## PENGARUH PERKEMBANGAN FINANSIAL TERHADAP KONVERGENSI EKONOMI DI ASEAN: PENDEKATAN DATA PANEL DINAMIS TAHUN 2001-2016
Aisyah Fitri Yuniasih 1 , Krismanti Tri Wahyuni 2 , Irma Korimah 3
Politeknik Statistika STIS e-mail: 1 aisyah.fy@bps.go.id

## Abstrak
ASEAN  merupakan  salah  satu  perhimpunan  negara-negara  berpotensi  ekonomi  tinggi  di  dunia  yang masih  mengalami  permasalahan  disparitas  perekonomian.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menggambarkan perkembangan finansial negara-negara ASEAN, mengidentifikasi adanya konvergensi regional  pendapatan  per  kapita  negara-negara  ASEAN,  dan  pengaruh  perkembangan  finansial  serta faktor-faktor  yang  memengaruhi  pendapatan  per  kapita  negara-negara  ASEAN.  Oleh  karena  itu, beberapa  variabel  dari  sektor  finansial  ditambahkan  sebagai  variabel  kontrol  ke  dalam  model pertumbuhan  ekonomi augmented  Solow yang  menjadi  dasar  penelitian  ini.  Hasil  dari model teoritis yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan finansial meningkatkan proses konvergensi.  Model  panel  dinamis  FD-GMM (First Different  Generalized  Method  of  Moment) yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan finansial dapat mempercepat proses konvergensi  perekonomian  di  antara  negara-negara  ASEAN  karena  memberikan  pengaruh  positif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Kata kunci : konvergensi, perkembangan finansial, panel dinamis, FD-GMM

## Abstract
ASEAN is one of the associations of high-economic potentialized countries in the world which still has problems in economic disparity. This research is aimed to describe the financial development of ASEAN countries, identify the regional convergence of income per capita of ASEAN countries, and the influence of financial development and the factors that influence the income per capita of ASEAN countries. As a result,  several  variables  of  financial  sector  are  added  as  control  variables  to  a  model  of  economic growth,  augmented  Solow,  which  is  the  basis  of  this  research.  The  result  of  the  theoritical  model acquired from this research shows that the financial development increases the convergence process. The  dynamic  panel  model  FD-GMM  (First  Different  Generalized  Method  of  Moment)  used  in  this research shows that the financial development could accelerate the process of economic convergence among ASEAN countries as it gives positive impacts towards the economic growth.
.
Keywords: convergence, financial development, dynamic panel, FD-GMM

## PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Association of Southeast Asian Nations atau  biasa  disingkat  ASEAN merupakan  perhimpunan  bangsa-bangsa yang  secara  teritorial  berada  di  kawasan Asia  Tenggara.  Sampai  akhir  tahun  2018, terdapat  10  negara  di  kawasan  Asia Tenggara  yang  menjadi  anggota  ASEAN (ASEAN, 2018). Dengan jumlah penduduk 640.507.126  jiwa  atau  hanya  8,58  %  dari total  penduduk  dunia  pada  tahun  2016 berdasarkan  data  UNCTAD,  pertumbuhan ekonomi  negara-negara  ASEAN  selalu berada di atas pertumbuhan ekonomi dunia ( Gambar  1 ).  Hal  ini  menjadikan  ASEAN sebagai  salah  satu  kawasan  berpotensi ekonomi tinggi di dunia.
Masyarakat
Ekonomi ASEAN
(MEA)  mulai  diberlakukan  secara  resmi
pada tahun 2015 dengan tujuan menjadikan kawasan  Asia  Tenggara  sebagai  kawasan yang  stabil,  makmur,  dan  berdaya  saing tinggi  dengan  aliran  bebas  barang,  jasa, investasi, modal, dan tenaga kerja terampil serta  pembangunan  ekonomi  yang  merata disertai  pengurangan  kemiskinan  dan kesenjangan  sosial  ekonomi  di  tiap-tiap negara  yang  menjadi  anggotanya  (Das, 2017).  Namun,    pemerataan  ekonomi  bagi seluruh penduduk kawasan ASEAN sepertinya belum bisa terwujud. Pada tahun 2016, data UNCTAD menunjukkan bahwa pendapatan  perkapita  masyarakat  negara Singapura  sebesar  US$  52.458  merupakan yang  tertinggi  di  antara  negara  ASEAN, setara  dengan  48  kali  lipat  pendapatan perkapita masyarakat negara Kamboja yang terendah  di  antara  negara  ASEAN  yang hanya mencapai US$ 1.078 ( Gambar 2 ).
Gambar 2. Pertumbuhan Ekonomi Dunia dan ASEAN Tahun 2001-2016
-4 -2 0 2 4 6 8 10 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 P er tu m b u h an Ek o n o m i (% ) Dunia ASEAN
Gambar 1. Pendapatan Perkapita Negara-Negara ASEAN Tahun 2001-2016
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 P en d ap atan P er k ap ita (US$ ) Brunei Cambodia Indonesia
Laos Malaysia Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam
Faktor yang memengaruhi perbedaan pendapatan per kapita antar negara dari sisi supply yang berkaitan dengan pertumbuhan nilai tambah diantaranya adalah peningkatan volume produksi, peningkatan akumulasi modal, dan peningkatan produktivitas  faktor  produksi  (Mhadhbi, 2014).  Perkembangan  finansial  diduga dapat  berkontribusi  terhadap  peningkatan pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan volume  produksi,  akumulasi  modal,  dan produktivitas  faktor  produksi  (Lu, et  al , 2007).  Integrasi  finansial  merupakan  salah satu  elemen  utama  terkait  implementasi
MEA dalam pergerakan modal (Almekinders, et al , 2015).
Berdasarkan  latar  belakang  dan permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan  perkembangan  finansial negara-negara  ASEAN,  mengidentifikasi adanya  konvergensi  regional  pendapatan per  kapita  negara-negara  ASEAN,  dan pengaruh  perkembangan  finansial  serta faktor-faktor yang memengaruhi pendapatan per kapita negara-negara ASEAN.  Penurunan  ketimpangan  antar negara ASEAN diperlukan dalam mewujudkan  pembangunan  ekonomi  yang merata  sesuai  tujuan  utama  implementasi MEA.  Akselerasi  proses  konvergensi regional  pendapatan  per  kapita  negara ASEAN dapat dilakukan dengan memberikan  porsi  intervensi  terhadap determinan  pendapatan  per  kapita  yang lebih besar bagi negara dengan pendapatan per kapita yang lebih rendah.

## 2. Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian  yang  sudah membahas tentang konvergensi perekonomian di negara ASEAN menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda.
Kebanyakan penelitian menganalisis tentang  konvergensi  perekonomian  di negara  ASEAN  5  yang  terdiri  dari  negara pendiri ASEAN yaitu Indonesia, Malaysia, Filipina, Thailand, dan Singapura. Konvergensi  sigma  dan  konvergensi  beta dengan  metode  analisis  data  panel  tidak terbukti terjadi di  antara negara  ASEAN 5 pada  periode  1960-1999  (Michelis  and
Neaime,  2004).    Namun,  Ismail  (2008) menemukan  bahwa  konvergensi  tidak bersyarat dan konvergensi bersyarat terjadi diantara  negara  ASEAN  5  pada  periode 1960-2004  dengan  kecepatan  konvergensi 1.6%-16.6% dengan pendekatan data panel dinamis  yang  heterogen  Pooled  Mean Group Estimator (PMGE).
Jayanthakumaran  dan  Lee  (2013)  juga menemukan  bukti  terjadinya  konvergensi stokastik di antara negara ASEAN 5 dengan metode analisis deret waktu yang menerapkan uji akar unit dengan dua buah structural break endogen. MEA tentunya mengharapkan konvergensi  perekonomian  terjadi  tidak hanya  di  antara  negara  ASEAN  5  saja. Chowdhary, et  al (2011)  melakukan  uji konvergensi  di  antara  negara  ASEAN-9 (ASEAN tanpa Myanmar) dan menemukan bahwa  konvergensi  sigma  terjadi  dengan stabil  walaupun  perlahan  pada  periode tahun  1990-2008.  Guggler  dan  Vonoli (2016) meneliti konvergensi perekonomian 9 negara ASEAN (tanpa Myanmar) periode 2000-2014  dengan  metode  Pooled  OLS. Hasilnya  kecepatan  konvergensi  antar negara ASEAN relatif rendah jika dibandingkan  dengan  kawasan  lain  seperti Uni  Eropa.  Devasmita  (2018)  juga menemukan  bahwa  terjadi  konvergensi sigma  dan    konvergensi  beta  di  antara  10 negara ASEAN selama periode tahun 2000- 2014.  Sayangnya,  belum  ada  penelitian yang memasukkan perkembangan finansial dalam menganalisis konvergensi perekonomian di negara ASEAN. Teori pertumbuhan ekonomi
tradisional  Neoklasik  mengabaikan  peran dari  perkembangan  finansial  (Mhadhbi, 2014). Lu, et al (2007) mensarikan tiga teori yang mendasari hubungan antara perkembangan  finansial  dan  pertumbuhan ekonomi. Hipotesis yang pertama, hipotesis “supply-leading” ,  yang  pada  awalnya diperkenalkan  oleh  Schumpeter  (1912), menyatakan  bahwa  sektor  finansial  yang baik  dapat  menstimulasi  inovasi  teknologi sehingga  berperan  sebagai  faktor  eksogen yang  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi seperti  yang  diasumsikan  oleh  teori pertumbuhan  ekonomi  Solow.  Dalam  hal
ini, perkembangan finansial berperan secara proaktif meningkatkan pertumbuhan ekonomi  (Fung,  2009).  Kedua,  hipotesis “demand-following” yang  pada  awalnya diperkenalkan  oleh  Robinson  (1952)  yang menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi menciptakan permintaan terhadap berbagai jenis  produk-produk  finansial  yang  harus diakomodasi oleh sistem finansial yang ada sehingga evolusi sistem keuangan merupakan proses berkelanjutan konsekuensi  dari  proses  pembangunan ekonomi.  Dalam  hal  ini,  perkembangan finansial  berperan  sebagai  faktor  endogen yang  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi seperti  yang  diasumsikan  oleh  teori pertumbuhan  ekonomi  Endogen.  Hipotesis yang  ketiga,  hipotesis “irrelevance  of finance” yang  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Lucas  (1988)  memberikan  sudut pandang  yang  berbeda.  Hipotesis  ini menyangkal  eksistensi  hubungan  jangka panjang antara perkembangan finansial dan pertumbuhan ekonomi karena faktor finansial  hanya  bisa  signifikan  dalam perekonomian yang kuat sektor finansialnya.
Divergensi  ekonomi  antara  negara miskin  dan  negara  kaya  pada  dasarnya dipengaruhi  oleh  perbedaan  peningkatan volume  produksi,  peningkatan  akumulasi modal,  dan  peningkatan  produktivitas faktor  produksi  yang  secara  umum dipengaruhi  oleh  perbedaan  kecepatan transfer  teknologi.  Keterbatasan  finansial menghalangi negara miskin untuk mengambil  keuntungan  penuh  dari  proses transfer teknologi yang ada (Aghion, et al , 2004). Proses transfer teknologi memerlukan biaya karena negara penerima transfer  teknologi  biasanya  tidak  dapat secara langsung menerapkan teknologi dari luar tanpa melakukan penyesuaian. Padahal, seiring kemajuan teknologi global, peningkatan porsi investasi juga diperlukan untuk  mengiringinya.  Sayangnya,  semakin rendah  tingkat  perkembangan  finansial  di suatu negara menyebabkan semakin rendah pula  multiplier  dari  kredit  yang  bisa dinikmati  oleh  negara  tersebut  yang diperlukan  untuk  mengakselerasi  transfer teknologi.  Peluang  sebuah  negara  akan
konvergen  dengan  negara  lain  merupakan fungsi naik terhadap tingkat perkembangan finansialnya.
Secara umum,
perkembangan finansial  dapat  memengaruhi  performa perekonomian secara keseluruhan melalui 2 jalur  (Mhadhbi,  2014).  Pertama, volume effect dimana kegiatan finansial meningkatkan tabungan yang bisa menjadi sumber  untuk  melakukan  investasi.  Dalam hal  ini,  perkembangan  finansial  dapat meningkatkan akumulasi modal yang dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi (perkembangan  finansial → akumulasi modal → pertumbuhan  ekonomi).  Yang kedua, allocation effect dimana perkembangan finansial memberikan banyak  pilihan  alokasi  sumber  daya  untuk investasi.  Disini,  dengan  akumulasi  modal yang  tersedia,  kita  bisa  memilih  alternatif investasi finansial yang paling menguntungkan sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi (akumulasi modal → perkembangan finansial → pertumbuhan ekonomi).
Mhadhbi  (2014)  menguji  secara empiris  hubungan  perkembangan  finansial dan pertumbuhan ekonomi 110 negara maju dan negara berkembang periode 1973-2012 dengan  mengunakan  metode  analisis  data panel  dinamis Generalized  Method  of Moments . Hasilnya perkembangan finansial berhubungan  positif  dengan  pertumbuhan ekonomi.
Karshenasan  dan  Mobarak  (2012) meneliti mengenai hubungan antara
perkembangan
finansial
dengan konvergensi  pertumbuhan  ekonomi  di  64 negara  dengan  kategori  pendapatan  yang berbeda  pada  periode  1975-1979  yang diestimasi  menggunakan  estimator  panel System-GMM (Generalized-Method-of- Moment). Hasilnya perkembangan finansial berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan pendapatan per kapita.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data panel  10  negara  Anggota  ASEAN  yang terdiri  dari  Brunei  Darussalam,  Kamboja, Indonesia,  Laos,  Malaysia,  Myanmar,
Filipina, Singapura, Thailand, dan Vietnam periode tahun 2001-2016. Dengan menggabungkan data cross section dan time series ,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  informasi  yang  lebih  banyak dan  lebih  bervariasi dalam  melihat heterogenitas (efek perilaku) negara-negara di ASEAN. Perkembangan perilaku negara- negara ASEAN dianalisis dengan mempelajari dynamic  of  adjustment dari variabel  endogen,  yaitu  pendapatan  per kapita yang diproksi dari PDB per kapita.
Banyak  variabel  ekonomi  pada dasarnya  bersifat  dinamis  atau  kondisi  di tahun  berjalan  dipengaruhi  oleh  kondisi  di waktu  sebelumnya.  Hubungan  ini  ditandai dengan  adanya lag variabel  endogen  yang berkorelasi dengan variabel endogen (selanjutnya akan menjadi variabel eksogen).  Keberadaan lag yang  bersifat random menimbulkan masalah endogenitas karena  memunculkan  korelasi  dengan error , sehingga asumsi klasik regresi tidak dapat dipenuhi (Gujarati, 2003). Penggunaan least square
akan menghasilkan parameter yang tidak konsisten dan bias. Model data panel statis tidak  dapat  mengakomodir  adanya lag variabel  endogen  sehingga  tidak  dapat digunakan  dalam  model  yang  dibangun dalam penelitian ini.
Model  umum  panel  dinamis  tanpa variabel  eksogen  berdasarkan  Baltagi (2005) adalah:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛿𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝑢 𝑖𝑡 ............................... (1)
dimana:
𝑦 𝑖𝑡 =   nilai  variabel  endogen  negara ke-i  pada  periode  ke-t,  i  = 1,2,...,N dan t = 1,2,...,T;
𝑦 𝑖,𝑡−1 = lag variabel endogen; 𝑢 𝑖𝑡 = 𝜇 𝑖 + 𝑣 𝑖𝑡 yang  memenuhi  asumsi 𝜇 𝑖 ~𝐼𝐼𝐷(0, 𝜎 𝜇 2 ) dan 𝑣 𝑖𝑡 ~𝐼𝐼𝐷(0, 𝜎 𝜇 2 ) ; 𝛿 =   konstanta  dari lag variabel endogen.
Estimasi yang digunakan pada model panel  dinamis  adalah Generalized  Method of  Moments (GMM).  Sedangkan  prosedur yang  digunakan  dalam  penelitian  ini First
Difference GMM (FD GMM) atau Arellano Bond GMM (AB GMM).
Transformasi first difference dilakukan  untuk  menghilangkan  efek individu 𝜇 𝑖 dalam  rangka  menyelesaikan masalah  ketidakkonsistenan  parameter 𝛿 dengan 𝑁 → ∞ dan  T  tertentu  sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 −   𝑦 𝑖,𝑡−1 = 𝛿(𝑦 𝑖,𝑡−1 − 𝑦 𝑖,𝑡−2 ) +
[(𝜇 𝑖 + 𝑣 𝑖𝑡 ) − (𝜇 𝑖 + 𝑣 𝑖𝑡−1 )] 𝑦 𝑖𝑡 −   𝑦 𝑖,𝑡−1 = 𝛿(𝑦 𝑖,𝑡−1 − 𝑦 𝑖,𝑡−2 ) + [𝑣 𝑖𝑡 − 𝑣 𝑖𝑡−1 ] ∆𝑦 𝑖𝑡 = ∆𝑦 𝑖,𝑡−1 + ∆𝑣 𝑖𝑡 ............  (2)
Jika  diestimasi  dengan least  square , maka  estimator  menjadi  tidak  konsisten, sehingga  diperlukan  variabel  instrumen yang  merupakan  variabel  yang  berkorelasi kuat  dengan  variabel  endogen  dan lag variabel  endogen  tetapi  tidak  berkorelasi dengan error .
Penelitian ini menginvestigasi hubungan  antara  perkembangan  finansial dan pertumbuhan ekonomi dengan menggunakan  analisis  data  panel  dinamis GMM yang mengatasi masalah ekonometrik  yang  disebabkan  oleh  tidak diobservasinya  efek  spesifik cross  section dan endogenitas dari variabel  bebas dalam model yang menggunakan lag dari variabel dependen dalam persamaan regresi pertumbuhan  ekonomi.  Penggunaaan  data panel  yang  menggabungkan  data  deret waktu  dan  data cross  section memberikan informasi  tambahan  tentang  perubahan antar  waktu  dan  determinannya  untuk mendapatkan hasil yang lebih tepat.
Variabel endogen yang akan dimodelkan  pada  penelitian  ini  adalah pendapatan  perkapita.  Produk  Domestik Bruto (PDB)  per kapita digunakan sebagai variabel  proksi  dari  pendapatan  per  kapita yang dihasilkan di suatu negara.
Berdasarkan  Todaro  dan  Smith  (2006), pertumbuhan  output  selalu  bersumber  dari satu atau lebih faktor-faktor produksi yaitu penambahan modal (melalui bagian pendapatan yang ditabungkan dan diinvestasikan), kenaikan kuantitas pekerja dan  peningkatan  kualitas  tenaga  kerja
tercermin dari teknologi. Dalam perekonomian terbuka, modal mengalir dari negara  kaya  (rasio  modal  per  tenaga  kerja tinggi) ke negara yang miskin (rasio modal per  tenaga  kerja  rendah)  dengan  imbalan tingkat  investasi  yang  lebih  tinggi.  Negara maju tidak akan terus mengalami
pertumbuhan ekonomi
yang besar.
Sementara  itu  modal  dan  tenaga  kerja  di negara berkembang belum berperan maksimal  dalam  perekonomian  sehingga akan mengalami pertumbuhan yang semakin  meningkat  hingga  mencapai diminishing  return ,  sebagaimana  yang terjadi  pada  negara  kaya.  Kondisi  ini mengakibatkan  adanya  konvergensi  output per kapita (pendapatan per kapita).
Konvergensi  dapat  diukur  dengan menggunakan  konvergensi  sigma  dan konvergensi  beta.  Konvergensi  sigma diukur  dengan  menggunakan  koefisien variasi  logaritma  natural  pendapatan  per kapita.  Kecenderungan  konvergensi  sigma terjadi  jika  dispersi  dari  pendapatan perkapita menurun sepajang waktu penelitian  (Barro  dan  Martin,  2004). Sedangkan  konvergensi  beta  terjadi  jika perekonomian negara miskin tumbuh lebih cepat  daripada  ekonomi  negara  kaya, sehingga  negara  miskin  bisa  mengejar perekonomian  daerah  kaya.  Konvergensi beta  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu konvergensi  beta  absolut  dan  konvergensi beta kondisional. Konvergensi beta absolut menggunakan pendapatan per kapita tahun sebelumnya  sebagai  satu-satunya  variabel eksogen,  sedangkan  konvergensi  beta kondisional menambahkan variabel eksogen  lainnya  dalam  model,  yang menunjukkan  bahwa  karakteristik  antar negara berbeda-beda.
Model yang diajukan dalam penelitian  ini  mengacu  pada  persamaan konvergensi  beta  kondisional  Karagiannis (2007) sebagai berikut: 𝑦 𝑖𝑡 −𝑦 𝑖,𝑡−1 𝑦 𝑖,𝑡−1 = −𝛼𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝜷𝑿 𝒊𝒕 + 𝑢 𝑖𝑡 ........ (3) dimana: 𝑦 𝑖𝑡
=   PDB  per  kapita  negara  ke-i periode ke-t;
𝑦 𝑖,𝑡−1 =   PDB  per  kapita  negara  ke-i periode ke-(t-1);
𝛼 =   kecepatan konvergensi ( speed of convergence );
𝑿 𝒊𝒕 =   matriks variabel eksogen negara ke-i periode ke-t; 𝜷
=   vektor kolom parameter untuk
𝑿 𝒊𝒕 ;
𝑢 𝑖𝑡 = error term.
Konvergensi  terjadi  jika  nilai 𝛼 negatif,  artinya  terdapat  hubungan  terbalik antara pertumbuhan PDB per kapita dengan PDB per kapita tahun sebelumnya (Young, Higgins,  dan  Levy,  2007).  Hal  ini menyebabkan negara miskin mampu mengejar ketertinggalannya dengan negara kaya (konvergensi beta kondisional). Estimasi parameter dengan menggunakan  pendekatan  panel  dinamis merupakan  modifikasi  yang  dilakukan dengan asumsi:
𝑦 𝑖𝑡 −𝑦 𝑖,𝑡−1 𝑦 𝑖,𝑡−1 ≈ 𝑙𝑛 ( 𝑦 𝑖𝑡 𝑦 𝑖,𝑡−1 ) ……………...…...(4)
Sehingga persamaan (3) dapat ditulis menjadi:
𝑙𝑛 ( 𝑦 𝑖𝑡 𝑦 𝑖,𝑡−1 ) = −𝛼𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝜷𝑿 𝒊𝒕 + 𝑢 𝑖𝑡 ......(5)
Berdasarkan  sifat  operasi  logaritma natural maka:
ln 𝑦 𝑖𝑡 − ln 𝑦 𝑖,𝑡−1 = −𝛼𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝜷𝑿 𝒊𝒕 + 𝑢 𝑖𝑡 .............................(6)
Jika  dilakukan  pemindahan  dari  ruas kiri ke ruas kanan:
ln 𝑦 𝑖𝑡 = (1 − 𝛼)𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝜷𝑿 𝒊𝒕 + 𝑢 𝑖𝑡 .......(7)
Dimisalkan (1 − 𝛼) = 𝛽 1 maka:
ln 𝑦 𝑖𝑡 = 𝛽 1 𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝜷𝑿 𝒊𝒕 + 𝑢 𝑖𝑡 ...............(8)
Modifikasi  yang  dilakukan  tersebut menyebabkan konvergensi beta kondisional terjadi  jika  koefisien  lag  variabel  endogen kurang  dari  satu  ( 𝛽 1 <  1)  dan  signifikan. Konvergensi  akan  terjadi  semakin  cepat apabila  koefisien  lag  variabel  endogen semakin mendekati nol karena
pertumbuhan PDB per kapita semakin kecil seiring  berjalannya  waktu.  Kecepatan konvergensi dapat dihitung sebagai:
𝐼𝑚𝑝𝑙𝑖𝑒𝑑 𝜆 = − ln(𝛽 1 ) ............................(9)
Selanjutnya  Jan  dan  Chaudhary (2011) menjelaskan half life of convergence sebagai berikut:
𝑒 −𝜆𝑡 = 1 2 ……………............................(10) Dengan menggunakan operasi logaritma natural maka:
𝜆𝑡 = ln 2 ..…………............................(11)
Sehingga dapat dituliskan:
𝑡 = ln 2 𝜆 …………...................................(12)
Half life of convergence adalah waktu yang  dibutuhkan  semua  negara  untuk menutupi setengah kesenjangan awal.
Dalam  rangka  mengetahui  gambaran perkembangan finansial suatu negara secara lebih menyeluruh, penelitian ini menggunakan dua buah proksi perkembangan  finansial  yaitu Financial Institution Index (FI) dan Financial Market Index (FM),  bersumber  dari International Monetary Fund (IMF) yang perhitungannya berdasarkan penelitian Svirydzenka (2016). Perhitungan FI dan FM dilakukan berdasarkan tiga dimensi  yaitu kedalaman, akses,  dan  efisiensi.  Penghitungan  FI meliputi lembaga keuangan bank, perusahaan  asuransi,  reksadana,  dana pensiun,  dan  lembaga  keuangan  nonbank lainnya,  sedangkan  penghitungan  FM meliputi  pasar  saham  dan  obligasi.  Kedua proksi ini diharapkan dapat menggambarkan jalur
perkembangan finansial  yang  berbeda,  namun  keduanya memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  dan dapat  merepresentasikan  perkembangan finansial yang sebenarnya di suatu negara.
Berdasarkan  modifikasi  model  panel dinamis tersebut, spesifikasi model konvergensi perekonomian negara ASEAN yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Konvergensi beta absolut ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 𝛽 1 ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) + 𝑢 𝑖𝑡 ….………………(13)
2) Konvergensi  beta  kondisional  tanpa perkembangan finansial ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 𝛽 1 ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) + 𝛽 2 ln(𝐺𝐶𝐹 𝑖𝑡 ) + 𝛽 3 ln(𝐺𝑂𝑉 𝑖𝑡 )   +
𝛽 4 ln(𝑇𝑂 𝑖𝑡 ) + 𝛽 5 𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 .…………………(14) 3) Konvergensi  beta  kondisional  dengan perkembangan finansial ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 𝛽 1 ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) + 𝛽 2 ln(𝐺𝐶𝐹 𝑖𝑡 ) + 𝛽 3 ln(𝐺𝑂𝑉 𝑖𝑡 )   + 𝛽 4 ln(𝑇𝑂 𝑖𝑡 ) + 𝛽 5 𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 + 𝛽 6 ln(𝐹𝐼 𝑖𝑡 ) + 𝛽 7 ln(𝐹𝑀 𝑖𝑡 ) + 𝑢 𝑖𝑡 .....(15) dimana:
𝛽 1
=  kecepatan konvergensi  ( speed of convergence );
𝐺𝐷𝑃𝐶 = Gross  Domestic  Product  Per Capita (Pendapatan  Per  Kapita Riil dalam satuan US$);
𝐺𝐶𝐹 = Gross Capital
Formation
(Proporsi  Pembentukan  Modal Bruto  terhadap  PDB  dalam satuan %);
𝐺𝑂𝑉 = Government Expenditure (Proporsi Pengeluaran Pemerintah terhadap PDB dalam satuan %); 𝑇𝑂 = Trade Openness (Proporsi Keterbukaan Perdagangan (Ekspor ditambah Impor) terhadap PDB dalam satuan %); 𝐼𝑁𝐹 =  Inflasi;
𝐹𝐼 = Financial  Institutional  Index
(Indeks Institusi Finansial);
𝐹𝑀 = Financial  Market  Index (Indeks Pasar Finansial);
𝑢 𝑖𝑡 = error term.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perekonomian kawasan yang semakin maju,  termasuk  ASEAN,  tidak  dapat dilepaskan dari kajian mengenai kesenjangan  ekonomi  antar  negara  yang berada  di  dalam  kawasan  itu.  Pendapatan perkapita  negara-negara  ASEAN  secara umum  mengalami  peningkatan  selama periode  2001  hingga  2016,  sebagaimana ditunjukkan  pada Gambar  2 .  Namun, berdasarkan Gambar  2 tersebut  masih belum  dapat  menjelaskan  kecenderungan adanya penurunan kesenjangan pendapatan per  kapita  yang  seharusnya  ditunjukkan dengan  selisih  pendapatan  per  kapita  yang semakin  mengecil  antar  negara  pada  akhir
periode penelitian. Meskipun masih tedapat gap yang  cukup  besar,  pada Gambar  3
secara riil menunjukkan
bahwa pertumbuhan pendapatan per kapita negara- negara  ASEAN  tumbuh  secara  konvergen atau terjadi penurunan kesenjangan perekonomian antar negara-negara ASEAN (dilihat dari slope yang negatif).
Kesenjangan  yang  terjadi  akan  menurun dikarenakan  pertumbuhan  pendapatan  per kapita di negara berpendapatan rendah akan lebih cepat dibandingkan dengan pertumbuhan pendapatan per kapita negara berpendapatan tinggi sehingga pada akhirnya negara berpendapatan rendah akan mampu mengejar ketertinggalannya (Barro dan Sala-i-Martin, 2004).
Hal  yang  sama  juga  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  ukuran  koefisien
variasi  dari  logaritma  natural  pendapatan per  kapita  semua  negara  yang  ada  di
ASEAN.  Berdasarkan Gambar  4 ,  selama tahun  2001  sampai  2016  nilai  koefisien variasi  logaritma  natural  pendapatan  per kapita terus mengalami penurunan. Tren ini memperlihatkan  terjadinya  konvergensi sigma selama periode penelitian. Walaupun rata-ratanya  meningkat  sangat  lambat, namun  variasi  dari  pendapatan  per  kapita negara-negara  ASEAN  semakin  menurun atau pendapatan per kapita negara-negara di ASEAN semakin homogen
Perkembangan finansial negara- negara ASEAN cukup menunjukkan prospek  yang  menjanjikan.  Pada  periode penelitian  dari  tahun  2001  hingga  2016, hampir  seluruh  negara  anggota  ASEAN mengalami peningkatan
Financial
Gambar  4.  Rata-rata  dan  Koefisien  Variasi  dari  Logaritma  Natural  Pendapatan  Perkapita Negara-negara ASEAN Tahun 2001-2016
0 2 4 6 8 10 12 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Rata-rata KV
Gambar  3. Scatter  Plot Rata-rata  Pertumbuhan  Pendapatan  Perkapita  Tahun  2001-2016  dan Log Pendapatan Perkapita Tahun 2001 untuk Negara-Negara ASEAN Brunei Kamboja Indonesia Laos Malaysia Myanmar Filipina Singapura Thailand Vietnam y = -1.2614x + 15.561 0 2 4 6 8 10 12 5 6 7 8 9 10 11 R ata -r ata P er tu m b u h an P en d ap atan
P er k ap ita T ah u n 2 0 0 1 -2 0 1 6 ( %) Log Pendapatan Perkapita Tahun 2001
Institutional Index (FI Index) dan Financial Market  Index (FM  Index)  ( Gambar  5 ). Penurunan FI Index hanya terjadi di negara Laos  yaitu  hanya  0.02  poin  dari  0.20  di tahun  2001  menjadi  0.18  di  tahun  2016 sedangkan  penurunan  FM  Index  terjadi  di negara    Indonesia  (0.03  poin),  Filipina (0.004  poin)  dan  Singapura  (0.13  poin).
Negara ASEAN
dengan tingkat perkembangan  finansial  tertinggi  adalah Singapura  yang  secara  rata-rata  pada periode  2001-2016  memiliki  FI  Index  dan
FM  Index  yang  tertinggi.  Singapura memang  dikenal  sebagai  salah  satu  pusat finansial terbesar di dunia (Almekinders, et al. ,  2015).  Kamboja  merupakan  negara ASEAN dengan rata-rata FI Index terendah dan  Myanmar  merupakan  dan  FM  Index yang  paling  rendah  pada  periode  2001-
2016. Konvergensi sigma dapat mendeskripsikan kondisi pendapatan perkapita  secara  sederhana.  Selanjutnya, konvergensi beta dihitung dengan
Gambar 5. Financial Institutional Index dan Financial Market Index Negara-negara ASEAN Tahun 2001-2016 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 20012003200520072009201120132015 Fin an cial In stitu tio n al In d ex ( FI) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 2 0 0 1 2 0 0 3 2 0 0 5 2 0 0 7 2 0 0 9 2 0 1 1 2 0 1 3 2 0 1 5 Fin an cial Ma rk et In d ex ( FM) Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam
Tabel 1. Estimasi konvergensi ekonomi ASEAN Periode 2001-2016 Variabel endogen: Logaritma Natural GDP perkapita Parameter Konvergensi beta absolut Konvergensi beta kondisional tanpa perkembangan finansial Konvergensi beta kondisional dengan perkembangan finansial Ln(GDPC) t- 1 0.9653   (0.0000)**** 0.9930  (0.0000)**** 0.5673  (0.0090)**** Ln(GCF) -0.0196  (0.4200) 0.0568  (0.2560) Ln(GOV) -0.0386  (0.1640) -0.1490  (0.0280)*** Ln(TO) 0.0709  (0.0150)*** 0.1648  (0.0220)*** INF -0.0004  (0.0100)*** -0.0010  (0.1120)* Ln(FI) 0.5189  (0.0410)*** Ln(FM) 0.1786  (0.0910)** Wald Test 14604.770   (0.0000)****  4447.7000  (0.0000)****  6828.1800  (0.0000)**** Uji AB m1 -1.9117   (0.0559)** -1.9783  (0.0479)*** 1.7110  (0.0871)** m2 -0.7704   (0.4411) -0.9370  (0.3487) -0.7557  (0.4498) Uji Sargan 9.6526   (1.0000) 6.4031  (1.0000) 2.4557  (1.0000) Speed of convergence 0.0353 0.0070 0.5669 Half time convergence 19.6268 98.6740 1.2228
Sumber: data diolah
Ket: *, **, *** dan **** berturut-turut menyatakan variabel signifikan pada taraf nyata 15 %, 10 %, 5 %, dan 1 %.
menggunakan model regresi panel dinamis FD-GMM (First  Different  Generalized Method  of  Moment) .  Sebelum  dianalisis lebih lanjut, dilakukan uji spesifikasi model panel dinamis terhadap hasil estimasi model yang  diperoleh.  Uji  konsistensi  parameter dilakukan dengan mengunakan uji Arellano Bond  untuk  menguji  bahwa  tidak  ada hubungan  antara first  order dan second order dengan error persamaan first difference dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝐸(∆𝑣 𝑖𝑡 ∆𝑣 𝑖,𝑡−𝑗 ) = 0 𝐻 1 : 𝐸(∆𝑣 𝑖𝑡 ∆𝑣 𝑖,𝑡−𝑗 ) ≠ 0 dimana 𝑗  =  1,2
Estimator  yang  digunakan  dalam model sudah konsisten, ditunjukkan dari uji Arellano  Bond  (AB)  dengan p-value m 1 sebesar  0,0559  yang  signifikan  pada  taraf nyata 10 persen atau tolak H 0 pada m 1 dan gagal tolak H 0 pada m 2 dilihat dari p-value m 2 sebesar 0,4411 yang tidak signifikan di taraf  nyata  1  persen,  5  persen,  10  persen, ataupun 15 persen.
Sementara itu, validitas hasil estimasi dibuktikan  dengan  uji  Sargan  dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻𝑜: 𝐸(𝑊 ′ ∆𝑣 𝑖 ) = 0 (Tidak  ada  hubungan antara variabel  instrumen dengan error ) 𝐻 1 : 𝐸(𝑊 ′ ∆𝑣 𝑖 ) ≠ 0 (Ada  hubungan  antara variabel instrumen dengan error )
Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa nilai p-value sebesar  1,0000  atau  belum cukup  bukti  untuk  menolak  H 0 ,  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  variabel  instrumen yang digunakan sudah valid.
Tabel 1 menunjukkan bahwa konvergensi  beta  absolut  juga  terjadi selama periode penelitian, terlihat dari nilai koefisien  dari  lag  variabel  endogen  yang kurang dari satu dan signifikan pada tingkat signifikansi 1 persen. Berdasarkan Tabel 1 , persamaan  yang  terbentuk  dinyatakan sebagai berikut:
1. Konvergensi beta absolut ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 0.9653ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) ∗∗∗∗
………....…….....…………................(16) 2. Konvergensi  beta  kondisional  tanpa perkembangan finansial
ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 0.9930ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) ∗∗∗∗ − 0,0196ln(𝐺𝐶𝐹) − 0,0386ln(𝐺𝑂𝑉) +
0,0709ln (𝑇𝑂) ∗∗∗ − 0,0004𝐼𝑁𝐹 ∗∗∗
…………...............................................(17) 3. Konvergensi beta kondisional dengan perkembangan finansial ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖𝑡 ) = 0.5673ln(𝐺𝐷𝑃𝐶 𝑖,𝑡−1 ) ∗∗∗∗ + 0,0568ln(𝐺𝐶𝐹) − 0,1490ln(𝐺𝑂𝑉) ∗∗∗ + 0,1648 ln(𝑇𝑂) ∗∗∗ − 0,0010𝐼𝑁𝐹 ∗ + 0,5189 ln(𝐹𝐼) ∗∗∗ + 0,1786ln(𝐹𝑀) ∗∗ …….………….…………...…….…… (18)
Berdasarkan  model  persamaan  yang terbentuk, selama kurun waktu 2001 hingga 2016 di kawasan ASEAN terjadi konvergensi  beta  absolut  karena  koefisien lag variabel  pendapatan  per kapita sebesar 0,9653 atau kurang dari satu dan signifikan, dengan kecepatan konvergensi sebesar 3,53 persen.  Artinya,  sebesar  3,53  persen kesenjangan  pendapatan  per  kapita  antar negara-negara  ASEAN  saat  ini  dengan kondisi steady  state -nya  berkurang  dalam waktu  satu  tahun  sedangkan  waktu  untuk menutup  setengah  kesenjangan  selama  20 tahun. Analisis menggunakan model konvergensi  beta  absolut  hanya  dapat menjelaskan  kecepatan  konvergensinya saja  karena  hanya  menggunakan  lag variabel  endogen  sebagai  satu-satunya variabel  eksogen  dan  tidak  melihat  faktor- faktor  lain.  Model  ini  tidak  dapat menjelaskan kebijakan yang dapat dilakukan  karena  lag  variabel  endogen sudah  terjadi  pada  periode  sebelumnya sehingga  tidak  dapat  diintervensi  pada tahun  berjalan.  Oleh  karena  itu  perlu ditambahkan  variabel  endogen  yang  lain, yang  lebih  realistis  terhadap  kondisi perekonomian.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan ukuran yang digunakan
untuk menggambarkan  kondisi  perekonomian suatu  negara  dari  tahun  ke  tahun. Pertumbuhan ekonomi dari sisi  penawaran menekankan  peningkatan  faktor  produksi tenaga  kerja,  stok  modal  (aset)  dan produktivitas  dari  kedua  faktor  produksi tersebut. Namun, penelitian-penelitian terbaru menekankan pentingnya
pengembangan  sektor  keuangan  sebagai faktor modal dalam meningkatkan pembangunan  ekonomi  (Mhadhbi,  2014). Dalam  sejarah  perkembangan  ekonomi
makro, Irving Fisher dan Milton Friedman juga  sudah  terlebih  dahulu  mengubah pemikiran  teori  ekonomi  klasik  yang menekankan  sektor  riil  menjadi  pemikiran modern  yang  berpendapat  bahwa  sektor moneter  sama  pentingnya  dengan  sektor riil,  bahkan  sektor  moneter  lebih  dominan karena dampak perubahan fenomena moneter  bisa  lebih  cepat  dan  sangat  luas (Lipsey, 2008).
Kajian
konvergensi dengan memasukkan variabel eksogen yang sesuai dengan karakteristik negara masing-masing dilakukan  dengan  model  konvergensi  beta kondisional.  Berdasarkan  Tabel  2,  dibuat model  konvergensi  beta  kondisional  tanpa perkembangan finansial dan dengan perkembangan
finansial.
Hasilnya,
konvergensi  juga  terjadi  di  kawasan ASEAN pada periode penelitian, sebagaimana  yang  terjadi  pada  model konvergensi beta absolut. Kecepatan konvergensi model dengan variabel perkembangan  finansial  jauh  lebih  besar, yaitu mencapai 56,69 persen dibandingkan tanpa  perkembangan  finansial.  Artinya, adanya variabel-variabel pada sektor keuangan meningkatkan kecepatan konvergensi. Hal ini menyebabkan half life of convergence dapat diturunkan dari 98,67 tahun  menjadi  hanya  1,22  tahun  untuk menutupi  setengah  kesenjangan  awal pendapatan  perkapita  riil  antar  negara  di kawasan ASEAN.
Analisis  model  konvergensi  beta kondisional dengan perkembangan finansial  memberikan  hasil  koefisien regresi variabel investasi yang didefinisikan dari  proporsi  pembentukan  modal  bruto terhadap PDB atau Gross Capital Formation sebesar  0,0568,  namun  tidak signifikan  berpengaruh  terhadap  PDB  per kapita. Menurut penelitian Mhadhbi (2014) variabel investasi merupakan variabel kunci dalam pertumbuhan ekonomi karena investasi  merupakan  salah  satu  komponen ekonomi  pembentuk  PDB.  Teori  Solow menyatakan  bahwa  peningkatan  investasi akan meningkatkkan jumlah stok modal dan tingkat output dalam perekonomian (Mankiew,  2012).  Jika  tingkat  output meningkat,  maka  pada  akhirnya  akan
meningkatkan  pendapatan  per  kapita  dan pertumbuhan  ekonomi  Negara  ASEAN. Dalam  hasil  studi  ini,  koefisien  regresi variabel  investasi  bertanda  positif  tetapi tidak  berpengaruh  signifikan  pada  tingkat kepercayaan yang digunakan. Penelitian ini semakin  membuktikan  bahwa  pendapatan yang  dihasilkan  di  negara-negara  ASEAN tidak lagi didominasi oleh faktor-faktor riil, tetapi  lebih  dipengaruhi  oleh  faktor moneter, sesuai dengan teori yang diungkapkan  Irving  Fisher  dan  Milton Friedman.
Selanjutnya,  variabel Government Expenditure menghasilkan koefisien regresi sebesar -0,1490. Dengan kata lain, pengeluaran pemerintah berpengaruh negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Artinya,  setiap  peningkatan  1  persen proporsi  pengeluaran  pemerintah  negara- negara  ASEAN  terhadap  PDB  akan menurunkan pertumbuhan ekonomi negara- negara  ASEAN  sebesar  0,1490  persen, ceteris  paribus .  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian Mhadhbi (2014) dan Karshenasan dan Mubarak (2012). Namun, hasil penelitian Mhadhbi (2014) menyimpulkan bahwa pengeluaran
pemerintah tidak signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  pada  total  sampel baik  negara  berkembang  maupun  negara maju. Hal ini disebabkan karena pengeluaran  untuk  publik  pada  beberapa sektor  tidak  teralokasikan  dengan  efisien sehingga  tidak  menaikkan  pertumbuhan ekonomi.  Sedangkan  menurut  argumen Keynes,  jika  defisit  anggaran  dibiayai dengan  meminjam,  suku  bunga  akan  naik dan  memberikan  dampak  negatif  terhadap pertumbuhan  ekonomi  investasi  swasta. Oleh karena itu, investasi pemerintah dapat digunakan sebagai proksi untuk keterlibatan pemerintah  dalam  akumulasi  modal  yang dapat  memengaruhi  pertumbuhan  secara positif (Karshenasan dan Mubarak, 2012).
Variabel Trade  Openness memiliki hasil  koefisien  regresi  positif  sebesar 0,1648 atau setiap peningkatan keterbukaan perdagangan  sebesar  1  persen  akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara-negara  ASEAN  sebesar  0,1648 persen, ceteris  paribus .  Hasil  ini  sejalan
dengan penelitian Karshenasan dan
Mubarak (2012) dan Mhadhbi (2014). Pada penelitian Mhadhbi  (2014), variabel Trade Openness signfikan  dan  positif  untuk negara maju dan total sampel negara-negara objek  penelitian,  sedangkan  pada  negara berkembang justru bertanda signifikan dan negatif.  Karshenasan  dan  Mubarak  (2012) menyatakan  bahwa  keterbukaan  ekonomi yang dilakukan
suatu negara memungkinkan perekonomian negara
tersebut  tumbuh  lebih  cepat  karena  dapat mengalokasikan  sumber  daya  lebih  efisien dan memungkinkan adanya difusi pengetahuan dan transfer teknologi sehingga  investasi  dapat  masuk  untuk mendorong pertumbuhan ekonomi.
Kemudian,  variabel  inflasi  memiliki koefisien  sebesar  -0,0010  yang  berarti bahwa  jika  terjadi  peningkatan  inflasi sebesar  1  persen  maka  pertumbuhan ekonomi  negara-negara  ASEAN  akan menurun  sebesar  0,0010  persen  dengan asumsi ceteris  paribus .  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  Mhadhbi  (2014)  yang menyimpulkan inflasi berpengaruh signifikan  dan  negatif  pada  total  sampel baik  negara  berkembang  maupun  negara maju.  Inflasi  yang  tinggi  dapat  mengubah keputusan  investasi  pada  jangka  panjang dan  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi. Selain itu, inflasi yang berpengaruh negatif terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dapat disebabkan karena ketidakstabilan finansial.  Sedangkan  berdasarkan  teori Keynesian,  adanya  inflasi  menjadi  insentif bagi para pekerja untuk menuntut kenaikan upah  yang  menjadi shock  supply bagi perusahaan
sehingga dilakukan rasionalisasi output oleh perusahaan dengan menurunkan jumlah output yang menyebabkan turunnya pertumbuhan ekonomi.
Variabel Financial Institutional Index atau  indeks  institusi  finansial  memiliki koefisien  regresi  sebesar  0,5189.  Hal  ini berarti  bahwa  indeks  institusi  finasial berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Peningkatan  1  persen  indeks institusi  finansial  akan  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi    negara-negara ASEAN  sebesar  0,5189  persen.  Tidak
berbeda dengan variabel Financial
Institution Index , variabel Financial Market Index atau indeks pasar finansial yang juga berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi  negara-negara  ASEAN  sebesar 0,1786  yang  artinya  peningkatan  1  persen indeks  pasar  finansial  akan  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  negara  ASEAN sebesar 0,1786 persen. Peningkatan pertumbuhan  ekonomi  karena  adanya perkembangan finansial meningkatkan kecepatan  konvergensi  pendapatan  per kapita menuju kondisi steady-state . Hal ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  Mhadhbi (2014)  dan  Karshenasan  dan  Mobarak (2012).  Pada  penelitian  Karshenasan  dan Mobarak  (2012),  menyimpulkan  bahwa variabel  perkembangan  finansial  yang diukur  dari  empat  dimensi  yaitu  (i)  rasio liquid  liabilities terhadap  PDB  (M 3 /PDB),
(ii) liquid  liabilities dikurangi narrow money (M 3 -M 1 ), (iii) kredit yang disalurkan kepada sektor privat (PRIV), dan (iv) kredit bank  (BANK)  berpengaruh  signifikan  dan positif meningkatkan
pertumbuhan ekonomi.  Penelitian  yang  sama  oleh Mhadhbi (2014) juga menghasilkan kesimpulan  yang  sama  dengan  variabel perkembangan  finansial  yang  diukur  dari tiga dimensi yaitu (i) rasio liquid liabilities terhadap  PDB  ( Depth ),  (ii)  kredit  privat ( Privat ),  dan  (iii)  kredit  yang  dikeluarkan oleh  bank  ke  sektor  swasta  terhadap  PDB ( Bank ).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan tujuan dari  penelitian  yang  dilakukan  maka diambil kesimpulan sebagai berikut.
Pertama ,  pada  periode  penelitian,  hampir seluruh negara anggota ASEAN mengalami peningkatan  perkembangan  finansial  yang diukur dari Financial Institution Index (FI) dan Financial Market Index (FM). Peningkatan perkembangan finansial tertinggi yaitu Singapura baik diukur dari FI index maupun  FM index, sedangkan Kamboja  merupakan  salah  satu  negara ASEAN  dengan  FI index terendah  dan Myanmar  dengan  FM index terendah. Kedua ,  dilihat  dari scatter  plot antara  log pedapatan per kapita dan rata-rata
pertumbuhan  pendapatan  per  kapita  dapat dikatakan  terjadi  konvergensi  antar  negara ASEAN ditunjukkan dari penurunan kesenjangan  perekonomian  antara  negara- negara  dengan  pendapatan  per  kapita rendah dan negara-negara dengan pendapatan  per  kapita  tinggi.  Ketiga,
estimasi  model  panel  dinamis  FD-GMM yang  terpilih  menghasilkan  kesimpulan bahwa perkembangan finansial berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi  dan  mempercepat  terjadinya konvergensi.  Hasil  dari  estimasi  yang didapatkan yaitu variabel FI Index dan FM Index berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain itu, variabel  lag  pendapatan  per  kapita, government  spending , trade openness , dan inflasi  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  sedangkan  variabel gross  capital  formation berpengaruh  tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghion, P., Howitt,  P., Mayer-Foulkes, D.
(2004). The  Effect  of  Financial
Development on Convergence:
Theory and Evidence. NBER Working Paper , 10358.
Almekinders, G., Fukuda, S., Mourmouras, A., Zhou, J. (2015). ASEAN Financial Integration. IMF Working Paper. ASEAN. (2018). A resilent and Innovative ASEAN  Community  Annual  Report
2017-2018 . ASEAN Secretarial
Jakarta. Badunenko, O., Romero-Avila, D.. (2013). Financial  Development  And  The Sources Of Growth And Convergence. International Economic Review . 54(2), 629-663. Baltagi,  Badi  H.  (2005). Econometric Analysis  of  Panel  Data  3rd  Edition . England: John Wiley & Sons.
Barro,  Robert  J  and  Xavier  Sala-i  Martin. (2004). Economic Growth 2nd Edition . London: MIT Press.
Chowdhary,  R.,  Jore,  S.,  Thakur,  R., Agrawal,  K.,  &  Geete,  V.  (2011). Convergence  of  GDP  per  capita  in ASEAN
countries.
Prestige
International Journal of Management and Research , 3(2), 1-9. Das,  S.  B.,  (2017). Mind  the  Gap: Explaining Implementation Shortfalls in the ASEAN Economic Community. ISEAS Economics Working Paper No. 2017-7 .
Devasmita, J, (2018). " Economic integration  and  income  convergence in the EU and the ASEAN," Journal of Economics  Library,  KSP  Journals , vol. 5(1), 1-11, March. Fung, M. K. (2009). Financial development and  economic  growth:  Convergence or divergence? . Journal of International Money and Finance , 28,
56–67.
Gugler, P., Vanoli, L. (2017). Convergence or divergence of prosperity within the ASEAN  community?  A  crucial  issue for  the  success  of  the  ASEAN economic community (AEC) process, International  Journal  of  Emerging Markets , 12(3), 610-624. Gujarati,  Damodar  N.  (2003). Basic Econometrics 4th Edition . New York: McGraw-Hill.
Ismail,  N.  W.,  (2008). Growth  and Convergence  in  ASEAN:  A  Dynamic Panel  Approach.  Int.  Journal  of Economics  and  Management ,  2(1),
127-140.
Jan,  Sajjad  Ahmad  and  A.R.  Chaudhary.
(2011). Testing  The  Conditional Convergence Hypothesis for Pakistan.  Pak  J.  Commer  Soc.  Sci. 2011 Vol. 5 (1) , 117-128
Jayanthakumaran,  K.  and  Lee,  S.  (2013).
Evidence  on  the  convergence  of  per capita  income:  a  comparison  of founder  members  of  the  Association of  South  East  Asian  Nations  and  the South  Asian  Association  of  Regional Cooperation. Pacific Economic Review , 18 (1), 108-121. Karagiannis, Stellios. (2007). The Knowledge-Based Economy, Convergence and Economic Growth:
Evidence  from  the  European  Union . Centre  of  Planning  and  Economic Research No 91.
Karshenasan, A., Mobarak, A. (2012). The
relationship
between financial development  and  economic  growth convergence . Middle East Journal Of Business . 7(4). 14-22. Lu,  X.,  Fausten,  D.  K.,  Smyth,  R.  (2007).
Financial Development, Capital Accumulation and Productivity
Improvement:  Evidence  from  China. Journal  of  Chinese  Economic  and Business Studies , 5(3), 227–242. Lucas,  R.  E.  (1988). On  the  mechanics  of economic  development,  Journal  of Monetary Economics , 22, 3–42. Lipsey, G. Richard, Courant N. Paul, ragan T.S.  Christopher.  (2008). Economics 13th Edition . USA: Pearson Addison
Wesley.
Mankiew, N. Gregory. (2012). Macroeconomics Eighth Edition . New York: Worth Publishers. Mhadhbi, K. (2014). Financial Development and Economic Growth: A  Dynamic  Panel  Data  Analysis. International Journal of Econometrics and Financial
Management , 2(2), 48-58. Michelis,  L.,  Neaime,  S.  (2004), Income convergence  in  the  Asia-Pacific
Region, Journal of Economic
Integration , Vol. 19(3), 470-498 Robinson,  J.  (1952). The  generalization  of the  General  Theory,  The  Rate  of Interest  and  Other  Essays ,  67–146 (London: Macmillan). Schumpeter,  J.  A.  (1912). Theorie  der
Wirtschaftlichen Entwicklung (Leipzig, Germany: Dunker & Humblot).  Translated  by  Redvers Opie (1934) (Cambridge, MA:
Harvard University Press). Svirydzenka, K. (2016). Introducing a New Broad-based  Index  of  Financial Development . IMF Working Paper. Todaro,  M.  dan  S.  Smith.  (2006). Pembangunan  Ekonomi  Edisi  ke-9 . Jakarta: Erlangga. Young,  Highins  and  Levy.  (2007). Sigma Convergence versus Beta Convergence :  Evidence  from  U.S.
Country-Level  Data,  The  Ohio  State University.