការវិភាគករណីជាក់ស្តែង (empirical case studies) និងការធ្វើម៉ូដែលថាមវន្តប្រព័ន្ធ (system dynamics modeling) ដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃកិច្ចសហប្រតិបត្តិការ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Traditional Agricultural Model
ម៉ូដែលកសិកម្មប្រពៃណី
ងាយស្រួលអនុវត្តដោយមិនទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ ឬទុនវិនិយោគនិងអ្នកជំនាញ IT ច្រើនឡើយ។ វាស័ក្តិសមសម្រាប់កសិករខ្នាតតូចដែលមិនមានលទ្ធភាពទទួលបានបច្ចេកវិទ្យាទំនើប។ មានថ្លៃដើមផលិតកម្មខ្ពស់ ទិន្នផលទាប និងប្រើប្រាស់ធនធាន (ដូចជាទឹក និងជី) សิ้นเปลืองច្រើន។ វាក៏ប្រឈមនឹងការខាតបង់យ៉ាងច្រើនក្នុងដំណាក់កាលដឹកជញ្ជូន និងស្តុកទុកផងដែរ។ ទិន្នផលត្រឹមតែ ៣,០ តោន/ហិកតា, ចំណាយផលិតកម្ម ១០០០ យន់/ហិកតា និងអត្រាខាតបង់ដឹកជញ្ជូនតាមផ្លូវគោកខ្ពស់រហូតដល់ ១២,៤%។
Smart Supply Chain Model
ម៉ូដែលខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ឆ្លាតវៃ
ជួយបង្កើនទិន្នផលដំណាំ កាត់បន្ថយចំណាយផលិតកម្ម កាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ធនធានទឹក និងធានាសុវត្ថិភាពគុណភាពកសិផលតាមរយៈបច្ចេកវិទ្យា IoT, AI និង Blockchain។ ម៉ូដែលនេះក៏ជួយសម្រួលការធ្វើពាណិជ្ជកម្មអន្តរជាតិឱ្យកាន់តែលឿននិងមានប្រសិទ្ធភាព។ ទាមទារទុនវិនិយោគដ៏ធំសម្បើម ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទំនើប (ដូចជាខ្សែសង្វាក់ត្រជាក់) និងស្តង់ដារគុណភាពរួមគ្នា។ ម្យ៉ាងទៀត វាជួបប្រទះនឹងបញ្ហាកង្វះខាតអ្នកជំនាញបច្ចេកទេស និងកម្រិតចំណាយការប្រាក់កម្ចីខ្ពស់សម្រាប់ការចាប់ផ្តើម។ បង្កើនទិន្នផល ២០% កាត់បន្ថយចំណាយផលិតកម្ម ១៥% កាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ទឹក ២៨,៦% និងបន្ថយអត្រាខាតបង់ពេលដឹកជញ្ជូនជាមធ្យម ៦២,៩%។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការកសាងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កសិកម្មឆ្លាតវៃនេះ ទាមទារការវិនិយោគទុនយ៉ាងសន្ធឹកសន្ធាប់ ព្រមទាំងការគាំទ្រហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរូបវន្ត និងធនធានមនុស្សផ្នែកបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានកម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះផ្អែកលើទិន្នន័យពាណិជ្ជកម្ម និងការអនុវត្តកសិកម្មទ្វេភាគីរវាងប្រទេសចិន និងរុស្ស៊ី (២០១៨-២០២៣) ដោយពឹងផ្អែកលើភាពទូលំទូលាយនៃផ្ទៃដីរុស្ស៊ី និងភាពជឿនលឿនផ្នែកបច្ចេកវិទ្យានិងដើមទុនរបស់ចិន។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទិន្នន័យនេះបង្ហាញពីគម្លាតយ៉ាងធំនៃទំហំសេដ្ឋកិច្ច ការវិនិយោគរបស់រដ្ឋ និងធនធានរូបវន្ត ដែលទាមទារឱ្យមានការកែសម្រួលគំរូនេះឱ្យស្របនឹងបរិបទកសិកម្មខ្នាតតូចនិងមធ្យមនៅក្នុងស្រុក ដើម្បីកុំឱ្យមានការវាយតម្លៃខុសលើសមត្ថភាពអនុវត្តជាក់ស្តែង។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាមានគម្លាតធនធាននិងទំហំសេដ្ឋកិច្ចក៏ដោយ គោលគំនិតនៃការកសាងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កសិកម្មឆ្លាតវៃនេះ មានសារៈសំខាន់ជាយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់ការធ្វើទំនើបកម្មវិស័យកសិកម្ម និងជំរុញការនាំចេញរបស់កម្ពុជា។

ការបោះជំហានជាបណ្តើរៗក្នុងការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាភស្តុភារកម្មឆ្លាតវៃ និងកិច្ចសហប្រតិបត្តិការអន្តរជាតិ នឹងជួយកម្ពុជាកាត់បន្ថយការខាតបង់ក្រោយពេលប្រមូលផល និងបង្កើនភាពប្រកួតប្រជែងលើឆាកអន្តរជាតិយ៉ាងពិតប្រាកដ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ស្វែងយល់ពីបច្ចេកវិទ្យា IoT និងការវិភាគទិន្នន័យក្នុងវិស័យកសិកម្ម: និស្សិតគួរសិក្សាពីការតភ្ជាប់សេនស័រវាស់សំណើមដី និងសីតុណ្ហភាព ដោយអនុវត្តគម្រោងខ្នាតតូចក្នុងផ្ទះកញ្ចក់ (Greenhouse) តាមរយៈការប្រើប្រាស់ ArduinoRaspberry Pi រួមបញ្ចូលជាមួយការប្រមូលទិន្នន័យតាមរយៈ ThingSpeak
  2. សិក្សាពីការធ្វើម៉ូដែលព្យាករណ៍ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពភស្តុភារកម្ម: អនុវត្តការសរសេរកូដដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី Python និងបណ្ណាល័យ TensorFlow ដើម្បីសាកល្បងបង្កើតម៉ូដែល LSTM សម្រាប់ការព្យាករណ៍តម្រូវការទីផ្សារ និងទិន្នផលកសិកម្ម ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ។
  3. ស្រាវជ្រាវ និងសាកល្បងការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Blockchain សម្រាប់តាមដានប្រភពដើម (Traceability): សិក្សាពីគោលការណ៍កត់ត្រាទិន្នន័យដោយមិនអាចកែប្រែបាន និងសាកល្បងបង្កើត Smart Contracts ងាយៗនៅលើប្រព័ន្ធ Ethereum TestnetHyperledger Fabric ដើម្បីតាមដានដំណើរការកសិផលពីកសិដ្ឋានទៅកាន់ទីផ្សារ។
  4. វិភាគខ្សែសង្វាក់តម្លៃកសិកម្មកម្ពុជា និងគោលនយោបាយពាណិជ្ជកម្ម: ប្រមូលទិន្នន័យជាក់ស្តែងពីការខាតបង់ក្នុងការដឹកជញ្ជូន (ឧ. ស្វាយចន្ទី ឬដំឡូងមី) រួចប្រើប្រាស់ System Dynamics Modeling តាមរយៈកម្មវិធី VensimAnyLogic ដើម្បីរកចំណុចខ្សោយ និងស្នើដំណោះស្រាយបច្ចេកវិទ្យាដែលស្របនឹងកិច្ចព្រមព្រៀងពាណិជ្ជកម្មសេរីកម្ពុជា-ចិន (CCFTA)។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
System Dynamics Modeling (ការធ្វើម៉ូដែលថាមវន្តប្រព័ន្ធ) វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាប្រើសម្រាប់ស្វែងយល់ពីអាកប្បកិរិយារបស់ប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញណាមួយតាមពេលវេលា ដោយមើលទៅលើទំនាក់ទំនង និងឥទ្ធិពលទៅវិញទៅមក (feedback loops) នៃសមាសធាតុក្នុងប្រព័ន្ធនោះ ដូចជាការវិនិយោគ បច្ចេកវិទ្យា និងទិន្នផល។ ដូចជាការគូរផែនទីទឹកហូរក្នុងបំពង់ខ្វែងខ្វាត់ ដើម្បីមើលថាបើបិទវ៉ានមួយ តើទឹកនឹងហៀរឬខ្វះនៅកន្លែងណាខ្លះ។
Bass Diffusion Model (ម៉ូដែលសាយភាយបច្ចេកវិទ្យា Bass) រូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីព្យាករណ៍ពីល្បឿន និងទំហំនៃការទទួលយកផលិតផល ឬបច្ចេកវិទ្យាថ្មីមួយទៅក្នុងទីផ្សារ ដោយផ្អែកលើអត្រានៃអ្នកផ្តើមប្រើប្រាស់មុនគេ (Innovators) និងអ្នកដែលប្រើតាមក្រោយ (Imitators)។ ដូចជាការទស្សន៍ទាយថាតើទូរស័ព្ទម៉ូដែលថ្មីមួយនឹងល្បីលឿនកម្រិតណា ដោយមើលលើចំនួនអ្នកទិញមុនគេ និងចំនួនអ្នកដែលទិញតាមការណែនាំរបស់មិត្តភក្តិ។
Multi-objective ant colony algorithms (ក្បួនដោះស្រាយអាណានិគមស្រមោចពហុគោលដៅ) ក្បួនដោះស្រាយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលយកលំនាំតាមរបៀបស្រមោចស្វែងរកចំណី ដើម្បីរកផ្លូវដឹកជញ្ជូនដែលល្អបំផុត ដោយពិចារណាលើគោលដៅច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ដូចជាការកាត់បន្ថយចំណាយផង និងការសន្សំពេលវេលាផង។ ដូចជាការប្រើហ្វូងស្រមោចសិប្បនិម្មិតដើម្បីដើររកផ្លូវណាដែលខ្លីបំផុត និងមានចំណាយតិចបំផុតពីឃ្លាំងទៅកាន់ទីផ្សារ។
Long Short-Term Memory (LSTM) networks (បណ្តាញអង្គចងចាំរយៈពេលខ្លី-វែង) ប្រភេទមួយនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលមានសមត្ថភាពចងចាំទិន្នន័យពីអតីតកាលបានយូរ ដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យប្រែប្រួលតាមពេលវេលា ដូចជាការព្យាករណ៍តម្លៃ ឬតម្រូវការទីផ្សារកសិផលជាដើម។ ដូចជាមនុស្សម្នាក់ដែលអាចចងចាំទាំងរឿងដែលទើបតែកើតឡើង និងរឿងសំខាន់ៗកាលពីច្រើនឆ្នាំមុន ដើម្បីទាយដឹងថាថ្ងៃស្អែកនឹងមានរឿងអ្វីកើតឡើងបន្តទៀត។
Precision Agriculture (កសិកម្មច្បាស់លាស់) ការគ្រប់គ្រងកសិកម្មដោយប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន (ដូចជា GPS និងសេនស័រ) ដើម្បីសង្កេត វាស់ស្ទង់ និងឆ្លើយតបទៅនឹងភាពប្រែប្រួលនៃដំណាំ ដោយផ្តល់ទឹក ជី និងថ្នាំសម្លាប់សត្វល្អិតតែនៅកន្លែងដែលត្រូវការ និងក្នុងបរិមាណដែលត្រឹមត្រូវបំផុត។ ដូចជាគ្រូពេទ្យពិនិត្យជំងឺនិងឲ្យថ្នាំត្រូវចំកន្លែងឈឺរបស់អ្នកជំងឺម្នាក់ៗ ជាជាងការឲ្យថ្នាំលេបផ្តេសផ្តាស។
Digital Twin (កូនភ្លោះឌីជីថល) ការបង្កើតទម្រង់ចម្លងឌីជីថលនៃប្រព័ន្ធរូបវន្តពិតប្រាកដ (ដូចជាខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ទាំងមូល) នៅក្នុងកុំព្យូទ័រ ដើម្បីតាមដានដំណើរការជាក់ស្តែង សាកល្បងដំណោះស្រាយ និងព្យាករណ៍ពីបញ្ហាដែលអាចកើតមាន មុននឹងអនុវត្តផ្ទាល់។ ដូចជាការលេងហ្គេមសាងសង់ទីក្រុងសិប្បនិម្មិតក្នុងកុំព្យូទ័រ ដើម្បីមើលថាបើសាងសង់ស្ពាននៅទីនោះ តើនឹងមានការស្ទះចរាចរណ៍ឬអត់ មុននឹងសាងសង់ស្ពានពិតប្រាកដ។
Policy Coordination Matrix (PCM) (ម៉ាទ្រីសសម្របសម្រួលគោលនយោបាយ) ឧបករណ៍វាស់ស្ទង់បរិមាណដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីវាយតម្លៃកម្រិតនៃភាពស៊ីចង្វាក់គ្នា និងឥទ្ធិពលសេដ្ឋកិច្ចនៃកិច្ចព្រមព្រៀងផ្លូវច្បាប់និងគោលនយោបាយរវាងប្រទេសនិងប្រទេស។ ដូចជាតារាងពិន្ទុដែលវាយតម្លៃថាតើមិត្តភក្តិពីរនាក់សហការគ្នាបានល្អកម្រិតណា ដោយផ្អែកលើការសន្យា និងលទ្ធផលការងារដែលសម្រេចបានរួមគ្នាជាក់ស្តែង។
Blockchain-enabled traceability (ការតាមដានប្រភពដើមដោយប្រើប្លុកឆេន) ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Blockchain ដែលរក្សាទុកទិន្នន័យចែកចាយនិងមិនអាចកែប្រែបាន ដើម្បីកត់ត្រាគ្រប់ជំហាននៃការធ្វើដំណើររបស់ផលិតផលកសិកម្មពីចម្ការរហូតដល់ដៃអ្នកទិញ ធានាបាននូវតម្លាភាព និងទំនុកចិត្ត។ ដូចជាសៀវភៅកំណត់ហេតុរួមមួយដែលមនុស្សគ្រប់គ្នាអាចមើលឃើញ ប៉ុន្តែគ្មាននរណាម្នាក់អាចលុប ឬកែតម្រូវអ្វីដែលបានសរសេររួចនោះទេ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖