REGIONAL INCOME AND SOCIAL ACCOUNTI

REGIONAL INCOME AND SOCIAL ACCOUNTING 97

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
gm'ernments 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.‘2
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
diflerent 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 re-
gression 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 agri-
culture 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 re-
cognized 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.“

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—

43 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
sec W. M. Adamson ll. 2].

“ B. L. Johnson and C. G. Nordquia [39]. In similar fashion. John L. Fulmer has
con'ellled agricultqu income by states with the state data on the variables: (I) avenge
farm wage rates: (2) farm wage rates of the subsequent year as a percentage ofthose 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 resultina equation. correspondim county
eatirnates were made. Fulmer. too. recognises limitations of this procedure [2]].
pp. 343-358. Also see [2|].

Kết quả (Việt) 1:

THU NHẬP KHU VỰC VÀ XÃ HỘI CHIẾM 97dữ liệu, nhưng cũng để cung cấp một cơ sở cho ước tính cho các bản phân phối thu nhậpnăm intercensal, các nghiên cứu phân phối thu nhập đáng tin cậy có thể được thực hiện.Các nghiên cứu như vậy sẽ các giá trị đáng kể với liên bang. nhà nước. và địa phươnggm'ernments và để các doanh nhân trong quy hoạch và thực hiện các loạichương trình được đề cập.Vẫn còn một triển vọng nguồn dữ liệu, mặc dù gián tiếp. Đối với thu nhập địa phươngdự toán là kết quả hồi qui, hiệp phương sai, và các nghiên cứu tương tự như.' 2Lời hứa là đặc biệt là significant đối với dự toán thu nhập nông trại,một trong các lĩnh vực nhất phiền hà trong thu nhập khu vực làm việc. Địa phươngthu nhập từ nông nghiệp là difficult để ước tính bằng tỷ lệ góp tiêu chuẩnkỹ thuật bởi vì hồ sơ không đầy đủ; bởi vì nhiều thu nhập nông trại"loại" và không vượt qua thông qua thị trường; bởi vì thu nhập nông trạithấp và từ nơi này đến nơi có thể biến động rộng hàng năm tạidiflerent thời gian và với cường độ khác nhau do thời tiết, v.v..; vàvì factors.43 khác một cách tiếp cận bổ sung vì vậy đãkhám phá mà liên quan flow trang trại thu nhập thông qua một tái nhiều -, địa phươngphương pháp tiếp cận gression để các biến độc lập giả như giá trị củacây trồng được bán bởi các địa phương. giá trị của vật nuôi được bán. tỷ giá lương trung bình là trang trại.Nông lương mức của năm tiếp theo một tỷ lệ phần trăm của những người trong cácnăm. và tỉ lệ đầu vào lao động cho các chi phí imputed khácCác yếu tố của sản xuất. Ví dụ:. Johnson và Nordquist. bằng cách sử dụng nhà nướcdữ liệu. có tương quan các ước lượng thương mại của các thu nhập ròng từ agri-văn hóa với các biến độc lập hai giả định, các giá trị của tất cả các trang trạiCác loại cây trồng được bán và giá trị của tất cả động vật nông nghiệp được bán. Với phương trình như vậynguồn gốc họ ước tính quận thu nhập từ nông nghiệp trên cơ sở củaQuận dữ liệu trên hai giả định biến độc lập. Họ hoàn toàn tái -cognized nhiều hạn chế của thủ tục này. chẳng hạn như các tiềm ẩngiả định rằng bất kỳ biến thể trong số Colorado hạt trong đất, khí hậu,địa hình. vv, được đại diện bởi các biến thể tương tự như trong số các một sốCác tiểu bang."Mặc dù lời hứa của nó, các phương pháp hồi qui nhiều phải được sử dụng vớiđáng kể thận trọng không chỉ vì mối quan hệ giữa các tiểu bang mộtQuốc gia — thường tạo thành cơ sở cho một phương trình ước tính —43 cho một phác thảo ngắn gọn của phân tích hồi qui và hiệp phương sai. xem chương 2. tr. 19,27.43 cho một ứng dụng điển hình của kỹ thuật tỷ lệ góp để ước tính thu nhập nông trạiSEC W. M. Adamson ll. 2]."Sinh L. Johnson và C. G. Nordquia [39]. Trong cách tương tự. John L. Fulmer đãcon'ellled agricultqu thu nhập kỳ với dữ liệu trạng thái trên các biến: (I) báo thùTrang trại tỷ giá lương: (2) tỷ giá lương nông trại của năm tiếp theo như một tỷ lệ phần trăm nghếch trongnăm nhất định; và (3) tỷ lệ hoặc lao động đầu vào để các chi phí imputed của các yếu tố khác củasản xuất. Từ hằng phương trình resultina. Quận correspondimeatirnates đã được thực hiện. Fulmer. quá. công nhận hạn chế của thủ tục này [2]].tr. 343-358. Cũng thấy [2 |].

Kết quả (Việt) 2:

THU NHẬP KHU VỰC VÀ XÃ HỘI KẾ TOÁN 97

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 địa phương
gm'ernments và doanh nhân trong việc lập kế hoạch và thực hiện các loại
chương trình đề cập.

Vẫn còn một nguồn đầy hứa hẹn của dữ liệu, mặc dù gián tiếp. cho thu nhập địa phương
ước tính là kết quả của hồi quy, phương sai, và studies.'2 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. Địa phương
có thu nhập từ nông nghiệp là khăn fi giáo phái để ước lượng bằng phân chia tiêu chuẩn
kỹ thuật do 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
lần erent di fl 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 lại nhiều
phương pháp hồi quy để như vậy được cho là biến độc lập như giá trị của
cây được bán bởi các địa phương. giá trị chăn nuôi bán. Mức lương trung bình 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 của các
yếu tố sản xuất. Ví dụ. Johnson và Nordquist. sử dụng nhà nước
dữ liệu. đã tương quan ước tính thương mại của thu nhập ròng từ nông nghiệp
văn hóa với hai giả định các biến độc lập, giá trị của tất cả các trang trại
trồng cây 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 lại
được nhận thức của nhiều hạn chế của phương pháp này. như ngầm
giả định 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
quốc gia. "

Bất chấp lời hứa của nó, là phương pháp hồi quy nhiều phải được sử dụng với
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-

43 Đối với một phác thảo ngắn gọn về hồi quy và hiệp phương sai phân tích. xem Chương 2. pp. 19.27.

43 Đối với một ứng dụng điển hình của kỹ thuật phân chia để ước tính thu nhập của nông
giây WM Adamson ll. 2].

"BL Johnson và CG Nordquia [39]. Trong thời trang tương tự. John L. Fulmer đã
con'ellled agricultqu thu nhập của các quốc gia với các dữ liệu nhà nước về các biến: (I) trả thù cho
mức lương nông: (2) mức lương nông của năm tiếp theo như là một tỷ lệ phần trăm ofthose trong
năm đã chọn; và (3) tỷ lệ hoặc đầu vào lao động cho các chi phí được quy gán cho các yếu tố khác của
sản xuất. Từ các hằng số của phương trình resultina. quận correspondim
eatirnates đã được thực hiện. Fulmer. quá. công nhận những hạn chế của phương pháp này [2]].
pp. 343-358. Xem thêm [2 |].