## Jurnal
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## ANALISIS INDEKS PERTUMBUHAN INKLUSIF DI KAWASAN BARAT INDONESIA DAN KAWASAN TIMUR INDONESIA

## Abstract
.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana  inklusivitas  pertumbuhan  ekonomi pada  34  provinsi  di  Indonesia  selama  2017-2019 yang  diukur  melalui  indeks  pertumbuhan  inklusif serta  membandingkan  inklusivitas  pertumbuhan ekonomi  antara  Kawasan  Barat  Indonesia  (KBI) dengan Kawasan Timur Indonesia (KTI).
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh dari  BPS,  OJK,  dan  Dirjen  Perimbangan Keuangan.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  indeks  komposit  dengan model pendekatan ADB, sedangkan untuk membandingkan keadaan inklusivitas pertumbuhan ekonomi  di  Kawasan  Barat  Indonesia  dengan Kawasan Timur Indonesia menggunakan Uji One- Way ANOVA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara  umum  indeks  pertumbuhan  inklusif  telah mencapai  status  yang  memuaskan,  hanya  ada  1 provinsi  yang  konsisten  berada  pada  status  tidak memuaskan yaitu Papua. Inklusivitas pertumbuhan ekonomi yang terjadi di Kawasan Barat Indonesia dengan  Kawasan  Timur  Indonesia  memiliki keadaan yang tidak sama di mana setiap kawasan menghadapi permasalahan yang berbeda.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB Unsyiah Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2021 FEB Unsyiah. All rights reserved.
Fika Diaurrochmah 1 1
Mahasiswa Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan BisnisUniversitas Sebelas Maret E-mail: fikadiaurrochmah@student.uns.ac.id

## Mulyanto 2
Fakultas Ekonomi dan BisnisUniversitas Sebelas Maret

## Keywords:
Indeks Komposit, Pertumbuhan Inklusif, Kawasan Barat Indonesia,
Kawasan Timur Indonesia

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: Mei 2021 Diterima setelah revisi:Mei 2021 Diterima: November 2021 Dipublikasi: November 2021
1 Fika Diaurrochmah (*) adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Indonesia menjadi bagian dari sekian banyak negara di dunia yang mengadopsi Sustainable Development Goals (SDGs) sebagai suatu cita-cita pembangunan. Berbagai aspek masuk ke dalam indikator bagaimana SDGs dikatakan berhasil. Termasuk tujuan di dalamnya yaitu mewujudkan pembangunan  ekonomi  yang  inovatif  dan  mampu  mengentaskan  kemiskinan.  Dalam  aspek perekonomian,  hal  ini  tentu  berkaitan  erat  dengan  pertumbuhan  ekonomi  yang  dimiliki  suatu negara.  Berdasarkan  data  yang  dimiliki  oleh  BPS,  perekonomian  Indonesia  terus  bertumbuh. Namun  pertumbuhan  ekonomi  yang    terjadi  belum  mengindikasikan  ratanya  kue  pembangunan ekonomi. Berbeda dengan negara maju yang mengidentik- kan pembangunan ekonomi dengan laju pertumbuhan ekonomi yang diukur melalui PDB, negara-negara berkembang terutama Indonesia yang  penduduknya  heterogen  menilai  pembangunan  ekonomi  dari  tingkat  kesejahteraan  yang merata melalui beragam indikator. Untuk mencapai kesejahteraan tersebut, pertumbuhan ekonomi haruslah  bersifat  inklusif.  Pertumbuhan  ekonomi  inklusif  menandai  adanya  kualitas  dari  suatu pertumbuhan  ekonomi  negara.  Pembangunan  yang  dilakukan  harus  menyentuh  kalangan menengah ke bawah agar pertumbuhan dapat dikata- kan inklusif.
Pertumbuhan  ekonomi  dapat  dikatakan  inklusif  jika  manfaat  dari  pertumbuhan  ekonomi tersebut  tidak  hanya  memberikan  peluang  pada  aspek  ekonomi,  melainkan  juga  perlu  adanya kepastian dalam perluasan akses dan kesempatan bagi seluruh golongan masyarakat, terlebih bagi masyarakat  yang  miskin  (Ali  and  Son,  2007). World  Economic  Forum (WEF)  mendefinisikan ekonomi  inklusif  sebagai  suatu  strategi  untuk  meningkatkan  kinerja  perekonomian  dengan perluasan  kesempatan  dan  kemakmuran  ekonomi,  serta  memberi  akses  yang  luas  pada  seluruh lapisan  masyarakat.  Pertumbuhan  inklusif  merupakan  salah  satu  misi  dari  pembangunan berkelanjutan (SDGs), dalam konteks pembangunan ekonomi maka pertumbuhan harus bersifat multidimensi  di  mana  tidak  sekadar pro  poor  growth yang  hanya  berfokus  pada  pengaruh pertumbuhan terhadap penurunan kemiskinan melainkan menyertakan ukuran di luar pendapatan yang menyiratkan kesejahteraan dan kapabilitas manusia (Sitorus dan Arsani 2018).
Ketimpangan  mengindikasi  adanya  pertumbuhan  ekonomi  yang  kurang  inklusif  bagi masyarakat menengah ke bawah (Sholihah et al., 2013). Berdasarkan proyeksi jumlah penduduk Indonesia memiliki 269.603,4 ribu jiwa di  mana angka tersebut  merupakan jumlah yang cukup besar.  Semakin  banyak  penduduk  yang  dimiliki  oleh  suatu  wilayah  maka  semakin  besar  beban pembangunan  ekonomi  yang  harus  ditanggung  (Myovella et  al ,  2020).  Heterogenitas perekonomian yang dimiliki oleh Indonesia menyebabkan ketimpangan semakin terlihat jelas dari
bagaimana tingkat pendapatan dari kelas menegah atas dan kelas menengah bawah tidak merata. Hal ini dapat ditunjukkan oleh indeks gini yang dimiliki masing-masing daerah.
Dapat dilihat di Tabel 1 bahwa provinsi-provinsi yang ada di Pulau Kalimantan dan Sulawesi memiliki  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  cukup  tinggi  pada  tahun  2019  dibanding  provinsi- provinsi  lain  di  Indonesia,  hanya  Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Timur  yang pertumbuhannya di bawah pertumbuhan ekonomi Indonesia. Meskipun demikian, dalam Narasi RPJMN IV 2020-2024 menunjukkan bahwa kontribusi Pulau Kalimantan dan Sulawesi terhadap PDB Nasional (persen) dalam capaian kumulatif 2015-2018 masih relatif kecil yaitu hanya 8,07 dan 6,28 apabila dibandingkan dengan kontribusi Pulau Sumatera dan Jawa yang mencapai 21,53 dan 58,29. Peringkat pemerataan pendapatan yang diukur dari indeks gini menunjukkan provinsi yang  memiliki  ketimpangan  pendapatan  paling  tinggi  adalah  DI  Yogyakarta  sedangkan  tingkat pemerataan  pendapatan  paling  tinggi  dimiliki  oleh  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Adapun persentase  penduduk  miskin  paling  banyak  didominasi  oleh  provinsi-provinsi  yang  ada  di Kawasan Timur Indonesia (KTI) seperti Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Tengah, Sulawesi  Tenggara, Gorontalo,  Sulawesi Barat,  Maluku,  Papua  Barat,  dan Papua yang memiliki  persentase  penduduk  miskin  di  atas  10  persen.  Berbeda  halnya  dengan  Tingkat Pengangguran Terbuka di mana Provinsi Banten yang masuk ke dalam Kawasan Barat Indonesia memiliki  peringkat  paling  tinggi  sebesar  8,11  persen.  Fenomena-fenomena  tersebut mengindikasikan  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  tidak  mampu  menjamin  permasalahan ekonomi-sosial dapat teratasi.
Tabel 1. Laju PDRB, Indeks Gini, Persentase Penduduk Miskin, dan

## TPT Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2019
No Provinsi Laju PDRB (%) Indeks Gini Penduduk Miskin (%) TPT (%) 1 Aceh 4,15 0,32 15,01 6,20 2 Sumatera Barat 5,22 0,32 8,63 5,33 3 Sumatera Utara 5,05 0,31 6,29 5,41 4 Riau 2,84 0,33 6,90 5,97 5 Jambi 4,40 0,32 7,51 4,19 6 Sumatera Selatan 5,71 0,34 12,56 4,48 7 Bengkulu 4,96 0,33 14,91 3,39 8 Lampung 5,27 0,33 12,30 4,03 9 Kep. Bangka Belitung 3,32 0,26 4,50 3,62 10  Kep. Riau 4,89 0,34 5,80 6,91 11  DKI Jakarta 5,89 0,39 3,42 6,22 12  Jawa Barat 5,07 0,40 6,82 7,99 13  Jawa Tengah 5,41 0,36 10,58 4,49 14  DI Yogyakarta 6,60 0,43 11,44 3,14 15  Jawa Timur 5,52 0,36 10,20 3,92 16  Banten 5,53 0,36 4,94 8,11
No Provinsi Laju PDRB (%) Indeks Gini Penduduk Miskin (%) TPT (%) 17  Bali 5,63 0,37 3,61 1,52 18  NTB 4,01 0,37 13,88 3,42 19  NTT 5,20 0,36 20,62 3,35 20  Kalimantan Tengah 5,00 0,32 7,28 4,45 21  Kalimantan Barat 6,16 0,34 4,81 4,10 22  Kalimantan Selatan 4,08 0,33 4,47 4,31 23  Kalimantan Timur 4,77 0,34 5,91 6,09 24  Kalimantan Utara 6,91 0,29 6,49 4,40 25  Sulawesi Utara 5,66 0,38 7,51 6,25 26  Sulawesi Tengah 7,15 0,33 13,18 3,15 27  Sulawesi Selatan 6,92 0,39 8,56 4,97 28  Sulawesi Tenggara 6,51 0,39 11,04 3,59 29  Gorontalo 6,41 0,41 15,31 4,06 30  Sulawesi Barat 5,66 0,37 10,95 3,18 31  Maluku 5,57 0,32 17,65 7,08 32  Maluku Utara 6,13 0,31 6,91 4,97 33  Papua Barat 2,66 0,38 21,51 6,24 34  Papua -15,72 0,39 26,55 3,65 35  INDONESIA 5,02 0,38 9,22 5,28
Sumber : Badan Pusat Statistik Indonesia, 2020
Indikator  utama  dalam  pertumbuhan  inklusif  yang  terdiri  dari  variabel  kemiskinan, ketimpangan,  serta  lapangan  kerja  perlu  didukung  dengan  variabel-variabel  lain  yang  mampu membentuk  pembangunan  ekonomi  inklusif.  Mckinley  (2010)  melakukan  penelitian  yang memasukkan  indikator  lain  selain  indikator  utama  untuk  mengukur  pertumbuhan  inklusif  agar menjadi  lebih obyektif melalui metode indeks komposit.  Banyaknya indikator yang digunakan maka indeks yang terbentuk akan menjadi lebih sesuai dengan kondisi di setiap daerah. Indikator yang digunakan dalam metode indeks komposit ini tidak bersifat absolut atau dapat disesuaikan dengan kondisi daerah dan ketersediaan data selama dalam pengukurannya masih relevan.
Penelitian  serupa  dengan  topik  inklusivitas  pertumbuhan  ekonomi  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti.  Vellala  et  al.,  (2016)  mengukur  inklusivitas  pertumbuhan  di  India  yang menghasilkan  temuan  bahwa  tiap  provinsi  di  India  memiliki  inklusivitas  yang  berbeda. Kusumaningrum  dan  Yuhan  pada  tahun  2019  melakukan  penelitian  mengenai  indeks  komposit pertumbuhan inklusif di 33 provinsi. Hasilnya menunjukkan bahwa pada tahun 2016 belum ada provinsi yang mencapai Indeks Komposit Pertumbuhan Inklusif (IKPI) dengan kategori unggul. Dari  33  provinsi,  31  di  antaranya  mencapai  kategori  memuaskan  sedangkan  2  provinsi  lainnya yaitu  Papua  dan  NTT  berada  pada  kategori  kurang  memuaskan.  Selain  itu,  Sitorus  dan  Arsani (2018)  mengukur indeks  pertumbuhan inklusif melalui tiga (3) metode pendekatan yaitu ADB, WEF, dan UNDP. Hasilnya menunjukkan bahwa terjadi perbaikan inklusivitas di tingkat nasional, baik dilihat dari indikator tunggal maupun indeks komposit.  Berdasarkan pendekatan WEF dan
UNDP, Papua dan Papua Barat menjadi provinsi yang inklusivitasnya lebih rendah dibandingkan dengan  provinsi  yang  lain.  Sedangkan  melalui  pendekatan  ADB,  semua  provinsi  di  Indonesia memiliki  indeks  pertumbuhan  inklusif  yang  memuaskan  selain  Papua.  Sholihah et al.  (2013) meninjau fenomena inklusivitas di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia yang hasilnya menunjukkan bahwa provinsi yang berada dalam KTI memiliki inklusivitas yang lebih tinggi pada tiap indikator dibandingkan provinsi-provinsi yang ada di KBI. Berbagai penelitian di tingkat nasional telah dilakukan untuk melihat tingkat inklusivitasnya, namun belum banyak yang menguji  perbedaan  inklusivitas  antara  KBI  dengan  KTI.  Sehingga  tujuan  dalam  penelitian  ini adalah untuk melihat inklusivitas di KBI dan KTI serta menguji perbedaan inklusivitas di antara kedua kawasan tersebut.

## 2. Tinjauan Teoritis
Pertumbuhan ekonomi menjadi merupakan suatu kenaikan terus menerus dalam produk per kapita atau per pekerja, yang diikuti oleh kenaikan jumlah penduduk dan biasanya disertai juga dengan  perubahan  struktural  (Jhingan,  1994).    Pembangunan  ekonomi  pada  umumnya  dapat didefinisikan  sebagai  suatu  proses  yang  menyebabkan  kenaikan  pendapatan  riil  per  kapita penduduk suatu negara dalam jangka panjang yang disertai oleh perbaikan sistem kelembagaan (Arsyad,  1999:  6).  Pembangunan  ekonomi  memiliki  makna  yang  lebih  luas  dari  pertumbuhan ekonomi. Jika pertumbuhan ekonomi berfokus pada proses peningkatan produksi barang dan jasa dalam  kegiatan  ekonomi  masyarakat,  maka  pembangunan  ekonomi  mencakup  perubahan  tata susunan ekonomi masyarakat atau dengan kata lain oleh dan untuk siapa pertumbuhan ekonomi tersebut  dilakukan. Pembangunan harus dipandang sebagai  suatu  proses multidimensional  yang melibatkan  perubahan-perubahan  mendasar  atas  struktur  sosial,  sikap-sikap  masyarakat,  dan institusi-institusi  nasional,  di  samping  telah  mengejar  akselerasi  pertumbuhan  ekonomi, penanganan ketimpangan pendapatan, serta pengentasan kemiskinan (Todaro & Smith, 2003: 21).
Klasen  (2010)  mendefinisikan  pertumbuhan  inklusif  sebagai  pertumbuhan  yang  mampu menurunkan disparitas antar kelompok. Konsep pertumbuhan inklusif merupakan pengembangan dari pertumbuhan pro-poor yang lebih dulu hadir dan digunakan sebagai salah satu kebijakan di negara-negara  berkembang  (Ali  and  Son,  2007).  Ali  dan  Son  (2007)  menjelaskan  bahwa perubahan  konsep  dari  pertumbuhan  pro-kemiskinan  menjadi  pertumbuhan  inklusif  perlu dilakukan sebab tujuan utama dari pembangunan adalah kesejahteraan masyarakat di mana tidak hanya kemiskinan sebagai tolak ukur mengukur kesejahteraan melainkan banyak faktor yang lebih kompleks seperti ketimpangan.

## 3. Metodologi Penelitian
Hampir  seluruh  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Selain  itu,  data  posisi  kredit  diperoleh  dari  Otoritas  Jasa Keuangan,  sedangkan  data  persentase  belanja  berdasarkan  fungsi  diperoleh  dari  Direktoral Jenderal  Perimbangan  Keuangan  Kementerian  Keuangan.  Data-data  tersebut  mencakup  34 provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Dalam  penghitungan  indeks  komposit,  indikator  tunggal  yang digunakan mengacu pada penelitian McKinley, namun karena terdapat beberapa indikator yang tidak tersedia datanya maka dilakukan modifikasi dengan menggunakan indikator pengganti yang masih  relevan  dalam  penelitian.  Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  mengukur  inklusivitas pertumbuhan  ekonomi  selama  3  tahun  sejak  2017  hingga  2019  baik  tingkat  provinsi,  kawasan maupun secara nasional serta mendeskripsikan peran masing-masing indikator dalam membentuk indeks pertumbuhan inklusif. Pembagian kawasan berdasarkan pada Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 44 Tahun 2002 tentang Dewan Pengembangan Kawasan Timur Indonesia yang terdiri dari provinsi-provinsi yang ada di Pulau Kalimantan, Sulawesi, Nusa Tenggara, Maluku, dan Papua.
a. Indeks Pertumbuhan Inklusif
1) Normalisasi Data Awal
Variabel atau indikator yang digunakan dalam penelitian ini memiliki satuan yang berbeda, sehingga perlu dilakukan normalisasi  data ke dalam satuan yang setara yaitu skala 0 sampai 1. Selain itu, terdapat perbedaan pengaruh atau sifat indikator terhadap pertumbuhan  ekonomi  yaitu  negatif  atau  positif,  maka  formula  yang  digunakan  pun berbeda antara indikator yang berpengaruh positif dengan indikator yang berpengaruh negatif.
a) Untuk variabel yang memiliki pengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi:
Z ij =10 [ X ijk -X ij ( min ) X ij ( max ) -X ij ( min ) ] (1)
b) Untuk variabel yang memiliki pengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi:
Z ij =10 [ X (max) -X ijk X ij ( max ) -X ij ( min ) ] (2)
Z  adalah  nilai  indikator  yang  akan  dinormalisasi,  X i menunjukkan  nilai subdimensi/variabel,  j  menunjukkan  indikator,  k  menunjukkan  observasi,  X min menunjukkan nilai minimum, dan X max menunjukkan nilai maksimum

## 2) Penentuan Bobot Variabel
Penghitungan  variabel  yang  memiliki  lebih  dari  satu  indikator  maka  nilainya didapatkan  dengan  menghitung  rata-rata  dari  indikator-indikator  penyusunnya. Penghitungan rata-rata menggunakan nilai bobot yang sama untuk setiap indikatornya. Dimensi ekonomi  terdiri  dari  subdimensi/variabel pertumbuhan  ekonomi, ketenagakerjaan, dan infrastruktur ekonomi yang masing-masing diberi bobot 25, 15, dan  10  persen.  Dimensi  kemiskinan  dan  kesetaraan  memiliki  3  subdimensi  yaitu kemiskinan, ketimpangan, dan gender yang diberi bobot 10, 10, dan 5 persen. Dimensi kapabilitas manusia terdiri dari subdimensi kesehatan, pendidikan, serta air dan sanitasi yang memiliki bobot masing-masing 5 persen. Dimensi perlindungan sosial memiliki bobot 10 persen. Pemberian bobot tersebut berdasarkan rumusan yang dilakukan oleh Mckinley (2010).
3) Penghitungan Nilai Indeks Subdimensi
I ij = ∑ w ij n k=1 z ij (3) w menunjukkan bobot subdimensi/variabel
4) Penghitungan Nilai Indeks Pertumbuhan Inklusif (IPI)
IPI= ∑ I i n k=1 (4) I menunjukkan nilai indeks subdimensi
5) Pengkategorian Tabel 2. Klasifikasi Skor Capaian IPI Skor <4 4-7 8-10 Capaian Kurang Memuaskan Memuaskan Sangat Memuaskan
Sumber: BPS, 2013

## b. Evaluasi Kawasan
1) Uji Homogenitas
Uji  homogenitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  diperoleh  dalam setiap kategorinya memiliki varian yang homogen atau tidak. Uji homogenitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dalam setiap kategorinya memiliki varian yang homogen atau tidak. Uji homogenitas ini menggunakan uji Levene Test pada taraf signifikansi 5% atau α=0,05. Hipotesis pengujiannya adalah sebagai berikut:
H 0 : Data yang diuji homogen
H 1 : Data yang diuji tidak homogen
2) Analisis Varian Satu Jalur ( One Way ANOVA )
One  Way  ANOVA digunakan  untuk  mengetahui  terjadi  tidaknya  perbedaan perlakuan  atau  rata-rata  dari  setiap  perlakuan  memiliki  hasil  yang  berbeda  atau  tidak (Ghozali,  2013).  Karena  hanya  ada  satu  jenis  perlakuan  dalam  penelitian  yang dilakukan,  maka  uji  anova  yang  digunakan  adalah One  Way  Anova .  Hipotesis pengujiannya adalah sebagai berikut:
H 0 : Tidak terdapat perbedaan rata-rata dari kedua kawasan
H 1 : Terdapat perbedaan rata-rata dari kedua kawasan
Pengambilan keputusan didasarkan pada nilai probabilitas yang dihasilkan. Dengan taraf  signifikansi  5%,  apabila  nilai  probabilitas  >  0,05  maka  H 0 diterima,  sedangkan apabila nilai probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Capaian Indeks Pertumbuhan Inklusif
Pengukuran  Indeks  Pertumbuhan  Inklusif  dengan  metode  pendekatan  ADB  menunjukkan kenaikan rata-rata pada Kawasan Barat Indonesia (KBI) selama tahun 2017-2019. Berbeda halnya dengan rata-rata pada Kawasan Timur Indonesia (KTI) maupun secara nasional di mana rata-rata yang  dimiliki  bersifat  fluktuatif  selama  tiga  tahun  tersebut.  Meskipun  bersifat  fluktuatif  namun perubahannya cenderung konstan dan tidak signifikan. Berdasarkan klasifikasi capaiannya, hampir seluruh provinsi di Indonesia berada di kategori memuaskan selain Provinsi Papua. Hal tersebut ditunjukkan  dari  rendahnya  nilai  IPI  Provinsi  Papua  yang  berada  di  bawah  angka  4  (empat). Dengan demikian, Provinsi Papua merupakan provinsi dengan nilai indeks terendah baik di KTI maupun nasional.
Hal  sebaliknya  dimiliki  oleh  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Ketika  Papua  secara  konsisten berada di peringkat terendah selama 3 tahun, Kepulauan Bangka Belitung memperoleh nilai IPI tertinggi  berturut-turut  selama  2017-2019  meskipun  belum  berhasil  mencapai  kategori  sangat memuaskan. Sedangkan di KTI yang berhasil mencapai peringkat tertinggi dari rata-rata perolehan IPI  selama  3  tahun  adalah  Kalimantan  Selatan  dengan  peringkat  nasional  di  tempat  ketujuh. Hampir  seluruh  variabel  yang  dimiliki  oleh  Papua  merupakan  yang  terendah  di  antara  provinsi lainnya sehingga Papua memperoleh indeks yang sangat rendah. Di lain sisi, Kepulauan Bangka Belitung  memiliki  skor  dimensi  kemiskinan  dan  kesetaraan  yang  cukup  tinggi  dibandingkan provinsi lain, sedangkan jika dilihat dari kontribusi terhadap IPI itu sendiri maka dimensi ekonomi memiliki skor yang berkontribusi paling besar.

## Dimensi Ekonomi
Nilai rata-rata skor dimensi ekonomi tahun 2017-2019 yang paling tinggi dimiliki oleh Jawa Tengah dengan skor 3,98 sedangkan nilai rata-rata skor yang terendah adalah Papua dengan skor 1,20  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Dari  seluruh  indikator  yang  ada  pada  dimensi ekonomi,  Tingkat  Kesempatan  Kerja  (TKK)  menjadi  satu-satunya  indikator  yang  dimiliki  oleh Papua di mana perolehannya melebihi nilai yang dimiliki oleh Jawa Tengah. Namun jika dilihat dari indikator lainnya maka angka yang dimiliki oleh Papua jauh lebih rendah dari perolehan Jawa Tengah.  Udah dan Ebi (2016) dalam penelitiannya yang berjudul “ Diagnosis of Nigeria Inclusive Growth:  A  Composite  Index  Approach ”  mengatakan  apabila  variabel  pertumbuhan  ekonomi memiliki angka yang kecil maka indeks inklusivitas pertumbuhan ekonomi yang dihasilkan juga relatif kecil.

## Gambar 2. Nilai Rata-rata Skor Dimensi Ekonomi 2017-2019
Jika dilihat dari rata-rata selama 3 tahun, pertumbuhan PDRB per kapita Jawa Tengah hanya memperoleh  peringkat  10  dari  34  provinsi.  Begitu  pula  dengan  TKK  dan  persentase  pengguna telepon  seluler  yang  hanya  berada  pada  peringkat  19  dan  21.  Meskipun  demikian,  3  indikator lainnya dari dimensi ekonomi yaitu kontribusi sektor manufaktur terhadap total PDRB, persentase tenaga  kerja  di  sektor  manufaktur,  dan  persentase  rumah  tangga  yang  menggunakan  listrik memiliki angka yang cukup tinggi sehingga menempatkannya pada peringkat 3, 2, dan 3. Di lain sisi, provinsi dengan pertumbuhan PDRB per kapita paling tinggi yaitu Sulawesi Selatan memiliki rata-rata  skor  dimensi  ekonomi  3,08  yang  menempatkannya  pada  peringkat  11  karena  nilai indikator lainnya tidak mendukung. Kontribusi sektor manufaktur terhadap total PDRB yang rata- ratanya paling tinggi selama 3 tahun adalah Jawa Barat sebesar 42 persen dan paling rendah adalah Nusa Tenggara Timur dengan 1,28 persen di atas Papua yaitu 2,13 persen.
Pada variabel ketenagakerjaan, TKK yang dimiliki oleh Jawa Tengah secara rata-rata selama 2017-2019  adalah  95,5  persen  sedangkan  Papua  sebesar  96,62  persen.  Dengan  angka  tersebut Papua berhasil mencapai peringkat 6, sementara itu peringkat 1 dimiliki oleh Bali dengan 98,52 persen.  Apabila  dilihat  dari  tenaga  kerja  di  sektor  manufaktur  Jawa  rengah  memperoleh  31,23 persen jauh di atas Papua yaitu 5,64 persen yang merupakan peringkat terendah. Kepulauan Riau berhasil  menjadi  provinsi  dengan  tenaga  kerja  di  sektor  manufaktur  yang  paling  tinggi  yang nilainya mencapai 34,18 persen.
Infrastruktur ekonomi yang dimiliki oleh Jawa Tengah jauh lebih baik dari Papua. Dilihat dari pengguna  telepon  seluler,  Jawa  Tengah  memiliki  nilai  59,92  persen  sedangkan  Papua  hanya mencapai  38,42  persen  yang  merupakan  angka  terendah  dari  provinsi  lain.  Pada  indikator
infrastruktur  lainnya,  di  Jawa  Tengah  terdapat  99,92  persen  rumah  tangga  yang  menggunakan listrik. Berbeda jauh dari Jawa Tengah, Papua hanya memiliki 64,69 persen rumah tangganya yang menggunakan listrik. Dari kedua indikator infrastruktur ekonomi, DKI Jakarta menjadi provinsi yang memperoleh peringkat paling tinggi.

## Dimensi Kemiskinan dan Kesetaraan
Dimensi kemiskinan dan kesetaraan menggambarkan keadaan kemiskinan dan ketimpangan yang dilihat dari pendapatan dan gender. Gambar 3 memperlihatkan Kepulauan Bangka Belitung menjadi provinsi dengan nilai rata-rata skor dimensi kemiskinan dan kesetaraan selama 2017-2019 yang paling tinggi yaitu 2,39. Sebaliknya, provinsi dengan nilai rata-rata skor dimensi kemiskinan dan  kesetaraan  paling  rendah  adalah  Papua  dengan  perolehan  skor  0,22.  Selisih  skor  pada  tiap variabel  menyebabkan  skor  yang  terbentuk  pada  dimensi  kemiskinan  dan  kesetaraan  menjadi berbeda.  Jumlah  penduduk  miskin  di  Kepulauan  Bangka  Belitung  hanya  sebesar  4,86  persen sedangkan di Papua jumlah penduduk miskinnya merupakan yang terbanyak yaitu 27,25 persen.
Pada variabel ketimpangan pendapatan, Kepulauan Bangka Belitung menjadi provinsi dengan ketimpangan  paling  rendah  selama  3  tahun  berturut-turut  dengan  rata-rata  indeks  gini  0,27. Meskipun bukan yang terendah, namun Papua memiliki indeks gini yang cukup tinggi yaitu 0,40 sementara DI Yogyakarta sebagai provinsi dengan ketimpangan paling tinggi memiliki indeks gini sebesar 0,43. Hal ini menunjukkan bahwa ketimpangan antara kelompok pendapatan menengah ke  atas  dengan  kelompok  pendapatan  menengah  ke  bawah  masih  tinggi.  Hapsari  (2019) mengungkapkan  bahwa  nilai  variabel  kemiskinan  yang  diukur  melalui  persentase  penduduk miskin dalam suatu wilayah akan berdampak pada tingkat kesejahteraan.

## Gambar 3. Nilai Rata-rata Skor Dimensi Kemiskinan dan Kesetaraan 2017-2019
Kesetaraan  gender  yang  diukur  melalui  pendekatan  persentase  kelahiran  dibantu  tenaga kesehatan  dan  rasio  angka  melek  huruf  perempuan  terhadap  laki-laki  di  Kepulauan  Bangka Belitung  bukan  merupakan  yang  tertinggi.  Kepulauan  Bangka  Belitung  memiliki  rata-rata persentase  kelahiran  dibantu  tenaga  kesehatan  sebesar  97,97  persen  dan  berhasil  mencapai peringkat  6,  namun  rata-rata  rasio  angka  melek  huruf  perempuan  terhadap  laki-laki  terbilang rendah karena hanya menempati peringkat 18 dengan 98,17 persen. Pencapaian Kepulauan Bangka Belitung tersebut masih lebih baik dibanding apa yang dimiliki Papua. Kedua indikator memiliki peringkat  yang  rendah  yaitu  33  dan  34  dengan  rata-rata  persentase  kelahiran  dibantu  tenaga kesehatan 66,42 persen dan rata-rata rasio angka melek huruf perempuan terhadap laki-laki berada di  angka  87,99  persen.  DKI  Jakarta  memiliki  nilai  indikator  gender  yang  cukup  baik  sehingga menempatkannya pada peringkat pertama pada variabel gender meskipun jika dilihat dari kedua indikator  DKI  Jakarta  bukan  merupakan  yang  tertinggi  namun  perolehannya  cukup  tinggi  di peringkat  3.  DIY  menjadi  peringkat  pertama  pada  indikator  pendekatan  persentase  kelahiran dibantu  tenaga  kesehatan  namun  pada  indikator  lainnya  peringkat  28.  Hal  yang  serupa  juga dimiliki oleh Gorontalo di mana pada indikator rasio angka melek huruf perempuan terhadap laki- laki  peringkat  pertama  namun  persentase  kelahiran  dibantu  tenaga  kesehatan  menempatkannya pada peringkat 12.

## Dimensi Kapabilitas Manusia
Kepulauan Bali menjadi provinsi dengan rata-rata skor paling tinggi pada dimensi kapabilitas manusia dengan 1,29 sedangkan Papua menjadi yang terendah dengan 0,51. Dimensi kapabilitas memiliki 3 variabel yaitu kesehatan, pendidikan, serta air dan sanitasi. Dalam variabel kesehatan digunakan  pendekatan  angka  harapan  hidup  untuk  mengukurnya.  Bali  memperoleh  peringkat  7 dengan rata-rata angka harapan hidup 71,72 tahun, sementara peringkat pertama diduduki oleh DI Yogyakarta dengan 74,85 tahun. Meskipun bukan yang terendah namun  Papua memiliki angka harapan  hidup  yang  rendah  yaitu  65,45  tahun  tidak  berbeda  jauh  dengan  Sulawesi  Barat  yang merupakan provinsi dengan angka harapan hidup terendah yaitu 64,62 tahun.

## Gambar 4. Nilai Rata-rata Skor Dimensi Kapabilitas Manusia 2017-2019
Variabel  pendidikan  yang  dimiliki  oleh  Bali  menunjukkan  rata-rata  perolehan  yang  cukup berbeda  pada  kedua  indikatornya.  Rata-rata  lama  sekolah  di  Bali  hanya  8,68  tahun,  meskipun begitu  APM  SMA  di  Bali  merupakan  yang  tertinggi  yaitu  72,8  persen.  DKI  Jakarta  menjadi provinsi  dengan  rata-rata  lama  sekolah  paling  tinggi  selama  3  tahun  yaitu  11,04  tahun.  Di  lain pihak, Papua menjadi provinsi yang terendah pada 2 indikator pendidikan dengan rata-rata lama sekolah 6,48 tahun dan APM SMA 44,04 persen. Indikator-indikator tersebut menjadi representasi tingkat pendidikan yang diperoleh oleh masyarakat, sehingga kapabilitas manusia semakin baik apabila tingkat pendidikannya semakin tinggi (Prabandari dan Santoso, 2018).
Tingkat kelayakan air dan sanitasi di Bali menjadi yang paling baik, pasalnya selama 2017- 2019 Bali memiliki tingkat presentasi rumah tangga pengguna sumber air layak dan sanitasi layak yang cukup tinggi  bahkan  beberapa kali menjadi  yang paling tinggi.  Bertolak belakang dengan Bali, kondisi  di  Papua sangat  memprihatinkan di  mana hanya 35,03 persen rumah tangga yang
memiliki  sanitasi  layak.  Tidak  berbeda  jauh  dengan  kondisi  tersebut,  persentase  rumah  tangga yang menggunakan sumber air bersih di Papua hanya 59,43 persen yang sedikit lebih tinggi dari provinsi dengan rumah tangga pengguna sumber air bersih terendah yaitu Bengkulu sebesar 50,27 persen.

## Dimensi Perlindungan Sosial
Nilai rata-rata skor dimensi  perlindungan sosial  sebagaimana diperlihatkan pada Gambar  5 menunjukkan  bahwa  nilainya  sangat  rendah.  Penyebab  rendahnya  nilai  tersebut  karena  pada dimensi ini hanya menggunakan 1 indikator dan bobot yang diberikan 10 persen sehingga skor paling  tingginya  adalah  1.  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  mengukur  dimensi  perlindungan sosial  adalah  realisasi  anggaran  belanja  pemerintah  berdasarkan  fungsi  perlindungan  sosial. Indikator  tersebut  mengukur  kredibilitas  pemerintah  untuk  mewujudkan  transfer  pendapatan dalam upaya perlindungan terhadap kelompok rentan (BAPPENAS, 2014).

## Gambar 5. Nilai Rata-rata Skor Dimensi Perlindungan Sosial 2017-2019
Sama halnya dengan ketiga dimensi lainnya, Papua menjadi yang paling buruk dalam dimensi perlindungan sosial bahkan skornya 0 yang artinya selama 2017-2019 Papua selalu menjadi yang terendah  dalam  realisasi  anggaran  belanja  pemerintah  berdasarkan  fungsi  perlindungan  sosial. Meskipun begitu, terjadi kenaikan pada tahun 2019 di mana besar persentasenya naik dari 0,08 persen  menjadi  0,31  persen.  Adanya  kenaikan  tersebut  diharapkan  terus  menerus  terjadi  agar perlindungan sosial di Papua semakin baik. DKI Jakarta memiliki skor dimensi perlindungan sosial tertinggi  di  antara  provinsi  lainnya  yaitu  0,88.  Dengan  rata-rata  realisasi  anggaran  belanja
pemerintah  berdasarkan  fungsi  perlindungan  sosial  selama  2017-2019  sebesar  2,23  persen menunjukkan  bahwa  pemerintah  setempat  telah  berupaya  untuk  mengoptimalkan  kinerja perlindungan  sosial.  Semakin  tinggi  pengeluaran  pemerintah  dalam  fungsi  perlindungan  sosial maka membuat pertumbuhan ekonomi semakin inklusif (Ji Long & Pasaribu, 2019). Namun dalam keberjalanan  selama  3  tahun  tersebut  DKI  Jakarta  mengalami  penurunan  persentase  dari  2018 sebesar 3,12 persen turun menjadi 2,25 persen.

## Capaian Inklusivitas Pertumbuhan Ekonomi Berdasarkan Kawasan
Ket:  ACH:  Aceh;  SMT:  Sumut;  SMB:  Sumbar;  RU:  Riau;  JMB:  Jambi;  SML:  Sumsel;  BKL:  Bengkulu;  LMP: Lampung;  BBL:  Babel;  KP:  Kepri;  JKT:  Jakarta;  JBR:  Jabar;  JTG:  Jateng;  DIY:  Yogyakarta;  JTM:  Jatim;  BNT: Banten; BL: Bali; KBR: Kalbar; KTG: Kalteng; KSL: Kalsel; KTM: Kaltim; KTR: Kaltara; SLU: Sulut; SLT: Sulteng; SLS: Sulsel; SLR: Sultra; GOR: Gorontalo; SLB: Sulbar; MLK: Maluku; MLU: Malut; PBR: Pabar; PP: Papua.

## Gambar 6. Plot Nilai Rata-rata IPI dan Laju PDRB Kapita 2017-2019
Gambar 6 menunjukkan plot nilai rata-rata IPI dan laju PDRB per kapita selama 2017-2019. Dalam grafik tersebut terdapat 4 kuadran yang terbagi berdasarkan nilai mean IPI 34 provinsi yaitu 5,8 dan nilai mean laju PDRB per kapita 34 provinsi sebesar 3,42. Kuadran I menunjukkan daerah dengan laju PDRB per kapita yang kurang dari nilai meannya namun memiliki IPI lebih dari mean. Provinsi  yang  masuk  ke  dalam  kuadran  I  adalah  Riau,  Kepulauan  Riau,  Kepulauan  Bangka Belitung,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  dan  Kalimantan  Selatan.  Keenam  provinsi tersebut memiliki inklusivitas yang cukup baik asalkan diimbangi dengan laju PDRB per kapita yang di bawah rata-rata. Di antara 6 provinsi tersebut 3 merupakan bagian dari KBI dan lainnya adalah provinsi yang ada di KTI.
Kuadran  II  merupakan  wilayah  di  mana  IPI  dan  laju  PDRB  per  kapita  yang  dimiliki  tiap provinsi lebih dari rata-rata nasional. Sebagian besar provinsi yang ada di kuadran II adalah bagian dari KBI yaitu Sumatera Utara, Sumatera Barat, Lampung, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Kalimantan  Tengah,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Selatan, dan Maluku Utara. Provinsi-provinsi KTI lebih banyak berada di kuadran III dan IV di mana nilai IPI yang diperoleh tidak lebih besar dari mean. Sebanyak 9 provinsi memiliki IPI di bawah mean meskipun laju PDRB per kapita yang dimiliki di atas mean, 7 di antaranya adalah bagian  dari  KTI  yaitu  NTT,  Kalimantan  Barat,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo, Sulawesi  Utara,  dan  Maluku.  Sementara  itu,  Sumatera  Selatan  dan  Bengkulu  yang  merupakan bagian dari KBI mengisi sisanya. Kuadran IV menjadi daerah dengan IPI dan laju PDRB di bawah rata-rata dengan 5 provinsi.  NTB, Papua Barat,  dan Papua menjadi  daerah KTI yang berada di kuadran IV sedangkan untuk KBI adalah Aceh dan Jambi.
Tabel 3. Hasil Output Uji One-Way ANOVA
IPI Homogenitas Levene Statistic 3.006 Sig. 0.093* ANOVA F 8.399 Sig. 0.007 Keterangan:   * Homogenitas signifikan pada level α = 5 persen Jika α = 10 persen maka model ADB tidak signifikan
Sumber: Hasil Olahan SPSS Statistics 22
Dominasi provinsi KBI yang berada di kuadran I dan II mengindikasikan bahwa secara umum IPI  di  KBI  lebih  tinggi  daripada  IPI  di  KTI.  Melalui  uji One-Way  ANOVA yang  menghasilkan output sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 3 nampak bahwa dengan taraf signifikansi 5 persen terdapat perbedaan rata-rata antara KBI dengan KTI yang menguatkan bahwa KBI memiliki IPI yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan IPI di KTI. Hal ini dikuatkan oleh Kusumaningrum dan Yuhan (2019) yang menemukan bahwa Indeks Pertumbuhan Inklusif dengan nilai terendah didominasi oleh provinsi-provinsi di KTI.
Indeks  pertumbuhan  inklusif  yang  lebih  tinggi  di  KBI  menunjukkan  bahwa  pembangunan yang terjadi di KTI masih belum cukup untuk menyentuh semua golongan dari berbagai dimensi. Ketimpangan  yang  tinggi  antar  kawasan  di  setiap  dimensi  menunjukkan  pembangunan  hanya berfokus pada wilayah tertentu. Di lain sisi, pembangunan yang dilakukan masih berorientasi pada pertumbuhan ekonomi tanpa mempertimbangkan dampak besarnya kepada pembangunan di aspek lainnya.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Indeks pertumbuhan inklusif yang dihitung berdasarkan indeks komposit dengan pendekatan model ADB di Indonesia selama 2017-2019 menunjukkan bahwa tidak ada provinsi yang berhasil mencapai kategori sangat memuaskan. Papua menjadi satu-satunya provinsi yang selama 3 tahun konsisten  berada  pada  kategori  IPI  tidak  memuaskan.  NTT  dan  NTB  memperoleh  IPI  tidak memuaskan pada tahun 2018 namun secara rata-rata selama 3 tahun kedua provinsi tersebut berada pada kategori IPI memuaskan. Secara umum, terdapat perbedaan rata-rata IPI di KBI dengan KTI di mana IPI di KBI lebih tinggi dibanding IPI di KTI.

## Implikasi Kebijakan
Pemerintah  daerah  di  provinsi  yang  menjadi  bagian  dari  KBI  membutuhkan  peningkatan kesempatan kerja dan produktivitas tenaga kerja, serta perluasan akses untuk pemerataan gender. Banyaknya  sumber  daya  manusia  yang  tersedia  di  KBI  membutuhkan  kesempatan  kerja  yang lebuh luas. Adapun tugas pemerintah pusat dan pemerintah daerah di KTI masih cukup banyak terkait kemiskinan yang masih tinggi dan juga rendahnya kualitas sumber daya manusia. Sebagai upaya untuk mengatasi permasalahan kemiskinan, maka prioritas utama bagi pemerintah di KTI adalah  memberikan  fasilitas  kesehatan  dan  pendidikan  agar  memperbaiki  kualitas  sumber  daya manusia  yang  dimilikinya.  Pemerintah  perlu  memastikan  hasil  pembangunan  dan  distribusi manfaat dari pertumbuhan ekonomi menyentuh pada semua aspek.

## Daftar Pustaka
Ali, I., & Son, H. . (2007). Measuring Inclusive Growth. Asian Development Review , 24 (1), 11– 31.
Arsyad, L. (1999). Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi Daerah Edisi Pertama. In BPFE UGM . http://repository.ut.ac.id/3975/1/ESPA4324-M1.pdf
BAPPENAS.  (2014).  Perlindungan  Sosial  di  Indonesia:  Tantangan  dan  Arah  Ke  Depan.  In Bappenas . BAPPENAS RI.
Ghozali,  I.  (2013).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  21  Update  PLS Regresi. In Badan Penerbit Universitas Diponegoro .
Hapsari, W. R. (2019). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Inklusif Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa
Tengah. Jurnal Litbang Sukowati , 3 (1), 106–116.
https://doi.org/10.32630/sukowati.v3i1.121
Jhingan, M. L. (1994). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan . PT Rajagrafindo Persada.
Ji  Long,  T.,  &  Pasaribu,  E.  (2019).  Analisis  Spasial  Determinan  Pertumbuhan  Inklusif
Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017. Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1), 416–423. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.11
Klasen,  S.  (2010).  Measuring  and  Monitoring  Inclusive  Growth:  Multiple  Definitions,  Open Questions,  and  Some  Constructive  Proposals.  In ADB  Sustainable  Development  Working Paper Series (Issue 12). https://doi.org/10.1332/policypress/9781447332497.003.0006
Kusumaningrum,  S.,  &  Yuhan,  R.  J.  (2019).  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  di  Indonesia Berdasarkan  Indeks  Komposit  Pertumbuhan  Inklusif  dan  Faktor  yang  Memengaruhinya.
Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 10 (1), 1–17.
https://doi.org/10.22212/jekp.v10i1.1150
Mckinley, T. (2010). ADB Sustainable DevInclusive Growth Criteria and Indicators : An Inclusive Growth  Index for Diagnosis of Country Progress. ADB Sustainable Development  Working Paper Series , 14 .
Myovella,  G.,  Karacuka,  M.,  &  Haucap,  J.  (2020).  Digitalization  adna  Economic  Growth:  A Comparative Analysis  of Sub-Saharan Africa and OECD Economies. Telecommunications Policy , 44 (2), 101856. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2019.101856
Prabandari, D. A. N., &  Santoso, D. B. (2018). Analisis Inklusivitas Pertumbuhan Ekonomi Di Jawa  Timur  Dan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhinya. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB Universitas Brawijaya , 12.
Sholihah,  D.  H.  A.,  Hutagaol,  M.  P.,  &  Asmara,  A.  (2013).  Pertumbuhan  Inklusif :  Fenomena Pertumbuhan  Inklusif  di  Kawasan  Indonesia  Bagian  Barat  dan  Indonesia  Bagian  Timur. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Pembangunan , 2 (2), 85–112.
Sitorus,  A.  V.  Y.,  &  Arsani,  A.  M.  (2018).  A  Comparative  Study  of  Inter-Provincial  Inclusive Economic  Growth  in  Indonesia  2010-2015  with  Approach  Methods  of  ADB,  WEF,  and UNDP. Urnal  Perencanaan  Pembangunan:  The  Indonesian  Journal  of  Development Planning , 2 (1), 64–77. https://doi.org/10.36574/jpp.v2i1.32
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2003). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga . Penerbit Erlangga. Udah, E. B., & Ebi, B. O. (2016). Diagnosis of Nigeria Inclusive Growth : A Composite Index Approach. British Journal of Economics, Finance and Management Sciences , 12 (2), 49–58. Vellala, P. S., Madala, M. K., & Chhatopadhyay, U. (2016). The Development of Composite Index for Inclusive Economic Growth: An Indian Perspective. International Journal of Economic Perspectives , 10 (4), 454–471.