## Strategi Alternatif untuk Keberlanjutan Ekonomi dan Peningkatan Perlindungan Lingkungan di Indonesia Mengadopsi Kerangka Pertumbuhan Hijau dan Pendalaman Keuangan

## Herman Cahyo Diartho
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember, 68121, Jember, Provinsi Jawa Timur, Indonesia Penulis Korespondensi: hermancahyo.feb@unej.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Info Publikasi: Artikel Hasil Penelitian
Sitasi Cantuman: Diartho, H. (2023). Alternative Strategies for Economic Sustainability and Increased Environmental Protection in Indonesia Incorporate the Green Growth Framework and Financial Deepening. Society, 11(2), 697- 714.
DOI: 10.33019/society.v11i2.566
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society
Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: Atribusi- NonKomersial-BerbagiSerupa (CC BY-NC-SA)
Dikirim: 6 Juni, 2023;
Diterima: 30 Desember, 2023 ; Dipublikasi: 31 Desember, 2023;
Pemerintah  Indonesia  berupaya  mencapai  keberlanjutan lingkungan  dan  pertumbuhan  ekonomi  sebagai  komponen integral  dari  strategi  pembangunannya.  Dua  perspektif diterapkan untuk mengevaluasi apakah pertumbuhan ekonomi Indonesia berdampak negatif terhadap pelestarian lingkungan: pendekatan  Business  as  Usual  dan  kerangka  Green  Growth. Studi  ini  memeriksa  komitmen  keuangan  Indonesia  terhadap green growth, yang sedang diimplementasikan secara nasional. Dengan menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif, studi ini  menganalisis  Green  Growth  Framework  (GGF)  dalam kaitannya  dengan  Pendalaman  Keuangan  dan  dampaknya terhadap Tujuan Pembangunan Berkelanjutan dari tahun 1973 hingga  2014.  Metodologi  yang  digunakan  meliputi  Error Correction Model (ECM) dan Vector Auto Regression (VAR). Penelitian  ini  mengeksplorasi  dinamika  antara  pertumbuhan ekonomi Indonesia dan penerapan GGF, menyoroti bagaimana berbagai indikator dalam GGF menunjukkan hubungan jangka pendek dan jangka panjang dengan kerangka tersebut. Analisis ini  memberikan  wawasan  tentang  sejauh  mana  kemajuan Indonesia  dalam  mengintegrasikan  prinsip-prinsip  green growth  dalam  sistem  keuangan  dan  ekonominya.  Metodologi ECM dan VAR mengungkapkan fluktuasi jangka pendek dan tren jangka panjang, masing-masing, memberikan pemahaman komprehensif  tentang  interaksi  antara  kebijakan  ekonomi  dan keberlanjutan  lingkungan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa implementasi  GGF  memiliki  dampak  signifikan  terhadap pendalaman  keuangan,  yang  pada  gilirannya  memengaruhi hasil  pembangunan  berkelanjutan.  Temuan  ini  menyarankan bahwa  meskipun  ada  hubungan  kuat  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  inisiatif  pelestarian  lingkungan,  upaya
Society, 11 (2), 739-757, 2023 P-ISSN: 2338-6932 | E-ISSN: 2597-4874 https://society.fisip.ubb.ac.id
berkelanjutan  dan  penyesuaian  kebijakan  diperlukan  untuk memastikan  keberhasilan  jangka  panjang  strategi  green growth.  Studi  ini  berkontribusi  pada  diskusi  yang  lebih  luas tentang pembangunan berkelanjutan dengan menyajikan bukti empiris dari Indonesia, yang berfungsi sebagai model potensial bagi negara berkembang lainnya yang ingin menyeimbangkan ekspansi  ekonomi  dengan  pengelolaan  lingkungan.  Penelitian ini  menekankan  pentingnya  mengadopsi  kerangka  green growth  untuk  mencapai  tujuan  pembangunan  berkelanjutan, memberikan  implikasi  berharga  bagi  pembuat  kebijakan  dan pemangku kepentingan.
Kata Kunci: Kerangka  Pertumbuhan  Hijau;  Pendalaman Keuangan;  Strategi  Pembangunan;  Tujuan Pembangunan Berkelanjutan

## 1. Pendahuluan
Konsep pembangunan berkelanjutan telah mendapatkan banyak dukungan sebagai solusi yang  diharapkan  dapat  mengatasi  masalah-masalah  yang  terkait  dengan  krisis  lingkungan seperti  pemanasan  global  dan  perubahan  iklim,  meskipun  pada  awalnya  konsep  ini dipertanyakan  karena  lebih  dianggap  berhubungan  dengan  politik.  Pengakuan  bahwa perlindungan lingkungan menjadi prioritas dalam Tujuan Pembangunan Berkelanjutan  ( Rizki &  Hartanti,  2021 )  menunjukkan  bahwa  penciptaannya  semata-mata  sebagai  tanggapan terhadap  diskusi  lingkungan  yang  sedang  berlangsung  ( Cole,  2000 ; De  Bruyn,  2012 ). Perlindungan  lingkungan  telah  dimasukkan  dalam  setiap  strategi  ekonomi  hingga  saat  ini. Empat  pilar  kebijakan  pembangunan  Indonesia  sejak  pemerintahan  Susilo  Bambang Yudhoyono  adalah  pro-pertumbuhan,  pro-lapangan  kerja,  dan  pro-lingkungan.  Pemerintah Indonesia  berupaya  mencapai  keberlanjutan  lingkungan  dan  pertumbuhan  ekonomi  sebagai bagian dari strategi pembangunan ini ( Saepudin et al., 2022 ). Kuznets mengembangkan paralel antara  ketimpangan  pendapatan  dan  hubungan  ekonomi  dengan  degradasi  lingkungan  dan ekonomi pada tahun  1955  ( Özokcu &  Özdemir, 2017 ; Roy Chowdhury &  Moran, 2012 ; Stern, 2017 ).
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  indikator  utama  untuk  menilai  efektivitas pembangunan  ekonomi  dalam  aliran  teori  ekonomi  neoklasik.  Pertumbuhan  ekonomi  adalah metode untuk memperluas kapasitas produksi dalam kerangka peningkatan pendapatan/upah nasional ( Runtunuwu & Kotib, 2021 ). Mengejar pertumbuhan ekonomi memerlukan eksploitasi sumber  daya  alam  dan  bertujuan  untuk  mencapai  target  pertumbuhan  yang  diharapkan. Ekonomi Hijau, yang diharapkan menjadi paradigma ekonomi baru, adalah salah satu strategi yang  dapat  digunakan  untuk  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  sambil  memperhatikan perlindungan  sumber  daya  alam  ( Djajadiningrat  et  al.,  2012 ).  Jika  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  disertai  dengan  peningkatan  konsumsi  energi,  terutama  energi  yang  berasal  dari bahan  bakar  fosil,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  telah  mempercepat degradasi  lingkungan.  Sebuah  studi  mengungkapkan  bahwa  penggunaan  bahan  bakar  fosil untuk energi menyebabkan kerusakan lingkungan di Indonesia ( Diartho & Fardian, 2022 ). Dua  perspektif— Business  as  Usual dan  kerangka  kerja  pertumbuhan  hijau—dapat digunakan untuk memeriksa apakah ekspansi ekonomi Indonesia berdampak merugikan pada pelestarian  lingkungan.  Kedua  paradigma  ini  memandang  pertumbuhan  ekonomi  secara
berbeda;  dalam  paradigma  ― business  as  usual ‖,  pertumbuhan  ekonomi  dilihat  dari  perspektif ―bisnis sebagaimana mestinya mengikuti mekanisme pasar‖. Sementara itu, dalam paradigma ―pertumbuhan  hijau‖,  pertumbuhan  ekonomi  dipandang  dari  perspektif  ―pertumbuhan ekonomi yang berpusat pada manusia, berkeadilan, berkelanjutan yang  mencakup ketahanan sosial  dan  lingkungan,  lingkungan  yang  sehat/kuat,  kapasitas  untuk  memberikan  layanan lingkungan, dan kemampuan untuk mengurangi emisi gas rumah kaca‖ ( Global Green Growth Institute, 2015 ).
Gambar 1. Alur Business as Usual
Sumber: ( Global Green Growth Institute, 2015 )
Misalkan aliran Business as Usual menunjukkan peningkatan pertumbuhan ekonomi sebesar 4,40%  pada  tahun  2039.  Dalam  hal  ini,  hal  tersebut  akan  diiringi  dengan  peningkatan  emisi karbon  sebesar  3,20%,  penggunaan  energi  sebesar  2,70%,  dan  produktivitas  energi  sebesar 1,60%.

## Gambar 2. Alur Green Growth Framework
Sumber: ( Global Green Growth Institute, 2015 )
Sementara itu, jika menggunakan alur Green Growth Framework, pertumbuhan ekonomi sebesar  4,40%  di  tahun  2039  akan  diiringi  dengan  penurunan  emisi  karbon  sebesar  2,40%, penggunaan  energi  sebesar  1,80%,  dan  produktivitas  energi  sebesar  1,50%.  Selain  skenario  di atas, beberapa hal perlu diperhatikan karena pertumbuhan ekonomi juga akan terkait dengan sektor  lain,  termasuk  sektor  keuangan,  terutama  untuk  mendukung  pertumbuhan  ekonomi. Dalam  menjalankan  fungsi  intermediasi,  sektor  keuangan  seringkali  menghadapi  financial deepening dan shallow finance ( Fry, 1994 ). Artinya, sektor keuangan yang berkembang dengan baik akan mampu mendorong aktivitas perekonomian dan sebaliknya,  sektor keuangan yang kurang  berkembang  akan  menyebabkan  perekonomian  mengalami  kesulitan  likuiditas dalam mencapai  target  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  ( Levine,  1997 ).  Pendalaman  keuangan terjadi  ketika  rasio  antara  uang  beredar  (M2)  dan  produk  domestik  bruto  semakin  besar. Sebaliknya, jika rasio antara uang beredar (M2) dan produk domestik bruto lebih kecil, maka dianggap sebagai keuangan yang dangkal ( Lynch, 1996 ).
Penelitian  ini  mengkaji  pendalaman  keuangan  untuk  pertumbuhan  ekonomi  hijau  di Indonesia,  yang  mana  hal  ini  belum  terjadi  di  Indonesia.  Pertimbangan  yang  dilakukan  oleh Tamazian et al. telah menetapkan bahwa pengembangan sektor keuangan dapat meningkatkan pertumbuhan  ekonomi,  disertai  dengan  polusi  dan  degradasi  lingkungan  ( Tamazian  et  al., 2009 ). Penelitian ini bertujuan untuk melihat ada tidaknya hubungan jangka pendek dan jangka panjang serta respon Green Growth Framework terhadap financial deepening. Indikator yang digunakan dalam penelitian ini dalam financial deepening adalah M2, sedangkan variabel yang digunakan  untuk  merepresentasikan  konsep  ekonomi  hijau  adalah  emisi  karbon,  konsumsi energi, intensitas energi, dan PDB hijau.

## 2. Metodologi Penelitian
Data yang digunakan dalam studi/penelitian data sekunder berupa data/informasi runtun waktu (time series) antara tahun 1973 hingga 2014. Pengumpulan data dimulai pada tahun 1973 karena pada saat itu terjadi krisis minyak yang  disebabkan oleh perang  yang terjadi di Israel dan  negara-negara  Arab  sebagai  pemasok  minyak.  Hal  ini  mengakibatkan  Indonesia  juga merasakan  dampaknya.  Semua  data  diperoleh  dari  Bank  Dunia.  Jenis  penelitian  ini  adalah kuantitatif,  yang  digunakan  untuk  menganalisis  Green  Growth  Framework  (GGF)  terhadap Pendalaman  Keuangan  menuju  Sustainable  Development  Goal,  metode  kuantitatif  dengan menggunakan metode Error Correction Model (ECM) dan Vector Auto Regression (VAR) pada tahun 1973-2014. Metode Error Correction Model (ECM) digunakan untuk melihat apakah ada hubungan  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Sedangkan  Vector  Auto  Regression  (VAR) digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel dan kontribusi masing-masing variabel terhadap variabel lainnya.
Secara umum, model Error Corection Model (ECM) dapat dituliskan sebagai berikut:
ΔM2t = α 0 + α 1 ΔXt + α 2 ΔXt + α 3 ΔXt + α 1 Ect + e t EC t = ( Y t-1 - β 0 - β X 1t-1 ) + Z t-1 , ΔX t = X -X tt-1
Keterangan  α 1 ,  α 2 ,  dan  α 3 adalah  koefisien  jangka  pendek,  α 4 adalah  koefisien  koreksi keseimbangan,  dan  α 1 adalah  koefisien  jangka  panjang.  Model  ECM  dapat  dibagi  menjadi model  ECM  jangka  pendek  dan  model  ECM  jangka  panjang.  Penggunaan  model  ECM  dapat membantu  peneliti  untuk  mengatasi  masalah  regresi  lancung  ( spurious  regression / relapse )  dan data/informasi runtun waktu yang tidak stasioner ( Gujarati, 2003 ; Thomas, 1997 ).

## 2.1. Model ECM Jangka Pendek
ΔM2 t = α 0 + α 1 ΔECN t + α 2 ΔCE t + α 3 ΔINE t + α 4 ΔGDP t + α 5 EC t +e t
Keterangan di mana α 1 adalah koefisien jangka pendek dari pemanfaatan energi, α 2 adalah koefisien  jangka  pendek  dari  emisi  karbon,  α 3 adalah  koefisien  jangka  pendek  dari  intensitas energi/vitalitas,  α 4 adalah  koefisien  jangka  pendek  dari  PDB  hijau,  dan  α 5 adalah  koefisien koreksi.

## 2.2. Model ECM Engle-Granger Jangka Panjang
ΔM2 t = β 0 + β 1 ΔECN t + β 2 ΔCE t + β 3 ΔINE t + β 4 ΔGDP t + e t
Perhatikan bahwa β1 adalah koefisien jangka panjang dari penggunaan energi, β2 adalah koefisien jangka panjang dari emisi karbon, β3 adalah koefisien jangka panjang dari intensitas energi/vitalitas,  dan  4  adalah  koefisien  jangka  panjang  dari  PDB  hijau.  Pengujian  ECM dilakukan  melalui  beberapa  tahap,  seperti  pengujian  stasioneritas  dan  pengujian  kointegrasi. Langkah pertama adalah membentuk Error Correction Term (ECT) sebagai variabel baru. Hal ini harus dilakukan karena ECT akan menjadi dasar untuk mengukur variabel jangka panjang. Oleh  karena  itu,  model  ECM  yang  baik  dan  valid  harus  memiliki  ECT  yang  signifikan ( Insukindro, 1999 ).

## 2.3. Spesifikasi Model Vector Auto Regression (VAR)
Yt=α + ∑
Model Persamaan Regresi Otomatis Vektor dapat ditulis dengan persamaan:
M2 1,t = + ∑ ∑ + ∑ ECN 2,t = + ∑ ∑ ∑ ∑
CE 3,t = + ∑ ∑ ∑ ∑
INE 4,t = = + ∑ ∑ ∑ ∑
GDP 5,t = = + ∑ ∑ ∑ ∑
Keterangan:
M2   : jumlah uang beredar/uang beredar luas ECN   : konsumsi energi CE   : emisi karbon INE   : intensitas energi PDB   : Produk Domestik Bruto Hijau
3. Hasil Penelitian dan Pembahasan
3.1. Pengujian Model Koreksi Kesalahan

## 3.1.1. Uji Stasioneritas
Berdasarkan  hasil  uji  stasioneritas  Augmented/Expanded  Dickey-Fuller  test,  tidak  ada data  variabel  yang  stasioner  pada  tahap  level  baik  pada  tingkat  signifikansi  1%  maupun  5%, sehingga selanjutnya harus diuji pada tahap First difference , terdapat satu variabel yaitu Money Supply (M2)  yang  juga  masih  belum  stasioner  pada  uji  derajat  integrasi first  difference karena memiliki nilai probabilitas sebesar 0.9985 > 0.05. Kemudian, jika dilanjutkan dengan uji derajat integrasi second difference , semua variabel akan stasioner pada tingkat signifikansi 1% dan 5%. Jadi, dapat disimpulkan bahwa data variabel telah lolos uji akar-akar unit pada tingkat second difference .
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas ECM Prob. M2 Prob. GDP Prob. CE Prob. ECN Prob. INE Level 1.0000 0.9998 0.2220 0.9203 0.6660 1 st Difference 0.9985 0.0048* 0.0000* 0.000* 0.0000* 2 nd Difference 0.0000* 0.0000* 0.0000* 0.0000* 0.0000*
*signifikan α = 1%, **signifikan α = 5%, ***signifikan α = 10%

## 3.1.2. Uji Kointegrasi
Langkah  selanjutnya  adalah  uji  kointegrasi,  yang  menentukan  apakah  terdapat hubungan  jangka  panjang  antar  variabel.  Dalam  studi  penelitian  ini  menggunakan  strategi Johansen Cointegration Test, dan diperoleh hasil sebagai berikut:

## Tabel 2. Uji Kointegrasi
α Level Critical Value Trace Statistic Description 1% 77.81884 190.8856 Cointegrated 5% 69.81889 190.8856 Cointegrated 10% 65.81970 190.8856 Cointegrated
Berdasarkan pengujian di atas, diperoleh hasil bahwa seluruh variabel, baik pada tingkat signifikansi  1%,  5%,  dan  10%  mengalami  kointegrasi,  yang  berarti  terdapat  hubungan  jangka panjang  antar  variabel.  Metode  kuantitatif  estimasi  model  koreksi  kesalahan  atau  error correction  model  (ECM)  merupakan  metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mengolah  data variabel  model  penelitian  untuk  menentukan  gambaran  perilaku  variabel  bebas  dan  variabel terikat dalam jangka pendek dan jangka panjang.

## 3.1.3. Hasil Estimasi ECM Jangka Pendek
Berdasarkan uji estimasi ECM, diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Estimasi ECM Jangka Pendek Variable Coefficient t-statistic Probability C 1.12E+13 6.979781 0.0000 CE -2.11E+11 -0.311819 0.7574 ECN 1.96E+08 0.002877 0.9977 GDP 6.917605 0.175407 0.8620 INE -2.27E+13 -2.442752 0.0209* CE (-1) 4.93E+11 0.735249 0.4681 ECN (-1) 1.14E+11 1.650264 0.1097 GDP (-1) 1.746260 3.231338 0.0031* INE (-1) -2.08E+12 -0.265089 0.7928 ET 0.919434 19.25545 0.0000 Adjusted R-Square 0.949793 Prob, F-statistic 0.000000
*signifikan α = 1%, **signifikan α = 5%, ***signifikan α = 10%
Metode  ECM  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  perilaku  variabel  dalam  jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Variabel-variabel  tersebut  dikointegrasikan  sehingga  Error Correction  Model  dapat  diketahui  dan  digunakan  untuk  mengetahui  perubahan  jangka pendek.  Hasil  estimasi  dari  metode  ECM  dapat  diketahui  dengan  membandingkan  nilai  t- statistik dan t-tabel yang  terkait dengan koefisien  masing-masing  variabel independen dalam model penelitian dengan variabel dependen. Selain itu, hasil estimasi juga dapat diketahui dan diinterpretasikan dengan menggunakan nilai R-squared correction, probabilitas F-statistic, dan nilai ECT (Error Correction Term).

## 3.1.4. Hasil Estimasi ECM Jangka Panjang
Hasil estimasi ECM mengarah pada pembentukan model dinamis yang memungkinkan besaran  dan  standar  deviasi  dari  koefisien  regresi  diperoleh  dalam  jangka  panjang.  Hasil estimasi jangka panjang ini memberikan gambaran mengenai periode yang dibutuhkan untuk beradaptasi dengan perubahan yang terjadi secara penuh.

## Tabel 4. Hasil Estimasi ECM Jangka Panjang
Variable Coefficient t-statistic Probability C 1.10E+13 1.940774 0.0604*** CE -4.08E+12 -2.353721 0.0243** ECN 5.25E+11 -2.829289 0.0077* GDP 2.264428 -1.925790 0.0623*** INE 3.33E+13 -1.702518 0.0975*** Adjusted R-squared 0.731488 Prob. F-statistic 0.000000
*signifikan α = 1%, **signifikan α = 5%, ***signifikan α = 10%
Hasil uji ECM jangka panjang menunjukkan bahwa emisi karbon dioksida, pemanfaatan energi,  intensitas  vitalitas,  dan  green  of  GDP  merupakan  variabel  independen  yang  secara signifikan  mempengaruhi  pendalaman  ekonomi.  Variabel  emisi  karbon  mempengaruhi  Y. Variabel non-karbon memiliki dampak negatif terhadap Y atau pendalaman ekonomi dengan tingkat  signifikan  p-value  =  5%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  secara  parsial,  dalam  jangka panjang,  variabel  emisi  karbon  mempengaruhi  pendalaman  ekonomi.  Setiap  perubahan  1% pada emisi karbon diperkirakan akan menurunkan pendalaman ekonomi sebesar 4,08%.
Sementara itu, konsumsi energi juga berpengaruh terhadap variabel Y berdasarkan nilai probabilitas sebesar 0.0077 < 0.01 atau 0.05. Dengan demikian, setiap perubahan 1% konsumsi energi  akan  meningkatkan  financial  deepening  sebesar  5,25%.  Variabel  PDB  Hijau  juga berpengaruh  signifikan  terhadap  financial  deepening  pada  tingkat  signifikansi  10%.  Hal  ini berarti  bahwa  setiap  perubahan  1%  pada  PDB  hijau  akan  meningkatkan  financial  deepening sebesar 2,264%.
Variabel  Intensitas  Energi  (INE)  juga  berpengaruh  signifikan  pada  tingkat  signifikansi 10%  terhadap  financial  deepening  karena  nilai  probabilitasnya  sebesar  0.0975  <  0.1.  Setiap perubahan 1% Intensitas Energi (INE) akan meningkatkan financial deepening sebesar 3,33%. Perilaku  variabel-variabel  otonom  terhadap  variabel  terikat  yang  tidak  searah  secara  parsial merupakan  gambaran  umum  yang  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  bebas  memiliki hubungan  yang  menjelaskan  pengaruhnya  terhadap  variabel  terikat.  Kemampuan  variabel- variabel otonom dalam menyatakan variabel subordinat sangat didukung oleh nilai F-statistik sebesar  0.000000  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  dependen  dapat  dinyatakan  secara bersama-sama  dengan  variabel-variabel  independen.  Sementara  itu,  nilai  R-squared  sebesar 0.73188  menunjukkan  bahwa  dengan  mempertimbangkan  derajat  kebebasan,  semua  variabel independen dalam model dapat menjelaskan 73% dari variabel dependen, dan variabel-variabel lain di luar model penelitian dapat menjelaskan 27% sisanya.

## 3.2. Pengujian Vector Auto Regression (VAR)

## 3.2.1. Uji Stasioneritas Vector Auto Regression (VAR)
Dalam  uji  stasioneritas  menggunakan  uji  Augmented  Dickey-Fuller,  tidak  ada variabel yang  stasioner  pada  tahap  level  pada  tingkat  signifikansi  1%,  5%,  atau  10%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  derajat  integrasi  harus  diuji  untuk  menentukan  sejauh  mana variabel/faktor  tersebut  stasioner.  Hasil  pengujian  derajat  integrasi  menunjukkan  adanya perbedaan  pertama  dan  kedua.  Variabel/faktor  M2  tidak  stasioner/statis  pada  perbedaan pertama  karena  nilai  probabilitasnya  adalah  0,9985.  Sementara  variabel  lainnya  stasioner,
pengujian  harus  dilanjutkan  ke  tahap  perbedaan  kedua,  di  mana  semua  variabel/faktor menjadi stasioner.
Tabel 5. Hasil Uji Stasioneritas VAR Prob. M2 Prob. GDP Prob. CE Prob. ECN Prob. INE Level 1.0000 0.9998 0.2220 0.9203 0.6660 1 st Difference 0.9985 0.0048* 0.0000* 0.000* 0.0000* 2 nd Difference 0.0000* 0.0000* 0.0000* 0.0000* 0.0000*
Berdasarkan  hasil  uji  stasioneritas  unit  root  yang  dilakukan  terhadap  data  masing- masing  variabel,  diketahui  bahwa  data  lolos  uji  unit  root  pada  tingkat  second  difference. Dengan  kata  lain,  data  yang  digunakan  dalam  variabel  penelitian  ini  siap  digunakan  untuk menguji  metode  ECM.  Uji  kointegrasi  yang  digunakan  dalam  studi/penelitian  ini menggunakan metode Johansen Cointegration Test dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi α Level Critical Value Trace Statistic Description 1% 77.81884 190.8856 Cointegrated 5% 69.81889 190.8856 Cointegrated 10% 65.81970 190.8856 Cointegrated
Tabel  6 menunjukkan  hasil  uji  kointegrasi,  yang  menunjukkan  adanya  hubungan kointegrasi  secara  keseluruhan  pada  tingkat  signifikansi  1%,  5%,  atau  10%.  Keberadaan kointegrasi  dalam  hasil  uji  kointegrasi  ini  menunjukkan  adanya  hubungan  jangka  panjang antara faktor-faktor yang  digunakan dalam penelitian ini. Hasil  uji kointegrasi menggunakan metode  Johansen  Cointegration  Test  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  yang  terdeteksi memiliki hubungan kointegrasi. Ini berarti model VECM (Vector Error Correction Model) akan dipilih untuk tahap pengujian berikutnya. Salah satu persyaratan untuk estimasi VECM adalah adanya hubungan kointegrasi. Estimasi VECM dibatalkan jika tidak ada hubungan kointegrasi. Model VAR (Vector Autoregressive) harus digunakan.
Panjang lag ditentukan untuk melakukan uji kausalitas dan uji VAR. Pendekatan model VAR sangat sensitif terhadap jumlah lag data yang digunakan. Oleh karena itu, penting untuk menentukan  panjang  lag  yang  ideal.  Penentuan  panjang  lag  digunakan  untuk  menentukan lama periode pengaruh variabel sebelumnya terhadap variabel/faktor lain dan variabel/faktor endogen lainnya.
Tabel 7. Hasil Lag Optimal Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -2460.991 NA 5.34e+51 133.2968 133.5145 133.3736 1 -2414.550 77.82007 1.70e+51 132.1378 133.4440* 132.5983* 2 -2383.433 43.73233* 1.32e+51* 131.6814* 134.2018 132.6514 3 -2356.106 31.01996 1.44e+51 131.8072 135.1645 132.9093
Tabel  7 di  atas  menunjukkan  bahwa  lag  optimal  berada  pada  lag  ke-2.  Beberapa pendekatan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  lag,  termasuk  likelihood  ratio  (LR),  Final Prediction  Error  (FPE),  Akaike  Information  Criteria  (AIC),  dan  Schwarz  Information  Criteria
(SC).  Penelitian  ini  menggunakan  Akaike  Information  Criteria  (AIC)  untuk  menentukan  lag karena  dapat  memberikan  interval  variabel  tambahan  untuk  menjelaskan  derajat  kebebasan. Hasil uji lag  optimal dalam Tabel  7 menunjukkan bahwa nilai minimum Akaike Information Criteria (AIC) dalam model penelitian ini berada pada lag 2, yaitu sebesar 131.681.
Analisis  lain  terkait  dengan  model  VECM  adalah  mencari  hubungan  kausal  atau  uji kausalitas  antara  variabel  endogen  dalam  model  VECM.  Variabel  ekonomi  tidak  hanya memiliki hubungan satu arah tetapi juga memiliki hubungan dua arah yang disebut kausalitas. Kausalitas dapat diuji menggunakan uji kausalitas Granger.

## 3.3. Uji Stabilitas Model VECM
Tabel 8. Hasil Uji Stabilitas Model VECM
Root Modulus 0.039491 – 0.846930i 0.847850 0.039491 + 0.846930i 0.847850 -0.476679 – 0.525356i 0.709382 -0.476679 + 0.525356i 0.709382 -0.332802 – 0.531006i 0.626677 -0.332802 + 0.531006i 0.626677 -0.435684 – 0.334265i 0.549139 -0.435684 + 0.334265i 0.549139 -0.032489 – 0.168686i 0.171787

## Gambar 3. Hasil Uji Stabilitas Model VECM
Dari hasil uji stabilitas VECM di atas, akar sebesar 1 ditunjukkan dalam tabel atau gambar di atas, di mana tabel memiliki koefisien kurang dari 1, yang juga didukung oleh gambar, yang menunjukkan  titik-titik  akar  terbalik  dari  polinomial  Karakteristik  AR  yang  semua  variabel berada dalam lingkaran yang menunjukkan bahwa model VECM yang dibuat stabil dan telah stasioner.

## 3.4. Uji Kausalitas Granger
Analisis  lain  yang  terkait  dengan  model  VECM  adalah  mencari  hubungan  atau  uji kausalitas  antara  variabel  endogen  dalam  model  VECM.  Variabel  ekonomi  tidak  hanya memiliki hubungan satu arah tetapi juga memiliki hubungan dua arah yang disebut hubungan kausal. Kausalitas dapat diuji dengan uji kausalitas Granger.
Tabel 9. Hasil Uji Kausalitas Granger
H0 Lag 2 F-statistic Probability CE is not a granger-cause M2 0.31070 0.8175 M2 is not a granger-cause CE 0.80090 0.5032 ECN is not a granger-cause M2 2.56805 0.0729 M2 is not a granger-cause ECN 1.29382 0.2946 GDP is not a granger-cause M2 1.38865 0.2653 M2 is not a granger-cause GDP 1.07398 0.3749 INE is not a granger-cause M2 0.65706 0.5849 M2 is not a granger-cause INE 3.56448 0.0256 ECN is not a granger-cause DCE 1.36710 0.2717 DCE is not a granger-cause ECN 0.46691 0.7075 GDP is not a granger-cause CE 2.97762 0.0472 CE is not a granger-cause GDP 0.27859 0.8404 INE is not a granger-cause CE 1.21798 0.3202 CE is not a granger-cause INE 1.07739 0.3735 GDP is not a granger-cause ECN 0.15283 0.9270 ECN is not a granger-cause GDP 0.51089 0.6778 INE is not a granger-cause ECN 0.88283 0.4611 ECN is not a granger-cause INE 1.91441 0.1485 INE is not a granger-cause GDP 0.35550 0.7855 GDP is not a granger-cause INE 5.99969 0.0025
Hubungan kausalitas dalam model ditunjukkan oleh nilai probabilitas yang lebih kecil dari 0,1. Berdasarkan Tabel 9 , hubungan kausal dalam model diwakili oleh nilai probabilitas yang lebih rendah dari 0,1. Tabel 9 menunjukkan bahwa variabel emisi karbon tidak mempengaruhi M2 secara signifikan karena probabilitas menunjukkan 0,8175 > 0,1, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, atau dengan kata lain, tidak ada hubungan kausal antara emisi karbon dan M2. Hal yang sama ditunjukkan oleh pengaruh M2 terhadap emisi karbon dioksida, di mana jumlah M2 tidak  mempengaruhi  jumlah  emisi  karbon  secara  statistik  dengan  probabilitas  0,503  >  0,1, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, atau dengan kata lain, tidak ada hubungan kausal antara M2  dan  emisi  karbon  dioksida.  Dari  sini,  tidak  ada  hubungan  kausal  antara  variabel  emisi karbon dan M2 dan sebaliknya.
Hal  yang  berbeda  ditunjukkan  oleh  variabel  konsumsi  energi  yang  secara  signifikan mempengaruhi M2 dengan probabilitas 0,0729 < 0,1, sehingga H0 ditolak dan H1 diterima, atau dengan kata lain, ada hubungan kausal antara konsumsi energi dan M2. Selanjutnya, variabel green  GDP  tidak  mempengaruhi  M2  secara  signifikan  dengan  probabilitas  0,2653  >  0,1, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, atau dengan kata lain, tidak ada hubungan kausal antara green  GDP  dan  M2.  Pengaruh  yang  tidak  signifikan  dari  variabel  green  GDP  terhadap  M2
menunjukkan  bahwa  green  GDP  tidak  dapat  menjadi  indikator  utama  untuk  M2.  Hal  yang sama ditunjukkan oleh pengaruh M2 terhadap green GDP, di mana secara statistik, variabel M2 tidak  mempengaruhi  variabel  green  GDP  secara  signifikan  dengan  probabilitas  0,3749  >  0,1, yang  berarti  bahwa  H0  diterima  dan  H1  ditolak,  atau  dengan  kata  lain,  tidak  ada  hubungan kausal antara green GDP dan M2.
Selanjutnya, variabel konsumsi energi tidak secara signifikan mempengaruhi emisi karbon dengan probabilitas 0,2717 > 0,1, sehingga H0 diterima dan H1 ditolak, atau dengan kata lain, tidak ada hubungan kausal antara konsumsi energi dan emisi karbon.
Selain  itu,  variabel  green  GDP  secara  signifikan  mempengaruhi  emisi  karbon  dengan probabilitas  0,00472  <  0,1,  sehingga  H0  ditolak  dan  H1  diterima,  atau  dengan  kata  lain,  ada hubungan  sebab-akibat  antara  green  GDP  dan  emisi  karbon.  Pengaruh  signifikan  variabel green  GDP  terhadap  emisi  karbon  menunjukkan  bahwa  green  GDP  dapat  menjadi  indikator utama emisi karbon.
Demikian  pula,  variabel  intensitas  karbon  tidak  secara  signifikan  mempengaruhi  emisi karbon  dengan  probabilitas  0,3202  >  0,1,  sehingga  H0  diterima  dan  H1  ditolak;  dengan  kata lain, tidak ada hubungan kausal antara intensitas karbon dan emisi karbon. Selain itu, variabel green GDP tidak secara signifikan mempengaruhi konsumsi energi dengan probabilitas 0,9270 >  0,1,  sehingga  H0  diterima  dan  H1  ditolak;  dengan  kata  lain,  tidak  ada  hubungan  kausal antara  green  GDP  dan  konsumsi  energi.  Kemudian,  variabel  intensitas  energi  tidak  secara signifikan  mempengaruhi  konsumsi  energi  dengan  probabilitas  0,4611  >  0,1,  yang  berarti bahwa  variabel  intensitas  energi  tidak  secara  signifikan  mempengaruhi  green  GDP  dengan probabilitas  0,7855  >  0,1,  dan  tidak  ada  hubungan  kausal  antara  intensitas  energi  dan konsumsi/pemanfaatan energi.

## Gambar 4. Respons PDB Hijau terhadap Pendalaman Keuangan

## Gambar 5. Respons Emisi Karbon terhadap Pendalaman Keuangan
Gambar 6. Respons Intensitas Energi terhadap Pendalaman Keuangan

## Gambar 7. Respons Konsumsi Energi terhadap Pendalaman Keuangan
Respons PDB hijau terhadap pendalaman keuangan dapat dilihat pada Gambar 4 di atas, yang  menunjukkan  bahwa  pada  awal  periode,  PDB  hijau  merespons  secara  negatif  terhadap pendalaman keuangan, kemudian pada periode kedua, PDB hijau masih menunjukkan respons positif  terhadap  pendalaman  keuangan. Gambar  5 menunjukkan  respons  emisi  karbon terhadap  pendalaman  keuangan.  Pada  awal  periode,  emisi  karbon  merespons  secara  negatif
terhadap  kondisi  keuangan  yang  mendalam.  Periode  kedua  menunjukkan  respons  positif, tetapi  periode  ketiga  menunjukkan  respons  negatif  tidak  lama  setelahnya.  Emisi  karbon menunjukkan respons positif terhadap pendalaman keuangan pada periode keempat. Gambar 6 di atas menjelaskan respons intensitas energi terhadap pendalaman keuangan. Pada periode awal, intensitas energi merespons secara negatif terhadap pendalaman keuangan. Ada respons positif  pada  periode  kedua,  tetapi  tidak  lama  sebelum  respons  menunjukkan  negatif  pada periode ketiga. Pada periode ketiga, respons positif bertahan hingga periode ketujuh. Gambar 7 di  atas  menjelaskan  respons  konsumsi  energi  terhadap  pendalaman  keuangan.  Pada  awal periode,  konsumsi  energi  merespons  secara  negatif  terhadap  pendalaman  keuangan.  Pada periode  kedua,  peningkatan  respons  positif  terus  ditunjukkan  oleh  konsumsi  energi  dan pendalaman  keuangan  hingga  periode  ketiga.  Namun,  respons  negatif  segera  muncul  pada periode  keempat,  dan  respons  positif  yang  stabil  dimulai  pada  periode  kelima  dan  terus berlanjut hingga periode terakhir.

## Tabel 10. Dekomposisi Variansi M2
Period S.E. M2 CE ECN GDP INE 1 4.58E+13 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 5.14E+13 86.97897 1.884959 2.311128 8.388371 0.436573 3 5.28E+13 86.07618 1.805316 2.470597 7.956519 1.691389 4 5.32E+13 85.14080 1.809631 2.666106 8.376547 2.006913 5 5.34E+13 84.83496 1.870118 2.803230 8.351284 2.140404 6 5.36E+13 84.48271 1.924822 2.906524 8.295877 2.390067 7 5.38E+13 83.77672 1.927522 3.151860 8.773293 2.370601 8 5.39E+13 83.59307 2.059545 3.157094 8.808970 2.381320 9 5.40E+13 83.23742 2.056328 3.275549 9.056726 2.373976 10 5.40E+13 83.15063 2.096695 3.272318 9.107924 2.372429
Dari tabel di atas, yang menunjukkan dekomposisi variansi M2, dapat dilihat bahwa variasi dalam variabel M2 sebagian besar dipengaruhi oleh variabel/faktor itu sendiri, yaitu M2, baik dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Pada  periode  pertama,  dapat  dilihat  bahwa variasi  dalam  variabel  M2  dipengaruhi  100%  oleh  variabel  itu  sendiri,  setelah  itu  secara bertahap  menurun  hingga  periode  terakhir  sehingga  pada  periode  terakhir,  variasi  dalam variabel M2 menjadi 83% dipengaruhi oleh variabel itu sendiri.

## Tabel 11. Dekomposisi Variansi PDB Hijau
Period S.E. M2 CE ECN GDP INE 1 4.98E+10 9.821638 0.018421 2.980835 87.17911 0.000000 2 5.85E+10 13.27891 0.835209 3.000324 79.97145 2.914104 3 6.41E+10 17.21153 0.894004 3.711861 70.67615 7.506446 4 6.46E+10 16.99110 0.934351 4.759646 69.81758 7.497325 5 6.61E+10 16.70475 0.991808 5.113495 68.44531 8.744635 6 6.67E+10 16.44048 1.043635 5.794316 67.82969 8.891876 7 6.81E+10 16.00892 1.404484 5.753645 68.12056 8.712395 8 6.85E+10 15.83505 1.773768 6.397557 67.38553 8.608093 9 6.93E+10 15.56707 1.803489 6.484319 67.64921 8.495911 10 6.95+10 15.51250 2.011897 6.708424 67.31262 8.454562
Dari tabel di atas yang menunjukkan dekomposisi variansi PDB hijau, dapat dilihat bahwa variasi dalam variabel PDB hijau lebih banyak bergantung pada variabel itu sendiri, yaitu PDB hijau.  Pada  periode  pertama,  dapat  dilihat  bahwa  variabel  itu  sendiri  mempengaruhi  87% fluktuasi  dalam  variabel  PDB  hijau.  Pengaruh  ini  secara  bertahap  menurun  hingga  akhir periode,  meninggalkan  fluktuasi  dalam  variabel  PDB  hijau  sebesar  67%  pada  akhir  periode, yang masih dipengaruhi oleh variabel itu sendiri.

## Tabel 12. Dekomposisi Variansi Intensitas Energi
Period S.E. M2 CE ECN GDP INE 1 0.153571 17.62850 4.104169 9.194808 3.671165 65.40136 2 0.260396 21.72396 2.490489 13.36637 36.83382 25.58537 3 0.330813 19.78854 9.482796 8.91 1731 45.29289 16.52405 4 0.362945 16.47309 10.17866 18.37735 41.22994 13.74097 5 0.384609 15.02298 9.907414 17.43543 45.12701 12.50717 6 0.392575 14.43423 10.69716 18.67228 43.95435 12.24198 7 0.398346 14.06302 10.40472 18.55770 44.65749 12.31 707 8 0.401563 14.32415 10.30099 18.52896 44.64810 12.19781 9 0.403644 14.19086 10.28626 18.34359 44.85644 12.32285 10 0.406358 14.25855 10.15759 18.44166 44.96767 12.17453
Dalam  tabel  di  atas,  yang  menunjukkan  dekomposisi  variansi  intensitas  energi,  dapat dilihat bahwa variasi dalam variabel intensitas energi lebih dominan dipengaruhi oleh variabel PDB,  yaitu  PDB  hijau.  Dalam  jangka  pendek,  intensitas  energi  dipengaruhi  sebesar  65%. Namun,  pengaruh  baik  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  dipengaruhi  oleh variabel  PDB  hijau  sebesar  36%,  yang  meningkat  sedikit  demi  sedikit  hingga  akhir  periode, sehingga pada akhir periode, pengaruhnya menjadi 44%.

## Tabel 13. Dekomposisi Variansi Konsumsi Energi
Period S.E. M2 CE ECN GDP INE 1 2.631057 0.965788 99.03421 0.000000 0.000000 0.000000 2 3.502280 5.558131 84.2 1886 3.392372 6.572189 0.258444 3 3.775292 15.04053 72.981 17 5.106615 6.153673 0.7180 10 4 3.899235 17.16544 69.07976 5.430545 7.451232 0.873028 5 3.926907 17.05527 68.36655 5.627469 8.035531 0.915 181 6 3.951915 17.99084 67.32204 5.539934 7.931091 1.216094 7 3.970212 18.16527 66.90834 5.796055 7.883487 1.246854 8 3.975150 18.12038 66.78066 5.885255 7.9331 12 1.280593 9 3.977102 18.10792 66.73037 5.908812 7.958530 1.294359 10 3.980548 18.07862 66.62923 5.925424 8.071801 1.294924
Dari  periode  pertama  hingga  akhir  periode,  dapat  dilihat  bahwa  variasi  dalam  variabel konsumsi  energi  dipengaruhi  oleh  variabel  emisi  karbon  sebesar  99%.  Pengaruh  ini  sedikit demi  sedikit  menurun  hingga  akhir  periode  keenam,  sehingga  pada  periode  keenam,  variasi dalam variabel konsumsi energi dipengaruhi oleh variabel emisi karbon sebesar 66%.

## 4. Pembahasan
Pengaruh hubungan Kerangka Kerja Pertumbuhan Hijau dengan pendalaman ekonomi di Indonesia  menunjukkan  bahwa  beberapa  variabel  yang  menjadi  indikator  Kerangka  Kerja Pertumbuhan Hijau memiliki hubungan jangka pendek dan jangka panjang dengan keberadaan Kerangka  Kerja  Pertumbuhan  Hijau  dan  posisi  pendalaman  ekonomi  Indonesia.  Dinamika ekonomi  yang  dimulai  dari  tahun  1973-2014  dibentuk  oleh  krisis  minyak  global  pada  tahun 1973  yang  juga  mempengaruhi  Indonesia,  krisis  keuangan  global  pada  tahun  1997/1998,  dan krisis  keuangan  global  pada  tahun  2007/2008.  Krisis  ini  tentu  memiliki  implikasi  dari perspektif  fundamental  ekonomi  dan  keamanan  energi  Indonesia.  Sektor  keuangan  sangat penting  dalam  menjaga  likuiditas  ekonomi.  Guncangan  sektor  keuangan  mempengaruhi kinerja ekonomi baik di tingkat makro maupun mikro karena sektor keuangan dapat bertindak sebagai  perantara  dalam  memperkuat  ekonomi  melalui  pembiayaan  investasi  dan  sebagai penyedia  alat  moneter  untuk  transaksi  keuangan  masyarakat.  Demikian  pula,  sektor  energi memiliki peran strategis dalam memperbaiki kondisi ekonomi Indonesia.
Penguatan  dua  sektor  penting  ini,  yaitu  sektor  keuangan  dan  sektor  energi,  melahirkan kerangka kerja pertumbuhan hijau yang  dikenal sebagai Kerangka Kerja Pertumbuhan Hijau, mengingat  Tujuan  Pembangunan  Milenium  (MDGs)  berakhir  pada  31  Desember  2015  dan berubah  menjadi  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDGs)  atau  pembangunan berkelanjutan. Berdasarkan hasil uji jangka pendek, terdapat hubungan negatif yang signifikan antara  variabel  intensitas  energi  dan  pendalaman  keuangan  yang  diukur  dengan  M2  sebesar 2,7%. Ini berarti jika terjadi perubahan sebesar 1% pada variabel intensitas energi, hal ini akan berdampak negatif pada sektor keuangan di Indonesia, terutama pendalaman keuangan, yang akan  menurun  sebesar  2,7%.  Selanjutnya,  PDB  hijau  pada  tahun  sebelum  periode  penelitian, yaitu tahun 1972, juga menunjukkan hubungan positif yang signifikan sebesar 1,7%. Ini berarti jika  terjadi  perubahan  sebesar  1%  pada  variabel  PDB  hijau  tahun  sebelumnya,  hal  ini  akan berdampak positif pada sektor keuangan di Indonesia, terutama pendalaman keuangan, yang akan meningkat sebesar 1,7%. Selanjutnya, variabel emisi karbon dan konsumsi energi masih belum  menunjukkan  hubungan  positif  atau  negatif  yang  signifikan  dengan  pendalaman keuangan dalam jangka pendek.
Berbeda  dengan  hasil  uji  metode  Error  Correction  Model  (ECM)  dalam  jangka  pendek, semua variabel independen menunjukkan hubungan positif atau negatif dalam jangka panjang dan  signifikan  pada  tingkat  tertentu.  Pertama  adalah  variabel  emisi  karbon,  di  mana  emisi karbon  memiliki  hubungan  negatif  yang  signifikan  sebesar  4,08%  dalam  jangka  panjang.  Ini berarti perubahan sebesar 1% pada variabel emisi karbon akan berdampak negatif pada sektor keuangan  Indonesia,  terutama  pendalaman  keuangan,  yang  akan  menurun  sebesar  4,08%. Variabel konsumsi energi menunjukkan hubungan positif yang signifikan sebesar 5,25% dalam jangka panjang. Ini berarti jika terjadi perubahan sebesar 1% pada variabel konsumsi energi, hal ini akan berdampak positif pada sektor keuangan Indonesia, terutama pendalaman keuangan, yang  akan  meningkat  sebesar  5,25%.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  pendapat  ekonom neoklasik yang berpendapat bahwa peningkatan konsumsi energi mencerminkan peningkatan ekonomi ( Kraft & Kraft, 1978 ).
Seperti  hasil  uji  ECM  jangka  pendek,  variabel  PDB  hijau  menunjukkan  hubungan  positif yang  signifikan sebesar 2,2% dalam jangka panjang.  Ini berarti jika terjadi perubahan sebesar 1% pada variabel PDB hijau, hal ini akan berdampak positif pada sektor keuangan Indonesia, terutama  pendalaman  keuangan,  yang  akan  meningkat  sebesar  2,2%.  Hasil  penelitian  ini mengikuti  teori  yang  digunakan  bahwa  ketika  ada  peningkatan  pendapatan  di  suatu  negara atau individu, hal ini akan meningkatkan konsumsi individu terhadap suatu barang ( Pindyck
&  Rubinfeld,  1998 )  sehingga  terdapat  hubungan  elastis  antara  tingkat  pendapatan  di  suatu negara  atau  individu.  Oleh  karena  itu,  terdapat  hubungan  elastis  antara  tingkat  pendapatan, PDB  per  kapita,  dan  tingkat  konsumsi  energi.  Variabel  intensitas  energi  juga  menunjukkan hubungan  positif  yang  signifikan  sebesar  3,3%  dalam  jangka  panjang.  Ini  berarti  jika  terjadi perubahan  sebesar  1%  pada  variabel  intensitas  energi,  hal  ini  akan  berdampak  positif  pada sektor keuangan di Indonesia, terutama pendalaman keuangan, yang akan meningkat sebesar 3,3%.  Hasil  penelitian  ini  juga  didukung  oleh  Hukum  Engel  yang  menyatakan  bahwa peningkatan pendapatan per kapita meningkatkan permintaan energi dan pada akhirnya akan menyebabkan  peningkatan  intensitas  energi  dalam  jangka  panjang.  Dalam  jangka  panjang, hasil  penelitian  metode  Error  Correction  Model  (ECM)  menunjukkan  bahwa  semua  variabel independen mempengaruhi pendalaman keuangan dan tidak dapat dipisahkan dari fenomena yang  terjadi  di  Indonesia  dari  tahun  1973  hingga  2014.  PDB  hijau,  yang  berpengaruh  positif terhadap pendalaman keuangan, terjadi karena penerapan Kerangka Kerja Pertumbuhan Hijau di  Indonesia  pada  tahun  2012.  Berdasarkan data  dari  Bank  Dunia,  emisi  karbon  di  Indonesia menurun  dari  tahun  2006  hingga  2014.  Pada  tahun  2006,  emisi  karbon  menunjukkan  angka yang cukup tinggi sebesar 30,8% dan kemudian menurun secara perlahan hingga tahun 2014 di mana angka emisi karbon menjadi 18,4%. Pengaruh negatif dari PDB hijau dan intensitas energi terhadap  pendalaman  keuangan  juga  tidak  terlepas  dari  penerapan  Kerangka  Kerja Pertumbuhan  Hijau.  PDB  hijau  menunjukkan  angka  6,2%  dan  terus  menurun  hingga  tahun 1998  mencapai  -14,3%.  Ini  berarti  selama  krisis  ekonomi,  upaya  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi tidak disertai dengan upaya pelestarian lingkungan pada tahun 1998.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  Kerangka  Kerja  Pertumbuhan  Hijau  terhadap  pendalaman keuangan  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  Error  Correction  Model  (ECM)  dan Vector  Autoregressive  (VAR),  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  Variabel  intensitas energi dan PDB hijau tahun sebelumnya sebagai indikator Kerangka Kerja Pertumbuhan Hijau memiliki  hubungan  jangka  pendek  dengan  pendalaman  keuangan  di  Indonesia.  Intensitas energi menunjukkan hubungan negatif dengan pendalaman keuangan di Indonesia, sementara PDB  hijau  tahun  sebelumnya  menunjukkan  hubungan  negatif  dengan  pendalaman  keuangan di Indonesia. Uji ECM jangka panjang menyimpulkan bahwa semua indikator Kerangka Kerja Pertumbuhan  Hijau  memiliki  hubungan  jangka  panjang  yang  signifikan  dengan  pendalaman keuangan  di  Indonesia.  Emisi  karbon  berdampak  negatif  terhadap  pendalaman  keuangan  di Indonesia.  Variabel  PDB  hijau,  konsumsi  energi,  dan  intensitas  energi  berdampak  positif terhadap pendalaman keuangan di Indonesia. Hal ini terjadi karena penerapan Kerangka Kerja Pertumbuhan Hijau di Indonesia.
Pengujian  Kerangka  Kerja  Pertumbuhan  Hijau  terhadap  pendalaman  keuangan  di Indonesia  dengan  menggunakan  metode  penelitian  kedua,  Vector  Autoregressive  (VAR), menyimpulkan  bahwa  setiap  variabel  yang  termasuk  dalam  indikator  memberikan  respons yang berbeda terhadap pendalaman keuangan. Variabel PDB karbon hijau memberikan respons negatif  pada  awal  periode,  kemudian  menunjukkan  respons  positif  pada  periode  ketiga,  dan stabil menuju titik ekuilibrium. Emisi karbon memberikan respons negatif pada awal periode, kemudian  mulai  menunjukkan  respons  positif  pada  periode  ketiga  dan  stabil  menuju ekuilibrium. Namun, tetap dikatakan bahwa emisi karbon merespons secara negatif terhadap kondisi  pendalaman  keuangan.  Intensitas  dan  konsumsi  energi  memberikan  respons  negatif pada awal periode. Kemudian, pada periode berikutnya, mereka menunjukkan respons positif terhadap pendalaman keuangan pada akhir periode studi tahun 2014.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah bersedia bekerja sama dengan baik selama penelitian ini.

## 7. Pernyataan Conflicts of Interest
Penulis menyatakan tidak ada potensi konflik kepentingan sehubungan dengan penelitian, kepengarangan, dan/atau publikasi dari artikel ini.

## Daftar Pustaka
Cole,  M.  A.  (2000).  Economic  Growth  and  the  Environment.  In Trade  Liberalisation,  Economic Growth and the Environment (pp. 41–64). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781035335466.00010
De  Bruyn,  S.  M.  (2012). Economic  growth  and  the  environment:  An  empirical  analysis (Vol.  18). Springer Science & Business Media.
Diartho, H. C., & Fardian, M. I. (2022). Anthropogenic Factors and Environmental Degradation in  Indonesia  (Empirical  studies  using  the  STIRPAT  Model). Technium  Social  Sciences Journal , 32 , 430–444. https://doi.org/10.47577/tssj.v32i1.6677
Djajadiningrat,  S.  T.,  Hendriani,  Y.,  &  Famiola,  M.  (2012). Green  Economy/  Ekonomi  Hijau. Rekayasa Sains. Rekayasa Sains. Fry, M. (1994). Money, Interest, and Banking in Economic Development . Johns Hopkins University Press. https://doi.org/10.56021/9780801850264 Global Green Growth Institute. (2015). Mewujudkan Pertumbuhan Ekonomi Hijau untuk Indonesia yang Sejahtera . http://greengrowth.bappenas.go.id/wp- content/uploads/2018/05/20160510161543.Roadmap_Executive_Summary_ID.pdf Gujarati,  D.  N.  (2003). Student  solutions  manual  for  use  with  “Basic  econometrics” (4th  ed.). McGraw-Hill Higher Education.
Insukindro. (1999). Pemilihan model ekonomi empirik dengan pendekatan koreksi kesalahan.
Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Indonesia , 14 (1), 1–13.
Kraft, J., & Kraft, A. (1978). On the Relationship Between Energy and GNP. The Journal of Energy and Development , 3 (2), 401–403.
Levine, R. (1997). Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda. Journal of Economic Literature , 35 (2), 688–726.
Lynch,  D.  (1996).  Measuring  financial  sector  development:  a  study  of  selected  Asia ‐ Pacific countries. The  Developing  Economies , 34 (1),  1–27. https://doi.org/10.1111/j.1746- 1049.1996.tb00727.x
Özokcu, S., & Özdemir, Ö. (2017). Economic growth, energy, and environmental Kuznets curve.
Renewable and Sustainable Energy Reviews , 72 , 639–647.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.01.059
Pindyck,  R.  S.,  &  Rubinfeld,  D.  L.  (1998). Econometric  models  and  economic  forecasts (4th  ed.).
McGraw-Hill.
Rizki,  T.,  &  Hartanti, D.  (2021).  Environmental  Responsibility,  Green  Innovation,  Firm  Value:
Asean-5. Journal of International Conference
Proceedings , 4 (3), 464–476. https://doi.org/10.32535/jicp.v4i3.1349
Roy  Chowdhury,  R.,  &  Moran,  E.  F.  (2012).  Turning  the  curve:  A  critical  review  of  Kuznets approaches. Applied Geography , 32 (1), 3–11. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.07.004
Runtunuwu,  P.  C.  H.,  &  Kotib,  M.  (2021).  Analysis  of  the  Effect  Construction  Costs,  Human Development  Index  and  Investment:  Does  It  Have  an  Impact  on  Economic Development? International  Journal  of  Accounting &  Finance in Asia Pasific , 4 (3), 100–113. https://doi.org/10.32535/ijafap.v4i3.1210
Saepudin,  A.,  Rachmawati,  I.,  Kuncoro,  H.  R.,  &  Angretnowati,  Y.  (2022).  Indonesia  Green Mining  Industry. European  Journal  of  Development  Studies , 2 (5),  22–31. https://doi.org/10.24018/ejdevelop.2022.2.5.169
Stern, D. I. (2017). The environmental Kuznets curve after 25 years. Journal of Bioeconomics , 19 (1), 7–28. https://doi.org/10.1007/s10818-017-9243-1
Tamazian, A., Chousa, J. P., & Vadlamannati, K. C. (2009). Does higher economic and financial development lead to environmental degradation: Evidence from BRIC countries. Energy Policy , 37 (1), 246–253. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.08.025
Thomas, R. L. (1997). Modern econometrics: An introduction . Addison-Wesley.
__________________________

## Tentang Penulis
Herman Cahyo Diartho, memperoleh gelar Doktor dari Universitas Brawijaya, Indonesia, pada tahun  2014.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Ekonomi  Pembangunan,  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember, Indonesia.
E-Mail: hermancahyo.feb@unej.ac.id