បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃគំរូសេដ្ឋកិច្ចដែលពឹងផ្អែកលើធនធានរបស់ប្រទេសវៀតណាម ដោយវាយតម្លៃពីរបៀបដែលឥណទានបៃតង (Green Credit) អាចជំរុញការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព (Sustainable Development) ក្នុងបរិបទនៃការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យត្រីមាសពីឆ្នាំ ២០១២ ដល់ ២០២១ ដោយអនុវត្តវិធីសាស្ត្រមិនផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរនៅកម្រិត Quantile ផ្សេងៗគ្នា។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Quantile-on-Quantile Regression (QQR) ការវិភាគតំរែតំរង់ Quantile-on-Quantile (មិនផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រ) |
អាចស្វែងយល់លម្អិតពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរនៅកម្រិត Quantile (កម្រិតអភិវឌ្ឍន៍) ផ្សេងៗគ្នា និងចាប់យកអន្តរកម្មស្មុគស្មាញបានល្អជាងវិធីសាស្ត្រធម្មតា។ | ទាមទារទិន្នន័យច្រើន មានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគណនា និងលំបាកក្នុងការបកស្រាយលទ្ធផលនៅតាមកម្រិតនីមួយៗបើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រទូទៅ។ | បង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ថាការគាំទ្រថាមពលកកើតឡើងវិញ (IRES) និងឥណទានកសិកម្ម (CA) មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំងនៅកម្រិតអភិវឌ្ឍន៍ទាប តែចុះខ្សោយនៅកម្រិតខ្ពស់។ |
| Traditional Parametric Methods (OLS, Spatial Regression) វិធីសាស្ត្រប៉ារ៉ាម៉ែត្របែបប្រពៃណី (ឧទាហរណ៍៖ OLS, តំរែតំរង់លំហ) |
ងាយស្រួលក្នុងការគណនា និងផ្តល់នូវការបកស្រាយលទ្ធផលជារួមដែលងាយយល់សម្រាប់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ។ | មិនអាចចាប់យកភាពស្មុគស្មាញ ឬភាពខុសគ្នានៃឥទ្ធិពលអថេរនៅតាមដំណាក់កាលអភិវឌ្ឍន៍ (Quantiles) ផ្សេងៗគ្នាបានពេញលេញនោះទេ។ | ត្រូវបានលើកឡើងក្នុងការពិនិត្យអក្សរសិល្ប៍ថាមានកម្រិតក្នុងការវិភាគលម្អិត បើធៀបនឹង QQR ដែលជាវិធីសាស្ត្រស្នើឡើងថ្មី។ |
| Granger Causality Test across Quantiles ការធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនងភាពជាហេតុ Granger នៅតាមកម្រិត Quantile |
ជួយបញ្ជាក់ពីភាពរឹងមាំ (Robustness) នៃលទ្ធផលទស្សន៍ទាយ និងវាយតម្លៃពីទំនាក់ទំនងជាហេតុនិងផលពិតប្រាកដនៅកម្រិតចែកចាយខុសៗគ្នា។ | ភាគច្រើនដើរតួត្រឹមជាការធ្វើតេស្តបន្ថែមដើម្បីគាំទ្រម៉ូដែលគោល មិនមែនជាការប៉ាន់ស្មានទំហំនៃឥទ្ធិពលដោយផ្ទាល់នោះទេ។ | បានបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងភាពជាហេតុយ៉ាងរឹងមាំរវាង CA, IRES ទៅលើសូចនាករ SD នៅកម្រិត Quantile ទាប (០.០៥ ដល់ ០.៥៥)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងលើសំណុំទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចនិងហិរញ្ញវត្ថុរយៈពេលវែង ព្រមទាំងតម្រូវឱ្យមានជំនាញក្នុងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីស្ថិតិសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យបែប Non-parametric។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅប្រទេសវៀតណាម ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចថ្នាក់ជាតិពីឆ្នាំ ២០១២ ដល់ ២០២១។ ទិន្នន័យនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរពីគំរូសេដ្ឋកិច្ចពឹងផ្អែកលើធនធាន (Brown Economy) ទៅរកសេដ្ឋកិច្ចបៃតង។ នេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់កម្ពុជា ព្រោះប្រទេសទាំងពីរមានភាពស្រដៀងគ្នាច្រើនទាក់ទងនឹងការពឹងផ្អែកលើវិស័យកសិកម្ម កំណើននគរូបនីយកម្ម និងបញ្ហាប្រឈមនៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធថាមពល។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះមានអត្ថប្រយោជន៍ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងល្អសម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការតម្រង់ទិសគោលនយោបាយឥណទានបៃតង។
ជារួម ការពង្រឹងការវិនិយោគលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកទេស និងការតម្រង់ទិសបរិយាបន្នហិរញ្ញវត្ថុ (ឥណទានបៃតង) ទៅកាន់តំបន់ជនបទ គឺជាជំហានយុទ្ធសាស្ត្រដែលកម្ពុជាគួរយកគំរូតាម ដើម្បីសម្រេចបានគោលដៅអភិវឌ្ឍន៍ប្រកបដោយចីរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Quantile-on-Quantile Regression (ការវិភាគតំរែតំរង់ Quantile-on-Quantile) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវពិនិត្យមើលពីរបៀបដែលកម្រិតផ្សេងៗ (Quantiles) នៃអថេរមួយ (ដូចជាឥណទានបៃតង) មានឥទ្ធិពលទៅលើកម្រិតផ្សេងៗនៃអថេរមួយទៀត (ការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព) ដោយមិនពឹងផ្អែកលើការចែកចាយទិន្នន័យជាមុន (Non-parametric)។ វិធីនេះជួយឱ្យឃើញរូបភាពលម្អិតនៅតាមដំណាក់កាលអភិវឌ្ឍន៍ខុសៗគ្នា។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់កែវពង្រីកដើម្បីមើលឥទ្ធិពលនៃថ្នាំពេទ្យទៅលើអ្នកជំងឺដែលមានស្ថានភាពធ្ងន់ស្រាលខុសៗគ្នា ជាជាងការវាយតម្លៃជារួមតែមួយមុខសម្រាប់អ្នកជំងឺទាំងអស់។ |
| Green Credit (ឥណទានបៃតង) | ជាទម្រង់នៃការផ្តល់ហិរញ្ញប្បទាន (ប្រាក់កម្ចី ឬការគាំទ្រផ្សេងៗ) របស់ធនាគារដែលផ្តោតលើគម្រោងមានហានិភ័យបរិស្ថានទាប ឬគម្រោងដែលជួយការពារបរិស្ថាន និងលើកកម្ពស់ថាមពលកកើតឡើងវិញ។ ការធ្វើបែបនេះជួយកាត់បន្ថយហានិភ័យពីការបំពុលបរិស្ថាន។ | ដូចជាការផ្តល់អាហារូបករណ៍ដល់សិស្សដែលរៀនពូកែខាងបរិស្ថាន និងធ្វើសកម្មភាពសង្គម ដើម្បីលើកទឹកចិត្តឱ្យពួកគេបន្តការពារធម្មជាតិ។ |
| Granger Causality Test (ការធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនងភាពជាហេតុ Granger) | ជាការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មស្ថិតិដើម្បីកំណត់ថាតើទិន្នន័យនៃអថេរមួយ (ឧ. ទំហំឥណទានបៃតង) អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីព្យាករណ៍ពីការផ្លាស់ប្តូរនៃអថេរមួយទៀត (ឧ. កម្រិតអភិវឌ្ឍន៍ប្រកបដោយចីរភាព) ដែរឬទេ ដើម្បីបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងជាហេតុនិងផល។ | ដូចជាការសង្កេតមើលថាតើការដែលមេឃងងឹត (A) ពិតជាអាចទស្សន៍ទាយថានឹងមានភ្លៀងធ្លាក់ (B) ប្រាកដមែនឬអត់។ |
| Quadratic Match-Sum Method (វិធីសាស្ត្រ Quadratic Match-Sum) | ជាបច្ចេកទេសគណិតវិទ្យាប្រើសម្រាប់បំប្លែងទិន្នន័យដែលមានប្រេកង់ទាប (ដូចជាទិន្នន័យប្រចាំឆ្នាំ) ទៅជាទិន្នន័យដែលមានប្រេកង់ខ្ពស់ជាង (ដូចជាទិន្នន័យប្រចាំត្រីមាស) ដោយរក្សាបាននូវនិន្នាការតាមរដូវកាល និងកាត់បន្ថយភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នានៃទិន្នន័យ។ | ដូចជាការយកនំខេកមួយដុំធំ (ទិន្នន័យប្រចាំឆ្នាំ) មកកាត់ជារបៀនតូចៗស្មើៗគ្នា (ទិន្នន័យប្រចាំត្រីមាស) ដោយធានាថារសជាតិនិងគុណភាពមិនប្រែប្រួល។ |
| Unit Root Test (ការធ្វើតេស្ត Unit Root / តេស្តភាពនឹងនរនៃទិន្នន័យ) | ជាការធ្វើតេស្តក្នុងសេដ្ឋមាត្រដើម្បីពិនិត្យថាតើទិន្នន័យពេលវេលា (Time Series) មួយមានលក្ខណៈវិវឌ្ឍថេរ (Stationary) ឬអត់ ពោលគឺមធ្យមភាគ និងភាពប្រែប្រួលរបស់វាមិនផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា ដែលជួយជៀសវាងលទ្ធផលលម្អៀងក្នុងការវិភាគតំរែតំរង់។ | ដូចជាការត្រួតពិនិត្យមើលគ្រឹះផ្ទះថាតើរឹងមាំនិងមិនស្រុតឬទេ មុននឹងចាប់ផ្តើមសង់ជាន់ទីពីរបន្ថែមទៀត។ |
| First Differencing (ការធ្វើផលសងលំដាប់ទីមួយ) | ជាដំណើរការកែច្នៃទិន្នន័យពេលវេលាដោយយកតម្លៃបច្ចុប្បន្នដកនឹងតម្លៃកាលពីអតីតកាលមួយជំហាន (t និង t-1) ដើម្បីលុបបំបាត់និន្នាការប្រែប្រួល (Trend) និងធ្វើឱ្យទិន្នន័យមានភាពនឹងនរ (Stationary) មុននឹងយកទៅវិភាគ។ | ដូចជាការគិតត្រឹមតែប្រាក់ចំណេញសុទ្ធដែលកើនឡើងប្រចាំខែ (ខែនេះធៀបនឹងខែមុន) ជាជាងការមើលទៅលើប្រាក់ចំណូលសរុបតាំងពីចាប់ផ្តើមរកស៊ីមក។ |
| Brown Economy (សេដ្ឋកិច្ចពណ៌ត្នោត) | ជាគំរូនៃកំណើនសេដ្ឋកិច្ចដែលពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើការទាញយកធនធានធម្មជាតិ កម្លាំងពលកម្មថោក និងការប្រើប្រាស់ឥន្ធនៈហ្វូស៊ីល ដែលបង្កឱ្យមានការបំពុលបរិស្ថាន និងការខូចខាតប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី។ | ដូចជារោងចក្រដែលផលិតឈើលក់ដោយការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើទាំងស្រុងដោយមិនខ្វល់ពីការដាំឡើងវិញ ឬផលប៉ះពាល់ដល់សត្វព្រៃ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
