VOLUME 2, NO.1 JANUARI 2011                   ISSN : 2087-9954

## INVESTIGASI EKONOMETRIKA DATA PANEL TERHADAP VOLUME PERDAGANGAN INDONESIA
Oleh : YANTO
ABSTRAKS (belum diketik:lihat lampiran)

## Latar Belakang
Perdagangan  dunia  dari  tahun  ke  tahun  terus  menerus  mengalami peningkatan.  Liberalisasi  perdagangan  dipercaya  dapat  meningkatkan  efisiensi, baik  di  tingkat  produksi,  distribusi,  maupun  konsumsi.  Dengan  perdagangan, harga  yang  ditawarkan  menjadi  lebih  murah,  dan  barangnya  pun  menjadi  lebih beragam. Data perdagangan dunia menunjukkan ( United Nations , http://unstats.un.org, data  diolah ) bahwa  memang  terjadi  peningkatan  nilai perdagangan  (ekspor+impor)  dari  tahun  1970  sampai  2007  dengan  pertumbuhan eksponensial  5,85  persen,  dimana  tahun  2007  nilai  nominalnya  mencapai  US$ 34,14  triliun,  dua  kali  lipat  dibandingkan  satu  dekade  yang  lalu;  sementara pertumbuhan outputnya sebesar 2,88 persen, dimana tahun 2007 nilai nominalnya mencapai US$ 54,64 triliun, dua kali lipat dibandingkan dua dekade yang lalu.
Lebih  lanjut,  trend  GDP  ( Gross  Domestic  Products )  dunia  berfluktuatif searah  dengan  trend  perdagangan  dunia,  tetapi  bertolak  belakang  untuk  tahun 1977,  1978,  dan  1985  sampai  1991;  dimana  residual  dari  trend  ( residual  from trend ) (Gambar I.1) untuk GDP berkisar antara -9,37 dan 7,36 persen, sementara perdagangannya berkisar antara -6,29 dan 5,29 persen.
Sumber: http://unstats.un.org, (1970–2007) ( data diolah )
Gambar I.1. Persentase Residual GDP dan Ekspor+Impor Dunia, dari Trend Selain  mencerminkan  pendapatan,  faktor  GDP  juga  dapat  mencerminkan produktivitas;  dalam  hal  ini  menggunakan  indikator  GDP  perkapita;  dimana produktivitas  akan  mendorong  terjadinya  perdagangan.  Data United  Nations menunjukkan bahwa trend GDP perkapita dunia berfluktuatif searah dengan trend perdagangan dunia, tetapi bertolak belakang untuk tahun 1977, 1978, 1985, 1986, 1990,  dan  1991;  dimana  residual  dari  trend  ( residual  from  trend )  (Gambar  I.2) untuk  GDP  perkapita  berkisar  antara  -5,80  dan  5,54  persen,  sementara perdagangannya berkisar antara -6,29 dan 5,29 persen.
-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 GDP X+M
Sumber: http://unstats.un.org (1970-2007) ( data diolah )
Gambar I.2. Persentase Residual GDP Perkapita dan Ekspor+Impor Dunia, dari
Trend
Sekarang  ini,  Asia  merupakan  pusat  gravitasi  ekonomi  global,  dimana Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  –nya  hampir  mencapai  PDB  Eropa  dan  Amerika Utara,  dan  terus  mengalami  peningkatan  (ADB,  2008).  Keberhasilan  ini merupakan  refleksi  dari  semakin  mantapnya  kerjasama  ekonomi  regional,  dan akan menjadi sangat penting bagi pembangunan di Asia.
Perkembangan  ekspor–impor  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  juga  terus mengalami  pengingkatan,  dimana  pada  tahun  2007,  total  ekspor  Indonesia mencapai  US$  127,08  milyar  dengan  rata–rata  pertumbuhan  per  tahun  selama sepuluh  tahun  terakhir  sebesar  5,87  persen;  sementara  impornya  mencapai  US$ 109,64  milyar  dengan  rata–rata  pertumbuhan  per  tahun  selama  sepuluh  tahun
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 GDP Perkapita X+M
terakhir  sebesar  4,09  persen  (UN,  1998–2007, data diolah ).  Perkembangan  nilai ekspor  dan  impor  yang  terus  mengalami  peningkatan  menunjukkan  bahwa Indonesia  semakin  terbuka  terhadap  perdagangan  internasional,  di  mana  porsi perdagangan  Indonesia  terhadap  GDP  tahun  2007  adalah  sebesar  54,69  persen. Bila Indonesia menjadi semakin terbuka terhadap perdagangan dunia atau menjadi perekonomian yang makin berorientasi pasar, maka peran keunggulan komparatif akan semakin besar sebagai penentu aliran perdagangan internasional.
Dewasa  ini,  peran  perdagangan  internasional  menjadi  semakin  penting dalam  meningkatkan  kesejahteraan  suatu  bangsa.  Banyak  negara  melakukan kerjasama  ekonomi  regional,  seperti:  EEC  ( European  Economic  Community ), NAFTA  ( North  America  Free  Trade  Area ),  LAFTA  ( Latin  America  Free  Trade Area ),  APEC  ( Asia–Pasific  Economic  Cooperation ),  AFTA  (ASEAN ( Association  of  South  East  Asian  Nations ) Free  Trade  Area ),  dan  lain–lain, dengan  maksud  untuk  mempererat  dan  memperbanyak  hubungan  dagang  antar anggota dalam wilayah atau kawasan tersebut.
Perdagangan  luar  negeri  Indonesia,  dilihat  dari  porsinya  terhadap  total PDB,  untuk  kurun  waktu  2003  –  2007  adalah  rata–rata  sebesar  57,7  persen  per tahun,  menunjukkan  nilai  yang  kecil  dibandingkan  dengan  negara  tetangga  yang lebih dari 100 persen, seperti: Singapura (rata–rata 433,3 persen), Malaysia (rata– rata  205,6  persen),  dan  Thailand  (rata–rata  138,3  persen)  (ADB,  2003  –  2007; harga  berlaku ).  Oleh  karenanya,  dapat  dikatakan  bahwa  relatif  masih  kurang terbuka  terhadap  perdagangan  internasional.  Adapun  yang  menjadi  pertanyaan
dalam penelitian ini adalah bagaimana kepemilikan faktor mempengaruhi volume perdagangan Indonesia.

## Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur  sejauh  mana pengaruh  kepemilikan  faktor  dari  masing-masing  negara  terhadap  perdagangan bilateral Indonesia.

## Landasan Teori
Teori  perdagangan  internasional  yang  melatarbelakangi  terjadinya liberalisasi  antara  lain  adalah  teori  keunggulan  komparatif  dan  teori factor endowments .  David  Ricardo  (1817)  menyempurnakan  teori  keunggulan  absolut dari  Adam  Smith  dengan  mengemukakan  teori  keunggulan  komparatif.  Teori keunggulan komparatif menyatakan dalam keadaan free trade , apabila salah satu negara  kurang  efisien  dibandingkan  negara  lainnya  dalam  memproduksi  kedua barang  tersebut,  kedua  negara  masih  dimungkinkan  melakukan  perdagangan  dan menguntungkan  kedua  belah  pihak.  Negara  yang  pertama  harus  melakukan spesialisasi  dalam  produksi  komoditas  yang  keunggulan  komparatifnya  lebih besar  dan  mengimpor  komoditas  yang  keunggulan  komparatifnya  lebih  kecil. Perdagangan  antara  dua  negara  akan  menguntungkan  kedua  belah  pihak  jika masing–masing  negara  memproduksi  dan  mengekspor  produk  yang  keunggulan komparatifnya dikuasai (Krugman dan Obstfeld, 2003:12).
Gagasan  mengenai  sumber  utama  perdagangan  internasional  karena adanya  perbedaan  karunia  sumber  daya  (kepemilikan  faktor)  antar  negara merupakan  suatu  landasan  teori  yang  berpengaruh  dalam  perkembangan  ilmu ekonomi internasional. Teori ini dikembangkan oleh dua ekonomi berkebangsaan Swedia,  Eli  Heckscher  dan  Bertil  Ohlin,  sehingga  teori  ini  dikenal  sebagai  teori Heckscher–Ohlin.  Teori  ini  menekankan  pada  perbedaan  proporsi  faktor–faktor produksi  dan  perbedaan  proporsi  penggunaannya  dalam  memproduksi  berbagai macam  barang,  sehingga  dinamakan  teori  proporsi  faktor  produksi  ( factor– proportion  theory ).  Heckscher–Ohlin  mengembangkan  teori  perdagangan  yang bersumber pada penawaran faktor produksi ( supply of factors ) yang dimiliki oleh suatu negara untuk  memprediksi, menjelaskan, dan mengendalikan perdagangan. Menurut H–O, setiap produsen memiliki supply–base yang bersumber dari factor endowments yang  berlimpah  di  negaranya,  hal  ini  menyebabkan  biaya  akses  ke faktor  produksi  dan  memproduksi  barang  akhir  menjadi  lebih  murah  sehingga akan  mendorong  terjadinya  ekspor.  Perbedaan opportunity  cost suatu  produk antara  suatu  negara  dengan  negara  lain  dapat  terjadi  karena  adanya  perbedaan jumlah atau proporsi faktor produksi yang dimiliki ( endowment factors ) masing– masing negara. Secara umum, negara-negara cenderung mengekspor barang yang proses  produksinya  banyak  menggunakan  faktor  produksi  yang  dimiliki  secara berlimpah (Krugman dan Obstfeld, 2003:67-75).
Alokasi  sumber  daya  dalam  sebuah  perekonomian  dua  faktor  dapat dianalisis  dengan  menggunakan  diagram  kotak Edgeworth–Bowley .  Alokasi sumber  daya  di  antara  dua  faktor  ditunjukkan  oleh  satu  titik  keseimbangan
produsen,  titik  C  untuk  barang  A  dan  B  yang  dicapai  secara  simultan,  yang ditunjukkan  oleh  persinggungan  isoquan  barang  A  dan  barang  B.  Titik  ini  juga merupakan  tingkat  pertukaran  input  labor  dan  modal  antara  produsen  A  dan produsen B yang pareto optimal (Stolper dan Samuelson, 1941).
(Domestik)
Gambar I.3. Alokasi Sumber Daya Dua Faktor (K dan L)
Sumber: Stolper dan Samuelson, 1941.
Sisi labor pada domestik (Gambar  I.3) lebih panjang daripada sisi modal, karena itu domestik labor abundant–capital poor. Sisi modal pada asing (Gambar II.8)  lebih  panjang  daripada  sisi  labor,  karena  itu  asing capital  abundant–labor poor .  Barang  A  menunjukkan  insentif  labor  karena  slope  AC  =  (  K/  L)  lebih kecil  dari  slope  BC  =  (  K/  L).  Barang  B  menunjukkan  insentif  modal  karena
O A O B C B Labor, L Modal, K Iq B Iq A A
slope BC = (  K/  L) lebih besar dari slope AC = (  K/  L) (Krugman dan Obstfeld, 2003:72 – 3).
(Asing)
Gambar I.4. Alokasi Sumber Daya Dua Faktor (K dan L)
Sumber: Stolper dan Samuelson, 1941.
Kurva  O A CO B disebut  juga contract  curve merupakan  tempat  kedudukan titik–titik  yang  menjadi  kontrak  antara  produsen  A  dan  produsen  B  dalam menggunakan  input  labor  dan  modal.  Dengan  kata  lain,  bila  produsen  A menambah  labor  dengan  mengurangi  modal,  maka  produsen  B  akan  menambah modal  dengan  mengurangi  labor. Contract  curve juga  merupakan  PPC  ( Product
O A O B C B Labor, L Modal, K Iq B Iq A A
Possibility Curve ) yang menggambarkan kombinasi barang A dan barang B yang dapat  dihasilkan  dengan  menggunakan  input  labor  dan  modal  (Stolper  dan Samuelson, 1941).
Gambar 1.5. Keunggulan Perdagangan dalam Teori H–O
Sumber: Krugman dan Obstfeld, 2003:75.
Domestik  yang labor  abundant–capital  poor ,  memiliki  keunggulan komparatif untuk memproduksi barang A yang intensif labor. Asing yang capital abundant–labor  poor ,  memiliki  keunggulan  komparatif  untuk  memproduksi barang  B  yang  insentif  modal.  Titik  1  atau  1*  merupakan  kondisi autarky yang menunjukkan jumlah barang A dan B yang dapat diproduksi dengan penggunaan labor dan modal. Ketika perekonomian mengurangi jumlah penggunaan salah satu input  dan  menambah  input  yang  lain  untuk  meningkatkan  produksi  barang
1 2 Barang B
Barang A 1* 2* 3**
tertentu,  misalkan  domestik  mengurangi  penggunaan  input  modal  dengan menambah penggunaan input labor untuk meningkatkan produksi barang A, maka kondisi perekonomian berada pada titik 2 atau 2*; selanjutnya, sebagian barang A yang padat karya ini akan diekspor ke negara asing. Asing akan melakukan yang sebaliknya,  dan  mengkespor  sebagian  barang  B  yang  padat  modal  ke  domestik. Kondisi  ini  akan  berada  pada  titik  3**.  Dengan  demikian,  dengan  adanya perdagangan,  masing–masing  negara  akan  mendapat  jumlah  output  yang  lebih banyak daripada tidak berdagang.
New  trade  theory menjelaskan  bahwa  hubungan  perdagangan  juga  dapat bersumber  dari  imbalan  yang  terus  meningkat  ( increasing  return )  atau  skala ekonomis,  artinya,  kecenderungan  biaya  makin  turun  dengan  meningkatnya output,  memberikan  suatu  dorongan  bagi  negara–negara  untuk  melakukan spesialisasi  dan  melakukan  perdagangan  satu  sama  lain,  meskipun  sumber  daya dan  tingkat  teknologi  mereka  tidak  berbeda.  Skala  ekonomi  menyebabkan terciptanya  struktur  persaingan  tidak  sempurna.  Dalam  persaingan  monopolistik, suatu  sektor  industri  berisi  sejumlah  perusahaan  yang  mengasilkan  produk– produk  yang  berbeda  ( differentiated  products ).  Perdagangan  internasional menciptakan  suatu  pasar  global  gabungan  yang  lebih  besar  dari  pasar  nasional, sehingga  memungkinkan  ditawarkannya  berbagai  macam  produk  yang  semakin beragam  dengan  harga  yang  lebih  murah  kepada  konsumen  (Freenstra,  2002:II– 5,6).

## Spesifikasi Model
Spesifikasi  modelnya  adalah  mengadopsi  model  gravitasi  Cieślik  (2006, 2007),  yang  mana  model  ini  cocok  untuk  kondisi  perdagangan  Indonesia  yang cenderung  pada  teori  perdagangan  H–O  ( north  and  south  trade );  kemudian peneliti  menambah  sejumlah  variabel dummy dengan  maksud  untuk  melihat adanya  perbedaan  volume  perdagangan  di  antara  masing–masing  grup  rekan dagangnya (ASEAN, HIEs, NICs); sehingga model pengembangannya menjadi:
Log T ijt = β 0 + β 1 log |y it – y jt | + β 2 log (y it + y jt ) + β 3 log (1 – s it 2 – s jt 2 ) + β 4 log (Y it + Y jt ) + β 5 log J ijt + Σ k  k D kijt + ε ij + v t + µ ijt dimana:
T ij = perdagangan (ekspor+impor) negara i dan j
y i = rasio modal–labor atau GDP perkapita negara i y j = rasio modal–labor atau GDP perkapita negara j 1 – s it 2 – s jt 2 =  Indeks kesamaan GDP Helpman, dimana:
s i = GDP i /(GDP i + GDP j ) dan s j = GDP j /(GDP i + GDP j ) Y i = GDP negara i Y j = GDP negara j J ij =  jarak relatif ibukota negara i dan j. J ij = (J i + J j ), dimana: J i = J ij absolut/(GDP i /GDP W ) dan J j = J ij absolut/(GDP j /GDP W )  k D ij = preferensi dummy ASEAN = Association of South Asian Nations HIEs = High Income Economies NICs = Newly Industrial Countries ε = efek pasangan i dan j v = efek waktu
µ = error term t = periode tahunan
GDP W = GDP dunia

## Definisi Operasional Variabel

## Variabel terikat
1. T,  merupakan  volume  dagang,  yaitu  penjumlahan  nilai  ekspor  dan  impor Indonesia  dengan  rekan  dagangnya  yang  dinyatakan  dalam  satuan  riil  US$,
2000  =  100,  dengan  cara  dideflasi  dengan  GDP  PPP  ( Purchasing  Power Parity ) deflator.

## Variabel penjelas
2. |y i –  y j |,  merupakan  selisih  absolut  GDP  perkapita  antara  dua  negara  yang berdagang dalam satuan riil US$. Variabel ini mencerminkan perbedaan faktor proporsi modal–labor ( relative factor endowments ) antara Indonesia dan rekan dagang.  Semakin  berbeda  atau  semakin  besar  perbedaannya,  maka  semakin besar pula volume dagangnya. Koefisiennya diharapkan positif.
3. (y i +  y j ),  merupakan  penjumlahan  GDP  perkapita  antara  dua  negara  yang berdagang dalam satuan riil US$. Dalam model Heckscher–Ohlin–Samuelson (Cieślik,  2006,  2007),  dampak  dari  penjumlahan  rasio  modal–labor  ini  akan menurunkan  volume  perdagangan,  karena  adanya  efek price  equalization (Heckscher–Ohlin–Samuelson,  H–O–S Theorem ),  yaitu  perdagangan  akan menyamakan  harga  atau  menyamakan  rasio  modal–labor  di  kedua  negara tersebut;  dengan  asumsi  adanya  perubahan  atau  pergerakan  yang  mengarah kepada  padat  modal;  atau  pergerakan  dari  padat  karya  menjadi  padat  modal lebih  cepat  daripada  pergerakan  padat  modal.  Koefisiennya  diharapkan negatif.
4. (1  –  s it 2 –  s it 2 ),  merupakan  indeks  kesamaan  GDP  Helpman  (ukuran  relatif GDP  i  dan  j  terhadap  total  GDP ij ).  Semakin  sama  GDP  antara  negara  yang berdagang,  semakin  besar  pula  volume  dagangnya  ( share  of  intra–industry trade )  (Egger,  2000).  Indeks  ini  mencerminkan  distribusi  pendapatan  dari negara–negara  yang  diamati  (kesamaan  struktur  permintaan).  Karena  indeks
ini  bertujuan  untuk  menyamakan  GDP,  maka  GDP  yang  digunakan  adalah GDP PPP dalam satuan riil US$. Koefisiennya diharapkan positif.
5. (Y i +  Y j ),  merupakan  penjumlahan  nilai  GDP  PPP  antara  dua  negara  yang berdagang  dalam  satuan  riil  US$.  Variabel  ini  mencerminkan  ukuran  dan factor  endowments (pendapatannya),  maka  semakin  besar endowment –nya maka  semakin  besar  pula  volume  dagangnya  .  Koefisiennya  diharapkan positif.
6. J ij , merupakan jarak relatif ibukota antara negara i dan negara j, mencerminkan hambatan  perdagangan.  Pengukuran  jarak  adalah  dalam  satuan  kilometer; dimana  jarak  relatif  tersebut  adalah  jarak  relatif  negara  i  ditambah  dengan jarak  relatif  negara  j.  Jarak  relatif  adalah  jarak  dalam  satuan  kilometer berbanding dengan porsi GDP–nya terhadap GDP dunia (Fukunari dan Hyun– Hoon,  2006).  Untuk  mencerminkan  ukuran  relatifnya,  maka  GDP  yang digunakan  adalah  dalam  satuan  harga  berlaku  US$.  Koefisiennya  diharapkan negatif.
7.  k D kij ,  merupakan  sejumlah  preferensi dummy yang  menunjukkan  rekan dagang  Indonesia adalah ASEAN (Brunei  Darussalam, Cambodia,  Lao PDR, Malaysia,  Myanmar,  Philippines,  Singapore,  Thailand,  dan  Viet  Nam),  HIEs (Australia,  Brunei  Darussalam,  Canada,  Japan,  New  Zealand,  dan  United States),  dan  NICs  (Hong  Kong,  Republik  of  Korea,  Singapore,  dan  Taiwan). Pengkodean  variabel dummy –nya  adalah:  (1)  bila  rekan  dagangnya  adalah negara ASEAN, maka nilai dummy –nya adalah satu, dan nol jika lainnya; (2) bila rekan dagangnya adalah negara HIEs, maka nilai dummy –nya adalah satu,
dan nol jika lainnya; (3) bila rekan dagangnya adalah negara NICs, maka nilai dummy –nya  adalah  satu,  dan  nol  jika  lainnya;  sehingga  koefisiennya diharapkan positif.
Fixed Effects Model (FEM) versus Random Effects Model (REM)
Umumnya,  model  gravitasi  diestimasi  dengan  menggunakan  metode pooling  data  (Pooled  Least  Squares) ,  sehingga  ada  tiga  kemungkinan  estimasi model, yaitu common model (CM) , fixed effects model (FEM) , dan random effects model  (REM) .  CM  menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  antara  efek cross – section dan efek time series . Oleh karena itu common model diestimasi dengan cara OLS
( Ordinary  Least  Squares ).  FEM  memperhatikan  perbedaan  efek cross – section maupun efek time series , sehingga masing–masing memiliki perbedaan intercept karena  efek  tersebut.  Estimasi FEM  dilakukan  dengan  cara  menambahkan variabel dummy ( Least  Square  Dummy  Variable atau  LSDV).  REM memperhatikan  efek error  term di  dalam  model,  yaitu  komponen error dalam cross – section maupun  komponen error dalam time  series ( error  components model,  ECM ) . Estimasi  REM  dilakukan  dengan  cara generalized  least  squares atau GLS (Gujarati, 2004:636–52).
Dari  ketiga  kemungkinan  estimasi  yang  diutarakan  di  atas,  peneliti  akan memfokuskan  pada  estimasi  dengan  menggunakan  model  FEM  dan  REM. Alasannya adalah bahwa dalam perdagangan bilateral Indonesia diyakini terdapat perbedaan pola perdagangan bilateral yang kemungkinannya disebabkan oleh efek pasangan  (ε ij )  maupun  efek  waktu  (v t ).  Selanjutnya,  dari  model  FEM  dan  REM yang  diestimasi  tersebut,  belum  diketahui  mana yang  terbaik  dalam  menjelaskan
pengaruh  variabel  penjelas  terhadap  variabel  terikat.  Dengan  kata  lain,  apakah penggunaan dummy lebih baik daripada penggunaan komponen error , atau malah sebaliknya.  Pemilihan  model  terbaik  untuk  tujuan  analisis  hasil  olahan, menggunakan Hausman  test ,  dengan  cara  membandingkan  nilai Chi–square statistic dengan  distribusi Chi–square . Hausman  test ini  melihat  perbedaan  nilai koefisien  yang  diperoleh  dari  model  REM  dan  FEM,  dengan  formula  (Baltagi, 2001:65–6):
( β ̂ ) {   [ β ̂ ]      [ ̂ ]} ( β ̂ )
Bila nilai Chi–square statistic melebihi nilai distribusi Chi–square dengan derajat bebas  sebanyak  koefisien  yang  dibandingkan,  maka  kita  menolak  hipotesis  null; dengan kata lain terdapat perbedaan antara REM dan FEM, sehingga model FEM lebih tepat daripada menggunakan model REM.
Hal  yang  mendasar  mengenai  FEM  dan  REM  adalah,  bahwa  FEM (LSDV)  menggunakan  metode  OLS,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa, ceteris paribus ,  estimatornya  adalah  tidak  bias;  sementara  REM  menggunakan  metode GLS,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa, ceteris  paribus ,  variannya  adalah minimum (efisien). Oleh karena itu, selama estimator FEM dan REM adalah sama (secara  statistik),  maka  REM  adalah  yang  terbaik.  Tetapi  bila  estimasi  REM adalah  bias  ( specific error –nya  berkorelasi  dengan  variabel  penjelas,  sehingga koefisien variabel penjelas menjadi bias), maka FEM adalah yang terbaik.

## Hasil dan Pembahasan
Untuk  memudahkan  perhitungan  di  dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  program  bantu  EViews,  agar  hasil  yang  diperoleh  akan  menjadi lebih akurat dan memudahkan proses perhitungan.

## 1. Uji Akar–akar Unit, Derajat Integrasi dan Kointegrasi
Pengujian akar–akar unit dan derajat integrasi dimaksudkan untuk melihat apakah  data  sudah  stasioner  atau  tidak.  Pengujian  uji  akar–akar  unit  ini menggunakan pendekatan Fisher test , sebagaimana yang disarankan oleh Maddala dan  Wu.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  pendekatan  ADF  Fhiser Chi – square , variabel–variabel: log |y it –  y jt |, log (y it + y jt ), log (1 – s it 2 – s jt 2 ), dan log (Y it + Y jt ) memiliki akar–akar unit atau tidak stasioner, sementara variabel log T ijt dan  log  J ijt tidak  memiliki  akar–akar  unit  atau  stasioner  (tabel  2.1).  Namun  bila menggunakan pendekatan PP Fhiser Chi – square , variabel log T ijt dan log J ijt juga memiliki akar–akar unit. Dengan adanya dua kesimpulan yang berbeda ini, maka lebih tepat untuk tidak membuat kesimpulan dari variabel log T ijt dan log J ijt ini.
Tabel 2.1 Uji Akar–akar Unit Variabel ADF Fisher χ 2 PP Fisher χ 2 log T ijt YT 74,7152* 55,6952 log |y it – y jt | X1 33,5442 22,0617 log (y it + y jt ) X2 35,6630 27,9560 log (1 – s it 2 – s jt 2 ) X3 46,3103 26,8235 log (Y it + Y jt ) X4 33,6996 15,7557 log J ijt X5 56,6600*** 44,0966 Nilai kritis distribusi χ 2 , df=44: 1% = 68,7095; 5% = 60,4809; 10% = 56,3685 * Signifikan pada alpha 1% ** Signifikan pada alpha 5% ***Signifikan pada alpha 10%
Langkah  selanjutnya  adalah  mengetahui  pada  derajat  berapa  data  atau variabel–variabel  tersebut  stasioner.  Untuk  itu  dilakukan  uji  derajat  integrasi dengan  proses  diferensi.  Pengujian  ADF  Fisher Chi–square dan  PP  Fisher Chi– square menunjukkan bahwa variabel–variabelnya stasioner pada derajat integrasi satu, I(1) (tabel 2.2). Karena semua variabel stasioner pada derajat integrasi yang sama, maka dapat dikatakan bahwa variabel–variabel tersebut berkointegrasi atau memiliki  keseimbangan  dalam  jangka  panjang,  yang  berarti  bahwa  bila variabelnya  diregres  pada  derajat  nol  atau level ,  maka  parameternya  adalah menunjukkan parameter keseimbangan dalam jangka panjang.
Tabel 2.2 Uji Derajat Integrasi, I(1) Variabel ADF Fisher χ 2 PP Fisher χ 2 log T ijt YT 564,218* 1158,090* log |y it – y jt | X1 184,137* 307,402* log (y it + y jt ) X2 183,459* 189,623* log (1 – s it 2 – s jt 2 ) X3 143,517* 135,382*
log (Y it + Y jt ) X4 166,851* 167,978* log J ijt X5 278,919* 294,298* Nilai kritis distribusi χ 2 , df=44: 1% = 68,7095; 5% = 60,4809; 10% = 56,3685 * Signifikan pada alpha 1% ** Signifikan pada alpha 5% ***Signifikan pada alpha 10%
Selanjutnya  adalah  memastikan  apakah  memang  variabel–variabelnya berkointegrasi.  Menggunakan  pendekatan  Fisher test ,  hasilnya  adalah berkointegrasi,  CI(1,  1).  Kesimpulan  yang  sama  juga  bila  menggunakan pendekatan kointegrasi Panel PP– Statistic dan Panel ADF– Statistic (tabel 2.3).
Tabel 2.3 Uji Kointegrasi, CI(1, 1) Cointegration Test Variabel: YT, X1, X2, X3, X4, X5 Johansen Fisher Panel 1158,090* Panel PP– Statistic -20,09680* Panel ADF– Statistic -9,593338* Group PP– Statistic -11,64045* Group ADF– Statistic -7,112857* Nilai  kritis  distribusi  χ 2 ,  df=44:  1%  =  68,7095;  5%  =  60,4809;  10%  = 56,3685
Nilai kritis distribusi Z: 1% = -2,3263; 5% = -1.6449; 10% = -1,2816 * Signifikan pada alpha 1% ** Signifikan pada alpha 5% ***Signifikan pada alpha 10%
2. Regression Output dan Hausman Test
Tabel 2.4 Konsistensi Parameter dan Signifikansinya Variabel Model 1 Model 2*) Model 3*) Model 4*) Model 5*) Model 6*) Constant - 347,6696* (40,5981) - 247,4165* (30,6955) - 291,1652* (37,7763) - 220,5508* (29,1135) - 322,9250* (40,0101) - 241,6545* (30,6786) log |y it – y jt | 0,8697* (0,2540) 0,7873* (0,2530) 0,8196* (0,2532) 0,7638* (0,2485) 0,8234* (0,2532) 0,7624* (0,2476) log (y it + y jt ) -13,5395* (1,1539) -11,5217* (1,0259) -11,8146* (1,0736) -10,4656* (0,9612) -12,5120* (1,1015)* -10,9760* (0,9775) log (1 – s it 2 –
s jt 2 ) 5,6714* (1,0035) 3,6516* (0,8486) 4,3801* (0,9385) 2,9945* (0,8017) 4,8398* (0,9575) 3,2731* (0,8093) log (Y it + Y jt ) 18,0691* (1,7257) 13,8612* (1,3217) 15,4740* (1,5904) 12,5380* (1,2335) 16,3863* (1,6298) 13,0871* (1,2508) log J ijt -0,5307 (0,4055) -0,8674** (0,3924) -0,6624 (0,4024) -0,9066** (0,3842) -0,5872 (0,4044) -0,8676** (0,3839) ASEAN 7,1319 (7,1982) 4,6807 (7,0177) HIEs 19,5210** (8,2734) 17,5288** (8,0886) NICs 22,6338** (9,1859) 19,9737** (8,9690) Efek Cross– Section FIXED FIXED RANDOM  RANDOM  RANDOM  RANDOM Efek Time– Series FIXED RANDOM FIXED RANDOM

## FIXED RANDOM
Hausman Test : - CC Random - TS Random - CS–TS Random - 15,1959* -
18,1726* - - 9,4375*** 8,7244 23,8049* R– squared Adj R– squared 0,8343 0,8184 0,7999 0,7907 0,5395 0,5141 0,2201 0,2135 0,5465 0,5189 0,2295 0,2190 F– statistic 52,3794* 87,1752* 21,2419* 33,1875* 19,8127* 21,7850*
Nilai kritis distribusi t, df=541: 1% = 2,3333; 5% = 1,6477; 10% = 1,2831; SE di dalam tanda kurung Nilai kritis distribusi χ 2 , df=5: 1% = 15,0863; 5% = 11,0705; 10% = 9,2364
Nilai kritis distribusi F, df1=5, df2=588: 1% = 3,0484; 5% = 2,2293; 10% = 1,8571 * Signifikan pada alpha 1% ** Signifikan pada alpha 5% ***Signifikan pada alpha 10% *) Parameternya adalah bias
Pengujian  Hausman  pada  tabel  2.4  dengan  berbagai  kombinasi  efek menunjukkan  bahwa  model  terbaiknya  adalah  menggunakan  FEM  (Model  1), karena  menurut  hasil  pengujian  pendekatan  Hausman test ,  komponen error di dalam  model  berkorelasi  dengan  variabel  penjelas,  sehingga  parameter  REM adalah bias.
Hal  yang menarik dari tabel  2.4 di  atas adalah bahwa tanda  ( plus – minus ) dari  parameternya  adalah  konsisten;  begitu  juga  dengan  kesimpulan signifikansinya,  kecuali  variabel  jarak.  Untuk  variabel  preferensi  dummy (ASEAN, HIEs, NICs), tentunya tidak dapat diregres dalam model FEM, dimana dalam  dua  model  REM,  variabel  dummy  ini  juga  menunjukkan  konsistensinya dalam  tanda  dan  signifikansi.  Dengan  demikian,  kesimpulan  yang  dapat  diambil dari  kondisi  ini  adalah  bahwa  model–model  tersebut  adalah  efisien  (termasuk FEM),  dimana  besaran  parameternya  adalah  tidak  terlalu  berbeda  di  antara berbagai estimasi.
Parameter  perbedaan  rasio–modal  menunjukkan  tanda  yang  positif,  yang berarti  bahwa  semakin  besar  perbedaan  rasio–modal  antara  negara  yang berdagang,  maka  semakin  besar  pula  volume  perdagangannya.  Nilai  elastisitas dari perbedaan rasio–modal ini terhadap volume perdagangan adalah sebesar 0,87 (inelastis),  yang  berarti  bila  persentase  perubahan  dari  perbedaan  rasio  modal– labor  antara  Indonesia  dan  rekan  dagangnya  meningkat  sebesar  1  persen,  maka
akan  menyebabkan  persentase  perubahan  rata–rata  volume  perdagangan bilateralnya meningkat  sebesar 0,87 persen. Kesimpulan ini mendukung teorinya H–O (perdagangan produk homogen).
Parameter  penjumlahan  rasio–modal  menunjukkan  tanda  yang  negatif, yang  berarti  bahwa  semakin  besar  penjumlahan  rasio–modal  antara  negara  yang berdagang,  maka  semakin  kecil  volume  perdagangannya.  Nilai  elastisitas  dari penjumlahan rasio–modal ini terhadap volume perdagangan adalah sebesar -13,54 (elastis),  yang  berarti  bila  persentase  perubahan  dari  penjumlahan  rasio  modal– labor  antara  Indonesia  dan  rekan  dagangnya  meningkat  sebesar  1  persen,  maka akan  menyebabkan  rata–rata  persentase  perubahan  volume  perdagangan bilateralnya  turun  sebesar  13,54  persen.  Kesimpulan  ini  mendukung price equalization H–O–S,  dimana  tanda  minus  menunjukkan  arah  pergerakan  dari padat  karya  menuju  padat  modal  atau  pergerakan  padat  karya  menjadi  padat modal lebih cepat daripada pergerakan padat modal menjadi padat karya.
Parameter  indeks  kesamaan  GDP  Helpman  menunjukkan  tanda  yang positif,  yang  berarti  bahwa  semakin  besar  indeks  kesamaan  GDP  antara  negara yang  berdagang,  maka  semakin  besar  pula  volume  perdagangannya.  Nilai elastisitas  dari  indeks  kesamaan  GDP  ini  terhadap  volume  perdagangan  adalah sebesar  5,67  (elastis),  yang  berarti  bila  persentase  perubahan  indeks  kesamaan GDP  antara  Indonesia  dan  rekan  dagangnya  meningkat  sebesar  1  persen,  maka akan  menyebabkan  rata–rata  persentase  perubahan  volume  perdagangan bilateralnya  meningkat  sebesar  5,67  persen.  Kesimpulan  ini  mendukung new trade  theory (NTT),  dimana  kesamaan  struktur  permintaan  suatu  negara  yang
berdagang  akan  meningkatkan  volume  perdagangannya,  terutama  perdagangan intra  industri  (perdagangan  produk  differensiasi).  Sebagaimana  yang  disebutkan pada  subjudul  sebelumnya  bahwa  menurut  Cieślik,  perdagangan  produk differensiasi  akan  lebih  besar  daripada  perdagangan  produk  homogen;  dengan demikian,  terhadap  volume  perdagangan  bilateral  Indonesia,  tentunya  besaran elastisitas  indeks  kesamaan  GDP  akan  lebih  besar  daripada  besaran  elastisitas perbedaan  rasio–modal.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  volume  perdagangan bilateral  Indonesia  lebih  besar  dipengaruhi  oleh  besaran  permintaan  daripada besaran penawaran.
Parameter  penjumlahan  besaran  GDP  menunjukkan  tanda  yang  positif, yang  berarti  bahwa  semakin  besar  penjumlahan  GDP  antara  negara  yang berdagang,  maka  semakin  besar  pula  volume  perdagangannya.  Nilai  elastisitas dari  penjumlahan  GDP  ini  terhadap  volume  perdagangan  adalah  sebesar  18,07 (elastis),  yang  berarti  bila  persentase  perubahan  dari  penjumlahan  GDP  antara Indonesia  dan  rekan  dagangnya  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  akan menyebabkan  rata–rata  persentase  perubahan  volume  perdagangan  bilateralnya meningkat sebesar 18,07 persen. Kesimpulan ini mendukung teori H–O dan NTT, dimana  semakin  besar endowment atau  pendapatan  –nya  semakin  besar  pula perdagangannya.
Parameter  jarak  relatif  menunjukkan  tanda  yang  negatif,  yang  berarti bahwa  semakin  jauh  jarak  relatif  antara  negara  yang  berdagang,  maka  semakin menurun  volume  perdagangannya.  Nilai  elastisitas  dari  jarak  relatif  ini  terhadap volume perdagangan adalah sebesar -0,53 (inelastis), yang berarti bila persentase
perubahan  dari  jarak  relatif  antara  Indonesia  dan  rekan  dagangnya  meningkat sebesar 1 persen, maka akan menyebabkan rata–rata persentase perubahan volume perdagangan  bilateralnya  menurun  sebesar  0,53  persen.  Karena  parameter  jarak relatif  ini  menunjukkan  hubungan  yang  tidak  signifikan,  maka  dapat  dikatakan bahwa  jarak  relatif  tidak  berpengaruh  terhadap  rata–rata  volume  perdagangan bilateral Indonesia.
Perbedaan  nilai  konstanta  dari  masing–masing  efek  menunjukkan  adanya perbedaan spesifik, baik dari pasangan dagang maupun dari waktu, terhadap nilai rata–rata ( mean value ) persentase perubahan volume perdagangan.  Bila rata–rata konstanta  yang  menjadi  rekan  dagang  Indonesia  dikelompokkan  dalam  beberapa grup  (ASEAN,  HIEs,  NICs),  maka  akan  menunjukkan  adanya  perbedaan  dari mean value , dimana signifikansinya dapat dilihat pada tabel 2.5 berikut.
Tabel 2.5
Perbedaan Konstanta dan Signifikansinya
Grup Jumlah Rata–rata Mean Value Perbedaa n Standar d Error t ASEAN - 3130,8257  -347,8695  -347,6696 -0,1999 3,2265 -0,0620 HIEs - 2032,9322  -338,8220  -347,6696 8,8476 3,2265  2,7422* NICs - 1339,5332  -334,8833  -347,6696 12,7863 3,2265  3,9629* Nilai kritis distribusi t, df=21: 1% = 2,5176; 5% = 1,7207; 10% = 1,3232
* Signifikan pada alpha 1%
** Signifikan pada alpha 5% ***Signifikan pada alpha 10%
Tabel  2.5  menunjukkan  bahwa  memang  terdapat  perbedaan  konstanta untuk  grup HIEs dan NICs,  tetapi  tidak dengan  ASEAN.  Ini  berarti bahwa rata–
rata volume perdagangan bilateral dengan grup HIEs dan NICs adalah relatif lebih besar  daripada  dengan  yang  lain;  lebih  lanjut,  perdagangan  dengan  NICs  relatif lebih besar daripada HIEs.

## Kesimpulan
Pengujian Hausman dengan berbagai kombinasi efek menunjukkan bahwa model  terbaiknya  adalah  menggunakan  FEM,  karena  menurut  hasil  pengujian pendekatan  Hausman test ,  komponen error di  dalam  model  berkorelasi  dengan variabel penjelas, sehingga parameter REM adalah bias.
Hasil estimasi menunjukkan bahwa factor endowments (rasio modal–labor maupun besaran GDP) berpengaruh positif terhadap volume perdagangan bilateral Indonesia,  dimana  perdagangan  dengan  NICs  dan  HIEs  berada  di  atas  rata–rata total perdagangan; sementara variabel jarak pengaruhnya adalah tidak signifikan.

## Saran
Indonesia  yang  kaya  akan  tenaga  kerja,  maka  sudah  jelas  bahwa keunggulan  komparatifnya  adalah  barang  padat  karya.  Oleh  karenanya, perbanyaklah  ekspor  untuk  adalah  barang  yang  padat  karya;  dan  sebaliknya, perbanyaklah impor untuk barang yang padat modal. Lebih lanjut, bila berdagang dengan  sesama  negara  sedang  berkembang  hendaknya  sama-sama  barang  yang padat  karya;  sementara  bila  berdagang  dengan  negara  maju,  maka  ekspornya adalah barang padat karya, dan impornya adalah barang padat modal.

## DAFTAR PUSTAKA
ADB  (Bank  Pembangunan  Asia).  2008. Kebangkitan  Regionalisme  Asia: Kemitraan  bagi  Kemakmuran  Bersama  -  Intisari. Kantor  ADB,  Kota Mandaluyong, Filipina.
Baltagi,  Badi  H.. 2001. Econometric Analysis of  Panel  Data , 2 nd ed. John Wiley & Sons, Ltd.
Baltagi, Badi H.. 2008. Econometrics , 4 th ed. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  1981-2007. Statistik  Perdagangan  Luar  Negeri Indonesia: Ekspor-Impor . BPS Jakarta.
Cieślik,  Andrzej.  2006.  “Bilateral  Trade  Volumes,  The  Gravity  Equation  and Factor  Proportions”.  Macroeconomics  and  International  Trade  Theory Division, Department of Economics, Warsaw University.
Cieślik,  Andrzej.  2007.  “International  Trade  Under  Monopolistic  Competition: Evidence  from  Polish  Bilateral  Trade  Data”.  Macroeconomics  and International  Trade  Theory  Division,  Department  of  Economics,  Warsaw University.
Cooper,  Donald  R.  and  Pamela  S.  Schindler.  2000. Business  Research  Methods , 7 th ed.. McGraw–Hill Companies.
EconStats, Global Economic Data. http://www.econstats.com/weo.
Egger,  Peter.  2000.  “A  Note  on  the  Proper  Econometric  Spesification  of  the Gravity  Equation”, Working  Paper .  Austrian  Institute  of  Economic Research.
Enders,  Walter.  2004. Applied  Econometric  Time  Series ,  2 nd ed.  John  Wiley  &
Sons, Inc.
Feenstra,  Robert  C..  2002. Advanced  International  Trade:  Theory  and  Evidence . University of California.
Gujarati,  Damodar  N..  2004. Basic  Econometrics ,  4 th ed..  The  McGraw−Hill Companies.
http://www.geobytes.com/CityDistanceTool.htm.
Krugman, Paul and Maurice Obstfeld. 2003. Intenational Economics: Theory and
Policy , 6 th ed.. Addison-Wesley Publishing Company, New York.
Maddala, G.S..  2001. Introduction to  Econometrics , 3 rd ed.. John Wiley  & Sons, Ltd.
Mankiw, N. Gregory. 2003. Macroeconomics , 5 th ed.. Worth Publishers.
Prapti,  Endang  Sih.  2003. Ekonomi  Internasional:  Kumpulan  Bahan  Kuliah . Universitas Gadjah Mada. (bahan perkuliahan dan tidak dipublikasikan)
Quantitative Micro Software. 2008. EViews 6 User’s Guide I and II .
Rahman,  Mohammad  Mafizur.  2003.  “A  Panel  Data  Analysis  of  Bangladesh‟s Trade: The Gravity Model Approach”. University of Sydney, Australia.
Stolper,  Wolfgang  F.  and  Samuelson,  Paul  A..  1941.  “Protection  and  Real Wages”. Review of Economic Studies (Nov).
Sugiyanto, Catur. 1995. Ekonometrika Terapan . BPFE Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
United Nations, Statistics Devision. http://unstats.un.org/unsd/snaama/dnllist.asp.
Williamson,  Sthepen  D..  2005. Macroeconomics ,  2 nd ed..  Pearson  Addison Wesley.
Zhengang  Zhu.  2005.  “A  Gravity  Model  of  China‟s  Trade  Flows”, Recent Developments in The China Economy .