បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះផ្តោតលើការដោះស្រាយបញ្ហាថាតើឥណទានសាធារណៈ (រដ្ឋាភិបាល) និងឥណទានឯកជន (ធនាគារ) មានឥទ្ធិពល ឬរួមចំណែកដល់ការបង្កើនតម្លៃផលិតកម្មកសិកម្មនៅក្នុងប្រទេសអារ៉ាប៊ីសាអូឌីតកម្រិតណា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាប្រចាំឆ្នាំពីឆ្នាំ ១៩៩០ ដល់ ២០២២ ដោយអនុវត្តម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដើម្បីវិភាគទំនាក់ទំនងអថេរ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model ម៉ូដែល Autoregressive Distributed Lag (ARDL) |
អាចវិភាគទិន្នន័យដែលមានលំដាប់សមាហរណកម្មចម្រុះ (I(0) និង I(1)) និងអាចប៉ាន់ស្មានទំនាក់ទំនងអថេរទាំងក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង។ | ទាមទារទំហំសំណាកទិន្នន័យធំល្មម ហើយលទ្ធផលអាចប្រែប្រួលអាស្រ័យលើការជ្រើសរើសចំនួន Lag។ | រកឃើញថាឥណទានឯកជនមានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំង (កើនឡើង ៣% ក្នុងរយៈពេលខ្លី) ចំណែកឯឥណទានសាធារណៈមានឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានលើតម្លៃផលិតកម្មកសិកម្ម។ |
| Robustness Check Model (with Water Variable) ម៉ូដែលផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពរឹងមាំ (បន្ថែមអថេរទឹក) |
ជួយបញ្ជាក់ថាប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃម៉ូដែលគោលពិតជាមិនប្រែប្រួល និងមានភាពរឹងមាំ ទោះបីជាមានការបន្ថែមអថេរឯករាជ្យថ្មីក៏ដោយ។ | ត្រូវពឹងផ្អែកលើការប៉ាន់ស្មានទិន្នន័យទឹកដែលបាត់ (Trend extrapolation) ហើយតម្លៃ Error Correction Term ធំជាង ១ បន្តិច ដែលអាចបញ្ជាក់ពីការកែតម្រូវលើសកម្រិត (Over-correction)។ | បញ្ជាក់អះអាងថាសញ្ញា និងកម្រិតនៃឥទ្ធិពលរបស់ឥណទានសាធារណៈ និងឯកជននៅតែរក្សាភាពដើម មិនមានការផ្លាស់ប្តូរឡើយ ទោះមានអថេរទឹកក៏ដោយ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រក្នុងការសិក្សានេះទាមទារទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាពីស្ថាប័នថ្នាក់ជាតិ និងចំណេះដឹងផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចមាត្រកម្រិតខ្ពស់ រួមជាមួយនឹងកម្មវិធីស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅប្រទេសអារ៉ាប៊ីសាអូឌីត ដែលជាប្រទេសសម្បូរប្រេង ប៉ុន្តែខ្វះខាតទឹកសាប និងមានប្រព័ន្ធឧបត្ថម្ភធនកសិកម្មខុសពីកម្ពុជា។ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាពីឆ្នាំ ១៩៩០ ដល់ ២០២២។ ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នាផ្នែកភូមិសាស្ត្រក្តី ការរកឃើញនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់កម្ពុជា ដើម្បីរៀនសូត្រពីហានិភ័យនៃការបែងចែកមូលនិធិរដ្ឋខុសគោលដៅក្នុងវិស័យកសិកម្ម។
វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃឥទ្ធិពលឥណទានសាធារណៈ និងឯកជនដោយឡែកពីគ្នានេះ គឺពិតជាមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់រៀបចំគោលនយោបាយហិរញ្ញប្បទានកសិកម្មនៅកម្ពុជា។
ការស្វែងយល់ពីភាពខុសគ្នានៃឥទ្ធិពលរវាងហិរញ្ញប្បទានរដ្ឋ និងឯកជន នឹងជួយកម្ពុជាក្នុងការកែលម្អគោលនយោបាយឥណទាន និងកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ទុនខុសគោលដៅ ដើម្បីធានាថាការវិនិយោគពិតជាជួយបង្កើនតម្លៃកសិផលក្នុងស្រុក។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model (ម៉ូដែល ARDL ឬ ម៉ូដែលកែកំហុសដោយស្វ័យតម្រូវ) | ជាវិធីសាស្ត្រសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដែលប្រើសម្រាប់វិភាគទំនាក់ទំនងរវាងអថេរក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង ជាពិសេសនៅពេលដែលទិន្នន័យមានលំដាប់សមាហរណកម្មខុសគ្នា (I(0) និង I(1))។ វាមិនទាមទារឲ្យអថេរទាំងអស់ត្រូវតែមានលំនឹងនៅកម្រិតដូចគ្នានោះទេ។ | ដូចជាការតាមដានមើលថា តើការញ៉ាំអាហារ និងការហាត់ប្រាណថ្ងៃនេះ មានឥទ្ធិពលលើទម្ងន់របស់យើងនៅថ្ងៃស្អែក (រយៈពេលខ្លី) និងនៅឆ្នាំក្រោយ (រយៈពេលវែង) យ៉ាងដូចម្តេច។ |
| Cointegration (សហសមាហរណកម្ម ឬ ទំនាក់ទំនងសហអាំងតេក្រាល) | ជាគោលការណ៍ស្ថិតិដែលបង្ហាញថា អថេរស៊េរីពេលវេលាពីរ ឬច្រើន ទោះបីជាវាប្រែប្រួលចុះឡើងៗរៀងៗខ្លួនក្នុងរយៈពេលខ្លី ក៏វានៅតែរក្សាទំនាក់ទំនង និងដើរស្របគ្នាក្នុងទិសដៅតែមួយនៅរយៈពេលវែង។ | ដូចជាឆ្កែ និងម្ចាស់ដើរលេងជាមួយគ្នា ទោះបីឆ្កែរត់ទៅមុខ ឬថយក្រោយបន្តិច (ប្រែប្រួលរយៈពេលខ្លី) តែទីបំផុតពួកវានៅតែទៅដល់ផ្ទះជាមួយគ្នាជានិច្ច (ទំនាក់ទំនងរយៈពេលវែង)។ |
| Cobb-Douglas Production Function (អនុគមន៍ផលិតកម្ម Cobb-Douglas) | ជារូបមន្តសេដ្ឋកិច្ចដ៏ពេញនិយមមួយដែលប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ថាតើបរិមាណនៃធាតុចូលរួមបញ្ចូលគ្នា (ដូចជាកម្លាំងពលកម្ម ទុន ដី ជី) បង្កើតបានជាទិន្នផលសរុប (ផលិតផលកសិកម្ម) ចំនួនប៉ុន្មាន និងដើម្បីវាយតម្លៃសេដ្ឋកិច្ចមាត្រដ្ឋាន។ | ដូចជារូបមន្តធ្វើនំខេក ដែលប្រាប់យើងថាបើថែមម្សៅ (ដី) ឬពងមាន់ (ពលកម្ម) ប៉ុណ្ណេះ នឹងអាចដុតបាននំខេក (ទិន្នផល) ប៉ុន្មានដុំយ៉ាងជាក់លាក់។ |
| Error Correction Model / ECM (ម៉ូដែលកែកំហុស) | ជាផ្នែកមួយនៃម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ ដែលវាស់ស្ទង់ល្បឿននៃការកែតម្រូវត្រឡប់ទៅរកតុល្យភាពដើមវិញ (Long-run equilibrium) បន្ទាប់ពីមានការរំខាន ឬបម្រែបម្រួលចេញពីគន្លងក្នុងរយៈពេលខ្លី (Short-run shock)។ | ដូចជាខ្សែយឺត (កៅស៊ូកង) ពេលដែលយើងទាញវាឲ្យយឺត (បម្រែបម្រួលរយៈពេលខ្លី) ECM វាស់ថាតើវាត្រូវការពេលប៉ុន្មានទើបកន្ត្រាក់ត្រឡប់មករកប្រវែងដើមវិញ (តុល្យភាពរយៈពេលវែង)។ |
| Diseconomies of Scale (ការថយចុះផលសេដ្ឋកិច្ចពីទំហំផលិតកម្ម) | ជាស្ថានភាពមួយដែលនៅពេលក្រុមហ៊ុន ឬវិស័យមួយពង្រីកទំហំផលិតកម្មកាន់តែធំ បែរជាធ្វើឲ្យចំណាយមធ្យមក្នុងការផលិតកើនឡើង ឬទិន្នផលថយចុះ ជំនួសឲ្យការចំណេញ។ ក្នុងអត្ថបទនេះ មានន័យថាការបន្ថែមទុនទៅក្នុងកសិកម្ម មិនបានផ្តល់ទិន្នផលកើនឡើងសមាមាត្រនឹងទុននោះទេ។ | ដូចជាផ្ទះបាយមួយដែលមានចុងភៅច្រើនពេក ធ្វើឲ្យទើសដៃទើសជើងគ្នា នាំឲ្យការចម្អិនម្ហូបយឺតយ៉ាវ និងខាតបង់ចំណាយច្រើនជាងមុន។ |
| Augmented Dickey Fuller (ADF) Unit Root Test (ការធ្វើតេស្តឫសឯកតា ADF) | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា (Time series data) មួយមានលំនឹង (Stationary) ឬអត់។ បើទិន្នន័យគ្មានលំនឹង គេត្រូវបំប្លែងវា (ឧទាហរណ៍ ធ្វើផលសង) មុននឹងយកទៅវិភាគ ដើម្បីជៀសវាងការសន្និដ្ឋានខុស។ | ដូចជាការធ្វើតេស្តរង្វាស់កម្តៅសិន មុននឹងយកវាទៅវាស់កម្តៅអ្នកជំងឺ ដើម្បីប្រាកដថារង្វាស់នោះដើរស្រួល មិនលោតខុសប្រក្រតីដែលធ្វើឲ្យពេទ្យធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យខុស។ |
| Spurious regression (តម្រែតម្រង់ក្លែងក្លាយ) | ជាលទ្ធផលវិភាគស្ថិតិដែលបង្ហាញខុសថា អថេរពីរមានទំនាក់ទំនងគ្នាយ៉ាងខ្លាំង ប៉ុន្តែការពិតវាគ្រាន់តែកើតឡើងដោយចៃដន្យ ឬដោយសារកត្តាពេលវេលា (Trend) ដូចគ្នា មិនមែនដោយសារវាមានទំនាក់ទំនងហេតុនិងផលពិតប្រាកដនោះទេ។ | ដូចជាការសន្និដ្ឋានថា "ការលក់ការ៉េមកើនឡើង ធ្វើឲ្យមានមនុស្សលង់ទឹកច្រើន" តាមពិតវាគ្រាន់តែកើតឡើងក្នុងរដូវក្តៅដូចគ្នា (មិនមែនការ៉េមជាដើមហេតុធ្វើឲ្យលង់ទឹកទេ)។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
