Skip to content

Grandma Test: Motorcycle and Economic Development

Grandma Test

untitled-1

 

Judul               : The Motorcycle Kuznets Curve

Penulis            : Shuhei Nishitateno, Paul J. Burke

Tahun              : 2014

Jurnal              : Journal of Transport Geography Vol. 36

  1. Pendahuluan

Ketergantungan masyarakat terhadap kendaraan bermotor berevolusi seiring dengan waktu dan pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan data panel dari beberapa negara untuk periode 1963-2010, seiring dengan adanya kenaikan pendapatan perkapita, jumlah kepemilikan sepeda motor perkapita dari negara secara umum akan membentuk huruf U terbalik, atau yang biasa disebut sebagai pola kurva kuznet. Disisi lain, negara dengan kepadatan sepeda motor yang tinggi juga memiliki tingkat kecelakaan lalu lintas berujung pada kematian yang tinggi. Oleh karena itu pada jurnal ini, penulis mencoba untuk mencari tahu dampak dari pertumbuhan ekonomi sebuah negara terhadap kepemilikan sepeda motor pada masyarakatnya dan juga dampak dari jumlah kepemilikan sepeda motor terhadap angka kematian di lalu lintas.

  1. Metodologi
    a. Spesifikasi Data dan Sampel

Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data panel dari 153 negara dengan jumlah kepemilikan kendaraan bermotor total yang paling banyak pada periode 1963-2010. Negara diklasifikasikan menjadi 3 grup ; rendah (<$1,045), menengah(>$1,046 dan <$12,735), dan tinggi (>$12,736) berdasarkan pendapatan perkapitanya (klasifikasi dari world bank). Dan untuk kepadatan penduduk, diklasifikasikan menjadi dua, yaitu diatas median dan dibawah median.

gt1

            b. Metode Analisis

Untuk mencari tahu hubungan antara pendapatan perkapita negara seiring periode dengan jumlah sepeda motor dan kepadatan penduduknya, digunakan metode regresi dengan estimasi model sebagai berikut.

gt2

gt3

Regresi dilakukan sebanyak 3 kali, per kelompok tingkat pendapatan perkapita sampel. Selain jumlah sepeda motor, menggunakan variabel yang sama, penulis juga mengestimasi jumlah mobil, jumlah truk, jumlah bis, dan persentase sepeda motor dari total kendaraan bermotor.

Untuk mencari tahu dampak dari jumlah sepeda motor dan kendaraan bermotor lainnya terhadap tingkat kematian lalu lintas, diestimasi model sebagai berikut.

gt4

gt5

  1. Hasil dan Kesimpulan

Berikut hasil dari analisis regresi dari estimasi model pertama.

gt6

Dari tabel hasil regresi diatas, dapat dilihat bahwa pada spesifikasi A (negara pendapatan rendah) jumlah sepeda motor bertambah seiring dengan meningkatnya pendapatan perkapita negara. Hal ini menunjukan bahwa pada negara berpendapatan rendah, semakin tinggi pendapatan masyarakatnya, semakin banyak masyarakat yang mampu membeli sepeda motor sebagai moda transportasi utama. Begitupun dengan kepadatan penduduk yang juga berpengaruh secara positif terhadap jumlah kepemilikan sepeda motor.

Dalam spesifikasi B (negara berpendapatan menengah, dapat dilihat bahwa meningkatnya pendapatan perkapita juga diikuti oleh bertambahnya sepeda motor. Namun, pada spesifikasi ini, terdapat efek diminishing, pada titik pendapatan sekitar us $7000, jumlah sepeda motor tidak lagi berbanding lurus dengan pendapatan. Hal ini menunjukan bahwa pada setelah melewati titik pendapatan tertentu, masyarakat negara pendapatan menengah tidak lagi memilih untuk membeli sepeda motor karena sudah lebih mampu membeli kendaraan bermotor yang lebih baik seperti mobil. Atau hal ini juga dapat diartikan bahwa seiring pendapatan negara meningkat, infrastruktur transportasi negara tersebut semakin mapan sehingga masyarakat memilih menggunakan kendaraan umum dan meninggalkan kendaraan pribadi sebagai moda transportasi utama.

Sedangkan pada spesifikasi 3 (negara pendapatan tinggi) jumlah sepeda motor berbanding terbalik dengan tingkat pendapatan perkapitanya, hal ini memperkuat argumen bahwa sepeda motor tidak akan dipilih sebagai moda transportasi utama apabila masyarakat sudah mampu membeli atau memiliki akses ke transportasi yang lebih mapan.

Pola yang sama juga terlihat pada estimasi persentase jumlah sepeda motor dari total kendaraan bermotor pada tiap spesifikasi. Untuk estimasi kedua, yaitu angka kematian lalu lintas, berikut hasil analisis regresinya.

gt7

Dari tabel diatas, terbukti bahwa persentase sepeda motor terhadap total kendaraan bermotor mempengaruhi jumlah kematian lalu lintas secara positif. Semakin banyak sepeda motor di suatu negara, angka kematian lalu lintasnya semakin tinggi. Sedangkan, negara dengan jumlah mobil yang banyak cenderung memiliki angka kematian lalu lintas yang kecil.

Dari hasil keseluruhan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa pola jumlah sepeda motor dalam suatu negara seiring dengan meningkatnya pendapatan perkapita membentuk U terbalik, atau Kurva Kuznet. Hal ini menunjukan bahwa seiring dengan pertumbuhan ekonomi, terjadi transisi jumlah kendaraan bermotor pada sebuah negara. Selain itu, angka kematian lalu lintas pada suatu negara juga sangat berhubungan erat dengan komposisi kendaraan bermotornya. Implikasi dari paper ini adalah, pemerintah harus siap menghadapi transisi kepemilikan kendaraan bermotor yang terjadi di negaranya seiring dengan pertumbuhan ekonominya, beserta memitigasi dampak buruk dari transisi tersebut, maka dari itu, pemerintah harus bisa memberikan regulasi lalu lintas yang sesuai dengan keadaan negaranya agar kecelakaan lalu lintas di negaranya dapat diminimalisir.

Diulas Oleh:
Faris Maulana
Staff Ahli Divisi Penelitian Kanopi FEB UI 2016

Ilustrasi Gambar Oleh:
Giani Raras
Staff Biro Penerbitan dan Informasi Kanopi FEB UI 2016

Comment

Leave a Reply

KANOPI FEB UI

Sekretariat Kanopi FEB UI Lantai 2 Student Centre Fakultas Ekonomi & Bisnis Universitas Indonesia Depok, 16424 – Indonesia

CONTACT US

Phone
+62 81279633315 (Meizahra)

Email
executiveboard.kanopifebui@gmail.com

© kanopi-febui.org - 2021

MANAGED BY BIRO PUBLIKASI DAN INFORMASI

<