Working Paper DINAMIKA DAN HETEROGENITAS INFLASI REGIONAL DI INDONESIA
1. 2. 3. 4. 1
Peneliti Ekonomi di Grup Riset Ekonomi (GRE), Direktorat Kebijakan Ekonomi dan Moneter (DKEM), Bank Indonesia. Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Solikin M Juhro dan para peserta seminar hasil penelitian GR-DKEM tanggal 20-21 November 2013. Pandangan dalam paper ini merupakan pandangan penulis semata-mata dan tidak merefleksikan pandangan Bank Indonesia. E-mail:
[email protected].
1
2
%yoy
32
Nasional Terendah Tertinggi
27 22 17
12 7 2 -3
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
3
4
5
6
t Et t 1 xt t ………………………………............................................(1) π
𝜋 μ ξ
7
8
No 1 2 3 4 5 6 7
Penelitian Kurniati, Yati (2008) Wimanda, R (2010) SOFIE dan SSMX (2010) Divisi KER dan Inflasi (2011) (Sample 2002:01 -2011:06) Solikin dan Affandi Y (2012) ARIMBI (2013) Kurniati, Yati dan Permata, M.I. (2008)
Koefisien Pass-Through 0.09 : dep, n.s : apr 0.05 0.06 - 0.07 0.07 0.15 0.06 Threshold 4,2%(mtm)= 0,28 ; dengan 0,25 terjadi t+1 dan t+2
9
10
11
2003-2013 Mean Stdev 1 Sumbagut 7.9 4.7 2 Sumbagteng 7.2 3.6 3 Sumbagsel 8.0 4.5 4 Jabagbar 7.3 3.9 5 Jabagteng 6.9 3.3 6 Jabagtim 6.9 3.1 7 Balnustra 7.3 2.8 8 Kalimantan 8.0 3.1 9 Sulampua 7.3 4.0 10 DKI 6.8 3.3 Nasional 7.2 3.5
NO
Propinsi
2002-2005 Mean Stdev 8.9 5.1 7.7 3.7 8.8 4.2 8.2 3.2 7.6 3.2 7.3 2.9 7.4 2.8 7.8 2.4 7.2 3.5 7.4 2.9 7.7 3.3
2006-2013 Mean Stdev 7.5 4.5 7.3 4.3 7.1 4.0 7.0 3.7 6.9 3.5 6.7 3.2 6.6 3.0 6.5 2.7 6.3 2.5 6.2 2.2 6.2 2.2
∆ Mean
∆ Std
(1.5) (0.4) (1.7) (1.2) (0.7) (0.6) (0.8) (1.4) (0.8) (1.1) (1.5)
(0.7) 0.5 (0.3) 0.5 0.3 0.3 0.1 0.3 (1.0) (0.7) (1.0)
Periode Harga Lama (Rp/l) Harga Baru (Rp/l) Kenaikan (%) Sumbangan (%)* Mar-05 1810 2400 32,6 1,33 Okt-05 2400 4500 87,5 5,54 Jun-08 4500 6000 33,3 2,05 Des-08 6000 5000 -16,7 -0,54 Jan-09 5000 4500 -10,0 Jun-13 4500 6500 44,4 2,69 *Total sumbangan baik first round maupun second round effect Sumber: Laporan Perekonomian Indonesia 2005, 2008, 2009, 2013
β β
β β
β β
β
β β
μ β
β
β β μ
β
12
9,0
Aceh; 8,8
%, yoy
Sulampua
NTT; 8,6
Jawa
Babel; 8,5
8,5
Sultra; 8,5 Kaltim; 8,2
Lampung; 8,2 Jambi; 8,0 8,0
7,5
Papua; 7,8
Kalsel; 8,0
Maluku Utara; 7,3 Kalbar; 7,6 Rata -rata Inflasi nasional 2003-2013 : 7.13% yoy
7,0
6,5
Sulteng; 8,0
Bengkulu; 7,9 Sumsel; 7,8 Sumbar; 7,8 Riau; 7,7 Sumut; 7,7 DIY; 7,6 NTB; 7,7 Banten; 7,3 Jabar; 7,1
Kalimantan
Gorontalo; 7,1 Kalteng; 7,1 Maluku; 6,9 Sulut; 6,7
Sulsel; 6,9 Jatim; 6,8 Jateng; 6,8 Jakarta; 6,7
Sumatra Bali; 6,6 .
13
%yoy
0,05
DKI
Jatim
Jateng
Jabar
Banten
0,03
0,01
-0,01
-0,03
Ln (Provinsi)-Ln (Nasional) -0,05 1
5
9
2002
0,10
1
5
9
1
2003
5
9
2004
1
5
9
1
2005
5
9
1
2006
5
9
1
2007
5
9
1
2008
5
9
1
2009
5
9
1
2010
5
9
1
2011
5
9
1
2012 2013
%yoy
0,08
NTB
Kalbar
Kalsel
Kaltim
Babel
NTT
0,06 0,04 0,02 0,00 -0,02
Ln (Provinsi)-Ln (Nasional)
-0,04 -0,06
1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012 2013
14
Kalteng
5.5
Babel NTB
Bengkulu Sumbar
6.5
Bali
4.5 3.5
5.0
DKI
Jateng
4.0
Bali Sumut
5.5
DIY
5.0
4.5
Papua Sumatera Selatan
3.5 3.0 20
40
Rasio Elektrifikasi %
60
80
100
1.7
120
1.6
%mtm
1.4 1.2 1 0.8
1.5
1.8
Rata-rata inflasi Natal 2003-2013
0.6 0.6 0.6 0.6 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.8
100
Jabar Jateng Jatim Surabaya Banten Kediri DIY DKI Malang Jember
80
1.3
60
0.8 0.9 1.0 1.1 1.1
40
0.6 0.6
20
Sumsel Lampung Bengkulu Sumbar Sumut Jambi Riau Aceh Babel
3.0
DKI
Jateng Aceh Jabar
4.0
Rasio panjang jalan/luas wilayah % 0
Maluku
Kalteng
Jambi
6.0
Jatim
NTB
Babel
0.6
0.8 0.8 0.8 0.9 0.9 0.9 1.0 1.0 1.0 1.1
6.0
NTT
7.0
0.6 0.6
6.5
NTT
0.4 0.2 0
Sulut Gorontalo Kalsel Kalteng Bali Sultra Maluku Utara Sulsel Kaltim Kalbar Papua Maluku Sulteng NTB NTT
Maluku Kaltim
7.0
%, inflasi yoy
7.5
Maluku Utara
1.2 1.2
%, inflasi yoy
7.5
15
-1,1
-1,6 4
2,1 2,7
6
6,1 6,3 6,4
4,2 4,3 4,8 5,3 5,5 6,0 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6 6,7
3,9
8
5,1 5,8 5,8 6,1 6,3 6,8 6,9
8,2 9,1
8,5
10
11,9
11,5
%yoy
Gorontalo Maluku Kalteng NTB Bali Sulsel Malut Kalsel Sultra Papua Kalbar NTT Sulteng Sulut Kaltim
Sulteng Papua Gorontalo Sulsel Kalbar Kalteng Kaltim Sulut Kalsel Maluku Utara Maluku Sultra
12
DKI Jateng Jabar DIY Jatim Banten
-0,6
%mtm
Sumsel Jambi Sumbar Sumut Aceh Bengkulu Riau Lampung Babel
-0,1
Banten NTB Jateng Jabar Jember DIY NTT DKI Bali
0,4
Bengkulu Jambi Lampung Riau Sumsel Sumut Aceh Sumbar Babel
14 Rata-rata inflasi pendidikan 2003-2013
2
0
10
Gempa bumi menimbulkan kerusakan jalan raya antara Bengkulu dan Sumatera Selatan dan Sumatera Barat. Kerusakan jalan raya menganggu distribusi barang. Bengkulu sangat tergantung pada pasokan bahan kebutuhan pokok dari kedua provinsi tersebut.
16
π πijt
=
μij qijt …………………………………………………….…………………………………………………………..(2)
Dimana:
μ ij = mean (rata-rata) dari inflasi suatu daerah daerah (sebuah fixed effect) qijt = deviasi inflasi dari mean-nya, yaitu: qijt = πijt – μij μ ijt diasumsikan i.i.d (0, τ2ij). i 1,. . . , Nj, j 1,....,; t 1,. . . , T.
Selanjutnya, deviasi inflasi dari mean-nya (qijt) dapat didekomposisi lebih lanjut menjadi: qijt
=
λij ft ƞij gjt eijt.……………………………………………………………………………………………….... (3)
17
Keteranga: = Komponen common/nasional (merefleksikan kondisi kesamaan secara nasional,
λij ft
sepertisuku bunga, harga minyak, dan nilai tukar) ƞij gjt
=
Komponen spesifik wilayah yang dapat terkait dengan kesamaan struktur ekonomi, kondisi pasar tenaga kerja, kebijakan fiskal daerah, kondisi geografis, dan demografi.
eijt
=
Komponen idiosyncratic (lokal spesifik) yang dapat terkait dengan lokasi/jarak yang terpencil (remoteness), daerah rawan konflik, dan daerah rawan bencana.
λ
ƞ
𝑑 𝑦𝑖𝑡 = 𝑦̅𝑖𝑡 + 𝑑1 (𝑦𝑖𝑡−1 − 𝑦̅𝑖𝑡−1 ) + 𝑑2 ∆𝑒𝑖𝑡−1 + 𝑑3 𝐷𝑖𝑡 + 𝜖𝑖𝑡 …………………………………………………….………(4)
Inflasi 𝜋𝑖𝑡 = λ𝑖 𝜋𝑖𝑡−1 + 𝑏1 (𝑦𝑖𝑡−1 − 𝑦̅) + 𝑏2 (𝑝𝑖𝑡−1 − 𝑝̅𝑖𝑡−1 ) + 𝜖𝑖𝑡𝑠 ..………… …….………………………………….......(5) 2. Diperoleh bentuk reduced form inflasi dengan menggabungkan persamaan di atas : 𝜋𝑖𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝜋𝑖𝑡−1 + 𝛼2 (𝑦𝑖𝑡−1 − 𝑦̅𝑖𝑡−1 ) + 𝛼3 𝐷𝑖𝑡 + 𝛼4 ∆𝑒𝑖𝑡−1 + 𝛼5 (𝑝𝑖𝑡−1 − 𝑝̅𝑖𝑡−1 ) +∈𝑖𝑡 ..............(6)
18
πijt
=
β0 + λij ft + ƞij gjt + ρij πijt-1 + μ ijt …………………………………………………………………………………(7)
𝑦𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝜌∆𝑦𝑖,𝑡−1 + x𝑖𝑡 𝛽2 + 𝑢𝑖 + ∆𝜖𝑖𝑡 ………………………………………………………………..……………(8)
∆𝑦𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝜌∆𝑦𝑖,𝑡−1 + ∆x𝑖𝑡 𝛽2 + ∆𝜖𝑖𝑡 …………………………………………………………………….…………..(9)
19
∆ 𝑝 𝑅𝑒𝑙 𝑖𝑡 = 𝛼1 + 𝛽 𝑝𝑟𝑒𝑙 𝑖𝑡 −1 + ∑𝑘ℎ=1 𝛾ℎ 𝛥𝑝𝑟𝑒𝑙 𝑖𝑡−ℎ + 𝜀𝑖𝑡 ……………………………………..………………………(10) 𝑝𝑅𝑒𝑙 𝑖𝑡
= ln(𝑝𝑖𝑡 / 𝑝̅𝑖𝑡 ) = perbedaan harga
𝑝
= indeks harga di provinsi
𝑝̅𝑖𝑡
= indeks harga nasional
k
= jumlah lag maksimum β β
𝜃=
ln(0,5) ln(1+𝛽)
β
…………………………………………………………………………………………………………………(11)
20
No Variabel 1 IHK 2 Nilai Tukar 3 Harga Minyak 4 Belanja Rutin 5 Kredit 6 PDRB 7 Ouput Gap
Keterangan
Sumber IHK di 30 provinsi BPS, CEIC diolah IDR/USD Bloomberg USD/Barel (indeks) Bloomberg Belanja rutin di luar belanja modal di 30 provinsi Kemenkeu Jumlah kredit berdasarkan lokasi proyek di 30 provinsi BI PDRB sektoral dan penggunaan atas dasar harga konstan BPS Perhitungan output gap dengan menggunakan pendekatan BPS diolah output gap = (log(pdrb/pdrb_sf)-log(PDRB_HP Filter) 8 Produktivitas Produktivitas daerah-produktivitas nasional BPS, CEIC diolah 9 Jarak Ekonomi Jarak dari provinsi ke ibu kotaprovinsi terbesar/jml pendudukBPS 10 Upah Upah minimum provinsi (UMP) CEIC 11 Jumlah Penduduk di 30 provinsi CEIC
21
Aceh Sumut Sumbar Riau Jambi Bengkulu Sumsel Babel Lampung DKI Jakarta Banten Jabar Jateng DIY Jatim Bali NTB NTT Kalbar Kalteng Kalsel Kaltim Sulut Sulteng Sulsel Sultra Gorontalo Maluku Maluku Utara Papua
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Lokal (25,99%)
Regional (21,26%)
Nasional (54,17%)
22
23
24
25
26
27
28
Inflasi Lag Inflasi Lead Inflasi L.Exchange Rate 1) L.Output Gap 1) L.Oil Price 1)
Model 1
Model 2
0.671 (0.066)*** 0.247 (0.062)*** 0.043 (0.020)** 0.022 (0.006)*** 0.013 (0.001)***
0.564 (0.101)*** 0.259 (0.071)*** 0.044 (0.014)*** 0.022 (0.009)** 0.012 (0.001)*** 0.033 (0.023) 0.003 (0.005) 0.017 (0.038)
0.579 0.560 0.614 (0.097)*** (0.107)*** (0.111)*** 0.248 0.190 0.244 (0.051)*** (0.075)* (0.065)*** 0.045 0.052 0.069 (0.017)*** (0.029)* (0.041)* 0.013 (0.01) 0.014 0.016 0.007 (0.002)*** (0.001)*** (0.003)*** 0.039 0.066 0.117 (0.019)** (0.038)* (0.036)*** 0.002 0.003 (0.003) (0.006)
0.06 (0.343) 1080 One Step 0.000 0.567 0.845
0.056 (0.370) 1080 One Step 0.000 0.467 0.935
L.Wages L.Produktivitas L.Credit L.Belanja Rutin
0.028 (0.018) 0.01 (0.009)
Jarak Ekonomi # Observasi Difference GMM Arellano-Bond test for AR(1) Arellano-Bond test for AR(2) Hansen/Sargan test (Prob>Chi2)
1080 One Step 0.000 0.206 0.738
Model 3
Model 4
1081 Two-Step 0.004 0.185 0.474
Model 5*
0.034 (0.158) 660 One Step 0.002 0.927 0.966
*sample 2006-2012
13
Perilaku agen ekonomi yang lebih bersifat forward looking dalam pembentukan inflasi pada periode penerapan ITF tersebut sejalan dengan temuan Solikin (2004) dan Alamsyah (2008).
29
9.5 Inflasi (%,yoy)
9.0 8.5
Kaltim
8.0
Lampung
GorontaloJabar
6.5
Sultra Jambi Sumsel
Kalbar
7.5 7.0
Aceh
NTT
Jateng DKI
Bali
Jatim
Kalteng Maluku Upah (%, yoy)
6.0 8
10
12
14
16
18
30
31
Convergence (Dep.var : ∆Pit)
Coef
Prob
Lag
Half Life
Data IHK Weighted
-0.024 ***
0.000
4
28.88
Data IHK Unweighted
-0.023 ***
0.003
4
29.29
α
Integration Univariate Test Variable: Ln CPI Provincial - Ln CPI National 10 % Level Full Sample
7 (23%)
5 % Level 5 (17%)
Convergence (Dep.var : ▲Pit)
10 % Level 16 (53%)
5 % Level 15 (50%)
32
33
34
35
36
