Pengaruh Desentralisasi Fiskal dan Kinerja Demokrasi Terhadap Pertumbuhan Inklusif di Indonesia

Abstract

Pertumbuhan inklusif adalah pertumbuhan yang mengutamakan peningkatan pertumbuhan ekonomi, penurunan pengangguran, dan penurunan ketimpangan pendapatan. Metode analisis yang digunakan adalah metode analisis kualitatif dan metode analisis kuantitatif. Metode kualitatif yang digunakan berupa Tipologi Klassen, sedangkan metode kuantitatif yang digunakan adalah analisis regresi berganda data panel statis. Data dimensi sektor (cross-section) berupa 34 provinsi di Indonesia, sedangkan data dimensi waktu (time-series) berupa data periode 2016 hingga 2020. Tujuan dari penelitian ini, yakni : (1) menganalisis perkembangan desentralisasi fiskal, indeks demokrasi, dan pertumbuhan ekonomi inklusif di Indonesia; (2) menganalisis pengaruh desentralisasi fiskal, indeks demokrasi, dan faktor lainnya terhadap pertumbuhan inklusif di Indonesia. Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian adalah indeks pembangunan ekonomi inklusif yang bersumber dari Bappenas (Badan Perencanaan Pembangunan Nasional). Sementara itu, variabel bebas yang digunakan adalah derajat desentralisasi fiskal (DDF), indeks demokrasi indonesia (IDI), indeks pembangunan gender (IPG), rata-rata lama sekolah (RLS), pembentukan modal tetap bruto (PMTB), dan indeks kualitas lingkungan hidup (IKLH). Rata-rata variabel bebas yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik, kecuali derajat desentralisasi fiskal dan indeks kualitas lingkungan hidup. Derajat desentralisasi fiskal (khususnya, rasio data pendapatan asli daerah dan total pendapatan daerah) didapatkan dari laman Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan. Sedangkan indeks kualitas lingkungan hidup didapatkan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Sumatera Selatan, Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Tengah memiliki rasio DDF paling tinggi. Sedangkan Papua Barat, Papua, Maluku, Maluku Utara, dan Sulawesi Barat memiliki rasio DDF terburuk. Berdasarkan hasil analisis kuadran DDF dan IPEI, daerah yang mengalami perpindahan kuadran ke kuadaran yang lebih tinggi (better-off) adalah Bangka Belitung. Sedangkan provinsi yang berpindah ke kuadran yang lebih rendah (worse-off) ialah Kalimantan Utara. Daerah yang perlu diprioritaskan dalam kebijakan pemerintah adalah daerah di Kuadran III, yakni : (1) Maluku Utara, (2) NTT, (3) Papua Barat, (4) Aceh, (5) Sulawesi Tenggara, (6) Papua, (7) Maluku, (8) Bengkulu, (9) Sulawesi Barat, (10) Gorontalo, (11) Kalimantan Tengah, dan (12) Jambi. Wilayah yang memiliki indeks IDI tertinggi adalah DKI Jakarta, Kalimantan Utara, Kepulauan Riau, Bali, dan Kalimantan Tengah. Sementara itu, wilayah yang memiliki indeks IDI terendah adalah Papua, Papua Barat, Maluku Utara, Maluku, dan Sulawesi Barat. Berdasarkan analisis kuadran IDI dengan IPEI, daerah yang mengalami perpindahan kuadran ke kuadran I atau mengalami better-off adalah DKI Jakarta (dari Kuadran II ke Kuadran I) dan Jawa Tengah (dari Kuadran II ke I). Provinsi yang berpindah ke kuadran III dari tahun 2016 ke 2020 atau mengalami worse-off adalah Aceh (dari Kuadran IV ke III), Maluku (dari Kuadran IV ke III), Maluku Utara (dari Kuadran IV ke III), dan Bengkulu (dari Kuadran IV ke III). Provinsi yang perlu diprioritaskan dalam kebijakan kebijakan pemerintah adalah Papua Barat, Papua, Maluku Utara, Bengkulu, Lampung, Aceh, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat, dan Maluku (wilayah-wilayah yang berada di Kuadran III). Di sisi lain, Provinsi yang memiliki indeks IPEI tertinggi adalah DKI Jakarta, Kepulauan Riau, Sumatera Utara, Jawa Tengah, dan DIY. Provinsi yang memiliki indeks IPEI terburuk adalah Papua, Papua Barat, NTT, Sulawesi Barat, dan Gorontalo. Hasil regresi menunjukkan bahwa melalui uji Chow dan uji Hausman, model FEM adalah model yang paling akurat. Model FEM pada penelitian ini telah dibobotkan dengan Generalized Least Square (GLS) dan Ordinary Least Square (OLS). Melalui uji Chow, didapatkan probabilitas sebesar 0.0000. Sementara itu, melalui uji Hausman, didapatkan probabilitas sebesar 0.0123. Probabilitas dari kedua uji tersebut di bawah taraf nyata (α = 0.05), maka model FEM adalah model yang paling akurat. Hasil penelitian untuk menjawab rumusan masalah kedua adalah indeks demokrasi dan rata-rata lama sekolah berpengaruh signifikan positif terhadap pertumbuhan inklusif. Sementara itu, desentralisasi fiskal dan indeks kualitas lingkungan hidup berpengaruh signifikan negatif terhadap pertumbuhan inklusif. Terdapat saran maupun rekomendasi kebijakan dalam penelitian ini. Pertama, pemerintah lembaga pendidikan, LSM (lembaga swadaya masyarakat), dan rakyat bekerjasama dalam meningkatkan pendidikan (rata-rata lama sekolah) melalui perluasan akses pendidikan (perdesaan dan kawasan terpencil), dukungan pada beasiswa, dan peningkatan kualitas pendidikan (khususnya kualitas guru, sarana dan prasarana pendidikan, serta pengembangan kurikulum). Kedua, pemerintah menciptakan kredibilitas masyarakat terhadap instansi pemerintahan melalui peningkatan kualitas pelayanan publik (good governance). Ketiga, pengawasan pada pengelolaan keuangan daerah perlu ditegakkan, khususnya terhadap daerah tertinggal (sebagai contoh : Papua Barat, Maluku Utara, Bengkulu, Gorontalo, Kalimantan Utara, Papua, Maluku, NTT, Kalimantan Tengah, Aceh, Bengkulu, Sulawesi Barat, Jambi, Sulawesi Tenggara, serta Sumatera Selatan), agar tercipta pembangunan yang efisien. Keempat, pemerintah pusat dan daerah perlu menegakkan aturan lingkungan hidup untuk mencegah trade-off antara pertumbuhan ekonomi dan kualitas lingkungan hidup.

Inclusive growth is a growth that prioritizes in increasing economic growth, reducing unemployment, and reducing income inequality. Analyst method used are qualitative method and quantitative method. Qualitative method used is Klassen Typology, while quantitative method used is Panel Data. Data range from 2016 to 2020 in the form of 34 provinces in Indonesia. Objectives in this research are : (1) analyze the development of fiscal decentralization, democracy index, and inclusive economic growth in Indonesia; (2) analyze the influence of fiscal decentralization, democracy index, and other factors on inclusive growth in Indonesia. Dependent variable used in this research is inclusive economic development index, that taken from Bappenas. On the other hand, independent variables used are fiscal decentralization, indonesian democracy index (IDI), gender development index (GDI), mean years of schooling, gross fixed capital formation, and environmental performance index. Some independent variables are taken from Central Bureau of Statistics (BPS), except fiscal decentralization degree and environmental performance index. Fiscal decentralization degree data (specifically, locally-generated revenue data and total regional income data) are taken from Directorate-General of Regional Fiscal Balance (Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan). Meanwhile, environmental performance index is taken from The Ministry of Environment and Forestry (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan). South Sumatra, Banten, DKI Jakarta, West Java and Central Java have the highest DDF ratios. Meanwhile, West Papua, Papua, Maluku, North Maluku and West Sulawesi have the worst DDF ratios. Based on the results of the DDF and IPEI quadrant analysis, the area that experienced a quadrant shift to a higher quadrant (better-off) was Bangka Belitung. Meanwhile, the province that moved to the lower quadrant (worse-off) was North Kalimantan. The regions that need to be prioritized in government policy are regions in Quadrant III, namely: (1) North Maluku, (2) NTT, (3) West Papua, (4) Aceh, (5) Southeast Sulawesi, (6) Papua, (7 ) Maluku, (8) Bengkulu, (9) West Sulawesi, (10) Gorontalo, (11) Central Kalimantan, and (12) Jambi. The regions with the highest IDI index are DKI Jakarta, North Kalimantan, Riau Islands, Bali and Central Kalimantan. Meanwhile, the regions with the lowest IDI index are Papua, West Papua, North Maluku, Maluku and West Sulawesi. Based on the IDI quadrant analysis with IPEI, the areas that experienced a quadrant shift to Quadrant I (better-off) were DKI Jakarta (from Quadrant II to Quadrant I) and Central Java (from Quadrant II to I). Provinces that moved to Quadrant III from 2016 to 2020 (worse-off) were Aceh (from Quadrant IV to III), Maluku (from Quadrant IV to III), North Maluku (from Quadrant IV to III), and Bengkulu (from Quadrant IV to III). The provinces that need to be prioritized in government policies are West Papua, Papua, North Maluku, Bengkulu, Lampung, Aceh, Southeast Sulawesi, West Sulawesi and Maluku (regions in Quadrant III). On the other hand, the provinces with the highest IPEI index are DKI Jakarta, Riau Islands, North Sumatra, Central Java and DIY. The provinces with the worst IPEI index are Papua, West Papua, NTT, West Sulawesi and Gorontalo. Meanwhile, the provinces that have the highest IPEI indexes are DKI Jakarta, Kepulauan Riau, Sumatera Utara, Jawa Tengah, dan DIY. The provinces that have the lowest IPEI indexes are Papua, Papua Barat, NTT, Sulawesi Barat, dan Gorontalo. The regression results show that, through the Chow test and Hausman test, the FEM model is the most accurate model. The FEM model in this research has been weighted by Generalized Least Square (GLS) and Ordinary Least Square (OLS). Through the Chow test, a probability of 0.0000 is obtained. Meanwhile, through the Hausman test, a probability of 0.0123 was obtained. The probability of these two tests are below the real level (α = 0.05), so the FEM model is the most accurate model. The results of this study show that democracy index and mean years of schooling have affected positively on inclusive growth. Meanwhile, fiscal decentralization degree and environmental performance index have affected negatively on inclusive growth. There are policy suggestions and recommendations in this research. First, government educational institutions, NGOs (non-governmental organizations), and the citizens work together to improve education (average years of schooling) through expanding access to education (rural and remote areas), supporting scholarships, and improving the quality of education (especially the quality of teachers, facilities and educational infrastructure, as well as curriculum development). Second, the government creates public credibility towards government agencies by improving the quality of public services (good governance). Third, supervision of regional financial management needs to be enforced, especially in underdeveloped areas (for example: West Papua, North Maluku, Bengkulu, Gorontalo, North Kalimantan, Papua, Maluku, NTT, Central Kalimantan, Aceh, Bengkulu, West Sulawesi, Jambi, Sulawesi Southeast, and South Sumatra), in order to create efficient development. Fourth, central and regional governments need to enforce environmental regulations to prevent trade-offs between economic growth and environmental quality.