J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 20 N O . 2 (2022) 171-191

## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian

## R&D Spillovers Pada Perusahaan di Sektor Industri Manufaktur di Indonesia
Rayersad Saesar Adigunarso 1 , Diah Widyawati 2
1 Inspektorat Jenderal Kementerian Perindustrian, Jl. Jend.Gatot Soebroto Kav.52-53, Jakarta Selatan, 12950, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Indonesia, Kampus UI, Depok, 16424, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 12 September 2022 Direvisi            : 15 November 2022
Diterbitkan       : 18 November 2022
Penelitian ini bertujuan untuk meneliti dan memberikan bukti baru adanya R&D spillovers yang didapatkan oleh perusahaan pada sektor industri manufaktur di Indonesia serta channel utama transmisi R&D spillovers . Studi mengenai R&D spillovers telah banyak dilakukan pada Negara maju  dan  hanya  sedikit  dilakukan  pada  Negara  berkembang.  Di  Indonesia  sendiri,  belum banyak  studi  terbaru  yang  membahas  atau  menganalisis  dampak  R&D spillovers terhadap pertumbuhan produktivitas pada level perusahaan di sektor industri manufaktur. Dalam paper ini,  dibangun  konsep  bahwa  dengan  adanya  R&D spillovers ,  perusahaan  akan  mendapatkan potensi benefit berupa  peningkatan  produktivitas atau  TFP growth. Jalur  transmisi  dari  R&D spillovers dilihat dari 2 (dua) sisi, yaitu melalui jalur perdagangan ( trade ) dan aliran kedekatan teknologi antar sektor industri ( technology flow ). Dari hasil empiris ditemukan bukti terjadinya endogenitas  dari  aktivitas  R&D,  yaitu  berupa sample  selection  problem .  Hal  ini  karena perusahaan akan mempertimbangkan secara rasional faktor-faktor strategis dalam pengambilan keputusan  untuk  melakukan  atau  tidak melakukan  R&D.  Bukti empiris menunjukkan adanya R&D spillovers yang didapatkan oleh perusahaan pada sektor industri manufaktur di Indonesia dan perdagangan merupakan channel /jalur utama terjadinya transmisi R&D spillovers .
K ATA K UNCI
R&D; R&D Spillovers ; TFP Growth ; Trade Spillover; Technology Flow Spillover

## K ORESPONDENSI
E-mail Author Korespondensi: rayersad@kemenperin.go.id

## PENDAHULUAN
Beberapa penelitian yang dilakukan mengenai dampak dari adanya  aktivitas  R&D  terhadap  peningkatan  kinerja perusahaan berfokus pada pengukuran return to investment dari  R&D.  Salah  satu  kerangka  berpikir  yang  digunakan berupa growth accounting yang digabungkan dengan R&D intensity yang  dilakukan  pada  level  perusahaan,  sektor, antarnegara  maupun  ekonomi  secara  keseluruhan.  Secara prinsip,  pengukuran  tersebut  dilakukan  dengan  cara melihat  hubungan  antara total  factor  productivity (TFP) terhadap  R&D.  Menurut  Hall et  al. (2009),  residual  dari growth  factor dalam proses produksi  di  luar faktor input, seperti  tenaga  kerja  dan  kapital,  adalah  hasil  dari  adanya aktivitas R&D. Di lain sisi, Chen et al. (2013) menyatakan bahwa performa atau kinerja suatu perusahaan tidak hanya dipengaruhi  tingkat  intensitas  atau  investasi  R&D  yang dikeluarkan oleh perusahaan tersebut secara mandiri, akan tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  tingkat  intensitas  atau investasi  R&D  perusahaan  lainnya.  Sehingga return  to investment , dalam bentuk peningkatan kinerja perusahaan
tersebut dapat dilihat sebagai dampak eksternalitas positif dari  adanya  aktivitas  R&D.  Dampak  eksternalitas  positif lain  juga  telah  ditunjukkan  dalam  penelitian  Chyi et  al. (2012).  Aktivitas  R&D  yang  dilakukan  oleh  suatu perusahaan  dapat  menyebabkan  adanya  jalaran/rambatan pengetahuan yang mengalir ke perusahaan lain dalam satu sektor industri sejenis maupun antar sektor. Hal ini menjadi salah  satu  faktor  yang  berkontribusi  pada  terciptanya aglomerasi  industri  dalam  satu  klaster  lokasi.  Penelitian lain  yang  dilakukan  oleh  Audretsch  dan  Belitski  (2020) juga menunjukkan hasil yang jelas bahwa  aktivitas R&D yang  dilakukan  oleh  perusahaan  baik  melalui  inovasi proses baru, pembelian teknologi baru, maupun kolaborasi dengan  jejaring  perusahaan  lain  dapat  meningkatkan produktivitas perusahaan melalui peningkatan produktivitas tenaga kerjanya.
Segala aktivitas R&D yang dilakukan oleh masing-masing individu/perusahaan maupun sektoral  akan memunculkan akumulasi  pengetahuan,  yang  menurut  Griliches  (1992) akan  memunculkan pool  of  general  knowledge .  Sifat knowledge yang nonrival menyebabkan setiap
individu/perusahaan  maupun  sektor  industri  dapat mengakses pool  of  general  knowledge tersebut  sehingga benefit dari  adanya  R&D  yang  dilakukan  oleh  suatu perusahaan di suatu  sektor dapat dirasakan oleh individu, perusahaan,  atau  sektor  lainnya.  Perusahaan  yang  dapat memanfaatkan  secara  maksimal  akumulasi knowledge tersebut  akan  berdampak  pada  peningkatan  produktivitas perusahaan.  Hal  inilah  yang  disebut  dengan  eksternalitas dari  R&D  atau  R&D spillovers .  Secara  agregat, keseluruhan  aktivitas  R&D,  baik  yang  dilakukan  oleh individu/perusahaan  dari  satu  sektor  industri  yang  sama maupun  yang  dilakukan  oleh  individu/perusahaan  dari sektor  industri  yang  berbeda  akan  memunculkan social returns to R&D, yaitu manfaat R&D yang didapatkan bagi seluruh  entitas  perekonomian.  Menurut  Griliches  (1992), jalur ( channel ) transmisi dari R&D spillovers dapat diukur pada  dua  aspek,  yaitu rent  spillover dan pure knowledge spillover . Rent spillover adalah R&D spillover yang terjadi karena  adanya  transaksi  ekonomi  berupa  perdagangan bahan  baku  antarpelaku  ekonomi,  sedangkan pure knowledge  spillover terjadi  karena  sifat knowledge yang nonrival sehingga setiap pelaku ekonomi dapat mengakses knowledge tersebut. Dengan menggabungkan kedua aspek spillovers tersebut, maka dapat  dilakukan estimasi  secara komprehensif  dampak  dari  R&D spillovers terhadap peningkatan  produktivitas  (TFP growth ),  baik  pada  level perusahaan maupun antarsektor industri. Menurut Jiang et al. (2015), terdapat 2 (dua) jalur untuk spillover dari R&D tersebut dapat terjadi; Pertama, ide-ide dan teknologi dapat menyebar  dari  satu  perusahaan  atau  individual  ke perusahaan  atau  individu  lainnya  yang  berakibat  pada peningkatan  produktivitas  dalam  satu  sektor  industri maupun antar sektor industri. Kedua, jumlah inovasi yang signifikan  akan  membantu  menciptakan  permintaan  baru maupun pengembangan pasar kedepannya.
Penelitian  Jaffe  (1986)  menunjukkan  bahwa  peningkatan pool R&D spillover sebesar  1%  dapat  meningkatkan keuntungan  perusahaan  lain  sebesar  0,3%.  Penelitian Aiello  dan  Cardamone  (2008)  pada  sektor  industri manufaktur  di  Italia  sepanjang  periode  1998-2003, menunjukkan  hasil  bahwa  R&D spillover berpengaruh positif pada peningkatan produktivitas perusahaan. Hall et al. (2009) membuktikan secara empiris bahwa benefit dari R&D  dapat  meningkatkan  produktivitas  melalui  adanya perbaikan  kualitas  barang,  menurunkan  biaya  produksi rata-rata,  ataupun  perluasan  jenis  substitusi  input  antara ( intermediate  input ) dan  hasil  akhir  ( end  product )  yang tersedia. Hasil penghitungan dampak pada masing-masing komponen  beragam  sehingga  menimbulkan  perdebatan mengenai jalur utama transmisi dari R&D spillovers . Goto dan Suzuki (1989) menemukan dalam kajiannya di sektor industri manufaktur di Jepang bahwa perdagangan adalah jalur  utama  dari  R&D spillovers .  Sebanyak  80% peningkatan  produktivitas  (TFP growth )  disebabkan  oleh
adanya trade spillover . Keller (2001) dalam penelitiannya di  sektor  industri  manufaktur  di  Kanada  menemukan  hal yang  sama,  bahwa  dampak trade  spillover terhadap  TFP growth adalah  sebesar  29,2%  jauh  di  atas  dampak technology  flow  spillover yang  sebesar  21,4%.  Hal  yang berbeda  ditemukan  oleh  Griliches  &  Lichtenberg  (1978) dalam  penelitiannya  di  Amerika  Serikat,  bahwa  90% peningkatan  produktivitas  disebabkan  oleh  adanya  R&D spillover berupa technology  flow .  Hal  yang  sama  juga diungkapkan  oleh  Sterlacchini  (1989)  pada  penelitian  di Inggris  dan  menemukan  bahwa  35%  peningkatan produktivitas  disebabkan  karena  adanya  aliran  inovasi antarsektor  industri.  Di  lain  sisi,  penghitungan  nilai dampak  R&D spillovers tersebut  ternyata  hanya didasarkan  pada  pengukuran  di  masing-masing  jalur transmisinya,  belum  secara  keseluruhan.  Griliches  dan Lichtenberg  (1978),  Sterlacchini  (1989),  Mohnen  dan Lépine  (1991),  dan  Crespi et  al. (2008)  menggunakan aliran knowledge , inovasi, dan paten antar sektor industri. Adapun  Terleckyj  (1980)  menggunakan  transaksi intermediate input sebagai jalur R&D spillovers . Hal yang sama juga dilakukan dalam penelitian yang dikembangkan oleh  Goto  dan  Suzuki  (1989),  Keller  (2001),  dan  Singh (2004) sehingga belum dapat disimpulkan jalur yang lebih dominan  di  antara  keduanya.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian  ini,  R&D spillovers diukur  melalui  gabungan mekanisme  perdagangan  ( trade )  input  antara  antarsektor industri manufaktur untuk meng- capture rent spillover dan aliran  kedekatan  dalam  pemakaian  teknologi  ( technology flow ) antarsektor industri manufaktur untuk meng- capture pure knowledge spillovers . Hall et al. (2009) menyatakan bahwa rent  spillovers terjadi  utamanya  dikarenakan adanya transaksi  moneter, seperti perdagangan, investasi, perpindahan  pegawai,  merger,  dan  akuisisi.  Di  sisi  lain dikarenakan  terdapat  sifat  khusus  dari knowledge yang bersifat nonrival, exclusive , dan partially excludable goods dapat  menyebabkan  perusahaan  untuk  mengimitasi,  me- reverse engineering ataupun menggali informasi-informasi termasuk paten atas segala aktivitas inovasi yang dilakukan perusahaan  atau  sektor  industri  lainnya  tanpa  perlu terjadinya  transaksi  penjualan  ataupun  perdagangan.  Hal yang sama juga ditunjukkan dalam penelitian  Chen et  al. (2013)  bahwa  investasi  R&D  yang  dilakukan  suatu perusahaan,  dalam  bentuk  teknologi  atau  inovasi  baru, bersifat intangible dan  tidak  selalu  sulit  untuk  dilakukan reverse  engineer atau  imitasi.  Ketika  suatu  perusahaan telah  mengetahui  dan  memahami  cara  atau know-how penciptaan  produk  baru  atau  inovasi  proses  baru  yang dilakukan oleh perusahaan lainnya yang berinvestasi R&D tersebut,  maka  pengaruh  dari  investasi  R&D  tidak  hanya bagi perusahaan yang berinvestasi R&D, akan tetapi juga perusahaan  lainnya  yang  menggunakan  pengetahuan tersebut.
Penelitian  mengenai  R&D spillovers telah  banyak dilakukan  pada  negara  kategori  maju  dan  hanya  sedikit dilakukan  pada  negara  berkembang.  Karakteristik  negara berkembang  yang  cepat  untuk catch  up terhadap perkembangan  teknologi  dan  adanya  efek learning  by doing negara  berkembang  terhadap teknologi  dari  negara maju  menjadi  menarik  untuk  dipelajari.  Terjadinya perbedaan  antara  negara  maju  dengan  berkembang  juga dapat  didasarkan  pada  perbedaan  alokasi  investasi pengeluaran  untuk  R&D.  Kondisi  di  Indonesia,  merujuk pada  data  survei  Industri  Besar  dan  Sedang  (IBS)  BPS sepanjang  tahun  1995-2006,  proporsi  intensitas  R&D perusahaan  hanya  pada  nilai  rata-rata  0,04%  dari  jumlah output produksi. Jika dilihat berdasarkan data Gross R&D expenditure (% of GDP ) (GERD) yang dirilis oleh Global Innovation  Index (2018),  nilai  GERD  Indonesia  hanya bernilai  0,1%,  jauh  di  bawah  level  sesama  negara berkembang,  yaitu  Vietnam  dengan  nilai  0,4%  dan Thailand  dengan  nilai  0,6%.  Hal  ini  menunjukkan rendahnya  pengembangan  investasi  R&D  di  Indonesia. Perbedaan  jumlah  SDM  IPTEK  juga  menjadi  pembeda pendapatan per kapita antara negara maju dan berkembang. Mengacu  pada  data Global  Innovation  Index (2018),  di tahun 2016, Jepang memiliki jumlah peneliti sebesar 5.210 peneliti  per  satu  juta  penduduk,  Jerman  memiliki  jumlah peneliti  sebesar  4.893,2  peneliti  per  satu  juta  penduduk, dan Amerika Serikat yang memiliki jumlah peneliti sebesar 4.313,4  peneliti  per  satu  juta  penduduk.  Kondisi  tersebut jauh  berbeda  dengan  yang  terjadi  di  negara  berkembang, Vietnam  hanya  memiliki  672,1  peneliti  per  satu  juta penduduk, Thailand hanya memiliki 865,4 peneliti per satu juta penduduk, sedangkan Indonesia hanya memiliki 89,2 peneliti  per  satu  juta  penduduk.  Di  Indonesia  sendiri, belum  banyak  penelitian  terbaru  yang  membahas  atau menganalisis  R&D spillovers terhadap  pertumbuhan produktivitas  dan  dampaknya  pada  level  perusahaan  di sektor  industri  manufaktur.  Di  samping  itu,  analisis dampak  R&D spillovers pada  karakteristik  level perusahaan, dalam hal ini perusahaan besar dan perusahaan kecil,  juga  menjadi  penting  untuk  dibahas.  Perusahaan besar umumnya mempunyai resources dalam bentuk SDM dan finansial yang lebih banyak dibandingkan perusahaan kecil.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  disusun  bertujuan untuk  (a)  mengidentifikasi  dan  memberikan  bukti informasi  baru  tentang  adanya  R&D spillovers dalam bentuk trade spillover dan technology flow spillover yang memiliki  pengaruh  terhadap  peningkatan  produktivitas (TFP growth ) perusahaan di sektor industri manufaktur di Indonesia dan (b) menunjukkan bukti empiris bahwa jalur utama  transmisi  R&D spillovers di  Indonesia  adalah melalui jalur perdagangan ( trade spillover ).

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian  ini  menggunakan  model  konseptual  yang dikembangkan  oleh  Griliches  (1992)  dalam  membangun konsep  R&D spillovers ,  Lichtenberg  &  Siegel  (1991) dalam  membangun  konsep  produktivitas,  dan  Terleckyj (1974) dalam membangun kerangka teori hubungan antara R&D intensity  &  spillovers terhadap  peningkatan produktivitas  (TFP growth ).  Model  persamaan  yang dibangun oleh Griliches (1992) untuk menjelaskan adanya R&D spillovers adalah sebagai berikut:
𝐾 𝑎𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝐾 𝑗 (1)
dengan 𝐾 𝑎𝑖 adalah  jumlah  agregat  pengetahuan  yang dipinjam  oleh  sektor  industri  ke-i  dari  seluruh pool  of knowledge yang  tersedia. 𝐾 𝑎𝑖 merupakan  R&D spillovers yang diterima oleh sektor industri i. 𝐾 𝑗 merupakan tingkat ketersediaan knowledge pada  sektor  industri  j  dan 𝑤 𝑖𝑗 menggambarkan fungsi pembobotan yang dapat diinterpretasikan  sebagai  fraksi knowledge pada  sektor industri  j  yang  dipinjam  oleh  sektor  industri  i.  Dalam menghitung  pembobotan,  perlu  memperhatikan  transmisi ( channel transfer  of  knowledge )  antar  sektor  sehingga dalam hal ini nilai R&D spillovers bergantung kepada jenis pembobotan  yang  mempertimbangkan  transmisi  antar sektor.
R&D spillovers tersebut  dapat  diukur  pada  dua  sisi, yaitu:
1. Rent Spillovers
Transmisi  R&D  diinisiasi  oleh  adanya  transaksi ekonomi dalam bentuk perdagangan input antara antar sektor  industri  domestik.  Makin  tinggi  frekuensi perdagangan input antara  antarsektor  industri,  maka intensitas  pertukaran  pengetahuan  ( knowledge )  yang implisit  terkandung  dalam input antara  akan  makin tinggi. Knowledge tersebut didefinisikan sebagai  hasil adanya aktivitas R&D yang dilakukan oleh perusahaan di  suatu  sektor  industri.  Perusahaan  akan  beradaptasi dengan mengabsorbsi knowledge baru yang terkandung secara implisit pada input antara tersebut.
2. Knowledge Spillovers
Untuk melihat transmisi R&D via knowledge spillover digunakan  pendekatan  aliran  teknologi  ( technology flow )  antarsektor  industri.  Asumsi  yang  digunakan adalah  makin  dekat  jenis  pemakaian  teknologi  yang digunakan antara dua sektor industri, akan makin tinggi intensitas  pertukaran  pengetahuan  ( knowledge )  di antara  sektor  industri  tersebut.  Intensitas  pertukaran pengetahuan tersebut akan meningkat apabila perusahaan  memiliki  kemampuan  tinggi  dalam mengabsorbsi knowledge , dalam hal ini, jika intensitas R&D  perusahaan  tinggi,  akan  memiliki  kemampuan absorbsi knowledge yang  tinggi  sehingga  perusahaan akan  mampu  memaksimalkan benefit yang  ada  dari pertukaran knowledge tersebut.  Satu  sektor  industri
dapat menjadi penyumbang inovasi/pengetahuan baru, sedangkan  sektor  industri  lainnya  dapat  menjadi pengguna inovasi/pengetahuan baru tersebut. Dalam  melihat  hubungan  antara  pengaruh  R&D intensity terhadap  TFP growth ,  digunakan  model konseptual  yang  dibangun  oleh  Terleckyj  (1974)  sebagai berikut:
( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 )
̇ 𝑡 = 𝜆 + 𝜌 (𝑅̇ 𝑄 ⁄ ) + 𝜇 (2)
dengan ( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑡 menunjukkan  peningkatan  produktivitas
(TFP growth ), 𝜆 adalah  variabel  eksogen  yang menunjukkan tingkat perubahan teknologi secara eksternal ( external technical change ), 𝜌 adalah marginal productivity / rate  of  return dari  R&D, (𝑅̇ 𝑄 ⁄ ) menggambarkan  R&D intensity atau  intensitas  dalam melakukan  R&D,  dan 𝜇 adalah disturbances .  Griliches (1992) menyatakan bahwa perubahan teknologi ( technical change )  adalah  hasil  dari  adanya  kesadaran  dalam berinvestasi  secara  ekonomi  dan  pengambilan  keputusan yang  didasari  oleh  pertimbangan  seluruh  agen  ekonomi yang  terlibat.  Sehingga  eksternalitas/ spillovers menjadi salah satu sumber utama peningkatan produktivitas. Maka, model di Persamaan (2) dapat dimodifikasi menjadi
𝜆 = 𝐾 𝑎𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝐾 𝑗 ; dimana 𝐾 𝑗 = 𝑅 ̇ 𝑄 ⁄
sehingga
( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑡 = ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑅̇ 𝑄 ⁄ ) 𝑗𝑡 + 𝜌 (𝑅̇ 𝑄 ⁄ ) 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖𝑡 (3)
Dengan ( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑡 menunjukkan  peningkatan  produktivitas
(TFP growth ) sektor industry I pada waktu t. 𝐾 𝑗 merupakan tingkat ketersediaan knowledge pada sektor industri j yang diperoleh  dari  akumulasi knowledge secara dynamic oleh karena adanya keputusan investasi  R&D sektor  industri j pada  waktu  t. 𝑤 𝑖𝑗 menggambarkan  fungsi  pembobotan yang  dapat  diinterpretasikan  sebagai  fraksi knowledge pada sektor industri j yang dipinjam oleh sektor industri i, 𝜌 adalah marginal  productivity / rate  of  return dari  R&D,
(𝑅̇ 𝑄 ⁄ ) menggambarkan  R&D intensity atau  intensitas sektor  industri  i  dalam  melakukan  R&D,  dan 𝜇 adalah disturbances .

## METODOLOGI PENELITIAN

## Model empiris
Berdasarkan kerangka teori di atas, dapat dibangun model empiris  untuk  menghitung  dampak  R&D spillovers terhadap  pertumbuhan  produktivitas  (TFP growth ) perusahaan pada sektor industri manufaktur di Indonesia . Dengan  mengontrol time  invariance ,  dapat  dibangun model empiris,
( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑗𝑡 = 𝜇 𝑖 + 𝜌 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑗𝑡 𝑌 𝑖𝑗𝑡 + 𝛿 1 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 + 𝛿 2 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 + 𝜼𝑿 𝑖𝑗𝑡 + 𝑢 𝑖𝑗𝑡 (4)
dengan ( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑗𝑡 adalah  TFP growth perusahaan  i  pada sektor  j  di  tahun  ke-t. 𝜇 𝑖 adalah  konstanta  yang menunjukkan firm  effect , 𝜌 adalah  parameter  yang menunjukkan  dampak  dari  R&D intensity terhadap  TFP growth , 𝛿 1,2 adalah parameter yang menunjukkan dampak dari trade spillover atau technology flow spillover terhadap TFP growth , 𝜼 adalah vektor dari unknown parameter , 𝑿 adalah  vektor  dari  variabel  eksogen  yang  memiliki pengaruh  terhadap  peningkatan  produktivitas,  dan 𝑢 𝑖𝑗𝑡 adalah disturbances . 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑗𝑡 𝑌 𝑖𝑗𝑡 adalah  R&D intensity perusahaan  i  pada  sektor  industri  j  di  tahun  ke-t. 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 dan 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 adalah  bobot  yang  dihitung  dari  perdagangan  (io) input antara dari sektor industri k ke sektor industri j dan aliran  teknologi  ( technology  flow )  (tf)  yang  berasal  dari sektor  industri  k  sebagai  penghasil  inovasi  untuk dipakai pada  sektor  industri  j.  Persyaratan  dalam  penghitungan bobot tersebut, antara lain:
1. ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 = 1 , menggambarkan total share perdagangan  input  antara  sama  dengan  1  dan ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 𝑛 𝑘≠𝑗 = 1 ,  menggambarkan  aliran  teknologi  yang berasal  dari  sektor  industri  k  kepada  industri  j  sama dengan 1.
2. 𝑤 𝑗𝑗 𝑖𝑜 = 0 dan 𝑤 𝑗𝑗 𝑡𝑓 = 0 untuk  menghindari double counting pada sektor industri yang sama.

## Endogenitas R&D
Medda dan Piga (2013) menyebutkan bahwa R&D timbul sebagai  sebuah  keputusan  yang  diambil  perusahaan. Perusahaan  akan  mempertimbangkan  secara  rasional faktor-faktor strategis dalam pengambilan keputusan untuk melakukan atau tidak melakukan R&D. Penelitian ini juga bertujuan  untuk  melihat  hubungan  R&D  terhadap peningkatan  produktivitas  perusahaan  sehingga  kriteria keputusan  perusahaan  untuk  melakukan  atau  tidak melakukan R&D akan menjadi pembeda. Oleh karena itu, pengambilan  sampel  perlu  memperhatikan  kriteria keputusan  R&D  yang  diambil  oleh  perusahaan. Permasalahan  yang  timbul  adalah  endogenitas  berupa permasalahan sample  selection , terdapat omitted variable bias berupa  perilaku  keputusan  perusahaan  untuk melakukan atau tidak melakukan R&D. Untuk menjawab tujuan  penelitian,  variabel  keputusan  R&D  yang  akan diobservasi  adalah  hanya  pada  perusahaan  yang memutuskan  untuk  melakukan  R&D  (R&D Expenditure (Rp.)  >  0).  Dikarenakan  adanya  permasalahan sample selection tersebut,  maka  dalam  penelitian  ini  digunakan estimasi  Heckman two  step (1979)  untuk  mendapatkan estimasi yang tidak bias dan konsisten. Estimasi Heckman
two  step dilakukan  dengan  menggunakan  estimator Wooldridge  (2002)  untuk  koreksi  seleksi  sebagaimana dikembangkan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Dustmann  dan  Rochina-Barrachina  (2007).  Adapun penjabaran langkah-langkahnya sebagai berikut: 1. Dengan menggunakan model empiris pada Persamaan
(4),  TFP growth ( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ hanya  akan  diobservasi  untuk perusahaan yang memutuskan untuk melakukan R&D sehingga kriteria seleksi ditetapkan pada variabel yang diinstrumentasikan,  yaitu  R&D decision .  Penentuan R&D decision setiap perusahaan i pada sektor industri j  dan  tahun  ke-t  dapat  dimodelkan  pada  persamaan seleksi sebagai berikut,
𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 𝜂′ 1 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑖𝑗𝑡 +
𝜂′ 2 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂′ 3 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑖𝑗𝑡 2 + 𝜂′ 4 𝑢𝑚𝑢𝑟 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂 ′ 5 (𝑢𝑚𝑢𝑟 𝑖𝑗𝑡 2 ) + 𝜂′ 4 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂′ 5 ( 𝐾 𝐿 ) 𝑖𝑗𝑡 + 𝜀 𝑖𝑗𝑡 (5)
dengan  R&D Decision adalah  variabel  biner  yang menunjukkan keputusan perusahaan untuk melakukan atau  tidak  melakukan  R&D.  Nilai  variabel  R&D Decision =  0  jika  perusahaan  tidak  melakukan  R&D (nilai  variabel  R&D expenditure (Rp.) = 0)  dan R&D Decision =  1  jika  perusahaan  melakukan  R&D  (nilai variabel R&D expenditure (Rp.) > 0).
2. Estimasi  Persamaan  (5)  dengan  menggunakan  probit.
Kemudian, hitung nilai Inverse Mill’s Ratio (IMR) ( 𝜆 ). Signifikansi  nilai  IMR  ( 𝜆 )  akan  menunjukkan  adanya bias dari selektivitas di dalam model. Nilai 𝜆 dihitung melalui persamaan sebagai berikut:
𝜆 = 𝜙(𝜼′𝒁 𝒊𝒋𝒕 ) Φ(𝜼′𝒁 𝒊𝒋𝒕 ) (6)
dengan 𝜙(. ) adalah  nilai  standar  normal  dari density function ,  sedangkan Φ(. ) adalah  nilai  standar  normal dari cumulative  distribution  function . Z merupakan vektor  dari  variabel  instrumen  yang  diasumsikan menjadi  pertimbangan  perusahaan  dalam  melakukan R&D. Sebagaimana Persamaan (5), Z merupakan vektor dari:
a. Foreign. Variabel dummy yang  menunjukkan kepemilikan modal asing di perusahaan.
b. Firm  Size. Variabel  ini  menunjukkan  ukuran perusahaan.  Nilai  kuadrat  dari  variabel firm  size dimaksudkan untuk menangkap kemungkinan hubungan  nonlinier  antara firm  size dan  R&D decision .
c. Umur  Perusahaan.  Variabel  ini  menunjukkan  umur perusahaan  semenjak  mulai  berproduksi.  Nilai kuadrat  dari  umur  perusahaan  dimaksudkan  untuk menangkap kemungkinan hubungan nonlinier antara umur perusahaan dan R&D decision .
d. Propensity  to  export. Variabel  yang  menunjukkan persentase jumlah hasil produksi yang diekspor atau kecenderungan  perusahaan  melakukan  ekspor  atas hasil produksinya.
e. Capital  intensity. Variabel  ini  menunjukkan  tingkat capital  intensity perusahaan.  Makin  tinggi  nilainya menunjukkan perusahaan yang bersifat padat modal.
3. Nilai  IMR  yang  didapat  pada  poin  2,  dimasukkan sebagai regressor tambahan  model  empiris  pada Persamaan  (4)  untuk  mendapatkan  estimasi  koefisien 𝜌 , 𝛿 1 , dan 𝛿 2 yang konsisten. Sehingga, Persamaan (4) akan menjadi:
( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑗𝑡 ∗ = 𝜇 𝑖 + 𝜌 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑗𝑡 𝑌 𝑖𝑗𝑡 + 𝛿 1 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 + 𝛿 2 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 + 𝜂 1 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂 2 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂 3 𝑢𝑚𝑢𝑟 𝑖𝑗𝑡 + 𝜂 4 (𝑢𝑚𝑢𝑟 𝑖𝑗𝑡 ) 2 + 𝜆(𝜼′𝒁 𝒊𝒋𝒕 ) + 𝑒 𝑖𝑗𝑡 (7)
dengan ( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑗𝑡 ∗ akan diobservasi jika
𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 1 .

## Probability to do R&D
Untuk mengidentifikasi adanya pengaruh R&D spillovers terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ) perusahaan,  dibangun  model  empiris  di  Persamaan  (4) dengan  dasar  R&D intensity atau  nilai  pengeluaran  atau investasi R&D yang dikeluarkan oleh perusahaan. Di sisi lain, model empiris tersebut juga dapat dibangun dari R&D decision yang diambil oleh perusahaan, yaitu dampak yang ditimbulkan  oleh  R&D spillovers terhadap  TFP growth apabila  perusahaan  mengubah  keputusannya  dari  tidak melakukan  R&D  menjadi  memutuskan  untuk  melakukan R&D.  Oleh  karena  itu,  model  ini  dibangun  atas  dasar tingkat probabilitas keputusan perusahaan untuk melakukan  R&D  yaitu  memodifikasi  model  empiris Persamaan (4)  dengan mensubstitusi  variabel  independen yang digunakan  dari  semula  nilai  R&D intensity menjadi nilai probabilitas tiap perusahaan untuk melakukan R&D. Pengembangan model dilakukan melalui dua tahap, yaitu:
1. Menghitung  probabilitas  dari  Persamaan  (5)  untuk melihat  penentu  perubahan  keputusan  R&D  masing- masing perusahaan dari tidak melakukan R&D menjadi melakukan R&D. Dalam menghitung nilai probabilitas, digunakan  estimasi  model Conditional  Logit/Fixed Effect  Logit  Model .  Alasan  dalam  menggunakan estimasi  ini  adalah  seperti  yang  dikemukakan  oleh Williams (2018) dalam penelitiannya bahwa Conditional Logit/Fixed Effect Logit Model digunakan untuk melihat penentu dari variabilitas keputusan yang terjadi  pada  setiap  individu,  dalam  hal  ini  perubahan keputusan  yang  diambil  perusahaan  dari  tidak melakukan  R&D  menjadi  melakukan  R&D.  Di samping  itu,  estimasi  yang  dihasilkan  akan  efisien,
tidak rentan terhadap omitted variable bias , dan dapat mengontrol variabel yang bersifat time invariant . 2. Tahap  selanjutnya,  melakukan  regresi fixed  effect model dengan menjadikan nilai probabilitas pada poin 1  sebagai proxy nilai  R&D intensity sehingga persamaan model empiris (4) dapat dibentuk menjadi:
( 𝑇𝐹𝑃 ̇ 𝑇𝐹𝑃 ) 𝑖𝑗𝑡 = 𝜇 𝑖 + 𝜌′𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 ) + 𝛿′ 1 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 ) + 𝛿′ 2 ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 ) + 𝜼′𝑿 𝑖𝑗𝑡 + 𝑢 𝑖𝑗𝑡 (8)
dengan 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 ) adalah  nilai  probabilitas kecenderungan  keputusan  yang  diambil  oleh  setiap perusahaan  i  pada  sektor  industri  j  di  tahun  ke-t  untuk melakukan  R&D. 𝜌′ menunjukkan  dampak/efek  dari probabilitas R&D decision yang diambil oleh perusahaan terhadap TFP growth . 𝛿′ 1 menunjukkan dampak/efek trade spillover terhadap  TFP growth perusahaan  yang  akan didapat melalui perdagangan input antara atas probabilitas R&D decision yang diambil oleh perusahaan pada sektor industri lainnya. 𝛿′ 2 menunjukkan dampak/efek technology flow spillover terhadap TFP growth perusahaan yang  akan  didapat  melalui  aliran  teknologi  atas probabilitas R&D decision yang diambil oleh perusahaan pada sektor industri lainnya.

## HIPOTESIS PENELITIAN
Dalam  mengestimasi  ketiga  spesifikasi  model  empiris, yaitu (A)  model empiris tanpa adanya endogenitas R&D, (B) model empiris dengan mempertimbangkan endogenitas R&D, dan (C) model empiris dengan kriteria probability to do R&D, digunakan tiga jenis kriteria, yaitu:
A. Estimasi model tanpa adanya efek R&D spillovers
R&D spillovers pada  Persamaan  (4)  dan  (7)  akan diestimasi  pada  tingkat 𝛿 1 = 𝛿 2 = 0 serta  Persamaan  (8) pada tingkat 𝛿′ 1 = 𝛿′ 2 = 0 .
B. Estimasi  model  adanya  efek  parsial  dari  R&D spillovers (perdagangan atau aliran teknologi)
Dengan  menggunakan  persamaan  model  empiris (4), (7), dan  (8),  estimasi  dilakukan  untuk  menghitung  dampak adanya  efek  parsial  dari  R&D spillovers,  trade spillover , dan technology  flow  spillover terhadap  peningkatan produktivitas  (TFP growth ).  R&D spillovers pada Persamaan (4) dan (7) akan diestimasi pada tingkat 𝛿 1 = 0 atau 𝛿 2 = 0 dan  pada  Persamaan  (8)  pada  tingkat 𝛿′ 1 = 0 atau 𝛿′ 2 = 0 .
C. Estimasi  Model  Gabungan  dari  R&D  spillovers (perdagangan dan aliran teknologi)
Dalam  penelitian  ini  digunakan  juga  model  gabungan untuk  memperlihatkan  dampak/efek  gabungan  dari trade spillover dan technology flow  spillover terhadap peningkatan produktivitas (TFP growth ).
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian,  maka  pengujian hipotesis diarahkan terhadap:
1. Memberikan bukti informasi baru tentang adanya R&D spillovers dalam bentuk trade spillover dan technology flow  spillover yang  memiliki  pengaruh  terhadap peningkatan produktivitas (TFP growth ) perusahaan di sektor industri manufaktur di Indonesia.
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk  mencari  nilai 𝜕( 𝑇𝐹𝑃 ̇ 𝑇𝐹𝑃 ) 𝑖𝑗𝑡 𝜕 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝𝑖𝑗𝑡 𝑌𝑖𝑗𝑡 terhadap  keseluruhan  spesifikasi  model empiris (4), (7), dan (8). Nilai koefisien trade spillover ( 𝛿 1 )  dan  koefisien technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ) diekspektasikan bernilai ≠ 0.
2. Jalur  utama  transmisi  R&D spillovers di  Indonesia adalah  melalui  jalur  perdagangan  ( trade  spillover ). Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melihat  nilai koefisien trade spillover ( 𝛿 1 ) dan koefisien technology flow spillover ( 𝛿 2 ). Nilai koefisien trade spillover ( 𝛿 1 ) diekspektasikan  >  koefisien technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ).
Setelah pengujian terhadap hipotesis penelitian dilakukan, tahapan selanjutnya adalah menguji robustness dari model. Pengujian  atas robustness dilakukan  dengan  tiga  cara, yaitu mengambil data subsampel, khususnya untuk sektor industri  yang  sensitif  terhadap  pengambilan  keputusan untuk melakukan R&D (R&D decision = 1), menge- drop data sampel tahun pengamatan yang jumlah observasinya menyebabkan unbalanced  data ,  dan  memasukkan time dummy ke dalam persamaan model empiris.

## Variabel Dependen
Dalam  penelitian  ini,  variabel  dependen  yang  digunakan adalah peningkatan produktivitas (TFP growth ). Nilai TFP growth dihitung  dengan  cara  estimasi  menggunakan metode  Levinsohn-Petrin  (LP)  sebagaimana  yang dikembangkan  dalam  penelitian  Kusumaningrum  (2017). Menurut  Kusumaningrum  (2017),  metode  LP  dapat memberikan  koefisien  estimasi  yang  lebih  konsisten dibandingkan dengan teknik pengujian OLS. Lichtenberg &  Siegel  (1991)  mengemukakan  bahwa  salah  satu permasalahan  penelitian  mengenai  estimasi  TFP growth pada  level  perusahaan  adalah  pengukuran  dilakukan dengan berbasiskan pada informasi input dan output yang tidak lengkap, seperti tidak adanya data mengenai kapital dan tingkat utilisasinya yang digunakan perusahaan untuk berproduksi.  Rovigatti  dan  Mollisi  (2017)  berpendapat bahwa  penggunaan  input  antara  sebagai  variabel  proksi digunakan  untuk  mengatasi  banyaknya  data  investasi berupa  kapital  di  level  perusahaan  yang  bernilai  0.  Hal tersebut menjadi pertimbangan karena dengan menggunakan metode LP, konsumsi listrik dapat menjadi alternatif sebagai input antara dan dapat digunakan untuk mengukur tingkat utilisasi kapital.
Model  estimasi  TFP growth yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝑇𝐹𝑃 𝑖𝑗𝑡 =   𝑦 𝑖𝑗𝑡 − 𝜙 𝑡( 𝑒 𝑖𝑗𝑡, ,𝑐 𝑖𝑗𝑡) − 𝛼 𝑙 𝑙 𝑖𝑗𝑡
(9)
Selanjutnya  dari  estimasi  nilai  TFP  pada  Persamaan  (9) tersebut,  dikonversi  ke  dalam log natural  untuk  menjadi TFP growth .  Berikut  ini  adalah  daftar variabel  yang digunakan untuk mengestimasi nilai TFP.
1. Nilai value added (y)
Value added perusahaan merupakan nilai tambah yang dihasilkan oleh perusahaan i pada sektor j untuk tahun t.  Data  yang  digunakan  diambil  dari  Survei  IBS-BPS untuk  periode  tahun  1995-2006.  Selanjutnya,  nilai tersebut  dikonversi  dengan  menggunakan  harga konstan pada tahun dasar 2000.
2. Nilai tangible capital (c)
Nilai tangible  capital dihitung  berdasarkan  nilai  total taksiran aset tetap yang dimiliki perusahaan pada akhir tahun.  Selanjutnya,  nilai  tersebut  dikonversi  dengan menggunakan  harga  konstan  pada  tahun  dasar  2000 (2000=100).
3. Konsumsi Listrik (e) Nilai  konsumsi  listrik  dihitung  berdasarkan  jumlah listrik  yang  dibeli,  baik  dari  PLN  maupun  nonPLN, ditambah  jumlah  listrik  yang  diproduksi  sendiri,  dan dikurangi  jumlah listrik yang dijual. Nilai ini menjadi proksi untuk unobserved productivity shock .
4. Jumlah tenaga kerja (l) Data  tenaga  kerja  yang  digunakan  adalah  data  tenaga kerja produksi.

## Variabel Independen
Terdapat  tujuh jenis variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini. Tujuh variabel tersebut dibagi untuk dua jenis persamaan model empiris.
Pertama , untuk persamaan model empiris (4) dan (7), jenis variabel independen yang digunakan:
1. R&D intensity ( 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑗𝑡 𝑌 𝑖𝑗𝑡 ) (%)
Nilai  R&D intensity (%)  diukur  dari  persentase  rasio nilai  R&D expenditure (Rp.)  terhadap  total output jumlah produksi (Rp.) perusahaan i pada sektor industri j di tahun t.
2. R&D spillovers via trade atau  disebut trade spillover
( ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 ) (%)
Nilai trade  spillover (%)  untuk  perusahaan  i  pada sektor industri j di tahun t dihitung berdasarkan jumlah dari total perkalian bobot perdagangan (io) input antara yang dilakukan dari masing-masing sektor industri k ke sektor industri j dengan R&D intensity (%) perusahaan i pada sektor industri k di tahun t. Bobot perdagangan (io) input antara ini disusun berdasarkan matriks input- output perdagangan  domestik  dari  input  antara
antarsektor industri di Indonesia dengan menggunakan basis data yang dirilis oleh OECD (2019).
3. R&D spillovers via technology flow atau  disebut technology flow spillover ( ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑘𝑡 𝑌 𝑖𝑘𝑡 )
Nilai technology flow spillover (%) untuk perusahaan i pada  sektor  industri  j  di  tahun  t  dihitung  berdasarkan jumlah  dari  total  perkalian  bobot  aliran  teknologi  (tf) yang  berasal  dari  masing-masing  sektor  industri  k sebagai  penghasil  inovasi  untuk  dipakai  pada  sektor industri j dengan R&D intensity (%) perusahaan i pada sektor industri k di tahun t. Bobot aliran teknologi (tf) ini  disusun  berdasarkan  matriks  aliran  teknologi antarsektor  industri  di  Indonesia  yang  diadopsi  dari penelitian yang dilakukan oleh Keller (2001). Satu hal yang  menjadi  titik  lemah  dalam  penelitian  ini  adalah cara  penyusunan  matriks  aliran  teknologi  (tf) yang dikembangkan  oleh  Keller  (2001).  Keller  (2001) mengambil  dasar  penelitian  yang  dibangun  oleh Evenson et  al .  (1991)  dalam  menyusun  matriks tersebut, yaitu menggunakan informasi yang diturunkan  dari  sekitar  180.000  paten  inovasi  yang dikembangkan di Kanada sepanjang tahun 1978-1987. Sehingga,  terdapat  penggunaan  asumsi  yang  kuat dalam  penelitian  ini,  yaitu  struktur  industri  penghasil dan  pemakai  inovasi  di  Indonesia  sama  dengan  yang terdapat  di  Kanada.  Cara  lain  yang  dapat  digunakan untuk mengatasi kelemahan tersebut adalah menggunakan konsep matriks kesamaan atau kedekatan teknologi antar perusahaan yang dikembangkan  oleh  Jaffe  (1986)  dan  Aiello  dan Cardamone (2008). Matriks tersebut disusun berdasarkan informasi kedekatan teknologi antar sektor dengan menggunakan klasifikasi paten antar beberapa jenis ketegori teknologi untuk memposisikan karakteristik masing-masing perusahaan dalam matriks kedekatan teknologi maupun kedekatan geografis antar perusahaan. Namun, hal tersebut menjadi kendala bagi penulis  karena  minimnya  informasi  mengenai  data paten,  terbatasnya  data  dan  karakteristik  paten teknologi  yang  didapatkan  maupun  data  geografis perusahaan di masing-masing sektor industri manufaktur  di  Indonesia  yang  cukup reliable. Keterbatasan  waktu  penelitian  dalam  menyusun matriks  kesamaan  atau  kedekatan  teknologi  untuk masing-masing  sektor  industri  di  Indonesia  juga menjadi salah satu penyebab kendala terjadi. Sehingga, dalam  hal  ini,  penulis  menggunakan  konsep  yang dikembangkan oleh Keller (2001).
Kedua , untuk persamaan seleksi  (5), variabel independen yang  digunakan  adalah  keputusan  perusahaan  untuk melakukan R&D ( 𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 ). Variabel 𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 menunjukkan  keputusan  R&D  yang diambil perusahaan i pada sektor industri j di tahun t. Nilai 𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 0 jika perusahaan memutuskan untuk
tidak  melakukan  R&D  dan 𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 1 jika perusahaan memutuskan untuk melakukan R&D. Ketiga ,  untuk  Persamaan  (8),  variabel  independen  yang digunakan di antaranya:
1. Probabilitas  keputusan  perusahaan  melakukan  R&D ( 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 ) Nilai p (𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑗𝑡 ) merupakan nilai probabilitas  kecenderungan  dari  keputusan  yang diambil oleh setiap perusahaan i pada sektor industri j di  tahun  ke-t  untuk  melakukan  R&D.  Nilai  p didapatkan  melalui  prediksi  nilai  probabilitas positive outcome dari  hasil  estimasi conditional  logit / fixed effect  logit model  pada  Persamaan  (5).  Prediksi  nilai probabilitas positive outcome mensyaratkan terjadinya perubahan keputusan perusahaan dari R&D decision = 0  (tidak  melakukan  R&D)  menjadi  R&D decision =1 (melakukan R&D).
2. Probabilitas  terjadinya trade  spillover ( 𝑝(𝑘 𝑖𝑗𝑡 𝑅 ) ̇ = ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 )
Nilai probabilitas terjadinya trade spillover merupakan nilai  potensi  terjadinya trade  spillover yang  akan didapat  perusahaan  melalui  perdagangan  input  antara atas  probabilitas  perubahan  keputusan  dari  R&D decision =  0  (tidak  melakukan  R&D)  menjadi  R&D decision =1  (melakukan  R&D) yang  diambil  oleh perusahaan  pada  sektor  industri  lainnya.  Nilai probabilitas terjadinya trade spillover untuk perusahaan i pada sektor industri j di tahun t ( 𝑝(𝑘 𝑖𝑗𝑡 𝑅 ̇ )) dihitung berdasarkan jumlah dari total perkalian bobot perdagangan  (io)  input  antara  yang  dilakukan  dari masing-masing  sektor  industri  k  ke  sektor  industri  j dengan p (𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 ) perusahaan i pada sektor industri k di tahun t.
3. Probabilitas  terjadinya technology  flow  spillover ( 𝑝(𝑘 𝑖𝑗𝑡 𝐾 ) = ∑ 𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 𝑛 𝑘≠𝑗 𝑝(𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 )
Nilai probabilitas terjadinya technology flow spillover merupakan  nilai  potensi  terjadinya technology  flow spillover yang akan didapat perusahaan melalui aliran teknologi  atas  probabilitas  perubahan  keputusan  dari R&D decision =  0  (tidak  melakukan  R&D)  menjadi R&D decision =1 (melakukan R&D) yang diambil oleh perusahaan  pada  sektor  industri  lainnya.  Nilai probabilitas terjadinya technology flow spillover untuk perusahaan i pada sektor industri j di tahun t ( 𝑝(𝑘 𝑖𝑗𝑡 𝐾 ̇ )) dihitung berdasarkan jumlah dari total perkalian bobot aliran  teknologi  yang  dilakukan  dari  masing-masing sektor  industri  k  ke  sektor  industri  j  dengan p (𝑅&𝐷 𝐷𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑖𝑘𝑡 ) perusahaan i pada sektor industri k di tahun t.

## Variabel Eksogen
Berikut  ini  beberapa  variabel  eksogen  yang  digunakan untuk Persamaan (4), (7), dan (8):
1. Kepemilikan Modal Asing ( 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑖𝑗𝑡 )
Variabel dummy yang  menunjukkan  ada  atau  tidak adanya modal asing di perusahaan. Nilai 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 0 jika perusahaan i pada sektor industri j di tahun t tidak memiliki  modal  asing  dalam  struktur  permodalannya dan sebaliknya, 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑖𝑔𝑛 𝑖𝑗𝑡 = 1 jika perusahaan i pada sektor industri j di tahun t memiliki modal asing dalam struktur permodalannya.
2. Ukuran Perusahaan ( 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑖𝑗𝑡 ) (%)
𝐹𝑖𝑟𝑚 𝑆𝑖𝑧𝑒 𝑖𝑗𝑡 dihitung  berdasarkan log  natural total tenaga kerja perusahaan i pada sektor industri j di tahun t.  Nilai  kuadrat  dari  variabel Firm  Size dimaksudkan untuk  menangkap  kemungkinan  hubungan  nonlinier antara Firm Size dan R&D decision . 3. Umur Perusahaan ( 𝑈𝑚𝑢𝑟 𝑖𝑗𝑡 ) (Tahun)
Variabel  ini menunjukkan umur perusahaan semenjak mulai berproduksi. Nilai kuadrat dari umur perusahaan dimaksudkan untuk menangkap kemungkinan hubungan nonlinier antara umur perusahaan dan R&D decision .
4. Propensity to Export ( 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑗𝑡 ) (%) 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑗𝑡 dihitung
berdasarkan
persentase  jumlah  hasil  produksi  perusahaan  i  pada sektor industri j yang diekspor pada tahun t.
5. Capital Intensity ( 𝐾/𝐿) 𝑖𝑗𝑡 (Rp/Orang) ( 𝐾/𝐿) 𝑖𝑗𝑡 dihitung  berdasarkan  rasio  kapital  ( tangible ) terhadap  total  tenaga  kerja  untuk  perusahaan  i  pada sektor  industri  j  di  tahun  t.  Penghitungan  kapital menggunakan  indeks  harga  konstan  tahun  2000 (2000=100).

## DATA & ANALISIS DESKRIPTIF
Secara  umum,  data  primer  yang  digunakan  adalah  data panel industri yang berasal dari Survey Industri Skala Besar dan  Sedang  (IBS) oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang diambil  dalam  periode  tahunan  untuk  rentang  waktu  12 tahun pengukuran, yakni tahun 1995 hingga 2006. Namun, data  R&D expenditures yang  tersedia  hanya  pada  tahun 1995, 1996, 1997, 1999, 2000, dan 2006. Oleh karena itu, data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hanya  di  tahun tersebut. Jenis data yang digunakan adalah data pada level perusahaan dan dua digit ISIC rev.3 untuk klasifikasi sektor industri  manufaktur  di  Indonesia  sebagaimana  tercantum pada  Tabel  1  bagian  Lampiran.  Variabel  R&D expenditures,  output jumlah  produksi,  dan  kapital dikonversi  menjadi  nilai  riil  dengan  menggunakan  indeks harga konstan tahun 2000 (2000=100). Indeks harga yang digunakan  adalah  Indeks  Harga  Perdagangan  Besar (IHPB). Untuk kepentingan analisis persamaan model (4), (7),  dan  (8),  pemakaian  data  panel  bersifat unbalanced tidak dapat dihindari. Hal tersebut disebabkan oleh jumlah data  yang  signfikan  memiliki missing  values karena perusahaan  tidak  melaporkan  nilai  dari  variabel  tersebut.
Oleh  karena  itu  untuk  kepentingan  analisis  estimasi persamaan  model  empiris  (5),  (7),  dan  (8),  perlu  terlebih dahulu dilakukan proses cleaning data untuk menghilangkan missing  values dari  data.  Setelah didapatkan  keseragaman  jumlah  observasi,  selanjutnya penggunaan  estimasi  panel fixed  effect dapat  mengatasi karakteristik data yang bersifat unbalanced tersebut. Total baseline jumlah observasi yang digunakan adalah sebanyak 88.741  observasi  dengan  jumlah  perusahaan  sebanyak 34.971 perusahaan. Statistika deskriptif dan hasil cleaning data dapat dilihat di Tabel 2 dan 3 pada Lampiran.

## Karakteristik  R&D  di  Sektor  Industri  Manufaktur  di Indonesia
Diketahui dari data yang diolah sejumlah 88.741 observasi, jumlah  observasi  yang  menunjukkan  R&D decision =  0 atau frekuensi nilai R&D expenditures yang bernilai Rp.0,- adalah sebanyak 81.995 data atau 92,4% dan hanya sebesar 6.746  atau  7,6%  dari  total  observasi  yang  memiliki  nilai R&D decision =  1  (nilai  R&D  >  Rp.0,-).  Dengan memperhitungkan  seluruh  keputusan  yang  diambil perusahaan  terkait  R&D,  R&D decision =  0    dan  R&D decision = 1, jika dilihat perbandingan nilai rata-rata R&D intensity (%) per sektor industri, sektor yang memiliki nilai rata-rata R&D intensity (%) tertinggi adalah sektor industri radio, televisi, dan peralatan komunikasi (ISIC 32) dengan nilai 0,57%. Menelisik lebih jauh terhadap data observasi yang  menunjukkan  nilai  R&D decision =  1,  perusahaan sektor  industri  yang  melaporkan  jumlah  observasi  R&D decision =  1  terbanyak  adalah  pada  sektor  industri makanan  dan  minuman  (ISIC  15),  sebanyak  1.512 Perusahaan.  Adapun  jika  data  observasi  dikelompokkan menggunakan  nilai  rata-rata  R&D intensity ,  sektor  yang memiliki nilai rata-rata R&D intensity (%) tertinggi adalah sektor  industri  radio,  televisi,  dan  peralatan  komunikasi (ISIC 32) sebesar 3,04%.
Sektor industri yang paling tinggi menerima trade spillover aktivitas  R&D  adalah  sektor  industri  mesin  listrik  (ISIC 31) dengan nilai 0,046%. Hal ini disebabkan sektor industri tersebut  memiliki ‘keran’  perdagangan  antar  sektor  yang lebih  banyak  dibandingkan  sektor  industri  lainnya  dalam mendapatkan input antara  yang  dibutuhkan.  Sehingga sektor  industri  mesin  listrik  akan  mendapatkan  potensi benefit yang lebih besar dari aktivitas R&D yang dilakukan oleh sektor industri lainnya.
Sektor  industri  yang  paling  tinggi  menerima technology flow  spillover dari  adanya  aktivitas  R&D,  yaitu  sektor industri  kimia  dan  barang-barang  dari  kimia  (ISIC  24) dengan  nilai  0,15%.  Tingginya  nilai technology  flow spillover pada sektor industri kimia dan barang-barang dari kimia (ISIC 24) dapat terjadi karena sektor tersebut banyak memiliki  kedekatan  pemakaian  teknologi  dengan  sektor industri  lainnya.  Secara  tidak  langsung,  sektor  industri kimia  dan  barang-barang  dari  kimia  (ISIC  24)  akan mendapatkan  potensi benefit dari  aktivitas  R&D  yang
dilakukan oleh sektor industri lainnya. Nilai 0 pada sektor industri  furnitur  (ISIC  36)  dan  industri  daur  ulang  (ISIC 37)  terjadi  dikarenakan  penyusunan  matriks  aliran teknologi  (tf)  dibangun  menggunakan  penelitian  yang dikembangkan oleh Keller (2001). Matriks aliran teknologi tersebut  disusun  menggunakan  informasi  180.000  paten inovasi  yang  dikembangkan  di  Kanada  sepanjang  tahun 1978-1987.  Pada  rentang  waktu  tersebut,  klasifikasi industri untuk ISIC 36 dan 37 belum tersedia. Hal tersebut tentunya menjadi keterbatasan dari penelitian ini. Sehingga perlu  menjadi  pertimbangan  untuk  tahap  selanjutnya. Matriks aliran teknologi dapat dilihat pada Tabel 4 bagian Lampiran.

## Karakteristik  TFP  Growth  pada  Sektor  Industri Manfaktur di Indonesia
Perkembangan TFP growth (%) sektor industri manufaktur di  Indonesia  sepanjang  tahun  pengamatan  mengalami penurunan,  tahun  1995  sebesar  10,27%  menjadi  9,8%  di tahun 2006. Adapun jika dilihat per sektor industri selama periode  6  tahun  pengamatan,  diketahui  bahwa  sektor industri  yang  mencatatkan  TFP growth (%)  tertinggi adalah sektor industri mesin dan pengolahan data (ISIC 30) dengan  nilai  12,1%.  Lebih  lanjut,  apabila  perkembangan TFP growth per sektor industri dikategorikan pada tingkat R&D decision =  1,  sektor  industri  yang  memiliki  TFP growth tertinggi adalah sektor industri logam dasar (ISIC 27),  sebesar  12,8%.  Perbedaan  yang  terjadi  adalah  nilai TFP growth pada  sektor  industri  yang  melakukan  R&D, R&D decision =  1,  mencatatkan  nilai  yang  lebih  tinggi dibandingkan  sebelumnya,  untuk  ISIC  27,  nilai  TFP growth mengalami  peningkatan  dari  11,8%  menjadi 12,8% . Hal  ini  mengindikasikan  adanya  pengaruh  dari keputusan  dalam  melakukan  R&D  terhadap  TFP growth perusahaan di satu sektor.

## HASIL & DISKUSI

## Hasil Estimasi Heckman Two Step
Hal  yang  pertama  kali  dilakukan  dalam  mengestimasi model empiris adalah menguji signifikansi nilai IMR untuk menguji adanya permasalahan sample selection . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5. Seluruh nilai IMR menunjukkan hasil  yang  negatif  dan  signifikan,  hal  ini  berarti  bahwa terdapat  permasalahan sample  selection pada  data.  Jika dilakukan regresi dengan menggunakan model panel fixed effect biasa tanpa mempertimbangkan adanya selektivitas dari R&D akan menghasilkan estimasi yang bias dan tidak konsisten.  Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut, digunakan metode estimasi Heckman two step.
Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  hasil  estimasi Heckman two  step dari  ketiga  spesifikasi  model.  Berikut ini adalah interpretasi terhadap hasil estimasi:
1. Kolom  pertama  menunjukkan  hasil  estimasi  untuk model  tanpa  adanya  efek  R&D spillovers .  Koefisien
R&D intensity perusahaan ( 𝜌 ) bernilai negatif, namun tidak  signifikan  terhadap  peningkatan  produktivitas (TFP growth ).
2. Kolom  kedua  dan  ketiga  menunjukkan  hasil  estimasi model efek parsial untuk kedua jenis spillovers, R&D spillovers melalui  perdagangan ( trade  spillover ),  dan melalui  aliran  teknologi ( technology  flow  spillover ). Koefisien  R&D intensity perusahaan  ( 𝜌 )  pada  model partial  effect trade  spillover bernilai  negatif  dan signifikan,  sedangkan  pada  model partial  effect technology flow spillover bernilai negatif, namun tidak signifikan  terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Adapun koefisien trade spillover ( 𝛿 1 ) bernilai positif, namun tidak signifikan, sedangkan technology flow  spillover ( 𝛿 2 )  bernilai  positif  dan  signifikan terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ).
Nilai  koefisien technology  flow  spillover ( 𝛿 2 )  sebesar 0,53  memiliki  arti,  jika  ada  perusahaan  di  sektor industri  B  yang  memiliki  kedekatan  pemakaian teknologi dengan perusahaan di sektor industri A yang meningkatkan  R&D intensity -nya  sebesar  1%,  akan meningkatkan produktivitas (TFP growth ) perusahaan di sektor industri A sebesar 0,53%.
3. Kolom  keempat  menunjukkan  hasil  estimasi  untuk model  gabungan  atau  secara  keseluruhan.  Koefisien R&D intensity perusahaan ( 𝜌 ) bernilai negatif, namun tidak  signifikan  terhadap  peningkatan  produktivitas (TFP growth ).  Adapun  koefisien trade  spillover ( 𝛿 1 ) dan technology flow spillover ( 𝛿 2 ) bernilai positif dan signifikan  terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Nilai koefisien trade spillover ( 𝛿 1 ) sebesar 5,3 memiliki arti, jika ada perusahaan di sektor industri B yang  memiliki  hubungan  perdagangan  dengan perusahaan  di  sektor  industri  A  yang  meningkatkan R&D intensity -nya  sebesar  1%,  akan  meningkatkan produktivitas  (TFP growth )  perusahaan  di  sektor industri  A  sebesar  5,3%.  Nilai  koefisien technology flow  spillover ( 𝛿 2 )  sebesar  0,6  memiliki  arti,  jika  ada perusahaan  di  sektor  industri  B  yang  memiliki kedekatan pemakaian teknologi  dengan perusahaan di sektor  industri  A  yang  meningkatkan  R&D intensity - nya  sebesar  1%,  akan  meningkatkan  produktivitas (TFP growth ) perusahaan di sektor industri A sebesar 0,6%.
4. Pada model spillovers gabungan, nilai koefisien trade spillover ( 𝛿 1 ) > technology flow spillover ( 𝛿 2 ). Hal ini mengindikasikan  peran  perdagangan  tetap  dominan sebagai  jalur  transmisi  R&D spillovers .  Tingginya frekuensi  perdagangan  domestik  antarsektor  industri secara tidak langsung memberikan pengaruh bagi R&D untuk spilling  over antarsektor  yang  akan  berdampak pada peningkatan produktivitas (TFP growth ) perusahaan.
5. Terlihat  perbedaan  nilai  hasil  uji wald  chi  squared di antara  ketiga  spesifikasi  model  di  atas  dengan  nilai
tertinggi  dicapai  pada  model  gabungan.  Hasil  ini menunjukkan konsistensi dengan nilai uji untuk model tanpa adanya R&D spillovers effect pada nilai terendah diikuti dengan model selanjutnya, yaitu dengan model efek parsial.
6. Ukuran  perusahaan  ( Firm  Size ),  umur  perusahaan ( Umur ) dan adanya kepemilikan modal asing ( Foreign ) di perusahaan memiliki dampak positif dan signifikan terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Variabel  kuadrat  dari  umur  perusahaan  ( Umur 2 ) bernilai  negatif  dan  signifikan  terhadap  TFP growth . Hal  ini  berarti  terdapat diminishing  rate dari peningkatan  umur  perusahaan  terhadap  peningkatan produktivitas.  Pada  umur  tertentu,  perusahaan  akan mencapai  titik  optimal  TFP growth tertinggi,  namun makin  bertambahnya  umur  akan  menurunkan  tingkat TFP growth . 7. Hasil estimasi terhadap
variabel yang diinstrumentasikan, yaitu R&D decision , menunjukkan bahwa  ukuran  perusahaan  ( Firm  Size )  dan  adanya kepemilikan  modal  asing  ( Foreign )  memiliki  dampak yang  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan perusahaan  untuk  melakukan  R&D.  Hal  ini  berarti adanya  pemodalan  asing  dan  semakin  besar  ukuran perusahaan,  akan  makin  tinggi  kecenderungan perusahaan  untuk  berinvestasi  di  R&D.  Hal  yang sebaliknya  terjadi  pada  nilai  kuadrat  dari  ukuran perusahaan  ( Firm  Size 2 ).  Insentif  perusahaan  untuk melakukan  R&D  atau  berinvestasi  R&D  akan bertumbuh  secara diminishing  rate ,  dalam  arti kecenderungan perusahaan untuk berinvestasi di R&D akan  mencapai  titik  optimal  pada  ukuran  tertentu. Namun, setelah melewati titik optimal tersebut, ukuran perusahaan  tidak  lagi  menjadi  faktor  utama  bagi perusahaan  untuk  berinvestasi  di  R&D.  Variabel propensity  to  export bernilai  negatif  dan  signifikan menunjukkan  makin  bertambah  umur  perusahaan menyebabkan  insentif  perusahaan  untuk  memutuskan melakukan R&D makin kecil dan tingginya kecenderungan  ekspor  menyebabkan  perusahaan cenderung  untuk  memutuskan  untuk  tidak  melakukan R&D.  Variabel umur bernilai  negatif  dan  signifikan, sedangkan  variabel umur 2 bernilai  positif  dan signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  di  awal perusahaan  berproduksi  akan  cenderung  memutuskan untuk  tidak  melakukan  R&D,  namun  seiring bertambahnya  usia  perusahaan,  keputusan  perusahaan akan berubah menjadi cenderung untuk berinvestasi di R&D.  Koefisien capital  intensity bernilai  negatif, namun tidak signifikan.
8. Jika dilakukan perbandingan terhadap hasil data panel sebagaimana  tercantum  pada  Tabel  6,  dapat  dilihat bahwa penggunaan variabel instrumen dapat dikatakan over  identified .  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  jumlah variabel  yang  endogen  sebanyak  tiga  variabel,  yaitu
R&D intensity (%), trade  spillover ,  dan technology flow  spillover (%),  sedangkan  variabel  yang diinstrumentasikan  adalah  R&D decision ,  dan penggunaan  variabel  instrumen  terdiri  atas  tujuh variabel,  yaitu firm  size , firm  size 2 , umur,  umur 2 , foreign,  capital  intensity ,  dan propensity  to  export . Estimasi  Heckman two  step atas  variabel  R&D intensity (%), trade  spillover ,  dan technology  flow spillover (%) menghasilkan koefisien yang lebih tinggi dibandingkan  koefisien  yang  dihasilkan  dari  estimasi panel fixed  effect biasa.  Sehingga,  dapat  disimpulkan bahwa  adanya  variabel  instrumen  akan  berdampak positif  pada  peningkatan  koefisien  variabel  R&D spillovers ( trade  spillover dan technology  flow spillover ).  Jika  regresi  dilakukan  secara  panel fixed effect biasa  akan  meng- underestimate nilai  koefisien variabel R&D spillovers tersebut.

## Hasil Estimasi Probability to do R&D
Estimasi  ini  dilakukan  untuk  melihat  dampak  yang ditimbulkan  oleh  R&D spillovers terhadap  TFP growth jika dilihat dari perubahan keputusan perusahaan dari tidak melakukan  R&D  menjadi  memutuskan  untuk  melakukan R&D. Estimasi ini juga dilakukan untuk mengatasi potensi masalah  keterbatasan  data  R&D intensity (%)  yang tersedia.  Sebagaimana  tercantum  pada  Tabel  5,  jumlah uncensored  observation hanya  sebesar  6.746  dari  total observasi  88.741.  Tabel  7  menunjukkan  perbandingan hasil  estimasi Probability  to  do R&D  untuk  ketiga spesifikasi model.
Adapun interpretasi atas hasil estimasinya dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Kolom  pertama  menunjukkan  hasil  estimasi  untuk model  tanpa  adanya  efek  R&D spillovers .  Koefisien probability to  do R&D  ( 𝜌′ )  bernilai  positif  dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  produktivitas  (TFP growth ).  Hal  ini  berarti,  jika  ada  penambahan perusahaan  yang  melakukan  R&D  sebesar  1%  akan meningkatkan TFP growth sebesar 1,02%.
2. Kolom  kedua  dan  ketiga  menunjukkan  hasil  estimasi model efek parsial untuk kedua jenis spillovers, yakni R&D spillovers melalui perdagangan ( trade spillover ) dan melalui aliran teknolgi ( technology flow spillover ).
Hasil  estimasi  menunjukkan  koefisien  probabilitas R&D Decision ( 𝜌′ ) terhadap pertumbuhan produktivitas  (TFP growth )  bernilai  positif  dan signifikan.  Begitu  pula  dengan  koefisien probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow spillover ( 𝛿 2 ′ ),  juga  bernilai  positif  dan  signifikan.
Nilai koefisien probability trade spillover ( 𝛿 1 ′) sebesar 0,26  memiliki  arti,  jika  terdapat  peningkatan  jumlah perusahaan  yang  memilih  untuk  melakukan  R&D  di sektor  industri  B  sebesar  1%,  dengan  perusahaan tersebut  memiliki  hubungan  perdagangan  dengan perusahaan  di  sektor  industri  A,  akan  meningkatkan
produktivitas  (TFP growth )  perusahaan  di  sektor industri  A  sebesar  0,26%.  Nilai  koefisien probability technology flow spillover ( 𝛿 2 ′ ) sebesar -0,04 memiliki arti, jika terdapat peningkatan jumlah perusahaan yang memilih  untuk  melakukan  R&D  di  sektor  industri  B sebesar  1%,  dengan  perusahaan  tersebut  memiliki kedekatan pemakaian teknologi  dengan perusahaan di sektor industri A, maka akan menurunkan TFP growth perusahaan di sektor industri A sebesar 0,04%.
3. Kolom  keempat  menunjukkan  hasil  estimasi  untuk model spillovers gabungan.  Koefisien  probabilitas R&D decision ( 𝜌′ )  bernilai  positif  dan  signifikan terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Adapun  koefisien probability  trade  spillover ( 𝛿 1 ′) bernilai  positif  dan  signifikan,  sedangkan  koefisien probability  technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ′ )  bernilai negatif dan signifikan terhadap peningkatan produktivitas  (TFP growth ).  Nilai  koefisien  ( 𝛿 1 ′) sebesar  0,34  memiliki  arti,  jika  terdapat  peningkatan jumlah  perusahaan  yang  memilih  untuk  melakukan R&D  di  sektor  industri  B  sebesar  1%,  dengan perusahaan  tersebut  memiliki  hubungan  perdagangan dengan  perusahaan  di  sektor  industri  A,  akan meningkatkan produktivitas (TFP growth ) perusahaan di sektor industri A sebesar 0,34%. Nilai koefisien ( 𝛿 2 ′ ) sebesar  -0,06  memiliki  arti,  jika  terdapat  peningkatan jumlah  perusahaan  yang  memilih  untuk  melakukan R&D  di  sektor  industri  B  sebesar  1%,  dengan perusahaan  tersebut  memiliki  kedekatan  pemakaian teknologi dengan perusahaan di sektor industri A, maka akan  menurunkan  TFP growth perusahaan  di  sektor industri  A  sebesar  0,06%.  Berdasarkan  perbandingan nilai  koefisien probability  trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ′ )  dapat disimpulkan peran perdagangan lebih dominan sebagai jalur  transmisi  R&D spillovers dibandingkan  aliran teknologi.
4. Ukuran  perusahaan  ( Firm  Size )  memiliki  dampak negatif,  namun  tidak  signifikan,  sedangkan  adanya kepemilikan  modal  asing  ( Foreign )  di  perusahaan memiliki  dampak  positif,  namun  tidak  signifikan terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Variabel umur perusahaan juga berdampak positif dan signifikan terhadap peningkatan produktivitas, sedangkan  variabel  kuadrat  dari  umur  perusahaan ( Umur 2 )  bernilai  positif  dan  signifikan  terhadap  TFP growth .  Hal  ini  berarti  terdapat increasing  rate dari peningkatan  umur  perusahaan  terhadap  TFP growth , yaitu di  awal perusahaan berproduksi  akan cenderung terjadi  penurunan  TFP growth ,  namun  seiring bertambahnya usia perusahaan, TFP growth perusahan akan cenderung meningkat.
Perbandingan  Hasil  Estimasi  Heckman  Two  Step  dan Probability to do R&D
Perbandingan  hasil  estimasi  Heckman two  step dan probability to do R&D untuk spesifikasi model spillovers gabungan  tersaji  pada  Tabel  8.  Secara  umum,  kedua estimasi sama-sama menunjukkan dampak R&D spillovers yang positif dan signifikan. Jika dilihat dari nilai wald chi squared dan F-statistics untuk  kedua  model,  dapat disimpulkan  bahwa  kedua  model  signifikan  dan  dapat digunakan  untuk  melakukan  estimasi  koefisien  pada model. Adanya R&D spillovers akan memberikan dampak positif  kepada  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ) perusahaan. Hasil estimasi  dari  koefisien R&D spillovers untuk  kedua  model  menunjukkan  bahwa trade  spillovers lebih  besar  dampaknya  dibandingkan technology  flow spillovers .  Hal  ini  mengindikasikan  tingginya  peran perdagangan yang dilakukan antar sektor sebagai channel R&D spillover dibandingkan  dengan  peran technology flow.
Kedua  estimasi  juga  menyajikan  analisis  yang  berbeda. Jika  menggunakan  estimasi  model  Heckman two  step , dapat terlihat dampak dari perubahan nilai R&D intensity perusahaan di sektor industri lainnya, sedangkan estimasi model Probability to do R&D dapat melihat dampak dari perubahan keputusan perusahaan dalam melakukan R&D di  sektor  industri  lainnya.  Hal  yang  menarik  adalah  jika dilihat  berdasarkan  besaran  nilai  R&D intensity perusahaan,  maka  dampak  dari technology  flow spillover akan  bernilai  positif.  Makin  tinggi  intensitas  R&D  yang dilakukan  oleh  perusahaan  di  sektor  industri  lain,  maka benefit spillover ,  dalam  bentuk  TFP growth perusahaan akan  makin  tinggi.  Namun,  jika  hanya  dilihat  dari perubahan keputusan perusahaan di sektor industri lain dari tidak melakukan R&D menjadi melakukan R&D, spillover tersebut  akan memberikan dampak yang negatif terhadap TFP growth perusahaan.  Hal  ini  dapat  disebabkan  sektor industri  pemakai  inovasi,  di  masa  awal  R&D  akan membutuhkan  biaya  investasi  dan sunk  cost yang  tinggi.
Perlunya adjustment teknologi  baru  juga  dapat  membuat nilai  TFP growth perusahaan di  tahap awal  akan menjadi negatif. Dalam konteks kebijakan pemerintah terkait R&D, peran  atau  insentif  pemerintah  tidak  cukup  hanya memperbanyak  jumlah  perusahaan  untuk  melakukan R&D,  akan  tetapi  juga  perlu  diikuti  adanya  iklim  atau insentif  kebijakan  lain  dari  pemerintah  agar  perusahaan- perusahaan,  baik  yang  baru  terlibat  maupun  yang  sudah berpengalaman dalam aktivitas R&D, mampu dan tertarik untuk  meningkatkan  intensitasnya  dalam  berinvestasi  di R&D.
Pengujian Robustness Hasil Estimasi Probability to do R&D
Pengujian robustness dilakukan terhadap model spillovers gabungan  hasil  estimasi probability  to  do R&D.  Pada
penelitian ini pengujian robustness dilakukan dengan tiga cara, yaitu:
1. Memilih  sektor  yang  memiliki  jumlah  observasi terbanyak  untuk  keputusan  perusahaan  melakukan R&D (R&D decision = 1), dalam hal ini sektor industri makanan dan minuman (ISIC 15).
Hasil  pengujian robustness pada  model spillovers gabungan dapat dilihat pada Tabel 9. Berdasarkan hasil estimasi,  untuk  sektor  ISIC  15,  koefisien  probabilitas R&D decision ( 𝜌′ )  bernilai  positif  dan  signifikan terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ). Adapun probability trade spillover ( 𝛿 1 ′) bernilai positif dan signifikan, sedangkan probability technology flow spillover ( 𝛿 2 ′ ) bernilai negatif dan signifikan terhadap peningkatan  produktivitas  (TFP growth ).  Nilai koefisien ( 𝛿 1 ′) sebesar 7,62 memiliki arti, jika terdapat peningkatan  jumlah  perusahaan  yang  memilih  untuk melakukan  R&D  di  sektor  industri  B  sebesar  1%, dengan  perusahaan  tersebut  memiliki  hubungan perdagangan  dengan  perusahaan  di  sektor  industri  A, akan  meningkatkan  produktivitas  (TFP growth ) perusahaan  di  sektor  industri  A  sebesar  7,62%.  Nilai koefisien  ( 𝛿 2 ′ )  sebesar  -0,098  memiliki  arti,  jika terdapat peningkatan jumlah perusahaan yang memilih untuk melakukan R&D di sektor industri B sebesar 1%, dengan  perusahaan  tersebut  memiliki  kedekatan pemakaian  teknologi  dengan  perusahaan  di  sektor industri  A,  maka  akan  menurunkan  TFP growth perusahaan di sektor industri A sebesar 0,098%. Jika  diperbandingkan  hasil  estimasi  pada  Tabel  9 dengan  Tabel  7,  terjadi  peningkatan  nilai  koefisien probability  trade  spillover ( 𝛿 1 ′) pada  sektor  industri makanan  dan  minuman  (ISIC  15)  yang  sangat  tinggi yaitu  dari  0,338  menjadi  7,62.  Hasil  ini  menandakan bahwa benefit dari spillover R&D berupa TFP growth pada sektor industri makanan dan minuman (ISIC 15) sangat dominan didapatkan melalui jalur perdagangan dibandingkan melalui aliran teknologi.
Berdasarkan  perbandingan  nilai  koefisien probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow spillover ( 𝛿 2 ′ )  tersebut  dapat  disimpulkan  peran perdagangan  tetap  dominan  sebagai  jalur  transmisi R&D spillovers .  Hasil  yang  didapatkan  tersebut mengonfirmasi  hasil  estimasi probability to  do R&D pada Tabel 7.
2. Men- drop data tahun pengamatan 2006.
Pengujian  terhadap robustness model  juga  dilakukan pada karakteristik sifat unbalanced data. Sebagaimana telah dijelaskan pada subbab 3.5.1 tentang karakteristik data, salah satu penyebab sifat unbalanced data adalah banyaknya  jumlah  perusahaan  yang  hanya  memiliki satu  tahun  pengamatan.  Dalam  hal  ini,  tahun pengamatan yang memiliki jumlah terbesar perusahaan yang  hanya  memiliki  1  tahun  observasi  adalah  tahun 2006  (9.169  perusahaan).  Sehingga,  pengujian  ini
dilakukan  dengan  men- drop data  tahun  2006.  Hasil pengujian  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Jumlah observasi  akan  berkurang  sebanyak  14.203  observasi menjadi 74.538 observasi dan jumlah perusahaan akan berkurang sebanyak 9.169 perusahaan menjadi 25.802 perusahaan.
Jika  diperbandingkan  hasil  estimasi  pada  Tabel  10 dengan Tabel 7, diketahui bahwa koefisien probabilitas R&D decision ( 𝜌′ ) tetap bernilai positif dan signifikan terhadap peningkatan produktivitas (TFP growth ) pada nilai  0,986.  Adapun  koefisien probability  trade spillover ( 𝛿 1 ′) bernilai  positif  dan  signifikan  pada angka  2,57,  sedangkan  tanda  koefisien probability technology flow spillover ( 𝛿 2 ′ ) berubah menjadi positif pada  angka  0,045,  namun  tidak  signifikan  terhadap peningkatan  produktivitas  (TFP growth ).  Hasil  ini menandakan  bahwa  dengan  memasukkan  data  tahun 2006  akan  meng- underestimate dampak probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow spillover ( 𝛿 2 ′ )  terhadap  TFP growth. Namun, berdasarkan  perbandingan  nilai  koefisien probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow spillover ( 𝛿 2 ′ )  tetap  dapat  disimpulkan  peran perdagangan  tetap  dominan  sebagai  jalur  transmisi R&D spillovers. Hasil  yang  didapatkan  tersebut mengonfirmasi hasil estimasi yang didapatkan dengan probability to do R&D pada Tabel 7.
3. Estimasi Probability to do R&D dengan Memasukkan Faktor Time Dummy
Dengan memasukkan faktor time dummy pada estimasi probability  to  do R&D,  akan  didapatkan  hasil  pada Tabel 11. Jika faktor time dummy dimasukkan ke dalam persamaan  model,  dapat  terlihat  perbedaan  nilai konstanta per tahun pengamatan. Koefisien probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) tetap  bernilai  positif,  namun nilainya  menurun  menjadi  0,19.  Hal  ini  menandakan bahwa  adanya time  dummy akan  meng- underestimate efek dampak dari trade spillover terhadap TFP growth . Nilai  koefisien probability  technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ′ )  tetap  bernilai  negatif  pada  nilai  -0,067  terhadap peningkatan produktivitas (TFP growth ).
Berdasarkan  perbandingan  nilai  koefisien probability trade  spillover ( 𝛿 1 ′) dan probability  technology  flow spillover ( 𝛿 2 ′ )  dapat  disimpulkan  peran  perdagangan tetap dominan sebagai jalur transmisi R&D spillovers.
Hasil  yang  didapatkan  tersebut  mengonfirmasi  hasil estimasi probability to do R&D pada Tabel 7.

## Big vs Small Companies Analysis
Hal  yang  menarik  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  adalah melihat  perbedaan  karakteristik  dampak  R&D spillovers terhadap  TFP growth pada  perusahaan  besar  dan perusahaan kecil. Kriteria yang ditetapkan dalam membagi kedua  jenis  perusahaan  tersebut  adalah  menggunakan Pasal 6 Undang-Undang No. 20 Tahun 2008 tentang Usaha
Mikro,  Kecil,  dan  Menengah.  Kriteria  perusahaan  besar adalah  perusahaan  yang  memiliki  total  nilai  kekayaan bersih lebih besar dari Rp500.000.000.
Hasil estimasi sebagaimana tercantum pada Tabel 12 dapat dijabarkan  sebagai  berikut.  Bagi  perusahaan  besar, koefisien trade  spillover mencatatkan  nilai  negatif  dan koefisien technology  flow  spillover mencatatkan  nilai positif. Hal  ini mengindikasikan bahwa perusahaan besar mendapatkan benefit dari  R&D spillovers berupa  TFP growth , utamanya  melalui  jalur  aliran  teknologi dibandingkan  jalur  perdagangan.  Aliran  teknologi  dari sektor industri lain dapat ditangkap oleh perusahaan besar karena  perusahaan  besar  memiliki  sumber  daya  manusia ( resources )  dan  finansial  yang  cukup  untuk  digunakan dalam melakukan riset terapan, pengembangan teknologi, pengembangan produk baru, dan implementasi  perbaikan proses produksi dibandingkan perusahaan kecil. Sehingga, perusahaan  besar  dapat  mengkapitalisasi  pengembangan teknologi  untuk  peningkatan  produktivitas  perusahaan  ke depannya.
Sebaliknya bagi perusahaan kecil, koefisien trade spillover mencatatkan  nilai  positif  dan  koefisien technology  flow spillover mencatatkan nilai negatif. Hal ini mengindikasikan  bahwa  perusahaan  kecil  justru  akan mendapatkan benefit dari  R&D spillover melalui  jalur perdagangan. Benefit melalui  jalur  perdagangan  tersebut secara tidak langsung akan didapatkan apabila perusahaan kecil  terlibat  di  dalam  rantai  sistem  produksi  perusahaan lain,  utamanya  dengan  perusahaan  besar.  Dalam  proses produksinya,  perusahaan  besar  membutuhkan  pasokan barang  antara  ( intermediate  input )  yang  dapat  diperoleh dari  kemitraan  dagang  dengan  perusahaan  kecil. Umumnya,  perusahaan  besar  akan  memiliki  standar spesifikasi  input  antara  yang  harus  dipenuhi  oleh  mitra dagang  tersebut  guna  menjaga  kualitas  hasil  akhir produksi. Hal ini tentunya menyebabkan perusahaan besar dapat melakukan pendampingan, pembinaan atau pelatihan,  pemodalan,  dan  transfer  pengetahuan  kepada perusahaan  kecil  untuk  memastikan  barang  input  antara yang  akan  dikirimkan  tetap  sesuai  dengan  standar spesifikasi  yang  diminta.  Hal  inilah  yang  menjadi keuntungan  secara  tidak  langsung  bagi  perusahaan  kecil yang  akan  berakibat  pada  peningkatan  produktivitas perusahaan.
Secara  agregat, spillover dari  R&D  memberikan dampak sosial bagi seluruh entitas, baik perusahaan besar maupun kecil. Oleh karena itu, perlu upaya dan peran pemerintah untuk mencari cara supaya perusahaan-perusahaan industri skala  besar  di  Indonesia  dapat  memberdayakan  pelaku industri  skala  kecil  sebagai  mitra  dalam  rantai  proses produksi.  Adapun  sebagai  bahan  penelitian  ke  depannya, perlunya  analisis  sensitivitas  lebih  lanjut  mengenai perbedaan variasi dan breakdown kriteria dari perusahaan besar dan perusahaan kecil yang akan mendapatkan benefit TFP growth lebih  tinggi  melalui trade  spillover
dibandingkan technology  flow  spillover dan  begitu  pula sebaliknya.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan memberikan  informasi  baru  adanya  R&D spillovers dan dampaknya  terhadap  peningkatan  produktivitas  (TFP growth ) pada perusahaan di sektor industri manufaktur di Indonesia  serta  menunjukkan  bukti  empiris  bahwa  jalur utama  transmisi  R&D spillovers di  Indonesia  adalah melalui  jalur  perdagangan.  Dalam  penelitian  ini, dampak dari  R&D spillovers dihitung  dari  dua  sisi,  yaitu  melalui perdagangan  dan  aliran  kedekatan  teknologi  antarsektor industri ( technology flow ).
Berdasarkan hasil estimasi model empiris, diketahui bahwa terjadi sample selection problem . Salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi problem endogenitas tersebut adalah dengan menggunakan estimasi model Heckman two step .  Diketahui  dari  estimasi  model  Heckman two  step terhadap  model spillovers gabungan,  koefisien trade spillover ( 𝛿 1 )  bernilai  positif  dan  signifikan  pada  angka 5,3%  terhadap  TFP growth, sedangkan  koefisien technology  flow  spillover ( 𝛿 2 )  juga  bernilai  positif  dan signifikan  pada  angka  0,61%.  Adapun  berdasarkan estimasi  model probability  to  do R&D  terhadap  model spillovers gabungan,  nilai  koefisien probability  trade spillover ( 𝛿 1 ′) bernilai positif dan signifikan terhadap TFP growth pada  angka  0,34%.  Namun,  koefisien probability technology  flow  spillover ( 𝛿 2 ′ )  bernilai  negatif  dan signifikan  pada  angka  -0,06%.  Berdasarkan  kedua  hasil estimasi  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  R&D spillovers di  level  perusahaan  pada  sektor  industri manufaktur  di  Indonesia.  Di  samping  itu,  kedua  hasil estimasi juga mengonfirmasi bahwa jalur utama transmisi dari  R&D spillovers di  Indonesia  adalah  melalui  jalur perdagangan.
Adapun  sebagai  bahan  masukan  penelitian  ke  depannya, untuk  menghasilkan  informasi  yang  lebih  akurat, diperlukan  jumlah  data  observasi  dan  perusahaan  yang lebih  representatif  untuk  menunjukkan  adanya  aktivitas R&D dan pembuatan matriks aliran teknologi yang harus menyesuaikan pada kondisi riil sektor industri manufaktur di  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  jenis ukuran  perusahaan,  yaitu  perusahaan  besar  dan  kecil  di sektor  manufaktur  di  Indonesia,  terbukti  bahwa spillover dari R&D memberikan dampak peningkatan produktivitas, namun  melalui  jalur  transmisi  yang  berbeda.  Perusahaan kecil  akan  mendapatkan benefit dari  R&D spillovers melalui  jalur  perdagangan,  sedangkan  bagi  perusahaan besar  akan  mendapatkan benefit dari  R&D spillovers melalui  jalur  aliran  teknologi.  Analisis  sensitivitas  lebih lanjut diperlukan untuk mengidentifikasi perbedaan variasi dan breakdown kriteria  dari  perusahaan  besar  dan perusahaan  kecil  yang  akan  mendapatkan benefit lebih
tinggi  melalui trade  spillover maupun technology  flow spillover .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih terutama kepada semua pihak yang telah membantu dan mendukung penyelesaian artikel ini. Ucapan terima kasih dan penghargaan, penulis sampaikan  kepada  Dr.  Diah  Widyawati,  selaku  dosen pembimbing  selama  perkuliahan  Pasca  Sarjana  di Universitas  Indonesia,  Pusdiklat  Industri  BPSDMI Kementerian  Perindustrian,  yang  telah  memberikan beasiswa kepada penulis untuk menuntut ilmu di Program Pascasarjana  Ilmu  Ekonomi,  Keluarga  Besar  Inspektorat Jenderal  Kementerian Perindustrian,  Orang Tua, Istri  dan Anak, atas doa, dukungan, dan semangatnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aiello,  F.,  Cardamone,  P.  R&D  spillovers  and  firms’ performance  in  Italy. Empirical  Economics 34, 143–166 (2008)
Aldieri, L., Sena, V., Vinci, C. P. (2018). Domestic R&D Spillovers  and  Absorptive  Capacity:  Some Evidence for US, Europe, and Japan. I nternational  Journal  of  Production  Economics , Vol.198, p.38-49.
Audretsch, D., Belitski, M. (2020). The Role of R&D and Knowledge Spillovers in Innovation and Productivity. European Economic Review , Vol.123.
Chen, S., Chen, Y., Liang, W., & Wang, Y. (2013). R&D Spillover Effects and Firm Performance Following  R&D  Increases. Journal  of  Financial and Quantitative Analysis , 48(5), 1607-1634.
Chyi,  Y.,  Lai,  Y.,  Liu,  W.  (2012).  Knowledge  Spillovers and  Firm  Performance  in  the  High-Technology Industrial  Cluster. Research  Policy ,  Vol.41, p.556-564.
Crespi,  G.,  Criscuolo,  C.,  Haskel,  J.E.,  &  Slaughter,  M. (2008). Productivity  Growth,  Knowledge  Flows, and Spillovers . Working Paper, 13959.
Dustmann, C., Rochina-Barrachina, M.E.  (2007). Selection  Correction  in  Panel  Data  Models:  An Application to the Estimation of Females’ Wage Equations. Econometrics Journal , Vol.10, pp263- 293.
Evenson,  R.,  Putnam,  J.,  Kortum,  S.  (1991).  Estimating Patent Counts by Industry Using the Yale Canada Concordance. Final  Report  to  the  Science Foundation , Yale University.
Goto,  A.,  &  Suzuki,  K.  (1989).  R&D  Capital,  Rate  of Return on R&D Investment and Spillover of R&D in Japanese Manufacturing Industries. The Review
of  Economics  and  Statistics ,  Vol.71,  No.4, pp.555-564.
Griliches, Z. (1992). The Search for R&D Spillovers.  The
Scandinavian  Journal  of  Economics,  Vol.  94,
Supplement .  Proceedings  of  a  Symposium  on Productivity Concepts and Measurement Problems:  Welfare,  Quality  andProductivity  in the Service Industries , pp. S29-S4.
Griliches,  Z.  &  Lichtenberg,  F.R.  (1984).  Interindustry
Technology  Flows  and  Productivity  Growth:  a Reexamination. Review of Economics & Statistics , 66, 325-329.
Hall,  B.  H.,  Mairesse,  J.,  Mohnen,  P . (2009).  Measuring
Returns to R&D. Handbook of The Economics of Innovation .
Heckman,  J.  (1979).  Sample  Selection  Bias  as  a Specification Error. Econometrica , 47:153-161.
Input-output  tables.  (n.d.).  Diunduh  pada  tanggal  7  Mei
2019, dari
website:
https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=I OTS.
Jaffe, A.  (1986). Technological opportunity and spillover of R&D: evidence from firms patents, profits, and market  value. American  Economic  Review 76,
984–1001.
Jiang,  Y.,  Qian,  Y.,  Yao,  T.  (2016).  R&D  Spillover  and
Predictable Returns. Review of Finance , Volume 20, Issue 5, p. 1769–1797.
Keller,  W.  (2001).  Trade  and  The  Transmission  of Technology. University  of  Texas,  NBER,  and CEPR .
Kusumaningrum, A. (2017). Liberalisasi  Tarif Impor dan
Proses  Seleksi  Pasar:  Bukti  Empiris  dari  Sektor
Manufaktur  di  Indonesia.  Depok:  Universitas Indonesia.
Lichtenberg, F. R., Siegel, D. (1991). The Impact of R&D
Investment on Productivity – New Evidence using Linked  R&D  –  LRD  Data. Economic  Enquiry , Vol.XXIX, 203-228.
Medda,  G.,  &  Piga,  C.  A.  (2013).  Technological
Spillovers and Productivity in Italian
Manufacturing  Firms.  New  York:  Springer Science Business Media.
Mohnen, P. &  Lépine, N. (1991). R&D, R&D Spillovers and  Payments  For  Technology:  Canadian Evidence, Structural  Change  and  Economic Dynamics , 2, 213-228.
Rovigatti,  G.,  Mollisi,  V.  (2017).  Theory  and Practice  of TFP Estimation: The Control Function Approach Using  STATA. Italy:  Faculty  of  Economics  and Management Bolzano.
Singh, L. (2004). Domestic and Internasional Knowledge Spillovers  in  Manufacturing  Industries  in  South Korea. Economic  and  Political  Weekly, Vol.39,
pp.498-505.
Sterlacchini,  A.  (1989).  R&D,  Innovations,  and  Total
Factor Productivity Growth in British
Manufacturing. Applied  Economics ,  21,  1549- 1562.
Terleckyj, N. (1974). Effects of R&D on the Productivity Growth of Industries. Washington, D.C.:National Planning Association.
Terleckyj,  N.  (1980).  Direct  and  Indirect  Effects  of Industrial  Research  and  Development  on  the Productivity Growth of Industries, in J. Kendrick and  B.  Vaccara  (eds.), New  Development  in
Productivity Measurement and Analysis . Chicago: University of Chicago Press.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun
2008 Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah . (2008). Lembaran  Negara  Republik  Indonesia  Tahun 2008 Nomor 93. Jakarta.
Williams, R. (2018). Conditional Logit/Fixed Effect Logit Models. University of Notre Dame.
Wooldridge, J.M. (2002). Econometric Analysis of Cross
Section and Panel Data. Cambridge,
Massachusets: MIT Press.

## NOMENKLATUR
𝛿 1 koefisien trade spillover
𝛿 1 ′ koefisien probability trade spillover
𝛿 2
koefisien technology flow spillover 𝛿 2 ′ koefisien probability technology flow spillover
TFP Total Factor Productivity
( 𝑇𝐹𝑃 𝑇𝐹𝑃 ) ̇ 𝑖𝑗𝑡 TFP  growth  perusahaan  i  pada  sektor  j  di  tahun
ke-t
𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑖𝑗𝑡 𝑌 𝑖𝑗𝑡 R&D intensity perusahaan i pada sektor industri j di tahun ke-t
𝑤 𝑘𝑗 𝑖𝑜 bobot  perdagangan  (io) input antara  dari  sektor industri k ke sektor industri j
𝑤 𝑘𝑗 𝑡𝑓 bobot aliran teknologi ( technology flow ) (tf) yang berasal  dari  sektor  industri  k  sebagai  penghasil inovasi untuk dipakai pada sektor industri j
𝜌 parameter yang menunjukkan dampak dari R&D
intensity terhadap TFP growth 𝑦 𝑖𝑗𝑡 nilai  tambah  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan  i pada sektor industri j untuk tahun t
𝑐 𝑖𝑗𝑡 nilai  total  taksiran  aset  tetap  perusahaan  i  pada sektor industri j pada akhir tahun t
𝑒 𝑖𝑗𝑡 Nilai  konsumsi  listrik  dihitung  berdasarkan jumlah listrik yang dibeli, baik dari PLN maupun nonPLN, ditambah jumlah listrik yang diproduksi sendiri,  dan  dikurangi  jumlah  listrik  yang  dijual perusahaan i di sektor industri j pada tahun t
𝑙 𝑖𝑗𝑡 data tenaga kerja produksi perusahaan i di sektor industri j pada tahun t

## LAMPIRAN

## Tabel 1. Klasifikasi KLUI 2 Digit, ISIC Rev.3 (2005)
Tabel 2. Statistika Deskriptif Model Empiris
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata
KLUI 2 Digit Industri Manufaktur 15 Industri makanan dan minuman
16 Industri pengolahan tembakau
17 Industri tekstil
18 Industri pakaian jadi
19 Industri kulit, barang dari kulit, dan alas kaki
20 Industri kayu, barang-barang dari kayu (tidak termasuk furnitur), dan barang-barang anyaman dari rotan, bambu, dan sejenisnya
21 Industri kertas, barang dari kertas, dan sejenisnya
22 Industri penerbitan, percetakan dan reproduksi media rekaman
23 Industri batu bara, pengilangan minyak bumi dan pengolahan gas bumi, barang-barang dari hasil pengilangan minyak bumi, dan bahan bakar nuklir
24 Industri kimia dan barang-barang dari bahan kimia
25 Industri karet, barang dari karet, dan barang dari plastik
26 Industri barang galian bukan logam
27 Industri logam dasar
28 Industri barang dari logam, kecuali mesin dan peralatannya
29 Industri mesin dan perlengkapannya
30 Industri mesin dan peralatan kantor, akuntansi, dan pengolahan data
31 Industri mesin listrik lainnya dan perlengkapannya
32 Industri radio, televisi, dan peralatan komunikasi, serta perlengkapannya
33 Industri peralatan kedokteran, alat alat ukur, peralatan navigasi, peralatan optik, jam dan lonceng
34 Industri kendaraan bermotor
35 Industri alat angkut lainnya (kereta api, kapal dan perahu, pesawat terbang )
36 Industri furnitur dan industri pengolahan lainnya
37 Daur ulang
Tabel 3. Hasil Cleaning Data
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 4. Matriks Bobot Technology Flow antar Sektor Industri Manufaktur di Kanada untuk digunakan di Indonesia
Sumber: Data Matriks Technology Flow, Keller (2001) diolah dengan Stata
Sektor 2 Digit 15,16 17,18,19 20 21,22 24 23 25 26 27 28 29,30,32,33 31 34,35 36,37 15,16 0 0.001001 0 0 0.002994 0 0 0 0 0.000998 0 0 0 0 17,18,19 0.003 0 0.012974 0.008991 0.003992 0.001998 0.004995 0.001009 0 0.001996 0.007 0.076152 0.01 0 20 0.003 0.001001 0 0.000999 0.000998 0 0 0 0 0 0.002 0.003006 0.008 0 21,22 0.081 0.011011 0.007984 0 0.008982 0.001998 0.002997 0.003027 0 0.002994 0.005 0.006012 0 0 24 0.153 0.344344 0.135729 0.188811 0 0.410589 0.533467 0.131181 0.066132 0.229541 0.118 0.201403 0.061 0 23 0 0.003003 0 0.000999 0.005988 0 0.000999 0.002018 0.004008 0.00499 0.009 0.003006 0.022 0 25 0.085 0.03003 0.048902 0.015984 0.08483 0.005994 0 0.0222 0.002004 0.023952 0.022 0.037074 0.118 0 26 0.004 0.006006 0.005988 0.000999 0.010978 0.005994 0.000999 0 0.03507 0.017964 0.013 0.053106 0.01 0 27 0 0.001001 0.002994 0.000999 0.011976 0.002997 0.000999 0.002018 0 0.05988 0.017 0.041082 0.022 0 28 0.048 0.037037 0.263473 0.00999 0.035928 0.030969 0.034965 0.071645 0.067134 0 0.243 0.064128 0.094 0 29,30,32,33 0.608 0.550551 0.489022 0.752248 0.768463 0.532468 0.411588 0.73663 0.766533 0.535928 0 0.514028 0.366 0 31 0.015 0.015015 0.028942 0.01998 0.062874 0.005994 0.007992 0.027245 0.059118 0.120758 0.557 0 0.289 0 34,35 0 0 0.003992 0 0.001996 0.000999 0.000999 0.003027 0 0.000998 0.007 0.001002 0 0 Total 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 Sector Producer Sector Receiver
Tabel 5. Hasil Estimasi Heckman two step
Sumber: BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 6. Perbandingan Hasil Estimasi Panel Fixed Effect dan Heckman Two Step
Tabel 7. Hasil Estimasi Probability to do R&D
Sumber: BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 8. Perbandingan Hasil Estimasi Heckman Two Step dan Probability to do R&D untuk Spesifikasi Model Gabungan
Sumber: BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 9. Pengujian Robustness Hasil Estimasi Probability to do R&D pada Sektor Industri Makanan & Minuman (ISIC 15)
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 10. Pengujian Robustness Hasil Estimasi Probability to do R&D dengan Menge- drop data pada Tahun Pengamatan 2006
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 11. Pengujian Robustness Hasil Estimasi Probability to do R&D dengan Memasukkan Faktor Time Dummy
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata
Tabel 12 - Hasil Estimasi Probability to do R&D untuk Big Companies vs Small Companies
Sumber: Survei IBS BPS Indonesia, diolah dengan Stata