revista română de statistică supliment nr. 6 / 2018 · the development of agricultural vegetal...

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 6 / 2018

SUMAR / CONTENTS 6/2018REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT

PRINCIPALELE ELEMENTE DE ANALIZĂ A EVOLUŢIEI PRODUSULUI INTERN BRUT ÎN ROMÂNIA 3MAIN ELEMENTS OF ANALYSIS OF GROSS DOMESTIC PRODUCT DEVELOPMENT IN ROMANIA 17Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEDrd. Andreea – Ioana MARINESCUDrd. Doina AVRAMEc. Daniel DUMITRU

ANALIZA EVOLUŢIEI INFLAŢIEI ÎN ROMÂNIA 30ANALYSIS OF THE INFLATION EVOLUTION IN ROMANIA 40Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELProf. univ. dr. Radu Titu MarinescuDrd. Maria MIREA

VÂSCOZITATEA FLUIDELOR ŞI ANALOGII ÎN ECONOMIE 50FLUID VISCOSITY AND ANALOGIES IN ECONOMY 58Drd. Ștefan Virgil Iacob ([email protected])

EFECTUL MIŞCĂRII NATURALE A POPULAŢIEI ÎN ROMÂNIA ŞI EVOLUŢIA POPULAŢIEI DUPĂ DOMICILIU ŞI REZIDENŢĂ 65THE EFFECT OF THE NATURAL MOVEMENT OF POPULATION IN ROMANIA AND THE POPULATION DEVELOPMENT BY HOUSEHOLD AND RESIDENCE 75Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ

FACTORI DE INFLUENŢĂ AI COSTULUI DATORIILOR – EXEMPLUL COMPANIILOR LISTATE DIN ROMÂNIA 85FACTORS OF INFLUENCE OF THE COST OF DEBT – ROMANIAN LISTED COMPANIES EXAMPLE 93 Florina-Adriana STĂNICĂ, PhD. StudentProf. Vasile ILIE, PhD. Liviu-Adrian ȚAGA, PhD. Student

www.revistadestatistica.ro/supliment

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 6 / 20182

ANALIZA TENDINŢEI DE EVOLUŢIE A ECONOMIEI ROMÂNIEI ÎN PRIMUL SEMESTRU AL ANULUI 2018 100ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT TREND OF THE ROMANIAN ECONOMY IN THE FIRST SEMESTER OF THE YEAR 2018 109Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Assoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhD Doina BUREA PhD Student

EVOLUŢIA PRODUCŢIEI AGRICOLE VEGETALE ÎN ANUL 2017 117THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURAL VEGETAL PRODUCTION IN 2017 126Assoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhDRadu STOICA PhD Student Drd. Tudor SAMSONDaniel DUMITRU

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 6 / 2018 3

Principalele elemente de analiză a evoluţiei Produsului Intern Brut în România

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

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Drd. Andreea – Ioana MARINESCU ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Doina AVRAM ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiEc. Daniel DUMITRU ([email protected])

Abstract Produsul Intern Brut a fost dintotdeauna indicatorul cel mai complex care atestă rezultatele pe care le-a obținut economia unei țări într-o perioadă de timp dată. Într-o anumită perioadă, cea a economiei etatizate din 1945 (1947) și până în 1989 acest indicator macroeconomic purta denumirea de produs social global. Produsul social nu era altceva decât rezultatul brut înregistrat de economia României așa cum într-o oarecare măsură, cu mici deosebiri, reprezintă produsul intern brut. Indicatorul național brut sau indicatorul produs intern brut au relevanța la nivel național de a prezenta rezultatele fi nale, existând unele deosebiri în funcție de conceptul în care acest indicatori sunt calculați. Astfel, produsul social total este calculat în conceptul producției materiale în sensul că valoare adăugată brută aduce numai activitatea producției materiale, nu și a altor servicii care nu sunt direct legate de producția materială. produsul intern brut este un indicator mult mai complex, mai sintetic și realist în legătură cu rezultatele dobândite de economia unei țări. Astfel, produsul intern brut are la bază faptul că însumează orice valoare adăugată brută care se realizează pe teritoriul unei țări sau de către agenții economici ai unei țări în țară și în străinătate într-o perioadă de timp indiferent că aceasta se realizează în producția materială de bunuri sau servicii. De fapt, în nivelul de evoluției al unei țări ponderea serviciilor devine din ce în ce mai importantă pentru că acestea sunt menite să asigure o satisfacere mai deplină a nevoilor populației țării respective. Și în perioada în care în România sistemul social-economic era super-etatizat, pe plan internațional pentru a asigura comparabilitatea indicatorilor exista un sistem de tabele corelative pe care organismul de statistică al Națiunilor Unite îl punea în evidență. În acest context, autorii analizează, în acest articol, stadiul în care a evoluat metodologia de calcul a indicatorilor macroeconomici


de rezultate, indiferent că acesta s-a numit produs social total sau produs

intern brut. Sunt prezentate tabele și grafi ce care atestă nivelul realizărilor

perioadelor succesive pe care și România le-a parcurs în evoluția sa istorică

social-economică.

Cuvinte cheie: Produs Intern Brut, Produs Național Net, ramură,

utilizare, formă de proprietate

Clasifi carea JEL: E01, E21

Introducere

Autorii își propun să analizeze succesiv modul în care indicatorul

cel mai complex de rezultate al României, produsul intern brut s-a realizat,

nivelurile pe care le-a înregistrat. De asemenea, pentru fi ecare perioadă

istorică la care autorii s-au aplecat și au căutat să desprindă concluziile, se

evidențiază și modalitățile pentru care anumite valori ale acestui indicator au

fost în creștere sau în scădere în funcție de factorul politic, factorul istoric,

de participarea României la anumite activități într-o parte sau alta, într-un

anumit domeniu sau altul. Sunt prezentate serii de date, grafi ce sugestive,

care atestă modul în care acest indicator a rezultat. Se prezintă o analiză

structurală a produsului intern brut în diversele perioade pentru a se vedea

contribuția resurselor la realizarea produsului intern brut dar și a utilităților în

calculul produsului intern brut. Sunt, de asemenea, reliefate aspecte specifi ce

unei perioade sau alta, toate având un singur scop, acela de a asigura pe cât

posibil o interpretare și analiză unitară a rezultatelor economiei României.

Accentul a fost pus și pe relevarea contribuției pe care a avut-o fi ecare ramură

a economiei naționale, agricultură, industrie, construcții, transporturi, servicii,

sistem bancar, comerțul internațional, etc., la formarea produsului intern brut.

Relevant este produsul intern brut pe locuitor pe care autorii l-au calculat și

analizat în scopul de a da o dimensiune mai reală pentru comparabilitățile

internaționale a rezultatelor economiei românești. De asemenea, în multe

împrejurări și mai ales în perioada după 1990 se recurge la calcularea

produsului intern brut pe baza parității puterii de cumpărare dintr-un an ales

ca anul de bază, așa încât să se evidențieze, să se releve care este stadiul real

comparativ al evoluției unei țări.

Literature review

Anghelache, Anghel, Marinescu and Dumbravă (2018) au realizat

un studiu cu privire la evoluția produsului intern brut din România în anul

2017. Anghelache (2017) a realizat o amplă analiză a situației economico-

socială a României, fi ind un material de referință în studiile macroeconomice.

Anghelache and Anghel (2017) au aplicat modelele econometrice pentru a


identifi ca infl uența factorială asupra creșterii produsului intern brut. Anghelache,

Anghel and Stoica (2017) au studiat semnifi cația ratei de creștere a Produsului

Intern Brut din România, din anul 2017. Anghelache and Anghel (2017) au

cercetat evoluția PIB, utilizând în acest sens date defl atate. Anghelache and

Anghel (2017) au prezentat aplicabilitatea modelelor econometrice la nivelul

managementului macroeconomic. Bhandari and Frankel (2015) au abordat

aspecte despre PIB nominal obiectiv pentru țările în curs de dezvoltare. O

temă similară este tratată de Garin, Lester and Sims (2016). Chamberlin

(2011) a studiat corelația dintre Produsul intern brut, venitul real și bunăstarea

economică. Fleurbaey (2009) a cercetat posibilitatea identifi cării unei măsuri

de bunăstare socială. Macchiarelli (2013) a studiat elemente referitoare la PIB

și infl ație ale țărilor din Comunitatea Economică Europeană.

Metodologie, date, rezultate și discuții

• Evoluția Produsului Intern Brut în anul 2017

Din studiul datelor privind evoluția Produsului intern Brut în anul

2017 se desprind câteva concluzii. Pe termen trimestrial rezultă că în trimestrul

IV 2017 PIB a fost, în termeni reali, mai mare cu 0,6% față de trimestrul III

al aceluiași an.

Comparat cu acelaşi trimestru din anul 2016, Produsul intern brut

a înregistrat o creştere cu 6,9% pe seria brută şi de 7,0% pe seria ajustată

sezonier;

Referindu-ne la datele din România seria ajustată sezonier a Produsului

intern brut trimestrial a fost recalculată ca urmare a revizuirii estimărilor

pentru trimestrul IV 2017, nefi ind înregistrate modifi cări. Important este

faptul că evoluția produsului intern brut, calculat pe baza datelor serie brută

sau serie ajustată sezonier trimestrial, în perioada 2015-2017, a înregistrat în

mod constant creșteri. Evoluţia Produsului intern brut trimestrial în perioada

2015 - 2017, calculată ca serie brută şi serie ajustată sezonier, este prezentată

în tabelul nr. 1.


Evoluţia Produsului intern brut trimestrial

Tabel nr. 1

Trim. I Trim. II Trim. III Trim. IV An

- în % faţă de perioada corespunzătoare din anul precedent -

Serie brută 2015 104.4 103.5 103.9 104.1 104.0 2016 104.3 106.0 104.3 104.8 104.8

2017 105.7 106.1 108.8 106.9 107.0 Serie ajustată sezonier 2015 104.1 103.7 103.9 104.3 -

2016 104.2 106.0 104.1 105.0 - 2017 105.8 106.1 108.5 107.0 -- în % faţă de trimestrul precedent - Serie ajustată sezonier 2015 101.3 99.8 101.9 101.3 -

2016 101.2 101.5 100.1 102.1 - 2017 102.0 101.7 102.4 100.6 -Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 54 / 7.03.2018

Din analiza datelor privind Produsul Intern Brut pe bază de date ajustate sezonier - estimat pentru trimestrul IV 2017 a fost de 221798,3 milioane lei preţuri curente, în creştere – în termeni reali – cu 0,6% faţă de trimestrul III 2017 şi cu 7,0% faţă de trimestrul IV 2016. În Tabelul nr. 2 sunt prezentate date privind Produsul Intern Brut calculat trimestrial pentru anul 2017.

Produsul intern brut trimestrial, în anul 2017 - serie ajustată sezonier

Tabelul nr. 2

Trim. I Trim. II Trim. III Trim. IVMilioane lei, preţuri curente 204249.1 209106.5 216966.5 221798.3In % faţă de trimestrul precedent 102.0 101.7 102.4 100.6In % faţă de perioada corespunzătoare din anul precedent

105.8 106.1 108.5 107.0

Sursa: Institutul Național de Statistică- comunicatul 54/7.03.2018

Se constată că de la un trimestru la altul, în 207 s-au înregistrat creșteri, atât în cifre absolute cât și în cifre relative. În trimestrul III saltul a fost cel mai semnifi cativ, 2,4% față de trimestrul anterior. De asemenea, comparativ cu trimestrul corespunzător din anul 2016, creșterile au fost cuprinse între 5,8% în trimestrul I și 8,5% în trimestrul trei. Pe total, creșterea PIB în 2017 față de 2016 a fost de 7%. Analizând evoluția Produsului Intern Brut pe perioada 2000-2017, ca realizări trimestriale, pe ramuri (domenii de activitate) constatăm că PIB pe total a avut o tendință, de regulă, de creștere și la fel au evoluat și rezultatele obținute pe aceste domenii. Se constată că în perioada crizei economico-


fi nanciară, PIB a avut o creștere mai redusă sau scăderi, similar prezentându-se situația și în ceea ce privește evoluția pe domenii de activitate. În perioada crizei și imediat după aceea saltul cel mai spectaculos l-a avut domeniul impozite nete. Cunoaștem că în aceea perioadă, salariile și pensiile s-au redus, iar taxele au crescut în mod alarmant.

30,0

80,0

130,0

180,0

230,0

280,0

2000T1

2000T3

2001T1

2001T3

2002T1

2002T3

2003T1

2003T3

2004T1

2004T3

2005T1

2005T3

2006T1

2006T3

2007T1

2007T3

2008T1

2008T3

2009T1

2009T3

2010T1

2010T3

2011T1

2011T3

2012T1

2012T3

2013T1

2013T3

2014T1

2014T3

2015T1

2015T3

2016T1

2016T3

2017T1

2017T3

%(m

ediatrim

estrialaaanului2000=100)

Graficul nr. 1: Evolutia trimestrial a PIB serie ajustata sezonier în perioada

2000 2017

Agricultura Industrie Constructii

Servicii Impozite nete de subventii PIB

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 54 / 7.03.2018

Agricultura a înregistrat o evoluție oscilantă, cu multe coborâșuri determinate de starea generală a climei, în contextul în care, irigarea este mai mult o dorință decât realitate concretă. Î grafi cul nr. 1 sunt prezentate datele privind evoluția trimestrială a Produsului Intern Brut pe total și pe domenii, în perioada 2000-2017. Produsul Intern Brut estimat pentru trimestrul IV 2017 a fost de 258046,5 milioane lei preţuri curente, în creştere – în termeni reali – cu 6,9% faţă de trimestrul IV 2016. Evoluția produsului intern brut, ca serie brută, în trimestrele anului 2017 este prezentată în tabelul nr. 3. Datele sunt exprimate în cifre absolute și cifre relative.


Produsul intern brut trimestrial, în anul 2017 - serie brută

Tabelul nr. 3

Trim. I Trim. II Trim. III Trim. IV An 2017

Milioane lei, preţuri curente 163791.0 197189.2 237325.1 258046.5 856351.8

In % faţă de perioada corespunzătoare din anul precedent

105.7 106.1 108.8 106.9 107.0


Din datele cuprinse în acest tabel rezultă că Produsul Intern Brut estimat pentru anul 2017 a fost de 856351,8 milioane lei preţuri curente, în creştere – în termeni reali – cu 7,0% faţă de anul 2016. În tabelele 4, 5 şi 6 sunt prezentate datele referitoare la Produsul Intern Brut în preţuri curente, indicii de volum şi indicii defl atori – serie brută şi serie ajustată sezonier – pentru trimestrul IV şi anul 2017.

Produsul intern brut pe categorii de resurse şi utilizări,

în trimestrul IV 2017

Tabelul nr. 4

Resurse / Utilizări

Realizări – milioane lei preţuri curente -

Indici de volum

– în % faţă de trimestrul

IV 2016

Indici de preţ – în % faţă de trimestrul IV

2016

Agricultură, silvicultură şi pescuit 6602.6 98.4 98.4Industrie 64110.0 109.0 105.4Construcţii 26650.7 100.7 106.3Comerţ cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor şi motocicletelor; transport şi depozitare; hoteluri şi restaurante

47422.6 108.0 105.9

Informații și comunicații 12281.4 112.9 98.8Intermedieri fi nanciare şi asigurări 6574.9 104.1 109.9Tranzacţii imobiliare 17963.0 103.9 102.4Activități profesionale, științifi ce și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport

19833.2 109.9 103.8

Administrație publică și apărare; asigurări sociale din sistemul public; învățământ; sănătate și asistență socială

24891.4 103.4 109.2

Activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii 7788.5 106.0 107.3

Valoarea adăugată brută – total 234118.3 106.5 105.2Impozite nete pe produs 1) 23928.2 110.7 102.3Produs Intern Brut 258046.5 106.9 104.9Consum fi nal efectiv 191796.1 109.3 102.7




Indici de volum


IV 2016

Indici de preţ – în % faţă de trimestrul IV

2016

Consum fi nal individual efectiv al gospodăriilor populaţiei 2) 174705.9 110.1 102.9

Cheltuiala pentru consumul fi nal al gospodăriilor populaţiei 153777.2 112.7 101.8

Cheltuiala pentru consumul fi nal al instituţiilor fără scop lucrativ în serviciul gospodăriilor populaţiei

3986.8 105.2 101.7

Cheltuiala pentru consumul fi nal individual al administraţiilor publice 16941.9 90.1 114.3

Consum fi nal colectiv efectiv al administraţiilor publice 3) 17090.2 102.1 100.9

Formarea brută de capital 75236.2 104.8 114.0din care: Formarea brută de capital fi x 59845.1 112.6 104.9Exportul net de bunuri şi servicii -8985.8 - - Export de bunuri şi servicii 91529.2 107.7 103.3 Import de bunuri şi servicii 100515.0 110.9 105.41) Reprezintă diferenţa dintre impozitele pe produs datorate la bugetul de stat (TVA, accize, alte impozite) şi subvenţiile pe produs plătite de la bugetul de stat.2) Cuprinde: cheltuielile gospodăriilor populaţiei pentru cumpărarea de bunuri şi servicii în scopul satisfacerii nevoilor membrilor lor, cheltuiala pentru consum individual al administraţiilor publice (învăţământ, sănătate, securitate socială şi acţiuni sociale, cultură, sport, activităţi recreative, colectarea de deşeuri menajere) şi cheltuiala pentru consum individual al instituţiilor fără scop lucrativ în serviciul gospodăriilor populaţiei (organizaţii religioase, sindicate, partide politice, uniuni, fundaţii, asociaţii culturale şi sportive).3) Cuprinde cheltuiala pentru consum colectiv al administraţiilor publice (servicii publice generale, apărare naţională şi securitatea teritoriului, menţinerea ordinii şi securităţii publice, activităţi legislative şi de reglementare, cercetare şi dezvoltare, etc.).


În tabelul nr. 4 sunt prezentate, în oglindă, contribuțiile resurselor și utilizărilor la formarea Produsului Intern Brut. Datele sunt exprimate în valori absolute prețuri curente și sunt comparate, ca indici de volum și preț, față de trimestrul IV 2016.


Produsul Intern Brut pe categorii de resurse şi utilizări,

în trimestrul IV 2017

Tabelul nr. 5

- serie ajustată sezonier şi în funcţie de numărul de zile lucrătoare-



Indici de volum


III 2017

Indici de preţ – în % faţă

de trimestrul III 2017

Agricultură, silvicultură şi pescuit 8265.9 76.4 110.2

Industrie 54721.0 103.0 102.2

Construcţii 12841.1 101.6 99.6

Comerţ cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor şi motocicletelor; transport şi depozitare; hoteluri şi restaurante

41910.0 101.0 102.2

Informații și comunicații 11505.7 105.5 99.1

Intermedieri fi nanciare şi asigurări 6283.2 101.6 103.1

Tranzacţii imobiliare 16822.6 101.1 99.8

Activități profesionale, științifi ce și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport

15267.9 102.0 99.5


24698.4 101.4 98.3

Activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii

7214.9 100.9 100.8

Valoarea adăugată brută – total 199530.7 100.0 102.0

Impozite nete pe produs 1) 21552.2 108.4 92.7

Discrepanță statistică 715.4 - -

Produs Intern Brut 221798.3 100.6 101.6Consum fi nal efectiv 171180.2 101.5 98.9Consum fi nal individual efectiv al gospodăriilor populaţiei 2)

155478.2 101.8 100.1

Cheltuiala pentru consumul fi nal al gospodăriilor populaţiei

138741.4 102.2 100.3


1694.8 101.5 100.3

Cheltuiala pentru consumul fi nal individual al administraţiilor publice

15042.0 93.3 103.9

Consum fi nal colectiv efectiv al administraţiilor publice 3)

15702.0 95.6 92.2

Formarea brută de capital 59223.2 113.1 105.7

din care:

Formarea brută de capital fi x 51046.3 103.7 99.6

Exportul net de bunuri şi servicii -6460.5 - -

Export de bunuri şi servicii 91650.8 101.3 100.8

Import de bunuri şi servicii 98111.3 101.1 102.8

Discrepanță statistică -2144.6 - -


1) Reprezintă diferenţa dintre impozitele pe produs datorate la bugetul de stat (TVA, accize, alte impozite) şi subvenţiile pe produs plătite de la bugetul de stat.2) Cuprinde: cheltuielile gospodăriilor populaţiei pentru cumpărarea de bunuri şi servicii în scopul satisfacerii nevoilor membrilor lor, cheltuiala pentru consum individual al administraţiilor publice (învăţământ, sănătate, securitate socială şi acţiuni sociale, cultură, sport, activităţi recreative, colectarea de deşeuri menajere) şi cheltuiala pentru consum individual al instituţiilor fără scop lucrativ în serviciul gospodăriilor populaţiei (organizaţii religioase, sindicate, partide politice, uniuni, fundaţii, asociaţii culturale şi sportive).3) Cuprinde cheltuiala pentru consum colectiv al administraţiilor publice (servicii publice generale, apărare naţională şi securitatea teritoriului, menţinerea ordinii şi securităţii publice, activităţi legislative şi de reglementare, cercetare şi dezvoltare, etc.).


În tabelul nr. 5 este prezentată situația Produsului Intern Brut, structurat pe resurse și utilizări. De această dată se constată faptul că datele sunt prezentate ca serie ajustată sezonier în funcție de numărul de zile lucrătoare, iar comparabilitatea se efectuează prin indici de volum și de preț în trimestrul IV 2017 față de trimestrul III 2017.

Produsul Intern Brut pe categorii de resurse şi utilizări, în anul 2017

Tabelul nr. 6- serie brută -


Indici de volum

– în % faţă de anul 2016

Indici de preţ – în % faţă de

anul 2016

Agricultură, silvicultură şi pescuit 37389.8 118.3 101.4Industrie 207511.5 108.0 104.5Construcţii 50489.6 99.7 108.8Comerţ cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor şi motocicletelor; transport şi depozitare; hoteluri şi restaurante

160161.8 108.4 105.5

Informații și comunicații 44029.3 110.9 98.1Intermedieri fi nanciare şi asigurări 23993.2 101.4 106.5Tranzacţii imobiliare 65873.4 103.6 101.0Activități profesionale, științifi ce și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport

59299.6 109.9 102.7


97134.0 103.1 117.1

Activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii

27640.0 106.5 109.3

Valoarea adăugată brută – total 773522.2 107.1 105.6Impozite nete pe produs 1) 82829.6 106.5 99.4

Produs Intern Brut 856351.8 107.0 105.0

Consum fi nal efectiv 661457.8 108.6 103.9



Indici de volum

– în % faţă de anul 2016

Indici de preţ – în % faţă de

anul 2016

Consum fi nal individual efectiv al gospodăriilor populaţiei 2)

595635.4 108.8 103.0

Cheltuiala pentru consumul fi nal al gospodăriilor populaţiei

529084.4 110.3 101.7


6692.1 103.7 101.2

Cheltuiala pentru consumul fi nal individual al administraţiilor publice

59858.9 96.8 116.1

Consum fi nal colectiv efectiv al administraţiilor publice 3)

65822.4 106.2 112.2

Formarea brută de capital 213538.1 104.9 111.4din care: Formarea brută de capital fi x 194507.5 105.4 105.4Exportul net de bunuri şi servicii -18644.1 - - Export de bunuri şi servicii 354823.8 109.5 102.9 Import de bunuri şi servicii 373467.9 111.1 104.41) Reprezintă diferenţa dintre impozitele pe produs datorate la bugetul de stat (TVA, accize, alte impozite) şi subvenţiile pe produs plătite de la bugetul de stat.2) Cuprinde: cheltuielile gospodăriilor populaţiei pentru cumpărarea de bunuri şi servicii în scopul satisfacerii nevoilor membrilor lor, cheltuiala pentru consum individual al administraţiilor publice (învăţământ, sănătate, securitate socială şi acţiuni sociale, cultură, sport, activităţi recreative, colectarea de deşeuri menajere) şi cheltuiala pentru consum individual al instituţiilor fără scop lucrativ în serviciul gospodăriilor populaţiei (organizaţii religioase, sindicate, partide politice, uniuni, fundaţii, asociaţii culturale şi sportive).3) Cuprinde cheltuiala pentru consum colectiv al administraţiilor publice (servicii publice generale, apărare naţională şi securitatea teritoriului, menţinerea ordinii şi securităţii publice, activităţi legislative şi de reglementare, cercetare şi dezvoltare, etc.).


În ultimul tabel, din acest grup, se prezintă pe bază de serie brută, realizarea Produsului Intern Brut, după rezurse și utilizări, îe întregul an 2017, comparativ cu 2016. Sunt prezentate realizările în prețuri curente, iar comparația se efectuează pe bază de indici de volum și indici de preț anuali. Din cele trei tabele se desprinde aceeași evoluție pe rezurse și utilizări, ca și ponderi ale acestori factori la formarea Produsului Intern Brut.

• Analiza contribuţia categoriilor de resurse şi de utilizări la

modifi carea Produsului Intern Brut

În ceea ce privește creșterea PIB pe seama resurselor, constatăm că s-au înregistrat progrese pe toate categoriile de resurse. Astfel la creşterea PIB, în anul 2017 faţă de anul 2016, au contribuit


aproape toate ramurile economiei, contribuţii pozitive mai importante având următoarele ramuri: industria (+1,9%), cu o pondere de 24,2% la formarea PIB şi al cărei volum de activitate s-a majorat cu 8,0%; comerţul cu ridicata şi cu amănuntul; repararea autovehiculelor şi motocicletelor; transport şi depozitare; hoteluri şi restaurante (+1,6%), cu o pondere de 18,7% la formarea PIB şi al căror volum de activitate s-a majorat cu 8,4%; agricultura, silvicultura şi pescuitul (+0,7%), cu o pondere mai redusă la formarea PIB (4,4%), dar care au înregistrat o creştere semnifi cativă a volumului de activitate (18,3%); activitătile profesionale, ştiinţifi ce şi tehnice; activităţile de servicii administrative şi activităţile de servicii suport (+0,7%), cu o pondere de 6,9% la formarea PIB şi al căror volum de activitate s-a majorat cu 9,9%; impozitele nete pe produs (+0,7%), cu o pondere de 9,7% la formarea PIB şi al căror volum de activitate s-a majorat cu 6,5%. În tabelul nr. 7 sunt prezentate datele privind evoluția PIB pe total și pe categorii de resurse.

Contribuţia categoriilor de resurse la formarea şi creşterea Produsului

intern brut, în trimestrul IV şi anul 2017

Tabelul nr. 7

Contribuţia la formarea PIB - %

Contribuţia la creşterea PIB - %

Trim. IV An Trim. IV An

Agricultură, silvicultură şi pescuit 2.6 4.4 0.0 0.7

Industrie 24.8 24.2 2.2 1.9

Construcţii 10.3 5.9 0.1 0.0Comerţ cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor şi motocicletelor; transport şi depozitare; hoteluri şi restaurante

18.4 18.7 1.4 1.6

Informații și comunicații 4.8 5.1 0.6 0.6

Intermedieri fi nanciare şi asigurări 2.5 2.8 0.1 0.0

Tranzacţii imobiliare 7.0 7.7 0.3 0.3

Activități profesionale, științifi ce și tehnice;activități de servicii administrative și activitățide servicii suport

7.7 6.9 0.7 0.7


9.6 11.4 0.3 0.3

Activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii 3.0 3.2 0.2 0.2

Valoarea adăugată brută – total 90.7 90.3 5.9 6.3

Impozite nete pe produs 9.3 9.7 1.0 0.7

Produsul intern brut 100.0 100.0 6.9 7.0Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 54 / 7.03.2018


• Analiza formării și creșterii PIB pe categorii de utilizări.

Din punctul de vedere al utilizării PIB, creşterea s-a datorat, în

principal: cheltuielii pentru consum fi nal al gospodăriilor populaţiei, al cărei volum s-a majorat cu 10,3% contribuind cu 6,4% la creşterea PIB; formării brute de capital fi x, cu o contribuţie de +1,2%, consecinţă a creşterii cu 5,4% a volumului său. O contribuţie negativă la creşterea PIB a avut-o exportul net (-0,8%), consecinţă a creşterii cu 9,5% a volumului exporturilor de bunuri şi servicii corelată cu o creştere mai mare a volumului importurilor de bunuri şi servicii, cu 11,1%. În tabelul nr. 8 sunt prezentate datele privind formarea și creșterea PIB pe seama utilizărilor.

Contribuţia categoriilor de utilizări la formarea şi creşterea Produsului

intern brut, în trimestrul IV şi anul 2017

Tabelul nr. 8

Contribuţia la

formarea PIB - %

Contribuţia la

creşterea PIB - %

Trim. IV An Trim. IV AnConsumul fi nal efectiv total 74.3 77.3 6.9 6.6Consum fi nal individual efectiv al gospodăriilor populaţiei 67.7 69.6 6.8 6.2

Cheltuiala pentru consumul fi nal al gospodăriilor populaţiei 59.6 61.8 7.4 6.4

Cheltuiala pentru consumul fi nal al instituţiilor fără scop lucrativ înserviciul gospodăriilor populaţiei

1.5 0.8 0.1 0.0

Cheltuiala pentru consumul fi nalindividual al administraţiilor publice

6.6 7.0 -0.7 -0.2

Consumul fi nal colectiv efectiv aladministraţiilor publice 6.6 7.7 0.1 0.4

Formarea brută de capital fi x 23.2 22.7 2.8 1.2Variaţia stocurilor 6.0 2.2 -1.5 0.0Exportul net de bunuri şi servicii -3.5 -2.2 -1.3 -0.8Exportul de bunuri şi servicii 35.5 41.5 2.7 3.9Importul de bunuri şi servicii 39.0 43.7 4.0 4.7Produsul intern brut 100.0 100.0 6.9 7.0Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 54 / 7.03.2018


Concluzii

Din studiul întreprins, autorii au desprins câteva concluzii, dintre care în primul rând amintim pe aceea că produsul intern brut, cu micile modifi cări metodologice conceptuale, ținând seama de sistemul economic parcurs de România, a reprezentat și reprezintă întotdeauna indicatorul cel mai complex de rezultate al economiei României. Indicatorul produsul intern brut pe locuitor este și mai relevant în ceea ce privește comparabilitatea pe baza acestui indicator al evoluției economiei românești în comparație cu stadiul atins de alte state din Uniunea Europeană sau pe plan mai larg european sau mondial. Rezultă că produsul intern brut intern brut crește pe baza factorilor de producție cuprinși în funcția de producție a lui Cobb-Douglas și anume este vorba de capital, resursa de muncă și resursele fi nanciare. Se constată că în cazul economiei românești rezultă o discrepanță în ceea ce privește asigurarea resurselor fi nanciare, România recurgând la credite, având datorie publică externă și alte împrumuturi. Ca o concluzie fi nală, putem aprecia că sistemul românesc a cunoscut anumite perioade în care creșterea a fost stagnantă, în perioada crizelor economice în 1929-1933 sau 2008-2011, dar și strategia pe care managementul macroeconomic l-a avut pentru a asigura dezvoltarea țării în condiții care să fi e refl ectate în produsul intern brut.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Marinescu, A.I. and Dumbravă, Ş.G. (2018). Complex Analysis of Gross Domestic Product at the End of 2017. Romanian

Statistical Review, Supplement, 2, 132-139 2. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la

aderare, Editura Economică 3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). Econometric methods and models used

in the analysis of the factorial infl uence of the gross domestic product growth. Network Intelligence Studies, V (9), 67-78

4. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Stoica, R. (2017). Quarterly analysis of Gross Domestic Product evolution – signifi cance of growth rate. Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 16-28

5. Anghelache, C. and Anghel, M.G (2017). Analysis of the evolution of the Gross Domestic Product of Romania using defl ated data, International Conference „Economic Experiences”, Romanian Foundation for Business Intelligence, Transilvania University of Brașov, The Romanian Academy Iasi Branch, 145-153

6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The econometric model used in the macroeconomic management, The 8th International Conference of Management and Industrial Engineering “Management in the Innovation Society”, University Politehnica of Bucharest, 299-311

7. Bhandari, P. and Frankel, J. (2015). Nominal GDP Targeting for Developing Countries, National Bureau of Economic Research, Working Paper 20898, Cambridge

8. Chamberlin, G. (2011). Gross domestic product, real income and economic welfare, Economic & Labour Market Review, 5 (5), 5-25


9. Fleurbaey, M. (2009). Beyond GDP: The Quest for a Measure of Social Welfare. Journal of Economic Literature, 47 (4), 1029-1075

10. Garin, J., Lester, R. and Sims, E. (2016). On the Desirability of Nominal GDP Targeting. Journal of Economic Dynamics and Control, 69, 21–44

11. Macchiarelli, C. (2013). Similar GDP-infl ation cycles. An application to CEE

countries and the euro area. International Business and Finance, 27 (1), 124-144

12. Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 54 / 7.03.2018


MAIN ELEMENTS OF ANALYSIS OF GROSS DOMESTIC PRODUCT DEVELOPMENT IN

ROMANIA


Bucharest University of Economic Studies, Romania / „Artifex” University of Bucharest

Drd. Andreea – Ioana MARINESCU ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies, Romania

Drd. Doina AVRAM ([email protected])


Ec. Daniel DUMITRU ([email protected])

Abstract

The Gross Domestic Product has always been the most comprehensive

indicator of the results achieved by a country’s economy over a given period

of time. In a certain period, that of the stagnated economy in 1945 (1947)

and until 1989, this macroeconomic indicator was called the global social

product. The social product was nothing but the gross result registered by

the Romanian economy, as it is to a certain extent, with small differences, the

gross domestic product. The Gross National Gross Domestic Product or Gross

Domestic Product Indicator has national relevance to present the fi nal results,

with some differences depending on the concept in which these indicators

are calculated. Thus, the total social product is calculated in the concept of

material production in the sense that gross added value brings only the activity

of material production, not other services that are not directly related to

material production. Gross Domestic Product is a much more complex, more

synthetic and realistic indicator of the results achieved by the economy of a

country. Thus, gross domestic product is based on the fact that it aggregates any

gross value added that is made in the territory of a country or by the economic

agents of a country in the country and abroad in a period of time, regardless

of whether it is made in the material production of goods or services. In fact,

in the level of evolution of a country the weight of services is becoming more

and more important because they are meant to ensure a fuller satisfaction of

the needs of the country’s population. And in the period when in Romania the

social-economic system was super-staged, there was a system of correlative

tables on the international level to ensure the comparability of the indicators,

which the United Nations statistics body emphasized. In this context, the

authors analyze in this article the stage where the methodology for calculating

the macroeconomic indicators of results has evolved, regardless of whether it


was called total social product or gross domestic product. There are presented

tables and graphs that attest the level of achievement of the successive periods

Romania has also experienced in its historical socio-economic evolution.

Keywords: Gross Domestic Product, Net National Product, branch,

use, form of ownership

JEL Classifi cation: E01, E21

Introduction

The authors propose to analyze successively the way Romania’s most

sophisticated indicator of gross domestic product has been achieved, the levels

it has recorded. Also, for each historical period where the authors leaned and

sought to draw conclusions, it also highlights the ways in which certain values

of this indicator were increasing or decreasing according to the political factor,

the historical factor, the participation Romania to certain activities in one part

or another, in a certain area or another. Data series, suggestive charts, showing

how this indicator was produced, are presented. A structural analysis of Gross

Domestic Product is presented in the various periods to see the contribution

of resources to the gross domestic product but also utilities in gross domestic

product. Some aspects specifi c to one or another period are also highlighted, all

having one purpose, to ensure as much as possible a unitary interpretation and

analysis of the results of the Romanian economy. Emphasis was also placed

on the contribution made by each branch of national economy, agriculture,

industry, construction, transport, services, banking system, international trade,

etc. to the formation of gross domestic product. Relevant is the gross domestic

product per capita that the authors calculated and analyzed in order to give

a more real dimension to the international comparability of the Romanian

economy’s results. Also, in many circumstances and especially in the period

after 1990, it is used to calculate the gross domestic product on the basis of

purchasing power parity in one year chosen as the base year, so as to highlight,

reveal the real comparative stage the evolution of a country.

Literature review

Anghelache, Anghel, Marinescu and Dumbravă (2018) conducted a study

on the evolution of the Romanian Gross Domestic Product in 2017. Anghelache

(2017) conducted a broad analysis of the economic and social situation of

Romania, being a reference material in macroeconomic studies. Anghelache and

Anghel (2017) applied econometric models to identify the factorial infl uence on

gross domestic product growth. Anghelache, Anghel and Stoica (2017) studied

the signifi cance of the Gross Domestic Product growth rate in Romania since

2017. Anghelache and Anghel (2017) studied the evolution of GDP using defl ated


data. Anghelache and Anghel (2017) presented the applicability of econometric

models at macroeconomic management level. Bhandari and Frankel (2015)

addressed aspects of nominal nominal GDP for developing countries. A similar

theme is dealt with by Garin, Lester and Sims (2016). Chamberlin (2011) studied

the correlation between Gross Domestic Product, Real Income and Economic

Welfare. Fleurbaey (2009) researched the possibility of identifying a social welfare

measure. Macchiarelli (2013) studied elements related to GDP and infl ation in the

countries of the European Economic Community.

Methodology, data, results and discussions

• Evolution of Gross Domestic Product in 2017

From the study of the data on the evolution of the Gross Domestic

Product in 2017 some conclusions can be drawn. On a quarterly basis, in Q4

2017, GDP was in real terms 0.6% higher than in the third quarter of the same

year.

Compared to the same quarter of 2016, gross domestic product grew 6.9% on

gross series and 7.0% on seasonally adjusted series;

Referring to the data in Romania, the seasonally adjusted series of the

quarterly Gross Domestic Product was recalculated as a result of the revised

quarterly estimates for 2017, with no changes being recorded. Importantly, the

evolution of Gross Domestic Product, calculated on the basis of gross series

data or seasonally adjusted series quarterly, during the period 2015-2017, has

steadily increased. The evolution of the Gross Domestic Product quarterly

between 2015 and 2017, calculated as gross series and seasonally adjusted

series, is presented in table no. 1.

Evolution of Gross Domestic Product Quarterly

Table no. 1 QI QII QIII QIV Year- in % compared to the corresponding period of the previous year- Gross series 2015 104.4 103.5 103.9 104.1 104.0

2016 104.3 106.0 104.3 104.8 104.8 2017 105.7 106.1 108.8 106.9 107.0Seasonally adjusted series 2015 104.1 103.7 103.9 104.3 -

2016 104.2 106.0 104.1 105.0 - 2017 105.8 106.1 108.5 107.0 -- in% as against the previous quarterSeasonally adjusted series 2015 101.3 99.8 101.9 101.3 -

2016 101.2 101.5 100.1 102.1 - 2017 102.0 101.7 102.4 100.6 -

Source: National Institute of Statistics, Press release no. 54 / 7.03.2018


From the analysis of the seasonally adjusted data on Gross Domestic

Product - estimated for the fourth quarter of 2017, it was 221798.3 million

lei current prices, increasing - in real terms - by 0.6% compared to the third

quarter of 2017 and by 7 , 0% compared to the fourth quarter of 2016. In Table

no. 2 presents data on Gross Domestic Product calculated quarterly for 2017.

Gross domestic product quarterly, 2017 - seasonally adjusted series

Table no. 2

QI QII QIII QIV

Millions of lei, current prices 204249.1 209106.5 216966.5 221798.3

In% compared to the previous quarter 102.0 101.7 102.4 100.6

In% compared to the corresponding

period of the previous year105.8 106.1 108.5 107.0


It is noted that from one quarter to the next, in 207 there were

increases, both in absolute fi gures and in relative fi gures. In Q3, the leap was

the most signifi cant, 2.4% versus the previous quarter. Also, compared with

the corresponding quarter of 2016, increases were between 5.8% in the fi rst

quarter and 8.5% in the third quarter. Overall, GDP growth in 2017 compared

to 2016 was 7%.

Analyzing the evolution of the Gross Domestic Product for the period

2000-2017, as quarterly achievements, by branches (activity domains) we can

see that total GDP has tended to increase, as a rule, and so did the results

obtained in these fi elds. It is noticed that during the economic and fi nancial

crisis, the GDP has decreased or decreased, as is the situation regarding the

evolution by fi eld of activity. During the crisis and immediately afterwards,

the most spectacular jump had net taxes. We know that during that period,

wages and pensions have fallen, and taxes have increased alarmingly.


30,0

80,0

130,0

180,0

230,0

280,0

2000T1

2000T3

2001T1

2001T3

2002T1

2002T3

2003T1

2003T3

2004T1

2004T3

2005T1

2005T3

2006T1

2006T3

2007T1

2007T3

2008T1

2008T3

2009T1

2009T3

2010T1

2010T3

2011T1

2011T3

2012T1

2012T3

2013T1

2013T3

2014T1

2014T3

2015T1

2015T3

2016T1

2016T3

2017T1

2017T3

%(m

ediatrim

estrialaaanului2000=100)

Graficul nr. 1: Evolutia trimestrial a PIB serie ajustata sezonier în perioada

2000 2017

Agricultura Industrie Constructii

Servicii Impozite nete de subventii PIB


Agriculture has experienced oscillating evolution, with many downsides

due to the general climate, in the context in which irrigation is more a wish than

a concrete reality. Graph no. 1 presents the data on the quarterly evolution of the

Gross Domestic Product by total and by area, in the period 2000-2017.

The Gross Domestic Product estimated for the fourth quarter of 2017

was ROL 25,8046.5 million current prices, rising - in real terms - by 6.9%

compared to the fourth quarter of 2016.

The evolution of gross domestic product, as gross series, in the

quarters of 2017 is presented in table no. 3. Data are expressed in absolute

fi gures and relative fi gures.

Gross domestic product quarterly in 2017 - gross series

Table no. 3

QI QII QIII QIV Year 2017

Millions of lei, current prices 163791.0 197189.2 237325.1 258046.5 856351.8

In% compared to the corresponding

period of the previous year105.7 106.1 108.8 106.9 107.0


The data contained in this table shows that the Gross Domestic

Product estimated for 2017 was ROL 856351.8 million current prices, rising -

in real terms - by 7.0% as compared to 2016.

Tables 4, 5 and 6 present the data on Gross Domestic Product in

current prices, volume indices and defl ators - gross series and seasonally

adjusted series - for the fourth quarter and 2017.


Gross Domestic Product by Category of Resources and Uses

in Quarter IV 2017

Table no. 4

Resources / Uses

Achievements

- millions of lei

current prices -

Volume

indices

- in% against

IV quarter

2016

Price indices

- in% against

IV quarter

2016

Agriculture, forestry and fi shing 6602.6 98.4 98.4

Industry 64110.0 109.0 105.4

Construction 26650.7 100.7 106.3Wholesale and retail trade; repair of motor vehicles and motorcycles; transportation and storage; hotels and restaurants

47422.6 108.0 105.9

Information and communications 12281.4 112.9 98.8

Financial intermediation and insurance 6574.9 104.1 109.9

Real estate transactions 17963.0 103.9 102.4Professional, scientifi c and technical activities; administrative service activities and support service activities

19833.2 109.9 103.8

Public administration and defense; social insurance in the public system; education; health and social care

24891.4 103.4 109.2

Performing, cultural and recreational activities; repair of household products and other services

7788.5 106.0 107.3

Gross value added - total 234118.3 106.5 105.2

Net taxes on product 1) 23928.2 110.7 102.3

Gross Domestic Product 258046.5 106.9 104.9

Actual fi nal consumption 191796.1 109.3 102.7Actual individual fi nal consumption of

households 2)174705.9 110.1 102.9

Expenditure for fi nal consumption of

households153777.2 112.7 101.8

Expenditure on end-use of non-profi t

institutions serving households3986.8 105.2 101.7

Expenditure for individual fi nal consumption

of general government16941.9 90.1 114.3

Final collective consumption of public

administrations 3)17090.2 102.1 100.9

Gross capital formation 75236.2 104.8 114.0

from which:

Gross fi xed capital formation 59845.1 112.6 104.9

Net exports of goods and services -8985.8 - -

Export of goods and services 91529.2 107.7 103.3

Import of goods and services 100515.0 110.9 105.41) Represents the difference between product taxes owed to the state budget (VAT, excises,

other taxes) and product subsidies paid from the state budget.

2) Includes: Household expenditure for purchasing goods and services to meet the needs of its

members, spending on individual consumption of public administrations (education, health,


social security and social actions, culture, sports, leisure activities, domestic waste collection)

and individual consumption expenditure of non-profi t institutions serving households

(religious organizations, trade unions, political parties, unions, foundations, cultural and sports

associations).

3) Includes collective government spending (general public services, national defense and

territorial security, maintaining public order and security, legislative and regulatory activities,

R & D, etc.).


In table no. 4 are presented, in the mirror, the contributions of

resources and uses to the formation of the Gross Domestic Product. The data

are expressed in absolute values of current prices and are compared, as volume

and price indices, to the IV quarter 2016..

Gross Domestic Product by Category of Resources

and Uses in Quarter IV 2017

Table no. 5

- seasonally adjusted series and number of working days-

Resources / Uses

Achievements

- millions of

lei current

prices -

Volume

indices

-% in the

third quarter

of 2017

Price indices

-% in the

third quarter

of 2017

Agriculture, forestry and fi shing 8265.9 76.4 110.2

Industry 54721.0 103.0 102.2

Construction 12841.1 101.6 99.6

Wholesale and retail trade; repair of motor

vehicles and motorcycles; transportation and

storage; hotels and restaurants

41910.0 101.0 102.2



Real estate transactions 16822.6 101.1 99.8

Professional, scientifi c and technical activities; administrative service activities and support service activities

15267.9 102.0 99.5

Public administration and defense; social

insurance in the public system; education; health

and social care

24698.4 101.4 98.3

Performing, cultural and recreational activities;

repair of household products and other services7214.9 100.9 100.8



Statistical discrepancy 715.4 - -


Actual fi nal consumption 171180.2 101.5 98.9


Actual individual fi nal consumption of households 2) 155478.2 101.8 100.1

Expenditure for fi nal consumption of households 138741.4 102.2 100.3

Expenditure on end-use of non-profi t institutions

serving households1694.8 101.5 100.3

Expenditure for individual fi nal consumption of

general government15042.0 93.3 103.9

Final collective consumption of public

administrations 3)15702.0 95.6 92.2


from which:




Import of goods and services 98111.3 101.1 102.8

Statistical discrepancy -2144.6 - -1) Represents the difference between product taxes owed to the state budget (VAT, excises,







associations).



R & D, etc.).


In table no. 5 presents the situation of the Gross Domestic Product,

structured on resources and uses. This time, it is noted that the data are

presented as seasonally adjusted series according to the number of working

days, and comparability is done by volume and price indices in the fourth

quarter of 2017 compared to the third quarter of 2017.


Gross Domestic Product by category of resources and uses in 2017

Table no. 6

- gross series-

Achievements

- millions of

lei current

prices-

Volume

indices - in%

compared to

year 2016

Price indices

- in%

against year

2016Agriculture, forestry and fi shing 37389.8 118.3 101.4

Industry 207511.5 108.0 104.5

construction 50489.6 99.7 108.8Wholesale and retail trade; repair of motor



160161.8 108.4 105.5



Real estate transactions 65873.4 103.6 101.0

Professional, scientifi c and technical activities; administrative service activities and support service activities

59299.6 109.9 102.7

Public administration and defense; social insurance in the public system; education; health and social care

97134.0 103.1 117.1

Performing, cultural and recreational activities; repair of household products and other services

27640.0 106.5 109.3




Actual fi nal consumption 661457.8 108.6 103.9Actual individual fi nal consumption of households 2)

595635.4 108.8 103.0

Expenditure for fi nal consumption of households

529084.4 110.3 101.7

Expenditure on end-use of non-profi t institutions serving households

6692.1 103.7 101.2

Expenditure for individual fi nal consumption of general government

59858.9 96.8 116.1

Final collective consumption of public administrations 3)

65822.4 106.2 112.2


from which:




Import of goods and services 373467.9 111.1 104.41) Represents the difference between product taxes owed to the state budget (VAT, excises,








associations).



R & D, etc.).


In the latter table, this gross group is based on gross series, gross

domestic product output, by resources and uses, throughout the year 2017

compared to 2016. The current price developments are presented and the

comparison is based on indices volume and annual price indices.

From the three tables, the same evolution on uses and uses, as well as the

weight of these factors in the formation of the Gross Domestic Product.

• Analyze the contribution of resource and use categories to

changes in Gross Domestic Product

Regarding GDP growth on resources, we note that progress has been

made on all resource categories.

As a result of GDP growth in 2017 compared to 2016, almost all

branches of the economy contributed, with more positive contributions in the

following branches: industry (+ 1.9%), with a share of 24.2% in the formation

of GDP and whose volume of activity increased by 8.0%; wholesale and retail

trade; repair of motor vehicles and motorcycles; transportation and storage;

hotels and restaurants (+ 1.6%), with a share of 18.7% in GDP formation and

whose volume of activity increased by 8.4%; agriculture, forestry and fi shing

(+ 0.7%), with a lower share of GDP formation (4.4%), but which recorded a

signifi cant increase in the volume of activity (18.3%); professional, scientifi c

and technical activities; administrative service activities and support service

activities (+ 0.7%), with a share of 6.9% in GDP formation and whose activity

volume increased by 9.9%; net taxes on product (+ 0.7%), with a share of

9.7% in GDP formation and with a volume of activity increased by 6.5%.

In table no. 7 are the data on GDP evolution by total and resource

categories.


The contribution of resource categories to the formation and growth of

Gross Domestic Product in the fourth quarter and 2017

Table no. 7

Contribution to GDP

formation -%

Contribution to GDP

growth -%

Q IV Year Q IV Year

Agriculture, forestry and fi shing 2.6 4.4 0.0 0.7

Industry 24.8 24.2 2.2 1.9

construction 10.3 5.9 0.1 0.0

Wholesale and retail trade; repair of motor



18.4 18.7 1.4 1.6

Information and communications 4.8 5.1 0.6 0.6

Financial intermediation and insurance 2.5 2.8 0.1 0.0

Real estate transactions 7.0 7.7 0.3 0.3

Professional, scientifi c and technical activities;

administrative service activities and support

service activities

7.7 6.9 0.7 0.7

Public administration and defense; social

insurance in the public system; education;

health and social care

9.6 11.4 0.3 0.3

Performing, cultural and recreational activities;

repair of household products and other services3.0 3.2 0.2 0.2

Gross value added - total 90.7 90.3 5.9 6.3

Net taxes on product 9.3 9.7 1.0 0.7

The gross domestic product 100.0 100.0 6.9 7.0


• Analysis of GDP formation and growth by categories of uses

From the point of view of GDP, the growth was mainly due to:

fi nal consumption expenditure of households, the volume of which grew by

10.3%, contributing 6.4% to GDP growth; gross fi xed capital formation, with

a contribution of + 1.2%, as a result of the 5.4% increase in its volume.

A negative contribution to GDP growth was recorded by net exports

(-0.8%), as a result of the 9.5% increase in the volume of exports of goods and

services correlated with a higher increase in the volume of imports of goods

and services, 11.1%.

In table no. Figure 8 presents the data on GDP formation and growth

on the basis of uses.


Contribution of the use categories to the formation and growth of Gross

Domestic Product in the fourth quarter and 2017

Table no. 8

Contribution to GDP

formation -%

Contribution to GDP

growth -%

QIV Year QIV Year

Actual total fi nal consumption 74.3 77.3 6.9 6.6

Actual individual fi nal consumption

of households67.7 69.6 6.8 6.2

Expenditure for fi nal consumption of

households59.6 61.8 7.4 6.4

Expenditure on end-use of non-profi t

institutions serving households1.5 0.8 0.1 0.0

Expenditure for individual fi nal

consumption of general government6.6 7.0 -0.7 -0.2

Final collective consumption of

public administrations6.6 7.7 0.1 0.4

Gross fi xed capital formation 23.2 22.7 2.8 1.2

Stock change 6.0 2.2 -1.5 0.0

Net exports of goods and services -3.5 -2.2 -1.3 -0.8

Export of goods and services 35.5 41.5 2.7 3.9

Import of goods and services 39.0 43.7 4.0 4.7

The gross domestic product 100.0 100.0 6.9 7.0


Conclusion

From the study undertaken, the authors deduced some conclusions, of

which we mention fi rst that the gross domestic product, with the small conceptual

methodological modifi cations, taking into account the economic system traveled

by Romania, represented and always represents the most complex indicator

of the results of of the Romanian economy. The Gross Domestic Product per

capita indicator is even more relevant in terms of comparability on the basis

of this indicator of the evolution of the Romanian economy compared to the

stage reached by other European Union or wider European or world countries.

It is noted that in the case of the Romanian economy there is a discrepancy

regarding the provision of fi nancial resources, Romania resorting to credits,

external public debt and other loans. As a fi nal conclusion, we can assume that

the Romanian system experienced certain periods during which growth was

stagnant during the economic crisis in 1929-1933 or 2008-2011, but also the

strategy that the macroeconomic management had to ensure the development of

the country under conditions which are refl ected in gross domestic product.


References

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Marinescu, A.I. and Dumbravă, Ş.G. (2018).

Complex Analysis of Gross Domestic Product at the End of 2017. Romanian

Statistical Review, Supplement, 2, 132-139

2. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la aderare, Editura Economică

3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). Econometric methods and models used

in the analysis of the factorial infl uence of the gross domestic product growth.

Network Intelligence Studies, V (9), 67-78

4. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Stoica, R. (2017). Quarterly analysis of Gross

Domestic Product evolution – signifi cance of growth rate. Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 16-28

5. Anghelache, C. and Anghel, M.G (2017). Analysis of the evolution of the Gross Domestic Product of Romania using defl ated data, International Conference

„Economic Experiences”, Romanian Foundation for Business Intelligence,

Transilvania University of Brașov, The Romanian Academy Iasi Branch, 145-153

6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The econometric model used in the macroeconomic management, The 8th International Conference of Management

and Industrial Engineering “Management in the Innovation Society”, University

Politehnica of Bucharest, 299-311

7. Bhandari, P. and Frankel, J. (2015). Nominal GDP Targeting for Developing Countries, National Bureau of Economic Research, Working Paper 20898, Cambridge

8. Chamberlin, G. (2011). Gross domestic product, real income and economic

welfare, Economic & Labour Market Review, 5 (5), 5-25

9. Fleurbaey, M. (2009). Beyond GDP: The Quest for a Measure of Social Welfare.

Journal of Economic Literature, 47 (4), 1029-1075

10. Garin, J., Lester, R. and Sims, E. (2016). On the Desirability of Nominal GDP

Targeting. Journal of Economic Dynamics and Control, 69, 21–44

11. Macchiarelli, C. (2013). Similar GDP-infl ation cycles. An application to CEE

countries and the euro area. International Business and Finance, 27 (1), 124-144



Analiza evoluţiei infl aţiei în România

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din București

Prof. univ. dr. Radu Titu Marinescu ([email protected])

Universitatea „Artifex” din București

Drd. Maria MIREA ([email protected])

Academia de Studii Economice din București

Abstract

Infl ația este efectul creșterii prețurilor în toate domeniile activității economice. Până în anul 2016 au existat unele reduceri ale infl ației fi ind interpretate ca fenomen de dezinfl ație. La o privire mai atentă a acestei evoluții constatăm că în anii de după reducerea valorii adăugate brute, rata șomajului a scăzut dar în mod administratat deoarece prin această măsură a avut loc o reducere a prețurilor cu amănuntul de 5% (reducerea TVA de la 24% la 19%). Din anul 2017 infl ația se întoarce la rolul ei, începând să crească. Constatăm că la începutul anului 2017 infl ația era foarte aproape de zero, iar cu un an mai înainte era negativă. Începând cu luna august 2017 asistăm la un galop de sănătate al infl ației. Autorii se concentrează asupra evoluției acestor prețuri și constată că infl ația urmează un curs ascendent. Din acest punct de vedere este de așteptat ca infl ația să aibă un efect negativ asupra rezultatelor concrete pe care le înregistrează economia națională. Infl ația ridicată va duce la diminuarea rezultatelor în termeni reali a produsului intern brut și pe această cale a creșterii economice în România. Sunt prezentate cifre, grafi ce și unele tabele care cuprind evoluțiile în domeniul infl ației care au evoluat în ultimele douăsprezece luni și cu accent pe începutul anului 2018 unde în primul trimestru avem o rata anuală a infl ației care se situează la aproape 5%. Cuvinte cheie: infl ație, produse alimentare, Produs Intern Brut, creștere economică, indicele prețurilor de consum Clasifi carea JEL: E31, E44

Introducere

În acest articol sunt analizate aspectele evoluției prețurilor în economia românească. Autorii acordă atenție celor trei grupuri pe baza cărora se calculează indicele prețurilor de consum și apoi rata medie lunară a infl ației. Rata medie lunară a infl ației a crescut în 2018 față de 2017 la toate cele trei grupe de bunuri și servicii, o creștere mai ridicată întâlnindu-se la mărfurile


nealimentare și servicii. Autorii se concentrează asupra studiului principalelor

grupe de mărfuri alimentare, nealimentare sau servicii evidențiind creșteri la

unele dintre acestea, care dacă vor urma acest trend pe întregul an 2018 este

posibil ca rata anuală a infl ației să depășească 6 procente, ceea ce ar fi destul de dăunător asupra rezultatelor concrete pe care le înrregistrează economia națională.

Literature review

Anghel, Mirea and Olteanu (2018) au studiat corelația dintre salariul brut și infl ație. O temă similară este tratată de King and Watson (2012). Anghel, Mirea and Badiu (2018) au analizat elemente referitoare la indicii de preţ utilizați în măsurarea infl aţiei. Anghelache, Niţă and Badiu (2016) au cercetat aspecte privind evoluția indicelui prețurilor de consum în România. Anghelache and Sacală (2015) au prezentat o serie de elemente teoretice cu privire la infl ație. Anghelache, Voineagu and Gheorghe (2013) au prezentat principalele modele de măsurare a infl aţiei. Aruoba and Diebold (2010) au cercetat monitorizarea activităților macroeconomice. Del Negro and Eusepi (2011) au studiat elemente legate de previzionarea infl ației și rolul așteptărilor în dinamica infl ației. Teme similare sunt abordate de Fuhrer (2012), Mishkin (2007) și Nunes (2010). Malmendier and Nagel (2016) au prezentat importanța înțelegerii experiențelor infl aționiste.


• Unele considerații metodologice privind indicele prețurilor de consum (infl ație)

Indicele preţurilor măsoară evoluţia de ansamblu a preţurilor produselor/serviciilor industriale fabricate şi livrate în primul stadiu de comercializare de producătorii interni într-o anumită perioadă considerată faţă de o perioadă anterioară. Sfera de cuprindere a indicelui preţurilor producţiei industriale este reprezentată de ansamblul produselor fabricate şi comercializate (la intern şi/sau export) de către operatorii economici. Indicele preţurilor producţiei industriale este calculat conform cerinţelor şi standardelor Regulamentului Consiliului CE nr.1165/1998, amendat prin Regulamentul CE nr.1158/2005 cu privire la statisticile pe termen scurt. Preţurile colectate sunt preţuri de producător, nu includ TVA şi alte taxe pe produs și sunt colectate de la aproximativ 1800 de operatori economici, selectaţi în funcţie de cifra de afaceri raportată în cadrul cercetării statistice Ancheta Structurală în întreprinderi realizată în perioada aferentă anului de bază (2015). Gradul de acoperire obţinut este cuprins între 70% şi 100% din cifra de afaceri aferentă. Colectarea se realizează o dată pe lună şi constă în înregistrarea preţurilor la


nivel de sortiment, considerat reprezentativ de către fi ecare operator economic inclus în eşantion. Indicele se calculează prin agregarea indicilor individuali

la nivel de produs/operator economic. Ponderile utilizate pentru calculul

indicilor preţurilor producţiei industriale sunt stabilite separat pe destinaţii

(piaţa internă sau piaţa externă). Valorile de ponderare pentru toate nivelurile

de agregare se determină din Ancheta Structurală în întreprinderi realizată în

perioada aferentă anului de bază (2015). Calculul indicilor de preţ faţă de luna precedentă sau faţă de luna corespunzătoare din anul precedent, pornind de la indicii de preţ cu bază fi xă (anul 2015=100), se realizează astfel: indicii de preţ faţă de luna precedentă: prin împărţirea indicelui cu bază fi xă (anul 2015=100) al lunii respective la indicele cu bază fi xă (anul 2015=100) al lunii precedente, înmulţit cu 100; indicii de preţ faţă de luna corespunzătoare din anul precedent: prin împărţirea indicelui cu bază fi xă (anul 2015=100) al unei anumite luni din anul respectiv la indicele cu bază fi xă (anul 2015=100) al aceleiaşi luni din anul precedent, înmulţit cu 100. Rata anuală a infl ației a fost de 5,0% în luna martie 2018. Rata anuală a infl ației este importantă pentru mai multe considerente. În primul rând rata infl ației este elementul principal pe baza căruia putem determina standardul real al nivelului de trai din România. Pe de altă parte, rata anuală a infl ației se utilizează la ajustarea salariilor și pensiilor pentru a elimina efectul negativ al creșterii prețurilor în general și al celor de consum. Desigur, indicele respectiv se poate calcula ca un indice al prețurilor de consum sau indice armonizat al prețurilor de consum. Ambii, deși au conținut diferit au tendință evolutivă asemănătoare. De asemenea, rata anuală a infl ației se utilizează la defl atarea PIB și a celorlalți indicatori macroeconomici de rezultate pentru a asigura comparabilitatea internă și internațională. • Pornind de la aceste precizări teoretice, referindu-ne la evoluția lunară a ratei infl ației constatăm că prețurile de consum în luna martie 2018, comparativ cu luna februarie 2018 au crescut cu 0,4%, iar rata medie a infl ației în ultimele 12 luni (aprilie 2017 – martie 2018) faţă de precedentele 12 luni (aprilie 2016 – martie 2017), calculată pe baza IPC, este 2,5%, iar când este determinată pe baza IAPC, rata medie este 1,9%. În fi gura nr. 1 sunt prezentate datele care refl ectă evoluția indicelui prețurilor de consum și a indicelui armonizat al prețurilor de consum în perioada martie 2017-martie 2018.


Modifi carea anuală a preţurilor de consum (%)

Figura nr. 1

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

mar

2017

apr

2017

mai

2017

iun

2017

iul

2017

aug

2017

sep

2017

oct

2017

nov

2017

dec

2017

ian

2018

feb

2018

mar

2018

IPC IAPC

Sursa: Institutul Național de Statistică

Considerând evoluța indicelui prețurilor de consum și a ratei medii lunare a infl ației pe cele trei grupe de mărfuri și servicii, constatăm că prețurile mărfurilor alimentare au un trend crescător mai accelerat. În tabelul nr. 1 sunt prezentate creșterile procentuale ale indicatorilor considerați.

Indicele preţurilor de consum şi rata medie lunară a infl aţiei

Tabelul nr. 1

- procente-

Martie 2018faţă de:

Rata medie lunară a infl aţiei în perioada

01.01 – 31.03Februarie

2018Decembrie

2017Martie2017 2018 2017

Mărfuri alimentare 100,48 101,74 104,01 0,6 0,6

Mărfuri nealimentare 100,15 101,36 106,57 0,5 -0,3

Servicii 100,30 100,80 102,90 0,3 -0,6

TOTAL 100,29 101,37 104,95 0,5 -0,1

Sursa: Datele sunt preluate din cele publicate de Institutul Național de Statistică

O analiză mai realistă a efectului infl ației asupra veniturilor și costului vieții populației rezultă din considerarea evoluției inicelui prețurilor de consum (IPC) prin excluderea unor grupe de mărfuri care nu sunt consumate de întreaga populație. În tabelul nr. 2 sunt prezentate date privind indicatorii parțiali calculați prin excluderea anumitor componente.


Indicii parţiali calculaţi prin excluderea din IPC a anumitor

componente

Tabelul nr. 3

- luna anterioară = 100 -

Martie 2018

%Total IPC exclusiv băuturi alcoolice şi tutun 100,31Total IPC exclusiv combustibili 100,31Total IPC exclusiv produsele ale căror preţuri sunt reglementate 100,32Total IPC exclusiv legume, fructe**, ouă, combustibili şi produsele ale căror preţuri sunt reglementate*

100,24

Total IPC exclusiv legume, fructe**, ouă, combustibili şi produsele ale

căror preţuri sunt reglementate*, băuturi şi tutun100,27

TOTAL 100,29*) Produse ale căror preţuri sunt reglementate: medicamente, energie electrică, gaze naturale,

energie termică, transport C.F.R., transport pe apă, poştă şi curier, servicii de eliberare carte

identitate, permis auto, paşaport, apă, canal, salubritate, transport urban în comun, chirii

stabilite de administraţia locală.**) Pentru a răspunde cu o mai mare acurateţe nevoilor de analiză a infl aţiei, începând cu luna septembrie 2014, grupa de fructe include pe lângă fructele proaspete şi citricele şi alte fructe meridionale.Sursa: Institutul Național de Statistică – Comunicatul nr. 92/12.04.2018

În continuare se prezintă tabelul nr. 3 prescurtat cuprinzând indicele prețurilor de consum în luna martie 2018 la unele mărfuri alimentare, nealimentare și servicii.

Indicele preţurilor de consum în luna martie 2018 la principalele

mărfuri şi servicii

Tabelul nr. 3

Coefi cient de

ponderareDenumirea mărfurilor/serviciilor


Februarie 2018

%

Decembrie2017

%10000 TOTAL 100,29 101,373315 TOTAL MĂRFURI ALIMENTARE 100,48 101,74593 Produse de morărit şi panifi caţie 100,31 101,22321 Legume şi conserve de legume 102,21 106,75224 Fructe şi conserve din fructe 103,32 110,95793 Carne, preparate şi conserve din carne 100,30 100,85514 Lapte şi produse lactate 100,30 100,99152 Zahăr, produse zaharoase şi miere de albine 100,04 100,03129 Băuturi alcoolice 100,09 100,28207 Alte produse alimentare 100,26 100,86

4599 TOTAL MĂRFURI NEALIMENTARE 100,15 101,36426 Îmbrăcăminte, articole de galanterie, pasmanterie şi mercerie 100,23 100,40327 Încălţăminte 100,29 100,30229 Produse de uz casnic, mobilă 100,16 100,52


Coefi cient de

ponderareDenumirea mărfurilor/serviciilor


Februarie 2018

%

Decembrie2017

%248 Articole chimice 100,22 100,39251 Produse cultural-sportive 100,39 100,71108 - Ceasuri, aparate audio-video, articole sportive 100,09 100,3657 - Autoturisme şi piese de schimb 100,23 100,77

645 Articole de igienă, cosmetice şi medicale 100,17 100,38988 Energie electrică, gaze şi încălzire centrală 100,09 103,46

2086 TOTAL SERVICII 100,30 100,8023 Confecţionat şi reparat îmbrăcăminte şi încălţăminte 100,34 100,87

293 Apă, canal, salubritate 100,35 100,9782 Transport urban 100,37 100,7093 Transport interurban (alte feluri de transport) 100,50 101,16

642 Poştă şi telecomunicaţii 100,07 100,42405 - Telefon 100,11 100,53152 Restaurante, cafenele, cantine 100,40 100,73

Sursa: Institutul Național de Statistică. Datele sunt selecționate și prezentate de autori.

• Analiza câștigului salarial mediu brut pe economie, comparat cu

evoluția IPC

Salariul brut/net reprezintă principala sursă de venit a populației. De aceea vom continua studiul privind evoluția salariului mediu brut (net) comparativ cu indicele prețurilor de consum. În luna februarie 2018, câştigul salarial mediu nominal brut a fost de 4128 lei, iar salariul mediu nominal net a fost de 2487 lei, în uşoară creştere faţă de luna precedentă cu 3 lei (+0,1%). Valorile cele mai mari ale câştigului salarial mediu nominal net s-au înregistrat în activităţi de servicii în tehnologia informaţiei (6134 lei), iar cele mai mici în hoteluri şi restaurante (1499 lei). Comparativ cu luna februarie a anului precedent, câştigul salarial mediu nominal net a crescut cu 11,2%. Indicele câştigului salarial real faţă de aceeaşi perioadă a anului precedent a fost de 106,2%. Indicele câştigului salarial real a fost de 99,8% pentru luna februarie 2018 faţă de luna precedentă. Faţă de luna octombrie 1990, indicele câştigului salarial real a fost de 180,6%, cu 0,3 puncte procentuale mai mic faţă de cel înregistrat în luna ianuarie 2018. În fi gura nr. 2 sunt prezentate evoluțiile IPC și ale câștigului salarial mediu net pe economie.


Evoluţia indicilor preţurilor de consum şi a indicilor câştigurilor

salariale medii nete, în perioada februarie 2016 - februarie 2018

Figura nr. 2

90.0

95.0

100.0

105.0

110.0

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02

2016 2017 2018

%

Indicele preţurilor de consum Indicele câştigurilor salariale medii nete

Luna precedentă = 100

Sursa: Construit pe baza datelor publicate de Institutul Național de Statistică

Evoluţia indicilor preţurilor de consum şi a indicilor câştigurilor

salariale medii nete, în perioada ianuarie 2013 - februarie 2018

Tabelul nr. 4

Anul/ luna

2013/01

2013/02

2013/03

2013/04

2013/05

2013/06

2013/07

2013/08

2013/09

2013/10

2013/11

2013/12

IPC 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34

Indicele salariului

91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2

Anul/ luna

2014/01

2014/02

2014/03

2014/04

2014/05

2014/06

2014/07

2014/08

2014/09

2014/10

2014/11

2014/12

IPC 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85

Indicele salariului

92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3

Anul/ luna

2015/01

2015/02

2015/03

2015/04

2015/05

2015/06

2015/07

2015/08

2015/09

2015/10

2015/11

2015/12

IPC 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43

Indicele salariului

93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2

Anul/ luna

2016/01

2016/02

2016/03

2016/04

2016/05

2016/06

2016/07

2016/08

2016/09

2016/10

2016/11

2016/12

IPC 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22

Indicele salariului

108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4

Anul/ luna

2017/01

2017/02

2017/03

2017/04

2017/05

2017/06

2017/07

2017/08

2017/09

2017/10

2017/11

2017/12


IPC 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81

Indicele salariului

97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7

Anul/ luna

2018/01

2018/02

IPC 100.78 100.78

Indicele salariului

94.5 94.5

Sursa: Institutul Național de Statistică

Din studiul datelor care au stat la baza reprezentării grafi ce, se constată

că în cursul anului se înregistrează fl uctuaţii ale câştigului salarial determinate, în principal, de acordarea premiilor anuale şi a primelor de sărbători (decembrie, martie/aprilie). Acestea infl uenţează creşterile sau scăderile în funcţie de perioada în care sunt acordate, conducând, în cele din urmă, la estomparea fl uctuaţiilor câştigului salarial lunar la nivelul întregului an. În luna februarie 2018, nivelul câştigului salarial mediu net a înregistrat, în aproape egală măsură, atât creşteri, cât şi scăderi faţă de luna precedentă. Creşterile câştigului salarial mediu net faţă de luna ianuarie 2018 din sectorul economic s-au datorat acordării de prime ocazionale (premii anuale ori pentru performanţe deosebite, al 13-lea salariu), drepturi în natură şi ajutoare băneşti, sume din profi tul net şi alte fonduri (inclusiv tichete de

masă sau tichete cadou), dar şi realizărilor de producţie ori încasărilor mai mari (funcţie de contracte). Cele mai semnifi cative creşteri ale câştigului salarial mediu net

s-au înregistrat după cum urmează: cu 12,8% în fabricarea produselor

farmaceutice de bază şi a preparatelor farmaceutice, respectiv cu 10,1% în

fabricarea produselor din tutun; între 3,5% şi 7,0% în activităţi de producţie

cinematografi că, video şi de programe de televiziune, înregistrǎri audio şi

activităţi de editare muzicalǎ (inclusiv activităţi de difuzare şi transmitere

de programe), agricultură, vânătoare şi servicii anexe, construcţii, activităţi

auxiliare intermedierilor fi nanciare, activităţi de asigurare şi fonduri de pensii,

fabricarea produselor de cocserie şi a produselor obţinute din prelucrarea

ţiţeiului, fabricarea echipamentelor electrice; între 1,5% şi 3,0% în activităţi

profesionale, ştiinţifi ce şi tehnice, extracţia cărbunelui superior şi inferior, alte

activităţi extractive, alte activităţi de servicii, producţia şi furnizarea de energie

electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat, cercetare-dezvoltare.

Scăderile câştigului salarial mediu net faţă de luna ianuarie 2018 au

fost determinate de acordarea în lunile precedente de premii ocazionale (prime

anuale ori pentru performanţe), drepturi în natură şi ajutoare băneşti, sume

din profi tul net şi din alte fonduri. De asemenea, scăderile câştigului salarial


mediu net au fost cauzate de nerealizările de producţie ori încasările mai mici (funcţie de contracte), precum şi de angajările de personal cu câştiguri salariale mici în unele activităţi economice. Cele mai semnifi cative scăderi ale câştigului salarial mediu net s-au înregistrat după cum urmează: cu 7,0% în activităţi de asigurări, reasigurări şi ale fondurilor de pensii (cu excepţia celor din sistemul public de asigurări sociale); între 3,0% şi 5,0% în extracţia petrolului brut şi a gazelor naturale, depozitare şi activităţi auxiliare pentru transport, transporturi pe apă, alte activităţi industriale n.c.a.; între 2,0% şi 2,5% în colectarea şi epurarea apelor uzate, activităţi de servicii anexe extracţiei, fabricarea altor mijloace de transport. În sectorul bugetar s-au înregistrat uşoare creşteri ale câştigului salarial mediu net faţă de luna precedentă în învăţământ (+1,1%), respectiv în administraţie publică (+0,6%). Câştigul salarial mediu net a scăzut în sănătate şi asistenţă socială (-2,1%) comparativ cu luna precedentă.

Concluzii

Din studiul efectuat pe baza datelor furnizate de Institutul Național de Statistică, prin publicațiile periodice și comunicatele de presă, rezultă că economia României se confruntă cu un nivel în creștere al ratei anuale a infl ației precum și a ratei medii lunare. Putem concluziona faptul că după epuizarea efectelor infl ației administrate, economia României a intrat într-un proces accentuat al infl ației care o afectează în termeni destul de serioși. Se pune problema reglării raportului dintre ofertă și cerere precum și a masei monetare așa încât, rata infl ației să intre sub control și în felul acesta să nu afecteze prea mult, prin defl atare, nivelul produsului intern brut, calculat în termeni reali și, pe cale de consecință, să nu afecteze nivelul de trai, nivelul veniturilor populației care sunt, de cele mai multe ori în scădere. Putem face o paralelă și între rata anuală a infl ației și creșterea salariului și a veniturilor rezultând că în condițiile ratei infl ației pe primele trei luni, comparativ cu creșterea prețurilor există o tendință certă de diminuare a veniturilor populației și deci a nivelului de trai. O altă concluzie este aceea că activitatea Comisiei Naționale pentru Controlul Prețurilor precum și a Agenției Naționale pentru Protecția Consumatorilor trebuie să se intensifi ce în mod cert.


Bibliografi e

1. Anghel, M.G., Mirea, M. and Olteanu, C. (2018). Development and Correlation of

the Gross Wage with Infl ation. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 29-38

2. Anghel, M.G., Mirea, M. and Badiu, A. (2018). Analysis of the Main Aspects

Regarding the Price Indices Applied in the Determination of Infl ation, International

Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences,

8 (2), 28-36

3. Anghelache, C., Niţă, G. and Badiu, A. (2016). The Infl ation (Consumer Prices) in

the Romanian Economy. Romanian Statistical Review Supplement, 1, 99-102

4. Anghelache, C. and Sacală, C. (2015). Some Theoretical Aspects regarding the

Infl ation. Romanian Statistical Review Supplement, 6, 5-11

5. Anghelache, C., Voineagu, V. and Gheorghe, M. (2013). Metode şi modele de măsurare a infl aţiei, Editura Economică, Bucureşti

6. Aruoba, S.B. and Diebold, F.X. (2010). Real-Time Macroeconomic Monitoring:

Real Activity, Infl ation and Interactions. American Economic Review, 100, 20–24

7. Del Negro, M. & Eusepi, S. (2011). Fitting Observed Infl ation Expectations.

Journal of Economic Dynamics and Control, 35 (12), 2105-2131

8. Fuhrer, J. (2012). The Role of Expectations in Infl ation Dynamics. International Journal of Central Banking, 8 (1), 137-165

9. King, R.G. and Watson, M.W. (2012). Infl ation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), 111-149

10. Malmendier, U. and Nagel, S. (2016). Learning from Infl ation Experiences. The Quarterly Journal of Economics, 131 (1), 53-87

11. Mishkin, F.S. (2007). Infl ation Dynamics. International Finance, 10 (3), 317–334

12. Nunes, R. (2010). Infl ation Dynamics: The Role of Expectations. Journal of Money, Credit, and Banking, 42 (6), 1161–1172



ANALYSIS OF THE INFLATION EVOLUTION IN ROMANIA


„Artifex” University of BucharestProf. univ. dr. Radu Titu Marinescu ([email protected])

„Artifex” University of BucharestDrd. Maria MIREA ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies

Abstract

Infl ation is the effect of price increases in all areas of economic activity. Until 2016, there were some infl ation cuts being interpreted as a disinfl ationary phenomenon. On a closer look at this evolution, we fi nd that in

the years after the reduction in gross value added, the unemployment rate has

dropped but managed because a 5% reduction in retail prices has taken place

(the VAT reduction from 24% to 19%). Since 2017, infl ation has returned to its role and has been rising. We fi nd that at the beginning of 2017, infl ation was

very close to zero, and a year earlier it was negative. Starting August 2017,

we are witnessing an infl ationary gallop. The authors focus on the evolution of

these prices and fi nd that infl ation is on an ascendant course. From this point

of view, it is expected that infl ation will have a negative effect on the concrete

results of the national economy. High infl ation will result in lowering the real

gross domestic product and thus growth in Romania. There are fi gures, graphs

and some tables covering developments in infl ation that have evolved over the

last twelve months and with an emphasis on the beginning of 2018 where we

have an annual infl ation rate of close to 5% in the fi rst quarter.

Cuvinte cheie: infl ation, food, Gross Domestic Product, economic

growth, consumer price index

Clasifi carea JEL: E31, E44

Introduction

This article analyzes the aspects of price evolution in the Romanian

economy. The authors pay attention to the three groups based on which the

consumer price index is calculated and then the monthly average infl ation

rate. The average monthly infl ation rate increased in 2018 as compared to

2017 for all three groups of goods and services, a higher increase in non-food

goods and services. The authors focus on the study of the main groups of


food, non-food goods or services, showing growth in some of them, which, if

they follow this trend throughout the year 2018, is likely to bring the annual

infl ation rate above 6 percent, which would be quite damaging on the concrete

results of the national economy.

Literature review

Anghel, Mirea and Olteanu (2018) studied the correlation between

gross salary and infl ation. A similar theme is dealt with by King and Watson

(2012). Anghel, Mirea and Badiu (2018) analyzed elements related to price

indices used in infl ation measurement. Anghelache, Niţă and Badiu (2016)

investigated aspects of the evolution of the consumer price index in Romania.

Anghelache and Sacala (2015) presented a series of theoretical elements on

infl ation. Anghelache, Voineagu and Gheorghe (2013) presented the main

models of infl ation measurement. Aruoba and Diebold (2010) investigated

the monitoring of macroeconomic activities. Del Negro and Eusepi (2011)

studied elements related to infl ation forecasting and the role of expectations

in infl ation dynamics. Similar topics are addressed by Fuhrer (2012), Mishkin

(2007) and Nunes (2010). Malmendier and Nagel (2016) presented the

importance of understanding infl ationary experiences.


• Some methodological considerations regarding the consumer price

index (infl ation)

The price index measures the overall evolution of prices of

industrial products / services manufactured and delivered at the fi rst stage

of marketing by domestic producers over a given period of time compared

to an earlier period. The scope of the industrial production price index is

represented by all the products manufactured and marketed (internally and

/ or by export) by the economic operators. The Industrial Production Price

Index is calculated according to the requirements and standards of Council

Regulation EC No 1165/1998, as amended by the EC Regulation no.1158 /

2005 on short-term statistics. The collected prices are producer prices, do not

include VAT and other product taxes and are collected from approximately

1,800 economic operators selected on the basis of the turnover reported in

the Structural Enterprise Survey in enterprises during the base year period

2015). The degree of coverage achieved is between 70% and 100% of the

relevant turnover. The collection is carried out once a month and consists of

the registration of prices at the level of the product, considered representative

by each economic operator included in the sample. The index is calculated by

aggregating individual indices at the product / operator level. The weights used


for the calculation of industrial production price indices are set separately by

destination (domestic or foreign market). Weighted values for all aggregation

levels are determined from the Business Survey in enterprises during the base

year (2015). Calculation of price indices as compared to the previous month

or to the corresponding month of the previous year, starting from fi xed price

indices (2015 = 100), is done as follows: Price indices against the previous

month: by dividing the index by base fi xed (2015 = 100) of the respective

month at the fi xed base index (2015 = 100) of the previous month, multiplied

by 100; price indices against the corresponding month of the previous year:

by dividing the fi xed base index (2015 = 100) of a given month of that year

by the base year index (2015 = 100) of the same month of the previous year,

multiplied by 100.

The annual infl ation rate was 5.0% in March 2018. The annual infl ation rate is important for several reasons. First, the infl ation rate is the main element on which we can determine the real standard of living in Romania. On the other hand, the annual infl ation rate is used to adjust salaries and pensions to eliminate the negative effect of higher prices in general and consumer prices. Of course, this index can be calculated as a consumer price index or a harmonized index of consumer prices. Both, although different in content, have a similar evolutionary trend. Also, the annual infl ation rate is used to defl ate GDP and other macroeconomic performance indicators to ensure internal and international comparability. Starting from these theoretical explanations, referring to the monthly evolution of the infl ation rate, we fi nd that consumer prices in March 2018

compared to February 2018 increased by 0.4% and the average infl ation rate

in the last 12 months ( April 2017 - March 2018) compared to the previous 12

months (April 2016 - March 2017), calculated on the CPI, is 2.5%, and when

determined on a HICP basis, the average rate is 1.9%.

In fi gure no. 1, data refl ecting the evolution of the consumer price

index and the harmonized consumer price index between March 2017 and

March 2018 are presented.


Annual change in consumer prices (%)

Figure no. 1

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

mar

2017

apr

2017

mai

2017

iun

2017

iul

2017

aug

2017

sep

2017

oct

2017

nov

2017

dec

2017

ian

2018

feb

2018

mar

2018

IPC IAPC

Source: National Institute of Statistics

Considering the evolution of the consumer price index and the

monthly average infl ation rate for the three groups of goods and services, we

fi nd that food commodity prices have a growing trend more rapidly. In table no. 1 shows the percentage increases of the indicators considered. Table no. 1. Consumer price index and monthly average infl ation rate

- percent-

March 2018 to:Average monthly infl ation

rate in the period 01.01 –

31.03February

2018

December

2017

March

2017 2018 2017

Food goods 100,48 101,74 104,01 0,6 0,6

Non-food goods 100,15 101,36 106,57 0,5 -0,3

Services 100,30 100,80 102,90 0,3 -0,6

TOTAL 100,29 101,37 104,95 0,5 -0,1

Sursa: Datele sunt preluate din cele publicate de Institutul Național de Statistică

A more realistic analysis of the effect of infl ation on the income and cost

of living of the population stems from considering the evolution of consumer

price infl ation (CPI) by excluding groups of goods that are not consumed by

the entire population. In table no. 2 shows data on partial indicators calculated

by exclusion of certain components.


Partial indices calculated by excluding certain components from the CPI

Table no. 3 - previous month = 100 -

March 2018

%

Total CPI excluding alcohol and tobacco 100,31

Total CPI excluding fuels 100,31

Total CPI excluding products whose prices are regulated 100,32

Total CPI excluding vegetables, fruit **, eggs, fuels and products whose

prices are regulated *100,24

Total CPI excluding vegetables, fruit **, eggs, fuels and products whose

prices are regulated *, beverages and tobacco100,27

TOTAL 100,29*) Products whose prices are regulated: medicines, electricity, natural gas, thermal energy,

CFR transport, water transport, post and courier, identity card issuance services, auto license,

passport, water, canal, sanitation, , rents established by the local government.

**) To respond more accurately to the needs of infl ation analysis, starting in September 2014,

the fruit group includes, besides fresh fruit and citrus fruit and other meridian fruit.

Source: National Institute of Statistics - Communication no. 92 / 12.04.2018

Table no. 3 abbreviated as the consumer price index in March 2018

for some food, non-food goods and services.

The consumer price index in March 2018 for the main goods and

services

Table no. 3

Weighting coeffi cient Name of goods / services

March 2018to:

February 2018 (%)

December2017 (%)

10000 TOTAL 100,29 101,37

3315 TOTAL FOODSTUFFS 100,48 101,74

593 Milling and bakery products 100,31 101,22

321 Vegetables and canned vegetables 102,21 106,75

224 Fruit and canned fruit 103,32 110,95

793 Meat, prepared and preserved meat 100,30 100,85

514 Milk and dairy products 100,30 100,99

152 Sugar, confectionery and honey 100,04 100,03

129 Alcoholic beverages 100,09 100,28

207 Other food products 100,26 100,86


Weighting coeffi cient Name of goods / services

March 2018to:

February 2018 (%)

December2017 (%)

4599 TOTAL NEALIMENTAL GOODS 100,15 101,36

426 Haberdashery, haberdashery, haberdashery 100,23 100,40

327 Footwear 100,29 100,30

229 Household and furniture products 100,16 100,52

248 Chemical articles 100,22 100,39

251 Cultural-sport products 100,39 100,71

108 - Watches, audio-video, sports items 100,09 100,36

57 - Cars and spare parts 100,23 100,77

645 Hygiene, cosmetic and medical articles 100,17 100,38

988 Electricity, gas and central heating 100,09 103,46

2086 TOTAL SERVICES 100,30 100,80

23Manufactured and repaired clothing and footwear

100,34 100,87

293 Water, canal, sanitation 100,35 100,97

82 Urban transport 100,37 100,70

93 Inter-urban transport (other modes of transport) 100,50 101,16

642 Post and telecommunication 100,07 100,42

405 - Phone 100,11 100,53

152 Restaurants, cafes, canteens 100,40 100,73

Source: National Institute of Statistics. The data is selected and presented by the authors.

• Analysis of gross average earnings per economy compared to

CPI evolution

Gross / net wages are the main source of income for the population.

That is why we will continue to study the evolution of the gross average (net)

wage compared to the consumer price index.

In February 2018, gross nominal average earning was 4128 lei, and

the nominal average salary was 2487 lei, slightly higher than in the previous

month by 3 lei (+ 0.1%).

The highest net nominal average earning was registered in information

technology services (6134 lei), and the lowest in hotels and restaurants (1499 lei).

Compared to February of the previous year, net nominal average

earning increased by 11.2%. The real earning index against the same period of

the previous year was 106.2%.


The real earning index was 99.8% for February 2018 compared to the previous

month. Compared to October 1990, the real earning index was 180.6%, 0.3

percentage points lower than the one recorded in January 2018.

In fi gure no. 2 shows the CPI and net average earnings per economy.

Evolution of consumer price indices and net average earnings indices

between February 2016 and February 2018

Figure no. 2

90.0

95.0

100.0

105.0

110.0

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02

2016 2017 2018

%

Indicele preţurilor de consum Indicele câştigurilor salariale medii nete

Luna precedentă = 100

Source: Built on data published by the National Institute of Statistics

Evolution of consumer price indices and net average earnings indices

between January 2013 and February 2018

Table no. 4Year / month

2013/01

2013/02

2013/03

2013/04

2013/05

2013/06

2013/07

2013/08

2013/09

2013/10

2013/11

2013/12

CPI 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34 101.34

Wage index

91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2 91.2

Year / month

2014/01

2014/02

2014/03

2014/04

2014/05

2014/06

2014/07

2014/08

2014/09

2014/10

2014/11

2014/12

CPI 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85 100.85

Wage index

92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3 92.3

Year / month

2015/01

2015/02

2015/03

2015/04

2015/05

2015/06

2015/07

2015/08

2015/09

2015/10

2015/11

2015/12

CPI 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43 100.43


Wage index

93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2

Year / month

2016/01

2016/02

2016/03

2016/04

2016/05

2016/06

2016/07

2016/08

2016/09

2016/10

2016/11

2016/12

CPI 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22 99.22

Wage index

108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4 108.4

Year / month

2017/01

2017/02

2017/03

2017/04

2017/05

2017/06

2017/07

2017/08

2017/09

2017/10

2017/11

2017/12

CPI 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81 99.81

Wage index

97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7 97.7

Year / month

2018/01

2018/02

CPI 100.78 100.78

Wage index

94.5 94.5

Source: National Institute of Statistics

From the study of the data on the basis of graphical representation, it

is observed that in the course of the year there are fl uctuations in the earnings

determined mainly by the awarding of annual prizes and holidays (December,

March / April). They infl uence the increases or decreases according to the

period in which they are granted, ultimately leading to a diminishing of the

monthly earnings fl uctuations at the level of the whole year.

In February 2018, the average net earning was almost equal to both

increases and decreases over the previous month. Increases in net average

earning compared to January 2018 in the economic sector were due to the

granting of occasional bonuses (annual prizes or special performances, the

13th salary), in-kind rights and cash benefi ts, net profi t and other funds (including meal vouchers or gift vouchers), but also to production or higher receipts (depending on contracts). The most signifi cant increases in net average earning were recorded as follows: 12.8% in the manufacture of basic pharmaceuticals and

pharmaceutical preparations and 10.1% respectively in the manufacture of

tobacco products; between 3.5% and 7.0% in cinematographic production,

video and television programs, audio recordings and musical publishing

activities (including broadcasting and broadcasting), agriculture, hunting and

related services, construction, activities auxiliary to fi nancial intermediation, insurance and pension funds, manufacture of coke oven products and products obtained from crude oil processing, manufacture of electrical equipment; between 1.5% and 3.0% in professional, scientifi c and technical activities,


coal and mining, other extractive activities, other service activities, production

and supply of electric and thermal energy, gas, hot water and air conditioning,

Research and Development.

Decreases in net average earning as of January 2018 were due to the

granting in the previous months of occasional prizes (annual or performance

bonuses), in-kind rights and cash benefi ts, net profi ts and other funds. Also,

decreases in net average earning were caused by lower production incomes

or lower receipts (contracted) and by the employment of staff with low wage

earnings in some economic activities.

The most signifi cant decreases in net average earning were recorded

as follows: 7.0% in insurance, reinsurance and pension funds (excluding

those in the public social insurance system); between 3.0% and 5.0% in the

extraction of crude oil and natural gas, storage and auxiliary activities for

transport, water transport, other industrial activities n.c.a .; between 2.0% and

2.5% in wastewater collection and treatment, extraction service activities,

manufacture of other means of transport.

In the budgetary sector there were slight increases in net earning

compared to the previous month in education (+ 1.1%), respectively in general

government (+ 0.6%). Net average earning decreased in health and social care

(-2.1%) compared to the previous month.

Conclusion

From the study conducted on the basis of the data provided by the

National Institute of

Statistics, through periodicals and press releases, show that the

Romanian economy is facing a rising annual infl ation rate as well as the

monthly average rate. We can conclude that, after exhausting the effects of

administered infl ation, the Romanian economy has entered a sharp infl ationary

process that affects it in quite serious terms. It is a question of regulating

the ratio between supply and demand as well as of money supply so that the

infl ation rate goes under control and thus does not affect too much by defl ation

the level of gross domestic product calculated in real terms and, consequently,

not to affect the standard of living, the level of population incomes that are,

in most cases, decreasing. We can also make a parallel between the annual

infl ation rate and the increase in wages and incomes, as the infl ation rate for

the fi rst three months, compared to rising prices, shows a certain tendency to

diminish the incomes of the population and thus the living standard. Another

conclusion is that the work of the National Commission for the Control of

Prices as well as of the National Agency for Consumers Protection must be

strengthened.


References

1. Anghel, M.G., Mirea, M. and Olteanu, C. (2018). Development and Correlation of

the Gross Wage with Infl ation. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 29-38

2. Anghel, M.G., Mirea, M. and Badiu, A. (2018). Analysis of the Main Aspects

Regarding the Price Indices Applied in the Determination of Infl ation, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences,

8 (2), 28-36

3. Anghelache, C., Niţă, G. and Badiu, A. (2016). The Infl ation (Consumer Prices) in

the Romanian Economy. Romanian Statistical Review Supplement, 1, 99-102

4. Anghelache, C. and Sacală, C. (2015). Some Theoretical Aspects regarding the

Infl ation. Romanian Statistical Review Supplement, 6, 5-11

5. Anghelache, C., Voineagu, V. and Gheorghe, M. (2013). Metode şi modele de măsurare a infl aţiei, Editura Economică, Bucureşti

6. Aruoba, S.B. and Diebold, F.X. (2010). Real-Time Macroeconomic Monitoring:

Real Activity, Infl ation and Interactions. American Economic Review, 100, 20–24

7. Del Negro, M. & Eusepi, S. (2011). Fitting Observed Infl ation Expectations.

Journal of Economic Dynamics and Control, 35 (12), 2105-2131

8. Fuhrer, J. (2012). The Role of Expectations in Infl ation Dynamics. International Journal of Central Banking, 8 (1), 137-165

9. King, R.G. and Watson, M.W. (2012). Infl ation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), 111-149

10. Malmendier, U. and Nagel, S. (2016). Learning from Infl ation Experiences. The Quarterly Journal of Economics, 131 (1), 53-87

11. Mishkin, F.S. (2007). Infl ation Dynamics. International Finance, 10 (3), 317–334

12. Nunes, R. (2010). Infl ation Dynamics: The Role of Expectations. Journal of Money, Credit, and Banking, 42 (6), 1161–1172



Vâscozitatea fl uidelor şi analogii în economie

Drd. Ștefan Virgil Iacob ([email protected])

Academia de Studii Economice București, Romania

Abstract

Vâscozitatea este un fenomen analizat în fi zică și care poate fi prezent în economie, spre exemplu, dacă avem în vedere analiza desfășurării activităților fi rmelor de distribuție. Considerăm că poate fi pusă în evidență îndeosebi prin difi cultatea de a intra pe piață a unei fi rme noi atunci când avem în vedere modifi carea numărului societăților comerciale active prezente pe piață în raport cu vânzările acestor societăți. Considerăm, de asemenea, că avem un fenomen analog vâscozitații din fi zică atunci când avem în vedere durata de timp în care se întorc banii în piață conform circuitului bani-marfă-bani. Concret, dacă până în anul 2009 mediul de afaceri din România a fost destul de stabil cu creșteri constante ale cifrelor de afaceri, acesta a fost puternic afectat de criza economică din anii 2009 respectiv 2010, în care blocajul imobiliar a dus la stoparea construcțiilor noi și înghețarea unora în diferite faze ale construcției. După criză, cauza majoră a vânzărilor slabe o reprezintă prețul de promovare și vânzare al produselor. Aceste schimbări în economie au creat oportunitați pentru înfi ințarea unor noi fi rme care să aducă un plus pieței de profi l și tot odată la suspendarea altora sau închiderea totală a celor devenite neperformante. Aria de aplicabilitate a studiului o reprezintă fi rmele de profi l din domeniul comerțului cu materiale pentru construcții și confecții metalice ușoare, medii și grele active în perioada 2005-2016 în România. Produsele care caracterizează această zonă comercială cu implicații directe în piața construcțiilor și a imobiliarelor în general, sunt cele de tip sârma și plasă de sârmă pentru armături, țevi sudatate longituninal sau laminate, rectangulare sau rotunde, profi le tip cornier, teu, platbandă, benzi si table în diferite forme și dimensiuni, negre sau zincate termic împotriva coroziunii. În ceea ce privește prețul produselor metalurgice din construcții în perioada analizată, aceasta se caracterizează prin instabilitate: începand cu anul 2005 a fost o perioadă de creștere a prețurilor, urmând după anul 2010 o perioadă de scădere a acestora, apoi perioada anilor 2014-2015 în care prețurile sunt instabile cu fl uctuații de intensitați mici și urmată de anul 2016 caracterizată de o creștere liniara a acestora. Atât modifi cările în ceea ce privește numarul de operatori pe piață, cât și schimbările de preț în perioada analizată permit analogia difi cultății de a intra pe piață cât și a circuitului bani-marfa-bani din perspectiva similară cu ceea ce în fi zică denumită vâscozitate.


Cuvinte cheie: vâscozitate, preț, vânzări, variabile, coefi cienți, regresie, teste statistice Clasifi carea JEL: C01, L11, L61

Introducere

În fi zică în general se discută de vâscozitate în cazul fl uidelor. Vâscozitatea fl uidelor este infl uențată într-o anumită măsură de presiune, dar în ceea mai mare parte de temperatură. Astfel, la o temperatură mica vâscozitatea lichidului este mare, iar pe masură ce temperatura crește vâscozitatea acestuia scade și prin urmare putem să ne referim la capacitatea lui de a curge mai ușor sau proprietatea acestuia de a fi penetrat mai usor de alte corpuri, fenomen analog cu unele procese din economie. În acest sens ne propunem să analizăm în ce măsură o societate comercială nouă poate intra în mediul de afaceri caractristic activitații pe care o desfasoară, în funcție de factorii care carcterizează mediul de afaceri. În general factorii care caracterizează un mediu de afaceri sunt vânzarile din domeniul respectiv, prețurile de promovare și vânzare ale produselor sau serviciilor, calitatea produselor și serviciilor prestate, zona geografi că în care se defasoară activitațile, etc. În lucrarea de față ne propunem să analizăm în ce masură o noua fi rmă de distribuție de materiale de construcții a putut intra pe piața de profi l din România în funcție de vânzările societăților comerciale active în perioada cuprinsă între anul 2005 și anul 2016 și prețurile de promovare și vânzare ale produselor comercializate. De asemenea, analog cu ceea ce întalnim în fi zică privind proprietatea lichidului de a curge mai repede sau mai ușor în funcție de creșterea sau scăderea temperaturii, ceea ce îi determină o vâscozitate mai mica sau mai mare, ne propunem să analizăm în ce măsură este infl uențat circuitul bani-marfă-bani de creșterea sau scăderea prețurilor de promovare și vânzare a produselor metalurgice în perioada amintită.

Literature review

Gheorghiu, A. (2007) clasifi că diferite modele economice și utilizează o serie de modele din fi zică pentru analiza fenomenelor economice. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007) au studiat aspecte referitoare la aplicarea fi zicii și matematicii în teoriile economice. Gligor,M.,Ignat,M. (2003) au analizat aplicațiile fi zicii teoretice în modelarea macroeconomica. Bulinski, M. (2007) abordeză domeniul econofi zicii. Brenneke R., Schuster G. (1973) descriu si exemplifi că inerția, masa inertă ți momentul de inerție. Pecican E.S. (2005) abordează modelele de regresie (multifactorial sau liniar unifactorial),


semnifi cația și nesemnifi cația dependenței dintre variabile. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004) analizează indici și îi calculează ca raport a două medii, indici ai valorii, volumului fi zic și ai prețurilor. În ceea ce privește aplicațiile vâscozității în studiul fenomenelor economice, o serie de contribuții pot fi menționate. De exemplu, Radner R. (2003) anlizează stabilirea prețurilor strategice pentru un serviciu în raport cu vâscozitatea cererii, iar Giorgio Fabbri (2007) abordează problemele optime de control și soluții de vâscozitate.

Metodologia cercetării, date, rezultate și discuții

Relațiile de dependență din economie au fost cuantifi cate prin elaborarea mai multor teorii și metode, între care amintim: calculul mărimilor relative, elasticitatea, teoria multiplicatorului, teoria conexiunii (directe, inverse), regresia statistică. Pentru cuantifi carea efectului determinat de nivelul vânzarilor fi rmelor de distribuție asupra rezistenței pe piață a unui numar mai mic sau mai mare de fi rme active și asupra posibilitații de a intra pe piață o nouă societate comercială, vom utiliza regresia, model des utilizat în econometrie. Rezultatele analizei de regresie sunt verifi cate statistic (testul F, testul t, etc.) pentru a aprecia infl uența modifi cării efectului la modifi carea cauzei. Pentru analiza masurii în care pot intra pe piața de profi l și alte fi rme decât cele existente în raport cu vânzarile înregistrate de acestea, vom utiliza modelul liniar de regresie – cazul unifactorial. Modelul de regresie liniar – cazul unifactorial yt = a0 + a1xt + ut [1] unde yt, xt = factori a0, a1 = parametrii de regresie ut = valoare reziduală Vom lua în calcul numărul de fi rme active din domeniu pe care îl vom nota cu Y și venitul pe care îl obțin acestea pe care îl vom nota în tabel cu X. Modelul liniar de regresie unifactorială în cazul analizat se va scrie astfel:

Y = C1 + C2*X [2]

Pentru analiză au fost luate în calcul veniturile anuale din încasari în perioada cuprinsă între anul 2005 și anul 2016 pentru șaptesprezece societați comerciale din domeniul amintit care au fost active în perioada supusa analizei. Datele obținute sunt cuantifi cate în tabelul 1.


Tabel 1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Included observations: 17

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C 9.350840 0.659999 14.16797 0.0000

X 6.91E-09 3.43E-09 2.011701 0.0626

R-squared 0.212472 Mean dependent var 10.05882

Adjusted R-squared 0.159970 S.D. dependent var 2.511737

S.E. of regression 2.302086 Akaike info criterion 4.615640

Sum squared resid 79.49401 Schwarz criterion 4.713665

Log likelihood -37.23294 F-statistic 4.046939

Durbin-Watson stat 1.556458 Prob(F-statistic) 0.062573

Sursa datelor: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html

Conform rezultatelor înregistrate in tabel, F-statistic are valoarea 4.04

și este mai mare decât Ftabelat = 3.63 fapt care validează modelul utilizat. În ceea ce privește t-statistic pentru X, acesta înregistrează valoarea de 2.01, care este mai mare decat ttabelat = 1.74. De asemenea probabilitatea erorii în cazul testului t-statistic este de 6.26% ceea ce validează modelul. Semnul pozitiv al coefi cienților indică o relație directă între numărul

de fi rme active din perioada analizată și încasările înregistrate de acestea,

aspect confi rmat de teoria economică.

Cu alte cuvinte, cu cât încasarile sunt mai mari cu atât piața este mai

permisivă și există un număr mai mare de societăți active în acel domeniu de

activitate și invers: cu cât vânzările sunt mai mici cu atât vâscozitatea crește

și numărul de fi rme active este mai mic. Faptul acesta este similiar cu cel din

fi zică unde un lichid caruia i se ridică temperatura devine mai puțin vâscos și

implicit mai permisiv, iar în timpul răcirii devine mai vâscos iar pentrarea lui

de alte corpuri externe devine mai anevoioasă.

Având în vedere valoarea mica a lui R-squared de 0.21 considerăm

că sunt și alți factori care infl uentează piața de profi l și vom relua analiza

introducând în calcule prețul mediu de vânzare al produselor.

Astfel vom folosi pentru analiză cazul de regresie liniară

multifactorială.

Modelul de regresie liniar – cazul multifactorial


yt = a0 + a1*xt +.... ak*xkt + ut [3]

unde yt, xt,...., xkt = factori

a0, a1,..., ak = parametrii de regresie

ut = valoare reziduală

Vom nota în Tabelul 2 numărul de fi rme active din domeniu cu Y, venitul pe care îl obțin acestea cu X și prețul produselor practicat de aceste societăți comerciale cu P. Modelul liniar de regresie multifactorială în cazul analizat se va scrie astfel: Y= C1 + C2*X + C3*P [4]

Pentru analiză s-au păstrat datele inițiale pentru cele șaptisprezece societăți comerciale active din domeniul amintit, la care au fost adăugate prețurile practicate de fi ecare societate în perioada cuprinsă între anul 2005 și anul 2016. Datele obținute sunt cuantifi cate în tabelul 2.

Tabel 2





C -6.424134 3.820398 -1.681535 0.1148

X 4.89E-09 2.43E-09 2.015397 0.0635

P 0.023369 0.005619 4.158995 0.0010







Sursa datelor: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html

În acest caz, putem spune că prețurile au o infl uență majoră în evoluția societăților comerciale analizate pe piața de profi l fapt confi rmat de R-squared care a înregistrat valori mai apropiate de valoarea unitara dacât de valoarea zero.


În ceea ce privește F-statistic, de această dată are valoarea 12.87, mai mare decât în cazul unifactorial. Constatăm ca testul t-statistic pentru X înregistrează valoarea de 2.01 care este mai mare decât ttabelat = 1.75 și t-statistic pentru P înregistrează valoarea de 4.15 fi ind de asemenea mare decat ttabelat. Probabilitatea erorii în cazul testului t-statistic este de 6.35% pentru X și de 0.10% pentru P ceea ce validează modelul. Totodată există o relație directă între prețuri și vânzări, fenomen pe care îl așteptam, având în vedere „vâscozitatea” mediului de afaceri. Acolo unde există vânzări mari, prețuri sufi cient de mari care să permită adaosuri comerciale generoase ceea ce favorizează dezvoltatrea societaților comerciale, așadar există un mediu „cald” de afaceri (ceea ce implică o vâscozitate redusa și o fl uiditate ridicată) este mai ușor pentru o fi rma nouă să pătrundă și să se dezvolte, fața de situația în care avem o zonă „înghețata” (cu o vâscozitate ridicată și o fl uiditate scăzută) în care totul tinde să se oprească. În cele ce urmează avem în vedere un alt aspect determinat de modifi cările prețurilor în sensul corelării prețului mediu de vânzare al produselor cu perioada de întoarcere a banilor în circuit. Astfel pentru un produs achiziționat într-o perioadă, în funcție de prețul de promovare și vânzare, există un numar mai mic sau mai mare de zile de retenție până la încasarea valorii cu adaos comercial aferente produsului respectiv. Modelul pe care îl vom utiliza va fi regresia liniară unifactorială. Astfel vom nota numărul de zile aferente întoarcerii banilor în circuitul comercial cu D și prețul de promovare și vânzare cu P. Analiza s-a facut în baza datelor semestriale pentru perioada cuprinsă între anul 2005 și anul 2016 având astfel un număr de 24 de semestre. Modelul liniar de regresie unifactorială în cazul analizat se va scrie astfel: D = C1 + C2*P [5]

Datele sunt înregistrate în tabelul 3:


Tabelul 3

Dependent Variable:D




C -6.528678 1.715064 -3.806668 0.0010

P 0.031156 0.002496 12.48390 0.0000







Conform rezultatelor înregistrate în Tabelul 3, F-statistic are o valoare

mult superoiara Ftabelat, fapt care validează modelul utilizat.

În ceea ce privește t-statistic pentru P, acesta înregistrează valoarea de 12.48, iar probabilitatea erorii în cazul testului t-statistic este aproape nula ceea ce validează modelul. Totodată R-squared înregistreaza valoarea 0.87 apropiată de cea unitară. În momentul în care există o perioadă cu creșteri ale prețurilor produselor, unitatea de timp de întoarcere a banilor investiți în marfă crește. Pe masură ce prețurile scad, banii se întorc mai repede în circuitul bani-marfa-bani. Similar cu fenomenul fi zic al vâscozității, creșterea prețurilor presupune o „răcire a lichidului” în sensul că amplifi că oarecum difi cultatea privind plata imediată a achizițiilor, ceea ce ar fi similar cu o vâscozitate crescută. Pe masură ce „lichidul se încalzește”, ceea ce ar fi similar cu ieftinirea produselor, aceasta facilitează posibilitatea achitării imediate, ceea ce ar fi similar cu o vâscozitate scazută.

Concluzii

Conform fenomenului din fi zică în care scăderea vâscozității are loc o dată cu creșterea temperaturii lichidelor, acestea devenind mai permisive în ceea ce privește penetrarea lor de un alt corp, în economie scăderea vâscozității se datorează creșterii vânzărilor, ceea ce pemite intrarea pe piață


a societaților comerciale noi, mediul respectiv de afaceri devenind unul mai permisiv asigurându-le continuitatea și dezvoltatrea. În fi zică creșterea temperaturii corpurilor indiferent de starea de agregare (gazoasă, lichidă sau solidă) duce la dilatarea acestora, adică la creșterea volumului, fenomen deasemenea analog cu cel din economie în care o piața cu cât este mai puțin „vâscoasă”, adică mediul este mai favorabil afacerilor, cu atât fi rmele se dezvoltă mai mult, inregistrează creșteri ale cifrelor de afaceri (creșteri ale volumelor fi rmelor) și facilitează apariția fi rmelor noi cu potențial de dezvoltare. În ceea ce privește circuitul bani-marfă-bani, fenomenul este similar celor anterior afi rmate și anume în momentul în care prețurile cresc atunci ne confruntăm cu creșteri ale perioadei de întoarcere a banilor pentru investiții în marfă și invers.

Bibliografi e

1. Brenneke R., Schuster G. (1973). Fizica, Ed. Did. Si pedagogica București 2. Bulinski, M. (2007). Econofi zica si complexitate, Ed. Univ. București 3. Gheorghiu, A. (2007). Econofi zica Investiționala, Ed. Victor 4. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007). Noi abordari si modele econofi zice, Ed.

Econ. 5. Gligor, M.,Ignat,M. (2003). Econofi zica, Ed. Economica, București 6. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004). Statistica, Ed. Universala București 7. Pecican E.S. (2005). Econometria pentru...economisti: econometrie si aplicatii, Ed.

Economica 8. Reif, F. (1983). Fizica statistica (Berkeley vol. V), Ed. did. si pedagogica București 9. R. Radner (2003) 189–231 - Viscous demand, Journal of Economic Theory 112 10. Giorgio Fabbri (2007) - Viscosity solutions approach to economic models

governed by DDEs, MPRA Paper No. 2826 11. www.mfi nante.ro (http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html)


FLUID VISCOSITY AND ANALOGIES IN ECONOMY

Drd. Ștefan Virgil Iacob ([email protected])


Abstract

Viscosity is a phenomenon that is analyzed in Physics and can be identifi ed in the economy as well, for example, in the case of distribution companies’ activities. We consider that it can be highlighted particularly by the diffi culty a new fi rm is facing when entering the market if the change in the number of active trading companies in the market is considered in relation to their sales amount. Furthermore, an economic phenomenon analogue of viscosity in Physics can be identifi ed when considering the period of time during which money returns to the market according to the money-goods-money circuit. Concretely, if by 2009, the business environment in Romania was fairly stable with steady increases in business fi gures, in the years 2009 and 2010 respectively it was severely affected by the economic crisis, as the real estate blockage led to an ending of new construction projects, as well as to a freeze of those being in different stages of construction. Starting with 2010, the price of building materials dropped at times steadily but relatively sharply other times, in this way affecting the activity of manufacturers, importers and distributors in the fi eld. The effect is directly revealed by sales revenues as compared to those registered in previous periods. After the crisis, the major cause of weak sales is the price of promoting and selling the products. The analysis refers to the trading companies specialized in the fi eld of metallic materials for construction and light, medium and heavy metal fabrications active in Romania between 2005 and 2016. The products belonging to this commercial area with direct implications on the construction and real estate market in general are wire and wire mesh for reinforcement, longitudinally welded or laminated, rectangular or round pipes, profi le type angles, tees, strip, strips and sheets in different shapes and sizes, black or thermally galvanized against corrosion. As regards the price of metallic building products during the analyzed period, this is characterized by instability: an fairly large price increase period starting in 2005 was followed by a general decrease in the year 2010; in the period 2014-2015 prices were unstable with fl uctuations of small intensities, whereas 2016 was characterized by a linear rise in price. Both the changes in the number of operators on the market and the price changes during the analyzed period allow for an analogy between


phenomena defi ned as viscosity in physics and a fi rm’s diffi culty to penetrate

the market on the one hand, and the money-goods-money circuit on the other

hand.

Keywords: viscosity, price, sales, variables, coeffi cients, regression,

statistical tests

JEL Classifi cation: C01, L11, L61

Introduction

Physics generally discusses viscosity in the case of fl uids. Fluid

viscosity is infl uenced to a certain extent by pressure, but mostly by

temperature. Thus, at a low temperature the viscosity of the liquid is high

and as the temperature rises, its viscosity diminishes. As a consequence, we

can refer to its ability to fl ow more easily or its property to be more easily

penetrated by other bodies, similar to certain processes in economy. Following

this perspective, the present research aims to analyze the extent to which an

emergent trading company can become part of a specifi c market according to

the activities it carries out, taking into account the factors that characterize the

respective business environment.

Generally speaking, the factors that characterize a business

environment are sales in the fi eld, promotion and sales prices of products or

services, the quality of the products and services provided, the geographical

area in which the activities are performed, etc.

In this paper we propose to analyze the extent to which a start-up

building materials distribution company was able to enter the Romanian

market on the basis of 2005-2016 active trading companies sales amount and

the promotion and sale prices of marketed products.

Similar to the physical phenomenon according to which a liquid’s

ability to fl ow faster or more easily, depending on the increase or decrease

in temperature, which leads to a lower or higher level of viscosity, we aim to

analyze the extent to which the money-commodity-money circuit is infl uenced

by metallurgical products promotion and sale price variation during the

mentioned period.

Literature review

Gheorghiu, A. (2007) classifi es different economic models and uses

a range of physical models to analyze economic phenomena. Gheorghiu,

A., Spanulescu, I. (2007) have studied aspects relating to the application of

Physics and Mathematics in economic theories. Gligor, M., Ignat, M. (2003)

analyzed the applications of theoretical Physics in macroeconomic modelling.

Bulinski, M. (2007) addresses the fi eld of Economics. Pecican E. S. (2005)


addresses the regression models (multifactorial or linear one-factor), the

signifi cance and insignifi cance of dependence between variables. Isaic-Maniu

A., Mitruț C., Voineagu V. (2004) analyze indexes and calculate them as a

ratio of two averages, indexes of value, physical volume and prices. With

regard to applications of viscozity to the study of economic phenomena,

several studies can be mentioned. For example, Radner R. (2003) analyzes the

setting of strategic prices for a service in relation to the viscosity of demand,

and Giorgio Fabbri (2007) addresses optimal control problems and viscosity

solutions.

Research methodology, data, results and discussions

Relationships of dependence in the economy were quantifi ed through

the elaboration of several theories and methods, among which we refer to

the calculation of relative quantities, elasticity, multiplier theory, connection

theory (direct, inverse), statistical regression.

In order to quantify the distribution companies’ sales volume effect on

the resistance of a smaller or larger number of active fi rms on the market, as

well as on the possibility of a new trading company to penetrate the market, a

model often met in Econometrics is to be used, namely, the regression method.

The results of the regression analysis are statistically verifi ed (F-test, t test,

etc.) to assess the signifi cance of the infl uence the effect changing has as

response to modifi cation of the cause.

With a view to analyze the extent to which fi rms other than the existing

ones may enter the profi le market in relation to the existing ones’ sales, we

will use the linear regression model - the one-factor case.

The linear regression model - the one-factor case

yt = a0 + a1*xt [1]

where yt, xt = factors

a0, a1= regression parameters

ut = residual value

We will take into account the number of active fi rms in the fi eld, noted

with Y, and the revenue obtained by these fi rms, noted with X, according to

Table 1.

Multifactorial linear regression model in this case will be as follows:

Y = C1 + C2*X [2]

For the analysis, the annual revenues from receipts in the period from

2005 to 2016 were taken into account for seventeen trading companies in the

aforementioned fi eld that were active in the period under review.

The data obtained are quantifi ed in Table 1.


Table 1





C 9.350840 0.659999 14.16797 0.0000

X 6.91E-09 3.43E-09 2.011701 0.0626







Data source: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html

According to the results in the table, F-statistic is 4.04 and is higher

than F tabelat = 3.63, which validates the model used.

Regarding the t-statistic for X, it records the value of 2.01, which is

higher than the matched = 1.74. Also, the probability of error in the t-statistical

test is 6.26%, which validates the model.

The positive sign of the coeffi cients indicates a direct relationship

between the number of active companies in the analyzed period and the

receipts recorded by them, which is confi rmed by the economic theory.

In other words, the higher the receipts, the more permissive the market

and the larger the number of companies active in that fi eld of activity, and vice

versa: the lower the sales, the higher the viscosity and the smaller the number

of active companies. Similarly, in Physics, a liquid whose temperature rises

becomes less viscous and, implicitly, more permissive, and during cooling

becomes more viscous. Thus, its penetration by other external bodies becomes

more diffi cult.

Taking into account the low value of R-squared of 0.21, we consider

that there are other factors that infl uence the market. Therefore, the analysis

will be resumed by introducing in the calculation the average sales price of the

products.

The linear regression model - the multifactorial case

yt = a0 + a1*xt +.... ak*xkt + ut [3]

where yt, xt,...., xkt = factors

a0, a1,..., ak = regression parameters


ut = residual value

In Table 2, Y symbolizes the number of active fi rms in the fi eld; X,

the income they earned; and P, the price of the products applied by these

companies.

The linear multifactor regression model in the analyzed case will be

as follows:

Y= C1 + C2*X + C3*P [4]

All throughout the analysis, the original data matching the previously

mentioned seventeen trading companies were used, plus the prices charged by

each company between 2005 and 2016.

The data obtained are quantifi ed in Table 2.

Table 2





C -6.424134 3.820398 -1.681535 0.1148

X 4.89E-09 2.43E-09 2.015397 0.0635

P 0.023369 0.005619 4.158995 0.0010







Data source: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html

In this case, we can say that prices have a major infl uence on the

evolution of trading companies analyzed on the profi le market confi rmed by

R-squared, which has values closer to the unit value than to zero.

As far as the F-statistic value is concerned, this time it is 12.87, higher

than in the unifactorial case.

We fi nd that the t-statistical test for X records the value of 2.01, which

is higher than the ttabled = 1.75 and the t-statistic for P records the value

of 4.15, being also higher than the tabulated. The probability of error in the

t-statistical test is 6.35% for X, and 0.10% for P which validates the model.

Additionally, a direct relationship between prices and sales can be

observed, an expected phenomenon, given the „viscosity” of the business


environment. Wherever there are large sales, prices high enough to allow

for generous margins which enhance commercial companies development,

which can be defi ned as a „warm” business environment (which involves low

viscosity and high fl uidity), it is easier for a new fi rm to penetrate and develop,

as opposed to the situation which can be characterized as an „ice” area (with a

high viscosity and low fl uidity) where everything tends to stop.

As follows, the present research focuses on a different aspect resulting

from price changes, namely, the correlation of the average selling price of

products with the period it takes for money to return to the circuit. Thus, for

a product purchased in a given period, depending on the promotion and sales

price, there are fewer or more days of retention until the amount including the

margin for that product is collected.

The model used will be the one-factor linear regression.

Thus, we will note the number of days of return of money in the

commercial circuit with D and the promotion and sale price with P. The

analysis was made on the basis of the semestrial data for the period 2005 -

2016 and, therefore has 24 semesters.

The linear model of one-factor regression in the analyzed case will be

as follows:

D = C1 + C2*P [5]

The data obtained are quantifi ed in Table 3:

Table 3Dependent Variable:DMethod: Least SquaresIncluded observations: 24


C -6.528678 1.715064 -3.806668 0.0010P 0.031156 0.002496 12.48390 0.0000







According to the results in Table 3, F-statistic has a much higher value

than Ftabled, which validates the model used.

Regarding the t-statistic for P, it records the value of 12.48 and the

probability of the error in the t-statistical test is almost zero, which validates

the model.

At the same time R-squared records the value of 0.87 close to the unit.


When a period of product price increases occurs, the unit of time for

the money invested in commodities to return increases. As prices fall, money

returns faster in the money-goods-money circuit. Similar to the physical

phenomenon of viscosity, rising prices imply „fl uid cooling”, in the sense

that it somewhat amplifi es the diffi culty of immediate payment of purchases, which would be similar to increased viscosity. As „liquid heats up”, which corresponds to cheapening products, it facilitates the possibility of immediate payment, which would be similar to a low viscosity.

Conclusions

According to the physical phenomenon when the decrease in liquids’ viscosity takes place along with the increase in their temperature, entailing higher permissiveness to their penetration by other bodies, in economy the decrease in viscosity is due to sales increase, which allowes the entry of the new businesses, making the business environment more permissive by facillitating continuity and development. In Physics, the increase in the temperature of the bodies regardless of their state of aggregation (gaseous, liquid or solid) leads to their expansion, namely to an increase in volume. Similarly, in economy, the less „viscous” a market is, namely the more business-friendly the business environment is, the more companies are developing, are growing in terms of business fi gures (increases in company volumes), facilitating the emergence of new fi rms with development potential. As for the money-goods-money circuit, the phenomenon is similar, namely, rising prices lead to increases in the time it takes for the money spent on merchandise to return, and vice versa.

References

1. Brenneke R., Schuster G. (1973). Fizica, Ed. Did. Si pedagogica București 2. Bulinski, M. (2007). Econofi zica si complexitate, Ed. Univ. București

3. Gheorghiu, A. (2007). Econofi zica Investiționala, Ed. Victor

4. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007). Noi abordari si modele econofi zice, Ed.

Econ.

5. Gligor, M.,Ignat,M. (2003). Econofi zica, Ed. Economica, București

6. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004). Statistica, Ed. Universala București

7. Pecican E.S. (2005). Econometria pentru...economisti: econometrie si aplicatii, Ed.

Economica

8. Reif, F. (1983). Fizica statistica (Berkeley vol. V), Ed. did. si pedagogica București

9. R. Radner (2003) 189–231 - Viscous demand, Journal of Economic Theory 112

10. Giorgio Fabbri (2007) - Viscosity solutions approach to economic models

governed by DDEs, MPRA Paper No. 2826

11. www.mfi nante.ro (http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html)


Efectul mişcării naturale a populaţiei în România şi evoluţia populaţiei după domiciliu şi rezidenţă


Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ([email protected])

Ec. Lucian ENE ([email protected])

Abstract În contextul actual, pe fondul evoluției generale a natalității în

Europa, și România se înscrie printre țările cu o creștere naturală negativă, în sensul că fertilitatea este sub 2 copii ceea ce înseamnă că nu se mai asigură reproducția simplă care să mențină un standard al populației. Câțiva indicatori analizați relevă faptul că în țara noastră mortalitatea este mai mare decât natalitatea de mai mulți ani,așa încât indicatorul ”spor natural” sau ”morți/natalitate” este negativ. În aceste condiții, problema menținerii populației țării noastre este în scădere. Autorii studiază acest fenomen și prezintă date certe în legătură cu modul în care a evoluat mișcarea naturală a populației în România în ultimele 12 luni și comparativ, pe termen mai lung, cu alte perioade de referință. Numărul nașterilor este în scădere, numărul deceselor copiilor sub 1 an este în scădere dar pe un fond de natalitate redus iar nupțialitatea și divorțialitatea sunt în proces invers. Pe perioade scurte de timp crește numărul căsătoriilor dar superioară acestei evoluții este creșterea divorțialității. Pe acest fond, apreciem că familia este astăzi pe un plan îndepărtat în a fi nucleul care să asigure creșterea natalității și, pe această cale, a mișcării naturale pozitive a populației. Pe lângă scăderea naturală a populației, România înregistrează și o scădere a populației după cele două criterii: domiciliul și rezidența. La 1 ianuarie 2018, populația după domiciliu era cu puțin peste 22 de milioane de persoane. Aici trebuie să considerăm că dintre acestea, cel puțin 4-5 milioane nu-și mai au rezidența fi scală și permanentă în România. În studiul efectuat se prezintă date în legătură cu populația după domiciliu, o analiză structurală extinsă apoi pe grupe de vârstă și pe medii. Studiul este însoțit de reprezentări grafi ce semnifi cative și serii de date concludente. Cuvinte cheie: populația după domiciliu, natalitatea, nupțialitate, rezidență, mortinatalitate, creștere naturală Clasifi carea JEL: J11, O15, R23


Introducere

În studiul efectuat autorii s-au concentrat asupra evoluției naturale a populației în paralel cu analiza mișcării migratorii a acesteia. În acest context se face o analiză cu privire la populația după domiciliu și populația după rezidență (rezidență fi scală). Din punct de vedere statistic, populația rezidentă a României se calculează după relația: Pr = Pd – CRRS + CSRR, unde: Pr = populația rezidentă; Pd = populația după domiciliu; CRRS = cetățeni români rezidenți în alte state; CSRR = cetățeni străini rezidenți în România. În acest context, ajungem la doi indicatori, și anume: indicatorul populației după domiciliu și indicatorul populației după rezidență unde indicatorul populației după rezidență este inferior cu aproape 4 milioane față de populația după domiciliu. În acest articol autorii pun accentul pe a analiza natalitatea, decesele, sporul natural ca o relație între nașteri și decese, și, apoi, pe analiza stadiului consolidării existenței familiilor, comparând indicatorul căsătoriilor cu cel al divorțurilor. Rezultă că sporul natural este în continuă scădere, pe de o parte datorită unei fertilități feminine reduse și, pe de altă parte, datorită rolului pe care familia nu îl mai poate asigura în condițiile concrete ale nivelului de trai din țara noastră. Studiul efectuat va releva faptul că în România sporul natural al populației și, de asemenea, procesul de emigrare temporară sau defi nitivă este în creștere, așa încât, pentru nevoile economiei se pun alte probleme, cu o altă perspectivă de analiză și de evoluție. Articolul este amplu, însoțit de reprezentări grafi ce și serii de date concludente.

Literature review

Anghel, Marinescu, Burea, Olteanu and Samson (2018) au studiat aspecte referitoare la mișcarea naturală a populației în România în anul 2017. Anghelache (2017) a realizat o analiză complexă a evoluțiilor macroeconomice ale României. Anghelache and Anghel (2017) au aboedat o serie de elemente privind strategia adoptată de UE în vederea creșterii condițiilor de viață a populației din țările membre. Anghelache, Anghel and Solomon (2017) au studiat implicațiile migrației asupra forței de muncă. Anghelache, Avram, Burea and Petre (Olteanu) (2018) au investigat relația dintre mișcarea naturală


a populației și forța de muncă. Anghelache and Anghel (2017) au analizat parcursul social-economic al României, în cei 10 ani de la aderarea la UE. Bijak, J. et al (2007) au realizat prognoze privind populația țărilor UE la jumătatea secolului Foley, M. and Angjellari-Dajci, F. (2015) au analizat cauzele migrației. Gallego (2010) a realizat o grilă de densitate a populației a Uniunii Europene. Maestas, Mullen and Powell (2016) au analizat efectele îmbătrânirii populației asupra forței de muncă și asupra creșterii economice. O temă similară este abordată de Walker and Maltby (2012). Moreno-Galbis and Tritah (2016) au studiat efectele imigrației în țările UE. Oster, Shoulson and Dorsey (2013) au analizat corelația dintre capitalul uman și investițiile în domeniul sănătății.

Metodologie, date, rezultate și discuții • Câteva considerații metodologice Datele privind fenomenele demografi ce s-au obţinut prin prelucrarea informaţiilor cuprinse în buletinele statistice de născuţi-vii, decese, căsătorii şi divorţuri întocmite de primăriile municipale, orăşeneşti şi comunale, odată cu înregistrarea fenomenelor în actele de stare civilă. Născut-viu este produsul concepţiei, expulzat sau extras complet din corpul mamei, independent de durata sarcinii şi care, după această separare, prezintă un semn de viaţă. Sporul natural reprezintă diferenţa dintre numărul născuţilor-vii şi numărul persoanelor decedate, în perioada de referinţă. Căsătoria este uniunea dintre un bărbat şi o femeie, încheiată în concordanţă cu legislaţia ţării, în scopul întemeierii unei familii şi din care rezultă drepturi şi obligaţii între cei doi soţi, precum şi ale acestora faţă de copii. Divorţul constă în desfacerea unei căsătorii încheiate legal, printr-o hotărâre defi nitivă a instanţei judecătoreşti, a ofi ţerului de stare civilă sau a unui notar public. Datele se referă la acţiunile de divorţ pentru care desfacerea căsătoriei a fost admisă. Domiciliul persoanei este adresa la care aceasta declară că are locuinţa principală, trecută în cartea de identitate, aşa cum este luată în evidenţa organelor administrative ale statului. Reşedinţa obişnuită reprezintă locul în care o persoană îşi petrece în mod normal perioada zilnică de odihnă, fără a ţine seama de absenţele temporare pentru recreere, vacanţe, vizite la prieteni şi rude, afaceri, tratamente medicale sau pelerinaj religios. Reşedinţa obişnuită poate să fi e aceeaşi cu domiciliul sau poate să difere în cazul persoanelor care aleg să-şi stabilească reşedinţa obişnuită în altă localitate decât cea de domiciliu din ţară sau străinătate.


În numărul născuţilor-vii sunt incluşi născuţii-vii ai căror mame aveau, la data naşterii, domiciliul sau reşedinţa obişnuită pentru o perioadă de cel puţin 12 luni în România. În numărul decedaţilor sunt incluse persoanele care aveau, la data decesului, domiciliul sau reşedinţa obişnuită pentru o perioadă de cel puţin 12 luni în România. În numărul căsătoriilor sunt incluse căsătoriile persoanelor care aveau, la data încheierii căsătoriei, domiciliul în România, precum şi căsătoriile persoanelor de cetăţenie română care se căsătoresc în străinătate şi care sunt înregistrate la ofi ciile de stare civilă din România. În numărul divorţurilor sunt incluse divorţurile persoanelor ale căror divorţuri s-au încheiat la judecătorii, stări civile sau notari publici, în conformitate cu Legea nr. 202/2010, precum şi divorţurile cetăţenilor români care au divorţat în străinătate, transcrise în România. Populaţia după domiciliu reprezintă numărul persoanelor cu cetăţenie română şi domiciliul pe teritoriul României, delimitat după criterii administrativ-teritoriale. Domiciliul persoanei este adresa la care aceasta declară că are locuinţa principală, trecută în cartea de identitate, aşa cum este luată în evidenţa organelor administrative ale statului. Altfel spus, populaţia după domiciliu reprezintă populaţia de jure care poate să includă şi emigranţii. Vârsta medie a populaţiei reprezintă media vârstelor unei populaţii, prin vârstă înţelegând acea variabilă demografi că continuă ce exprimă timpul scurs de la data naşterii unei persoane până la un anumit moment de observare. Se determină după formula:

∑∑ ×+

=x

x

P

P)5,0x(x

unde: x = vârsta în ani împliniţi; Px = numărul locuitorilor de vârstă x; 0,5 = jumătate de an considerată drept echivalent mediu al variaţiei abaterilor faţă de data exactă a împlinirii unei vârste oarecare. Vârsta mediană este un indicator ce împarte populaţia unei ţări în două părţi egale, vârsta mediană fi ind acea valoare de mijloc. Indicele de îmbătrânire a populaţiei reprezintă numărul persoanelor vârstnice (de 65 ani şi peste) care revine la 100 persoane tinere (sub 15 ani). Populaţia rezidentă reprezintă totalitatea persoanelor cu cetăţenie româ-nă, străini şi fără cetăţenie, care au reşedinţa obişnuită pe teritoriul României.


Adică populaţia rezidentă reprezintă populaţia de facto care exclude emigranţii,

dar include imigranţii. Populaţia rezidentă la o anumită dată a fost determinată

conform metodologiei şi reglementărilor internaţionale în domeniu.

Reşedinţa obişnuită reprezintă locul în care o persoană îşi petrece în

mod obişnuit perioada zilnică de odihnă, fără a ţine seama de absenţele tem-

porare pentru recreere, vacanţe, vizite la prieteni şi rude, afaceri, tratamente

medicale sau pelerinaje religioase. Se consideră că îşi au reşedinţa obişnuită

într-o zonă geografi că specifi că doar persoanele care au locuit la reşedinţa

obişnuită o perioadă neîntreruptă de cel puţin 12 luni înainte de momentul de

referinţă. Reşedinţa obişnuită poate să fi e aceeaşi cu domiciliul sau poate să

difere, în cazul persoanelor care aleg să-şi stabilească reşedinţa obişnuită în

altă localitate decât cea de domiciliu din ţară sau străinătate.

Emigraţie înseamnă acţiunea prin care o persoană care a avut anteri-

or reşedinţa obişnuită pe teritoriul României încetează să mai aibă reşedinţa

obişnuită pe teritoriul acesteia pentru o perioadă care este sau se aşteaptă să fi e

de cel puţin 12 luni.

Imigraţie înseamnă acţiunea prin care o persoană îşi stabileşte reşe-

dinţa obişnuită pe teritoriul României pentru o perioadă care este sau se aş-

teaptă să fi e de cel puţin 12 luni, după ce, în prealabil, a avut reşedinţa obişnu-

ită într-o altă ţară.

Diferenţele de ordin metodologic între cei doi indicatori sunt prezen-

tate mai jos:

Populaţia rezidentă Populaţia după domiciliu

Criteriul reşedinţă/domiciliu Reşedinţă (obişnuită) Domiciliu

Prag 12 luni şi peste Da Nu

Criteriul cetăţeniei Nu Da

Nivel de detaliere al datelor

statistice disponibile

Până la nivel de judeţ Până la nivel de localitate

(municipiu, oraş, comună)

Datele utilizate pentru determinarea populaţiei după domiciliu provin

din două tipuri de surse de date:

- surse administrative: Direcţia pentru Evidenţa Persoanelor şi

Administrarea Bazelor de Date (DEPABD) - Registrul Naţional de Evidenţă

a Persoanelor, Direcţia Generală de Paşapoarte

- surse statistice - rezultatele cercetărilor statistice exhaustive privind

natalitatea şi mortalitatea, pentru numărul născuţilor-vii şi al decedaţilor din

intervalul de timp studiat (bazate, la rândul lor, pe surse administrative).

Metoda utilizată pentru calculul indicatorului „populaţia după

domiciliu” este metoda componentelor:


vtt

dtttttt CMDNPP +∆+−+= ++++ 1,1,1,1

unde:

Pt+1 = populaţia cu domiciliul în ţară la momentul t+1; Pt = populaţia cu domiciliul în ţară la momentul t; Nt,t+1 = numărul de născuţi-vii în perioada t – t+1, ai căror mame au avut domiciliul în România la data naşterii; Dt,t+1 = numărul de persoane care au decedat în perioada t – t+1, care aveau domiciliul în România la data decesului; ∆Md

t,t+1 = soldul migraţiei internaţionale cu schimbarea domiciliului, în perioada t – t+1; Cv = coefi cient de ajustare a vârstelor.

• Analiza mișcării naturale a populației

Mișcarea naturală a populației este importantă din punct de vedere al stabilirii evoluției populației, după domiciliu sau rezidență în România. În acest sens, în continuare sunt prezentați principalii indicatori demografi ci utilizați în analiza trendului mișcării naturale a populației. În acest sens rezultă că în luna februarie 2018 numărul naşterilor şi numărul deceselor a scăzut faţă de luna ianuarie 2018, iar numărul căsătoriilor şi cel al divorţurilor a crescut în aceeași perioadă considerată. Pozitiv este și faptul că numărul deceselor copiilor sub un an a scăzut în luna februarie 2018 faţă de luna ianuarie 2018. În luna februarie 2018 s-a înregistrat naşterea a 12691 copii, cu 4437 mai puţini copii decât în luna ianuarie 2018. Numărul persoanelor ale căror decese au fost înregistrate în luna februarie 2018 a fost 22828, cu 795 mai puţine decât în luna ianuarie 2018. Sporul natural a fost negativ în luna februarie 2018, decedaţii având un excedent faţă de născuţii-vii de 10137 persoane. Numărul deceselor copiilor cu vârstă sub 1 an, înregistrate în luna februarie 2018, a fost de 94, în scădere cu 16 faţă de luna ianuarie 2018.


Evoluţia numărului de născuţi-vii şi decedaţi,

în perioada februarie 2017 – februarie 2018

Grafi cul nr. 1

Sursa: Institutul Na ional de Statistic , Comunicatul de pres nr. 93/ 13.04.2018

12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

26000

28000

30000

32000

N scu i vii Deceda i

date

spor natural negativ spor natural negativ

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 93/ 13.04.2018

În luna februarie 2018, la ofi ciile de stare civilă s-au înregistrat 6095 căsătorii, cu 479 mai multe decât în luna ianuarie 2018. Numărul divorţurilor

pronunţate prin hotărâri judecătoreşti defi nitive şi conform Legii nr.202/2010

a fost de 2909, cu 2156 mai multe decât în luna ianuarie 2018.

Evoluţia numărului de căsătorii şi divorţuri, în perioada februarie 2017

– februarie 2018

Grafi cul nr. 2


0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

C s torii Divor uri

date


Numărul născuţilor-vii a fost mai mic cu 325 în luna februarie 2018

faţă de aceeaşi lună din 2017, iar numărul persoanelor care au decedat a fost


cu 119 mai mare faţă de luna februarie 2017. Sporul natural a fost negativ atât în luna februarie 2018 (-10137 persoane), cât şi în luna februarie 2017 (-9693 persoane). Numărul copiilor cu vârsta sub un an care au decedat a fost cu 11 mai mic în luna februarie 2018, decât cel înregistrat în luna februarie 2017. Numărul căsătoriilor a fost, în luna februarie 2018, cu 547 mai mare decât în aceeaşi lună din anul precedent. Prin hotărâri judecătoreşti defi nitive şi conform Legii nr. 202/2010 s-au pronunţat cu 476 divorţuri mai multe în luna februarie 2018, decât în luna februarie 2017. Populaţia după domiciliu la 1 ianuarie 2018 a scăzut la 22 194 mii persoane, cu 0,2% mai mică faţă de luna corespunzătoare din anul 2017. Populaţia urbană şi cea de sex feminin sunt majoritare (56,4%, respectiv 51,2%).

• Îmbătrânirea demografi că a populației Constatăm că fenomenul de îmbătrânire demografi că s-a accentuat, populaţia vârstnică de 65 ani şi peste depăşind cu 350 mii persoane populaţia tânără de 0-14 ani (3614 mii faţă de 3264 mii persoane). La 1 ianuarie 2018, populaţia după domiciliu din mediul urban a fost de 12508 mii persoane, în scădere cu 0,1% faţă de 1 ianuarie 2017. Populaţia feminină la 1 ianuarie 2018 a fost de 11358 mii persoane, în scădere cu 0,2% faţă de aceeaşi dată a anului precedent. Procesul de îmbătrânire demografi că s-a adâncit, comparativ cu 1 ianuarie 2017 remarcându-se o scădere uşoară a ponderii persoanelor tinere (0-14 ani) şi o creştere de 0,3 puncte procentuale a ponderii populaţiei vârstnice (de 65 ani şi peste).

Structura populaţiei după domiciliu pe grupe mari de vârstă,

la 1 ianuarie

Grafi cul nr. 3


14,8

14,7

69,2

69,0

16,0

16,3

0% 20% 40% 60% 80% 100%

2017

2018p

0-14 ani 15-64 ani



Indicele de îmbătrânire demografi că a crescut de la 107,9 (la 1 ianuarie 2017) la 110,7 persoane vârstnice la 100 persoane tinere (la 1 ianuarie 2018). Vârsta medie a populaţiei a fost de 41,3 ani, cu 0,2 ani mai mare decât la 1 ianuarie 2017. Vârsta mediană a fost de 41,2 ani, în creştere cu 0,4 ani faţă de

1 ianuarie 2017.

Populaţia după domiciliu pe grupe de vârstă şi sexe, la 1 ianuarie 2018

Grafi cul nr. 4

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

0-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85 ipeste

Nu

mr

pers

oan

e

Masculin Feminin


La 1 ianuarie 2018 cea mai mare pondere în totalul populaţiei o

deţinea grupa de vârstă 45-49 ani (8,6%). La masculin, ponderea acestei grupe

de vârstă a fost de 8,8%, iar la feminin de 8,3%. Ponderea grupei de 0-4 ani a

fost de 4,6%, mai mică decât cea a grupei de 5-9 ani (5,0%) şi a celei de 10-

14 ani (5,1%).

Concluzii

Din studiul efectuat se desprind următoarele concluzii.

Ritmul natural de creștere a populației în România este în scădere și există

puține posibilități de redresa a acesteia. Indicatorii ce caracterizează evoluția

populației în mod demografi c sunt grăitori: natalitatea scade, nupțialitatea rămâne

cel mult constantă, la un nivel redus iar divorțialitatea este în creștere. Pe acest

fond, există perspectiva scăderii și mai pronunțate a populației în țara noastră.

Există destui cercetători care preconizează o scădere a populației în perioadele

următoare, prognozând ca peste 20-32 de ani diminuarea să fi e de 3-4 milioane

de locuitori, referindu-ne la condițiile teritoriale actuale ale României.

A doua concluzie este aceea că nivelul de trai foarte scăzut al populației

determină un exod de emigrări din motive economice, spre alte țări din Uniunea

Europeană și nu numai, datorită în special comunității europene, Directivei privind


libera mișcare a populației. Se impun măsuri vizând creșterea nivelului de trai,

asigurarea condițiilor care să determine diminuarea emigrărilor care conduc la

scăderea populației rezidente din țara noastră. Comparând indicatorul populației

după domiciliu cu cel al populației după rezidență, constatăm o diferența de 4-5

milioane locuitori, aceasta fi ind determinată de lipsa de locuri de muncă, nivelul

precar al veniturilor obținute din munca salarială sau din alte activități independente.

De asemenea, se impune încurajarea familiei, stimularea tinerelor

cupluri să încerce menținerea natalității măcar la un nivel controlabil.

Bibliografi e

1. Anghel, M.G., Marinescu, R.T., Burea, D., Olteanu, A. and Samson, T. (2018).

Natural movement of the population – labor force resource in Romania in 2017.

Romanian Statistical Review, Supplement, 1, 122-131


3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The European Union’s strategy for

increasing the living conditions of the population in the member states. Theoretical and Applied Economics, XXIV (3) (612), Autumn, 5-18

4. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Solomon, A.G. (2017). The Effect of Migration

on Labor Resources. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 7 (3), 6-13

5. Anghelache, C., Avram, D., Burea, D. and Petre (Olteanu), A. (2018). Analysis of

the Natural Movement of Population and Labor Force Development. Romanian Statistical Review Supplement, 2, 115-123

6. Anghelache, C. and Anghel M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene. Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

7. Bijak, J. et al (2007). Population and labour force projections for 27 European

countries, 2002-052: impact of international migration on population ageing.

European Journal of Population, (23) 1, March 2007

8. Foley, M. and Angjellari-Dajci, F. (2015). Net Migration Determinants. Journal of Regional Analysis and Policy, 45 (1), 30-35

9. Gallego, F.J. (2010). A population density grid of the European Union. Population and Environment, 31 (6), 460–473

10. Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging on

economic growth, the labor force and productivity. National Bureau Of Economic Research, Cambridge, Working Paper no. 22452

11. Moreno-Galbis, E. and Tritah, A. (2016). The effects of immigration in frictional

labor markets: Theory and empirical evidence from EU countries. European Economic Review, 84, pp. 76–98

12. Oster, E., Shoulson, I. and Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human

Capital and Health Investments. American Economic Review, 103 (5), 1977–2002

13. Walker, A. and Maltby, T. (2012). Active ageing: A strategic polity solution to

demographic ageing in European Union. International Journal of Social Welfare, 21 (s1), s117-s130



THE EFFECT OF THE NATURAL MOVEMENT OF POPULATION IN ROMANIA AND THE POPULATION DEVELOPMENT BY

HOUSEHOLD AND RESIDENCE

Prof. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest Ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ ([email protected])

Ec. Lucian ENE ([email protected])

Abstract In the current context, amid the general evolution of natality in Europe, Romania is among the countries with negative natural growth, meaning that fertility is under 2 children, which means that there is no longer a simple breeding that maintains a standard of population . Several indicators analyzed show that mortality in our country is higher than birth rates for several years, so that the „natural growth” or „dead / birth” indicator is negative. Under these circumstances, the problem of maintaining our country’s population is diminishing. The authors are studying this phenomenon and presenting clear data about the evolution of the natural movement of the population in Romania in the last 12 months and comparatively, in the longer term, with other reference periods. The number of births is decreasing, the number of deaths of children under one year is decreasing but on a low birth rate and marriage and divorce are in the reverse. For short periods of time, the number of marriages increases, but higher than this is the increase in divorce. Against this background, we appreciate that the family is today on a distant plan to be the nucleus to ensure birth growth and, in this way, the natural positive movement of the population. Besides the natural decrease of the population, Romania also shows a decrease in the population according to the two criteria: residence and residence. On January 1, 2018, the home-based population was just over 22 million people. Here we have to consider that of these, at least 4-5 million do not have their fi scal and permanent residence in Romania. In the study, data are presented in relation to the population by residence, a structural analysis then extended by age groups and by average. The study is accompanied by signifi cant graphical representations and convincing series of data.


Keywords: population by residence, birth, marriage, residence, mortality, natural growth JEL Classifi cation: J11, O15, R23

Introduction

In the study, the authors focused on the natural evolution of the

population in parallel with the analysis of the migratory movement of the

population. In this context, an analysis is made on the population by residence

and the population by residence (tax residence).

From a statistical point of view, Romania’s resident population is

calculated according to the relationship:

Pr = Pd – CRRS + CSRR,

where:

Pr = resident population;

Pd = population by residence;

CRRS = Romanian citizens residing in other states;

CSRR = foreign citizens residing in Romania.

In this context, we come to two indicators, namely the indicator of

the population by residence and the indicator of the population by residence

where the population indicator by residence is less than 4 million compared to

the household by residence.

In this article, the authors focus on analyzing birth rates, deaths,

natural growth as a relationship between births and deaths, and then analyzing

the stage of family consolidation, comparing marriage and divorce.

It follows that natural growth is steadily decreasing on the one hand

due to reduced female fertility and on the other hand due to the role that the

family can no longer provide in the concrete conditions of the standard of

living in our country.

The study will reveal that in Romania the natural increase of the

population and also the temporary or fi nal emigration process is increasing,

so for the needs of the economy there are other problems, with another

perspective of analysis and evolution.

The article is ample, accompanied by graphical representations and

convincing series of data.

Literature review

Anghel, Marinescu, Burea, Olteanu and Samson (2018) studied

aspects related to the natural movement of the population in Romania in 2017.

Anghelache (2017) made a complex analysis of Romania’s macroeconomic

developments. Anghelache and Anghel (2017) featured a series of elements


on the EU’s strategy to increase the living conditions of the population in

the member countries. Anghelache, Anghel and Solomon (2017) studied

the implications of migration on the labor force. Anghelache, Avram, Burea

and Petre (Olteanu) (2018) investigated the relationship between the natural

movement of the population and the labor force. Anghelache and Anghel

(2017) analyzed the socio-economic course of Romania in the 10 years since

joining the EU. Bijak, J. et al. (2007) made forecasts on the population of EU

countries in the mid-century Foley, M. and Angjellari-Dajci, F. (2015) analyzed

the causes of migration. Gallego (2010) has made a population density grid

of the European Union. Maestas, Mullen and Powell (2016) analyzed the

effects of aging on labor and economic growth. A similar theme is addressed

by Walker and Maltby (2012). Moreno-Galbis and Tritah (2016) studied the

effects of immigration in EU countries. Oster, Shoulson and Dorsey (2013)

analyzed the correlation between human capital and health investment.


• Some methodological considerations

Data on demographic phenomena were obtained by processing the

information contained in the statistical bulletins of births, deaths, marriages

and divorces drawn up by the municipal, town and city halls, along with the

registration of the phenomena in the civil status documents.

Born-in is the product of conception, expelled or completely extracted

from the mother’s body, independent of the duration of pregnancy, and which,

after this separation, presents a sign of life.

Natural growth is the difference between the number of live births and

the number of deceased people in the reference period.

Marriage is the union between a man and a woman, concluded in

accordance with the law of the country, for the purpose of establishing a family,

and from which there are rights and obligations between the two spouses and

their children.

Divorce consists in the divorce of a legally concluded marriage

through a fi nal decision of the court, the civil status offi cer or a notary public.

The data refer to the divorce actions for which the divorce was admitted.

The domicile of the person is the address at which he declares that he

has the main residence, which is entered in the identity card as evidenced by

the state administrative bodies.

Habitual residence is the place where a person normally spends

their daily rest period, without taking into account temporary absence for

recreation, holidays, visits to friends and relatives, business, medical treatment

or religious pilgrimage. Habitual residence may be the same as domicile, or


may differ for persons who choose to establish their habitual residence in a

locality other than their domicile in the country or abroad.

The number of live births includes live births whose mothers had their

usual home or residence for a period of at least 12 months in Romania at the

time of their birth.

The number of deaths includes those who, at the time of their death,

have their usual domicile or residence for at least 12 months in Romania.

The number of marriages includes the marriages of persons who,

at the time of the marriage, have their domicile in Romania, as well as the

marriages of Romanian citizens who marry abroad and who are registered at

the civil status offi ces in Romania.

The number of divorces includes divorces of persons whose divorces

have been concluded with judges, civil status or public notaries, in accordance

with Law no. 202/2010, as well as the divorces of Romanian citizens who

divorced abroad, transcribed in Romania.

Population by residence is the number of persons with Romanian citizenship

and domiciled in Romania, delimited by administrative-territorial criteria.

The domicile of the person is the address at which he declares that he

has the main residence, which is entered in the identity card as evidenced by

the state administrative bodies.

In other words, the home-based population is a de jure population that

can include migrants as well.

The average age of the population is the average of the ages of a

population, by age, meaning that continuous demographic variable that

expresses the time elapsed between the birth date of a person and a particular

moment of observation. Determine the following formula:

∑∑ ×+

=x

x

P

P)5,0x(x

where:

x = age in years of fulfi llment;

Px = number of inhabitants x;

0,5 = half-year considered as the average equivalent of the variance of

the deviations from the exact date of any age.

Median age is an indicator that divides a country’s population into

two equal parts, the median age being that middle value.

The population aging index is the number of elderly people (65 and

over) who return to 100 young people (under 15).

The resident population is the total number of Romanian citizens,

foreigners and non-citizens, who are habitually resident in Romania. That is,


the resident population is the de facto population that excludes emigrants, but

includes immigrants. The resident population at a given date was determined

according to international methodology and regulations.

Habitual residence is the place where a person normally spends

their daily rest period, without taking into account temporary absences for

recreation, holidays, visits to friends and relatives, business, medical treatment

or religious pilgrimage. Habitual residence in a specifi c geographical area

shall be considered to be the only person who has been living in the habitual

residence for an uninterrupted period of at least 12 months before the reference

period. Habitual residence may be the same as domicile, or may differ for

those who choose to establish their habitual residence in a locality other than

their domicile in the country or abroad.

Emigration means the action by which a person who has previously

been habitually resident on the territory of Romania ceases to have his habitual

residence in the territory of that country for a period which is or is expected to

be at least 12 months.

Immigration means the action by which a person establishes his

habitual residence on the territory of Romania for a period that is or is expected

to be at least 12 months after having previously been habitually resident in

another country.

The methodological differences between the two indicators are

presented below:

Resident population Population by residence

Residence / home criterion Residence (regular) Home

Threshold 12 months and over Yes No

Criteria of citizenship No Yes

Level of detail of available

statistical data

Up to county level Up to the locality level

(municipality, town,

commune)

The data used to determine the population by residence comes from

two types of data sources:

- administrative sources: Directorate for Personnel Records and

Database Administration (DEPABD) - National Record of Persons, General

Directorate of Passports

- statistical sources - the results of comprehensive statistical surveys

on birth rate and mortality, the number of live births and deceased persons in

the study period (based, on the other hand, on administrative sources).

The method used to calculate the „home by country” indicator is the

component method:


vttd

tttttt CMDNPP +∆+−+= ++++ 1,1,1,1

where:

Pt+1 = population with residence in the country at time t + 1;

Pt = population with residence in the country at time t;

Nt,t+1 = the number of live births during the period t - t + 1, whose

mothers were domiciled in Romania at the time of birth;

Dt,t+1 = the number of persons who died in the period t - t + 1, who

were domiciled in Romania at the time of death;

∆Mdt,t+1 = the balance of international migration with change of

residence, during t - t + 1;

Cv = age adjustment factor.

• Analysis of the natural movement of the population

The natural movement of the population is important from the point

of view of establishing the evolution of the population, after domicile or

residence in Romania. In this respect, the main demographic indicators used

in the analysis of the natural movement trend of the population are presented

below.

In this respect, it appears that in February 2018 the number of births

and the number of deaths decreased as compared to January 2018, and the

number of marriages and divorces increased over the same period. It is

also positive that the number of children under one year’s death dropped in

February 2018 as against January 2018.

In February 2018, 12691 children were born, with 4437 fewer children

than in January 2018.

The number of people whose deaths were recorded in February 2018

was 22,828, with 795 less than in January 2018.

Natural growth was negative in February 2018, with deaths over live

births of 10,137 people.

The number of deaths of children under 1, registered in February

2018, was 94, down by 16 against January 2018.


Evolution of the number of live births and deceased between February

2017 and February 2018

Figure no. 1


12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

26000

28000

30000

32000

N scu i vii Deceda i

date

spor natural negativ spor natural negativ

National Institute of Statistics, Press release no. 93 / 13.04.2018

In February 2018, civil status offi ces recorded 6095 marriages, with

479 more than in January 2018. The number of divorces awarded by fi nal

judgments and according to Law no.202 / 2010 was 2909, with 2156 more

much more than in January 2018.

The evolution of the number of marriages and divorces between

February 2017 and February 2018

Figure no. 2

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

date


The number of live births was lower by 325 in February 2018

compared to the same month in 2017, and the number of deceased persons was

119 higher than in February 2017. Natural growth was negative in February

2018 ( -10137 persons) and in February 2017 (-9693 persons).


The number of children under one year who died was 11 in February

2018 than in February 2017.

The number of marriages was 547 higher in February 2018 than in

the same month of the previous year. By fi nal judgments and according to

Law no. 202/2010 pronounced 476 more divorces in February 2018 than in

February 2017.

The population by residence on 1 January 2018 decreased to 22 194

thousand persons, by 0.2% less than in the corresponding month of 2017. The

urban and the feminine population are the majority (56.4% and 51.2%).

• Demographic aging of the population

We fi nd that the phenomenon of demographic aging has increased,

with the elderly population aged 65 years and over exceeding by 350 thousand

people the young population 0-14 years (3614 thousand versus 3264 thousand

persons). On January 1, 2018, the urban population in the urban area was

12,508 thousand, down 0.1% on January 1, 2017.

The female population on January 1, 2018 was 11,358 thousand,

down 0.2% from the same date of the previous year.

The demographic aging process worsened, as compared to 1 January

2017, with a slight decrease in the share of young people (0-14 years) and a

0.3 percentage point increase in the share of the elderly (65 years and over).

Structure of the population by residence by large age groups,

on 1 January

Figure no. 4


14,8

14,7

69,2

69,0

16,0

16,3

0% 20% 40% 60% 80% 100%

2017

2018p

0-14 ani 15-64 ani


The Demographic Aging Index rose from 107.9 (January 1, 2017)

to 110.7 elderly per 100 young people (January 1, 2018). The average age of

the population was 41.3 years, 0.2 years higher than on 1 January 2017. The

median age was 41.2 years, up 0.4 years from January 1, 2017.


Population by residence by age group and sex, on 1 January 2018

Figure no. 4

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

0-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85 ipeste

Nu

mr

pers

oan

e

Masculin Feminin


On 1 January 2018, the largest share in the total population was the

45-49 age group (8.6%). In males, this age group was 8.8% and female at

8.3%. The weight of the 0-4 year group was 4.6%, less than the 5-9 years

(5.0%) and 10-14 years (5.1%).

Conclusion

The following conclusions are drawn from the study.

The natural growth rate of the population in Romania is decreasing

and there are few possibilities for its recovery. Indicators that characterize the

population’s demographic evolution are telling: birth rate decreases, marriage

remains at most constant, at a low level and divorce is increasing. Against this

background, there is the prospect of a more pronounced decrease in the population

in our country. There are many researchers who expect a decrease in the population

over the next few years, predicting that the decline in the 20-32 years would be 3-4

million inhabitants, referring to the current territorial conditions of Romania.

The second conclusion is that the very low living standard of the

population leads to an exodus of emigration for economic reasons, to other

countries in the European Union and not only, thanks in particular to the

European community, to the Directive on the free movement of the population.

Measures aiming at raising the standard of living, ensuring conditions that

will reduce the emigration that leads to the decrease of the resident population

in our country, are imposed. By comparing the indicator of the population by

residence with that of the population by residence, we fi nd a difference of 4-5

million inhabitants, this being determined by the lack of jobs, the precarious

level of the income obtained from the salary or other independent activities.


It is also necessary to encourage the family, to encourage young

couples to try to keep their birth at a controlled level.

References

1. Anghel, M.G., Marinescu, R.T., Burea, D., Olteanu, A. and Samson, T. (2018).

Natural movement of the population – labor force resource in Romania in 2017.



3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The European Union’s strategy for

increasing the living conditions of the population in the member states. Theoretical and Applied Economics, XXIV (3) (612), Autumn, 5-18

4. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Solomon, A.G. (2017). The Effect of Migration

on Labor Resources. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 7 (3), 6-13

5. Anghelache, C., Avram, D., Burea, D. and Petre (Olteanu), A. (2018). Analysis of

the Natural Movement of Population and Labor Force Development. Romanian Statistical Review Supplement, 2, 115-123

6. Anghelache, C. and Anghel M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene. Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

7. Bijak, J. et al (2007). Population and labour force projections for 27 European

countries, 2002-052: impact of international migration on population ageing.

European Journal of Population, (23) 1, March 2007

8. Foley, M. and Angjellari-Dajci, F. (2015). Net Migration Determinants. Journal of Regional Analysis and Policy, 45 (1), 30-35

9. Gallego, F.J. (2010). A population density grid of the European Union. Population and Environment, 31 (6), 460–473

10. Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging on

economic growth, the labor force and productivity. National Bureau Of Economic Research, Cambridge, Working Paper no. 22452

11. Moreno-Galbis, E. and Tritah, A. (2016). The effects of immigration in frictional

labor markets: Theory and empirical evidence from EU countries. European Economic Review, 84, pp. 76–98

12. Oster, E., Shoulson, I. and Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human

Capital and Health Investments. American Economic Review, 103 (5), 1977–2002

13. Walker, A. and Maltby, T. (2012). Active ageing: A strategic polity solution to

demographic ageing in European Union. International Journal of Social Welfare, 21 (s1), s117-s130



Factori de infl uenţă ai costului datoriilor – exemplul companiilor listate din România

Drd. Florina-Adriana STĂNICĂ ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiProf. univ. dr. Vasile ILIE (vasile.ilie@fi n.ase.ro)

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Liviu-Adrian ȚAGA ([email protected])


ABSTRACT

Acest articol evidențiază principalii factori care infl uențează costul datoriilor companiilor listate pe piața principală a Bursei de Valori București în perioada 2012-2016. Analiza empirică efectuată a relevat faptul că în România, costul datoriilor entităților nefi nanciare este mai mare în cazul fi rmelor mai îndatorate și a celor pentru care coefi cientul de volatilitate al acțiunilor companiei este mai mare, fi ind implicit mai riscante. Pe de altă parte, existența oportunităților de creștere infl uențează în sensul scăderii costului datoriei companiilor. În plus, companiile mai mari sunt mai atractive pentru creditori, fi ind considerate mai puțin riscane. De asemenea, a fost confi rmată prezența efectului de industrie asupra costului datoriilor. Firmele mai vechi, cu o perioadă mai lungă de la înfi ințare, au un cost mai scăzut al datoriei, deoarece acestea benefi ciază de o percepție mai scăzută a riscului în rândul investitorilor. Cuvinte cheie: costul datoriilor, factori de infl uență, cauzalitate

Granger, companii listate

Clasifi care JEL: G32

1.INTRODUCERE

Potrivit studiilor anterioare, companiile preferă să se fi nanțeze din

surse împrumutate doar ulterior utilizării sumelor provenite din reinvestirea

profi tului (Myers și Majluf, 1984; Titman și Wessels, 1988). Costul

datoriilor reprezintă unul dintre costurile suportate de companie pentru

sursele externe de fi nanțare, respectiv împrumuturile contractate de la

creditori și împrumuturile prin emisiune de obligațiuni corporative. În cadrul împrumuturilor sunt incluse atât sumele obținute de la instituții fi nanciare, cât și cele obținute de la entităţile din grup. Cel mai important avantaj pe care îl oferă fi nanțarea prin împrumuturi îl reprezintă deductibilitatea fi scală a cheltuielilor cu dobânzile.


Costul datoriilor este determinat în primul rând de scadența împrumuturilor contractate și de nivelul de risc asociat companiei. În plus, literatura de specialitate în domeniu a evidențiat o serie de factori ce pot infl uența nivelul costului la care se împrumută companiile. Unul dintre acești factori este structura de fi nanțare utilizată de companie. Potrivit analizei realizate de Francis et al. (2005), fi rmele cu rate ale levierului mai ridicate sunt mai expuse riscului de a se confrunta cu probleme de incapacitate de plată. În aceste condiții, creditorii solicită costuri mai mari pentru a compensa acest risc. Un alt element luat în considerare la stabilirea costului datorilor unei companii îl reprezintă nivelul activelor ce pot fi aduse în garanție și, ulterior, valorifi cate de creditori în cazul în care se ajunge la falimentul companiei. Un nivel ridicat al valorii activelor corporale duce la diminuarea riscului perceput de creditori. În literatura de specialitate se menţionează că între costul datoriilor și valoarea activelor ce pot fi aduse în garanție pentru un împrumut se stabilește o relație negativă, prin urmare costul datoriilor scade pe măsură ce crește valoarea activelor colateralizabile (Binsbergen et al., 2010). Asimetria de informații este un alt factor ce infl uențează costul fi nanțării unei companii în general. În cazul fi rmelor mari, care publică un volum semnifi cativ de informații relevante pentru investitori și creditori, costul datoriile este mai mic (Francis et al., 2005). Alți factori ce ar putea infl uența costul datoriilor vizează vechimea unei companii pe piață, amplasarea geografi că (Arena și Dewally, 2012; Derouiche et al., 2016) și industria în care activează compania. De asemenea, există și o serie de factori care nu depind de situația fi nanciară a companiilor, cum ar fi situația economică generală, faza ciclului economic în care se găsește economia, cererea și oferta de credite, orientarea instituțiilor fi nanciare spre un anumit segment de debitori (persoane fi zice sau entități nefi nanciare) etc.

2. METODOLOGIE

Prin acest articol ne propunem să testăm infl uența structurii capitalului, a coefi cientului de volatilitate, a numărului de ani trecuți de la înfi ințare, a prezenței oportunităților de creștere, a dimensiunii și a sectorului de activitate în care activează o companie asupra costului datoriilor (indicatorii sunt prezentați în tabelul nr. 1), pe baza unui eșantion de 70 companii listate pe piața principală a Bursei de Valori București ale căror acțiuni au fost tranzacționate în ultima zi de tranzacționare din anul 2016, cu excepția companiilor din sectorul intermedieri fi nanciare și asigurări și a celor înregistrate în străinătate.


În efectuarea analizei nu a fost avută în vedere structura pe scadențe a datorilor companiilor din eșantion, costul datoriilor fi ind determinat potrivit formulei din ecuația [1] pe baza volumului cheltuielilor totale privind dobânzile și a datoriilor totale ale companiei.

it

it

itDAT

ChDobkd [1]

unde:

[1]

unde:

itChDob [1] = cheltuielile totale privind dobânzile

itDAT [1]

unde: = valoarea contabilă a datoriilor totale

Variabilele explicative utilizate în analiză

Tabel nr. 1

Variabil explicativ Formul Rela ie a teptat

Structura capitalului c

c

CPR

DATLevier +

Coeficientul de volatilitate al

unei firmei neîndatorate c

c

t

LU

CPR

DAT11

+

Oportunit ile de cre tere p

c

CPR

CPROpCrestere -

Vechimea companiei vârstVechime ln -

Dimensiunea companiei )ln( cTADimensiune -

Surs : op iunea autorilor Sursă: opțiunea autorilor

Notă: =cDAT valoarea contabilă totală a datoriilor totale, =cCPR valoarea contabilă

a capitalurilor proprii, ( )

( )==

M

MiL

R

RR2

,cov

σβ coefi cientul de volatilitate al acțiunii fi rmei

îndatorate, vârstă = numărul de ani de la înfi ințare, TAc= valoarea contabilă totală a activelor,

... PînchacNrCPRp valoarea de piavaloarea de piață a capitalurilor proprii, =.Pînch prețul de

închidere al acțiunii companiei în ultima zi în care a fost tranzacționată, în fi ecare an analizat;

Pentru efectuarea studiului am utilizat informații dinsponibile public ce se găsesc în situațiile fi nanciare ale companiilor din eșantion. Situațiile fi nanciare au fost consultate pe website-ul Bursei de Valori București. Coefi cientul de volatilitate a fost determinat pe baza ultimelor 36 de randamentele lunare ale acțiunilor companiilor din eșantion și ale indicelui BET – considerat ca reprezentativ pentru portofoliul pieței (unde acest număr de observații nu a fost disponibil s-a impus condiția disponibilității a cel puțin 18 randamente lunare). Randamentele lunare au fost calculate pe baza prețurilor de închidere din ultima zi a fi ecărei luni în care acțiunile au fost tranzacționate.


Cotațiile acțiunilor și prețurile de închidere ale indicelui BET au fost colectate de pe website-ul KTD Invest S.A.. Informațiile cu privire la anul de înfi ințare al companiilor au fost obținute de pe website-urile ofi ciale ale acestora, așa cum sunt prezentate în secțiunea Emitent de pe website-ul BVB. În plus față de factorii identifi cați în tabelul nr. 1, am introdus în model și o variabilă dummy pentru a surprinde o eventuală infl uență a sectorului de activitate în care activează fi ecare companie. Companiile au fost grupate pe sectoare de activitate potrivit informațiilor disponibile despre domeniul de activitate pe website-ul BVB. Ulterior determinării variabilelor independente, eșantionul a fost ajustat pentru a elimina observațiile aferente companiilor pentru care nu au putut fi calculați toți indicatorii necesari într-un anumit an. Ca urmare, în eșantionul fi nal se regăsesc 221 de estimări anuale pentru fi ecare set de observații (variabila dependentă și variabilele explicative).

3. REZULTATE

Pentru analiza empirică am utilizat un model de estimare cu date panel nebalansat, considerând costul datoriilor ca variabilă dependentă și cei cinci indicatori prezentați în tabelul nr. 1 și variabila dummy ce surprinde infl uența sectorului de activitate de care aparține compania, ca variabile explicative. Modelul estimat este ilustrat în ecuația [2]:

tit

n

i

it

tttttt

tor

ensiunevechimeopcresterebetaUlevierkd

sec*

dim

6

54321

[2]

cu n=8, corespunz tor num rului de sectoare de activitate reprezentate în e antion.

[2]

cu n=8, corespunzător numărului de sectoare de activitate reprezentate în eșantion.

Rezultatele obținute pentru relațiile ce se stabilesc între variabilele explicative considerate și costul datoriilor sunt prezentate în tabelul nr. 2. Cu excepția termenului liber, coefi cienții ecuației de regresie au fost semnifi cativi din punct de vedere statistic. După cum ne așteptam, indicatorul ce cuantifi că riscul asociat acțiunii unei companii - calculat pentru o fi rmă neîndatorată din rațiuni de comparabilitate și considerând totodată și faptul că în model este surprins distinct impactul structurii capitalului – este corelat pozitiv cu costul datoriilor. O creștere cu 1 punct procentual a coefi cientului de volatilitate al acțiunii unei companii determină creșterea costului datoriilor cu 0,0063 puncte procentuale. Acest lucru poate indica faptul că băncile privesc către aceleași aspecte ca și ceilalți investitori. Fiind un semnal de incertitudine dat de piața de capital,


instituțiile de credit pot disemina în același mod informațiile pe care le au și investitorii. Aceeași concluzie se desprinde și din analiza coefi cientului de regresie aferent variabilei ce aproximează structura capitalului. Cu cât o companie este mai îndatorată, costul perceput de creditori va fi mai ridicat pentru a compensa riscul mai mare de faliment. Această relație contrazice ipoteza conform căreia, în România, companiile listate având gradul de îndatorare mai ridicat sunt mai performante și astfel, se pot împrumuta mai ușor. Corelații negative au fost obținute pentru indicatorii care măsoară oportunitățile de creștere, dimensiunea companiei și vechimea. În cazul fi rmelor pentru care se așteaptă creșteri, costul datoriilor scade ca urmare a percepției mai scăzute a riscurilor asociate companiei. Acest lucru poate fi cauzat de relația dintre variația costului datoriei și riscurile asociate companiei și de faptul că fi rmele mai mari reușesc să se ămprumute cu costuri mai mici. Atunci când o companie este așteptată să-și îmbunătățească indicatorii fi nanciari prin creșterea cifrei de afaceri sau a marjei de profi t, acest lucru poate fi generat de o creștere generală a pieței sau de o creștere individuală a cotei de piață a companiei. Aceste creșteri reduc gradul de îndatorare, ameliorează capacitatea de rambursare a datoriei și demonstrează viabilitatea economică a modelului de afaceri. Drept urmare, instituțiile de credit privesc compania cu mai multă încredere, iar eligibilitatea acesteia crește.

Rezultatele ecuației de regresie

Tabel nr. 2Variabilă Coefi cient t-Statistic

levier 0.0041*** 5.3380vechime -0.0043* -1.7794

opcrestere -0.0074* -1.7980betaU 0.0063* 1.7449

dimensiune -0.0016* -1.6145Sector de activitate:

o activităţi profesionale şi ştiinţifi ce şi tehnice 0.0581** 2.1582o comerţ cu ridicata şi cu amănuntul, repararea

autovehiculelor şi motocicletelor0.0604** 2.8985

o construcţii 0.0692*** 3.4517o hoteluri şi restaurant 0.0739*** 3.6744o industria extractivă 0.0969*** 3.9406o industria prelucrătoare 0.0651*** 3.0834o producţia şi furnizarea de energie electrică şi

termică, gaze, apă caldă şi aer0.0652*** 2.6021

o transport şi depozitare 0.0570** 2.4894R-squared 0.2623

Adjusted R-squared 0.2197Durbin-Watson stat 1.1672

N 221Sursă: calcule proprii***, **, * = prag de semnifi cație de 1%, 5%, respectiv 10%;


De asemenea, cu cât o companie este de mai mult timp pe piață, cu atât creditorii au mai multă încredere în posibilitatea ca situația fi nanciară a companiei să evolueze pozitiv astfel încât să poată fi rambursate datoriile în termenele stabilite contractual. Din cauza rezervelor pe care le au instituțiile de credit cu privire la creditarea start-upurilor și a companiilor tinere la costuri

suportabile, guvernele pun de multe ori la dispoziție scheme de fi nanțare speciale pentru a le facilita accesul la fi nanțare. Având în vedere cheltuielile mari înregistrate la începutul activității, așa cum sunt amortizările sau costurile inițiale de penetrare a pieței, companiile tinere înregistrează frecvent marje de profi t scăzute sau negative. Acest aspect le face mai puțin atractive pentru instituțiile de credit și le crește costurile de fi nanțare. În ceea ce privește variabila dummy introdusă în model pentru a evidenția impactul sectorului de activitate în care își desfășoară activitatea o companie asupra costului datoriilor percepute de creditori, toți cei 8 coefi cienți sunt semnifi cativi din punct de vedere statistic. Cea mai mare valoarea a coefi cientului variabilei dummy a rezultat pentru companiile din industria extractivă, iar cel mai mic pentru companiile sectorul transport și depozitare. Costurile mari de fi nanțare pot fi cauzate de perioadele de amortizare mai ridicate specifi ce activelor din unele industrii. O altă explicație pentru care industria extractivă se împrumută mai scump este aceea că suportă un risc suplimentar generat de fl uctuațiile în prețurile materiilor prime. Materiile prime din zona energiei, precum petrolul, gazele sau cărbunele, au prețuri volatile care pot afecta marjele de profi t ale companiilor din industria specifi că. De asemenea, procesul de explorare și extracție comportă și riscul investirii unor sume importante în descoperirea unor rezerve care ulterior se dovedesc a fi neviabile din punct de vedere economic. După cum ne arată indicatorul R-squared (tabelul nr. 2), factorii considerați în analiză explică împreună în proporție de aproximativ 26% variația costului datoriilor. Pentru a evidenţia capacitatea structurii capitalului de a servi la prognozarea evoluţiei costului datoriilor am utilizat testul de cauzalitate Granger între levier și costul datoriilor. În tabelul nr. 3 se regăsesc rezultatele acestui testul.

Testul de cauzalitate Granger

Tabel nr. 3Ipoteza nulă Obs F-Statistic Prob.

levierul nu cauzează Granfer costul datoriilor118

0.7161 0.4908

costul datoriilor nu cauzează Granger levierul 0.0746 0.9281

Sursă: calcule proprii

Așa cum a fost reținut în literatura de specialitate și în ceea ce privește


relația dintre levier și profi tabilitate în cazul companiilor listate din România (Dragotă et al., 2008), rezultatele testului de cauzalitate ilustrate în tabelul nr. 3 ne indică faptul că levierul nu cauzează-Granger nici costul datoriilor și nici costul datoriilor nu cauzează-Granger levierul (probabilitatea asociată ipotezei nule este mai mare decât pragurile de semnifi cație acceptate). Prin urmare, nici istoricul valorilor levierului și nici al costului datoriilor nu prezintă relevanță pentru estimarea trendului celeilalte variabile. Cu toate acestea, potrivit rezultatelor prezentate în tabelul nr. 2, o creștere a levierului cu 1 punct procentual determină creșterea costului datoriilor cu 0,0043 puncte procentuale.

4. CONCLUZII

Prin această analiză ne-am propus să identifi căm o serie de factori cu impact asupra costul datoriilor companiilor din România și sensul în care se produce infl uența. Rezultatele obținute din analiza empirică au fost în linie cu cele așteptate. În România, costul datoriilor entităților nefi nanciare este infl uențat pozitiv de structura de fi nanțare și coefi cientul de volatilitate al acțiunilor companiei și negativ de existența oportunităților de creștere, dimensiunea afacerii și vechimea unei companii pe piață. De asemenea, a fost confi rmată prezența efectului de industrie asupra costului datoriilor. Pentru o viitoare cercetare, apreciem că variația costului datoriilor ar trebui analizată și din perspectiva regiunii de dezvoltare în care este situat sediul social al unei companii, ce ar putea infl uența decizia de acordare a creditelor. În plus, așa cum semnalau Rajan și Zingales (1995), utilizarea în analiză a unui eșantion de companii mari nu este neapărat reprezentativă pentru situația companiilor dintr-o țară. Prin urmare, eșantionul ar trebui extins pentru a include un număr mai mare de companii, considerând inclusiv clasifi carea companiilor pe baza claselor de mărime.

BIBLIOGRAFIE

1. Arena, M. P., Dewally, M. (2012), „Firm location and corporate debt”, Journal of Banking & Finance, 36, 4, 1079-1092.

2. Binsbergen, J. H., Graham, J. R., Yang, J. (2010), „The Cost of Debt”, The Journal

of Finance, 65, 6, 2089-2136.

3. Derouiche, I., Jaafar, K., Zemzem, A. (2016), „Firm geographic location and voluntary

disclosure”, Journal of Multinational Financial Management, 37-38, 29-47.

4. Francis, J.R., Khurana, I.K., Pereira, R. (2005), „Disclosure Incentives and Effects

on Cost of Capital around the World”, The Accounting Review, 80, 4, 1125-1162.

5. Myers, S.C., Majluf, N.S. (1984), „Corporate fi nancing and investment decisions when fi rms have information that investors do not have”, Journal of Financial Economics, 13, 2, 187-221.

6. Rajan, R. G., Zingales, L. (1995), „What Do We Know about Capital Structure? Some Evidence from International Data”, The Journal of Finance, 50, 5, 1421-1460.


7. Titman, S., Wessels, R. (1988), „The Determinants of Capital Structure Choice”, The Journal of Finance, 43,1, 1-19.

8. ***, website-ul Bursei de Valori București, http://www.bvb.ro/.

9. ***, website-ul KTD Invest S.A., http://www.ktd.ro/ro/.


FACTORS OF INFLUENCE OF THE COST OF DEBT – ROMANIAN LISTED COMPANIES

EXAMPLE

Florina-Adriana STĂNICĂ, PhD. Student ([email protected])

Bucharest Academy of Economic Studies Prof. Vasile ILIE, PhD. (vasile.ilie@fi n.ase.ro)

Bucharest Academy of Economic Studies Liviu-Adrian ȚAGA, PhD. Student ([email protected])

Bucharest Academy of Economic Studies

ABSTRACT

This article aims to highlight some of the main factors infl uencing the cost of debt for a sample of companies listed on Bucharest Stock Exchange between 2012 and 2016. Empirical analysis revealed that the cost of debt of Romanian non-fi nancial companies is higher for more indebted fi rms and for those for which its stock volatility coeffi cient is higher, making them riskier. On the other hand, the existence of growth opportunities lowers the cost of debt a company must carry. In addition, larger companies are more attractive to creditors because the risk is considered smaller. Industry sector in which a company operates was also found as having a infl uence on the cost of debt of Romanian listed companies. Older fi rms with a longer period since incorporation carry a lower cost of debt because they capitalize on a lower perception of risk among investors. Keywords: cost of debt, factors of infl uence, Granger causality, listed

companies

Classifi ciation JEL:G32

1.INTRODUCTION

According to past studies, companies prefer to fi nance themselves from external sources only after using reinvested past profi ts (Myers și Majluf, 1984; Titman și Wessels, 1988). Cost of debt is a cost carried by a company for the external fi nancing and it is being related to borrowed funds and issued corporate bonds. When referring to loans, both credits from fi nancial institutions and intragroup loans are considered. The most important gain for a company when borrowing is the tax deductibility for interest expenses. The cost of debt is primarily determined by its maturity and the level of risk associated with that particular company. In addition, the literature highlighted a number of factors that can also infl uence the cost of debt, one of

these factors being the capital structure of that company.


The way a company structures its capital can have impact on its borrowing costs. According to Francis et al. (2005), companies with higher leverage rates are more exposed to risk of experiencing insolvency. Under these circumstances, lenders request higher rates of interest in order to compensate for that risk. Another element taken into consideration in determining the cost of borrowed funds for a company is the level of assets which can be constituted as collateral. This type of assets can be put forward when the company goes bankrupt. This means that a higher level of tangible assets implies a lower risk for the creditors. Literature noted a negative dependency between the cost of debt and the value of assets that can be brought as collateral, decreasing the cost of debts as the the value of collateral increases (Binsbergen et. al., 2010). Information asymmetry is another factor that has an infl uence on

the overall cost of fi nancing for one company. In case of large fi rms, where a signifi cant amount of information are publicly available to investors and creditors, the cost of debt is lower (Francis et. al., 2005). Other factors that may cast infl uence over the cost of debt are related

to the age of company, geographic location (Arena and Dewally, 2012;

Derouiche et al., 2016) and the industry in which the company operates.

There are also a number of factors that do not depend on the fi nancial situation of each company, such as the general economic enviroment, phase of the economic cycle, supply and demand equilibrium on the fi nancial market, different market strategy of fi nancial institutions which may target a certain segment of borrowers (natural persons or non-fi nancial entities, government entities etc.).

2. METHODOLOGY

This article aims to test the infl uence of the capital structure, volatility,

time since incorporation, presence of growth opportunities, size and the

industry in which a company operates, on the cost of debts (indicators are

presented in Table no. 1 and are based on the sample of 70 listed companies on

the Bucharest Stock Exchange’s main stock market). Only companies whose

shares were traded in the last day of 2016 were selected, with the exception

of those operating in fi nancial and insurance intermediation sector and those with offshore registration. The analysis did not take into account the way the debt is structured on maturities. The cost of debt for the companies in the sample was determined according to formula [1], as a ratio between the total expenses on interests and total debts of the company.


it

it

itDebt

pInterestExkd [1] [1]

where:

itpInterestEx [1] = interest total expenses

itDebt

where:

= total debt at book value

Explanatory variables used in the analysis

Table no. 1

Variable Formula Expected relationship

Capital structurec

c

Equity

DebtLeverage +

Volatility coefficient

of an undebted companyc

c

t

LU

Equity

Debt11

+

Growth opportunitiesp

c

Equity

EquityOpGrowth -

Age ageAge ln -

Size )ln( cTASize -

Source: author selection Source: author selection

Note: =cDebt total debt at book value, =cEquity shareholder’s funds at book value,

( )( )

==M

MiL

R

RR2

,cov

σβ volatility coeffi cient of an indebted company, age = number of years

since incorporation, TAc=book value of total assets, book value of total assets, PclosesharesNoEquityp .. market value of market

value of equity, =.Pclose closing price of company stock in the last trading day, on each

analysed year;

Publicly available information found in companies’ fi nancial

statements were used in this study. Financial statements were consulted on

Bucharest Stock Exchange’s website.

Volatility coeffi cient was determined based on the last 36 monthly

yields of the stocks selected in the sample and of the BET index. This is

considered to be representative for the market portofolio (where this number

of observations was not available, the condition of availability for at least 18

monthly returns was imposed).

Monthly yields were calculated based on closing prices in the last

trading day of each month. Quotations of stocks and closing prices of BET

Index were collected from KTD Invest S.A. website. Information regarding

the incorporation date of each company were obtained from their offi cial

websites, as presented in the ”Issuer” sections on the BSE’s website.


In addition to variables identifi ed in Table no. 1 a dummy variabile

was introduced in order to capture a possible infl uence of the industry in

which each company operates. The grouping of companies by industry was

done according to the information presented on BSE’s site.

Subsequent to the determination of the independent variables, the

samples was adjusted by removing the observations of companies for which

all the required variables could not be calculated for a given year.

As a result, in the fi nal sample there are 221 annual estimates for each

set of observations (dependent variable and the explanatory variable).

3. RESULTS

In this empirical analysis an unbalanced panel data model was

estimated. Cost of debt was considered the dependent variable, while the fi ve

indicators presented in Table no. 1 and the dummy variable that captures the

infl uence of business sector were considered as independent variables.

The estimated model is illustrated în equation [2]:

tit

n

=i

it

tttttt

+ors+

+size+age+opgrowth+betaU+leverage=kd

ect*6

54321

[2]

[2]

where n=8, correspondent of the number of industry sectors of

companies in the sample

The results obtained for the dependencies between the explanatory

variables and the cost of debt’s variable are presented in Table no. 2. Except

for the intercept, all coeffi cients of the regression were statistically signifi cant.

Positive correlation was found between the indicator that proxies

the risk associated with a company’s stock – determined for comparability

reasons for an undebted company and also considering that the model is

separately highlighting the impact of capital structure – and the cost of debt.

An increase of 1 percentage point for the volatility ratio of a company’s stock

will determine an increase în the cost of debt of 0,0063 percentage points. This

may indicate that banks look at a company in a similar way other investors do.

Volatility is a signal of uncertainty given by the stock market and the similar

information can be disseminated by credit institutions.

The same conclusion can be drawn in case the capital structure

regression’s coeffi cient is analysed. The more indebted will a company be,

the higher the lender’s charged cost will be in order to offset for the greater

bankruptcy risk. This fi nding contradicts the hipothessis that Romanian listed


companies with higher leverage rates are more performant and manage to borrow easier. Negative correlations were obtained for the indicators estimating growth opportunities, company size, and age. As for the companies expected to grow, the cost of debt decreases as a result of a lower company’s perceived associated risk. This may be caused by the relation between the variation in the cost of debt and the company’s associated risk and by the fact that larger companies manage to borrow at lower costs. When a company is expected to improve its fi nancial indicators by

increasing its turnover or profi t margin this may be caused by an overall

growing market or by an increase in its market share. This lowers the leverage,

enhances debt repayment’s capacity and demonstrates the economically

viability of the business model. All these makes the credit institutions look at

the company in a more positive way and its credit eligibility rises.

Regression results

Table no. 2Variable Coeffi cient t-Statisticleverage 0.0041*** 5.3380

age -0.0043* -1.7794opgrowth -0.0074* -1.7980

betaU 0.0063* 1.7449size -0.0016* -1.6145

Industry effect:o professional, scientifi c and technical activities 0.0581** 2.1582o wholesale and retail trade, repair of motor vehicles

and motorcycles0.0604** 2.8985

o contruction 0.0692*** 3.4517o hotel and restaurants 0.0739*** 3.6744o extractive and mining industry 0.0969*** 3.9406o manufacturing 0.0651*** 3.0834o production and supply of electric and thermal energy,

gas, hot water and air0.0652*** 2.6021

o transport and storage 0.0570** 2.4894R-squared 0.2623

Adjusted R-squared 0.2197Durbin-Watson stat 1.1672

N 221

Source: own calculations

***, **, * = signifi cance level at 1%, 5%, 10% respectively;

Moreover, when a company operates in the market for a longer

period, then the borrowers look at that company more confi dently and are

more inclined to analyse the fi nancial situation and future scenarios in a more

optimistic manner. Because of this reluctance of credit institutions to lend start-

ups and young companies at bearable costs governments often provide special


funding schemes for these type of fi rms. Taking into account high starting

expenses like amortizations and market penetration costs young companies

frequently record low or negative profi t margins in fi rst years of activity. This

makes them less atractive for credit institutions and rises its borrowing costs.

Regarding the dummy variable included in the model in order to

highlight the impact of the business sector in which a company operates on

the cost of debt a borrower is asking, all eight coeffi cients are statistically

signifi cant. The highest value of the dummy variable coeffi cient was determined

for companies activating in extractive and mining industry, while the lowest

was recorded for transport and storage industry. High cost of debt may be

caused by high amortization periods which are specifi c to some industries.

Another explanation for a higher cost of debt for mining industry may stand

in its superior associated risk generated by high variations in commodities

prices. Energy related commodities, like oil, gas or coal, have very volatile

prices which can infl ict damage on mining companies margins. Exploring

and extraction activities also bear a risk of fi nding economically non-viable

reserves after investing large amounts.

As the R-squared (Table no. 2) indicates, the factors considered in the

econometric analysis together account for approximately 26% of the cost of

debt’s variation.

In order to highlight the ability of the capital structure to effi ciently

predict the evolution of the cost of debt, Granger causality test between

leverage and the cost of debt was used. Table no. 3 displays the results of this

test.

Granger causality test

Table no. 3

Null hypothesis Obs F-Statistic Prob.

Leverage does not Granger cause the cost of debt 118

0.7161 0.4908

Cost of debt does not Granger cause the leverage 0.0746 0.9281

Source: own calculations

As identifi ed in the literature (Dragotă et al., 2008) also regarding

the relationship between leverage and profi tability for Romanian listed

companies, the results of the causality test illustrated in Tabel no. 3 indicates

that leverage does not Granger-cause the cost of debt and the cost of debt

does not Granger-cause the leverage (the associated probability with the null

hypothesis is greater than the signifi cance thresholds).

Therefore, neither the historical values of leverage nor the ones of

the cost of debt are relevant in estimation the trend of the other variables.


However, according to results presented in Table no. 2, an increase of leverage by percentage point determines an increase in the cost of debts by 0,0043 percentage points.

4. CONCLUSIONS

This analysis intended to identify a series of factors that impact the cost of debt for a sample of Romanian listed companies. Moreover, where an dependence was found, the nature and direction of this infl uence was studied.

Results of the empirical analysis are în line with those expected and highlighted

în the literature. In Romania, the cost of debt of non-fi nancial companies is

positively infl uenced by the capital structure and volatility coeffi cient of the

companies’s shares. Negative relationship was found between the cost of debt

and the growth opportunities, size and age of the company în the market. Industry

effect was empirically confi rmed as an factor of infl uence on cost of debt.

For future research purposes, the variation of cost of debt can be

analysed also from the perspective of the development region where the

company’s head offi ce is located, which could infl uence the lending strategy of

credit institutions. In addition, as reported by Rajan and Zingales (1995), using

a sample of large companies in the analysis is not necessarily representative

for the whole country’s situation. Therefore, the sample should be extended

to include a larger number of companies which should be classifi ed based on

different size categories.

REFERENCES

1. Arena, M. P., Dewally, M. (2012), „Firm location and corporate debt”, Journal of

Banking & Finance, 36, 4, 1079-1092.

2. Binsbergen, J. H., Graham, J. R., Yang, J. (2010), „The Cost of Debt”, The Journal

of Finance, 65, 6, 2089-2136.

3. Derouiche, I., Jaafar, K., Zemzem, A. (2016), „Firm geographic location and voluntary

disclosure”, Journal of Multinational Financial Management, 37-38, 29-47.

4. Francis, J.R., Khurana, I.K., Pereira, R. (2005), „Disclosure Incentives and Effects

on Cost of Capital around the World”, The Accounting Review, 80, 4, 1125-1162.

5. Myers, S.C., Majluf, N.S. (1984), „Corporate fi nancing and investment decisions

when fi rms have information that investors do not have”, Journal of Financial

Economics, 13, 2, 187-221.

6. Rajan, R. G., Zingales, L. (1995), „What Do We Know about Capital Structure?

Some Evidence from International Data”, The Journal of Finance, 50, 5, 1421-1460.

7. Titman, S., Wessels, R. (1988), „The Determinants of Capital Structure Choice”,

The Journal of Finance, 43,1, 1-19.

8. ***, website-ul Bursei de Valori București, http://www.bvb.ro/.

9. ***, website-ul KTD Invest S.A., http://www.ktd.ro/ro/.


Analiza tendinţei de evoluţie a economiei României în primul semestru al anului 2018


Universitatea „Artifex” din BucureștiConf. univ. dr. Florin Paul Costel LILEA (fl [email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Doina BUREA ([email protected])


Abstract

Anul 2017 a trecut, s-au efectuat o serie de analize, s-a ajuns la concluzii în legătură cu creșterea produsului intern brut sau cu creșterea economică. Prognozele indică, pentru anul 2018, o creștere a producției, a activităților producătoare de bunuri și servicii și, în același timp, se anvizajează posibilitatea unei creșteri în jur de 5%. În acest sens, și unele organisme internaționale și-au revizuit prognozele în legătură cu evoluția economiei românești, României, în 2018. Pe baza prognozelor elaborate, a epuizării primului trimestru, se pot trage unele concluzii care sunt interesante, mai ales în perspectiva de a prefi gura

posibilitatea creșterii economice în țara noastră. Am luat în discuție doar trei indicatori care sunt semnifi cativi pentru perspectiva creșterii economice a României în anul 2018 în total, dar în primele două trimestre ale anului 2018 în mod special. Ne-am referit la situația economică în principalele domenii, cum ar

fi industria prelucrătoare,, construcțiile, comerțul cu amănuntul și serviciile. Al doilea indicator este numărul de salariați din domeniile menționate și, nu în ultimul rând, evoluția prețurilor, creșterii prețurilor deci, alimentarea infl ației, care este indicatorul stabilizator, prin defl atare, aducând rezultatele obținute în perioadele următoare comparabile cu cele realizate în perioadele anterioare. Din acest punct de vedere, cercetătorii emit ipoteze conform cărora în domeniile menționate, inclusiv agricultura (depinzând de condițiile naturale), există o tendință de creștere pe întreaga perioadă a primelor șase luni ale anului. În ceea ce privește numărul de salariați, acesta se va menține constant la începutul anului, fără creșteri sau scăderi, în industrie, construcții și chiar


comerțul cu amănuntul. Începând cu luna martie, până în iunie, va crește numărul de locuri de muncă prin investiții sau dezvoltări, care vor asigura a numărului de salariați. În ceea ce privește nivelul prețurilor acestea, după ce au trecut de perioada unei infl ații ”administrată” , sunt în poziția de a înregistra creșteri. În aceste condiții, rezultatele concrete obținute în termeni nominali (prețuri curente) vor crește dar în urma procesului de defl atare, creșterea va fi diminuată și adusă la situații mai aproape de realitate. În cadrul articolului sunt prezentate grafi ce privind tendința de evoluție pe cele două trimestre și se fac aprecieri în legătură cu perspectiva evoluției în perioada următoare. Cuvinte cheie: creștere economică, ramură economică, indicator, salariat, consum, investiție Clasifi carea JEL: E21, O40, R11

Introducere

În cadrul acestui articol, pe baza studiului efectuat, autorii s-au concentrat pe evidențierea tendința de evoluție a activităților economice în primul semestru al anului 2018. Se studiază principalele prime cinci ramuri ale economiei: industria prelucrătoare, construcțiile, comerțul cu amănuntul, serviciile și agricultura, evidențiindu-se că prin modul în care activitățile economice au demarat în acest an, exisă premise de îmbunătățire a situației economice în toate aceste domenii. Facem o precizare în legătură cu agricultura, în sensul că evoluția va depinde și de procentul de lucrare a terenurilor, condițiile meteorologice pe fondul în care irigațiile nu sunt atotcuprinzătoare, sens în care se așteaptă o îmbunătățire a activității economice. Referitor la indicatorul număr de salariați, se prevăd creșteri, dar nu deosebite, ale angajărilor, prin crearea de locuri de muncă sau prin ieșirea la pensie a unui număr important de salariați actuali. Un element care trebuie să se constituie într-un semnal de atenționare se referă la faptul că indicele prețurilor în toate cele cinci domenii importante ale economiei despre care am vorbit, infl ația, va fi de 5% în acest semestru, ceea ce va avea ca efect diminuarea rezultatelor în termeni reali, obținute în perioada pe care o supunem analizei. Autorii se apleacă și asupra unor posibilități, condiții de a se îmbunătăți situația din economie accentul urmând a fi pus pe sporirea investițiilor, atragerea de investiții străine directe și participarea la proiecte de importanță în cadrul Uniunii Europene sau pe plan mai larg, pentru a valorifi ca experiența pe care România o are într-o serie de domenii de activitate.


În acest studiu, autorii au pus accentul pe prezentarea unor date care justifi că, în fond, aprecierile exprimate în legătură cu perspectiva creșterii economice și, mai mult decât atât, a creșterii veniturilor populației și, pe

ceastă cale, ridicarea, așa cum cere și directiva Uniunii Europene, a nivelului de trai al populației din țara noastră. O altă concluzie este aceea că nivelul productivității muncii trebuie accelerat deoarece există un decalaj în sensul că productivitatea muncii a crescut în mod lent față de nevoile de sporire a rezultatelor economice. Analiza pe care am întreprins-o pe baza seriilor de date utilizate poate fi îmbunătățită și prin utilizarea unor modele econometrice care, prin

parametrii calculați, să evidențieze mai clar trendul evolutiv pe care îl va

înregistra țara noastră în perioadele următoare.

Literature review

Acemoglu, Golosov and Tsyvinski (2011) au analizat alocările Pareto

într-o economie de producție dinamică în care grupul care deține puterea

politică decide alocarea resurselor. Aisen and Veiga (2013) au încercat să

identifi ce dacă instabilitatea politică are consecințe asupra creșterii economice.

Anghel, Anghelache, Dumbravă, Mirea and Stoica (2018) au studiat modul în

care au evoluat industria și construcțiile în România. Anghel, Anghelache,

Marinescu, and Dumbravă (2018) au analizat investițiile nete efectuate în

economia românească. Anghelache, Anghel, and Samson (2018) au studiat

perspectivele dezvoltării activității de turism. Anghelache and Anghel (2017)

au realizat o analiză detaliată a evoluției României din ultimii zece ani.

Anghelache, Pagliacci and Prodan (2013) au prezentat un model de analiză

macroeconomică. Anghelache, Anghel, Mirea, and Stoica (2018) au abordat

aspecte referitoare la evoluția producție industriale și a resurselor energiei

primare. Anghelache, Anghel, Marinescu and Dumbravă (2018) au elaborat o

analiză a produslui intern brut din România. Antonakakis, Dragouni and Filis

(2013) au studiat corelația dintre turism și creșterea economică în Europa.

Herrendorf and Akos (2012) și-au propus să identifi ce care dintre ramurile

economiilor țărilor sărace contribuie la inefi ciența acestora. Panagiotis and

Pantelis (2013) au cercetat legătura dintre creșterea economică și schimbările

culturale. Prochniak (2011) au examinat factorii care contribuie la creșterea

economică în Europa Centrală și de Est. Savor and Wilson (2013) au investigat

cât de mult țin seama investitorii de riscul macroeconomic.



Importantă este prognoza pe termen scurt cu privire la tendința de evoluție a economiei României. Datele supuse studiului de prognoză au fost obținute prin „anchetă de conjunctură”. În continuare prezentăm câteva aspecte metodologice care au stat la baza organizării și desfășurării anchetei de conjunctură.

• Unele precizări metodologice

Rezultatele prezentate în acest comunicat au fost obţinute prin

intermediul anchetelor de conjunctură, în urma estimărilor făcute de managerii întreprinderilor cu privire la tendinţele de evoluţie ale activităţii economice. Anchetele de conjunctură sunt anchete calitative, al căror scop este analiza tendinţei de evoluţie a indicatorilor economici pe termen scurt şi

mediu. Aceste anchete sunt complementare anchetelor statistice cantitative,

de care diferă prin metodă şi utilizare. Specifi citatea anchetelor de conjunctură este că în loc de cifre exacte, răspunsul obişnuit îl constituie o apreciere a repondentului faţă de nivelul “peste normal/ normal/ sub normal”, în cazul întrebărilor de nivel, sau de genul: “a crescut/ la fel/ a scăzut” sau “va creşte/ la fel/ va scădea”, în cazul întrebărilor care indică o evoluţie în timp a unui fenomen. Răspunsurile primite (managerii întreprinderilor din eşantionul supus cercetării statistice aleg o singură variantă de răspuns la acest tip de întrebări) sunt apoi prelucrate, iar rezultatul fi nal se obţine sub forma unui

sold conjunctural procentual, obţinut ca diferenţă între procentajul celor care au ales varianta pozitivă a fenomenului şi procentajul celor care au indicat

varianta negativă. Următoarele praguri de interpretare a soldurilor conjuncturale au fost convenite (stabilite): până la ± 5% relativă stabilitate; de la ± 6% până la ±15% creştere moderată, respectiv scădere moderată; de la ±16% până la ± 40% creştere, respectiv scădere; peste ±40% creştere accentuată, respectiv scădere accentuată. Anchetele s-au efectuat pe baza unor eşantioane reprezentative în

domeniul industriei prelucrătoare (2253 agenţi economici), construcţiilor

(1240), comerţului cu amănuntul (2207) şi serviciilor (2516). Mărimea eşantioanelor a fost stabilită astfel încât eroarea de estimare maxim admisă să fi e de ±5% la nivel total sector. S-a utilizat sondajul stratifi cat simplu aleator, iar variabilele de stratifi care sunt activitatea principală şi mărimea întreprinderii.


• Tendințe de evoluție a activității economice în trimestrul I al

anului 2018

Tendinţe ale activităţii economice în trimestrul I 2018

Grafi cul nr. 1

Industrie prelucrătoare

ConstrucţiiComerţ cuamănuntul

Servicii

Evoluţiifeb. -

apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

Situaţia economică

Numărul de salariaţi

Preţuri

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 73 / 28.03.2018

Soldul conjunctural indică percepţia managerilor întreprinderilor asupra dinamicii unui fenomen care NU trebuie confundat cu ritmul creşterii sau scăderii oricărui indicator statistic produs de INS. Soldul conjunctural procentual este obţinut ca diferenţă între procentajul managerilor care au ales varianta pozitivă a fenomenului şi procentajul celor care au indicat varianta negativă. În cadrul anchetei de conjunctură din luna martie 2018, managerii din industria prelucrătoare preconizează pentru următoarele trei luni, creștere moderată a volumului producţiei (sold conjunctural +13%). Pentru activitatea de fabricare a băuturilor și cea de fabricare a altor produse din minerale nemetalice se va înregistra tendinţă de creștere accentuată (sold conjunctural +44%, respectiv +43%). Pentru preţurile produselor industriale se prognozează creștere moderată în următoarele trei luni (sold conjunctural +12%).Referitor la numărul de salariaţi se estimează relativă stabilitate, soldul conjunctural fi ind de 0% pe total industrie prelucrătoare. Potrivit estimărilor din luna martie 2018, în activitatea de construcţii se va înregistra pentru următoarele trei luni, creștere a volumului producţiei (sold conjunctural +24%). Managerii estimează creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +7%). În ceea ce priveşte preţurile lucrărilor de construcţii se preconizează creștere a acestora (sold conjunctural +23%).


În sectorul comerţ cu amănuntul managerii au estimat pentru următoarele trei luni, tendinţă de creștere a activităţii economice (sold conjunctural +20%). Volumul comenzilor adresate furnizorilor de mărfuri de către unităţile comerciale va înregistra creștere moderată (sold conjunctural +7%).

Angajatorii prognozează pentru următoarele trei luni creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +8%). Pentru următoarea perioadă, managerii societăţilor comerciale estimează creștere a preţurilor de vânzare cu amănuntul (sold conjunctural +23%). Conform estimărilor din luna martie 2018, cererea de servicii (cifra de afaceri) va cunoaşte creștere moderată în următoarele trei luni (sold conjunctural +12%).

În sectorul de servicii se estimează creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +7%). Conform opiniei managerilor, preţurile de vânzare sau de facturare ale prestaţiilor vor avea tendinţă de creștere moderată (sold conjunctural +12%).

• Tendinţe în evoluţia activităţii economice în trimestrul II 2018

Și în trimestrul doi al anului 2018 economia va înregistra un

trend crescător. Astfel, va crește activitatea în construcții și în comerțul cu

amănuntul. Numărul de salariați în construcții, comerțul cu amănuntul și

servicii va cunoaște un trend ponderat de creștere. De asemenea vom asista la

o creștere a prețurilor în construcții și comerțul cu amănuntul.

Tendinţe ale activităţii economice în trim. II 2018

Grafi cul nr. 2

Industrie

prelucrătoareConstrucţii

Comerţ cu

amănuntulServicii

Evoluţii

mar.

-mai

2018

apr. –iun.

2018

mar.

-mai

2018

apr. –iun.

2018

mar.

-mai

2018

apr. –iun.

2018

mar.

-mai

2018

apr.

–iun.

2018

Activitatea

economică

Numărul de

salariaţi

Preţurile

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 102 / 27.04.2018


Soldul conjunctural indică percepţia managerilor întreprinderilor asupra dinamicii unui fenomen care nu trebuie confundat cu ritmul creşterii sau scăderii oricărui indicator statistic produs de INS. Soldul conjunctural procentual este obţinut ca diferenţă între procentajul managerilor care au ales varianta pozitivă a fenomenului şi procentajul celor care au indicat varianta negativă. În cadrul anchetei de conjunctură din luna aprilie 2018, managerii din industria prelucrătoare preconizează pentru următoarele trei luni, creștere moderată a volumului producţiei (sold conjunctural +13%). Pentru activitatea de fabricare a băuturilor se va înregistra tendinţă de creștere accentuată (sold conjunctural +45%), în timp ce, pentru activitatea de fabricare a produselor din tutun se va înregistra scădere (sold conjunctural -24%). Referitor la numărul de salariaţi se estimează relativă stabilitate, soldul conjunctural fi ind de +1% pe total industrie prelucrătoare. Pentru preţurile produselor industriale se prognozează creștere moderată în următoarele trei luni (sold conjunctural +12%). Potrivit estimărilor din luna aprilie 2018, în activitatea de construcţii se va înregistra pentru următoarele trei luni, creștere a volumului producţiei (sold conjunctural +30%). Managerii estimează creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +8%). În ceea ce priveşte preţurile lucrărilor de construcţii se preconizează creștere a acestora (sold conjunctural +18%). În sectorul comerţ cu amănuntul managerii au estimat pentru următoarele trei luni, tendinţă de creștere a activităţii economice (sold conjunctural +21%). Volumul comenzilor adresate furnizorilor de mărfuri de către unităţile comerciale va înregistra creștere moderată (sold conjunctural +7%). Angajatorii prognozează pentru următoarele trei luni creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +12%). Pentru următoarea perioadă, managerii societăţilor comerciale estimează creștere a preţurilor de vânzare cu amănuntul (sold conjunctural +23%). Conform estimărilor din luna aprilie 2018, cererea de servicii (cifra de afaceri) va cunoaşte creștere moderată în următoarele trei luni (sold conjunctural +11%). În sectorul de servicii se estimează creștere moderată a numărului de salariaţi (sold conjunctural +7%). Conform opiniei managerilor, preţurile de vânzare sau de facturare ale prestaţiilor vor avea tendinţă de creștere moderată (sold conjunctural +7%).

Concluzii

Din studiul efectuat, autorii au urmărit să evidențieze tendința generală de evoluție a economiei României, concomitent cu evidențierea perspectivei evoluției pe principalele grupe de activități (industrie prelucrătoare,


construcții, comerț cu amănuntul și servicii). De asemenea, sunt evidențiate activitățile economice, evoluția numărului de salariați și a prețurilor. O

primă concluzie este aceea că se prognozează creștere a tuturor activităților.

Numărul salariaților nu va crește în industrie, ca urmar a lipsei investițiilor

care pot asigura noi locuri de muncă. Important este și faptul că prețurile de

consum vor crește în toate domeniile. Aceasta presupune că indicele prețurilor

de consum, ca și indicele armonizat al prețurilor de cost vor crește. Pe această

cale, vor scădea rezultatele concrete, ca urmare a procesului de defl atare,

pentru a aduce Produsul Intern Brut la prețuri reale (comparabile). Din

studiul efectuat se desprinde și concluzia că evoluția Produsului Intern Brut,

în perioada următoare va avea o creștere mai temperată. Aceasta se referă

la Produsul Intern Brut exprimat în prețuri constante (comparabile) și nu în

prețuri curente.

Bibliografi e

1. Acemoglu, D., Golosov, M. and Tsyvinski, A. (2011). Power fl uctuations and

political economy. Journal of Economic Theory, 146(3), 1009–1041

2. Aisen, A. and Veiga, F.J. (2013). How does political instability affect economic

growth?. European Journal of Political Economy, 29, 151-167

3. Anghel, M.G., Anghelache, C., Dumbravă, Ș.G., Mirea, M. and Stoica, R. (2018).

Analysis of the evolution of activity in industry and construction – the fi rst nine

months of 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, no. 1, pp. 32-43

4. Anghel, M.G., Anghelache, C., Marinescu, R.T. and Dumbravă, Ș.G. (2018). Study

on Net Investment in the National Economy in 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 234-243

5. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Samson, T. (2018). The perspective of the

tourism evolution in 2018. Romanian Statistical Review, Supplement, 5, 188-197

6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene. Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

7. Anghelache, C., Pagliacci, M.G.R. and Prodan, L. (2013). Model for macroeconomic

- analyse based on the regression function. Romanian Statistical Review, 1, 18-30

8. Anghelache, C., Anghel, M.G., Mirea, M. and Stoica, R. (2018). Analysis of the

Development of Industrial Production and Resources of Primary Energy in 2017.



Complex Analysis of Gross Domestic Product at the End of 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 132-139

10. Antonakakis, N., Dragouni, M. and Filis, G. (2013). How strong is the linkage

between tourism and economic growth in Europe?. Economic Modelling, 44(C),

142-155

11. Herrendorf, B. and Akos, V. (2012). Which Sectors Make Poor Countries so

Unproductive?, Journal of the European Economic Association, 10, 323–341

12. Panagiotis, P. and Pantelis, K. (2013). Economic growth and cultural change.

Journal of behavioral and Experimental Economics (formerly The Journal of

Socio-Economics), 47, 147-157


13. Prochniak, M. (2011). Determinants of economic growth in Central and Eastern Europe: The global crisis perspective. Post-Communist Economies, 23 (4), 449-468

14. Savor, P. and Wilson, M. (2013). How much do investors care about macroeconomic risk? Evidence from scheduled economic announcements. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 48 (2), 343–375

15. Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr 73 / 28.03.2018 16. Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 102 / 27.04.2018


ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT TREND OF THE ROMANIAN ECONOMY IN THE

FIRST SEMESTER OF THE YEAR 2018

Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of Bucharest

Assoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhD (fl [email protected])

„Artifex” University of Bucharest

Doina BUREA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies

Abstract

Year 2017 passed, a series of analyzes were carried out, conclusions

were reached on GDP growth or economic growth.

The forecasts for 2018 show an increase in production, production

of goods and services, and at the same time the possibility of an increase of

around 5%.

In this respect, some international bodies also revised their forecasts

regarding the evolution of the Romanian economy, Romania, in 2018.

On the basis of the elaborated forecasts of the fi rst quarter exhaustion,

some conclusions may be drawn that are interesting, especially in the

perspective of prefi guring the possibility of economic growth in our country.

We have discussed only three indicators that are signifi cant for the prospect

of Romania’s economic growth in 2018 in total, but in the fi rst two quarters of

2018 in particular.

We referred to the economic situation in the main areas, such as

manufacturing, construction, retail and services. The second indicator is

the number of employees in the mentioned areas and, last but not least, the

evolution of prices, the increase of prices, and the infl ation, which is the

stabilizing indicator, by defl ation, bringing the results obtained in subsequent

periods comparable to those made in the previous periods.

From this point of view, the researchers issue hypotheses that in the

mentioned fi elds, including agriculture (depending on the natural conditions),

there is a tendency for growth during the entire period of the fi rst six months

of the year.

Regarding the number of employees, it will remain constant at the

beginning of the year, without increases or decreases, in industry, construction

and even retail. From March, until June, the number of jobs will be increased


by investments or developments, which will ensure the number of employees. As far as price levels are concerned, after having passed the „administered” infl ation, they are in a position to register growth. Under these circumstances, the concrete results obtained in nominal terms (current prices) will increase but following the defl ationary process, the growth will be diminished and brought to situations closer to reality. The article presents graphs on the evolution trend over the two quarters and assesses the evolution perspective in the next period. Keywords: economic growth, economic branch, indicator, employee, consumption, investment JEL Classifi cation: E21, O40, R11

Introduction

Within this article, on the basis of the study, the authors focused on highlighting the trend of economic activity evolution in the fi rst half of 2018.

There are studied the main fi ve branches of the economy:

manufacturing, construction, retail, services and agriculture, pointing out that

the way in which economic activities started this year, there are prerequisites

for improving the economic situation in all these fi elds. We make a statement

about agriculture, in the sense that the evolution will also depend on the

percentage of land use, the weather conditions on the grounds that irrigations

are not all-encompassing, in which an improvement in economic activity is

expected.

As regards the number of employees indicator, increases are expected,

but not particularly, of employment, job creation or retirement of a large

number of current employees.

One element that should be a warning signal is that the price index

in all fi ve major economic areas we have talked about, infl ation, will be 5%

this semester, which will have the effect of reducing the results in real terms,

obtained during the period we undertake the analysis.

The authors also talk about opportunities and conditions to improve

the situation in the economy, with the emphasis on boosting investment,

attracting foreign direct investment and participating in projects of importance

within the European Union or on a wider scale to capitalize on the experience

which Romania has in a number of areas of activity.

In this study, the authors emphasized the presentation of data that

basically justify the appreciations expressed in relation to the prospect of

economic growth and, moreover, the increase in the incomes of the population

and, in this way, the rise, as required by the directive The European Union, the

living standard of the population in our country.


Another conclusion is that the level of labor productivity needs to be accelerated because there is a gap in the fact that the labor productivity has increased slowly compared to the need to increase the economic results. The analysis we have undertaken on the basis of the series of data used can also be improved by using econometric models which, through the calculated parameters, will more clearly highlight the evolutionary trend that our country will record in the following periods.

Literature review

Acemoglu, Golosov and Tsyvinski (2011) analyzed Pareto’s allocations in a dynamic production economy where the group holding the political power decides on the allocation of resources. Aisen and Veiga (2013) tried to identify whether political instability has repercussions on economic growth. Anghel, Anghelache, Dumbrava, Mirea and Stoica (2018) studied the way in which industry and construction in Romania evolved. Anghel, Anghelache, Marinescu, and Dumbravă (2018) analyzed the net investments made in the Romanian economy. Anghelache, Anghel, and Samson (2018) studied prospects for tourism development. Anghelache and Anghel (2017) conducted a detailed analysis of Romania’s evolution over the past ten years. Anghelache, Pagliacci and Prodan (2013) presented a model of macroeconomic analysis. Anghelache, Anghel, Mirea, and Stoica (2018) addressed issues related to the evolution of industrial production and primary energy resources. Anghelache, Anghel, Marinescu and Dumbravă (2018) have developed an analysis of the gross domestic product in Romania. Antonakakis, Dragouni and Filis (2013) studied the correlation between tourism and economic growth in Europe. Herrendorf and Akos (2012) aimed at identifying which branches of the poor countries’ economies contribute to their ineffi ciency. Panagiotis and Pantelis (2013) investigated the link

between economic growth and cultural change. Prochniak (2011) examined

the factors contributing to economic growth in Central and Eastern Europe.

Savor and Wilson (2013) investigated how much investors account for

macroeconomic risk.


Important is the short-term prognosis regarding the evolution trend

of the Romanian economy. Data subject to the forecasting study was obtained

through a „conjuncture survey”. Here are some of the methodological aspects

that underpinned the organization and conduct of the conjuncture survey.


• Some methodological explanations

The results presented in this release were obtained by means of short-term surveys, following the estimations made by business managers on trends in the evolution of economic activity. Context surveys are qualitative surveys, the purpose of which is to analyze the trend of evolution of economic indicators in the short and medium term. These surveys are complementary to quantitative statistical surveys, which differ in method and use. The specifi city of the conjuncture surveys is that, instead of the exact

fi gures, the usual response is an appreciation of the respondent to the level

„above normal / normal / under normal”, for level questions, or „increased

/ decreased „or” will increase / same / decrease „in the case of questions

indicating a time evolution of a phenomenon.

The responses received (the managers of the enterprises in the

sample surveyed choose a single answer to this type of question) are then

processed and the fi nal result is obtained as a percentage shortcut, obtained as

the difference between the percentage of those who have chosen the positive

variant phenomenon and the percentage of those who indicated the negative

variant.

The following thresholds for the interpretation of short-term balances

were agreed: up to ± 5% relative stability; from ± 6% to ± 15% moderate or

moderate decrease; from ± 16% to ± 40% increase or decrease respectively;

more than ± 40% increased, respectively, a sharp increase.

Surveys were based on representative samples of manufacturing (2253

economic agents), construction (1240), retail (2207) and services (2516). The

sample size was set so that the maximum permissible error of error is ± 5% at

the sector total.

Simple random stratifi ed sampling was used, and stratifi cation

variables are the core business and enterprise size.


• Trends in economic activity evolution in the fi rst quarter of 2018

Trends in Economic Activity in Quarter I 2018

Figure no. 1

Manufacturing Construction Retail Services

Developmentsfeb.

- apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

feb. - apr. 2018

mar. -mai 2018

Economical situation

Number of employees

Prices


The short term shows the perception of business managers about the dynamics of a phenomenon that MUST NOT be confused with the rate of increase or decrease of any statistical indicator produced by INS. The percentage short term balance is obtained as the difference between the percentage of managers who have chosen the positive variant of the phenomenon and the percentage of those who indicated the negative variant. In the March 2018 survey, managers in the manufacturing industry forecast a moderate increase in production volume (short term balance + 13%) over the next three months. For the manufacture of beverages and the

manufacture of other non-metallic mineral products there will be an increasing

trend (short term balance + 44% and + 43% respectively).

For industrial goods, moderate growth is projected for the next three

months (short term balance + 12%).

Regarding the number of employees, relative stability is estimated,

the short term balance being 0% per total manufacturing.

According to estimates in March 2018, construction activity will

increase production volume (short term balance + 24%) for the next three

months. Managers expect moderate growth in employee numbers (short term

balance + 7%). As for the prices of construction works, they are expected to

increase (short term balance + 23%).

In the retail sector, managers estimated the growth trend of economic

activity for the next three months (short term balance + 20%). The volume


of commodity orders by the commercial units will register moderate growth (short term balance + 7%).

Employers forecast for the next three months a moderate increase in

the number of employees (short term balance + 8%).

For the next period, business managers estimate rising retail prices

(short term balance + 23%).

According to estimates in March 2018, demand for services (turnover)

will grow moderately over the next three months (short term balance + 12%).

In the services sector, moderate growth in the number of employees is

expected (short term balance + 7%).

Manager’s opinion suggests that sales or billing prices will have

moderate growth (short term balance + 12%).

• Trends in the evolution of economic activity in the second quarter

of 2018

Also, in the second quarter of 2018 the economy will see a growing

trend. This will increase activity in construction and retail trade. The number

of employees in construction, retail and services will experience a weighted

growth trend. We will also see a rise in construction and retail prices.

Figure no. 2 Trends in economic activity in trim. II 2018

Manufacturing Construction Retail Services

Developments

mar.

-may

2018

apr.

–jun.

2018

mar.

-may

2018

apr. –jun.

2018

mar.

-may

2018

apr.

–jun.

2018

mar.

-may

2018

apr.

–jun.

2018

Economical

situation

Number of

employees

Prices


The short term shows the perception of business managers about the

dynamics of a phenomenon that should not be confused with the rate of increase

or decrease of any statistical indicator produced by NIS. The percentage short

term balance is obtained as the difference between the percentage of managers

who have chosen the positive variant of the phenomenon and the percentage

of those who indicated the negative variant.


In the April 2018 conjuncture survey, managers in the manufacturing industry forecast a moderate increase in production volume (short term balance + 13%) over the next three months. For the beverage production activity there

will be an accentuated growth trend (short term balance + 45%), while for

the manufacturing of tobacco products a decrease will be registered (short

term balance -24%). Regarding the number of employees, relative stability

is estimated, the short term balance being of + 1% per total manufacturing.

For industrial goods, moderate growth is projected for the next three months

(short term balance + 12%).

According to the April 2018 estimates, construction activity will

increase production volume (short term balance + 30%) for the next three

months. Managers expect moderate growth in employee numbers (short term

balance + 8%). As regards construction works prices, they are expected to

increase (short term balance + 18%).

In the retail sector, managers estimated for the next three months the

growth trend of economic activity (short term balance + 21%). The volume

of commodity orders by the commercial units will register moderate growth

(short term balance + 7%). Employers forecast for the next three months a

moderate increase in the number of employees (short term balance + 12%).

For the next period, business managers estimate rising retail prices (short term

balance + 23%).

According to estimates in April 2018, demand for services (turnover)

will grow moderately over the next three months (short term balance +

11%). In the services sector, moderate growth in the number of employees is

expected (short term balance + 7%). Managers’ opinion suggests that sales or

billing prices will have a moderate growth trend (short term balance + 7%).

Conclusion

From the study, the authors aimed to highlight the general trend

of evolution of the Romanian economy, while highlighting the evolution

perspective on the main groups of activities (manufacturing, construction,

retail and services). It also highlights the economic activities, the evolution

of the number of employees and the prices. A fi rst conclusion is that growth

is projected for all activities. The number of employees will not grow in the

industry as a consequence of the lack of investments that can provide new

jobs. It is also important that consumer prices will increase in all areas. This

implies that the consumer price index, as well as the harmonized index of

cost prices, will increase. In this way, concrete results will be reduced as a

result of the defl ationary process, to bring the Gross Domestic Product to real

(comparable) prices. From the study it is also concluded that the evolution


of the Gross Domestic Product in the next period will have a more moderate growth. This refers to the Gross Domestic Product expressed in constant (comparable) prices and not in current prices.

References 1. Acemoglu, D., Golosov, M. and Tsyvinski, A. (2011). Power fl uctuations and

political economy. Journal of Economic Theory, 146(3), 1009–1041

2. Aisen, A. and Veiga, F.J. (2013). How does political instability affect economic

growth?. European Journal of Political Economy, 29, 151-167

3. Anghel, M.G., Anghelache, C., Dumbravă, Ș.G., Mirea, M. and Stoica, R. (2018). Analysis of the evolution of activity in industry and construction – the fi rst nine months of 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, no. 1, pp. 32-43

4. Anghel, M.G., Anghelache, C., Marinescu, R.T. and Dumbravă, Ș.G. (2018). Study on Net Investment in the National Economy in 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 234-243

5. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Samson, T. (2018). The perspective of the tourism evolution in 2018. Romanian Statistical Review, Supplement, 5, 188-197

6. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene. Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

7. Anghelache, C., Pagliacci, M.G.R. and Prodan, L. (2013). Model for macroeconomic

- analyse based on the regression function. Romanian Statistical Review, 1, 18-30

8. Anghelache, C., Anghel, M.G., Mirea, M. and Stoica, R. (2018). Analysis of the

Development of Industrial Production and Resources of Primary Energy in 2017.



Complex Analysis of Gross Domestic Product at the End of 2017. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 132-139

10. Antonakakis, N., Dragouni, M. and Filis, G. (2013). How strong is the linkage

between tourism and economic growth in Europe?. Economic Modelling, 44(C),

142-155

11. Herrendorf, B. and Akos, V. (2012). Which Sectors Make Poor Countries so

Unproductive?, Journal of the European Economic Association, 10, 323–341

12. Panagiotis, P. and Pantelis, K. (2013). Economic growth and cultural change.

Journal of behavioral and Experimental Economics (formerly The Journal of

Socio-Economics), 47, 147-157

13. Prochniak, M. (2011). Determinants of economic growth in Central and Eastern

Europe: The global crisis perspective. Post-Communist Economies, 23 (4), 449-

468

14. Savor, P. and Wilson, M. (2013). How much do investors care about macroeconomic

risk? Evidence from scheduled economic announcements. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 48 (2), 343–375

15. Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr 73 / 28.03.2018



Evoluţia producţiei agricole vegetale în anul 2017

Conf. univ. dr. Florin Paul Costel LILEA (fl [email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Radu STOICA ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiDrd. Tudor SAMSON ([email protected])

Academia de Studii Economice din București Daniel DUMITRU ([email protected])

Abstract

Agricultura a reprezentat, și va continua să reprezinte dacă i se acordă grija necesară un domeniu de activitate important pentru România. Condițiile naturale ne arată că peste 40% din suprafața totală a țării este agricolă, putând fi utilizată în acest scop. Dacă extindem suprafața agricolă și o completăm cu suprafețele forestiere vom vedea că România are condiții naturale pe care puține state le au în această direcție. Autorii studiază modul în care a evoluat suprafața cultivată la plante, cereale, leguminoase și alte câteva categorii care sunt importante și fi ind posibil de realizat pe teritoriul României. Precizăm că producția agricolă a crescut comparativ cu anul anterior dar aceasta nu în condițiile pe care le-ar fi impus existența suprafeței pretabile la dezvoltarea și asigurarea culturilor de toate categoriile. În cadrul articolului se fac comparații privind anii 2017 și 2016 în ceea ce privește suprafețele cultivate, producțiile totale obținute și diferențele de la un an la altul. Sunt identifi cate o serie de posibilități pe care România le are dar nu le utilizează. Sistemul de irigații dezafectat – se încearcă acum o reconsiderare a acestuia -, apoi lipsa fertilizării și mecanizării la nivel ridicat a suprafețelor agricole și, mai ales, utilizarea în condiții efi ciente, avantajoase, a subvențiilor acordate de guvernul României dar, mai ales, a subvențiilor care vin de la Uniunea Europeană. În acest studiu, autorii se concentrează doar pe producția agricolă vegetală deoarece acesteia trebuie să i se acorde o importanță deosebită astfel încât să ajungă la nivelul la care să poată, dacă se utilizează agrotehnica avansată, se concentrează suprafețele, se trece la lucrarea întregului teritoriu agricol, ca România să redevină o țară care să asigure condițiile de hrană din agricultură și trebuie să redevină o țară la care exportul de produse


agroalimentare să fi e mult mai ridicat decât importurile, așa cum se întâmplă

în prezent.

Cuvinte cheie: agricultură, activitate vegetală, suprafață agricolă,

producție agrotehnică

Clasifi carea JEL: O13, Q10

Introducere

În acest articol, autorii au pus accentul pe interpretarea datelor care au rezultat din studiul privind evoluția producției agricole vegetale în anul 2017. Compararea se face pe bază de serii brute sau serii ajustate sezonier, cu datele anului 2016 și altele anterioare. Succesiv se evidențiază cp uneori suprafețele cultivate au scăzut deși producția a crescut dând un spor al producției totale. Este important faptul că rămân suprafețe masive nelucrate aceasta ajungând să aducă o creștere uneori aproape nesemnifi cativă a producției

agricole fi nale.

Agricultura în ansamblul ei, vegetală și animală, își aduce de câțiva

ani o contribuție de doar circa 4% la creșterea produsului intern brut. Fără

a fi interpretați drept nostalgici, trebuie să amintim că în perioade nu prea

mult îndepărtate, România a fost principalul exportator de cereale, era un

jucător activ la bursa cerealelor și aducea venituri semnifi cative țării și mai

ales perspective de dezvoltare a unei agriculturi intensive. Mai reamintim doar

sistemul național de irigații construit cu ajutorul Băncii Mondiale și Fondului

Monetar Internațional, în valoare de circa 3 miliarde de dolari care, după 1990,

s-a dovedit inefi cient iar acum se fac eforturi disperate pentru a se încerca

aducerea acestuia la un nivel care să asigure creșterea producției agricole.

Resursele României sunt uriașe numai că, prin Legea fondului funciar

s-a produs fărâmițarea agriculturii și va fi un proces destul de delicat încercarea

de a reconfi gura și a da perspective certe evoluției în acest domeniu.

Literature review

Angelsen (2010) a studiat impactul politicilor care vizează reducerea

defrișărilor asupra producției agricole. Anghel, Anghelache and Panait (2017)

au elaborat o analiză a evoluției activității agricole în Uniunea Europeană.

O analiză a evoluței agriculturii este efectuată de către Anghelache and

Anghel (2018) și Anghelache (2018). Anghelache (2017) a elaborat o analiză

complexă a structurii și dezvoltării sectorului agricol românesc. Anghelache

and Dumitrescu (2015) au abordat aspecte referitoare la indicii de producție

din agricultură. Bezemer and Headey (2008) au cercetat legătura dintre


agricultura și dezvoltarea economiei. Deschênes and Greenstone (2012) au studiat infl uențele schimbărilor climatice asupra producției agricole și

consecințele economice ale acestora. O tema similară este studiată de către

Quamrul and Michalopoulos (2015). El Shazly, Anghelache Mitruţ and Ţiţan

(2008) au tratat elemente ale pieței agricole. Islam (2011) a discutat despre

rolul ajutoarelor externe acordate pentru agricultură, în timp ce Mogues, Fan

and Benin (2015) au abordat aspecte legate de investițiile publice în și pentru

agricultură.


• Unele precizări metodologice

Sursa datelor o constituie cercetarea statistică “Producția vegetală la

principalele culturi” (PVPC), realizată în conformitate cu Regulamentul

Parlamentului European şi al Consiliului nr. 543 / 2009 privind producția

vegetală, cu modifi cările şi completările ulterioare.

Această cercetare a fost efectuată pe baza unui eşantion reprezentativ

la nivel național, macroregiuni, regiuni de dezvoltare şi județe. Volumul

eşantionului a fost de 60002 exploatații agricole, din care 23453 exploatații

agricole cu personalitate juridică şi 36549 exploatații agricole fără personalitate

juridică.

Suprafața cultivată reprezintă suprafața însămânțată / plantată în

ogor propriu, în anul agricol de referință (1 octombrie – 30 septembrie) cu o

cultură principală (care ocupă terenul cea mai mare perioadă de timp) sau în

anii agricoli precedenți pentru culturile bienale, trienale sau perene.

Producția agricolă vegetală reprezintă producția fi zică obținută în

perioada de referință (anul în care se face recoltarea), mai puțin pierderile

la recoltare, exprimată în unități fi zice în funcție de natura produselor şi a

grupelor de produse şi cuprinde: - producția culturilor în ogor propriu; -

producția culturilor intercalate; - producția culturilor succesive; - producția

obținută în grădinile familiale (pentru legume, cartofi şi struguri). Producția

medie (randamentul) reprezintă cantitatea de produse (pe fi ecare cultură)

obținută pe unitatea de suprafață cultivată în ogor propriu.

• Evoluția producției agricole vegetale în 2017 față de anul 2016

Din datele supuse studiului constatăm că suprafaţa cultivată a crescut

la leguminoase pentru boabe, plante uleioase, sfeclă de zahăr şi a scăzut la

cereale pentru boabe, cartofi şi legume, iar producţia agricolă vegetală a

crescut în anul 2017, comparativ cu anul precedent, la principalele culturi

(cereale pentru boabe, leguminoase pentru boabe, plante uleioase, sfeclă de

zahăr, cartofi şi legume).


În tabelul nr. 1 sunt prezentate datele privind suprafața cultivată și producția obținută.

Suprafaţa cultivată şi producţia principalelor culturi

Tabelul nr. 1

Suprafaţa cultivată Producţia totală Diferenţe (±)

anul 20172)

faţă de anul 2016-mii ha- -mii tone-

2016 20172) 2016 20172) -mii ha--mii

tone-

Cereale pentru boabe 5487 5107 21765 24464 -380 +2699

din care:

-grâu 2138 2027 8431 9877 -111 +1446

-orz şi orzoaică 482 443 1817 1857 -39 +40

-ovăz 170 166 381 408 -4 +27

-porumb boabe 2581 2402 10746 14326 -179 +3580

Leguminoase pentru boabe 59 116 99 291 +57 +192

Plante uleioase 1629 1741 3597 4657 +112 +1060

din care:

-fl oarea soarelui 1040 986 2032 2913 -54 +881

-soia boabe 127 151 263 365 +24 +102

-rapiţă 456 598 1293 1672 +142 +379

Sfeclă de zahăr 25 27 1012 1115 +2 +103

Cartofi 182 168 2690 3129 -14 +439

Legume1) 228 224 3358 3631 -4 +273

1) Cuprinde suprafaţa cultivată şi producţia de legume cultivate în câmp, sere şi solarii şi în

grădinile familiale2) Date provizorii


Suprafaţa cultivată cu cereale pentru boabe a scăzut cu 6,9%, în timp

ce producţia a crescut cu 12,4% faţă de anul precedent, datorită în principal

creşterii randamentelor la hectar (producţia medie la hectar). Suprafaţa

cultivată cu porumb boabe în anul 2017 reprezintă 47,0% din suprafaţa

cultivată cu cereale pentru boabe, iar cea cultivată cu grâu 39,7%. Producţia

totală a crescut cu 33,3% la porumb boabe, 17,2% la grâu, 7,1% la ovăz şi cu

2,2% la orz şi orzoaică.

La leguminoase pentru boabe producţia a crescut de aproape 3 ori, ca


urmare atât a creşterii suprafeţei cultivate, cât şi a randamentului la hectar, faţă de anul precedent. În ceea ce privește plantele uleioase producţia a crescut cu 29,5%, datorită atât creşterii suprafeţei cultivate (+6,9%), cât şi a randamentelor la hectar. Creşteri ale producţiei s-au înregistrat la fl oarea soarelui (+43,4%), soia boabe (+38,8%) şi rapiţă (+29,3%). Cultura sfeclei de zahăr a înregistrat creșteri la producţie cu 10,2%, și la suprafața cultivată cu 8,0% faţă de anul precedent. Producția de cartofi a crescut cu 16,3%, ca urmare a creşterii randamentului la hectar, deşi suprafaţa cultivată a scăzut (-7,7%), faţă de anul precedent. La cultura legumelor producţia a crescut cu 8,1%, ca urmare a creşterii randamentului la hectar, deşi suprafaţa cultivată a scăzut (-1,8%), faţă de anul precedent. În tabelul nr. 2 sunt sintetizate datele privind viticultura și plantațiile pomicole.

Suprafaţa viilor pe rod şi a plantaţiilor de pomi fructiferi pe rod,

producţia de struguri şi producţia de fructe

Tabelul nr. 2

Suprafaţa-mii ha-

Producţia totală-mii tone-

Diferenţe (±)anul 20172)

faţă de anul 2016

2016 20172) 2016 20172) -mii ha- -mii tone-

Vii pe rod 1) 178 178 737 1074 - +337Plantaţii de pomi fructiferi pe rod (livezi pe rod)

138 138 672 500 - -172

1) Cuprinde suprafaţa cultivată şi producţia de struguri de la viile cultivate în câmp şi în grădinile familiale2) Date provizoriiSursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 77/ 30.03.2018

Analizând rezultatele obținute în anul 2017, producţia de struguri a crescut cu 45,7%, ca urmare a creşterii randamentului la hectar (+45,7%), iar la Plantaţii de pomi fructiferi pe rod (livezi pe rod) producţia de fructe din livezi a scăzut cu (-25,6%), deși suprafaţa s-a menţinut la nivelul anului anterior. În grafi cele următoare sunt prezentate date complexe privind suprafețele cultivat și producțiile obținute la principalele culturi (sectoare agricole).


Suprafeţele cultivate la grâu, porumb, fl oarea soarelui şi cartofi , în

România şi în unele State Membre ale Uniunii Europene, în anul 2017 –

date provizorii

Grafi cul nr. 1

3000

0

5000

6000

1000

2000

4000

-mii hectare-

Grâu Porumb boabe Floarea soarelui Cartofi

Sursa: Eurostat

Din grafi cul nr. 1 se poate evidenția evoluția suprafețelor cultivate, în

România, cu grâu, porumb boabe, fl oarea soarelui, și cartofi . Din grafi c rezultă

că, primele trei culturi, România se clasează în primele cinci țări, alături de

Franța, Germania și Spania.


Producția realizată în anul 2017 la grâu, porumb, fl oarea soarelui și

cartofi

Grafi cul nr. 2

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000


Sursa: Eurostat

Considerând producțiile obținute la cereale (grâu și porumb boabe), românia se situează între primele cinci țări din Uniunea Europeană, iar la grâu este a doua după Franța. România, comparativ cu unele State Membre ale Uniunii Europene, în anul 2017 se situează pe o poziție fruntașă. Astfel, la fl oarea soarelui deține locul unu atât la suprafaţa cultivată cât şi la producţia realizată, iar la porumb boabe, locul unu la suprafaţa cultivată şi locul doi la producţia realizată, după Franţa. În ceea ce privește cultura grâului, România deține locul cinci la suprafaţa cultivată, după Franţa, Germania, Polonia, Spania şi la producţia realizată, după Franţa, Germania, Regatul Unit şi Polonia. La cultura cartofi lor, țara noastră deține locul patru la suprafaţa cultivată după Polonia, Germania, Franţa şi locul şase la producţia realizată, după Germania, Polonia, Franţa, Olanda, Regatul Unit.


Concluzii

Din studiul efectuat se desprind unele concluzii destul de clare, dintre

care menționăm, în primul rând că, România a avut un proces accentuat de scădere a randamentului, a producțiilor și, pe cale de consecință, a valorii adăugate brute realizată în agricultură. Din această cauză, contribuția agriculturii la realizare produsului intern brut este neconformă cu posibilitățile de care dispune România în această direcție. O altă concluzie este aceea că procesul de lotizare, de încercare a refacerii condițiilor de asociere, de stabilirea de societăți pe bază de arendă sau împroprietărire trebuie intensifi cat și, pe această bază să se aplice metode agrotehnice avansate, care să asigure creșterea producției agricole în domeniul vegetal, dar și în cel al creșterii animalelor. Șeptelul, de o calitate superioară, a scăzut foarte mult numericește.

România dispune de o suprafață enormă de pășunat, mai ales pentru ovine, dar

aceasta nu este utilizată în mod rațional și nu este încurajat proprietarul agricol

român să dezvolte această activitate.

Trebuie aduse facilități, pe lângă subvențiile guvernamentale și

cele ale Uniunii Europene, prin care noii fermieri români să-și asume

responsabilitatea de a dezvolta și de a îmbunătăți activitatea în acest domeniu

important al economiei românești.

Trebuie prevăzute măsuri de ”sancționare” a celor care nu lucrează

terenul care vor fi încurajați să procedeze în această direcție. De asemenea,

trebuie utilizate mai rațional subvențiile acordate de Uniunea Europeană.

Bibliografi e

1. Angelsen, A. (2010). Policies for reduced deforestation and their impact on

agricultural production. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(46),

19639-19644

2. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Panait, M. (2017). Evolution of agricultural

activity in the European Union, Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 63-74

3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2018). Analysis of some developments in the

agricultural sector. Romanian Statistical Review, Supplement, 1, 158-165

4. Anghelache, C. (2018). Structural analysis of Romanian agriculture. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 11-18

5. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

6. Anghelache, C. and Dumitrescu, D. (2015). The Production Indices in Agriculture. Romanian Statistical Review Supplement, 1, 67-71

7. Bezemer, D. and Headey, D. (2008). Agriculture, Development, and Urban Bias,

World Development, 36 (8), 1342-1364

8. Deschênes, O. and Greenstone, M. (2012). The Economic Impacts of Climate

Change: Evidence from Agricultural Output and Random Fluctuations in Weather:

Reply. American Economic Review, 102, 3761-3773


9. El Shazly, F.A.A., Anghelache C., Mitruţ C. and Ţiţan E. (2008). Piaţa agricolă.


10. Islam, N. (2011). Foreign Aid to Agriculture. Review of Facts and Analysis.

International Food Policy Research Institute, Discussion Paper 01053

11. Mogues, T., Fan, S. and Benin, S. (2015). Public Investments in and for Agriculture.

The European Journal of Development Research, 27 (3), 337–352

12. Quamrul, A. and Michalopoulos, S. (2015). Climatic Fluctuations and the

Diffusion of Agriculture, The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 97(3), 589-609



THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURAL VEGETAL PRODUCTION IN 2017

Assoc. prof. Florin Paul Costel LILEA PhD (fl [email protected])

„Artifex” University of Bucharest Radu STOICA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesDrd. Tudor SAMSON ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies Daniel DUMITRU ([email protected])

Abstract

Agriculture has been, and will continue to represent, whether the necessary care is needed in Romania for an important fi eld of activity. Natural conditions show that over 40% of the country’s total land area is agricultural, and can be used for this purpose. If we extend the agricultural area and complete it with the forestry areas, we will see that Romania has natural conditions that few states have in this direction. The authors study the way in which the surface cultivated on plants, cereals, legumes and other categories that are important and possible to be realized on the territory of Romania evolved. We specify that the agricultural production has increased compared to the previous year but this is not in the conditions that it would have imposed the existence of the area suitable for the development and insurance of crops of all categories. In the article, comparisons are made for the years 2017 and 2016 in terms of cultivated areas, total yields and differences from one year to the next. There are a number of possibilities that Romania has, but do not use them. The decommissioned irrigation system - is now trying to reconsider it - then the lack of fertilization and high-level mechanization of the agricultural areas and, especially, the effi cient and advantageous use of the subsidies granted by the Romanian government, but especially the subsidies which come from the European Union. In this study, the authors focus only on agricultural crop production because it should be given special importance so as to reach the level at which, if advanced agrotechnics are used, the areas are concentrated, the work of the entire agricultural territory , that Romania should re-establish a country that would ensure the conditions of food in agriculture and have to return to a country where the export of agrifood products is much higher than imports, as it is now.


Keywords: agriculture, vegetation, agricultural area, agro-technical production JEL Classifi cation: O13, Q10

Introduction

In this article, the authors emphasized the interpretation of the data

resulting from the study of the evolution of crop production in 2017.

The comparison is based on gross series or seasonally adjusted series,

with 2016 and earlier. Succesively it is evident that cultivated areas sometimes

decreased, although production increased with a rise in total production.

It is important that they remain unworked massive landscapes, which

has led to an almost insignifi cant increase in fi nal agricultural production.

Agriculture as a whole, plant and animal, has been contributing for

only a few years only about 4% to the growth of gross domestic product.

Without being interpreted as nostalgic, it must be remembered that in times

not too distant, Romania was the main cereal exporter, it was an active player

on the grain exchange and brought signifi cant income to the country, and

especially prospects for the development of intensive agriculture. We are

reminded only of the national irrigation system built with the help of the

World Bank and the International Monetary Fund, worth about $ 3 billion,

which has proved ineffective since 1990, and desperate efforts are now being

made to try to bring it to a level that would ensure the increase of agricultural

production.

The resources of Romania are huge, but only by the Land Fund Act

the fragmentation of agriculture has taken place and it will be a rather delicate

process to try to reconfi gure and give clear prospects for evolution in this area.

Literature review

Angelsen (2010) studied the impact of policies aimed at reducing

deforestation on agricultural production. Anghel, Anghelache and Panait

(2017) have developed an analysis of the evolution of agricultural activity

in the European Union. An analysis of the evolution of agriculture is carried

out by Anghelache and Anghel (2018) and Anghelache (2018). Anghelache

(2017) elaborated a complex analysis of the structure and development of the

Romanian agricultural sector. Anghelache and Dumitrescu (2015) addressed

issues related to agricultural production indices. Bezemer and Headey (2008)

investigated the link between agriculture and the development of the economy.

Deschênes and Greenstone (2012) studied the infl uences of climate change on

agricultural production and their economic consequences. A similar theme is

studied by Quamrul and Michalopoulos (2015). El Shazly, Anghelache Mitruţ


and Ţiţan (2008) treated elements of the agricultural market. Islam (2011)

discussed the role of foreign aid for agriculture, while Mogues, Fan and Benin

(2015) addressed issues related to public investment in and for agriculture.


• Some methodological explanations

The data source is the statistical survey „Plant Production in

Main Cultures” (PVPC), carried out in accordance with Regulation of the

European Parliament and of the Council no. 543/2009 on plant production, as

subsequently amended and supplemented.

This research was carried out on the basis of a representative sample at

national level, macro-regions, development regions and counties. The volume

of the sample was 60002 agricultural holdings, of which 23453 agricultural

holdings with legal personality and 36549 agricultural holdings without legal

personality.

The cultivated area is the area sown / planted in its own fi eld in the

reference agricultural year (1 October - 30 September) with a main crop

(which occupies the land for the longest period of time) or in the previous

agricultural years for biennial, triennial or perennial crops .

Vegetable crop production is the physical production obtained

during the reference period (the year of harvesting), less the harvest losses,

expressed in physical units depending on the nature of the products and the

product groups, and includes: - crop production in own farms; - production

of inbred crops; - production of successive crops; - production obtained in

family gardens (for vegetables, potatoes and grapes). Average yield (yield) is

the amount of product (per crop) obtained per unit of area cultivated in its own

fi eld..

• The evolution of agricultural crop production in 2017 as

compared to 2016

From the survey data we fi nd that the cultivated area grew to beans,

olives, sugar beet and dropped to cereals for grains, potatoes and vegetables,

and agricultural crop production increased in 2017 compared to the previous

year, to the main crops (cereals for grains, legumes for berries, oil plants,

sugar beet, potatoes and vegetables).

In table no. 1 shows the data on the cultivated area and the yield

obtained.


Table no. 1. Cultivated area and production of the main crops

The cultivated

areaTotal production Differences (±)

year 20172)

as compared to 2016thousands hathousands of

tonnes

2016 20172) 2016 20172) thousands

ha

thousands

of tonnes

Cereal grains 5487 5107 21765 24464 -380 +2699

from which:

-wheat 2138 2027 8431 9877 -111 +1446

-barley 482 443 1817 1857 -39 +40

-ovăz 170 166 381 408 -4 +27

-corn grains 2581 2402 10746 14326 -179 +3580

Grain legumes 59 116 99 291 +57 +192

Oily plants 1629 1741 3597 4657 +112 +1060

from which:

-Sunfl ower 1040 986 2032 2913 -54 +881

-soy beans 127 151 263 365 +24 +102

-rape 456 598 1293 1672 +142 +379

Sugar beet 25 27 1012 1115 +2 +103

Potatoes 182 168 2690 3129 -14 +439

Vegetables1) 228 224 3358 3631 -4 +2731) Includes cultivated area and crop production in fi eld, greenhouse and solarium and in family

gardens2) Provisional data


The area cultivated with cereal grains declined by 6.9%, while

production increased by 12.4% compared to the previous year, mainly due

to the increase in yields per hectare (average yield per hectare). The surface

cultivated with grain maize in 2017 represents 47.0% of the area cultivated

with grain cereals, and the one cultivated with wheat 39.7%. Total production

increased by 33.3% for grain maize, 17.2% for wheat, 7.1% for oats and 2.2%

for barley and barley.

In berries, the production has increased almost 3 times, due to both

the growth of the cultivated area and the yield per hectare, as compared to the

previous year.

With regard to olives, production increased by 29.5%, due to both the

growth of the cultivated area (+ 6.9%) and the yields per hectare. Production


increases were recorded in sunfl ower (+ 43.4%), grain soybeans (+ 38.8%)

and rape (+ 29.3%).

The sugar beet culture recorded increases in production by 10.2%,

and the cultivated area by 8.0% compared to the previous year.

Potato production increased by 16.3% as a result of the increase in

yield per hectare, although the cultivated area decreased (-7.7%) compared to

the previous year.

In vegetable crops, the production increased by 8.1%, as a result of the

increase in yield per hectare, although the cultivated area decreased (-1.8%),

as compared to the previous year.

In table no. 2 the data on vineyard and fruit plantations are synthesized.

Table no. 2. Area of vineyards on fruit and fruit tree fruit plantations,

grape production and fruit production

Surface

-thousands ha-

Total production

-thousands of

tonnes-

Differences (±)

year 20172)

as compared to 2016

2016 20172) 2016 20172) thousands hathousands of

tonnes

Vine 1) 178 178 737 1074 - +337

Plants of fruit trees on the

fruit (fruit orchards)138 138 672 500 - -172

1) Includes cultivated area and grape production from fi eld and family gardens2) Provisional data


Analyzing the results obtained in 2017, grape production increased

by 45.7% as a result of the increase in the yield per hectare (+ 45.7%), and

in the fruit tree fruit plantations (fruit orchards) the production of fruit from

orchards declined by (-25.6%), although the area remained at the level of the

previous year.

The following charts present complex data on cultivated areas and

crop yields in the main crops (agricultural sectors).


Areas cultivated in wheat, maize, sunfl ower and potatoes in Romania

and some Member States of the European Union in 2017 - provisional

data

Figure no. 1-thousands ha-

3000

0

5000

6000

1000

2000

4000


Source: Eurostat

From chart no. 1 the evolution of cultivated areas in Romania with wheat,

grain maize, sunfl ower, and potatoes can be highlighted. From the graph, the

fi rst three cultures, Romania ranks among the top fi ve countries, alongside

France, Germany and Spain.


The production of wheat, maize, sunfl ower and potatoes in 2017

Figure no. 2

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000


Source: Eurostat

Considering the yields of cereals (wheat and grain corn), Romania

ranks among the top fi ve countries in the European Union, and wheat is the

second after France.

Romania, compared to some Member States of the European Union,

is in 2017 a leading position. Thus, the sunfl ower holds the fi rst place both

on the cultivated surface and on the production, and on the grain maize, the

fi rst place on the cultivated surface and the second place on the production,

after France. As far as wheat crops are concerned, Romania ranks fi fth on the

cultivated surface, after France, Germany, Poland, Spain and on production

after France, Germany, the United Kingdom and Poland. In potato culture,

our country ranks fourth in the area cultivated after Poland, Germany, France

and the sixth place in the production after Germany, Poland, France, the

Netherlands and the United Kingdom.

Conclusion

From the study we draw some clear conclusions, among which we

mention fi rst of all that Romania has had an accentuated process of decreasing

the yield, the productions and, consequently, the gross added value made in

agriculture. For this reason, the contribution of agriculture to the realization


of the gross domestic product is inconsistent with the possibilities available to

Romania in this direction.

Another conclusion is that the process of lotizing, attempting to

re-establish the conditions of association, establishing companies on lease

or ownership has to be intensifi ed and, on this basis, to apply advanced

agrotechnical methods, which will ensure the increase of the agricultural

production in the fi eld plant, but also in animal husbandry.

The high quality livestock has dropped very much numerically.

Romania has an enormous grazing area, especially for sheep, but it is not used

rationally and the Romanian agricultural owner is not encouraged to develop

this activity.

In addition to government subsidies and those of the European Union,

facilities have to be made to make new Romanian farmers take responsibility

for developing and improving their work in this important area of the Romanian

economy.

Measures to „sanction” those who do not work the land that will be

encouraged to proceed in this direction. Also, the subsidies granted by the

European Union should be used more rationally.

References

1. Angelsen, A. (2010). Policies for reduced deforestation and their impact on

agricultural production. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(46),

19639-19644

2. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Panait, M. (2017). Evolution of agricultural

activity in the European Union, Romanian Statistical Review, Supplement, 6, 63-74

3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2018). Analysis of some developments in the

agricultural sector. Romanian Statistical Review, Supplement, 1, 158-165

4. Anghelache, C. (2018). Structural analysis of Romanian agriculture. Romanian Statistical Review, Supplement, 2, 11-18

5. Anghelache, C. (2017). România 2017. Starea economică la un deceniu de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

6. Anghelache, C. and Dumitrescu, D. (2015). The Production Indices in Agriculture. Romanian Statistical Review Supplement, 1, 67-71

7. Bezemer, D. and Headey, D. (2008). Agriculture, Development, and Urban Bias, World Development, 36 (8), 1342-1364

8. Deschênes, O. and Greenstone, M. (2012). The Economic Impacts of Climate Change: Evidence from Agricultural Output and Random Fluctuations in Weather: Reply. American Economic Review, 102, 3761-3773

9. El Shazly, F.A.A., Anghelache C., Mitruţ C. and Ţiţan E. (2008). Piaţa agricolă.


10. Islam, N. (2011). Foreign Aid to Agriculture. Review of Facts and Analysis.

International Food Policy Research Institute, Discussion Paper 01053


11. Mogues, T., Fan, S. and Benin, S. (2015). Public Investments in and for Agriculture.

The European Journal of Development Research, 27 (3), 337–352

12. Quamrul, A. and Michalopoulos, S. (2015). Climatic Fluctuations and the

Diffusion of Agriculture, The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 97(3), 589-609


revista română de statistică supliment nr. 6 / 2018 · the development of agricultural vegetal...

Documents