raport de expertiză - sdtrsdtr.ro/upload/rapoarte si analize/dezvoltare economica... ·...

Proiect:

Serviciile de expertiză (servicii prelucrare date statistice și realizare reprezentări

cartografice) în vederea implementării proiectului “Dezvoltarea de instrumente şi modele de

planificare strategică teritorială pentru sprijinirea viitoarei perioade de programare post

2013”

Beneficiar:

MINISTERUL DEZVOLTĂRII REGIONALE ȘI ADMINISTRAȚIEI PUBLICE

Raport de expertiză

Domeniul 1. Dezvoltare economică

Serviciile de expertiză (servicii prelucrare date statistice și realizare reprezentări cartografice) în vederea implementării proiectului “Dezvoltarea de instrumente şi modele de planificare strategică teritorială pentru sprijinirea viitoarei perioade de

programare post 2013”

Domeniul 1. Dezvoltare economică pg. 2/109

Introducere:

I. Definirea subiectului raportului și a temelor supuse analizei;

Prezentul raport prezintă o serie de analize, având la bază metode geostatistice,

metode şi modele econometrice şi statistice, pentru următoarele domenii şi problematici

relevante demersului de elaborare a Strategiei de Dezvoltare Teritorială a României:


Domeniul 2. Demografie

Domeniul 3. Mediu

Domeniul 4. Transporturi

Domeniul 5. Dezvoltare rurală

Domeniul 6. Incluziune / excluziune socială

Domeniul 7. Tipuri funcţionale de localităţi urbane şi rurale

Domeniul 8. Zone de influenţă urbană

Domeniul 9. Accesul populaţiei la servicii de interes general

Domeniul 10. Resurse naturale

Domeniul 11. Potenţial energetic

Domeniul 12. Ocuparea şi utilizarea terenurilor

Domeniul 13. Execuţia bugetelor locale

Din punct de vedere analitic, temele vor fi abordate din următoarele perspective:

- O analiză longitudinală a principalilor indicatori pentru ficare domeniu

analizat. Această etapă va permite atât creionarea imaginii stadiului actual al domeniului

supus analizei cât și identificarea tendințelor de evoluție.




- O analiză bazată pe corelarea indicatorilor. Această analiză se realizează fie

prin corelarea unor indicatori ce aparțin aceluiași domeniu fie prin corelarea indicatorilor

specifici unor domenii diferite. Necesitatea acestei analize este dată de numeroasele

interdependențe existente între domeniile supuse prezentei analize.


Tema 1. Analiza forței de muncă din România

Indicatori utilizați în cadrul analizelor aferente temei 1:

- Indicatorul 1 – Populația activă civilă pe sexe, macroregiuni, regiuni de dezvoltare

și județe;

- Indicatorul 2 – Rata șomajului înregistrat la sfârșitul lunii, pe sexe, macroregiuni,

regiuni de dezvoltare și județe;

- Indicatorul 3 – Cheltuieli anuale cu protecția socială a șomerilor după categorii de

cheltuieli, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe.

Tema 2. Distribuția venitului în România

Indicatori utilizați în cadrul analizelor aferente temei 2:

- Indicatorul 1 – PIB pe macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe;

- Indicatorul 2 – Populația stabilă la 1 ianuarie reprezintă populația alcătuită din

persoanele care locuiesc în localitatea respectivă, cu domiciliul sau resedința în

localitate la momentul respectiv.

Tema 1. Analiza forței de muncă din România

I. Relevanța temei pentru demersul de elaborare a viitoarei Strategii de Dezvoltare Teritorială

a României.




Ca membru al Uniunii Europene și pentru România, rezolvarea problemelor legate de

subocupare tinde să devină una foarte importantă în contextul actualei crize economice și a

cerințelor stipulate în strategia Europa 2020. Astfel, mai mult ca oricând, politicile adoptate la

nivel terotorial ce vizează forța de muncă, trebuie să permită inversarea trendului descendent

al gradului de ocupare sau cel puțin să îl frâneze. Pentru ca politicile adoptate să se

dovedească eficiente este nevoie de o analiză complexă atât a principalilor indicatori ce țin de

domeniul dezvoltării economice dar și de analize realizate pe baza corelării acestor indicatori

cu alți indicatori relevanți pentru domenii cum sunt: demografie, execuție bugetară sau

incluziune / excluziune socială.

II. Contextul European și național

Conform datelor existente, forţa de muncă (populaţia cu vârsta cuprinsă între 15 și 64

de ani) în Uniunea Europeană (UE-27) a sporit de la aproape 222,1 milioane persoane în anul

2000 la peste 239,6 milioane în 2010. În acelaşi interval de timp, rata de activitate (sau rata de

participare) a sporit în UE de la 68,6% la 71,0%. În anul 2010, valori peste media europeană se

înregistrau doar în Danemarca, Suedia, Olanda, Germania, Anglia, Austria, Finlanda, Cipru,

Estonia, Spania, Letonia şi Slovenia. Se observă predominanţa ţărilor nordice.

La nivel european, rata de activitate pentru bărbaţi era în anul 2010 de 77,7%, iar la

femei de doar 64,5%. În cazul femeilor, media europeană pe total, de 71,0%, era depăşită

doar în patru dintre ţările nordice (Suedia, Danemarca, Olanda şi Finlanda).

Pe grupe mari de vârstă, la nivelul UE, în 2010, ponderea cea mai mare a ratei de

activitate se înregistra la persoanele cu vârsta între 25 și 54 de ani (84,9%). În restul grupelor

de vârstă, 15-24 ani şi respectiv 55-64 ani, rata de activitate era cu mult mai mică (43,1% şi

respectiv 49,7%).

În cadrul UE, în anul 2010, în structura ocupării după statutul profesional, predominau

salariaţii, atât pe total (84%), cât şi pe sexe (80,5% pentru bărbaţi şi 88,1% pentru femei),

comparativ cu patronii şi lucrătorii pe cont propriu.

În România, datorită îndeosebi ponderii mari a celor ocupaţi în agricultură, salariaţii

reprezentau doar 68,7% la nivel naţional (67,4% în cazul bărbaţilor şi 70,2% în cazul femeilor),




ceea ce o plasa pe penultimul loc în UE, devansând numai Grecia, cu 65,0% pe total (61,9% în

cazul bărbaţilor şi 69,4% în cazul femeilor).

Rata de ocupare a forţei de muncă la nivel naţional este în continuare scăzută, iar

şomajul este semnificativ, deşi rata acestuia este mai mică decât media europeană. Din

această perspectivă, în viitor programele naţionale de reformă şi politicile în domeniul forţei

de muncă în România trebuie să se axeaze pe atragerea şi menţinerea mai multor persoane în

muncă, prin preocuparea privind reducerea costurilor nesalariale, prin flexibilizarea

dispoziţiilor contractuale, prin dezvoltarea sistemului educaţional şi al formării profesionale şi

prin sporirea

capacităţii serviciilor publice de ocupare a forţei de muncă.1

III. Descrierea indicatorilor analizați, a surselor de colectare şi a metodei de calcul

Indicatorul 1 – Populația activă civilă pe sexe, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe

Definire indicator: Populația activă civilă caracterizează oferta potențială de forță de muncă și

gradul de ocupare a populației cuprinzând populația ocupată civilă și șomerii înregistrați.

Formula de calcul: Pac = Poc + S unde: Poc = populatia ocupata civila; S = someri

Periodicitate indicator: Anuală

Sursă: Institutul Național de Statistică

Metodă de calcul: analiză longitudinală și corelații între indicatori

Indicatorul 2 –Rata șomajului înregistrat la sfârșitul lunii, pe sexe, macroregiuni, regiuni de

dezvoltare și județe

Definire indicator: Rata somajului înregistrat reprezintă raportul dintre numărul șomerilor

(înregistrați la agențiile pentru ocuparea forței de muncă) și populația activă civilă (șomeri +

populație ocupată civilă, definită conform metodologiei balanței forței de muncă).

Periodicitate indicator: Lunară


1 Date preluate din studiul “Perspectivele pieţei muncii din România în contextul Strategiei Europa 2020”





Indicatorul 3 – Cheltuieli anuale cu protecția socială a șomerilor după categorii de cheltuieli,

macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe

Definire indicator: Cheltuielile cu protecția socială a șomerilor cuprind:

- Ajutorul de șomaj și ajutorul de integrare profesională reprezintă sumele acordate, la

cererea persoanelor indreptățite, potrivit Legii nr.1/1991, republicată în anul 1994 și

completată prin Ordonanța de Urgență a Guvernului nr.47/1997, pe o perioadă de cel

mult 270 de zile calendaristice.

- Indemnizatia de șomaj (conform Legii nr.76/2002 privind sistemul asigurarilor pentru

șomaj și stimularea ocupării forței de muncă intrată în vigoare la data de 1 martie

2002) reprezintă o compensație partială a veniturilor care se acordă persoanelor aflate

în somaj, ca urmare a pierderii locului de muncă sau absolvenților instituțiilor de

învățământ și militarilor care au efectuat stagiul militar și care nu s-au putut încadra în

munca și venituri de completare (conform O.U.G. nr.170/2001 privind atenuarea

impactului social ca urmare a procesului de reorganizare a sectorului producției de

apărare, O.U.G. nr.175/2002 privind industria de apărare, O.U.G. nr.8/2003 privind

stimularea procesului de restructurare, reorganizare și privatizare a unor societati

naționale, companii naționale și societăți comerciale cu capital majoritar de stat,

O.U.G. nr.113/2003 privind protecția socială a salariaților disponibilizați prin

concedieri colective din sectorul sanitar, în cadrul procesului de restructurare și

reorganizare și O.U.G. nr. 115/2003 privind privatizarea Societății Comerciale Roman -

S.A.Brasov și constituirea parcului industrial pe platforma Societatii Comerciale Roman

- S.A.Brasov).

- Alocația de sprijin reprezintă suma ce s-a acordat persoanelor care au beneficiat de

ajutorul de șomaj, sau ajutorul de integrare profesională și care nu au putut să se

încadreze în muncă. Alocația de sprijin se acordă pe o perioadă de cel mult 18 luni

(conform Legii nr.1/1991, republicată în anul 1994 si completată prin O.U.G.

nr.47/1997).




- Cheltuieli pentru formarea profesională reprezintă cheltuielile efectuate pentru

calificarea, recalificarea, perfecționarea și specializarea persoanelor aflate în căutarea

unui loc de muncă; formarea profesională se realizează prin cursuri, stagii de practică

și specializare, organizate pe niveluri de pregătire, pe baza planului național de

formare profesională.

- Plata absolvenților reprezintă suma acordată angajatorilor care au încadrat în munca

pe durata nedeterminată, absolvenți ai unor instituții de învățământ. Suma lunară se

stabilește conform Legii nr.76/2002 - art.80, alin.1 cu modificprile și completările

ulterioare.

- Plățile pentru stimularea șomerilor care se angajeazp înainte de expirarea perioadei de

șomaj reprezintă sumele plătite în completarea veniturilor salariale, șomerilor (cu

experiență în muncă și absolvenților instituțiilor de învățământ) conform Legii

nr.76/2002 - art.72 și art. 73 cu modificările și completările ulterioare.

- Plățile pentru stimularea mobilității forței de muncă reprezintă sumele acordate ca

prime de încadrare persoanelor (șomere) care se încadrează în muncă înainte de

expirarea perioadei in care beneficiază de indemnizație de șomaj, într-o localitate

situată la o distanță mai mare de 50 km de localitatea în care își au domiciliul stabil și

ca prime de instalare persoanelor (șomere) care se încadrează în muncă înainte de

expirarea perioadei în care beneficiază de indemnizatie de șomaj, într-o altă localitate

și, ca urmare a acestui fapt, își schimbă domiciliul. Primele de încadrare și de instalare

se stabilesc conform Legii nr. 76/2002 art. 74, 75, 76 cu modificările și completările

ulterioare.

- Plățile pentru stimularea angajatorilor care încadrează șomeri din categoria

defavorizați reprezintă sumele acordate angajatorilor care au încadrat în muncă pe

durată nederminată, absolvenți din rândul persoanelor cu handicap. Suma lunară se

stabilește conform Legii nr.76/2002 - art.80, alin.2 cu modificările și completările

ulterioare.

- Plățile compensatorii efectuate în cadrul programelor de restructurare, privatizare și

lichidare reprezintaă sumele acordate persoanelor cărora li s-au desfăcut contractele




individuale de muncă ca urmare a concedierilor colective (O.G. nr.7/1998 si O.U.G.

nr.98/1999 cu modificările și completările ulterioare).

- Alte cheltuieli cuprind sumele acordate sub formă de credite intreprinderilor mici și

mijlocii pentru înființarea de noi locuri de muncă, precum și cele necesare

administrării fondului pentru plata ajutorului de șomaj.







IV. Descrierea situației prezente şi a tendințelor evolutive

Indicatorul 1 – Populația activă civilă pe sexe, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe

Perioada analizată: 2002 - 2011

Conform datelor oferite de către Institutul Național de Statistică la începutul anilor

'90, populaţia activă civilă a României a cunoscut o evoluţie uşor ascendentă, culminând cu

efectivul de 11.387 mii persoane active civile, înregistrat în anul 1992, cel mai mare nivel

atins până în prezent. După o stagnare de doi ani, populaţia activă a intrat într-un declin

accelerat şi, în numai doi ani (1995 şi 1996), s-a redus cu aproape 1,2 milioane persoane

active civile. Ritmul scăderii s-a diminuat începând cu anul 1997., astfel că, în anul 2009,

populaţia activă civilă a fost de 9.120 mii persoane așa cum se poate observa și în graficul de

mai jos.

Graficul 1. Evoluţia populaţiei active din România în perioada 2002 - 2011

După cum putem observa și în graficul de mai sus, după ce indicatorul a înregistrat o

evoluție ascendentă în perioada 2005 – 2008, avem de-a face cu o evoluție descendentă

accelerată. Momentul care a marcat începerea declinului este anul 2008, anul începerii crizei

economice mondiale. Odată cu declanșarea crizei, printre primele efecte, s-a înregistrat o

scădere a numărului de firme, fapt care a dus la o scădere a populației active din țara noastră,

9089,6

8964,4

8796,2

8913,4 8929,8

9093,7

9150,4 9120,1

8998,3

8826,5

8600

8700

8800

8900

9000

9100

9200

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011




fapt confirmat și de graficul de mai sus. Un alt motiv pentru prelungirea perioadei de declin al

indicatorului analizat în perioada 2008 – 2011 îl constituie și lipsa unor politici solide și

eficiente de contracarare a efectelor crizei.

În anul 2011 populația activă înregistra valoarea de 8826,5 mii de persoane, această

valoare reprezentând 42% din total populație. Raportată la valoarea înregistrată în anul

anterior se observă o scădere a numărului de persoane active.

În ceea ce privește rata de activitate a resurselor de muncă se observă o scădere cu

1,6% comparativ cu anul anterior, valoarea înregistrată fiind de 64%.

Un factor foarte important care a dus la scăderea populației active o constituie

creșterea din ultimii ani a nivelului de îmbătrânirea a populației. Astfel, se înregistrează o

creșere semnificativă a numărului pensionarilor.

Raportându-ne la nivel de județ, ponderea pensionarilor raportată la totalul populației

ne prezintă județele Hunedoara, Vâlcea și Bihor ca fiind județele în care se înregistreaza cele

mai ridicate valori, Hunedoara – 27,1%, Vâlcea – 25,6% și Bihor 25,3% iar la polul opus,

județele în care sunt înregistrate cele mai scăzute valor gasim județele Botoșani – 17,4%,

Vrancea – 17,4% și Bistrița-Năsăud – 17,6%, așa cum reiese din tabelul de mai jos.

Nr. crt.

Județ Număr pensionari

Procent din totalul populației

1. Hunedoara 125.497 27,1

2. Vâlcea 104.302 25,3

3. Bihor 159.203 25,3

4. Caraș-Severin 79.976 24,8

5. Prahova 198.719 24,4

6. Teleorman 97.101 24,3

7. Mureș 140.706 24,2

8. Sălaj 58.286 24,1

9. Argeș 152.982 23,9

10. Cluj 162.232 23,5

11. Sibiu 99.786 23,5

12. Brașov 138.756 23,2

13. Dolj 162.738 23,1

14. Arad 104.096 22,9

15. Alba 85.027 22,8

16. Buzău 109.526 22,7

17. Harghita 73.808 22,7

18. Brăila 81.131 22,6

19. Maramureș 115.147 22,5

20. Dâmbovița 118.695 22,4




21. București 498.507 22

22. Giurgiu 61.626 22

23. Timiș 148.025 21,8

24. Satu Mare 79.340 21,7

25. Călarași 67.226 21,5

26. Neamț 117.778 21

27. Olt 97.459 21

28. Gorj 78.812 20,9

29. Suceava 145.518 20,6

30. Ialomița 59.359 20,6

31. Mehedinți 59.484 20,4

32. Bacău 145.395 20,3

33. Galați 123.803 20,3

34. Covasna 44.412 20

35. Constanța 136.175 18,8

36. Vaslui 81.201 18

37. Iași 146.720 17,8

38. Tulcea 43.904 17,8

39. Bistrița-Năsăud 55834 17,6

40. Vrancea 68.242 17,5

41. Botoșani 77.896 17,4

Tabelul 1. Ponderea pensionarilor raportată la total populație la nivel de județ an 2011

Indicatorul 2 –Rata șomajului înregistrat la sfârșitul lunii, pe sexe, macroregiuni, regiuni de

dezvoltare și județe

Perioada analizată: 2002 - 2011

În ţara noastră, rata şomajului este calculată în două moduri diferite. În primul rând,

rata şomajului Biroului Internaţional al Muncii (BIM) este calculată de Institutul Naţional de

Statistică, potrivit BIM, după realizarea anchetei forţei de muncă din gospodării. În penultimul

trimestru din anul 2011, se înregistrează o rată de 7,2%, potrivit studiilor realizate de INS la

sfârsitul aceluiaşi an.

În al doilea rând, rata şomajului calculată de Agenţia Naţională pentru Ocuparea Forţei

de Muncă (ANOFM) în funcţie de numărul şomerilor, la sfârşitul anului 2011 era de 5,1 %, cu

un număr de 461 mii şomeri.

Situația ratei șomajului pe regiuni situația se prezintă în felul următor: în Sud-Vest şi

Sud s-au înregistrat cele mai mari rate ale şomajului, de 7,64%, respectiv 6,27%. Regiunile

care înregistrează cele mai mari rate ale şomajului şi restructurare economică sunt cele în




care predomină activităţile agricole. La polul opus, cu nivel scăzut al ratei şomajului, putem

aminti: Bucureşti 1,97%, Vest 3,6% şi Nord-Vest 4,27%.

În prezent, în condiţiile crizei economice care încă persistă în Europa, economia

românească se confruntă cu probleme serioase în domeniul utilizării forţei de muncă, cu o

serie de distorsiuni pe piaţa muncii, care se traduc prin coexistenţa unui deficit de forţă de

muncă, în anumite ramuri economice sau zone geografice, dublată de o creștere a ratei

șomajului.

După structura şomajului, având în vedere nivelul de şcolarizare, şomerii cu studii

primare, gimnaziale şi profesionale deţin cea mai ridicată pondere în rândul persoanelor care

apelează la agenţiile judeţene de ocupare a forţei de muncă în vederea găsirii unui loc de

muncă, ponderea fiind de 70%. Persoanele aflate în şomaj cu studii liceale şi post-liceale

reprezintă 22%, şi cele care au absolvit studii universitare numai 8%.

Şomajul, într-o accepţiune generală poate fi considerat una din disfuncţiile majore ale

pieţei muncii. Nu este întotdeauna aşa. Şomajul, într-o economie modernă, îşi are locul său.

Problemele principale sunt legate de dimensiunea sa, de distribuţia sa în grupele de

populaţie, de persistenţa sa în cazul unei persoane sau a unui grup de persoane, de cât de

mare ar trebui să fie indemnizaţia de şomaj în raport cu salariul şi pe ce perioadă ar trebui

acordată etc.

La nivelul întregii Uniuni Europene, în anul 2010 existau înregistraţi peste 23 milioane

de şomeri, reprezentând aproximativ 9,7% din forţa de muncă, comparativ cu 17 milioane

şomeri, respectiv 7,2% din forţa de muncă, în anul 2007, an premergător crizei.

Pentru 2010, se observă că ratele mici ale şomajului predomină în centru Europei,

unde există state cu rate sub media europeană, precum Austria (4,4%), Olanda şi Luxemburg

(4,5%), Germania, Cehia şi Danemarca (7,1%, 7,3% şi respectiv 7,4%), etc. În zonele sud-

vestice şi estice, predomină ratele mari, unde sunt ţări ce înregistrează rate peste media

europeană, precum ţările baltice (având rate de peste 16%), Slovacia (14,4%), Grecia (12,6%),

Ungaria (11,2%), Spania, care deţine recordul (20,1%), Portugalia (12%).

Pentru a avea imagine completă a evoluției indicatorului analizat la nivelul țării

noastre, dar și pentru a identifica care sunt punctele de inflexiune ale evoluției acestuia vom




prezenta centralizat, sub formă grafică, evoluția indicatorului la nivel de județ pentru perioada

2002 – 2011. Evoluția pentru fiecare an din perioada supusă analizei, raportată ca pondere

din total șomeri, este prezentată la Anexe.

Graficul 31. Rata șomajului pe județe 2002 – anul 2011

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

ALB

A

AR

AD

AR

GES

BA

CA

U

BIH

OR

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

BO

TOSA

NI

BR

AIL

A

BR

ASO

V

BU

ZAU

CA

LAR

ASI

CA

RA

S-SE

VER

IN

CLU

J

CO

NST

AN

TA

CO

VA

SNA

DA

MB

OV

ITA

DO

LJ

GA

LATI

GIU

RG

IU

GO

RJ

HA

RG

HIT

A

HU

NED

OA

RA

IALO

MIT

A

IASI

ILFO

V

MA

RA

MU

RES

MEH

EDIN

TI

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI

MU

RES

NEA

MT

OLT

PR

AH

OV

A

SALA

J

SATU

MA

RE

SIB

IU

SUC

EAV

A

TELE

OR

MA

N

TIM

IS

TULC

EA

VA

LCEA

VA

SLU

I

VR

AN

CEA

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

Urmărind evoluția ratei șomajului pentru perioada supusă analizei se pot observa

două perioade distincte. O primă perioadă este cuprinsă între anii 2002 și 2007, perioadă în

care se înregistrează o evoluție constantă a indicatorului, cu o ușoară tendință ascendentă. În

această perioadă cele mai scăzute valori au fost înregistrate în Ilfov, Bihor, Arad și București

cu valori cuprinse între 0,80% - 1,40% din total șomeri iar la polul opus întâlnim județele

Ialomița, Vâlcea, Galați și Mehedinți, unde sunt înregistrate valori cuprinse între 3,10% - peste

4,50% din total șomeri. A doua perioadă este cuprinsă între anii 2008 și 2011, această

perioadă fiind marcată de începerea crizei economice. Așa cum spuneam și mai sus, unul

dintre primele efecte ale crizei a fost scăderea numărului de locuri de muncă fapt ce a dus la o

creștere a ratei șomajului. În perioada 2008-2009 se observă o creștere a valorii indicatorului,

iar începând cu anul 2010 se înregistrează o ușoară ameliorare situației ratei șomajului, astfel

că în anul 2011 se menține tendința descrescătoare a acestuia față de anul precedent.

În perioada 2009 – 2011, la nivel regional, numărul şomerilor s-a redus în 4 judeţe şi

anume Dolj (-1.011 persoane), Iaşi (-375 persoane), Maramureş (-348 persoane), Neamţ (-201

persoane) iar în Bucureşti numărul acestora s-a micşorat cu 32 de persoane. Măriri ale

numărului de şomeri sunt înregistrate în Galaţi (+822 persoane), Alba (+773 persoane),

Suceava (+666 persoane), Covasna (+491 persoane), Vâlcea (+466 persoane), Bistriţa – Năsăud

(+360 persoane) şi Cluj (+326 persoane). Judeţele care au ponderea cea mai mare a şomerilor

care nu au primit indemnizaţie sunt: Teleorman (cu 77,20%), Buzău (cu 74,72%), Dolj (cu

74,13%), Galaţi (cu 73,24), Brăila (cu 72,69%) şi Covasna (cu 72,24%).

O structurare a șomajului pe pe grupe de vârstă ne arată că, la sfârșitul anului 2011,

avem următoarea situație:

între15 și 24 de ani - 81.911 şomeri (3,3% din populația cu vârsta cu vârsta între 15 şi 24

de ani);

între 25 şi 29 de ani - 35.494 şomeri (10,8% din populația cu vârsta între 25 şi 29 de ani);




între 55 și 69 ani - 56.599 şomeri (1,57% din populația cu vârsta între 55 şi 69 de ani).

Structura şomerilor în funcţie de vârstă şi-a menţinut tendinţa în ultimii trei ani ai

perioadei analizate, perioada de criză neinfluenţând-o în mare măsură. Majoritatea şomerilor,

aproximativ 276.900 persoane (73% din total șomeri), aparţin mediului rural.




Având ca reper domeniul de activitate, la sfârșitul perioadei analizate, repartizarea

șomerilor pe ocupaţii arăta astfel:

industria prelucrătoare - 71.157 persoane;

agricultură - 66.403 persoane;

întreţinerea de drumuri, şosele, poduri, baraje - 32.184 persoane;

construcţia de locuinţe - 27.467 persoane;

transporturi şi manipulanţi mărfuri - 26.219 persoane;

constructori şi montatori de structuri metalice - 13.295 persoane;

vânzători în magazine şi pieţe - 12.500 persoane;

personal specializat pentru îngrijire şi supraveghere la domiciliu - 8.239 persoane;

mecanic, montator şi reparator de maşini agricole şi industriale - 6.468 persoane;

mecanic, montator şi reparator de autovehicule - 5.347 persoane.

Pentru contracararea creșterii ratei șomajului au fost luate o serie de măsuri active

care au vizat informarea şi consilierea profesională, medierea muncii și ocuparea prin cursuri

de formare profesională, așa cum s-a întâmplat și prin implementarea Programului Naţional

de Ocupare a Forţei de Muncă.

În anul 2011, numărul de persoane încadrate în câmpul muncii prin punerea în

aplicare a Programului Naţional de Ocupare a Forţei de Muncă era de 366.113 persoane aflate

în şomaj, comparativ cu 377.772 persoane cât se înregistrau în anul 2010, fapt datorat crizei

economice.

Având în vedere provenienţa, tot în 2011, cel mai mare număr de persoane încadrate

la locul de muncă a fost înregistrat de următoarele regiuni: Nord-Est cu 79.839 încadrări (2,44%

din populația activă) şi Sud-Muntenia cu 50.619 încadrări (1,64% din populația activă).

Dintre cele 366.113 persoane care au găsit loc de muncă prin PNOFM în 2011, 39,69%

au fost femei şi 60,31% bărbaţi, comparativ cu aceeaşi perioadă a anului 2010, când situaţia

era următoarea: persoane de sex feminin – 41,72% şi persoane de sex masculin - 58,28%.

În Municipiul Bucureşti au fost încadrate cele mai multe persoane de sex feminin -

10.742, urmat de judeţul Timiş – cu 9.007, judeţul Suceava – cu 7.892, şi judeţul Neamţ – cu

7.582. Structura persoanelor încadrate prin Programul Naţional de Ocupare a Forţei de Muncă




din cadrul grupurilor ţintă a fost următoarea: 5.492 persoane de etnie rromă, 815 persoane cu

dizabilităţi, 94 persoane tinere care au ieşit din sistemul de protecţie socială, 19.901 şomeri

pe o perioadă lungă, 13 deţinuţi eliberaţi şi 36 persoane cu cetăţenie străină.

În funcţie de măsurile active ale Programului de Ocupare, la finele perioadei analizate,

structura este următoarea:

- Medierea muncii deţine cea mai mare pondere (83,64%) în numărul total al

persoanelor încadrate prin PNOFM în anul 2011, procentul cel mai mare în înregistrându-l

regiunile Nord-Est cu 21,90%, Sud, Muntenia, cu 14,16%, Vest cu 13,89%. În schimb, cea mai

mică pondere se înregistrează în Bucureşti-Ilfov cu 6,49%.

În acelaşi an, din numărul total al indivizilor încadraţi prin mediere, 66,58% au fost

angajaţi cu contract pe perioadă nedeterminată şi restul de 33,42% cu contract pe perioadă

determinată, comparativ cu aceeaşi perioadă a anului precedent, când din numărul total al

celor încadraţi prin mediere, 68,15% au fost angajaţi cu contract pe perioadă nedeterminată şi

31,85% cu contract pe perioadă determinată.

- Consilierea şi informarea profesională deţineau, în anul 2011, 16,73% din numărul

total al persoanelor încadrate, comparativ cu 17,15% cât erau în anul precedent. Zonele cu o

pondere mai mare sunt: Nord-Vest cu 19,28%, Nord-Est cu 19,23% şi Bucureşti-Ilfov care are

cea mai mică valoare, 2,53%.

- Angajarea ca urmare a parcurgerii unor cursuri de formare profesională, care este o

măsură activă şi în anul 2011, deţinea procentul de 4,04% din totalul realizărilor la nivel

naţional, comparativ cu 4,45% cât era în anul 2010.

În totalul măsurilor, ponderea cea mai mare referitor la numărul total al persoanelor

încadrate prin parcurgerea unor cursuri de formare profesională, este deţinută de regiunea

Sud-Vest, Oltenia, cu 18,07%, precedată de regiunea Nord-Est cu 17,48%, în timp ce regiunea

cu ponderea cea mai scăzută este Bucureşti-Ilfov, care deţine 2,83%.

Un alt fenomen care a avut efect negativ asupra evoluției pieței forței de muncă din

România îl reprezintă creșterea migrației a forței de muncă. Migraţia a fost şi este una din

vulnerabilităţile majore ale pieţei forţei de muncă româneşti din cauza lipsei de forţă de

muncă calificată. Potrivit Raportului Naţional al Dezvoltării Umane la ora actuală, aproximativ




2 milioane de români (10% din populaţia ţării) erau angajaţi în străinătate în activităţi

nesezoniere, principalele ţări de destinaţie ale emigranţilor pentru muncă au fost: Italia (40%

dintre emigranţii pentru muncă), Spania (18%), Germania (5%), Ungaria (5%), Israel (6%).

O consecinţă a tranziţiei economice din România a fost mutaţia unei părţi a forţei de

muncă rămasă fără locuri de muncă către forme informale de lucru. În pofida creşterii

economice susţinute în ultimii ani, munca informală în România continuă să existe şi chiar în

unele perioade să crească. Munca informală există în principal în agricultură (în formă de

agricultură de subzistenţă), dar şi în sectoarele: construcţii, comerţ, servicii la domiciliu,

transport, sănătate şi educaţie. Astfel, în anul 2010, ponderea muncii informale în populația

ocupată era de 30,8% din totalul populaţiei ocupate (faţă de 24,4% în anul 2008). Confrom

analizelor realizate de către Banca mondială, orașele în care s-a înregistrat cel mai mare

număr al persoanelor care lucrau în altă localitate decât cea de reședință la finele perioadei

analizate sunt: București, Ploiești, Brașov, Craiova, Cluj-Napoca, Timișoara, Iași și Constanța.

Acest aspect este relevant pentru politicile și strategiile de dezvoltare teritorială care trebuie

să cuprindă măsuri prin care să reducă fenomenul de migrație a forței de muncă. Toate cele

spuse mai sus scot în evidență necesitatea aplicării unor politici eficiente pentru inserția pe

piața muncii a șomerilor.

La nivel național sunt alocate resurse financiare importante pentru cheltuieli ce

vizează protecția socială a șomerilor. Tipurile de cheltuieli ce intră în această categorie sunt

următoarele:

- Indemnizație de șomaj (șomeri cu experiență în muncă);

- Indemnizație de șomaj (șomeri fară experiență în muncă);

- Alocație de sprijin;

- Cheltuieli pentru formarea profesională;

- Plata absolvenților;

- Plăți pentru stimularea absolvenților

- Plăți pentru stimularea șomerilor care se angajează înainte de expirarea perioadei de

șomaj;

- Combaterea marginalizării sociale;




- Plăți pentru stimularea mobilității forței de muncă;

- Plăți pentru stimularea angajatorilor care angajează șomeri din categoria defavorizați;

- Plăți compensatorii efectuate în cadrul programelor de restructurare, privatizare și

lichidare.

Indicatorul 3 – Cheltuieli anuale cu protecția socială a șomerilor după categorii de

cheltuieli, macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe

Pentru a avea o imagine clară a resurselor financiare utilizate pentru implementarea

măsurilor de protecție socială a șomerilor dar și asupra evoluției ratei șomajului, am realizat

următoarea analiză, care ne prezintă nivelul cheltuielile anuale cu protecția socială a

șomerilor raportat atât la rata șomajului, cât și la populația activă (dimensiunea bulei

reprezentând procentul populației active la nivel de județ din valoarea totală). Perioada

supusă analizei este 2002 -2011. În continuare vom prezenta, sub forma unor grafice

evoluțiile pentru perioadele relevante acestei analize (anul 2002, anul 2008 și anul 2011).

Pentru celelalte perioade reprezentările grafice sunt trecute la Anexe.

Graficul 12.Cheltuielile anuale cu protecția socială a șomerilor raportate la rata șomajului pe județe – anul 2002

(Tabel 11 – date Cheltuielile anuale cu protecția socială a șomerilor raportate la rata șomajului – anul 2002)

ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%

BIHOR 03% BISTRITA-NASAUD 01% BOTOSANI 02% BRAILA 02%

BRASOV 03%

BUZAU 02% CALARASI 01%

CARAS-SEVERIN 02% CLUJ 04% CONSTANTA 03%

COVASNA 01%

DAMBOVITA 02% DOLJ 03%

GALATI 03%

GIURGIU 01% GORJ 02%

HARGHITA 02%

HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01% IASI 04%

ILFOV 01% MARAMURES 02% MEHEDINTI 01%

MUNICIPIUL BUCURESTI 09%

MURES 03% NEAMT 03%

OLT 02%

PRAHOVA 04%

SALAJ 01% SATU MARE 02%

SIBIU 02% SUCEAVA 03% TELEORMAN 02%

TIMIS 03% TULCEA 01%

VALCEA 02%

VASLUI 02%

VRANCEA 02% 0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Rata șomajului

șom

eri

lorC

he

ltu

ieli

anu

ale

cu

pro

tecț

ia s

oci

ală

a șo

me

rilo

rCh

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor





ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03% BACAU 03%

BIHOR 03% BISTRITA-NASAUD 01% BOTOSANI 02%

BRAILA 02%

BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%

GORJ 02%

HARGHITA 02%

HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02%

OLT 02%

PRAHOVA 03%


SIBIU 02%

SUCEAVA 03%

TELEORMAN 02% TIMIS 04%

TULCEA 01%

VALCEA 02% VASLUI 02%

VRANCEA 02%

0

20000000

40000000

60000000

80000000

100000000

120000000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului





ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03% BACAU 03%

BIHOR 03%

BISTRITA-NASAUD 02% BOTOSANI 02% BRAILA 01%

BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%

CARAS-SEVERIN 01%

CLUJ 04% CONSTANTA 03%

COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%

GORJ 02% HARGHITA 02%

HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02% MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02%

OLT 02%

PRAHOVA 03%


SIBIU 02%

SUCEAVA 03%

TELEORMAN 02%

TIMIS 04%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

50000000

100000000

150000000

200000000

250000000

0 2 4 6 8 10 12

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului

Anul 2002 (primul an din perioada analizată) prezintă o distribuție echilibrată la nivel

de județ a cheltuielilor cu protecția socială a șomerilor (toate valorile s-au încadrat în

intervalul 65.000 mil lei – 600.000 mil lei, exceptând Municipiu București) raportându-ne atât

la nivelui ratei șomajului cât și la ponderea în totalul populației active. Astfel, exceptând

Municipiul București, în care regăsim 9,0% din populația activă a României și o pondere a

cheltuielilor cu protecția socială a șomerilor de 16,61% din total cheltuieli, pentru celelalte

județe ponderea cheltuielilor cu protecția socială a șomerilor, indiferent de rata șomajului și

de ponderea populației active, se încadrează în intervalul 0,6% din total cheltuieli (valoare

înregistrată în Satu Mare) și 5,2% din total cheltuieli (valoare înregistrată Prahova).

Începând cu anul 2003 observăm, pentru o serie de județe evoluții oscilante ale

valoarilor înregistrate pentru cheltuielile cu protecția socială a șomerilor, pentru unele dintre

ele chiar contradictorii dacă ne raportăm la ceilalți doi indicatori analizați (rata șomajului și

ponderea la populația activă). Astfel, în județul Galați, în condițiile în care se înregistrează o

scădere a ratei șomajului cu 2,11% față de anul precedent și o scădere cu 0,1% a ponderii la

populația activă, ponderea în total cheltuieli cu protecția socială a șomerilor s-au dublat

ajungând la 7,40%. După ce în anul 2004 cheltuielile cu protecția socială a șomerilor

înregistrează o usoară scădere în anul 2005 acestea cresc cu 35,3% față de anul 2002.

Aceiași situație o întâlnim și pentru județul Brașov unde, in anul 2002 cheltuielile cu

protecția socială a șomerilor aveau o pondere de 5,05% din total cheluieli, doi ani mai târziu

ponderea acestora a crescul la 7,96% din total cheltuieli în condițiile în care rata șomajului a

înregistrat o scădere, iar în anul 2005 are o pondere de 8,42% din total cheltuieli, apropiindu-

se foarte mult de valoare înregistrată în Municipiul București (9,97%) în acel an. Evoluții

asemănătoare întâlnim și pentru județele Alba, Hunedoara și Prahova.

La polul opus întâlnim județele Satu Mare, Giurgiu, Ilfov, Vrancea și Sălaj unde în anul

2002 ponderea media cheltuielilor cu protecția socială a șomerilor era de 0,7% ajungând în

anul 2005 la 0,9%.

Începând cu anul 2007 se înregistrează o creștere a cheltuielilor cu protecția socială a

șomerilor la nivelul întregii țări, creștere care se menține până în anul 2009, când se

înregistrează o creștere cu 239,98% față de anul 2002. Trebuie să menționăm faptul că, pe

lângă sumele alocate de la bugetul de stat pentru protecția șomerilor un aport important îl au

sumele provenite din implementarea proiectelor finanțate din fonduri europene, proiecte

care au vizat aplicarea unor măsuri prin care s-a urmărit ajutarea șomerilor.




Anul 2010 marchează începutul unui trend descendent al valoriilor înregistrate pentru

cheltuielile cu protecția socială a șomerilor la nivelul întregii țări, trend care se menține până

în prezent.

Cheltuielile anuale cu protecția socială a șomerilor raportate la rata șomajului pe județe – anul 2002

În anul 2011, din numărul total de 366.113 persoane, doar 5,25% (adică 19.223

persoane) au primit alocaţii, acestea fiind acordate numai acelora care găsesc un loc de

muncă înainte de a expira perioada indemnizaţiei de şomaj, comparativ cu 7,68% (adică

29.019 persoane) cât erau în aceeaşi perioadă din anul anterior.

Pentru combaterea șomajului au fost luate o serie de măsuri fiind create bazele

instituţionale şi legislative ale (re)calificării forţei de muncă, însă aceste instituţii sunt nou

create, insuficient dotate din punct de vedere tehnic cât şi cu personal calificat. Pe de altă

parte, firmele din sectorul privat nu au o forţă suficient de mare pentru a oferi locuri de

muncă, şi de aceea procesul de recalificare și inserție pe piața muncii este unul foarte lent.

Rata de cuprindere a celor aflaţi în şomaj încadrați prin programe ce vizează ocuparea

forței de muncă este, în continuare, redusă şi fluctuantă iar legătura dintre nevoile pieţei

muncii şi oferta de calificare a instituţiilor este slabă, fragilă, fapt susținut și de evoluția

numărul persoanelor încadrate prin PNOFM în perioada 2010-2011 (sursa INS).

Implementarea de măsuri de antrenare a angajatorilor în vederea încadrării pe piaţa

muncii a persoanelor defavorizate prin PNOFM, s-a manifestat în anul 2011, prin adoptarea

măsurilor următoare:

• acordarea de subvenţii pentru încadrarea şomerilor cu vârsta mai mare de 45 ani sau

a şomerilor care susţin familii monoparentale, ponderea acestei măsuri în anul 2011 este de

5,55% din beneficiarii PNOFM, comparativ cu 3,77% pentru 2010;

• acordarea de subvenţii pentru încadrarea în muncă a absolvenţilor din instituţiile de

învăţământ: 1,80% în 2011, faţă de 1,47%, pentru anul 2010. Din numărul total al




absolvenţilor încadraţi, 7,20% erau absolvenţi ai SAM (şcoli de arte şi meserii), 40,56%

absolvenţi ai învăţământului postliceal şi 52,24% absolvenţi de învăţământ superior,

comparativ cu anul anterior când s-au înregistrat 5,42% absolvenţi ai SAM, 38,43% absolvenţi

ai învăţământului postliceal şi 56,14% absolvenţi ai învăţământului superior.

• acordarea de subvenţii pentru încadrarea persoanelor cu dizabilităţi: 0,06% din

program, menţinându-şi acelaşi nivel ca şi în anul 2010;

• o altă măsură o constituie încurajarea mobilităţii forţei de muncă. Din cele 3.179

persoane, 33,28% au găsit un loc de muncă într-o localitate care se află la mai mult de 50 km

distanţă faţă de localitatea în care locuiesc, în timp ce 66,72% persoane au decis să îşi

schimbe domiciliul ca urmare a angajării.

• punerea la dispoziţie a unor servicii de asistenţă şi consultanţă pentru demararea

unei activităţi independente sau în vederea iniţierii unei afaceri pe cont propriu. Această

măsură deţine un procent de 0,07% (adică 264 persoane) în anul 2011 comparativ cu 0,13%

(adică 507 persoane) pentru anul anterior.

V. Concluzii şi recomandări

O primă concluzie este aceea că populaţia tânără, cea din mediul rural, precum şi

femeile și rromii trebuie să constituie o prioritate pentru politicile de ocupare a forţei de

muncă.

Propunerile pentru deschiderea pieţei muncii formală pentru grupurile vulnerabile

sunt următoarele:

- implementarea unor programe care să vizeze inseția pe piața muncii a grupurilor

vulnerabile, programe finanțate din surse extrabugetare (prin accesarea de fonduri

europene nerambursabile);

- monitorizarea pe termen lung a indicatorilor utilizati în analiza acestei teme;

- o creștere a măsurilor active de ocupare temporară a populaţiei;

- implementarea unor programe care să vizeze integrarea pe piața muncii a categoriilor

defavorizate.




Potrivit Comisiei Naţionale de Prognoză totalul populaţiei ocupate se va mări în anul

anului 2014 cu aproximativ 3,3% comparativ cu 2010, sporirea fiind progresivă de la un an la

altul până la sfârşitul perioadei ce s-a analizat. Numărul şomerilor preconizat pentru sfârşitul

lui 2014 va fi mai mic cu 18% în comparaţie cu cel din 2010, rata şomajului se va situa la 6,6%.

Producţia industrială va cunoaşte un ritm de accelerare mai accentuat pe ramuri precum:

extracţia de minereuri metalifere, fabricarea de produse farmaceutice, fabricarea produselor

nemetalice, industria de construcţii metalice, fabricarea de autovehicule ale transportui

rutier.

În acest context este indicată încurajarea populație active neocupate și a șomerilor să

urmeze cursuri de reconversie profesională pentru a-și crește sansele la angajare.

Piaţa muncii necesită tot mai mult calificări de înalt nivel, o capacitate crescută de

adaptare şi inovare, altfel spus locuri de muncă care necesită aşanumite competenţe digitale.

Toate acestea în condiţiile în care economia UE duce lipsă de personal cu înaltă calificare în

domeniul Tehnologiei Informaţiei şi Comunicaţiilor (TIC). Astfel, conform Eurostat, la nivelul

anului 2008, doar 31,1% din populaţia ocupată avea studii superioare în UE, comparativ cu

40% în SUA şi peste 50% în Japonia. În acest context, stimularea participării tinerilor poate

contribui esenţial la creșterea dinamică viitoare a economiei.

Rata abandonului școlar înregistrează o valoare ridicată, în anul 2012 fiind de 17,5%

dacă ținem cont de faptul că obiectivul național pentru 2020 este de 11,3%. Cifrele nostre

sunt însă mult peste media de 12,8%, media din Uniunea Europeană. Această valoare ridicată

conduce implicit la creşterea riscului de a deveni şomeri sau persoane inactive, care vor trăi în

sărăcie şi care vor apela la protecţie socială.

Recomandările pentru prevenirea și combaterea abandonului dar și pentru creșterea

competitivității forței de muncă din România la nivel european vizează următoarele aspecte:

- o restructurare a programelor curriculare pentru toate nivelurile de învâțământ

orientată în sensul formării unui set de cunoșttințe și deprinderi care să permită pe de o parte

o inserție cât mai ușoară a tinerilor pe piața muncii, și pe de altă parte o creștere a

competitivității forței de muncă din România în Europa;




- armonizarea competențelor formate (în special la nivelul învățământului superior) cu

cele solicitate de către angajatori. Acest lucru se poate realiza prin încurajara parteneriatelor

între universități și mediul de afaceri;

- susținerea tinerilor pe tot parcursul procesului educativ prin asigurarea unor servicii

de consiliere și orientare în carieră;

- integrarea şi consolidarea programelor UE de mobilitate, cele destinate

universităţilor şi cele destinate cercetătorilor (Erasmus, Erasmus Mundus, Tempus şi Marie

Curie) şi corelarea acestora cu resursele şi programele naţionale.




Tema 2. Distribuția venitului în România

I. Relevanța temei pentru demersul de elaborare a viitoarei Strategii de Dezvoltare Teritorială

a României.

Întotdeauna inegalitatea a fost percepută ca fiind foarte înaltă şi nedreaptă de

majoritatea populaţiei. Acest lucru se datorează decalajelor apărute între condiţiile de viaţă

ale celei mai mari părţi a populaţiei şi viaţa în condiţii de lux a celor bogaţi. Creșterea

veniturilor pentru o anumită categorie de populaţie, timp în care majoritatea nu au

posibilitatea de a obţine un loc de muncă, cu atât mai puţin a unuia care să permită realizarea

de venituri decente, este percepută, de asmenea, ca nedreaptă. În aceste condiții, pentru a

asigura premizele unei dezvoltări armonioase la nivel teritorial trebuie să avem în vedere

adoptarea unor măsuri care să ajute la echilibrarea accesul la venituri pentru întreaga

populație.

II. Contextul European și național

În cadrul procesului de convergenţă din Uniunea Europeană, analiza disparităţilor

regionale se poate realiza cu ajutorul următoarelor tehnici:

a) analiza dispersiei PIB pe locuitor (convergenţa sigma - σ) este construită pe baza ipotezelor

teoriei neoclasice: dezvoltarea regiunilor se va face către un anumit nivel de dezvoltare

comun;

b) economiile sărace tind să crească mai repede în comparaţie cu cele dezvoltate

(convergenţa beta - β). Această abordare este relevantă atunci când economiile regionale

deţin structuri diferite, iar bunăstarea (producţia) nu converge spre un nivel de dezvoltare

comun. Pe termen lung, la rate similare de creştere, diferenţele dintre regiuni staţionează.

Utilizând ca metode de analiză a discrepanțelor regionale în UE metoda dispersiei

aplicată indicatorului PIB la nivelul celor 271 de regiuni NUTS 2 pentru perioada 2002 -2010 la

care se adaugă curba Lorenz și indicele Gini observăm faptul că cea mai mare parte a statelor

membre UE prezintă la nivel regional un trend de scădere a valorii dispersiei PIB. Majoritatea

statelor membre prezintă, la nivel regional, o tendinţă de scădere a valorii dispersiei PIB

(valorile mici ale dispersiei PIB reprezintă un proces de convergenţă între regiunile supuse




analizei), excepţia fiind dată de grupul noilor state membre, care au prezentat anumite

creşteri ale valorii indicatorului, astfel:

pe ansamblul UE, la nivel regional, se constată o scădere a valorii dispersiei de la

32,4% la 27,5%, ceea ce se poate traduce printr-o tendinţă de creştere a convergenţei

regionale;

în ceea ce priveşte regiunile din noile state membre, se constată o tendinţă de

divergenţă dată de creşterea dispersiei: în Ungaria - de la 30,8% la 38,3%, Bulgaria - de

la 21,9% la 37,1%;

în România, se constată o creştere a dispersiei PIB la nivel regional, deci o accentuare

a discrepanţelor faţă de media UE, de la 20,8% la 31,3%;

de asemenea, au fost identificate creşteri în nivelul discrepanţelor regionale, atât în

noile state membre, cât şi în cele cu statut comunitar mai vechi: Cehia, Slovacia,

Portugalia, dar şi Marea Britanie (de la 20,4% la 24,2%);

în perioada analizată, Olanda a înregistrat cea mai mică valoare a dispersiei regionale a

PIB, de numai 11,6%, diferenţa faţă de anul de bază (2000) fiind relativ scăzută (de

numai 1%), dar în uşoară creştere.

Reducerea valorii dispersiei la nivelul UE-27, între anii 1999-2008, cu aproximativ 5%

arată o tendinţă clară spre convergenţă, susţinută puternic atât din Fondurile Structurale şi de

Coeziune, dar şi din eforturi financiare proprii fiecărui stat membru în parte, deoarece

dezvoltarea regională presupune un complex de măsuri şi resurse integrate şi corelate local,

regional, naţional şi comunitar.

Tendinţa relativă de convergenţă la nivelul celor 271 de regiuni din UE-27 este

susţinută şi de valorile curbei de concentrare Lorenz-Gini. Astfel, se poate observa că există o

tendinţă de apropiere a curbei Lorenz - Gini (anul 2008) faţă de prima bisectoare a ariei

pătratului, ceea ce înseamnă o tendinţă uşoară de convergenţă la nivel regional (cu cât curba

de concentrare se abate mai mult de la diagonala pătratului, cu atât este mai mare suprafaţa

de concentrare, adică disparităţile sunt mai mari, iar concentrarea este mai puternică.

Valoarea coeficientului Gini arată o tendinţă uşoară de concentrare a performanţelor

economice exprimate cu ajutorul PIB regional (scădere de la 60,30% la 58,91).




Concluzionând cele spuse mai sus, putem remarca faptul că, la nivelul regiunilor NUTS

2 din UE-27, în ultimii 10 ani, se înregistrează o tendinţă de convergenţă, ritmul realizării

acesteia fiind diferit între cele două categorii de state membre (cele vechi şi cele noi).

III. Descrierea indicatorilor analizați, a surselor de colectare şi a metodei de calcul

Indicatorul 1 – PIB pe macroregiuni, regiuni de dezvoltare și județe

Definire indicator: PIB regional este corespondentul regional al PIB. Produsul intern brut (PIB),

este egal cu suma utilizărilor finale de bunuri și servicii ale unităților instituționale rezidente

(consum final efectiv, formare brută de capital fix) plus exporturile minus importurile de bunuri

și servicii.




Indicatorul 2 – Populația stabilă la 1 ianuarie reprezintă populația alcătuită din persoanele

care locuiesc în localitatea respectivă, cu domiciliul sau resedința în localitate la momentul

respectiv.

Formula de calcul: Se calculează pe baza datelor de la ultimul recensământ, corectate cu

sporul natural al populației, soldul migrației externe, soldul mișcării migratorii cu schimbarea

domiciliului, precum și cu soldul mișcării migratorii cu schimbarea reședinței, fenomene

înregistrate între recensământ și momentul dat.

Populația Stabilă PS: PS(t)=PL(t)+/-Soldul Anunțărilor de Reședință (Flotanți)

unde: t=momentul t




Curba lui Lorenz este o formă grafică de a arăta distribuţia venitului unui popor. În cadrul ei,

se face legătura dintre procentele acumulate ale populaţiei şi cele ale venitului său. Pe axa

orizontală este reprezentată populaţia „ordonată” crescător de la stânga la dreapta (la stânga

se găsesc ratele cele mai scăzute ale venitului, iar la dreapta – cele mai înalte). Axa verticală




reprezintă veniturile ţării. Cu cât curba lui Lorenz este mai apropiată de diagonală, cu atât este

mai echitabilă distribuția venitului în acea țară.

Indicele Gini, este un indice de concentrare a bogăției și echivalează dublul ariei de

concentrare. Valoarea sa se poate exprima fie în procente sau poate lua valori între 0 și 1. Cu

cât indicele Gini este mai apropiat de 1 (sau 100%), cu atât distribuția venitului este mai

dezechilibrată; cu cât este mai apropiat de 0, cu atât distribuția venitului în țara respectivă

este mai echitabilă.

IV. Descrierea situației prezente şi a tendințelor evolutive

Trebuie precizat de la început faptul că pentru România, contextul analizei

disparităţilor şi convergenţei economice este dat de prezenţa celor opt regiuni de dezvoltare

(regiuni statistice), create după integrarea în Uniunea Europeană (anul 2007). Aceste regiuni

au fost înfiinţate ţinându-se seama de criteriul integrării funcţionale potenţiale, în jurul unor

centre polarizatoare (Iaşi, Timişoara, Craiova etc.), având corespondenţă în sistemul NUTS 2 al

Uniunii Europene. La înfiinţarea regiunilor s-au mai avut în vedere şi alte criterii, cum sunt:

criteriul complementarităţii resurselor, al activităţilor economice, sociale, al legăturilor

funcţionale etc.

În România, regiunile de dezvoltare reprezintă "zone ce corespund unor grupări de

judeţe, constituite prin asocierea voluntară a acestora pe bază de convenţie semnată de

reprezentanţii consiliilor judeţene şi, respectiv, ai Consiliului General al Municipiului

Bucureşti; regiunile constituie cadrul de concepere, implementare şi evaluare a politicilor de

dezvoltare regională, precum şi de culegere a datelor statistice specifice, în conformitate cu

reglementările europene emise de Eurostat pentru nivelul al doilea de clasificare teritorială,

NUTS II, existent în Uniunea Europeană" (conform Eurostat – Biroul Oficial de Statistică

Europeană ).




Unul dintre principalele mecanisme pe care politica economică şi socială le poate

utiliza pentru a reduce inegalitatea este redistribuirea veniturilor prin impozite şi contribuţii

sociale şi prin transferuri (prestaţii) sociale. Amploarea redistribuirii şi arhitectura sistemului

fiscal şi de protecţie socială sunt factori importanţi ai inegalităţii şi polarizării veniturilor.

Redistribuirea presupune însă mobilizarea unui volum mare de de resurse şi poate avea un

impact negativ asupra eficienţei economice, poate afecta competitivitatea şi oferta de forţă

de muncă.

Analiza disparităţilor regionale în ceea ce privește distribuția veniturilor se va realiza în

continuare, la nivel de județ, pentru perioada 2002 - 2010, reprezentarea grafică fiind făcută

sub forma Curbei lui Lorenz. În continuare prezentăm grafic, situața privind distribuția

veniturilor pentru ultumul am supus analizei (reprezentările grafice pentru perioada 2002-

2009 găsindu-se la Anexe). Totodată se va analiza și evoluția indicelui Gini pentru România.

Graficul 31. Curba lui Lorenz - distribuție venit pentru anul 2010

(Tabel 29 – date distribuție venit pentru anul 2010)

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

CO

VA

SNA

MEH

EDIN

TI

TULC

EA

SALA

J

VA

SLU

I

IALO

MIT

A

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

VR

AN

CEA

HA

RG

HIT

A

SATU

MA

RE

BR

AIL

A

CA

RA

S-SE

VER

IN

OLT

NEA

MT

VA

LCEA

BU

ZAU

MA

RA

MU

RES

ALB

A

HU

NED

OA

RA

GO

RJ

SUC

EAV

A

DA

MB

OV

ITA

MU

RES

GA

LATI

SIB

IU

AR

AD

BA

CA

U

ILFO

V

BIH

OR

DO

LJ

IASI

AR

GES

BR

ASO

V

PR

AH

OV

A

CLU

J

CO

NST

AN

TA

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI




Graficul 32. Evoluția coeficientului Gini pentru perioada 2002 - 2011

30 30 31 31,57

33

37,8 36

34,9 33,3 33,2

0

5

10

15

20

25

30

35

40

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Gini coefficient

Pentu o interpretare cât mai ușoară a evoluției distribuției veniturilor utilizând curba lui

Lorenz și a indicelui Gini, precizăm următoarele:

- în cazul Curbei lui Lorenz, pe orizontală este reprezentată populația, grupată pe județele

(ordonate crescător în funcție de venit – la stânga se găsesc județele cu ratele cele mai

scăzute ale venitului iar la dreapta județele cu cele mai înalte rate ale venitului) iar pe

verticală se găsesc veniturile.

- pentru indicele Gini – în cazul unei evoluții descrescătoare (care tinde spre 0) avem de-a

face cu o echilibrare a distribuției veniturilor la nivelul țării iar în cazul în care valoare

acestuia crește vorbim de o creștere a dezechilibrului privind distribuția veniturilor.

Urmărind evoluția distribuției veniturilor pentru perioada analizată se pot evidenția

județele în care se înregistrează cele mai scăzute venituri. Astfel, în anul 2002 (primul an al

perioadei supuse analizei), populația din județele Giurgiu, Călărași, Sălaj, Tulcea, Mehedinți,

Ialomița, Vaslui, Covasna, Vrancea primea un venit sub 20% din totalul întregii țări. La polul

opus, se observă că veniturile cele mai mari sunt concentrate în zona principalelor centre

urbane București, Constanța, Cluj, Timiș, Prahova, Brașov, Bihor, Iași.

Inegalitatea veniturilor se menține, coform analizei realizate pe întraga perioada, astfel

că, în anul 2010 regăsim aceiași distribuție inegală a veniturilor. Astfel județele cu cele mai mici

venituri sunt, în ordine: Covasna, Mehedinți, Tulcea, Sălaj, Vaslui. De cealaltă parte găsim, în

ordine: Municipiul București,Timiș, Constanța, Cluj, Prahova, Brașov, Argeș, Iași.

Inegalitatea veniturilor în România s-a menținut în ciuda creşterii economice înregistrată

după anul 2000 așa cum arată studiile realizate de către Institutul Național de Statistică și Banca

mondială.

Această realitate este susținută și de evoluția indicelui Gini (evoluție exprimată sub

formă grafică mai sus). Valoarea înregistrată de acesta în anul 2007 (37,8%) reprezentând cea

mai mare valoare înregistrată la nivelul UE.

Chiar dacă după anul 2007 se înregistrează o ușoară scădere a inegalității veniturilor,

media este în continuare ridicată față de nivelul UE. Conform analizelor realizate atât de

Institutul Național de Statistică cât și Banca mondială, la finele anul 2010 România înregistra o

valoare a indicelui Gini de 33,3%, cu 3,3% mai mult decât valoarea medie înregistrată la nivelul

UE, ceea ce clasează țara noastră pe locul 5, în urma noastră situîndu-se doar Lituania (36,9%),

Letonia (36,1%), Spania (33,9%) și Portugalia (33,7%).




În ceea ce privește evoluția PIB-ului, în primul rând trebuie menționat faptul că până în anul

2000, România a înregistrat o tranziţie deosebit de neregulată, în special datorită

discontinuităţii reformelor politice, fapt care a influențat în mod direct evoluția PIB-ului. După

anul 2000, mai precis în perioada perioada 2002 - 2008, performanţa macroeconomică a

României s-a îmbunătăţit semnificativ, astfel Produsul Intern Brut (PIB) a înregistrat un ritm de

creştere mediu anual de peste 6%, printre cele mai ridicate în regiune – așa cum se poate

observa în graficul de mai jos.

Graficul 33. Evoluția ratei de creștere anuală a PIB față de anul de referință 2002

Eforturile privind performanțele economice s-au intensificat, începând cu anul 2004, când

Consiliul European a confirmat decizia de aderare a României în 2007. În anul 2007, Produsul

Intern Brut al României a ajuns la circa 121,3 miliarde euro, reprezentând o creștere de două ori

și jumătate faţă de anul 2002. Pe baza progresului intern realizat în vederea aderării, economia

românească a suferit o liberalizare a preţurilor destul de lungă şi neregulată în perioada 1990-

1999, inflaţia anuală ajungând la niveluri foarte mari. România a fost implicată într-un proces de

dezinflaţie graduală, care a contribuit la reducerea ratei inflaţiei sub 10% în 2004. Creşterea

economică a României poate fi explicată în principal prin creşterea consumului intern de bunuri

30%

25%

17% 19%

21%

24%

-3%

4%

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

PIB (mil lei) Rata de crestere anuala




şi servicii, cât şi prin creşterea investiţiilor străine. Creşterea consumului în fapt nu conduce la

creştere economică decât pe termen scurt, dacă nu este însoţită de creşterea producţiei şi a

productivităţii. Creşterea economică a României a dat primele semne de fragilitate imediat

după aderarea în UE. Alinierea la standardele europene a degradat activitatea economică la

începutul anului 2007. Între 2006 şi 2007, rata de creştere a PIB-ului a scăzut de la 8% la 6%. Cu

toate acestea, creşterea economică a continuat în 2008, alimentată de creşterea cheltuielilor de

consum şi creşterea deficitului public de la 2,6% din PIB în 2007 la 5,7% din PIB în 2008.

Conform datelor oferite de Institutul Național de Statistică, în anul 2007, veniturile totale

înregistrate într-o gospodărie au fost cu 21,7% mai mari faţă de 2006 (în valoare nominală fiind

de 1686,7 lei/lună) , iar veniturile înregistrate de o persoană cu 22,1% mai mari decât în 2006

(în valoare nominală fiind de 577,7 lei/lună). Din punct de vedere al structurii veniturilor se

remarcă o pondere importantă a veniturilor în natură (18,9%), a venitului din prestaţii sociale

(19,8%). Salariile şi celelalte venituri asociate lor constituie categoria cea mai importantă de

venituri 51,3% în creştere cu 2% faţă de anul 2006, dar scăzută comparativ cu caracteristicile

întâlnite în alte state ale Uniunii Europene. Un factor foarte importan în dezvoltarea economică

l-a avut și evoluția populației stabile din România. Astfel, evoluția ratei de creștere anuale a PIB-

ului raportată la populația activă este prezentată prin graficul de mai jos.

-0,28% -0,28%

-0,24% -0,22%

-0,21%

-0,17%

-0,14%

-0,17%

21.200.000

21.300.000

21.400.000

21.500.000

21.600.000

21.700.000

21.800.000

21.900.000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Populatia stabila Rata de crestere anuala




Graficul 33. Evoluția ratei de creștere anuală a PIB raportată la populația stabilă față de

anul de referință 2002

Se poate observa foarte ușor în graficul de mai sus faptul că, în ciuda unei scăderi a

populației stabile, în perioada 2002 – 2009, s-a înregistrat o creștere economică, trend

demonstrat de evoluția anuală a PIB-ului. Între 2008 şi 2009, cheltuielile pentru consumul final

al gospodăriilor populaţiei (un factor important al creşterii economice româneşti) au mers în jos

în mod semnificativ, conducând parţial la deteriorarea economiei în 2009, mai ales că ţara a fost

în imposibilitatea de a investi în muncă şi capital (pârghie de creştere potenţială). Între 2008 şi

2009, rata de creştere a PIB-ului a trecut de la plus 7,3% în 2008 la minus 7,1% în 2009. În 2008

şi 2009, deficitul bugetar a crescut rapid, ajungând la 8,6% în 2009. Datoria publică a crescut

brusc între 2008 şi 2009 (de la 13% la 24%), fiind încă scăzută în comparaţie cu alte ţări

europene (exemplu, pentru Franţa, datoria publică era de 78% din PIB în 2009). Criza a

continuat în 2010, astfel că între 2009 şi 2010, PIB-ul a scăzut cu 2,6%.

Privită la nivel de județ, evoluția PIB-ului pentru anul 2010 arată astfel:




Graficul 34. Valoare PIB la nivel de județ – anul 2010

Pentru a observa mai bine distribuția PIB-ului pe județe iată cum arată aceasta ordonat

crescător:

Judet PIB pe judete (Milioane lei)

COVASNA 3839,1

MEHEDINTI 4287,4

TULCEA 4401,1

SALAJ 4468,9

VASLUI 4796,6

IALOMITA 4821,9

GIURGIU 5274,2

CALARASI 5382,2

BOTOSANI 5464,8

TELEORMAN 5585,6

BISTRITA-NASAUD 5644,4

VRANCEA 5747,6

HARGHITA 5855,3

SATU MARE 6186,3




BRAILA 6223,8

CARAS-SEVERIN 6658,6

OLT 7077,6

NEAMT 7190,3

VALCEA 7361,8

BUZAU 7820,9

MARAMURES 8483,1

ALBA 9275,4

HUNEDOARA 9396,8

GORJ 9731,6

SUCEAVA 9959,9

DAMBOVITA 10248,9

MURES 10861,7

GALATI 10962,7

SIBIU 11547,6

ARAD 11549,8

BACAU 12134,6

ILFOV 12862,4

BIHOR 13345,4

DOLJ 13482,8

IASI 16122,8

ARGES 16601,7

BRASOV 17741

PRAHOVA 18200,3

CLUJ 21164,4

CONSTANTA 21183,4

TIMIS 25378,1

MUNICIPIUL BUCURESTI 118716,8

Urmărind valorile PIB-ului pentru fiecare județ, este foarte important de menționat că

valoarea însumată a primelor 10 județe cu cea mai mare valoare a PIB-ului (București, Timiș,

Constanța, Cluj, Prahova, Brașov, Argeș, Iași, Dolj și Bihor) reprezintă peste 50% din valoarea

totală a PIB-ului României.

Evolutia PIB-ului in perioada 2002-2010 are o evolutie asemanatoare pentru majoritatea

judetelor. Se inregistreaza o crestere medie a PIB-ului de 31% in 2003, de 27% in 2004 si 12% in

2005. Dupa 2008 cresterea medie este foarte scazuta.

Evolutia medie a PIB-ului judetelor

31% 27% 12% 19% 20% 21% -1% 4%

Anul 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Judetele cu cea mai mare crestere a valoarii PIB-ului in 2003 comparativ cu 2002 au fost:

SALAJ 40%

ALBA 41%

BUZAU 41%




VASLUI 43%

DOLJ 43%

VALCEA 45%

MEHEDINTI 49%

Judetele cu cea mai mare crestere a valoarii PIB-ului in 2004 au fost:

MARAMURES 31%

TELEORMAN 31%

OLT 33%

ARAD 33%

VRANCEA 35%

GALATI 36%

ILFOV 38%

IALOMITA 40%

CALARASI 50%

GIURGIU 68%


IASI 19%

CONSTANTA 19%

ARGES 23%

BISTRITA-NASAUD 26%

ILFOV 27%

BUCURESTI 29%

PRAHOVA 39%


MARAMURES 23%

VASLUI 23%

PRAHOVA 23%

HARGHITA 25%

SIBIU 25%

VRANCEA 27%

ALBA 28%

TIMIS 28%

ILFOV 33%


SALAJ 27%

GORJ 27%

HUNEDOARA 27%




COVASNA 27%

DAMBOVITA 29%

CLUJ 33%

BOTOSANI 33%

ALBA 34%


DOLJ 26%

TULCEA 26%

BRAILA 28%

ILFOV 30%

VASLUI 33%

GIURGIU 38%

IALOMITA 39%

BUCURESTI 41%

CALARASI 47%


BRASOV 3%

SUCEAVA 3%

ARGES 5%

CARAS-SEVERIN 5%

GIURGIU 7%

GORJ 9%


ALBA 11%

GORJ 11%

TIMIS 12%

DAMBOVITA 12%

TULCEA 12%

GALATI 13%

OLT 16%

CALARASI 26%

GIURGIU 35%

Concluzionând, putem spune că distribuţia veniturilor populaţiei din România este marcată

de gradul relativ înalt de inegalitate şi polarizare. Distribuţia a devenit mai inegală şi polarizată

în cursul tranziţiei la economia de piaţă, în perioada de accentuat declin economic, dar şi în




perioada de creştere economică, cu unele întreruperi ale acestei tendinţe. La început

inegalitatea a crescut din cauză că cele mai multe gospodării au suferit pierderi de venituri

generate de inflaţia înaltă şi de recesiunea economică, de comprimarea sau încetarea activităţii

unor mari unităţi industriale, de pierderea masivă de locuri de muncă şi de scăderea dramatică

a efectivului de salariaţi. O parte a celor disponibilizaţi din industrie au intrat în şomaj, iar o altă

parte sau pensionat sau au devenit agricultori, în principal în agricultura de subzistenţă, cu toţii

având venituri mult mai mici decât

câştigurile salariale pierdute.

V. Concluzii şi recomandări

Din analizele prezentate în cadrul acestui raport, am constatat faptul că România

întâmpină o serie de dificultăți atunci când vine vorba de competitivitate economică,

productivitatea râmânând scăzută.

Recomandările pentru creșterea competitivității economice sunt următoarele:

- creșterea calității activităților instituțiilor și a administrației publice, printr-o optimizare

a planificării bugetare și strategice și printr-o creștere a profesionalismului la nivelul

funcționarilor publici;

- o mai mare susținere a mediului de afaceri, în sensul oferirii unor facilități de finanțare

pentru IMM-uri;

- încurajarea activităților din zona de cercetare și dezvoltare, activități ce constituie o

sursă importantă de atragere a investițiilor private; În acest context, consolidarea

protecției drepturilor de proprietate intelectuală pentru optimizarea comercializării

rezultatelor cercetării reprezintă o prioritate;

- o recomandare foarte importantă o constituie depunerea unor eforturi sporite în

vederea creșterii gradului de absorbție a fondurilor UE. Din această perspectivă măsurile

principale trebuie să vizeze reorganizarea organismelor intermediare care gestionează

fondurile europene și o reconsiderare a procedurilor ce vizează achizițiile publice;

- scăderea inegalității veniturilor prin adoptarea unor politici orientate spre creşterea

ocupării populaţiei active și reducerea ocupării în economia informală, în special a

ocupării „la negru”, prin stimularea participării la muncă și adoptarea unor măsuri




legislative aspre pentru cei care încurajează economia informală. Pe termen lung,

scăderea inegalității se poate realiza printr-o creștere a performanțelor și calității actului

educativ și formării profesionale.

- identificarea zonelor care prezintă un potențial de creștere economică și susținerea

dezvoltării acestora atât de la nivel local cât și de la nivel central prin dezvoltarea unor

parteneriate între mediul privat și cel public.

VI. Surse relevante in documentare

Strategia Lisabona;

Strategia Europa 2020;

Planul Naţional de Dezvoltare (PND) 2007-2013;

Programul Naţional de Reformă (PNR) 2011 – 2013;

Strategia Naţională pentru Dezvoltarea Durabilă;

Strategia Guvernamentală privind dezvoltarea sectorului întreprinderilor mici şi mijlocii;

Programul Operaţional Sectorial Creşterea Competitivităţii Economice;

Anuarul statistic.




VII. Anexe

Anexa 1 - Tabel 1 – date Rata șomajului raportată la total șomeri – anul 2002

An Judet Mean Median Std. Deviation Minimum Maximum % of Total Sum

2002

ALBA 13,03 13,1 2,43 9,1 17,2 2,90%

ARAD 6,42 6,4 1,55 4,4 9,4 1,40%

ARGES 8,28 7,6 1,91 6,4 12,9 1,80%

BACAU 11,25 10 3,85 7,3 21,1 2,50%

BIHOR 4,23 4,05 1,39 2,5 7,2 0,90%

BISTRITA-NASAUD 12,10 11,35 2,98 8,8 17,9 2,70%

BOTOSANI 13,46 13,75 4,30 8,1 22,2 3,00%

BRAILA 12,34 11,65 4,40 7,3 22,7 2,80%

BRASOV 13,26 12,45 3,62 9,4 22,5 3,00%

BUZAU 13,44 12,2 4,91 7,2 24,6 3,00%

CALARASI 11,88 11,2 4,80 4,9 22,8 2,70%

CARAS-SEVERIN 12,20 11,05 4,16 8,7 24,3 2,70%

CLUJ 11,21 11,15 1,00 9,6 13,2 2,50%

CONSTANTA 10,98 9,65 3,23 7,9 18,4 2,50%

COVASNA 12,64 12,5 4,16 7,4 21,1 2,80%

DAMBOVITA 11,40 10,05 3,39 7,8 18,6 2,50%

DOLJ 8,49 7,95 2,34 4,9 13,1 1,90%

GALATI 14,68 14,2 2,14 11,7 19,7 3,30%

GIURGIU 8,40 8,1 2,79 4,7 13,9 1,90%

GORJ 10,98 10,3 1,42 9,3 14,1 2,50%

HARGHITA 9,11 8,7 2,23 6 13,7 2,00%

HUNEDOARA 14,02 13,85 2,66 9,2 18 3,10%

IALOMITA 15,93 14,2 5,98 10,1 30,1 3,60%

IASI 11,79 10,1 3,56 7,4 18,2 2,60%

ILFOV 6,30 5,95 1,25 4,7 9,1 1,40%

MARAMURES 7,16 7,85 1,52 4,1 9,2 1,60%

MEHEDINTI 12,05 10,95 4,29 7,6 20,5 2,70%

MUNICIPIUL BUCURESTI 3,88 3,85 0,84 2,4 5,3 0,90%

MURES 9,27 8,9 3,54 5 20,2 2,10%

NEAMT 15,51 15,85 4,01 8,9 21 3,50%

OLT 11,13 10,3 3,38 6,9 17,3 2,50%

PRAHOVA 13,22 13,4 2,10 9,7 16,2 3,00%

SALAJ 7,22 7,25 2,68 4,3 16,2 1,60%

SATU MARE 6,26 4,75 3,90 2,9 17,1 1,40%

SIBIU 9,22 9,05 2,24 6,8 14,4 2,10%

SUCEAVA 9,99 9,85 2,46 6,4 15,5 2,20%

TELEORMAN 10,13 10,3 1,96 7,5 15,1 2,30%

TIMIS 6,27 6,4 1,59 3,8 8,9 1,40%

TULCEA 12,95 11,35 4,46 8,1 22,6 2,90%

VALCEA 14,75 12,95 5,58 9,7 28,8 3,30%

VASLUI 14,18 13,45 3,68 9,2 21,9 3,20%

VRANCEA 6,79 6,55 2,08 4,1 10,1 1,50%

Total 10,66 10 4,42 2,4 30,1 100,00%






2003

ALBA 9,73 10,15 2,26 6,3 13,5 2,90%

ARAD 4,56 4,4 0,87 3,3 6,6 1,40%

ARGES 6,32 6,25 0,98 4,9 8,5 1,90%

BACAU 6,99 6,3 1,80 5 10,9 2,10%

BIHOR 2,70 2,6 0,81 1,8 4,6 0,80%

BISTRITA-NASAUD 8,78 8,9 0,98 7,1 10,7 2,60%

BOTOSANI 10,42 10,05 3,46 6 16,2 3,10%

BRAILA 8,32 8,05 2,31 5,9 13,1 2,50%

BRASOV 10,38 10,25 1,14 8,3 13,1 3,10%

BUZAU 8,75 8 2,37 6 13,4 2,60%

CALARASI 9,03 8,3 3,44 5,1 16,1 2,70%

CARAS-SEVERIN 9,43 9,75 1,07 7,2 10,8 2,80%

CLUJ 8,76 8,75 0,77 7,4 10 2,60%

CONSTANTA 6,83 6,5 1,41 5,1 9,8 2,00%

COVASNA 8,33 7,9 1,95 5,8 11,9 2,50%

DAMBOVITA 6,81 6,5 1,57 4,7 9,9 2,00%

DOLJ 7,11 7,25 1,19 5,1 9,5 2,10%

GALATI 12,57 12,35 2,38 9,3 17,5 3,70%

GIURGIU 7,37 7,6 1,24 5,3 9,7 2,20%

GORJ 9,64 9,5 1,00 8 11,5 2,90%

HARGHITA 7,65 7,5 0,99 6,5 9,9 2,30%

HUNEDOARA 11,38 11,25 0,91 9,8 13,1 3,40%

IALOMITA 10,42 10,35 2,65 6,9 16,8 3,10%

IASI 8,50 8,45 1,58 6,2 11,7 2,50%

ILFOV 5,18 5,4 0,78 3,8 6,2 1,50%

MARAMURES 5,57 5,5 0,75 4,5 7,3 1,60%

MEHEDINTI 8,66 8,55 1,91 5,8 12,1 2,60%


MURES 6,59 6,2 1,34 4,8 9,2 2,00%

NEAMT 9,11 9,1 1,96 6,2 12,7 2,70%

OLT 10,30 9,6 2,75 7 14,9 3,10%

PRAHOVA 9,45 9,3 0,76 8,4 11,1 2,80%

SALAJ 8,05 7,8 1,80 6 11,1 2,40%

SATU MARE 3,60 3,35 1,15 2,2 6,4 1,10%

SIBIU 6,84 6,9 0,87 5,6 8,8 2,00%

SUCEAVA 8,84 8,4 1,34 7,2 11,5 2,60%

TELEORMAN 10,15 10,1 2,18 7,3 13,6 3,00%

TIMIS 3,62 3,65 0,29 3,2 4,2 1,10%

TULCEA 8,38 8,6 1,97 5,4 12 2,50%

VALCEA 10,14 9,65 1,41 8,1 12,9 3,00%

VASLUI 13,66 12,55 4,13 8 21,1 4,00%

VRANCEA 5,93 5,7 1,78 4,1 9 1,80%

Total 8,04 7,9 3,00 1,8 21,1 100,00%






2004

ALBA 9,63 9,55 0,66 8,5 10,8 3,20%

ARAD 4,13 3,95 0,67 3,2 5,6 1,40%

ARGES 6,94 6,85 0,79 6 8,8 2,30%

BACAU 5,90 5,75 1,20 3,9 8,2 1,90%

BIHOR 2,02 1,9 0,57 1,4 3,4 0,70%

BISTRITA-NASAUD 7,02 7,15 0,83 5,6 8,5 2,30%

BOTOSANI 8,99 8,5 3,23 5,4 15,2 3,00%

BRAILA 8,80 8,5 2,47 6,1 12,1 2,90%

BRASOV 10,55 10,75 1,05 8,2 12,1 3,50%

BUZAU 7,25 6,85 1,15 5,8 9,1 2,40%

CALARASI 8,92 8,85 2,55 6 12,3 2,90%

CARAS-SEVERIN 9,66 9,7 1,61 7,6 13,3 3,20%

CLUJ 6,44 6,55 0,95 5 7,8 2,10%

CONSTANTA 5,65 5,1 1,28 4,2 8,4 1,90%

COVASNA 7,63 7,5 1,82 5,5 10,2 2,50%

DAMBOVITA 5,99 6,2 0,84 4,7 7,3 2,00%

DOLJ 6,15 5,95 1,44 4,5 9,9 2,00%

GALATI 11,01 10,75 1,75 8,4 14,1 3,60%

GIURGIU 7,00 6,55 1,41 5,2 10,3 2,30%

GORJ 8,41 8,5 1,25 6,5 10,9 2,80%

HARGHITA 6,82 6,4 1,15 5,5 9,3 2,20%

HUNEDOARA 12,20 11,9 1,51 9,9 15,2 4,00%

IALOMITA 10,41 10,55 2,24 6,6 14,6 3,40%

IASI 8,05 7,85 2,38 5,1 12,1 2,60%

ILFOV 4,33 4,15 0,85 3,4 6,5 1,40%

MARAMURES 4,83 5,05 1,08 3,4 6,9 1,60%

MEHEDINTI 9,42 9,15 1,60 7,4 12,2 3,10%


MURES 5,03 4,3 1,41 3,6 7,9 1,70%

NEAMT 8,41 7,95 1,94 5,7 11,5 2,80%

OLT 9,01 8,2 3,26 5 14,9 3,00%

PRAHOVA 7,94 7,55 1,66 6,1 11,6 2,60%

SALAJ 6,83 6,8 1,58 4,8 10 2,20%

SATU MARE 2,33 2,1 0,96 1,2 4,4 0,80%

SIBIU 6,62 6,5 0,83 5,2 8,3 2,20%

SUCEAVA 7,94 7,85 1,10 6,3 10 2,60%

TELEORMAN 8,99 8,3 2,55 5,7 13,9 3,00%

TIMIS 3,11 3,05 0,61 2,4 4,2 1,00%

TULCEA 7,00 6,55 2,05 4,4 10,6 2,30%

VALCEA 7,73 7,15 1,76 5,5 12,4 2,50%

VASLUI 11,49 11,05 3,11 8 16,4 3,80%

VRANCEA 4,73 4,4 1,60 2,8 7,6 1,60%

Total 7,24 6,85 2,92 1,2 16,4 100,00%






2005

ALBA 7,75 7,4 1,18 6,5 11 2,90%

ARAD 3,31 3,25 0,36 2,9 4 1,20%

ARGES 5,51 5,3 0,52 5 6,7 2,10%

BACAU 5,77 5,7 1,49 3,6 8,8 2,20%

BIHOR 2,26 2,15 0,49 1,6 3,2 0,90%

BISTRITA-NASAUD 5,36 5,6 0,95 4 7,2 2,00%

BOTOSANI 7,26 6,35 2,77 4,3 11,6 2,70%

BRAILA 7,02 6,8 2,19 4,8 11,5 2,60%

BRASOV 8,89 8,55 0,99 7,8 11,1 3,30%

BUZAU 7,46 7,05 1,33 5,9 9,4 2,80%

CALARASI 8,43 8,1 2,09 5,7 12 3,20%

CARAS-SEVERIN 7,28 7,25 0,80 5,9 8,5 2,70%

CLUJ 4,25 4,15 0,37 3,8 5,2 1,60%

CONSTANTA 5,06 4,65 1,10 3,9 7,4 1,90%

COVASNA 8,48 8 1,78 6,4 11,4 3,20%

DAMBOVITA 6,45 6,55 0,91 4,7 8 2,40%

DOLJ 5,79 5,3 1,01 4,6 7,5 2,20%

GALATI 8,83 8,5 1,25 7 11,1 3,30%

GIURGIU 6,04 6,05 1,20 4,4 8,8 2,30%

GORJ 7,75 7,75 1,25 5,5 10 2,90%

HARGHITA 7,92 7,9 1,16 6,5 9,8 3,00%

HUNEDOARA 10,25 10,4 0,66 8,9 11,4 3,90%

IALOMITA 10,05 10,3 1,93 7,2 13,6 3,80%

IASI 6,88 6,75 2,11 4,5 10,1 2,60%

ILFOV 2,97 2,8 0,67 2 4,4 1,10%

MARAMURES 4,41 4,4 0,69 3,3 5,5 1,70%

MEHEDINTI 10,19 9,75 2,20 7,5 13,2 3,80%

MUNICIPIUL BUCURESTI 2,60 2,55 0,47 2 3,2 1,00%

MURES 4,23 4,2 0,53 3,6 5,6 1,60%

NEAMT 5,92 5,95 1,37 4,4 8,6 2,20%

OLT 7,27 7,1 1,79 5,2 11 2,70%

PRAHOVA 6,15 6,15 0,59 5,2 7,1 2,30%

SALAJ 6,04 6,15 0,80 4,9 7,1 2,30%

SATU MARE 3,00 2,95 0,64 1,7 4,3 1,10%

SIBIU 5,39 5,4 0,51 4,6 6,5 2,00%

SUCEAVA 6,52 6,7 1,13 5 9,2 2,50%

TELEORMAN 8,50 8,3 1,87 6,4 11,9 3,20%

TIMIS 2,30 2,3 0,15 2,1 2,6 0,90%

TULCEA 5,51 5,15 1,13 4,1 8 2,10%

VALCEA 7,04 6,9 0,79 6 9,2 2,60%

VASLUI 9,40 8,95 2,69 6,4 13,9 3,50%

VRANCEA 4,17 4,05 1,27 2,8 6,1 1,60%

Total 6,33 6,2 2,51 1,6 13,9 100,00%






2006

ALBA 7,43 7 0,98 6,5 10 3,00%

ARAD 3,50 3,4 0,45 2,9 4,5 1,40%

ARGES 5,76 5,95 0,70 4,6 6,9 2,30%

BACAU 6,05 5,75 1,41 4,4 9 2,40%

BIHOR 2,78 2,6 0,72 1,9 4 1,10%

BISTRITA-NASAUD 3,49 3,15 0,76 2,6 5,5 1,40%

BOTOSANI 6,07 4,85 2,27 3,5 10,6 2,40%

BRAILA 5,83 5,7 2,10 3,5 10,1 2,30%

BRASOV 6,52 6,15 0,92 5,4 8,4 2,60%

BUZAU 7,46 7,35 1,24 6 9,5 3,00%

CALARASI 7,06 6,45 2,15 4,5 11,6 2,80%

CARAS-SEVERIN 7,31 6,95 1,17 5,8 9,6 2,90%

CLUJ 4,12 3,95 0,68 2,8 5,3 1,70%

CONSTANTA 4,36 3,9 1,32 2,6 7 1,80%

COVASNA 7,46 7,35 1,75 5,2 11,1 3,00%

DAMBOVITA 6,61 6,75 1,19 5,1 8,7 2,70%

DOLJ 6,51 6,55 1,22 4,7 8,3 2,60%

GALATI 7,73 7,6 1,00 6,4 9,7 3,10%

GIURGIU 5,59 5,65 1,09 4,3 7,2 2,30%

GORJ 9,46 9,4 1,41 7,8 12,1 3,80%

HARGHITA 8,47 7,9 1,82 5,6 11,9 3,40%

HUNEDOARA 8,09 7,6 1,53 6,3 11 3,30%

IALOMITA 9,27 9,35 2,44 6,6 15,1 3,70%

IASI 6,65 6,35 1,83 4,6 9,2 2,70%

ILFOV 2,04 2,05 0,22 1,7 2,4 0,80%

MARAMURES 4,37 4,35 1,02 3,2 6,1 1,80%

MEHEDINTI 9,31 8,85 2,00 7,2 12,2 3,70%

MUNICIPIUL BUCURESTI 2,47 2,35 0,47 2 3 1,00%

MURES 4,54 4,45 0,65 3,8 5,7 1,80%

NEAMT 5,25 4,9 0,97 4,2 6,9 2,10%

OLT 6,28 6,05 1,60 4,4 9,3 2,50%

PRAHOVA 5,46 5,25 0,68 4,6 7,1 2,20%

SALAJ 6,29 6 1,40 4,7 8,6 2,50%

SATU MARE 3,28 3,05 0,87 2,3 5,3 1,30%

SIBIU 5,54 5,4 0,79 4,5 7,3 2,20%

SUCEAVA 4,88 4,85 0,93 3,6 7 2,00%

TELEORMAN 8,25 8 2,28 5,4 12 3,30%

TIMIS 2,13 2,1 0,18 1,9 2,5 0,90%

TULCEA 5,12 4,9 1,30 3,6 7,8 2,10%

VALCEA 5,24 4,8 1,10 4,4 8 2,10%

VASLUI 10,46 9,55 3,44 6,6 16,3 4,20%

VRANCEA 3,88 3,65 1,26 2,4 5,9 1,60%

Total 5,91 5,6 2,48 1,7 16,3 100,00%






2007

ALBA 5,83 5,45 0,97 4,8 8 2,90%

ARAD 2,76 2,6 0,49 2,1 4 1,40%

ARGES 5,50 5,2 0,82 4,6 7,3 2,80%

BACAU 4,87 4,6 0,75 3,9 6,9 2,40%

BIHOR 2,35 2,2 0,61 1,6 3,7 1,20%

BISTRITA-NASAUD 2,74 2,5 0,66 2,1 4,4 1,40%

BOTOSANI 4,52 4,15 1,62 2,8 8 2,30%

BRAILA 4,39 4,15 1,65 2,8 8,1 2,20%

BRASOV 5,47 5,35 0,39 5 6,5 2,80%

BUZAU 6,10 5,85 1,31 4,6 9,3 3,10%

CALARASI 5,24 4,95 1,51 3,9 9 2,60%

CARAS-SEVERIN 6,48 6,4 1,02 5 8,7 3,30%

CLUJ 3,03 3,05 0,42 2,3 3,8 1,50%

CONSTANTA 3,20 2,65 1,44 1,4 6,1 1,60%

COVASNA 6,14 5,9 1,27 4,4 8,5 3,10%

DAMBOVITA 5,20 5,2 0,69 4,3 6,7 2,60%

DOLJ 5,54 5,15 0,95 4,6 7,7 2,80%

GALATI 6,20 6 0,78 5,3 8 3,10%

GIURGIU 5,25 5,05 0,90 4 6,7 2,60%

GORJ 6,37 6,1 1,00 5,2 9,2 3,20%

HARGHITA 5,50 5,3 1,28 4,2 8,7 2,80%

HUNEDOARA 5,28 5,1 0,74 4,3 6,7 2,70%

IALOMITA 6,20 5,6 1,78 4,4 11,4 3,10%

IASI 5,55 5,6 1,30 3,9 8,1 2,80%

ILFOV 1,65 1,7 0,26 1,1 2 0,80%

MARAMURES 3,94 3,65 1,11 2,7 6,3 2,00%

MEHEDINTI 8,99 8,65 1,59 7,2 12,4 4,50%


MURES 4,19 4,1 0,75 3,3 6 2,10%

NEAMT 4,21 4,15 0,78 3,3 6,1 2,10%

OLT 5,04 5 1,11 3,8 7,9 2,50%

PRAHOVA 4,01 3,8 0,56 3 5,3 2,00%

SALAJ 4,64 4,2 0,94 3,8 7,3 2,30%

SATU MARE 3,05 2,95 0,85 2 5,1 1,50%

SIBIU 3,68 3,35 0,79 2,8 5,9 1,80%

SUCEAVA 3,95 3,8 0,61 3,1 5,5 2,00%

TELEORMAN 7,22 6,85 1,64 5,1 10,8 3,60%

TIMIS 1,67 1,6 0,21 1,4 2,1 0,80%

TULCEA 4,18 3,9 0,94 3,2 6,5 2,10%

VALCEA 3,86 3,8 0,65 3,1 5,5 1,90%

VASLUI 8,71 7,45 3,07 4,4 13,8 4,40%

VRANCEA 3,93 3,65 0,99 2,9 5,7 2,00%

Total 4,73 4,6 1,97 1,1 13,8 100,00%






2008

ALBA 5,88 5,75 0,59 5 7,1 3,20%

ARAD 2,66 2,6 0,22 2,4 3,3 1,40%

ARGES 4,36 4,3 0,41 3,7 5,1 2,40%

BACAU 5,05 5,1 0,23 4,6 5,4 2,70%

BIHOR 2,43 2,45 0,33 1,9 3,1 1,30%

BISTRITA-NASAUD 2,43 2,5 0,40 1,8 3 1,30%

BOTOSANI 3,28 3,2 0,62 2,5 4,9 1,80%

BRAILA 3,86 3,85 0,89 2,8 5,2 2,10%

BRASOV 4,34 4,35 0,47 3,6 5,1 2,30%

BUZAU 5,47 5,45 0,34 5 6,2 3,00%

CALARASI 4,65 4,45 0,71 3,8 6,1 2,50%

CARAS-SEVERIN 5,82 5,65 0,46 5,3 6,7 3,10%

CLUJ 2,92 2,95 0,38 2,3 3,4 1,60%

CONSTANTA 2,60 2,3 1,28 1,2 5,1 1,40%

COVASNA 6,70 6,35 0,92 5,6 8,4 3,60%

DAMBOVITA 5,23 5,2 0,44 4,6 5,9 2,80%

DOLJ 6,24 6,2 1,15 4,5 8,4 3,40%

GALATI 5,76 5,7 0,39 5,1 6,8 3,10%

GIURGIU 4,45 4,4 0,42 3,6 5,1 2,40%

GORJ 6,07 5,95 0,83 4,8 7,9 3,30%

HARGHITA 5,00 4,75 0,65 4,2 6,7 2,70%

HUNEDOARA 5,58 5,65 0,97 4,5 7,8 3,00%

IALOMITA 5,52 4,95 1,31 4,4 8,9 3,00%

IASI 5,12 5,1 0,61 4,2 6,4 2,80%

ILFOV 1,31 1,3 0,33 0,8 1,8 0,70%

MARAMURES 3,59 3,65 0,65 2,6 4,6 1,90%

MEHEDINTI 8,62 8,75 0,93 7,3 10,2 4,60%

MUNICIPIUL BUCURESTI 1,69 1,65 0,31 1,3 2 0,90%

MURES 4,48 4,4 0,29 4,1 5 2,40%

NEAMT 3,89 3,9 0,27 3,4 4,5 2,10%

OLT 4,50 4,4 0,67 3,5 5,7 2,40%

PRAHOVA 3,52 3,45 0,57 2,8 4,7 1,90%

SALAJ 4,50 4,4 0,52 3,7 5,9 2,40%

SATU MARE 2,38 2,15 0,56 1,9 3,7 1,30%

SIBIU 2,79 2,8 0,30 2,3 3,2 1,50%

SUCEAVA 3,91 4 0,40 3,2 4,7 2,10%

TELEORMAN 7,33 7,45 1,19 5,6 9,2 4,00%

TIMIS 1,37 1,4 0,27 1 1,9 0,70%

TULCEA 3,75 3,6 0,55 3,2 5 2,00%

VALCEA 4,07 3,9 0,57 3,4 5,3 2,20%

VASLUI 8,56 8,3 2,35 6 12,6 4,60%

VRANCEA 3,72 3,75 0,75 2,8 5,1 2,00%

Total 4,41 4,4 1,84 0,8 12,6 100,00%






2009

ALBA 10,16 10,25 1,64 7,4 13,8 3,50%

ARAD 5,38 5,55 1,07 3,5 7,1 1,80%

ARGES 7,62 7,65 1,30 5,2 10,1 2,60%

BACAU 7,88 7,75 1,11 5,6 10 2,70%

BIHOR 4,49 4,35 0,92 3,1 6,7 1,50%

BISTRITA-NASAUD 5,98 6,05 1,41 3,4 9,2 2,00%

BOTOSANI 5,79 5,35 1,64 3,3 9 2,00%

BRAILA 6,17 6,35 1,41 3,7 9,4 2,10%

BRASOV 6,95 6,9 1,27 4,4 9 2,40%

BUZAU 7,74 7,7 1,13 5,9 10,2 2,60%

CALARASI 6,88 6,7 1,82 4,6 11,8 2,30%

CARAS-SEVERIN 8,67 8,45 1,27 6,5 10,6 3,00%

CLUJ 4,96 5,05 0,97 2,9 6,5 1,70%

CONSTANTA 4,68 4,55 1,47 2,3 8,1 1,60%

COVASNA 9,20 9,25 1,69 6,6 13,1 3,10%

DAMBOVITA 6,71 6,35 1,14 5,3 9 2,30%

DOLJ 9,54 9,5 1,29 7,6 12,5 3,20%

GALATI 9,30 9,35 1,30 6,8 12,4 3,20%

GIURGIU 5,97 5,95 1,10 4,5 8,3 2,00%

GORJ 9,04 8,95 1,02 7,5 10,8 3,10%

HARGHITA 8,43 8,65 1,25 6,5 11,5 2,90%

HUNEDOARA 9,11 9 1,18 6,6 11 3,10%

IALOMITA 8,88 8,9 1,97 5,3 13,1 3,00%

IASI 6,63 6,4 0,93 5,2 8,3 2,30%

ILFOV 1,75 1,75 0,47 1 2,6 0,60%

MARAMURES 5,21 5,25 0,93 3,7 7,2 1,80%

MEHEDINTI 11,51 11,6 1,86 8,9 15,7 3,90%


MURES 6,25 6 1,07 4,7 8,4 2,10%

NEAMT 6,44 6,5 1,20 4,4 9 2,20%

OLT 7,20 6,8 1,59 5,2 10,7 2,50%

PRAHOVA 6,73 6,65 1,45 4,2 9,1 2,30%

SALAJ 8,27 8,55 1,57 5,3 11,3 2,80%

SATU MARE 4,97 5,1 1,00 2,9 7,3 1,70%

SIBIU 6,18 6,35 1,54 3,3 8,7 2,10%

SUCEAVA 6,04 6,1 1,38 3,9 8,8 2,10%

TELEORMAN 9,99 9,55 2,06 7,6 14,1 3,40%

TIMIS 3,36 3,4 0,95 1,6 5 1,10%

TULCEA 6,51 6,25 1,32 4,4 9,3 2,20%

VALCEA 7,03 6,9 0,61 5,7 8,3 2,40%

VASLUI 12,07 11,85 2,92 7,6 17 4,10%

VRANCEA 6,09 5,9 1,35 4 8,8 2,10%

Total 6,99 6,9 2,58 1 17 100,00%






2010

ALBA 11,01 10,75 1,82 8,6 15,2 3,10%

ARAD 6,01 5,85 0,75 4,9 7,4 1,70%

ARGES 8,46 8,15 1,13 7 10,6 2,40%

BACAU 8,18 7,75 1,27 6,5 10,5 2,30%

BIHOR 6,06 6 1,11 4,9 7,7 1,70%

BISTRITA-NASAUD 7,49 7,25 1,31 5,8 10,2 2,10%

BOTOSANI 6,82 6,25 2,08 4,5 10,7 1,90%

BRAILA 8,33 8,1 1,62 6,4 10,8 2,40%

BRASOV 8,05 7,95 0,80 7 9,3 2,30%

BUZAU 9,63 9,65 1,32 8 11,6 2,70%

CALARASI 9,03 8,55 2,40 6,6 13 2,60%

CARAS-SEVERIN 9,70 9,35 1,02 8,4 11,8 2,80%

CLUJ 5,95 5,85 0,59 4,8 7 1,70%

CONSTANTA 6,22 6,05 1,48 4,4 9,5 1,80%

COVASNA 11,09 10,25 2,33 8 15,2 3,20%

DAMBOVITA 8,66 8,6 0,89 7,2 10 2,50%

DOLJ 11,14 10,75 1,97 8,2 14,8 3,20%

GALATI 10,89 10,65 1,53 8,9 14,2 3,10%

GIURGIU 8,37 8,25 1,43 6 10 2,40%

GORJ 10,62 10,6 0,65 9,6 12 3,00%

HARGHITA 9,52 9,2 1,51 7,7 12,9 2,70%

HUNEDOARA 10,05 10,4 1,06 8,1 11,2 2,90%

IALOMITA 10,63 10,3 2,33 7,5 14,8 3,00%

IASI 7,53 7,25 1,27 6 9,6 2,10%

ILFOV 2,77 2,8 0,10 2,6 2,9 0,80%

MARAMURES 6,42 6,1 0,94 5,1 8 1,80%

MEHEDINTI 12,31 12 2,46 8,1 16,7 3,50%


MURES 8,15 8,2 0,50 7,3 9,1 2,30%

NEAMT 8,90 8,3 1,43 6,9 11,3 2,50%

OLT 8,46 8,15 2,00 6,2 12 2,40%

PRAHOVA 9,31 9,35 0,56 8,5 10,1 2,60%

SALAJ 8,89 8,7 1,57 7 12,1 2,50%

SATU MARE 6,32 6,25 1,12 4,8 8,4 1,80%

SIBIU 6,82 6,35 1,26 5,1 9,5 1,90%

SUCEAVA 7,80 7,6 1,11 6,4 10 2,20%

TELEORMAN 11,68 11,2 2,98 8,1 16 3,30%

TIMIS 4,36 4,35 0,30 3,7 4,9 1,20%

TULCEA 7,98 7,95 0,99 6,7 10,2 2,30%

VALCEA 8,50 8,6 0,78 7,2 10,1 2,40%

VASLUI 12,89 12,45 3,44 8,5 19,1 3,70%

VRANCEA 7,68 7,5 1,49 6 9,7 2,20%

Total 8,36 8,35 2,70 2,3 19,1 100,00%






2011

ALBA 7,93 7,4 1,38 6,6 11,5 3,20%

ARAD 3,75 3,4 0,62 3,2 5,4 1,50%

ARGES 5,80 5,6 0,85 4,8 7,9 2,30%

BACAU 6,78 6,3 1,27 5,3 9,9 2,70%

BIHOR 4,15 3,8 0,87 3 6,4 1,70%

BISTRITA-NASAUD 4,85 4,7 0,90 3,8 7 1,90%

BOTOSANI 4,38 4,05 1,39 2,8 8,2 1,70%

BRAILA 6,23 6 1,44 4,8 9,8 2,50%

BRASOV 5,08 4,8 0,84 4,2 6,9 2,00%

BUZAU 8,10 8,1 1,49 6,3 11,2 3,20%

CALARASI 6,23 5,8 1,54 4,6 10 2,50%

CARAS-SEVERIN 5,76 5,25 1,18 4,7 8,7 2,30%

CLUJ 3,75 3,6 0,47 3,2 5 1,50%

CONSTANTA 4,27 3,9 1,31 2,7 7,2 1,70%

COVASNA 8,52 8,4 1,31 7,1 11,6 3,40%

DAMBOVITA 6,58 6,3 0,84 5,6 8,6 2,60%

DOLJ 8,88 9 1,17 7,2 11,4 3,50%

GALATI 7,83 7,3 1,37 6,3 11,3 3,10%

GIURGIU 6,35 6,1 1,10 5,2 9,4 2,50%

GORJ 7,85 7,65 1,12 6,7 10 3,10%

HARGHITA 6,50 6,1 1,08 5,3 9 2,60%

HUNEDOARA 6,12 5,8 0,95 5 8,6 2,40%

IALOMITA 7,58 7,4 1,78 5,8 12,4 3,00%

IASI 5,90 5,7 0,90 4,8 7,8 2,40%

ILFOV 2,01 1,9 0,35 1,5 2,7 0,80%

MARAMURES 4,39 4,2 0,58 3,7 6 1,80%

MEHEDINTI 9,60 9,75 1,58 7,6 12,9 3,80%

MUNICIPIUL BUCURESTI 2,05 2 0,12 1,9 2,3 0,80%

MURES 6,18 5,9 0,77 5,5 8,2 2,50%

NEAMT 5,68 5,3 0,89 4,8 8,2 2,30%

OLT 6,82 6,85 1,35 5,2 10,3 2,70%

PRAHOVA 5,93 5,8 0,87 4,9 8 2,40%

SALAJ 6,47 6,05 1,01 5,3 9,2 2,60%

SATU MARE 4,69 4,55 1,00 3,7 7,3 1,90%

SIBIU 4,38 4,15 0,67 3,8 6,2 1,70%

SUCEAVA 4,91 4,45 1,11 4 7,8 2,00%

TELEORMAN 9,28 9,35 2,15 6,9 13,8 3,70%

TIMIS 2,15 2,1 0,55 1,6 3,5 0,90%

TULCEA 5,96 5,4 1,06 5 8,6 2,40%

VALCEA 5,13 4,9 0,84 4,2 7,1 2,00%

VASLUI 10,20 10,05 3,11 6,9 16,5 4,10%

VRANCEA 5,90 5,8 1,19 4,7 8,7 2,40%

Total 5,97 5,8 2,24 1,5 16,5 100,00%




Anexa 11 - Tabel 11 – date Cheltuielile anuale cu protecția socială a șomerilor raportate la

rata șomajului – anul 2002

Judet Cheltuieli anuale cu protectia sociala a

somerilor

Rata somajului

Populatia activa civila

Populatia activa civila % din total populație activă

ALBA 340846 13,03 198 2,2%

ARAD 139037 6,42 203,6 2,2%

ARGES 470623 8,28 281,9 3,1%

BACAU 329943 11,25 259,7 2,9%

BIHOR 140626 4,23 283,3 3,1%

BISTRITA-NASAUD 150510 12,1 127,2 1,4%

BOTOSANI 182446 13,46 180,7 2,0%

BRAILA 169535 12,34 141,8 1,6%

BRASOV 573672 13,26 271,9 3,0%

BUZAU 246907 13,44 199,2 2,2%

CALARASI 133524 11,88 113 1,2%

CARAS-SEVERIN 195218 12,2 137,9 1,5%

CLUJ 286169 11,21 331,9 3,7%

CONSTANTA 331548 10,98 300,3 3,3%

COVASNA 116002 12,64 96,3 1,1%

DAMBOVITA 293499 11,4 223 2,5%

DOLJ 391623 8,49 296,9 3,3%

GALATI 552893 14,68 242,4 2,7%

GIURGIU 81967 8,4 98,4 1,1%

GORJ 194213 10,98 162,8 1,8%

HARGHITA 136299 9,11 142 1,6%

HUNEDOARA 270231 14,02 217,1 2,4%

IALOMITA 144781 15,93 113,1 1,2%

IASI 255097 11,79 335,3 3,7%

ILFOV 85717 6,3 116,4 1,3%

MARAMURES 137763 7,16 213,1 2,3%

MEHEDINTI 126423 12,05 126,7 1,4%

MUNICIPIUL BUCURESTI 1885280 3,88 820,6 9,0%

MURES 182092 9,27 257,4 2,8%

NEAMT 293221 15,51 230,9 2,5%

OLT 234361 11,13 195,1 2,1%

PRAHOVA 590870 13,22 322,1 3,5%

SALAJ 103962 7,22 105,1 1,2%

SATU MARE 69164 6,26 155,7 1,7%

SIBIU 209289 9,22 179,7 2,0%

SUCEAVA 225153 9,99 284 3,1%

TELEORMAN 147293 10,13 193,7 2,1%

TIMIS 194302 6,27 314,1 3,5%

TULCEA 107045 12,95 95,5 1,1%

VALCEA 191041 14,75 188,7 2,1%

VASLUI 331202 14,18 177,1 1,9%

VRANCEA 102947 6,79 156 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 317787 9,73 188,3 2,1%

ARAD 177000 4,56 206,9 2,3%

ARGES 657602 6,32 273,6 3,1%

BACAU 371552 6,99 252,3 2,8%

BIHOR 152317 2,7 281,9 3,1%

BISTRITA-NASAUD 187845 8,78 126,6 1,4%

BOTOSANI 194048 10,42 171,4 1,9%

BRAILA 192749 8,32 135,8 1,5%

BRASOV 779687 10,38 257,7 2,9%

BUZAU 326398 8,75 200 2,2%

CALARASI 156504 9,03 110 1,2%

CARAS-SEVERIN 292995 9,43 137,5 1,5%

CLUJ 372092 8,76 324,5 3,6%

CONSTANTA 394363 6,83 296,8 3,3%

COVASNA 163362 8,33 96,3 1,1%

DAMBOVITA 315093 6,81 213,2 2,4%

DOLJ 498022 7,11 294,2 3,3%

GALATI 1090094 12,57 229,1 2,6%

GIURGIU 132491 7,37 97,4 1,1%

GORJ 252759 9,64 159,5 1,8%

HARGHITA 191083 7,65 138,5 1,5%

HUNEDOARA 467990 11,38 213,6 2,4%

IALOMITA 177818 10,42 110,4 1,2%

IASI 361461 8,5 329,5 3,7%

ILFOV 115355 5,18 113,4 1,3%

MARAMURES 205744 5,57 208,2 2,3%

MEHEDINTI 149144 8,66 126,8 1,4%


MURES 237480 6,59 260,9 2,9%

NEAMT 264585 9,11 220,9 2,5%

OLT 327877 10,3 195,6 2,2%

PRAHOVA 677207 9,45 325,2 3,6%

SALAJ 141669 8,05 104,4 1,2%

SATU MARE 99066 3,6 150,2 1,7%

SIBIU 304512 6,84 175,7 2,0%

SUCEAVA 250499 8,84 273 3,0%

TELEORMAN 234659 10,15 187,3 2,1%

TIMIS 240678 3,62 313,6 3,5%

TULCEA 145336 8,38 97,7 1,1%

VALCEA 277662 10,14 184,7 2,1%

VASLUI 369266 13,66 171,1 1,9%

VRANCEA 130690 5,93 152,5 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 545618 9,63 186,4 2,1%

ARAD 211677 4,13 206,4 2,3%

ARGES 778998 6,94 270,3 3,1%

BACAU 408676 5,9 242,4 2,8%

BIHOR 166271 2,02 275,2 3,1%

BISTRITA-NASAUD 198491 7,02 124,6 1,4%

BOTOSANI 202975 8,99 165,4 1,9%

BRAILA 250909 8,8 133,4 1,5%

BRASOV 1321070 10,55 256,4 2,9%

BUZAU 326464 7,25 195 2,2%

CALARASI 198394 8,92 110 1,3%

CARAS-SEVERIN 446566 9,66 130,3 1,5%

CLUJ 436856 6,44 320,5 3,6%

CONSTANTA 382299 5,65 302,7 3,4%

COVASNA 155771 7,63 94,4 1,1%

DAMBOVITA 314546 5,99 213,7 2,4%

DOLJ 484873 6,15 280 3,2%

GALATI 976042 11,01 226,4 2,6%

GIURGIU 122533 7 94 1,1%

GORJ 272974 8,41 154,8 1,8%

HARGHITA 236658 6,82 132,9 1,5%

HUNEDOARA 842983 12,2 214,9 2,4%

IALOMITA 189015 10,41 107,6 1,2%

IASI 416219 8,05 312,8 3,6%

ILFOV 122660 4,33 118 1,3%

MARAMURES 275548 4,83 208,1 2,4%

MEHEDINTI 158931 9,42 122,7 1,4%

MUNICIPIUL BUCURESTI 1880306 2,71 891 10,1%

MURES 288925 5,03 245,1 2,8%

NEAMT 329664 8,41 214,8 2,4%

OLT 278947 9,01 183,3 2,1%

PRAHOVA 908498 7,94 309,4 3,5%

SALAJ 210540 6,83 100,2 1,1%

SATU MARE 102511 2,33 145,4 1,7%

SIBIU 308384 6,62 177,3 2,0%

SUCEAVA 295453 7,94 263,4 3,0%

TELEORMAN 346880 8,99 172,7 2,0%

TIMIS 290975 3,11 317,3 3,6%

TULCEA 137743 7 91,9 1,0%

VALCEA 285389 7,73 176,5 2,0%

VASLUI 348297 11,49 160,7 1,8%

VRANCEA 122989 4,73 147,9 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 72585950 7,75 183,9 2,1%

ARAD 20929596 3,31 210,2 2,4%

ARGES 58484582 5,51 266,5 3,0%

BACAU 38013836 5,77 239,9 2,7%

BIHOR 17330920 2,26 279,9 3,1%

BISTRITA-NASAUD 20963565 5,36 126,2 1,4%

BOTOSANI 23432505 7,26 163,4 1,8%

BRAILA 19090382 7,02 135,3 1,5%

BRASOV 126512774 8,89 248,7 2,8%

BUZAU 30625099 7,46 194,9 2,2%

CALARASI 14446364 8,43 111,6 1,3%

CARAS-SEVERIN 42933349 7,28 129,9 1,5%

CLUJ 39586104 4,25 323,8 3,6%

CONSTANTA 38839686 5,06 303,9 3,4%

COVASNA 19766564 8,48 93,6 1,1%

DAMBOVITA 31877827 6,45 214,9 2,4%

DOLJ 43784151 5,79 284,4 3,2%

GALATI 28024489 8,83 222,9 2,5%

GIURGIU 10285567 6,04 93,4 1,0%

GORJ 35190682 7,75 152,8 1,7%

HARGHITA 28154647 7,92 137,9 1,5%

HUNEDOARA 87913190 10,25 213,9 2,4%

IALOMITA 18201376 10,05 109,7 1,2%

IASI 43408958 6,88 319,5 3,6%

ILFOV 11182726 2,97 132,9 1,5%

MARAMURES 33599700 4,41 209,5 2,4%

MEHEDINTI 17009143 10,19 123,7 1,4%

MUNICIPIUL BUCURESTI 153072428 2,6 955 10,7%

MURES 27618453 4,23 247,5 2,8%

NEAMT 31794983 5,92 212,8 2,4%

OLT 22616600 7,27 186,4 2,1%

PRAHOVA 81888051 6,15 311 3,5%

SALAJ 27628003 6,04 103,1 1,2%

SATU MARE 13407363 3 151,1 1,7%

SIBIU 29200497 5,39 175,6 2,0%

SUCEAVA 34597853 6,52 259 2,9%

TELEORMAN 28934051 8,5 174,9 2,0%

TIMIS 24951136 2,3 326,2 3,7%

TULCEA 13473813 5,51 93,1 1,0%

VALCEA 28890445 7,04 178,7 2,0%

VASLUI 32017982 9,4 163,3 1,8%

VRANCEA 12841723 4,17 148,5 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 72226619 7,43 183,9 2,1%

ARAD 22579453 3,5 211,6 2,4%

ARGES 47825015 5,76 265,2 3,0%

BACAU 42519069 6,05 238 2,7%

BIHOR 18271098 2,78 280,9 3,1%

BISTRITA-NASAUD 22897001 3,49 126,4 1,4%

BOTOSANI 23818245 6,07 159,8 1,8%

BRAILA 17175427 5,83 135,2 1,5%

BRASOV 105065614 6,52 246 2,8%

BUZAU 28549855 7,46 194,5 2,2%

CALARASI 13631115 7,06 108,8 1,2%

CARAS-SEVERIN 42039584 7,31 126,2 1,4%

CLUJ 41106112 4,12 326,3 3,7%

CONSTANTA 37107914 4,36 307,8 3,4%

COVASNA 17988852 7,46 91,8 1,0%

DAMBOVITA 36987416 6,61 211,4 2,4%

DOLJ 42635445 6,51 288,1 3,2%

GALATI 26262604 7,73 218,8 2,5%

GIURGIU 13860070 5,59 91,1 1,0%

GORJ 47109449 9,46 149,6 1,7%

HARGHITA 31921474 8,47 139,6 1,6%

HUNEDOARA 86455802 8,09 205,7 2,3%

IALOMITA 19860188 9,27 107,2 1,2%

IASI 46870710 6,65 311,9 3,5%

ILFOV 10091368 2,04 142,3 1,6%

MARAMURES 43116994 4,37 205,8 2,3%

MEHEDINTI 16377911 9,31 123 1,4%


MURES 28378023 4,54 249,3 2,8%

NEAMT 32074954 5,25 206,1 2,3%

OLT 22900615 6,28 181,3 2,0%

PRAHOVA 71125889 5,46 310 3,5%

SALAJ 26976465 6,29 106 1,2%

SATU MARE 13808450 3,28 153 1,7%

SIBIU 27867390 5,54 181,4 2,0%

SUCEAVA 37661233 4,88 251 2,8%

TELEORMAN 30630274 8,25 172 1,9%

TIMIS 24937993 2,13 331,3 3,7%

TULCEA 16816243 5,12 92,2 1,0%

VALCEA 30203532 5,24 175,3 2,0%

VASLUI 33972629 10,46 162,3 1,8%

VRANCEA 12923609 3,88 148,5 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 65134643 5,83 184 2,0%

ARAD 24313831 2,76 216,5 2,4%

ARGES 51642783 5,5 272,7 3,0%

BACAU 40100474 4,87 235,6 2,6%

BIHOR 20605256 2,35 284,8 3,1%

BISTRITA-NASAUD 24604113 2,74 130,2 1,4%

BOTOSANI 17380164 4,52 159,9 1,8%

BRAILA 14953158 4,39 137,5 1,5%

BRASOV 105627073 5,47 249,8 2,7%

BUZAU 29405392 6,1 192,5 2,1%

CALARASI 11317283 5,24 106,5 1,2%

CARAS-SEVERIN 43056469 6,48 131,6 1,4%

CLUJ 40176078 3,03 340,2 3,7%

CONSTANTA 36030067 3,2 313,7 3,4%

COVASNA 18729599 6,14 94,9 1,0%

DAMBOVITA 28542134 5,2 214,2 2,4%

DOLJ 38619797 5,54 290,6 3,2%

GALATI 24008112 6,2 219,1 2,4%

GIURGIU 13181488 5,25 91,7 1,0%

GORJ 48567296 6,37 147,8 1,6%

HARGHITA 32669587 5,5 140,3 1,5%

HUNEDOARA 69801116 5,28 209,6 2,3%

IALOMITA 19857261 6,2 108,1 1,2%

IASI 40851949 5,55 315,3 3,5%

ILFOV 10310211 1,65 151,5 1,7%

MARAMURES 59481078 3,94 205,7 2,3%

MEHEDINTI 18489791 8,99 123,2 1,4%


MURES 27524763 4,19 248,8 2,7%

NEAMT 29860762 4,21 204,2 2,2%

OLT 20361082 5,04 182,4 2,0%

PRAHOVA 67952531 4,01 315,7 3,5%

SALAJ 20558939 4,64 106,8 1,2%

SATU MARE 15006702 3,05 154,7 1,7%

SIBIU 25212087 3,68 185,5 2,0%

SUCEAVA 37495753 3,95 253 2,8%

TELEORMAN 25732908 7,22 171,4 1,9%

TIMIS 21487859 1,67 341 3,7%

TULCEA 15907180 4,18 91,6 1,0%

VALCEA 27635990 3,86 178,3 2,0%

VASLUI 33378562 8,71 161,5 1,8%

VRANCEA 12975434 3,93 150,7 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 65103529 5,88 181,4 2,0%

ARAD 25961100 2,66 214,7 2,3%

ARGES 45192734 4,36 269,1 2,9%

BACAU 47985618 5,05 236,1 2,6%

BIHOR 22476195 2,43 284,2 3,1%

BISTRITA-NASAUD 24179922 2,43 131,8 1,4%

BOTOSANI 22466489 3,28 154,8 1,7%

BRAILA 12885565 3,86 138,3 1,5%

BRASOV 92967483 4,34 250,3 2,7%

BUZAU 23542146 5,47 189,5 2,1%

CALARASI 10375241 4,65 106,8 1,2%

CARAS-SEVERIN 36952701 5,82 128,7 1,4%

CLUJ 37299482 2,92 344,6 3,8%

CONSTANTA 38116804 2,6 318,6 3,5%

COVASNA 19204921 6,7 93,8 1,0%

DAMBOVITA 25087265 5,23 210,2 2,3%

DOLJ 37473887 6,24 300,9 3,3%

GALATI 23166723 5,76 220,8 2,4%

GIURGIU 10869626 4,45 92,2 1,0%

GORJ 50838402 6,07 150,4 1,6%

HARGHITA 33024680 5 143,3 1,6%

HUNEDOARA 53453240 5,58 206,6 2,3%

IALOMITA 18441708 5,52 105,3 1,2%

IASI 39112274 5,12 312,7 3,4%

ILFOV 8696660 1,31 161,7 1,8%

MARAMURES 44462701 3,59 205,6 2,2%

MEHEDINTI 21792613 8,62 123,2 1,3%


MURES 31257352 4,48 248,4 2,7%

NEAMT 31113628 3,89 202 2,2%

OLT 21258626 4,5 178,8 2,0%

PRAHOVA 60119699 3,52 314,4 3,4%

SALAJ 17927543 4,5 106,4 1,2%

SATU MARE 14101805 2,38 155,5 1,7%

SIBIU 27064443 2,79 186,3 2,0%

SUCEAVA 39091225 3,91 252,5 2,8%

TELEORMAN 25273797 7,33 168,5 1,8%

TIMIS 22586152 1,37 340 3,7%

TULCEA 14356746 3,75 90,8 1,0%

VALCEA 32562577 4,07 178,2 1,9%

VASLUI 36198708 8,56 161,3 1,8%

VRANCEA 12751313 3,72 151,3 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 112272893 10,16 182,8 2,0%

ARAD 64807169 5,38 214,3 2,3%

ARGES 109530602 7,62 266,8 2,9%

BACAU 88015133 7,88 235 2,6%

BIHOR 57723421 4,49 285,8 3,1%

BISTRITA-NASAUD 55354351 5,98 135,6 1,5%

BOTOSANI 40772619 5,79 156,9 1,7%

BRAILA 29947374 6,17 138,2 1,5%

BRASOV 105443881 6,95 251,3 2,8%

BUZAU 49708032 7,74 191,5 2,1%

CALARASI 23474859 6,88 106,7 1,2%

CARAS-SEVERIN 51147016 8,67 130,7 1,4%

CLUJ 85128164 4,96 345,7 3,8%

CONSTANTA 75270708 4,68 315,9 3,5%

COVASNA 30403443 9,2 93,5 1,0%

DAMBOVITA 52383356 6,71 211,1 2,3%

DOLJ 84991905 9,54 297,7 3,3%

GALATI 67341640 9,3 216,4 2,4%

GIURGIU 22525899 5,97 93,2 1,0%

GORJ 77048355 9,04 154 1,7%

HARGHITA 67914484 8,43 144,7 1,6%

HUNEDOARA 103867054 9,11 204,2 2,2%

IALOMITA 32877639 8,88 109,7 1,2%

IASI 69066633 6,63 309,2 3,4%

ILFOV 17295419 1,75 159,9 1,8%

MARAMURES 54431324 5,21 208,6 2,3%

MEHEDINTI 42436672 11,51 124,5 1,4%


MURES 65359567 6,25 249,4 2,7%

NEAMT 58349303 6,44 204,4 2,2%

OLT 56722832 7,2 176,7 1,9%

PRAHOVA 133887364 6,73 319,7 3,5%

SALAJ 42892313 8,27 108,4 1,2%

SATU MARE 38238325 4,97 156,5 1,7%

SIBIU 68446996 6,18 185,5 2,0%

SUCEAVA 76633656 6,04 254,1 2,8%

TELEORMAN 48182387 9,99 173,1 1,9%

TIMIS 78085460 3,36 332,4 3,6%

TULCEA 30186761 6,51 90,6 1,0%

VALCEA 73266293 7,03 180,8 2,0%

VASLUI 71580838 12,07 162,6 1,8%

VRANCEA 29407312 6,09 151,5 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 136300568 11,01 174,3 1,9%

ARAD 82670983 6,01 211,5 2,4%

ARGES 138437890 8,46 260,6 2,9%

BACAU 119619704 8,18 226,4 2,5%

BIHOR 90110604 6,06 282,7 3,1%

BISTRITA-NASAUD 75585216 7,49 133,7 1,5%

BOTOSANI 51899208 6,82 154,8 1,7%

BRAILA 51348319 8,33 134,8 1,5%

BRASOV 126551449 8,05 245,8 2,7%

BUZAU 76706236 9,63 192,8 2,1%

CALARASI 38394852 9,03 109,8 1,2%

CARAS-SEVERIN 66119243 9,7 125,3 1,4%

CLUJ 125049369 5,95 341,9 3,8%

CONSTANTA 129345722 6,22 309,5 3,4%

COVASNA 40087198 11,09 89,7 1,0%

DAMBOVITA 88609423 8,66 211,5 2,4%

DOLJ 125475546 11,14 296,9 3,3%

GALATI 97995437 10,89 204,9 2,3%

GIURGIU 37316456 8,37 93,1 1,0%

GORJ 101511512 10,62 147,3 1,6%

HARGHITA 86413979 9,52 145,2 1,6%

HUNEDOARA 148417158 10,05 194,8 2,2%

IALOMITA 51224760 10,63 106 1,2%

IASI 99395756 7,53 307,2 3,4%

ILFOV 32769841 2,77 161,6 1,8%

MARAMURES 71486294 6,42 207,6 2,3%

MEHEDINTI 66865937 12,31 116,8 1,3%


MURES 95949202 8,15 247,9 2,8%

NEAMT 76509552 8,9 206,9 2,3%

OLT 72658980 8,46 176,1 2,0%

PRAHOVA 193352638 9,31 313,6 3,5%

SALAJ 54563146 8,89 106,2 1,2%

SATU MARE 49912084 6,32 154,6 1,7%

SIBIU 87696779 6,82 186,4 2,1%

SUCEAVA 99797889 7,8 257,3 2,9%

TELEORMAN 72296286 11,68 171,3 1,9%

TIMIS 113651838 4,36 331 3,7%

TULCEA 40641567 7,98 87,2 1,0%

VALCEA 82114598 8,5 180,3 2,0%

VASLUI 87658696 12,89 156,9 1,7%

VRANCEA 45588655 7,68 153,6 1,7%







somerilor

Rata somajului



ALBA 72106890 7,93 171,3 1,9%

ARAD 41492176 3,75 208,5 2,4%

ARGES 66795018 5,8 256,2 2,9%

BACAU 68754223 6,78 222,1 2,5%

BIHOR 51046188 4,15 274,6 3,1%

BISTRITA-NASAUD 37783489 4,85 133,5 1,5%

BOTOSANI 29093172 4,38 152,7 1,7%

BRAILA 27114423 6,23 130,6 1,5%

BRASOV 64716808 5,08 241,5 2,7%

BUZAU 41075293 8,1 188,4 2,1%

CALARASI 21379304 6,23 105,9 1,2%

CARAS-SEVERIN 36138919 5,76 119,3 1,4%

CLUJ 74868928 3,75 339 3,8%

CONSTANTA 76154001 4,27 300,4 3,4%

COVASNA 22507515 8,52 89,6 1,0%

DAMBOVITA 50760815 6,58 206,7 2,3%

DOLJ 74077732 8,88 286,5 3,2%

GALATI 47102472 7,83 197,6 2,2%

GIURGIU 23807182 6,35 92,8 1,1%

GORJ 60051900 7,85 144,6 1,6%

HARGHITA 49230489 6,5 141,2 1,6%

HUNEDOARA 81166539 6,12 187,3 2,1%

IALOMITA 27683890 7,58 103,9 1,2%

IASI 55354965 5,9 296 3,4%

ILFOV 22157496 2,01 165,2 1,9%

MARAMURES 41388175 4,39 205 2,3%

MEHEDINTI 38972964 9,6 116,8 1,3%


MURES 55523750 6,18 243,6 2,8%

NEAMT 48754889 5,68 196,8 2,2%

OLT 43140297 6,82 174,6 2,0%

PRAHOVA 105443988 5,93 301,4 3,4%

SALAJ 31528600 6,47 105 1,2%

SATU MARE 25975149 4,69 152,6 1,7%

SIBIU 38320319 4,38 184,6 2,1%

SUCEAVA 57919010 4,91 244,6 2,8%

TELEORMAN 40353964 9,28 167,8 1,9%

TIMIS 51178829 2,15 331,4 3,8%

TULCEA 25774939 5,96 84,9 1,0%

VALCEA 44902543 5,13 175,7 2,0%

VASLUI 48103943 10,2 153,8 1,7%

VRANCEA 25660730 5,9 148,8 1,7%




Anexa 21 - Tabel 21 – date distribuție venit pentru anul 2002

Judet Populatia stabila

la 1 ian PIB pe judete (Milioane lei)

GIURGIU 292577 1192,8

CALARASI 320887 1247

SALAJ 250517 1312,7

TULCEA 256646 1408,9

MEHEDINTI 310449 1483,9

IALOMITA 295011 1548,1

COVASNA 225914 1563,1

VASLUI 465519 1637,6

BISTRITA-NASAUD 318443 1695,9

BOTOSANI 462924 1821,7

VRANCEA 396449 1961,1

CARAS-SEVERIN 336499 2000,1

HARGHITA 330914 2062,9

OLT 496683 2072,1

TELEORMAN 440637 2080,5

BRAILA 376973 2093,3

SATU MARE 375090 2265,4

ALBA 386680 2308,3

BUZAU 500801 2385,1

VALCEA 421024 2388,4

MARAMURES 521468 2578,6

NEAMT 576170 2656,2

ILFOV 277058 2714,5

DAMBOVITA 542414 2835,2

GORJ 387661 3178,4

HUNEDOARA 496115 3303,5

SIBIU 423750 3357

ARAD 463432 3452,5

DOLJ 732520 3554,8

GALATI 627267 3609,8

SUCEAVA 707171 3647,4

MURES 588234 3975,3

BACAU 727354 4486,6

ARGES 653981 4570,6

IASI 804812 4681,4

BIHOR 603743 4685,8

BRASOV 595742 5405,3

PRAHOVA 838066 5470,3

CLUJ 693304 5900,7

TIMIS 661989 6157,3

CONSTANTA 713871 6577,6

MUNICIPIUL BUCURESTI 1936724 28559,9





Judet Populatia stabila la

1 ian PIB pe judete (Milioane lei)

GIURGIU 290936 1418,9

CALARASI 320226 1693,7

SALAJ 249717 1833

COVASNA 225305 1866,1

TULCEA 255097 1891,3

IALOMITA 294552 2075

MEHEDINTI 308340 2207,1


VRANCEA 395851 2316,8

VASLUI 465018 2346

BOTOSANI 461232 2350,9

TELEORMAN 435698 2450,2

HARGHITA 329917 2531,9

BRAILA 375205 2598


OLT 493577 2785,4

SATU MARE 373833 2859,4

ALBA 386435 3265,3

MARAMURES 519981 3278,2

NEAMT 573158 3284,2

BUZAU 499201 3374,5

VALCEA 419117 3474,1

ILFOV 275995 3713,8

DAMBOVITA 540450 3730,1

GORJ 387226 4014,7

SIBIU 423711 4121,4

HUNEDOARA 492106 4134,3

GALATI 624131 4495,2

SUCEAVA 706012 4579,9

ARAD 462248 4591,1

DOLJ 727758 5098,8

MURES 587441 5438,6

BACAU 725932 5690,1

BIHOR 602206 5864,1

ARGES 652308 6096,4

IASI 814978 6164,4

BRASOV 595522 6767,1

PRAHOVA 834445 7035

CLUJ 685755 7638,7

CONSTANTA 713921 8247

TIMIS 662209 8381,5

MUNICIPIUL BUCURESTI 1932155 36613







SALAJ 248857 2150,8

GIURGIU 288497 2382,1

TULCEA 253932 2387,7

COVASNA 224270 2420,9

CALARASI 319168 2541,3

MEHEDINTI 307384 2620,2

BOTOSANI 459805 2642,5

VASLUI 460281 2643,8


IALOMITA 293621 2900,3

HARGHITA 329190 3123,9

VRANCEA 394551 3125,2

TELEORMAN 430405 3212,1


BRAILA 373560 3373

SATU MARE 372665 3630,7

OLT 490067 3695,2

ALBA 384410 4184,5

VALCEA 417993 4187,3

NEAMT 571444 4233

MARAMURES 518093 4290,4

BUZAU 497172 4358,9

DAMBOVITA 538694 4545,9

GORJ 386753 4652,9

ILFOV 277919 5125,3

SIBIU 423810 5169,7

HUNEDOARA 488176 5205,1

SUCEAVA 705555 5470

GALATI 621956 6101,2

ARAD 461578 6106,3

MURES 585261 6213,5

DOLJ 722823 6554,1

BACAU 723892 7139,4

IASI 821891 7301,5

BIHOR 598381 7352,5

ARGES 648830 7828,9

BRASOV 596571 7983,3

PRAHOVA 831033 8028,5

CLUJ 686186 9711,7

CONSTANTA 713873 10497,3

TIMIS 659512 10587,9








GIURGIU 287462 2132,9

CALARASI 318360 2261,6

TULCEA 253154 2516,4

COVASNA 223996 2541,8

SALAJ 246209 2547,2

MEHEDINTI 305426 2688,6

VASLUI 461104 2779,2

IALOMITA 293102 2931,9

BOTOSANI 460507 3109,8

VRANCEA 394408 3295,1

TELEORMAN 425209 3402,1


HARGHITA 327297 3579,5

BRAILA 370941 3618,5


OLT 485936 3937,6

SATU MARE 369718 4006

BUZAU 495325 4482,3

ALBA 380091 4658,2

MARAMURES 515648 4833,8

VALCEA 416234 4907,3

NEAMT 571266 4952,4

GORJ 385450 5120,1

DAMBOVITA 537910 5343,1

HUNEDOARA 482415 5791,2

SIBIU 422980 6103,1

SUCEAVA 705343 6244,7

GALATI 621208 6459

ILFOV 282320 6515,5

MURES 583410 6888

ARAD 460457 7028,1

DOLJ 720857 7266,9

BACAU 723787 7510,4

BIHOR 596670 8007,4

IASI 813505 8669,3

BRASOV 595647 9372,6

ARGES 646899 9616,2

PRAHOVA 829253 11167,6

CLUJ 697118 11505,1

CONSTANTA 714923 12480,8

TIMIS 659333 12526,2








GIURGIU 285347 2477,6

CALARASI 317172 2686,8

COVASNA 224100 2779,7

TULCEA 252156 3027,3

SALAJ 246413 3054

MEHEDINTI 303069 3246,6

IALOMITA 291738 3341,3

VASLUI 460533 3414,8

BOTOSANI 460044 3561,3

TELEORMAN 419903 3847


BRAILA 369503 4156

VRANCEA 393961 4178,6


HARGHITA 326650 4464,5

OLT 482350 4560,4

SATU MARE 368622 4699,7

BUZAU 492787 5334,2

NEAMT 570600 5852,7

MARAMURES 516456 5932,2

VALCEA 415047 5958,7

ALBA 380539 5974,1

GORJ 384654 5984,1

DAMBOVITA 536248 6402,5

HUNEDOARA 479551 6867,1

SUCEAVA 706682 7054,5

GALATI 619090 7159,3

SIBIU 423148 7637,5

MURES 584205 8174,1

ARAD 458920 8406,7

BACAU 722889 8506

ILFOV 285311 8696,6

DOLJ 716713 8839,4

BIHOR 595448 9475,4

IASI 814198 10040,6

BRASOV 595736 11261,3

ARGES 645595 11770,9

CLUJ 683550 13558,6

PRAHOVA 825389 13775,3




CONSTANTA 716127 14653,3

TIMIS 659299 16069,9



Judet Populatia

stabila la 1 ian PIB pe judete (Milioane lei)

GIURGIU 283888 2647,1

CALARASI 315440 3174,2

TULCEA 251225 3250,1

IALOMITA 290638 3345,7

COVASNA 223634 3540,4

MEHEDINTI 299989 3755,6

VASLUI 458863 3809,9

SALAJ 243614 3883,6

VRANCEA 393138 4633,4

BOTOSANI 457693 4737,6

TELEORMAN 414528 4796,4


BRAILA 366811 5238

HARGHITA 325997 5248,1

SATU MARE 366501 5341,6


OLT 477292 5566,3

BUZAU 489784 6252,9

NEAMT 568808 6659,7

VALCEA 412337 6808,8

MARAMURES 513903 7012,7

GORJ 382242 7613,9

ALBA 376747 8000,7

DAMBOVITA 534171 8257,4

GALATI 616054 8602

HUNEDOARA 474112 8740,1

SUCEAVA 706967 8864,8

SIBIU 423125 9026,3

MURES 582274 9440,8

BACAU 721848 9846,2

ARAD 457958 10064,4

ILFOV 291676 10091

DOLJ 713873 10675

BIHOR 594615 11488,9

IASI 813731 12071,9




ARGES 644094 13536,9

BRASOV 592399 14160,4

PRAHOVA 822081 16255,8

CONSTANTA 717323 16296,6

CLUJ 693691 18020,9

TIMIS 665956 18838





GIURGIU 282638 3640,3

COVASNA 223208 4042,3

TULCEA 249779 4109

MEHEDINTI 296609 4394,4

SALAJ 242854 4418,7

CALARASI 314081 4653,2

IALOMITA 289501 4664,9

VASLUI 456020 5056,5

VRANCEA 392317 5539,6

BOTOSANI 453958 5556,7

TELEORMAN 410288 5791,2


HARGHITA 325682 6001,7


SATU MARE 365975 6308,3

OLT 473128 6648,8

BRAILA 363979 6706,4

NEAMT 566740 7613,2

BUZAU 486445 7756,5

VALCEA 410309 7854,3

GORJ 380061 8033,1

MARAMURES 512560 8140,8

ALBA 374727 8700,5

DAMBOVITA 531441 9312,2

HUNEDOARA 470103 9683,1

SUCEAVA 707251 9765,4

GALATI 613509 10493,2

ARAD 457318 11082,2

SIBIU 423144 11271

MURES 581400 11279,6

BACAU 719655 11972,1




ILFOV 298021 13145,8

DOLJ 710669 13409,6

BIHOR 593897 13422,8

IASI 818929 15058

BRASOV 596467 16007,9

ARGES 644487 16759,1

CONSTANTA 719727 19246,4

PRAHOVA 819600 19714,5

CLUJ 692021 20400

TIMIS 673212 23514,4



Judet Populatia


GIURGIU 282322 3905,6

TULCEA 248367 3921,9

COVASNA 222846 4030,3

CALARASI 313460 4255,5

MEHEDINTI 294364 4359,8

SALAJ 242472 4393,2

IALOMITA 288472 4550,8

VASLUI 452816 4817,5

VRANCEA 391641 5377

BOTOSANI 451193 5530

TELEORMAN 405070 5668,4

HARGHITA 325345 5975,1


OLT 468931 6087,7

SATU MARE 365508 6181,9


BRAILA 361414 6870,2

BUZAU 483988 7297

VALCEA 408518 7386,9

NEAMT 564471 7403,2

MARAMURES 511946 8219,6

ALBA 374535 8391,6

GORJ 378310 8764,2

DAMBOVITA 531011 9154,5

HUNEDOARA 466586 9301,7

GALATI 611040 9686,8

SUCEAVA 707588 10066,6




ARAD 457306 10774,5

MURES 581628 10854

SIBIU 424855 11406,9

BACAU 718165 11784,8

BIHOR 593606 12751,3

ILFOV 308726 12913,9

DOLJ 707629 13355,2

IASI 823388 14806,3

BRASOV 596853 16443

ARGES 642359 17545,5

CONSTANTA 721896 19553,1

PRAHOVA 817092 20061,5

CLUJ 690590 20326,1

TIMIS 676360 22714,4



Judet Populatia


COVASNA 222481 3839,1

MEHEDINTI 292231 4287,4

TULCEA 246785 4401,1

SALAJ 241417 4468,9

VASLUI 451106 4796,6

IALOMITA 287678 4821,9

GIURGIU 280959 5274,2

CALARASI 312697 5382,2

BOTOSANI 448749 5464,8

TELEORMAN 400431 5585,6


VRANCEA 390526 5747,6

HARGHITA 325127 5855,3

SATU MARE 364597 6186,3

BRAILA 359119 6223,8


OLT 465019 7077,6

NEAMT 563392 7190,3

VALCEA 407431 7361,8

BUZAU 481694 7820,9

MARAMURES 511093 8483,1

ALBA 373134 9275,4

HUNEDOARA 463102 9396,8




GORJ 376916 9731,6

SUCEAVA 708109 9959,9

DAMBOVITA 530332 10248,9

MURES 580672 10861,7

GALATI 609398 10962,7

SIBIU 424796 11547,6

ARAD 455477 11549,8

BACAU 716260 12134,6

ILFOV 317247 12862,4

BIHOR 592957 13345,4

DOLJ 704436 13482,8

IASI 824780 16122,8

ARGES 640484 16601,7

BRASOV 598208 17741

PRAHOVA 814689 18200,3

CLUJ 692339 21164,4

CONSTANTA 723696 21183,4

TIMIS 678795 25378,1


Anexa 30 - Tabel 30 – Evolutia PIB pe judete 2002 – 2010 (milioane lei)

judet 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

ALBA 2,308 3,265 4,185 4,658 5,974 8,001 8,701 8,392 9,275

ARAD 3,453 4,591 6,106 7,028 8,407 10,064 11,082 10,775 11,550

ARGES 4,571 6,096 7,829 9,616 11,771 13,537 16,759 17,546 16,602

BACAU 4,487 5,690 7,139 7,510 8,506 9,846 11,972 11,785 12,135

BIHOR 4,686 5,864 7,353 8,007 9,475 11,489 13,423 12,751 13,345

BISTRITA-NASAUD 1,696 2,242 2,716 3,424 4,086 4,976 5,948 6,028 5,644

BOTOSANI 1,822 2,351 2,643 3,110 3,561 4,738 5,557 5,530 5,465

BRAILA 2,093 2,598 3,373 3,619 4,156 5,238 6,706 6,870 6,224

BRASOV 5,405 6,767 7,983 9,373 11,261 14,160 16,008 16,443 17,741

BUCURESTI 28,560 36,613 45,448 58,792 69,014 85,707 121,017 111,375 118,717

BUZAU 2,385 3,375 4,359 4,482 5,334 6,253 7,757 7,297 7,821

CALARASI 1,247 1,694 2,541 2,262 2,687 3,174 4,653 4,256 5,382

CARAS-SEVERIN 2,000 2,715 3,355 3,736 4,445 5,353 6,114 6,410 6,659

CLUJ 5,901 7,639 9,712 11,505 13,559 18,021 20,400 20,326 21,164

CONSTANTA 6,578 8,247 10,497 12,481 14,653 16,297 19,246 19,553 21,183

COVASNA 1,563 1,866 2,421 2,542 2,780 3,540 4,042 4,030 3,839




DAMBOVITA 2,835 3,730 4,546 5,343 6,403 8,257 9,312 9,155 10,249

DOLJ 3,555 5,099 6,554 7,267 8,839 10,675 13,410 13,355 13,483

GALATI 3,610 4,495 6,101 6,459 7,159 8,602 10,493 9,687 10,963

GIURGIU 1,193 1,419 2,382 2,133 2,478 2,647 3,640 3,906 5,274

GORJ 3,178 4,015 4,653 5,120 5,984 7,614 8,033 8,764 9,732

HARGHITA 2,063 2,532 3,124 3,580 4,465 5,248 6,002 5,975 5,855

HUNEDOARA 3,304 4,134 5,205 5,791 6,867 8,740 9,683 9,302 9,397

IALOMITA 1,548 2,075 2,900 2,932 3,341 3,346 4,665 4,551 4,822

IASI 4,681 6,164 7,302 8,669 10,041 12,072 15,058 14,806 16,123

ILFOV 2,715 3,714 5,125 6,516 8,697 10,091 13,146 12,914 12,862

MARAMURES 2,579 3,278 4,290 4,834 5,932 7,013 8,141 8,220 8,483

MEHEDINTI 1,484 2,207 2,620 2,689 3,247 3,756 4,394 4,360 4,287

MURES 3,975 5,439 6,214 6,888 8,174 9,441 11,280 10,854 10,862

NEAMT 2,656 3,284 4,233 4,952 5,853 6,660 7,613 7,403 7,190

OLT 2,072 2,785 3,695 3,938 4,560 5,566 6,649 6,088 7,078

PRAHOVA 5,470 7,035 8,029 11,168 13,775 16,256 19,715 20,062 18,200

SALAJ 1,313 1,833 2,151 2,547 3,054 3,884 4,419 4,393 4,469

SATU MARE 2,265 2,859 3,631 4,006 4,700 5,342 6,308 6,182 6,186

SIBIU 3,357 4,121 5,170 6,103 7,638 9,026 11,271 11,407 11,548

SUCEAVA 3,647 4,580 5,470 6,245 7,055 8,865 9,765 10,067 9,960

TELEORMAN 2,081 2,450 3,212 3,402 3,847 4,796 5,791 5,668 5,586

TIMIS 6,157 8,382 10,588 12,526 16,070 18,838 23,514 22,714 25,378

TULCEA 1,409 1,891 2,388 2,516 3,027 3,250 4,109 3,922 4,401

VALCEA 2,388 3,474 4,187 4,907 5,959 6,809 7,854 7,387 7,362

VASLUI 1,638 2,346 2,644 2,779 3,415 3,810 5,057 4,818 4,797

VRANCEA 1,961 2,317 3,125 3,295 4,179 4,633 5,540 5,377 5,748

Anexa 31 - Tabel 31 – Evolutia PIB pe judete 2002 – 2010 (rate de evolutie)

judet 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

ALBA 41% 28% 11% 28% 34% 9% -4% 11%

ARAD 33% 33% 15% 20% 20% 10% -3% 7%

ARGES 33% 28% 23% 22% 15% 24% 5% -5%

BACAU 27% 25% 5% 13% 16% 22% -2% 3%

BIHOR 25% 25% 9% 18% 21% 17% -5% 5%

BISTRITA-NASAUD 32% 21% 26% 19% 22% 20% 1% -6%

BOTOSANI 29% 12% 18% 15% 33% 17% 0% -1%

BRAILA 24% 30% 7% 15% 26% 28% 2% -9%

BRASOV 25% 18% 17% 20% 26% 13% 3% 8%

BUCURESTI 28% 24% 29% 17% 24% 41% -8% 7%

BUZAU 41% 29% 3% 19% 17% 24% -6% 7%

CALARASI 36% 50% -11% 19% 18% 47% -9% 26%

CARAS-SEVERIN 36% 24% 11% 19% 20% 14% 5% 4%

CLUJ 29% 27% 18% 18% 33% 13% 0% 4%




CONSTANTA 25% 27% 19% 17% 11% 18% 2% 8%

COVASNA 19% 30% 5% 9% 27% 14% 0% -5%

DAMBOVITA 32% 22% 18% 20% 29% 13% -2% 12%

DOLJ 43% 29% 11% 22% 21% 26% 0% 1%

GALATI 25% 36% 6% 11% 20% 22% -8% 13%

GIURGIU 19% 68% -10% 16% 7% 38% 7% 35%

GORJ 26% 16% 10% 17% 27% 6% 9% 11%

HARGHITA 23% 23% 15% 25% 18% 14% 0% -2%

HUNEDOARA 25% 26% 11% 19% 27% 11% -4% 1%

IALOMITA 34% 40% 1% 14% 0% 39% -2% 6%

IASI 32% 18% 19% 16% 20% 25% -2% 9%

ILFOV 37% 38% 27% 33% 16% 30% -2% 0%

MARAMURES 27% 31% 13% 23% 18% 16% 1% 3%

MEHEDINTI 49% 19% 3% 21% 16% 17% -1% -2%

MURES 37% 14% 11% 19% 15% 19% -4% 0%

NEAMT 24% 29% 17% 18% 14% 14% -3% -3%

OLT 34% 33% 7% 16% 22% 19% -8% 16%

PRAHOVA 29% 14% 39% 23% 18% 21% 2% -9%

SALAJ 40% 17% 18% 20% 27% 14% -1% 2%

SATU MARE 26% 27% 10% 17% 14% 18% -2% 0%

SIBIU 23% 25% 18% 25% 18% 25% 1% 1%

SUCEAVA 26% 19% 14% 13% 26% 10% 3% -1%

TELEORMAN 18% 31% 6% 13% 25% 21% -2% -1%

TIMIS 36% 26% 18% 28% 17% 25% -3% 12%

TULCEA 34% 26% 5% 20% 7% 26% -5% 12%

VALCEA 45% 21% 17% 21% 14% 15% -6% 0%

VASLUI 43% 13% 5% 23% 12% 33% -5% 0%

VRANCEA 18% 35% 5% 27% 11% 20% -3% 7%

Rata șomajului raportată la total șomeri pe județe– anul 2002 - 2010

Graficul 2. Rata șomajului raportată la total șomeri pe județe– anul 2002

(Tabel 1 – date Rata șomajului – anul 2002)

Click pe link-ul de mai sus pentru a vizualiza datele

ALBA

ARAD

ARGES

BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI BRAILA

BRASOV BUZAU

CALARASI CARAS-SEVERIN CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA

DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA

HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV MARAMURES

MEHEDINTI

MUNICIPIUL BUCURESTI

MURES

NEAMT

OLT

PRAHOVA

SALAJ SATU MARE

SIBIU SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA

VALCEA VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45




Graficul 3. Rata șomajului raportată la total șomeri pe județe – anul 2003



ALBA

ARAD

ARGES BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI

BRAILA

BRASOV

BUZAU CALARASI CARAS-SEVERIN CLUJ

CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA

HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV MARAMURES

MEHEDINTI


MURES

NEAMT

OLT

PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE

SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA

VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES

BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI BRAILA

BRASOV

BUZAU

CALARASI

CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA

HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV MARAMURES

MEHEDINTI


MURES

NEAMT OLT

PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE

SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI BRAILA

BRASOV

BUZAU

CALARASI

CARAS-SEVERIN

CLUJ

CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ HARGHITA

HUNEDOARA IALOMITA

IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES

NEAMT

OLT

PRAHOVA SALAJ

SATU MARE

SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA

VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI BRAILA

BRASOV

BUZAU CALARASI CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES

NEAMT

OLT

PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE

SIBIU SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES

BACAU

BIHOR BISTRITA-NASAUD

BOTOSANI BRAILA

BRASOV BUZAU

CALARASI

CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA HUNEDOARA

IALOMITA IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES NEAMT

OLT

PRAHOVA SALAJ

SATU MARE SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

5,00%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES

BACAU


BOTOSANI

BRAILA BRASOV

BUZAU

CALARASI

CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA

DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA

HUNEDOARA IALOMITA IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES

NEAMT

OLT

PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

5,00%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD BOTOSANI BRAILA

BRASOV BUZAU

CALARASI

CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA

DOLJ GALATI

GIURGIU

GORJ HARGHITA

HUNEDOARA IALOMITA

IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES NEAMT

OLT PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE

SIBIU SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES BACAU

BIHOR

BISTRITA-NASAUD BOTOSANI

BRAILA BRASOV

BUZAU CALARASI CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA

DOLJ GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES NEAMT

OLT PRAHOVA

SALAJ

SATU MARE SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45







ALBA

ARAD

ARGES

BACAU


BOTOSANI

BRAILA

BRASOV

BUZAU

CALARASI CARAS-SEVERIN

CLUJ CONSTANTA

COVASNA

DAMBOVITA

DOLJ

GALATI

GIURGIU

GORJ

HARGHITA HUNEDOARA

IALOMITA

IASI

ILFOV

MARAMURES

MEHEDINTI


MURES NEAMT

OLT

PRAHOVA SALAJ

SATU MARE SIBIU

SUCEAVA

TELEORMAN

TIMIS

TULCEA

VALCEA

VASLUI

VRANCEA

0,00%

0,50%

1,00%

1,50%

2,00%

2,50%

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45




Cheltuielile anuale cu protecția socială a șomerilor raportate la rata șomajului pe județe – 2003-2007 și 2009-2010



ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%


BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 03%

GIURGIU 01%


HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 04%

ILFOV 01% MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02% OLT 02%

PRAHOVA 04%


SIBIU 02% SUCEAVA 03% TELEORMAN 02% TIMIS 03%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Rata șomajului

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%


BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 03%

GIURGIU 01%


HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 04%

ILFOV 01%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%



PRAHOVA 04%


SIBIU 02% SUCEAVA 03% TELEORMAN 02% TIMIS 04%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

0 2 4 6 8 10 12 14

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%


BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 03%

GIURGIU 01%


HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 04%

ILFOV 01%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02%

OLT 02%

PRAHOVA 03%

SALAJ 01%

SATU MARE 02%

SIBIU 02% SUCEAVA 03%


TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

20000000

40000000

60000000

80000000

100000000

120000000

140000000

160000000

180000000

0 2 4 6 8 10 12

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03% BACAU 03%


BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02% DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%

GORJ 02%

HARGHITA 02%

HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02%

OLT 02%

PRAHOVA 03%

SALAJ 01%

SATU MARE 02%

SIBIU 02%

SUCEAVA 03% TELEORMAN 02%

TIMIS 04%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

20000000

40000000

60000000

80000000

100000000

120000000

140000000

160000000

180000000

0 2 4 6 8 10 12

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%

BIHOR 03% BISTRITA-NASAUD 01%

BOTOSANI 02% BRAILA 02%

BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%


COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%

GORJ 02%

HARGHITA 02%

HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%


MURES 03% NEAMT 02%

OLT 02%

PRAHOVA 03%


SIBIU 02%

SUCEAVA 03%


TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

20000000

40000000

60000000

80000000

100000000

120000000

140000000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%

BIHOR 03% BISTRITA-NASAUD 01%

BOTOSANI 02%

BRAILA 02%

BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%

CARAS-SEVERIN 01%

CLUJ 04%

CONSTANTA 03%

COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%


HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02%

MEHEDINTI 01%



PRAHOVA 04%



TELEORMAN 02%

TIMIS 04%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

20000000

40000000

60000000

80000000

100000000

120000000

140000000

160000000

180000000

200000000

0 2 4 6 8 10 12 14

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

șom

eri

lor

Rata șomajului






ALBA 02%

ARAD 02%

ARGES 03%

BACAU 03%

BIHOR 03%

BISTRITA-NASAUD 01%

BOTOSANI 02% BRAILA 01%

BRASOV 03%

BUZAU 02%

CALARASI 01%

CARAS-SEVERIN 01%

CLUJ 04% CONSTANTA 03%

COVASNA 01%

DAMBOVITA 02%

DOLJ 03%

GALATI 02%

GIURGIU 01%


HUNEDOARA 02%

IALOMITA 01%

IASI 03%

ILFOV 02%

MARAMURES 02% MEHEDINTI 01%


MURES 03%

NEAMT 02% OLT 02%

PRAHOVA 03%



TELEORMAN 02%

TIMIS 04%

TULCEA 01%


VRANCEA 02%

0

50000000

100000000

150000000

200000000

250000000

300000000

350000000

0 2 4 6 8 10 12 14

Ch

elt

uie

li an

ual

e c

u p

rote

cția

so

cial

ă a

Rata șomajului




Curba lui Lorenz - distribuție venit pentru perioada 2002 - 2009



0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

SALA

J

TULC

EA

MEH

EDIN

TI

IALO

MIT

A

CO

VA

SNA

VA

SLU

I

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

BO

TOSA

NI

VR

AN

CEA

CA

RA

S-SE

VER

IN

HA

RG

HIT

A

OLT

TELE

OR

MA

N

BR

AIL

A

SATU

MA

RE

ALB

A

BU

ZAU

VA

LCEA

MA

RA

MU

RES

NEA

MT

ILFO

V

DA

MB

OV

ITA

GO

RJ

HU

NED

OA

RA

SIB

IU

AR

AD

DO

LJ

GA

LATI

SUC

EAV

A

MU

RES

BA

CA

U

AR

GES

IASI

BIH

OR

BR

ASO

V

PR

AH

OV

A

CLU

J

TIM

IS

CO

NST

AN

TA

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

SALA

J

CO

VA

SNA

TULC

EA

IALO

MIT

A

MEH

EDIN

TI

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

VR

AN

CEA

VA

SLU

I

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

HA

RG

HIT

A

BR

AIL

A

CA

RA

S-SE

VER

IN

OLT

SATU

MA

RE

ALB

A

MA

RA

MU

RES

NEA

MT

BU

ZAU

VA

LCEA

ILFO

V

DA

MB

OV

ITA

GO

RJ

SIB

IU

HU

NED

OA

RA

GA

LATI

SUC

EAV

A

AR

AD

DO

LJ

MU

RES

BA

CA

U

BIH

OR

AR

GES

IASI

BR

ASO

V

PR

AH

OV

A

CLU

J

CO

NST

AN

TA

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

SALA

J

GIU

RG

IU

TULC

EA

CO

VA

SNA

CA

LAR

ASI

MEH

EDIN

TI

BO

TOSA

NI

VA

SLU

I

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

IALO

MIT

A

HA

RG

HIT

A

VR

AN

CEA

TELE

OR

MA

N

CA

RA

S-SE

VER

IN

BR

AIL

A

SATU

MA

RE

OLT

ALB

A

VA

LCEA

NEA

MT

MA

RA

MU

RES

BU

ZAU

DA

MB

OV

ITA

GO

RJ

ILFO

V

SIB

IU

HU

NED

OA

RA

SUC

EAV

A

GA

LATI

AR

AD

MU

RES

DO

LJ

BA

CA

U

IASI

BIH

OR

AR

GES

BR

ASO

V

PR

AH

OV

A

CLU

J

CO

NST

AN

TA

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

TULC

EA

CO

VA

SNA

SALA

J

MEH

EDIN

TI

VA

SLU

I

IALO

MIT

A

BO

TOSA

NI

VR

AN

CEA

TELE

OR

MA

N

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

HA

RG

HIT

A

BR

AIL

A

CA

RA

S-SE

VER

IN

OLT

SATU

MA

RE

BU

ZAU

ALB

A

MA

RA

MU

RES

VA

LCEA

NEA

MT

GO

RJ

DA

MB

OV

ITA

HU

NED

OA

RA

SIB

IU

SUC

EAV

A

GA

LATI

ILFO

V

MU

RES

AR

AD

DO

LJ

BA

CA

U

BIH

OR

IASI

BR

ASO

V

AR

GES

PR

AH

OV

A

CLU

J

CO

NST

AN

TA

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

CO

VA

SNA

TULC

EA

SALA

J

MEH

EDIN

TI

IALO

MIT

A

VA

SLU

I

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

BR

AIL

A

VR

AN

CEA

CA

RA

S-SE

VER

IN

HA

RG

HIT

A

OLT

SATU

MA

RE

BU

ZAU

NEA

MT

MA

RA

MU

RES

VA

LCEA

ALB

A

GO

RJ

DA

MB

OV

ITA

HU

NED

OA

RA

SUC

EAV

A

GA

LATI

SIB

IU

MU

RES

AR

AD

BA

CA

U

ILFO

V

DO

LJ

BIH

OR

IASI

BR

ASO

V

AR

GES

CLU

J

PR

AH

OV

A

CO

NST

AN

TA

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

GIU

RG

IU

CA

LAR

ASI

TULC

EA

IALO

MIT

A

CO

VA

SNA

MEH

EDIN

TI

VA

SLU

I

SALA

J

VR

AN

CEA

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

BR

AIL

A

HA

RG

HIT

A

SATU

MA

RE

CA

RA

S-SE

VER

IN

OLT

BU

ZAU

NEA

MT

VA

LCEA

MA

RA

MU

RES

GO

RJ

ALB

A

DA

MB

OV

ITA

GA

LATI

HU

NED

OA

RA

SUC

EAV

A

SIB

IU

MU

RES

BA

CA

U

AR

AD

ILFO

V

DO

LJ

BIH

OR

IASI

AR

GES

BR

ASO

V

PR

AH

OV

A

CO

NST

AN

TA

CLU

J

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

GIU

RG

IU

CO

VA

SNA

TULC

EA

MEH

EDIN

TI

SALA

J

CA

LAR

ASI

IALO

MIT

A

VA

SLU

I

VR

AN

CEA

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

HA

RG

HIT

A

CA

RA

S-SE

VER

IN

SATU

MA

RE

OLT

BR

AIL

A

NEA

MT

BU

ZAU

VA

LCEA

GO

RJ

MA

RA

MU

RES

ALB

A

DA

MB

OV

ITA

HU

NED

OA

RA

SUC

EAV

A

GA

LATI

AR

AD

SIB

IU

MU

RES

BA

CA

U

ILFO

V

DO

LJ

BIH

OR

IASI

BR

ASO

V

AR

GES

CO

NST

AN

TA

PR

AH

OV

A

CLU

J

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI






0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

GIU

RG

IU

TULC

EA

CO

VA

SNA

CA

LAR

ASI

MEH

EDIN

TI

SALA

J

IALO

MIT

A

VA

SLU

I

VR

AN

CEA

BO

TOSA

NI

TELE

OR

MA

N

HA

RG

HIT

A

BIS

TRIT

A-N

ASA

UD

OLT

SATU

MA

RE

CA

RA

S-SE

VER

IN

BR

AIL

A

BU

ZAU

VA

LCEA

NEA

MT

MA

RA

MU

RES

ALB

A

GO

RJ

DA

MB

OV

ITA

HU

NED

OA

RA

GA

LATI

SUC

EAV

A

AR

AD

MU

RES

SIB

IU

BA

CA

U

BIH

OR

ILFO

V

DO

LJ

IASI

BR

ASO

V

AR

GES

CO

NST

AN

TA

PR

AH

OV

A

CLU

J

TIM

IS

MU

NIC

IPIU

L B

UC

UR

ESTI

raport de expertiză - sdtrsdtr.ro/upload/rapoarte si analize/dezvoltare economica... ·...

Documents