Pengaruh Kepemilikan Asing terhadap Tingkat Persaingan Industri Perbankan Indonesia: Pendekatan Panzar-Rosse

Transkripsi

1 Pengaruh Kepemilikan Asing terhadap Tingkat Persaingan Industri Perbankan Indonesia: Pendekatan Panzar-Rosse Defy Oktaviani Lana Soelistianingsih Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia Abstrak Tujuan penelitian ini mengestimasi struktur pasar perbankan Indonesia serta menganalisis pengaruh kepemilikan asing terhadap tingkat persaingan di sektor perbankan Indonesia. Penelitian ini mengaplikasikan metode Panzar-Rosse (1977, 1987) menggunakan data panel dari 109 bank umum pada periode Hasil estimasi menunjukkan bahwa: 1) struktur pasar industri perbankan Indonesia adalah persaingan monopolistik; 2) persaingan di kelompok bank asing lebih tinggi dibandingkan di kelompok bank nasional. Kata Kunci Klasifikasi JEL : Bank, Kompetisi, Panzar - Rosse, Persaingan Monopolistik,Struktur Pasar : D43, G21 The Effect of Foreign Ownership on The Level of Competition of Indonesian Banking Industry: Panzar Rosse Approach Abstract The objective of this study is to estimate the market structure of Indonesian banking industry and to analyze the effect of foreign ownership on the level of competition in Indonesian banking sector. This study applies Panzar-Rosse method (1977, 1987) using panel data for 109 commercial banks in Indonesia during the period from 2009 to The results show: 1) the market structure of Indonesian banking industry is monopolistic competition; 2) the level of competition in the foreign banks is higher than in the national banks. Key words: Banking, Competition,Market Structure, Monopolistic Competition,Panzar-Rosse JEL Classification : D43, G21 Pendahuluan / Latar Belakang Saat ini, industri perbankan merupakan sektor yang mendominasi sistem keuangan di Indonesia. Kontribusi dari aset industri perbankan pada tahun 2012 mencapai 75,2% dari total aset sistem keuangan di Indonesia meskipun jika dibandingkan dengan data tahun 2011, di mana kontribusi dari industri perbankan

2 mencapai 78,08%, nilai tahun 2012 mengalami sedikit penurunan (Bank Indonesia, 2012). Saat ini jumlah bank umum yang ada di Indonesia sebanyak 120 bank. Pengaruh asing dalam sektor perbankan tidak hanya tercermin dari jumlah bank asing dan jumlah bank campuran saja. Saat ini, beberapa bank swasta nasional, seperti BCA, BII, Bank Danamon, dan sebagainya, sebagian besar sahamnya dimiliki oleh investor asing. Jumlah kepemilikan asing di sektor perbankan mencapai lebih dari 30% total aset perbankan. Pasar perbankan Indonesia masih bersifat terkonsentrasi. Data per tahun 2011 menunjukkan 10 bank terbesar menguasai 69,21% total aset perbankan. Selain itu, perbankan Indonesia masih dianggap kurang efisien, tercermin dari tingginya Net Interest Margin (NIM) dan BOPO. Nilai NIM perbankan Indonesia sejak tahun 2005 hingga 2011 berada di atas 5%. Sementara itu dari sisi penyaluran kredit, nilai LDR perbankan Indonesia masih berada di bawah 80%. Rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) perbankan Indonesia masih berada di atas 80% jauh lebih tinggi dibandingkan rata-rata negara ASEAN yang berada pada kisaran persen. Menurut pendekatan Structure-Conduct-Performance (SCP), faktor struktur pasar dapat menjadi sumber ketidakefisienan dalam industri perbankan. Selain itu, kepemilikan asing di sektor perbankan Indonesia juga ditengarai dapat mempengaruhi tingkat persaingan di industri perbankan. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengkaji masalah bagaimana struktur pasar industri perbankan Indonesia serta dampak keberadaan bank asing terhadap tingkat persaingan industri perbankan Indonesia. Tujuan dari penelitian ini ialah menganalisis struktur pasar industri perbankan Indonesia secara keseluruhan dan menganalisis pengaruh keberadaan bank asing mempengaruhi kondisi tingkat persaingan industri perbankan di Indonesia. Tinjauan Teoritis Terdapat dua pendekatan dalam mengukur tingkat persaingan di suatu industri yaitu pendekatan struktural dan pendekatan non struktural. Pendekatan struktural terdiri dari paradigma structure-conduct-performance (SCP) yang

3 dikemukakan oleh Mason (1939) dan Bain (1951) serta efficient structure hypothesis (ESH) yang dikemukakan oleh Demsetz (1973). Menurut pendekatan SCP jika ada sedikit perusahaan di pasar maka konsentrasi pasar akan tinggi. Hal ini mendorong perusahaan di pasar untuk berkolusi agar mendapatkan profit yang lebih besar. Namun, dalam pendekatan ESH, keuntungan yang lebih tinggi bukan didapat dari perilaku kolusi yang dilakukan perusahaan yang ada di pasar. Keuntungan yang lebih tinggi didapat dari keberhasilan perusahaan melakukan efisiensi. Ada dua indeks yang dapat digunakan untuk menghitung konsentrasi pasar yaitu melalui perhitungan Concentration Ratio (CR x ) dan Herfindahl-Hirschman Index (HHI) (Tushaj, 2010). Concentration Ratio (CR x ) merupakan rasio yang menunjukkan ukuran relatif suatu perusahaan terhadap industrinya secara keseluruhan. Cara menghitung CR x ialah sebagai berikut.!!"! =!!!!" (1) S i merupakan pangsa pasar perusahaan i. Dengan demikian CR x merupakan penjumlahan pangsa pasar dari x perusahaan terbesar dalam industri. Sedangkan Herfindahl-Hirschman Index (HHI) ialah sebuah ukuran untuk menilai konsentrasi pasar serta ukuran relatif tiap perusahaan terhadap industrinya. Jika terdapat N perusahaan di pasar maka nilai HHI dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut. HHI =!!!!!"! (2) Nilai HHI berada pada rentang poin. Berdasarkan peraturan Departemen Kehakiman Amerika Serikat, nilai HHI dapat diklasifikasikan sebagai berikut: a. Nilai HHI artinya pasar bersifat tidak terkonsentrasi b. Nilai HHI antara artinya pasar bersifat terkonsentrasi secara moderat c. Nilai di atas 1800 artinya pasar bersifat sangat terkonsentrasi Pendekatan non-struktural muncul karena ketidakpuasan atas pendekatan struktural. Menurut pendekatan non-struktural, struktur pasar bukanlah faktor penentu kinerja suatu industri tapi kinerja yang akan mempengaruhi struktur pasar (Stigler, 1968 dalam Martin, 2005). Dari beberapa pendekatan mengenai

4 persaingan yang ada dalam pandangan non-struktural, pendekatan Panzar-Rosse (1987) merupakan salah satu yang banyak digunakan untuk mengukur tingkat persaingan di industri perbankan. Pendekatan ini memperkenalkan konsep H- statistik, yaitu penjumlahan elastisitas harga input terhadap penerimaan, untuk menentukan struktur pasar suatu industri. Jika diasumsikan terdapat n-input serta output yang dihasilkan bank ialah satu, yaitu kredit, maka persamaan empiris model Panzar-Rosse ialah sebagai berikut (Bikker, etal., 2009).!!!!! (3) log!" =!" log!! +!" log!"! +!"!"! TR melambangkan total revenue, wi melambangkan faktor input dan CF adalah variabel kontrol lainnya. Analisis struktur pasar didapatkan dengan menjumlahkan seluruh elastisistas harga input yang disebut dengan H-statistik.!! =!!!!! (4) H-statistik memiliki nilai 0 hingga 1. Jika H=0 maka struktur pasarnya ialah monopoli sebaliknya jika H=1 maka struktur pasar berbentuk persaingan sempurna dan jika nilai H berada di antara 0 dan 1 maka pasar berbentuk persaingan monopolistik. Model Panzar-Rosse ini akan valid jika pasar perbankan berada dalam kondisi keseimbangan jangka panjang (Claessens dan Laeven, 2003). Untuk menentukan keseimbangan pasar, ada variabel E-statistik yang merupakan penjumlahan elastisitas harga input terhadap ROA. Dengan menggunakan tes statistik, maka pasar akan berada pada kondisi keseimbangan jangka panjang jika hasil tes statistik menunjukkan bahwa E=0. Hal ini berdasarkan pada asumsi bahwa di jangka panjang ROA tidak dipengaruhi oleh harga input. Aplikasi model Panzar-Rosse dalam industri perbankan pertama kali dilakukan oleh Shaffer (1982). Dalam penelitian ini, Shaffer melakukan estimasi terhadap tingkat persaingan bank yang berada di New York dengan menggunakan data tahun Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa perilaku persaingan perbankan berada pada kondisi persaingan monopolistik. Claessens dan Leaven (2003) melakukan penelitian mengenai tingkat persaingan industri perbankan di 50 negara serta faktor yang mendorong persaingan tersebut. Rata-rata nilai H-statistic dari 50 negara tersebut

5 menunjukkan bahwa industri perbankan di berbagai negara tersebut berada pada struktur pasar persangan monopolistik. Indonesia merupakan salah satu negara yang menjadi objek penelitian ini. Nilai H-statistic Indonesia ialah 0,62. Penelitian ini juga mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat persaingan perbankan. Hasil uji empiris menunjukkan bahwa semakin besar tingkat partisispasi bank asing akan meningkatkan persaingan. Berbeda dengan hasil penelitian Bikker dan Groeneveld (2000) di Eropa yang menemukan hubungan negatif antara konsentrasi pasar dan kompetisi, penelitian ini justru menemukan adanya hubungan positif antara konsentrasi pasar dan kompetisi. Perilaku persaingan sektor perbankan di India menurut Prasad dan Gosh (2005) berada pada kondisi persaingan monopolistik. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data pada periode Perbankan juga dikelompokkan dalam kelompok milik pemerintah dan milik swasta serta asing. Penelitian terhadap 125 bank di Indonesia pada periode dilakukan oleh Syafri (2007). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai H-statistic perbankan Indonesia sebesar 0,68. Selain itu, kompetisi yang terjadi di antara kelompok bank besar lebih rendah dibandingkan dengan kelompok bank kecil. Metode Panzar-Rosse juga digunakan oleh Astrilia (2007) untuk melihat persaingan industri Perbankan Indonesia pada periode Dari hasil penelitian tersebut, kompetisi perbankan di Indonesia bergerak secara dinamis dari tahun ke tahun. Pada periode krisis, tingkat kompetisi menurun dan meningkat kembali sejak tahun Metode Penelitian Untuk menjawab tujuan penelitian digunakan data panel dari 109 bank umum konvensional yang ada di Indonesia sejak tahun Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data Laporan Keuangan setiap bank, terutama Neraca dan Laporan Laba Rugi yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia. Model empiris dalam penelitian ini mengacu pada model Panzar-Rosse yang digunakan oleh Bikker, et al. (2006) sebagai berikut.

6 ln (!!"#)!" =!! +!! ln (!"#$%&)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!!")!" +!! ln (!"#)!" +!! ln (!")!" +!!!_8!" +!!" (5) Variabel terikat dalam penelitian ini ialah rasio pendapatan bunga terhadap total aset (IITA) sebagai proxy dari penerimaan masing-masing bank, hal ini berdasarkan pada asumsi bahwa kegiatan utama bank ialah menjadi perantara keuangan yang menghasilkan output berupa kredit (Bikker, et al., 2006). Penelitian ini menggunakan delapan variabel bebas yang dibagi ke dalam dua bagian, yaitu variabel input utama dan variabel faktor spesifik perbankan. Variabel input utama berjumlah tiga buah sedangkan lima variabel lain masuk sebagai variabel faktor spesifik perbankan. Variabel input yang pertama ialah harga input tabungan yang menggunakan proxy beban bunga terhadap total DPK (IEFUND). Tabungan merupakan modal finansial perbankan untuk dapat menyediakan kredit. Variabel input yang kedua ialah harga input tenaga kerja. Proxy dari variabel ini ialah rasio beban personel terhadap total aset (PETA). Sedangkan variabel input terakhir merupakan harga input modal fisik, menggunakan proxy rasio beban operasional lainnya terhadap jumlah aset tetap (OEFA). Variabel faktor spesifik perbankan terdiri atas rasio total kredit terhadap total aset (LOTA) merupakan variabel yang merepresentasikan resiko kredit (Bikker, et al., 2006; Shin dan Kim, 2013), variabel rasio deposito terhadap total aset (DTA) dan rasio giro terhadap total aset (GTA) menunjukkan komposisi DPK dari setiap bank. Variabel selanjutnya adalah rasio pendapatan operasional lain terhadap pendapatan bunga (OI) serta dummy kelompok delapan bank dengan kredit terbesar di Indonesia (D_8). Variabel tersebut bernilai 1 jika bank yang diobservasi merupakan kelompok delapan bank dengan kredit terbesar berdasarkan laporan keuangan setiap bank yang dipublikasikan Bank Indonesia dan bernilai 0 jika bank tersebut bukan termasuk kelompok delapan bank dengan kredit terbesar. Variabel ini dapat menjadi salah satu proxy untuk melihat perilaku oligopoli. Sementara itu untuk menguji keseimbangan pasar perbankan Indonesia digunakan model empiris sebagai berikut.

7 ln (!"#)!" =!! +!! ln (!"#$%&)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!"#$)!" +!! ln (!"#)!" +!! ln (!"#)!" +!! ln (!")!" +!!!_8!" +!!" (6) Model (6) menggunakan ROA sebagai variabel terikat. ROA merupakan variabel yang menggambarkan profitabilitas perusahaan. Nilai ROA merupakan rasio dari laba sebelum dikurangi bunga dan pajak (EBIT) terhadap total aset. Regresi dilakukan dengan tiga tahap yaitu estimasi struktur pasar perbankan Indonesia secara keseluruhan, estimasi struktur pasar perbankan nasional saja, estimasi struktur pasar perbankan asing. Kelompok bank asing terdiri dari 10 bank asing, 13 bank campuran dan 11 BUSN Devisa yang dimiliki asing (BCA, Bank Danamon, Bank Permata, Bank Pan Indonesia, Bank CIMB Niaga, BII, Bank Ekonomi, OCBC NISP, Bank Swadesi, Bank Kesawan dan Bank UOB Indonesia). Model tersebut diregresi menggunakan teknik pengolahan data panel random effect. Model empiris yang digunakan dalam penelitian ini mengandung variabel yang bersifat time-invariant, yaitu variabel dummy delapan bank dengan kredit terbesar. Karena itu, pengaruh variabel ini tidak dapat dilihat jika menggunakan metode fixed effect. Hasil Penelitian dan Pembahasan Hasil regresi terhadap model (6) untuk menguji kondisi keseimbangan pasar perbankan Indonesia ialah sebagai berikut.

8 Variabel Tabel 1. Output Regresi Keseimbangan Pasar Perbankan Koefisien Seluruh Bank Bank Nasional Bank Asing cons_ lniefund lnpeta lnoefa lnlota *** *** lngta lndta *** *** lnoi d_ E-statistik E=0 Tidak dapat ditolak Tidak dapat ditolak Tidak dapat ditolak Sumber: olahan penulis Keterangan: *: signifikan di level kepercayaan 10%, **: signifikan di level kepercayaan 5%, ***: signifikan di level kepercayaan 1% Hasil uji statistik menunjukan bahwa hipotesisi E=0 tidak dapat ditolak. Hal itu berarti pasar perbankan di Indonesia, baik secara keseluruhan maupun pasar perbankan asing dan perbankan nasional, berada pada kondisi kesimbangan jangka panjang. Hasil tersebut menunjukan bahwa necessary condition dari estimasi struktur pasar menggunakan model Panzar Rosse telah terpenuhi. Dengan hasil tersebut maka estimasi menggunakan model Panzar-Rosse akan menghasilkan output yang valid secara statistik. Jika kita mengambil gambaran awal mengenai struktur pasar perbankan Indonesia dengan melihat konsentrasi pasar maka dapat terlihat dari Tabel 2. bahwa concentration ratio dari segi total aset, DPK maupun kredit cukup tinggi meskipun terdapat tren penurunan tingkat konsentrasi di pasar. Tetapi nilai HHI justru masih berada di bawah 1000, hal ini berarti pasar belum terkonsentrasi.

9 Tabel 2. Concentration Ratio dan HHI Perbankan Indonesia Kriteria Rasio Total Aset CR CR CR CR HHI Kredit CR CR CR CR HHI DPK CR CR CR CR HHI Sumber: Olahan Penulis Sementara itu, hasil regresi struktur pasar perbankan Indonesia secara keseluruhan (Tabel 3. (a)) menunjukan nilai H-statistik sebesar 0,7357. Ini berarti bahwa struktur pasar perbankan Indonesia ialah persaingan monopolistik. Uji statistik yang menolak hipotesis E=0 (monopoli atau oligopoli) dan E=1 (persaingan sempurna) semakin mendukung kesimpulan ini. Saat observasi dipisahkan menjadi dua kelompok bank yaitu bank nasional dan bank asing, nilai H-statistik kedua kelompok itu juga menunjukan struktur pasar persaingan monopolistik. Namun, nilai H-statistik perbankan nasional lebih rendah dari H- statistik keseluruhan sedangkan kelompok bank asing justru lebih tinggi dari H- statistik keseluruhan. Hal ini menunjukan bahwa tingkat persaingan di bank nasional masih lebih rendah dari keseluruhan. Keberadaan bank asinglah yang menyebabkan peningkatan persaingan di perbankan secara keseluruhan. Variabel dummy delapan bank dengan kredit terbesar tidak signifikan di ketiga regresi. Hal ini berarti bahwa secara statistik tidak ada kecenderungan oligopoli di pasar perbankan ini (Coccorese, 1998).

10 Tabel 3. Output Regresi Struktur Pasar Perbankan Variabel terikat: lniita Variabel Koefisien Seluruh Bank (a) Nasional (b) Asing (c) cons_ *** * Lniefund *** *** *** Lnpeta *** *** *** Lnoefa ** ** Lnlota ** Lngta *** ** *** Lndta *** *** Lnoi *** *** *** d_ H-statistik H=0 Ditolak Ditolak Ditolak H=1 Ditolak Ditolak Ditolak Sumber: olahan penulis Keterangan: *: signifikan di level kepercayaan 10%, **: signifikan di level kepercayaan 5%, ***: signifikan di level kepercayaan 1% Ketiga variabel input utama secara statistik signifikan mempengaruhi penerimaan di kelompok seluruh bank dan perbankan nasional. Sementara input modal fisik (lnoefa) tidak signifikan di kelompok bank asing. Ini terjadi karena bank asing tidak banyak berinvesatasi pada pembangunan modal fisik seperti kantor cabang maupun ATM. Variabel input tabungan memiliki koefisien terbesar karena dana yang dihimpun dari pihak ketiga merupakan input utama dalam perbankan. Dengan adanya dana pihak ketiga tersebut, maka kemampuan bank untuk menyalurkan kredit akan menjadi lebih besar. Meskipun beban bunga merupakan cost bagi perbankan, tapi persentase pertumbuhan kredit lebih besar dibandingkan dengan pertumbuhan DPK sehingga peningkatan cost diiringi oleh peningkatan pendapatan. Argumen ini juga didukung oleh NIM di Indonesia yang berada di atas 5%.

11 Gambar 1. Pertumbuhan Kredit dan DPK Sumber: Olahan Penulis Variabel rasio kredit terhadap total aset, yang merupakan proxy dari resiko yang dihadapi bank, tidak signifikan mempengaruhi penerimaan bank secara keseluruhan dan di kelompok bank asing. Hasil ini terjadi karena pada periode , resiko kredit perbankan Indonesia sudah menurun. Hal ini ditunjukkan oleh nilai NPL yang juga terus menurun sehingga variabel resiko tidak lagi signifikan mempengaruhi pendapatan bank (Iman, 2009). Selain itu, kredit tidak signifikan mempengaruhi pendapatan karena pada periode , pertumbuhan kredit masih lebih rendah dari pertumbuhan penempatan dana perbankan di BI maupun penempatan di surat berharga. Tabel 4. Perkembangan Penyaluran Dana Bank Umum Pertumbuhan (%) Pertumbuhan (%) Kredit (trilyun Rp) Penempatan dana di BI dan penempatan dalam obligasi (trilyun Rp) Rasio Kredit terhadap 58% 60% 62% total aset Rasio pembiayaan non kredit 21% 24% 26% Sumber: Statistik Perbankan Indonesia (2012), diolah Sementara di kelompok bank asing, rasio kredit tidak signifikan karena nominal penyaluran kreditnya masih cukup rendah meskipun rasio LDR tinggi.

12 Gambar 2. Penyaluran Kredit Bank milik Asing tahun 2011 Sumber: Laporan Keuangan Publikasi Bank (2011), diolah Kepemilikan asing telah meningkatkan persaingan di industri perbankan Indonesia. Hal ini menyebabkan indikasi adanya beberapa perbaikan pada kinerja perbankan Indonesia. NIM perbankan Indonesia secara keseluruhan berada di antara 5-6%. Hal ini lebih rendah dari NIM kelompok bank nasional (terutama bank persero, BUSN non devisa dan BPD). NIM bank asing dan campuran lebih rendah dari rata-rata NIM bank nasional. Hal inilah yang mendorong penurunan nilai NIM Indonesia secara keseluruhan. Meskipun jika dibandingkan dengan rata-rata NIM negara ASEAN yang berada di tingkat 2-4%, NIM Indonesia masih relatif tinggi. Gambar 3. Perbandingan NIM berdasarkan Kelompok Bank (dalam %) Sumber: Statistik Perbankan Indonesia (2012), diolah Dari segi BOPO, pada gambar 4. terlihat bahwa nilai BOPO tertinggi ada pada kelompok bank persero. BOPO bank asing dan bank campuran secara rata-

13 rata berada di bawah BOPO seluruh bank. Hal ini menujukan indikasi bahwa keberadaan asing (apriori) memberi dampak positif terhadap penurunan BOPO. Gambar 4. Perbandingan BOPO berdasarkan Kelompok Bank (dalam %) Sumber: Statistik Perbankan Indonesia (2012), diolah Kesimpulan Regresi menggunakan data dari seluruh bank umum konvensional di Indonesia, menunjukan bahwa struktur pasar perbankan Indonesia bersifat persaingan monopolistik. Meskipun jika dilihat dari concentration ratio bahwa empat bank terbesar menguasai lebih dari 40% pangsa pasar tetapi ternyata bentuk struktur pasarnya tidak mengarah kepada oligopoli maupun monopoli. Hasil ini juga terjadi pada saat industri perbankan Indonesia dibedakan ke dalam kelompok bank nasional dan bank yang dimiliki asing. Hasil estimasi untuk regresi yang membagi perbankan ke dalam dua kelompok menunjukan bahwa pasar perbankan nasional maupun asing berada pada kondisi persaingan monopolistik. Kompetisi yang terjadi di antara perbankan asing lebih tinggi dibandingkan perbankan nasional. Hasil perbandingan tingkat persaingan di kelompok bank nasional dan seluruh bank juga menunjukan tingkat persaingan di seluruh bank lebih tinggi dari kelompok yang hanya memasukan sampel bank nasional. Hal ini mendukung hasil penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa semakin besar kepemilikan asing, maka kompetisi industri perbankan akan menjadi lebih baik.

14 Ada beberapa hal yang memerlukan perbaikan untuk penelitian selanjutnya. Penelitian ini hanya menggunakan sampel bank umum konvensional, sehingga belum merepsentasikan kondisi perbankan Indonesia secara tepat. Terkait isu oligopoli dan kartel dalam industri perbankan Indonesia, metode Panzar-Rosse ini kurang tepat untuk mengukur derajat kompetisi oligopoli karena terdapat perbedaan ukuran yang besar antar perusahaan di pasar (Nuryakin dan Warjiyo, 2006). Saran Penelitian selanjutnya dapat memasukan bank syariah dan Bank Perkreditan Rakyat (BPR) untuk estimasi struktur pasar perbankan. Penelitian selanjutnya juga diharapkan mampu menangkap perilaku oligopoli yang mungkin terjadi di industri perbankan. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan model Bertrand, Cournot, dan Stackelberg maupun melalui pendekatan perilaku secara kualitatif. Kepustakaan Astrilia, Ammy. (2007). Indeks Dinamis Kompetisi Industri Perbankan di Indonesia: Aplikasi Model Panzar Rosse (Skripsi). Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Bain, J. S. (1951). Relation of Profit Rate to Industry Concentration. Quarterly Journal of Economics, 65, Bank Indonesia. (2012). Financial Stability Review 19 Bank Indonesia. (2012). Statistik Perbankan Indonesia 11(1). Bikker, J.A. and Groeneveld, J.M. (2000). Competition and Concentration in the EU Banking Industry. Kredit und Kapital 30, Bikker, Jacob, Spierdijk, Laura dan Finnie, Paul. (2006). Misspecification of the Panzar-Rosse Model: Assessing Competition in the Banking Industry. DNB Working Paper 114. Bikker, Jacob, Shaffer, Sherril dan Spierdijk, Laura. (2009). Assesing Competition with The Panzar-Rosse Model: The Role of Scale, Costs, and Equilibrium. DNB Working Paper 225.

15 Claessens, S. dan Laeven, L. (2003). What Drives Bank Competition? Some International Evidence. Journal of Money, Credit and Banking 36(3), Coccorese, P. (1998). Assessing the Competitive Conditions in the Italian Banking System: Some Empirical Evidence. Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review 51, Demsetz, H. (1973). Industry Structure, Market Rivalry, and Public Policy. Journal of Law and Economics 16, 1-9. Iman, Nur. (2009). Analisis Tingkat Persaingan Industri Perbankan Syariah Indonesia: Aplikasi Model Panzar Rosse (Skripsi). Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Martin, Stephen. (2005). Remembrance of Things Past: Antitrust,Ideology, and the Development of IndustrialEconomics. Department of Economics Purdue University. Mason, E. S. (1939). Price and Production Policies of Large-Scale Enterprise. American Economic Review, 29, Nuryakin, C. dan Warjiyo, P. (2006). Perilaku Penawaran Kredit Bank di Indonesia: Kasus Pasar Oligopoli Periode Januari 2001-Juli Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, Rosse, J. and Panzar, J. (1977). Chamberlin vs Robinson: an Empirical Study for Monopoly Rents. Bell Laboratories Economic Discussion Paper. Panzar, J. dan Rosse, J. (1987). Testing for Monopoly Equilibrium. Journal of Industrial Economics 35(4), Prasad, A. dan Gosh, S. (2005). Competition in Indian Banking. IMF Working Paper 141. Shaffer, S. (1982). A Non- Structural Test for Compettition in Financial Markets. Proceedings of a Conference on Bank Structure and Competition, Federal Reserve Bank of Chicago, Shin, D. J. dan Kim, B. H. (2013). Bank Consolidation and Competitiveness: Empirical Evidence from thekorean Banking Industry. Journal of Asian Economics 24, Syafri, Yan. ( Estimasi Tingkat Persaingan dalam Industri Perbankan Indonesia: Pendekatan Panzar-Rosse Model (Tesis). Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Tushaj, Arjan. (2010). Market concentration in the banking sector: Evidence from Albania. BERG Working Paper Series on Government and Growth diakses pada 7 Maret 2013, 13.05

16