disparitĂȚi, decalaje Și tendinȚe specifice de … · ae disparități, decalaje și tendințe...

AE Disparități, decalaje și tendințe specifice de concentrare – diversificare în grupul țărilor ex-socialiste Central și Est Europene

330 Amfiteatru Economic

DISPARITĂȚI, DECALAJE ȘI TENDINȚE SPECIFICE DE CONCENTRARE-DIVERSIFICARE

ÎN GRUPUL ȚĂRILOR EX-SOCIALISTE CENTRAL ȘI EST EUROPENE

Gheorghe Săvoiu1*și Marian Siminică2

1)Universitatea din Pitești, România 2 )Universitatea din Craiova, România

Vă rugăm să citați acest articol astfel: Săvoiu, G. and Siminică, M., 2016. Disparities, Discrepancies and Specific Concentration – Diversification Trends in the Group of Central and East European Ex-Socialist Countries. Amfiteatru Economic, 18(43), pp. 503-520

Istoricul articolului Primit: 25 Martie 2016 Revizuit: 7 Iunie 2016 Acceptat: 1 Iulie 2016

Rezumat

Lucrarea identifică câteva disparități majore și cuantifică unele decalaje și tendințe specifice de concentrare – diversificare în grupul actual al celor 11 economii ex-socialiste din spațiul Central și Est European (ECE). După o scurtă introducere care descrie demersul multiplicării cercetărilor axate pe economiile ex-socialiste din ECE care au aderat deja la Uniunea Europeană (EU) o secțiune specială este dedicată conceptelor statistice comensurabile și aplicate în articol, de disparitate și decalaj, detaliind în final o metodă de cercetare originală care valorifică aceste instrumente statistice cu matrici și modele econometrice (inclusiv axate pe asociații, corelații și coeficienți de concentrare – diversificare). Un set de variabile importante sunt analizate și discutate în paralel cu unele tendințe deja prezentate în literatura internațională conturând specificul economiilor ECE în contextul convergenței lor reale la nivelul mediu al UE (UE-28 și UE-15). Câteva remarci finale identifică unele paradoxuri ale economiilor analizate. Cuvinte-cheie: disparități, decalaje, concentrare – diversificare, convergență, coeficient Gini – Struck, țări ex-socialiste Central și Est Europene (ECE). Clasificare JEL: C10, C19, C59, O47, O52. Introducere

Economiile ex-socialiste din spațiul Central și Est European, odată cu aderarea şi integrarea lor în Uniunea Europeană, au accelerat procesul complex al convergenţei economice, chiar dacă unele deja sunt, iar altele urmează să devină membre ale Zonei Euro. Aceste state au schimbat strategii succesive, încercând să asigure realizarea unor deziderate

* Autor de contact, Gheorghe Săvoiu ‒ gsă[email protected]

Constrângerile dezvoltării economice în UE pentru țările ex-socialiste din Europa Centrală și de Est AE

Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 331

de stabilitate economică, dar și de sincronizare a ciclurilor de afaceri împotriva şocurilor asimetrice (Frankel, 2004), de asigurare a unei tendinţe de apropiere a PIB-ului per locuitor, cu efecte de recuperare a decalajului (catch-up) în raport cu UE-28 sau UE-15 (Le Gallo and Dall’Erba, 2006), cât și de armonizare treptată a nivelului de productivitate, de diminuare a disparităților structurale economice, în paralel cu complementaritatea economiilor ex-socialiste într-un spaţiu agregat comun sau intracomunitar Central și Est European (ECE).

În ultimele două decenii și jumătate au apărut tot mai multe studii referitoare la evoluția economiilor ex-socialiste, abordând inițial ţări cu o istorie ceva mai lungă în procesul tranziţiei, anterioară chiar anului 1989 și implicit cu un nivel de dezvoltare mai ridicat, ca în cazul Germaniei de Est, Cehoslovaciei (Republica Cehă și Slovacia de azi), Poloniei şi Ungariei, celelalte țări ex-socialiste nefiind incluse, de la bun început, în analize comparative axate pe disparități și decalaje în raport cu tendința medie europeană.

În cadrul blocului socialist între 1970 și 1980, primele activități în domeniul economiei de piață s-au făcut simțite cu o mai mare intensitate în forme de schimb comercial neoficializate, realizate între oamenii care alcătuiau societățile țărilor din Europa Centrală și de Est (Kochanowski, 2010). De la unele investigații științifice cu rol de confruntare a economiilor Germaniei de Est și Vest, temă care mai constituie și în prezent un subiect important în cercetările economice europene (Fritsch, Bublitz și Sorgner, 2014) s-a trecut treptat la analize comparative, apelând mai întâi la numai două economii naționale, pentru care s-au creat chiar fonduri nerambursabile, cu rol de sprijin în dezvoltare (PHARE), respectiv la Ungaria și Polonia (Commander și Coricelli, 1992) și chiar la comparații trilaterale ale țărilor Central Europene, adăugând la cele două și Republica Cehă (Samitas și Kenourgios, 2005).

Multe cercetări economice reușite sunt axate pe baze de date multidimensionale aferente cuantificării progreselor în aderarea și integrarea în Uniunea Europeană, conceptualizarea convergenței în UE fiind mereu în schimbare ca structuri, areale și indicatori potențiali, redimensionând grupul țărilor ex-socialiste Central și Est Europene (ECE).

Astfel, acest grup al țărilor ex-socialiste, aflat sub impactul aderării și integrării, implicit al analizelor disparităților, decalajelor și tendințelor specifice de concentrare – diversificare, a evoluat continuu de la ECE - 6 cuprinzând Bulgaria, Polonia, Republica Cehă, România, Slovacia şi Ungaria (Wachtel, 1999; Rainnie, 2000), la ECE -7 incluzând și Slovenia (Hertel, Brockmeier și Swaminathan, 1997), apoi prin includerea țărilor baltice și Germaniei de Est la ECE-11 (Williams și Horodnic, 2015) și chiar ECE-12 anticipând aderarea Croației după 2014 (Kavkler, Borsic și Beko, 2012; Borsic, Baharumshah și Beko, 2012).

Extinderea numărului de economii ex-socialiste comparate a continuat să crească ieșind din arealul UE către conceptul de economii aflate în tranziție din Centrul și Estul Europei (TEECE), grupul majorându-se la 16 state prin includerea Bosniei – Herzegovina, Macedoniei, Muntenegrului, Serbiei (Ifinedo, 2011) sau ajungând la expansiunea maximă în conceptul de economii post-socialiste la 25 de țări (Pilc, 2015).

Valorificând diferite argumentații, restructurând areale geografice diverse, cuantificând performanța țărilor în procese de aderare și integrare, dar mai ales de convergență, cercetarea economiilor Central și Est Europene (ECE) a oferit un număr instabil de țări și evident un panel de date similare, pe parcursul ultimilor 26 de ani, pe subiecte de îngustă specializare.

Autorii acestui articol au preferat criteriul poziţionării sau delimitării geografice pe continentul european corelat cu apartenența la UE, excluzând din varianta standard deja a ECE-12, Germania de Est, care de altfel nici nu mai există ca stat independent și nici ca



bază de date distinctă. Pe tot parcursul analizelor disparităților, decalajelor și tendințelor specifice de concentrare – diversificare pentru grupul țărilor ex-socialiste din spațiul Central și Est European s-au folosit abrevierile standard: BG – Bulgaria, CZ - Republica Cehă, EE – Estonia, HR – Croația, LT – Lituania, LV – Letonia, PL – Polonia, RO – România, SI – Slovenia, SK – Slovacia, HU – Ungaria, precum și EU-28 și EU-15 pentru valorile medii europene relevante.

Strategia Europei, Orizont 2020, expune printre obiectivele majore: ”creșterea competitivității Uniunii Europene, păstrând modelul său de economie socială de piață și îmbunătățind semnificativ eficiența resurselor sale” (European Commission, 2015), urmărind în mod concret reducerea disparităților economice și sociale dintre diferitele regiuni ale Uniunii Europene, precum și consolidarea relațiilor de cooperare dintre statele membre, cu scopul asigurării unei dezvoltări durabile și echilibrate. Reducerea disparităților presupune diminuarea decalajelor dintre nivelul de dezvoltare al țărilor respective, respectiv apropierea valorilor indicatorilor de referință stabiliți precum și tendințe specifice de concentrare – diversificare așteptate și chiar validate. 1. Specificitatea analizelor disparităților, decalajelor și tendințelor de concentrare și diversificare în abordările teritoriale

Conceptele statistice de disparitate și decalaj sau lag au avut la un moment dat

același sens general de „nepotrivire sau inconguență, indicând absența similitudinii”, identificând o diferență de nivel, structură, rang, în spațiu sau în timp etc. (Collins English Dictionary, 2012a). Chiar și în această abordare axată pe sinonimie, disparitatea deține o semnificație statistică mult mai accentuat teritorială, în timp ce decalajul este doar una din cele două situări posibile ale stării de plasament teritorial sau temporal înaintea/în avans față de altcineva sau altceva sau în urma/devansat de altcineva sau altceva.

Disparitatea conceptualizează „lipsa de legătură, de armonie, de potrivire între elementele analizate” descriind o asociere și chiar o legătură întrinsecă între elemente, cu accente pe corelația structurală (DEX, 2012a). Disparitatea identifică statistic o “mare diferență“, un deficit sau un exces considerabil, relevant și important cu precădere teritorial.

Specificitatea statistic-demografică a disparităților este caracterizată prin inegalitate, disproporționalitate, inadecvare fiind marcată ca deosebire mai rar minoră și preponderent majoră. Cele mai frecvent întâlnite și implicit analizate disparități sunt cele de gen, tarifară (diferență semnificativă de tarif aplicat aceluiași produs conform taxelor vamale), dar mai ales disparitatea intra- sau inter-regională (în interiorul unei regiuni sau între regiuni) etc.

Specificitatea decalajului statistic rezidă din chiar intervalul de timp sau din distanța cu care cineva sau ceva se află de regulă, în urmă sau în trecut, dar și din statutul sau starea de încetinire sau care se încadrează în spatele altcuiva (Collins English Dictionary, 2012b). Sensul dominant econometric al decalajului sau lag-ului contemporan este acela de interval de timp dintre două evenimente, sau, mai precis, între o acțiune și efectul acesteia, sensul teritorial de distanțare păstrându-se în statistica clasică, dar fiind tot mai des substituit de distanțarea în timp a două sau mai multe fapte sau evenimente (DEX, 2012b).

În context statistic clasic, strict legat de analiza seriilor teritoriale cu ajutorul unui sistem specific de indicatori se apelează la decalaj absolut (1) și rata de decalaj (2), iar atunci când termenii seriei teritoriale sunt agregabili se valorifică şi coeficienți ai


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 333

concentrării (specializării) sau diversificării teritoriale de tip Herfindahl – Hirschmann (3) sau Gini-Struck (4) etc.: Δi/j = (yi - yj ) (1)

unde: Δi/j < 0 = decalaj absolut sau Δi/j > 0 = avans absolut

Δi/j = (Δi/j : yj ) ×100 = (Ii/j -1) × 100 (2) unde: Ii/j reprezintă indicele de decalaj

H-H = Σgi 2 (3) unde: gi = [yi : Σyi ]

CG-S = {[nΣgi 2 – 1] : [n-1]}1/2 (4)

unde: 0 ≤ CG-S ≤ 1

Analiza soluțiilor (3) și (4) în contextul curbei ABC a permis identificarea unei limite de concentrare sau specializare, dincolo de a cărei valoare (0,409) seriile de date teritoriale și chiar temporale devin excesiv de concentrate, în timp ce o concentrare moderată este delimitată de o valoare CG-S de aproximativ 0,3 (Săvoiu, Iorga Simăn și Crăciuneanu, 2012).

În cercetarea economică se valorifică frecvent conceptele statistice de disparitate și decalaj între diversele variante ale aceleiași variabile (teritoriale, demografice, economice etc.) și se apelează la metode originale pentru a acoperi lipsa de profunzime a soluțiilor statistice și econometrice actuale. Factorii explicativi ai acestei relativizări metodologie sunt diverși, reunind poziția geografică generală a întregului areal analizat ca disparități și decalaje. ”Metodele tradiționale de măsurare a disparităților teritoriale au ignorat factorul poziției geografice și de aceea pot să nu reflecte cu adevărat caracteristicile spațiale ale disparităților” (Xie et al., 2014). Un alt factor semnificativ este conferit de staționarizarea variabilelor analizate, pornind de la considerente statistice de comparabilitate valorică, prin inflaționare sau deflaționare (Săvoiu și Popa, 2012) ori din rigoarea modelării econometrice, apelând la serii derivate prin diferențiere, logaritmare etc. (Maddala și Lahiri, 2012) înainte de specificarea și parametrizarea modelului. Articolul de față propune o metodă originală și complexă axată pe modelarea tendințelor de concentrare diversificare redate de coeficienții de concentrare diversificare, oferind astfel o vizibilitate și o interpretare mai adecvată proceselor de convergență reală în spațiul economiilor ECE, completând originalitatea unui demers statistic metodologic anterior (Săvoiu, Crăciuneanu și Ţaicu, 2010) cu unul econometric necesar.

2. Unele disparități caracteristice, decalaje specifice și tendințe de concentrare sau diversificare în grupul economiilor ECE

Problematica analizei disparităților regionale și implicit a decalajelor la nivelul UE

constituie un subiect contemporan amplu dezbătut în literatura economică europeană. Discuțiile privind disparitățile regionale au condus la abordarea procesului de convergență reală ce are loc în cadrul unor comunități de state, care decid eliminarea barierelor de orice fel. Se manifestă un interes din ce în ce mai mare pentru modelele de analiză spațială privind



inegalitățile dintre regiuni, reducerea diferențelor teritoriale în ceea ce privește nivelul veniturilor, în infrastructură etc. (Antonescu, 2012). De fapt, aceasta reprezintă un obiectiv fundamental al Politicii de Coeziune a UE care, prin intermediul Fondurilor Structurale asigură susținerea țărilor și regiunilor cu un nivel scăzut de dezvoltare. Cu cât gradul de convergență reală va fi mai ridicat cu atât efortul financiar, prin bugetul comunitar destinat dezvoltării coezive prin atenuarea diferențelor economice va fi mai scăzut.

Studiile realizate au demonstrat faptul că gradul de divergență regională a înregistrat o tendință de reducere pe măsură ce nivelul veniturilor a crescut în fiecare țară (Smetkowski, 2014). De asemenea, evenimentele majore din evoluția Uniunii Europene (extinderea cu 10 țări a UE în anul 2004 și cu alte două în 2007, respectiv criza economică din 2008) au avut un impact semnificativ asupra convergenței regionale (Dumitrescu – Moroianu, 2015).

Jan Svejnar a încercat, într-un studiu amplu, să identifice strategiile de creștere ale țărilor din ECE, după căderea comunismului (Svejnar, 2006). Studiul, care a cuprins indicatori precum PIB, rata inflației, soldul bugetului general consolidat, ponderea sectorului privat în PIB, investițiile străine directe, rata șomajului, distribuția veniturilor etc. Plecând de la analiza statistică a acestor date, autorul identifică șase elemente importante pentru succesul strategiei de dezvoltare a acestor țări: menținerea stabilității macroeconomice, păstrarea competitivității și crearea de noi locuri de muncă, menținerea sau creșterea fluxurilor de investiții străine directe și creșterea eficienței firmelor autohtone, îmbunătățirea nivelului și a eficienței capitalului uman, menținerea libertăților democratice și respectarea drepturilor omului.

Există unele dovezi că eterogenitatea PIB-ului per locuitor probează o nouă polarizare de tip Nord-Vest-Est, disparitatea devenind destul de accentuată deja in EU-25 (Ertur și Koch, 2006).

Eric Labaye și colaboratorii au dezvoltat un model de creștere pentru numai opt țări ECE (Bulgaria, Croația, Cehia, Ungaria, Polonia, Romănia, Slovacia și Slovenia), care se axează pe trei direcții majore: “creșterea exporturilor și a valorii adăugate aduse de acestea, creșterea productivității muncii și a investițiilor în sectoarele mai puțin dezvoltate, precum și creșterea ratelor de economisire internă pentru finanțarea investițiilor pe măsură ce cererea agregată crește” (Labaye și colab., 2013). Autorii susțin că statele ECE ar trebui să-și fundamenteze strategiile de creștere pe sprijinirea investițiilor în detrimentul consumului, dar să ia în considerare și infrastructura și abilitățile forței de muncă. Plecând de la asemănările și diferențele dintre aceste țări, autorii au propus un model general de dezvoltare, afirmând, totodată, că este nevoie de o adaptare a sa, ținând seama de particularitățile fiecărui stat în parte.

Leon Podkaminer a analizat modelele de dezvoltare din spațiul Central și Est European în cursul tranziției și ca urmare a aderării la UE (Podkaminer, 2013). În urma studiului cuprinzător efectuat în anul 2013, Podkaminer a ajuns la concluzia ca țările ECE tind să conveargă către ratele reduse de creștere care caracterizează țările Europei de Vest. Dar aceste creșteri nu promit și atingerea prea curând a nivelurilor veniturilor din Vest. Țările ECE s-au dovedit și puțin rezistente la crizele care afectează Europa de Vest și suferă de rate ridicate ale șomajului. Coeziunea economică și socială este de asemenea o problemă cu care se confruntă aceste țări și care favorizează radicalismul politic. Podkaminer consideră că tranziția începută prea târziu este una dintre cauzele acestei situații. Dacă tranziția către economia de piață ar fi început în anii 60 sau 70, disparitățile față de Europa de Vest ar fi fost mai mici. Pentru a-și argumenta afirmațiile, autorul a analizat diferențele de produs intern brut pe cap de locuitor dintre țările central și est-europene (ECE) și Europa de Vest începând cu secolul al XIX-lea. În studiul său, a inclus, însă, mult mai multe


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 335

variabile, precum ratele reale de creștere a PIB, rata inflației, nivelul schimburilor comerciale cu țările OCDE, balanța comericală, nivelul salariilor, politicile monetare și fiscale, importurile, balanța contului curent, cursul de schimb valutar. Podkaminer identiifcă și un posibil vector de dezvoltare al statelor ECE, și anume sectorul R&D, care ”ar putea oferi economiilor ECE fluxuri de inovații tehnologice unice, creând posibilitatea obținerii de produse cu valoare adăugată ridicată și creșterea gradului de ocupare a forței de muncă”. Această oportunitate este însoțită de riscuri pe măsură, întrucât, ”așa cum stau lucrurile acum, sectoarele cercetării-dezvoltării din țările ECE sunt aproape de dispariție, cu personalul bine pregătit plecând în SUA sau Europa de Vest, în timp ce producția, sistemul bancar și comerțul sunt controlate de firme cu capital străin.”

Balázs Forgó și Anton Jevčák analizează progresul obținut de 10 state ECE în materie de convergență reală economică și nominală în comparație cu 12 state membre EU care fac parte din zona euro. Studiul, foarte bine documentat și bazat pe o multitudine de indicatori, a permis tragerea următoarelor concluzii (Forgó și Jevčák, 2015):

a) cele mai multe țări ECE analizate au înregistrat o convergență reală și nominală față de Europa de Vest după anul aderării (2004 sau 2007);

b) după criza financiară globală din 2008/2009, deficitul bugetar (general government balance) al celor mai multor țări s-a îmbunătățit în perioada post-criză;

c) dezechilibrele externe s-au adâncit înainte de criză și în timpul crizei, dar s-au îmbunătățit ulterior;

d) toate statele ECE au intrat în UE cu sectoare financiare subdezvoltate, dar acestea s-au dezvoltat accelerat după aderare, susținând creșterea cererii interne;

e) regimul cursului de schimb (liber sau flotant) nu a fost un factor important al performanței economice înregistrate de aceste țări.

Leszek Balcerowicz și colaboratorii au analizat creșterea economică în UE în perioada 1980-2012, bazându-se pe o varietate de indicatori financiari (Balcerowicz et al., 2013). Autorii studiului analizează diferențele dintre state în privința creșterii economice plecând de la trei factori: condiții inițiale, condiții externe și politici. Ei consideră că diferențele de creștere între statele UE după anul 2007 pot fi explicate econometric plecând de la condițiile inițiale. Principalele soluții identificate de autorii studiului pentru rezolvarea problemei creșterii economice sunt interne. Măsurile luate la nivel european nu pot înlocui reformele interne. Totodată, autorii au descoperit că creșterea economică se corelează negativ cu boom-ul investițiilor din perioada pre-criză și pozitiv cu economiile naționale din aceeași perioadă. Cercetătorii au concluzionat că “economia europeană rămâne un loc extrem de eterogen, cu politici și rezultate care variază foarte mult de la o țară la alta. Totuși, se constată că în această diversitate se află unele modele clare și coerente, care vor diferenția câștigătorii de învinși”.

Analiza realizată în prezentul articol, dedicată disparităților și decalajelor, dar în aceeași măsură tendințelor de asociere în convergență de grup și de concentrare – diversificare, valorifică soluții simultan statistice dar și econometrice prin pachetul de programe Eviews și se axează pe datele grupului celor 11 economii ex-socialiste din spațiul ECE pe o perioadă de 15 ani după anul 2000, prin apelul la sursa EUROSTAT, 2016 (http://ec.europa.eu/eurostat/data/database).

Ipoteza esențială se axează, dincolo de analiza diminuării disparităților și decalajelor, pe capacitatea unui instrument statistic cum este coeficientul Gini-Struck ale cărui valori pe termen mediu și lung atunci când prezintă o dinamică descendentă, coborând totodată sub valori de 0,3 relevă un fenomen de diversificare, indicând tendințe de eliminare a acelor disparități descrise și de atenuare a decalajelor cuantificate până la omogenizarea completă a unui grup de economii investigate.

http://ec.europa.eu/eurostat/data/database



Investigația asupra disparităților temporale și spațiale a PIB-ului per locuitor dezvăluie conform nivelului absolut al valorii medii, în primul rând, o ierarhie specifică în cadrul grupului economiilor ex-socialiste ale ECE. Astfel un număr de șapte țări se află într-un interval central cuprins între 7700 și 9900 euro per locuitor (PL, LV, LT, HU, HR, SK și EE) și se profilează treptat un pol minim (BG, RO) și un pol maxim (CZ, SI) polarizarea diminuându-se de la un raport al valorilor minime de 1/6 către un raport al valorilor maxime de 1/3, pe parcursul ultimului deceniu și jumătate (tabel nr. 1)

Tabel nr. 1: Nivelul mediu, median, minim și maxim al PIB-ului per locuitor,

precum și deviația standard a acestuia în ultimii 15 ani (prețuri curente, euro) EU

28 EU 15 BG RO PL LV LT HU HR SK EE CZ SI

Medie 24020 28427 3993 4867 7747 7873 7887 8840 8940 9453 9893 12100 15687 Mediana 24500 29100 4300 5900 8200 8500 8500 9300 10200 10400 10600 13400 17400 Maxim 27400 31700 5900 7500 10700 11800 12400 10700 11200 13900 15200 15600 18800 Minim 19600 24000 1800 1800 4900 3600 3600 5000 5300 4100 4400 6500 11000 Dev.Std. 2529 2470 1519 2107 2139 2973 2988 1751 1910 3709 3558 3267 2620

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Date prelucrate ulterior cu Eviews.

Cu excepția polului minim din grup (BG, RO) unde valoarea deviației standard relevă o eterogenitate evidentă în perioada analizată, restul economiilor dețin valori evolutive omogene în ritmuri mai mari decât media UE-28 și UE-15. Aceste două semnale certifică un proces de convergență reală cu accent pe economiile mai puțin performante la momentul aderării lor și constituie o dovadă a realizării practice ale tendințelor așteptate în context integrativ.

În cadrul intervalului cu date definitive 2000-2014, importanța anului 2008 și implicit a recesiunii financiare globale, ca factor de diminuare a disparităților și de micșorare semnificativă a decalajelor maxime și minime în raport cu nivelul mediu atins în UE-28 și UE -15 este revelator din figura nr. 1 reconstituind în valori medii ecartul dintre cele trei niveluri (UE-28 și UE-15 evident ca valori medii și grupul economiilor ex-socialiste ca valoare minimă în grup).

Figura nr. 1: Tendințe de diminuare a ecartulului dintre mediile PIB-ului UE-28 și

UE-15 și minima grupului ex-socialist ECE Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafice prelucrate ulterior cu Eviews


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 337

Anul 2008, ca an final al unui proces de diminuare mai accentuat al disparităților și decalajelor este caracterizat grafic de o inflexiune relativă, tendința anterioară fiind reluată ulterior recesiunii financiare globale, care s-a transformat într-un factor de întârziere a tendințelor de convergență în UE, valabil atât pentru comparația cu UE-28 (figura nr. 2 dreapta), cât și cu UE - 15 (figura nr. 2 stânga):

Figura nr. 2: Accentuarea diminuării ecartulului

dintre mediile PIB-ului UE-28 (stânga) și UE-15 (dreapta) și media grupului ex-socialist al economiilor ECE, după 2008

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafice prelucrate ulterior cu Eviews

O concluzie importantă este strict legată de asocierea foarte intensă a evoluției sau dinamicii PIB – ului, aplicând o matrice de corelație între valorile nivelului mediu UE-28 și UE-15 și cel al grupului economiilor ex-socialiste ECE. Exceptând Croația (HR) cu toate că și aceasta deține un nivel de 0,936 al raportului de corelație cu UE-28 (ușor explicabil prin aderarea târzie din 2014) restul statelor se plasează într-un registru de asociere foarte ridicat între 0,948 Ungaria și 0,994 Estonia (tabel nr. 2a și tabel nr. 2b).

Tabel nr. 2a: Matrice de corelație între UE-28 sau UE-15 și grupul țărilor ex-socialiste

ECE, privind nivelul PIB (prețuri curente, milioane euro) EU-28 EU-15 BG CZ EE HR LV

EU-28 1.000000 0.999361 0.971732 0.965361 0.994310 0.936382 0.964766 EU-15 0.999361 1.000000 0.963743 0.956872 0.993501 0.930637 0.961454


Tabel nr. 2b: Matrice de corelație între UE-28 sau UE-15 și grupul țărilor ex-socialiste ECE, privind nivelul PIB (prețuri curente, milioane euro)

LT HU PL RO SI SK EU-28 0.990203 0.948116 0.960492 0.982481 0.965068 0.971145 EU-15 0.986644 0.949414 0.951772 0.976221 0.958363 0.962993


Se remarcă o tendință aparte a economiei Ungariei, singura care se corelează cu UE-15 mai intens decât cu UE-28 conform raportului de corelație specific ( 0,9494 > 0,9481 ), chiar dacă acest lucru se realizează pe un nivel relativ mai redus comparativ cu restul țărilor din același areal.



Covergența reală a grupului economiilor ex-socialiste ECE este demonstrată cu gradul de relevanță cel mai ridicat și prin intermediul coeficientului Gini–Struck (G-S), precedat de determinarea coeficientului Herfindahl –Hirshmann (H-H), ambele instrumente deținând capacitatea de a certifica o tendință de diversificare prin valoare și, mai ales, prin dinamica descendentă cu aproape 50 % din valoarea inițială (diminuare permanentă de la 0,16 la 0,89 în ultimii 15 ani).

Impactul recesiunii financiare la nivel global după 2008 nu afectează semnificativ grupul țărilor ex-socialiste ECE în ceea ce privește PIB-ul per locuitor, dar influențe mai profunde sunt resimțite în ceea ce privește PIB-ul total al acestora, conform instrumentelor statistice de analiză a proceselor de concentrare – diversificare, aplicate cu precădere în plan teritorial.

O vizualizare grafică de tip comparativ a tendințelor valorilor G-S ale PIB-ului per locuitor (figura nr. 3 stânga) și respectiv ale PIB-ului total (figura nr. 3 dreapta) al fiecărei țări din grupul economiilor ex-socialiste ECE este capabilă să sublinieze procesele evolutive de emergență relativă prin creștere economică (implicit impactul negativ al recesiunii după 2008) accentuate prin influența favorabilă demografică și supuse unui proces de osmoză prin emigrație în căutarea unor locuri de muncă în restul țărilor mai dezvoltate din UE-15.

Figura nr. 3: Evoluția valorilor coeficientului Gini-Struck (G-S) pentru PIB-ul per

locuitor (stânga) și PIB-ul general (dreapta) Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafice prelucrate ulterior cu Eviews

Evoluția salariilor totale constituie o dinamică la fel de importantă pentru analiza

convergenței reale a grupului de țări ex-socialiste ECE, din păcate lipsită de date comparabile pentru Croația (HR), indisponibile la nivel EUROSTAT. Instrumentul statistic G-S este mult mai sensibil și realist, reușind să identifice un palier mai ridicat al concentrării grupului ușor peste limita de concentrare teoretică excesivă, în anul 2000 la începutul perioadei (0,414 depășind limita de 0,409) dar care în cei 15 ani coboară aproape de nivelul mediu ( la 0,319 în 2007 și 0,348 la finele lui 2014 ambele valori fiind destul de apropiate de 0,3). Salariile totale și dinamica lor constituie reperul cel mai accesibil al logicii convergenței grupului economiilor ex-socialiste ECE la UE, reliefând încă un nivel


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 339

ridicat al concentrării care se apropie de o valoare medie metodologică a lui G-S dar și o similaritate cu evoluția PIB-ului total (figura nr. 4).

Figura nr. 4: Evoluția coeficientului Gini-Struck (G-S) calculat pentru

volumul total al salariilor Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafic prelucrat ulterior cu Eviews

Evoluțiile disparităților și decalajelor productivității muncii, formării brute de

capital fix, datoriei guvernamentale și cheltuielilor totale de cercetare - dezvoltare sunt prezentate în tabelele nr. 3a-3d (valorificând valorile medii mai puțin volatile dar și mai relevante ale perioadei ultimului deceniu și jumătate).

Tabel nr. 3a: Nivelul mediu, median, minim și maxim al productivității muncii, precum și deviația standard a acesteia în ultimii 15 ani (euro per oră)

EU-28 EU-15 BG RO LV LT PL EE HU SK CZ SI Medie 30.41 36.98 4.15 4.70 6.47 8.21 8.76 9.49 10.46 10.99 11.91 18.81 Mediana 30.80 37.40 4.20 5.05 6.75 8.25 8.70 9.85 10.95 11.40 12.60 19.70 Maxim 32.10 38.80 4.90 5.60 8.40 10.60 10.60 11.40 11.50 13.20 13.30 21.40 Minim 27.90 34.40 3.40 3.00 4.20 5.60 6.90 7.00 8.40 8.20 9.30 15.40 Dev.Std. 1.358 1.470 0.478 0.889 1.492 1.555 1.180 1.469 0.991 1.635 1.401 2.237

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Date prelucrate ulterior cu Eviews. *Notă: lipsa date aferente Croației (HR), comparabile metodologic cu Eurostat.

Raportul maxim/minim al PIB-ului per locuitor în grupul investigat a fost de

400%, iar confruntat cu EU-28 și EU-15 acesta atingea 600% și 710% (reperul minim al grupului analizat fiind economia Bulgariei), într-un context certificat de convergență reală.

În ceea ce privește productivitatea muncii același raport a crescut în interiorul grupului la 450% dovedind o eterogenitate mai accentuată, iar comparativ cu EU-28 și EU-15 s-a substanțializat raportul ajungând la 730%, respectiv 890% (în același context real care la începutul perioadei depășea 820 și 1010%). În cazul productivității muncii, coeficientul Gini – Struck identifică două puncte majore de inflexiune după 2004 și 2008 în grupul analizat care păstrează un trend de convergență semnificativ prin diversificarea accentuată (figura nr. 5)



Figura nr. 5: Evoluția coeficientului Gini-Struck (G-S) calculat pentru

productivitatea muncii Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafic prelucrat ulterior cu Eviews

Formarea brută de capital fix în grupul economiilor ex-socialiste ECE comparată

în ultimii 15 ani cu media UE-28 (89892 milioane euro) sau cu media UE-15 (154761 milioane euro) reliefează persistența unui principiu al convergenței investiționale chiar și în serii de date eterogene (BG, LV, RO).

Tabel nr. 3b: Nivelul mediu, median, minim sau maxim al formării brute de capital fix și deviația standard a acesteia în ultimii 15 ani (prețuri curente, milioane euro)

BG CZ EE HR LV LT HU PL RO SI SK

Medie 7096.0 34681.7 3817.8 8905.9 4525.3 5235.0 19977.5 59959.6 27171.9 7694.3 12311.3 Mediana 8490.8 38693.5 3704.9 8617.7 4292.3 4911.4 20099.6 66463.4 31297.5 7323.9 13923.2 Maxim 12283.8 46714.2 5941.6 13525.9 8253.1 8513.3 25034.1 82050.6 54686.4 11230.0 16946.2 Minim 2410.4 20449.0 1642.4 4704.0 2171.5 2389.0 13038.9 34933.2 7862.9 5994.9 6093.1 Dev.Std. 3032.9 8536.1 1333.5 2364.3 1869.0 1866.1 3179.2 17771.7 14361.2 1484.7 3900.0


Ierarhizarea ca efort investițional asumat intern plasează în primele patru poziții țările cu economii cu rezultate macroeconomice mai consistente și/sau cu areale geografice și demografice sensibil mai mari (PL, CZ, RO, HU) conferind coeficienților anuali Gini –Struck în final o alură atipică a unei distribuții în “U” (Anexa nr. 1).

O a altă resursă potențială ca impact în procesul de convergență reală, datoria guvernamentală, nu contribuie semnificativ la un context dominant investițional apt să diminueze decalaje și să atenueze disparități și să se transformă în suport al diversificării grupului analizat confruntat cu valori medii UE-28 de 235733 milioane euro și UE-15 de 351336 milioane euro. Seria datelor despre datoria publică sau guvernamentală este dominant eterogenă în grupul țărilor ex-socialiste ECE (dinamica datoriei polarizând valorile ultimului deceniu și jumătate).


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 341

Tabel nr. 3c: Nivelul mediu, median, minim și maxim al datoriei guvernamentale, precum și deviația standard a acesteia în ultimii 15 ani (milioane euro)

BG CZ EE HR LV LT HU PL RO SI SK Medie 4584.9 35298.6 175.3 12153.4 2001.4 5532.3 48765.3 115931.4 13733.7 10538.2 18158.7 Mediana 4528.3 34109.7 170.8 10506.5 1214.4 4134.7 54566.8 127065.4 5025.2 7186.0 14475.8 Maxim 7017.3 63773.8 278.4 22659.9 5504.6 11726.7 66593.7 183875.3 41148.5 26340.7 35178.7 Minim 2998.9 7864.80 43.7 5858.0 596.7 1534.3 19403.1 36231.5 3055.0 4234.9 5072.1 Dev.Std. 1345.2 19249.8 76.7 5076.8 1407.8 3633.6 14513.2 49849.0 13210.6 6687.7 10259.3


Evoluția coeficientului Gini – Struck pentru datoria guvernamentală este ascendentă până la declanșarea recesiunii globale și descendentă ulterior (Anexa nr. 1) tendința centrală fiind de concentrare în numai câteva dintre economiile grupului (PL, CZ, HU, RO, SK).

Unul dintre factori contemporani explicativi ai dezvoltării economice pe termen mediu și lung îl constituie cheltuielile de cercetare – dezvoltare a căror serie de date nu este omogenă nici în timp și nici structural în țările grupului, iar disparitățile și decalajele sunt aici maxime față de nivelul UE-28 (unicul disponibil și comparabil), raportul între nivelul mediu UE-28 și valorile minime ale BG și RO atingând 2100% și respectiv 2080% (tabel nr. 3d).

Tabel nr. 3d: Nivelul mediu, median, minim și maxim al cheltuielilor cu cercetarea – dezvoltarea, precum și deviația standard acestora în ultimii 15 ani (euro per locuitor)

UE-28 BG CZ EE HR LV LT HU PL RO SI SK Medie 451.87 21.55 171.99 136.47 78.21 44.74 64.95 95.37 54.23 21.75 288.17 59.41 Mediana 460.60 18.40 175.60 129.30 78.40 50.40 69.90 97.10 46.30 27.20 249.00 46.90 Maxim 558.40 46.30 294.00 289.10 98.70 81.30 125.60 144.70 101.60 39.20 454.10 123.60 Minim 351.60 8.70 72.40 26.40 62.90 15.80 20.80 39.60 27.10 6.60 149.60 26.50 Dev.Std. 68.16 11.59 76.0 91.08 9.22 23.55 32.70 31.44 25.15 10.96 114.61 33.94

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Date prelucrate ulterior cu Eviews. *Notă: lipsa date aferente UE-15, comparabile metodologic cu Eurostat

Cheltuielile cu cercetarea dezvoltarea dețin un coeficient Gini – Struck similar

tendințelor PIB-ului per locuitor relevând o tendință clară de diversificare în grupul analizat (figura nr. 6).

Figura nr. 6: Evoluția coeficientului Gini-Struck (G-S)

calculat pentru cheltuielile cu cercetare dezvoltare Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Grafic prelucrat ulterior cu Eviews



O tendință Gini-Struck odată validată drept diversificare în paralel cu existența unor ritmuri mai mari de creștere economică ale grupului de țări ex-socialiste ECE în raport cu niveluri sau valori medii externe (UE-28 sau UE-15) permit o modelare factorială axată pe coeficientul Gini-Struck al PIB-ului per locuitor drept variabilă endogenă și un set de variabile exogene similare (coeficienți Gini-Stuck) referitoare la productivitate, cheltuieli, salarii, datorie publică (guvernamentală), investiții etc.

Pornind de la valorile reale ale coeficientului G-S din anexa lucrării se obține o matrice de corelație care permite modelarea convergenței reale exprimate de coeficientul Gini-Struck (G-S) referitoare la evoluția PIB-ului per locuitor (ca variabilă endogenă) pornind de la acele variabile exogene care sunt cel mai intens asociate cu variabila rezultativă PIB și dețin raportul de corelație cel mai ridicat (tabel nr. 4):

Tabel nr. 4: Matrice de corelație a valorilor Gini-Struck calculate pentru 2000- 2014 G-S PIB

per locuitor Salarii Productivitate Investiții Datorie publică (guvernamentală)

Cheltuieli C-D

PIB per locuitor 1.00000 0.61789 0.88568 0.14524 -0.03059 0.74286 Salarii 0.61789 1.00000 0.73050 0.80304 -0.51328 0.90569 Productivitate 0.88568 0.73050 1.00000 0.35933 0.04264 0.82883 Investiții 0.14524 0.80304 0.35933 1.00000 -0.65058 0.710 97 Datorie publică (guvernamentală) -0.03059 -0.51328 0.04264 -0.65058 1.00000 -0.35928

Cheltuieli C-D 0.74286 0.90569 0.82883 0.71097 -0.35928 1.00000 Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Tabel prelucrat ulterior pornind de la datele din Anexa nr. 1 cu Eviews.

Cele două sau chiar trei modele unifactoriale axate pe valorile coeficientului G-S deteminat pentru productivitate cheltuieli de cercetare - dezvoltare și salarii sunt invalidate de testul Durbin – Watson, deși prezintă valori ridicate ale coeficentului de corelație.Un alt model multifactorial complet (incluzând toate variabilele explicative) analizat prin ipoteza majoră a acestei modelări este plasat sub impactul multicolinearității (variabilei salarii). În final, se identifică un model perfomant și competitiv, validabil în raport cu coeficienții G-S ai productivității (care rămâne factorul esențial exogen), investițiilor și datoriei publice (asociate negativ sau corelate în sens indirect), precum și cheltuielilor de cercetare – dezvoltare (tabel nr.5).

Tabel nr. 5. Model multifactorial competitiv al G-S pentru PIB-ul per locuitor Dependent Variable: G-S PIB-ul per locuitor Method: Least Squares Sample: 2000 2014 Included observations: 15

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.042033 0.064605 -0.650622 0.5300

G-S Productivitate 2.162911 0.633710 3.413090 0.0066 G-S Investiții -0.555570 0.119486 -4.649661 0.0009 G-S Datorie publică -0.220317 0.084725 -2.600389 0.0265 G-S Cheltuieli C-D 0.439666 0.197099 2.230692 0.0498 R-squared 0.933972 Mean dependent var 0.118862 Adjusted R-squared 0.907561 S.D. dependent var 0.025641 S.E. of regression 0.007796 Akaike info criterion -6.609293 Sum squared resid 0.000608 Schwarz criterion -6.373277 Log likelihood 54.56970 F-statistic 35.36288 Durbin-Watson stat 2.458705 Prob(F-statistic) 0.000007

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016 Tabel prelucrat ulterior pornind de la datele din Anexa nr. 1 cu Eviews


Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 343

Modelul descris anterior subliniază de o manieră econometrică viabilă, că în eliminarea disparităților, diminuarea decalajelor pe termen mediu și lung, confirmând tendințele convergenței reale a grupului țărilor ex-socialiste ECE către UE, sunt esențiale progrese în primul rând legate de apropierea nivelului de productivitate a muncii per oră (G-S cu valori tot mai apropiate de zero), apoi de egalizarea relativă a cheltuielilor cu cercetarea – dezvoltarea și investițiilor precum și de o dinamică specială a datoriei publice.

Concluzii

Deși convergența către UE a grupului țărilor ex-socialiste ECE este relevată succesiv și clar de PIB-ul per locuitor, PIB-ul total și salariile totale, productivitatea, investițiile, datoria publică (guvernamentală) și cheltuielile cu cercetare - dezvoltare apar câteva paradoxuri interesante ce asigură specificitatea arealului cercetat.

Un prim paradox ce poate fi sintetizat în expresia “schimbarea în avans a reperului”, aparține evoluției economiei Ungariei care deși are un nivel de intensitate al asocierii cu PIB-ul UE relativ mai mic în grup, se asociază mai clar cu UE-15 și nu cu UE-28.

Un alt aspect paradoxal este subliniat de decalajul între raportul maxim/minim al PIB-ului per locuitor în grupul investigat, confruntat cu EU-28 și EU-15, care atinge 600% și 710% și raportul maxim/minim al productivității muncii care în aceeași confruntare se substanțializează la 730%, respectiv 890%. În puține cuvinte, paradoxul poate fi definit drept acela al „disparităților mai mari de productivitate generatoare de decalaje mai mici de rezultate macroeconomice”.

Paradoxul datoriei guvernamentale care are tendințe de concentrare opuse diversificării specifice G-S în analiza convergenței reale a grupului în contextul în care o astfel de datorie publică s-a regăsit mai mult în consum și mai puțin în investiții, ușor de exprimat statistic prin expresiva formulare „diversificarea rezultatului macroeconomic apărută din concentrarea datoriei publice”.

Cheltuielile de cercetare – dezvoltare oferă cel mai extins câmp de împrăștiere (cel puțin dublu în raport cu oricare altă variabilă) în grupul de economii investigate, dar dețin o dinamică a coeficientului Gini – Struck relativ similară tendințelor aceluiași coeficient al PIB-ului per locuitor, paradoxul derivat de aici putând fi formulat prin „disparități și decalaje complet diferite în cercetare – dezvoltare, pot asigura tendințe similare în creșterea economică per locuitor”.

Atenuarea unor disparități, dar mai ales diminuarea decalajelor în grupul economilor ex-socialiste ECE constiuie o realitate confirmată de evoluțiile spre diversificare ale coeficientului Gini –Struck, dar confruntările de valori medii ori raporturile maxim/minim în raport cu UE-28 sau UE-15 generează atât paradoxuri cât și modele econometrice tendențiale semnificative, cauza esențială fiind rapiditatea schimbărilor, alături de impactul complex al recesiunii financiare globale.



Bibliografie Antonescu, D., 2012. Identificarea disparităților și convergenței economice regionale în

Uniunea Europeană și în România. Studii economice, 1, p. 1-49. Balcerowicz, L., Rzonca, A., Kalina, L. and Łaszek, A., 2013. Economic Growth in the

European Union. Lisbon Council E-Book. [online] Available at: < http://www.lisboncouncil.net/growth/documents/LISBON_COUNCIL_Economic_Growth_in_the_EU%20%281%29.pdf> [Accessed 6 February 2016].

Borsic, D., Baharumshah, A.Z. and Beko, J., 2012. Are we getting closer to purchasing power parity in Central and Eastern European economies? Applied Economics Letters, 19(1), pp. 87-91.

Collins English Dictionary, 2012a. Disparity Definition. [online] Harper Collins Publishers. Available at: <http://www.dictionary.com/browse/disparity> [Accessed 23 February 2016].

Collins English Dictionary, 2012b. Lag Definition. [online] Harper Collins Publishers. Available at: <http://www.dictionary.com/browse/disparity> [Accessed 24 February 2016].

Commander, S. and Coricelli, F. 1992. Price-Wage Dynamics and Inflation in Socialist Economies – Empirical Price-Wage Dynamics and Inflation in Socialist Economies – Models for Hungary and Poland. World Bank Economic Review, 6(1), pp. 33-53.

Database, 2016. EUROSTAT, Your key to European statistics, [online], Available at: <http://ec.europa.eu/eurostat/data/database> [Accessed 1st February 2016].

DEX, 2012a. Disparity (Disparitate) Definition. [online] București: Univers Enciclopedic. Available at: <https://dexonline.ro/definitie/disparitate> [Accessed 27 February 2016].

DEX, 2012b. Lag (Decalaj) Definition. [online] București: Univers Enciclopedic. Available at: <https://dexonline.ro/definitie/decalaj> [Accessed 27 February 2016].

Dumitrescu – Moroianu, N., 2015. Studiu comparativ de convergență regională NUTS3 pe țări din UE. Revista Română de Statistică, 5(supliment), p. 43-54.

Ertur, C. and Koch, W., 2006. Regional disparities in the European Union and the enlargement process: An exploratory spatial data analysis, 1995–2000. Annals of Regional. Science, 40(4), pp. 723-765.

European Commission, 2015. Horizon 2020 ‒ The EU Framework Programme for Research and Innovation. [online] Available at: <https://ec.europa.eu/programmes/ horizon2020/?> [Accessed 12 February 2016].

Forgó, B. and Jevčák, A., 2015. Economic Convergence of Central and Eastern European EU Member States over the Last Decade (2004-2014). [online] European Commission Directorate-General for Economic and Financial Affairs. Available at: <http://ec.europa.eu/economy_finance/publications/eedp/pdf/dp001_en.pdf> [Accessed 7 February 2016].

Frankel, J. 2004. Real Convergence and Euro Adoption in Central and Eastern Europe: Trade and Business Cycle Correlations as Endogenous Criteria for Joining EMU. KSG Working Paper No. RWP04-039. Harvard: Harvard University Press.

Fritsch, M., Bublitz, E., Sorgner, A. and Wyrwich, M., 2014. How much of a socialist legacy? The re-emergence of entrepreneurship in the East German transformation to a market economy. Small Business Economics, 43(Special Issue 2), pp. 427-446.

http://apps.webofknowledge.com.am.enformation.ro/full_record.do?product=UA&search_mode=GeneralSearch&qid=22&SID=R23vH2ES3BOWif3Picn&page=1&doc=29


http://www.dictionary.com/browse/disparity

http://www.dictionary.com/browse/disparity




http://ec.europa.eu/eurostat/data/database

https://dexonline.ro/definitie/disparitate

https://dexonline.ro/definitie/decalaj

http://ec.europa.eu/economy_finance/publications/eedp/pdf/dp001_en.pdf





Vol. 18 • Nr. 43 • August 2016 345

Hertel, T.W., Brockmeier, M. and Swaminathan, P.V. 1997. Sectoral and economy-wide analysis of integrating Central and Eastern European countries into the EU: Implications of alternative strategies. European Review of Agricultural Economics, 24(3-4), pp. 359-386.

Ifinedo, P., 2011. Examining Influences on e-Government Growth in the Transition Economies of Central and Eastern Europe: Evidence from Panel Data. In: M. Klun, M. Decman. and T. Jukic, ed. 2011. Proceedings of the 11th European Conference on e-Government. Ljubljana: Academic Conferences and Publishing International Limited. pp. 310-319.

Kavkler, A., Borsic, D. and Beko, J. 2012. PPP in Central and Eastern European economies: further evidence from panel unit root tests. Applied Economics Letters, 19 (16), pp. 1543-1548.

Kochanowski, J. 2010. Pioneers of the Free Market Economy? Unofficial Commercial Exchange between People from theSocialist Bloc Countries (1970s and 1980s). Journal of Modern European History 8(2), pp. 196-220.

Labaye, E., Sjatil, P.E., Wojtek, B., Novak, J., Mischke, J., Fruk, M. and Ionuțiu, O., 2013. A new dawn: Reigniting growth in Central and Eastern Europe. New York: McKinsey Global Institute.

Le Gallo, J. and Dall’Erba, S., 2006. Evaluating the Temporal and Spatial Heterogeneity of the European Convergence Process, 1980-1999. Journal of Regional Science, 46(2), pp. 269-288.

Maddala, G.S. and Lahiri, K., 2012. Introduction to Econometrics, 4th edition. West. Sussex, UK: John Wiley & Sons.

Pilc, M., 2015 Determinants of the labour market institutions in post-socialist economies, Communist and Post-Communist Studies, 48(2-3), pp. 97-112.

Podkaminer, L. 2013. Development patterns of Central and East European countries (in the course of transition and following EU accession). The Vienna Institute for International Economic Studies, WIIW, Research Report No. 388, [online] Available at: <http://www.wiiw.ac.at/development-patterns-of-central-and-east-european-countries-in-the-course-of-transition-and-following-eu-accession--dlp-2985.pdf/> [Accessed 11 February 2016].

Rainnie, A. 2000. In the New Market Economies of Central Eastern Europe. Economics of Transition, 8(3), pp. 791-792.

Samitas, A.G. and Kenourgios, D.F. 2005. Modelling macroeconomic effects in Central Eastern economies stock returns. In: T. Simos and G. Maroulis, ed. 2005. Advances in Computational Methods in Sciences and Engineering, vol. 4A-4B Book Series: Lecture Series on Computer and Computational Sciences. Leiden: Brill Academic Publishers. pp. 1345-1348.

Săvoiu, G. and Popa, S., 2012. Statistical Limitations in Timing and Restrictions of Comparability in Addressing Foreign Direct Investment (FDI), in Romania’s Market Economy. Romanian Statistical Review, 60(2), pp. 61-80.

Săvoiu, G., Crăciuneanu, V. and Ţaicu, M., 2010. A New Method of Statistical Analysis of Markets’ Concentration or Diversification. Romanian Statistical Review, 58(2), pp. 15-27.

Săvoiu, G., Iorga Simăn, I. and Crăciuneanu, V., 2012. The Phenomenon of Concentration - Diversification in Contemporary Globalization. Romanian Statistical Review, 60(4), pp. 5-27.














https://ideas.repec.org/a/rsr/journl/v60y2012i2p61-80.html



https://ideas.repec.org/s/rsr/journl.html



Smętkowski, M., 2013, Regional Disparities in Central and Eastern European Countries: Trends, Drivers and Prospects. Europe-Asia Studies, 65(8), pp. 1529-1554.

Svejnar, J., 2006. Strategies for Growth: Central and Eastern Europe. [online] International Policy Center, Gerald R. Ford School of Public Policy, University of Michigan, IPC Policy Briefs Series Number 1. Available at: <http://ipc.umich.edu/ policy-briefs/pdfs/ipc-pb-1-growth-strategies-central-eastern-europe.pdf> [Accessed 5 February 2016].

Wachtel, P. 1999. Entrepreneurship in the transition economies of Central and Eastern Europe. Journal of Business Venturing, 14(5-6), pp. 417-425.

Williams, C.C. and Horodnic, I., 2015. Marginalisation and participation in the informal economy in Central and Eastern European nations. Post-Communist Economies, 27(2), pp. 153-169.

Xie, H.L., Liu, G., Liu, Q. and Peng Wang, P., 2014. Analysis of Spatial Disparities and Driving Factors of Energy Consumption Change in China Based on Spatial Statistics. Sustainability, 6(1), pp. 2264-2280.

Anexa nr. 1

Valorile coeficienților Gini-Struck pentru grupul țărilor ex socialiste ECE, pentru variabile esențiale ale eliminării disparităților și atenuării decalajelor contribuind la

convergența reală către Uniunea Europeană G-S PIB

per locuitor G-S

Salarii G-S

Productivitate G-S

Investiții

G-S Datorie

guvernamentală

G-S Cheltuieli

C-D 2000 0,1602190 0,4137795 0,1602498 0,3781322 0,3928552 0,3410157 2001 0,1543698 0,4201396 0,1565345 0,3470244 0,4109896 0,3361467 2002 0,1516666 0,3842692 0,1483618 0,3104578 0,4101004 0,2920213 2003 0,1481389 0,3469244 0,1444525 0,2794255 0,4075246 0,2669843 2004 0,1401885 0,3278050 0,1400122 0,2682593 0,4342789 0,2673427 2005 0,1259551 0,3299570 0,1434896 0,2688614 0,4716040 0,2531133 2006 0,1157599 0,3263044 0,1447417 0,2656724 0,4750505 0,2490860 2007 0,1046619 0,3197917 0,1391516 0,2737270 0,4824741 0,2293926 2008 0,1006207 0,3357789 0,1387360 0,2888437 0,4618747 0,2335955 2009 0,1086961 0,3203540 0,1408157 0,2986055 0,4435124 0,2623239 2010 0,1047635 0,3482219 0,1373385 0,3267798 0,4416745 0,2632430 2011 0,0978700 0,3480999 0,1379242 0,3260670 0,4163704 0,2729401 2012 0,0926075 0,3471605 0,1343559 0,3242026 0,4070379 0,2633853 2013 0,0886944 0,3457454 0,1316737 0,3144359 0,3950362 0,2567678 2014 0,0887238 0,3484528 0,1316737* 0,3244975 0,3453474 0,2371004

Sursa datelor: EUROSTAT, 2016. Tabel prelucrat ulterior cu Eviews. *Notă: Pornind de la lipsa unor date definitive și comparabile Eurostat

acestea au fost păstrate la nivelul anului anterior.

http://ipc.umich.edu/policy-briefs/pdfs/ipc-pb-1-growth-strategies-central-eastern-europe.pdf

http://ipc.umich.edu/policy-briefs/pdfs/ipc-pb-1-growth-strategies-central-eastern-europe.pdf





disparitĂȚi, decalaje Și tendinȚe specifice de … · ae disparități, decalaje și tendințe...

Documents