institutul național de statistică - study on the historical … · 2020. 2. 19. · de către...

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 3 / 2018

SUMAR / CONTENTS 3/2018REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT

ANALIZA EVOLUŢIEI PRODUCŢIEI INDUSTRIALE ŞI A RESURSELOR DE ENERGIE PRIMARĂ ÎN ANUL 2017 3ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL PRODUCTION AND RESOURCES OF PRIMARY ENERGY IN 2017 17Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELDrd. Maria MIREADrd. Radu STOICA

POATE FI O SOLUŢIE STATISTICĂ DE CALCUL A INDICELUI DE COEZIUNE SOCIALĂ RAPORTUL DINTRE SALARIUL MEDIU ŞI MINIM ÎN ROMÂNIA? 30CAN A STATISTICAL SOLUTION FOR CALCULATING THE SOCIAL COHESION INDEX BE THE RATIO BETWEEN THE AVERAGE AND THE MINIMUM WAGE IN ROMANIA? 43Professor PhD. dr. habil. Gheorghe Săvoiu

ANALIZA EVOLUŢIEI FINANŢELOR PUBLICE ÎN ROMÂNIA 56ANALYSIS OF THE EVOLUTION OF PUBLIC FINANCES IN ROMANIA 68Prof. Constantin ANGHELACHE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDAssoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhDMariana CHILIMENT PhD Student

INVALIDAREA UNUI MODEL ECONOMETRIC MULTIFACTORIAL CLASIC AL ISD, ÎN UNELE ŢĂRI EXSOCIALISTE 80INVALIDATION OF A CLASSIC MULTI-FACTORIAL ECONOMETRIC FDI MODEL IN SOME EX-SOCIALIST COUNTRIES 89Ec. Simina - Ioana Broștescu, PhD studentProfessor PhD., dr. habil. Gheorghe Săvoiu

ANALIZA DEZVOLTĂRII ŞI CONSOLIDĂRII SISTEMULUI BANCAR 98ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT AND CONSOLIDATION OF THE BANKING SYSTEM 111Prof. Constantin ANGHELACHE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDCristian OLTEANU PhD StudentEc. Lucian ENE

NOŢIUNI PRIVIND APARIŢIA ŞI EVOLUŢIA PIEŢEI MONETAR-VALUTARE 124CONCEPTS ON THE APPEARANCE AND EVOLUTION OF THE MONEY-CURRENCY MARKET 134Prof. Constantin ANGHELACHE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDDoina AVRAM Ph.D Student Doina BUREA PhD Student

www.revistadestatistica.ro/supliment

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 3 / 20182

UN MODEL CLASIC AL INVESTIŢIILOR STRĂINE DIRECTE (ISD), SPECIFICAT, PARAMETRIZAT ŞI VALIDAT, SIMILAR PENTRU ROMÂNIA ŞI BULGARIA 144A CLASSIC MODEL OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT (FDI), PARAMETERIZED AND VALIDATED, SIMILAR FOR ROMANIA AND BULGARIA 155Simina - Ioana Broștescu, PhD sudent

STUDIU PRIVIND EVOLUŢIA ISTORICĂ A PRODUSULUI INTERN BRUT ÎN ROMÂNIA 165STUDY ON THE HISTORICAL EVOLUTION OF GROSS DOMESTIC PRODUCT IN ROMANIA 184Prof. Constantin ANGHELACHE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDAndreea – Ioana MARINESCU PhD StudentMaria MIREA PhD StudentAlexandra PETRE (OLTEANU) PhD Student

INDICATORI ACTIVITĂŢII PUBLICAŢIILOR ECONOMICE - UN DOMENIU PLASAT SUB IMPACTUL CREATIVITĂŢII STATISTICE 204INDICATORS OF THE ACTIVITY OF ECONOMIC PUBLICATIONS – AN AREA UNDER THE IMPACT OF STATISTICAL CREATIVITY 214Professor PhD. dr. habil. Gheorghe Săvoiu

STUDIU PRIVIND INVESTIȚIILE NETE REALIZATE ÎN ECONOMIA NAȚIONALĂ ÎN ANUL 2017 224STUDY ON NET INVESTMENT IN THE NATIONAL ECONOMY IN 2017 234Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDProf. Constantin ANGHELACHE PhDProf. Radu Titus MARINESCU PhDec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 3 / 2018 3

Analiza evoluţiei producţiei industriale şi a resurselor de energie primară în anul 2017

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Maria MIREA ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Radu STOICA ([email protected])

Academia de Studii Economice din București

Abstract

Industria continuă să aibă ponderea cea mai ridicată la creșterea produsului intern brut. România a avut un proces de industrializare care s-a frânt în 1990, putând vorbi de un proces regresiv de dezindustrializare. Pe acest fond, producția industrială în România a scăzut dacă ne comparăm cu perioade de dinainte de 1990. În altă ordine de idei, noile condiții de piață introduse în România, ca și dezvoltarea unor investiții autohtone sau străine, au dus în ultima perioadă de timp la un proces de reindustrializare. Directivele Uniunii Europene prevăd însă creșterea industrializării în toate țările membre. România face parte dintre acele țări care trebuie să își sporească preocupările în domeniul dezvoltării industriei. Putem afi rma și alte aspecte în ceea ce privește dezvoltarea unor ramuri specifi ce capacității de dezvoltare industrială pe care România a avut-o sau pe care caută să o regăsească. Participarea la marile proiecte în domeniul industriei nu se poate realiza decât prin două posibilități. Fie prin participarea la unele domenii de activitate în care societăți comerciale, România în principal, au capacitate deosebită față de alte state, sau prin fi nanțarea unor proiecte în domeniul industrial, care este o formă extra-comunitară într-un fel. Spun aceasta deoarece Uniunea Europeană alocă, nu subvenții, ci sprijin dezvoltării unor proiecte industriale majore în Europa și aceasta se asigură prin fi nanțare. În acest sens, putem vorbi de faptul că unele țări participă la proiectele majore, iar altele rămân de din afară și se chinuiesc în proiecte mici sau proiecte naționale, care, în concurență cu marele capital ce stă la baza dezvoltării industrializării continue a țărilor dezvoltate, pălesc sau au șanse reduse.


Autorii au analizat datele furnizate de Institutul Național de Statistică și

existente la EUROSTAT în ceea ce privește evoluția producției industriale și aici

s-a făcut o analiză a evoluției extractive comparativ cu industria prelucrătoarea

dar s-au angajat în analiză și o serie de aspecte privind dezvoltarea energiei.

Datele sunt prezentate în serie brută sau serie ajustată sezonier.

De asemenea, s-a efectuat și o analiză asupra resurselor de energie

primară de care dispune România cu accent pe producția internă și producția

din import care să asigure necesarul resurselor de energie primară.

Cuvinte cheie: industrie, energie, producție, domeniu, sursă de

energie

Clasifi carea JEL: L71, O13

Introducere

Producția industrială ca și resursele de energie primară reprezintă elemente foarte importante în asigurarea dezvoltării activității în acest domeniu. Pentru început, în articol, pe baza studiului efectuat, se exprimă o serie de aprecieri în legătură cu modul în care a evoluat producția industrială în anul 2017 față de anul precedent. Se compară datele obținute în luna decembrie cu luna noiembrie, luna anterioară, dar și o comparație a rezultatelor obținute în anul 2017 cu perioadele de timp similare din anul precedent, anul 2016. Spun similare deoarece se au în vedere aici atât lunile, trimestrele, până ajungem la analiza completă a datelor pe întregul an. Constatăm că producția industrială a crescut în medie cu 8,2% dar, față de luna noiembrie, în decembrie am avut un spor al producției de 14,8% iar față de luna corespunzătoare a anului precedent, de 7,9% iar la datele ajustate sezonier de 12,2%. Iată deci, o primă apreciere în acest domeniu. În ceea ce privește evoluția industriei prelucrătoare și a industriei extractive, constatăm că industria prelucrătoare are un spor față de industria extractivă. Desigur, industria extractivă și-a mai diminuat activitatea ca urmare a faptului că o serie de resurse s-au epuizat și la creșterea în acest domeniu poate că cel mai mult contribuie cercetările de explorare pentru atragerea în circuitul economic de noi resurse. Se face apoi o analiză a resurselor de energie primară care, în anul 207 față de anul anterior, au crescut. Principalele resurse de energie primară au crescu și se constată, de asemenea, că și importurile au avut tot o creștere pozitivă, ceea înseamnă că se impune un mod mai rațional de identifi care și de sporire a resurselor de energie primară. În cadrul resurselor de energie analiza se face pe cantitatea de cărbune net exploatată, cantitatea de țiței extrasă sau importată, gazele naturale


utilizate, energia hidroelectrică, nuclearo-electrică sau energia din import precum și produsele petroliere din import. Din interpretarea datelor furnizate de Institutul Național de Statistică, constatăm o creștere a acestor resurse, care ar putea fi mai consistentă pentru a asigura necesarul de energie electrică. Astfel, din prezentarea balanței energiei electrice constatăm că în unele domenii, în anul 2017 față de 2016, s-au înregistrat defi cite care trebuie recuperate, astfel încât economia să funcționeze la parametri normali.

Literature review Anghelache, Anghel, Lilea, Burea and Avram (2017) au analizat aspecte referitoare la Strategia adoptată de Uniunea Europene privind dezvoltarea industriei, comerțului și serviciilor. Anghelache (2010) a studiat evoluția producției de servicii în România. Anghelache (2010) a prezentat elemente legate de riscul de mediu și managementului acestuia. Anghelache (1999-2017) a efectuat o amplă cercetare a evoluției social-economice a României și a rezultatelor înregistrate. Beelen et al. (2009) au studiat aspecte legate de poluarea în Uniunea Europeană. Bozbas (2008) studiază politica Uniunii Europene referitoare la producția de carburanți alternativi. Farole, Rodríguez-Pose and Storper (2011) analizează politica de coeziune în Uniunea Europeană. Kahn and Mansur (2013) studiază corelația dintre prețurile energiei pe plan local și concentrarea geografi că a locurilor de muncă. Vehlow, Bergfeldt, Visser and Wilén (2007) analizează strategia Uniunii Europene privind gestionarea deșeurilor. Wilting and Vringer (2009) realizează un studiu privind utilizarea carbonului și a terenului din perspectiva producătorului și a consumatorului.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii

Producția industrială și resursele de energie primară au un rol important în evoluția economică a României. În prezent, industria continuă să fi e principala ramură care își aduce contribuția la formarea Produsului Intern Brut. În ciuda faptului că după anul 1990, industria a fost practic dezmembrată prin privatizări neefi ciente, abandonarea unor sectoare (producția de tractoare, autocamioane sau rulmenți) și lipsa oricăror investiții autohtone. Rămâne să ne concentrăm pe atragerea de investiții străine directe, utilizarea fondurilor comunitare și participarea la proiecte majore în domeniul industriei , în cadrul Uniunii Europene. În studiul de față ne-am concentrat pe analiza evoluției industriale în anul 2017, cifra de afaceri din acest domeniu, comenzile noi din industria prelucrătoare și evoluția resurselor de energie primară.


Pentru a ușura înțelegerea aspectelor din studiul efectuat vom prezenta câteva elemente metodologice specifi ce aspectelor abordate, utilizate de Institutul Național de Statistică. Astfel, sursa datelor o constituie Produse şi servicii cu caracter industrial din Cercetarea statistică lunară privind indicatorii pe termen scurt în industrie (IND TS), în conformitate cu Regulamentul Consiliului European nr. 1165/1998, Regulamentul Consiliului şi Parlamentului European nr. 1158/2005 şi Regulamentul Comisiei Europene nr. 1503/2006 cu privire la statisticile pe termen scurt. Datele au fost obținute din tipul de sondaj utilizat şi procedeul de extragere a eşantionului este cel al sondajului stratifi cat cu selecţie aleatoare simplă fără revenire în cadrul fi ecărui strat, în care variabilele de stratifi care sunt reprezentate de activitatea economică şi clasa de mărime a întreprinderii în funcţie de numărul de salariaţi. Indicele producţiei industriale este un indice al rezultatelor sau un indice al volumului producţiei care îşi propune să identifi ce schimbările volumului producţiei. Acești indici măsoară evoluţia pe total, secţiuni (industria extractivă, prelucrătoare şi producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat). Pe lângă indicii bruţi ai producţiei industriale, se calculează lunar şi indici ajustaţi cu numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate prin metoda regresivă, metodă recomandată de regulamentele europene referitoare la indicatorii pe termen scurt (Regulamentul Consiliului 1165/1998). Seria ajustată cu numărul de zile lucrătoare s-a obţinut prin eliminarea din seria brută a acestor efecte, cu ajutorul unor coefi cienţi de corecţie, stabiliţi în funcţie de modelul de regresie folosit (aditiv sau multiplicativ). Stabilirea modelelor de regresie folosite pentru fi ecare serie se face la începutul fi ecărui an şi implică recalcularea seriilor ajustate calculate în anul precedent (recalculare datorată modifi cării modelelor adoptate, numărului de regresori folosit şi numărului de observaţii disponibile). Ajustarea nivelurilor agregate s-a realizat prin metoda directă care presupune ajustarea directă a seriilor agregate. În ceea ce privește cifra de afaceri din industrie, sursa datelor o constituie capitolul cifra de afaceri (CA) din cercetarea statistică lunară privind indicatorii pe termen scurt în industrie, în conformitate cu reglementările Uniunii Europene. Cifra de afaceri oferă o imagine asupra evoluţiei vânzărilor, obiectivul acestui indicator fi ind acela de a arăta evoluţia bunurilor şi serviciilor destinate vânzării. Cifra de afaceri reprezintă veniturile totale înregistrate de către întreprindere în perioada de referinţă, provenite atât din activitatea principală, cât şi din activităţile secundare exercitate de aceasta mai puțin rabaturile, remizele și alte reduceri acordate clienților. Subvenţiile primite de la autorităţile publice sau instituţii ale UE sunt incluse în cifra de afaceri. Cifra de afaceri nu include accizele și veniturile din vânzarea sau transferul de


mijloace fi xe. Similar, se realizează și calculul comenzilor noi pentru produse industriale. Sursa datelor pentru producţia de energie electrică din termocentrale clasice (inclusiv biomasa) şi hidrocentrale o constituie Cercetarea statistică lunară privind indicatorii pe termen scurt în industrie şi Cercetarea statistică lunară privind producţia de energie electrică, în conformitate cu regulamentele Uniunii Europene. Producţia de energie electrică din centrale electrice eoliene şi centrale solare fotovoltaice este furnizată de C.N. TRANSELECTRICA S.A. Pentru căldura nucleară ,energia primară reprezintă energia materialului fi sionabil corespunzătoare producției realizate. Balanţa energiei electrice se întocmeşte pe baza datelor de producţie şi consum în economie, precum şi a celor furnizate de C.N. TRANSELECTRICA S.A. şi de societăţi comerciale distribuitoare de energie electrică privind consumul de energie electrică pentru iluminatul public, consumul populaţiei şi consumul propriu tehnologic în reţele şi staţii. Analiza evoluției producției industriale se va face lunar, trimestrial și anual, utilizând serii de date brute sau serii ajustate în funcție de numărul de zile lucrătoare și de sezonalitate. Astfel, în luna decembrie a anului 2017, producţia industrială a scăzut comparativ cu luna precedentă, cu 14,1% ca serie brută şi a crescut ca serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate cu 3,7%. Comparativ cu luna corespunzătoare din anul precedent, producţia industrială a crescut atât ca serie brută cât şi ca serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate, cu 7,9%, respectiv cu 12,2%. În anul 2017, față de anul 2016, producţia industrială a fost mai mare ca serie brută cu 8,2%. Evoluția lunară pe baza seriilor ajustate este reliefată în grafi cul următor. Datele se referă la industrie, industria extractivă, industria prelucrătoare și energie.


Evoluţia lunară a producţiei industriale în perioada ianuarie 2010 –

decembrie 2017

Grafi cul nr. 1

- serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate – 2010=100

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

Ian

-10

Fe

b-1

0M

ar-

10

Ap

r-1

0M

ai-

10

Iun

-10

Iul-

10

Au

g-1

0S

ep

-10

Oct

-10

10

-No

vD

ec-

10

Ian

-11

Fe

b-1

1M

ar-

11

Ap

r-1

1M

ai-

11

Iun

-11

Iul-

11

Au

g-1

1S

ep

-11

Oct

-11

No

v-1

1D

ec-

11

Ian

-12

Fe

b-1

2M

ar-

12

Ap

r-1

2M

ai-

12

Iun

-12

Iul-

12

Au

g-1

2S

ep

-12

Oct

-12

No

v-1

2D

ec-

12

Ian

-13

Fe

b-1

3M

ar-

13

Ap

r-1

3M

ai-

13

Iun

-13

Iul-

13

Au

g-1

3S

ep

-13

Oct

-13

No

v-1

3D

ec-

13

Ian

-14

Fe

b-1

4M

ar-

14

Ap

r-1

4M

ai-

14

Iun

-14

Iul-

14

Au

g-1

4S

ep

-14

Oct

-14

No

v-1

4D

ec-

14

Ian

-15

Fe

b-1

5M

ar-

15

Ap

r-1

5M

ai-

15

Iun

-15

Iul-

15

Au

g-1

5S

ep

-15

Oct

-15

No

v-1

5D

ec-

15

Ian

-16

Fe

b-1

6M

ar-

16

Ap

r-1

6M

ai-

16

Iun

-16

Iul-

16

Au

g-1

6S

ep

-16

Oct

-16

No

v-1

6D

ec-

16

Ian

-17

Fe

b-1

7M

ar-

17

Ap

r-1

7M

ai-

17

Iun

-17

Iul-

17

Au

g-1

7S

ep

-17

Oct

-17

No

v-1

7D

ec-

17

Total industrie Industria extractiva Industria prelucratoare Energie

Sursa datelor: INS

În luna decembrie 2017, producţia industrială (serie brută) a scăzut faţă de luna precedentă cu 14,1%, ca efect al scăderii industriei prelucrătoare (-16,3%). Producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat și industria extractivă au crescut cu 9,0%, respectiv cu 2,5%. Producţia industrială, ca serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate, a fost mai mare faţă de luna precedentă cu 3,7%, susţinută de creşterile industriei prelucrătoare (+4,7%), producţiei şi furnizării de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat (+2,4%) și industriei extractive (+2,3%). Comparând producția cu cea realizată în luna corespunzătoare din anul precedent, constatăm că producţia industrială (serie brută) a crescut cu 7,9%, datorită creşterilor din industria prelucrătoare (+8,9%) și industria extractivă (+5,5%). Producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat a scăzut cu 0,8%. Producţia industrială, serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate, a crescut cu 12,2%, ca urmare a creşterilor înregistrate în industria prelucrătoare (+16,6%), industria extractivă (+6,1%). De asemenea, producţia şi furnizarea de energie electrică / termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat a crescut (+0,2%).


Comparând rezultatele obținute în această ramură a economiei naționale, pe întregul an 2017, comparativ cu 2016, constatăm că producţia

industrială (serie brută) a fost mai mare cu 8,2%, ca efect a creşterilor celor

trei sectoare industriale, respectiv industria prelucrătoare (+8,9%), industria

extractivă (+5,9%) şi producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică,

gaze, apă caldă şi aer condiţionat (+1,0%). Indicii calculați pentru aceste trei

sectoare (industrie extractivă, industrie prelucrătoare și energie) sunt sintetizați

în tabelul nr. 1.

Indicii producţiei industriale, pe total şi secţiuni ale industrieiTabelul nr. 1- procente –

Indicele productiei industriale - IPI

Decembrie 2017

faţă de: Anul 2017/

Anul 2016Noiembrie 2017 Decembrie 2016

TOTALB 85,9 107,9 108,2S 103,7 112,2 -

Industria extractivăB 102,5 105,5 105,9S 102,3 106,1 -

Industria prelucratoareB 83,7 108,9 108,9S 104,7 116,6 -

EnergieB 109,0 99,2 101,0S 102,4 100,2 -

B= serie brută; S= serie ajustată în funcţie de numărul de zile lucrătoare şi de sezonalitate

Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 38 / 12.02.2018

• Evoluția cifrei de afaceri din industrie

Un alt indicator semnifi cativ pentru aprecierea evoluției producției

industriale îl reprezintă cifra de afaceri. Cifra de afaceri din industrie pe total

(piaţa internă şi piaţa externă), în termeni nominali, a crescut atât faţă de luna

precedentă cu 2,2% cât şi faţă de luna corespunzătoare din anul precedent cu

20,7%. Cifra de afaceri comparată este cea înregistrată în luna ianuarie 2018,

care este comparată cu luna decembrie 2017 și luna ianuarie 2017.


Indicii valorici ai cifrei de afaceri din industrieTabelul nr. 2

serie brută

Ianuarie 2018 în % faţă de :

Decembrie 2017 Ianuarie 2017Industrie - total 102,2 120,7- pe secţiuni: Industria extractivă 82,8 93,3 Industria prelucrătoare 103,0 121,9

-pe marile grupe industriale: Industria bunurilor intermediare 108,3 123,2 Industria bunurilor de capital 107,3 123,9 Industria bunurilor de folosinţă îndelungată 105,2 114,1 Industria bunurilor de uz curent 91,4 113,2 Industria energetică 90,3 119,8Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 64 / 14.03.2018În grafi cul nr. 2 sunt prezentate date înregistrate în perioada ianuarie 2010-ianuarie 2018.

Evoluţia lunară a cifrei de afaceri din industrie, pe secţiuni CAEN Rev. 2

- ianuarie 2010 – ianuarie 2018 -

Grafi cul nr. 2

- 2015=100-� � � � � � � � � -��CG��-

�0��#�� &� ��

��

��

�

&�

'�

��

��

��

��

��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((�

��((�

��((�

��((�

��((�&

��

Analizând datele înregistrate în luna ianuarie 2018 față de luna precedentă rezultă că cifra de afaceri din industrie, în luna ianuarie 2018, comparativ cu luna precedentă, pe total a crescut cu 2,2%, ca urmare a creşterii înregistrate în industria prelucrătoare (+3,0%). Industria extractivă a scăzut cu 17,2%. Pe marile grupe industriale creşteri au înregistrat industria bunurilor intermediare (+8,3%), industria bunurilor de capital (+7,3%) şi industria bunurilor de folosinţă îndelungată (+5,2%). Scăderi au rezultat în industria energetică (-9,7%) şi industria bunurilor de uz curent (-8,6%). Comparând nivelul acestui indicator cu cel realizat cu 12 luni în urmă, constatăm că cifra de afaceri din industrie, în luna ianuarie 2018, comparativ


cu luna ianuarie 2017, a crescut pe ansamblu cu 20,7%, ca urmare a creşterii

din industria prelucrătoare (+21,9%). Industria extractivă a scăzut cu 6,7%.

Analizând datele pe marile grupe industriale creşteri au înregistrat:

industria bunurilor de capital (+23,9%), industria bunurilor intermediare

(+23,2%), industria energetică (+19,8%), industria bunurilor de folosinţă

îndelungată (+14,1%) şi industria bunurilor de uz curent (+13,2%).

• Analiza comenzilor noi din industria prelucrătoare, în termeni

nominali

Un element important în analiza activității industriale îl reprezintă și

numărul de comenzi noi din industria prelucrătoare care arată ciclicitatea și

continuitatea producției.

Pe baza datelor furnizate de Institutul Național de Statistică rezultă

că în luna ianuarie 2018, comenzile noi din industria prelucrătoare, pe total

(piaţa internă şi piaţa externă), în termeni nominali, au crescut atât faţă de luna

precedentă cu 9,2% cât şi faţă de luna corespunzătoare din anul precedent cu

21,5%. Datele sunt prezentate și sub formă grafi că, rezultând mai clar evoluția

din ianuarie 2010 până în ianuarie 2018.

Evoluţia lunară a comenzilor noi din industria prelucrătoare

- ianuarie 2010 – ianuarie 2018-

Grafi cul nr. 3

2015=100��CG��

��

��

��

��

&�

��

��

��

��

�&�

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((�

)��((�

*�((�

��((�

*�((�

��((�

��((�

��((�

#��((�

��((�

��((�

"��((�

��((�&

��+�!,��-,%.+/,�!��,% 0 0/ 0 0+

Industria bunurilor intermediare (IBI); Industria bunurilor de capital (IBC); Industria

bunurilor de folosinţă îndelungată (IBF); Industria bunurilor de uz curent (IBU).


În tabelul nr. 3 sunt sintetizate datele care consemnează evoluția valorică a comenzilor în ianuarie 2018 față de decembrie 2017, respectiv ianuarie 2017, pe sectoarele: industria bunurilor intermediare, industria bunurilor de capital, industria bunurilor de folosinţă îndelungată, industria bunurilor de uz curent.

Indicii valorici ai comenzilor noi din industria prelucrătoareTabelul nr. 3

serie brută

Ianuarie 2018 în % faţă de :

Decembrie 2017 Ianuarie 2017

Industria prelucrătoare care lucrează pe bază de comenzi - total 109,2 121,5 Industria bunurilor intermediare 101,0 120,1 Industria bunurilor de capital 114,5 124,8 Industria bunurilor de folosinţă îndelungată 102,6 114,0 Industria bunurilor de uz curent 105,1 106,9Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 65 / 14.03.2018

Din studiul datelor prezentate în tabelul nr. 3 rezultă faptul că au fost lansate comenzi noi din industria prelucrătoare, în luna ianuarie 2018, comparativ cu luna precedentă, mai multe cu 9,2%, ca urmare a creşterilor înregistrate în industria bunurilor de capital (+14,5%), industria bunurilor de uz curent (+5,1%), industria bunurilor de folosinţă îndelungată (+2,6%) şi industria bunurilor intermediare (+1,0%). Comparând rezultatele din luna ianuarie 2018 cu cele din ianuarie 2017, rezultă creșterea comenzilor noi din industria prelucrătoare, în luna ianuarie 2018, comparativ cu luna corespunzătoare din anul precedent, au crescut cu 21,5%, ca urmare a creşterilor înregistrate în industria bunurilor de capital (+24,8%), industria bunurilor intermediare (+20,1%), industria bunurilor de folosinţă îndelungată (+14,0%) şi industria bunurilor de uz curent (+6,9 %).

• Analiza evoluției resurselor de energie primară în anul 2017 Din studiul datelor furnizate de Institutul Național de Statistică rezultă că în anul 2017, resursele de energie primară au crescut cu 3,3%, iar cele de energie electrică au scăzut cu 3,4% față de anul 2016. Principalele resurse de energie primară în anul 2017, au totalizat 34291,4 mii tone echivalent petrol (tep) (Combustibil convenţional cu puterea calorifi că de 10000 Kcal/Kg), în creștere cu 1101,6 mii tep faţă de anul 2016. Producţia internă a însumat 21303,5 mii tep, în creștere cu 814,3 mii tep faţă de anul precedent, iar importul a fost de 12987,9 mii tep. În tabelul nr. 4 sunt prezentate datele comparative pe anii 2016 și 2017, în cifre absolute și relative pe principalele resurse.


Principalele resurse de energie primară- date provizorii -

Tabelul nr. 4mii tone echivalent petrol

anul 2017anul 2017 fata de anul 2016

Diferenţe (±) - % -Total Producţie Import Total Producţie Import Total Producţie Import

Resurse – total 34291,4 21303,5 12987,9 +1101,6 +814,3 +287,3 103,3 104,0 102,3din care:Cărbune net 5164,7 4654,6 510,1 +418,1 +427,8 -9,7 108,8 110,1 98,1Ţiţei 11175,9 3421,7 7754,2 +130,1 -155,8 +285,9 101,2 95,6 103,8Gaze naturale utilizabile

9282,1 8337,7 944,4 +621,7 +850,5 -228,8 107,2 111,4 80,5

Energie hidroelectrică,energie nuclearo – electrică şi energie electrică din import

5203,8 4889,5 314,3 -300,9 -308,2 +7,3 94,5 94,1 102,4

Produse petroliere din import

2985,8 _ 2985,8 +262,2 _ +262,2 109,6 _ 109,6

Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 37 / 12.02.2018

În anul 2017, resursele de energie electrică au fost de 67299,6 milioane kWh, în scădere cu 2392,2 milioane kWh, faţă de anul 2016. Datele privind producția și consumul de energie electrică sunt prezenate în tabelul nr. 5.

Balanţa energiei electrice

- date provizoriiTabelul nr. 5

anul 2017 anul 2017 faţă de anul 2016

Milioane kWh

Diferenţe (±)- milioane kWh -

%

Resurse – total 67299,6 -2392,2 96,6- Producţie 63645,3 -2476,3 96,3 - în termocentrale clasice 28088,4 +1520,7 105,7 - în hidrocentrale 14755,2 -4942,9 74,9 - în centrale nuclearo-electrice 11508,9 +223,0 102,0 - in centrale electrice eoliene 7410,5 +685,3 110,2 - in centrale solare fotovoltaice 1882,3 +37,6 102,0- Import 3654,3 +84,1 102,4Destinaţii – total 67299,6 -2392,2 96,6- Consum fi nal 54621,0 -219,4 99,6 - în economie 42622,1 +443,2 101,1 - iluminat public 553,0 -41,8 93,0 - populaţie 11445,9 -620,8 94,9- Consum propriu tehnologic în reţele şi staţii 6130,6 -133,5 97,9- Export 6548,0 -2039,3 76,3Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 37 / 12.02.2018


Producţia din termocentrale a fost de 28088,4 milioane kWh în creștere cu 1520,7 milioane kWh (+5,7%). Producţia din hidrocentrale a fost de 14755,2 milioane kWh în scădere cu 4942,9 milioane kWh (-25,1%), iar cea din centralele nuclearo-electrice a fost de 11508,9 milioane kWh în creștere cu 223,0 milioane kWh (+2,0%). Producţia din centralele electrice eoliene în anul 2017, a fost de 7410,5 milioane kWh, în creștere cu 685,3 milioane kWh faţă de anul 2016, iar energia solară produsă in instalaţii fotovoltaice în această perioadă, a fost de 1882,3 milioane kWh, în creștere cu 37,6 milioane kWh faţă de anul 2016. Consumul fi nal de energie electrică în anul 2017, a fost de 54621,0 milioane kWh, cu 0,4% mai mic faţă de anul 2016; iluminatul public a înregistrat o scădere cu 7,0%, iar consumul populaţiei a scăzut cu 5,1%. Exportul de energie electrică a fost de 6548,0 milioane kWh în scădere cu 2039,3 milioane kWh. Consumul propriu tehnologic în reţele şi staţii a fost de 6130,6 milioane kWh în scădere cu 133,5 milioane kWh.

Concluzii

Principala concluzie care se desprinde din analiza producției industriale și a resurselor de energie primară este aceea că România a făcut un mic pas în 2017 pe linia îmbunătățirii activității în această ramură principală a economiei naționale care, în continuare, dă un spor al creșterii produsului intern brut. Atât producția industrială cât și resursele de energie electrică au sporit și, pe această cale, se poate aprecia că există premise ca în perioadă următoare, prin accesarea fondurilor comunitare, prin atragerea de investiții străine directe și determinarea investitorilor autohtoni să se orienteze către domenii industriale, putem vorbi de un proces de reindustrializare. România are nevoie și de un proces de reindustrializare pe lângă îmbunătățirea activității în domeniul agriculturii și al serviciilor. Spun aceasta deoarece, în condițiile nou-create în România, agricultura, deși benefi ciază de condiții naturale extraordinare, datorită imposibilității de a asigura o agricultură bazată pe ultimele cuceriri ale științei și tehnicii agricole (irigații, fertilizare, chimizare etc,) nu mai are o contribuție prea ridicată la formarea produsului intern brut. În paralel, activitatea industrială este una mai ușor de realizat, de a asigura creșterea rentabilității societăților comerciale naționale și multinaționale din acest domeniu. Se impune fundamentarea și consolidarea unui sistem legislativ stimulator pentru atragerea de investiții suplimentare din partea celor care


deja au investit în România sau pentru efectuarea de investiții în țara noastră de către noi consorții și societăți industriale. De asemenea, România trebuie să-și fundamenteze câteva domenii industriale în care are deja expertiză și pe care trebuie să o îmbunătățească pentru a putea astfel să participe la marile proiecte industriale sprijinite prin directivele Uniunii Europene, fi nanțate ca atare și, pe această cale, să se asigure creșterea mai substanțială a ponderii producției industriale la creșterea produsului intern brut. În ceea ce privește resursele de energie primară, acestea au crescut timid și, pe măsura creșterii tuturor activităților în cadrul economiei naționale se impune o utilizare mai rațională a energiei electrice, a celorlalte surse de energie așa încât România, prin posibilitățile interne pe care încă le mai are, dar și prin posibilitatea de accesare a unor importuri de resurse de energie primară, să nu devină o țară tributară politicilor în acest domeniu. Mă refer, în primul rând, la importurile de gaze naturale și țiței, ale căror prețuri sunt dirijate de piețele internaționale care le domină și care le controlează. O ultimă concluzie ar fi aceea că România are potențial și posibilități de a dezvolta mai ales societăți comerciale naționale și multinaționale în domeniul prelucrării, pentru că resursele naturale interne precum și cele din import, mai ales cele din Uniunea Europeană, pot da conținut acestor activități de prelucrare.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Lilea, F.P.C., Burea, D. and Avram, D. (2017). European Union Strategy For Industry, Trade And Services Development. Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 145-158

2. Anghelache, C. (2010). Production of services. Romanian Statistical Review Supplement, 3

3. Anghelache, C. (2010). Management of the Environment and Environmental Risk, Metalurgia International, 5, 206-212

4. Anghelache, C. (1999-2017). Colecția de volume România. Starea economică, Editura Economică, București

5. Beelen, R. et al. (2009). Mapping of background air pollution at a fi ne spatial scale across the European Union. Science of The Total Environment, 407 (6), 1852-1867

6. Bozbas, K. (2008). Biodiesel as an alternative motor fuel: Production and policies in the European Union. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12 (2), 542-552

7. Farole., T., Rodríguez-Pose, A. and Storper, M. (2011). Cohesion Policy in the European Union: Growth, Geography, Institutions. Journal of Common Market Studies, 49 (5), 1089–1111

8. Kahn, M. E., and Mansur, E. T. (2013). Do Local Energy Prices and Regulation Affect the Geographic Concentration of Employment?. Journal of Public Economics, 101, 105-114

9. Vehlow, J, Bergfeldt, B., Visser, R. and Wilén, C. (2007). European Union waste management strategy and the importance of biogenic waste. Journal of Material Cycles and Waste Management, 9 (2), 130–139


10. Wilting, H. and Vringer, K. (2009). Carbon and land use accounting from a producer’s and a consumer’s perspective – an empirical examination covering the world. Economic Systems Research, 21 (3), 291-310

11. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 37 / 12.02.2018 12. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 38 / 12.02.2018 13. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 64 / 14.03.2018 14. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 65 / 14.03.2018


ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF INDUSTRIAL PRODUCTION AND

RESOURCES OF PRIMARY ENERGY IN 2017

Prof. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of BucharestMaria MIREA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesRadu STOICA Ph.D Student ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies

Abstract

Industry continues to have the highest share of gross domestic product growth. Romania had a process of industrialization that broke in 1990, talking about a regressive process of deindustrialisation. On this background, industrial production in Romania has decreased if we compare with pre-1990 periods. In other news, the new market conditions introduced in Romania, as well as the development of domestic or foreign investments, have, over the last period of time, led to a re-industrialization process. However, EU directives foresee increased industrialization in all member countries. Romania is one of those countries that have to increase their concerns in the fi eld of industrial development.

We can state other aspects regarding the development of some

branches specifi c to the industrial development capacity that Romania has

had or that it seeks to regain.

Participation in major projects in the fi eld of industry can only be

achieved through two possibilities. Either through participation in some areas

of activity in which commercial companies, mainly Romania, have a special

capacity towards other states, or by fi nancing some projects in the industrial

fi eld, which is an extra-community form in a certain way. I say this because

the European Union allocates not subsidies but supports the development of

major industrial projects in Europe and this is ensured through funding.

In this regard, we can talk about the fact that some countries are

participating in the major projects and others remain from outside and are

tormented in small projects or national projects which, in competition with the

great capital underlying the development of the industrialized countries’ fad

or have low chances.


The authors analyzed the data provided by the National Institute of Statistics and existing data on the evolution of industrial production at EUROSTAT, and an analysis of the evolution of the extractive industry compared to the processing industry was made, but a number of issues regarding the development of energy were also taken into consideration. The data are presented in gross series or seasonally adjusted series. An analysis was also carried out on the primary energy resources available to Romania with an emphasis on domestic production and import production to ensure the need for primary energy resources. Keywords: industry, energy, production, domain, energy source JEL Classifi cation: L71, O13

Introduction

Industrial production as well as primary energy resources are very importan t elements in ensuring the development of activity in this fi eld. For starters, the article, based on the study, expresses a series of assessments regarding the evolution of industrial production in 2017 compared to the previous year. It compares the data obtained in December with the previous month, but also a comparison of the results obtained in 2017 with similar time periods of the previous year, 2016. I say similar because we are considering here both the months, the quarters, until we get full data analysis for the whole year. We fi nd that industrial production increased by 8.2% on average, but

compared to November, in December we had a 14.8% increase in production

and 7.9% compared to the same month of the previous year, and data adjusted

seasonally by 12.2%. Here is a fi rst appreciation in this area.

Regarding the evolution of the manufacturing and extractive

industries, we fi nd that the processing industry is growing in the extractive

industry. Of course, the mining industry has diminished its activity due to the

fact that a number of resources have exhausted and the growth in this fi eld

may be the most contributing exploration research to attract new resources

into the economic circuit.

An analysis of primary energy resources is then made, which in the

year 207 compared to the previous year, increased. The main primary energy

resources have grown and it is also noticed that imports have also grown

positively, meaning that a more rational way to identify and increase primary

energy resources is required.

In the case of energy resources, the analysis is based on the amount of

net coal exploited, the amount of extracted or imported crude oil, the natural

gas used, the hydroelectric, nuclear or import energy, as well as imported

petroleum products.


From the interpretation of the data provided by the National Institute of Statistics, we fi nd an increase in these resources, which could be more

consistent in order to ensure the necessary electricity. Thus, from the

presentation of the electricity balance, we fi nd that in some areas, in 2017

compared to 2016, there were defi cits that have to be recovered, so that the

economy operates at normal parameters.

Literature review

Anghelache, Anghel, Lilea, Burea and Avram (2017) analyzed aspects

related to the Strategy adopted by the European Union on the development

of industry, trade and services. Anghelache (2010) studied the evolution of

service production in Romania. Anghelache (2010) presented elements related

to environmental risk and its management. Anghelache (1999-2017) carried

out a broad research of Romania’s socio-economic evolution and its results.

Beelen et al. (2009) studied aspects of pollution in the European Union. Bozbas

(2008) studies European Union policy on alternative fuels production. Farole,

Rodríguez-Pose and Storper (2011) analyzes cohesion policy in the European

Union. Kahn and Mansur (2013) studies the correlation between local energy

prices and the geographical concentration of jobs. Vehlow, Bergfeldt, Visser

and Wilén (2007) analyzes the European Union waste management strategy.

Wilting and Vringer (2009) conducted a study on the use of carbon and land

from the perspective of the manufacturer and the consumer.

Research methodology, data, results and discussions

Industrial production and primary energy resources play an important

role in Romania’s economic development. At present, industry continues to be

the main branch contributing to the formation of the Gross Domestic Product.

Despite the fact that after 1990, the industry was practically dismantled

by ineffi cient privatizations, the abandonment of some sectors (the production

of tractors, trucks or bearings) and the lack of any domestic investment. It

remains to focus on attracting foreign direct investment, the use of community

funds and participation in major industrial projects within the European Union.

In this study we focused on the analysis of the industrial evolution in 2017,

the turnover in this fi eld, the new orders in the manufacturing industry and the

evolution of the primary energy resources.

To facilitate the understanding of the aspects of the study, we present

some methodological elements specifi c to the issues addressed, used by the

National Institute of Statistics. Thus, the data source is Industrial Products and

Services of the Monthly Statistical Survey on Industry Short-Term Indicators

(IND TS), in accordance with European Council Regulation no. 1165/1998,


Regulation of the Council and of the European Parliament no. 1158/2005 and European Commission Regulation no. 1503/2006 on short-term statistics. The data were obtained from the type of sampling used, and the sample extraction process is that of the random randomized layered survey without return within each stratum, where the stratifi cation variables are the economic activity and

the enterprise size class according to number of employees.

The Industrial Production Index is an index of outputs or a production

volume index that aims to identify changes in production volume. These indices

measure the evolution on total, sections (mining and quarrying, manufacturing

and supply of electricity and heat, gas, hot water and air conditioning).

In addition to the gross indices of industrial production, monthly and

working-day adjusted indexes and seasonality are calculated on a monthly

basis using the regression method, a method recommended by the European

regulations on short-term indicators (Council Regulation 1165/1998). The

series adjusted by the number of working days was obtained by removing

these effects from the gross series using correction coeffi cients, based on the

regression model used (additive or multiplicative). Establishing the regression

models used for each series is done at the beginning of each year and involves

recalculating the adjusted series calculated in the previous year (recalculation

due to changes in adopted models, the number of regressions used, and

the number of observations available). The adjustment of aggregate levels

was achieved by the direct method which involves direct adjustment of the

aggregate series.

As for the turnover in industry, the data source is the turnover (CA)

chapter of the monthly statistical survey on short-term indicators in industry,

in line with EU regulations. Turnover provides a picture of the sales trend, the

objective of this indicator being to show the evolution of goods and services for

sale. Turnover represents the total revenue recorded by the enterprise during

the reference period arising from both its main business and its secondary

activities, less rebates, draws and other discounts to customers. Subsidies

received from public authorities or EU institutions are included in turnover.

Turnover does not include excise and revenue from the sale or transfer of fi xed

assets. Similarly, the calculation of new orders for industrial products is made.

The data source for the production of electricity from classical (including

biomass) and hydro power plants is the Monthly Statistical Survey on Short-

Term Indicators in Industry and the Monthly Statistical Survey on Electricity

Production in accordance with European Union regulations. The production of

electricity from wind power plants and photovoltaic solar plants is provided by

C.N. TRANSELECTRICA S.A. For nuclear heat, primary energy represents

the energy of the fi ssionable material corresponding to the produced output.


The balance of electricity is based on production and consumption data in the economy, as well as those provided by C.N. TRANSELECTRICA S.A. and electricity distribution companies on electricity consumption for public lighting, population consumption and technological consumption in networks and stations. Analysis of industrial production evolution will be done monthly, quarterly and annually, using raw data series or series adjusted by number of working days and seasonality. Thus, in December 2017, industrial output declined by 14.1% as gross series and increased as series adjusted by number of working days and seasonality by 3.7% compared to the previous month. Compared to the corresponding month of the previous year, industrial output increased both as gross series and as series adjusted by number of working days and seasonality, by 7.9% and 12.2%, respectively. In 2017, compared to 2016, industrial production was higher as gross series by 8.2%. Monthly evolution based on adjusted series is highlighted in the following graph. Data refers to industry, mining, manufacturing and energy.

Monthly evolution of industrial production during January 2010 -

December 2017

Chart no. 1- series adjusted by number of working days and seasonality –

2010=100

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

Ian

-10

Fe

b-1

0M

ar-

10

Ap

r-1

0M

ai-

10

Iun

-10

Iul-

10

Au

g-1

0S

ep

-10

Oct

-10

10

-No

vD

ec-

10

Ian

-11

Fe

b-1

1M

ar-

11

Ap

r-1

1M

ai-

11

Iun

-11

Iul-

11

Au

g-1

1S

ep

-11

Oct

-11

No

v-1

1D

ec-

11

Ian

-12

Fe

b-1

2M

ar-

12

Ap

r-1

2M

ai-

12

Iun

-12

Iul-

12

Au

g-1

2S

ep

-12

Oct

-12

No

v-1

2D

ec-

12

Ian

-13

Fe

b-1

3M

ar-

13

Ap

r-1

3M

ai-

13

Iun

-13

Iul-

13

Au

g-1

3S

ep

-13

Oct

-13

No

v-1

3D

ec-

13

Ian

-14

Fe

b-1

4M

ar-

14

Ap

r-1

4M

ai-

14

Iun

-14

Iul-

14

Au

g-1

4S

ep

-14

Oct

-14

No

v-1

4D

ec-

14

Ian

-15

Fe

b-1

5M

ar-

15

Ap

r-1

5M

ai-

15

Iun

-15

Iul-

15

Au

g-1

5S

ep

-15

Oct

-15

No

v-1

5D

ec-

15

Ian

-16

Fe

b-1

6M

ar-

16

Ap

r-1

6M

ai-

16

Iun

-16

Iul-

16

Au

g-1

6S

ep

-16

Oct

-16

No

v-1

6D

ec-

16

Ian

-17

Fe

b-1

7M

ar-

17

Ap

r-1

7M

ai-

17

Iun

-17

Iul-

17

Au

g-1

7S

ep

-17

Oct

-17

No

v-1

7D

ec-

17

Total industrie Industria extractiva Industria prelucratoare Energie

Data source: National Institute of Statistics

In December 2017, industrial production (gross series) decreased by 14.1% as a result of the drop in the manufacturing industry (-16.3%).


The production and supply of electricity, heating, gas, hot water and air conditioning and mining increased by 9.0% and 2.5% respectively. Industrial production, as series adjusted by number of working days and seasonality, was higher by 3.7% compared to the previous month, supported by increases in manufacturing (+ 4.7%), production and supply of electricity and thermal, gas, hot water and air conditioning (+ 2.4%) and extractive industries (+ 2.3%). Comparing production with the corresponding month of the previous year, industrial production (gross series) increased by 7.9% due to increases in manufacturing (+ 8.9%) and mining and quarrying (+ 5.5%) . The production and supply of electricity and heat, gas, hot water and air conditioning decreased by 0.8%. Industrial production, adjusted by number of working days and seasonality, increased by 12.2% as a result of increases in manufacturing (+ 16.6%), mining and quarrying (+ 6.1%). Also, the production and supply of electricity / heat, gas, hot water and air conditioning increased (+ 0.2%). By comparing the results obtained in this branch of the national economy, by 2017, as compared to 2016, we can see that industrial production (gross series) was 8.2% higher, as a result of the increases of the three industrial sectors, namely the manufacturing industry + 8.9%), mining and quarrying (+ 5.9%) and electricity, gas, hot water and air conditioning (+ 1.0%). The indices calculated for these three sectors (mining, manufacturing and energy) are summarized in table no. 1.

Indices of industrial production, total and sections of industry

Table no. 1- percent –

Industrial Production Index - IPIDecember 2017 to

Year 2017/Year 2016November 2017 December 2016

TOTALB 85,9 107,9 108,2S 103,7 112,2 -

Extractive industryB 102,5 105,5 105,9S 102,3 106,1 -

Manufacturing industryB 83,7 108,9 108,9S 104,7 116,6 -

Energy B 109,0 99,2 101,0S 102,4 100,2 -

B = gross series; S = series adjusted by number of working days and seasonality

Data source: National Institute of Statistics, Press release no. 38 / 12.02.2018


• Evolution of turnover in industry Another signifi cant indicator for assessing the evolution of industrial

production is turnover. Turnover in industry, total (domestic and foreign

market), in nominal terms, increased by 2.2% compared to the previous month

and by 20.7% compared to the same month of the previous year. Turnover

compares to January 2018, which is compared to December 2017 and January

2017.

Value indices of turnover in industry

Table no. 2gross series

January 2018 in % vs :

December 2017 January 2017Industry - total 102,2 120,7- by sections: Extractive industry 82,8 93,3 Manufacturing industry 103,0 121,9

- large industrial groups: Intermediate goods industry 108,3 123,2 Capital goods industry 107,3 123,9 Durable goods industry 105,2 114,1 Current use goods industry 91,4 113,2 Energy industry 90,3 119,8


In chart no. 2 are presented data recorded between January 2010 and January 2018.

Monthly evolution of turnover in industry, by CAEN Rev. 2

- January 2010 - January 2018 -

Chart no. 2- 2015=100-

� � � � � � � � � -��CG��-

�0��#�� &� ��

��

��

�

&�

'�

��

��

��

��

��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((��

��((�

��((�

��((�

��((�

��((�&

��


Analyzing the data recorded in January 2018 compared to the previous month, it results that the turnover in industry in January 2018 compared to the previous month, on a total increase by 2.2%, as a result of the increase in the manufacturing industry (+3 , 0%). Extractive industry declined by 17.2%. By major industrial groupings, the intermediate goods industry (+ 8.3%), capital goods industry (+ 7.3%) and durable goods industry (+ 5.2%) recorded increases. Decreases resulted in the energy industry (-9.7%) and the current use goods industry (-8.6%). Comparing the level of this indicator with that achieved 12 months ago, we fi nd that the turnover in industry in January 2018 as compared to January

2017 increased overall by 20.7% as a result of the increase in manufacturing (

+ 21.9%). Extractive industry declined by 6.7%.

Analyzing the data by large industrial groups, the growth of capital

goods (+ 23.9%), the intermediate goods industry (+ 23.2%), the energy

industry (+ 19.8%), the durable consumer goods industry (+ 14.1%) and the

current use goods industry (+ 13.2%).

• Analysis of new orders in the manufacturing industry in nominal

terms

An important element in the analysis of industrial activity is also the

number of new orders in the manufacturing sector that show the cyclicality

and continuity of production.

Based on the data provided by the National Institute of Statistics, in

January 2018, the new orders in the manufacturing sector, on total (domestic

and foreign market), in nominal terms, increased by 9.2% compared to the

previous month compared to the corresponding month of the previous year by

21.5%. The data are presented in graphical form, resulting more clearly in the

evolution from January 2010 to January 2018.


Monthly evolution of new orders in the manufacturing industry

- January 2010 - January 2018--

Chart no. 32015=100��CG��

��

��

��

��

&�

��

��

��

��

�&�

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((��

)��((��

*�((��

��((��

*�((��

��((��

��((��

��((��

#��((��

��((��

��((��

"��((��

��((�

)��((�

*�((�

��((�

*�((�

��((�

��((�

��((�

#��((�

��((�

��((�

"��((�

��((�&

��+�!,��-,%.+/,�!��,% 0 0/ 0 0+

Intermediate Goods Industry (IBI); Capital Goods Industry (IBC); Durable goods industry

(IBF); Current use goods industry (IBU).

In table no. 3 the data recording the order value evolution of orders in January 2018 compared to December 2017 and January 2017 are synthesized in the following sectors: intermediate goods industry, capital goods industry, durable goods industry, current use goods industry.

Value indices of new orders in gross series manufacturing

Table no. 3gross series

January 2018 in % vs :

December 2017 January 2017Manufacturing based on orders - total 109,2 121,5 Intermediate goods industry 101,0 120,1

Capital goods industry 114,5 124,8

Durable goods industry 102,6 114,0

Current use goods industry 105,1 106,9



From the study of the data presented in table no. 3 shows that new orders from the manufacturing industry were released in January 2018, compared with the previous month, by 9.2%, as a result of the increases in the capital goods industry (+ 14.5%), industry (+ 5.1%), durable goods industry (+ 2.6%) and intermediate goods industry (+ 1.0%). Comparing the January 2018 and January 2017 results, the increase in new orders in manufacturing in January 2018, compared to the corresponding month of the previous year, increased by 21.5% as a result of increases in the goods industry capital goods (+ 24.8%), intermediate goods industry (+ 20.1%), durable consumer goods industry (+ 14.0%) and general use goods (+ 6.9%).

• Analyzing the evolution of primary energy resources in 2017 According to the data provided by the National Institute of Statistics, in 2017, primary energy resources increased by 3.3% and electricity prices decreased by 3.4% compared to 2016. The main primary energy resources in in 2017, totaled 34291.4 thousand tons of petroleum equivalent (tep) (conventional fuel with a calorifi c value of 10000 Kcal / kg), increasing by

1101.6 thousand toe versus 2016. The domestic production amounted to

21303.5 thousand toe , increasing by 814.3 thousand toe versus the previous

year, and the import was 12987.9 thousand toe.

In table no. 4 the comparative data for the years 2016 and 2017 are

presented in absolute and relative fi gures on the main resources.

Main primary energy resources - provisional data -

Table no. 4thousand tons of oil equivalent

Year 20172017 compared to 2016

Differences (±) - % -

Total Production Import Total Production Import Total Production Import

Resources - total 34291,4 21303,5 12987,9 +1101,6 +814,3 +287,3 103,3 104,0 102,3

from which:

Net charcoal 5164,7 4654,6 510,1 +418,1 +427,8 -9,7 108,8 110,1 98,1

Oil 11175,9 3421,7 7754,2 +130,1 -155,8 +285,9 101,2 95,6 103,8Natural gas

usable9282,1 8337,7 944,4 +621,7 +850,5 -228,8 107,2 111,4 80,5

Hydroelectric

power,5203,8 4889,5 314,3 -300,9 -308,2 +7,3 94,5 94,1 102,4

nuclear energy

and import

electricity

2985,8 _ 2985,8 +262,2 _ +262,2 109,6 _ 109,6


In 2017, electricity was 67,299.6 million kWh, down 2392.2 million

kWh compared to 2016.


Data on electricity production and consumption are presented in table no. 5.

Electricity balance

- provisional data-Table no. 5

Year 2017 2017 as compared to 2016Millions

kWhDifferences (±)- million kWh -

%

Resources - total 67299,6 -2392,2 96,6- Production 63645,3 -2476,3 96,3 - in classic thermo-power stations 28088,4 +1520,7 105,7 - in hydropower plants 14755,2 -4942,9 74,9 - in nuclear power stations 11508,9 +223,0 102,0 - in wind power plants 7410,5 +685,3 110,2 - in photovoltaic solar power plants 1882,3 +37,6 102,0- Import 3654,3 +84,1 102,4Destinations - total 67299,6 -2392,2 96,6- Final consumption 54621,0 -219,4 99,6 - in the economy 42622,1 +443,2 101,1 - public lighting 553,0 -41,8 93,0 - population 11445,9 -620,8 94,9- Technological consumption in networks and stations 6130,6 -133,5 97,9- Export 6548,0 -2039,3 76,3Data source: National Institute of Statistics, Press release no. 37 / 12.02.2018

Production in thermal power plants was 28088.4 million kWh, up 1520.7 million kWh (+ 5.7%). Hydroelectric power production was 14755.2 million kWh decreasing by 4942.9 million kWh (-25.1%), and that in nuclear power plants was 11508.9 million kWh, up 223.0 million kWh (+ 2.0%). The production of wind power plants in 2017 was 7410.5 million kWh, up 685.3 million kWh compared to 2016, and the solar energy produced in photovoltaic plants in this period was 1882.3 million kWh , up 37.6 million kWh compared to 2016. Final electricity consumption in 2017 was 54621.0 million kWh, 0.4% lower than in 2016; public lighting decreased by 7.0%, and household consumption declined by 5.1%. Electricity exports were 6548.0 million kWh decreasing by 2039.3 million kWh. Technological own consumption in networks and stations was 6130.6 million kWh decreasing by 133.5 million kWh.


Conclusion

The main conclusion that emerges from the analysis of industrial production and primary energy resources is that Romania took a small step in 2017 to improve its activity in this main branch of the national economy, which further raises gross domestic product growth . Both industrial production and electricity resources have increased and it can be appreciated that in the next period, by accessing Community funds, attracting foreign direct investment and the determination of domestic investors to focus on industrial, we can talk about a re-industrialization process. Romania also needs a re-industrialization process in addition to improving its work in the fi eld of agriculture and services. I say this because,

under the newly created conditions in Romania, agriculture, although

enjoying extraordinary natural conditions, due to the impossibility of

securing agriculture based on the latest conquests of agricultural science and

technology (irrigation, fertilization, chemistry, etc.) too much contribution to

the formation of gross domestic product.

In parallel, industrial activity is easier to achieve, to ensure the

profi tability of national and multinational commercial companies in this fi eld.

It is necessary to substantiate and consolidate a stimulating legislative

system to attract additional investments from those who have already invested

in Romania or to make investments in our country by new consortia and

industrial companies.

Also, Romania has to base its work on a number of industrial fi elds

in which it already has expertise and needs to improve in order to be able

to participate in the major industrial projects supported by the EU directives

fi nanced as such and, a more substantial increase in the share of industrial

production in the growth of gross domestic product is ensured.

As far as the primary energy resources are concerned, they have

grown shy and, as all the activities within the national economy increase, more

rational use of electricity, other energy sources, is required so that Romania,

through the internal possibilities that still exist it has, but also through the

possibility of accessing some imports of primary energy resources, not to

become a policy tributary in this fi eld. I refer, fi rst of all, to imports of natural

gas and crude oil, whose prices are directed by the international markets that

dominate and control them.

A fi nal conclusion would be that Romania has the potential and

possibilities to develop mainly national and multinational trading companies

in the fi eld of processing, because domestic and imported natural resources,

especially those in the European Union, can contain these activities processing.


References

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Lilea, F.P.C., Burea, D. and Avram, D. (2017). European Union Strategy For Industry, Trade And Services Development. Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 145-158

2. Anghelache, C. (2010). Production of services. Romanian Statistical Review Supplement, 3

3. Anghelache, C. (2010). Management of the Environment and Environmental Risk, Metalurgia International, 5, 206-212

4. Anghelache, C. (1999-2017). Colecția de volume România. Starea economică, Editura Economică, București

5. Beelen, R. et al. (2009). Mapping of background air pollution at a fi ne spatial scale across the European Union. Science of The Total Environment, 407 (6), 1852-1867

6. Bozbas, K. (2008). Biodiesel as an alternative motor fuel: Production and policies in the European Union. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12 (2), 542-552

7. Farole., T., Rodríguez-Pose, A. and Storper, M. (2011). Cohesion Policy in the European Union: Growth, Geography, Institutions. Journal of Common Market Studies, 49 (5), 1089–1111

8. Kahn, M. E., and Mansur, E. T. (2013). Do Local Energy Prices and Regulation Affect the Geographic Concentration of Employment?. Journal of Public Economics, 101, 105-114

9. Vehlow, J, Bergfeldt, B., Visser, R. and Wilén, C. (2007). European Union waste management strategy and the importance of biogenic waste. Journal of Material Cycles and Waste Management, 9 (2), 130–139

10. Wilting, H. and Vringer, K. (2009). Carbon and land use accounting from a producer’s and a consumer’s perspective – an empirical examination covering the world. Economic Systems Research, 21 (3), 291-310

11. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 37 / 12.02.2018 12. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 38 / 12.02.2018 13. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 64 / 14.03.2018

14. Institutul Național de Statistică, Comunicat nr. 65 / 14.03.2018


Poate fi o soluţie statistică de calcul a indicelui de coeziune socială raportul dintre salariul mediu şi minim în România?

Prof. univ. dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

Universitatea din Pitesti

Rezumat O corelație recunoscută în plan economic general și conturată drept evoluție economică naturală urmează traiectoria factorială: investiții – productivitate – salarii. În paralel, coeziunea socială constituie alături de rata creșterii economice, rata șomajului, rata infl ației și defi citul balanței de comerciale indicatori de pilotaj consacrați în politicile macroeconomice, dar și cele cinci dimensiuni ale pentagonului “magic” al unei economii. Cele două afi rmații anterioare constituie fi ecare în parte o bară limitativă a unui spațiu de discuții, iar articolul se plasează practic între ele. Un aspect derivat de aici este acela că articolul nu putea să fi e conceput decât ca “între bare” și intitulat tot ca o întrebare, drept consecință logică evidentă. Numai că în demersul acestui articol, autorul a trebuit să încerce să găsească răspuns nu la una, ci la mai multe întrebări derivate din câteva aspecte problematice și care constituie substanța fi nală a acestuia: i) Ce sunt din punct de vedere statistic salariul minim, mediu și maxim într-o economie? ii) Există similitudini evolutive salariale pe tema salariului mediu și minim, în plan global și în Uniunea Europeană (UE)? iii) În ce măsură dinamica salarială reală este afectată de evoluțiile diferențiate ale salariului minim, maxim și mediu ? iv) Cât de veridică poate fi o soluție statistică de calcul a indicelui de coeziune socială în România, cuantifi cată prin evoluția raportului dintre salariul maxim sau mediu și minim ? v) Degradarea semnifi cativă a coeziunii are drept cauză exclusiv numărătorul? vi) Când evoluția excesivă a numitorului poate crea probleme de ecluziune sau chiar gravă inechitate? vii) Care este viitorul relației minim - mediu - maxim în populația statistică salarială din România? Autenticitatea întrebărilor naște de la sine înțeles și originalitatea articolului și a concluziilor sale repunând îndiscuție mereu certitudinile aparente legate de prognoza tendinței salariului mediu în raport cu cel minim. Cuvinte cheie: indicator statistic de coeziune socială, salariul minim, maxim mediu, câștig salarial, ditribuție salarială, coefi cient de omogenitate.


Introducere în căutarea unui răspuns la o primă întrebare Relația generatoare de dezvoltare și bunăstare economică și socială poate fi restrânsă la o formulare devenită clasică a unei corelații esențiale macroeconomice: investiții mai mari - productivitate mai mare - salariu mai mare (proveniența americană clară a acesti asocieri rezultând de îndată ce se apelează la exprimarea simultan plastică și sintetică, ce caracterizează limba engleză și pragmatismului american: higher investments - higher productivity - higher wage). Demersul introductiv al articolului este sintetizat în întrebarea referitoare la: “Ce sunt din punct de vedere statistic salariul minim, mediu și maxim într-o economie?”. În orice statistică descriptivă aceste trei valori reprezintă elementele descriptive defi nitorii ale unei distribuții de date salariale, astfel încât diferența dintre valoarea maximă și minimă generează amplitudinea absolută a seriei sau câmpul ei maxim de împrăștiere, iar prin raportarea acestei diferențe la valoarea medie se obține amplitudinea relativă exprimată procentual. Se disting aici două aspecte importante, primul este legat de semnalul de omogenitate al distribuței salariale care nu trebuie teoretic să depășească 200% (de preferat fi ind să se plaseze sub această valoare chiar), iar al doileadescrie preferința pentru o anumită valorea medie (din setul clasic al indicatorilor tendinței centrale: medie, mediană și mod sau dominantă). Toate aceste elemente permit prin determinarea coefi cienților de variație și asimetrie, împreună cu testarea Jarque – Bera, formularea unei concluzii privind omogenitatea, simetria și normalitatea seriei de date analizate statistic descriptiv (Săvoiu, 2012, p. 97). Cu alte cuvinte, orice indicator statistic, inclusiv acela aferent salariilor este valid, atâta timp cât rămâne produsul gândirii unui statistician care l-a analizat atent pornind de la criteriile de omogenitate, asimetrie și normalitate distribuțioală.

1. Există similitudini evolutive salariale pe tema salariului mediu și minim în plan global și în Uniunea Europeană?

În dorința de a sublinia rolul evaluator impotant al cercetării economice, Joseph Alois Schumpeter încă din 1951, exagera utilitatea abordărilor statistice, printr-o afi rmaţie devenită celebră conform căreia economia sau fenomenele pe care aceasta le studiază ar fi „cea mai cantitativă dintre toate ştiinţele”, deoarece faptele pe care această ştiinţă „le observă sunt transformate în numere de viața

însăşi”, incluzând natural aici și compensarea forței de muncă prin salariul individual pentru activitatea economică realizată (Dinu, Savoiu, Dabija, 2017) Din punct de vedere istoric, mitul conform căruia modifi carea ascendentă a salariului minim rămâne cea care determină creşterea salariului mediu și maxim pe piaţă împlinește aproape opt decenii de existență și are origini tot în economia


americană. Astfel, în 1938, când salariul mediu orar plătit în industria americană era de aproximativ 63 de cenţi, Congresul SUA a adoptat o lege care a stabilit salariul minim la 25 cenţi, fi xând astfel primul raport internațional între salariul orar mediu și minim de 2,5 un raport pe care l-a menținut ulterior în situații chiar critice cum a fost aceea imediat postbelică, în 1945, când salariul mediu orar al muncitorilor din fabricile din SUA atinsese 1,02 $, ceea ce a indus o majorare a salariului minim la 40 cenţi. Raportul s-a diminuat apoi treptat și în economia americană, astfel că în 1961, când salariul mediu orar s-a situat la 2,30 $, nivelul minim a fost ridicat la 1,15 $ (raportul devenind practic 2,0). O primă concluzie, derivată din cele de mai sus, ar putea fi aceea că pe măsură ce creşte salariul mediu orar (și nu invers), salariul minim trebuie crescut cel puţin în aceeaşi măsură (dar păstrat ca multiplicator în limitele 2,0 - 2,5 pentru un nivel mediu de dezvoltare al unui stat asimilând decalajele tehnologice și manageriale de aproape o jumătate de secol între nivelul economiei SUA și cel al economiei României). Desigur că lucrurile se complică, atunci când se are în vedere, nu evoluția nominală a raportului ci, aceea reală, axată pe puterea de cumpărare a salariului minim și mediu (acoperirea cheltuielilor minime pentru supraviețuirea unui menaj în SUA și România fi ind semnifi cativ diferite în conținut și structură, dacă se pornește de la acoperirea printr-un coș tradițional evident diferit de produse și servicii a salariului minim). Un alt aspect ce generează un al treilea mod de investigare și evaluare este intensitatea oscilantă a corelației dintre indicii salariului real și PIB-ului real. Evoluția indicilor salariului real în România a fost mereu decalată în raport cu dinamica indiclor reali ai PIB-ului. Asfel, într-o viziune comparabilă, în timp ce abia în 2004, PIB-ul României atingea nivelul din 1990, indicele salarial real în același an 2004 se plasa la numai 78,3% din 1990 (amplitudinea acestui indice salarial real apropiindu-se tot mai mult de 100%, în 2017, pornind de la limitele deja existente, respectiv de la cea minimă din anul 1997, de 56,2%, la cea maximă de 144,6% din 2015). Nu există, cel puțin după anul 2000 și nici chiar în ultimul deceniu, adică din 2007, de când România a aderat la UE, un consens european, referitor la salariul minim și la legătura dintre acesta și salariul mediu sau maxim. Dacă în România apariția legislativă a unui salariu minim coincide cu 1.10.1993, în anul 2006, un astfel de concept limitativ econimic al compensării salariatului nu era impus impus prin lege în Austria, Cipru, Danemarca, Finlanda, Germania, Italia, Suedia (ca exemplifi care a diversității abordărilor în Germania legea salariului minim apărând abia în 3 iulie 2014 când nivelul acestuia este stabilit la 8,50 € pe oră). Soluțiile de creștere a salariului minim și corelațiile acestuia cu salariul mediu și maxim sunt complet diferite în țarile membre ale UE. În raport cu anul 2000, de exemplu, evoluțiile ascendente ale salariului minim au


fost mari pentru statele devenite recent membre ale UE (în Slovacia salariul minim a crescut cu 230% în Ungaria cu 200%, în Cehia cu 190%, în Slovenia cu 100%, etc. Confruntarea nivelui efectiv al salariului minim complică și mai tare orice analiză nivelului (de exemplu în anul 2010, în Bulgaria se identifi că cel mai mic nivel de 292 de dolari SUA, urmată de România cu 320 de dolari SUA, în timp ce nivelul maxim apare în Luxemburg, unde se oferă 1687 dolari SUA drept salariu minim lunar. Nici raportul dintre salariul minim și cel mediu nu deține paliere

asemănătoare și nici benzi relativ înguste specifi ce, chiar și în cazul noilor economii membre ale UE (la nivelul anului 2016 raportul fi ind de 0,34 în

Cehia, 0,39 în Ungaria, 0,41 în România, 0,43 în Polonia etc.)

Din păcate, nici în plan global și nici în cel european nu există similitudini evolutive salariale pornind de la tema salariului mediu și minim, vizibile mai ales conform raportului dintre valoarea maximă și minimă a salariului minim, într-un areal geografi c bine delimitat (în 2010, în plan global raportul atingând 281, iar în Uniunea Europeană 5,78).

2. În ce măsură dinamica salarială reală este afectată de evoluțiile diferențiate ale salariului minim, maxim și mediu ?

Pentru a da răspuns la această întrebare se impune un studiu statistic recent al omogenității, asimetriei și normalității populației salariale din

România. Conform datelor disponibile pe intervale de variație din Anuarul

statistic al României (2016), în anul 2015 nivelul salariului minim a fost de aproximativ 2500 lei iar o statistica descriptivă ar putea fi generată cu un nivel

acceptabil de eroare sub 5% din prelucrarea tabelului nr. 1

Distribuția pe intervale de variație a populației salariale, conform anchetei salariale din luna octombrie 2015 (cercetarea salarială S3)

Tabel nr. 1

PondereaInterval de

variație

Centrul de interval

(separat minim și maxim)

Contribuția în salariul mediu și

calculul fi nal al acestuia0,16 1050 1050 1680,27 1050- 1500 1275 344,250,16 1500 -2000 1750 2800,19 2000-3000 2500 4750,09 3000-4000 3500 3150,05 4000-5000 4500 225

0,025 5000-6000 5500 137,50,015 6000-7000 6500 97,50,01 7000-8000 7500 75

0,007 8000-9000 8500 59,50,023 12000 12000 276

TOTAL 2452,75

Sursa de date: Calcul realizat de autor pornind de la Anuarul statistic al României, 2016.


Valorea abaterii medii pătratice sau a deviației standard (Trebici, 1985), din datele anterioare este 1512,8 lei ceea ce conduce în calcul clasic la un coefi cient de omogenitate sau variație de 60,5% (tabel nr. 2):

Elemente de calcul ale omogenității populației din care a fost cuantifi cat

salariul mediu

Tabel nr. 2

Abatereaintervalului

(Abaterea intervalului)2

Pondereaintervalului Total

Pondere interval în variația totală

1450 2102500 0,16 336400

10%

1225 1500625 0,27 405168,75750 562500 0,16 900000 0 0,19 0

1000 1000000 0,09 900002000 4000000 0,05 2000003000 9000000 0,025 2250004000 16000000 0,015 2400005000 25000000 0,01 2500006000 36000000 0,007 2520009500 90250000 0,023 20757505 90 %

TOTAL 22846073,75 100%Sursa de date: Calcul realizat de autor pornind de la Anuarul statistic al României, 2016.

O primă constatare statistică importantă arată că populația salarială în România este eterogenă și nu se recomandă valorifi carea în construcții statistice ulterioare (de exemplu un indice de coeziune socială axat pe această medie nereprezentativă) a salariului mediu, ci doar al mediilor parțiale specifi ce unor subpopulații omogene determinate de activitățile economice. O a doua concluzie utilă rezultată din acest calcul arată că distribuția este asimetrică (Săvoiu, 2012, 2013) și chiar vizibil anormală (fi gura nr. 1)


Distribuția populației salariale conform intervalelor de variație

Figura nr. 1

Cea de-a treia concluzie este poate și cea mai importantă, respectiv aceea că 90% din variația totală și din substanța dispersiei aparține ultimului interval sau altfel spus este determinată de salariul maxim, ceea ce traduce polarizarea excesivă, în paralel cu eterogenitatea, asimetrie și anormalitate distribuțională. Ceea ce ar putea rezulta de aici ar putea să fi e o falsă generalizare a distribuției salariale globale sau europene. Pentru a putea înțelege clar că anormalitatea ține în mod clar și exclusiv de comportamentul economiei românești trebuie comparată distribuția sa salarială din fi gura nr. 1 cu distribuția globală cu care se aseamană, în debutul analizei grafi ce la nivelul anului 1960, dar care se normalizează în următoarele patru decenii, până în anul 2000, conform studiului realizat în 2014, de van Zanden și echipa sa de coautori (fi gura nr. 2):


Distribuția globală a veniturilor între 1960 și 2000

Figura nr. 2

Surse: van Zanden et al. 2014; Gapminder and OECD, 2014.

Ce se întâmplă practic cu veniturile salariale în România pare să fi e

tot mai difi cil de înțeles, dincolo de datele salariale și erodarea normei de onestitate a salariaților (Săvoiu, 2013a), derivată din procentele ridicate ale PIB-ului subteran (care au atins chiar și în perioada postaderare valori de peste 30%). Toate aceste aspecte arată o erodare a distribuției salariale în România, care are un precedent global similar în trecutul îndepărtat al economiei internaționale, adică acum o jumătate de veac. Această alterare a normalității distribuției populației salariale poate fi completată cu tendințele de creștere globală a inegalității veniturilor conform WIR 2017 (Pickety, 2017) care marchează trenduri europene ascendente de inegalitate (fi gura nr. 3):

Tendințele de creștere globală a inegalității veniturilor conform WIR 2017

Figura nr. 3

Sursa: World inequality report, 2017. [online] Available at: http://wir2018.wid.world/[Accessed 23 January, 2017]


3. Trei întrebări statististice instrumentale asociate tematic Cât de veridică poate fi o soluție statistică de calcul a indicelui de coeziune socială în România, cuantifi cată prin evoluția raportului dintre salariul maxim sau mediu și minim ? Cele mai simple soluţii de prezentare statistică conjuncturală (Săvoiu,

2012; 2013b) a economiei într-o manieră sintetică sunt considerate: i) „careul strategiei economice” care cuprinde rata creşterii economice, rata

infl aţiei, rata şomajului şi soldul balanţei comerciale; ii) „pentagonul magic”,

rezultat din (mini)sistemul de indicatori anteriori la care se adaugă indicele

de coeziune socială (de exemplu ca IRS sau raportul între veniturile maxime

şi cele minime la nivelul economiei analizate).

Se pot enumera mai mulți indicatori ai echilibrului social şi comunitar (apți să evalueze armonia şi coeziunea socială): a)indicatorul de coeziune socială (ICS); b) ecartul dintre salariul minim şi maxim; c) raportul dintre salariul mediu și minim; d) greve şi confl icte; e) indicele de cost al vieţii şi al dezvoltării umane; f) gradul de concentrare a veniturilor etc. În practică pot apare concret două soluții de construcție a unui indicator de coeziune socială:

Soluţia A – alegerea unui raport salarial între indicatori absoluți

(inclusiv analiza unor efecte rezultate din analiza numărătorului)

Coeziunea socială vizează o modalitate de repartizare a veniturilor între subiectele economice şi membrii societăţii. Indicatorul coeziunii sociale

(ICS) apare mai nou sub denumirea de raport al echităţii sociale din polarizarea

excesivă a veniturilor și este constituit de „raportul dintre veniturile personale

cele mai mari sau înalte şi veniturile personale cele mai mici sau scăzute”

întregit şi de evoluţiile câştigului salarial mediu net real şi minim net real

(Săvoiu, 2013b, p.169).

Indicele de coeziune (ICS) sau echitate socială (IES) este un raport

între valoarea maximă şi cea minimă a câştigului salarial (brut sau net):

ICS = Salariul maxim : Salariul minim (1)

(prin valori legiferate și concretizate într-un raport specifi c grilei de

salarizare a domeniului public, de exemplu 6 la 1 sau 8 la 1 ori 12 la 1).

De ce nu se poate totuși aplica ICS prin raportul clasic xpus mai sus?

Un prim motiv ar fi acela că există posibilitatea reală a cuantifi cării salariului

maxim (de regulă necomunicat ofi cial în economia României, deoarece se

constată că există salarii plătite în euro mai mari decât cel aparent maxim al

președintelui țării). Un al doilea este dat de coexistența unor soluții ascunse prin sporuri ulterioare, tichete etc. care produc schimbarea substanțială a veniturilor reale și implicit salariului minim sau maxim. Un alt motiv îl conferă


existența agențiilor și arealor plasate ambiguu în interstiții de proprietate publică și privată, unde se benefi ciază de salarii necunoscute sau al căror calcul nu este niciodată cunoscut (inclusiv comisioane speciale anuale). Apar automat două întrebări derivate: 1) Degradarea semnifi cativă a coeziunii are drept cauză exclusivă numărătorul ICS ? și 2) Când evoluția excesivă a numitorului poate genera probleme de ecluziune sau chiar gravă inechitate? În general, inechitatea apare ca urmare a denaturării ICS, prin valori excesive ale numărătorul indicelui (simultan cu creșterea frevvenței populației salariale plasate acolo) și manifestată prin polarizări aparent inexplicabile sau neexplicate social în mod real. În situații de egalizare salarială (opuse compensării salariale variate a unor activități distincte) se va constata că și numitorul indicelui poate „denatura” coeziunea socială în cazul când exagerarea se produce prin excesul minimizării și egalitarismului compensării, care absoarbe frecvențe majore ale salariaților și populației salariale, apropiind până la identitate salariile între ele și cu salariul minim, în marea lor majoritate Istatistic salariul mediu, median și chiar modal se apropie excesiv de salariul minim. În mod practic un astfel de indicator statistic de tip ICS (conform soluției A) nu poate fi construit în România.

Soluţia B – alegerea unui raport salarial de tip indicator mediu și

minim relansează discuția despre media utilizată fără riscuri sau

reprezentativă (implicit despre populația omogenă sau eterogenă

salariaților)

În tabelul nr. 3 se prezintă o construcție a indicatorului statistic de tip ICS, axat pe raportul între salariul mediu și minim (sub rezerva esențială a eterogenității populației salariale în România, implicit a lipsei de reprezentativitate a valorii salariului medii și a riscului major al utilizării sale):


Indicele de Coeziune Socială (ICS), între 1993 și 2018Tabel nr. 3

Nr.crt.

Document HG/AN

În vigoare de la:

Salariul minim (ROL sau * =

RON)

Salariul mediu net (ROL sau * =

RON)

ICS = Raportul dintresalariul mediu şi

minim1 586/1993 1.10.1993 40.200 ROL 79.732 ROL 1,9832 683/1193 1.12.1993 45.000 ROL 101.331 ROL 2,2523 85/1994 15.03.1994 60.000 ROL 112.603 ROL 1,8774 353/1994 1.07.1994 65.000 ROL 142.657 ROL 2,1955 184/1995 1.03.1995 75.000 ROL 182.803 ROL 2,4376 594/1995 1.07.1995 97.000 ROL 218.535 ROL 2,2537 27/1997 1.02.1997 150.000 ROL 456.305 ROL 3,0428 468/1997 1.08.1997 225.000 ROL 650.641 ROL 2,8929 468/1997 1.10.1997 250.000 ROL 797.194 ROL 3,189

10 183/1998 1.04.1998 350.000 ROL 1.045.498 ROL 2,98711 296/1999 1.05.1999 450.000 ROL 1.460.453 ROL 3,24512 101/2000 1.02.2000 700.000 ROL 1.748.052 ROL 2,49713 1166/2000 1.12.2000 1.000.000 ROL 2.911.570 ROL 2,91214 231/2001 1.03.2001 1.400.000 ROL 2.819.240 ROL 2,01415 1037/2001 1.03.2002 1.700.000 ROL 3.666.430 ROL 2,15716 1105/2002 1.01.2003 2.500.000 ROL 4.730.761 ROL 1,89217 1515/2003 1.01.2004 2.800.000 ROL 5.771.049 ROL 2,06118 2356/2004 1.01.2005 3.100.000 ROL 7.233.398 ROL 2,33319 1766/2005 1.01.2006 330* RON 866* RON 2,62420 1507/2007 1.01.2007 390* RON 1.042* RON 2,67221 1507/2008 1.01.2008 500* RON

1.309* RON2,618

22 1051/2008 1.10 2008 540* RON 2,42423 1051/2008 1.01.2009 600* RON 1361* RON 2,36824 1051/2008 1 .01.2010 600* RON 1.391* RON 2,318

25 1193/2010 1.01.2011 670* RON 1.444* RON 2,155

26 1225/2011 1.01.2012 700* RON 1.507* RON 2,15327 1225/2011 1.01.2013 700* RON

1579: 780 2,02428 23/2013 1.02.2013 750* RON29 23/2013 1.07.2013 800* RON30 871/2013 1.01.2014 850* RON

1697 : 875 1,93931 871/2013 1.07.2014 900* RON32 1091/2014 1.01.2015 975* RON

1859: 1013 1,83533 1091/2014 1.07.2015 1050* RON

34 1017/2015 1.05.2016 1250* RON 2046: 1183 1,72935 1017/2015 1 .02.2017 1450* RON 2380 :1433 1,661

Sursa: Adaptat după (Săvoiu, 2013, pp. 169-170)

În ultimii 24 de ani au avut loc 35 de modifi cări legislative ale salariului minim, începând cu anul 1993. Prezentarea indicatorului statistic construit printr-un grafi c expresiv (fi gura nr. 4) identifi că o tendință continuă de diminuare a raportului specifi c ICS, în ultimii 10 ani, practic de la aderarea la UE,. Acest proces continuu denaturează populația salarială fi ind accentuat de anormalitatea distribuției salariilor nete prin frecvența de schimbare devenită bianuală ca și prognozele macroeconomice în România. Indicatorul ICS atinge la fi nal valori tot mai relevante pentru anormalitatea evolutivă a distribuției


salariilor, confi rmând exagerarea care se produce prin excesul minimizării și egalitarismului compensării, care absoarbe frecvențe majore ale salariaților,

apropiind excesiv salariile între ele și cu salariul minim apropiindu-se tot mai mult de valoarea de 1,5 -1,6 (fi gura nr. 4):

Evoluția ICS în România după 1993

Figura nr. 4

Sursa: Datele indicatorului construit de autor în tabelul nr. 3

Notă: Realizat cu pachetul de programe EViews

4. Care este viitorul relației minim – mediu - maxim în populația

statistică salarială din România?

Din luna ianuarie 2018 salariul minim brut a devenit 1900 lei din care, de această dată, nivelul salariului minim net este dat de numai 1162 lei (61,1%). Nivelul salariului minim brut conform tendinței deja anunțate

în România, în următorii 2 ani, va fi de 2.200 lei în 2019 și 2.400 lei în 2020. Circa 1,55 de milioane de români sunt deja plătiţi cu salariul minim brut pe economie, în baza unui contract de muncă, arată datele Ministerului Muncii. (conform sursei ECONOMICA.net ) ceea ce subliniază o aglomerare excesivă în apropierea salariului minim, unde populația salarială se afl ă

în creștere cu mai bine de 0,65 milioane comparativ cu anul 2015. Pentru aceeași perioadă conform prognozelor oferite de Comisia de specialitate din România valorile așteptate ale salariului mediu brut și net sunt cele expuse în

tabelul nr.4:


Prognoza salariului minim brut, net și minim între 2018 și 2021

Tabel nr. 4Indicator al Comisiei de Prognoză sau guvernamental* 2018 2019 2020 2021

Câştigul salarial mediu brut lunar - lei/lună 4162 4507 4841 5190

Câştigul salarial mediu net lunar - lei/lună 2614 2834 3045 3268

*Câştigul salarial minim lunar - lei/lună 1900 2200 2400 -

Sursa: http://www.cnp.ro/user/repository/prognoze/prognoza_2017_2021_varianta_de_iarna_2018.pdf

Începând cu anul 2018, schimbările structurale survenite în componența salariului brut conduc la imposibiltatea utilizării lui în comparații ale evolutiei temporale, din cauza lipsei de comparabilitate statistică. Analog datele despre salriul minim nu mai pot fi nici ele utilizate deoarece sunt expuse aceleiași schimbări structurale Oricine va continua însă să facă acest lucru apelând la indicatori statistici ce sună aparent identic, va ajunge la concluzii complet alarmante și oricum necomparabile cu restul seriei afl ate sub impactul lipsei de reprezentativitate prin eterogenitatea excesivă a datelor și conținutul ambelor noțiuni (respectiv salariul mediu și salariul minim). Astfel, raportul dintre câştigul salarial mediu net lunar și salariul minim (ICS prognozat) devine un alarmant semnal al egalizării excesive și al descurajării procesului de compensare: 1,288 în 2019 și 1,269 în 2020. Toate aceste valori prognozate nu sunt coerente și reale, ci mai curând aparente și ar trebui regandite in termeni reali si nu nominali.

5. O remarcă fi nală care naște alte întrebări

O creștere a salariului minim este necesară, dar nu cu alterarea completă a structurii salariilor, altfel spus cu păstrarea unor grile care să asigure formarea unei clase de mijloc care să confere o distribuție normală populației salariale ceea ce aduce cu sine coeziune socială. Aceeași creștere a salariului minim este utilă dar numai când în prealabil a avut loc o majorare a efortului investițional și o creștere a productivității, altfel generează o reducere tot mai accentuată a locurilor de muncă pentru a menține macroechilibre necesare funcționării unei economii naționale. Câteva aspecte cu mult mai grave se ascund în afara acestui potențial indicator (ICS) care oferă un semnal important, dar nu mai poate cuantifi ca, compara sau confrunta: Cum arată salariul maxim din cumulări salariale într-o gospodărie sau familie? Cum arată veniturile unei categorii care împarte toate salariile la nivel de familie sau gospodărie? Pentru a nu deveni confl ictuale și profund dezechilibrante aceste majorări de salarii minime ar trebui să fi e însoțite de o reașezare a scalării tuturor salariaților. Abordarea salarială conform căreia salariul minim al unui salariat fără studii superioare în sector


public să fi e egală cu aceea a unui salariat cu studii superioare sau diferențiată rezidual cu câteva sute de lei nu poate decât să contribuie la demotivarea educațională și la degradarea, dacă mai este posibilă peste nivelul actual, a învățământului superior. O întrebarea fi nală este inevitabilă pentru orice statistician: Cui prodest să distrugi complet structura unui indicator statistic fără să asiguri anticipat criterii de comparabilitate ulterioară ? Înclin să cred că ar fi normal să fi e valorifi cată anticipat și expertiza statistică în toate modifi cările structurale, pentru a găsi soluții de comparabilitate și confruntare, fără de care orice analiză economică în termeni reali devine imposibilă.

Bibliografi e

1. Anuarul Statistic al României, 2016. Bucureștii: Ed. INS.âSăvoiu, G., 2013. Modelarea economico - fi nanciară. Gândirea econometrică aplicată în domeniul

fi nanciar, București: Editura Universitară. 2. Development and Globalization Facts and Figures, 2018. United Nation. 3. Dinu, V., Savoiu, G., Dabija, D.- C. 2017. A concepe, a redacta si a publica un

articol stiintifi c. O abordare tn contextul cercetarii economice. Ediția a II-a, Bucuresti: Editura ASE.

4. Eurostat, 2018. Minimum wages, Data base [online] Available at:http://ec.europa.eu/ eurostat/tgm/table.do?tab=table&init=1&plugin=1&pcode=tps00155&language=en [Accessed 10 February, 2018].

5. Pickety, T. 2017. World inequality report, [online] Available at: http://wir2018.wid.world [Accessed 23 January, 2017].

6. Săvoiu, G., 2012. Statistică generală cu aplicații în contabilitate, București: Editura Universitară.

7. Săvoiu, G., 2013a. Modelarea economico - fi nanciară, Bucureşti: Editura Universitară

8. Săvoiu, G., 2013b. Situaţii statistice financiar-contabile şi sisteme de indicatori

statistici derivaţi, Bucureşti: Editura Universitară.

9. Schumpeter, J.A., 1951. Essays, Edited and introduced by. R.V. Clemence.

Cambridge: Cambridge University Press.

10. Trebici, V., 1985. Mica enciclopedie de statistică, București: Editura științifi că și

enciclopedică.


CAN A STATISTICAL SOLUTION FOR CALCULATING THE SOCIAL COHESION

INDEX BE THE RATIO BETWEEN THE AVERAGE AND THE MINIMUM WAGE IN

ROMANIA?

Professor PhD. dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

University of Pitesti Abstract

A correlation recognized in general economic terms, and outlined as natural economic development, follows the factorial trajectory: investment – productivity – wages. At the same time, social cohesion, alongside the economic growth rate, unemployment rate, infl ation rate and trade defi cit of the trade balance, are well-established piloting indicators in the macroeconomic policies, as well as the fi ve dimensions of the economy’s “magic” pentagon. Each of the two previous statements constitutes a limiting bar of a discussion space, and the article is practically placed between them. One aspect derived from the above considerations is that the paper could be conceived only as placed “between bars”, and also titled in the form of a question, as a logical consequence. Actually, in this article the author had to try to fi nd answers not to one, but to several questions derived from a few problematic issues, which represent the fi nal substance of the article: i) What do statistically represent the minimum, average and maximum wage in an economy? ii) Are there similarities in wage evolution or fl uctuations relative to average and minimum wages, at global level and in the European Union (EU)? iii) To what extent is the real wage dynamics affected by the differentiated developments in the minimum, maximum and average wages? iv) How reliable can a statistical solution be, devised to calculate the social cohesion index in Romania, quantifi ed by the evolution of the ratio between the maximum or the average wage, and the minimum wage? v) Is the signifi cant degradation of cohesion solely due to the numerator? vi) When can the excessive development of the denominator create problems of exclusion, or even serious inequity? vii) What is the future of the minimum – medium – maximum relationship in the Romanian wage statistics population? The authenticity of the questions inherently implies the originality of the article and its conclusions, always questioning the apparent certainities related to the forecast of the average salary trend compared to the minimum wage. Key words: statistical indicator of social cohesion, minimum wage, average maximum, wage earning, salary distribution, coeffi cient of homogeneity.


1. Introduction, or searching for an answer to the fi rst question

The relationship that generates economic and social development and welfare can be restricted to an already classic formula, that of an essential macroeconomic correlation: higher investments – higher productivity – higher wages (the clear American provenance of these associations results from the use of the simultaneously graphic and synthetic expression, which characterizes the English used by American pragmatism: higher investments – higher productivity – higher wages). The introductory section of this article can be synthesized in the following question: “What are, from a statistical standpoint, the minimum, average and maximum wages in an economy?” In any descriptive statistics, these three values represent the defi ning descriptive elements of a wage data

distribution, so that the difference between the maximum and minimum values

generates the absolute amplitude of the series, or its maximum spreading fi eld,

and by comparing this difference to the mean value the relative amplitude

expressed per cent is obtained.

Two important aspects can be distinguished here, the fi rst related to

the homogeneity signal of the wage distribution that should not theoretically

exceed 200% (preferably being placed even below that value), and the second

one describes the preference for a certain average value (from the classic set of

the central trend indicators: mean, median, and mod, or dominant). All these

elements allow the formulation of a conclusion on the homogeneity, symmetry

and normality of the statistically analyzed data series, by determining the

coeffi cients of variation and asymmetry, together with the Jarque-Bera test

(Săvoiu, 2012, p. 97). In other words, any statistical indicator, including salary, is valid, as long as it remains the product of a statistician’s thinking, who carefully analyzed it from the criteria of homogeneity, asymmetry and distribution normality.

2. Are there evolution similarities in the salary fl uctuations relative to

average and minimum wages, globally and in the European Union?

In an attempt to highlight the important role of economic research evaluator, Joseph Alois Schumpeter (1951) exaggerated the usefulness of statistical approaches by a famous saying that the economy or the phenomena it is studying were “the most quantitative of all sciences”, because the facts that this science “observes are transformed into numbers by life itself”, where he also, and naturally, included the compensation of the labour force by the individual salary for the economic activity performed. (Dinu, Savoiu, Dabija, 2017) From a historical point of view, the myth that the ascending change in the minimum wage remains the one that drives up the average and maximum


wages on the market, has seen nearly eight decades of existence, and originated in the American economy, too. Thus, in 1938, when the average hourly wage paid in the American industry was about 63 cents, the US Congress adopted a law that set the minimum wage to 25 cents, thus setting the fi rst international

ratio between the average and minimum hourly wages at 2.5, a ratio that they

maintained later, even in critical situations, such as the early post-war era,

when (in 1945) the average hourly wage of US factory workers reached $1.02,

which led to a 40 cent increase in minimum wages. The ratio then gradually

diminished in the US economy as well, so that in 1961, when the average

hourly wage was at $2.30, the minimum wage was raised to $1.15 (the ratio

was practically 2.0).

The fi rst conclusion, derived from the above onsiderations, might be

that, as the average hourly wage increases (and not vice-versa), the minimum

wage must be increased at least to the same extent (but kept as a multiplier

within the range of 2.0 – 2.5 for an average level of development of a state,

assimilating the nearly half-a-century technological and managerial gaps

between the level of the US economy and that of the Romanian economy). Of

course, things are even more intricate when one considers, the real evolution

of the ratio, rather than the nominal one, because the former is focused on the

purchasing power of the minimum and average wage: covering the minimum

spending for the survival of a household in the US and Romania is signifi cantly

different in both content and structure, if one starts from a traditional make-

up of the minimum wage, for an obviously different basket of products and

services). Another issue, which generates a third way of investigation and

evaluation, is the oscillating intensity of the correlation between real wage and

real GDP indices. The evolution of real wage indices in Romania has always

been offset against the dynamics of real GDP indices. Thus, in a comparable

view, while it was as late as 2004 that Romania’s GDP reached the 1990 level,

the real wage index in the same year was only 78.3% of the 1990 one (the

magnitude of that real wage index increasingly approached 100% in 2017,

starting from the already existing limits, i.e. from the lowest one in 1997, of

56.2%, to the maximum one, of 144.6% in 2015).

There is, at least after 2000 and even in the last decade (that is, since

2007, when Romania joined the EU), no European consensus on minimum

wages and the link between it and the average wages or maximum wages. If in

Romania the legal appearance of a minimum wage coincides with October 1st

1993, in 2006 such a limiting economic concept of employee compensation

was not imposed by law in Austria, Cyprus, Denmark, Finland, Germany,

Italy, Sweden (as an illustration of the diversity of the various approaches,

in Germany the minimum wage law only appeared on July 3rd 2014, when


its level was set at €8.50 per hour). The solutions for raising the minimum wage, and its correlations with the average wages and the maximum wages, are completely different in the EU member countries. Compared to 2000, for example, the upward trend in the minimum wage was high for the newly-joined EU member states (in Slovakia the minimum wage increased by 230%, in Hungary by 200%, in the Czech Republic by 190%, in Slovenia by 100 %, etc.). Confronting the actual minimum wage level makes analyzing it even more diffi cult and complicated (for example, in 2010 Bulgaria had the lowest

wage level, i.e. 292 US dollars, followed by Romania with 320 US dollars,

while the maximum level was in Luxembourg, where 1,687 US dollars was

given as a minimum monthly wage.

Likewise, the ratio between the minimum wage and the average wage

fails to have similar levels or relatively narrow bands, too, even in the case of

the new EU member states (in the year 2016 the ratio was 0.34 in the Czech

Republic, 0.39 in Hungary, 0, 41 in Romania, 0.43 in Poland, etc.)

Unfortunately, neither globally nor in the European level are there

similar salary evolutions starting from the topic of the average and minimum

wages, visible especially according to the ratio between the maximum and

minimum wages, in a well-defi ned geographic area (in 2010, the overall ratio

reached 281, and 5.78 in the European Union).

3. To what extent is the real wage dynamics affected by the

differentiated developments in the minimum, maximum and average

wages?

In order to answer the above question, a recent statistical study of the

homogeneity, asymmetry and normality of the wage population in Romania is

required. According to the data available on variation ranges in the Romanian

Statistical Yearbook (2016), in 2015 the minimum wage level was about 2,500

lei, and a descriptive statistic could be generated with an acceptable level of

error below 5% by the processing the data presented by Table no. 1


Distribution of wage population by variation ranges, according to the

wage survey conduted in October 2015 (wage survey S3)

Table 1

ShareRange or interval

of variationCentre of interval

(minimum and maximum separately)Contribution to average wage

and its fi nal calculation

0,16 1050 1050 1680,27 1050- 1500 1275 344,250,16 1500 -2000 1750 2800,19 2000-3000 2500 4750,09 3000-4000 3500 3150,05 4000-5000 4500 225

0,025 5000-6000 5500 137,50,015 6000-7000 6500 97,50,01 7000-8000 7500 75

0,007 8000-9000 8500 59,50,023 12000 12000 276

TOTAL 2452,75

Data source: Author’s calculation, based on Romania’s Statistical Yearbook, 2016.

The value of the average square deviation or the standard deviation

(Trebici, 1985), from the previous data, is 1,512.8 lei, which leads, in classic

calculation, to a 60.5% coeffi cient of homogeneity or variation (Table 2):

Calculation elements for the homogeneity of the population from which

the average wage was quantifi ed

Table 2 Deviation

of interval (Deviation of interval)2Share of

interval Total

Share of interval in

total variation1450 2102500 0,16 336400

10%

1225 1500625 0,27 405168,75750 562500 0,16 900000 0 0,19 0

1000 1000000 0,09 900002000 4000000 0,05 2000003000 9000000 0,025 2250004000 16000000 0,015 2400005000 25000000 0,01 2500006000 36000000 0,007 2520009500 90250000 0,023 20757505 90 %

TOTAL 22846073,75 100%

Data source: Author’s calculation based on Romania’s Statistical Yearbook, 2016.

The fi rst statistically signifi cant fi nding shows that the wage

population in Romania is heterogeneous and it is not recommended to use the

average wage in subsequent statistical constructions (e.g. a social cohesion

index centered on this unrepresentative average), but only the partial averages

specifi c to certain homogeneous subpopulations determined by economic

activities. The second useful conclusion resulting from this calculation shows


that the distribution is asymmetric (Săvoiu, 2012, 2013), and even visibly abnormal (Figure no. 1)

Distribution of the wage population according to the variation intervals

Figure no. 1

Software used: EViews

The third conclusion is perhaps the most important, namely that 90% of the total variation and the dispersion substance belongs to the last interval or, in other words, it is determined by the maximum wage, which translates excessive polarization, parallel to the heterogeneity, asymmetry and distributional abnormality. What might result from those premises might be a false generalization of global or European wage distribution. In order to clearly understand that the abnormality is clearly and exclusively related to the behaviour of the Romanian economy, its wage distribution in Figure no. 1 should be compared with its global distribution that it resembles, in the beginning of the graphic analysis in the 1960s, but normalizing over the next four decades until 2000, according to a study conducted in 2014 by van Zanden and his team of coauthors (Figure no. 2):


The overall distribution of income between 1960 and 2000

Figure no. 2

Sources: van Zanden et al. 2014; Gapminder and OECD, 2014.

What is happening in practice with salary incomes in Romania seems to be increasingly diffi cult to understand, beyond wage data and the erosion

of employees’ honesty (Săvoiu, 2013a), derived from the high percentages

of underground GDP (which, even in the post-accession period, reached

values above 30%). All these points show an erosion of wage distribution

in Romania, which has a similar global precedent in the distant past of the

international economy, that is, half a century ago. This alteration in the wage

distribution normality can be complemented by the upward trends of overall

income inequality according to WIR 2017 (Pickety, 2017), which highlight

European upward trends of inequality (Figure no. 3):

Upward trends in overall revenue inequality, according to WIR 2017

Figure no. 3

Source: World inequality report, 2017. [online]

Available at: http://wir2018.wid.world/[Accessed 23 January, 2017]


4. Three instrumental statistical questions related thematically

How verisimilar and reliable can a statistical solution be for the calculation of the social cohesion index in Romania, quantifi ed by the

evolution of the ratio between the maximum wage, or the average and the

minimum wages?

The simplest conjunctural statistical presentation (Săvoiu, 2012;

2013b) of the economy in a synthetic manner are considered: i) “the

quadrangle of the economic strategy”, which includes the economic growth

rate, the infl ation rate, the unemployment rate, and the trade balance; ii) the

“magic pentagon” resulting from the (mini)system of previous indicators, plus

the social cohesion index (e.g. IRS, or the ratio between the maximum and the

minimum incomes in the economy analyzed).

Several indicators of social and community balance can be listed

(which are able to assess social harmony and cohesion): a) the Social

Cohesion Indicator (SCI); b) the difference between the minimum wage and

the maximum wage; c) the ratio between the average and the minimum wage;

d) strikes and confl icts; e) cost of living and human development indexes;

f) the degree of income concentration, etc. In practical terms, two concrete

solutions for the construction of a social cohesion indicator can be identifi ed:

Solution A – choosing a salary ratio between absolute indicators

(including the analysis of some effects deriving from numerator

analysis)

Social cohesion aims at a way of dividing income between economic

subjects and society members. The Social Cohesion Indicator (SCI) more

recently occurs by the name of social equity ratio deriving from the excessive

revenue polarization, and is represented by the “ratio between the highest

personal incomes and the lowest personal incomes”, rounded out by the

developments of net real incomes and net real net average income (Săvoiu,

2013b, p. 169).

The Social Cohesion Index (SCI), or Index of Social Equity (IES), is

the ratio between the maximum and the minimum value of incomes (either

gross or net):

SCI = Maximum Wage : Minimum Wage (1)

(through values normalized and regulated by law, and materialized in

a ratio specifi c to the wage scale of the public domain, for example 6 to 1, or

8 to 1, or 12 to 1).

Still, why can SCI not apply through the classic ratio presented

above? The fi rst reason is that there is the real possibility of quantifi cation of


the maximum salary (usually, not offi cially communicated in the Romanian

economy, as there are wages paid in euros that are higher than the apparent

maximum wage, i.e. that of the country’s president). A second reason is given

by the coexistence of a number of solutions concealed by means of further

increases, vouchers, etc., which cause a substantial change in real incomes

and, implicitly, in the minimum or maximum wages. Another reason is the

existence of ambiguous agencies and areas in interstices of public and private

property, where people benefi t by unfair confi dential salaries, or wages whose

calculations are never known (including special annual fees). Two derived

questions automatically occur: 1) Does the signifi cant degradation of cohesion

exclusively derive from the SCI numerator? and 2) When can the excessive

evolution of the denominator lead to problems of exclusion, or even serious

inequity?

Generally, inequality occurs as a result of SCI degraded status, by

excessive of the index numerator (simultaneously with the increase in the

frequency of the wage population placed there) and manifested by seemingly

inexplicable polarizations, or polarizations that are not socially explained

in real terms. In situations of wage equalization (opposed to various wage

compensation of distinct activities) it will be noticed that even the denominator

of the index may “distort” social cohesion when the exaggeration occurs

through the excess of the minimization and equalization of the compensation,

which absorbs the major frequencies of the employees and the wage

population, bringing salaries closer to the others, up to their near identity, and

also closer to the minimum wage; in their vast majority, the average wage, the

medium and even the modal salary is statistically getting excessively close

to the minimum wage. Such a statistical SCI-type indicator (in keeping with

solution A) cannot be practically built in Romania.

Solution B – choosing an average and minimal type of salary

indicator reasserts the discussion of the risk-free or representative

average (and implicitly of the homogeneous or heterogeneous

population of wage earners or employees)

Table 3 presents a construction of the S-type statistical indicator,

based on the ratio between the average wage and the minimum wage (under

the essential reserve of the heterogeneity of the wage population in Romania,

and implicitly the lack of representativeness of the average wage and the

major risk of its use):


The Social Cohesion Index (SCI), between 1993 and 2018

Table no. 3

No Document

GD/YEARValid from:

Minimum wage

(ROL or * =

RON)

Net average wag

(ROL or * =

RON)

SCI = Ratio of

the average and

minimal wages1 586/1993 1.10.1993 40.200 ROL 79.732 ROL 1,9832 683/1193 1.12.1993 45.000 ROL 101.331 ROL 2,2523 85/1994 15.03.1994 60.000 ROL 112.603 ROL 1,8774 353/1994 1.07.1994 65.000 ROL 142.657 ROL 2,1955 184/1995 1.03.1995 75.000 ROL 182.803 ROL 2,4376 594/1995 1.07.1995 97.000 ROL 218.535 ROL 2,2537 27/1997 1.02.1997 150.000 ROL 456.305 ROL 3,0428 468/1997 1.08.1997 225.000 ROL 650.641 ROL 2,8929 468/1997 1.10.1997 250.000 ROL 797.194 ROL 3,189

10 183/1998 1.04.1998 350.000 ROL 1.045.498 ROL 2,98711 296/1999 1.05.1999 450.000 ROL 1.460.453 ROL 3,24512 101/2000 1.02.2000 700.000 ROL 1.748.052 ROL 2,49713 1166/2000 1.12.2000 1.000.000 ROL 2.911.570 ROL 2,91214 231/2001 1.03.2001 1.400.000 ROL 2.819.240 ROL 2,01415 1037/2001 1.03.2002 1.700.000 ROL 3.666.430 ROL 2,15716 1105/2002 1.01.2003 2.500.000 ROL 4.730.761 ROL 1,89217 1515/2003 1.01.2004 2.800.000 ROL 5.771.049 ROL 2,06118 2356/2004 1.01.2005 3.100.000 ROL 7.233.398 ROL 2,33319 1766/2005 1.01.2006 330* RON 866* RON 2,62420 1507/2007 1.01.2007 390* RON 1.042* RON 2,67221 1507/2008 1.01.2008 500* RON 1.309* RON 2,61822 1051/2008 1.10 2008 540* RON 2,42423 1051/2008 1.01.2009 600* RON 1361* RON 2,36824 1051/2008 1 .01.2010 600* RON 1.391* RON 2,31825 1193/2010 1.01.2011 670* RON 1.444* RON 2,15526 1225/2011 1.01.2012 700* RON 1.507* RON 2,15327 1225/2011 1.01.2013 700* RON

1579: 780 2,02428 23/2013 1.02.2013 750* RON29 23/2013 1.07.2013 800* RON30 871/2013 1.01.2014 850* RON 1697 : 875 1,939

31 871/2013 1.07.2014 900* RON32 1091/2014 1.01.2015 975* RON 1859: 1013 1,835

33 1091/2014 1.07.2015 1050* RON34 1017/2015 1.05.2016 1250* RON 2046: 1183 1,72935 1017/2015 1 .02.2017 1450* RON 2380 :1433 1,661

Source: Adapted after (Săvoiu, 2013, pp. 169-170)

Over the past 25-odd years there have been 35 legislative changes to the minimum wage, ever since 1993. The presentation of the statistical indicator built in an expressive graph (Figure 4) identifi es a continuing trend of diminishing

the SCI specifi c ratio in the last 10 years, virtually since the EU accession.

This continuous process distorts the wage population, being accentuated by the

abnormal distribution of net salaries through the frequency of change, which has

become biannual, as well as the macroeconomic forecasts in Romania. The SCI


indicator fi nally reaches values that are increasingly relevant to the evolution

abnormality of wage distribution, confi rming the exaggeration that occurs through

the excess of minimization and equalization of compensation, which absorbs

major employee frequencies, excessively bringing salaries closer to each other,

with the minimum wage getting closer to the value of 1.5–1.6 (Figure no. 4):

Evolution of SCI in Romania after 1993

Figure no. 4

Source: Data of the indicator built by the author in Table 3. Note: Made with the EViews

software package

4. What is the future of the minimum – medium – maximum

relationship in the Romanian wage statistical population?

Starting January 2018, the minimum gross salary was 1,900 lei, of

which, this time, the net minimum wage is only 1,162 lei (61.1%). The level

of gross minimum salary, according to the trend announced in Romania for

the next two years, will be 2,200 lei in 2019, and 2,400 lei in 2020. About

1,55 million Romanians are already paid with the gross minimum wage for

the economy, on the basis of a labour contract, as indicated by data issued

by the Labour Ministry (according to the ECONOMICA.net source), which

highlights an excessive massifi cation in the vicinity of the minimum wage,

where the wage population has been growing by more than 0.65 million

compared to 2015.

The expected gross and net average wages for the same period,

according to the forecasts provided by the Romanian specialized commission,

are shown in Table 4:


Forecast of gross minimum wage, net and minimum wages, between

2018 and 2021

Table 4

Indicator of the Prognosis or Government Commission* 2018 2019 2020 2021

Gross average monthly incomes – lei/month 4,162 4,507 4,841 5,190Net average monthly incomes – lei/month 2,614 2,834 3,045 3,268*Minimum monthly incomes – lei/month 1,900 2,200 2,400 -

Starting in 2018, the structural changes in the gross wages result in its impossibility to use in comparisons of temporal evolution, due to the lack of statistical comparability. Analogously, the data about the minimum wage can no longer be used, either, because they are exposed to the same structural change. However, anyone who will continue doing so making use of statistical indicators that seem apparently identical will come to totally alarming conclusions, which are anyway incomparable with the rest of the series under the impact by the lack of representativeness through excessive data heterogeneity and the content of both notions (i.e. average wage and minimum wage). Thus, the ratio between net monthly average wage and minimum wage (forecasted SCI) becomes an alarming signal of excessive equalization and discouragement of the compensation process: 1.288 in 2019 and 1.269 in 2020. All these predicted values are not coherent and real, but rather apparent, and should be redefi ned in real rather than nominal terms.

5. A fi nal remark that raises other questions

An increase in the minimum wage is necessary, but not accompanied

by the complete alteration of the salary structure, in other words preserving

grids meant to ensure the formation of a middle class that may give a normal

distribution to the wage population, which brings about social cohesion.

The same increase in the minimum wage is useful, but only when

there has been an increase in investment effort and an increase in productivity,

otherwise it generates a more pronounced reduction of jobs in order to

maintain the necessary macroeconomic balances for the functioning of a

national economy.

Several issues that are even more serious lie beyond this potential

indicator (SCI), which provides an important signal, but can no longer

quantify, compare or confront: What does the maximum wage income in a

household or family look like? What does the income of a category looks like,

which divides all wages at family or household level?

In order not to become confl icting and profoundly unbalanced, these

increases in minimum wages should be accompanied by a rescheduling of all


employees’ scaling. The salary approach according to which the minimum salary of an employee not having higher education in the public sector should be equal to that of an employee with higher education, or when the wage is residually differentiated by several hundred lei, can only contribute to educational demotivation and the degradation (if at all still possible below the current level) of higher education. A fi nal question is inevitable for any statistician: Cui prodest to

completely destroy the structure of a statistical indicator without securing

anticipated criteria of later comparability? We incline to think that it would

be normal to capitalize, in advance, on the statistical expertise in all structural

changes in order to fi nd comparability and confrontation solutions, without

which any real economic analysis in real terms becomes impossible.

Bibliography

1. Anuarul Statistic al României, 2016. Bucureștii: Ed. INS. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico - fi nanciară. Gândirea econometrică aplicată în domeniul

fi nanciar, București: Editura Universitară. 2. Development and Globalization Facts and Figures, 2018. United Nation. 3. Dinu, V., Savoiu, G., Dabija, D.- C. 2017. A concepe, a redacta si a publica un

articol stiintifi c. O abordare tn contextul cercetarii economice. Ediția a II-a,

Bucuresti: Editura ASE.

4. Eurostat, 2018. Minimum wages, Data base [online] Available at:http://ec.europa.

eu/ eurostat/tgm/table.do?tab=table&init=1&plugin=1&pcode=tps00155&langua

ge=en [Accessed 10 February, 2018].

5. Pickety, T. 2017. World inequality report, [online] Available at: http://wir2018.wid.

world [Accessed 23 January, 2017].

6. Săvoiu, G., 2012. Statistică generală cu aplicații în contabilitate, București: Editura Universitară.

7. Săvoiu, G., 2013a. Modelarea economico - fi nanciară, Bucureşti: Editura

Universitară 8. Săvoiu, G., 2013b. Situaţii statistice financiar-contabile şi sisteme de indicatori

statistici derivaţi, Bucureşti: Editura Universitară.

9. Schumpeter, J.A., 1951. Essays, Edited and introduced by. R.V. Clemence.

Cambridge: Cambridge University Press.


enciclopedică.


Analiza evoluţiei fi nanţelor publice în România



Universitatea „Artifex” din BucureștiAssoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhD ( fl [email protected])Universitatea „Artifex” din Bucureşti

Drd. Mariana CHILIMENT ([email protected])


Abstract

Sistemul fi nanciar al unei țări este esențial deoarece acesta evidențiază fl uxurile economice care se stabilesc între agenții economici și instituțiile statului, precum și între o serie de alte componente care contribuie la realizarea produsului intern brut. Pe de altă parte sistemul fi nanciar-bancar este cel care ușurează corelarea obligațiilor și drepturilor agenților economici și evidențiază în orice moment care a fost evoluția la un moment dat. Desigur, sistemul fi nanciar-bancar a existat de o lungă perioadă de timp și în termeni generali el este defi nit ca totalitatea activităților cu caracter fi nanciar și local într-o țară. În principiu vorbim de fi nanțele publice, cele care asigură într-o perioadă de timp un cadru adecvat pentru realizarea resurselor bănești și fondurile publice, a modalităților și instrumentelor utilizate îndeobște cu o anumită legătură a fi nanțelor publice cu cadrul legislativ care nu se exclud reciproc. Existența resurselor fi nanciare publice se realizează în orice orânduire socială prin repartiția din produsul intern brut a unor sume care sunt destinate, fi ind cuprinse în bugetul consolidat, satisfacerea nevoilor mediului social. Cu alte cuvinte, fi nanțele exprimă relații sociale de natură economică, în expresie bănească, aceasta apărând în cele mai vechi timpuri. Desigur, sistemul fi nanțelor publice a evoluat și s-a adaptat în funcție de cerințele sau de caracteristicile societății. Din acest punct de vedere, în acest articol putem identifi ca o perioadă până la primul război mondial, o perioadă interbelică, care coincide și cu startul formării statului național unitar român în 1918, apoi este perioada celui de-al doilea război mondial, iar din 1945 până în 1989, o perioadă a economiei etatizate în care și fi nanțele publice au avut o anumită structură, o anumită evoluție, o anumită organizare, și multe altele. Apoi, din 1990, se trece la economia de piață, care, are caracteristicile sale, și pe acest fond și fi nanțele publice se modifi că și adecvează sistemului economiei de piață. Aici pot fi desprinse unele elemente, dar care nu au esență în ceea ce privește rolul fi nanțelor publice. În studiul efectuat de autori se


prezintă și unele grafi ce și serii de date care relevă- mai ales în perioada cea

mai recentă – modul în care au evoluat veniturile fi scale, structura veniturilor

și cheltuielilor, datoria publică a României și multe altele, care, sunt pe de-a

întregul reliefate și au legătură și cu execuția bugetară.

Cuvinte cheie: fi nanțe publice, buget, venit, resursă fi nanciară, piață

liberă

Clasifi carea JEL: E62, E64, H62

Introducere

În acest articol, autorii s-au axat pe o prezentare succintă a evoluției fi nanțelor publice în contextul evoluției istorică a României. După defi nirea termenului și evidențierea principalelor caracteristici în fi ecare dintre perioadele parcurse de România, de economia țării, se fac unele corelări în sensul că fi nanțele publice depind si de conceptul pe care îl au acele politici care se doresc a fi implementate, concepțiile de tip comunitar, de tip totalitar sau de economie de piață. Cu atenție se prezintă fi ecare dintre aceste etape în ideea de a sublinia evoluția care a trecut prin toate aceste stadii și în fi nal a ajuns la etapa în care România este membră a Uniunii Europene, în care și în acest domeniu trebuie să se implementeze directivele și orientările Uniunii Europene. Putem vorbi în ultimă instanță de necesitatea de a restricționa din punct de vedere legislativ și a funcționării sistemului fi nanțelor publice în strânsă concordanță cu cele din celelalte țări membre ale Uniunii Europene. Uniunea Europeană, recurge prin directivele sale la sistemul de a a corda subvenții la unor sectoare care sunt de maximă importanță pentru economia națională, dar și pentru economia Uniunii Europene. În acest context putem aminti despre subvențiile care se dau pentru agricultură, dezvoltare rurală, acestea fi ind strict necesare economiei românești care dintr-un anumit punct de vedere are unele rămâneri în urmă în ceea ce privește agricultura. În treacăt fi e spus, rezultă că în perioada de după 1989, agricultura României a fost afectată de măsurile de „descentralizare”, punere într-o situație fără posibilitate de aplicare a agrotehnicii moderne. Tot în acest context, autorii analizează și legătura care există între moneda națională și piața, așa încât banca centrală s-a căutat realizarea unei corelații macroeconomice care să asigure și macrostabilizarea. În acest articol sunt prezentate unele serii de date cu scopul de a ușura înțelegerea și acceptarea concluziilor la care autorii au ajuns în studiul pe care l-au efectuat.

Literature review

Anghel, Anghelache and Carp (2017) au analizat principalele corelații dintre indicatorii monetari-bancari. Anghelache, Păunică, Bodo and Mirea (2017)


au realizat o abordare detaliată a politicilor guvernamentale optime, având în vedere implicațiile politicii monetare și ale politicii fi scale. Anghelache, Anghel and Popovici (2016) au propus un model de analiză pentru sectorul fi nanciar-monetar al economiei naţionale care ia în considerare indicatorii incluşi în balanţa băncii centrale, precum şi conţinutul balanţei agregate. Anghelache, Soare and Dumitrescu (2016) au descris o platformă on-line care, pe de o parte, ar trebui să fi e utilizată ca întreprinderile mici și mijlocii pentru a determina dacă proiectele lor sunt adecvate pentru fi nanțare și, pe de altă parte, de către autoritățile de management ale proiectelor UE și băncile comerciale care ar trebui să furnizeze fi nanțarea necesară pentru proiect. Anghelache, Anghelache and Anghel (2015) au analizat unul dintre cele mai importante elemente ale economiei naționale și anume, situația monetară, refl ectată de destinații de plasare și de resurse. Banzhaf and Oates (2013) au analizat două forme ale fi nanțele publice locale și anume cea a datoriilor și cea a chiriașilor. Engel, Fischer and Galetovic (2013) au discutat despre rolul parteneriatelor public-privat, implicațiile pentru contabilitatea bugetară, precum și impactul lor fi scal. Glaeser (2012) a studiat literatura economică și de mare amploare privind guvernele locale și fi nanțele lor. Gordon, Scheve and Slaughter (2007) au abordat aspecte legate de fi nanțele publice și preferințele individuale față de strategiile de globalizare. Jackson, Johnson and Persico (2016) au cercetat efectele cheltuielilor școlare asupra rezultatelor educaționale și economice. Kling (2007) a evaluat modul în care o diversitate de metode pot fi aplicate pentru a crește relevanța experimentelor pe teren în economia publică. Newell and Raimi (2015) au prezentat aspecte privind veniturile și costurile administrației locale. Piketty and Saez (2013) au analizat evoluțiile recente din teoria impozitării optime a venitului din muncă. Revelli (2005) s-a concentrat asupra specifi cării empirice a modelelor teoretice de interacțiune strategică care dau naștere unui model spațial în cheltuielile și veniturile administrației locale.


În literatura de specialitate utilizăm mai multe expresii cu privire la cuvântul ”fi nanțe”. Acestea vor fi apropiate sau ușor diferențiate, în funcție de unele elemente specifi ce cadrului la care ne referim. Așa de pildă, apare termenul general de ”fi nanțe” care include totalitatea activităților cu caracter fi nanciar, local și central, într-o țară. Există denumirea de ”fi nanțe publice” atunci când ne referim la fi nanțele care au loc prin sistemul de stat. De asemenea, ”fi nanțe private” se referă în mod cert la sistemul privat dintr-o țară. Și nu în ultimul rând, întâlnim termenii de ”fi nanțe capitaliste” sau ”fi nanțe socialiste”, care sunt specifi ce celor două moduri de producție sau celor două sisteme de piață.


Termenul de ”fi nanțe” și activitatea în sine sunt destul de vechi, în sensul că o serie de tranzacții din cadrul fi ecărei societăți, indiferent de caracterul acesteia, se realiza prin plata în bani. Pornind de la geneza noțiunii, ”fi nanțe” înseamnă o sumă de bani și, mai ales, un venit al statului, iar ”fi nanțele” au și sensul de întregul patrimoniu al statului exprimat fi nanciar-valoric. Pe măsura evoluții societății, termenul ”fi nanțe” a căpătat un sens mai larg, incluzând o serie de alte activități, cum ar fi ”bugetul statului”, ”creditul”, ”operațiunea bancară sau de bursă”, ”relațiile cambiale” adică resursele, relațiile și operațiunile bănești. În prezent, identifi căm noțiunea de ”fi nanțe” cu aceea de bani, resurse bănești, creanțe sau obligații de plată în bani. În rândul economiștilor de valoare, noțiunea de ”fi nanțe” este diferită. Unii consideră fondurile bănești la dispoziția statului ca fi ind fi nanțele naționale. În acest caz, se au în vedere veniturile statului și ale autorităților administrativ-teritoriale, resursele bănești prelevate la dispoziția statului pentru îndeplinirea funcțiilor și sarcinilor statale sau vizate de acoperirea cheltuielilor administrației centrale și a colectivităților locale. Într-o altă accepțiune, banii și bunurile utilizate pentru funcționarea instituțiilor publice sunt considerate a fi activitatea fi nanciară. Alți economiști apreciază că prin ”fi nanțe” înțelegem totalitatea resurselor și sarcinilor care se referă la activitatea instituțiilor publice precum și la regulile care stabilesc aceste relații. În același timp, gospodărirea statului și a altor organizații politice, precum și a regulilor principale constituie un fundament esențial al fi nanțelor unei țări. Pe baza fi nanțelor publice statul are mijloacele de intervenție în economie, prin împrumuturi, impozite, alocații, subvenții, alte pârghii sau posibilități de intervenție. În sectorul public al economiei, inclusiv în administrația fi nanțelor publice întâlnimn o serie de politici fi nanciare care nu sunt altceva decât strategia pe care statul o urmărește pentru a-și îndeplini funcțiile sale în domeniul dat. În același sens, și relațiile sociale au conținut economic-fi nanciar. În activitatea practică, între resursele bănești prelevate la fondurile publice, modalitățile concrete, instrumentele utilizate etc, intervine o strânsă corelație care, îndeobște, este reglementată printr-un cadru juridic adecvat. O anumită legătură a fi nanțelor publice cu cadrul legislativ este simbiotică și nu se exclud reciproc. Procurarea și distribuirea resurselor fi nanciare publice se realizează prin repartiția Produsului Intern Brut, al instrumentelor specifi ce, într-un cadru juridic adecvat și specifi c, pentru satisfacerea nevoilor mediului social.


Putem trage concluzia că ”fi nanțele” exprimă relații sociale de natură

economică, în expresie bănească, acestea apărând sau statuându-se într-un

anumit proces, cu scopuri bine determinate.

Este în interesul întregii societăți ca fi nanțele publice să fi e bine

conturate, strategia sau politicile fi nanciare să fi e cunoscute, statuate și

reglementate în mod unitar. Există și principii formulate de către anumite

curente economice, economico-politice, în care apar noțiuni specifi ce

fi ecăruia dintre ele. Până în anul 1945 existau politicile liberale și numai după

aceea s-au dezvoltat concepții de tip comunitar, de tip totalitar, așa cum a fost

în segmentul de timp dintre 1945 până în 1989. Indiferent de conceptul sau

concepția celor care s-au referit la fi nanțe, putem sintetiza că prin ”fi nanțe” toți

s-au gândit la același aspect. Avem de a face cu cheltuielile publice, efectuate

de fi ecare administrație națională cu scopul de a acoperi cât mai mult costurile

social-generale și de a crea astfel un echilibru între piața fi nanciară și sistemul

social al țării. De asemenea, putem considera o serie de cheltuieli care, fi ind

publice, au caracter neproductiv, dar munca prestată este cea necesară în

sistemul de sintetizare a unei anumite stări. De pildă, armata, poliția, agenții

publici, fl ota națională presupun munci pentru care se fac cheltuieli publice în interesul societății. Pe de altă parte, cheltuielile publice trebuie fi nanțate și aceasta se realizează pe seama impozitelor suportate de membrii comunității, din care se fac cheltuieli de interes general. Cheltuielile trebuie să aibă în contrapartidă venituri bugetare curente, din care să se satisfacă toate cheltuielile concretizate în bugetul național. În epoca pe care am numit-o ”epoca statului jandarm”, cea a societăților totalitare, elementele de structură fi nanciară nu au diferit, în realizarea veniturilor și efectuarea cheltuielilor respective existând o concordanță. La sfârșitul secolului al XIX-lea și începutul secolului XX, fi nanțele s-au sistematizat și mai profund. Aceasta s-a identifi cat cu un ritm mai accelerat de reconsiderare, după marea criză economică din 1929-1933. Atunci, statul și-a dezvoltat componenta sa intervenționistă pentru a putea face față efectelor crizelor. Pentru desfășurarea activităților fi nanciare s-au creat instituții publice sau societăți care să aibă scopul de a asigura evoluția corectă și echilibrată a sistemului fi nanțelor publice. Sistemul fi nanțelor publice cuprinde fi nanțele centrale și fi nanțele teritoriale. În statul modern, fi nanțele publice nu mai sunt un simplu mijloc de asigurare a acoperirii cheltuielilor sale ci, mai mult decât atât, constituie un mijloc de intervenție în economie. În Uniunea Europeană se discută tot mai mult despre posibilitatea sprijinirii activităților economice prin subvenții dar, în cele din urmă, și


Uniunea Europeană recurge, prin directivele sale, la sistemul de a acorda subvenții unor sectoare care sunt de maximă importanță pentru economia națională dar și pentru economia Uniunii Europene. Așa de pildă, există subvențiile pentru dezvoltarea agriculturii, subvențiile nerambursabile pentru dezvoltarea rurală, ca și finanțarea unor alte activități economice care apar de interes deosebit mai ales pentru o comunitate în ansamblul ei. Chiar și Statele Unite și apologeții pieței libere au recurs, mai ales după criza economico-fi nanciară declanșată în 2007-2008, la sprijinirea unor companii, la re-alocarea unor sume la capitalul marilor bănci, toate pentru a putea face față cerințelor care se impuneau ca urmare a evoluției complexe a sistemului economico-politic și militar internațional. Marea recesiune din perioada 1929-1933 și imediat după aceea, în timpul confl agrațiilor mondiale, sistemul fi nanciar public a căpătat o dezvoltare profundă, în sensul că era nevoie de resurse pentru a putea acoperi efectele pe care le generează crizele economice sau confl agrațiile militare. Cu totul altfel au fost privite lucrurile începând din deceniile 9 și 10 ale secolului trecut, în ceea ce privește rolul și funcțiile pe care le au fi nanțele în general. Vorbind despre fi nanțe, este bine să facem distincție între fi nanțele publice și cele private. Finanțele publice sunt cele care sunt acoperite de către stat, care trebuie să colecteze venituri pentru a putea susține cheltuielile necesar a fi efectuate și coordonate la un nivel centralizat. Statul poate lua măsuri și în legătură cu moneda națională, prin banca centrală, în cazul nostru, Banca Națională a României. În anul 2005 a fost o denominare, pentru că nu putem să-i spunem reformă monetară, dar în realitate a fost tot o reformă monetară în sensul că s-a trecut la consolidarea valorii monedei naționale, leul, prin divizarea la 10.000. În perioada socialistă, mijloacele de producție se afl au în proprietate colectivă sau de grup și, de aceea, când ne referim la fi nanțe trebuie să facem o referire precisă la acest cadru al fi nanțelor socialiste sau fi nanțele organizațiilor și cooperatiste. Înainte de a aborda o serie de aspecte specifi ce etapelor prin care a trecut societatea românească, dorim să ne referim la rolul fi nanțelor publice în economia de piață. Apreciem că repartizarea unei importante părți din Produsul Intern Brut, prin intermediul fi nanțelor publice, generează anumite efecte utile pentru societate sau pentru unele grupuri, ori chiar persoane luate individual. Între sistemul fi nanciar și piața liberă există o strânsă interdependență în sensul că, resursele fi nanciare la un moment dat comparate cu masa bunurilor și serviciilor, care se realizează în economie, dau un anumit conținut și o anumită tentă de distribuire a PIB.


Statul folosește pârghia de a distribui resursele fi nanciare în scopul desfășurării armonizate a activităților. Intervenția statului în economie cu ajutorul fi nanțelor nu are un caracter neutru și, de regulă, îndeplinește un anume rol. În economia de piață nu există o concurență perfectă și, în consecință, nici decizia luată de agenți, ca producători autonomi, nu asigură dimensionarea corectă a ofertei de bunuri și servicii, care nu este întotdeauna corelată cu cererea de produse. În plus, abaterile în sus sau în jos ale ofertei față de cerere sunt infl uențate și de prețul de piață, dar și rata de profi tabilitate pe care o urmăresc producătorii privați. Impactul fi nanțelor publice asupra economiei nu se manifestă numai sub forma bunurilor publice ci și prin structura care poate să ducă la acumulare de capital, la evoluția consumului public și privat, individual și social. Apare redistribuirea fi nanciară a PIB, adică reorientarea către persoane fi zice și juridice pentru a satisface nevoile sociale. O formă de redistribuire se realizează cu ajutorul impozitelor, taxelor și contribuțiilor, după care urmează re-orientarea către cheltuieli, aceasta realizându-se în mod special prin rectifi cările bugetare care operează. Autoritățile publice pot folosi instrumentele fi nanciare și pentru infl uențarea proceselor economice, corectarea ciclului economic și stabilizarea macroeconomică prin corectarea dezechilibrelor. Se poate face o întreagă pledoarie în legătură cu utilizarea fi nanțelor publice pentru dezvoltarea și creșterea economică. O serie de economiști remarcă și apreciază formele variate de intervenție a autorităților publice în economie, prin mijloacele fi nanțelor publice sau alte instrumente, considerând că necesitatea intervenției alocative a statului apare, de regulă, în cazul proprietății comune asupra resurselor, al comportamentului neadecvat și păgubitor ca și al utilizării, pe cât posibil, a mijloacelor și bunurilor publice în interesul societății. Anumite bunuri și servicii pot fi furnizate de către producătorii privați, dar aceasta se face în procesul de piață prin compensare. Implicarea statului în viața economică îmbracă forma adoptării de către autoritățile publice a unor reglementări necesare funcționării economiei naționale. Strategia de funcționare a unei economii naționale trebuie să se bazeze pe mecanismul fi nanciar specifi c, care ține seama de resursele și de nevoile sociale. Termenul de ”fi nanțe” în sens larg presupune un mecanism de transfer de resurse bănești fără echivalent, relațiile care exprimă un împrumut de resurse bancare, relații care refl ectă un transfer facultativ sau obligatoriu de resurse. În cadrul acestora se constituie un mecanism fi nanciar în care elementul esențial este reprezentat de existența bugetului de stat, a bugetelor locale și speciale, toate împreună constituind bugetul consolidat al statului. Acest buget și execuția sa reprezintă o activitate la îndemâna autorității administrative a


fi ecărui stat. Pârghiile economico-fi nanciare utilizate de stat în constituirea și

ajustarea bugetului reprezintă un mecanism de sine-stătător.

Finanțele publice, în termenii pe care i-am descris până în acest

moment, au evoluat în mod continuu în țara noastră. Desigur, s-au întâlnit

formele cele mai diferite dar, în esență, fi nanțele publice, crearea bugetului

consolidat și urmărirea execuției bugetare, sub forme specifi ce timpului s-au

întâlnit în toată această perioadă a dezvoltării societății românești.

Revenind la cadrul actual, ne vom referi la veniturile, cheltuielile și soldul

bugetului general consolidat realizate într-o perioadă de timp, pe care o

prezentăm în tabelul următor.

Dinamica veniturilor, cheltuielilor și soldului bugetului general

consolidat

Tabelul nr. 12007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Venituri 134173,3 165546,6 157243,9 168674,2 181919,9 193148,2 200374,3

Cheltuieli 147141,2 190340,2 193679,3 202282,0 205818,5 207922,2 216168,3Excedent+/Defi cit - -12967,9 -24793,6 -36435,4 -33607,8 -23898,6 -14773,9 -15794,0% defi citului

în totalul chelt.- 8,81 -13,03 - 18,81 - 16,61 -11,61 -7,11 -7,31

Sursa: Ministerul Finanţelor Publice.

Constatăm că fi nanțele creează venituri, efectuează cheltuieli și, în

fi nal, se caracterizează printr-un excedent sau un defi cit. Bugetul consolidat

este un parametru al modului în care se asigură controlul de către stat al

evoluției economice. Rectifi cările bugetare sunt formele concrete prin care se

corectează aspectele negative pe care le întâlnim în economie.

Fiind membră a Uniunii Europene, România trebuie să respecte

directivele acestei uniuni în domeniul fi nanciar. Se prevăd restricții în ceea

ce privește realizarea de defi cite controlabile pentru a nu infl uența eventuala

intrare în colaps a economiei unei țări.

Veniturile fi scale sunt principalele surse de acoperire a veniturilor

bugetare. Astfel, este de urmărit modul în care se realizează veniturile fi scale.

Evoluția veniturilor fi scale

Tabelul nr. 2Anii 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Venituri fi scale

milioane lei76622,5 94846,8 88334,4 92993,0 104686,9 114044,7 119109,9

în procente din

PIB18,4 18,4 17,6 17,8 18,8 19,4 18,9

Sursa: Calculat pe baza datelor Ministerului Finanţelor Publice, datele fi ind recalculate.


România colectează sub formă de impozite și taxe, aproximativ 18,5% din produsul intern brut. Indicele deținut de veniturile fi scale a ajuns, în medie, la 64,4% în ultima perioadă. Defi citul fi scal (bugetar) apare ca un element de corecție dacă este controlat și poate fi rectifi cat. În țara noastră este specifi c defi citul bugetar întrucât rentabilitatea economică, nivelul redus al salariilor, nevoia de investiții, de subvenții în anumite domenii devin importante.

Elementele de structură ale defi citului fi scal și funcțional

Tabelul nr. 3Sold bugetar

(metodologie Naţională)

Sold Structural

(ESA 95)

Exces de

cerere

Sold bugetar

(ESA95)

Impuls

fi scal2007 -3,12 -4,93 6,31 -2,91 1,472008 -4,82 -8,03 8,56 -5,68 3,102009 -7,27 -9,56 0,17 -9,03 1,532010 -6,42 -6,06 -2,32 -6,79 -3,502011 -4,29 -3,81 -1,77 -5,54 -2,252012 -2,51 -2,48 -3,17 -2,99 -1,332013 -2,50 -1,75 -1,60 -2,28 -0,73Sursa: Comisia Europeană (AMECO), CNP, MFP (Programul de convergenţă al României şi

Strategia naţională fi scal bugetară 2013-2016).

Structura cheltuielilor este strâns legată de structura veniturilor

concretizate și analizate prin execuția bugetară, în termeni anuali dar și pe parcursul fi ecărui an, trimestrial sau chiar lunar. Statul colectează venituri prin impozitul pe profi t, impozitul pe venit, veniturile din activități agricole, veniturile din premii și jocurile de noroc, veniturile din transferul proprietății imobiliare precum și alte impozite indirecte, majoritatea cuprinse în taxa pe valoarea adăugată.

Evoluția structurii veniturilor, cheltuielilor şi a soldului bugetului general

consolidat (BGC) în produsul intern brut (PIB), în perioada 2007-2013

Tabelul nr. 42007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Produsul intern brut în milioane lei

416 007 514 700 501 139 523 693 556 708 587 499 628 581,3

Venituri BGCîn % din PIB

32,3 32,2 31,4 32,2 32,7 32,9 31,9

Cheltuieli BGCîn % din PIB 35,4

37,0 38,6 38,6 37,0 35,4 34,4

Excedent/ Defi cit BGC în % din PIB

-3,1 -4,8 -7,3 -6,4 -4,3 -2,5 -2,5

Sursa: Stabilit pe baza datelor Institutului Naţional de Statistică şi Ministerului Finanţelor Publice.


Cheltuielile publice se efectuează din venituri și în acest sens, pentru aceeași perioadă am prezentat principalele cheltuieli care se realizează. Am pus în concordanță valoarea produsului intern brut realizată anual cu totalul cheltuielilor efectuate și apoi cu structura cheltuielilor care sunt de personal, pe bunuri și servicii, dobânzi, subvenții, asistență socială, cheltuieli de capital și altele, pentru a reliefa modul în care veniturile sunt distribuite și apoi, redistribuite la nivelul economiei. Analiza în structură evidențiază că cheltuielile totale sunt structurate în cheltuieli pentru activitatea autorităților publice și acțiuni externe, tranzacții privind datoria publică și împrumuturi, apărarea, ordinea publică și siguranță națională, învățământul, sănătatea, cultura, religia și recreerea, asigurările și asistența socială, cheltuieli pentru locuințe, servicii și dezvoltare publică, protecția mediului, cheltuieli pentru acoperirea combustibililor și a energiei, cheltuieli aferente agriculturii, silviculturii, pisciculturii, transporturilor și alte domenii care sunt în cadrul economiei naționale. Putem concluziona că execuția bugetară, în majoritatea statelor lumii, dar în mod special și în România, se concretizează și se echilibrează prin existența datoriei publice. Bugetul general consolidat concentrează veniturile și cheltuielile între care au loc transferuri ș.a.m.d., dar, în cele mai multe cazuri, se ajunge la un defi cit al veniturilor bugetare care trebuie acoperite rapid și aceasta se face prin împrumuturi, emiterea de titluri de stat interne și internaționale, care asigură echilibrarea execuției bugetare. În același timp, aceasta contribuie la creșterea datoriei publice pe termen mai lung sau mai scurt.


Evoluția și structura datoriei publice a RomânieiTabelul nr. 5

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Datorie publică totalăîn mil. leiîn mil. euro

82 324,322 803,2

109 795,027 848,2

147 329,034 832,8

194 459,245 383,5

223 268,051 686,0

240 842,654 382,2

267 150,959 569,4

din care:1.Datorie publică internăîn mil. lei

45 171,0 67 196,6 91 104,1 119 460,9 131 606,2 132 720,2 146 366,4

2.Datorie publică externăîn mil. euro

10 291,2 10 687,1 18 293,2 17 503,3 21 219,5 24 414,0 26 932,6

% Datoriei publice interne în dat. publică

54,9 61,2 61,8 61,4 58,9 55,1 54,8

% Datoriei publice externe în dat. publică

45,8 38,2 38,2 38,6 41,1 44,9 45,2

% Datoriei publice totale în PIB

19,8 21,3 29,4 37,1 40,1 41,0 42,5

Sursa: Stabilit pe baza datelor Ministerului Finanţelor Publice.

Directiva Uniunii Europene prevede ca aceste datorii să nu depășească 3% din produsul intern brut. În cazul Greciei, unde acest principiu nu a fost respectat, s-a ajuns la o situație delicată, țara fi ind în prag de faliment național. Iată aspectele care concretizează fi nanțele publice, pe de o parte, și execuția bugetară pe de altă parte, pornind de la faptul că prin fi nanțele publice se obțin veniturile și se efectuează cheltuielile care trebuie să urmărească un sistem matriceal concret așa încât datoria publică internă și externă să nu se majoreze fără capacitate de acoperire într-un termen redus.

Concluzii Finanțele publice și execuția bugetară sunt două elemente surori în cadrul oricărei economii naționale. Finanțele publice evidențiază modul în care bugetul conceput pentru o perioadă de timp este executat pentru intervalul de timp respectiv. De asemenea, fi nanțele publice rezultă că au un rol important în sistemul economico-social al unei țări, deoarece, într-un sens mai larg, o serie de activități cum ar fi bugetul statului, creditul, operațiunile bancare sau de bursă, relațiile cambiale, resursele și așa mai departe. Relațiile și operațiunile bănești sunt elemente fi nanciare care trebuie interpretate în cadrul sistemului fi nanțelor publice dintr-o țară. Pe de altă parte fi nanțele publice au evoluat de la o etapă


istorică la alta prin care a trecut România și în fi ecare stadiu al acestei evoluții s-au adus unele modifi cări conforme cu nevoile pe care le-a resimțit economia națională. O ultimă concluzie ar fi aceea că fi nanțele publice trebuie armonizate pe baza directivelor Uniunii Europene , în cadrul Comunității în care România este membră. În mod cert, în momentul în care România va adera și la zona euro, fi nanțele publice din țara noastră vor căpăta și alte modifi cări, evolutive însă, pentru a asigura concordanța dintre ceea ce se reralizează și ceea ce trebuie să se întâmple în mod unitar în cadrul Uniunii Europene în care România este membră.

Bibliografi e

1. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Carp, A. (2017). The main correlations between the monetary-banking indicators, Theoretical and Applied Economics, XXIV (2), 611, Summer, 99-110

2. Anghelache, C., Păunică, M., Bodo, G. and Mirea, M. (2017). Aspects of optimal monetary and fi scal policies, Romanian Statistical Review, Supplement, 5, 122-138

3. Anghelache, C., Anghel, M.G., and Popovici, M. (2016). Financial-monetary analysis model, Romanian Statistical Review, Supplement, 7, 19-23

4. Anghelache, C., Soare, D.V. and Dumitrescu, D. (2016). IT&C Platform Used in Projects Financed from European Union Funds, Romanian Statistical Review Supplement, 6, 59-67

5. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G.(2015). The monetary evolution, placements and resources, Romanian Statistical Review – Supplement, 4, 72-80

6. Banzhaf, H. and Oates, W. (2013). On Fiscal Illusion in Local Public Finance: Re-examining Ricardian Equivalence and the Renter Effect, National Tax Journal, 66 (3), 511-540

7. Engel, E., Fischer, R. and Galetovic, A. (2013). The Basic Public Finance of Public–Private Partnerships, Journal of the European Economic Association, 11 (1), 83–111

8. Glaeser, E. (2012). Urban Public Finance. Handbook of Public Economics, 5, 195–256

9. Gordon, H., Scheve, K. and Slaughter, M. (2007). Public Finance And Individual Preferences Over Globalization Strategies. Economics and Politics, 19 (1), 1-33, Blackwell Publishing,

10. Jackson, K., Johnson, R. and Persico, C. (2016). The Effects of School Spending on Educational and Economic Outcomes: Evidence from School Finance Reforms. The Quarterly Journal of Economics, 131 (1), 157-218

11. Kling, J. (2007). Methodological Frontiers of Public Finance Field Experiments, National Tax Journal, 60 (1), March, 109-127

12. Newell, R. and Raimi, D. (2015). Shale Public Finance: Local Government Revenues and Costs Associated with Oil and Gas Development, NBER Working Paper, No. 21542

13. Piketty, T. and Saez, E. (2013). Optimal Labor Income Taxation, Handbook of Public Economics, Volume 5, Chapter 7, 391-474

14. Revelli, F. (2005). On Spatial Public Finance Empirics, International Tax and Public Finance, 12 (4), August 2005, 475–492


ANALYSIS OF THE EVOLUTION OF PUBLIC FINANCES IN ROMANIA



„Artifex” University of BucharestAssoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhD ( fl [email protected])„Artifex” University of BucharestMariana CHILIMENT PhD Student ([email protected])


Abstract The fi nancial system of a country is essential because it highlights the economic fl ows that are established between economic agents and state institutions as well as among a number of other components that contribute to the realization of the gross domestic product. On the other hand, the fi nancial-banking system is the one that facilitates the correlation of the obligations and rights of the economic agents and highlights at any moment what the evolution was at one point. Of course, the fi nancial-banking system has existed for a long time and in general terms it is defi ned as the total of fi nancial and local activities in a country. In principle, we are talking about public fi nances, which provide an adequate framework for the realization of money resources and public funds, the modalities and instruments used in general with a certain link between public fi nances and the legislative framework that are not mutually exclusive. The existence of public fi nancial resources is carried out in any social organization by the distribution of gross domestic product of amounts intended, being included in the consolidated budget, meeting the needs of the social environment. In other words, fi nance expresses social relations of an economic nature, in a monetary expression, which appears in the oldest times. Of course, the public fi nance system has evolved and adapted according to the requirements or characteristics of the company. From this point of view, in this article we can identify a period until the First World War, an interwar period, which coincides with the beginning of the formation of the Romanian unitary national state in 1918, then it is the period of the Second World War, and since 1945 until 1989, a period of the stagnant economy where public fi nances had a certain structure, a certain evolution, a certain organization, and many others. Then, since 1990, a market economy has its own characteristics, and on this background, public fi nances are changing and appropriate to the system of market economy. Here some elements can be detached, but they are


not essential in terms of the role of public fi nances. The authors’ study also

presents some graphs and series of data that reveal - especially in the most

recent period - the evolution of tax revenues, the structure of revenues and

expenditures, the public debt of Romania and many others that are on all of

which are highlighted and also relate to budget implementation.

Keywords: public fi nance, budget, income, fi nancial resource, free

market

JEL Classifi cation: E62, E64, H62

Introduction

In this article, the authors focused on a brief presentation of the evolution of public fi nances in the context of Romania’s historical evolution. After defi ning the term and highlighting the main features in each of the periods spent by Romania and the country’s economy, some correlations are made in the sense that public fi nances also depend on the concept of those policies that are intended to be implemented, totalitarian or market economy. Each of these stages is carefully presented in order to highlight the evolution that has passed through all these stages and fi nally reached the stage where Romania is a member of the European Union, where the directives and guidelines must also be implemented in this fi eld The European Union. We can ultimately talk about the need to restrict the legislative system and the functioning of the public fi nance system closely in line with those of the other EU member states. The European Union uses its directives on the system to subsidize some sectors that are of the utmost importance to the national economy and to the European Union economy. In this context, we can remember the subsidies for agriculture, rural development, which are strictly necessary for the Romanian economy, which from a certain point of view has some lag behind in agriculture. In passing, it is said that in the period after 1989 Romania’s agriculture was affected by the measures of „decentralization”, placing in a situation where modern agrotechnics can not be applied. Also in this context, the authors analyze the link between the national currency and the market, so the central bank sought to achieve a macroeconomic correlation that would also ensure macro-stabilization. In this article some series of data are presented to facilitate understanding and acceptance of the conclusions reached by the authors in the study they have done.

Literature review

Anghel, Anghelache and Carp (2017) analyzed the main correlations between monetary-banking indicators. Anghelache, Păunică, Bodo and Mirea (2017) have made a detailed approach to optimal government policies, given


the implications of monetary policy and fi scal policy. Anghelache, Anghel and Popovici (2016) proposed an analysis model for the fi nancial-monetary sector of the national economy that takes into account the indicators included in the central bank balance as well as the aggregate balance content. Anghelache, Soare and Dumitrescu (2016) described an on-line platform that, on the one hand, should be used as small and medium-sized enterprises to determine whether their projects are suitable for funding and, on the other hand, to EU project management authorities and commercial banks that should provide the necessary funding for the project. Anghelache, Anghelache and Anghel (2015) analyzed one of the most important elements of the national economy, namely the monetary situation, refl ected by placements and resources. Banzhaf and

Oates (2013) analyzed two forms of local public fi nance, namely debts and tenants. Engel, Fischer and Galetovic (2013) discussed the role of public-private partnerships, implications for budget accounting, and their fi scal impact. Glaeser (2012) studied economic and large-scale literature on local governments and their fi nances. Gordon, Scheve and Slaughter (2007) addressed issues related to public fi nances and individual preferences for globalization strategies. Jackson, Johnson and Persico (2016) investigated the effects of school expenditure on educational and economic outcomes. Kling (2007) assessed how a variety of methods can be applied to increase the relevance of fi eld experiments in the public economy. Newell and Raimi (2015) presented aspects of local government revenues and costs. Piketty and Saez (2013) reviewed recent developments in optimal income tax theory. Revelli (2005) focused on the empirical specifi cation of the theoretical models of strategic interaction that give rise to a spatial model in local government spending and revenues.

Research methodology, data, results and discussions In the literature we use more expressions about the word „fi nance”. These will be close or slightly differentiated, depending on some of the specifi c elements of the framework we are talking about. For example, the general term „fi nance” appears, which includes all fi nancial, local and central activities in a country. There is the name of „public fi nances” when we refer to the fi nances that take place through the state system. Also, „private fi nance” certainly refers to the private system in a country. And last but not least, we meet the terms „capitalist fi nances” or „socialist fi nances”, which are specifi c to the two modes of production or to the two market systems. The term „fi nance” and the activity itself is quite old, in the sense that a series of transactions within each company, regardless of its nature, is achieved by paying in cash. Starting from the genesis of the notion, „fi nance”


means a sum of money and, in particular, a state income, and „fi nances” also have the meaning of the entire heritage of the state expressed fi nancially-value. As far as society is concerned, the term „fi nance” has become broader, including a range of other activities such as „state budget”, „credit”, „banking or stock exchange”, „bridging relations” relationships and money operations. We currently identify the notion of „fi nance” as money, money resources, claims, or money-making obligations. Among the valuable economists, the notion of „fi nance” is different. Some consider money to be available to the state as national fi nances. In this case, the revenues of the state and of the administrative-territorial authorities shall be taken into account, the money resources made available to the state for the fulfi llment of the state functions and tasks or for the coverage of the expenditures of the central administration and of the local collectivities. In another sense, money and goods used for the operation of public institutions are considered to be fi nancial activity. Other economists believe that „fi nance” means all the resources and tasks that relate to the activity of public institutions as well as to the rules that establish these relations. At the same time, the management of the state and other political organizations, as well as of the main rules, is an essential foundation of a country’s fi nances. Based on public fi nances, the state has the means to intervene in the economy, through loans, taxes, allowances, subsidies, other levers or possibilities for intervention. In the public sector of the economy, including the public fi nance administration, we meet a range of fi nancial policies that are nothing more than the strategy the state is pursuing to fulfi ll its functions in the given fi eld. In the same sense, social relations have economic-fi nancial content. In practice, there is a close correlation between money resources taken from public funds, concrete modalities, instruments used, etc., which is generally regulated by an appropriate legal framework. A certain link between public fi nances and the legislative framework is symbiotic and not mutually exclusive. The procurement and distribution of public fi nancial resources is achieved through the distribution of the Gross Domestic Product, specifi c instruments, in an appropriate and specifi c legal framework, to meet the needs of the social environment. We can conclude that „fi nances” express social relationships of an economic nature, in money expression, these appearing or standing in a certain process with well-defi ned purposes. It is in the interest of the whole society that public fi nances are well-outlined, that the strategy or fi nancial policies be known, established and regulated


in a unitary manner. There are also principles formulated by certain economic, political and economic trends, in which there are notions specifi c to each of them. Until 1945, there were liberal policies, and only after that, community-type concepts of a totalitarian type were developed, as it was in the time segment from 1945 to 1989. Regardless of the concept or concept of those who referred to fi nance, we can synthesize that through „fi nance” all have thought about the same aspect. We have to deal with public spending by each national administration in order to cover as much as possible the social-general costs and thus create a balance between the fi nancial market and the social system of the country. We can also consider a series of expenditures that, being public, are unproductive, but the work done is what is required in the synthesis system of a particular state. For example, the army, the police, the public agencies, the national fl eet involve

jobs for which public spending is in the interest of society.

On the other hand, public spending must be funded and this is done

on the basis of the taxes borne by the members of the community, from which

the general interest expenses are incurred. Expenditure must have in return

current budget revenues, from which all expenditure incurred in the national

budget is to be met.

In the era we called the „gendarmerie era”, that of totalitarian

societies, the elements of fi nancial structure did not differ, in the realization of the revenues and the execution of the respective expenditures there was a concordance. At the end of the nineteenth and early twentieth centuries, fi nances became even more profound. This was identifi ed with a more accelerated pace of reconsideration after the great economic crisis of 1929-1933. The state then developed its interventionist component to cope with the effects of crises. For the conduct of fi nancial activities, public institutions or companies were set up to ensure the correct and balanced evolution of the public fi nance system. The public fi nance system includes central fi nances and territorial fi nances. In the modern state, public fi nances are no longer a simple means of securing the coverage of their spending but, more than that, they are a means of intervening in the economy. In the European Union, there is a growing debate about the possibility of supporting economic activities through subsidies but, ultimately, the European Union also resorts, through its directives, to granting subsidies to sectors that are of the utmost importance to the national economy but also to economy of the European Union. For example, there are subsidies for agricultural development, non-reimbursable grants for rural development, and the fi nancing of other economic activities of particular interest, especially for a community as a whole.


Even the United States and the free-market apologists have resorted, especially since the fi nancial and economic crisis triggered in 2007-2008, to support companies, to re-allocate capital to large banks, all in order to cope with the demands imposed on them as a result of the complex evolution of the international economic, political and military system. The great recession of 1929-1933 and thereafter, during the world’s confl agration, the public fi nancial system gained a profound development, meaning that resources were needed to cope with the effects of economic crises or military confl agrations.

It has been quite different from the nineteenth and tenth centuries of

the last century in terms of the role and functions of the fi nances in general. Speaking about fi nance, it is good to distinguish between public and private fi nances. Public fi nances are those that are covered by the state, which must collect revenue to support the necessary expenditures to be carried out and coordinated at a centralized level. The state can also take measures in relation to the national currency, through the central bank, in our case, the National Bank of Romania. In 2005 it was a denomination, because we can not call it monetary reform, but in reality it was also a monetary reform in the sense that the value of the national currency, the leu, was increased by dividing it to 10,000. In the socialist period, the means of production were in collective or group ownership, and therefore, when it comes to fi nance, we must make a precise reference to this framework of socialist fi nances or the fi nances of organizations and cooperatives. Before addressing a number of specifi c aspects of the stages through which Romanian society has gone, we want to refer to the role of public fi nances in the market economy. We consider that the distribution of a signifi cant part of the Gross Domestic Product through public fi nances generates some useful effects for society or for some groups, or even individuals. There is a close interdependence between the fi nancial system and the free market in the sense that the fi nancial resources at a given moment compared to the mass of goods and services that are made in the economy give some content and a certain tinge of distribution of GDP. The state uses the leverage to distribute fi nancial resources for the purpose of harmonizing activities. State intervention in the economy with the help of fi nances is not neutral and, as a rule, fulfi lls a certain role. There is no perfect competition in the market economy and, consequently, the decision taken by agents as autonomous producers does not ensure the correct dimensioning of the supply of goods and services, which is not always correlated with demand for products. In addition, the upward


or downward deviations of supply over demand are also infl uenced by the

market price but also by the profi tability rate pursued by private producers.

The impact of public fi nances on the economy is not only in the

form of public goods but also through the structure that can lead to capital

accumulation, to the evolution of public and private consumption, individually

and socially.

Financial redistribution of GDP appears, ie reorienting to individuals

and businesses to meet social needs. A form of redistribution is done through

taxes, taxes and contributions, followed by re-orientation to expenditure,

particularly through budget rectifi cations that operate. Public authorities can

use fi nancial instruments to infl uence economic processes, economic cycle

correction and macroeconomic stabilization by correcting imbalances.

A whole plea can be made about the use of public fi nances for

growth and growth. A number of economists note and appreciate the varied

forms of intervention by public authorities in the economy, through public

fi nances or other instruments, considering that the need for state allocation

intervention usually arises in the case of shared ownership of resources,

inappropriate and damaging behavior and the use, as far as possible, of

public assets and assets in the interest of society. Certain goods and services

may be provided by private producers, but this is done in the market process

by offsetting.

The state’s involvement in economic life takes the form of adopting

by the public authorities the necessary regulations for the functioning of the

national economy.

The functioning strategy of a national economy must be based on

a specifi c fi nancial mechanism that takes into account social resources

and needs. The term „fi nance” in the broad sense implies a non-equivalent

money transfer mechanism, relations that express a loan of bank resources,

relationships that refl ect a voluntary or mandatory transfer of resources.

Within them, a fi nancial mechanism is formed, where the essential

element is represented by the state budget, local and special budgets, all

together constituting the consolidated state budget. This budget and its

execution is an activity within the reach of the administrative authority of

each State. The economic and fi nancial levers used by the state in setting up

and adjusting the budget are a self-standing mechanism.

Public fi nances, in the terms I have described so far, have evolved

continuously in our country. Certainly, the most different forms have been

encountered, but, in essence, public fi nances, the creation of the consolidated

budget and the pursuit of budget execution, in times specifi c to the time of the

development of Romanian society.


Returning to the current framework, we will refer to the revenues, expenditures and the balance of the consolidated general budget over a period of time, which we present in the following table.

Dynamics of revenues, expenditures and balance of the general consolidated budget

Table no. 12007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Income 134 173,3 165 546,6 157 243,9 168 674,2 181 919,9 193 148,2 200 374,3Costs 147 141,2 190 340,2 193 679,3 202 282,0 205 818,5 207 922,2 216 168,3Surplus +/ Defi cit - -12 967,9 -24 793,6 -36 435,4 -33 607,8 -23 898,6 -14 773,9 -15 794,0% of the defi citin total expenditure

- 8,81 -13,03 - 18,81 - 16,61 -11,61 -7,11 -7,31

Source: Ministry of Public Finance.

We fi nd that fi nances generate income, expenditures, and ultimately are characterized by a surplus or a defi cit. Consolidated budget is a parameter of how state control of economic evolution is ensured. Budget rectifi cations are the concrete forms of correcting the negative aspects that we encounter in the economy. As a member of the European Union, Romania has to respect the directives of this union in the fi nancial fi eld. Restrictions are provided for the achievement of controllable defi cits in order not to infl uence the eventual

collapse of a country’s economy.

Tax revenue is the main source of revenue for the budget. Thus, it is

to be observed how the tax revenues are achieved.

Evolution of tax revenuesTable no. 2

Years 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Tax revenues

million lei76622,5 94846,8 88334,4 92993,0 104686,9 114044,7 119109,9

in percentages 18,4 18,4 17,6 17,8 18,8 19,4 18,9

Source: Calculated on the basis of the Ministry of Public Finance data, the data being

recalculated.

Romania collects in the form of taxes and duties approximately 18.5% of gross domestic product. The index of tax revenues reached an average of 64.4% in the last period. The fi scal (budget) defi cit appears as a correction element if it is controlled and can be rectifi ed. In our country, the budget defi cit is specifi c, as economic profi tability, low wage levels, need for investment, subsidies in some areas become important.


Elements of structure of fi scal and functional defi cit

Table no. 3Budget balance

(methodology

national)

Structural

balance

(ESA 95)

Excess

demand

Budget balance

(ESA95)

Fiscal

impulse

2007 -3,12 -4,93 6,31 -2,91 1,472008 -4,82 -8,03 8,56 -5,68 3,102009 -7,27 -9,56 0,17 -9,03 1,532010 -6,42 -6,06 -2,32 -6,79 -3,502011 -4,29 -3,81 -1,77 -5,54 -2,252012 -2,51 -2,48 -3,17 -2,99 -1,332013 -2,50 -1,75 -1,60 -2,28 -0,73

Source: European Commission (AMECO), CNP, MFP (Romania’s Convergence Program and

National Budgetary Budgetary Strategy 2013-2016).

The structure of expenditures is closely related to the structure of the realized revenues and analyzed by budget execution, in annual terms but also during each year, quarterly or even monthly. The state collects revenue through corporation tax, income tax, farm income, prize money and gambling, real estate transfer revenue as well as other indirect taxes, the majority included in value added tax.

Evolution of the structure of revenues, expenditures and the general

government balance (GVA) in Gross Domestic Product (GDP) over the

period 2007-2013

Table no. 42007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Gross domestic product in million lei

416 007 514 700 501 139 523 693 556 708 587 499 628 581,3

BGC Income 32,3 32,2 31,4 32,2 32,7 32,9 31,9

in% of GDP35,4

37,0 38,6 38,6 37,0 35,4 34,4

BGC Expenses -3,1 -4,8 -7,3 -6,4 -4,3 -2,5 -2,5Source: Established on the basis of data from the National Institute of Statistics and the Ministry

of Public Finance.

Public expenditures are made from revenue, and in this respect, for the same period, we presented the main expenditures that are being made. We have aligned the value of gross domestic product made annually with total expenditure incurred and then with the structure of personnel, goods and services, interest, subsidies, social assistance, capital expenditures and others to highlight how income is distributed and then redistributed to the economy.


The structure analysis shows that the total expenditure is structured in expenditures for the activity of public authorities and external actions, transactions on public debt and loans, defense, public order and national security, education, health, culture, religion and recreation, insurance and social assistance, for housing, public services and development, environmental protection, fuel and energy expenditure, agriculture, forestry, fi sh farming, transport and other areas within the national economy. We can conclude that budget execution, in most countries of the world, but especially in Romania, is materialized and balanced by the existence of public debt. The consolidated general budget concentrates the revenues and expenditures between transfers and so on, but in most cases there is a shortfall in budget revenue to be covered quickly and this is done through loans, the issuance of domestic government bonds and which ensure the balancing of budget execution. At the same time, it contributes to an increase in public debt in the longer or shorter term.

The evolution and structure of Romania’s public debtTable no. 5

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Total public debtin millions of leiin millions of euros

82 324,3

22 803,2

109 795,0

27 848,2

147 329,0

34 832,8

194 459,2

45 383,5

223 268,0

51 686,0

240 842,6

54 382,2

267 150,9

59 569,4from which:

1. Internal public debtin millions of lei

45 171,0 67 196,6 91 104,1 119 460,9 131 606,2 132 720,2 146 366,4

2. External public debtin millions of euros

10 291,2 10 687,1 18 293,2 17 503,3 21 219,5 24 414,0 26 932,6

% Government Internal Debt in Government Debt

54,9 61,2 61,8 61,4 58,9 55,1 54,8

% External public debt in public debt

45,8 38,2 38,2 38,6 41,1 44,9 45,2

% Total public debt in GDP

19,8 21,3 29,4 37,1 40,1 41,0 42,5

Source: Based on data from the Ministry of Public Finance.


The European Union Directive provides that these debts should not exceed 3% of gross domestic product. In the case of Greece, where this principle has not been re spected, a delicate situation has been reached, the country being on the brink of national bankruptcy. Here are the aspects that concretize public fi nances on the one hand and the budget execution on the other, starting from the fact that the public fi nances obtain the revenues and expenditures that must follow a concrete matrix system so that the internal and external public debt not to increase without coverage in a limited time.

Conclusion Public fi nances and budget execution are two sister elements in any national economy. Public fi nances highlight how the budget conceived for a period of time is executed for that time period. Also, public fi nances appear to play an important role in the economic and social system of a country, because in a broader sense, a number of activities such as the state budget, credit, banking or stock exchange operations, resources and so on. Money relationships and transactions are fi nancial elements that need to be interpreted within a country’s public fi nance system. On the other hand, public fi nances have evolved from one historical stage to another through which Romania has gone, and at each stage of this evolution some changes have been made in line with the needs of the national economy. A fi nal conclusion would be that public fi nances need to be harmonized on the basis of EU directives within the Community in which Romania is a member. Certainly, when Romania joins the euro area, the public fi nances in our country will also get other changes, but evolutionary, to ensure the consistency between what is being re-established and what has to happen in a unitary way the framework of the European Union in which Romania is a member.

References 1. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Carp, A. (2017). The main correlations between

the monetary-banking indicators, Theoretical and Applied Economics, XXIV (2), 611, Summer, 99-110

2. Anghelache, C., Păunică, M., Bodo, G. and Mirea, M. (2017). Aspects of optimal monetary and fi scal policies, Romanian Statistical Review, Supplement, 5, 122-138

3. Anghelache, C., Anghel, M.G., and Popovici, M. (2016). Financial-monetary analysis model, Romanian Statistical Review, Supplement, 7, 19-23

4. Anghelache, C., Soare, D.V. and Dumitrescu, D. (2016). IT&C Platform Used in Projects Financed from European Union Funds, Romanian Statistical Review Supplement, 6, 59-67

5. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G.(2015). The monetary evolution, placements and resources, Romanian Statistical Review – Supplement, 4, 72-80


6. Banzhaf, H. and Oates, W. (2013). On Fiscal Illusion in Local Public Finance: Re-examining Ricardian Equivalence and the Renter Effect, National Tax Journal, 66 (3), 511-540

7. Engel, E., Fischer, R. and Galetovic, A. (2013). The Basic Public Finance of Public–Private Partnerships, Journal of the European Economic Association, 11 (1), 83–111

8. Glaeser, E. (2012). Urban Public Finance. Handbook of Public Economics, 5, 195–256

9. Gordon, H., Scheve, K. and Slaughter, M. (2007). Public Finance And Individual Preferences Over Globalization Strategies. Economics and Politics, 19 (1), 1-33, Blackwell Publishing,

10. Jackson, K., Johnson, R. and Persico, C. (2016). The Effects of School Spending on Educational and Economic Outcomes: Evidence from School Finance Reforms. The Quarterly Journal of Economics, 131 (1), 157-218

11. Kling, J. (2007). Methodological Frontiers of Public Finance Field Experiments, National Tax Journal, 60 (1), March, 109-127

12. Newell, R. and Raimi, D. (2015). Shale Public Finance: Local Government Revenues and Costs Associated with Oil and Gas Development, NBER Working Paper, No. 21542

13. Piketty, T. and Saez, E. (2013). Optimal Labor Income Taxation, Handbook of Public Economics, Volume 5, Chapter 7, 391-474

14. Revelli, F. (2005). On Spatial Public Finance Empirics, International Tax and Public Finance, 12 (4), August 2005, 475–492


Invalidarea unui model econometric multifactorial clasic al ISD, în unele ţări exsocialiste

Ec. drd. Simina - Ioana Broștescu ([email protected])

Universitatea din CraiovaProf. univ. dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

Universitatea din Pitești

Rezumat

În secțiunea introductivă se prezintă principalele categorii de modele clasice validate ale investițiilor străine directe (ISD), încheind cu câteva dintre cele recent publicate, aparținând literaturii ultimului deceniu. O secțiune de metodologie prezintă principalele teste de validare ale modelului econometric clasic în general. Tema principala o constituie însă invalidarea unui model clasic în care ISD este specifi cat în context macroeconomic pornind de la valoare PIB-ului, formarea brută a capitalului fi x (FBCF), importuri (M) și exporturi (X), în cazul Cehiei, Ungariei și Poloniei. Alegerea acestor economii europene exsocialiste și prezentarea invalidării modelelor ISD specifi ce fi ecărei țări în parte, cu exemplifi carea testelor de tip Fisher sau Durbin - Watson refl ectă anumite schimbări în imaginea investitorilor despre aceste economii și induc discuții referitoare la similaritatea invalidărilor care conturează în profunzime decizia de a nu investi, mai curând decât a investi în aceste economii. O succintă apreciere fi nală clarifi că valoarea unui articol, care invalidează și nu validează în perspectiva unei cunoașteri amplifi cate un demers de modelare descriind situații de real interes statistic și econometric. Cuvinte cheie: Investiții străine directe, model econometric, invalidare, valoare PIB, Formarea brută de capital fi x (FBCF), importuri (M), exporturi (X), teste (F, D-W, t, etc.)

1. Introducere

Testul și testarea rămân concepte de conţinut pur statistico-matematic, detalierea lor oferind contur instrumental în premodelarea econometrică sau econometrică fi nanciară. Obiectivul formulării unei ipoteze relevă importanţa şi utilitatea practică a cunoașterii proceselor și fenomenelor economice, în cazul de față de tipul investițiilor străine directe (ISD). În fi nalul oricărei testări, poate avea loc identifi carea factorilor explicativi modelatori, ajungând chiar la validarea sau invalidarea unui model, în etapa specifi că a formulării deciziei statistice într-un fenomen natural și într-un proces iterativ. Cunoaşterea testelor clasice (Jarque-Bera J-B, Student - t, Fisher - F, Durbin – Watson, etc.), dar şi a tot mai multora dintre testele moderne


constituie condiții necesare în procesul complex al modelării econometrice și econometrice fi nanciare (Săvoiu, 2013). O ţintă la fel de importantă în acest articol este analiza unei situații aparent secundare sau considearte în mod fals mai puțin importantă, respectiv aceea a invalidării unei ipoteze, unui model, unei teorii. Cunoaşterea etapizată sau iterativă a testării statistice a ipotezelor modelului multifactorial clasic și aplicarea practică cu ajutorul programelor specializate de tip Eviews, constituie obiective derivate ale lucrării.

2. Tipologia modelelor ISD în literatura de specialitate Modelarea econometrică fi nanciară investiţională în țările est și

central europene s-a diversifi cat profund urmând fenomenul investițional

direct în aceste economii, iar modelele rezultate s-au extins în zone complexe

factoriale ale ISD, importante prin impact economic (Săvoiu şi Popa, 2012).

Principalele clase de modele ale investiţiilor străine directe descriu și reunesc:

i) modele derivate din conceptualizarea economică a ISD; ii) modele statistice

clasice, axate pe corelaţia dintre creşterea economică (PIB) și ISD; iii) modele

teoretice structurale de tip clasic ale ISD; iv) modele moderne eclectice şi

restructurate (după R squared) ale ISD (Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.178-179).

O încercare de a sintetiza factorii majori ai claselor de modele ale ISD

este redată în caseta nr. 1.

Factori explicativi în modelele econometrice multifactoriale clasice ale ISD Caseta nr. 1

a) indicatori derivaţi factoriali din PIB (rate de creştere ale PIB- ului, PIB sau PIB / cap de locuitor ca indicator de productivitate generală a unei economii) şi ISD; b) indicatori ai comercializării externe (exporturi, importuri, orientarea exportului ţării gazdă, corelarea exporturilor cu cererea în creştere, eterogenitatea fi rmelor de export şi a exportului lor în corelaţie cu ISD;c) impactul corupţiei în dimensiunea ISD, descriind o relaţie intensă între corupţie şi ISD; d) riscuri diverse de instabilitate (riscul macroeconomic politic general sau politic restrâns, riscul asigurării drepturilor politice fundamentale ale omului) şi ISD;e) politicile naţionale de impozitare, numărul şi categoriile de impozite și ISD ale multinaţionalelor;f) infl aţie sau cursul de schimb şi ISD;g) ocuparea și şomajul cu ISD;h) indicatori ai diverselor pieţe, de la proximitatea pieţei comerciale, rate de creştere şi cote de piaţă, la mărimea populaţiei, mobilitatea şi disponibilitatea forţei de muncă, diferenţele salariale şi nivelul de educaţie, la subvenţii şi ajutoare ale guvernului, nivelul cheltuielilor de stat și ISD;i) reţelele, strategiile, istoria relaţiilor diplomatice sau resursele şi ISD; j) inegalitatea distribuţiei veniturilor şi ISD;k) ciclul afacerilor, productivitate şi ISD;l) simetrii comerciale, instituţionale şi ISD; m) tipare ale ISD şi caracteristici spaţiale ale ISD;

Surse: Săvoiu şi Popa, 2012; Săvoiu, Broștescu, 2017.


La toate acestea se mai adaugă modele recente, dintre care unele axate pe validări și actualizări ale celor clasice conform articolelor publicate în ultimul deceniu, din care au fost selectate douăsprezece exemple mai importante în caseta nr. 2:

Douăsprezece exemple de modele ISD apărute în articole din ultimii

cinci ani

Caseta nr. 21.Un model gravitațional amplifi cat (Dauti, 2015), unde factorii determinanți ai stocului de ISD sunt modelați pentru a prognoza nivelul potențial al stocului de ISD (ex. ISD în Macedonia); modelul distinge factori generali de gravitație (dimensiunea pieței și distanța), factori cu caracter instituțional (legați de controlul corupției, indicele de percepție a corupției, calitatea de reglementare, progresul de tranziție și calitatea de membru al OMC), precum și alți factori determinanți tradiționali ai ISD (școlarizare, exporturi bilaterale, ISD specifi ci în plan regional) etc.;2. Un model (validat în 2017 de Jeswald Salacuse pe un număr de douăzeci și șase de țări) privind semnalul tratatelor bilaterale de investiții (TBI) identifi că o țară puternică/slabă prin asociere cu semnalul respectiv (Bilateral Investment Treaties-BIT), de la teoria informației și semnalizării în economie, argumentând că tratatele de investiții (contracte bilaterale de investiții) infl uențează fl uxurile de capital prin semnalele pe care le transmit pe piețele internaționale de capital și afectează costul pe care o țară îl plătește pentru ISD.3.Modelul ISD al lui Ojede și Kishan identifi că o variabilă exogenă majoră în volumul creditului FMI care este corelată cu fl uxurile de ISD către țările în curs de dezvoltare sub/peste o valoare prag a libertății economice;4.Modelul european conceptual al lui Paniagua, Korzynski și Mas-Tur (2017) este axat pe teoria bazată pe capabilități a întreprinderii multinaționale, dar și empiric fundamentat explicând efectul rețelelor sociale asupra ISD și sugerează că activitatea rețelelor sociale online stimulează cheltuielile cu capital străin și noi afi lieri în rețea; 5.Modelul specifi cat și parametrizat de Omri și Kahouli cuprinde stocul de capital, forța de muncă și infl ația, cu (ISD) și energie, confi rmând interdependența dintre consumul de energie, (ISD și creșterea economică;6.Modelul Ramos, Ashby (2017) este unul realist pornind de la existența unui efect de halo geografi c cauzat de crimele violente și este susținut de rezultatele cercetării care arată că cel mai mare număr de omoruri este asociat cu diminuarea fl uxurilor de ISD, criminalitatea cu violență în anumite locații din America Latină afectează ISD;7.Modelul Kozhevnikov, Pridvizhkin și Bazhenov pentru 19 economii în curs de dezvoltare permite estimarea infl uenței diferiților factori asupra intrărilor nete ale ISD, pornind de la două structuri distincte de variabile exogene: un grup de factori macro economici și un grup de factori legați de dezvoltarea generală a societății (11 factori);8.Modelul Arel-Bundock este axat pe infl uența riscului politic, riscurilor instituționale și ISD, cu concluzia că niciuna dintre variabilele politice investigate nu determină majoritatea variației intrărilor agregate de ISD;9. Utilizând creativ teoria existentă a ISD, pentru a justifi ca un model mai simplu Edwards, Romero și Madjd-Sadjadi, în 2016, a folosit un set determinant de caracteristici, pornind de la interacțiunea dintre creșterea economică (dar luând în calcul stabilitatea economică) și ISD-urile actuale10. În modelul Lee Hoon se demonstrează că investitorii nu reduc ISD împotriva riscului politic în cazul în care se așteaptă ca un confl ict armat să crească profi tul prin creșterea prețurilor materiilor prime (exemplifi cat prin petrol și prețul acestuia,e fectul confl ictului armat asupra ISD în petrol variază în funcție de prețul petrolului). 11. Cezar și Escobar (2015) studiază legătura dintre ISD și distanța instituțională, pornind de la un cadru eterogen al fi rmelor și explica modul în care distanța instituțională modifi că ISD.12. Cardamone și Scoppola să realizeze un model apt să evalueze impactul tarifelor asupra stocurilor externe de ISD ale Uniunii Europene (UE), estimând în fi nal un model bazat pe teoria capitalului cunoașterii al multinaționalelor;

Surse: Dauti, 2015; Salacuse, 2017; Ojede și Kishan, 2017; Paniagua, Korzynski și Mas-Tur, 2017; Omri și Kahouli, 2017; Ramos, Ashby, 2017; Kozhevnikov, Pridvizhkin și Bazhenov, 2017; Arel-

Bundock, 2016; Lee Hoon, 2016; Cezar și Escobar, 2015; Cardamone și Scoppola, 2014;


3. Metodologie Dincolo de o statistică descriptivă prompt realizată sau de o matrice de corelație rapid cuantifi cată, articolul valorifi când pachetul de programe Eviews, redă prin modelarea practică realizată și cele mai importante testări ale modelului econometric multifactorial clasic pentru a facilita luarea unei decizii de validare/invalidare fi nală.

Ipotezele modelului regresiei multifactoriale clasiceTabel nr. 1

H1: Liniaritatea modelului multifactorial (eventual liniarizarea )

H2: Date fără erori de măsurare: ( )x3xx σ±∈ şi ( )y3yy σ±∈

H3: Variabila reziduală are media zero: E (εi |xi)=E(εi )=0

H4: Homoscedasticitatea modelului: var(εi |xi)=σ2 (constantă)

H5: Necorelarea reziduurilor: cov(εi ,εj |xi ,xj)=E[(εi |xi)(εj|xj]=0

H6: Variabila reziduală şi exogenă independente: cov(xi,εi) = 0

H7: Variabila reziduală normal distribuită: εi ~ N (0, σ2 )

H8: Numărul observaţiilor (n) > numărul parametrilor estimaţi

H9: Variabilitate în valorile variabilei exogene xi

H10: Modelul regresiei corect specifi cat

H11: Multicoliniaritatea variabilelor exogene este absentăSursa: Săvoiu, 2013, p. 170.

In mod concret, pachetul de programe EViews simplifi că tot demersul validării/invalidării prin calculul unor valori statistice concretizate ale unor teste cunoscute (F-statistic, Durbin-Watson stat, t-Statistic etc.) inclusiv probabilitățile caracteristice rezultate [Prob (F-statistic) etc.]. Seriile de valori ale variabilelor endogene (valoarea intrărilor nete ISD – SER01) și exogene (PIB - SER02; formarea brută a capitalului fi x - FBCF – SER04; importuri (M) – SER05; exporturi (X) – SER06 au fost prelucrate pentru două perioade distincte: a) o perioadă extinsă (1996-2016); b) o perioadă restrânsă (2000 – 2016). Modelul econometric multifactorial clasic pentru care s-a optat și care a fost specifi cat și parametrizat este redat de formula:

ISD intrări nete i = α+ β × PIBi + γ × FBCFi + λi × Mi + ωi × Xi + εi (1)


Bazele de date de 21 de termeni (1996 - 2016) și de 17 termeni (2000-2016) au fost create pentru economiile Poloniei, Cehiei și Ungariei, pornind de la indicatorii Bancii Mondiale disponibili on line la http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators.

4. Rezultate și discuții

Modelul multifactorial clasic propus în metodologie este invalidat de evoluțiile cantitative sau valorice ale indicatorilor descriși pentru economiile din Polonia, Cehia și Ungaria. Practic invalidarea modelului nu este cauzată de intensitatea corelațiilor (conform valorii lui R simplu) sau a determinației (conform valorii lui Rsquared) ci de faptul că modelele nu trec teste esențiale cum sunt Fisher (valoarea lui F – statistic) sau Durbin-Watson (Durbin-Watson stat) etc. Dincolo de clarifi carea opţiunii pentru un anumit prag de semnifi caţie (α) - în economie, un nivel de eroare de 5% sau α = 0,05 poate

fi considerat sufi cient ca limită maximă în modelarea econometrică - şi a tipului de test unilateral sau bilateral (one or two tailed), particularizarea prin valori limită sau critice a regiunii de respingere se realizează în urma consultării valorilor teoretice (tabelate) ale testului respectiv (F, D-W, t etc.), detaliat în raport cu numărul de grade de libertate şi pragul de semnifi caţie (α).

Pachetul de programe Eviews simplică întreg procesul de validare/invalidare

determinând și oferind foarte rapid în cadul modelului (redefi nit ca statistic, stat și substituind astfel clasica valoare F calculat sau D-W calculat, t calculat etc.) Reglementarea deciziei statistice de validare/invalidare a modelului se realizează prin stabilirea detaliată a regulilor de validare și presupune formularea fără ambiguitate a trei seturi de interpretări distincte în raport cu tipul de test bilateral, unilateral dreapta şi stânga, toate acestea pentru un anumit nivel garantat de probabilitate. Raţionamentul expus conduce la întrebarea imediată: De la ce nivel oare o probabilitate (p critică) poate fi considerată insufi cientă sau mică? Pentru a exclude orice urmă de subiectivism în procesul de decizie al testării modul de alegere a celebrului α sau pragul de semnifi caţie al oricărui test devine ca atare destul de important. Regula de decizie face referire în fi nal și la alfa (α) şi la probabilitatea critică a testului (pcritică): i) dacă pcritică > α, atunci nu se respinge ipoteza formulată inițial H0 (de exemplu model valid), în favoarea ipotezei alternative H1 (model invalid); ii) dacă pcritică ≤ α, atunci se respinge ipoteza inițială H0, în favoarea celei alternative H1.

În tabelele nr. 2, 3 și 4 sunt prezentate modelele mutifactoriale clasice invalidate conform valorii lui F- statistic (dar și ale lui Durbin – Watson – stat și chiar a unora dintre parametrii modelului specifi cat cu Eviews:


Modele multifactoriale clasice invalidate ale ISD pentru Polonia, Cehia și Ungaria pentru perioada extinsă (1996-2016) și restrânsă (2000-2016)

Tabel nr. 2

Polonia (1996-2016)-model invalidat Polonia (2000-2016) model invalidat

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least Squares

Sample: 1996 2016 Included observations: 21

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C 6.23E+09 7.29E+09 0.854114 0.4056

SER03 -0.078426 0.114450 -0.685239 0.5030

SER04 0.226994 0.360146 0.630285 0.5374

SER05 0.202829 0.363677 0.557717 0.5848

SER06 -0.089099 0.240587 -0.370341 0.7160

R-squared 0.391806 Mean dependent var 1.16E+10

Adjusted R-squared 0.239757 S.D. dependent var 6.74E+09

S.E. of regression 5.88E+09 Akaike info criterion 48.03193

Sum squared resid 5.53E+20 Schwarz criterion 48.28062

Log likelihood -499.3353 F-statistic 2.576844

Durbin-Watson stat 1.463140 Prob(F-statistic) 0.077403




C 1.12E+10 9.45E+09 1.183167 0.2597

SER03 -0.138830 0.142877 -0.971674 0.3504

SER04 0.441052 0.455440 0.968410 0.3520

SER05 0.131148 0.416748 0.314695 0.7584

SER06 -0.001841 0.282766 -0.006509 0.9949







Software utilizat: E-Views

Tabel nr. 3

Cehia (1996-2016) model invalidat Cehia (2000-2016) model invalidat

Dependent Variable: SER01= ISD Method: Least Squares



C 2.22E+09 2.88E+09 0.769651 0.4527

SER03 -0.115677 0.222768 -0.519270 0.6107

SER04 0.458033 0.710705 0.644477 0.5284

SER05 0.009674 0.760802 0.012715 0.9900

SER06 0.019443 0.680671 0.028564 0.9776







Dependent Variable: SER01= ISD Method: Least Squares

Sample: 2000- 2016 Included observations: 17


C 4.48E+09 3.60E+09 1.244615 0.2370

SER03 -0.216130 0.232000 -0.931596 0.3699

SER04 0.710963 0.741709 0.958547 0.3567

SER05 0.015453 0.819641 0.018854 0.9853

SER06 0.043734 0.729987 0.059910 0.9532


Adjusted R-squared -0.085083 S.D. dependent var 3.38E+09







Tabel nr. 4Ungaria (1996-2016) model invalidat Ungaria (2000-2016) model invalidat




C 1.02E+09 2.53E+10 0.040508 0.9682

SER02 -1.027790 1.524221 -0.674305 0.5097

SER03 0.915171 5.126322 0.178524 0.8606

SER04 3.479163 3.086229 1.127319 0.2762

SER05 -2.091673 2.370375 -0.882423 0.3906










C -1.05E+10 3.21E+10 -0.327157 0.7492

SER02 -1.464043 1.750800 -0.836214 0.4194

SER03 1.223912 5.639952 0.217007 0.8318

SER04 4.858811 3.615036 1.344056 0.2038

SER05 -2.832366 2.683872 -1.055328 0.3121








Astfel, se poate constata cum modelul clasic este dominant invalidat, ceea ce traduce un comportament diferit al unor economii din grupul țărilor exsocialiste membre UE, în ceea ce privește ISD, conform valorilor calculate și valori tabelate comparate in testarea modelului care conduc la invalidare (ex F- statistic și p critică) Un demers modelator multifactorial clasic cu fi nalitate selectivă validantă/invalidantă în raport cu un model econometric fi nanciar investiţional optim pentru economiile țărilor est și central europene exsocialiste poate conduce la o veritabilă competiţie intermodele, apărută între tendinţele legate de accentuarea importanţei coefi cientului de determinaţie (R squared) și a testelor de validare/invalidare în selectarea factorilor modelului şi primordialitatea diversităţii economiilor acestor țări conform bazelor de date (eclectismului factorial). Modelarea econometrică fi nanciară a ISD este un proces complex viu care analizează nenumărate variabile exprimate divers de la indicatori valorici, relativi, la indicatori structurali inclusiv indicatori specifi ci ai modelelor originale sintetizând aspecte concluzive importante, unde fi nalizarea prin invalidare a unor modele poate avea o importanță la fel de mare ca și validarea altora.


5. Concluzii Supuse punctual testărilor specifi ce modelului econometric, multe dintre modelele clasice ale ISD pot constitui false regresii (spurious regression) sau corelaţii iluzorii, iar coefi cientul de determinaţie (R

2 sau R-squared) nu

este decât o condiţie necesară de selectare iniţială, urmând ca dintre modelele alese, puţine să fi e validate cu ajutorul testelor specifi ce (Fisher, Durbin –Watso, Student şi a altor teste şi procedee grafi ce). Modelul econometric clasic de regresie multifactorială reprezintă în practică o iteraţie sau o reluare succesivă şi selectivă de modele unifactoriale, care poate aduce însă cu sine o altă formă de viciere prin fenomenul de multicoliniaritate. Excesul factorial este compensat în acest tip de modelare prin adagiul latin „non multa, sed multum” sau „multum in parvo” extras din gândirea pitagoreică: „nu spuneţi puţin în multe cuvinte, ci mult în puţine

cuvinte” (Săvoiu, 2013p. 167). În același timp un adevăr de necontestat este acela că selectarea variabilelor cu determinaţie majoră în variaţia variabilei endogene poate deveni mai importantă decât simpla multiplicare a acestora şi supraaglomerarea modelului (din toate punctele de vedere, atât ca multiplicări de surse de date, cât şi ca testări, validări etc), dar mai mulţi factori asemeni mai multor capete pot naște mai multe sensuri în cunoașterea unui fenomen economic cum este ISD. Un paradox rezultat din invalidarea modelelor expuse pentru Polonia, Cehia și Ungaria poate fi exprimat prin afi rmația că unele trenduri din economia unei țări nu se regăsesc pe termen mediu nici în cele globale, nici în cele ale UE și nici în toate economiile exsocialiste est și central europene ori pot să fi e de mai mică intensitate sau decalate chiar în raport cu tendinţele globale.

Bibliografi e

1. Arel-Bundock, V., 2017. The Political Determinants of Foreign Direct Investment: A Firm-Level Analysis, International Interactions, Vol. 43(3), pp. 424-452.

2. Cardamone, P., Scoppola, M., 2015. Tariffs and EU countries foreign direct investment: Evidence from a dynamic panel model, Journal of International Trade & Economic Development, vol. 24 (1), pp. 1-23.

3. Cezar, R., Escobar, O., R., 2015. Institutional distance and foreign direct investment, Review of World Economics, Vol. 151(4), pp. 713-733.

4. Dauti, B., 2015. Determinants of foreign direct investment in transition economies, with special reference to Macedonia: evidence from gravity model, South East

European Journal of Economics and Business, Vol. 10 (2), pp. 7-28. 5. Edwards, J., A., Romero, A., A., Madjd-Sadjadi, Z., 2016. Foreign direct investment,

economic growth, and volatility: a useful model for policymakers, Empirical

economics, vol. 51 51 (2), pp. 681-705. 6. Kahouli, B., Maktouf, S., 2015. The determinants of FDI and the impact of

the economic crisis on the implementation of RTAs: A static and dynamic gravity model, International Business Review, vol. 24(3), pp. 518-529.


7. Kozhevnikov, K. I., Pridvizhkin, S., V., Bazhenov, O., V., et al, 2017. Assessment of factor infl uencing attraction of foreign direct investment to developing economies,

In Proceedings of The International Conference on Trends of Technologies

and Innovations in Economic and Social Studies (TTIESS), Location: Tomsk

Polytechn Univ, Tomsk,Russia, Edited by: Karpov, AY; Martyushev, N.

8. Lee, Hoon, 2017. Does Armed Confl ict Reduce Foreign Direct Investment in the

Petroleum Sector? Foreign policy analysis, vol. 13 (1), pp. 188-214

9. Li, Q., Scollay, R., Gilbert, J., 2017. Analyzing the effects of the Regional

Comprehensive Economic Partnership on FDI in a CGE framework with fi rm

heterogeneity, Economic Modelling, Vol. 67, pp. 409-420.

10. Ojede, A., Kishan, R., 2017. External macroeconomic imbalances and FDI

infl ows to developing countries. Contemporary Economic Policy, vol. 35 (3),

pp. 484-504.

11. Omri, A., Kahouli, B., 2014. Causal relationships between energy consumption,

foreign direct investment and economic growth: Fresh evidence from dynamic

simultaneous-equations models, Energy Policy, vol. 67, pp. 913-922.

12. Paniagua, J., Korzynski, P., Mas-Tur, A., 2017. Crossing borders with social

media: Online social networks and FDI, European Management Journal, vol. 35

(3), pp. 314-326.

13. Ramos, M.A., Ashby, N.J., 2017. The halo effect: violent crime and foreign

direct investment, Multinational Business Review, Vol. 25(4); pp. 287-306.

14. Salacuse, J.W.2017. Of Handcuffs and Signals: Investment Treaties and Capital

Flows to Developing Countries, Harvard International Law Journal, vol. 58(1),

pp. 127-176.

15. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico - fi nanciară. Gândirea econometrică

aplicată în domeniul fi nanciar, București: Editura Universitară.

16. Săvoiu, G. and Ţaicu, M., 2014. Foreign Direct Investment Models, Based on

Country Risk for Some Post-Socialist Central and Eastern European Economies,

Procedia Economics and Finance, vol. 10, pp. 249 – 260.

17. Săvoiu, G., Broștesu, S, 2017. Three international statistical indicators and their

factorial impact on the modelling of foreign investments in Romania, Romanian

Statistical Review Supllement, vol. 65(8), pp. 174-188.

18. Săvoiu, G., Popa S., 2012. An Original Econometric Model of FDI in Romania,

Romanian Statistical Review, vol. 60(3), pp. 51-63.

19. Tamkeen, F., S., 2016. Productivity spillovers from foreign direct investment:

evidence from Turkish micro-level data, Journal of International Trade &

Economic Development, vol. 25(3), pp. 291-324.

20. The World Bank, 2017. DataBank, World Development Indicators, [online]

Available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-

development-indicators, [Accesed 29 January 2018]


INVALIDATION OF A CLASSIC MULTI-FACTORIAL ECONOMETRIC FDI MODEL IN

SOME EX-SOCIALIST COUNTRIES

Ec. Simina - Ioana Broștescu, PhD student ([email protected])

University of CraiovaProfessor PhD., dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

University of Pitești

Abstract In the introductory section are presented the main categories of validated classical foreign direct investment (FDI) models, ending with some of the recently published ones, belonging to the literature of the last decade. A section of methodology presents the main validation tests of the classical econometric model in general. However, the main thrust is the invalidation of a classical model in which FDI is specifi ed in a macroeconomic context

starting from GDP value, gross fi xed capital formation (FBCF), imports (M)

and exports (X), in the case of the Czech Republic, Hungary and Poland.

Choosing these ex-socialist European economies and presenting the

invalidation of country-specifi c FDI models, while also exemplifying Fisher

or Durbin-Watson tests, refl ect certain changes in the investors’ image of

these economies, and incite discussion of the similarity of invalidations, which

outlines the decision not to invest, rather than invest in these economies. A

brief fi nal assessment clarifi es the value of an article that both invalidates

and does not validate, in the perspective of amplifi ed knowledge, a modelling

approach describing situations of real statistical and econometric interest.

Key words: Foreign direct investment (FDI), econometric model,

invalidation, GDP value, Gross fi xed capital formation (GFCF), imports (M),

exports (X), tests (F, D-W, t, etc.)

1. Introduction Testing and testing remain concepts of purely statistical and mathematical content, and detailing them gives an an instrumental contour in econometric or econometric pre-modelling. The objective of formulating a hypothesis reveals the importance and practical utility of knowing the economic processes and phenomena, in this case those belonging to the foreign direct investment (FDI) type. At the end of any testing, the identifying of the modelling explanatory factors, reaching the validation or invalidation of a model, at the specifi c stage of the formulation of the statistical decision can take place in a natural phenomenon and in an iterative process.


The knowledge of classical tests (Jarque-Bera – J-B, Student – t, Fisher – F, Durbin-Watson, etc.), and also the increasing number of modern tests, are necessary conditions in the complex process of econometric and econometric modelling. An equally important target in this article is to analyze a seemingly secondary situation, or else which is falsely considered less important: that of invalidating a hypothesis, a model, a theory. The phased or iterative knowledge of statistical testing of the hypotheses of the classic multifactorial model, and its practical application by means of specialized Eviews programs, are derived objectives of this paper.

2. Typology of FDI models in the literature The econometric fi nancial investment modelling in Eastern and Central European countries has deeply diversifi ed following the direct investment phenomenon in these economies, and the resulting models have expanded into complex factor FDI areas, which are important through their economic impact (Săvoiu and Popa, 2012). The main classes of foreign direct investment models describe and bring together: i) models derived from the economic conceptualization of FDI; ii) classic statistical models focusing on the correlation between economic growth (GDP) and FDI; iii) classical theoretical structural models of FDI; iv) modern eclectic and restructured FDI models (in keeping with R-squared) (Săvoiu, Broştescu, 2017, pp.178-179).

An attempt to synthesize the major factors of the FDI models classes

is shown in the following Box no. 1.

Explanatory factors in the classic multi-factorial econometric models of FDIBox no. 1

a) factor-derived indicators of GDP (GDP growth rates, GDP or GDP / capita, as a general productivity indicator of an economy) and FDI;b) external trade indicators (exports, imports, export orientation of the host country, correlation of exports with rising demand, heterogeneity of export companies and their exports in correlation with FDI;c) the impact of corruption on the FDI dimension, describing an intense relationship between corruption and FDI;d) various risks of instability (general or politically restricted macroeconomic risk, the risk of securing fundamental human rights) and FDI;e) national taxation policies, number and categories of taxes and FDI of multinationals;f) infl ation or exchange rate and FDI;g) employment and unemployment with FDI;h) indicators of the various markets, from the proximity of the commercial market, growth rates and market shares, to population size, labour mobility and availability, wage differences and level of education, from government subsidies and aids, to state expenditures and FDI;i) networks, strategies, history of diplomatic relations, or resources and FDI;j) inequality of income distribution and ISD;k) business cycle, productivity and FDI;l) trade, institutional symmetries, and FDI;m) patterns of FDI and spatial characteristics of FDI;

Sources: Săvoiu and Popa, 2012; Săvoiu, Broștescu, 2017.


In addition to these, there are recent models, some of which focus on validations and updates of the classic ones, according to papers published in the last decade, from which twelve more important examples were selected in Box no. 2:

Twelve examples of FDI models in papers from the past fi ve years

Box no. 21.An amplifi ed gravitational model (Dauti, 2015), where the determining factors of the FDI stock are modelled to predict the potential level of the FDI stock (e.g. FDI in Macedonia); the model distinguishes general factors of gravity (market size and distance), institutional factors (related to corruption control, corruption perception index, regulatory quality, transition progress and membership of the WTO), as well as other traditional determinants of FDI (schooling, bilateral exports, regional FDI), etc. 2.Another model (validated in 2017 by Jeswald Salacuse on twenty-six countries) concerning the bilateral investment treaties signal identifi es a strong / weak country by associating it with the Bilateral Investment Treaties (BIT), based on the theory of information and signaling in the economy, arguing that investment treaties (bilateral investment contracts) infl uence capital fl ows through the signals they

transmit on international capital markets, and affect the cost a country pays for FDI.

3.Ojede and Kishan’s FDI model identifi es a major exogenous variable in the volume of IMF credit, which

is correlated with FDI fl ows to developing countries below / above a threshold value of economic freedom;

4.The conceptual European model of Paniagua, Korzynski and Mas-Tur (2017) focuses on the

capability-based theory of multinationals, which is also empirically grounded, explaining the effect of

social networks on FDI, and suggests that online social networking stimulates foreign capital spending

and new network affi liates;

5.The model specifi ed and parameterized by Omri and Kahouli includes capital stock, labour and

infl ation, with FDI and energy, confi rming the interdependence between energy consumption, FDI and

economic growth;

6.The Ramos and Ashby model (2017) is a realistic one, based on the existence of a geographic halo-

effect caused by violent crimes, and is supported by the results of research showing that the highest

number of killings is associated with diminishing FDI infl ows: criminal violence in certain locations in

Latin America affects FDI;

7.The Kozhevnikov, Pridvizhkin and Bazhenov model for 19 emerging economies allows the estimation

of the infl uence of the various factors on the net infl ows of FDI, starting from two distinct structures of

exogenous variables: a group of macro-economic factors and a group of factors related to the general

development of society (11 factors);

8.The Arel-Bundock model is focused on the infl uence of political risk, institutional risks and FDI, with

the conclusion that none of the policy variables investigated determines the majority of the change in

aggregate FDI infl ows;

9.Using the existing FDI theory creatively in order to justify a simpler model, Edwards Romero and

Madjd-Sadjadi (2016) used a determinant set of characteristics, starting from the interaction between

economic growth (while considering economic stability) and current FDI.

10.The Lee Hoon model demonstrates that investors do not reduce FDI against political risk if an armed

confl ict is expected to increase profi ts by raising commodity prices (exemplifi ed by oil and its price: the

effect of an armed confl ict over FDI in oil industry varies depending on the price of oil).

11.Cezar and Escobar (2015) study the link between FDI and institutional distance, starting from a

heterogeneous framework of companies, and explain how the institutional distance or gap changes FDI.

12.Cardamone and Scoppola tried to develop an appropriate model able to assess the impact of tariffs on

the EU’s external FDI stocks, ultimately estimating a model based on the theory of the multinationals’

knowledge capital.

Sources: Dauti, 2015; Salacuse, 2017; Ojede și Kishan, 2017; Paniagua, Korzynski și Mas-Tur, 2017; Omri și Kahouli, 2017; Ramos, Ashby, 2017; Kozhevnikov, Pridvizhkin și Bazhenov, 2017; Arel-Bundock, 2016; Lee Hoon, 2016; Cezar și Escobar, 2015; Cardamone și Scoppola, 2014.


3. Metodology Beyond a promptly computed descriptive statistic, or a rapidly quantifi ed correlation matrix, the paper capitalizes on the EViews program package, giving an image, based on the practical modelling conducted, of the most important tests of the classic multi-factorial econometric model in order to facilitate a fi nal validation/invalidation decision.

Hypotheses of the classical multifactorial regression modelTable 1

H1: Linearity of multifactor model (possibly, linearization)

H2: Data without measurement errors: ( )x3xx σ±∈ and ( )y3yy σ±∈

H3: The residual variable has a nil mean value: E (ĺi |xi)=E(ĺi )=0

H4: Homoscedasticity of the model: var(ĺi |xi)=ó2 (constant)

H5: Non-correlation of residues: cov(ĺi ,ĺj |xi ,xj)=E[(ĺi |xi)(ĺj|xj]=0

H6: Independent residual and exogenous variable: cov(xi,ĺi) = 0

H7: Normally distributed residual variable: ĺi ~ N (0, ó2 )

H8: Number of observations (n) > number of estimated parameters

H9: Variability in the values of the exogenous variable xi

H10: Regression model correctly specifi ed

H11: Multicollineriarity of exogenous variables is absent

Source: Săvoiu, 2013, p. 170.

In particular, the EViews program package simplifi es the validation/invalidation process by calculating certain statistical values of known tests (F-statistic, Durbin-Watson stat, t-Statistic, etc.), including the resulting characteristic probabilities [Prob (F-statistic) etc.]. The series of values of the endogenous variables (the value of net infl ows ISD – SER01) and exogenous variables (GDP – SER02; gross fi xed

capital formation – GFCF – SER04; imports (M) – SER05; exports (X) –

SER06) were processed for two distinct periods: a) an extended period

(1996-2016); b) a limited period (2000-2016). The classical multi-factorial

econometric model for which we have opted, and which has been specifi ed

and parameterized is given by the formula:

ISD net inputs i = α+ β × GDPi + γ × GFCFi + λi × Mi + ωi × Xi + εi (1)


The 21-term databases (1996-2016), and the 17-term ones (2000-2016), were created for the economies of Poland, the Czech Republic and Hungary, based on World Bank indicators available online at http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators

4. Results and discussion The classical multi-factorial model proposed in the methodology is invalidated by the quantitative or value-related developments of the indicators described for the economies in Poland, the Czech Republic and Hungary. Practically, invalidation of the model is not caused by the intensity of the correlations (according to the R-simple value), or the determination (according to the value of R-squared), but rather by the fact that the models do not pass essential tests such as Fisher (F statistic value) or Durbin-Watson (Durbin-Watson stat), etc. More than clarifying the option for a certain signifi cance threshold (α) – in

economics, an error rate of 5% or α = 0.05 can be considered suffi cient as the

maximum limit in econometric modelling – and the type of unilateral or bilateral

test (one- or two-tailed), particularization, through limit or critical values, of the

rejection region is determined after consulting the theoretical (tabulated) values

of the respective test (F, D-W, t, etc.), detailed with respect to the number of

degrees of freedom and the threshold of signifi cance (α).

The Eviews program package simplifi es and simulates the whole

validation/invalidation process by determining and very quickly providing

results, within the model frame (redefi ned as a statistical, stat one, and thus

substituting the classical calculated F value, or calculated D-W, t calculated,

etc.). Regulation of the statistical decision to validate/invalidate the model

is done by the detailed determination of the validation rules, and implies

unambiguously formulating three sets of distinct interpretations in relation to

the type of the bilateral, unilateral right and left test, all of which are done for

a certain level of probability.

The reasoning presented and explained leads to the immediate question:

From what level can a probability (p critical) be considered insuffi cient or

small? To exclude any trace of subjectivism in the decision-making process,

the manner of choosing the famous α, or the signifi cance threshold of any test,

becomes quite important. The decision rule also, and ultimately, refers to both

the alpha (α), and the critical probability of the test (pcritical):

i) if pcritical > α , then the hypothesis originally formulated, H0 (e.g., a

valid model) is not rejected in favour of the alternative hypothesis H1 (invalid

model);

ii) if pcritical ≤ α, then the initial hypothesis H0 is rejected in favour of

the alternative H1.


In Tables 2, 3 and 4 are presented the classical multi-factorial models invalidated according to the value of F-statistic (but also the value of Durbin-Watson-stat test, and even that of some of the parameters of the model specifi ed

with Eviews):

Invalidated classical multi-factor FDI models for Poland, the Czech Republic and Hungary for the extended period (1996-2016), and the

limited period (2000-2016)

Table no. 2

Polonia (1996-2016)-model invalidat Polonia (2000-2016) model invalidat

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.23E+09 7.29E+09 0.854114 0.4056

SER03 -0.078426 0.114450 -0.685239 0.5030SER04 0.226994 0.360146 0.630285 0.5374SER05 0.202829 0.363677 0.557717 0.5848SER06 -0.089099 0.240587 -0.370341 0.7160

R-squared 0.391806 Mean dependent var 1.16E+10Adjusted R-squared 0.239757 S.D. dependent var 6.74E+09S.E. of regression 5.88E+09 Akaike info criterion 48.03193Sum squared resid 5.53E+20 Schwarz criterion 48.28062Log likelihood -499.3353 F-statistic 2.576844Durbin-Watson stat 1.463140 Prob(F-statistic) 0.077403



SER03 -0.138830 0.142877 -0.971674 0.3504SER04 0.441052 0.455440 0.968410 0.3520SER05 0.131148 0.416748 0.314695 0.7584SER06 -0.001841 0.282766 -0.006509 0.9949


Software used: E-Views

Table no. 3Cehia (1996-2016) model invalidat Cehia (2000-2016) model invalidat

Dependent Variable: SER01= ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21


SER03 -0.115677 0.222768 -0.519270 0.6107SER04 0.458033 0.710705 0.644477 0.5284SER05 0.009674 0.760802 0.012715 0.9900SER06 0.019443 0.680671 0.028564 0.9776


Dependent Variable: SER01= ISD Method: Least SquaresSample: 2000- 2016 Included observations: 17


SER03 -0.216130 0.232000 -0.931596 0.3699SER04 0.710963 0.741709 0.958547 0.3567SER05 0.015453 0.819641 0.018854 0.9853SER06 0.043734 0.729987 0.059910 0.9532

R-squared 0.186188 Mean dependent var 7.28E+09Adjusted R-squared -0.085083 S.D. dependent var 3.38E+09S.E. of regression 3.52E+09 Akaike info criterion 47.04341Sum squared resid 1.49E+20 Schwarz criterion 47.28847Log likelihood -394.8690 F-statistic 0.686353Durbin-Watson stat 2.652771 Prob(F-statistic) 0.615025



Table no. 4Ungaria (1996-2016) model invalidat Ungaria (2000-2016) model invalidat



SER02 -1.027790 1.524221 -0.674305 0.5097SER03 0.915171 5.126322 0.178524 0.8606SER04 3.479163 3.086229 1.127319 0.2762SER05 -2.091673 2.370375 -0.882423 0.3906





C -1.05E+10 3.21E+10 -0.327157 0.7492

SER02 -1.464043 1.750800 -0.836214 0.4194

SER03 1.223912 5.639952 0.217007 0.8318

SER04 4.858811 3.615036 1.344056 0.2038

SER05 -2.832366 2.683872 -1.055328 0.3121








Thus, one can see how the classical model is dominantly invalidated, which translates as a different behaviour of some economies in the group of EU ex-socialist countries in terms of FDI, according to calculated values and tabulated values compared in model testing leading to invalidation (e.g. F-statistical and p critical) A classic multi-factorial model with a validating/invalidating selective fi nality in relation to an optimal econometric and fi nancial investment model

for the economies of the Eastern and Central European ex-socialist countries

can lead to a true competition of the various models and patterns, emerging

from the tendencies related to the accentuation of the signifi cance of the

R-squared coeffi cient of determination, and the validation/invalidation tests

used in selecting the model factors and the primacy of the diversity of these

countries’ economies according to the databases (factorial eclecticism). The

fi nancial econometric modelling of FDI is a living and complex process,

which analyzes countless variables expressed variously, from value indicators,

which are relative, to structural indicators, including specifi c indicators of the

original models, synthesizing important conclusions, where the completion by

invalidation of some models can have the same importance as the validation

of some others.

5. Conclusions Punctually subjected to the tests specifi c to the econometric model,

many of the classic ISD models may be false regressions (i.e. spurious regression) or illusory correlations, and the determination coeffi cient (R2,

or R-squared) is a mere prerequisite for initial selection, and eventually few

of the models chosen are going to be validated using specifi c tests (Fisher,


Durbin-Watson, Student, and other tests and graph procedures). The classical econometric model of multifactorial regression represents in practice an iteration, or a successive and selective iteration/reusing of unifactorial models, which can however bring about another form of detriment-induction, through the multicollinearity phenomenon. Factorial excess is compensated in this type of modeling by the Latin adage “non multa, sed multum”, or “multum in parvo”, extracted from the Pythagorean thought: “Do not say a little in many words, but much in a few words” (Săvoiu, 2013, p. 167). At the same time, an undeniable truth is that selecting variables with major determination in the variation of the endogenous variable may become more important than simply multiplying them and overcrowding the model (from all points of view, both as data source multiplications and as tests, validations, etc.), but several factors, like several heads, can give rise to several meanings in the knowledge of an economic phenomenon such as FDI. A paradox resulting from the invalidation of the models presented for Poland, the Czech Republic and Hungary can be expressed by saying that some trends in a country’s economy are not found, in the medium term, either globally or in the EU, or in all Eastern and Central European ex-socialist economies, or else they may be less intense or offset even in relation to global trends.

Bibliography 1. Arel-Bundock, V., 2017. The Political Determinants of Foreign Direct Investment:

A Firm-Level Analysis, International Interactions, Vol. 43(3), pp. 424-452. 2. Cardamone, P., Scoppola, M., 2015. Tariffs and EU

countries foreign direct investment: Evidence from a dynamic panel model, Journal of International Trade & Economic Development, vol. 24 (1), pp. 1-23.

3. Cezar, R., Escobar, O., R., 2015. Institutional distance and foreign direct investment, Review of World Economics, Vol. 151(4), pp. 713-733.

4. Dauti, B., 2015. Determinants of foreign direct investment in transition economies, with special reference to Macedonia: evidence from gravity model, South East European Journal of Economics and Business, Vol. 10 (2), pp. 7-28.

5. Edwards, J., A., Romero, A., A., Madjd-Sadjadi, Z., 2016. Foreign direct investment, economic growth, and volatility: a useful model for policymakers, Empirical economics, vol. 51 51 (2), pp. 681-705.

6. Kahouli, B., Maktouf, S., 2015. The determinants of FDI and the impact of the economic crisis on the implementation of RTAs: A static and dynamic gravity model, International Business Review, vol. 24(3), pp. 518-529.

7. Kozhevnikov, K. I., Pridvizhkin, S., V., Bazhenov, O., V., et al, 2017. Assessment of factor infl uencing attraction of foreign direct investment to developing economies,

In Proceedings of The International Conference on Trends of Technologies

and Innovations in Economic and Social Studies (TTIESS), Location: Tomsk

Polytechn Univ, Tomsk,Russia, Edited by: Karpov, AY; Martyushev, N.

8. Lee, Hoon, 2017. Does Armed Confl ict Reduce Foreign Direct Investment in the

Petroleum Sector? Foreign policy analysis, vol. 13 (1), pp. 188-214


9. Li, Q., Scollay, R., Gilbert, J., 2017. Analyzing the effects of the Regional Comprehensive Economic Partnership on FDI in a CGE framework with fi rm

heterogeneity, Economic Modelling, Vol. 67, pp. 409-420.

10. Ojede, A., Kishan, R., 2017. External macroeconomic imbalances and FDI

infl ows to developing countries. Contemporary Economic Policy, vol. 35 (3),

pp. 484-504.

11. Omri, A., Kahouli, B., 2014. Causal relationships between energy consumption,

foreign direct investment and economic growth: Fresh evidence from dynamic

simultaneous-equations models, Energy Policy, vol. 67, pp. 913-922.

12. Paniagua, J., Korzynski, P., Mas-Tur, A., 2017. Crossing borders with social

media: Online social networks and FDI, European Management Journal, vol. 35

(3), pp. 314-326.

13. Ramos, M.A., Ashby, N.J., 2017. The halo effect: violent crime and foreign

direct investment, Multinational Business Review, Vol. 25(4); pp. 287-306.

14. Salacuse, J.W.2017. Of Handcuffs and Signals: Investment Treaties and Capital

Flows to Developing Countries, Harvard International Law Journal, vol. 58(1),

pp. 127-176.



16. Săvoiu, G. and Ţaicu, M., 2014. Foreign Direct Investment Models, Based on

Country Risk for Some Post-Socialist Central and Eastern European Economies,

Procedia Economics and Finance, vol. 10, pp. 249 – 260.






19. Tamkeen, F., S., 2016. Productivity spillovers from foreign direct investment:

evidence from Turkish micro-level data, Journal of International Trade &

Economic Development, vol. 25(3), pp. 291-324.





Analiza dezvoltării şi consolidării sistemului bancar



Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Cristian OLTEANU ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiEc. Lucian ENE ([email protected])

Abstract Pe măsura evoluției economiei românești în pas cu dezvoltarea procesului de consolidare a statului național român prin actul din 24 ianuarie 1859, consfi nțit apoi prin Marea Unire de la 1 decembrie 1918 în sistemul economic românesc a apărut problema creditului. Desigur, cu ceva întârziere față de alte state acum membre ale Uniunii Europene, această categorie fi nanciară a apărut și s-a dezvoltat și în România sub formele cele mai diverse. În acest articol autorii își propun să scoată în evidență etapele și perioadele pe care România le-a parcurs în apariția și evoluția unui sistem bancar care în prima fază s-a numit Banca Centrală de Emisiune și Credit și s-a dezvoltat pas cu pas ajungând la denumirea de astăzi, Banca Națională a României, termen similar cu banca centrală a unei țări din Europa așa cum de regulă este numită această instituție. Băncile au apărut și s-au dezvoltat în mod diferențiat de la o perioadă istorică la alta, pe care a parcurs-o România. Astfel putem identifi ca perioada de dinaintea primului război mondial, perioada interbelică, perioada restricționistă a celui de-al doilea război mondial, apoi sistemul bancar specifi c economiei etatizate, pe care România a parcurs-o în perioada 1945-1989. După care în 1990 putem vorbi de sistemul bancar care s-a reorganizat și s-a dezvoltat în condițiile pieței libere. Desigur factorii care au determinat apariția și dezvoltarea sistemului bancar românesc sunt cunoscute și în cadrul acestui articol autorii caută să precizeze specifi citatea pe care a avut-o evoluția sistemului bancar românesc în toate aceste perioade. Întotdeauna, și în România, indiferent de perioada pe care a parcurs-o în evoluția sa social-economică în domeniul bancar s-a pus problema existenței unei bănci centrale indiferent de denumire care să aibă și atributul principal de control și supraveghere a sistemului bancar comercial așa încât să nu se înregistreze derapaje prea mari de la nevoia de evoluție a fi ecăruia dintre aceste activități economice urmărite în sistemul bancar. Autorii au pus accentul pe interpretarea


câtorva aspecte în legătură cu intervalul 1930-1939, apoi în sistemul etatizat comunist și mai apoi în sistemul de după 1989, când sistemul bancar a căpătat

o nouă confi gurație și o nouă structură și în acest context sunt prezentate o

serie de date care atestă evoluția, sincopele pe care le-a înregistrat sistemul

bancar mai ales în perioada 1999-2003, când unele bănci au părăsit sistemul

bancar dar și consolidarea printr-o legislație mai aproape de nevoile pieței, a

acestei economii.

Cuvinte cheie: instituție bancară, depozit bancar, garanție materială,

cont, capital bancar

Clasifi carea JEL: G21, G24

Introducere

În cadrul acestui articol autorii au pus accentul pe a evidenția rolul sistemului bancar, evoluția acestuia prezentând și unele date sintetizate pentru a arăta sistemul bancar românesc. Astfel, într-o serie de date din anul 1930 până în anul 1939 se relevă modul în care a crescut numărul băncilor anii în care 1929-1933 datorită crizei acest număr s-a diminuat, ș.a.m.d., ajungând la sistemul bancar românesc din perioada comunistă și al modului în care băncile s-au consolidat prin sporirea activelor, creșterea controlului asupra sistemului bancar de către banca centrală a țării, Banca Națională. După trecerea economiei României la economia de piață se întreprinde o analiză relevând modul în care au apărut o serie de bănci, atestându-se faptul că în mod continuu au crescut activele băncii cât și pasivele așa încât banca centrală s-a consolidat și a devenit un factor decisiv în ceea ce privește evoluția și implementarea principiilor și funcțiilor pe care le are piața bancară.

Literature review

Aizenman (2010) a abordat aspecte referitoare la supravegherea macroprudențială în economia deschisă și rolul băncilor centrale în piețele emergente. Anghel (2015) a elaborat un model de analiză a evoluției serviciilor de Internet Banking din România, din punctul de vedere al numărului de utilizatori, al numărului şi al valorii tranzacţiilor. Anghel (2014) a studiat impactul pe care sistemul bancar românesc îl are în întreaga economie, analizând valoarea şi evoluţia principalilor indicatori care caracterizează acest

sector de activitate. Anghelache (2017) realizat o analiză complexă a economiei

românești, studiind evoluția pieței fi nanciare, atât a celei bancare cât și a celei

nebancare. Anghelache, Sfetcu and Bodo (2017) au analizat evoluția cadrului de reglementare prevăzut de standardele elaborate de Comitetul de la Basel.

Anghelache, Marinescu and Mirea (2017) au studiat aspecte referitoare la

riscul de insolvabilitate manifestat în cadrul instituțiilor bancare. Anghelache,


Anghelache and Sfetcu (2009) au studiat principalele riscuri bancare cu care se confruntă sistemul bancar românesc. Bianchi and Melosi (2018) au dezvoltat și au estimat un model de echilibru general în care politica monetară se poate abate de la stabilizarea activă a infl ației și agenții se confruntă cu incertitudini cu privire la natura acestor abateri. Eicher and Leukert (2009) au analizat eterogenitatea parametrilor în abordările instituțiilor și ale performanței economice, constatând că aceasta este atât de puternică încât necesită un set nou de instrumente pentru a controla endogenitatea. Levine, Lin, Wang and Xie (2018) au evaluat impactul condițiilor de creditare cu care se confruntă companiile asupra mediului înconjurător. Riboni and Ruge-Murcia (2008) au studiat aspecte legate de efi ciența dinamică a politicii monetare.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii Problema creditului a apărut în România mult mai târziu decât în Europa de Vest și Centrală. Desigur, și consolidarea statului român s-a făcut în condiții particulare ținând seama de existența provinciilor care, deși erau populate de aceeași etnie daco-romană, aveau obiective, percepte și forme de organizare diferite. La formarea statului român pentru prima dată, la 24 ianuarie 1859, piața pe care am putea-o numi ”de credit” din România, era dominată de cămătari care foloseau dobânzi uluitoare, de 20-30%, pentru sumele pe care le împrumutau. Evoluția instituțiilor bancare în legislația occidentală a fost consolidată pentru prima dată de Alexandru Ioan Cuza care, în planul său de reforme, a introdus și necesitatea formării uni sistem bancar autohton care să deservească unitățile economice din Moldova și Țara Românească (Valahia). În acest mod, după 1859 apar bănci, centre economice importante la București, Brăila, Galați, numai că în modul lor fi rav, acestea au falimentat, iar cei care au fost așa-zișii bancheri inițiatori au dispărut cu sumele încasate pe profi t. Despre sistemul bancar cu valențe moderne putem vorbi în momentul în care statul, prin legislație, garanții și capital propriu, a putut să dea un fundament sistemului bancar ce se va crea și consolida. Prima instituție bancară de stat a fost întemeiată în 1864, care purta denumirea de Casa de Depunere și Consemnațiuni iar în 1898 aceasta a devenit Casa de Economii și Cecuri Poștale. Aceasta este, de fapt, temelia CEC-ului care s-a constituit prin unifi carea și consolidarea tuturor acestor case de economii și cecuri poștale. În domeniul privat proprietarii funciari, pentru a evita sistemul cămătăresc, au acționat și au instituit sisteme bancare de două tipuri. Prima societate a fost cea de credit funciar-rural, instituită în 1873, și apoi societățile de credit fi nanciar-urban care s-au realizat în 1874 în București


și în 1881 la Iași. În felul acesta, dar tot cu sprijinul statului, s-au mai creat o serie de instituții bancare, dintre care amintim: casele de credit agricol județene, creditul viticol, creditul județean și comunal care ajutau fi nanțarea lucrărilor de urbanizare, dezvoltarea cooperativelor de credit, a băncilor populare. Banca Centrală de Emisiune și Credit, cunoscută și astăzi sub denumirea de Banca Națională a României, s-a înfi ințat în 1880 și era constituită ca o bancă particulară cu participație de capital a statului și a asigurat circulația monetară a țării, creditul autohton care se baza pe rescontul hârtiilor de valoare de la principalele bănci. Economia României, pe măsură ce s-a consolidat, a determinat consolidarea monedei naționale solidă, convertibilă în aur (1 leu era egal cu 0,3226 gr. aur). Menționăm că valoarea leului românesc era atunci egală cu valoarea francului francez, a lirei italiene și a altor monede naționale europene. De la două bănci particulare în anul 1880, rețeaua bancară se dezvoltă și ajunge la 197 bănci în anul 1913, cu un capital de 216 milioane lei-aur. Băncile astfel înfi ințate, având resurse fi nanciare externe au putut oferi credite mai ieftine, cu 10-12% dobândă, față de scontul ofi cial al Banca Naționale care, la vremea respectivă, era de 6%. Apariția creditului a fost un factor determinant în stimularea dezvoltării economiei românești. În tot acest interval de timp a apărut și s-a dezvoltat sistemul banca românesc care, desigur a avut etape diferite. În anul 1914, sistemul bancar era structurat conform potențialului economic din acea perioadă. Exista o bancă centrală de emisiune și credit și doar două instituții de depozitare și economisire. Mai existau instituții de credit funciar, în număr de 4, care-i deserveau pe marii proprietari, latifundiari funciari. Ulterior, s-au dezvoltat două instituții specializate pentru credit în domeniul viticol și urbanizare. Concomitent, existau 32 de case de credit pentru agricultorii mijlocii, 2933 de bănci populare și de credit redus, care serveau mediul rural țărănesc. Au mai existat 215 bănci comerciale, mici, mijlocii și mari, care au apărut și s-au dezvoltat fără sprijinul statului. Astfel, s-a dezvoltat sistemul împrumuturilor de stat și al celor înscrise în obligațiuni. În anul 1914, acest sistem era de circa 2800 milioane lei iar conturile băncilor particulare aveau resurse de circa 282 milioane lei capital și 780 milioane lei depozite și reesconturi. Putem afi rma că în anul 1914, sistemul românesc era într-o perioadă de prosperitate, de înfl orire și dezvoltare. Sistemul bancar privat s-a dezvoltat în perioada 1889-1939, deoarece această perioadă a fost cuprinsă și de unele convulsii economice și de altă natură.


Evoluția sistemului bancar în perioada 1889-1939Tabelul nr. 1

Anul Număr bănciCapital social

mil. leiCreditemil. lei

Activmil. lei

1889 9 26,1 - -1901 37 56,7 25,9 -1914 215 281,6 780,0 -1920 593 166,4 681,0 10321929 1097 270,5 1587,5 21111934 873 306,8 990,1 18341939 491 230,0 738,0 1258

Sursa: Date din Arhiva și anuarele statistice

Datele cuprinse în acest tabel relevă ce s-a întâmplat în circa o jumătate de secol, în care a avut loc dezvoltarea și maturizarea sistemului bancar. Sunt prezentați unii indicatori valorici, exprimați în lei-aur, comparabili. Precizăm că nu se făcea defl atare ci, prin exprimarea tuturor indicatorilor în lei-aur,

comparabilitatea era asigurată de la o perioadă la alta.

Până în anul 1914, când s-a declanșat primul război mondial, sistemul bancar românesc funcționat dar, după 1920 până în 1939, deși apar bănci specializate de credit industrial, economia României din acel timp a fost lovită de infl ația postbelică. În intervalul 1920-1929, se dublează numărul creditelor, numărul băncilor, activul bilanțier sporește foarte mult determinând și extinderea producției sociale. Un alt interval interesant este 1930-1939, perioadă în care, cu excepția unor instituții bancare de stat, cu susținere de stat, cum sunt Banca Națională a României, CEC-ul și altele, au loc restrângeri ale sistemului bancar, un număr de bănci neviabile au fost sortite falimentului. Astfel, de la 1097 de unități bancare numărul scade la 491 unități bancare într-un interval de doar 10 ani. Scade activul bancar cu circa 40%, iar operațiunile de credit se diminuează deoarece băncile, afl ate în imposibilitate de a spori și de a avea profi tabilitate ridicată, măresc dobânzile determinându-i pe cei interesați în sistemul de creditare să renunțe la această sursă. Urmează criza bancară, care s-a declanșat în 1929, pe fondul crizei economice generale. Aceasta a avut ca efect șubrezirea sistemului bancar, care a intrat în instabilitate, a determinat speculații monetare și în comerțul cu bunuri. A urmat o perioadă de încercare a însănătoșirii sistemului de credit, care s-a bazat pe intrarea în vigoare în anul 1934 a Legii pentru organizarea și reglementarea comerțului de bancă. În aprilie 1935 se promulgă noua lege, pentru înlesnirea și refacerea creditului. Aceste două legi au stat la baza reorganizării sistemului bancar, care a condus la etatizarea Băncii Naționale a României în anul 1946.


Legea din 1934 a fost și momentul în care s-a creat organul de aplicare a legislației în domeniu, prin constituirea Consiliului Superior Bancar. Acesta supraveghea aplicarea dispozițiilor bancare și controla această activitate. Orice bancă putea funcționa numai prin autorizare, de această dată asigurată de Consiliului Superior Bancar. Autoritatea acestui consiliu național era importantă deoarece avea și posibilitatea de a sancționa unele bănci pentru abaterile pe care le-ar fi putut comite în aplicarea regulilor bancare. Consiliul Superior Bancar avea capacitatea de a merge până la desfi ințarea băncilor respective. Consiliului Superior Bancar funcționa pe lângă Banca Națională a României și, în felul acesta, se realiza o coabitare bună între activitatea băncii centrale a României și sistemul băncilor românești care erau supuse controlului Consiliului Superior Bancar. Băncile trebuiau să aibă un capital, să aibă lichidități și să aibă tot ceea ce trebuie pentru a putea asigura garanția bunei. În baza legislației care fundamenta înfi ințarea Consiliului Superior Bancar s-a prevăzut înfi ințarea a trei grupe de bănci, după mărime, astfel: bănci mici, cu capital de până la 10 milioane lei-aur; bănci mijlocii cu capital de la 10 până la 100 milioane lei-aur; bănci mari cu capital de peste 100 milioane lei-aur. Consiliului Superior Bancar urmărea selectarea și reducerea numărului băncilor care erau mult mai numeroase decât necesarul de activitate de creditare pe care îl resimțea economia. Criza bancară a infl uențat capacitatea băncilor comerciale, determinând un raport de echilibru care să se creeze între nivelul producției realizat în România și oferta de credite și celelalte sisteme care au existat. În perioada celui de al 2-lea război mondial (1939-1945) și următorii 3 ani (1945-1948) s-a realizat o comprimare a creditului ca urmare a unei infl ații galopante, care a determinat diminuarea capacității sistemului bancar în contextul unei economii subdezvoltate și afectată de consecințele războiului. Putem preciza că sistemul bancar a avut o participare constant bună la formarea Produsului Național (indicator calculat în acea perioadă), dar, ulterior, s-a realizat o consolidare a acestuia. În perioada dintre 1948 și 1989, sistemul bancar românesc a fost etatizat, supus controlului Băncii Naționale a României și sintetizat la nivel național într-un număr redus de bănci (Banca de Investiții, Banca Agricolă, Banca Română de Comerț Exterior, CEC-ul), toate având însă structură teritorială diferită iar unele ajungând a fi reprezentate până în cele mai mici localități. Astfel, CEC-ul avea o multitudine de fi liale, mergând până la ultima unitate din cea mai mică localitate. În sistemul planifi cat, prin Banca de Investiții se acordau alocările de stat pentru investiții, prin Banca Agricolă se dispunea distribuirea sumelor


din Produsul Social Total / Venit Național (alt indicator calculat în perioada economiei centralizate) în locurile și în localitățile unde se impunea. Exista posibilitatea conturilor individuale la Banca Română de Comerț Exterior și fi lialele acesteia din întreaga țară, iar economiile în lei la CEC, cea mai răspândită și cunoscută entitate bancară în această perioadă centralizată. În economia modernă asigurarea capitalurilor și a celorlalte instrumente fi nanciar-bancare a devenit o practică necesară. S-a dezvoltat sistemul de gajuri, ipotecă, bunuri și multe altele care au avut un rol însemnat în stabilirea sistemului respectiv. Prezentăm în continuare date, care evidențiază în timp principalele date referitoare la sistemul bancar românesc. Acestea sunt sintetizate în Tabelele 2, 3 și 4.

Indicatorii de bilanţ ai societăţilor autorizate de asigurare

Tabelul nr. 2– mil. lei 1913 –

Anul Număr Capital Rezerve tehnice Imobile

1921 9 5,6 13,6 0,8

1929 31 8,4 29,2 16,6

1939 19 10,1 62,6 40,1

Sursa: Anuare statistice

Principalii indicatori (producţie brută, consum intermediar şi valoare adăugată brută) în activităţile bancare şi de asigurări, în anii selectaţi ai

perioadei 1866-1947Tabelul nr. 3

- lei 1913 -

AnulProducția

brutămii lei

Consumul intermediarmii lei

Valoarea adăugată brută

mii leiPondere în valoarea

adăugată a serviciilor

1866 368 41 327 0,11882 2629 274 2355 0,51902 32521 6676 25845 3,51914 106914 25754 81160 7,21924 193246 39777 153469 6,91938 122129 29120 93009 3,21942 44235 12331 31904 1,51947 17510 7545 9965 0,8

Sursa: Anuare statistice


Structura valorii adăugate ale activităţii bancare brute şi de asigurări,

pe categorii, în anii selectaţi ai perioadei 1866-1947

Tabelul nr. 4- lei 1913-

Anul TotalBanca

Națională a României

Casa de Economii și

Consemnațiuni

Bănci și alte instituții bancare

Societăți de asigurări

mii lei % mii lei % mii lei % mii lei % mii lei %1866 327 100 - - 327 100 - - - -1882 2355 100 2131 90,5 224 9,50 - - - -1902 25845 100 6598 25,5 3765 14,6 15482 59,9 - -1914 81160 100 13381 16,5 4329 5,33 63450 78,2 - -1924 153469 100 9425 6,13 1911 1,25 129184 84,2 12959 8,441938 93009 100 12619 13,6 5102 5,49 51354 55,2 23934 25,71942 31904 100 7915 24,8 1206 3,78 15305 48,0 7478 23,41947 9965 100 1977 19,8 197 1,98 3150 31,6 4641 46,6Sursa: Anuare statistice

În perioada de după 1990 sistemul bancar a intrat într-un proces profund de consolidare. Astfel, s-a trecut la un sistem bancar în care Banca Națională și-a reluat toate responsabilitățile de bancă centrală și în acest sens, activitățile comerciale au fost transferate Băncii Comerciale Române nou-înfi ințată. În anul 2004 s-a promulgat Legea 312 privind statutul Băncii Naționale a României. În această lege se prevedea faptul că BNR asigură: elaborarea și aplicarea politicii monetare și a politicii de curs de schimb, autorizarea, reglementarea și supravegherea prudențială a instituțiilor de credit, promovarea și modernizarea bunei funcționări a sistemului de plăți, asigurarea stabilității fi nanciare, emiterea bancnotelor și monedelor ca mijloc legal de plată pe teritoriul României, stabilitatea regimului valutar și supravegherea respectării acestuia și administrarea rezervelor internaționale ale României. În felul acesta banca și-a consolidat un rol deosebit constituind astfel pilonul în baza căruia de la 4 bănci care existau în 1989 s-a ajuns la 45 de bănci în 1998 iar după evenimentele care au avut loc, cu falimentarea unor bănci insufi cient consolidate, sistemul bancar s-a așezat la un număr de 38 de bănci 2006. Sistemul bancar românesc din această perioadă a avut o mare problemă, în sensul că aparatul tehnic constând din funcționari bancari cu experiență deosebită în sistemul care exista, efectele au fost uneori nefaste deoarece nu exista posibilitatea consolidării unei activități bancare consistente. În perioada 1999-2003, 9 bănci au părăsit sistemul bancar. În 1999 se retrage autorizația Băncii Albina, iar BANCOREX a fost preluată de Banca Comercială și s-a declanșat procedura de faliment a Băncii Albina. În anul 2000 s-a retras autorizația băncilor Columna, BANCOOP și a Băncii Internaționale


a Religiilor și s-a declanșat procedura de faliment pentru BANKOOP și Credit Bank. 2002 este anul în care s-a retras autorizația Băncii Române de Scont, a Băncii de Investiții și Dezvoltare, a Băncii Turco-Române și s-a declanșat procedura de faliment a Băncii Internaționale a Religiilor, a Băncii Române de Scont și a Băncii Turco-Române. În 2003 s-a declanșat procedura de faliment a Băncii Columna. A apărut o serie de reglementări care, toate, în special Legea 33 privind activitatea bancară, Legea 34 privind statutul Băncii Naționale a României, au constituit fundamentul pe care s-a constituit sistemul bancar românesc. Perioada de după 1989 a fost marcată de următoarele evenimente în sistemul bancar: pătrunderea masivă a capitalului străin, elementul cel mai relevant care a condus la consolidarea și dezvoltarea sistemului bancar; 4 bănci românești au intrat, rând pe rând în privatizare fi ind adjudecate de capitalul străin; Banca Română de Dezvoltare a fost preluată în decembrie 1998 de banca franceză Societe Generale; Bankpost a fost privatizată în primul trimestru din 1999, când General Electric Capital Corporation și Banco Portugues do Investimento au achiziționat 45% din capitalul băncii, au injectat

sufi cient de mult și apoi Eurobank Ergases din Grecia a cumpărat acțiuni mai multe și în mai multe etape, reușind să dețină majoritatea cu 62,74 % din capitalul băncii; Banca Agricolă a fost preluată de un consorțiu format din Fondul Româno-American de Investiții și Reiffeisen Zentral Bank din Austria pentru numai 52 de milioane de dolari; Banca Comercială Română, ultima tranzacție importantă pentru România, a fost câștigată de banca austriacă Erste Bank, care a oferit 3,76 miliarde de euro pentru pachetul de 62%. În anul 2006, structura băncilor din România era de 39 de instituții de credit, dintre care 38 bănci și o bancă de credit – Creditcoop.

Sistemul bancare din România după forma de proprietate

Tabelul nr. 5

Indicator NumărActive

mld. lei %

Instituții de credit 39 174742 100- Bănci 38 172202 99,7§ Capital majoritar de stat 2 9392 5,4§ Capital privat autohton 3 10225 5.9§ Capital privat străin, din care 33 152581 88,3o Sucursale bănci străine 6 10071 5,8

- CreditCoop 1 540 0,3Sursa: Raport BNR


În perioada următoare s-au evidențiat o serie de aspecte care au condus, în contextul prevederilor Basel I, II și III, la consolidarea sistemului bancar românesc. Astfel, în 1998, numărul băncilor comerciale este cel mai ridicat – 45 -, față de 38 cât s-a diminuat în 2006. Băncile cu capital de stat coboară vertiginos ca pondere, de la 71% în 1998 la 5,4% în 2006 iar băncile cu capital privat au crescut, ajungând în 2006 la 94,2%. În România, băncile cu capital privat dețineau 20% din activele sistemului bancar în 1998, ajungând la 88,3% în 2006. Sistemului bancar s-a dezvoltat, la consolidarea acestuia au contribuit mai mulți factori. Consider că 4 dintre aceștia au avut un rol semnifi cativ și aș menționa aici îmbunătățirea managementului bancar, cu o bună pregătire în sistemul riscului; o capitalizare adecvată; preocuparea băncilor de a-și îmbunătăți indicatorul de rentabilitate; reglementările băncii centrale (BNR) care s-au apropiat tot mai mult de rigorile impuse de Uniunea Europeană în materie bancară și impactul marilor bănci internaționale prezente pe piața românească, mai ales prin know-how-ul adus și impactul asupra clientelei. Sistemul bancar la aderarea României la Uniunea Europeană era consolidat și dispunea de valori ridicate capitalizate, având o structură a activelor și pasivelor destul de bine pusă la punct.

Activele și pasivele bancare în anul 2006

Tabelul nr. 6Active Valoare Pasive Valoare

Active totale, din care: 175460,1 Pasive totale, din care: 175460,1

- active externe, din care: 4635,4 - pasive externe, din care: 39456,2

§ depozite la bănci străine 2991,1 § împrumuturi de la bănci

străine20484,6

- active interne, din care: 170824,7 § depozite ale băncilor străine 8522,2

§ numerar 2226,5 - pasive interne, din care: 136003,9

§ credit guvernamental 93283,4 § depozite ale clienților

nebancari96581,0

o credite retail 39271,1 o depozite retail 44319,5

o credite corporate 54012,2 o depozite corporate 52261,5

§ credite guvernamentale 2812,9 § depozite guvernamentale 5423,5

§ active interbancare 61303,8 § conturi de capital 20777,9

§ alte active 11198,0 § pasive interbancare 6248,4

§ alte pasive 6973,0

Sursa: Raport BNR


În perioada de după 2006 până în prezent s-a dezvoltat emiterea de obligațiuni în lei pe piața internă, s-au majorat emisiunile, s-a trecut la participarea de emisiuni pe piața internațională de capital, BRD fi ind prima care a fost în această situație. Dobânzile practicate pe piață trebuie interpretate în trei direcții. Dobânda deponenților, care constituie credit – sursă atrasă; aceasta a avut o oscilație ajungându-se în ultimul timp la o situație care nu este tocmai grozavă. De asemenea, este vorba de dobânzile la credite și depunerile deponenților la băncile comerciale. Sistemul bancar este destul de defi citar în sensul că există o diferență între dobânzile la creditele luate în lei pe piața românească față de dobânda la creditele luate de pe piața externă. La fi nele anului 2006, băncile comerciale au ajuns să aibă un număr de 4401 unități teritoriale. CEC-ul continuă să aibă cea mai extinsă rețea bancară – 1391 unități. Ponderea CEC în rețeaua bancară națională în 2006 era de 31,6%. De asemenea, Banca Comercială Carpatica s-a consolidat, ca și Banca Transilvania și alte bănci care au apărut între timp.

Situația numărului unităților bancare ale principalilor operatori

bancari

Tabelul nr. 6Număr de unități

BRD 600BCR 473Banca Transilvania 341Raiffeisen Bank 265Banca Comercială Carpatica 215

Sursa: site-urile băncilor

Indicatorii de efi ciență ai sistemului bancar au crescut, ajungând ca primele 10 bănci dețineau 79,1% din activele întregului sistem să fi e BCR, BRD, Riffeisen, HVB Țiriac, Transilvania, Bankpost, ING Bank, Alpha Bank, ABN Amro și Volsbank. Activele și cota de piață ale acestora sunt redate în tabelul următor.


Primii zece operatori bancari pe piața românească

Tabelul nr. 6Activemld lei

Cota de piață(%)

BCR 13,33 26,2BRD 8,28 16,3Raiffeisen Bank 4,09 8,0HVB-Țiriac 2,60 5,1

Banca Transilvania 2,39 4,7

Bancpost 2,28 4,5

ING Bank 2,14 4,2

Alpha Bank 2,11 4,2

ABN Amro 1,56 3,1

Volksbank 1,38 2,7

Sursa: Raport BNR

Gradul de concentrare în sistemul bancar a continuat să crească,

menținându-se totuși în zona de jos a concentrării pe care o solicită evoluția

în această perioadă. Indicatorul ”Herfi ndal Hirschman (HH), utilizat pentru

aprecierea gradului de concentrare arăta că în România acesta continuă să

crească. Acest fapt se datorează îmbunătățirii poziției primelor 2 bănci din

sistemul național, respectiv BCR și BRD care și-au consolidat poziția de piață

la 26,2%, respectiv 16,3%.

Concluzii

Din studiul efectuat de autori, se desprinde concluzia că sistemul

bancar al unei țări este o necesitate fundamentală pentru asigurarea unei

evoluții a economiei țării respective în termeni care să nu afecteze stabilitatea

macroeconomică. Sistemul bancar românesc s-a dezvoltat încă din anii 1860

până în prezent, parcurgând toate etapele pe care le-a parcurs și societatea

românească. Pe acest fond fără a se nega în vreun moment necesitatea unui

sistem bancar au apărut unele evoluții contradictorii, cele mai multe referindu-

se la structura sistemului bancar, creșterea sau descreșterea numărului de

bănci, cele mai multe fi ind asimilate sau falimentate în funcție de capacitatea

și strategia utilizată. sistemul bancar al unei țări trebuie să se încadreze strict

în prevederile acordurilor Basel I, II și III, care nu au altceva de impus decât

consolidarea sistemului bancar. De asemenea, în termeni bancari europeni și

mai larg de internaționali se vorbește de apariția Basel IV care va fi adus în

realitatea pe care o parcurg și economiile țărilor despre care discutăm.


Bibliografi e 1. Aizenman, J. (2010). Macro Prudential Supervision in the Open Economy, and the

Role of Central Banks in Emerging Markets, Open Economies Review, 21 (3), 465-482

2. Anghel, M.G. (2015). Model of Analysis of Electronical Instruments Services in Romania. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, 113-120

3. Anghel, M.G. (2014). Study on Romania’s Banking System during the period 2009 – 2013. ART ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (4), 69-78

4. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

5. Anghelache, C., Sfetcu, M. and Bodo, G. (2017). Analysis of Banking Risks in the Context of The Basel Agreements. Romanian Statistical Review, Supplement, 12, 83-89

6. Anghelache, C., Marinescu, I.A., Mirea, M. (2017). Models of Insolvency Risk Analysis in Financial and Banking Institutions. Romanian Statistical Review, Supplement, 11, 72-78

7. Anghelache, C., Anghelache, C.S. and Sfetcu, M. (2009). Analiza riscurilor în contextul pieţei bancare româneşti. Supliment al Revistei Române de Statistică, 6, iunie, 62-66

8. Bianchi, F. and Melosi, L. (2018). Constrained Discretion and Central Bank Transparency, Constrained Discretion and Central Bank Transparency. The Review of Economics and Statistics,100 (1), 187-202

9. Eicher, T. and Leukert, A. (2009). Institutions and Economic Performance: Endogeneity and Parameter Heterogeneity. Journal of Money, Credit and Banking, 41 (1), Blackwell Publishing, 197-219

10. Levine, R., Lin, C., Wang, Z. and Xie, W. (2018). Bank liquidity, credit supply, and the environment, NBER Working Paper no. 24375

11. Riboni, A., Ruge-Murcia, F. J. (2008). The dynamic (in)effi ciency of monetary policy by committee. Journal of Money, Credit and Banking 40(5), 1001–1032


ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT AND CONSOLIDATION OF THE BANKING

SYSTEM



„Artifex” University of BucharestCristian OLTEANU PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesEc. Lucian ENE ([email protected])

Abstract According to the evolution of the Romanian economy in step with the development of the process of consolidation of the Romanian national state by the act of January 24, 1859, consecrated later by the Great Union from 1 December 1918 in the Romanian economic system the problem of credit emerged. Of course, with some delay from other states now members of the European Union, this fi nancial category has emerged and developed

in Romania in the most diverse forms. In this article, the authors intend to

highlight the stages and periods Romania has experienced in the emergence

and evolution of a banking system that in the fi rst phase was called the Central

Bank of Issuance and Credit and has developed step by step to today’s name

, The National Bank of Romania, a term similar to the central bank of a

country in Europe as this institution is usually called. Banks have emerged

and developed differently from one historical period to another that Romania

has traveled. Thus we can identify the period before the First World War,

the interwar period, the restrictive period of the Second World War, then the

banking system specifi c to the economized economy, which Romania traveled

between 1945-1989. Then in 1990 we can talk about the banking system that

has reorganized and developed under the conditions of the free market. Of

course, the factors that have determined the emergence and development of

the Romanian banking system are known and in this article the authors seek

to specify the specifi city that the evolution of the Romanian banking system

had in all these periods. Always, in Romania, regardless of the period it has

undergone in its socio-economic evolution in the banking fi eld, it has raised

the question of the existence of a central bank, regardless of the name, which

has the main attribute of control and supervision of the commercial banking

system, not to have too much slippage from the need for evolution of each

of these economic activities pursued in the banking system. The authors


emphasized the interpretation of some aspects related to the period 1930-1939, then to the communist system and later to the system after 1989, when the banking system acquired a new confi guration and a new structure and in

this context are presented a series Evidence of Evolution, the synchrope of

the banking system, especially during 1999-2003, when some banks left the

banking system but also strengthened by legislation closer to the market needs

of this economy.

Keywords: banking institution, bank deposit, material guarantee,

account, bank capital

JEL Classifi cation: G21, G24

Introduction

In this article the authors emphasized the role of the banking system, its evolution also presenting some synthesized data to show the Romanian banking system. Thus, in a series of data from 1930 to 1939, it is revealed how the number of banks in the years 1929-1933 increased because of the crisis this number has diminished, etc., reaching the Romanian banking system during the communist period and the way banks strengthened by increasing assets, increasing the control over the banking system by the central bank of the country, the National Bank. After the transition of Romania’s economy to the market economy, an analysis is under way to reveal how a number of banks have emerged, confi rming that the bank’s assets and liabilities have

continuously increased so that the central bank has consolidated and become a

decisive factor in terms of the evolution and implementation of the principles

and functions of the banking market.

Literature review

Aizenman (2010) addressed issues related to macro-prudential

oversight in the open economy and the role of central banks in emerging markets.

Anghel (2015) developed a model for analyzing the evolution of Internet

Banking services in Romania, in terms of number of users, number and value

of transactions. Anghel (2014) studied the impact of the Romanian banking

system in the whole economy, analyzing the value and evolution of the main

indicators characterizing this sector of activity. Anghelache (2017) conducted

a complex analysis of the Romanian economy, studying the evolution of the

fi nancial market, both banking and non-banking. Anghelache, Sfetcu and

Bodo (2017) analyzed the evolution of the regulatory framework provided

by the standards developed by the Basel Committee. Anghelache, Marinescu

and Mirea (2017) studied aspects related to the insolvency risk manifested

in banking institutions. Anghelache, Anghelache and Sfetcu (2009) studied


the main banking risks faced by the Romanian banking system. Bianchi and Melosi (2018) have developed and estimated a pattern of general equilibrium in which monetary policy may deviate from active infl ation stabilization,

and agencies face uncertainty about the nature of these deviations. Eicher

and Leukert (2009) analyzed the heterogeneity of parameters in institutional

approaches and economic performance, fi nding that it is so strong that it

requires a new set of tools to control endogenity. Levine, Lin, Wang and

Xie (2018) assessed the impact of credit conditions facing companies on the

environment. Riboni and Ruge-Murcia (2008) studied aspects related to the

dynamic effi ciency of monetary policy.

Research methodology, data, results and discussions The problem of credit appeared in Romania much later than in

Western and Central Europe. Of course, the consolidation of the Romanian

state was made under particular conditions, taking into account the existence

of provinces which, although they were populated by the same Dacian-Roman

ethnicity, had different objectives, perceptions and forms of organization.

At the formation of the Romanian state for the fi rst time, on January

24, 1859, the market we could call „credit” in Romania was dominated by

ushers who used amazing interest rates of 20-30% for the amounts they borrowed. The evolution of the banking institutions in the Western legislation was strengthened for the fi rst time by Alexandru Ioan Cuza, who, in his reform plan, introduced the necessity of forming a domestic banking system to serve the Moldovan and Wallachian economic units. In this way, after 1859, banks, important economic centers in Bucharest, Braila, Galaţi, appeared, only in their bloody way they went bankrupt, and those who were the so-called initiating bankers disappeared with the proceeds of profi t. On the banking system with modern valences we can talk when the state, through legislation, guarantees and equity, has been able to give a foundation to the banking system that will be created and strengthened. The fi rst State Banking Institution was founded in 1864, which was called the Deposit and Consignment House, and in 1898 it became the Savings House and Postal Checks. This is, in fact, the cornerstone of the CEC, which was to unify and consolidate all these savings houses and postal checks. In the private domain, landowners, in order to avoid the system, have acted and set up two-tier banking systems. The fi rst company was the land-credit credit, established in 1873, and then the fi nancial-urban credit companies that were made in 1874 in Bucharest and in 1881 in Iasi. In this way, but with the support of the state, a number


of banking institutions have also been set up, among which we mention: the county agricultural credit houses, the viticultural credit, the county and communal credit that helped fi nance the urbanization works, the development

of the credit co-operatives, of popular banks.

The Central Bank of Issuance and Credit, also known today as the

National Bank of Romania, was established in 1880 and was constituted

as a private bank with state capital participation and assured the currency

circulation of the country, the domestic credit based on the rebate securities

from the main banks.

The Romanian economy, as it grew stronger, led to the consolidation

of the solid domestic currency, convertible into gold (1 leu equaled 0.3226

gr. Gold). We mention that the value of the Romanian leu was then equal

to the value of the French franc, the Italian lira and other European national

currencies.

From two private banks in 1880, the banking network developed and

reached 197 banks in 1913, with a capital of 216 million gold-gold. Banks

thus set up with external fi nancial resources were able to offer cheaper loans,

with 10-12% interest, to the National Bank’s offi cial discount, which at that

time was 6%.

The emergence of credit was a decisive factor in stimulating the

development of the Romanian economy. Throughout this time the Romanian

bank system appeared and developed, which, of course, had different stages.

In 1914, the banking system was structured according to the economic

potential of that period. There is a central bank of issue and credit and

only two storage and saving institutions. There were 4th land-based credit

institutions that served the big landowners, landowners. Subsequently, two

specialized institutions for credit in the fi eld of viticulture and urbanization

have developed. At the same time, there were 32 credit houses for medium-

sized farmers, 2933 popular and low credit banks serving the peasant rural

environment. There were 215 small, medium and large commercial banks that

emerged and developed without state support. Thus, the system of state loans

and of the bonds entered into bonds has developed. In 1914, this system was

about 2800 million lei and the accounts of the private banks had resources of

about 282 million lei capital and 780 million lei deposits and re-accounts.

We can state that in 1914, the Romanian system was in a period of

prosperity, fl owering and development. The private banking system developed

between 1889 and 1939, as this period was also covered by some economic

and other seizures.


Evolution of the banking system in the period 1889-1939Table no. 1

Year Number of banksSocial capital million

leiCredits

million leiAssets million

lei1889 9 26,1 - -1901 37 56,7 25,9 -1914 215 281,6 780,0 -1920 593 166,4 681,0 10321929 1097 270,5 1587,5 21111934 873 306,8 990,1 18341939 491 230,0 738,0 1258Source: Archive data and statistical yearbooks

The data in this table reveals what happened in about half a century, in which the development and maturing of the banking system took place. There are some value indicators, expressed in golden lei, comparable. We would point out that there was no defl ation but, by expressing all the gold-

gold indicators, comparability was ensured from one period to the next.

Until 1914, when the First World War started, the Romanian banking

system functioned, but after 1920 until 1939, although specialized banks of

industrial credit emerged, the Romanian economy at that time was hit by post-

war infl ation. Between 1920-1929, the number of loans doubled, the number

of banks, the balance sheet asset is increasing, and the expansion of social

output.

Another interesting interval is 1930-1939, during which, except for

some state-owned state-owned institutions such as the National Bank of

Romania, the CEC and others, there are restrictions on the banking system,

a number of banks unviable were bankrupt. Thus, from 1097 bank units, the

number drops to 491 bank units in just 10 years. The banking asset drops by

around 40% and credit operations are diminishing because banks, unable to increase and have high profi tability, increase interest rates by causing lenders to give up this source. The banking crisis followed, which began in 1929, amid the general economic crisis. This has resulted in the weakening of the banking system, which has become intolerable, has led to currency speculation and trade in goods. A period of trial of the recovery of the credit system followed, which was based on the entry into force in 1934 of the Law on the organization and regulation of the bank trade. In April 1935, the new law was promulgated, to facilitate and restore the credit. These two laws were the basis for the reorganization of the banking system, which led to the National Bank of Romania’s statute in 1946.


The law of 1934 was also the moment when the body of law enforcement was created by establishing the Banking Superior Council. It oversees the application of banking regulations and controls this activity. Any bank could operate only through authorization, this time provided by the Superior Banking Council. The authority of this national council was important because it also had the possibility to sanction some banks for the deviations they might have committed in applying bank rules. The Banking Superior Council had the capacity to go through the abolition of the respective banks. The Superior Banking Council functioned alongside the National Bank of Romania and thus achieved a good co-existence between the activity of the central bank of Romania and the system of the Romanian banks that were under the control of the Superior Banking Council. Banks were supposed to have a capital, have liquidity, and have everything they need in order to secure the guarantee of good. Based on the legislation that established the establishment of the Superior Banking Council, three banks of banks were set up by size: small banks with up to 10 million lei gold; medium-sized banks with capital ranging from 10 to 100 million lei-gold; large banks with over 100 million lei gold. The Superior Banking Council aimed at selecting and reducing the number of banks that were more numerous than the lending activity required by the economy. The banking crisis has infl uenced the ability of commercial banks,

creating a balance of balance between the level of output in Romania and the

supply of credits and the other systems that existed.

During the Second World War (1939-1945) and the next 3 years (1945-

1948) a credit compression was achieved as a result of a galloping infl ation,

which determined the diminishing of the banking system’s capacity in the

context of an underdeveloped economy and affected by the consequences of

the war.

We can state that the banking system had a constant participation in

the formation of the National Product (indicator calculated at that time), but

then it was consolidated.

Between 1948 and 1989, the Romanian banking system was staged,

under the control of the National Bank of Romania and synthesized at a national

level in a small number of banks (the Investment Bank, the Agricultural Bank, the

Romanian Foreign Trade Bank, the CEC) , all of which have a different territorial

structure and some are represented in the smallest localities. Thus, the CEC had a

multitude of subsidiaries, going to the last unit in the smallest locality.

In the planned system, the Investment Bank granted state allocations

for investments, through the Agricultural Bank it was distributed the amounts

of the Total Social Income / National Income (another indicator calculated


during the centralized economy) in the places and the localities where it was required. There is the possibility of individual accounts with the Romanian Foreign Trade Bank and its subsidiaries throughout the country, and the ROL savings at CEC, the most widespread and well-known banking entity in this centralized period. In the modern economy, the provision of capital and other fi nancial-

banking instruments has become a necessary practice. The system of pledges,

mortgages, goods and many others that have played an important role in

establishing the system have been developed.

We continue to present data, which highlights in time the main data

regarding the Romanian banking system. These are summarized in Tables 2, 3

and 4.

Balance Sheet of authorized insurance companiesTable no. 2

– millions of lei 1913 –

Year Number Capital Technical reserves Estate

1921 9 5,6 13,6 0,8

1929 31 8,4 29,2 16,6

1939 19 10,1 62,6 40,1

Source: Statistical Yearbooks

Main indicators (gross output, intermediate consumption and gross added value) in banking and insurance activities in the selected years of

the period 1866-1947Table no. 3- lei 1913 -

YearGross

productionthousand lei

Intermediate consumptionthousand lei

Gross value added

thousand leiShare in value added

of services

1866 368 41 327 0,1

1882 2629 274 2355 0,5

1902 32521 6676 25845 3,5

1914 106914 25754 81160 7,2

1924 193246 39777 153469 6,9

1938 122129 29120 93009 3,2

1942 44235 12331 31904 1,5

1947 17510 7545 9965 0,8

Source: Statistical Yearbooks


The structure of the added value of the gross banking and insurance business, by category, in the selected years of the period 1866-1947

Table no. 4- lei 1913-

YearTotal

The National Bank of Romania

House of Savings and

Consignments

Banks and other banking

institutions

Insurance companies

thousand lei

%thousand

lei%

thousand lei

%thousand

lei%

thousand lei

%

1866 327 100 - - 327 100 - - - -1882 2355 100 2131 90,5 224 9,50 - - - -1902 25845 100 6598 25,5 3765 14,6 15482 59,9 - -1914 81160 100 13381 16,5 4329 5,33 63450 78,2 - -1924 153469 100 9425 6,13 1911 1,25 129184 84,2 12959 8,441938 93009 100 12619 13,6 5102 5,49 51354 55,2 23934 25,71942 31904 100 7915 24,8 1206 3,78 15305 48,0 7478 23,41947 9965 100 1977 19,8 197 1,98 3150 31,6 4641 46,6Source: Statistical Yearbooks

In the period after 1990, the banking system has entered a deepening process of consolidation. Thus, a banking system where the National Bank resumed all its central bank responsibilities was transferred to the newly established Bank of Commerce Bank. In 2004, Law 312 on the Statute of the National Bank of Romania was promulgated. This law provided that the NBR ensures: the development and implementation of monetary policy and exchange rate policy, the authorization, regulation and prudential supervision of credit institutions, the promotion and modernization of the smooth functioning of the payment system, fi nancial

stability, the issuance of banknotes and coins as a legal means of payment

in Romania, the stability of the currency regime and the supervision of its

observance and the management of Romania’s international reserves.

In this way, the bank strengthened its role as a pillar, on the basis

of which from 4 banks that existed in 1989 it reached 45 banks in 1998 and

after the events that took place, with the bankruptcy of some insuffi ciently

consolidated banks, the banking system sat at 38 banks in 2006.

The Romanian banking system during this period had a big problem,

meaning that the technical apparatus consisting of bank employees with special

experience in the system that existed, the effects were sometimes bad because

there was no possibility of consolidating a consistent banking activity.

Between 1999 and 2003, 9 banks left the banking system. In 1999,

Albina Bank’s authorization was withdrawn, and BANCOREX was taken

over by the Commercial Bank and bankruptcy proceedings were opened

against Albina Bank. In 2000, Columna, BANCOOP and the International


Bank of Religions were withdrawn and bankruptcy proceedings were opened for BANKOOP and Credit Bank. 2002 is the year of withdrawal of the authorization of the Romanian Bank of Scont, of the Investment and Development Bank, of the Turco-Romanian Bank and the bankruptcy procedure of the International Bank of Religions, of the Romanian Bank of Romania and of the Turco-Romanian Bank. The bankruptcy procedure of Columna Bank was launched in 2003. A series of regulations emerged, all of which, in particular Law 33 on Banking Activity, Law 34 on the Statute of the National Bank of Romania, formed the foundation for the Romanian banking system. The post-1989 period was marked by the following events in the banking system: the massive infl ux of foreign capital, the most relevant

element that led to the consolidation and development of the banking system;

4 Romanian banks entered, in turn, in privatization, being adjudicated by

foreign capital; The Romanian Development Bank was taken over in December

1998 by the French Societe Generale Bank; Bankpost was privatized in the

fi rst quarter of 1999 when General Electric Capital Corporation and Banco

Portugues do Investimento acquired 45% of the bank’s capital, injected well enough, and then Eurobank Ergases in Greece bought more shares in several stages, managing to hold the majority with 62.74% of the bank’s capital; The Agricultural Bank was taken over by a consortium consisting of the Romanian-American Investment Fund and Reiffeisen Zentral Bank in Austria for only 52 million dollars; Banca Comerciala Romana, the last major transaction for Romania, was won by Erste Bank, which provided EUR 3.76 billion for the 62% stake. In 2006, the structure of the banks in Romania was 39 credit institutions, including 38 banks and one credit bank - Creditcoop.


Banking system in Romania by ownership formTable no. 5

Indicator NumberAssets

billions of lei %

Credit institutions 39 174742 100

- Banks 38 172202 99,7

§ State majority capital 2 9392 5,4

§ Local private capital 3 10225 5.9

§ Foreign private capital, out of which 33 152581 88,3

o Branches of foreign banks 6 10071 5,8

- CreditCoop 1 540 0,3

Source: BNR Report

The following period highlighted a number of issues that led, in the context of Basel I, II and III, to the consolidation of the Romanian banking system. Thus, in 1998, the number of commercial banks is the highest - 45 -, compared with 38 as it diminished in 2006. State-owned banks have declined steeply, from 71% in 1998 to 5.4% in 2006, and private-equity banks have risen to 94.2% in 2006. In Romania, banks with private equity held 20% of the banking system’s assets in 1998, reaching 88.3% in 2006. The banking system has grown and several factors contributed to its consolidation. I think that 4 of them played a signifi cant role and I would

mention here the improvement of the banking management with a good training

in the risk system; adequate capitalization; the concern of banks to improve

their ROI; central bank regulations (NBR) that have increasingly come close

to the EU’s banking rigor and the impact of the major international banks

present on the Romanian market, notably through the know-how brought on

and the impact on the clientele.

The banking system upon the accession of Romania to the European

Union was strengthened and had high capitalized values, having a structure of

assets and liabilities well established.


Banking assets and liabilities in 2006Table no. 6

Assets Value Liabilities ValueTotal assets, of which: 175460,1 Total liabilities, of which: 175460,1- external assets, out of which: 4635,4 - external liabilities, of which: 39456,2

§ deposits with foreign banks 2991,1 § loans from foreign banks 20484,6

- internal assets, of which: 170824,7 § deposits of foreign banks 8522,2

§ cash 2226,5 - internal liabilities, of which: 136003,9

§ government credit 93283,4 § deposits of non-bank clients 96581,0

o retail loans 39271,1 o retail deposits 44319,5 o corporate loans 54012,2 o corporate deposits 52261,5

§ Government credits 2812,9 § government deposits 5423,5

§ Interbank assets 61303,8 § capital accounts 20777,9

§ other assets 11198,0 § interbank liabilities 6248,4

§ other liabilities 6973,0

Source: BNR Report

In the period after 2006, the issuance of domestic bonds in domestic currency has developed, the issuance has increased, the participation of the issuers on the international capital market has changed, BRD being the fi rst to

be in this situation.

Interest rates on the market must be interpreted in three directions.

Depositors’ interest, which constitutes credit - source attracted; it had an

oscillation lately in a situation that is not really great. It is also about interest

on loans and deposits of depositors with commercial banks. The banking

system is quite defi cient in the sense that there is a difference between interest

on credits taken in lei on the Romanian market compared to the interest on

loans taken from the foreign market.

At the end of 2006, commercial banks reached 4401 territorial units.

The CEC continues to have the largest bank network - 1391 units. The share

of the CEC in the national banking network in 2006 was 31.6%. Also, the

Carpathian Commercial Bank has strengthened, as well as Banca Transilvania

and other banks that have appeared in the meantime.


Situation of the number of banking units of the main banking operatorsTable no. 7

Number of units

BRD 600

BCR 473

Banca Transilvania 341

Raiffeisen Bank 265

Banca Comercială Carpatica 215

Source: banks’ websites

Effi ciency indicators of the banking system increased, as the fi rst 10 banks held 79.1% of the assets of the entire system to be BCR, BRD, Riffeisen, HVB Țiriac, Transilvania, Bankpost, ING Bank, Alpha Bank, ABN

Amro and Volsbank. Their assets and market share are shown in the following

table.

The top ten banking operators on the Romanian marketTable no. 8

AssetsBillion lei

Market share (%)

BCR 13,33 26,2

BRD 8,28 16,3

Raiffeisen Bank 4,09 8,0

HVB-Țiriac 2,60 5,1

Banca Transilvania 2,39 4,7

Bancpost 2,28 4,5

ING Bank 2,14 4,2

Alpha Bank 2,11 4,2

ABN Amro 1,56 3,1

Volksbank 1,38 2,7

Source: BNR Report

The degree of concentration in the banking system continued to

grow, but remained in the bottom area of the concentration demanded by

developments during this period. The ”Herfi ndal Hirschman (HH), indicator, used to assess the degree of concentration, shows that in Romania it continues to grow. This is due to the improvement of the position of the fi rst two banks in the national system, namely BCR and BRD, which strengthened their market position to 26.2% and 16.3%, respectively.


Conclusion From the authors’ study, it is concluded that a country’s banking system is a fundamental necessity to ensure a country’s economy evolves in terms that do not affect macroeconomic stability. The Romanian banking system has developed since the 1860s so far, and has gone through all stages of the Romanian society. On this background, without denying the necessity of a banking system, some contradictory developments appeared, most of them referring to the structure of the banking system, the growth or decrease of the number of banks, most of them being assimilated or bankrupted depending on the capacity and strategy used. the banking system of a country must be strictly in line with the provisions of the Basel I, II and III agreements, which have nothing but the consolidation of the banking system. Also, in European and wider international terms, we are talking about the emergence of Basel IV that will be brought to the reality that they are going through and the economies of the countries we are discussing.

References 1. Aizenman, J. (2010). Macro Prudential Supervision in the Open Economy, and the

Role of Central Banks in Emerging Markets, Open Economies Review, 21 (3), 465-482

2. Anghel, M.G. (2015). Model of Analysis of Electronical Instruments Services in Romania. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, 113-120

3. Anghel, M.G. (2014). Study on Romania’s Banking System during the period 2009 – 2013. ART ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (4), 69-78

4. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

5. Anghelache, C., Sfetcu, M. and Bodo, G. (2017). Analysis of Banking Risks in the Context of The Basel Agreements. Romanian Statistical Review, Supplement, 12, 83-89

6. Anghelache, C., Marinescu, I.A., Mirea, M. (2017). Models of Insolvency Risk Analysis in Financial and Banking Institutions. Romanian Statistical Review, Supplement, 11, 72-78

7. Anghelache, C., Anghelache, C.S. and Sfetcu, M. (2009). Analiza riscurilor în contextul pieţei bancare româneşti. Supliment al Revistei Române de Statistică, 6, iunie, 62-66

8. Bianchi, F. and Melosi, L. (2018). Constrained Discretion and Central Bank Transparency, Constrained Discretion and Central Bank Transparency. The Review of Economics and Statistics,100 (1), 187-202

9. Eicher, T. and Leukert, A. (2009). Institutions and Economic Performance: Endogeneity and Parameter Heterogeneity. Journal of Money, Credit and Banking, 41 (1), Blackwell Publishing, 197-219

10. Levine, R., Lin, C., Wang, Z. and Xie, W. (2018). Bank liquidity, credit supply, and the environment, NBER Working Paper no. 24375

11. Riboni, A., Ruge-Murcia, F. J. (2008). The dynamic (in)effi ciency of monetary policy by committee. Journal of Money, Credit and Banking 40(5), 1001–1032


Noţiuni privind apariţia şi evoluţia pieţei monetar-valutare

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Drd. Doina AVRAM ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Doina BUREA ([email protected])


Abstract

În acest articol, autorii au căutat să se concentreze pe a prezenta piața valutar-monetară care s-a dezvoltat în strânsă concordanță cu evoluția sistemului social fi ind determinată desigur de funcționarea pieței libere, apariția și dezvoltarea sistemului bancar, plățile interne și externe, masa monetară, existența schimburilor internaționale ș.a.m.d. Nici o țară nu poate să se dezvolte autarhic, ea trebuie să adere la schimburile internaționale, de cooperare și colaborare economică tehnico-științifi că. Desigur, din cele mai vechi timpuri practicarea schimburilor de mărfuri la un preț care asigură circuitul economic bani-marfă-bani sau marfă-bani-marfă, depinde cum dorim să interpretăm, un rol important l-a avut piața monetar-valutară. Sistemul bancar a avut o consecință deosebită, deoarece a mijlocit interschimbul care s-a dezvoltat de-a lungul timpului și a reprezentat perspectiva perfecționării acestuia. Autorii pun accentul pe a prezenta piața monetar-valutară bazată pe moneda națională care deși a suferit unele transformări ea a trebuit pusă în concordanță cu piața monetar-valutară internațională. Posibilitatea și nevoia de a controla corelația dintre nevoile și masa monetară au fost ale băncii naționale care a urmărit în mod permanent o corelare a acestuia. Sigur, piața monetar-valutară este analizată și în conjunctura în care apar elemente specifi ce pieței libere, cum ar fi infl ația, cea care duce uneori la rezultate

concrete reale care pot fi apreciate numai după ce acestea sunt defi nitive. În felul acesta ne dăm seama de o evoluție concretă, care s-a manifestat în piață,

de nevoia de masă monetară suplimentară sau dimpotrivă, de retragere a unei

părți din masa monetară. Cunoaștem că, acele crize fi nanciar-economice sunt

determinate și de faptul că pe piața liberă, piața monetar-valutară există o

masă mai mare decât necesarul, care duce la explozia infl ației și pe cale de

consecință la posibilitatea declanșării unor iregularități pe care le resimte


piața. Desigur, în strategia pe care trebuie să o aibă de a corela masa monetară

cu nevoile pieței monetar-valutară banca națională este cea care joacă un rol

important pe plan intern, dar și pe plan extern. Independența operațională

a băncii naționale asigură consolidarea credibilității, stabilirea secorului

fi nanciar, atenuarea substanțială a dominației fi scale și întărirea capacității

de prognoză efectivă a ratei infl ației care este la baza asigurării valorilor

reale din piața monetar-valutară. Autorii recurg la o analiză mai atentă a

ultimelor aspecte care au apărut pe piața monetar-valutară și în felul acesta

ajung în zilele noastre când ca participantă la Uniunea Europeană, România

trebuie să-și însușească o serie de elemente care derivă din directivele Uniunii

Europene cum ar fi rata dobânzii de politică monetară, nivelul și controlul

infl ației, rezervele internaționale și multe alte elemente care sunt specifi ce

pieței monetar-valutare.

Cuvinte cheie: curs de schimb, valută, masă monetară, creștere

economică, rata dobânzii

Clasifi carea JEL: E43, E51, F31

Introducere

În studiul evoluției pieței monetar-valutare s-a avut în vedere faptul că românia participă la o serie de tranzacții internaționale, la o serie de schimburi, în care moneda națională (leul) este pusă în corelație cu celelalte valute. Aprecierea nivelului de dezvoltare al unei țări se face prin paritatea puterii de cumpărare, context în care salariul real dintr-o țară defl atat se pune

în concordanță cu aceeași mărime exprimată într-o monedă unică, să spunem dolari pentru toate țările analizate așa încât astfel să rezulte nivelul de evoluție a fi ecărei țări, în măsura în care această evoluție a fi ecărei țări asigură o stabilitate și o posibilă creștere a standardului de viață. Desigur, politica de curs de schimb a băncii naționale este una importantă în sensul că asigură menținerea fl exibilității a cursului de schimb pe un interval de termen mai lung descurajând infl uxul de capital speculativ și asigurarea pe cale de consecință a rezervelor valutare. Politica băncilor comerciale este coordonată de către banca națională, de aceea de cele mai multe ori caracteristicile strategiei monetar-valutare pleacă de la nevoia de a stabili strategia de previziune și țintire a infl ației așa încât valoarea reală a resurselor monetar-valutare să nu se îndepărteze de nevoile economiei și mai ales să asigure și posibilitatea ca macrostabilizarea să fi e un proces continuu și pe această cale să se evite alunecările .într-o direcție sau în alta. Desigur, autorii se axează și pe pârghia ratei dobânzii care este utilizată în cadrul strategiei ținând seama de contextul intensifi cării fl uxurilor fi nanciare care impun și unele restricții monetare într-un sens mai larg. Liberalizarea contului de capital s-a realizat și în România


dar cu mai multă întârziere față de alte țări din Europa Centrală și de Est, așa încât aceasta a contribuit la menținerea unor perturbații punând chiar în discuție stabilitatea macroeconomică.

Literature review Anghel (2015) a efectuat un studiu privind evoluția indicatorilor de structurare a masei monetare în România. Anghel (2015) a analizat agregatele monetare în România și a studiat corelațiile dintre acestea și unele variabile macroeconomice. Anghel (2015) a analizat principalele instrumente de politică monetară. Anghelache, Jweida, Popovici and Stanciu (2016) au studiat legătura dintre investiţiile străine directe şi export în România. Anghelache, Burea and

Ursache (2017) au analizat interconexiunile care se stabilesc între indicatorii

balanţei de plăţi şi indicatorii macroeconomici de rezultate, utilizând, în acest

sens, relaţii statistico-matematice relevante. Belongia and Ireland (2015)

au subliniat că toate perturbările monetare au o componentă cantitativă

importantă, care este captată de mișcările într-un agregat monetar corect

măsurat. Anghelache, Anghelache and Anghel (2016) au analizat comerţul

internaţional al României în decursul ultimilor ani, fi ind evidenţiate segmentele

de date care descriu cele mai favorabile evoluţii ale indicatorilor analizaţi.

Anghelache, Anghelache, Panait and Jweida (2016) au studiat evoluțiile recente

ale comerțului internațional al României, contribuția partenerilor externi la

realizarea rezultatelor înregistrate, măsurate prin indicatori relevanți, dinamica

soldului fi nanciar al comerțului exterior. Anghelache, Anghelache and Anghel

(2014) au studiat indicatorii situației bugetare și monetare a României. Belongia

and Ireland (2006) au analizat aspecte referitoare la canalele de transmitere

monetară. Doepke and Schneider (2017) au discutat despre alegerea optimă

a „zonelor valutare” atunci când există variații în intensitatea comerțului în

interiorul și între regiuni. Primiceri (2005) a studiat posibilitatea utilizării

vectorilor autoregresivi în politica monetară. Woodford (2008) a considerat

necesară atribuirea unui rol important urmăririi creșterii agregatelor monetare

atunci când se iau decizii privind politica monetară.


Piața monetar-valutară s-a dezvoltat în strânsă concordanță cu evoluția

sistemului social, fi ind determinată de funcționarea pieței libere, existența

sistemului bancar, practicarea metodelor de plată internă și externă, de

necesitatea masei monetare, în sens restrâns și larg, de existența schimburilor

internaționale, a operațiunilor de arbitraj valutar-monetar.

Din cele mai vechi timpuri s-a trecut la practicarea schimburilor de

mărfuri pentru un preț care asigură în felul acesta circuitul economic bani-


marfă-bani sau marfă-bani-marfă, oricum am lua-o, pentru că este un fl ux în cadrul ciclului economic național care impune o anumită strategie, un anumit echilibru și, pe această cale, realizarea schimburilor comerciale, efectuarea plăților interne și externe. Încă de la apariția sistemului bancar, pe măsura dezvoltării și consolidării acestuia, s-a pus problema existenței valutelor, acestea reprezentând moneda națională a fi ecărei țări, având un grad de acoperire în rezervele naționale, pe plan general înțelegându-se la început acoperirea într-o cantitate de aur. Moneda națională trebuie ajustată la valoarea pieței internaționale. Aceasta se realizează prin cursul de schimb. Interschimbul s-a dezvoltat încă înainte de 1918. La reîntregirea statului român, acestea s-au consolidat și a apărut din ce în ce mai necesar întrucât schimbul de bunuri și servicii a existat, s-a dezvoltat și consolidat. Indiferent de nivelul înregistrat în evoluția economică a fi ecărui stat, neexistând posibilitatea de dezvoltare autarhică, s-au dezvoltat și au devenit necesare schimburile internaționale. Masa monetară reprezintă cantitatea de monedă națională existentă pe plan intern la un moment dat. Din punct de vedere fi nanciar-bancar, ea trebuie analizată ca masă monetară M1 și masă monetară M2. Indiferent de forma în care masa monetară se afl ă pe piață, excesul de masă monetară poate determina infl ația, iar insufi ciența masei monetare îngreunează schimburile din piața liberă, fi ind necesară completarea masei monetare prin tragere suplimentară de către banca centrală. Masa monetară și piața valutară au existat și înainte de primul război mondial, și în perioada interbelică, șu după cel de al 2-lea război mondial, și în sistemul socialist în perioada 1945-1989. Moneda națională, în toate aceste etape, a suferit reforme, pentru că trebuiau puse în acord evoluția pieței producătoare de bunuri și servicii cu posibilitățile de comercializare internă și externă. Întotdeauna există posibilitatea de a considera masa monetară în acord cu cerințele pieței interne. Putem aprecia că din totdeauna s-au utilizat strategii ale pieței monetar – valutare iar ulterior putem vorbi despre politici ale pieței monetar – valutare în acest domeniu. Dacă am pune problema unei analize mai adânci, am considera că politicile și piețele monetar-valutare, internă și internațională, au avut un rol determinant în evoluția economiei. În anul 2007 România a aderat la Uniunea Europeană, care s-a confruntat cu elaborarea și aplicarea unei politici monetare care a fost infl uențată, uneori provocată, de numeroase evenimente care și-au pus amprenta.


Mediul de implementare a politicii monetare a fost inițial lipsit de omogenitate, existând din păcate 3 perioade: o perioadă de pre-criză, anii 2007-2008, o perioadă de criză, anii 2008-2009 și o perioadă post-criză. În aceaste perioade, în care criza economico-fi nanciară și-a pus amprenta asupra evoluției pe plan mondial, s-a pus problema reconfi gurării, cel puțin la nivel teoretic, a modului în care sunt formulate politicile monetare precum și rolul acestor politici în mix-ul de politici care să permită asigurarea stabilității macroeconomice și fi nanciare. Reconsiderarea politicilor monetare a fost de fi ecare dată infl uențată și urgentată de crizele economice care au apărut și au avut efecte pe plan general. Cadrul de gândire convențională a fost neconvingător și de aceea s-a pus problema coordonării unor politici macroeconomice (monetară, fi scală și venituri), dar și prudențiale pentru a asigura o stabilitate (macrostabilitate) economică și fi nanciară. În cadrul politicii monetar-valutare s-a pus problema practicării unei strategii care să aibă în centrul atenției prognozarea infl ației, așa încât regimul de fl otare a cursului de schimb și convertibilitatea monedei naționale să aibă un efect stabilizator asupra pieței interne. În perioada post-aderare s-a evidențiat că politica monetară are un caracter anti-ciclic, adică trebuie să țină seama de posibilitatea apariției unor evenimente în piața fi nanciar-valutară, care trebuie să aibă în vedere elementele care dau macrostabilitatea economiei. Rata infl ației este, de asemenea, un element important, deoarece rezultatele concrete, reale pot fi apreciate numai după defl atare, care evidențiază evoluția concretă care s-a manifestat în piață. Politica economico-fi nanciară este esențială și în determinarea politicilor monetare. De cele mai multe ori, caracteristicile strategiei monetar-valutare pleacă de la nevoia de a stabili strategia de țintire directă a infl ației. Adoptarea noii strategii de politică monetară este impusă de slăbirea relației dintre agregatele monetare și rata infl ației în sensul că trebuie corelată masa monetară cu cerințele pieței libere, adică cu raportul cerere-ofertă. Strategia de țintire a infl ații este de fapt angajamentul față de stabilirea prețurilor ca obiectiv primordial al politicii monetare, pe baza căreia Banca Centrală își asumă responsabilitatea de a controla piață monetar-valutară așa încât aceasta să nu aibă distructive asupra pieței interne. În strategia practicată de Banca Națională, se are în vedere independența operațională deplină a Băncii Naționale, consolidarea credibilității, stabilitatea sectorului fi nanciar, atenuarea substanțială a dominației fi scale și întărirea capacității de țintire efectivă a infl ației.


Cu privire la cursul de schimb, trebuie observat că se impune menținerea unei fl otări controlate a monedei naționale, astfel încât să poată fi atenuate situațiile excesive. Obiectivele politicii de curs de schimb ale Băncii Naționale au constat în menținerea fl exibilității în ambele sensuri a cursului de schimb, într-un interval pe termen lung, descurajarea infl uxurilor de capital speculativ și asigurarea rezervelor valutare. Pârghia ratei dobânzii a fost utilizată mai mult, după stabilirea strategiei având în vedere că, în contextul intensifi cării fl uxurilor fi nanciare, se impun și unele restricții monetare în sens larg. Astfel, s-au utilizat unele mecanisme ale rezervelor minime obligatorii, s-a pus problema ca aceste rezerve valutare să fi e în concordanță cu implicarea băncilor comerciale în piață și, în ultimul rând, diversifi carea instrumentului afl at la dispoziția Băncii Centrale pentru a evita elementele speculative dăunătoare pieței. Liberalizarea contului de capital a fost efectuată în România cu multă întârziere față de celelalte țări din Europa Centrală și de Est. Amânarea, sau întârzierea, a fost determinată de o strategie proprie, care, în primul rând, a recurs la o abordare gradată a reformelor structurale, respectiv a programelor de macrostabilizare. Liberalizarea contului de capital a fost amânată până când s-a constituit sistemul bancar, s-a consolidat/consolidat și sectorul fi nanciar așa încât fl uxurile de capital să aibă un potențial de reversibilitate. De asemenea, a fost necesar ca banca centrală (BNR) să ajungă la un nivel satisfăcător de acoperire a împrumuturilor cu rezerve valutare. Acest obiectiv s-a îndeplinit abia în deceniul 2001-2010. Ultimele etape de consolidare a liberalizării contului de capital au avut la bază principii, cum sunt: liberalizarea intrărilor și ieșirilor de capitaluri; liberalizarea fl uxurilor pe termen mediu și lung; liberalizarea investițiilor directe; respectarea succesiunii bănci –fi rme - gospodării, care toate trebuiau aduse la același numitor. În perioada post – aderare la Uniunea Europeană, Banca Națională a imprimat politicii monetare un caracter pe cât posibil anticiclic, adică s-a avut în vedere ca evoluțiile să fi e dintre cele mai clar exprimate și să corespundă criteriilor de liberalizare a intrărilor și ieșirilor de capital. De aceea, mecanismul rezervelor minime obligatorii, impuse de-a lungul anilor 2007-2008, a continuat să fi e elementul de control al activității de consolidare a mișcării capitalului. În perioada 2007-2008 când s-a concretizat prin efecte negative declanșarea crizei economico-fi nanciare, efectul a fost devastator comparativ cu alte țări din Europa sau din altă parte a lumii.


Dinamica ratei dobânzii de politică monetară

Figura 1

�

+�

*�

8�

1�

<�

,+�

,*�

��+6��+6

��+6

��+6��+6�

�� +6� ��+<��+<

��+<� ��+<��+<�

�� +<� ��+>��+>� ��+>

��+>��+>�

�� +>� ��,+��,+� ��,+� ��,+�

��,+�� ,+� ��,,�

��,,��,,� ��,,�

��,,�� ,,� ��,*�

��,*��,*

��,*��,*�

�� ,*� ��,@��,@

��,@� ��,@��,@�

�� ,@� ��,8��,8� ��,8� ��,8�

��,8

�� ,8�

F��

!��4��-3�

Evoluția ratelor rezervelor minime obligatorii

Figura nr. 2

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

ian.

07m

ar.0

7m

ai.0

7iu

l.07

sep.

07no

v.07

ian.

08m

ar.0

8m

ai.0

8iu

l.08

sep.

08no

v.08

ian.

09m

ar.0

9m

ai.0

9iu

l.09

sep.

09no

v.09

ian.

10m

ar.1

0m

ai.1

0iu

l.10

sep.

10no

v.10

ian.

11m

ar.1

1m

ai.1

1iu

l.11

sep.

11no

v.11

ian.

12m

ar.1

2m

ai.1

2iu

l.12

sep.

12no

v.12

ian.

13m

ar.1

3m

ai.1

3iu

l.13

sep.

13no

v.13

ian.

14m

ar.1

4m

ai.1

4iu

l.14

sep.

14no

v.14

lei

valută

%

Sursa: BNR

Ratele rezervelor minime obligatorii


Din studiul celor două grafi ce rezultă clar și evoluția oscilantă a ratei infl ației, marcată de șocurile multiple date de piață, de reducerea activității macroeconomice și alte fenomene similare.

Dinamica infl ației în România în perioada 2005-2016

Figura nr. 3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

dec.2005

dec.2006

dec.2007

dec.2008

dec.2009

dec.2010

dec.2011

dec.2012

dec.2013

dec.2014

dec.2015

dec.2016

procente

Sursa: INS, BNR

2009 T1:- majorarea accizei la tutun

- deprecierea leului

2010 S2:- majorarea cotei TVA- creşterea preţurilor

administrate, a preţurilor alimentelor şi petrolului 2011 S1:

- creşterea preţurilor locale şi internaţionale ale materiilor prime agricole

- majorarea preţului petrolului

2012 S2:- recoltă scăzută- creşterea preţurilor

administrate 2013 T1:- creşterea tarifelor la

electricitate- ofertă redusă de bunuri

alimentare- majorarea accizelor

2013 S2 - 2014 S1:- recoltă abundentă- scăderea cotei TVA la

unele produse de panificaţie

Ţintă staţionară multi-anuală: 2,5%

2008 S2:- creşterea preţurilor

administrate2007 S2 - 2008 S1:- ofertă deficitară de produse alimentare

- creşterea preţurilor administrate şi a preţului petrolului

Notă: Lăţimea intervalului de variaţie este de ±1 punct procentual.

2014 S2 - 2015 1M:- scăderea preţului petrolului- abundenţă de produse

alimentare

Politica de curs de schimb este una dintre fețele cele mai interesante pe care le-a avut România în perioada de după 1990 până în prezent. Provocările au fost atât de mari încât cursul de schimb a avut oscilații deosebite, determinând degradarea valorii monedei naționale care, în 2005, a trebuit să fi e denominată. Constrângerea exercitată la intrările mari de capitaluri a fost sufi cient de puternică pentru a pune Banca Centrală în situația de a controla regimul de fl otare controlată a leului și, apoi, de impunere a unei strategii de țintire directă a infl ației. Cunoaștem că infl ația este determinată, de cele mai multe ori, de raportul dintre masa monetară existentă în circulație în plan național dar și internațional și modalitatea de a oferi în piață bunuri și servicii la acest nivel. Degradarea raportului în favoarea masei monetare duce, inevitabil, la creșterea infl ației. De aceea, băncile centrale au în vederea menținerea echilibrului care trebuie să existe permanent între masa monetară și volumul de bunuri și servicii existente pe piață. În aceste condiții, după declanșarea crizei globale, intervențiile valutare ale Băncii Naționale au avut în vedere, în primul rând, evitarea unor deprecieri prea mari ale cursului de schimb, pentru a nu se ajunge în situații


de compromitere a valorii și stabilității monedei naționale. Dacă am fi avut un curs de schimb fi x, sectorul real al economiei ar fi suportat povara ajustării economice, dar cu efecte dezastruoase în plan social. Rezervele constituite de Banca Națională au evoluat, întrucât avem în vedere rezervele internaționale pe care România le-a creat în această perioadă.

Rezervele internaționale ale RomânieiFigura nr. 4

��

+

,

*

@

8

-

1

6

<

>

,+

+

-

,+

,-

*+

*-

@+

@-

8+

8-

-+

*++- *++1 *++6 *++< *++> *+,+ *+,, *+,* *+,@ *+,8

�� 4B' �� J��

��(5' ��

J��3�� !��4��-3

În politica generală a Băncii Naționale întreaga politică de urmărire a cursului de schimb, pentru protejarea stabilității monedei naționale și asigurarea unei macrostabilități, s-a făcut în paralel cu politica de țintire a infl ației. Astfel, pe lângă datele certe calculate de Institutul Național de Statistică, la rândul ei Banca Națională a României acordă atenție analizei și previziunii evoluției infl ației. Aceasta a avut un caracter permanent și s-a realizat ca urmare a unei politici strânse și de colaborare între Banca Națională și Institutul Național de Statistică.

Concluzii Sistemul monetar-valutar în orice țară este un element important care asigură o corectă apreciere a rezultatelor obținute de o țară într-o perioadă de timp sau alta, asigură participarea la fl uxurile internaționale economice și tehnico-științifi ce, asigură prin rata cursului de schimb posibilitatea de a dezvolta relații economice internaționale echilibrate care să se refl ecte în cele din urmă în echilibrul sistemului economico-social concretizat prin produsul intern brut, indicatorul cel mai complex de rezultate, realizat într-o perioadă de timp. În altă ordine de idei, piața monetar-valutară se schimbă, ajungând să aibă anumite caracteristici specifi ce calității de membru al Uniunii Europene, în cadrul acestui


sistem. Desigur, directivele Uniunii Europene trebuiesc implementate, România benefi ciind încă de unele perioade de tranziție dar în termeni generali va trebui să se adapteze alinierii la aceste cerințe. În mod particular România trebuie să își ajusteze evoluția economico-socială astfel încât să îndeplinească criteriile pentru a fi admisă în uniunea euro. În momentul de față prin practicarea prețurilor și altor valori economico-sociale stabilite în euro apoi transformate în lei deși nu este nici o lege care să poată să …acest lucru reprezintă multe derapaje care se concretizează cel mai adesea în indicatorii pe care îi calculăm. În ultimă instanță piața monetar-valutară a României trebuie conectată și pusă în strânsă concordanță cu piața monetar-valutară din Uniunea Europeană, din Europa precum și din restul țărilor. De-a lungul timpului a existat preocuparea pentru a se perfecționa această piața monetar-valutară dar ea trebuie să fi e sub directa, sub directa viziune, sub directul control și supraveghere a Băncii Centrale.

Bibliografi e 1. Anghel, M.G. (2015). Analysis on the Indicators related to the structuring of the

Monetary Mass in Romania after the adhesion to the European Union. Romanian Statistical Review Supplement, 63 (6), 26-33

2. Anghel, M.G. (2015). Analiză fi nanciar-monetară, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 4. Anghelache, C., Jweida, I.J., Popovici, M. and Stanciu, E. (2016). Analysis of

the correlation between direct foreign investment and export. Romanian Statistical

Review, Supplement, 10, 78-84 5. Anghelache, C., Burea, D. and Ursache, A. (2017). The main interconnections

between balance of payments indicators and the macroeconomic aggregates results. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 189-196

6. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G. (2016). Analysis of the Evolution of Romanian Foreign Commercial Exchange. Romanian Statistical

Review Supplement, 3, 82-90 7. Anghelache, C., Anghelache, G., Panait, M. and Jweida, I.J. (2016). The Analysis of

International Trade of Romania. Romanian Statistical Review Supplement, 12, 91-98 8. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G. (2014). Indicators of

Romania’s Budget and Monetary Situation, International Symposiom „Strategies

for Romania’s Economic Evolution - Measures for Relaunching”, Bucharest, 82-83 9. Belongia, M. and Ireland, P. (2015). Interest Rates and Money in the Measurement

of Monetary Policy. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (2), Taylor & Francis Journals, 255-269

10. Belongia, M. and Ireland, P. (2006). The Own-Price of Money and the Channels of Monetary Transmission. Journal of Money, Credit, and Banking, 38, 429-445

11. Doepke, M. and Schneider, M. (2017). Money as a Unit of Account. Econometrica, 85, Econometric Society, pages 1537-1574

12. Primiceri, G. (2005). Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy. Review of Economic Studies, 72, 821-852

13. Woodford, M. (2008). How Important Is Money in the Conduct of Monetary Policy?. Journal of Money, Credit and Banking, 40 (8), Blackwell Publishing, 1561-1598


CONCEPTS ON THE APPEARANCE AND EVOLUTION OF THE MONEY-CURRENCY

MARKET

Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of BucharestProf. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest Doina AVRAM Ph.D Student ([email protected]) Bucharest University of Economic Studies

Doina BUREA PhD Student ([email protected])


Abstract In this article, the authors sought to focus on presenting the currency-money market that developed in close consistency with the evolution of the social system, being determined of course by the functioning of the free market, the emergence and development of the banking system, internal and external payments, money, international exchanges, and so on No country can develop autarchically, it must adhere to international exchanges, cooperation and technical-scientifi c economic collaboration. Of course, since ancient times,

the exchange of commodities at a price that provides the economic money-

money-money or commodity-money-commodity circuit, depends on how we

want to interpret, a currency-currency market has played an important role.

The banking system had a special effect because it mediated the interchange

that has developed over time and represented the prospect of improving it. The

authors emphasize the presentation of the monetary-currency market based on

the national currency, which, although undergoing some transformations, had

to be reconciled with the international monetary and foreign exchange market.

The possibility and the need to control the correlation between needs and

money supply were the national bank that consistently pursued its correlation.

Of course, the money-market is also analyzed in the context of specifi c free

market elements, such as infl ation, which sometimes leads to real concrete

results that can only be appreciated after they are defi nitive. In this way, we

are aware of a concrete evolution that has manifested itself in the market,

the need for additional monetary mass or, on the contrary, the withdrawal

of some of the money. We know that those fi nancial and economic crises are

also determined by the fact that in the free market, the money-market has

a larger mass than necessary, which leads to the explosion of infl ation and

consequently to the possibility of triggering irregularities that the market


. Of course, in the strategy that needs to be matched to the money-market needs of the money market, it is the national bank that plays an important role internally and externally. The operational independence of the national bank ensures the consolidation of credibility, the establishment of the fi nancial

sector, the substantial mitigation of fi scal domination, and the strengthening

of the effective forecasting capacity of the infl ation rate, which is at the basis

of ensuring real values in the money-market. The authors resort to a closer

analysis of the latest issues that have emerged in the money-market and in this

way come to the present day as a participant in the European Union, Romania

has to acquire a series of elements deriving from EU directives as such as the

monetary policy rate, the level and control of infl ation, international reserves

and many other elements that are specifi c to the money-market.

Keywords: exchange rate, currency, money supply, economic growth,

interest rate

JEL Classifi cation: E43, E51, F31

Introduction

In the study of the evolution of the currency-exchange market it was taken into account that Romania participates in a series of international transactions, at a series of exchanges, in which the national currency (the leu) is correlated with the other currencies. The assessment of a country’s level of development is done through purchasing power parity, in which context the real wage in a defl ated country is consistent with the same size expressed in a

single currency, to say dollars for all the analyzed countries so that the level

of evolution of each country results, to the extent that this evolution of each

country ensures stability and a possible increase in the standard of living. Of

course, the exchange rate policy of the national bank is important in that it

ensures that exchange rate fl exibility is maintained over a longer period of

time by discouraging speculative capital infl ows and consequently securing

foreign exchange reserves. The commercial banks’ policy is coordinated

by the national bank, which is why most of the features of the monetary-

foreign exchange strategy go from the need to set infl ation forecasting and

targeting strategy so that the real value of monetary-currency resources does

not deviate from the needs of the economy and, above all, to ensure that

macrostabilization is a continuous process, and in this way avoid sliding in

one direction or another. Of course, the authors also focus on the leverage of

the interest rate that is used in the strategy, taking into account the context of

the intensifi cation of fi nancial fl ows that impose some monetary restrictions

in a broader sense. Liberalization of the capital account was also achieved

in Romania, but with more delay than other Central and Eastern European


countries, so it helped to maintain disturbances even putting into question macroeconomic stability.

Literature review Anghel (2015) conducted a study on the evolution of the indicators of the structure of the money supply in Romania. Anghel (2015) analyzed the monetary aggregates in Romania and studied the correlations between these and some macroeconomic variables. Anghel (2015) analyzed the main monetary policy instruments. Anghelache, Jweida, Popovici and Stanciu (2016) studied the link between foreign direct investment and export to Romania. Anghelache, Burea and Ursache (2017) analyzed the interconnections between balance-of-payments indicators and output indicators, using relevant statistical and mathematical relationships. Belongia and Ireland (2015) pointed out that all monetary disturbances have an important quantitative component, which is captured by movements in a properly measured monetary aggregate. Anghelache, Anghelache and Anghel (2016) analyzed Romania’s international trade over the past years, highlighting the data segments describing the most favorable evolutions of the analyzed indicators. Anghelache, Anghelache, Panait and Jweida (2016) have studied the recent developments in international trade in Romania, the contribution of external partners to the achievement of the recorded results, measured by relevant indicators, the dynamics of the foreign trade fi nancial balance. Anghelache,

Anghelache and Anghel (2014) studied the indicators of the budgetary and

monetary situation of Romania. Belongia and Ireland (2006) looked at issues

related to money transmission channels. Doepke and Schneider (2017)

discussed the optimal choice of „currency zones” when there are variations

in trade intensity within and between regions. Primiceri (2005) studied the

possibility of using autoregressive vectors in monetary policy. Woodford

(2008) considered it necessary to assign an important role to the pursuit of

monetary aggregates growth when deciding on monetary policy.

Research methodology, data, results and discussions The money-currency market developed in close consistency with the

evolution of the social system, being determined by the functioning of the

free market, the existence of the banking system, the practice of internal and

external payment methods, the need for money, in a narrow and wide sense,

of currency-monetary arbitrage operations.

Since ancient times, it has been the practice of exchanging commodities

for a price that in this way provides the money-money-money or commodity-

money-commodity economic circuit anyway we take it because it is a fl ow


within the national economic cycle which imposes a certain strategy, a certain balance and, in this way, the realization of trade, the making of internal and external payments. Since the emergence of the banking system, as it developed and strengthened, the question of the existence of currencies, which represented the national currency of each country, was covered by the national currency reserves, with a general understanding of the coverage in a quantity Golden. The national currency must be adjusted to the value of the international market. This is done through the exchange rate. The interchange was developed even before 1918. At the reunifi cation

of the Romanian state, they became more and more necessary as the exchange

of goods and services existed, developed and consolidated.

Regardless of the level recorded in the economic evolution of each

state, without the possibility of autarchic development, international exchanges

have developed and become necessary.

Monetary money is the amount of national currency domestically at

a time. From the fi nancial and banking point of view, it should be analyzed as

M1 and M2. Irrespective of the form in which money is on the market, excess

money supply can cause infl ation, and shortage of money makes it harder

to trade in the open market, and it is necessary to supplement the money by

drawing extra money from the central bank.

Monetary and foreign exchange markets existed before World War

I, and in the interwar period, after the Second World War, and in the socialist

system between 1945 and 1989.

The national currency has undergone reforms at all of these stages,

because the evolution of the goods and services market has to be reconciled

with the internal and external marketing opportunities.

There is always the possibility of considering the money in line with

the requirements of the internal market. We can appreciate that forever money-

market strategies have been used, and then we can talk about monetary-

currency market policies in this area.

If we question the deeper analysis, we believe that monetary and

foreign exchange, domestic and international policies and markets have

played a decisive role in the evolution of the economy.

In 2007, Romania joined the European Union, which has been

confronted with the elaboration and implementation of a monetary policy

that has been infl uenced, sometimes provoked, by numerous events that have

made its mark.

The monetary policy implementation environment was initially

unmatched, with three periods unfortunately: a pre-crisis period, 2007-2008, a


crisis period, the years 2008-2009 and a post-crisis period. At these times, when the economic and fi nancial crisis has put its mark on global developments, the

question of reconfi guration, at least theoretically, of how monetary policies

are formulated and the role of these policies in the mix of money policies to

ensure macroeconomic and fi nancial stability.

The rethinking of monetary policies has always been infl uenced and

urged by the economic crises that have occurred and have had overall effects.

The conventional thinking framework has been unconvincing and that is

why the issue of coordinating macroeconomic (monetary, fi scal and revenue)

policies has been prudent in order to ensure economic and fi nancial stability

(macrostability).

The monetary-foreign exchange policy has put the question of

practicing a strategy that focuses on infl ation forecasting, so that the fl oat

exchange rate regime and the convertibility of the national currency have a

stabilizing effect on the domestic market.

In the post-accession period, it has been pointed out that monetary

policy has an anti-cyclical character, that is, it must take into account the

possibility of occurrence of events in the fi nancial-currency market, which

must take into account the elements that give the economy macrostability.

The infl ation rate is also an important element, because actual, real

results can be appreciated only after defl ation, which highlights the concrete

evolution that has taken place in the market.

Economic and fi nancial policy is also essential in determining

monetary policies. Most of the time, the characteristics of the monetary-

foreign exchange strategy stem from the need to establish a strategy for direct

infl ation targeting.

The adoption of the new monetary policy strategy is imposed by

weakening the relationship between monetary aggregates and the infl ation

rate in the sense that the money supply needs to be matched with the demands

of the free market, ie the supply-demand ratio.

The infl ation targeting strategy is, in fact, the commitment to pricing

as the primary objective of monetary policy, on the basis of which the Central

Bank assumes responsibility for controlling the money-market so that it does

not destroy the internal market.

The National Bank’s strategy is to consider the full operational

independence of the National Bank, to strengthen credibility, to stabilize the

fi nancial sector, to substantially reduce fi scal domination and to strengthen the

effective targeting of infl ation.

With regard to the exchange rate, it should be noted that it is necessary

to maintain a controlled fl oat of the national currency so that excessive


situations can be mitigated. The objectives of the exchange rate policy of the National Bank were to maintain both-way exchange rate fl exibility in the long

run, to discourage speculative capital infl ows and to secure foreign exchange

reserves.

The interest rate leverage was used more after the strategy was set, given

that, in the context of increasing fi nancial fl ows, some monetary restrictions

in the broad sense are also required. Thus, some reserve mechanisms have

been used, it has been the question that these foreign exchange reserves are

consistent with the involvement of commercial banks in the market and, lastly,

the diversifi cation of the instrument at the disposal of the Central Bank in

order to avoid market-speculative speculation.

Liberalization of the capital account was carried out in Romania with

a lot of delay compared to the other countries in Central and Eastern Europe.

Postponement or delay was driven by a strategy that used, fi rstly, a gradual

approach to structural reforms and macro-stabilization programs.

Liberalization of the capital account was postponed until the banking

system was consolidated, the fi nancial sector consolidated / strengthened so

that the capital fl ows had a potential for reversibility. It was also necessary

for the central bank (BNR) to reach a satisfactory level of coverage of foreign

exchange reserves. This objective was achieved only in the decade 2001-2010.

The last stages of consolidation of capital account liberalization were

based on principles such as: liberalization of capital infl ows and outfl ows;

liberalization of medium and long-term fl ows; liberalization of direct

investments; respect for succession banks - companies - households, all of

which had to be brought to the same denominator.

In the post-accession period to the European Union, the National

Bank imparted to monetary policy as far as possible anticyclical, ie it was

considered that developments are among the most clearly expressed and

correspond to the criteria of liberalization of capital infl ows and outfl ows.

Therefore, the reserve requirement mechanism imposed over the

years 2007-2008 continued to be the control element of the capital movement

consolidation activity. In 2007-2008, when triggered by the negative effects of

the economic and fi nancial crisis, the effect was devastating compared to other

countries in Europe or elsewhere in the world.


Dynamics of the monetary policy rateFigure 1

�

+�

*�

8�

1�

<�

,+�

,*�

��+6��+6

��+6

��+6��+6�

�� +6� ��+<��+<

��+<� ��+<��+<�

�� +<� ��+>��+>� ��+>

��+>��+>�

�� +>� ��,+��,+� ��,+� ��,+�

��,+�� ,+� ��,,�

��,,��,,� ��,,�

��,,�� ,,� ��,*�

��,*��,*

��,*��,*�

�� ,*� ��,@��,@

��,@� ��,@��,@�

�� ,@� ��,8��,8� ��,8� ��,8�

��,8

�� ,8�

F��

!��4��-3�

Evolution of reserve ratiosFigure no. 2

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

ian.

07m

ar.0

7m

ai.0

7iu

l.07

sep.

07no

v.07

ian.

08m

ar.0

8m

ai.0

8iu

l.08

sep.

08no

v.08

ian.

09m

ar.0

9m

ai.0

9iu

l.09

sep.

09no

v.09

ian.

10m

ar.1

0m

ai.1

0iu

l.10

sep.

10no

v.10

ian.

11m

ar.1

1m

ai.1

1iu

l.11

sep.

11no

v.11

ian.

12m

ar.1

2m

ai.1

2iu

l.12

sep.

12no

v.12

ian.

13m

ar.1

3m

ai.1

3iu

l.13

sep.

13no

v.13

ian.

14m

ar.1

4m

ai.1

4iu

l.14

sep.

14no

v.14

lei

valută

%

Sursa: BNR

Ratele rezervelor minime obligatorii

From the study of the two charts, the oscillating evolution of the infl ation rate, marked by the multiple market shocks, the reduction of the macroeconomic activity and other similar phenomena, is also clear.


Dynamics of infl ation in Romania during 2005-2016

Figure no. 3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

dec.2005

dec.2006

dec.2007

dec.2008

dec.2009

dec.2010

dec.2011

dec.2012

dec.2013

dec.2014

dec.2015

dec.2016

procente

Sursa: INS, BNR

2009 T1:- majorarea accizei

la tutun- deprecierea leului

2010 S2:- majorarea cotei TVA- creşterea preţurilor

administrate, a preţurilor alimentelor şi petrolului

2011 S1:

- creşterea preţurilor locale şi internaţionale ale materiilor prime agricole

- majorarea preţului petrolului

2012 S2:

- recoltă scăzută- creşterea preţurilor

administrate2013 T1:

- creşterea tarifelor la electricitate

- ofertă redusă de bunurialimentare

- majorarea accizelor

2013 S2 - 2014 S1:

- recoltă abundentă- scăderea cotei TVA la

unele produse de panificaţie

Ţintă staţionară multi-anuală: 2,5%

2008 S2:

- creşterea preţurilor administrate2007 S2 - 2008 S1:

- ofertă deficitară de produse alimentare

- creşterea preţurilor administrate şi a

preţului petrolului

Notă: Lăţimea intervalului de variaţie este de ±1 punct procentual.

2014 S2 - 2015 1M:

- scăderea preţului petrolului- abundenţă de produse

alimentare

The exchange rate policy is one of the most interesting faces that

Romania has had in the period since 1990 to the present. The challenges

were so great that the exchange rate had particular fl uctuations, causing the

devaluation of the national currency that, in 2005, had to be denominated.

The constraint on large capital infl ows was strong enough to put the

Central Bank in a position to control the controlled leu fl oating regime and

then to impose a strategy of direct infl ation targeting. We know that infl ation is

most often determined by the ratio between the monetary mass in circulation

at national and international level and the way to offer goods and services

at this level in the market. The degradation of the ratio in favor of monetary

mass inevitably leads to an increase in infl ation. That is why the central banks

have to maintain the balance that must exist permanently between the money

supply and the volume of goods and services on the market.

Against this background, after the global crisis triggered, the

NBR’s foreign exchange interventions aimed fi rstly at avoiding too high a

depreciation of the exchange rate in order not to compromise the value and

stability of the national currency. If we had a fi xed exchange rate, the real

sector of the economy would have borne the burden of economic adjustment,

but with disastrous social effects.

The reserves set up by the National Bank have evolved since we are

considering the international reserves that Romania created during this period.


Romania’s international reservesFigure no. 4

��

+

,

*

@

8

-

1

6

<

>

,+

+

-

,+

,-

*+

*-

@+

@-

8+

8-

-+

*++- *++1 *++6 *++< *++> *+,+ *+,, *+,* *+,@ *+,8

�� 4B' �� J��

��(5' ��

J��3�� !��4��-3

In the general policy of the National Bank, the whole policy of pursuing the exchange rate, in order to protect the stability of the national currency and to ensure macro-stability, was made in parallel with the policy of infl ation targeting. Thus, besides the calculated data provided by the National

Institute of Statistics, the National Bank of Romania, in turn, pays attention to

the analysis and forecast of the evolution of infl ation. This was a permanent

character and was achieved as a result of a close cooperation policy between

the National Bank and the National Institute of Statistics.

Conclusion The currency-exchange system in any country is an important element

that assures a correct appreciation of the results obtained by a country at

one time or another, ensures participation in the international economic and

technical-scientifi c fl ows, ensures through the exchange rate the possibility of

to develop balanced international economic relations that eventually refl ect in

the balance of the economic and social system materialized by gross domestic

product, the most complex indicator of results achieved over a period of

time. In other news, the money and foreign exchange market is changing,

with certain characteristics specifi c to the membership of the European Union

within this system. Of course, EU directives need to be implemented, with

Romania still benefi ting from some transition periods, but in general terms will

have to adapt alignment to these requirements. In particular, Romania needs to

adjust its economic and social development so that it meets the criteria to be

admitted to the Eurozone. At present, by practicing prices and other economic

and social values set in euros then converted into lei, although there is no law


that can ... this is a lot of slippages that most often materialize in the indicators we calculate. Ultimately, Romania’s monetary and foreign exchange market needs to be connected and closely aligned with the monetary and foreign exchange market in the European Union, Europe and the rest of the countries. Over time there has been a concern to improve this money-market, but it has to be under direct, under direct vision, under the direct control and supervision of the Central Bank.

References 1. Anghel, M.G. (2015). Analysis on the Indicators related to the structuring of the

Monetary Mass in Romania after the adhesion to the European Union. Romanian Statistical Review Supplement, 63 (6), 26-33

2. Anghel, M.G. (2015). Analiză fi nanciar-monetară, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 4. Anghelache, C., Jweida, I.J., Popovici, M. and Stanciu, E. (2016). Analysis of

the correlation between direct foreign investment and export. Romanian Statistical

Review, Supplement, 10, 78-84 5. Anghelache, C., Burea, D. and Ursache, A. (2017). The main interconnections

between balance of payments indicators and the macroeconomic aggregates results. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 189-196

6. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G. (2016). Analysis of the Evolution of Romanian Foreign Commercial Exchange. Romanian Statistical

Review Supplement, 3, 82-90 7. Anghelache, C., Anghelache, G., Panait, M. and Jweida, I.J. (2016). The Analysis of

International Trade of Romania. Romanian Statistical Review Supplement, 12, 91-98 8. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Anghel, M.G. (2014). Indicators of

Romania’s Budget and Monetary Situation, International Symposiom „Strategies

for Romania’s Economic Evolution - Measures for Relaunching”, Bucharest, 82-83 9. Belongia, M. and Ireland, P. (2015). Interest Rates and Money in the Measurement

of Monetary Policy. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (2), Taylor & Francis Journals, 255-269

10. Belongia, M. and Ireland, P. (2006). The Own-Price of Money and the Channels of Monetary Transmission. Journal of Money, Credit, and Banking, 38, 429-445

11. Doepke, M. and Schneider, M. (2017). Money as a Unit of Account. Econometrica, 85, Econometric Society, pages 1537-1574

12. Primiceri, G. (2005). Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy. Review of Economic Studies, 72, 821-852

13. Woodford, M. (2008). How Important Is Money in the Conduct of Monetary Policy?. Journal of Money, Credit and Banking, 40 (8), Blackwell Publishing, 1561-1598


Un model clasic al investiţiilor străine directe (ISD), specifi cat, parametrizat şi validat, similar pentru România şi Bulgaria

Ec. drd. Simina - Ioana Broștescu ([email protected])

Universitatea din Craiova

Rezumat

O scurtă introducere sintetizează principalele teorii clasice ale investițiilor străine directe (ISD), fi ind urmată de trecere în revistă a celor mai recente tendințe teoretice, rezultate din literatura ultimului deceniu. O secțiune metodologică sumară, dar necesară, este urmată de prezentarea unui model econometric al ISD clasic, specifi cat, parametrizat și validat în cazul

României și apoi similar și în cel al Bulgariei. Aceasta este tema care implică discuții referitoare la viziunea aproape identică pe care investitorii o au despre România și Bulgaria pornind de la decizia de investire în economiile

acestor țări. În același timp, articolul etapizează și redefi nește un proiect mai extins al autoarei, descris teoretic mai extins, iar practic mai restrâns, într-un articol publicat tot în această revistă (RRS Supliment nr. 8/2017) și dedicat unui model axat pe indicatori relativi internaționali cu putere de semnalizare asupra investitorilor (axat pe dinamica notării riscului, indicele corupției și al libertății economice). Demersul clasic al noii modelări are drept factori indicatori exclusiv valorici de la împrumuturi de la bănci (IB) comerciale și alte surse, valoare PIB-ului, formarea brută a capitalului fi x (FBCF), importuri (M) și exporturi (X). Câteva remarci fi nale clarifi că perspectivele acestei modelări îndreptate către unele situații interesante generate de invalidarea altor modele clasice în cazul altor economii exsocialiste. Cuvinte cheie: investiții străine directe (ISD), model econometric, validare, parametrizare, împrumuturi de la bănci (IB), valoare PIB, formarea brută a capitalului fi x (FBCF), importuri (M), exporturi (X).

1. Introducere

Modelul econometric constituie o agregare a contribuţiilor conceptuale, instrumentale, tehnicilor şi metodelor specifi ce atât statisticii, cât și matematicii şi economiei. La acest tip de model ce se apropie de nouă decenii de existență,

modelul econometric fi nanciar adaugă economia fi nanciară şi incertitudinea sa

comensurabilă relativ cu ajutorul gândirii şi teoriei probabilităţilor. Modelarea

econometrică se transformă astfel într-un set de tehnici şi metode cantitative,

care sunt utile realizării de modele econometrice esenţiale în procesul de


luare a deciziilor economice iar modelarea econometrică fi nanciară devine un suport decizional realist în universul probabilistic al economiei fi nanciare prin modelele create (Săvoiu, 2013, p. 40). Modelarea economico – fi nanciară a investiţiilor străine directe (ISD) în România, în cadrul acestui articol, a

fost realizată cu ajutorul pachetului de programe E-Views, prin intermediul unui model clasic semnifi cativ care este exemplifi cat în continuare, în paralel cu specifi carea, parametrizarea și validarea printr-o descriere sintetică a unui mecanism complex de iterații, care conduce la o variantă acceptabilă în mod

similar și în Bulgaria, la fi nal.

2. Revizuirea literaturii de specialitate Modelarea uzuală economico-fi nanciară a investiţiilor străine directe (ISD) inclusiv în țările est europene se axează pe teoriile fi nanciare ale investiţiilor străine, care au fost clasifi cate în trei mari clase: i) teorii referitoare la comerţ (clasa TRC); ii) teorii axate pe abordările tradiţionale (clasa TAAT); iii) teorii ale diversităţii factoriale sau clasa TDF (Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.177-178) și iv) teorii recente axate pe validări și actualizări (update) ale celor clasice sau detalieri excesive criteriale (geografi ce, factoriale, temporale etc.). Sinteza primelor trei clase este redată în tabelul nr. 1, cu enumerarea celor mai importante teorii și a autorilor acestora:

Clase de teorii ale investițiilor străine directe (ISD)

Tabel nr. 1

Clasa TRC Clasa TAAT Clasa TDF

1.teoria avantajului comparativ absolut (Adam Smith, 1776), 2.teoria avantajului comparativ relativ (David Ricardo, 1817),3.teoria gravitaţiei comerciale (Walter Isard, 1954),4.teoria factorilor specifi ci Heckscher-Ohlin (Heckscher, 1919; Ohlin, 1933),5.paradoxul lui Leontief (1954),6.teoria axată pe ipoteza Linder (1961),7.teoria locaţiei sau a locului amplasării,8.teoria imperfecţiunilor pieţei (Hymer, 1976, Kindleberger, 1969, Caves, 1971).

1. teoria investiţiilor străine directe, 2.teoria avantajului de monopol (Hymer), 3.teoria abordării prin non – disponibilitate (Kravis, 1956), 4.teoria decalajelor tehnologice (Posner), 5. teoria modelului Uppsala, 6. teoria diamantului lui Porter (Porter), 7. teoria difuzării informaţiilor (Rogers, 1962), 8. teoria sau paradigma eclectică (John Dunning)

1.teoria comportamentală a fi rmei (Cyert & March, 1963;

Aharoni, 1966),

2. teoria contingenţei, 3. teoria contractului, 4. teoria economiei de scară, 5.teoria internalizării (Buckley &Casson, 1976; Rugman, 1981), 6.teoria ciclului de viaţă (Vernon, 1966), 7.teoria creşterii fi rmei (Edith Penrose, 1959), 8.teoria costului tranzacţiei 9.teoria primordialității ratingului riscului de țară (Săvoiu, Popa, 2012) etc.

Sursa: Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.177-178.


În cadrul teoriilor mai recente axate pe validări și actualizări ale celor clasice sau detalieri excesive criteriale, apărute cu precădere în ultimul deceniu, din care mai jos sunt selectați numai ultimii cinci ani, se regăsesc unele aspecte interesante cu utilitate în procesul modelării econometrice fi nanciare (caseta nr. 1)

Zece exemple de teorii ale ISD apărute în articole în ultimii aniCaseta nr. 1

1.Delgado și McCloud (2017) au investigat eterogenitatea ISD și investițiilor pornind de la corupție și capital uman;2.Revitalizând inovativ teoria structurării în rețea (nucleu, semi-periferie, periferie), din relațiile comerciale în cele investiționale, Akkermans Dirk în 2017, constată că fl uxurile de profi t net rezultă din stocul de investiții străine directe (ISD) și din repatrierea profi tului, iar stocul intern al ISD generează o ieșire a profi tului, în timp ce fl uxul de ISD poate stoca o intrare de profi t;3. Cushman și De Vita, reiau pentru 70 de economii în 2017, în mod creativ, teoria clasică a dependenței ISD, în raport cu cursul valutar și sugerează că regimurile de curs valutar relativ fi xe încurajează investițiile străine directe (ISD);4. O analiză statistică a lui Akhtaruzzaman, Berg și Hajzler (2017) reconfi rmă previziunile teoriei standard a investițiilor străine directe (ISD), în contextul executării imperfecte a contractelor și dimensiunii multiple a riscului politic;5. Kucera și Principi (2017) într-un studiu original privind efectele drepturilor și guvernanței asupra ISD la nivel agregat completează teoria clasică a întreprinderilor multinaționale, subliniind faptul că ISD se desfășoară pe paliere valorice inegale, în diferite industrii și din varii motive; 6. Sharma și Saxena sugerează că țările în curs de dezvoltare benefi ciază de fl uxuri de ISD, în mod natural, pentru a asigura o convergență globală printr-o formulare originală: “fl uxurile de ISD spre Sud, împreună cu protecția prin brevet, determină cercetarea și dezvoltarea întreprinse în Nord” (Sharma, 2015).7. Noua teorie a comerțului, care asociază tehnologiile de ISD prin efectul externalizării tehnologiei, poate constitui o soluțe optimă de a rezolva problema de mediu, grav deteriorat în țările în curs de dezvoltare (Boqiong, Jun, Qiran, 2014); 8. O întreagă teorie a importanței și utilității ISD este sintetizată de Tuluce și Dogan în 2014. ISD reprezintă un factor crucial în integrarea economică internațională, creează legături directe, stabile și de lungă durată între economii, promovează transferul de noi tehnologii și know-how între țări și oferă economiei gazdă promovarea mai largă a produselor pe piețele internaționale;9. Jakub Szygula, în 2014, remodelează în termenii teoriei jocurilor (game theory) o teorie adaptată la ISD si bazată pe încredere, în care țările gazdă sunt considerate drept suport de încredere, în timp ce investitorii străini sunt considerați administratori;10. Carmen Stoian, în 2013 analizează arealul economiilor est și central europene postcomuniste, de pe piețele emergente ale acestora și ISD exterioare în 20 de țări din Europa Centrală și de Est și constată că o nouă teorie va trebui să sublinieze mai clar importanța contabilizării factorilor instituționali ai țării de origine atunci când investighează factorii determinanți ai ISD.

Surse: Delgado și McCloud, 2017; Cushman, De Vita, 2017; Kucera și Principi, 2017; Sharma, 2015; Boqiong, Jun, Qiran, 2014; Tuluce și Dogan în 2014; Jakub Szygula, 2014; Carmen Stoian, 2013.


3. Metodologie Modelarea maxim condensată şi simplifi cată a regresiei multifactoriale

asigură pe rând identifi carea factorilor importanți ai unui proces cum este

acela al ISD, cu ajutorul pachetelor de programe E-views, specifi când,

parametrizând și validând prompt formula sa generală:

Yi = Xβi + εi (1)

cu n variabile exogene şi m observaţii, rezultate din detalierea unor

matrici de corelație, coloane Yi, βi şi εi fi ind matrici ale variabilei endogene,

parametrilor şi reziduului (cu m observaţii), iar Xi o matrice a variabilei

exogene de tip (n×m).

Analiza statisticilor descriptive ale celor 16 variabile inițiale s-a realizat

pornind de la indicatorii aparținând Băncii Mondiale disponibili la http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators și pentru România (tabel nr.2a, 2b și 3), dar și pentru Bulgaria,

urmărind dacă seriile de valori ale variabilelor endogene și exogene sunt

normal distribuite, în limite acceptate de asimetrie şi boltire, în baze de date

de 21 de termeni (1996 -2016) și de 17 termeni (2000-2016), variabilele

analizate dovedindu-se a fi omogene (coefi cienţii fi ind mai mici de 35-40%

dar acceptând și la limita de 50%). Indiferent de universul temporal de analiză,

aceleași serii s-au dovedit a fi normal distribuite conform repartiţiei χ2, după

valoarea critică a testului Jarque-Bera pentru un prag de semnifi caţie de 0,05

sau 0,01, (prin praguri 9,21 sau 5,99).

Statistica descriptivă a primelor opt variabile investigate - România

(1996-2016)

Tabel nr.2a SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08 Mean 4.20E+09 1.93E+09 -3.99E+09 2.04E+08 1.49E+11 1.17E+11 5709.736 3.64E+10 Median 3.21E+09 7.55E+08 -3.30E+09 39000000 1.57E+11 1.24E+11 5828.746 4.28E+10 Maximum 1.37E+10 1.72E+10 -2.60E+08 1.04E+09 1.98E+11 2.08E+11 10136.47 6.05E+10 Minimum 2.63E+08 -3.50E+09 -1.30E+10 -2.10E+08 1.07E+11 3.58E+10 1589.014 1.68E+10 Std. Dev. 3.62E+09 5.39E+09 3.47E+09 3.43E+08 3.09E+10 6.81E+10 3475.463 1.31E+10 Skewness 1.256310 1.412716 -1.303955 1.402837 -0.102000 -0.070679 -0.048321 -0.028034 Kurtosis 3.760074 4.528301 3.822020 3.993910 1.514181 1.242930 1.235601 1.732657 Jarque-Bera 6.029601 9.028926 6.542299 7.752203 1.968114 2.718866 2.732138 1.408139 Probability 0.049056 0.010949 0.037963 0.020731 0.373791 0.256806 0.255108 0.494569 Sum 8.82E+10 4.05E+10 -8.39E+10 4.28E+09 3.14E+12 2.46E+12 119904.5 7.65E+11 Sum Sq. Dev. 2.62E+20 5.80E+20 2.40E+20 2.36E+18 1.90E+22 9.27E+22 2.42E+08 3.42E+21 Observations 21 21 21 21 21 21 21 21


Statistica descriptivă a ultimelor opt variabile investigate- România

(1996-2016)

Tabel nr.2b SER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16 Mean 3.09E+10 3.61E+10 3.11E+10 4.63E+10 5.05E+10 10114410 3.90E+10 4.63E+10 Median 3.36E+10 3.98E+10 3.26E+10 4.53E+10 5.61E+10 9587414. 3.03E+10 4.71E+10 Maximum 6.96E+10 7.05E+10 8.00E+10 8.44E+10 9.80E+10 11965853 8.22E+10 8.98E+10 Minimum 5.74E+09 1.88E+10 6.60E+09 1.12E+10 1.34E+10 8940743. 9.52E+09 1.62E+10 Std. Dev. 2.04E+10 1.46E+10 2.17E+10 2.87E+10 2.74E+10 1122727. 2.66E+10 2.24E+10 Skewness 0.103625 0.507719 0.406257 0.007566 0.037184 0.748892 0.306854 0.373697 Kurtosis 1.563955 2.591329 2.188370 1.300269 1.633427 1.841405 1.535072 2.142185 Jarque-Bera 1.842031 1.048361 1.154055 2.528149 1.638921 3.137489 2.207321 1.132638 Probability 0.398115 0.592040 0.561565 0.282501 0.440669 0.208307 0.331655 0.567611 Sum 6.48E+11 7.58E+11 6.52E+11 9.73E+11 1.06E+12 2.12E+08 8.20E+11 9.72E+11Sum Sq. Dev. 8.36E+21 4.25E+21 9.39E+21 1.65E+22 1.50E+22 2.52E+13 1.41E+22 1.00E+22 Observations 21 21 21 21 21 21 21 21

Dintr-un număr de 16 variabile investigate inițial (tabel nr. 2a și 2b) au fost selectate după criterii reunite de comparabilitate și asociere statistică logică, la fi nal, numai șase (tabel nr. 3) pentru specifi carea și validarea celui mai performant model multifactorial clasic pentru România (2000-2016)

Statistica descriptivă a celor șase variabile modelate fi nal pentru România (2000-2016)

Tabel nr. 3

ISD intrări nete

SER01

Împrumuturi (IB) de la bănci comerciale și alte surse – SER02

PIBSER06

Formarea brută a capitalului fi x FBCF – SER11

Importuri (M)

SER12

Exporturi (X)

SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 Mean 4.92E+09 2.33E+09 1.36E+11 3.65E+10 5.44E+10 4.59E+10 Median 3.87E+09 8.52E+08 1.68E+11 4.35E+10 6.45E+10 4.55E+10 Maximum 1.37E+10 1.72E+10 2.08E+11 8.00E+10 8.44E+10 8.22E+10 Minimum 1.04E+09 -3.50E+09 3.74E+10 7.22E+09 1.38E+10 1.19E+10 Std. Dev. 3.66E+09 5.94E+09 6.20E+10 2.05E+10 2.59E+10 2.49E+10 Skewness 1.081809 1.120477 -0.535400 0.137675 -0.387607 0.013329 Kurtosis 3.265164 3.521978 1.642409 2.410687 1.554019 1.512736 Jarque-Bera 3.365683 3.750158 2.117679 0.299701 1.906706 .567304 Probability 0.185845 0.153343 0.346858 0.860837 0.385446 0.456735 Sum 8.36E+10 3.97E+10 2.31E+12 6.21E+11 9.25E+11 7.81E+11Sum Sq. Dev. 2.14E+20 5.65E+20 6.14E+22 6.70E+21 1.07E+22 9.89E+21 Observations 17 17 17 17 17 17Notă: Software utilizat EViews


4. Rezultate și discuții

S-au identifi cat conform matricei de corelație legături intense ale ISD cu

variabilele clasice factoriale, așa cum rezultă din tabelele nr. 4a, 4b și 5, dar au

fost selectate acelea care permit o corelație logică de tip clasic (de exemplu SER03

în tabel nr. 4 reprezintă ieșirile de ISD din România iar SER14 defi nește forța de

muncă, aceste variabile împreună cu alte opt nu au fost preluate din rațiuni de

comparabilitate, legate de unitate de măsură, de asociere slabă din punct de vedere

logic, toate acestea nefi ind specifi cate în modele econometrice ulterioare).

Matrice de corelaţie a primelor opt variabile corelate - România

(1996-2016)

Tabel nr. 4a

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08SER01 1.000000 0.740224 -0.995838 0.497089 0.555802 0.554668 0.529934 0.727494SER02 0.740224 1.000000 -0.753621 0.078443 0.041090 0.089945 0.060031 0.319086SER03 -0.995838 -0.753621 1.000000 -0.424534 -0.519904 -0.528471 -0.502458 -0.702127SER04 0.497089 0.078443 -0.424534 1.000000 0.592022 0.463269 0.463399 0.534847SER05 0.555802 0.041090 -0.519904 0.592022 1.000000 0.972503 0.974345 0.941943SER06 0.554668 0.089945 -0.528471 0.463269 0.972503 1.000000 0.999375 0.954480SER07 0.529934 0.060031 -0.502458 0.463399 0.974345 0.999375 1.000000 0.946029SER08 0.727494 0.319086 -0.702127 0.534847 0.941943 0.954480 0.946029 1.000000SER09 0.642563 0.240588 -0.619725 0.438800 0.938390 0.982669 0.977212 0.979262SER10 0.763210 0.433251 -0.738032 0.498831 0.883139 0.919333 0.908118 0.981113SER11 0.693383 0.347810 -0.671894 0.421785 0.892619 0.950096 0.941373 0.971976SER12 0.524586 0.041726 -0.495934 0.466249 0.971775 0.992670 0.993937 0.942566SER13 0.518014 -0.020385 -0.477582 0.628805 0.987738 0.958583 0.962089 0.917089SER14 -0.534102 -0.094265 0.513935 -0.459415 -0.923825 -0.886124 -0.884483 -0.882136SER15 0.329806 -0.195403 -0.295624 0.449241 0.946190 0.945634 0.955536 0.834770SER16 0.356411 -0.216368 -0.313447 0.607889 0.942890 0.886185 0.896521 0.800201

Matrice de corelaţie a ultimelor opt variabile corelate - România

(1996-2016)

Tabel nr. 4bSER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16

SER01 0.642563 0.763210 0.693383 0.524586 0.518014 -0.534102 0.329806 0.356411SER02 0.240588 0.433251 0.347810 0.041726 -0.020385 -0.094265 -0.195403 -0.216368SER03 -0.619725 -0.738032 -0.671894 -0.495934 -0.477582 0.513935 -0.295624 -0.313447SER04 0.438800 0.498831 0.421785 0.466249 0.628805 -0.459415 0.449241 0.607889SER05 0.938390 0.883139 0.892619 0.971775 0.987738 -0.923825 0.946190 0.942890SER06 0.982669 0.919333 0.950096 0.992670 0.958583 -0.886124 0.945634 0.886185SER07 0.977212 0.908118 0.941373 0.993937 0.962089 -0.884483 0.955536 0.896521SER08 0.979262 0.981113 0.971976 0.942566 0.917089 -0.882136 0.834770 0.800201SER09 1.000000 0.970188 0.989866 0.972607 0.915057 -0.850577 0.882910 0.804301SER10 0.970188 1.000000 0.987954 0.906016 0.856454 -0.805165 0.771622 0.712089SER11 0.989866 0.987954 1.000000 0.939238 0.867832 -0.801634 0.823385 0.734432SER12 0.972607 0.906016 0.939238 1.000000 0.967952 -0.882911 0.964854 0.907754SER13 0.915057 0.856454 0.867832 0.967952 1.000000 -0.906104 0.957371 0.969389SER14 -0.850577 -0.805165 -0.801634 -0.882911 -0.906104 1.000000 -0.845378 -0.873811SER15 0.882910 0.771622 0.823385 0.964854 0.957371 -0.845378 1.000000 0.958827SER16 0.804301 0.712089 0.734432 0.907754 0.969389 -0.873811 0.958827 1.000000

Matrice de corelaţie a celor șase variabile modelate fi nal pentru


România (2000-2016)Tabel nr. 5

ISD intrări neteSER01

Împrumuturi (IB) de la bănci comerciale și alte surse – SER02

PIBSER06

Formarea brută a capitalului fi x FBCF

– SER11

Importuri (M)SER12

Exporturi (X)SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06SER01 1.000000 0.753110 0.421131 0.614088 0.378741 0.131744

SER02 0.753110 1.000000 -0.002491 0.316306 -0.064881 -0.341977SER03 0.421131 -0.002491 1.000000 0.929966 0.989095 0.921523SER04 0.614088 0.316306 0.929966 1.000000 0.914334 0.750444SER05 0.378741 -0.064881 0.989095 0.914334 1.000000 0.949989SER06 0.131744 -0.341977 0.921523 0.750444 0.949989 1.000000

Notă: Software utilizat EViews

Principalul model multifactorial construit și exemplifi cat pentru ISD în România, deţine drept variabilă endogenă sau dependentă ISD intrări nete (SER01) și restul de la SER02 la SER06, ca variabile exogene sau independente (împrumuturi de la bănci comerciale și alte surse - SER02; PIB - SER03; formarea brută a capitalului fi x - FBCF - SER04; importuri (M) - SER05; exporturi (X) - SER06). În fi nal, modelul econometric prezentat este specifi cat ca un model multifactorial clasic de tip liniar (tabel nr.6) și în formula de calcul detaliată în continuare:

ISD intrări nete i = α+ β × IBi + γ × PIBi + λi × FBCFi + ωi × Mi + φi × Xi+ εi (2)

fi ind parametrizat distinctiv pentru baza de date extinsă (1996-2016) și restrânsă (2000- 2016).


Model econometric multifactorial clasic al ISD pentru România Tabel nr. 6

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.C -9.57E+08 1.02E+09 -0.941514 0.3614SER02 = IB SER02 0.559793 0.173744 3.221946 0.0057SER06 = PIB SER03 0.011575 0.049970 0.231632 0.8200SER11 =FBCF SER04 -0.300180 0.141731 -2.117949 0.0513SER12 = M SER05 0.469515 0.226160 2.076029 0.0555SER15 = X SER06 -0.249073 0.147418 -1.689567 0.1118R-squared 0.842694 Mean dependent var 4.20E+09Adjusted R-squared 0.790259 S.D. dependent var 3.62E+09S.E. of regression 1.66E+09 Akaike info criterion 45.53125Sum squared resid 4.13E+19 Schwarz criterion 45.82968Log likelihood -472.0781 F-statistic 16.07114Durbin-Watson stat 1.989605 Prob(F-statistic) 0.000015

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 2000 2016 Included observations: 17Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.31E+09 1.75E+09 -1.321415 0.2132SER02 = IB SER02 0.657732 0.216684 3.035441 0.0113SER06 = PIB SER03 0.007188 0.055857 0.128692 0.8999SER11 =FBCF SER04 -0.406784 0.190778 -2.132238 0.0564SER12 = M SER05 0.609131 0.285873 2.130776 0.0565SER15 = X SER06 -0.295029 0.170959 -1.725727 0.1123R-squared 0.826995 Mean dependent var 4.92E+09Adjusted R-squared 0.748356 S.D. dependent var 3.66E+09S.E. of regression 1.84E+09 Akaike info criterion 45.77083Sum squared resid 3.71E+19 Schwarz criterion 46.06490Log likelihood -383.0520 F-statistic 10.51639Durbin-Watson stat 2.320158 Prob(F-statistic) 0.000670

Baza de date extinsă (1996-2016) Baza de date restrânsă (2000-2016)

Modelul econometric prezentat a fost astfel parametrizat (αi, βi, γi,

λi, ωi și φi exprimând teoretic valorile parametrilor) și ulterior validat ca

intensitate de Rsquared dar și prin testele majore Fisher (F), Durbin-Watson

(D-W), Student (t) etc. în formă fi nală asociată notațiilor factoriale anterioare

din relația (2): unde αi, βi, γi, λi, ωi și φi se concretizează în coefi cienții din

tabel nr. 7, abreviați similar și detaliați în două perioade de analiză, conform

bazelor extinsă și restrânsă:

Parametrizarea modelului econometric multifactorial clasic al ISD pentru România

Tabel nr. 7

Variable Coeffi cientC sau α -9.57E+08SER02 = IB sau β 0.559793SER06 = PIB sau γ 0.011575SER11 = FBCF sau λi -0.300180SER12 = M sau ωi 0.469515SER15 = X sau φi -0.249073Baza de date extinsă (1996-2016)

Variable Coeffi cientC sau α -2.31E+09SER02 = IB sau β 0.657732SER06 = PIB sau γ 0.007188SER11 = FBCF sau λi -0.406784SER12 = M sau ωi 0.609131SER15 = X sau φi -0.295029Baza de date restrânsă (2000-2016)


Alături de soluțiile de modelare anterioare, coexistă și alte modele

mai puțin performante pornind de la valoarea lui Rsquared, în raport cu cel

prezentat în tabelul nr. 7, cu numai trei sau chiar doi factori explicativi pentru

perioada 2000-2016, care pot fi valorifi cate cu un nivel mai redus de încredere

în capacitatea lor de estimare.


Parametrizarea de modele multifactoriale simplifi cate ale ISD - România (2000-2016)

Tabel nr. 8




C -3.13E+08 1.61E+09 -0.194069 0.8491

SER02 = IB SER02 0.568885 0.169373 3.358774 0.0051

SER06 = PIB SER03 0.054161 0.041904 1.292494 0.2187

SER11 = FBCF SER04 -0.094860 0.133714 -0.709422 0.4906










C 4.32E+08 1.20E+09 0.360396 0.7239

SER02 = IB SER02 0.464750 0.082988 5.600219 0.0001

SER06 = PIB SER03 0.024994 0.007957 3.141154 0.0072







În ceea ce privește încercarea de validare a modelului econometric clasic al ISD, construit pentru România, într-o altă economie aceasta este realizabilă și în Bulgaria (tabel nr. 9), pornind de la aceeași sursă sau bază de date a Băcii Mondiale, preluată ca sistem complex de indicatori de pe Internet online disponibil la: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators, urmată de aceleași etape de statistică descriptivă, realizarea unei matrici de corelație, specifi carea și parametrizarea, fi nalizate prin testarea și validarea modelului.

Validarea aceluiași model multifactorial clasic al ISD pentru Bulgaria atât

pentru baza de date extinsă (1996-2016), cât și pentru cea restrânsă (2000-2016)

Tabel nr. 9

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.89E+08 1.28E+09 -0.461967 0.6507SER02 0.058862 0.138493 0.425018 0.6769SER03 0.039172 0.213983 0.183063 0.8572SER04 -0.569647 0.611236 -0.931958 0.3661SER05 1.246520 0.308253 4.043817 0.0011SER06 -1.042056 0.389305 -2.676710 0.0172R-squared 0.893117 Mean dependent var 3.03E+09


S.E. of regression 1.32E+09 Akaike info criterion 45.07887Sum squared resid 2.62E+19 Schwarz criterion 45.37730Log likelihood -467.3281 F-statistic 25.06809Durbin-Watson stat 1.782337 Prob(F-statistic) 0.000001

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 2000 2016 Included observations: 17Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.15E+09 1.68E+09 -0.683370 0.5085SER02 0.026333 0.162754 0.161798 0.8744SER03 0.047844 0.242569 0.197236 0.8472SER04 -0.605748 0.688718 -0.879530 0.3979SER05 1.324240 0.360631 3.672007 0.0037SER06 -1.104597 0.449208 -2.458987 0.0317R-squared 0.886067 Mean dependent var 3.62E+09Adjusted R-squared 0.834279 S.D. dependent var 3.65E+09S.E. of regression 1.49E+09 Akaike info criterion 45.34885Sum squared resid 2.43E+19 Schwarz criterion 45.64292Log likelihood -379.4652 F-statistic 17.10955Durbin-Watson stat 1.929779 Prob(F-statistic) 0.000073

Bulgaria (1996-2016) Bulgaria (2000-2016)



Identifi carea de modele originale constituie componenta cea mai

difi cilă, dar şi plină de satisfacţii a activităţii de modelare economico – fi nanciară și în domeniul investițional. Exemplul modelării multifactoriale clasice a ISD în funcţie de variabilele descrise anterior este unul revelator privind complexitatea, utilitatea și precizia deosebită a pachetelor de programe de tip E-Views în specifi carea, parametrizarea și validarea de modele econometrice.

5. Concluzii Principalele restricţii externe care se cer a fi depăşite în procesul amplu al unei modelări multidimensionale clasice sunt legate de asigurarea comparabilităţii datelor, selectarea unei singure baze de date, pornind de la principiul preluării celei mai consistente, care să conțină indicatori macroeconomici relevanți și corelați. În cazul ISD, apelul la modele standard, rezultate din transformarea statistică a informaţiilor, impune opţiunea pentru serii de date mai lungi, în paralel cu valorifi carea unor scale adecvate și stabile de măsurare, precum şi pentru indicatori specifi ci, cauza majoră a selectării fi nd alături de determinația factorială și normalitatea variabilelor exogene conform statisticilor descriptive ale valorilor fenomenului fi nanciar cercetat. Modelarea econometrică fi nanciară cu ajutorul unor pachete de programe de tip E-Views conduce la un compromis necesar între numărul factorilor şi potenţialitatea inutilității unora dintre ei (prezența multicoliniarității), a autocorelărilor pozitive sau negative în modelul fi nal, ceea ce impune două remarci fi nale referitoare la modelele multifactoriale clasice: i) diversitatea factorială a modelării ca fenomenologie economico - fi nanciară explicativă condiţionează sau exprimă o relaţie proporţională cu performanţa modelului, respectiv diversitatea factorială adecvată generează o mai bună determinaţie; ii) din cauza eclectismului factorial, preferinţa pentru modelul investigativ clasic domină piaţa modelelor econometrice fi nanciare.

Bibliografi e

1. Akhtaruzzaman, M., Berg, N., Hajzler, C., 2017. Expropriation risk and FDI in developing countries: Does return of capital dominate return on capital? European Journal of Political Economy, vol 49, pp. 84-107.

2. Akkermans, D.H.M., 2017. Net profi t fl ow per country from 1980 to 2009: The long-term effects of foreign direct investment, PLOS ONE, vol. 12(6), Article Number: e0179244.

3. Boqiong, Y., Jun, Y., Qiran, Z., 2014. Environmental Impact of Foreign Direct Investment toward Host Countries, In Globalization and the Environment of China, Edited by: Bu, M; Yang, B, Book Series: Frontiers of Economics and Globalization Vol. 14, pp. 21-43.

4. Cushman, D. O., De Vita, G., 2017. Exchange rate regimes and FDI in developing countries: A propensity score matching approach, Journal of international money and fi nance, Vol. 77, pp. 143-163


5. Delgado, M.S.; McCloud, N., 2017. Foreign Direct Investment and the domestic capital stock: the good-bad role of higher institutional quality, Empirical Economics, vol. 53(4), pp. 1587-1637.

6. Kucera, D., Principi, M., 2017. Rights, governance, and foreign direct investment: an industry-level assessment, International review of applied economics, Vol. 31(4), pp. 468-494.


aplicată în domeniul fi nanciar, București: Editura Universitară. 8. Săvoiu, G., Broștesu, S, 2017. Three international statistical indicators and their


Statistical Review Supllement, vol. 65(8), pp. 174-188. 9. Săvoiu, G., Popa S., 2012. An Original Econometric Model of FDI in Romania,

Romanian Statistical Review, vol. 60(3), pp. 51-63. 10. Sharma, R., 2015. Influence of Patent Policy in the South on the Research and

Development of the North: Exploration of the Foreign Direct Investment Channel, The Journal of World Intellectual Property, Vol. 18, no. 1–2, pp. 29–40.

11. Tuluce, N., S., Dogan, I., 2014. The Impact of Foreign Direct Investments on SMEs’ Development, Edited by: Ozsahin, M., In the 10th International Strategic Management Conference Location: Rome, Italy, 2014, Book Series: Procedia Social and Behavioral Sciences, vol 150, pp. 107-115.

12. The World Bank, 2017. DataBank, World Development Indicators, [online] Available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators, [Accesed 27 January 2018]


A CLASSIC MODEL OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT (FDI), PARAMETERIZED AND VALIDATED, SIMILAR FOR ROMANIA AND

BULGARIA

Simina - Ioana Broștescu, PhD sudent, ([email protected])

University of Craiova

Abstract

A brief introduction summarizes the main classic foreign direct investment (FDI) theories, an dis followed by a review of the latest theoretical trends from the literature over the last decade. A brief yet absolutely necessary methodological section is followed by the presentation of an econometric model of classical FDI, specifi ed, parameterized and validated in the case of Romania, and then a similar

one for Bulgaria. This is the theme that involves discussions about the almost

identical vision that investors have about Romania and Bulgaria, starting from

the decision to invest in the economies of these two countries. At the same time,

the article attempts a staged presentation of, while redefi ning, one of the author’s

broader projects, described theoretically more extensively, and practically more

narrowly, in an article published in this journal (RRS Supplement, 8/2017), which

was devoted to a model based on relative international indicators with investor-

oriented signalling power (focusing on risk-rating dynamics, corruption and

economic freedom indexes). The classic approach of the new type of modelling has

factors represented by exclusively value indicators, from loans from commercial

banks and other sources, GDP value, gross fi xed capital formation (GFCF),

imports (M) and exports (X). A few fi nal remarks clarify the prospects of this

modeling oriented towards a number of interesting situations generated by the

invalidation of other classical models in other ex-socialist economies.

Keywords: Foreign direct investment (FDI), econometric model,

specifi cation, parametrization, validation, Commercial banks and other

lending (CBL), GDP value, Gross fi xed capital formation (GFCF), imports

(M), exports (X).

1. Introduction

The econometric model represents an aggregation of conceptual contributions, instruments, techniques and methods specifi c to both statistics,

mathematics and economics. To this type of model, which approaches

nine decades of existence, the fi nancial econometric model adds fi nancial

economics, and its uncertainty, relatively measurable by means of the thinking


and the theory of probabilities. Econometric modeling thus turns into a set of quantitative techniques and methods, which are useful for developing econometric models essential in the process of economic decision-making, and fi nancial econometric modeling becomes a realistic decisional support

in the probabilistic universe of the fi nancial economy, through the models

created (Săvoiu, 2013, p. 40). The economic and fi nancial modelling of foreign

direct investments (FDI) in Romania, as part of this article, was done with the

help of the E-Views program package, through a signifi cant classical model

that is further exemplifi ed, in parallel with its specifi cation, parameterization

and validation, through a synthetic description of a complex mechanism of

iterations, which eventually leads to a similarly acceptable variant in Bulgaria.

2. Review of the literature in the fi eld

The usual economic and fi nancial modelling of foreign direct

investment (FDI), including Eastern European countries, focuses on the

fi nancial theories of foreign investment, which have been classifi ed into three

major classes: i) trade theories (TRC class); ii) theories based on traditional

approaches (TAAT class); (iii) theories of factorial diversity, or the TDF class

(Săvoiu, Broştescu, 2017, pp.177-178) and (iv) recent theories focusing on validations and update of classical theories, or excessive criteria detailing (geographic, factorial, temporal, etc.). The synthesis of the fi rst three classes

is shown in table no. 1, listing the most important theories and their authors:

Classes of Foreign Direct Investment Theories (FDI)Table no. 1

Class TRC Class TAAT Class TDF

1.theory of absolute comparative

advantage (Adam Smith, 1776),

2.theory of relative comparative

advantage (David Ricardo, 1817),

3.theory of trade gravitation

(Walter Isard, 1954),

4.theory of Heckscher-Ohlin’s

specifi c factors (Heckscher,

1919, Ohlin, 1933),

5.Leontief’s paradox (1954),

6.theory based on the Linder

hypothesis (1961),

7. location or situational place

theory,

8.the market imperfection theory

(Hymer, 1976, Kindleberger,

1969, Caves, 1971).

1. the theory of foreign direct

investment,

2.the monopoly advantage

theory (Hymer),

3. the approach of non-availability

theory (Kravis, 1956),

4.technology gap theory

(Posner),

5.the Uppsala model theory,

6.Porter’s diamond theory

(Porter),

7.the information dissemination

theory (Rogers, 1962),

8.the eclectic theory or

paradigm (John Dunning)

1.the the behavioral theory of

the fi rm (Cyert & March, 1963;

Aharoni, 1966),

2.contingency theory,

3.contract theory,

4.the theory of scale economics,

5.the internalization theory

(Buckley &Casson, 1976;

Rugman, 1981),

6.the life-cycle theory (Vernon,

1966),

7.the theory of company growth

(Edith Penrose, 1959),

8.the theory of the transaction cost,

9.the country risk rating theory

(Săvoiu, Popa, 2012), etc.

Source: Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.177-178.


In the more recent theories, focusing on validations and updates of the classical ones, or excessive criterion detailings, which appeared especially in the last decade, from which only the last fi ve years are selected below, one can

note a number of interesting aspects that are useful in the process of fi nancial

econometric modelling (see Box no. 1)

Box no. 1: Ten examples of FDI theories presented in papers published in recent years

1.Delgado and McCloud (2017) investigated the heterogeneity of FDI and investment, starting from

corruption and human capital;

2.Innovatingly reviving the network structuring theory (core, semi-periphery, periphery), from

commercial to investment relationships, Akkermans Dirk (2017) notes that net profi t fl ows result from

foreign direct investment (FDI) and repatriation of profi ts , and the internal stock of FDI generates a

profi t outfl ow, while FDI fl ows can store a profi t entry;

3.In 2017, Cushman and De Vita resume the classical theory of FDI dependence on the exchange rate

– for 70 economies, suggesting that relatively fi xed exchange rate regimes encourage foreign direct

investment (FDI);

4.A statistical analysis by Akhtaruzzaman, Berg and Hajzler (2017) reconfi rms the predictions of the

standard foreign direct investment (FDI) theory, in the context of imperfect execution of contracts and

the multiple dimension of political risk;

5.Kucera and Principi (2017), in an original study on the effects of rights and governance on FDI at the

aggregate level, complement the classical theory of multinational enterprises, pointing out that FDI is

developing on unequal value levels, in different industries and for various reasons;

6.Sharma and Saxena suggest that developing countries benefi t from FDI fl ows naturally in order to

ensure global convergence, through an original formulation: “FDI streams to the South, along with

patent protection, determine research and development undertaken in the North” (Sharma, 2015).

7.The new trade theory, associating FDI technologies with the effect of technology externalization, may

be an optimal solution to solve the issue of environment, severely damaged in developing countries

(Boqiong, Jun, Qiran, 2014);

8.A complete theory of the importance and utility of FDI was synthesized by Tuluce and Dogan in 2014.

FDI is a crucial factor in international economic integration, it creates direct, stable and long-lasting links

between economies, promotes the transfer of new technologies and know-how between countries, and

provides the host economy with wider product promotion on international markets;

9.In 2014, Jakub Szygula remodelled, in terms of game theory, a theory adapted to FDI and based on trust,

where host countries are considered trustworthy, while foreign investors are considered administrators;

10. In 2013, Carmen Stoian analyzed the post-communist Eastern European and Central European

economies, their emerging markets and external FDIs in 20 Central and Eastern European countries, and

noted that a new theory would have to more clearly emphasize the importance of accounting for factors

institutional institutions of the country of origin when investigating the determining factors of FDI.

Sources: Delgado & McCloud, 2017; Cushman, De Vita, 2017; Kucera & Principi, 2017;

Sharma, 2015; Boqiong, Jun, Qiran, 2014; Tuluce & Dogan în 2014; Jakub Szygula, 2014;

Carmen Stoian, 2013.


3. Methodology The maximally condensed and simplifi ed modelling of multifactor

regression ensures, in turn, the identifi cation of important factors of a process

such as that of FDI, with the help of Eviews software packages, by specifying,

parameterizing and validating its general formula promptly:

Yi = Xβi + ε (1)

with n exogenous variables and m observations, resulting from the

detailing of correlation matrices columns, Yi, βi and εi being matrices of the

endogenous variable, parameters and residue (with m observations), and Xi a

matrix of the exogenous variable of type (n×m).

The analysis of the descriptive statistics of the 16 initial variables was

based on the World Bank indicators available at http://databank.worldbank.

org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators both for

Romania (Tabel no. 2a, 2b and 3), and Bulgaria, observing whether the value

series of endogenous and exogenous variables are normally distributed, within

accepted asymmetry and kurtosis limits, in databases of 21 terms (1996-

2016), and 17 terms (2000-2016), the variables analyzed being homogeneous

(with coeffi cients lower than 35-40%, but also accepting the limit of 50%).

Regardless of the temporal analysis universe, the same series have been shown

to be normally distributed according to the χ2 distribution, in keeping with the

critical value of the Jarque-Bera test for a signifi cance threshold of 0.05 or

0.01 (by thresholds 9.21 or 5.99).

Descriptive statistics of the fi rst eight variables investigated – Romania

(1996-2016)

Table 2a SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08

Mean 4.20E+09 1.93E+09 -3.99E+09 2.04E+08 1.49E+11 1.17E+11 5709.736 3.64E+10

Median 3.21E+09 7.55E+08 -3.30E+09 39000000 1.57E+11 1.24E+11 5828.746 4.28E+10

Maximum 1.37E+10 1.72E+10 -2.60E+08 1.04E+09 1.98E+11 2.08E+11 10136.47 6.05E+10

Minimum 2.63E+08 -3.50E+09 -1.30E+10 -2.10E+08 1.07E+11 3.58E+10 1589.014 1.68E+10

Std. Dev. 3.62E+09 5.39E+09 3.47E+09 3.43E+08 3.09E+10 6.81E+10 3475.463 1.31E+10

Skewness 1.256310 1.412716 -1.303955 1.402837 -0.102000 -0.070679 -0.048321 -0.028034

Kurtosis 3.760074 4.528301 3.822020 3.993910 1.514181 1.242930 1.235601 1.732657

Jarque-Bera 6.029601 9.028926 6.542299 7.752203 1.968114 2.718866 2.732138 1.408139

Probability 0.049056 0.010949 0.037963 0.020731 0.373791 0.256806 0.255108 0.494569

Sum 8.82E+10 4.05E+10 -8.39E+10 4.28E+09 3.14E+12 2.46E+12 119904.5 7.65E+11

Sum Sq. Dev. 2.62E+20 5.80E+20 2.40E+20 2.36E+18 1.90E+22 9.27E+22 2.42E+08 3.42E+21

Observations 21 21 21 21 21 21 21 21


Descriptive statistics of the last eight variables investigated – Romania (1996-2016)

Table 2b SER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16 Mean 3.09E+10 3.61E+10 3.11E+10 4.63E+10 5.05E+10 10114410 3.90E+10 4.63E+10 Median 3.36E+10 3.98E+10 3.26E+10 4.53E+10 5.61E+10 9587414. 3.03E+10 4.71E+10 Maximum 6.96E+10 7.05E+10 8.00E+10 8.44E+10 9.80E+10 11965853 8.22E+10 8.98E+10 Minimum 5.74E+09 1.88E+10 6.60E+09 1.12E+10 1.34E+10 8940743. 9.52E+09 1.62E+10 Std. Dev. 2.04E+10 1.46E+10 2.17E+10 2.87E+10 2.74E+10 1122727. 2.66E+10 2.24E+10 Skewness 0.103625 0.507719 0.406257 0.007566 0.037184 0.748892 0.306854 0.373697 Kurtosis 1.563955 2.591329 2.188370 1.300269 1.633427 1.841405 1.535072 2.142185 Jarque-Bera 1.842031 1.048361 1.154055 2.528149 1.638921 3.137489 2.207321 1.132638 Probability 0.398115 0.592040 0.561565 0.282501 0.440669 0.208307 0.331655 0.567611 Sum 6.48E+11 7.58E+11 6.52E+11 9.73E+11 1.06E+12 2.12E+08 8.20E+11 9.72E+11 Sum Sq. Dev. 8.36E+21 4.25E+21 9.39E+21 1.65E+22 1.50E+22 2.52E+13 1.41E+22 1.00E+22 Observations 21 21 21 21 21 21 21 21

From a total of 16 variables initially investigated (Table 2a and 2b), only six (Table 3) were fi nally selected, in accordance with a set of combined

criteria of comparability and logical statistical association, in order to specify

and validate the most advanced multifactorial model classic for Romania

(2000-2016)

The descriptive statistics of the six variables that were fi nally modelled

for Romania (2000-2016)

Table 3

FDI net infl ows

SER01

Commercial banks

and other lending

(CBL)– SER02

GDP value

SER06

Gross fi xed

capital formation

(GFCF)– SER11

Imports (M)

SER12

Exports (X)

SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06

Mean 4.92E+09 2.33E+09 1.36E+11 3.65E+10 5.44E+10 4.59E+10

Median 3.87E+09 8.52E+08 1.68E+11 4.35E+10 6.45E+10 4.55E+10

Maximum 1.37E+10 1.72E+10 2.08E+11 8.00E+10 8.44E+10 8.22E+10

Minimum 1.04E+09 -3.50E+09 3.74E+10 7.22E+09 1.38E+10 1.19E+10

Std. Dev. 3.66E+09 5.94E+09 6.20E+10 2.05E+10 2.59E+10 2.49E+10

Skewness 1.081809 1.120477 -0.535400 0.137675 -0.387607 0.013329

Kurtosis 3.265164 3.521978 1.642409 2.410687 1.554019 1.512736

Jarque-Bera 3.365683 3.750158 2.117679 0.299701 1.906706 1.567304

Probability 0.185845 0.153343 0.346858 0.860837 0.385446 0.456735

Sum 8.36E+10 3.97E+10 2.31E+12 6.21E+11 9.25E+11 7.81E+11

Sum Sq. Dev. 2.14E+20 5.65E+20 6.14E+22 6.70E+21 1.07E+22 9.89E+21

Observations 17 17 17 17 17 17

Note: Software used EViews


4. Results and discussion According to the correlation matrix, intense links of FDI with classical factorial variables wre identifi ed, as shown in Tables 4a, 4b and 5, but only

those that allow for a classical logical correlation (e.g. SER03 in Table 4

represents FDI outfl ows in Romania, and SER14 defi nes the labour force –

these variables, together with eight others, were not taken over for reasons of

comparability, units of measure, weak logical association, all of which are not

specifi ed in subsequent econometric models).

Correlation matrix of the fi rst eight correlated variables – Romania

(1996-2016)

Table 4aSER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08

SER01 1.000000 0.740224 -0.995838 0.497089 0.555802 0.554668 0.529934 0.727494SER02 0.740224 1.000000 -0.753621 0.078443 0.041090 0.089945 0.060031 0.319086SER03 -0.995838 -0.753621 1.000000 -0.424534 -0.519904 -0.528471 -0.502458 -0.702127SER04 0.497089 0.078443 -0.424534 1.000000 0.592022 0.463269 0.463399 0.534847SER05 0.555802 0.041090 -0.519904 0.592022 1.000000 0.972503 0.974345 0.941943SER06 0.554668 0.089945 -0.528471 0.463269 0.972503 1.000000 0.999375 0.954480SER07 0.529934 0.060031 -0.502458 0.463399 0.974345 0.999375 1.000000 0.946029SER08 0.727494 0.319086 -0.702127 0.534847 0.941943 0.954480 0.946029 1.000000SER09 0.642563 0.240588 -0.619725 0.438800 0.938390 0.982669 0.977212 0.979262SER10 0.763210 0.433251 -0.738032 0.498831 0.883139 0.919333 0.908118 0.981113SER11 0.693383 0.347810 -0.671894 0.421785 0.892619 0.950096 0.941373 0.971976SER12 0.524586 0.041726 -0.495934 0.466249 0.971775 0.992670 0.993937 0.942566SER13 0.518014 -0.020385 -0.477582 0.628805 0.987738 0.958583 0.962089 0.917089SER14 -0.534102 -0.094265 0.513935 -0.459415 -0.923825 -0.886124 -0.884483 -0.882136SER15 0.329806 -0.195403 -0.295624 0.449241 0.946190 0.945634 0.955536 0.834770SER16 0.356411 -0.216368 -0.313447 0.607889 0.942890 0.886185 0.896521 0.800201

Correlation matrix of the last eight correlated variables – Romania

(1996-2016)

Table 4bSER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16

SER01 0.642563 0.763210 0.693383 0.524586 0.518014 -0.534102 0.329806 0.356411SER02 0.240588 0.433251 0.347810 0.041726 -0.020385 -0.094265 -0.195403 -0.216368SER03 -0.619725 -0.738032 -0.671894 -0.495934 -0.477582 0.513935 -0.295624 -0.313447SER04 0.438800 0.498831 0.421785 0.466249 0.628805 -0.459415 0.449241 0.607889SER05 0.938390 0.883139 0.892619 0.971775 0.987738 -0.923825 0.946190 0.942890SER06 0.982669 0.919333 0.950096 0.992670 0.958583 -0.886124 0.945634 0.886185SER07 0.977212 0.908118 0.941373 0.993937 0.962089 -0.884483 0.955536 0.896521SER08 0.979262 0.981113 0.971976 0.942566 0.917089 -0.882136 0.834770 0.800201SER09 1.000000 0.970188 0.989866 0.972607 0.915057 -0.850577 0.882910 0.804301SER10 0.970188 1.000000 0.987954 0.906016 0.856454 -0.805165 0.771622 0.712089SER11 0.989866 0.987954 1.000000 0.939238 0.867832 -0.801634 0.823385 0.734432SER12 0.972607 0.906016 0.939238 1.000000 0.967952 -0.882911 0.964854 0.907754SER13 0.915057 0.856454 0.867832 0.967952 1.000000 -0.906104 0.957371 0.969389SER14 -0.850577 -0.805165 -0.801634 -0.882911 -0.906104 1.000000 -0.845378 -0.873811SER15 0.882910 0.771622 0.823385 0.964854 0.957371 -0.845378 1.000000 0.958827SER16 0.804301 0.712089 0.734432 0.907754 0.969389 -0.873811 0.958827 1.000000


Correlation matrix of the six variables fi nally modelled for Romania (2000-2016)

Table 5

FDI net infl ows

SER01

Commercial banks

and other lending

(CBL)– SER02

GDP value

SER06

Gross fi xed capital

formation (GFCF)–

SER11

Imports (M)

SER12

Exports (X)

SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06SER01 1.000000 0.753110 0.421131 0.614088 0.378741 0.131744SER02 0.753110 1.000000 -0.002491 0.316306 -0.064881 -0.341977SER03 0.421131 -0.002491 1.000000 0.929966 0.989095 0.921523SER04 0.614088 0.316306 0.929966 1.000000 0.914334 0.750444SER05 0.378741 -0.064881 0.989095 0.914334 1.000000 0.949989SER06 0.131744 -0.341977 0.921523 0.750444 0.949989 1.000000

Note: Software used EViews

The main multifactorial model built and exemplifi ed for FDI in

Romania has, as endogenous or dependent FDI variable, net infl ows (SER01)

and the remainder from SER02 to SER06, as exogenous or independent

variables (CBL – loans from commercial banks and other sources – SER02;

GDP – SER03; gross fi xed capital formation – GFCF – SER04, imports (M)

– SER05; exports (X) – SER06). Finally, the econometric model presented is

specifi ed as a classic multifactor model of a linear type (Table 6), also in the

calculation formula detailed below:

FDI net inputs i = α+ β × CBLi + γ × GDPi + λi × GFCFi + ωi × Mi + φi × Xi+ εi (2)

being distinctly parameterized for the expanded database (1996-2016), and

the restricted one (2000-2016)

The classic multi-factor econometric model of FDI for Romania

Table 6Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.C -9.57E+08 1.02E+09 -0.941514 0.3614SER02 = IB SER02 0.559793 0.173744 3.221946 0.0057SER06 = PIB SER03 0.011575 0.049970 0.231632 0.8200SER11 =FBCF SER04 -0.300180 0.141731 -2.117949 0.0513SER12 = M SER05 0.469515 0.226160 2.076029 0.0555SER15 = X SER06 -0.249073 0.147418 -1.689567 0.1118R-squared 0.842694 Mean dependent var 4.20E+09Adjusted R-squared 0.790259 S.D. dependent var 3.62E+09S.E. of regression 1.66E+09 Akaike info criterion 45.53125Sum squared resid 4.13E+19 Schwarz criterion 45.82968Log likelihood -472.0781 F-statistic 16.07114Durbin-Watson stat 1.989605 Prob(F-statistic) 0.000015

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 2000 2016 Included observations: 17Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.31E+09 1.75E+09 -1.321415 0.2132SER02 = IB SER02 0.657732 0.216684 3.035441 0.0113SER06 = PIB SER03 0.007188 0.055857 0.128692 0.8999SER11 =FBCF SER04 -0.406784 0.190778 -2.132238 0.0564SER12 = M SER05 0.609131 0.285873 2.130776 0.0565SER15 = X SER06 -0.295029 0.170959 -1.725727 0.1123R-squared 0.826995 Mean dependent var 4.92E+09Adjusted R-squared 0.748356 S.D. dependent var 3.66E+09S.E. of regression 1.84E+09 Akaike info criterion 45.77083Sum squared resid 3.71E+19 Schwarz criterion 46.06490Log likelihood -383.0520 F-statistic 10.51639Durbin-Watson stat 2.320158 Prob(F-statistic) 0.000670

Extended database (1996-2016) Restricted database (2000-2016)

The econometric model presented was thus parameterized (αi, βi,

γi, λi, ωi and φi expressing the values of the parameters theoretically), and

subsequently validated as R-squared intensity, and also by through major tests


Fisher (F), Durbin-Watson (DW), Student (t), etc. in the fi nal form associated

with the previous factorial notations in relation (2), where: αi, βi, γi, λi, ωi and

φi are concretized in the coeffi cients in the Table 7, similarly abbreviated, and

detailed in two analysis periods, based on extended and restricted bases:

Parametrization of the classic multi-factor econometric FDI model for Romania

Table 7

Variable Coeffi cient

C sau α -9.57E+08

SER02 = IB sau β 0.559793

SER06 = PIB sau γ 0.011575

SER11 = FBCF sau λi -0.300180

SER12 = M sau ωi 0.469515

SER15 = X sau φi -0.249073

Extended database (1996-2016)

Variable Coeffi cient

C sau α -2.31E+09

SER02 = IB sau β 0.657732

SER06 = PIB sau γ 0.007188

SER11 = FBCF sau λi -0.406784

SER12 = M sau ωi 0.609131

SER15 = X sau φi -0.295029

Restricted database (2000-2016)

Along with the previous modelling solutions, other less performing

models coexist from the R-squared value, compared to the model shown in

Table 7, having only three, or even as few as two explanatory factors for the

period 2000-2016, which can be capitalized with a lower level of confi dence

in their estimation capacity.

Parametrization of simplifi ed multifactorial FDI models – Romania

(2000-2016)

Table 8




C -3.13E+08 1.61E+09 -0.194069 0.8491

SER02 = IB SER02 0.568885 0.169373 3.358774 0.0051

SER06 = PIB SER03 0.054161 0.041904 1.292494 0.2187

SER11 = FBCF SER04 -0.094860 0.133714 -0.709422 0.4906










C 4.32E+08 1.20E+09 0.360396 0.7239

SER02 = IB SER02 0.464750 0.082988 5.600219 0.0001

SER06 = PIB SER03 0.024994 0.007957 3.141154 0.0072







As to the attempt to validate the classic econometric FDI model, built for

Romania, in a different economy, this is also feasible in Bulgaria (Table 9), starting

from the same source or database of the World Bank, taken over as a complex


system of online Internet indicators available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators, followed by the same descriptive statistics steps, the creation of a correlation matrix, specifi cation and

parameterization, fi nally completed by testing and validating the model.

Validation of the same multi-factor model of FDI for Bulgaria, for both the exptended database (1996-2016), and for the restricted one (2000-

2016)Table 9




C -5.89E+08 1.28E+09 -0.461967 0.6507

SER02 0.058862 0.138493 0.425018 0.6769

SER03 0.039172 0.213983 0.183063 0.8572

SER04 -0.569647 0.611236 -0.931958 0.3661

SER05 1.246520 0.308253 4.043817 0.0011

SER06 -1.042056 0.389305 -2.676710 0.0172










C -1.15E+09 1.68E+09 -0.683370 0.5085

SER02 0.026333 0.162754 0.161798 0.8744

SER03 0.047844 0.242569 0.197236 0.8472

SER04 -0.605748 0.688718 -0.879530 0.3979

SER05 1.324240 0.360631 3.672007 0.0037

SER06 -1.104597 0.449208 -2.458987 0.0317







Bulgaria (1996-2016) Bulgaria (2000-2016)Note: Software used EViews

Identifying original models is the most diffi cult, and also rewarding

component of economic and fi nancial modelling in the fi eld of investment,

too. The example of the classical multi-factorial modelling of FDI based on

the variables described above is a revealing feature of the complexity, utility

and special precision of the E-Views program packages in the specifi cation,

parameterization and validation of econometric models.

5. Conclusions The main external constraints that must need be overcome in the broad and

complex process of classical multidimensional modelling are related to ensuring

comparability of data, selecting a single database, starting from the principle of

taking over the most consistent one, which should contain relevant, correlated

macroeconomic indicators. In the case of FDI, the need to use standard models,

which resulted from statistically transforming the information, requires the option of

longer series of data, in parallel with the use of appropriate and stable measurement

scales, as well as for specifi c indicators, the major cause of the selection being,

alongside factorial determination, the normality of the exogenous variables

according to the descriptive statistics of the researched fi nancial phenomena.


Financial econometric modelling using a number of EViews program packages leads to a necessary compromise between the number of factors and the possibility for some of them to be useless (presence of multi-collinearity), positive or negative auto-correlations in the fi nal model, which requires two fi nal remarks on classic

multi-factor models: i) the factorial diversity of modeling as explanatory economic

and fi nancial phenomenology conditions or expresses a relationship proportional

to the performance of the model, i.e. the appropriate factor diversity generates a

better determination; ii) due to factorial eclecticism, the preference for the classical

investigative model dominates the market of the econometric fi nancial models.

Bibliography 1. Akhtaruzzaman, M., Berg, N., Hajzler, C., 2017. Expropriation risk and FDI in

developing countries: Does return of capital dominate return on capital? European Journal of Political Economy, vol 49, pp. 84-107.

2. Akkermans, D.H.M., 2017. Net profi t fl ow per country from 1980 to 2009: The

long-term effects of foreign direct investment, PLOS ONE, vol. 12(6), Article

Number: e0179244.

3. Boqiong, Y., Jun, Y., Qiran, Z., 2014. Environmental Impact of Foreign Direct

Investment toward Host Countries, In Globalization and the Environment of China,

Edited by: Bu, M; Yang, B, Book Series: Frontiers of Economics and Globalization

Vol. 14, pp. 21-43.

4. Cushman, D. O., De Vita, G., 2017. Exchange rate regimes and FDI in developing

countries: A propensity score matching approach, Journal of international money and fi nance, Vol. 77, pp. 143-163

5. Delgado, M.S.; McCloud, N., 2017. Foreign Direct Investment and the domestic

capital stock: the good-bad role of higher institutional quality, Empirical

Economics, vol. 53(4), pp. 1587-1637.

6. Kucera, D., Principi, M., 2017. Rights, governance, and foreign direct investment: an industry-

level assessment, International review of applied economics, Vol. 31(4), pp. 468-494.








10. Sharma, R., 2015. Influence of Patent Policy in the South on the Research

and Development of the North: Exploration of the Foreign Direct Investment

Channel, The Journal of World Intellectual Property, Vol. 18, no. 1–2, pp. 29–40.

11. Tuluce, N., S., Dogan, I., 2014. The Impact of Foreign Direct Investments on

SMEs’ Development, Edited by: Ozsahin, M., In the 10th International Strategic

Management Conference Location: Rome, Italy, 2014, Book Series: Procedia

Social and Behavioral Sciences, vol 150, pp. 107-115.





Studiu privind evoluţia istorică a Produsului Intern Brut în România



Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Andreea – Ioana MARINESCU ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Maria MIREA ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Alexandra PETRE (OLTEANU) ([email protected])


Abstract Produsul Intern Brut a fost dintotdeauna indicatorul cel mai complex care atestă rezultatele pe care le-a obținut economia unei țări într-o perioadă de timp dată. Într-o anumită perioadă, cea a economiei etatizate din 1945 (1947) și până în 1989 acest indicator macroeconomic purta denumirea de produs social global. Produsul social nu era altceva decât rezultatul brut înregistrat de economia României așa cum într-o oarecare măsură, cu mici deosebiri, reprezintă produsul intern brut. Indicatorul produs social sau indicatorul produs intern brut au relevanța la nivel național de a prezenta rezultatele fi nale, existând unele deosebiri în funcție de conceptul în care acest indicatori sunt calculați. Astfel, produsul social total este calculat în conceptul producției materiale în sensul că valoare adăugată brută aduce numai activitatea producției materiale, nu și a altor servicii care nu sunt direct legate de producția materială. produsul intern brut este un indicator mult mai complex, mai sintetic și realist în legătură cu rezultatele dobândite de economia unei țări. Astfel, produsul intern brut are la bază faptul că însumează orice valoare adăugată brută care se realizează pe teritoriul unei țări sau de către agenții economici ai unei țări în țară și în străinătate într-o perioadă de timp indiferent că aceasta se realizează în producția materială de bunuri sau servicii. De fapt, în nivelul de evoluției al unei țări ponderea serviciilor devine din ce în ce mai importantă pentru că acestea sunt menite să asigure o satisfacere mai deplină a nevoilor populației țării respective. Și

în perioada în care în România sistemul social-economic era super-etatizat,

pe plan internațional pentru a asigura comparabilitatea indicatorilor exista

un sistem de tabele corelative pe care organismul de statistică al Națiunilor


Unite îl punea în evidență. În acest context autorii analizează în acest articol stadiul în care a evoluat metodologia de calcul a indicatorilor macroeconomici de rezultate, indiferent că acesta s-a numit produs social total sau produs intern brut. Sunt prezentate tabele și grafi ce care atestă nivelul realizărilor perioadelor succesive pe care și România le-a parcurs în evoluția sa istorică social-economică. Cuvinte cheie: produs intern brut, resurse, utilizări, proces economic, ramură Clasifi carea JEL: E31, O11, O47

Introducere

Articolul își propune să analizeze succesiv modul în care indicatorul cel mai complex de rezultate al României, produsul intern brut s-a realizat, nivelurile pe care le-a înregistrat. De asemenea, pentru fi ecare perioadă istorică la care autorii s-au aplecat și au căutat să desprindă concluziile, se evidențiază și modalitățile pentru care anumite valori ale acestui indicator au

fost în creștere sau în scădere în funcție de factorul politic, factorul istoric, de participarea României la anumite activități într-o parte sau alta, într-un anumit

domeniu sau altul. Desigur sunt prezentate serii de date, grafi ce sugestive, care atestă modul în care acest indicator a rezultat. Se prezintă o analiză structurală a produsului intern brut în diversele perioade pentru a se vedea contribuția resurselor la realizarea produsului intern brut dar și a utilităților în calculul

produsului intern brut. Sunt de asemenea reliefate aspecte specifi ce unei perioade sau alta, toate având un singur scop, acela de a asigura pe cât posibil o interpretare și analiză unitară a rezultatelor economiei României. Desigur, accentul a fost pus și pe relevarea contribuției pe care a avut-o fi ecare ramură a economiei naționale, agricultură, industrie, construcții, transporturi, servicii, sistem bancar, comerțul internațional, etc., la formarea produsului intern brut. Relevant este produsul intern brut pe locuitor pe care autorii l-au calculat și analizat în scopul de a da o dimensiune mai reală pentru comparabilitățile internaționale a rezultatelor economiei românești. De asemenea, în multe împrejurări și mai ales în perioada de după 1990 se recurge la calcularea produsului intern brut pe baza parității puterii de cumpărare dintr-un an ales ca anul de bază, așa încât să se evidențieze, să se releve care este stadiul real comparativ al evoluției unei țări.

Literature review

Anghel, Anghelache, Dumitrescu and Dumitrescu (2016) au studiat legătura dintre produsul intern brut din România și o serie de variabile macroeconomice, respectic investițiile străine directe și exportul net.


Anghelache and Anghel (2017) au utilizat instrumentarul econometric în vederea studierii infl uenței factoriale asupra creșterii produsului intern brut. Anghelache, Anghel and Stoica (2017) au realizat o analiză a rezultatelor obținute de țara noastră în primul trimestru al anului 2017. Anghelache (2016) a realizat o analiză complexă a evoluțiilor economiei românești înregistrate în ultimii 25 de ani. Anghelache, Partachi, Sacală, and Ursache (2016) au efecuat o analiză a evoluției produsului intern brut din România. Anghelache and Anghel (2015) au analizat dinamica soldului investițiilor străine directe corelat cu evoluţia produsului intern brut la nivel european. Axenciuc (2012) a realizat o amplă analiză a produsului intern brut din România în perioada 1862-2000. Bhandari and Frankel (2015) au abordat aspecte legate de PIB nominal țintă pentru țările în curs de dezvoltare. Fleurbaey (2009) a încercat identifi carea unei măsuri de bunăstare socială. Foerster and Choi (2016) au analizat posibilitățile de revenire după criza post-fi nanciare. Garin, Lester and Sims (2016) au studiat elemente esențiale ale produsului intern brut nominal. Macchiarelli (2013) a studiat legătura dintre produsul intern brut și infl ație pentru țările CEE și zona euro. Nalewaik (2012) a prezentat aspecte legate de estimarea probabilităților de recesiune în timp real.


• Aspecte metodologice generale

Analiza Produsului Intern Brut comportă o serie de aspecte metodologice pe baza cărora se poate efectua conversia și aducerea datelor la un nivel de comparabilitate cert. Indicatorii considerați pe sectoare, ramuri şi activităţi economice până la agregatele de sinteză sunt exprimați în valori comparabile – în preţuri lei anul 1913. Întregul sistem de elaborare a acestora, în formă detaliată şi sistematică, precum şi rezultatele de sinteză şi agregatele fi nale ale produsului intern brut pentru anii 1862-1947 sunt aduse la comparabilitate. Mai mult ca în oarecare perioadă din intervalul de 140 de ani (1860-2000), perioada de cinci decenii (1862-1913), a fost aceea în care România a redus decalajele statal-instituţionale. În elaborarea indicatorului global s-a adoptat metoda producţiei cu şansele de a fi asigurată, în proporţie sporită, cu informaţie statistică directă şi mai certă. În acest sens, s-au adaptat metodele de prelucrare a informaţiei economice şi statistice şi de calcul al indicatorilor necesari, precum și completarea, compatibilizarea datelor statistice. Calcularea venitului naţional și a produsului intern brut, în retrospectiva epocii 1862-1947, s-a efectuat nu doar prin reprezentarea cifrică, ci şi prin cunoaşterea mişcării reale.


Din concepţia de lucru, s-au conturat o serie de criterii menite să circumscrie conţinutul, aria temei şi metodele de estimare. Indicatorii agregaţi ai produsului intern brut au fost adoptați după Sistemul Conturilor Naţionale, care asigură comparabilitate internă şi internaţională. Un principiu aplicat în operaţiunile de comensurare a proceselor economice a fost acela de a nu supraestima mărimea lor. Important în defi nitivarea indicatorilor este și teritoriul la un moment dat, cu variaţii temporale de suprafaţă, al graniţelor statului român la diferite momente istorice. În anul 1878 s-a recuperat Dobrogea, dar s-a înstrăinat sudul Basarabiei. În anul 1913 s-a dobândit sudul Dobrogei. S-a demarcat teritoriul statului român pentru perioadele: 1862-1914; 1920-1939; 1940-1944; 1945-1947. Pentru perioada Primului Război Mondial (1914-1918) şi anul 1919, pentru care nu există date iar estimarea indirectă apare riscantă, nu s-au calculat indicatorii respectivi. În scopul formării unei imagini de ansamblu la întregul interval 1862-1947 şi al facilitării comparaţiei indicatorilor agregaţi pe întreaga perioadă, aceştia sunt raportaţi pe locuitor în toate situaţiile statistice. Periodizarea a impus corelarea cu modifi cările teritoriale şi evenimentele majore. Indicatorii macroeconomici globali sunt exprimați în serii anuale şi serii de medii ale anilor. Astfel, în perioada 1862-1947 activitatea agricolă era determinantă, iar producţiile agricole şi viticole au cunoscut mari fl uctuaţii, generate de variaţia condiţiilor climatice. S-au utilizat trei variante de preţuri: curente, preţuri comparabile cu baza în anul 1938 (în lei hârtie) şi prețuri cu baza în anul 1913 în lei aur. Indicatorii sunt calculaţi în preţuri medii comparabile ale anului 1913. Toate agregatele de sinteză sunt exprimate în moneda etalon, din 1913, convertibilă, când leul aur era apreciat în 0,3226 grame aur. Calculele şi estimările efectuate au unele deviații de la metodologia Conturilor Naţionale care utilizează mai multe categorii de preţuri. Pentru calcularea agregatelor macroeconomice am considerat, indicatorul consum de capital fi x (amortizarea), inclusă conform metodologiei SCN, în valoarea adăugată brută. Serviciile, în unele cazuri (căi ferate, telecomunicaţii, administraţia publică, diferite instituţii) au cuprins şi valoarea de producţie a unor ateliere, informaţiile statistice nepermiţând nici cunoaşterea mărimii acestora şi nici departajarea lor. În perioada 1862-2000, datele economice sunt exprimate prin cifre statistice sub formă de tabele care cuprind indicatorii resurselor din întregul interval al perioadei 1862-2000. În statistica ofi cială din anul 1950 există


înscrişi indicatorii macroeconomici de sinteză (produsul social, cheltuielile materiale şi venitul naţional) după sistemul producţiei materiale, pentru anii 1950-1990, agregatele producţie globală, consum intermediar şi valoarea adăugată brută, după sistemul conturilor naţionale pentru anii 1980-2000. Pentru aceste două perioade s-a pus problema de adecvare şi transpunere a indicatorilor sistemului producţiei materiale la cei ai sistemului actual din statistica naţională. Pentru deschiderea tabloului evoluţiei indicatorilor globali de rezultate ale procesului economic, vom înfăţişa mai întâi unele elemente de bază ale potenţialului uman şi material al ţării în această perioadă. În economia României, în perioada studiată, rolul esenţial în producerea valorilor l-au avut potenţialul uman şi bogăţiile naturale.

• Analiza evoluției Produsului Intern Brut în perioada până în

1947

Pe măsura modernizării şi asimilării mijloacelor tehnice mecanizate, îndeosebi în ramurile de extracţie şi prelucrare, a sporit efi cienţa muncii sociale, gradul de valorifi care a resurselor şi în consecinţă s-a mărit producţia de bunuri şi servicii. Unii indicatori principali ai potenţialului organismului economico-social, în dinamica perioadei, se prezintă în tabelul nr. 1:

Populaţia totală, activă, rurală, suprafaţa arabilă şi puterea instalată, pe

ani semnifi cativi, în perioada 1920-1947

Tabelul nr. 1

AnulPopulaţia Populaţia

rurală – pondere

Suprafaţa arabilăPuterea motrice

instalată

total miilocuitori pe km2

activă mii

mii haha la 100

loc.mii kW

kW la 100 loc.

1920 15541 53 9076 77,8 10695 69 390 2,5

1939 19934 68 11641 81,8 13384 67 1250 6,3

1942 13486 69 7878 78,6 8437 63 1155 8,6

1947 15893 67 9885 76,6 9094 57 1521 9,6

Surse: Datele sunt preluate din Anuarul statistic al României, 1904-1948, şi Evoluţia economică a României. Cercetări statistico-istorice, 1859-1947, autor Victor Axenciuc, vol. I, II, III, Editura Academiei Române, București, 1992, 1996, 2000.

În deceniile interbelice, 1920-1939, începute cu o populaţie dublată în urma întregiri ţării în anul 1918, potenţialul demografi c se măreşte cu 28%, populaţia României ajungând în 1939 la aproape 20 de milioane. În deceniul


de după 1939, din cauza dezmembrărilor teritoriale din anul 1940, războiului mondial, a consecinţelor sale şi a tratatelor de pace, populaţia ţării se reduce aproape la limita anului 1920, numărând 15,9 milioane de locuitori. Potenţialul demografi c a constituit, factorul determinant al creşterii economice. Al doilea element major de potenţial, specifi c organismului economic al României din acea perioadă, l-a reprezentat suprafaţa productivă, în special pământul arabil, care furniza majoritatea producţiei agricole. În aproape jumătate de secol, 1862-1914, arabilul, depăşind creşterea populaţiei, se extinde de peste două ori, de la 3 la 6,4 mil. ha, pe seama îngustării suprafeţei păşunilor şi fâneţelor la jumătate din cea iniţială. În anii interbelici procesul continuă, dar în măsură mai redusă. Semnifi cativă apare diminuarea, datorită sporurilor mari demografi ce, a suprafeţelor arabile pe locuitor. În anul 1939, industria mare mecanizată, cu 380 de mii de salariați producea o valoare adăugată brută de 1.378 milioane de lei 1913, în timp ce agricultura, cu o populaţie activă de 9.110 mii persoane, producea o valoare adăugată brută, împreună cu cea a industriei casnice şi a transportului cu animale, de 3.677 milioane de lei 1913. Aceste aspecte sunt sintetizate în tabelul nr. 2.

Evoluția producţiei de bunuri şi servicii, pe locuitor, a principalelor

domenii, în lei 1913, medii ale anilor selectați, în perioada 1920-1947

Tabelul nr. 2

Medii ale

anilor

TotalProducţia

agricolă

Producţia

industrialăConstrucţii Servicii

lei % lei % lei % lei % lei %

1920-1924 561 164 203 118 133 180 44 550 182 204

1935-1939 751 219 221 128 216 292 69 863 245 275

1940-1944 748 218 180 105 236 319 73 913 259 291

1945-1947 464 135 114 66 175 236 55 688 121 136

Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II, autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

Tabelul de mai sus înfăţişează producţia principalelor sectoare şi a serviciilor, pe locuitor, în paralel cu indicii dinamicii lor cu baza = 100, media perioadei 1862-1866. Pentru înţelegerea mai bună a fondului în care au evoluat indicatorii macroeconomici globali, vom considera contribuţia principalelor ramuri la formarea Produsului Intern Brut. Datele sunt prezentate în tabelul nr. 3.


Structura producţiei de bunuri pe locuitor, a principalelor domenii, pe

medii ale anilor, în perioada 1920-1947

Tabelul nr. 3

Medii ale anilorProducţia de bunuri

total agricole industriale construcţii

1920-1924 100 53 35 121935-1939 100 43 43 141940-1944 100 37 48 151945-1947 100 33 51 16


Relevând evoluţia indicatorilor de structură vom reliefa evoluția şi structura indicatorului global, a produsului intern brut sub câteva aspecte importante. Din toate intervalele, ca medii de patru-cinci ani, câte cuprinde perioada 1862-1947, pentru concizia prezentării de faţă, am selectat patru intervale, cele mai semnifi cative fi ind: 1920-1924, 1935-1939, 1940-1944 şi 1945-1947. Ele înlesnesc formarea unei imagini argumentate a evoluţiei rezultatelor globale ale economiei naţionale. Evoluția produsului intern brut este redată în tabelul nr. 4.

Dinamica evoluţiei produsului intern brut, în lei 1913, pe total și pe

locuitor, pe medii ale anilor, în perioada 1920-1947

Tabelul nr. 41920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Produsul intern brut, mil. lei 5366 8508 5665 4045dinamică 633 988 568 470PIB pe locuitor, lei 345 436 420 256dinamică 162 206 199 121Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II, autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

În intervalul până la 1914, valoarea adăugată totală sporeşte de 3,9 ori, iar PIB corelat cu populaţia, care s-a mărit de 1,8 ori, creşte pe locuitor de 2,17 ori, respectiv se dublează printr-un ritm mediu anual de peste 2,3%, ritm specifi c economiilor preponderent agrare la începutul tranziţiei lor spre structuri agrar-industriale. În deceniile interbelice, urmate de cinci-șase ani de refacere postbelică şi de criza economică, îndeosebi de cea agrară – 1929-1936 –, s-a înregistrat o creştere medie pe locuitor cu 29%, nivelul atins în media anilor 1935-1939 fi ind de 96% din cel antebelic. Concluzia esenţială a acestor constatări este că nivelul PIB pe locuitor, s-a situat cu câteva procente sub cel antebelic.


Valoarea adăugată brută, modul în care a fost creată pe sectoare din economia naţională evidențiază capacitatea economică a țării. În tabelul nr. 5 sunt prezentate elementele de structură, pe intervale de timp, ale valorii adăugate brute, până în anul 1947.

Tabelul nr. 5. Dinamica valorii adăugate brută în principalele sectoare ale

economiei, pe total și pe locuitor, medii ale anilor, în perioada 1920-19471920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Valoarea adăugată în agricultură, silcultură, pe locuitor, lei 130 144 114 71

dinamică 117 133 103 64Valoarea adăugată în industrie, pe locuitor, lei 57 100 111 83dinamică 171 301 335 250Valoarea adăugată în construcţii, pe locuitor, lei 21 29 31 24dinamică 525 725 775 553Valoarea adăugată în servicii, pe locuitor, lei 119 151 150 75dinamică 200 252 251 125Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II,

autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

Pentru a avea o imagine mai clară cu privire la evoluția anuală a indicatorilor selecționați, am prezentat în tabelul nr. 6, nivelul înregistrat an de an, după 1920 până în 1947. Datele sunt prezentate și în grafi cul nr. 1, care are o valoare de expresivitate mai ridicată.

Produsul intern brut, total şi pe locuitor, după ajustarea

valorii adăugate brute, în lei 1913, serii anuale, perioada 1920-1947

Tabelul nr. 6

AniiProdusul intern brut

Valoarea

adăugată brută

Impozitul

pe produs

Subvenţii la

produsemii. lei pe locuitor lei mii. lei mii. lei mii. lei

1920 4504 290 4315 192 31924 6204 377 5888 319 21929 7484 424 7245 241 21934 7402 391 7169 236 31939 8835 443 8591 248 31940 5728 431 5536 192 11941 5916 443 5704 213 11942 5527 410 5361 167 01943 6335 464 6134 200 01944 4818 352 4723 95 01945 3757 239 3676 81 01946 3674 233 3630 45 01947 4705 296 4660 45 0



Evoluția produsului intern brut, total şi pe locuitor, după ajustarea valorii adăugate brute, în lei 1913, serii anuale, perioada 1920-1947

Grafi cul nr. 1

��

#$(%� A,%A� (#:� A($#� ($%� (+$

#$(A� )(%A� :(%� ,00A� :++� :,0

#$($� +A0A� AA)� +%:0� A(A� :$$

#$:A� +A%(� A+$� )$(:� :$#� :))

#$:$� 00:,� )#(� 0((:� AA:� A#:

#$A%� ,+(0� A$%� ,(:0� A:#� :$A

#$A#� ,$#)� A+A� ,AA(� AA:� A%0

#$A(� ,,(+� A$(� ,%:,� A#%� :+:

#$A:� )::,� ,##� ,0(A� A)A� A(+

#$AA� A0#0� :0$� AA($� :,(� :(:

#$A,� :+,+� A%)� ::,#� (:$� (#:

#$A)� :)+A� A:(� :(A(� (::� (%,

#$A+� A+%,� A,,� A(,%� ($)� ()+

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�� !��

��

"�#��$��

"�#��%��

În tabelul nr. 7, am prezentat evoluția produsului intern brut și a produsului inten net, precum și consumul de capital fi x. De asemenea, pentru extensia analizei am calculat și prezentat produsul intern brut și produsul intern net pe locuitor. Datele sunt sufi cient de sugestiv, iar reprezentarea în grafi cul nr. 2 a indicatorilor menționați devine și mai expresivă.

Evoluția Produsului intern brut şi a produsului intern net, total şi pe

locuitor, în lei 1913, serii anuale, în perioada 1920-1947

Tabelul nr. 7

Anul

Produsul

intern brut

Consumul de

capital fi x

Produsul intern net

(col. 2-3)pe locuitor lei

mii. lei mii. lei mii. lei PIB PIN

1920 4504 213 4291 290 279

1924 6204 320 5884 377 358

1929 7484 446 7038 424 399

1934 7402 479 6923 391 366

1939 8835 612 8223 443 413

1940 5728 490 5238 431 394

1941 5916 474 5442 443 408

1942 5527 492 5035 410 373

1943 6335 511 5824 464 427

1944 4818 389 4429 352 323

1945 3757 406 3351 239 213

1946 3674 432 3242 233 205

1947 4705 455 4250 296 267

Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din

perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II,

autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.


Evoluția Produsului intern brut şi a produsului intern net, total şi pe

locuitor, în lei 1913, în perioada 1920-1947

Grafi cul nr. 2�

��

#$(%� #%0)� $0:� ##)$� #(##�

#$(A� :#$+� :%,,� ::$+� :%##�

#$($� :0%#� :,($� :0(:� A)#$�

#$:A� ((#A� #+A,� ()(+� (,:#�

#$:$� ::,%� (A:,� A%+0� :(+,�

#$A%� A,(A� ::A,� ,#(%� A#A0�

#$A#� +$,$� )+$#� $::+� ,++%�

#$A(� #($:+� $+#(� #,0,%� #%%A:�

#$A:� #+:+#� #:+$%� (:+#,� #(#$,�

�

��

��

��

"�� &��$��'�(

"�� "�#��$��

"�)��$��

După ce am prezentat evoluția indicatorilor PIB, PIN, valoare adăugată brută, producția de bunuri și servicii, consumul de capital fi x etc., am efectuat și aducerea datelor la un nivel de comparabilitate cât mai reală, utilizând indicele general al prețurilor pentru defl atarea indicilor valori exprimați în

prețurile curente ale fi ecărei perioade considerate. În acest sens, în tabelul nr. 8, pe lângă indicele general al prețurilor se prezintă și indicii de prețuri din agricultură, industrie ca și cel al tarifelor serviciilor. Datele din tabelul nr. 8 sunt prezentate în grafi cul nr. 3.

Evoluția indicelui general de preţuri din perioada 1920-1947, ca defl ator

pentru indicatorii valorici exprimaţi în preţuri curente

Tabelul nr. 8

Anul Indice generalIndice al

preţurilor agricole

Indice al preţurilor

industriale

Indice al tarifelor

serviciilor

1920 1086 983 1169 12111924 3197 3055 3397 30111929 3801 3529 3823 46191934 2214 1745 2627 25311939 3350 2435 4078 32751940 4524 3345 5120 41481941 7959 6791 9337 57701942 12937 9712 15850 100431943 17371 13790 23715 121951944 27229 21125 40074 238921945 185600 167383 225320 1208301946 1086920 933345 1330588 6826861947 10465656 7775460 10249857 8296883

Sursele şi modalitatea de calcul a se vedea în studiul Indicele de preţuri din perioada 1862-

1947, ca defl ator pentru indicatorii valorici exprimaţi în preţuri curente. Addenda volumului I.În calitate de defl atori, aceşti indici de preţuri au fost aplicaţi la indicatorii valorici în preţuri


curente din capitolele: industria mare prelucrătoare, construcţii, comerţ intern şi extern, transporturi mecanizate, activităţi bancare şi fi nanciare, bugete centrale şi locale. Procedeele de defl atare cu cei patru indici de preţuri se specifi că în introducerea metodologică de la fi ecare sccţiuuc şi capitul în cauză.Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II, autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

Evoluția indicelui general de preţuri din perioada 1920-1947 ca defl ator

pentru indicatorii valorici exprimaţi în preţuri curente

Grafi cul nr. 3��5��'��'��"5�6�4�9��5��4��'��

�

�

�

��

��

��

��

��

��$��!�� $��!��$��

��$�� $��'��$��

Cu excepţia creşterii din intervalul 1920-1924, declinul continuă în intervalele următoare de la 52,7%, la 44,5% şi, la sfârşit, în 1945-1947, la 4% din totalul valorii adăugate a producţiei de bunuri. Astfel, sectorul care ocupa 80% din populaţia ţării îşi reduce contribuţia la producţia de bunuri de la 75% la 40%, în favoarea industriei şi construcţiilor care au crescut. Industria, la începutul perioadei avea o pondere în producţia de bunuri de 22,3%, ajunge în anii războiului, 1939-1944 la 43,4-44,5 procente, modifi când profi lul producţiei materiale a ţării. Construcţiile, cel mai activ sector dintre toate, are o creştere continuă a ponderii valorii sale de la 2,9% la 13,3%. Industria şi construcţiile, la sfârşitul perioadei interbelice, se apropie, cu ponderea de 47,2%, de sectorul agricol. Analiza evoluției PIB total și pe locuitor, în perioda 1911-1947, rezultând că în perioada 1935-1939 s-a înregistrat cea mai mare creștere. PIB-ul pe un locuitor trebuie interpretat și prin prisma populației vremelnic modifi cate.


Evoluţia produsul intern brut, în lei 1913, în dinamică şi pe locuitor, medii ale anilor, în perioada 1911-1947

Tabel nr. 91911-1914 1920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Produsul intern brut, mii. lei 3363 5466 8508 5665 4045dinamică, % 391 635 988 658 470PIB pe locuitor, lei 458 345 436 420 256dinamică, % 217 162 207 199 121Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1904-1948 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II, autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

• Analiza Produsului Intern Brut și a altor indicatori în perioada

1945-2000

Epuizând analiza evoluției indicatorilor considerați până în anul 1947, în continuare am trecut la prezentarea și analiza valorii acestor indicatori pe perioade cuprinse între anul 1945 (1947) până în anul 2000. Această perioadă mai lungă acoperă perioada economiei socialiste și primii zece ani din perioada pieței libere. Anumiți indicatori sunt prezentați și pe unele perioade diferite (1950-2000, 1980-2000 sau 1979-2000). În tabelul nr. 10 se prezintă evoluția PIB, total și pe locuitor, exprimat în dolari, ca preț al parității de cumpărare în perioada 1945-2000.

Produsul intern brut, total şi pe locuitor, exprimat în dolari ppc 1990 şi

2000, mediile anilor, în perioada 1945-2000

Tabel nr. 10Medii ale

anilorProdusul intern brut mii. dolari ppc Produsul intern brut pe locuitor dolari ppc

dolari 1990 dolari 2000 indici dolari 1990 dolari 2000 indici1945-1947 8645 10621 469,7 547 672 121,31950-1954 23158 28375 100 1387 1700 1001955-1959 32538 39869 140,5 1829 2241 131,81960-1964 45420 55653 196,1 2429 2977 175,11965-1969 69126 84700 298,5 3550 4350 255,91970-1974 105813 129653 456,9 5117 6270 368,81975-1979 146187 179123 631,3 6744 8264 486,11980-1984 172233 211037 768,9 7672 9401 571,81985-1989 191222 234304 853,7 8337 10216 621,41990-1994 148889 182433 664,7 6489 7950 483,61995-2000 149837 183595 668,9 6647 8145 495,4



Valoarea adăugată brută în dolari ppc 2000 s-a raportat la populaţia ocupată. Până în anul 1945. pentru agricultură, populaţia activă; după 1945 cea ocupată. Personalul din industrie cuprinde patroni şi salariaţi din întreprinderile ramurilor extractive, energie electrică şi prelucrătoare mare. pentru anii 1920-1945. în restul perioadei personalul ocupat din agricultură şi industrie, după secţiunea forţă de muncă din Anuarul statistic. Populaţia ocupată (activă) la care s-a raportat valoarea adăugată brută. în agricultură şi în industria mare. în mii persoane, s-a estimat după datele statistice și sunt prezentate în tabelul nr. 11.

Populația ocupată în România, în perioada 1945-2000

Tabel nr. 11

AniiPopulaţia ocupată

Total 3 + 5 Agricultură % din col. 2 Industrie % din col. 21945 8032 7664 95,4 368 4,61950 7210 6209 86,1 1001 13,91955 7753 6530 84,2 1223 15,81960 7673 6233 81,2 1440 18,81965 7358 5495 74,7 1863 25,31970 7126 4849 68,0 2277 32,01975 6970 3860 55,4 3110 44,61980 6727 3048 45,3 3679 54,71985 6997 3019 43,1 3978 56,91989 7227 3058 42,3 4169 57,71995 5901 3187 54,0 2714 46,02000 5527 3523 63,7 2004 36,3


Structura valorii adăugate brute pe domenii de activitate, pe un locuitor, prezentată în tabelul nr. 37, evidențiază faptul că, din anul 1945 până în anul 1990, a avut un trend crescător, de la 612 dolari SUA/locuitor la 8791 dolari SUA/locuitor în anul 1980, 9521 dolari SUA/locuitor în anul 1985. Din anul 1990 până în anul 2000, indicatorul a avut scăderi, respectiv 8583 dolari SUA/locuitor în anul 1990, 7973 dolari SUA/locuitor în anul 1995 și 7104 dolari SUA/locuitor în anul 2000. Aceeași evoluție a avut-o și producția de

bunuri și servicii. Din analiză rezultă că, după anul 1989, economia României s-a dereglat, iar trecerea la economia de piață a adus scăderi. Aceste scăderi sunt majore, mult mai mari dacă avem în vedere că, după anul 1990, populația a început să scadă.


Structura valorii adăugate brute pe domenii de activitate, pe locuitor, în

dolari ppc 2000, serii anuale, perioada 1945-2000

Tabel nr. 12

AnulTotal valoarea adăugată brută

dolari

Producţia de bunuri

dolari

Activitatea de servicii

dolari

1945 612 425 1871950 1319 957 3621955 2065 1522 5431960 2485 1867 6181965 3494 2597 8971970 5045 3848 11971975 6755 5130 16251980 8791 6301 24901985 9521 6891 26301990 8583 6169 24141995 7973 4956 30172000 7104 3271 3833


Structura valorii adăugate brute pe domenii de activitate, pe locuitor, în

dolari ppc 2000, serii anuale, perioada 1945-2000

Grafi cul nr. 4

�

�

�

��

��

��

��

��

��

*�� !�� "��$��

+$��$��

Pentru a avea o imagine mai clară asupra valorii reale a indicatorilor calculați în perioada economiei socialiste, în tabelul următor nr. 13, prezentăm evoluția indicelui prețurilor, deși la timpul respectiv se afi rma că prețurile sunt administrate de stat și nu există infl ație.


Indicii preţurilor de consum, în comerţul de stat

Tabel nr. 131950 1965 1970 1975 1989

Total 100 96,8 100 102,6 145,8-mărfuri alimentare 100 114,5 100 106,4 162,2-mărfuri nealimentare 100 84,7 100 100,4 119,3-servicii — — 100 101,2 161,9


Venitul naţional între 1950-1980, exprimat în preţurile anumitor ani,

miliarde lei

Tabel nr. 141950 1953 1955 1959 1965 1966 1970 1975 1980

1. V.N. în preţuri 1950 34,2 54,1 61,0 82,7indici 100 158,2 178,4 241,82. V.N. în preţuri 1955 43,4 63,5 72,1 90,5 154,7indici 100 146,3 166,1 208,5 356,53. V.N. în preţuri 1963 34,2 58,0 65,8 82,6 141,1 155,0 212,1 361,9 508,7indici 100 169,6 192,4 241,5 412,6 453,2 620,2 1058,2 1487,44. V.N. în preţuri curente 34,2 63,6 75,4 90,8 146,4 162,6 217,9 354,6 513,6indici 100 186,8 220,5 265,5 428,1 475,4 637,1 1036,8 1501,8Sursa: Datele sunt preluate și prelucrate de autori din anuarele statistice ale României din perioada 1945-1981 şi din lucrarea „Produsul Intern Brut al României 1862-2000”, vol. I și II, autor Victor Axenciuc, Editura Economică, București, 2012.

• Analiza evoluției Produsului Intern Brut în perioada 2000-2016

În perioada 2001-2008, evoluţia PIB s-a realizat în salturi, având evoluţii pozitive. Începând cu anul 2009, sub efectul crizei economico-fi nanciare, s-a declanşat scăderea creşterii economice. Activităţile din servicii, industrie, construcţii şi impozitele nete pe produs împreună, au avut o contribuţie decisivă la scăderea PIB, ceea ce înseamnă un fapt negativ pentru economia României care deşi s-a restructurat, a renunţat la o serie de subramuri ale industriei, angajându-se pe făgaşul dezvoltării producţiei serviciilor, al construcţiilor ş.a.m.d., nu a reuşit să facă faţă efectelor crizei, corelate şi cu inexistenţa unui plan de guvernare anticriză adecvat, stabilit la declanşarea fenomenului. Din punct de vedere al utilizărilor, la formarea PIB în anul 2012, an al revenirii după criză, şi-au adus contribuţia: variaţia stocurilor, exportul net, formarea brută de capital fi x, consumul fi nal colectiv al administraţiei publice, consumul fi nal individual al gospodăriilor populaţiei. În analiza datelor pe anul 2014 trebuie să pornim de la situaţia concretă pe care a înregistrat-o ţara noastră în acest an.


Aşa, de pildă, variaţia stocurilor a avut o contribuţie fi nală mai redusă, iar exportul net, adică diferenţa dintre exporturi şi importuri, a avut un efect mai redus, ca urmare a reducerii defi citului balanței comerțului internațional. În aceste condiţii constatăm că la formarea PIB din punct de vedere al utilizărilor, au contribuit formarea brută de capital fi x, consumul individual al gospodăriilor populaţiei. Consumul individual al gospodăriilor populaţiei şi consumul colectiv al administraţiei publice, împreună, s-au redus.

Ponderea în PIB a principalelor categorii de utilizări

Tabel nr. 15

IndicatorulAnul

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015Consumul individual efectiv al gospodăriilor

75,7 77,5 78,5 77,9 75,3 74,0 72,7 72,6 72,4 72,7 73,7 74,0 72,2

Consumul colectiv efectiv al administraţiei publice

9,8 7,9 8,3 7,7 7,6 7,7 8,2 7,1 7,3 7,1 6,1 8,8 7,2

Formarea brută de capital 21,5 21,8 23,7 25,6 30,2 31,9 25,6 22,5 22,3 22,2 20,0 19,0 21,4

Variaţia stocurilor 0,6 1,8 -0,3 0,9 0,8 -0,6 -0,6 3,5 3,9 4,1 3,5 1,1 -0,9Exportul net -7,6 -9,0 -10,2 -12,1 -13,9 -13,0 -5,9 -5,7 -5,9 -5,7 -3,3 -0,5 0,1Sursa de date: Institutul Naţional de Statistică, comunicatul de presă nr. 249/07.10.2015.

Astfel, PIB-ul nu a ajuns încă la nivelul înregistrat în 2009; majoritatea ramurilor au avut contribuţii negative ceea ce înseamnă intrarea în degringoladă managerială macroeconomică; structura pe ramuri şi utilizări a fost negativă. Din analiza efectuată rezultă că în perioada 2009-2015, sectorul privat a contribuit cu 72,4%-76,8% la formarea PIB. Într-o comparaţie cu perioadele anterioare, se constată că ponderea sectorului privat la realizarea PIB este superioară tuturor celorlalte perioade anualizate din 2000 şi chiar din 1990 până la zi.


Produsul Intern Brut ponderea sectorului privat în 2001 – 2016Grafi cul nr. 5

�

Sursa de date: Institutul Naţional de Statistică, Buletinul Statistic nr. 12/2016.

Analizând seria de date 2000-2016, constatăm că ritmurile de creştere a PIB au pornit, în anul 2000, de la o rată de creştere de 2,1% apoi, în intervalul 2001-2003, au înregistrat creşteri de peste 5%, respectiv 5,7% în 2001, 5,1% în 2002, 5,2% în 2003. Anul 2008 a marcat o ultimă creştere, fi ind, alături de creşterea 2007-2006, de 7,7%, cele mai semnifi cative din întreaga evoluţie a României. În anul 2009, s-a manifestat brutal efectul crizei concretizat în scădere a PIB-ului. În intervalul de timp analizat, PIB a evoluat în mod echilibrat, cu tendinţa de creştere a aportului (ponderii) serviciilor la realizarea acestui indicator şi de scădere a industriei, prin restructurare-reorganizare, cu efecte diferite, de la o perioadă la alta, ale agriculturii care a înregistrat ritmuri de creştere diferenţiate. Problema agriculturii, a evoluţiei acesteia, trebuie dimensionată în două sensuri: pe de o parte, este vorba de contribuţia cantitativă a recoltelor şi producţiilor realizate, iar pe de altă parte, de factorul calitativ care, în condiţiile climatice nefavorabile, nu constituie suportul de care are nevoie agricultura, pentru a se dezvolta în consecinţă. În perioada 2009-2011, cu excepţia serviciilor fi nanciare şi industriei în 2010, au înregistrat scăderi. În anul 2012 s-a inversat trendul creşterii economice. În 2013 înregistrăm o creştere cu 3,5% iar în 2014 creşterea a fost de 3,1%. Din punct de vedere al utilizărilor, observăm că formarea brută de capital, consumul fi nal colectiv al administraţiei publice, consumul fi nal individual al gospodăriilor populaţiei deţin ponderea cea mai mare la formarea PIB, de-a lungul perioadei accentuându-se efectul negativ al activităţii de


comeţ exterior care, prin exporturile nete comparate algebric cu importurile, din 2000 până în 2016, au avut contribuţii negative la realizarea PIB.

Variaţia creşterii PIB în perioada 2001-2016

Grafi cul nr. 6

�

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

� � �

*) Date semidefi nitive. **) Date provizorii.

Sursa de date: Institutul Naţional de Statistică, Buletinule Statistice din 2016, 2017.

Din punctul de vedere al participării sectoarelor ca formă de proprietate la realizarea PIB, perioada 2000-2012 semnifi că, cu unele mici oscilaţii, creşterea aportului sectorului privat la formarea PIB. Ponderea sectorului privat la realizarea PIB s-a diminuat uşor, fi ind în 2006 (69,8%), în 2007 de 70,2% şi în 2008 de 71.4%. În perioada 2009-2015, ponderea sectorului privat la realizarea PIB s-a menţinut constantă cu uşoare modifi cări în jurul valorii de 70%. În 2016, ponderea sectorului privat la formarea PIB a fost de 76,8%.

Concluzii

Din studiul întreprins, autorii au desprins câteva concluzii, dintre care în primul rând amintim aceea că produsul intern brut cu micile modifi cări metodologice conceptuale, ținând seama de sistemul economic parcurs de România, a reprezentat și reprezintă întotdeauna indicatorul cel mai complex de rezultate al economiei României. Indicatorul produsul intern brut pe locuitor est eși mai relevant în ceea ce privește comparabilitatea pe baza acestui indicator al evoluției economiei românești în comparație cu stadiul atins de alte state din Uniunea Europeană sau pe plan mai larg european sau mondial. Rezultă că produsul intern brut intern brut crește pe baza factorilor de producție cuprinși în funcția de producție a lui Cobb-Douglas și anume este


vorba de capital, resursa de muncă și resursele fi nanciare. Se constată că în cazul economiei românești rezultă o discrepanță în ceea ce privește asigurarea resurselor fi nanciare, România recurgând la credite, având datorie publică externă și multe altele. Ca o concluzie fi nală, putem aprecia că sistemul românesc a cunoscut anumite perioade în care creșterea a fost stagnantă, în perioada crizelor economice în ’29-’33 sau 2008-2011, dar și strategia pe care managementul macroeconomic l-a avut pentru a asigura dezvoltarea țării în condiții care să fi e refl ectate în produsul intern brut.

Bibliografi e 1. Anghel, M.G., Anghelache, C., Dumitrescu, D.V. and Dumitrescu, D. (2016).

Analysis of the correlation between the Gross Domestic Product and some factorial variable. Romanian Statistical Review, Supplement, 10, 138-145

2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). Econometric methods and models used in the analysis of the factorial infl uence of the gross domestic product growth. Network Intelligence Studies, V (9), 67-78

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Stoica, R. (2017). Quarterly analysis of Gross Domestic Product evolution – signifi cance of growth rate. Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 16-28

4. Anghelache, C. (2016). România 2016. Starea economică, Editura Economică, Bucureşti,

5. Anghelache, C., Partachi, I., Sacală, C. and Ursache, A. (2016). Using econometric models in the correlation between the evolution of the Gross Domestic Product and Foreign Direct Investments. Romanian Statistical Review, Supplement, 10, 124-129

6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Model of Analysis of the Dynamics of the DFI Sold Correlated with the Evolution of the GDP at European Level. Romanian Statistical Review Supplement, 10, 79-85

7. Axenciuc, V. (2012). Produsul Intern Brut al României 1862-2000, vol. I și II, Victor, Editura Economică, București

8. Bhandari, P. and Frankel, J. (2015). Nominal GDP Targeting for Developing Countries, National Bureau of Economic Research, Working Paper 20898, Cambridge

9. Fleurbaey, M. (2009). Beyond GDP: The Quest for a Measure of Social Welfare. Journal of Economic Literature, 47 (4), 1029-1075

10. Foerster, A.T. and Choi, J. (2016). Consumption Growth Regimes and the Post-Financial Crisis Recovery. Economic Review, Second Quarter Q (II), 25-48

11. Garin, J., Lester, R. and Sims, E. (2016). On the Desirability of Nominal GDP Targeting. Journal of Economic Dynamics and Control, 69, 21–44

12. Macchiarelli, C. (2013). Similar GDP-infl ation cycles. An application to CEE countries and the euro area. International Business and Finance, 27 (1), 124-144

13. Nalewaik, J. (2012). Estimating Probabilities of Recession in Real Time with GDP and GDI, Journal of Money, Credit and Banking, 44, 235–253

14. Institutul Naţional de Statistică, comunicatul de presă nr. 249/07.10.2015 15. Institutul Naţional de Statistică, Buletinul Statistic nr. 12/2016


STUDY ON THE HISTORICAL EVOLUTION OF GROSS DOMESTIC PRODUCT IN

ROMANIA



„Artifex” University of BucharestAndreea – Ioana MARINESCU PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesMaria MIREA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesAlexandra PETRE (OLTEANU) PhD Student ([email protected])


Abstract Gross domestic product has always been the most comprehensive indicator of the results of a country’s economy over a given period of time. In a certain period, that of the stagnated economy in 1945 (1947) and until 1989, this macroeconomic indicator was called the global social product. The social product was nothing but the gross result registered by the Romanian economy, as it is to a certain extent, with small differences, the gross domestic product. The Social Producer Indicator or Gross Domestic Product Indicator has national relevance to present the fi nal results, with some differences

depending on the concept in which these indicators are calculated. Thus, the

total social product is calculated in the concept of material production in the

sense that gross added value brings only the activity of material production,

and not other services that are not directly related to material production.

Gross Domestic Product is a much more complex, more synthetic and realistic

indicator of the results achieved by the economy of a country. Thus, gross

domestic product is based on the fact that it aggregates any gross value

added that is made in the territory of a country or by the economic agents of

a country in the country and abroad in a period of time, regardless of whether

it is made in the material production of goods or services. In fact, in the level

of evolution of a country the weight of services is becoming more and more

important because they are meant to ensure a fuller satisfaction of the needs

of the country’s population. And in the period when in Romania the social-

economic system was super-staged, there was a system of correlative tables

on the international level to ensure the comparability of the indicators, which

the United Nations statistics body emphasized. In this context, the authors


analyze in this article the stage where the methodology for calculating the macroeconomic indicators of results has evolved, regardless of whether it was called total social product or gross domestic product. There are presented tables and graphs that attest the level of achievement of the successive periods Romania has also experienced in its historical socio-economic evolution. Keywords: Gross Domestic Product, Resources, Uses, Economic Process, Branch JEL Classifi cation: E31, O11, O47

Introduction

The article aims to analyze successively how the most complex indicator of Romania’s output, the gross domestic product has been achieved, the levels it has recorded. Also, for each historical period where the authors leaned and sought to draw conclusions, it also highlights the ways in which certain values of this indicator were increasing or decreasing according to the political factor, the historical factor, the participation Romania to certain activities in one part or another, in a certain area or another. Of course there are presented series of data, graphical suggestions, which show how this indicator resulted. A structural analysis of Gross Domestic Product is presented in the various periods to see the contribution of resources to the gross domestic product but also utilities in gross domestic product. Some aspects specifi c to

one or another period are also highlighted, all having one purpose, to ensure

as much as possible a unitary interpretation and analysis of the results of the

Romanian economy. Of course, the emphasis was also on the contribution

of each branch of the national economy, agriculture, industry, construction,

transport, services, banking system, international trade, etc., to the formation

of the gross domestic product. Relevant is the gross domestic product per

capita that the authors calculated and analyzed in order to give a more real

dimension to the international comparability of the Romanian economy’s

results. Also, in many circumstances, and especially in the period after 1990,

the gross domestic product is calculated on the basis of purchasing power

parity in one year chosen as the base year, so as to highlight, reveal the real

stage compared to a country’s evolution.

Literature review

Anghel, Anghelache, Dumitrescu and Dumitrescu (2016) studied the

link between gross domestic product in Romania and a series of macroeconomic

variables, namely foreign direct investment and net exports. Anghelache and

Anghel (2017) used the econometric tools to study the factorial infl uence

on gross domestic product growth. Anghelache, Anghel and Stoica (2017)


carried out an analysis of the results obtained by our country in the fi rst quarter

of 2017. Anghelache (2016) made a complex analysis of the Romanian

economy’s developments in the last 25 years. Anghelache, Partachi, Sacala,

and Ursache (2016) conducted an analysis of the evolution of gross domestic

product in Romania. Anghelache and Anghel (2015) analyzed the dynamics

of the foreign direct investment balance correlated with the evolution of the

gross domestic product at European level. Axenciuc (2012) conducted an

extensive analysis of gross domestic product in Romania between 1862-

2000. Bhandari and Frankel (2015) addressed target nominal GDP issues

for developing countries. Fleurbaey (2009) tried to identify a social welfare

measure. Foerster and Choi (2016) analyzed the possibilities for recovery after

the post-fi nancial crisis. Garin, Lester and Sims (2016) studied key elements

of the nominal gross domestic product. Macchiarelli (2013) studied the link

between gross domestic product and infl ation for the CEE countries and the

euro area. Nalewaik (2012) presented issues related to estimating real-time

recession probabilities.

Research methodology, data, results and discussions • General methodological issues The Gross Domestic Product analysis involves a number of

methodological aspects on which to convert and bring data to a certain level of

comparability. The indicators considered by sectors, branches and economic

activities up to the synthesis aggregates are expressed in comparable values

- in lei prices 1913. The entire system of their elaboration, in detailed and

systematic form, as well as the synthesis results and the fi nal aggregates of the

internal product gross for the years 1862-1947 are brought to comparability.

More than in a period of 140 years (1860-2000), the period of fi ve

decades (1862-1913) was that in which Romania reduced the state-institutional

gaps.

In the elaboration of the global indicator, the method of production

was adopted with the chances of being assured, in increased proportion, with

more direct and certain statistical information. In this respect, the methods

of processing the economic and statistical information and the calculation of

the necessary indicators, as well as the completion, the compatibility of the

statistical data have been adapted.

The calculation of national income and gross domestic product

in the retrospective of the 1862-1947 era was made not only by numerical

representation but also by knowing the actual movement.

From the conception of work, a series of criteria have been outlined to

circumscribe the content, the scope and estimation methods. Gross Domestic


Product Gross Domestic Indices have been adopted according to the National Accounts System, which ensures internal and international comparability. A principle applied in business valuation operations was not to overestimate their size. What is important in the fi nalization of the indicators is also the territory

at a given time, with temporal variations of surface, of the Romanian state

borders at different historical moments. In 1878 Dobrogea was recovered, but

southern Bessarabia was alienated. In 1913 Southern Dobrogea was acquired.

The territory of the Romanian state was demarcated for the periods: 1862-

1914; 1920-1939; 1940-1944; 1945-1947.

For World War I (1914-1918) and 1919, for which there is no data

and the indirect estimate is risky, the respective indicators have not been

calculated.

In order to form an overall picture over the entire 1862-1947 interval

and to facilitate the comparison of aggregated indicators over the whole

period, they are reported per capita in all statistical situations.

The periodization required correlation with territorial changes and

major events. Global macroeconomic indicators are expressed in annual series

and averages of the years. Thus, during the period 1862-1947 the agricultural

activity was decisive, and the agricultural and wine production experienced

large fl uctuations, caused by the variation of climatic conditions.

Three price variations were used: current, prices comparable to the

base in 1938 (in lei paper) and prices based on 1913 gold lei.

The indicators are calculated in comparable average prices of 1913.

All synthesis aggregates are expressed in the standard currency, convertible in

1913, when the gold lion was valued in 0.3226 grams of gold.

The calculations and estimates have some deviations from the

National Accounts methodology that uses several price categories.

For the calculation of macroeconomic aggregates, we considered the

fi xed capital consumption (depreciation) indicator, included according to the

SCN methodology, in the gross added value.

The services, in some cases (railway, telecommunications, public

administration, various institutions) included the production value of some

workshops, the statistical information not allowing neither the knowledge of

their size nor their classifi cation.

In the period 1862-2000, economic data are expressed by statistical

fi gures in the form of tables that include the resource ratios for the entire interval

of the period 1862-2000. In the offi cial statistics of 1950 the macroeconomic

indicators of the synthesis (social product, material expenditures and national

income) for the years 1950-1990, aggregate production, intermediate


consumption and gross added value, according to the system of national accounts for the years 1980-2000. For these two periods, the question of the adequacy and transposition of the indicators of the material production system to those of the current system of national statistics has been raised. In order to open up the chart of the evolution of the global indicators of economic process results, we will fi rst present some basic elements of the

country’s human and material potential during this period. In the Romanian

economy, during the studied period, the human potential and the natural riches

had its essential role in producing values.

• Analysis of the evolution of the Gross Domestic Product in the period up to 1947

As modernization and assimilation of mechanized technical means,

especially in the extraction and processing branches, increased the effi ciency

of social work, the degree of capitalization of resources and consequently

the production of goods and services increased. Some main indicators of the

potential of the economic and social body, in the dynamics of the period, are

presented in table no. 1:

Total, active, rural, arable land and installed power over signifi cant

years between 1920 and 1947

Table no. 1

Year

Population Rural

population

- weight

Arable surface Driving power

installedtotal

thousands

inhabitants

per km2

active

thousands

thousands

ha

ha per 100

inhabitants

thousands

kW

kW per 100

inhabitants

1920 15541 53 9076 77,8 10695 69 390 2,5

1939 19934 68 11641 81,8 13384 67 1250 6,3

1942 13486 69 7878 78,6 8437 63 1155 8,6

1947 15893 67 9885 76,6 9094 57 1521 9,6

Sources: The data are taken from Romania’s Statistical Yearbook, 1904-1948, and Romania’s

Economic Evolution. Statistic-historical research, 1859-1947, author Victor Axenciuc, vol. I, II,

III, Romanian Academy Publishing House, Bucharest, 1992, 1996, 2000.

In the interwar decades, 1920-1939, started with a population doubled

following the country’s rebellion in 1918, the demographic potential increased

by 28%, with Romania’s population reaching almost 20 million in 1939. In the decade after 1939, due to the 1940 territorial dismantling, the world war, its consequences and peace treaties, the population of the country declined almost to the limit of 1920, accounting for 15.9 million inhabitants. The demographic potential was the determinant factor of economic growth.


The second major element of potential, specifi c to the economic

body of Romania at that time, was the productive area, especially the arable

land, which provided the majority of agricultural production. In almost half

a century, 1862-1914, the arable, surpassing population growth, extends

more than twice, from 3 to 6.4 million hectares, due to the narrowing of the

pastures and grasslands to half that of the original one. In the interwar years,

the process continues, but to a lesser extent. Signifi cant is the diminution of

the arable areas per inhabitant due to the high demographic growth.

In 1939, the large mechanized industry with 380,000 employees

produced a gross added value of 1,378 million 1913, while agriculture, with

an active population of 9,110 thousand people, produced gross value added,

together with the domestic and animal transport, 3,677 million 1913. These

are summarized in table no. 2.

Evolution of the production of goods and services, per inhabitant, of the main fi elds, in 1913 lei, averages of the selected years, between 1920-1947

Table no. 2

Average of the years

TotalAgricultural production

Industrial production

Construction Services

lei % lei % lei % lei % lei %

1920-1924 561 164 203 118 133 180 44 550 182 204

1935-1939 751 219 221 128 216 292 69 863 245 275

1940-1944 748 218 180 105 236 319 73 913 259 291

1945-1947 464 135 114 66 175 236 55 688 121 136

Source: The data are taken over and processed by authors from the Romanian Statistical

Yearbooks from 1904-1948 and from the work „Romanian Gross Domestic Product 1862-

2000”, vol. I and II, author Victor Axenciuc, Economic Publishing House, Bucharest, 2012.

The table above shows the production of the main sectors and services

per capita, in parallel with their 100-fold dynamics indices, averaging 1862-

1866.

For a better understanding of the background in which global

macroeconomic indicators have evolved, we will consider the contribution of

the main branches to the formation of the Gross Domestic Product. The data

are presented in table no. 3.


Structure of the production of goods per capita, of the main fi elds, by the averages of the years, between 1920-1947

Table no. 3Average of the

yearsProduction of goods

total agricultural industrial construction

1920-1924 100 53 35 12

1935-1939 100 43 43 14

1940-1944 100 37 48 15

1945-1947 100 33 51 16

Source: The data are taken over and processed by authors from the Romanian Statistical Yearbooks from 1904-1948 and from the work „Romanian Gross Domestic Product 1862-2000”, vol. I and II, author Victor Axenciuc, Economic Publishing House, Bucharest, 2012.

Taking into account the evolution of structural indicators, we will highlight the evolution and structure of the global indicator of gross domestic product in some important aspects. From four to fi ve years, ranging from the

period 1862-1947, we selected four intervals for the concision of the present

presentation, the most signifi cant being: 1920-1924, 1935-1939, 1940-1944

and 1945-1947 . They facilitate the formation of a well-grounded picture of

the evolution of the overall results of the national economy. The evolution of

gross domestic product is shown in table no. 4.

Evolution of Gross Domestic Product, in ROL 1913, per total per inhabitant, by averages of the years, in the period 1920-1947

Table no. 41920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Gross domestic product, million lei 5366 8508 5665 4045

dynamics 633 988 568 470

GDP per capita, lei 345 436 420 256

dynamics 162 206 199 121




In the period up to 1914, the total added value increases by 3.9 times,

GDP correlated with the population, which increased 1.8 times per capita

increase of 2.17 times, respectively doubles with a CAGR above 2.3%, the specifi c rate of the agrarian economies at the beginning of their transition to

agrarian-industrial structures.


In the interwar decades, followed by fi ve or six years of postwar

reconstruction and economic crisis, especially for the land - 1929-1936 - was

an increase in average per capita by 29%, the level reached in the years 1935 to 1939 average of 96 % of the pre-war period. The key fi nding of these fi ndings

is that GDP per capita was a few percent below the pre-war.

Gross value added, how it was created by sectors in the national

economy, highlights the country’s economic capacity. In table no. 5 presents

the structure elements, by time, of the gross added value, until 1947.

Dynamics of gross value added in the main sectors of the economy, total and per capita, averages of the years, between 1920-1947

Table no. 51920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Added value in agriculture, silk

culture, per inhabitant, lei130 144 114 71

dynamics 117 133 103 64

Added value in industry, per

inhabitant, lei57 100 111 83

dynamics 171 301 335 250

Value added in construction, per


dynamics 525 725 775 553

Value added in services, per


dynamics 200 252 251 125




In order to have a clearer picture of the annual evolution of selected

indicators, we presented in table no. 6, the level recorded year after year

1920 to 1947. The data are also presented in chart no. 1, which has a higher

expressivity value.


Gross domestic product, total and per capita, after adjustmentgross value added, in 1913 lei, annual series, 1920-1947

Table no. 6

Year Gross domestic productGross value

addedTax on product

Subsidies to products

thousands lei pe locuitor lei thousands lei thousands lei thousands lei1920 4504 290 4315 192 31924 6204 377 5888 319 21929 7484 424 7245 241 21934 7402 391 7169 236 31939 8835 443 8591 248 31940 5728 431 5536 192 11941 5916 443 5704 213 11942 5527 410 5361 167 01943 6335 464 6134 200 01944 4818 352 4723 95 01945 3757 239 3676 81 01946 3674 233 3630 45 01947 4705 296 4660 45 0


Evolution of gross domestic product, total and per capita, after adjustment of gross value added, in 1913 lei, annual series, period 1920-1947

Chart no. 1

��

#$(%� A,%A� (#:� A($#� ($%� (+$

#$(A� )(%A� :(%� ,00A� :++� :,0

#$($� +A0A� AA)� +%:0� A(A� :$$

#$:A� +A%(� A+$� )$(:� :$#� :))

#$:$� 00:,� )#(� 0((:� AA:� A#:

#$A%� ,+(0� A$%� ,(:0� A:#� :$A

#$A#� ,$#)� A+A� ,AA(� AA:� A%0

#$A(� ,,(+� A$(� ,%:,� A#%� :+:

#$A:� )::,� ,##� ,0(A� A)A� A(+

#$AA� A0#0� :0$� AA($� :,(� :(:

#$A,� :+,+� A%)� ::,#� (:$� (#:

#$A)� :)+A� A:(� :(A(� (::� (%,

#$A+� A+%,� A,,� A(,%� ($)� ()+

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�� !��

��

"�#��$��

"�#��%��

In table no. 7, we presented the evolution of gross domestic product and net product as well as consumption of fi xed capital. Also, for the

extension of the analysis, we calculated and presented gross domestic product

and net domestic product per capita. The data are suggestive enough, and the

representation in graph no. 2 of said indicators becomes even more expressive.


Evolution of Gross Domestic Product and Gross Domestic Product, total and per capita, in 1913 lei, annual series, between 1920-1947

Table no. 7

AnulThe gross domestic

productConsumption of

fi xed capital

Net domestic product

(Column 2-3)per capita lei

thousands lei thousands lei thousands lei GDP NDP1920 4504 213 4291 290 2791924 6204 320 5884 377 3581929 7484 446 7038 424 3991934 7402 479 6923 391 3661939 8835 612 8223 443 4131940 5728 490 5238 431 3941941 5916 474 5442 443 4081942 5527 492 5035 410 3731943 6335 511 5824 464 4271944 4818 389 4429 352 3231945 3757 406 3351 239 2131946 3674 432 3242 233 2051947 4705 455 4250 296 267


Evolution of Gross Domestic Product and Gross Domestic Product, total

and per capita, in 1913 lei, between 1920-1947

Chart no. 2�

��

#$(%� #%0)� $0:� ##)$� #(##�

#$(A� :#$+� :%,,� ::$+� :%##�

#$($� :0%#� :,($� :0(:� A)#$�

#$:A� ((#A� #+A,� ()(+� (,:#�

#$:$� ::,%� (A:,� A%+0� :(+,�

#$A%� A,(A� ::A,� ,#(%� A#A0�

#$A#� +$,$� )+$#� $::+� ,++%�

#$A(� #($:+� $+#(� #,0,%� #%%A:�

#$A:� #+:+#� #:+$%� (:+#,� #(#$,�

�

��

��

��

"�� &��$��'�(

"�� "�#��$��

"�)��$��

After we presented the evolution of GDP, PIN, gross value added, goods and services production, consumption of fi xed capital, etc., we also

made the data to a realistic level of comparability, using the general index of

prices for defl ation of value indices expressed in the current prices of each

considered period. In this respect, in table no. 8, in addition to the general

price index, there are also price indices in agriculture, industry and service

tariffs. The data in table no. 8 are shown in graph no. 3..


Evolution of the general price index for the period 1920-1947 as a defl ator for the value indicators expressed in current prices

Table no. 8

Year General IndexAgricultural price

index

Industrial price

indexService tariffs

1920 1086 983 1169 12111924 3197 3055 3397 30111929 3801 3529 3823 46191934 2214 1745 2627 25311939 3350 2435 4078 32751940 4524 3345 5120 41481941 7959 6791 9337 57701942 12937 9712 15850 100431943 17371 13790 23715 121951944 27229 21125 40074 238921945 185600 167383 225320 1208301946 1086920 933345 1330588 6826861947 10465656 7775460 10249857 8296883

The sources and method of calculation can be found in the 1862-1947 Price Index as a defl ator for the value indicators expressed in current prices. Addendum to Volume I.As defl ators, these price indices have been applied to current value indicators in the chapters: large manufacturing, construction, domestic and foreign trade, mechanized transport, banking and fi nance, central and local budgets. The defl ation procedures with the four price indices are

specifi ed in the methodological introduction of each scatter and chapter.


Yearbooks from 1904-1948 and from the work “Romanian Gross Domestic Product 1862-


The evolution of the general price index for the period 1920-1947 as a

defl ator for the value indicators expressed in current prices

Chart no. 3��5��'��'��"5�6�4�9��5��4��'��

�

�

�

��

��

��

��

��

��$��!�� $��!��$��

��$�� $��'��$��

With the exception of the 1920-1924 increase, the decline continues


in the following ranges from 52.7% to 44.5% and fi nally to 19% to 19% of

the total added value of goods production. Thus, the sector that occupies

80% of the country’s population reduces its contribution to the production of

goods from 75% to 40%, in favor of the growing industry and construction.

Industry at the beginning of the period had a share in the production of goods

of 22.3%, reaching the war years, 1939-1944 to 43.4-44.5 percent, modifying

the material production profi le of the country. Construction, the most active

sector of all, has a steady increase in its share of its value from 2.9% to 13.3%.

Industry and construction, at the end of the interwar period, are approaching,

with 47.2%, the agricultural sector.

The analysis of total GDP per capita in the period 1911-1947, resulting

in the greatest increase between 1935-1939. GDP per capita should be

interpreted also from the perspective of the temporarily modifi ed population.

Evolution of Gross Domestic Product, in ROL 1913, in dynamics and per capita, averages of the years, between 1911-1947

Table no. 91911-1914 1920-1924 1935-1939 1940-1944 1945-1947

Gross domestic product, thou.

lei3363 5466 8508 5665 4045

dynamic,% 391 635 988 658 470

GDP per capita, lei 458 345 436 420 256

dynamic,% 217 162 207 199 121




• Analysis of Gross Domestic Product and other indicators in the period 1945-2000

Exhausting the analysis of the evolution of indicators considered until

1947, we continued to present and analyze the value of these indicators for

the period from 1945 (1947) to 2000. This longer period covers the period of

the socialist economy and the fi rst ten years of the market period free. Some

indicators are presented at different times (1950-2000, 1980-2000 or 1979-

2000).

In table no. 10 shows the evolution of GDP, total and per capita,

expressed in dollars, as the purchasing parity price in the period 1945-2000.


Gross domestic product, per capita, expressed in USD 1990 and 2000, averages of the years, between 1945-2000

Table no. 10

Medium of the years

Gross domestic product thousands of dollars ppc

Gross domestic product per capita dollar ppc

dollars 1990 dollars 2000 indices dollars 1990 dollars 2000 indices1945-1947 8645 10621 469,7 547 672 121,31950-1954 23158 28375 100 1387 1700 1001955-1959 32538 39869 140,5 1829 2241 131,81960-1964 45420 55653 196,1 2429 2977 175,11965-1969 69126 84700 298,5 3550 4350 255,91970-1974 105813 129653 456,9 5117 6270 368,81975-1979 146187 179123 631,3 6744 8264 486,11980-1984 172233 211037 768,9 7672 9401 571,81985-1989 191222 234304 853,7 8337 10216 621,41990-1994 148889 182433 664,7 6489 7950 483,61995-2000 149837 183595 668,9 6647 8145 495,4


The Gross Added Value in USD ppc 2000 was reported in the employed population. Until 1945. for agriculture, active population; after 1945 the busy. Industry personnel includes employers and employees in the extractive, electricity and manufacturing industries. for the years 1920-1945. in the rest of the period, the employed in agriculture and industry, by the labor force section of the Statistical Yearbook. Busy (active) population where gross value added was reported. in agriculture and in the large industry. in thousands of people, were estimated by statistical data and are presented in table no. 11.

Population employed in Romania, between 1945-2000Table no. 11

YearsOccupied population

Total 3 + 5 Agriculture % of col. 2 Industry % of col. 21945 8032 7664 95,4 368 4,61950 7210 6209 86,1 1001 13,91955 7753 6530 84,2 1223 15,81960 7673 6233 81,2 1440 18,81965 7358 5495 74,7 1863 25,31970 7126 4849 68,0 2277 32,01975 6970 3860 55,4 3110 44,61980 6727 3048 45,3 3679 54,71985 6997 3019 43,1 3978 56,91989 7227 3058 42,3 4169 57,71995 5901 3187 54,0 2714 46,02000 5527 3523 63,7 2004 36,3



The structure of the gross added value by activity domain, per capita, presented in table no. 37, highlights that, from 1945 to 1990, it had an increasing trend, from $ 612 / inhabitant to $ 8791 / inhabitant in 1980, $

9521 / inhabitant in 1985. From 1990 until in 2000, the indicator had drops,

respectively 8583 US dollars / inhabitant in 1990, 7973 US dollars / inhabitant

in 1995 and 7104 US dollars per capita in 2000. The same evolution was

recorded in the production of goods and services. The analysis shows that,

after 1989, the Romanian economy has been deregulated, and the transition

to the market economy has been decreasing. These decreases are major, much

higher if we consider that, after 1990, the population started to decline.

Structure of Gross Value Added by Domain of Activity, per capita, in USD ppc 2000, annual series, period 1945-2000

Table no. 12

YearTotal Gross Value

Added - Dollars

Production of goods -

DollarsService activity - Dollars

1945 612 425 187

1950 1319 957 362

1955 2065 1522 543

1960 2485 1867 618

1965 3494 2597 897

1970 5045 3848 1197

1975 6755 5130 1625

1980 8791 6301 2490

1985 9521 6891 2630

1990 8583 6169 2414

1995 7973 4956 3017

2000 7104 3271 3833





Structure of Gross Value Added by Domain of Activity, per capita, in USD ppc 2000, annual series, period 1945-2000

Chart no. 4 �

�

�

��

��

��

��

��

��

*�� !�� "��$��

+$��$��

In order to have a clearer picture of the real value of the indicators computed during the socialist economy period, in the following table no. 13, we present the evolution of the price index, although at the time it was stated that the prices are administered by the state and there is no infl ation.

Consumer price indices in state tradeTable no. 13

1950 1965 1970 1975 1989

Total 100 96,8 100 102,6 145,8

-food goods 100 114,5 100 106,4 162,2

non-food goods 100 84,7 100 100,4 119,3

-services — — 100 101,2 161,9

Source: The data are taken over and processed by authors from the Romanian Statistical Yearbooks from 1945-1990 and from the work „Gross Domestic Product of Romania 1862-2000”, vol. I and II, author Victor Axenciuc, Economic Publishing House, Bucharest, 2012.


The national income between 1950-1980, expressed in the prices of certain years, billions of lei

Table no. 14

1950 1953 1955 1959 1965 1966 1970 1975 1980

1. N.I. in 1950 prices 34,2 54,1 61,0 82,7

indices 100 158,2 178,4 241,8

2. N.I. in 1955 prices 43,4 63,5 72,1 90,5 154,7

indices 100 146,3 166,1 208,5 356,5

3. N.I. in 1963 prices 34,2 58,0 65,8 82,6 141,1 155,0 212,1 361,9 508,7

indices 100 169,6 192,4 241,5 412,6 453,2 620,2 1058,2 1487,4

4. N.I. in current prices 34,2 63,6 75,4 90,8 146,4 162,6 217,9 354,6 513,6

indices 100 186,8 220,5 265,5 428,1 475,4 637,1 1036,8 1501,8

Source: The data are taken over and processed by authors from the Romanian Statistical Yearbooks from 1945-1981 and from the work „Romania’s Gross Domestic Product 1862-2000”, vol. I and II, author Victor Axenciuc, Economic Publishing House, Bucharest, 2012.

• Analysis of the evolution of Gross Domestic Product in the period 2000-2016

Between 2001 and 2008, GDP growth has been achieved in leaps with positive developments. Since 2009, under the effect of the economic and fi nancial crisis, the decline in economic growth has been triggered.

The service activities, industry, construction and net taxes on the

product together have made a decisive contribution to GDP decline, which is

a negative fact for Romania’s economy that, although restructured, has given

up a number of sub-sectors of the industry, engaging on the development

of services, construction, and so forth, failed to cope with the effects of the

crisis, correlated with the absence of an adequate anti-crisis governance plan

established at the beginning of the phenomenon.

In terms of uses, GDP growth in 2012, the year of post-crisis recovery,

contributed: stock change, net exports, gross fi xed capital formation, collective

fi nal consumption of public administration, individual fi nal consumption of

households.

In analyzing the data for the year 2014 we have to start from the

concrete situation that our country registered this year.

Thus, for example, the stock change had a lower fi nal contribution,

and net exports, ie the difference between exports and imports, had a lower

effect as a result of the reduction in the balance of trade defi cit.

Under these circumstances, we can see that gross fi xed capital

formation, individual consumption of households, contributed to GDP

formation in terms of use.


Individual consumption of households and collective consumption of public administration, together, have diminished.

Share of the main categories of uses in GDPTable no. 15

Indicatorul Anul2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Actual individual consumption of households

75,7 77,5 78,5 77,9 75,3 74,0 72,7 72,6 72,4 72,7 73,7 74,0 72,2

Collective consumption of public administration

9,8 7,9 8,3 7,7 7,6 7,7 8,2 7,1 7,3 7,1 6,1 8,8 7,2

Gross capital formation

21,5 21,8 23,7 25,6 30,2 31,9 25,6 22,5 22,3 22,2 20,0 19,0 21,4

Stock change 0,6 1,8 -0,3 0,9 0,8 -0,6 -0,6 3,5 3,9 4,1 3,5 1,1 -0,9Net export -7,6 -9,0 -10,2 -12,1 -13,9 -13,0 -5,9 -5,7 -5,9 -5,7 -3,3 -0,5 0,1Data source: National Institute of Statistics, press release no. 249 / 10.07.2015.

Thus, GDP has not yet reached its 2009 level; most of the branches have had negative contributions, which means entry into macroeconomic managerial degeneration; structure by branch and use was negative. The analysis shows that between 2009 and 2015, the private sector contributed 72.4% to 76.8% in the formation of GDP. In comparison with previous periods, it is noted that the share of the private sector in achieving GDP is higher than all the other annualized periods in 2000 and even from 1990 to the present day.

Gross Domestic Product share of the private sector in 2001 - 2016Chart no. 5

� �� )�

Data source: National Institute of Statistics, Statistical Bulletin no. 12/2016.


Analyzing the 2000-2016 series of data, we fi nd that GDP growth

rates started in 2000 at a rate of growth of 2.1%, then in the period 2001-2003 they recorded increases of over 5%, respectively 5.7% in 2001, 5.1% in 2002, 5.2% in 2003. The year 2008 marked a last increase, being, together with the increase of 2007-2006, of 7.7%, the most signifi cant of the entire evolution of Romania.

In 2009, the effect of the crisis in GDP growth was brutally manifested.

n the analyzed timeframe, GDP has evolved in a balanced way, with

the tendency to increase the contribution (services) to the achievement of this

indicator and to decrease the industry, through restructuring-reorganization,

with different effects from one period to the next. agriculture that has registered

differential growth rates. The issue of agriculture and its evolution must be

dimensioned in two ways: on the one hand, it is the quantitative contribution

of harvests and outputs produced, and on the other hand, by the qualitative

factor which, under unfavorable climatic conditions, does not constitute the

support it needs agriculture to develop accordingly.

In 2009-2011, with the exception of fi nancial services and industry in

2010, declined. In 2012 the trend of economic growth reversed. In 2013, we

recorded an increase of 3.5% and in 2014 the growth was 3.1%. From the point of view of the uses, we observe that the gross capital formation, the collective fi nal consumption of the public administration, the

individual fi nal consumption of the households have the highest weight in the

formation of GDP, during the period, the negative effect of the activity of the

comet which, through the net exports algebraically compared with imports

from 2000 to 2016, had negative contributions to the GDP

Change in GDP growth over the period 2001-2016Chart no. 6

�

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

� � �

*) Date semidefi nitive. **) Date provizorii.

Sursa de date: Institutul Naţional de Statistică, Buletinule Statistice din 2016, 2017.


From the point of view of the participation of the sectors as a form of ownership in the achievement of GDP, the period 2000-2012 signifi es, with

some small oscillations, the growth of the private sector contribution to GDP

formation. The share of the private sector in GDP growth slightly decreased,

being in 2006 (69.8%), in 2007 by 70.2% and in 2008 by 71.4%. During 2009-2015, the share of the private sector in GDP growth remained constant with slight changes around 70%. In 2016, the share of the private sector in GDP formation was 76.8%.

Conclusion

From the study undertaken, the authors deduced some conclusions, of which we mention fi rst that the gross domestic product with the small

conceptual methodological changes, taking into account the economic system

that Romania has undergone, represented and always represents the most

complex indicator of the Romanian economy . The per capita gross domestic

product indicator is more relevant in terms of comparability based on this

indicator of the evolution of the Romanian economy compared to the stage

achieved by other European Union or wider European or world countries.

It follows that Gross Domestic Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross

Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross Gross

Gross Gross Gross Gross Gross Domestic Product (CIBB) It is noted that in the

case of the Romanian economy there is a discrepancy regarding the provision

of fi nancial resources, Romania resorting to credits, external public debt

and much more. As a fi nal conclusion, we can appreciate that the Romanian

system experienced certain periods during which growth was stagnant during

the economic crisis in ‚29 -33 or 2008-2011, but also the strategy that the

macroeconomic management had to ensure the development of the country

under conditions to be refl ected in gross domestic product.

Bibliografi e

1. Anghel, M.G., Anghelache, C., Dumitrescu, D.V. and Dumitrescu, D. (2016).

Analysis of the correlation between the Gross Domestic Product and some factorial

variable. Romanian Statistical Review, Supplement, 10, 138-145

2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). Econometric methods and models used

in the analysis of the factorial infl uence of the gross domestic product growth.

Network Intelligence Studies, V (9), 67-78

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Stoica, R. (2017). Quarterly analysis of Gross

Domestic Product evolution – signifi cance of growth rate. Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 16-28

4. Anghelache, C. (2016). România 2016. Starea economică, Editura Economică,

Bucureşti,



6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Model of Analysis of the Dynamics of the DFI Sold Correlated with the Evolution of the GDP at European Level. Romanian Statistical Review Supplement, 10, 79-85

7. Axenciuc, V. (2012). Produsul Intern Brut al României 1862-2000, vol. I și II, Victor, Editura Economică, București

8. Bhandari, P. and Frankel, J. (2015). Nominal GDP Targeting for Developing Countries, National Bureau of Economic Research, Working Paper 20898, Cambridge

9. Fleurbaey, M. (2009). Beyond GDP: The Quest for a Measure of Social Welfare. Journal of Economic Literature, 47 (4), 1029-1075

10. Foerster, A.T. and Choi, J. (2016). Consumption Growth Regimes and the Post-Financial Crisis Recovery. Economic Review, Second Quarter Q (II), 25-48

11. Garin, J., Lester, R. and Sims, E. (2016). On the Desirability of Nominal GDP Targeting. Journal of Economic Dynamics and Control, 69, 21–44

12. Macchiarelli, C. (2013). Similar GDP-infl ation cycles. An application to CEE countries and the euro area. International Business and Finance, 27 (1), 124-144

13. Nalewaik, J. (2012). Estimating Probabilities of Recession in Real Time with GDP and GDI, Journal of Money, Credit and Banking, 44, 235–253

14. Institutul Naţional de Statistică, comunicatul de presă nr. 249/07.10.2015

15. Institutul Naţional de Statistică, Buletinul Statistic nr. 12/2016


Indicatori activităţii publicaţiilor economice - un domeniu plasat sub impactul creativităţii statistice

Prof. univ. dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

Universitatea din Piteşti

Rezumat

Acest articol depășește spațiul dedicat performanței și evoluției unei

reviste (publicații) economice, aspecte ce se pot cuantifi ca și demonstra prin indicatori

statistici (indicatori scientometrici, indicatori statistici de accesare și downloadare,

indicatori clasici absoluți, relativi de intensitate și distribuționali). Astfel primele

două categorii de indicatori sunt enumerați și sumar exemplifi cați, iar ceilalți de tip

clasic sunt dezvoltați și analizați în această abordare originală, autorul rămânând

conștient că există multe elemente calitative necuantifi cate de la managementul și

deciziile editoriale care pot accentua calitatea echipei și a proiectelor editoriale ale

unei reviste (publicații) economice. Aceasta rămâne și tema majoră a articolului,

care implică adaptarea unor construcții clasice de indicatori la universul inovativ

și dinamic al literaturii economice publicate. Demersul original de construcție a

indicatorilor statistici de tip clasic în domeniul descris încă din titlul lucrării, are

drept suport metode de expunere a intensității efectelor editoriale, a corelației sau

asocierii unor tendințe publicistice, precum și analiza unor evoluții ale distribuțiilor

de tip Kernel în baze de date editoriale și, aparent în ultimul rând, a investigațiilor

statistice frecvențiale. Câteva remarci fi nale clarifi că perspectivele de dezvoltare a

ale acestor noi areale de aplicație a metodelor statistice.

Cuvinte cheie: indicator scientometric, metoda analizei

distribuționale, matrice de corelație, metoda de analiză frecvențială, statistici

editoriale clasice.

1. Introducere

Cine ar putea astăzi să își închipuie o imagine a unei reviste (publicații) cu o reputație editorială recunoscută fără o componentă majoră statistică care să o susțină? Constatarea internațională asupra impactului tot mai vizibil al statisticilor scientometrice și al indicatorilor statistici contrazice tendința de depreciere sau limitare relativă a consecințelor practice ale articolelor și publicațiilor economice în activitățile economice, manageriale sau antreprenoriale etc. Există fără îndoială multe încercări de cuantifi care a impactului real al unui articol în ceea ce privește efi ciența lor economică


(Bromwich, Scapens, 2016), abordată prin prisma creșterii competitivității companiilor și a efi cienței produselor și serviciilor acestora ca urmare directă a lecturării unui text publicat într-o revistă, dar citările rămân până în prezent cea mai relevantă formă de cuantifi carea a contribuției cercetării din articol. Este adevărat că se încearcă permanent identifi carea de formule noi de peer review axate pe principii inovative legate de eligibilitate și chiar a unor noi componente standard ale articolului (comparabile cu cele de mulțumiri – Aknowledgements - legate de recunoașterea aplicabilității cercetărilor economice la nivelul companiilor. Deși se dezvoltă statisticile scientometrice derivate din analiza preponderentă a citărilor sau legate de accesare efectivă prin dinamici și ierarhii ale vizitatorilor și cititorilor unor articole sau reviste prestigioase, totuși rămâne certă nevoia unei statistici clasice de tip editorial, axată pe indicatori inovativi.

2. Indicatori scientometrici ai revistelor indexate în baze de date Indicatorii scientometrici au constituit treptat soluțiile statistice cu impact major în ierarhizarea internațională a cercetării științifi ce (tabel nr. 1). Multe din criteriile cantitative relevante în raport cu performanța economică a unei reviste (publicații), pornesc de la numărul de articole publicate și merg până la numărul de citări în diferite sisteme de indexare (Web of Science, Scopus, Google etc.), detaliind raportul dintre numărul de citări și numărul de ani de la publicarea articolului în revistă și chiar structurând numărul de citări obținute în lucrări în raport cu multe variabile (spațiale, temporale etc.).

Cele mai bune reviste economice conform unor criterii sau ierarhizări internaționale

Tabel nr. 1

Revista (publicația) ISSN ABDC WU DK CNRS AERLS ASBS ABS

American Economic Review 0002-8282 A* Star 2 1* A 4 4*

Econometrica 0012-9682 A* Star 2 1* A 4 4*

J. of Political Economy 0022-3808 A* Star 2 1* A 4 4*

Quarterly J. of Economics 0033-5533 A* Star 2 1* A 4 4*

Surse: WU Journal Ranking, 2016; Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p.363. Notă*: Abrevieri cri-terii sau ierahizări internaționale: ABDC = Australian Business Deans Council Journal Ran-kings List; WU = Universitatea Economică Viena; DK = Danish Ministry Journal List; CNRS = CNRS Economics and Management; AERLS = Agence d’Évaluation de la Recherche et de l’Enseignement Supérieur; ASBS = Ashton Business School Journal Ranking; ABS = Associa-tion of Business Schools Academic Journal Quality.


Efortul de adaptare la indicatorii scientometri ai revistelor din țările europene exsocialiste a fost și rămâne unul de mare intensitate, exemplifi cat în tabelul 2 dar rămâne încă semnifi cativ decalat în raport cu țările dezvoltate din Europa (tabel nr. 3) așa cum rezultă dintr-un top comparativ al primelor zece țări din fi ecare categorie (Dragos, 2014; Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017) cu accent pe citări articole și citări per articol, dar mai ales prin indicele Hirsch:

Topul primelor 10 țări europene dezvoltate conform indicelui Hirsch

Tabel nr. 2

Loc Țara Articole Citări Autocitări Citări per articol Indice Hirsch

1 Anglia 78679 1230010 334773 15,63 2742 Olanda 18337 384045 55928 20,94 2113 Germania 36571 316512 65649 8,65 1764 Franța 20346 237590 32095 11,68 1725 Suedia 10702 175460 27409 16,4 1516 Spania 18310 212889 45576 11,63 1427 Italia 15691 181570 39010 11,57 1358 Elveția 8214 120853 10355 14,71 1319 Belgia 6873 107041 10713 15,57 123

10 Finlanda 8427 115529 18502 13,71 120Sursă: Extras și adaptat după Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p.371 (preluat din SCImago Country

Rank, 2016)

Topul primelor 10 țări europene exsocialiste conform indicelui Hirsch

Tabel nr. 3

Loc Țara Articole Citări AutocităriCitări per

articol

Indice

Hirsch1 Slovenia 2196 16178 2275 7,37 502 Polonia 4835 20248 4960 4,19 473 Ungaria 1405 9433 966 6,71 444 Rusia 5628 10582 2553 1,88 395 Lituania 2010 11628 5931 5,79 396 Cehia 3369 8176 3278 2,43 317 Croația 1755 4883 1202 2,78 288 Georgia 229 3101 22 13,54 259 Estonia 725 3534 788 4,87 24

10 România 5343 4816 1666 0,9 22Sursă: Extras și adaptat după Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p.371 (preluat din SCImago

Country Rank, 2016).

Baza de date internațională de date Web of Science (fostă Thomson Reuters actualmente Clarivate Analytics) valorifi că pentru ierarhizarea revistelor și autorilor o gamă consacrată și ușor sau relativ distinctă de indicatori și indici scientometrici pornind de la cei mai majori ca factorul de impact (IF), indicele Hirsch (H- index), Eigenfactor, scorul absolut de infl uență (AIS) și continuând cu cei aparent mai puțin importanți, așa cum sunt numărul total


de articole ale unei reviste (articles/results found), numărul total de citări ale unei reviste (sum of times cited), numărul total de citări ale unei reviste fără autocitări (Sum of Times Cited without self-citations), numărul total de articole în care a fost citat articolul considerat (Citing Articles), numărul total de articole în care a fost citat articolul considerat, excluzând autocitările (Citing Articles without self-citations) etc. Factorul de impact (IF), care a depășit o jumătate de veac de existență (Garfi eld, 2006; IF Guidelines, 2008) se determină uzual într-un anumit an ținând cont de informațiile legate de citări și itemi (n articole), din doi ani anteriori sau în mod special din cinci ani conform relației: IF = Citări ale articolelor recente (din anii anteriori*): Număr recent

de articole (din ani anteriori*) (1)*unde numărul anilor poate fi doi ani sau cinci ani anteriori

Indicele Hirsch (H index) a fost creat de fi zicianul american Jorge Hirsch, de la Universitatea din California (SUA) în anul 2005. H-index presupune aranjarea prealabilă a lucrărilor publicate în ordinea descrescătoare a numărului de citări (pe primul loc fi ind articolul cel mai citat) și subliniază ponderea articolelor intens citate faţă de cele necitate. Indicele Hirsch evaluează infl uența unei reviste (publicații) agregând productivitatea muncii revistei cu impactul acesteia cuantifi cate cu citările acumulate în timp respectiv (UQ Library, 2016):

Infl uență = Productivitate + Impact (2)

Indicatorul Eigenfactor cuantifi că procentul de citări ponderate obținute de o revistă pornind de la cinci ani anteriori și exclude citările constituind reperul esențial al calculului altui indicator scientometric major AIS

(Article Infl uence Score) sau scorul absolut de infl uență, rezultat din împărțirea Eigenfactor la procentul tuturor articolelor publicate de revista respectivă (articole identifi cate și în Journal Citation Reports). AIS este valorifi cat de UEFISCDI în evaluarea Scorului Relativ de Infl uență (UEFISCDI SRI, 2015). O exemplifi care a acestor indicatori scientometrici pentru Amfi teatrul Economic, cea mai bine cotată revistă economică din România indexată în baze de date Web of Science (WoS), pentru ultimii doi ani, este expusă în tabelul nr. 4:


Indici scientometrici esențiali ai revistei Amfi teatrului Economic

(Clarivate Analytics Web of Sciences)

Tabel nr. 4

Journal Citation

Reports (JCR)

Factor de impact

(FI)

FI pe 5 ani

Article Infl uence

Score (AIS)

FI fără autocitări

Citări totale

Loc ocupat în categorie

QuartilaH

index

2017 0,581 0,530 0,049 0,534 234 253/347 Q3 16

2016 0,564 0,584 0,038 0,342 228 242/345 Q3 13

Sursa:Amfi teatru economic, 2018. Indici scientometrici, [online], Available at:

http://www.amfi teatrueconomic.ro/ IndiciScientometrici.aspx [Accessed 17 January 2018]

Journal Citation

Reports (JCR)

Impact Factor (IF)

Five-year IF

Article Infl uence

Score (AIS)

IF without

self-cites

Total cites

Rank in category

Quartila H-index

2017 0,581 0,530 0,049 0534 234 253/347 Q3 162016 0,564 0,584 0,038 0,342 228 242/345 Q3 13

Source:Amfi teatru economic, 2018. Scientometric Indices, [online] Available at: http://www.amfi teatrueconomic.ro/ JournalMetrics.aspx [Accessed 17 January 2018].

Indicatorii sau indicii scientometrici coexistă cu alți indicatori statistici

de accesare și downloadare automată oferiți de site-ul revistelor, amintind aici

topul celor mai accesate sau downloadate n articole sau abstracte (10, 25, 50

etc.), topul celor mai citate n articole (10, 25, 50 etc.), în raport cu anul curent

sau cu perioada de existență ori indexare a revistei (publicației).

3. Indicatori statistici ai activității editoriale a unei publicații economice O analiză statistică a unei reviste economice, care a dobândit un statut

internațional, prin indexarea în baze de date cu recunoaștere internațională, permite cronologizări sau periodizări diferite, cu caracter decizional, aniversar etc. În același timp, astfel de analize statistice periodice apelează la indicatori distinctivi, atât de stoc, relevând imagini sau fotografi i de moment ale evoluției revistei, cât și de fl ux, în încercarea de a identifi ca schimbările majore calitative

ale parcursului editorial și managerial al revistei (legate de schimbări de bord

editorial sau științifi c, conexe anumitor evoluții sau indexări aniversare),

reunind metode statistice pur descriptive, cu metode statistice de confruntare,

precum și metode de analiză frecvențială cu metode de apreciere a normalității

distribuțiilor în raport cu trei factori majori ai oricărei publicații științifi ce:

articole publicate, autorii acestora și alte evaluări cantitative ale dimensiunilor

și structurii publicației. Astfel, se poate delimita un domeniu aplicativ, plasat sub

impactul creativității statistice, domeniu axat pe construcția originală și adaptarea

inovativă a indicatorilor statistici de tip clasic în raport cu efectul așteptat de


expunere a intensității efectelor editoriale, a identifi cării corelației sau asocierii unor tendințe publicistice, precum și a conturării unor evoluții ale distribuțiilor de tip Kernel și a investigațiilor statistice frecvențiale (Săvoiu, 2013). Evoluțiile unui indicator pe parcursul unor etape din ciclul de viață al unei reviste pot fi relevate și cu indicatorii clasici absoluți (număr autori, număr articole, număr de numere sau apariții anuale ale publicației) ca în exemplul descris de fi gura nr.1:

Etapizarea evoluțiilor unei reviste în raport cu numerele editoriale anuale

Figura nr. 1

Soft utilizat: Eviews

O soluție complexă statistică apelând la grafi ce care reunește și confruntă indicatori de stoc semnifi cativi poate descrie cu o mai mare vizibilitate și de o manieră comparativă în același timp dimensiunile evolutive ale unei reviste prin includerea a trei indicatori: i) numărul articolelor; ii) numărul de autori care au publicat aceste articole; iii) numărul de pagini totale apărute în revistă pe parcursul unei perioade analizate (fi gura nr. 2):


Indicatori statistici ai revistei corelați evolutiv Figura nr. 2


Oricât de redus ar fi imaginat un set de indicatori relativi de intensitate

apt să caracterizeze fi e și minimal procesul de maturizare a unei reviste, acesta nu poate omite dinamica numărului mediu anual de autori per articol și evoluția numărului anual de pagini per articol (oferind o vizibilitate mai mare prin sinteza multiplicatorilor. Acest sistem trebuie completat cu un set de indicatori apți să contureze un profi l statistic editorial al etapelor din ciclul de

viață al revistei inovativ prin multidimensionalitate și contur structural conferit de: i) distribuția tematică tipologică a articolelor publicate; ii) distribuția în raport cu țara autorilor; iii) distribuția în funcție de instituția academică sau de cercetare în care aceștia lucrează; iv) distribuția articolelor în raport cu fondurile din care s-au fi nanțat investigațiile științifi ce prezentate. Un al areal de analiză statistică este acela al evaluării stării de echilibru sau dezechilibru, cu ajutorul indicatorilor statistici referitori la intrările și ieșirile citărilor, favorabil evoluției unei reviste în situația conferită

de identifi carea unui decalajul între citările citările articolelor din revistă în cadrul altor articole apărute în alte publicații indexate în Web of Science Clarivate Analytics și autocitările alături de citările altor articole în cadrul articolelor din revista analizată, indiferent dacă fundalul analizei îl reprezintă totalul citărilor, fi e acela al citărilor fără autocitări.

Analiza statistică frecvențială a apariției unor cuvinte cheie redefi nește specifi cul unei reviste reconfurând convingător paradigme de conținuturi și teme specifi ce prin tablouri fl exionare relevante. Se poate exemplifi ca acest aspect pe exemplul aceleiași reviste economice Amfi teatru Economic cel mai


bine cotate în România. Din fi gura nr. 3 rezultă clar care sunt primele cinci cuvinte cheie conform frecvenței lor de apariție în articolele publicate în cei 10 ani de când revista este indexată în Web of Science actualmente Clarivate Analytics, fostă Thomson Reuters:

Exemplifi care a primelor cinci cuvinte cheie apărute în paginile revistei

Figura nr. 3


Analiza statistică originală a unor distribuții de frecvențe de tip Kernel ale unor indicatori de tipul articole, autori, pagini, citări sau relativizate prin raportare la numărul de articole (număr de autori pe articol, număr de pagini per articol) oferă abordări individuale sau confruntări discriminând distribuțiile normale gaussiene de cele anormale prin reprezentări grafi ce vizibile și semnifi cative. Un exemplu descris în fi gura nr. 4 distinge între două distribuții a unor indicatori (cea din stânga anormală și cea din dreapta vizibil opusă celei dintâi):


Exemplifi carea analizei distribuționale a unor indicatori statistici ai

revistei

Figura nr. 4

O remarcă fi nală subliniază că dincolo de performanța și evoluția de excepție a revistei Amfi teatru Economic, demonstrate prin indicatorii statistici dezvoltați în această analiză originală, se identifi că un management și un set de decizii editoriale care au pus accentul pe calitatea echipei și a cercetării, implicit pe proiectele de cercetare. Constatarea internațională asupra impactului relativ limitat al articolelor și publicațiilor economice asupra activităților practice (Bromwich, Scapens, 2016) și efi cienței lor economice, inclusiv a competitivității companiilor și a efi cienței produselor și serviciilor acestora, impune în perspectivă identifi carea unor principii inovative de eligibilitate a unor soluții de peer review sau chiar a unor noi componente standard ale articolului (legate de aplicabilitatea cercetărilor descrise în articol). Toate acestea devin tot mai clar realități afl ate sub presiunea crescândă asupra cercetării universităților, a instituțiilor de cercetare, pentru a demonstra aplicabilitatea rezultatelor publicate, cât și impactul și valoarea cercetării universitare în comunitatea căreia îi aparține.

4. O remarcă fi nală

Așa cum imaginea unei reviste prestigioase se păstrează în memoria cititorilor, sponsorilor, stakeholderilor dar, mai ales, a unor evaluatori externi, devenind treptat reputație editorială în cercetarea sau publicistica economică ori în alte domenii științifi ce, tot astfel indicatorii statistici descriu efi ciența unui managenet editorial. În situația unei reviste sau publicații, reputația acesteia descrie un concept complex axat pe un marketing atent și pe un branding adecvat (Bunzel, 2007, p. 152). Evoluția unei reviste sau publicații economice va fi refl ectată și în viitor de indicatori statistici și de metode de


analiză adecvate fără însă a uita rolul autodeterminării științifi ce și artistice în

procesul de creație sau investigație, redactare și publicare).

Bibliografi e 1. Bromwich, M., Scapens, R.W., 2016. Management Accounting Research: 25 years

on. Management Accounting Research, vol. 31, (1), pp. 1-9.

2. WU Journal Ranking, 2016. [online] Available at: http://www.wu.ac.at/research/

qual/ journalrating/ [Accessed 14 January, 2018].

3. SCImago Country Rank, 2016. Country Rankings.[online] Available at: http://

www.scimagojr. com/countryrank.php [Accessed 14 January 2018].

4. Dinu, V., Savoiu, G., Dabija, D.- C. 2017. A concepe, a redacta si a publica un articol stiintifi c. O abordare tn contextul cercetarii economice. Ediția a II-a,

Bucuresti: Editura ASE.

5. UQ Library, 2016. University of Queensland Australia: Research Impact: Journal

Quality. [online] Available at: http://guides.library.uq.edu.au/research_impact/

journal-information [Accessed 15 January 2018].

6. IF Guidelines, 2008. Preserving the Integrity of The Journal Impact Factor

Guidelines from the Scientifi c business of Thomson Reuters. [online] Available at:

http://community.thomsonreuters .com/t5/Citation-Impact-Center/Preserving-the-

Integrity-of-The-Journal-Impact-Factor-Guidelines/ba-p/1218#A14 [Accessed 16

January, 2018].

7. Garfi eld, E. 2006. The history and meaning of the journal impact factor. JAMA-

Journal of the American Medical Association, vol. 295(1), pp. 90-93.



9. Bunzel, D.L. 2007. Universities sell their brands. Journal of Product & Brand

Management, Vol. 16 (2), pp. 152-153. [Abstract] Open URL Embry Riddle

Aeronautical University 152. 10. Amfi teatru Economic, 2018.Arhiva revistei Amfi teatru Economic, [online]

Available at: http://www.amfi teatrueconomic.ro/Arhiva _EN.aspx [Accessed 29

January 2018].

11. Dragoş, C.M., Dinu, V., Pop, C.M., Dabija, D.C., 2014. Scientometric Approach

of Productivity in Scholarly Economics and Business. Economic Research-

Ekonomska Istraživanja, 27(1), pp. 496-507.


enciclopedică.


INDICATORS OF THE ACTIVITY OF ECONOMIC PUBLICATIONS – AN AREA UNDER THE IMPACT OF STATISTICAL

CREATIVITY

Professor PhD. dr. habil. Gheorghe Săvoiu ([email protected])

University of Pitesti

Abstract

This article goes beyond the space devoted to the performance and evolution of an economic journal (or publication), which can be quantifi ed

and demonstrated by statistical indicators (scientometric indicators, access

and download statistical indicators, absolute or relative classical intensity

and distributional indicators). Thus, the fi rst two categories of indicators are

listed and briefl y exemplifi ed, and the others, which belong to the classical type,

are developed and analyzed in this original approach, the author remaining

aware that there are many unquantifi ed qualitative elements, such as editorial

management and editorial decisions that can enhance the quality of the team

and the editorial projects of an economic journal (or of economic journals).

This is in fact the very major theme of the paper, which involves the adaptation

of classical constructions of indicators to the innovative and dynamic universe

of the economic literature published. The original approach of constructing

classical statistical indicators in the fi eld described in the title of the paper

is underlied by methods of presenting the intensity of editorial effects, the

correlation or association of some publishing tendencies, as well as analyzing

a number of evolutions of the Kernel-type distributions in editorial databases,

and, apparently last, the frequency statistical investigations. Some fi nal

remarks clarify the development prospects of these new areas of application

of statistical methods.

Key words: scientometric indicator, distribution analysis method,

correlation matrix, frequency analysis method, classical editorial statistics.

1. Introduction

Who could today imagine a picture of a journal (or publication) with a recognized editorial reputation but lacking a major statistical component to support it? The international fi nding that there is an increasingly more prominent impact of scientometric statistics and statistical indicators contradicts the tendency of relative depreciation or limitation of the practical consequences of articles and economic publications in economic, managerial or entrepreneurial


activities, etc. Undoubtedly, there are many attempts to measure the actual impact of an article or paper on their economic effi ciency (Bromwich, Scapens, 2016), approached in terms of the increasing competitiveness of companies and the effi ciency of their products and services as a direct result of reading a text published in a journal, but citations remain so far the most relevant form of quantifi cation of research contribution in an article. It is true that there are constant attempts to identify new peer-review formulas based on innovative principles related to eligibility, and even new standard components of an article (comparable to those of expressing the authors’ anks – Acknowledgements – related to the recognition of the applicability of economic research at the level of companies. Though scientometric statistics are developing, which are derived from the prevailing analysis of citations, or related to effective access through the dynamics and hierarchies of visitors and readers of prestigious articles or journals, yet there is still a need for classical editorial statistics centered on innovative indicators.

2. Scientometric indicators of journals indexed in databases Scientometric indicators have gradually formed the bulk of the statistical solutions with a major impact on the international ranking of scientifi c research (Table 1). Many of the quantitative criteria relevant to the economic performance of a journal (publication) start from the number of published articles, and go up to the number of citations in different indexing systems (Web of Science, Scopus, Google, etc.), detailing the ratio of the number of citations and the number of years since the article was published, and even structuring the number of citations obtained in papers in relation to many variables (spatial, temporal, etc.).

The best economic journals according to international criteria or hierarchies

Table no. 1

Journal (Review) ISSN ABDC WU DK CNRS AERLS ASBS ABS

American Economic Review 0002-8282 A* Star 2 1* A 4 4*

Econometrica 0012-9682 A* Star 2 1* A 4 4*

J. of Political Economy 0022-3808 A* Star 2 1* A 4 4*

Quarterly J. of Economics 0033-5533 A* Star 2 1* A 4 4*Sources: WU Journal Ranking, 2016; Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p.363. Note*: Criteria abbre-viations or international hierarchies:ABDC = Australian Business Deans Council Journal Ran-kings List; WU = Economic University of Viena; DK = Danish Ministry Journal List; CNRS = CNRS Economics and Management; AERLS = Agence d’Évaluation de la Recherche et de l’Enseignement Supérieur; ASBS = Ashton Business School Journal Ranking; ABS = Associa-tion of Business Schools Academic Journal Quality.


The effort to adapt to the scientometric indexes of the journals in the European ex-socialist countries has been and remains of a high intensity, exemplifi ed in Table 2, but remains signifi cant in relation to the developed countries in Europe (Table 3) as it results from a top (Dragos, 2014, Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017) with an emphasis on citations and articles by article, but especially by the Hirsch index:

Top 10 developed European countries, according to the Hirsch indexTable no. 2

Rank Country Papers CitationsSelf-

CitationsCitations per

paperHirsch Index

1 Great Britain 78679 1230010 334773 15,63 2742 Netherlands 18337 384045 55928 20,94 2113 Germany 36571 316512 65649 8,65 1764 France 20346 237590 32095 11,68 1725 Sweden 10702 175460 27409 16,4 1516 Spain 18310 212889 45576 11,63 1427 Italy 15691 181570 39010 11,57 1358 Switzerland 8214 120853 10355 14,71 1319 Belgium 6873 107041 10713 15,57 123

10 Finland 8427 115529 18502 13,71 120Source: Extracted and adapted after Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p. 371 (taken from SCImago

Country Rank, 2016).

Tabel no. 3: The top 10 ex-socialist European countries according to the Hirsch index

Rank Country Papers Citations Self- CitationsCitations per paper

Hirsch Index

1 Slovenia 2196 16178 2275 7,37 502 Poland 4835 20248 4960 4,19 473 Hungary 1405 9433 966 6,71 444 Russia 5628 10582 2553 1,88 395 Lithuania 2010 11628 5931 5,79 396 Czech Republic 3369 8176 3278 2,43 317 Croatia 1755 4883 1202 2,78 288 Georgia 229 3101 22 13,54 259 Estonia 725 3534 788 4,87 24

10 Romania 5343 4816 1666 0,9 22Source: Extracted and adapted after Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017, p. 371 (taken from SCImago Country Rank, 2016).

The International Web Data Science Database (formerly Thomson Reuters, currently Clarivate Analytics) makes use, in order to work out the


hierarchy of journals and authors, a well-established and slightly or relatively distinct range of scientometric indicators and indices, which range from the most major ones, like impact factor (IF), Hirsch index (H-index), Eigenfactor, absolute infl uence score (AIS), and continuing with a number of seemingly less important ones, such as the total number of papers in a journal (articles/results/found), the sum total of citations of a journal (sum of times cited), the total number of citations of a journal, exclusive of self-citations (Sum of Times Cited without self-citations), the total number of articles in which the article in question was cited (Citing Articles), the total number of articles in which the article in question was cited, excluding self-citations (Citing Articles without self-citations), etc. The Impact Factor (IF), which has been in existence for over half a century (Garfi eld, 2006; IF Gidelines, 2008), is usually determined in a given year, taking into account information on citations and items (n papers) in two previous years, or especially in fi ve previous years, according to the relationship:

IF = C itations of Recent Articles (Previous Years*) : Number of Recent Articles (Previous Years*) (1)*where the number of years may be two previous years, or fi ve previous years

The Hirsch index (H-index) was created by American physicist Jorge Hirsch of the University of California (USA) in 2005. The H-index implies the prior arrangement of published works in the descending order of the number of citations (with the most cited paper in fi rst position), and highlights the share of intensely cited articles compared to the unrecognized ones. The Hirsch index evaluates the infl uence of a journal (or publication) by

aggregating the journal’s work productivity with its impact quantifi ed by the

quotes accumulated over the said period of time (UQ Library, 2016):

Infl uence = Productivity + Impact (2)

The Eigenfactor indicator quantifi es the percentage of weighted

citations obtained by a journal from the previous fi ve years, and excludes

citations as the essential benchmark for calculating another major

scientometric indicator, AIS (Article Infl uence Score), or the absolute infl uence score, resulting from dividing Eigenfactor to the percentage of all articles

published by that journal (articles also found in the Journal Citation Reports).

AIS is capitalized by UEFISCDI in assessing the Relative Infl uence Score

(UEFISCDI SRI, 2015).

An illustration of these scientometric indicators for Amfi teatru


Economic (Economic Amphitheater), the best rated and ranked economic journal in Romania that is indexed in the Web of Science database (WoS), for the past two years, is shown in Table no. 4:

Essential Scientometric Indices of the Economic Amphitheater Journal (Clarivate Analytics Web of Science)

Table no. 4

Journal Citation

Reports (JCR)

Impact Factor (IF)

Five-year IF

Article Infl uence

Score (AIS)

IF

without

self-cites

Total

cites

Rank in

categoryQuartila H-index

2017 0,581 0,530 0,049 0534 234 253/347 Q3 162016 0,564 0,584 0,038 0,342 228 242/345 Q3 13

Source: Amfi teatru economic, 2018. Scientometric Indices [online] Available at: http://www.amfi teatrueconomic.ro/ JournalMetrics.aspx [Accessed 17 January 2018].

Scientometric indicators or indexes coexist with other statistical access and download statistical indicators provided by the journals’ websites, recalling the top of the most accessed or downloaded n articles or abstracts (10, 25, 50, etc.), the top of the most cited n articles (10, 25, 50, etc.) relative to the current year, or to the period of existence or indexation of the journal (or publication).

3.Statistical indicators of the editorial activity of an economic publication

A statistical analysis of an economic journal, which has gained an international status through indexing in internationally recognized databases, allows different chronological lines or periodizations, of a decision-making, anniversary, etc., nature. At the same time, such periodic statistical analyses make use of distinctive indicators, in point of both inventories, revealing images and pictures, similar to snapshots of the journal’s evolution, and fl ux, in an attempt to identify the major qualitative changes in the editorial

and managerial progress of the journal (relating to changes in the journal

editorial or scientifi c board, linked to certain developments or anniversary indexings), combining purely descriptive statistical methods with statistical confrontation methods, as well as frequency analysis methods and methods of assessing distribution normality in relation to three major factors of any scientifi c publication: published articles, their authors, and other quantitative assessments of the size and structure of the publication. Thus, an applicative fi eld can be delineated, placed under the impact of statistical creativity, an area focused on the original construction and the innovative adaptation of classical statistical indicators in relation to the expected effect of presenting


the intensity of the editorial effects, identifying the correlation or association of a set of publishing tendencies, as well as outlining a number of developments in Kernel-type distributions, and frequency statistical investigations (Săvoiu, 2013). The developments of an indicator during some stages of a journal’s life cycle may also be revealed by means of the absolute classic indicators (number of authors, number of articles, number of issues or annual appearances of the publication), as in the example described in Figure no. 1:

Stages of a journal’s evolution in relation to the annual editorial numbers

Figure no. 1

Software used: Eviews

A complex statistical solution that makes recourse to charts, which brings together and confronts signifi cant stock indicators, can describe the evolutionary dimensions of a journal in a more visual and, at the same time, in a comparative manner, by including three indicators: i) the number of articles; ii) the number of authors who published those articles; iii) the total number of pages published by the journal during a period analyzed (Figure no. 2):


Statistical indicators of a journal – correlated in terms of evolutionFigure no. 2


However small could a set of relative intensity indicators be imagined, which is capable of characterizing, be it minimally, the maturing process of a journal, it cannot omit the dynamics of the annual average number of authors per article and the evolution of the annual number of pages per article (giving greater visibility by the synthesis of the multiplicators). This system should be complemented by a set of indicators capable of outlining an editorial statistical profi le in the journal’s life cycle stages, innovative through multidimensionality and structural contour provided by: i) typological topic distribution of the articles published; ii) distribution in relation to the country of the authors; iii) distribution according to the academic or research institution in which they work; iv) the distribution of the articles in relation to the funds from which the scientifi c investigations have been funded. Another area of statistical analysis consists in assessing the state of equilibrium/balance or imbalance, with the help of statistical indicators referring to the inputs and outputs of citations, favourable to the evolution of a journal in the situation given by the identifi cation of the gap between the citations of the articles in the journal in other articles appearing in other publications indexed in the Web of Science / Clarivate Analytics and self-citations, along with citations of other articles in the articles in the analyzed journal, regardless of whether the background of the analysis is represented by the total number of citations, or the number of citations without self-citations.


The statistical frequency analysis of the occurrence of keywords re-defi nes the specifi city of a journal by convincingly reconfi rming various para-digms of specifi c contents and themes through relevant fl exionary tables. This

can be illustrated by the example of the same economic journal Amfi teatru

Economic, the best quoted in Romania. Figure no. 3 clearly shows which are

the top fi ve keywords according to their frequency of occurrence in articles

published in the ten years since the journal was indexed in Web of Science,

currently Clarivate Analytics (formerly Thomson Reuters):

Illustrating the top fi ve keywords appearing in the journal pagesFigure no. 3


The original statistical analysis of distributions of Kernel-type

frequency of indicators like articles, authors, pages, citations, or relativized

through comparison with the number of articles (number of authors per article,

page number per article) provides individual approaches or confrontations by

discriminating normal Gaussian distributions from the abnormal ones through

visible and meaningful graphical representations. An example described in

Figure 4 distinguishes between two distributions of some indicators (the one

on the left is abnormal, and the one on the right is visibly the opposite of the

fi rst one):


Illustrating the distributional analysis of a number of statistical indicators of the journal

Figure no. 4


A fi nal remark should emphasize that, beyond the performance and exceptional evolution of the journal Amfi teatru Economic (Economic

Amphitheater), demonstrated through the statistical indicators developed in this original analysis, a management and a set of editorial decisions have been identifi ed that stressed the quality of the team and that of the research, and implicitly on research projects. The international assessment of the relatively limited impact of articles and economic publications on the practical activities (Bromwich, Scapens, 2016) and their economic effi ciency, including the competitiveness of companies and the effi ciency of their products and services, requires, in the future, the identifi cation of innovative principles for the eligibility of peer review solutions, or even new standard components of the articles (related to the applicability of the research described in the article). All of the above are more and more clearly becoming real facts, under the increasing pressure put on the research of universities and research institutions, in order to demonstrate both the applicability of published results, and the impact and value of academic research in the community to which it belongs.

4. A fi nal remark

Very much as the image of a prestigious journal is preserved in the memory of readers, sponsors, stakeholders, and especially that of external evaluators, gradually becoming an editorial reputation in economic research or journalism or other scientifi c fi elds, so the statistical indicators describe the effectiveness of an editorial management. In the case of a journal or other


publication, its reputation describes a complex concept focused on careful marketing and appropriate branding (Bunzel, 2007, p. 152). The evolution of a journal or economic publication will also be refl ected, in the future too, by

appropriate indicators and methods of analysis, without however forgetting

the role of scientifi c and artistic self-determination in the process of creation or investigation, writing and publishing.

Bibliography

1. Bromwich, M., Scapens, R.W., 2016. Management Accounting Research: 25 years on. Management Accounting Research, vol. 31, (1), pp. 1-9.

2. WU Journal Ranking, 2016. [online] Available at: http://www.wu.ac.at/research/qual/ journalrating/ [Accessed 14 January, 2018].

3. SCImago Country Rank, 2016. Country Rankings.[online] Available at: http://www.scimagojr. com/countryrank.php [Accessed 14 January 2018].

4. Dinu, V., Savoiu, G., Dabija, D.- C. 2017. A concepe, a redacta si a publica un articol stiintifi c. O abordare tn contextul cercetarii economice. Ediția a II-a, Bucuresti: Editura ASE.

5. UQ Library, 2016. University of Queensland Australia: Research Impact: Journal

Quality. [online] Available at: http://guides.library.uq.edu.au/research_impact/journal-information [Accessed 15 January 2018].

6. IF Guidelines, 2008. Preserving the Integrity of The Journal Impact Factor

Guidelines from the Scientifi c business of Thomson Reuters. [online] Available at: http://community.thomsonreuters .com/t5/Citation-Impact-Center/Preserving-the-Integrity-of-The-Journal-Impact-Factor-Guidelines/ba-p/1218#A14 [Accessed 16

January, 2018].

7. Garfi eld, E. 2006. The history and meaning of the journal impact factor. JAMA-

Journal of the American Medical Association, vol. 295(1), pp. 90-93.



9. Bunzel, D.L. 2007. Universities sell their brands. Journal of Product & Brand

Management, Vol. 16 (2), pp. 152-153. [Abstract] Open URL Embry Riddle

Aeronautical University 152. 10. Amfi teatru Economic, 2018.Arhiva revistei Amfi teatru Economic, [online]

Available at: http://www.amfi teatrueconomic.ro/Arhiva _EN.aspx [Accessed 29

January 2018].

11. Dragoş, C.M., Dinu, V., Pop, C.M., Dabija, D.C., 2014. Scientometric Approach

of Productivity in Scholarly Economics and Business. Economic Research-

Ekonomska Istraživanja, 27(1), pp. 496-507.


enciclopedică.


Studiu privind investiţiile nete realizate în economia naţională în anul 2017

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU ([email protected])

Universitatea „Artifex” din Bucureștiec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ ([email protected])

Abstract După cum cunoaștem, creșterea economică se poate realiza fi e pe

seama consumului, fi e pe seama investițiilor, a accesării fondurilor comunitare sau pe cale de mijloc, mixtă, prin stabilirea de proporții realiste între consum și investiții, așa încât să se asigure și creșterea nivelului de trai dar și creșterea investițiilor aducătoare de locuri de muncă pentru absorbția populației neocupate, pentru crearea unei baze de impozitare mai largi și multe altele. În articolul respectiv am făcut un studiu asupra investițiilor nete realizate în economia națională concretizate în lucrări de construcții noi, achiziția de utilaje, inclusiv mijloace de transport, precum și alte cheltuieli care se efectuează în acest domeniu. De asemenea, referindu-ne la construcțiile de locuințe s-a menționat modul în care a evoluat în trimestrul IV al anului 2017 față de 2016, cum a evoluat pe întregul an și mai ales modul în care aceste investiții s-au concretizat în lucrări terminate pe medii de rezidență și resurse de fi nanțare, accentul fi ind clar acela că în mediul urban există o pondere mai ridicată în ceea ce privește realizarea de investiții în construcția de locuințe. În continuare s-a efectuat o analiză a locuințelor terminate pe regiuni de dezvoltare, reliefându-se că București-Ilfov, zona de Nord-Vest și zona de Nord-Est au fost cele mai active în a dezvolta astfel de investiții. În studiul efectuat, autorii au utilizat o serie de date publicate de Institutul Național de Statistică, relevând pe bază de serii de date și reprezentări grafi ce aspectele despre care se face discuție în acest articol. Se relevă faptul că, în principiu, aceste investiții au crescut cu excepția trimestrului IV al anului 2017, când față de trimestrul similar al anului 2016, atât în mediul urban, dar și în mediul rural dar și utilizarea fondurilor private dar și a celor publice s-au înregistrat unele scăderi. Probabil aceasta și ca urmare a faptului că factorii de climă, temperaturile, ș.a.m.d. nu au făcut posibilă o utilizare a posibilităților de continuare a lucrărilor în domeniul construcțiilor. Studiul este echilibrat și


relevă evoluția succesivă în acest domeniu, pe bază de serii de date brute sau ajustate sezonier. Cuvinte cheie: investiție, fi nanțare, investiție străină directă,

rentabilitate, creștere economică

Introducere Articolul studiază evoluția investițiilor în cadrul economiei naționale și aici ne-am referit la investițiile publice și investițiile private. În cadrul investițiilor private am avut în vedere în mod global investițiile autohtone sau investițiile străine directe, dar accentul a fost pus pe a reliefa modul în care a evoluat acest domeniu. În mod succesiv, ne-am referit la investițiile nete realizate în economia națională, apoi la investițiile nete pe activități ale economiei naționale în anul 2017 comparativ cu anul 2016, punând accentul pe modul în care au evoluat aceste investiții în comerț și servicii, industrie, construcții, agricultură sau alte ramuri. Reținem faptul că cele mai puține investiții s-au efectuat în agricultură, creșterile fi ind mai reduse decât în alte domenii. Se impune utilizarea fondurilor comunitare acordate agricultorilor sub formă de subvenții pentru a asigura o creștere mai activă a investițiilor și în acest domeniu. În continuare, în articol ne referim la anul 2017 în care s-au realizat un număr sporit de locuințe, cu 1095 mai multe decât în anul 2016. Analiza este efectuată pe zone geografi ce, regiuni de dezvoltare economică, mediul urban, rural, sursa de fi nanțare (din fonduri private sau din fonduri publice), relevând și aici sporirea semnifi cativă a fondurilor private și creșterea mai temperată a investițiilor din fonduri publice în anul 2016. Articolul este însoțit de o serie de date și reprezentări grafi ce semnifi cative care sugerează, alături de investițiile care au fost efectuate în mod clar în această activitate, modul în care au evoluat investițiile nete și cum s-au concretizat ele în activitatea economiei naționale.

Literature review Aisen and Veiga (2013) au încercat să identifi ce în ce măsură instabilitatea politică infl uentează creșterea economică. Alfaro, Chanda, Kalemli-Ozcan and Sayek (2004) au analizat rolul piețelor fi nanciare locale în relația investiții străine și creșterea economică. Anghelache, Jweida, Popovici and Stanciu (2016) au studiat legătura dintre investiţiile străine directe şi

export în România. Anghelache, Partachi, Sacală and Ursache (2016) au

analizat corelația dintre evoluţia Produsului Intern Brut şi investiţiile străine directe cu ajutorul modelelor econometrice. O tema similară a fost abordată de Anghelache, Anghelache, Anghel and Dinu (2013). Anghelache, Anghelache, Niţă and Sacală (2015) au efectuat o cercetare privind evoluția fl uxurilor de


investiții străine directe. Blonigen, Davies, Waddell and Naughton (2007) au studiat utilizarea modelelor autoregresive în analiza investițiilor străine. Boudier – Bensebaa (2005) a studiat evoluția investițiilor străine directe în țările din Europa Centrală și de Est. Carkovic and Levine (2005) au studiat modul în care investițiile străine directe accelerează creșterea economică. Cicak and Soric (2015) au studiat relația dintre investițiile străine directe și produsul intern brut în țările e uropene de tranziție. Popielas (2012) a analizat posibilitatea armonizării serviciilor de investiții în Uniunea Europeană.


• Analiza evoluției investițiilor nete are importanță în contextul în care, după criza economico-fi nanciară, se impune impulsionarea acestei activități. În urma unei analize trimestriale rezultă că, în trimestrul patru din anul 2017, s-a înregistrat o creștere cu 13,5%, față de trimestrul IV al anului 2016. Pe întregul an 2017, investiţiile nete realizate în economia naţională au fost de 77964,9 milioane lei, ceea ce reprezintă o creștere cu 6,4%, față de anul 2016. În tabelul nr. 1 sunt prezentate investițiile nete realizate în trimestrul IV 2017, pe strucura: lucrări de construcţii noi, utilaje și altele, raportate la trimestrul similar din anul 2016.

Investiţiile nete realizate în economia naţională

Tabelul nr. 1Trim. IV 2017-milioane lei

preţuri curente-

în % faţă de trim.IV 2016

trim.IV 2016

Structură-%-

trim.IV 2017TOTAL 28274,6 113,5 100,0 100,0

Lucrări de construcţii noi 11840,7 113,0 40,6 41,9Utilaje (inclusiv mijloace de transport)

11004,2 102,3 44,2 38,9

Alte cheltuieli 5429,7 143,2 15,2 19,2

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 57 / 9 martie 2018

Studiind datele din tabel rezultă că, în trimestrul IV al anului 2017, față de trimestrul similar al anului 2016, investiţiile nete realizate în economia naţională au înregistrat o creștere cu 13,5%, creșterea fi ind manifestată la toate elementele de structură: alte cheltuieli (43,2%); lucrările de construcţii noi (13,0%); utilaje, inclusiv mijloace de transport (2,3%). Prezentarea structurală a investițiilor nete pe elemente de structură este reliefată și prin grafi cul nr. 1, de mai jos:


Ponderea investiţiilor nete pe elemente de structură în trimestrul IV

2017 față de trimestrul IV 2016

Grafi cul nr. 1

procente

15.2

44.2

19.2

38.9

40.6

41.9

Alte cheltuieli

Utilaje (inclusiv mijloace de transport)

Lucrari de constructii noi

trim.IV 2016 trim.IV 2017

În continuare, se impune adâncirea analizei situației investițiilor nete efectuate pe întregul an 2017, datele fi ind comparate cu cele obținute în

2016. În tabelul nr. 2 sunt sintetizate aceste rezultate (date).

Investiţiile nete realizate în economia naţională

Tabelul nr. 2 Anul 2017

-milioane leipreţuri curente -

în % faţă de

anul 2016

Structură (%)

anul 2016 anul 2017

TOTAL 77964,9 106,4 100,0 100,0

Lucrări de construcţii

noi35522,4 104,9 44,8 45,6

Utilaje (inclusiv

mijloace de transport) 32255,2 103,9 43,2 41,4

Alte cheltuieli 10187,3 117,4 12,0 13,0

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 57 / 9 martie 2018

Constatăm că în anul 2017, comparativ cu anul 2016, investiţiile nete

realizate în economia naţională au înregistrat o creștere cu 6,4%, creștere

manifestată la toate elementele de structură, după cum urmează: alte cheltuieli

(17,4%), lucrările de construcţii noi (4,9%) și la utilaje, inclusiv mijloace

de transport (3,9%). Datele din tabelul nr. 2 sunt și mai sugestiv reliefate de

reprezentarea grafi că, vezi grafi ul nr. 2.


Ponderea investiţiilor nete pe elemente de structură în anul 2017,

comparativ cu anul 2016

Grafi cul nr. 2

procente

43.2

44.8

13.0

41.4

45.6

12.0Alte cheltuieli



anul 2016 anul 2017

Relevantă este și comparația cu privire la structura investițiilor nete pe ramuri ale economiei naționale în anul 2017, comparativ cu anul 2016. Astfel, pe activități ale economiei naţionale în anul 2017, față de anul 2016, s-a înregistrat o creștere a ponderii investițiilor nete în construcții, cu 7,1 puncte procentuale. 33,4% din investiţiile nete, au fost orientate către industrie, fi ind în creștere cu 0,3 puncte procentuale faţă de anul 2016.

Pe baza datelor furnizate de Institutul Național de Statistică, a fost reprezentată

grafi c evoluția structurală a investițiilor nete în anul 2017 față de anul 2016.

Structura investiţiilor nete pe activităţi ale economiei naţionale în

perioada anul 2017, față de anul 2016Grafi cul nr. 3

procente

13.4

4.9

30.7

12.6

25.0

33.1

17.9

33.4

5.0

24.0

Alte ramuri

Agricultura

Constructii

Industrie

Comert/Servicii

anul 2016 anul 2017


Precizăm că din punct de vedere metodologic, investiţiile nete reprezintă cheltuielile destinate creării de noi mijloace fi xe, dezvoltării, modernizării şi reconstrucţiei celor existente, precum şi valoarea serviciilor legate de transferul de proprietate asupra mijloacelor fi xe existente şi al terenurilor preluate cu plată de la alte unităţi sau de la populaţie.

• Evoluția investițiilor în domeniul construcțiilor de locuințe și rezultatele concrete obținute în anul 2017

Construcția de locuințe continuă să fi e un domeniu prioritar de activitate în românia. Analiza trimestrială și pe întregul an 2017, comparativ cu situația înregistrată în aceeași perioadă din 2016, evidențiază creșteri anuale, dar reduceri în trimestrul patru. Astfel, în trimestrul IV 2017 au fost date în folosinţă 13929 locuinţe, în scădere cu 1320 locuinţe, faţă de trimestrul IV 2016, în timp ce pe întregul an 2017 au fost terminate 53301 locuinţe, în creştere cu 1095 locuinţe, faţă de anul 2016. În tabelul nr. 3 se prezintă situația locuințelor terminate în trimestrul IV 2017, pe medii (rural, urban) și pe surse de fi nanțare.

Tabelul nr. 3. Locuinţe terminate pe medii de rezidenţă şi surse de

fi nanţare

Locuinţe terminate- număr -

Structură- % -

trim.IV2016

trim.IV2017

trim. IV 2017 faţă de trim. IV 2016

(+/-)

trim.IV 2016

trim.IV 2017

TOTAL 15249 13929 -1320 100,0 100,0Mediul Urban 7521 6510 -1011 49,3 46,7Mediul Rural 7728 7419 -309 50,7 53,3 din total:Fonduri private 14577 13448 -1129 95,6 96,5Fonduri publice 672 481 -191 4,4 3,5Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018

Studiind datele din acest tabel rezultă că, pe medii de rezidenţă în trimestrul IV 2017 comparativ cu trimestrul IV 2016, numărul locuinţelor construite a scăzut în mediul urban cu 13,4% şi în cel rural cu 4,0%. Faţă de trimestrul IV 2016, în trimestrul IV 2017, repartiţia pe fonduri de fi nanţare a locuinţelor terminate arată că a scăzut numărul locuinţelor realizate din fondurile private cu 1129 locuinţe, iar din fondurile publice a scăzut cu 191 locuinţe. Analiza situației locuințelor terminate s-a efectuat și pe regiuni de dezvoltare. Pe baza datelor ofi ciale ale Institutului Național de Statistică, cuprinse în tabelul nr. 4, a fost efectuată reprezentarea grafi că în grafi cul nr. 4.


Locuinţe terminate pe regiuni de dezvoltareTabelul nr. 4


Structură- % -

trim. IV2016

trim. IV2017

trim. IV 2017 faţă detrim. IV 2016

(+/-)

trim. IV2016

trim. IV2017

TOTAL 15249 13929 -1320 100,0 100,0Nord – Est 2740 2448 - 292 18,0 17,6Sud – Est 1927 1433 - 494 12,6 10,3Sud - Muntenia 1654 1725 + 71 10,8 12,4Sud – Vest Oltenia 739 625 - 114 4,8 4,5Vest 1365 1411 + 46 9,0 10,1Nord – Vest 2520 2489 - 31 16,5 17,9Centru 1792 1704 - 88 11,8 12,2Bucureşti - Ilfov 2512 2094 - 418 16,5 15,0Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018

Din studiul efectuat rezultă că, distribuţia în profi l regional subliniază

o diminuare a numărului locuinţelor terminate pe total, cu 1320 locuinţe,

scădere refl ectată în următoarele regiuni de dezvoltare: Sud–Est (-494

locuinţe), Bucureşti – Ilfov (-418), Nord – Est (-292), Sud – Vest Oltenia

(-114), Centru (-88) şi Nord – Vest (-31). Creşteri s-au înregistrat în regiunile

de dezvoltare Sud–Muntenia (+71 locuinţe) şi Vest (+46).

Locuinţe terminate pe regiuni de dezvoltareGrafi cul nr. 4

număr��

�

�

�"�!

��"

�$#�

"�

��$#

�#�!

�"�

�#��

��

��

�"�#

$�#

��

��

�"!�

�!�

! #!! �!!! �#!! �!!! �#!! �!!!

)��*+��

(��*+��

(��*

,��

(��* ��

-��

��

)��* ��

&��

.��*

��/��

�� !�" �� !�$


În cazul locuințelor terminate, importantă este și analiza pe medii (rural, urban) și surse de fi nanțare. Datele referitoare la aceste două aspecte sunt cuprinse în tabelul nr. 5. Pe medii de rezidenţă, rezultă că, în anul 2017 faţă de anul 2016, s-a înregistrat creşterea ponderii locuintelor terminate în mediul urban (54,9%) şi scăderea în mediul rural (45,1%).

Locuinţe terminate pe medii de rezidenţă şi surse de fi nanţareTabelul nr. 5

Locuinţe terminate- număr –

Structură- % -

anul 2016 anul 2017anul 2017 faţă de anul 2016 (+/-)

anul 2016 anul 2017

TOTAL 52206 53301 +1095 100,0 100,0Mediul Urban 27881 29265 + 1384 53,4 54,9Mediul Rural 24325 24036 -289 46,6 45,1 din total:Fonduri private 50978 51532 + 554 97,6 96,7Fonduri publice 1228 1769 + 541 2,4 3,3Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018

Repartiţia pe fonduri de fi nanţare a locuinţelor terminate arată că, faţă de anul 2016, în anul 2017, a crescut atât numărul locuinţelor realizate din fonduri private cu 554 locuinţe, cât şi numărul locuinţelor realizate din fonduri publice cu 541 locuinţe. Pe regiuni de dezvoltare, situația se prezintă în tabelul nr. 6 și reprezentarea din grafi cul nr. 5.

Locuinţe terminate pe regiuni de dezvoltareTabelul nr. 6


Structură- % -

anul 2016 anul 2017 anul 2017 faţă de anul 2016 (+/-)

anul 2016 anul 2017

TOTAL 52206 53301 +1095 100,0 100,0Nord – Est 8926 8082 -844 17,1 15,2Sud – Est 5915 6083 +168 11,3 11,4Sud - Muntenia 5348 5357 +9 10,2 10,0Sud – Vest Oltenia 2342 2315 -27 4,5 4,3Vest 4806 5153 +347 9,2 9,7Nord – Vest 8658 9482 +824 16,6 17,8Centru 6189 7296 +1107 11,9 13,7Bucureşti - Ilfov 10022 9533 -489 19,2 17,9Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018


Locuinţe terminate pe regiuni de dezvoltareGrafi cul nr. 5

-număr-��

�

�$

#�#

#��

��

� !$

$#

$�

�!!��

! �

$! �

#�#"

��#

#�#�

� �

"�$

#��

! �!!! �!!! $!!! !!! �!!!! ��!!!

)��*+��

(��*+��

(��*0

(��* ��0

��

)��* ��

&��

.��*0

��!�" ��!�$

Distribuţia în profi l regional refl ectă o creştere a numărului locuinţelor

terminate, în următoarele regiuni de dezvoltare: Centru (+1107 locuinţe),

Nord-Vest (+824), Vest (+347), Sud–Est (+168) şi Sud–Muntenia (+9).

Scăderi au înregistrate în regiunile de dezvoltare Nord–Est (-844 locuinţe),

Bucureşti – Ilfov (-489) şi Sud–Vest Oltenia (-27).

Concluzii Din datele prezentate rezultă clar că în anul 2017 s-au făcut investiții

superioare anului 2016 precum și anilor anteriori. Rezultă că s-a acordat o

atenție sporită construcției de locuințe, procurării de mijloace fi xe, inclusiv

de transport, dar rezultă în același timp investiții nesemnifi cative în domeniul

infrastructurii precum și în unele domenii de activitate. Datele sugerează

preocuparea autorităților de a spori acest investiții, dar și posibilitatea de a

asigura o dezvoltare prin trecerea treptată la un sistem de creștere economică

bazat pe consum și investiții. O altă concluzia este aceea că trebuie acordată o

mai mare atenție atragerii fondurilor comunitare care să fi e și utilizate pe bază

de proiecte specifi ce concludente fi ecărui domeniu dar mai ales a armonizării

legislației care să devină atractivă pentru investitorii străini. Precizăm că alături

de rezultatele deosebite înregistrate în domeniul construcției de locuințe și a

altora din domeniul acesta investițiile trebuie să se refere la întreaga economie

și trebuie să fi e utilizate pentru a asigura o creștere susținută a economiei

naționale, pe total, dar și în structura sa.


Bibliografi e 1. Aisen, A. and Veiga, F.J. (2013). How does political instability affect economic

growth?. European Journal of Political Economy, 29 (C), 151-167 2. Alfaro, L., Chanda, A., Kalemli-Ozcan, S. and Sayek, S. (2004). FDI and economic

growth: the role of local fi nancial markets. Journal of International Economics, 64, 89-112

3. Anghelache, C., Jweida, I.J., Popovici, M. and Stanciu, E. (2016). Analysis of the correlation between direct foreign investment and export. Romanian Statistical Review, Supplement, 10, 78-84


5. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Niţă, G. and Sacală, C. (2015). Study on

evolution of foreign direct investment fl ows – model analysis, Romanian Statistical Review Supplement, 10, 120-127

6. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G. and Dinu, A.M. (2013). Evolution of GDP and Foreign Investments. Romanian Statistical Review, Supplement, 4, 34-38

7. Blonigen, B., Davies, R., Waddell, G. and Naughton, H. (2007). FDI in space: Spatial autoregressive relationships in foreign direct investment. European Economic Review, 51 (5), 1303-1325

8. Boudier – Bensebaa, F. (2005). FDI-asissted development in the light of the investment development path paradigm: Evidence from Central and Eastern European countries, Conference L'AFSE, Clermont Ferrand, Transnational

Corporations, 17 (1), 37-63

9. Carkovic, M. and Levine, R. (2005). Does foreign direct investment accelerate economic growth, Institute of International Economics Press, Washington DC,

195–221

10. Cicak, K. and Soric, P. (2015). The Interrelationship of FDI and GDP in European

Transition Countries. International Journal of Management Science and Business Administration, 1 (4), 41-58

11. Popielas, M. (2012). Harmonization Of Investment Services In The European

Union - The Example Of Investment Funds, Oeconomia Copernicana, 3 (1), 73-88

12. Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018 13. Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 57 / 9 martie 2018


STUDY ON NET INVESTMENT IN THE NATIONAL ECONOMY IN 2017

Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of BucharestProf. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest Prof. Radu Titus MARINESCU PhD ([email protected])

„Artifex”University of Bucharest ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ([email protected])

Abstract As we know, economic growth can be achieved either on the account of consumption or on the account of investment, access to community funds or the middle, mixed, by establishing realistic proportions between consumption and investment so as to ensure an increase in the level of living as well as increasing job-creating investments to absorb the unoccupied population, to create a wider tax base and much more. In this article I made a study on the net investments made in the national economy that were materialized in new construction works, the purchase of machinery, including means of transport, as well as other expenses that are made in this fi eld. Also, referring to housing

construction, it was mentioned how it evolved in the fourth quarter of 2017

as compared to 2016, how it evolved throughout the year, and especially how

these investments materialized in fi nished work on environments residence and

funding resources, with the emphasis being on the fact that there is a higher

share of urban investment in the construction of housing. Further analysis of

the housing completed by development regions was made, emphasizing that

Bucharest-Ilfov, the North West and the North-East area were the most active

in developing such investments. In the study, the authors used a series of data

published by the National Institute of Statistics, revealing on the basis of series

of data and graphic representations the issues discussed in this article. It is

revealed that in principle these investments have increased with the exception

of the fourth quarter of 2017, when compared to the same quarter of 2016,

both in urban and rural areas but also in the use of private and public funds

- have registered some decreases. Probably this is also due to the fact that

climate factors, temperatures, and so on. did not make it possible to use the

possibilities of continuation of construction works. The study is balanced and

reveals successive developments in this area, based on seasonally adjusted

gross or series data.


Keywords: investment, fi nancing, direct foreign investment,

profi tability, economic growth

JEL Classifi cation: E22, R11, R53

Introduction

The article studies the evolution of investments in the national economy and here we refer to public investment and private investment. As part of private investment, we have generally considered domestic investment or foreign direct investment, but the emphasis has been put on highlighting how this fi eld has evolved. Successively, we referred to the net investments made in the national economy, then to net investments by activities of the national economy in 2017 as compared to 2016, emphasizing the way these investments evolved in trade and services, industry, construction, agriculture or other industries. We remember that the fewest investments were made in agriculture, with rises being lower than in other areas. It is necessary to use the Community funds granted to farmers in the form of subsidies to ensure more active investment growth also in this area. Next, the article refers to the year 2017 where a higher number of dwellings was achieved, with 1095 more than in 2016. The analysis is carried out on geographic, economic development, urban, rural, fi nancing (from private or public funds), also pointing to a signifi cant increase in private funds and a more moderate increase in public investment in 2016. The article is accompanied by a series of signifi cant graphical data and representations suggesting that, along with investments which have been made clearly in this activity, how the net investments evolved and how they materialized in the activity of the national economy.

Literature review

Aisen and Veiga (2013) tried to identify the extent to which political instability infl uences economic growth. Alfaro, Chanda, Kalemli-Ozcan and

Sayek (2004) analyzed the role of local fi nancial markets in the relationship

between foreign investment and economic growth. Anghelache, Jweida,

Popovici and Stanciu (2016) studied the link between foreign direct investment

and exports to Romania. Anghelache, Partachi, Sacala and Ursache (2016)

analyzed the correlation between the evolution of the Gross Domestic Product

and the foreign direct investments using the econometric models. A similar

theme was approached by Anghelache, Anghelache, Anghel and Dinu (2013).

Anghelache, Anghelache, Niţă and Sacala (2015) conducted a research on the

development of FDI fl ows. Blonigen, Davies, Waddell and Naughton (2007)

studied the use of autoregressive models in foreign investment analysis.

Bouieder - Bensebaa (2005) studied the evolution of foreign direct investment


in Central and Eastern European countries. Carkovic and Levine (2005) studied how foreign direct investment accelerates economic growth. Cicak and Soric (2015) studied the relationship between foreign direct investment and gross domestic product in European transition countries. Popielas (2012) analyzed the possibility of harmonizing investment services in the European Union.

Research methodology, data, results and discussions • The analysis of the evolution of net investments is important in the context in which, following the economic and fi nancial crisis, it is necessary to stimulate this activity. Quarterly analysis shows that in the fourth quarter of 2017, there was an increase of 13.5% compared to the fourth quarter of 2016. Throughout 2017, net investment in the national economy was 77964.9 million lei, which is an increase of 6.4% compared to 2016. In table no. 1 shows the net investments made in the fourth quarter of 2017, on the structure: new construction works, machinery and others, reported in the same quarter of 2016.

Net investments made in the national economyTable no. 1

Quarter IV 2017- million lei current

prices -

in% versus Quarter IV 2016

Structure -%-

Quarter 2016

Quarter 2017

TOTAL 28274,6 113,5 100,0 100,0 New construction works 11840,7 113,0 40,6 41,9Machinery (including means of transport)

11004,2 102,3 44,2 38,9

Other expenses 5429,7 143,2 15,2 19,2Source: National Institute of Statistics, Press release no. 57/9 March 2018

Studying the data in the table shows that in the fourth quarter of 2017, compared to the same quarter of 2016, the net investments in the national economy registered an increase of 13.5%, the growth being manifested in all the elements of structure: other expenditures 43.2%); new construction works (13.0%); machinery, including means of transport (2.3%). The structural presentation of net investments by structural elements is also shown in chart no. 1, below:


The share of net investment in structural elements in the fourth quarter of 2017 compared to the fourth quarter of 2016

Chart no. 1procente

15.2

44.2

19.2

38.9

40.6

41.9

Alte cheltuieli



trim.IV 2016 trim.IV 2017

Next, it is necessary to deepen the analysis of the net investment situation performed throughout the year 2017, the data being compared with those obtained in 2016. In table no. 2 these results (data) are synthesized..

Net investments made in the national economyTable no. 2

Year 2017- million lei

current prices -

in % compared to

2016

Structure (%)

Year 2016 Year 2017

Total 77964,9 106,4 100,0 100,0New construction works 35522,4 104,9 44,8 45,6Machinery (including means of transport)

32255,2 103,9 43,2 41,4

Other expenses 10187,3 117,4 12,0 13,0Source: National Institute of Statistics, Press release no. 57 / 9 March 2018

We fi nd that in 2017, as compared to 2016, the net investments made in the national economy recorded an increase of 6.4%, an increase in all structural elements, as follows: other expenditures (17.4%), works new construction (4.9%) and machinery, including means of transport (3.9%). The data in table no. 2 are more suggestively highlighted by graphical representation, see graph no. 2.


Share of net investment in structural elements in 2017 compared to year 2016

Chart no. 2

procente

43.2

44.8

13.0

41.4

45.6

12.0Alte cheltuieli



anul 2016 anul 2017

Also relevant is the comparison regarding the structure of net investments by branches of the national economy in 2017 compared to the year 2016. Thus, by activities of the national economy in 2017, compared to 2016, there was an increase of the share of net investments in construction , by 7.1 percentage points. 33.4% of net investment were industry-driven, up 0.3 percentage points from year 2016. On the basis of data provided by the National Institute of Statistics, the structural evolution of net investments in 2017 compared to 2016 was plotted graphically.

Structure of net investments by activities of the national economy in the year 2017, compared to 2016

Chart no. 3

13.4

4.9

30.7

12.6

25.0

33.1

17.9

33.4

5.0

24.0

Alte ramuri

Agricultura

Constructii

Industrie

Comert/Servicii

anul 2016 anul 2017


It is worth noting that from a methodological point of view, net investments represent the expenditures for the creation of new fi xed assets, the development, modernization and reconstruction of the existing ones, as well as the value of the services related to the transfer of ownership over the existing fi xed assets and paid land from other units or from the population. • Evolution of investments in housing construction and concrete

results obtained in 2017 Housing construction continues to be a priority area of activity in Romania. The quarterly and year-on-year analysis of 2017, compared with the same year-ago period in 2016, highlights annual increases, but reductions in the fourth quarter. Thus, in the fourth quarter of 2017, 13929 dwellings were in use, decreasing by 1320 dwellings compared to IV quarter 2016, while 53301 dwellings were terminated throughout the year 2017, rising by 1095 dwellings compared to 2016. In table no. 3 shows the situation of dwellings completed in the fourth quarter of 2017, by area (rural, urban) and by sources of fi nancing.

Finished dwellings, by residence area and sources of fi nancingTable no. 3

Finished dwellings- număr -

Structure - % -

Quarter IV2016

Quarter IV2017

Quarter IV 2017 compared to Quarter IV 2016 (+/-)

Quarter IV2016

Quarter IV 2017

TOTAL 15249 13929 -1320 100,0 100,0

Urban area 7521 6510-1011

49,3 46,7

Rural area 7728 7419 -309 50,7 53,3 of total:Private funds 14577 13448 -1129 95,6 96,5Public funds 672 481 -191 4,4 3,5Source: National Institute of Statistics, Press release no. 56 / 9 March 2018

Studying the data in this table shows that the number of dwellings built in the urban area by 13.4% and in the rural area by 4.0%, in the fourth quarter of 2017 compared to IV quarter 2016, Compared to the fourth quarter of 2016, in the fourth quarter of 2017, the distribution of fi nished housing fi nancing funds shows that the number of dwellings made from private funds decreased by 1129 dwellings, and from public funds decreased by 191 dwellings. The analysis of the situation of completed dwellings was also done by development regions. Based on the offi cial data of the National Institute of Statistics, included in table no. 4, the graphical representation in graph no. 4.


Finished dwellings by development regionsTable no. 4

Finished dwellings- number -

Structure- % -

Quarter IV2016

Quarter IV2017

Quarter IV 2017 compared to Quarter

IV 2016 (+/-)

Quarter IV2016

Quarter IV2017

TOTAL 15249 13929 -1320 100,0 100,0Nord – Est 2740 2448 - 292 18,0 17,6Sud – Est 1927 1433 - 494 12,6 10,3Sud - Muntenia 1654 1725 + 71 10,8 12,4Sud – Vest Oltenia 739 625 - 114 4,8 4,5Vest 1365 1411 + 46 9,0 10,1Nord – Vest 2520 2489 - 31 16,5 17,9Centru 1792 1704 - 88 11,8 12,2Bucureşti - Ilfov 2512 2094 - 418 16,5 15,0

Source: National Institute of Statistics, Press release no. 56 / 9 March 2018

The survey shows that regional distribution shows a decrease in the

total number of dwellings with 1320 dwellings, a decrease refl ected in the

following development regions: South-East (-494 dwellings), Bucharest-Ilfov

(-418), North - East (-292), South - West Oltenia (-114), Center (-88) and

Northwest (-31). Increases were registered in the South-Muntenia development

regions (+71 dwellings) and West (+46).

Finished dwellings by development regionsChart no. 4

number��

�

�

�"�!

��"

�$#�

"�

��$#

�#�!

�"�

�#��

��

��

�"�#

$�#

��

��

�"!�

�!�

! #!! �!!! �#!! �!!! �#!! �!!!

)��*+��

(��*+��

(��*

,��

(��* ��

-��

��

)��* ��

&��

.��*

��/��

�� !�" �� !�$


In the case of completed dwellings, it is also important to analyze by medium (rural, urban) and sources of fi nancing. Data on these two aspects are included in Table no. 5. According to the residence area, in 2017 as compared to 2016, the share of completed dwellings in the urban area (54.9%) and the decrease in the rural area (45.1%) was registered.

Finished dwellings by residence area and sources of fi nancingTable no. 5

Finished dwellings - number –

Structure- % -

2016 20172017 compared to

2016 (+/-)2016 2017

TOTAL 52206 53301 +1095 100,0 100,0Urban area 27881 29265 + 1384 53,4 54,9Rural area 24325 24036 -289 46,6 45,1of total:Private funds 50978 51532 + 554 97,6 96,7Public funds 1228 1769 + 541 2,4 3,3Source: National Institute of Statistics, Press release no. 56 / 9 March 2018

The distribution on end-of-life fi nancing funds shows that compared to 2016, in 2017, both the number of dwellings made from private funds with 554 dwellings and the number of dwellings made from public funds with 541 dwellings increased. By region of development, the situation is presented in table no. 6 and the representation in graph no. 5.

Finished dwellings by development regionsTable no. 6

Finished dwellings - number -

Structure- % -

2016 2017year 2017 compared to 2016 year 2016 (+/-)

2016 2017

TOTAL 52206 53301 +1095 100,0 100,0North - East 8926 8082 -844 17,1 15,2South East 5915 6083 +168 11,3 11,4South - Muntenia 5348 5357 +9 10,2 10,0South - West Oltenia 2342 2315 -27 4,5 4,3West 4806 5153 +347 9,2 9,7Northwest 8658 9482 +824 16,6 17,8Center 6189 7296 +1107 11,9 13,7Bucharest - Ilfov 10022 9533 -489 19,2 17,9Source: National Institute of Statistics, Press release no. 56 / 9 March 2018


Finished dwellings by regions of developmentChart no. 5

-număr-��

�

�$

#�#

#��

��

� !$

$#

$�

�!!��

! �

$! �

#�#"

��#

#�#�

� �

"�$

#��

! �!!! �!!! $!!! !!! �!!!! ��!!!

)��*+��

(��*+��

(��*0

(��* ��0

��

)��* ��

&��

.��*0

��!�" ��!�$

The regional distribution refl ects an increase in the number of

completed dwellings in the following development regions: Center (+1107

dwellings), North West (+824), West (+347), South-East (+168) and South

Muntenia (9). Declines occurred in the North-East development regions (-844

dwellings), Bucharest - Ilfov (-489) and South-West Oltenia (-27).

Conclusion From the data presented, it is clear that in 2017 investments were

made higher than in 2016 as well as in previous years. It follows that increased

attention has been paid to housing construction, the procurement of fi xed assets,

including transport, but also insignifi cant investments in infrastructure and in

some areas of activity. The data suggests the authorities’ concern to increase

these investments, but also the possibility of ensuring growth by gradually

moving to a system of consumer and investment-driven growth. Another

conclusion is that greater attention should be paid to attracting community

funds that are also used on the basis of specifi c projects that are convincing

in each fi eld, but especially the harmonization of legislation that will become

attractive to foreign investors. We note that along with the outstanding results

in housing construction and others in this fi eld, investments must refer to the

whole economy and must be used to ensure a sustained growth of the national

economy, both overall and in its structure.


Bibliografi e 1. Aisen, A. and Veiga, F.J. (2013). How does political instability affect economic

growth?. European Journal of Political Economy, 29 (C), 151-167 2. Alfaro, L., Chanda, A., Kalemli-Ozcan, S. and Sayek, S. (2004). FDI and economic

growth: the role of local fi nancial markets. Journal of International Economics, 64, 89-112

3. Anghelache, C., Jweida, I.J., Popovici, M. and Stanciu, E. (2016). Analysis of the correlation between direct foreign investment and export. Romanian Statistical Review, Supplement, 10, 78-84


5. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Niţă, G. and Sacală, C. (2015). Study on

evolution of foreign direct investment fl ows – model analysis, Romanian Statistical Review Supplement, 10, 120-127

6. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G. and Dinu, A.M. (2013). Evolution of GDP and Foreign Investments. Romanian Statistical Review, Supplement, 4, 34-38

7. Blonigen, B., Davies, R., Waddell, G. and Naughton, H. (2007). FDI in space: Spatial autoregressive relationships in foreign direct investment. European Economic Review, 51 (5), 1303-1325

8. Boudier – Bensebaa, F. (2005). FDI-asissted development in the light of the investment development path paradigm: Evidence from Central and Eastern European countries, Conference L'AFSE, Clermont Ferrand, Transnational

Corporations, 17 (1), 37-63

9. Carkovic, M. and Levine, R. (2005). Does foreign direct investment accelerate economic growth, Institute of International Economics Press, Washington DC,

195–221

10. Cicak, K. and Soric, P. (2015). The Interrelationship of FDI and GDP in European

Transition Countries. International Journal of Management Science and Business Administration, 1 (4), 41-58

11. Popielas, M. (2012). Harmonization Of Investment Services In The European

Union - The Example Of Investment Funds, Oeconomia Copernicana, 3 (1), 73-88

12. Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 56 / 9 martie 2018 13. Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 57 / 9 martie 2018

institutul național de statistică - study on the historical … · 2020. 2. 19. · de către...

Documents