materi kuliah: masalah dan kebijakan pembangunan · ekonomi pembangunan fakultas ekonomi dan bisnis...

Materi Kuliah:

Masalah dan Kebijakan Pembangunan

Mohtar Rasyid

Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universitas Trunojoyo 2015

1

Teori Dasar Kebijakan: Analisis Mikro Ekonomi

2

KKeebbiijjaakkaann ppeemmeerriinnttaahh:: AAnnaalliissiiss MMiikkrroo

Barang Publik Tidak semua barang dan jasa dapat disediakan dengan menggunakan mekanisme pasar.

Ada barang atau jasa yang dibutuhkan secara berbeda oleh konsumen sesuai dengan preferensi masing-masing. Akan tetapi penyediaan barang atau jasa diberikan dalam jumlah yang sama kepada semua konsumen, tidak perduli preferensi konsumen terhadap barang tersebut. Contoh, jasa keamanan. Beberapa orang mungkin lebih membutuhkan jasa tersebut dibandingkan orang lain, akan tetapi penyedia sistem keamanan tidak bisa menyeleksi konsumen berdasarkan kemampuan membayar. Jika seseorang mengalami tindak kekerasan, polisi tidak perlu meminta NPWP yang bersangkutan untuk menentukan layanan perlindungan yang akan diberikan: semua warga negara berhak menerima perlindungan dengan kualitas yang sama oleh pihak yang berwajib.

Contoh lain adalah penyediaan jalan raya. Jalan raya sebagian pelaksanannya dibiayai oleh pembayar pajak. Sekali jalan itu dibuat, pengguna tidak bisa dipilah berdasarkan jumlah pajak yang dibayarkan. Apakah dia membayar pajak atau tidak, apakah pajaknya lebih banyak atau lebih sedikit semua berhak melewati jalan umum yang sudah dibuat. Fasilitas umum lain seperti jembatan, taman bermain dan sekolah dasar negeri merupakan contoh lain dari barang publik.

Barang publik hanya bisa diselenggarakan dan disediakan oleh pemerintah. Dalam hal ini, mekanisme pasar tidak akan dapat menyelenggarakan barang atau jasa publik. Sifat barang atau jasa yang tidak bisa dibagi-bagi (indivisible) memungkinkan terdapatnya free rider (penumpang gelap): konsumen yang tidak bayar, tetapi ikut menikmati. Inilah salah satu bentuk contoh eksternalitas positif. Eksternalitas dapat juga bersifat negatif: seseorang mengalami kerugian meskipun tidak terlibat dalam transaksi. Contoh eksternalitas negatif adalah polusi kendaraan bermotor. Pemerintah dalam hal ini dapat menangani problem yang muncul akibat adanya eksternalitas.

Pajak Penjualan Barang atau jasa tertentu sering dikategorikan sebagai barang yang berbahaya bagi

kesehatan. Akan tetapi, pemerintah dalam kasus tertentu tidak dapat melarang total konsumsi barang yang dimaksud. Sebagai contoh adalah rokok. Merokok di beberapa tempat publik tertentu (seperti gerbong KA, rumah sakit, kampus) dilarang. Tetapi pemerintah tidak bisa

3

melarang secara penuh semua orang yang merokok. Pemerintah dapat mengatur atau mengendalikan konsumsi rokok salah satunya dengan turut campur dalam penentuan harga.

Salah satu upaya yang bisa dilakukan pemerintah dalam membatasi konsumsi adalah mengenakan pajak penjualan. Dengan adanya pajak penjualan, maka harga yang terbentuk bukan ditentukan oleh mekanisme pasar, namun oleh dipengaruhi oleh ketetapan pemerintah. Pajak penjualan tidak hanya berfungsi sebagai pengendali konsumsi, akan tetapi juga berfungsi sebagai sumber penerimaan negara yang cukup signifikan jumlahnya. Pajak penjualan rokok atau yang dikenal sebagai cukai rokok merupakan salah satu sumber penerimaan negara yang sah. Beberapa barang konsumsi lain seperti minuman keras juga dikenakan cukai penjualan.

Efek dari cukai penjualan terhadap harga dan output dapat diperhatikan sebagai berikut:

Gambar 10.1 Efek Cukai Penjualan

Dengan mekanisme pasar, keseimbangan output dicapai pada level q2 dengan tingkat harga pasar sebesar p1. Surplus konsumen sejauh ini digambarkan melalui seluruh daerah segitiga abu-abu. Selanjutnya pemerintah menetapkan cukai penjualan yang menyebabkan harga naik dari p1 menjadi p2. Kenaikan harga ini memicu penurunan output dari q2 menjadi q1.

Pengenaan cukai menyebabkan sebagian surplus konsumen berkurang. Surplus konsumen yang tersisa hanya sebesar segitiga CS. Sebagian surplus konsumen beralih menjadi penerimaan negara yang ditunjukkan oleh segi empat Tax Revenue. Terdapat bagian surplus konsumen yang hilang, yakni segitiga Dead Weight Loss (DWL). Bagian yang hilang ini merefreksikan inefisiensi akibat adanya pajak.

Analisis efek cukai penjualan ini tidak hanya bisa digunakan untuk menganalisis efek cukai. Alat analisis diatas juga bisa digunakan untuk menghitung efek pajak barang impor serta kebijakan penetapan harga batas bawah (floor price) lain yang ditetapkan pemerintah. Intinya, pemerintah bisa menerapkan kebijakan ini untuk membatasi output yang dijual di pasar.

Subsidi Harga Salah satu kebijakan yang juga populer dilakukan oleh pemerintah adalah berupa subsidi

harga. Contoh yang populer adalah subsidi untuk Bahan Bakar Minyak (BBM). Mengingat harga pasar dunia BBM yang relatif tinggi, pemerintah memberikan subsidi sehingga harga BBM relatif murah.

4

Gambar 10.2 Efek Subsidi

Perhatikan Gambar 10.2 diatas. Mulanya keseimbangan ada di titik A dengan garis

anggaran BL1. Selanjutnya pemerintah memberikan subsidi harga untuk barang X sehingga keseimbangan berubah menuju titik B dengan kurva indifferent yang baru. Jika konsumen tetap mempertahankan level utilitas yang sama, perubahan rasio harga antara X dan Y dapat dikompensasi dengan sejumlah uang yang ditunjukkan oleh garis CV yang dikenal sebagai Compensating Variation (CV). Biaya subsisi (cost of subsidy) aktual ditunjukkan oleh garis vertikal dari titik B menuju kurva indifferent yang lama.

Berdasarkan ilustrasi gambar dapat ditunjukkan bahwa besarnya Compensating Variation (CV) lebih kecil dibandingkan dengan biaya subsisi aktual. Dengan demikian, maka pemberian subsidi harga secara ekonomi tidak cukup efisien.

Transfer Tunai Sebagai alternatif dari pemberian subsidi harga, pemerintah dapat memberikan bantuan

dalam bentuk uang tunai. Salah satu bentuk kebijakan pemberian uang tunai adalah seperti Bantuan Langsung Tunai (BLT). Transfer tunai diberikan kepada individu atau rumah tangga sasaran sebagai kompensasi atas kenaikan harga barang tertentu.

Gambar 10.3 Efek Transfer Tunai

5

Gambar 10.3 menjelaskan efek dari transfer tunai. Pemberian transfer dalam bentuk

uang tunai tidak memberikan efek terhadap rasio harga-harga barang. Secara teknis, besarnya transfer sama persis dengan besarnya Compensating Variations (CV). Dengan demikian, maka pemberian transfer tunai akan efisien.

Voucher Barang Bentuk kebijakan lain yang bisa dilakukan oleh pemerintah adalah memberikan barang

secara langsung melalui pemberian voucher. Individu atau rumah tangga sasaran diberikan semacam kupon untuk ditukarkan dengan barang yang sudah ditentukan. Sifat dari vocher adalah hanya bisa ditukarkan dengan barang tertentu dan tidak dapat diuangkan. Perhatikan ilustrasi gambar berikut:

Gambar 10.4 Pemberian Voucher

Pada awalnya, titik ekuilibrium kombinasi konsumsi barang X dan Y ada pada titik A.

Selanjutnya pemerintah memberikan voucher yang bisa ditukarkan dengan barang X. Kombinasi barang X yang bisa dipilih oleh konsumen lebih banyak, namun tidak demikian halnya dengan barang Y. Variasi besarnya barang Y yang bisa dipilih sama seperti semula. Oleh karena itu, bentuk garis anggaran yang baru bergerak secara paralel ke arah kanan namun titik potong dengan sumbu Y sama seperti semula.

Apabila kombinasi baru barang X dan Y yang dipilih oleh konsumen terjadi pada titik B, maka pemberian voucher akan efisien dan akan mencapai tujuan yang diinginkan. Namun, jika pilihan atau preferensi konsumen ternyata berada pada titik C, maka konsumen tidak akan mampu meraihnya. Konsumen hanya bisa memilih kombinasi Y maksimum pada level sebelum voucher diberikan.

Kebijakan Industri Selain kebijakan khusus yang ditujukan untuk mempengaruhi harga dan penyediaan

bahan kebutuhan pokok, pemerintah dapat juga melakukan pengaturan atau kebijakan di bidang industri. Kebijakan populer dalam ranah ekonomi industri adalah adanya batasan atau aturan bagi produsen untuk tidak melakukan kolusi dengan produsen lainnya. Undang-undang anti monopoli sudah banyak diterapkan di negara industri maju.

Kebijakan pengaturan atau larangan monopoli didasarkan pada argumentasi bahwa terdapat kecenderungan bagi produsen besar untuk membatasi output dan menerapkan harga

6

tinggi. Dengan kata lain, dipandang dari sudut efisiensi alokatif, adanya monopoli relatif tidak efisien. Efisiensi maksimum dicapai jika struktur ekonomi yang terbentuk adalah mendekati pasar persingan.

Banyak indikator yang digunakan untuk memetakan struktur pasar yang ada dalam industri tertentu. Salah satu indikator yang secara rutin dilaporkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) adalah rasio konsentrasi empat perusahaan terbesar atau CR4. Indeks ini mengukur besarnya pangsa pasar kumulatif empat perusahaan terbesar. Variabel yang dijadikan acuan beragam, namun yang sering digunakan adalah nilai penjualan serta banyaknya unit penjualan. Sebagai contoh, CR4 sebesar 0,8 menunjukkan bahwa sebesar 80 persen pangsa pasar industri dikuasai oleh empat perusahaan terbesar. Selain itu, besarnya struktur pasar bisa dihitung dengan alternatif indeks seperti indeks herfindahl dengan rentang nilai tertentu. Berdasarkan indeks yang diacu, klasifikasi industri dapat dilakukan dengan cara mendefinisikan struktur industri seperti oligopoli longgar, sedang atau oligopoli ketat.

Selain menggunakan ukuran pangsa pasar, penentuan perilaku pasar atau produsen dapat dievaluasi menurut penentuan harga. Teknis perhitungannya adalah membandingkan harga jual produk aktual dengan estimasi biaya untuk memproduksi barang yang sama. Struktur pasar yang efisien memiliki ciri harga jual yang tidak jauh berbeda dengan biaya marjinalnya. Variabel biaya marjinal, dalam praktek sering didekati dengan biaya rata-rata.

Sebagai gambaran, untuk mengukur kekuatan monopoli (monopoly power) sebuah industri, dapat digunakan formulasi sebagai berikut:

(10.1)

Indeks diatas dikenal sebagai Price Cost Margin (PCM). Jika struktur pasar mendekati oligopoli ketat, maka nilai PCM akan semakin mendekati 1. Sebaliknya, jika struktur pasar adalah persaingan sempurna, maka harga akan sama marjinal cost sehingga nilai PCM adalah 0. Indeks PCM dapat dihitung dengan menggunakan nilai penjualan (sebagai proksi harga) dan total biaya (sebagai proksi biaya).

Investasi SDM Salah satu bentuk eksternalitas positif dapat diperhatikan dalam sektor pendidikan.

Pendidikan yang bagus tidak hanya memiliki dampak positif bagi yang bersangkutan (misalkan dalam bentuk penghasilan yang lebih tinggi, prospek karir yang lebih bagus atau kesempatan menduduki posisi manajemen yang lebih prestisius). Efek pendidikan juga bisa lebih luas seperti terciptanya masyarakat yang sadar hukum, rendahnya tingkat kriminalitas, terbukanya kesempatan untuk mengembangkan ide-ide baru yang membangun dan lain sebagainya.

Efek positif dari pendidikan sangat disadari oleh masyarakat. Oleh karena itu, banyak rumah tangga atau individu yang sengaja memilih tempat tinggal di lingkungan dengan tingkat pendidikan rata-rata yang cukup baik. Dengan kata lain, nilai atau value masyarakat luas terhadap pendidikan sangat tinggi, lebih tinggi dari yang dirasakan oleh masing-masing individu (private value).

7

Gambar 10.5 Manfaat Sosial Pendidikan

Nilai sosial dari pendidikan merupakan total dari nilai individu (private value) dengan eksternal benefit. Jika menggunakan pendekatan mekanisme pasar, output dari sektor pendidikan hanyalah sebesar qM yang mempertemukan permintaan individu (private value) dengan penawaran yang tersedia (private cost). Secara sosial, nilai dari pendidikan lebih tinggi dibandingkan dengan penilaian individu. Oleh karena itu, nilai sosial dapat digambarkan sebagai garis permintaan yang lebih besar (bergeser ke arah kanan atas). Output sektor pendidikan yang secara sosial diharapkan adalah sebesar qO, lebih besar dari qM.

Apabila hanya diserahkan kepada sektor swasta, penyediaan layanan sektor pendidikan tidak akan optimal, meskipun dalam perspektif mekanisme pasar sudah dicapai ekuilibrium. Mengingat besarnya manfaat sosial dari pendidikan, maka pemerintah dapat melakukan investasi sumber daya manusia (SDM) dengan berbagai cara seperti penyelenggaraan sekolah dasar dan menengah negeri (public school), memberikan bea siswa bagi mahasiswa, memberikan insentif bagi riset ilmiah dan lain sebagainya.

8

Problem 1:

Sistem Jaminan Usia Lanjut

9

Peran Anak sebagai Penopang Ekonomi Orang Tua: Kajian Empiris Rumah Tangga Muslim di Indonesia

Mohtar Rasyid

Fakultas Ekonomi Universitas Trunojoyo; Email: [email protected]

Diterima 15 Juli 2012, Disetujui 10 September 2012 Abstracts. Transfer from children in most developing countries replace the function of social security institution that insure elderly to enjoy smoothing consumption over his or her remain lifetime. Parents finance human capital investment in their children and, in return, children repay this loan by providing support (in form monetary transfer) for their parents. This article aims to examine the role of level education of children, intensity of contact and geographic proximity on income transfer from children, using data from Indonesian Family Life Survey (IFLS). By controlling for any characteristic children (i.e., age, gender and marital status) and characteristic of parent (activity, parent’s education and health status), the results show that education of children has significant effect on child-to-parent income transfer. The higher education level, the higher amount of transfer. To some extent, this findings consistent with idea that children are important source of old-age support security, especially in Indonesia as a largest Muslim population in the world. Keyword: income transfer, education, old-age security, parental repayment

PENDAHULUAN

Bagi sebagian besar masyarakat Indonesia yang mayoritas beragama Islam, hubungan antara anak dan orang tua memiliki nuansa yang berbeda dengan yang terjadi di masyarakat Barat. Terlebih dalam kaitannya dengan peran anak sebagai penopang ekonomi orang tua khususnya ketika orang tua telah memasuki usia non-produktif. Masyarakat Barat dengan orientasi mekanisme pasar yang sangat kuat, sudah terbiasa untuk membeli beraneka premi asuransi untuk menjamin hari tua mereka. Berbeda halnya dengan masyarakat Indonesia yang pengelolaan ekonomi rumah tangganya tidak semata-mata bersandar pada hukum pasar. Kelangkaan institusi pasar yang mengelola kehidupan di masa yang akan datang digantikan oleh peran anak sebagai penopang hidup di hari tua.

Kajian mengenai transfer pendapatan antara orang tua dan anak mulai menjadi perhatian ekonom sejak era 1980-an. Dalam ranah makroekonomi, bahasan mengenai hal ini dikenal sebagai intergenerational transfer. Pada awalnya transfer pendapatan dari orang tua kepada anaknya (atau sebaliknya) ditenggarai didominasi oleh rasa kasih sayang atau motif altruistik. Penelitian justru membuktikan bahwa motif altrusitik semata mungkin tidak memadahi untuk menerangkan tentang determinan dari tipe transfer dimaksud.

Lillard dan Willis (1997) menjelaskan beberapa jenis motif yang melatari seorang anak menyantuni orang tuanya dalam bentuk transfer pendapatan yaitu; penjaminan hari tua (old age

EKBISI, Vol. VII, No. 1, Desember 2012, Hal. 58-71 ISSN:1907-9109

10

mailto:[email protected]

Mohtar Rasyid : Peran Anak sebagai Penopang Ekonomi Orang...

Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam | Vol. VII, No. 1, Desember 2012 59

security), balas jasa pendidikan (parental repayment), kasih sayang (altruism) serta sekadar imbal balik belaka (exchange motives). Dengan menggunakan data survey rumah tangga di Malaysia, kedua peneliti tersebut menyimpulkan bahwa tak satupun motif transfer yang dominan. Dengan pendekatan yang sama, Frankenberg dkk (2002) meneliti kasus rumah tangga Indonesia berdasarkan data dari Indonesian Family Life Survey (IFLS) 1993. Penelitian tersebut juga menghasilkan temuan bahwa motif tunggal tidak bisa dijadikan sebagai penjelas satu-satunya yang mendorong adanya aliran transfer pendapatan dari anak ke orang tuanya atau sebaliknya.

Terkait dengan aliran pendapatan anak kepada orangtuanya, Cameron and Cobb-Clark (2001) menemukan bahwa tidak terdapat bukti yang cukup cuat bahwa transfer dari anak terkait dengan karakteristik anak. Sementara itu, Park (2003) dalam kajiannya mengenai transfer antar rumah tangga menemukan bukti bahwa transfer anak kepada orang tuanya terbukti signifikan, namun tidak ditemukan bukti bahwa pendidikan memiliki peran yang cukup kuat dalam mempengaruhi besaran transfer.

Beberapa penelitian diatas belum mempertimbangkan beberapa faktor yang secara logis memiliki peran signifikan dalam penentuan transfer yaitu tingkat pendidikan dan latar agama. Tingkat pendidikan menjadi faktor penting karena melalui pendidikan diharapkan diperoleh kehidupan ekonomi yang lebih baik. Selanjutnya dengan sistem nilai yang mendukung, tingkat pendidikan yang cukup akan mempengaruhi besaran transfer yang akan diberikan oleh anak kepada orang tuanya. Kekayaan anak tidak serta merta berimplikasi pada kesejahteraan orang tua jika anak yang dimaksud tidak termasuk sebagai anak yang sholeh.

Sebagai negara dengan masyarakat muslim terbesar di dunia, tak pelak sistem pendidikan juga terpengaruh baik secara langsung maupun tidak langsung akan terpengaruh oleh nilai Islami. Sistem pendidikan pesantren, sebagai misal, merupakan sistem pendidikan yang mengintegrasikan ilmu agama dan pengetahuan umum dengan akhlakul karimah yang dipupuk dalam pengasuhan pondok. Sistem pendidikan pondok pesantren bertahan hingga saat ini dan dalam beberapa kasus memodifikasi diri menjadi pondok pesantren modern. Di samping sistem pondok, sistem pendidikan Islami yang menyerupai sistem pendidikan modern dari tingkat dasar hingga menengah terbagi atas Ibtidaiyah (dasar), Tsanawiyah (menengah pertama) dan Aliyah (menengah atas). Dalam level pendidikan tinggi juga dikenal luas universitas atau institut tinggi agama Islam di tanah air.

Peran pendidikan dalam mempengaruhi besaran transfer tidak menjadi fokus utama penelitian sebelumnya. Disamping itu, faktor institusional atau kelembagaan seperti keagamaan sama sekali tidak dimunculkan sebagai variabel yang diteliti. Penelitian sejauh ini hanya berputar pada motif utama dari transfer pendapatan antar keluarga. Padahal, peran pendidikan dan motif agama dapat menjadi alasan utama penyaluran transfer antar keluarga. Faktor pendidikan dan keagamaan (Islam) merupakan faktor yang menjadi fokus dalam penelitian ini. Dengan menggunakan data IFLS terbaru (wave 4), artikel ini memilah hanya responden yang beragama Islam. Pemiliahan ini jelas dilatari oleh tujuan penulisan sebagaimana disebutkan sebelumnya. Berbeda dengan penelitian terdahulu, penelitian ini menggunakan satuan unit analisis individu bukan unit rumah tangga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendidikan tinggi dan pesantren memberikan dampak yang signifikan terhadap besarnya transfer. Di samping itu penelitian juga menunjukkan bahwa berbagai motif transfer dapat menjelaskan variasi transfer. Garis besar paper ini tersusun sebagai berikut. Bagian 2 akan menjelaskan landasan konsep yang terkait dengan transfer antar generasi serta beberapa hasil penelitian terdahulu yang relevan. Bagian 3 menjelaskan model empiris yang digunakan serta teknik estimasi yang akan dijadikan acuan. Dalam hal ini, penelitian akan menggunakan pendekatan tobit regression

11

Mohtar Rasyid: Peran Anak sebagai Penopang Ekonomi Orang...

60 Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam | Vol. VII, No. 1, Desember 2012

untuk menghundari bias seleksi. Bagian 4 menjelaskan deskripsi data terkait, yaitu gambaran variabel penelitian secara garis besar. Hasil estimasi akan dijelaskan dalam Bagian 5 dan sebagai penutup, Bagian 6 akan memberikan beberapa kesimpulan umum. Review Literatur

Transfer pendapatan lintas generasi atau yang dalam khasanah ilmu makroekonomi dikenal sebagai intergenerational transfer pada mulanya muncul sebagai salah satu upaya untuk menjelaskan fenomena konsumsi seumur hidup. Teori dasar konsumsi agregat menyatakan bahwa konsumsi seseorang akan mengikuti pola model life-cycle. Dalam hal ini dinyatakan bahwa seseorang akan berupaya mempertahankan konsumsinya pada level tertentu sepanjang hidupnya. Untuk itulah selagi muda atau aktif bekerja seseorang akan rajin menabung atau mengakumulasi pendapatannya untuk kemudian menggunakan sisa kekayaannya untuk konsumsi hingga akhir hayat.

Penelitian menunjukkan bahwa perilaku sedemikian ternyata bukan merupakan fenomena umum. Alih-alih menghabiskan sisa kekayaannya, orang lanjut usia (selanjutnya disebut sebagai lansia) hanya menggunakan sebagian kecil kekayaannya di masa tua. Berbagai penjelasan coba diberikan oleh para ahli. Pertama, tindakan seseorang tersebut disebabkan oleh karena orang tua ingin meninggalkan warisan bagi anak-anaknya (Bernheim, Shleifer, & Summers, 1985; Perozek, 1998). Kedua, seseorang menghindari hidup boros di hari tua untuk persediaan jika ada pengeluaran tak terduga seperti terkena penyakit (Gertler & Gruber, 2002) atau menabung untuk mengantisipasi adanya resiko atau motif berjaga-jaga (Weil, 1993; Carroll & Samwick, 1998). Berbagai alasan tersebut, utamanya alasan kedua, bagi Mankiw (2007) relatif kurang memuaskan karena bagaimanapun seseorang (apalagi di negara maju) akan lebih baik membeli beraneka jenis asuransi yang bisa menjamin kenyamanan hidup di masa tua.

Terlepas dari penjelasan diatas, saat ini ahli ekonomi sedang mengembangkan model analisis yang menghubungkan fungsi ultilitas antara orang tua dengan anaknya (Bernheim & Ray, 1987; Michel, Thibault, & Vidal, 2004). Dalam model yang paling sederhana, misalnya diasumsikan terdapat dua individu beda generasi, satu sebagai donor (anak) dan satunya sebagai penerima transfer (recipient) yaitu orang tuanya. Fungsi utilitas dari anak adalah:

(1)

Dalam hal ini adalah utilitas anak dan adalah utilitas orang tua; mengacu

pada konsumsi anak dan orang tua serta s adalah jasa yang diberikan orang tua terhadap

anaknya. Fungsi kendala dari fungsi utilitas diatas adalah dan .

Dalam hal ini Y adalah pendapatan dan T adalah besarnya transfer. Apabila motivasi transfer

semata hanya karena motif altrusitik, maka akan dipenuhi syarat dan persamaan

.

Dalam versi linear dua periode, fungsi utilitas dalam persamaan (1) secara alternatif dapat dinyatakan sebagai berikut:

(2)

Koefisien dikenal sebagai subjective rate of time discount yang diasumsikan sama baik untuk anak maupun orangtuanya. Koefisien ini menunjukkan pertimbangan individu untuk mengkonsumsi pada periode sekarang atau periode akan datang. Subskrip 1,2 mengacu pada periode 1 atau period 2. Fungsi kendala yang berlaku untuk utilitas diatas adalah sebagai berikut:

12



(3)

(4)

Persamaan (3) menunjukkan bahwa anak memiliki akses terhadap pasar modal dengan tingkat bagi hasil rata-rata sebesar r. Dalam hal ini E adalah penghasilan masing-masing individu dalam periode yang bersangkutan. Sebagaimana dinyatakan oleh Cox (1990), orang tua tidak akan menyebabkan penurunan dalam tingkat utilitas anak sebagaimana dinyatakan dalam formulasi:

(5)

Dalam hal ini adalah ambang utilitas orangtua. Maksimasi utilitas akan menghasilkan

persamaan Euler sebagai berikut:

(6)

Transfer akan terjadi jika dipenuhi syarat sebagai berikut:

(7)

Transfer berhubungan terbalik dengan pendapatan saat ini (periode 1) dan berhubungan searah dengan pendapatan yang akan datang (periode 2). Transfer akan terjadi apabila konsumsi

optimal orangtua ( ) melebihi pendapatan saat ini ( ). Konsumsi optimal orangtua

tergantung pada kekayaan dirinya dan anaknya (W).

(8)

Transfer optimum yang menentukan transfer dapat dinyatakan sebagai

(9)

dan untuk lainnya

Persamaan transfer dengan demikian dapat disederhanakan sebagai:

(10)

Variabel kekayaan (W) dapat dinyatakan sebagai:

(11)

Dalam hal ini X adalah vektor penentu pendapatan permanen untuk responden h,

merupakan pendapatan transitori dan merupakan indikaor spesifik yang tak terobservasi dalam penelitian. Penelitian mengenai transfer inter-generasi pada mulanya berkisar pada pertanyaan mengenai eksistensi motif altrusitik dalam pemberian transfer. Sejumlah peneliti melakukan pengujian diantaranya; Kotlikoff (1988), Cox dan Rank (1992), Logan dan Spitze (1995) McGarry dan Schoeni (1995), Laitner dan Juster (1996), Wilhelm (1996) serta penelitian Altonji dkk (1997). Hasil penelitian menunjukkan kesimpulan beragam; sebagian mendukung motif altrusitik sebagian lain tidak mendukung hipotesis ini. Penelitian tentang transfer inter-generasi di negara maju lebih banyak didominasi oleh transfer dari orang tua ke anaknya. Sementara itu penelitian di negara berkembang justru lebih variatif. Transfer tidak hanya diteliti satu arah tetapi juga dua arah. Transfer tidak hanya dibatasi oleh transfer lintas generasi tetapi juga transfer antara saudara sekandung. Sebagaimana disinggung dalam Bagian Pendahuluan, penelitian mengenai transfer inter generasi di negara berkembang memberikan hasil yang lebih kaya karena memberikan justifikasi atas berbagai motif transfer.

13



Catatan penting atas penelitian tersebut adalah penelitian yang dilakukan tidak secara spesifik memasukkan unsur nilai atau kelembagaan secara eksplisit. Bahwa pemberian transfer lintas generasi untuk sebagian masyarakat merupakan bagian integral dari nilai hidup merupakan sesuatu yang biasa diterima di negara berkembang. Dengan kata lain, motif ekonomi bukan merupakan sesuatu yang penting untuk diperhatikan dalam transfer pendapatan jenis ini. Selain daripada itu, perbedaan institusi yang tersedia dalam hal tertentu mungkin sangat mewarnai bentuk transfer. Nilai masyarakat terhadap anak, ketersediaan institusi pasar dalam menyediakan sarana penjaminan dari resiko serta nilai agama harus dipertimbangkan secara eksplisit jika ingin diperoleh hasil penelitian yang lebih memuaskan.

Penelitian dalam paper ini secara spesifik ingin menangkap pengaruh institusi keagamaan (Islam) terhadap besaran transfer anak terhadap orang tuanya. Peran institusi tercermin dari jenjang pendidikan tertinggi dari responden khususnya pendidikan dengan latar keilmuan yang kental dengan nuansa keagamaan. Terkait dengan hal ini, responden hanya dibatasi bagi yang beragama Islam. METODE Model Empiris

Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

(12)

Subskrips c and p mengacu pada anak (child) dan orang tua (parent), adalah transfer dari anak

ke orang tua, adalah pendidikan anak, is intensitas hubungan atau kontak antara anak

dengan orang tua, adalah jarak geografis antara anak dengan orang tuanya, adalah

pendapatan, sementara dan berturut-turut adalah karakteristik anak dan orang tuanya.

Persamaan (12) diatas menyiratkan bahwa besarnya transfer dari anak kepada orang tuanya merupakan fungsi dari tingkat pendidikan sang anak, intensitas hubungan antara orang tua dan anak, jarak antara anak dengan orang tua serta pendapatan si anak. Variabel pendidikan digunakan untuk menguji motif repayment dari adanya transfer. Variabel kontak dan jarak mengukur motif exchange dalam transfer. Jika intensitas pertemuan antara anak dan orang tua relatif tinggi maka pemberian anak yang semakin besar mengindikasikan adanya balas jasa anak atas “service” orang tuanya. Sementara itu karakteristik orang tua dapat digunakan untuk menelusuri adanya motif altruistik dalam transfer. Motif ini dapat dilacak jika besarnya transfer berhubungan negatif dengan kemampuan orang tua yang diindikasikan melalui tingkat pendidikan, kesehatan serta aktivitas orang tua (bekerja atau tidak).

Koefisien dalam (12) akan diestimasi dengan pendekatan least square. Penerapan kuadrat terkecil biasa pada data cross-section akan menimbulkan potensi bias dalam kesalahan standar estimasi. Permasalahan ini timbul sebagai akibat adanya heteroskedastisitas yang sulit dihindari dari data individual. Untuk itulah maka dalam penelitian ini akan digunakan estimasi dengan kesalahan standar yang disesuaikan, atau dikenal sebagai robust estimator. Permasalahan lain adalah munculnya bias akibat informasi yang tak lengkap. Pendekatan yang sering digunakan adalah membuang unit analisis yang memiliki informasi tak lengkap tersebut. Meskipun secara metodologis memungkinkan untuk melakukan pemangkasan data jika data yang tersedia relatif melimpah, akan tetapi cara ini akan menimbulkan bias seleksi yang memiliki konsekwensi lebih

14



berat dari yang pertama. Untuk menghidari permasalahan ini maka dalam penelitian ini akan digunakan pendekatan regresi tobit dengan batasan zero transfer atau transfer yang bernilai nol.

Dengan demikian, model empiris yang akan digunakan didefinisikan secara lebih spesifik sebagai berikut :

(13)

Dengan sepesifikasi model diatas maka transfer dengan nilai nol serta independent variable yang bersesuaian dengannya tidak serta merta dikeluarkan dari pengolahan data. Perilaku error diasusmikan mengikuti white process. Data IFLS

Sebagaimana disinggung dalam pendahuluan, peper ini menggunakan data hasil survey IFLS yang dikumpulkan oleh RAND Corporation. Publikasi IFLS gelombang I dilakukan sejak 1993 dan hingga saat ini telah dipubikasikan hasil survey gelombang II pada tahun 2009. IFLS menyediakan data longitudinal lebih dari tujuh ribu rumah tangga Indonesia dan mencakup hampir 30.000 repondend usia 14 tahun keatas. Sebanyak 13 provinsi terpilih sebagai daerah sampel mewakili 83% polulasi dan pemilihan sampel didasarkan pada kerangka SUSENAS tahun 1993 (Strauss, Witoelar, Sikoki, & Watti, 2009).

Tabulasi data transfer pendapatan berdasarkan tingkat pendidikan tertinggi responden dalam IFLS 4 dapat diperhatikan dalam tabel berikut:

Tabel 1. Total Transfer Menurut Tingkat Pendidikan Responden PENDIDIKAN TERAKHIR RESPONDEN

Rata-rata (Rp.)

Deviasi Standar (Rp.)

Frekwensi

SD 5,891,607 86,586,345 7305

SMP 5,503,167 78,844,467 3524

SMP KEJURUAN 5,514,403 71,572,363 201

SMU 11,273,480 124,700,000 3574

SMK 4,627,236 73,044,991 2991

KEJAR PAKET A 192,941 284,754 17

KEJAR PAKET B 42,887,766 291,700,000 47

UNIVERSITAS TERBUKA 493,409 643,653 22

PESANTREN 29,176,683 168,100,000 104

KEJAR PAKET C 258,690 408,477 58

SLB 0 0 2

AKADEMI 9,667,307 102,700,000 978

S1 15,665,132 143,000,000 1650

S2 31,823,582 171,300,000 67

S3 350,000 212,132 2

MADRASAH IBTIDAIYAH 2,641,157 49,197,466 413

MADRASAH TSANAWIYAH 2,509,025 46,845,281 910

MADRASAH ALIYAH 6,934,144 80,817,818 609

15



LAINNYA 3,750 7,500 4

TOTAL 7,464,292 96,510,196 22478

Sumber: IFLS 4, disusun kembali

Berdasarkan data dalam Tabel 1 dapat diketahui bahwa rata-rata transfer pendapatan dari anak ke orang tuanya selama satu tahun adalah sekitar Rp. 7.400.000,-. Responden dengan pendidikan lebih tinggi relatif memberikan transfer yang lebih besar. Namun demikian responden yang hanya mengenyam Kejar Paket B ternyata memberikan rata-rata transfer yang paling besar namun dengan simpangan baku yang besar juga.

Alumni pondok pesantren ternyata memberikan transfer yang tak kalah besanya dibandingkan dengan lulusan pascasarjana (S2). Data menunjukkan bahwa alumsi pondok pesantren memberikan transfer rata-rata sebesar Rp. 29.000.000,- kepada orang tuanya, sementara lulusan strata-2 secara rata-rata memberikan transfer sebesar Rp. 31.000.000,- per tahun. Sementara itu responden dengan lulusan sarjana (S1) secara rata-rata memberikan transfer sebesar Rp. 15.500.000,- per tahun.

Jika dilakukan perbandingan head-to-head antara responden alumni sekolah umum dengan sekolah agama, maka secara rata-rata diketahui bahwa alumni sekolah agama memberikan transfer yang relatif lebih sedikit. Berdasarkan data, lulusan SD memberikan transfer rata-rata sebesar Rp. 5.800.000,- sementara lulusan Madrasah Ibtidaiyah memeberikan transfer sebesar Rp. 2.600.000,-. Tidak banyak perbedaan jumlah transfer antara lulusan Madrasah Ibtidaiyah dengan lulusan Madrasah Tsanawiyah. Lulusan Madrasah Aliyah memberikan transfer yang lebih tinggi yaitu sebesar Rp. 6.900.000,- sementara lulusan SMU memberikan transfer sebesar Rp. 11.000.000,- . Alumni SMK justru memberikan transfer yang relatif lebih rendah yaitu Rp. 4.600.000,-

Deskripsi data diatas semata tidak bisa dijadikan kesimpulan apapun berkaitan dengan besaran dan arah transfer. Pendidikan saja tidak cukup untuk menjelaskan besarnya transfer tanpa mempertimbangkan variabel penting lainnya misalnya tingkat pendapatan responden. Bagaimanapun tingkat pendidikan tidak selamanya berkorelasi positif dengan tingkat pendapatan.

Ilustrasi berikut menunjukkan grafis hubungan antara jumlah transfer dengan tingkat pendapatan responden.

Gambar 1. Total Transfer dan Pendapatan Responden

510

1520

25

10 12 14 16 18 20lnincome

lntransfer Fitted values

16



Gambar di atas menunjukkan scatter plot dari variabel transfer dan pendapatan (keduanya dinyatakan dalam logaritma natural). Ilustrasi diatas juga menampilkan garis fitted yang menunjukkan kecenderungan hubungan positif antara kedua variabel dimaksud. Semakin besar pendapatan responden maka cenderung akan memberikan transfer yang lebih besar pula untuk orangtuanya.

Melalui visualisasi sederhana ini hubungan antara transfer dengan pendidikan mungkin relatif lebih bisa dijelaskan. Pendidikan tinggi cenderung memberikan transfer yang tinggi pula. Hal ini sangat mungkin diakibatkan oleh hubungan antara tingkat pendidikan dengan kemungkinan untuk memperoleh pekerjaan, dan juga, pendapatan yang lebih baik.

Kedua variabel tersebut mungkin telah cukup untuk menjelaskan fenomena transfer. Akan tetapi keberadaan variabel lain juga perlu dipertimbangkan untuk memperoleh hasil perhitungan yang lebih sahih. Kedua variabel tersebut adalah intensitas kontak antara anak dan orang tua serta jarak geografis antara keduanya.

Deskripsi mengenai variabel kontak dengan jarak kaitannya dengan variabel transfer dapat diperhatikan dalam Tabel 2 sebagai berikut: Tabel 2. Total Transfer Menurut Intensitas Kontak dan Jarak

KONTAK DAN JARAK Rata-rata (Rp.)

Deviasi Standar

Frekwensi

KONTAK Tidak pernah 3,221,772 53,114,185 709

Sekali setahun 7,617,129 98,358,665 4421

Sekali sebulan 9,256,699 106,000,000 3902

Sekali seminggu 8,021,527 96,167,973 4336

Setiap hari 7,269,140 96,032,750 8199

JARAK Satu Rumah 520,452 1,295,757 241

Satu Desa 6,679,370 92,245,529 8888

Satu Kecamatan 14,964,850 149,400,000 2263

Satu Kabupaten 5,819,083 88,276,794 3198

Satu Propinsi 6,526,534 79,927,217 3662

Beda Propinsi 9,804,575 97,736,045 3112

Luar Negeri 402,340 3,689,456 203

Source: IFLS 4, diolah dan disusun kembali

Hasil perhitungan menunjukkan bahwa besarnya transfer relatif tinggi jika intesitas kontak antara orang tua dengan anaknya paling lama sebulan sekali. Jika kontak terjadi setiap hari justru memberikan transfer yang relatif sedikit. Kemungkinan ini berhubungan dengan kedekatan orang tua dan anak. Anak yang tinggal serumah dengan orang tua memberikan transfer yang lebih sedikit. Adalah lumrah bagi seorang anak di Indonesia untuk tinggal serumah dengan orang-tuanya meski telah berumahtangga sekalipun. Ketidakmapanan secara ekonomi bisa menjadi penjelas, namun tentunya ada faktor lain yang turut menentukan besarnya transfer.

Faktor lain yang dimaksud terkait dengan kondisi orang tua juga bisa turut dipertimbangkan. Dalam penelitian ini, karakteristik orang tua yang diteliti meliputi tingkat

17



pendidikannya, tingkat kesehatan dan peran serta orang tua dalam dunia kerja. Hubungan antara kondisi atau karakter orang tua dengan besarnya transfer dapat digunakan untuk menguji kesahihan motif altruistik dalam pemberian transfer.

HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Estimasi

Pada bagian ini disajikan hasil estimasi dari persamaan (13) dengan pendekatan regressi tobit. Terdapat tiga model yang diestimasi; model dasar, model pendidikan umum dan model pendidikan Islami. Ketiga model tersebut dipisah berdasarkan perbedaan definisi mengenai variabel pendidikan. Model pertama menggunakan lama pendidikan (dalam tahun) sebagai proxy tingkat pendidikan responden. Dalam hal ini, tingkat pendidikan responden ditransfer dalam hitungan tahun. Dengan pendekatan ini dapat diukur dampak peningkatan transfer anak ke orang tua seiring peningkatan lama studi anak. Kedua, model dengan menggunakan tingkat pendidikan sekolah umum sampai universitas dalam bentuk dummy variables empat jenjang pendidikan yaitu; sekolah dasar, menengah pertama, menengah atas dan universitas (termasuk akademi, S1 hinggga S3). Melalui pendekatan ini, dapat diketahui signifikansi dampak pendidikan terhadap besaran transfer dalam setiap jenjang pendidikan umum secara lebih eksplisit. Model ketiga, pada dasarnya sama dengan model dua hanya saja level pendidikan menggunakan jenjang pendidikan Isalmi; ibtidaiyah, tsanawiyah, aliyah dan pondok pesantren. Pemilahan ini digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan yang signifikan dalam setiap level pendidikan agam kaitannya dengan transfer pendapatan yang diberikan kepada orang tua responden. Bersama dengan variabel lainnya, hasil estimasi regresi tobit selengkapnya dapat diperhatikan dalam Tabel 1.

Hasil estimasi menunjukkan bahwa koefisien variabel pendapatan sebesar 0,26 adalah signifikan hingga level 1%. Angka 0,26 ini bisa dinyatakan sebagai kecenderungan marjinal untuk transfer. Hal ini berarti bahwa secara rata-rata sekitar seperempat pendapatan anak ternyata di transfer ke orang tuanya. Semakin sering kontak antara orang tua dan anak, maka transfer akan bertambah kira-kira sebesar Rp. 2 juta per tahun. Sementara itu, jarak geografis antara anak dengan orang tua tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap besarnya transfer pendapatan yang diberikan anak kepada orang tuanya. Meski positif, koefisien variabel jarak tidak cukup signifikan bahkan dalam level signifikansi yang moderat sekalipun (signifikansi 10%). Dengan kata lain, jarak geografis tidak menjadi penghalang bagi anak untuk berbakti terhadap orang tuanya dengan transfer.

Tabel 3. Estimasi Regresi Tobit: Model Dasar

VARIABEL Koefisien Probabilitas t

pendapatan 0.26 0.000

kontak 2012296.00 0.009

jarak 837044.60 0.181

Karakteristik Responden

usia 954629.90 0.056

usia2 -11355.97 0.042

laki-laki -831604.90 0.332

18



menikah 8028907.00 0.000

Karakteristik Orang Tua

aktivitas Ibu -6729180.00 0.000

aktivitas Ayah -5750854.00 0.000

pendidikan Ibu 1610417.00 0.090

pendidikan Ayah -233384.30 0.776

kesehatan Ibu 257776.80 0.859

kesehatan Ayah -6008144.00 0.000

Pendidikan Responden

lama sekolah 579014.10 0.003

Konstanta -42600000.00 0.000

Jumlah observasi 19282

Transfer positif 14391

Log likelihood -289954.08

Besarnya transfer bertambah seiring dengan pertambahan usia anak (responden).

Pertambahan usia responden menyumbang tambahan transfer sebesar lebih dari Rp. 950 ribu. Tidak ada perbedaan signifikan antara responden laki-laki dengan perempuan dalam memberikan transfer. Responden yang sudah menikah justru memberikan transfer yang lebih banyak, yaitu rata-rata sebesar Rp. 8 juta per tahun.

Selanjutnya, besarnya transfer akan lebih banyak jika orang tua tidak memiliki pekerjaan. Sejumlah transfer diberikan relatif sama, yaitu rata-rata berkisar Rp. 6 juta per tahun. Sementara itu latar pendidikan orang tua sama sekali tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap besarnya transfer pendapatan anak terhadap orang tuanya. Demikian juga dengan tingkat kesehatan orang tua tidak banyak berpengaruh terhadap besarnya transfer.

Pendidikan responden memiliki pengaruh yang signifikan terhadap besarnya transfer. Sebagaimana telah disinggung sebelumnya, variabel pendidikan dalam model ini dihitung berdasarkan lama tahun pendidikan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa peningkatan dalam satu tahun tahun pendidikan cenderung meningkatkan besarnya transfer pendapatan sebesar rata-rata lebih dari Rp. 500 ribu.

Pengukuran lama studi dalam taraf tertentu bisa menyebabkan bias. Untuk satu jenjang pendidikan tertentu bisa saja dilalui dalam kurun waktu yang tidak sama antar responden. Untuk itulah sebagai alternatif, variabel pendidikan diukur dengan menggunakan dummy jenjang pendidikan. Dua pendekatan digunakan, yaitu jenjang pendidikan berdasarkan jenjang pendidikan formal umum serta jenjang pendidikan berdasarkan jenjang pendidikan Islami. Hasil estimasinya dapat diperhatikan dalam Tabel 4.

Tabel 4. Estimasi Regresi Tobit: Model Pendidikaan Umum



kontak 2009197.00 0.009

jarak 830034.00 0.185 Karakteristik Responden

usia 954629.90 0.064

19



usia2 -11355.97 0.045

laki-laki -831604.90 0.309

menikah 8028907.00 0.000

Karakteristik Orang Tua aktivitas Ibu -6641796.00 0.000



pendidikan Ayah -247349.10 0.763



Pendidikan Responden SD 3324983.00 0.241

SMP 845713.40 0.777

SMU 6528192.00 0.025

Universitas 7619290.00 0.023

Konstanta -44100000.00 0.000


Transfer positif 11861 Log likelihood -236319.18

Hasil penelitian dengan menggunakan jenjang pendidikan sebagai proxy variabel

pendidikan menunjukkan bahwa tidak ada perubahan yang mendasar baik dalam magnitude maupun tanda (sign) dari koefisien selain variabel pendidikan. Ini menunjukkan bahwa hasil estimasi model dasar relatif robust terhadap spesifikasi alternatif.

Terkait dengan pendidikan, dapat ditunjukkan bahwa repsonden dengan pendidikan terakhir SD dan SMP relatif tidak memberikan transfer yang berbeda secara signifikan dengan reponden yang tidak memiliki pendidikan formal. Variabel dummy pendidikan yang dibentuk memiliki nilai dasar (base value) responden yang tidak berpendidikan formal. Perbedaan transfer menjadi signifikan jika respondent memiliki pendidikan tertinggi setingkat SMU atau lulusan universitas (termasuk akademi). Responden dengan lulusan SMU atau yang setara memberikan transfer lebih besar secara signifikan dengan besarn sekitar Rp. 6,5 juta per tahun. Dengan cara yang sama dapat ditunjukkan bahwa responden lulusan pendidikan tinggi atau universitas memberikan transfer sebesar Rp. 7,5 juta per tahun.

Tabel 5. Estimasi Regresi Tobit: Model Pendidikaan Islami



kontak 2194440.00 0.004

jarak 1096034.00 0.077 Karakteristik Responden

usia 954629.90 0.041

usia2 -11355.97 0.027

20



laki-laki -831604.90 0.354

menikah 8028907.00 0.000 Karakteristik Orang Tua

aktivitas Ibu -6983578.00 0.000



pendidikan Ayah 111872.80 0.890



Pendidikan Responden Ibtidaiyah -2741973.00 0.539

Tsanawiyah -3339918.00 0.262

Aliyah 1177703.00 0.747

Pesantren 21300000.00 0.013

Konstanta -42500000.00 0.000


Transfer positif 11861 Log likelihood -236322.89

Tabel 5 menyajikan hasil estimasi regresi tobit dengan mengganti variabel pendidikan menggunakan dummy jenjang pendidikan Islami. Hasil penelitian menunjukkan bahwa responden yang hanya lulusan pendidikan dasar tidak memberikan transfer yang berbeda secara signifikan dengan transfer dari responden yang tidak memiliki pendidikan formal (sebagai base value). Catatan penting yang perlu digarisawahi adalah reponden alumni pondok pesantren justru memberikan transfer yang relatif tinggi. Hasil penelusuran ini harus dibaca dengan hati-hati karena sistem pesantren dalam hal tertentu juga mengadopsi sistem pendidikan formal baik dari ibtidaiyah, tsanawiyah dan aliyah bahwa sebagian pondok pesantren telah terintegrasi dengan sistem pendidikan tinggi.

SIMPULAN

Transfer pendapatan dari anak pada orang tuanya memiliki peran penting dalam perekonomian rumah tangga. Bagi sebagian besar negara berkembang, termasuk Indonesia, transfer pendapatan telah menjadi substitusi bagi instritusi penjamin masa tua (asuransi) yang eksistensinya relatif langka. Dengan sendirinya transfer dari sang anak akan “menjamin” hidup orang tua pada saat tidak lagi produktif. Sudah menjadi pemeo yang telah terima umum bahwa “banyak anak banyak rejeki”. Dalam taraf tertentu ungkapan ini mungkin tidak seluruhnya benar karena bukan hanya jumlah (kuantitas) anak yang akan menjadi rejeki bagi orang tua, namun juga kualitas anak yang mungkin lebih relevan.

Kualitas anak dalam penelitian ini ditangkap melalui tingkat pendidikan responden. Dalam hal ini penelitian menggunakan data survey rumah tangga muslim di Indonesia. Bukti statistik menunjukkan bahwa transfer pendapatan dari anak akan menjadi signifikan besarannya

21



jika sang anak mengenyam pendidikan relatif tinggi. Bukti lain menunjukkan bahwa alumsi pesantren juga menyumbang transfer yang relatif tinggi pula. Kesimpulan ini diperoleh setelah faktor lain dikontrol untuk memperoleh hasil yang lebih memuaskan.

Disamping motif balas jasa orang tua atas investasi pendidikan terhadap anaknya, motif lain juga terbukti relevan. Motif altrusitik dapat dibuktikan dari hasil penelitian bahwa transfer akan lebih besar jika orang tua sudah tidak lagi bekerja (tidak memiliki aktivitas produktif). Motif pertukaran juga bisa ditelusuri dari signifikansi intensitas hubungan antara anak dengan orang tuanya. Intensitas hubungan yang terbentuk berpengaruh positif terhadap transfer. Sementara sekat jarak tidak menjadi masalah bagi anak untuk menyalurkan transfer terhadap orang tuanya. Tentu saja kemajuan teknologi telah mempermudah cara seseorang untuk menyalurkan uang. Bagi seorang muslim, motivasi transfer kepada orang tua sejatinya tidak hanya sesempit yang bisa ditangkap oleh kajian empiris. Kewajiban agama untuk berbakti kepada orang tua tentunya juga menjadi motivasi terkuat seorang anak untuk memberi bantuan finansial kepada orang tuanya, terlepas dari tingkat pendidikan maupun status sosial yang disandangnya.

DAFTAR PUSTAKA

Altonji, J. G., Hayashi, F., & Kotlikoff, L. J. 1997. Parental Altruism and Inter Vivos Transfers: Theory and Evidence. The Journal of Political Economy , Vol. 105, No. 6, 1121-1166.

Bernheim, B. D., & Ray, D. 1987. Economic Growth with Intergenerational Altruism. The Review of Economic Studies , Vol. 54, No. 2 , 227-241.

Bernheim, B. D., Shleifer, A., & Summers, L. H. 1985. The Strategic Bequest Motive. The Journal of Political Economy , Vol. 93, No. 6, 1045-1076.

Cameron, L., & Cobb-Clark, D. 2001. Old-Age Support in Developing Countries: Labor Supply, Intergenerational Transfers and Living Arrangements. IZA Discussion Paper No. 289 .

Carroll, C. D., & Samwick, A. A. 1998. How Important is Precautionary Saving? The Review of Economics and Statistics , Vol. 80, No. 3, 410-419.

Cox, D. 1990. Intergenerational Transfers and Liquidity Constraints. The Quarterly Journal of Economics , Vol. 105, No. 1, 187-217.

Cox, D., & Rank, M. R. 1992. Inter-Vivos Transfers and Intergenerational Exchange. The Review of Economics and Statistics , Vol. 74, No. 2, 305-314.

Frankenberg, E., Lillard, L., & Willis, R. J. 2002. Patterns of Intergenerational Transfers in Southeast Asia. Journal of Marriage and Family , Vol. 64, No. 3, 627-641.

Gertler, P., & Gruber, J. 2002. Insuring Consumption Against Illness. The American Economic Review , Vol. 92, No. 1, 51-70.

Kotlikoff, L. J. 1988. Intergenerational Transfers and Savings. The Journal of Economic Perspectives , Vol. 2, No. 2, 41-58.

Laitner, J., & Juster, F. T. 1996. New Evidence on Altruism: A Study of TIAA-CREF Retirees. The American Economic Review , Vol. 86, No. 4, 893-908.

Lillard, L. A., & Willis, R. J. 1997. Motives for Intergenerational Transfers: Evidence from Malaysia. Demography , Vol. 34, No. 1, 115-135.

Logan, J. R., & Spitze, G. D. 1995. Self-Interest and Altruism in Intergenerational Relations. Demography , Vol. 32, No. 3, 353-364.

Mankiw, N. G. 2007. Macroeconomics (Sixth Edition ed.). New York: Worth Publishers.

22



McGarry, K., & Schoeni, R. F. 1995. Transfer Behavior in the Health and Retirement Study: Measurement and the Redistribution. The Journal of Human Resources , Vol. 30, S184-S226.

Michel, P., Thibault, E., & Vidal, J.-P. 2004. Intergenerational Altruism and Neoclassical Growth Models. ECB Working Paper Series No. 386 .

Park, C. 2003. Interhousehold Transfers between Relatives in Indonesia: Determinants and Motives. Economic Development and Cultural Change , Vol. 51, No. 4, 929-945.

Perozek, M. G. 1998. A Reexamination of the Strategic Bequest Motive. The Journal of Political Economy , Vol. 106, No. 2, 423-445.

Strauss, J., Witoelar, F., Sikoki, B., & Watti, A. M. 2009, April. The Fourth Wave of the Indonesia Family Life Survey: Overview and Fied Report. WR-675/1-NIA/NICHD .

Weil, P. 1993. Precautionary Savings and the Permanent Income Hypothesis. The Review of Economic Studies , Vol. 60, No. 2, 367-383.

Wilhelm, M. O. 1996. Bequest Behavior and the Effect of Heirs' Earnings: Testing the Altruistic Model of Bequests. The American Economic Review , Vol. 86, No. 4, 874-892.

23

Problem 2 :

Efek Disinsentif Program Pemerintah

24

Jurnal Ekonomi Pembangunan Volume 13, Nomor 1, Juni 2012, hlm.146-161

EFEK DISINSENTIF PROGRAM RASKIN DAN PENGARUHNYA

TERHADAP TRANSFER PANGAN ANTARGENERASI

Mohtar Rasyid

Fakultas Ekonomi Universitas Trunojoyo Jalan Raya Telang PO.BOX 2 Kamal, Bangkalan. Telepon 031-3013483

E-mail: [email protected]

Diterima 9 Desember 2011 / Disetujui 5 Mei 2012

Abstract: The objective of this research was to investigate disincentive and crowding-out ef-fect food aid program (public transfer) in household level. Beside the humanitarian roles, there are widespread sceptisms of food assistance regarding its possible influence on disincentive to work and on crowding out of private transfer (inter-household or intergeneration transfer). Based on Indonesia Family Life Survey data and using instrumental variables approach, this paper estimates disincentive effect and crowding out effect “Rice Program for Poor Families” (Raskin) on intergenerational food transfer (child to parents transfer). This research observe significant negative impact on total household income. The decline in income mostly happened through a reduction in head household worker. The paper also find indication of crowding out relation between private and public transfers. It suggests that the Indonesian government should have designed its public transfer scheme carefully in order to improve the effectiveness and efficiency of its social safety net programs.

Keywords: food-aid program, dis-incentive effect, crowding-out effect, social safety net

Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis efek disinsentif dan efek mendesak program bantuan pangan dalam level rumah tangga. Tanpa mengabaikan pentingnya peran program pangan dalam misi kemanusiaan, tidak sedikit para ahli yang skeptis terhadap efekti-fitas program dengan alasan bahwa program semacam ini memiliki kemungkinan mengurangi insentif bekerja serta mengurangi bantuan pangan antar rumah tangga (transfer informal). Dengan menggunakan data survei Indonesia Family Life Survei dan pendekatan variabel in-strumental, paper ini mengestimasi efek disinsentif untuk bekerja dan efek mendesak Program Beras untuk Keluarga Miskin (Raskin) terhadap transfer pangan antargenerasi (tepatnya, transfer dari anak terhadap orangtuanya). Hasil penelitian menunjukkan bahwa program me-miliki efek negatif terhadap pendapatan keluarga. Penurunan pendapatan keluarga terjadi ka-rena kepala keluarga mengurangi jam kerjanya. Penelitian juga menemukan indikasi adanya efek crowding-out transfer pemerintah terhadap transfer antargenerasi. Implikasi kebijakan yang disarankan adalah pentingnya pemerintah mendesain kebijakan transfer secara hati-hati dalam rangka memperbaiki efektivitas dan efisiensi program jaring pengaman sosial.

Kata kunci: program pangan, efek disinsentif, efek mendesak, jaring pengaman sosial

PENDAHULUAN

Program Beras untuk Keluarga Miskin atau yang lebih dikenal sebagai Raskin merupakan program nasional yang bertujuan untuk mem-bantu Rumah Tangga Miskin (RTM) dalam memenuhi kebutuhan pangan. Program ini

merupakan kelanjutan dari Program Operasi Pasar Khusus (OPK) yang awalnya didesain untuk mengurangi beban keuangan RTM akibat krisis ekonomi 1997. Sejak tahun 2002 OPK di-ubah menjadi Program Raskin karena sudah tidak lagi menjadi program darurat penanggu-langan dampak krisis ekonomi sekaligus untuk

25

Efek Disinsentif Program Raskin (Mohtar Rasyid) 147

mencerminkan sifat progam sebagai bagian dari social safety net programs bagi RTM (Mawar-di dkk, 2008). Evaluasi Raskin selama ini lebih banyak menyorot masalah efektivitas pelaksa-naan program seperti pencapaian indikator 6T: tepat sasaran, tepat jumlah, tepat harga, tepat waktu, tepat kualitas dan tepat administrasi. Sementara itu dampak kebijakan tersebut ter-hadap perubahan perilaku dan kesejahteraan penerima program belum dilakukan secara komprehensif.

Program Raskin sangat membantu masya-rakat miskin dalam masa krisis ekonomi. Akan tetapi ketika program ini dilanjutkan pascakri-sis ekonomi, maka harus dilakukan evaluasi secara menyeluruh dampak jangka panjang program terhadap perubahan perilaku masya-rakat. Terlebih, terdapat indikasi bahwa pro-gram ini dalam taraf tertentu banyak menga-lami apa yang kemudian dikenal sebagai tar-geting error. Berdasarkan kajian yang hati-hati, Barrett (2002) menjelaskan bahwa targeting error bisa jadi merupakan salah satu penyebab ga-galnya program pemerintah dimaksud dalam memperbaiki ketersediaan tenaga kerja (labor supply) atau meningkatkan insentif masyarakat untuk bekerja.

Program bantuan pangan pada dasarnya dirancang utamanya untuk motif kemanusiaan. Barret dan Maxwell (2005) secara lebih spesifik menjelaskan bahwa program bantuan pangan peemrintah pada hakekatnya memiliki peran penting dalam kondisi darurat (emergency) serta tujuan pengembangan (developmental). Namun demikian, sebagaimana disitir oleh Sulaiman (2010), program semacam ini ini juga berpotensi memiliki dampak yang tidak diharapkan. Dam-pak sampingan yang mungkin muncul di anta-ranya adalah disincentive untuk bekerja dan crowding-out effect terhadap bantuan pangan yang sebelumnya diterima rumah tangga dari keluarganya (private transfer) maupun dari lem-baga swadaya masyarakat. Sejumlah penelitian menunjukkan bahwa kecurigaan akan muncul-nya efek negatif ini bukanlah sesuatu yang mengada-ada. Sulaiman (2010) menemukan bukti bahwa program bantuan makanan justru menurunkan tingkat pendapatan keluarga di Sudan. Hasil yang kurang lebih sama juga dite-

mukan di Sri Lanka oleh Sahn dan Alderman (1996) yang menyimpulkan bahwa subsidi pa-ngan justru menurunkan semangat kerja (work effort) dan juga pendapatan dari bekerja.

Program bantuan pangan pemerintah juga terbukti memiliki efek mendesak atau mengu-rangi (crowding-out effect) alokasi bantuan pa-ngan dari pihak lain baik dari perseorangan maupun dari lembaga non-pemerintah. Peneli-tian Lal dan Sharma (2009) membuktikan ada-nya efek ini dalam kasus bantuan pemerintah di daerah pedesaan India. Sementara di Nicara-gua dan Honduras, Nielson dan Olinto (2007) juga menemukan bukti kuat bahwa pemberian bantuan tunai pemerintah terbukti mengurangi bantuan pangan antar anggota keluarga serta bantuan dari Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM) setempat. Dalam taraf tertentu crowding-out effect justru berpotensi menimbulkan masa-lah bagi pemerintah itu sendiri mengingat tuju-an program akan relatif sulit untuk dicapai.

Sejumlah kajian mengenai dampak pro-gram bantuan pangan telah banyak dilakukan. Dengan melakukan kajian review literatur, Lentz (2003) tidak dapat menemukan hubung-an yang pasti berkaitan dengan efek disinsentif dari program, sementara efek crowding-out pro-gram pangan terhadap bantuan informal ditela-ah oleh Dercon dan Krishnan (2003). Sambil mengajukan kritik metodologi terhadap kajian sebelumnya (Sahn dan Alderman, 1996), Abdu-lai et. al (2005) meneliti dampak program pa-ngan terhadap penawaran tenaga kerja. De-ngan menggunakan data cross-section Ethiopia dan melakukan kontrol terhadap karakteristik rumah tangga mereka menemukan bahwa tidak cukup bukti untuk menyatakan adanya efek disinsentif. Penelitian tersebut masih belum lepas dari isu endogenitas partisipasi program. Penelitian yang lebih komprehensif dilakukan oleh Gilligan dan Hoddinott (2007) untuk me-nguji dampak program terhadap produktivitas melalui perubahan status nutrisi, efeknya terha-dap akumulasi aset dan pemutusan lingkaran kemiskinan. Dengan latar pendekatan randomize evaluation, Skoufias dkk (2008) menemukan bukti bahwa program baik berupa transfer uang maupun makanan tidak memiliki dampak terhadap partisipasi kerja di Mexico. Tadesse

26

Jurnal Ekonomi Pembangunan Volume 13, Nomor 1, Juni 2012: 146-161 148

dan Shively (2009) melakukan kajian mengenai hubungan antara program dengan produksi lokal melalui efek harga. Sulaiman (2010) menguji dampak program bantuan pangan terhadap insentif kerja dan bantuan pangan dari dan ke pihak famili non-anggota rumah tangga di Sudan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program berimplikasi pada penurunan anak bekerja, namun sebagai konsekwensinya pendapatan total keluarga menjadi menurun. Penelitian ini didasarkan atas program yang di desain secara random. Program juga tidak me-nyebabkan adanya crowding-out effect. Peneliti berargumen bahwa relatif kecilnya jumlah transfer berakibat tidak ditemukannya efek ini. Jangka waktu evaluasi yang sangat pendek (satu tahun, 2008-2009) menyebabkan hasil ka-jian tidak bisa menangkap efek jangka panjang dari program.

Pengujian efek crowding-out secara umum juga telah banyak dilakukan. Kang dan Suwada (2003) dengan kajian terhadap perekonomian Korea Selatan, menemukan bukti bahwa efek crowding-out sangat signifikan. Hasil yang ber-beda ditemukan oleh Kang (2004) dalam per-ekonomian Nepal. Meskipun menemukan motif transfer yang sama seperti di Korea Selatan, efek crowding-out tidak ditemukan secara signi-fikan. Peneliti berargumen bahwa besarnya transfer mempengaruhi perbedaan hasil antara dua kasus di atas. Penelitian Nielsen dan Olinto (2007) untuk Nicaragua dan Honduras mene-mukan bukti yang cukup signifikan dalam hal efek crowding-out program transfer pemerintah tidak hanya terhadap transfer uang dan makan-an dari pihak keluarga namun juga terhadap bantuan dari lembaga non-pemerintah. Bukti adanya efek ini juga ditemukan oleh Lal dan Sharma (2009) di pedesaan India. Penelitian terbaru dari Gerardi dan Tsai (2010) di Taiwan juga menemukan efek crowding-out dari pro-gram transfer pemerintah. Hasil penelitian me-nunjukkan bahwa efek disinsentif dari program pemerintah lebih banyak dibuktikan di negara-negara berkembang sementara efek mendesak atau crowding-out ditemukan di berbagai kasus baik di negara berkembang maupun di negara maju sekalipun.

Efek transfer terhadap penawaran tenaga

kerja telah banyak dibahas dalam teori (Blun-dell dan MaCurdy, 2000). Dalam model pena-waran tenaga kerja statis sederhana, peningkat-an pendapatan di luar kerja akan mempenga-ruhi keputusan bekerja dengan cara menggeser kurva anggaran keluar dari titik origin. Jika bantuan menambah penghasilan seseorang maka dia akan menjadi lebih makmur dan akan meningkatkan konsumsi barang sekaligus memperbanyak leisure. Akibatnya bantuan akan menyebabkan efek disinsentif untuk bekerja. Besarnya efek disinsentif ini tergantung dari beberapa faktor di antaranya asumsi model yang digunakan, peta preferensi individu serta besar dan struktur dari transfer.

Beberapa penelitian mengenai efek disin-sentif dan crowding-out effect mulai banyak dila-kukan di beberapa negara berkembang, semen-tara itu penelitian sejenis dengan kasus di Indo-nesia relatif masih terbatas. Kajian mengenai efektifitas pelaksanaan Program Raskin di Indo-nesia pernah dilakukan oleh SMERU (Mawardi dkk, 2008). Hasil kajian menunjukkan bahwa masalah distribusi dan ketepatan target meru-pakan salah satu aspek yang relatif sulit dipe-nuhi. Beberapa kendala yang terjadi di lapang-an mengakibatkan terhambatnya penyaluran beras serta sasaran program (terutama sasaran harga) tidak dapat dipenuhi secara memuas-kan. Secara umum, hasil kajian terhadap pelak-sanaan Program Raskin menunjukkan bahwa efektivitas program masih relatif lemah. Hal ini ditandai oleh sosialisasi dan transparansi yang kurang memadai; target penerima, harga, jum-lah, dan frekuensi penerimaan beras yang ku-rang tepat; biaya pengelolaan program yang tinggi; pelaksanaan pemantauan yang belum optimal; dan mekanisme pengaduan yang ku-rang berfungsi (Mawardi dkk, 2008). Kajian SMERU mengenai Program Raskin belum meli-hat dampak program terhadap perubahan peri-laku penerima program khususnya yang terkait dengan perubahan dalam insentif bekerja mau-pun efek crowding-out dari program.

Berdasarkan beberapa kajian sebelumnya di berbagai negara dapat dikatakan bahwa isu evaluasi dampak program pangan lebih banyak menyoroti perubahan perilaku masyarakat sete-lah adanya program. Efektifitas program tidak

27


hanya dievaluasi dalam jangka pendek melalui ketepatan sasaran program semata namun juga harus memperhatikan akibat yang mungkin kurang menguntungkan dari adanya program. Dengan demikian, evaluasi dampak program sudah seharusnya dilakukan secara lebih kom-prehensif. Mengingat masih relatif minimnya kajian mengenai evaluasi dampak program pangan di Indonesia maka paper ini melakukan kajian studi dampak evaluasi Program Raskin di Indonesia dengan tujuan khusus untuk me-nguji adanya dampak disinsentif dari program maupun dampak mendesak (crowding-out) yang mungkin terjadi.

METODE PENELITIAN

Data IFLS

Penelitian ini menggunakan data SAKERTI atau Indonesia Familly Life Survei (IFLS) dua ge-lombang (wave) terakhir yakni IFLS-3 dan IFLS-4. Penggunaan data mikro dengan format lo-ngitudinal memungkinkan dilakukannya pe-nelitian untuk memperoleh estimasi yang lebih konsisten. Terlebih IFLS menyediakan hasil survei rumah tangga Indonesia dengan jumlah kuesioner yang relatif kaya. Pada publikasi survei tahun 2007, IFLS menyediakan kuesioner untuk mengetahui informasi rumah tangga yang memperoleh bantuan Raskin (Seksi KSR, Buku 1). Dari 12.977 rumah tangga IFLS-4, da-pat ditunjukkan bahwa sebanyak 5.662 rumah tangga menyatakan membeli raskin selama satu tahun terakhir, sementara 6.296 rumah tangga mengaku tidak membeli dan 1.013 rumah tangga menyatakan tidak tahu bahwa ada pro-gram raskin. Dari rumah tangga yang mene-rima raskin, diketahui bahwa sebagian besar rumah tangga (1.846 rumah tangga) membeli raskin sebanyak 12 kali dalam setahun semen-tara rata-rata pembelian Raskin selama periode yang sama adalah sebanyak 7 kali. Pagu peme-rintah menetapkan bahwa rumah tangga miskin akan memperoleh alokasi 10 kg beras per bulan. Sementara sebagian besar rumah tangga IFLS (935 rumah tangga) membeli beras 5 kg selama satu bulan terakhir. Hanya 447 ru-mah tangga yang bisa membeli beras Raskin

hingga 10 kg selama satu bulan terakhir. Hasil survei juga menunjukkan bahwa se-

bagian besar rumah tangga mengetahui jumlah maksimum beras Raskin yang bisa dibeli (5.584 rumah tangga), sementara 44 rumah tangga ti-dak mengetahui batas maksimum pembelian beras. Sebanyak 34 rumah tangga bahkan me-ngakui bahwa tidak ada batasan dalam alokasi Raskin. Hasil survei menunjukkan bahwa beras Raskin rata-rata dijual dengan harga Rp1.700 per kg, sementara harga beras non-Raskin rata-rata pada tahun yang sama adalah sebesar Rp4.200 per kg. Adapun kualitas beras Raskin menurut 237 rumah tangga adalah tinggi, se-mentara 2.927 rumah tangga menyatakan kua-litas beras sedang dan 2.496 rumah tangga me-nyatakan kualitas beras Raskin adalah rendah. Berdasarkan hasil survei, rumah tangga IFLS penerima Raskin terbanyak adalah pada tahun 2007 dan 2008. Dari rumah tangga IFLS tersur-vei, sebanyak 935 rumah tangga memutuskan untuk tidak membeli beras Raskin (meskipun berhak) dengan berbagai alasan.

Hasil survei menunjukkan bahwa alasan terbesar dari rumah tangga yang tidak me-ngambil jatah beras Raskin adalah tidak memi-liki kupon. Sementara alasan tempat pengam-bilan yang terlalu jauh tidak menjadi alasan utama dari rumah tangga untuk tidak membeli beras Raskin. Hasil penelitian yang cukup mengejutkan adalah adalah bahwa terdapat beberapa responden yang tidak membeli beras Raskin karena tidak memiliki uang yang cukup. Dari hasil survei tersebut di atas maka dapat ditunjukkan bahwa masalah alokasi, distribusi, penetapan harga sekaligus mutu dari beras yang dijual merupakan faktor yang menyebab-kan kurang optimalnya pelaksanaan Program Raskin. Catatan lain yang menarik adalah ter-dapat rumah tangga yang pada dasarnya ber-hak menerima Raskin namun tidak mengambil beras Raskin dengan alasan bahwa masih ada orang lain yang dipandang lebih membutuh-kan.

Strategi Estimasi

Program Raskin tidak didesain secara randomize sehingga outcome antara kelompok penerima Raskin (treatment) dengan kelompok non-pene-

28


rima (control) tidak bisa dibandingkan secara langsung dengan menggunakan teknik regresi biasa (OLS). Untuk mengatasi isu endogeneity karena tidak adanya counterfactual dengan ka-rakteristik identik antara kelompok treatment dan kelompok kontrol, maka strategi estimasi yang biasa digunakan adalah menggunakan pendekatan duoble-difference atau difference in difference. Beberapa variabel penjelas yang di-gunakan adalah karakteristik rumah tangga yang terdiri atas usia kepala keluarga, jenis ke-lamin, tingkat pendidikan serta status perni-kahan kepala rumah tangga.

Model dasar yang biasa digunakan dalam model bantuan pangan adalah sebagai berikut:

yit = b0 + b1Tit + b2Fit + b3Tit*Fit + bkXit + uit (1)

Variabel treat (T) menunjukkan apakah rumah tangga mendapat program atau tidak, semen-tara follow-up (F) menunjukkan tahun observasi. Koefisien interaksi treat dengan follow-up tidak lain merupakan koefisien double difference yang menjadi interest utama dalam penelitian ini. Ka-rakteristik rumah tangga, X, juga digunakan sebagai variabel kontrol. Beberapa isu penting terkait dengan estimasi adalah permasalahan endogenity yang berpotensi menghasilkan esti-mator yang bias. Untuk mengatasi masalah ini, biasa digunakan pendekatan fixed effect dengan asumsi bahwa perilaku un-observed variables yang berkorelasi dengan variabel program ada-lah konstan antar waktu.

Variabel outcome yang akan digunakan da-lam penelitian ini adalah pendapatan rumah tangga dari bekerja, keikutsertaan anggota ru-mah tangga dalam aktivitas bekerja serta besar-nya transfer pangan yang diberikan rumah tangga lain (private transfer). Tanda dan signifi-kansi dari koefisien b3 akan menjadi indikator penting dari evaluasi. Tanda minus (dan signi-fikan) dari koefisien tersebut akan membukti-kan hipotesis disincentive dan crowing-out dari adanya program Raskin. Dengan kata lain, pro-gram bantuan pangan tersebut secara umum justru mengakibatkan orang untuk lebih malas bekerja (disincentive) dan mengurangi jatah ban-tuan pangan dari rumah tangga lain (crowding-out).

Variabel outcome dalam penelitian ini terdi-

ri atas pengeluaran konsumsi beras, pendapat-an dari bekerja seluruh rumah tangga, status kerja kepala rumah tangga, jumlah anggota keluarga yang bekerja serta rata-rata waktu be-kerja anggota keluarga setahun dalam minggu. Sementara itu untuk menguji efek crowding-out, penelitian ini fokus pada transfer pangan (da-lam bentuk uang) dari anak (tepatnya, non-core-sident children) kepada orang tuanya. Besarnya transfer dihitung berdasarkan selisih positif antara jumlah transfer pangan yang diterima dengan yang diberikan.

Pendekatan double difference dan intrumental variables (IV) merupakan alat yang umum digu-nakan dalam penelitian dampak program. Penggunaan pendekatan IV dilakukan dengan pertimbangan bahwa terdapat kemungkinan bahwa masalah endogeneity dapat timbul dari un-observed factor yang berubah antarwaktu. Oleh karena itu variabel treatment akan diin-strumentasi dengan variabel kepemilikan ru-mah. Untuk menjamin bahwa variabel ini ekso-gen, maka akan digunakan data kepemilikan rumah pada wave IFLS sebelumnya. Dengan demikian error term dalam estimasi model tidak akan berkorelasi dengan variabel kepemilikan rumah yang pre-determined.

Penggunaan double difference (DD) sebagai teknik estimasi memang relatif populer diguna-kan. Namun demikian, jika dalam periode awal program belum berjalan maka variabel interaksi program dengan waktu sekaligus koe-fisien yang diperlukan (yakni b3) tidak akan di-peroleh karena akan berkorelasi secara sem-purna (multikolinearitas) dengan variabel pro-gram. Selain itu, pendekatan double difference digunakan untuk evaluasi dalam jangka waktu yang relatif pendek dengan asumsi bahwa va-riabel tak terobservasi diasumsikan tetap an-tarwaktu.

Program Raskin dilakukan sejak 2002 dan mulai efektif sejak tahun 2007-2008 sehingga tahun 2000 program masih belum berjalan. Un-tuk itu estimasi yang digunakan adalah meng-gunakan teknik first difference (FD) dengan kom-binasi intrumental variable (IV).

dyit = cons + a1draskin+ akdXit + sj + eijt (2)

Model di atas merupakan persamaan first differ-

29


ence dalam dua periode (tiap variabel dimulai dengan huruf d), dimana variabel program di-instrumentasi (raskin) oleh kepemilikan rumah periode sebelumnya. First stage dari model di-atas adalah draskin = c0 + c1house it-1 + ckdXit + eit (3) Variabel instrumen kepemilikan rumah (house) digunakan pada periode wave sebelumnya (pre-determined).

Sebagaimana disinggung dalam hasil pe-nelitian sebelumnya (Mawardi dkk, 2008), efek-tifitas pelaksanaan Program Raskin sangat di-tentukan oleh kualitas penyebaran informasi atau sosialisasi yang dilakukan oleh aparat desa. Sosialisasi program pada level desa/kelu-rahan kerap menjadi titik lemah dalam evaluasi program. Heterogenitas level komunitas (desa) dalam model (2) ditangkap melalui koefisien sj yang berbeda antarkomunitas namun konstan antarwaktu. Pendekatan fixed effect (FIXED) level desa (enumeration area) digunakan untuk mengoreksi endogeneity yang bersumber dari level desa. Dengan demikian penelitian ini menggunakan pendekatan first-difference yang dikombinasikan dengan pendekatan instrumen-tal variables (IV) untuk mengantisipasi potensi endogeneity dari un-observed factor yang bisa mengakibatkan bias dalam estimasi koefisien program. Sementara itu untuk mengatasi bias akibat efek simultanitas, maka digunakan in-strumen dari periode (wave) sebelumnya. Mengingat faktor distribusi beras dan sosialisa-si program dalam level komunitas juga ditenga-rai ikut berkontribusi terhadap keberhasilan pelaksanaan Program Raskin, maka dalam pe-nelitian ini juga dilakukan pendekatan fixed ef-fect level komunitas setingkat desa/kelurahan (enumeration area). Survei IFLS menyertakan se-banyak 321 enumeration area (ea) yang tersebar diseluruh area survei di Indonesia.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Efek Disinsentif Program Raskin

Estimasi pertama dilakukan untuk menguji dampak Program Raskin terhadap pengeluaran

konsumsi rumah tangga untuk beras. Hasil esti-masi dapat diperhatikan dalam Tabel 1. Terda-pat dua kolom hasil perhitungan, kolom (1) me-nyajikan hasil estimasi model instrumental varia-ble (IV) dan kolom (2) menyajikan hasil regresi dengan pendekatan fixed effect level desa atau enumeration area.

Tabel 1. Dampak Raskin terhadap Konsumsi (Dependent: Konsumsi Beras)

VARIABLES IV FIXED

draskin 27,180*** 110,420*** (7,227.119) (41,091.903) dage 147*** 215*** (21.796) (54.764) dsex 1,614 6,830** (1,020.420) (2,968.866) dmarried -259 -6,867* (1,260.900) (3,991.396) deduc 1,400*** 3,380*** (304.836) (1,224.253) constant -17,029*** -73,849** (6,133.566) (29,938.905) Observations 17,473 17,473

Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Secara umum penelitian menunjukkan

bahwa program memiliki dampak positif terha-dap peningkatan konsumsi beras rumah tang-ga. Hasil ini sesuai dengan harapan bahwa Pro-gram Raskin memang utamanya ditujukan untuk mengurangi beban finansial keluarga miskin dalam hal pemenuhan konsumsi bahan pangan. Tidak berlebihan jika banyak studi yang menyatakan bahwa Program Raskin cu-kup berhasil dalam menangani permasalahan kebutuhan masyarakat miskin akan bahan pa-ngan (beras).

Hasil penelitian dampak Progran Raskin terhadap pengeluaran konsumsi beras serta fak-tor lain yang mempengaruhinya dapat diperha-tikan dalam Tabel 1. Dalam Tabel 1, model fixed effect memberikan hasil estimasi yang signifikan untuk semua koefisien regresi yang diestimasi pada level signifikan konvensional. Usia kepala rumah tangga (age) berhubungan positif de-ngan konsumsi beras rumah tangga. Penjelasan

30


yang masuk akal adalah peningkatan usia ke-pala rumah tangga sering diikuti dengan pe-nambahan anggota rumah tangga sehingga pengeluaran konsumsi pangan seharusnya juga meningkat.

Konsumsi rumah tangga juga berhubung-an positif dengan status kelamin rumah tangga. Rumah tangga dengan kepala rumah tangga laki-laki menunjukkan pengeluaran konsumsi beras yang lebih besar. Sementara itu penge-luaran konsumsi beras menjadi semakin menu-run jika status kepala rumah tangga terikat pernikahan (married). Pendidikan kepala rumah tangga (educ) juga berasosiasi positif dengan pe-ngeluaran konsumsi beras. Hasil penelitian menguatkan dugaan teori bahwa program ban-tuan pangan memang akan meningkatkan pengeluaran konsumsi pangan rumah tangga. Bantuan pangan dapat dianggap sebagai ben-tuk tambahan pendapatan tanpa bekerja. Dam-pak penambahan pendapatan tersebut terhadap insentif bekerja dari kepala keluarga dapat di-perhatikan dalam Tabel 2.

Tabel 2. Dampak Raskin terhadap Status Kerja (Dependent: Bekerja=1, Tidak=0)

VARIABLES IV FIXED

draskin -0,34*** -0,97*** (0,047) (0,166) dage -0,0068*** -0,0073*** (0,000) (0,000) dsex 0,17*** 0,15*** (0,011) (0,016) dmarried 0,047*** 0,043*** (0,011) (0,015) deduc 0,0016 -0,0018 (0,001) (0,002) dsize 0,008*** 0,0094*** (0,002) (0,002) constant 0,18*** 0,49*** (0,024) (0,084) Observations 17,476 17,476


Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pro-

gram Raskin mengurangi probabilitas kepala rumah tangga untuk bekerja. Hasil ini konsisten

dugaan bahwa peningkatan pendapatan non-bekerja bisa menurunkan insentif untuk beker-ja. Hasil penelitian juga menghasilkan hubung-an negatif antara usia kepala rumah tangga dengan status kerja. Semakin tua semakin kecil kemungkinan bahwa kepala rumah tangga akan tetap bekerja. Selanjutnya kepala rumah tangga laki-laki relatif lebih banyak bekerja di-bandingkan dengan kepala rumah tangga pe-rempuan.

Probabilitas bekerja dari kepala rumah tangga juga meningkat jika status kepala rumah tangga adalah sudah menikah. Pendidikan ke-pala rumah tangga terbukti tidak cukup signifi-kan korelasinya dengan probabilitas bekerja. Ukuran atau size keluarga juga berpengaruh positif terhadap aktivitas kepala rumah tangga untuk bekerja. Semakin banyak anggota keluar-ga yang ditanggung maka semakin besar ke-mungkinan kepala rumah tangga untuk be-kerja.

Dampak Raskin terhadap status kerja ke-pala rumah tangga memiliki implikasi terhadap penurunan pendapatan total keluarga dari be-kerja. Tabel 3 menunjukkan dampak Program Raskin terhadap total pendapatan keluarga pe-nerima raskin.

Tabel 3. Dampak Raskin terhadap Pendapatan (Dependent: Pendapatan Bekerja)

VARIABLES IV FIXED

draskin -21,829,998*** -17,329,462* (3849642.823) (9971140.844) dage 65,426** 62,806** (25,891.563) (27,026.510) dsex 1,489,568 1,771,332* (925,074.171) (938,403.735) dmarried 176,376 -206,732 (900,555.319) (884,528.180) deduc 178,802 238,109* (111,610.954) (124,864.016) dsize 1,874,135*** 1,877,401*** (145,311.057) (148,324.201) constant 19,392,659*** 17,136,887*** (1976668.964) (5037967.035) Observations 17,476 17,476

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

31


Pendapatan keluarga yang dimaksud da-lam penelitian ini adalah pendapatan yang di-peroleh dari bekerja. Sementara pendapatan keluarga di luar bekerja tidak dihitung. Dengan demikian maka interpretasi terhadap hasil pe-nelitian ini harus dilakukan secara hati-hati de-ngan memperhatikan konteks variabel outcome yang dipilih.

Hasil perhitungan pada Tabel 3 dengan je-las menunjukkan bahwa Program Raskin me-miliki dampak negatif terhadap pendapatan keluarga dari bekerja. Hasil ini konsisten baik dengan menggunakan pendekatan first differ-ence dengan kombinasi IV (kolom 1), maupun pendekatan first difference dengan IV yang telah mengontrol heterogenitas efek komunitas atau fixed effect (kolom 2).

Relevansi pendekatan first difference untuk mengakomodasi adanya pengaruh faktor tak terobservasi (unobserved factor) dalam analisis pangan didukung oleh temuan Prasetyo, Mari-min dan Samsudin (2010). Penelitian dimaksud menunjukkan bahwa kreatifitas lebih penting peranannya dalam memaksimumkan potensi masyarakat dibandingkan dengan fasilitas yang diberikan pemerintah. Kajian tersebut juga se-cara eksplisit menegaskan bahwa etos kerja dan kesadaran masyarakat merupakan faktor pe-nentu yang lebih signifikan pengaruhnya di-bandingkan dengan ketersediaan modal. Varia-bel kreatifitas, etos kerja dan kesadaran adalah variabel penting namun tidak mungkin terob-servasi secara memuaskan dalam pendekatan kuantitatif. Dengan asumsi bahwa variabel ini konstan antarwaktu, maka pengaruhnya terha-dap kinerja rumah tangga terobservasi dapat dilokalisir (dikontrol).

Pendekatan variabel instrumen (dalam hal ini adalah kepemilikan rumah periode sebelum-nya) diperlukan untuk menghindari adanya bias akibat kemungkinan adanya efek timbal balik antara variabel terikat dengan variabel penentunya yang mempengaruhi signifikansi coefficient of interest. Kedua isu tersebut, yakni pengaruh dari variabel tak terukur dan ke-mungkinan adanya efek simultan, akan menye-babkan masalah endogenitas yang secara lang-sung berpengaruh terhadap kemungkinan ada-nya bias estimasi.

Perhitungan menunjukkan adanya perbe-daan dalam besaran koefisien namun secara prinsip memiliki tanda yang umumnya sama untuk semua model. Usia berpengaruh positif terhadap pendapatan. Demikian pula kepala kelurga laki-laki secara statistik lebih banyak menghasilkan pendapatan dari bekerja diban-dingkan dengan kepala keluarga perempuan. Status pernikahan kepala keluarga tidak mem-pengaruhi pendapatan. Semantara itu tingkat pendidikan terbukti memiliki pengaruh yang positif terhadap pendapatan dari bekerja. Ukur-an keluarga juga memiliki dampak terhadap pendapatan dari bekerja. Semakin banyak ang-gota keluarga yang bekerja maka akan semakin tinggi total pendapatan keluarga dari bekerja.

Efek Crowding-Out

Salah satu sumber pendapatan non-bekerja ke-luarga bisa datang dari transfer pangan dari anggota keluarga yang tidak tinggal serumah. Transfer pangan antar rumah tangga (Transfer RT) ini terutama berasal dari anak terhadap orang tuanya. Bagaimana dampak program ter-hadap transfer pangan keluarga, dapat diperha-tikan dalam Tabel 4.

Hasil perhitungan dengan menggunakan pendekatan IV menunjukkan bahwa Program Raskin memiliki pengaruh mendesak (crowding-out effect) terhadap transfer pangan anak terha-dap orang tuanya. Dengan demikian efek posi-tif berupa tambahan transfer bahan pangan dari pemerintah akan mengurangi alokasi transfer anak terhadap orang tuanya. Efek ini menjadi tidak signifikan jika digunakan pendekatan fixed effect dalam level enumeration area (setingkat desa atau kelurahan).

Hasil penelitian juga mencatat bahwa tran-sfer pangan antargenerasi tersebut lebih banyak dipengaruhi oleh karakteristik anak (usia, jenis kelamin, status pernikahan dan tingkat pendi-dikan) serta frekwensi bertemu (contact) antara anak dengan orang tuanya). Di samping itu, itu hanya usia orang tua yang mempengaruhi transfer pangan, sementara karakteristik orang tua lainnya tidak memiliki dampak signifikan. Awalan p (sesudah d) dalam Tabel 4 mengacu pada karakteristik orang tua. Penelitian menun-jukkan bahwa usia orang tua memiliki korelasi

32


positif terhadap besarnya transfer pangan dari anak. Indikasi ini menunjukkan bahwa salah satu motif dari transfer antargenerasi adalah motivasi untuk menjamin kehidupan ekonomi orang tuanya (old-age security). Tabel 4. Dampak Raskin Terhadap Transfer RT

(Dependent: Transfer dari Anak)

VARIABLES IV FIXED

draskin -60,568** -94,694 (25,464.353) (69,772.004) dage -636*** -677*** (139.268) (175.051) dmale 4,601** 10,358*** (2,051.368) (2,265.876) dmarried 17,984*** 25,555*** (3,279.331) (3,452.071) deduc 1,052*** 1,364*** (355.411) (398.721) dworking -3,200 -5,058 (2,532.415) (3,753.426) dcontact 1,962*** 2,554*** (687.093) (764.273) dmember 7,648 7,709 (9,575.124) (11,421.103) dp_age 155** 138** (64.308) (69.186) dp_male -207 -928 (2,254.196) (2,500.150) dp_married 952 -472 (2,926.209) (3,308.195) constant 33,027** 52,615 (14,555.814) (39,785.402) Observations 11,502 11,502


Transfer pangan dari anak juga terindikasi

oleh motif balas jasa atas investasi pendidikan yang dilakukan oleh orang tua terhadap anak-nya saat belia. Motif ini bisa ditelusuri dari sig-nifikansi lamanya pendidikan anak terhadap besarnya transfer. Anak dengan tingkat pendi-dikan yang lebih tinggi cenderung memberikan transfer yang lebih besar. Investigasi terhadap motif dari transfer antargenerasi ini sangat penting untuk dikaji terkait dengan analisis ke-bijakan publik. Jika motif dari transfer lebih ba-nyak bersifat altruism, maka kebijakan peme-

rintah berupa transfer publik (termasuk transfer pangan) akan mendesak secara penuh transfer non-publik yang terjadi dalam masyarakat (termasuk transfer antargenerasi). Jika motivasi transfer muncul oleh karena motif lain (seperti balas jasa dan pengasuhan orang tua) maka transfer antar generasi tidak akan terpengaruh oleh transfer dari pemerintah.

Motif pertukaran (exchange) dari transfer juga dapat terindikasi dari signifikansi variabel intensitas pertemuan (contact). Besarnya intensi-tas pertemuan antara anak dengan orangtuanya memiliki hubungan positif dengan jumlahnya transfer. Intensitas kontak dalam penelitian me-ngenai transfer intergenerasi merupakan indi-kasi terhadap adanya impure altruism (Laferrere, 2006). Anak memberikan bantuan finansial se-mentara orang tua memberikan layanan seperti membantu pekerjaan rumah tangga maupun mengurus cucu sebagaimana lazim terjadi da-lam tipe keluarga di beberapa negara berkem-bang (extended family).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pro-gram Raskin terbukti memiliki dampak positif terhadap peningkatan pengeluaran konsumsi beras. Sementara terjadi peningkatan konsumsi beras, program juga mengurangi alokasi kepala keluarga untuk bekerja. Sebagai akibatnya, pendapatan total rumah tangga dari bekerja mengalami penurunan. Dengan kata lain, efek disinsentif dari bekerja sebagai akibat program hanya berimbas pada kepala rumah tangga.

Temuan lain menunjukkan bahwa pro-gram juga terbukti mengurangi transfer pangan dari anak terhadap orang tua. Hasil ini menun-jukkan indikasi adanya efek crowding-out dari program terhadap transfer bahan makanan lintas generasi. Bantuan Program Raskin, bagai-manapun juga dapat dipandang sebagai tam-bahan pendapatan rumah tangga tanpa perlu bekerja, namun tambahan pendapatan ini bisa terkikis oleh perubahan perilaku penerima pro-gram yang mengurangi alokasi bekerja maupun oleh berkurangnya alokasi transfer pangan yang biasanya diterima oleh anggota keluarga yang tidak tinggal serumah (biasanya dari anak terhadap orang tua yang hidup terpisah). Hasil ini sebenarnya mengkonfirmasi sebagian dari beberapa hasil penelitian sejenis yang dilaku-

33


kan di banyak negara berkembang. Penelitian menunjukkan bahwa meskipun

indikasi efek crowding-out Program Raskin ter-bukti signifikan akan tetapi besarannya relatif kecil. Bukti statistik juga menunjukkan bahwa efek ini menjadi tidak signifikan jika dilakukan kontrol terhadap heterogenitas dalam wilayah (fixed effect). Ini berarti bahwa efek mendesak dari Program Raskin tidak bersifat umum na-mun hanya terjadi dalam beberapa kasus wilayah tertentu. Hasil ini konsisten dengan pe-nelitian Purwaningsih dkk (2010) mengenai pola pengeluaran pangan yang menyimpulkan bahwa rumah tangga di wilayah perkotaan memiliki porsi pengeluaran beras yang lebih kecil dibandingkan dengan rumah tangga di wilayah pedesaan. Heterogenitas pola penge-luaran pangan antar wilayah ini dapat menjadi penjelas terhadap melemahnya efek crowding-out effect dari Program Raskin. Masyarakat kota yang relatif individualis tentunya memiliki ka-rakter yang berbeda dengan masyarakat pede-saan yang memiliki ikatan kekeluargaan cukup kuat.

Transfer Antargenerasi

Kajian mengenai efek disinsentif dan efek crowding-out sangat terkait dengan analisis tran-sfer antargenerasi yang saat ini mulai marak dilakukan di Indonesia. Penelitian Schueler (2007) menunjukkan bahwa transfer antarru-mah tangga menyebabkan efek disinsentif be-kerja terhadap anggota keluarga penerima. Efek ini tidak signifikan pada pengurangan waktu bekerja anak. Dengan demikian tidak ada per-baikan dalam nasib pekerja anak dengan ada-nya transfer. Hasil ini berbeda dengan kajian Sulaiman (2010) di Sudan yang menyimpulkan bahwa ditemukan bukti signifikan adanya efek pengurangan jam kerja anak dari adanya trans-fer yang berimbas pada pengurangan total pen-dapatan keluarga.

Hasil penelitian dalam paper ini hingga ta-raf tertentu mendukung temuan Schueler (2007) mengenai efek disinsentif bekerja dari adanya transfer. Perbedaan utamanya terletak pada sumber transfer, dalam Schueler (2007) sumber transfer adalah private sedangkan dalam pene-

litian ini sumber transfer adalah pemerintah. Namun demikian, inti dari temuan ini menun-jukkan bahwa tambahan pendapatan non-be-kerja menyebabkan penurunan dalam alokasi waktu untuk bekerja. Akibatnya, pendapatan keluarga dari bekerja menjadi menurun. Ber-beda dengan Schueler (2007), dalam kasus Raskin pengurangan alokasi bekerja hanya ter-jadi pada kepala keluarga, sementara anggota keluarga lain tidak terpengaruh.

Tabel 5. Dampak Raskin terhadap Waktu Kerja (Dependent: Hari Kerja Anggota Keluarga)

VARIABLES IV FIXED

draskin ,59 5,6 (1,659) (4,550) dage -,002 -,0048 (0,012) (0,013) dsex ,17 ,41 (0,451) (0,479) dmarried -,033 ,011 (0,433) (0,441) deduc ,079 ,059 (0,052) (0,056) dsize ,024 -,0064 (0,067) (0,072) Constant -,12 -2,6 (0,859) (2,311) Observations 15,882 15,882


Tabel 5 menunjukkan bahwa Program Ras-

kin tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap alokasi bekerja anggota rumah tang-ga. Variabel kontrol lainnya juga tidak mengha-silkan estimasi koefisien yang signifikan dalam level konvensional. Untuk membuat perban-dingan yang setara dengan hasil pada Tabel 1, variabel status kerja anggota keluarga (selain kepala keluarga) digunakan sebagai variabel dependent. Hasil perhitungan juga menunjukkan bahwa Program Raskin tidak memiliki efek sig-nifikan terhadap status kerja anggota keluarga. Estimasi model dimaksud dapat diperhatikan dalam Tabel 6.

34


Tabel 6. Efek Raskin pada Status Kerja Keluarga (Dependent: Status Kerja Anggota Keluarga)

VARIABLES IV FIXED

draskin 0,11 0,3 (0,117) (0,313) dage -0,000065 0,000087 (0,001) (0,001) dsex 0,019 0,029 (0,028) (0,029) dmarried 0,026 0,02 (0,027) (0,028) deduc 0,003 0,0051 (0,003) (0,004) dsize -0,015*** -0,016*** (0,004) (0,005) Constant -0,066 -0,16 (0,060) (0,158) Observations 17,476 17,476


Hasil estimasi dalam Tabel 6 semakin mem-perjelas temuan dalam penelitian ini. Efek dis-insentif bekerja dari Program Raskin hanya ber-laku pada kepala keluarga sementara anggota keluarga yang lain tidak terpengaruh oleh ada-nya program. Efek disinsentif dari program mungkin tidak selamanya negatif jika kepala keluarga termasuk dalam kategori usia senja (old age). Efek disinsentif bekerja juga mengun-tungkan jika justru mengurangi jumlah pekerja anak usia sekolah. Untuk mengupas lebih jauh mengenai efek program lintas generasi, terlebih dahulu akan dilakukan review atas penelitian sebelumnya mengenai transfer antargenerasi di Indonesia.

Penelitian awal mengenai transfer antarge-nerasi di Indonesia dilakukan oleh Raut dan Tran (2005). Meskipun tidak secara spesifik menganalisis dampak program tertentu, namun implikasi penelitian dimaksud cukup penting untuk dicatat. Berdasarkan perhitungan dari derivatif transfer, Raut dan Tran (2005) mene-mukan indikasi bahwa terdapat potensi crowd-ing-out penuh dalam studi transfer antargene-rasi. Sebagai ilustrasi, jika pemerintah memberi-kan transfer sebesar Rp200 ribu, maka peneri-ma transfer akan kehilangan transfer sejumlah

uang yang sama dari anggota keluarga yang lain. Kesimpulan ini tentunya berbeda dengan hasil temuan dalam paper ini yang tidak me-nemukan adanya efek crowding-out secara pe-nuh. Efek mendesak ini justru menghilang jika dilakukan kontrol terhadap heterogenitas area.

Perbedaan hasil temuan ini dapat ditelu-suri dari berbagai aspek. Pertama, Raut dan Tran (2005) tidak menguji secara langsung dampak program tertentu terhadap transfer an-targenerasi. Sementara analisis dalam paper ini menggunakan Program Raskin sebagai variable of interest dari penelitian. Kedua, data yang di-gunakan oleh Raut dan Tran (2005) adalah data cross-section IFLS gelombang pertama (IFLS-1) sehingga potensi bias dari faktor tak terukur tidak bisa dikoreksi. Ketiga, berbeda dengan asumsi model yang digunakan alam penelitian ini, model Raut dan Tran (2005) lebih ber-orientasi pada model altruisme sementara mo-del dasar yang digunakan dalam penelitian ini lebih fleksibel. Beberapa perbedaan pendekatan ini sedikit banyak akan berperan dalam menje-laskan perbedaan hasil termuan. Diskusi me-ngenai hasil penelitian tentang transfer antarge-nerasi akan lebih tajam jika dilakukan ulasan juga terhadap hasil-hasil kajian yang telah dila-kukan dalam ranah kajian yang sama.

Penelitian terkait dengan transfer antarge-nerasi di negara maju lebih banyak menemukan pola downward-flow transfer (transfer dari orang tua ke anak). Penelitian Cox (1990) serta Cox dan Rank (1992) sebagai suatu misal, meneliti motif transfer kekayaan orang tua ke anak; le-bih bersifat altruistik atau hanya sedekar motif pertukaran. Penelitian ini menunjukkan bahwa adanya hambatan likuiditas anak merupakan salah satu faktor penting yang menyebabkan orang tua harus berbagi dengan anaknya. De-ngan setting sosial-budaya yang berbeda, model downward-flow tidak bisa diterapkan untuk ne-gara berkembang karena pola transfer di negara berkembang lebih banyak bersifat sebaliknya; upward-flow atau dari anak ke orang tua.

Kajian Cameron dan Clark (2001) di Indo-nesia menemukan bahwa transfer pendapatan dari anak kepada orang tuanya tidak terpenga-ruh oleh kondisi orang tua maupun kemampu-an anak. Berdasarkan pengamatan mereka,

35


tingkat pendidikan anak sama sekali tidak ber-pengaruh terhadap besarnya transfer. Transfer dari anak tidak serta merta mengurangi jam kerja orang tua berusia lanjut. Dalam hal ini ke-dua peneliti tersebut menggunakan data Indonesia Family Life Survei (IFLS) gelombang pertama (1993). Apabila dikaitkan dengan pe-nelitian dalam paper ini maka akan ditemukan hubungan yang menarik. Hasil penelitian me-nunjukkan bahwa alokasi bekerja orang tua ti-dak terpengaruh oleh adanya transfer dari anak namun akan berkurang oleh adanya transfer pemerintah.

Studi Frankenberg dkk (2002) menemukan bukti bahwa berbagai motif transfer cocok de-ngan kasus transfer intergenerasi di Indonesia mulai dari motif altruistik, pertukaran (ex-change) hingga motif balas jasa (repayment of im-plisit loan). Penelitian ini membuktikan bahwa pendidikan anak berpengaruh positif terhadap transfer. Selanjutnya Park (2003), juga dengan menggunakan data IFLS-1 (1993) menemukan motif balas jasa (repayment implisit loan) anak kepada orang tuanya. Akan tetapi, pendidikan anak dalam pengujian lebih lanjut tidak ber-pengaruh secara sistematis terhadap besarnya transfer. Semakin tinggi tingkat pendidikan ti-dak serta merta menyebabkan jumlah transfer yang lebih banyak. Untuk menguji motif repay-ment loan ini, Park (2003) memperbaiki metode yang digunakan oleh Lillard dan Willis (1997) serta Frankenberg dkk (2002) dengan mengon-trol pengaruh variabel pendapatan responden untuk melihat dampak pendidikan terhadap besarnya transfer. Beberapa kajian di Indonesia ini dengan jelas menunjukkan bahwa motif al-truistik bukanlah motif yang mendominasi adanya transfer sehingga kemungkinan adanya desakan penuh dari kebijakan pemerintah tidak dapat diterima. Dengan demikian maka relatif terbatasnya efek crowding-out dalam penelitian ini didukung oleh beberapa penelitian sebe-lumnya.

Kajian mengenai transfer antargenerasi le-bih banyak difokuskan pada motivasi dari transfer serta faktor penentu dari transfer. Se-mentara transfer semacam ini sebenarnya juga memiliki implikasi yang cukup penting terha-dap kesejahteraan rumah tangga. Studi yang

mengkaji dampak transfer terhadap kesejahte-raan lebih banyak mengupas pengaruh kiriman uang dari tenaga kerja migran (remittance) ter-hadap kesejahteraan anggota keluarga yang di-tinggalkannya. Hasil penelitian di Ghana me-nunjukan bahwa transfer uang dari tenaga kerja migran berpengaruh positif terhadap kesejahte-raan rumah tangga dan meminimalisir dampak kejutan ekonomi meski sebatas pada rumah tangga petani jagung (Quartey, 2006).

Penelitian mengenai dampak transfer uang juga dilakukan di beberapa negara Asia. De-ngan menggunakan data makro panel Asia Pa-sifik tahun 1993-2003, Jongwanich (2007) mene-mukan bukti bahwa kiriman uang dari tenaga kerja migran memiliki efek positif terhadap penurunan kemiskinan melalui peningkatan pendapatan, mempertahankan tingkat konsum-si (consumption smoothing) dan kemudahan ak-ses terhadap modal. Namun demikian efek transfer ini terhadap pertumbuhan yang diindi-kasikan melalui investasi domestik dan pe-ngembangan sumber daya manusia relatif tidak cukup signifikan.

Analisis pengaruh transfer uang dari tena-ga kerja migran dengan menggunakan data mi-kro mulai banyak dilakukan di samping data agregat (data makro). Dalam kasus Bangladesh, Raihan dkk (2009) menguji efek transfer uang terhadap kesejahteraan rumah tangga dan pengurangan kemiskinan. Hasil penelitian me-nunjukkan bahwa kiriman uang dari luar nege-ri memiliki dampak positif terhadap pengeluar-an bahan makanan dan perumahan. Rumah tangga yang menerima kiriman uang juga memiliki probabilitas yang rendah sebagai rumah tangga miskin. Dengan menggunakan pendekatan yang hampir sama, Ahmed dkk (2010) meneliti dampak kiriman uang dari tena-ga kerja migran terhadap kesejahteraan rumah tangga di Pakistan. Hasil penelitian juga me-nunjukkan bahwa rumah tangga yang meneri-ma transfer uang juga memiliki probabilita yang kecil untuk teridentifikasi sebagai rumah tangga miskin.

Pengaruh dari kiriman uang terhadap indi-kator kesejahteraan rumah tangga juga dilaku-kan di Indonesia dengan menggunakan data IFLS-3 dan IFLS-4. Nguyen dan Purnamasari

36


(2011) melaporkan bahwa pengaruh kiriman uang dari tenaga kerja migran terhadap kese-jahteraan keluarga yang ditinggalkannya berbe-da untuk kasus tenaga kerja pria dan wanita. Untuk kasus tenaga kerja pria, kiriman uang memiliki efek disinsentif terhadap penawaran tenaga kerja rumah tangga. Sementara dalam kasus tenaga kerja wanita, transfer uang meng-akibatkan pengurangan tenaga kerja anak. Ti-dak terdapat bukti signifikan yang menunjuk-kan keterkaitan antara transfer dari tenaga mi-gran terhadap jumlah anak yang bersekolah. Penelitian ini tidak menggunakan data besar-nya transfer sebagai variabel penjelas, namun menggunakan informasi bahwa salah satu ang-gota keluarga ada yang melakukan migrasi ke luar negeri pada survei terakhir.

Implikasi Penelitian

Penelitian mengenai dampak transfer terhadap indikator kesejahteraan rumah tangga memba-wa implikasi penelitian yang cukup penting. Pertama, transfer publik maupun privat meru-pakan elemen penting dalam menganalisis kesejahteraan keluarga. Kedua, efek dari transfer tidak selamanya positif namun juga berpotensi memiliki dampak negatif seperti penurunan in-sentif bekerja serta berkurangnya alokasi trans-fer dari sumber lain.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pro-gram Raskin berhasil mengurangi beban finan-sial keluarga miskin dengan meningkatnya pe-ngeluaran konsumsi pangan (beras). Di sam-ping itu program ini memiliki dampak sam-pingan yang kurang menguntungkan khusus-nya bagi keluarga miskin. Sebagaimana juga yang terjadi di Sudan, program pangan ini jus-tru menurunkan total pendapatan keluarga dari bekerja. Hasil kajian di Sudan menunjukkan bahwa penurunan pendapatan terjadi karena penurunan jam kerja anak, sementara dalam penelitian ini mengindikasikan bahwa penu-runan pendapatan dari bekerja terjadi karena berkurangnya kepala keluarga yang bekerja.

Dampak Program Raskin terhadap penu-runan jumlah anak usia sekolah tidak signifi-kan. Estimasi model untuk mengetahui dampak program terhadap status kerja anak usia seko-lah dapat diperhatikan dalam Tabel 7.

Tabel 7. Efek Raskin pada Status Kerja Anak (Dependent: Jumlah Anak Bekerja)

VARIABLES IV FIXED

draskin ,0074 ,031 (0,015) (0,039) dage -,00015 -,000087 (0,000) (0,000) dsex -,0077** -,0082** (0,004) (0,004) dmarried ,0044 ,0058* (0,003) (0,003) deduc -,00026 ,000048 (0,000) (0,000) dsize -,00072 -,00035 (0,001) (0,001) Constant -,0027 -,015 (0,008) (0,020) Observations 17,476 17,476


Tabel 7 memperlihatkan bahwa efek trans-

fer pemerintah melalui Program Raskin tidak memiliki dampak penurunan terhadap jumlah anak usia sekolah yang bekerja. Catatan mena-rik dari hasil estimasi model dimaksud adalah terdapat bukti statistik yang menunjukkan bah-wa gender kepala rumah tangga menentukan banyaknya anak yang bekerja. Kepala rumah tangga laki-laki relatif memiliki pekerja anak usia sekolah yang lebih sedikit. Hasil ini dapat dijadikan rujukan bahwa kepala rumah tangga perempuan cenderung rentan untuk memper-kerjakan anak usia sekolah. Jerat kemiskinan dalam hal ini menjadi faktor penting yang me-nyebabkan masih banyaknya anak usia sekolah yang masih harus bekerja membantu keluarga.

Bukti statistik dari Tabel 4 menunjukkan bahwa Program Raskin dalam taraf tertentu memiliki dampak mendesak (crowding-out) transfer pangan anak terhadap orang tuanya. Meski cakupan transfer yang diteliti hanya me-liputi transfer pangan akan tetapi implikasinya akan sangat terasa jika efek ini justru mengu-rangi net-transfer yang seharusnya diterima ke-luarga miskin. Penelitian menunjukkan bahwa secara besaran, efek ini tidak terlalu besar (rata-rata sekitar Rp60.000,- setahun). Dengan pene-

37


litian yang lebih komprehensif, crowding-out effect mungkin akan lebih bisa terdeteksi seba-gaimana terjadi baik di negara berkembang maupun negara maju sekalipun.

Beberapa kelemahan dari studi ini mung-kin berpotensi mengurangi validitas temuan empiris. Pertama, efek disinsentif bekerja hanya dapat dibuktikan berdasarkan status kerja ke-pala rumah tangga dan tidak menghitung pe-nurunan alokasi kerja kepala keluarga dalam jam kerja sebagaimana diisyaratkan oleh teori. Bagaimanapun efek penurunan pendapatan dari bekerja turun secara signifikan sehingga efek disinsentif masih dapat dibuktikan secara tidak langsung. Kedua, cakupan transfer lintas rumah tangga relatif terbatas sehingga validitas efek crowding-out seharusnya diinterpretasikan hanya untuk kasus transfer pangan saja (yang dihitung dalam satuan uang). Sementara trans-fer pendapatan bukan pangan atau yang beru-pa jasa (non-finansial) bisa jadi merupakan fitur transfer yang lebih dominan disamping transfer finansial dari anak terhadap orang tuanya. Keti-ga, dari sisi metodologis penelitian ini tidak mengeksplorasi lebih dalam pengaruh hetero-genitas level komunitas (desa) yang ditenggarai memiliki pengaruh penting terhadap kinerja Program Raskin. Pendekatan fixed effect hanya sahih jika heterogenitas lintas komunitas adalah tetap antarwaktu sehingga pengaruhnya dapat dieliminir. Jika selama periode penelitian terjadi perubahan karakteristik wilayah yang cukup signifikan, maka perubahan tersebut harus di-analisis secara eksplisit.

SIMPULAN

Evaluasi dampak program pemerintah seperti Program Raskin sejauh ini hanya meliputi eva-luasi terhadap efektivitas pelaksanaan program. Bahwa Program Raskin juga memiliki potensi efek disinsentif bekerja dan mengurangi alokasi bantuan dari sumber lain merupakan hal yang baru dilakukan melalui penelitian dalam paper ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pro-gram Raskin dalam taraf tertentu berpotensi mengurangi alokasi rumah tangga dalam be-kerja. Sebagai akibatnya, pendapatan keluarga

dari bekerja menurun signifikan. Selanjutnya, temuan penting juga menunjukkan bahwa ter-dapat indikasi efek crowding-out Program Ras-kin terhadap alokasi transfer antargenerasi. Jatah Raskin mengurangi bantuan pangan anak terhadap orang tuanya, meski bukti statistik menunjukkan bahwa temuan ini tidak terlalu kuat. Kontribusi penting dalam penelitian ini adalah melakukan analisis dampak program (public transfer) yang terintegrasi dengan perila-ku transfer antargenerasi (private transfer). Pene-litian terdahulu cenderung menganalisis kedua perilaku transfer tersebut secara terpisah.

Isu disinsentif bekerja dan crowding-out ef-fect harus menjadi perhatian pemerintah dalam menjalankan berbagai program agar sasaran yang ingin dicapai bisa dipenuhi secara op-timal. Sebagian besar efek negatif dari program pangan yang dilakukan selama ini lebih banyak disebabkan oleh adanya kesalahan target (tar-getting error). Jika hipotesis ini sahih, maka pe-merintah sudah seharusnya melakukan desain ulang terhadap program pengentasan kemis-kinan yang akan dilakukan di masa yang akan datang.

Salah satu rekomendasi yang diajukan ada-lah untuk mendesain program pangan bersya-rat (conditional food transfer) untuk mengurangi efek disinsentif bekerja. Pemberian transfer pa-ngan disertai dengan syarat bahwa penerima harus dapat menunjukkan kemajuan prestasi anak (sebagai suatu misal). Dengan demikian, tujuan pengembangan dari suatu program akan tercapai. Di samping itu, program bantuan pa-ngan dirancang sedemikian rupa agar tidak mengurangi kontribusi elemen non-pemerintah (sanak keluarga dan LSM) dalam menjalankan fungsinya sebagai jaring pengaman sosial infor-mal.

Semuanya ini bisa efektif dilakukan jika peran pemerintah lokal yang mengetahui seluk beluk masyarakat sekitarnya diberikan porsi yang lebih besar. Model program terpusat tanpa syarat dan berlaku umum untuk semua daerah harus ditinjau ulang. Meski sangat po-pulis, model kebijakan sentralistik sangat tidak efektif dalam mencapai sasaran perbaikan ke-sejahteraan masyarakat.

38


DAFTAR PUSTAKA

Abdulai, A., Barret, C., Hoddinott. 2005. Does Food Aid Really Have Disincentive Ef-fect? New Evidence from Sub-Saharan Africa. Word Development, 33, 1689-1704.

Ahmed, V., Sugiyarto, G., & Jha, S. 2010. Remit-tances and Household Welfare: A Case Study of Pakistan. ADB Economic Working Paper Series 194 .

Barret, C. 2002. Food Aid Effectiveness: It's tar-geting, stupid. New York: Departement of Applied Economics and Management, Cornell University.

Barret, C., Maxwell. 2005. Food Aid After Fifty Years: Recasting its Role. London: Rout-ledge.

Blundell, R., MaCurdy, T. 2000. Labor Supply: A Review of Alternative Approaches. Dalam D. Ashenfelter, & D. Card, Hanbook of Labor Economics (hal. 1559-1695). Ams-terdam: North-Holland.

Cameron, L., & Cobb-Clark, D. 2001. Old-Age Support in Developing Countries: Labor Supply, Intergenerational Transfers and Living Arrangements. IZA Discussion Pa-per No. 289 .

Cox, D. 1990. Intergenerational Transfers and Liquidity Constraints. The Quarterly Jour-nal of Economics , Vol. 105, No. 1, 187-217.

Cox, D., & Rank, M. R. 1992. Inter-Vivos Trans-fers and Intergenerational Exchange. The Review of Economics and Statistics , Vol. 74, No. 2, 305-314.

Dercon, S., & Krishnan, P. 2003. Risk Sharing and Public Transfers. Econoomic Journal, 113, C86-C94.

Frankenberg, E., Lillard, L., & Willis, R. J. 2002. Patterns of Intergenerational Transfers in Southeast Asia. Journal of Marriage and Family, Vol. 64, No. 3, 627-641.

Gerardi, K., Tsai, Y. 2010. The Effect of Social En-titlement Programs on Private Transfers:

New Evidence of Crowding Out. Atlanta: Federal Reserve Bank of Atlanta.

Gilligan, D. O., Hoddinott. 2007. Is there Per-sintence in Impavt of Emergency Food Aid? Evidence on Consumption, Food Se-curity and Assets in Rural Ethiopia. American Journal of Agricultural Economics, 89, 225-242.

Jongwanich, J. 2007. Worker's Remittances, Economic Growth and Poverty in Devel-oping Asia and the Pacific Countries. UNESCAP Working Paper.

Kang, S. J. 2004. Are Private Transfer Crowded-out by Public Transfer?: The Case of Nepal. The Developing Economies, XLII-4, 510-528.

Kang, S. J., Suwada, Y. 2003. Are Private Trans-fers Altruistically Motivated? The Case of Republic of Korea Before and During the Financial Crisis. The Developing Economies, XLI-4, 484-501.

Lafarrere, Anne. 2006. Microeconomic Models of Family Transfer. In: Kolm, Serge-Christo-phe and Jean Mercier Ythier (Eds.) Hand-book of the Economics of Giving, Altru-ism and Reciprocity, Volume2. Elsevier, 890-969.

Lal, D., Sharma, A. 2009. Private Household Transfers and Poverty Alleviation in Ru-ral India: 1998-99. The Journal of Applied Economic Research , 97-112.

Lentz, E. 2003. Annotated Bibliography of Food Aid Disincentive Effect. New York: Cornell University.

Lillard, L. A., Willis, R. J. 1997. Motives for In-tergenerational Transfers: Evidence from Malaysia. Demography, Vol. 34, No. 1, 115-135.

Mawardi, S dkk. 2008. Efektivitas Pelaksanaan Raskin. Jakarta: SMERU.

Nguyen, T., Purnamasari, R. 2011. Impacts of International Migration and Remittances on Child Outcomes and Labor Supply in

39


Indonesia: How does Gender Matter? Policy Research Working Paper 5591 .

Nielsen, M. E., Olinto, P. 2007. Do Conditional Cash Transfers Crowd-out Private Transfers?: Evedence from Randomize Trials in Honduras and Nicaragua. Washington: World Bank .

Park, C. 2003. Interhousehold Transfers be-tween Relatives in Indonesia: Determi-nants and Motives. Economic Development and Cultural Change , Vol. 51, No. 4, 929-945.

Prasetyo, P.E., Marimin dan Samsudin, Adang. 2010. Model Kaji Tindak Program Pem-bangunan Partisipatif Pengentasan Ke-miskinan dan Rawan Pangan. Jurnal Eko-nomi Pembangunan, Vol. 11, No.2, 217-235.

Purwaningsih, Yunastiti. dkk. 2010. Pola Pen-geluaran Pangan Rumah Tangga Menurut Tingkat Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Ekonomi Pembangu-nan, Vol. 11, No.2, 236-253.

Quartey, P. 2006. Migrant Remittances and House-hold Welfare in Times of Macro-Volatility: The Case of Ghana. ISSER University of Ghana Legon .

Raihan, S., Khondher, H. B., Sugiyarto, G., Jha, S. 2009. Remittances and Household Wel-

fare: A Case Study of Bangladesh. ADB Economic Working Paper Series 189 .

Raut, L. K., Tran, L.H. 2005. Parental Human Capital Investment and Old-Age Trans-fers from Children: Is a Loan Contract or Reciprocity for Indonesian Families?. Jour-nal of Development Economics, 77, 389-414.

Sahn, D. E., Alderman, H. 1996. The Effect of Food Subsidies on Labor Supply in Sri Lanka. Economic Development and Cultural Change , 45, 125-145.

Schueler, Dana. 2007. Incentive Effect Transfer within the Extended Family: The Case Indo-nesia. Disertasi. University of Goettingen.

Skoufias, E., Unar, M., Gonzales, T. 2008. The Impact of Cash and In-kind Transfers on Con-sumption and Labor Supply. Washington: World Bank.

Sulaiman, M. 2010. Incentive and Crowding-out Effects of Food Assistance: Evidence from Randomized Evaluation of Food-for-Training Project in Southern Sudan. London: Eco-nomic Organisation and Public Policy Programme.

Tadesse, G., Shively, G. 2009. Food Aid, Food Prices and Producer Disincentive in Ethi-opia. American Journal of Agricultural Eco-nomics, 91, 942-955.

40

Problem 3 :

Efek Crowding-Out Transfer Publik

41

Journal of Economics and Sustainable Development www.iiste.org

ISSN 2222-1700 (Paper) ISSN 2222-2855 (Online)

Vol.4, No.2, 2013

47

Crowding-out Effect of Cash Transfer Programs on

Inter-household Transfers: Evidence from Indonesian Family

Mohtar Rasyid

Department of Development Economics, Trunojoyo University, Bangkalan, Indonesia

Faculty of Economics and Business, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia

* E-mail of the corresponding author: [email protected]

Abstract

Inter-household transfers have important role in developing countries landscape. Many people in developing

countries must depend on financial transfer from their family as main source of any kind of social security. In a

society with kinship ties are still strong, informal private transfers has a function as service providers and social

security safety net during economic crises. The presence of the public transfer is expected to be neutralized

(crowd-out) by the response of private transfers. This paper aims to examine existence of crowding-out effect of

public transfer on private transfer using data from Indonesia Family Life Survey (IFLS). By controlling for any

characteristic respondent and cultural background, the empirically results show that crowding-out effect is

statistically significant. As a suggestion, identification of the target domestic anti-poverty programs should also

include family tie variables as the key variable.

Keywords: crowding-out, public transfer, private transfer, Indonesia

1. Introduction

The relationship between household became one of the main features in the analysis of development

microeconomics. As an economic unit, the household's role is crucial in efforts to improve the welfare of its

members. Households are a service provider to a ripe old age (old-age security) as well as the place for children

who are not yet economically self-sufficient. Households also serve as a safety net if part of its members

experiencing economic hardship. This happens especially in a society that has not been reached by the services

of financial institutions and credit (liquidity constraints). Domestic service is not just a transfer of money, but

also non-financial transfers such as transfers of food or form of assistance services to help take care of the

household.

Studies conducted in several developing countries showed that most (20 to 90 percent) of households reported

receiving and gives transfers between households. Amount of transfer is reached 2 to 20 percent of total

household income (Park C., 2003). Based on data from Indonesia Family Life Survey 3 (IFLS-3), as much as 56

percent of households reported giving financial transfers to non-coresident family. For households receiving net

transfers (net recipients), the magnitude of the transfer covers 7 percent of the average monthly household

expenditure. These calculations do not include the amount of transfer between relatives (inter-sibling), the

transfer of non-household family member as well as the magnitude of transfers that occur within the same

household (intra-household transfers).

Despite having an important role, the existence of inter-household transfers are threatened to weaken in the long

run. One of the reasons is the demographic transition that indicates the trend of shrinking of fertility rate which

led to the shrinking number of household members. In 1975 the fertility rate in Indonesia is at 5.3 and shrank

sharply to 2.5 in 1995. The fertility rate is expected to decline which is predicted become 1.85 in the 2025

(Abikusno, 2007). IFLS survey showed that the average number of household members Indonesia in IFLS-1

(1993) is 4.56 and 4.13 in the IFLS-3 (2000). The survey results IFLS-4 (2007) showed that the average number

of household members is 3.17. The shrinking number of household members potentially reduces the frequency

of cross-household transfers, as occurred in many developed countries today.

Understanding of the private transfer behavior is important to the design of public policies that will be chosen by

the government. In a society with kinship ties are still strong, informal private transfers has a function as service

providers and social security safety net during economic crises. The presence of the public transfer is expected to

be neutralized by the response of private transfers. Process pressure or crowding-out occurs if the donor

households reduce the amount of transfer along with the public transfers from the government.

Based on the background of these problems, the research questions to be answered is whether the crowding-out

effect of public transfers on private transfers exist in Indonesia? As a developing country that is known to have

42



Vol.4, No.2, 2013

48

very strong ties of kinship, the study of the effects of crowding-out in Indonesia is very relevant in line with the

government's program to reduce the negative impact of global economic crisis and rising crude oil prices.

Empirical studies on the effects of crowding-out so far done with two approaches. First, the crowding-out effect

is estimated by the derivative transfer coefficient. Technically, this coefficient would be one in the case of full

crowding-out. That is, each additional penny of public transfers will be responded with a reduction in private

transfers in exactly the same amount. Second, the crowding-out effect is evaluated based on the pattern of private

transfer. Crowding-out effect can be traced if a private transfer has a negative correlation with income of

recipients.

Main weaknesses of the two approaches is crowding-out effect is not estimated directly through the connection

between public transfers by private transfer. Does the negative relationship between private transfers to income

recipients would indicate a crowding-out effect, is still completely unanswered. To fill this empirical gap, this

study will examine the effect of crowding-out directly from the government transfers such as direct cash

assistance. The remainder of the paper organized as follow. Section 2 discusses the literature review. Section 3

describe the mehodological issues and data. Section 4 analyses the empirical findings and than, Section 5

summarize the analysis.

2. Literature Review

Empirical research on crowding-out effect was initially carried out in developed countries since the decade of the

1990s. The results generally indicate that the crowding-out effect is not too strong. Empirical studies on

crowding-out effect in developed countries have been criticized by Cox et al. (2004). First, it is irrelevant to

examine this effect in developed countries that have long held a formal social security system. Second, linear

estimation techniques may not be representative enough to capture the full association between the amounts of

transfer and income received. Theoritically, if the relationship between the amounts of transfer and the recipient

income is negative, then the addition of extra income (public transfers) will be reduce the amount of private

transfers received.

Cox et al. (2004) conducted a study of household transfers in developing countries with a new approach. By

using the Family Income and Expenditure Data Survey (FIES) Filipinos in 1988, Cox et al. (2004) reconstructs a

new method for detecting the pattern of transfer. The estimation method used is the regression threshold that can

capture non-linear relationship between the magnitudes of transfer and income received. The results showed that

there is a change in the pattern of transfer related to increasing of household income recipients. However, the

changes are not extreme, but only a decrease in the slope of the relationship between transfers and income. In the

case of urban households, the coefficient of income is below the threshold of -0.389 and -0.008 at the turn into

the above threshold. In the case of rural households of each coefficient is -0.398 and -0.032 intended.

Some researchers used a different estimation model to estimate the transfer equation. In the case of Nepal, Kang

(2004) using a linear model. The data used are the Nepal Living Standard Survey (NLSS) of 1995/1996 that

includes approximately 3.310 households. The results showed that the income of the recipient household is

negatively related to the amount of transfer. This indicates the existence of altruism motive. The use of threshold

regression was also conducted by Kazianga (2006) for the case of Burkina Faso, a country with relatively low

income levels, has no formal public transfer system but has a well-known tradition of mutual aid (gift giving). In

this study, researchers specifically address the endogeneity issue that often overlooked in previous studies. The

results showed that the altruistic transfer can be identified at an intermediate level of income while on a low

income level of this motif could not be found. This conclusion is certainly different from the pattern of

household transfers as hypothesized by Cox et al. (2004). Based on these results the researchers suggest that the

transfer of public policy or other government programs for low-income communities will not be pressed (crowd

out) by the inter-household transfers.

Other types of specifications that used in the estimation of inter-household transfers are a quadratic relationship

between the amounts of transfer and the recipient income. These specifications are used by Gomes and Sciulli

(2007) in estimating a transfer model in Bulgaria. The results showed that the pattern of relation to the income

transfer is inverted U-shaped. This suggests that the low level of income transfer motive is the exchange, until at

a certain level turned into altruistic.

Application of the model Cox et al. (2004) in India is used by Sharma and Lal (2009) in examining the transfer

behavior in the rural households. The results showed a pattern similar to the case of Filipinos, under the income

threshold coefficient is -0.575 while the above threshold is -0.0008 (coefficient of income above the threshold

43



Vol.4, No.2, 2013

49

was not statistically significant). Researchers found that the smaller the magnitude of the transfer if the

household is retired. While the greater acceptance of transfer to households with higher education levels.

Education that recipient households are more highly educated households received transfers from another is not

explained in more detail by researchers.

Research on patterns of inter-household transfers in Indonesia conducted by Gibson et al. (2011) who studied the

pattern of transfer in several countries, namely Indonesia, Papua New Guinea (PNG), Vietnam and China. OLS

estimation results indicate that there is a significant negative correlation between the magnitude of the transfer

recipient households with incomes in the case of Indonesia, China and PNG. Significance of this relationship is

lost when the researchers used the approach Instrumental Variable (IV). In this case the income instrumented

with size and quality of the home.

The main problem of previous studies is the use of linear estimation and non-linear in testing the effects of

crowding-out is not done directly. The possibility of a crowding-out is only estimated based on the relationship

(negative) between the amounts of transfer and recipient income. Kang (2004) showed that although the

relationship between income and transfer is negative, but the crowding-out effect of public transfers on private

transfers are not shown. To ensure the existence of crowding-out effect, this article directly tested the impact of

public transfers on private transfers across households in Indonesia. Public transfer that referred in this study is

the direct cash assistance or Bantuan Langsung Tunai (BLT).

3. Methodology and Data

Testing the impact of a policy often face the problem of unavailability of counterfactual that it is difficult to

estimate the results obtained truly depict the pure impact of a policy. To obtain the counterfactual (control group)

with characteristics similar to the treatment group (households receiving public transfers), this study will use the

approach of propensity score matching (PSM). The steps in the PSM method can be summarized as follows

(Khander, Koolwal, and Samad, 2010). First, estimate the model of program participation:

Pi = α + β1X1 + β2X2 + .....+βnXn + e (1)

Pooling treatment and control groups and regress to a number of explanatory variables based on participation

decision. Explanatory variables that use are criteria of the program as determined by governments. Model

estimation used in (1) is the logistic regression that results probability value or propensity score households to

get the program. The next step is defines common support where distribution propensity score between treatment

and control group are intersection.

Next step, use the balancing test to examine that the distribution of treatment and control groups statistically are

equal. Formally, the balancing test is:

P(X|T=1) = P(X|T=0) (2)

If sufficient sample is obtained in the common support and the balancing test has been passed, the final step is

applying difference test between treatment and control group outcome (treatment effect on treated, TOT).

TOT=E(Y T

|T=1, P(X)) – E(YC

|T=0, P(X)) (3)

The approach that is used to determine the magnitude of the Average Treatment on the Treated (ATT) as well as

their significance test is using Stratification Matching. This procedure partitions the common support into

different intervals and calculates the public transfer's impact within each interval. A weighted average of these

impact interval estimates yields overall program impact, taking share of participant in each interval as the

weights (Khander, Koolwal, & Samad, 2010).

The data used in this research is the result of a survey of household Life aspects of Indonesia (SAKERTI) or

Indonesia Family Life Survey (IFLS). Two last waves (IFLS-3 and IFLS-4) will be used as the basis for

estimation. IFLS-3 would serve as a baseline to identify household treatment and control household. The unit of

analysis is the household that includes approximately 10.269 units of households on IFLS-3 and 12.987 units

household on IFLS-4. Some characteristics of the households that are used as explanatory variables including the

floor area per capita, types of flooring, types of walls of the House, the availability of toilets, drinking water

source, lighting, fuel use, education and the work of the head of the family. IFLS-3 reported receiving the

transfer as much public 3.68 percent. The government program in tackling the impact of rising crude oil pricing

since mid-2005 in the form of Direct Cash Assistance (BLT) is a popular form of public transfer. Table 1 presents

data on household characteristics based on matching sample and recipient of public transfers.

44



Vol.4, No.2, 2013

50

4. Results

The first stage of what should be done is to determine relevant explanatory variables to identify groups of

treatment (recipients of government transfers) and that does not receive government transfers. The government

has released a number of variables that are used as the basis for determining the target home program. Most of

these variables will be used to find a control group with similar characteristic with a group of households that

receiving public transfers. To ensure that the variables or characteristics of the chosen are not affected by the

existence of the program, the baseline data used was from the beginning IFLS (IFLS-3). Meanwhile, data on

transfers between households taken from the survey results in the next period (IFLS-4).

Table 2 shows the magnitude of the transfers received by households based on the sample donor (the origin of

the funds). These data indicate that transfers from a neighbor's relatively large compared to other private transfer.

The transfer of the child to the parents also relatively large compared with the transfer from parent to child. The

results of the estimation model of program participation to obtain propensity score in each group can be observed

in the sample Table 3. The explanatory variable in question is the type of floor, walls of the house, the

availability of toilets, drinking water, sources of information are used, fuel for cooking as well as the level of

education and type of work head of household. The floor area of variable is not included because it is not

qualified test balancing.

The calculation results indicate that unless this type of flooring is used, all variable are significant in

conventional level. Significance of several explanatory variables indicates that the variables used are relevant to

identified target beneficiary households public transfers. Based on propensity score from the previous process,

the next step is to determine the common support spanning group treatment (BLT recipients) and the control

group. Test results showed that the STATA region of common support points is in the range 0,702 to 0,073. So

far the results showed that the assumption of PSM approach has been fulfilled. Matching balancing test results

have been fulfilled, so the test difference between the group treatments and control group could be applying.

Significance of the difference the average outcome between the two groups can be inferred to happen due to

government programs.

According to some estimates, there are eight interval block treatment and control that is consistent with the

regions of common support detected. Number of household treatment and household controls on each interval

can be noted in Table 3. The overall total of the sample household 8.802 is divided into groups of household’s

control (6.420 households) and household group of recipients or treated (2.382 households). The number of

households control and treated at each interval can be noted in detail in Table 4. Outcome in this research is the

magnitude of the financial transfer who accepted household sample from family members, neighbors and friends

who do not live in one household. Test results against any possibility of crowding-out effect can be observed in

Table 5.

Table 5 shows that in general the effects of crowding-out transfer in the form of direct cash aid public against

private transfers proved to be quite significant. In total, recipient household receive private transfer 10 BLT

percent less compared to non-household BLT. The largest decrease in the transfer originates from either parents

or foster parents siblings. The public have urgent transfer transfers from parents almost 40 percent. While a

decrease in transfers of children and suffering each for 21.9 per cent and 17.5 per cent. Decreases in transfers

from neighbors are also relatively large IE more or less amounted to 24.5 per cent. The results of this research

show that the existence of the public in the form of giving of money transfer cash as in the program had reduced

quite a bit BLT allocation for private transfers received by households of members of his family were not staying

housemates.

5. Conclution

Using the quasi approach of the propensity score matching, this research shows indication of crowding-out effect

of public transfers to private transfers. In contrast to previous research that examines the effect of crowding out

indirectly, this research uses direct cash aid programs as the variable of interest. Cash assistance programs

designed to help the poor economic hardship as a result of the economic crisis turned out to have less favorable

effects i.e. reduced the role transfer between households as informal social safety net. Role of transfer between

households as social safety net has been running long enough in developing countries, including Indonesia.

Crowding-out effects have an impact on the effectiveness of government transfer policies reduced since it will be

45



Vol.4, No.2, 2013

51

opposed through the decline of private transfer. As a suggestion, the identification of targeted household in

anti-poverty programs should also include poverty variables as household ties key variables. Poor households

who do not have relatives should get top priority in public transfer programs.

References

Abikusno, N. (2007). Older Population in Indonesia:Trends, Issues and Policy Responses. Bangkok: UNFPA

Indonesia and Country Technical Services Team for East and South-East Asia.

Cox, D., Hansen, B. E., & Jimenez, E. (2004). How Responsive Are Private Transfers to Income? Evidence from

a Laissez Faire Economy. Journal of Public Economics , 2193-2219.

Gibson, J., Olivia, S., & Rozelle, S. (2011). How Widespread Are Non-Linear Crowding Out Effect? The

Response of Private Transfers to Income in Four Developing Countries. Applied Economics , 43 (27),

4053-4064.

Gomes, A., & Sciulli, D. (2007). Inter-Household Private Transfes and Underlying Motives: Evidence for

Bulgaria. Nota Economicas , 59-74.

Kang, S. J. (2004). Are Private Transfers Crowded Out by Public Transfers? The Case of Nepal. The Developing

Economies , XLII (4), 510-528.

Kazianga, H. (2006). Motives for Household Private Transfer in Burkina Faso. Journal of Development

Economics , 73-117.

Khander, S. R., Koolwal, G. B., & Samad, H. A. (2010). Handbook on Impact Evaluation, Quantitative Methods

and Practices. Washington DC: The World Bank.

Park, C. (2003). Interhousehold Transfers between Relatives in Indonesia: Determinants and Motives. Economic

Development and Cultural Change , Vol. 51, No. 4, 929-945.

Sharma, A., & Lal, D. (2009). Private Household Transfers and Poverty Alleviation in Rural India: 1998-1999.

The Journal of Applied Economic Research , 3 (2), 97-112.

Mohtar Rasyid earned his Master of Science (M.Sc) in 2009 from Economic and Business Faculty of

Universitas Gadjah Mada, Indonesia. Currently he is pursuing doctore degree at the same university. He is a

lecture at Department of Development Economics, Trunojoyo University, Indonesia. His main research interest

are development microeconomics, economic growth and industrial organization.

46



Vol.4, No.2, 2013

52

Table 1. Indicator of Household Sample

Variables Indicator Observation Share (%)

Size of house < 8 m2

� 8m2

2.366

6.330

27,21

72,79

Flooring Type Bamboo/Lumber/Board

Other

2.396

6.300

27,55

72,45

Wall Type Bamboo/Lumber/Board

Other

3.150

5.546

36,22

63,78

Toiled Own Toiled

Other

5.503

3.180

63,38

36,62

Source of Drinking Mineral/Pipe Water

Other

2.361

6.322

27,19

72,81

Lighting Electric

Other

7.816

867

90,01

9,99

Stove Firewood/charcoal

Other

3.203

5.480

36,89

63,11

Education Elementary

Other

3.165

5.530

36,40

63,60

Type of Occupation Casual Worker

Other

1.619

7.076

18,62

81,38

Receipt Public Transfer Yes

No

2.345

6.348

26,98

73,02

Source: IFLS-3 (2000) & IFLS-4 (2007)

Table 2. Summary Statistic of Household Transfer (in logarithmic form)

Source of Transfer Mean St.dev Min Max

Total

Parents

Siblings

Child

Step Parents

Other Family

Neighbor

Friend

13,348

12,578

12,392

13,369

11,914

11,834

14,919

11,791

1,919

1,730

1,657

1,833

1,850

1,523

1,593

1,842

6,907

7,824

7,600

8,517

8,517

6,907

8,881

6,907

22,669

21,821

21,416

22,515

20,723

21,416

20,723

20,728

Source: IFLS-4, author’s calculation

47



Vol.4, No.2, 2013

53

Table 3. Propensity Score Model Estimation*)

Independent Variables Coefficient Std. Error z P>|z|

Flooring

Wall

Toilet

Drinking Water

Electricity

Stove

Education

Occupation

Constanta

-0,047

0,441

0,432

0,209

0,222

0,158

0,458

0,065

-1,407

0,042

0,039

0,032

0,037

0,050

0,034

0,032

0,038

0,036

-1,12

11,22

13,49

5,60

4,41

4,56

14,30

1,68

-38,04

0,263

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,000

0,093

0,000

*) Dependent variables: Receipt public cash transfer (BLT)

Table 4. Number of Treated and Control Group for Each Block

PSCORE Control Treated Total

0,073

0,100

0,150

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

1.013

1,713

540

1.543

595

516

324

176

68

229

115

506

398

409

415

243

1.081

1.942

655

2.049

993

925

739

418

Total 6.420 2.382 8.802

Table 5. Average Treatment of Treated on Household Transfers*)

Source of Transfer ATT Std. Error t

Total

Parents

Siblings

Child

Step Parents

Other Family

Neighbor

Friend

-0,101

-0,392

-0,219

-0,175

-0,372

-0,146

-0,245

-0,036

0,048

0,042

0,040

0,045

0,041

0,040

0,041

0,048

-2,100

-9,278

-5,413

-3,888

-9,053

-3,673

-6,011

-0,748

*) number treat=2,343 control=6,339

48

This academic article was published by The International Institute for Science,

Technology and Education (IISTE). The IISTE is a pioneer in the Open Access

Publishing service based in the U.S. and Europe. The aim of the institute is

Accelerating Global Knowledge Sharing.

More information about the publisher can be found in the IISTE’s homepage:

http://www.iiste.org

CALL FOR PAPERS

The IISTE is currently hosting more than 30 peer-reviewed academic journals and

collaborating with academic institutions around the world. There’s no deadline for

submission. Prospective authors of IISTE journals can find the submission

instruction on the following page: http://www.iiste.org/Journals/

The IISTE editorial team promises to the review and publish all the qualified

submissions in a fast manner. All the journals articles are available online to the

readers all over the world without financial, legal, or technical barriers other than

those inseparable from gaining access to the internet itself. Printed version of the

journals is also available upon request of readers and authors.

IISTE Knowledge Sharing Partners

EBSCO, Index Copernicus, Ulrich's Periodicals Directory, JournalTOCS, PKP Open

Archives Harvester, Bielefeld Academic Search Engine, Elektronische

Zeitschriftenbibliothek EZB, Open J-Gate, OCLC WorldCat, Universe Digtial

Library , NewJour, Google Scholar

49

http://www.iiste.org/

http://www.iiste.org/Journals/

Problem 4 :

Dampak Sosial Program Publik

50

Proceedings of the Australian Academy of Business and Social Sciences Conference 2014

(in partnership with The Journal of Developing Areas)

ISBN 978-0-9925622-0-5

IMPACT OF PUBLIC TRANSFER ON ROTATING SAVINGS AND CREDIT

ASSOCIATIONS (ROSCAS): THE INDONESIA HOUSEHOLD CASE

Mohtar Rasyid

Trunojoyo University, Indonesia

Elan Satriawan

Gadjah Mada University, Indonesia

ABSTRACT

Public transfers in the form of financial assistance to poor households have a positive impact on recipient's household. The

impact is not only felt by recipient's households, but also by the nearby household. Effect of public transfers on social capital

as reflected in public participation so far not received empirical support enough. This study aimed to evaluate the impact of

public transfers (direct cash assistance, BLT) on household participation in community activities. The data used in this study

is a publication of Indonesia Family Life Survey (IFLS), which has complete information about the activities of household

members in the in Rotating Savings and Credit Associations (RoSCAs), cooperatives, and community service activities in

order to development of the village. The results showed households that received public transfers (BLT) are more active in

RoSCAs. The positive correlation between BLT and RoSCAs (arisan) activities can still be proven even though there are

cases of leakage in cash aid.

JEL Classifications: I38, O16, O17 Keywords: Goverment Programs, Social Capital, RoSCAs

Corresponding Author’s Email Address: [email protected]

INTRODUCTION

One of the feature that have an important role in the development is social capital that owned by a community.

Many researchers have realized the importance of social capital in the formation of civil society (Fukuyama,

2000). The existence of social capital is also important not only for supporting the effectiveness of government,

but also has contributed to sustainable growth and other economic indicators (Keefer and Knack, 2005). Some

researchers have also empirically examined the impact of social capital on the performance of economic

development.

Empirical studies on the social impact of public transfers so far often face a serious estimation problem.

Firstly, the definition of social capital is quite wide that making it difficult to obtain sufficient common

indicators to represent the concept of social capital. One indicator used is the activity of individuals or

households in community activities. In a society with the intensity of a wide range of social activities, the type

of social activities undertaken will vary and must be unique among communities. Secondly, the decision of

household member to engage in social activities is also based on factors that are difficult to measure empirically.

Social activity is more influenced by the individual's consciousness of the responsibility keep the safety and

comfort ability of the environment. There are no legal sanctions that bind a person to engage in social activities.

Households with a high level of social awareness will be actively involved in community activities. In contrast,

relatively egoistic household tend to avoid social activities.

The estimation problem can be overcome if there is available micro-household data that is quite rich in

information about the involvement of household members in various community activities. In addition, the

household data also has a panel structure that is needed to implement the relevant method to control unobserved

heterogeneity. The of micro data with a panel structure that has sufficient information on the complete social

activities available now in the publications Indonesia Family Life Survey (IFLS). The availability of household-

level micro data allows this study to be done with two important contributions. Firstly, this study can analyze

the social impact of public transfers by using multiple indicators of community participation that more specific.

Secondly, this paper using the appropriate methodology to control the characteristics of households that are not

observed but were highly correlated with community participation and the government programs. As an

illustration, egoistic households tend to be inactive in the society activities. This household will also receive

assistance without feeling guilty that government transfers that they received, should not be right. Without

controlling for unobserved heterogeneity, the estimated regression coefficient between program variables and

various indicators of public participation will be potentially biased.

Some important findings obtained from this study. Without controlling factor unobserved household

51



ISBN 978-0-9925622-0-5

level, there are indications that BLT has a negative relationship with some kind of community activities such as

Rotating Savings and Credit Associations (RoSCAs). When the unobserved heterogeneity controlled (with First

Difference), then there is strong evidence that households who earn BLT relatively more active in the RoSCAs

activities. In other words there is a positive relationship between public transfers and the household members'

participation in social activities. The role of public transfers in the form of BLT on RoSCAs and cooperative

activities is still quite significant even though there are indications of a leak BLT in the local community.

Leakage in the BLT does not have a significant impact on community participation activities. In other empirical

models test, we found no significant evidence that the leak BLT in a community (village) will cause a rise in the

probability of households earn criminal action.

Organization of this paper is organized as follows. The second section describes some relevant

literature review and public transfer programs in Indonesia. The third will discuss the methodological issues.

The fourth describe data of sample households in Indonesia, which is used in the IFLS. The last section

discusses the general results obtained and closed with conclusions and recommendations.

PUBLIC TRANSFERS AND SOCIAL CAPITAL IN PREVIOUS LITERATURE

Social Capital and Economic Development

The importance of social capital as a determinant of economic development has long been discussed by several

experts. Conceptually, social capital is often associated with social values prevailing in society, mutual trust

(trust) and the participation of individuals or households within an activity or social organizations. Ponthieux

(2004) reviewed the concept of social capital from the work of Coleman's social structure, participation in the

Putnam's organization according to the concept of trust by Fukuyama.

In the empirical studies, experts have also introduced the concept of calculations related to social

capital ranging from households to community level (Stone, 2001). Some other researchers such as Hjoullund

and Svendsen (2000) specifically introduced calculation method of the social capital index using factor analysis

approach. In this case the researchers defined the concept of social capital in the dimensions of trust (trust),

cooperation (cooperation) and social networks (network). In general, the dimensions of social capital are

summarized in two major indicators, namely indicators trusts and voluntary organization indicator. In the aspect

of group collaboration, researchers used the concept of social capital as the number of memberships in

community organizations. The linkage between social capital and economic growth in the aggregate are

analyzed by Garcia et al. (2006). Using time series data in 1970 and 2001 for 23 OECD countries, they found a

significant positive association between social capital and economic growth. Social capital has contribution

about 7 to 10 percent on economic growth of the sample countries. These findings emphasize the importance of

the contribution of social capital in economic growth in addition to other explanatory factors.

Research on social capital in Indonesia is essentially also been conducted from the beginning of the

decade of 2000. Miguel et al. (2002) using SUPAS data, PODES and SUSENAS test the impact of

industrialization on social capital in Indonesia between 1985 and 1997. Results of the study found the district

that experiencing industrialization have relatively high social capital indicators. Meanwhile, the district that

located in the nearby of the industrialized district actually has declining in social capital indicators that observed

by the number of out-migration and the relatively few people's participation in community meetings. Other

research related to social capital in Indonesia is done by Grootaert (1999) uses survey data Local Level

Institution in three provinces: Jambi, Central Java and East Nusa Tenggara. The data used consists of a multi-

level unit analysis from the household level and the district community. Some indicators of social capital that is

used are a membership density, heterogeneity index, meeting attendance and decision making index. The study

found that households with higher social capital enjoy higher expenditure, have more assets, have more savings

and have higher access to credit. Researcher also found a mechanism effect of social capital on welfare through

three channels, namely (1) to share information among members of the group activities, (2) reducing

opportunistic behavior, and (3) improve the process of group decision making. The study of social capital so far

related to the issue of measuring and calculating the impact of social capital on welfare and poverty indicators.

The results of the study reinforce the hypothesis that most of the social capital indicators have a positive impact

on household welfare and the economy more generally. In line with the number of government programs in

many developing countries, the study of indirect effect of public transfers began to increase.

Impact Evaluation of Public Transfers

52



ISBN 978-0-9925622-0-5

Impact evaluation of public transfers in the form of cash transfers has been studied, including the effects of an

error in the target beneficiaries. Stoffler (2012) conducted a simulation to test the effects of cash transfers on

consumption and production of farm households using household data of Taiwan. Some simulation results

indicate that the transfer has a positive impact on the increase in consumption and production. The positive

effects are also felt by non-recipient households (non-target) and the recipient households, although not poor

households (leakage). In relation with targeting error, Weiss (2004) identified that the phenomenon is common

in developing countries, including countries that have long held a poverty alleviation programs such as India and

the People's Republic of China (PRC). The presence of leakage and undercover also found in countries that are

relatively new in the implementation of public transfer programs, such as Indonesia and Thailand. Generally,

research concluded that although there is a leak, poverty alleviation programs still have a positive impact.

Coady et al. (2004) conducted a review of targeting programs in several developing countries. Several

methods of targeting are discussed in detail and carried out to measure the performance of targeting indexation

in some countries (including Indonesia). Evaluation is done not only to the program but also includes the

transfer of subsidy programs and job creation programs. Evaluation of the impact of the program in direct cash

assistance (BLT) conducted in 2005 and 2006 comprehensively done by Bazzi et al (2012). Although BLT

explicitly granted to anticipate the impact of rising world oil prices, several other welfare indicators such as

education, health and employment were also evaluated. Giving the cash transfers to some extent has positive

effect on indicator of well-being that tested. The impacts of public transfer are not only evaluated on welfare

indicators such as household consumption expenditures, health and education. Some researchers also examined

the impact of indirect public transfers on the provision of social capital. Attanasio et al. (2008) with

experimental approach, find evidence that the level of cooperation that people get the program relatively higher

than people who do not get the program. Meanwhile Ressler (2008) with a qualitative approach, find evidence

that the presence of the public transfers strengthened existing social networks. The researcher found evidence

after conducting interviews with some of the urban and rural households in Kenya. Angelucci and De Giorgi

(2009) find that public transfers increase household consumption of non-recipients by 10 percent. The increase

occurred through increased borrowing, private transfers between relatives and family as well as through a

reduction in savings. Previous studies so far found evidence that poverty alleviation programs are realized in the

form of cash transfers (cash transfers) have a positive effect on the recipient households. This positive effect can

also be felt by the non-recipient households. The positive influence of the presence of public transfer programs

on welfare not only in the form of increased levels of household welfare recipients, but also the strengthening of

social capital in the form indicated by the higher participation in formal and informal activities.

One of the problems encountered in the public transfer is an error in the form of leaks and undercover.

Errors will certainly cause the target achievement of program effectiveness is not optimal. How influence of

targeting error on social capital in the community? Research on this topic is still relatively rare. One study using

micro data of households in Indonesia conducted by Cameron and Shah (2011). By using IFLS and SUSENAS

data, researchers state that the targeting error, especially the presence of leakage, will lead to increased crime.

Furthermore, they also found a negative relationship between targeting error and community participation. The

main problem of the method of estimation is done by Cameron and Shah (2011) is not controlling for household

characteristics that are not observed but have a significant influence on the relationship between social capital

and public transfer. The problem can be overcome if there is household panel data that contains information on

household behavior related to public participation and the status of public transfers.

Rotating Savings and Credit Associations (RoSCAs)

The important social capital indicators that used in this study are Rotating Savings and Credit Associations

(RoSCAs) or known as “Arisan”. As one form of activity that were encountered in several developing countries

(including Indonesia), arisan activity has long been a concern of experts to examine the determinants and

implications of these activities. So far there are three studies that have been conducted regarding RosCAs in

Indonesia. Initial study conducted by Geertz (1962) result in an investigative field survey in the area of East

Java in May 1953 until September 1954. According to the study, information was obtained that person's

participation in the activities of gathering is not motivated by the money that will be accepted but because of the

desire to create harmony in society.

Although research has been done in some places, the puzzle of arisan cannot be identified completely.

By using the results of several previous studies, Ambec and Treich (2003) proposed an alternative theory related

to the RoSCAs. The theory is constructed by using the model of social pressure. Ambec and Treich (2003)

hypothesized that an individual's participation in RoSCAs because of the motif to avoid social obligation to

share revenues.

Suppose individual i with income level y face the decision to participate in a number m of money in

arisan. It is assumed that there is a social gratification if the individuals follow arisan. If the individual utility

53



ISBN 978-0-9925622-0-5

is expressed as u (.), then the optimal point is achieved due to pay a sum of m individual will be achievable only

and only if:

( ) ( ) (1)

where is a social gratification or social sanctions that exist in society. With assumption that the utility u (.) is a

increasing function and concave, then the individual with the lowest income levels will not reach optimal to

spend some money m. For individuals with low income levels, coefficient is zero.

( ) ( ) (2)

Along with the increasing in income, the individual would receive social gratification if he or she gives the

contributed m. It should be noted that there will be a level of income y which individuals will be in the same

position (indifferent) between giving m money or not. Mathematically, this position can be expressed as

follows:

( ) ( ) (3)

Thus, the utility of an individual can be expressed as follows:

( ) { ( ) if

( ) if (4)

METHODOLOGY

Basic estimation model used in this study is to follow the model used by Cameron and Shah (2011) with some

modifications. Variable Community Participation (RoSCAs) is explained by the explanatory variables such as

the level of household income, consumption and policy variables.

(5)

where RoSCAs is a member of the household participation in social ghatering activities; X is a vector of

household characteristics; INS is the vector characteristic of institutions; BLT is the policy variable; are

variable household characteristics not observed; are the variable that represents the characteristics of the

district and e is a random error term.

The main problem in the estimation of the model (5) is the presence of unobserved factors that affect

the participation of society as well as targeting BLT. As an illustration, households that socially not active tend

to not active in the community activities and hence escape from the division of public transfer. Disregard for the

effects of unobserved heterogeneity at the household level will lead to bias in the coefficient associated with the

BLT and BLT targeting. If we assumed that the un-observed character is time invariant, then the use of the

techniques of First Difference (FD) can be isolate the impact of the these fixed variables. Differencing process

will result in the following equation:

(6)

The use of FD will isolate the effects of household-level factors that are time invariants. Household-level

variables are represented by the variables of household income and household status acquires or not acquires the

BLT. Meanwhile the village institutions are village facilities such as the existence of a terminal, market, school

and post office. The main variable is the BLT that includes a variable percentage of leakage and undercover.

Variations institutions may not only limited to the level of rural areas. Certain conditions in the district or city /

county may severely affect the estimation results. To overcome these problems, the estimation technique used

Fixed Effect (FE) level of city / county. The estimated model will briefly be as follows:

(7)

Following Cameron and Shah (2011), the leakage and undercover calculation is done on the village

54



ISBN 978-0-9925622-0-5

level. By definition, leakage is calculated based on the portion of non-poor households who earn BLT in a

village. Meanwhile, undercover calculated based on the portion of poor households who do not receive a BLT in

a village. Determination of poor households based on the criteria of average expenditure per month at level

Rp175.000, -. Households with expenditure below Rp.175 thousand per capita per month were categorized as

poor households. With a data transfer recipient households status public (BLT = 1, other = 0) then the

calculation of leakage and undercover each village can be calculated. For comparison, the calculation of leakage

and undercover in this study will also follow the boundary Poverty Line (PL) issued by the Government (Central

Bureau of Statistics, 2008). Based SUSENAS, BPS set poverty line for 2007 was Rp166.697, - per capita per

month. A more complete review of the research data used can be considered in the next session.

DESCRIPTION OF DATA

The data used in this research is the publication of the IFLS survey wave 3 (in 2000) and IFLS wave 4 (2007).

In IFLS-4 has been available specifically questionnaire about government programs including direct cash

assistance (BLT). A total of 12.979 households surveyed, nearly 25 percent of households claiming to obtain

BLT. By using limit expenditure per capita month of Rp175.000, - for the category of poor households, then

about 7 percent of households including in the poor households. Of the 2,901 households who earn BLT, as

many as 2,436 households excluding poor households (approximately 18.76 percent of the total households).

While there are about 449 poor households not got the BLT (approximately 3.4 percent of total households).

This shows that the case of leakage is more dominant compared to the undercover case.

TABLE 1. DESCRIPTIVE STATISTICS OF SELECTED VARIABLES

Mean Std. Deviations

Household level

BLT (yes=1, no=0)

RoSCAs

Community Meeting

Cooperatives

Voluntary Working

Village Programs

Income (log)

Age of Household Head (year)

Female Household Head (yes=1)

Marital Status (married=1)

Village Level

Leakages

Undercover

Terminal (yes=1)

Market (yes=1)

Telephon Access (yes=1)

Post office

0,223

0,479

0,416

0,058

0,491

0,367

13,92

44,29

0,184

0,787

0,179

0,033

0,258

0,407

0,702

0,190

0,416

0,746

0,683

0,265

0,768

0,654

5,861

15,38

0,388

0,408

0,117

0,041

0,438

0,491

0,457

0,392

Source: Indonesia Family Life Survey (IFLS)

Any household data that related to this study can be seen in Table 1. Data used basically consists of

two units of analysis: household level and community level (village). A household level consists of data on the

status of obtaining BLT (yes or no), income level, age of household head, household head gender and marital

status (married or not). The data on household participation in social activities is calculated based on the number

of household members who are involved in activities such as gathering community participation, community

meetings, cooperative activities, community service and activities in order to improve the village. At the village

level, village character is represented by a variable that indicates the presence of rural infrastructure such as

terminals, article, telecommunication shop and post office. One of the important explanatory variable in this

study is the leakage (leakage) and undercover. Leakage is calculated based on the portion of non-poor

55



ISBN 978-0-9925622-0-5

households who earn BLT. While undercover is the portion of poor households who do not obtain the BLT.

Both major indices were calculated in the village level.

ESTIMATION RESULT

Impact Public Transfers on RoSCAs

Table 2 presents the results of the estimation model of community participation (Arisan) relation to the status as

BLT households. There are four columns estimation results. The first column (1) and second (2) presents the

results of OLS estimates while the third column (3) and the fourth column (4) presents the estimation results of

the First Difference household level. The unit of analysis is the household. Dependent variables in this table are

the number of household members who follow arisan during the last 12 months. While the independent variable

of primary interest is a dummy variable that indicates the status of the household BLT (yes = 1) or not receive

BLT (no = 0).

TABLE 2. IMPACT BLT ON ROSCAS (ARISAN)

Dependent Variable: Participation on RoSCAs OLS First Difference+

(1) (2) (3) (4)

BLT (yes=1) -0,106***

(0,016)

-0,081***

(0,015)

0,683***

(0,058)

0,432***

(0,066)

Age of Household Head 0,006***

(0,0004)

0,003***

(0,0005)

-0,007***

(0,002)

-0,009***

(0,002)

Female Household Head 0,100***

(0,017)

0,074***

(0,018)

0,070

(0,086)

0,103

(0,081)

Married of Household Head 0,165***

(0,017)

0,141***

(0,017)

0,070

(0,087)

0,054

(0,081)

Education of Household Head

Primary 0,146***

(0,025)

0,098***

(0,025)

0,313***

(0,098)

0,198

(0,102)

Junior High School 0,252***

(0,031)

0,158***

(0,029)

0,255**

(0,133)

0,159**

(0,131)

Senior High School 0,300***

(0,029)

0,154***

(0,030)

0,114

(0,146)

-0,004

(0,138)

University 0,402***

(0,032)

0,198***

(0,033)

-0,014

(0,186)

-0,213

(0,167)

Household Member 0,070***

(0,004)

0,077***

(0,005)

0,203***

(0,017)

0,220***

(0,018)

Household Income 0,015***

(0,001)

0,014***

(0,001)

0,028***

(0,005)

0,024***

(0,005)

Constant -0,598***

(0,040)

-0,356***

(0,051)

-1,965***

(0,035)

-1,878***

(0,022)

Fixed Effect Community (EA) No Yes No Yes

R-Square 0,091 0,084 0,044 0,041

Observations 12.746 12.746 8.756 8.756

Robust standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Estimated first column (1) is based on the data IFLS-4 (2007), which includes data on participation in

arisan activities, as well as the status of a number of important characters BLT households. The estimation result

in the first column indicates that BLT households are less likely to actively participating in the arisan. All

variables representing household characteristics have a significant relationship with a RoSCAs (arisan) activity.

Arisan will be followed by many households with a head of household age is getting older. Arisan is also more

widely followed if the head of household is a woman. The level of education of household head has also

systematically positive relationship with social gathering activity, the higher the educational level, the greater

56



ISBN 978-0-9925622-0-5

the number of household members who join social gathering. The number of household members greater

certainly will increase the possibility of members of the household engaged in gathering activities. This is

supported by the empirical results of the review. Furthermore, the level of household income is associated with

higher levels of participation in higher social gathering as well. All factors were tested in column (1) Table 2 is

the observed characteristics of a household level. As a form of social activity, social gathering activities would

also be influenced by other factors at the community level. To control the effect of other factors in the

community in question, then the re-estimation is done using the approach of Fixed Effect (FE) village level with

the results as presented in column (2). Control of the factors causing community-level scale (magnitude)

regression coefficients on almost all the free variables in column (1) corrected. However, in terms of the level of

significance, there is almost no significant change. Conclusions obtained while also remains, that the BLT

program is negatively related to the number of household members who join to arisan.

As has been reviewed previously, that controls the observed variables alone may not be sufficient

because the household's decision to participate in gathering more determined by variables that cannot be

observed such as social attitudes, motivations and habits of household members according to certain customs

that underlie. To isolate the effect of the unobserved factors in the column to three (3) Table 2 do estimation

models using variable distinction (differentiation) between the data IFLS in 2007 with the IFLS data in 2000.

All the variables of the study of arisan activities like household characteristics, including age, gender, marital

status and education of household head measured in terms of the difference (First Difference). The BLT

variables remain as previously stated in the form (dummy) because in 2000 the program has not been

implemented. Differentiation on the program variables will produce the same value. Estimation models using an

approach gathering of First Difference (FD) can be considered in column (3) and column (4) in Table 2. In

contrast to previous results, the coefficient on the variable BLT was positive and significant to the level of 1

percent. This indicates that the BLT households more actively involved in social gathering. Number of

household members who follow social gathering significantly positively correlated with acceptance status BLT.

In other words, more household members BLT involved in arisan activities. FD approach clearly produces

different estimates with previous estimates (OLS). This finding confirms that the decisive involvement of

household members in public participation activities (arisan) more contributed by unobserved factors.

The age of head of household has a negative relationship with a gathering activity. The level of

education of household head is also a determinant of social gathering activities, but significant only at the level

of secondary school education (junior high school or equivalent). Household characteristics are also important in

determining the number of household members who join social gathering is the large number of members of the

household and household income levels. Both positively related to RoSCAs activity. Estimation in column (3)

are determined by the internal characteristic of the household either observed or not. To control for other factors

outside the household character or in the community level in column (4) performed the same estimation

technique with the presence of additional Fixed Effect village level. The use of FE village level scale correcting

coefficients of some important variables. However, the level of significance of the coefficients in question has

not changed. These results indicate that external factors in the community level also have an important role in

determining the activity of public participation activities.

Impact of Mistargeting Public Transfer on RoSCAs

Results of previous studies found results that among several types of public participation activities tested, only

two activities that have a significant positive relationship with BLT: the arisan and cooperative activities. Thus it

can be said that the additional revenue in the form of public transfers used by household members to participate

in social activities that had to do with the flow of funds. Meanwhile social participation activities that only

require the presence of an individual, is not much affected by the presence of direct cash assistance. To further

test the link between public transfers to community participation, the estimated models do the same but with

slightly different settings. Public transfer programs not only are viewed from the side of the status of BLT

household, but also on any leakage and undercover of this program. As already mentioned, that the leakages are

calculated based on the ratio of households that are not poor BLT to all households in a village. The undercover

calculated based on the ratio of poor households but non BLT household in the villages.

Leakage and undercover is indicative of the presence of the mistargetting in cash aid. What is the

impact of public transfer target this error on the participation of the community? Table 3 present the estimation

results. Table 3 essentially replicates Table 2 with two additional variables: leakages and undercover. OLS test

results showed a negative association between leakages BLT with arisan activities. However, these results tend

to be biased due to unobserved factors not control at the household level. Once these factors are controlled, it

can be found evidence that it causes leaks BLT number of household members who join social gathering. Not

only that, undercover phenomenon also produces the same conclusion, that there is a positive relationship

between the number of activities with a social gathering of poor households not reached by the BLT. These

57



ISBN 978-0-9925622-0-5

results are relatively consistent despite conducted additional control in the community level (district).

These findings it is interesting to note, given the impact of the provision of the public in the form of cash

transfer (BLT) will increase the involvement of members of the household to attend a social gathering though a

leak in cash aid.

TABLE 3. IMPACT LEAKAGES OF BLT ON ROSCAS (ARISAN)

Dependent Variable: Participation on RoSCAs OLS First Difference+

(1) (2) (3) (4)

Leakage BLT -0,361***

(0,061)

-0,275*

(0,147)

1,866***

(0,238)

1,771***

(0,477)

Undercover BLT -1,252***

(0,136)

-1,125***

(0,258)

6,531***

(0,542)

4,285***

(1,093)

BLT (yes=1) -0,082***

(0,016)

-0,082***

(0,017)

0,487***

(0,062)

0,445***

(0,072)

Age of Household Head 0,005***

(0,0004)

0,002***

(0,0005)

-0,006***

(0,002)

-0,009***

(0,002)

Female Household Head 0,091***

(0,017)

0,067***

(0,020)

0,104

(0,085)

0,050

(0,079)

Married of Household Head 0,169***

(0,017)

0,137***

(0,019)

0,087

(0,086)

0,007

(0,087)

Education of Household Head

Primary 0,115***

(0,025)

0,109***

(0,030)

0,307***

(0,097)

0,183*

(0,109)

Junior High School 0,200***

(0,031)

0,173***

(0,036

0,255**

(0,132)

0,140

(0,141)

Senior High School 0,228***

(0,030)

0,186***

(0,034)

0,153

(0,145)

0,020

(0,151)

University 0,320***

(0,034)

0,238***

(0,037)

0,017

(0,184)

-0,127

(0,186)

Household Member 0,070***

(0,004)

0,075***

(0,007)

0,204***

(0,017)

0,226***

(0,023)

Household Income 0,014***

(0,001)

0,015***

(0,001)

0,028***

(0,005)

0,022***

(0,005)

Constant -0,406***

(0,046)

-0,257***

(0,073)

-2,473***

(0,056)

-2,343***

(0,098)

Fixed Effect Community (District) No Yes No Yes

R-Square 0,097 0,093 0,061 0,059

Observations 12.746 12.746 8.756 8.756

Robust standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

DISCUSSION

As discussed in the previous section, in general, this study supports the finding that there is a positive

relationship between public transfers and the social activity. With the experimental approach, Attanasio et al.

(2008) found a significant relationship between public transfers and social activities. Results of interviews

Ressler (2008) with Kenyan society also found evidence that reinforces the public transfer of existing social

networks. The results of a recent study using micro data of households also generate general conclusions about

the same. In the case of some African countries, Babajanian (2012) find that public transfers are positively

related to the behavior of individuals in social activities. The same findings were also reported by Hidrobo et al

(2012) in the case of Latin American countries. Empirical evidence suggests that there is a positive relationship

58



ISBN 978-0-9925622-0-5

between recipients of public transfers to community participation.

This study specifically tested the effects of public transfers in the form of direct cash assistance (BLT)

to some social gathering activities such as community participation, community meetings, and other cooperative

activities. The results showed that the BLT households are more active in following the social gathering

(arisan). The relationship between BLT and arisan is the new findings although there had been a social gathering

research on behavior in Indonesia using IFLS data. In contrast to previous research, this study uses a consistent

approach to isolate the entire gathering determinants either observed or not. Vanadharajan (2004) using cross-

section data IFLS-2 (1997), while Lasagni and Lollo (2011) using the IFLS-3 (2000) and IFLS-4 (2007). Both

of research on the social gathering in Indonesia did not anticipate the possibility that the effects of unobserved

factors potentially produce biased estimator.

Theoritically, the deciding factor may also come from the social gathering unobservable factors such as

the absence of social sanctions (Ambec & Treich, 2003) as well as the nature of the household who tend

individualistic (selfish families) or tend to socialize with people around. The nature of the household may

influence the decision to attend a social gathering as well be correlated with the status of the household in

obtaining public transfers. To isolate the influence of factors not observed this study uses the approach of First

Difference (FD) with a combination of Fixed Effect (FE) at the community level. Test results consistently show

that the BLT is positively related to social gathering activity. Several explanations can be proposed to parse

BLT relationship and the arisan. Firstly, according to the findings of Geertz (1962), the arisan is done to

strengthen harmony among the members of society. The results of a qualitative study conducted by Hosain et al

(2012) found that the BLT to some community members are not inevitably cause social jealousy can disturb the

harmony of the local community. However, social friction was only temporary and likely to be mostly vertical

conflict between residents who do not receive a BLT with local authorities. Social friction does not cause a

significant increase in crime as the findings of Cameron and Shah (2012). To fix the harmony among the

community members, the gathering can be used as one means of strengthening social bonds were disrupted.

Empirical evidence suggests that social gathering intensity remains high despite a case of mistaken targets in the

BLT. Secondly, as hypothesized in the model of social pressure and Treich Ambec (2003), social gathering can

be used by individuals to anticipate the social pressure of "social obligation" to share the revenue (income

sharing). BLT households obtain using arisan as a medium to share with fellow citizens without having to lose

some money, but must be willing to postpone consumption spending most of this time to get greater results in

the future.

CONCLUSIONS

Based on the calculation of the estimated model of the social impact of the public transfer can be found

that there is an indication that the BLT households more actively involved in social activities. The findings of a

positive correlation between BLT with arisan should not be too surprising given that the two activities are more

related to cash flow. While other public participation activities such as community meetings and service projects

require more physical presence so as not to be affected by the presence of cash transfers.

Another important point that should be highlighted in the findings of this study is the effects of BLT on

arisan activities remain significant even in case of a leakage in cash aid. Regardless of the status of the poor or

non-poor households, public transfers in the form of financial injection to some extent have intensified the effect

of social activities such as social gathering. Leakage cash aid has become a fact. Nevertheless, the case of

leakage does not necessarily weaken social solidarity is formed. Leaks and BLT undercover case had nothing to

do with the crime. Action in the form of anti-social disorder may be more relevant criminality associated with

socioeconomic inequality problem more specific. RoSCAs activities can be used as a medium to strengthen

community ties or bonds that were disrupted by the presence of jealousy due to the provision of public transfers

that may be perceived as unfair or an error in the provision of transfer targets.

The results of this study have a significant policy implication. Social capital is held by the public is

undoubtedly an important element in the development of society. Social capital is also very important role in the

success of government programs. Strong social bonds can reduce the turbulence caused by the transfer of

administration of the target fault. In contrast, government programs in the form of public transfers are also

shown to have a positive impact on the strengthening of social capital, one of them in the form of social

gathering activities.

59



ISBN 978-0-9925622-0-5

REFERENCES

Ambec, S., and Treich, N., Roscas as Financial Agreements to Cope with Social Pressure, Universita

Degli Studi Di Salerno, 2003.

Angelucci, M., and De Giorgi, G., “Indirect Effects of an Aid Program: How do Cash Transfers Affect

Ineligibles' Consumption?” American Economic Review , 2009, pp. 486 - 508.

Attanasio, O., Pellerano, L., and Polania, S., Building Trust: Conditional Cash Transfers and Social

Capital, The Institute for Fiscal Studies, 2008.

Babajanian, B., Social Protection and Its Controbution to Social Cohesion and State Building, Bonn:

Deutsche Gesellschaft fur Internationale Zusammenarbeit, 2012.

Badan Pusat Statistik, Analisis dan Perhitungan Tingkat Kemiskinan 2008, Jakarta: BPS, 2008.

Bazzi, S., Sumarto, S., and Suharyadi, A. Evaluating Indonesia's Unconditional Cash Transfer

Program, 2005-6, International Initiative for Impact Evaluation, 2012.

Cameron, L., and Shah, M., Can Mistargeting Destroy Social Capital and Stimulate Crime?: Evidence

from Cash Transfer Program in Indonesia, Victoria: Monash University, 2012.

Cameron, L., and Shah, M., Mistargeting of Cash Transfers, Social Capital Destruction and Crime in

Indonesia, Victoria: Monash University, 2011.

Coady, D., Grosh, M., and Hoddinot, J. The Targeting of Transfers in Developing Countries: Review of

Experience and Lesson, Washington, D. C: World Bank, 2004.

Fukuyama, F., “Social Capital” in H. Lawrence E., and S. P. Huntington, Cultural Matters: How

Values Shape Human Progress, New York: Basic Books, 2000, pp. 98-111

Garcia, F., Martinez, L., Santalucia, V., and Fernandez, J., Measurement of Social Capital and Gwoth:

An Economic Methodology, Bilbao: Fundacion BBVA, 2006.

Geertz, C., “The Rotating Credit Association: A "Middle Rung" in Development”. Economic

Development and Cultural Change , 1962, Vol. 10, pp. 241-263.

Grootaert, C., Social Capital, Household Welfare and Poverty in Indonesia, Washingthon: World

Bank. 1999.

Hidrobo, M., Hoddinott, J., Margolies, A., Moreira, V., and Peterman, A, Impact Evaluation of Cash,

Food Vouchers and Food Transfers Among Colombian Refugees and Poor Ecuadorins in Carchi and

Sucumbios, Washingthon, D.C: International Food Policy Research Institute, 2012.

Hjoullund, L., and Svendsen, G. T., Social Capital: A Standard Method of Measurement, Aarhus: The

Aarhus School of Business, 2000.

Hossain, N., Brook, S., Garbariono, S., Notosusanto, S., Noor, I. R., and Seda, f., Qualitative

Assessment: The Social Impacts of Cash Transfer Programmes in Indonesia, Jakarta: TNP2K, 2012.

Keefer, P., and Knack, S. “Social Capital, Social Norms and the New Institutional Economics”. in C.

Menard, and M. M. Shirley, Handbook of New Institutional Economics, Netherland: Springer, 2005, pp.701-725

Knack, S., and Keeper, P., “Does Social Capital Have An Economic Payoff? A Cross Country

Investigation”. Quarterly Journal of Economics , 1997, pp.1251-1288.

Lasagni, A., and Lollo, E., Participation in Rotating Savings and Credit Associations in Indonesia:

New Empirical Evidence on Social Capital. Economia e Politica Economica, 2011.

Miguel, E., Getler, P., and Levine, D. Did Industrilaization Destroy Social Capital in Indonesia? UC

Barkeley, 2002.

Ponthieux, S. “The Concept of Social Capital: A Critical Review”. ACN Conference, Paris: INSEE,

2004, pp. 1-23

Ressler, P., The Social Impact of Cash Trasfers. International Food Policy Research Institute, 2008

Stoffler, Q., The Impact of Unconditonal Cash Transfer Programs on Farmers: Evidence From Ex-

ante Simulations. Virginia: Department of Agricultural and Applied Economics, 2012.

Stone, W., Measuring Social Capital: Towards a Theoretically Informed Measurement Framework for

Researching Social Capital in Family and Community Life. Melbourne: Australian Institute of Family Studies,

2001.

Torvik, G., “Social Capital and Economic Development: A Plea for Mechanisms”. Rationality and

Society , 2000, pp. 451-476.

Varadharajan, S., Explaining Participation in Rotating Savings and Credit Associations (RoSCAs):

Evidence from Indonesia. New York: Cornell University, 2004.

Weiss, J., Reaching the Poor with Poverty Projects: What is the Evidence on Social Returns? Asian

Development Bank Institute, 2004.

60



ISBN 978-0-9925622-0-5

61

materi kuliah: masalah dan kebijakan pembangunan · ekonomi pembangunan fakultas ekonomi dan bisnis...

Documents