�Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia
p�ISSN: 2541-0849
��e-ISSN : 2548-1398
Vol.
6, Special Issue No. 2, Desember 2021
�
MODAL MANUSIA DAN KEMISKINAN
DI SULAWESI TENGAH DENGAN MEMASUKAN FAKTOR PENGANGGURAN DAN TINGKAT PARTISIPASI
ANGKATAN KERJA
Suparman, Muzakir, Wahyuningsih, Mukhtar Tallesang
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Tadulako, Sulawesi Tengah, Indonesia
Email: [email protected], [email protected],
[email protected], [email protected]
Abstrak
Modal
manusia (human capital) diyakini sebagai salah satu faktor penting
pembangunan dalam model pertumbuhan endogen. Sebagian besar literatur tentang
modal manusia berfokus pada dua faktor penting yakni pendidikan dan kesehatan. Penelitian ini bertujuan menguji
hubungan dan pengaruh modal manusia terhadap kemiskinan dengan memasukan
variabel ketimpangan pendapatan kabupaten/kota di Sulawesi Tengah Tahun
2010-2020. Metode penelitian
ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi
Tengah. Penelitian ini juga
menggunakan bentuk data
panel kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tengah selama periode Tahun 2011-2019. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hanya regresi panel model 4 dalam
bentuk CEM (common effect model) dimana variabel modal manusia (IPM) sebagai variabel independen yang mempengaruhi tingkat jumlah penduduk miskin (POV) yang
signifikan pada α sebesar
5%. Artinya, jika terjadi kenaikan mutu manusia (IPM) menyebabkan turun jumlah penduduk miskin pada Kabupaten/Kota� di Provinsi
Sulawesi Tengah. Sementara regresi
panel model dalam bentuk fixed
effect model �dan random effect model,
yakni variabel tingkat partisipasi Angkatan kerja (TPAK) mampu mempengaruhi turunnya jumlah penduduk miskin pada kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tengah yang signifikan
pada pada α sebesar
10%.
Kata Kunci: kemiskinan; modal manusia; ekonomi
Abstract
Human capital is
believed to be one of the important factors of development in endogenous growth
models. Much of the literature on human capital focuses on two important
factors: education and health. This study aims to test the relationship and
influence of human capital on poverty by including variables in district / city
income inequality in Central Sulawesi in 2010-2020. This research method uses
secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) of Central Sulawesi
Province. This study also used the form of district / city panel data in
Central Sulawesi Province during the period 2011-2019. The results of this
study showed that only regression panel model 4 in the form of CEM (common
effect model) where the variable of human capital (HDI) as an independent
variable that affects the level of the number of poor people (POV) is
significant in the α by 5%. That is, if there is an increase in human quality
(HDI) causes a decrease in the number of poor people in regencies / cities in
Central Sulawesi Province. While the regression of panel models in the form of
fixed effect models and random effect models, namely labor force participation
rate variables (TPAK) is able to affect the decrease in the number of poor
people in districts / cities in Central Sulawesi Province which is significant
in α by 10%.
Keywords: poverty; human capital; economics
Received:
2021-10-20; Accepted: 2021-11-05; Published: 2021-11-20
Pendahuluan
Modal manusia (human
capital) diyakini sebagai salah satu faktor penting pembangunan dalam model
pertumbuhan endogen. Sebagian besar literatur tentang modal manusia berfokus
pada dua faktor penting yakni pendidikan dan kesehatan. Pendidikan berkualitas
baik dan sistem kesehatan yang sehat merupakan elemen vital dalam pertumbuhan
ekonomi suatu negara. Pendidikan membentuk kualitas individu dan produktivitas
yang baik, dan Kesehatan dalam ukuran harapan hidup telah diamati memiliki efek
positif yang cukup besar pada tingkat ekonomi pengembangan (Chotia & Rao, 2015).
Merujuk pada berbagai
literatur teoretis telah menemukan bahwa ada efek interaktif (hubungan) yang
kuat antara modal manusia dan kemiskinan. Manusia pembentukan modal
mempromosikan manfaat ekonomi seperti kesetaraan dalam distribusi pendapatan,
meningkatkan produktivitas dan mengurangi pengangguran menilai (Gary S Becker, 2009);
(Santos, 2011);
(De Silva & Sumarto, 2014);
(Teixeira, 2014);
(Roemer, 2002).
Secara empiris, (Gary Stanley Becker, 1995)
menunjukkan bahwa ada hubungan antara modal manusia dan kemiskinan. Menurut
ulama, modal manusia memiliki mendorong pertumbuhan berkelanjutan di Jepang,
Taiwan, Hong Kong, dan Selatan Korea meskipun kekurangan sumber daya alam di
negara-negara tersebut.� Pembangunan
modal manusia adalah penting untuk pengurangan kemiskinan. Memastikan penurunan
kemiskinan yang signifikan sekarang menjadi tujuan utama setiap ekonomi, baik
negara maju maupun negara berkembang.
Berdasarkan laporan (Bank, 2015),
kemiskinan adalah deprivasi dalam kesejahteraan dan terdiri dari banyak
dimensi. Termasuk berpenghasilan rendah dan ketidakmampuan untuk
memperoleh barang dan jasa penting yang diperlukan untuk bertahan hidup dengan
bermartabat. Kemiskinan juga mencakup tingkat kesehatan dan pendidikan yang
rendah, akses yang buruk terhadap air bersih dan sanitasi, fisik yang tidak
memadai keamanan, kurangnya suara, kapasitas dan kesempatan yang tidak memadai
untuk meningkatkan hidup seseorang. Penelitian ini menganggap pengurangan
kemiskinan sebagai pencapaian ekonomi pertumbuhan melalui pengembangan sumber
daya manusia, yang memungkinkan orang memberikan kontribusi dan manfaat dari
pertumbuhan ekonomi. Kemudian, beberapa faktor yang mendorong pengembangan
sumber daya manusia telah diidentifikasi dalam
literatur, dan faktor-faktor tersebut termasuk investasi dalam sumber daya
manusia modal, penciptaan lapangan kerja, transformasi struktural,
kewirausahaan, sosial perlindungan dan kelembagaan (Chuhan-Pole, 2014);
(Cumming, Johan, & Uzuegbunam, 2020).
Modal manusia melalui
pendidikan dan kesehatan adalah konsep yang mempromosikan kesetaraan kesempatan
dan perlindungan dalam mekanisme pasar dan pekerjaan, yang merupakan unsur
penting dari strategi pertumbuhan yang sukses. Banyak studi menemukan investasi
dalam sumber daya manusia modal akan menghasilkan peluang pertumbuhan, termasuk
peluang tidak terduga pada saat investasi. Modal manusia meningkatkan ekonomi
pertumbuhan melalui pengaruhnya terhadap produktivitas faktor total. Selain
dari perannya dalam meningkatkan produktivitas faktor secara keseluruhan,
komponen modal manusia (pendidikan dan kesehatan) ditemukan memiliki efek
positif pada penciptaan kesempatan yang sama bagi semua warga negara di negara
ini (Riddell & Song, 2011);
(Larionova & Varlamova, 2015).
Merujuk pada data yang dirilis
Badan Pusat Stastisik (BPS) Provinsi Sulawesi Tengah Pada bulan September 2020,
jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran per kapita per bulan di
bawah Garis Kemiskinan) di Sulawesi Tengah mencapai 403,74 ribu orang (13,06
persen), bertambah sebesar 5 ribu orang dibandingkan dengan kondisi Maret 2020
yang sebesar 398,73 ribu orang (12,92 persen). Persentase penduduk miskin di
daerah perkotaan pada Maret 2020 sebesar 8,76 persen naik menjadi 9,21 persen
pada September 2020. Sementara persentase penduduk miskin di daerah perdesaan
pada Maret 2020 sebesar 14,69 persen naik menjadi 14,76 persen pada September
2020. Selama periode Maret 2020-September 2020, jumlah penduduk miskin di
daerah perkotaan naik sebanyak 6,7 ribu orang (dari 80,73 ribu orang pada Maret
2020 menjadi 87,43 ribu orang pada September 2020), sementara di daerah
perdesaan turun sebanyak 1,7 ribu orang (dari 318 ribu orang pada Maret 2020
menjadi 316,31 ribu orang pada September 2020). Selanjutnya, Pembangunan
manusia (modal manusia) di Sulawesi Tengah terus mengalami kemajuan yang
ditandai dengan meningkatnya nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Pada tahun
2021, IPM Sulawesi Tengah mencapai 69,79. Angka ini meningkat sebesar 0,24 poin
dari tahun 2020 yang sebesar 69,55 atau tumbuh sebesar 0,35 persen. Pada tahun
2021, pembangunan manusia di Sulawesi Tengah berstatus �sedang�, masih sama
dengan tahun 2020. Peningkatan angka IPM tahun 2021 didukung oleh meningkatnya
semua dimensi pembentuk IPM.� Tingkat
Tingkat pengangguran terbuka (TPT) Agustus 2020 sebesar 7,07 persen, meningkat
1,84 persen poin dibandingkan dengan Agustus 2019. Penduduk yang bekerja
sebanyak 128,45 juta orang, turun sebanyak 0,31 juta orang dari Agustus 2019.
Lapangan pekerjaan yang mengalami peningkatan persentase terbesar adalah Sektor
Pertanian (2,23 persen poin). Sementara sektor yang mengalami penurunan
terbesar yaitu Sektor Industri Pengolahan (1,30 persen poin). Selanjutnya, Pada
Agustus 2020, sebanyak 1021,61 ribu orang (67,37 persen) penduduk bekerja pada
sektor informal, dan persentasenya meningkat 4,40 persen poin dibanding Agustus
2019.�
Berdasarkan kondisi tersebut
di atas, maka penelitian ini menguji hubungan dan pengaruh modal manusia
terhadap kemiskinan dengan memasukan variabel ketimpangan pendapatan
kabupaten/kota di Sulawesi Tengah Tahun 2010-2020.
Metode Penelitian
Sumber data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Badan
Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi Tengah. Penelitian ini juga menggunakan
bentuk data panel kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tengah selama periode
Tahun 2011-2019. Kabupaten dan Kota di Provinsi Sulawesi Tengah yakni
Kabupaten Banggai Kepulauan, Kabupaten Banggai, Kabupaten Morowali, Kabupaten
Poso, Kabupaten Donggala, Kabupaten Tolitoli, Kabupaten Buol, Kabupaten Parigi
Moutong, Kabupaten Tojo Una-Una, Kabupaten Sigi, Kabupaten Banggai Laut,
Kabupaten Morowali Utara, dan Kota Palu. Model estimasi modal manusia dan
kemiskinan menggunakan persamaan dikemukakan (Dollar & Kraay, 2002),
(Ghura, Leite, & Tsangarides, 2002),
(Krueger & Berg, 2003)
dan studi empiris dari (Ag�nor, 2004),
(Islam, 2004),
dan (Anyanwu & Erhijakpor, 2009),
dimana persamaan model regresi data panel (common
effect model, fixed effect model, random effect model) dalam penelitian ini
dapat ditulis dalam bentuk sebagai berikut.
Tabel 1
Persamaan Model Regresi Data Panel
|
Model |
Regresi Panel |
|
1. Model |
|
|
2. Model |
|
|
3. Model |
|
|
4. Model |
|
Keterangan: POV adalah
Angka Persentase penduduk
miskin Kabupaten/Kota di Provinsi
Sulawesi Tengah Tahun 2011-2019 (Persen);
IPM adalah modal manusia dengan menggunakan angka Indeks Pembangun
Manusia (IPM) Kabupaten/Kota
di Provinsi Sulawesi Tengah Tahun
2011-2019 (Indeks); dan TPT adalah
menunjukkan kondisi ketenagakerjaan dengan menggunakan Angka Tingkat Pengangguran
Terbuka (TPT) Kabupaten/Kota di Provinsi
Sulawesi Tengah Tahun 2011-2019 (Persen).
Hasil dan Pembahasan
1.
Regresi Panel Model 1
Tabel 2
Hasil Regresi Panel Model 1
|
Variabel Independen |
Regresi Panel Model 1 dan Variabel Dependen: Jumlah Penduduk Miskin (POV) |
||
|
Common Effect Model |
Fixed Effect Model |
Random Effect Model |
|
|
IPM |
-0.427459*** |
-0.046565 |
-0.047381 |
|
R-squared |
0.030985 |
0.989333 |
0.016160 |
|
Adjusted
R-Square |
0.023415 |
0.988138 |
0.008474 |
|
F-statistic |
4.092896 |
827.5972 |
2.102467 |
Keterangan: ***) signifikan pada α = 1%; **) Signifikan pada α = 5%; *) Signifikan
pada α = 10%
Merujuk pada hasil regresi panel model pada Tabel
4.1 di atas, maka hanya regresi panel model 1 dalam bentuk CEM (common effect model) dimana
variabel modal manusia
(IPM) sebagai variabel independen yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin (POV) yang
signifikan pada α sebesar
10%. Artinya, variabel mutu manusia (IPM) sebagai variabel yang mampu memprediksi perubahan pada jumlah penduduk miskin, dimana jika terjadi kenaikan
mutu manusia (IPM) maka mampu menurunkan
penduduk miskin. Sementara regresi panel dalam bentuk fixed effect model dan random effect model tidak ada yang signifikan.
2. Regresi Panel Model 2
Tabel 3
Hasil Regresi
Panel Model 2
|
Variabel Independen |
Regresi Panel Model 2 dan Variabel Dependen:
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) |
||
|
Common Effect Model (CEM) |
Fixed Effect Model (FEM) |
Random Effect Model (REM) |
|
|
IPM |
0.075110*** |
-0.002055 |
0.027185 |
|
R-squared |
0.141616 |
0.496871 |
0.018608 |
|
Adjusted
R-Square |
0.134909 |
0.440486 |
0.010941 |
|
F-statistic |
21.11734 |
8.812085 |
2.427034 |
Keterangan: ***) signifikan pada α = 1%; **) Signifikan pada α = 5%; *) Signifikan
pada α = 10%
Merujuk pada hasil regresi panel model pada Tabel
4.2 di atas, maka hanya regresi panel model 2 dalam bentuk CEM (common effect model) dimana
variabel modal manusia
(IPM) sebagai variabel independen yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka (TPT) yang signifikan
pada α sebesar 1%. Artinya,
jika terjadi kenaikan mutu manusia
(IPM) menyebabkan naiknya tingkat pengangguran terbuka (TPT) pada Kabupaten/Kota� di Provinsi Sulawesi Tengah. Hal ini
terjadinya, karena pengangguran yang ada berasal kalangan berpendidikan (SMU/SMKA/MI) terbesar
di Sulawesi Tengah. Sementara regresi
panel dalam bentuk fixed effect model dan random effect model tidak
ada yang signifikan.
3. Regresi Panel Model 3
Tabel 4
Hasil Regresi
Panel Model 3
|
Variabel
Independen |
Regresi Panel Model 3 dan Variabel Dependen:
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja
(TPAK) |
||
|
Common Effect Model (CEM) |
Fixed Effect Model (FEM) |
Random Effect Model (REM) |
|
|
IPM |
-0.052986 |
0.007528 |
-0.001725 |
|
R-squared |
0.006721 |
0.529782 |
0.0000008 |
|
Adjusted
R-Square |
-0.001101 |
0.476627 |
-0.007866 |
|
F-statistic |
0.859290 |
9.66727 |
0.000961 |
Keterangan: ***) signifikan pada α = 1%; **) Signifikan pada α = 5%; *) Signifikan
pada α = 10%
Merujuk pada hasil regresi panel model pada Tabel 4
di atas, maka hanya regresi panel model 3 dalam bentuk CEM (common effect model), fixed effect model (FEM) dan random effect model� (REM)
tidak ada yang signifikan. Artinya variabel modal manusia (IPM) tidak dapat memprediksi
perubahan dalam tingkat partisipasi Angkatan kerja (TPAK) pada kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tengah.
4. Regresi Panel Model 4
Tabel 5
Hasil Regresi
Panel Model 4
|
Variabel Independen |
Regresi Panel Model 2 dan Variabel Dependen: Jumlah Penduduk Miskin (POV) |
||
|
Common Effect Model (CEM) |
Fixed Effect Model (FEM) |
Random Effect Model (REM) |
|
|
IPM |
-0.430636** |
-0.047261 |
-0.047937 |
|
TPT |
-0.076357 |
0.011919 |
0.010589 |
|
TPAK |
-0.064878 |
0.088483* |
0.088292* |
|
R-squared |
0.032103 |
0.989585 |
0.038345 |
|
Adjusted
R-Square |
0.008873 |
0.988202 |
0.015265 |
|
F-statistic |
1.381969 |
715.7488 |
1.661408 |
Keterangan: ***) signifikan pada α = 1%; **) Signifikan pada α = 5%; *) Signifikan
pada α = 10%
Merujuk pada hasil regresi panel model pada Tabel 5
di atas, maka hanya regresi panel model 4 dalam bentuk CEM (common
effect model) dimana variabel
modal manusia (IPM) sebagai
variabel independen yang mempengaruhi tingkat jumlah penduduk miskin (POV) yang
signifikan pada α sebesar
5%. Artinya, jika terjadi kenaikan mutu manusia (IPM) menyebabkan turun jumlah penduduk miskin pada Kabupaten/Kota� di Provinsi
Sulawesi Tengah. Sementara regresi
panel model dalam bentuk
fixed effect model� dan
random effect model, yakni variabel
tingkat partisipasi
Angkatan kerja (TPAK) mampu
mempengaruhi turunnya jumlah penduduk miskin pada kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Tengah yang signifikan
pada pada α sebesar
10%.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil
temuan model empiris untuk menguji hubungan
modal manusia (IPM) dengan kemiskinan, maka dapat disimpulkan meningkatnya modal manusia mampu menurunkan jumlah penduduk miskin (POV).
Modal manusia juga mampu mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka (TPT) dan tingkat partisipasi Angkatan kerja (TPAK) pada Kabupaten/Kota
di Provinsi Sulawesi Tengah. Kondisi
ini memberikan indikasi bagi pemerintah
daerah kabupaten/kota untuk terus
menerus meningkatkan modal manusia (IPM) dalam bentuk peningkatan usia harapan hidup,
rata-rata lama sekolah dan harapan
lama sekolah, serta tingkat pengeluaran perkapita.
Ag�nor, Pierre‐Richard. (2004). Macroeconomic
adjustment and the poor: analytical issues and cross‐country evidence. Journal
of Economic Surveys, 18(3), 351�408. Google Scholar
Anyanwu, John C., & Erhijakpor, Andrew
E. O. (2009). The impact of road infrastructure on poverty reduction in Africa.
Poverty in Africa, Nova Science Publishers, Inc., New York, 1�40. Google Scholar
Bank, World. (2015). Global monitoring
report 2015/2016: Development goals in an era of demographic change. The
World Bank. Google Scholar
Becker, Gary S. (2009). Human capital: A
theoretical and empirical analysis, with special reference to education.
University of Chicago press. Google Scholar
Becker, Gary Stanley. (1995). Human
capital and poverty alleviation. World Bank, Human Resources Development
and Operations Policy Washington. Google Scholar
Chotia, Varun, & Rao, N. V. M. (2015).
Examining the interlinkages between regional infrastructure disparities,
economic growth, and poverty: A case of Indian States. Economic Annals, 60(205),
53�71. Google Scholar
Chuhan-Pole, Punam. (2014). Africa�s new
economic landscape. The Brown Journal of World Affairs, 21(1),
163�179. Google Scholar
Cumming, Douglas, Johan, Sofia, &
Uzuegbunam, Ikenna. (2020). An anatomy of entrepreneurial pursuits in relation
to poverty. Entrepreneurship & Regional Development, 32(1�2),
21�40. Google Scholar
De Silva, Indunil, & Sumarto, Sudarno.
(2014). Dynamics of Growth, Poverty and Human Capital: Evidence from
Indonesian Sub-National Data. Google Scholar
Dollar, David, & Kraay, Aart. (2002).
Growth is Good for the Poor. Journal of Economic Growth, 7(3),
195�225. Google Scholar
Ghura, Dhaneshwar, Leite, Carlos A., &
Tsangarides, Charalambos G. (2002). Is growth enough? Macroeconomic policy and
poverty reduction. IMF Working Papers, 2002(118). Google Scholar
Islam, Rizwanul. (2004). The nexus of
economic growth, employment and poverty reduction: An empirical analysis
(Vol. 14). Recovery and Reconstruction Department, International Labour Office
Geneva. Google Scholar
Krueger, Anne O., & Berg, Mr Andrew.
(2003). Trade, growth, and poverty: A selective survey. International
Monetary Fund. Google Scholar
Larionova, N. I., & Varlamova, J. A.
(2015). Analysis of human capital level and inequality interrelation. Mediterranean
Journal of Social Sciences, 6(1 S3), 252. Google Scholar
Riddell, W. Craig, & Song, Xueda.
(2011). The impact of education on unemployment incidence and re-employment
success: Evidence from the US labour market. Labour Economics, 18(4),
453�463. Google Scholar
Roemer, John E. (2002). Equality of
opportunity: A progress report. Social Choice and Welfare, 19(2),
455�471. Google Scholar
Santos, Maria Emma. (2011). Human capital
and the quality of education in a poverty trap model. Oxford Development
Studies, 39(01), 25�47. Google Scholar
Teixeira, Pedro Nuno. (2014). Gary Becker�s
early work on human capital�collaborations and distinctiveness. IZA Journal
of Labor Economics, 3(1), 1�20. Google Scholar
|
Copyright holder: Suparman, Muzakir, Wahyuningsih, Mukhtar Tallesang (2021) |
|
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia |
|
This article is licensed
under: |