VI. HASIL ESTIMASI MODEL PASAR TENAGA KERJA DAN PEREKONOMIAN MAKRO. Hasil estimasi yang terdapat dalam bab ini merupakan hasil akhir setelah

(1)

Hasil estimasi yang terdapat dalam bab ini merupakan hasil akhir setelah mengalami berkali-kali respesifikasi. Hasil ini telah dianggap baik karena telah memenuhi kriteria ekonomi, kriteria statistik dan kriteria ekonometrik.

6.1. Keragaan Umum Model

Hasil pendugaan model dengan metoda 2SLS terhadap persamaan struktural menunjukkan indikator statistik yang relatif baik. Nilai koefisien

determinasi (R2) umumnya lebih besar dari 0.70, kecuali persamaan struktural

permintaan TK berpendidikan rendah sektor pertanian (DPRJ), pengeluaran pembangunan sektor pertanian (GEP), pengeluaran pembangunan sektor industri (GEI), pengeluaran pembangunan sektor infrastruktur (GEIS), investasi sektor pertanian (IP) dan investasi sektor jasa (IJ). Sebagian besar persamaan menghasilkan nilai F-hitung lebih besar dari 8.00. Ini mengindikasikan sebahagian besar peubah penjelas memiliki hubungan relatif baik terhadap peubah endogen. Nilai Prob>F pada sebahagian besar persamaan bernilai <.0001 yang menunjukkan bahwa secara bersama-sama semua variabel penjelas dapat menjelaskan variabel endogennya secara signifikan.

Persamaan struktural nilai produksi sektor jasa (GDPJ) menghasilkan nilai Statistik Durbin-Watson 0.96 yang mengindikasikan adanya masalah autokorelasi. Masalah autokorelasi banyak dijumpai dalam penelitian bidang ekonomi disebabkan keterkaitan antar variabel. Mempertimbangkan bahwa model yang dibangun dalam penelitian ini adalah model ekonomi dan untuk kepentingan

(2)

ekonomi, penulis memprioritaskan kriteria ekonomi di atas persyaratan statistik dan ekonometrika.

6.2. Kinerja Pasar Tenaga Kerja 6.2.1. Penawaran Tenaga kerja

Hasil pendugaan parameter pada persamaan penawaran TK berdasarkan tingkat pendidikan memberikan nilai koefisien determinasi (R2) di atas 96 persen. Artinya variasi penawaran TK peubah penjelas dalam masing-masing persamaan mampu menjelaskan di atas 96 persen fluktuasi peubah penawaran TK berdasarkan pendidikan. Peubah endogen dalam persamaan penawaran TK berpendidikan rendah, menengah dan berpendidikan tinggi dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01. Sesuai dengan kriteria ekonomi yang diharapkan, penawaran TK secara umum dipengaruhi oleh upah rata-rata (W) dan jumlah populasi penduduk (POP). Seluruh peubah penjelas berpengaruh positif dengan signifikansi yang bervariasi seperti pada Tabel 14.

Hasil estimasi pada Tabel 14 memperlihatkan peubah jumlah populasi penduduk berpengaruh positip dan signifikan terhadap penawaran TK berependidikan rendah (SPR). Hal tersebut tercermin dari nilai parameter dugaan sebesar 0.18, artinya peningkatan jumlah populasi penduduk 1000 orang akan meningkatkan jumlah SPR sebanyak 180 orang.

Pada persamaan penawaran TK berpendidikan menengah (SPM), peubah upah rata-rata (W), Jumlah populasi penduduk (POP) dan lag pengeluaran pemerintah untuk pendidikan dan kesehatan (LGEPK) berpengaruh positip terhadap SPM.

(3)

Tabel 14. Hasil Estimasi Persamaan Penawaran TK* Tahun 1980-2004 Elastisitas

Peubah Parameter

Estimasi Prob > |T| Jangka Pendek

Jangka Panjang

SPR (penawaran TK berpend rendah)

Intercept

∆W (perubahan upah rata-rata) ∆PHK (perubahan jumlah PHK) POP (jumlah populasi penduduk) LSPR (lag penawaran TK berpendidikan rendah)

7696.893 0.054218 0.006907 0.183286 0.381599 0.0117 0.3998 0.3106 0.0017 0.0095 0.5151 0.8330 F-Hitung = 97.67 R2 = 0.95596 DW = 2.059907

SPM (penawaran TK berpend menengah)

Intercept

W (upah rata-rata)

POP (jumlah populasi penduduk) LGEPK (lag pengeluaran pendidikan kesehatan)

LSPM (lag penawaran TK berpendidikan menengah)

-11854.5 0.149701 0.071511 24.39220 0.670890 0.0450 0.0495 0.0633 0.0887 0.0003 0.1625 1.1831 0.0021 0.4937 3.5949 0.0063 F-Hitung = 487.33 R2 = 0.99085 DW = 2.468268

SPT (penawaran TK berpend tinggi) Intercept

W (upah rata-rata)

POP (jumlah populasi penduduk) LGEPK (lag pengeluaran pendidikan kesehatan)

LSPT (lag penawaran TK berpendidikan tinggi)

-3456.16 0.028160 0.019892 6.405164 0.715552 0.0326 0.2056 0.0486 0.1572 <.0001 0.1411 1.5193 0.0912 0.4961 5.3413 0.3208 F-Hitung = 248.79 R2 = 0.98223 DW = 2.263288 Catatan: * Penawaran TK menggunakan data angkatan kerja.

Apabila terjadi peningkatan jumlah populasi penduduk sebanyak 1000 orang maka SPM berpotensi meningkat 71 orang. Faktor lain yang berpengaruh terhadap SPM adalah LGPK. Peningkatan LGPK satu milyar rupiah akan meningkatkan SPM sebanyak 24 ribu orang. Sementara pada persamaan penawaran TK berependidikan Tinggi (SPT) menunjukkan peningkatan jumlah populasi penduduk 1000 orang maka SPT berpotensi meningkat 20 orang.

Peubah W berpengaruh positif dan nyata terhadap SPM dengan elastisitas jangka pendek 0.16 persen dan jangka panjang 0.49 persen. Dapat dikatakan respon penawaran TK berpendidikan menengah terhadap perubahan upah rata-rata

(4)

bersifat inelastis baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang. Artinya walaupun SPM Indonesia dipengaruhi oleh peubah upah rata-rata, tetapi pengaruhnya relatif kecil meskipun dalam jangka panjang.

6.2.2. Permintaan Tenaga Kerja a. Berpendidikan Rendah

Hasil pendugaan parameter pada persamaan permintaan TK berpendidikan

rendah (DPR) berdasarkan sektor memberikan nilai koefisien determinasi (R2)

bervariasi seperti pada Tabel 15.

Tabel 15. Hasil Estimasi Persamaan Permintaan TK Berpendidikan Rendah Tahun 1980-2004

Elastisitas

Jangka Panjang DPRP(permintaan TK berpend. rend sekt pertanian)

Intercept

WP (upah rata-rata sektor pertanian)

GDPP (nilai produksi sektor pertanian)

TKIP (jumlah TK informal sektor pertanian)

LDPRP (lag permintaan TK berpend. rendah sekt pertanian)

13996.67 -0.68812 0.017205 0.602612 0.175688 <.0001 0.0151 0.3749 <.0001 0.0175 -0.1186 0.5419 -0.1439 0.6574 F-Hitung = 96.59 R2 = 0.95549 DW = 1.706572 DPRI (permintaan TK berpend. rend sekt industri)

Intercept

WI (upah rata-rata sektor industri)

GDPI (nilai produksi sektor industri)

JP (jumlah perusahaan besar dan sedang dalam industri)

JPK (jumlah penyelesaian kasus hubungan industrial)

TKII (jumlah TK informal sektor industri)

LDPRI (lag permintaan TK berpend. rendah sekt industri)

1501.583 -0.03733 0.007087 0.048144 2.044707 1.126923 0.064549 0.1106 0.2759 0.3137 0.1814 0.0321 <.0001 0.3456 0.1188 0.0498 0.5555 0.1270 0.0533 0.5938 F-Hitung = 55.34 R2 = 0.95403 DW = 2.295689 DPRJ (permintaan TK berpend. rendah sekt jasa)

Intercept

∆WJ (upah rata-rata sektor jasa)

GDPJ (nilai produksi sektor jasa)

PNSR (jumlah PNS berpendidikan rendah)

LDPRJ (lag permintaan TK berpend. rendah sekt jasa)

310.3759 -0.01115 0.015119 2.319582 0.478377 0.4325 0.4598 0.2806 0.0514 0.0142 0.3418 0.6553 F-Hitung = 6.51 R2 = 0.59122 DW = 1.784429

(5)

Pada persamaan DPRP dan DPRI mencapai 95 persen sementara pada persamaan DPRJ hanya mencapai 59 persen. Secara umum variasi peubah penjelas dalam masing-masing persamaan DPR berdasarkan sektor mampu menjelaskan fluktuasi peubah DPR lebih baik (di atas 94 persen). Peubah endogen di dalam persaman DPR berdasarkan sektor dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 15 memperlihatkan respon penurunan permintaan TK berpendidikan rendah akibat peningkatan upah rata-rata di masing-masing sektor tidak elastis dan signifikan hanya pada persamaan permintaan TK berpendidikan rendah di sektor pertanian (DPRP). Artinya peningkatan upah rata-rata sektor pertanian sebesar satu persen akan menurunkan DPRP 0.12 persen.

b. Berpendidikan Menengah

Pendugaan parameter permintaan TK berpendidikan menengah (DPM)

berdasarkan sektor memberikan koefisien determinasi (R2) di atas 95 persen.

Artinya peubah-peubah penjelas di dalam persamaan tersebut dapat menjelaskan 95 persen fluktuasi peubah DPM di setiap sektor. Peubah endogen di dalam persaman DPM berdasarkan sektor dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 16 memperlihatkan bahwa DPMI lebih responsif terhadap peningkatan upah rata-rata. Artinya peningkatan upah rata-rata sektoral akan menurunkan permintaan TK berpendidikan menengah untuk sektor pertanian 0.32 persen, industri 0.46 persen dan sektor jasa 0.13 persen. Sebaliknya, permintaan TK berpendidikan menengah di sektor pertanian (DPMP) lebih responsif terhadap peningkatan GDP sektor pertanian (GDPP). Peningkatan GDP masing-masing

(6)

sektor sebesar satu persen akan meningkatkan DPM untuk sektor pertanian 1.29 persen, industri 0.37 persen dan sektor jasa 0.26 persen.

Tabel 16. Hasil Estimasi Persamaan Permintaan TK Berpendidikan Menengah Tahun 1980-2004

Elastisitas

Jangka Panjang DPMP (permint TK berpend. men sektpertanian)

Intercept

TKMI (jumlah TK berpend. menengah sekt informal)

LDPMP(lag permintaan TK berpend. Menengah sekt pertanian)

-790.640 -0.06189 0.036499 0.152310 0.271813 0.0391 0.0853 0.0135 0.0037 0.0780 -0.3196 1.2927 0.4201 -0.4389 1.7753 0.5770 F-Hitung = 220.69 R2 = 0.98002 DW = 2.470703 DPMI (permint TK berpend. men sektor industri)

Intercept

LWI (lag upah rata-rata sektor industri)

LDPMI (lag permint. TK berpend. menengah sekt. industri)

491.7278 -0.06035 0.010516 0.040753 0.818900 0.0076 0.0018 0.0090 0.4508 <.0001 -0.4618 0.3717 -2.5497 2.0523 F-Hitung = 394.76 R2 = 0.98873 DW = 2.197437 DPMJ (permintaan TK berpend men sektor jasa)

Intercept

WJ (upah rata-rata sektor jasa)

TKFJ (jumlah TK formal sektor jasa) LDPMJ (lag permint. TK berpend. menengah sektor jasa)

-75.0290 -0.02904 0.022429 0.235430 0.366813 0.4466 0.2129 0.0808 0.0020 0.0081 -0.1287 0.2586 0.5333 -0.2033 0.4084 0.8422 F-Hitung = 77.45 R2 = 0.94509 DW = 1.473021

Secara umum dapat dikatakan bahwa elastisitas peningkatan kesempatan kerja bagi TK berpendidikan menengah akibat peningkatan GDP lebih tinggi (dan elastis) pada sektor pertanian. Hasil kajian tentang elastisitas kesempatan kerja akibat perubahan GDP yang telah dilakukan oleh Kalangi (2006) memperlihatkan nilai elastisitas rata-rata kesempatan kerja sektor pertanian (1999-2003) juga elastis, mencapai 1.49 persen.

(7)

c. Berpendidikan Tinggi

Pendugaan parameter permintaan TK berpendidikan tinggi (DPT)

berdasarkan sektor memberikan koefisien determinasi (R2) di atas 95 persen

seperti pada Tabel 17. Hal ini menunjukkan bahwa peubah-peubah penjelas di dalam persamaan tersebut dapat menjelaskan 95 persen fluktuasi peubah DPT di setiap sektor. Peubah endogen di dalam persaman DPT dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 17. Hasil Estimasi Persamaan Permintaan TK Berpendidikan Tinggi Tahun 1980-2004

Elastisitas

Jangka Panjang DPTP (permintaan TK berpend. tinggi sektpertanian)

Intercept

TKTI (jumlah TK berpend. tinggi sektor informal)

LDPTP (lag permintaan TK berpend. tinggi sekt pertanian)

-53.4439 -0.00364 0.002483 0.016213 0.505083 0.0754 0.1623 0.0286 0.2863 0.0148 -0.3390 1.5860 -0.6850 3.2047 F-Hitung = 79.58 R2 = 0.94648 DW = 1.933074 DPTI (permintaan TK berpend tinggi sektorindustri)

Intercept

LDPTI (lag permintaan TK berpend tinggi sektor industri)

39.20398 -0.00658 0.001347 0.067873 0.817348 0.2200 0.1029 0.0619 0.2267 <.0001 -0.4241 0.4011 0.0601 -2.3220 2.1958 0.3289 F-Hitung = 104.40 R2 = 0.95868 DW = 2.030049 DPTJ (permintaan TK berpend tinggi sektorjasa)

Intercept

∆WJ (perubahan upah rata-rata sektor jasa)

LDPTJ (lag permintaan TK berpendidikan tinggi sektor jasa)

-279.070 -0.02304 0.014701 0.838590 0.0627 0.1600 0.0179 <.0001 -0.2614 0.4338 -1.6195 2.6875 F-Hitung = 157.86 R2 = 0.96143 DW = 2.723394

Tabel 17 memperlihatkan bahwa DPTI lebih responsif terhadap peningkatan upah rata-rata. Artinya peningkatan upah rata-rata sektoral akan menurunkan permintaan TK berpendidikan tinggi untuk sektor pertanian 0.34

(8)

persen, industri 0.42 persen dan sektor jasa 0.26 persen. Sejalan dengan hasil penelitian ini, Yudhoyono (2004) juga menyimpulkan kenaikan upah rata-rata sektor pertanian sebesar 1 rupiah per bulan akan menurunkan penyerapan TK sektor pertanian sebanyak 5 ribu orang dan untuk TK non pertanian sebanyak 2 ribu orang. Di antara sektor yang diamati, elastisitas permintaan TK berpendidikan tinggi terhadap peningkatan GDP lebih elastis pada sektor pertanian yaitu 1.59 persen. Artinya peningkatan GDP sektor pertanian sebesar satu persen akan meningkatkan DPTP sebesar 1.59 persen. Hasil analisis ini sejalan dengan kesimpulan penelitian yang dilakukan Kalangi (2006) yang menyimpulkan bahwa respon peningkatan kesempatan kerja sektor pertanian akibat peningkatan nilai GDP pertanian mencapai 1.49 persen (1999-2003).

6.2.3. Upah Rata-rata

Hasil pendugaan parameter persamaan upah rata-rata berdasarkan sektor memberikan nilai koefisien determinasi (R2) di atas 84 persen. Artinya variasi peubah penjelas dalam masing-masing persamaan mampu menjelaskan di atas 84 persen fluktuasi peubah upah rata-rata berdasarkan sektor. Peubah endogen dalam persamaan upah rata-rata sektor pertanian, industri dan jasa dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 18 memperlihatkan bahwa hasil pendugaan persamaan upah rata-rata sektoral secara nyata dipengaruhi oleh upah minimum masing-masing sektor. Hal tersebut tercermin pada nilai parameter yang berarti peningkatan upah minimum rata-rata sektoral untuk pekerja yang menjadi target kebijakan upah minimum sebesar 1000 rupiah akan meningkatkan upah rata-rata sektor pertanian 186 rupiah, industri 180 rupiah dan sektor jasa 261 rupiah.

(9)

Tabel 18. Hasil Estimasi Persamaan Upah Rata-rata Tahun 1980-2004 Elastisitas

WP (upah rata-rata sektor pertanian)

Intercept

UMP (upah minimum sektor pertanian)

KHM (Kebutuhan Hidup Minimum)

DEFP (deflator GDP sektor pertanian)

TKFP (jumlah TK formal sektor pertanian)

S (jumlah penawaran TK total)

LWP (lag upah rata-rata sektor pertanian)

4351.285 0.186011 0.235748 7.722205 0.026872 -0.07680 0.347304 0.0857 <.0001 0.0888 0.0014 0.4379 0.0131 0.0115 0.3311 0.3383 0.2532 -0.9868 0.5074 0.5183 0.3879 -1.119 F-Hitung = 32.31 R2 = 0.92375 DW = 2.147441 WI (upah rata-rata sektor industri)

Intercept

UMI (upah minimum sektor industri)

DEFI (deflator GDP sektor industri)

TKFI (jumlah TK formal sektor industri)

LWI (lag upah rata-rata sektor industri)

5358.180 0.180116 1.007071 3.237797 2.135565 -0.28723 0.502053 0.0414 0.0630 0.0046 0.1847 0.0002 0.0005 0.0003 0.2531 0.7616 0.0502 0.9223 -1.9448 0.5084 1.5294 0.1009 1.8523 -3.9057 F-Hitung = 22.11 R2 = 0.89239 DW = 2.354692 WJ (upah rata-rata sektor jasa)

Intercept

UMJ (upah minimum sektor jasa)

DEFJ (deflator GDP sektor jasa)

LTKF (lag jumlah TK formal)

LWJ (lag upah rata-rata sektor jasa)

5380.282 0.260546 0.753300 15.60628 0.166095 -0.18927 0.454715 0.1585 0.0139 0.0483 0.0129 0.1718 0.0566 0.0084 0.2786 0.4369 0.2015 0.2603 -0.9828 0.5109 0.8012 0.3695 0.4774 -1.8023 F-Hitung = 13.82 R2 = 0.83822 DW = 1.583527 W (upah rata-rata) Intercept

L∆UMR (lag perubahan upah minimum rata-rata)

∆WJ (perubahan upah rata-rata sektor jasa)

WL (upah rata-rata sektor lainnya)

LW (lag upah rata-rata)

847.4541 0.062092 0.358429 0.461737 0.258188 0.059693 0.221975 0.1545 0.3374 0.1767 0.0034 0.0438 0.0548 0.0703 0.1825 0.4461 0.3253 0.0971 0.2345 0.5734 0.4181 0.1248 F-Hitung = 67.97 R2 = 0.96225 DW = 2.34477

(10)

Fenomena ini juga ditemui dalam studi terdahulu yang menyimpulkan bahwa kebijakan upah minimum meskipun secara normatif ditargetkan pada buruh tanpa pengalaman, berpendidikan rendah dan mempunyai masa kerja di bawah satu tahun, namun dalam pelaksanaannya telah menyebabkan kenaikan upah bagi buruh secara keseluruhan atau

dalam kajian ketenagakerjaan disebut upah sundulan (Wirahyoso, 2002).

Faktor lain yang juga berpengaruh terhadap upah rata-rata sektoral adalah KHM. Secara umum terlihat perbaikan pemenuhan upah rata-rata pada sektor industri relatif lebih baik dibandingkan sektor pertanian dan jasa. Artinya peningkatan KHM sebesar 1000 rupiah akan meningkatkan upah rata-rata sektor pertanian 236 rupiah, industri 1007 rupiah dan jasa 753 rupiah.

Faktor tuntutan serikat pekerja yang diproksi dengan peubah jumlah TK formal di masing-masing sektor juga mempengaruhi nilai upah rata-rata sektoral. Secara umum upah rata-rata sektor industri lebih respon terhadap tuntutan serikat pekerja. Artinya peningkatan tuntutan serikat pekerja sebesar satu persen di masing-masing sektor akan meningkatkan upah rata-rata di sektor pertanian 0.02 persen, industri 0.92 persen dan jasa 0.26 persen. Hasil penelitian terdahulu juga menyimpulkan bahwa fenomena upah sundulan merupakan dampak dari kekuatan serikat pekerja untuk menaikkan upah buruh diluar target kebijakan upah minimum (Priyono,2002).

6.3. Kinerja Fiskal

Pendugaan parameter penerimaan dan pengeluaran pemerintah

berdasarkan sektor pembangunan memberikan koefisien determinasi (R2)

(11)

Tabel 19. Hasil Estimasi Persamaan Penerimaan dan Pengeluaran Pemerintah Tahun 1980-2004

Elastisitas

TAX (penerimaan pajak)

Intercept

AS (penawaran agregat)

LTAX (lag penerimaan pajak)

-126.326 0.001324 0.197561 0.0029 0.0004 0.1769 1.3413 1.6716 F-Hitung = 163.31 R2 = 0.94230 DW = 1.488553

GEP (pengeluaran pemb sektor pertanian)

Intercept

∆GTR (perubahan penerimaan pemerintah total)

LINF (lag inflasi nasional)

GDPP/AS (share GDP pertanian thd agregat suplai)

14.98551 0.034337 0.592019 17.57876 0.0058 0.0495 <.0001 0.2689 0.0173 0.0080 - - F-Hitung = 12.60 R2 = 0.66551 DW = 1.738171

GEI (pengeluaran pemb sektor industri)

Intercept

∆GTR (perubahan penerimaan pemerintah total)

GRI (pertumbuhan sektor industri)

1.898281 0.007940 0.035231 0.100363 0.0052 0.1521 0.1839 0.0264 0.0207 0.0025 0.0061 - - -F-Hitung = 2.21 R2 = 0.25908 DW = 2.347546 GEIS (pengeluaran pemb untuk infrastruktur)

Intercept

L∆GTR (lag perubahan penerimaan pemerintah total)

LGEIS (lag pengeluaran pemb untuk infrastruktur)

8.594533 0.053636 0.074659 0.829220 0.1708 0.1700 0.3928 <.0001 0.0214 0.1254 F-Hitung = 13.70 R2 = 0.68383 DW = 1.702487 GEPK (pengeluaran pemb pend dan kesehatan)

Intercept

LUT (lag tingkat pengangguran total)

GTR (penerimaan pemerintah total)

LGEPK (lag pengeluaran pemb untuk pendidikan dan kesehatan)

-0.48610 1.177960 0.011670 0.286771 0.676046 0.4636 0.1362 0.2659 0.0213 <.0001 0.1563 0.0885 0.4852 0.2732 F-Hitung = 23.61 R2 = 0.83993 DW = 1.090124

Peubah endogen di dalam persaman TAX, GEP, GEIS dan GEPK dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01 sementara pada persamaan GEI nyata pada taraf 0.1.

(12)

Tabel 19 memperlihatkan bahwa penerimaan pajak (TAX) dipengaruhi secara postif oleh penawaran agregat (AS). Jika AS meningkat satu milyar rupiah maka TAX akan meningkat sebesar 1.3 juta rupiah. Dalam jangka pendek maupun jangka panjang penerimaan pajak responsif terhadap peubah AS.

Faktor yang mempengaruhi nilai pengeluaran pembangunan pertanian, industri, infrastruktur serta pendidikan dan kesehatan adalah penerimaan pemerintah. Peningkatan penerimaan pemerintah satu milyar rupiah akan meningkatkan pengeluaran pembangunan sektor pertanian 34 juta rupiah, sektor industri 7.9 juta rupiah, sektor infrastruktur 53.6 juta rupiah serta sektor pendidikan dan kesehatan 11.7 juta rupiah. Besarnya pengaruh penerimaan pemerintah terhadap pengeluaran infrastruktur bisa dipahami karena merupakan salah satu faktor penting menggerakkan perekonomian.

Lag inflasi juga berpengaruh nyata terhadap besarnya pengeluaran pembangunan untuk sektor pertanian serta pendidikan dan kesehatan. Artinya kenaikan laju inflasi tahun sebelumnya sebesar satu persen akan menyebabkan meningkatnya nilai peneluaran pembangunan sektor pertanian 590 juta rupiah dan sektor pendidikan dan kesehatan 290 juta rupiah dalam rangka mempertahankan nilai riil pengeluaran pemerintah.

6.4. Kinerja Penawaran Agregat

Hasil pendugaan parameter nilai produksi sektoral memberikan nilai koefisien determinasi (R2) di atas 96 persen seperti pada Tabel 20. Artinya variasi peubah penjelas dalam masing-masing persamaan mampu menjelaskan di atas 96 persen fluktuasi peubah nilai produksi sektor pertanian, industri maupun sektor jasa.

(13)

Tabel 20. Hasil Estimasi Persamaan Nilai Produksi Sektoral Tahun 1980-2004 Elastisitas

Jangka Panjang GDPP (nilai produksi sektor pertanian)

Intercept

DP (permintaan TK sektor pertanian) DEFP (deflator GDP sektor pertanian)

∆IP (perubahan investasi sektor pertanian)

∆GEP (perubahan pengeluaran pemb sektor pertanian)

∆GEIS (perubahan pengeluaran pemb infrastruktur) LGDPP (lag nilai produksi sektor pertanian)

-1574.86 0.098317 0.323054 0.026704 8.215004 7.864306 0.973710 0.2489 0.0710 0.4287 0.3062 0.3054 0.2746 <.0001 0.0861 3.2743 F-Hitung = 394.22 R2 = 0.99328 DW = 2.028915 GDPI (nilai produksi sektor industri)

Intercept

DI (permintaan TK sektor industri) DEFI (deflator GDP sektor industri)

II (investasi sektor industri)

∆GEI (perubahan pengeluaran pemb sektor industri) KUK (kredit usaha kecil)

GEIS (pengeluaran pemb infrastruktur) LGDPI (lag nilai produksi sektor industri)

464.9194 0.918193 38.69647 0.088450 164.7634 32.56100 15.05642 0.609806 0.4706 0.2613 0.1513 0.2619 0.2949 0.0374 0.3786 0.0053 0.1300 0.0711 0.3331 0.1822 F-Hitung = 222.99 R2 = 0.99048 DW = 1.275885 GDPJ (nilai produksi sektor jasa)

Intercept

∆DJ (perubahan permintaan TK sektor jasa) LDEFJ (lag deflator GDP sektor jasa)

IJ (investasi sektor jasa)

LGEIS (lag pengeluaran pemb sektor pertanian) LGDPJ (lag nilai produksi sektor jasa)

3889.881 0.265636 7.080491 0.142993 28.04410 0.861724 0.0489 0.3275 0.1586 0.3540 0.2373 <.0001 0.0351 0.7008 0.2542 5.0685 F-Hitung = 83.80 R2 = 0.96101 DW = 0.96101

Peubah endogen dalam persamaan nilai produksi sektor pertanian, industri dan jasa dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 20 memperlihatkan permintaan tenaga kerja sektor pertanian (DP) berpengaruh positip dan nyata terhadap nilai produksi sekroe pertanian (GDPP). Artinya peningkatan kesempatan kerja di sektor pertanian sebanyak 1 orang akan

(14)

meningkatkan nilai produksi sektor pertanian sebesar 98.3 juta rupiah. Jika dibandingkan dengan sektor industri dan jasa maka sektor pertanian menempati urutan terendah dalam hal produktivitas tenaga kerja sementara sektor industri menempati urutan teratas. Pada persamaan GDPI, kredit usaha kecil (KUK) berpengaruh nyata dalam meningkatkan GDPI. Artinya peningkatan KUK sebesar satu milyar rupiah akan meningkatkan GDPI 32.6 milyar rupiah.

6.5. Kinerja Permintaan Agregat

Pendugaan parameter persamaan konsumsi (C), ekspor (X) dan impor (M)

memberikan koefisien determinasi (R2) di atas 88 persen. Hal ini menunjukkan

bahwa peubah-peubah penjelas di dalam persamaan tersebut dapat menjelaskan 99 persen fluktuasi peubah C, 95 persen fluktuasi peubah X dan 88 persen fluktuasi peubah M. Peubah endogen di dalam persaman C, X, dan M dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 21 memperlihatkan bahwa faktor penawaran agregat per kapita (AS/POP) berpengaruh positif terhadap pengeluaran konsumsi. Peningkatan AS/POP satu milyar rupiah akan meningkatkan pengeluaran konsumsi nasional 46 triliun rupiah. Sementara inflasi berpengaruh negatif terhadap pengeluaran konsumsi. Peningkatan inflasi sebesar satu persen akan menurunkan pengeluaran konsumsi nasional 225 milyar rupiah.

Nilai ekspor dipengaruhi secara positif oleh nilai tukar rupiah terhadap dollar AS (ER). Peningkatan ER satu rupiah per dollar akan meningkatkan nilai ekspor 1.04 milyar rupiah rupiah. Demikian pula penawaran agregat (AS) berpengaruh positip terhadap nilai ekspor. Peningkatan AS satu milyar rupiah akan meningkatkan nilai ekspor 0.30 milyar rupiah.

(15)

Tabel 21. Hasil Estimasi Persamaan Konsumsi, Ekspor dan Impor Tahun 1980-2004

Elastisitas

Jangka Panjang C (konsumsi)

Intercept

AS/POP (pendapatan per kapita) INF (inflasi nasional) LC (lag konsumsi) -19490.6 45985.72 -224.958 0.796406 0.0004 <.0001 0.0049 <.0001 0.3854 -0.0161 1.8929 -0.0791 F-Hitung = 1747.91 R2 = 0.99639 DW = 1.447554 X (nilai ekspor) Intercept

ER (nilai tukar rupiah terhadap Dolar Amerika) AS (penawaran agregat)

LX (lag nilai ekspor)

-9074.23 1.042679 0.300933 0.039729 0.0578 0.0844 <.0001 0.4081 0.0547 1.0216 0.0569 1.0639 F-Hitung = 133.87 R2 = 0.95483 DW = 2.636538 M (nilai impor) Intercept

ER (nilai tukar rupiah terhadap Dolar Amerika) AS (penawaran agregat)

LM (lag nilai impor)

-9694.45 -1.24392 0.220442 0.427867 0.1152 0.1093 0.0004 0.0063 -0.0695 0.7973 -0.1215 1.3936 F-Hitung = 48.29 R2 = 0.88405 DW = 2.127146

Nilai impor dipengaruhi secara negatif oleh nilai tukar rupiah terhadap dollar AS (ER). Peningkatan ER satu rupiah per dollar akan menurunkan nilai impor 1.25 milyar rupiah rupiah. Sebaliknya penawaran agregat (AS) berpengaruh positip terhadap nilai impor. Peningkatan AS satu milyar rupiah akan meningkatkan nilai impor 0.22 milyar rupiah.

Tabel 22 memperlihatkan hasil pendugaan parameter pada persamaan nilai investasi berdasarkan sektor memberikan nilai koefisien determinasi (R2) bervariasi yaitu sektor pertanian 58 persen, industri 76 persen sementara jasa hanya 37 persen. Artinya variasi peubah penjelas dalam masing-masing persamaan mampu menjelaskan fluktuasi peubah investasi untuk sektor pertanian 58 persen, industri 76 persen sementara jasa hanya 37 persen.

(16)

Tabel 22. Hasil Estimasi Persamaan Investasi Sektoral Tahun 1980-2004 Elastisitas

Jangka Panjang IP (investasi sektor pertanian)

Intercept

∆SB (perubahan suku bunga) UMR (upah minimum rata-rata) LAS (lag penawaran agregat)

∆KP (perubahan jumlah kasus pemogokan) DDF (dummy desentralisasi fiskal) LIP (lag investasi sektor pertanian)

1321.929 -49.5038 -1.34291 0.025921 -5.32200 3653.718 0.614324 0.3778 0.3108 0.0880 0.1918 0.3379 0.1655 0.0029 -0.3045 0.9693 -0.7895 2.5133 F-Hitung = 3.79 R2 = 0.58679 DW = 1.562349 II (investasi sektor industri)

Intercept

∆SB (perubahan suku bunga) UMR (upah minimum rata-rata) AS (penawaran agregat) KP (jumlah kasus pemogokan) DDF (dummy desentralisasi fiskal) LII (lag investasi sektor industri)

-7936.68 -82.6170 -2.26652 0.246194 -23.2645 -24116.6 0.139976 0.2417 0.3607 0.1589 0.0095 0.2405 0.0121 0.2821 -0.0796 1.4254 -0.0899 -0.0925 1.6574 -0.1045 F-Hitung = 8.58 R2 = 0.76298 DW = 2.380518 IJ (investasi sektor jasa)

Intercept SB (suku bunga)

LUMR (lag upah minimum rata-rata) AS (lag upah minimum rata-rata)

LKP (perubahan jumlah kasus pemogokan) DDF (dummy desentralisasi fiskal) LIJ (lag investasi sektor jasa)

-254.735 -2.75548 -0.35560 0.012588 -0.94728 2692.560 0.091524 0.4438 0.4802 0.1294 0.1235 0.4196 0.0614 0.3576 -0.2794 1.6311 -0.3075 1.7954 F-Hitung = 1.58 R2 = 0.37198 DW = 1.539115

Peubah endogen dalam persamaan nilai investasi sektor pertanian dan industri dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01 kecuali pada sektor jasa hanya 0.2.

Persamaan investasi sektoral dipengaruhi secara negatif oleh suku bunga nominal dan faktor ketidakpastian di pasar TK yaitu upah minimum rata-rata (UMR) dan jumlah kasus pemogokan (KP). Peningkatan suku bunga nominal sebesar satu persen akan menurunkan nilai investasi sektor pertanian 49.5 milyar

(17)

rupiah, industri 82.6 milyar rupiah dan jasa 2.8 milyar rupiah. Peningkatan UMR sebesar satu rupiah per tahun akan menurunkan nilai investasi sektor pertanian 1.3 milyar rupiah, industri 2.3 milyar rupiah dan jasa 0.4 milyar rupiah. Selanjutnya peningkatan jumlah kasus pemogokan satu kasus per tahun akan menurunkan nilai investasi sektor pertanian 5.3 milyar rupiah, industri 23.3 milyar rupiah dan jasa 1.0 milyar rupiah.

Pada kenyataannya, sektor pertanian mempunyai rata-rata nilai investasi paling rendah di era otda yang telah lalu, yaitu 3.46 persen dari total investasi dibanding sektor lain tahun 2001-2004. Hasil penelitian Kalangi (2006) juga menyimpulkan hal serupa ( 2.04 persen), karena dianggap sektor pertanian kurang menguntungkan bagi investor asing. Namun, sumbangan sektor pertanian terhadap PDB relatif besar, rata-rata di era otda yang telah lalu mencapai 15.73 persen tahun 2001-2004. Sumbangan terhadap peningkatan kesempatan kerja pada periode yang sama mencapai 44.42 persen.

6.6. Kinerja Moneter

Pendugaan parameter persamaan penawaran uang (MS), permintaan uang

(MD) dan suku bunga nominal (SB) memberikan koefisien determinasi (R2) di

atas 84 persen seperti pada Tabel 23. Artinya peubah-peubah penjelas di dalam persamaan tersebut dapat menjelaskan 99 persen fluktuasi peubah MS dan MD, dan 84 persen fluktuasi peubah SB. Peubah endogen di dalam persaman MS, MD dan SB dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

(18)

Tabel 23. Hasil Estimasi Persamaan Penawaran dan Permintaan Uang serta Suku Bunga Tahun 1980-2004

Elastisitas

Estimasi Prob > |T| Jangka Pendek Jangka Panjang MS (penawaran uang) Intercept AD (permintaan agregat) SB (suku bunga)

∆ER (perubahan nilai tukar rupiah terhadap Dolar Amerika) LMS (lag penawaran uang)

-485.902 0.004305 3.060249 0.026827 0.454207 <.0001 <.0001 0.0555 0.0208 0.9622 0.0501 0.0926 1.7630 0.0919 0.1697 F-Hitung = 892.35 R2 = 0.99498 DW = 1.342731 MD (permintaan uang) Intercept AD (permintaan agregat)

∆SB (perubahan suku bunga) DKE (dummy krisis ekonomi) LMD (lag permintaan uang)

-341.791 0.003544 -1.63250 48.77867 0.554641 0.0002 <.0001 0.1065 0.1525 <.0001 0.7921 -0.0105 1.7786 -0.0236 F-Hitung = 774.43 R2 = 0.99422 DW = 1.192748 SB (suku bunga) Intercept

∆MS (perubahan penawaran uang) LAD (lag permintaan agregat) LINF (lag inflasi nasional) LSB (lag suku bunga)

3.015449 -0.00527 5.074E-6 0.630957 0.455050 0.1614 0.2581 0.2839 <.0001 0.0002 0.3829 0.7026 F-Hitung = 23.22 R2 = 0.83765 DW = 1.403858

Tabel 23 memperlihatkan permintaan agregat (AD) berpengaruh potitif terhadap penawaran uang (MS), permintaan uang (MD) dan suku bunga nominal (SB). Peningkatan AD satu milyar rupiah akan meningkatkan MS 4.3 juta rupiah, MD 3.5 juta rupiah dan suku bunga nominal 0.00001 persen. Peningkatan SB satu persen menyebabkan peningkatan MS 3.1 milyar rupiah, sebaliknya terjadi penurunan MD 1.6 milyar rupiah. Nilai tukar berpengaruh positif terhadap MS. Peningkatan selisih nilai tukar rupiah terhadap dollar AS tahun sekarang dan tahun lalu sebesar satu rupiah per dollar akan meningkatkan MS 26.8 juta rupiah.

(19)

Tingkat suku bunga juga dipengaruhi secara positif oleh lag inflasi. Peningkatan inflasi tahun sebelumnya sebesar satu persen akan menyebabkan peningkatan suku bunga nominal 0.63 persen. Respon peningkatan suku bunga akibat peningkatan lag inflasi tidak elastis dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

6.7. Kinerja Keseimbangan Makro

Hasil pendugaan parameter persamaan indeks harga konsumen (CPI) memberikan nilai koefisien determinasi (R2) di atas 96 persen seperti pada Tabel 24. Artinya variasi peubah penjelas dalam persamaan mampu menjelaskan 96 persen fluktuasi peubah CPI. Peubah endogen dalam persamaan CPI dipengaruhi secara nyata oleh peubah penjelas secara bersama-sama pada taraf nyata (α) 0.01.

Tabel 24. Hasil Estimasi Persamaan Indeks Harga Konsumen Tahun 1980- 2004

Elastisitas

CPI (indeks harga konsumen)

Intercept

LSB (lag suku bunga) LW (lag upah rata-rata) LCPI (lag indeks harga konsumen)

-55.1704 0.065295 0.006445 0.904354 0.0358 0.4584 0.0067 <.0001 0.5455 5.7031 F-Hitung = 143.18 R2 = 0.95764 DW = 2.469837

Tabel 24 memperlihatkan faktor lag upah (LW) berpengaruh positif terhadap peningkatan CPI. Peningkatan LW satu rupian per tahun akan meningkatkan CPI sebesar 0.007. Respon peningkatan CPI akibat peningkatan lag upah tidak elastis dalam jangka pendek tetapi elastis dalam jangka panjang.