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/Kotadi 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/Kotadi 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/Kotadi Provinsi Sulawesi Tengah. Sementara regresi panel model dalam bentuk fixed effect modeldan 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.

 


 

BIBLIOGRAFI

 

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: