Vol. 3 No. 6 (2023) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku2201

## The Role of Digitalization on Sustainable Development: An Empirical Study of Indonesia
Alfiani Farida * , Syafruddin Karimi, & Febriandi Prima Putra
Faculty of Economy and Business, Andalas University, Padang, Indonesia

## Abstract
This  study  empirically  investigates  the  impact  of  digitalization  on  sustainable  development  achievement  in  Indonesia.  The investigation  draws  upon  secondary  data,  covering  annual  data  from  34  provinces  of  Indonesia  spanning  from  2013  to  2021. Digitalization is proxied by the subindices of the Information and Communication Technology (ICT) Development Index (IP-TIK) published by the Central Statistic Agency (BPS), while the achievements of sustainable development are measured by a composite index  employing  19  indicators  covering  economic,  social,  and  environmental  dimensions.  Utilizing  the  System  Generalized Method of Moment (SGMM), the results show that the promotion of access to ICT and gross fixed capital income appears to be a way  of  enhancing  sustainable  development  achievement  in  the  short  and  long  run.  Conversely,  the  increase  in  ICT  usage  and foreign direct investment have proved to significantly dampen the sustainable development achievement of Indonesia in the short and  long  run.  Efforts  are  required  to  ensure  equal  access  to  ICT  and  to  promote  the  utilization  of  ICT  for  productive  purposes. Furthermore,  strategies  to  attract  foreign  capital  inflow  should  be  paired  with  the  reinforcement  of  sectoral  and  environmental regulations to address the adverse effects of foreign investment.
Keywords: digitalization, composite index, ICT development index, sustainable development.

## 1. Pendahuluan *
Saat  ini  pembangunan  berkelanjutan  telah  menjadi  agenda  global.  Diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Commission  on Environment  and  Development  (WCED)  pembangunan  berkelanjutan  bertujuan  tidak  hanya  untuk  memenuhi kebutuhan generasi sekarang tetapi juga kesejahtaraan generasi yang akan datang. Hal ini dilatarbelakangi oleh fakta bahwa pertumbuhan ekonomi yang tinggi di negara-negara industri  utama terus diikuti dengan  meningkatnya polusi dan  ancaman  pemanasan  global  yang  berbahaya  bagi  kelestarian  ekologi  (Johnston,  2016).  Selain  itu,  ketimpangan pendapatan  juga  terus  meningkat  di  negara  berkembang  yang  mengindikasikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak dinikmati secara merata oleh masyarakat (Ali & Son, 2007).
Stiglitz  (2015)  menyatakan  ketimpangan  pendapatan  tidak  hanya  akan  berdampak  pada  masa  sekarang.  Melalui proses transmisi kekayaan inter genenerasi, ketimpangan pendapatan dapat menimbulkan jebakan kemiskinan jangka panjang  karena  menciptakan  ketimpangan  kesempatan.  Kemudian  terkait  isu  polusi  dan  pemanasan  global,  menurut Stern (2007) menunda penanganan perubahan iklim akan meningkatkan resiko kerugian berupa hilangnya pendapatan global dan kerusakan lingkungan yang lebih parah. Hal tersebut memunculkan pandangan bahwa untuk mewujudkan kesejahtaraan  jangka  panjang  yang  menjadi  sasaran  pembangunan  berkelanjutan,  pertumbuhan  ekonomi  perlu bersinergi dengan inklusi sosial dan kelestarian lingkungan (Fay, 2012).
Pentingnya mewujudkan pembangunan berkelanjutan telah menjadi kesepakatan negara-negara di dunia. Pada lingkup Indonesia, komitmen ini tercermin dalam arah kebijakan nasional untuk mewujudkan pembangunan yang tidak hanya meningkatkan  kesejahteraan  ekonomi,  tetapi  juga  memperhatikan  isu  inklusi  sosial  dan  kualitas  lingkungan  hidup (Bappenas, 2014). Namun demikian komitmen tersebut menghadapi berbagai tantangan karena menurut GGGI (2015) pola pertumbuhan Indonesia belum berkelanjutan. Berbagai masalah sosial seperti masih tingginya angka kemiskinan, pengangguran,  dan  ketimpangan  mengindikasikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  belum  sepenuhnya
* Corresponding author.
inklusif (BPS, 2020). Selain itu emisi gas rumah kaca nasional juga terus meningkat akibat tingginya ketergantungan terhadap bahan bakar fosil dalam berbagai aktivitas ekonomi (BPS, 2021b).
Pemerintah  Indonesia  telah  merumuskan  berbagai  strategi  untuk  mendukung  pembangunan  yang  berkelanjutan. Namun  demikian  karakteristik  geografis  dan  demografis  yang  beragam  menciptakan  tantangan  tersendiri  untuk mewujudkannya.  Global  Commission  on  the  Economy  and  Climate  [GCEC]  (2014)  menyatakan  salah  satu  faktor potensial  untuk  mewujudkan  pembangunan  berkelanjutan  di  negara  berkembang  adalah  digitalisasi.  Pemanfaatan teknologi  digital  akan  berdampak  secara  global  melalui  peningkatan  interkoneksi  berbagai  aspek  pembangunan. Transformasi  digital  di  berbagai  layanan  publik  dapat  mengatasi  hambatan  geografis  dan  demografis  sehingga mendukung pembangunan yang lebih inklusif (Heeks, 2016).
Indonesia berpotensi menjadi pasar ekonomi digital terbesar di Asia Tenggara (Kemenkominfo, 2019). Menyadari hal tersebut, Bappenas (2014) menjadikan konektivitas digital sebagai salah satu strategi kunci mendukung pembangunan berkelanjutan  di  Indonesia.  Dengan  perkembangan  difusi  telepon  seluler  dan  internet  yang  masif  dalam  beberapa tahun  terakhir  (BPS,  2021a),  digitalisasi  diproyeksikan  menjadi  mesin  penggerak  pertumbuhan  ekonomi  dan pembangunan yang lebih inklusif di Indonesia. Namun demikian menurut  Bappenas (2020) digitalisasi di Indonesia belum dimanfaatkan secara optimal. BPS menyatakan ketimpangan  digital antar wilayah masih terjadi di Indonesia. Pemerataan  infrastruktur  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  dan  rendahnya  daya  saing  digital  menjadi masalah mendasar dalam pemanfaatan bonus digital di Indonesia (Kemenkominfo, 2021).
Studi empiris mengenai peran digitalisasi terhadap pertumbuhan ekonomi, inklusi sosial, maupun kualitas lingkungan telah banyak dilakukan di berbagai negara. Beberapa diantaranya adalah Pradhan et al. (2018), Richmond & Triplett (2018),  Park  et  al.  (2018),  Aslam  et  al.  (2021),  dan  Hazmi  et  al.  (2023).  Namun  kebanyakan  studi  belum  secara komprehensif  mengukur  dampak  digitalisasi  terhadap  pembangunan  berkelanjutan  yang  mencakup  ketiga  aspek ekonomi,  sosial  dan  lingkungan  sebagai  suatu  kesatuan.  Studi  yang  ada  hanya  melihat  dampak  digitalisasi  terhadap ketiga  aspek  tersebut  secara  parsial.  Selain  itu,  studi  tersebut  menghasilkan  temuan  yang  cukup  beragam  sehingga pengaruh digitalisasi terhadap pembangunan berkelanjutan masih menimbulkan ambiguitas.
Pentingnya  digitalisasi  bagi  pembangunan  berkelanjutan  menimbulkan  urgensi  untuk  mengkaji  hubungan  antara keduanya.  Studi  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  secara  empiris  pengaruh  digitalisasi  terhadap  pembangunan berkelanjutan pada lingkup Indonesia. Studi ini akan dilakukan pada level provinsi pada periode tahun 2013 hingga 2021  menggunakan  pendekatan  model  regresi  data  panel  dinamis.  Dengan  mengkuantifikasi  ukuran  kualitas pembangunan  yang  telah  mencakup  aspek  ekonomi,  sosial,  dan  lingkungan,  hasil  studi  ini  diharapkan  dapat menyediakan  gambaran  yang  lebih  lengkap  untuk  memahami  sejauh  mana  peran  perkembangan  digital  dalam mendukung pembangunan berkelanjutan di Indonesia.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Pembangunan berkelanjutan
Konsep  pembangunan  berkelanjutan  menyediakan  kerangka  kerja  yang  terintegrasi  antara  strategi  pembangunan dengan  kebijakan  lingkungan.  Hal  tersebut  dilandasi  kekhawatiran  akibat  pola  pertumbuhan  yang  mengabaikan batasan ekologis. Padahal aktivitas ekonomi membawa konsekuensi berupa berkurangnya stok sumber daya alam dan akumulasi sampah yang dapat mengurangi kualitas lingkungan. Kualitas lingkungan pada akhirnya turut berpengaruh terhadap  kesejahteraan  karena  aspek  ekonomi,  lingkungan,  dan  sosial  saling  berinteraksi  dalam  suatu  sistem  yang kompleks (Fay, 2012).
Pembangunan  berkelanjutan  menggeser  paradigma  pembangunan  tidak  lagi  hanya  berfokus  pada  pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi,  tapi  juga  perlu  inklusif  dengan  memperluas  kesempatan  bagi  semua  individu.  Upaya  tersebut juga diiringi dengan pengelolaan sumber daya alam yang efisien, minimalisasi degradasi lingkungan, dan melakukan langkah segera untuk menangani perubahan iklim (Johnston, 2016).
Pembangunan  berkelanjutan  merupakan  konsep  dasar  dengan  cakupan  yang  luas  dan  multidimensi.  Tidak  ada pedoman  strategi  yang  pasti  untuk  mewujudkannya  karena  kondisi  serta  sistem  ekonomi  dan  sosial  antar  negara sangat beragam. Terkait hal tersebut, pada tahun 2015 United Nation Development Programme (UNDP) merumuskan “ The 2030 Agenda for Sustainable Development ” yang mencakup 17 tujuan pembangunan berkelanjutan ( Sustainable Development Goals [SDGs] ). Rumusan tersebut kemudian menjadi acuan global untuk menyusun strategi pencapaian pembangunan  berkelanjutan  sesuai  karakteristik  masing-masing  negara.  Berbagai  negara  telah  mengintegrasikan
Farida et.al |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2023, 3(6): 1089–1099
tujuan  tersebut  dengan  rencana  pembangunan  nasionalnya.  Dengan  adanya  kerangka  acuan  tersebut  diharapkan kemajuan pencapaian pembangunan berkelanjutan dapat dipantau secara periodik.
Namun  demikian,  luasnya  cakupan  SDGs  menimbulkan  kerumitan  tersendiri  untuk  memantau  secara  komprehensif pencapaian  antar  waktu  dan  antar  wilayah.  Hal  ini  mendorong  inisiatif  berbagai  organisasi  global  seperti United Nations  Economic  and  Social  Commission  for  Asia  and  the  Pacific (UNESCAP), Organisation  for  Economic  Co- operation  and  Development (OECD),  dan World  Economic  Forum (WEF),  untuk  memformulasikan  pengukuran capaian SDGs. Namun demikian kebanyakan ukuran tersebut berfokus pada salah satu aspek dari SDGs.
Pada tahun 2018 ADB mempublikasikan kerangka kerja pengukuran SDGs melalui BIGGI yang dirumuskan oleh Jha et  al.  (2018).  BIGGI  merupakan  sebuah  indeks  komposit  yang  telah  mencakup  dimensi  ekonomi,  sosial,  dan lingkungan. Diantara indikator sejenis sebelumnya, BIGGI disebut sebagai ukuran tunggal yang paling komprehensif karena  telah  mencakup  sebagain  besar  indikator  SDGs.  Selain  itu,  kesenjangan  kinerja  antar  dimensi  juga  telah diperhitungkan  dalam  formulasi  BIGGI  sehingga  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  yang  lebih  baik  untuk  mengukur sejauh mana pencapaian SDGs suatu wilayah (Aminata et al., 2022).

## 2.2. Digitalisasi
Secara  sempit  digitalisasi  didefinisikan  sebagai  proses  transformasi  data  analog  menjadi  digital  (Reis  et  al.,  2020). Secara luas digitalisasi mencakup implementasi sistem TIK dalam berbagai proses bisnis, sosial, dan organisasi yang dapat  memberikan  nilai  tambah  bagi  perekonomian  dan  masyarakat  (Bukht  &  Heeks,  2017). Penggunaan  teknologi digital  menciptakan  otomasi  dan  efisiensi  proses  produksi,  mengubah  pola  pemasaran  hingga  distribusi  barang  dan jasa  (Øverby  &  Audestad,  2021)  hingga  mendukung  pertumbuhan  inovasi  dengan  mempercepat  arus  informasi  dan pengetahuan  (Schneider,  2018).  Digitalisasi  juga  disebut  potensial  bagi  negara  berkembang  untuk  menciptakan inklusi sosial serta mengatasi kemiskinan dan ketimpangan.
Menurut Mouthaan et al. (2023) digitalisasi berdampak sistemik terhadap pembangunan berkelanjutan. Sebagai salah satu  bentuk  teknologi  umum,  teknologi  digital  dapat  diimplementasikan  di  hampir  seluruh  sektor.  Eksternalitas  ini menyebabkan  kerumitan  pengukuran  dampaknya  secara  pasti  (Le  Hir,  2012).  Adopsi  teknologi  digital  dalam  skala luas  membuka  peluang  benefit  yang  lebih  besar  (Wang,  2020).  Namun  demikian  terdapat  paradoks  produktivitas karena  pada  awal  adopsinya  dibutuhkan  biaya  dan  waktu  yang  tidak  sedikit  untuk  pengembangan  infrastruktur pendukungnya.  Benefit  optimal  dari  digitalisasi  juga  bergantung  pada  aspek  lain  seperti  kemampuan  untuk memanfaatkannya yang tercermin dari kualitas sumber daya manusia juga faktor institusional (Schneider, 2018).
Besarnya  potensi  digitalisasi  dan  perkembangannya  yang  pesat  menimbulkan  urgensi  mengukur  derajat  digitalisasi. Hal  ini  melatarbelakangi  International  Telecommunication  Union  (ITU)  merumuskan  ukuran  perkembangan  digital suatu  wilayah  melalui  ICT  Development  Index  (IDI).  Menurut  ITU  (2017),  transformasi  digital  suatu  wilayah dipengaruhi  oleh  tiga  aspek  yaitu  ketersediaan  akses  dan  infrastruktur  TIK,  pemanfaatan  TIK,  serta  kapasitas pemanfaatan  TIK.  IDI  kemudian  diadopsi  oleh  BPS  dengan  menyusun  Indeks  Pembangunan  TIK  (IP-TIK)  yang terdiri dari tiga subindeks yaitu (1) akses dan infrastrutur TIK, (2) penggunaan TIK, dan (3) keahlian TIK. Subindeks pertama mewakili ketersediaan tingkat infrastruktur dan jaringan TIK, subindeks kedua mengukur level penggunaan TIK oleh penduduk, dan subindeks ketiga mengukur kemampuan penggunaan TIK secara optimal oleh penduduk.

## 2.3. Modal
Teori  ekonomi  menyatakan  modal  merupakan  salah  satu  komponen  utama  fungsi  produksi.  Dalam  model pertumbuhan  Kaldor,  akumulasi  modal  berperan  penting  tidak  hanya  bagi  pertumbuhan  output  agregat  tetapi  juga merupakan  faktor  pendorong  kemajuan  teknis  dalam  jangka  panjang.  Stiglitz  (2015)  menyatakan  akumulasi  modal berperan  dalam  mempengaruhi  pergerakan  relatif  distribusi  pendapatan,  yang  cenderung  lebih  merata  pada ekuilibrium  yang lebih tinggi. Studi empiris oleh  Kusumaningrum  & Yuhan (2019) dan Nchake & Shuaibu, (2022) telah membuktikan bahwa akumulasi modal yang diproksi menggunakan Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) berpengaruh positf terhadap pertumbuhan inklusif.
Era  globalisasi  dan  keterbukaan  ekonomi  memungkinkan  terjadinya  aliran  modal  lintas  negara  melalui  Penanaman Modal  Asing  (PMA).  Menurut  Salvatore  (2019)  aliran  modal  masuk  dari  luar  negeri  berdampak  langsung  pada meningkatnya stok modal negara tujuan sehingga output agregat meningkat. Secara tidak langsung PMA bermanfaat bagi  luberan  teknologi,  pengetahuan  dan  keahlian  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas.  Sebaliknya,  PMA  juga mungkin  berdampak  negatif  bagi  kondisi  ketenagakerjaan  negara  tujuan  ketika  dikembangkan  pada  industri  yang capital-intensif.  Selain  itu  PMA  juga  dapat  memperlebar  gap  ketimpangan  pendapatan  karena  meningkatnya
persaingan di pasar lokal dan minimnya keterkaitan dengan sektor lokal. Hal tersebut pernah dibuktikan oleh  Wang (2020) yang menemukan bahwa inklusifitas dan pencemaran lingkungan justru meningkat akibat PMA.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  tahunan  yang  mencakup  34  provinsi  di  Indonesia  dengan  periode penelitian  tahun  2013  hingga  2021.  Seluruh  data  penelitian  bersumber  dari  indikator  makroekonomi  BPS  dan indikator  lingkungan  yang  dipublikasikan  oleh  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK).  Model regresi data panel dinamis dengan  metode Generalized Method of Moments (GMM) digunakan untuk  mengestimasi pengaruh digitalisasi terhadap pembangunan berkelanjutan di Indonesia dalam penelitian ini.
Tabel 1. Indikator Penghitungan BIGGI No Variabel Satuan Definisi Operasional 1. Pertumbuhan PDRB per kapita Persen Perubahan PDRB per kapita suatu periode dibanding sebelumnya
2. Keterbukaan perdagangan Persen Persentase ekspor dan impor dibagi dengan total PDRB 3. Rasio ketergantungan Persen Rasio penduduk usia tidak produktif (0-14 dan 65+ tahun) dengan usia produktif (15-64 tahun) 4. Invers koefisien variasi pertumbuhan PDRB per kapita
Satuan Rasio rata-rata pertumbuhan PDRB per kapita dengan standar deviasinya. 5. Rasio pekerja terhadap penduduk usia kerja Persen Persentase penduduk bekerja terhadap total penduduk usia kerja 6. Usia Harapan Hidup (UHH) Saat Lahir Tahun Rata-rata tahun hidup yang diharapkan akan dicapai penduduk sejak lahir 7. Angka Partisipasi Kasar (APK) Sekolah Dasar (SD) Persen Proporsi penduduk yang bersekolah SD terhadap jumlah penduduk usia 7-12 tahun 8. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Persen Persentase jumlah angkatan kerja terhadap jumlah penduduk usia kerja 9. Akses terhadap sanitasi layak Persen Persentase rumah tangga dengan akses terhadap sanitasi layak 10. Akses terhadap air minum layak Persen Persentase rumah tangga dengan akses terhadap air minum layak 11. Akses terhadap listrik Persen Persentase rumah tangga dengan akses terhadap listrik 12. Gini rasio Indeks Nilai koefisien gini rasio 13. Persentase penduduk miskin Persen Persentase penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan terhadap total penduduk 14. Harapan Lama sekolah (HLS) Tahun Lamanya sekolah yang diharapkan penduduk dalam pendidikan formal 15. Indeks Pemberdayaan Gender (IPG) Indeks Indeks partisipasi perempuan dalam ekonomi dan politik 16. Indeks Kualitas Air (IKA) Indeks Indeks kualitas air 17. Indeks Kualitas Udara (IKU) Indeks Indeks kualitas udara 18. Indeks Kualitas Tutupan Lahan (IKTL) Indeks Indeks kualitas tutupan lahan 19. Kontribusi PDRB sektor primer Persen Persentase PDRB sektor primer terhadap total PDRB

## Sumber: Penulis, 2023
Pada penelitian ini digitalisasi diukur menggunakan tiga subindeks penyusun IP-TIK yang telah dipublikasikan oleh BPS  yaitu:  subindeks  akses  dan  infrastruktur  TIK,  penggunaan  TIK,  serta  keahlian  TIK.  Namun  demikian,  ukuran tunggal  yang  menggambarkan  capaian  pembangunan  berkelanjutan  pada  level  provinsi  di  Indonesia  tidak  tersedia. Oleh karena itu penelitian ini diawali dengan menghitung capaian tersebut pada level provinsi mengadopsi kerangka kerja  Jha  et  al.  (2018)  tentang  penyusunan  BIGGI.  Nilai  BIGGI  yang  dibentuk  telah  mencakup  dimensi  ekonomi,
sosial, dan lingkungan serta mempertimbangkan keseimbangan capaian antar dimensi. Kerangka kerja tersebut telah digunakan  oleh  Liderson  &  Pasaribu  (2020)  dan  Aminata  et  al.  (2022)  untuk  mengukur  capaian  pembangunan berkelanjutan  pada  lingkup  Indonesia.  Pada  penelitian  ini  modifikasi  dilakukan  dalam  penyusunan  BIGGI  terkait ketersediaan data indikator pada level provinsi dan penggunaan metode penimbang berbeda dalam perhitungannya.
Penghitungan BIGGI dalam penelitian ini melalui beberapa tahapan. Pertama adalah penentuan indikator, yang dalam penelitian  ini  menggunakan  19  variabel  yang  terdiri  dari  4  indikator  dimensi  ekonomi,  11  dimensi  sosial,  dan  4 dimensi lingkungan seperti dijabarkan dalam Tabel 1. Tahapan kedua adalah normalisasi data menggunakan metode minimum  maksimum  yang  disusun  oleh  OECD  (2008).  Setelah  normalisasi,  tahapan  berikutnya  adalah  penentuan penimbang untuk setiap indikator mengadopsi metode unequal weighting mengikuti formulasi  Iyengar & Sudarshan (1982). Setelah didapatkan penimbang, tahapan berikutnya adalah menentukan skor indikator tertimbang. Kemudian pada tahap terakhir, dengan memperhitungkan selisih skor antar dimensi pada akhirnya diperoleh nilai BIGGI untuk masing-masing  provinsi.  Skor  BIGGI  yang  terbentuk  akan  berada  pada  rentang  nilai  0  hingga  10,  dimana  semakin besar nilainya mengindikasikan capaian yang lebih baik. Kemudian skor BIGGI dari hasil pengolahan dikategorikan menjadi tiga yaitu tinggi (0-3,333), sedang (3,334-0,667), dan tinggi (6,668-10).
Selanjutnya  setelah  didapatkan  nilai  BIGGI,  penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  data  panel  dinamis  untuk mengestimasi pengaruh digitalisasi terhadap pembangunan berkelanjutan di Indonesia. Model penelitian ini mengacu pada  studi  serupa  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Asongu  (2018),  Zhu  &  Ye  (2018), dan  Ofori  &  Asongu  (2021) terkait  pengaruh  TIK  terhadap  pertumbuhan  inklusif  dan  emisi  CO2.  Namun  berbeda  dengan  studi  sebelumnya, penelitian  ini  menggunakan  BIGGI  sebagai  variabel  terikat  yang  lebih  komprehensif  menggambarkan  capaian pembangunan berkelanjutan.
Menurut Baltagi (2005) pada dasarnya hubungan antar variabel ekonomi bersifat dinamis, dimana selain dipengaruhi oleh variabel lain pada periode yang sama nilainya juga dipengaruhi oleh periode sebelumnya. Sehingga untuk dapat menangkap perilaku tersebut, model penelitian ini diformulasikan sebagai berikut:
𝐵𝐼𝐺𝐺𝐼 𝑖𝑡 = 𝛼 0 + 𝛽 1 𝐵𝐼𝐺𝐺𝐼 𝑖(𝑡−1) + 𝛽 2 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑆𝑘𝑖𝑙𝑙 𝑖𝑡 + 𝜃 1 𝑃𝑀𝑇𝐵 𝑖𝑡 +  𝜃 2 𝑃𝑀𝐴 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 ………….(1) di mana 𝐵𝐼𝐺𝐺𝐼 𝑖𝑡 adalah indeks pertumbuhan hijau inklusif provinsi ke-i pada tahun ke-t; 𝐵𝐼𝐺𝐺𝐼 𝑖(𝑡−1) adalah nilai lag variabel BIGGI provinsi ke-i; Access , Usage , dan Skill merupakan nilai subindeks IP-TIK sebagai ukuran digitalisasi; PMTB  dan  PMA  merupakan  variabel  kontrol  dalam  penelitian.  Adapun  hipotesis  yang  digunakan  adalah  semua variabel penjelas berpengaruh positif terhadap BIGGI.
Tabel 2. Variabel Penelitian Simbol Definisi Sumber Variabel Terikat Pembangunan berkelanjutan BIGGI Indeks pertumbuhan hijau inklusif Diolah Penulis Variabel Bebas Akses dan Infrastrutur TIK Access Nilai capaian subindeks akses dan infrastruktur TIK BPS Penggunaan TIK Usage Nilai capaian subindeks penggunaan TIK BPS Keahlian TIK Skill Nilai capaian subindeks keahlian TIK BPS Variabel Kontrol Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) PMTB Nilai rasio Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut provinsi BPS Penanaman Modal Asing (PMA) PMA Nilai rasio Penanaman Modal Asing (PMA) terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut provinsi BPS

## Sumber: Penulis 2023
Terdapat  dua  pendekatan  yang  sering  digunakan  untuk  mengestimasi  model  regresi  data  panel  dinamis,  yaitu  First Difference  GMM  (FDGMM)  and  System  GMM  (SGMM).  Menurut  Roodman  (2009)  kedua  pendekatan  tersebut didesain untuk: data panel dengan jumlah observasi individu lebih besar dibanding waktu (N>T), variabel bebas yang tidak  sepenuhnya  eksogen,  adanya  hubungan  dinamis,  masalah  heteroskedastisitas  serta  autokorelasi.  Pendekatan FDGMM  diusulkan  oleh  Arellano  &  Bond  (1991)  untuk  mendapatkan  estimator  yang  tidak  bias,  konsisten,  dan
Farida et.al |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2023, 3(6): 1089–1099
efisien pada model dinamis. Namun menurut Blundell & Bond (1998) penggunaan kondisi momen orde pertama pada pendekatan  FDGMM  menghasilkan  variabel  instrumen  yang  lemah  pada  data  panel  dengan  jumlah  periode  kecil. Sehingga Blundell & Bond (1998) mengusulkan pendakatan SGMM untuk mengatasi kelemahan tersebut.
Terdapat  dua  kriteria  untuk  menentukan  estimator  terbaik  dari  kedua  pendekatan  tersebut,  yaitu  validitas  instrumen dan  konsistensi  estimator.  Pengujian  validitas  instrumen  dapat  dilakukan  dengan  uji  Sargan  atau  Hansen  dengan hipotesis  nol  instrumen  tidak  berkorelasi  dengan  error.  Instrumen  dinyatakan  valid  jika  nilai  hipotesis  nol  tidak ditolak,  yaitu  p-value  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi.  Kemudian  pengujian  konsistensi  estimator  dilakukan menggunakan uji Arellano-Bond (AR) dengan hipotesis nol tidak ada korelasi serial komponen error pada orde kedua (AR-2). Estimator dinyatakan konsisten jika tidak tidak cukup bukti  untuk  menolak  hipotesis  nol atau p-value lebih besar dari tingkat signifikansi (Arellano & Bond, 1991).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil Estimasi Model
Berdasarkan hasil penghitungan BIGGI, secara umum capaian pembangunan berkelanjutan di Indonesia berfluktuasi antar  waktu.  Pada  tahun  2013  terdapat  32  provinsi  yang  berada  pada  kategori  capaian  BIGGI  sedang  dan  hanya  2 provinsi  pada  kategori  tinggi  yaitu  Bali  dan  Bangka  Belitung.  Sementara  pada  tahun  2021,  jumlah  provinsi  yang masuk  dalam  kategori  tinggi  meningkat  menjadi  6  provinsi  yaitu  Sumatera  Barat,  Bangka  Belitung,  Kalimantan Tengah, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, dan Sulawesi Selatan.

## Sumber: Diolah penulis, 2023
Gambar 1 . Sebaran Provinsi Menurut Rata-rata Skor BIGGI Tahun 2013-2021
Berdasarkan  gambar  1  secara  rata-rata  sepanjang  periode  penelitian,  Bali  merupakan  provinsi  dengan  skor  BIGGI tertinggi  yaitu  sebesar  7,19  poin.  Provinsi  lainnya  dengan  capaian  BIGGI  pada  kuantil  tertinggi  adalah  Kalimantan Tengah  (6,838),  Bangka  Belitung  (5,647),  Sulawesi  Utara  (6,597),  dan  Sulawesi  Selatan  (6,570).  Sebaliknya  Papua merupakan  provinsi  dengan  skor  rata-rata  terendah  dengan  capaian  3,87  poin,  diikuti  dengan  DKI  Jakarta  (4,266), Kepulauan  Riau  (4,643),  Riau  (4,894),  dan  Papua  Barat  (4,900)  pada  kuantil  terendah.  Buruknya  capaian  provinsi Papua  utamanya  disebabkan  rendahnya  capaian  indikator  sosial  seperti  APK  pendidikan  dasar  dan  HLS,  UHH  saat lahir, persentase rumah tangga dengan sanitasi layak, air minum layak, serta rasio elektrifikasi.
Selanjutnya hasil estimasi model pengaruh digitalisasi terhadap pembangunan berkelanjutan dapat dilihat pada Tabel 3.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  estimasi  SGMM  mengacu  pada  Blundell  &  Bond  (1998)  yang  menyatakan bahwa  metode  ini  terbukti  lebih  efisien  pada  sampel  dengan  jumlah  periode  kecil.  Selain  itu  metode  estimasi  dua tahap menghasilkan estimator yang lebih efisien dan robust terhadap heteroskedastisitas (Roodman, 2009). Kemudian mengikuti  Lai  et  al.  (2008)  dan  Canh  et  al.  (2020) dilakukan  penghitungan  efek  jangka  pendek  dan  jangka  panjang dari variabel bebas dalam penelitian.
Tabel 3 . Hasil Estimasi Model Menggunakan Two Step SGMM
Variabel Bebas Jangka Pendek Jangka Panjang BIGGI (t-1) 0,3928*** (0,000) Access 1,2199** 2,0092*** (0,010) (0,009) Usage -0,8858*** -1,4589*** (0,004) (0,003) Skill 0,2718 0,4476 (0,358) (0,329) PMTB 0,0907*** 0,1494*** (0,007) (0,007) PMA -0,0376** -0,0619** (0,019) (0,016) Observasi 272 Dummy waktu Ya AR (1) p-value 0,001 AR (2) p-value 0,518 Hansen OIR test p-value 0,647 Diff in Hansen p-value 0,674 F test p-value 0,000 Jumlah instrumen 29 Jumlah grup (prov) 34
Keterangan: * siginifikan pada level 10%, ** signifikan pada level 5%, *** signifikan pada level 1% Sumber: Diolah penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  3,  hasil  pengujian  spesifikasi  model  menunjukkan  bahwa  instrument  valid,  karena  hasil  p-value untuk  uji  Hansen  (0,647)  lebih  besar  dari  level  signifikansi  5  persen.  Hasil  pengujian  AR-2  juga  menghasilkan kesimpulan  bahwa  estimator  konsisten.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai  p-value  untuk  uji  AR-2  (0,518)  yang  lebih besar dibanding level signifikansi 5 persen. Kemudian hasil pengujian kelayakan  model  menunjukkan bahwa secara bersama-sama  seluruh  variabel  bebas  signifikan  mempengaruhi  BIGGI.  Hal  ini  dapat  ditunjukkan  dari  nilai  p- value uji F (0,000) yang lebih kecil dari level signifikansi 5 persen.
Hasil pengujian koefisien parsial pada tabel 3 untuk indikator digitalisasi menunjukkan bahwa tidak semua subindeks IP-TIK  berpengaruh  signifikan  terhadap  BIGGI.  Dari  ketiga  subindeks,  hanya access yang  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  BIGGI.  Nilai  p-value  variabel access (0,010)  pada  jangka  pendek  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi  5  persen,  sehingga  dapat  disimpulkan  peningkatan  1  poin  subindeks  akses  menyebabkan  peningkatan 1,2199  poin  skor  BIGGI  dalam  jangka  pendek.  Pada  jangka  panjang  peningkatan  1  poin  skor  subindeks  ini  akan meningkatkan BIGGI sebesar 2,0092 poin dengan tingkat signifikansi 1 persen.
Hasil  sebaliknya  didapatkan  dari  variabel usage ,  yang  justru  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  BIGGI  baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang dengan tingkat signifikansi 1 persen. Peningkatan 1 poin skor subindeks penggunaan justru menurunkan capaian BIGGI sebesar 0,8858 poin pada jangka pendek dan 1,4589 poin pada jangka panjang.  Sedangkan  untuk  indikator  digitalisasi  ketiga  yaitu  variabel skill ,  hasil  estimasi  menunjukkan  pengaruhnya tidak  signifikan  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  nilai  p-value  untuk variabel ini yang lebih besar dari tingkat signifikansi 5 persen.
Selanjutnya  untuk variabel kontrol pertama  yaitu PMTB menunjukkan pengaruh positif signifikan, terlihat dari nilai p-value  yang  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  1  persen  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Peningkatan rasio PMTB sebesar 1 persen menyebabkan peningkatan skor BIGGI sebesar 0,0907 poin dalam jangka pendek  dan  0,1904  poin  dalam  jangka  panjang.  Sementara  itu  untuk  variabel  kontrol  kedua  yaitu  PMA  justru
Farida et.al |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2023, 3(6): 1089–1099
menunjukkan  pengaruh  negatif  signifikan  terhadap  skor  BIGGI  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Meningkatnya rasio PMA sebesar 1 persen justru menurunkan skor BIGGI sebesar 0,0376 poin dalam jangka pendek dan 0,0619 poin dalam jangka panjang dengan tingkat signifikansi 5 persen.

## 4.2. Pembahasan
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  akses  dan  infrastruktur  TIK  merupakan  salah  satu  akselerator  bagi  pembangunan berkelanjutan  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan  Ofori  et  al.  (2022)  yang  menyatakan tersedianya  akses  dan  infrastruktur  TIK  membuka  peluang  lebih  besar  terhadap  aset  produktif  sehingga  tercipta pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  inklusif.  Selain  itu,  meningkatnya  difusi  TIK  juga  dapat  berdampak  pada kesejahteraan  melalui  peningkatan  akses  terhadap  pengetahuan  dan  informasi  yang  mendukung  perbaikan  dalam kualitas  pendidikan  dan  kesehatan  (Ofori  &  Asongu,  2021).  Dari  aspek  lingkungan,  temuan  Asongu  (2018) menyatakan  bahwa  interaksi  antara  TIK  dengan  globalisasi  melalui  investasi  asing  dan  keterbukaan  perdagangan berpeluang memitigasi resiko kerusakan lingkungan.
Namun demikian, temuan lain penelitian ini menunjukkan bahwa meningkatnya penggunaan TIK justru menurunkan capaian  pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia,  dibuktikan  dengan  koefisien  variabel  usage  yang  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  BIGGI.  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  riset  MASTEL  et  al.  (2017)  tentang  indeks inklusi digital yang menyatakan penggunaan TIK di Indonesia masih belum optimal. Hal ini karena TIK masih lebih banyak digunakan sebagai penunjang gaya hidup dan interaksi sosial, belum mengarah pada kegiatan yang produktif. Selain itu, data BPS menunjukkan ketimpangan penggunaan TIK antar provinsi di Indonesia semakin melebar. Pada tahun  2021  selisih  capaian  subindeks  penggunaan  TIK  tertinggi  dan  terendah  antar  provinsi  sebesar  5,35  poin, meningkat dibanding tahun sebelumnya yang sebesar 4,96 poin di tahun 2020 (BPS 2022).
Temuan selanjutnya dari penelitian ini adalah investasi, yang dalam penelitian ini diukur melalui PMTB, merupakan faktor  penting  untuk  mendukung  pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia.  Temuan  ini  mengkonfirmasi  hasil  studi Kusumaningrum  &  Yuhan  (2019)  yang  menyatakan  bahwa  meningkatnya  investasi  akan  secara  langsung meningkatkan  output  agregat.  Peningkatan  investasi  juga  akan  berdampak  pada  kualitas  satandar  hidup  masyarakat melalui akses yang lebih luas dan lebih baik terhadap berbagai layanan fisik dan sosial (Nchake & Shuaibu, 2022).
Sementara itu, PMA yang disebut sebagai faktor potensial bagi pembangunan berkelanjutan tidak berhasil dibuktikan dalam  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  PMA  justru  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap pembangunan berkelanjutan di Indonesia. Temuan ini sejalan dengan hasil studi Lestari et al. (2022) yang menyatakan bahwa  pada  kelompok  negara  ASEAN  dengan  pendapatan  menangah  kebawah,  termasuk  Indonesia,  PMA  justru meningkatkan  ketimpangan  pendapatan.  Hal  ini  diperkuat  dengan  temuan  Pujiati  et  al.  (2023)  yang  menyatakan bahwa PMA membuat emisi GRK di Indonesia meningkat hingga level yang semakin membahayakan. Regulasi yang longgar  dan  rumit,  serta  lemahnya  monitoring  terkait  penggunaan  energi  dan  perlindungan  lingkungan  di  Indonesia membuat dampak tersebut tidak dapat dihindari (Dutu, 2016).

## 5. Kesimpulan
Hasil estimasi model menunjukkan bahwa peningkatan akses dan infrastruktur TIK merupakan faktor penting untuk mendukung  percepatan capaian  pembangunan berkelanjutan di Indonesia. Sementara  itu, meningkatnya penggunaan TIK  justru  menurunkan  capaian  pembangunan  berkelanjutan  karena  belum  banyak  dimanfaatkan  untuk  kegiatan produktif.  Oleh  karena  itu  pemerintah  perlu  terus  meningkatkan  penyediaan  akses  dan  infrastruktur  TIK,  serta mengupayakan pemerataannya di seluruh wilayah Indonesia. Upaya ini perlu diiringi dengan edukasi bagi masyarakat mengenai  literasi  digital  dan  pemanfaatan  teknologi  digital  untuk  kegiatan  yang  lebih  produktif.  Pemanfaatan  TIK juga  perlu  dioptimalkan  untuk  berbagai  layanan  publik  agar  dapat  menjangkau  semua  lapisan  masyarakat  dan meningkatkan inklusi sosial.
Kemudian  investasi  terbukti  menjadi  faktor  fundamental  bagi  pembangunan  berkelanjutan.  Namun  demikian berdasarkan  hasil  studi,  aliran  modal  asing  justru  menurunkan  pencapaian  pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia karena  meningkatkan  ketimpangan  dan  mengancam  kelestarian  lingkungan.  Oleh  karena  itu  upaya  untuk  menarik masuknya  aliran  modal  asing  perlu  dibarengi  dengan  penguatan  regulasi  sektoral  dan  lingkungan  untuk  memitigasi dampak  buruknya.    Saran  untuk  penelitian  berikutnya  perlu  memasukkan  variabel  lain  yang  menurut  literatur potensial mendukung pembangunan berkelanjutan seperti inklusi keuangan dan regulasi lingkungan.

## References
Ali,  I.,  &  Son,  H.  H.  (2007).  Measuring  Inclusive  Growth. Asian  Development  Review , 24 (01),  11–31. https://doi.org/10.1142/S0116110507000024
Aminata,  J.,  Nusantara,  D.  I.  K.,  &  Susilowati,  I.  (2022).  The  Analysis  of  Inclusive  Green  Growth  In  Indonesia. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 23 (1), Layouting. https://doi.org/10.18196/jesp.v23i1.13811
Arellano,  M.,  &  Bond,  S.  (1991).  Some  Tests  of  Specification  for  Panel  Data:  Monte  Carlo  Evidence  and  an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies , 58 (2), 277. https://doi.org/10.2307/2297968
Aslam, A., Naveed, A., & Shabbir, G. (2021). Is it an institution, digital or social inclusion that matters for inclusive growth?  A  panel  data  analysis. Quality  &  Quantity , 55 (1),  333–355.  https://doi.org/10.1007/s11135-020- 01008-3
Asongu, S. A. (2018). ICT, openness and CO2 emissions in Africa. Environmental Science and Pollution Research , 25 (10), 9351–9359. https://doi.org/10.1007/s11356-018-1239-4
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2014). Rencana  pembangunan  jangka  menengah  nasional  (RPJMN) 2015-2019 (Vol. 2). Bappenas.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. (2020). Rencana pembangunan jangka menengah nasional 2020-2024 . Jakarta: Bappenas.
Badan Pusat Statistik. (2020). Statistik Indonesia 2020 . BPS.
Badan Pusat Statistik. (2021a). Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi 2021 . BPS.
Badan Pusat Statistik. (2021b). Statistik Lingkungan Hidup Indonesia 2021 . BPS.
Badan Pusat Statistik. (2022). Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi 2021 . BPS.
Baltagi, B. H. (2005). Econometric analysis of panel data (Vol. 4). Springer.
Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics , 87 (1), 115–143. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8
Bukht,  R.,  &  Heeks,  R.  (2017).  Defining,  conceptualising  and  measuring  the  digital  economy. Development Informatics Working Paper , 68 .
Canh, N. P., Schinckus, C., Thanh, S. D., & Hui Ling, F. C. (2020). Effects of the internet, mobile, and land phones on  income  inequality  and  The  Kuznets  curve:  Cross  country  analysis. Telecommunications  Policy , 44 (10), 102041. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.telpol.2020.102041
Dutu,  R.  (2016).  Challenges  and  policies  in  Indonesia’s  energy  sector. Energy  Policy , 98 ,  513–519. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.09.009
Fay, M. (2012). Inclusive green growth: The pathway to sustainable development . World Bank Publications.
Global Commission on the Economy and Climate. (2014). Better Growth, Better Climate: The New Climate Economy Report . GCEC.
Global Green Growth Institute. (2015). Delivering Green Growth for a Prosperous Indonesia . Jakarta: GGGI.
Hazmi, D. M., Karimi, S., & Muharja, F. (2023). Measuring and Determinants of Inclusive Growth: Evidence from Indonesia.
Optimum: Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan , 12 (2), 135–154.
https://doi.org/10.12928/optimum.v12i2.5984
Heeks, R. (2016). Examining “Digital Development”: The Shape of Things to Come? SSRN Electronic Journal , 64 . https://doi.org/10.2139/ssrn.3431739
International Telecommunication Union. (2017). Measuring the Information Society Report 2017 . ITU.
Iyengar, N. S., & Sudarshan. (1982). A Method of Classifying Regions from Multivariate Data. Economic Political Weekly , 2047–2052.
Jha,  S.,  Sandhu,  S.  C.,  &  Wachirapunyanont,  R.  (2018). Inclusive  Green  Growth  Index:  A  New  Benchmark  for Quality of Growth . Asian Development Bank [ADB].
Johnston, R. B. (2016). Transforming Our World: The 2030 Agenda for sustainable development. Arsenic Research and Global Sustainability - Proceedings of the 6th International Congress on Arsenic in the Environment, AS 2016 , 12–14. https://doi.org/10.1201/b20466-7
Kementerian Komunikasi dan Informatika. (2019). Perkembangan Ekonomi Digital di Indonesia: Strategi dan Sektor Potensial . Kemenkominfo.
Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika.  (2021). Status  Literasi  Digital  Indonesia  2020:  Hasil  Survei  Di  34 Provinsi . Jakarta: Kementerian Komunikasi Dan Informatika.
Kusumaningrum,  S.,  &  Yuhan,  R.  J.  (2019).  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  di  Indonesia  Berdasarkan  Indeks Komposit  Pertumbuhan  Inklusif  dan  Faktor  yang  Memengaruhinya. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Publik , 10 (1), 1–17. https://doi.org/10.22212/jekp.v10i1.1150
Lai, T. L., Small,  D. S.,  &  Liu, J. (2008). Statistical  inference in dynamic panel data  models. Journal of Statistical Planning and Inference , 138 (9), 2763–2776.
Le Hir, B. (2012). Capturing Information and Communication Technologies as a General Purpose Technology . Ecole Centrale Paris.
Lestari, T. K., Santoso, D. B., & Saputra, P. M. A. (2022). Keterkaitan Globalisasi dengan Pertumbuhan Inklusif pada Negara-Negara Asean Berpendapatan Menengah. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan , 16 (1), 79–102.
Liderson,  D.  M.,  &  Pasaribu,  E.  (2020).  PEMBENTUKAN  BIGGI  DALAM  MENGUKUR  PERTUMBUHAN
INKLUSIF HIJAU. Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1), 266–274. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.84
MASTEL,  APJII,  &  ATSI.  (2017).  Digital  Inclusion  Index  Indonesia  2017. Laporan  Riset  Digital  Inclusion Indonesia . https://mastel.id/digital-inclusion-index-indonesia-2017/
Mouthaan, M., Frenken, K., Piscicelli, L., & Vaskelainen, T. (2023). Systemic sustainability effects of contemporary digitalization: A scoping review and research agenda. Futures , 149 , 103142.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.futures.2023.103142
Nchake,  M.  A.,  &  Shuaibu,  M.  (2022).  Investment  in  ICT  infrastructure  and  inclusive  growth  in  Africa. Scientific African , 17 , e01293. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2022.e01293
Ofori, I. K., & Asongu, S. A. (2021). ICT Diffusion, Foreign Direct Investment and Inclusive Growth in Sub-Saharan Africa. Telematics and Informatics , 65 , 101718. https://doi.org/10.1016/j.tele.2021.101718
Ofori,  I.  K.,  Osei,  D.  B.,  &  Alagidede,  I.  P.  (2022).  Inclusive  Growth  in  Sub-Saharan  Africa:  Exploring  the Interaction Between ICT Diffusion, and Financial Development. Telecommunications Policy , 46 (7), 102315.
Organisation for Economic Cooperation and Development. (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide . OECD Publishing.
Øverby,  H.,  &  Audestad,  J.  A.  (2021). Introduction  to  Digital  Economics .  Springer  International  Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-78237-5
Park, Y., Meng, F., & Baloch, M. A. (2018). The effect of ICT, financial development, growth, and trade openness on CO2 emissions: an empirical analysis. Environmental Science and Pollution Research , 25 (30), 30708–30719. https://doi.org/10.1007/s11356-018-3108-6
Pradhan, R. P., Mallik, G., & Bagchi, T. P. (2018). Information communication technology (ICT) infrastructure and economic growth: A causality evinced by cross-country panel data. IIMB Management Review , 30 (1), 91–103. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2018.01.001
Pujiati,  A.,  Yanto,  H.,  Dwi  Handayani,  B.,  Ridzuan,  A.  R.,  Borhan,  H.,  &  Shaari,  M.  S.  (2023).  The  detrimental effects  of  dirty  energy,  foreign  investment,  and  corruption  on  environmental  quality:  New  evidence  from Indonesia. Frontiers in Environmental Science , 10 , 1074172.
Reis,  J.,  Amorim,  M.,  Melão,  N.,  Cohen,  Y.,  &  Rodrigues,  M.  (2020). Digitalization:  A  Literature  Review  and
Research Agenda (pp. 443–456). https://doi.org/10.1007/978-3-030-43616-2_47
Richmond,  K.,  &  Triplett,  R.  E.  (2018).  ICT  and  income  inequality:  a  cross-national  perspective. International Review of Applied Economics , 32 (2), 195–214. https://doi.org/10.1080/02692171.2017.1338677
Roodman,  D.  (2009).  How  to  do  xtabond2:  An  introduction  to  difference  and  system  GMM  in  Stata. The  Stata Journal , 9 (1), 86–136. https://doi.org/10.1177/1536867X0900900106
Salvatore, D. (2019). International economics . John Wiley & Sons.
Schneider, M. (2018). Digitalization of Production, Human Capital, and Organizational Capital BT  - The Impact of Digitalization  in  the  Workplace:  An  Educational  View (C.  Harteis  (ed.);  pp.  39–52).  Springer  International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-63257-5_4
Stern, N. H. (2007). The economics of climate change: the Stern review . cambridge University press.
Stiglitz, J. E. (2015). The Price of Inequality: How Today’s Divided Society Endangers Our Future. The Proceedings of the Joint Workshop on Sustainable Humanity Sustainable Nature Our Responsibility .
Wang,  N.  (2020).  Does  Foreign  Direct  Investment  Improve  Inclusive  Green  Growth?  Empirical  Evidence  from China. International  Journal  of  Business  Management  and  Finance  Research , 3 (1),  12–19. https://doi.org/10.53935/2641-5313.v3i1.39
Zhu,  S.,  &  Ye,  A.  (2018).  Does  Foreign  Direct  Investment  Improve  Inclusive  Green  Growth?  Empirical  Evidence from China. Economies , 6 (3), 44. https://doi.org/10.3390/economies6030044