stationary process. If the variable

stationary process. If the variables were obviously integrated or had unit root problems, a conventional regression could lead to serious errors in inferences (Greene 2000). In such a case, the first di¤erence was one of the ways to achieve the stationarity of the series. The stationary test used in this study was carried out using the Dickey–Fuller test for each of the following three nullhypothesis cases: (1) zero mean, (2) single mean, and (3) deterministic trend. The test with a zero mean was based on the zeromean autoregressive model, whereas that with the single mean was based on the autoregressive model with a constant term. The Dickey–Fuller test statistics for the deterministic trend were computed from the autoregressive model using constant and time trend terms. Clearly, of the seven variables shown in Table 1, only the per capita GDP variable did not have a unit root problem; thus, the equation was estimated
with the first differences of the variables.
In addition, it required a considerable period of time for the implementation of the national and regional policies to transpire owing to incomplete market adjustments and uncertainty regarding the behavior of public authorities and the private sector. If the period was sufficiently long, it would be desirable to include the lagging explanatory variables in the model. Consequently, we can specify a distributed lag model in which economic changes were distributed over a finite period of time (Pindyck and Rubinfeld 1991). Nevertheless, this model may have di‰culties in estimating relevant parameters because of multicollinearity and a decrease in degrees of freedom. As the second best alternative, the model in this study included single lag-type variables, as needed. The appropriate lag length for each variable was derived by undertaking a specification search. We set the maximum length of the lag period at five years, which is considered a planning period for most national and regional development strategies in the midterm. The period of lag length for the policy variables was determined as one to three years in length in terms of maximizing the adjusted coe‰cient of determination (R2) of the equation.This implied that the decentralization policies would require these adjustment periods to minimize the regional income inequality.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

proses stasioner. Jika variabel yang jelas terintegrasi atau memiliki unit akar masalah, regresi konvensional dapat menyebabkan kesalahan serius dalam kesimpulan (Greene 2000). Dalam kasus tersebut, di¤erence posisi adalah salah satu cara untuk mencapai stationarity seri. Tes stasioner yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan menggunakan tes Dickey-Fuller untuk setiap kasus nullhypothesis tiga berikut: (1) nol berarti, (2) satu berarti dan (3) deterministik tren. Tes dengan rata-rata nol didasarkan pada zeromean autoregressive model, sedangkan itu dengan mean tunggal adalah berdasarkan model autoregressive dengan istilah yang konstan. Dickey-Fuller uji statistik untuk tren deterministik yang dihitung dari model autoregressive menggunakan istilah-istilah tren yang konstan dan waktu. Jelas, Variabel tujuh yang ditunjukkan dalam tabel 1, hanya variabel PDB per kapita tidak memiliki unit akar masalah; dengan demikian, persamaan diperkirakan
dengan perbedaan posisi variabel.
, itu diperlukan jangka waktu yang cukup untuk pelaksanaan kebijakan nasional dan regional untuk terjadi karena pasar tidak lengkap penyesuaian dan ketidakpastian mengenai perilaku otoritas publik dan sektor swasta. Jika waktu cukup lama, itu akan diharapkan untuk menyertakan variabel-variabel penjelasan lagging dalam model. Akibatnya, kita dapat menentukan model lag didistribusikan di mana perubahan ekonomi dibagikan selama periode finite waktu (Pindyck dan Rubinfeld 1991). Namun demikian, model ini mungkin memiliki di‰culties dalam memperkirakan parameter yang relevan karena Multikolinearitas dan penurunan derajat kebebasan. Sebagai alternatif terbaik kedua, model dalam studi ini termasuk satu lag-jenis variabel, seperti yang diperlukan. Sesuai lag panjang untuk setiap variabel berasal dengan melakukan pencarian specification. Kami menetapkan panjang maksimum periode lag pada tahun five, yang dianggap perencanaan periode untuk kebanyakan strategi pembangunan nasional dan regional di tengah semester. Jangka waktu lag panjang variabel kebijakan yang ditetapkan sebagai satu hingga tiga tahun panjang dalam hal memaksimalkan coe‰cient disesuaikan penentuan (R2) dari persamaan.Hal ini tersirat bahwa kebijakan desentralisasi yang akan memerlukan periode penyesuaian ini untuk memperkecil ketidaksetaraan pendapatan daerah.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

proses stasioner. Jika variabel yang jelas terintegrasi atau memiliki masalah unit root, regresi konvensional dapat menyebabkan kesalahan serius dalam kesimpulan (Greene 2000). Dalam kasus seperti itu, di¤erence pertama adalah salah satu cara untuk mencapai stasioneritas dari seri. Tes stasioner yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Dickey-Fuller untuk masing-masing tiga kasus nullhypothesis berikut: (1) nol berarti, (2) rata-rata tunggal, dan (3) tren deterministik. Tes dengan mean nol didasarkan pada model autoregressive zeromean, sedangkan yang dengan single rata-rata didasarkan pada model autoregressive dengan jangka waktu yang konstan. Statistik uji Dickey-Fuller untuk tren deterministik dihitung dari model autoregressive menggunakan istilah tren konstan dan waktu. Jelas, dari tujuh variabel ditunjukkan pada Tabel 1, hanya variabel GDP per kapita tidak memiliki masalah unit root; dengan demikian, persamaan diperkirakan
dengan perbedaan pertama dari variabel.
Selain itu, diperlukan waktu yang cukup lama untuk pelaksanaan kebijakan nasional dan daerah untuk termasyhur karena penyesuaian pasar yang tidak lengkap dan ketidakpastian mengenai perilaku otoritas publik dan sektor swasta. Jika periode itu cukup lama, akan diinginkan untuk menyertakan variabel penjelas tertinggal dalam model. Akibatnya, kita dapat menentukan model lag terdistribusi di mana perubahan ekonomi didistribusikan selama berhingga waktu (Pindyck dan Rubinfeld 1991). Namun demikian, model ini mungkin memiliki kesulitan-di ‰ dalam mengestimasi parameter yang relevan karena multikolinearitas dan penurunan derajat kebebasan. Sebagai alternatif terbaik kedua, model dalam penelitian ini meliputi variabel lag-jenis tunggal, sesuai kebutuhan. Panjang lag yang tepat untuk setiap variabel diperoleh dengan melakukan pencarian fi kasi spesifik. Kami mengatur panjang maksimum periode lag pada lima tahun, yang dianggap sebagai periode perencanaan untuk sebagian besar strategi pembangunan nasional dan daerah dalam ujian tengah semester. Periode panjang lag untuk variabel kebijakan ditentukan sebagai satu sampai tiga tahun panjang dalam hal memaksimalkan disesuaikan koefisien ‰ efisien determinasi (R2) dari equation.This tersirat bahwa kebijakan desentralisasi akan membutuhkan waktu penyesuaian ini untuk meminimalkan ketimpangan pendapatan daerah.