Mengukur Dampak Perubahan Iklim pada Industri Pariwisata menggunakan Model Computable General Equilibrium
Review Oleh I GUSTI BAGUS RAI UTAMA PPS DOKTOR PARIWISATA, UNIVERSITAS UDAYANA BALI
Keunggulan dan Kelemahan Model Computable General Equilibrium CGE Model adalah salah satu alat analisis yang dapat digunakan untuk model pengambilan keputusan atau kebijakan pariwisata (Gillham, 2009) Pemilihan alat analisis untuk merumuskan
kebijakan
pariwisata,
sangat
beragam
jumlahnya dan ini sangat tergantung pada kemauan dan kemampuan kita untuk memilih dan menggunakannya, ketersediaan data, serta factor lainnya.
CGE Model adalah salah satu alat analisis yang dapat digunakan untuk model pengambilan keputusan atau kebijakan pariwisata
Jika kita ingin
membuat prediksi permintaan, menghitung elastisitas, mencari trend sebuah data, dan mencari sebuah impact sebuah peristiwa atau membuat sebuah pemodelan impact, maka CGE adalah pilihannya (Gillham, 2009) CGE model biasanya digunakan oleh institusi pemerintahan baik daerah, Negara maupun regional dengan mengukuran berbagai indicator ekonomi yang berhubungan dengan pariwisata serta pengaruhnya terhadap industri pariwisata di suatu daerah, Negara, ataupun region (Gillham, 2009) 1
Dibeberapa studi model CGE juga dikenal sebagai alat analisis numerical simulation model, karena harus ada number yang diukur untuk mengukur
CGE juga dikenal sebagai alat analisis numerical simulation model
antara impact dan effect, pada kesempatan yang sama, alat ini juga dikenal dengan alat analisis meodel keseimbangan antara permintaan dan penawaran secara simultan. Harus tersedia data misalnya
GDP, welfare, output, employment , dan data yang lainnya yang dapat diukur
(Gillham, 2009) CGE Model dikembangkan dan berkembang sejak tahun 1970-an oleh Jorgenson dan John Whalley, yang sebelumnya CGE berasal dari General equilibrium model dan Input_Output model yang lebih popular di ilmu ekonomi dan penerapannya (Gillham, 2009) Selanjutanya pada tahun 1980-an, model ini dipakai oleh WTO “world Trade Organisation”
CGE adalah sebuah model sedangkan TSA adalah sebuah alat control
sebagai sebuah model baru di kalangan periset ekonomi, dan akhirnya pada saat ini, model ini telah diterapkan dibidang pariwisata oleh Adams dan Parmenter sejak tahun 1995 (Peterson, 2003). CGE adalah sebuah model sedangkan TSA adalah sebuah alat control, CGE Model dapat menghasilkan keduanya baik untuk control dan juga sebuah model yang dapat diaplikasikan ditingkat nasional bahkan lebih luas dari itu (Gillham, 2009) Prinsif kerja dari CGE model adalah membangun sebuah matematis ekonomi model atau analisis matematis untuk menghasilkan model baru ekonomi impact model (Gillham, 2009). Proses kerjanya diawali dengan pengumpulan data yang dapat diolah secara matematis, kemudian mengolahnya kedalam analisis matematis untuk menghasilkan model. Sedangkan hasil yang diharapkan adalah agar model yang dihasilkan dapat menggambarkan keadaan sebelum dan
2
sesudah terjadinya sebuah effect “shock” sebuah peristiwa.Di beberapa studi kasus, CGE model berhasil menggambarkan effect dari pengeluaran wisatawan di sebuah destinasi atau Negara tujuan dan impactnya terhadap sector lain yang berkembang
CGE Model dapat menggambarkan secara detail pengaruh pariwisata terhadap sector lain secara simultan berkembang pada sebuah kawasan
secara simultan dinegara yang sedang dipelajari. Di beberaoa kasus penelitian dengan CGE, dihasilkan tiga jenis effect dari pengeluran wisatawan, diantaranya adalah sebagai berikut: (1) direct effect; peningkatan pendapatan secara langsung disebabkan oleh pengeluaran wisatawan secara langsung. (2) Indirect effect, yakni peningkatan pendapatan yang disebabkan peningkatan terhadap permintaan akan barang dan jasa oleh industry terkait pariwisata. (3) induced effect, yakni; Pendapatan yang diterima dari sector pariwisata akan mengakibatkan atau memperkuat daya beli “spending” (Gillham, 2009) CGE Model dapat menggambarkan secara detail pengaruh pariwisata terhadap sector lain secara simultan berkembang pada sebuah kawasan. Misalnya menganalisis akibat sebuah krisis yang disebabkan oleh peristiwa “shock” missal peristiwa Bomb Bali atau Bomb WTC karena CGE dapat menggambarkan data sebelum dan sesudah peristiwa, serta akibatnya terhadap sector lainnya. Jadi CGE sangat layak diterapkan di sector pariwisata yang dianggap paling rentan dibandingkan sector lainnya (Gillham, 2009). Kekuatan CGE Model adalah dapat mengetahui perilaku konsumen, produsen, pemerintah secara tidak langsung dapat digambarkan. Kekuatan lainnya
adalah;
dapat
mengukur
effect
dari
peningkatan atau penurunan pendapatan masyarakat
CGE dianggap terlalu sederhana, hasil analisis akan menjadi sangat mungkin hanya menjadi “kotak hitam” yang harus dipelajari dengan seksama lagi.
terhadap sector lainnya. Dapat menggambarkan sebab dan akibat sebuah peristiwa yang telah dan akan berlangsung (Gillham, 2009)
3
Walaupun CGE Model memiliki banyak keunggulan namun masih tetap ada kelemahannya, yakni; model CGE dianggap terlalu sederhana, Data harus numeric “parametric” dan kalibrasi, terlalu banyak asumsi yang mungkin tidak dapat dipenuhi oleh sebuah wilayah kajian atau peristiwa, hasil analisis akan menjadi sangat mungkin hanya menjadi “kotak hitam” yang harus dipelajari dengan seksama lagi.
Mengukur Dampak Perubahan Iklim pada Industri Pariwisata sebuah kajian oleh Andrea Bigano, Roberto Roson, dan Ricard S.J. Tol.
Pengantar Laporan Penelitian ini adalah sebuah evaluasi dan simulasi dampak ekonomi pada perubahan iklim terhadap permintaan pariwisata menggunakan computable general equilibrium model. Tahapan pertama, model CGE
disesuaikan untuk beberapa tahun ke depan, untuk
merumuskan hipotesis benchmark equilibria, berdasarkan pada perubahan-perubahan drastis “shocks”, dan simulasi dampak perubahan iklim. Laporan ini pada intinya adalah hasil evaluasi dan simulasi dampak perubahan iklim pada pariwisata berdasarkan rata-rata dua set data “shock” yang terjadi secara simultan. Data peristiwa shock yang pertama diperkirakan berasal dari data komsumsi wisatawan
Analisis yang dilakukan menitikberatkan pada sejumlah arus pengeluaran wisatawan yang berpengaruh pada ekonomi regional secara langsung dihubungkan dengan sejumlah arus pengeluran wisatawan
terhadap produk yang dihasilkan oleh sebuah kawasan atau domestik, Data kedua merupakan simulasi pengeluaran wisatawan di kawasan tertentu.
4
Analisis yang dilakukan menitikberatkan pada sejumlah arus pengeluaran wisatawan yang berpengaruh pada ekonomi regional secara langsung dihubungkan dengan sejumlah arus pengeluran wisatawan. Pada skala global, perubahan iklim membawa pengaruh pada penurunan kesejahteraan,
dan
akan
menimbulkan
kesenjangan di beberapa kawasan.
10% dari GDP dunia dipengaruhi oleh sektor pariwisata khususnya pada pengeluaran untuk rekreasi dan perjalanan wisata itu sendiri.
Ketiga peneliti tersebut percaya bahwa 10% dari GDP dunia dipengaruhi oleh sektor pariwisata khususnya pada pengeluaran untuk rekreasi dan perjalanan wisata itu sendiri. Berdasarkan alasan di atas maka evaluasi dan simulasi ini dianggap penting untuk diadakan. Pada kesempatan ini, ketiga peneliti ini meneliti tentang dampak ekonomi akibat perubahan iklim terhadap sector pariwisata. Hasil penelitian disajikan menjadi 7 seksi, yakni; (1) Pengantar, (2) Estimasi arus perubahan wisatawan dunia, (3) Outline GE model, (4) Gambaran keterlibatan wisatawan dalam model CGE, (5) Diskusi tentang Data data penting di Pariwisata, (6) Hasil Analisis dampak perubahan Iklim, (7)Kesimpulan. Sajian tersebut dipaparkan sebagai berikut:
5
Prediksi Perubahan Arus Wisatawan Dunia (Estimates of Changes in international tourist flows).
Figure The change in arrivals and departures due to climate change, as a percentage of arrivals and departures without climate change; countries are ranked to their average annual temperature in 1961-1990.
Pada studi ini diprediksi bahwa, perkembangan jumlah wisatawan dunia dipengaruhi oleh (1) pertumbuhan jumlah penduduk, (2) pendapatan perkapita, dan (3) iklim. Sedangkan attractiveness dari daerah tujuan wisata dipengaruhi oleh pendapatan perkapita, iklim, kemiripan destinasi terhadap asal daerah wisatawan, dan jarak geografis dari asal wisatawan itu sendiri. Pada figure di atas dapat digambarkan bahwa preferensi wisatawan terhadap perjalanan wisata, namun sangat disayangkan, dampak dari perubahan iklim tidak dengan jelas dapat dilihat, ini disebabkan ada dua dampak perubahan iklim itu, yakni sisi positif dan juga dampak negative. Dari sisi positif, perubahan iklim menyebabkan daerah tujuan wisata semakin atraktif dalam ber-inovasi untuk pengembangan destinasinya, di sisi negative, terdapat kecenderungan bahwa wisatawan cenderung memilih berlibur di wilayahnya sendiri dibandingkan berlibur ke
6
wilayah lain yang jauh wilayah tempat tinggalnya. Sebagai
contohnya, di Inggris terjadi
perubahan preferensi pilihan berlibur yang cenderung memilih berlibur di dalam negerinya atau di negara sekitarnya. Sedangkan di Zimbabwe justru terjadi kebalikannya, namun gap kedua kenyataan antara arrival dan departure belum begitu jelas dapat diterangkan atau diprediksi pada model CGE.
Evaluasi menggunakan CGE dan Strategi Simulasi Struktur. (Assessing the general equilibrium effects: model structure and simulation strategy)
Model GE effects kali ini mengacu pada data histori pada pelenelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Dixon and Rimmer (2002), dengan menambahkan model kalibrasi data, dan model prediksi berdasarkan beberapa variable ekonomi, untuk merumuskan hipotesis yang akan diuji, untuk membuat dugaan dimasa yang akan datang. Pada saat penelitian ini dilakukan dan beberapa tahun ke depan, penelitian ini lebih difokuskan pada sisi penawaran untuk memprediksi perubahan terhadap kontribusi penyerapan tenaga kerja, penyerapan modal asing, penggunaan lahan, pemanfaatan sumberdaya alam, dan juga beberapa faktor lain yang mempengaruhi produktifitas yang semuanya itu disebut dengan “naturally exogenous” pada CGE models. Dengan menambahkan IMAGE model yang fokus pada variabel pemanfaatan lahan pertanian, dan produktivitas lahan, didapatkan model prediksi minimalisasi dampak peningkatan suhu untuk memperlambat perubahan iklim.
7
Model Analisis Dampak pada GE Model. (Impact modeling in the CGE Framework)
Model yang diterapkan pada industry pariwisata yang berhubungan dengan dampak dari climate change atau perubahan iklim, ditampilkan dalam bentuk eksperimen simulasi berdasarkan beberapa variabel shocking atau kejutan ke dalam model CGE. Prosedurnya dengan mengkondisikan fakta-fakta pada database yang mengacu pada konsep Gross Domestik Produk. Sedangkan national income didefinisikan sebagai pendapatan yang dihasilkan pada sebuah kawasan tertentu, tidak perduli tentang kewarganegaraannya “This should be kept in mind when considering the influence on the national income of an extra foreign tourist. Because of the GDP definition, the additional expenditure generated by tourism activities is not accounted for as exports, but as additional domestic consumption. Furthermore, foreign income spent inside the national territory amounts to a sort of income transfer. Accordingly, in the model we simulated the effects of a tourists’ flows variation by altering two sets of variables, considering changes in the structure of final consumption and changes in international income transfers”
Model Dampak dengan CGE menghasilkan dua hipotesis: Dengan asumsi pertama: pengeluaran agregat sector pariwisata proporsional terhadap jumlah wisatawan, baik wisatawan asing maupun domestic yang mengunjungi Negara tertentu pada tahun tersebut.
Perubahan variasi kedatangan wisatawan asing seiiring dengan variasi
keberadaan wisatawan domestic.
1.
Asumsi kedua: pengeluaran wisatawan terbagi menjadi dua komponen, komponen pertama yakni; pengeluaran wisatawan domestic di dalam negeri dan pengeluaran wisatawan domestic yang berangkat ke destinasi luar negeri sebagai seorang wisatawan. Komponen kedua yakni; pengeluaran wisatawan asing pada pengeluaran untuk hotels, restaurants, dan
8
aktivitas rekreasi selama liburan. sedangkan pengeluran yang tidak nampak jelas seperti biaya transportasi tidak ikut dihitung pada model ini. 2.
Asumsi yang lainnya tidak ditentukan secara khusus berhubung keterbatasan data.
Untuk membuat estimasi perubahan kedatangan, keberangkatan dan wisatawan domestik baik dengan dan tanpa adanya perubahan iklim. Jumlah wisatawan dapat ditentukan dengan formula sebagai berikut:
Dimana:
Ar = interregional arrivals ( Ar0 in the baseline, i.e. without climate change) Dr are interregional departures (Dr0 in the baseline), r RT is the number of regional domestic tourists. We define 0r RT , in the baseline, as 0 0 0r r r RT = RA + NT , where 0r RA are intra-regional arrivals and 0r NT is the basis of domestic tourists in the baseline. the assumption that the basis of domestic tourists in each country, r NT , is unaffected by climate change. This assumption is reasonable, at least for limited climate impacts, and it is unavoidable for our study because of the lack of estimates on the effect of climate change on domestic tourism.
Sebagai catatan, untuk mengukur perubahan arus wisatawan, digunakan data kedatangan interregional, dan keberangkatan dipisahkan menjadi dua yakni keberangkatan ked dan keluar negeri diantara sesama kawasan. Hal ini dilakukan untuk menghindari overestimasi pada regional income transfer, tetapi justru akan mengaburkan dampak dari climate change terhadap permintaan sector pariwisata pada kawasan yang diukur sehingga hasilnya tidak akan nampak dengan jelas dan antara ke datangan dan keberangan pada kawasan harus sama jumlahnya. 9
Untuk Pengeluaran Wisatawan, baik aktivitas rekreasi, hotel, restaurant, dan pengeluaran terkait dikelompokkan kedalam Macro industry “Market Services”. Untuk mendapatkan share dari sub-industry “recreational industry” secara agregat, digunakan rumus sebagai berikut:
“where VDP stands for “value of domestic purchases” for recreational services (Rcr)and total Market Services (MS) in the base year. The term on the denominator was obtained from the GTAP 5 database at its maximum level of disaggregation”
Dimisalkan, hotels and restaurants (HT), maka Untuk Pengeluaran Wisatawan untuk hotel dan restaurant adalah sebagai berikut.
Karena hotels dan restaurant digabung pada “Trade” pada GTAP 5 database, sehingga dianggap sebagai sumber informasi untuk expenditure on hotels and restaurants pada tahun dasar (Euromonitor, 2002). Perubahan exogenus terhadap permintaan pasar jasa, termasuk variasi arus wisatawan baik negative maupun positif, dapat diukur berdasarkan “terms of share of the base year expenditure” dengan rumus sebagai berikut:
10
Sehingga tingkat konsumsi, termasuk sejumlah pasar jasa adalah endogenus variable pada model ini. Akibatnya, input datanya menggunakan
“additional tourism expenditure”
dengan mengabaikan pengaruh simultan perubahan harga pada pasar yang lainnya. Selanjutnya, untuk mengukur extra income diperlukan data keuangan yang berhubungan dengan pengeluaran wisatawan asing, dengan dua variasi, yakni dengan dan tanpa climate change, sebagai net tourism inflow (arrivals – departures) di tiap Negara. Rumusnya adalah sebagai berikut:
Pada simulasi, elemen ini ditambahkan sebagai “equation computing the national income as the total value of all domestic primary resources”. Untuk meyakinkan alokasi pendapatan global itu netral dan pendapatan shocks memiliki tanda yang sama terhadap permintaan shocks.
Data Dasar Perkiraan Volume Wisatawan Domestik (Baseline estimates for domestic tourism volumes)
Untuk mengukur estimasi variasi jumlah wisatawan, beberapa data yang berhubungan dengan wisatawan domestic dianggap baseline ( NTr0 ). Parameter ini termasuk 0r RT , denominator of equation (1). Pada kebanyakan Negara, jumlah arus wisatawan domestic mengacu pada data tahun 1997 pada Euromonitor tahun 2002. Untuk beberapa Negara yang lainnya diperlukan data yang berasal dari biro pusat statistic, lembaga pemerintah atau lembaga
11
terkait. Untuk Negara kecil yang tidak lebih dari dua Negara bagian atau provinnsi, diasumsikan jumlah wisatawan domestic dianggap nol. Sedangkan dibeberapa Negara yang datanya tidak tersedia bias digunakan data pada Negara terdekat pada satu kawasan.
Untuk membuat simulasi terhadap tahun 2010, 2030, dan 2050 menjawab equation (2), menurut Hamilton et al. (2004), digunakan formula sebagai berikut:
Dimana Dti, popi and Yi are, respectively, domestic tourists, population and per capita income in country i. The updated values of domestic tourists in country i in year t can be estimated from baseline data through:
Agregat regional value untuk tahun 2010, 2030 dan 2050 digambarkan pada table berikut
12
Pada tabel di atas, wisatawan domestic sebagai tahun dasar proyeksi untuk simulasi tahun tersebut. Dalam bentuk rasio (kiri) rasio wisatawan terhadap jumlah penduduk dan (kanan) jumlah wisatawan dalam ribuan.
Pada tahun 1997, wisatawan lebih rendah dari penduduk pada kawasan, kecuali USA. Juga digambarkan bahwa aktivitas wisatawan domestik relatif tidak berubah, sehingga pada tahun 2050 terdapat cukup pendapatan setidaknya 1,26 wisatawan domestik per orang secara global untuk melakukan aktivitas wisata.
Hasil Simulasi CGE (Simulation Results) Hasil simulasi dari model ini menunjukkan bahwa, dampak ekonomi sangat ditentukan oleh waktu, sebab kenaikan suhu akan terus terjadi dari waktu ke waktu. Waktu memegang peranan penting pada distribusi biaya, keuntungan, yang akan membawa beberapa perubahan secara kualitatif atau non-numerical. Pada simulasi ini, akan difokuskan pada pembahasan hasil tahun 2050 sebagai bahan diskusi.
13
Variabel Kejutan/Perubahan (Shocked variables)
Tabel di atas menunjukan bahwa perubahan iklim berdampak pada permintaan swasta dan pendapatan rumahtangga dalam negeri. Pada Negara Uni Eropa akan terjadi shocks pada tahun 2010 dan 2030, tetapi akan menjadi negatif pada tahun 2050. Namun pada tingkat global, beberapa shock tidak nampak jelas baik positif maupun negatif.
Perubahan perubahan terhadap permintaan dan pendapatan yang terlihat berbeda sebelum dan sesudah simulasi dilakukan, karena terjadi imposed swing didasarkan oleh partial equilibrium assumption dari harga yang tak tergantikan dan pendapatan. Perbedaan antara shocks dan equilibrium level akan relatif besar terjadi pada shocks permintaan dibandingkan shocks pendapatan.
14
Perdagangan (Trade)
Figure di atas menunjukkan pengaruh pada neraca perdagangan regional. Terdapat peningkatan dan juga penurunan pada pengeluaran
pariwisata secara keseluruhan jika
dihubungkan terhadap peningkatan ataupun penurunan net import. Tergambar terjadi overlapping effect, yang pertama; pendapatan mempengaruhi lebih tingginya import. Pada model GE membutuhkan keseimbangan neraca pembayaran, tetapi neraca perdagangan mungkin akan defisit, jika hal ini terjadi maka akan digantikan oleh capital inflow atau masuknya modal asing. Penanaman modal asing digerakkan oleh harapan pengembalian modal yang berhubungan dengan kondisi tingkat pengembalian saat ini. Tingginya permintaan dalam negeri memicu peningkatan harga-harga bahan pokok, tingginya tingkat pengembalian modal akan menarik minat penanaman modal asing. Dengan alasan identitas keuangan, dapat diketahui keseimbangan atau ketidakseimbangan neraca perdagangan, apakah sedang berada pada kondisi surplus atau defisit.
15
GDP (Gross Domestic Product)
GDP percentage changes with respect to the baseline in 2050. Pada figure di atas terlihat bahwa pada umumnya GDP juga mengikuti shock yang terjadi, sehingga pada analisis ini diasumsikan, jika perdagangan dan terjadi efek barang pengganti, maka akan cenderung menimbulan initial shocks. Faktor Primer dan Output Industri (Primary factors and industrial output)
16
Figure di atas menunjukkan bahwa, permintaan terhadap faktor pokok berhubungan dengan permintaan akhir. Pada pasar jasa tidak menggunakan faktor lahan dan juga tidak menggunakan faktor sumber daya alam tetapi menggunakan indikator modal dan penyerapan tenaga kerja. Pada beberapa kasus di beberapa kawasan terjadi positive shock dan vice versa. Penawaran terhadap faktor pokok akan tetap terjadi pada waktu singkat jika permintaan terhadap jasa meningkat, ongkos buruh meningkat dan modal juga meningkat. Namun di lain pihak, harga sumber daya pokok menurun, walaupun secara faktual terjadi positive shocks yang berhubungan dengan peningkatan pengeluran wisatawan asing. Pada kasus ini, jika peningkatan tingkat pengembalian modal terjadi maka akan berdampak pada peningkatan penanaman modal asing.
Emisi Gas (CO2 emissions)
CO2 emissions. Changes with respect to the baselines in 2010 (wide, light bars; left axis) and in 2050 (narrow, dark bars; right axis).
17
Figure di atas menjelaskan bahwa dampak CO2 emission terjadi setiap tahunnya, pada simulasi yang telah dilakukan pada model ini, variasi pada CO2 emission relatif terjadi sangat kecil, sehingga mengharuskan melibatkan industri transportasi pada aktivitas pariwisata. Menariknya bahwa, emisi bertolak belakang dengan arah GDP dan shocks permintaan. Diartikan bahwa jika pariwisata meningkat maka cenderung konsumsi meningkat seiring dengan kesadaran akan industri yang ramah lingkungan. Kesejahteraan (Welfare)
Equivalent variation in 2010 (wide, light bars; left axis) and in 2050 (narrow, dark bars; right axis). Figure di atas menggambarkan pengaruh dari pendapatan sejalan dengan variasi kesejahteraan, di mana kesejahteraan menurun selama tiga periode. Pada tingkat regional, dampak dari kesejahteraan memiliki ciri yang sama dengan pendapatan dan shock permintaan. Pada simulasi ini, pemenangnya adalah negara-negara yang berada pada iklim saat ini dingin seperti Rusia dan Kanada. Uni Eropa mengalami hanya sedikit peningkatan kesejahteraan namun menjadi tidak berarti apa-apa pada tahun 2050. Yang paling mengalami dampak dari perubahan iklim akan sangat terasa oleh Negara-negara miskin yang bertumpu pada industri 18
pariwisata, seperti terjadinya peningkatan
ketinggian air laut yang mungkin
akan
menenggelamkan beberapa kawasan kepulauan yang berada pada dataran rendah (Bosello et al., 2004).
Kesimpulan (Conclusion) Perubahan Iklim akan berdampak pada beberapa aspek kehidupan, perubahan kebiasaan berlibur yang disebabkan oleh variasi perubahan
Perubahan iklim akan berdampak pada sektor pariwisata, dan secara langsung membawa akibat pada perubahan ekonomi.
iklim. Dampaknya akan sangat terasa pada sektor jasa, sektor pariwisata, dan secara langsung membawa akibat pada perubahan ekonomi. Hasil penelitian ini adalah evaluasi tentang dampak dengan menggunakan GE Model yang menunjukan dua hal penting sedang terjadi. Kedua hal itu adalah; (1) Pariwisata berdampak pada ekonomi, (2) diprediksi bahwa, dampak ekonomi secara keseluruhan akan merubah pariwisata dunia yang disebabkan oleh perubahan iklim. Dampak pada permintaan domestik dan pendapatan rumah tangga berujung pada kegiatan ekonomi khususnya berhubungan dengan barang dan jasa dan juga berpengaruh pada permintaan fackor primer, dan harga. Begitu juga terjadinya perubahan rate of return of capital akan mempengaruhi arus modal yang juga akan mempengaruhi pendapatan dan kesejahteraan. Pada hasil analisis ini, juga dapat digambarkan bahwa perubahan iklim membawa dampak yang luas terhadap perubahan preferensi pemilihan daerah tujuan berlibur atau destinasi, kisaran dampaknya terhadap GDP -0,3% s.d. +0,5% pada tahun 2050. Dampak perubahan iklim sangat terasa pada sebuah kawasan, namun dampak pada ekonomi global sangat kecil yakni mendekati nol pada tahun 2010. 19
Sedikit terasa dampak pada kawasan eropa barat, negara exporter energy, dan kawasan The rest of the world. Namun akan sangat nyata dampaknya bagi Negara-negara yang berada pada kawasan mediterania yang saat ini mengandalkan kawasan wisata dan akan mengalami penurunan kunjungan
perubahan iklim membawa dampak yang luas terhadap perubahan preferensi pemilihan daerah tujuan berlibur atau destinasi, kisaran dampaknya terhadap GDP -0,3% s.d. +0,5% pada tahun 2050.
wisatawan. kawasan The rest of the
world juga akan mengalami peningkatan suhu yang sangat panas dan juga kawasan tropis lainnya. Namun ada beberapa kawasan yang tidak popular saat ini akan menjadi lebih dikenal oleh karena pemanasan global. Bebarapa Negara exporter energy akan mengalami dampaknya pemanasan global secara nyata. Walau bagaimanapun, karya tulis ini masih memiliki banyak kelemahan yang harus disempurnakan lagi, kelemahan tersebut adalah sebagai berikut: (1) evaluasi ini dilakukan secara global namun tidak penyeluruh, seharusnya dilakukan pada tiap kawasan sehingga perubahan yang sebenarnya terjadi pada setiap kawasan, dapat digambarkan secara lengkap. (2) Evaluasi ini hanya mengukur dampak pemanasan global terhadap sektor pariwisata, yang mungkin akan mempengaruhi lebih besar terhadap sektor lainnya. (3) Evaluasi ini juga tidak menyertakan peningkatan ketinggian air laut akibat pemanasan global yang mungkin beberapa pulau akan tenggelam oleh karenanya. (4) Secara keseluruhan, model ini tidak dapat menjawab berapakah biaya dari perubahan iklim tersebut jika dilakukan kuantifikasi. (5) yang terakhir, evaluasi ini juga tidak dapat memprediksi kawasan-kawasan wisata bahari atau perairan manakah yang akan menjadi popular.
20
Daftar Pustaka
Berrittella, Maria at al. .2004. A GENERAL EQUILIBRIUM ANALYSIS OF CLIMATE CHANGE IMPACTS ON TOURISM: EEE WORKING PAPERS SERIES - N. 17, Online Publication, and retrieve from http://www.users.ictp.it/~eee/files/wp17.pdf Departement of labour. 2009. Scenarios using a computable general equilibrium model of the New Zealand economy: Economic Impacts of Immigration Working Paper. Published: October 2009, retrieve from www.dol.govt.nz › Publications › Research. Gillham, Jonathan. .2009. Tourism Policy Modelling: Department for Culture, Media and Sport. Tourism Policy Modelling. Jonathan Gillham. Economist. Department for Culture Media and Sport. London, Online Publication Retrieve from www.culture.gov.uk/.../32TourismPolicyModelling1.pdf Peterson, Sonja. 2003. Integrated Climate Models: An interdisciplinary assessment of climate impacts and policies. Germany: Kiel Institute for World Economics
21
22
