Judul Artikel : The impact of anti-organized crime on business environment: Evidence from China's anti-Mafia campaign
Penulis : Xifen Lin, Wanqiang Wu, Huanqi Lan, Yong Ma
Tahun Terbit : 2024
Jurnal : International Review of Economics and Finance
Diulas oleh : Martinus Evan Aristianto
`
Latar Belakang Penelitian tentang Kejahatan Terorganisir
Penelitian mengenai dampak kejahatan terorganisir terhadap lingkungan bisnis telah menjadi fokus perhatian dalam literatur ekonomi dan sosial. Kejahatan terorganisir, seperti mafia, tidak hanya merugikan secara langsung terhadap tingkat kriminalitas, tetapi juga memiliki dampak terhadap stabilitas ekonomi dan sosial. Hal itu disebabkan oleh meningkatnya risiko global dan kerugian ekonomi yang berkaitan dengan aktivitas kejahatan tersebut Global Organized Crime Index 2023, n.d.). Penelitian terdahulu mayoritas berfokus pada mafia di Amerika dan Afrika Barat (Mazzitelli, 2007; Mohammed, Hossein, & Nwokolo, 2022; Soler, 2012), tetapi masih sedikit yang menyorot upaya pemberantasan kejahatan terorganisir di Asia, terutama di Tiongkok (Wang, 2019).
Artikel jurnal “The impact of anti-organized crime on business environment: Evidence from China’s anti-mafia campaign” berusaha mengisi kesenjangan itu dengan mengeksplorasi dampak kampanye anti-mafia di Tiongkok, yang dikenal dengan “Sapu Bersih Hitam, Hapuskan Kejahatan (Saohei Chu’e).” Kampanye yang diluncurkan pada tahun 2018 oleh otoritas tertinggi di Tiongkok melibatkan berbagai lembaga lapisan masyarakat yang memiliki tugas untuk mengidentifikasi dan menangkap anggota mafia. Bahkan, pemerintah Tiongkok mewajibkan semua lembaga di berbagai tingkatan untuk melaporkan pelaksanaan kampanye ini dalam laporan kerja tahunannya. Puncaknya, lebih dari 240.000 tersangka yang diduga terlibat dalam kejahatan mafia ditangkap dan sebagian besarnya dihukum.
Bagaimana Penelitian Dilakukan?
A. Penggunaan Data dalam Penelitian
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data yang diperoleh dari berbagai sumber untuk menganalisis dampak kampanye anti-mafia terhadap lingkungan bisnis di kota-kota tingkat prefektur di Tiongkok. Rincian data yang digunakan dalam penelitian ini, adalah:
Data Penuntutan Kejahatan Tipe Mafia
Data ini meliputi jumlah penuntutan yang berkaitan dengan kejahatan tipe mafia di berbagai kota tingkat prefektur selama periode kampanye anti-mafia (2018 – 2020).
Indeks Lingkungan Bisnis
Indeks Lingkungan Bisnis diperoleh dari "China City Business Environment Database 2023" yang menyajikan evaluasi komprehensif tentang kualitas lingkungan bisnis di kota-kota tingkat prefektur.
B. Variabel yang Digunakan
Variabel Dependen, peneliti menggunakan Indeks Lingkungan Bisnis sebagai variabel dependen, yang mencakup aspek-aspek, seperti perdagangan internasional, aktivitas komersial domestik, lingkungan pemerintahan, dan budaya bisnis.
Variabel Independen, peneliti menggunakan dampak kebijakan sebagai variabel independen yang diperoleh dari rasio rata-rata jumlah individu yang menuntut selama masa kampanye terhadap rata-rata populasi kota. Peneliti mengemukakan bahwa memeriksa jumlah tuntutan individu adalah pilihan yang rasional. Untuk melihat efek dari penerapan kebijakan tersebut, peneliti membuat variabel dummy, dengan memberikan nilai 1 pada tahun implementasi kebijakan dan nilai 0 untuk sebaliknya.
Variabel Kontrol, peneliti juga menggunakan variabel kontrol untuk memastikan hasil penelitian yang valid dan memitigasi bias, dengan mengontrol variabel tingkat pertumbuhan GDP (GDP YoY), tingkat rasio utang terhadap PDB, kapasitas fiskal yang diukur melalui proporsi anggaran pemerintahan daerah terhadap PDB (government expenditure), perkembangan pendidikan dan ilmu pengetahuan, struktur pasar, kualitas SDM, dan standar hidup. Seluruh data variabel kontrol diperoleh dari China Stock Market & Accounting Research dan China City Statistical Yearbook.
C. Metodologi Penelitian
Peneliti menggunakan pendekatan Two-Way Fixed Effect Difference-in-Differences (DID) untuk membandingkan perubahan dalam Indeks Lingkungan Bisnis sebelum dan sesudah kampanye, serta antara kota yang terkena dampak kampanye dan kota yang tidak terkena dampak. Analisis ini memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi dampak kausal dari kampanye anti-mafia terhadap lingkungan bisnis.
Notasi
BEi,t = α + βAPIi ✕ postt + ΦControls + ϒi + δt + εi,t
Keterangan:
BEi,t merepresentasikan anti-mafia policy impact di sebuah kota dari tahun 2018–2020
Controls merepresentasikan seperangkat variabel kontrol yang meliputi karakteristik kota tingkat prefektur
ϒi dan δt masing-masing menunjukkan efek tetap dari kota dan tahun
εi,t menunjukkan error term, berisi variabel yang tidak terobservasi
Tabel 1. Hasil Regresi dari Model Awal
Tabel 1. menunjukkan hasil regresi dari model awal dengan menyertakan variabel dependen dan variabel kontrol dalam model regresi. Pada kolom 1 tidak menyertakan kedua fixed effect. Pada kolom 2 dan 3 hanya menyertakan salah satu fixed effect, baik itu kota atau tahun. Namun, pada kolom 4 menyertakan kedua fixed effect. Dapat dilihat bahwa interaksi post x API menunjukkan hasil yang positif dan signifikan pada tingkat 5 persen. Variabel post mengacu pada Public Opinion and Sentiment Tracking yang mengukur respons publik terhadap kampanye anti-mafia di Tiongkok. Kemudian, variabel API merujuk pada Administrative Prosecution Index yang mengukur seberapa intens upaya penegakan hukum di berbagai kota dan wilayah di Tiongkok selama kampanye anti-mafia berlangsung. Hal itu menunjukkan kebijakan anti-mafia terbukti berpengaruh positif terhadap lingkungan bisnis.
Berbeda dengan kolom 1–4, kolom 5–8 mengeliminasi pengaruh pandemi COVID-19. Kolom 5 tidak menyertakan kedua fixed effect. Kolom 6 dan 7 hanya menyertakan salah satu fixed effect. Terakhir, pada kolom 8 menyertakan kedua fixed effect. Hasilnya, interaksi post x API positif signifikan pada level 1 persen, sehingga kebijakan anti-mafia telah terbukti berpengaruh positif terhadap lingkungan bisnis.
Bagaimana Jika Model Awal Diperiksa Kembali??
Untuk memastikan kembali hasil dari model awal regresi, peneliti melakukan robustness checks yang bertujuan untuk memastikan hasil tetap konsisten dan dapat diandalkan meskipun terjadi variasi dalam model.
Tabel 2. Model PSM-DID
Tabel 2. menunjukkan hasil regresi dari uji model PSM-DID untuk melihat dampak kebijakan anti-mafia terhadap lingkungan bisnis pada kota-kota sampel (prefektur). Oleh karena metode PSM memerlukan variabel dependen berupa variabel dummy, maka peneliti mengikuti metode Xiong et al. (2024) dengan mengelompokkan kota dengan API lebih besar dari median untuk melakukan pencocokan skor PSM dan menggunakan sampel PSM untuk pengestimasian ulang. Dapat dilihat bahwa interaksi post x API terbukti signifikan pada tingkat 10 persen.
Pembuktian Lebih Lanjut
Tak sampai di situ, penelitian ini juga menyelidiki lebih dalam elemen-elemen dari lingkungan bisnis untuk melihat dampak lebih jauh. Model regresi yang dibangun peneliti sama seperti model regresi awal, tetapi yang membedakan hanya variabelnya saja yang diubah menjadi empat sub-elemen dari lingkungan bisnis.
Figur 1. Hasil Regresi dari Model Awal
Tabel 3. Dampak Kebijakan Anti-Mafia terhadap Indikator Utama Indeks Lingkungan Bisnis
Tabel 3. menunjukkan hasil regresi dari dampak kebijakan anti-mafia terhadap indikator utama Indeks Lingkungan Bisnis. Kebijakan anti-mafia signifikan positif pada lingkungan pemerintah di level 10 persen dan signifikan positif pada openness di level 5 persen. Namun, jika melihat efek dari penerapan kebijakan anti-mafia terhadap market dan legal environments hasilnya tidak signifikan. Hal tersebut dikarenakan adanya time lag dalam penerapannya sehingga hasil yang didapat tidak signifikan. Maka dari itu, untuk melihat dampak yang potensial, peneliti membuat sebuah indikator baru yang berfokus pada market dan legal environments.
Membedah Pengaruh Perdagangan dan Investasi Internasional
Jika dilihat oleh orang awam, investor asing memang terlihat tidak memperhatikan mafia lokal, tetapi menurut (Daniele & Marani, 2008, 2011; Soler, 2012), kebijakan anti-mafia dipercaya dapat meningkatkan daya tarik perdagangan dan investasi internasional. Ditinjau dari (A Major Case in Chaoshan! More Details Revealed, 2021), mafia lokal di Tiongkok, terutama di daerah-daerah yang ramai akan investasi asing, seperti di Chaoshan dan Tianjin, mafia lokal tidak segan-segan menjarah dengan menggunakan kekerasan untuk mengganggu kelancaran investasi dan perdagangan internasional. Kedua contoh ini membuktikan bahwa kejahatan lokal berpengaruh terhadap investasi dan perdagangan. Maka dari itu, diperlukan upaya dari pemerintah untuk mengatasi hal tersebut dengan menerapkan kebijakan anti-mafia.
Dalam penelitian ini, peneliti memecah komponen perdagangan dan investasi internasional menjadi dua komponen, yaitu perdagangan internasional dan investasi asing. Perdagangan internasional diukur dari rasio ekspor dan impor terhadap GDP, sedangkan investasi asing dari jumlah perusahaan asing yang berinvestasi dan jumlah investor asing yang menandatangani kontrak.
Tabel 4. Dampak Kebijakan Anti-Mafia terhadap Perdagangan dan Investasi Internasional.
Tabel 4. menunjukkan dampak kebijakan anti-mafia terhadap perdagangan dan investasi internasional. Dilihat dari tabel ini, kebijakan anti-mafia memiliki dampak positif signifikan terhadap perdagangan internasional, perusahaan yang menanam modal asing, dan kontrak investasi.
Peran Sistem Perlindungan Sosial
Tabel 5. Dampak kebijakan anti-mafia terhadap keamanan sosial.
Terakhir, mengenai social security. Peneliti menganut Deterrence Theory (La Spina, 2004) yang menyatakan bahwa kebijakan anti-mafia dapat menurunkan tingkat kejahatan mafia maupun kejahatan lainnya sehingga meningkatkan keamanan publik. Untuk membuktikannya, peneliti menggunakan Indeks Keamanan Publik sebagai variabel dependen dalam model regresi baru. Hasil yang didapat menunjukkan kebijakan anti-mafia mampu mengurangi kasus kriminal dan meningkatkan keamanan publik, yang berarti memperbaiki lingkungan bisnis.
Kesimpulan Menurut Penulis
Keberadaan mafia di suatu negara ternyata ikut andil dalam dinamika bisnis di suatu negara. Di satu sisi, mafia sering kali terlibat dalam berbagai kegiatan ilegal seperti pemerasan, penyuapan, dan perdagangan gelap yang dapat menciptakan lingkungan bisnis yang tidak sehat dan tidak adil. Mereka memanfaatkan kekuatan dan pengaruh mereka untuk mengontrol pasar, menghilangkan persaingan, atau bahkan memonopoli sektor-sektor tertentu.
Namun, di sisi lain, dalam beberapa kasus, mafia dapat berfungsi sebagai "penyedia layanan" yang tidak disediakan oleh negara, terutama di negara-negara dengan institusi pemerintah yang lemah atau korup. Misalnya, mereka dapat memberikan "perlindungan" kepada bisnis dari kejahatan lain atau birokrasi yang berbelit-belit, meskipun seringkali dengan imbalan yang signifikan. Hal ini dapat menciptakan ilusi stabilitas dan keamanan bagi bisnis, terutama dalam kondisi di mana hukum dan penegakan hukum tidak dapat diandalkan.
Meskipun begitu, keberadaan mafia tetap merupakan ancaman serius bagi keberlanjutan dan keadilan dalam lingkungan bisnis. Dalam jangka panjang, ketergantungan pada praktik-praktik ilegal dan kekuatan kriminal dapat menghambat pertumbuhan ekonomi yang sehat, menciptakan ketidakpercayaan terhadap sistem hukum, dan memperparah ketidaksetaraan sosial.
Comments