Mengukur Dampak Perubahan Iklim pada Industri Pariwisata menggunakan Model Computable General Equilibrium

Mengukur Dampak Perubahan Iklim pada Industri Pariwisata menggunakan Model Computable General Equilibrium

(Presented for Working Paper of Tourism Method)

[1]Dosen Pembimbing: Prof. Dr. I Made Antara, MS

Oleh

[2]I Gusti Bagus Rai Utama

 

1.   Computable Equilibrium Model

1.1 Model Pengambilan Keputusan Pariwisata (Tourism Policy Modeling)

CGE Model adalah salah satu alat analisis yang dapat digunakan untuk model pengambilan keputusan atau kebijakan pariwisata (Gillham, 2009)

1.2       Modeling the Tourism Sector

Pemilihan alat analisis untuk merumuskan kebijakan pariwisata, sangat beragam jumlahnya dan ini sangat tergantung pada kemauan dan kemampuan kita untuk memilih dan menggunakannya, ketersediaan data, serta factor lainnya.  Jika kita ingin membuat prediksi permintaan, menghitung elastisitas, mencari trend sebuah data, dan mencari sebuah impact sebuah peristiwa atau membuat sebuah pemodelan impact, maka CGE adalah pilihannya (Gillham, 2009)

CGE model biasanya digunakan oleh institusi pemerintahan baik daerah, Negara maupun regional dengan mengukuran berbagai indicator ekonomi yang berhubungan dengan pariwisata serta pengaruhnya terhadap industri pariwisata di suatu daerah, Negara, ataupun region (Gillham, 2009)

1.3       Policy Impact Models: Computable General Equilibrium

Dibeberapa studi model CGE juga dikenal sebagai alat analisis numerical simulation model, karena harus ada number yang diukur untuk mengukur antara impact dan effect, pada kesempatan yang sama, alat ini juga dikenal dengan alat analisis meodel keseimbangan antara permintaan dan penawaran secara simultan. Harus tersedia data misalnya  GDP, welfare, output, employment , dan data yang lainnya yang dapat diukur (Gillham, 2009)

 

1.4       Where Does CGE Come From?

CGE Model dikembangkan dan berkembang sejak tahun 1970-an oleh Jorgenson dan John Whalley, yang sebelumnya CGE berasal dari General equilibrium model dan Input_Output model yang lebih popular di ilmu ekonomi dan penerapannya.

 

 

Case Study: scenarios using a computable general equilibrium model of the new zealand economy, (Departement of labour. 2009)

 

 

Selanjutanya pada tahun 1980-an, model ini dipakai oleh WTO “world Trade Organisation” sebagai sebuah model baru di kalangan periset ekonomi, dan akhirnya pada saat ini, model ini telah diterapkan dibidang pariwisata oleh Adams dan Parmenter sejak tahun 1995

 

1.5       Computable General Equilibrium Models and TSAs

CGE adalah sebuah model sedangkan TSA adalah sebuah alat control, CGE Model dapat menghasilkan keduanya baik untuk control dan juga sebuah model yang dapat diaplikasikan ditingkat nasional bahkan lebih luas dari itu (Gillham, 2009)

 

1.6       CGE Models: Principles and Processes

Prinsif kerja dari CGE model adalah membangun sebuah matematis ekonomi model atau analisis matematis untuk menghasilkan model baru ekonomi impact model (Gillham, 2009)

Proses kerjanya diawali dengan pengumpulan data yang dapat diolah secara matematis, kemudian mengolahnya kedalam analisis matematis untuk menghasilkan model.

Sedangkan hasil  yang diharapkan adalah agar model yang dihasilkan dapat menggambarkan keadaan sebelum dan sesudah terjadinya sebuah effect “shock” sebuah peristiwa.

 

1.7       CGE Models and Tourism Expenditure

Di banyak case study, CGE model berhasil menggambarkan effect dari pengeluaran wisatawan di sebuah destinasi atau Negara tujuan dan impactnya terhadap sector lain yang berkembang secara simultan dinegara yang sedang dipelajari. Di beberaoa kasus penelitian dengan CGE, dihasilkan tiga jenis effect dari pengeluran wisatawan, diantaranya adalah sebagai berikut: (1) direct effect; peningkatan pendapatan secara langsung disebabkan oleh pengeluaran wisatawan secara langsung. (2) Indirect effect, yakni peningkatan pendapatan yang disebabkan peningkatan terhadap permintaan akan barang dan jasa oleh industry terkait pariwisata. (3) induced effect, yakni;  Pendapatan yang diterima dari sector pariwisata akan mengakibatkan atau memperkuat daya beli “spending” (Gillham, 2009)

 

1.8       Tourism and CGE Models

CGE Model dapat menggambarkan secara detail pengaruh pariwisata terhadap sector lain secara simultan berkembang pada sebuah kawasan. Misalnya menganalisis akibat sebuah krisis yang disebabkan oleh peristiwa “shock” missal peristiwa Bomb Bali atau Bomb WTC karena CGE dapat menggambarkan data sebelum dan sesudah peristiwa, serta akibatnya terhadap sector lainnya. Jadi CGE sangat layak diterapkan di sector pariwisata yang dianggap paling rentan dibandingkan sector lainnya (Gillham, 2009).

 

1.9       Strengths of the CGE Approach

Kekuatan CGE Model adalah dapat mengetahui perilaku konsumen, produsen,  pemerintah secara tidak langsung dapat digambarkan. Kekuatan lainnya adalah; dapat mengukur effect dari peningkatan atau penurunan pendapatan masyarakat terhadap sector lainnya. Dapat menggambarkan sebab dan akibat sebuah peristiwa yang telah dan akan berlangsung (Gillham, 2009)

1.10  Weaknesses of the CGE Approach

Walaupu CGE Model memiliki banyak keunggulan namun masih tetap ada kelemahannya, yakni; model CGE dianggap terlalu sederhana, Data harus numeric “parametric” dan kalibrasi, terlalu banyak asumsi yang mungkin tidak dapat dipenuhi oleh sebuah wilayah kajian atau peristiwa, hasil analisis akan menjadi sangat mungkin hanya menjadi “kotak hitam” yang harus dipelajari dengan seksama lagi.

 

2         Mengukur Dampak Perubahan Iklim pada Industri Pariwisata sebuah kajian oleh Andrea Bigano, Roberto Roson, dan Ricard S.J. Tol.

 

2.1       Pengantar

 

Laporan Penelitian ini adalah sebuah evaluasi dan simulasi dampak ekonomi pada perubahan iklim terhadap permintaan pariwisata menggunakan computable general equilibrium model. Tahapan pertama, model CGE  disesuaikan untuk beberapa tahun ke depan, untuk merumuskan hipotesis benchmark equilibria, berdasarkan pada perubahan-perubahan drastis “shocks”, dan simulasi dampak perubahan iklim.

Laporan ini pada intinya adalah hasil evaluasi dan simulasi dampak perubahan iklim pada pariwisata berdasarkan rata-rata dua set data “shock” yang terjadi secara simultan.

Data peristiwa shock yang pertama diperkirakan berasal dari data komsumsi wisatawan terhadap produk yang dihasilkan oleh sebuah kawasan atau domestik, Data kedua merupakan simulasi pengeluaran wisatawan di kawasan tertentu.

Analisis yang dilakukan menitikberatkan pada sejumlah arus pengeluaran wisatawan yang berpengaruh pada ekonomi regional secara langsung dihubungkan dengan sejumlah arus pengeluran wisatawan.

Pada skala global, perubahan iklim membawa pengaruh pada penurunan kesejahteraan, dan akan menimbulkan kesenjangan di beberapa kawasan.

Ketiga peneliti tersebut percaya bahwa 10% dari GDP dunia dipengaruhi oleh sektor pariwisata khususnya pada pengeluaran untuk rekreasi dan perjalanan wisata itu sendiri.  Berdasarkan alas an di atas maka evaluasi dan simulasi ini dianggap penting untuk diadakan. Pada kesempatan ini, ketiga peneliti ini meneliti tentang dampak ekonomi akibat perubahan iklim terhadap sector pariwisata. Hasil penelitian disajikan menjadi 7 seksi, yakni; (1) Pengantar,  (2) Estimasi arus perubahan wisatawan dunia, (3) Outline GE model, (4) Gambaran keterlibatan  wisatawan dalam model CGE, (5) Diskusi tentang Data data penting di Pariwisata, (6) Hasil Analisis dampak perubahan Iklim, (7)Kesimpulan. Sajian tersebut  dipaparkan sebagai berikut:

2.2       Prediksi Perubahan Arus Wisatawan Dunia (Estimates of Changes in international tourist flows).

 

Figure  The change in arrivals and departures due to climate change, as a percentage of arrivals and departures without climate change; countries are ranked to their average annual temperature in 1961-1990.

 

Pada studi ini diprediksi bahwa, perkembangan jumlah wisatawan dunia dipengaruhi oleh (1) pertumbuhan jumlah penduduk, (2) pendapatan perkapita, dan (3) iklim. Sedangkan attractiveness dari daerah tujuan wisata dipengaruhi oleh pendapatan perkapita, iklim, kemiripan destinasi terhadap asal daerah wisatawan, dan jarak geografis dari asal wisatawan itu sendiri.

Pada figure di atas dapat digambarkan bahwa preferensi wisatawan terhadap perjalanan wisata, namun sangat disayangkan, dampak dari perubahan iklim tidak dengan jelas dapat dilihat, ini disebabkan ada dua dampak perubahan iklim itu, yakni  sisi positif dan juga dampak negative. Dari sisi positif, perubahan iklim menyebabkan daerah tujuan wisata semakin atraktif dalam ber-inovasi untuk pengembangan destinasinya,  di sisi negative, terdapat kecenderungan bahwa wisatawan cenderung memilih berlibur di wilayahnya sendiri dibandingkan berlibur ke wilayah lain yang jauh wilayah tempat tinggalnya. Sebagai  contohnya, di Inggris terjadi perubahan preferensi pilihan berlibur yang cenderung memilih berlibur di dalam negerinya atau di negara sekitarnya. Sedangkan di Zimbabwe justru terjadi kebalikannya, namun gap kedua kenyataan antara arrival dan departure belum begitu jelas dapat diterangkan atau diprediksi pada model CGE.

 

2.3       Evaluasi menggunakan GE dan Strategi Simulasi Struktur. (Assessing the general equilibrium effects: model structure and simulation strategy)

 

Model GE effects kali ini mengacu pada data histori pada pelenelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Dixon and Rimmer (2002), dengan menambahkan model kalibrasi data, dan model prediksi berdasarkan beberapa variable ekonomi, untuk merumuskan hipotesis yang akan diuji, untuk membuat dugaan dimasa yang akan datang.

Pada saat penelitian ini dilakukan dan beberapa tahun ke depan, penelitian ini lebih difokuskan pada sisi penawaran untuk memprediksi perubahan terhadap kontribusi penyerapan tenaga kerja, penyerapan modal asing, penggunaan lahan, pemanfaatan sumberdaya alam, dan juga beberapa faktor lain yang mempengaruhi produktifitas yang semuanya itu disebut dengan “naturally exogenous” pada CGE models.

Dengan menambahkan IMAGE model yang fokus pada variabel pemanfaatan lahan pertanian, dan produktivitas lahan, didapatkan model prediksi minimalisasi dampak peningkatan suhu untuk memperlambat perubahan iklim.

 

2.4       Model Analisis Dampak pada GE Model. (Impact modeling in the CGE Framework)

 

Untuk dapat menggunakan model ini, dilakukan eksperimen simulasi dengan melibatkan beberapa variabel dengan asumsi bahwa GTAP Database berpusat pada GDP (Gross Domestic Product). Model ini mensimulasikan pengeluaran wisatawan selama berada pada suatu destinasi atau negara tujuan, dan perubahan pendapatan transfer internasional yang terjadi.

 

Harus ada asumsi bahwa (1) pengeluaran wisatawan secara agregat proporsional terhadap  jumlah wisatawan berlaku baik wisatawan domestik maupun mancanegara, (2) Pengeluaran wisatawan dibatasi pada pengeluaran yang dapat dihitung seperti; hotel, restoran, dan aktivitas rekreasi, sedangkan pengeluran yang tidak nampak jelas seperti biaya transportasi tidak ikut dihitung pada model ini.

Pada model ini, diprediksi bahwa dampak perubahan iklim berdasarkan  perubahan kedatangan dan  keberangkatan wisatawan domestik dengan atau tanpa perubahan iklim pada setiap tahunnya. Prediksi ini juga dengan asumsi bahwa di destinasi yang lainnya tidak terjadi perubahan iklim seperti keadaan dalam negeri.

 

2.5       Baseline estimates for domestic tourism volumes

 

Untuk dapat menghitung dan menentukan variasi estimasi  jumlah wisatawan, harus dapat diketahui terlebih dahulu data dasarnya sebagai baseline, dalam studi ini pada banyak kasus, diguanakan data sejak tahun 1997, dan data tahun 2002 sebagai Euromonitor database.

Penelitian ini dilakukan pada Negara-negara yang memiliki sumber data yang jelas, jika data tidak tersedia maka data akan disamakan dengan negara pada kawasan yang sama dan jika pada kawasan yang kecil seperti sebuah kota misalnya, jika tidak tersedia data, maka dianggap nol (zero).

Sebenarnya estimasi volume wisatawan domestic ini didasarkan pada data time series kemudian diregresi untuk mendapatkan slope penduga/estimator koefisien. Estimasi ini juga mengasumsikan bahwa pola pengeluaran pada wisatawan domestik tidak berbeda dengan wisatawan mancanegara.

 

2.6       Simulasi Hasil (Simulation Results)

 

Hasil simulasi dari model ini menunjukkan bahwa, dampak ekonomi sangat ditentukan oleh waktu, sebab kenaikan suhu akan terus terjadi dari waktu ke waktu. Waktu memegang peranan penting pada distribusi biaya, keuntungan, yang akan membawa beberapa perubahan secara kualitatif atau non-numerical. Pada simulasi ini, akan difokuskan pada pembahasan hasil tahun 2050 sebagai bahan diskusi.

 

2.6.1       Variabel Kejutan/Perubahan (Shocked variables)

 

 

Tabel di atas menunjukan bahwa perubahan iklim berdampak pada permintaan swasta dan pendapatan rumahtangga dalam negeri. Pada Negara Uni Eropa akan terjadi shocks pada tahun 2010 dan 2030, tetapi akan menjadi negatif pada tahun 2050. Namun pada tingkat global, beberapa  shock tidak nampak jelas baik positif maupun negatif.

 

Perubahan perubahan terhadap permintaan dan pendapatan yang terlihat berbeda sebelum dan sesudah simulasi dilakukan, karena terjadi imposed swing didasarkan oleh partial equilibrium assumption dari harga yang tak tergantikan dan pendapatan.

 

Perbedaan antara shocks dan equilibrium level akan relatif besar terjadi pada shocks permintaan dibandingkan shocks pendapatan.

2.6.2 Perdagangan (Trade)

 

Figure di atas menunjukkan pengaruh pada neraca perdagangan regional. Terdapat peningkatan dan juga penurunan pada pengeluaran  pariwisata secara keseluruhan jika dihubungkan terhadap peningkatan ataupun penurunan net import.

Tergambar terjadi overlapping effect, yang pertama; pendapatan mempengaruhi lebih tingginya import. Pada model GE membutuhkan keseimbangan neraca pembayaran, tetapi neraca perdagangan mungkin akan defisit, jika hal ini terjadi maka akan digantikan oleh capital inflow atau masuknya modal asing.

Penanaman modal asing digerakkan oleh harapan pengembalian modal yang berhubungan dengan kondisi tingkat pengembalian saat ini. Tingginya permintaan dalam negeri memicu peningkatan harga-harga bahan pokok, tingginya tingkat pengembalian modal akan menarik minat penanaman modal asing.

Dengan alasan identitas keuangan, dapat diketahui keseimbangan atau ketidakseimbangan neraca perdagangan, apakah sedang berada pada kondisi surplus atau defisit.

 

2.6.3       GDP (Gross Domestic Product)

 

GDP percentage changes with respect to the baseline in 2050.

Pada figure di atas terlihat bahwa pada umumnya GDP juga mengikuti shock yang terjadi, sehingga pada analisis ini diasumsikan, jika perdagangan dan terjadi efek barang pengganti, maka akan cenderung menimbulan initial shocks.

 

2.6.4       Faktor Primer dan Output Industri (Primary factors and industrial output)

 

 

Figure di atas menunjukkan bahwa, permintaan terhadap faktor pokok berhubungan dengan permintaan akhir. Pada pasar jasa tidak menggunakan faktor lahan dan juga tidak menggunakan faktor sumber daya alam tetapi menggunakan indikator modal dan penyerapan tenaga kerja. Pada beberapa kasus di beberapa kawasan terjadi positive shock dan vice versa.

Penawaran terhadap faktor pokok akan tetap terjadi pada waktu singkat jika permintaan terhadap jasa meningkat, ongkos buruh meningkat dan modal juga meningkat. Namun di lain pihak, harga sumber daya pokok menurun, walaupun secara faktual terjadi positive shocks yang berhubungan dengan peningkatan pengeluran wisatawan asing. Pada kasus ini, jika peningkatan tingkat pengembalian modal terjadi maka akan berdampak pada peningkatan penanaman modal asing.

 

2.6.5        CO2 emissions

 

CO2 emissions. Changes with respect to the baselines in 2010 (wide, light bars; left axis) and in 2050 (narrow, dark bars; right axis).

 

Figure di atas menjelaskan bahwa dampak CO2 emission terjadi setiap tahunnya, pada simulasi yang telah dilakukan pada model ini, variasi pada CO2 emission relatif terjadi sangat kecil, sehingga mengharuskan melibatkan industri transportasi pada aktivitas pariwisata.

 

Menariknya bahwa, emisi bertolak belakang dengan arah GDP dan shocks permintaan. Diartikan bahwa jika pariwisata meningkat maka cenderung konsumsi meningkat seiring dengan kesadaran akan industri  yang ramah lingkungan.

 

 

 

2.6.6       Kesejahteraan (Welfare)

 

Equivalent variation in 2010 (wide, light bars; left axis) and in 2050 (narrow, dark bars; right axis).

 

Figure di atas menggambarkan pengaruh dari pendapatan sejalan dengan variasi kesejahteraan, di mana kesejahteraan menurun selama tiga periode. Pada tingkat regional, dampak dari kesejahteraan memiliki ciri yang sama dengan pendapatan dan shock permintaan.

 

Pada simulasi ini, pemenangnya adalah negara-negara yang berada pada iklim saat ini dingin seperti Rusia dan Kanada. Uni Eropa mengalami hanya sedikit peningkatan kesejahteraan namun menjadi tidak berarti apa-apa pada tahun 2050. Yang paling mengalami dampak dari perubahan iklim akan sangat terasa oleh Negara-negara miskin yang bertumpu pada industri pariwisata, seperti terjadinya peningkatan ketinggian air laut yang mungkin akan menenggelamkan beberapa kawasan kepulauan yang berada pada dataran rendah (Bosello et al., 2004a).

 

2.7       Kesimpulan (Conclusion)

Perubahan Iklim akan berdampak pada beberapa aspek kehidupan, perubahan kebiasaan berlibur yang disebabkan oleh variasi perubahan iklim. Dampaknya akan sangat terasa pada sektor jasa, sektor pariwisata, dan secara langsung membawa akibat pada perubahan ekonomi.

 

 

Hasil penelitian ini adalah evaluasi tentang dampak dengan menggunakan GE Model yang menunjukan dua hal penting sedang terjadi. Kedua hal itu adalah; (1) Pariwisata berdampak pada ekonomi, (2) diprediksi bahwa, dampak ekonomi secara keseluruhan akan merubah pariwisata dunia yang disebabkan oleh perubahan iklim.

 

Dampak pada permintaan domestik dan pendapatan rumah tangga berujung pada kegiatan ekonomi khususnya berhubungan dengan barang dan jasa dan juga berpengaruh pada permintaan fackor primer, dan harga. Begitu juga terjadinya perubahan rate of return of capital akan mempengaruhi arus modal yang juga akan mempengaruhi pendapatan dan kesejahteraan.

 

Pada hasil analisis ini, juga dapat digambarkan bahwa perubahan iklim membawa dampak yang luas terhadap perubahan preferensi pemilihan daerah tujuan berlibur atau destinasi, kisaran dampaknya terhadap GDP -0,3% s.d. +0,5% pada tahun 2050.  Dampak perubahan iklim sangat terasa pada  sebuah kawasan, namun dampak pada ekonomi global sangat kecil yakni mendekati nol pada tahun 2010.

 

Sedikit terasa dampak pada kawasan eropa barat, negara exporter energy, dan kawasan The rest of the world. Namun akan sangat nyata dampaknya bagi Negara-negara yang berada pada kawasan mediterania yang saat ini mengandalkan kawasan wisata dan akan mengalami penurunan kunjungan  wisatawan. kawasan The rest of the world juga akan mengalami peningkatan suhu yang sangat panas dan juga kawasan tropis lainnya. Namun ada beberapa kawasan yang tidak popular saat ini akan menjadi lebih dikenal oleh karena pemanasan global. Bebarapa Negara exporter energy akan mengalami  dampaknya pemanasan global secara nyata.

 

Walau bagaimanapun, karya tulis ini masih memiliki banyak kelemahan yang harus disempurnakan lagi, kelemahan tersebut adalah sebagai berikut: (1) evaluasi ini dilakukan secara global namun tidak penyeluruh, seharusnya dilakukan pada tiap kawasan sehingga perubahan yang sebenarnya terjadi pada setiap kawasan, dapat digambarkan secara lengkap. (2) Evaluasi ini hanya mengukur dampak pemanasan global terhadap sektor pariwisata, yang mungkin akan mempengaruhi lebih besar terhadap sektor lainnya. (3) Evaluasi ini juga tidak menyertakan peningkatan ketinggian air laut akibat pemanasan global yang mungkin beberapa pulau akan tenggelam oleh karenanya. (4) Secara keseluruhan, model ini tidak dapat menjawab berapakah biaya dari perubahan iklim tersebut jika dilakukan kuantifikasi. (5) yang terakhir, evaluasi ini juga tidak dapat memprediksi kawasan-kawasan wisata bahari atau perairan  manakah yang akan menjadi popular.

 


3         Daftar Pustaka

Berrittella, Maria at al. .2004. A GENERAL EQUILIBRIUM ANALYSIS OF CLIMATE CHANGE IMPACTS ON TOURISM: EEE WORKING PAPERS SERIES – N. 17, Online Publication, and retrieve from http://www.users.ictp.it/~eee/files/wp17.pdf

 

Departement of labour. 2009. Scenarios using a computable general equilibrium model of the New Zealand economy: Economic Impacts of Immigration Working Paper. Published: October 2009, retrieve from  http://www.dol.govt.nz › Publications › Research.

Gillham, Jonathan. .2009. Tourism Policy Modelling: Department for Culture, Media and Sport. Tourism Policy ModellingJonathan Gillham. Economist. Department for Culture Media and Sport. London, Online Publication Retrieve from http://www.culture.gov.uk/…/32TourismPolicyModelling1.pdf

 


[1] Dosen Method for Tourism PPS S3 Pariwisata Udayana

[2] Mahasiswa Program Pasca Sarjana Doktor  Pariwisata Universitas Udayana Bali

 

About raiutama

igustibagusraiutama@gmail.com
This entry was posted in Journal. Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s