Article Review: Gnagey and Tans (2018). Property Price Determinants in Indonesia.

-

Gnagey and Tans (2018) try to find determinants of property price in Indonesia. Using spatial analysis, they see the effect of location characteristics on property price. 

This review provides brief summary for this article, critique on it, and reflection how this article useful for future research.

Gnagey and Tans (2018) provide an important study since there is limited research regarding property price determinants in Indonesia. 

The potential determinants are selected from the advertised property attributes and advertisement attributes. Moreover, the application of spatial approach makes it able to capture spatial-related-information. 

The results of the study are that residential prices influenced by the structural factors, i.e. better house quality (e.g. additional bathroom or bedroom and quality of flooring) drive to higher price. 

For commercial buildings, advertisement strategy has big impact. Ads that that specify high-end-commercial properties like “shop”, “hotel”, and “restaurant” have higher prices than lower-end-commercial properties like “kiosk” or “foodstall”. 

For undeveloped land, the land size is the most important aspect. 

Considering spatial effect, location is important for all of three types of properties, i.e. properties near CBD are highly priced rather than other areas. In urban area, additional square meter of land are highly appreciated.  

While in rural area, additional building properties (like landline telephone, air conditioner, and swimming pool) can raise house price.

Gnagey and Tans (2018) is the first who comprehensively discuss property price in Indonesia in city level. 

Another researchs focus only on a certain city, like Aswin, et.al. (2015) that focus on Jakarta and Anggraini (2013) that discuss Surabaya. They also the first who intensively use OLX classified ads, an innovative way since until now there is no comprehensive property price data in Indonesia. 

Unlike OLX classified ads, data published by Bank Indonesia (BI), Bank Tabungan Negara (BTN) and Indonesia Family Life Survey (IFLS) have limitations. 

BI produces property price index, BTN gain data from houses sold solely by him, while IFLS capture price information from household survey potentially allow over-priced or under-priced in the results. 

Gnagey and Tans (2018) also deliver new solutions by using road name as a proxy for distance to CBD, since CBD area are mainly indicated by certain name roads.

One note should be addressed to Gnagey and Tans (2018), the accuration of using road names as proxy for distance from CBD can be enhanced by add additional features. 

This is caused by not all roads mentioned by them are considered as main roads and located in downtown. Some cities use ancient names for villages or local heroes. While some terminology mostly found in one specific area only. 

Gnagey and Tans (2018) may consider the distance from schools and markets (like Lerbs & Obeerst (2014)) or the preference of owning homes (proposed by Li & Gibson (2014)).

Spatial autoregression approach used by Gnagey and Tans (2018) lead another researchers to produce similar study.

For example, the effort to find the determinants of homeownership rate by considering spatial characteristics. The households’ decision of owning homes are also influenced by spatial and environmental aspects attached in future homes, for example the distance of homes from schools, distance from public parks, and the quality of neighbourhood. 

Moreover, the selection of urban or rural status provide an reminder to always put them in the analysis related to Indonesia.

To sum up, Gnagey and Tans (2018) provide breakthrough in methodology, data, and the selection of study area. Their research will significantly contribute to literature regarding determinants of property price, specifically by considering spatial characteristics.

References

Anggraini, P. (2013). The Spatial Pattern of Urban Land Prices Determination in Indonesia. Research Paper. The Hague: International Institute of Social Studies

Aswin, R. R., Kaderi, W. S., Priatmodjo, K. D., & Budiman, S. I. (2015). Factors influencing the price of housing in Indonesia. International Journal of Housing Markets and Analysis, 8(2), 169-188. doi:10.1108/IJHMA-04-2014-0008

Gnagey, M., & Tans, R. (2018). Property Price Determinants in Indonesia. Bulletin of Indonesian Economic Studies, DOI: 10.1080/00074918.2018.1436158

Lerbs, O.W. & Oberst, C.A. (2014). Explaining the Spatial Variation in Homeownership Rates: Results for German Regions, Regional Studies, 48(5): 844-865

Li, C. & Gibson, J. (2014). Spatial Price Differences and Inequality in the People’s Republic of China: Housing Market Evidence. Asian Development Review, 31(1): 92-120

(Thomas Soseco)

Popular posts from this blog

Skewness dan Kurtosis

-
Image
Pada statistika, dikenal istilah skewness dan kurtosis. Skewness adalah ukuran ketidaksimetrisan dalam distribusi nilai. Skewness dapat bernilai positif, negatif, dan nol. Skewness yang bernilai positif berarti ekor distribusi berada di sebelah kanan nilai terbanyak. Berarti, sebagian besar distribusi berada di nilai rendah. Skewness yang bernilai negatif berarti ekor distribusi berada di sebelah kiri, menunjukkan bahwa sebagian besar nilai berada di sisi kanan kurva. Sementara skewness bernilai nol berarti nilai terdistribusi secara simetris, dengan jarak antara ekor distribusi sebelah kanan dan kiri sama besar. Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness Kurtosis adalah indikator untuk menunjukkan derajat keruncingan ( tailedness ). Semakin besar nilai kurtosis maka kurva semakin runcing. Nilai referensi kurtosis adalah 3. Jika nilai kurtosis lebih besar dari 3, maka kurva distribusi disebut leptokurtik. Sementara jika lebih rendah dari 3, maka disebut plat...
Read more

Piramida Distribusi Kekayaan Masyarakat Indonesia

-
Image
Menarik mencermati pemberitaan detikcom (19/10) yang berisi pernyataan bahwa hanya 1% masyarakat Indonesia yang menikmati kekayaan sementara 99% sisanya hidup pas-pasan bahkan sangat sulit. Sontak, berita ini menjadi perhatian publik.  Pertanyaan yang muncul berikutnya adalah bagaimana sebenarnya kondisi kehidupan mereka yang tidak termasuk dalam kelompok elit 1% ini. Apakah semuanya hidup pas-pasan? Tentu saja, pengamatan atas kondisi mereka sangat sulit. Akan lebih mudah mengamati atau mengukur orang-orang yang berada di kelompok ekstrem atas (orang yang sangat kaya) atau ektrem bawah (orang yang paling miskin).  Orang-orang yang masuk ke dalam 1% orang terkaya di Indonesia adalah mereka memiliki harta atau aset yang sangat banyak.  Artikel ini difokuskan pada kekayaan, dan bukannya pendapatan. Kekayaan rumah tangga lebih mampu merefleksikan kondisi kesejahteraan rumah tangga tersebut.  Kamus Besar Bahasa Indonesia juga memberi definisi kaya adalah ...
Read more

Palma Ratio Indonesia

-
Image
Koefisien Gini secara luas digunakan sebagai pengukuran kondisi ketimpangan. Hal ini didasari bahwa koefisien Gini merupakan salah satu metode pengukuran ketimpangang yang paling tua, diajukan oleh Corrado Gini pada tahun 1912. Koefisien Gini memiliki nilai dalam rentang 0 dan 1. Semakin tinggi nilai Gini maka kondisi ketimpangan semakin parah. Maka, satu negara/ daerah yang memiliki koefisien Gini lebih tinggi daripada negara/ daerah lain dianggap memiliki tingkat ketimpangan lebih tinggi. Namun koefisien Gini ternyata tidak mampu melihat lebih ke dalam bagaimana distribusi yang terjadi di setiap kelas masyarakat. Misalnya ada negara A dan B memiliki koefisien Gini yang sama. Namun bagian pendapatan yang diterima oleh masyarakat termiskin di negara A lebih sedikit daripada pendapatan yang diterima oleh kelompok yang sama di negara B. Maka, kondisi ketimpangan di negara A seharusnya lebih parah daripada negara B. Untuk mengatasi kondisi di atas, diperlukan satu indikator lain, ...
Read more

KKN di Desa Penari

-
Image
KKN di Desa Penari is a horror story that goes viral recently in Indonesia. This story is believed based on the real story of KKN programme in one village in East Java Province in 2009. The KKN is an abbreviation of Kuliah Kerja Nyata or translated as practical experience of community service conducted by university students. While Desa Penari is translated as a village of dancers.  The story was originally published in a serial tweet by SimpleMan in his Twitter account @SimpleM81378523, uploaded on the 24th of June 2019. The tweets are written in the local language (Javanese with eastern Java dialect) with translation in the Indonesian language.  The story focuses on six (out of 14) students who did the KKN programme in a remote village, known with traditional dance as its tradition. When they arrived at the village, they realised that the village is also inhabited by ancient spirits, with traditional dance as their tradition.  The story culminated when a couple did ...
Read more

Daya Beli Masyarakat, in this Economy: Dunia Usaha dan Perspektif Ekonomi Makro

-
Image
Pemberitaan detikcom (02/08) tentang kelas menengah di Indonesia menunjukkan kondisi masyarakat di kategori ini yang semakin tertekan. Pendapatan yang tidak berubah banyak harus berhadapan dengan semakin tingginya pengeluaran imbas kenaikan harga. Tak heran kelas menengah semakin rutin berhemat dalam mengatur pengeluaran, bahkan untuk urusan makan. Kondisi ini juga diperparah dengan realita bahwa mereka bukan kelompok yang menerima bantuan sosial dari pemerintah. Sebab, tak seperti warga miskin, kelas menengah bukanlah golongan yang terjangkau bansos pemerintah. Maka tak heran, ini seperti kelas nanggung: miskin bukan, kaya masih jauh. Meski demikian, kelas menengah di Indonesia dielukan sebagai penyokong perekonomian. Meski jumlah mereka hanya sekitar 17% dari total penduduk Indonesia, data Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa konsumsi mereka mencapai sekitar 40% dari total konsumsi penduduk Indonesia.  Definisi Kelas Menengah Penentuan kelas menengah menggunakan data kon...
Read more

Berapa Rata-Rata Kekayaan Rumah Tangga di Indonesia?

-
Image
Acapkali pilihan untuk tinggal atau merantau didasari pada potensi penghasilan yang didapat. Tinggal di satu daerah dianggap mampu memberi jaminan menjadi kaya bila dibandingkan dengan tinggal di daerah lain. Namun apa betul asumsi tersebut? Dalam artikel ini kaya didefinisikan berdasarkan nilai kekayaan bersih. Kekayaan bersih berarti total kekayaan dikurangi dengan hutang.  Total kekayaan didapat dari nilai pasar semua aset yang dimiliki oleh seseorang, seperti nilai pasar dari rumah, ladang, hewan ternak, kendaraan, perabot, perhiasan, tabungan, serta berbagai nstrumen investasi lain. Hutang dapat berupa hutang produktif atau konsumtif. Hutang yang produktif dapat berupa hutang yang mendatangkan manfaat secara langsung, seperti menambah pemasukan ( cashflow ) atau menambah aset. Hutang jenis ini juga biasanya memiliki nilai yang lebih kecil daripada manfaat yang dirasakan. Contohnya adalah hutang untuk pengembangan usaha dan hutang pemilikan rumah. Hutang y...
Read more

Robustness Check

-
Image
Robustness check seringkali menjadi upaya justifikasi peneliti bahwa model dan pemilihan variabel di penelitiannya adalah secara struktural valid. Namun, sebaliknya, bila robustness check tidak dilaksanakan dengan baik, ia akan menjadi tidak informatif dan bisa jadi membawa persepsi yang keliru.  Satu artikel lama namun masih relevan membahas bagaimana core dan non-critical core variables dapat diuji untuk mendukung robustness check.  White, H. & Lu, X. (2010) Robustness Checks and Robustness Tests in Applied Economics. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/s11/white.pdf
Read more