REGIONAL INCOME AND SOCIAL ACCOUNTI

REGIONAL INCOME AND SOCIAL ACCOUNTING

data but also to furnish a basis for estimating income distributions for intercensal years, reliable income distribution studies could be made. Such studies would be of considerable value to Federal, state, and local governments and to businessmen in planning and executing the type of programs mentioned.
Still another promising source of data, albeit indirect, for local income estimation are the results of regression, covariance, and similar studies.42 The promise is particularly significant for the estimation of farm income, one of the most troublesome sectors in regional income work. Local income from agriculture is difficult to estimate by standard apportionment techniques because records are inadequate; because much farm income is in "kind" and does not pass through the market; because farm incomes are low and from place to place are subject to wide annual fluctuations at different times and with different intensities owing to weather, etc.; and because of other factors.43 A supplemental approach has therefore been explored which relates the local flow of farm income via a multiple regression approach to such supposedly independent variables as value of crops sold by the locality, value of livestock sold average farm wage rates, farm wage rates of the subsequent year as a percentage of those in the given year, and the ratio of labor input to the imputed costs of other factors of production. For example, Johnson and Nordquist, using state data, have correlated the Commerce estimates of net income from agriculture with the two assumed independent variables, value of all farm crops sold and value of all farm livestock sold. With the equation thus derived they estimated county income from agriculture on the basis of county data on the two assumed independent variables. They fully recognized the many limitations of this procedure, such as the implicit assumption that any variations among Colorado counties in soil, climate, topography. etc., are represented by similar variations among the several states.44
Despite its promise, the multiple regression approach must be used with considerable caution not only because relationships among the states of a nation-which generally form the basis for an estimating equation-

42 For a brief sketch of regression and covariance analyses, see Chapter 2, pp. 19-27.

43 For a typical application of the apportionment technique to estimate farm income see W. M. Adamson [l. 2].

44B. L. Johnson and C. G. Nordquia [39]. In similar fashion, John L. Fulmer has
conrrelated agricultural income by states with the state data on the variables: (1) avenge farm wage rates: (2) farm wage rates of the subsequent year as a percentage of those in the given year; and (3) the ratio or labor input to the imputed costs of other factors of production. From the constants of the resulting equation, corresponding county estirnates were made. Fulmer, too, recognizes limitations of this procedure [21],pp. 343-358. Also see [21].

Kết quả (Việt) 2:

THU NHẬP KHU VỰC VÀ KẾ TOÁN XÃ HỘI

dữ liệu mà còn phải cung cấp một cơ sở cho việc lập dự toán phân phối thu nhập cho năm học giữa kỳ, các nghiên cứu phân phối thu nhập đáng tin cậy có thể được thực hiện. Những nghiên cứu này sẽ có giá trị đáng kể cho liên bang, tiểu bang và chính quyền địa phương và các doanh nhân trong việc lập kế hoạch và thực hiện các loại chương trình đề cập đến.
Vẫn còn một nguồn đầy hứa hẹn của dữ liệu, mặc dù gián tiếp, dự toán thu nhập địa phương là kết quả của hồi quy, phương sai, và studies.42 tương tự Lời hứa là đặc biệt trọng yếu không thể fi để tính thu nhập trang trại, một trong những ngành rắc rối nhất trong công việc thu nhập khu vực. Thu nhập từ nông nghiệp địa phương là khác nha fi giáo phái để ước tính bằng các kỹ thuật phân chia tiêu chuẩn bởi vì hồ sơ chưa đầy đủ; vì thu nhập của nông nhiêu trong "loại" và không đi qua các thị trường; vì thu nhập trang trại là thấp và từ nơi này đến nơi có thể biến rộng hàng năm tại thời điểm khác nhau và với cường độ khác nhau do thời tiết, vv .; và vì factors.43 khác Một cách tiếp cận bổ sung do đó đã được khám phá có liên quan của địa phương fl ow thu nhập trang trại thông qua một phương pháp hồi quy nhiều đến như vậy biến được cho là độc lập như giá trị của cây được bán bởi các địa phương, giá trị chăn nuôi bán ra mức lương bình quân trang trại, mức lương nông của năm tiếp theo như là một tỷ lệ phần trăm của những người trong năm đó, và tỷ lệ đầu vào lao động cho các chi phí được gán các yếu tố sản xuất khác. Ví dụ, Johnson và Nordquist, sử dụng dữ liệu nhà nước, đã có tương quan ước tính thương mại của thu nhập ròng từ nông nghiệp với hai giả định các biến độc lập, giá trị của tất cả các loại cây trồng nông nghiệp bán và giá trị của tất cả các vật nuôi trang trại bán. Với các phương trình như vậy, nguồn gốc họ ước tính thu nhập từ nông nghiệp quận trên cơ sở dữ liệu của hạt trên hai giả định các biến độc lập. Họ hoàn toàn nhận ra nhiều hạn chế của phương pháp này, chẳng hạn như các giả định ngầm rằng bất kỳ sự thay đổi giữa các hạt Colorado trong đất, khí hậu, địa hình. vv, được đại diện bởi các biến thể tương tự giữa nhiều states.44
Bất chấp lời hứa của nó, là phương pháp hồi quy nhiều phải được sử dụng một cách thận trọng đáng kể không chỉ vì mối quan hệ giữa các quốc gia trong một quốc gia mà nói chung là cơ sở cho một ước equation-

42 Đối với một phác thảo ngắn gọn về hồi quy và hiệp phương sai phân tích, xem Chương 2, tr. 19-27.

43 Đối với một ứng dụng điển hình của kỹ thuật phân chia để ước tính thu nhập trang trại thấy WM Adamson [l. 2].

44B. L. Johnson và CG Nordquia [39]. Tương tự như thế, John L. Fulmer đã
conrrelated thu nhập nông nghiệp của các quốc gia với các dữ liệu nhà nước về các biến: (1) trả thù cho mức lương nông: (2) mức lương nông của năm tiếp theo như là một tỷ lệ phần trăm của những người trong một năm cụ thể; và (3) tỷ lệ hoặc đầu vào lao động cho các chi phí được quy gán cho các yếu tố sản xuất khác. Từ các hằng số của phương trình kết quả, estirnates quận tương ứng đã được thực hiện. Fulmer, quá, nhận ra những hạn chế của phương pháp này [21], tr. 343-358. Xem thêm [21].