បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះស៊ើបអង្កេតពីទំនាក់ទំនងរវាងលំហូរចូលនៃការវិនិយោគផ្ទាល់ពីបរទេស (FDI) និងការអភិវឌ្ឍន៍អាជីវកម្មកសិកម្មនៅក្នុងប្រទេសសូម៉ាលី ដោយវាយតម្លៃលើឥទ្ធិពលនៃកត្តាផលិតកម្មដំណាំ បសុសត្វ និងទឹកភ្លៀង។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាប្រចាំឆ្នាំពីឆ្នាំ ១៩៧០ ដល់ ២០២១ របស់ធនាគារពិភពលោក ដោយអនុវត្តវិធីសាស្ត្រគំរូអេកូណូមេទ្រីកកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីវិភាគទំនាក់ទំនង។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model ម៉ូដែល ARDL សម្រាប់វាស់ស្ទង់ទំនាក់ទំនងស៊េរីពេលវេលា |
អាចដោះស្រាយអថេរដែលមានលំដាប់សមាហរណកម្មចម្រុះ I(0) និង I(1) បានយ៉ាងល្អ។ ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ទំហំគំរូទិន្នន័យតូច (Small sample sizes) ដោយផ្តល់ការប៉ាន់ស្មានទាំងរយៈពេលខ្លី និងវែងក្នុងពេលតែមួយ។ | ទាមទារការជ្រើសរើសចំនួនកំណត់ Lag Order ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ បើមិនដូច្នេះទេអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលលម្អៀង។ ប្រសិនបើមានអថេរលំដាប់ I(2) នោះម៉ូដែលនេះនឹងលែងមានសុពលភាព។ | បានបង្ហាញទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាននៃដំណាំ បសុសត្វ និងការវិនិយោគផ្ទាល់ពីបរទេស (FDI) ជាមួយនឹងល្បឿនកែតម្រូវ ២៣,១% (ECM) ទៅរកតុល្យភាពរយៈពេលវែង។ |
| Fully Modified Ordinary Least Squares (FMOLS) វិធីសាស្ត្រ OLS កែប្រែពេញលេញ (FMOLS) |
ជួយកែតម្រូវដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវបញ្ហា Endogeneity និងភាពលម្អៀងនៃកំហុសសៀរៀល (Serial correlation) នៅក្នុងស៊េរីទិន្នន័យពហុអថេរ។ | ទាមទារយ៉ាងតឹងរ៉ឹងឱ្យអថេរទាំងអស់មានសមាហរណកម្មក្នុងលំដាប់ទី១ (I(1)) ជាមុនទើបអាចវាស់វែងនិងផ្តល់ប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។ | បានផ្តល់តម្លៃ R-squared រហូតដល់ ០,៩៨ និងបញ្ជាក់បន្ថែមពីទំនាក់ទំនងរយៈពេលវែងយ៉ាងរឹងមាំរវាងកត្តាខាងលើ និងទិន្នផលកសិកម្ម។ |
| Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) វិធីសាស្ត្រ OLS ថាមវន្ត (DOLS) |
មានភាពរឹងមាំនិងផ្តល់មេគុណប៉ាន់ស្មានលម្អៀងតិចបំផុតសម្រាប់ការវិភាគទំនាក់ទំនងរយៈពេលវែងក្នុងគំរូតូច។ | មានការបាត់បង់កម្រិតសេរីភាពនៃទិន្នន័យ (Degrees of freedom) កាន់តែច្រើន ដោយសារការបន្ថែមចំនួន Lags និង Leads ច្រើនទៅក្នុងស៊េរី។ | ទទួលបានតម្លៃ R-squared ០,៩៩ និងបានបង្ហាញថាអថេរទឹកភ្លៀង (Rainfall) មានឥទ្ធិពលសំខាន់ជាងនៅក្នុងម៉ូដែលនេះបើធៀបនឹង ARDL ធម្មតា។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកជាចម្បងលើទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាពីប្រភពសាធារណៈ កម្មវិធីវិភាគស្ថិតិជំនាញ និងចំណេះដឹងខាងអេកូណូមេទ្រីកកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុវត្តយ៉ាងជាក់លាក់លើទិន្នន័យថ្នាក់ជាតិរបស់ប្រទេសសូម៉ាលី (ឆ្នាំ១៩៧០ ដល់ ២០២១) ដែលជាប្រទេសហែកហួរដោយសង្គ្រាមនិងមានអាកាសធាតុប្រែប្រួលខ្លាំង។ ទិន្នន័យនេះមិនតំណាងឱ្យប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីកសិកម្មនៃបណ្តាប្រទេសនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍នោះទេ ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រនិងទ្រឹស្តីគឺមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាសម្រាប់ការវាយតម្លៃឥទ្ធិពលនៃការវិនិយោគបរទេសមកលើប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ដូចជាកម្ពុជា។ វាបង្ហាញអំពីសារៈសំខាន់នៃការវិនិយោគលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធធារាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាកសិកម្ម ដើម្បីទប់ទល់នឹងភាពមិនទៀងទាត់នៃអាកាសធាតុ។
វិធីសាស្ត្រអេកូណូមេទ្រីកកម្រិតខ្ពស់ (ARDL, FMOLS, DOLS) នេះមានអត្ថប្រយោជន៍ និងអាចយកមកអនុវត្តផ្ទាល់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវគោលនយោបាយកសិកម្ម និងវិនិយោគនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តម៉ូដែលទាំងនេះនឹងជួយឱ្យស្ថាប័នស្រាវជ្រាវ និងរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជា អាចទាញយកភស្តុតាងរឹងមាំបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ដើម្បីរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រទាក់ទាញ FDI និងអភិវឌ្ឍន៍កសិ-ពាណិជ្ជកម្មឱ្យមាននិរន្តរភាពទប់ទល់នឹងអាកាសធាតុ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Foreign Direct Investment (FDI) (ការវិនិយោគផ្ទាល់ពីបរទេស) | ជាការវិនិយោគដែលក្រុមហ៊ុន ឬបុគ្គលមកពីប្រទេសមួយ បង្កើតអាជីវកម្ម ទិញរោងចក្រ ឬទិញភាគហ៊ុនធំដុំនៅក្នុងក្រុមហ៊ុននៃប្រទេសមួយទៀត ដើម្បីទទួលបានសិទ្ធិគ្រប់គ្រង និងទាញយកផលចំណេញពីអាជីវកម្មនោះ។ | ដូចជាការដែលអ្នករស់នៅភ្នំពេញ យកលុយទៅទិញដី និងបើកកសិដ្ឋានចិញ្ចឹមគោនៅខេត្តកំពង់ចាមដោយផ្ទាល់ ជាជាងគ្រាន់តែឱ្យលុយគេខ្ចីដើម្បីស៊ីការប្រាក់។ |
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model (ម៉ូដែល ARDL / ម៉ូដែលតំរែតំរង់ស្វ័យប្រវត្តិមានការពន្យារពេលបែងចែក) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិ (អេកូណូមេទ្រីក) សម្រាប់វិភាគទំនាក់ទំនងរវាងអថេរផ្សេងៗក្នុងអតីតកាល និងបច្ចុប្បន្ន ដើម្បីមើលថាពួកវាជះឥទ្ធិពលលើគ្នាទាំងក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែងយ៉ាងដូចម្តេច សូម្បីតែទិន្នន័យទាំងនោះមានកម្រិតស្ថេរភាពខុសគ្នាក៏ដោយ។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយចំណូលរបស់ហាងកាហ្វេនៅថ្ងៃនេះ ដោយផ្អែកលើអាកាសធាតុថ្ងៃនេះផង និងចំនួនអតិថិជនដែលបានមកទិញកាលពីម្សិលមិញផង រួមបញ្ចូលគ្នា។ |
| Johansen Cointegration Test (តេស្តសហសមាហរណកម្ម Johansen) | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើមានទំនាក់ទំនងលំនឹងរយៈពេលវែងរវាងអថេរសេដ្ឋកិច្ចពីរឬច្រើនឬអត់ ទោះបីជាក្នុងរយៈពេលខ្លីពួកវាអាចប្រែប្រួលឡើងចុះមិនទៀងទាត់ និងហាក់ដូចជាមិនស៊ីគ្នាក៏ដោយ។ | ដូចជាមនុស្សស្រវឹងពីរនាក់ដើរជាមួយគ្នា ទោះបីជាម្នាក់ៗដើរទ្រេតទ្រោតទៅឆ្វេងទៅស្តាំ (រយៈពេលខ្លី) ប៉ុន្តែជាលទ្ធផលចុងក្រោយពួកគេនៅតែដើរទៅដល់ផ្ទះជាមួយគ្នា (លំនឹងរយៈពេលវែង)។ |
| Error Correction Model (ECM) (ម៉ូដែលកែតម្រូវកំហុស) | ជាម៉ូដែលគណិតវិទ្យាដែលវាស់ស្ទង់ថាតើប្រព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ចមួយត្រូវប្រើពេលប៉ុន្មាន ឬមានល្បឿនប៉ុនណា ដើម្បីត្រលប់មករកស្ថានភាពតុល្យភាព (ធម្មតា) របស់វាវិញ បន្ទាប់ពីមានការរំខាន ឬវិបត្តិអ្វីមួយកើតឡើង។ | ដូចជាការទាញកៅស៊ូកងឱ្យយឺតរួចលែងវា ECM គឺជាការវាស់ស្ទង់ថាតើកៅស៊ូនោះត្រូវចំណាយពេលប៉ុន្មានវិនាទី ទើបវាអាចរួញត្រលប់មករកទំហំដើមរបស់វាវិញ។ |
| Unit Root Test (តេស្តឫសឯកតា / តេស្តស្ថេរភាពទិន្នន័យ) | ជាការធ្វើតេស្តក្នុងស្ថិតិដើម្បីពិនិត្យមើលថា តើទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាមួយមានស្ថេរភាព (មធ្យម និងរំញ័រថេរ) ឬមិនមានស្ថេរភាព (មាននិន្នាការកើនឡើង ឬថយចុះឥតឈប់ឈរតាមពេលវេលា) មុននឹងយកវាទៅវិភាគបន្ថែម។ | ដូចជាការវាស់ចង្វាក់បេះដូងរបស់អ្នកជំងឺ ថាតើវាលោតស្មើល្អ (មានស្ថេរភាព) ឬលោតខុសប្រក្រតី (គ្មានស្ថេរភាព) មុននឹងសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវផ្តល់ថ្នាំព្យាបាលអ្វី។ |
| Cobb-Douglas production function (អនុគមន៍ផលិតកម្ម Cobb-Douglas) | ជារូបមន្តសេដ្ឋកិច្ចដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងបរិមាណនៃធាតុចូល (ជាទូទៅគឺ កម្លាំងពលកម្ម និងដើមទុន) និងបរិមាណនៃផលសម្រេច (ទិន្នផល) ដែលផលិតបាន ដើម្បីវាយតម្លៃពីប្រសិទ្ធភាព និងភាពរីកចម្រើននៃបច្ចេកវិទ្យា។ | ដូចជារូបមន្តធ្វើនំខេក ដែលប្រាប់យើងថា បើយើងបន្ថែមម្សៅ (ដើមទុន) ប៉ុណ្ណេះ និងបន្ថែមជាងធ្វើនំ (កម្លាំងពលកម្ម) ប៉ុណ្ណេះ តើយើងនឹងទទួលបាននំខេក (ទិន្នផល) ប៉ុន្មានដុំ។ |
| Serial Correlation (សហសម្ព័ន្ធសៀរៀល / ភាពអាស្រ័យគ្នានៃកំហុស) | ជាបញ្ហានៅក្នុងម៉ូដែលស្ថិតិ ដែលទិន្នន័យនៃកំហុស (Residuals) ក្នុងចន្លោះពេលមួយមានទំនាក់ទំនងអាស្រ័យទៅនឹងកំហុសក្នុងចន្លោះពេលវេលាមុនៗ ដែលធ្វើឱ្យការទស្សន៍ទាយលទ្ធផលបន្ទាប់មានភាពលម្អៀង ឬមិនសុក្រឹត។ | ដូចជាការសរសេរតាមអាន ហើយអ្នកស្តាប់ខុសអត្ថន័យពាក្យទី១ ធ្វើឱ្យអ្នកសរសេរខុសអត្ថន័យនៃពាក្យទី២ និងទី៣ បន្តបន្ទាប់គ្នាជាសង្វាក់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
