Saran 1. Saran Kebijakan KESIMPULAN DAN SARAN

Simangunsong, B.C.H., E.G.T. Manurung, dan D.S. Sukadri. 2007. Road Map Revitalisasi Industri Kehutanan Indonesia. In-house Experts Working Group Revitalisasi Industri Kehutanan. Departemen Kehutanan, Jakarta. Sinaga, B.M. 1989. Econometric Model of the Indonesian Hardwood Products Industry: A Policy Simulation Analysis. Ph.D. Dissertation. University of the Philippines, Los Banos. Situmorang, S. 2009. Analisis Penawaran dan Permintaan Pulp dan Kertas Indonesia di Pasar Domestik .Jurnal Ilmiah ESAI, 31: 272-282. Sukmananto, B. 2007. Dampak Kebijakan Perdagangan terhadap Kinerja Ekspor Produk Pengolahan Kayu Primer Indonesia. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Suryandari, E.Y. 2006. Analisis Permintaah Kayu Bulat Industri Pengolahan Kayu. Jurnal Penelitian Sosial dan Ekonomi Kehutanan, 51: 15-26. Thomas, R.L. 1997. Modern Econometrics: An Introduction. Department of Economics. Manchester Metropolitan University. Addison-Wesley Longman, London. Timotius. 2000. Analisis Ekonometrika Perkembangan Industri Kayu Lapis Indonesia 1975-2010: Suatu Simulasi Kebijakan. Disertasi Doktor. Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Turner, J,A., J. Buongiorno, and S. Zhu. 2006. An Economic Model of International Wood Supply, Forest Stock and Forest Area Change. Scandinavian Journal of Forest Research, 21: 73-86. Varian, H.R. 1987. Intermediate Microeconomics: A Modern Approach. First Edition. W.W. Norton Company, Inc., New York. __________. 1992. Microeconomic Analysis. Norton, New York. Wan, M. 2009. Analysis of Chinas Primary Wood Products Market - Sawnwood and Plywood. Thesis for Masters Degree in Forest Products Marketing. Department of Forest Economics. University of Helsinki, Helsinki. Wear, D.N., and P.J. Parks. 1994. The Economics of Timber Supply: An Analytical Synthesis of Modeling Approaches. Natural Resource Modeling, 85: 199-223. World Bank. 2006. Sustaining Indonesia’s Forests. Strategy for the World Bank 2006-2009. The World Bank, Jakarta. LAMPIRAN 103 Tahun PQ1 PQ2 PQ3 PL PT1 PT2 PT3 PE GDP I1 I2 I3 QKL 1995 280574.04 137638.11 297.74 63789.71 105955.27 33755.95 31474.10 141.60 1219712.17 63036503.90 164247.97 162200.00 9500000.00 1996 347010.93 178464.96 369.34 78603.97 148295.79 37489.01 43255.94 153.89 1315071.55 66978092.00 218221.36 171815.00 9575000.00 1997 316858.33 155809.89 295.87 104666.19 134583.99 48591.97 40895.43 173.24 1376878.32 55124213.07 168225.99 108300.00 9600000.00 1998 1189220.82 1038343.61 885.33 202394.79 272653.67 94399.81 84378.91 335.59 1196139.28 62145775.09 99973.83 82604.00 7800000.00 1999 1869136.90 1850612.76 995.26 276640.53 290634.63 131789.35 99271.26 383.14 1205516.44 55124213.07 52918.00 85744.00 7500000.00 2000 2409895.00 2084759.00 2638.00 402156.00 377262.20 177280.00 132673.83 600.00 1264918.70 44032289.69 24165.52 58152.00 8200000.00 2001 2052605.41 1743928.24 1741.49 592597.60 383573.79 207446.83 110573.26 1342.30 1442984.60 44039094.69 11172.89 56299.00 7300000.00 2002 2585634.35 3484201.67 2533.65 734787.13 1464227.27 235934.57 416347.31 1868.07 1506124.40 44039094.69 30894.00 87614.00 7550000.00 2003 4600782.34 2765293.53 1814.58 864629.97 890188.36 341216.00 306676.87 2137.09 1579559.00 44039094.69 24194.00 100497.00 6111000.00 2004 5191782.77 2653048.38 3390.93 990712.90 1810479.24 306138.20 587355.08 2288.36 1660578.70 43941472.26 19200.00 112714.00 4514000.00 2005 6501696.64 1705594.45 3896.45 1169190.56 3914688.62 371347.30 1188330.19 8208.05 1750815.20 60914720.00 20527.00 142598.00 4534000.00 2006 6049184.64 3882595.57 5506.53 1457555.83 4392535.05 448273.24 1239197.41 9244.86 1847126.70 64245879.43 31784.51 200167.36 3812000.00 2007 8601085.38 4697672.03 10213.49 1682142.36 2524154.51 526126.14 740531.91 8648.68 1964327.30 60874720.00 49188.72 120395.24 3454000.00 2008 11099944.83 7096234.14 13177.84 2066047.96 4813034.87 654367.19 1368846.84 11988.14 2082315.90 59152642.69 182586.35 121370.09 3353000.00 2009 12625814.53 6370590.57 12506.39 2665416.92 6174042.65 744716.19 1012547.67 11603.48 2176975.50 59175390.72 324534.88 122344.95 2996000.00 Tahun QKG QP TREND QT1 QT2 QT3 IKL IKG IP IKB EKL EKG EP EKB 1995 6500000 2022000 1 42349207 308815.47 205877 1800 371900 684924 56000 8376000 371900 568892 30000 1996 7200000 2561000 2 46427102 284560.56 189707 3200 379000 636700 95900 8564000 379000 1128600 20000 1997 7100000 2979000 3 44757712 255535.68 170357.1 368000 796600 103000 8500000 368000 1285300 45000 1998 7000000 1895000 4 42901103 288126 192084 4600 575000 614300 149000 7424000 575000 1634400 125000 1999 6500000 1725000 5 38732625 537222.6 358148.4 9100 1300000 757200 197000 6290800 1300000 1176100 259000 2000 6500000 3726000 6 30532031 2270162.4 1513442 6000 1443000 756700 147000 5154000 1443000 1352800 1606000 2001 6750000 5587000 7 21611041 3340369.2 2226913 3500 2424000 564200 96000 6336000 2424000 1697900 1451900 2002 6230000 5587000 8 29128411 2545519.3 1697013 4733 2000000 590547 82041 5826000 2000000 2245066 1000000 2003 7620000 5587000 9 27743285 3243093.3 2142216 1744 2000000 559815 56026 5091929 2000000 2375587 800000 2004 4330000 5587000 10 29527067 4520328.9 2962339 10093 2000000 628750 61042 4004600 2000000 1676813 925400 2005 4330000 5587000 11 27163265 7179099.1 4269045 31846 1924299 654145 82501 3406000 1924200 2468880 675000 2006 4330000 3682000 12 10648280 7814654.2 4816476 91500 1924299 716625 54668 3087000 1924200 2761539 675000 2007 4330000 5282000 13 8611519.9 12932895 8386776 114500 89600 726023 54668 2768800 89600 2327400 675000 2008 4169000 5753000 14 12767416 15144441 9365832 81700 72100 812900 69300 2568200 72100 2621500 2009 4169000 4863000 15 5895243.1 14414263 8342048 56915 49900 787228 39700 2204656 49900 2620600 Ke te rangan PQ1: Harga riil kayu bulat hutan alam Rpm3 I1: Stok produksi kayu bulat hutan alam produksi m3 QT3: Produksi kayu bulat HTI pulp m3 PQ2: Harga riil kayu bulat HTI perkakas Rpm3 I2: Luas HTI Perkakas Ha IKL: impor kayu lapis m3 PQ3: Harga riil bulat HTI pulp Rpm3 I3: Luas HTI Pulp Ha IKG: Impor kayu gergaji m3 PL: Upah rill tenaga kerja Rpbulan QKL : Poduksi kayu lapis m3 IP: Impor pulp ton PT1 : Harga riil kayu bulat hutan alam Rpm3 QKG: Produksi kayu gergaji m3 IKB: Impor kayu bulat m3 PT2: Harga rill kayu bulat HTI perkakas Rpm3 QP: Produksi pulp EKL: Ekspor kayu lapis m3 PT3: Harga riil kayu bulat HTI pulp Rpm3 TREND : kecenderungaan teknologi EKG: Ekspor kayu gergaji m3 PE: Harga riil bahan bakar solar QT1: Produksi kayu bulat hutan alam m3 EP: Ekspor pulp m3 GDP : GDP Riil Rp. Milyar QT2: Produksi kayu bulat HTI perkakas m3 EKB: Ekspor kayu bulat m3 Lampiran 1. Data Penelitian Lampiran 2. Program RATS untuk Estimasi Parameter CAL 1995 ALL 2009:1 open data erwin.prn dataformat=prn,org=obs LOG QT1 LnQT1 LOG QT2 LnQT2 LOG QT3 LnQT3 SET RQT1 = QT1QT1{1} SET RQT2 = QT2QT2{1} SET RQT3 = QT3QT3{1} LOG RQT1 LnRQT1 LOG RQT2 LnRQT2 LOG RQT3 LnRQT3 LOG QKL LnQKL LOG QKG LnQKG LOG QP LnQP SET RQKL = QKLQKL{1} SET RQKG = QKGQKG{1} SET RQP = QPQP{1} LOG RQKL LnRQKL LOG RQKG LnRQKG LOG RQP LnRQP LOG PT1 LnPT1 LOG PT2 LnPT2 LOG PT3 LnPT3 SET RPT1 = PT1PT1{1} SET RPT2 = PT2PT2{1} SET RPT3 = PT3PT3{1} LOG RPT1 LnRPT1 LOG RPT2 LnRPT2 LOG RPT3 LnRPT3 LOG PQ1 LnPQ1 LOG PQ2 LnPQ2 LOG PQ3 LnPQ3 SET RPQ1 = PQ1PQ1{1} SET RPQ2 = PQ2PQ2{1} SET RPQ3 = PQ3PQ3{1} LOG RPQ1 LnRPQ1 LOG RPQ2 LnRPQ2 LOG RPQ3 LnRPQ3 LOG PL LnPL LOG PE LnPE SET RPL = PLPL{1} SET RPE = PEPE{1} LOG RPL LnRPL LOG RPE LnRPE LOG I1 LnI1 LOG I2 LnI2 LOG I3 LnI3 SET RI1 =I1I1{1} SET RI2 =I2I2{1} SET RI3 =I3I3{1} LOG RI1 LnRI1 LOG RI2 LnRI2 LOG RI3 LnRI3 LOG GDP LnGDP SET RGDP = GDPGDP{1} LOG RGDP LnRGDP DISPLAY DISPLAY OLS Regression for each equation DISPLAY OLS Regression for each equation linreg LnQT1 constant LnPT1 LnI1 LnGDP linreg LnQT1 constant LnQKL LnQKG LnPT1 linreg LnQT2 constant LnPT2 LnI2 LnGDP linreg LnQT2 constant LnQKL LnQKG LnPT2 linreg LnQT3 constant LnPT3 LnI3 LnGDP linreg LnQT3 constant LnQP LnPT3 linreg LnQKL constant TREND LnPQ1 LnPL LnPT1 LnPE linreg LnQKL constant LnGDP LnPQ1 linreg LnQKG constant TREND LnPQ2 LnPL LnPT1 LnPE linreg LnQKG constant LnGDP LnPQ2 linreg LnQP constant TREND LnPQ3 LnPL LnPT3 LnPE linreg LnQP constant LnGDP LnPQ3 DISPLAY DISPLAY OLS+AR1 Regression for each equation DISPLAY AR1 Regression for each equation AR1 LnQT1 constant LnPT1 LnI1 LnGDP AR1 LnQT1 constant LnQKL LnQKG LnPT1 AR1 LnQT2 constant LnPT2 LnI2 LnGDP AR1 LnQT2 constant LnQKL LnQKG LnPT2 AR1 LnQT3 constant LnPT3 LnI3 LnGDP AR1 LnQT3 constant LnQP LnPT3 AR1 LnQKL constant TREND LnPQ1 LnPL LnPT1 LnPE AR1 LnQKL constant LnGDP LnPQ1 AR1 LnQKG constant TREND LnPQ2 LnPL LnPT1 LnPE AR1 LnQKG constant LnGDP LnPQ2 AR1 LnQP constant TREND LnPQ3 LnPL LnPT3 LnPE AR1 LnQP constant LnGDP LnPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS constant LnI1 LnI2 LnI3 LnGDP LnPL LnPE linregINST LnQT1 constant LnPT1 LnI1 LnGDP linregINST LnQT1 constant LnQKL LnQKG LnPT1 linregINST LnQT2 constant LnPT2 LnI2 LnGDP linregINST LnQT2 constant LnQKL LnQKG LnPT2 linregINST LnQT3 constant LnPT3 LnI3 LnGDP linregINST LnQT3 constant LnQP LnPT3 linregINST LnQKL constant TREND LnPQ1 LnPL LnPT1 LnPE linregINST LnQKL constant LnGDP LnPQ1 linregINST LnQKG constant TREND LnPQ2 LnPL LnPT1 LnPE linregINST LnQKG constant LnGDP LnPQ2 linregINST LnQP constant TREND LnPQ3 LnPL LnPT3 LnPE linregINST LnQP constant LnGDP LnPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS+AR1 Regression for simultaneous equations DISPLAY 2SLS with AR1 Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS constant LnI1 LnI2 LnI3 LnGDP LnPL LnPE AR1INST,METHOD=CORC LnQT1 constant LnPT1 LnI1 LnGDP AR1INST,METHOD=CORC LnQT1 constant LnQKL LnQKG LnPT1 AR1INST,METHOD=CORC LnQT2 constant LnPT2 LnI2 LnGDP AR1INST,METHOD=CORC LnQT2 constant LnQKL LnQKG LnPT2 AR1INST,METHOD=CORC LnQT3 constant LnPT3 LnI3 LnGDP AR1INST,METHOD=CORC LnQT3 constant LnQP LnPT3 AR1INST,METHOD=CORC LnQKL constant TREND LnPQ1 LnPL LnPT1 LnPE AR1INST,METHOD=CORC LnQKL constant LnGDP LnPQ1 AR1INST,METHOD=CORC LnQKG constant TREND LnPQ2 LnPL LnPT1 LnPE AR1INST,METHOD=CORC LnQKG constant LnGDP LnPQ2 AR1INST,METHOD=CORC LnQP constant TREND LnPQ3 LnPL LnPT3 LnPE AR1INST,METHOD=CORC LnQP constant LnGDP LnPQ3 DISPLAY DISPLAY OLS Regression for each equation in ratio without Constant DISPLAY OLS Regression for each equation linreg LnRQT1 LnRPT1 LnRI1 LnRGDP linreg LnRQT1 LnRQKL LnRQKG LnRPT1 linreg LnRQT2 LnRPT2 LnRI2 LnRGDP linreg LnRQT2 LnRQKL LnRQKG LnRPT2 linreg LnRQT3 LnRPT3 LnRI3 LnRGDP linreg LnRQT3 LnRQP LnRPT3 linreg LnRQKL TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE linreg LnRQKL LnRGDP LnRPQ1 linreg LnQKG TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE linreg LnQKG LnRGDP LnRPQ2 linreg LnRQP TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE linreg LnRQP LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY OLS+AR1 Regression for each equation in ratiowithout Constant DISPLAY AR1 Regression for each equation AR1 LnRQT1 LnRPT1 LnRI1 LnRGDP AR1 LnRQT1 LnRQKL LnRQKG LnRPT1 AR1 LnRQT2 LnRPT2 LnRI2 LnRGDP AR1 LnRQT2 LnRQKL LnRQKG LnRPT2 AR1 LnRQT3 LnRPT3 LnRI3 LnRGDP AR1 LnRQT3 LnRQP LnRPT3 AR1 LnRQKL TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1 LnRQKL LnRGDP LnRPQ1 AR1 LnQKG TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1 LnQKG LnRGDP LnRPQ2 AR1 LnRQP TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE 109 AR1 LnRQP LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations in ratiowithout Constant DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS LnRI1 LnRI2 LnRI3 LnRGDP LnRPL LnRPE linregINST LnRQT1 LnRPT1 LnRI1 LnRGDP linregINST LnRQT1 LnRQKL LnRQKG LnRPT1 linregINST LnRQT2 LnRPT2 LnRI2 LnRGDP linregINST LnRQT2 LnRQKL LnRQKG LnRPT2 linregINST LnRQT3 LnRPT3 LnRI3 LnRGDP linregINST LnRQT3 LnRQP LnRPT3 linregINST LnRQKL TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE linregINST LnRQKL LnRGDP LnRPQ1 linregINST LnRQKG TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE linregINST LnRQKG LnRGDP LnRPQ2 linregINST LnRQP TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE linregINST LnRQP LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS + AR1 Regression for simultaneous equations in ratio without Constant DISPLAY 2SLS with AR1 Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS LnRI1 LnRI2 LnRI3 LnRGDP LnRPL LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQT1 LnRPT1 LnRI1 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT1 LnRQKL LnRQKG LnRPT1 AR1INST,METHOD=CORC LnRQT2 LnRPT2 LnRI2 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT2 LnRQKL LnRQKG LnRPT2 AR1INST,METHOD=CORC LnRQT3 LnRPT3 LnRI3 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT3 LnRQP LnRPT3 AR1INST,METHOD=CORC RQKL TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQKL LnRGDP LnRPQ1 AR1INST,METHOD=CORC LnRQKG TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQKG LnRGDP LnRPQ2 AR1INST,METHOD=CORC LnRQP TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQP LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY OLS Regression for each equation in ratio with Constant DISPLAY OLS Regression for each equation linreg LnRQT1 constant LnRPT1 LnRI1 LnRGDP linreg LnRQT1 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT1 linreg LnRQT2 constant LnRPT2 LnRI2 LnRGDP linreg LnRQT2 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT2 linreg LnRQT3 constant LnRPT3 LnRI3 LnRGDP linreg LnRQT3 constant LnRQP LnRPT3 linreg LnRQKL constant TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE linreg LnRQKL constant LnRGDP LnRPQ1 linreg LnQKG constant TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE linreg LnQKG constant LnRGDP LnRPQ2 linreg LnRQP constant TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE linreg LnRQP constant LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY OLS+AR1 Regression for each equation in ratio with Constant DISPLAY AR1 Regression for each equation AR1 LnRQT1 constant LnRPT1 LnRI1 LnRGDP AR1 LnRQT1 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT1 AR1 LnRQT2 constant LnRPT2 LnRI2 LnRGDP AR1 LnRQT2 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT2 AR1 LnRQT3 constant LnRPT3 LnRI3 LnRGDP AR1 LnRQT3 constant LnRQP LnRPT3 AR1 LnRQKL constant TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1 LnRQKL constant LnRGDP LnRPQ1 AR1 LnQKG constant TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1 LnQKG constant LnRGDP LnRPQ2 AR1 LnRQP constant TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE AR1 LnRQP constant LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations in ratio with Constant DISPLAY 2SLS Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS constant LnRI1 LnRI2 LnRI3 LnRGDP LnRPL LnRPE linregINST LnRQT1 constant LnRPT1 LnRI1 LnRGDP linregINST LnRQT1 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT1 linregINST LnRQT2 constant LnRPT2 LnRI2 LnRGDP linregINST LnRQT2 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT2 linregINST LnRQT3 constant LnRPT3 LnRI3 LnRGDP linregINST LnRQT3 constant LnRQP LnRPT3 linregINST LnRQKL constant TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE linregINST LnRQKL constant LnRGDP LnRPQ1 linregINST LnRQKG constant TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE linregINST LnRQKG constant LnRGDP LnRPQ2 linregINST LnRQP constant TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE linregINST LnRQP constant LnRGDP LnRPQ3 DISPLAY DISPLAY 2SLS + AR1 Regression for simultaneous equations in ratio with Constant DISPLAY 2SLS with AR1 Regression for simultaneous equations INSTRUMENTS constant LnRI1 LnRI2 LnRI3 LnRGDP LnRPL LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQT1 constant LnRPT1 LnRI1 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT1 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT1 AR1INST,METHOD=CORC LnRQT2 constant LnRPT2 LnRI2 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT2 constant LnRQKL LnRQKG LnRPT2 AR1INST,METHOD=CORC LnRQT3 constant LnRPT3 LnRI3 LnRGDP AR1INST,METHOD=CORC LnRQT3 constant LnRQP LnRPT3 AR1INST,METHOD=CORC RQKL constant TREND LnRPQ1 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQKL constant LnRGDP LnRPQ1 AR1INST,METHOD=CORC LnRQKG constant TREND LnRPQ2 LnRPL LnRPT1 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQKG constant LnRGDP LnRPQ2 AR1INST,METHOD=CORC LnRQP constant TREND LnRPQ3 LnRPL LnRPT3 LnRPE AR1INST,METHOD=CORC LnRQP constant LnRGDP LnRPQ3 Lampiran 3. Ringkasan Hasil Pengolahan Estimasi Parameter Menggunakan RATS 115 Lampiran 4. Faktor Kalibrasi PLYWOOD; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 4.66 3.68 4.30 0.75 0.42 0.37 0.47 0.39 Demand equation 428816 394482 416488 188854 654606 1697735 507266 935582 SAWNWOOD; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 4.19E+08 5.09E+08 5.35E+08 6.71E+08 6.71E+08 7.93E+08 9.90E+08 1.16E+09 Demand equation 11.94 12.51 11.65 15.41 14.87 14.30 12.82 11.97 PULP; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 7.E+19 2.E+20 5.E+20 3.E+21 7.E+21 4.E+22 5.E+23 2.E+24 Demand equation 5.6778E-10 4.7304E-10 4.6901E-10 3.3672E-10 5.0871E-10 1.4122E-09 1.2287E-09 1.07198E-09 LOGS HA; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 9.9958E-32 7.7984E-32 1.6073E-31 1.0509E-31 1.5343E-31 2.8782E-31 1.775E-31 2.1891E-31 Demand equation 6.9635E-22 6.1535E-22 6.0564E-22 9.771E-22 1.148E-21 7.4874E-22 6.0433E-22 1.07199E-21 LOGS HTI PERKAKAS; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 1.9482E-39 3.9925E-40 7.0352E-40 5.0481E-39 9.0553E-38 6.2445E-36 1.2823E-34 1.13151E-36 Demand equation 1.1022E-17 9.4506E-18 8.7455E-18 1.8795E-17 4.2272E-17 1.4513E-16 2.9039E-16 2.15259E-16 LOGS HTI PULP; Calibrated constant terms 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Price equation Supply equation 1.0136E-38 4.6811E-39 2.5553E-38 7.9602E-38 1.1086E-37 1.6409E-36 2.0954E-36 8.91268E-38 Demand equation 0.01611534 0.01147956 0.00860829 0.01724829 0.03625039 0.06330853 0.05735968 0.047330053 Lampiran 4. Lanjutan PLYWOOD; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 0.15562139 0.10057702 0.0951939 0.09078369 0.05222597 0.03919331 0.03000291 Demand equation 606168.691 311657.079 715813.467 491323.325 505484.097 565796.938 561111.093 SAWNWOOD; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 1390969460 920554258 1276634076 1321113375 1216732917 1381557435 1518843846 Demand equation 13.701656 7.37777578 6.75110988 6.83071154 6.5176723 6.11479707 5.79607763 PULP; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 3.1915E+24 4.6496E+24 3.9847E+25 4.4685E+25 5.0395E+25 1.5241E+26 2.1026E+26 Demand equation 8.1594E-10 1.0224E-09 7.6201E-10 3.1434E-10 7.1075E-10 6.9572E-10 4.6431E-10 LOGS HA; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 2.0227E-31 2.0107E-31 4.4139E-32 1.3089E-32 1.2683E-32 1.9455E-32 8.4856E-33 Demand equation 9.2624E-22 7.0353E-21 7.0131E-21 3.7586E-21 3.4304E-21 6.8185E-21 4.0347E-21 LOGS HTI PERKAKAS; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 2.3587E-36 8.2283E-36 6.9627E-36 8.7727E-37 1.693E-37 5.9311E-40 4.0326E-41 Demand equation 4.4642E-16 1.9625E-15 3.146E-15 5.5778E-15 1.2253E-14 1.6292E-14 2.13E-14 LOGS HTI PULP; Calibrated constant terms 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Price equation Supply equation 6.836E-38 3.2045E-38 9.0802E-39 2.0812E-39 3.5139E-38 2.0653E-38 1.9184E-38 Demand equation 0.05866089 0.08434384 0.12679772 0.23360565 0.25856939 0.27110329 0.28867102 iii ABSTRACT ERWINSYAH. Impact of Forest Royalty and Reforestation Fund on Welfare. HARIANTO as Chairman, BONAR M. SINAGA and BINTANG C.H. SIMANGUNSONG as Members of the Advisory Committee In the last three decades the forestry sector has given important contribution to the government revenues, among others are recieved from forest royalty PSDH and reforestation fund DR. To determine the impact of policy implementation of PSDH and DR on welfare then elasticity of supply and demand of roundwood input market and wood products output market using a computer statistical program RATS Regression Analysis of Time Series was estimated, and conducted a simulation aplication of 9 types of policy scenarios. The data used in this study was timeseries data taken from year 1995 to year 2009. Results of this study were included 1 on supply and demand side, the price of roundwood was inelastic, except of the construction wood plantation HTI was unit elastic. Price of plywood, sawn timber and pulp is inelastic, 2 increasing PSDH and DR separately will increase the price of roundwood, except the price of pulp wood HTI, and will also increase the price of wood products. An increased DR and PSDH at the sametime will increase the price of roundwood and wood products, 3 increased PSDH will produce higher production of roundwood and wood products, except for plywood which was not supported by increased market prices. Increased DR will increase the roundwood production, except the pulp wood HTI which was unaffected. Increased DR will produce the increased production of sawn timber. While increased DR and PSDH will simultaneously increase the production of natural forest roundwood, construction wood HTI and pulp wod HTI as well as sawntimber and pulp products, and 4 increased PSDH and DR will increase producer welfare and reduce consumer welfare of roundwood. Keywords: Roundwood, Wood products, Supply, Demand, Elasticity, Welfare.

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Dalam tiga dasawarsa terakhir sektor kehutanan memberikan kontribusi penting bagi perekonomian Indonesia. Selama periode tahun 1980-2005 penerimaan dari sektor kehutanan cukup berfluktuasi, dan mencapai puncaknya pada tahun 1997, sebesar US 6.24 milyar. Penerimaan dari sektor kehutanan antara lain berasal dari Iuran Hak Pengusahaan Hutan IHPH, Dana Reboisasi DJRDR dan Provisi Sumberdaya Hutan PSDHIHH. Penerimaan ini dikelompokan dalam penerimaan negara bukan pajak PNBP. Realisasi Penerimaan dari PSDH dan DR hingga semester I tahun 2009 mencapai Rp 1.1 triliun atau 40 persen dari target tahun yang sama 1 , atau sebesar Rp 2.1 triliun pada tahun 2010 Kementerian Kehutanan, 2011. Penerimaan negara bukan pajak dari sektor kehutanan pada tahun 2010 mencapai Rp 3.1 triliun, dimana dari sektor PSDH dan DR memberikan kontribusi sebesar Rp 2.5 triliun. Penerimaan negara dari sektor kehutanan, khususnya atas dasar penerimaan dari produksi kayu yang dihitung dari Dana Reboisasi sangat berfluktuatif, dari tahun 2006 ke tahun 2007 mengalami penurunan, dari sebesar Rp 1.7 triliun menjadi Rp 1.3 triliun, kemudian kenaikan lagi menjadi Rp 1. 6 triliun, Rp 1.5 triliun dan Rp 1.7 triliun pada tahun 2008, 2009 dan 2010. Sedangkan penerimaan dari Provisi Sumberdaya Hutan relatif mengalami kenaikan dari tahun 2008 sampai 2010, berturut-turut 1 Bisnis Indonesia. 2009. Penerimaan DR PSDH baru 40. Selasa 8 September 2009. http:www.pajakonline.comengineartikelart.php?artid=6403. sebesar Rp 0.62 triliun, Rp 0.67 triliun dan Rp 0.8 triliun Kementerian Kehutanan, 2011 PSDH dikenakan kepada pemegang izin sebagai pengganti nilai instrinsik hasil hutan yang dipungut dari hutan negara. Kayu bulat yang dikenakan PSDH mencakup kayu bulat yang berasal dari hutan alam dan hutan tanaman. Besarnya PSDH yang harus dibayar sebesar tarif, 10 persen dikalikan harga patokan dan dikalikan dengan jumlah hasil hutan kayu dari Laporan Hasil Produksi LHP kayu bulat. LHP merupakan laporan dari ketersediaan stok sesungguhnya di hutan standing stock yang siap untuk ditebang. Dana Reboisasi DR adalah dana yang dipungut dari kegiatan eksploitasi hutan, digunakan untuk reboisasi dan rehabilitasi hutan serta kegiatan pendukungnya. DR dikenakan kepada pemegang izin usaha pemanfaatan hasil hutan kayu pada hutan alam, hasil penebangan land clearing areal hutan alam, hutan tanaman yang dibiayai negara, dari hasil sitaan, dari penjualan tegakan dan dari hutan desa. Besarnya DR yang dibayarkan oleh perusahaan dihitung atas dasar volume kayu yang diproduksi dikalikan dengan kewajiban yang harus dikeluarkan oleh perusahaan per satuan volume kayu m 3 berdasarkan LHP. Besarnya DR ditetapka antara US 13-16 per m 3 untuk kelompok kayu jenis meranti dan US 10.5-13 per m 3 untuk kelompok kayu jenis rimba campuran, tergantung wilayah perusahaan beroperasi. Pembayaran DR oleh perusahaan tidak dimaksudkan bahwa perusahaan bisa melepaskan kewajiban pemegang izin hak pengusahaan hutan untuk memelihara hutan dan melakukan regenerasi hutan. USAID dan Bank Dunia mencatat masih intensifnya produksi kayu bulat untuk bahan baku kayu lapis, kayu gergaji dan pulp. Beberapa kebijakan pemerintah telah menyebabkan industri perkayuan tumbuh cepat dan mengalami perubahan struktur selama periode tahun 1980-2005, peningkatan defisit bahan baku industri kayu gergajian dan kayu lapis serta veneer sejak tahun 1997, sementara kapasitas terpasang industri pulp terus meningkat. Persoalan kesenjangan penawaran dan permintaan kayu bulat merupakan persoalan jangka panjang keberlanjutan industri pengolahan kayu Simangunsong, et al., 2007. Produksi kayu bulat yang berasal dari hutan alam pada tahun 2009 berjumlah kurang dari 5 juta m 3 per tahun, dan dari hutan tanaman berjumlah 22 juta m3 pada tahun 2008 serta 18 juta m3 pada tahun 2009 Kementerian Kehutanan, 2010. Apabila dibandingkan dengan produksi kayu bulat dari hutan alam periode tahun 1997-2000, lebih dari 10 juta m 3 per tahun. Produksi kayu bulat dari Hutan Tanaman Industri HTI meningkat dari 600 000 m3 pada Tahun 1997 menjadi 11 juta m3 pada tahun 2006. Konsumsi kayu oleh industri perkayuan meningkat tajam dari 11.7 juta m 3 pada tahun 1980 menjadi 24.1 juta m 3 pada tahun 1985, puncaknya 52.7 juta m 3 pada tahun 2003, dan menurun dengan tajam menjadi 44.5 juta m 3 pada tahun 2005. Produksi total kayu bulat pada tahun 2005 adalah 24.22 juta m 3 yang berasal dari hutan alam sebesar 5.72 juta m 3 dan hutan tanaman industri sebesar 12.82 juta m 3 disamping sumber lainnya seperti dari hutan tanaman Perum Perhutani. Selisih dari kayu bulat yang dikonsumsi oleh industri kayu olahan dengan produksi kayu bulat resmi sering dipertanyakan, bahkan dianggap sebagai kayu bulat illegal Simangunsong, et al., 2007. Menurut FAO produksi rata-rata kayu bulat Indonesia tahun 1995 sampai dengan 2009 masih mencapai lebih dari 30 juta m 3 Food Agriculture Organization, 2011. Dalam hal ini terdapat ketidak sesuaian data apabila membandingkan data dari Kementerian Kehutanan dengan data yang dikeluarkan oleh FAO. Indonesia menjadi salah satu negara penghasil terbesar pulp dunia, bersama Cina dan Brazil. Industri pulp Indonesia berada dalam kapasitas pemanfaatan yang sangat tinggi, dengan rata-rata pemanfaatan install capacity lebih dari 80 persen. Berdasarkan data dari Simangunsong et al., 2007 dalam Road Map Revitalisasi Kehutanan Indonesia, terdapat 10 pabrik pulp dan kertas yang terintegrasi dan 3 pabrik pulp tidak terintegrasi dengan total kapasitas terpasang 6.45 juta Adt airdried ton pada tahun 2005, dan 86 dari kapasitas terpasang tersebut berlokasi di Sumatera. Berbeda dengan industri pulp, 90 persen anggota Indonesia Sawmill and Woodworking ISWA adalah perusahaan kecil menengah dan tidak mempunyai HPH, dari yang terdaftar sekitar 1 600 perusahaan dan berorientasi ekspor, dari tahun ke tahun mulai menurun menjadi 600an perusahaan saja pada tahun 2006. Asosiasi Panel Kayu Indonesia APKINDO mencatat jumlah anggotanya per Oktober 2006 ada 130 perusahaan, namun yang aktif hanya berjumlah 68 perusahaan dengan kapasitas produksi 6.1 juta m 3 tahun dimana hanya 19 unit yang berproduksi normal 1.54 juta m 3 tahun. Sedangkan produksi kayu lapis pada tahun 2009 sebesar 3 juta m 3 dan produksi kayu gergaji pada tahun yang sama mencapai 0.7 juta m 3 Kementerian Kehutanan, 2010.

1.2. Perumusan Masalah

Sinaga 1989 menyebutkan intervensi kebijakan larangan ekspor kayu bulat periode penelitian tahun 1975-1982 berdampak kepada terjadinya penurunan produksi kayu bulat dan penurunan harga kayu bulat domestik. Rusli 1999 menyebutkan ada keterkaitan penerapan kebijakan konservasi di Indonesia dengan pasar kayu lapis, dimana kebijakan konservasi akan terkait dengan pengurangan Jatah Penebangan Tahunan Annual Allowable CutAAC kayu bulat, yang mempengaruhi produksi industri kayu lapis. Di Barat Laut Pacific Amerika Serikat, peraturan konservasi berdampak kepada penurunan produksi kayu Wear dan Park, 1994. Karena kualitas hutan semakin menurun, maka ketersediaan bahan baku kayu bulat terus menurun. Apabila memberlakukan kebijakan pembatasan produksi, maka akan mengakibatkan penawaran menurun, dibatasi oleh jumlah produksi yang lebih kecil dari sebelumnya, dengan jumlah permintaan yang konstan, akan terjadi kenaikan harga per satuan volume. Dengan keseimbangan baru ini, akan terjadi penurunan tingkat kesejahteraan produsen dan konsumen Pindyck, 2005. Penurunan ketersediaan sumber bahan baku kayu bulat merupakan masalah besar yang dihadapi industri pengolahan kayu. Kebijakan pembatasan produksi kayu bulat bisa menjadi kebijakan konservasi yang dapat digunakan untuk mengurangi tekanan terhadap hutan alam. Dampak penerapan instrumen pajak per unit, dapat dilihat melalui perbedaan pajak yang dibayar oleh konsumen dan yang dibayar oleh produsen Nicholson, 2000. Besarnya kehilangan penerimaan produsen dan konsumen akibat kebijakan pajak akan menjadi bagian penerimaan pemerintah. Beberapa hasil penelitian terkait menunjukkan bahwa kebijakan pajak akan mempengaruhi tingkat produksi kayu bulat. Kebijakan PSDH dan DR berturut-turut merupakan royalti dan dana yang menjadi kewajiban dan yang harus dibayarkan oleh perusahaan kepada pemerintah. Evaluasi dampak kebijakan terhadap kesejahteraan dapat dilakukan dengan melakukan analisis kesejahteraan. Nicholson 2000 menyebutkan bahwa kesejahteraan akan maksimum pada keseimbangan pasar kompetisi competitive market equilibrium . Just et al. 1982 menyebutkan bahwa surplus konsumen sering digunakan untuk mengukur kesejahteraan konsumen, dan surplus produsen adalah paling umum digunakan untuk mengukur kesejahteraan produsen. Pengelola hutan alam dan hutan tanaman merupakan produsen penghasil kayu bulat penyedia kebutuhan bahan baku utama industri pengolahan kayu primer. Kegiatan eksploitasi kayu bulat yang bearasal dari hutan alam pada masa lalu sangat tinggi, dimana penebangan kayu bulat dari hutan alam jauh melebihi dari kemampuan produksi secara lestari. Tingkat eksploitasi kayu bulat atas dasar kebutuhan bahan baku industri perkayuan belum dapat didukung oleh percepatan riap pertumbuhan kayu. Kondisi sumber bahan baku yang semakin menurun menjadikan ketergantungan industri kayu terhadap sumberbahan baku semakin tinggi. Namun disisi lain kebutuhan untuk memenuhi kapasitas industri perkayuan semakin tinggi, khususnya industri pulp yang akhir-akhir ini semakin meningkat, bertolak belakang dengan industri kayu lapis dan kayu gergaji yang produksi kayu olahannya semakin menurun. Bagaimanapun situasi perkayuan saat ini, perusahaan penyedia bahan baku kayu bulat diwajibkan untuk membayar PSDH dan DR, dan disetor ke kas negara. Dari pemaparan tersebut di atas, dapat dirumuskan permasalahan: 1. Bagaimana ketersediaan kayu bulat dapat mendukung keberlangsungan industri pengolahan kayu primer? 2. Bagaimana implikasi penerapan kebijakan PSDH dan DR terhadap kesejahteraan produsen, konsumen?

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Menganalis model penawaran dan permintaan kayu bulat melalui estimasi elastisitas penawaran dan permintaan pada pasar input kayu bulat dan pasar output produk primer kayu olahan. 2. Menganalisis dampak kebijakan PSDH dan DR terhadap produksi, dan harga kayu bulat serta kayu olahan. 3. Menganalisi berbagai skenario kebijakan PSDH dan DR dan dampaknya terhadap kesejahteraan produsen dan konsumen.

1.4. Kegunaan Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk memberikan tambahan informasi mengenai elastisitas penawaran dan permintaan penelitian terkait yang sudah pernah dilakukan, khususnya untuk mendapatkan gambaran model penawaran dan permintaan kayu bulat di Indonesia. Selain itu diharapkan juga dapat digunakan untuk mengetahui dampak penerapan berbagai kebijakan sektor kehutanan, termasuk penerapan kebijakan PSDH dan DR terhadap kesejahteraan, atau kemungkinan kebijakan tarif lainnya di sektor industri kayu primer. Penelitian diharapkan juga dapat digunakan untuk mencari alternatif kebijakan melalui berbagai pilihan skenario kebijakan yang diterapkan, dan bisa digunakan sebagai bahan masukan bagi pemerintah dalam penyusunan kebijakan sektor kehutanan agar dapat mendorong industri perkayuan bisa bersaing di pasar dunia dengan cara memperkuat pondasi pengelolaan kehutanan di dalam negeri, serta bisa bermanfaat bagi perusahaan untuk penyusunan perencanaan bisnis perusahaan yang lebih baik.

1.5. Ruang Lingkup

Industri kayu primer yaitu industri kayu lapis, industri kayu gergaji dan industri pulp membutuhkan kayu bulat sebagai bahan baku utama. Kayu bulat diperoleh dari hutan alam dan hutan tanaman. Beberapa faktor yang mempengaruhi perusahaan dalam menyediaan kayu bulat antara lain sumber bahan baku di hutan tegakan hutan, tingkat harga kayu bulat di pasaran dan kemampuan finansial perusahaan. Kewajiban perusahaan membayar royalti PSDH dan DR merupakan bagian penerimaan negara bukan pajak yang ikut mempengaruhi harga kayu bulat. Ruang lingkup penelitian adalah secara nasional meliputi penelitian sumber bahan baku dari hutan alam dan Hutan Tanaman Industri HTI. HTI terdiri dari HTI perkakas dan HTI pulp. Produk kayu olahan industri primer meliputi kayu lapis, kayu gergaji dan pulp. Penelitian ini tidak mencakup mengenai penerapan kebijakan Jatah Produksi Tahunan JPT yang diberikan oleh pemerintah kepada perusahaan pengelola kayu bulat HPH dan tidak mencakup mengenai penerapan kebijakan tarif yang dibebankan oleh pemerintah kepada industri kayu primer.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Penawaran dan Permintaan Kayu Bulat

Kurva penawaran adalah hubungan antara jumlah barang yang perusahaan bersedia menjual dengan harga barang tersebut Pindyck dan Rubinfeld, 2005. Konsep penawaran digunakan untuk menunjukan keinginan para penjual di suatu pasar. Kurva Penawaran memiliki kemiringan positif karena biaya marginal akan meningkat apabila kuantitas meningkat Nicholson, 2000. Kurva penawaran menunjukan hubungan antara kuantitas suatu barang yang ditawarkan pada berbagai tingkat harga, ceterus paribus Arsyad, 1999. Berdasarkan ragam dari fungsi permintaan, untuk pemanfaatan utility maximization problem , dikenal individual demand function: permintaan kuantitas sebagai fungsi dari harga the ordinary demand curve, dan permintaan kuantitas sebagai fungsi dari pendapatan the Engle Curve, permintaan kuantitas fungsi dari harga dan barang lain the cross-price demand function Binger dan Hoffman, 1988. Menurut Pindyck dan Rubinfeld 2005, faktor diluar harga yang mempengaruhi penawaran yaitu biaya produksi yang terdiri dari faktor tenaga kerja labor, modal capital dan bahan baku raw material. Sedangkan kurva permintaan adalah hubungan antara jumlah barang yang konsumen bersedia membeli dengan harga barang tersebut Pindyck dan Rubinfeld, 2005. Faktor di luar harga yang mempengaruhi permintaan adalah pendapatan income, selera consumer tastes dan harga barang lain related goods yaitu barang substitusi s ubstitutes dan barang komplemen c omplements Pindyck dan Rubinfeld, 2005. Kurva permintaan memiliki kemiringan negatif karena nilai marginalnya turun apabila kuantitasnya meningkat Nicholson, 2000. Model ekonomi yang paling umum digunakan yaitu model penawaran- permintaan, yang menggambarkan bagaimana harga berperan dalam biaya produksi dan keinginan pembeli untuk membayar pada tingkat biaya tersebut Nicholson, 2000. Model penawaran-permintaan dapat digunakan untuk menganalisis dampak dari berbagai bentuk kebijakan yang ditetapkan pemerintah, termasuk digunakan untuk menganalisis bagaimana kebijakan pajak mempengaruhi konsumen dan produsen. Karakteristik keseimbangan pasar apabila kuantitas permintaan sama dengan kuantitas penawaran Q D = Q S , tidak terjadi kelebihan penawaran no excess supply atau kekurangan no shortage dan tidak ada tekanan terhadap harga untuk berubah no pressure on the price to change Pindyck dan Rubinfeld, 2005. Konsep permintaan digunakan untuk menunjukkan keinginan-keinginan seorang pembeli pada suatu pasar. Fungsi permintaan menunjukan hubungan antara kuantitas suatu barang yang diminta dengan semua faktor yang mempengaruhinya. Harga, pendapatan, selera dan harapan-harapan untuk masa datang merupakan variabel-variabel penting dalam fungsi permintaan. Para pembeli dianggap akan membeli barang dalam jumlah yang dapat memaksimumkan kepuasan mereka Arsyad, 1999. Hubungan antara harga dan kuantitas yang diminta adalah berbanding terbalik. Jika harga naik, kuantitas yang diminta turun. Hubungan ini disebut “hukum permintaan” Arsyad, 1999. Model penawaran-permintaan adalah model yang menggambarkan bagaimana harga suatu barang ditentukan oleh perilaku individu-individu yang membeli barang tersebut dan perusahaan-perusahaan yang menjualnya Nicholson, 2000. Beberapa hasil penelitan menyebutkan intervensi kebijakan yang dilakukan pemerintah akan berpengaruh terhadap penawaran dan permintaan kayu bulat. Menurut Pindyck dan Rubinfeld 2005, elastisitas adalah persentase perubahan satu variabel yang menghasilkan perubahan satu persen kenaikan pada variabel lainnya. Elastisitas permintaan adalah persentase perubahan kuantitas permintaan dari produk akibat kenaikan satu persen harga. Sedangkan elastisitas penawaran adalah persentase perubahan kuantitas penawaran akibat kenaikan satu persen harga. Nicholson 2000 menyebutkan bahwa pada kurva yang memiliki elastisitas permintaan kurang dari -1 bersifat elastis, dan yang memiliki elastisitas permintaan sama dengan -1 bersifat unit elastis, serta yang memiliki elastisitas permintaan lebih dari -1 bersifat inelastis. Untuk kurva yang elastis, perubahan harga sepanjang kurva akan mempengaruhi terjadinya perubahan kuantitas permintaan produk secara nyata significant. Pada kasus inelastis, adanya perubahan harga akan sangat kecil pengaruhnya terhadap kuantitas permintaan. Menurut Pindyck dan Rubinfeld 2005, elastisitas penawaran tergantung kepada suku bunga, upah, harga bahan baku, dan bahan lainnya intermediate goods yang digunakan untuk menghasilkan produk. Kenaikan biaya input akan menyebabkan meningkatkanya biaya perusahaan. Apabila elastisitas permintaan bersifat elastis, maka konsumen akan membeli sebanyak mungkin yang bisa didapatkan pada harga keseimbangan, tetapi akan menguranginya apabila harga produk naik dan meningkatkan pembeliannya apabila harga produk turun Pindyck dan Rubinfeld, 2005.