DETERMINAN NERACA TRANSAKSI BERJALAN DI INDONESIA:
Pendekatan Kointegrasi Metode Johansen dan 2-Step Engle-Granger
WAHYU PURNAMAHADI
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Determinan Neraca Transaksi Berjalan Indonesia: Pendekatan kointegrasi metode Johansen dan 2-step Engle Granger adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juni 2014
Wahyu Purnamahadi
RINGKASAN
WAHYU PURNAMAHADI. Determinan Neraca Transaksi Berjalan di Indonesia: Pendekatan Kointegrasi Metode Johansen dan 2-Step Engle-Granger. Dibimbing oleh IMAN SUGEMA dan DEDI BUDIMAN HAKIM.
Defisit neraca transaksi berjalan Indonesia beberapa tahun terakhir sangat menarik untuk dicermati oleh beberapa kalangan. Hal ini disebabkan oleh pentingnya indikator ini dalam menilai kestabilan ekonomi. Neraca transaksi berjalan Indonesia yang lebih dari satu dekade mengalami surplus tiba-tiba bergeser menjadi defisit pada tahun 2011 telah memunculkan bermacam spekulasi dan juga kekhawatiran. Pemerintah dalam hal ini otoritas yang berwenang telah memberikan penjelasan tentang fenomena sementara dari defisit transaksi berjalan yang diakibatkan peningkatan permintaan agregat dalam negeri. Namun berbagai kalangan menilai hal ini sebagai sinyal waspada yang harus disikapi dengan tepat dan cepat untuk mengantisipasi terjadinya kemunduran ekonomi.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keseimbangan neraca transaksi berjalan di Indonesia serta menganalisis bagaimana hubungan faktor-faktor tersebut terhadap neraca transaksi berjalan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Faktor-faktor yang dimaksud meliputi aset luar negeri, tingkat keterbukaan perdagangan, nilai tukar riil, dan pendapatan riil relatif. Data yang digunakan adalah data triwulan dari tahun 1990 hingga tahun 2012, dengan penerapan analisis Vector Autoregression (VAR) serta sifat data yang tidak stasioner pada level, maka pendekatan kointegrasi dengan metode Johansen dan 2-step Engle Granger dilakukan untuk mencari hubungan jangka panjang dan jangka pendek yang terjadi. Selain itu, penelitian ini juga memberikan penekanan khusus pada penerapan prosedur ekonometrik untuk variabel-variabel non-stasioner namun terkointegrasi melalui metode Johansen dan 2-steps Engle Granger. Prosedur pemilihan model terbaik dengan pengujian Likelihood Ratio (LR) dan kriteria informasi juga dilakukan untuk mendapatkan hasil estimasi yang valid.
Hasil penelitian menunjukkan beberapa hal penting. Pertama, bahwa terdapat hubungan keseimbangan jangka panjang antara neraca transaksi berjalan dan variabel-variabel yang diteliti. Kedua, tingkat keterbukaan perdagangan dan pendapatan riil relatif memiliki efek yang positif sementara nilai tukar memiliki efek negatif terhadap neraca transaksi berjalan, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Ketiga, aset luar negeri neto berdampak positif dalam jangka panjang dan berdampak negatif dalam jangka pendek.
SUMMARY
WAHYU PURNAMAHADI. Determinants of Current Account in Indonesia: Johansen Method and 2-steps Engle-Granger method of Co-integration. Under direction of IMAN SUGEMA and DEDI BUDIMAN HAKIM.
Current account deficit in Indonesia in the last two years attract some attentions from many stakeholders because it is an important indicator in refer to assessing economic stability. In the last decade Indonesia experienced mostly current account surplus. After a long period of surplus, by the end of 2011, Indonesia experienced deficit of current account balances. The authority perceived it as a temporary phenomenon since the increasing of aggregate domestic demand due to raised on import of fuel and other consumption products. But some economist announced it as an allert signal of an upcoming economic decline and has to be taken care appropriately and immediately.
This paper try to examine the relationship between current account balance and a set of macroeconomic variables including net foreign assets, openness, real exchange rate, and relative income, both in the long-run and in the short-run. Given the non-stationary nature of the data used in this study, this paper adopts a co-integrated VAR approach using the quarterly data of 1990-2012. One of the urgency of this paper is how to apply econometrics standard procedures to obtain the fittest method in order to optimize our model to be able to make a valid analysis and forecasting. The 2-steps Engle-Granger Method and Johansen Maximum Likelihood Method are being used to determine the co-integration process. Finally, model selection applied by using likelihood ratio test and information criterion.
The estimation results show some important findings. First, there is a long-run relationship between current account balance and the macroeconomic variables being considered. Second, degree of openness, and relative income have a positive impacts on current account balance both in the long-run and in the short-run, while the exchange rates show a negative impact in the long-run and in the short-run. Third, net foreign assets have a positive impacts in the long-run and negative impacts in the short-run.
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2014
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains
pada
Program Studi Ilmu Ekonomi
DETERMINAN NERACA TRANSAKSI BERJALAN DI INDONESIA:
Pendekatan Kointegrasi Metode Johansen dan 2-Step Engle-Granger
WAHYU PURNAMAHADI
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Tesis : Determinan Transaksi Berjalan Indonesia : Pendekatan Kointegrasi Metode Johansen dan 2-Step Engle-Granger
Nama : Wahyu Purnamahadi
NIM : H151114244
Disetujui oleh Komisi Pembimbing
Dr Ir Iman Sugema, MEc Ketua
Dr Ir Dedi Budiman Hakim, MA.Ec Anggota
Diketahui oleh
Ketua Program Studi Ilmu Ekonomi
Dr Ir R Nunung Nuryartono, MSi
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr
PRAKATA
Puji dan syukur Alhamdulillah penulis panjatkan kepada Allah Subhanahu Wa Ta’ala
atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan April 2013 ini ialah defisit neraca transaksi berjalan, dengan Determinan Neraca Transaksi Berjalan Indonesia.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Iman Sugema, MEc, dan Bapak Dr Ir Dedi Budiman Hakim, MA.Ec selaku pembimbing, serta Bapak Dr. Heru Margono, MSc selaku penguji, dan Ibu Dr Lukytawati Anggraeni, SP, MSi yang telah banyak memberikan saran dan masukan yang berharga. Di samping itu Penulis juga mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Kepala BPS Republik Indonesia, Kepala BPS Provinsi Jawa Barat, dan Kepala BPS Kabupaten Bogor yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk melanjutkan pendidikan Program Magister pada Program Studi Ilmu Ekonomi di Sekolah Pascasarjana (SPs) IPB, serta ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya juga disampaikan kepada Dr. Ir. R. Nunung Nuryartono, MSi beserta jajarannya selaku pengelola Program Studi Ilmu Ekonomi SPs IPB dan semua dosen yang telah mengajar penulis.
Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada istri penulis, Desi Nuraini beserta anak (Belqis Salshabila) atas cinta, kesabaran, do’a, serta dorongan semangatnya; orangtua dan mertua beserta seluruh keluarga, atas segala doa dan dukungannya; serta untuk seluruh rekan-rekan Program Pascasarjana Ilmu Ekonomi kelas BPS Batch 4, terimakasih atas masukan yang telah diberikan.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Juni 2014
DAFTAR ISI
Pengaruh Kebijakan Makroekonomi terhadap Neraca Transaksi Berjalan
9
Output dan Kurs pada Kesimbangan Pasar Aset 11
Determinan Neraca Transaksi Berjalan 12
Tinjauan Empiris 13
Pengujian Pra Estimasi VAR 21
Uji Kointegrasi Rank 22
Model 2-Steps Engle-Granger 24
Model Johansen Maximum Likelihood VAR 25
Pemilihan Model Terbaik 26
Hubungan Dinamis Jangka Pendek 36
DAFTAR TABEL
1 Perkembangan Nilai Ekspor Impor Tahun 1997 – 2012 3
2 Variabel dan sumber data penelitian 19
3 Augmented Dickey-Fuller test 30
4 Pemilihan Lag 31
5 Johansen-Juselius Cointegration Test 31
6 Pengujian Residual Regresi 32
7 Estimasi VECM Metode 2-step Engle-Granger 32
8 Estimasi VECM Prosedur Johansen Terrestriksi 33
9 Estimasi VECM Prosedur Johansen tak terrestriksi 34
10 Ringkasan Tabel Kriteria Informasi 34
DAFTAR GAMBAR
1 Neraca Transaksi Berjalan Indonesia Tahun 1990 – 2012 2 2 Transaksi Berjalan Indonesia Tahun 2009q1 – 2012q4 4
3 Kurva-J 8
4 Pengaruh kebijakan makroekonomi terhadap neraca transaksi berjalan 9
5 Output dan kurs pada keseimbangan pasar aset 11
6 Kerangka Pemikiran 17
7 Ringkasan Prosedur Analasis 20
8 Impulse Response Function 38
DAFTAR LAMPIRAN
1 Hasil uji stabilitas VAR 42
2 Output penentuan tren deterministik 43
3 Output Penentuan Lag Optimal VAR 44
4 Hasil uji rank kointegrasi Johansen 45
5 Hasil estimasi OLS dan pengujian residual OLS 46
6 Hasil estimasi 2- step Engle-Granger 47
7 Hasil estimasi VECM metode Johansen 49
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Neraca transaksi berjalan merupakan salah satu indikator makroekonomi yang sering dijadikan acuan dalam menilai stabilitas ekonomi suatu negara. Salah satu alasannya adalah bahwa neraca transaksi berjalan mencerminkan kekuatan daya saing internasional suatu bangsa dan sejauh mana bangsa tersebut memanfaatkan sumberdaya yang dimilikinya (Uneze dan Ekor 2012). Selain itu, nilai transaksi berjalan merupakan cerminan dari rasio tabungan-investasi yang berkaitan erat dengan nilai transaksi finansial (Aristovnik 2006). Ketika terjadi investasi yang melebihi jumlah tabungan, maka selisih tersebut dipenuhi oleh modal masuk (capital inflow) dari luar negeri yang akan tercatat dalam transaksi modal dan finansial (capital and financial account).
Secara umum karakteristik neraca transaksi berjalan di setiap negara menunjukkan pola yang berbeda, baik fluktuasinya terhadap perubahan situasi perekonomian dunia, maupun interaksinya dengan variabel-variabel makroekonomi di negara tersebut. Nilai transaksi berjalan juga sangat dipengaruhi oleh kebijakan perdagangan luar negeri setiap negara sehingga sulit menemukan pola yang pasti. Namun secara umum setiap negara memiliki alasan untuk menjaga nilai transaksi berjalan agar tetap kondusif bagi perekonomiannya.
Terdapat beberapa model teoritis dalam upaya menjelaskan karakteristik dari nilai transaksi berjalan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, diantaranya adalah pendekatan konvensional, pendekatan elastisitas, dan pendekatan intertemporal. Masing-masing pendekatan memiliki pandangan yang berbeda dalam menentukan elemen yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan. Perbedaan juga terjadi pada pendapat tentang kekuatan hubungan dan arah hubungan dari faktor-faktor tersebut. Oleh karena itu upaya untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan, baik jangka pendek dan jangka panjang, memiliki implikasi yang penting dalam menentukan kebijakan ekonomi suatu negara.
Neraca transaksi berjalan Indonesia mengalami fluktuasi yang cukup beragam dalam kurun waktu 30 tahun terakhir. Namun jika dilihat secara cermat Indonesia mengalami dua periode yang berbeda dalam hal neraca transaksi berjalan. Periode pertama, yaitu sebelum kiris 1997/1998, Indonesia lebih banyak mengalami defisit neraca transaksi berjalan. Pada periode kedua, yaitu setelah krisis 1997/1998, Indonesia lebih banyak mengalami surplus transaksi berjalan, walaupun tetap terdapat fluktuasi di kedua periode tersebut.
2
Gambar 1 Neraca Transaksi Berjalan Indonesia Tahun 1990 – 2012 Namun pada periode pasca krisis, dimana neraca transaksi berjalan cenderung positif, paradigma neraca transaksi berjalan kembali mengalami perubahan. Berawal pada triwulan terakhir tahun 2011, neraca transaksi berjalan yang semula konsisten pada nilai positif bergeser menjadi negatif. Neraca transaksi berjalan pada triwulan empat tahun 2011 mencatatkan nilai defisit 2,301 miliar dolar AS atau setara dengan 1,09% Produk Domestik Bruto (PDB) nasional. Keadaan defisit ini berlangsung terus dan cenderung menunjukkan peningkatan. Pada triwulan akhir tahun 2012 nilai transaksi berjalan Indonesia mengalami defisit sebesar 7,646 miliar dolar AS atau setara dengan 3,53 % dari PDB. Bahkan pada triwulan kedua tahun 2013 defisit neraca transaksi berjalan Indonesia telah mencapai 9,8 miliar dolar AS atau 4,4 % terhadap PDB nasional.
Perumusan Masalah
3
Penyesuaian dalam neraca transaksi berjalan pada periode setelah krisis terutama terjadi karena penurunan impor secara drastis. Pada paruh pertama dasawarsa 1990-an atau sebelum krisis, impor meningkat rata-rata 18 % per tahun, sedangkan tahun 1998, impor turun sebesar 30 %. Pada tahun 2002, nilai impor baru mencapai 77 % dibandingkan nilai impor pada tahun 1997.
Tabel 1 Perkembangan Nilai Ekspor Impor Tahun 1997 – 2012
Tahun Ekspor
Sumber : Bank Indonesia 2012 (diolah)
Pada tahun-tahun berikutnya setelah krisis, Indonesia mengalami surplus neraca transaksi berjalan yang cukup konsisten hingga akhir tahun 2011. Surplus ini terjadi dikarenakan meningkatnya kinerja ekspor nonmigas Indonesia. Pada tahun 2007 ekspor nonmigas mencatatkan nilai 93,1 miliar dolar AS atau tumbuh sebesar 15,6% dibandingkan tahun sebelumnya. Laju pertumbuhan ini terus meningkat seiring dengan perkembangan perekonomian global yang terus membaik, terutama pada wilayah Asia yang tumbuh sangat pesat.
4
Sumber : Bank Indonesia 2012 (diolah)
Gambar 2 Transaksi Berjalan Indonesia Tahun 2009q1 – 2012q4 Berkaitan dengan fenomena ini, beberapa literatur telah memprediksi terjadinya penurunan surplus transaksi berjalan di negara-negara Asia sebagai akibat dari penurunan defisit transaksi berjalan di Amerika serikat tahun 2009 sebesar separuhnya. Fenomena ini dikenal dengan istilah “ketidakseimbangan
global” yang akan memicu terjadinya penyesuaian-penyesuaian pada perekonomian dunia (Yang 2011).
Hal yang menjadi ironis adalah defisit neraca transaksi berjalan terjadi justru pada saat Indonesia sedang mengalami pertumbuhan ekonomi yang cukup tinggi, yakni diatas 6%, ditengah lesunya perekonomian global. Pertanyaan yang kemudian muncul adalah apakah perkembangan defisit neraca transaksi berjalan ini akan terus berlanjut?, serta faktor-faktor apakah yang mempengaruhi nilai transaksi berjalan di Indonesia?
Tujuan Penelitian
Secara umum penelitian bertujuan untuk:
1. Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan di Indonesia
2. Menganalisis hubungan jangka pendek dan jangka panjang antara transaksi berjalan dengan variabel-variabel makroekonomi yang mempengaruhinya
Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan pengayaan literatur kepada akademisi serta praktisi ekonomi dan pemerintah, terutama yang terkait dengan kebijakan perdagangan luar negeri dan ekspor impor. Selain itu penelitian ini memberikan penekanan khusus tentang pentingnya penerapan metode ekonometrik yang tepat khususnya dalam analisis VAR/VECM dan pemilihan model terbaik untuk menghasilkan statistik yang efisien dan valid sehingga diharapkan dapat menjadi salah satu acuan bagi peneliti lain yang akan menggunakan metode analisis yang sama. Bagi penulis, semoga bisa menjadi sarana peningkatan wawasan ekonomi sekaligus media aplikasi konsep dan metode yang selama ini telah didapat di jenjang pendidikan.
5
2 TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan Teori
Menurut Bank Indonesia (2008) transaksi berjalan (current account) mengukur penerimaan dan pengeluaran Indonesia yang berasal dari transaksi barang dan jasa (goods and services), pendapatan (income), dan transfer berjalan (current transfer) dengan bukan penduduk. Komponen transaksi berjalan adalah neraca perdagangan, jasa-jasa, pendapatan, dan transfer berjalan. Neraca transaksi berjalan merupakan bagian dari neraca pembayaran yang berisi arus pembayaran jangka pendek (mencatat transaksi ekspor impor barang dan jasa), yang meliputi :
1. Ekspor dan impor barang-barang dan jasa, ekspor barang-barang dan jasa yang diperlakukan sebagai kredit, impor barang-barang dan jasa diperlakukan kembali sebagai debit.
2. Net investment income tingkat bunga dan dividen diperlakukan sebagai jasa karena merepresentasikan pembayaran untuk penggunaan modal.
3. Net transfer (transfer unilateral) meliputi bantuan luar negeri,
pemberian-pemberian dan pembayaran lain antar pemerintah dan antar pihak swasta. Net transfer bukan merupakan perdagangan barang dan jasa. Atau dengan kata lain transaksi berjalan merangkum aliran dana antara satu negara tertentu dengan seluruh negara lain sebagai akibat dari pembelian barang-barang atau jasa, provisi income atas aset finansial, atau transfer unilateral, misalnya bantuan bantuan antar pemerintah dan antar pihak swasta.
Aktivitas perdagangan negara dapat dibedakan atas trade surplus, trade deficit dan balance trade. Suatu negara mengalami trade surplus atau surplus perdagangan apabila ekspor neto positif. Dalam hal ini negara tersebut merupakan negara donor di pasar uang dunia,dan mengekspor lebih banyak barang dan jasa dari pada mengimpornya. Trade deficit atau defisit perdagangan terjadi apabila ekspor neto bernilai negatif. Dalam hal ini negara merupakan penghutang di pasar uang dunia, dan lebih banyak mengimpor barang dan jasa daripada mengekspornya. Apabila nilai impor dan nilai ekspor sama, maka posisi neraca perdagangan akan seimbang atau trade balance. Ketika nilai ekspor suatu Negara lebih besar daripada nilai impor akan meningkatkan penerimaaan devisa negara. Hal ini akan berdampak pada meningkatnya pendapatan nasional yang akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara terkait. Analisis neraca transaksi berjalan lebih menekankan pada aktifitas ekspor dan impor (Mankiw 2007).
Dalam kajian teori, analisis neraca transaksi berjalan dapat dijelaskan melalui beberapa pendekatan :
Pendekatan Konvensional
Berdasarkan pendekatan konvensional, hubungan neraca transaksi berjalan bisa diperoleh dengan menggunakan identitas national account, yang dapat diekspresikan sebagai berikut :
6
dimana Y = produk domestik bruto (PDB), C = konsumsi, I = investasi, G = pengeluaran pemerintah, X = ekspor dan M = impor.
Dengan mendefinisikan transaksi berjalan (current account, CA) sebagai perbedaan antara ekspor (X) dan impor (M), dan dengan menata ulang variabel-variabel pada persamaan (1) diperoleh identitas berikut :
�� = �− ( + � + � ) (2)
dimana (C + I + G) adalah belanja domestik (absorpsi domestik). Dalam perekonomian tertutup, tabungan (savings, S) sama dengan investasi (I) dan dengan asumsi bahwa Y – C – G = S, maka diperoleh:
= � + �� (3)
Lebih lanjut, tabungan nasional bisa didekomposisikan menjadi tabungan swasta (Sp) dan tabungan pemerintah (Sg), sehingga :
p= �− –� (4)
dan
g= − � (5)
dimana T adalah penerimaan pemerintah. Dengan menggunakan persamaan (4) dan (5) dan mensubstitusikannya ke dalam persamaan (3) diperoleh :
p = � + ��+ ( − ) (6)
atau
�� = p− �− ( − ) (7)
Persamaan (7) menunjukkan bahwa peningkatan defisit (anggaran) pemerintah akan menambah defisit transaksi berjalan apabila peningkatan defisit pemerintah mengurangi tabungan nasional. Misalkan bahwa penerimaan pajak sekarang dianggap konstan dan (Sp – I) tetap sama, peningkatan belanja pemerintah akan
menyebabkan defisit pemerintah menaikkan (G – T) dan akan berpengaruh positif terhadap transaksi berjalan. Dalam kasus ini defisit pemerintah yang terjadi karena peningkatan belanja mengurangi surplus transaksi berjalan negara itu, yang dengan kata lain menunjukkan memburuknya keseimbangan eksternal.
7
Teori Pendekatan Elastisitas
Konsep analisis ini menekankan pada peranan penting analisis tentang aktifitas ekspor dan impor dalam memahami neraca pembayaran. Pendekatan ini memberi penekanan pada konsep neraca perdagangan sebagai perbedaan antara ekspor dan impor. Permasalahan yang muncul berkaitan dengan dampak devaluasi melalui bagaimana perubahan nilai tukar tersebut akan mempengaruhi terms of trade. Pendekatan elastisitas sangat erat kaitannya dengan konsep Marshall-lerner Condition yang menyatakan bahwa tingkat stabilitas pasar valuta asing sangat tergantung pada elastisitas harga permintaan untuk barang ekspor dan impor. Jika elastisitas ekspor atau impor lebih besar dari 1 maka fluktuasi nilai tukar akan berpengaruh terhadap neraca transaksi berjalan.
Teori Marshall-Lerner Condition
Peningkatan ekspor dan penurunan impor belum tentu akan meningkatkan nilai neraca perdagangan atau ekspor netto. Neraca perdagangan hanya akan meningkat saat nilai tukar riil terdepresiasi bila persyaratan kondisi Marshall– Lerner terpenuhi. Kondisi Marshall–Lerner menunjukkan bahwa suatu pasar valuta asing bersifat stabil apabila penjumlahan elastisitas harga dari permintaan impor (DM) dan permintaan ekspor (DX) dalam angka–angka absolut lebih besar
dari 1. Jika jumlahnya kurang dari satu, maka pasar yang bersangkutan dinyatakan tidak stabil. Sedangkan jika penjumlah elastisitas harga dari (DM) dan (DX) persis
sama dengan satu, maka setiap perubahan kurs tidak akan mengubah neraca perdagangan (Salvatore 1994).
Dampak perubahan nilai tukar riil terhadap neraca perdagangan dibagi kedalam volume effect dan value effect. Volume effect adalah dampak perubahan unit output ekspor dan impor akibat dari perubahan nilai tukar riil. Berdasarkan kondisi Marshall-Lerner bahwa volume effect adalah positif karena elastisitas ekspor adalah positif (perubahan permintaan volume ekspor terhadap perubahan nilai tukar riil positif > 0). Sementara value effect adalah kenaikan nilai impor atas harga domestik akibat dari perubahan nilai tukar rill.
8
J-Curve
Dampak perubahan nilai tukar mata uang nasional suatu negara akibat depresiasi atau devaluasi terhadap neraca pembayaran melalui transaksi berjalan dapat digambarkan oleh kurva yang menyerupai huruf J dan disebut efek kurva–J. Neraca transaksi perdagangan akan turun untuk beberapa periode setelah devaluasi atau depresiasi mata uang domestik. Perubahan dalam harga terjadi lebih cepat daripada perubahan dalam kuantitas perdagangan.
Gambar 3 Kurva J
Pola perilaku neraca transaksi perdagangan sebagai akibat perubahan nilai tukar sering disebut kurva J. Hal ini karena bentuk beberapa periode pertama dari respon terhadap depresiasi, neraca perdagangan memburuk untuk kemudian mulai membaik. Penjelasan ini menegaskan bahwa perlu waktu bagi depresiasi mata uang suatu negara agar mempunyai dampak positif terhadap neraca transaksi perdagangan. Dalam jangka panjang, depresiasi mempunyai dampak terhadap perbaikan neraca transaksi perdagangan melalui peningkatan daya saing internasional yang berakibat pada kenaikan nilai ekspor. Depresiasi juga berdampak pada penurunan impor sebagai akibat pengalihan pengeluaran penduduk domestik serta meningkatnya permintaan agregat oleh penduduk luar negeri terhadap produk domestik sehingga pada akhirnya meningkatkan ekspor (Blanchard 2000).
Teori Pendekatan Intertemporal
Pada awalnya perhitungan neraca transaksi berjalan merupakan selisih neto dari ekspor dan impor. Konsekuensinya, harga relatif dalam dan luar negeri menjadi determinan utama. Walaupun pendekatan elastisitas perdagangan bermanfaat untuk membuat prediksi langsung yang berguna dalam menghitung dampak jangka pendek dari nilai tukar terhadap neraca transaksi berjalan, pendekatan ini memiliki keterbatasan dalam menjelaskan hubungan jangka panjang dan keseimbangan dari neraca transaksi berjalan (Debelle and Faruqee 1996).
Time Depreciation
Net Exports, NX
0
9
Sebagai alternatif, pendekatan intertemporal dari neraca transaksi berjalan memandang transaksi berjalan sebagai selisih dari tabungan nasional (S) dan investasi domestik (I).
CA = S – I (8)
Pendekatan ini memandang bahwa keputusan saving dan investasi adalah akibat dari hasil perkiraan masa depan berdasarkan ekspektasi tentang berbagai faktor makroekonomi yang akan terjadi. Pendekatan ini mencoba untuk menjelaskan perubahan transaksi berjalan melalui variabel konsumsi, tabungan dan investasi. Melalui pendekatan ini dapat dijelaskan hubungan antara perdagangan dan aliran finansial melalui pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi harga relatif masa depan dan bagaimana harga relatif mempengaruhi keputusan menabung dan investasi (Obstfeld dan Rogoff 1995).
Pengaruh Kebijakan Makroekonomi terhadap Neraca Transaksi Berjalan
10
Gambar 4 memperlihatkan bagaimana model DD – AA diperluas untuk melukiskan dampak-dampak kebijakan makroekonomi terhadap neraca transaksi berjalan. Selain AA dan DD, gambar tersebut juga memuat sebuah kurva baru dengan label XX. Kurva ini menunjukkan kombinasi kurs dan output yang memungkinkan diaturnya neraca transaksi berjalan pada posisi yang diinginkan, misalnya CA(EP*/P,Y-T=X. Kurva XX mengarah keatas karena bila semua kondisi lainnya tetap, kenaikan output memacu belanja impor sehingga memperburuk neraca transaksi berjalan jika tidak disertai dengan depresiasi mata uang domestik.
Yang paling penting untuk diperhatikan pada gambar tersebut adalah bahwa XX lebih landai dibandingkan DD. Kita bisa mengetahui penyebabnya dengan menyimak bagaimana transaksi berjalan berubah bila terjadi pergeseran pada skedul DD dari titik 1, dimana ketiga skedul itu saling berpotongan (jadi mula-mula CA=X). Jika Y mengalami kenaikan di sepanjang DD, peningkatan permintaan domestik terhadap output domestik lebih kecil daripada peningkatan output itu sendiri (ini dikarenakan sebagian pendapatan ditabung dan sebagian lagi digunakan untuk membeli produk impor). Namun disepanjang DD, total permintaan agregat harus sama dengan penawarannya. Guna mencegah kelebihan penawaran output domestik, maka E harus melonjak cukup tajam di sepanjang kurva DD agar permintaan ekspor meningkat lebih cepat daripada impor. Dalam kalimat lain, permintaan luar negeri bersih (total permintaan luar negeri terhadap produk domestik dikurangi total permintaan domestik terhadap produk luar negeri) atau neraca transaksi berjalan harus meningkat cukup tajam di sepanjang skedul DD agar kelebihan output yang tak terserap oleh permintaan domestik (karena ditabung) bisa disalurkan. Jadi, disebelah kanan titik 1, DD berada di atas XX dimana CA > X; penalaran yang sama juga menunjukkan bahwa DD berada di bawah XX (dimana CA < X) ketika berada disebelah kiri titik 1.
Dampak kebijakan moneter terhadap neraca transaksi berjalan dapat dikaji. Sebagaimana diperlihatkan sebelumnya, kenaikan penawaran uang, misalnya, menggeser perekonomian ke posisi yang mirip keadaannya dengan titik 2, memperbesar output, serta menimbulkan depresiasi mata uang. Karena titik 2 berada di atas XX, kondisi neraca transaksi berjalan membaik berkat pemberlakuan kebijakan tersebut. Jadi dalam jangka pendek, neraca transaksi berjalan dapat ditingkatkan atau diperbaiki oleh ekspansi moneter.
11
Output dan Kurs pada Kesimbangan Pasar Aset
Gambar 5 Output dan kurs pada keseimbangan pasar aset
Permintaan uang riil akan agregat atau L(R,Y) akan meningkat jika suku bunga turun sebaliknya kenaikan suku bunga akan menurunkan permintaan uang riil. Kenaikan output riil memperbesar permintaan uang riil. Karena kenaikan output riil tersebut meningkatkan volume transaksi-transaksi moneter di kalangan masyarakat begitupun sebaliknya.
Gambar 5 menunjukkan keseimbangan suku bunga dan kurs domestik yang terkait dengan tingkat output Y1 pada suatu tingkat penawaran uang nominal M0, tingkat harga P, suku bunga luar negeri R*, dan nilai perkiraan kurs dimasa
mendatang E*. Dibagian bawah kurva, kita lihat bahwa pada tingkat output riil di Y1 dan penawaran uang riil di M0/P, suku bunga R1 menyeimbangkan kondisi pasar uang domestik (titik 1) dan kurs E1 menyeimbangkan kondisi pasar valuata asing (titik 1’). Kurs E1 menyeimbangkan kondisi pasar valuta asing karena ia
menyamakan perkiraan imbalan simpanan mata uang luar negeri dengan suku bunga domestik R1.
Kenaikan output dari Y1 ke Y2 memperbesar permintaan uang riil agregat
dari L(R,Y2), yang selanjutnya meningkatkan suku bunga domestik pencipta
keseimbangan dari R1 ke R2 (titik 2). Bila E* dan R* tetap, maka uang domestik akan mengalami apresiasi dari E1 ke E2 agar pasar valuta asing kembali ke kondisi keseimbangan di titik β’. Nilai apresiasi mata uang domestik akan cukup sesuai,
sehingga kenaikan tingkat perkiraan depresiasinya di masa mendatang dapat mengimbangi kenaikan keuntungan suku bunga yang ditawarkan simpanan mata uang domestik. Agar pasar aset tetap berada dalam kondisi kesimbangan, kenaikan output domestik harus disertai dengan apresiasi mata uang domestik, sedangkan penurunan output harus disertai dengan depresiasi.
Imbalan simpanan valuta asing
12
Determinan Neraca Transaksi Berjalan
Menurut Yang (2011), bahwa variabel-variabel yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan, meliputi:
1. Aktiva luar negeri neto/Nett foreign asset (NFA)
Secara umum, posisi aktiva luar negeri neto dapat mempengaruhi neraca transaksi berjalan melalui dua cara. Pertama, sebuah negara yang memiliki aktiva luar negeri neto yang tinggi akan memperoleh keuntungan dari pendapatan investasinya di luar negeri. Dari perspektif tabungan dan investasi, peningkatan pendapatan dari luar negeri akan berdampak positif bagi neraca transaksi berjalan. Sehingga secara teori hubungannya positif terhadap transaksi berjalan. Kedua, karena penjumlah current account dan capital account harus sama dengan nol, dalam kondisi rejim nilai tukar mengambang, nilai aktiva luar negeri neto yang lebih tinggi akan mampu menanggung defisit perdagangan yang lebih tinggi pada suatu periode tertentu. Hal ini berpotensi menyebabkan hubungan yang negatif antara nilai aktiva luar negeri neto dengan neraca transaksi berjalan. Namun secara umum, model makroekonomi yang ada memprediksikan bahwa efek yang pertama lebih kuat, hal ini juga didukung oleh bukti-bukti empiris (Chinn dan Prassad 2000)
2. Derajat keterbukaan ekonomi (openness)
Nilai perdagangan luar negeri dihitung dari penjumlahan nilai ekspor dan impor. Nilai ini tidak saja menggambarkan derajat keterbukaan dari suatu perekonomian namun lebih jauh lagi bisa merefleksikan kebijakan makroekonomi jangka panjang. Sebagai contoh, keterbukaan ekonomi bisa menggambarkan derajat liberalisasi perdagangan, penerimaan terhadap transfer teknologi, dan kemampuan mengelola hutang luar negeri melalui pendapatan ekspor. Variabel ini juga menggambarkan tingkat hambatan perdagangan yang dimiliki oleh suatu perekonomian yang bisa menghalangi barang dan jasa dari luar negeri untuk masuk. Perekonomian yang cenderung lebih terbuka akan lebih menarik bagi modal asing untuk masuk. Konsekuensinya, keterbukaan ekonomi memiliki hubungan yang negatif terhadap neraca transaksi berjalan (Chinn dan Prassad 2000).
3. Nilai tukar riil
13
(Hermann dan Jochem 2005). Sejauh ini, dampak dari variabel nilai tukar riil hanya dapat ditentukan berdasarkan penelitian empiris.
4. Relatif Output riil
Didalam hipotesis yang dikembangkan oleh Debelle dan Faruqee (1996) mengatakan bahwa pada saat pendapatan relatif masih rendah, sebuah perekonomian cenderung akan menerapkan defisit neraca transaksi berjalan. Kebijakan ini diterapkan dengan mengharapkan datangnya modal luar negeri untuk membiayai pembangunan. Pada tahap berikutnya, setelah tercipta peningkatan pendapatan relatif yang cukup tinggi, perekonomian tersebut akan menerapkan kebijakan surplus neraca transaksi berjalan untuk membayar kewajiban hutangnya serta mengekspor modal ke luar negeri. Secara umum, hubungan antara pendapatan relatif terhadap transaksi berjalan diharapkan positif.
Tinjauan Empiris
Calderon, Chong, dan Loayza (1999) meneliti perilaku neraca transaksi berjalan pada 44 negara-negara berkembang dengan menggunakan data tahunan dari tahun 1966-1995. Model ekonometrik sederhana digunakan untuk membedakan efek sementara dan efek permanen dari variabel eksternal dan internal yang diteliti terhadap neraca transaksi berjalan. Hasil temuannya, sebagai berikut; (i) defisit neraca transaksi berjalan bersifat persisten, (ii) kenaikan output domestik akan meningkatkan defisit neraca transaksi berjalan, (iii) peningkatan tabungan nasional memiliki efek positif terhadap neraca transaksi berjalan, (iv) adanya shok sementara pada penguatan nilai tukar riil akan berdampak pada peningkatan defisit neraca transaksi berjalan namun efek ini tidak bersifat permanen, dan yang terakhir (iv) pertumbuhan ekonomi yang tinggi pada negara-negara maju akan mengurangi defisit neraca transaksi berjalan di negara-negara-negara-negara berkembang.
Chinn dan Prassad (2000) mengulas neraca transaksi berjalan sebagai dampak dari variasi pada struktur variabel makroekonomi yang mempengaruhinya. Sampelnya meliputi 71 negara maju dan 18 negara berkembang menggunakan data tahunan selama periode 1971-1995. Menggunakan metode panel regresi, penelitian ini ingin menangkap hubungan hubungan jangka menengah dari variabel-variabel makroekonomi terhadap neraca transaksi berjalan. Variabel yang diteliti meliputi, anggaran belanja pemerintah,pendapatan relatif, rasio dependensi, pertumbuhan ekonomi, term of trade, arus modal masuk, derajat keterbukaan, serta stok awal aset luar negeri. Menyimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi mempunyai hubungan positif yang kuat dengan neraca transaksi berjalan di negara-negara maju. Disisi lain, derajat ketebukaan ekonomi berdampak negatif bagi neraca transaksi berjalan pada negara-negara berkembang.
14
faktor-faktor determinannya meliputi, pendapatan perkapita, pertumbuhan relatif, neraca fiskal, faktor demografi, dan keterbukaan ekonomi. Menyimpulkan bahwa faktor-faktor determinan tersebut berpengaruh positif terhadap neraca transaksi berjalan. Namun modelnya diakui tidak mampu menjelaskan mengapa terjadi defisit di AS dan surplus di negara-negara Asia pada pada periode 1997-2003.
Sugema (2005) mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi neraca perdagangan Indonesia dan upaya penyesuaian terhadap krisis yang terjadi. Menggunakan data triwulanan selama periode 1984-1997 dianalisis dengan metode OLS dan pendekatan kointegrasi. Variabel yang diteliti meliputi; ekspor, impor, GDP riil, world income, nilai tukar riil, dan tingkat harga domestik. Menyimpulkan bahwa kebijakan devaluasi nilai tukar merupakan cara yang tepat untuk memperbaiki defisit perdagangan karena akan menekan impor dan meningkatkan ekspor. Kesimpulan ini didukung oleh nilai elastisitas impor terhadap perubahan nilai tukar yang lebih besar dibandingkan ekspor. Penelitian ini juga melihat efek dinamik jangka pendek dan jangka panjang dari variabel-variabel yang diteliti terhadap nilai ekspor dan impor.
Aristovnik (2006) meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi defisit transaksi berjalan di negara-negara pecahan Uni Soviet. Faktor-faktor tersebut dikelompokkan menjadi dua, yaitu faktor internal meliputi pertumbuhan ekonomi, pendapatan relatif, neraca pemerintah, dan rasio dependensi. Sedangkan faktor eksternal meliputi derajat keterbukaan, nilai tukar riil terms of trade, dan hutang luar negeri. Menyimpulkan bahwa terdapat persistensi pada neraca transaksi berjalan yang defisit. Selain itu, penelitian ini juga menyimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi akan berdampak negatif terhadap neraca transaksi berjalan sebagai akibat dari investasi yang melebihi saving.
Chinn dan Ito (2007) mencoba menjelaskan pergerakan positif dari transaksi berjalan di negara berkembang setelah tahun 1997. Menggunakan dasar dari penelitian sebelumnya oleh Chinn dan Prasad (2000), mereka menemukan bahwa faktor demografi dan pendapatan saja tidak mampu menjelaskan pergerakan positif dari transaksi berjalan di negara Asia. Mereka mengungkapkan bahwa interaksi permasalahan hukum dan perkembangan finansial berperan penting dalam menjelaskan keluarnya modal dari Asia. Mereka berpendapat bahwa kekurangan kesempatan investasi bukan kelebihan tabungan yang membantu pemulihan neraca transaksi berjalan.
Bitzis, Pelolgos, dan Papazoglou (2008) mengadakan studi tentang faktor yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan di Yunani. Menggunakan metode
Johansen Cointegration analysis dan ECM dengan data triwulan selama periode 1995Q1-2006Q4. Menyimpulkan bahwa dalam jangka panjang derajat keterbukaan, nilai tukar riil , tingkat bunga riil dan ekspansi fiskal berkontribusi terhadap besarnya defisit anggaran. Sedangkan defisit anggaran pemerintah tidak memiliki dampak yang besar terhadap neraca transaksi berjalan.
Yang (2011) meneliti tentang transaksi berjalan di delapan negara Asia, yakni China, Hongkong, India, Korea, Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand. Membahas faktor-faktor yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan yang meliputi variabel makroekonmi yang berkaitan dengan faktor eksternal, meliputi aktiva luar negeri neto (nett foreign asset), derajat keterbukaan
(opennes), nilai tukar riil, dan GDP riil. Dengan menggunakan metode analisis
15
keseimbangan jangka panjang dan hubungan dinamis jangka pendek antara variabel-variabel tersebut dengan neraca transaksi berjalan. Kesimpulan yang diperoleh adalah keseluruhan variabel yang diteliti memiliki hubungan jangka panjang dengan neraca transaksi berjalan untuk seluruh negara sampel kecuali China. Selain itu, hubungan jangka pendek menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Hasil dari seluruh sampel negara menunjukkan bahwa aktiva luar negeri tidak memiliki hubungan jangka pendek yang signifikan kecuali untuk Hongkong dan Thailand yang berdampak negatif terhadap transaksi berjalan. Efek jangka pendek dari derajat keterbukaan ekonomi (opennes) signifikan hanya untuk tiga negara, yaitu malaysia yang berefek negatif, sedangkan India dan Thailand berdampak positif. Variabel yang ketiga, yakni nilai tukar riil, berdampak negatif dan signifikan untuk Korea, India, dan Thailand. Variabel GDP riil berdampak negatif dan signifikan hanya untuk kasus Thailand.
Clower dan Ito (2011) mengkaji tentang persistensi dan faktor-faktor yang mempengaruhi neraca transaksi berjalan di 70 negara sampel menggunakan model panel data. Metode analisis yang digunakan meliputi Markov-Switching ADF estimation untuk mengatasi masalah akar unit, Analisis Probit dan Estimasi OLS. Hasil penelitiannya mengungkap bahwa derajat keterbukaan ekonomi, nett foreign assets dan pembangunan sektor finansial memiliki pengaruh yang positif terhadap neraca transaksi berjalan pada sebagian besar negara sampel. Kesimpulan lainnya adalah bahwa rezim nilai tukar bukanlah faktor utama terhadap persistensi neraca transaksi berjalan, namun rezim fixed exchange rate lebih cenderung membuat negara berkembang memiliki neraca transaksi berjalan yang fluktuatif.
Gosse dan Seranito (2012) meneliti 21 negara-negara OECD. Model VECM menunjukkan bahwa kecepatan penyesuaian terhadap ketidakseimbangan global lebih cepat terjadi pada negara-negara yang menganut defisit neraca transaksi berjalan dibandingkan yang surplus.
Kerangka Pemikiran
Terjadinya defisit neraca transaksi berjalan pada kurun waktu dua tahun terakhir telah mengundang banyak kekhawatiran dari berbagai kalangan. Neraca transaksi berjalan yang selama satu dekade mengalami surplus bergeser menjadi defisit. Sebagian kalangan menganggap hal tersebut sebagai fenomena sementara akibat dari peningkatan permintaan agregat sebagai imbas dari pertumbuhan konsumsi domestik dan peningkatan kinerja sektor industri manufaktur. Sementara itu sebagian yang lain menganggapnya sebagai sinyal waspada yang bila tidak disikapi dengan tepat dapat mengantarkan Indonesia kepada krisis ekonomi.
16
perubahan output riil, perubahan nilai tukar riil, keterbukaan ekonomi, dan perubahan pada nilai aktiva luar negeri neto.
Variabel-variabel makroekonomi mempengaruhi neraca transaksi berjalan dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Nilai aktiva luar negeri neto akan mempengaruhi neraca transaksi berjalan dari sisi pendapatan bersih (nett income)
17
Gambar 6 Kerangka Pemikiran
Defisit transaksi berjalan selama 2 tahun terakhir
Fenomena temporer akibat kenaikan permintaan domestik
Sinyal Waspada akan terjadi Krisis EKonomi
Transaksi berjalan dipengaruhi oleh situasi
makroekonomi
NFA Openness Real exchange rate Relatif real income
Investment income
Hambatan
perdagangan Tingkat daya saing
Neraca Perdagangan barang/jasa
Neraca transaksi berjalan
Implikasi kebijakan Pendapatan bersih
18
Hipotesis Penelitian
Berdasarkan latar belakang, permasalahan dan tinjauan pustaka, maka hipotesis yang diuji melalui penelitian ini adalah:
1. Terdapat hubungan jangka panjang antara neraca transaksi berjalan dengan variabel-variabel makroekonomi yang mempengaruhinya.
19
3 METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder triwulanan mulai dari 1990 triwulan 1 hingga 2012 triwulan 4. Bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS), Bank Indonesia dan International Financial Statistics (IFS). Jenis data yang dikumpulkan meliputi nilai transaksi berjalan, nilai aktiva luar negeri neto, nilai ekspor dan impor, nilai tukar riil terhadap dolar AS, dan PDB riil. Variabel dan sumber data penelitian secara ringkas bisa dilihat pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 2 Variabel dan sumber data penelitian
Variabel Notasi
Variabel
Satuan Sumber
(1) (3) (4)
Nilai Transaksi Berjalan ca Miliar Rp Indikator Ekonomi, BPS
Aktiva Luar Negeri Neto nfa Miliar Rp Neraca Analisis Otoritas Moneter, BI Keterbukaan ekonomi open Miliar Rp Indikator Ekonomi,
BPS
Nilai tukar riil rer $/Rp Statistik Ekonomi
dan Keuangan Indonesia, BI
PDB riil Real_Yd Miliar Rp PDB atas dasar
harga konstan menurut lapangan usaha , BPS PDB Amerika Serikat Real_Yf Miliar dolar AS International
Financial Statistics (IFS), IMF
20
Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan untuk menjawab tujuan penelitian adalah metode ekonometrika berupa analisis Vector Autoregressive (VAR) dan Vector Error Cointegration Model (VECM) dengan menggunakan metode 2-step Engle-Granger dan Prosedur Johansen. Vector autoregressions (VAR) merupakan sebuah metode estimasi yang dikembangkan oleh Cristoper A. Sims pada tahun 1980. Prosedur analisis secara ringkas disajikan dalam Gambar 5 berikut:
Gambar 7 Ringkasan prosedur analisis
Prosedur Analisis
Pra Estimasi VAR Uji Stasioneritas
Analisis VAR/VECM
Uji Kointegrasi Uji Stabilitas dan Lag
Optimal VAR
2-Steps Engle-Granger
Johansen Method
Restricted VECM
Unrestricted VECM
Pemilihan Model
(Model Selection)
Analisis hub jangka panjang Analisis hub jangka pendek
21
Pengujian Pra Estimasi VAR
Uji Stasioneritas
Suatu variabel disebut stasioner jika memiliki rata-rata, varians dan kovarians yang konstan atau time invariant, sedangkan error-nya bersifat white noise (memiliki rata-rata nol, varians yang konstan dan tidak ada autokorelasi).
Untuk menguji stasionaritas dapat menggunakan Augmented Dickey Fuller (ADF) test. Persamaan ADF yang digunakan adalah sebagai berikut :
∆ = − + ∑ = ∆ − + �
memiliki akar unit atau stasioner. Tujuan mengikutsertakan lag pada pembeda pertama, Δyt-j, disisi kanan dalam persamaan diatas adalah untuk mengakomodasi adanya korelasi serial pada nilai residunya (εt). Panjang lag Δyt-j ditentukan berdasarkan Akaike information criterion (AIC). Jika hasil pengujian pada level menunjukkan bahwa seluruh variable tidak stasioner, maka pengujian dilanjutkan pada pembeda pertama-nya (first difference). Apabila diketahui pembeda pertama-nya stasioner, artinya variabel tersebut terintegrasi pada ordo-1 I(1). Sebagai aturan umum bahwa variabel nonstasioner tidak tepat untuk digunakan dalam model regresi untuk menghindari masalah regresi semu (spurious regression).
Menurut Engle dan Granger (1987), kombinasi linier dari dua atau lebih variabel yang tidak stasioner bisa saja stasioner. Jika kombinasi liniernya stasioner, maka variabel-variabel tersebut dikatakan terkointegrasi. Sehingga bisa diperoleh hubungan jangka panjang diantara variabel-variabel tersebut.
Stabilitas VAR
Dalam sekelompok variabel runtut waktu yt = (y1t , . . . , ykt)’, model VAR mampu menangkap interaksi dinamis diantara seluruh variabel. Model dasar dari VAR berordo-p adalah
� = � �− + … + ���−�+ (12) Dimana Ai adalah (k x k) matrik koefisien dan ut = (u1t, . . . , ukt )’ adalah term
error atau inovasi tak teramati. Diasumsikan terdapat matrik kovarian yang positif
E( ′) =Σ yang bersifat white-noise atau memiliki rata-rata nol dan varian konstan. Dengan kata lain ut merupakan vektor stokastik yang independen dengan
22
Proses VAR dikatakan stabil, bila
det(� − � − … − �� �)≠ for | |≤ , (13) Yaitu, nilai polynomial dari determinan autoregresi tidak memiliki akar unit didalam unit circle, atau seluruh nilai eigen dari matrik A1 memiliki modulus kurang dari 1 (Lütkepohl dan Kratzig 2004).
Penentuan lag optimal VAR
Diketahui bahwa analisis VAR sangat tergantung pada ordo lag yang digunakan. Perbedaan lag dapat mempengaruhi interpretasi secara substansi dari suatu estimasi VAR. Oleh karenanya, menentukan lag optimal dalam VAR memainkan peran yang penting dalam langkah awal penelitian ini. Cara yang sudah sangat dikenal dalam memilih ordo lag dengan beberapa kriteria informasi, diantaranya Akaike Akaike Information Criterion (AIC), the Schwarz Information Criterion (SIC), the Hannan-Quinn Criterion (HQC).
Lutkepohl (2005) menyatakan bahwa jika konsistensi merupakan ukuran utama, maka SIC dan HQC cenderung lebih superior dibandingkan AIC. Ivanov and Kilian (2005) mengaplikasikan simulasi Monte Carlo untuk membandingkan criteria-kriteria ini. Hasilnya menyatakan bahwa untuk data bulanan dalam model VAR, AIC menghasilkan hasil yang akuran untuk ukuran sampel yang cukup besar, sedangkan HQC tampaknya paling akurat pada data triwulanan. Berdasarkan alasan yang dikemukakan diatas, pada penelitian ini HQC ditetapkan sebagai kriteria informasi yang digunakan.
Uji Kointegrasi Rank (Prosedur Johansen-Juselius)
Sekelompok variabel yang teritegrasi pada orde-1 I(1) tidak tepat diestimasi secara langsung menggunakan regresi OLS. Tetapi jika diantara variable-variabel tersebut terdapat hubungan kointegrasi, kita dapat mengestimasi berapa banyak dan bagaimana hubungan keseimbangan tersebut dengan menggunakan Prosedur Johansen. Tes kointegrasi Johansen and Juselius (1990) yang berbasis VAR dapat digunakan untuk memperoleh hubungan kointegrasi. Pendekatan Johansen-Juselius (JJ) mengestimasi model VAR berukuran-K dan berordo-p (VAR(p)), dituliskan sebagai berikut:
� = + A �− + A �− + ⋯ + Ap�−�+ � (14) Dalam penelitian ini, Yt = ( cat , nfat ,opent , rert, rel_yt ) merupakan vektor kolom berukuran (5×1); adalah term konstan; At merupakan matrik parameter
berukuran (5×5) dan εt merupakan vektor inovasi berukuran (5×1).
23 sedangkan α disebut sebagai loading factor, yang dapat diinterpretasikan sebagai koefisien dari kecepatan penyesuaian (speed of adjustment) menuju keseimbangan jangka panjang. Persamaan (15) dapat dituliskan sebagai :
∆ =+ ∑i∆ − kointegrasi dimana yt terintegrasi pada ordo-1 I(1). Banyaknya vektor kointegrasi r sama dengan rank dari matriks . Rank sama dengan banyaknya nilai akar ciri (characteristic roots) yang bukan nol. Akar ciri memiliki urutan dimana λ1 >
λ2 > … > λn. Metode Johansen memungkinkan kita untuk dapat menentukan
banyaknya akar ciri yang secara statistik berbeda dari nol.
Enders (2004) menjelaskan langkah-langkah untuk melakukan test kointegrasi, sebagai berikut:
1. Tentukan lag optimal p dalam model VAR : Xt = 1Xt-1+ … + pXt-P+ εt 2. Regresikan Xt-1dan ΔXt pada lagged differenceΔXt-p+1 :
ΔXt = A1ΔXt-1+ … + ApΔXt-p+1 + e1t
Xt-1 = B1ΔXt-1+ … + BPΔXt-P+1 + e2t
3. Hitung kuadrat residual (product moment) dari masing-masing regresi: Soo = e1t’ e1t / n
24
maximum likelihood dari model VAR(p). Kedua nilai statistik tersebut digunakan untuk menentukan banyaknya vektor kointegrasi, r, didalam system.
�� = − ∑ln −̂ �=
� = − ln − �̂�+ (17)
Dimana, T adalah banyaknya sampel and �̂i adalah nilai korelasi kanonik dari
yang terbesar hingga yang terkecil. Nilai trace, menguji H0: r vektor kointegrasi
terhadap hipotesis alternative n vector kointegrasi. Nilai maksimum eigenvalue menguji hipotesis nol r vektor kointegrasi terhadap hipotesis (r+1) vektor kointegrasi.
Didalam model multivariate terdapat 3 kemungkinan hasil:
= 0 (r = 0): Artinya, tidak terdapat kointegrasi, VAR pada pembeda pertama
(first difference). dimana α adalah (k x r) matriks loading faktor yang berisi koefisien penyesuaian, dan adalah (k x r) matriks yang terdiri atas r vektor kointegrasi.
Metode 2-Step Engle-Granger
Metode 2-step Engle Granger yang dikemukakan oleh Engle dan Granger (1987) banyak digunakan oleh para peneliti selama bertahun-tahun. Salah satu keunggulannya adalah hubungan jangka panjang dapat dengan mudah dimodelkan dengan regresi ordinary least square (OLS) yang memasukkan seluruh variabel pada level. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
1. Menggunakan OLS, regresikan variabel penjelas Yt terhadap variabel
independen Xt. Didapatlah persamaan regresi jangka panjang :
xt = α + 1y1t + 2y2t+ … + kykt +ut (18)
dimana xt dan y1t, y2t, … , ykt adalah variabel non-stationer dan terintegrasi
pada ordo-1 ( i.e. yt I(1)). Untuk mengetahui hubungan kointegrasi dari xt
dan y1t, y2t, … , ykt, syarat perlu yang harus terpenuhi adalah nilai residual
dari persamaan (11) haruslah stasioner ( i.e. ut I(0)).
2. Periksa stasionaritas dari residual regresi ut, menggunakan uji Augmented
Dickey-Fuller.
∆ = − + ∑ ∆ −
=
+
25
Dimana, u merupakan residual dari OLS, k adalah lag optimal dan e merupakan term error. Menggunakan nilai t-ADF dibandingkan dengan nilai kritis table Mackinnon untuk menguji hipotesis nol : data tidak stasioner. Jika hasilnya menolak H0, maka dapat dikatakan bahwa nilai residualnya
stasioner, artinya terdapat hubungan kointegrasi. Maka kita dapat melanjutkan ke langkah berikutnya.
3. Estimasikan hubungan jangka pendek yang mengandung error-correction mechanism (ECM). Untuk memperoleh hubungan jangka pendek antara xt
dan y1t, y2t, … , ykt, nilai estimasi i dari langkah pertama dimasukkan
kedalam model jangka pendek dengan parameter yang lain. Dengan kata lain kita menggunakan nilai estimasi i dari persamaan (18), dan memasukkannya
dalam bentuk (ut = x-α-Σiyi) ke persamaan jangka pendek, sebagai berikut:
xt = 1y1t + 2y2t +...+kykt+ (x-α-Σiyi)t-1 + t (20)
Dimana adalah nilai pembeda pertama (first difference) dan t adalah error
term-nya.
Hal yang perlu diingat adalah bahwa koefisien dalam persamaan (20) harus bernilai negatif dan signifikan. Hal yang lainnya adalah, untuk menghindari terjadinya proses eksplosif, nilai koefisien harus memiliki nilai diantara -1 and 0.
Model Johansen Maximum Likelihood VAR
Karena tujuan utama kita adalah mendapatkan model yang terbaik, penting untuk dipertimbangkan adalah bahwa disamping kemudahannya, metode Engle-Granger memiliki beberapa kelemahan terutama berkaitan dengan vektor kointegrasi yang lebih dari satu. Untuk mengatasinya, Johansen (1988) dan Johansen dan Juselius (1990) memperkenalkan Prosedur Johansen dan Juselius (1990) maximum likelihood. Metode Johansen mampu untuk, tidak hanya mengestimasi bentuk vektor kointegrasi, tapi juga dapat menguji derajat kointegrasi melalui uji rank. Penting untuk diingat bahwa dalam model VAR dengan N variabel, terdapat paling banyak r = N-1 vektor kointegrasi.
Metode Johansen mampu mengestimasi model VAR berordo-p dengan K variabel, yang dituliskan sebagai berikut.
� = + A �− + A �− + ⋯ + Ap�−�+ � (21) Didalam penelitian ini, Yt = ( cat , nfat ,opent , rert, rel_yt ) merupakan vector kolom berukuran (5×1); adalah term konstan; At merupakan matriks parameter
(5×5) and εt adalah matriks (5×1) berisi vektor inovasi. Johansen dan Juselius
(1990) dan Johansen (1995) menyatakan jika Yt terdiri atas k variabel yang terintegrasi I(1), persamaan (21) dapat ditulis kembali sebagai vector error correction model (VECM) seperti dibawah ini:
∆� =+ ∑i∆�− �−
=
+�− + �
26
dimana adalah term konstan; Δyt adalah first difference dari yt(i.e. ΔYt = YtY t-1), =∑��= ��− � ; i = − ∑�= + � dan I adalah matriks identitas.
Jika =αβ’, dimana α dan merupakan matiks (5 x r). Matriks β berisi koefisien hubungan jangka panjang, sementara matriks α berisikan loading factors, yang dapat diinterpretasikan sebagai koefisien kecepatan penyesuaian menuju kepada keseimbangan jangka panjang. Persamaan (22) dapat ditulis sebagai
Dalam prosedur ini, vektor kointegrasi dihasilkan melalui serangkaian perhitungan didalam metode Johansen. Pertama menghitung nilai eigen dengan menggunakan power method untuk menghasilkan matriks eigen. Vektor kointegrasi diperoleh dari kolom ke-2 dari matrik eigen. Jumlah kolom vektor kointegrasi sama dengan rank dari matriks . Vektor kointegrasi yang telah ternormalisasi ini kemudian menjadi persamaan keseimbangan jangka panjang . Langkah berikutnya adalah:
1. Kalikan matriks Xt-1 dengan vektor kointegrasi, untuk memperoleh nilai
vektor residual persamaan jangka panjang êt-1.
2. Regresikan kembali variabel lag difference ∆�−� dan êt-1 sebagai variabel
eksplanatory terhadap variabel ∆� untuk menghasilkan matriks koefisien jangka pendek dari VECM.
3. Matriks koefisien jangka pendek terdiri dari loading factor (αi) dan koefisien
jangka pendek, sebagaimana dijelaskan pada persamaan (16).
Restricted VECM
Dalam usaha mendapatkan model yang terbaik dalam penelitian ini, kita mencoba untuk memasukan restriksi didalam prosedur Johansen. Restriksi yang dimasukkan adalah koefisien hubungan jangka panjang yang dihasilkan dari regresi OLS hasil dari metode 2-step Engle-Granger. Langkah ini didasarkan pada asumsi bahwa persamaan jangka panjang tersebut sesuai dengan realitas ekonomi yang sesungguhnya. Untuk alasan tersebut, kita perlu melakukan pengujian terhadap restriksi yang diberlakukan. Hipotesis nol yang diujikan yaitu βi=ai, melawan hipotesis alternatif βi≠ai. Menggunakan Loglikelihood Ratio test, dihasilkan statistik uji yang mengikuti distribusi chi-square (χ2). Jika hasil LR test lebih besar dari nilai kritis tabel chi-square, maka H0 ditolak, yang artinya restriksi
yang diberlakukan tidak valid, atau sebaliknya.
Pemilihan Model VAR/VECM Terbaik
27
Likelihood Ratio (LR) test digunakan untuk membandingkan dua model yang berkaitan (nested). Bentuk testnya dituliskan sebagai
LR = 2loge �
� (24)
Rasio dari dua fungsi likelihood. Secara asimptot, statistik uji yang dihasilkan mengikuti distribusi chi-square, dengan derajat bebasnya adalah selisih dari jumlah parameter dari kedua model. LR test dapat dituliskan sebagai selisih dari fungsi log likelihood (log(A/B) = logA – logB). sehingga,
LR = 2 (log lg –log lr) (25)
Dimana log likelihood (l) dihitung sebagai fungsi dibawah ini: (in matrix notation)
= − { + log � } + log|�̂|
dimana,
|�̂| =
− (26)Untuk menentukan model yang terbaik, kita dapat menggunakan criteria informasi dan memilih model yang meminimalkan nilai criteria. Akaike Information Criterion (AIC), Scwarzh Information Criterion (SIC) and Hannan-Quinn Criterion dihitung dengan formula berikut ini:
��� = − ⁄ + / (27)
SIC = -2l/T + k log T/T (28)
HQC = -2l/T + k log(logT)/T (29)
dimana l adalah log likelihood (Lutkepohl 2005).
Dengan meminimumkan nilai AIC berimplikasi terhadap kerugian dan manfaat dari setiap penambahan parameter. Untuk lebih jelasnya, manfaat dari penambahan parameter adalah nilai SSR (sum square residuals) yang lebih kecil, sedangkan kerugiannya adalah semakin sedikitnya derajat bebas dan juga bertambahnya ketidakpastian parameter. Metode AIC mengarahkan kita untuk menambah parameter sampai nilai marginal manfaat dari penambahan parameter sama dengan nilai marginal kerugian.
28
Impulse Response Function
Hasil estimasi koefisien VECM dapat digunakan untuk menghitung impulse response function (IRF). IRF menunjukkan bagaimana respon dari setiap variabel endogen sepanjang waktu terhadap kejutan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. Analisis IRF banyak digunakan untuk mengetahui hubungan dinamis diantara variabel-variabel makroekonomi dalam model VAR. IRF digunakan untuk melihat pengaruh kontemporer dari sebuah variabel dependen jika mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel independen sebesar satu unit.
Spesifikasi Model
Model penelitian yang digunakan didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Yang (2011), yang menggunakan variabel keseimbangan eksternal untuk memperoleh hubungan jangka pendek dan jangka panjang dari neraca transaksi berjalan. Fungsi umum dari neraca transaksi berjalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
ca = f (nfa,open,rer,rel_y)
(30)dimana
ca : nilai transaksi berjalan (rasio terhadap GDP)
nfa : net foreign asset/aktiva luar negeri neto (rasio terhadap GDP) open : indikator keterbukaan ekonomi (rasio terhadap GDP)
rer : nilai tukar riil rel_y : Pendapatan relatif
Definisi Variabel Operasional
1. Neraca Transaksi Berjalan
Merupakan bagian dari neraca pembayaran yang berisi arus pembayaran jangka pendek (mencatat transaksi ekspor-impor barang dan jasa), yang meliputi :
ekspor dan impor barang-barang dan jasa ekspor barang-barang dan jasa yang diperlakukan sebagai kredit impor barang-barang dan jasa diperlakukan kembali sebagai debit
net investment income tingkat bunga dan dividen diperlakukan sebagai jasa karena merepresentasikan pembayaran untuk penggunaan modal. net transfer (transfer unilateral)meliputi bantuan luar negeri,
29
adalah defisit neraca perdagangan.Sebaliknya, jika ekspor lebih tinggi dari impor, yang terjadi adalah surplus. Sedangkan Neraca Jasa adalah neraca perdagangan ditambah jumlah pembayaran bunga kepada para investor luar negeri dan penerimaan dividen dari investasi di luar negeri, serta penerimaan dan pengeluaran yang berhubungan dengan pariwisata dan transaksi-transaksi ekonomi lainnya.
Pada penelitian ini yang digunakan adalah nilai rasio transaksi berjalan terhadap total PDB tahun berjalan.
2. Aktiva Luar Negeri Neto
Aktiva/pasiva luar negeri adalah tagihan atau kewajiban otoritas moneter kepada bukan penduduk. Pengertian bukan penduduk adalah selain definisi penduduk sebagaimana tercantum dalam Undang-undang no.24 tahun 1999 tentang lalulintas devisa dan sistem nilai tukar. Dalam UU tersebut penduduk adalah orang, badan hukum, atau badan lainnya yang berdomisili atau rencana berdomisili di Indonesia sekurang-kurangnya satu tahun. Dalam pengertian ini termasuk bukan penduduk antara lain penduduk suatu negara yang bekerja di negara lain, diplomat, dan konsul asing, serta karyawan asing perwakilan perusahaan asing dan lembaga internasional (Bank Indonesia 2013).
Pada penelitian ini yang digunakan adalah nilai rasionya terhadap total PDB. 3. Derajat Keterbukaan Ekonomi
Ukuran derajat keterbukaan ekonomi dihitung berdasarkan akumulasi dari nilai ekspor dan impor pada tahun berjalan. Nilai tersebut dihitung berdasarkan nilai transaksi pada tahun berjalan.
Pada penelitian ini yang digunakan adalah nilai rasio ekspor+impor terhadap total PDB tahun berjalan.
4. Nilai Tukar Riil
Nilai tukar atau kurs adalah harga mata uang suatu negara terhadap negara lain atau mata uang suatu negara dinyatakan dalam mata uang negara lain (Salvatore dan Grilli 1994). Nilai tukar riil adalah harga relatif dari barang-barang diantara dua negara. Nilai tukar riil menyatakan tingkat di mana kita bisa memperdagangkan barang-barang dari suatu negara untuk barang-barang dari Negara lain.
5. Pendapatan riil relatif
30
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Estimasi Model
Pengujian unit root dilakukan untuk menguji stasionaritas seluruh variabel yang digunakan. Tabel 3 panel A dan B menunjukkan bahwa seluruh variabel yang diuji tidak stasioner pada level namun stasioner pada pembeda pertama (first difference). Oleh karenanya, dapat dikatakan bahwa seluruh variabel terintegrasi pada ordo kesatu I(1).
Tabel 3 Hasil Pengujian Augmented Dickey-Fuller (ADF)
Panel A : ADF Test on level – Intercept Only
Augmented Dickey-Fuller test rca rnfa ropen rer rel_gdp
Lag length (based on AIC) 1 3 7 3 4
Panel B : ADF Test on first differences – Intercept Only
Augmented
Dickey-*** signifikan pada taraf nyata 1 %
Setelah mengetahui orde integrasi dari setiap variabel didalam model. Seperti dijelaskan sebelumnya bahwa variabel non stasioner tidak dapat di estimasi langsung namun kita dapat melakukan pengujian apakah diantara variabel tersebut mungkin memiliki hubungan kointegrasi. Pengujian kointegrasi dilakukan untuk mengetahui adanya hubungan jangka panjang diantara variabel-variabel yang diteliti. Namun sebelum melakukan pengujian kointegrasi yang menggunakan system VAR dalam perhitungannya, terdapat persyaratan awal yang terpenuhi, seperti pengujian stabilitas VAR dan penentuan lag optimum VAR.
Pengujian stabilitas VAR dimaksudkan untuk mengetahui banyaknya lag yang dapat diikutkan dalam perhitungan untuk menghasilkan VAR yang dikatakan stabil untuk analisis selanjutnya. Untuk itu kita menggunakan table polynomial autoregressive untuk memeriksa apakah terdapat nilai unit root dari modulus yang sama dengan atau lebih besar dari 1. Jika modulus bernilai kurang dari 1, maka dikatakan fungsi VAR tersebut stabil. Hasilnya menunjukkan bahwa sampai dengan lag 9 fungsi VAR memiliki modulus kurang dari 1, jadi kita dapat menggunakan lag 9 sebagai lag maksimum di dalam iterasi VAR. (Lampiran 1)
31
Tabel 4 Pemilihan Lag
Lag AIC SBC HQ
0 -10.71532356 -10.56961027 -10.65678412 1 -16.68044815 -15.66045512 -16.27067207 2 -16.97185513 -15.22329565 -16.26938184 3 -18.06119173 -15.58406581 -17.06602124 4 -18.34618917 -15.1404968 -17.05832148 5 -18.51825041 -14.58399159 -16.93768552 6 -18.53822932 -13.87540405 -16.66496723 7 -18.81150173 -13.42011001 -16.64554243 8 -19.14958763 -13.02962947 -16.69093114 9 -19.36986639 -12.52134177 -16.61851268 Choose minimum value for optimum lag
SBC HQC is more consistent (Lutkepohl, 2005)
Lag optimal ditunjukan oleh nilai kriteria yang terkecil. Akaike Information Criterion (AIC) menyarankan lag 9 sebagai lag optimal, sementara SIC menyarankan lag 1 dan HQC menyarankan lag 3 sebagai lag optimal. Berdasarkan informasi tersebut kita dapat menetapkan lag 3 sebagai lag optimal berdasarkan kriteria Hannan Quinn.
Langkah berikutnya adalah melakukan pengujian kointegrasi. Hasil dari
Johansen-Juselius Cointegration test menunjukkan bahwa terdapat maksimum satu persamaan kointegrasi didalam model. Hal tersebut dihasilkan dari nilai statistik maximum eigenvalue dan statistik trace yang lebih besar dari nilai kritisnya. Hipotesis nol, yang menyatakan tidak terdapat vector kointegrasi ( r = 0) ditolak pada taraf nyata 5%. Seperti ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Johansen-Juselius Cointegration Test Hypothesized
No. of CV(s) Eigenvalue Lambda crit-val Trace crit-val None * 0.472441021 56.91502048 34.03 90.44127661 71.44 At most 1 0.195596137 19.37118986 27.8 33.52625613 49.64 At most 2 0.088345172 8.231951616 21.49 14.15506627 31.88 At most 3 0.043441336 3.952771218 15.02 5.923114658 18.11 At most 4 0.021895428 1.97034344 8.19 1.97034344 8.19
Metode 2-Step Engle-Granger
