Hazardous Times for Monetary Policy: What do Twenty-Three Million Bank Loans Say About the Effects of Monetary Policy on Credit Risk-Taking?

Pengarang: Gabriel Jimenez, Steven Ongena,
Jose-Luis Peydro, dan Jesus Saurina

Tahun: 2014

Nama Jurnal: Econometrica, Vol. 82, No. 2, March 2014, pp. 463-505

Diulas oleh: Meidy Winengko

Ilustrasi oleh: Firli Wulansari

Pendahuluan

Krisis keuangan yang menimpa
negara-negara  Eropa, salah satunya
Spanyol, pada tahun 2007-2009 menimbulkan pertanyaan bagi para akademisi dan
pembuat kebijakan. Ada pihak yang beranggapan bahwa biang keladi dari krisis
tersebut adalah kebijakan kredit longgar yang menyebabkan pengambilan risiko
yang berlebihan bagi para debitur, ada juga pihak yang beranggapan bahwa
kebijakan bunga jangka panjang sebagai penjahat moneternya. Beberapa penelitian
sebelumnya Bernanke dan Blinder (1992), Kashyap dan Stein (2000)) telah
menemukan dampak kebijakan moneter terhadap jumlah kredit pada perekonomian,
namun penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak kebijakan moneter
terhadap komposisi dari kredit yang disetujui, khususnya risiko bank dalam
menyetujui kredit. Peneliti berhasil memberikan tiga kontribusi, yaitu
mengidentifikasi pengambilan risiko perbankan dari injeksi moneter yang
memasukkan faktor heterogenitas bank dan time-firm
fixed effect, mengidentifikasi
variabel endogenus dalam komposisi penyaluran kredit, dan menemukan potensi
terjadinya data bias ketika
mengestimasi penyaluran kredit hanya melalui kredit yang diajukan debitur.
Ketika faktor data bias diabaikan,
estimasi peneliti tentang peningkatan pengambilan risiko perbankan menjadi
lebih kecil.

Metodologi

Penelitian ini memilih negara
Spanyol sebagai lokasi penelitian karena Spanyol merupakan negara dengan sistem
ekonomi yang didominasi oleh perbankan. Peneliti mengakses data pengajuan kredit
dari Credit Register (CIR) yang
disusun oleh Banco de Espana, yaitu
supervisor dan regulator dari sistem perbankan Spanyol. Data CIR memuat
informasi yang mendetail tentang semua kredit yang disetujui oleh semua bank
yang beroperasi di Spanyol, dan terdapat 130.000 perusahaan dan 200 bank yang
aktif dalam database CIR pada waktu
itu. Peneliti menandingkan setiap kredit pada variabel dari bank bersangkutan,
yaitu kondisi neracanya dan variabel dari perusahaan, yaitu identitas dan
catatan kredit macetnya.

Setiap bank di Spanyol selalu
mendapatkan informasi yang telah diperbaharui setiap bulan tentang jumlah
kredit masing-masing bank saat itu dan kredit mana yang berpotensi menjadi
gagal tagih (default). Bahkan, bank
bersangkutan dapat meminta informasi mengenai debitur potensial yang sedang
serius mengupayakan pengajuan kredit kepada bank tersebut. Biaya moneter dari
meminta informasi tersebut adalah nol, akan tetapi bank tidak dapat meminta
informasi tanpa sepengetahuan debitur yang bersangkutan. Peneliti menyeleksi
data CIR menjadi 65 bulan sebelum krisis dan 18 bulan selama krisis keuangan.
Sampel data yang dipilih oleh peneliti terdiri dari pengajuan kredit oleh
perusahaan non-keuangan kepada bank umum, bank tabungan, dan koperasi pinjaman.
Peneliti membandingkan data CIR dengan skala bulanan dengan data kredit setiap
bank untuk menentukan pengajuan mana yang disetujui dan tidak, jumlah kredit
yang disetujui, potensi gagal tagih, dan ada tidaknya jaminan dalam kredit
tersebut. Total pengajuan kredit dalam sampel data peneliti adalah sebanyak
241.052 pengajuan, termasuk perusahaan yang mengajukan kredit ke banyak bank
dalam satu periode tertentu.

Langkah peneliti dalam
mengidentifikasi dampak injeksi moneter terhadap pengambilan risiko perbankan
secara garis besar terbagi atas tiga, yaitu (i) model yang terbagi atas dua
tahap dengan variabel yang berbeda, yaitu penyetujuan kredit yang diajukan dan
jumlah kredit yang diberikan, (ii) memasukkan time*firm dan time*bank fixed
effect
dalam pengujian triple interaction,
yaitu perubahan overnight interest rate (alat
kebijakan moneter) dengan modal bank, serta risiko perusahaan ditinjau dari
catatan kredit di masa lalu, (iii) menandingkan ketiga variabel triple interaction tersebut dengan
variabel makroekonomi.

Persamaan Model Dua Tahap

Persamaan (1) belum memasukkan time*firm dan time*bank fixed effect, namun memisahkan masing-masing fixed effect. Firm’s fixed effect adalah net
present value
(NPV) dari proyek perusahaan, kesempatan investasi, agency problem, risiko, pendapatan yang
dapat ditagih, dan jaminan perusahaan, sementara bank’s fixed effect adalah total aset, rasio likuiditas, rasio non-performing loan (NPL), dan tipe
bank.

Persamaan (2) telah memasukkan time*firm fixed effect, yaitu sementara time*bank fixed effect, yaitu firm’s fixed effect yang mempengaruhi
saat firm mengajukan kredit ke banyak
bank, sementara time*bank fixed effect
adalah fixed effect bank yang
mengontrol perubahan penyaluran kredit pada bulan yang sama dengan risiko
kredit yang berbeda

Hasil dan
Analisis

Berikut penjelasan setiap variabel
yang akan digunakan dalam uji regresi:

Kolom
(1) menunjukkan tingkat risiko perusahaan, di mana dampaknya terhadap
penyetujuan pengajuan kredit bersifat negatif dan signifikan, yaitu jika
perusahaan memiliki risiko tinggi atau memiliki catatan kredit macet 4 tahun
sebelum tahun t (dummy variable = 1), maka kemungkinan untuk pengajuan kreditnya
disetujui turun 4%.  Kolom (2) dan (3)
menunjukkan hubungan risiko perusahaan dengan kebijakan moneter, dan ternyata
setelah dilakukan double interaction antara
penurunan overnight rate dan risiko
perusahaan yang tinggi maka dampaknya terhadap penyetujuan penyaluran kredit
turun sebesar 265%,  kolom (4)
menunjukkan interaksi triple interaction dengan
memasukkan fixed effect waktu,
perusahaan, dan bank. Hasilnya signifikan dan memiliki dampak positif terhadap
penyetujuan penyaluran kredit.. Sementara kolom (5) memasukkan time*firm fixed effect, dan yang
terakhir kolom (6) memasukkan time*bank
fixed effect
. Meskipun time*firm dan
time*bank dimasukkan, dampak triple interaction terhadap penyetujuan
penyaluran kredit masih berdampak positif dan signifikan.

Selanjutnya,
pada kolom (2) diinterpretasikan bahwa pengaruh penurunan 1% overnight rate  menyebabkan meningkatnya 27,4% jumlah kredit
yang disalurkan dikurangi pengaruh penurunan 1% overnight rate yang menyebabkan meningkatnya 7,4% penyetujuan
penyaluran kredit. Hal itu menghasilkan total dampak penurunan 1% overnight rate terhadap penyaluran
kredit pada perusahaan yang berisiko sebesar 19,8%, diikuti penambahan fixed firm effect yang menghasilkan
total dampak sebesar 18%.

Pada
tabel III, variabel makroekonomi terdapat pada kolom (1) perubahan harga
(diukur dari perubahan Indeks Harga Konsumen (CPI)), kolom (2) perubahan
tingkat bunga obligasi 10 tahun pemerintah Spanyol dengan risiko perusahaan dan
kondisi modal bank, tanpa disertai perubahan overnight rate, kolom (3) perubahan federal funds rate (overnight
rate
U.S), kolom (4) perubahan jumlah surat berharga bank Spanyol,
sementara kolom (5) menandingkan semua variabel makroekonomi ditambah time*firm dan time*bank fixed effect, dan kolom (6) merupakan model benchmark regresi tanpa koreksi untuk
pemilihan sampel.

Hasil
kolom (1) menunjukkan dampak triple
interaction
ditambah perubahan CPI terhadap penyetujuan penyaluran kredit
bersifat positif dan masih signifikan, sementara hasil kolom (2) yang tidak
menyertakan overnight rate membuat
hasilnya menjadi positif tetapi tidak signifikan, sementara hasil kolom (3)
yang kembali menyertakan overnight rate
ditambah triple interaction dan
perubahan federal funds rate.
Hasilnya kembali signifikan dan positif pada kedua tahap. Hasil kolom (4) yang
menyertakan model benchmark regresi
ditambah variabel surat berharga bank Spanyol juga berdampak signifikan pada
tahap pertama dan kedua. Selanjutnya hasil kolom (5) juga pada kedua tahap
signifikan dan positif. Hasil dari kolom 1-5 menyimpulkan bahwa meskipun
variabel makroekonomi ditambahkan, dampak triple
interaction
, yaitu penurunan overnight
rate
menyebabkan bank dengan modal yang rendah berani mengambil risiko
untuk menyetujui kredit perusahaan yang dari rekam jejaknya memiliki kredit
macet, bahkan signifikansi tahap kedua yang lebih besar dari tahap pertama
menandakan setelah kredit disetujui, bank dengan modal rendah tersebut
memberikan jumlah kredit yang relatif banyak dan sangat berisiko. Hasil kolom
(6) menunjukkan jika pemilihan sampel tidak dikoreksi (tidak dibatasi hanya
pada kredit yang diajukan ke bank saat itu), maka terjadi penurunan dampak
injeksi moneter terhadap pengambilan risiko perbankan dan menghasilkan dampak
yang tidak signifikan.

Interpretasi
tambahan untuk kolom (1) menunjukkan dampak penurunan 1% overnight rate yang menaikkan jumlah kredit yang disalurkan sebesar
25% dikurangi dampak penurunan 1% overnight
rate
yang menaikkan penyetujuan penyaluran kredit sebesar 7,9% menghasilkan
total dampak penurunan 1% overnight rate
terhadap penyaluran kredit pada perusahaan yang berisiko ternyata meningkat
sebesar 19,8% apabila ditambahkan variabel . Sementara kolom (3) menghasilkan
peningkatan penyaluran kredit kepada perusahaan berisiko sebesar 22,3% apabila
ditambahkan variabel federal funds rate.
Kolom (4) menunjukkan peningkatan penyaluran kredit sebesar 18,5% kepada
perusahaan berisiko apabila ditambahkan variabel perubahan surat berharga bank
Spanyol. Peningkatan penyaluran kredit kepada perusahaan berisiko meningkat
22,2% apabila semua variabel dimasukkan, tetapi terakhir total dampak menurun
relatif banyak dibandingkan total dampak kolom lain pada kolom (6) yang hanya
memberi peningkatan sebanyak 13,2% terhadap penyaluran kredit kepada perusahaan
berisiko apabila tidak dilakukan koreksi terhadap pemilihan sampel.

Tabel
V berusaha menilik dampak dari moral
hazard
bank dengan modal rendah yang terinsentif untuk berani mengambil
risiko menyetujui penyaluran kredit kepada perusahaan yang memiliki rekam jejak
kredit macet. Dampak dari moral hazard perilaku
bank ini adalah kemungkinan gagal tagih kredit yang diberikan di masa depan.
Pada tahap kedua tabel V, variabel terikatnya diubah menjadi risiko gagal tagih
di masa depan. Kolom (1) hanya memasukkan bank
fixed effect
dan menghasilkan dampak penurunan overnight rate yang menyebabkan meningkatnya risiko gagal tagih
(lihat nilainya negatif dan signifikan). Kolom (2) hanya memasukkan firm fixed effect dan menghasilkan
dampak penurunan overnight rate yang
menyebabkan meningkatnya risiko gagal tagih (lihat nilainya negatif dan
signifikansi bertambah). Kolom (3) memasukkan semua firm, bank, dan time fixed
effect
. Ketika variabel modal bank diperiksa korelasinya terhadap risiko
gagal tagih, ternyata hasilnya adalah negatif tetapi tidak signifikan. Hasil
kolom (3) baru menjadi signifikan ketika dilakukan double interaction antara overnight
rate
dan modal bank. Hasil kolom (4) yang memasukkan variabel time*firm dan time*bank fixed effect juga menunjukkan hasil yang signifikan
apabila variabel yang diuji adalah double
interaction
, begitupun dengan hasil kolom (5) yang memuat model benchmark regresi. Hal ini menandakan
variabel yang paling berpengaruh terhadap risiko gagal tagih di masa depan
adalah injeksi moneter yang bersifat ekspansif (perubahan overnight rate).

Interpretasi
tambahan untuk kolom (1) adalah pengaruh penurunan 1% overnight rate menyebabkan peningkatan risiko gagal tagih sebesar
3,2%, diikuti kolom (2) sebesar 3,3%, kolom (3) 3,1%, kolom (4) dan (5) 5,3%.
Sementara untuk kolom 6, karena tidak dilakukan koreksi terhadap pemilihan
sampel, maka penurunan 1% overnight rate
menyebabkan peningkatan risiko gagal tagih hanya sebesar 2,7%.

Kesimpulan

Penelitian
ini mendapatkan hasil bahwa terjadi risk-shifting
ketika injeksi moneter bersifat ekspansif dilakukan (penurunan overnight rate) yang berpotensi menjadi moral hazard, khususnya bank dengan
modal yang rendah mengambil risiko lebih tinggi dengan menyetujui pengajuan
kredit oleh perusahaan yang dengan sepengetahuan bank pernah memiliki rekam
jejak kredit macet. Peneliti selain mempertimbangkan variabel injeksi moneter
juga memasukkan variabel heterogenitas waktu, yaitu firm, bank, time, time*bank, time*firm fixed effect dan variabel
makroekonomi namun tetap diperoleh hasil yang signifikan. Peneliti juga
mendapatkan hasil dampak berkelanjutan dari perilaku moral hazard bank, yaitu meningkatnya kemungkinan gagal tagih
kredit yang terlanjur diberikan. Peneliti memberikan saran agar bank dalam
memilih debitur dengan lebih selektif, terlepas sedang terjadi injeksi moneter
ekspansif atau tidak karena bank bertanggung jawab atas dana yang diterimanya,
yaitu tabungan masyarakat sehingga bank tidak boleh asal memberikan kredit,
terutama kepada debitur yang pernah gagal dalam urusan penyelesaian kredit.

  • Gunakan kalimat yang baik
    You must be logged in to comment. Log in