Analisis Dampak Dana Alokasi Khusus terhadap Pelayanan Publik Daerah ( Kondisi Infrastruktur dan Indikator Pelayanan Publik ) A. Dampak Alokasi DAK terhadap Pertumbuhan Ekonomi
AP
BN
–
Belanja transfer ke daerah (DBH, DAU dan DAK) membawa dampak yang signifikan pada pertumbuhan ekonomi (yang dideskripsikan dari pertumbuhan PDRB ) dan penguatan ekonomi lokal (yang dideskripsikan dari pertumbuhan PAD )
KS AN AA N
Analisis Dampak Alokasi DBH, DAU dan DAK (2008 – 2011)
SE
TJ
EN
D
PR
R
I
Pada 2010-2011 Tim Analisis APBN melakukan analisis terhadap korelasi alokasi DBH, DAU dan DAK terhadap PDRB dan PAD. Analisis dilakukan pada 365 Kabupaten/Kota, dengan kurun waktu 2007-2010 ( 4 tahun), dengan model regresi sederhana dimana proporsi pengaruh sektor swasta diasumsikan sementara tetap dari tahun pengamatan. Dari hasil analisis ini disimpulkan:
PE
LA
Secara statistik alokasi DAK lebih dominan dalam membawa dampak pada pertumbuhan ekonomi daerah (kabupaten/kota) dibandingkan dengan alokasi DBH dan DAU.
BI R
O
AN
AL
Referensi
IS A
AN
G
G
AR
AN
D
AN
Adanya dampak yang lebih signifikan dari alokasi DAK terhadap PDRB, dikarenakan : 1. Secara nasional alokasi DAK lebih merata ke seluruh kabupaten/kota daripada alokasi DBH dan DAU. 2. Dengan menggunakan formula pengalokasian yang didasarkan pada kriteria umum, khusus dan teknis, maka alokasi DAK lebih terarah pada kebutuhan-kebutuhan daerah. Hasil kajian dari beberapa lembaga, menunjukkan hasil yang memiliki kecenderungan (trend) sama, antara lain : SMERU (2010) : Korelasi positif kondisi infrastruktur dan pelayanan publik terhadap alokasi DAK Bappenas (2010) : Dampak positif alokasi DAK terhadap pertumbuhan ekonomi daerah Dampak positif alokasi DAK terhadap IPM daerah
57
D
EN
B. Dampak Alokasi DAK terhadap Peningkatan Kualitas Pelayanan Publik
PR
R
I
Walaupun secara makro DAK membawa dampak pada pertumbuhan ekonomi, masih terdapat permasalahan dalam pencapaian tujuan dari pengalokasian. Secara teoritis, seberapapun besaran belanja pemerintah ke suatu sistem perekonomian (daerah) pasti mempengaruhi besaran pertumbuhan ekonominya. Namun, apakah dampak (outcome) yang menjadi tujuan kebijakan alokasi tersebut berhasil dicapai?
KS AN AA N
AP
BN
–
SE
TJ
Pada 2012-2013 Tim Analisis APBN melakukan focusing analisis terhadap korelasi alokasi DAK terhadap tujuan-tujuan dari pengalokasian DAK. Analisis dilakukan pada 380 Kabupaten/Kota, dengan kurun waktu 2008-2011 (4 tahun), dengan melakukan analisi korelasi terhadap beberapa bidang utama alokasi DAK, yaitu : Pendidikan, kesehatan dan infrastruktur terhadap indikator-indikator utama pelayanan public pada bidang-bidang tersebut.
AN
D
AN
PE
LA
Sebagaimana diketahui, tujuan secara makro dari alokasi DAK adalah membantu pencapaian prioritas pembangunan nasional , yang terfokus ada membantu peningkatan pelayanan publik dasar (antara lain: pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur dasar). Untuk itu dianalisis keterkaitan antara alokasi DAK dengan turunan dari aspek-aspek pelayanan publik dalam parameter kualitas manusia yang secara internasional diukur dengan indeks pembangunan manusia (IPM).
AN
AL
IS A
AN
G
G
AR
Beberapa indikator yang digunakan dalam analisa, antara lain : Indikator Pelayanan Publik Bidang Pendidikan ( angka partisipasi sekolah murni , Angka Rata2 Nilai UN SMP, angka partisipasi sekolah SMP murni, Angka Melek Huruf) ; Indikator Pelayanan Publik Bidang Kesehatan ( rasio akes pada vaksinasi utama, angka kematian bayi ) ; Indikator Pelayanan Publik Bidang Infrastruktur ( proporsi panjang jaringan jalan dalam kondisi baik, rasio pada air bersih, rasio akse pada sanitasi ).
BI R
O
Sedangkan untuk kabupaten/kota penerima DAK di lakukan 2 tahap pengelompokan (clustering) , yaitu : a.kemampuan fiskal rendah/sedang/tinggi dan b.letak demografi wilayah Jawa Bali / luar Jawa Bali. Analisa clustering ini dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya perbedaan dampak alokasi DAK antar kelompok. Dari hasil analisis disimpulkan :
58
1. Alokasi DAK membawa dampak positif pada indeks pelayanan pendidikan, di kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal rendah dan sedang. 2. Adapun pada kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal tinggi dampak positif lemah (tidak signifikan) 3. Dampak positif lebih dominan di wilayah luar Jawa Bali
Dampak Alokasi DAK terhadap Indeks Pelayanan Publik : Kesehatan
1. Alokasi DAK membawa dampak positif pada indeks pelayanan kesehatan, di kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal rendah dan sedang. 2. Adapun pada kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal tinggi dampak positif lemah (tidak signifikan) 3. Dampak positif lebih dominan di wilayah luar Jawa Bali
Dampak Alokasi DAK terhadap Indeks Pelayanan Publik : Infrastruktur
1. Alokasi DAK membawa dampak positif pada indeks pelayanan pendidikan, di kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal tinggi, sedang maupun rendah. 2. Dampak positif lebih dominan di wilayah luar Jawa Bali
Intepretasi
Alokasi DAK berdampak/ memberikan stimulus bagi perbaikan indikator pelayanan publik pada seluruh kabupaten/kota, dengan dampak yang berbeda pada daerah-daerah dengan kapasitas fiskal yang berbeda. Perbedaan dampak ini juga terdapat pada daerahdaerah di wilayah Jawa Bali dan luar Jawa/Bali.
AL
IS A
AN
G
G
AR
AN
D
AN
PE
LA
KS AN AA N
AP
BN
–
SE
TJ
EN
D
PR
R
I
Dampak Alokasi DAK terhadap Indeks Pelayanan Publik : Pendidikan
BI R
O
AN
Perbedaan dampak yang signifikan antar kabupaten/kota yang berbeda kondisi fiskal dan kewilayahan, menunjukkan pentingnya melakukan revitalisasi alokasi DAK untuk diberikan pada daerah yang benar-benar membutuhkan. Disi lain DAK yang berkorelasi lemah bahkan negatif (pada kabupaten/kota dengan kapasitas fiskal tinggi) dapat menunjukkan lemahnya proses pengalokasian sampai dengan implementasi mekanisme pendanaannya. Targeting output dan outcome yang jelas bagi pengalokasian DAK juga perlu dirumuskan, untuk memudahkan mengukur pencapaian dampak kebijakan.
59
Lampiran : Plotting 1 : Korelasi Kenaikan Alokasi DAK dengan Peningkatan Pelayanan Publik di Kabipaten/Kota ( Gabungan Seluruh Indikator )
-2
0
2
4
6
8
PR EN TJ SE -2
2 Input Index
deaoutput
Scores for factor 1
4
6
8
deaoutput
KS AN AA N
Scores for factor 1
0
AP
Input Index
BN
-2
-3
–
-1
-2
Output Index 0 1
Output Index -1 0
D
1
2
2
3
R
I
Public service indicator sector performance at the district/city level Infrastructure Education
-4
-2
0 Input Index
Scores for factor 1
2
4
deaoutput
IS A
AN
G
G
-6
AR
AN
-4
D
AN
Output Index -2
PE
0
LA
2
Health
Sumber : 2009 Susenas, 2008 Podes
AN
AL
Infrastructure inputs: Dinas Public Work spending (proxy for infrastructure spending, RGDP deflator), number of civil servant (PNSD) per 1000 population (proxy for human resources). Infrastructure outcomes: quality of road, access to road network, water and sanitation.
BI R
O
Education inputs: realized education expenditure; average service area of schools (primary, junior high, and secondary, in km2); number of teachers per level of school; and the number of schools per 1,000 students at each age group. Education outputs: Net Enrollment Rate, Adult Literacy, Means Years of Schooling.
Health inputs: public health expenditures per capita, gross regional domestic product, district level fiscal capacity, infrastructure and human resource indicators (the number of village clinics per 100,000, and the number of midwifes per 100,000), and indicators related to the accessibility of health facilities (service areas in km² of Puskesmas and hospitals). Health outcomes: skilled birth attendance, morbidity rates, and the coverage of measles.
60
Plotting 2 : Korelasi Kenaikan Alokasi DAK dengan Peningkatan Indikator Pelayanan Publik bidang Infrastruktur di Kabipaten/Kota
Akses kepada Air Bersih
100 200 300 400 change in real Infrastructure expenditure %
I R PR D EN TJ 0
500
500 1000 change in real Infrastructure expenditure %
1500
–
0
Change in the access to clean water and infrastructure expenditure Linear Fit
BN
Change in paved road condition and infrastructure expenditure Fitted Line
200 400 600 800 change in real Infrastructure expenditure %
1000
Change in the access to sanitation and infrastructure expenditure Linear Fit
BI R
O
AN
AL
IS A
AN
G
G
AR
AN
0
D
-50
AN
PE
LA
change in access to sanitation % 0 50 100
KS AN AA N
Akses kepada Sanitasi
AP
-100
SE
-50
-100
change in paved road % 0 100
change in access to clean water % 0 50 100 150
200
Panjang Jalan Kondisi Baik
Plotting 3 : Korelasi Kenaikan Alokasi DAK dengan Peningkatan Indikator Pelayanan Publik bidang Kesehatan di
61
Kabipaten/Kota Skilled birth attendance
200 300 change in real health expenditure %
400
500
I R PR D -200
0
EN
100
200 400 change in real health expenditure %
600
SE
0
TJ
change in access to vaccination % -50 0 50 100
change in access to skilled birth attendance % -50 0 50 100
Access to primary vaccines
Change in access to vaccination and health expenditure Fitted Line
AP
BN
–
Change in access to skilled birth attendance and health expenditure Fitted Line
KS AN AA N
Plotting 4 : Korelasi Kenaikan Alokasi DAK dengan Peningkatan Indikator Pelayanan Publik bidang Pendidikan di Kabipaten/Kota
0 100 200 change in real education expenditure %
G
-100
NER Junior high school
-100
0 100 200 change in real education expenditure %
300
Change of SMP UN score & Education Expenditure Fitted Line
Literacy rate
BI R
O
AN
AL
IS A
AN
G
Change of SD NER & Education Expenditure Fitted Line
300
Junior High School National Exam Score
change in National exam score in SMP % 0 20 40 60
AR
AN
D
AN
PE
LA
change in primary school enrollment % -10 -5 0 5 10
Net enrollment rate (NER) Primary school
62
300
-100
0 100 200 change in real education expenditure %
300
D
0 100 200 change in real education expenditure %
PR
-5
R
I
change in literacy rate % 0 5 10
15
change in junior high school enrollment % -50 0 50 100 -100
Change of SMP NER & Education Expenditure Fitted Line
SE
TJ
EN
Change of Literacy & Education Expenditure Fitted Line
Penyusun : Handriyanto Setiadi
BI R
O
AN
AL
IS A
AN
G
G
AR
AN
D
AN
PE
LA
KS AN AA N
AP
BN
–
Source: SIKD for expenditure data. 2002 and 2009 data from Susenas for most outcome data; 2004-09 Susenas data for vaccination outcomes; paved roads data from DG-Highway of Ministry of Public Works database. Note: Split districts include districts that split from 2002 (or earlier) to 2009. In the following graphs we have omitted several “outlier” observations given the higher propensity for measurement error at the extremes. Both statistically significant and insignificant percentage changes in outcomes are included.
63
