Estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi disparitas wilayah antar provinsi di koridor ekonomi Sulawesi dilakukan dengan menggunakan variabel dependen koefisien variasi Williamson PDRB per kapita. Dengan menggunakan data 6 provinsi (Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, dan Sulawesi Barat). Model data panel statis yang terpilih untuk analisis disparitas ini adalah random effect berdasarkan uji Hausman dengan p-value sebesar 0,7086.
Disparitas pembangunan antar wilayah di koridor ekonomi Sulawesi hanya dipengaruhi oleh share tenaga kerja berpendidikan SMA keatas secara negatif. Peningkatan pendidikan tenaga kerja dapat menurunkan disparitas pendapatan wilayah di koridor ekonomi Sulawesi.
Kualitas sumber daya manusia yang diproksi dengan share tenaga kerja berpendidikan SMA ke atas mempengaruhi disparitas PDRB per kapita dengan elastisitas sebesar 0,86 persen. Jika kontribusi tenaga kerja yang berpendidikan SMA ke atas meningkat sebesar 1 persen maka disparitas pendapatan di koridor ekonomi Sulawesi menurun sebesar 0,86 persen, ceteris paribus (Tabel 34).
Tabel 34 Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi Pendekatan PDRB per kapita di Koridor Sulawesi, 2006-2010
Variable Coefficient Std. Error Prob
ln govexp 0,0056 0,1115 0,9600 ln agri -0,1325 0,1384 0,3380 ln edu -0,8639 0,3743 0,0210* ln electric 0,1069 0,3532 0,7620 ln road -0,0438 0,0546 0,4220 ln puskes 0,1222 0,1387 0,3780 cons 2,2315 1,4092 0,1130 R-squared 0,4920 F-statistic 22,2700 Prob (F-statistic) 0,0011
Catatan: *signifikan pada α 5%; **signifikan pada α 10%
Estimasi model data panel statis yang terpilih untuk analisis disparitas dengan pendekatan koefisien variasi Williamon pengeluaran per kapita di koridor ekonomi Sulawesi ini adalah random effect. Berdasarkan uji Hausman dengan p-value sebesar 0,9785.
Tabel 35 Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi Pendekatan Pengeluaran Rumah Tangga di Koridor Sulawesi, 2006-2010
Variable Coefficient Std. Error Prob
ln govexp -0,2784 0,2539 0,2730 ln manu 0,1182 0,5822 0,8390 ln phone -0,5320 0,2439 0,0290* ln road 0,0155 0,0812 0,8490 cons 0,4934 2,3660 0,8350 R-squared 0,1912 F-statistic 5,9100 Prob (F-statistic) 0,2058
Catatan: *signifikan pada α 5%; **signifikan pada α 10%
Disparitas pembangunan antar wilayah di koridor ekonomi Sulawesi hanya dipengaruhi oleh share rumah tangga yang menggunakan telepon secara negatif. Infrastruktur telepon yang diproksi dengan share rumah tangga yang
menggunakan telepon mempengaruhi disparitas wilayah di koridor Sulawesi dengan elastisitas 0,53. Jika pembangunan infrastruktur telepon meningkat sebesar 1 persen, maka dapat menurunkan disparitas wilayah di koridor Sulawesi sebesar 0,53 persen, ceteris paribus (Tabel 35).
6.6. Disparitas antar Provinsi di Koridor Ekonomi Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku
Estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi disparitas wilayah antar provinsi di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku dilakukan dengan menggunakan variabel dependen koefisien variasi Williamson PDRB per kapita. Dengan menggunakan data 7 provinsi (Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua). Penggabungan kedua koridor dilakukan dengan alasan efisiensi untuk memenuhi syarat penggunaan data panel statis. Model data panel statis yang terpilih untuk analisis disparitas ini adalah fixed effect berdasarkan uji Hausman dengan p-value sebesar 0,0000.
Disparitas pembangunan antar wilayah di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku dipengaruhi oleh variabel pengeluaran rutin pemerintah secara negatif. Peningkatan pengeluaran rutin pemerintah daerah dapat menurunkan disparitas antar pendapatan di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku ini.
Tabel 36 Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi Pendekatan PDRB per kapita di Koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku, 2006-2010
Variable Coefficient Std. Error Prob
ln govexp -0,5585 0,2638 0,0450* ln manu -0,1606 0,4613 0,7310 ln edu -0,2598 0,2565 0,3220 ln phone -0,2145 0,1328 0,1200 ln road 0,3055 0,1991 0,1390 cons 3,7133 2,2000 0,1050 R-squared 0,3313 F-statistic 2,2800 Prob (F-statistic) 0,0804
Peningkatan pengeluaran rutin pemerintah mempengaruhi disparitas PDRB per kapita dengan elastisitas 0,56. Jika pengeluaran rutin pemerintah meningkat 1 persen, maka disparitas pendapatan wilayah di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku akan menurun sebesar 0,56 persen, ceteris paribus. (Tabel 36). Hal ini sejalan dengan tujuan adanya desentralisasi fiskal, dimana kewenangan pengelolaan keuangan di wilayah agar dapat mengurangi disparitas wilayah.
Tabel 37 Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi Pendekatan Pengeluaran Rumah Tangga di Koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku, 2006-2010
Variable Coefficient Std. Error Prob
ln govexp -0,3329 0,1526 0,0290 * ln manu -0,2311 0,1323 0,0810 ** ln edu 0,1549 0,2940 0,5980 ln electric 0,0137 0,3455 0,9680 ln phone -0,1906 0,1997 0,3400 cons -0,0115 1,3943 0,9930 R-squared 0,3916 F-statistic 18,6700 Prob (F-statistic) 0,0022
Catatan: *signifikan pada α 5%; **signifikan pada α 10%
Estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi disparitas wilayah-wilayah di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku juga dilakukan dengan menggunakan variabel dependen koefisien variasi Williamson pendapatan per kapita rumah tangga. Diproksi dengan pengeluaran rumah tangga per kapita. Model data panel statis yang terpilih untuk analisis disparitas ini adalah random effect berdasarkan uji Hausman dengan p-value sebesar 0,4844. Disparitas pembangunan antar wilayah di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep.Maluku hanya dipengaruhi oleh variable pengeluaran rutin pemerintah secara negatif. Peningkatan pengeluaran rutin pemerintah di koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku dapat menurunkan disparitas pendapatan. Peningkatan pengeluaran rutin pemerintah mempengaruhi disparitas pendapatan dengan
elastisitas sebesar 0,33. Jika kontribusi sektor manufaktur meningkat 1 persen, maka disparitas akan menurun sebesar 0,33 persen, ceteris paribus(Tabel 37).
6.7. Perbandingan Disparitas antar Provinsi di Beberapa Koridor di
Indonesia
Estimasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat disparitas wilayah antar provinsi dibeberapa koridor ekonomi di Indonesia, ternyata bervariasi dipengaruhi oleh variabel yang tidak sama. Keadaan ini terjadi, baik disparitas antar provinsi di Indonesia maupun di koridor lainnya. Keadaan ini juga bervariasi dari pendekatan variabel dependen koefisien variasi berdasarkan PDRB per kapita maupuan berdasarkan pengeluaran rumah tangga. Berdasarkan Tabel 38 terlihat bahwa tingkat disparitas antar provinsi di Indonesia dengan pendekatan koefisien variasi Williamson berdasarkan PDRB per kapita dipengaruhi oleh variabel share tenaga kerja berpendidikan SMA keatas secara negatif, dan infrastruktur telepon secara negatif.
Tingkat disparitas antar provinsi di koridor ekonomi Sumatera hanya dipengaruhi oleh variabel infarastruktur telepon secara negatif. Koridor Jawa dipengaruhi oleh share manufaktur dan infrastruktur jalan secara positif. Koridor Kalimantan dipengaruhi infrastruktur listrik secara positif. Koridor Sulawesi dipengaruhi oleh share tenaga kerja berpendidikan SMA keatas secara negatif. Gabungan koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku hanya dipengaruhi oleh variabel pengeluaran rutin pemerintah secara negatif.
Tabel 38 Perbandingan Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi di Beberapa Koridor di Indonesia Pendekatan PDRB per Kapita, 2006-2010
Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob
ln govexp 0,029 0,941 -0,060 0,755 0,337 0,082 ** 0,142 0,605 0,006 0,960 -0,5585 0,045 * ln agri 0,108 0,207 -0,034 0,927 0,087 0,271 0,327 0,301 -0,133 0,338 ln manu -0,1097 0,338 -0,182 0,464 0,758 0,002 * -0,161 0,731 ln edu -0,3094 0,007 * -0,361 0,153 -0,004 0,982 -0,864 0,021 * -0,259 0,322 ln electric 0,043 0,601 0,140 0,459 0,710 0,043 * 0,107 0,762 ln water -0,0953 0,492 0,106 0,670 -0,545 0,176 -0,079 0,831 ln phone -0,2379 0,000 * -0,322 0,004 * -0,224 0,208 -0,442 0,122 -0,215 0,120 ln road 0,002 0,764 -0,139 0,456 0,698 0,000 * -0,056 0,909 -0,044 0,422 0,306 0,139 cons 0,426 0,494 0,988 0,653 -3,0379 0,245 -4,630 0,100 2,232 0,113 3,713 0,105 R-squared F-statistic Prob (F-statistic) Hausman 1 2 3 4 5 6 0,349 49,180 0,000 0,389 2,550 0,028 0,331 2,280 0,080 0,740 62,480 0,000 0,310 5,830 0,442 0,000 (FE) Variable
0,468(RE) 0,001 (FE) 0,437 (RE) 0,614 (RE) 0,709 (RE)
0,492 22,270 0,001
Catatan: 1 = Indonesia, 2 = Koridor Sumatera, 3 = Koridor Jawa, 4 = Koridor Kalimantan, 5 = Koridor Sulawesi, 6 = Koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku; *signifikan pada α 5%; **signifikan pada α 10%
Jika dilihat dari share tenaga kerja berpendidikan SMA keatas di koridor Jawa lebih tinggi dibandingkan koridor Sulawesi, namun variabel tersebut tidak berpengaruh terhadap penurunan disparitas secara signifikan pada tingkat 5 persen di koridor Jawa. Pada koridor Sulawesi justru variabel tersebut berpengaruh terhadap penurunan disparitas pendapatan dengan pendekatan PDRB per kapita.
Penelitian serupa mengenai disparitas wilayah juga pernah dilakukan di Canada oleh Desjardins (2011) yang menganalisis faktor-faktor penyebab disparitas wilayah di Kanada yang dibagi menjadi beberapa wilayah yaitu mayor metro, metro menengah, metro kecil, dan bukan metro atau pedesaan. Penelitian tersebut juga membandingkan antar provinsi di Kanada dengan menggunakan variable independen tingkat pengangguran, pertumbuhan penduduk, rata-rata penghasilan tenaga kerja, serta tingkat pendidikan yang ditamatkan. Hasil penelitiannya menyebutkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan adalah tingkat pengangguran dan pertumbuhan penduduk wilayah, namun R-square yang dihasilkan juga kecil yaitu 0,249 dan 0,235. Menurut Gujarati (2003), dalam penelitian dengan menggunakan data panel, nilai R-square yang kecil tidak dipermasalahkan dengan kata lain masih diperbolehkan dalam suatu penelitian.
Tabel 39 Perbandingan Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Disparitas Wilayah antar Provinsi di Beberapa Koridor di Indonesia Pendekatan Pengeluaran Rumah Tangga, 2006-2010
Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob Coeff Prob
ln govexp -0,1368 0,300 -0,310 0,305 0,049 0,847 0,128 0,589 -0,278 0,273 -0,333 0,029 * ln agri -0,0879 0,746 0,944 0,113 0,024 0,820 0,311 0,258 ln manu 0,449 0,0760 ** 0,380 0,332 0,558 0,076 ** 0,118 0,839 -0,231 0,081 ** ln edu 0,854 0,698 -0,188 0,627 -0,0282 0,911 0,155 0,598 ln electric -0,2038 0,347 0,410 0,168 0,706 0,036 * 0,014 0,968 ln water -0,7313 0,0090 * -0,246 0,525 -0,601 0,256 -0,099 0,754 ln phone -0,3604 0,0000 * -0,695 0,000 * -0,049 0,833 0,447 0,101 -0,532 0,029 * -0,191 0,340 ln road 0,029 0,670 -0,015 0,959 0,595 0,02 * 0,016 0,849 cons 1,658 0,436 -2,601 0,448 -2,037 0,554 -5,444 0,014 0,493 0,835 -0,012 0,993 R-squared F-statistic Prob (F-statistic) Hausman 4,640 0,000 0,484 (RE) 6,260 0,282 18,670 0,002 4,390 0,001
0,429 (RE) 0,435 (RE) 0,979 (RE) 26,890 0,000 0,010 (FE) 0,007 (FE) 4 5 0,191 5,910 0,206 6 Variable 0,230 0,523 0,550 0,309 0,392 1 2 3
Catatan: 1 = Indonesia, 2 = Koridor Sumatera, 3 = Koridor Jawa, 4 = Koridor Kalimantan, 5 = Koridor Sulawesi, 6 = Koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku; *signifikan pada α 5%; **signifikan pada α 10%
Tingkat disparitas antar provinsi di Indonesia dengan pendekatan koefisien variasi Williamson berdasarkan pengeluaran rumah tangga per kapita dipengaruhi oleh variabel infrastruktur air bersih secara negatif, dan infrastruktur telepon secara negatif. Tingkat disparitas antar provinsi di koridor ekonomi Sumatera hanya dipengaruhi oleh variabel infarastruktur telepon secara negatif, koridor Jawa dipengaruhi oleh infrastruktur jalan secara positif, koridor Kalimantan dipengaruhi infrastruktur listrik secara positif, koridor Sulawesi dipengaruhi oleh infrastruktur telepon secara negatif, dan gabungan koridor Bali-Nusa Tenggara dan Papua-Kep. Maluku hanya dipengaruhi oleh variabel pengeluaran rutin pemerintah secara negatif (Tabel 39).
Koridor ekonomi Jawa PDRB tinggi, tetapi kemiskinannya juga tinggi. Hal ini disebabkan Jawa merupakan wilayah yang dekat dengan pusat pemerintahan dan pusat perekonomian dimana pelayanan infrastrukturnya lebih baik. Keadaan ini sebagai faktor pendorong bagi wilayah lain untuk bermigrasi ke Jawa, sehingga terjadi arus urbanisasi. Dalam bermigrasi, mereka tidak dipersiapkan dalam hal pendidikan atau keahlian dalam mencari lapangan pekerjaan di Jawa. Keadaan ini berakibat ke pekerjaan di sektor informal, bahkan banyak terjadi tidak mendapatkan pekerjaan. Akibatnya banyak penduduk yang tinggal di
wilayah kumuh, bantaran sungai, dan lainnya. Berakibat pula angka kemiskinan yang tinggi di Jawa.
