បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះស្រាវជ្រាវអំពីកត្តាសេដ្ឋកិច្ចសង្គមដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ ជាពិសេសផ្តោតលើទំនាក់ទំនងរវាងកំណើនសេដ្ឋកិច្ច ការប្រើប្រាស់ថាមពល និងការបញ្ចេញឧស្ម័នកាបូនិក (CO2) លើសកលលោក។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ពីធនាគារពិភពលោក (World Bank) និងអនុវត្តវិធីសាស្ត្រវិភាគបរិមាណ (Quantitative analysis) ដើម្បីវាយតម្លៃកត្តាជះឥទ្ធិពលផ្សេងៗ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| FEM (Fixed Effects Model) ម៉ូដែលផលប៉ះពាល់ថេរ |
អាចគ្រប់គ្រងអថេរដែលមិនផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា និងជួយកាត់បន្ថយភាពលម្អៀងក្នុងការប៉ាន់ស្មាន។ | ផ្អែកតាមលទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្ត Hausman នៅក្នុងការសិក្សានេះ ម៉ូដែលនេះមិនសូវស័ក្តិសមសម្រាប់ទិន្នន័យដែលបានប្រើប្រាស់នោះទេ។ | មិនត្រូវបានជ្រើសរើសជាម៉ូដែលចុងក្រោយ ដោយសារលទ្ធផលតេស្ត Hausman បង្ហាញថា REM ស័ក្តិសមជាង។ |
| REM (Random Effects Model) ម៉ូដែលផលប៉ះពាល់ចៃដន្យ |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់នៅពេលដែលភាពខុសគ្នារវាងប្រទេសនីមួយៗមានលក្ខណៈចៃដន្យ ហើយត្រូវបានជ្រើសរើសដោយតេស្ត Hausman សម្រាប់ទិន្នន័យនេះ។ | ងាយប្រឈមនឹងបញ្ហាកំហុសម៉ូដែល (Autocorrelation និង Heteroskedasticity) ដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលលែងត្រឹមត្រូវ ប្រសិនបើមិនមានការកែតម្រូវ។ | ត្រូវបានជ្រើសរើសដំបូង ប៉ុន្តែត្រូវបានរកឃើញថាមានកំហុសអូតូកូរ៉ឡេស៊ីស និងវ៉ារ្យ៉ង់ប្រែប្រួល ដែលតម្រូវឱ្យប្តូរទៅប្រើ GLS វិញ។ |
| GLS (Generalized Least Squares) វិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាទូទៅ |
អាចដោះស្រាយ និងកែតម្រូវបញ្ហាអូតូកូរ៉ឡេស៊ីស (Autocorrelation) និងវ៉ារ្យ៉ង់ប្រែប្រួល (Heteroskedasticity) បានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។ | ទាមទារការត្រួតពិនិត្យយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្នលើភាពពហុកូលីនេអ៊ែរ (Multicollinearity) ដែលឈានដល់ការកាត់ចេញនូវអថេរប្រើប្រាស់អគ្គិសនី។ | លទ្ធផលចុងក្រោយបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ថាការប្រើប្រាស់ថាមពលប្រេង កំណើន GDP និងពាណិជ្ជកម្ម ធ្វើឱ្យកើនឡើងនូវការបញ្ចេញឧស្ម័ន CO2។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីតម្លៃធនធានកុំព្យូទ័រនោះទេ ប៉ុន្តែការវិភាគទិន្នន័យបន្ទះ (Panel Data) ខ្នាតធំតម្រូវឱ្យមានកម្មវិធីស្ថិតិ និងទិន្នន័យពីស្ថាប័នអន្តរជាតិគួរឱ្យទុកចិត្ត។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យជាមធ្យមពី ១២៨ ប្រទេស (ឆ្នាំ២០០៥-២០១៤) ដែលគ្របដណ្តប់លើទម្រង់សេដ្ឋកិច្ចចម្រុះជាសកល។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកលទ្ធផលនេះមកអនុវត្តទាំងស្រុងអាចមានភាពលម្អៀង ដោយសារកម្ពុជាជាប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការប្រើប្រាស់ដីធ្លី ព្រៃឈើ និងឧស្សាហកម្មកាត់ដេរ ដែលលំនាំនៃការបញ្ចេញឧស្ម័នអាចមានភាពខុសប្លែកគ្នាបន្តិចបន្តួច។
ទោះបីជាការសិក្សានេះមានលក្ខណៈសកលក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រនិងទឡ្ហីករណ៍នេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ស្ថាប័នរដ្ឋាភិបាលកម្ពុជាក្នុងការរៀបចំគោលនយោបាយសេដ្ឋកិច្ចបៃតង។
សរុបមក វិធីសាស្ត្រវិភាគតាមបែបបរិមាណនេះ ផ្តល់នូវក្របខណ្ឌដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយសម្រាប់អ្នកបង្កើតគោលនយោបាយកម្ពុជា ក្នុងការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពរវាងកំណើនសេដ្ឋកិច្ច និងចីរភាពបរិស្ថាន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Panel Data | ជាប្រភេទសំណុំទិន្នន័យដែលរួមបញ្ចូលគ្នារវាងទិន្នន័យកាត់ទទឹង (Cross-sectional) និងទិន្នន័យតាមពេលវេលា (Time series) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគេតាមដានអង្គភាពដដែលៗ (ដូចជាប្រទេសនីមួយៗ) ក្នុងរយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំបន្តបន្ទាប់គ្នា។ | ដូចជាសៀវភៅតាមដានពិន្ទុសិស្សម្នាក់ៗក្នុងថ្នាក់រៀនតាំងពីដើមឆ្នាំរហូតដល់ចុងឆ្នាំ ដើម្បីមើលការវិវឌ្ឍរបស់ពួកគេម្នាក់ៗប្រៀបធៀបគ្នាតាមពេលវេលា។ |
| FEM | ជាម៉ូដែលស្ថិតិប្រើសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យបន្ទះ ដែលសន្មតថាលក្ខណៈពិសេសៗប្រចាំប្រទេសនីមួយៗ (ដែលមិនប្រែប្រួលតាមពេលវេលា ឧ. ទីតាំងភូមិសាស្ត្រ) អាចជះឥទ្ធិពលដល់លទ្ធផល ដូច្នេះត្រូវគ្រប់គ្រងកត្តាទាំងនោះឱ្យនៅថេរក្នុងសមីការ។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់សមត្ថភាពរត់របស់កីឡាករ ដោយកាត់ចេញនូវកត្តាពីកំណើតរបស់ពួកគេ (ដូចជាកម្ពស់) ដើម្បីមើលតែឥទ្ធិពលជាក់ស្តែងនៃការហ្វឹកហាត់។ |
| REM | ជាម៉ូដែលអេកូណូមេទ្រីដែលសន្មតថា ភាពខុសគ្នារវាងអង្គភាពនីមួយៗ (ប្រទេស) មានលក្ខណៈចៃដន្យ និងមិនមានទំនាក់ទំនងជាមួយអថេរឯករាជ្យនៅក្នុងម៉ូដែលនោះទេ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានទូលំទូលាយជាងម៉ូដែល FEM។ | ដូចជាការចាប់ឆ្នោតដោយចៃដន្យយកសិស្សមកធ្វើតេស្ត ដោយជឿថាមិនមានកត្តាលាក់កំបាំងណាមួយជះឥទ្ធិពលជាប្រព័ន្ធដល់លទ្ធផលតេស្តនោះទេ។ |
| GLS | ជាវិធីសាស្ត្រគណនាស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីកែតម្រូវកំហុសនៅក្នុងម៉ូដែល (ដូចជាបញ្ហា Autocorrelation និង Heteroskedasticity) ដែលវិធីសាស្ត្រធម្មតាមិនអាចដោះស្រាយបាន ដើម្បីឱ្យលទ្ធផលប៉ាន់ស្មានកាន់តែសុក្រឹត និងអាចទុកចិត្តបាន។ | ដូចជាការពាក់វ៉ែនតាដែលមានកែវពិសេស ដើម្បីកែតម្រូវភាពព្រិលនិងភាពវៀចនៃរូបភាពឱ្យត្រង់និងមើលឃើញច្បាស់ជាងមុន។ |
| Hausman test | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើជាទូទៅដើម្បីសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសរវាងម៉ូដែល Fixed Effects (FEM) និង Random Effects (REM) ថាតើម៉ូដែលមួយណាដែលផ្តល់លទ្ធផលមិនលម្អៀង និងត្រឹមត្រូវជាងសម្រាប់ទិន្នន័យដែលកំពុងសិក្សា។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ជញ្ជីងពីរប្រភេទ ដើម្បីវាស់ទម្ងន់វត្ថុមួយ រួចធ្វើតេស្តផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតើជញ្ជីងមួយណាដែលមិនលម្អៀង និងអាចទុកចិត្តបានជាងគេ។ |
| Multicollinearity | ជាបញ្ហានៅក្នុងម៉ូដែលវិភាគស្ថិតិ ដែលអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើនមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំងពេក (ដើរស្របទិសគ្នាពេក) ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធពិបាកក្នុងការបែងចែកឥទ្ធិពលរៀងៗខ្លួនរបស់វាទៅលើលទ្ធផលចុងក្រោយ។ | ដូចជាការស្តាប់មនុស្សពីរនាក់ស្រែកប្រាប់រឿងតែមួយក្នុងពេលតែមួយ ដែលធ្វើឱ្យយើងពិបាកបែងចែកថាតើអ្នកណាជាអ្នកប្រាប់ព័ត៌មាននោះពិតប្រាកដ។ |
| Heteroskedasticity | ជាបាតុភូតក្នុងស្ថិតិ ដែលកម្រិតនៃភាពប្រែប្រួល (Variance) នៃកំហុស (Error term) មិននៅថេរ ប៉ុន្តែវាប្រែប្រួលរាយប៉ាយទៅតាមទំហំនៃទិន្នន័យបញ្ជូល (Independent variables) ដែលធ្វើឱ្យការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មខុសឆ្គង។ | ដូចជាការបាញ់ស៊ីប ពេលឈរជិតបាញ់ត្រូវចំកណ្តាលល្អប្រមូលផ្តុំគ្នា តែពេលដកថយទៅឆ្ងាយ គ្រាប់កាំភ្លើងខ្ចាត់ខ្ចាយខុសគោលដៅកាន់តែខ្លាំងមិនអាចទាយទុកបាន។ |
| Autocorrelation | ជាបញ្ហាដែលកំហុសនៃទិន្នន័យនៅពេលមួយ (ឆ្នាំទី១) មានទំនាក់ទំនង ឬជះឥទ្ធិពលដល់កំហុសនៃទិន្នន័យនៅពេលបន្ទាប់ (ឆ្នាំទី២) នៅក្នុងស៊េរីពេលវេលា ដែលបំពានលើលក្ខខណ្ឌនៃម៉ូដែលវិភាគស្តង់ដារ។ | ដូចជាការកើតជំងឺផ្តាសាយ ថ្ងៃនេះអ្នកផ្តាសាយ វានឹងធ្វើឱ្យអ្នកមានភាគរយខ្ពស់ក្នុងការនៅតែផ្តាសាយនៅថ្ងៃស្អែក ដោយសារឥទ្ធិពលមេរោគពីថ្ងៃមុននៅមិនទាន់បាត់។ |
| Environmental Kuznets Curve | ជាសម្មតិកម្មសេដ្ឋកិច្ចដែលពោលថា នៅដំណាក់កាលដំបូងនៃកំណើនសេដ្ឋកិច្ច ការបំពុលបរិស្ថាននឹងកើនឡើង ប៉ុន្តែនៅពេលចំណូលប្រជាជាតិកើនដល់ចំណុចកំពូលមួយ ការបំពុលបរិស្ថាននឹងចាប់ផ្តើមធ្លាក់ចុះវិញ ដោយសារមានការផ្លាស់ប្តូរទៅប្រើបច្ចេកវិទ្យាស្អាត។ | ដូចជារបៀបរស់នៅរបស់មនុស្ស ពេលក្រខំប្រឹងរកលុយមិនខ្វល់ពីការហូបចុកធ្វើឱ្យខូចសុខភាព តែពេលមានលុយច្រើន ចាប់ផ្តើមចំណាយលុយទិញអាហារល្អៗដើម្បីថែរក្សាសុខភាពវិញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
