instrumen dapat diketahui dengan menggunakan uji-Sargan untuk over-identifying instrument
.
3.3.2. Prosedur Analisis dengan Metode Panel Dinamis
Untuk menduga parameter model data panel dinamis pada persamaan akan digunakan meode Arellano-Bond Generalized Method of Moments AB-GMM. Dari
hasil estimasi AB-GMM, kemudian dilihat apakah instrumen yang digunakan valid. Apabila tidak, kemudian digunakan pendekatan SYS-GMM untuk mengatasi
validitas instrumen pada pendekatan AB-GMM. Untuk menguji validitas instrumen pada pendekatan AB-GMM, dapat digunakan uji Sargan. Uji Sargan untuk
overidentyfing restriction merupakan suatu pendekatan untuk mendeteksi apakah ada
masalah dengan validitas instrumen. Hipotesis untuk uji ini menyatakn bahwa tidak ada masalah dengan validitas instrumen dalam artian bahwa instrumen tersebut tidak
berkorelasi dengan error pada persamaan AB-GMM. Nilai statistik Sargan dihitung sebagai
……………………...3.18
Pada kondisi kondisi hipotesis nol, nilai statistik di atas memiliki sebaran , dengan q menyatakan jumlah instrumen dikurangi jumlah
parameter yang digunakan dalam model. Untuk melihat konsistensi dari hasil estimasi yang dihasilkan dari model AB-
GMM akan dilakukan uji autokorelasi dengan menggunakan statistik Arellano-Bond dan
. Konsistensi ini ditunjukkan oleh nilai statistik yang signifikan dan
nilai statistik yang tidak signifikan Arellano, 2003. Hal yang sama juga akan
dilakukan uji validitas instrumen dengan menggunakan uji Sargan serta uji Arellano- Bond
dan untuk melihat konsistensi estimator yang diperoleh. Pada tahap
berikutnya, model yang lebih valid di antara ketiga pendekatan dalam model data panel statis, selanjutnya hasil estimasi akan dikomparasi dengan hasil estimasi model
data panel dinamis untuk kemudiaan ditelaah dan dianalisis lebih lanjut. Selain pemilihan dan komparasi model, dari hasil yang diperoleh juga akan
diuji tingkat signifikansi serta tanda setiap koefisien estimasi yang diperoleh. Tanda koefisien estimasi ini kemudian dianalisis apakah relevan dengan teori yang ada.
Dari hasil estimasi kedua pendekatan tersebut selanjutnya akan dilakukan telaah dan analisis untuk menjawab dan hipotesis penelitian.
Firdaus 2011, Secara ringkas, beberapa kriteria yang digunakan untuk menemukan model dinamis atau GMM terbaik adalah:
1. Tidak Bias. Estimator dari pooled least squares bersifat biased upwards dan
estimator dari fixed-effects bersifat biased downward. Estimator yang tidak bias berada di antara keduanya.
2. Instrumen Valid. Validitas ini diperiksa dengan menggunakan Uji Sargan.
Instrumen akan valid bila uji Sargan tidak dapat menolak hipotesis nol.
3. Konsisten. Sifat konsistensi dari estimator yang diperoleh dapat diperiksa dari
sttistik Arellano-Bond m
1
dan m
2
, yang dihitung secara otomatis pada beberapa perangkat lunak. Estimator akan konsisten bila statistic m
1
menunjukkan hipotesis nol ditolak dan m
2
menunjukkan hipotesis nol tidak ditolak.
3.3.3.Granger Causality Test pada Data Panel
Hubungan kausalitas causality adalah hubungan jangka pendek antara kelompok tertentu dengan menggunakan pendekatan ekonometrik yang mencakup
juga hubungan timbal balik dan fungsi-fungsi yang muncul dari analisis spektrum, khususnya hubungan penuh antar spektrum dan hubungan partial antar spektrum.
Dari pandangan ekonomtrik, ide utama dari kausalitas adalah sebagai berikut. Pertama, jika X memengaruhi Y, berarti informasi masa lalu X dapat membantu
dalam memprediksikan Y. Dengan kata lain, dengan menambah data masa lalu X ke regresi Y dengan data Y masa lalu maka dapat meningkatkan kekuatan penjelas
explanatory power dari regresi. Kedua, data masa lalu Y tidak dapat membantu
dalam memprediksikan X, karena jika X dapat membantu dalam memprediksikan Y dan Y dapat membantu memprediksikan X, maka kemungkinan besar variabel lain,
katakan Z, yang memengaruhi X dan Y Fauzi, 2007 Pada tahun 1969, Granger memperkenalkan hubungan sebab akibat antara dua
variabel yang saling berkaitan. Hubungan kausalitas dapat dibagi atas tiga kategori, yaitu hubungan kausalitas satu arah, hubungan kausalitas dua arah, dan hubungan
timbal balik. Dengan panjang lag optimal, p, maka prinsip kerja dari Granger Causality Test
pada data panel didasarkan pada regresi model pooled sebagaimana diuraikan sebagai berikut:
…3.19 …3.20
Pada persamaan regresi model pooled pertama 3.19, X memengaruhi Y atau hubungan kausalitas satu arah dari X ke Y apabila koefisien
tidak sama dengan nol 0. Hal yang sama juga untuk persamaan regresi model pooled kedua 3.20, Y
memengaruhi X atau terdapat hubungan kausalitas satu arah dari Y ke X jika koefisien
tidak sama dengan nol 0. Sementara apabila keduanya terjadi maka dapat dikatakan terdapat hubungan timbal balik feedback relationship antara X dan
Y atau terdapat hubungan kausalitas dua arah bidirectional causality antara X dan Y.
Dalam penelitian ini, Granger Causality Test dilakukan untuk menganalisis hubungan pertumbuhan ekonomi dengan variabel-variabel lain pada penelitian.
Dengan menggunakan software eviews 6, hipotesis nol yang digunakan untuk hubungan dua variabel adalah X tidak memengaruhi Y dan Y tidak memengaruhi X.
Dasar penolakan hipotesis nol dengan menggunakan kriteria probabilitas 0.1 atau 10 persen.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan penelitian ini menggunakan pendekatan analisis deskriptif dan analisis kuantitatif. Analisis deskriptif dimaksudkan untuk memberikan gambaran
umum yang disajikan secara sistematis mengenai fakta-fakta dan hubungan antar fenomena atau variabel yang akan diamati. Analisis kuantitatif bertujuan untuk
memperlihatkan hasil estimasi mengenai dampak kebijakan fiskal, kebijakan moneter dan keterbukaan perdagangan terhadap pertumbuhan ekonomi di negara-negara
ASEAN+6. Selain membahas mengenai analisis deskriptif dan hasil estimasi, pada bab ini juga akan dijelaskan mengenai pengujian Granger Causality untuk
mengetahui hubungan antar variabel.
4.1. Kondisi Umum Pertumbuhan Ekonomi di Kawasan ASEAN+6
Pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan berkelanjutan merupakan tujuan dari setiap negara. Tercapainya pertumbuhan ekonomi yang tinggi berarti tersedianya
lapangan kerja yang lebih luas dan pendapatan per kapita yang lebih tinggi. Hal ini mengindikasikan kemakmuran yang lebih baik bagi negara tersebut. Berdasarkan
data pertumbuhan GDP dalam rentang waktu 2000-2010 Gambar. 4.1. menunjukkan bahwa kesebelas negara tersebut mengalami pertumbuhan GDP yang
cukup bervariasi. Rata-rata tingkat pertumbuhan GDP tertinggi adalah China, namun pada tahun 2010, Singapura memiliki pertumbuhan ekonomi tertinggi untuk kawasan
ini.