បញ្ហា (The Problem)៖ តើអត្រានគរូបនីយកម្ម កំណើនសេដ្ឋកិច្ច និងការអភិវឌ្ឍកសិកម្ម មានឥទ្ធិពលយ៉ាងដូចម្តេចចំពោះការបញ្ចេញឧស្ម័នកាបូនិក (CO2) និងគុណភាពបរិស្ថាននៅប្រទេសវៀតណាមពីឆ្នាំ១៩៨៦ ដល់២០១៨?
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា ដោយផ្តោតលើការវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងទាំងរយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) គំរូ Autoregressive Distributed Lag (ARDL) |
អនុញ្ញាតឱ្យវិភាគទាំងផលប៉ះពាល់រយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែងទោះបីជាទិន្នន័យមានភាពនឹងនរនៅកម្រិតខុសគ្នាក៏ដោយ (I(0) ឬ I(1))។ វាក៏ជួយដោះស្រាយបញ្ហាភាពលំអៀងក្នុងការប៉ាន់ស្មានទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា។ | មិនអាចបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរនាំមុខ (Lead variable) និងអថេរតាមក្រោយ (Lag variable) នៅក្នុងចន្លោះពេល ឬប្រេកង់ជាក់លាក់ណាមួយឡើយ។ | បង្ហាញថាក្នុងរយៈពេលវែង នគរូបនីយកម្មកម្រិតខ្ពស់រួមផ្សំជាមួយកំណើនសេដ្ឋកិច្ច និងប្រាក់ចំណូលខ្ពស់ ជួយកាត់បន្ថយការបញ្ចេញឧស្ម័ន CO2។ |
| Wavelet Coherence Analysis ការវិភាគភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃរលក (Wavelet Coherence Analysis) |
អាចវិភាគការប្រែប្រួលនៃស៊េរីទិន្នន័យពីរក្នុងពេលតែមួយលើវិមាត្រពេលវេលា និងប្រេកង់ (Time-frequency domain) ព្រមទាំងបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ពីអថេរនាំមុខ និងអថេរតាម។ | ត្រូវការចំណេះដឹងផ្នែកគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ក្នុងការដំណើរការ និងបកស្រាយក្រាហ្វិកអុបទិក (Contour plots) ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ | រកឃើញថាទំនាក់ទំនងរវាងកំណើនសេដ្ឋកិច្ច និងការបំពុលបរិស្ថានមានភាពរឹងមាំខ្លាំងចាប់ពីឆ្នាំ២០០៨មក ដោយអថេរសេដ្ឋកិច្ចជាអ្នកនាំមុខក្នុងរយៈពេលវែង។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារមិនបានបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់អំពីធនធានដែលត្រូវចំណាយនោះទេ ប៉ុន្តែការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រទាំងនេះតម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចប្រវត្តិសាស្ត្រ និងកម្មវិធីស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្អែកលើទិន្នន័យប្រទេសវៀតណាមពីឆ្នាំ១៩៨៦ ដល់២០១៨ ដែលជាប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍មានលក្ខណៈស្រដៀងកម្ពុជា។ ទោះយ៉ាងណា រចនាសម្ព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ច ល្បឿននគរូបនីយកម្ម និងគោលនយោបាយបរិស្ថានរបស់វៀតណាមអាចមានភាពខុសគ្នាមួយចំនួន។ សម្រាប់កម្ពុជា ការទាញយកសេចក្តីសន្និដ្ឋាននេះត្រូវធ្វើឡើងដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ដោយសារកម្ពុជានៅមានកម្រិតនគរូបនីយកម្មទាបជាង និងពឹងផ្អែកខ្លាំងលើកសិកម្មប្រពៃណី។
វិធីសាស្ត្រ និងការរកឃើញនៃការសិក្សានេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់អ្នករៀបចំគោលនយោបាយ និងអ្នកស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជាក្នុងការធ្វើផែនការអភិវឌ្ឍន៍ប្រកបដោយចីរភាព។
ជារួម ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រវិភាគទាំងនេះនឹងជួយឱ្យកម្ពុជាអាចធ្វើតុល្យភាពប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពរវាងកំណើនសេដ្ឋកិច្ច នគរូបនីយកម្ម និងការអភិរក្សបរិស្ថាន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Autoregressive Distributed Lag (ARDL) | ជាគំរូស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ច (Econometric model) ដែលប្រើសម្រាប់វិភាគទំនាក់ទំនងរវាងអថេរផ្សេងៗក្នុងពេលតែមួយ ដោយអាចវាស់ស្ទង់ទាំងផលប៉ះពាល់រយៈពេលខ្លី និងរយៈពេលវែង ទោះបីជាទិន្នន័យមានកម្រិតនៃភាពនឹងនរ (Stationarity) ខុសគ្នាក៏ដោយ (I(0) ឬ I(1))។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយអនាគតដោយពឹងផ្អែកលើព្រឹត្តិការណ៍ដែលបានកើតឡើងពីមុន (Autoregressive) និងឥទ្ធិពលពីកត្តាជុំវិញដែលអូសបន្លាយពេល (Distributed Lag)។ |
| Wavelet coherence analysis | ជាវិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាដែលបំប្លែងទិន្នន័យទៅជាទម្រង់រលក ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងស៊ីសង្វាក់គ្នារវាងអថេរពីរ ទាំងនៅក្នុងចន្លោះពេល (Time) និងប្រេកង់ (Frequency) ខុសៗគ្នា ព្រមទាំងប្រាប់ពីអថេរណាជាអ្នកនាំមុខ ឬដើរតាម។ | ដូចជាការប្រើប្រដាប់ស្កេនដើម្បីមើលចង្វាក់បេះដូងមនុស្សពីរនាក់ ថាតើវាលោតព្រមគ្នា ផ្ទុយគ្នា ឬមួយលោតមុនមួយលោតក្រោយ នៅតាមពេលវេលាផ្សេងៗគ្នា។ |
| Stationarity test | ការធ្វើតេស្តដើម្បីត្រួតពិនិត្យថាតើទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាមានលក្ខណៈថេរឬអត់ ពោលគឺមធ្យមភាគ និងរង្វាស់វ៉ារ្យង់របស់វាមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា។ នេះជាលក្ខខណ្ឌចាំបាច់មុននឹងដំណើរការគំរូទស្សន៍ទាយដើម្បីកុំឱ្យលទ្ធផលលម្អៀង។ | ដូចជាការពិនិត្យមើលផ្លូវថាតើមានរលាក់ឬអត់ មុននឹងសម្រេចចិត្តបើកបរក្នុងល្បឿនលឿន ដើម្បីធានាថាមិនមានគ្រោះថ្នាក់។ |
| Cointegration | ជាបាតុភូតស្ថិតិដែលបង្ហាញថាអថេរពីរ ឬច្រើនដែលមានបំរែបំរួលតាមពេលវេលា មានទំនាក់ទំនងនឹងនរជាមួយគ្នាក្នុងរយៈពេលវែង ទោះបីជាក្នុងរយៈពេលខ្លីពួកវាអាចប្រែប្រួលឡើងចុះខុសគ្នាក៏ដោយ។ | ដូចជាសត្វឆ្កែនិងម្ចាស់ដែលដើរលេងជាមួយគ្នា ទោះបីជាឆ្កែរត់ចុះរត់ឡើងឆ្វេងស្តាំ (រយៈពេលខ្លី) ប៉ុន្តែចុងក្រោយវានៅតែដើរតាមទិសដៅម្ចាស់វាជានិច្ច (រយៈពេលវែង)។ |
| Lead variable / Lag variable | នៅក្នុងការវិភាគស៊េរីពេលវេលា អថេរនាំមុខ (Lead variable) គឺជាអថេរដែលប្រែប្រួលមុន ហើយទាញឱ្យអថេរមួយទៀត (Lag variable) ប្រែប្រួលតាមក្រោយ។ ការយល់ពីកត្តានេះជួយបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងនៃភាពជាហេតុនិងផល។ | ដូចជាពន្លឺផ្លេកបន្ទោរ (អថេរនាំមុខ) ដែលតែងតែកើតឡើងមុន ទើបយើងលឺសម្លេងផ្គរលាន់ (អថេរតាមក្រោយ)។ |
| High-frequency domains / Low-frequency domains | នៅក្នុងការវិភាគស펙ត្រូម (Spectrum analysis) ដូចជា Wavelet ពាក្យ "High-frequency" សំដៅលើការប្រែប្រួលញឹកញាប់ដែលកើតឡើងក្នុងរយៈពេលខ្លី ចំណែកឯ "Low-frequency" សំដៅលើនិន្នាការប្រែប្រួលយឺតៗដែលកើតឡើងក្នុងរយៈពេលវែង។ | ដូចជារលកទឹកសមុទ្រ រលកតូចៗបោកបក់ញឹកញាប់ (High-frequency ពេលវេលាខ្លី) រីឯការឡើងចុះនៃជំនោរទឹកសមុទ្រប្រើពេលយូរ (Low-frequency ពេលវេលាវែង)។ |
| Bound-testing | គឺជាបច្ចេកទេសតេស្តស្ថិតិមួយនៅក្នុងគំរូ ARDL ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើមានទំនាក់ទំនងសហសមាហរណកម្ម (Cointegration) រយៈពេលវែងរវាងអថេរឬអត់ ដោយផ្អែកលើការប្រៀបធៀបតម្លៃស្ថិតិ F ទៅនឹងតម្លៃព្រំដែនកំណត់ (Bound limits) ខាងលើនិងខាងក្រោម។ | ដូចជាការប្រឡងដែលកំណត់ពិន្ទុជាប់ និងធ្លាក់យ៉ាងច្បាស់លាស់ (ព្រំដែនលើ និងព្រំដែនក្រោម) ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើសិស្សនោះពិតជាមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រាន់ឬអត់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
