BEMP Vol 18 No 2 Oktober 2015.pdf

1ANALISIS TRIWULANAN: Perkembangan Moneter, Perbankan dan Sistem Pembayaran, Triwulan II - 2007

SUSUNAN PENGURUSBULETIN EKONOMI MONETER DAN PERBANKAN

Departemen Riset KebanksentralanBank Indonesia

PelindungDewan Gubernur Bank Indonesia

Dewan Editor

Prof. Dr. Anwar NasutionProf. Dr. Miranda S. Goeltom

Prof. Dr. InsukindroProf. Dr. Iwan Jaya Azis

Prof. Iftekhar HasanProf. Dr. Masaaki Komatsu

Dr. M. SyamsuddinDr. Perry Warjiyo

Dr. Iskandar Simorangkir Dr. Solikin M. JuhroDr. Haris Munandar

Dr. M. Edhie PurnawanDr. Burhanuddin Abdullah

Pimpinan Editorial

Dr. Perry Warjiyo

Editor PelaksanaDr. Darsono

Dr. Siti AstiyahDr. Andi M. Alfian Parewangi

SekretariatIr. Triatmo Doriyanto, M.S

Nurhemi, S.E., M.ATri Subandoro, S.E

Buletin ini diterbitkan oleh Bank Indonesia, Departemen Riset Kebanksentralan. Isi dan hasil penelitian dalam tulisan-tulisan di buletin ini sepenuhnya tanggungjawab para penulis dan bukan merupakan pandangan resmi Bank Indonesia.

Kami mengundang semua pihak untuk menulis pada buletin ini paper dikirimkan dalam bentuk file ke Departemen Riset Kebanksentralan, Bank Indonesia, Menara Sjafruddin Prawiranegara Lt. 21; Jl. M.H. Thamrin No. 2, Jakarta Pusat, email : [email protected]

Buletin ini diterbitkan secara triwulan pada bulan April, Juli, Oktober dan Januari, bagi yang ingin memperoleh terbitan ini dapat menghubungi Unit Diseminasi – Divisi Diseminasi Statistik dan Manajemen Intern, Departemen Statistik, Bank Indonesia, Menara Sjafruddin Prawiranegara Lt. 2; Jl. M.H. Thamrin No. 2, Jakarta Pusat, telp. (021) 2981-8206. Untuk permohonan berlangganan: telp. (021) 2981-6571, fax. (021) 3501912.

ANALISIS TRIWULANAN Perkembangan Moneter, Perbankan dan Sistem Pembayaran

Triwulan III 2015

Tim Penulis Laporan Triwulanan, Bank Indonesia

The Determinants of Bank’s Efficiency In Indonesia

Astoeti Wahjoe Widiarti, Hermanto Siregar, Trias Andati

Intra Asean-5 Capital Flows: Do They Represent Neoclassical Belief or Lucas Paradox?

Nurul Qolbi, Akhmad Syakir Kurnia

Dampak Otonomi Keuangan Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia

Nurhemi, Guruh Suryani R

External Shocks And Poverty: How Recession In Europe, Japan, And China Affects The

Indonesian Poor

Arief Anshory Yusuf

BULETIN EKONOMI MONETERDAN PERBANKAN

Volume 18, Nomor 2, Oktober 2015

129

183

109

157

207

Halaman ini sengaja dikosongkan

109Analisis Triwulanan Perkembangan Moneter, Perbankan Dan Sistem Pembayaran Triwulan III 2015

ANALISIS TRIWULANANPeRkembANgAN moNeTeR, PeRbANkAN

dAN SISTem PembAyARANTRIWULAN III 2015

Tim Penulis Laporan Triwulanan, Bank Indonesia

Pertumbuhan ekonomi meningkat pada triwulan III 2015 dengan stabilitas makroekonomi yang

terjaga. Pertumbuhan ekonomi triwulan III 2015 tercatat 4,73% (yoy), lebih tinggi dibandingkan dengan

triwulan sebelumnya sebesar 4,67% (yoy). Peningkatan terutama didorong oleh peran pemerintah yang

lebih kuat, baik dalam bentuk konsumsi maupun investasi pemerintah. Hal ini sejalan dengan kemajuan

proyek infrastruktur pemerintah yang signifikan. Sementara itu, stabilitas makroekonomi tetap terjaga,

tercermin dari inflasi yang menurun dan defisit transaksi berjalan yang membaik. Di sisi lain, stabilitas

sistem keuangan tetap solid, ditopang oleh ketahanan sistem perbankan dan relatif terjaganya kinerja

pasar keuangan. Ke depan, pertumbuhan ekonomi pada triwulan IV 2015 diperkirakan meningkat,

didukung oleh belanja pemerintah yang akan meningkat dan konsumsi rumah tangga yang lebih tinggi.

Inflasi diperkirakan tetap rendah sehingga unruk keseluruhan tahun akan berada di batas bawah kisaran

sasaran inflasi 2015 yakni 4±1%. Namun, beberapa risiko ekonomi yang berasal dari eksternal dan

domestik perlu terus dicermati.

110 Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, Volume 18, Nomor 2, Oktober 2015

Perkembangan global

Pemulihan ekonomi global masih belum merata, sementara tekanan di pasar keuangan global tetap perlu diwaspadai. Di Amerika Serikat (AS), pertumbuhan ekonomi masih moderat terindikasi dari ekspansi manufaktur dan ekspor yang masih lemah. Namun, sektor tenaga kerja menunjukkan perbaikan, tercermin dari tingkat pengangguran yang menurun, serta pertumbuhan gaji dan data non-farm payroll yang meningkat. Perkembangan tersebut semakin meningkatkan ekspektasi kenaikan Fed Fund Rate pada bulan Desember 2015. Sementara itu, pemulihan ekonomi di Eropa dan Jepang masih rentan sehingga mendorong masih berlanjutnya pelonggaran kebijakan moneter. Perekonomian Tiongkok juga masih mengalami perlambatan, antara lain terindikasi oleh kontraksi PMI (Purchasing Manager Index) manufaktur seiring penurunan permintaan ekspor, sehingga mendorong dilakukannya pelonggaran kebijakan moneter. Pemerintah Tiongkok juga melakukan langkah-langkah reformasi pasar keuangan dan internasionalisasi renminbi.

Pertumbuhan ekonomi AS masih moderat. Hal ini terindikasi dari ekspansi manufaktur dan ekspor yang masih lemah. Kinerja sektor manufaktur yang masih tertahan ini dipengaruhi oleh pelemahan ekonomi global dan tren penguatan dolar AS yang berdampak pada kontraksi ekspor sejak awal tahun 2015. Namun demikian, sektor tenaga kerja AS menunjukkan perbaikan, tercermin dari tingkat pengangguran yang menurun serta pertumbuhan gaji dan data non-

farm payroll yang meningkat. Perbaikan pertumbuhan gaji ini diharapkan dapat mendorong perbaikan konsumsi dan kenaikan inflasi menuju targetnya. Perkembangan tersebut semakin meningkatkan ekspektasi kenaikan Fed Fund Rate pada bulan Desember 2015. Sejalan dengan perbaikan sektor tenaga kerja, kenaikan suku bunga FFR diperkirakan akan terjadi pada FOMC Desember 2015. Ekspektasi pasar terhadap kenaikan suku bunga FFR pada FOMC Desember 2015 kembali menguat, tercermin pada indikator implied probability suku bunga FFR dan hasil survey Bloomberg.

Sementara itu, pemulihan ekonomi Eropa masih rentan. Pemulihan ekonomi Eropa ditopang oleh permintaan domestik yang meningkat, tercermin dari peningkatan penjualan ritel dan registrasi mobil baru. Selain itu, aktivitas sektor manufaktur juga terus ekspansif sejalan dengan perbaikan permintaan domestik dan perbaikan ekspor. Meskipun demikian, perbaikan permintaan domestik belum mampu mendorong tingkat inflasi di wilayah itu menuju target Bank Sentral Eropa (sedikit di bawah 2%).

Pemulihan ekonomi Jepang juga masih rentan. Pulihnya ekonomi Jepang terindikasi dari meningkatnya kegiatan produksi Jepang, tercermin dari sektor manufaktur yang ekspansif didorong peningkatan domestic new orders. Meskipun demikian, tingkat konsumsi Jepang masih lemah, terindikasi dari tren penjualan ritel yang menurun. Hal ini sejalan dengan belum stabilnya perbaikan tenaga kerja dan pertumbuhan gaji yang berada pada tren menurun menuju ke zona negatif. Seiring dengan perkembangan tersebut, tingkat keyakinan konsumen juga lemah dan dibayangi risiko deflasi.


grafik 1. PmI manufaktur Tiongkok

grafik 2. ekspor Impor India

Perekonomian Tiongkok terus mengalami perlambatan. Hal ini antara lain, terindikasi dari kontraksi PMI manufaktur seiring penurunan permintaan ekspor (Grafik 1). Ekspor Tiongkok tumbuh negatif akibat perlambatan ekonomi global, meski sedikit membaik didorong oleh devaluasi yuan. Pertumbuhan impor juga masih negatif dipengaruhi oleh harga impor yang lebih mahal didorong oleh devaluasi yuan dan penurunan permintaan domestik. Perlambatan ekonomi yang terus berlanjut mendorong Bank Sentral Tiongkok melakukan kebijakan pelonggaran kebijakan moneter dengan menurunkan suku bunga acuan kredit dan deposito masing-masing sebesar 25 bps menjadi 4,35% dan 1,5%. Selain itu, Bank Sentral Tiongkok juga menurunkan GWM bank besar sebesar 50 bps menjadi 17,5% dan bank kecil menjadi 15,5%. Pemerintah Tiongkok juga melakukan langkah-langkah reformasi pasar keuangan dan internasionalisasi renmimbi.

Perekonomian India tetap kuat meski ekspor melemah. Permintaan domestik menguat, tercermin dari sentimen bisnis dan penjualan mobil penumpang domestik yang positif. Kuatnya permintaan domestik juga turut mendukung PMI Manufaktur India yang terus berada pada area ekspansif. Namun demikian, ekspor India melemah sejalan dengan perlambatan ekonomi Tiongkok (Grafik 2).

Pemulihan ekonomi global yang masih terbatas berdampak pada harga komoditas internasional yang masih terus menurun. Menurunnya harga komoditas global dipengaruhi oleh rendahnya permintaan dunia, sejalan dengan ekonomi yang makin bergantung pada konsumsi domestik. Penurunan harga diperkirakan terjadi di seluruh komoditas utama, dengan penurunan terbesar pada batubara, nikel, timah, dan tembaga. Hal ini terutama karena faktor ekspektasi permintaan yang masih rendah, terutama dari Tiongkok.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


��

��

��

��

��

��

��

��

��

� ��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

PerTumbuhan ekonomI

Pertumbuhan ekonomi meningkat pada triwulan III 2015 dan diperkirakan akan terus meningkat pada triwulan IV 2015. Pertumbuhan ekonomi triwulan III 2015 tercatat 4,73% (yoy), lebih tinggi dibandingkan dengan triwulan sebelumnya sebesar 4,67% (yoy) (Tabel 1). Peningkatan terutama didorong oleh peran pemerintah yang lebih kuat, baik dalam bentuk konsumsi maupun investasi pemerintah. Hal ini sejalan dengan kemajuan proyek infrastruktur pemerintah yang signifikan sejalan dengan peningkatan penyerapan belanja modal pemerintah yang meningkat 38,8 persen sampai dengan Oktober 2015. Konsumsi rumah tangga juga masih cukup kuat yang tercermin dari daya beli yang membaik. Di sisi eksternal, masih rendahnya harga komoditas dan masih lemahnya pertumbuhan ekonomi negara mitra dagang, seperti Amerika Serikat, Tiongkok, dan Singapura menyebabkan ekspor masih terkontraksi lebih dalam.

Konsumsi rumah tangga tumbuh cukup kuat pada triwulan III 2015. Pertumbuhan konsumsi rumah tangga meningkat dari 4,68% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 4,99% (yoy) pada triwulan III 2015. Meningkatnya konsumsi rumah tangga terlihat dari membaiknya penjualan sepeda motor pada triwulan III 2015. Peningkatan konsumsi rumah tangga terutama dipengaruhi oleh kontribusi positif konsumsi Lembaga Non Profit Rumah Tangga (LNPRT) terkait dengan telah dimulainya aktivitas belanja menjelang pelaksanaan pilkada serempak pada Desember 2015. Selain itu, peningkatan konsumsi rumah tangga didorong oleh membaiknya daya beli masyarakat, sebagaimana terlihat dari indikator ekspektasi pendapatan dan Nilai Tukar Petani (NTP) yang meningkat pada triwulan III 2015.

Konsumsi pemerintah tumbuh signifikan pada triwulan III 2015. Konsumsi pemerintah tumbuh sebesar 6,56% (yoy), lebih tinggi dibandingkan dengan pertumbuhan pada triwulan II 2015 sebesar 2,13% (yoy). Pertumbuhan konsumsi pemerintah terutama bersumber dari peningkatan belanja barang sejalan dengan peningkatan penyerapan anggaran pemerintah.


Pertumbuhan investasi tercatat meningkat pada triwulan III 2015, terutama didorong oleh peningkatan investasi bangunan. Kinerja investasi meningkat dari 3,69% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 4,62% (yoy) pada triwulan III 2015. Pertumbuhan investasi terutama didorong oleh investasi bangunan yang tumbuh 6,25% (yoy), lebih tinggi dibandingkan pertumbuhan pada triwulan II 2015 sebesar 4,82% (yoy). Peningkatan investasi bangunan terlihat pada penjualan semen yang naik signifikan pada triwulan III 2015 (Grafik 3). Perkembangan ini sejalan dengan kemajuan proyek infrastruktur pemerintah yang signifikan di tengah sikap menunggu (wait and see) investor swasta. Sementara itu, investasi nonbangunan (Pembentukan Modal Tetap Domestik Bruto/PMTDB) tumbuh 0,04% (yoy), lebih lambat dibandingkan pertumbuhan triwulan sebelumnya sebesar 0,62% (yoy). Perlambatan tercermin pada kontraksi penjualan alat berat yang masih berlanjut. Melambatnya kinerja investasi nonbangunan terutama disebabkan oleh kontraksi pada komponen Cultivated Biological Resources (CBR) dan produk kekayaan intelektual.

Di sisi eksternal, masih rendahnya harga komoditas dan masih lemahnya pertumbuhan ekonomi negara mitra dagang menyebabkan ekspor terkontraksi lebih dalam. Ekspor pada triwulan III 2015 mencatat kontraksi 0,69% (yoy), lebih dalam dibandingkan dengan triwulan sebelumnya (-0,09%, yoy). Kontraksi ekspor nonmigas terutama disebabkan oleh masih lambatnya ekspor pertambangan (Grafik 4), khususnya ekspor batubara. Sementara itu, ekspor manufaktur sedikit melambat karena penurunan ekspor CPO. Berlanjutnya kontraksi kinerja ekspor tersebut sejalan dengan masih rendahnya harga komoditas dan masih lemahnya pertumbuhan ekonomi negara mitra dagang, seperti Amerika Serikat, Tiongkok dan Singapura.

Kinerja impor pada triwulan III 2015 membaik, sejalan dengan perbaikan permintaan domestik. Impor tercatat mengalami kontraksi sebesar 6,11% (yoy), lebih kecil dibandingkan dengan triwulan sebelumnya yang terkontraksi sebesar 6,98% (yoy). Perbaikan kinerja impor

grafik 3.Penjualan Semen

grafik 4.Pertumbuhan ekspor nonmigas riil

��

��

��

�

�

�

�

�

��

��

��

��

��

��

��

�

�

�

�

�

�

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


tersebut sejalan dengan perbaikan permintaan domestik yang dimotori oleh belanja infrastruktur pada triwulan III 2015, di tengah kinerja ekspor yang menurun.

Dari sisi sektoral (lapangan usaha), peningkatan pertumbuhan ekonomi pada triwulan III 2015 dimotori oleh sektor nontradable sejalan dengan meningkatnya permintaan domestik. Pertumbuhan cukup tinggi antara lain terlihat pada sektor konstruksi, sektor transportasi, sektor komunikasi, dan sektor jasa keuangan, serta pengadaaan air. Kinerja sektor konstruksi meningkat didorong oleh realisasi investasi pemerintah yang tumbuh pesat di tengah perilaku wait and

see investor swasta. Selain itu, sektor transportasi meningkat didorong oleh kenaikan penjualan sepeda motor dan pengguna angkutan udara. Sektor komunikasi juga meningkat sebagaimana ditunjukkan oleh penjualan emiten telekomunikasi yang meningkat serta peningkatan konsumsi data akibat beralihnya era 2G ke 3G dan 3G ke LTE (Long Term Evolution). Sementara itu, sektor jasa keuangan meningkat signifikan, lima kali lipat dari periode sebelumnya, didorong oleh aktivitas perbankan pada kegiatan transaksi valas. Di sisi lain, beberapa sektor tradable tumbuh terbatas sejalan dengan lambatnya pemulihan ekonomi global. Sektor pertambangan masih terkontraksi terutama akibat penurunan produksi batubara dan tembaga. Sektor manufaktur tumbuh relatif stagnan, seiring dengan masih lemahnya ekspor di tengah permintaan domestik yang mulai meningkat.

Secara spasial, perbaikan kondisi perekonomian terjadi di Jawa, sementara ekonomi Sumatera meski membaik namun masih relatif terbatas (Gambar 1). Meningkatnya pertumbuhan ekonomi berbagai daerah di Jawa terutama didorong oleh kenaikan investasi seiring dengan akselerasi pembangunan proyek-proyek infrastruktur berskala besar seperti Tol Trans Jawa, Mass Rapid Transit (MRT), pelabuhan, dan bandara. Selain itu, meningkatnya kinerja sektor keuangan ikut mendorong pertumbuhan ekonomi Jakarta. Sementara itu, realisasi proyek infrastruktur berskala besar, seperti pembangunan jalan Trans Sumatera dan proyek-proyek konstruksi terkait Asian Games, telah ikut berkontribusi pada perbaikan ekonomi Sumatera. Namun demikian, perbaikan ekonomi Sumatera tertahan oleh kinerja ekspor yang masih terbatas seiring dengan lemahnya permintaan global disertai harga komoditas yang rendah. Bahkan, Provinsi Riau dan Aceh tercatat masih mengalami kontraksi pertumbuhan ekonomi karena menurunnya kinerja tambang khususnya migas, meski tidak sedalam triwulan sebelumnya. Di sisi lain, ekonomi Kawasan Timur Indonesia (KTI) kembali tumbuh melambat. Kondisi ini dipengaruhi oleh melambatnya kinerja produksi pertanian sebagai dampak kekeringan yang melanda beberapa daerah, dan harga komoditas yang masih cenderung turun. Kalimantan bahkan mencatat pertumbuhan negatif untuk pertama kalinya dalam sepuluh tahun terakhir. Perekonomian Kalimantan Timur terkontraksi lebih dalam dibandingkan triwulan sebelumnya, karena penurunan kinerja produksi batubara seiring kinerja ekspor yang masih terbatas dan turunnya produksi (lifting) gas. Provinsi Papua juga kembali mengalami pertumbuhan negatif setelah tumbuh tinggi pada triwulan sebelumnya. Namun, perlambatan ekonomi KTI tertahan oleh akselerasi pembangunan proyek infrastruktur berskala besar seperti bandara dan pelabuhan.


neraca Pembayaran IndoneSIa

Perbaikan kinerja transaksi berjalan terus berlangsung terutama ditopang oleh neraca perdagangan nonmigas. Defisit transaksi berjalan dalam Neraca Pembayaran Indonesia (NPI) triwulan III 2015 tercatat sebesar 4,0 miliar dolar AS (1,86% PDB), membaik dibandingkan dengan defisit di triwulan III 2014 sebesar 7,0 miliar dolar AS (3,02% PDB) maupun defisit di triwulan II 2015 sebesar 4,2 miliar dolar AS (1,95% PDB). Perbaikan kinerja transaksi berjalan tersebut terutama ditopang oleh perbaikan neraca perdagangan nonmigas akibat penurunan impor yang relatif tajam (18,2% yoy) seiring masih terbatasnya permintaan domestik. Di sisi lain, ekspor nonmigas mengalami penurunan yang lebih kecil (11,0% yoy) terutama karena menurunnya harga komoditas, meskipun secara riil mencatat peningkatan sebesar 4,5% (yoy). Sementara itu, neraca perdagangan migas mencatat defisit yang relatif sama dengan triwulan sebelumnya karena penurunan surplus yang terjadi pada neraca perdagangan gas terkompensasi oleh penurunan defisit pada neraca perdagangan minyak.

Perbaikan kinerja transaksi berjalan juga didukung oleh penurunan defisit neraca jasa. Defisit neraca jasa pada triwulan III 2015 mencapai 2 miliar dolar AS, membaik dibandingkan defisit pada triwulan sebelumnya sebesar 2,7 miliar dolar AS. Hal ini didorong oleh menurunnya impor jasa pengangkutan (freight) seiring penurunan impor barang dan meningkatnya surplus jasa perjalanan (travel) seiring naiknya jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia.

Neraca pendapatan primer mencatat defisit, sementara neraca pendapatan sekunder membukukan surplus. Neraca pendapatan primer pada triwulan III 2015 tercatat defisit sebesar 7,4 miliar dolar AS, lebih tinggi dibandingkan 7,1 miliar dolar AS pada triwulan sebelumnya.

gambar 1. Peta Pertumbuhan ekonomi daerah Triwulan III 2015


Peningkatan defisit neraca pendapatan tersebut terutama karena naiknya pembayaran pendapatan investasi langsung dan pembayaran pendapatan investasi portofolio sektor publik sesuai pola musimannya. Sementara itu, neraca pendapatan sekunder pada triwulan III 2015 mencatat surplus sebesar 1,2 miliar dolar AS, terutama disumbang oleh selisih positif penerimaan transfer personal. Penerimaan transfer personal pada triwulan III 2015 mencapai 1,6 miliar dolar AS, relatif sama dengan triwulan sebelumnya.

Sementara itu, di tengah meningkatnya ketidakpastian di pasar keuangan global, kinerja transaksi modal dan finansial masih mencatat surplus. Surplus transaksi modal dan finansial pada triwulan III 2015 tercatat sebesar 1,2 miliar dolar AS, lebih rendah dibandingkan dengan surplus pada triwulan II 2015 sebesar 2,2 miliar dolar AS maupun triwulan III 2014 sebesar 14,7 miliar dolar AS. Penurunan surplus tersebut terutama karena investasi portofolio yang mengalami defisit dan menurunnya surplus investasi langsung. Defisit investasi portofolio terutama disebabkan oleh terjadinya net jual asing atas surat utang pemerintah dan saham domestik. Di sisi lain, meningkatnya penarikan ULN pemerintah dan turunnya pembayaran ULN swasta menyebabkan investasi lainnya berbalik dari defisit menjadi surplus, sehingga mampu menahan penurunan lebih lanjut surplus neraca transaksi modal dan finansial.

Surplus transaksi modal dan finansial yang menurun tersebut tidak dapat membiayai sepenuhnya defisit transaksi berjalan sehingga overall balance NPI triwulan III 2015 mengalami defisit sebesar 4,6 miliar dolar AS (Grafik 5). Defisit NPI pada triwulan III 2015 ini lebih besar dibandingkan defisit pada triwulan sebelumnya yang sebesar 2,9 miliar dolar AS. Dengan perkembangan tersebut, posisi cadangan devisa pada akhir September 2015 tercatat sebesar US$101,7 miliar (Grafik 6). Jumlah cadangan devisa ini cukup untuk membiayai kebutuhan pembayaran impor dan utang luar negeri Pemerintah selama 6,8 bulan dan berada di atas standar kecukupan internasional.

grafik 5.neraca Pembayaran Indonesia

grafik 6.Perkembangan cadangan devisa

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


nIlaI Tukar ruPIah

Nilai tukar rupiah melemah pada triwulan III 2015 dibandingkan dengan triwulan sebelumnya. Pada triwulan III 2015, rupiah secara rata-rata melemah sebesar 5,35% (qtq) ke level Rp13.873 per dolar AS (Grafik 7). Tekanan terhadap Rupiah dipengaruhi oleh faktor eksternal, yaitu kekhawatiran terhadap normalisasi kebijakan The Fed dan devaluasi Yuan. Sementara dari sisi domestik, tekanan terhadap Rupiah didorong oleh prospek pertumbuhan ekonomi domestik yang melambat. Faktor-faktor tersebut kemudian mendorong koreksi kepemilikan investor asing dari aset rupiah. Secara bulanan, depresiasi terjadi di sepanjang triwulan dengan tekanan yang semakin meningkat pada bulan Agustus dan September terutama dipicu oleh depresiasi Yuan dan meningkatnya kekhawatiran atas rencana kenaikan suku bunga The Fed. Di tengah tekanan terhadap nilai tukar rupiah, volatilitas rupiah relatif terjaga dibandingkan mata uang negara kawasan pada triwulan III 2015. Namun demikian, volatilitas rupiah tersebut meningkat ke level 11,5% dibandingkan 5,75% pada triwulan II 2015 (Grafik 8).

InflaSI

Inflasi pada triwulan III tetap terkendali dan mendukung pencapaian sasaran inflasi 2015, yaitu 4±1%. Pada triwulan III 2015, IHK tercatat sebesar 1,27% (qtq) atau 6,83% (yoy) lebih rendah dibandingkan triwulan sebelumnya sebesar 1,40% (qtq) atau 7,26% (yoy) (Grafik 9). Inflasi yang lebih rendah tersebut didorong oleh koreksi harga pangan pada kelompok volatile

food dan koreksi berbagai tarif angkutan pascalebaran pada kelompok administered prices. Sementara itu, inflasi inti meningkat dibandingkan triwulan sebelumnya, didorong oleh faktor musiman Ramadhan, Lebaran, dan tahun ajaran baru. Meskipun demikian, tekanan dari kelompok inti tidak setinggi historisnya empat tahun terakhir seiring masih lemahnya ekonomi domestik dan terkendalinya ekspektasi inflasi.

grafik 7.nilai Tukar rupiah

grafik 8.Volatilitas rupiah (Triwulanan)

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� ��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�


Inflasi volatile food pada triwulan III 2015 lebih rendah dibandingkan triwulan sebelumnya didorong oleh koreksi harga bahan pangan. Inflasi volatile food tercatat sebesar 1,82% (qtq) atau 8,52% (yoy), lebih rendah dari 2,35% (qtq) dan 8,83% (yoy) pada triwulan sebelumnya. Hal tersebut disebabkan oleh koreksi harga bawang merah dan aneka cabai akibat panen raya serta koreksi harga daging ayam ras dan daging sapi yang cukup dalam di tengah Idul Adha. Di sisi lain, tekanan dari kelompok volatile food bersumber dari kenaikan harga beras didorong oleh terbatasnya kuantitas dan kualitas panen akibat cuaca kering.

Pada triwulan III 2015, inflasi administered prices lebih rendah dari triwulan sebelumnya didorong oleh koreksi berbagai tarif angkutan pascalebaran. Kelompok administered prices tercatat inflasi sebesar 0,80% (qtq) atau 11,26% (yoy), lebih rendah dari 2,53% (qtq) dan 13,14% (qtq) pada triwulan sebelumnya. Rendahnya inflasi pada kelompok ini didorong oleh koreksi berbagai tarif angkutan pascalebaran, koreksi harga LPG 12 kg sebesar Rp6.000,-/tabung, dan koreksi harga BBM non-subsidi.

Inflasi inti terkendali didorong oleh perlambatan ekonomi domestik dan terjaganya ekspektasi inflasi pada triwulan III 2015. Inflasi inti tercatat sebesar 1,30% (qtq) atau 5,07% (yoy), lebih tinggi dibandingkan dengan 0,73% (qtq) atau 5,04% (yoy) pada triwulan sebelumnya. Faktor musiman Ramadan, Lebaran dan tahun ajaran baru turut memberikan tekanan terhadap inflasi inti. Sementara itu, depresiasi Rupiah yang berlangsung pada triwulan III ditengarai belum sepenuhnya ditransmisikan ke harga jual oleh pengusaha akibat masih lemahnya perekonomian domestik.

Inflasi inti yang relatif terkendali pada triwulan III 2015 turut didukung oleh ekspektasi inflasi yang terkendali. Ekspektasi inflasi 3 bulan yang akan datang baik di tingkat konsumen

grafik 9. Perkembangan Inflasi Tahunan

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��


maupun pedagang eceran mengalami penurunan sejalan dengan tren apresiasi Rupiah dan koreksi harga energi. Koreksi harga energi tersebut antara lain adalah penurunan harga Solar, LPG 12 kg, dan tarif listrik. Demikian pula, ekspektasi inflasi 6 bulan yang akan datang baik di tingkat konsumen maupun di tingkat pedagang menurun sejalan dengan pola panen raya.

Relatif terkendalinya inflasi pada triwulan III 2015 tercermin pada terkendalinya tekanan inflasi di berbagai daerah (Gambar 2). Mayoritas wilayah Sumatera dan Jawa mengalami deflasi, sementara Kalimantan dan KTI mengalami inflasi. Relatif terkendalinya inflasi di berbagai daerah dipengaruhi oleh terjaganya pasokan pangan, yang didukung oleh panen raya aneka cabai di luar pola musimannya di beberapa daerah sentra (antara lain Jawa, Bengkulu, dan Lampung). Sementara itu, tekanan inflasi di KTI dan Kalimantan dipicu meningkatnya harga beberapa komoditas bahan makanan.

gambar 2.Peta Inflasi daerah Triwulan III 2015 (%, yoy)

Perkembangan moneTer

Likuiditas di Pasar Uang Antar Bank (PUAB) tetap terjaga. Rata-rata suku bunga PUAB O/N pada triwulan III 2015 mengalami sedikit peningkatan dari 5,66% pada triwulan II 2015 menjadi 5,75%. (Grafik 10). Kenaikan suku bunga PUAB O/N tidak terlepas dari strategi pengetatan likuiditas jangka pendek rupiah melalui OPT maupun FX Swap. Rata-rata posisi DF Rate pada triwulan III turun dari Rp105,26 triliun menjadi Rp102,57 triliun. Adapun rata-rata spread suku bunga max-min di PUAB naik dibandingkan triwulan sebelumnya dari 101 bps menjadi 200 bps sebagai dampak dari pengetatan likuiditas jangka pendek rupiah melalui OPT maupun FX

Swap. Secara nominal, volume rata-rata PUAB total pada triwulan III 2015 tercatat turun dari Rp12,19 triliun menjadi Rp10,85 triliun. Penurunan volume PUAB total lebih dikontribusi oleh penurunan volume PUAB O/N dari Rp6,97 triliun menjadi Rp6,03 triliun.


Suku bunga deposito kembali turun pada triwulan III 2015, sementara suku bunga kredit masih tertahan. Rata-rata tertimbang (RRT) suku bunga deposito pada triwulan III 2015 masih melanjutkan tren penurunan dari triwulan sebelumnya. Melonggarnya likuiditas yang menurunkan kompetisi dalam penarikan DPK mendorong bank melakukan efisiensi dengan menurunkan suku bunga simpanannya secara terukur. Rata-rata tertimbang (RRT) suku bunga deposito turun dari 8,16% menjadi 7,94% dan berlangsung di seluruh kelompok BUKU pada triwulan III 2015. Penurunan paling besar terjadi pada deposito tenor 3 bulan. Sementara itu, RRT suku bunga kredit pada triwulan III 2015 relatif tertahan karena meningkatnya faktor risiko kredit. RRT suku bunga kredit tertahan pada level 12,91%, sedikit menurun dibandingkan dengan triwulan sebelumnya yakni sebesar 12,97% (Grafik 11). Penurunan RRT suku bunga kredit terutama disumbang oleh penurunan suku bunga kredit modal kerja (KMK) dan kredit investasi (KI), masing-masing sebesar -11 bps dan -10 bps menjadi masing-masing sebesar 12,59% dan 12,19%. Sementara itu, RRT suku bunga kredit konsumsi (KK) naik sebesar 4 bps menjadi 13,86%. Dengan perkembangan tersebut, spread antara suku bunga kredit dan deposito pada triwulan III 2015 meningkat menjadi 497 bps dari 481 bps (Grafik 12).

Likuiditas perekonomian (M2) pada triwulan III 2015 tumbuh melambat dipengaruhi oleh penurunan uang kuasi. Pertumbuhan M2 pada triwulan III 2015 turun menjadi 12,41% (yoy) dari 12,75% (yoy) pada triwulan sebelumnya. Berdasarkan komponennya, penurunan M2 bersumber dari penurunan pertumbuhan uang kuasi, dari 13,90% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 12,51% (yoy) pada triwulan III 2015. Sementara itu, pertumbuhan M1 meningkat dari 9,92% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 12,00% (yoy) pada triwulan III 2015. Peningkatan M1 tersebut didorong oleh kenaikan giro rupiah dan uang kartal. Pertumbuhan uang kartal menunjukkan tren yang terus meningkat seiring dengan mulai meningkatnya pertumbuhan ekonomi. Perkembangan ini mengindikasikan kondisi ekonomi yang mulai pulih.

grafik 10. bI rate, df rate dan Suku bunga Puab on

3

4

5

6

7

8

9

10

11

2013 2014 2015Jan Mar Mei Jul Sep Nov Jan Mar Mei Jul Sep Nov Jan Mar Mei Jul Sep

%

rPUAB ON BI Rate DF Rate LF Rate


berdasarkan faktor yang memengaruhi, perlambatan m2 antara lain bersumber dari intervensi valas yang dilakukan oleh bank Indonesia dalam menjaga stabilitas nilai tukar. Hal itu mendorong perlambatan pertumbuhan NFA. Sementara itu, kontribusi NDA tidak banyak berubah terhadap pertumbuhan M2 akibat pertumbuhan kredit yang relatif stabil. Pertumbuhan kredit1 sedikit meningkat dari 10,2% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 10,9% (yoy) pada triwulan III 2015.

InduSTrI Perbankan

Stabilitas sistem keuangan tetap solid ditopang oleh ketahanan sistem perbankan dan relatif terjaganya kinerja pasar keuangan. Ketahanan industri perbankan tetap kuat dengan risiko-risiko kredit, likuiditas dan pasar yang cukup terjaga, serta dukungan modal yang kuat.

Pertumbuhan kredit pada triwulan III 2015 mulai menunjukkan peningkatan, meskipun masih rentan terkait masih terbatasnya pertumbuhan ekonomi dan meningkatnya risiko nilai tukar. Pertumbuhan kredit2 pada triwulan III 2015 tercatat 11,1% (yoy), meningkat dari 10,4% (yoy) pada triwulan II 2015 (Grafik 13). Peningkatan pertumbuhan kredit pada triwulan III 2015

12,59

12,19

13,86

12,91

11,0

11,5

12,0

12,5

13,0

13,5

14,0

14,5

2013 2014 2015Jan Mar Mei Jul Sep Nov Jan Mar Mei Jul Sep Nov Jan Mar Mei Jul Sep

Sb KMK Sb KI Sb KK Sb Kredit Rp

% �

��

��

��

��

�

�

�

�

�

�

��

��

��

��

��

�

�

�

�

�

�

�

�

��

��

1 Perhitungan pertumbuhan penyaluran kredit sebesar 10,9% (yoy) pada triwulan III 2015 menggunakan konsep moneter, yaitu pinjaman rupiah dan valas yang diberikan oleh Bank Umum dan BPR (tidak termasuk kantor cabang bank yang beroperasi di luar wilayah Indonesia) kepada penduduk (tidak termasuk Pemerintah Pusat). Sementara itu, pertumbuhan kredit menggunakan konsep perbankan pada triwulan III 2015 tercatat sebesar 11,1% (yoy). Kredit menurut konsep perbankan adalah pinjaman rupiah dan valas yang diberikan oleh Bank Umum (termasuk kantor cabang yang beroperasi di luar wilayah Indonesia) kepada penduduk (termasuk Pemerintah Pusat) dan bukan penduduk.

2 Kredit menurut konsep perbankan.

grafik 11.Suku bunga kredit: kmk, kI dan kk

grafik 12.Spread Suku bunga Perbankan


terutama ditopang oleh KI dan KK yang masing-masing tumbuh 13,0% (yoy) dan 10,1% (yoy) dari 10,1% (yoy) dan 9,9% (yoy) pada triwulan II 2015. Sementara itu, pertumbuhan KMK melambat dari 10,8% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 10,7% (yoy) pada triwulan III 2015. Secara sektoral, peningkatan pertumbuhan kredit antara lain terjadi pada sektor manufaktur, perdagangan, pertanian, dan jasa dunia usaha, serta listrik, air, dan gas

Pertumbuhan Dana Pihak Ketiga (DPK) pada triwulan III 2015 menurun, terutama bersumber dari penurunan deposito. Pertumbuhan DPK3 pada triwulan III 2015 tercatat sebesar 11,7% (yoy), lebih rendah dari triwulan sebelumnya sebesar 12,7% (yoy) (Grafik 14). Penurunan DPK terutama bersumber dari pertumbuhan deposito yang melambat sebesar 11,2% (yoy) pada triwulan III 2015 (posisi September 2015) dari 16,4% (yoy) pada triwulan II 2015 (posisi Juni 2015). Turunnya pertumbuhan deposito dialami, baik deposito rupiah maupun valas. Penurunan deposito rupiah antara lain dipengaruhi oleh penurunan suku bunga deposito. Sementara itu, tren pelambatan deposito valas terjadi sejak awal tahun 2015 dan telah memasuki fase negatif sejak Juli 2015. Di sisi lain, pertumbuhan giro dan tabungan meningkat, masing-masing dari 15,9% (yoy) dan 4,5% (yoy) pada triwulan II 2015 menjadi 19,9% (yoy) dan 6,4% (yoy) pada triwulan III 2015.

3 Perhitungan pertumbuhan DPK sebesar 11,7% (yoy) menggunakan konsep perbankan. DPK menurut konsep perbankan adalah simpanan milik pihak ketiga, baik dalam rupiah maupun valas pada Bank Umum (termasuk kantor cabang bank yang beroperasi di luar wilayah Indonesia) dalam bentuk tabungan, giro dan simpanan berjangka. DPK menurut konsep perbankan meliputi pula simpanan milik Pemerintah Pusat dan simpanan milik bukan penduduk. Sementara itu, DPK menurut konsep moneter pada triwulan III 2015 mencatat pertumbuhan sebesar 11,5% (yoy), lebih rendah dari triwulan sebelumnya sebesar 13,2% (yoy). DPK menurut konsep moneter adalah simpanan milik pihak ketiga, baik dalam rupiah maupun valas pada Bank Umum dan BPR (tidak termasuk kantor cabang bank yang beroperasi di wilayah Indonesia) dalam bentuk tabungan, giro, dan simpanan berjangka. DPK menurut konsep moneter tidak termasuk simpanan milik Pemerintah Pusat dan simpanan milik bukan penduduk.

grafik 13. Pertumbuhan kredit menurut Jenis Penggunaan

grafik 14. Pertumbuhan dPk

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


kondisi perbankan tetap terjaga di tengah mulai meningkatnya pertumbuhan kredit. Pada triwulan III 2015, ketahanan permodalan masih memadai dengan rasio kecukupan modal (Capital Adequacy Ratio/CAR) yang masih tinggi sebesar 20,4%, jauh di atas ketentuan minimum 8% (Tabel 2). Sementara itu, rasio kredit bermasalah (Non Performing Loan/NPL) tetap rendah dan stabil di kisaran 2,7% (gross) atau 1,3% (net).

PaSar Saham dan PaSar SuraT berharga negara

Perkembangan pasar saham domestik pada triwulan III 2015 menunjukkan kinerja yang menurun, terutama dipengaruhi oleh sentimen eksternal. IHSG pada triwulan III 2015 mengalami penurunan sebesar 14,0% (qtq) menjadi 4.223,91 (30 September 2015), dipicu oleh aksi jual investor asing. Penurunan kinerja pasar saham dipengaruhi oleh sentimen eksternal, khususnya terkait ketidakpastian kebijakan normalisasi the Fed dan meningkatnya kekhawatiran perlambatan ekonomi global. Dari sisi domestik, sentimen positif masih minim sehingga belum mampu menahan aliran dana. Koreksi harga saham juga dialami oleh sebagian bursa saham negara kawasan, di antaranya bursa saham Tiongkok yang mengalami penurunan 28,6% (qtq) (Grafik 15).

Kinerja pasar SBN pada triwulan III 2015 mengalami penurunan, tercermin dari kenaikan yield SBN untuk seluruh tenor. Sejalan dengan pasar saham, turunnya kinerja pasar SBN juga merupakan dampak dari sentimen eksternal. Pelemahan kinerja SBN dipengaruhi oleh sentimen global terkait kebijakan normalisasi the Fed dan meningkatnya kekhawatiran terhadap perlambatan ekonomi global. Secara keseluruhan, yield SBN naik sebesar 133 bps dari 8,22% menjadi 9,55%. Adapun yield jangka pendek, menengah dan panjang masing-masing naik sebesar 136 bps, 128 bps dan 139 bps menjadi 9,20%, 9,59% dan 9,93%. Sementara itu, yield benchmark 10 tahun naik sebesar 127 bps dari 8,33% menjadi 9,60% (Grafik 16). Pada

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


triwulan III 2015, investor asing mencatat net jual sebesar Rp14,16 triliun sehingga kepemilikan asing pada triwulan III 2015 turun menjadi 36,60%, dari 38,62%.

PembIayaan non bank

Pembiayaan ekonomi nonbank pada triwulan III 2015 menurun dibandingkan dengan triwulan sebelumnya dikarenakan pertumbuhan ekonomi yang terbatas. Total pembiayaan selama triwulan III 2015 melalui penerbitan saham perdana, right issue, obligasi korporasi, medium term notes (MTN), promissory notes dan lembaga keuangan lainnya mencapai Rp13,3 triliun atau lebih rendah dibandingkan triwulan II 2015 yang sebesar Rp47,6 triliun. Komposisi pembiayaan yang bersumber dari penerbitan obligasi mencapai 65,7% dari total pembiayaan. Secara komposisi, penurunan terbesar disumbang oleh turunnya pembiayaan melalui penerbitan obligasi yang yang hanya mencapai Rp9,5 triliun, atau turun 63,6% dibandingkan triwulan II 2015. Pembiayaan baik melalui penerbitan saham serta MTN dan NCD (negotiable certificate

of deposit) juga mengalami penurunan dibandingkan triwulan sebelumnya masing-masing menjadi sebesar Rp0,9 triliun dan Rp2,8 triliun. Meskipun demikian, total pembiayaan pada triwulan III 2015 masih tercatat lebih tinggi dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya yang sebesar Rp8,2 triliun.

Perkembangan SISTem Pembayaran

Secara umum, perkembangan sistem pembayaran di kelompok uang tunai tetap sejalan dengan perkembangan ekonomi domestik, khususnya sektor konsumsi rumah tangga. Posisi Uang Kartal Yang Diedarkan (UYD) pada akhir triwulan III 2015 sebesar Rp518,3 triliun, atau

grafik 15. IhSg dan Indeks bursa global Triwulan III 2015 (qtq)

grafik 16. Perubahan Yield Triwulan III 2015

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� � � � � � � � � ��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


tumbuh 9,4% (yoy) dibandingkan dengan periode yang sama tahun sebelumnya (Rp474,0 triliun atau tumbuh 9,0% yoy). Pada hari kerja terakhir Ramadhan 2015, posisi UYD tercatat sebesar Rp604,2 triliun yang merupakan posisi tertinggi selama triwulan III 2015. Hal ini sejalan dengan meningkatnya permintaan uang tunai khususnya sektor konsumsi rumah tangga selama periode Ramadhan. Selanjutnya, terjadi arus balik dana perbankan ke Bank Indonesia pasca Idul Fitri 2015.

Di tengah tren pertumbuhan UYD yang dipengaruhi faktor siklikal tersebut, Bank Indonesai terus berupaya meningkatkan kualitas uang yang diedarkan. Selama triwulan III 2015, sejumlah 1,5 miliar lembar Uang Tidak Layak Edar (UTLE) senilai Rp41,9 triliun telah dimusnahkan dan diganti dengan uang rupiah yang layak edar. Jumlah pemusnahan UTLE tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan triwulan II 2015 yang tercatat sebesar 1,2 miliar lembar atau senilai Rp33,4 triliun. Tingginya pemusnahan pada triwulan laporan, disebabkan karena meningkatnya aliran uang masuk (inflow) dari perbankan ke Bank Indonesia yang mengandung UTLE. Di samping itu, pada awal triwulan laporan, Bank Indonesia juga meningkatkan standar kualitas uang yang diedarkan (fitness level).

Transaksi sistem pembayaran berjalan secara aman dan lancar sepanjang triwulan III 2015. Pada triwulan III 2015 transaksi sistem pembayaran nontunai mengalami peningkatan, baik dari sisi nilai maupun volume transaksi. Peningkatan nilai transaksi tercatat sebesar Rp 538,9 triliun atau sebesar 1,4% (qtq) (Tabel 3). Sementara itu, peningkatan volume transaksi tercatat sebesar 50,7 juta transaksi atau meningkat 3,7% (qtq). Secara umum, peningkatan nilai transaksi terutama didorong oleh meningkatnya nilai transaksi Bank Indonesia-Scripless

Securities Settlement System (BI-SSSS) dan transaksi Alat Pembayaran dengan Menggunakan Kartu (APMK). Nilai transaksi BI-SSSS meningkat sebesar Rp569,8 triliun atau naik 7,6% (qtq) dan transaksi APMK meningkat Rp39,5 triliun atau naik 3,1% (qtq). Sementara itu, peningkatan volume transaksi terutama didorong oleh peningkatan transaksi APMK dan Uang Elektronik. Peningkatan volume transaksi terbesar terjadi pada Uang Elektronik, yaitu meningkat sebesar 29,6 juta transaksi atau 20,7% (qtq). Sementara transaksi APMK meningkat sebesar 1,8% (qtq) atau 21,1 juta transaksi yang didominasi oleh transaksi ATM-Debet. Peningkatan volume transaksi APMK dan Uang Elektronik mencerminkan semakin meningkat dan meluasnya penggunaan instrumen pembayaran nontunai oleh masyarakat.


ProSPek PerekonomIan

Bank Indonesia memperkirakan pertumbuhan ekonomi domestik akan lebih tinggi pada triwulan IV 2015. Pertumbuhan ekonomi pada triwulan IV 2015 diperkirakan lebih tinggi dibandingkan dengan triwulan III 2015 yang sebesar 4,73% (yoy). Pertumbuhan ekonomi yang lebih tinggi tersebut didukung oleh permintaan domestik yang meningkat dan kontraksi ekspor yang berkurang. Peningkatan permintaan domestik sejalan dengan pola penyerapan belanja pemerintah yang meningkat pesat pada triwulan IV. Konsumsi RT (termasuk LNPRT) juga tumbuh dalam tren meningkat khususnya memasuki masa pilkada serentak pada Desember 2015. Dari eksternal, perbaikan perekonomian didukung oleh kinerja ekspor yang terus membaik sejalan dengan perbaikan ekonomi global. Merespon peningkatan permintaan domestik dan perbaikan ekspor, impor diperkirakan tumbuh menguat. Secara keseluruhan tahun 2015, pertumbuhan ekonomi diperkirakan berada pada kisaran 4,7-5,1%.

Inflasi triwulan IV 2015 diprakirakan lebih rendah dibandingkan proyeksi sebelumnya. Prakiraan inflasi yang lebih rendah tersebut terutama bersumber dari kelompok inti dan kelompok volatile food (VF). Pada triwulan IV 2015, inflasi inti diprakirakan lebih rendah dibandingkan proyeksi sebelumnya seiring dengan realisasi inflasi inti Oktober yang tercatat lebih rendah dibandingkan perkiraan. Dampak nilai tukar juga diperkirakan masih terbatas seiring dengan masih lemahnya permintaan domestik.Sementara itu, pada triwulan IV 2015, kelompok VF diprakirakan juga mengalami inflasi yang lebih rendah dibandingkan proyeksi sebelumnya, khususnya setelah mencatat deflasi yang cukup dalam pada Oktober 2015. Dampak El Nino terhadap harga komoditas pangan yang tidak sekuat perkiraan juga mendukung perkiraan inflasi VF yang rendah. Di sisi lain, kelompok administered prices (AP) diprakirakan mengalami deflasi

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


yang lebih tinggi dibandingkan dengan proyeksi sebelumnya. Hal ini disebabkan oleh realisasi inflasi AP pada Oktober 2015 yang lebih tinggi dibandingkan proyeksi dan adanya kenaikan tarif jalan tol sebesar rata-rata 15%. Untuk keseluruhan tahun, Bank Indonesia meyakini inflasi 2015 akan terjaga di batas bawah kisaran sasaran 4±1%.

bank Indonesia akan terus mencermati beberapa risiko perekonomian yang berasal dari eksternal maupun domestik. Dari sisi global, ketidakpastian kenaikan Fed Fund

Rate dan pelemahan ekonomi Tiongkok berisiko memberikan tekanan pada nilai tukar rupiah, inflasi, dan pertumbuhan ekonomi. Sumber risiko global lainnya adalah harga komoditas di pasar internasional yang masih terus menurun. Dari sisi domestik,tekanan inflasi yang meningkat perlu diwaspadai khususnya yang bersumber dari kenaikan harga-harga administered prices. Risiko terkait efektivitas stimulus fiskal perlu menjadi perhatian karena merupakan kunci bagi prospek pertumbuhan ekonomi ke depan.


halaman ini sengaja dikosongkan

129The Determinants of Bank’s Efficiency In Indonesia

The DeTerminanTs of BanK’s efficiency in inDonesia

Astoeti Wahjoe Widiarti1

Hermanto Siregar2

Trias Andati

This paper measures the efficiency of the banks using the intermediation approach and the

Data Envelopment Analysis (DEA) on quarterly data of 108 conventional banks in Indonesia during the

period of 2012Q1 to 2014Q4. The results shows that the Indonesian banking industry is inefficient in its

intermediation function, which is in line with their financial indicators namely the total increasing asset,

stable ROA of around 2-3%, and their Operating to Income Cost ratio of about 66-83%. Furthermore,

we apply data panel estimation to estimate the determinant of this efficiency; the result shows the bank’s

type, the Non Performing Loan (NPL), the Loan to Deposit Ratio (LDR), the size of the bank, the Cost

Efficiency Ratio (CER), and the Capital Adequacy Ratio (CAR); significantly affect the bank’s efficiency in

Indonesia.

abstract

Keywords: Banking, efficiency, panel estimation, Indonesia.

JEL Classification: G21

1 Astoeti Wahjoe Widiarti (corresponding author, [email protected]) is a researcher on Bank Indonesia; currently is assigned in OJK, and also graduate from Program Pascasarjana Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor. The views on this paper are solely of the authors, and do not necessarily represent the views of Bank Indonesia or OJK.

2 Hermanto Siregar and Trias Andati are lecturers at Program Pascasarjana Manajemen dan Bisnis IPB.


I. PENDAHULUAN

Sektor jasa keuangan merupakan sub sistem dari keseluruhan sistem perekonomian di Indonesia. Berdasarkan data yang tercatat pada Otoritas Jasa Keuangan (OJK), sektor keuangan Indonesia terdiri dari industri keuangan bank dan industri keuangan non bank (asuransi, dana pensiun, perusahaan pembiayaan, sekuritas dan pegadaian). Kinerja dan kesehatan perbankan yang mendominasi sektor keuangan Indonesia perlu mendapat perhatian guna mewujudkan sistem perbankan yang efisien, sehat, untuk mendorong pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan dan lebih merata melalui pembiayaan yang mudah, aman, dan terjangkau dalam rangka meningkatkan kesejahteraan dan kemakmuran seluruh rakyat. Total aset perbankan mencapai sekitar 79% dari total aset seluruh lembaga sektor keuangan sebagaimana Tabel 1.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

Terdapat fenomena menarik terkait dengan kondisi industri perbankan Indonesia yang mencerminkan kinerja profitabilitas dan efisiensi operasional yang tidak sehat dan berkelanjutan (sustainable). Hal ini disebabkan lemahnya struktur aktiva produktif bank-bank, pendapatan perbankan yang sebagian berasal dari aktivitas tradisional yang fluktuatif dan rendahnya rasio aset per nasabah yang membuat biaya operasional perbankan Indonesia relatif tinggi dibandingkan dengan negara-negara lain. Sebagian besar bank terutama bank domestik juga saat ini belum memaksimalkan pendapatan fee base income-nya (Subandi dan Ghozali, 2013). Berdasarkan data Statistika Perbankan Indonesia (SPI) periode Desember 2014 yang diterbitkan OJK, jumlah pendapatan operasional didominasi oleh pendapatan bunga sebesar 90%, sedangkan pendapatan operasional selain dari bunga yaitu fee based income belum optimal.

Berdasarkan SPI tahun 2012, 2013 dan 2014, diketahui bahwa beberapa rasio keuangan dan pos-pos tertentu yang merupakan faktor internal bank, dalam penelitian ini merupakan


variabel independen yang berpengaruh kepada profitabilitas perbankan di Indonesia yang diukur dengan Return on Asset (ROA), yaitu total aset (Size), risiko kredit yang dicerminkan rasio Non

Performing Loan (NPL), kemampuan permodalan Capital Adequacy Ratio (CAR) atau Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM), kemampuan likuiditas yang dicerminkan Loan to Deposit

Ratio (LDR), perolehan margin keuntungan Net Interest Margin (NIM) serta pengelolaan biaya operasional dibandingkan dengan pendapatan operasional (BOPO), komposisi Deposito terhadap Dana Pihak Ketiga (DEP) sebagaimana Tabel 2.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

Dari Tabel 2 diketahui bahwa dalam tiga tahun terakhir (2012 – 2014) Bank Persero dengan NIM di atas 5%, total aset di atas Rp1.500 triliun serta BOPO sekitar 70% menghasilkan ROA sekitar 3,8%, sedangkan pada Bank Asing dengan NIM hanya 3%, total aset sekitar Rp300 triliun serta BOPO sekitar 80 % menghasilkan ROA sekitar 3%. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Asing hanya dengan NIM dan total aset yang lebih rendah dari Bank Persero namun Bank Asing mampu menghasilkan ROA yang relatif sama yaitu 3% dibandingkan Bank Persero 3,8%. NIM perbankan Indonesia masih relatif tinggi yakni sebesar 5,43% dibandingkan negara lainnya seperti Filipina 3,3%, Thailand 2,6%, Malaysia 2,3% dan Singapura 1,5%.


Sumber pendanaan perbankan terbesar adalah Dana Pihak Ketiga (DPK) disamping pendanaan jangka panjang melalui penerbitan obligasi atau Medium Term Note (MTN), dukungan permodalan dari parent maupun pinjaman luar negeri dan pinjaman subordinasi khususnya bagi kantor cabang bank asing dan bank campuran. Porsi deposito dalam struktur DPK paling besar akibat relatif tingginya suku bunga yang diberikan dibandingkan tabungan dan giro. Struktur deposito dengan biaya bunga yang lebih besar tersebut berpengaruh terhadap rentabilitas perbankan (Laporan Profil Industri Perbankan Triwulan II/2014, OJK).

Beberapa rasio kinerja keuangan Bank sebagaimana Tabel 2 merupakan sebagian penilaian kinerja keuangan untuk mendukung analisa dalam penilaian Tingkat Kesehatan Bank (TKS) Bank. TKS Bank harus dipelihara dan/atau ditingkatkan agar kepercayaan masyarakat terhadap Bank dapat tetap terjaga. Selain itu, TKS Bank digunakan sebagai salah satu sarana dalam melakukan evaluasi terhadap kondisi dan permasalahan yang dihadapi Bank serta menentukan tindak lanjut untuk mengatasi kelemahan atau permasalahan Bank, baik berupa corrective action oleh Bank maupun supervisory action oleh otoritas pengawasan bank yaitu OJK. TKS adalah hasil penilaian kondisi Bank yang dilakukan terhadap risiko dan kinerja Bank. Bank wajib memelihara dan/atau meningkatkan TKS dengan menerapkan prinsip kehati-hatian dan manajemen risiko dalam melaksanakan kegiatan usaha. Cakupan penilaian TKS meliputi penilaian faktor Profil risiko (risk profile); Good Corporate Governance (GCG); Rentabilitas (earnings); dan Permodalan (capital). Bank yang memiliki Peringkat Komposit 1 (PK-1), mencerminkan kondisi Bank yang secara umum sangat sehat sehingga dinilai sangat mampu menghadapi pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan faktor eksternal lainnya sedangkan Bank dengan Peringkat Komposit 5 (PK-5), mencerminkan kondisi Bank yang secara umum tidak sehat sehingga dinilai tidak mampu menghadapi pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan faktor eksternal lainnya (Peraturan Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011 tanggal 5 Januari 2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum).

Efisiensi bank merupakan salah satu indikator penting untuk menganalisa performance suatu bank dan juga sebagai sarana untuk lebih meningkatkan efektifitas kebijakan moneter. Kemampuan menghasilkan output yang maksimal dengan input yang ada merupakan ukuran kinerja yang diharapkan. Pada saat pengukuran efisiensi dilakukan, bank dihadapkan pada kondisi bagaiman mendapatkan tingkat output yang optimaldengan tingkat input yang ada, atau mendapatkan tingkat input yang minimum dengan tingkat output tertentu. Dengan diidentifikasinya alokasi input dan output, dapat dianalisa lebih jauh untuk melihat penyebab ketidakefisienan (Mansyur, 2012). Pengukuran efisiensi teknis cenderung terbatas pada hubungan teknis dan operasional dalam proses konversi input menjadi output. Berger dan Humphrey (1997) menyatakan bahwa pendekatan intermediasi merupakan pendekatan yang lebih tepat untuk mengevaluasi kinerja lembaga keuangan secara umum karena karakteristik lembaga keuangan sebagai financial intermediation.

Beberapa penelitian terdahulu mengenai determinan efisiensi dan dampaknya terhadap profitabilitas pada industri perbankan telah dilakukan di berbagai negara. Penelitian terhadap


perbankan di Tunisia menggunakan faktor rasio biaya overhead terhadap total aset, rasio modal terhadap total aset, rasio kredit bank terhadap total aset, rasio aset yang tidak produktif dibandingkan total aset bank (size), serta faktor makro yang mempengaruhi yaitu inflasi dan suku bunga serta GDP per kapita, disimpulkan bahwa bank yang memiliki jumlah modal lebih tinggi dan NIM yang tinggi berpengaruh positif terhadap profitabilitas, sedangkan indikator makro ekonomi tingkat inflasi dan pertumbuhan GDP per kapita tidak berdampak pada margin bunga bank dan profitabilitas (Naceur, 2003).

Penelitian terhadap perbankan Malaysia oleh Omar et al. (2006) meneliti produktivitas industri perbankan syariah menggunakan non parametrik Data Envelopment Analysis (DEA).Ukuran bank tidak penting dalam meningkatkan efisiensi perbankan, namun peningkatan dari aspek teknis melalui pemanfaatan teknologi yang tinggi didukung pengetahuan dan keterampilan tenaga kerja, memberikan pertumbuhan produktivitas yang lebih tinggi. Bank syariah dinilai kurang efisien dibandingkan bank komersial konvensional. Sedangkan Muda et

al. (2013) meneliti faktor penentu profitabilitas antara bank syariah domestik dibandingkan asing dengan metode DEA, menyimpulkan bahwa penentu profitabilitas bank domestik berbeda dengan bank asing. Faktor-faktor yang signifikan untuk bank domestik tidak dapat dianggap sebagai signifikan bagi bank asing. Rasio biaya overhead, rasio pinjaman, efisiensi teknis, tingkat pertumbuhan produk domestik bruto dan ukuran bank berpengaruh signifikan menentukan profitabilitas bagi bank domestik, sedangkan faktor-faktor ini tidak berpengaruh signifikan dalam menentukan profitabilitas bank asing. Sok-Gee (2011) dalam penelitiannya terhadap industri perbankan di China dengan pendekatan DEA menyimpulkan bahwa bank komersial milik asing relatif lebih efisien dan diikuti oleh bank miliki BUMN serta disusul oleh bank miliki swasta.

Penelitian determinan efisiensi dan dampaknya terhadap profitabilitas juga telah dilakukan di Indonesia. Variabel independen yang berpengaruh pada profitabilitas yang diproksikan ROA adalah Size, Jenis Bank (bank type), NPL, CAR, LDR, Biaya Operasional dan NIM (Subandi dan Ghozali, 2013), dan variabel independen yang sama ditambah variable BOPO, Pertumbuhan Laba Operasional (PLO) dan Pertumbuhan Kredit (PK) oleh Suyono (2005). Penelitian yang dilakukan adalah analisa perbedaan kinerja keuangan bank nasional, bank asing dan bank campuran dengan menggunakan proksi rasio keuangan. Kinerja bank-bank asing dilihat dari sisi proksi rasio keuangan tidak selalu lebih unggul dibandingkan bank-bank campuran dan bank nasional atau sebaliknya. Ini mengindikasikan bahwa setiap bank publik punya peluang sama besarnya untuk dapat lebih unggul dibandingkan bank publik lainnya terlepas dari apakah bank tersebut bank nasional, bank asing atau bank campuran (Handayani, 2005). Jika dibandingkan kelompok bank syariah antara BUS dan UUS, menunjukkan bahwa tingkat efisiensi BUS yang memiliki aset lebih besar jauh lebih tinggi dari UUS yang memiliki aset lebih kecil. Sementara, pengujian tahap kedua menggunakan metode Tobit menunjukkan bahwa faktor total aset, jenis bank BUS atau UUS, net operating income, kualitas pembiayaan memiliki pengaruh positif


tetapi tidak signifikan. Sementara koefisien rasio kecukupan modal memiliki pengaruh negatif tetapi juga tidak signifikan (Abidin dan Endri, 2010).

Permatasari dan Novitasari (2014) meneliti pengaruh implementasi Good Corporate

Governance (GCG) terhadap permodalan dan kinerja perbankan di Indonesia. Hasil penelitian disimpulkan bahwa bank dengan penerapan GCG yang baik (dibuktikan dengan hasil self

assessment) dapat meminimalkan kredit macet yang ada pada bank. Hal ini disebabkan dalam manajemen risiko menjadi salah satu poin penilaian dalam kertas kerja self assessment, sehingga apabila penerapan GCG pada bank baik, maka manajemen risiko bank juga akan baik. Hal tersebut berarti GCG berpengaruh positif terhadap manajemen risiko. Selain itu, komitmen yang tinggi dari top management dan seluruh jajaran organisasi terkait implementasi GCG dapat menekan risiko akibat penyaluran kredit kepada masyarakat. Nilai komposit GCG berpengaruh positif terhadap NPL, artinya semakin baik nilai komposit GCG, maka akan semakin baik pula nilai NPL. Nilai komposit GCG tidak berpengaruh terhadap CAR, hal tersebut dikarenakan pengelolaan dana kurang optimal, sehingga menyebabkan ketersediaan modal sangat tinggi. Nilai komposit GCG tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan disebabkan tindakan manajemen terkait dengan penyaluran kredit kepada masyarakat. Manajemen menerapkan prinsip kehati-hatian dalam penyaluran kredit sehingga jumlah kredit yang disalurkan menurun. Dengan menurunnya kredit yang disalurkan, maka menurun pula laba yang dihasilkan oleh bank.

Berdasarkan latar belakang hasil penelitian di atas, masih perlu diuji kembali faktor internal bank yang mempengaruhi efisiensi dan profitabilitas perbankan konvensional pada periode 3 tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi terhadap faktor internal bank yang mempengaruhi efisiensi dan dampaknya terhadap profitabilitas bank (ROA). Bank yang beroperasi lebih efisien mewujudkan kinerja profitabilitas yang sehat dan berkelanjutan (sustainable). Faktor internal bank yang digunakan sebagai variabel independen dalam penelitian ini digunakan pula sebagai pertimbangan dalam penilaian tingkat kesehatan bank, yaitu ukuran bank (size), jenis bank (type), risiko kredit yang diukur dengan Non Performing Loans (NPL), permodalan yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) atau Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM), kemampuan likuiditas yang diukur dengan Loans to Deposit Ratio (LDR), Biaya Operasional per Pendapatan Operasional (BOPO), margin keuntungan bersih yang diukur dengan Net Interest Margin (NIM), komposisi jumlah Deposito terhadap Dana Pihak Ketiga (DEP) dan pengelolaan manajemen yang diukur dengan nilai komposit Good Corporate

Goverance (GCG). Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah menguji apakah faktor-faktor internal bank berpengaruh terhadap tingkat efisiensi industri perbankan di Indonesia. Selain itu juga menguji apakah tingkat efisiensi dengan pendekatan non-parametrik yang diukur dengan skor DEA dan faktor internal bank berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas industri perbankan di Indonesia yang diukur dengan ROA.

Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat dan memberikan implikasi secara teoritis dalam pengembangan teori efisiensi dan kinerja keuangan untuk perbankan; implikasi


manajerial terkait kebijakan manajemen dalam peningkatan tingkat efisiensi dan kinerja profitabilitas, terutama untuk kelompok bank domestik; bermanfaat bagi regulator dalam penetapan kebijakan peningkatan efisiensi, profitabilitas bank, suku bunga dana pihak ketiga dan suku bunga kredit serta kesiapan perbankan Indonesia menghadapi MEA serta bagi masyarakat dalam pemilihan bank yang tepat untuk menyimpan kelebihan dana dan sumber pembiayaan.

II. TEORI

Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkan kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup orang banyak (UU RI No.10 tahun 1998 tentang Perbankan). Perbankan adalah segala sesuatu yang menyangkut tentang bank, mencakup kelembagaan, kegiatan usaha serta cara dan proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya. Perbankan Indonesia dalam melakukan usahanya berdasarkan demokrasi ekonomi dengan menggunakan prinsip kehati-hatian, bertujuan menunjang pelaksanaan pembangunan nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi dan stabilitas nasional ke arah peningkatan kesejahteraan rakyat banyak. Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat banyak.

Pengelompokkan bank umum berdasarkan Statistika Perbankan Indonesia Triwulan IV 2014 sebanyak 119 bank terdiri dari 4 Bank Persero, 38 Bank Umum Swasta Nasional Devisa, 29 Bank Umum Swasta Non Devisa, 26 Bank Pembangunan Daerah, 12 Bank Campuran dan 10 Bank Asing. Dari 119 bank tersebut yang merupakan bank konvensional adalah 108 bank.Berdasarkan kepemilikan, kelompok bank dibedakan menjadi 3 kelompok yaitu bank nasional, bank asing dan bank campuran. Bank nasional terdiri dari Bank Persero, Bank Umum Swasta Nasional Devisa, Bank Umum Swasta Non Devisa dan Bank Pembangunan Daerah, sedangkan bank asing adalah Kantor Cabang Bank Asing (KCBA).

Pengertian kantor cabang bank asing menurut SK DIR No.32/37/KEP/DIR tanggal tentang Persyaratan dan Tata Cara Pembukaan Kantor Cabang, Kantor Cabang Pembantu dan Kantor Perwakilan dari Bank yang Berkedudukan di Luar Negeri yaitu kantor cabang dari bank yang berkedudukan di luar negeri yang didirikan berdasarkan hukum asing dan berkantor pusat di luar negeri yang secara langsung atau tidak langsung bertanggung jawab kepada kantor pusat bank yang bersangkutan dan mempunyai alamat serta tempat kedudukan di Indonesia (Kantor Cabang Bank Asing).

Sesuai PBI No.14/26/PBI/2012 tentang Kegiatan Usaha dan Jaringan Kantor Berdasarkan Modal Inti Bank dan Surat Edaran BI No.15/6/DPNP tanggal 8 Maret 2013 perihal Kegiatan


Usaha Bank Umum Berdasarkan Modal Inti, Pengelompokan Bank Umum berdasarkan Kegiatan Usaha dimaksud terdiri dari 4 (empat) BUKU. Semakin tinggi Modal Inti Bank, semakin tinggi BUKU Bank dan semakin luas cakupan Kegiatan Usaha yang dapat dilakukan oleh Bank. BUKU 1 adalah Bank dengan Modal Inti sampai dengan kurang dari Rp1.000.000.000.000,00 (satu triliun Rupiah); BUKU 2 adalah Bank dengan Modal Inti paling sedikit sebesar Rp1.000.000.000.000,00 (satu triliun Rupiah) sampai dengan kurang dari Rp5.000.000.000.000,00 (lima triliun Rupiah); BUKU 3 adalah Bank dengan Modal Inti paling sedikit sebesar Rp5.000.000.000.000,00 (lima triliun Rupiah) sampai dengan kurang dari Rp30.000.000.000.000,00 (tiga puluh triliun Rupiah); dan BUKU 4 adalah Bank dengan Modal Inti paling sedikit sebesar Rp30.000.000.000.000,00 (tiga puluh triliun Rupiah).

Pengertian efisiensi menurut pakar ekonomi dan manajemen diantaranya menurut Hasibuan (1994) yaitu perbandingan terbaik antara input (masukan) dan output (hasil), antara keuntungan dengan biaya, antara hasil pelaksanaan dengan sumber yang digunakan, seperti halnya juga hasil optimal yang dicapai dengan penggunaan sumber yang terbatas. Berdasarkan Supriyono (2007) dikatakan bahwa efisiensi adalah jika suatu unit dapat bekerja dengan baik, sehingga dapat mencapai hasil atau tujuan yang diharapkan. Ditinjau dari teori ekonomi ada dua macam pengertian efisiensi, yaitu efisiensi teknis dan efisiensi ekonomi (Ascarya dan Yumanita, 2005). Efisiensi ekonomi mempunyai sudut pandang makroekonomi, sementara efisiensi teknis mempunyai sudut pandang mikroekonomi. Pengukuran efisiensi teknis cenderung terbatas pada hubungan teknis dan operasional dalam proses konversi input menjadi output. Sedangkan dalam efisiensi ekonomi, harga tidak dapat dianggap sudah ditentukan (given), karena harga dapat dipengaruhi oleh kebijakan makro (Sarjana, 1999).

Hadad et al. (2003) menyatakan bahwa penentuan input dan output dari suatu bank menggunakan asset approach (deposito sebagai input). Hal itu dengan pertimbangan bahwa mempermudah untuk dilakukan penelitian-penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan efisiensi perbankan, maupun membandingkan hasil penelitian ini dengan penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya. Selain itu karena peranan dari bank di Indonesia adalah sebagai institusi finansial yang mengumpulkan tabungan (yang merupakan surplus unit) dan mengubahnya menjadi kredit yang merupakan defisit unit. Atau dengan perkataan lain, terkait dengan fungsi intermediaries dari bank. Jika deposito diperhitungkan sebagai output, deposit

services dikenakan kepada nasabah bank dalam bentuk membayar tingkat bunga di bawah tingkat bunga pasar (SBI) daripada mengenakannya dengan harga tertentu sebagai fee dari services.

Menurut Kurnia (2004), pengukuran efisiensi perbankan ada dua pendekatan yaitu pendekatan produksi dan intermediasi. Dalam pendekatan produksi, bank ditempatkan sebagai unit kegiatan ekonomi yang melakukan usaha menghasilkan output berupa jasa simpanan kepada nasabah penyimpan maupun jasa pinjaman kepada nasabah peminjam dengan menggunakan seluruh input yang dikuasainya. Sedangkan dalam pendekatan intermediasi, bank


ditempatkan sebagai unit kegiatan ekonomi yang melakukan transformasi berbagai bentuk dana yang dihimpun ke dalam berbagai bentuk pinjaman. Konsekuensi adanya dua pendekatan dalam mengukur efisiensi bank adalah perbedaan dalam menentukan input dan output. Penentuan input dan output yang paling menonjol antara pendekatan produksi dengan pendekatan intermediasi adalah dalam memperlakukan simpanan. Dalam pendekatan produksi simpanan diperlakukan sebagai output, karena simpanan merupakan jasa yang dihasilkan (diproduksi) melalui kegiatan bank. Sedangkan dalam pendekatan intermediasi simpanan ditempatkan sebagai input karena dari simpanan yang dihimpun bank akan mentransformasikannya ke dalam berbagai bentuk aset yang menghasilkan, terutama pinjaman yang diberikan. Menurut Kwan (2002) pendekatan intermediasi banyak digunakan dalam penelitian efisiensi bank karena termasuk didalamnya beban bunga yang jumlahnya setengah atau dua per tiga dari total biaya bank. Siamat (2005) bahwa profitabilitas bank diukur dengan ROA dan ROE. Stanton et

al. (2000), determinan profitabilitas dapat dibedakan menjadi dua yaitu determinan internal merupakan faktor yang dikendalikan oleh manajemen bank dan determinan eksternal yaitu faktor eksternal yang mencakup faktor makro ekonomi dan spesifik industri perbankan.

Pengukuran kinerja efisiensi perbankan dapat dilakukan dengan berbagai metode. Metode pengukuran efisiensi dapat dikelompokkan atas dua kategori utama yaitu metode parametik dan non parametik. Semua pendekatan ini bertujuan mengestimasi frontier yang mewakili praktik terbaik (best practice) dari sistem. Frontier yang diestimasikan digunakan sebagai benchmark dari suatu perusahaan yang membandingkan dengan semua perusahaan lainnya. Dalam pendekatan parametrik, pengukuran dilakukan dengan menggunakan ekonometrik yang stokastik dan berusaha untuk menghilangkan gangguan dari pengaruh ketidakefisienan. Ada tiga pendekatan parametrik ekonometrik, yaitu: 1) Stochastic Frontier Approach (SFA); 2) Thick

Frontier Approach (TFA); dan 3) Distribution-Free Approach (DFA). Adapun pendekatan non parametrik dengan program linier (Nonparametric Linear Programming Approach) melakukan pengukuran non parametrik dengan menggunakan pendekatan yang tidak stokastik dan cenderung ”mengkombinasikan” gangguan dan ketidakefisienan. Hal ini dibangun berdasarkan penemuan dan observasi dari populasi dan mengevaluasi efisiensi relatif terhadap unit-unit yang diobservasi. Pendekatan ini dikenal sebagai Data Envelopment Analysis (DEA).

Keuntungan dari penggunaan DEA adalah bahwa pendekatan ini tidak memerlukan spesifikasi yang eksplisit dari bentuk fungsi dan hanya memerlukan sedikit struktur untuk membentuk frontier efisiensinya. Menurut Rusydiana dan Devi (2013), kelemahan yang mungkin muncul adalah ”self identifier” dan ”near selfidentifier”.

Subandi dan Ghozali (2013) menyampaikan bahwa perbedaan antara kedua pendekatan tersebut yaitu pendekatan parametrik digunakan untuk melihat hubungan antara input dan output, membutuhkan informasi akurat mengenai harga input dan sampel yang mencukupi serta mensyaratkan diketahuinya bentuk fungsi yang tepat dari frontier dan struktur dari an

on sided error (jika digunakan). Sedangkan pendekatan non parametrik tidak membutuhkan


informasi yang terlalu banyak demikian pula asumsi serta sampel yang dibutuhkan. Perbedaan utama lainnya adalah bahwa pendekatan parametrik memasukkan random error pada frontier sedangkan pendekatan DEA tidak memerlukan hal tersebut.

Menurut Ascarya dan Yumanita (2005) perbedaan utama dari ketiga pendekatan dalam pengukuran kinerja efisiensi adalah dalam hal asumsi yang digunakan dalam membentuk kurva atau efficient frontier, perlakuan terhadap random error, dan distribusi ketidakefisienan random error. Perbedaan utama lainnya adalah bahwa pendekatan parametrik memasukkan random error pada frontier, sementara pendekatan DEA tidak memasukkan random error. Sebagai konsekuensinya, pendekatan DEA tidak dapat memperhitungkan faktor-faktor seperti perbedaan harga antar daerah, perbedaan peraturan, perilaku baik buruknya data, observasi yang ekstrim, dan lain sebagainya sebagai faktor-faktor ketidakefisienan. Dengan demikian, pendekatan non parametrik dapat digunakan untuk mengukur inefisiensi secara lebih umum. Kelemahan dari pendekatan DEA adalah satu outlier dapat secara signifikan memengaruhi perhitungan dari efisiensi dari setiap perusahaan (Hadad et al., 2003).

Abidin dan Endri (2010), metode DEA adalah sebuah metode frontier non parametric yang menggunakan model program linier untuk menghitung perbandingan rasio output dan input untuk semua unit yang dibandingkan dalam sebuah populasi. Tujuan dari metode DEA adalah untuk mengukur tingkat efisiensi dari decision-making unit (DMU ie. bank) relatif terhadap bank yang sejenis ketika semua unit-unit ini berada pada atau dibawah “kurva” efisien frontier-nya. Jadi metode ini digunakan untuk mengevaluasi efisiensi relatif dari beberapa objek (benchmarking kinerja).

Berger dan Young (1997), menguji hubungan antara kualitas kredit, efisiensi biaya, dan modal bank pada perbankan di Amerika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kredit bermasalah mengakibatkan peningkatan biaya operasional atau menurunkan efisiensi biaya karena bank mengeluarkan biaya pemantauan dan penagihan atas NPL. Bank dengan kualitas kredit yang rendah harus membentuk cadangan dan berakibat pada penurunan permodalan. Penelitian ini juga menguji faktor-faktor yang menyebabkan kualitas kredit menjadi NPL yaitu faktor eksternal antara lain kebijakan perekonomian, sedangkan faktor internal berupa kelemahan dalam pemberian kredit, manajemen portofolio yang tidak efisien, analisa pemberian kredit, penilaian agunan dan moral hazard.

Naceur (2003) meneliti mengenai faktor penentu profitabilitas pada industri bank di Tunisia, dibagi dalam dua kategori utama, yaitu faktor penentu internal (likuiditas, kecukupan modal dan biaya manajemen) dan faktor-faktor penentu eksternal (kepemilikan, ukuran perusahaan dan kondisi ekonomi). Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pengelolaan biaya yang efisien adalah salah satu yang paling signifikan dalam memperoleh profitabilitas bank yang tinggi. Kondisi perekonomian yaitu indikator makro (inflasi) memiliki efek positif terhadap profitabilitas, apabila tingkat suku bunga tinggi maka profitabilitas bank rendah.


Kinerja profitabilitas yang dimiliki bank asing terbukti lebih baik daripada yang dimiliki bank domestik. Beberapa alasan yang dapat diungkapkan, antara lain: (a) modal yang dibawa oleh investor asing menurunkan biaya fiskal restrukturisasi bank (Tang et al., 2000); (b) bank asing berpengalaman dalam manajemen risiko dan budaya tata kelola perusahaan (corporate

governance) yang lebih baik, yang membuat bank lebih efisien (Bonin et al., 2005); (c) keberadaan bank asing meningkatkan persaingan, yang memicu bank domestik melakukan penekanan biaya dan memperbaiki efisiensi (Claessens et al. 2001). Terakhir, bank domestik mendapatkan manfaat penularan teknologi yang dikembangkan oleh bank asing.

Prasnanugraha (2007), berdasarkan hasil uji t disimpulkan bahwa NPL, NIM dan BOPO berpengaruh secara parsial terhadap ROA sedangkan CAR dan LDR tidak berpengaruh secara parsial. ROA pada tahun tersebut tetap tinggi meskipun nilai NPL juga tinggi. Hal ini dapat terjadi karena rata-rata NPL pada tahun tersebut masih dalam batas NPL maksimum yang disyaratkan oleh regulator yaitu 4,14% sehingga ROA tetap tinggi.

Penelitian terhadap pengaruh rasio keuangan terhadap kinerja keuangan juga dilakukan oleh Prasnanugraha (2007). Analisa statistik yang digunakan dalam penelitian ini yaitu regresi linier berganda untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel-variabel bebas (independent) yaitu CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap variabel terikat (dependent) yaitu ROA (Y). Besarnya pengaruh variabel independen (CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM) dengan variabel dependen (dividen payout ratio) secara bersama-sama dapat dihitung melalui suatu persamaan regresi berganda menggunakan program SPSS. Variabel CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang berarti terhadap ROA. CAR dan LDR masing-masing secara parsial tidak berpengaruh terhadap ROA sedangkan NPL, BOPO dan NIM masing-masing secara parsial berpengaruh terhadap ROA.

Warganegara (2011) melakukan analisa determinan efisiensi NIM di industri perbankan Indonesia pada periode 2006 – 2009. Berdasarkan hasil analisa, industri perbankan di Indonesia dinilai inefisien dibandingkan dengan perbankan di regional Asia Tenggara. NIM yang relatif tinggi menjadi beban bagi perekonomian dengan tingginya biaya intermediasi. NIM dipengaruhi oleh kekuatan pasar, kualitas manajemen suatu bank, ukuran bank dan kebijakan NPL.

Suyono (2005) melakukan analisa terhadap pengaruh rasio keuangan yaitu CAR, BOPO, NIM, LDR, pertumbuhan laba operasional (PLO) dan pertumbuhan kredit (PK) terhadap ROA disimpulkan bahwa CAR, BOPO, NIM, LDR, NPL, PLO dan PK berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA. Variabel CAR dan LDR masing-masing berpengaruh signifikan positif terhadap variabel ROA dan BOPO berpengaruh signifikan negatif terhadap variabel ROA, sedangkan NIM, NPL, PLO dan PK masing-masing tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel ROA.


Gambar 1.Kerangka Pemikiran

III. METODOLOGI

Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh bank konvensional di Indonesia pada tahun 2012 sampai dengan 2014 yaitu 108 bank terdiri 4 Bank Persero, 39 BUSN Devisa, 23 BUSN Non Devisa, 26 BPD, 6 Bank Campuran dan 10 KCBA. Periode data yang diambil adalah data triwulan 3 tahun periode pengamatan (Q1.2012 – Q4.2014). Data yang digunakan adalah data sekunder berupa data keuangan bank dalam laporan Statistika Perbankan Indonesia dan Laporan Publikasi tahun 2012, 2013 dan 2014 pada situs Bank Indonesia www.bi.go.id. dan situs OJK www.ojk.go.id. Nilai penerapan GCG diambil dari self assessment bank untuk penilaian tahun 2012, 2013 dan 2014 yang diunduh dari laporan keuangan publikasi bank dan web site masing-masing bank.

Penelitian ini terdiri dari 2 tahap yaitu 1) pengukuran efisiensi menggunakan pendekatan intermediasi; dan 2) estimasi model faktor yang mempengaruhi yaitu faktor internal bank terhadap efisiensi sebagaimana kerangka pemikiran berikut:

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Determinan internal dalam penelitian ini meliputi size, type, NPL, CAR atau KPMM, LDR, BOPO, NIM, DEP dan GCG, dengan pengertian sebagai berikut:

1. Sesuai PBI No.14/15/PBI/2012 tanggal 24 Oktober 2012 tentang Penilaian Kualitas Aset Bank Umum, diatur bahwa aset adalah aset produktif dan aset non produktif. Aset produktif adalah penyediaan dana bank untuk memperoleh penghasilan dalam bentuk kredit surat berharga, penempatan dana antar bank tagihan akseptasi, tagihan atas surat berharga yang dibeli dan janji dijual kembali, tagihan derivatif, penyertaan, transaksi rekening administratif serta bentuk penyediaan dana lainnya yang dipersamakan dengan itu. Sedangkan aset non produktif adalah aset selain aset produktif yang memiliki potensi kerugian antara lain dalam bentuk agunan yang diambil alih, properti terbengkalai, rekening antar kantor dan suspense account.

2. Pengelompokkan bank umum berdasarkan Statistika Perbankan Indonesia yang dipublikasikan oleh OJK terdiri dari 4 Bank Persero, 38 Bank Umum Swasta Nasional Devisa, 29 Bank Umum Swasta Non Devisa, 26 Bank Pembangunan Daerah, 12 Bank Campuran dan 10 Bank Asing. Berdasarkan kepemilikan, kelompok bank dibedakan menjadi 3 kelompok yaitu bank nasional, bank asing dan bank campuran. Bank nasional terdiri dari Bank Persero, Bank Umum Swasta Nasional Devisa, Bank Umum Swasta Non Devisa dan Bank Pembangunan Daerah, sedangkan bank asing adalah Kantor Cabang Bank Asing (KCBA). Dalam penelitian ini type bank dibedakan menjadi 6 kelompok yaitu (1) Bank Persero; (2) Bank Campuran; (3) Bank Swasta Nasional Devisa; (4) Bank Swasta Nasional Non Devisa; (5) Bank Pembangunan Daerah dan (6) Kantor Cabang Bank Asing.

3. NPL atau kredit bermasalah adalah rasio yang menunjukkan kualitas aset Bank umum diukur secara NPL Gross dan NPL Netto. Definisi kredit berdasarkan PBI No.14/15/PBI/2012 tanggal 24 Oktober 2012 tentang Penilaian Kualitas Aset Bank Umum adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertenu dengan pemberian bunga termasuk 1) cerukan yaitu saldo negatif pada rekening giro nasabah yang tidak dapat dibayar lunas pada akhir hari; 2) pengambilalihan tagihan dalam rangka kegiatan anjak piutang dan 3) pengambilalihan atau pembelian kredit dari pihak lain.

4. CAR dalam hal ini adalah Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum sesuai PBI No.15/12/PBI/2013 tanggal 12 Desember 2013. Dalam rangka menciptakan sistem perbankan yang sehat dan mampu berkembang serta bersaing secara nasional maupun internasional, maka bank perlu meningkatkan kemampuan untuk menyerap risiko yang disebabkan oleh kondisi krisis dan/atau pertumbuhan kredit perbankan yang berlebihan. Untuk meningkatkan kemampuan bank menyerap risiko, diperlukan peningkatan kualitas dan kuantitas permodalan bank sesuai dengan standar internasional bahwa peningkatan kualitas modal dilakukan melalui penyesuaian persyaratan komponen dan instrumen modal


bank, serta penyesuaian rasio-rasio permodalan. Guna meningkatkan kuantitas modal, bank perlu membentuk tambahan modal di atas persyaratan penyediaan modal minimum sesuai profil risiko yang berfungsi sebagai penyangga (buffer) apabila terjadi krisis keuangan dan ekonomi yang dapat mengganggu stabilitas sistem keuangan.

5. Loan to Deposit Ratio yang selanjutnya disingkat LDR adalah rasio kredit yang diberikan kepada pihak ketiga dalam Rupiah dan valuta asing, tidak termasuk kredit kepada bank lain, terhadap dana pihak ketiga yang mencakup giro, tabungan, dan deposito dalam Rupiah dan valuta asing, tidak termasuk dana antar bank. Manajemen aset likuid harus mempertimbangkan ‘trade-off’ antara likuiditas dan profitabilitas (liquidity vs earning trade-

off). Berdasarkan SE BI No.13/30/DPNP tanggal 16 Desember 2011 perihal Perubahan ketiga atas SE BI No.3/30/DPNP tanggal 14 Desember 2001 perihal Laporan Keuangan Publikasi dan Bulanan Bank Umum serta Laporan tertentu yang disampaikan kepada Bank Indonesia, diatur bahwa LDR merupakan perbandingan jumlah kredit terhadap Dana Pihak Ketiga.

6. BOPO atau operational efficiency ratio merupakan rasio yang menunjukkan besaran perbandingan antara beban atau biaya operasional terhadap pendapatan operasional (Riyadi, 2004). Sesuai SE BI No.15/7/DPNP tanggal 8 Maret 2013, ditetapkan benchmark

BOPO bagi bank umum kelompok usaha BUKU I maksimal BOPO sebesar 85%, BUKU II dengan nilai BOPO antara 78-80%, BUKU III dengan nilai BOPO antara 70-75% dan BUKU IV dengan nilai BOPO antara 60-65%.

7. Cost efficiency ratio (CER) merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa besar biaya non bunga yang dikeluarkan suatu bank demi menghasilkan pendapatan bunga bersih dan pendapatan lainnya selain bunga (Timothy dan Scott, 2000). Biaya non bunga atau non-interest expense yang biasa disebut sebagai overhead cost terdiri dari penyisihan kerugian atas aktiva produktif dan non produktif, biaya tenaga kerja, tunjangan karyawan serta biaya administrasi dan umum (biaya listrik, telepon, sewa gedung, kendaraan, pemeliharaan, dsb), sedangkan pendapatan non bunga terdiri atas pendapatan komisi dan provisi non kredit; pendapatan transfer; penolakan cek dan intercity, keuntungan transaksi valuta asing dan pendapatan jasa bank lainnya di luar pendapatan yang berhubungan dengan pemberian kredit. Pendapatan non bunga sering disebut fee based income.

8. Dana pihak ketiga bank terdiri dari Giro, Tabungan dan Simpanan Berjangka. Pengertian masing-masing pos dimaksud sesuai SE BI No.2/19/DSM tanggal 3 Oktober 2000 Perihal Laporan Bulanan Bank Umum.

9. Berdasarkan SE BI No.6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004 perihal sistem penilaian tingkat kesehatan bank umum, diatur bahwa NIM (Net Interest Margin) merupakan perbandingan antara pendapatan bunga bersih terhadap rata-rata aktiva produktif.

10. Pelaksanaan GCG pada industri perbankan harus senantiasa berlandaskan pada 5 (lima) prinsip dasar yaitu 1). transparansi (transparency) yaitu keterbukaan dalam mengemukakan


informasi yang material dan relevan serta keterbukaan dalam melaksanakan proses pengambilan keputusan; 2). Akuntabilitas (accountability) yaitu kejelasan fungsi dan pelaksanaan pertanggungjawaban organ Bank sehingga pengelolaannya berjalan secara efektif; 3). pertanggungjawaban (responsibility) yaitu kesesuaian pengelolaan Bank dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku dan prinsip pengelolaan Bank yang sehat; 4). independensi (independency) yaitu pengelolaan Bank secara profesional tanpa pengaruh/tekanan dari pihak manapun; dan 5). kewajaran (fairness) yaitu keadilan dan kesetaraan dalam memenuhi hak-hak stakeholders yang timbul berdasarkan perjanjian dan peraturan perundang-undangan yang berlaku.

Tahapan pertama dalam penelitian ini adalah mengukur efisiensi dengan metode DEA yaitu membandingkan variabel output terhadap variabel input menggunakan pendekatan intermediasi, mempertimbangkan bahwa perbankan adalah lembaga intermediasi yaitu menyalurkan dana dari masyarakat dalam bentuk kredit guna mendukung pertumbuhan ekonomi nasional. DEA yang diestimasi terdiri atas 1 output (O) dan 1 input (I), masing-masing merupakan penjumlahan dari variabel sebagai berikut :

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��

Pengertian dari variabel output dan variabel input dalam penilaian efisiensi pada Tabel 3 di atas sebagaimana diatur PBI No.2/21/PBI/2000 tanggal 19 September 2000 tentang Laporan Bulanan Bank Umum, sebagaimana berikut:

1. Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.

2. Pendapatan operasional bunga adalah pendapatan bunga dalam rupiah dan valuta asing dari penanaman yang dilakukan oleh bank baik kepada penduduk maupun bukan penduduk.


3. Pendapatan operasional non bunga adalah semua pendapatan dalam rupiah dan valuta asing yang diperoleh dari kegiatan yang lazim sebagai usaha bank di luar bunga, misalnya peningkatan nilai wajar surat berharga atau kredit, keuntungan penjualan surat berharga atau kredit dan keuntungan transaksi derivatif.

4. Aktiva Tetap adalah aktiva yang dimiliki bank dan digunakan dalam kegiatan operasional, termasuk yang berasal dari sewa pembiayaan (finance lease).

5. Beban tenaga kerja adalah gaji pokok, upah beserta tunjangan yang dibayarkan kepada direksi/pengurus dan karyawan bank baik yang status pegawai tetap maupun tidak tetap sebelum dikurangi dengan pajak penghasilan dan potongan lain; honorarium komisaris/dewan pengawas bank serta seluruh biaya tenaga kerja di luar gaji, upah dan honorarium misalnya uang lembur dan perawatan kesehatan.

6. Dana pihak ketiga terdiri dari giro, tabungan dan deposito yaitu simpanan uang masyarakat yang dihimpun bank.

Efisiensi teknik perbankan diukur dengan menghitung rasio antara output dan input perbankan. DEA akan menghitung bank yang menggunakan input n untuk menghasilkan output m yang berbeda (Miller dan Noulas, 1996 dalam Etty Puji Lestari, 2001). Efisiensi bank diukur sebagai berikut (Lestari, 2001):

∑∑

dimana ht adalah efisiensi teknik bank; m adalah output bank (O1, O2, O3); n adalah

input bank (I1, I2, I3); yrk

merupakan jumlah output r yang diproduksi oleh bank; xrk

adalah jumlah input r yang digunakan oleh bank; µ

rk merupakan bobot output r yang dihasilkan oleh

bank; vrk

adalah bobot input r yang diberikan oleh bank k; dan r dihitung dari 1 ke m serta i dihitung dari 1 ke n.

Tahapan kedua dalam penelitian ini adalah estimasi pengaruh faktor internal bank sebagai variabel independen terhadap variabel dependen yaitu efisiensi (hasil pengukuran DEA) menggunakan regresi data panel. Selanjutnya yaitu tahap ketiga yaitu melakukan estimasi pengaruh faktor internal bank dan nilai efisiensi DEA sebagai variabel independen terhadap ROA sebagai variabel dependen. Secara umum dengan menggunakan data panel akan menghasilkan intersep dan slope koefisien yang berbeda pada setiap perusahaan dan setiap periode waktu. Oleh karena itu, di dalam mengestimasi persamaan regresi akan sangat tergantung dari asumsi yang dibuat tentang intersep, koefisien slope dan variabel gangguannya. Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat beberapa teknik yang ditawarkan, yaitu koefisien Tetap Antar Waktu dan Individu (Common Effect): Ordinary Least Square. Teknik ini tidak ubahnya dengan membuat regresi dengan data cross section atau time series. Sebelum


membuat regresi harus menggabungkan data cross-section dengan data time series (pool data). Kemudian data gabungan ini diperlakukan sebagai suatu kesatuan pengamatan untuk mengestimasi model dengan metode OLS. Metode ini dikenal dengan estimasi Common Effect. Namun dengan menggabungkan data, maka tidak dapat melihat perbedaan baik antar individu maupun antar waktu. Atau dengan kata lain, dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaaan sama dalam berbagai kurun waktu.

Asumsi bahwa α dan β akan sama (konstan) untuk setiap data time series dan cross section, maka α dan β dapat diestimasi dengan model berikut menggunakan NxT pengamatan

EFFit = α1 + β1 SIZEit + β2 TYPEit + β3 NPLit + β4 1CARit + β5 LDRit + β6 BOPOit + β7 DEPit + β8 NIMit +β9 GCGit εit ; i = 1,2,....,N; t = 1,2,…..,

Variabel dependen yaitu efisiensi (EFFit), sedangkan variabel independen meliputi Total Aset (Size), Jenis Bank (Type), Non Performing Loans (NPL), Capital Adequacy Ratio (CAR) atau Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM), Loans to Deposit Ratio (LDR), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), komposisi jumlah Deposito terhadap Dana Pihak Ketiga (DEP), Net Interest Margin (NIM) dan Good Corporate Governance (GCG).

IV. HASIL DAN ANALISIS

Nilai efisiensi dengan metode DEA berkisar antara 0 dan 1. Efisiensi bernilai 1 menunjukkan bank tersebut paling efisien dalam sampel pada periode tertentu, sedangkan nilai efisiensi bank lainnya relatif terhadap bank yang lebih efisien tersebut. Bank dengan nilai efisiensi mendekati 0 maka semakin tidak efisien bank tersebut (Mansyur, 2012).

Pada Q4.2012, bank yang memiliki nilai efisiensi 1 sebanyak 1 bank (BUSN devisa) dan hanya 6 bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 sedangkan lainnya yaitu 101 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75. Pada Q4.2013, bank yang memiliki nilai efisiensi 1 adalah 1 bank persero dan bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 adalah 2 bank BUSN devisa, sedangkan lainnya yaitu 105 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75. Pada Q4.2014 tidak terdapat satupun bank yang memiliki nilai efisiensi 1 dan hanya 6 bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 sedangkan lainnya yaitu 102 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75. Hasil pengukuran efisiensi untuk 108 bank pada periode tersebut sebagaimana tabel 4.

Berdasarkan hasil pengukuran efisiensi tersebut menunjukkan bahwa perbankan di Indonesia dinilai belum efisien dalam 3 tahun periode penelitian, sejalan dengan faktor-faktor internal bank berupa indikator keuangan, yaitu jumlah aset bank tahun 2014 (Rp7.303,82 triliun) semakin meningkat dibandingkan tahun 2013 (Rp6.531,92 triliun) dan 2012 (Rp5.607,87 triliun)


namun perolehan ROA relatif stabil yaitu 2% sampai dengan 3%; NIM perbankan Indonesia masih relatif tinggi yakni sebesar 5,49% (2012), 4,88% (2013) dan 4,23% (2014) dibandingkan negara lainnya seperti Filipina 3,3%, Thailand 2,6%, Malaysia 2,3% dan Singapura 1,5% dan BOPO perbankan di Indonesia sekitar 66% sampai dengan 83%.

��

��

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

��

��

��

�

�

��

��

��

�

�

�

��

��

��

�

�

�

��

��

��

��

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

�

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

Hasil estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi

Berdasarkan hasil estimasi model faktor internal yang mempengaruhi nilai efisiensi sebagai berikut:


Berdasakan hasil estimasi pada tabel 5 tersebut di atas, maka dapat diinterpretasikan bahwa hasil model regresi ini menghasilkan R-squared yang kecil yaitu hanya sebesar 0,147780. Hal ini menunjukkan bahwa variabel independen hanya mampu menjelaskan efisiensi sebesar 14,77% sedangkan sekitar 85,23% efisiensi bank dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak diikutsertakan dalam penelitian ini.

Pengaruh ukuran bank (size) yang diproksikan total aset yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh β1 = 0.032349, yang berarti ukuran bank mempengaruhi secara positif dan dengan probabilitas di bawah 0,05% maka size bank berpengaruh signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Bank dengan aset yang besar memiliki infrastruktur berupa sumber daya, teknologi informasi, struktur organisasi yang memadai dan mendukung kegiatan operasional bank. Bank tersebut juga didukung dengan jaringan kantor yang tersebar di seluruh wilayah dan produk perbankan yang komplek dan beragam sehingga bank tersebut lebih efisien dengan input tertentu yang dimiliki mampu menghasilkan output berupa pelayanan transkasi kepada masyarakat, pemberian kredit dan penempatan aktiva produktif lainnya untuk menghasilkan profit. Bank yang besar memiliki perangkat kebijakan internal yang lengkap sehingga setiap kegiatan operasional bank berjalan dengan optimal dan terstruktur sesuai kewenangan yang ditetapkan. Hal ini didukung dengan hasil penelitian yaitu pada Q4.2014 bank yang memiliki skor efisiensi mendekati 1 adalah bank persero yaitu BRI dan

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Bank Mandiri yang memiliki aset besar dibandingkan bank lainnya di Indonesia yaitu masing-masing Rp778,08 triliun dan Rp757,04 triliun. Sejalan dengan studi yang dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya bahwa bank yang mempunyai aset yang lebih besar akan memiliki tingkat efisiensi yang lebih baik dibandingkan dengan bank dengan aset yang lebih kecil. Boahene

et al. (2012) menjelaskan bahwa kinerja bank skala besar lebih baik dibandingkan bank skala kecil, karena bank skala besar mengelola operasional lebih tepat dan pada skala ekonomi yang lebih baik. Penelitian lainnya yaitu ukuran bank tidak penting dalam meningkatkan efisiensi perbankan, namun peningkatan dari aspek teknis melalui pemanfaatan teknologi yang tinggi didukung pengetahuan dan ketrampilan tenaga kerja, memberikan pertumbuhan produktivitas yang lebih tinggi (Omar et al. 2006); faktor ukuran bank, jenis bank, rasio kecukupan modal, rasio deposito pinjaman, biaya operasional dan net interest margin mempengaruhi tingkat efisiensi teknis secara signifikan (Subandi dan Ghozali 2013). Namun demikian terdapat pula hasil penelitian yang bertentangan dengan hasil penelitian ini yaitu hasil penelitian Ataullah et

al. (2004) bahwa efisiensi menurun untuk bank kelompok besar, bank publik, karena organisasi birokrasi yang rumit dan politik dibandingkan bank asing swasta yang lebih kecil.

Pengaruh jenis bank yang terdiri 6 kelompok bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β2 = -0.030435 dan probabilitas 0,0000 yang berarti type bank mempengaruhi secara signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Type bank dalam penelitian ini terdiri dari 6 kelompok yaitu (1) Bank Persero, (2) Bank Campuran (3) Bank Swasta Nasional Devisa, (4) Bank Swasta Nasional Non Devisa (5) BPD dan (6) KCBA. Angka tersebut hanya untuk memberikan tanda jenis kelompok bank dan tidak dapat diinterpretasikan sebagai ukuran kinerja. Koefisien pengaruh type bank dengan efisiensi adalah negatif 0.030435, dapat dikatakan bahwa untuk bank dengan kelompok type dengan type angka yang semakin kecil yaitu 1 maka bank tersebut semakin efisien. Hal ini sejalan dengan hasil pengukuran efisiensi dengan DEA dalam penelitian ini yaitu pada Q4.2014 bank yang memiliki skor efisiensi mendekati 1 adalah bank persero yaitu BRI dan Bank Mandiri. Hasil penelitian ini sejalan dengan Handayani (2005) mengemukakan bahwa kinerja bank-bank asing dari sisi proksi rasio keuangan tidak selalu lebih unggul dibandingkan bank-bank campuran dan bank nasional atau sebaliknya. Setiap bank publik punya peluang sama besarnya untuk dapat lebih unggul dibandingkan bank publik lainnya terlepas dari apakah bank tersebut bank nasional, bank asing atau bank campuran. Namun tidak sejalan dengan penelitian terdahulu bahwa bank asing lebih efisien dilakukan oleh Kurnia (2004), Hadad et al. (2003) serta Astiyah dan Husman (Maret 2006).

Pengaruh NPL gross yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β3 = -0.008610 dan probabilitas 0,0135, yang berarti NPL gross mempengaruhi secara negatif dan signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. NPL gross mempengaruhi secara negatif dan signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Setiap kenaikan nilai NPL gross akan menyebabkan penurunan efisiensi teknis. Bank dengan NPL yang tinggi maka biaya pembentukan cadangan penyisihan kredit semakin tinggi dan ini berpengaruh pada laba dan permodalan bank. Selain membentuk cadangan, bank juga memerlukan jumlah Sumber


Daya Manusia (SDM) yang banyak pada unit recovery dan collection yang bertanggung jawab mengelola kredit berkualitas non performing sehingga diharapkan NPL dapat diturunkan. Apabila bank dapat mengelola NPL di bawah 5% sesuai ketentuan maka bank tersebut diharapkan lebih efisien karena biaya collection dan recovery serta pembentukan cadangan lebih diminimalkan sehingga bank semakin efisien. Berdasarkan penelitian terdahulu masing-masing oleh Berger dan Mester (1997) serta Kwan dan Eisenbeis (1995) diketahui bahwa bank yang lebih efisien mempunyai tingkat NPL yang rendah.

Pengaruh KPMM atau CAR yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β4 = 0.002136 dengan probabilitas 0,0000 yang berarti nilai KPMM mempengaruhi secara positif dan signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. KPMM merupakan perbandingan antara modal dengan ATMR yaitu untuk mengukur kemampuan permodalan bank untuk menyerap potensi kerugian yang timbul dari risiko kredit, risiko suku bunga dan risiko likuiditas. Apabila modal bank diasumsikan tetap dan ATMR atau bobot risiko aktiva produktif bank tersebut meningkat, maka sebagai dampak dari kondisi tersebut adalah KPMM bank akan menurun. ATMR yang meningkat berpotensi pada risiko kredit meningkat dan modal harus mampu menyerap peningkatan potensi risiko tersebut. Hasil penelitian ini adalah KPMM berpengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi bank, artinya kemampuan permodalan bank yang semakin mampu menyerap risiko maka bank tersebut dinilai semakin efisien. Peneliti sebelumnya yaitu Suyono (2005) menyimpulkan bahwa KPMM secara parsial siginifikan terhadap ROA bank umum di Indonesia untuk periode 2001-2003 pada tingkat signifikansi kurang dari 5%. Demikian pula hasil penelitian oleh Subandi dan Ghozali (2013) bahwa faktor rasio kecukupan modal memengaruhi tingkat efisiensi teknis secara signifikan.

Pengaruh LDR yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β5 = -0.000270 dengan probabilitas 0,0431 yang berarti LDR mempengaruhi secara negatif dan signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Salah satu rasio penilaian likuiditas dapat dicerminkan dari rasio LDR. Nilai LDR merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kinerja intermediasi pebankan dan sebagai indikator kualitas likuiditas bank. Terdapat hal yang bertentangan antara likuiditas dan profitabilitas. Semakin banyak dana yang tersimpan sebagai buffer likuiditas dan apabila jumlah buffer tersebut terlalu besar dibandingkan dengan jumlah likuiditas yang diperlukan, maka dana tersebut menjadi tidak produktif sehingga dapat dikatakan bahwa dana tersebut menjadi tidak efisien. Semakin tinggi LDR maka bank tersebut semakin tidak efisien. Selain rasio likuiditas maka rasio LDR juga merupakan rasio untuk menilai peranan bank sebagai intermediasi, LDR yang semakin tinggi maka fungsi intermediasi bank tersebut semakin baik dengan LDR sebesar 79% sampai dengan 92%. Hal ini didukung hasil penelitian oleh Ongore dan Kusa (2013) bahwa capital adequacy, asset quality dan management

efficiency secara signifikan mempengaruhi kinerja keuangan pada bank komersial di Kenya, tetapi tidak pada Liquidity. LDR secara parsial siginifikan terhadap ROA bank umum di Indonesia untuk periode 2001-2003 pada tingkat signifikansi kurang dari 5% (Suyono 2005).


Pengaruh BOPO yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β6= -0.000496 dengan probabilitas 0,4022 berarti BOPO memengaruhi secara negatif namun tidak signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. BOPO mempengaruhi secara negatif dan tidak signifkan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Hal ini karena rasio BOPO adalah perbandingkan seluruh biaya operasional terhadap pendapatan operasional sedangkan efisiensi diukur dari perbandingan output (terdiri dari jumlah Kredit, Pendapatan Bunga dan Pendapatan Non Bunga) dibandingkan input (terdiri dari Aktiva Tetap dan Inventaris, Beban Tenaga Kerja dan jumlah DPK). Dalam rasio BOPO pembilangnya adalah biaya operasional sedangkan pada pengukuran efisiensi merupakan penyebut. Sehingga memengaruhi nilai probabilitas dari regresi BOPO terhadap efisiensi. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian oleh Berger dan Mester (1997) bahwa semakin tinggi biaya maka semakin tidak efisien serta penelitian oleh Subandi dan Ghozali (2013) bahwa faktor biaya operasional dan net interest margin mempengaruhi tingkat efisiensi teknis secara signifikan. Selain itu tidak sejalan dengan teori bahwa semakin besar BOPO maka bank seharusnya menjadi lebih tidak efisien. Untuk itu dilakukan analisa rasio efisiensi lain yaitu Cost Efficiency Ratio (CER) yaitu perbandingan overhead cost dengan jumlah pendapatan bunga dan fee based

income. Dari hasil analisa regresi CER terhadap efisiensi, diketahui bahwa pengaruh CER yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β = -0.001177 dengan probabilitas 0.0001 yang berarti CER berpengaruh negatif dan signifikan terhadap efisiensi teknis perbankan nasional. Hal ini sejalan dengan teori dan temuan penelitian terdahulu bahwa semakin kecil jumlah biaya yang dikeluarkan bank untuk memperoleh output tertentu maka efisiensi bank menjadi lebih baik.

Pengaruh DEP yaitu komposisi Deposito terhadap DPK yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β7 = -0.008728 dengan probabilitas 0,7016 atau lebih besar dari alpha 5% menunjukkan bahwa komposisi deposito terhadap DPK berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Pengaruh tidak signifikan tersebut dapat terjadi karena kondisi perbankan di Indonesia bahwa suku bunga deposito yang diberikan bank adalah suku bunga yang berlaku di pasar dan bank tidak memberikan special

rate di atas suku bunga deposito di industri perbankan. Selain itu tidak signifikan komposisi deposito terhadap tingkat efisiensi adalah karena kondisi behaviour deposan saat ini yaitu perilaku nasabah deposan yang tidak sensitif terhadap fluktuasi tingkat suku bunga yang ditawarkan bank serta meningkatnya edukasi nasabah deposan saat ini serta penjaminan DPK oleh Lembaga Penjamin Simpanan, kebijakan OJK mengenai pembatasan tingkat suku bunga deposito berdasarkan BUKU yang diimplementasikan Oktober 2014. Penelitian sebelumnya terkait dengan pengaruh DPK terhadap efisiensi adalah hasil penelitian menurut Subandi dan Ghozali (2013), faktor rasio deposito pinjaman memengaruhi tingkat efisiensi teknis secara signifikan.

Pengaruh NIM yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β8 = 0.000347 dengan probabilitas 0,8740 atau lebih besar dari alpha 5% yang berarti NIM


berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Secara teori bank dengan NIM yang semakin tinggi maka tingkat efisiensi akan lebih rendah. Pengaruh tidak siginifikan tersebut dapat dimungkinkan karena NIM perbankan di Indonesia relatif sama dengan nilai cukup tinggi, sehingga persaingan industri tidak terlalu kompetitif dalam penetapan NIM. Hasil penelitian sebelumnya oleh Abreu dan Mendes (2001) bahwa NIM bereaksi positif biaya operasi, tetapi tidak berpengaruh signifikan pada laba sebelum pajak.

Pengaruh GCG yang dimiliki bank terhadap efisiensi teknis ditunjukkan oleh nilai β9 = -0.009772 dengan probabilitas 0,3366 atau lebih besar dari alpha 5% yang berarti GCG berpengaruh negatif namun tidak signifikan memengaruhi tingkat efisiensi teknis perbankan nasional. Pengaruh tidak signifikan tersebut dapat terjadi, hal tersebut dimungkinkan karena skor GCG dalam penelitian ini menggunakan self assessment penilaian GCG yang dilakukan bank, sehingga dimungkinkan bahwa skor tersebut belum mencerminkan penerapan GCG yang sesungguhnya dilaksanakan oleh bank. Nilai penerapan GCG yang sesuai dengan fakta adalah penilaian dari otoritas pengawasan bank dan terdapat keterbatasan dalam penelitian ini yaitu nilai GCG dari otoritas pengawasan tersebut tidak dapat dipublikasikan dan digunakan dalam penelitian ini. Penelitian sebelumnya oleh Ongore dan Kusa (2013) menyimpulkan bahwa management efficiency secara signifikan mempengaruhi kinerja keuangan pada bank komersial di Kenya.

Dari sembilan variabel independen yang digunakan untuk menguji pengaruh tingkat efisiensi teknis perbankan konvensional, disimpulkan bahwa variabel yang paling dominan pengaruhnya adalah Size bank dengan koefisien regresi sebesar 0.032349 sedangkan variabel LDR memberikan pengaruh yang terkecil dengan koefisien regresi sebesar -0.000270.

V. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian di atas, dapat disimpulkan bahwa :

1. Bank umum konvensional pada periode penelitian belum sepenuhnya efisien. Pada Q4.2012, bank yang memiliki nilai efisiensi 1 sebanyak 1 bank (BUSN devisa) dan hanya 6 bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 sedangkan lainnya yaitu 101 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75.

2. Pada Q4.2013, bank yang memiliki nilai efisiensi 1 adalah 1 bank persero dan bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 adalah 2 bank BUSN devisa, sedangkan lainnya yaitu 105 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75.

3. Pada Q4.2014 tidak terdapat satupun bank yang memiliki nilai efisiensi 1 dan hanya 6 bank yang memiliki nilai efisiensi 0,76-0,99 sedangkan lainnya yaitu 102 bank memiliki nilai efisiensi di bawah 0,75.


4. Faktor internal yang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap efisiensi yang diukur dengan DEA adalah NPL, LDR, CER dan komposisi deposito terhadap DPK, sedangkan yang berpengaruh positif adalah CAR dan NIM. Faktor internal yang tidak berpengaruh terhadap efisiensi adalah nilai GCG.

Berdasarkan simpulan di atas, maka manajemen bank perlu memperhatikan faktor internal yang berpengaruh signifikan terhadap efisiensi yaitu size, type, NPL, CAR dan LDR dengan melakukan hal-hal antara lain :

1. Mengelola kredit dengan baik sehingga tidak berkualitas non performing dan maksimum NPL netto adalah 5% antara lain dengan memberikan kredit berdasarkan prinsip kehati-hatian, mempersiapkan SDM perkreditan dengan kompetensi yang berkualitas, melakukan restrukturisasi terhadap kredit yang berpotensial menurun kualitasnya, tidak memberikan kredit kepada sektor ekonomi yang tidak memiliki prospek yang baik, menetapkan risk

tolerance dan risk appetite untuk memitigasi risiko pengelolaan kredit.

2. Meningkatkan kemampuan permodalan untuk mendukung efisiensi operasional bank, bank yang telah memenuhi ketentuan permodalan sesuai ketentuan mengenai BUKU diharapkan dapat menjalankan kegiatan usahanya secara efisien. Kompleksitas usaha bank harus didukung minimal permodalan sebagaimana diatur dalam ketentuan pengelompokon BUKU.

3. Mengoptimalkan sumber dana pihak ketiga untuk disalurkan kembali dalam pemberian kredit dengan hati-hati dengan memperhatikan kemampuan dan kompetensi SDM serta infrastrukur penunjang, maka bank akan semakin efisien.

Implikasi atas hasil penelitian ini, antara lain adalah OJK sebagai otoritas pengawasan perbankan dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk pertimbangan dalam membuat kebijakan dan langkah supervisory action. Kebijakan OJK untuk melakukan pembatasan suku bunga deposito berdasarkan BUKU dinilai tepat untuk mendukung pencapaian profitabilitas dan efisiensi perbankan. Perlunya komitmen dari industri perbankan untuk patuhan dalam mempublikasikan nilai GCG sesuai dengan fakta sehingga nilai GCG tersebut tepat untuk mendukung penelitian lainnya karena dari hasil analisa ini diketahui bahwa GCG tidak berpengaruh terhadap efisiensi.

Mempertimbangkan bahwa pengukuran efisiensi hanya menggunakan pendekatan intermediasi dan variabel independen yang digunakan adalah faktor internal bank, maka beberapa saran dan rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah:

1. Menambahkan faktor makro ekonomi dalam analisa tingkat efisiensi dan dampaknya terhadap kinerja profitabilitas, antara lain tingkat suku bunga kredit, inflasi, pertumbuhan ekonomi dan nilai tukar.


2. Analisa perbandingan efisiensi perbankan di Indonesia dengan perbankan di Asia Tenggara, atau penelitian perbandingan efisiensi antara perbankan syariah dengan perbankan konvensional.

3. Penilaian efisiensi dapat dilengkapi dengan melakukan pengukuran efisiensi dengan metode parametrik. Selain itu juga dapat dilakukan analisa perbandingan hasil penilaian efisiensi antara non parametrik dan parametrik.


DafTar PUsTaKa

Abidin, Zaenal dan Endri. (2010). Kinerja Efisiensi Teknis Bank Pembangunan Daerah: Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA). Jurnal Akuntansi dan Keuangan, hal.21-29.

Abreu, Margarida dan Mendes, Victor. (2001). Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Evidence for Some EU Countries. Pan-European Conference Jointly Organised

by the IEFS-UK & University of Macedonia Economic & Social Sciences. Thessaloniki, Greece, May:17-20.

Ascarya dan Yumanita, Diana. (2005). Bank Syariah: Gambaran Umum, Pusat Pendidikan dan

Studi Kebanksentralan (PPSK). Jakarta: Bank Indonesia.

Astiyah, Siti dan Husman, Jardine A. 2006. Fungsi Intermediasi dalam Efisiensi Perbankan di Indonesia: Derivasi Fungsi Profit. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan (Journal of

Monetary Economics and Banking), Maret 2006, 8(4), hal.529-544.

Ataullah A, Cockerill T, Le H. (2004). Financial Liberalization and Bank Efficiency: A Comparative Analysis of India and Pakistan. Applied Economics. 36(17):1915-1924.doi:10.1080/000368404200068638.

Berger, Allen N dan DeYoung, Robert. (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), hal.849-870.

Berger, Allen N dan Humphrey, David B. (1997). Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research. European Journal of Operational Research, 98(2), hal.175-212.

Berger, Allen N dan Mester, Loretta J. (1997). Inside the Black Box: What Explains Differences in the Efficiencies of Financial Institutions?. Journal of Banking & Finance, 21(7), hal.895-947.

Boahene, Samuel Hymore, Dasah, Julius dan Agyei, Samuel Kwaku. (2012). Credit Risk and Profitability of Selected Banks in Ghana. Research Journal of Finance and Accounting, 3(7), hal.6-14.

Bonin, John P, Hasan, Iftekhar dan Wachtel, Paul. (2005). Bank Performance, Efficiency and Ownership in Transition Countries. Journal of Banking & Finance, 29(1), hal.31-53

Claessens, Stijn, Demirgüç-Kunt, Asli dan Huizinga, Harry. (2001). How Does Foreign Entry Affect Domestic Banking Markets?. Journal of Banking & Finance, 25(5), hal.891-911.

Hadad, Muliaman D, Santoso, Wimboh, Ilyas, Dhaniel dan Mardanugraha, Eugenia. (2003). Analisis Efisiensi Industri Perbankan Indonesia: Penggunaan Metode Nonparametrik Data


Envelopment Analysis (DEA). Biro Stabilitas Sistem Keuangan Bank Indonesia. Research

Paper, (7/5).

Handayani, Puspita Sari. (2005). Analisis Perbandingan Kinerja Bank Nasional, Bank Campuran dan Bank Asing dengan Menggunakan Rasio Keuangan. [Tesis]. Semarang: Program Pasca Sarjana Universitas Diponegoro

Hasibuan, Malayu SP. (1994). Manajemen Sumber Daya Manusia, Dasar dan Kunci Keberhasilan. Cetakan Keenam. Jakarta: CV. Haji Mas Agung.

Kurnia, Akhmad Syakir. (2004). Mengukur Efisiensi Intermediasi Sebelas Bank Terbesar Indonesia dengan Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA). Jurnal Bisnis Strategi, 2004, 13, hal.126-139.

Kwan S. (2002). Bank security prices and market discipline. FRBSF Economic Letter.

Lestari, Etty Puji. (2001). Efisiensi Teknik Perbankan di Indonesia Tahun 1995-1999: Aplikasi Data Enverlopment Analysis. [Tesis]. Universitas Gadjah Mada.

Mansyur, Fakhruddin. (2012). Analisis Perbandingan Efisiensi Bank Umum Syariah dan Bank Umum Konvensional di Indonesia Menggunakan Metode Stochastic Frontier Approach (SFA). UIN Sunan Kalijaga.

Mester, Loretta J. (1997). Measuring Efficiency at US Banks: Accounting for Heterogeneity is Important. European Journal of Operational Research, 98(2), hal.230-242.

Muda, Muhamad, Shaharuddin, Amir dan Embaya, Abdelhakim. (2013. Comparative Analysis of Profitability Determinants of Domestic and Foreign Islamic Banks in Malaysia. International

Journal of Economics and Financial Issues, 3(3), hal.559-569.

Naceur, Samy Ben. (2003). The Determinants of the Tunisian Banking Industry Profitability: Panel Evidence. Universite Libre de Tunis Working Papers (ERF Research Fellow).

OJK (Otoritas Jasa Keuangan). (2014). Laporan Profil Industri Perbankan Triwulan II/2014. http://www.ojk.go.id.

Omar, Mohd Azmi, Rahman, Abdul Rahim Abdul, Yusof, Rosylin Mohd, Majid, M Shabri Abd dan Rasid. (2006). MESM. Efficiency of Commercial Banks in Malaysia. Asian Academy of

Management Journal of Accounting and Finance, 2(2), hal.19-42.

Ongore, Vincent Okoth dan Kusa, Gemechu Berhanu. (2013). Determinants of Financial Performance of Commercial Banks in Kenya. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), hal.237-252.

Permatasari, Ika dan Novitasary, Retno, (2014). Pengaruh Implementasi Good Corporate Governance terhadap Permodalan dan Kinerja Perbankan di Indonesia: Manajemen Risiko Sebagai Variabel Intervening. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, 7(1).


Prasnanugraha, Ponttie. (2007). Analisis Pengaruh Rasio-Rasio Keuangan terhadap Kinerja Bank Umum di Indonesia (Studi Empiris Bank-Bank Umum yang Beroperasi di Indonesia). [Skripsi]. Semarang: Universitas Diponegoro.

Roman, Angela dan Şargu, Alina Camelia. (2013). Analysing the Financial Soundness of the Commercial Banks in Romania: an Approach Based on the Camels Framework. Procedia

Economics and Finance, 6, hal.703-712.

Rusydiana, Aam S dan Devi, Abrista. (2013). Challenges in Developing Baitul Maal wat Tamwiil (BMT) in Indonesia using Analytic Network Process (ANP).

Sarjana I. (2014). Pengaturan batas waktu pendaftaran jaminan fidusia pada undang-undang nomor 42 tahun 1999. Jurnal Magister Hukum Udayana, 5(1).

Siamat, Dahlan. (2005). Manajemen Lembaga Keuangan: Kebijakan Moneter & Perbankan-5/E.

Sok-Gee, Chan. (2011). Technical Efficiency of Commercial Banks in China: Decomposition into Pure Technical and Scale Efficiency. International Journal of China Studies, 2(1), hal.27.

Stanton, AWB, Badger, C dan Sitzia, J. (2000). Non-invasive Assessment of the Lymphedematous Limb. Lymphology, 33(3), hal.122-135.

Subandi dan Ghozali, Imam. (2013). Determinan Efisiensi dan Dampaknya Terhadap Kinerja Profitabilitas Industri Perbankan di Indonesia. Jurnal Keuangan dan Perbankan, 17(1), hal.123-135.

Supriyono, Edy. (2007). Penggunaan Pendekatan Service Gap untuk Pengukuran Pandangan Manajemen Berkenaan dengan Efektifitas Sistem Informasi Akuntansi Bank, pada Bank Pemerintah di Jawa Tengah. Diponegoro University.

Suyono, Agus. (2005). Analisis Rasio-Rasio Bank yang Berpengaruh terhadap Return on Asset (ROA). [Tesis]. Semarang: Universitas Diponegoro.

Tang, Helena, Zoli, Edda dan Klytchnikova, Irina. (2000). Banking Crises in Transition Economies: Fiscal Costs and Related Issues. World Bank Policy Research Working Paper, (2484).

Warganegara, Akmal Rangga Putra. (2011). Determinan Net Interest Margin Industri Perbankan Indonesia. [Tesis]. Jakarta (ID): Universitas Indonesia.

157Intra ASEAN-5 Capital Flows: Do They Represent Neoclassical Belief or Lucas Paradox?

INTRA ASEAN-5 CAPITAL FLOWS: DO THEY REPRESENT NEOCLASSICAL BELIEF OR LUCAS

PARADOX?

Nurul Qolbi1

Akhmad Syakir Kurnia2

In the neoclassical belief, capital flows downhill from rich to poor countries as a consequence of

capital endowment variation. In contrast to the neoclassical belief, Lucas found evidence that capital

tends to flow uphill. This paper investigates the intra ASEAN-5 capital flows. Using panel estimation, we

found that marginal product of capital, human capital, total factor productivity growth, and the quality

of institutions appear as determinants for the capital flow from Indonesia, Malaysia, Philippines, and

Thailand to Singapore as a host country. On the contrary, the capital flow from Singapore to other ASEAN

countries as host countries is encouraged only by the quality of institutions, human capital as well as per

capita GDP. The result shows that Lucas variables emerge as determinants for the uphill and downhill

capital flow in ASEAN-5. In the meantime, marginal product of capital that represents neoclassical variable

appears as the determinant for uphill capital flow from other ASEAN countries to Singapore. This gives

significant insight that Lucas variables emerge as companion to the neoclassical variables in explaining

intra ASEAN capital flow.

Abstract

Keywords: capital flow, neoclassical belief, lucas paradox, panel data model

JEL Classification: F21, O16

1 Department of Economics and Development Studies, Faculty of Economics and Business, Diponegoro University ([email protected]).

2 Department of Economics and Development Studies, Faculty of Economics and Business and Center of Development Research, Diponegoro University ([email protected])


I. PENDAHULUAN

Lalu lintas modal antar negara yang masif merupakan peluang masuknya investasi dan modal asing untuk mendorong pertumbuhan ekonomi. Kelancaran aliran modal memungkinkan peningkatan akumulasi modal di negara penerima (host country) dan membantu diversifikasi risiko. Hal ini dapat pula berimplikasi pada efisiensi alokasi modal hingga akhirnya mendukung pertumbuhan ekonomi (Okada, 2013).

Penghapusan hambatan atas lalu lintas modal juga akan menarik investor untuk berinvestasi di suatu negara. Hal tersebut selanjutnya akan membantu posisi neraca pembayaran, mengurangi biaya pinjaman, dan bermuara pada pertumbuhan ekonomi (Djaafara, dkk, 2012). Sementara secara tidak langsung, aliran modal masuk berkontribusi dalam mempromosikan pertumbuhan produktivitas melalui transfer teknologi (Okada, 2013). Selain itu, mobilitas modal internasional memfasilitasi penyaluran sumber daya keuangan global untuk kegiatan-kegiatan produksi (Alfaro, Kalemli-Ozcan, dan Volosovych, 2007).

Teori neoklasik mengungkapkan, modal mengalir “downhill” dari negara kaya (capital

abundant) ke negara miskin (capital scarce). Ketika semua negara dapat mengakses teknologi yang sama dan menghasilkan barang sejenis, sementara perbedaan pendapatan per kapita menggambarkan perbedaan tingkat pengembalian modal, maka investasi baru akan dilakukan di negara-negara miskin. Di sisi lain, secara eksplisit model Heckscher-Ohlin memprediksi modal mengalir dari negara-negara dengan suku bunga rendah ke negara-negara dengan tingkat suku bunga tinggi (Pogoda, 2012).

Akan tetapi, Robert E. Lucas, Jr (1990) dalam artikel berjudul “Why doesn’t capital flow

from rich to poor countries?” mempertanyakan validitas asumsi yang digunakan pada model neoklasik. Lucas menemukan bukti empiris bahwa modal mengalir “uphill” dari negara miskin ke negara kaya. Fenomena ini kemudian dikenal dengan istilah “Paradoks Lucas.” Menurutnya, apabila model neoklasik terbukti serta pasar modal internasional menjadi bebas dan sempurna, negara-negara akan menghadapi perbedaan tingkat pengembalian modal dan investasi.

Penjelasan teoritis mengenai Paradoks Lucas dibagi menjadi dua (Alfaro, 2008). Pertama, mencakup perbedaan fundamental yang memengaruhi struktur produksi dalam perekonomian, seperti perbedaan teknologi, faktor-faktor yang dihilangkan dalam fungsi produksi, kebijakan pemerintah, serta struktur kelembagaan. Alfaro (2008) dalam penelitiannya menyimpulkan, bahwa meningkatnya aliran modal internasional sebagai dampak dari keterbukaan keuangan sejalan dengan peningkatan kualitas kelembagaan.

Kedua, ketidaksempurnaan pasar modal karena informasi asimetris dan sovereign risk. Studi empiris Herrmann dan Kleinert (2014) pada negara-negara yang tergabung dalam European Monetary Union (EMU) menunjukkan, ketidaksempurnaan pasar akan menghambat efisiensi alokasi modal. Akibatnya, aliran modal ke negara-negara miskin dan dalam perspektif


3 Gourinchas dan Jeanne (2007) membuktikan bahwa modal yang mengalir ke negara berkembang (emerging markets) tidak hanya sedikit berdasarkan ukuran, tetapi juga dialokasikan ke nagara-negara dengan pertumbuhan ekonomi kurang dari negara berkembang lainnya.

4 14th Meeting of the ASEAN Working Committee on Capital Account Liberalization, Kuala Lumpur, Juli 2009. Lihat Djafaara, dkk, (2012).

dinamis; Allocation Puzzle3 ke negara yang perekonomiannya tumbuh dengan cepat (fast-

growing economies) lebih rendah dari perkiraan model neoklasik.

Negara-negara di kawasan Asia Tenggara (ASEAN) kini telah mencapai perkembangan tahapan liberalisasi lalu lintas modal Foreign Direct Invstment (FDI), khususnya inward investment

dan likuidasi. Akan tetapi untuk outward investment terdapat pembatasan jumlah maksimum di Malaysia, Philipina, dan Thailand, namun secara bertahap akan mulai dilakukan penghapusan hambatan pada 20104.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

�

��

�

��

��

�

�

��

��

��

�

�

��

�

��

�

�

��

��

��

��

��

�

�

�

��

�

��

��

��

��

��

�

�

�

�

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

�

�

��

�

��

�

�

��

��

�

��

��

�

��

�

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

Pada tahun 2011, FDI yang masuk ke ASEAN secara keseluruhan sebesar 97.538,12 juta USD dengan rincian, 15.228,44 juta USD dari intra-ASEAN dan 83.564,36 juta USD dari luar ASEAN. Aliran FDI intra-ASEAN pada tahun 2011 dapat dilihat pada Tabel 1. Aliran FDI intra-ASEAN sebagian besar terkonsentrasi di ASEAN-5 dan hanya sedikit yang bergerak ke negara ASEAN lainnya (Brunei Darussalam, Kamboja, Laos, Myanmar, dan Vietnam, BCLMV). Hal ini seolah menegasikan bahwa arus modal di ASEAN paling besar bergerak menuju ASEAN 5. Dari total FDI yang masuk ke ASEAN 5 pada tahun tersebut, Indonesia menjadi negara penerima FDI intra-ASEAN terbesar, yakni 8.334,45 juta USD, dengan Singapura sebagai negara asal (source

country) sebesar 8.514,13 juta USD. Dengan demikian, apabila dilihat jumlah FDI yang berasal dari negara-negara satu kawasan, paling tinggi ke Indonesia negara dengan pendapatan per


kapita rendah hal ini sejalan dengan model neoklasik. Akan tetapi hal tersebut tidak terjadi di Philipina, negara yang juga memiliki pendapatan per kapita rendah.

Pergerakan modal yang sejalan dengan neoklasik tersebut dapat diterima argumentasinya dengan melihat faktor-faktor yang menjelaskan. Namun demikian, bagaimana sesungguhnya pergerakan modal yang terjadi di ASEAN 5 apabila diasumsikan negara di kawasan tersebut menutup diri dari aliran modal yang berasal dari negara-negara non-ASEAN? Apakah Paradoks Lucas terjadi di kawasan ini? Pertanyaan-pertanyaan penting inilah yang melandasi penelitian yang dituangkan dalam paper ini.

Bagian selanjutnya dari paper ini menguraikan teori dan studi literatur yang terkait. Bagian ketiga menyajikan data dan teknik pengolahan data yang digunakan. Bagian keempat mengulas hasil estimasi dan analisisnya, sementara kesimpulan disajikan pada bagian kelima dan menjadi penutup dari paper ini.

II. TEORI

Penelitian mengenai aliran modal internasional antara lain dilakukan oleh Lucas (1990). Menurut penghitungan Lucas, pada tahun 1988 MPK India 58 kali dari Amerika Serikat. Namun setelah mempertimbangkan perbedaan modal manusia (stocks of human capital), hasilnya memperkirakan produktivitas setiap tenaga kerja di negara kaya (Amerika Serikat) setara dengan lima orang di negara miskin (India). Apabila perbedaan modal manusia antar negara dipertimbangkan, maka aliran modal ke negara miskin lebih sedikit daripada yang diprediksi oleh model neoklasik. Sebaliknya, pembentukan modal manusia di negara kaya mendorong aliran modal ke negara yang memiliki kelimpahan modal.

Alfaro, Kalemli-ozcan, dan Volosovych (2007) (AKV) melakukan penelitian mengenai aliran modal antar negara di dunia dan volatilitas faktor penentunya sepanjang tahun 1970-2000. Secara teoritis, kualitas kelembagaan merupakan faktor penentu aliran modal yang paling penting. Sedangkan, secara empiris, kualitas kelembagaan terkait erat dengan modal manusia maupun sovereign risk. Kurangnya aliran modal dari negara kaya ke negara miskin kemudian mendorong AKV melakukan studi lanjutan pada tahun 2008. Studi ini dimaksudkan untuk menguji fenomena Paradoks Lucas. Hasil penelitian AKV (2008) menyimpulkan, kualitas kelembagaan merupakan variabel kausal dalam penjelasan Paradoks Lucas. Terdapat perbedaan kualitas kelembagaan di antara negara kaya dan miskin. Kebijakan memperkuat perlindungan hak milik, mengurangi korupsi, meningkatkan stabilitas pemerintah, kualitas birokrasi, serta hukum dan ketertiban harus dilakukan pemerintah negara miskin dalam upaya meningkatkan aliran masuk modal. Selain itu, investasi asing yang masuk karena adanya peningkatan kualitas kelembagaan akan berpengaruh pada pembangunan jangka panjang.

Okada (2013) juga melakukan penelitian mengenai Paradoks Lucas dengan fokus pada dua faktor yang menjelaskan aliran modal. Dampak globalisasi sektor keuangan terhadap


aliran modal internasional diduga Okada tergantung pada kualitas kelembagaan suatu negara. Sementara keterbukaan keuangan dan kualitas kelembagaan diduga berkorelasi positif. Hasilnya menunjukkan, bahwa keterbukaan sektor keuangan dan kualitas kelembagaan tidak berdampak signifikan terhadap arus modal internasional secara individu. Akan tetapi interaksi di antara keduanya berdampak signifikan. Selain itu, faktor institusi, kualitas birokrasi, hukum, dan ketertiban memiliki peran penting dalam FDI. Keterbukaan keuangan dan peningkatan kualitas kelembagaan menyebabkan arus masuk modal internasional yang dianggap sebagai sumber penting dalam pembangunan ekonomi.

Studi empiris mengenai Paradoks Lucas di negara-negara dalam satu kawasan dilakukan oleh Herrmann dan Kleinert (2014). Penelitian ini berfokus pada negara-negara yang tergabung dalam European Monetary Union (EMU) untuk melihat apakah terdapat perbedaan aliran modal di kawasan tersebut baik berdasarkan hipotesis Paradoks Lucas maupun Allocation Puzzle. Hasilnya, tidak ditemukan bukti empiris yang mendukung Paradoks Lucas untuk arus modal internasional. Setelah mengevaluasi fenomena Paradoks Lucas di pasar negara berkembang, ditemukan bukti empiris bahwa Paradoks Lucas berlaku di negara-negara yang sedang mengejar ketertinggalan dan di antaranya, modal bersih mengalir ke negara kaya. Sementara itu, setelah menyelidiki perilaku arus bruto, hasilnya menunjukkan bahwa aliran modal internasional (bruto) sesuai dengan Paradoks Lucas. Di lain sisi, ketidaksempurnaan pasar akan menghambat efisiensi alokasi modal. Akibatnya, aliran modal ke negara-negara miskin dan dalam perspektif dinamis; Allocation Puzzle ke negara yang berkembang dengan cepat (fast-growing economies) lebih rendah dari perkiraan model neoklasik.

Untuk memperoleh gambaran yang lebih lengkap tentang bagaimana model empiris yang digunakan dalam berbagai penelitian di atas, maka pada bagian di bawah ini disajikan teori dasar pergerakan modal dan faktor-faktor yang mendorongnya.

2.1. Teori Investasi Neoklasik

Investasi merupakan salah satu variabel pengeluaran agregat dalam komponen pendapatan nasional (Gross Domestic Product/ GDP) meski jumlahnya relatif lebih sedikit dibanding pengeluaran konsumsi (Mankiw, 2013). Investasi dibedakan menjadi tiga, yaitu investasi bisnis tetap (mesin dan peralatan), investadi residensial (konstruksi), dan investasi persediaan yang semuanya dibeli oleh sektor swasta. Model investasi bisnis tetap teori investasi neoklasik mengkaji biaya dan manfaat untuk memiliki barang modal. Teori ini mengasumsikan terdapat dua jenis perusahaan. Pertama, perusahaan produksi yang menghasilkan barang dan jasa menggunakan modal yang disewa. Kedua, perusahaan penyewaan (disebut pula pemilik modal) yang membeli modal dan menyewakannya kepada perusahaan produksi.

Perusahaan menyewakan modal pada tingkat sewa (R) dan menjual output pada tingkat harga (P). Sementara itu, perusahaan produksi menanggung biaya riil sebesar (R/P) untuk setiap


satu unit modal. Dengan demikian, tambahan manfaat riil yang diperoleh untuk setiap satu unit modal adalah marginal product of capital (MPK). MPK merupakan tingkat pengembalian dari penanaman atau penyewaan modal. Apabila perusahaan penyewaan ingin memaksimalkan keuntungan, maka modal disewakan hingga MPK sama dengan harga sewa riil.

Untuk menjelaskan harga sewa keseimbangan dan variabel-variabel yang mempengaruhinya digunakan fungsi produksi Cobb-Douglas berikut:

dengan (Y) adalah output, (K) modal, (L) tenaga kerja, (A) teknologi, dan a merupakan parameter antara nol dan satu yang mengukur bagian modal atas output. Sementara itu, MPK (r) untuk fungsi produksi Cobb-Douglass adalah:

(1)

Karena dalam kondisi keseimbangan harga sewa riil sama dengan MPK, maka:

⁄ (2)

⁄

Persamaan (3) menunjukkan semakin kecil persediaan modal, semakin banyak tenaga kerja yang dipekerjakan, dan semakin baik teknologi yang digunakan, semakin tinggi harga sewa riil dari modal.

Di sisi lain, penerimaan yang diperoleh perusahaan penyewaan modal merupakan manfaat dari kepemilikan modal. Perusahaan penyewaan modal menerima harga sewa riil dari modal (R/P) untuk setiap modal yang dimiliki dan disewakan. Meski demikian, perusahaan penyewaan juga menanggung biaya atas kepemilikan modalnya, yaitu bunga pinjaman (), biaya dari kerugian maupun keuntungan perusahaan penyewaan (), dan depresiasi (), sehingga:

(3)

⁄

Apabila diasumsikan harga barang modal meningkat seiring dengan harga barang-barang lain, dimana DP

K/P

K sama dengan tingkat inflasi keseluruhan t, maka biaya modal bergantung

pada harga modal, tingkat bunga riil, dan tingkat depresiasi, sehingga:

(4)

(5)


Sementara itu, biaya modal riil5 adalah:

5 Biaya modal riil (real cost of capital) adalah biaya membeli dan menyewakan unit modal yang diukur dalam unit output perekonomian.

Hal ini berarti, bahwa biaya modal riil tergantung harga relatif dari barang modal, tingkat bunga, dan tingkat depresiasi.

Perusahaan penyewaan akan menghasilkan penerimaan riil (R/P) dan menanggung biaya riil untuk setiap unit modal yang disewakan. Dengan demikian, keuntungan riil per unit modal ialah:

⁄ (6)

⁄

Karena harga sewa riil dalam kondisi keseimbangan MPK, maka keuntungan per unit modal yang diperoleh ialah:

(7)

Dari Persamaan (8) dapat diketahui, perusahaan akan memperoleh keuntungan ketika MPK lebih besar daripada biaya modal. Sebaliknya, perusahaan mengalami kerugian, apabila MPK lebih kecil daripada biaya modal.

Keputusan investasi perusahaan penyewaan untuk melakukan penambahan persediaan modal atau membiarkan modal yang ada terdepresiasi tergantung pada keuntungan yang akan diperoleh. Sementara itu, perubahan persediaan modal atau investasi neto tergantung pada MPK dan biaya modal. Perusahaan akan untung jika menambah persediaan modal, ketika MPK lebih besar daripada biaya modal. Namun, jika MPK lebih kecil dari biaya modal, perusahaan penyewaan akan membiarkan persediaan modalnya mengecil.

Perusahaan yang memiliki modal dan menggunakannya untuk kegiatan produksi akan memperoleh tambahan manfaat dari setiap unit modal (MPK) dan menanggung biaya modal. Sementara perusahaan yang memiliki dan menyewakan modalnya kepada perusahaan produksi akan menambah persediaan modalnya jika MPK melebihi biaya modal. Sehingga, tambahan persediaan modal dapat dituliskan sebagai berikut:

(8)

dimana In(.) merupakan fungsi yang menunjukkan respon insentif investasi terhadap

jumlah investasi neto. Dengan demikian, fungsi investasi dapat diderivasi dari pengeluaran total atas investasi tetap bisnis. Sehingga, investasi tetap bisnis bergantung pada MPK, biaya modal, dan depresiasi:

(9)


Grafik 1. Kurva Investasi

Model investasi neoklasik pada Persamaan (10) menunjukkan bahwa, keputusan investasi ditentukan oleh tingkat bunga. Penurunan tingkat bunga riil akan mengurangi biaya modal. Selanjutnya, hal ini akan meningkatkan keuntungan yang diperoleh dari kepemilikan modal serta meningkatkan insentif dalam rangka mengakumulasikan modal. Demikian pula, kenaikan tingkat bunga riil akan meningkatkan biaya modal dan menyebabkan perusahaan memutuskan untuk menurunkan investasinya. Hal itu mengakibatkan kurva investasi miring ke bawah. Sementara meningkatnya MPK akan meningkatkan profitabilitas perusahaan atas investasi yang dilakukan, maka kurva investasi bergeser ke kanan (lihat Grafik 1).

⁄ (10)

Apabila dilakukan penyesuaian persediaan modal secara terus-menerus, MPK berangsur-angsur akan mendekati biaya modal. Ketika persediaan modal berada pada kondisi mapan, maka MPK dapat dituliskan sebagai berikut:

��

��

�

��

��

Dalam jangka panjang, MPK sama dengan biaya modal riil. Tercapainya kondisi mapan tergantung pada kecepatan perusahaan dalam menyesuaikan persediaan modalnya. Keputusan investor untuk berinvestasi didasarkan pada penghitungan tingkat pengembalian yang akan didapat. Dengan kata lain, investasi tergantung pada MPK6, yang merupakan suatu ukuran produktivitas satu unit modal yang ditanamkan.

⁄ (11)

6 Dalam penelitian ini, MPK diukur menggunakan tingkat suku bunga pinjaman.


Grafik 2.Dampak Aliran Modal Internasional

2.2. Aliran Modal Internasional

Investasi asing dibagi menjadi dua, yaitu investasi portofolio dan investasi asing langsung atau foreign direct investment (FDI). Investasi portofolio merupakan investasi dalam bentuk aset finansial, seperti obligasi, saham, serta surat hutang yang dinyatakan dalam bentuk mata uang nasional. Sementara itu, FDI merupakan investasi asing yang berwujud barang modal, tanah, dan persediaan (inventory). Investasi dalam bentuk FDI pada umumnya dilakukan oleh perusahaan multinasional (Multinational Corporations, MNCs) yang bergerak pada bidang pengelolaan sumber daya alam, manufaktur, dan jasa (Salvatore, 2013).

Pergerakan FDI yang masuk ke suatu negaradapat membawa potensi keuntungan maupun biaya bagi negara penerimanya. Potensi keuntungan tersebut, diantaranya kenaikan jumlah pekerja, upah, output, ekspor, maupun peningkatan penerimaan pajak. Hal ini karena peningkatan modal yang diimbangi kenaikan jumlah tenaga kerja dan penguasaan teknologi akan menambah output. Kegiatan produksi yang memiliki potensi ekspor akan menguntungkan negara lokasi produksinya dengan memperoleh mata uang asing untuk mendukung proses pembangunan. FDI yang mengalir ke suatu industri juga diharapkan dapat meningkatkan skala ekonomis industri tersebut. Selain itu, masuknya investasi asing berarti adanya kompetitor baru dalam industri yang diharapkan mampu melemahkan kekuatan monopoli domestik.

Efisiensi penggunaan modal sebagai dampak adanya investasi asing terjadi karena baik di negara yang berinvestasi (home country) maupun di negara tujuan investasi (host country) terjadi redistribusi pendapatan domestik. Hal ini diilustrasikan dalam Grafik 2 dengan asumsi terdapat dua faktor produksi, modal dan tenaga kerja yang digunakan secara penuh sebelum dan sesudah adanya aliran investasi luar negeri.

��

��

��

��

��

��

�

��

�

�

�

�

�

�

�

� � � �


Meski berpotensi membawa keuntungan, pemerintah negara penerima perlu mengawasi dan mengontrol aliran FDI yang masuk. Apabila tidak dilakukan kontrol, aliran masuk FDI dikhawatirkan hanya akan menguntungkan beberapa pihak dan membebani perekonomian. Beberapa potensi biaya yang harus ditanggung oleh negara penerima FDI sebagai akibat dari tidak adanya kontrol investasi, diantaranya penurunan terms of trade7. Bagi negara berkembang, aliran masuk FDI dapat mengurangi tingkat tabungan domestik. Selain itu, perusahaan asing yang berinvestasi dapat membiayai proyeknya dengan meminta pinjaman dana dari negara penerima aliran FDI. Akibatnya, suku bunga di negara tersebut naik dan investasi domestik akan turun. Dampak lain dari adanya aliran modal internasional ialah berubahnya posisi neraca pembayaran. Selain itu, aliran masuk FDI ke suatu negara juga berisiko meningkatkan pengangguran, berkurangnya perhatian terhadap perkembangan pendidikan dan keahlian, munculnya monopoli industri, serta hilangnya kontrol terhadap kebijakan dalam negeri (Appleyard, Field, dan Cobb, 2010).

2.3. Teori Heckscher-Ohlin

Teori Heckscher-Ohlin (H-O) menekankan perbedaan faktor pemberian alam (factor

endowment) serta harga-harga faktor produksi dengan asumsi kedua negara memiliki teknologi dan selera yang sama. Model yang dikembangkan H-O ialah “2x2x2,” artinya dua negara (R dan P) memproduksi dua jenis barang yang berbeda (X –komoditi padat karya dan Y –komoditi padat modal) menggunakan dua faktor input (K dan L). Hal tersebut sesuai dengan salah satu asumsi dasar teori H-O yang digunakan untuk menjelaskan perbedaan di antara negara-negara yang melakukan perdagangan internasional. Selain itu, kedua negara berproduksi pada kondisi constant return to scale, berlaku decreasing marginal productivity untuk masing-masing input, dan menghadapi pasar persaingan sempurna. Apabila faktor-faktor input tidak bergerak secara bebas di antara kedua negara, maka terjadi tukar-menukar barang. Dengan demikian, fungsi produksinya:

7 Terms of trade didefinisikan sebagai rasio antara harga ekspor dan impor.

dengan menunjukkan fungsi produksi dari komoditi dengan input (K), (L) di negara .

(12)


Teori H-O secara singkat dijelaskan dalam dua teorema (Salvatore, 2013). Pertama, teorema H-O (H-O theorem) yang memprediksi pola perdagangan. Teorema ini menganggap, bahwa secara relatif setiap negara akan mengekspor komoditi dengan faktor produksi berlimpah dan murah, serta mengimpor komoditi yang faktor produksinya relatif langka dan mahal. Kedua, teorema penyamaan harga faktor produksi (factor-price equalization theorem) atau disebut pula teorema H-O-S (Heckscher-Ohlin-Samuelson). Teorema H-O-S menjelaskan dampak perdagangan internasional terhadap harga input. Teorema ini menganggap perdagangan akan menghapuskan atau mengurangi perbedaan harga absolut maupun harga relatif faktor produksi pada setiap negara.

2.4. Paradoks Lucas

Robert E. Lucas Jr. (1990) menemukan sebuah paradoks dari teori neoklasik yang memprediksi modal mengalir “downhill” dari negara yang memiliki kelimpahan modal (capital

abundant) ke negara yang kekurangan modal (capital scare). Menurut Lucas, yang terjadi adalah sebaliknya. Akan tetapi jika output per tenaga kerja di antara kedua negara berbeda, hal ini dikarekan adanya perbedaan modal per tenaga kerja. Untuk menjelaskan hal tersebut, Lucas mengasumsikan perekonomian dalam kondisi terbuka kecil serta input produksi ialah modal (K) dan tenaga kerja (L). Selain itu, produksi dilakukan pada constant return to scale seperti halnya neoklasik, sehingga:

Grafik 3.Model Heckscher-Ohlin

��

��

��

��

�

� �

��

�

��

�

� �

��

�

�

��

�

��

(13)


dengan y adalah output atau pendapatan per tenaga kerja, dan k adalah modal per tenaga kerja. Kemudian, MPK (r) diturunkan dari Persamaan (13) dengan , sehingga:

Apabila model tersebut terbukti, pasar modal internasional menjadi bebas dan sempurna, negara akan menghadapi berbagai tingkat pengembalian modal. Sehingga modal akan mengalir dari negara kaya ke negara miskin. Namun demikian, Lucas berpendapat, asumsi penggunaan teknologi yang sama dan terjadinya perdagangan karena perbedaan factor endowments tidak tepat. Untuk menjelaskan hal tersebut Lucas menggunakan tiga asumsi, yaitu (1) perbedaan modal manusia (human capital), (2) manfaat eksternal dari modal manusia (external benefits

of human capital), dan (3) ketidaksempurnaan pasar modal (capital market imperfecions).

2.4.1. Perbedaan Modal Manusia (Human Capital)

Dalam model neoklasik, menurut Lucas, input tenaga kerja yang digunakan mengabaikan perbedaan kualitas tenaga kerja atau modal manusia tiap tenaga kerja. Untuk itu, Lucas mengggunakan ukuran perbedaan modal manusia berdasarkan studi Anne O. Krueger (1968)8 yang menggabungkan informasi mengenai tenaga kerja tingkat pendidikan, usia, dan sektor untuk melihat pengaruhnya terhadap produktivitas yang diukur dengan pendapatan relatif.

Apabila diasumsikan masing-masing negara memiliki produktivitas yang sama, pengaruh modal manusia terhadap MPK ialah:

⁄ ⁄

⁄ ⁄(14)

8 Factor Endowments and Per Capita Income Differences Among Countries - The Economic Journal Sept 1968, 78 (311), hlm. 641-659.

dimana adalah tingkat suku bunga di negara kaya, adalah tingkat suku bunga di negara miskin, dan y merupakan tingkat output yang dihasilkan kedua negara. Persamaan (15) tersebut dapat digunakan untuk membandingkan MPK antara negara miskin dengan negara kaya. Namun demikian, menurut Lucas, diabaikannya modal manusia bukan satu-satunya alasan mengapa modal tidak mengalir dari negara kaya ke negara miskin (Lucas, 1990; Pogoda, 2012).

⁄ ⁄

⁄ ⁄

. ⁄ ⁄

(15)


2.4.2. Manfaat Eksternal dari Modal Manusia (External Benefits of Human Capital)

Perbedaan output yang dihasilkan tiap negara mungkin dikarenakan adanya perbedaan tingkat teknologi9 (A). Dengan demikian, fungsi produksinya dapat ditulis sebagai berikut:

9 Lucas mengartikan teknologi sebagai rata-rata tingkat modal manusia tiap tenaga kerja.10 The Sources of Economic Growth in the United States, New York: Committee for Economic Development, 1962.11 On the Mechanics of Economic Development– Journal of Monetary Economics, January 1988, 22, hlm. 3-32.

dengan y adalah output atau pendapatan per tenaga kerja, k adalah modal per tenaga kerja, dan h adalah modal manusia. Sehingga apabila modal manusia berpengaruh positif terhadap tingkat pengembalian modal, maka modal yang mengalir ke negara dengan modal manusia rendah juga sedikit. Sementara itu, formula MPK menjadi:

(16)

Dalam mengestimasi parameter , Lucas menggunakan metode perbandingan produktivitas Edward Denison (1962)10 dan mengaplikasikannya pada Persamaan (15) dengan metode estimasi cross-country Krueger hingga diperoleh perkiraan tingkat pengembalian modal relatif yang baru. Hal ini sesuai dengan yang dituliskan Lucas (1988)11, bahwa ϑ digambarkan sebagai tingkat pertumbuhan modal manusia dan adalah tingkat perubahan teknologi (eksogen). Denison mengestimasi ϑ dan b sebagai produktitivas, sedang Krueger sebagai persediaan modal manusia relatif, kemudian disusun kembali hingga diperoleh nilai estimasi dari g. Hasilnya, rasio tingkat pengembalian antara negara miskin dan negara kaya, menurut Lucas, berlaku pada kasus peningkatan modal manusia.

2.4.3. Ketidaksempurnaan Pasar Modal (Capital Market Imperfections)

Perbedaan MPK antar negara berimplikasi terjadinya arus barang modal pada periode tertentu. Namun demikian, tak ada arus modal tanpa biaya dan pasar yang sepenuhnya kompetitif karena adanya ketidakstabilan politik di dunia. Hal tersebut diringkas dengan istilah “risiko politik” dan menjadi salah satu faktor yang menentukan aliran modal. Sebagai contoh, beberapa negara kaya memiliki negara jajahan, hal ini dijelaskan Lucas dalam melihat keputusan imperialis dengan karakteristik berikut:

⁄ ⁄ ⁄ (17)

‘ (18)

dengan rw adalah tingkat pengembalian modal dunia, dan kondisi orde pertama terhadap

k ialah:


Persamaan tersebut menunjukkan hubungan linear antara tingkat pengembalian modal dunia dan dalam negeri. Menurut Lucas, perbedaan suku bunga dikarenakan adanya ketidaksempurnaan pasar, seperti halnya negara kaya dan miskin yang tidak akan bersepakat perihal pinjam-meminjam. Ketidaksempurnaan pasar inilah yang tidak dijelaskan dalam model neoklasik, sehingga modal tidak bergerak dari negara kaya ke negara miskin (Lucas, 1990; Pogoda, 2012).

III. METODOLOGI

Penelitian ini menggunakan data panel, dengan sampel lima negara anggota ASEAN periode 2000-2011. Untuk menjawab pertanyaan penelitian digunakan analisis regresi data panel dengan metode estimasi fixed effect model (FEM). Metode tersebut dipilih karena FEM mampu memberikan hasil estimasi yang mengizinkan individu (cross-section) untuk memiliki intersepnya sendiri. Selain itu, FEM memungkinkan analisis mengenai heterogenitas masing-masing individu dengan memberikan dummy (Baltagi, 2008) sehingga dapat menggambarkan perbedaan aliran modal di masing-masing negara.

Dalam penelitian ini, digunakan model empiris sebagai berikut:

‘

‘ ‘(19)

Berdasarkan pada Persamaan (20), variabel MPK dan GDP per kapita mewakili model neoklasik. Sementara itu variabel rata-rata lama sekolah, pertumbuhan TFP, dan risiko politik mewakili model Lucas. Dengan demikian, model persamaan regresinya dapat dituliskan sebagai berikut:

(20)

Model umum dari metode estimasi FEM dengan individual effect adalah:

(21)

dengan Y adalah variabel dependen, D adalah dummy individu, dan X adalah variabel independen. Karena penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aliran modal antar negara dengan mempertimbangkan perbedaan kondisi di negara asal maupun negara tujuan, maka variabel independennya dinyatakan dalam bentuk relatif, sehingga secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut:

∑ (22)


Dengan demikian, model utama pada penelitian ini dapat dituliskan sebagai berikut:

∑ (23)

Persamaan (24) merupakan persamaan model regresi yang akan digunakan dalam penelitian ini. Bentuk rasio dipilih karena variabel dependen, yakni aliran FDI dinyatakan dalam net basis12, sehingga besaran aliran FDI dalam penelitian ini ada yang bernilai negatif. Apabila model dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, maka harus dilakukan penambahan konstanta pada variabel aliran FDI. Selain itu, jika dinyatakan dalam bentuk logaritma natural, model akan mengalami permasalahan dengan degree of freedom.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Analisa Deskriptif Pergerakan Modal di ASEAN

ASEAN merupakan pasar dengan 600 juta penduduk atau sekitar 9% dari total populasi dunia. Pendapatan per kapita di kawasan ini mencapai 3.600 USD pada tahun 201113. Hal tersebut menjadikan ASEAN sebagai pasar yang potensial. Selain itu, negara-negara ASEAN juga telah sepakat untuk mewujudkan aliran modal yang lebih bebas secara bertahap sesuai dengan tingkat pembangunan ekonomi dan kesiapan sistem keuangan masing-masing anggota (Djaafara dkk, 2012).

Beberapa upaya untuk menciptakan kawasan investasi yang bebas dan transparan, sehingga dapat menarik serta meningkatkan arus FDI intra-ASEAN dan ekstra-ASEAN secara berkesinambungan diantaranya Framework Agreement on the ASEAN Investment Area (FA-AIA) dan Investment Guarantee Agreement (IGA). Pada tahun 2008, kedua jenis kesepakatan investasi ASEAN tersebut disempurnakan dengan penandatanganan ASEAN Comprehensive

Investment Agreement (ACIA). ACIA memuat empat pilar utama, yaitu liberalisasi, proteksi, fasilitasi, dan promosi. Selain itu, ACIA didasarkan pada prinsip keterbukaan, perlakuan yang sama, dan mengadopsi international best practices. Dengan demikian, ASEAN diharapkan menjadi kawasan yang kompetitif untuk menarik FDI serta tujuan akhir integrasi ekonomi dalam ASEAN Economic Community (AEC) dapat terealisasi (Kementerian Luar Negeri RI, 2012).

∑(24)

12 United Nations Conference on Trade and Development. FDI Flows. http://unctad.org/en/Pages/DIAE/Investment%20and%20Enterprise/FDI_Flows.aspx diakses Senin, 13 Mei 2015 pukul 14.20 WIB.

13 Invest in ASEAN http://investasean.asean.org/index.php/page/view/reasons-for-investing diakses Minggu, 26 April 2015 pukul 13:45 WIB.


Sejak dorongan integrasi ekonomi di ASEAN dilakukan, FDI yang mengalir ke sub-wilayah meningkat. Menurut Hsu (2013), kenaikan aliran FDI ke ASEAN secara keseluruhan dilatar belakangi oleh tiga hal. Pertama, upaya bersama anggota ASEAN menuju integrasi ekonomi yang lebih besar dan liberalisasi dalam jangka waktu tertentu termasuk pembentukan ASEAN

Free Trade Area (AFTA) dan FA-AIA menjadi daya tarik kawasan. Kedua, Singapura bersama negara-negara ASEAN lainnya telah melakukan berbagai langkah liberalisasi perdagangan dan insentif deregulasi setelah pembentukan World Trade Organization (WTO) tahun 1995. Ketiga, Plaza Accord tahun 1985 memperlihatkan apresiasi yang signifikan dari Yen Jepang, sehingga FDI ke ASEAN meningkat.

Pada tahun 2000 sampai 2011, secara umum, aliran FDI yang masuk ke setiap negara ASEAN 5, baik yang berasal dari intra-ASEAN maupun ekstra-ASEAN, fluktuatif (lihat Grafik 4). Aliran FDI yang masuk ke Singapura pada periode tersebut rata-rata adalah 26.738,54 juta USD. Sementara itu, rata-rata aliran FDI yang masuk ke Thailand sebesar 6.503,89 juta USD, ke Malaysia 5.260,56 juta USD, dan yang masuk ke Indonesia adalah 5.191,70 juta USD. Sedangkan aliran FDI ke Philipina 1.623,54 juta USD. Apabila dilihat dari negara penerima aliran FDI, Singapura merupakan negara yang menerima aliran FDI paling besar. Pada tahun 2011, aliran FDI yang masuk ke Singapura sebesar 48.474,50 juta USD dari total 97.538,12 juta USD yang masuk ke ASEAN. Dari jumlah tersebut, FDI yang diterima Singapura yang berasal dari negara-negara kawasan Asia Tenggara ialah 2.386,20 juta USD.

Grafik 4. Aliran Masuk FDI dan Tingkat Suku Bunga Riil di Negara-Negara ASEAN-5 Tahun 2000-2011

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Sementara itu, tingkat suku bunga riil di setiap negara ASEAN 5 dari tahun 2000 sampai 2011 fluktuatif. Pada periode tersebut, rata-rata tingkat suku bunga riil di Singapura adalah 4,08%. Sementara itu, rata-rata tingkat suku bunga riil Indonesia 3,72%, Thailand 3,56%, dan Malaysia 1,95%. Sedangkan Philipina, rata-rata tingkat suku bunga riilnya merupakan yang tertinggi di antara negara-negara ASEAN 5, yaitu 4,45%.

Apabila dilihat berdasarkan sektor tujuan investasi, aliran masuk FDI ke ASEAN 5 sebagian besar diinvestasikan ke industri-industri yang didukung oleh sumber daya di negara-negara tersebut14. Salah satunya Indonesia, yang pada tahun 2011 menarik aliran FDI ke sektor primer, seperti pertambangan. Hal ini menunjukkan bahwa Indonesia merupakan negara yang memiliki sumber daya alam melimpah (natural resource endowment). Pada tahun 2011, sebanyak 63% aliran FDI yang masuk ke Indonesia diinvestasikan pada industri perminyakan dan pertambangan serta manufaktur. Pemerintah Indonesia juga terus berupaya untuk memperbaiki iklim investasi di negaranya. Tahun 2010, pemerintah mengeluarkan Peraturan Presiden Nomor 36 untuk mengatur liberalisasi 17 sub-sektor bisnis, diantaranya pertanian, kehutanan, kelautan dan perikanan, energi dan sumber daya mineral, serta manufaktur (Tambunan, 2013).

Aliran FDI yang bergerak ke industri manufaktur terkonsentrasi di industri elektronik dan otomotif. Beberapa negara ASEAN bahkan telah menjadi pusat produksi dan link utama dalam rantai nilai dan pasokan global di industri tersebut15. Di Malaysia, industri penerima aliran FDI utama ialah industri manufaktur. Pemerintah Malaysia juga terus berupaya untuk melakukan liberalisasi di sektor manufaktur dan jasa, mempromosikan wilayah ekonomi baru (new economic

key areas), serta menciptakan kondisi perekonomian yang kuat (Rajah dan Govindaraju, 2013). Industri manufaktur Thailand juga menerima aliran FDI terbesar yaitu hampir 55% di tahun 2011. Terkonsentrasinya aliran FDI yang masuk ke ASEAN pada industri manufaktur sejalan dengan FA-AIA. Dalam FA-AIA, negara-negara anggota sepakat untuk membuka investasi, terutama di sektor manufaktur, baik yang berasal dari intra-ASEAN maupun ekstra-ASEAN. Sementara itu, sektor perdagangan dan perniagaan serta sektor jasa termasuk industri keuangan mendominasi aliran FDI yang masuk ke Singapura. Di Singapura, sektor jasa secara keseluruhan menerima mayoritas FDI yang masuk pada tahun 2011.

14 ASEAN Investment Report 2012: The Changing FDI Landscape, hlm. 4.15 Ibid, hlm. 6.


4.2. Aliran FDI Intra-ASEAN 5

Pada penelitian ini, aliran FDI intra-ASEAN 5 diasumsikan sepenuhnya terjadi karena capital mobility creation. Selain itu, negara-negara ASEAN 5 menutup diri dari negara lain di luar kawasan. Asumsi tersebut ditujukan untuk mengetahui determinan aliran FDI di ASEAN 5. Hasil estimasi regresi pada studi kasus intra-ASEAN dirangkum dalam Tabel 3. Kolom downhill dan uphill menunjukkan estimasi untuk masing-masing kasus.

Pada studi kasus Singapura sebagai negara asal FDI, keputusan untuk berinvestasi di Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand dipengaruhi oleh GDP per kapita, rata-rata lama sekolah, dan kualitas kelembagaan. Inferensi statistik pada kasus ini dilakukan dengan menganggap variabel-variabel independen di Singapura konstan. Hasil estimasi menunjukkan, bahwa GDP per kapita berpengaruh negatif terhadap aliran FDI masuk. Hal ini berarti bahwa semakin kecil GDP per kapita Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand maka semakin besar aliran FDI yang masuk ke negara tersebut.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��


Hasil uji empiris menunjukkan, bahwa aliran FDI dari Singapura bergerak menuju ke negara dengan GDP per kapita rendah (kelompok negara berkembang). Hal ini bertolak belakang dengan temuan Root dan Ahmed (dalam Appleyard, Field, dan Cobb, 2010). Menurut Root dan Ahmed, salah satu variabel yang menentukan besar kecilnya aliran FDI ialah GDP per kapita. Aliran FDI yang mengalir ke negara dengan GDP per kapita tinggi jumlahnya besar. Karena tingginya pendapatan per kapita menunjukkan tingginya kemampuan konsumen dalam membeli barang-barang produksi industri manufaktur.

Karakteristik aliran FDI dari Singapura tersebut tidak terlepas dari kebijakan pemerintah Singapura untuk mendorong investasi di negara-negara berpendapatan rendah. Hal ini karena kecilnya pasar domestik dan tingginya biaya tenaga kerja di Singapura. Selain itu, pemerintah juga membuat kebijakan untuk mempromosikan “an external wing” Singapura. Dalam strategi regionalisasinya (Government’s regionalization strategy), pemerintah Singapura memberikan fasilitas pada investor-investor lokal yang akan berinvestasi di luar negeri. Pemerintah Singapura juga terjun langsung dalam upaya menyiapkan proyek industri sektor manufaktur di negara tujuan investasinya (host country), seperti Indonesia. Pada waktu yang bersamaan, pemerintah

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Singapura mendorong FDI dari negara-negara maju untuk ditanamkan di negaranya, dalam rangka memfasilitasi akuisisi teknologi baru. Perekonomian Singapura pun beralih, dari yang mulanya terlibat dalam industri manufaktur padat karya (tahun 1960-an) menjadi pusat penghasil barang-barang dengan nilai tambah tinggi dan berbagai layanan/jasa di tahun 2000-an (Ellingsen, Likumahuwa, dan Nunnenkamp, 2006; Blomqvist, 2002; Yeung, 1999; Hsu, 2013).

Faktor lain yang menentukan aliran FDI dari Singapura ke negara ASEAN 5 lainnya adalah kualitas kelembagaan. Singapura dalam berinvestasi merujuk pada negara dengan risiko politik rendah. Pasalnya, pada kasus ini kualitas kelembagaan berpengaruh negatif terhadap aliran modal. Hal ini berarti semakin tinggi risiko politik di negara tujuan, aliran FDI yang masuk ke negara tersebut semakin kecil. Menurut AKV (2007), salah satu faktor penentu aliran modal yang paling penting ialah kualitas kelembagaan. Hal ini dikarenakan, dalam berinvestasi perusahaan asing mempertimbangkan berbagai kebijakan (policy framework) dan sikap pemerintah negara tujuan (host country). Di Indonesia, misalnya, beberapa ketidakpastian terkait dengan pelaksanaan otonomi daerah dan tingginya biaya untuk menjalankan bisnis karena tidak memadainya infrastuktur, ketatnya peraturan ketenagakerjaan, dan korupsi menjadi salah satu faktor yang menentukan tinggi rendahnya aliran FDI yang masuk (Tambunan, 2013).

Hasil uji empiris juga memperlihatkan bahwa rata-rata lama sekolah di negara tujuan menjadi pertimbangan Singapura dalam mengalokasikan FDI-nya ke ASEAN. Singapura mengalirkan FDI nya ke negara-negara dengan rata-rata lama sekolah tinggi. Pada penelitian ini, rata-rata lama sekolah negara ASEAN 5 lainnya lebih rendah jika dibandingan dengan Singapura. Dengan demikian, aliran FDI dari Singapura ke Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand tergolong rendah, maka investasi pada industri yang membutuhkan dukungan sumber daya manusia dan teknologi tinggi dipertahankan di negaranya. Di Malaysia misalnya, salah satu alasan perlambatan aliran masuk FDI ialah kurangnya keterampilan dan pengusaan teknologi yang dimiliki para tenaga kerja (Rajah dan Govindaraju, 2013). Penelitian ini mengindikasikan bahwa FDI yang ditanamkan Singapura pada kegiatan produksi di industri dengan human-

capital intensive.

Selain itu, pada kasus Singapura sebagai negara asal investasi, berdasarkan uji empiris variabel independen secara simultan mempengaruhi aliran FDI. Sementara, variasi variabel-variabel independen mampu menjelaskan 45,53% aliran FDI dari Singapura ke negara ASEAN 5 lainnya. Pada kasus ini estimasi dilakukan dengan menetapkan aliran FDI dari Singapura ke Indonesia (SGP_IDN) sebagai benchmark. Hal ini dikarenakan aliran FDI dari Singapura ke Indonesia merupakan yang terbesar di antara negara ASEAN 5 lainnya. Hasil estimasi menunjukkan bahwa tidak ada satu pun variabel dummy yang signifikan.

Pada kasus Singapura sebagai negara tujuan investasi menunjukkan bahwa keputusan Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand untuk mengalirkan FDI ke Singapura dipengaruhi oleh tingkat pengembalian modal, rata-rata lama sekolah, pertumbuhan TFP, dan kualitas


kelembagaan. Pada kasus ini, dalam melakukan inferensi statistik Singapura dianggap konstan. Tingkat suku bunga riil berpengaruh positif terhadap aliran FDI. Artinya, semakin tinggi tingkat suku bunga riil di negara asal investasi maka semakin besar aliran FDI yang keluar dari negara tersebut. Hal ini memberikan gambaran bahwa, sekalipun tingkat suku bunga riil di negara ASEAN 5 lainnya tinggi, investor lebih memilih untuk menanamkan FDI-nya ke Singapura dengan mempertimbangkan kualitas kelembagaan, rata-rata lama sekolah, dan pertumbuhan TFP.

Selain itu, besarnya aliran FDI negara ASEAN 5 lainnya ke Singapura juga didorong rendahnya risiko politik. Pada kasus ini kualitas kelembagaan berpengaruh positif terhadap aliran modal. Dengan demikian, semakin tinggi risiko politik di negara asal maka semakin besar aliran FDI yang masuk ke Singapura. Hal ini menunjukkan jika Singapura memiliki kualitas kelembagaan yang baik sehingga investor akan memperoleh jaminan risiko politik yang mungkin terjadi.Indeks risiko politik16 di Singapura tahun 2011 mencapai angka 84,04. Angka indeks tersebut berarti, bahwa pada tahun 2011 Singapura memiliki kualitas kelembagaan yang baik apabila dibandingkan dengan negara ASEAN 5 lainnya; Malaysia (72,58), Philipina (62,17), Indonesia (59), dan Thailand (57,17). Hal ini dikarenakan semakin tinggi angka indeks, semakin rendah risiko politiknya.

Faktor lain yang dipertimbangkan oleh investor dalam menanamkan FDI-nya ke Singapura ialah modal manusia. Hasil penelitian ini menunjukkan, rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif terhadap aliran modal. Sehingga semakin tingggi rata-rata lama sekolah di negara asal maka semakin kecil aliran FDI yang keluar dari negara tersebut menuju Singapura. Pada tahun 2011, rata-rata lama sekolah di Singapura merupakan yang tertinggi diantara negara-negara ASEAN 5. Data United Nation Development Programme (UNDP) menunjukkan, pada tahun 2011, rata-rata lama sekolah di Singapura 10,1 tahun, sementara Malaysia 9,53 tahun, Philipina 8,88 tahun, Indonesia 7,51 tahun, dan Thailand 7,32 tahun.

Sementara itu, pertumbuhan TFP juga berpengaruh positif. Artinya, semakin tinggi pertumbuhan TFP di negara asal FDI, semakin besar pula aliran FDI yang masuk ke Singapura. Meski demikian, hubungan antara aliran FDI dan pertumbuhan TFP masih menjadi perdebatan, apakah aliran FDI dipengaruhi oleh TFP atau tidak. Beberapa studi empiris telah dilakukan untuk menguji hal tersebut (Alfaro, Kalemli-Ozcan, dan Sayek, 2009; Borensztein, Gregorio, dan Lee, 1998; Azman-Saini, Baharumshah, dan Law, 2010).

Setidaknya terdapat tiga hal yang dapat menjelaskan hubungan antara aliran FDI dan pertumbuhan. Pertama, kapasitas absorpsi domestik. Kedua, perkembangan sektor keuangan. Ketiga, tingkat kebebasan ekonomi. Dalam hal ini kapasitas absorpsi domestik dijelaskan melalui perbedaan teknologi. Apabila perusahaan domestik semakin tertinggal dari

16 Disusun atas 12 komponen: stabilitas pemerintahan, kondisi sosial-ekonomi, profil investasi, konflik internal, konflik eksternal, korupsi, militer dalam politik, ketegangan agama, hukum dan ketertiban, ketegangan etnis, akuntabilitas demokratis, serta kualitas birokrasi. Lihat International Country Risk Guide Methodology, The Political Risk Services (PRS) Group, 2013.


perusahaan multinasional, maka semakin banyak manfaat yang diperoleh dari proses mengejar ketertinggalan tersebut. Pada penelitian ini, tingginya pertumbuhan TFP negara-negara ASEAN 5 (kecuali Singapura) terjadi karena semakin sedikit barang modal di negara tersebut, sehingga biaya untuk menyesuaikan penggunaan teknologi semakin rendah.

Hasil temuan pada kasus Singapura sebagai negara tujuan investasi menunjukkan bahwa aliran FDI ke Singapura diinvestasikan bukan untuk kegiatan produksi di industri-industri yang didukung oleh sumber daya alam. Beberapa industri di Singapura yang menerima aliran FDI dalam jumlah besar di antaranya perdagangan dan perniagaan, keuangan, serta perumahan. Dengan demikian, motif aliran FDI dari negara-negara ASEAN 5 menuju Singapura ialah capital

intensive, dan bukan human-capital intensive. Akan tetapi, menurut Rajah dan Govindaraju (2013), Malaysia tengah melakukan transformasi ekonomi dari industri padat modal (capital-

intensive) ke industri berbasis pengetahuan (knowledge-based industries) untuk menghadapi tantangan pengembangan sumber daya manusia yang relatif lemah. Sementara itu, Singapura juga berupaya untuk terus mendorong FDI masuk ke negaranya, terutama yang dialokasikan ke industri dengan penggunaan teknologi tinggi.

Pada kasus Singapura sebagai negara tujuan investasi, uji empiris menunjukkan, bahwa variabel independen secara simultan mempengaruhi aliran FDI. Sementaravariasi variabel-variabel independen mampu menjelaskan 51,13% aliran FDI dari Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand ke Singapura. Selain itu, estimasi pada kasus ini menetapkan aliran FDI dari Indonesia ke Singapura (IDN_SGP) sebagai benchmark. Hasilnya, variabel dummy tidak ada yang signifikan.

V. KESIMPULAN

Penelitian ini menemukan bukti empiris bahwa GDP per kapita yang merepresentasikan variabel neoklasik, serta rata-rata lama sekolah dan kualitas kelembagaan yang mewakili variabel Lucas menjadi faktor pendorong aliran FDI “downhill” dari Singapura sebagai negara asal investasi (source country) ke negara-negara ASEAN 5. Sebaliknya, variabel Lucas yaitu rata-rata lama sekolah, pertumbuhan TFP, dan kualitas kelembagaan serta tingkat pengembalian modal (MPK) sebagai representasi dari variabel neoklasik menjadi faktor penentu aliran FDI “uphill” dari Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand ke Singapura sebagai negara penerima (host

country). Hal ini menunjukkan, baik variabel Lucas maupun neoklasik menjadi faktor penentu aliran FDI intra-ASEAN 5. Dengan demikian, fenomena Paradoks Lucas di ASEAN 5 terkonfirmasi, akan tetapi tidak menegaskan neoklasik. Karena pada saat bersamaan, variabel neoklasik yang direpresentasikan dengan MPK juga menjadi faktor penentu aliran FDI “uphill”.

Kualitas sumber daya manusia dan risiko politik sebagai representasi dari variabel Lucas merupakan faktor penentu aliran FDI intra-ASEAN baik pada kasus “downhill” maupun “uphill”. Perbedaan modal manusia di antara negara asal dan negara penerima memegang


peranan dalam memengaruhi keputusan investor terkait sektor apa saja yang akan dipilih untuk berinvestasi, baik di dalam maupun di luar negeri. Karena hal ini erat pula kaitannya dengan produktivitas tenaga kerja di suatu negara. Sementara itu, risiko politik sebagai salah satu yang menggambarkan kualitas kelembagaan suatu negara juga menjadi pertimbangan investor. Hal ini dikarenakan investor memerlukan jaminan atas stabilitas fiskal dan moneter manakala terjadi gejolak dalam perekonomian di suatu negara.

Pada penelitian ini, besarnya aliran FDI “downhill” dari Singapura ke Indonesia, Malaysia, Philipina, dan Thailand merupakan bagian dari strategi regionalisasi dalam rangka menciptakan iklim investasi yang kompetitif. Hal ini mengindikasikan motif investasi human capital intensive. Sementara itu, aliran FDI “uphill” dari negara ASEAN 5 lainnya ke Singapura mengindikasikan motif investasi yang capital intensive, bukan human capital intensive.

Aliran modal pada penelitian ini hanya menggunakan proksi aliran FDI dengan net

basis. Aliran FDI yang digunakan tidak dibedakan berdasarkan komponennya (modal, laba diinvestasikan kembali, atau pinjaman intra-perusahaan). Aliran modal dalam penelitian ini juga tidak memasukkan investasi portofolio. Sebab, modal tak hanya berbentuk fisik (seperti pabrik, peralatan, maupun persediaan) sebagaimana definisi FDI. Penelitian selanjutnya dengan topik serupa dapat membedakan jenis modal, antara FDI dan investasi portofolio maupun dengan memperhitungkan komponen penyusun masing-masing modal. Hal ini bertujuan untuk memperoleh gambaran aliran modal secara keseluruhan, tidak terbatas pada satu jenis investasi. Selain itu, data FDI yang digunakan dalam penelitian ini tidak melihat investasi secara sektoral. Hal tersebut mengakibatkan tidak dapat diketahuinya karakteristik aliran modal. Untuk penelitian yang akan datang dapat mempertimbangkan aliran FDI secara sektoral.

Implikasi kebijakan dari temuan hasil penelitian ini adalah pemerintah negara-negara ASEAN 5 harus meningkatkan kualitas kelembagaan, terutama stabilitas pemerintahan. Namun demikian, faktor lain yang menyebabkan tingginya risiko politik di setiap negara ASEAN 5 juga perlu diperhatikan, seperti konflik eksternal dan internal, korupsi, kualitas birokrasi, serta kondisi sosial-ekonomi. Untuk itu, pemerintah negara-negara ASEAN dapat melakukan policy

cooperation and coordination. Karena di era liberalisasi sektor keuangan, negara dituntut untuk mewujudkan iklim investasi yang kondusif. Tak hanya itu, peningkatan kualitas sumber daya manusia juga perlu dilakukan untuk mendorong aliran modal masuk. Hal ini dilakukan agar investasi yang masuk tidak sekedar mengincar melimpahnya tenaga kerja dengan upah rendah (low-cost unskilled labor), maupun dalam rangka menguasai input produksi. Sehingga aliran modal tidak hanya menguntungkan bagi negara asalnya tetapi juga untuk negara penerima.

Pemerintah juga perlu berhati-hati dalam mengeluarkan kebijakan terkait aliran modal internasional. Aliran FDI yang besar akan diikuti dengan besarnya repatriasi. Hal ini berpotensi mengganggu stabilitas sistem keuangan apabila tidak dikelola dengan hati-hati. Oleh karena itu perlu adanya kebijakan terkait dengan repatriasi dalam valuta asing.


Paper ini secara eksplisit tidak mengkaji kebijakan moneter. Namun demikian, hal tersebut tidak berarti tidak ada relevansinya dengan kebijakan bank sentral. Aliran FDI yang berkaitan erat dengan lalu lintas devisa yang merupakan salah satu aspek penting dalam stabilitas makroekonomi. Oleh karena itu, kebijakan makroprudensial yang saat ini menjadi domain utama bagi kebijakan Bank Indonesia harus memperhatikan karakteristik FDI beserta implikasinya.


DAFTAR PUSTAKA

Alfaro, Laura, S. Kalemli-Ozcan, dan V. Volosovych. (2007). Capital Flows in a Globalized World:

The Role of Policies and Institutions.

Alfaro, Laura, S. Kalemli-Ozcan, dan V. Volosovych. (2008). Why Doesn’t Capital Flow from Rich to Poor Countries? An Empirical Investigation, The Review of Economics and Statistics, Vol. 90 (2), h. 347-368.

Alfaro, Laura, S. Kalemli-Ozcan, dan S. Sayek. (2009). FDI, Productivity and Financial Development, The World Economy, h. 111-135.

Appleyard, Dennis R., A. J. Field, dan S. L. Cobb. (2010). International Economics (7th Edition). New York: McGraw-Hill.

ASEAN Secretariat. (2013). ASEAN Investment Report 2012: The Changing FDI Landscape. Jakarta: The ASEAN Secretariat.

ASEAN Secretariat. (2014). ASEAN FDI Database. Jakarta: The ASEAN Secretariat.

Azman-Saini, W. N. W., A. Z. Baharumshah, dan S. H. Law. (2010). Foreign Direct Invetment, Economic Freedom and Economic Growth: International Evidence, Economic Modelling, Vol. 27, h. 1079-1089.

Baltagi, Badi H. (2008). Econometrics (4th Edition). New York: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Blomqvist, Hans C. (2002). Extending The Second Wing: The Outward Direct Investment of Singapore, Department of Economics Working Papers 3, University of Vaasa.

Borensztein, E., J. De Gregorio, J-W. Lee. (1998). How does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth?, Journal of International Economics, Vol. 45, h. 115-135.

Djaafara, Rizal A., dkk (Eds). (2012). Masyarakat Ekonomi ASEAN 2015: Proses Harmonisasi di

Tengah Persaingan. Jakarta: Bank Indonesia.

Ellingsen, Gaute, W. Likumahuwa, dan P. Nunnenkamp. (2006). Outward FDI by Singapore: A Different Animal?,Transnational Corporations, Vol. 15, No. 2, h. 1-40.

Herrmann, Sabine, dan J. Kleinert. (2014). Lucas Paradox and Allocation Puzzle - Is the Euro Area Different?,Discussion Paper No. 06/2014. Frankfurt am Main: Deutsche Bundesbank.

Hsu, Locknie. (2013). Singapore: Inward FDI and Its Policy Context, 2012, Inward and Outward

FDI Country Profiles (2nd Edition), h. 1022-1043. New York: Vale Columbia Center on Sustainable International Investment.


Kementerian Luar Negeri RI. (2012). ASEAN Selayang Pandang (Edisi 20). Jakarta: Direktorat Jenderal Kerja Sama ASEAN Kementerian Luar Negeri RI.

Lucas, Robert E. (1990). Why Doesn’t Capital Flow from Rich to Poor Countries? The American

Economic Review, Vol. 80 (2), h. 92-96.

Mankiw, N. Gregory. (2013). Macroeconomics (8th Edition). New York: Worth Publishers.

Okada, Keisuke. (2013). The Interaction Effects of Financial Openness and Institutions on International Capital Flows, Journal of Macroeconomics, Vol. 35, h. 131-143.

Pogoda, Barbara. (2012). The Lucas Paradox, Master’s thesis, UniversitatBielefeld.

Rajah, Raisah dan C. Govindaraju. (2013). Malaysia: Inward FDI and Its Policy Context, 2011, Inward and Outward FDI Country Profiles (2nd Edition), h. 894-907. New York: Vale Columbia Center on Sustainable International Investment.

Salvatore, Dominick. (2013). International Economics (11th Edition). New York: John Wiley & Sons.

Tambunan, Tulus H. (2013). Indonesia: Inward FDI and Its Policy Context, 2011, Inward and

Outward FDI Country Profiles (2nd Edition), h. 878-893. New York: Vale Columbia Center on Sustainable International Investment.

World Bank. 2015. World Development Indicators. Washington DC: The World Bank.

Yeung, Henry Wai-chung. (1999). Singapore’s Global Reach: An Executive Report. Singapore: National University of Singapore.

183Dampak Otonomi Keuangan Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia

DAMPAK OTONOMI KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI

DI INDONESIA

Nurhemi1

Guruh Suryani R2

Paper ini menganalisis dampak otonomi keuangan daerah terhadap pertumbuhan ekonomi regional

di Indonesia. Metode estimasi panel diaplikasikan pada data 26 propinsi selang kurun 1990-2011, yang

dibagi kedalam tiga interval yakni jangka panjang 1990-2011, sebelum desentralisasi 1990-2000 dan

sesudah desentralisasi 2001-2011. Hasil estimasi pada data nasional menunjukkan bahwa otonomi

keuangan (diwakili dengan Derajat Desentralisasi Fiskal) berpengaruh positif terhadap pertumbuhan

ekonomi. Namun demikian, pada sub sampel masing-masing wilayah, pengaruh positif dari pendapatan per

kapita terhadap pertumbuhan hanya terbukti pada wilayah Jawa dan Bali dan hanya berlaku dalam periode

observasi panjang (1990-2011). Temuan ini menggiring pada kesimpulan bahwa pengaruh desentralisasi

fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi, tidak konskusif untuk kasus desentralisasi di Indonesia.

Abstract

Keywords: Unemployment, income distribution, inflation, fiscal policy, investment

JEL Classification: E22, E24, E31, E62

1. Senior researcher on Central Banking Research Department, Bank Indonesia. ([email protected])2. Researcher on Bank Indonesia Institute, Bank Indonesia ([email protected]). The views on this paper is solely of the authors and not necessarily reflect the views of Bank Indonesia


I. PENDAHULUAN

Pelaksanaan Otonomi Daerah telah dilakukan banyak negara termasuk Indonesia. Otonomi atau desentralisasi dimaksudkan untuk memberikan pelayanan publik yang lebih baik dan menciptakan proses pengambilan keputusan publik yang lebih demokratis. Wujud desentralisasi ini berupa pemberian wewenang dari pemerintah pusat kepada tingkat pemerintahan dibawahnya untuk melakukan pembelanjaan, memungut pajak, terbentuknya dewan yang dipilih rakyat, memilih kepala daerah oleh rakyat dan adanya bantuan (transfer) dari pemerintah pusat. Umumnya desentralisasi mencakup aspek politik, administratif dan fiskal (Abimanyu dan Megantara, 2009).

Di Indonesia, upaya serius untuk melaksanakan desentralisasi dimulai setelah masa krisis tahun 1997/1998. Secara formal desentralisasi mulai berlaku sejak 1 Januari 2001, pada masa ini dasar hukum pemberlakuan desentralisasi dibuat undang-undang baru yang menggantikan Undang-Undang No. 5 Tahun 1974 yakni Undang-Undang No.22 tahun 1999 tentang Pemerintahan Daerah dan Undang-Undang No. 25 tahun 1999 tentang Perimbangan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan Daerah. Kemudian Undang-Undang ini diperbaharui dengan Undang-undang No.32 tahun 2004 tentang Pemerintahan Daerah dan Undang-Undang No.33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Pusat dan Daerah yang memberikan kewenangan atau otonomi yang luas, nyata dan bertanggung jawab kepada pemerintah daerah secara proporsional.

Selama sepuluh tahun pelaksanaan desentralisasi fiskal sejak tahun 2001 hingga 2011, penerimaan daerah-daerah di Indonesia tumbuh sebesar 321,4%. Peningkatan penerimaan yang signifikan besar disebabkan meningkatnya sumber penerimaan daerah dari dana bagi

Grafik 1.Komposisi Penerimaan Daerah di Indonesia (Juta Rupiah)

��

��

��

��

��

��

�

��


Grafik 2.Belanja Daerah di Indonesia (Juta Rupiah)

hasil pajak dan bukan pajak (BHPBP), serta dana alokasi umum (DAU). Apabila kita tinjau berdasarkan komponen atau sumber penerimaan daerah, maka komponen terbesar dari penerimaan daerah adalah dana perimbangan berupa DAU, BHPBP, dan Dana Alokasi Khusus (DAK) yang memiliki kontribusi rata-rata sebesar 73% dari total penerimaan daerah. Sedangkan Pendapatan Asli daerah (PAD) hanya memberikan kontribusi rata-rata sekitar 17%. Rendahnya proporsi penerimaan PAD dibandingkan dengan dana perimbangan mengindikasikan belum optimalnya pemerintah daerah dalam menggali sumber-sumber penerimaan. Dapat dikatakan bahwa secara umum penerimaan pemerintah daerah masih didominasi oleh transfer dari Pemerintah Pusat berupa DAU dan BHPBP.

Dari sisi pengeluaran, total belanja daerah dari tahun 2001 hingga tahun 2011 mengalami pertumbuhan yang cukup signifikan. Secara total belanja daerah mengalami pertumbuhan sebesar 430% dalam kurun waktu tersebut. Sementara itu belanja rutin tumbuh 313,8%, sedangkan belanja modal/pembangunan tumbuh sebesar 263% pada periode yang sama. Dari komposisi belanja daerah secara proporsional ternyata pengeluaran pemerintah daerah sebagian besar digunakan untuk pengeluaran rutin yang mencapai rata-rata 59%, bahkan proporsinya terus bertambah seiring berjalannya waktu. Sementara itu, untuk pengeluaran pembangunan share-nya rata mencapai 41%.

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

Tujuan desentralisasi fiskal bertujuan untuk memenuhi aspirasi daerah menyangkut penguasaan atas sumber-sumber keuangan negara, mendorong akuntabilitas dan transparansi pemerintah daerah, meningkatkan pastisipasi masyarakat dalam proses pembangunan daerah, mengurangi ketimpangan antar daerah, menjamin terselenggaranya pelayanan publik minimum di setiap daerah, dan pada akhirnya diharapkan dapat meningkatkan kesejahterahaan masyarakat secara umum, (Simanjuntak, 2002). Argumen ini tidak terlepas dari keyaninan


bahwa pembangunan tidak dapat tercapai dengan hanya melalui mekanisme pasar, malainkan memerlukan peran pemerintah melalui kebijakan anggarannya.

Desentralisasi fiskal dapat menjadi alat efektif untuk meningkatkan efisiensi pengeluaran publik. Hipotesis ini memberikan indikasi bahwa terdapat potensi untuk mencapai efisensi ekonomi dalam penyediaan barang pada tingkat lokal. Terdapat beberapa penelitian empiris yang mendukung argumen perlunya desentralisasi fiskal; antara lain untuk mencapai efisiensi dalam alokasi sumber daya publik (Oates, 1972). Desentralisasi fiskal akan meningkatkan pendapatan dan meningkatkan efisiensi dalam sektor publik, dan memotong defisit anggaran serta meningkatkan pertumbuhan ekonomi (Bird, 1993; Bahl, Linn, 1992; Gramlich, 1993; dan Oates, 1993).

Zang dan Zou (1998) mengemukakan bahwa desentralisasi pengeluaran dan penerimaan merupakan bagian untuk memperbaiki efisiensi dari sektor publik, memotong anggaran defisit dan mendorong pertumbuhan ekonomi. Hal ini dikarenakan desentralisasi akan meningkatkan efisensi ekonomi karena pemerintah daerah akan memberikan jasa publik sesuai sesuai kebutuhan masyarakat. Dalam perjalanan waktu efisensi ini akan menyebabkan pertumbuhan ekonomi daerah bertambah cepat. Brothaler & Getzner (2010) dan Faridi (2011) menemukan hal yang sama dengan Zang dan Zou bahwa desentralisasi fiskal secara signifikan mendorong pertumbuhan ekonomi daerah jangka pendek dan jangka panjang.

Menjadi menarik kemudian untuk mempertanyakan apakah fakta-fakta di atas juga berlaku untuk Indonesia; yakni apakah desentralisasi fiskal di daerah mampu memberikan pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Paper ini meneliti 26 propinsi di Indonesia dalam kurun waktu 1990-2011.

Bagian selanjutnya dari paper ini menguraikan acuan teori dan literatur yang terkait dengan permasalahan yang diangkat. Bagian ketiga menyajikan data dan metode pengolahannya. Bagian keempat menyajikan hasil dan análisis, sementara bagian kelima menyajikan kesimpulan dan saran.

II. TEORI

Kebijakan fiskal secara umum mengatur tentang penerimaan dan pengeluaran negara yang terdiri dari tiga kegiatan pokok; pertama, kebijakan yang terkait pembelian pemerintah atas barang dan jasa; kedua, kebijakan terkait perpajakan; dan ketiga, kebijakan terkait pembayaran transfer (misal tunjangan keamanan sosial, pembayaran kesejahterahaan) kepada rumah tangga.

Sumber-sumber penerimaan negara antara lain berasal dari pajak, penerimaan bukan pajak dan pinjaman luar negeri. Sementara itu pengeluaran diperuntukan kedalam pengeluaran yang bersifat rutin dan untuk pembangunan. Perkembangan pengeluaran pemerintah dalam perkembangannya digolongkan menjadi tiga bagian (Mangkoesoebroto 1997) yakni:


1. Model pembangunan terkait pengeluaran pemerintah yang dikembangkan Rostow dan Musgrave (1991) yang mengemukakan bahwa dalam proses pembangunan, makin besar persentase investasi swasta terhadap PDB, maka persentase investasi pemerintah terhadap PDB akan semakin kecil.

2. Hukum Wagner yang menyatakan bahwa apabila pendapatan perkapita meningkat maka secara relatif pengeluaran pemerintah akan meningkat.

3. Teori Peacock dan Wisemen menyatakan pertumbuhan ekonomi (PDB) menyebabkan pemungutan pajak meningkat meski tarif pajak tidak dinaikan.

Desentralisasi merupakan alat untuk meningkatkan layanan publik dan kesejahteraan masyarakat. Implementasi desentralisasi terutama terdiri dari pembagian fungsi/tugas/kewenangan antar level pemerintahan. Desentralisasi fiskal biasanya didahului reformasi dari sisi pengeluaran, kemudian diikuti oleh sisi penerimaan.

Sejarah otonomi daerah di Indonesia sudah dimulai pada zaman kemerdekaan. Sejarah ini sempat terhenti saat diterapkannya sentralisasi pemerintahan pada era orde baru. Kemudian, perjalanan desentralisasi dilanjutkan seiring dengan berkembangnya era reformasi di Indonesia. Namun, ketidaksiapan institusi dan masyarakat dalam menghadapi desentralisasi ini mengakibatkan ketidakseimbangan vertikal dan horizontal.

Untuk mengukur dan membandingkan tingkat desentralisasi fiskal antar negara dapat dilakukan dengan melihat besarnya kewenangan atas penerimaan yang dipegang oleh daerah, dibandingkan dengan besarnya kewenangan belanja daerah.

Grafik 3. Besaran Peran Pemerintah Daerah Terhadap total Penerimaan dan Pengeluaran Pemerintahan (%)

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

� ��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa desentralisasi fiskal di Indonesia lebih menekankan kepada desentralisasi dari sisi pengeluaran. Dengan demikian implementasi desentralisasi fiskal lebih mengutamakan pemberian sumber pendanaan melalui transfer ke daerah, yang diiringi kewenangan yang luas untuk membelanjakannya.

Untuk mendukung dan mempercepat pencapaian tujuan nasional, maka kebijakan makro ekonomi harus dilakukan melalui harmonisasi arah kebijakan fiskal, moneter, sektor riil maupun neraca pembayaran. Untuk mewujudkan kebijakan makro yang sehat perlu didukung oleh kebijakan keuangan daerah yang sejalan dengan kebijakan fiskal nasional.

Selain dana transfer ke daerah, pemerintah pusat juga mengalokasikan sebagian besar belanja untuk mendanai urusan pusat di daerah dan pelayanan kepada masyarakat, antara lain melalui subsidi, dana dekonsentrasi dan tugas pembantuan, bantuan masyarakat melalui PNPM dan Jamkesmas, hibah, dll. Apabila dihitung secara keseluruhan, maka dana yang mengalir ke daerah telah mencapai kisaran 60% dari belanja negara. Gambar di bawah ini memperlihatkan alur belanja Pemerintah Pusat ke daearh.

Gambar 1. Alur Belanja APBN ke Daerah

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� ��

��

��

��


Kebijakan desentralisasi fiskal pada dasarnya mengikuti prinsip money follows function, dimana penyerahan beban kewenangan kepada daerah harus diikuti dengan penyerahan sumber-sumber pendanaan kepada daerah. Penyerahan sumber pendanaan terutama dilakukan melalui penyerahan kewenangan untuk memungut pajak daerah dan retribusi daerah, dan penyerahan pendanaan melalui transfer ke daerah.

Desentralisasi fiskal di Indonesia menitikberatkan pada desentralisasi di sisi pengeluaran, sehingga pemberian kewenangan pungutan perpajakan daerah dan retribusi daerah relatif terbatas, namun kepada daerah diberikan kewenangan yang luas untuk melakukan pengeluaran sesuai prioritas dan kebutuhan daerah. Sebagian besar dana transfer ke daerah bersifat block

grant (dapat digunakan secara bebas oleh daerah dan dipertanggungjawabkan sepenuhnya di level daerah, yaitu kepada DPRD).

Untuk mendukung pencapaian prioritas nasional, kepada daerah juga diberikan transfer yang bersifat specific grant (diarahkan penggunaannya oleh Pemerintah Pusat), antara lain melalui Dana Alokasi Khusus (DAK) sehingga dapat menjaga keterkaitan antara program di Pusat dan daerah. Untuk menjaga governance penggunaan dana publik, maka pengelolaan APBD harus mengacu kepada pola pengelolaan keuangan Negara yang diatur dalam paket UU Keuangan Negara.

Kebijakan transfer ke daerah dimaksudkan antara lain untuk:

• Meningkatkankapasitasfiskaldaerahdanmengurangikesenjanganfiskalantarapusat&daerah dan antar daerah.

• Menyelaraskan kebutuhan pendanaan di daerah sesuai dengan pembagian urusanpemerintahan.

• Meningkatkankualitaspelayananpublikdidaerah&mengurangikesenjanganpelayananpublik antar daerah.

• Meningkatkankemampuandaerahdalammendorongperekonomiandaerah.

• Mendukungkesinambunganfiskalnasional.

• Meningkatkanefisiensipemanfaatansumberdayanasional.

• Meningkatkan sinkronisasi antara rencana pembangunan nasional dengan rencanapembangunan daerah.


Grafik 5.Struktur Belanja APBD

Sementara itu struktur belanja APBD cenderung tidak proporsif antara pengeluaran rutin, belanja modal dan lainnya.

Grafik 4. Transfer APBN ke Daerah

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��


��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Proporsi terbesar belanja daerah adalah belanja pegawai meskipun terus menurun di 3 tahun terakhir. Proporsi belanja modal relatif kecil, meskipun mengalami peningkatan di tahun 3 tahun terakhir.

Tabel di atas menunjukkan beberapa literatur empiris tentang pengaruh desentralisasi fiskal. Oates (1972), Wasykuko (1987) berpendapat bahwa desentralisasi fiskal diukur dari share pengeluaran atau pendapatan pemerintah daerah terhadap anggaran pemerintah pusat. Hubungan ini biasanya berkorelasi secara positif dengan perkembangan ekonomi yakni diukur dengan pendapatan perkapita. Temuan yang serupa juga dikemukakan oleh Deparap, Swarop & Zou (1996) menemukan hubungan yang positif antar share pengeluaran pemerintah pusat terhadap pertumbuhan. Easterly dan Robelo (1993) menemukan hubungan yang positif untuk belanja infrastruktur dengan pertumbuhan.

Sementara itu Baro (1990) menemukan hal yang berbeda yakni peningkatan share konsumsi pemerintah pusat terhadap GDP memiliki hubungan yang negatif dengan pertumbuhan dan pendapatan perkapita. Kesemuanya ini tidak menyentuh tingkat desentralisasi atau komposisi intergovernmental dari pengeluaran publik terhadap pertumbuhan ekonomi.

Zhang & Zou (1998) mengkaji bagaimana alokasi sumber daya fiskal antara pemerintah pusat dan lokal dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Sampel penelitian yang digunakan yaitu propinsi di China 1978-1992. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat desentralisasi fiskal pengeluaran pemerintah yang lebih tinggi menghambat pertumbuhan ekonomi propinsi. Hasil yang signifikan ini tidak sesuai dengan teori dan hasil penelitian lainnya, yang biasanya memperkuat argumen bahwa desentralisasi fiskal berkontribusi positif bagi pertumbuhan ekonomi lokal.

Davoodi dan Zou (1997) yang meneliti desentralisasi fiskal dengan pertumbuhan ekonomi: cross country study dan menemukan untuk negara-negara berkembang terdapat hubungan yang negatif dan juga untuk dunia, sementara untuk negara maju tidak ada hubungan untuk negara-negara maju.

Studi yang dilakukan oleh Braun dan Grote (2000) mengenai desentralisasi dan kemiskinan menemukan pembiayaan publik merupakan elemen utama dari kebijakan pengurangan kemiskinan. Akan tetapi negara-negara dengan pendapatan rendah memliki masalah rendahnya penerimaan publik yang rata-rata mencapai 17,5%. Sementara itu untuk negara-negara berpendapatan tinggi revenue hampir mencapai 30%. Di daerah terdapat permasalahan desain dan implementasi pengumpulan pajak yang tidak diorganisir dengan baik, kurang transparan. Biaya untuk mengumpulkan pendapatan dinegara-negara miskin sangat tinggi dan kadang melebihi keuntungan dari pengeluaran publik. Namun permasalahan nyatanya adalah terbatasnya sumber-sumber publik seperti pendidikan, kesehatan, yang dapat menolong penduduk miskin untuk mengakumulasi asset mereka.

Penelitian yang dilakukan oleh Nugrahanto & Muhyiddin (2008) mengkaji secara empiris dampak desentralisasi fiskal dengan ketimpangan wilayah di Indonesia. Pandangan konvensional


menyatakan bahwa desentralisasi fiskal meningkatkan ketimpangan wilayah karena tekanan dari pemerintah pusat untuk redistribusi pendapatan antara daerah menjadi lebih rendah setelah desentralisasi fiskal. Di sisi lain, desentralisasi fiskal mendorong upaya peningkatan pendapatan asli daerah untuk membiayai pengeluaran daerah, sehingga tidak tergantung pada hibah dari pemerintah pusat. Sampel penelitian yang digunakan yaitu data propinsi Indonesia 2001-2004. Hasil penelitian menunjukkan ketika desentralisasi fiskal meningkat, ketimpangan wilayah pun ikut meningkat. Namun, Nugrahanto & Muhyiddin (2008) menyarankan untuk mengkaji ulang karena dari hasil penelitian ini masih belum memadai untuk menyimpulkan dampak desentralisasi fiskal terhadap ketimpangan wilayah. Hasil ini agak diragukan karena keterbatasan data (4 tahun). Namun dimungkinkan juga adanya korelasi baik ketimpangan regional dan desentralisasi atau variable independen lain.

Swastyardi (2008) dalam penelitiannya mengenai Regional Inequality in Indonesia menemukan bahwa ketimpangan secara nasional adalah pada level yang stabil tidak banyak berfluktuasi dan cenderung turun pada periode 2001-2006. Namun pada periode 2001-2003 ketimpangan pada level nasional cenderung turun kecuali Kalimantan dan Sulawesi. Kondisi ini mengindikasikan kebijakan implementasi pada pemerintahan daerah lebih efektif dibandingkan sebelum desentralisasi fiskal diterapkan. Efek dari desentralisasi fiskal adalah mengurangi level ketimpangan. Selain itu terdapat indikasi bahwa DAU mempunyai dampak terhadap ketimpangan. Terdapat tiga efek yaitu;

1. Peningkatan DAU yang diikuti penurunan ketimpangan. Kondisi ini terjadi pada level nasional, Sumatera, Jawa dan Bali.

2. Peningkatan DAU diikuti peningkatan ketimpangan, ini terjadi di Kalimantan dan Sulawesi.

3. Peningkatan DAU diikuti patern yang fluktuatif pada ketimpangan.

Banyak negara di dunia menerapkan kebijakan dalam rangka mengurangi tingkat kemiskinan dan memperbaiki distribusi pendapatan antara lain melalui kebijakan desentralisasi fiskal. Sepulveda, C.F & Vazquez, J. M. (2011) melakukan penelitian yang berfokus pada dampak desentralisasi fiskal terhadap kemiskinan dan ketimpangan pendapatan. Sampel yang digunakan yaitu 34 negara sedang berkembang di Afrika pada periode 1976 – 2000. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desentralisasi fiskal memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan dan ketimpangan pendapatan. Desentralisasi fiskal meningkatkan kemiskinan, namun mengurangi ketimpangan pendapatan.

Beberapa penulis berpendapat bahwa desentralisasi fiskal mengarah ke sebuah optimalisasi penyediaan pelayanan publik dan upaya mendorong pertumbuhan ekonomi. Selain itu, mereka berpendapat ada bahaya dari desentralisasi fiskal yaitu yang terkait dengan kompetisi pemungutan redistribusi daerah dan pusat. Lessman (2006) berpendapat bahwa daerah miskin kurang bisa bersaing dalam hal mobilisasi dengan negara yang lebih kaya, karena itu, jika tidak


dibantu maka daerah miskin akan tetap menjadi daerah miskin. Penelitian Lessman ini secara empiris mengkaji dampak desentralisasi fiskal pada kesenjangan daerah menggunakan panel data untuk 17 negara OECD dari tahun 1980-2001. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat desentralisasi fiskal yang tinggi menunjukkan kesenjangan antar daerah yang rendah.

Para peneliti memfokuskan penelitian pada faktor penentu pertumbuhan sektor publik dilihat dari dampak peningkatan federalisme fiskal. Brothaler & Getzner (2010) mengkaji apakah desentralisasi fiskal memberikan kontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi di Austria. Sampel penelitian yang digunakan yaitu Propinsi di Austria 1955-2007. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jika ada kenaikan PDB maka pengeluaran pemerintah akan meningkat juga. Pengeluaran pemerintah yang menunjukkan kebijakan fiskal aktif yang akan mengurangi tingkat pengangguran. Hasil uji kointegrasi menunjukkan desentralisasi fiskal secara signifikan mendorong pertumbuhan ekonomi daerah jangka pendek dan jangka panjang.

Selain pertumbuhan ekonomi, keberhasilan desentralisasi fiskal juga ditunjukkan dengan meningkatnya partisipasi dari penduduk lokal dalam pembangunan dan aktivitas ekonomi. Vazquez & Yao (2009) mengembangkan model untuk menganalisa hubungan antara desentralisasi dan kesempatan kerja pada sektor publik. Mereka menemukan bahwa desentralisasi pengeluaran secara secara signifikan mendorong kesempatan kerja dan dengan kata lain akan mengurangi pengangguran..

Faridi, Chaudry & Ansari (2012) yang meneliti keterkaitan desentralisasi fiskal dan kesempatan kerja di Pakistan menemukan bahwa efek desentralisasi fiskal berbeda tergantung dan pangsa pendapatan dan pengeluaran masing-masing propinsi sehingga secara signifikan mendorong kesempatan kerja.

Bahl & Wallace (2006) mengkaji dampak desentralisasi fiskal terhadap pemerataan di Rusia. Sampel yang digunakan yaitu 21 region di Rusia tahun 1997 Pemerintah daerah menggunakan instrumen fiskal campuran untuk menyeimbangkan pengeluaran untuk otonomi daerah yang membutuhkan anggaran lebih besar kepada daerah dan membantu menghilangkan kesenjangan daerah. Selain itu, Bahl & Wallace (2006) juga mengembangkan metode untuk mempelajari tradeoff antara desentralisasi dan pemerataan. Intinya, bahwa tanpa prioritas dan pemahaman terperinci dalam pengaturan kelembagaan dan hubungan antar pemerintah daerah, maka implikasi dari pemerataan dan desentralisasi tidak dapat berjalan secara optimal.

Penelitian lain tentang negara sedang berkembang yaitu Pakistan. Pakistan adalah negaran dengan ekonomi sedang berkembang yang tingkat pertumbuhan ekonominya belum terlalu tinggi. Berbeda dengan penelitian lain tentang Pakistan, penelitian ini berfokus pada desentralisasi fiskal sebagai sumber utama pertumbuhan ekonomi. Desentralisasi fiskal meningkatkan efisiensi yang mengarah pada pertumbuhan ekonomi. Faridi (2011) menggunakan sampel penelitian Propinsi di Pakistan tahun 1972-2009. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa kedua indikator desentralisasi fiskal yaitu pengeluaran dan pendapatan otonomi memiliki dampak positif dan signifikan pada pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan hasil penelitian ini,


maka Faridi (2011) menganjurkan pemerintah federal harus mendelegasikan kuasa fiskal pada pemerintah propinsi dan kabupaten untuk meningkatkan pertumbuhan dan kesejahteraan rakyat Pakistan.

Sebagian besar literatur desentralisasi fiskal cenderung menekankan pada kapasitas desentralisasi fiskal yang besar dalam rangka kebijakan dan pelayanan publik. Dengan semakin besar efisiensi pemerintah, maka dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Namun, bukti efisiensi pemerintah masih jarang ditemukan. Pose (2009), dalam tulisannya, ia menggunakan pendekatan data panel untuk mengkaji hubungan antara tingkat desentralisasi fiskal dan tingkat pertumbuhan ekonomi di 16 negara tengah dan Eropa Timur pada periode 1990 -2004. Temuan Spenelitian menunjukkan bahwa hasil di Eropa Timur bertentangan dengan pandangan mayoritas, ada hubungan negatif yang signifikan antara desentralisasi fiskal dan pertumbuhan ekonomi. Namun, ada indikasi dalam jangka panjang hasilnya mungkin berbeda. Transfer pusat ke daerah memiliki hubungan negatif dengan pertumbuhan ekonomi, tingkat pajak yang ditetapkan pada tingkat daerah berevolusi memiliki hubungan negatif dengan tingkat pertumbuhan nasional, namun positif dengan pertumbuhan ekonomi daerah. Hal ini sesuai dengan pandangan yang menyatakan bahwa dengan sumber pendapatan sendiri, sebuah daerah dapat mendorong produksi lokal untuk merespon permintaan lokal.

III. METODOLOGI

3.1. Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari BPS, Kementrian Keuangan serta institusi lainnya. Data yang digunakan adalah APBD, PDRB, angka kemiskinan, jumlah penduduk, Indeks Pembanguan Manusia (IPM), Pengeluaran, Tenaga Kerja dan data lain yang relevan dengan penelitian ini. Data yang digunakan adalah data tahun 1990 - 2011 untuk data 26 propinsi di Indonesia.

3.2. Model Empiris dan Teknik Estimasi

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan metode data panel dengan Generalized Least Square (GLS). Model Data Panel statis (Fixed Effect Model dan Random Effect Model). Pengelolaan data menggunakan program Software STATA .

Berdasarkan penelitian terdahulu spesifikasi model panel yang digunakan dalam penelitian ini mengadopsi pada model yang digunakan Muslianti (2011) dan Sobari (2011) yakni:


Model di atas diadopsi dari studi Aisyah (2008) dengan judul The Effect of Fiscal

Decentralization on Economic Growth. Model yang dikembangkan menggunakan DDF (Derajat Desentralisasi Fiskal).

Ukuran Derajat Desentralisasi Fiskal mengadopsi dari IMF mengenai Fiscal Decentralization

Indicators yang mengukur dari sisi pengeluaran. Pengukuran ini sejalan dengan desentralisasi fiskal di Indonesia yang lebih menekankan kepada desentralisasi dari sisi pengeluaran.

Adapun perhitungan DDF tersebut :

di mana DDFit adalah derajat desentralisasi fiskal kabupaten/kota i, pada tahun t; TB Provit menunjukkan total belanja kabupaten/kota i, pada tahun t; TB Pusatt adalah total belanja pusat pada tahun t; dan Trf Pusat ke Prov it adalah transfer pusat atau dana perimbangan ke provinsi i, pada tahun t. Sebagai catatan, sebelum desentralisasi fiscal maka angka yang digunakan adalah Subsidi Dearah Otonom.

IV. HASIL DAN ANALISIS

Penelitian ini mengulas bagaimana variasi yang dihasilkan dari desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain itu, juga akan ditelaah bagaimana kesuksesan suatu daerah pasca desentralisasi fiskal (yang direpresentasikan dengan Derajat Desentralisasi Fiskal) berkorelasi terhadap variabel-variabel pembangunan ekonomi yang telah disebutkan sebelumnya.

Lebih jauh lagi, selain analisis di tingkat nasional, estimasi juga dilakukan dengan menggunakan sub sampel masing-masing wilayah dengan pembagian sebagai berikut:

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Grafik 6. Derajat Desentralisasi Fiskal provinsi-provinsi di Indonesia Tahun 2011

Grafik 6 menampilkan perbandingan Derajat Desentralisasi Fiskal antar propinsi di Indonesia pada tahun 2011, yang dikalkulasi dengan membagi Total Belanja Propinsi terhadap Total Belanja Pusat dikurang dengan Transfer Pusat (Dana Perimbangan) ke Propinsi ditambah dengan Total Belanja Propinsi. Warna merah menunjukkan daerah yang sudah memenuhi tingkat kemandirian yang ‘cukup’. Dari 26 propinsi di Indonesia, hanya terdapat 10 propinsi dengan tingkat kemandirian yang sudah tergolong cukup (rule of thumb rasio di atas adalah 2 dan ditunjukan dengan warna merah).

Pendekatan formula desentralisasi fiskal dari sisi pengeluaran ini mengacu pada formula IMF dan sejalan dengan desentralisasi fiskal di Indonesia yang lebih menekankan kepada desentralisasi dari sisi pengeluaran. Gambaran ini menunjukan bahwa sebagian besar propinsi masih belum mandiri dalam pengeluaran daerahnya. Hal ini dapat dijelaskan bahwa terdapat beberapa permasalahan antara lain dalam pengelolaan keuangan daerah itu sendiri, serta program-program yang harus dilakukan daerah yang merupakan alokasi dari pemerintah pusat. Kegiatan pemerintah pusat di daerah seperti pelayanan kepada masyarakat melalui subsidi, dana dekonsentrasi, tugas pembantuan, hibah dll. yang apabila dihitung secara keseluruhan, maka dana yang mengalir ke daerah telah mencapai kisaran 60% dari belanja negara. Dengan demikian maka tidaklah mengherankan apabila pemerintah daerah dibeberapa propinsi kurang maksimal dalam menggunakan dana transfer fiskalnya.

Tabel 2 menampilkan hasil regresi untuk indikator pertumbuhan PDRB propinsi dengan model regresi yang diadopsi dari studi Aisyah (2008). Penggunaan variabel persentase penduduk yang menamatkan perguruan tinggi pada penelitian Aisyah diganti dengan variabel rata-rata lama usia sekolah. Model apabila diestimasi dalam bentuk fixed effect akan menghasilkan pelanggaran heteroskedastisitas, sehingga dialterasi ke dalam model GLS. Model secara

� ��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


keseluruhan terbukti mampu dalam menjelaskan fenomena pertumbuhan ekonomi. Pada Tabel 2 dapat dilihat hasil rangkuman estimasi secara keseluruhan (26 provinsi) dan per wilayah yang dibagi kedalam kelompok tahun yakni tahun 1990 -2011, periode sebelum desentralisasi 1990 -2000 dan periode setelah desentralisasi 2001-2011. Tabel 2 tersebut juga menampilkan ringkasan temuan estimasi untuk semua kawasan. Sekalipun secara umum model efisien pada ketiga interval waktu, terdapat beberapa variasi variabel yang signifikan pada masing-masing kawasan.

PDRB per kapita memiliki hubungan yang lurus dengan tingkat pertumbuhan ekonomi daerahnya dan berpengaruh secara signifikan untuk nasional baik pada periode 1990 -2011 maupun pada periode sebelum desentralisasi, 1990 -2000. Sementara itu makin besar porsi investasi dalam output mestinya memberi efek positif terhadap pertumbuhan ekonomi daerah, namun observasi nasional justru memberi efek yang berlawanan untuk periode sebelum dan sesudah desentralisasi dan periode sebelum desentralisasi yakni peningkatan investasi mempunyai korelasi yang negatif terhadap pertumbuhan ekonomi.

Kemudian daerah yang sudah mencapai performa pendidikan yang mapan memiliki hubungan yang searah dengan pertumbuhan ekonomi. Pengaruh tingkat pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi secara signifikan ditunjukan oleh variabel schooling dengan pertumbuhan PDRB pada periode 1990-2000 namun dengan arah yang berlawanan. Di lain pihak, kemandirian fiskal suatu daerah terbukti memberi hubungan yang signifikan dengan pertumbuhan ekonomi daerah tersebut terutama terbukti setelah periode desentralisasi fiskal (2001-2011) yakni apabila kemandirian fiskal (DDF) meningkat 3% maka akan mendorong peningkatan pertumbuhan ekonomi sebesar 1%.

Wilayah Sumatera

Propinsi yang lebih tinggi tingkat pendapatan masyarakatnya terbukti memiliki tingkat pertumbuhan yang lebih tinggi pula, ini terjadi pada periode panjang yakni 1990-2011 dan pada masa setelah desentralisasi. Hubungan terbalik justru terjadi pada periode sebelum desentralisasi. Sementara itu investasi tidak memberikan pengaruh dalam periode sebelum dan setelah desentralisasi, namun memiliki hubungan yang terbalik dan signifikan pada periode panjang 1990-2011.

Tingkat pendidikan yang lebih tinggi terbukti mempunyai hubungan yang berlawanan dengan pertumbuhan ekonomi, tetapi hanya terjadi pada periode setelah desentralisasi. Sedangkan pada periode sebelum desentralisasi variabel ini memberikan efek yang berbanding lurus dengan pertumbuhan ekonomi. Kemudian, pada interval manapun terlihat bahwa daerah yang lebih mandiri secara fiskal tidak memberikan pengaruh pada pertumbuhan ekonomi daerah.


��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Wilayah Jawa dan Bali

Pada kawasan ini, model terbukti signifikan pada periode panjang yakni sebelum dan sesudah desentralisasi untuk semua variabel. Daerah yang lebih makmur di kawasan ini mempunyai pengaruh terhadap pertumbuhan, terutama untuk periode 1990-2011 dan periode 1990 -2000. Di lain pihak, tingginya investasi pada suatu propinsi mempunyai pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi terutama terjadi pada periode setelah desentralisasi fiskal. Namun pada periode panjang (1990-2011) pengaruh investasi justru berlawanan arah dengan pertumbuhan ekonomi. Demikian pula dengan pengaruh pendidikan yang makin tinggi mempunyai hubungan terbalik dengan pertumbuhan ekonomi dikawasan ini pada periode 1990-2011. Kemandirian fiskal terbukti memberikan dampak yang signifikan dan positif pada pertumbuhan ekonomi kawasan ini yang terjadi pada periode 1990-2011.

Wilayah Kalimantan

Temuan untuk kawasan Kalimantan, pendapatan perkapita yang tinggi memberikan pengaruh signifikan pada pertumbuhan ekonomi kawasan terutama pada periode sebelum desentralisasi. Daerah yang lebih makmur di Kalimantan tumbuh lebih cepat, terlihat pada masa sebelum desentralisasi. Sementara itu investasi memilki hubungan yang terbalik pada periode panjang 1990 -2011 dan sebelum desentralisasi, dengan pengaruh signifikan pada level signifkansi 95%. Tingginya tingkat pendidikan sebelum dan sesudah otonomi daerah juga membawa hubungan terbalik terhadap pertumbuhan ekonomi dengan efek yang signifikan. Selanjutnya terdapat hubungan yang signifikan antara kemandirian fiskal kawasan ini dengan tingkat pertumbuhan propinsi di Kalimantan terutama setelah periode desentralisasi fiskal.

Wilayah Sulawesi

Untuk kawasan Sulawesi, variabel pendapatan perkapita tidak signifikan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi untuk kawasan ini pada semua periode observasi. Sedangkan investasi berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi kawasan ini namun dalam hubungan yang terbalik. Variabel pendidikan yang tinggi berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi kawasan ini.

Wilayah Timur

Untuk wilayah Timur, pendapatan penduduk yang tinggi memilki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuah ekonomi kawasan ini. Terutama model ini signifkan pada masa sebelum desentralisasi. Demikian juga investasi yang berpengaruh terhadap pertumbuhan namun dengan hubungan yang terbalik. Pada periode panjang, ditemukan juga bahwa daerah


dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi mempunyai pengaruh yang berlawanan dengan pertumbuhan ekonomi pada periode 1990-2011.

Variabel PDRB riil per kapita dihipotesiskan untuk berbanding lurus dengan pertumbuhan PDRB suatu propinsi. Sebagaimana dikemukan oleh Wagner bahwa dalam suatu perekonomian apabila pendapatan perkapita meningkat, secara relatif pengeluaran pemerintah akan meningkat dan pada akhirnya akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Estimasi di tingkat nasional, Sumatera (juga setelah periode desentralisasi), kawasan Jawa & Bali, Kalimantan dan kawasan Timur, menunjukan signifikansi positif pengaruh pendapatan per kapita terhadap pertumbuhan ekonomi. Hanya di wilayah Sulawesi, PDRB per kapita tidak memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.

Sesuai dengan teori pertumbuhan Solow, pertumbuhan ekonomi dapat dimotori oleh tingkat investasi yang tinggi pada suatu daerah. Hipotesis ini umumnya dapat dibuktikan pada masa sebelum desentralisasi namun dengan hubungan yang terbalik baik nasional dan kawasan. Hanya di Jawa dan Bali pada interval pengamatan 2000-2011 hipotesis ini terbukti secara positif dan signifikan. Temuan-temuan ini disebabkan karena pada observasi di periode manapun, ekonomi setiap propinsi di Indonesia cenderung untuk tumbuh stabil di kisaran 5% setiap tahunnya. Hal ini pun juga menjelaskan mengapa banyak estimasi yang tidak signifikan pada model ini.

Kemandirian fiskal yang direpresentasikan oleh derajat desentralisasi fiskal (DDF) dihipotesiskan dapat memacu pergerakan ekonomi suatu daerah. Hipotesis ini terbukti pada observasi level nasional, dan wilayah Kalimantan untuk periode setelah desentralisasi fiskal. Sementara itu untuk kawasan Jawa & Bali memiliki efek positif dan signifikan pada periode sebelum desentralisasi. Kebijakan pengelolaan keuangan daerah secara mandiri memberikan hasil yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi secara nasional. Hasil empiris ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Oates (1993), Gramlich (1993) dan lain-lain.

Variabel DDF untuk wilayah–wilayah lainnya yang tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah ditentukan pula oleh faktor-faktor lain. Misalnya dalam DDF terkandung unsur dana perimbangan setelah dilakukan desentralisasi fiskal (sebelum itu pemerintah pusat menyalurkan dana subsidi daerah otonom (SDO)). Sebagaimana telah disampaikan pada bab 1 bahwa dana transfer fiskal ini terus mengalami peningkatan dan cenderung mengalami ketimpangan setiap tahunnya (Fatimah, 2007). Ketimpangan transfer fiskal ini terkait erat dengan formula pembagian dana transfer yang dipengaruhi oleh SDA yang tersedia di daerah. Daerah yang kaya SDA akan diuntungkan. Selain itu Total Belanja Daerah sangat ditentukan oleh pengelolaan keuangan daerah dimana proporsi terbesar belanja daerah adalah belanja pegawai (44% dari APBD) sementara itu proporsi belanja modal relatif lebih kecil (22%) sehingga pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi relatif tidak besar. Faktor lain yang mempengaruhi belanja/pengeluaran daerah adalah besarnya dana transfer fiskal


yang belum tergunakan oleh daerah yang disimpan di bank terdiri dari simpanan berjangka, giro dan tabungan.

V. KESIMPULAN

Paper ini menganalisa pengaruh kebijakan desentralisasi fiskal terhadap tingkat petumbuhan ekonomi daerah di Indonesia. Dengan menggunakan data 26 propinsi yang diestimasi dengan metode panel, maka paper ini menghasilkan beberapa temuan di bawah ini.

Pertama, otonomi keuangan daerah yang direpresentasikan dalam bentuk Derajat Desentralisasi Fiskal (DDF), untuk nasional berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada masa setelah desentralisasi fiskal. Ini berarti kemandirian dalam pengeluaran fiskal akan mendorong pertumbuhan ekonomi propinsi yang bersangkutan. Kondisi ini sesuai dengan Hukum Wagner yang menyatakan bahwa dalam suatu perekonomian apabila pendapatan per kapita meningkat, secara relatif pengeluaran pemerintah juga meningkat yang pada akhirnya akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Pada sub sampel untuk masing-masing wilayah, pengaruh positif dari pendapatan per kapita terhadap pertumbuhan hanya terbukti pada wilayah Jawa dan Bali dan hanya berlaku dalam periode observasi panjang (1990-2011).

Temuan kedua dari paper ini adalah dengan menggunakan data nasional variabel pendapatan per kapita signifikan berpengaruh secara positif pada periode 1990-2011 dan periode sebelum desentralisasi fiskal. Pada tingkat regional, pengaruh positif dijumpai untuk wilayah Sumatera pada periode 1990-2011 dan periode setelah desentralisasi fiskal 2001-2011. Untuk wilayah Jawa & Bali, pengaruh positif dari pendapatan perkapita berlaku untuk periode sebelum desentralisasi fiskal dan periode 1990-2011. Untuk Kalimantan dan Wilayah Timur pengaruh pendapatan perkapita signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi hanya pada periode sebelum desentralisasi fiskal.

Temuan ketiga, pengaruh tingkat investasi terhadap pertumbuhan ekonomi justru menunjukkan hubungan yang terbalik. Pengaruh positif investasi terhadap pertumbuhan ekonomi hanya dijumpai untuk wilayah Jawa dan Bali pada interval 2000-2011.

Temuan di atas menggiring pada kesimpulan yakni bahwa pengaruh desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi tidak konskusif untuk kasus desentralisasi di Indonesia. Tidak sesuainya bukti empiris dengan teori ini dapat dipengaruhi oleh formula transfer fiskal yang diberikan pemerintah pusat kepada pemerintah daerah. Selain itu Total Belanja Daerah sangat ditentukan oleh pengelolaan keuangan daerah dimana proporsi terbesar belanja daerah adalah belanja pegawai (44% dari APBD) sementara itu proporsi belanja modal relatif lebih kecil (22%) sehingga pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi relatif tidak besar.


Dengan memperhatikan pengelolaan belanja daerah dimana belanja pemerintah daerah lebih besar porsinya untuk belanja rutin dibandingkan dengan belanja modal sehingga efek dari belanja atau pengeluaran pemerintah daerah belum dapat mengatasi permasalahan-permasalahan dimaksud. Untuk itu pemerintah pusat perlu membuatkan mekanisme yang mendorong pemerintah daerah untuk memaksimalkan belanja modalnya.

Perlu digarisbawahi bahwa penelitian yang diangkat dalam paper ini memiliki beberapa keterbatasan, antara lain pertama kemungkinan penggunaan proksi yang lebih baik dari indeks kemandirian fiskal. Kedua, estimasi dilakukan dengan membuat periodesasi. Sebagai alternatif, paper ini dapat dikembangkan dengan pendekatan switching regime model.


DAFTAR PUSTAKA

Adi PH. (2006). Dampak Desentralisasi Fiskal Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal Kritis. Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga.

Ahmad, Ehtisham and Mansoor, Ali. (2000). Indonesia:Managing Decentralization, Conference on Fiscal Decentralization, Fiscal Affairs Department.

Ananta, Aris, Soekarni, Muljana, and Arifin, Sjamsul et all. (2011). The Indonesian Economy: Entering A New Era, Bank Indonesia and ISEAS.

Boetti, Lorenzo; Piacenza, Massimiliano; Turati, Gilberto. (2009). Fiscal Decentralization and Spending Efficiency of Local Governments; An empirical Investigation on a Sample of 4 Italian Municipalities, University of Torino, Italy.

Bonet, Jaime. (2006). Fiscal Desentralization and Regional Income Disparities:Evidence from the Colombia Experience.

Braun, Joachim von and Grote, Ulrike. (2000) Does Decentralization Serve the Poor?. Center for Development Research, University of Bon, Bon.

Davoodi, Hamid and Zou, Heng-fu. (1997). Fiscal Decentralization and Economic Growth: A Cross –Country Study, Policy Research Department. World Bank. Washington DC, Wuhan University, Wuhan.

Ebel, Robert D., and Yilmaz Serdar. (2003). On The Measurement and Impact of Fiscal Decentralization. Policy Research, World bank, Washington D.C.

Fatimah, Halida. (2007). Dampak Kebijakan Desentralisasi Fiskal Terhadap Tingkat Ketimpangan Pendapatan Antar Propinsi di Indonesia, Institut Pertanian Bogor, Indonesia.

Jin, Jing and Zou, Heng-fu, Fiscal Decentralization and Economic Growth in China, Development Research Group, World Bank, Washington D.C.

Mankiw. (2006). Macroeconomics. 6th Edition, New York: Worth Publisher.

Muslianti. (2011).Dampak Kebijakan Fiskal Daerah terhadap Kemiskinan di Indonesia pada Masa Desentralisasi Fiskal. Tesis . Bogor: IPB

Sobari, Achmad. (2011). Dampak Desentralisasi Fiskal terhadap Pembangunan Sosial Ekonomi Daerah di Indonesia. Tesis. Bogor: IPB.

Subiyantoro, Heru; Riphat, Singgih. (2004). Kebijakan Fiskal: Pemikiran, Konsep dan Implementasi, Kompas, Jakarta.

Suwandi and Waroka, Ari. (2013). Fiscal decentralization and Special Local Autonomy: Evidence from an Emerging Market. Journal of Southeast Asian Research.


Swastyardi, Drisnaf. (2008). Regional Inequality in Indonesia: Is the general allocation (DAU) likely to have an impact? Graduate School of Development Studies, The Hague, Netherlands.

Vazquaz, J M, McNab, Robert M. (1997). Fiscal Decentralization, Economic Growth and Democratic Governance, Economics Departement Policy Research Center Georgia State University, Washington D.C.

Yamoah, Afia Boadiwaa. (2007). The Effect of Fiscal Decentralization on Economic Growth in U.S. Countries, Graduate School of The Ohio State University, U.S



207External Shocks And Poverty: How Recession In Europe, Japan, and China Affects The Indonesian Poor

EXTERNAL SHOCKS AND POVERTY:HOW RECESSION IN EUROPE, JAPAN, AND CHINA

AFFECTS THE INDONESIAN POOR

Arief Anshory Yusuf1

This paper analyzes the effect of a recession in Europe, Japan, and China on the poverty in Indonesia.

We use the GTAP model and the INDONESIA-E3 model to examine the impact of a 2 percent GDP decline

in these three countries on the poverty in Indonesia. The results suggest a negative impact on Indonesia’s

GDP, mainly through the trade-linkages but with a small magnitude. The main reason for this finding

has to do with the low dependency of Indonesia on international trade. The shock also slightly increases

the poverty in Indonesia with a small magnitude. Across the household types, the negative effects of

these recession goes mainly to higher income households since large part of their incomes comes from

the capital and skill-intensive sectors. The poor household types are likely to be the first to lose their jobs

in the event of this recession, since they are less skilled. These findings urge the Indonesian government

to lunch employment programs to ensure the employment continuity for these unskilled laborers in the

anticipation of a global recession particularly originating from these three countries.

Abstract

Keywords: Recession, GTAP, Computable General Equilibrium, INDONESIA-E3.

JEL Classification:

1 Dr. Arief Anshory Yusuf is the Director of the Center for Economics and Development Studies (CEDS) of Universitas Padjadjaran, Indonesia. He is also an Adjunct Fellow at the Australian National University and a Visiting Fellow at King’s College London. Email: [email protected]


I. INTRODUCTION

From the start of the “New Order” government in 1966 up until 1997, broad-based economic development in Indonesia led to an impressive four-fold increase in per capita income. As a result, poverty in the country fell dramatically. Between 1976 and 1996 the number of poor people in Indonesia declined from 54.2 to 22.5 million.

However, the Asian Financial Crisis in 1997 brought a sharp halt to this economic miracle. Between 1997 and 1998 annual GDP growth in Indonesia fell by 13 percent and the incidence of poverty increased by 7 percent. The events of 1997-98 were a painful reminder of just how vulnerable the Indonesian economy was to external shocks coming from abroad.

For this reason, the current recession in Europe raises deep concerns about the possible impact of these events on the Indonesian economy. However, to date there has not been any quantitative analysis of the possible impact of these events on economic growth and poverty in Indonesia. The purpose of this paper is, therefore, to provide a modeling-based assessment of the possible effects of a recession in Europe, Japan and China - EJC countries, for short -- on Indonesia.

The objective of this paper is to use general equilibrium models to quantitatively assess the impact of the current recession in Europe, Japan and China on Indonesian poverty. It is expected that the results from such a general equilibrium analysis will give us important insights on how to design appropriate policy instruments for protecting the Indonesian economy from external disturbances.

The next section of this paper outlines the theory and the structure of the model. Section three outlines the data and the methodology, including the scenario of simulation. Section four provides result and analysis, while section five gives conclusion and the policy implications.

II. THEORETICAL FRAMEWORK AND EMPIRICAL LITERATURE

2.1. How external shock can affect poverty

It should be clear that what it means by external shock is in the context of exogenous change from the country’s persepective. In this case, those shocks can be a recession in a particular country, a group of countries, or one or some regions. The shocks can also be international price of commodities determined in the world market exogenous to the perspective a a particular country or the assumption of Indonesia being a small open economy.

Poverty should also be defined clearly. There are many dimension of poverty, but in this particular study, the focus is on expenditure poverty which is quantitatively measured as head-count poverty incidence, which can be written as Foster, Greer, Thorbecke (FGT) Index of poverty initially developed by Foster et al (1984):


Figure 1.The effect of external sock on poverty incidence

Where P is the poverty indicator, N is the number of population, H is the number of people whose expenditure per person is below the poverty line, y is a vector of expenditure per person in increasing order, z is the poverty line, α≥0 is a sensitivity parameter. When α=1 this become the head-count poverty incidence, which is a proportion of population living below poverty line. This indicator is what will be used throughout this paper.

Figure 1 below illustrate how external shock, like global economic crisis of a particular countries or regions can affect poverty incidence in a national economy.

Pα =1 ( )N

H α

i = 1

z - yi

zΣ

Non Poor household’s

CPI

Riil Expenditure of Non poor households

Non poor household’s

income

Poor household’s

CPI

Riil Expenditure

of poor households

Poor household’s

income

Com

posi

te

Prod

uct

mar

ket

Production

Market of factor of production

Households

Other institutions

Dom

estic

Rest of the world

Recession in EJC (GDP falls & world

price deflation)

Impo

rt

Poverty incidence

Price of factor of

production

Price of commodi-

ties

Export+/-

Import+/-

Pric

e of

com

mod

ities

Price of factors

The impact of an EJC recession on the Indonesian economy can work through various channels, including trade, foreign direct and portfolio investment, and other monetary or financial channels. In this analysis, the focus is on the impact through the trade channel. A recession in the EJC countries will reduce imports and exports from countries like Indonesia. The impact on the Indonesian economy is likely to be negative, and the magnitude of the impact depends largely on the share that these countries have in Indonesian exports. This is the direct


trade effect. The indirect trade effect is rather unclear. The reduction of imports from Europe, China and Japan will tend to reduce the world prices of commodities. Global deflation like this may reduce Indonesian exports yet increase Indonesian imports.

On the other hand, the decline in the export of goods from the EJC countries may increase the world prices of commodities. To some countries (including Indonesia), this might represent an opportunity to increase exports and to raise world market share. This effect tends to work positively for the Indonesian economy. To complicate things, these effects work differently among different countries, each with a different type of repercussion on the Indonesian economy. Therefore, the overall net impact on the Indonesian economy is difficult to predict and calls for a computable general equilibrium analysis.

The effect on poverty depend on the general equilibrium outcome of prices or new equilibrium prices changed due to the external shocks. There are two kind of prices that at the end will affect through different channels to households. First of all is the price of factors of production will affect household income. The impact on households will be different even though all households face the same price of capital or labor because poor and non-poor households has different composition of household income. Rich households has more capital income than labor, while poor households has more labor income.

Another channels is its impact on price of commodities. Again, although all households face the same price of commodities, the composition of household ecpenditures may differ. Poor household may buy less of travels but more of rice, while rich housholds may buy more of gasoline and other luxurious items.

The final impact on these two channels are on the real expenditure, or expenditure per capita. Poverty incidence then is used based on this real expenditure per person before and after the shocks and the difference is calculated as the impact of external shocks on poverty incidence.

2.2. Empirical literature

There have been some studies looking at the of global crisis, particuarly the 2008-2009 crisis, with particular attention on the impact on poverty. In this review, only studies that uses economy-wide model, microsimulation model, or combination of both are reviewed.

Wong, (2012) quantifies the macroeconomic and poverty impacts of the 2008-2009 world economic crisis on Ecuador, including the effects of the main policy responses of the Ecuadorian Government to face the crisis. The main hypothesis highlights the magnitude of two transmission channels: trade and remittances. The study applies a single-country static computable general equilibrium model for Ecuador combined with a microsimulation model. From a distributional point of view, the impacts of the crisis were progressive, affecting more negatively households in the highest income quintile. A key channel of transmission is the fall


in capital returns and wages of skilled labor. These factors are used intensively in the oil sector, a key sector of the Ecuadorian economy, and one of the hardest hit by the global crisis. There are differentiated poverty impacts: poverty may increase if labor is assumed sector specific, and it may be reduced if labor were mobile.

(Habib, Narayan, Olivieri, & Sanchez-Paramo, 2010b) develops a simple micro-simulation method, modifying models from existing economic literature, to measure the poverty and distributional impact of macroeconomic shocks by linking macro projections with pre-crisis household data. The approach is then applied to Bangladesh to assess the potential impact of the slowdown on poverty and income distribution across different groups and regions. The poverty headcount rate (based on the upper poverty line) and extreme poverty rate (based on the lower poverty line) are expected to be 0.4 and 0.2 percentage points higher in 2009, respectively, as a result of the crisis.

Using a microsimulation analysis, (Ajwad, Francisco, & Azam, 2012) look at the distributional impacts of the 2009 financial crisis on households in Latvia. The simulations show that Latvia experienced a sharp rise in poverty, widening of the poverty gap, and a rise in income inequality due to the economic contraction in 2009. The 18 percent contraction in gross domestic product (affecting mainly trade hotels and restaurants, construction, and manufacturing) likely led the poverty head count to increase from 14.4 percent in 2008 to 20.2 percent in 2009.

(Ahmed & Donoghue, 2010) adopt a macro-micro framework in order to evaluate the impact of a global crisis on the Pakistan economy. They use a ‘top-down’ approach to combine a static computable general equilibrium model with a microsimulation model. Our results suggest that between 2007 and 2009 the poverty headcount ratio is likely to have increased by almost 80 percent, from 22 to 40 percentage points. However, their results also show that this increase is attributable in part to the fuel and food crisis that preceded the financial crisis. They also indicate a differential impact, with wage increases for farm workers and a decrease in wages for skilled labour.

(Weeks, 2009) using a macroeconomic model finds that the global financial crisis will cause a fall in export earnings in Sierra Leone of approximately fifteen percent in 2009 compared to 2008. He find that this decline in exports earnings could result in a fall in national income of almost ten percent and based on the income distribution in the 2003 household survey, a ten percent decline in national income would increase poverty by twelve percent of th population, or about 600,000 people.

(Habib, Narayan, Olivieri, & Sanchez-Paramo, 2010a) uses a micro-simulation approach to assess the poverty and distributional effects of the crisis in the Philippines. They find increases in both the level and the depth of aggregate poverty. Income shocks are relatively large in the middle part of the income distribution. They also find that characteristics of people who become poor because of the crisis are different from those of both chronically poor people and the general population.


(Bibi et al., 2010) evaluate the potential impacts of the 2008/09 global economic crisis on child poverty in Cameroon. A dynamic computable general equilibrium (CGE) model is used to simulate various scenarios of the economic crisis together with policies which respond to the crisis. The study shows that the crisis is projected to lower the real GDP growth rate by 1.3 percentage points in 2009, 0.9 in 2010 and 0.8 in 2011. The crisis would also bring about a 1.05% increase in the number of children who were poor in monetary terms in 2008 and a 4% increase in 2009, 2010 and 2011, compared to the situation without a crisis.

In their analysis, (Estrades & Llambi, 2013) evaluate the impact of the 2008 global economic crisis on Uruguayan economy through two main channels: collapse in global trade and drop in capital flows. They apply a computable general equilibrium model linked to microsimulations to analyze the distributional impacts of these policies and assess their effectiveness. They find that an increase in public investment was the only policy effective in mitigating the negative impact of the crisis on extreme poverty.

In a study which focus on conceptual framework with the application to Vietnam, (Coxhead, Linh, & Tam, 2012) present a framework for understanding the direct and indirect welfare effects of a global market shock. They quantify transmission of the shock from global indicator prices to domestic markets. Then they use an applied general equilibrium model to simulate the economic effects of the price changes. A recursive mapping to a nationally representative household living standards survey permits them to identify in detail the ceteris paribus effects of the shock on household incomes and welfare. In this analysis, interregional and intersectoral labor market adjustments emerge as key channels transmitting the effects of global price shocks across sectors and among households.

(Corong & Taningco, 2011) analyzes how the global crisis may have affected the Philippine economy. To the extent that the Philippines is more globally integrated through trade and labor flow channels than the financial sector, it is expected that impact of the global crisis will weigh heavily on the “real” side of the economy. A dynamic computable general equilibriu m (CGE) model linked to a micro-simulation module used trace effects: from the macro-economic to the microeconomic level; from output and factor supplies and demands to commodity and factor prices; and from household incomes to levels of poverty and income distribution. Simulation results suggest that all households experience a significant reduction in real income. Both inequality and poverty increase, with urban dwellers experiencing a higher in crease in poverty relative to their rural counterparts as most export-oriented industries are located in the urban areas and returns to factors intensively used by these industries fall.

To summarize, most of the studies above suggests that global financial crisis affect the poor negatively. However, the magnitude is different; there are exceptions where the impact on poverty is negligible because the crisis affect mostly the rich; and policy responses can have significant impact on the final effect of the crisis. There is however, a methodological gap in most of the studies in how they linked global shocks into the national model. The analysis could


2 For more explanation of the GTAP model, see Hertel (1997).3 Oceania, Japan, China, Rest of East Asia, Indonesia, Singapore, Thailand, Rest of SE Asia, North America, Latin America, Euro Zone,

Rest of EU, Mid East and North Africa, sub-Saharan Africa, and the rest of the world.

not really explicitly attribute the shocks to a recession in a specific countries or regions. This is because they only use a national model. In this paper, two models will be used, a global or multi-country model as well as national model to handle poverty. With a global model, we can be more specific on which countries experience a recessions. This is quite important because the impact of a recessions of different countries will have a different impact on the export demand of and the price of the commodities faced by the particular affected countries.

III. METHODOLOGY

To estimate the impact of recession in Europe, Japan, and China on Indonesia’s economy, we use the Global Trade Analysis Project (GTAP) model, a multi-country, multi-sector general equilibrium model.2 For this analysis, the GTAP version7 database is aggregated into 16 regions and 57 sectors.3 To simulate a recession in the Euro Zone, the European Union (EU), Japan, China, and in all combined we reduce the endowment of the primary factors. Our primary focus here is on the recession in Europe. However, we add the recession in Japan and China to the analysis to examine the potential impact of a recession in these two countries.

To reflect a reasonable magnitude of recession, we compare the forecasts of country GDP presented in the IMF’s World Economic Outlook database of 2009 and 2011. Forecasts of European GDP for 2012, 2013, and 2014 are then compared assuming that the forecast in 2009 is business as usual and the forecast in 2011 already reflects the European crisis. On the basis of this comparison, we calculate that the European recession can be defined as roughly a 2 percent deviation of GDP below baseline. We use this 2 percent deviation to simulate the endowment of primary factors in Europe, Japan, and China.

3.1. The structure of GTAP Model

Theoretical structure

Based on (Hertel, 1997) the theoretical structure of GTAP model can be summarised as follows. Readers who are interested in detailed exposition of the model can directly refer to (Hertel, 1997) or Brockmeier (2001).

The production of each sector in each country is represented by a nested production function which is a combination of a Leontief, Constant Elasticity of Substitution (CES) specification. This kind of a nested or staged production is a convenient way of representing separable, constant returns-to-scale technologies. At the bottom of the inverted tree are the


individual inputs demanded by the firm. Tthe primary factors of production are: land, labor, and capital. Firms also purchase intermediate

• inputs,someofwhichareproduceddomestically,andsomeofwhichareimported.Forimports, the intermediate inputs must be sourced from particular exporters. The strong nature of this kind of multi-country model.

• Regionalhousehold(arepresentativeofhouseholdforeachcountry)behaviorisgovernedby an aggregate utility function, specified over composite private consumption, composite government purchases, and savings. In the GTAP model we employ a special case of the Stone-Geary utility function, whereby all subsistence shares are equal to zero.

• GovernmentdemandsfollowstheCobb-Douglasutilityfunction.

• Factors are imperfectlymobile inaGTAPmodel. Themobilityof theseendowments isdescribed with a constant elasticity of transformation (CET) revenue function.

Database

In this paper the GTAP database version 7 is used. (Hertel, 1997)describe the database as having 113 regions. The database was constructed from input-output table from each of the 113 countries and combined with a well-developed inter-regional trade flows data. Detailed description of the database including its construction can be found in (Narayanan, Badrie, & Walmsley, 2008)

3.2. The structure of INDONESIA-E3 model

Theoretical structure

Since the GTAP model cannot analyze distribution results within countries, we use the INDONESIA-E3 model to simulate the effect of an EJC recession on poverty in Indonesia. The strength of this multi-sector, multi-household CGE model of the economy is distributional analysis. Most of its structural features are standard, but its capacity for disaggregation of household structure facilitates analysis of how exogenous shocks affect poverty and inequality.

The theoretical structure of INDONESIA-E3 model is conventional for static general equilibrium models. In particular, the equations in INDONESIA-E3 model represent the following economic behaviour:

• ProductionsectorsminimizingcostofproductiongivenaConstantElasticityofSubstitutiontechnology. A system of factor demand equation is derived and specified in the model. This relates the demand for each primary factor to industry outputs and prices of each of the primary factors (labor, capital, land, and intermediate inputs). This reflects the assumption


that factors of production may be substituted for one another in ways that depend on factor prices and on the elasticities of substitution between the factors.

• Usersofcommoditieswhichincludeindustries,households,investors,governmentsectorsform a system of demand equations. This demand system for each of these users consists of three layers (nested demand system). Consumers/users choose the optimal combination of domestically-produced and imported commodities. The last layer is they choose the optimal combination of different commodities responding the prices and budget constraints that they face. For household, a Linear Expenditure Demand System (LES) is specified.

• Thehouseholdsuppliesofskilledandunskilledlaboraswellascapitalandland.

• Adistinctionbetweenfourkindsoflabor:agriculturallabor,manual/productionworker,clerical workers, and managerial workers. These are are ‘nested’ within the industry production functions. In each industry, all kind of labor enter a CES production function to produce ‘labor’, which itself enters a further CES production function for industry output.

• Asetofexportdemandfunctions,indicatingtheelasticitiesofforeigndemandforIndonesia’sexports to the rest of the world.

• Ratesofimporttariffsandexcisetaxesacrosscommodities,ratesofbusinesstaxes,valueadded taxes and corporate income taxes across industries, and rates of personal income taxes across household types which reflect the structure of the Indonesian tax system

• Asetofmacroeconomicidentitieswhichensuresthatstandardmacroeconomicaccountingconventions are observed.

In general, the demand and supply equations for private-sector agents are derived from the solutions to these agents microeconomic optimization problems (cost minimization for firms and utility maximization for households). The agents are assumed to be price-takers, with producers operating in competitive markets with zero profit conditions, reflecting the assumption of constant returns to scale.

The unique feature of INDONESIA-E3 model which is very relevant in this study is the disaggregation of household by expenditure classes which allows for precise estimates of the distributional impact and poverty incidence. In the literature of the poverty impact analysis using CGE models, this class of model is called an integrated CGE model (Bourguignon, Robilliard, & Robinson, 2003). This class of model normally has disaggregated households which link each of the households to both sources of income (through market of factors of production) and expenditure (through market for commodities). This should be distinguished from other class of model which is called top-down, where the CGE model is separate from the poverty module, and between them is only one directional relationship. In the integrated model, there is no separation between CGE model and poverty module because all are in one model.


INDONESIA-E3 has been used in various research for example to analyze the distributional impact of fuel pricing reform (Yusuf & Resosudarmo, 2008); the poverty and distributional impact of carbon tax (Ministry of Finance Republic of Indonesia, 2009); greenhouse gasses emission from land use change (Warr & Yusuf, 2011). More detailed exposition of the model can be found in (Yusuf, 2008)

Database construction

Due to space limitation detailed construction of INDONESIA-E3’s database including all the steps and assumptions can be found in (Yusuf, 2006). INDONESIA-E3 model of the current version use a Social Accounting Matrix (SAM) for its database representing Indonesian economy for the year 2008. The integration of highly disaggregated households adequate for accurate distributional analysis is made possible by constructing an Indonesian Social Accounting Matrix (SAM) which serves as the core database to the CGE model. The SAM consists of up to 175 industries, 175 commodities, and 200 households (100 urban and 100 rural households grouped by percentile of real expenditure per capita). The data used for constructing the SAM include Indonesian Input-Output Table, official SAM, and most importantly household level survey data (SUSENAS). Using a general equilibrium model with a disaggregated household sector feature makes it possible to conduct controlled experiments that focus on the effects of different economic shocks on household income, expenditure, poverty, and inequality. The model identifies two categories of households, rural and urban, each of which is divided into 100 subcategories of equal population size, with the subcategories arranged by expenditures per capita.4

To link and transmit the result of GTAP simulations into the INDONESIA-E3 model, we (1) aggregate the sectors in INDONESIA-E3 into 57 to match the sectors in GTAP and then (2) introduce the change in Indonesian exports by commodities, in the world price of imports, and in the world price of exports resulting from GTAP simulations as shocks in the INDONESIA-E3 model.

IV. RESULTS AND ANALYSIS

Results from our GTAP simulation suggest that Indonesia is not among the countries most heavily affected by a recession in Europe. A 2 percent decline in Euro zone countries’ GDP reduces Indonesia’s GDP by only 0.052 percent relative to baseline. A 2 percent decline in all 27 countries members of the EU still reduces Indonesia’s GDP by only 0.078 percent relative to baseline (Table 1).

4 For more on the INDONESIA-E3 model, please see Yusuf (2008).


Table 1 shows that the countries most negatively affected by a European recession are those in the Middle East and North African (MENA) region. With a 2 percent fall in the EU’s GDP, MENA’s GDP falls by almost 0.6 percent, an elasticity of 0.3. Europe is the biggest importer of this region’s energy and MENA countries are heavily dependent on energy exports.

In Asia, Singapore is the country most affected by a European recession because of its dependence on international trade. Japan and China, however, experience a slightly positive increase in GDP.

If China and Japan experience a recession of similar magnitude the impact on Indonesia’s GDP will not be stronger than the impact of the European crisis. But the impact is disproportionate because Japan and China are single countries while the EU consists of 27. A 2 percent decline in China’s GDP causes a 0.07 percent decline in Indonesia’s GDP and a similar decline in Japan’s GDP causes a 0.03 percent decline in Indonesia’s GDP. In other words, China’s potential impact on Indonesia is almost twice that of Japan’s.

The impact of recession in Japan will be felt most in Singapore, where GDP will fall 0.24 percent, and the impact of recession in China will be felt most in Thailand, where GDP will fall 0.33 percent relative to baseline. Singapore and Thailand are among the most open economies in Asia.

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��

��

��

��

��

��

�

�

��

��

��


In sum, a European recession of a sensible magnitude (2 percent GDP deviation relative to business as usual) working through full trade linkage (taking into account indirect trade effects through other countries as well) will not have a very large negative impact on Indonesia’s GDP. The reason for this is that Indonesia’s economy depends little on external trade. This does not mean that European recession will not affect the world economy to a considerable extent; other countries, like Singapore and MENA countries, will be greatly affected.

With respect to poverty in Indonesia, the impact of a recession in Europe, Japan, and China is also small. A combined 2 percent decline in GDP in Europe, Japan, and China will increase Indonesia’s national poverty head count by only 0.19 percent (Table 2). The biggest impact will be if the recession is in either China, or all of the EU. The impact on a recession on poverty in Indonesia is small because (1) the impact on overall mean real consumption is small and (2) the impact is most strongly felt among higher income households.

As suggested in Figure 1, where percentage change in real expenditure is plotted on the percentile of expenditure per capita, the impact of recession in Europe, Japan, or China is similar. The impact increases with income status. For example, the effect of a recession in the Euro zone on real consumption of the richest 1 percent of urban households is 3 times bigger than on the poorest 1 percent. Similarly, the richest 1 percent of rural households experiences a decline in real consumption 4 times bigger than the poorest 1 percent. The result is similar in all simulations (Euro zone, EU, China, or Japan recession). The range of the ratio of the impact is between 2.3 to 2.9 for urban households, and between 3.3 to 4.4 for rural households. This suggests that the simulations have an inequality-reducing tendency.

The distributive effect discussed earlier can be explained by how recession affects (1) household income, particularly return on factors of production; and (2) the pattern of change in the household-specific consumption price index (CPI). The final effect on household real consumption is a function of those two factors.

Global recession tends to decrease the global prices of commodities. Transmitted to the Indonesian economy, this deflationary effect will tend to reduce commodity prices for domestic consumers. A careful look at how this affects households of different income status suggests that the effect is only slightly progressive if not neutral. Across all simulations, the ratio of the impact on household-specific CPI between the richest 1 percent and the poorest 1 percent is less than 1. This suggests that the progressivity of impact arises largely from the income side. Richer households tend to experience income falls far greater than poorer households.

Figure 2, which shows the simulated impact of recession in Europe, Japan and China on real income of different factors of production, explains this. Almost all factors of production experience real decline in income; however, the biggest decline is where ownership is concentrated among higher income households. Capital income declines more than labor income, and skilled labor income declines more than unskilled labor income. This pattern of impact favors poorer households whose incomes largely depend on unskilled labor.


��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Graphic 1. Simulated Impact on Real Consumption by Household Groups

Source: Author’s calculation based on simulation with INDONESIA-E3 model.

�

��

��

��

��

��

��

��

� ��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

� � ��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� � ��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

� � ��

��

��

� � ��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


Figure 2. Simulated Impact on Real Income of Factors of Production

Figure 3. Simulated Impact on Output of Aggregated Sectors (% change from baseline)

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


The pattern of impact on production factors income is largely driven by how industries respond to trading partners’ recession. As shown in Figure 3, the simulated recession in Europe, Japan, and China negatively affects output in certain sectors, most notably oil, gas, and other extractive sectors. These sectors are capital- and skill-intensive. Figure 4 shows how the contraction and expansion of output is correlated with changes in exports of those sectors.

A closer look at the impact on poverty suggests that rural areas would be harder hit than urban areas (Table 2). For example, a recession in Europe, Japan, and China combined would increase the incidence of poverty in urban areas by 0.10 percent and in rural areas by 0.28 percent. To understand this, we examine what happens to real consumption in marginally poor urban and rural households. A marginally poor household is one whose expenditure per capita is closest to the poverty line. Knowing what happens to these households shows how the simulation affects poverty incidence.

As explained in Warr, Menon, and Yusuf (2012), The basis for the decomposition is as follows. We focus on the sources of changes in the real expenditure of a particular household, say household h, arising from some external shock. Upper case Roman letters, like Z, will denote levels of variables and lower case Roman letters, like z, will denote their proportional change, so that z = dZ /Z. The levels of nominal income and nominal expenditure of household h will be denoted Y

h and E

h, respectively. Let the proportional change in the nominal expenditure

of household h, be hhh pee += ~ , where ˜ e h is the proportional change in the household’s real

expenditure and iI

iihh pp ∑=

=1ε is the proportional change in a consumer price index specific

to household h, with hih

ih EE /=ε denoting that household’s expenditure share on commodity

i, Ehi denoting its nominal expenditure on commodity i and pi denoting the proportional change

in the consumer price of commodity i.

The absolute change in this household’s nominal expenditure is now

5 It should be noted that real expenditures means expenditures measured at constant prices, defined here to mean base period prices. Thus, the levels of nominal and real expenditures in the base period are identical, meaning Eh = ˜ E h.

∑=

+=+=+==I

i

iihhhhhhhhhhh pEEdpEEdpeEeEdE

1

~~)~(

That is, the change in nominal expenditure of the household is given by the change in its real expenditure plus the change in its true cost of living, the latter an expenditure weighted sum of the changes in the consumer prices that household actually faces, where the expenditure weights pertain to that particular household.5 The change in nominal expenditure is also equal to the change in nominal income minus the change in saving, so that dEh = dYh − dSh. Disregarding any changes in transfer income or direct taxes, for simplicity, the change in nominal income is equal to the change in nominal factor income, dYh = dYh

f .


Thus, rearranging terms,

d ˜ E h = dYh

f − dSh − Ehi pi

i=1

I

∑

The change in the household’s real income is decomposable into three components: (i) the change in its nominal factor income minus (ii) the change in its savings minus (iii) the change in its true cost of living. Importantly, the change in nominal factor income is itself additively decomposable into its factor components, as identified in the model.

This decomposition is applied to those households are those who are in the border of poverty line. They are percentile 8 household in urban area and the percentile 15 in rural area. What happens to these two representative households may explain what happens to poverty incidence.

As shown in Table 2, the percentage change in the real expenditure of marginally poor households in urban and rural areas does not differ much. For the combined simulations, for

Figure 4. Simulated Impact on Export of Aggregated Sectors (% change from baseline)

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��


example, marginally poor households in urban areas experience a 0.34 percent decline in real consumption while those in rural areas experience a 0.37 percent decline. This much larger impact on poverty incidence in rural areas suggests that the elasticity of poverty incidence with respect to the change in the real consumption of marginally poor households is relatively larger. The slope of the cumulative distribution function (CDF) of the real consumption of the rural households around the region of the poverty line must be higher than that of urban households. With the same magnitude of change in their consumption, the rural poor are more vulnerable to external shocks than urban households.

It is also useful to understand to what extent change in the real expenditure of the marginally poor household is driven by its decomposable drivers. The decline in the real expenditure of the poor can be generally decomposed into income effect (decline in income) and consumer price effect (increase in the price of the commodity basket of the poor or living cost). The income effect can also be decomposed (e.g., labor income, capital income). Table 2 shows how it is the case for urban and rural marginally poor households. Several conclusions can be drawn from this decomposition exercise.

First, the poverty-increasing effects come only from the income side. Poverty increases because the income of the poor decreases, not because of a rise in inflation or the cost of living. Global recession, ceteris paribus, is deflationary and as shown in Table 2, the cost of living for the poor actually falls. Second, the fall in income of the poor is largely the result of a fall in unskilled labor income. As our earlier discussion suggests, income from unskilled labor falls the least as compared to other factor income in aggregate, but this income makes up the dominant share of the poor’s income. Third, despite a decline in the cost of living, the real consumption of the poor falls because the decline in income cannot be compensated for. As a result, poverty increases in urban and rural areas.

V. CONCLUSION

The effect of a recession in Europe, Japan and China on other economies through trade linkage depends on many factors. These factors include the importance of bilateral trade between the affected countries or regions, the openness of the economy, and the country’s level of diversification in export commodities and trading partners.

The impact on poverty in the affected countries depends even more on various country specific aspects such as how the poor earn its income and how the spend their earning. If bigger part of its source of income are affected by the global crisis and the price of the commodities they intensively consumed are heavily affected, then the poor will be vulnerable to external shocks. This is empirical and this paper touch this important issue.

This paper shows that the impact of a recession in Europe, Japan, or China on Indonesia is relatively small simply because Indonesia is a relatively less open economy and depends


predominantly on its domestic market. According to our analysis, the current recession in Europe, Japan and China will have only a small negative effect on Indonesia’s GDP and poverty rate.

However, results suggest that it would be wise to pay attention to China. According to our simulation, a recession in China could reduce Indonesia’s GDP two times more than a recession of similar magnitude in Japan.

This analysis shows that a recession in Europe, Japan, and China would have its largest negative impact on richer households in Indonesia. Richer households would suffer the most because their incomes are largely dependent on the capital- and skill-intensive sectors of the economy. With respect to the poor, our analysis suggests that a recession in Europe, Japan or China will not have much of an impact on prices in Indonesia. In other words, the cost of the living of the poor will not be much affected. Policymakers in Indonesia should therefore concentrate less on pricing policies and more on employment policies to protect the poor from loss of employment. Since they are less skilled, the poor are likely to be the first to lose their jobs in the event of a recession.

Finally, our analysis does not cover the effects of recession in Europe, Japan and China on economic channels other than trade, such as foreign direct investment and the financial sector. The general equilibrium model used in our analysis does not cover the financial sector, so other studies focusing on this channel are warranted. In addition, in the longer term, poverty is affected by various factors other than income and prices. Human capital accummulation, sosial assitance policies and equality of opportunity are important in poverty alleviation. This effects are not accounted for in this analysis.


REFERENCES

Ahmed, V., & Donoghue, C. O. (2010). Global Economic Crisis and Poverty in Pakistan. International Journal of Microsimulation, 3(1), 127–129. Retrieved from http://microsimulation.org/IJM/V3_1/IJM_36.pdf

Ajwad, M. I., Francisco, H., & Azam, M. (2012). Simulating The Impact of the 2009 Financial

Crisis on Welfare in Latvia.

Bibi, S., Cockburn, J., Emini, C. A., Fofana, I., Ningaye, P., & Tiberti, L. (2010). Impact of the

Global Economic Crisis on Child Poverty in Cameroon and Options for a Policy Response. Italy.

Bourguignon, F., Robilliard, A.-S., & Robinson, S. (2003). Representative Versus Real Households

in the Macro-Economic Modelling of Inequality. Paris.

Brockmeier, Martina (2001). A Graphical Exposition of the GTAP Model. GTAP Technical Papers (No. 8).

Corong, E., & Taningco, A. (2011). Global Economic Crisis and the Philippine Economy: A

Quantitative Assessment.

Coxhead, I., Linh, V. H., & Tam, L. D. (2012). Global Market Shocks and Poverty in Vietnam: The Case of Rice. Agricultural and Applied Economics, 43(5), 575–592.

Estrades, C., & Llambi, C. (2013). Lessons from the 2008 Financial Crisis: Policy Responses to External Shocks in Uruguay. The Developong Economies, 51(3), 233–259.

Habib, B., Narayan, A., Olivieri, S., & Sanchez-Paramo, C. (2010a). Assessing Ex Ante the

Poverty and Distributional Impact of the Global Crisis in a Developing Country (No. 5238). Washington DC.

Habib, B., Narayan, A., Olivieri, S., & Sanchez-Paramo, C. (2010b). Assessing Poverty and

Distributional Impacts of the Global Crisis in the Philippines (No. 5286).

Hertel, T. (1997). Global Trade Analysis: Modeling and Applications. Cambridge and New York: Cambridge University Press.

Ministry of Finance Republic of Indonesia, M. o F. (2009). Economic and Fiscal Policy Strategies on Climate Change: Indonesian Green Paper. Jakarta

Narayanan, Badrie, G., & Walmsley, T. L. (2008). Global Trade, Assistance, and Production: The GTAP 7 Data Base (8th ed.). Center for Global Trade Analysis, Purdue University. Retrieved from http://www.gtap.agecon.purdue.edu/databases/v7/v7_doco.asp


Warr, P., & Yusuf, A. A. (2011). Reducing Indonesia’s Deforestation-Based Greenhouse Gas Emissions. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 55(3), 297–321. http://doi.org/10.1111/j.1467-8489.2011.00540.x

Weeks, J. (2009). The Impact of the Global Financial Crisis on the Economy of Sierra Leone. International Policy Centre for Inclusive Growth, 18, 138–152.

Wong, S. (2012). Short-term Macroeconomic and Poverty Impacts of the Global Economic Crisis

on the Ecuadorian Economy.

Yusuf, A. A. (2006). Constructing Indonesian Social Accounting Matrix for Distributional Analysis

in the CGE Modelling Framework (No. 200604).

Yusuf, A. A. (2008). An Indonesian Applied General Equilibrium Model for Analyzing the

Economy, Equity, and the Environment (No. 200804).

Yusuf, A. A., & Resosudarmo, B. P. (2008). Mitigating Distributional Impact of Fuel Pricing Reform: Indonesian Experience. ASEAN Economic Bulletin, 25(1), 32–47. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/41231493



PETUNJUK PENULISAN

1. Naskah harus merupakan karya asli penulis (perorangan, kelompok atau institusi) yang tidak melanggar hak cipta. Naskah yang dikirimkan, belum pernah diterbitkan dan tidak sedang dikirimkan ke penerbit lain pada waktu yang bersamaan. Hak cipta atas naskah yang diterima, TETAP menjadi hak penulis.

2. Setiap naskah yang disetujui untuk diterbitkan, akan mendapatkan kompensasi finansial sebesar Rp 5.000.000,-.

3. Naskah dapat dikirimkan dalam bentuk softcopy (file). Sangat disarankan untuk mengirimkan softcopy anda ke:

[email protected] (Cc. to: [email protected].)

Jika tidak memungkinkan, file tersebut dapat disimpan dalam disket atau CD dan dikirimkan melalui pos ke alamat redaksi berikut:

BULETIN EKONOMI MONETER DAN PERBANKAN Departemen Riset Kebanksentralan, Bank Indonesia

Menara Sjafruddin Prawiranegara, Lt. 21, JI. M. H. Thamrin No.2Jakarta Pusat, INDONESIA

Telpon: 62-21-2981-4119, Fax: 62-21-3501912

4. Naskah dibatasi.+ 25 halaman berukuran A4, spasi satu (1), font Times New Roman dengan ukuran font 12.

5. Persamaan matematis dan simbol harap ditulis dengan mempergunakan Microsoft Equation.

6. Setiap naskah harus disertai abstraksi, maksimal satu (1) halaman ukuran A4. Untuk naskah yang ditulis dalam bahasa Indonesia, abstraksi-nya ditulis dalam Bahasa Inggris, dan sebaliknya.

7. Naskah harus disertai dengan kata kunci (Keyword) dan dua digit nomor Klasifikasi Journal of Economic Literature (JEL). Lihat klasifikasi JEL pada, http://www.aeaweb.org/journal/jel_class_system.html.

8. Naskah ditulis dengan penyusunan BAB secara konsisten sebagai berikut,

I. JUDUL BAB

I.1. Sub Bab

I.1.1. Sub Sub Bab


9. Rujukan dibuat dalam footnote (catatan kaki) dan bukan endnote.

10. Sistem referensi dibuat mengikuti aturan berikut,

a. Publikasi buku: John E. Hanke dan Arthur G. Reitsch, (1940), Business Forecasting, PrenticeHall, New

Jersey.

b. Artikel dalam jurnal:

Rangazas, Peter. “Schooling and Economic Growth: A King-Rebelo Experiment with Human Capital”, Journal of Monetary Economics, Oktober 2000,46(2), hal. 397-416.

c. Artikel dalam buku yang diedit orang lain: Frankel, Jeffrey A. dan Rose, Andrew K. “Empirical Research on Nominal Exchange Rates”, dalam Gene Grossman dan Kenneth Rogoff, eds., Handbook of International Economics. Amsterdam: North-Holland, 1995, hal. 397-416.

d. Kertas kerja (working papers): Kremer, Michael dan Chen, Daniel. “Income Distribution Dynamics with Endogenous

Fertility”. National Bureau of Economic Research (Cambridge, MA) Working Paper No.7530, 2000.

e. Mimeo dan karya tak dipublikasikan: Knowles, John. “Can Parental Decision Explain U.S. Income Inequality?”, Mimeo, University of Pennsylvania, 1999.

f. Artikel dari situs WEB dan bentuk elektronik lainnya: Summers, Robert dan Heston, Alan W. “Penn World Table, Version 5.6” http:// pwtecon.unpenn.edu/, 1997.

g. Artikel di koran, majalah dan periodicals sejenis: Begley, Sharon. “Killed by Kindness”, Newsweek, April 12, 1993, hal. 50-56.

11. Naskah harus disertai dengan biodata penulis, lengkap dengan alamat, telepon, rekening Bank dan e-mail yang dapat dihubungi. Disarankan untuk menulis biodata dalam bentuk CV (curriculum vitae) lengkap.

Documents

BEMP Vol 18 No 2 Oktober 2015.pdf