Analisis Spillover Effect pada Kegiatan Ekonomi Sektoral dalam Koridor Ekonomi Kalimantan

Analisis Spillover Effect pada Kegiatan Ekonomi Sektoral dalam Koridor Ekonomi Kalimantan Galih Gumelar H dan Uka Wikarya Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia [email protected]

Abstrak Skripsi ini bertujuan untuk melihat efek spillover dari sektor-sektor ekonomi di dalam koridor ekonomi Kalimantan terhadap perekonomian wilayah-wilayah tetangganya dalam rangka menunjang pelaksanaan MP3EI yang hanya berfokus pada percepatan pertumbuhan ekonomi secara nasional namun kurang memperhatikan potensi efek spillover yang mampu dihasilkan. Metode yang digunakan adalah Granger Causality Test serta Impulse Response Function dan Variance Decomposition untuk menganalisis hubungan kausalitas antar sektorsektor ekonomi dengan perekonomian wilayah tetangganya. Ditemukan bahwa sektor jasa-jasa Kalimantan Barat menghasilkan spillover kepada wilayah tetangganya, sektor industri dan agrikultur Kalimantan Tengah menghasilkan spillover kepada wilayah tetangganya, dan sektor industri Kalimantan Timur dan Selatan menghasilkan spillover kepada wilayah sekitarnya. Kata Kunci: Granger Causality; Kalimantan; MP3EI; Spillover Effect; Vector Auto Regression

Analyzing the Spillover Effect of Sectoral Economic Activities in the Economic Coridor of Kalimantan Abstract This study aims to analyze the spillover effect from economic sectors inside the coridor economy of Kalimantan in order to support the implementation of MP3EI, which apparently only focuses on the acceleration of the national economic growth while the sectors that could produce the spillover effect are being neglected. Granger Causality Test, Variance Decomposition, and Impulse Response Function are being used to analyze the causality between the sectors and the surounding areas. It is found that the services sectors of West Kalimantan produces spillover effect to its surounding areas, while industrial and agricultural sectors of Central Kalimantan and industrial sectors of East and South Kalimantan do exactly the same as latter. Keywords: Granger Causality; Kalimantan; MP3EI; Spillover Effect; Vector Auto Regression

Analisis spillover…, Galih Gumelar Husni, FE UI, 2014

Pendahuluan Visi Bappenas pada tahun 2014 adalah memerbaiki perekonomian nasional agar mampu meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berkeadilan. Maka dari itu, perencanaan wilayah-wilayah pertumbuhan ekonomi di Indonesia perlu diperhatikan agar sektor-sektor unggulan pada masing-masing regional mampu mendorong pemerataan ekonomi. Sejak tahun 2011, perencanaan wilayah pertumbuhan ekonomi di Indonesia mempertimbangkan pada dokumen Masterplan Percepatan Pembangunan Perluasan Ekonomi Indonesia (MP3EI), dimana pemerintah membagi wilayah Indonesia ke dalam enam koridor ekonomi. Pembagian koridor-koridor ekonomi tersebut berdasarkan pada sektor-sektor unggulan yang terdapat pada masing-masing wilayah dengan tujuan untuk mempercepat pertumbuhan ekonomi nasional. Namun, sektor-sektor yang diunggulkan di setiap koridor MP3EI ini hanya fokus pada sektor yang berorientasi ekspor. Selain itu, mengingat salah satu tujuan MP3EI adalah untuk menciptakan kutub-kutub pertumbuhan ekonomi yang direncanakan, maka akan muncul disparitas pertumbuhan ekonomi antara satu wilayah dengan wilayah lainnya (Perroux, 1955), terutama antara provinsi-provinsi yang terletak pada sebuah wilayah koridor ekonomi. Atas dasar kedua hal tersebut, program MP3EI dikhawatirkan tidak dapat memberikan efek keterkaitan antar wilayah-wilayah anggota di dalam setiap koridor ekonomi. Efek keterkaitan antar wilayah ini sangat penting, terutama untuk menciptakan pertumbuhan ekonomi yang lebih merata. Sesuai dengan teori growth spillover yang menyatakan bahwa jika terdapat pertumbuhan ekonomi di sebuah wilayah, maka terdapat pula peningkatan pertumbuhan ekonomi di wilayah sekitarnya apabila antara kedua wilayah tersebut memiliki keterkaitan ekonomi yang kuat. MP3EI mencanangkan koridor Kalimantan sebagai lumbung energi dan pertambangan nasional, namun tak seluruh provinsi di dalam koridor ini mengandalkan sektor energi dan pertambangan. Sektor tersebut dianggap mampu mempercepat pertumbuhan ekonomi nasional, namun laporan Bappenas pada tahun 2010 menunjukkan bahwa sektor pertambangan dan energi (khususnya yang terdapat di Kalimantan Timur dan Kalimantan Selatan) tidak memiliki keterkaitan ekonomi dengan wilayah-wilayah lain yang terdapat di dalam koridor tersebut. Sehingga demi menciptakan sebuah hubungan ekonomi antar wilayah


yang baik, analisis mengenai spillover effect sebuah sektor terhadap wilayah lainnya dirasa perlu. Pertanyaan penelitian yang diajukan adalah: Apakah sektor-sektor perekonomian di masingmasing wilayah Kalimantan menghasilkan spilover effect ke wilayah tetangganya? Jika ya, maka sektor apa yang paling memberikan pengaruh terhadap wilayah-wilayah lainnya? Tinjauan Teoritis Spillover effect muncul sebagai akibat dari terbentuknya kutub pertumbuhan. Kutub pertumbuhan terjadi karena badan-badan usaha yang terdapat di dalam sebuah wilayah merasakan adanya efek aglomerasi. Secara lebih jelas, teori Marshall menyatakan bahwa efek aglomerasi dapat berupa local-skilled labour pooling, input sharing, serta knowledge spillover yang mampu menyebabkan terjadinya economies of scale yang tinggi di kawasan tersebut (Jofre-Monseny et al, 2011). Kekuatan economies of scale ini ada yang bersifat urbanization economies maupun localization economies. Urbanization economies adalah manfaat aglomerasi yang bisa dirasakan oleh berbagai kumpulan perusahaan yang masing-masing bergerak di sektor berbeda. Sedangkan localization economies adalah aglomerasi yang tercipta akibat manfaat-manfaat yang dirasakan oleh beberapa perusahaan yang menghasilkan produk serupa (Belleflame, 2011). Adanya aglomerasi tersebut kemudian akan memunculkan kutub pertumbuhan ekonomi di sebuah wilayah. Kekuatan kutub pertumbuhan akan sesuai dengan keuatan aglomerasinya, dimana tiap-tiap wilayah memiliki karakteristik ekonomi yang berbeda-beda (Perroux, 1955 dalam Parr 1999). Munculnya kutub-kutub pertumbuhan ini kemudian memicu adanya konsep mengenai spillover effect. Spillover effect adalah eksternalitas yang dihasilkan dari adanya aglomerasi yang terbentuk dari beberapa kumpulan industri. Secara lebih jauh, Myrdal (1957) menyatakan bahwa efek spillover ini terbagi menajdi dua jenis, yaitu spread effect serta backwash effect. Spread effect adalah sebuah konsep yang menyatakan bahwa output perekonomian pada sebuah kutub pertumbuhan akan memencar keluar dan memasuki ruang hinterland-nya, sehingga secara langsung pertumbuhan ekonomi di wilayah pertumbuhan akan memengaruhi pertumbuhan ekonomi di wilayah sekitarnya. Sedangkan backwash effect adalah efek buruk yang dihasilkan dari munculnya kutub pertumbuhan, dimana terdapat polarisasi kegiatan ekonomi akibat munculnya aglomerasi. Polarisasi ini dapat berupa


perpindahan tenaga kerja, kapital, serta perdagangan yang akhirnya mampu memicu kesenjangan antara kawasan pertumbuhan dengan kawasan sekelilingnya. Dalam konsep tersebut dijelaskan bahwa terdapat keterkaitan ekonomi antara pertumbuhan sebuah sektor di dalam sebuah wilayah dengan wilayah sekitarnya. Keterkaitan ekonomi antar provinsi di pulau Kalimantan sendiri terbilang tidak cukup kuat. Laporan Bappenas (2010) memperlihatkan bahwa sebagian besar kegiatan ekonomi provinsiprovinsi di Kalimantan memiliki keterkaitan yang kuat dengan provinsi-provinsi yang terdapat di Pulau Jawa, dan terdapat keterkaitan yang cenderung tidak kuat antar provinsi di Kalimantan. Tabel 1 Keterkaitan Ekonomi Antara Kegiatan Ekonomi Sektoral Sebuah Provinsi dengan Provinsi Lainnya di Pulau Kalimantan

Kalimantan Barat Kalimantan Tengah Provinsi Penerima Output Kalimantan Timur Kalimantan Selatan

Sektor yang Menyediakan Barang Input dari Kalimantan Kalimantan Kalimantan Kalimantan Barat Tengah Timur Selatan Industri Pulp, Industri Petrokimia Industri Pulp, Kehutanan, Industri Lain, Industri Sektor Makanan dan Utilitas, Minuman Pengangkutan dan Komunikasi Jasa Keuangan Pengangkutan dan Komunikasi

Peternakan, Industri Makanan dan Minuman

Industri Pulp, Perdagangan, Sektor Utilitas, Pengangkutan dan Komunikasi

(sumber: Bappenas 2010, diolah kembali)


Metode Penelitian Teori yang digunakan membimbing pada satu hipotesis bahwa terdapat hubungan sebab akibat di antara kegiatan perekonomian sebuah daerah dan daerah lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode Granger Causality serta Vector Auto Regression (VAR) untuk melihat kekuatan pengaruh sektor ekonomi di sebuah wilayah terhadap wilayah sekitarnya. Metode ini digunakan oleh Groenewold (2004), Takahashi (2009), serta Monica (2011) dimana seluruh penelitian tersebut mengkaji tentang adanya spillover effect. Data yang digunakan adalah PDRB total riil masing-masing provinsi di Kalimantan serta PDRB sektoral di masing-masing provinsi yang terbagi menjadi tiga kegiatan ekonomi yaitu agrikultur, industri, serta jasa. Sektor-sektor yang terdapat pada masing-masing kegiatan ekonomi tersebut adalah: 1. Agrikultur: Pertanian secara luas 2. Industri: Industri Pengolahan, Pertambangan, Konstruksi, dan Utilitas 3. Jasa-jasa: Perdagangan Hotel Restoran, Jasa Keuangan, Pengangkutan dan Komunikasi, serta jasa-jasa lain. Wilayah observasi dibagi menjadi tiga wilayah, yaitu Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, serta Kalimantan Timur dan Selatan. Kalimantan Timur dan Selatan digabung mengingat karakteristik ekonomi yang sama antar dua provinsi tersebut. Data yang digunakan memiliki rentang waktu dari tahun 1976 hingga 2011 dan diubah ke dalam bentuk logaritma. Granger Causality digunakan untuk melihat hubungan langsung antara sebuah sektor perekonomian di sebuah wilayah dengan wilayah sekitarnya, sehingga persamaan yang dibuat adalah: !"# !"#!

!

=

!"# !"#$%&!,!

!

! !!

=

!"# !"#! ! !!

!!!

+

! !!

!"# !"#$%&!,!

!"#(!"#$%&!,! )!!! +

! !!

!!!

+ !!"

(1)

!"#(!"#! )!!! + !!"

(2)

Persamaan (1) menunjukkan bahwa pertumbuhan PDRB riil sebuah provinsi pada periode ! (yang dilambangkan dengan pertumbuhan !"# !"#$%&!,!

sektor !!!

!"# !"#! ! ), dipengaruhi oleh nilai-nilai masa lalu dari

ekonomi

di

wilayah

lainnya

(yang

dilambangkan

dengan

). Hal ini mengindikasikan adanya spread effect, dimana pertumbuhan

sebuah sektor mampu mendorong pertumbuhan ekonomi di wilayah lainnya karena output


sektor tersebut menjadi input bagi sektor-sektor di wilayah sekitarnya. Sedangkan persamaan (2) menunjukkan bahwa pertumbuhan produksi sebuah sektor ekonomi di sebuah wilayah dipengaruhi oleh peningkatan pertumbuhan ekonomi wilayah sekitarnya. Hal ini disebabkan karena pertumbuhan ekonomi di wilayah lain mengakibatkan kenaikan pendapatan yang kemudian menyebabkan peningkatan permintaan barang dan jasa. Dengan asumsi bahwa wilayah tersebut tidak dapat memenuhi penyediaan barang dan jasa secara mandiri, maka diperlukan penyediaan barang dan jasa dari wilayah sekitarnya, sehingga terjadi pertumbuhan produksi pada sektor-sektor ekonomi di wilayah lain (Capello, 2011). Variabel !"# !"#! merupakan variabel PDRB riil wilayah observasi ! yang telah diubah ke dalam bentuk logaritma. Wilayah i yang dimaksud adalah Kalimantan Barat (KBR), Kalimantan Tengah (KTG), serta Kalimantan Timur dan Selatan (KTS). Sedangkan variabel !"# !"#$%&!,! adalah variabel output sektor g yang terdiri dari sektor agrikultur (AGR), industri (MAN), dan jasa-jasa (SER) yang terdapat di masing-masing wilayah j (Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, serta Kalimantan Timur dan Selatan). Secara lebih rinci, penamaan variabel yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Bentuk logaritma dari sektor agrikultur wilayah Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, serta Kalimantan Timur dan Selatan diberi nama LOGAGRKBR, LOGAGRKTG, dan LOGAGRKTS. 2. Bentuk logaritma dari sektor industri wilayah Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, serta Kalimantan Timur dan Selatan diberi nama LOGMANKBR, LOGMANKTG, dan LOGMANKTS. 3. Bentuk logaritma dari sektor jasa-jasa wilayah Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, serta Kalimantan Timur dan Selatan diberi nama LOGSERKBR, LOGSERKTG, dan LOGSERKTS. Sedangkan tujuan persamaan VAR pada penelitian ini adalah untuk melihat kekuatan pengaruh sektor-sektor perekonomian terhadap wilayah sekitarnya, sehingga spesifikasi VAR bernama Impulse Response Function dan Forecast Error Variance Decomposition digunakan untuk menganalisis hal tersebut. Kedua spesifikasi dapat melihat dampak perubahan variabel lain jika terdapat shock pada variabel dependen. Efek dari adanya shock pada sebuah sektor ekonomi dirasakan oleh seluruh wilayah sekitarnya, sehingga model yang digunakan berbeda dengan model Granger Causality yang telah dijelaskan sebelumnya. Model penelitian Vector Auto Regression yang digunakan adalah sebagai berikut:


!"#(!"#$%&!,! )! = !! + !!

! !!! !!

!"#(!"!"#$!,! )!!! +

! !!! !!

!"#(!"#! )!!! +

! !!! !!

!"#(!"#! )!!! + (3)

Variabel !"#(!"#$%&!,! )! adalah bentuk logaritma dari nilai output sektor m (agrikultur, industri, atau jasa-jasa) yang terdapat pada wilayah n (terdiri dari Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, atau Kalimantan Timur dan Selatan) di periode !. Sedangkan variabel !"#(!"#! ) serta !"#(!"#! ) merupakan bentuk logaritma dari variabel PDRB riil wilayahwilayah tetangga dari wilayah n sebagai wilayah penerima respon dari shock yang terjadi pada !"#(!"#$%&!,! ). Sebagai contoh, untuk mengetahui dampak shock yang terjadi pada sektor agrikultur Kalimantan Barat terhadap Kalimantan Tengah serta Kalimantan Timur dan Selatan, maka persamaannya akan menjadi: !"#(!"#$%#)! = !! +

! !!! !! !"#(!"#$%#)!!! +

! !!! !! !"#(!"#)!!!

+

! !!! !! !"#(!"#)!!!

+ !!

(4)

Hasil Penelitian Hasil Granger Causality yang menunjukkan pengaruh pertumbuhan sebuah sektor ekonomi terhadap pertumbuhan ekonomi wilayah sekitarnya ditunjukkan melalui tabel-tabel di bawah ini. Keterangan “YA” menunjukkan bahwa variabel daerah asal berpengaruh terhadap variabel daerah tujuan. Sedangkan keterangan “TIDAK” menunjukkan kondisi yang sebaliknya, dimana variabel daerah asal tidak berpengaruh terhadap variabel daerah tujuan. Tabel 2 Hasil Uji Granger Causality pada Sektor-Sektor di Kalimantan Barat terhadap WilayahWilayah Sekitarnya

Variabel Asal

LOGAGRKBR LOGMANKBR LOGSERKBR

Variabel Tujuan LOGKTG LOGKTS YA YA TIDAK TIDAK YA YA

(Sumber: Hasil estimasi penulis)


Tabel 3 Hasil Uji Granger Causality pada Sektor-Sektor di Kalimantan Tengah terhadap Wilayah Sekitarnya

Variabel Asal

LOGAGRKTG LOGMANKTG LOGSERKTG

Variabel Tujuan LOGKBR LOGKTS YA YA YA TIDAK YA YA


Tabel 4 Hasil Uji Granger Causality pada Sektor-Sektor di Kalimantan Timur dan Selatan terhadap Wilayah Sekitarnya

Variabel Asal

LOGAGRKTS LOGMANKTS LOGSERKTS

Variabel Tujuan LOGKTG YA YA YA

LOGKBR TIDAK YA YA


Selain tabel di atas, hasil Granger Causality lainnya ditunjukkan oleh tabel-tabel berikut ini yang menunjukkan pengaruh pertumbuhan ekonomi di wilayah sekitar wilayah ! terhadap pertumbuhan ouput sektoral di wilayah !. Keterangan “YA” menunjukkan bahwa variabel daerah asal berpengaruh terhadap variabel daerah tujuan, sedangkan keterangan “TIDAK” menunjukkan bahwa variabel daerah asal tidak berpengaruh terhadap variabel daerah tujuan.


Tabel 5 Hasil Uji Granger Causality pada Wilayah-Wilayah Sekitar Kalimantan Barat terhadap Sektor-Sektor Ekonomi Kalimantan Barat

Variabel Asal

LOGKTG LOGKTS

Variabel Tujuan LOGAGRKBR LOGMANKTG LOGSERKBR YA YA TIDAK YA YA TIDAK


Tabel 6 Hasil Uji Granger Causality pada Wilayah-Wilayah Sekitar Kalimantan Tengah terhadap Sektor-Sektor Ekonomi Kalimantan Tengah

Variabel Asal

LOGKBR LOGKTS

Variabel Tujuan LOGAGRKTG LOGMANKTG LOGSERKTG YA YA TIDAK YA YA TIDAK


Tabel 7 Hasil Uji Granger Causality pada Wilayah-Wilayah Sekitar Kalimantan Timur dan Selatan terhadap Sektor-Sektor Ekonomi Kalimantan Timur dan Selatan

Variabel Asal

LOGKTG LOGKBR

Variabel Tujuan LOGAGRKTS LOGMANKTS LOGSERKTS TIDAK YA TIDAK TIDAK YA TIDAK


Hasil tersebut menunjukkan bahwa sektor agrikultur serta jasa-jasa Kalimantan Barat berpengaruh terhadap wilayah lain di sekitarnya. Hal serupa juga ditunjukkan oleh Kalimantan Tengah, namun pada provinsi ini sektor industri mampu memberikan pengaruh


terhadap perekonomian Kalimantan Barat. Pada wilayah Kalimantan Timur dan Selatan, hampir seluruh sektornya berpengaruh terhadap wilayah sekitarnya, namun terdapat pengecualian bagi sektor agrikultur daerah ini terhadap Kalimantan Barat. Hasil tersebut juga menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi Kalimantan Barat dan Kalimantan Tengah berpengaruh terhadap pertumbuhan sektor jasa-jasa Kalimantan Timur dan Selatan. Hasil Granger Causality menunjukkan bahwa sektor-sektor yang terdapat di Kalimantan Timur dan Selatan lebih banyak memberikan pengaruh bagi perekonomian lain di sekitarnya, sehingga hal tersebut mengindikasikan bahwa Kalimantan Timur dan Selatan merupakan pusat pertumbuhan di pulau Kalimantan. Namun, growth spillover yang dihasilkan oleh Kalimantan Barat dan Kalimantan Tengah lebih besar dibandingkan Kalimantan Timur dan Selatan. Untuk melihat hubungan yang lebih kuat antara sebuah sektor perekonomian di sebuah wilayah dengan wilayah lainnya, maka diperlukan analisis lebih lanjut menggunakan Impulse Response Function serta Forecast Error Variance Decomposition. Impulse Response Function bertujuan untuk melihat seberapa besar perubahan suatu variabel dependen jika terdapat shock sebesar satu standar deviasi pada variabel dependen lainnya. Impulse Response Function dapat digunakan untuk melihat seberapa besar respon perekonomian sebuah wilayah apabila terdapat shock pada pertumbuhan output sektoral di wilayah lain sebesar satu persen. Semakin positif angka responnya, maka semakin baik pula pengaruh sektor tersebut terhadap wilayah lainnya. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Groenewold et al (2004) serta Takahashi (2009). Sedangkan Forecast Error Variance Decomposition berguna untuk melihat besaran kontribusi varians error sebuah variabel dependen di dalam varians error variabel lainnya apabila terjadi shock pada variabel dependen tersebut. Namun di dalam konteks penelitian ini, Forecast Error Variance Decomposition digunakan untuk melihat seberapa besar dominasi sebuah sektor ekonomi terhadap pertumbuhan ekonomi wilayah-wilayah sekelilingnya. Semakin tinggi kontribusi varians error sebuah sektor ekonomi di dalam varians error perekonomian wilayah lainnya, maka semakin besar pula pengaruh sektor tersebut terhadap wilayah perekonomian wilayah lainnya. Kerangka berpikir ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilaksanakan oleh Monica (2011).


Pada wilayah Kalimantan Barat, terlihat bahwa seluruh sektor berpengaruh secara positif terhadap wilayah lainnya apabila terdapat shock sebesar satu persen pada standar deviasinya. Sektor yang paling berperan terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Tengah adalah sektor jasa-jasa dimana perubahan standar deviasinya mampu mencapai 3% pada periode ke6. Sektor ini juga terlihat paling berperan dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi Kalimantan Timur dan Selatan dengan pertumbuhan yang setara dengan 1,37% dari nilai shock-nya. Hal ini diperkuat dengan hasil Forecast Error Variance Decomposition yang menyatakan bahwa sektor jasa-jasa merupakan sektor yang paling berpengaruh terhadap Kalimantan Tengah, meskipun Kalimantan Timur dan Selatan menunjukkan hasil yang berbeda. Namun mengingat sektor ini paling berpengaruh positif terhadap wilayah lainnya, maka dapat dikatakan bahwa sektor jasa-jasa Kalimantan Barat terindikasi sebagai sektor yang paling berpengaruh terhadap wilayah lainnya di Kalimantan. Respon yang berbeda diperlihatkan oleh Kalimantan Barat serta Kalimantan Timur dan Selatan dalam menyikapi shock sebesar satu persen pada sektor-sektor yang terdapat di Kalimantan Tengah. Terlihat bahwa sektor agrikultur dan jasa-jasa hanya berpengaruh positif terhadap Kalimantan Timur dan Selatan, sedangkan hanya sektor industri saja yang berpengaruh positif terhadap Kalimantan Barat. Hal tersebut juga sesuai dengan hasil Forecast Error Variance Decomposition dimana sektor agrikultur paling berpengaruh terhadap Kalimantan Timur dan Selatan dan sektor industri juga dianggap paling berpengaruh terhadap Kalimantan Barat. Pada wilayah Kalimantan Timur dan Selatan, sektor yang paling berpengaruh positif terhadap wilayah lainnya jika terdapat shock sebesar satu persen pada standar deviasinya adalah sektor industri. Tingkat perubahannya pun serupa antara satu wilayah dengan wilayah lainnya, yaitu berkisar antara 0,7% hingga 0,8% dari besaran shock-nya antar periode. Walaupun hasil Forecast Error Variance Decomposition menyatakan bahwa sektor ini tidak memberikan pengaruh yang kuat terhadap kedua wilayah sekitar, namun pengaruh sektor ini semakin kuat di tiap periodenya. Sehingga dapat dikatakan bahwa sektor industri merupakan sektor yang paling berpengaruh terhadap wilayah lain di Kalimantan.


Pembahasan Sektor jasa-jasa adalah sektor yang paling berpengaruh di Kalimantan Barat terhadap wilayah lainnya di pulau Kalimantan. Sesuai dengan teori yang digunakan, maka manfaat aglomerasi akan lebih dirasakan oleh sektor jasa-jasa dibandingkkan sektor-sektor lainnya, sehingga mampu memberikan spillover effect bagi wilayah di sekitarnya. Walaupun laporan Bappenas menunjukkan bahwa sektor-sektor ekonomi di Kalimantan Barat memiliki keterkaitan yang lebih baik dengan provinsi Riau, DKI Jakarta, Banten, Jawa Barat, serta Jawa Tengah dibandingkan dengan provinsi-provinsi lainnya di Kalimantan, namun Kajian Ekonomi dan Keuangan Regional Kalimantan Barat BI (2013) mencatat bahwa terdapat hubungan antara provinsi ini dengan Kalimantan Tengah yang dipicu oleh meningkatnya aktifitas simpul perhubungan domestik Pontianak terhadap tiga pelabuhan di Kalimantan Tengah. Hal ini mengindikasikan bahwa sektor perdagangan antar kedua provinsi ini pun nantinya juga akan terpengaruh akibat pertumbuhan sub sektor pengangkutan dan komunikasi, mengingat sektor ini mengakomodasi arus penumpang serta arus barang. Penelitian Cahyo et al (2014) membuktikan bahwa sektor jasa-jasa, khususnya perdagangan besar dan eceran di Kalimantan Barat, merupakan sektor unggulan di wilayah tersebut karena memiliki nilai keterkaitan ke depan (forward linkage) yang paling tinggi diantara sektor lainnya di Kalimantan Barat, sehingga diharapkan sektor jasa-jasa mampu membantu pertumbuhan ekonomi Kalimantan Tengah dibandingkan sektor-sektor lainnya di Kalimantan Barat. Laporan Bappenas juga menemukan bahwa sub sektor jasa-jasa keuangan mampu mempengaruhi wilayah Kalimantan Timur, dan aliran barang yang berasal dari Kalimantan Barat juga tercatat sebagai salah satu aliran barang yang paling dominan menuju Kalimantan Selatan. Sehingga dapat dikatakan bahwa sektor jasa-jasa di Kalimantan Barat memang memiliki keterkaitan dengan wilayah lainnya di Kalimantan. Sedangkan dampak pertumbuhan sektor-sektor ekonomi di Kalimantan Tengah direspon bervariasi oleh wilayah-wilayah sekitarnya. Jika dihubungkan dengan teori yang digunakan, maka terdapat indikasi bahwa efek spillover yang dirasakan oleh masing-masing wilayah ada yang bersifat spread effect maupun backwash effect. Mengingat spillover dihasilkan dari proses aglomerasi, maka terdapat kemungkinan bahwa keterjangkauan antara pusat aglomerasi sektor-sektor di Kalimantan Tengah dirasakan berbeda oleh wilayah sekitarnya. Dalam hal ini, sektor agrikultur dan jasa-jasa Kalimantan Tengah menciptakan polarisasi ekonomi terhadap perekonomian Kalimantan Barat. Sementara itu, sektor industri Kalimantan


Tengah menciptakan polarisasi ekonomi terhadap perekonomian Kalimantan Timur dan Selatan. Menurut Barkley (1996), hal ini bisa terjadi karena unit-unit usaha akan cenderung bergabung di dalam area yang mendapatkan manfaat dari adanya aglomerasi.

Bagi Kalimantan Timur dan Selatan, backwash effect mungkin disebabkan karena wilayah Kalimantan Tengah lebih memiliki keunggulan di sektor industri pengolahan dibanding wilayah-wilayah yang dimaksud. Bappenas menyatakan bahwa karakteristik industri Kalimantan Timur dan Selatan merupakan industri yang berbasis sumber daya alam, bukan industri pengolahan barang-barang konsumsi. Di sisi lain, Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah menyatakan bahwa industri pengolahan barang-barang konsumsi merupakan sektor usaha yang sedang berkembang di Kalimantan Tengah (khususnya industri makanan dan minuman). Sehingga terdapat kemungkinan bahwa polarisasi sektor industri pengolahan barang-barang konsumsi di Kalimantan Tengah terjadi sebagai akibat dari efek aglomerasi untuk sektor ini (yang terdiri dari sharing input, knowledge spillover, serta labour pooling) lebih terasa di Kalimantan Tengah dibandingkan Kalimantan Timur dan Selatan. Sedangkan bagi wilayah Kalimantan Barat, backwash effect yang terjadi pada sektor agrikultur kemungkinan juga terindikasi dari hal yang sama mengingat produksi sektor perkebunan kelapa sawit serta karet terbilang lebih produktif di Kalimantan Tengah dibanding Kalimantan Barat (Badan Pusat Statistik, 2012). Melihat hasil Impulse Response Function, tidak ada sebuah sektor di Kalimantan Tengah yang mampu berdampak positif bagi kedua wilayah lainnya. Efek positif dari sektor-sektor Kalimantan Tengah terhadap wilayah lainnya bersifat parsial, sehingga dua diantara tiga sektor di Kalimantan Tengah perlu diperhatikan agar mampu membantu perekonomian di wilayah-wilayah tetangganya. Melihat dari hasil penelitian, sektor agrikultur lebih berpengaruh terhadap wilayah Kalimantan Timur dan Selatan. Hal ini juga sesuai dengan laporan Bappenas yang menyatakan bahwa hasil-hasil peternakan Kalimantan Tengah mampu memberikan input kepada wilayah Kalimantan Selatan. Selain itu, laporan tersebut juga menunjukkan bahwa tak ada wilayah selain Kalimantan Tengah yang mampu memberikan input berupa hasil-hasil agrikultur menuju wilayah Kalimantan Timur dan Selatan. Hasil penelitian lainnya memperlihatkan bahwa sektor industri Kalimantan Tengah mampu memberikan pengaruh positif pada perekonomian Kalimantan Barat. Terlihat dari laporan Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Tengah yang menyatakan bahwa aliran


industri pengolahan barang konsumsi di wilayah ini ditujukan untuk ekspor domestik. Namun perlu dilakukan studi serta data yang lebih baik untuk melakukan verifikasi bahwa memang terjadi aliran sektor industri pengolahan Kalimantan Tengah menuju Kalimantan Barat.

Bagi wilayah Kalimantan Timur dan Selatan, hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor industri mampu memberikan spillover effect yang positif terhadap kedua wilayah lain di Kalimantan. Bappenas menyatakan bahwa jenis industri yang dibangun di kawasan ini merupakan industri yang berbahan dasar sumber daya alam, sehingga tidak membutuhkan input dari wilayah lain. Output dari sektor industri pengolahan di wilayah ini ternyata menjadi input bagi kegiatan perekonomian lainnya di pulau Kalimantan, terutama sektor industri pulp yang berpengaruh terhadap Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat serta industri petrokimia yang berpengaruh terhadap Kalimantan Barat. Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Timur juga menemukan bahwa pertumbuhan sub sektor konstruksi tidak memiliki hubungan inter-regional dengan wilayah Kalimantan lainnya karena sub sektor ini lebih terkait dengan perekonomian Sulawesi Selatan. Selain itu, sub sektor pertambangan dan penggalian tidak memiliki keterkaitan dengan wilayah lainnya di Kalimantan karena sebagian besar hasil produksi sub sektor tersebut diekspor melalui pintu pelabuhan yang terdapat di dalam wilayah itu sendiri. Atas dasar tersebut, dapat dikatakan jika sektor industri Kalimantan Timur dan Selatan memang berpengaruh bagi pertumbuhan perekonomian Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat melalui sub sektor industri pengolahan non-migas. Dalam melaksanakan penelitian ini, penulis menemukan berbagai kendala antara lain: 1. Model Vector Auto Regression memang mampu melihat hubungan kausalitas antar sektor di sebuah wilayah dengan perekonomian wilayah lainnya, namun kurang memperlihatkan pengaruh satu sektor di sebuah wilayah dengan sektor lainnya akibat terbatasnya jumlah tahun observasi. Hal tersebut akan mengakibatkan berkurangnya degree of freedom yang dimiliki, sehingga dapat dikatakan jika model Vector Auto Regression tidak efisien karena jumlah observasi yang dibutuhkan harus banyak untuk melihat pengaruh nilai-nilai masa lalu pada nilai masa kini. 2. Data tahun observasi belum mencakup wilayah Kalimantan Utara yang dibentuk tahun 2013, sehingga analisis ekonomi wilayah ini belum dapat dimasukkan ke dalam penelitian.


Kesimpulan Penelitian ini memiliki beberapa kesimpulan, antara lain: 1. Menurut hasil Granger Causality, terlihat bahwa: a. Sektor agrikultur dan jasa-jasa Kalimantan Barat mampu memberikan spillover effect terhadap wilayah tetangganya. b. Seluruh sektor di Kalimantan Tengah berpengaruh terhadap perekonomian Kalimantan Barat, namun hanya sektor agrikultur dan jasa-jasa yang mampu mempengaruhi Kalimantan Timur dan Selatan. c. Seluruh sektor di Kalimantan Timur dan Selatan berpengaruh terhadap perekonomian Kalimantan Tengah, namun hanya sektor agrikultur dan jasajasa yang berpengaruh terhadap perekonomian Kalimantan Barat. 2. Hasil Impulse Response Function dan Forecast Error Variance Decomposition menunjukkan bahwa: a. Sektor yang paling besar dalam memberikan pengaruh dari Kalimantan Barat terhadap wilayah observasi lainnya adalah sektor jasa-jasa. b. Bagi provinsi Kalimantan Tengah, sektor yang paling berpengaruh terhadap perekonomian Kalimantan Barat adalah sektor industri, sementara sektor agrikultur paling berpengaruh terhadap Kalimantan Timur dan Selatan. c. Bagi wilayah Kalimantan Timur dan Selatan, sektor yang paling berpengaruh terhadap perekonomian wilayah lainnya adalah sektor industri. 3. Berdasarkan hasil estimasi serta laporan perkembangan perekonomian masing-masing wilayah, terindikasi bahwa: a. Sektor Pengangkutan dan Komunikasi merupakan sumber utama spillover effect dari wilayah Kalimantan Barat. b. Di dalam wilayah Kalimantan Tengah, sektor industri pengolahan non migas terindikasi memberikan pengaruh positif bagi perekonomian Kalimantan Barat dan sub sektor peternakan berpengaruh positif bagi Kalimantan Timur dan Selatan. c. Di dalam wilayah Kalimantan Timur dan Selatan, sektor yang berpengaruh terhadap perekonomian wilayah lainnya adalah sektor industri pengolahan non migas.


Saran Saran Kebijakan 1. Demi meningkatkan keterkaitan ekonomi antar daerah agar pertumbuhan ekonomi antar tetangga dapat tumbuh bersama-sama, maka diperlukan penguatan mekanisme supply chain antar daerah di Kalimantan. Supply chain antar daerah dapat berjalan dengan baik jika terdapat infrastruktur yang memadai. 2. Demi meningkatkan kapabilitas sektor yang mampu berdampak positif bagi wilayah sekitarnya, maka pemerintah seharusnya mempermudah perijinan investasi di sektor yang mampu memberikan spread effect sebagai penunjang sektor ekonomi unggulan seperti yang dicanangkan dalam MP3EI. Saran bagi Penelitian Selanjutnya Penelitian ini terbilang masih belum sempurna, baik dari segi data maupun metode. Menyadari kekurangan tersebut, maka penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data yang memiliki rentang waktu lebih panjang serta metode yang tidak bersifat data demanding. Selain itu, diharapkan pengujian berikutnya mengkaji tentang keterkaitan antara satu sub sektor dengan sub sektor lain di wilayah yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Daftar Referensi Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. (2010). Kajian Strategis Aktivitas Ruang Antara Kawasan Strategis Nasional dengan Daerah Tertinggal di Pulau Kalimantan. Bank Indonesia. (2014). Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Barat --------------------.(2014). Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Selatan --------------------.(2014). Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Tengah --------------------.(2014). Kajian Ekonomi dan Keuangan Daerah Kalimantan Timur Barkley, David L., Henry, Mark S., & Bao, Shuming. (1996). Identfying Spread versus Backwash effects in Regional Economic Areas: A Density Functions Approach. Land Economics vol 72 no. 3 336 – 357 Belleflame, Paul, Picard, P., & Thisse, Jacques-Francoisse. (1999). An Economic Theory of Regional Clusters. Journal of Urban Economics 48, 158 – 184 Cahyo, Bambang Dwi, Nilamsari Kusumastuti, & Mariattul Kiftiah. 2014. Analisis Input Output Sektor Perekonomian Provinsi kalimantan Barat Tahun 2010 dengan Menggunakan Model Leontief. Buletin Ilmiah Math, Stat, dan Terapannya Volume 03, No. 1 (2014), 83 – 90 Capello, Roberta. (2011). Spatial Spillovers and Economic Growth: A Cognitive Approach. Politecnico di Milano Groenewold, N., Lee,. G, Chen. A. (2004). Regional Output Spillovers in China: Estimates from A VAR model


Jofre-Monseny, J., Lopez, R., Marsal, E. (2012). What Underlies Localization and Urbanization Economies? Evidence from the Location of New Firms. IEB Working Papers. Monica, Kara Parahita. (2011). “Sumatera Utara Sebagai Pusat Pertumbuhan di Pulau Sumatera: Pendekatan Spillover Effect”. Skripsi, Program Sarjana Universitas Indonesia, Jakarta. Parr, John B. (1999).Growth Pole Strategies in Regional Economic Planning: A Retrospective View: Part 1. Origins and Advocacy. Urban Studies 36: 1195 Peraturan Presiden no. 32 tahun 2011 Takahashi, Kazushi. (2009). “Is South Sulawesi a Center of Growth in Eastern Indonesia: Japanese ODA Strategy Revisited”. IDE Discussion Paper No.186.2009.3


Analisis Spillover Effect pada Kegiatan Ekonomi Sektoral dalam Koridor Ekonomi Kalimantan

Recommend Documents