PENGUJIAN HUKUM WAGNER DALAM PEREKONOMIAN INDONESIA KAJIAN PENGELUARAN PEMERINTAH PUSAT DAN PEMERINTAH PROVINSI (Wagner’s Law Test in The Indonesian Economic Expenditive Review Central Government and The Provincial)
Ni Made Sukartini
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Airlangga Jl. Airlangga No.4 Surabaya. Kode Pos : 60286

## Samsubar Saleh
Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada Jl. Humaniora, Bulaksumur, Jogjakarta 55281 ( ssamsubar@yahoo.com)

## ABSTRAK
Studi  ini  mencoba  melakukan  kajian  berupa  pengujian  apakah  Hukum  Wagner  berlaku  dalam  perekonomian Indonesia.  Kajian  dibagi  menjadi  kajian  di  tingkat  pusat  dan  pemerintah  provinsi.  Hukum  Wagner  menjadi menarik untuk dikaji, mengingat ada banyak variasi spesifikasi yang digunakan dalam studi sebelumnya dan ada varaisi  temuan  apakah  hukum  ini  berlaku  atau  tidak  di  suatu  negara.  Sebagian  besar  studi  dilakukan  dinegara maju, dan belum banyak studi yang dilakukan di negara berkembang. Oleh karena itu, menarik untuk melakukan kajian  untuk  kasus  negara  berkembang  seperti  negara  Indonesia.  Studi ini  menyimpulkan  bahwa  Wagner  Law berlaku  secara  parsial  di  tingkat  pemerintah  pusat  dan  pemerintah  provinsi.  Adanya  keterbatasan  dalam series data  menyebabkan  pengujian  kausalitas  yang  sempurna  tidak  dapat  dipenuhi.  Studi  ini  menyimpulkan  untuk kasus  pengeluaran  rutin  dan  pengeluaran  pembangunan,  hukum  Wagner  berlaku  seperti  yang  diprediksikan; bahwa peningkatan pengeluaran pemerintah merespon dalam peningkatan pendapatan per kapita masyarakat.
Kata kunci: hukum Wagner, pengeluaran pemerintah, pendapatan perkapita, Indonesia

## ABSTRACT
This  study  tried  to  conduct  a  study  such  as testing  whether  Wagner's  Law  applies  in  the  Indonesian  economy. The  study  is  divided  into  the  study  at  the  central  and  provincial  governments.  Wagner  Law  be  interesting  to study,  since  there  are  many  variations  of  the  specifications  used  in  previous  studies  and  there  varaisi  finding whether the law is valid or not in a country. Most of the studies conducted in developed countries, and yet many studies  conducted  in  developing  countries.  Therefore,  it  is  interesting  to  conduct  a  study  for  the  case  of developing countries like Indonesia. The study concluded that Wagner's Law applies partially at the level of the central  government  and  the  provincial  government.  There  are  limitations  to  the  data  series  has  a  perfect causality  test  can  not  be  met.  The  study  concluded  that  in  the  case  of  routine  expenditure  and  development expenditure,  Wagner  laws  apply  as  predicted,  that  the  increase  in  government  spending  to  respond  to  an increase in income per capita.
Key words: Wagner law, government spending, income per capita, Indonesia

## PENDAHULUAN
S alah  satu  topik  dalam  Ekonomi  Publik yang  mendapat  cukup  banyak  perhatian  serta menjadi  kajian  studi  adalah  tentang  ukuran    dan peranan  pemerintah  dalam  perekonomian.  Secara empiris  dilaporkan  bahwa  ukuran  dan  peranan pemerintah  selalu  meningkat,  relatif  terhadap aktivitas  ekonomi  yaitu  GDP.  Hal  ini  dilaporkan berlaku  baik  di  negara  maju  maupun  negara berkembang. Perbedaan pendapat tentang seberapa besar  peranan  pemerintah  diperlukan  dalam
perekonomian  sudah  menjadi  pemikiran  sejak mazhab  Klasik.  Adam  Smith  dalam the  Wealth  of Nations (1776)  menyatakan  bahwa  pemerintah tidak  perlu  banyak  campur  tangan  dalam perekonomian,  namun  mengakui  setidaknya  ada tiga  fungsi  dasar  dari pemerintah,  yaitu:  menjamin keamanan, menegakkan keadilan, dan memproduksi  barang  dan  jasa  publik.  Selanjutnya seorang  ekonom  Jerman,  Adolph  Wagner  (1883) mengemukanan  sebuah  hukum  yang  dikenal dengan  ” the  increasing  of  state  activity ”,  yang
dikenal  Hukum  Wagner.  Hukum  ini  di  dasarkan pada  pengamatan  empiris  di  negara-negar  Eropa pada  masa  Wagner,  bahwa  aktivitas  pemerintah dalam perekonomian cenderung meningkat. Ukuran  tersebut  dinyatakan  dengan  pendapatan perkapita masyarakat, yang diikuti oleh peningkatan  pengeluaran  pemerintah;  dalam  hal menyediakan  barang  dan  jasa  publik  bagi masyarakat (Peters, no date; Kelley, 1976;Wildavsky, 1985; Tridimas, 2001).
Dari  awal  dikenalkannya  hipotesis  hukum Wagner  ini,  sudah  banyak  studi  yang  mencoba untuk  melakukan  pengujian  akan  kebenanarannya. Perbedaan  temuan  studi  di  beberapa  negara  telah memunculkan  banyak  perdebatan  dalam  ranah teori  Keuangan  Negara  atau  Ekonomi  Publik. Beberapa  hal  pokok  yang  menjadi awal  perbedaan pandangan diantara para peneliti kebenaran Hukum Wagner, diantaranya:
1. Masalah spesipikasi bentuk fungsi yang akan di estimasi, dan bagaimana hasil estimasi tersebut akan diinterprestasikan, lihat misalnya: lima (5) bentuk  formulasi  dari  Abelson  (2000),  serta studi  meta  analisis  dari  Peacock  &  Scott (2000:6).  Spesipikasi  dari  Abelson  dan  temuan Peacock  &  Scott  akan  dikaji  dalam  bagian literatur review .
2. Jika menggunakan analisa regresi, maka pilihan menggunakan  data time  series atau  data cross- section ,  yang  manakah  lebih  tepat  untuk pengujian  hukum  Wagner.  Hasil  meta  analisis studi dari  Peacock  &  Scott (2000)  menemukan lebih  banyak  studi  yang  menggunakan  data time  series .  Hanya  studi  dari  Gandhi  (1971) yang  menggunakan  data cross  section ,  dan mencoba  membedakan  fenomena  yang  terjadi di negara maju dan negara berkembang.
3. Berkembangnya  kajian  dalam  analisa  time series  tentang  masalah  kointegrasi,  membawa konsekwensi  bahwa    data  time  series  yang diperlukan  akan  lebih  banyak,  agar  dapat membuktikan  adanya  hubungan  keseimbangan jangka panjang di antara pengeluaran pemerintah dan pendapatan per kapita masyarakat,  lihat  misalnya  Samudran et  al. (2009), dan Amos ( no date ).
4. Hipotesa  hukum  Wagner  juga  diragukan  akan bisa  berlaku  secara  universal.  Studi  tentang
Wagner’s  law yang  dilakukan  oleh  Gandhi (1971), Hondroyiannis et al. (1995), Dritsaki & Adamopoulos  (2004)  menemukan  bahwa Wagner’s  law hanya  berlaku  pada  beberapa komponen dari pengeluaran pemerintah, diantaranya rasio pengeluaran untuk pertahanan terhadap pengeluaran total (G), rasio pengeluaran  untuk  belanja  barang  terhadap  G, rasio pengeluaran untuk pendidikan terhadap G, dan rasio pengeluaran untuk pertanian terhadap G.  Sementara  itu,  Ansari et  al. (1997)  dalam studinya  pada  pengujian  hukum  Wagner  dan sekaligus  pengujian Keynesian  View di beberapa negara di Afrika. Mereka menemukan bahwa Keynessian  View tidak  berlaku, dan  ada kemungkinan  terjadi  hubungan  kausalitas  dua arah.  Hasil  pengujian  apakah  data  mendukung hukum  Wagner  atau Keynessian  View di beberapa  negara  maju,  menunjukkan  bahwa Wagner  Law  berlaku.  Dua  studi  yang menemukan  hal  ini  adalah  Ghali  (1999)  dan Bharat et al. (2000), namun belum banyak studi yang  melaporkan  kasus  yang  sama  berlaku  di negara-negara berkembang.
Dengan  mengacu  pada  ke-empat  hal  yang menjadi  keraguan  tentang  hukum  Wagner  diatas, maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  kajian  di Indonesia.  Ada  beberapa  alasan  yang  mendasari pilihan  ini,  diantaranya:  pertama,  belum  banyak studi  yang  melaporkan  fenomena  di  Indonesia, apakah  hukum  Wagner  berlaku  atau  tidak. Beberapa  studi  yang  sudah  ada,  sebagian    dari studi-studi  tersebut  menggunakan  salah  satu  dari data time  series atau cross  section saja.  Studi  ini akan mencoba melakukan analisis dengan data time series pada  level  pemerintah  pusat,  dan  data cross section pada  level  pemerintahan  provinsi.  Kajian pada  level  pemerintahan  di  tingkat  provinsi menjadi lebih menarik untuk dilakukan, mengingat Indonesia  masih  dalam  tahap  awal  melaksanakan kebijakan  desentralisasi  fiskal.  Kedua,  studi  ini akan  menggunakan  spesifikasi  hukum  Wagner yang paling banyak diacu dalam studi meta analisis dari  Peacock  &  Scott  (2000),  sehingga  hasil  yang nantinya di peroleh lebih layak untuk diperbandingkan. Ketiga, kajian studi untuk negara Indonesia  akan  semakin  menarik  mengingat Indonesia masih dalam kelompok negara berkembang  yang  sedang  berupaya  menuju perbaikan dalam proses demokratisasi. Studi ini, di
samping  melakukan  kajian  langsung  pada  hukum Wagner,  juga  akan  mencoba  melihat  apakah perkembangan pengeluaran pemerintah juga berkaitan  dengan  proses  demokratisasi  yang sedang berlangsung di Indonesia.
Berdasarkan pada tiga alasan mengapa melakukan  studi  tentang  hukum  Wagner  di Indonesia yang dikemukakan diatas, maka pertanyaan penelitian yang diajukan dalam studi ini adalah:  (i).    Apakah  perkembangan  aktivitas pemerintah  Indonesia,  yang  diukur  dengan  rasio dari  pengeluaran  konsumsi  pemerintah  terhadap GDP,  mendukung  hipotesa  hukum    Wagner? Apakah  hipotesa  ini  masih  berlaku  jika  dilakukan kontrol  pada  beberapa  indikator  lain,  seperti masalah inflasi, pengangguran, dan proses demoktarisasi yang sedang berlangsung di Indonesia?  (ii).  Apakah  hipotesa  Wagner  berlaku pada  aktivitas  pemerintah  di  level  nasional,  dan juga berlaku di level provinsi?
Susunan  atau  organisasi  penulisan  dalam  studi ini adalah: bagian 2 akan membahas kajian literatur dalam  studi-studi  sebelumnya,  diikuti  dengan bagian  3  berupa  deskripsi  data  serta  metodelogi, selanjutnya disajikan diskusi dan pembahasan pada bagian  4,  serta  diakhiri  dengan  kesimpulan  dan implikasi kebijakan pada bagian 5.

## LANDASAN TEORI

## Pengukuran tentang aktivitas pemerintah
Pada  tahun  1996,  dalam  sebuah  pidato-nya presiden  Amerika  Bill  Clinton  pernah  menyatakan bahwa “ The era of big government is over ” (Rosen, 2005:10). Dari pernyataan ini menimbulkan sebuah pertanyaan  akan  definisi  seberapa  besar  ukuran pemerintah,  dan  bagaimana  cara  mengukurnya? Salah satu ukuran yang sering dipakai dalam kajian politik  dan  media  adalah  jumlah  pegawai pemerintah dibandingkan dengan total tenaga kerja keseluruhan dalam perekonomian. Namun, pengukuran  ini  nampak  akan  membingungkan apabila  kita  membandingkan  antar  negara  yang mempunyai  tingkatan  adaptasi  tehnologi  yang berbeda,  khususnya  di  level  pegawai  atau  tenaga kerja pemerintah.
Rosen (2005) menyarankan cara pengukuran  yang  lebih umum  tentang  pengeluaran
pemerintah,  yang  dibedakan  ke  dalam  tiga kelompok yaitu:
1. Pengeluaran  pemerintah  untuk  pembelian barang dan jasa.
2. Pengeluaran  transfer  untuk  rumah  tangga, perusahaan  dan  antar  lembaga  pemerintah. Contoh  pengeluaran  ini  misalnya,  subsidi pupuk  pada  sektor  pertanian,  progam  bantuan makanan  sehat  dan  makanan  tambahan  untuk keluarga yang mempunyai Balita.
3. Seperti halnya rumah tangga lainnya, seringkali pemerintah melakukan pinjaman untuk membiayai  kegiatan-kegiatannya.  Ukuran  yang ketiga adalah besarnya pengeluaran pemerintah untuk pembayaran bunga pinjaman.
Sementara  itu,  Abelson  (2000:22)  memberikan setidaknya lima (5) definisi dari ukuran pemerintah berdasarkan  rasio  dari  pengeluaran  pemerintah terhadap  nilai  GDP  total.  Adapun  ukuran  yang disampaikan oleh Abelson adalah:
1. Ukuran  yang  pertama  adalah  rasio  dari  total pengeluaran  pemerintah;  yaitu  penjumlahan dari  pengeluaran  rutin  dan  pengeluaran pembangunan ( current and capital expenditure ) dan ditambah dengan pembayaran transfer,  terhadap  nilai  GDP.  Ini  dinotasikan dengan:
GDP GS Transfer) Modal Belanja (Rutin Total n Pengeluara 1   
2. Ukuran yang kedua adalah rasio  dari pengeluaran  pemerintah  seperti  dalam  GS 1 , tetapi dikurangi dengan pembayaran transfer:
GDP GS Modal) Belanja (Rutin Total n
Pengeluara 2  
3. Ukuran  yang  ketiga  adalah  ukuran  GS 1 ditambah dengan subsidi untuk BUMN
4. Ukuran  yang  keempat  adalah  rasio  dari  jumlah pegawai pemerintah terhadap total  tenaga kerja dalam perekonomian.
an Perekonomi dalam Kerja Tenaga Total Jumlah Pemerintah awai Negeri/Peg Pegawai
Jumlah 4  GS
5. Ukuran  yang  kelima  adalah  menyangkut  rasio dari total penerimaan pajak terhadap GDP.
GDP Total Pajak Penerimaan Jumlah 5  GS
Dalam  beberapa  studi,  definisi  atau  pengukuran nomor 2 yang lebih sering dipakai.

## Interpretasi dari Wagner’s Law
Musgrave  and Peacock ( eds , 1958) dalam Peacock and  Scott (2000)  menyatakan  paling  tidak  ada  tiga interpretasi  dari  hukum  Wagner  yang  sering dirujuk,  sejak  dikeluarkan  tahun  1883  hingga dicapai final  statement pada  tahun  1911. Rangkuman  dari  formulasi  yang  dikemukakan Wagner  disajikan  oleh  Peacock  &  Scott  sebagai beriku:
1. Wagner  mempertimbangkan  bahwa  beliau mengamati  semacam  pola  keteraturan  dari pertumbuhan  pengeluaran  pemerintah,  dengan mendefinisikan  pemerintah  sebagai  pemerintah pusat,  pemerintah  daerah,  dan  oleh  Peacock  & Scott  ditambahkan  termasuk  Badan  Usaha Milik  Negara.  Adanya  keteraturan  ini,  oleh Wagner  dipandang  sebagai  suatu  hukum,  yang mungkin  berlaku  di  beberapa  negara,  namun tidak berlaku di beberapa negara yang lain.
2. Wagner menyatakan hukum tentang pengeluaran  pemerintah,  dan  ini  bisa  diartikan sebagai perkembangan pengeluaran pemerintah baik  secara  absolut  dan  secara  relatif.  Wagner juga  menyatakan  adanya  kemungkinan  bahwa perkembangan pengeluaran pemerintah mungkin  berbeda-beda  antara  level  pemerintah pusat  dan  level  pemerintah  daerah.    Perbedaan ini  menyangkut  fungsi  dasar  dari  pemerintah yaitu,  pengeluaran  untuk  bidang  pertahanan dan  keamanan,  termasuk  dalam  tanggung jawab  pemerintah  dalam  konsep welfare  state seperti  akses  pendidikan,  jaminan  pensiun, dan tunjangan pada pengangguran.
3. Wagner  menyadari  bahwa  hukum  yang menyatakan  ada  hubungan  antara  pertumbuhan pengeluaran pemerintah seiring dengan
pertumbuhan pendapatan per kapita masyarakat, mungkin akan menimbulkan pertanyaan apakah ada treshold sampai  kapan  hal  ini  akan berlaku?    Timm  (1961:  I.3)  dalam  Peacock  & Scott  (2000)  yang  khusus  melakukan  kajian analisis  pada  buku  dari  Wagner  menyatakan bahwa  Wagner  sendiri  tidak  yakin  dengan hukum  ini  akan  berlaku  sampai  kapan.  Yang jelas,  Wagner  melakukan  pengamatan  panjang pada  masa  negara-negara  di  Eropa  mengalami proses  industrialisasi.  Wagner  juga  menyadari bahwa  tentu  ada  batas  dari  pertumbuhan pengeluaran  pemerintah.  Hal  ini  dikarenakan bahwa peningkatan G pasti akan diikuti dengan peningkatan  pajak  (T),  dan  para  pembayar pajak  tentu  keberatan  jika  harus  menanggung pajak  yang  semakin  tinggi  untuk  membiayai kenaikan G.
Birds  (1971),  Dimitrios  &  Richter  ( no  date ) menyajikan, bahwa  ada  paling tidak  tiga pembenaran  (justifikasi)  tentang  hukum  Wagner. Pertama, bahwa perkembangan aktivitas pemerintah  berkaitan  dengan  fungsi  administrasi dan  fungsi  perlindungan  terhadap  warga  negara. Hal  ini  ditunjukkan  oleh  derajat  subsitusi  antara aktivitas  publik  dan  swasta.  Kondisi  ini    juga diindikasikan  oleh  perubahan-perubahan  yang disebabkan  oleh:  peningkatan  jumlah  penduduk, dan  peningkatan  arus  urbanisisasi.  Perubahan tersebut akan membutuhkan lebih banyak penyediaan  fasilitas  publik  (perumahan,  fasilitas sanitasi,  sarana  pendidikan,  kesehatan,  dan  lain- lain)  serta  regulasi  agar  wilayah  perkotaan  tetap tertata. Kedua, seiring dengan semakin bertambahnya kesejahteraan individu, yang diindikasikan oleh peningkatan permintaan terhadap  barang-barang  yang  berkwalitas  baik (mewah).  Secara  teori, income  elastisity terhadap barang-barang mewah adalah elastic . Secara umum pula  diterima  bahwa  pendidikan,  kesehatan,  serta menikmati  kesenian  adalah  barang  mewah, sehingga  penyediaan  pemerintah  atas  prasara barang-barang  ini  juga  harus  responsif  terhadap peningkatan  permintaan  dari  masyarakat.  Ketiga, karena adanya peningkatan tehnologi dan perubahan  pola  investasi,  maka  dimungkinkan akan terbentuk lebih banyak perusahaan- perusahaan yang bersifat monopoli. Untuk mengatur monopoli  inilah  diperlukan  lebih  banyak
regulasi dari pemerintah, dan hal ini membutuhkan anggaran yang tinggi.
Dutt  &  Ghosh  (1997)  berargumen  bahwa sebagian  besar    studi  tentang  pengujian  hukum Wagner, hampir tidak ada  yang melakukan kuotasi pada  kajian  matematika  yang  menjelaskan  dasar argumen  Wagner  tentang  “ Law  of  increasing  state activities ”.  Ini  mengindikasikan  bahwa  Wagner tidak  pernah  menyajikan  argumen  matematika secara explicit untuk  mendukung  hipotesanya. Namun,  dalam  beberapa  studi,  ada  beberapa formula  tentang  hipotesa  Wagner  yang  sering dipakai sebagai rujukan dalam studi-studi selanjutnya, diantaranya:

## Studi Empiris Sebelumnya
Pengujian  terhadap  validitas  dari  hukum Wagner  mulai  banyak  dilakukan  sejak  pernyataan Wagner  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Inggris pada  tahun  1950  (Dimitrios  &  Richter, no  date ). Kebanyakan  studi  melaporkan  menggunakan  data time  series ,  pengujian  pada  level  satu  negara tertentu, yang umumnya di negara maju. Salah satu negara  dimana  banyak  dilakukan  studi  untuk pengujian  hukum  Wagner  adalah  studi  di  negara Yunani,    diantatarnya  oleh:  Georgakopolous  & Loizides  (1994),  Hondroyiiannis  &  Papapetrou (1995).  Kedua  studi  ini  tidak  menemukan  bahwa hukum  Wagner  berlaku  dalam  perekoniman Yunani.  Selanjutnya,  dalam  studi  yang  dilakukan oleh  Dritsakis  &  Adamopoulos  (2004),  Sideris (2007),  dan  Katrakilidis  &  Tsaliki  (2009) menyimpulkan  bahwa  hukum  Wagner  berlaku dalam kasus negara Yunani.
Beberapa  studi  yang  lain  menggunakan data cross section , khususnya apabila studi mereka dilakukan  di  negara  yang  sedang  berkembang. Masalah  tidak  ada  ketersediaan  data  yang  cukup dalam  jangka  waktu  yang  panjang,  menjadi kendala  tidak  dimungkinkan-nya untuk  melakukan kajian  analisis time  series di  negara  berkembang. Beberapa  studi  mengalisis  sekolompok  negara berkembang di Asia Selatan dan di kawasan benoa Afrika,  diantaranya:  Michas  (1974),  Abizabeh  & Gray  (1985),  Dao  (1995),  Shelton  (2007). Sedangkan  studi  dengan  data cross  section di tingkat  provinsi  baru  dilakukan  oleh  Yousefi  & Abizadeh (1992).
Review  yang  cukup  lengkap  tentang  kajian studi  yang  pernah  dilakukan  dan  berkaitan  dengan hukum.  Peacock  &  Scott  (2000:6)  di  beberapa negara  dan  merangkum  variasi  studi  yang dilakukan dalam tabel di bawah ini.

## METODE PENELITIAN
Studi ini akan menggunakan data sekunder, yang  dikumpulkan  dari  beberapa  instansi,  dan dirangkum  dalam  tabel  di  di  halaman  selanjutnya. Metodelogi  dibedakan  menjadi:  (i)  analisa times series dari  data  di  tingkat  nasional,  untuk  menguji 6  enam  model  yang  ada,  yaitu  model  Peacock  & Wiseman,  model  Mann,  model  Musgrave,  model Gupta,  model  Goffman  &  Mahar,  serta    model Pryor. (ii) analisa data cross  section dari data level provinsi.  Model  analisis  ini,  di  bangun  dari kerangka berpikir sebagi berikut:

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  gambaran umum  tentang  pengeluaran  pemerintah  di  tingkat pusat  dan  di  tingkat  provinsi.  Data  pengeluaran pemerintah  di  tingkat  pusat  disajikan  dalam  time series, 1991-2010. Data rasio dari G terhadap GDP tersedia dalam jangka waktu  yang panjang, 1970 – 2010,  namun  komponen  data  yang  lain,  yang digunakan  sebagai  variabel  bebas  tidak  tersedia dalam  kurun  waktu  yang  sama,  misalnya  data pengangguran, HDI, dan data kemiskinan. Selanjutnya,  keterbatasan  data  dalam  sajian komponen  pengeluaran  rutin  dan  pengeluaran pembangunan  adalah  juga  menjadi  alasan  utama dari  pendeknya  periode  pengamatan.  Oleh  karena itu,  dalam  level  nasional  kurun  waktu  analisis adalah  1991-2010.  Untuk  kajian  di  level  provinsi, data  yang  dianalisis  disajikan  dalam  data  panel dengan periode 10 tahun; 2000-2009 dari panel 26 provinsi.  Provinsi-provinsi  yang  baru  setelah pemekaran digabungkan ke provinsi induknya.
Analisis  akan  menggunakan  regresi  linier sederhana.  Model  dengan  data  di  tingkat  pusat akan  dianalisa  dengan  analisis time  series yang sederhana,  dimulai  dengan  pengujian  stasioneritas data, pengujian  kausalitas,  dan  pengujian  beberapa versi  dari  hukum  Wagner.  Untuk  data  panel  di
level  provinsi,  analisa  mengunakan  model  regresi panel  dengan  membandingkan fixed dan random effect model.  Pada  bagian  selanjutnya,  akan membahas analisa data di level nasional.

## Pembahasan
Analisis Time Series Pengujian Hukum Wagner di Indonesia, periode 1991-2010
Pada bagian ini akan disajikan deskripsi data yang  akan  digunakan  dalam  analisis.  Kajian dimulai  dengan  menyajikan  deskripsi  data,  baik dalam  data  dispersi  angka-angka  dan  juga  grafik. Tabel  3  di  bawah  menyajikan    deskripsi  data  di level nasional.
Berdasarkan  pada  sajian  data  dalam  tabel  4 diatas,  dapat  kita  simak  bahwa  rata-rata  rasio pengeluaran  pemerintah  terhadap  GDP,  selama kurun  watu  1991-2010  adalah  sebesar  2,65  %, dengan  standard  deviasi  sebesar  1,5  %.  Selama periode  tersebut,  nilai  GDP  total  negara  Indonesia adalah  Rp.  2,670  triliun  dengan  standard  deviasi sebesar  Rp. 1,620 triliun. Laju inflasi bila dihitung dengan  metode concumer price  index (CPI),  indek ter-rendah  sebesar  3,72%  dan  tertinggi  sebesar 58,38%. Bila dihitung berdasarkan komponen GDP deflator,  inflasi  ter-rendah  selama  periode  1991- 2010 adalah 5,36% dan tertinggi mencapai 75,27%.
Secara  umum  rasio  ekspor  dan  impor terhadap  GDP  menunjukkan  angka  diatas  20%, namum  bila  dilihat  dalam  komponen  net  export terhadap  GDP,  dalam  beberapa  tahun  Indonesia mengalami  deficit  perdagangan  barang  dan  jasa, yang  diindikasikan  oleh  nilai  negatif  dalam deskripsi  data  minimum  net  export  terhadap  GDP sebesar  -1,34%.  Indikator  kesehatan  masyarakat, yang  secara  sederhana  ditunjukkan  oleh  angka harapan  hidup  masyarakat,  meningkat  sebesar  3 tahun selama  kurun waktu 1991-2010. Angka IPM atau HDI,  hanya tersedia pada periode 1996, 1999, 2002,  2004,  dan  2005.  Untuk  periode  yang  lain  di tulis  nol,  sehingga  nilai  minimim  =  nol,  dalam tabel  3  diatas  adalah  karena  data  tidak  tersedia. Dengan  demikian  nilai  rata-rata  dan  standard deviasi untu data HDI menjadi kurang relevan.
Sebelum melakukan pengujian pada stasioneritas  data  utama  yang  dianalisis,  yaitu pengeluaran  pemerintah  dan  nilai  GDP,  terlebih dahulu  akan  disajikan  matrik  korelasi  antar
koefisien  variabel  bebas  dan  variabel  tergantung, yang disajikan dalam tabel 5, di bawah ini.
Koefisien  matrik  korelasi  yang  disajikan dalam  tabel  5  diatas  menunjukkan  arah  hubungan dari  masing-masing  variabel  terhadap  variabel logaritme  rasio  G  terhadap  GDP.  Ada  korelasi searah dan signifikan secara statistik dari nilai Log GDP  pada  harga  berlaku  dan  Log  GDP  per  kapita terhadap  Logaritme  G/GDP.  Ini  membri  indikasi, bahwa  data  di  Indonesia  meskipun  sangat  pendek, 1991-2010  tetapi  ada  indikasi  berlakukanya prediksi  hukum  Wagner; there  is  an  increasing  of state  activities .  Bahwa  inflasi  dan  rasio  import/ GDP  mempunyai  korelasi  negative  terhadap  rasio G/GDP  cukup  bisa  dimaklumi,  namun  data menunjukkan rasio eksport dan net ekspor terhadap GDP  juga  berkorelasi  negative  terhadap  rasio G/GDP.  Di  sini  lain,  cukup  relevan  dalam  kajian hukum Wagner, bahwa peningkatan kwalitas hidup masyarakat,  yang  diukur  dnegan  Angka  Harapan Hidup  (AHH)  dan  indek  HDI  membutuhkan pengeluaran pemerintah yang lebih tinggi, diindikasikan  oleh rasio  G/GDP  yang  lebih  tinggi. Di  sini  lain,  teori  tentang  peranan  pemerintah  juga memprediksikan bahwa kenaikan angka kemiskinan  dan  pengangguran  membutuhkan intervensi  khusus  dari  pemerintah,  yang  bisa berwujud  penciptaan  lapangan  kerja  atau  transfer pendapatan.
Pada  bagian  selanjutnya  akan  dilakukan pengujian  stasioneritas  data  G  dan  GDP,  dan disajikan  dalam  bentuk  grafik  dan  uji statistic Dicky-Fuller  test .  Gambar  2  di  bawah  ini menyajikan  plot  time  series  data  dalam  kurun waktu  1991-2010.  Secara  umum,  gambar  bagian kiri  atas,  dimana  data  dalam  bentuk  level menunjukkan  ada  trend peningkatan  dari  waktu  ke waktu,  untuk  data  pengeluaran  pemerintah  (G), rasio  G  terhadap  GDP,  dan  GDP  per  kapita. Gambar  pada  bagian  kanan  atas  adalah  data  yang sama dengan bagian kiri atas, tetapi ditransformasi dalam  bentuk  logaritme.  Setelah  melakukan transformasi  dalam  logaritme,  unsur trend dalam data  menjadi  berkurang.  Pada  gambar  bagian bawah,  disajikan  data-data  yang  dipakai  sebagai variabel  bebas.  Nampak  bahwa  data  Inflasi  GDP deflator  sedikit  berfluktuasi,  khususnya  pada periode 1997-1999, mengindikasiakn bahwa syarat stasioneritas data kurang terpenuhi.
Pengujian  stasioneritas data penelitian pada tabel  6  memberi  indikasi  bahwa  tidak  ada  data yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  stasioner  pada level.  Diperlukan  proses  transformasi differencing atau  logaritme,  untuk  mengupayakan  stasioneritas data.  Setelah  melakukan  proses  transformasi logaritme  data  rasio  G  terhadap  GDP,  G perkapita
dan  GDP  perkapita,  data  menjadi  stasioner. Selanjutnya,  akan  dilakukan  uji  kausalitas  untuk mengetahui apakah Keynessian View atau Wagner view  yang  berlaku  dalam  data  perekonomian Indonesia.  Prosedur  pengujian  dilakukan  dibawah ini:
Uji Causalitas antara ) ( GDP f G  atau ) ( G f GDP  Pengujian Hukum Wagner Hipotesa Pengujian Test Statistik Kesimpulan H 0 :  Perubahan Log GDP perkapita tidak mempunyai kausalitas Granger terhadap Log rasio G terhadap GDP, pada lag 15 tahun
H 1 : Perubahan Log GDP perkapita mempunyai kausalitas Granger terhadap Log rasio G terhadap
GDP, pada lag 15 tahun
F Stat = 5,15 Prob.= 0,06 Tolak H 0 pada LoS = 10% Hukum Wagner mungkin berlaku Pengujian Keynessian View Hipotesa Pengujian Test Statistik Kesimpulan H 0 :    Perubahan Log G perkapita tidak mempunyai kausalitas Granger terhadap Log GDP, pada lag
15 tahun
H 1 :     Perubahan Log G perkapita mempunyai kausalitas Granger terhadap Log GDP, pada lag 15 tahun FStat= 2,97 Prob. = 0,06 Tolak  H0  pada  LoS  = 10% Keynessian View mungkin berlaku H 0 :    Perubahan  Log  rasio  G  terhadap  GDP  tidak mempunyai  kauslaitas  Granger  terhadap  Log GDP perkapita, pada lag 15 tahun
H 1 :    Perubahan  Log  rasio  G  terhadap  GDP  tidak mempunyai  kauslaitas  Granger  terhadap  Log GDP perkapita, pada lag 15 tahun FStat= 0,648 Prob. = 0,52 Gagal  menolak  H0 pada LoS = 5% Keynessian View tidak  berlaku,  bila pengujian menggunakan data transformasi rasio dari G/GDP dan GDP perkapita
Berdasarkan  pada  pengujian  kedua  hipotesa,  yaitu Keynessian  View  atau  Wagner  view  diatas,  kami tidak  bisa  menarik  kesimpulan  yang  pasti.  Hal  ini disebabkan  oleh:  (i).  Pengujian  Keynessian  view diterima  dalam  taraf  signifikasi  10%,  demikian juga  pengujian  hukum  Wagner,  walaupun  dalam formulasi  yang  paling  sederhana.  (ii)  Rentang waktu pengujian yang sangat singkat memungkinkan  hasil  pengujian  menjadi  tidak robust .  Hal  ini  mengingat  pengujian  khusus-nya hukum  Wagner  dari  studi-studi  sebelumnya  selalu menggunakan  rentang  waktu  yang  cukup  panjang, minimal  30-40  tahun,  seperti  studi  yang  dilakukan oleh  Samudran et.  al .  dalam  studi  di  negara Malaysia,  atau  studi  dari  Dimitrios  &  Richter  di Pakistan.  Karena  adanya  beberapa  formulasi  yang umum  di  rujuk  dalam  beberapa  studi  sebelumnya, maka  kami  juga  akan  menguji  apakah  beberapa formulasi  yang  banyak  di  acu  dalam  pengujian hukum  Wagner,  juga  berlaku  dalam  data-data ekonomi  Indonesia.  Ada  enam  (6)  formula  yang umum  dipakai  dalam  hipotesa  hukum  Wagner, disajikan dalam tabel (dalam lampiran).
Berdasarkan  estimasi  dari  enam  formulasi hukum  Wagner  diatas,  hanya  formulasi  versi  dari Goffman  &  Mahar  (1971)  yang  memenuhi  kriteria signifikansi  koefisien  parameter  dan  prediksi  nilai parameter yang diestimasi. Formulasi dari Peacock &  Wiseman  (1968,  1979),  Mann  (1980),  Gupta (1967a),  dan  Priyor  (1969),  estimasi  parameter signifikan  secara  statistik,  tetapi  arah  besaran koefisien  parameter  tidak  sesuai  dengan  yang diprediksikan.
Dalam  tabel  8,  disajikan  estimasi  pengujian hukum  Wagner,  dengan  menambahkan  beberapa variabel  independen  yang  dipilih,  yang  sesuai  dan mendukung  hipotesa  dalam  kerangka  pemikiran yang diajukan dalam studi ini.
Hasil  estimasi  pada  tabel  8  memberikan indikasi  bahwa  pemilihan  bentuk  pengukuran, apakah nilai G secara absolut, G secara relatif, atau dalam  bentuk  transformasi  memberikan  hasil estimasi  dan  tingkat  signifikansi  yang  berbeda- beda.  Hasil  estimasi  pada  tabel  7,  hanya  model  3, yaitu formulasi  yang mendekati model Wagner ala Musgrave  yang  memenuhi  tingkat  signifikan  pada LoS  10%,  tetapi  mempunyai in -signifikansi  pada parameter  lain.  Dalam  model  (1),  (2),  dan  (4) koefisien  parameter  formulasi  Wagner  tidak
signifikan,  tetapi  estimasi  parameter  penjelas  yang lain  banyak  yang  signifikan.  Secara  umum,  hasil estimasi tabel 7 bertentangan dengan hasil estimasi tabel  8.  Dalam  tabel  7,  hanya  koefisien  formulasi Musgrave  yang  tidak  signifikan  dan  besaran koefisien  tidak  sesuai  dengan  prediksi,  namun dalam  tabel  8,  hanya  formulasi  Musgrave (koefisien dari log GDP per kapita) yang signifikan. Hasil studi ini mendukung pernyataan dari Peacock &  Scott  (2000),  bahwa  formulasi  dan  estimasi hukum  Wagner  tidak robust terhadap  pemilihan variabel  penjelas,  dan  juga  menyatakan  hasil bervariasi di tiap-tiap negara.
Secara  umum,  pada  formulasi  (1),  (2),  dan (4), dapat di  simak  bahwa  rasio  export dan  import terhadap  GDP,  secara  konsisten  dalam  ke  empat model diatas, mempunyai hubungan negatif dengan pengeluaran pemerintah, meskipun pada model (4), variabel  rasio  import  terhadap  GDP  di  keluarkan, karena  berkorelasi  dengan  variabel-variabel  yang lain.  Rasio  net  export  (NX)  sepanjang  mempunyai nilai  positif,  sama-sama  akan  bersifat  injekasi dalam perekonomian. Dalam estimasi pada tabel 8, nampak  bahwa  hubungan  rasio  [G/GDP]  dengan rasio  [NX/GDP]  adalah  negatif.  Ini  mungkin memberi  indikasi,  ketika  peranan  NX  mulai  turun dalam  GDP,  maka  peningkatan  komponen  G  di perlukan  untuk  tetap  menjaga  kesinambungan aktivitas  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Model  juga memberi  indikasi  bahwa  untuk  mengurangi  angka pengangguran  dan  untuk  meningkatkan  angka harapan  hidup  di  masyarakat,  maka  diperlukan komponen  G  yang  lebih  besar  dalam  GDP.  Pada bagian  selanjutnya,  akan  dibahas  analisa  model data panel untuk pengujian hukum Wagner di level provinsi di Indonesia, untuk  periode 2000-2010.
Analisis Data Panel Pengujian Hukum Wagner pada level Provinsi di Indonesia, Periode 1991- 2010
Seperti yang disajikan pada bagian pendahuluan, bahwa keterbatasan data dalam kurun waktu  yang  panjang,  memberi  justifikasi  pada beberapa  peneliti  untuk  melakukan  studi  dengan data cross  section atau pool anlyisis .  Untuk  kajian pool  analisis  di  tingkat  provinsi,  dalam  studi  meta analisis  yang  dilakukan  oleh  Peacock  &  Scott (2000),  belum  banyak  ditemukan,  kecuali  dalam studi Yousefi & Abizadeh (1992).
Dalam  studi  ini,  kajian  di  level  provinsi; yaitu  26  provinsi  di  Indonesia,  selama  2000-2010, dan  akan  dilakukan  dengan  formulasi  model  yang hampir sama dengan formula  yang diestimasi pada tabel 8. Tujuan dari replikais di tingkat provinsi ini adalah untuk membuktikan apakah hukum Wagner juga berlaku dalam jangka pendek dan pada kajian level  provinsi.  Sebelum  menyajikan  hasil  estimasi model  panel,  terlebih  dahulu  akan  disajikan deskripsi  data  dalam  bentuk scatter  plot dari  data di level provinsi, disajikan di bawah ini.
Berdasarkan  gambar 3, dapat disimak  bahwa selama  tahun  2000-2010,  rata-rata  pengeluaran rutin dan pengeluaran pembangunan paling banyak terpusat  pada  kota  Jakarta,  disusul  oleh  provinsi Jawa  Timur dan  Jawa  Barat.  Pada  gambar  sebelah kanan,  memetakan  jumlah  penduduk  dengan  rata- rata  PDRB  per  kapita.  Searah  dengan  rata-rata pengeluaran  pemerintah,  Jakarta,  Jawa  Timur, Jawa  Barat,  dan  Jawa  Tengah  adalah  provinsi- provinsi  yang mempunyai urutan PDRB per kapita tertinggi.  Dikaitkan  dengan  jumlah  penduduk, Jawa  Barat  tercatat  paling  banyak,  dan  Jakarta masuk pada urutan ke-4 dengan penduduk terpadat, setelah Jawa Timur dan Jawa Tengah.
Pada  gambar  selanjutnya,  akan  menyajikan scatter plot dari rata-rata skor HDI dengan rata-rata PDRB  perkapita,  dan  scatter  plot  dari  Inflasi  dan pengangguran.
Pada  gambar  4,  dapat  kita  simak  informasi tentang  rata-rata  skor  HDI  dan  rata-rata  PDRB perkapita.  Provinsi  Kalimantan  Timur  adalah provinsi  yang  mempunyai  PDRB  perkapita  palig tinggi  di  Indonesia,  disusul  oleh  Jakarta  dan  Riau. Namun,  dikaitkan  dengan  skor  HDI,  provinsi Kalimantan  Timur  mempunyai  skor  HDI  masih dibawah  Jakrta  dan  Riau,  juga  masih  lebih  rendah dari  Yogyakarta  dan  Sulawesi  Utara,  yang  PDRB per kapita-nya jauh lebih rendah.
Beberapa  provinsi,  seperti  Bali,  Sulawesi Tengah,  dan  Kalimantan  Tengah,  mempunyai  skor HDI  yang  cukup  tinggi,  yaitu  71;  meskipun  ketiga provinsi  ini  mempunyai  rata-rata  PDRB per  kapita yang  masih  rendah.  Sebagian  besar  provinsi- provinsi  di  kawasan  timur  Indonesia,  tidak  hanya mempunyai  PDRB  per  kapita  yang  masih  rendah, tetapi  juga  skor  HDI.  Irian  Jaya,  NTB  dan  NTT adalah  tiga  provinsi  dengan  skor  HDI  yang  paling
rendah.  Meskipun  Irian  Jaya  mempunyai  PDRB per  kapita  lebih  tinggi  dari  NTB  dan  NTT,  tetapi angka  ini  diboboti  oleh  komponen  migas.  Oleh karena  itu,  jika  komponen  migas  dikeluarkan, maka  tidak  hanya  skor  HDI  yang  rendah,  PDRB per  kapita  propinsi  Irian  Jaya  atau  Papua  juga masih rendah.
Selanjutnya,  akan  dilihat  dari  indikator  rata- rata  inflasi  dan  rata-rata  pengangguran,  disajikan dalam gambar 5..
Berdasarkan  pada  gambar  5  diatas,  dapat  di simak  bahwa  variasi  angka  pengangguran  dan tingkat  inflasi  sangat  besar  antar  provinsi  di Indonesia.  Di  lihat  dari  tingkat  inflasi,  maka provinsi  Aceh,  Papua,  Kalimantan  Timur,  Riau, Kalimantan  Selatan,  Sumatera  Selatan,  NTT,  dan Jambi;  rata-rata selama  periode  2000-2010 mempunyai tingkat inflasi diatas 9%.
Di sisi yang lain, rata-rata pengangguran juga masih  sangat  tinggi,  diatas  12%  di  beberapa provinsi,  seperti  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah  dan Jawa  Timur.    Provinsi  Aceh,  dalam  gambar  diatas tidak  hanya mempunyai angka pengangguran  yang tinggi,  juga  mengalami  inflasi  yang  tinggi sepanjang 2000 – 2010. Bali dilaporkan mempunyai kondisi yang berlawanan dengan Aceh, yaitu  angka  inflasi  dan  angka  pengangguran  yang rendah. NTT meskipun mempunyai angka pengangguran  di  bawah  5%,  namum  angka  inflasi masih cukup tinggi, mendekati 9%.
Pada  bagian  selanjutnya,  akan  dibahas regresi  data  panel  yang  membandingkan  hasil estimasi fixed  effect dan random  effect .  Dalam estimasi  model  di  sini  tidak  dilakukan  pengujian, apakah  memilih fixed  effect atau random  effect . Hal  ini  disebabkan  oleh  karena  adanya  komponen karakteristik khusus tiap-tiap provinsi yang bersifat unobserved dan time invariant seperti karakteristik budaya di masing-masing provinsi. Tidak dipungkiri,  bahwa  masing-masing  provinsi  juga mempunyai  komponen unobserved  characteristic tetapi  bisa  berubah  antar  waktu,  misal  tata  kelola insitusi  di  wilayah  provinsi  yang  bersangkutan. Oleh  karena  itu,  dalam  model  ini  tidak  memilih salah  satu  model fixed atau random  effect ,  tetapi membandingkan hasil estimasi kedua metode ini.
Tabel  9  dan  tabel  10  menyajikan  hasil estimasi  model.  Pengeluaran  pemerintah  daerah
dibedakan menjadi total pengeluaran rutin dan total pengeluaran  pembangunan.  Estimasi  dibedakan dalam  data  level  dan  data  yang  ditransformasi dalam bentuk logaritme.
Hasil  estimasi  pada  tabel  9  dan  10  yang menggunakan  analisa  data  panel  pada  level provinsi,  masih  konsisten  dengan  hasil  data time series di  level  pada  tabel  8.  Komponen  utama pengujian  hukum  Wagner,  yaitu  pengeluaran pemerintah  daerah  (rutin  dan  pembangunan)  dan PDRB harga berlaku mempunyai hubungan searah. Ini  berarti  peningkatan  komponen  pengeluaran pemerintah me-respon perubahan atau peningkatan dalam  PDRB,  dan  ini  konsisten  dengan  hukum Wagner.  Hasil  estimasi  hampir  tetap  sama  dan konsisten  dalam  tanda  ( robust  estimation ),  baik untuk  data  level  maupun  yang  ditransformasi dengan  logaritme,  dan  yang  di  estimasi  dengan fixed maupun random  effect ,  meskipun  level signifikasi rendah dan berbeda-beda.
Estimasi pada  tabel 9 memberikan informasi sebagai  berikut.  Ada  beberapa  pola  yang  bisa diamati, diantaranya: pertama, perubahan  indikator pembangunan,  yaitu  skor  HDI  provinsi,  untuk kurun  waktu  2000–2010,  berhubungan  positif dengan  pengeluaran  rutin  pemerintah  provinsi, tetapi  berhubungan  negatif  dengan  pengeluaran pembangunan.  Hasil  estimasi  ini  konsiten  untuk model fixed dan random  effect .  Hal  ini  mungkin mencerminkan  pengaruh  dari  komponen  dana transfer  ke  daerah  dalam  bentuk  alokasi  DAU, dimana  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  alokasi DAU  mengaitkan  dengan  formula  HDI,  dimana provinsi  yang  mempunyai  HDI  relatif  rendah mendapat  alokasi  DAU  lebih  tinggi,  dan  ini berkaitan  dengan  alokasi  dana  perimbangan  yang bersifat rutin.
Kedua,  indikator  ekonomi  makro  yang  lain yaitu  inflasi  dan  pengangguran.  Indikator  ini meskipun  tidak  signifikan  secara  statistik  dalam mempengaruhi  perubahan  pengeluaran  rutin  dan pembangunan  di  level  pemerintah  provinsi.  Angka pengangguran  di  tingkat  provinsi  meningkatkan pengeluaran rutin, namun menurunkan pengeluaran pembangunan. Selanjutnya, inflasi dan pengangguran  berpengaruh  positif  (menaikkan) pada  komponen  pengeluaran  rutin,  tetapi  memberi dampak penurunan pada pengeluaran pembangunan.  Ketiga,  peristiwa  pemilu  atau
pilkada  di  level  provinsi,  sama-sama  dapat meningkatkan  pengeluaran  pemerintah  provinsi, baik katagori rutin maupun  pembangunan. Peristiwa  pemilu,  yang  terjadi  selama  periode penelitian,  yaitu  tahun  2004  dan  2009,  ditemukan meningkatkan  pengeluaran  pembangunan  secara signifikan    di  level  pemerintah  provinsi  di Indonesia.
Metode estimasi dengan fixed effect memberikan  informasi  bahwa  variabel  yang  tidak di  definisikan  di  dalam  model,  yang  bersifat unobserved  characteristic dan time  invariant pada suatu  provinsi  tertentu  membuat  variasi  dalam pengeluaran  rutin  lebih  kecil  dari  rata-rata pengeluaran  seluruh  pemerintah  provinsi,  tetapi memberi  efek  variasi  yang  lebih  besar  pada pengeluaran  pembangunan.  Pengaruh  ini  seragam atau sama pada seluruh 26 provinsi yang diamati.
Selanjutnya, metode estimasi dengan random effect memberikan  indikasi  bahwa  variabel  yang tidak  didefinisikan  di  dalam  model,  yang  bersifat unobserved  characteristic dan time  variant memberi  pengaruh  yang  berbeda-beda  pada  tiap- tiap  provinsi,  baik  pada  komponen  pengeluaran rutin  maupun  pengeluaran  pembangunan.  Secara umum,  beberapa  komponen  ini  memberi  estimasi yang  konsisten  pada  kedua  katagori  pengeluaran pemerintah  level  provinsi  yang  dibahas. Random components atau random characteristics ditemukan  berdampak  pada  pengeluaran  rutin  dan pengeluaran  pembangunan  yang  lebih  besar  bagi beberapa  provinsi  dibanding  rata-rata  pengeluaran seluruh  provinsi  pada  periode  yang  diamati. Provinsi  yang  mempunyai  pengeluaran  rutin  dan pengeluaran  pembangunan  relatif  lebih  besar, disebabkan  oleh random  characteristis tersebut adalah  pemerintah provinsi di: Jakarta, Aceh, Jawa Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Selatan, dan Papua.  Di  sisi  lain, random  characteristics ini berdampak pada pengeluaran rutin dan pembangunan  yang  lebih  rendah  pada  pemerintah provinsi di: Bengkulu,  Riau, Jawa Barat, dan Jawa Timur.  Di  beberapa  provinsi  lain,  komponen  ini memberi efek  yang berbeda atau berlawanan untuk pengeluaran rutin dan pengeluaran pembangunan.
Selanjutnya,  hasil  estimasi  pada  tabel  10 memberikan  informasi  sebagai  berikut.  Metode fixed maupun random effect menghasilkan estimasi pengujian  hukum  Wagner  yang  sama,  bahwa
variasi  dan  perubahan  dari  logaritme  PDRB  per kapita  di  masing-masing  provinsi  (26  provinsi) dapat  menjelaskan  secara  statistik  kenaikan perubahan  dalam  komponen  logaritme  dari pengeluaran  rutin  dan  pengeluaran  pembangunan pemerintah  provinsi.  Dikaitkan  dengan  indikator ekonomi  makro,  dapat  dinyatakan  sebagai  berikut. Peningkatan  skor  HDI  yang  dimiliki  oleh  suatu provinsi  berdampak pada peningkatan  pengeluaran rutin dan  pembangunan, walaupun tidak signifikan jika diestiamsi dengan metode fixed effect .
Variasi  dalam  tingkat  inflasi  berpengaruh pada  peningkatan  pengeluaran  rutin  pemerintah provinsi,  tetapi  ditemukan  menurunkan  pada komponen  pengeluaran  pembangunan.  Selanjutnya, variasi dalam angka pengangguran dapat meningkatkan  variasi  pengeluaran  rutin  dan pembangunan, jika diestimasi dengan metode fixed effect ,  tetapi  akan  berdampak  penurunan  pada pengeluaran  pemerintah  provinsi,  jika  estimasi model  adalah random  effect ;  yaitu  menganggap unobserved  characteristic di  suatu  provinsi  dapat berubah  antar  waktu.  Peritiwa  pemilu  ditemukan hanya  berdapak  pada  peningkatan  pengeluaran rutin, jika diestimasi dengan random effect .
Komponen  konstanta  dari  estimasi fixed dan random  effect ditemukan  berlawanan  dengan formulasi  pada  tabel  9.  Jika  variabel  pengeluaran pemerintah  (G)  dan  PDRB  di  estimasi  pada  data level,  komponen unobserved  characteristic yang time invariant berdampak lebih besar pada rata-rata pengeluaran  rutin,  tetapi  dampaknya  lebih  rendah pada  pengeluaran  pembangunan.  Hal  sebaliknya ditemukan bila variabel G dan PDRB ditransformasi  dalam  bentuk  logaritme.  Dampak bervariasi masih sama pada data yang ditransformasi logaritme, jika estimasi menggunakan random  effect ;  mengasumsikan bahwa unobserved  characteristic adalah time variant , misalnya tata kelola pemerintahan di level provinsi yang bersangkutan.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Bedasarkan  pada  hasil  estimasi  model  yang disajikan  diatas,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai  berikut:
1. Pada  tingkat  nasional,  pengujian  hukum Wagner pada perekonomian Indonesia
mungkin berlaku secara parsial. Karena adanya keterbatasan  dalam  data time  series data, pengujain  kauslaitas    tidak  dapat  dilakukan secara sempurna.
2. Pada  level  pemerintah  provinsi,  pengujian hukum  Wagner untuk  kasus  pengeluaran  Rutin dna Pengeluaran Pembangunan terbukti. Kedua jenis pengeluaran ini secara signifikan dipengaruhi  oleh  variasi  dalam  PDRB  per kapita.  Lebih  lanjut  perubahan  dalam  HDI  dan kondisi  pelaksanaan  demokrasi  yang  berupa pelaksanaan  pemilu  juga  berpengaruh  secara signifikan pada pengeluaran rutin dan pembangunan di level wilayah provinsi.
3. Mengikuti  variasi  spesifikasi  model,  yaitu dengan  transformasi  logaritme,  tidak  merubah banyak magnitude dan sign dari  koefisen estimasi.  Ini  berarti  estimasi  hukum  Wagner cukup robust untuk data pengelurana pemerintah di tingkat propinsi.

## Saran
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  menambah power  of estiamtion dalam  studi  selanjutnya  mungkin  perlu menambah jumlah data, mencari alternatif pemodelan misalnya dangan menggunakan estimasi TSLS atau SUR system.

## DAFTAR PUSTAKA
Abelson,  P  (1999). Public  Economics ,  University of Sydney Publisher
Abizadeh,  S.  &  Gray,  J.  1985,  "Wagner's  Law:  A pooled time-series cross-section comparison",
National Tax Journal, vol. 88, pp. 209-218.
Ansari,  M.,  Gordon,  D.,  &  Akuamoah,C.,  (1997).
Keynes  versus  Wagner:  Public  Expenditure and  National  Income  for  the  African Countries,  Journal  of  Applied  Economy  Vol. 29: 534 -550
Barth, JR., Keleher, RE., & Rusek, FS. (1990). The Scale of Governmentcand Economic Activity. The South Economic Journal. Vol.  13: 142 – 183
Bharat,  K.,  Panik,  M.    &  Wahab,  M.  (2000). Government  Expenditure  and  Economic Growth:  Evidence  from  G7  Countries.
Journal  of  Applied  Economics.  Vol.  32,  No. 8:1059 – 68
Bird,  R.M.  1971,  "Wagner's  Law  of  expanding state activity", Public Finance, vol. 26, pp. 1- 26.
Dutt,  S.D.  &  Ghosh,  D.  1997,  "An  Empirical Examination  of  the  Public  Expenditure- Economic  Growth  Correlations", Southwest Oklahoma  Economic  Review, vol.  12,  no.  4, pp. 14-26.
Dritsakis. N., Adamoupolous, A. (2004). A  Causal Relationship  between  Government  Spending and  Economic  Development:  AN  Empirical Examination  of  the  Greek  Economy.  Journal of Applied Economics. Vol. 36: 457 - 464
Gandhi,  V.  (1971).  Wagner’s  law  of  Public Expenditure:  Do  Recent  Cross  Section Studies  Confirm  It?  Public  FinanceVol.  26: 44-55
Georgakopoulos,  T.  &  Loizides,  I.  1994,  "The growth  of  the  public  sector:  Tests  of alternative  hypotheses  with  data  from Greece", Cyprus  Journal  of  Economics, vol. 7, pp. 12-29.
Ghali,  K.  (1990).  Government  Size  and  Economic Growth:  Evidence  from  a  Multivariate Cointegration  Analysis.  Journal  of  Applied Economics. Vol. 31: 975 - 987
Gupta,  S.P.  (1968).  Public  Expenditure  and Economic  Development:  A  Cross  Section Analysis. Finanzarchieve 28:26 – 41
Hondroyiannis,  G.  &  Papapetrou,  E.  1995,  "An examination  of  Wagner's  Law  for  Greece:  A cointegration  analysis", Public  Finance, vol. 50, pp. 67-79.
Katrakilidis,  C.  &  Tsaliki,  P.  2009,  "Further evidence  of  causal  relationship  between government  spending  and  economic  growth: the  case  of  Greece,  1958-2004", Acta Economica, vol. 59, no. 1, pp. 57-78.
Khan,  A.  (1990).  Wagner’s  Law  and  Developing Economy:  A  Time  Series  Evidence  from Pakistan.  Indian  Journal  of  Economics.  Vol. 38, No. 1:115-123
Landau,  D.  (1983).  Government  Expenditure  and Economic  Growth:  A  Cross  Country  Study. South Economic Journal. Vol.49: 783 – 792
Legrenzi,  Gabriella  (2004).  The  Displacement Effect  in  the  Growth  of  Governments. Journal of Public Choice Vol. 120: 191-204
Mann, A. (1980). Wagner’s law: An Econometrics Test  for  Mexico,  1925  –  1976.  National Taxation Journal. Vol. 33. No. 2: 189 – 201 Michas,  N.A.  1974,  "Application  of  Covariance Analysis  to  Public  Expenditure  Studies", Finanzarchiv, vol. 32, pp. 295-304 .
Peacock,  A.T.  &  Wiseman,  J.  (1961). The  Growth of Public Expenditure in the United Kingdom, Princeteon University Press
Peacock,  A.  &  Scott,  Alex  (2000).  The  Curious Attraction  of  Wagner’s  Law.  Journal  of Public Choice  Vol.102: 1-17
Plumper,  T  &  Martin,  C.W.  (2003).  Democracy, Government Spending, and Economic Growth:  A  Political  Economic  Explanation of the Barro-Effect. Journal of Public Choice Vol. 117: 27-50
Ram,  R.  (1987).  Wagner’s  Hypothesis  in  Time Series  and  Cross  Section  Perspectives: Evidence  from  real  data  for  115  countries. Review  Economics  and  Statistics.  Vol.  69: 194 – 204
_______(1992).  Use  of  Box-Cox  Models  for Testing  Wagner’s  Hypothesis:  A  Critical Note. Public Finance. Vol. 47: 496 – 504
Samudran, M., Nair, M, & Vaithilingan, S. (2009).
Keyness  and  Wagner  on  Government Expenditure  and  Economic  Development: The  Case  of  a  developing  Economy.  Journal of Empirical Economy Vol. 39: 697-712
Shelton,  C.A.  2007,  "The  size  and  composition  of government  expenditure", Journal  of  Public Economics, vol. 91, pp. 2230-2260.
Tridimas, G., 2001, “The Economics and Politics of the Structure of Public Expenditure”, Public Choice, 106, 299-316.
Wildavsky,  A.  (1985),  The  Logic  of  Public  Sector Growth,  State  and  Market  :  The  Politics  of Public  and  the  Private.  J.  E.  Lane  (Ed). London, Sage
Yousefi, M. & Abizadeh, S. 1992, "Growth of state government
expenditures: Empirical evidence  from  the  United  States", Public Finance, vol. 47, pp. 322-339.

## LAMPIRAN
Tabel 1. Beberapa Versi Formulasi Hukum Wagner No.  Formulasi dari Spesifikasi Model Prediksi  Model  agar  Hukum  Wagner Valid 1. Peacock & Wiseman (1968, 1979)
t t t LY LG       1 0 dimana: LG t : logaritme dari pengeluaran riel pemerintah LY t :  logaritme dari Outut (GDP) riel
1  > 1, bahwa elastisitas dari pengeluaran
pemerintah terhadap peningkatan output (GDP) elastistik atau sangat responsive 2. Mann (1980) t t t LY Y G
L             1 0 dimana :       Y G
L : adalah logaritme dari rasio pengeluaran pemerintah terhadap output
Model  Mann  (1980)  ini  juga  dikenal dengan share  version dari  model Peacock & Wiseman (1968, 1979)
Prediksi  model: 0 1   ,  bahwa  elastisitas dari  bagian  pengeluaran  pemerintah terhadap output (GDP) karena perubahan output lebih besar dari nol. 3. Musgrave (1969) t t t P Y L Y G
L                   1 0 dimana:
      P Y L
: adalah logaritme dari output per kapita 0 1   ,  bahwa  elastisitas  pengeluaran pemerintah terhadap riel output perkapita lebih besar dari nol. 4. Gupta (1967a) t t t P Y L P G L   
               1 0 1 1   , bahwa elastisitas pengeluaran riel per kapita pemerintah terhadap perubahan  output  per  kapita  lebih  besar dari 1. 5. Goffman and Mahar (1971)
t t t P Y L
LG             1 0 1 1   , bahwa  elastistas  pengeluaran  riel pemerintah  terhadap  perubahan  output perkapita lebih besar dari 1. 6 Pryor (1969) t t t LY LGC       1 0
, 1 1   bahwa  elastisitas  pengeluaran konsumsi riel pemerintah terhadap perubahan output riel lebih besar dari 1.
Sumber: dirangkum dari Dimitrios, P. & Richter, C. (no date). The Validity of Wagner’s  Law in Greece during the last  2  centuries.  Diakses  online  tgl.  10  Juni  2012;  dan  Peter,  A.  (no  date).  An  Application  of  Wagner’s Law of Expanding State Activity to Totally Diverse Countries. Monetary Policy Unit, Eastern Caribean Central Bank
Tabel 2 .  Rangkuman Studi tentang Hukum Wagner dan Metode Analisis yang digunakan
(1) Studi dari (2) Ukuran dari G (3) Variabel Tergantung (4) Variabel Bebas (5) Sumber Data (6) Jumlah Sampel (Negara) (7) Spesifikasi Model (8) Uji Statistik (9) Hasil Abizadeh & Gray (1985) 2 2 2,3,6, 11,12,13 3 11 3 2 1 Bairam (1992) 1 1 1 1 4 9,10 4 1,4 Bird (1971) 2 1 1 1 8 1 1 1 Bohl (1996) 4,6 2 2 1 12 3 3,5 8 Courakis, Moura- Roque, & Tridimas (1993) 4,14 1 1,4,8,9, 10 1 9,10 1 2 2 Gandhi (1971) 5 1 1 2 7 1 2 4 Goffman and Mahar (1971) 4 2 1,7 1 6 2 1 2 Henrekson (1993) 7 2 2 1 3 5 1,2,4,5 1,3 Lin (1995) 1,2 2 2 1 5 1,3,4 3,9 6 Mann (1980) 1,6,13,14 1,2,3 1,2,5,6 1 5 3 3 1 Murthy (1993) 1 2 2 1 5 3 3 1 Nagarajan & Spears (1990) 1 2 2 1 5 4 2 1
Sumber:   Peacock & Scott (2000). The Curious Attraction of Wagner's . Public Choice , Vol. 102, No. 1 / 2

## Keterangan:
Kolom  2:  Ukuran  tentang  aktivitas  pemerintah,  dengan  definisi  sebagai  berikut:  Notasi  1=  Pengeluaran  Pemerintah  Total, diukur  dalam  harga  berlaku,  notasi  2  =  Pengeluaran  Pemerintah  Total,ditambah  dengan  pembayaran  transfer,  diukur  dengan harga  berlaku,  notasi  3  =  Pengeluaran  Pemerintah  Total,  diukur  dengan  harga  konstan,  notasi  4  =  Pengeluaran  Pemerintah Total,  ditambah  dengan  pembayaran  transfer  diukur  dengan  harga  konstan,  notasi  5  =  Pengeluaran  Konsumsi  Pemerintah, diukur dengan harga berlaku, notasi 6 = Pengeluaran Konsumsi Pemerintah, diukur dnegan harga konstan, notasi 7 = definisi 1, notasi 8 = definisi 2, notasi 9 = definisi 3, notasi 10 = definisi 4, notasi 11 = definisi 5, notasi 12 = definisi 6, masing-masing setelah dikurangi pengeluaran untuk keamanan. Notasi 13 = hanya menghitung pengeluaran pemerintah pusat saja, dan  notasi 14 = pengeluaran belanja modal, dihitung dengan harga kosntan.
Kolom  3:  Notasi  1  =  Pengeluaran  Pemerintah  Total  (G),  notasi  2  =  Rasio  dari  Pengeluaran  Pemerintah  Total  terhadap  GDP [G/GDP], notasi 3 = Rasio Pengeluaran Pemerintah Total terhadap jumlah penduduk [G/Pop]
Kolom 4: memberi gambaran variabel independent apa yang dipakai, yaitu: Notasi 1 = Pendapatan Nasional (GDP/Y), notasi 2 = Rasio dari GDP terhadap jumlah penduduk [GDP per kapita], notasi 3 = Unsur waktu [t], notasi 4 = Jumlah penduduk total [N], notasi 5 = Proporsi dari GDP yang  berasal dari sektor manufaktur, notasi 6 = Proporsi dari GDP yang berasal dari sektor primer/ pertanian, notasi 7 = Proporsi dari jumlah penduduk yang tinggal di daerah perkotaan, notasi 8 = Pendapatan Permanen, notasi  9  = Harga relative dari barang dan jasa publik, notasi 10 =  Deviasi dari permintaan agregat dari  situasi normal, notasi 11= Konsumsi per kapita untuk energi yang bersifat komersial, notasi 12 = Rasio dari total Ekspor dan Import terhadap GDP/ Indek  dari  keterbukaan  ekonomi  dalam  perdagangan  internasional,  dan  notasi  13  =  Rasio  dari  jumlah  uang  beredar  terhadap total penawaran uang.
Kolom 5, jenis atau sumber data:  (1).  Data time series ,  (2). Data cross  section , dan  (3). Data pooled/ panel.  Kolom 6, nama negara yang dijadikan subyek studi: (1). United Kingdom, (2). USA, (3). Swedia, (4). OECD, (5). Mexico, (6). Six Caribbean countries,  (7).  African  countries,  (8).  Canada,  (9).  Greece,  (10).  Portugal,  (11).  Kelompok  negara  miskin,  kelompok  negara sedang  berkembang,  dan  kelompok  negara-negara  maju,  (12).  Negara-negara  yang  tergabung  dalam  G7,  (13).  Seleksi secara random terhadap 22 negara.
Kolom  6,  spesifikasi  model:      No.  1  .  G=  f(Y),  2.
) ( Y f Y G  ,  3.        N Y f Y G ,  4.        N Y f G ,  5.
       N Y f N G
,  6.   T Y f G ,  ,  7.   Y f G   ,  8.               N Y f N G
,  9.  AY G  ,10.
       
                 1 1 Y G
, 11. N b Y b a G ln ) 1 ( ln ln     , dan
12. N Y Y G ln ) 1 ( ln ln             
Kolom  7:  memberikan  metode  Statistika  yang  dipakai,  yaitu:  (1)  inspeksi  data  dan  kalukulasi  sederhana;  (2)  analisis  regresi berganda,  (3)  analisa  cointegrasi,  (4)  Box-Cox,  (5)  Analisa  Engel  Granger  Causality.  Kolom  9,  memberikan  hasil  atau kesimpulan  dari  studi:  (1)  mendukung  spesifikasi  yang  diprediksikan  Wagner  Law,  (2)  estimasi  secara  Statistik  tidak signifikan, (3) Estimasi Spurious Regression, (4) Elastisitas Variabel terbukti, (5) Constant Elasticity, (6) Hubungan Kausalitas searah: G=f(GDP per kapita) terbukti, (7) Kausalitas tidak terbukti, dan (8) Hasil studi berbeda-beda tiap-tiap negara.
Beberapa  studi  yang  lain  melakukan  investigasi  pada  hubungan  perubahan  pengeluaran  pemerintah  dengan  tingkat pertumbuhan ekonomi, seperti Kolluri & Wahab (2007), dan Shelton (2007). Beberapa studi yang lain mengkaji faktor-faktor penentu dari besarnya ukuran pemerintah , seperti perubahan dalam pendapatan per  kapita (Borcherding, 1985), menggunakan tingkat  harga  dari  barang-barang  dan  jasa  yang  diproduksi  pemerintah  (Baumol,  1967),  menggunakan  variabel  demografi; yaitu rasio penduduk usia produktif dan non produktif (Alesina & Wacziarg, 1998).
Tabel 3 . Data dan Definisi Operasional Variabel Definsi Operasional Sumber Data Pengeluaran Pemerintah (G) :  G akan dibedakan menurut spesifikasi pengeluaran  rutin  dan  pembangunan,  dalam periode 1990 - 2009 Nota Keuangan  dan APBN RI Pendapatan Domestik  Regional Bruto (PDRB) :  Data  PDRB  yang  digunakan  adalah  PDRB  atas harga berlaku. Dalam model ini tidak menggunakan  PDRB  harga  konstant,  karena studi  ini  tidak  membahas  model  pertumbuhan dalam arti riel. Data BPS Jumlah Penduduk :  Jumlah  penduduk  per  provinsi  dan  di  tingkat nasional, beberapa periode di di interpolasi Data BPS Tingkat Inflasi :  Data inflasi di level nasional dan level provinsi. Untuk  data  inflasi  di  tingkat  provinsi,  diambil dari  nilai  rata-rata  beberapa  kota  yang  ada  di provinsi yang bersangkutan Data BPS Tingkat Pengangguran :  Tingkat  pengangguran  di  level  nasional  dan  di level provinsi. Untuk  beberapa  tahun,  data  yang  tidak  tersedia dilakukan proxi/ interpolasi Data BPS Indek Pembangunan Manusia, IPM/HDI :  Indek  komposit  untuk  indikator dari  pendapatan, kesehatan,  dan  pendidikan.  Data  ini  hanya tersedia  dalam  5  tahun.  Data  yang  kosong  di ambil nilai nol. Data BPS
Tabel 4 .  Deskripsi Data Variabel Rata-rata Standart Deviasi Nilai Minimum Nilai Maksimum Rasio Pengeluaran Pemerintah terhadap GDP 2,65 % 1,57 % 1 % 6,92 % GDP harga berlaku (Rp) 2,670 Triliun 1,62 Triliun 9,50 Milyar 7,070 Milyar GDP perkapita (Rp) 1,2 Juta 643 Ribu 459 Ribu 2,945 Ribu Inflasi CPI  (%) 11,36 11,66 3,72 58,38 Inflasi GDP deflator (%) 14,01 14,99 5,36 75,27 Rasio Export terhadap GDP (%) 31,19 6,90 24,16 52,96 Rasio Import terhadap GDP (%) 27,16 4,56 21,36 43,21 Rasio Net Export thd GDP (%) 4,02 3,46 -1,34 10,52 Angka Pengangguran (%) 6,41 3,13 1,01 11,20 Angka Kemiskinan (%) 9,33 8,86 0 23,40 Angka Harapan Hidup (tahun) 65,71 1,91 62,49 68,89 IPM/ HDI 34,59 35,54 0 72,27
Sumber: data penelitian, diolah.
Tabel 5 .  Matrik Korelasi Pearson Variabel Log  G /GDP GDP current P GDP perkapita Inflasi CPI X / GDP M/ GDP NX  / GDP Pengang -guran Kemis kinan AHH Log GDP current Price 0,961 (0,000) Log GDP perkapita 0,967 (0,000) 0,998 (0,000) Inflasi CPI -0,481 (0,032) -0,337 (0,143) -0,366 (0,113) X / GDP -0,547 (0,013) -0,414 (0,069 -0,460 (0,041 0,766 (0,000) M / GDP -0,504 0,013 -0,395 (0,085) -0,423 (0,063) 0,826 (0,000) 0,896 (0,000) NX / GDP -0,425 (0,062) -0,305 (0,109) -0,358 (0,121) 0,437 (0,054) 0,811 (0,000) 0,466 (0,038) Pengangguran 0,378 (0,100) 0,433 (0,056) 0,393 (0,087) -0,048 (0,840) 0,274 (0,294) 0,037 (0,878) 0,442 (0,051) Kemiskinan 0,429 (0,059) 0,460 (0,041) 0,442 (0,051) -0,138 (0,561) -0,135 (0,570) -0,275 (0,240) 0,093 (0,695) 0,711 (0,000) AHH 0,747 (0,000) 0,814 (0,000) 0,783 (0,000) -0,129 (0,588) 0,035 (0,883) -0,088 (0,712) 0,186 (0,433) 0,832 (0,000) 0,652 (0,002) HDI 0,618 (0,004) 0,660 (0,002) 0,647 (0,002) -0,163 (0,492) -0,200 (0,997) -0,229 (0,997) -0,096 (0,698) 0,678 (0,002) 0,868 (0,000) 0,725 (0,000)
Sumber: Data Penelitian, diolah
Keterangan:  Angka  di  dalam  kurung  adalah  P-value  statistik.  Angka  yang  berwarna  biru  menunjukkan  koefisien variabel  yang bersangkutan signifikan secara statistik pada  LoS 5%  , mempunyai korelasi dengan nilai logaritme dari rasio G terhadap GDP.
Tabel 6 . Pengujian Stasionaritas Data untuk Pengujian Formula Wagner
Variable Hipotesa nol Test Statistik Nilai  Kritis  Statistik Mc Kinnon Kesimpulan 1% 5% 10% Rasio G terhadap GDP , 1st diff   GDP G  Transformasi first difference dari data rasio  G terhadap GDP mempunyai unit root atau tidak stasioner -7,715 -3,57 -2,92 -2,60 Tolak  H 0 ,  1 st different G terhadap  GDP stasioner Rasio Log G terhadap GDP;
  GDP G
Log Transformasi Logaritme dari rasio data G terhadap GDP mempunyai unit root, atau tidak stasioner -5,9676 -3,57 -2,92 -2,60 Tolak H 0 , logaritme  dari G terhadap GDP stasioner Rasio Log G terhadap GDP;
  Penddk G
Log Transformasi Logaritme dari rasio data G per kapita mempunyai unit root, atau tidak stasioner -6,973 -3,57 -2,92 -2,60 Tolak H 0 , logaritme  dari G perkapita stasioner Logaritme GDP Data GDP mempunyai unit root, atau tidak stasioner 1,558 -2,66 -1,95 -1,60 Terima H 0 Logaritme  GDP perkapita Data Logaritme GDP mempunyai unit root, atau tidak stasioner 1,579 -2,66 -1,95 -1,60 Terima H 0 Sumber: data penelitian, diolah
Tabel 7 .  Formulasi Pengujian Hukum Wagner

## Sumber: output perhitungan
Keterangan : *** = signifikan pada LoS 1%, ** signifikan pada 5%, dan * = signifikan pada 10%
No.  Estimasi Formula Wagner menurut:
1. Peacock & Wiseman (1968, 1979): t t t LY LG       1 0 LG t = 7,924 + 0,431 LY t T-stat  (8,33)    (4,95)***                  N= 20, R 2 = 0,57 Prediksi: koefidien 1  > 1, tidak terpenuhi.
Mann (1980): t t t LY Y G L             1 0 t t LY Y G L 09 , 0 051 , 2        
T-stat       (3,35)     (-1,71) **             N = 20, R 2 = 0,14 Prediksi bahwa  koefisien 0 1   tidak terpenuhi
3.
Musgrave (1969) : t t t P Y L Y G
L                   1 0 t t P Y L Y G L               0001 , 0 857 , 10 T-stat        (16,62)      (-1,20)                N=20, R 2 = 0,07 Prediksi bahwa koefisien 0 1   tidak terpenuhi
4.
Gupta (1967a) : t t t P Y L P G L                   1 0 t t P Y L P G L               907 , 0 285 , 1 T-stat       (6,86)     (14,71)***             N = 20, R 2 = 0,92 Prediksi bahwa koefien 1 1   tidak terpenuhi
5.
Goffman & Mahar (1971):
t t t P Y L LG             1 0 t t P Y L LG         411 , 1 587 , 7
T-stat  (11,39)     (7,18)***               N = 20, R 2 = 0,74 Prediksi bahwa koefisien 1 1   terpenuhi
6. Pryor (1969) : t t t LY LGC       1 0 t t LY LGC 393 , 0 023 , 0   
T-stat      (-0,03)       (5,21)***         N = 20, R 2 = 0,60 Prediksi bahwa  koefisien , 1 1   tidak terpenuhi
Tabel 8 .  Estimasi Model Hukum Wagner yang dimodifikasi
Variabel Bebas Variabel Tergantung (1) G Total (2) Log G (3) Log [G/GDP] (4) Log [G/Pop] Konstanta -50,930 Mily (-5,04)*** 6,218 (4,68)*** -6,545 (-1,49) -3,649 (-2,71)*** GDP perkapita Log GDP/cap 8,920 Mily (0,83) -0,0342 (-0,24) -0,0003 (-1,74)* -0,1831 (-0,25) Inflasi CPI -10,202 Mily (-0,35) -0,0047 (-1,21) -0,0025 (-0,61) -0,0027 (-2,02)** Inflasi GDP deflator 42,547 Mily (1,47) 0,0065 (1,57) 0,0084 (1,38) Dropped due to high correlation M/GDP -15,287 Mily (-2,32)** -0,0233 (-2,53)*** -0,0207 (-1,75)* Dropped due to high correlation NX / GDP -12,721 Mily (-3,37)*** -0,0264 (-4,09)*** -0,0220 (-1,54) -0,0261 (-2,43)*** Pengangguran -19,681 Mily (-2,40)*** -0,0119 (-1,13) -0,0151 (-1,47) -0,0275 (-2,32)*** Kemiskinan -20,341 Mily (-1,01) -0,0020 (-0,76) -0,0021 (-0,86) -0,0021 (-0,82) AHH 89,740 Mily (5,43)*** 0,1110 (5,59)*** 0,1377 (1,76)* 0,1315 (2,41)*** N = 20 Adj. R 2 = 0,94 Adj. R 2 = 0,87 Adj. R 2 = 0,28 Adj. R 2 = 0,89
Sumber: output perhitungan model
Tabel 9 . Estimasi Model Pengeluaran Rutin dan Pengeluaran Pembangunan Independent Variabel Fixed Effect Random Effect Dep. Varb.: Total G Rutin Dep. Varb.: Total G Pembangunan Dep. Varb.: Total G Rutin Dep. Varb.: Total G Pembangunan Konstanta - - -6.092.531,0 (-2,519)*** 4.295.399,0 (0,149) Jumlah Penduduk -0,099 (-0,476) -0.3741 (-1,0482) -0.026 (1,068) -0.213 (-7,039)*** PDRB harga berlaku 0,0056 (2,515)*** 0.0239 (6,257)*** 0.009 (5,296)*** 0.025 (10,935)*** PDRB per kapita 0,086 (0,5484) 0.769 (2,866)*** 0.1504 (1,305) -0.091 (-0,622) HDI 229.105,3 (4,279)*** -192.084,2 (-2,1076)*** 91.681,27 (2,583)*** -46.384,24 (-1,037) Inflasi 1496,48 (0,0609) -2750.829 (-0,065) 26.145,23 (1,091) -20.090,65 (-0,516) Pengangguran 16.7405,8 (1,5274) -80.773,17 (-0,433) 13.878,13 (0,279) -76.564,59 (-1,353) Pemilu 238.378,5 (0,996) 849.653,3 (2,085)*** 340.032,2 (1,396) 703.392,6 (1,737)** Konstanta dari Fixed dan Random effect ACEH--C -15.440.353 14.397.763 583.788,7 5.874,33 SUMUT--C -16.266.171 15.911.273 -296.375,8 2.162,55 SUMBAR--C -17.337.773 14.427.350 -505.781,7 1.310,97 RIAU--C -17.585.549 11.393.722 -918.569,9 -11.082,57 JAMBI--C -16.711.062 14.881.251 -384.944,0 8.350,84 SUMSEL--C -15.876.010 14.494.134 82.400,61 980,45 BENGKULU--C -16.569.001 13.835.618 -293.275,4 -1.354,35 LAMPUNG--C -15.550.350 14.884.667 187.322,1 1.860,83 JAKARTA--C -12.552.915 13.101.855 2.012.266,0 7.457,55 JABAR--C -13.722.205 19.039.410 -286.425,1 -5.174,19 JATENG--C -13.046.215 20.621.781 282.841,2 14.013,68 YOGYA--C -17.189.150 14.518.733 -471.529,6 -609,83 JATIM--C -12.464.498 17.991.270 -143.064,8 -8.778,15 KALBAR--C -15.280.895 13.343.658 155.957,5 -2.537,41 KALTENG--C -17.175.999 13.821.372 -513.293,9 -550,36 KALSEL--C -15.321.681 13.673.318 318.040,2 1.679,38 KALTIM--C -17.644.823 7.426.469 -799.390,9 -14.403,91 SULUT--C -17.911.007 14.274.332 -207.523,4 1.445,07 SULTENG--C -16.455.638 13.408.063 -246.321,0 -1.362,53 SULSEL--C -15.973.433 15.372.285 124.038,9 4.623,53 SULTENGG--C -16.292.083 13.189.572 -207.825,7 -2.664,09 BALI--C -15.335.648 13.507.206 295.207,0 -2.911,47 NTB--C -14.686.925 12.931.431 202.806,1 -1.983,41 NTT--C -14.605.732 13.449.600 134.333,8 -2.369,856 MALUKU--C -17.725.526 14.602.123 -265.836,4 3.533,59 IRJA--C -12.972.540 12.202.939 1.161.156,- 2.489,36 Obs. Waktu = 11 thn Obs. Prov. = 26 Total Obs. = 286 Adj. R 2 = 0,63 Adj. R 2 = 0,53 Adj. R 2 = 0,596 Adj. R 2 = 0,501
Sumber: data penelitian, diolah
Tabel 10 . Estimasi Model Log Pengeluaran Rutin dan Log Pengeluaran Pembangunan
Independent Variabel Fixed Effect Random Effect Dep. Varb.: LogTGRutin Dep. Varb.: LogTGPem Dep. Varb.: LogTGRutin Dep. Varb.: LogTGPemb Konstanta 0,326 (0,334) -0,578 (-0,581) LogPenduduk -0,559 (-0,305) 6,482 (4,302)*** 0,549 (5,399)*** 0,625 (5,670)*** Log  PDRB  per kapita 0,452 (1,136) 0,544 (1,661)** 0,7004 (4,893)*** 1,063 (7,242)*** HDI 0,094 (3,545)*** 0,071 (3,249)*** 0,144 (1,251) 0,019 (1,740) Inflasi 0,015 (1,475) -0,027 (-3,289)*** 0,027 (2,983)*** -0,017 (-2,185)*** Pengangguran 0,034 (0,795) 0,002 (0,041) -0,016 (-1,174) -0,039 (-2,787)*** Pemilu 0,096 (0,986) -0,065 (-0,798) 0,194 (1,985)** 0,043 (0,518) Konstanta dari Fixed dan Random effect ACEH--C 2.264 -42.233 0.018 0.151 SUMUT--C 1.856 -45.505 -0.063 -0.001 SUMBAR--C 1.763 -42.993 -0.023 -0.034 RIAU--C 1.818 -43.049 -0.024 0.003 JAMBI--C 1.758 -41.111 -0.019 0.082 SUMSEL--C 2.339 -43.846 0.002 0.037 BENGKULU--C 1.667 -40.249 -0.004 -0.033 LAMPUNG--C 2.513 -44.028 0.014 -0.035 JAKARTA--C 1.763 -44.947 -0.019 -0.175 JABAR--C 3.138 -48.200 0.022 0.066 JATENG--C 3.237 -47.836 0.019 -0.017 YOGYA--C 1.679 -42.507 -0.012 -0.181 JATIM--C 3.409 -47.821 0.008 0.025 KALBAR--C 2.383 -42.555 -0.006 -0.086 KALTENG--C 1.412 -40.706 -0.030 -0.025 KALSEL--C 2.417 -41.470 0.022 0.098 KALTIM--C 1.623 -41.418 -0.005 -0.061 SULUT--C 1.249 -41.531 0.002 -0.150 SULTENG--C 1.846 -41.128 -0.015 -0.049 SULSEL--C 2.473 -44.339 0.018 0.036 SULTENGG--C 1.859 -40.605 -0.008 -0.035 BALI--C 2.301 -42.113 0.018 -0.115 NTB--C 2.751 -42.089 0.001 0.055 NTT--C 2.649 -42.363 -0.005 -0.019 MALUKU--C 1.522 -39.323 0.0429 0.289 IRJA--C 3.149 -39.930 0.0496 0.177 Obs. Waktu = 11 thn Obs. Prov. = 26 Total Obs. = 286 Adj. R 2 = 0,33
Adj. R 2 = 0,51 Adj. R 2 = 0,29
Adj. R 2 = 0,50
Sumber:  data penelitian, diolah

## Rerangka Pikir

## ESTIMASI MODEL
*) * , , , *, (
Demokrasi Dummy HDI an Penganggur Inflasi GDP f G perkapita spesific


Keterangan:  *=pada  level  provinsi  akan  menggunakan  PDRB  per  kapita,  **=  variabel  dummy,  1  untuk  tahun  2004 dan 2009
Komposisi Produk Domestik Bruto (Gross Domestic Product/ GDP): GDP = C + I + G + NX
Wagner View:
       Pop GDP f GDP G Keynessian View: GDP = f (G) Struktur Belanja/ Pengeluaran Pemerintah Dalam APBN:
I. Belanja Pusat:
A. Komposisi menurut:
1.  Kementrain/ Lembaga (K/L)
2.  Non K/L
B. Komposisi Menurut:
1. Belanja Pegawai
2. Belanja Barang
3. Belanja Modal
4. Pembayaran Bunga
5. Subsidi (Energi dan Non Energi)
6. Bantuan Sosial C. Menurut Fungsi, beberapa yang utama: 1. Pelayanan Umum 2. Pertahanan 3. Keamanan
4. Ekonomi
5. Kesehatan
6. Pendidikan
II. Transfer Ke Daerah:
A. Dana Perimbangan
1. Dana Bagi Hasil (DBH)
2. Dana Alokasi Umum (DAU) [*]
3. Dana Alokasi Khusus (DAK)
B. Dana Otonomi Khusus & Peneyesuaian ( contoh: Aceh dan Papua) [*] : ada alokasi dengan formula HDI
Kenaikan dalam
GDP dan GDP per kapita, akan meningkatkan: Pengeluaran Konsumsi RT, diantaranya untuk pengeluaran kesehatan dan
pendidikan

## Indikator Efektivitas Pengeluaran Pemerintah Bagi
Masyarakat: Tercapainya indikator Ekonomi Makro: 1. peningkatan kesejahteraan/pendapatan, 2. terjaminnya stabilitas harga, 3. terjaminnya lapangan kerja, dan  4. Peningkatan Skor Indek
Pembangunan Manusia (IPM/ HDI), baik di tingkat
pusat maupun Daerah.
Bidang yang menjadi komponen HDI
Gambar 1. Kerangka Berpikir untuk model analisis
0 2E+12 4E+12 6E+12 8E+12 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 Tahun G , G /G D P , d a n G D P p e rk a p it a G GtoGDP GperCa p 0 2 4 6 8 10 12 14 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 Ta hun Lo g G , Lo g G /G D P , d a n L o g G p e rk a p it a LogG LogGtoGDP LogGpe rCa p -20 0 20 40 60 80 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 Ta hun In fl a si ( % ), N X /G D P ( % ), d a n U N (% ) I n fl a s i  GDP de fl a tor NX/GDP UN
Sumber: Data penelitian, diolah
Gambar 2. Plot time series data
Ac eh Sumut Sumbar R iau Jambi Sums el Bengkulu Lampung J ak arta Jabar J at eng Y ogy a J at im Kalbar Kalteng Kalsel Kaltim Sulut Sulteng Sulsel Sult engg Bali NTB N TT Maluk u Papua 0 5 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 R a ta -r a ta T o tP P e m b 0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 Rata-rata TotPRutin Aceh Sumut Sumbar Riau Jambi Sumsel Bengkulu Lampung Jakarta Jabar Jateng Y ogy a Jatim Kalbar Kalteng Kalsel Kaltim Sulut Sulteng Sulsel Sultengg Bali NTB NTT Maluku Papua 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 R a ta -r a ta P e n d u d u k 0 100000000 200000000 300000000 400000000 500000000 Rata-rata PDRBBerlaku
Sumber: Data Penelitian, diolah
Gambar  3. Scatter Plot Rata-rata Pengeluaran Rutin vs. Pengeluaran Pembangunan (gbr. Kiri), dan Rata-rata jumlah Penduduk vs. Rata-rata PRDB Berlaku (gbr. Kanan), selama 2000-2010, di 26 Provinsi di Indonesia
Ac eh Sumut Sumbar R iau Jambi Sums el Bengkulu Lampung Jakart a J abar Jat eng Y ogy a Jat im Kalbar Kalt eng Kalsel Kalt im Sulut Sulteng Suls el Sult engg Bali N TB NTT Maluk u Papua 6 0 6 5 7 0 7 5 R a ta -r a ta s k o r H D I 0 2000000 4000000 6000000
8000000 Rata-rata PDRBperkapita
Sumber: Data Penelitian, diolah
Gambar  4. Scatter Plot Rata-rata skor HDI vs. rata-rata PDRB perkapita
Aceh Sumut Sumbar Riau Jambi Sumsel Bengkulu Lampung Jakarta Jabar Jateng Y ogy a Jatim Kalbar Kalteng Kalsel Kaltim Sulut Sulteng Sulsel Sultengg Bali NTB NTT Maluku Papua 6 7 8 9 1 0 1 1 R a ta -r a ta I N F L A S I 4 6 8 10
12 14
Rata-rata Pengangguran
Sumber: Data Penelitian, diolah
Gambar  5. Scatter Plot Rata-rata Inflasi  vs. rata-rata Pengangguran