the policy implications of the stud

the policy implications of the study are significant. if the inverse relationship between
poverty rate and income inequality is supported by data, it could shed new light on conservative
view point that shift income in favor of the rich is not necessarily at the
expense of the poor
the case for an inverse relationship between income inequality and poverty can be
made based on historical evidence.

rising income inequality was followed by falling poverty rates

curiously enough, during the same period the number of people living in poverty has
also declined. however, the correlation between the poverty and income inequality
rate begs more questions than it answers. first, correlation does not indicate causality.
second, the correlation could be sensitive to the selected time period.
third, it is difficult to say how robust the correlation would be if some other
conditioning variables are included.
last but not least, correlations sugested by the time series data may not be confirmed
by cross section data.


the causal relationship between income distribution and poverty hinges on how
economic growth is related to each of the two variables

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

implikasi kebijakan penelitian signifikan. Jika hubungan invers kemiskinan tingkat dan pendapatan ketidaksetaraan didukung oleh data, itu bisa menumpahkan cahaya baru pada konservatifpandang yang bergeser pendapatan mendukung yang kaya ini belum tentu di biaya orang miskinkasus untuk hubungan terbalik antara ketidaksetaraan pendapatan dan kemiskinan dapatdibuat berdasarkan bukti sejarah.pendapatan yang meningkat ketidakadilan ini diikuti oleh jatuh tingkat kemiskinanAnehnya cukup, selama periode yang sama memiliki jumlah orang yang hidup dalam kemiskinanjuga menolak. Namun, korelasi antara ketidaksetaraan kemiskinan dan penghasilantingkat menimbulkan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban. pertama, tidak menunjukkan korelasi kausalitas.kedua, korelasi bisa menjadi sensitif untuk jangka waktu yang dipilih.ketiga, sangat sulit untuk mengatakan bagaimana kuat korelasi akan jika beberapa lainnyadisertakan variabel Ruangan (AC).Terakhir tetapi tidak paling, korelasi sugested oleh time series data mungkin tidak dapat dikonfirmasioleh data penampang.hubungan kausal distribusi pendapatan dan kemiskinan bergantung pada carapertumbuhan ekonomi berkaitan dengan masing-masing dari dua variabel

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

implikasi kebijakan dari penelitian ini adalah signifikan. jika hubungan terbalik antara
tingkat kemiskinan dan ketimpangan pendapatan didukung oleh data, itu bisa memberikan penerangan baru tentang konservatif
sudut pandang yang menggeser pendapatan dalam mendukung kaya belum tentu di
mengorbankan kaum miskin
kasus untuk hubungan terbalik antara ketimpangan pendapatan dan kemiskinan dapat
dibuat berdasarkan bukti sejarah.

ketimpangan pendapatan diikuti oleh penurunan tingkat kemiskinan

anehnya, pada periode yang sama jumlah orang yang hidup dalam kemiskinan telah
juga menurun. Namun, korelasi antara kemiskinan dan ketimpangan pendapatan
tingkat menimbulkan lebih banyak pertanyaan daripada jawaban. pertama, korelasi tidak menunjukkan hubungan sebab akibat.
kedua, korelasi sensitif terhadap jangka waktu yang dipilih.
ketiga, sulit untuk mengatakan bagaimana kuat korelasi akan jika beberapa lainnya
variabel penyejuk disertakan.
last but not least, korelasi sugested oleh data time series tidak dapat dikonfirmasi
oleh data cross section.


hubungan kausal antara distribusi pendapatan dan kemiskinan bergantung pada bagaimana
pertumbuhan ekonomi terkait dengan masing-masing dua variabel