Peran perkembangan industri keuangan dalam konvergensi perekonomian di negara asean+5 periode tahun 2002-2012

PERAN PERKEMBANGAN INDUSTRI KEUANGAN DALAM

KONVERGENSI PEREKONOMIAN DI NEGARA ASEAN+5

PERIODE TAHUN 2002-2012

BRAMASTYO AGUNG WIBOWO

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Peran Perkembangan Industri Keuangan dalam Konvergensi Perekonomian di Negara ASEAN+5 Periode Tahun 2002-2012 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 skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Juli 2014

Bramastyo Agung Wibowo

ABSTRAK

BRAMASTYO AGUNG WIBOWO. Peran Perkembangan Industri Keuangan dalam Konvergensi Perekonomian di Negara ASEAN+5 Periode Tahun 2002-2012. Dibimbing oleh NOER AZAM ACHSANI.

Perkembangan industri keuangan tercermin dari banyaknya produk-produk jasa keuangan, berkembangnya industri penyedia jasa keuangan, dan kemudahan dalam mengakses jasa keuangan itu sendiri. Kemudahan dalam mengakses jasa keuangan dikenal dengan istilah financial inclusion. Financial inclusion berperan sebagai indikator apakah lembaga keuangan menjalankan fungsinya dengan baik, yaitu sebagai lembaga intermediasi dalam menopang pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan menganalisis perkembangan industri keuangan serta pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi dan konvergensi pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5 (Australia, China, India, Jepang, dan Korea Selatan). Metode yang digunakan adalah panel data dinamis dengan teknik estimasi Generalized Method of Moment (GMM). Hasil yang didapat menunjukkan perkembangan industri keuangan yang cukup baik terutama di negara berpendapatan tinggi. Financial inclusion berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Koefisien dari lag variabel endogen pada model mengindikasikan bahwa telah terjadi konvergensi pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5.

Kata kunci: financial development, financial inclusion, GMM, konvergensi, pertumbuhan ekonomi

ABSTRACT

BRAMASTYO AGUNG WIBOWO. The Role of Financial Development in ASEAN+5 Economies Growth Convergence. Supervised by NOER AZAM ACHSANI.

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi

pada

Departemen Ilmu Ekonomi

PERAN PERKEMBANGAN INDUSTRI KEUANGAN DALAM

KONVERGENSI PEREKONOMIAN DI NEGARA ASEAN+5

BRAMASTYO AGUNG WIBOWO

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul ―Peran Perkembangan Industri Keuangan dalam Konvergensi Perekonomian di Negara ASEAN+5 Periode Tahun 2002-2012‖. Penelitian ini menganalisis pengaruh perkembangan industri keuangan terhadap pertumbuhan ekonomi dan konvergensi pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5 dengan menggunakan metode panel dinamis.

Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah memberikan kontribusi baik secara langsung maupun tidak langsung bagi penyelesaian dan penyempurnaan skripsi ini. Penghargaan dan ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada:

1. Prof. Dr. Noer Azam Achsani selaku pembimbing yang telah banyak memberi arahan, masukkan, dan pelajaran berharga kepada penulis.

2. Dr. Alla Asmara selaku penguji utama yang telah banyak memberikan kritik, saran, serta masukkan untuk perbaikan skripsi ini.

3. Dr. Muhammad Findi selaku penguji komisi pendidikan yang juga memberikan banyak masukkan serta arahan.

4. Bapak Herry Agus Suroto dan Ibu Wiwiek Rindayati, selaku orang tua dari penulis, serta seluruh keluarga atas segala doa, kasih sayang, dan dukungan yang selalu diberikan.

5. Mba Dian Verawati dan mba Krismanti yang telah memberikan ilmu dan informasi kepada penulis.

6. Teman-teman satu bimbingan, Tiko Permatasari, Vina Qurotulaina, Wulandari Sangidi, Putri Monicha, Evita Sari, Asty Syahwani, Ardian, Fahmy Andriyan Nugraha, dan Gannady Girsang yang telah memberikan semangat dan motivasi kepada penulis.

7. Teman-teman penulis Tri Arifin Darsono, Muhammad Fazri, Fatimah Zachra Fauziah, Silvia Sari Busnita, Fauziyah Adzimatinur, Yosep Andrew Tao, Ilza Putra Trunajaya, Iin Zahratain, Gideon Satria Putra, dan Ramdhani Budiman.

8. Seluruh keluarga Ilmu Ekonomi 47 atas doa dan dukungannya.

9. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Juli 2014

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vi

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Perumusan Masalah 3

Tujuan Penelitian 3

Manfaat Penelitian 3

Ruang Lingkup Penelitian 4

TINJAUAN PUSTAKA 4

Sektor Keuangan 4

Transmisi Kebijakan Moneter 5

Pertumbuhan Ekonomi 7

Definisi Pertumbuhan Ekonomi 7

Komponen Pertumbuhan Ekonomi 7

Teori Pertumbuhan Ekonomi 7

Konvergensi Pertumbuhan 9

Penelitian Terdahulu 10

Kerangka Pemikiran 11

Hipotesis Penelitian 13

METODE 13

Jenis dan Sumber Data 13

Metode Analisis Data 13

Data Panel 14

Data Panel Dinamis 16

Perumusan Model 21

HASIL DAN PEMBAHASAN 23

Hasil 23

Pembahasan 23

SIMPULAN DAN SARAN 33

Saran 33

DAFTAR PUSTAKA 34

LAMPIRAN 36

DAFTAR TABEL

1 Variabel-Variabel yang Digunakan dalam Penelitian 14 2 Perkembangan Tingkat Kapital Perbankan di Negara ASEAN+5 Tahun

2002-2012 26

3 Hasil Estimasi Model Konvergensi Pertumbuhan dan Koefisien

Parameter pada PLS, FEM, dan AB-GMM 28

4 Respon Jangka Pendek dan Jangka Panjang dari Masing-Masing Variabel 30 5 Hasil Estimasi Model Konvergensi Pertumbuhan Absolut dan Koefisien

Parameter pada PLS, FEM, dan Sys-GMM 30

DAFTAR GAMBAR

1 Pertumbuhan Kantor Cabang Bank per 100,000 Orang Dewasa 1

2 Model Pertumbuhan Solow-Swan 8

3 Bagan Kerangka Pemikiran 12

4 GDP per Capita di Negara ASEAN+5 Tahun 2002-2012 23 5 Perkembangan Kredit dan Standar Deviasinya di Negara ASEAN+5

Tahun 2002-2012 24

6 Perkembangan Tingkat Tabungan di Negara ASEAN+5 Tahun

2002-2012 25

7 25

8 Plot Penyaluran Kredit dan GDP per Kapita Tahun 2012 di Negara

ASEAN+5 26

9 Plot Pertumbuhan Ekonomi dan GDP per Kapita di Negara ASEAN+5

Tahun 2002 32

10 Plot Pertumbuhan Ekonomi dan GDP per Kapita di Negara ASEAN+5

Tahun 2012 32

DAFTAR LAMPIRAN

1 Hasil Estimasi Model Konvergensi Pertumbuhan Contidional 36 2 Hasil Uji Statistik Arellano Bond dan Uji Sargan Model Konvergensi

Pertumbuhan Contidional 36

3 Hasil Uji PLS dan FEM 37

4 Hasil Estimasi Model Konvergensi Pertumbuhan Absolute 38 5 Hasil Uji Statistik Arellano Bond dan Uji Sargan Model Konvergensi

Pertumbuhan Absolute 38

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Sektor keuangan memegang peranan penting dalam upaya pertumbuhan ekonomi suatu negara. Sektor ini dianggap berpengaruh besar dalam menggerakkan sektor riil melalui akumulasi kapital dan transformasi teknologi. Sehingga dapat dikatakan, sektor keuangan memiliki kemampuan dalam memobilisasi kapital atau tabungan masyarakat dan menyalurkannya kepada pelaku usaha. Proses mobilisasi ini kemudian akan meningkatkan tingkat investasi dan mempercepat pertumbuhan ekonomi nasional.

Seiring perkembangan zaman, perkembangan sektor keuanganpun mengikuti tren yang positif. Di Indonesia sendiri, pascakebijakan deregulasi sektor keuangan oleh pemerintah, perkembangan sektor keuangan semakin pesat. Perkembangan tersebut tidak hanya dari sisi jumlah lembaga penyedia jasa keuangan, namun juga berbagai unsur di dalamnya. Seperti makin beragamnya pilihan-pilihan jasa keuangan yang dapat diakses oleh masyarakat yang juga bermanfaat dalam menurunkan risiko perbankan (diversification risk). Selanjutnya, untuk lebih memudahkan masyarakat terhadap akses keuangan, pemerintah mereduksi hambatan-hambatan yang ditemui masyarakat dalam mengakses dan memanfaatkan layanan jasa keuangan. Hal inilah yang kemudian dikenal dengan istitah financial inclusion.

Financial inclusion bertujuan agar setiap lapisan masyarakat dapat memiliki akses yang mudah dalam mendapatkan dan memanfaatkan layanan jasa keuangan. Di beberapa negara sedang berkembang seperti di ASEAN, penguatan financial inclusion menjadi suatu perhatian khusus dalam menciptakan integrasi keuangan yang handal, tidak hanya di suatu negara saja melainkan antar negara. Financial inclusion di negara maju berada pada level yang lebih tinggi, hal ini mengindikasikan bahwa distribusi kapital di negara maju relatif lebih merata yang kemudian berimplikasi pada minimnya ketimpangan yang terjadi antar masyarakatnya.

Tingkat financial inclusion di suatu negara memiliki beberapa proxy dalam pengukurannya, salah satunya melalui kemudahan masyarakat dalam mengakses jasa keuangan yang dapat dicirikan dengan banyaknya jumlah kantor cabang bank yang tersedia. Terlihat pada Gambar 1, Negara ASEAN dengan tingkat kantor cabang bank terbanyak adalah Malaysia. Malaysia memiliki 20 unit kantor cabang bank per 100,000 orang dewasa di tahun 2012. Secara keseluruhan, Jepang dan Australia sebagai negara maju dengan tingkat teknologi yang baik berturut-turut memiliki 34 unit dan 32 unit kantor cabang bank per 100,000 orang dewasa di tahun 2012. Angka ini merupakan yang tertinggi dibanding beberapa negara ASEAN+5 lainnya artinya masyarakat Jepang dan Australia dapat dengan mudah menggunakan jasa keuangan, sehingga dapat disimpulkan bahwa tingkat inklusi keuangan di kedua negara ini relatif lebih baik.

2

Sehingga inklusi keuangan sangat bermanfaat dalam mendorong pertumbuhan ekonomi.

Dalam era globalisasi seperti saat ini, negara-negara di dunia telah sepakat untuk melakukan kerja sama dalam rangka mereduksi hambatan-hambatan untuk meningkatkan integrasi perekonomian antar negara. Salah satu bentuk kerja sama antar negara ASEAN adalah dibentuknya ASEAN Economic Community (AEC). AEC adalah bentuk integrasi ekonomi ASEAN yang direncanakan akan tercapai pada tahun 2015 mendatang. Apabila kesepakatan ini terwujud maka ASEAN akan menjadi pasar tunggal dan berbasis produksi tunggal dimana terjadi pergerakan arus barang, jasa, kapital, dan tenaga kerja yang bebas antar negara ASEAN.

Integrasi perekonomian yang terjadi antar negara-negara di kawasan ASEAN diharapkan dapat memicu pertumbuhan dan mengurangi kesenjangan antar negara. Arus lalu lintas barang, jasa, kapital, dan tenaga kerja yang bebas dapat mempercepat terjadinya kondisi steady state karena perekonomian menjadi lebih efisien. Integrasi perekonomian akan memobilisasi kapital dan tenaga kerja. Kapital akan bergerak dari negara dengan tingkat upah tinggi ke tingkat upah yang lebih rendah, sedangkan tenaga kerja akan berpindah dari negara dengan tingkat sewa yang tinggi ke negara dengan tingkat sewa yang lebih rendah.

Kapital dan tenaga kerja akan bergerak menuju negara dengan tingkat pendapatan rendah, sehingga negara tersebut dapat tumbuh lebih cepat dan mengejar ketertinggalannya, hal ini lah yang kemudian disebut dengan konvergensi. Model pertumbuhan Solow menjelaskan bahwa jalur pertumbuhan ekonomi konvergen menuju kondisi steady state-nya selama modal dan tenaga kerja berpindah bebas. Artinya integrasi perekonomian bermanfaat dalam mempercepat proses terjadinya konvergensi perekonomian antar negara.

Sumber: World Development Indicators, 2014 (diolah)

3 Perumusan Masalah

Perkembangan industri keuangan memegang peran penting dalam menciptakan struktur keuangan yang inklusif serta menjadi motor pertumbuhan ekonomi suatu negara. Di era globalisasi seperti saat ini, sistem keuangan yang inklusif menjadi suatu kebutuhan bagi masyarakat dalam melakukan kegiatan ekonomi. Di beberapa kawasan khususnya ASEAN, tingkat perkembangan industri keuangan memiliki level yang berbeda-beda. Perbedaan ini bergantung terhadap tingkat kesiapan, struktur perekonomian, dan tingkat teknologi di negara tersebut. Perbedaaan tingkat financial inclusion antar negara dapat dilihat melalui beberapa proxy seperti penyaluran kredit, aset bank, dan tingkat tabungan di negara tersebut. Semakin tinggi tingkat kredit yang tersalurkan, maka semakin mudah masyarakat mengakses jasa keuangan. Begitu pula dengan aset bank dan tingkat tabungan. Semakin tinggi jumlah aset bank dan tingkat tabungan, maka semakin besar kapital yang dapat digunakan masyarakat dalam menstimulus pertumbuhan. Mengingat pentingnya peran financial inclusion dalam menunjang perekonomian. Di sisi lain, kondisi perkembangan sektor keuangan di negara ASEAN+5 cukup beragam. Perbedaan tingkat kemudahan masyarakat dalam mengakses jasa keuangan ini secara tidak langsung memengaruhi pertumbuhan ekonomi di negara tersebut.

Oleh karena itu, secara umum pokok permasalahan yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana perkembangan industri keuangan di negara ASEAN+5? 2. Bagaimana pengaruh perkembangan industri keuangan terhadap

pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5?

3. Bagaimana konvergensi perekonomian di negara ASEAN+5?

Tujuan Penelitian

Mengacu pada permasalahan-permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka secara pokok tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Menganalisis perkembangan industri keuangan di negara ASEAN+5, 2. Menganalisis pengaruh perkembangan industri keuangan terhadap

pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5,

3. Menguji konvergensi perekonomian di negara ASEAN+5. Manfaat Penelitian

4

Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini menganalisis pengaruh perkembangan industri keuangan terhadap pertumbuhan ekonomi dan konvergensi pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5. Adapun ruang lingkup dari penelitian ini yaitu dengan mengambil sampel lima negara ASEAN yaitu Indonesia, Malaysia, Philippina, Singapura, dan Thailand ditambah Australia dan empat negara Asia non-ASEAN yaitu China, India, Jepang, serta Korea Selatan. Rentang waktu variabel yang diteliti dari tahun 2002-2012.

TINJAUAN PUSTAKA

Sektor Keuangan

Menurut DFID (Department For International Development) sektor keuangan adalah seluruh perusahaan besar atau kecil, lembaga formal dan informal di dalam perekonomian serta industri keuangan yang memberikan pelayanan keuangan kepada konsumen, para pelaku bisnis dan lembaga-lembaga keuangan lainnya. Dalam pengertian yang lebih luas, meliputi segala hal mengenai perbankan, bursa saham, asuransi, credit unions, lembaga keuangan mikro dan pemberi pinjaman.

DFID (2004) menyebutkan, terdapat lima fungsi dasar dari lembaga perantara keuangan, diantaranya adalah memobilisasi tabungan masyarakat, mengelola risiko likuiditas, memperoleh informasi tentang peluang-peluang investasi, memonitor manajer dan mengerahkan kontrol bagi perusahaan, serta memperlancar transaksi dan memfasilitasi pertukaran barang dan jasa. Sedangkan menurut McGrath (1994) sektor keuangan terbentuk untuk memudahkan pertukaran uang antara penabung dan peminjam. Sehingga dengan kata lain, secara umum fungsi sektor keuangan adalah untuk menciptakan efisiensi dalam perekonomian suatu negara dengan cara menghubungkan dana dari pihak yang tidak produktif ke pihak yang produktif (Mishkin, 1995).

Mukhlis (2005) menyebutkan bahwa perkembangan dalam rasio aset keuangan terhadap pendapatan suatu negara menunjukkan pendalaman keuangan (financial deepening). Indikator financial deepening (M2/PDB) mengukur peranan sistem keuangan dalam memobilisasi tabungan. Perkembangan yang semakin kecil dalam rasio tersebut menunjukkan semakin dangkalnya sektor keuangan di suatu negara.

5 Ukuran financial deepening suatu negara ditunjukkan oleh rasio antara jumlah kekayaan yang dinyatakan dengan uang (financial asset) dengan pendapatan nasional. Semakin tinggi rasionya mempunyai arti bahwa penggunaan uang dalam perekonomian suatu negara semakin dalam. Rasio ini merupakan rasio paling umum yang digunakan untuk mengukur perkembangan sektor keuangan suatu negara. Hasil rasio ini akan menunjukkan rasio penggunaan M2 untuk menghasilkan setiap GDP. Financial deepening juga dikenal dengan istilah tingkat monetisasi.

Berkaitan dengan perkembangan sektor keuangan, Levine (1997) menyatakan bahwa terdapat empat tahap perkembangan sektor keuangan. Tahapan yang pertama ialah, sektor keuangan mulai mengalami perkembangan. Kedua, sektor perbankan semakin memegang peranan penting dalam penyaluran kredit kepada masyarakat dibandingkan dengan peran bank sentral. Ketiga, semakin berkembangnya sektor keuangan nonbank, seperti asuransi, dana pensiun dan lembaga pembiayaan. Kemudian yang keempat, semakin berkembangnya bursa saham.

Transmisi Kebijakan Moneter

Menurut Bank Indonesia, mekanisme transmisi kebijakan moneter adalah mekanisme bekerjanya kebijakan moneter (perubahan BI rate) sampai mempengaruhi sektor riil termasuk tingkat inflasi. Dimana BI rate merupakan instrumen kebijakan utama untuk mempengaruhi aktivitas kegiatan perekonomian dengan tujuan akhir pencapaian inflasi yaitu inflasi yang rendah dan stabil. Mekanisme ini menggambarkan tindakan Bank Indonesia melalui perubahan instrumen moneter dan target operasionalnya yang kemudian mempengaruhi berbagai variable ekonomi dan keuangan sebelum akhirnya berpengaruh ke tujuan akhir yaitu inflasi. Mekanisme tersebut terjadi melalui interaksi antara Bank Sentral, perbankan dan sektor keuangan, serta sektor riil. Perubahan BI Rate mempengaruhi inflasi melalui berbagai jalur, diantaranya jalur suku bunga, jalur kredit, jalur nilai tukar, jalur harga aset, dan jalur ekspektasi.

Mishkin (2004) menjelaskan bahwa jalur mekanisme transmisi moneter dapat terjadi melalui jalur efek suku bunga tradisional (traditional interest rate effect), jalur efek harga aset lain (other asset price effect), dan jalur kredit (credit view).

1. Jalur Efek Suku Bunga Tradisional (Traditional Interest Rate Effect)

Saat pemerintah menerapkan kebijakan moneter yang ekspansif yaitu dengan menurunkan tingkat suku bunga. Selanjutnya penurunan suku bunga akan mengurangi biaya modal, yang menyebabkan meningkatnya pengeluaran investasi kemudian pada akhirnya akan meningkatkan permintaan agregat dan kenaikan output.

2. Jalur Efek Harga Aset Lain (Other Asset Price Effect)

6

a. Pengaruh Kurs terhadap Ekspor Bersih

Saat pemerintah menerapkan kebijakan moneter yang ekspansif yaitu dengan menurunkan tingkat suku bunga, dengan asumsi tingkat suku bunga dunia tetap dan r < r*, maka penurunan tingkat suku bunga domestik akan memicu pelarian modal keluar (capital outflow). Berkurangnya jumlah mata uang asing di dalam negeri akan menyebabkan mata uang domestik terdepresiasi. Terdepresiasinya mata uang domestik terhadap mata uang asing mengakibatkan harga relatif barang-barang domestik terhadap barang-barang luar negeri menjadi lebih murah. Pengurangan harga relatif ini kemudian akan meningkatkan net ekspor dan akhirnya akan memicu pertumbuhan ekonomi. b. Teori Tobin’s Q

James Tobin mendefinisikan nilai q sebagai nilai pasar perusahaan dibagi dengan biaya penggantian modal. Jika nilai q tinggi, perusahaan dapat menerbitkan saham dan mendapat harga saham yang lebih tinggi relatif terhadap biaya dari fasilitas dan peralatan yang mereka beli yang kemudian akan meningkatkan pengeluaran investasi dan memicu pertumbuhan ekonomi. c. Pengaruh Kekayaan (Wealth Effect)

Franco Modligiani menyatakan bahwa prinsip dasar dari teori ini adalah bahwa konsumen akan menstabilkan konsumsinya sepanjang waktu dimana komponen penting dari sumber daya konsumen adalah kekayaan dalam bentuk aset finansial, dan komponen terbesar dari kekaaan tersebut adalah

common stock. Sehingga ketika terjadi kebijakan moneter yang ekspansif dan mengakibatkan harga saham naik, maka nilai kekayaan finansial akan meningkat. Peningkatan kekayaan kemudian akan meningkatkan tingkat konsumsi masyarakat yang pada akhirnya akan memicu pertumbuhan ekonomi.

3. Jalur Kredit (Credit View) a. Jalur Kredit Bank

Kebijakan moneter ekspansioner yang meningkatkan cadangan bank dan simpanan bank akan meningkatkan ketersediaan dana untuk disalurkan sebagai kredit bank. Kenaikan kredit ini kemudian menyebabkan peningkatan pengeluaran investasi (dan mungkin konsumsi) oleh masyarakat. Peningkatan tersebut yang kemudian memicu pertumbuhan ekonomi.

b. Jalur Neraca Perdagangan

Kebijakan moneter ekspansif akan menyebabkan kenaikan harga saham, kemudian menaikkan asset bersih perusahaan dan juga mendorong pengeluaran investasi yang lebih tinggi. Kemudian permintaan agregat naik dan output pun akan meningkat karena menurunnya masalah adverse selection, dan moral hazard.

c. Jalur Arus Kas

Kebijakan moneter ekspansif dengan penurunan tingkat suku bunga, akan meningkatkan arus kas perusahaan yang kemudian akan meningkatkan pemberian pinjaman karena menurunnya masalah adverse selection, dan

moral hazard. Kemudian pengeluaran investasi naik dan output pun akan meningkat.

7 Ekspansi moneter akan meyebabkan tingkat harga yang tidak terantisipasi meningkat. Hal ini akan meningkatkan kekayaan bersih riil dan berdampak pada menurunnya masalah adverse selection, dan moral hazard. Sehingga menyebabkan kenaikkan pengeluaran investasi dan pada akhirnya akan meningkatkan ouput agregat.

e. Pengaruh Likuiditas Rumah Tangga

Kebijakan moneter yang ekspansif akan menyebabkan kenaikan harga saham, kemudian meningkatkan nilai aset keuangan dan menurunkan

financial distress. Kemudian konsumsi akan durable goods meningkat dan perekonomian pun akan meningkat.

Pertumbuhan Ekonomi

Definisi Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan ekonomi adalah proses perubahan kondisi perekonomian suatu negara secara berkesinambungan menuju ke arah yang lebih baik selama periode waktu tertentu. Pertumbuhan ekonomi juga dapat diartikan sebagai proses kenaikan kapasitas produksi suatu perekonomian yang diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional negara tersebut. Boediono (1982) mangatakan pertumbuhan ekonomi adalah proses kenaikan output per kapita yang terus-menerus dalam jangka panjang. Perekonomian dikatakan tumbuh jika jumlah balas jasa riil terhadap penggunaan faktor-faktor produksi pada tahun tertentu lebih besar daripada tahun sebelumnya.

Komponen Pertumbuhan Ekonomi

Menurut Todaro dan Smith (2003), terdapat tiga komponen utama dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara. Ketiga faktor tersebut anatara lain: Kapital, Penduduk, dan Teknologi.

1. Akumulasi kapital adalah seluruh jenis investasi baru yang ditanamkan pada tanah, peralatan fisik, modal, dan sumber daya manusia. Akumulasi kapital ini terjadi saat sebagian dari pendapatan ditabung dan diinvestasikan kembali dengan tujuan mendapatkan output dan pendapatan di kemudian hari.

2. Pertumbuhan penduduk berakibat pada bertumbuhnya jumlah angkatan kerja. Pertumbuhan angkatan kerja akan meningkatkan jumlah tenaga kerja produktif dan mengurangi biaya produksi sehingga perekonomian dapat berjalan dengan efisien. Selain itu, pertumbuhan penduduk juga akan meningkatkan kapasitas pasar domestik yang berimplikasi pada tingginya permintaan agregat di negara tersebut.

3. Kemajuan teknologi dapat diartikan sebagai ditemukannya cara baru atau perbaikan atas cara-cara lama dalam menangani dan menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan umum atau tradisional.

Teori Pertumbuhan Ekonomi

8

berinteraksi dalam perekonomian yang kemudian berpengaruh terhadap output total suatu negara. Dalam model neoklasik Solow-Swan ini dipergunakan suatu fungsi produksi yang lebih umum, sehingga dapat menampung berbagai kemungkinan substitusi antara kapital (K) dan tenaga kerja (L).

Bentuk fungsi produksi ini adalah Y = f (K,L). Model ini memperbaiki model pertumbuhan sebelumnya yang dikemukakan oleh Harrod dan Domar. Solow kemudian memperbaiki model Harrod-Domar dengan mengganti rasio kapital output dan labor output yang konstan dengan sesuatu yang representatif bagi kemajuan teknologi, yaitu dengan menggabungkan fungsi produsi per individu dengan persamaan tabungan-investasi:

Fungsi produksi per individu

Y / L = A f(K / L)

Dimana variabel produk per individu ditentukan oleh faktor autonomous (A) dan tingkat kapital per individu (K/N).

Fungsi tabungan – investasi

s(Y / K) = n + d

Kedua persamaan dikalikan dengan K dan dibagi dengan L, maka:

s(Y / L) = (n + d) K / L

Berdasarkan persamaan diatas dapat diketahui nahwa untuk dapat mencapai suatu pertumbuhan ekonomi, maka tingkat tabungan nasional per individu harus sama dengan steady state investment per individu, yaitu jumlah investasi yang dibutuhkan untuk dapat melengkapi setiap penambahan populasi dengan jumlah kapital per individu yang sama seperti yang dimiliki populasi yang lain dan juga harus sama dengan sejumlah kapital yang dibutuhkan untuk mengganti barang modal yang rusak. Dengan kondisi inilah pertumbuhan ekonomi menurut teori pertumbuhan Solow-Swan dapat tercapai.

Sumber: Mankiw, 2004

9 Teori pertumbuhan neoklasik mengasumsikan bahwa tingkat steady state pertumbuhan pendapatan per kapita ditentukan berdasarkan tingkat teknologinya. Hal ini menyebabkan negara yang memiliki rasio kapital per tenaga kerja yang lebih rendah akan memiliki tingkat pertumbuhan pendapatan per kapita yang lebih tinggi dibandingkan dengan negara yang memiliki rasio kapital per tenaga kerja yang lebih tinggi. Fenomena ini disebut absolute convergence. Sedangkan

conditional covergence adalah situasi dimana negara yang memiliki tingkat pertumbuhan lebih tinggi pada negara tertentu yang memilki level pendapatan perkapita mula yang lebih rendah relatif terhadap posisi steady state. Prediksi dari

conditional convergence ini telah digunakan secara luas sebagai hipotesis empiris dengan hasil yang beragam. Karena itu, negara berkembang yang memiliki modal sedikit, tetapi memiliki tingkat tabungan dan tingkat teknologi yang sama dengan negara maju, dalam jangka waktu tertentu akan dapat mengejar tingkat pendapatan negara maju tersebut. (Dornbush, Fischer, 1998).

Konvergensi Pertumbuhan

Pertumbuhan ekonomi yang konvergen adalah bahwa suatu wilayah, daerah atau negara tertinggal dapat mengejar ketertinggalannya dari wilayah, daerah, atau negara yang lebih maju di suatu kawasan tertentu, jika tidak maka akan terjadi ketimpangan yang semakin besar. Apabila ekonomi daerah miskin dapat tumbuh lebih cepat dari pada ekonomi daerah kaya. Daerah miskin tersebut mempunyai kecenderungan untuk mengejar (catch-up) ketertinggalan dari daerah kaya, atau bisa diartikan dengan konvergensi.

Model neoklasik memprediksi bahwa negara dengan tingkat pendapatan yang tinggi akan cenderung mengalami pertumbuhan yang lebih lambat daripada negara dengan tingkat pendapatan yang lebih rendah karena adanya diminishing return pada modal fisik, dengan asumsi ceteris paribus. Dalam jangka panjang, pertumbuhan ekonomi yang konvergen dari suatu daerah akan mencapai pertumbuhan ekonomi yang steady state (Barro dan Sala-i-Martin, 1992).

Terdapat dua jenis konvergensi, yaitu konvergensi nominal dan riil. Konvergensi nominal dijelaskan oleh variabel tingkat inflasi dan suku bunga, sedangkan konvergensi riil dijelaskan oleh variabel pendapatan per kapita, produktivitas pekerja, dan tingkat harga komparatif (Angeloni et al, 2005). Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui kondisi konvergensi di negara ASEAN+5 dimana konvergensi yang dimaksud adalah konvergensi riil dengan menggunakan variabel pendapatan per kapita.

10

Penelitian Terdahulu

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Peran Perkembangan Industri Keuangan dalam Konvergensi Perekonomian di Negara ASEAN+5. Permasalahan mengenai keterkaitan antara perkembangan industri keuangan dengan pertumbuhan ekonomi telah banyak diteliti oleh banyak peneliti sebelumnya. Beberapa penelitian terdahulu yang digunakan sebagai rujukan dalam melakukan penelitian ini antara lain karya Levine, Loayza, dan Beck (1999), King dan Levine (1993), Rioja dan Valev (2003), Cojocaru, Hoffman, dan Miller (2013), Greenwood dan Jovanovic (1990), Fabya (2011), serta Ummah (2013).

Levine, Loayza, dan Beck (1999) mengevaluasi apakah komponen eksogen pembangunan perantara keuangan memengaruhi pertumbuhan ekonomi dan apakah perbedaan lintas negara dalam sistem hukum dan akuntansi menjelaskan perbedaan tingkat perkembangan keuangan. Berdasarkan penelitian ini didapat hasil bahwa komponen eksogen pembangunan perantara keuangan berhubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi dan perbedaan lintas negara dalam sistem hukum dan akuntansi membantu menjelaskan perbedaan dalam perkembangan keuangan.

King dan Levine (1993) mengkaji hubungan empiris antara berbagai indikator pembangunan keuangan dan pertumbuhan ekonomi. Dalam penelitiannya diketahui indikator tingkat perkembangan sektor keuangan dalam sektor perantara keuangan terhadap PDB adalah persentase kredit yang dialokasikan untuk sektor swasta, rasio kredit yang dikeluarkan untuk sektor swasta terhadap PDB berkorelasi kuat dengan pertumbuhan, tingkat akumulasi modal fisik, dan peningkatan efisiensi alokasi modal. Setiap indikator tersebut mempengaruhi tingkat pertumbuhan.

Rioja dan Valev (2003) menganalisis efek dari perkembangan sektor keuangan pada sumber-sumber pertumbuhan dalam berbagai kelompok negara. Hasil yang didapat dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengembangan sektor keuangan dapat memengaruhi produktivitas dan akumulasi modal dengan cara yang berbeda di kelompok negara industri maju dibandingkan negara-negara berkembang. Sektor keuangan memiliki pengaruh positif yang kuat pada pertumbuhan produktivitas terutama di negara yang lebih maju. Pada negara berkembang, pengaruh keuangan pada pertumbuhan output terjadi terutama melalui akumulasi modal.

Cojocaru, Hoffman, dan Miller (2013) meneliti peran pembangunan sektor keuangan dalam pertumbuhan ekonomi di negara-negara komunis Eropa Tengah dan Eropa Timur serta negara persemakmurannya selama dua dekade pertama sejak awal transisi. Penelitian ini menunjukkan bahwa kredit kepada sektor swasta memiliki efek positif pada pertumbuhan. Sedangkan tingkat suku bunga dan pengurangan kompetensi perbankan berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan.

11 Fabya (2011) menunjukkan bahwa pertumbuhan sektor keuangan positif mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Adanya sektor keuangan beserta jasa-jasa yang disediakannya bertindak secara aktif dalam mendorong kegiatan perekonomian. Variabel dari perkembangan sektor keuangan yang paling dominan dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Indonesia adalah tingkat tabungan.

Ummah (2013) membandingkan tingkat inklusi keuangan di negara-negara Asia. Ummah mendapati bahwa tingkat inklusi keuangan di negara Asia beragam. Jepang dan Korea Selatan memiliki indeks inklusi keuangan yang tinggi, kemudian diikuti oleh negara dalam kategori middle income, dan tingkat inklusi keuangan yang terendah adalah negara dalam kategori low income.

Kerangka Pemikiran

Teori pertumbuhan Solow-Swan menyebutkan bahwa kapital merupakan salah satu input produksi yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi suatu negara. Dalam teorinya kapital per tenaga kerja signifikan memengaruhi jumlah output per tenaga kerja yang dihasilkan. Cadangan kapital yang dimiliki suatu negara berbanding lurus dengan tingkat pertumbuhan ekonominya. Pandangan lain menyebutkan bahwa kapital tidak sepenuhnya mempengaruhi pertumbuhan suatu negara karena seringkali kapital hanya berputar dan berkembang hanya di pasar uang saja tidak menyentuh sampai ke sektor riil. Oleh karena itu, tidak semua jenis kapital dapat mempengaruhi pertumbuhan secara signifikan. Kapital yang signifikan mempengaruhi pertumbuhan antara lain kapital yang tersalurkan, yang kemudian dikenal dengan financial inclusion.

Industri keuangan memegang peranan penting dalam memobilisisi kapital dari pasar uang ke sektor riil. Perkembangan industri keuangan dewasa ini semakin memudahkan masyarakat dalam mengakses dan menggunakan jasa keuangan, sehingga fungsi kapital dalam mendorong pertumbuhan ekonomi dapat dirasakan. Globalisasi yang terjadi saat ini semakin mempercepat perkembangan industri keuangan di beberapa negara termasuk negara-negara di kawasan ASEAN+5.

12

ASEAN

+

5

Pasar Uang

Tabungan, Kredit, dan Jasa

Keuangan Lain

Kredit, Asuransi, dan Jasa Keuangan

Lain Bank

Lembaga Keuangan

Non-Bank

Perkembangan Industri Keuangan

Pergerakan Sektor Riil

Pertumbuhan Ekonomi Mobilitas Faktor Produksi Globalisasi (MEA)

Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi

: Kawasan ASEAN+5

13 Hipotesis Penelitian

Mengacu pada tujuan dilakukannya penelitian ini, maka hipotesis yang muncul berdasarkan latar belakang dan teori yang ada adalah:

1. Perkembangan industri keuangan signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di negara ASEAN+5,

2. Pertumbuhan perekonomian di negara ASEAN+5 menuju satu titik yang sama atau tercapainya konvergensi pertumbuhan ekonomi di kawasan ini.

METODE

Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan adalah data panel, yaitu gabungan data cross section dan time series. Data panel tersebut berupa data cross section yang terdiri dari lima negara ASEAN yaitu Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, dan Philippina ditambah Australia dan empat negara Asia nonASEAN yang meliputi China, India, Jepang, dan Korea Selatan. Data time series tahunan periode tahun 2002-2012.

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersifat tahunan. Data-data ini dikumpulkan dari sumber seperti: World Bank,

World Development Indicators (WDI), dan Asian Development Bank (ADB), dan sumber-sumber lainnya. Selanjutnya, untuk menunjang literatur serta wawasan, penulis menggunakan literatur tambahan yang didapat dari buku, jurnal, serta penelitian ilmiah lainnya. Penelitian ini dilakukan dengan bantuan software Microsoft Excel 2010 dan Stata 11.

Metode Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif kuantitatif dan kualitatif yang didapat dari buku teks, jurnal, skripsi serta media lain sebagai perbandingan dari data kuantitatif, dimana data-data yang digunakan merupakan data-data-data-data sekunder.

Metode analisis kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode panel data dinamis dengan teknik estimasi model menggunakan pendekatan GMM (Generalized Method of Moments). Metode ini dipilih agar dapat memecahkan masalah endogeneity, yang dapat menghasilkan penduga yang bias dan tidak konsisten ketika lag dari peubah dependen sebagai regresor dalam regresi dimasukkan ke dalam model. Metode analisis deskriptif kualitatif digunakan untuk menginterpretasikan hasil analisis kuantitatif serta penerapannya pada perekonomian.

14

Growthit= α1 FINit + α2 Xit+εit

Dimana Growthit adalah pertumbuhan ekonomi, FINit adalah level dari pertumbuhan sektor finansial suatu negara, Xit adalah variabel kontrol dari pertumbuhan sektor finansial, εit adalah error term, i = 1, 2, …, n merepresentasikan jumlah cross-section dalam hal ini negara dan t = 1, 2, …, T merepresentasikan index waktu.

Pada penelitannya tersebut King dan Levine menggunakan variabel capital stock growth rate dan investasi sebagai proxy stok kapital. Kredit, liquid liabilities, dan claims kredit oleh sektor swasta sebagai proxy akses. Cojocaru, Hoffman, dan Miller (2013) merumuskan model pembangunan sektor keuangan dalam beberapa proxy diantaranya: Size, assets, dan kondisi stabilitas makroekonomi. Dalam penelitian ini variabel kredit digunakan sebagi proxy akses, variabel commercial bank assets digunakan sebagai proxy aset atau stok kapital, dan variabel inflasi digunakan sebagai proxy kondisi stabilitas makroekonomi.

Data Panel

Data panel adalah data runtun waktu silang (cross-sectional time series), dimana terdapat banyak ruang yang diamati pada periode waktu tertentu yang diindikasikan dengan penggunaan data time series. Sehingga dengan kata lain, data panel merupakan gabungan antara data antar ruang (cross section) dengan data antar waktu (time series). Jika setiap unit cross section memiliki jumlah observasi time series yang sama maka disebut balanced panel. Sebaliknya jika jumlah observasi berbeda untuk setiap unit cross section, maka data panel tersebut disebut unbalanced panel.

Keunggulan dari penggunaan data panel dalam analisis ekonometrik antara lain: (i) mampu mengontrol heterogenitas individu; (ii) memberikan informasi Tabel 1 Variabel-Variabel yang Digunakan dalam Penelitian

No Variabel Keterangan Satuan

1 GDPPC GDP per kapita GDP USD

konstan 2005 2 Credit Tingkat kredit yang tersalurkan oleh

sektor keuangan

Persentase, (Percent of GDP)

3 Bank Capital Aset sektor perbankan Persentase,

(Percent of GDP)

4 Saving Tingkat tabungan masyarakat Persentase,

(Percent of GDP)

5 Capital Gross Capital Formation Persentase,

(Percent of GDP)

6 Inflasion Tingkat Inflasi Persentase,

(Percent of GDP)

7 Private Claim oleh sektor swasta Persentase,

15 yang lebih banyak dan beragam, meminimalkan masalah kolinieritas (collinearity), meningkatkan jumlah derajat bebas dan lebih efisien; (iii) data panel umumnya lebih baik bila digunakan dalam studi dynamics of adjustment; (iv) data panel lebih baik dalam mengukur dan mengidentifikasi serta mengukur efek yang tidak dapat dideteksi apabila menggunakan data cross section atau time series murni; dan (v) data panel dapat digunakan untuk mengonstruksi dan menguji model perilaku yang lebih kompleks dibandingkan data cross section atau time series

murni.

Namun, analisis data panel juga memiliki beberapa kelemahan dalam penggunaannya khususnya apabila data panel dikumpulkan atau diperoleh dengan metode survey. Permasalahan tersebut antara lain: (i) relatif besarnya data panel karena melibatkan komponen cross section dan time series menimbulkan masalah disain survei panel, pengumpulan dan manajemen data (masalah yang umumnya dihadapi di antaranya: coverage, nonresponse, kemampuan daya ingat responden (recall), frekuensi, dan waktu wawancara; (ii) distorsi kesalahan pengamatan (measurement error) yang umumnya terjadi karena kegagalan respon (contoh: pertanyaan yang tidak jelas, ketidaktepatan informasi, dan lain-lain); (iii) masalah selektivitas, yakni: selfselectivity, nonresponse, attrition (jumlah responden yang terus berkurang pada survey lanjutan); dan (iv) cross section dependence (contoh: apabila macro panel data dengan unit analisis negara atau wilayah dengan deret waktu yang panjang mengabaikan cross-country dependence maka dapat mengakibatkan kesimpulan-kesimpulan yang tidak tepat (miss leading inference).

Ada beberapa metode yang sering digunakan untuk mengestimasi parameter model data panel statis. Metode sederhana yang sering digunakan adalah pooled estimator atau dikenal sebagai metode least square yang umumnya digunakan pada model cross section dan time series murni. Sebagaimana dibahas sebelumnya bahwa data panel memiliki jumlah observasi lebih banyak dibandingkan data cross section dan time series murni. Akibatnya, ketika data digabungkan menjadi pool data, regresi yang dihasilkan cenderung lebih baik dibandingkan regresi yang menggunakan data cross section dan time series murni. Akan tetapi, dengan mengabungkan data, maka variasi atau perbedaan baik antara individu dan waktu tidak dapat terlihat. Hal ini tentunya kurang sesuai dengan tujuan dari digunakannya data panel. Lebih jauh lagi, dalam beberapa kasus, penduga yang dihasilkan melalui least square dapat menjadi bias akibat kesalahan spesifikasi data.

Untuk mengatasi permasalahan tersebut, ada dua metode yang biasanya digunakan dalam pemodelan data panel, yakni metode efek tetap (fixed effects model) dan metode efek random (random effects model). Pada dasarnya, FEM lebih menekankan pada perbedaan di antara individu, yakni menjelaskan bagaimana berbeda dari ̅, dan tidak menjelaskan kenapa ̅ berbeda dari ̅). Di sisi lain, asumsi parametrik mengenai β, menekankan bahwa perubahan yang terjadi dalam X memiliki pengaruh yang sama, apakah perubahan dari satu periode ke periode lainnya atau perubahan dari satu individu ke individu lainnya. Kedua, bila diperlakukan sebagai parameter random, maka model disebut sebagai

16

Data Panel Dinamis

Analisis data panel yang digunakan pada model yang bersifat dinamis seperti dalam penelitian ini yakni dengan analisis penyesuaian dinamis (dynamic of adjustment). Hubungan dinamis tersebut ditandai dengan adanya lag variabel dependen di antara variabel-variabel regresor.

Sebagai ilustrasi, model data panel dinamis adalah sebagai berikut:

- (1)

dengan menyatakan suatu skalar, menyatakan matriks berukuran 1xK

dan matriks berukuran Kx1. Dalam hal ini, diasumsikan mengikuti model

onewayerror component sebagai berikut:

(2)

dengan menyatakan pengaruh individu dan menyatakan gangguan yang saling bebas satu sama lain atau dalam beberapa literatur disebut sebagai transient error.

Dalam model data panel statis, dapat ditunjukkan adanya konsistensi dan efisiensi baik pada FEM maupun REM terkait perlakuan terhadap . Dalam model dinamis, situasi ini secara substansi sangat berbeda, karena merupakan fungsi dari maka juga merupakan fungsi dari . Karena adalahfungsi dari maka akan terjadi korelasi antara variabel regresor dengan .Hal ini akan menyebabkan penduga least square (sebagaimana digunakan pada model data panel statis) menjadi bias dan inkonsisten, bahkan bila tidak berkorelasi serial sekalipun.

Untuk mengilustrasikan kasus tersebut, berikut diberikan model data panel autoregresif (AR(1)) tanpa menyertakan variabel eksogen:

| | (3)

dengan di mana dan saling bebas satu sama lain. Penduga fixed effect bagi diberikan oleh

̂ ∑ _∑∑ _∑ ̅ ̅

̅

(4) dengan ̅ ∑ dan ̅ ∑ . Untuk menganalis sifat dari ̂ , dapat disubstitusi persamaan 3 ke 4 untuk memperoleh:

̂ ∑ ∑ ̅ ̅

∑ ∑ ̅

(5) Penduga ini bersifat bias dan inkonsisten untuk dan T tetap, bentuk pembagian pada persamaan 5 tidak memiliki nilai harapan nol dan tidak konvergen menuju nol bila . Secara khusus, hal ini dapat ditunjukkan bahwa:

∑ ∑ ̅ ( ̅ )

(6)

17 Untuk menghindari masalah endogeneity, yang dapat menghasilkan penduga yang bias dan tidak konsisten ketika lag dari peubah dependen dimasukkan ke dalam model, Arellano dan Bond mengusulkan pendekatan

method of moments atau yang biasa disebut dengan Generalized Method of Moments (GMM).

Pendekatan GMM merupakan pendekatan yang umum digunakan dalam menyelesaikan data seperti ini. Hal tersebut dikarenakan GMM merupakan

common estimator yang dapat memberikan kerangka yang lebih bermanfaat dalam perbandingan serta penilaian. Kemudian GMM juga memberikan alternatif yang sederhana terhadap estimator lainnya, terutama terhadap maximum likelihood.

Namun metode ini pun memiliki beberapa kelemahan, seperti: GMM estimator hanya efisien dalam ukuran contoh yang besar tetapi kurang efisien dalam ukuran contoh yang terbatas (finite), kemudian estimator ini terkadang memerlukan sejumlah implementasi pemrograman sehingga dibutuhkan suatu perangkat lunak (software) yang mendukung aplikasi dengan pendekatan GMM.

Terdapat dua prosedur estimasi yang lazim digunakan dalam kerangka GMM untuk mengakomodir permasalah yang telah disebutkan sebelumnya, yaitu:

First-Differences GMM (FD-GMM) dan System GMM (SYS-GMM). 1. First-Differences GMM (FD-GMM)

First-difference GMM (FD-GMM) atau Arellano-Bond GMM (AB-GMM) yaitu menggunakan transformasi first difference untuk pendekatan variabel instrumen untuk mendapatkan estimasi yang konsisten di mana dengan

T tertentu denganmengeliminasi pengaruh individual sebagai berikut:

( ) ( ) (7)

Namun, pendugaan dengan least square akan menghasilkan penduga yang inkonsisten karena dan berdasarkan definisi berkorelasi, bahkan bila . Untuk itu, transformasi dengan menggunakan first difference ini dapat menggunakan suatu pendekatan variabel instrumen (Baum, et al., 2003). Sebagai contoh, akan digunakan sebagai instrumen. Di sini, berkorelasi dengan ( ) tetapi tidak berkorelasi dengan , dan tidak berkorelasi serial. Di sini, penduga variabel instrumen bagi disajikan sebagai

̂ _∑∑ _∑∑

(8)

syarat perlu agar penduga ini konsisten adalah

∑ ∑ ( )

(9) Penduga 8 merupakan penduga alternatif dimana digunakan sebagai instrumen. Penduga variabel instrumen bagi disajikan sebagai

̂ _∑∑ _∑∑

(10)

18

∑ ∑ ( )

(11) Penduga variabel instrumen yang kedua memerlukan tambahan lag variabel untuk membentuk instrumen, sehingga jumlah amatan efektif yang digunakan untuk melakukan pendugaan menjadi berkurang (satu periode sampel ―hilang‖). Dalam hal ini pendekatan metode momen dapat menyatukan penduga dan mengeliminasi kerugian dari pengurangan ukuran sampel. Langkah pertama dari pendekatan metode ini adalah mencatat bahwa

∑ ∑ ( ) [( ) ] (12) yang merupakan kondisi momen (moment condition). Dengan cara yang sama dapat diperoleh

∑ ∑

(13)

yang juga merupakan kondisi momen. Kedua estimator selanjutnya dikenakan kondisi momen dalam pendugaan. Sebagaimana diketahui penggunaan lebih banyak kondisi momen meningkatkan efisiensi dari penduga. Arellano dan Bond (1991) dalam Verbeek (2000) menyatakan bahwa daftar instrumen dapat dikembangkan dengan cara menambah kondisi momen dan membiarkan jumlahnya bervariasi berdasarkan t. Untuk itu, mereka mempertahankan T tetap. Sebagai contoh, ketika T = 4 diperoleh

untuk t = 2

, untuk t = 3

,

untuk t = 4

Semua kondisi momen dapat diperluas ke dalam GMM. Selanjutnya, untuk memperkenalkan penduga GMM, misalkan didefinisikan ukuran sampel yang lebih umum sebanyak T, sehingga dapat dituliskan

[

] (14)

sebagai vektor tranformasi error, dan

[

[ ]]

(15)

19

[ ] (16)

yang merupakan kondisi bagi 1+2+…+T-1. Untuk menurunkan penduga GMM, persamaan 16 dituliskan sebagai

[ ] (17)

Karena jumlah kondisi momen umumnya akan melebihi jumlah koefisien yang belum diketahui, akan diduga dengan meminimumkan kuadrat momen sampel yang bersesuaian, yakni

∑ ∑ (18)

dengan adalah adalah matriks penimbang definit positif yang simetris. Dengan mendifrensiasikan persamaan 18 terhadap akan diperoleh penduga GMM sebagai

̂ ∑ ∑ ∑ ∑

(19) Sifat dari penduga GMM 19 bergantung pada pemilihan yang konsisten selama definit positif, sebagai contoh yang merupakan matriks identitas.

Matriks penimbang optimal (optimal weighting matrix) akan memberikan penduga yang paling efisien karena menghasilkan matriks kovarian asimtotik terkecil bagi ̂ . Sebagaimana diketahui dalam teori umum GMM (Verbeek, 2000), diketahui bahwa matriks penimbang optimal proposional terhadap matriks kovarian invers dari momen sampel. Dalam hal ini, matriks penimbang optimal seharusnya memenuhi

(20)

Dalam kasus biasa, dimana tidak ada restriksi yang dikenakan terhadap matriks kovarian , matriks penimbang optimal dapat diestimasi menggunakan

first-step consistent estimator bagi dan mengganti operator ekspektasi dengan rata-rata sampel yakni two step estimator

̂ _{∑ ̂ ̂}

(21)

Dengan ̂ menyatakan vektor residual yang diperoleh dari first-step consistent estimator.

20

[ ] [

] (22)

matriks penimbang optimal dapat ditentukan sebagai (one step estimator)

̂ _∑

(23)

Sebagai catatan bahwa (23) tidak mengandung parameter yang tidak diketahui, sehingga penduga GMM yang optimal dapat dihitung dalam satu langkah bila error diasumsikan homoskedastis dan tidak mengandung autokorelasi.

Jika model data panel dinamis mengandung variabel eksogenus, maka model tersebut dapat dituliskan kembali menjadi

(24) Parameter persamaan 24 juga dapat diestimasi menggunakan generalisasi variabel instrumen atau pendekatan GMM. Bergantung pada asumsi yang dibuat terhadap , sekumpulan instrumen tambahan yang berbeda dapat dibangun. Bila

strictly exogenous dalam arti tidak berkorelasi dengan sembarang error ,

akan diperoleh

; untuk setiap s dan t (25)

sehingga dapat ditambah ke dalam daftar instrumen untuk persamaan first difference setiap periode. Hal ini akan membuat jumlah baris pada

menjadi besar. Selanjutnya, dengan mengenakan kondisi momen

; untuk setiap t (26)

Matriks instrumen dapat dituliskan sebagai

[

[ ]

[ ]

[ ]]

(27)

Bila variabel tidak strictly exogenous melainkan predetermined, dalam kasus di mana dan lag tidak berkorelasi dengan bentuk error saat ini, akan diperoleh , untuk s ≥ t. Dalam kasus dimana hanya instrumen yang valid bagi persamaan first difference pada periode t, kondisi momen dapat dikenakan sebagai

[ ] (28)

Dalam prakteknya, kombinasi variabel x yang strictly exogenous dan

predetermined tidak saja hanya terjadi satu kali atau berulang. Matriks kemudian dapat disesuaikan.

2. System GMM (SYS-GMM)

21 tambahan pada metode SYS GMM adalah , untuk i =1, ... , N. Adapun matriks instrumen bagi SYS GMM adalah (Firdaus 2011)

[

[ ]]

(29)

Himpunan kondisi momen dapat dituliskan sebagai :

₍₃₀₎

(31)

Maka System GMM memiliki kombinasi instrumen berupa level pada persamaan

first difference dan instrumen berupa first difference pada persamaan level. Blundell dan Bond (1998) mendapatkan bahawa estimasi SYS GMM merupakan salah satu cara untuk mengatasi masalah bias pada sampel yang sedikit dan kekurangan yang ada pada FD GMM ketika T yang digunakan kecil.

Pemilihan model GMM terbaik menggunakan beberapa kriteria, yaitu (Firdaus 2011) :

1. Tidak bias, jika estimator berada diantara estimator PLS dan FE. Koefisien

lag variabel dependen yang dihasilkan oleh PLS akan bias ke atas, sedangkan koefisien lag variabel dependen yang dihasilkan dari FE akan bias ke bawah

2. Instrumen valid, jika uji Sargan menunjukan penolakan hiotesis nol. Apabila hasil metode FD GMM menunjukan instrumen yang digunakan tidak valid, maka digunakan metode SYS GMM. Uji sargan digunakan untuk

overidentifiying restriction untuk menguji masalah validitas pada instrumen yang digunakan. Jika instrumen valid maka tidak ada korelasi antara instrumen dengan komponen error.

3. Konsisten, jika pada uji Arellano-Bond statistik m1 menunjukan hipotesis nol ditolak dan m2 menunjukan hipotesis tidak tolak hipotesis nol. Uji Arellano-Bond merupakan uji autokorelasi pada pendekatan GMM untuk mengetahui konsistensi estimasi.

Berdasarkan ketiga kriteria tersebut maka didapat model GMM terbaik dimana model yang digunakan tersebut tidak bias, estimator yang diperoleh dari model tersebut konsisten, dan instrumen yang digunakan dalam model telah valid.

Perumusan Model

Dalam menganalisis peran perkembangan industri keuangan di negara ASEAN+5 penulis menggunakan beberapa variabel yang mewakili posisi capital dan tingkat akses masyarakat terhadap jasa keuangan dalam mendukung pertumbuhan ekonomi. Variabel tingkat tabungan digunakan sebagai proxy dari posisi kapital sekaligus akses masyarakat terhadap perbankan. Variabel Credit

22

Sedangkan variabel Inflation digunakan sebagai proxy dari kondisi stabilitas makroekonomi. Selanjtnya proses analisis mengenai peran perkembangan industri keuangan di negara ASEAN+5 ini digambarkan oleh model sebagai berikut:

logYit

= α

1 logYit-1

+ α

2 Creditit

+ α

3 BCit

+ α

4 Savingit

+ α

5 Capitalit+

α

6 Inflationit

+ α

7 Privateit

+ε

it

dimana,

logYit

= GDP per capita (USD konstan 2005)

logYit-1

= GDP per capita pada periode sebelumnya (USD konstan 2005)

Creditit

= Kredit yang disalurkan oleh sektor keuangan (persen terhadap

GDP)

BCit

= Aset sektor perbankan (persen terhadap GDP)

Savingit

= Tingkat tabungan masyarakat (persen terhadap GDP)

Capitalit

= Stok kapital domestic (persen terhadap GDP)

Inflationit

= Tingkat inflasi domestik (persen terhadap GDP)

Private

it = Claim kredit oleh sektor Swasta (persen terhadap GDP)

ε

it = Random error

α

n = Parameter yang diduga (n = 1,2,3,4)

Model diatas selain dapat menganalisis peran perkembangan industri keuangan terhadap pertumbuhan juga dapat digunakan dalam menganalisis konvergensi pertumbuhan yang terjadi pada negara-negara ASEAN+5 secara

conditional.

Menurut Mutaqin dan Ichihashi (2012) model konvergensi di atas dirumuskan melalui operasi matematika yang dapat dijabarkan sebagai berikut:

logYit - logYit-1 =



1 logYit-1

+ α

2 Creditit

+ α

3 BCit

+ α

4 Savingit

+ α

5

Capitalit

+ α

6 Inflationit

+ α

7 Privateit

+ε

it

logYit = logYit-1 +



1 logYit-1

+ α

2 Creditit

+ α

3 BCit

+ α

4 Savingit

+ α

5

Capitalit

+ α

6 Inflationit

+ α

7 Privateit

+ε

it

logYit =

(

1+



1

)

logYit-1

+ α

2 Creditit

+ α

3 BCit

+ α

4 Savingit

+ α

5

Capitalit

+ α

6 Inflationit

+ α

7 Privateit

+ε

it

logYit

= α

1 logYit-1

+ α

2 Creditit

+ α

3 BCit

+ α

4 Savingit

+ α

5 Capitalit+

α

6 Inflationit

+ α

7 Privateit

+ε

it

Jika nilai  berada diantara 0 dan -1 maka dapat dikatakan telah terjadi konvergensi pertumbuhan ekonomi di kawasan ASEAN+5. Jika nilai



semakin mendekati -1 maka pertumbuhan ekonomi di kawasan ASEAN+5 semakin konvergen. Sedangkan jika



> 0 dan



< -1 maka pertumbuhan ekonomi di kawasan ASEAN+5 menuju arah yang divergen atau menyebar. Berdasarkan persamaan diatas, konvergensi juga dapat terjadi ketika

α

1 kurang dari satu,

23 konvergensi dinyatakan sebagai –ln (



). Sedangkan waktu yang diperlukan untuk menutup setengah dari kesenjangan awal (half-life of convergence) dihitung dengan penghitungan sebagai berikut (Jan dan Chaundhary, 2011):

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambaran Umum Penelitian

Perkembangan industri keuangan dewasa ini terasa begitu pesat. Perkembangan ini menjadi penting karena perkembangan industri keuangan memengaruhi salah satu faktor input dalam fungsi produksi yaitu kapital. Berkembangnya industri keuangan akan menstimulus kapital ke tingkat yang lebih tinggi. Akumulasi kapital yang terjadi dapat meningkatkan tingkat output dan pertumbuhan ekonomi suatu negara. Namun, perkembangan industri keuangan akan efektif apabila tingkat inklusi keuangan di negara tersebut juga baik. Inklusi keuangan menjadi jembatan bagi stock kapital yang ada dengan sektor riil yang membutuhkan kapital dalam proses pertumbuhan. Dengan kata lain, inklusi keuangan mereduksi istilah bahwa kapital hanya berkembang di pasar uang saja dan tidak menyentuh sektor riil.

[image:35.595.129.498.523.683.2]

Inklusi keuangan diartikan sebagai kemudahan masyarakat dalam mengakses jasa-jasa keuangan. Oleh sebab itu, sistem keuangan yang inklusif haruslah mudah diakses dan dijangkau oleh setiap lapisan masyarakat. Dalam mengukur tingkat pertumbuhan sektor keuangan digunakan beberapa variabel diantaranya tingkat kredit yang disalurkan, bank capital, capital stock, tingkat tabungan, tingkat inflasi, dan claim kredit oleh sektor swasta.

24

Terlihat pada Gambar 4 bahwa GDP per kapita tertinggi ialah Jepang kemudian Australia, Singapura, dan Korea Selatan. Sedangkan GDP terendah selama periode penelitian adalah India. Negara dengan tingkat pertumbuhan paling pesat adalah Singapura, Australia, Jepang, dan Korea Selatan pada periode sebelum terjadinya krisis 2008.

Pada saat terjadinya krisis 2008, dampak dari krisis ini dirasakan hampir di seluruh negara ASEAN+5. Beberapa negara mengalami dampak yang cukup signifikan seperti pertumbuhan yang negatif, sedangkan beberapa negara lainnya mengalami perlambatan pada pertumbuhannya. Dampak krisis terbesar sangat dirasakan oleh Singapura dan Jepang. Singapura serta Jepang mengalami pertumbuhan yang negatif pada masa krisis ini terjadi.

Pada periode setelah krisis, setiap negara berhasil memperbaiki perekonomiannya. Pertumbuhan setiap negara pada periode ini kembali positif. Pertumbuhan tercepat pada periode pasca krisis ini ditunjukkan oleh Singapura dan Jepang. Berdasarkan seluruh periode penelitian baik periode sebelum dan setelah krisis, pertumbuhan tercepat dan yang paling stabil ditunjukkan oleh Korea Selatan dan Australia. Sehingga, dapat dikatakan bahwa negara dengan tingkat pertumbuhan baik dengan kondisi perekonomian yang stabil dari krisis ekonomi 2008 adalah Korea Selatan dan Australia. Indonesia, China, serta beberapa negara yang lainnya tidak terpengaruh besar dari krisis ini.

Berdasarkan Gambar 5, terlihat bahwa perkembangan penyaluran kredit di negara ASEAN+5 cukup beragam dan memiliki tren yang positif. Penyaluran kredit tertinggi berada di negara Jepang. Porsi penyaluran kredit Jepang terhadap GDPnya jauh diatas negara-negara di kawasan ASEAN+5 yang lain. Hal ini mengindikasikan bahwa masyarakat Jepang memiliki tingkat financial inclusion

yang baik. Disisi lain, penyaluran kredit di Indonesia sangat rendah. Indonesia menjadi salah satu negara dengan tingkat kredit yang disalurkan paling rendah selain Philippina. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat financial inclusion di kedua negara ini masih rendah.

[image:36.595.106.470.501.663.2]

25

Gambar 6 Perkembangan Tingkat Tabungan di Negara ASEAN+5 Tahun 2002-2012

Terlihat pula pada Gambar 5 bahwa tidak terjadi penurunan dari penyaluran kredit yang cukup berarti, termasuk pada saat terjadinya krisis ekonomi tahun 2008. Beberapa negara seperti Jepang dan Singapura justru memiliki pertumbuhan kredit yang pesat setelah krisis terjadi. Secara keseluruhan periode penelitian pertumbuhan kredit memiliki tren yang positif termasuk pada saat krisis sekalipun. Terlihat perubahan posisi standar deviasi dari diatas garis grafik menjadi dibawah garis grafik mengindikasikan bahwa pertumbuhan kredit semakin pesat setelah krisis terjadi.

[image:37.595.129.501.233.429.2]

26

Gambar 7 Plot Penyaluran Kredit dan GDP per Kapita Tahun 2012 di Negara ASEAN+5

[image:38.595.93.475.134.303.2]

Berdasarkan Tabel 2, terlihat bahwa perkembangan kapital perbankan di negara ASEAN+5 berfluktuatif. Secara umum, tingkat kapital perbankan tertinggi adalah Philippina, Singapura, dan Indonesia namun dengan fluktuasi yang cukup tinggi. Sedangkan, kapital perbankan terendah adalah Jepang dan China namun dengan tingkat fluktuasi yang relatif stabil. Pertumbuhan kapital perbankan tercepat ialah Thailand dan tingkat kapital perbankan paling stabil ialah Korea Selatan. Kapital perbankan berperan sebagai proxy posisi kapital. Sehingga semakin baik tingkat kapital perbankan di suatu negara (tinggi dan stabil) dapat menjadi salah satu indikator bahwa tingkat financial inclusion di negara tersebut baik.

Tabel 2 Perkembangan Tingkat Kapital Perbankan di Negara ASEAN+5 Tahun 2002-2012 (Persen)

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Australia 5.3 5.2 6.1 6.9 5.2 5 5.4 5.7 5.7 5.7 5.7

China 4.8 3.8 4.1 4.4 5.1 5.7 6 5.6 6.1 6.4 6.3

India 5.5 5.7 6.2 6.4 6.6 6.4 7.3 7 7.1 6.7 7

Indonesia 8.8 10.4 9.6 8.7 9.3 9.2 9.1 10.1 10.7 11 12.2

Jepang 3.3 3.9 4.4 4.6 4.8 5.3 4.5 3.6 4.7 4.8 4.9

Korea Selatan 7.2 7 6.7 6.5 6.4 6.3 6.3 7.3 7.6 8.1 8.2

Malaysia 8.7 8.5 8.1 7.8 7.6 7.4 8.1 9 9.4 8.9 9.4

[image:38.595.116.458.477.677.2]

27 Gambar 7 menunjukkan bagaimana akses industri keuangan sebagai proxy dari financial inclusion yang didekati dengan tingkat kredit yang tersalurkan di negara ASEAN+5 mempengaruhi pertumbuhan ekonomi negara-negara tersebut. Secara umum terlihat slope yang positif antara penyaluran kredit dan GDP per kapita negara ASEAN+5. Artinya kemudahan akses keuangan oleh masyarakat memberikan dampak yang positif terhadap GDP per kapita negara ASEAN+5. Terlihat pada Gambar 5, Jepang dengan tingkat pendapatan (GDP per kapita) yang tinggi memiliki tingkat penyaluran kredit yang tinggi. Sedangkan Indonesia dan Philippina merupakan negara dengan tingkat penyaluran kredit terendah, artinya

financial inclusion di kedua negara ini merupakan yang terburuk diantara negara ASEAN+5 lainnya, memiliki tingkat pendapatan yang rendah pula. Hasil ini membuktikan pentingnya peran financial inclusion terhadap perekonomian.

Hasil Estimasi Peran Perkembangan Industri Keuangan terhadap Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi

Pengujian data panel dengan metode Generalized Method of Moment

(GMM) memiliki tiga tahap pengujian, yaitu uji estimasi model, uji konsistensi model, dan uji validitas model. Berdasarkan ketiga pengujian ini kemudian didapat model terbaik dalam penelitian ini. Kriteria yang digunakan untuk menemukan model GMM terbaik adalah: 1. Model yang digunakan tidak bias, 2. Estimator yang diperoleh konsisten, dan 3. Instrumen yang digunakan dalam model valid.

Pada Tabel 2 terlihat bahwa nilai dari koefisien lag variabel dependent pada metode AB-GMM berada diantara nilai dari koefisien lag variabel dependent pada metode PLS dan Fix Effect Model (FEM). Dimana diketahui bahwa estimator dari

Pooled Least Squares bersifat biased upwards dan estimator dari fixed-effects

bersifat biased downwards. Hal ini mengindikasikan bahwa model konvergensi pertumbuhan ini tidak bias.

28

Hasil analisis panel dinamis dengan menggunakan AB-GMM, terlihat bahwa sebagian besar variabel yang digunakan signifikan. Pada Tabel 3 diketahui bahwa variabel saving, dan inflation signifikan pada taraf nyata 1 persen. Variabel Tingkat kredit signifikan pada taraf nyata 5 persen. Variabel bank capital

signifikan pada taraf nyata 10 persen. Sedangkan variabel capital dan private

terlihat tidak signifikan.

Koefisien dari variabel BC, Credit, Saving, dan Inflation berturut-turut 0.00400, 0.00015, 0.00176, 0.00089. Berdasarkan koefisien dari masing-masing variabel tersebut dapat diartikan bahwa jika terjadi peningkatan bank capital

sebesar 1 persen maka dalam jangka pendek GDP per kapita meningkat sebesar 0.00400 persen dengan asumsi ceteris paribus.

[image:40.595.128.445.143.491.2]

Selanjutnya koefisien dari tingkat kredit yang disalurkan sebesar 0.00015 artinya jika terjadi peningkatan kredit yang disalurkan sebesar 1 persen maka dalam jangka pendek GDP per kapita meningkat sebesar 0.00015 persen dengan Tabel 3 Hasil Estimasi Model Konvergensi Pertumbuhan dan Koefisien

Parameter pada PLS, FEM, dan AB-GMM

Variabel Koefisien PLS (1) FEM (2) AB-GMM (3) GDPPCt-1 0.98949

(0.000)***

0.92054 (0.000)***

0.92995 (0.000)***

BC -0.00049

(0.532)

0.00393 (0.003)***

0.00400 (0.062)*

Credit 0.00001

(0.852)

-0.00005 (0.570)

0.00015 (0.049)**

Capital 0.00037

(0.158)

-0.00043 (0.399)

0.00099 (0.345)

Saving 0.00044

(0.002)***

0.00141 (0.019)**

0.00176 (0.000)***

Inflation -0.00006

(0.880)

0.00060 (0.149)

0.00089 (0.000)***

Private 0.00016

(0.556)

0.00068 (0.011)**

0.00026 (0.464)

R-square 0.9997 0.9988

Arellano-Bond m1 (0.0159)**

Arellano-Bond m2 (0.3958)

Sargan Test (1.0000)

29 asumsi ceteris paribus. Variabel Credit merupakan proxy dari akses masyarakat terhadap sektor keuangan.

Tingkat kredit yang tersalurkan ini mengindikasikan kemudahan masya