## KEPEMILIKAN MODAL ASING DALAM PERANNYA SEBAGAI PENDORONG KEMAMPUAN TEKNOLOGI PERUSAHAAN INDONESIA: STUDI EMPIRIS INDUSTRI KIMIA DAN FARMASI INDONESIA
Trihadi Pudiawan Erhan 1
Fakultas Bisnis, Universitas Multimedia Nusantara

## ABSTRACT
This  study  investigates  the  influence  of  foreign  capital  ownership  to  increase  companies technological capabilities in the Indonesian chemical and pharmaceutical industry. The data used in this research is the 2006 economic census focusing on medium and large enterprises using the definition of company scale released by Indonesia Bureau of Statistics (BPS). By using the value of company total factor productivity (TFP) as the proxy of tecnological capabilities, we found that the expansion of foreign capital ownership in medium and large enterprises in the Indonesian chemical and pharmaceutical industry would trigger the increase of companies technological capabilities.
Keywords:  foreign  direct  investment,  technological  change,  industrialization,  microeconomic analysis.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menyelidiki  mengenai  pengaruh  dari  kepemilikan  modal  asing  terhadap peningkatan  kemampuan  teknologi  dari  perusahaan  pada  industri  kimia  dan  farmasi  di Indonesia. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah sensus ekonomi tahun 2006, untuk perusahaan  sedang  dan  besar  berdasarkan  definisi  perusahaan  yang  digunakan  oleh  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Republik  Indonesia.  Nilai  total  factor  productivity  (TFP)  perusahaan digunakan  sebagai  variabel  proxy  dari  kemampuan  teknologi.  Ditemukan  bahwa  penanaman modal asing memiliki kontribusi positif dalam meningkatkan kemampuan teknologi perusahaan sedang dan besar pada industri kimia dan farmasi di Indonesia.
Kata  kunci:  penanaman  modal  asing,  perubahan  teknologi,  industrialisasi,  analisis mikroekonomi.

## 1.  PENDAHULUAN
Ketertinggalan  negara  berkembang  dari  negara  maju  dapat  dilakukan  melalui  melakukan transformasi dari ekonomi berbasis sumber daya alam menjadi ekonomi dengan basis industri. Kunci keberhasilan dari proses transformasi tersebut adalah  kemampuan negara berkembang untuk  dapat  menyerap  teknologi  yang  mereka  impor  selancar  mungkin,  kemudian menguasainya  dan  meningkatkan  (menyesuaikan  dan  mengembangkan)  teknologi  tersebut (Suehiro, 2007). Penggunaan teknologi yang tepat dan baik dapat membuat produktivitas dari negara  tersebut  meningkat  tanpa  harus  menambah  faktor  produksi  yang  lain.  Peningkatan produktivitas tersebut berasal dari proses inovasi dan peningkatan  knowledge serta know-how dari para pekerja.
Berkembangnya peranan teknologi dalam membantu perekonomian negara berkembang untuk tumbuh terlihat dari semakin besarnya persentase pertumbuhan total factor productivity (TFP) pada negara-negara berkembang terutama di kawasan Asia seperti yang ditunjukkan pada Tabel  1.  TFP  adalah  porsi  dari  output  yang  tidak  dapat  dijelaskan  oleh  jumlah  input  yang
1 Department of Management, Faculty of Business Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Banten, Indonesia,  e-mail: tp.pudiawan@gmail.

## 196  Bina Ekonomi
digunakan di dalam produksi. Comin (2006) menjelaskan bahwa perbedaan besaran TFP antar negara dapat disebabkan oleh perbedaan dari teknologi fisik yang dipakai atau tingkat efisiensi dalam menggunakan teknologi.

## Tabel 1 Average Annual Growth of  Total Factor Productivity
OECD Four NIE's RRC India Four ASEAN 1980-1990 0,22 1,84 2,93 1,40 0,36 1990-2000 0,99 1,18 3,72 1,00 0,43 2000-2007 0,82 1,31 6,04 1,87 2,02
Sumber:  Projection  of  Long-Term  Total  Factor  Productivity  Growth  for  12  Asian Economies (Park, 2010)
Satu  cara  negara  berkembang  dapat  meningkatkan  teknologi  adalah  dengan  proses transfer  teknologi  (technology  transfer)  melalui  Penanaman  Modal  Asing  (PMA)  dari  negara maju (Komoda, 1987). PMA telah menjadi fokus dari banyak penelitian terutama yang berkaitan dengan  peningkatan  kemampuan  teknologi  atau  technological  capabilities  (TC)  di  negara berkembang.  TC  adalah  kemampuan  untuk  dapat  memanfaatkan  teknologi  dalam  berbagai bentuk (mesin, pengetahuan, informasi, dan lain-lain) untuk medapatkan keunggulan bersaing atau  produktivitas  yang  lebih  tinggi.  PMA  dapat  meningkatkan  teknologi  melalui  datangnya mesin-mesin baru, tenaga ahli baru, dan pelatihan-pelatihan pada tenaga ahli yang sudah ada.
Hubungan  antara  teknologi  dan  TC  dapat  dilihat  dari  beberapa  definisi  TC  yang  ada. March  (1991)  mengartikan  TC  sebagai  kemampuan  superior  perusahaan  di  dalam  bidang industri  tertentu  untuk  mencari  potensi  lokal,  informasi  mengenai  daerah  sekitar  dan memaksimalkan  pengetahuan  yang  telah  ada  untuk  mendapatkan  keunggulan  dengan  segera. Afuah  (2002)  mengatakan  bahwa  TC  direfleksikan  melalui  kemampuan  perusahaan  untuk menggunakan  berbagai  sumber  daya  teknis.  Menurut  Benner  dan  Tushman  (2003),  TC mengindikasikan  proses  teknik  dan  kemampuan  manajemen  untuk  mendorong  pembelajaran eksploratif dan memfasilitasi inovasi yang bersifat inkremental.
PMA  dipercaya  dapat  membuat  terjadinya  perpindahan  pengetahuan  (transfer  of knowledge) selain perpindahan modal kepada negara penerimanya (Suyanto, Salim, dan Bloch, 2009).  Hal  ini  berarti  selain  memiliki  manfaat  dalam  hal  meningkatkan  stok  kapital  untuk berproduksi,  PMA  juga  menyajikan  manfaat  lain  yang  dapat  mendorong  percepatan pertumbuhan ekonomi dari negara-negara berkembang. Indikasi dari manfaat datangnya PMA ke suatu negara adalah dampak positifnya terhadap pertumbuhan ekonomi.
Secara  teori,  pandangan  bahwa  PMA  memberikan  manfaat  selain  peningkatan  modal fisik  telah  didukung  dengan  adanya  perkembangan  dalam  teori  pertumbuhan  yang  menyoroti pentingnya  peningkatan  teknologi,  efisiensi,  dan  produktivitas  untuk  menstimulasi pertumbuhan ekonomi (Lim, 2001). Teori PMA telah menekankan mengenai adanya aset tidak berwujud  dan  keunggulan  bersaing  dari  perusahaan  induk  yang  lebih  dari  sekedar  dapat menghilangkan  kelemahan  dari  perusahaan  lokal  pada  negara  tuan  rumah  (Anand  &  Kogut, 1997).
Menurut  data  bank  dunia,  dari  tahun  2001  sampai  dengan  tahun  2011  Indonesia mendapatkan  total  PMA  sebesar  $64.771,72  juta.  Semetara  itu  menurut  penelitian  Suyanto, Salim,  dan  Bloch  (2009)  pada  tahun  1997  sampai  dengan  2006  total  PMA  yang  masuk  ke Indonesia adalah sebesar $297.002,10 juta dan sebesar 62,23% dari total PMA tersebut masuk kedalam sektor manufaktur. Pada periode tahun 2004 sampai dengan 2011, sektor pengolahan menerima lebih dari sepertiga dari total PMA yang masuk ke Indonesia, yakni sebesar 38,87%.
Sayangnya  tingginya  angka  PMA  yang  masuk  ke  Indonesia  belum  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  peningkatan  teknologi.  Berdasarkan  atas  laporan  hasil survey  Asian  Productivity  Organization  di  tahun  2004,  selama  tahun  1980  sampai  2000 pertumbuhan PDB negara ASEAN adalah Singapura tumbuh rata-rata 7,12% per tahun, Malaysia 6,48%, Vietnam 6,36%, Thailand 5,93%, Filipina 2,51% dan Indonesia 5,4%. Pada periode yang sama rata-rata pertumbuhan TFP dari negara-negara tersebut adalah Singapura 0,78%, Malaysia 1,29%, Vietnam 1,29%, Thailand 1%, Filipina 0,37%, dan Indonesia 0,8%. Van der Eng (2009) juga  mengungkapkan  tidak  terlalu  baiknya  pertumbuhan  TFP  di  Indonesia.  TFP  Indonesia menurun secara rata-rata 4% setiap tahunnya pada periode 1971-2007.
Hal  ini  menimbulkan  pertanyaan  sehubungan  dengan  pengaruh  dari  PMA  terhadap peningkatan  teknologi  di  Indonesia.  Apakah  PMA yang  masuk  ke Indonesia  itu hanya semata- mata berfungsi sebagai instrumen untuk meningkatkan stok modal? Apakah PMA selalu datang bersamaan  dengan  teknologi?  Bagaimanakah  usaha  dari  perusahaan  Indonesia  untuk  dapat meningkatkan TC mereka?
Penelitian ini akan mengambil fokus pada perusahaan sedang dan besar pada industri kimia dan farmasi. Alasan untuk mengambil industri kimia dan farmasi sebagai objek penelitian adalah  berdasarkan  besaran  PMA  yang  masuk  ke  dalam  industri  dan  kontribusi  industri terhadap  PDB.  Berdasarkan  data  BKPM 2 ,  pada  periode  yang  lebih  panjang,  dari  tahun  1975 sampai dengan 2006 maka sektor kimia dan farmasi menerima PMA paling besar yakni sebesar 44,56%  dari  total  PMA  yang  masuk  ke  sektor  manufaktur  (Suyanto,  Salim,  dan  Bloch,  2009). Selain  itu  menurut  data  BPS,  industri  kimia  dan  farmasi  pada  periode  tersebut  rata-rata menyumbang sekitar 12% dari total output yang dihasilkan oleh sektor pengolahan. Industri ini adalah  industri  yang  ketiga  terbesar  dalam  hal  sumbangannya  terhadap  PDB  dari  sektor pengolahan bukan migas setelah industri makanan dan tekstil. Hal ini menegaskan pentingnya industri kimia dan farmasi dalam perekonomian Indonesia saat ini.

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kemampuan Teknologi
Agar teknologi dapat bekerja dengan baik, selain dibutuhkan akses terhadap terknologi tersebut,  diperlukan  juga  kesesuaian  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Hal  ini  menyebabkan dalam  penggunaannya,  setiap  negara  ataupun  industri  perlu  melakukan  penyesuaian  agar teknologi tersebut dapat dimanfaatkan dengan baik. Penyesuaian tersebut kemudian dilakukan melalui  proses  riset  dan  pengembangan.  Bell  (1984)  menyatakan  bahwa  technological  effort secara  ideal  seharusnya  dipandang  sebagai  penggunaan  secara  sadar  dari  informasi  tentang teknologi dan akumulasi dari pengetahuan mengenai teknologi, bersama-sama dengan sumber daya  lain,  untuk  memilih,  mengasimilasi,  dan  mengadapsi  teknologi  yang  telah  ada  dan  atau menciptakan teknologi baru.
Kemampuan  untuk  dapat  memanfaatkan  teknologi  dengan  baik  kemudian  disebut sebagai  kemampuan  teknologi  atau  technological  capabilities  (TC).  March  (1991) mengartikan TC sebagai kemampuan superior perusahaan di dalam bidang industri tertentu untuk mencari potensi lokal, informasi mengenai daerah sekitar dan memaksimalkan pengetahuan yang telah ada  untuk  mendapatkan  keunggulan  dengan  segera.  Afuah  (2002)  mengatakan  bahwa  TC direfleksikan  melalui  kemampuan  perusahaan  untuk  menggunakan  berbagai  sumber  daya teknis.  Menurut  Benner  dan  Tushman  (2003),  TC  mengindikasikan  proses  teknik  dan kemampuan manajemen untuk mendorong pembelajaran eksploratif dan memfasilitasi inovasi yang bersifat inkremental.
2 Badan Koordinasi Penanaman Modal.

## 198  Bina Ekonomi
Secara lengkap TC adalah kemampuan, pengetahuan, dan pengalaman yang dibutuhkan untuk: 1) mencari alternatif teknologi dan memilih yang paling sesuai; 2) menguasai teknologi yang  telah  dipilih  dan  berhasil  menggunakannya  untuk  mentransformasikan  input  menjadi ouput; 3) mengadaptasi teknologi tersebut untuk dapat dapat memenuhi produksi yang spesifik dan permintaan lokal; 4) mencapai perbaikan yang berkelanjutan melalui proses inovasi yang bertahap;  5)    melembagakan  proses  penelitian  dan  pengembangan;  dan  6)  menjalankan aktivitas teknologi yang lebih mendasar yakni proses penelitian dasar (Fransman, 1984). Dalam definisi tersebut terlihat bahwa agar  TC dapat secara terus-menerus berkembang proses yang penting untuk dilakukan adalah inovasi.
Keempat definisi di atas menggambarkan hubungan antara teknologi dan produktivitas. Teknologi  dapat  dilihat  dari  istilah  "maksimasi  pengetahuan"  (March,  1991),  "menggunakan berbagai  sumber  daya  teknis"  (Afuah,  2002),  dan  "proses  teknik  pembelajaran  eksploratif" (Benner dan Tushman, 2003). Dari frasa yang berkaitan dengan teknologi tersebut dapat dilihat bahwa teknologi memiliki beragam bentuk dan pengaplikasian. Teknologi tidak terbatas hanya pada penggunaan mesin akan tetapi juga hal lain seperti informasi, pengetahuan, keahlian dan kemampuan sumber daya manusia.
Produktivitas  dapat  dilihat  dari  istilah  "kemampuan  superior  perusahaan"  (March, 1991) dan "inovasi inkremental" (Benner dan Tushman, 2003). Produktivitas dapat dilihat dari peningkatan output baik dari sisi kualitas maupun kuantitas yang disebabkan oleh berbagai hal yang  dapat  meningkatkan  teknologi  seperti  inovasi,  peningkatan  keahlian  dan  kemampuan sumber daya manusia, dan pemanfaatan informasi.
Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  TC  adalah  kemampuan  untuk  dapat  memanfaatkan teknologi  dalam  berbagai  bentuk  (mesin,  pengetahuan,  informasi,  dan  lain-lain)  untuk medapatkan  keunggulan  bersaing  atau  produktivitas  yang  lebih  tinggi.  Keunggulan  bersaing dapat  diperoleh  melalui  inovasi  yang  berkelanjutan,  penggunaan  mesin-mesin  yang  lebih produktif,  proses  manajemen  yang  baik,  dan  lain-lain  yang  keseluruhnya  dilihat  sebagai peningkatan teknologi.

## 2.1. Pengukuran Kemampuan Teknologi
Di dalam ilmu ekonomi, sulit untuk mendefinisikan apa yang dimaksud dengan teknologi dalam sebuah proses produksi. Hal inilah yang kemudian membuat teknologi sangat sulit untuk diukur secara langsung. Keller (2009) memaparkan tiga pendekatan tidak langsung yang sering digunakan di dalam pernelitan, yakni pengukuran input (penelitian dan pengembangan), output (paten), atau dampak dari teknologi (peningkatan produktivitas).
Anggaran  litbang  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur  teknologi  jika  sumber  dari peningkatan teknologi adalah proses inovasi bukan imitasi atau adaptasi teknologi. Pendekatan ini  yang  tidak  cocok  untuk  dilakukan  pada  negara  berkembang  karena  sumber  dari perkembangan  teknologi  pada  negara  berkembang  pada  umumnya  adalah  melalui  proses imitasi dan adaptasi teknologi yang telah ada. Selain itu minimnya data yang tersedia mengenai anggaran litbang pada tingkatan perusahaan dan negara juga dapat menjadi hambatan. Masalah lain  dari  metode  ini  adalah    mengabaikannya  sifat  stokhastik  dari  proses  inovasi  sehingga anggaran  litbang  adalah  metode  pengukuran  yang  kurang  baik  untuk  melihat  peningkatan teknologi pada periode yang sama.
Metode selanjutnya adalah dengan menggunakan pendekatan perkembangan teknologi dengan  menggunakan  paten  dapat  digunakan  karena  melalui  paten  memberikan  kekuatan hukum untuk memonopoli suatu inovasi kepada pemegangnya. Permasalahan pada pendekatan ini adalah tiap-tiap paten tidak memiliki kontribusi yang sama terhadap peningkatan teknologi sehingga  nilai  ekonomi  dari  setiap  paten  berbeda  satu  sama  lainnya.  Selain  itu  paten  adalah
tindakan  yang  merupakan  pilihan  dari  masing-masing  pemegang  teknologi  sehingga  ada kemungkinan bagi inovasi yang memiliki nilai ekonomi tinggi tidak terdaftar di dalam paten.
Metode pendekatan yang terakhir adalah melalui total factor productivity (TFP). Berbeda dengan dua pendekatan sebelumnya TFP adalah metode pengukuran teknologi yang didapatkan dari data input dan output sehingga TFP dapat lebih baik menggambarkan teknologi perusahaan pada periode angka TFP tersebut. Comin (2006) mendefinisikan TFP sebagai besaran dari hasil produksi  yang  tidak  dapat  dijelaskan  dari  besaran  faktor  produksi  yang  digunakan  di  dalam proses  produksi.  Sebagai  contoh,  perhitungan  pertumbuhan  ekonomi  adalah  penjumlahan kontribusi  dari  akumulasi  faktor  produksi  dan  angka  residual.  Angka  residual  dalam perhitungan  pertumbuhan  ekonomi  kemudian  dikenal  sering  disebut  total  factor  productivity. Besaran  dari  TFP  ditentukan  dari  seberapa  efisien  dan  efektif  faktor  produksi  dipergunakan dalam proses produksi.

## 2.3. Pengakuisisian Teknologi Pada Negara Berkembang
Secara  umum,  Komoda  (1987)  memaparkan  terdapat  empat  cara  negara  berkembang dapat  menerima  teknologi  dari  negara  maju  (technology  transfer):  kerjasama  teknis  dalam bentuk donasi dari pemerintah atau lembaga publik; lisensi teknologi melalui kontrak; transfer teknologi melalui penanaman modal asing (PMA); dan ekspor pabrik melalui formula "full turn- key". Dari keempat cara tersebut, PMA telah menjadi fokus dari banyak penelitian terutama yang berkaitan  dengan  peningkatan  technological  capabilities  (TC)  di  negara  berkembang.  PMA dipercaya  dapat membuat  terjadinya  perpindahan  pengetahuan  (transfer  of  knowledge)  selain perpindahan modal kepada negara penerimanya (Suyanto, Salim, dan Bloch, 2009).
Penanaman modal asing dapat datang ke sebuah negara dengan dua cara, yaitu melalui investasi portofolio dan investasi asing langsung atau foreign direct investment (FDI) atau PMA. Investasi  portofolio  adalah  jenis  investasi  yang  dilakukan  melalui  pengakuisisian  dari  aset finansial (obligasi, saham, atau instrumen finansial lainnya) pada perusahaan di negara tujuan. Investasi  portofolio  pada  umumnya  dilakukan  untuk  motif  spekulasi,  oleh  karena  itu  investor tidak terlalu mempedulikan kepemilikan dan kekuasaan dari perusahaan tersebut dikarenakan investasi tersebut dilakukan dalam jangka pendek. Menurut PBB, sebuah investasi dikelompok- kan  ke  dalam  investasi  portofolio  apabila  investor  hanya  memiliki  tidak  lebih  dari  10%  dari kepemilikan perusahaan tersebut. Apabila investasi portofolio melebihi 10% dari kepemilikan perusahaan, maka investor portofolio akan menjadi investor langsung, dan investasi portofolio tersebut akan menjadi investasi langsung.
Selain dengan melalui pembelian kepemilikan perusahaan, investasi langsung juga dapat dilakukan dengan ekspansi fungsi operasi melalui kerja sama dalam bentuk  joint-venture atau investasi  riil  dengan  membuka  cabang  dari  perusahaan  MNC  di  negara  tujuan  investasi. Investasi langsung akan memungkinkan investor untuk memiliki kendali terhadap perusahaan dan  kepemilikannya  dikarenakan  oleh  besarnya  pengaruh  dari  kepemilikannya.  Investor langsung  memiliki  keuntungan  berupa  informasi  yang  lebih  lengkap  mengenai  perusahaan tersebut bila dibandingkan dengan investor portofolio terutama yang berkaitan dengan prospek dari perusahaan (Goldstein dan Razin, 2005).
PMA  dapat  meningkatkan  produktivitas  dari  negara  penerima  investasi  melalui  difusi teknologi  atau  proses  melakukan  imitasi  dan  adopsi  teknologi.  Bagi  negara  berkembang, melakukan  imitasi  dan  adopsi  teknologi  adalah  cara  yang  cenderung  lebih  murah  daripada melakukan invensi dalam menemukan cara yang lebih baik dalam berproduksi dan menciptakan barang baru atau lebih baik (Barro, 2008).

## 3.  METODE DAN DATA
Data  yang  dipergunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh dari  Sensus  Ekonomi  (SE)  tahun  2006  pada  industri  pengolahan  untuk  perusahaan/usaha dengan  klasifikasi  menengah  dan  besar  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Republik Indonesia. Digunakannya SE dalam penelitian ini dengan mempertimbangkan bahwa SE  mampu  menyediakan  seluruh  data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini secara  spesifik  akan  menggunakan  industri  kimia  dan  farmasi  sebagai  objek  penelitian. Berdasarkan  atas  KBLI 3 tahun  2005  industri  kimia  dan  farmasi  temasuk  dalam  klasifikasi dengan kode 241, 242 dan 243 (kode 3 digit).
Proses  estimasi  di  dalam  penelitian  ini  akan  terbagi  ke  dalam  dua  tahap.  Pada  tahap pertama, akan dilakukan estimasi terhadap total factor productivity (TFP) dari perusahaan yang akan digunakan sebagai proxy dari kemampuan teknologi (TC). Data yang akan digunakan pada tahapan pertama adalah jumlah hasil produksi, jumlah konsumsi energi, dan jumlah tenaga kerja pada tahun 2006.
Persamaan pertama dibentuk untuk dapat menangkap nilai residual dari faktor produksi yang akan dipergunakan sebagai besaran angka TFP perusahaan. Besaran angka TFP kemudian akan  dipergunakan  sebagai  proxy  dari  teknologi  yang  digunakan  oleh  masing-masing perusahaan.  Persamaan  ini  akan  dibentuk  berdasarkan  atas  penurunan  dari  fungsi  produksi dalam bentuk cobb-douglas.
Fungsi produksi dengan bentuk cobb-douglas dalam penelitian ini menggunakan model yang didasarkan pada persamaan yang digunakan oleh Kinoshita (2000), Hu et al. (2003), Wong (2007), Van der Eng (2009), dan Keller (2009):
..................................................................................................................................................................(1)
Dengan  Y,  A,  K,  dan  L  adalah  jumlah  hasil  produksi,  teknologi  yang  digunakan,  jumlah  modal fisik, dan jumlah tenaga kerja yang digunakan dalam proses produksi. Persamaan 1 kemudian dapat diubah menjadi:
..................................................................................................................................(2)
Persamaan (3.2) tersebut dapat dibentuk persamaan ekonometri yakni:
.............................................................................................................(3)
Dengan ln_Y i : Nilai logaritma natural output yang dihasilkan oleh perusahaan i. ln_K i : Nilai logaritma natural modal fisik yang digunakan oleh perusahaan i. ln_L i : Nilai logaritma natural tenaga kerja yang digunakan oleh perusahaan i.
Nilai   dan   pada persamaan (3) dapat dibaca sebagai angka persentase perubahan terhadap  output  perubahan  modal  fisik  dan  tenaga  kerja.  Nilai  logaritma  natural  TFP  akan didapatkan  dengan  menjumlahkan  angka  residual  dari  persamaan,  ε i ,  dan  besaran  nilai konstanta yang dihasilkan, β 0 .
........................................................................................................................................(4)
Tahap kedua akan menggunakan model yang akan memperlihatkan pengaruh dari PMA terhadap TC, juga mencoba menangkap pengaruh dari strategi internal perusahaan terhadap TC.
3 Klasifikasi Baku Lapangan Usaha Indonesia.
Persamaan  (6)  akan  menjelaskan  pengaruh  dari  PMA  terhadap  TC  melalui    mekanisme pembelajaran  internal  dari  perusahaan.  Mekanisme  pembelajaran  internal  yang  dimaksud adalah  proses  transfer  tacit  knowledge  dan  best  practice  dari  perusahaan  asing  kepada perusahaan  lokal.  Variabel  besaran  jumlah  presentase  kepemilikan  modal  asing  digunakan dengan  melakukan  adaptasi  terhadap  model  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  Wigraja (2001), Mursitama (2007), dan Syanto, Salim, dan Bloch (2009).
Beberapa  variabel  penjelas  lain  yang  juga  digunakan  diluar  penanaman  modal  asing dalam  menjelaskan  besaran  TFP  perusahaan  adalah  pelaksanaan  program  penelitian  dan pengembangan  (Hu  et  al.  2003),  pelatihan  sumber  daya  manusia  (Lauren  dan  Foss  2003), penggunaan  human  capital  (Nelson  dan  Phelps,  1966,  Benhabib  dan  Speiegnel,  2005),  dan besaran penguasaan pangsa pasar (Nicholas, 2003).
.
.................................................................................................................................................(6)
Dengan
ln_TFP i : Nilai logaritma natural TFP yang digunakan oleh perusahaan i.
Sharefor i : Persentase kepemilikan perusahaan asing pada perusahaan i. Dummy_RD i : Dummy pelaksanaan penelitian dan pengembangan perusahaan i. Dummy_HR i : Dummy pelaksanaan pelatihan tenaga kerja perusahaan i.
H i :  Persentase  tenaga  kerja  berpendidikan  (dengan  kualifikasi  pendidikan minimum S1) terhadap jumlah seluruh tenaga kerja pada perusahaan i.
ProdShare i : Persentase besaran output perusahaan i terhadap keseluruhan output industri.
Data  akan  diestimasi  menggunakan  tehnik  ordinary  least  square  (OLS)  dengan menggunakan  persamaan  linear  dengan  model  regresi  berganda  (multivariat).  Model  regresi berganda  memungkinkan  penelitian  untuk  dapat  berbagai  variabel  bebas  yang  dianggap memiliki  relevansi  dalam  menjelaskan  variabel  tergantung  sehingga  model  dapat  lebih  baik menjelaskan fenomena yang terjadi.

## 4.  PEMBAHASAN

## 4.1. Sifat Fungsi Produksi Dan Teknologi Perusahaan
Tahap 1 dalam penelitian ini tidak memasang asumsi pada sifat dari fungsi regresi yang digunakan.  Hasil  regresi  tahap  1  memperlihatkan  bahwa  perusahaan  besar  dan  perusahaan sedang  pada  industri  kimia  dan  farmasi  di  tahun  2006  memiliki  sifat  fungsi  produksi  yang berbeda.  Tabel  1  dan  tabel  2  memperlihatkan  hasil  regresi  pada  tahap  satu  yang  dilakukan terhadap industri besar maupun industri  sedang. Perbedaan tersebut dapat terlihat dari hasil penjumlahan  dari  koefisien  Ln  K  dan  Ln  L  pada  regresi  tahap  1  untuk  perusahaan  besar  dan perusahaan sedang.
Besaran  koefisien  Ln  K  dan  Ln  L  pada  persamaan  (3)  merupakan  angka  yang menunjukkan besaran nilai α dan β pada persamaan (1). Penjumlahan nilai α dan β sebenarnya dapat  secara  langsung  menarik  kesimpulan  mengenai  sifat  dari  fungsi  produksi,  akan  tetapi angka  α  dan  β  didapatkan  melalui  proses  stokhastik  (ekonometri),  maka  terlebih  harus dilakukan  uji  statistik  untuk  dapat  menarik  kesimpulan  tersebut.  Uji  statistik  yang  digunakan adalah uji wald untuk melakukan uji statistik dengan asumsi dasar bahwa penjumlahan nilai α dan β sama dengan 1 atau fungsi produksi bersifat constant return to scale.

## Tabel 1 Hasil Regresi Perusahaan Besar (Tahap 1)
Coefficient Std. Error Prob. C 9.945728* 0.625525 0.0000 Ln_K 0.287803* 0.033831 0.0000 Ln_L 0.721925* 0.09875 0.0000 R 2 0.351529 N 303
* Signifikan pada tingkat kepercayaan 10%

## Tabel 2 Hasil Regresi Perusahaan Sedang (Tahap 1)
Coefficient Std. Error Prob. C 7.407353* 0.528046 0.0000 Ln_K 0.442195* 0.030583 0.0000 Ln_L 0.850389* 0.145618 0.0000 R 2 0.471 N 407
* Signifikan pada tingkat kepercayaan 10%
Pada  kelompok  perusahaan  besar,  hasil  uji  wald  pada  penjumlahan  nilai  α  dan  β menunjukkan  bahwa  hasilnya  secara  statistik  tidak  berbeda  dari  satu.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa pada kelompok perusahaan besar fungsi produksinya bersifat constant return to scale. Sedangkan hasil uji wald pada penjumlahan nilai α dan β pada kelompok industri sedang  menunjukkan  bahwa  hasilnya  secara  statistik  berbeda  dari  satu.  Mengingat  hasil penjumlahan  nilai  α  dan  β  kelompok  perusahaan  sedang  lebih  besar  dari  1,  maka  dapat disimpulkan bahwa sifat fungsi produksi pada kelompok perusahaan sedang adalah  increasing return to scale.
Dampak  dari  perbedaan  fungsi  produksi  tersebut  adalah  perbedaan  peningkatan produktivitas  pada  kelompok  perusahaan  besar  dan  kelompok  perusahaan  sedang.  Apabila besaran modal fisik dan tenaga kerja pada perusahaan besar dan perusahaan sedang mengalami peningkatan secara proporsional, maka perusahaan sedang akan dapat menikmati peningkatan produktivitas  lebih  tinggi  daripada  perusahaan  besar.  Penyebab  dari  perbedaan  sifat  fungsi produksi pada kelompok perusahaan besar dan kelompok perusahaan sedang diduga berkaitan dengan perbedaan jumlah output yang dihasilkan oleh masing-masing kelompok perusahaan.
Rata-rata  produksi  yang  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan  besar  adalah  lima  kali  lebih besar  dari  yang  rata-rata  diproduksi  oleh  perusahaan  sedang  pada  tahun  2006.  Relatif  lebih kecilnya jumlah produksi dari perusahaan sedang, menyebabkan perusahaan dengan klasifikasi tersebut  masih  dapat  menikmati  keuntungan  dari  economies  of  scale  ketika  mereka meningkatkan  jumlah  output  yang  ingin  dihasilkan.  Sementara  itu  perusahaan  besar  telah mencapai  rentang  jumlah  produksi  yang  tidak  lagi  dapat  mendapatkan  keuntungan  dari economies of scale. Namun skala perusahaan bukanlah satu-satunya alasan yang menyebabkan perbedaan output antara perusahaan besar dan perusahaan sedang.

## Tabel 3 Hasil Uji Asumsi Constant Return to Scale
α + β Chi-square (Wald Test) p-value Perusahaan Besar 1.009.728 0.010096 0.9200 Perusahaan Sedang 1.292.584 4.566.435 0.0326
Selain skala perusahaan, perbedaan besaran jumlah produksi yang dihasilkan kelompok perusahaan besar dan kelompok perusahaan sedang juga diduga dipengaruhi oleh kemampuan teknologi (TC) yang digunakan. Pada tabel 4 dapat dilihat rata-rata perbedaan besaran dampak dari penggunaan TC yang diaplikasikan pada perusahaan besar dan perusahaan sedang. TC yang digunakan pada rata-rata perusahaan besar di tahun 2006 memiliki dampak peningkatan ouput sekitar  12  kali  lebih  besar  dari  pada  teknologi  yang  digunakan  pada  rata-rata  perusahaan sedang. Hal ini menyebabkan sulit bagi perusahaan kelompok sedang untuk dapat menandingi dominasi dari perusahaan-perusahaan besar pada industri kimia dan farmasi di Indonesia.

## Tabel 4 Rata-Rata Dampak Teknologi Terhadap Output Perusahaan Dalam Bentuk TFP
Nilai Perusahaan Besar Ln_TFP 9,769407 TFP 17.490,39 Perusahaan Sedang Ln_TFP 7,226599 TFP 1.375,54
Sumber: Diolah dari hasil regresi

## 4.2. Kepemilikan Modal Asing dan Teknologi Perusahaan
Telah  banyak  penelitian  yang  menindikasikan  kepemilikan  modal  asing  memiliki hubungan  yang  positif  dan  signifikan  untuk  meningkatkan  teknologi.  Hasil  regresi  pada penelitian  ini  juga  mendukung  pernyataan  tersebut.  Penggunaan  proxy  yang  berbeda  dalam mengukur  TC  perusahaan  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  yakni  melalui  total  factor productivity (TFP), tetap mengindikasikan bahwa peningkatan kepemilikan modal asing dalam perusahaan domestik dapat meningkatkan TC perusahaan.
Pada  kelompok  perusahaan  besar,  peningkatan  kepemilikan  modal  asing  sebesar  satu persen  akan  dapat  meningkatkan  TFP  sebesar  0,5%  dan  sebesar  1,08%  pada  perusahaan sedang.  Hal  yang  menarik  dari  temuan  ini adalah  kelompok  perusahaan sedang  mendapatkan keuntungan  lebih  besar  dari  kehadiran  pihak  asing  di  dalam  perusahaannya  dibandingkan dengan kelompok perusahaan besar. Terdapat beberapa hal yang dapat menjadi penyebabnya.
Pertama adalah besaran jumlah kepemilikan modal asing di dalam sebuah perusahaan. Pada kelompok perusahaan besar, ada sebesar 30% perusahaan dari total perusahaan dengan kepemilikan  modal  asing  di  dalam  data  dimiliki  sepenuhnya  oleh  pihak  asing.  Sementara  itu pada kelompok perusahaan sedang,  separuh  dari total  perusahaan dengan kepemilikan modal asing  di  dalam  data  dimiliki  sepenuhnya  oleh  pihak  asing.  Jovorcik  dan  Spatareanu  (2008)  di dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  perusahaan  multi-nasional  memiliki  kecenderungan untuk  memberikan  teknologi  yang  kurang  mutakhir  kepada  perusahaan  domestik  yang  tidak dimiliki  seluruhnya.    Hal  ini  menyebabkan  proses  pembelajaran  dan  perkembangan  teknologi pada perusahaan domestik yang sepenuhnya dimiliki oleh perusahaan asing dapat berjalan lebih baik.

## 204  Bina Ekonomi
Tabel 5. Hasil Regresi Perusahaan Besar (Tahap 2)
Variabel Coefficient Prob. C 8.993342* 0.0000 Kepemilikan Modal Asing Sharefor 0.537399* 0.0294 Strategi Internal Perusahaan Dummy_RD -0.181117 0.3081 Dummy_HR 0.308993* 0.0810 Karakteristik Perusahaan H 2.627852* 0.0067 ProdShare 3.936824* 0.0000 R 2 0.387413 N 245
* Signifikan pada tingkat kepercayaan 10%

## Tabel 6. Hasil Regresi Perusahaan Sedang (Tahap 2)
Variabel Coefficient Prob. C 6.751293* 0.0000 Kepemilikan Modal Asing Sharefor 1.082815* 0.0862 Strategi Internal Perusahaan Dummy_RD 0.07471 0.6469 Dummy_HR 0.004467 0.9790 Karakteristik Perusahaan H 1.866543* 0.0629 ProdShare 19.674* 0.0000 R 2 0.314106 N 345
* Signifikan pada tingkat kepercayaan 10%
Alasan  kedua  adalah  adanya  diminishing  marginal  benefit  dari  transfer  teknologi  yang didorong  oleh  penanaman  modal  asing.  Penelitian  Bin  Xu  (2000)  menemukan  adanya penurunan manfaat marginal  dari transfer teknologi yang dilakukan oleh  MNC  kepada negara yang memiliki tingkat human capital yang tinggi. Bila kita analogikan negara di dalam penelitian Bin Xu (2000) kedalam konteks perusahaan di dalam penelitian ini, maka dapat kita lihat bahwa perusahaan  besar  yang  memiliki  jumlah  human  capital  lebih  banyak    dari  pada  perusahaan sedang  akan  mendapatkan  tambahan  manfaat  yang  berkurang  seiiring  dengan  datangnya penanaman modal asing. Penyebab dari fenomena ini adalah karena semakin sedikitnya jumlah teknologi  yang  bisa  ditransfer  oleh  pihak  asing  kepada  perusahaan  yang  memiliki  tingkatan human  capital  tinggi  atau  berkurangnya  technological  gap  antara  perusahaan  domestik  dan pihak asing.
Ketiga  adalah  catch-up  industrialization.  Analisis  catch-up  industrialization  ini didasarkan  pada  asumsi  bahwa  perusahaan  besar  adalah  pihak  yang  dapat  terlebih  dahulu mengakuisisi teknologi dari pihak asing. Teknologi yang didapatkan dari pihak asing tidak bisa dengan serta merta diaplikasikan disuatu negara, diperlukan penyesuaian dengan sumber daya dan  kebutuhan  dari  pasar  domestik  sebelum  teknologi  tersebut  dapat  diaplikasikan  dengan baik.  Hal  ini  menyebabkan  dibutuhkan  waktu,  biaya,  serta  sumber  daya  untuk  secara  penuh dapat  mengaplikasikan  sebuah  teknologi  impor  pada  konteks  perusahaan  domestik.  Dengan menggunakan asumsi bahwa perusahaan besar memiliki akses kepada teknologi lebih dini dari pada  perusahaan  sedang,  maka  proses  penyesuaian  tersebut  juga  akan  terlebih  dahulu dilakukan oleh perusahaan besar. Akibatnya adalah perusahaan sedang sebagai pihak yang lebih
lambat  mendapatkan  teknologi  tersebut  dapat  melewatkan  proses  penyesuaian  teknologi dengan  cara  melakukan  proses  imitasi  teknologi yang  diaplikasikan  perusahaan  besar.  Proses imitasi  inilah  kemudian  yang  diduga  dapat  memberikan  tambahan  manfaat  lebih  tinggi  dari tranfer teknologi yang dilakukan melalui mekanisme penanaman modal asing pada perusahaan sedang.

## 5. KESIMPULAN
Dengan  tujuan  untuk  melihat  pengaruh  dari  penanaman  modal  asing  terhadap peningkatan TC, penelitian ini menggunakan data sensus industri sedang dan besar Indonesia pada tahun 2006 dengan menjadikan industri kimia farmasi sebagai studi kasus. Penelitian ini mengelompokkan  perusahaan  kedalam  dua  jenis  yakni  besar  dan  sedang  untuk  mengontrol perbedaan  skala  perusahaan.  Penanaman  modal  asing  akan  diukur  dengan  menggunakan besaran  persentase  saham  perusahaan  yang  dimiliki  oleh  pihak  asing,  sedangkan  TC  akan  di ukur dengan menggunakan angka TFP.
Temuan utama dari penelitian ini adalah adanya manfaat dari penanaman modal asing dalam  bentuk  transfer  teknologi  untuk  peningkatan  teknologi  pada  perusahaan  kimia  dan farmasi di Indonesia baik untuk perusahaan berskala besar maupun sedang. Hasil regresi juga memberikan indikasi bahwa perusahaan sedang akan mendapatkan pertambahan keuntungan dari transfer teknologi melalui penanaman modal asing yang lebih tinggi dari pada perusahaan besar. Hal ini diduga disebabkan oleh perbedaan besaran kepemilikan modal asing pada kedua kelompok perusahaan, adanya diminishing marginal return dari transfer teknologi, dan catch-up industrialization dari perusahaan sedang.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Indonesia pada tahun 2006, memiliki industri kimia  dan  farmasi  yang  mendapatkan  manfaat  transfer  teknologi  melalui  jalur  penanaman modal  asing.  Adanya  manfaat  dari  penanaman  modal  asing  untuk  meningkatkan  TC  ini memberikan  gambaran  bahwa  dalam  industri  kimia  farmasi    penanaman  modal  asing  tidak semata-mata  berperan  sebagai  alat  untuk  meningkatkan  stok  modal.  Penanaman  modal  asing dapat  digunakan  sebagai  keputusan  strategis  perusahaan  untuk  dapat  meningkatkan kemampuan bersaing dalam konteks persaingan domestik, regional, maupun internasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Afuah,  A.  (2002).  Mapping  technological  capabilities  into  product  markets  and  competitive advantage: The case of cholesterol drugs. Strategic Management Journal, 23(2), 171-179.
ASEAN Secretariat. (2008). ASEAN Economic Community Blueprint.
ASEAN  Secretariat.  (2015).  ASEAN  Investment  Report  2015:  Infrastructure  Investment  and Connectivity.
Çeviş,  İ.,  &  Çamurdan,  B.  (2007).  The  economic  determinants  of  foreign  direct  investment  in developing  countries  and  transition  economies.  Pakistan  Development  Review,  46(3), 285-299.
Changwatchai,  P.  (2010).  The  determinants  of  FDI  inflows  by  industry  to  ASEAN  (Indonesia, Malaysia, Philippines, Thailand, and Vietnam). UMI, 96-175.
Demirhan, E., & Masca, M. (2008). Determinants of foreign direct investment flows to developing countries: A cross-sectional analysis. Prague Economic Papers, 4, 356-369.
Dunning, J. H. (2000). The eclectic paradigm as an envelope for economic and business theories of MNE activity. International Business Review, 9, 163-190.
Franco, C., Rentocchini, F., & Marzetti, G. V. (2010). Why do firms invest abroad? An analysis of the  motives  underlying  foreign  direct  investments.  ICFAI  Journal  of  International Business Law, 9(1-2), 42-65.
Ismail, N. W., Smith, P., & Kugler, M. (2009). The effect of ASEAN economic integration on foreign direct investment. Journal of Economic Integration, 24(3), 385-407.
Nonnenberg, M. J., & Mendonça, M. J. (2004). The determinants of direct foreign investment in developing countries. IPEA.
Nwosu, E.  O., Orji, A., Urama, N., & Amuka,  J. I. (2013). Regional integration and foreign direct investment: The case of ASEAN countries.  Asian Economic  and Financial Review, 3(12), 1670-1680.
Okabe, M., & Urata, S. (2013). The impact of AFTA on intra-AFTA trade. The Economic Research Institute for ASEAN and East Asia (ERIA).
The World Bank. (2000-2015). World Development Indicators.
UNCTAD. (2009). The Role of International Investment Agreements in Attracting Foreign Direct Investment to Developing Countries. UNCTAS Series on International Investment Policies for Development.
United Nations Development Programme. (2000-2015). Human Development Report.
Wang,  M.  (2009).  Manufacturing  FDI  and  economic  growth:  evidence  from  Asian  economies. Applied Economics, 41(8), 991-1002.
Wooldridge,  J.  M.  (2005).  Introductory  Econometrics:  A  Modern  Approach  (3rd  Ed.).  South- Western College Pub.
Xaypanya,  P.,  Rangkakulnuwat,  P.,  &  Paweenawat,  S.  W.  (2015).  The  determinants  of  foreign direct  investment  in  ASEAN.  The  first  differencing  panel  data  analysis.  International Journal of Social Economics Vol. 42 No. 3, 239-250.

## LAMPIRAN

## Lampiran 1: Hasil Regresi Perusahaan Besar (Tahap 1)
Dependent Variable: LN_Y Method: Least Squares Date: 11/02/12   Time: 14:14 Sample: 1 303 Included observations: 303
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.945728 0.625525 15.89981 0.0000 LN_K 0.287803 0.033831 8.507030 0.0000 LN_L 0.721925 0.098750 7.310592 0.0000 R-squared 0.351529     Mean dependent var 17.73509 Adjusted R-squared 0.347206     S.D. dependent var 1.534024 S.E. of regression 1.239424     Akaike info criterion 3.277023 Sum squared resid 460.8517     Schwarz criterion 3.313792 Log likelihood -493.4689     Hannan-Quinn criter. 3.291733 F-statistic 81.31353     Durbin-Watson stat 1.752210 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 2:   Hasil Regresi Perusahaan Sedang (Tahap 1)
Dependent Variable: LN_Y Method: Least Squares Date: 11/02/12   Time: 14:16 Sample: 1 407 Included observations: 407
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.407353 0.528046 14.02786 0.0000 LN_K 0.442195 0.030583 14.45894 0.0000 LN_L 0.850389 0.145618 5.839871 0.0000 R-squared 0.471000     Mean dependent var 15.56634 Adjusted R-squared 0.468381     S.D. dependent var 1.757831 S.E. of regression 1.281674     Akaike info criterion 3.341554 Sum squared resid 663.6456     Schwarz criterion 3.371103 Log likelihood -677.0063     Hannan-Quinn criter. 3.353248 F-statistic 179.8524     Durbin-Watson stat 1.711894 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 3:   Hasil Regresi Perusahaan Besar (Tahap 2) Dengan Outlier
Dependent Variable: LN_TFP Method: Least Squares Date: 10/12/12   Time: 15:02 Sample: 1 303 Included observations: 303 White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.191442 0.101363 90.67831 0.0000 SHAREFOR 0.601342 0.160566 3.745125 0.0002 DUMMY_RD -0.099388 0.172533 -0.576051 0.5650 DUMMY_HR 0.286931 0.164912 1.739904 0.0829 H 1.432596 0.629237 2.276718 0.0235 PRODSHARE 2.398743 0.265193 9.045284 0.0000 R-squared 0.387899     Mean dependent var 9.945728 Adjusted R-squared 0.377594     S.D. dependent var 1.235313 S.E. of regression 0.974572     Akaike info criterion 2.805966 Sum squared resid 282.0877     Schwarz criterion 2.879506 Log likelihood -419.1039     Hannan-Quinn criter. 2.835387 F-statistic 37.64284     Durbin-Watson stat 1.700869 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 4:   Hasil Regresi Perusahaan Besar (Tahap 2) Tanpa Outlier
Dependent Variable: LN_TFP Method: Least Squares Date: 10/12/12   Time: 15:04 Sample: 1 303 IF SHAREFOR_OUT<2 AND H_OUT<2 AND  PRODSHARE_OUT<2 Included observations: 245 White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.993342 0.115031 78.18212 0.0000 SHAREFOR 0.537399 0.245250 2.191234 0.0294 DUMMY_RD -0.181117 0.177313 -1.021450 0.3081 DUMMY_HR 0.308993 0.176343 1.752227 0.0810 H 2.627852 0.960468 2.736011 0.0067 PRODSHARE 3.936824 0.529966 7.428452 0.0000 R-squared 0.387413     Mean dependent var 9.769407 Adjusted R-squared 0.374597     S.D. dependent var 1.187309 S.E. of regression 0.938952     Akaike info criterion 2.736081 Sum squared resid 210.7099     Schwarz criterion 2.821826 Log likelihood -329.1699     Hannan-Quinn criter. 2.770610 F-statistic 30.22975     Durbin-Watson stat 1.683768 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 5:   Hasil Regresi Perusahaan Sedang (Tahap 2) Dengan Outlier
Dependent Variable: LN_TFP Method: Least Squares Date: 10/12/12   Time: 14:59 Sample: 1 407 Included observations: 407 White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.952639 0.081479 85.33052 0.0000 SHAREFOR 0.746707 0.197712 3.776736 0.0002 DUMMY_RD 0.043750 0.170167 0.257102 0.7972 DUMMY_HR 0.098302 0.174539 0.563210 0.5736 H 2.387548 0.711112 3.357483 0.0009 PRODSHARE 3.466562 0.649621 5.336284 0.0000 R-squared 0.253320     Mean dependent var 7.407353 Adjusted R-squared 0.244010     S.D. dependent var 1.278513 S.E. of regression 1.111637     Akaike info criterion 3.064177 Sum squared resid 495.5308     Schwarz criterion 3.123275 Log likelihood -617.5601     Hannan-Quinn criter. 3.087565 F-statistic 27.20883     Durbin-Watson stat 1.818300 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 6:   Hasil Regresi Perusahaan Sedang (Tahap 2) Tanpa Outlier
Dependent Variable: LN_TFP Method: Least Squares Date: 10/12/12   Time: 14:57 Sample: 1 407 IF SHAREFOR_OUT<2 AND H_OUT<2 AND PRODSHARE_OUT<2 Included observations: 345 White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.751293 0.087190 77.43226 0.0000 SHAREFOR 1.082815 0.629215 1.720899 0.0862 DUMMY_RD 0.074710 0.162970 0.458426 0.6469 DUMMY_HR 0.004467 0.169721 0.026320 0.9790 H 1.866543 1.000311 1.865962 0.0629 PRODSHARE 19.67400 3.061724 6.425793 0.0000 R-squared 0.314106     Mean dependent var 7.226599 Adjusted R-squared 0.303990     S.D. dependent var 1.187017 S.E. of regression 0.990296     Akaike info criterion 2.835613 Sum squared resid 332.4526     Schwarz criterion 2.902457 Log likelihood -483.1432     Hannan-Quinn criter. 2.862233 F-statistic 31.04908     Durbin-Watson stat 1.857144 Prob(F-statistic) 0.000000

## Lampiran 7:  Uji Wald Asumsi Constant Return to Scale Perusahaan Besar
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability t-statistic 0.100479 300 0.9200 F-statistic 0.010096 (1, 300) 0.9200 Chi-square 0.010096 1 0.9200 Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. -1 + C(2) + C(3) 0.009728 0.096813
Restrictions are linear in coefficients.

## Lampiran 8:  Uji Wald Asumsi Constant Return to Scale Perusahaan Sedang
Wald Test: Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability t-statistic 2.136922 404 0.0332 F-statistic 4.566435 (1, 404) 0.0332 Chi-square 4.566435 1 0.0326 Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. -1 + C(2) + C(3) 0.292584 0.136919
Restrictions are linear in coefficients.

## Lampiran 9:  Correlation Matrix Regresi Tahap 1 Perusahaan Besar
LN_Y LN_K LN_L LN_Y 1.000000 0.485803 0.441699 LN_K 0.485803 1.000000 0.227997 LN_L 0.441699 0.227997 1.000000

## Lampiran 10: Correlation Matrix Regresi Tahap 1 Perusahaan Sedang
LN_Y LN_K LN_L LN_Y 1.000000 0.652950 0.444133 LN_K 0.652950 1.000000 0.380961 LN_L 0.444133 0.380961 1.000000
Lampiran 11: Correlation Matrix Regresi Tahap 2 Perusahaan Besar
LN_TFP SHAREFOR  DUMMY_RD  DUMMY_HR H PRODSHARE LN_TFP 1.000000 SHAREFOR 0.303917 1.000000 DUMMY_RD 0.006655 -0.130212 1.000000 DUMMY_HR 0.156758 0.048887 0.661388 1.000000 H 0.372339 0.150777 0.018734 0.099145 1.000000 PRODSHARE 0.588081 0.331322 0.011589 0.129437 0.407465 1.000000

## Lampiran 12: Correlation Matrix Regresi Tahap 2 Perusahaan Sedang
LN_TFP SHAREFOR  DUMMY_RD  DUMMY_HR H PRODSHARE LN_TFP 1.000000 SHAREFOR 0.220064 1.000000 DUMMY_RD 0.012699 -0.037248 1.000000 DUMMY_HR 0.060842 -0.007927 0.474250 1.000000 H 0.278409 0.154429 -0.002434 0.074904 1.000000 PRODSHARE 0.545667 0.249688 -0.016314 0.084908 0.342717 1.000000

## 212  Bina Ekonomi

## Lampiran 13: Hasil Uji Ramsey Reset Fungsi Cobb-Douglas
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Specification: LOG(Y) C LOG(K) LOG(L) Omitted Variables: Powers of fitted values from 2 to 4
Value df Probability F-statistic 2.131847 (3, 704) 0.0949 Likelihood ratio 6.420928 3 0.0928 F-test summary: Sum of Sq. df Mean Squares Test SSR 10.33757 3 3.445856 Restricted SSR 1148.263 707 1.624134 Unrestricted SSR 1137.925 704 1.616371 Unrestricted SSR 1137.925 704 1.616371 LR test summary: Value df Restricted LogL -1178.109 707 Unrestricted LogL -1174.899 704
Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 01/18/13   Time: 17:12 Sample: 1 710 Included observations: 710
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -31.88746 145.1193 -0.219733 0.8261 LOG(K) -4.365466 12.44646 -0.350740 0.7259 LOG(L) -9.013133 25.69104 -0.350828 0.7258 FITTED^2 0.833249 3.122744 0.266832 0.7897 FITTED^3 -0.020661 0.131936 -0.156597 0.8756 FITTED^4 0.000106 0.002074 0.050999 0.9593 R-squared 0.590992     Mean dependent var 16.49187 Adjusted R-squared 0.588087     S.D. dependent var 1.980923 S.E. of regression 1.271366     Akaike info criterion 3.326475 Sum squared resid 1137.925     Schwarz criterion 3.365055 Log likelihood -1174.899     Hannan-Quinn criter. 3.341379 F-statistic 203.4473     Durbin-Watson stat 0.967300 Prob(F-statistic) 0.000000