បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការធ្លាក់ចុះទិន្នផលជលផលសមុទ្រ ដែលជំរុញឱ្យអ្នកនេសាទនៅតំបន់ឆ្នេរជ្រោយ Liaodong ប្រទេសចិន ត្រូវស្វែងរកការផ្លាស់ប្តូរមុខរបរដើមរបស់ខ្លួន ប៉ុន្តែពួកគេនៅតែបន្តជួបប្រទះនូវឧបសគ្គជាច្រើន។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីការស្ទង់មតិផ្ទាល់នៅតាមទីក្រុងឆ្នេរសមុទ្រចំនួន ៣ ដោយអនុវត្តការវិភាគម៉ូដែលស្ថិតិដើម្បីស្វែងយល់ពីគម្លាតរវាងឆន្ទៈ និងសកម្មភាពផ្លាស់ប្តូរមុខរបរ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Bivariate Probit Model ម៉ូដែលតំរែតំរង់ប្រូប៊ីតទ្វេភាគ (Bivariate Probit Model) |
មានសមត្ថភាពអាចវិភាគកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្តពីរក្នុងពេលតែមួយ (ឆន្ទៈ និងអាកប្បកិរិយាជាក់ស្តែង) ដោយគិតគូរពីទំនាក់ទំនងរវាងកំហុស (Error terms) នៃការសម្រេចចិត្តទាំងពីរ។ វាជួយកាត់បន្ថយភាពលម្អៀងនៅក្នុងការប៉ាន់ស្មាន។ | ទាមទារទំហំសំណាកធំ (Large sample size) និងការគណនាស្ថិតិស្មុគស្មាញ ហើយទាមទារឱ្យអថេរគោលដៅមានទម្រង់ជាប្រភេទគោលពីរ (Binary choices)។ | ម៉ូដែលនេះបង្ហាញថាគម្លាតរវាងកំហុសនៃសមីការឆន្ទៈ និងសកម្មភាពមានកម្រិតខ្សោយ (-0.0334) ដែលបញ្ជាក់ថាដំណើរការសម្រេចចិត្តទាំងពីរនេះអាចឯករាជ្យពីគ្នា។ |
| Univariate Probit Model ម៉ូដែលតំរែតំរង់ប្រូប៊ីតឯកភាគ (Univariate Probit Model) |
មានភាពងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ បកស្រាយលទ្ធផល និងទាមទារធនធានគណនាតិចតួចជាងម៉ូដែលទ្វេភាគ ជាពិសេសនៅពេលដែលអថេរគោលដៅមិនមានទំនាក់ទំនងគ្នា។ | អាចផ្តល់លទ្ធផលមិនសុក្រឹត ប្រសិនបើកត្តាមិនបានសង្កេត (Unobserved factors) នៃឆន្ទៈ និងសកម្មភាពពិតជាមានឥទ្ធិពលទៅវិញទៅមក ប៉ុន្តែម៉ូដែលនេះមើលរំលង។ | ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីទាញយកផលប៉ះពាល់ជាយថាហេតុ (Marginal effects) ដោយសារតែអវត្តមាននៃទំនាក់ទំនងខ្លាំងរវាងកំហុសនៅក្នុងម៉ូដែលទ្វេភាគ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារការប្រមូលទិន្នន័យបឋមតាមរយៈការស្ទង់មតិផ្ទាល់ និងប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តោតលើអ្នកនេសាទសមុទ្រនៅតំបន់ឆ្នេរជ្រោយ Liaodong នៃប្រទេសចិន ដែលមានបរិបទសេដ្ឋកិច្ច ការគាំទ្រពីរដ្ឋាភិបាល និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធខុសប្លែកពីប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍។ នេះជារឿងសំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ព្រោះសហគមន៍នេសាទទឹកសាប (ឧទាហរណ៍៖ បឹងទន្លេសាប) មានកម្រិតចំណូល រចនាសម្ព័ន្ធសង្គម និងការពឹងផ្អែកលើធនធានធម្មជាតិខុសពីប្រទេសចិនទាំងស្រុង។
វិធីសាស្ត្រសិក្សាពីគម្លាតរវាង "ឆន្ទៈ" និង "សកម្មភាពជាក់ស្តែង" នេះមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវផ្នែកគោលនយោបាយកសិកម្មនៅកម្ពុជា។
ជារួម ការបែងចែកដាច់ពីគ្នារវាងការចង់ផ្លាស់ប្តូរមុខរបរ និងការអាចផ្លាស់ប្តូរបានពិតប្រាកដ ជួយដល់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយនៅកម្ពុជាក្នុងការបង្កើតកម្មវិធីអន្តរាគមន៍ចំគោលដៅជាងមុន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Bivariate Probit Model (ម៉ូដែលតំរែតំរង់ប្រូប៊ីតទ្វេភាគ) | វាជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វិភាគលើការសម្រេចចិត្តពីរដែលពាក់ព័ន្ធគ្នា (ក្នុងករណីនេះគឺ "ឆន្ទៈចង់ផ្លាស់ប្តូរ" និង "សកម្មភាពផ្លាស់ប្តូរជាក់ស្តែង") ដើម្បីមើលថាតើកត្តាអ្វីខ្លះជះឥទ្ធិពលលើអថេរទាំងពីរនេះក្នុងពេលតែមួយ ដោយគិតគូរពីទំនាក់ទំនងរវាងកំហុសនៃការសម្រេចចិត្តទាំងពីរ។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីទស្សន៍ទាយថាមានមនុស្សប៉ុន្មាននាក់ចង់ទៅហាត់ប្រាណ និងមានមនុស្សប៉ុន្មាននាក់បានទៅហាត់ប្រាណពិតប្រាកដ ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យតែមួយឈុត។ |
| Theory of Planned Behavior (ទ្រឹស្តីនៃអាកប្បកិរិយាដែលមានផែនការ) | ជាទ្រឹស្តីចិត្តសាស្ត្រដែលពន្យល់ថា អាកប្បកិរិយា ឬសកម្មភាពរបស់មនុស្សម្នាក់កើតចេញពីចេតនាឬឆន្ទៈរបស់ពួកគេ ហើយឆន្ទៈនេះត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយការវាយតម្លៃផ្ទាល់ខ្លួន សម្ពាធសង្គម (ឥទ្ធិពលសហគមន៍) និងការយល់ឃើញពីសមត្ថភាពក្នុងការអនុវត្តសកម្មភាពនោះ។ | ដូចជាមុននឹងអ្នកសម្រេចចិត្តទិញទូរស័ព្ទថ្មី អ្នកត្រូវមានការចូលចិត្តខ្លួនឯងសិន មើលថាមិត្តភក្តិគាំទ្រឬអត់ និងមានលុយគ្រប់គ្រាន់ឬអត់។ |
| Adaptive Capacity (សមត្ថភាពបន្សាំ) | សំដៅលើសមត្ថភាពរបស់បុគ្គល ឬសហគមន៍ក្នុងការកែប្រែទម្លាប់ របៀបរស់នៅ ឬមុខរបរ ដើម្បីឆ្លើយតប និងកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់ពីការប្រែប្រួលបរិស្ថាន គ្រោះមហន្តរាយ ឬបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗ (ឧ. ការធ្លាក់ចុះទិន្នផលត្រី)។ | ដូចជាសត្វចចកដែលប្តូរពណ៌រោមទៅតាមរដូវកាលដើម្បីអាចរស់រានមានជីវិតក្នុងអាកាសធាតុប្រែប្រួលពីក្តៅទៅត្រជាក់។ |
| Marginal Effects (ផលប៉ះពាល់ជាយថាហេតុ / ឥទ្ធិពលបន្ថែម) | នៅក្នុងម៉ូដែលស្ថិតិ វាជាការវាស់ស្ទង់ថាតើការផ្លាស់ប្តូរមួយឯកតានៃកត្តាណាមួយ (ឧទាហរណ៍ បទពិសោធន៍ការងារកើនឡើងមួយឆ្នាំ) នឹងធ្វើឱ្យប្រូបាប៊ីលីតេ (ឱកាស) នៃការសម្រេចចិត្តផ្លាស់ប្តូរមុខរបរ កើនឡើង ឬថយចុះប៉ុន្មានភាគរយ។ | ដូចជាការចង់ដឹងជាក់លាក់ថា បើអ្នករត់បន្ថែម ១គីឡូម៉ែត្រទៀត តើវានឹងជួយដុតកាឡូរីបានប៉ុន្មានភាគរយបន្ថែមទៀតលើសពីដើម។ |
| Stratified Random Sampling (ការជ្រើសរើសសំណាកដោយចៃដន្យតាមស្រទាប់ថ្នាក់) | ជាវិធីសាស្ត្រប្រមូលទិន្នន័យដោយបែងចែកប្រជាជនជាក្រុមតូចៗ (ស្រទាប់) សិន (ដូចជាតាមទីតាំងភូមិសាស្ត្រ ឬកម្រិតជីវភាព) រួចទើបជ្រើសរើសតំណាងដោយចៃដន្យពីក្រុមនីមួយៗ ដើម្បីធានាថាទិន្នន័យទទួលបានមានតំណាងគ្រប់ជ្រុងជ្រោយនិងមិនលម្អៀង។ | ដូចជាការភ្លក់សម្លរមួយឆ្នាំង ដោយអ្នកត្រូវកូរឱ្យសព្វសាច់និងបន្លែពីគ្រប់ជ្រុងសិនមុននឹងដួសមួយស្លាបព្រាមកភ្លក់ ដើម្បីដឹងរស់ជាតិឆ្នាំងទាំងមូលពិតប្រាកដ។ |
| Resource Liberation Effect (ឥទ្ធិពលរំដោះធនធាន) | ជាបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចដែលការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទំនើបៗ (ដូចជាប្រព័ន្ធ GPS ក្នុងការនេសាទ) ជួយឱ្យការងារកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដែលជួយរំដោះពេលវេលា និងកម្លាំងពលកម្ម ឱ្យអ្នកនេសាទមានឱកាសទៅប្រកបរបរផ្សេងទៀតដើម្បីបង្កើនចំណូល។ | ដូចជាការទិញម៉ាស៊ីនបោកខោអាវមកប្រើ ដែលជួយរំដោះពេលវេលារបស់អ្នក ឱ្យអ្នកអាចយកម៉ោងទំនេរនោះទៅរៀនសូត្រ ឬធ្វើការងាររកលុយផ្សេងបាន។ |
| Fishing Down Phenomenon (បាតុភូតនេសាទធ្លាក់ចុះតាមខ្សែសង្វាក់អាហារ) | ជាដំណើរការដែលទិន្នផលត្រីធំៗ (ដែលមានតម្លៃសេដ្ឋកិច្ចខ្ពស់ និងនៅកំពូលខ្សែសង្វាក់អាហារ) ត្រូវអស់ពីសមុទ្រដោយសារការនេសាទហួសកម្រិត ធ្វើឱ្យអ្នកនេសាទត្រូវបង្ខំចិត្តងាកមកចាប់ត្រីតូចៗ ឬសត្វសមុទ្រដែលនៅថ្នាក់ទាបជាងជំនួសវិញ។ | ដូចជាពេលដែលសាច់គោក្នុងផ្សារត្រូវគេទិញអស់ មនុស្សងាកមកទិញសាច់ជ្រូក ហើយបើអស់សាច់ជ្រូកទៀត ក៏ងាកមកទិញត្រី ឬបន្លែជំនួសវិញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
