III. METODE PENELITIAN
3.2 Metode Analisis
3.2.1 Model Persamaan Simultan
3.2.1.1 Penerimaan Fiskal Daerah
menjadi instrumen penting desentralisasi fiskal. Secara normatif besarnya dipengaruhi antara lain oleh kapasitas fiskal, luas wilayah, serta jumlah penduduk. Dalam penghitungan DAU ada yang disebut dengan alokasi minimum yang artinya DAU tahun berjalan sedemikian rupa sehingga jumlahnya tidak boleh kurang dari DAU tahun sebelumnya.
Pajak daerah secara teoritis dipengaruhi oleh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), juga oleh kepadatan jumlah penduduk. Diduga kuat juga oleh adanya kondisi psikologis bagi pemerintah daerah yaitu bahwa target perolehan pajak tahun berjalan sekurang-kurangnya tidak lebih rendah dari perolehan pajak tahun sebelumnya. Sesudah kebijakan otonomi, daerah diberi kebebasan menggali sumber-sumber pembiayaan pembangunan dari daerah sendiri antara lain melalui perluasan basis pajak. Oleh sebab itu diduga kuat bahwa ada peningkatan dan perbedaan yang signifikan pada penerimaan pajak daerah sebelum dan sesudah desentralisasi fiskal, untuk mengakomodir hal ini dibuat variabel dummy desentralisasi fiskal.
Besarnya retribusi daerah sebagai salah satu sumber penerimaan yang penting bagi daerah dipengaruhi oleh PDRB. Masyarakat dengan pendapatan yang tinggi tentu akan mampu memberikan retribusi yang tinggi pula kepada daerahnya. Sebaliknya, masyarakat dengan pendapatan yang rendah maka kemampuan membayar retribusi juga rendah. Besarnya penerimaan retribusi tahun lalu akan menentukan dan mempengaruhi usaha-usaha pemerintah daerah untuk setidak-tidaknya mencapai perolehan yang sama dengan tahun sebelumnya. Disamping itu, meningkatnya jumlah penduduk diduga kuat juga mempengaruhi penerimaan retibusi daerah. Apabila penduduk bertambah banyak, maka transaksi yang terjadi pada sumber-sumber retribusi juga akan meningkat. Keleluasaan pemerintah daerah untuk menerbitkan PERDA guna meningkatkan sumber pembiayaananya antara lain melalui retribusi sudah tentu akan meningkatkan penerimaan retribusi yang berbeda dan signifikan antara sebelum dan sesudah desentralisasi. Untuk itu dibuat pula variabel dummy desentralisasi fiskal.
Bagi hasil pajak merupakan salah satu sumber penerimaan penting daerah. Besarnya bagi hasil pajak yang diterima daerah dipengaruhi oleh PDRB. Secara faktual, perolehan pajak tahun berjalan selain ditentukan oleh PDRB juga
ditentukan oleh apa yang disebut “ variabel target” yaitu perolehan pajak tahun berjalan setidaknya sama dengan perolehan tahun lalu. Disamping itu, bagi hasil pajak yang diatur setelah desentralisasi, memberikan porsi yang lebih besar dibandingkan dengan bagi hasil pajak sebelum desentralisasi, untuk itu dibuat variabel dummy desentralisasi fiskal.
Berdasarkan penjelasan tersebut maka penerimaan fiskal daerah dijelaskan dalam persamaan-persamaan :
1.Persamaan Dana Alokasi Umum (DAU)
DAU = a0+a1Kapfis+a2Luas+a3Pop+a4Ldau+a5Ddf+u1…..……….………….……….(3.1)
Parameter estimasi yang diharapkan a1< 0 ; a2,a3,a4,a5 > 0 2.Persamaan Pajak (PJK)
PJK = b0 + b1Pdrb + b2Lpjk + b3Kpdt + b4Ddf+ u2……….……...…(3.2)
Parameter estimasi yang diharapkan b1,b2,b3,b4 > 0 3. Persamaan Retribusi (RETR)
RETR = c0 + c1Pdrb + c2Lretr + c3Pop + c4Ddf + u3………....…...…..….(3.3)
Parameter estimasi yang diharapkan c1,c2,c3,c4 > 0 4. Persamaan Bagi Hasil Pajak dan Bukan Pajak (BHPBP)
BHPBP = d0 + d1Pdrb + d2Lbhpbp + d3Ddf + u4……….…………..(3.4)
Parameter estimasi yang diharapkan d1,d2,d3 > 0
5. Persamaan Total Penerimaan Daerah (TREVD)
TREVD = DAPER + PAD + REVLAIN……….………..(3.5) 6. Persamaan Pendapatan Asli Daereah (PAD)
PAD = PJK + RETR + PADL………..……….…(3.6) 7. Persamaan Kapasitas Fiskal (KAPFIS)
KAPFIS = PAD + BHPBP………..…………..….(3.7) 8. Persamaan Transfer (TRANSF)
DAPER = DAU + DAK + BHPBP………..……….…(3.8) 3.2.1.2 Pengeluaran Fiskal Daerah
Pengeluaran rutin adalah semua pengeluaran yang digunakan untuk biaya operasional pemerintah di daerah. Besarnya pengeluaran rutin ini dipengaruhi oleh besarnya penerimaan asli daerah, dana perimbangan, serta pengeluaran rutin tahun lalu. Adanya peningkatan yang cukup signifikan antara penerimaan daerah sebelum dan sesudah desentralisasi fiskal, diduga akan mempengaruhi
peningkatan pengeluaran rutin secara signifikan, oleh sebab itu dibangun variabel
dummy desentralisasi fiskal.
Pengeluaran pembangunan adalah semua pengeluaran pemerintah daerah yang digunakan untuk meningkatkan kapasitas produksi di daerah. Pengeluaran pembangunan dalam penelitian ini hanya sektor-sektor yang diduga berpengaruh terhadap pembangunan sosial ekonomi daerah yaitu pengeluaran sektor pertanian, sektor pendidikan, sektor kesehatan, serta sektor tenaga kerja. Besarnya pengeluaran ini diduga dipengaruhi oleh total penerimaan daerah. Secara normatif pula diduga selalu ada usaha-usaha pemerintah daerah untuk dapat memperoleh pengeluaran pembangunan tahun berjalan tidak lebih kecil dari pengeluaran pembangunan tahun sebelumnya. Adanya peningkatan yang cukup signifikan antara penerimaan daerah sebelum dan sesudah desentralisasi fiskal, diduga akan mempengaruhi peningkatan pengeluaran rutin secara signifikan, oleh sebab itu dibangun variabel dummy desentralisasi fiskal.
Berdasarkan penjelasan tersebut maka pengeluaran fiskal daerah dijelaskan dalam persamaan-persamaan :
1. Persamaan Pengeluaran Rutin (PR)
PR = e0 + e1Pad + e2Daper + e3Lpr + e4Ddf + u5….………….…….(3.9) Parameter estimasi yang diharapkan e1,e2,e3,e4 > 0
2. Persamaan Pengeluaran Pembangunan Sektor Pertanian (PPptn)
PPptn = f0 + f1Trevd + f2LPPptn + f3Ddf + u6……….…….(3.10) Parameter estimasi yang diharapkan f1,f2,f3 > 0
3. Persamaan Pengeluaran Pembangunan Sektor Tenaga Kerja (PPtk)
PPtk = go + g1Trevd + g2LPPtk + g3Ddf + u7……….(3.11) Parameter estimasi yang diharapkan g1, g2, g3 > 0
4. Persamaan Pengeluaran Pembangunan Sektor Kesehatan (PPkes)
PPkes = ho + h1Trevd + h2LPPkes + h3Ddf + u8……….….(3.12) Parameter estimasi yang diharapkan h1, h2, h3 > 0
5. Persamaan Pengeluaran Pembangunan Sektor Pendidikan (PPpddk)
PPpddk = io + i1Trevd + i2LPPpddk + i3Ddf + u9……….(3.13) Parameter estimasi yang diharapkan i1, i2, i3 > 0
6. Persamaan Total Pengeluaran Pembangunan (PP)
7. Persamaan Total Pengeluaran (TEXPD)
TEXPD = PR + PP……...………...(3.15) 3.2.1.3 Kinerja Pembangunan Sosial Ekonomi Daerah
Salah satu variabel makro ekonomi penting yang dijadikan sebagai indikator kinerja pembangunan daerah adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Dalam penelitian ini PDRB dikelompokkan menjadi tiga sektor besar yaitu sektor primer, sektor sekunder, serta sektor tertier. Kinerja PDRB disuatu daerah dipengaruhi oleh besarnya pengeluaran pemerintah daerah yang bersangkutan, jumlah tenaga kerja masing-masing sektor, serta ekspor-impor. Adanya otonomi daerah, diduga terjadi peningkatan PDRB yang signifikan sesudah kebijakan desentralisasi fiskal, atas dasar pemahaman tersebut maka ditambah variabel Dummy desentralisasi
Selain PDRB, kinerja pembangunan sosial ekonomi daerah juga dapat dilihat dari kemampuan suatu daerah dalam mengentaskan kemiskinan. Menurut Siregar dan Wahyuniarti (2007), jumlah orang miskin di Indonesia dipengaruhi oleh besarnya PDRB, jumlah populasi penduduk, serta tingkat pendidikan yang mencerminkan modal manusia (human capital). Indra (2009) dalam penelitiannya juga memasukkan variabel populasi dengan asumsi bahwa peningkatan jumlah penduduk akan menyebabkan peningkatan jumlah penduduk miskin. Selain itu Indra juga memasukkan variabel kebijakan otonomi daerah yang diasumsikan berpengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia.
Peranan pengeluaran pemerintah menurut penelitian yang dilakukan oleh Hasibuan (2006) di Provinsi Sumatera Utara, juga memberikan pengaruh yang signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Besarnya pengeluaran pemerintah diharapkan mampu meningkatkan peran pemerintah daerah dalam penyediaan fasilitas pelayanan seperti pendidikan dan kesehatan serta penyediaan lapangan pekerjaan terutama untuk penduduk miskin. Disamping itu tingkat pemerataan pendapatan juga diduga berpengaruh terhadap kemiskinan. Berdasarkan tinjauan penelitian sebelumnya maka dibuatlah persamaan perilaku kemiskinan sebagaimana pada persamaan (3.20).
Indikator lainnya yang dapat dijadikan sebagai indikator keberhasilan pembangunan daerah adalah indeks pembangunan manusia (IPM). Indikator ini
digunakan untuk mengukur capaian pembangunan manusia suatu daerah. Sebagai ukuran kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan tiga dimensi dasar. Dimensi tersebut mencakup umur panjang dan sehat, pengetahuan dan kehidupan yang layak. Penelitian yang dilakukan Mulyaningsih (2008) mengenai pengaruh pengeluaran pemerintah disektor publik terhadap kemiskinan dan pembangunan manusia, menyimpulkan bahwa alokasi pengeluaran pemerintah tidak berpengaruh terhadap peningkatan pembangunan manusia. Sedangkan Makrifah (2010) dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa belanja pemerintah berpengaruh positif terhadap pembangunan manusia. Selain itu penyerapan tenaga kerja, serta tingkat pendidikan yang mencerminkan modal manusia (human
capital) juga memiliki pengaruh dalam pembangunan manusia. Berdasarkan
penelitian sebelumnya maka dibuatlah persamaan perilaku pembangunan manusia seperti pada persamaan (3.21).
Model kinerja pembangunan daerah disajikan dalam persamaan-persamaan sebagai berikut :
1. Persamaan Produk Domestik Regional Bruto Sektor Primer (PDRBprim)
PDRBprim = j0+ j1Texpd + j2TKprim + j3XM + j4Ddf+ u10...(3.16)
Parameter estimasi yang diharapkan j1, j2, j3, j4 >0
2. Persamaan Produk Domestik Regional Bruto Sektor Sekunder (PDRBsek)
PDRBsek = k0+ k1Texpd + k2TKsek + k3XM + k4Ddf+ u11...(3.17)
Parameter estimasi yang diharapkan k1, k2, k3, k4 >0
3. Persamaan Produk Domestik Regional Bruto Sektor Tersier (PDRBtert)
PDRBprim = l0+ l1Texpd + l2TKtert + l3XM + l4Ddf+ u12...(3.18)
Parameter estimasi yang diharapkan l1, l2, l3, l4 >0
4. Persamaann Total PDRB
PDRB = PDRBprim + PDRBsek + PDRBtert ………..….(3.19)
5. Persamaan Kemiskinan (MIS)
MIS = m0+m1PDRB+m2Rls+m3Pop+m4Texpd+m5Gini+m6Ddf+u13…………....(3.20)
Parameter estimasi yang diharapkan m1,m2,m4 <0 ; m3,m5>0
3. Persamaan Pembangunan Manusia (IPM)
IPM = n0 + n1TK + n2Rls + n3Texpd + n4DDF + u14 ……….(3.21)
Parameter estimasi yang diharapkan n1,n2,n3,n4 >0 4. Persamaan Total Tenaga Kerja (TK)
TK = TKprim + TKsek + TKtert……….…….(3.22) Tabel 4 Keterangan variabel dalam persamaan model simultan
No variabel Keterangan
1 BHPBP Bagi hasil pajak dan bukan pajak
2 DAPER Dana perimbangan
3 DAU Dana alokasi umum
4 DAK Dana alokasi khusus
5 DDF Dummy desentralisasi fiskal
6 GINI Gini rasio
7 IPM Indeks pembangunan manusia 8 KAPFIS Kapasitas fiskal
9 KPDT Kepadatan penduduk
10 LUAS Luas wilayah
11 LDAU Lag DAU
12 LPJK Lag pajak
13 LRETR Lag retribusi
14 LBHPBP Lag bagi hasil pajak bukan pajak 15 LPR Lag pengeluaran rutin
16 LPP Lag pengeluaran pembangunan 17 LPPptn Lag pengeluaran sektor pertanian 18 LPPtk Lag pengeluaran sektor tenaga kerja 19 LPPkes Lag pengeluaran sektor kesehatan 20 LPPpddk Lag pengeluaran sektor pendidikan 21 MIS Jumlah penduduk miskin
22 PDRB Produk domestik regional bruto 23 PDRBprim PDRB sektor primer
24 PDRBsek PDRB sektor sekunder 25 PDRBtert PDRB sektor tertier
26 POP Jumlah penduduk
27 PAD Penerimaan asli daerah 28 PP Pengeluaran pembangunan
29 PPptn Pengeluaran pembangunan sektor pertanian 30 PPtk Pengeluaran pembangunan sektor tenaga kerja 31 PPkes Pengeluaran pembangunan sektor kesehatan 32 PPpddk Pengeluaran pembangunan sektor pendidikan 33 PPlain Pengeluaran pembangunan sektor lainnya
34 PJK Pajak
35 PR Pengeluaran rutin
36 RETR Retribusi
37 REVLAIN Penerimaan Lainnya 38 RLS Rata-rata Lama Sekolah
39 TK Tenaga kerja
40 TKprim Tenaga kerja sektor primer 41 TKsek Tenaga kerja sektor sekunder 42 TKtert Tenaga kerja sektor tertier 43 TREVD Total Penerimaan Daerah 44 TEXPD Total Pengeluaran Daerah
45 XM Ekspor Impor 3.2.2 Identifikasi Model Simultan
Fungsi dari identifikasi model adalah untuk mengetahui apakah model tersebut dapat diduga atau tidak. Setelah mengetahui kondisi estimasi model, maka akan dapat ditentukan juga model estimasi apa yang digunakan dalam mengestimasi model. Identifikasi persamaan dalam model adalah dengan order
condition, secara matematis dirumuskan sebagai berikut :
(K – M) > (G – 1) Dimana :
G = Jumlah total persamaan dalam model (Jumlah total variabel endogen) K = Jumlah total variabel dalam model (endogen dan predetermined)
M = Jumlah variabel (endogen dan eksogen) dalam persamaan yang diidentifikasi
Jika suatu persamaan menunjukkan kondisi (K-M) < (G-1), maka persamaan tidak teridentifikasi (unidentified), apabila persamaan menunjukkan (K-M) = (G-1) maka persamaan teridentifikasi secara tepat (exactly identified) dan apabila persamaan menunjukkan kondisi (K-M) > (G-1) maka persamaan teridentifikasi berlebihan (over identified). Tiga jenis identifikasi tersebut akan menentukan teknik ekonometrik estimasi yang dapat digunakan untuk mengestimasi model. Berdasarkan status identifikasi terhadap persamaan-persamaan dalam model tersebut maka bila persamaan-persamaan atau model secara keseluruhan unidentified, maka model tersebut tidak dapat diduga parameternya dengan teknik ekonometrik manapun. Bila persamaan exactly identified maka teknik yang dapat digunakan dalam estimasi model adalah dengan ILS (indirect
least square) sedangkan jika over identified maka estimasi parameter dapat
dilakukan dengan berbagai teknik ekonometrik seperti 2SLS (two stage least
square), 3SLS (three stage least square), LIML (Limited Information Maximum Likelihood), dan FIML (Full information Maximum Likelihood). Hasil identifikasi
untuk setiap persamaan struktural haruslah exactly identified atau over identified agar dapat menduga parameter-parameternya.
Berdasarkan order condition, model terdiri dari 22 persamaan, 22 variabel endogen (G) dan 24 predetermined variable yang terdiri dari 15 variabel eksogen dan 9 lag endogenous variabel. Total variabel dalam model (K) adalah 46
variabel, dengan jumlah variabel dalam persamaan (M) terbanyak adalah 7. Hasil identifikasi terhadap persamaan-persamaan dalam model berdasarkan order
condition menunjukkan bahwa setiap persamaan struktural dalam model yang
digunakan adalah over identified. Dengan model yang over identified maka estimasi model yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah metode 3SLS.
Untuk menguji apakah variabel penjelas secara bersama-sama berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen, maka pada masing-masing persamaan digunakan uji statistik F. Untuk menguji apakah masing-masing variabel penjelas secara individual berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel endogen pada masing-masing persamaan digunakan uji statistik t.
Selanjutnya karena model mengandung persamaan simultan dan variabel bedakala (lag endogenous variable), maka uji serial korelasi dengan menggunakan statistic dw (Durbin-Watson Statistics) tidak valid untuk digunakan. Sebagai penggantinya untuk mengetahui apakah terdapat serial korelasi (autocorrelation) atau tidak dalam setiap persamaan maka digunakan statistic dh
(Durbin-h Statistics), sebagai berikut :
Dimana :
dw : Durbin-Watson statistik n : Jumlah observasi
Var β : Varians koefisien regresi untuk lagged dependent variable Apabila hhitung lebih kecil dari nilai kritis h dari tabel distribusi normal, maka dalam persamaan tidak mengalami serial korelasi. Menurut Pindyck dan Rubenfield (1998), masalah serial korelasi hanya mengurangi efisiensi pendugaan parameter dan serial korelasi tidak menimbulkan bias parameter regresi.