Slide 1

CONVERGENCE OF INCOME AMONG PROVINCES IN INDONESIA 1984-2008: A Panel Data ApproachYustirania S | Niken AL | Hermada D | Wiriyadi NPendahuluan Konvergen didasarkan dari teori pertumbuhan neoklasikal ( solow dan swan) dimana untuk memprediksi conditional convergen dan absolute convergen. Menurut Barro & Sala-i-I Martin, 1991 terdapat dua konsep konvergen yang kemudian memunculkan perdebatan terkait pertumbuhan ekonomi seluruh negara atau daerah yakni :Konsep pertama kondisi dimana daerah miskin mencapai kemapanan cenderung tumbuh lebih cepat dibandingkan dengan daerah kaya yang telah mencapai kemapanan. Kondisi ini dikatakan catching up effect, yaitu ketika negara-negara berkembang berhasil mengejar negara-negara maju. Konsep ini dikenal sebagai konvergen Konsep kedua, konvergen terjadi ketika terdapat kondisi disparitas, contoh nya standard deviasi logaritma dari pendapatan perkapita atau produk seluruh kelompok dari negara atau daerah mengalami penurunan. Proses ini dikatakan sebagai konvergenKonvergen jenis pertama ( negara miskin cenderung tumbuh lebih cepat dari negara kaya) memiliki kecenderungan konvergen jenis dua ( memperkecil disparitas pendapatan perkapita atau produk), tetapi proses ini cenderung menimbulkan gangguan baru yakni kecenderungan peningkatan disparitasKonsep konvergen terkait erat dengan implimentasi kebijakan pembangunan daerah dimana pembangunan daerah menjadi bagian dalam pembangunan nasional. Sehingga tujuannya tidak hanya untuk meningkatkan pendapatan perkapita dan kesejahteraan masyarakat tetapi juga menaikkan dan menurunkan kemapanan daerah sehingga terjadi pembangunan Di indonesia kondisi diperkuat dengan adanya peraturan No. 22 dan 25 tahun 1999 yang diperbaharui ke dalam peraturan no 32 dan 33 tahun 2004 tentang otonomi daerah. Jadi pemerintah daerah bertanggung jawab atas setiap kebijakan pembangunan daerahnya sedangkan pemerintah pusat hanya sebagai fasilitator. Salah satu masalah pada pembangunan ekonomik daerah di Indonesia adalah disparitas, dimana masalah tersebut belum ditemukan solusinya dan memerlukan perhatian serius oleh pemerintah, antara pemerintah pusat dan daerah.Disparitas ini sangat perlu dicarikan solusi karena disparitas antara daerah kaya dan miskin dapat menghalangi pertumbuhan national secara umum dan berdampak juga pada pembangunan daerah juga.

Disparitas ini memperlihatkan bahwa tiap provinsi memiliki sumber daya , dimana sumber daya manusia dan sumber daya alam berbeda, sehingga secara tidak langsung berdampak pada perbedaan pendapatan perkapita tiap provinsi. tujuanUntuk mengobservasi kesenjangan pendapatan yang terjadi antara 26 provinsi di Indonesia selama periode 1984-2004Untuk menghitung conditional konvergen dan absolute konvergen dari pertumbuhan daerah dengan masalah utama di 26 provinsi di indonesia selama periode 1984-2004Untuk menghitung conditional konvergen dan absolute konvergen dari pertumbuhan daerah dengan masalah utama antara provinsi di jawa dan diluar jawa selama periode 1984-2008.Kerangka teori1. konsep konvergenitasUntuk membuat hubungan antara dua konsep konvergen, maka menggunakan persamaan pertumbuhan dari model pertumbuhan neoklasikal:

Keterangan :t : tahuni : negara atau daerah

Keterangan:= kondisi steady state dari= tingkat teknologidiasumsikan it memiliki rata-rata 0, varian 2it, distribusi indepent dari log(yi,t-1), ujt untuk ji dan terdapat gangguan lag

Estimator 1st Difference & GMM SistemDalam analisis pertumbuhan, estimator GMM pertama kali diterapkan dalam Caselli, et al. (1996) yang berjudul "Reopening the Convergence Debate: A New Look at Cross-Country Growth EmpiriesSecara sederhana, model pertumbuhan dengan efek individual-specific yang tidak terobservasi adalah

dengan | | < 1keterangan:yi,t = pendapatan per kapita daerah i pada tahun tXi,t = vektor dari hal-hal yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomit = konstanta waktuvi,t = standard error

Estimator 1st Difference & GMM SistemTransformasi untuk menghilangkan pengaruh individu melalui 1st difference

Keterangan:Yi,t-2 dan seluruh lag digunakan sebagai instrumen untuk ln yi,t-1 diasumsikan bahwa E[vit vis]=0 untuk i=1,,N, stPada kondisi awal ln yi1 ditentukan sebelumnya sebagai E[ln yi1vit]=0 untuk i=1,,N dan t=2,,T Asumsi tersebut menyatakan bahwa m=0,5(T-1)(T-2) kendala momen: E[Zit vi]=0 dengan Zi adalah (T-2) x matriks m

Estimator 1st Difference & GMM SistemDengan Xi,T-k = opennessi,1,, 0penneSSi,t-k, educationi,1,,educationi,t-k, healthi,1,, healthi,t-k, ln(investment)i-1, ..., In(investment)1,t-k, ln(net migration)i,1, ..., In(net migration)i,t,k,1)vi adalah vektor (vi,3, vi,4, vi,T) dari dimensi (T-2)Hal ini menghasilkan estimator yang konsisten saat N dengan T tetap

Estimator 1st Difference & GMM SistemAkan tetapi estimator 1st diff. GMM memiliki sifat poor finite sample, dalam hal bias dan tidak tepat dalam satu kasus pentingHal ini terjadi saat tingkat lag dari series hanya berhubungan lemah dengan 1st diff. yang selanjutnya, sehingga instrumen yang dalam persamaan 1st diff. adalah lemahEstimator GMM dalam 1st diff. dikritik bahwa log GDP per kapita tahunan mungkin menjadi persisten.Terdapat korelasi lemah antara tingkat pertumbuhan log GDP per kapita dan kelambanan log tingkat GDP per kapita.Estimator 1st Difference & GMM SistemBeberapa studi menghasilkan hasil yang baru dari ekonometri data panel dinamis dengan menggunakan estimator GMM sistem (GMM-SYS) yang ditunjukkan oleh Arellano & Bond (1991) untuk mengatasi masalah instrumen yang lemah diobservasi dengan GMM-DIFFArellano & Bond (1991) menunjukkan bahwa bias dapat dikurangi dengan memasukkan lag 1st Diff. Selain itu, mereka menunjukkan estimator GMM sistem dengan sistem persamaan yang telah diestimasi dalam 1st Diff. dan dalam levelKerangka Pertumbuhan SolowModel pertumbuhan Solow banyak digunakan oleh berbagai studi sebagai dasar analisis cross-section mengenai konvergensi pendapatanNamun Islam (1995), Caselli, et al. (1996), Lee et al. (1997) menggunakan observasi cross-section dan time-series untuk menguji konvergensi pendapatan dan mengestimasi tingkat konvergensiMenggunakan fungsi produksi Cobb-Douglas dengan asumsi constant return to scaledengan 0