FINDINGS Hayami and Ruttan (1971, 1

FINDINGS
Hayami and Ruttan (1971, 1985) check for any substantial differences between aggregate production function estimates and micro production function estimates. They estimate comparable production functions at the aggregate, per capita and per farm levels. Comparing aggregate and per farm results, they conclude, "The results from the two sets of data are not sufficiently different to lead to different inferences regarding the agricultural production structures among countries" (p. 899). These equations are juxtaposed in Table 2, along with other estimates (including per hectare comparisons) by Evenson and Kislev (1975), Nguyen (1979), and Yamada and Ruttan (1980). Judging by these estimates, Hayami and Ruttan's remarks made in 1971 still seem to be appropriate. The two latest studies by Kawa-
goe, Hayami and Ruttan and by Lau and Yotopolous have not estimated aggregate production functions; rather, these studies have deflated the production functions by the number of farms for the purpose of allowing for scale economies.
Table 3 lists some of the cross-sectional OLS estimates that use similar meth-
odologies. The range of the estimated elasticities is greatest for labor and land. Labor has consistently displayed very low standard errors (high t-ratios), consistent with the expectation of its importance in production. The variation in its estimated coefficients may be partly due to the different years of estimation, improvements in the quality of data, or different sample sizes. Land has continued to be one of the most troubling coefficients estimated in these studies. For example, in the Yamada and Ruttan (1980) study, the land coefficient was relatively small and statistically insignificant. G. Edward Schuh, commenting in a conference meeting, thought this problem to be a very serious error in the Yamada and Ruttan study, given a priori considerations and the implications of its measurement and estimate. Sometimes the land coefficient has even been negative (for example, Nguyen's 1979 estimate), implying that a unit increase in land leads to a decrease in output.
General education, despite numerous measurements, has continually dis-
played high standard errors (low t-statistics). Studies by Evenson and Kislev (1975) and Lau and Yotopolous drop general education from their final estimates. In the two studies that have used research, both Evenson and Kislev and Antle notice the tendency for fertilizer to become statistically insignificant when research is included. Evenson and Kislev think that ferilizer probably is collinear with

Kết quả (Việt) 1:

KẾT QUẢ Hayami và Ruttan (1971, 1985) kiểm tra cho bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa sản xuất tổng hợp hàm ước lượng và sản xuất vi hàm ước tính. Họ ước tính chức năng so sánh sản xuất tại tổng, bình quân đầu người và mỗi cấp độ trang trại. So sánh tổng hợp và mỗi trang trại kết quả, họ kết luận, "kết quả từ hai bộ dữ liệu là không đủ khác nhau dẫn đến các kết luận khác nhau về cơ cấu sản xuất nông nghiệp giữa các quốc gia" (p. 899). Các phương trình được juxtaposed trong bảng 2, cùng với những ước tính khác (bao gồm cả một so sánh hecta) bởi Evenson Kislev (1975), Nguyễn (1979), và Yamada và Ruttan (1980). Đánh giá bởi những ước tính, Hayami và Ruttan của bài phát biểu được thực hiện năm 1971 vẫn có vẻ thích hợp. Các nghiên cứu mới nhất hai của Kawa-goe, Hayami và Ruttan và lưu Đức Hoa và Yotopolous không có ước tính chức năng sản xuất tổng hợp; thay vào đó, các nghiên cứu có xì hơi các chức năng sản xuất bởi số lượng các trang trại với mục đích cho phép cho nền kinh tế của quy mô. 3 bảng liệt kê một số các mặt cắt OLS ước tính sử dụng tương tự như meth-odologies. Phạm vi của elasticities ước tính là lớn nhất đối với lao động và đất. Lao động luôn hiển thị rất thấp lỗi chuẩn (cao t-tỷ lệ), phù hợp với kỳ vọng của tầm quan trọng của nó trong sản xuất. Các biến thể trong các hệ số ước tính có thể một phần do những năm khác nhau của dự toán, cải tiến chất lượng của dữ liệu, hoặc kích thước mẫu khác nhau. Diện tích đất đã liên tục là một trong các hệ số đáng lo ngại nhất ước tính trong các nghiên cứu. Ví dụ, Yamada và Ruttan (1980) nghiên cứu, Hệ số đất là tương đối nhỏ và thống kê không đáng kể. G. Edward Schuh, cho ý kiến tại cuộc họp hội nghị, nghĩ rằng vấn đề này là một lỗi rất nghiêm trọng trong việc nghiên cứu Yamada và Ruttan, tiên cân nhắc và những hệ lụy của đo lường và ước tính của nó. Đôi khi hệ số diện tích đất đã ngay cả tiêu cực (ví dụ, của Nguyễn 1979 ước tính), ngụ ý rằng một đơn vị tăng trong đất dẫn đến giảm sản lượng. Giáo dục tổng quát, mặc dù rất nhiều đo đạc, đã liên tục dis-chơi lỗi chuẩn cao (thấp t-thống kê). Các nghiên cứu của Evenson và Kislev (1975) và lưu Đức Hoa và Yotopolous thả giáo dục tổng quát từ ước tính cuối cùng của họ. Trong hai nghiên cứu đã sử dụng nghiên cứu, cả Evenson và Kislev và Antle nhận thấy xu hướng cho phân bón để trở thành thống kê không đáng kể khi nghiên cứu được bao gồm. Evenson và Kislev nghĩ rằng ferilizer có lẽ là hoặc với

Kết quả (Việt) 2:

KẾT QUẢ
Hayami và Ruttan (1971, 1985) kiểm tra đối với bất kỳ sự khác biệt đáng kể giữa ước tính hàm sản xuất tổng hợp và ước tính hàm sản xuất vi. Họ ước tính chức năng sản xuất tương đương tại các tổng hợp, bình quân đầu người và mỗi cấp độ trang trại. So sánh và tổng hợp các kết quả mỗi trang trại, họ kết luận, "Các kết quả từ hai bộ dữ liệu không đầy đủ khác nhau để dẫn đến kết luận khác nhau về cơ cấu sản xuất nông nghiệp giữa các nước" (p. 899). Những phương trình này được đặt cạnh nhau trong bảng 2, cùng với ước tính khác (bao gồm mỗi so sánh ha) bởi Evenson và Kislev (1975), Nguyễn (1979), và Yamada và Ruttan (1980). Dựa theo những ước tính, Hayami và Ruttan của xét được thực hiện vào năm 1971 dường như vẫn là thích hợp. Hai nghiên cứu mới nhất của Kawa-
GOE, Hayami và Ruttan và Lau và Yotopolous đã không ước tính hàm sản xuất tổng hợp; đúng hơn, những nghiên cứu này đã xì hơi các chức năng sản xuất bởi số lượng của các trang trại cho các mục đích cho phép các nền kinh tế quy mô.
Bảng 3 liệt kê một số các OLS ước cắt ngang sử dụng meth- tương tự
odologies. Phạm vi của độ co giãn ước tính là lớn nhất đối với lao động và đất đai. Lao động đã liên tục hiển thị lỗi rất thấp tiêu chuẩn (cao t-tỷ lệ), phù hợp với kỳ vọng của tầm quan trọng của nó trong sản xuất. Sự thay đổi của hệ số ước lượng của nó có thể một phần là do những năm khác nhau của dự toán, cải thiện chất lượng của dữ liệu, hoặc cỡ mẫu khác nhau. Đất đai có tiếp tục là một trong những hệ số rắc rối nhất ước tính trong các nghiên cứu. Ví dụ, trong nghiên cứu Yamada và Ruttan (1980), hệ số đất là tương đối nhỏ và không đáng kể về mặt thống kê. G. Edward Schuh, cho ý kiến trong một cuộc họp hội nghị, nghĩ vấn đề này là một lỗi rất nghiêm trọng trong việc nghiên cứu và Yamada Ruttan, đưa ra một cân nhắc ưu tiên và ý nghĩa của phép đo và ước tính của nó. Đôi khi hệ số đất đã được, ngay cả tiêu cực (ví dụ, Nguyễn của năm 1979 ước tính), ngụ ý rằng một sự gia tăng đơn vị trong đất dẫn đến sự sụt giảm sản lượng.
Giáo dục chung, bất chấp vô số phép đo, đã liên tục thảo
chơi lỗi tiêu chuẩn cao (t- thấp số liệu thống kê). Các nghiên cứu của Evenson và Kislev (1975) và Lưu Đức Hoa và Yotopolous thả giáo dục phổ thông từ dự toán cuối cùng của họ. Trong hai nghiên cứu đã sử dụng nghiên cứu, cả hai Evenson và Kislev và Antle nhận thấy xu hướng cho phân bón để trở thành ý nghĩa thống kê khi nghiên cứu được bao gồm. Evenson và Kislev nghĩ ferilizer lẽ là thẳng hàng với