Sejarah Kebijakan Industri dalam Perekonomian Indonesia
model estimasi data panel. Statistik uji hausman yang mengikuti distribusi chi square χ
2
dengan derajat bebas sebanyak jumlah variabel bebas dalam model digunakan untuk mengetahui metode yang tepat antara fixed effects model dan
random effecst model . Berdasarkan hasil uji hausman diperlihatkan bahwa
random effects model ditolak P χ
2
= 0.000 . Hal ini menunjukkan bahwa fixed effects model
lebih konsisten untuk mengestimasi model yang mempengaruhi faktor-faktor deindustrialisasi.
Regresi data panel juga harus memenuhi asumsi dasar bahwa estimasi parameter dalam model regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased
Estimate , yaitu bebas dari heteroskedastisitas dan autokorelasi. Uji wald
digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas, dimana hasilnya menunjukkan ada heteroskedastisitas dalam data yang digunakan P χ
2
= 0,000. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi, maka dilakukan uji Wooldridge. Hasil dari
Wooldridge test menunjukkan bahwa ada autokorelasi dalam data panel P F =
0,1373. Berdasarkan hasil uji pemilihan metode regresi memberikan kesimpulan
bahwa metode Fixed Effects Model lebih konsisten dan efisien untuk model estimasi faktor-faktor yang memengaruhi deindustrialisasi di Indonesia. Akan
tetapi dalam data panel yang digunakan ternyata terdapat heteroskedastisitas dan autokorelasi sehingga keadaan ini perlu diatasi agar diperoleh model yang efisien
tetapi bersifat unbiased dan konsisten. Adanya heteroskedatisitas dan autokorelasi dalam data panel dapat diatasi dengan menggunakan metode General Least
Square dalam melakukan estimasi. Secara keseluruhan estimasi model yang
digunakan setelah melakukan pemilihan metode regresi dan melihat keberadaan heteroskedastisitas serta autokorelasi maka metode Fixed Effecst Generalized
Least Square FE-GLS.
Keakuratan dari estimasi model dapat ditingkatkan dengan melakukan pemeriksaan akan keberadaan outlier dari data panel. Hasil dari pemeriksaan
ternyata terdapat outlier yang berasal dari variabel pendapatan perkapita untuk tiga provinsi yaitu provinsi Riau, DKI Jakarta, dan Kalimantan Timur, sehingga
semua data ketiga provinsi tersebut dikeluarkan. Model yang digunakan untuk mengestimasi faktor-faktor yang memengaruhi deindustrialisasi di Indonesia pada
akhirnya menggunakan data panel yang terdiri dari 23 provinsi selama periode 2000 sampai 2009. Metode regresi yang digunakan untuk mengetahui faktor-
faktor yang memengaruhi deindustrialisasi di Indonesia adalah Fixed Effects General Least Square
FE-GLS.
Tabel 12. Hasil Regresi Panel Data dengan Variabel Dependen Relative Manufacturing Employment
Variabel Independen Domestic Causes
Model 1 Global Causes
Model 2
4,16738 PDRB per kapita NA
0,77555 -0,31214
PDRB per kapita
2
NA2 0,06213
-0,13651 Pertumbuhan produktivitas PG
0,03363 0,00095
Pertumbuhan produktivitas
2
PG2 0,00043
0,05793 Openness
opnguna 0,01083
98,22012 PMA Foreign Direct Investment
27,70653 0,07254
Human Capital HC
0,04579 -0,03146
Unemployment Un
0,08741 -3,04235
1,41734 Konstanta C
2,18360 1,55316
Wald χ
2
46,13 61,11
Sumber: Hasil pengolahan dengan Stata 9.0 Keterangan: Angka dalam kurung merupakan nilai standar error. Variabel dependen adalah
relative manufacturing employment. = P 0,05 ; = P 0,01 ; = P 0,001
Berdasarkan Tabel 12, berikut ini diberikan ulasan untuk masing-masing model estimasi faktor-faktor yang memengaruhi deindustrialisasi dengan
memisahkan antara faktor domestik pendapatan per kapita dan pertumbuhan produktivitas serta faktor global keterbukaan ekonomi dan penanaman modal
asing:
Model 1 : Domestic Causes Deindustrialization
Model pertama merupakan model estimasi untuk melihat faktor domestik yang diperkirakan memengaruhi deindustrialisasi. Berdasarkan dari hasil estimasi,
diperlihatkan bahwa variabel pendapatan per kapita dan pertumbuhan
produktivitas secara statistik signifikan memengaruhi deindustrialisasi. Variabel pendapatan per kapita menunjukkan hubungan positif, artinya bahwa
peningkatan pendapatan per kapita akan meningkatkan share pekerja manufaktur. Tetapi kuadrat pendapatan per kapita mempunyai hubungan
negatif, artinya bahwa peningkatan pendapatan per kapita selanjutnya hingga mencapai tingkat tertentu akan menurunkan share pekerja manufaktur.
Sedangkan pertumbuhan produktivitas mempunyai hubungan yang negatif tetapi kuadrat pertumbuhan produktivitas mempunyai hubungan yang positif.
Seperti halnya pendapatan per kapita, peningkatan produktivitas pada awalnya akan menurunkan share pekerja manufaktur. Akan tetapi peningkatan
produktivitas berikutnya akan meningkatkan share pekerja manufaktur. Hal ini menunjukkan bahwa pendapatan per kapita dan pertumbuhan produktivitas
sektor manufaktur mempunyai hubungan jangka panjang dengan share pekerja manufaktur.
Model 2 : Global Causes Deindustrialization
Model kedua merupakan model estimasi untuk melihat faktor globalisasi ekonomi yang diperkirakan memengaruhi deindustrialisasi. Berdasarkan hasil
estimasi dari model kedua, diperoleh bahwa faktor globalisasi ekonomi yang diwakili dengan tingkat keterbukaan ekonomi openness dan investasi asing
langsung foreign direct investment – selanjutnya disebut sebagai penanaman modal asing PMA mempunyai hubungan yang positif dan secara signifikan
memengaruhi share pekerja manufaktur relative manufacturing employment. Hal ini menandakan bahwa semakin terbuka suatu perekonomian daerah dan
semakin banyak investasi asing masuk maka akan meningkatkan share pekerja manufaktur. Artinya faktor globalisasi ekonomi yaitu openness dan foreign
direct investment memengaruhi terjadinya deindustrialisasi. Selain itu, variabel
tenaga kerja terampil human capital mempunyai hubungan yang positif walaupun secara statistik tidak signifikan. Sehingga peningkatan jumlah
tenaga kerja terampil akan meningkatkan share pekerja manufaktur. Sedangkan variabel pengangguran unemployment mempunyai hubungan
negatif tetapi tidak signifikan, artinya peningkatan jumlah pengangguran akan diikuti dengan penurunan share pekerja manufaktur.
Sedangkan kedua model estimasi indirect model berikut untuk melihat pengaruh globalisasi ekonomi yang secara tidak langsung diduga memengaruhi
terjadinya deindustrialisasi di Indonesia Tabel 13.
Model 3
Model 3 indirect model merupakan model estimasi untuk melihat hubungan antara globalisasi ekonomi dengan kesejahteraan daerah yang didekati dengan
PDRB per kapita. Berdasarkan hasil estimasi diperoleh bahwa variabel openness
dan human capital mempunyai hubungan positif dan signifikan secara statistik dengan pendapatan per kapita. Hal ini menunjukkan bahwa
peningkatan kedua variabel tersebut maka akan meningkatkan kesejahteraan pendapatan per kapita. Adapun variabel investasi asing langsung PMA dan
variabel unemployment pengangguran mempunyai hubungan positif dengan pendapatan per kapita akan tetapi tidak signifikan secara statistik. Artinya
bahwa peningkatan investasi dan pengangguran akan menyebabkan kesejahteraan daerah pendapatan per kapita juga meningkat.
Tabel 13. Hasil Estimasi Panel Data untuk Indirect Effect Model
Indirect Effect Variabel Independen
Model 3 Y
1
Model 4 Y
2
0,02966 0,21073
Openness opnguna
0,00454 0,05039
5,89644 -58,98787
PMA Foreign Direct Investment 11,62214
128,86650 0,09972
0,24594 Human Capital
HC 0,01921
0,21298 0,02183
2,10108 Unemployment
Un 0,03666
0,40654 0,7636
-22,74487 Konstanta C
0,65151 7,22395
Wald χ
2
70,53 43,91
Sumber: Hasil pengolahan dengan Stata 9.0 Keterangan: Angka dalam kurung merupakan nilai Standar Error. Variabel dependen
masing-masing adalah Y
1
= national affluence; Y
2
= productivity growth. Variabel kontrol dimasukan ke dalam semua model.
= P 0,05 ; = P 0,01 ; = P 0,001
Model 4
Adapun model 4 indirect model merupakan model estimasi yang ingin melihat hubungan antara pertumbuhan produktivitas dengan globalisasi
ekonomi. Variabel openness dan unemployment mempunyai hubungan yang positif dan signifikan memengaruhi pertumbuhan produktivitas. Hal ini
memperlihatkan bahwa keterbukaan ekonomi openness yang semakin meningkat menyebabkan peningkatan dalam produktivitas di sektor
manufaktur, artinya sektor manufaktur dapat mencapai efisiensi dalam proses produksi serta mampu bersaing di pasar global. Dan peningkatan
pengangguran unemployment akan menyebabkan produktivitas sektor manufaktur juga meningkat, artinya bahwa sektor manufaktur lebih banyak
pada aktivitas industri yang padat modal. Misal dengan menerapkan automation
atau labor-saving technologies. Sedangkan variabel human capital menunjukkan hubungan yang positif tetapi tidak signifikan secara statistik.
Dengan adanya labor-saving technologies maka diperlukan tenaga kerja yang terampil. Sehingga permintaan akan tenaga kerja tidak terampil menurun,
keadaan ini pada akhirnya menyebabkan terjadinya pengangguran. Adapun variabel investasi asing PMA menunjukkan hubungan yang negatif tidak
sesuai harapan dan tidak signifikan secara statistik. Hal ini dapat dijelaskan dengan menurunnya investasi asing PMA yang masuk ke Indonesia. Selain
itu proporsi investasi asing PMA yang masuk di sektor sekunder industri lebih kecil dibandingkan proporsi investasi asing PMA yang ditanamkan di
sektor tersier jasa.
Berdasarkan Tabel 14, merupakan model estimasi faktor-faktor yang memengaruhi deindustrialisasi baik secara langsung maupun tidak langsung
combined model:
Model 5 : Combined model
Berdasarkan hasil estimasi terhadap model 5 combined model, diperoleh bahwa hampir semua variabel independen menunjukkan hasil yang signifikan
secara statistik pada taraf nyata α 5 persen dan sejalan dengan penelitian- penelitian terdahulu Rowthorn dan Ramaswamy, 1997,1999; Alderson,