Kingdon model

HA&HM မှာ health policy ဘာသာရပ်အတွက် အဓိက မော်ဒယ်နှစ်ခုသင်ပါတယ်။ အဲ့ဒါတွေကတော့ Kingdon နှင့် Hall ဖြစ်ပါတယ်။ အခြား model များကိုလည်း အနည်းငယ်စီသင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် Kingdon model နဲ့ပဲ စလိုက်ကြရအောင်ပါ။
Kingdon Model ဆိုတာ ဘာလဲ?
Multiple Streams Framework (MSF) ကို John W. Kingdon က ၁၉၈၄ ခုနှစ်မှာ ရေးသားခဲ့တဲ့ Agendas, Alternatives, and Public Policies ဆိုတဲ့ စာအုပ်ထဲကနေ စတင်ဖော်ထုတ်ခဲ့တာပါ။ ဒီ Model က အများပြည်သူဆိုင်ရာ မူဝါဒချမှတ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေရဲ့ ခန့်မှန်းရခက်ပြီး ရှုပ်ထွေးတဲ့ သဘောသဘာဝ ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့အတွက် အဓိက ချဉ်းကပ်မှု တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။
ဒီ Model ရဲ့ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်ကတော့ ဘာကြောင့် ပြဿနာရပ် အချို့ဟာ အစိုးရရဲ့ ဆောင်ရွက်ရန် စာရင်း (Agenda) ထဲကို ရောက်လာပြီး မူဝါဒချမှတ်သူတွေရဲ့ အာရုံစိုက်မှုကို ခံယူရသလဲဆိုတာကို ရှင်းပြဖို့ပါပဲ။ Kingdon က မူဝါဒပြောင်းလဲမှုကို သီးခြားလွတ်လပ်စွာ စီးဆင်းနေတဲ့ “လမ်းကြောင်း သုံးသွယ်” ရဲ့ ပေါင်းစည်းမှု ရလဒ်အဖြစ် မြင်ပါတယ်။

၁။ ပြဿနာ လမ်းကြောင်း (Problem Stream)
ဒီလမ်းကြောင်းက အများပြည်သူဆိုင်ရာ အခြေအနေ တစ်ရပ်ကို အစိုးရရဲ့ အာရုံစိုက်ရန် ထိုက်တန်တဲ့ “ပြဿနာ” အဖြစ် ဘယ်လို သတ်မှတ် အဓိပ္ပာယ် ဖွင့်ဆိုကြသလဲ ဆိုတာကို အာရုံစိုက်တာပါ။ တကယ်တော့ မကောင်းတဲ့ အခြေအနေတိုင်းဟာ ပြဿနာ မဟုတ်ပါဘူး။ အခြေအနေ တစ်ရပ်ဟာ ပြဿနာ ဖြစ်လာဖို့ဆိုရင် အရေးကြီးတဲ့ တန်ဖိုးတွေ (ဥပမာ- တရားမျှတမှု၊ တန်းတူညီမျှမှု) ကို ချိုးဖောက်တာ၊ လူဦးရေ အများအပြားကို ထိခိုက်စေတာ၊ ရှင်းလင်းတဲ့ အကြောင်းအရင်း ရှိတာနဲ့ အစိုးရက ကုစားနိုင်မယ့် အဖြေ ရှိတာမျိုး လိုအပ်ပါတယ်။
ဒီပြဿနာ လမ်းကြောင်းကို အစိုးရရဲ့ အာရုံစိုက်မှု ရရှိလာအောင် တွန်းအားပေးတဲ့ အချက်တွေကတော့:
ညွှန်းကိန်းများ (Indicators):
ပြဿနာရဲ့ အရွယ်အစားကို တိုင်းတာတဲ့ အချက်အလက်တွေ (ဥပမာ- ဆင်းရဲနွမ်းပါးမှုနှုန်း ကိန်းဂဏန်းတွေ) ပါ။
အာရုံစိုက်ဖြစ်ရပ်များ (Focusing Events):
ဟာရီကိန်းမုန်တိုင်း ဒါမှမဟုတ် အကြမ်းဖက် တိုက်ခိုက်မှုလိုမျိုး ကြီးမားပြီး မမျှော်လင့်ထားတဲ့ ဖြစ်ရပ်တွေပါ။ ဒီဖြစ်ရပ်တွေက အာရုံကို ဆွဲဆောင်လိုက်တာပေါ့။
တုံ့ပြန်ချက် (Feedback):
လက်ရှိ အစီအစဉ်တွေရဲ့ ထိရောက်မှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်းက ရရှိတဲ့ တရားဝင် ဒါမှမဟုတ် တရားမဝင် သတင်းအချက်အလက်တွေပါ။

၂။ မူဝါဒ လမ်းကြောင်း (Policy Stream)
ဒီလမ်းကြောင်းကတော့ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ ဖြေရှင်းချက်တွေနဲ့ အဆိုပြုချက်တွေ ဘယ်လို ပေါ်ပေါက်လာပြီး ဘယ်လို ပုံဖော်ကြသလဲဆိုတာပါ။ Kingdon က ဒီနေရာကို စိတ်ကူးပေါင်းစုံ လည်ပတ်နေတဲ့ “မူဝါဒဆိုင်ရာ ဟင်းချို (Policy Primeval Soup)” လို့ တင်စားပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ မူဝါဒရေးရာ ကျွမ်းကျင်သူတွေ၊ သုတေသီတွေနဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေက အဖြေတွေ ဖော်ထုတ်ပေးပါတယ်။
မူဝါဒဆိုင်ရာ စိတ်ကူးတွေဟာ အစပိုင်းမှာ အစွန်းရောက်နေနိုင်ပေမဲ့ မူဝါဒဆိုင်ရာပညာရှင်တွေကြားမှာ ဆက်လက် လည်ပတ် ဆွေးနွေးရင်းနဲ့ ပိုပြီး လက်ခံနိုင်ဖွယ်ရာ ဖြစ်လာပါတယ်။ ဒီလို ပိုပြီး ပင်မရေစီးကြောင်း ဖြစ်လာတာကို “ပျော့ပြောင်းအောင် လုပ်ခြင်း (Softening Up)” လို့ ခေါ်ပါတယ်။

၃။ နိုင်ငံရေး လမ်းကြောင်း (Politics Stream)
ဒီလမ်းကြောင်းကတော့ မူဝါဒချမှတ်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို လွှမ်းမိုးတဲ့ နိုင်ငံရေး အခြေအနေနဲ့ အများပြည်သူ သဘောထား ကို ကိုယ်စားပြုပါတယ်။
ဒီလမ်းကြောင်းထဲမှာ ရွေးကောက်ပွဲ ရလဒ်တွေ၊ အုပ်ချုပ်ရေး အဖွဲ့ အပြောင်းအလဲတွေ ဒါမှမဟုတ် နိုင်ငံသူ နိုင်ငံသားတွေရဲ့ စိတ်ဓာတ် (National Mood) လိုမျိုး အချက်တွေ ပါဝင်ပါတယ်။
ဥပမာအနေနဲ့၊ ရွေးကောက်ပွဲ တစ်ခုကနေ အစိုးရကို တစ်ပါတီတည်းက ထိန်းချုပ်ခွင့် ရသွားတာမျိုးက မူဝါဒ အပြောင်းအလဲ ဖြစ်ပေါ်ဖို့အတွက် ကောင်းတဲ့ အခြေအနေကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါတယ်။ (စာသဘောဖြစ်လို့ ခေတ်အဆက်ဆက်မှန်ပါတယ်။)

လမ်းကြောင်းများ ပေါင်းစည်းခြင်း (Coupling) နဲ့ မူဝါဒ ပြတင်းပေါက် (Policy Window)
မူဝါဒ အပြောင်းအလဲ ဒါမှမဟုတ် ဆောင်ရွက်ရန် စာရင်း သတ်မှတ်ခြင်း (Agenda-Setting) က ဒီလမ်းကြောင်း သုံးသွယ်ဟာ အတူတကွ ပေါင်းစည်း (Coupling) မိသွားတဲ့ အခါမှ ဖြစ်ပေါ်လာတာပါ။
Policy Window ဆိုတာ:
ဒီလို လမ်းကြောင်းတွေ ချိန်ညှိမှု ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ အခါ မူဝါဒ ဆောင်ရွက်မှု ဖြစ်ပေါ်လာဖို့အတွက် အခွင့်အရေး ပေါ်လာပါတယ်။ ဒီအခွင့်အရေးကို မူဝါဒ ပြတင်းပေါက် (Policy Window) လို့ ခေါ်ပါတယ်။ ဒီပြတင်းပေါက်တွေက အချိန်တိုလေးသာ ဖွင့်လှစ်ထားပါတယ်။
မူဝါဒ ရှေ့ဆောင်များ (Policy Entrepreneurs):
ဒီလို လမ်းကြောင်းသုံးသွယ်ကို ချိတ်ဆက် ပေါင်းစည်းပေးတဲ့ အဓိကကတော့ မူဝါဒ ရှေ့ဆောင် တွေပါပဲ။ သူတို့ဟာ သူတို့နှစ်သက်တဲ့ အဆိုပြုချက်တွေကို တက်ကြွစွာ ထောက်ခံအားပေးပြီး ပြဿနာ၊ ဖြေရှင်းချက်နဲ့ နိုင်ငံရေး အခြေအနေတွေကို အချိန်ကိုက် ချိတ်ဆက်ဖို့အတွက် သူတို့ရဲ့ အသိပညာ၊ ကွန်ရက်နဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို အသုံးပြုပါတယ်။
လမ်းကြောင်း သုံးခုလုံး ပေါင်းစည်းတဲ့ အခါ (Full Coupling) မှာ မူဝါဒ ပြောင်းလဲမှု ဖြစ်လာဖို့ အခွင့်အလမ်း အများဆုံး ရှိပါတယ်။
ဥပမာ: ဥပမာအနေနဲ့ ရာသီဥတု ပြောင်းလဲခြင်းဆိုင်ရာ မူဝါဒကို ကြည့်ရင်–
ပြဿနာ လမ်းကြောင်း:
သဘာဝ ဘေးအန္တရာယ်တွေ တိုးလာတာနဲ့ အများပြည်သူ စိုးရိမ်မှုတွေကြောင့် ပြဿနာကို အသိအမှတ် ပြုလာပါတယ်။
မူဝါဒ လမ်းကြောင်း:
ပြန်ပြည့်မြဲ စွမ်းအင် အစီအစဉ်တွေလိုမျိုး ဖြေရှင်းချက် အဆိုပြုချက်တွေ ရှိနေပါတယ်။
နိုင်ငံရေး လမ်းကြောင်း:
အစိုးရ ခေါင်းဆောင်မှုက ပိုပြီး တိုးတက်တဲ့ မူဝါဒတွေကို ဦးတည်လာတဲ့ အခါ အခြေအနေ ကောင်းလာပါတယ်။
ဒီသုံးခုလုံး ချိန်ညှိမိသွားတဲ့ အခါ (Coupling) မှာ ရာသီဥတု ပြောင်းလဲမှုဟာ ဥပဒေ ပြုရေး ဆောင်ရွက်ရန် စာရင်းမှာ ဦးစားပေး နေရာ ရရှိလာတာပါ။

Kingdon Model ရဲ့ ရှုပ်ထွေးမှုနဲ့ အသုံးပြုပုံ
Kingdon ရဲ့ မူလ ရည်ရွယ်ချက်က မူဝါဒ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (Decision-Making) မဟုတ်ဘဲ ဆောင်ရွက်ရန် စာရင်း သတ်မှတ်ခြင်း (Agenda Setting) ကိုသာ အဓိကထား ခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ လက်တွေ့မှာတော့ Kingdon ကိုယ်တိုင်က မူဝါဒ အတည်ပြုခြင်း (Enactment) ဒါမှမဟုတ် မူဝါဒ ပြောင်းလဲမှု (Policy Change) ဥပမာတွေကိုပါ ထည့်သွင်း ရှင်းပြခဲ့တာကို တွေ့ရပါတယ်။ ဒီအချက်ကြောင့် Kingdon ရဲ့ မူဝါဒဟာ အများပြည်သူ မူဝါဒ သီအိုရီနယ်ပယ်မှာ ရှုပ်ထွေးမှုတွေကို ဖြစ်စေပါတယ်။
လက်ရှိ မူဝါဒ လေ့လာသူတွေကတော့ Kingdon ရဲ့ MSF ကို အဓိကအားဖြင့်၊
မူဝါဒ ဆောင်ရွက်ရန် စာရင်း သတ်မှတ်ခြင်း (Agenda Setting) မှာ။
မူဝါဒ ချမှတ်မှု (Policy Formulation)၊
မူဝါဒ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (Decision-making)၊
မူဝါဒ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း (Implementation) နဲ့
မူဝါဒ အကဲဖြတ်ခြင်း (Evaluation) စတဲ့ မူဝါဒ လုပ်ငန်းစဉ် အဆင့်အားလုံးကို လေ့လာဖို့အတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနေကြပါတယ်။
Kingdon Model ရဲ့ အဓိက အားသာချက်ကတော့ မူဝါဒ ပြောင်းလဲမှု အခွင့်အလမ်းတွေကို ထောက်ပံ့ပေးတဲ့ အကြောင်းအရာ၊ ဖြေရှင်းချက်နဲ့ နိုင်ငံရေးဆိုင်ရာ လွှမ်းမိုးမှုတွေရဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အပြန်အလှန် သက်ရောက်မှုကို နားလည်စေဖို့ စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်မှုကို ပေးနိုင်တာပါ။

ဒီ Kingdon ရဲ့ မူဝါဒကို ပိုပြီး နားလည်လွယ်အောင် တင်စားပြောရရင်တော့ မူဝါဒချမှတ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်ဟာ လယ်ထွန်တဲ့ လယ်သမား တစ်ဦးလို မဟုတ်ဘဲ၊ လေတိုက်နှုန်း၊ မျိုးစေ့ ကြဲမယ့် အချိန်နဲ့ မြေဆီလွှာ အခြေအနေ စတဲ့ အချက်တွေ အားလုံး တစ်ပြိုင်နက်တည်း ပြီးပြည့်စုံနေမှသာ အောင်မြင်တဲ့ စိုက်ပျိုးမှု ရလဒ် ထွက်ပေါ်လာတဲ့ လယ်ယာစိုက်ပျိုးမှု လုပ်ငန်းစဉ်နဲ့ ပိုတူပါတယ်။ မူဝါဒ ရှေ့ဆောင် တွေကတော့ အခြေအနေ အားလုံး ချိန်ညှိမိသွားတဲ့ အချိန်ကို စောင့်ဆိုင်းနေတဲ့ ကျွမ်းကျင် လယ်သမားတွေလိုပါပဲ။

နပေတိုး
M.Med.Sc(HA&HM)


Discover more from naywinaung

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Related Post

ဒေတာအမျိုးအစားများဒေတာအမျိုးအစားများ

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာထဲက ဒေတာအမျိုးအစားတွေအကြောင်း မြန်မာရနံ့ လေးစွက်ပြီး ပွားကြည့်ရအောင်။ကိန်းပြည့်(integer) ဆိုတာ ဘုန်းကြီးကျောင်းက ပုတီးစေ့တွေလိုပါပဲ၊ တစ်လုံးခြင်း ရေတွက်ကြပါတယ်။ ၁၊ ၄၂၊ ၁၀၀၀ လို ကိန်းတွေပေါ့။ ကွဲအက်တာမရှိ၊ ပိုင်းဖြတ်လို့မရဘူး။ ရွှေတိဂုံဘုရားမှာ ဖယောင်းတိုင်ဘယ်နတိုင် မီးထွန်းမလဲ ရေတွက်တဲ့အခါ ဒီလိုကိန်းပြည့်တွေကို သုံးရပါတယ်။ပြီးတော့ ဒဿမကိန်း (float) ဆိုတာကတော့ ဧရာဝတီမြစ်ရေလို စီးလျက်ရှိတယ်။ ၃.၁၄ ဒါမှမဟုတ်

Purposive SamplingPurposive Sampling

Purposive Sampling ဆိုတာက သုတေသနရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ လူတွေကို ရွေးချယ်ပြီး Data တွေ စုဆောင်းတဲ့ နည်းလမ်းပဲဖြစ်ပါတယ်။ ပြောရရင် ကိုယ်လေ့လာချင်တဲ့ အကြောင်းအရာကို နားလည်တဲ့သူတွေ၊ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့သူတွေကိုပဲ ရွေးထုတ်ပြီး  သုတေသနပြုတာပေါ့။ Purposive Sampling ကို ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတော့… ၁။ ပထမဦးဆုံး သုတေသနရည်ရွယ်ချက်ကို အတိအကျ သတ်မှတ်ရပါမယ်။ ဘာကို လေ့လာချင်တာလဲ၊

Degree of freedomDegree of freedom

degree of freedom အကြောင်း နားလည်သလောက် ကျွန်တော်လေးစားရတဲ့ ဆရာတွေက လာမေးထားတော့ နားလည်သလောက်လေး ပြန်ရေးပြတာပါ။ မှားချင်လည်း မှားနိုင်ပါတယ်။ ကျွန်တော်က လေ့လာနေဆဲပါ။ တကယ်လို့ ကျွန်တော် မှတ်ထားတာလေးတွေ မှန်နေရင်လည်း ဝမ်းသာရမှာ ဖြစ်သလို၊ မှားနေခဲ့ရင်လည်း ပြင်ဆင်ပေးခဲ့ကြပါခဗျ။ ပြန်ဖတ်ရမှာပေါ့။ ကျွန်တော်အတွက် ဘာဖြစ်ဖြစ် အကျိုးရှိပါတယ်။ စာရင်းအင်းပညာ မှာ degree of