PENGARUH JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP PRODUK DOMESTIK BRUTO DENGAN MODEL SOLOW
(STUDI KASUS: 36 NEGARA PADA TAHUN 2000-2015)
ELISSYAH NUR MEDINA
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Airlangga (disusun untuk memenuhi mata kuliah Ekonometrika II)
1. Teori Ekonomi
Model Solow adalah model pertumbuhan ekonomi neoklasik yang dipengaruhi oleh input
kapital/modal, tenaga kerja, dan teknologi. Disini peneliti menganalisis pengaruh input
tenaga kerja terhadap pertumbuhan ekonomi di 36 negara.
2. Model matematika
Y = f A (K, L)
Keterangan:
Y = output negara (PDB)
A = teknologi
K = kapital/modal (dianggap konstan)
L = jumlah tenaga kerja
3. Model ekonometrika
ln Yit =
β
0 +β
1 ln Lit + uitKeterangan:
Ln Y = log natural dari Y (PDB)
Ln L = log natual dari L (jumlah tenaga kerja)
4. Hipotesis awal peneliti adalah bahwa perubahan jumlah tenaga kerja mempengaruhi pertumbuhan ekonomi secara signifikan. Pertumbuhan ekonomi suatu negara dapat dilihat
dari perubahan PDB negara tersebut.
5. Data: Sumber & Jenis
a. Sumber data : World Bank (data.worldbank.org)
PDB (http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD)
Tenaga Kerja (https://data.worldbank.org/indicator/SL.TLF.TOTL.IN)
b. Jenis data : data panel yang mengobservasi PDB dan jumlah tenaga kerja
c. Ringkasan data :
6. Metode estimasi
Setelah peneliti melakukan berbagai percobaan estimasi untuk data panel tersebut, metode
estimasi terbaik yang digunakan adalah fixed-effect within group.
7. Analisis Hasil Estimasi
Untuk mengetahui metode estimasi terbaik maka dilakukan uji-uji berikut ini:
a) Uji Lagrangian-Multiplier
H0: Pooled Least Regression
H1: Random Effect Model α: 0,05
Kesimpulan: karena p-value chibar2 lebih kecil daripada α maka menolak H0 dan
menerima H1, sehingga model terbaik antara keduanya adalah Random Effect Model. Prob > chibar2 = 0.0000
chibar2(01) = 3582.96 Test: Var(u) = 0
u 2.360582 1.536418 e .1039061 .3223447 lny 5.033113 2.24346 Var sd = sqrt(Var) Estimated results:
lny[negara,t] = Xb + u[negara] + e[negara,t]
b) Uji F antara Pooled Least Regression dan Fixed Effect Model
H0: Pooled Least Regression
H1: Fixed Effect Model α: 0,05
Kesimpulan: karena p-value F lebih kecil daripada α maka menolak H0 dan menerima
H1, sehingga model terbaik antara keduanya adalah Fixed Effect Model.
c) Uji Hausman antara Fixed Effect Model dan Random Effect Model
H0: Random Effect Model Test: Ho: difference in coefficients not systematic
Kesimpulan: karena p-value F lebih kecil daripada α maka menolak H0 dan menerima
H1, sehingga model terbaik antara keduanya adalah Fixed Effect Model.
Peneliti melakukan estimasi model dengan menggunakan metode fixed effectt
within-group model untuk mengetahui pengaruh jumlah tenaga kerja terhadap
pertumbuhan ekonomi pada 36 negara dalam periode 2000-2015. Diasumsikan
pertumbuhan ekonomi dilihat dari pertumbuhan PDB negara. Hasil estimasi kemudian
dilakukan uji asumsi klasik yaitu uji heteroskedastisitas dan uji otokorelasi. Dari kedua uji
yang telah dilakukan, didapati adanya heteroskedastisitas serta otokorelasi dalam model.
Agar model terhindar dari dua penyakit tersebut, maka peneliti melakukan robust pada
standard error sehingga menghasilkan model terbaik sebagai berikut.
ln Yit = -48.56 + 4.46 ln Lit
Y: PDB
L: tenaga kerja
Prob > F = 0.0000 F( 1, 35) = 313.922 H0: no first order autocorrelation
Wooldridge test for autocorrelation in panel data . xtserial lny lnl
Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (36) = 40060.41
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model
8. Pembahasan
Dengan uji parsial (t), didapati bahwa variabel tenaga kerja (lnl) signifikan
terhadap variabel PDB (lny). Ketika terjadi kenaikan variabel tenaga kerja sebesar 1% maka
akan meningkatkan PDB sebesar 4,46%. Sesuai dengan hipotesis di awal penelitian, hal ini
menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan
ekonomi suatu negara dilihat dari PDB negara, sesuai dengan teori pertumbuhan ekonomi
neoklasik dengan Model Solow.
9. Referensi
Gujarati, D.N., 2009. Basic econometrics. Tata McGraw-Hill Education.
Lee, K., Pesaran, M.H. and Smith, R., 1997. Growth and convergence in a multi-country
empirical stochastic Solow model. Journal of applied Econometrics, pp.357-392.
Todaro, M. P., dan Smith, S. C. 2011. Economic development (11th ed.). Harlow: Pearson
Education Limited.
rho .99776364 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e .32234466 sigma_u 6.8086845
_cons -48.56763 7.753649 -6.26 0.000 -64.30837 -32.82689 lnl 4.460616 .4625254 9.64 0.000 3.521639 5.399592 lny Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 36 clusters in negara) corr(u_i, Xb) = -0.9737 Prob > F = 0.0000 F(1,35) = 93.01 overall = 0.5143 max = 16 between = 0.5304 avg = 16.0 within = 0.6308 min = 16 R-sq: Obs per group:
LAMPIRAN
Tabel: Analisis 36 Negara
ASIA TENGGARA ASIA TIMUR ASIA SELATAN NEGARA LAINNYA
Brunei Darussalam China Bangladesh Brazil
Indonesia Hong Kong India Canada
Cambodia Japan Sri Lanka Germany
Myanmar Korea, Rep. Nepal Egypt, Arab Rep.
Malaysia Macao SAR, China Pakistan Spain
Philippines Mongolia France
Singapore United Kingdom
Thailand Iran, Islamic Rep.
Timor-Leste Italy
Vietnam Kazakhstan
Mexico
Russian Federation
Saudi Arabia
Turkey
