“Potensi Daya Saing Produk Ekspor Indonesia di Pasar ... · devisa negara •Terdepresiasinya nilai tukar rupiah terhadap dollar→ biaya impor meningkat •Di sisi ekspor, terdepresiasinya
Post on 29-Oct-2019
2 Views
Preview:
Transcript
Bogor Agricultural University (IPB)
“Potensi Daya Saing Produk Ekspor Indonesia di Pasar Global: Sektor
Pertanian dan Produk Turunannya”
Dr. SaharaKetua Departemen Ilmu Ekonomi-FEM-IPB
Diseminasi Outlook dan Kebijakan Perekonomian
Rabu, 10 Juli 2019
OUTLINE
PENDAHULUAN
NERACA PERDAGANGAN SEKTOR PERTANIAN
DAYA SAING
NTM DAN EKSPOR PERTANIAN
KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN
NERACA PERDAGANGAN INDONESIA TOTAL (Juta US$)
NO Uraian 2014 2015 2016 2017 2018Jan-May*
2018 2019
I E K S P O R 175.980,0 150.366,3 145.186,2 168.828,2 180.012,7 74.913,9 68.460,2
- M I G A S 30.018,8 18.574,4 13.105,5 15.744,3 17.171,7 6.799,5 5.341,6
- NON M I G A S 145.961,2 131.791,9 132.080,8 153.083,9 162.840,9 68.114,4 63.118,6
II I M P O R 178.178,8 142.694,8 135.652,9 156.985,6 188.711,2 77.783,7 70.601,9
- M I G A S 43.459,9 24.613,2 18.739,3 24.316,0 29.868,4 11.922,6 9.088,8
- NON M I G A S 134.718,9 118.081,6 116.913,6 132.669,5 158.842,8 65.861,1 61.513,1
IV NERACA -2.198,8 7.671,5 9.533,3 11.842,6 -8.698,6 -2.869,8 -2.141,7
- M I G A S -13.441,1 -6.038,8 -5.633,9 -8.571,7 -12.696,7 -5.123,1 -3.747,2
- NON M I G A S 11.242,3 13.710,3 15.167,2 20.414,3 3.998,1 2.253,3 1.605,5
Sumber: Kementerian Perdagangan, 2019
Pendahuluan
• Defisit neraca perdagangan (X-M) →mengurasdevisa negara
• Terdepresiasinya nilai tukar rupiah terhadap dollar→biaya impor meningkat
• Di sisi ekspor, terdepresiasinya nilai tukar rupiah dapat dijadikan momentum peningkatan ekspor→• Harga barang menjadi relatif lebih murah di pasar dunia→
meningkatkan daya saing komoditas tersebut.
• Bagaimana dengan sektor pertanian? Dapatkahsektor pertanian dan produk turunnya berperanmenurunkan defisit transaksi perdagangan?Produkpertanian apa yang sebaiknya didorong peningkatanekspornya?
Volume Ekspor dari Sub-Sektor Pertanian 2012-2017
2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tanaman Pangan 259.0 357.3 367.7 450.8 260.3 286.3
Hortikultura 393.1 364.2 441.1 516.8 397.6 394.9
Perkebunan 29,823.5 32,540.1 35,026.7 39,224.3 34,627.8 40,357.3
Peternakan 203.0 220.3 235.4 193.3 208.5 226.1
Hasil Perikanan* 1,240.0 1,255.0 1,273.0 1,076.0 1,075.0 1,078.0
- 5,000
10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000
Juta
Kg
Sumber: Kementerian Pertanian, 2018 (diolah); *)Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2018Sumber: Kementerian Pertanian, 2018 (diolah); *)Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2018
Volume Impor dari Sub-Sektor Pertanian 2012-2017
2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tanaman Pangan 16,932. 16,780. 18,525. 19,267. 20,693. 20,518.
Hortikultura 1,882.5 1,543.1 1,656.3 1,386.2 1,419.6 1,724.9
Perkebunan 3,859.1 4,501.2 4,120.4 4,449.1 5,889.6 5,850.8
Peternakan 1,215.6 1,393.4 1,491.4 1,379.7 1,645.1 1,648.7
Hasil Perikanan* 371.0 353.0 307.0 292.0 277.0 386.0
-
5,000.0
10,000.0
15,000.0
20,000.0
25,000.0
Juta
Kg
Sumber: Kementerian Pertanian, 2018 (diolah); *)Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2018
Nilai Neraca Perdagangan Sub-Sektor Pertanian Selama
2012-2017 (Juta US$)
Sub-Sektor 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Tanaman Pangan (7,624.6) (7,333.1) (7,606.4) (6,577.4) (6,356.1) (6,321.6)
Hortikultura (1,117.6) (1,095.4) (1,121.7) (884.1) (1,273.5) (1,790.0)
Perkebunan 28,171.7 25,235.1 25,631.3 23,505.2 21,162.5 26,737.3
Peternakan (2,070.6) (2,582.2) (3,225.7) (2,490.8) (2,647.7) (2,747.5)
Hasil Perikanan 3,418.0 3,701.0 4,225.0 3,566.0 3,758.0 4,039.0
Total 20,776.9 17,925.4 17,902.5 17,118.9 14,643.2 19,917.2
Sumber: Kementerian Pertanian, 2018 (diolah); *)Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2018
PERKEMBANGAN EKSPOR NONMIGAS (Juta US$)
HS Uraian 2014 2015 2016 2017 2018Trend
2014-18Jan-Apr
2018 201915LEMAK & MINYAK HEWAN/NABATI 21.059,5 18.658,8 18.233,5 22.966,5 20.348,1 1,40 6.789,6 5.510,740KARET DAN BARANG DARI KARET 7.100,0 5.913,5 5.664,2 7.740,7 6.380,1 0,56 2.253,5 1.956,944KAYU, BARANG DARI KAYU 4.071,1 4.005,8 3.872,4 4.005,1 4.434,2 1,72 1.467,9 1.280,048KERTAS/KARTON 3.743,8 3.565,1 3.413,9 3.825,1 4.477,1 4,37 1.464,1 1.438,6
3IKAN DAN UDANG 3.111,9 2.658,6 2.923,7 3.273,3 3.219,0 2,79 1.057,4 1.007,047BUBUR KAYU/PULP 1.721,5 1.727,8 1.562,8 2.383,6 2.649,5 12,57 889,0 882,8
9KOPI, TEH, REMPAH-REMPAH 1.835,1 2.196,0 1.896,5 1.964,7 1.550,0 -4,39 445,0 473,218KAKAO/COKLAT 1.244,5 1.307,8 1.239,6 1.120,3 1.245,8 -1,52 393,1 310,221BERBAGAI MAKANAN OLAHAN 779,7 844,0 949,0 1.027,1 1.184,9 10,89 393,0 382,219OLAHAN DARI TEPUNG 725,5 706,9 814,0 969,4 1.016,3 10,41 316,7 284,0
8BUAH-BUAHAN 655,2 776,1 712,0 936,2 825,2 6,71 298,4 256,116DAGING DAN IKAN OLAHAN 1.135,8 945,0 940,4 940,2 1.253,8 1,94 375,8 392,1
33MINYAK ATSIRI, KOSMETIK WANGI-WANGIAN 659,8 637,4 694,7 716,2 779,2 4,59 276,3 252,1
23AMPAS/SISA INDUSTRI MAKANAN 771,8 569,1 553,7 604,5 801,7 1,37 243,6 239,142BARANG-BARANG DARI KULIT 322,2 323,9 358,3 460,2 595,8 17,12 187,9 250,767BULU UNGGAS 315,4 348,0 386,0 441,3 423,3 8,61 142,4 130,3
4SUSU, MENTEGA, TELUR 221,9 153,0 229,7 316,9 333,8 16,71 107,8 105,0
20OLAHAN DARI BUAH-BUAHAN/SAYURAN 243,8 282,3 243,5 289,9 249,5 0,73 86,0 77,0
Daya Saing
• Revealed Comparative Advantage (RCA)• Mengukur perubahan keunggulan komparatif suatu bangsa
dalam produk, kelompok produk atau industri
• Rasio antara pangsa pasar dari sebuah produk suatunegara di dalam pasar dunia, dengan pangsa ekspordari suatu negara terhadap total ekspor dunia.
Daya Saing: EPD
• Export Product Dynamic (EPD)• digunakan untuk mengetahui atau mengidentifikasi
daya saing suatu produk serta untuk mengetahui apakahsuatu produk dalam performa yang dinamis atau tidak.
• Rising star: menggambarkan posisi pasar tertinggiatau dapat dikatakan pasar yang paling ideal.
• Lost opportunity: kondisi dimana pasar mengalamipenurunan daya saing sehingga produk yang dihasilkan di suatu negara kehilangan kesempatanuntuk menjangkau ekspor di pasar internasional.
• Falling star: kondisi yang tidak diharapkan olehsuatu negara (sama dengan kondisi lost opportunity), namun kondisi fallingstar tidakseburuk kondisi lost opportunity karena padakondisi ini masih terdapat peningkatan pangsapasar meskipun tidak terjadi untuk produk barangyang dinamis.
• Retreat: keberadaan suatu produk tidak lagi diinginkan oleh pasar.
Daya saing dan Potensi Komoditi Udang (LPEI-ITAPS FEM IPB, 2018)
Kanada, Norwegia,
Rusia Swiss,
Ukraina
Amerika Serikat,
Kazakhstan, Mesir,
Hungaria, Filipina
Austria, Denmark,
China, Jerman,
Korea
Belgia, Perancis,
Australia, Hongkong,
Jepang, Viet Nam
Potensi Udang Indonesia di pasar tujuan
eksporSumber: WITS, 2018 (diolah dengan
EPD)
➢Berdasarkan analisis RCA,
Komoditi Udang Indonesia
berdayasaing terutama di Negara
Amerika Serikat (23), Inggris (18),
Kanada (16) Swiss (44), Polandia
(44), UK (25), Jerman (16),Swiss
(15), Turki (8)
➢Udang Indonesia tidak memiliki
daya saing di pasar Korea (0.5),
Thailand (0.4)
➢Hutabarat et al., (2000)
menganalisis daya saing
menggunakan pendekatan nilai
DRC untuk tambak di Sulawesi
Selatan. Nilai yang diperoleh
berturut-turut 0.62, 0.63, dan 0.57
untuk sistem tradisional, semi-
intensif, dan intensif. Artinya, udang
tambak di Sulawesi Selatan masih
mempunyai daya saing karena
bernilai < 1.
Daya saing dan Potensi Komoditi Tuna(LPEI-ITAPS FEM IPB, 2018)
Bahrain, Kanada,
Ekuador, Lebanon,
Meksiko, Papua
New Guini, Philipina,
Rusia,
Bulgaria, Kroasia, Timor
Timur, Mesir, Portugal,
Yaman
Australia, Prancis,
Hongkong, India,
Italia, Kuwait, Libya,
Malaysia,
Singapura, UAE
Mauritius,
Belanda, New
Zealand, Arab
Saudi,
Algeria, Belgia,
Cina, Denmark,
Jerman, Iran,
Jepang, Jordania,
Korsel, Vietnam
Oman, Spanyol, Sri
Lanka, Swedia,
Thailand, Inggris
Potensi tuna Indonesia di pasar tujuan
eksporSumber: WITS, 2018 (diolah dengan
EPD)
➢Berdasarkan analisis RCA, tuna
Indonesia berdayasaing di hampir
semua pasar tujuan ekspor
seperti: Inggris (36.99), USA
(12.88), dan Portugal (30.30).
➢Tuna Indonesia tidak memiliki
daya saing di pasar Mauritius
(0.21), Philipina (0.34), dan New
Zealand (0.82)
➢Penelitian Iqbal (1990)
menyatakan bahwa nilai DRC
tuna segar Indonesia adalah 0.95
(berdaya saing). Sedangkan nilai
DRC tuna kalengan adalah 0.92.
Switzerland,
Ukraina, USA
Daya saing dan Potensi Komoditi Kopi (LPEI-ITAPS FEM IPB, 2018)
Bulgaria, Kanada,
Czech, Estonia,
Philipina, Polandia,
Rusia
Brunei, Mesir, Georgia,
Yunani, Guam, Meksiko,
Maroko, Norwegia,
Portugal, Switzerland,
USA
Armenia, Belgia,
Cina, Prancis,
Jermam, Israel, Italia
, Korsel, Makau,
Belanda, Arab
Saudi, Afsel,
Spanyol, Thailand
Algeria, Australia,
Denmark,
Hongkong, India,
Iran, Irlandia,
Jepang, Malaysia,
New Zealand,
Romania,
Singapura, Swedia,
UAE, Inggris,
VietnamPotensi kopi Indonesia di pasar tujuan
eksporSumber: WITS, 2018 (diolah dengan
EPD)
➢Berdasarkan analisis RCA, kopi
Indonesia berdayasaing di
hampir semua pasar tujuan
ekspor seperti: Bulgaria (26.44),
Armenia (362.55). Brunei
(21.26), dan Algeria (52.93).
➢Kopi Indonesia tidak memiliki
daya saing di pasar Arab Saudi
(0.30), Spanyol (0.40), Israel
(0.83), dan Korsel (0.85).
Daya saing dan Potensi Komoditi Kakao(LPEI-ITAPS FEM IPB, 2018)
Egypt, Arab Rep,
Mexico Pakistan,
Uruguay, Yemen,
Myanmar, Morocco,
Cambodia,
Switzerland
Philippines,Brazil,
Brunei, Bahrain,
Greece,East Timor,
Bolivia, Solomon
Islands, Croatia,Chile,
Poland
Korea, Rep., Saudi
Arabia, Sri Lanka, Hong
Kong, China, Argentina,
Kenya, Qatar, Belgium
Malaysia, China,
Singapore,
Thailand, France,
Spain, South Africa,
Turkey, Bangladesh,
Nigeria, Iran,
Finland,
Potensi kakao Indonesia di pasar tujuan
eksporSumber: WITS, 2018 (diolah dengan
EPD)
➢Berdasarkan analisis RCA,
kakao Indonesia berdayasaing
hanya pada 24% negara di
dunia : Estonia (57.65), Samoa
(19.18), Kanada (16.58), dan
Uruguay (14.03).
➢Kakao Indonesia tidak memiliki
daya saing di pasar Kamboja
(0.84), Hongkong(0.75),
Argentina (0.73), dan Arab
Saudi(0.59).
United States, Canada,
Estonia, Russian
Federation
Germany,India,
Australia,
Netherlands, Japan,
United Arab
Emirates, United
Kingdom, New
Zealand, Vietnam
Daya saing dan Potensi Komoditi CPO (LPEI-ITAPS FEM IPB, 2018)
Maroko, PakistanBrazil, kongo, Mesir,
Yunani, Meksiko, Nepal,
Norwegia, Amerika,
Rusia, Portugal
China, Korea,
Malaysia, Inggris
Australia,
Bangladesh,
Denmark, Finland,
German, China,
India, Italia, Japan
Belanda, Thailand,
UEA, Vietnam,
Spanyol
Potensi CPO Indonesia di pasar tujuan
eksporSumber: WITS, 2018 (diolah dengan
EPD)
➢Berdasarkan analisis RCA, CPO
Indonesia berdayasaing di hampir
semua pasar tujuan ekspor
seperti: Norwegia (868), Denmark
(232). Maroko (187), Rusia (186)
dan German (52.93).
➢CPO Indonesia tidak memiliki
daya saing di pasar Amerika
(0.00), dan Costa Rica (0.00).
Logistics and International Trade
■ There is a correlation between
the openness of services
markets and more efficient or
higher-quality
distribution/logistics services.
(Stephenson in World Economic
Forum, 2012)
■ The quality of logistic matters for
international trade of agricultural
products.
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor
Model Penelitian:
Dengan importing countries:
No. Country No Country No Country
1 Australia 8 South Korea 15 Thailand
2 China 9 Malaysia 16 Turkey
3 Germany 10 Netherland 17 United Arab Emirates
4 Hongkong 11 Philippines 18 England
5 India 12 Rusia 19 United State
6 Italia 13 Singapore 20 Vietnam
7 Japan 14 South Africa 21 Spain
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor
20 Komoditaspertanian
Code Product Description00 Live animals
01 Meat, meat preparations
02 Dairy products, bird eggs03 Fish, crustaceans, mollusk04 Cereals, cereal preparations05 Vegetables and fruit06 Sugar, sugar preparations, honey07 Coffee, tea, cocoa, spices08 Animal feed stuff09 Miscellaneous edible products and preparations11 Beverages12 Tobacco, tobacco manufactures21 Hides, skins and furskins, raw22 Oil seed, oleaginous fruit23 Crude rubber24 Cork and wood29 Crude animal and vegetable materials41 Animal oils and fats42 Fixed vegetable fats and oils43 Animal and vegetable fats and oils, processed
59211/2/3 Wheat-/maize starch
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor
Keterangan variabel dalam model:
No. Variables DefinitionUnit of
measuringSource
1 X_AGRIFOODt
This is the dependent variable in the
model referring to the value of agri-
food exports from Indonesia to
importing countries in year t.
Thousand
US$
World Integrated Trade
Statistics (WITS) World Bank
2 X_AGRIFOOD(-1)t
The value of agri-food exports from
Indonesia to importing countries in
the previous year (t-1)
Thousand
US$
World Integrated Trade
Statistics (WITS) World Bank
3 GDPt
Gross domestic product Indonesia
(GDPti) and importing countries
(GDPtj) in year t.
Thousand
US$
World Development
Indicators (WDI) World Bank
4 DISTEKt
Economic distance calculated by the
formula as suggested by (Li et al.
2008):
Km
Centre d’Etudes Prospectives
et d’Informations
Internatioanles (CEPII)
5 T_AGRIFOODtTariffs for agri-food products in each
selected destination country%
World Integrated Trade
Statistics (WITS) World Bank
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor
Keterangan variabel dalam model:
No. Variables Definition Unit of measuring Source
6 POPt
Number of population in year t in Indonesia (POPti) and
importing countries (POPtj) Person
World Development
Indicators (WDI)
World Bank
7 ICTt
Information and communication technology in year t in
Indonesia (ICTti) and importing countries (ICTt
j). It shows the
extent to which a country uses information and
communications technology to improve efficiency, and
productivity as well as to reduce transaction costs. It contains
four main indicators including (i) availability of latest
technologies, (ii) firm-level technology absorption, (iii)
internet users, and (iv) broadband internet subscriptions
Index from 1
(worst) to 7 (best)
World Economic
Forum (WEF)
8 GOVt
Following definition of World Bank governance indicators
include (i) the process by which governments are selected,
monitored and replaced; (ii) the capacity of the government
to effectively formulate and implement sound policies; and
(iii) the respect of citizens and the state for the institutions
that govern economic and social interactions among them.
Index from -2.5
(worst) to 2.5 (best)
Worldwide
Governance
Indicators (WGI)
9TABt
Trading across borders (TAB) measures the complexity and
cost of regulatory processes including (i) number of export
and import documents, (ii) time for export and import and (iii)
costs for import and export
The value of TAB
ranges between 0
(worst) to 100
(best)
Doing Business (DB)
World Bank
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor: Hasil
• Increase in national income in the importing countries (GDPj) by 1% will increase value of Indonesian agricultural export by 0.3%.
• A reduction in tariffs (T_AGRIFOODij) by 10% would increase the value of agricultural export from Indonesia by 0.04%
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor: Hasil
Among NTM variables (ICT, GOV, TAB, & LPI), , the coefficients of LPI both for exporter and importer countries have the largest effect on trade.
• The one point increase in the LPI scores would increase agricultural export by about 36% for Indonesia and increase import for agricultural products by about 50% for importer countries
• One unit increase in information and communication technology (ICT) can increase exports of Indonesian agricultural products by 17.7%.
Faktor yang Mempengaruhi Ekspor: Hasil
• The trading facilitations, i.e. trading across border (TAB) and governance indicators (GOV) of exporter (Indonesia) and importers, have significant impacts on the value of Indonesian agricultural export.
• An increase in TAB and GOV by one point leads to an increase in the value of Indonesian agricultural export by 5.6% and 4.5%, respectively.
• An increase in TAB and GOV by one point leads to an increase the value of importer countries for agricultural products by 3% and 19%.
NTMs
• NTMs semakin meningkat sebagai subtitusi dari tarif. • NTMs lebih intens sebagai instrumen proteksi dari perdagangan
menggantikan tarif→ “political economy (PE) hypothesis”. • Konsumen akan mengkonsumsi produk yang berkualitas dan aman
ketika pendapatannya naik→ “income effect (IE) hypothesis”.
Sumber: Munadi, 2016
Gambar 1. Perbandingan Hambatan Tarif dan Non Tarif di High Income, Middle Income, dan Low Income
Ekuivalent NTMs CPO Indonesia yang Diberlakukan Oleh Ekonomis APEC dan Negara-negara Uni Eropa
Sumber: Jati et al (2017)
Perbandingan Pemberlakukan NTMs pada CPO dengan Komoditas Lain
NTMs untuk CPO adalah terbanyak kedua yang diberlakukan oleh negara APEC dan negara Uni Eropa setelah produk perikanan.
Ekuivalen NTMs pada Komoditas CPO Indonesia yang Diberlakukan oleh Negara-Negara APEC danEropa: Hasil Estimasi Model Gravity
Sumber: Data diolah
Negara yang
Memberlakukan
NTMs
Koefisien
NTM
Negara yang
Memberlakuka
n NTMs
Koefisien
NTM
Australia 28,67 Malaysia 0,00
Belgium 14,29 Mexico 12,03
Canada 49,43 Netherlands 48,14
Chile 34,84 New Zealand 39,49
China 9,97Papua New
Guinea45,53
Cyprus 11,05 Philippines 21,17
Denmark 34,21 Poland 51,61
France 33,73Russian
Federation59,52
Germany 14,45 Singapore 19,21
Greece 10,00 Spain 49,39
Hong Kong SAR,
China22,02 Sweden 67,07
India 18,50 Thailand 31,79
Italy 41,48United
Kingdom30,75
Japan 16,52 United States 57,40
Korea, Rep. 6,24 Vietnam 18,54
- Model prediksi dari persamaan ekspor
CPO Indonesia berdasarkan model
gravity digunakan untuk menghitung
hambatan NTMs komoditas CPO.
- Elastisitas subtitusi sebesar 2.6
berdasarkan data dari GTAP database.
Free trade benchmark adalah ekspor
komoditas CPO Indonesia ke Malaysia.
- Hasil estimasi menunjukkan rata-rata
ekuivalen NTMs yang 18.88.- Negara yang memberlakukan NTMs
CPO Indonesia tertinggi adalah
Swedia dan terendah Malaysia.
Komparasi Applied Import Tariff dan Ekuivalen NTMs pada Komoditas CPO Indonesia yang Diberlakukan olehNegara-Negara APEC dan Eropa (dalam Persen)
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00
8 mys
29 gbr
2 nzl
21 fra
24 ita
16 mex
3 chn
5 jpn
10 sgp
18 bel
4 hkg
11 tha
20 dnk
14 can
28 swe
0.000.03
3.120.350.12
3.545.30
9.303.68
0.000.320.00
5.7213.92
0.097.68
0.005.455.64
0.000.00
3.6219.65
0.726.14
1.028.91
6.008.98
78.24
0.000.69
2.286.248.01
4.673.93
0.006.51
11.0512.0312.78
9.962.51
16.539.99
19.2114.4514.30
21.1722.02
18.544.13
28.6734.21
51.6149.43
61.1867.07
18.50
Tarif NTM
Pada komoditas CPO di semua negara paling banyak memberlakukanNTMs dibandingkan tarifimpor
Hambatan Non Tarif yang Dikenakan Negara-Negara APEC
Sumber: WITS 2019
Jenis NTM yang Diterapkan dan Tidak DIterapkan Oleh Negara APEC UntukKomoditi Sawit
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
A6
30
A1
40
A5
20
A4
20
F64
0
A4
10
A8
53
A6
40
A5
30
A5
90
B8
90
E32
2
B8
20
A8
10
B4
10
H9
00
E31
5
F69
0
P6
90
A3
20
G1
30
B6
00
A8
60
B1
10
H1
10
C1
00
F65
0
P1
10
B8
00
A8
30
A8
40
A1
20
A5
10
A3
30
B2
10
C9
00
A6
90
E11
3
A8
20
B8
50
B8
10
B2
20
Menerapkan Tidak Menerapkan
Tiga tipe NTMs yang paling banyak di diterapkan di negara di
Kawasan APEC adalah tipe A630 (Food and feed processing) dan
A310 (labelling requirements) dan A420 (Hygienic practices during
production).
Kesimpulan dan ImplikasiKebijakan
• Peningkatan kinerja ekspor di sektor pertanian: subsektorperkebunan dan perikanan serta produk turunannya
• Perhitungan daya saing harus dilakukan secara kontinu dariwaktu ke waktu untuk setiap komoditas ekspor
• Biaya logistik dan non-tariff barriers sangat berpengaruh terhadapkinerja ekspor→Improving The Quality of Logistics and TradeFacilitation• Pembangunan infrastruktur, menurunkan dwelling time di pelabuhan• Enhancing knowledge among producers, traders, and officials in key
authoritative bodies in developing countries about the requirementsfor exports and the means to fulfill these requirements
• E.g., tata kelola perkebunanan yang ramah lingkungan
• Increase the international harmonization of national and regionalrequirements and standards.
• Diplomasi perdagangan: G to G; B to B; academics
top related