Original Title: Ảnh hưởng bất cân xứng của giá xăng dầu đến giá tiêu dùng tại thị trường Việt Nam: tiếp cận bằng mô hình tự hồi quy phân phối trễ phi tuyến
Source: tmu.edu.vn
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រីនៃតម្លៃប្រេងសាំងមកលើតម្លៃទំនិញប្រើប្រាស់នៅលើទីផ្សារប្រទេសវៀតណាម៖ អភិក្រមតាមរយៈម៉ូដែល Non-linear Autoregressive Distributed Lag

ចំណងជើងដើម៖ Ảnh hưởng bất cân xứng của giá xăng dầu đến giá tiêu dùng tại thị trường Việt Nam: tiếp cận bằng mô hình tự hồi quy phân phối trễ phi tuyến

អ្នកនិពន្ធ៖ Nguyễn Quyết (Trường Đại học Tài Chính-Marketing)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2020 (Tạp chí Khoa học Thương mại, Số 144)

វិស័យសិក្សា៖ Macroeconomics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះស្រាវជ្រាវអំពីឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រី (មិនស្មើគ្នា) នៃការប្រែប្រួលតម្លៃប្រេងសាំងទៅលើសន្ទស្សន៍តម្លៃទំនិញប្រើប្រាស់ (CPI) នៅក្នុងទីផ្សារប្រទេសវៀតណាម ដែលជាកត្តាសំខាន់ជះឥទ្ធិពលដល់អតិផរណានិងម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ច។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រចាំត្រីមាសពីត្រីមាសទី១ ឆ្នាំ២០០៨ ដល់ត្រីមាសទី៤ ឆ្នាំ២០១៩ ដោយអនុវត្តម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចមាត្រកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីវិភាគទំនាក់ទំនងទាំងក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង។

ការប្រមូលទិន្នន័យត្រីមាសពីឆ្នាំ ២០០៨ ដល់ ២០១៩ (Quarterly Data Collection 2008-2019)
ម៉ូដែលអូតូរីហ្គ្រេសស៊ីវមិនលីនេអ៊ែរ (Non-linear Autoregressive Distributed Lag - NL-ARDL)
ការធ្វើតេស្តសហសមាហរណកម្ម និងការធ្វើតេស្តអស្ថិរភាពភាព (Cointegration and Asymmetry Tests)

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

តម្លៃប្រេងសាំងមានឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រីយ៉ាងច្បាស់លាស់ទៅលើតម្លៃទំនិញប្រើប្រាស់នៅលើទីផ្សារប្រទេសវៀតណាមទាំងក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង។
ក្នុងរយៈពេលវែង ការកើនឡើងតម្លៃប្រេងសាំង ១០០ដុង/លីត្រ ធ្វើឱ្យ CPI កើនឡើងជាមធ្យម ៤,១៦៣% ប៉ុន្តែការធ្លាក់ចុះតម្លៃ ១០០ដុង/លីត្រ ធ្វើឱ្យ CPI ថយចុះត្រឹមតែ ១,៥៧៥% ប៉ុណ្ណោះ។
ក្នុងរយៈពេលខ្លី ការកើនឡើង ១០០ដុង/លីត្រ ធ្វើឱ្យ CPI កើន ០,៣៤៨៧% ខណៈការធ្លាក់ចុះបន្ថយ CPI ត្រឹមតែ ០,១៣៦៥% ដែលទាមទារឱ្យរដ្ឋាភិបាលកែសម្រួលយន្តការគ្រប់គ្រងមូលនិធិស្ថិរភាពតម្លៃប្រេងសាំងដើម្បីការពារផលប្រយោជន៍អ្នកប្រើប្រាស់។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Non-linear Autoregressive Distributed Lag (NL-ARDL) ម៉ូដែលអូតូរីហ្គ្រេសស៊ីវមិនលីនេអ៊ែរ	អាចវាស់ស្ទង់ឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រី (មិនស្មើគ្នា) នៃការប្រែប្រួលតម្លៃបានយ៉ាងច្បាស់លាស់ ទាំងក្នុងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង។ វាឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពទីផ្សារជាក់ស្តែងបានល្អប្រសើរ។	ទាមទារទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាវែងគ្រប់គ្រាន់ និងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនាសេដ្ឋកិច្ចមាត្រជាងម៉ូដែលលីនេអ៊ែរធម្មតា។	រកឃើញថាក្នុងរយៈពេលវែង ពេលតម្លៃសាំងកើន១០០ដុង CPI កើន ៤,១៦៣% តែពេលសាំងចុះ១០០ដុង CPI ថយចុះត្រឹមតែ ១,៥៧៥% ប៉ុណ្ណោះ។
Linear ARDL / Ordinary Least Squares (OLS) ម៉ូដែលលីនេអ៊ែរ ARDL / OLS	ងាយស្រួលក្នុងការគណនា បកស្រាយទិន្នន័យ និងជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចទូទៅ។	សន្មតថាឥទ្ធិពលនៃការកើនឡើងនិងការធ្លាក់ចុះតម្លៃគឺស្មើគ្នា (ស៊ីមេទ្រី) ដែលធ្វើឱ្យការវាយតម្លៃអតិផរណាអាចមានភាពលម្អៀង និងខុសពីការពិត។	មិនអាចចាប់យកបាតុភូត Asymmetric Price Transmission (APT) ដែលជាចំណុចខ្វះខាតក្នុងការស្រាវជ្រាវពីមុនៗបានទេ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រ (Hardware) ធំដុំនោះទេ ប៉ុន្តែតម្រូវឱ្យមានកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ និងសំណុំទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចប្រវត្តិសាស្ត្រដែលមានភាពសុក្រឹត។

Software: តម្រូវឱ្យប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគសេដ្ឋកិច្ចមាត្រកម្រិតខ្ពស់ដូចជា Stata (ត្រូវបានប្រើក្នុងឯកសារនេះ) ឬ EViews ដើម្បីដំណើរការម៉ូដែល NL-ARDL និងការធ្វើតេស្តនានា។
Dataset: ត្រូវការទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា (Time-series data) ប្រចាំត្រីមាសឬប្រចាំខែ ដែលមានរយៈពេលវែង (ក្នុងឯកសារនេះប្រើទិន្នន័យ១២ឆ្នាំ ពី២០០៨-២០១៩) រួមមាន CPI កំណើន GDP និងតម្លៃប្រេងសាំង។
Expertise: ទាមទារចំណេះដឹងជ្រៅជ្រះផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ (Econometrics) ជាពិសេសលើផ្នែក Time Series Analysis ការធ្វើតេស្ត Unit Root និង Cointegration ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីប្រទេសវៀតណាម ដែលទីផ្សារប្រេងសាំងរបស់ពួកគេស្ថិតក្រោមយន្តការគ្រប់គ្រងតម្លៃរបស់រដ្ឋ និងមានការប្រើប្រាស់ 'មូលនិធិស្ថិរភាពតម្លៃប្រេងសាំង' យ៉ាងតឹងរ៉ឹង។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទោះបីជារងឥទ្ធិពលតម្លៃប្រេងសកលដូចគ្នាក្តី ប៉ុន្តែកម្ពុជាប្រើប្រាស់យន្តការទីផ្សារសេរីជាមួយនឹងរូបមន្តកំណត់តម្លៃអតិបរមាប្រចាំសប្តាហ៍ ដោយគ្មានមូលនិធិស្ថិរភាពទេ ដូច្នេះទំហំនៃបាតុភូតមិនស៊ីមេទ្រីនេះអាចមានសភាពខុសគ្នាពីវៀតណាម។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះមានតម្លៃខ្លាំងណាស់សម្រាប់ស្ថាប័នរៀបចំគោលនយោបាយម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចនៅកម្ពុជា ដើម្បីស្វែងយល់ពីឥទ្ធិពលតម្លៃប្រេងមកលើការរស់នៅរបស់ប្រជាជន។

ធនាគារជាតិរៀនពីអតិផរណា (NBC) & ក្រសួងសេដ្ឋកិច្ចនិងហិរញ្ញវត្ថុ (MEF): អាចយកម៉ូដែលនេះទៅប្រើប្រាស់ដើម្បីវាស់ស្ទង់ និងព្យាករណ៍ពីអតិផរណានៅកម្ពុជានៅពេលមានការប្រែប្រួលតម្លៃប្រេងសកល ដើម្បីរៀបចំគោលនយោបាយអន្តរាគមន៍ទាន់ពេលវេលា។
ក្រសួងពាណិជ្ជកម្មកម្ពុជា (MoC): អាចប្រើអភិក្រមនេះដើម្បីវាយតម្លៃឡើងវិញនូវប្រសិទ្ធភាពនៃ 'រូបមន្តកំណត់តម្លៃលក់រាយប្រេងឥន្ធនៈ' បច្ចុប្បន្ន ថាតើវាបានឆ្លុះបញ្ចាំងពីការធ្លាក់ចុះតម្លៃសកលមកកាន់អ្នកប្រើប្រាស់កម្ពុជាបានពេញលេញនិងលឿនរហ័សឬទេ។
វិស័យឡូជីស្ទីក និងដឹកជញ្ជូន (Logistics Sector): សមាគមក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូនអាចប្រើប្រាស់លទ្ធផលស្រដៀងគ្នានេះដើម្បីយល់ពីហានិភ័យនៃថ្លៃដើមរបស់ខ្លួន និងរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រកំណត់តម្លៃសេវាកម្មប្រកបដោយភាពបត់បែននៅពេលប្រេងឡើងឬចុះថ្លៃ។

ការយល់ដឹងពីបាតុភូតនៃឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រីនេះ នឹងជួយឱ្យរាជរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជាអាចកែលម្អយន្តការគ្រប់គ្រងតម្លៃទំនិញនៅលើទីផ្សារ ប្រកបដោយតម្លាភាព និងការពារផលប្រយោជន៍ប្រជាពលរដ្ឋបានកាន់តែប្រសើរ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

សិក្សាទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ចមាត្រមូលដ្ឋាន: និស្សិតត្រូវស្វែងយល់ឱ្យបានច្បាស់ពីការវិភាគទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា (Time Series Analysis) រួមទាំងការធ្វើតេស្តភាពនឹងនរនៃទិន្នន័យ (Stationarity Test - ADF/PP) និងការធ្វើតេស្ត Cointegration ជាមុនសិន។
ហ្វឹកហាត់ប្រើប្រាស់កម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ: អនុវត្តការសរសេរកូដ និងវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី Stata ឬ EViews ដើម្បីស្ទាត់ជំនាញក្នុងការរៀបចំទិន្នន័យ និងដំណើរការម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចមាត្រកម្រិតខ្ពស់។
ប្រមូលទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចកម្ពុជា: ប្រមូលទិន្នន័យសន្ទស្សន៍តម្លៃទំនិញប្រើប្រាស់ (CPI) និងតម្លៃប្រេងលក់រាយប្រចាំខែពីគេហទំព័ររបស់វិទ្យាស្ថានជាតិស្ថិតិ (NIS) ទិន្នន័យតម្លៃប្រេងសកលពី World Bank និងកំណើនសេដ្ឋកិច្ចពីក្រសួងសេដ្ឋកិច្ច។
អនុវត្តម៉ូដែល NL-ARDL លើបរិបទកម្ពុជា: បង្កើតអថេរ Positive & Negative Shocks នៃតម្លៃប្រេង ហើយដំណើរការម៉ូដែល Non-linear ARDL ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើតម្លៃប្រេងសាំងនៅកម្ពុជាមានឥទ្ធិពលមិនស៊ីមេទ្រី (Asymmetric Effect) ដូចនៅវៀតណាមដែរឬទេ។
សរសេររបាយការណ៍ និងផ្តល់អនុសាសន៍គោលនយោបាយ: បកស្រាយលទ្ធផលវិភាគដែលទទួលបានអំពីឥទ្ធិពលរយៈពេលខ្លី (Short-run) និងរយៈពេលវែង (Long-run Asymmetry) បន្ទាប់មកសរសេរជាអនុសាសន៍ជាក់ស្តែងជូនដល់ក្រសួងពាណិជ្ជកម្មក្នុងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពរូបមន្តប្រេងឥន្ធនៈ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Asymmetric Price Transmission (APT)	បាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចដែលតម្លៃទំនិញនៅលើទីផ្សារមានប្រតិកម្មមិនស្មើគ្នា ឬមិនស៊ីមេទ្រី ទៅនឹងការកើនឡើង និងការធ្លាក់ចុះនៃថ្លៃដើម (ឧទាហរណ៍៖ ពេលសាំងឡើងថ្លៃ ទំនិញឡើងថ្លៃលឿន តែពេលសាំងចុះថ្លៃ ទំនិញមិនសូវចុះថ្លៃវិញទេ ឬចុះយឺតបំផុត)។	ដូចជាការឡើងជណ្តើរយន្តពេលឡើងលើ (លឿន) តែពេលចុះមកវិញបែរជាត្រូវដើរចុះតាមជណ្តើរជើង (យឺត)។
Non-linear Autoregressive Distributed Lag (NL-ARDL)	ម៉ូដែលសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ (Econometrics) មួយប្រភេទដែលប្រើសម្រាប់វិភាគទំនាក់ទំនងមិនលីនេអ៊ែរ (មិនត្រង់) រវាងអថេរផ្សេងៗក្នុងទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា ដោយវាអាចបំបែកឥទ្ធិពលនៃការកើនឡើង (វិជ្ជមាន) និងការធ្លាក់ចុះ (អវិជ្ជមាន) នៃអថេរឯករាជ្យដាច់ដោយឡែកពីគ្នា។	ដូចជាកែវយឹតដែលអាចឆ្លុះមើលឃើញពីប្រតិកម្មពីរផ្សេងគ្នាដាច់ដោយឡែក (ប្រតិកម្មពេលត្រូវគេសរសើរ និងប្រតិកម្មពេលត្រូវគេស្តីបន្ទោស) ក្នុងពេលតែមួយ។
Menu cost	ចំណាយជាក់ស្តែងដែលក្រុមហ៊ុនឬអាជីវកម្មត្រូវចំណាយនៅពេលដែលពួកគេចង់ផ្លាស់ប្តូរតម្លៃទំនិញរបស់ពួកគេ (ឧទាហរណ៍៖ ការបោះពុម្ពបញ្ជីរាយនាមតម្លៃថ្មី ការផ្លាស់ប្តូរស្លាកតម្លៃ ឬការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ)។ វាជាមូលហេតុមួយដែលធ្វើឲ្យអាជីវកម្មមិនចង់បញ្ចុះតម្លៃទំនិញវិញពេលថ្លៃដើមថយចុះ។	ដូចជាម្ចាស់ភោជនីយដ្ឋានដែលខ្ជិលបញ្ចុះតម្លៃម្ហូប ទោះបីសាច់ជ្រូកចុះថោកក៏ដោយ ព្រោះគាត់មិនចង់ចំណាយលុយនិងពេលបោះពុម្ពសៀវភៅ Menu (បញ្ជីមុខម្ហូប) ថ្មី។
Cointegration	គំនិតផ្នែកស្ថិតិដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងមានស្ថិរភាពក្នុងរយៈពេលវែងរវាងអថេរសេដ្ឋកិច្ចពីរ ឬច្រើន។ ទោះបីជាក្នុងរយៈពេលខ្លីពួកវាអាចប្រែប្រួលរញ៉េរញ៉ៃមិនទាក់ទងគ្នាក៏ដោយ បើអថេរមាន Cointegration នោះពួកវានឹងទាញគ្នាទៅរកចំណុចតុល្យភាពរួមមួយជានិច្ចនៅថ្ងៃអនាគត។	ដូចជាឆ្កែនិងម្ចាស់ដែលកំពុងដើរលេងជាមួយគ្នា ទោះឆ្កែរត់ទៅឆ្វេង ឬស្តាំក្នុងរយៈពេលខ្លី តែទីបំផុតវានៅតែដើរតាមម្ចាស់វាក្នុងទិសដៅតែមួយដដែល។
Stationarity	លក្ខណៈនៃទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា (Time Series) ដែលមធ្យមភាគ វ៉ារ្យង់ (Variance) និងទម្រង់នៃការប្រែប្រួលរបស់វាមិនផ្លាស់ប្តូរ ឬមិនកើនឡើងរហូតតាមពេលវេលា។ ក្នុងសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ ទិន្នន័យត្រូវតែមានលក្ខណៈ Stationarity ជាមុនសិន ដើម្បីចៀសវាងការទទួលបានលទ្ធផលក្លែងក្លាយ (Spurious regression)។	ដូចជាចង្វាក់បេះដូងមនុស្សដែលមានសុខភាពល្អ ដែលលោតឡើងចុះៗក្នុងកម្រិតមួយថេរ មិនមែនលោតឡើងរហូតគ្មានទីបញ្ចប់នោះទេ។
Hodrick-Prescott Filter	ជាឧបករណ៍គណិតវិទ្យាក្នុងម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចដែលប្រើសម្រាប់បំបែកទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាជាពីរផ្នែក៖ ផ្នែកទី១គឺនិន្នាការស្នូលរយៈពេលវែង (Long-term Trend) និងផ្នែកទី២គឺវដ្តនៃការប្រែប្រួលរយៈពេលខ្លី (Cyclical component) ដូចជាការគណនាផលិតផលក្នុងស្រុកសរុបសក្តានុពល (Potential GDP) ជាដើម។	ដូចជាការប្រើតម្រងដើម្បីចម្រោះយកកាកសំណល់តូចៗចេញពីទឹក ដើម្បីឲ្យឃើញទឹកថ្លាដែលបង្ហាញពីនិន្នាការស្នូលពិតប្រាកដ។
Market power	សមត្ថភាពរបស់ក្រុមហ៊ុន ឬក្រុមក្រុមហ៊ុនណាមួយក្នុងការគ្រប់គ្រង ឬកំណត់តម្លៃទំនិញនៅលើទីផ្សារដោយមិនខ្វល់ពីការប្រកួតប្រជែង ឬច្បាប់ផ្គត់ផ្គង់និងតម្រូវការ។ នេះជាកត្តាធ្វើឲ្យក្រុមហ៊ុនអាចរក្សាតម្លៃខ្ពស់ ទោះបីជាថ្លៃដើម (ដូចជាប្រេង) ធ្លាក់ចុះក៏ដោយ (បាតុភូតផ្តាច់មុខ)។	ដូចជាអ្នកលក់ទឹកអំពៅតែម្នាក់គត់នៅកណ្តាលវាលខ្សាច់ ដែលគាត់ចង់លក់តម្លៃប៉ុន្មានក៏បាន ព្រោះគ្មានអ្នកប្រកួតប្រជែង ហើយអ្នកទិញគ្មានជម្រើស។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖