sumar / contents 11/2007 11_2007.pdf · schimbarea regimului politic în decembrie ... şi om...

Romanian Statistical Review nr. 11 / 2007

MODELAREA FLUXURILOR DE COMERŢ EXTERIOR ALE ROMÂNIEI ÎN CONTEXTUL INTEGRĂRII EUROPENE; UN ESTIMATOR NEDEPLASAT

Asistent univ. drd. Anamaria Diana ŞOVA Lector univ. Dr. Robert Aurelian ŞOVA Universitatea Sorbona, Paris Prof. univ. dr. Christophe RAULT Universitatea Orleans Ec. Violeta CIMPOERU Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Tineretului 3

SUMAR / CONTENTS 11/2007

REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂwww.revistadestatistica.ro

POPULAŢIA UNIUNII EUROPENE - EVOLUŢII ŞI TENDINŢE Prof. univ. dr Mihai ŢARCĂ Univ. „Al. I. Cuza” Iaşi Lect. univ. dr. Viorel ŢARCĂ Univ. „Petre Andrei” Iaşi 21

CORELAŢIA DINTRE INFLAŢIE ŞI EXCESUL DE CERERE - estimarea curbei Phillips Drd. Elena-Cristina DUMITRACHE 33

EVOLUŢIA AGRICULTURII ÎN PERIOADA DE TRANZIŢIE ŞI ADERARE A ROMÂNIEI LA UNIUNEA EUROPEANĂ STUDIU SINTETIC (II) Laurenţiu GUŢESCU Societatea Română de Statistică Asociaţia Generală a Economiştilor din România 42

MODIFICAREA DOBÂNZII. GESTIUNEA RISCULUI RATEI DOBÂNZII Ec. drd. Marian SFETCU 58

INCIDENŢA INDICATORULUI „POPULAŢIA OCUPATĂ” ASUPRA EVOLUŢIEI „VALORII ADĂUGATE BRUTE” ÎN PLAN REGIONAL- UTILIZAREA METODEI INDICILOR

Drd. Carmen BUNEA 70

STATISTICA OFICIALĂ DIN ROMÂNIA ÎN STRUCTURILE DE DECIZIE ALE UNIUNII EUROPENE

Maria SILIVESTRU Institutul Naţional de Statistică 79

APRECIEZ STRATEGIA DE A ÎMBUNǍTĂŢI PERMANENT CALITATEA DATELOR PRODUSE DE INS

Scrisoarea Prof. dr. Hans J-Lenz, Institutul de Statistică şi Econometrie, Institutul de Producţie, Sisteme Informaţionale şi Cercetări Operaţionale, Universitatea Liberă din Berlin, adresată Preşedintelui Institutului Naţional de Statistică, Prof. univ. dr. Vergil Voineagu 91


Revista Română de Statistică, editată de Institutul Naţional de Statistică, este unica publicaţie de specialitate din ţara noastră în domeniul teoriei şi practicii statistice. Articolele publicate se adresează oamenilor de ştiinţă, cercetătorilor, precum şi utilizatorilor de date şi informaţii statistice interesaţi în lărgirea şi aprofundarea orizontului cunoaşterii prin asimilarea noţiunilor de specialitate, abordarea de noi lucrări şi studii de referinţă pe care să le aplice ulterior în domeniul în care îşi desfăşoară activitatea. Prin prezentarea unor lucrări ştiinţifi ce şi de promovare a culturii statistice, necesară în economia de piaţă funcţională, revista se doreşte a fi un spaţiu propice schimbului de idei şi, totodată, o provocare. Orice studiu sau opinie care poate contribui la dezvoltarea gradului de înţelegere a statisticii ca ştiinţă este binevenit.

The “Romanian Statistical Review”, published by the National Institute of Statistics is the only specialized statistical publication in Romania.The articles published apply to the scientists, researchers, and users of data and statistical information, interested in enlarging the knowledge horizon with specialty notions, new work papers and reference studies, to apply in their own fi eld. Through the presentation of some scientifi c paper works and statistical culture promotion, necessary for a functional market economy, the review wants to be a favorable space for debates and a challenge at the same time. Any study or opinion that can contribute to the development of the understanding degree of the statistics as a science is welcome.

La „Revue Statistique Roumaine”, editée par l’Institute National des Statistiques, est l’unique publication de spécialité de notre pays dans le domaine de la théorie et de la pratique statistique. Les articles publiés s’adressent aux scientifi ques, aux chercheurs, ainsi qu’aux utilisateurs de données et d’informations statistiques, interesés de développer leur horizon de conaissances avec des notions de spécialité, avec de nouveaux travaux et études de référence qu’on les applique ultériorement dans le domaine dans lequel ils déroulent leur activite. Par la présentation des certaines ouvrages scientifi ques et de promotion de la culture statistique, nécessaire dans l’économie de marché fonctionelle, la Revue se désire etre un espace propice pour l’échange des idées et en meme temps, une provocation. Chacune étude et opinion qui peut contribuer a la développement du degré de compréhension de la statistique comme science est bienvenue.

Revista Română de Statistică nr. 11 / 2007 3

Modelarea fl uxurilor de comerţ exterior ale României în contextul integrării europene; un estimator nedeplasat Asistent univ. drd. Anamaria Diana ŞOVA Lector univ. Dr. Robert Aurelian ŞOVA Universitatea Sorbona, Paris Prof. univ. dr. Christophe RAULT Universitatea Orleans Ec. Violeta CIMPOERU Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Tineretului

Abstract

Articolul pune în evidenţă determinanţii care explicǎ relaţiile de comerţ exterior ale României, aplicând teoriile comerţului internaţional în contextul tranziţiei economice, prima fază a procesului de integrare încheiată odată cu aderarea din 1 ianuarie 2007 la Uniunea Europeană. Volumul schimburilor comerciale ale României cu ţǎrile membre ale Uniunii Europene (UE-15) în anul 2004 reprezentau 65.5%1 din totalul comerţului exterior. Considerăm că un eşantion format din ţările respective este reprezentativ având în vedere că cea mai importantă componentă a negocierilor de aderare s-au purtat cu UE-15 chiar dacă la momentul aderării României, UE era formată din 25 de ţări membre ca rezultat al extinderii din 2004. Având în vedere procesul de integrare europeanǎ, este important să se cunoască în ce condiţii au crescut schimburile comerciale şi ce tip de comerţ se dezvoltǎ privind prin prisma convergenţei, obiectiv important al noilor ţǎri membre. Pentru a obţine aceste rǎspunsuri, s-a abordat ca metodǎ de analizǎ statistică modelarea gravitaţionalǎ a fl uxurilor comerciale. Rezultatele obţinute sugereazǎ cǎ schimburile României cu UE sunt încǎ complementare şi cresc în condiţiile existenţei diferenţei de dotare factorialǎ între parteneri. Cuvinte cheie: comerţ internaţional, model gravitaţional, date panel, efecte fi xe

Metode statistice


Introducere

Cunoscând că integrarea economică regională este un proces care infl uenţează şi modifi că schimburile comerciale internaţionale, am pus accentul pe studiul acestor aspecte. Schimbarea regimului politic în decembrie 1989 şi reorientarea României către ţările Uniunii Europene au avut ca rezultat şi dezvoltarea schimburilor comerciale. România a înregistrat o creştere continuă a ponderii comerţului exterior cu UE, în totalul schimburilor sale comerciale internaţionale, de la 27% în 1990 la 65.5% în 2004. Această tendinţă a fost susţinută şi de ratifi carea în 1995 a acordului de asociere la UE. Este important să se cunoască factorii care au infl uenţat relaţiile comerciale şi care sunt câştigurile înregistrate. Ca metodă de cercetare am stabilit modelarea statistică a fl uxurilor de comerţ exterior ale României, utilizând date în panel, pe un eşantion de 15 ţări UE2 pe perioada 1990 → 2004. Modelarea statistică se utilizează în special pentru determinarea empirică a legilor economice. Aceste legi pot fi sub forma unor teorii sau a unor ipoteze. Teoria economică elaborează aserţiuni sau ipoteze referitoare la anumite fenomene care sunt în cea mai mare parte calitative. Teoriile economice nu furnizează măsurători numerice ale relaţiilor ce se stabilesc între diferite variabile care caracterizează un fenomen economic, ele stabilesc doar tipurile de relaţii care se realizează între variabile. Evaluarea cantitativă a acestor relaţii intră în atribuţiile modelării stochastice. Se utilizează pe de o parte statistica economică, care are ca scop principal colectarea datelor şi punerea lor într-o formă adecvată studiilor statistice şi pe de alta parte matematica statistică, care furnizează instrumentele şi metodele necesare pentru efectuarea testelor şi măsurarea legăturilor între variabile. Prezentǎm, în primul rând, diferitele teorii ale comerţului internaţional care vor permite sǎ se identifi ce cele mai pertinente ipoteze pentru analiza schimburilor comerciale ale României cu ţǎrile din UE. Se tratează fundamentele teoretice ale modelului gravitaţional, acesta fi ind modelul cel mai utilizat în studiile empirice ale fl uxurilor comerciale inter-ţări. In fi nal se propune un model empiric pentru evaluarea evoluţiei volumului şi a naturii comerţului exterior al României. Rezultatele cercetǎrii empirice pun în evidenţă faptul că taliile ţǎrilor care schimbǎ între ele, nivelul lor de dezvoltare şi dotarea lor în factori de producţie infl uenţează în mod pozitiv dezvoltarea schimburilor comerciale, în timp ce distanţa ce aproximează costurile tranzacţionale constituie un factor obstrucţionist.

Metode statistice


Fundamentele teoretice ale comerţului internaţional

Teoria tradiţionalǎ se bazează pe ipoteza conform căreia cauza apariţiei comerţului o constituie diferenţele de preţ datorate nivelurilor diferite ale cererii şi ofertei dintre două ţări. David Ricardo (1772 – 1823) economist şi om politic englez, propune ca element al avantajului comparativ dotarea tehnologică. Ţǎrile vor exporta bunuri din industriile a cǎror forţǎ de muncǎ produce de o manierǎ relativ efi cientǎ şi vor importa bunuri pentru care, în propriile industrii forţa de muncǎ ar produce de o manierǎ relativ inefi cientǎ. Limitele modelului Ricardian constǎ în faptul că acesta ia în considerare un singur factor de producţie: munca. Aceasta nu ar produce avantaj comparativ fără existenţa diferenţelor de tehnologie între ţări. Modelul Heckscher – Ohlin (H-O) aduce în discuţie importanţa diferenţei de dotare factorialǎ care stǎ la baza schimburilor comerciale. Modelul aratǎ cǎ avantajele comparative sunt infl uenţate de proporţiile în care diferiţi factori de producţie sunt disponibili şi proporţiile în care sunt utilizaţi pentru a produce diferite bunuri. O creştere relativǎ a ofertei unui factor (munca) va duce la dezvoltarea producţiei de bunuri intensive în acel factor. O ţarǎ se specializeazǎ şi exportǎ bunuri intensive în factorul abundent şi importă bunuri intensive în factorul defi citar. Aceasta este baza teoriei schimburilor dupǎ modelul H-O. Avantajul comparativ al unei naţiuni se explică prin faptul că oferta mare pentru un anumit factor de producţie va fi cauza un preţ relativ mic pentru acesta, şi implicit bunurile intensive în factorul respectiv vor avea de asemenea un preţ relativ scăzut. Teoriile tradiţionale explicǎ schimbul internaţional bazându-se pe diferenţa între ţări care se exprimǎ adesea în termen de avantaj comparativ de dotare în factori sau de intensitate tehnologicǎ. Conform acestora, cu cât naţiunile care schimbǎ sunt mai diferite între ele cu atât volumul schimburilor va trebui sǎ fi e mai important şi natura bunurilor schimbate sǎ fi e mai diferită. Acestea sunt schimburile de tip inter-industrial. Realitatea economică a ultimelor decenii a pus în evidenţă faptul că schimbul internaţional nu rezultǎ numai din avantajul comparativ ci şi din randamente crescute sau economii de scarǎ implicând existenţa concurenţei imperfecte. S-a constatat că ţările care sunt relativ similare schimbǎ mult între ele, iar comerţul care se dezvoltǎ este de tip intra-industrial. Această stare de fapt intră în contradicţie cu teoriile clasice. Paradoxul apǎrut este explicat simplu prin intermediul noii teorii a comerţului international3 bazatǎ pe imperfecţiunea concurenţei şi oferta de varietate care se aplicǎ mai bine decât teoria clasicǎ. Noua teorie a comerţului international introduce ca determinant principal în analizǎ, distanţa economicǎ, care se afl ǎ intr-o relaţie negativǎ cu schimburile. Cu cât acest determinant este mai mic cu atât ţǎrile vor schimba

Metode statistice


mai mult între ele. Ţǎrile dezvoltate vor fi cele care vor schimba cel mai mult între ele. În aceste condiţii comerţul intra-industrial devine un indicator al gradului de convergenţǎ între ţǎri. Schimburile intra-industriale se bazeazǎ esenţial pe produsele diferenţiate orizontal prin caracteristici secundare. În realitate schimburile intra-industriale pot în mod egal sǎ conţinǎ produse de calitate diferitǎ care nu au aceeaşi valoare unitarǎ. Este cazul comerţului intra-industrial pe verticalǎ unde se ia în consideraţie rolul fi rmelor multinaţionale bazate pe specializǎri ale diferitelor segmente de producţie. Pentru a explica fl uxul comercial dintre România, o ţară mai puţin avansatǎ din punct de vedere economic şi ţǎrile membre UE, care aveau economie de piaţǎ dezvoltată, ne vom baza atât pe teoria avantajului comparativ, cât şi pe noua teorie care propune luarea în calcul şi a altor factori. După 1989 România a parcurs un proces de reformă economică ce a generat o restructurare industrială. Aceastǎ situaţie a condus la apariţia unui excedent de forţă de muncă bine califi cată, fapt ce a generat un preţ relativ scăzut al acesteia. Ca urmare, România dezvoltǎ schimburi comerciale cu bunuri provenite din sectoarele intensive în muncă fructifi când avantajul competitiv al acestui factor de producţie. Pe de altă parte România a înregistrat o creştere a fl uxurilor comerciale externe pe măsură ce diferenţa de dezvoltare între aceasta şi ţările UE s-a micşorat, fapt explicat de noua teorie a comerţului internaţional. România confi rmă tendinţa de convergenţă cu ţările UE susţinută de procesul de integrare pe care aceasta l-a parcurs în perioada de analiză stabilită.

Fundamente teoretice ale modelului gravitaţional şi specifi carea acestuia

Modelul gravitaţional a fost utilizat iniţial în diverse domenii ale ştiinţelor sociale pentru a prezice şi descrie anumite comportamente pornind de la principiile Legii gravitaţiei a lui Isac Newton. În domeniul comerţului internaţional, primele încercǎri de utilizare a modelului gravitaţional au fost fǎcute de Jan Tinbergen (1962). De-a lungul timpului modelul a suferit îmbunǎtǎţiri şi datorită puterii sale explicative a fost tot mai mult utilizat în studiile empirice ale fl uxurilor comerciale4. Modelul gravitaţional este indicat deoarece poate explica atât comerţul între ţǎrile industrializate, cât şi comerţul între ţǎrile bogate şi ţǎrile mai puţin dezvoltate. Fluxul schimburilor între ţǎrile exportatoare şi ţǎrile importatoare este defi nit ca o combinare a trei factori: oferta potenţialǎ, cererea potenţialǎ şi costurile de comerţ. Oferta potenţialǎ de export este o funcţie pozitivǎ a venitului ţǎrii exportatoare care poate sǎ fi e interpretatǎ ca o proxy a varietǎţilor de produse disponibile. Cererea potenţialǎ de import este o

Metode statistice


funcţie pozitivǎ a nivelului venitului ţǎrii importatoare, în timp ce factorii de rezistenţǎ ai schimburilor sunt o funcţie negativǎ a costurilor de comerţ. În ecuaţia de gravitate, variabila dependentǎ este valoarea exporturilor ţǎrii i cǎtre partenerul j. Variabilele independente sunt taliile economice ale ţǎrilor partenere şi distanţa ca proxy pentru costul transacţional. Pornind de la Legea gravitaţiei a lui Newton modelul de estimare a fl uxurilor comerciale poate fi prezentat sub forma:

3

21

0

β

ββ

β

ij

jiij

D

YYGX =

(1) unde: Xij - fl uxurile comerciale de la ţara i către ţara j unde: uij # uji ; Yi şi Yj PIB-ul ţǎrii i respectiv al ţǎrii j; Dij - distanţa între capitalele ţării i şi ţării j, G - constantă caracteristică tuturor ţărilor, echivalentă constanţei gravitaţionale Pentru liniarizarea relaţiilor între variabilele modelului gravitaţional se logaritmează ecuaţia (1)

ijijjiji DYYGX εββββ ++++= )log()log()log()log()log( 3210 (2)

unde termenul )log(0 Gβ este asimilat interceptului, datorită faptului că G este constantă. Studiile empirice au arătat că ecuaţia gravitaţională (2) se comportă relativ bine în a explica fl uxul comercial. Cu toate acestea, a rezultat că există totuşi o importantă componentă a variaţiei fl uxurilor comerciale pe care ecuaţia gravitaţională (2) nu o poate explica. Acest fapt a incitat la adăugarea de noi variabile la modelul clasic, variabile care trebuie justifi cate teoretic. Bergstrand (1989) propune introducerea diferenţei de dezvoltare între ţări ca factor determinant al fl uxurilor comerciale. Diferenţa de dezvoltare presupune şi diferenţa la nivelul dotării factoriale. În ţările dezvoltate factorul de producţie capital este bine dezvoltat iar în ţările mai puţin dezvoltate factorul muncă (mâna de lucru) este preponderent. Modelul gravitaţional devine bine adaptat atât la noua teorie a comerţului internaţional (concurenţǎ imperfectǎ, randamente de scarǎ), dar şi la teoriile tradiţionale H-O (concurenţǎ purǎ şi perfectǎ). Ecuaţia are avantajul cǎ poate încorpora diferenţa de dotare în factori (capital/mâna de lucru). Când existǎ o diferenţă mare de dotare relativǎ în factori între douǎ ţǎri, aceasta dezvoltă schimburile de tip inter–industrial. In revanşă prezenţa unui ecart slab va determina schimburi de tip intra-industrial. Dupǎ teoria clasicǎ, o creştere a intensitǎţii avantajelor comparative ar trebui sǎ antreneze

Metode statistice


o creştere a fl uxului comercial. In consecinţǎ, ţǎrile foarte diferite în termen de dotare factorialǎ, deci cazul avantajelor comparative, vor schimba mai mult între ele. Dacǎ ipoteza H-O este respectată în totalitate se prevede, ca din punct de vedere teoretic, variabila care exprimă diferenţa de dotare factorială să aibǎ un semn pozitiv. Având în vedere că în 1995 România a ratifi cat acordul de asociere care prevedea o liberalizare a comerţului cu ţǎrile membre UE ca rezultat al procesului de aderare la această structură, articolul prezentat evaluează şi efectele acestui acord, utilizat ca intrument al politicii de creare de comerţ, asupra fl uxurilor comerciale dintre cele două părţi. Ţinând cont de aspectele teoretice prezentate anterior şi de faptul că s-au utilizat date în panel, ecuaţia propusă este următoarea:

ijtijtijtijjtitijt AccEpptDYYGX εββββββ ++++++= 543210 )log()log()log()log()log()log( (3)

unde : - Epptijt - diferenţa dintre PIB-ul/locuitor al ţǎrii i şi PIB-ul/locuitor al ţǎrii j în anul t refl ectând distanţa economicǎ dintre parteneri,

jt

jt

it

itijt N

Y

N

YEppt −= (4)

(Nit = populaţia ţǎrii i, Njt = populaţia ţǎrii j în anul t), - Accijt - variabilă dummy care ia valoarea 1 atunci când acordul a existat şi 0 când aceasta nu a existat. Cu toate acestea, o serie de alţi factori neobservabili ca afi nitatea culturală sau politică pot infl uenţa evoluţia fl uxurilor comerciale. Pentru a pune în evidenţă efectele individuale u, în acest articol, urmând pe Egger and Pfaffermayr (2003), propunem specifi carea ecuaţiei gravitaţionale cu efecte individuale pe perechea de ţări partenere sub forma :

ijtijijtijtijjtitijt uAccEpptDYYGX εββββββ +++++++= 543210 )log()log()log()log()log()log( (5)

Din punct de vedere econometric existenţa efectelor individuale impune alegerea unei metode de estimare care să producă rezultate nedeplasate. În cazul în care efectele individuale există şi acestea sunt corelate cu variabilele independente, estimarea OLS (Ordinary Least Square = Metoda celor Mai Mici Pătrate) produce rezultate deplasate şi inconsistente. În aceste condiţii se impune utilizarea unor metode de estimare care să ţină cont de prezenţa efectelor individuale şi care să producă rezultate nedeplasate. Există douǎ metode de estimare alternative: Estimarea cu efecte aleatoare (RE - random effects) şi Estimarea cu efecte fi xe (FE – fi xed effects). S-a propus

Metode statistice


estimatorul GLS pentru estimarea cu efecte aleatoare, estimatorul within şi regresia cu variabile dummy (LSDV) pentru estimarea cu efecte fi xe. Pentru a identifi ca dacǎ efectele individuale sunt corelate cu factorii explicativi s-a efectuat testul Hausman. Testul se bazează pe faptul că estimatorul efectelor aleatoare este deplasat dacă efectele individuale sunt corelate cu variabilele explicative în timp ce estimatorul efectelor fi xe este întotdeauna nedeplasat dar mai puţin efi cient în cazul în care această corelaţie nu există. Preţul plătit pentru obţinerea întotdeana a unor rezultate nedeplasate şi consistente, utlizând estimatorii efectelor fi xe este pierderea posibilităţii explicării infl uenţei variabilelor constante în timp, în cazul nostru distanţa Dij.

Rezultatele evaluări empirice

Obiectivul articolului este focalizat pe douǎ aspecte: unul se referă la variaţia volumului comerţului, iar al doilea face referire la identifi carea naturii comerţului României în relaţie cu UE. Variabilele utilizate fi ind la nivel macro-economic, ansamblul externalitǎţilor între industrii este integrat în estimǎrile noastre. Datele provin din baza CHELEM – CEPII şi Anuarul Statistic I.N.S. şi acoperă perioada 1990→2004. În cazul în care ecuaţia gravitaţională satisface cerinţele modelului clasic liniar, POLS (Metoda celor Mai Mici Pătrate pentru date în panel) poate fi un estimator nedeplasat. Prima ecuaţie este o estimare POLS a ecuaţiei gravitaţionale. Însă testul Fischer respinge ipoteza de absenţǎ a efectelor individuale. De asemenea problema endogeneităţii acordului de liber schimb (Accijt) a fost demonstrată de Baier & Bergstrand (2005), Nǎstase & Şova (2006) şi Rault & Şova (2007). În aceste condiţii existenţa corelaţiei între efectul individual şi o parte din variabilele independente este plauzibilă. Testul Hausman confi rmă prezenţa corelaţiei. Pentru a obţine un estimator nedeplasat, se impune utilizarea estimatorului efectelor fi xe aplicând cele douǎ metode within (fi xed effects - FE) şi regresia cu variabile dummy (Least Squares Dummy Variable - LSDV). Prezenţa heteroskedasticitǎţii pusǎ în evidenţǎ de testul Breusch-Pagan / Cook-Weisberg impune utilizarea opţiunii robust în estimarea regresiei cu variabile dummy (robust LSDV). Testul VIF de multicoliniaritate indică lipsa acesteia, valoarea indicelui calculat pe modelul prezentat este inferioară lui 10. Ecuaţiile fi ind log-liniarizate, coefi cienţii variabilelor independente reprezintă elasticitǎţile acestora. Rezultatele celor cinci estimări sunt prezentate în continuare.

Metode statistice


Rezultatele estimării

Tabel 1

POLS RE FE LSDV RobustLSDV

(1) (2) (3) (4) (5)

xij Xij Xij xij Xij

Log(Yit) 1.309 1.554 2.221 2.221 2.221

(32.28)*** (12.90)*** (10.38)*** (10.38)*** (8.32)***

Log(Yjt) 1.260 1.449 1.985 1.985 1.985

(31.08)*** (12.03)*** (9.28)*** (9.28)*** (6.81)***

Log(Dij) -1.542 -1.443 0.000 0.000 0.000

(18.41)*** (4.87)*** (.) (.) (.)

Log(Epptijt) 0.378 1.094 0.860 0.860 0.860

(3.33)*** (7.37)*** (5.00)*** (5.00)*** (3.61)***

Accijt 0.402 0.308 0.268 0.268 0.268

(12.98)*** (14.42)*** (12.02)*** (12.02)*** (11.19)***

uij - *** - *** ***

Constant (G) -8.433 -13.968 -24.022 -24.534 -24.534

(14.39)*** (10.15)*** (16.14)*** (15.19)*** (12.67)***

Observations 420 420 420 420 420

R-squared 0.87 0.86 0.82 0.96 0.96

Number of groups - 28 28 - -

Presence effects test (F)Prob>F

- -37.69 (0.00)

- -

Variance infl ation factors (VIF)

1.12 - - - -

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg (chi2)Prob > chi2

42.04(0.00)

- - - -

Absolute value of t statistics in parentheses

* signifi cant at 10%; ** signifi cant at 5%; *** signifi cant at 1%

Cele cinci estimǎri conduc la rezultate interesante. In coloana 1 sunt afi şate rezultatele estimǎrii POLS, în coloana 2 rezultatele estimatorului GLS (efecte aleatoare – RE), în coloana 3 rezultatele estimării within, în coloana 4 cele ale regresiei cu variabile dummy şi în coloana 5 cele ale regresiei cu variabile dummy şi opţiunea robust. Ultimile trei estimări, în mod normal, generează aceleaşi valori pentru coefi cienţii variabilelor independente.

Metode statistice


Coefi cienţii sunt statistic semnifi cativi în toate estimǎrile. Schimburile României cu UE sunt explicate în proporţie de 87% → 96%. Robusteţea estimatorilor este verifi catǎ 99%. In cea ce priveşte factorii ce pot infl uenţa volumul schimburilor, s-a dovedit în toate estimǎrile cǎ taliile ţǎrilor au o puternicǎ forţǎ explicativǎ, acestea determinând puternic fl uxurile bilaterale. În fapt, rezultatul confi rmǎ noua teorie a comerţului internaţional conform cǎreia, ţǎrile cu talie mare schimbǎ mai mult între ele. Diferenţa în dotare factorialǎ apare ca o variabilǎ semnifi cativă care determinǎ schimburile comerciale. Cu cât ţǎrile care schimbǎ între ele sunt mai diferite, prezentând un avantaj comparativ factorial, cu atât schimburile cresc. În cea ce priveşte natura schimburilor, în acord cu teoriile comerţului internaţional, rezultatele indicǎ un comerţ de naturǎ inter-industrială. Semnul pozitiv al variabilei de diferenţǎ de dotare factorialǎ aratǎ cǎ s-a dezvoltat un comerţ complementar. Infl uenţa distanţei, utilizată ca proxy pentru costurile transacţionale, este estimată doar în prima şi a doua ecuaţie. Deşi semnul este cel aşteptat, având în vedere faptul că estimatorii POLS şi GLS sunt deplasaţi, nu putem face o interpretare cantitativă corectă a infl uenţei acestei variabile asupra fl uxurilor comerciale.

Concluzii

În condiţiile existenţei unor heterogeneitǎţi în comportamentul ţǎrilor, utilizarea metodei econometrice în analiza empiricǎ a fl uxurilor comerciale, folosind date în panel, este tot mai frecventă. Din estimarea comerţului între România şi UE-15, pentru eşantionul stabilit, au rezultat mai multe concluzii. Din punct de vedere econometric, propunerea de a se lucra cu efecte individuale apare oportunǎ. Se eliminǎ posibilitatea obţinerii de rezultate deplasate datoritǎ endogeneitǎţii. Se constatǎ că oferta, cererea şi diferenţa de dotare factorialǎ sunt determinanţii care pot stimula relaţiile comerciale între România şi ţǎrile UE. Faptul că România s-a orientat în politica comercială către ţările dezvoltate a constituit un impuls pentru dezvoltarea schimburilor comerciale. Din punct de vedere a naturii comerţului, relaţiile ce se dezvoltǎ între parteneri sunt de naturǎ inter-industrială şi chiar intra-industrială pe segmente de calitate. Se constatǎ cǎ în cazul României nu existǎ încǎ segmente de piaţǎ concurente cu partenerii luaţi în analizǎ ci mai mult complementare, dezvoltându-se un comerţ bazat pe avantajele comparative ale dotǎrii factoriale. Pe termen scurt aceasta a dus la o relansare a producţiei dar pe termen lung se poate aştepta la o scǎdere a nivelului schimburilor dacǎ nu se intervine în structura exporturilor.

Metode statistice


Note: 1 Sursǎ: Anuarul Statistic, Institutul Naţional de Statistică 2 Anglia, Austria, Belgia-Luxemburg, Danemarca, Finlanda, Franţa, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Olanda, Portugalia, Spania, Suedia 3 Helpman şi Krugman (1985) 4 Bergstrand (1989), Frankel & Wei (1995), Matyas (1997), Eger (2000)

Bibliografi e

- Baier, L.S., Bergstrand, J.H, (2005) “Do Free Trade Agreements Actually increase Members’ International Trade?”, FRB of Atlanta Working Paper No. 2005-3 - Baltagi B.H., “Econometric Analysis of Panel Data”, (2001) John Wiley and Sons, Ltd. - Bergstrand J.H., (1985) “The Gravity Equation in International Trade: some Microeconomic Foundations and Empirical Evidence”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 67, No 3, August, pp. 474-481 - Bergstrand J.H., (1989) “The Generealized Gravity Equation,. Monompolistic Competition, and the Factor-Prportions Theory in International Trade”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 71, No 1, Februarie, pp. 143-153 - Egger P., (2000) “A note on the Proper Econometric Specifi cation of the Gravity Equation”, Economics Letters, Vol. 66, pp. 25-31 - Egger P., Pfaffermayr M., (2003) “The proper panel econometric specifi cation of the gravity equation: A three-way model with bilateral interaction effects”, Empirical Economics, Vol 28, No 3 - Frankel. J, Jeffrey A., Stein E., Wei S.J., (1995) “Trading Blocs and Americas: The Natural, the Unnatural, and the Super-natural”, Journal of Development Economics 47, no.1: 61-95 - Gujarati D. N., (2003) “Basic Econometrics 4th ed.”, McGrawHill - Helpman, E. and Krugman, P., (1985) “Market Structure and Foreign Trade. Increasing Returns, Imperfect Competition, and the International Economy”, Cambridge MA/ London: MIT Pres. - Hsiao, Cheng, (1986) ”Analysis of Panel Data, Econometric Society Monography in quantitative economies” No. 11, Cambridge University Press. - Jan Tinbergen, (1962) “Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy”, Twentieth Century Fund - Matyas, L., (1997) “Proper Econometric Specifi cation of the Gravity Model”, The WorldEconomie, 20 (3), 363-368 - Năstase P., Năstase F., Şova R., Şova A., (2006) ”Les determinants de la decision de l’integration Europeenne; Le modele pour la Roumanie”, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, Editura ASE Bucureşti, No. 3-4 - Rault C., Şova R., Şova A., (2007) “The Role of Association Agreements within European Union Enlargement to Central and Eastern European Countries” IZA Discussion Papers 2769, Institute for the Study of Labor (IZA) - Wooldrige, J.H., (2002) “Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data 2rd Edition”: Books: The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England

Metode statistice


MODELING ROMANIAN FOREING TRADE IN THE EUROPEAN INTEGRATION

CONTEXT; AN UNBIASED ESTIMATOR

Assistant Professor phd. student Anamaria Diana Şova Ph.D Lecturer Robert Aurelian Şova CES - Sorbonne University Paris I, A.S.E and E.B.R.C. Ph.D Univ. Professor Christophe Rault LEO, University of Orleans and IZA Economist Violeta Cimpoeru Ministry of Education, Research and Youth

Abstract The aim of this article is to emphasize the determinants, which explain the international trade relationships of Romania, applying international trade theories in the transition economic context, fi rst phase of integration process, which ended once with the adhesion of Romania, from 1 January 2007. The volume of the international trade relationships of Romania with the 15th countries members of the European Union (EU-15) in 2004 represented 65, 5%1 of the entire external trade. A sample of these countries is representative, considering that the most important component of adhesion negotiations where carried out with EU – 15, even if in the moment of Romanian adhesion, EU included 25 member countries, as a result of 2004 extension. Taking into consideration the process of European integration, it is important to be known in which conditions the trade exchanges grows, but also the type of trade that is being developed looking at it in the convergence perspective, an important goal of the new country member. In order to have these answers, the gravity model of trade fl ows was approached as a method of statistical analysis. The results obtained suggest the fact that the exchanges of Romania with the EU 15 are still complementary and they grow, due the existence of the difference of factorial endowment between partners. Key words: international trade, gravity model, panel data, fi xed effect

Introduction Starting from the idea that the regional economical integration represents a process that infl uences and modifi es international trade exchanges, this article emphasizes the study of these aspects. The change of political system in 1989 and the reorientation of Romania towards the European Union (EU-15) also had as a result the development of trade exchanges between the two parties. Thus, Romania registered a continual growth of external trade weight with EU-15, in the total of its international trade exchanges, from 27% in 1990 to 65,5% in 2004. This tendency was also sustained by the ratifi cation in 1995 of the association accord to EU. Considering this development, it is important to know the factors that infl uenced the commercial relationships in this context and what gains are. For this, we propose as a method of research, the statistical modeling of commercial fl ows, using panel date, on a sample of EU2 15 countries in 1990→2004.

Statistical Methods


Statistical modeling is especially used for the empirical determination of economical laws. These laws can have the form of some theories or the form of some hypothesis. The economical theory draws up assertions or hypothesis referring to certain phenomena, which are mostly qualitative. Economical theories do not provide numerical measurements of the relations that establish between different variables which characterize an economical phenomenon; they establish only the types of relations achieved between variables. Quantitative estimation of these relations represents the duties of stochastic modeling. This uses the economical statistics, which has as main goal data gathering and their placement into a suitable form to statistical studies and statistical mathematics, which provide the necessary tools and methods necessary to perform tests and measurement of the links between variables. Firstly, this article presents, different theories of international trade which will allow to carry out the most pertinent hypothesis for analysis of Romanian commercial exchanges with countries from EU-15. Afterwards, theoretical bases of the gravitational model are presented, from the most used model in empirical studies of trade tides inter-countries. Then, the theoretical bases of the gravitational model are presented, which is the most used in empirical studies of trade fl ows within countries. Finally, we propose an empirical model for the assessment of Romanian volume and of the external trade nature evolution. The results of the empirical study emphasize the fact that the sizes of countries that change between them, their level and their endowment in factors of production infl uence positively the development of trade exchanges, while the distance which approximate the transactional costs constitute a repulsive factor.

The theoretical bases of international trade The traditional theory relies on the hypothesis that the differences of prices due to different levels of the demand and supply between countries represent the cause of the appearance of the trade. David Ricardo (1772 – 1823), English politician and economist, proposes the technological endowment as an element of the comparative advantage. Thus, the countries will export goods from industries whose workforce would produce in a relative effi cient manner and they will import goods for which, in their own industries, workforce would produce in a relative ineffi cient manner. The limits of the Ricardian model consisted in the fact that a single factor of production is taken into consideration, the labor that wouldn’t produce a comparative advantage without existence of differences in technology between countries. Heckscher-Ohlin (H-O) model brings up the importance of the difference of factorial endowment that underlies the trade exchanges. The model shows that the comparative advantages are infl uenced by the proportions in which different factors of production are available in different countries and the proportions in which are used to produce different goods. A relative growth of the supply of a factor (e g. labor) will bring to the development of the production of intensive goods in that factor. A country specializes and exports intensive goods in abundant factor and imports intensive goods in scarce factor. This represents the basis of the theory of exchanges after H-O model. Thus, the comparative advantage of a nation is explained through the fact that a big offer for a certain factor of production will be the cause of a small relative price for this,

Statistical Methods


and implicit the intensive goods in that factor will also have a relative small price. The traditional theories explain the international exchange relying on the difference between countries, which is often expressed in terms of a comparative advantage of endowment in factors or in terms of technological intensity. According to these, more the nations that make the exchanges are different, more the volume of exchanges will have to be important and the nature of exchanges goods will have to be different. These are exchanges of inter- industrial pattern. However, the economical reality of the last decades emphasized the fact that the international exchange do not result only from the comparative advantage, but also from the increasing return or economy of scale implying the existence of imperfect competition. Thus, it was found that the countries which are relatively similar exchange a lot between them and the trade which develops is of intra - industrial type. This state of fact comes into contradiction with classical theories. The paradox occurred is simply explained through the new theory of international trade3 based on the imperfection of the competition and the offer of variety which is better applied than classical theory. The new theory of international trade introduces as main determined in the analysis, the economical distance, which is in a negative relation with the exchanges. The more this determiner is smaller the more countries will exchange more between them. The developed countries will be those that will exchange more between them. In these conditions, the intra - industrial trade becomes an indicator of the degree of convergence between countries. The intra - industrial exchanges essentially rely on the products differentiated horizontal through secondary features. However, in reality, the intra-industrial exchanges can equally contain products of different quality that do not have the same unitary value. It is the case of vertical intra - industrial trade where it is taken into consideration the role of multinational company based on specializations of different sections of production. In order to explain the commercial fl ow between Romania, a country less advanced from the economical point of view, and the countries that are part in EU-15, which is characterizes trough a developed trade economy, we will rely on both the theory of comparative advantage and the new theory that proposes the account taking of other factors. After 1989, Romania covered a process of economical reform which produced an industrial reorganization. This situation led to the appearance of an excess of well-qualifi ed labor, fact that produced a relative lowered price. As a result, Romania develops trade exchanges with goods come from fi elds intensive in work putting to good use the competitive advantage of this factor of production. On the other hand, Romania registered a growth into external trade fl ow as a difference of development between this and UE15 countries lowered, fact explained by the new theory of international trade. Thus, Romania attests the tendency of convergence with UE countries sustained by the process of integration which Romania covered during the analysis of the present study.

Theoretical fundaments of gravitational model and its specifi cation. The gravitational model was initially used in different fi elds of social sciences in order to predict and describe certain behaviors starting from the principles of gravitational law of Isaac Newton. In the fi eld of international trade, the fi rst attempts of drawn up gravitational model were made by Jan Tinbergen (1962). Due to his explicative power, in time, the model was improved and it was mainly used in empirical studies of trade fl ow4.

Statistical Methods


The gravitational model is indicated as it can explain the trade between industrialized countries and, also, the trade between rich countries and less developed countries. The fl ow of exchanges between exporter countries and importer countries is defi ned as a combination of 3 factors: the potential supply, the potential demand and the trade costs. The potential supply for export is a positive function of the income of the exporter country which can be interpreted as a proxy of varieties of available products. The potential demand of import is a positive function of the levels of the income of the importable country, while the factors of resistance of exchanges are a negative function of trade cost. Thus, in the gravity equation the dependent variable is the value of the export of that country i to partner j. The independent variables are the economical sizes of partner countries and the distance as proxy for the transactional cost. Starting from the Newton’s gravitation law, the model of estimation of trade fl ows can be written under:

3

21

0

β

ββ

β

ij

jiij

D

YYGX =

(1) where: Xij – comercial fl ux from country i to country j where uij# uji; Yi şi Yj - i country Gross Domestic product, respectively j country; Dij – the distance geographic between the countries’ capitals; G – a characteristic constant for all countries, similar to gravity constant. For the linearization of relations between the variables of gravitational model it is looked up the logarithm the equation 1

ijijjiij DYYGX εββββ ++++= )log()log()log()log()log( 3210 (2) where the term )log(0 Gβ is assimilated to the intercept, due to the fact that G is a constant. The empirical studies showed that the gravitational equation (2) behaves relatively well in explaining the trade fl ow. Though, these same studies proved that there is an important component of the variation of trade fl ows which the gravitational equation (2) cannot explain. This fact instigated to the adding of new variables to the classic model, variables which must be theoretically justifi ed. Bergstrand (1989) proposes the introduction of the difference of development between countries as a determinant factor of trade fl ows. The difference of development also implies the difference at the level of factorial endowment. In developed countries, the factor of production capital is well developed, and in less developed countries the factor labor is preponderant. Thus, the gravitational model becomes well adapted to the new theory of international trade (the imperfect competition, return to scale) but also to the traditional theories H-O (the pure and perfect competition). This equation had the advantage that it can incorporate the difference of endowment in factors ( capital / labor force). When there is a big difference of relative endowment in factors between two countries, these ones develop exchanges of inter-industrial type. In return, the presence of a low difference will determine intra-industrial exchanges. After the classical theory, a growth of the intensity of comparative advantages should train a growth in trade fl ows. Consequently, the countries that are different in terms of factorial endowment, so of

Statistical Methods


comparative advantages, will exchange more between them. Thus, if the hypothesis H-O is applied, it is predicted, from a theoretical point of view, the variable which expresses the difference of factorial endowment to have o positive sign. Taking into consideration the fact that Romania ratifi es, in 1995, the agreement of association which predicted a liberalization of trade with countries part to EU-15 as a result of the process of adhesion to this structure, our study also assesses the effects of this agreement, used as an instrument of politics of trade foundation on the trade fl ows between the two parts. Taking account of the theoretical aspects presented above and also of the fact that the study uses dates in panel, the equation proposed for our study is:

ijtijtijtijjtitijt AccEpptDYYGX εββββββ ++++++= 543210 )log()log()log()log()log()log( (3)

where : -Epptijt is the difference of GDP per capita between partners i and j at time t and it is a proxy of economic distance between partners,

jt

jt

it

itijt N

Y

N

YEppt −= (4)

(Nit = is the population of country i, Njt = is the population country j în year t), - Accijt is a dummy variable that is equals 1 if country i and country j have signed a regional agreement, and zero otherwise, However, a series of other unobservable factors, as a cultural and political affi nity, can infl uence the evolution of trade fl ows. To emphasize the individual effects u, in this article following Egger and Pfaffermayr (2003) we propose the specifi cation of the gravitational equation with the individual effects on the pair of partner countries, under the form:

ijtijijtijtijjtitijt uAccEpptDYYGX εββββββ +++++++= 543210 )log()log()log()log()log()log( 5)

From econometric point of view the existence of individual effects imposes the choice of an estimation method, which produces unbiased results. In the case in which individual effects exist and these are correlated to the independent variables, the estimation OLS (Ordinary Least Square - the method of the least squares) produces inconsistent biased results. For this, we have two methods of alternative estimation namely the estimation with random effects (RE - random effects) and the estimation with fi xed effects (FE - fi xed effects). For our study we propose the estimator GLS for the estimation with random effects and the estimators within (fi xed effects-FE) and of regression with dummy variables (LSDV) for the estimation with fi xed effects. To identify if the individual effects are correlated to the explanatory factors, the test Hausman is accomplished. The test relies on the fact that the estimator of random effects is biased if the individual effects are correlated to the explanatory variables while the estimator of fi xed effects is always unbiased, but less effi cient in the case that this correlation doesn’t exist. The paid price to obtain always unbiased and consistent results, using the estimators of fi xed effects is the loss of the possibility of explanation of the infl uence of the variables constant in time, in our case the distance Dij.

Statistical Methods


The results of empirical evaluation As we previously presented, our goal is focused on two phenomena: one refers to the variation of the trade volume, and the second refers to the identifi cation of the nature of Romanian trade in relation to EU-15. The variables used being at the macro-economical level, the ensemble of the externalities between industries is integrated in our estimations. The dates come from the base CHELEM - CEPII and Statistic Yearbook I.N.S. and cover the period 1990 - 2004. In the case in which the gravitational equation satisfi es the demands of the liniar classical model, POLS ( the method of the least squares in panel) can be an unbiased estimator. Thus, the fi rst equation is a POLS estimation of the gravitational equation. However, the Fischer test rejects the hypothesis of absence of individual effects. Also, the problem of endogeneity of the agreement of free change (Accijt) was demonstrated by Baier & Bergstrand (2005), Nǎstase & Şova (2006) şi Rault & Şova (2007). In these conditions the existence of the correlation between the individual effect and a part of the independent variables is plausible. More, The Hausman test attests the presence of the correlation. Thus, to obtain an unbiased estimator, it is imperative to use the estimator of fi xed effects applying the two methods within (fi xed effects - FE) and the regression with dummy variables (Least Squares Dummy Variable / LSDV). The presence of heteroskedasticity emphazised by the test Breusch-Pagan / Cook-Weisberg imposes the use of the option robust in the estimation of regression with dummy variables (robust LSDV). The test VIF of multi-colinearity shows its no presence, the value of the calculated index in our model being inferior to 10. The equations being log-linearized, the coeffi cient of independent variables represents the elasticity of these. The results of the fi ve estimations are presented in the table 1 (in appendix).

The results of the estimationTable 1

POLS RE FE LSDVRobustLSDV

(1) (2) (3) (4) (5)xij Xij Xij xij Xij

Log(Yit) 1.309 1.554 2.221 2.221 2.221(32.28)*** (12.90)*** (10.38)*** (10.38)*** (8.32)***

Log(Yjt) 1.260 1.449 1.985 1.985 1.985(31.08)*** (12.03)*** (9.28)*** (9.28)*** (6.81)***

Log(Dij) -1.542 -1.443 0.000 0.000 0.000(18.41)*** (4.87)*** (.) (.) (.)

Log(Epptijt) 0.378 1.094 0.860 0.860 0.860(3.33)*** (7.37)*** (5.00)*** (5.00)*** (3.61)***

Accijt 0.402 0.308 0.268 0.268 0.268(12.98)*** (14.42)*** (12.02)*** (12.02)*** (11.19)***

uij - *** - *** ***Constant (G) -8.433 -13.968 -24.022 -24.534 -24.534

(14.39)*** (10.15)*** (16.14)*** (15.19)*** (12.67)***Observations 420 420 420 420 420R-squared 0.87 0.86 0.82 0.96 0.96Number of groups - 28 28 - -Presence effects test (F)Prob>F

- -37.69 (0.00)

- -

Variance infl ation factors (VIF) 1.12 - - - -Breusch-Pagan / Cook-Weisberg (chi2)Prob > chi2

42.04(0.00)

- - - -

Absolute value of t statistics in parentheses* signifi cant at 10%; ** signifi cant at 5%; *** signifi cant at 1%

Statistical Methods


The fi ve estimations lead to interesting results. In column 1 there are shown the results of the POLS estimation, in column 2 the results of the GLS estimator, in column 3 the results of the within estimation, in column 4 the results of the regression with dummy variables, and in column 5 those of the regression with dummy variables and the option robust. It must be stated that the last three estimations correctly generate the same values for the coeffi cients of independent variables. Firstly, the coeffi cients are statistically signifi cant in all estimations. The exchanges of Romania with EU are explained in proportion of 87%→ 96%. The robustness of the estimators is 99% verifi ed. Regarding the factors that could infl uence the volume of exchanges, it was proved in all estimations that the sizes of the countries have a powerful explanatory force, these one determining strongly the bilateral fl ows. In fact, the result attests the new theory of international trade according to which the countries with a big size exchange more between them. Also, the difference in factorial endowment appears as a signifi cant variable which determines the trade exchanges. The more the countries exchange between them they are more different showing a comparative factorial advantage, the more the exchanges grow. As far as the nature of exchanges is concerned in agreement with the theories of international trade, the results indicate a trade of inter - industrial type. The positive sign of the variable of difference of factorial endowment shows that a complementary trade was developed. The distance infl uence, used as proxy for the transactional costs, is estimated only in the fi rst and second equation. Even though the sign is expected, taking into account that the POLS and GLS estimators are biased, we can’t make any correct quantitative interpretation of the infl uence of this variable upon the trade fl ows.

Conclusions In the conditions of the some countries heterogeneity existence the use of econometrical method in the empirical analysis of trade fl ows, using panel data, is more frequent. From the estimation of trade between Romania and EU-15 for the sample taken into account, more conclusions resulted. From an econometrical point of view, the proposal of working with individual effects appears relevant. Thus, are eliminated the possibility to obtain biased results due to endogeneity. It is stated that the demand, the supply and difference of factorial endowment are the determiners that can stimulate the trade relation between Romania and UE countries. The fact that Romania orientated itself in trade politics towards the developed countries represented an impulse for the development of trade exchange. Regarding the nature of trade, the relations that develop between partners are of inter-industrial nature and even intra-industrial nature on segments of quality. It is stated that in the case of Romania there aren’t any segments of market competitive with the partners taken into analysis, but they are more complementary. On short-term this led to a launching of the production, but on a long-term it can be expected at a lowering of the exchange level if it isn’t interfered in the structure of export.

Statistical Methods


Reference: - Baier, L.S., Bergstrand, J.H, (2005) “Do Free Trade Agreements Actually increase Members’ International Trade?”, FRB of Atlanta Working Paper No. 2005-3 - Baltagi B.H., “Econometric Analysis of Panel Data”, (2001) John Wiley and Sons, Ltd. - Bergstrand J.H., (1985) “The Gravity Equation in International Trade: some Microeconomic Foundations and Empirical Evidence”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 67, No 3, August, pp. 474-481 - Bergstrand J.H., (1989) “The Generealized Gravity Equation,. Monompolistic Competition, and the Factor-Prportions Theory in International Trade”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 71, No 1, Februarie, pp. 143-153 - Egger P., (2000) “A note on the Proper Econometric Specifi cation of the Gravity Equation”, Economics Letters, Vol. 66, pp. 25-31 - Egger P., Pfaffermayr M., (2003) “The proper panel econometric specifi cation of the gravity equation: A three-way model with bilateral interaction effects”, Empirical Economics, Vol 28, No 3 - Frankel. J, Jeffrey A., Stein E., Wei S.J., (1995) “Trading Blocs and Americas: The Natural, the Unnatural, and the Super-natural”, Journal of Development Economics 47, no.1: 61-95 - Gujarati D. N., (2003) “Basic Econometrics 4th ed.”, McGrawHill - Helpman, E. and Krugman, P., (1985) “Market Structure and Foreign Trade. Increasing Returns, Imperfect Competition, and the International Economy”, Cambridge MA/ London: MIT Pres. - Hsiao, Cheng, (1986) ”Analysis of Panel Data, Econometric Society Monography in quantitative economies” No. 11, Cambridge University Press. - Jan Tinbergen, (1962) “Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy”, Twentieth Century Fund - Matyas, L., (1997) “Proper Econometric Specifi cation of the Gravity Model”, The WorldEconomie, 20 (3), 363-368 - Năstase P., Năstase F., Şova R., Şova A., (2006) ”Les determinants de la decision de l’integration Europeenne; Le modele pour la Roumanie”, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, Editura ASE Bucureşti, No. 3-4 - Rault C., Şova R., Şova A., (2007) “The Role of Association Agreements within European Union Enlargement to Central and Eastern European Countries” IZA Discussion Papers 2769, Institute for the Study of Labor (IZA) - Wooldrige, J.H., (2002) “Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data 2nd Edition”: Books: The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England

Notes: 1 Source Statistic Yearbook I.N.S. Bucharest 2 England, Austria, Belgium - Luxembourg, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, Netherland, Portugal, Spain, Sweden 3 Helpman and Krugman (1985) 4 Bergstrand (1989), Frankel and Wei (1995), Matyas (1997), Eger (2000)

Statistical Methods


Populaţia Uniunii Europene - evoluţii şi tendinţe Prof. univ. dr Mihai ŢARCĂ Univ. „Al. I. Cuza” Iaşi Lect. univ. dr. Viorel ŢARCĂ Univ. „Petre Andrei” Iaşi

Rezumat Articolul abordează pe baza informaţiilor statistice disponibile (ONU şi Eurostat), o temă deosebit de importantă şi actuală pentru România la intrarea în Uniunea Europeană: evoluţia numărului, structurii şi repartizării teritoriale a populaţiei Uniunii, de la constituire până în prezent, acordând o atenţie deosebită şi principalelor fenomene demografi ce care se manifestă în Europa contemporană. România este o ţară mijlocie din punct de vedere al resurselor umane, ale celor materiale şi ale celor informaţionale în cadrul Uniunii, cu un nivel de dezvoltare social şi economic mai scăzut şi cu resurse care, mai efi cient valorifi cate, îi vor permite să reducă decalajele prezente într-o perioadă viitoare rezonabilă. Cuvinte cheie: numărul populaţiei, structura populaţiei, repartizarea teritorială a populaţiei, nupţialitate, fertilitate, divorţialitate, mortalitate, speranţa medie de viaţă, densitatea populaţiei . Domeniul statistic: Demografi e (UE)

1. Evoluţia numărului populaţiei Uniunii Europene

În anul 2007 s-a împlinit jumătate de secol de la înfi inţarea Uniunii Europene, care cuprinde 27 de state europene, de la 1 ianuarie, printre care se afl a şi România, care deţinea atunci, în cadrul Uniunii Europene, un loc important (al 7-lea la numărul total al populaţiei, ( al 9-lea la teritoriu), un loc mediu (al 17-lea) în privinţa densităţii populaţiei şi un loc modest (al 26-lea) în privinţa PIB/locuitor. Consiliul Europei cuprindea din anul 2003 aproape toate ţările din Europa, la care se adaugă Turcia şi trei ţări din Asia (Armenia, Georgia şi Azerbaidjan), un grup de state destul de eterogen din punct de vedere cultural, social şi economic. Un loc şi un rol important, din punct de vedere statistic şi metodologic,

Statistică demografi că


din anul 2000, l-a jucat Observatorul Demografi c European (European Demographic Observatory – EDO), care se preocupă de elaborarea unor defi niţii clare şi cât mai complete ale caracteristicilor statistice de observare, ale variabilelor şi metodelor de calcul şi analiză, asigurând în acest fel, comparabilitatea indicatorilor statistico-demografi ci între statele membre. Ideea unifi cării politice, economice, militare şi sociale a statelor europene este foarte veche, datând de peste două milenii. În Roma Antică şi apoi în Imperiul Roman şi alte state, unii conducători politici şi-au imaginat, s-au gândit şi au acţionat spre unifi carea, mai întâi, militară a cât mai multor state. Este cazul specifi c al lui Darius I, al împăraţilor romani, al lui Alexandru Macedon şi, ultrior Napoleon Bonaparte etc. După cel de al Doilea Război Mondial, Franţa şi Germania au iniţiat şi au militat pentru ideea globalizării, începând cu Europa Vestică. În epoca modernă, în economia europeană ideea este din nou prezentă, având ca scop evitarea confl ictelor militare posibile din viitor. În prezent, Uniunea Europeană (U.E.), care s-a dezvoltat continuu în ultima jumătate din secolul 20, este o organizaţie federativă economică, politică, militară şi culturală de state europene, cu principale scopuri economice, care, de la 1 ianuarie 2007, cuprindea 27 de state. După al cincilea val al extinderii, UE includea o piaţă comună de peste 488 milioane de persoane, a treia din lumea contemporană după cea a Chinei, a Indiei, şi deţinea o suprafaţă totală de 4.340.954 km2. Cei şase membrii fondatori (Belgia, Republica Federală a Germaniei, Franţa, Italia, Luxemburg şi Olanda) pornind de la Comunitatea Economică a Oţelului şi Cărbunelui au format, acum o jumătate de secol, Uniunea Europeană (prin Tratatul de la Roma în anul 1957 - UE6). Primul val al extinderii Uniunii s-a produs în anul 1973 şi a cuprins trei state (Danemarca, Irlanda şi Regatul Unit - UE 9). Al doilea val al extinderii a fost în anul 1981 fi ind adăugat un singur stat Grecia (UE10). Al treilea val al extinderii a fost după încă 5 ani, în anul 1986, a cuprins două state din Peninsula Iberică ( Portugalia şi Spania) şi a format UE 12. Al patrulea val al extinderii a fost după alţi 9 ani, în anul 1995 şi a cuprins trei state: Austria, Finlanda şi Suedia - UE 15). Al cincilea val al extinderii s-a produs în două etape, în anii 2004 şi 2007 şi a cuprins 10 şi respectiv 2 state din centrul şi Estul Europei (Cipru, Republica Cehă, Estonia, Ungaria, Letonia, Lituania, Malta, Polonia, Republica Slovacia şi Slovenia şi respectiv Bulgaria şi România). (UE 25) şi ulterior (UE 27). În prezent, Uniunea Europeană se caracterizează prin continuarea procesului de îmbătrânire demografi că, şi ca urmare prin declinul sigur al efectivului viitor al populaţiei ei. Fertilitatea în scădere sub nivelul reproducerii simple, speranţa de viaţă la naştere ridicată şi procesul relativ



intens de migrare reprezintă factorii principali ai revoluţiei demografi ce europene actuale. La începutul anului 2005, întreaga Europă număra 728 milioane de locuitori din care 488 (peste 67 %) făceau parte din statele membre ale Uniunii Europene. Totuşi, ponderea efectivului populaţiei Europei în lume este în scădere ca urmare a creşterii ponderii mai rapide a părţii lumii slab dezvoltate, datorită unei fertilităţi mai ridicate a acesteia, care probabil se va menţine şi în perioada următoare.

Evoluţia numărului populaţiei Europei în perioada 1950-2000 şi prognoza până în anul 2050

Tabelul 1

AnulNumărul populaţiei

(mil. loc.)Sporul absolut cu

bază mobilăRitmul creşterii cu bază mobilă (%)

1950 547 57 10,42%1960 604 52 8,61%1970 656 36 5,49% 1980 692 29 4,19%1990 721 7 0,97%2000 728 57 10,42%

Prognoză (varianta medie)2005 728 0 -2010 726 -2 -0,27%2020 715 -11 -1,52%2030 698 -17 -2,38%2040 677 -21 -3,01%2050 653 -24 -3,55%

Sursa: Date prelucrate după United Nations - World Population Prospects, the 2004

Revision, vol. I. Comprehensive Tables

Numărul şi structura familiilor au suferit o tendinţă de mari schimbări în ţările Uniunii Europene, în sensul scăderii numărului de căsătorii şi al creşterii divorţurilor ca şi o sporire fără precedent a celui de uniuni”alternative”, consensuale, a scăderii fertilităţii feminine, îmbătrânirii demografi ce, reducerii mortalităţii generale şi în special a celei infantile. Migraţia internaţională în unele ţari europene („primitoare”) contribuie la creşterea temporară a numărului populaţiei acestora şi accentuează scăderea în cele de „plecare” ale Uniunii. Majoritatea prognozelor naţionale privind populaţia ţărilor membre, care reprezintă un indicator util la îndemâna oamenilor politici, iau în considerare ipoteza unei tendinţe în scădere a fertilităţii viitoare, o speranţă de viaţă la naştere în creştere, diminuarea creşterii migraţiei, o îmbătrânire demografi că a populaţiei totale şi a celei active în perioada care urmează. Nupţialitatea populaţiei statelor membre se afl ă, de asemenea, în declin, crescând numărul altor forme de uniune (cohabitare) mai libere dintre



partenerii unui posibil cuplu conjugal, având ca rezultat concret creşterea numărului de copii cu un singur părinte (în unele ţări numărul acestor copii din afara căsătoriei ajunge la 50% din total). Totuşi, ponderea numărului populaţiei Europei în lume este în scădere ca urmare a creşterii ponderii mai rapide a părţii Europei slab dezvoltate, datorită unei fertilităţi mai ridicate a acesteia, care probabil se va menţine şi în perioada următoare. În epoca contemporană o altă trăsătură caracteristică a populaţiei Uniunii Europene o constituie creşterea mortalităţii generale după anul 1989, deşi mortalitatea persoanelor de vârsta a treia a scăzut, iar speranţa de viaţă la naştere a crescut. Mortalitatea infantilă scade şi în ţările Est Europene unde procesul a început mai târziu, pornind de la un nivel de trei-patru ori mai ridicat. În decursul vieţii, s-a constatat că femeile lucrează o perioadă de timp mai lungă iar bărbaţii o perioadă mai scurtă. Datorită prelungirii duratei educaţiei, participarea tinerilor la activitatea socială scade şi ca urmare a pensionării anticipate, mai ales în ultimul timp, a bărbaţilor mai vârstnici, a căror pondere în cadrul populaţiei active totale se va reduce în viitorul apropiat. Se poate aprecia că, forţa de muncă în Uniunea Europeană îmbătrâneşte pe seama populaţiei tinere şi a celei vârstnice, în timp ce grupa adultă a forţei de muncă devine, temporar, preponderentă. Acest fapt va trebui să determine ca unele ţări ale Uniunii să devină mai restrictive cu privire la pensionarea anticipată, odată cu modifi carea actualului sistem de protecţie socială. O atenţie specială trebuie acordată persoanelor vârstnice odată cu accentuarea procesului de îmbătrânire demografi că. Cu cât oamenii au o viaţă sănătoasă, mai îndelungată, cu atât ei pot contribui mai mult la dezvoltarea economică a societăţii. De-a lungul vieţii asistăm, tot mai mult la diminuarea diferenţelor sociale dintre cele două sexe, între munca salariată şi cea ne-salariată. În viitorul apropiat vor trebui luate măsuri privind asigurarea petrecerii timpului liber, în mod util şi cât mai plăcut, în special pentru persoanele de vârsta a treia.

1.1. Densitatea populaţiei Gradul de populare a unui anumit teritoriu sau intensitatea populării lui, se poate măsura cu ajutorul indicatorilor densităţii. În Uniunea Europeană, densitatea generală a populaţiei uniunii pe ţări înregistra, în anul 2005 o mare variabilitate de la sfert la întreg. Densitatea medie pe Uniune era de 112,6 loc/km2,. Nivelul minim se înregistra în ţările nordice ale Uniunii: Finlanda (15,5 loc/km2), urmată de Suedia (20,1 loc/km2) şi la mare distanţă Irlanda (59,1 loc/km2) ), iar cel maxim în Malta (1265,8 loc/km2), Olanda (392,5 loc/km2), Belgia (341,3 loc/km2 ) şi în cea mai mare ţară a uniunii: Germania (231,6 loc/km2).



Densitatea populaţiei ţărilor Europei în anul 2005 Figura 1.

Populaţia, densitatea şi PIB/loc pentru ţările UETabelul 2

Ţara Populaţia (mil. loc.)

Suprafaţa (km2)

Densitatea (loc./km2) PIB / loc. (PPS)

1 Belgia 10,42 30.528 341,3 27.6002 Franţa 60,50 551.500 109,7 25.5003 Germania 82,69 357.022 231,6 25.7004 Italia 58,09 301.318 192,8 24.1005 Luxemburg 0,47 2.586 181,7 58.0006 Olanda 16,30 41.528 392,5 28.900

UE 6 228,47 1.284.482 177,9 31.6337 Danemarca 5,43 43.094 126,0 29.1008 Irlanda 4,15 70.273 59,1 32.1009 Marea Britanie 59,67 242.900 245,7 27.300

UE 9 297,72 1.640.749 181,5 30.92210 Grecia 11,12 131.957 84,3 19.200

UE 10 308,84 1.772.706 174,2 29.75011 Portugalia 10,50 91.982 114,2 16.70012 Spania 43,06 505.992 85,1 23.100

UE 12 362,40 2.370.680 152,9 28.10813 Austria 8,19 83.858 97,7 28.70014 Finlanda 5,25 338.145 15,5 26.20015 Suedia 9,04 449.964 20,1 26.900

UE 15 384,88 3.242.647 118,7 27.94016 Cipru 0,84 9.251 90,8 19.50017 Rep. Cehă 10,22 78.866 129,6 17.10018 Estonia 1,33 45.100 29,5 13.40019 Letonia 2,31 64.600 35,8 11.00020 Lituania 3,43 65.300 52,5 12.20021 Malta 0,40 316 1265,8 16.20022 Polonia 38,53 323.250 119,2 11.70023 Slovacia 5,40 49.033 110,1 12.90024 Slovenia 1,97 20.256 97,3 18.70025 Ungaria 10,10 93.032 108,6 14.300

UE 25 459,41 3.991.651 115,1 22.64426 Bulgaria 7,73 110.912 69,7 7.50027 România 21,62 238.391 90,7 8.100

UE 27 488,76 4.340.954 112,6 21.544 Sursa: Anuarul Statistic al României 2006, INS, Bucureşti, 2007, Eurostat Yearbook 2006-07, European Communities, Luxembourg, 2007.



Grupul celor 6 ţări fondatoare ale Comunităţii economice a Oţelului şi Cărbunelui, deţinea în anul 2005, o pondere de 30 % din suprafaţa de astăzi şi 47 % din populaţia prezentă a Uniunii.

2. Principalele fenomene demografi ce ale UE

Nupţialitatea. În anul 2002, rata brută de nupţialitate a înregistrat un proces de creştere uşoară în majoritatea ţărilor membre, iar în altele chiar s-a redus sau a rămas constantă. Pe primul loc s-a situat Cipru cu 13,5 ‰ datorită faptului că aproape jumătate din căsătorii aparţineau vizitatorilor străini, care-şi celebrau căsătoriile în Cipru, iar rata cea mai mică se înregistra în Bulgaria cu 3,7 ‰. Rata primelor căsătorii ale femeilor, care nu au mai fost căsătorite niciodată, a fost de 0,5 ‰ în majoritatea statelor membre. În anul 2002, pe primul loc din acest punct de vedere se situa Cipru (cu 1,54 ‰), iar pe ultimul Estonia (cu 0,42 ‰). În toate ţările afl ate în procesul de tranziţie economică scăderea ratei brute de nupţialitate a avut loc paralel cu creşterea ratelor specifi ce ale primelor căsătorii, care rămân relativ tinere, dar în creştere după anul 1990. În general, femeile din statele membre s-au căsătorit la o vârstă cuprinsă între 23-26 de ani, care este mai mică decât în Vest şi Nord, unde vârsta la prima căsătorie era de peste 30 ani. Ratele de divorţialitate ale populaţiei înregistrează un proces de creştere în multe ţări membre, cel mai ridicat nivel al divorţialităţii s-a înregistrat în Suedia (0,55 ‰), Belgia (0,54‰), iar cel mai scăzut în Polonia (0,18 ‰) şi în ţările balcanice. Fertilitatea. Numărul mediu de naşteri pe o femeie, care oglindeşte în mare măsură, nivelul fertilităţii feminine într-un anumit an calendaristic, pentru o anumită populaţie, calculat cu ajutorul ratei totale de fertilitate (RTF) este foarte scăzut cu deosebire în anumite ţări, neasigurând nivelul de reproducere simplă (aproximativ 2,1 copii pe o femeie) sau altele fi ind foarte aproape de acesta (Irlanda cu 2,0), Slovenia (1,21), Republica Slovacia (1,19), Republica Cehă (1,17), în anul 2002. Fertilitatea completă a unei femei de-a lungul vieţii este măsurată prin numărul mediu de copii născuţi în întreaga viaţă fertilă. În Europa de Vest doar Regatul Unit şi Franţa erau aproape de nivelul reproducerii simple a populaţiei. Proporţia naşterilor în afara căsătoriei a crescut în ultimii ani în toate ţările UE cu rate diferite Islanda (63,3 %), Estonia (56,3 %), Norvegia (50,3 %). Vârsta medie a femeilor la naşterea copiilor a înregistrat un proces de creştere în toate ţările UE, ca urmare a tendinţei de amânare a naşterilor. În



Suedia, Olanda, Spania şi Irlanda indicatorul se situează la peste 30 de ani. Mortalitatea. Din a doua jumătate a secolului al XX-lea, mortalitatea în ţările europene a înregistrat o tendinţă de scădere continuă, ca urmare în special, a reducerii accelerate a riscului de mortalitate infantilă, în timp ce cea a adulţilor de vârstă mijlocie şi cea a vârstnicilor a suferit modifi cări mai reduse, iar ca rezultat al acestora, s-a observat o creştere importantă a numărului pe total. Mortalitatea brută a populaţiei, care nu ia în calcul structura unei populaţii (de regulă o populaţie îmbătrânită demografi c) produce o rată de deces mai ridicată, cum se întâmplă în Europa de Nord, în cea de Vest şi în cea de Sud. Durata medie a vieţii caracterizează cel mai veridic nivelul mortalităţii unei populaţii, măsoară şi diferenţele între sexe la diferite vârste (1 an, 15 ani, 30 ani, 45 ani, 65 ani, 80 ani etc.) specifi ce ale ciclului vieţii. Majoritatea oamenilor Europei trăiesc mai mult timp în Nordul, Vestul şi Sudul continentului iar cel mai puţin în partea de Est. Se pare că există o corelaţie puternică între longevitate şi dezvoltarea social-economică. Cea mai mare speranţă de viaţă la naştere, la sexul masculin se înregistra în Islanda (78 ani în anul 2000), Suedia (77,7 ani în anul 2002), iar cel mai scăzut nivel în Europa se înregistra la sexul masculin în Letonia (64,6 ani în 2001). Speranţa de viaţă la sexul feminin în majoritatea ţărilor UE depăşeşte 80 de ani (Franţa şi Italia 82,9 ani). Mortalitatea infantilă este un criteriu social economic care, alături de altele, împarte Europa în două părţi distincte, din punct de vedere teritorial: cea de Vest şi cea de Est. Migraţia. Într-o anumită măsură, toate cele 27 de ţări membre ale UE se confruntă cu fenomenul de migraţie cu intensităţi şi sensuri diferite, de la o ţară la alta, în funcţie de factorii sociali şi economici specifi ci, la care se adaugă, în Europa de Est, unele difi cultăţi ale tranziţiei de la socialism la capitalism. În toate ţările membre UE, migraţia este însoţită şi de un spor natural negativ, care începe să se cronicizeze şi să agraveze şi mai mult chiar existenţa lor viitoare.

2.1. Structura demografi că a populaţiei UE De la constituirea Uniunii Europene şi până în prezent, populaţia din statele membre posedă o structură pe sexe din ce în ce mai echilibrată (tabelul 3). Populaţia masculină a înregistrat un proces de creştere relativ continuu de la 47 % în 1955 la 48,1 % în anul 2005, structură care probabil se va menţine aproximativ constantă până la mijlocul acestui secol, iar ponderea sexului feminin cu valori complementare.



Structura pe sexe a populaţiei UE în perioada 1955-2000 şi prognoza până în anul 2050

Tabelul 3

AniiAmbele sexe

(mil. loc.)Masculin (mil. loc.)

Feminin (mil. loc.)

Procente (%)Masculin Feminin

1955 575 270 305 47,0 53,01975 676 323 353 47,8 52,22000 728 350 378 48,1 51,92005 728 350 378 48,1 51,92025 707 340 367 48,1 51,92050 653 314 339 48,1 51,9

Sursa: Date prelucrate după : United Nation-World Population Prospects, The 2004

Revision, New York, 2005, vol. I

Populaţia actuală a tuturor ţărilor membre ale Uniunii Europene este afectată, în mare măsură, de reducerea de lungă durată a fertilităţii, scăderea mortalităţii, accentuarea migraţiei interne şi a celei externe din cele mai variate motive, în rândul cărora un loc important l-au avut ravagiile provocate de Cel de al Doilea Război Mondial în Europa, deplasarea (internaţională) pentru muncă din ţările Europei de Est şi îmbătrânirea demografi că generalizată sub diferite forme, în toate ţările membre şi cu toate consecinţele procesului atât pentru ţările de „plecare” (Europa de Est), cât şi pentru cele de „sosire” (Europa de Vest). Ca urmare a manifestării tendinţei de reducere a fertilităţii, instaurate la mijlocul secolului trecut în Europa, populaţia tânără (0 – 14 ani) şi-a redus în mod continuu ponderea, de la peste un sfert în anul 1955 ajungând la 15,85% în anul 2005, după care va urma probabil tot o tendinţă de scădere mult mai lentă până la aproximativ 15,02 % la mijlocul acestui secol (tabelul 4).

Structura populaţiei Europei pe grupe mari de vârstăîn anii 1955, 1975, 2000 şi prognoza până în anul 2050

Tabelul 4-în procente-

AniiGrupa de vârstă

0-14 ani 15-64 ani 65 şi peste 80 şi peste1955 25,58% 65,87% 8,55% 1,21%1975 23,74% 64,83% 11,44% 1,76%2000 17,53% 67,72% 14,75% 2,94%2005 15,85% 68,25% 15,89% 3,53%2025 14,72% 64,28% 21,00% 2,72%2050 15,02% 57,41% 27,57% 5,29%

Sursa: prelucrat după: United Nation-World Population Prospects, The 2004 Revision,

Vol..II, New York, 2005

Populaţia adultă a înregistrat în secolul trecut o pondere în uşoară



creştere, urmată începând cu anul 2005 de o continuă scădere probabilă, de la 68,25% la 57,41% în anul 2050. În ceea ce priveşte procentul deţinut de persoanele vârstnice (65 de ani şi peste), acesta a înregistrat o ascensiune continuă şi destul de consistentă ca urmare a creşterii speranţei de viaţă la naştere, ponderea acestei grupe cunoscând o dublare în intervalul 1955-2005 şi având o creştere prognozată până în 2050 de peste 3 ori. În cadrul populaţiei vârstnice, grupa de 80 ani şi peste a crescut cel mai mult ca pondere, în ultima jumătate a secolului al XX-lea de la 1,21 % la 3,53 % în anul 2005 şi va atinge probabil 5,29 % la mijlocul secolului al XXI-lea.

2.2. Îmbătrânirea demografi că Continentul european se situează în fruntea ierarhiei lumii în privinţa îmbătrânirii demografi ce a populaţiei, iar acest proces va continua şi în anii următori şi va face să fi e de mai mare actualitate pentru factorii de decizie de la orice nivel al societăţii, din toate ţările membre. În epoca contemporană dezbaterile pe această temă se intensifi că tot mai mult, pe măsură ce efectele îmbătrânirii demografi ce se accentuează. Din piramida vârstelor populaţiei Europei rezultă că, combinarea dintre factorii scăderii fertilităţii (prin îngustarea bazei piramidei vârstelor) şi creşterea speranţei de viaţă la naştere (prin îngroşarea vârfului piramidei vârstelor) a determinat pe ansamblu o îmbătrânire a populaţiei (fi gura 3). Al Doilea Război Mondial a determinat modifi cări importante asupra reducerii ponderii sexului masculin, care după cinci-şase decenii a intrat în vârsta a treia. În Europa anului 2002, populaţia vârstnică ( de 65 ani şi peste) reprezenta 14% din total, ţările membre UE diferind între ele prin rate de îmbătrânire mai mult sau mai puţin ridicate. Cele mai ridicate rate de îmbătrânire demografi că se înregistrau în anul 2002 în Italia (18,2%), Germania (17,5%), Grecia (17,3%), Suedia (17,2%) şi Spania (17,1%). Privind piramida vârstelor diferitelor regiuni ale Europei, din fi gura 3 se poate caracteriza, în prezent, prin reprezentare grafi că gradul de îmbătrânire demografi că comparativ a populaţiei continentului.



Piramida vârstelor regiunilor Europei Figura 3

Sursa: Date prelucrate după: United Nation-World Population Prospects, The 2004

Revision, vol..II, New York, 2005



Vârsta medie a populaţiei Europei pe regiuni şi a populaţiei României în perioada 1950-2000 şi prognoza până în anul 2050

Tabelul 5ani

Anii Europa total

din care:Europa de

EstEuropa de

NordEuropa de

SudEuropa de

Vest România

195019752000200520252050

29,732,137,639,044,447,1

26,431,236,437,543,047,2

33,433,437,738,941,943,7

27,631,238,239,847,550,1

34,633,538,940,745,446,6

26,130,834,836,744,250,1

Sursa: Date prelucrate după: United Nation-World Population Prospects, The 2004

Revision, vol..I, New York, 2005

Vârsta medie reprezintă un indicator de bază pentru caracterizarea gradului de îmbătrânire demografi că a unei populaţii. În a doua jumătate a secolului trecut vârsta medie în Europa a înregistrat o tendinţă de creştere în toate regiunile, pornind de la niveluri iniţiale variate, de la 29,7 ani în anul 1950 ajungând în prezent la o valoare medie de 39,0 ani, În anul 1950, pe primul loc se situa Europa de Vest cu vârsta medie xMe= 34,6 ani, urmată de Europa de Nord cu xMe= 33,4 ani, Europa de Sud xMe= 27,6 ani şi pe ultimul loc Europa de Est cu xMe= 26,4 ani pentru a ajunge, în anul 2005 la următoarele valori Europa de Vest (40,7 ani), Europa de Sud (39,8 ani), Europa de Nord (38,9 ani), Europa de Est (37,5 ani) şi România (36,7 ani).

Vârsta medie a populaţiei Europei pe regiuni, în perioada 1950-2005 şi prognoza până în anul 2050

Figura 2

25

30

35

40

45

50

55

1950

1955

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

2035

2040

2045

2050

Anii

Va

rsta

(a

ni)

Europa de NordEuropa de SudEuropa de VestEuropa de EstROMANIA

Sursa: Date prelucrate după United Nations - World Population Prospects, the 2004

Revision, vol. I. Comprehensive Tables



România este ţara Uniunii, care va înregistra cel mai ridicat grad de îmbătrânire demografi că în următoarea jumătate de secol, pornind de pe unul din ultimele locuri în anul 2005 şi ajungând pe unul din primele locuri în anul 2050. În următorii 45 de ani creşterea va continua probabil, dar cu intensităţi diferite pe regiuni, pe primul loc se va situa România, la egalitate cu Europa de Sud (50,1 ani), urmate de Europa de Est cu 47,2 ani, şi Europa de Nord cu 43,7 ani. De câteva decenii, procesul de îmbătrânire demografi că se desfăşoară accelerat în întreaga Europă, cu intensităţi diferite de la o regiune la alta, în anul 2005, mai avansat în Europa de Nord şi în Europa de Vest şi mai puţin avansat in Europa de Est. Peste o jumătate de secol situaţia actuală se va inversa, Europa de Sud şi România vor urca pe primul loc în Uniunea Europeană şi în lume. Dintre principalele cauze ale îmbătrânirii demografi ce enumerăm reducerea de lungă durată a fertilităţii, tendinţa seculară de reducere a mortalităţii generale şi de creştere a duratei medii a vieţii, migraţia populaţiei şi sporirea, pe această cale a numărului populaţiei adulte în ţările de „sosire”. În prezent, legăturile tot mai intense între tendinţele demografi ce şi bunăstarea populaţiei, corelaţiile demo-economice se conturează tot mai bine şi stârnesc dezbateri tot mai aprinse.

Bibliografi e - ŢARCĂ Mihai, ŢARCĂ Viorel, ŢARCĂ Mihaela: Elemente de Demografi e, Editura

Junimea, Iaşi, 2006

- ŢARCĂ Mihai: Îmbătrânirea demografi că a populaţiei lumii, Revista Română de

Statistică, nr. 1, Bucureşti, 2001

- *** Anuarul Statistic al României 2006, I. N. S. , Bucureşti, 2007

- *** Eurostat Yearbook 2006, European Communities, Luxembourg, 2007

- *** World Population Prospects. The 2004 Revision, Volume I: Comprehensive

Tables, United Nations, New York, 2005

- *** World Population Prospects. The 2004 Revision, Volume II: Sex and Age

Distribution of the World Population, United Nations, New York, 2005



Corelaţia dintre infl aţie şi excesul de cerere - estimarea curbei Phillips Drd. Elena-Cristina DUMITRACHE

Introducere

În general curba Phillips reprezintă relaţia existentă între deviaţia PIB (deviaţia şomajului) şi infl aţie (infl aţia prin salarii). Cele mai multe bănci centrale folosesc curba Phillips pentru a prognoza infl aţia şi a stabili rata dobânzii. Când deviaţia PIB este pozitivă, infl aţia va creşte şi dacă băncile centrale vor să reducă infl aţia, majorează rada dobânzii. Un nivel înalt al ratei dobânzii reduce investiţiile şi cheltuielile pentru consum, şi prin efectul asupra excesului de cerere reduce infl aţia. Curba Phillips defi nită ca fi ind un model ce leagă infl aţia de rata şomajului, deviaţia PIB sau capacitatea utilizării, rămâne unul dintre cele mai studiate modele macroeconomice. Compromisul infl aţie-şomaj a fost numit curba Phillips în 1960 de către Paul Samuelson şi Robert Solow1. Prin articolul “The Relation Between Unemployment and the Rate of Change of Money Wages in the United Kingdom, 1861-1957”( publicat în 1958) Alban William Phillips şi-a asigurat imortalitatea. Analizând rata şomajului şi variaţia salariilor pentru Marea Britanie pe o perioadă de 96 ani, Phillips a observat că între aceste două variabile există o corelaţie negativă. Pentru perioada analizată de Phillips, unei rate a şomajului de 2,5% a fost asociată o creştere anuală a salariilor de aproximativ 2%. Cu cât scădea mai mult rata şomajului cu atât creştea mai mult rata infl aţiei. Unul din factorii ce au contribuit la succesul curbei Phillips a fost capacitatea de a se adapta unei varietăţi largi de teorii asupra infl aţiei. Decidenţii de politică economică au văzut curba Phillips ca un instrument economic prin care puteau alege un anumit nivel al infl aţiei şi şomajului. Acceptând un anumit nivel al infl aţiei, puteau ţine rata şomajului scăzută. Marea provocare a politicii macroeconomice o constituia găsirea echilibrului între cele două variabile. Această versiune a curbei Phillips refl ectă gândirea economică a anilor ’60, şi anume, că latura ofertei economiei a fost determinantă şi că variaţia cererii a constituit principala cauză a fl uctuaţiilor economice. Datorită faptului că populaţia are aşteptări raţionale şi piaţa răspunde repede la modifi carea preţurilor, economiştii clasici consideră curba Phillips un compromis instabil între şomaj şi

Economie şi statistică


infl aţie dacă aceasta se deplasează rapid. Cu toate acestea, economiştii Keynesişti susţin că relaţia curbei Phillips oferă politicienilor posibilitatea, ca cel puţin pe termen scurt, să majoreze infl aţia şi să diminueze şomajul. În încercarea de a găsi o explicaţie la ceea ce se întâmpla, de a modela şi înţelege fl uctuaţiile ciclului de afaceri, de a prognoza infl aţia, şi de a analiza politica monetară, economiştii au modifi cat teoria pe care era fundamentată curba Phillips. Din anul 1958, analiştii, în încercarea de a îmbunătăţi conţinutul teoretic, relevanţa politică şi capacitatea de a se plia realităţii, au trecut curba Phillips prin cel puţin cinci versiuni succesive. Trei dintre acestea au fost explicate cu mult timp înainte ca Phillips să scrie despre relaţia infl aţie-şomaj. Curba Phillips tradiţională a suferit o serie de modifi cări: contribuţia Friedman-Phelps în termenii aşteptărilor raţionale şi a ratei naturale a şomajului, încorporarea aşteptărilor raţionale ale lui Lucas, versiunea nou keynesistă, şi modifi carea acesteia în care valorile viitoare ale costurilor şi PIB sunt mult mai importante în comportamentul preţurilor. În analizele curbei Phillips în locul deviaţiei şomajului este adesea folosită deviaţia PIB ca o măsură a excesului de cerere. Aceasta s-a dovedit a fi un instrument util politicii economice a mai multor ţări, iar deviaţia PIB2 s-a dovedit a fi un determinant important al infl aţiei. Cea mai comună formulare a curbei Phillips implică stabilitatea infl aţiei atunci când nivelul PIB egalează potenţialul. O relaţie predictivă stabilă între infl aţie şi o măsură a deviaţiei cererii agregate de la potenţialul ofertei economiei - deviaţia PIB - este deseori văzută ca un ghid util pentru guvernanţi, ce urmăresc să menţină un nivel scăzut al infl aţiei şi o creştere economică durabilă. Când cererea agregată este mai mare decât producţia potenţială, economia este supusă presiunilor infl aţioniste, şi este de aşteptat ca infl aţia să crească. În aceste condiţii, guvernanţii urmărind să frâneze accelerarea preţurilor, s-ar putea să vrea să adopte politici de restrângere a cererii agregate. În mod asemănător când cererea agregată este mai mică decât oferta potenţială, este de aşteptat ca infl aţia să scadă, determinând guvernanţii să adopte politici expansioniste.

Estimarea curbei Phillips

În articol se prezintă o metodă de estimare a infl aţiei (CORE2) arătând cât de important este excesul de cerere în explicarea infl aţiei în ţara noastră.Datele utilizate: - tπ – infl aţia CORE2 ajustată sezonier, -

tIPCπ – infl aţia preţurilor de consum ajustată sezonier, - tgapy _ – gap-ul PIB calculat cu fi ltrul Hodrick-Prescott3. Deviaţia PIB este defi nită ca fi ind decalajul PIB actual faţă de potenţial, unde PIB potenţial este nivelul PIB ce corespunde unei rate stabile a infl aţiei da to-rate stocului de capital productiv. O deviaţie PIB pozitivă susţinută, semnalează exis tenţa unor presiuni datorate cererii, faptul că presiunile infl aţioniste cresc şi



politicile economice trebuie adaptate. Un nivel al PIB real inferior PIB potenţial (o deviaţie PIB negativă), va avea ca implicaţie o politică expansionistă. PIB potenţial şi deviaţia PIB nu sunt variabile direct observabile, şi de aceea sunt supuse unui anumit grad de incertitudine. -

tIMPπ – infl aţia preţurilor de import, - tgapz _ - variaţia cursului de schimb real efectiv calculat cu fi ltrul Hodrick-Prescott. Eşantionul cuprinde date trimestriale pentru perioada trimestrul I 1998 – trimestrul II 2006. Infl aţia preţurilor de consum şi infl aţia CORE2 au fost calculate ca diferenţe ale logaritmilor indicilor cu bază fi xă în trimestrul I 2000. Seriile de date au fost ajustate sezonier cu procedura X12 ARIMA4. Seria PIB real în nivele a fost logaritmată şi ajustată sezonier cu aceeaşi procedură. Asupra seriei s-a aplicat fi ltrul Hodrick-Prescott cu parametrul de netezire 1600, pentru date trimestriale. Pentru obţinerea unui trend al cursului de schimb real efectiv a fost utilizat fi ltrul Hodrick-Prescott cu parametrul de netezire 1600. Estimarea curbei lui Phillips s-a realizat utilizând Metoda celor mai mici pătrate. Pentru a obţine estimatori robuşti, ar fi trebuit utilizată Metoda generalizată a momentelor. Datorită dimensiunilor reduse ale eşantionului de date utilizabile, folosirea acestei metode ar duce la pierderea unor grade de libertate, ceea ce conduce la estimatori deplasaţi ai coefi cienţilor. Seriile indicelui preţurilor de consum şi CORE2 au fost testate pentru detectarea prezenţei rădăcinii unitare (unit root test) folosind testele Augmented Dickey-Fuller şi Phillips-Perron incluzând constanta în regresie. Rezultatele testelor statistice nu au indicat respingerea ipotezei nule conform căreia seria prezintă o rădăcină unitară în seria nivelului indicilor de preţ. Deoarece pentru aplicarea Metodei celor mai mici pătrate este necesară utilizarea seriilor staţionare, pentru estimări s-au folosit seriile în diferenţe (respectiv, seriile de infl aţii ale preţurilor de consum şi CORE2). În ecuaţia 1 a curbei Phillips este reprezentată dinamica infl aţiei CORE2 în funcţie de infl aţia trecută şi de excesul de cerere din economie; πε t este termenul rezidual.

πεππ tttt gapy +−+= − _0 4 .28 6 .06 7 .4 1 (1)

(2.37) (0.09) (1.00) În paranteză sunt prezentate erorile standard. Prima specifi caţie a ecuaţiei curbei lui Phillips cuprinde infl aţia CORE2 ca variabilă dependentă, iar ca variabile explicative au fost folosite deviaţia (gap-ul) PIB şi un lag al infl aţiei CORE2. Detalii cu privire la estimarea ecuaţiei sunt cuprinse în tabelul 1. În vederea estimării parametrilor modelului a fost utilizat pachetul de programe Eviews. Toţi coefi cienţii ecuaţiei sunt semnifi cativi statistic la un nivel de 10%, avînd în vedere că probabilităţile asociate testului t-statistic sunt mai mici decât 0,1. Deoarece probabilitatea asociată testului F-statistic este



zero, setul de variabile alese este semnifi cativ statistic. De asemenea variabilele alese explică aproximativ 70% din evoluţia infl aţiei CORE2. Raportul de corelaţie dintre măsura infl aţiei CORE2, infl aţia trecută şi deviaţia PIB este:

3 8,0697026,02 === RR .

Estimarea parametrilor modelului privind dependenţa infl aţiei CORE2 de deviaţia PIB în perioada: trimestrul I 1998- trimestrul II 2006

Tabelul 1Variabila dependentă:

Eşantionul: 1998Q1 -2006Q2Nr. observaţii incluse: 33

Variabile Coefi cienţi Erori standard t-Statistic ProbabilitateC 4.768974 2.376182 2.006990 0.0538

0.683505 0.096025 7.118023 0.0000

-2.402567 1.006636 -2.386728 0.0235

R2 coefi cientul de determinaţie 0.697026 Media variabilei dependente 19.45666

0.676827 Eroare standard a variabilei dependente 13.35928

Eroare standard a regresiei 7.594519 Criteriul Akaike 6.979239Suma pătratelor reziduurilor 1730.301 Criteriul Schwarz 7.115285Logaritmul funcţiei de verosimilitate -112.1574 F-statistic 34.50915Durbin-Watson statistic 2.152104 Probabilitatea(F-statistic) 0.000000

Cu ajutorul testului Durbin-Watson se verifi că ipoteza de independenţă a erorilor pentru a=0,05, k=2, şi n=33 se preiau valorile teoretice d1 =1,32 şi d2 = 1,58 şi se compară cu valoarea empirică d=2,15. Cum 22 4 ddd −<< erorile sunt independente.

Verifi carea ipotezei de independenţă a erorilor-testul Breusch-GodfreyTabelul 1.1

F-statistic 0.516718 Probabilitatea F(2,28) 0.602053

Obs* 1.174624 Probabilitatea

(2) 0.555819

Variabila dependentă: RESIDMetoda: MCMMP

Variabile Coefi cienţi Erori standard t-Statistic Probabilitate C 0.348556 2.906347 0.119929 0.9054

-0.015522 0.123854 -0.125328 0.9012

0.160092 1.036292 0.154486 0.8783

-0.045323 0.227793 -0.198967 0.8437

0.186039 0.209251 0.889070 0.3815

0.035595 Media variabilei dependente -1.01E-15-0.102178 Eroarea standard a variabilei depedente 7.353361

Eroare standard a regresiei 7.719900 Criteriul Akaike 7.064207Suma pătratelor reziduuri 1668.712 Criteriul Schwarz 7.290951Logaritmul funcţiei de verosimilitate -111.5594 F-statistic 0.258359Durbin-Watson statistic 2.005133 Probabilitatea(F-statistic) 0.902071

tπ tπ

1−tπ 1−tπ

tgapy _ tgapy _

2R2R

2R2R2χ 2χ

1−tπ 1−tπ

tgapy _ tgapy _

1−tu 1−tu

2−tu 2−tu2R2R2R2R



Corelograma reziduurilor, testul Q-statistic şi testul Breusch-Godfrey5 pentru detectarea corelaţiei seriale (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test) arată că ipoteza conform căreia reziduurile nu sunt autocorelate nu este respinsă. Rezultatele sunt prezentate în tabelul 1.1. Aplicarea testului s-a realizat Testul se bazează pe ipoteza nulă conform căreia toţi coefi cienţii corespunzători valorilor decalate ale variabilei reziduale sunt simultan egali cu zero, ceea ce implică faptul că erorile nu sunt autocorelate. Deoarece Fc = 0.51 < F0,05;2;28 = 3.34 fenomenul de autocorelare a erorilor nu este prezent. Având în vedere că LM = 1.17 < c2

0,05;2 = 5,99 rezultă de asemenea absenţa fenomenului de autocorelare a erorilor. Testele White pentru heteroscedasticitate nu indică prezenţa acesteia (s-au utilizat variantele cu, respectiv fără cross terms).

Verifi carea ipotezei de homoscedasticitate-Testul WhiteTabelul 1.2

F-statistic 0.504699 Probabilitate F(4,28) 0.732567

Obs* R2 2.219285 Probabilitate c2 (4) 0.695500

Variabila dependentă: RESID2

Metoda: MCMMP

Variabile Coefi cient Eroare standard t-Statistic Probabilitate

C -7.064687 113.3757 -0.062312 0.9508

5.039625 10.47769 0.480986 0.6343

-0.115036 0.179064 -0.642432 0.5258

-26.73679 31.74693 -0.842185 0.4068

12.50087 16.87101 0.740968 0.4649

0.067251 Media variabilă dependentă 52.43337

-0.065999 Eroare standard variabilă dependentă 208.2164

Eroare standard regresie 214.9777 Criteriul Akaike 13.71767

Suma pătrate reziduuri 1294031. Criteriul Schwarz 13.94442

Logaritmul funcţiei de verosimilitate -221.3416 F-statistic 0.504699

Durbin-Watson statistic 1.833704 Probabilitate(F-statistic) 0.732567

Rezultatele testului obţinute fără cross terms sunt prezentate în tabelul 1.2. Analizând rezultatele afi şate se constată că Fc = 0,50 < F0,05;4;28 = 2,71 şi LM = 2.21 < c2

0,05;4 = 9,49, parametrii modelului fi ind nesemnifi cativi, se verifi că ipoteza de homoscedasticitate. Totuşi testul Jarque-Bera6 indică faptul că reziduurile acestei ecuaţii nu sunt distribuite normal. Comparând valorile obţinute pentru coefi cientul de asimetrie S = 0,9 şi coefi cientul de aplatizare K =3,03, cu valorile cores punzătoare distribuţiei normale S = 0 şi K = 3, şi având în vedere că probabilitatea asociată testului Jarque Berra p(JB) = 0,09 este sufi cient de scăzută, este respinsă ipoteza de normalitate a erorilor. Chiar dacă reziduurile nu sunt distribuite normal estimatorii au aceeaşi distribuţie ca şi în cazul

1−tπ 1−tπ2

1−tπ 21−tπ

tgapy _ tgapy _2_ tgapy 2_ tgapy

2R2R2R2R



în care ar fi distribuiţi normal. Cu toate acestea, testul CUSUM7 arată instabilitatea coefi cienţilor. În Figura 1 sunt prezentate infl aţia CORE2, valorile obţinute din prima specifi caţie a ecuaţiei de regresie descrisă anterior şi reziduurile ecuaţiei. Semnul coefi cientului gap-ului PIB este negativ, contrar legăturii pozitive la care ne-am aştepta conform teoriei. Acesta s-ar putea explica prin faptul că în perioada analizată procesul dezinfl aţionist a avut ca factor important evoluţia cursului de schimb al monedei naţionale, care pe lângă infl uenţa favorabilă asupra preţurilor bunurilor importate a acţionat în unele perioade şi asupra ancorării aşteptărilor infl aţioniste. în acest context, efectul excesului de cerere asupra infl aţiei ar fi putut fi de importanţă mai redusă.

Măsura infl aţiei CORE2, valorile rezultate din ecuaţie şi reziduuriFigura 1

Pentru a surprinde efectul exercitat de cursul de schimb asupra infl aţiei CORE2 a fost estimată o ecuaţie care cuprinde, pe lângă variabilele utilizate la prima specifi caţie, şi deviaţia infl aţiei preţurilor de import de la trend.

πεπππ ttIMPttt gapzgapy

t+−+−+−= − )_( 8 4 , 0_ 4 1 , 1 3 4 , 04 1 , 1 1

(2) (0,10) (0,89) (0,48)

A doua specifi caţie a curbei Phillips, ecuaţia 2 reprezintă dinamica infl aţiei curente în funcţie de infl aţia trecută, excesul de cerere şi deviaţia infl aţiei preţurilor de import de la trend. Rezultatele obţinute sunt prezentate în tabelul 2. Coefi cientul deviaţiei PIB se reduce la jumătate comparativ cu



specifi caţia anterioară, dar nu mai este semnifi cativ statistic. Totuşi, spre deosebire de ecuaţia estimată anterior, în acest caz, conform testelor White, se respinge ipoteza nulă de homoscedasticitate a reziduurilor.

Estimarea parametrilor modelului privind efectul exercitat de nivelul trecut al infl aţiei CORE2, deviaţia PIB şi cursul de schimb asupra infl aţiei CORE2 în perioada: trimestrul I 1998- trimestrul II 2006

Tabelul 2

Variabilă dependentă: ptEşantion: 1998Q2- 2006Q2

Număr observaţii: 33

Variable Coefi cient Eroare standard t-Statistic Probabilitate

C -1.140980 2.482935 -0.459529 0.6493

pt-10.431739 0.102418 4.215467 0.0002

y_gapt -1.140459 0.892103 -1.278393 0.2112

pIMPt0.485538 0.125137 3.880043 0.0006

R2 0.800561 Media variabilei dependente 19.45666

R2 0.779929 Eroarea standard a variabilei dependente 13.35928

Eroare standard a regresiei 6.267071 Criteriul Akaike 6.621708

Suma pătratelor reziduurilor 1139.009 Criteriul Schwarz 6.803102

Logaritmul funcţiei de verosimilitate -105.2582 F-statistic 38.80250

Durbin-Watson statistica 2.279915 Probabilitate (F-statistic) 0.000000

Acelaşi gen de specifi caţie a fost utilizat şi în cazul în care variabila dependentă este rata infl aţiei măsurată prin preţurile de consum.

IPCttIMPtIPCIPC gapzgapy

tttεπππ +−+−+−=

−)_( 1 5 , 0_ 6 8 , 0 3 4 , 05 5 , 0

1

(3) (2,36) (0,10) (0,83) (0,11)

Variabilele explicative sunt în acest caz constanta, un lag al infl aţiei măsurată prin preţurile de consum, deviaţia PIB de la trend şi deviaţia preţurilor de import de la trend (considerat a fi trendul cursului de schimb real efectiv calculat cu ajutorul fi ltrului Hodrick-Prescott). Şi în cazul aceastei specifi caţii reziduurile nu sunt autocorelate, dar nu sunt distribuite normal şi nu sunt homoscedastice (tabelul 3).



Estimarea parametrilor modelului privind dependenţa dintre infl aţia preţurilor de consum, deviaţia PIB şi deviaţia preţurilor de import de la

trend în perioada: trimestrul I 1998- trimestrul II 2006Tabelul 3

Variabilă dependentă:

Metoda: MCMMPEşantion: 1998Q2- 2006Q2

Număr observaţii: 33

Variabile Coefi cient Eroare standard t-Statistic ProbabilitateC -0.554408 2.360281 -0.234891 0.8159

0.433041 0.100735 4.298822 0.0002

-0.860313 0.832343 -1.033604 0.3099

0.513321 0.118443 4.333902 0.0002

R2 0.827762 Media variabilei dependente 21.63346

R2 0.809944 Eroare standard a variabilei dependente 13.41302Eroare standard a regresiei 5.847457 Criteriul Akaike 6.483103Suma pătrate reziduuri 991.5898 Criteriul Schwarz 6.664498Logaritm funcţie de verosimilitate -102.9712 F-statistic 46.45725Durbin-Watson statistic 2.058898 Probabilitate(F-statistic) 0.000000

Concluzii Excesul de cerere reprezintă un factor important al presiunilor infl aţioniste. Relaţia existentă între infl aţie şi deviaţia PIB a fost analizată pentru perioada trimestrul I 1998-trimestrul II 2006. Au fost analizate trei specifi caţii ale curbei Phillips. În prima versiune dinamica infl aţiei a fost atribuită infl aţiei trecute şi deviaţiei PIB, în a doua specifi caţie s-a adăugat variabilelor explicative şi deviaţia preţurilor de import de la trend. În ultima versiune, a fost estimată dinamica ratei infl aţiei în funcţie de un lag al infl aţiei preţurilor de consum, deviaţia PIB de la trend şi deviaţia preţurilor de import de la trend. O deviaţie PIB pozitivă reprezintă un indicator al presiunilor cererii şi un semnal că presiunile infl aţioniste cresc şi poate ar fi necesară o politică de restrângere a cererii agregate. Un exces de cerere negativ ar implica adoptarea unor măsuri de politică economică expansioniste. Datorită dimensiunii reduse a eşantionului şi a naturii neobservabile a variabilelor măsurate, este indus un anumit grad de incertitudine în ceea ce priveşte valorile obţinute.

Bibliografi e

- Anghelache,C., Capanu, I. - “Statistică macroeconomică”, Editura Economică 2004, Bucureşti - Isaic-Maniu, Al., Korka,M., Mitrut, C.,Voineagu, V. - “Statistică”, Editura Independenţa Economică, 1998, Bucureşti - Fuhrer, J.C, Moore, G.R. - Infl ation persistence” 1995 - Gălăţescu, A.A., Rădulescu, B., Copaciu, M. - Caiete de studii Nr. 20, Banca Naţională a României, Aprilie 2007

tIPCπtIPCπ

1−tIPCπ1−tIPCπ

tgapy _ tgapy _

tIMP gapzt

_−π tIMP gapzt

_−π



- Gali, J., Gertler, M. - “Infl ation Dynamics: A Structural Econometric Analysis”, 1999 - Gali, J.,Gertler, M., Lopez-Salido, D. - “European Infl ation Dynamics”, 2001 - Gali, J.,Gertler, M., Lopez-Salido, D. - “Robustness of the Estimates of the Hybrid New Keynesian Phillips Curve”, 2003 - Jarque, C.M., Bera, A. C. - “Effi cient test for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals”, 1980 - XXX - Anuarul Statistic al României, pentru anii 1998-2006, Institutul Naţional de Statistică - XXX - Buletinul Statistic lunar, pentru anii 1998-2006, Institutul Naţional de Statistică - XXX - Buletinul Statistic de preţuri, pentru anii 1998-2006, Institutul Naţional de

StatisticăNote

1. Samuelson, Paul A., and Robert M. Solow. “Analytical Aspects of Anti-Infl ation Policy.” American Economic Review 50,no.2 (1960) 2. Legătura între deviaţia şomajului şi deviaţia PIB este făcută prin Legea Okun (1962), ce leagă modifi carea şomajului de modifi carea PIB. 3. Filtrul Hodrick-Prescott este una din cele mai folosite metode univariate de măsurare a PIB potenţial. Această metodă extrage trendul pe termen lung din PIB real, pornind de la premiza că PIB actual refl ectă atât infl uenţa şocurilor ofertei, cât şi cea a şocurilor cererii, presupunând că şocurile ofertei sunt persistente în timp ce şocurile cererii sunt de durată relativ scurtă . Din punct de vedere formal fi ltrul HP minimizează atât pătratul abaterii seriei de la trend, cât şi variaţia ritmului de creştere a trendului. 4. X-12-ARIMA-program de ajustare sezonieră produs de Census Bureau. 5. Test de verifi care a ipotezei de independenţă a erorilor, utilizat pentru depistarea unei autocorelaţii de ordin superior. 6. Test asimptotic (ce urmează o distribuţie

2χ cu un număr de grade de libertate egal cu 2) de verifi care a ipotezei de normalitate a erorilor. 7. Test statistic utilizat pentru verifi carea stabilităţii parametrilor modelului de

regresie, bazat pe suma cumulativă a reziduurilor recursive .

Abstract. The pattern of infl ation in Romania is of distinct interest given the new relationship with European Central Bank. The analysis of the nature of infl ation and sources in Romania is an important objective. The traditional Phillips curve relates infl ation to some cyclical indicators plus lagged values of infl ation. In this spirit the paper focuses on estimating a Phillips curve equation of Romania for 33 observations, from the fi rst quarter 1998 to the second quarter 2006. In order to examine the infl ation-output relationship, the analysis begins with a fi rst specifi cation that relates infl ation to output gap and one lag of infl ation. Even if the output gap is not directly observable and must be inferred from the data, it remains one of the main indicators of infl ationary pressures. In the second specifi cation, in order to take into account the impact that foreign exchange has on infl ation, has been added another exogenous variable. Keywords: Phillips Curve, infl ation dynamics, output gap.



Evoluţia agriculturii în perioada de tranziţie şi aderare a României la Uniunea EuropeanăStudiu sintetic (II) Laurenţiu GUŢESCU Societatea Română de Statistică Asociaţia Generală a Economiştilor din România

7. Evoluţia zootehniei 7.1 Strâns legată de evoluţia şi structura suprafeţelor cultivate, de producţia agricolă vegetală destinată bazei furajere, măsurile întreprinse pentru creşterea şi întreţinerea animalelor etc. zootehnia a fost puternic marcată de scăderea drastică a efectivelor de animale la toate speciile (cu excepţia cabalinelor, determinată de necesitatea dotării exploataţiilor agricole individuale cu animale de tracţiune, în lipsa celor mecanice) - în special în primii 10 ani – reprezentând, în medie, circa 340 mii bovine anual, din care 100 mii vaci, bivoliţe şi juninci, 850 mii porcine, 800 mii ovine, 5,8 milioane păsări şi 35 mii familii de albine. Diminuarea într-o proporţie atât de mare a efectivelor de animale nu a avut loc nici în perioada Crizei Generale din 1929-1933 şi secetei de mari proporţii din anii 1946-1947. Creşterile care au avut loc în ultimii 5-6 ani au fost infi me - numărul animalelor de la sfârşitul anului 2006 fi ind mai mic decât în 1989, cu peste jumătate la bovine, porcine şi ovine şi peste o treime la vaci, bivoliţe şi juninci, caprine, păsări şi familii de albine.

Efectivele de animale pe specii, în anii 1989, 2000 şi 2006Tabel 11

Mii capete În % 2005 faţă de1989 2000 20061) 1989 2000

Bovine – total 6414 3051 2934 45,7 96,2Vaci, bivoliţe şi juninci 2758 1769 1810 65,7 102,3Porcine 14351 5848 6815 47,5 116,5Ovine 16210 8121 7678 47,4 94,5Caprine 1078 558 727 67,4 132,1Cabaline 702 858 805 114,6 93,8Păsări 127561 69143 84991 66,0 122,9Albine - familii 1418 620 891 62,8 143,7

1)1 Decembrie

Sursa: Anuarul statistic al României: 1990, 2001, 2006, Publicaţia Institutului Naţional de Statistică - 2007

Statistica agriculturii


Efectivele de animale de la sfârşitul anului 2006 s-au situat sub nivelul celor existente în anul 1938 cu 20% la bovine, total, circa 3% la vaci, bivoliţe şi juninci cu 24% la ovine, aproximativ la nivelul anilor 1963 la cabaline, 1965 la familii de albine, 1971-1972 la porcine, 1976-1977 la păsări şi 1984 la caprine. Reducerea masivă a numărului de animale s-a refl ectat negativ şi asupra densităţii la 100 hectare care a scăzut,cu aproximativ 50%, la sfârşitul anului 2006 reprezentând 21 bovine, 73 porcine şi 59 ovine şi caprine, comparativ cu 45 bovine, 142 porcine şi 120 ovine şi caprine în anul 1989. Scăderea efectivelor de animale a fost determinată, în principal, de restrângerea suprafeţelor cultivate destinate asigurării bazei furajere (în special în exploataţiile agricole individuale mici şi mijlocii) renunţarea, aproape în totalitate, la producerea nutreţurilor combinate, neacordarea unor credite avantajoase ţăranilor pentru înfi inţarea unor microferme (de interes local) şi de mărime medie, unor greşeli în privatizarea fermelor specializate din sectorul agricol de stat şi cooperatist, lipsei fondurilor băneşti pentru procurarea materialului biologic şi furajelor necesare, construirii unor adăposturi corespunzătoare etc. Ca urmare, un număr însemnat de exploataţii agricole au renunţat la creşterea animalelor deşi aceasta a constituit una din cele mai vechi activităţi a populaţiei ţării noastre. Potrivit rezultatelor Anchetei Structurale din anul 2005, doar 1233,4 mii exploataţii agricole creşteau bovine (29,9%), 1783,4 mii porcine (43,3%), 486,5 mii, ovine (11,8%) şi 3296 mii, păsări (58,1%) - în scădere, comparativ cu Recensământul General Agricol din 2002-2003 (cu 126,7 mii al celor care creşteau bovine, 865,8 mii, porcine, 153,5 mii, ovine şi 56,5, mii al celor care creşteau păsări). Marea majoritate a exploataţiilor agricole, posesoare a unor suprafeţe agricole mici sau fără teren, deţineau un număr nesemnifi cativ de animale, în cea mai mare parte pentru satisfacerea cerinţelor de subzistenţă. Efectivele de animale pe specii, după mărimea exploataţiilor agricole şi

numărul de animale deţinuteTabel 12

TotalMărimea suprafeţei agricole utilizate

Până la1 ha1) 1-2 ha 2 -5 ha 5 - 10 ha 10 - 20

ha20 -50

ha Peste 50 ha

Numărul exploataţiilor cu animale - mii Bovine 1233,4 261,3 290,3 476,9 156,7 36,1 8,9 3,5Porcine 1783,4 586,2 387,6 552,6 173,5 39,4 9,9 4,2Ovine 486,5 96,6 94,5 186,0 79,2 21,3 6,0 2,8Păsări 3296,0 1470,1 678,3 837,4 240,7 50,7 12,0 4,0

Numărul animalelor - mii Bovine 2766,1 463,3 497,8 991,1 448,1 162,4 84,3 139,0Porcine 4935,6 1607,5 709,7 1300,0 594,9 213,9 137,1 372,5Ovine 7604,4 1044,2 935,2 2181,8 1423,3 705,4 482,0 832,5Păsări 81701,4 36830,9 12622,8 18436,4 6819,0 3750,2 639,2 2602,9

1) inclusiv exploataţiile fără teren Sursa : Ancheta structurală în agricultură, în anul 2005



7.2 Deşi efectivele de animale au scăzut, producţiile medii au sporit continuu mai ales după anul 1995, în special la lapte de vacă. În anul 2003 (ultimul an în care au fost calculaţi aceşti indicatori) s-a obţinut o producţie medie de lapte de vacă şi bivoliţă (inclusiv consumul viţeilor) de 3198 litri, 48 litri lapte de oaie, 2,53 kg lână şi 158 ouă de pasăre, depăşind nivelul anului 1989 cu 16,9% la lapte de vacă şi bivoliţă, 14,1% lapte de oaie, 4,1% la lână şi 12,8% la ouă. Creşterea producţiei medii, mai ales în ultimii ani, a compensat doar într-o mică măsură scăderea masivă a efectivelor de animale, producţia agricolă animală totală, la principalele produse, obţinută în perioada 1990-2006 (medie anuală), situându-se sub nivelul celei realizate în perioada 1973- 1989, cu circa 5% la lapte de oaie şi capră, 20-25% la carne, ouă şi miere şi 40% la lână, cu excepţia producţiei de lapte de vacă şi bivoliţă, care a înregistrat o creştere de aproximativ 11%. Producţia agricolă animală la principalele produse, în anii 1989, 2000 şi 2006

Tabel 13

U.M. 1989 2000 20051974-1989

1990-2005

În % 2005 faţa de

În % 1990- 2005

faţă de 1974-1989Medie anuală 1989 2000

Carne total din care: mii tone 1911 1414 16993) 2315 1740 88,9 120,1 75,2- carne de bovine „ 351 362 460 540 395 131,1 127,1 73,1- carne de porcine „ 878 600 669 1060 794 76,2 118,5 74,9- carne de ovine şi caprine „ 188 119 136 185 162 72,3 114,3 87,6- carne de pasăre „ 471 327 428 518 389 90,9 130,9 75,1- lapte de vacă şi bivoliţă1) mii hl. 41194 48518 55334 45660,5 50426 134,3 140,0 110,4- lapte de oaie şi capră2) „ 4060 3112 5289 3775 3545 130,3 170,0 93,9- lână - total din care: mii tone 35386 17997 18390 39 23 52,0 102,2 59,0- ouă - total mil.buc. 7040 5711 7310 7801 6218 103,8 128,0 79,7- miere extrasă mii tone 12124 11746 17704 15 11 146,0 150,7 73,3

1)inclusiv consumul viţeilor; 2) lapte muls; 3) greutatea animalelor destinate sacrifi cării pentru consum Sursa: Anuarul statistic al României 1975-2006

Scăderea masivă a producţiei de lână a avut loc atât cantitativ, cât şi calitativ - ponderea la lâna fi nă şi semifi nă reprezentând doar 30,2% în anul 2005, comparativ cu 54,4% în 1989.

*** Obţinerea unor producţii scăzute la majoritatea culturilor agricole şi a speciilor de animale a infl uenţat negativ nu numai asigurarea cerinţelor de consum ale producătorilor agricoli, a populaţiei în general, ci şi a industriei interne prelucrătoare, îndeosebi a industriei alimentare, mai ales în ceea ce priveşte producţia de conserve din legume, fructe şi produse lactate. Cea mai afectată a fost producţia de zahăr, produse textile din in şi cânepă, preparate din carne de porc şi pasăre etc. - suprafaţa cultivată cu sfeclă de zahăr şi leguminoase pentru boabe, reducându-se în această perioadă de 7-8 ori, la plante textile de 21 ori, numărul porcinelor de 2,3 ori, ovinelor de 2,1 ori, păsărilor de 1,5 ori etc.



În aceste condiţii, ţara noastră a apelat într-o măsură tot mai mare la importul unor produse agroalimentare, deşi dispune de un potenţial ridicat pentru asigurarea nu numai a necesarului pentru consumul intern, ci şi pentru crearea unor însemnate resurse destinate exportului.

8. Protecţia solului şi mediului înconjurător: agricultura ecologică

8.1 Interesul şi unele acţiuni întreprinse pentru protecţia mediului înconjurător, datează de peste 300 de ani1, însă au început să prindă un contur mai bine defi nit la sfârşitul secolului XIX şi începutul secolului XX, intensifi cându-se după ce-l de-al doilea Război Mondial.

În a doua jumătate a secolului XX au fost întreprinse o serie de măsuri importante pentru protecţia mediului înconjurător, în special în ultimele trei decenii, efectuându-se o gamă largă de lucrări (unele chiar pe baza studiilor întocmite în perioada interbelică) de apărare împotriva inundaţiilor, lucrări de prevenire şi combatere a eroziunii solului; desecări, amenajări pentru conservarea solului fertil de pe versanţii cu proces de eroziune; readucerea în circuitul agricol productiv a unor terenuri puternic degradate, din zonele colinare, lucrări pentru protecţia lacurilor de acumulare etc. S-au efectuat lucrări de amendare a solurilor alcaline şi acide, lucrări de scarifi care, mai ales în anii secetoşi, precum şi alte lucrări de îmbunătăţiri funciare - limitând infl uenţa negativă a factorilor naturali. Un rol important pentru păstrarea şi creşterea capacităţii productive a terenurilor agricole l-au avut amenajările pentru irigaţii, aplicarea unor cantităţi sporite de îngrăşăminte, înfi inţarea unor perdele forestiere de protecţie, în special în sudul ţării, afectate de eroziune din cauza vântului.

Acest complex de măsuri a avut efecte benefi ce asupra mediului înconjurător şi implicit asupra producţiei agricole, dar mai ales a contribuit la menţinerea calităţii solului şi protejarea lui precum şi a mediului ambiant - deşi au avut loc şi unele acţiuni, care au dus la deteriorarea calităţii solului şi mediului. Solul României, această zestre naturală deosebită, invidiată de multe ţări europene, a cunoscut, după anul 1989 o degradare continuă2. Renunţarea, practic fără discernământ, la o mare parte din programele elaborate anterior privind utilizarea raţională a acestei avuţii naţionale, în ultimii 17 ani, calitatea suprafeţei agricole a cunoscut o puternică degradare, cu efecte negative însemnate asupra mediului înconjurător. Privatizarea, în multe cazuri fără respectarea prevederilor Legii Fondului Funciar şi fără un program corespunzător de păstrare a calităţii terenurilor, parcelarea excesivă, rămânerea unor suprafeţe însemnate necultivate, degradarea



terenurilor din cauza eroziunii solului până la deşertifi care, ploilor acide, poluării chimice cu pesticide, petrol şi deşeuri industriale, alunecările de teren, scăderea de humus, azot, fosfor, potasiul din sol, degradarea biologică a unor soiuri de sămânţă de mare productivitate, distrugerea a circa jumătate din amenajările pentru irigaţii, unilateralitatea agriculturii (sistemul de monocultură) în special în micile exploataţii agricole, risipirea îngrăşămintelor naturale, lipsa unor lucrări hidroameliorative etc., au afectat potenţialul productiv a circa 11-12 milioane hectare teren agricol (reprezentând aproximativ 70-75%) din care 7-8 milioane arabil (75-80%) - fapt care explică fără echivoc reducerea (alarmantă deja) a capacităţii de producţie a suprafeţei agricole, cu un impact profund dăunător nu numai asupra calităţii solului, produselor agricole şi mediului înconjurător, ci şi asupra siguranţei alimentare şi sănătăţii populaţiei. Un alt factor perturbator major al calităţii mediului înconjurător, îl constituie defrişarea haotică, necontrolată, a pădurilor, în special a celor afl ate în proprietatea persoanelor fi zice şi a unor organe teritorial-administrative (mai ales comunale), care au depăşit cu mult cotele anuale de tăiere stabilite prin Legea Regimului Silvic de gospodărire a pădurilor (de fapt, în mare parte, irecuperabile) - cu efecte distructive de lungă durată asupra agriculturii şi silviculturii, a fl orei şi faunei, în general asupra mediului încojurător. Au fost defrişate, aproape în totalitate, perdelele forestiere de protecţie. Potrivit studiilor - relativ recente - pe baza unor investigări efectuate de instituţii de specialitate abilitate, suprafaţa de stepă şi silvostepă afectată de secetă este în prezent de circa 2,7 milioane hectare, iar cea de eroziune la suprafaţa solului din cauza vânturilor puternice, în sezonul de vegetaţie, de circa 4,8 milioane hectare, care se impun a fi protejate prin perdele de protecţie (până nu ajung în faza de deşertifi care) etc. Cu toate că a apărut Legea Perdelelor de Protecţie, iar în unele judeţe au şi început lucrările de proiectare, plantarea este mult îngreunată de fărâmiţarea proprietăţii funciare şi lipsa reglementărilor juridice clare din această lege. O situaţie deja îngrijorătoare, semnalată de un studiu amplu întocmit, relativ recent, de institute de pedologie şi meteorologie din 13 ţări europene, inclusiv România, potrivit căruia degradarea calităţii solului prin deşertifi care, datorită vântului şi secetei, determinată aproape în totalitate de încălzirea globală (care afectează tot mai puternic jumătatea sudică a continentului european) va avea efecte nefaste nu numai în ceea ce priveşte deteriorarea calităţii solului a fl orei şi faunei, a mediului înconjurător, ci a întregii vieţi economico-sociale3. Pentru contracararea acestor efecte distructive se impune extinderea amenajărilor pentru irigaţii, a împăduririlor şi crearea unor perdele forestiere de protecţie cu prioritate în aceste zone, producerea unor soiuri de seminţe cu perioade scurte de vegetaţie, rezistente la vânt puternic, temperaturi ridicate şi ger uscat, precum şi alte măsuri, inclusiv în zootehnie pe baza unui program de perspectivă,



eşalonat pe etape, în concordanţă cu Politica Agricolă a Uniunii Europene După trecerea unei perioade de 15 ani de subfi nanţări, distrugeri, furturi etc. a fost înfi inţată Administraţia Naţională a Îmbunătăţirilor Funciare (în baza Legii îmbunătăţirilor funciare nr. 138/2004 - cu unele îmbunătăţiri ulterioare), pe fondul unor probleme deosebit de grave, care ameninţau distrugerea defi nitivă a amenajărilor de îmbunătăţiri funciare, în principal a celor pentru irigaţii, cu urmări distructive deosebite atât asupra agriculturii cât şi asupra mediului înconjurător şi echilibrului ecologic. Recuperarea acestor pierderi imense, refacerea calităţii terenurilor agricole, chiar şi parţială, impune elaborarea unui program riguros de investiţii şi măsuri tehnico-organizatorice adecvate pe măsura necesităţii înlăturării pagubelor însemnate produse până în prezent - eşalonat pe etape pentru o îndelungată perioadă. Fenomenul de poluare şi secătuire a resurselor naturale, afl at deja într-o expansiune tot mai rapidă, va avea consecinţe dăunătoare, nu numai asupra dez voltării agriculturii, ci şi asupra accentuării confl ictului dintre civilizaţie şi mediu, care a început să ia proporţii îngrijorătoare şi o evoluţie cu rezultate imprevizibile. 8.2. Spre deosebire de ţările vest-europene, practicarea agriculturii ecologice în ţara noastră este favorizată, în parte, de existenţa sistemelor agricole tradiţionale, majoritar extensive, cu un consum aproape în exclusivitate de îngrăşăminte organice (îngrăşămintele chimice fi ind de circa 8-10 ori mai mici decât în ţările Uniunii Europene) seminţe fără organisme modifi cate genetic (O.M.G.), în condiţiile menţinerii şi creşterii fertilităţii terenurilor, eliminării riscului poluării solului, atmosferei şi calităţii mediului înconjurător - asigurându-se, obţinerea unor produse agricole de calitate superioară, fără periclitarea siguranţei alimentare. Având în vedere condiţiile optime de care dispune ţara noastră pentru trecerea la sistemul ecologic de cultivare a plantelor şi creştere a animalelor, de practicare a unei agriculturi durabile, Ministerul Agriculturii şi Dezvoltării Rurale a luat o serie de măsuri, în special în ultima perioadă, în anul 2006 fi ind cultivate în sistem ecologic circa 145 mii hectare certifi cate ecologic faţă de numai aproximativ 17 mii în anul 2000, urmând ca în anul 2013 - conform planului european de cooperare în acest domeniu - suprafaţa să crească la circa 455 mii hectare. Specialiştii apreciază posibilitatea cultivării în sistem ecologic în următorii 10-15 ani a circa 25% din suprafaţa agricolă. Concomitent, s-a acţionat şi pentru sporirea numărului de animale certifi cate ecologic în special de ovine şi caprine al căror număr este în prezent de aproximativ 13-15 ori mai mare decât cel înregistrat în anul 20044. În anul 2006 s-au obţinut circa 75 mii tone plante oleaginoase şi proteice, 50 mii tone cereale, 112 mii hl lapte de vacă, 15 mii hl lapte de oaie şi capră, un million ouă, 12,4 mii tone miere, două mii tone brânză şi caşcaval, fi ind exportate



în ţările UE (Germania, Elveţia, Austria, Italia, Franţa şi Grecia) 18 mii tone cereale, 22 mii tone plante oleaginoase şi proteice, 170 tone brânză şi caşcaval, 720 tone miere, 290 tone şrot rapiţă şi 85 tone fl oarea soarelui – depăşind de 10-15 ori nivelul anilor anteriori. Deşi în ultimii ani s-au obţinut unele rezultate notabile, ritmul practicării agriculturii ecologice este lent datorită, în mare parte, cunoaşterii insufi ciente a importanţei şi avantajelor acestui sistem avansat de agricultură, care le dă posibilitatea fermierilor să cultive şi să obţină producţii agricole fără restricţiile impuse de Uniunea Europeană pentru plantele care nu sunt cultivate în sistem ecologic . Potrivit aprecierii specialiştilor Uniunii Europene şi experienţei în acest domeniu al celorlalte ţări care au aderat în ultimii ani, României îi sunt necesari circa 10-15 ani pentru organizarea şi practicarea unui sistem extins de agricultură ecologică, pe circa 25% din suprafaţa agricolă, mai ales pentru pregătirea profesională a fermierilor şi dotarea fermelor cu o bază tehnico-materială corespunzătoare, precum şi pentru structurarea şi dezvoltarea pieţei interne de produse agro-alimentare ecologice, pe baza unui program naţional înscris în politica agrară a ţărilor Uniunii Europene. Intensifi carea agriculturii în regim ecologic, va asigura (pe lângă atenuarea decalajelor mari faţă de ţările Uniunii Europene) valorifi carea efi cientă a resurselor agricole naturale şi protejarea mediului înconjurător, îmbunătăţirea substanţială a calităţii produselor agroalimentare, creşterea competitivităţii României în cadrul pieţei comunitare şi premise însemnate pentru dezvoltarea cu efi cienţă sporită a agriculturii, şi revigorarea activităţii social-economice a satului românesc.

9. Piaţa agriculturii În cadrul problemelor care-şi cereau o rezolvare corespunzătoare, cu prioritate şi în condiţii optime, chiar din primii ani după declanşarea procesului de privatizare, mai ales în agricultură, un loc important, trebuia să îl ocupe crearea pieţei agriculturii, mai cu seamă cea de capital, de desfacere a produselor agroalimentare, fi ind îndeobşte cunoscut faptul că piaţa concurenţială constituie unul din cei mai de seamă factori care contribuie la progresul economiei moderne - aceasta furnizând agenţilor economici informaţii pe cât de utile pe atât de necesare, în legătură cu cererea şi oferta de produse agro-alimentare. În condiţiile în care piaţa agriculturii se formează mult mai anevoios decât alte pieţe (întrucât producţia agricolă este supusă unor riscuri frecvente), era necesară luarea în timp util a unor măsuri corespunzătoare de către stat privind liberalizarea prudentă a preţurilor, crearea unui climat economic menit să favorizeze accesul liber pe piaţă a celor interesaţi, formarea unui sistem de stocare şi distribuire a bunurilor, un sistem bancar adecvat, etc. În lipsa unor asemenea măsuri sau demararea lor cu întârziere - în unele



cazuri cu efi cienţă scăzută - România s-a confruntat şi încă se confruntă cu probleme spinoase care, fără o analiză riguroasă însoţită de măsuri bazate pe o politică agrară, efi cientă, pe termen scurt şi mediu, dar mai ales pe termen lung, în conformitate cu cerinţele Uniunii Europene, pot crea agriculturii, întregii economii naţionale, probleme foarte greu de surmontat în ceea ce priveşte atât piaţa internă, cât şi piaţa externă a agriculturii, care creează deja unele probleme de ordin social-economic.

Privatizarea rapidă a agriculturii, concomitent cu lichidarea şi distrugerea unor obiective economice foarte importante, dezorganizarea industriei în primii ani după 1989, în principal a celei constructoare de maşini, liberalizarea bruscă şi nesupravegheată a preţurilor etc. au avut o infl uenţă profund negativă (previzibilă de altfel) privind piaţa de aprovizionare a agriculturii, pe de o parte, şi piaţa de desfacere a produselor agro-alimentare, pe de altă parte.

Din anul 1990 s-a restrâns substanţial piaţa internă a maşinilor, utilajelor şi echipamentelor, combustibililor etc. destinate agriculturii şi creşterea considerabilă a preţurilor de desfacere a acestora, care în condiţiile lipsei, aproape totale, a resurselor băneşti ale noilor proprietari funciari (cu precădere a celor cu exploataţii mici şi mijlocii), precum şi neacordării acestora a unor credite avantajoase, au produs un puternic dezechilibru între cerere şi ofertă, pentru această parte a pieţei. Într-un asemenea context, a apărut şi creşte tot mai mult efectul negativ al foarfecelor preţurilor5 în defavoarea producătorilor agricoli. Unele calcule efectuate, în acest sens, evidenţiază o creştere, în perioada 1990-2006, a preţurilor produselor industriale cumpărate de către producătorii agricoli, de circa 3.200-3.500 ori (la unele produse chiar mai mult) faţă de numai 1.200-1.300 ori a preţurilor produselor agroalimentare vândute de aceştia. Pentru cumpărarea unui tractor U-650 în anul 2001, de exemplu, erau necesare 90-100 tone de grâu faţă de aproximativ 50 tone în anul 1990. Degradarea pieţei agro-alimentare interne a infl uenţat negativ şi piaţa agro-alimentară externă a României, determinată într-o măsură însemnată şi de competitivitatea scăzută a produselor agricole, în special a celor vegetale. Potrivit datelor furnizate de Ministerul Agriculturii şi Dezvoltării Rurale, defi citul balanţei comerciale agroalimentare în anul 2005 a depăşit 1,34 miliarde euro, în creştere faţă de anul 2004 cu circa 25%. În anul 2005, România a exportat carne şi preparate din carne, însumând 34 mil. euro (FOB), în timp ce importul acestor produse s-a ridicat la circa 270 mil. euro, de aproximativ 8 ori mai mare; exportul de produse lactate a fost de 17 mil. euro, iar importul dublu; comparativ cu un export de circa 110 mil.



euro legume-fructe şi preparate, importul acestor produse a fost de circa 2,6 ori mai mare. Doar la exportul de animale vii s-a înregistrat un excedent - reprezentând 142 mil. Euro, faţă de un import de numai 35 mil euro. Ponderea exportului de produse agricole al României în exportul total al ţărilor membre ale UE (plus Turcia) a reprezentat în anul 2003 (potrivit datelor Eurostat 2005), 3,3%, faţă de o pondere a importului de 7,7%. În timp ce înainte de anul 1989 balanţa comercială agroalimentară a fost excedentară, după anul 1990 a devenit defi citară, în special în ultimii ani, ţara noastră devenind din exportatoare de produse agricole, importatoare - transformându-se, într-o mare măsură, în piaţă de desfacere pentru alte ţări. Defi cienţele care au avut loc în comerţul exterior, se datoresc (într-o anumită măsură) şi unor greşeli a factorilor cu atribuţii şi responsabilităţi, în politica promovată în acest domeniu. Datorită ambiguităţii prevederilor Legii Circulaţiei Bunurilor, promulgate la sfârşitul ultimului deceniu al secolului trecut, au avut loc o serie de fenomene speculative privind piaţa pământului. Ca urmare a ofertei mari din partea proprietarilor, o parte însemnată a terenurilor vândute în extravilan, a fost tranzacţionată (mai ales în primii ani şi în anumite zone ale ţării) la preţuri derizorii6 având loc o adevărată spoliere (în special a micilor proprietari), apariţia la sate a unui număr important de ţărani fără pământ (constituind noul proletariat) aproape concomitent cu crearea unui gen de exploataţii caracteristice trecutului istoric - latifundiile agricole de tip feudal, de peste 10 mii hectare.

10. Locul agriculturii în economia naţională şi în agricultura ţărilor europene

10.1 Aspectele negative menţionate, privind înzestrarea tehnică a agriculturii, utilizarea resurselor naturale agricole, evoluţia zootehniei, aplicarea principalelor măsuri agrotehnice şi zoo-veterinare, protecţia mediului înconjurător, folosirea resurselor umane, infl uenţa factorilor naturali, pe fondul unor relaţii agrare anacronice bazate, cu precădere, pe activitatea exploataţiilor agricole mici şi mijlocii, cu un grad accentuat de fărâmiţare, cu terenuri agricole parcelate excesiv (având în cea maimare parte o activitate economică închisă) şi cu o dotare tehnică predominant rudimentară etc. precum şi a unei politici agrare insufi cient fundamentată atât pe termen scurt şi mediu, cât mai ales pe termen lung, s-au refl ectat în nivelul, dinamica şi structura producţiei agricole, raportul dintre producţia agricolă vegetală şi producţia agricolă animală, crearea produsului intern brut al agriculturii, contribuţia acesteia la obţinerea produsului intern brut naţional, precum şi în ceea ce priveşte locul ocupat în agricultura ţărilor europene. După o scădere masivă în primii ani ai perioadei de tranziţie, producţia agricolă a avut o evoluţie anuală fl uctuantă, determinată de variaţiile însemnate ale producţiei vegetale, producţia animală a înregistrat un regres accentuat,



permanent, în întreaga perioadă, situându-se cu mult sub nivelul celei realizate în perioada premergătoare anului 1989. În perioada 1990-2000, producţia agricolă a scăzut drastic - în primii 4-5 ani, diminuându-se cu circa 20%. În anii care au urmat a avut loc o evoluţie oscilantă, creşteri mai însemnate consemnându-se doar în ultimii ani. În anul 2006 (potrivit datelor provizorii) produsul intern brut a înregistrat o creştere de doar circa 5% faţă de anul 1989 - ponderea în produsul intern brut naţional fi ind de aproximativ 8% comparativ cu 22% în anul 1990. Deşi agricultura ar fi trebuit să aibă un rol hotărâtor, în primul rând în aprovizionarea populaţiei cu produse agro-alimentare, contribuţia acesteia în întreaga perioadă de tranziţie a fost mai mult decât modestă, dacă se ţine seama că o bună parte din consumul alimentar al populaţiei a provenit din produsele importate în proporţie de circa 20-30%. Aceasta în condiţiile în care, potrivit calculelor unor specialişti efectuate în a doua jumătate a secolului XX (care sunt valabile şi în prezent) agricultura României dispune de resurse naturale agricole, care puse în valoare cu o efi cienţă sporită, ar putea asigura cerinţele anuale de consum pentru circa 50-60 milioane persoane - sau altfel exprimat de circa 3 ori mai mare decât populaţia actuală a României. Producţia principalelor produse agricole pe locuitor - în corelaţie directă cu mărimea suprafeţelor cultivate şi a efectivelor de animale şi îndeosebi a producţiilor obţinute, precum şi cu evoluţia populaţiei - se situează, în cea mai mare parte la un nivel scăzut, cu fl uctuaţii anuale importante (deşi la unele produse a avut loc o tendinţă de creştere).

Producţia principalelor produse agricole pe locuitor în anii 1989, 1990, 1995, 2000, 2005

Tabel 14

AnCereale boabeKg.

Grâuşi

SecarăKg.

PorumbKg.

FloareaSoarelui

Kg.

Sf. deZahărKg.

Cartofi Kg.

LegumeKg.

FructeKg.

CarneKg.

LapteLitri

OuăBuc.

1989 799 343 292 28 293 191 161 68 83 196 3041990 738 317 293 24 141 137 101 63 91 190 3471995 876 340 438 41 117 133 127 40 81 250 2452000 467 199 218 33 30 155 113 58 63 230 2552005 895 340 480 62 34 173 168 76 781) 280 338

Sursa: Anuarul statistic al României: 1990, 1996, 2006

În întreaga perioadă 1990-2005, producţia pe locuitor (media anuală)a fost de 250 kg. grâu-secară, 413 kg. porumb, 47 kg. fl oarea soarelui, 34 Kg sfeclă de zahăr, 153 kg. cartofi , 130 kg. legume, 61 kg. fructe, 78 kg. carne (greutate vie) 250 litri lapte de vacă, bivoliţă, oaie şi capră, 278 ouă comparativ cu media anuală a perioadei 1974-1989 în care producţia pe locuitor a reprezentat la grâu-secară 288 kg., porumb 498 Kg., fl oarea soarelui 37 kg., sfeclă de zahăr 275 kg., cartofi 218 Kg., carne 105 kg., lapte 227 litri şi 310 ouă.



10.2 Datorită utilizării cu o efi cienţă scăzută a condiţiilor favorabile pentru practicarea unei agriculturi cu un randament ridicat, România se situează pe ultimele locuri în cadrul ţărilor Uniunii Europene, datorită atât unor factori obiectivi dar mai ales subiectivi. Deşi parcul de tractoare agricole a crescut în perioada de tranziţie, prezintă totuşi un grad avansat de uzură, situându-se, totodată, cu mult sub dotarea existentă în celelalte ţări europene, în anul 2002 revenind 55,5 hectare teren arabil pe un tractor, comparativ cu 4,2 hectare Austria, 5,0 hectare Italia, 10,2 hectare Polonia, 11,5 hectare Regatul Unit, 12,5 hectare Germania, 14,5 hectare Spania, 14,6 hectare Franţa, 26,7 hectare Turcia. Populaţia ocupată în agricultură a cărei pondere (deşi a scăzut masiv în ultimii 5-6 ani reprezentând 31,9% în anul 2005) se situează, totuşi, cu mult peste nivelul celorlalte ţări europene: 0,9% Regatul Unit, 2,2 % Belgia, 2,4% Germania, 3,3% Olanda, 4,1% Franţa, 4,4% Italia, 4,5% Cehia, 5,7% Spania, 5,8% Ungaria, 10,7% Slovenia, 12,1% Federaţia Rusă, 12,6% Portugalia, 13,1% Austria, 13,4% Letonia, 14,7% Grecia, 18,4% Polonia, 25,9% Bulgaria7. Cu o participare slabă la lucrările agricole şi cu un randament foarte scăzut, productivitatea muncii (media anuală) a fost în anii 2002-2004 de doar 14 euro, faţă de 79 euro în ţările Uniunii Europene, respectiv de 5-6 ori mai mică. Potrivit unor calcule aproximative, o persoană care lucrează în agricultură asigură produsele necesare consumului uman doar pentru aproximativ 3-4 persoane, spre deosebire de ţările europene cu agricultură dezvoltată, unde un agricultor asigură produse agricole pentru 5-10 persoane. În acest context general, producţia medie la hectar la principalele culturi agricole din România se situează cu mult sub nivelul celor din ţările europene. Pe ansamblul ţărilor europene, producţia medie la hectar, depăşeşte de 2-6 ori producţia medie realizată în România (2 ori la cartofi , 2,1 ori la orz, 2,2 ori la ovăz, 2,5 ori la sfeclă de zahăr, 2,8 ori la porumb, de 3,1 ori la grâu, 5,1 ori la orez, 5,8 ori la rapiţă) potrivit datelor pentru anul 2005.

Producţia medie la hectar la principalele produse agricole vegetale, obţinută în anul 2005, comparativ cu ţările Uniunii Europene

Tabel 15100 Kg/ha Grâu Orz Porumb Ovăz Orez Cartofi Sf.de zahăr RapiţăŢări UE 59,2 42,4 81,2 30,5 65,8 286,5 584,3 27,8România 19,21) 20,12) 29,0 13,7 12,8 143,8 229,3 4,8

1)Grâu-secară; 2) orz-orzoaică

Sursa: Statistica Agricolă, Buletin trimestrial nr.4/2005, Eurostat

În ierarhia principalelor ţări europene (care au comunicat date) privind producţia pe locuitor la principalele produse agricole în anul 2004,



ţara noastră ocupă locul 2 porumb (12 ţări), 2 cartofi (15 ţări), 4 lână brută (14 ţări) 5 la grâu (din 15 ţări), 5 la struguri (12 ţări), ), 6 lapte de vacă şi bivoliţă (14 ţări), 10 carne în carcasă (12 ţări) şi ultimul loc la sfecla de zahăr (15 ţări). Potenţialul agriculturii perioadei actuale este ilustrat şi de contribuţia României în anul 2003 la producţia agricolă mondială - reprezentând 0,62% la cereale total 0,45% grâu, 1,50% porumb, 5,43% fl oarea soarelui, 0,12% soia, 1,77% struguri, , 1,27% cartofi , 0,66% fructe, 1,10% lapte de vacă, 0,79% lână brută, 0,54% ouă de găină, 0,49% legume, 0,43% carne (greutatea la carcasă a animalelor sacrifi cate), 0,33% sfeclă de zahăr, şi etc. (Adnotări 17)

11. Agricultura României sub incidenţa integrării în politica agricolă a Uniunii Europene. Consideraţii generale

După 17 ani de tranziţie şi pregătire pentru aderare la Uniunea Europeană, se poate afi rma că s-a realizat încheierea unei perioade îndelungate de practicare a unui sistem de agricultură cu o efi cienţă scăzută şi baza de pornire pe o nouă cale, de practicare şi dezvoltare a agriculturii cu o competitivitate ridicată, durabilă - integrarea deplină a agriculturii în Uniunea Europeană fi ind una din cele mai difi cile probleme cu care se va confrunta ţara noastră în etapa următoare. Obiectivul general al politicii de dezvoltare rurală durabilă îl constituie creşterea dinamismului economic al zonelor rurale, cu menţinerea dinamismului social, al unei agriculturi durabile şi asigurarea conservării şi îmbunătăţirii calităţii resurselor agricole naturale. Dezvoltarea agriculturii în primii ani după aderarea la Uniunea Europeană, vizează, în mod deosebit, potrivit obiectivelor cuprinse în „Planul National Strategic pentru Dezvoltare Rurală, 2007-2013” elaborat de Ministerul Agriculturii şi Dezvoltării Rurale, reducerea decalajelor însemnate, comparativ cu ţările europene, mai ales restructurarea şi utilizarea forţei de muncă, a resurselor agricole naturale, a fondurilor băneşti din resurse interne şi a celor acordate de către Uniunea Europeană, precum şi alte măsuri social-economice şi tehnico-organizatorice care se impun a fi întreprinse pentru efi cientizarea agriculturii, în ansamblul dezvoltării rurale durabile. Măsurile privind îmbunătăţirea substanţială a utilizării resurselor umane se referă, în principal, la creşterea gradului de ocupare a forţei de muncă din mediul rural, îndeosebi în agricultură (în condiţiile diminuării acesteia până la un nivel optim) şi a productivităţii muncii, concomitent cu luarea unor măsuri menite să asigure îmbunătăţirea califi cării forţei de muncă, în spiritul cerinţelor Politicii Agricole Comune, în primul rând a şefi lor fermelor; stimularea tineretului pentru stabilirea lui în mediul rural - cu prioritate în agricultură; crearea condiţiilor necesare pentru evitarea unor probleme umane şi sociale difi cile care se pot ivi în urma migraţiei populaţiei din zonele rurale



către cele urbane şi către alte ţări; luarea unor măsuri pentru dinamizarea pozitivă a zonelor rurale prin încurajarea dezvoltării unor activităţi economice agricole şi neagricole în vederea creării unor oportunităţi de angajare în mediul rural şi alte măsuri în funcţie de specifi cul şi priorităţile fi ecărei zone. Un obiectiv important prevăzut în Planul Naţional Strategic se referă la utilizarea raţională a terenurilor agricole concomitent cu creşterea calităţii solului. Pentru eliminarea infl uenţei distructive a factorilor perturbatori privind nivelul şi mai ales calitatea producţiei agricole (modifi carea peisajului reprezentând primul indicator al deteriorării mediului înconjurător) sunt prevăzute o serie de măsuri atât economico-sociale şi tehnico-organizatorice cât şi sursele potenţiale pentru obţinerea unor însemnate fonduri băneşti, din surse interne şi externe. Pe măsură ce România se îndreaptă spre piaţa Uniunii Europene, accentul pus în trecut pe creşterea producţiei agricole va fi înlocuit cu cel privind obţinerea mai ales a unei producţii competitive. În acest sens, pe lângă continuarea aplicării programelor „Sapard” şi „Fermierul” care s-au dovedit benefi ce (deşi nu s-au aplicat pe măsura fondurilor băneşti prevăzute) în special pentru agricultura de sub şi semi-subzistenţă, vor fi elaborate şi alte programe menite să vină în sprijinul, cu precădere a fermelor care practică o agricultură comercială (de piaţă), urmând a fi înfi inţate Case de Credit Rurale în toate localităţile din mediul rural. Se va acţiona, în continuare, pentru fi nalizarea Cadastrului funciar şi comasarea parcelelor de teren, liberalizându-se, astfel, piaţa pământului în vederea grăbirii concentrării terenurilor agricole şi înfi inţarea fermelor pe baza cerinţelor pieţei. Această acţiune va fi armonizată cu măsurile prevăzute în Planul Naţional de Dezvoltare Rurală privind transformarea fermelor de semi-subzistenţă în ferme familiale a căror producţie agricolă va fi destinată în cea mai mare parte pieţei. Sunt prevăzute, totodată, măsuri pentru modernizarea reţelelor primare de irigaţii şi organizarea asociativă a fermierilor pentru buna lor funcţionare în special în zonele cu potenţial ridicat pentru producţia agricolă vegetală - aceste măsuri fi ind menite să contribuie la gruparea suprafeţelor şi creşterea efi cienţei economice a funcţionării acestor reţele. În condiţiile intensifi cării încălzirii globale se impune elaborarea unui program privind modifi cările genetice (pentru contracararea infl uenţei negative de mari proporţii a acestui fenomen) care să vizeze crearea unor soiuri de seminţe, material săditor pentru viti-pomicultură şi adaptarea culturilor agricole noilor cerinţe, crearea (adaptarea) raselor tuturor speciilor de animale însoţite de măsuri tehnico-organizatorice de cultivare a terenurilor agricole, creşterii şi furajării animalelor etc. În vederea îmbunătăţirii competitivităţii activităţii fermelor agricole



de semi-subzistenţă şi a fermelor agricole comerciale, s-a prevăzut acordarea unui sprijin fi nanciar pentru formarea şi mai ales dezvoltarea capitalului, menit să asigure nu numai progresul tehnic şi introducerea unor standarde de igienă şi securitate a muncii ci şi reducerea costurilor de producţie. Pentru fermele mici, s-a prevăzut acordarea unor rate de sprijin fi nanciar şi plafoane reduse, acordarea pentru fermele mari, a unor rate mai mici şi plafoane mai mari, iar pentru fermele de semi-subzistenţă, care se pot dezvolta şi deveni ferme familiale de tip ,,full-time” (program normal de lucru) va fi disponibil un fond de sprijin fi nanciar pentru acordarea unor premii fermelor de semi-subzistenţă, consultanţă profesională, investiţii fi nanţate până la 100% din surse publice şi calitatea de membru privilegiat în rândul producătorilor agricoli. În perioada 2007-2013 vor fi sprijinite sub diferite forme (consiliere familială socio-economică, consultanţă agronomică, acţiuni de cooperare, sprijin pentru obţinerea unor venituri şi efectuarea unor plăţi etc.), 2-3 milioane ferme de subzistenţă, care deţin circa un milion hectare teren agricol utilizat, aproximativ 100 mii ferme de semi-subzistenţă având 500 mii hectare, 25 mii ferme cu personalitate juridică posesoare a 700 mii hectare. În Planul Naţional Strategic de Dezvoltare Rurală sunt prevăzute şi alte măsuri menite să asigure dezvoltarea şi modernizarea fermelor agricole, creşterea performanţelor economice şi viabilitatea acestora, îmbunătăţirea calităţii vieţii în zonele rurale şi diversifi carea economiei rurale. Un loc important în cadrul măsurilor pentru creşterea efi cienţei şi compatibilităţii producţiei agricole îl ocupă revigorarea cercetării ştiinţifi ce. În acest scop Ministerul Agriculturii şi Resurselor Rurale a întocmit un Program de fi nanţare de peste 100 milioane lei în perioada 2006-2010, vizând întocmirea a 85 proiecte de cercetare (în contextul Politicii Agricole Comune) privind managementul durabil a resurselor de sol, tehnologii de creşterea animalelor, agricultură ecologică, dezvoltarea zonelor nefavorizate etc. Pentru realizarea acestui obiectiv, în Planul Naţional pentru Dezvoltare Ru rală supus aprobării Comisiei Europene s-a prevăzut alocarea de către Uniunea Euro peană în perioada 2007-2013 a circa 8 miliarde euro, din Fondul European Agricol pentru Dezvoltare Rurală (FEADR), pentru creşterea competitivităţii agri cole şi forestiere, managementului agricol şi de mediu, îmbunătăţirea calităţii vieţii şi diversifi carea activităţilor economice în mediul rural, care vor contribui la transformarea radicală a satului românesc, apropiindu-l de standardele Uniunii Europene.

*** Prezentarea sumară a principalelor coordonate privind evoluţia agriculturii României în perioada tranziţiei şi aderării la Uniunea Europeană, precum şi compatibilizarea cu celelalte ţări membre, relevă cu pregnanţă decalajele mari faţă de agricultura acestor ţări şi, totodată, efortul deosebit pe



care România va trebui să-l depună în perioada integrării, pentru recuperarea acestor decalaje într-o perioadă cât mai scurtă şi încadrarea deplină în sistemul comunitar - integrarea însemnând marea provocare, care marchează nu numai un nou început, ci, mai ales, revenirea ţării noastre la sistemul social - economic, istoric, al Europei.

Note 1. În Banat, în zona colonizată cu şvabi, au fost efectuate lucrări de drenare şi asanare a terenurilor începând încă din anul 1700 - imediat după venirea lor - în vederea eliminării excesului de apă. Preocupările pentru protecţia mediului înconjurător, pentru stoparea folosirii abuzive a resurselor agricole naturale, au stârnit interesul unor oameni de ştiinţă încă din prima jumătate a secolului XIX, printre ei numărându-se şi academicianul Ion Ionescu de la Brad, (agronom, economist şi statistician) care a şi înfi inţat o fermă agricolă model în vederea obţinerii unor producţii agricole sporite în condiţiile păstrării şi creşterii fertilităţii solului şi protecţiei mediului înconjurător - fi ind, de fapt, prima exploataţie care a practicat agricultura ecologică De asemenea, au existat preocupări privind înfi inţarea unor perdele forestiere de protecţie, în principal, pentru fi xarea nisipurilor mişcătoare din Oltenia şi o parte din Muntenia, la începutul anilor 1880 fi ind realizate primele perdele de protecţie în judeţul Ialomiţa, precum şi unele lucrări de amenajări pentru irigaţii în judeţele Timiş, Arad, Brăila etc. 2. Experienţa mondială a demonstrat că un centimetru de sol se poate reface după : 12 ani în condiţii ideale de gestionare a terenurilor; 40 ani în condiţiile unui sistem raţional de agricultură; 200-300 ani în condiţii de solidifi care pe rocă. În faţa acestui pericol deosebit, generat de încălzirea globală, epuizarea stratului de ozon, depunerilor acide la suprafaţa solului, defrişarea masivă a pădurilor, reducerea diversităţii biologice etc. la 22 aprilie 1970 a fost decretată în SUA Ziua Pământului care s-a transformat treptat într-o manifestare de mare amploare pentru protecţia pământului şi mediului înconjurător, care în 1990 cuprindea deja 140 de ţări. În 1997, întâlnirea de la Kyoto - Japonia la care au participat aproape 160 de ţări, s-a soldat cu adoptarea ”Protocolului de la Kyoto” semnat şi de România privind măsurile ce se vor întreprinde pentru protecţia pământului a mediului înconjurător, în special reducerea emisiilor de gaze cu efect de seră până în anul 2012 cu 8% faţă de anul 1989. 3. În ţara noastră, cele mai periclitate zone sunt cele din Banat, Dobrogea, o parte din Muntenia şi mai ales din Oltenia - unde deşertifi carea afl ată într-o fază avansată - a cuprins aproximativ 700 mii hectare teren agricol. Deja circa 100 mii hectare au fost transformate în soluri nisipoase, aride, care vor putea fi refăcute în cel puţin 20 de ani, în condiţiile alocării unui volum însemnat de investiţii pentru efectuarea lucrărilor de îmbunătăţiri funciare ce se impun. Potrivit acestui studiu, dereglările apărute la nivelul climei şi solului vor duce la modifi cări negative majore asupra dimensiunii şi structurii culturilor agricole. Peste circa 20-25 de ani se va obţine o producţie de porumb cu aproximativ 40-50% mai mică decât în prezent, această cultură urmând a se extinde în zonele atipice din nord, în special în Germania şi Polonia, care cultivă acum suprafeţe infi me cu porumb. 4. În anul 2006 au fost înscrişi la Ministerul Agriculturii, Pădurilor şi Dezvoltării Rurale circa 3,5 mii operatori (agricultori - producători şi comercianţi) aceştia deţinând fi şe de înregistrare care le conferă dreptul de obţinere a unor subvenţii directe, precum şi pentru accesarea sprijinului destinat agriculturii ecologice, potrivit Planului Naţional Strategic de Dezvoltare Rurală în perioada 2007-2013



5. Foarfecele preţurilor reprezintă - potrivit unei accepţiuni generale - raportul dintre indicele preţului produselor agricole vândute de către producătorii agricoli şi indicele produselor industriale cumpărate într-o anumită perioadă de timp. 6. Preţul pământului de circa 400-700 USD/ha se situează cu mult sub nivelul celui din alte ţări europene: 8.100 USD în Franţa, 4.500-6.000 Anglia, 1.800-3.500 Spania, 2.700 Italia, 6.000 Polonia, 2.500-2.700 USD/ha Ucraina etc. În aceste condiţii, a apărut şi a luat amploare fenomenul cumpărării terenurilor de către străini, în special în vestul şi sud-vestul ţării (unde o pare din trerenurile agricole de cea mai bună calitate au fost cumpărate de cetăţeni italieni, germani, olandezi, unguri etc.) şi în sudul ţării de către arabi. Suprafaţa cumpărată de către cetăţenii străini se estimează la peste 2 milioane hectare (mai mult de o cincime din terenul arabil al ţării), înregistrându-se un ritm rapid de extindere şi în alte zone. 7. La interpretarea acestor date trebuie avut în vedere că majoritatea ţărilor occidentale folosesc într-o proporţie însemnată forţa de muncă sezonieră, provenită, în principal, din ţările Europei Centrale, Africa şi Asia. 8. La începutul secolului XX, România se situa pe primele 4-5 locuri pe plan mondial privind producţia medie la hectar de cereale-boabe, în special la grâu şi porumb, pe locul 2 pe plan mondial (după Argentina) cu un export de aproximativ 1,2 - 1,4 hectolitri pe locuitor faţă de 0,8 - 0,9 hectolitri SUA - ţara noastră fi ind considerată grânarul principal al Europei până la declanşarea celui de-al doilea război mondial.

Bibliografi e selectivă - Anuarul Statistic al României 1904-2006 - Economia mondială în cifre 2005 - Enciclopedia României vol. 3 - Institutul Naţional de Cercetări Economice: Dezvoltarea economică a României, vol. I 2003, vol II. 2005 - Planul naţional strategic pentru dezvoltarea rurală 2007-2013 - Ministerul Agriculturii Pădurilor şi Dezvoltării Rurale - Virgil Madgearu. Evoluţia agriculturii româneşti după războiul mondial, Bucureşti, 1940 - Mircea Bulgaru, Dreptul de a mânca, Ed. Economică, Bucurerşti, 1996 - Letiţia Zahiu, Agricultua Uniunii Europene sub impactul politicii agrare comune, Ed. Ceres, Bucureşti, 2006 - Costin Murgescu, Reforma agrară din 1945, Ed. Academiei României, 1956 - Cunoaşte România, Colectiv autori - Ed. Economică 2004 - Dinu Gavrilescu, Daniela Giurea - coordonatori, Economie agroalimentară, Ed. Biotera, Bucureşti - Ion Dona - Economia rurală, Ed. Economică, Bucureşti, 2000 - Documente cu privire la politica agrară a Partidului Muncitoresc Român, Ed. Politică 1965 - Agricultura socialistă a României, Ed. Politică, 1983 - Ion Dona - Economia rurală, Ed. Economică, Bucureşti, 2000



Modifi carea dobânzii. Gestiunea riscului ratei dobânzii Ec. drd. Marian SFETCU

Introducere

Modifi cările neaşteptate ale ratelor dobânzii pot determina schimbări semnifi cative în profi tabilitatea băncii şi în valoarea de piaţă a capitalului său. Depinzând de caracteristicile fl uxului de numerar al activelor şi pasivelor băncii, modifi cările ratei dobânzii pot creşte sau scădea venitul net din dobânda şi valoarea de piaţă a activelor şi pasivelor. Dacă ratele dobânzii cresc peste nivelul aşteptat, cheltuielile cu dobânda aferente depozitelor vor creşte mai mult decât venitul din dobânda aferentă activelor în aşa fel încât venitul net din dobândă şi valoarea băncii scad. Dacă ratele dobânzii scad sub nivelul aşteptat, diferenţa dintre venitul din dobândă şi cheltuielile cu dobânda va fi mai mare şi valoarea băncii va creşte corespunzător.

Obiectivele gestiunii riscului de variaţie a dobânzii

Gestionarea riscului ratei dobânzii presupune stabilirea unor sarcini fi nanciare specifi ce pentru venitul net din dobânda şi valoarea de piaţă a capitalului, măsurarea expunerii băncii la risc şi adoptarea de strategii pentru atingerea obiectivelor propuse. Gestiunea marjei dobânzii bancare devine obiectiv de gestiune a riscului deşi, prin natura sa, marja dobânzii bancare este un indicator de rentabilitate. Marja dobânzii este principalul indicator de rentabilitate pentru intermediarii fi nanciari, refl ectând raportul dintre veniturile obţinute din dobânzi şi cheltuielile făcute cu plata dobânzii. Sunt utilizaţi trei indicatori ai marjei dobânzii: Marja absolută, Marja procentuală brută şi Marja procentuală netă. Marja absolută a dobânzii. Metoda de calcul:MA = SUMA VENITURILOR DIN DOBANZI – SUMA CHELTUIELILOR CU

PLATA DOBANZILOR Marja absolută exprimă capacitatea băncii de a-şi acoperi cheltuielile. O marjă adecvată a dobânzii bancare este cea sufi cientă pentru a susţine sarcina

Statistică bancară


bancară (diferenţa dintre alte cheltuieli bancare şi alte venituri bancare) şi a obţine un profi t satisfăcător (în concordanţă cu obiectivele strategice stabilite). Marja procentuală brută a dobânzii bancare se stabileşte în mod relativ prin raportarea marjei absolute a dobânzii la suma activelor investite (de la care se încasează dobânzi). Marja procentuală netă a dobânzii bancare reprezinta diferenţa în tre nivelul mediu al ratei dobânzii percepute şi nivelul mediu al ratei dobânzii boni-fi cate.

Factorii care infl uenţează sensibilitatea băncii la variaţia ratei dobânzii pe piaţă

Sensibilitatea băncii la variaţia dobânzii pe piaţă este infl uenţată de variaţia marjei dobânzii bancare în funcţie de variaţia dobânzii pe piaţă ca urmare a acţiunii unor factori specifi ci. Factorii sunt endogeni şi exogeni. Factorii endogeni sunt importanţi pentru gestiunea riscului de pe piaţă; ei pot fi gestionaţi şi, acţionându-se asupra lor, se poate minimiza expunerea la risc (sensibilitatea băncii). Principalii factori endogeni: structura activelor şi pasivelor bancare, calitatea şi eşalonarea scadenţelor creditelor, scadenţa fondurilor atrase. Factorii exogeni sunt determinaţi de evoluţia condiţiilor economice generale care se refl ectă în nivelul ratelor dobânzii pe piaţă; ei nu pot fi controlaţi sau infl uenţaţi de bancă dar pot fi anticipaţi cu destulă precizie, mai ales pe termen scurt, deoarece aceşti factori depind de fazele ciclului economic. Factorii care infl uenţează sensibilitatea: - Mărimea cuponului. La titlurile cu aceleaşi caracteristici, titlul ca rac-terizat de cuponul cel mai mic este mai sensibil la variaţiile ratei dobânzii; - Supracotarea sau subcotarea titlurilor. Titlurile care cotează sub valoarea de rambursare sunt mai sensibile la variaţiile ratei dobânzii decât cele care cotează peste aceasta; - Maturitatea. Sensibilitatea titlurilor la variaţiile ratei dobânzii, creşte direct proporţional cu maturitatea; - Sensul variaţiei ratei dobânzii. Creşterea ratei dobânzii, are un efect mai redus asupra preţului unei obligaţiuni decât o reducere a ratei de aceeaşi amplitudine.

Indicatorii sensibilităţii băncii la variaţia ratei dobânzii

Riscul de variaţie a ratei dobânzii îşi are originea în existenţa activelor şi pasivelor cu dobânzi fi xe care diferă ca scadenţă şi condiţii de renumerare. El poate fi generat şi de deţinerea de active/pasive cu dobânzi variabile, atunci când fi e au perioade de reevaluare foarte mari, fi e au baze de indexare diferite. Al doilea aspect este ignorat în gestiunea riscului de rată



a dobânzii pentru că dă naştere la expuneri sensibil mai mici decât în cazul instrumentelor cu dobânzi fi xe. Determinarea indicatorilor globali de risc are la bază gruparea elementelor de activ/pasiv în funcţie de sensibilitatea veniturilor/cheltuielilor implicate la variaţia ratei dobânzii. Elementele sensibile sunt acelea pentru care fl uxul de venituri/cheltuieli corespunzător activului/pasivului se modifi că în acelaşi sens şi cu aceeaşi amplitudine ca şi ratele dobânzii pe termen scurt. Activele sensibile includ instrumente de credit cu dobânzi variabile (titlurile şi creditele). Pasivele sensibile cuprind depozitele cu dobânzi variabile şi împrumuturile, atât cele de pe piaţă cât şi cele de la banca centrală. Capitalul este insensibil la variaţia dobânzii pe piaţă. Toate aceste elemente sunt măsurate la valoarea lor contabilă şi, drept urmare, indicatorii refl ectă starea la un moment dat. Principalii indicatori ai riscului de variaţie a ratei dobânzii: Ecartul (gap-ul) şi Indicele de sensibilitate. Ecartul (gap-ul) se calculează ca diferenţa dintre activele şi pasivele sensibile la un moment dat. Indicele de sensibilitate rezultă din raportarea aceloraşi două elemente. Folosind indicatorii primari, strategia băncii în domeniul riscului de variaţie a dobânzii pe piaţă se prezintă sub forma: ecartul nul sau, echivalent; indicele egal cu 1.

Efectele modifi cării dobânzii de pe piaţă

Prin separarea elementelor sensibile de activ/pasiv, respectiv prin izolarea activelor/pasivelor cu dobânzi fi xe se poate determina poziţia băncii şi se pot prezenta efectele modifi cării dobânzii de pe piaţă asupra marjei dobânzii bancare. Faţă de riscul de variaţie a ratei dobânzii pe piaţă, poziţia băncii la un moment dat poate fi : lungă, scurtă sau neutră. Poziţia băncii se calculează ca diferenţă între activele şi pasivele cu dobânzi fi xe. O bancă se afl ă în poziţie scurtă dacă deţine mai puţine active cu dobânzi fi xe decât pasivele din aceeaşi categorie. Poziţia scurtă va fi favorabilă atunci când pe piaţă ratele sunt în creştere, deoarece pasivele sunt blocate la nivelul actual (relativ scăzut) al ratelor dobânzii iar activele sunt libere să profi te de creşterea (generală) a nivelului ratelor dobânzii pe piaţă. Banca se afl ă în poziţie lungă atunci când activele cu dobânzi fi xe sunt mai mari decât pasivele cu dobânzi fi xe. Din punct de vedere al rentabilităţii poziţia lungă este favorabilă în perioadele de scădere a ratelor dobânzii. Riscul de variaţie adversă apare în ambele situaţii: la poziţia scurtă



dacă scad ratele pe piaţă, şi la poziţia lungă atunci când, contrar aşteptărilor pentru care s-a constituit această structură ratele dobânzii cresc. Poziţia neutră este ideală din punct de vedere al riscului de variaţie a ratei dobânzii dar nu imunizează banca şi o împiedică să speculeze în favoarea ei variaţia dobânzii. Pentru a gestiona riscul de variaţie a ratei dobânzii pe piaţă respectiv pentru a adopta o strategie împotriva acestui risc se folosesc două metode: Metoda gap şi Metoda duratei.

Modelul GAP

Modelul GAP se axează pe gestionarea venitului net din dobândă al unei bănci. Obiectivul analizei GAP este de a stabiliza sau îmbunătăţii venitul net din dobândă. Riscul ratei dobânzii este măsurat prin calcularea gap-urilor pentru diferite intervale de timp (pe baza posturilor din bilanţ). Valorile GAP sunt utilizate în analiza modifi cărilor ce apar în venitul net din dobânzi ca urmare a schimbării ratelor de dobândă. Analiza GAP presupune patru etape: - determinarea activelor şi pasivelor sensibile la rata dobânzii (a căror rată poate înregistra modifi cări periodice); - gruparea activelor şi pasivelor băncii în funcţie de scadenţa lor sau de perioadele de timp în care se întrevăd modifi cări ale ratei dobânzii; - calcularea gap-urilor pentru fi ecare perioadă de timp ca diferenţă între active şi pasive sensibile la rata dobânzii; GAP = active sensibile la dobândă – pasive sensibile la dobândă - interpretarea directă sau cu ajutorul unei analize de sensibilitate a gap-ului obţinut. GAP-ul obţinut poate fi utilizat fi e pentru folosirea valorii venitului net din dobândă chiar şi în condiţiile schimbării ratelor de dobândă, fi e pentru modifi carea în scop speculativ a gap-ului pentru obţinerea unei creşteri a venitului net din dobândă. Stabilirea venitului net din dobândă prin hedging (ocuparea unei poziţii sau implementarea unei tranzacţii cu scopul de a reduce riscul total asociat unei poziţii existente) presupune reducerea fl uctuaţiei venitului net din dobândă fi e prin ajustarea directă a valorii activelor şi pasivelor sensibile la rata dobânzii, fi e prin ocuparea unei poziţii în afara bilanţului, ceea ce presupune utilizarea instrumentelor forwards, futures, contracte de opţiune şi swaps. Factorii principali care infl uenţează nivelul venitului din dobânzii: Modifi cările nivelurilor ratelor de dobândă; Ratele fl uctuante de dobândă pot să crească, să scadă sau să nu afecteze venitul net din dobândă al băncii, aceasta depinzând de structura portofoliului,



senzitivitatea la ratele de dobândă şi de valoarea GAP. Valoarea negativă a gap-ului indică faptul că banca are mai multe pasive decât active sensibile la schimbările ratei dobânzii. În aceste condiţii, când ratele dobânzii cresc în intervalul de timp considerat, cheltuielile cu dobânzile cresc mai mult decât veniturile din dobânzi, deoarece sunt reevaluate mai multe pasive, ceea ce determină o scădere a venitului net din dobândă, corespunzătoare unei scăderi a spread-ului dintre câştigul mediu din active purtătoare de dobândă şi costul mediu al pasivelor purtătoare de dobândă (Spread = rata câştigului obţinut-costul fondurilor). Când ratele de dobândă scad în intervalul de timp considerat, sunt reevaluate la dobânzi mai scăzute mai mult pasivele decât activele, spread-ul mediu devine mai mare, iar venitul net din dobândă creşte. O valoare pozitivă a gap-ului indică faptul că banca are mai multe active decât pasive sensibile la schimbările ratei dobânzii. În acest caz, când ratele de dobândă cresc pe termen scurt, venitul din dobândă creşte mai mult decât cheltuielile cu dobânda deoarece sunt reevaluate mai multe active. Spread-ul şi venitul mediu din dobândă cresc. O valoare egală cu zero a gap-ului indică faptul că banca are un volum egal de active şi pasive sensibile la modifi cările ratei de dobândă şi în acest caz modifi cările egale a ratelor dobânzii nu infl uenţează venitul net din dobândă, deoarece schimbările în venitul din dobândă sunt egale cu schimbările în cheltuielile cu dobânda. Modifi cări în relaţia dintre veniturile din dobândă şi cheltuielile cu dobânda; Venitul net din dobândă poate fi diferit de venitul aşteptat ca urmare a modifi cărilor în valoarea spread-ului (diferenţa între rata medie a dobânzii active – cea a dobânzii pasive). Spread-ul poate fi infl uenţat de modifi cări inegale în nivelul diferitelor rate de dobândă, creşterea sau scăderea primelor de risc şi modifi cările nesincronizate în ratele de bază ale activelor şi pasivelor purtătoare de dobândă variabilă. Venitul net din dobândă variază în acelaşi sens cu spread-ul astfel încât dacă spread-ul creşte şi venitul din dobândă creşte şi invers, dacă spread-ul scade şi venitul net din dobândă scade. Modifi cări în volumul activelor şi pasivelor purtătoare de dobândă; Venitul net din dobândă se modifi că direct proporţional cu modifi cările în volumul activelor şi pasivelor sensibile la rata dobânzii, indiferent de nivelul ratei dobânzii, atunci când spread-ul rămâne nemodifi cat. Modifi cări în structura portofoliului. Venitul net din dobândă poate fi infl uenţat de orice modifi care în structura portofoliului, cum ar fi : - creşterea ratei de senzitivitate a activelor prin evaluarea unui



volum mai mare de credite purtătoare de dobândă variabile sau prin scurtarea scadenţelor hârtiilor de valoare pentru investiţii; - scăderea ratei de senzitivitate a pasivelor prin înlocuirea certifi catelor de depozit pe termen lung cu fonduri federale cumpărate overnight. Aceste tranzacţii modifi că gap-ul, cât şi poziţia de risc a ratei dobânzii pentru banca respectivă. Evaluarea riscului ratei dobânzii cu ajutorul analizei GAP presupune gestionarea permanentă a activelor şi pasivelor în ceea ce priveşte structura, volumul, scadenţa şi modifi cările în rata dobânzii pentru intervale de timp foarte scurt. Controlul poziţiei de risc a unei bănci şi a schimbărilor potenţiale ce pot interveni în venitul său net din dobândă se poate realiza cu ajutorul analizei ratei senzitivităţii. În cadrul acestei analize activele şi pasivele băncii se împart în funcţie de senzitivitatea lor la modifi cările ratei dobânzii în grupe de perioade de timp determinate din intervalul unui an; gap-urile calculate la perioade de timp stabilite arată periodicitatea obţinerii unor potenţiale venituri datorită modifi cărilor în rata dobânzii. Pentru întreaga perioadă analizată se calculează un gap cumulativ care măsoară riscul total al ratei dobânzii. Analiza ratei senzitivităţii, oferind imaginea riscului ratei dobânzii la un moment dat, se poate utiliza fi e pentru evaluarea impactului unor schimbări anterioare în ratele de dobândă, volumul activelor, structura portofoliului sau a venitului net din dobândă, fi e ca mijloc de previzionare a urmărilor unor schimbări viitoare. Venitul net din dobândă este infl uenţat atât de factori controlabili cum sunt modifi cările de volum şi compoziţia activelor şi pasivelor, cât şi de factori ce nu pot fi controlaţi cum sunt modifi cările ratei dobânzii. Pentru determinarea modifi cărilor cauzate de factorii ce nu pot fi controlaţi se utilizează şi analiza schimbărilor în performanţă. Examinând diferenţele dintre valorile în evoluţie ale bilanţului, între două perioade de timp, în ceea ce priveşte categoriile de conturi, dobânda medie activă, dobânda medie pasivă, se poate determina partea din fl uctuaţia venitului net din dobânda care e infl uenţată direct de acţiunile controlabile ale conducerii unei bănci. Analiza GAP poate fi utilizată şi pentru verifi carea exactităţii previziunilor privind efectele ratei dobânzii. Având în vedere activele şi pasivele reevaluabile la diferite nivele de dobândă, gap-ul aferent, venituri şi cheltuieli din dobânzi, se poate calcula pragul de rentabilitate al câştigului necesar din dobândă, după modifi carea ratelor de dobândă sau a volumului portofoliului. Mărimile gap măsoară numai cu aproximaţie riscul real al ratei dobânzii deoarece nu pot recunoaşte diferenţele de timp în fl uctuaţiile de numerar din active şi pasive existente în chiar această grupă de scadenţă.



Mărimile gap indică riscul general al ratei dobânzii. Mărimea gap cumulativ arată cât de mare este riscul pe care şi-l asumă banca în ceea ce priveşte ratele de dobândă. DVN dobândă = GAP CUMULATIV x Dobândă DVNdob = modifi carea prevăzută în venitul net din dobândă GAP = gap cumulativ pentru întreg intervalul de timp Dob = modifi carea permanentă prevăzută a nivelului ratelor de dobândă. Dacă în timpul perioadei GAP se întrevede o creştere a ratelor de dobândă, un gap cumulativ pozitiv conduce la o creştere a venitului net din dobândă. Dacă se întrevede o scădere a ratelor de dobândă, un gap cumulativ negativ va conduce la o scădere a venitului net din dobândă. Mărimea gap arată mărimea riscului asumat. Dacă băncile vor să câştige mai mult, peste media profi turilor, ele trebuie să-şi asume riscuri mai mari de medie. Riscul ratei dobânzii se poate reduce prin obţinerea unui gap egal cu zero. Este necesar să se parcurgă următoarele etape: - calcularea periodică a gap-urilor pentru intervale de timp scurte; - potrivirea fi nanţării pentru active reevaluate cu pasive reevaluate, astfel încât periodic gap-urile să se apropie de zero; - potrivirea fi nanţării activelor pe termen lung cu pasive nepurtătoare de dobânzi; - folosirea tranzacţiilor în afara bilanţului, cum sunt: swaps-urile şi contracte futures, pentru a constitui garanţii sintetice şi a se utiliza apoi hedging-ul. În evaluarea riscului ratei dobânzii se poate folosi şi indicatorul gap sub forma de raport. Formula de calcul utilizată:

RAPORTUL GAP =active sensibile la modifi carea ratei de dobândăpasive sensibile la modifi carea ratei de dobândă

Când gap-ul este pozitiv, raportul gap este mai mare ca 1 Când gap-ul este negativ, raportul gap este mai mic ca 1

Modelul DURATEI

Analiza DURATEI este folosită în completarea analizei GAP şi oferă informaţii suplimentare, mai cuprinzătoare asupra riscului ratei dobânzii. Modifi cările în valoarea activelor legate de modifi cările în valoare pasivelor determină modifi cări în valoare de piaţă a capitalului. Analiza gap-ului de durată poate fi considerată o alternativă sau o extensie a politicilor gap.



Modelul gap-ului de durată (DGAP) se axează pe gestionarea venitului din dobândă sau a valorii de piaţă a capitalului acţionarilor, prin luarea în considerare a timpului tuturor fl uxurilor individuale de numerar. În analiza duratei riscul total al ratei dobânzii asumat de bancă este indicat prin compararea duratei ponderate a activelor cu durata ponderată a pasivelor. Modelul gap-ului de durată rezultat poate fi ajustat în scopul stabilizării sau acceptării riscului ratei dobânzii. Analiza DURATEI certifi că faptul că riscul ratei dobânzii creşte când intervalul de timp al intrării fl uxului de numerar diferă de intervalul de timp al ieşirilor fl uxului de numerar. Spre deosebire de analiza tradiţională a gap-ului care compară aproximativ fl uxul de numerar din active şi pasive prin structurarea acestora în grupe de scadenţă pe termen scurt, analiza duratei stabilizează portofolii de active şi pasive care schimbă în mod egal în valoare atunci când se modifi că ratele de dobândă. Aceste portofolii cuprind toate activele şi toate pasivele. La nivelul unei bănci este important să se cunoască expunerea totală la risc a tuturor activelor şi pasivelor. Orice diferenţă în timp a fl uxului de numerar generate de active şi pasive se refl ectă în durate medii. Analiza gap-ului de durată necesită ca banca să specifi ce un obiectiv al performanţei sale, cum este valoarea de piaţă a capitalului şi să gestioneze diferenţa dintre durata medie a activelor totale şi durata medie a pasivelor totale. Fiecare durată medie se obţine prin însumarea produselor dintre duratele instrumentelor individuale şi valorile lor pe piaţă. Fiecare proporţie este egală cu raportul dintre valoarea de piaţă a activului sau pasivului şi valoarea de piaţă a activelor sau pasivelor totale, după caz. Valoarea de piaţă a capitalului nu este inclus în calcul. Riscul ratei dobânzii este evidenţiat de nepotrivirea între duratele medii ale activelor şi cele ale pasivelor. Folosind valoarea de piaţă a capitalului ca obiectiv al performanţei sale, banca îşi poate gestiona poziţia de risc folosind metoda DGAP. Metoda de calcul: DGAP = DA – u x DP DA = durata compusă a activelor măsurată prin suma produselor dintre durata fi ecărui activ şi proporţia sa în valoarea de piaţă a activelor totale; DP = durata compusă a pasivelor măsurată prin suma produselor dintre durata fi ecărui pasiv şi proporţia sa în valoarea de piaţă a pasivelor totale; u = raportul total pasive/total active. Când DGAP este pozitivă, valoarea de piaţă a capitalului scade (când cresc ratele de dobândă) şi creşte (când ratele de dobândă scad). Când DGAP este negativă valoarea de piaţă a capitalului creşte (când



ratele de dobândă cresc) şi scade (când ratele de dobândă scad). Când DGAP este zero se afi rmaă că banca are un portofoliu „imun” la modifi cările ratei dobânzii. Cu cât este mai mare valoarea absolută a DGAP, cu atât este mai mare riscul dobânzii. Măsurile gap-ului de durată se pot folosi şi la aproximarea unei schimbări aşteptate în valoarea de piaţă a capitalului pentru o modifi care dată a ratelor dobânzii. Formula de calcul utilizată:

D valoarea de piaţă a capitalului active totale

= - DGAP Di

i = rata de dobândă Pentru a determina un portofoliu „imun” la modifi cările ratei dobânzii, DPAP trebuie să fi e egal cu zero. În acest scop, ca obiectiv strategic în afară de valoarea de piaţă a capitalului, se poate alege şi stabilizarea valorii contabile a venitului net din dobândă. Pentru un interval de un an se poate aplica urmatoarea formulă de calcul: DGAP = MVRSA (1-DRSA) – MVRSP (1-DRSP) MVRSA = Valoarea de piaţă cumulativă a activelor sensibile la modifi cările ratei dobânzii; MVRSP = Valoarea de piaţă cumulativă a pasivelor sensibile la modifi cările ratei dobânzii; DRSA = Durata compusă a activelor sensibile la rata dobânzii, egală cu suma dintre durata fi ecărui activ şi porţiunea corespunzătoare din valoarea de piaţă a activelor totale; DRSA = durata compusă a pasivelor sensibile la rata dobânzii, egală cu suma dintre durata fi ecărui pasiv şi porţiunea corespunzătoare din valoarea de piaţă a pasivelor totale; Dacă DGAP este pozitivă, venitul net din dobândă scade (când ratele dobânzii scad) şi va creşte (când ratele dobânzii cresc). Dacă DGAP este negativă, relaţia este inversă. Numai atunci când DGAP este zero, riscul ratei dobânzii este eliminat. Important este faptul că băncile pot să utilizeze analiza DURATEI pentru a stabili un număr de diferite variabile care refl ectă performanţa bancară. Riscul de rată a dobânzii este riscul evoluţiilor nefavorabile a rezultatelor ca urmare a modifi cării ratelor. Riscul de rată este rezultatul a doi factori: - poziţia ratei şi - incertitudinea cu privire la rata dobânzii de pe piaţă. Componente: - Riscul de exploatare care reprezinta riscul de a înregistra o creştere a cheltuielilor sau o reducere a veniturilor; - Riscul de bilanţ (numit risc de capital) este riscul de a înregistra o reducere a valorii activelor sau o creştere a datoriilor.



Riscul de rată a dobânzii

Anticipări Risc Poziţie actuală Poziţie viitoare

Creşterea ratei

Plasament la rată fi xă

Îndatorare la rată variabilă

Îndatorare anticipată la rată fi xă/variabilă

De bilanţ Reducerea valorii creanţei

De exploatareCost de

oportunitate: nu cresc veniturile

Cresc cheltuielile fi nanciare

Cheltuielile fi nanciare vor depăşi valoarea

actuală

Reducerea ratei

Plasament la rata variabilă

Îndatorarea la rată fi xă

Amplasament la rată fi xă/variabilă

De bilanţ Reducerea valorii datoriei

De exploatare Scad veniturile fi nanciare

Cost de oportunitate: cheltuielile fi nanciare

rămân la nivelul anterior

Veniturile fi nanciare se vor situa sub valoarea

actuală

Sensibilitatea ratei dobânzii

Sensibilitatea ratei dobânzii măsoară riscul de rată a dobânzii şi reprezintă variaţia relativă a preţului în urma modifi cării cu un procent a ratei dobânzii pe piaţă.

Durata Durata, reprezintă media aritmetică a scadenţelor vărsămintelor fl uxurilor fi nanciare (cupoane şi rambursări) ale unei obligaţii, ponderate cu fl uxurile fi nanciare actualizate. Durata măsoară perioada medie de viaţă a unui titlu:

in

i i

ini i

rF

irFD−

=

−=

+∑

+∑=)1(

)1(

1

1, unde:

i = scadenţa fl uxului de trezorerie; Fi = fl uxul fi nanciar scadent în anul i; r = rata dobânzii pe piaţă; n = durata de viaţă reziduală a titlului. Durata (D) este întotdeauna mai mică decât scadenţa (n), excepţie făcând titlurile zero cupon la care D = n.



Mărimea riscului unui ansamblu de active şi pasive

Durata unui ansamblu de titluri (active şi pasive) este egală cu media aritmetică a duratelor titlurilor ponderate cu valoarea actuală a fi ecăruia dintre ele. Activul net, se determină ca diferenţa între active şi pasive. AN = A – P, unde: AN: activul net A: active P: pasive Durata activului net se numeşte şi ecart de durată şi se calculează prin formula:

NA

PDADDE PA

•−•= , unde:

ED: ecartul de durată DA: durata activelor DP: durata pasivelor Durata şi ecartul său permit gestionarea riscului de rată a dobânzii (aăa cum rezultă din tabelul următor):

STRATEGIE CREŞTEREA RATEI DOBÂNZII

REDUCEREA RATEI DOBÂNZII

SPECULATOR

Obiectiv: ED < 0Reducerea duratei

creanţelor şi creşterea duratei datoriilor

Obiectiv: ED > 0Creşterea duratei creanţelor

şi reducerea datoriilor

Agent cu aversiune la risc Obiectiv permanent: ED = 0

Concluzii

Riscul de variaţie a ratei dobânzii îşi are originea în existenţa activelor şi pasivelor cu dobânzi fi xe care diferă ca scadenţă şi condiţii de renumerare. El poate fi generat şi de deţinerea de active/pasive cu dobânzi variabile, atunci când ele fi e au perioade de reevaluare foarte mari, fi e au baze de indexare diferite. Acest al doilea aspect este ignorat în gestiunea riscului de rată a dobânzii pentru că dă naştere la expuneri sensibil mai mici decât în cazul instrumentelor cu dobânzi fi xe. Astfel, activele sensibile includ instrumente de credit cu dobânzi variabile (titlurile şi creditele), iar pasivele sensibile cuprind depozitele cu dobânzi variabile şi împrumuturile, atât cele de pe piaţă cât şi cele de la banca centrală.



Venitul net din dobândă este infl uenţat atât de factori controlabili cum sunt modifi cările de volum şi compoziţia activelor şi pasivelor, cât şi de factori ce nu pot fi controlaţi cum sunt modifi cările ratei dobânzii. Evaluarea riscului ratei dobânzii cu ajutorul analizei GAP presupune gestionarea permanentă a activelor şi pasivelor în ceea ce priveşte structura, volumul, scadenţa şi modifi cările în rata dobânzii pentru intervale de timp foarte scurt.

Bibliografi e

- Anghelache Constantin - “Statistica teoretică şi economică (teorie şi aplicaţii)”, Editura Economică, Bucureşti, 2004 - Anghelache Constantin - “Statistică macroeconomică”, Editura Economică, Bucureşti, 2004 - Anghelache Constantin - “Statistica. Indicatori, formule de calcul şi sinteze”, Editia a II-a, Editura Economică, Bucureşti, 2003 - Eugen Pecican - “Econometrie”, Editura ALL, Bucureşti, 1994 - Bakker A. F. P. - “Instituţiile fi nanciare internaţionale”, Editura Antet, Bucureşti, 1997 - Barry Hoye - “Managemnetul riscului”, capitol din lucrarea Management bancar, coordonator Barry Hoye, R.Răduţ, IBR, 1998 - Basno C., Dardac N. - “Riscurile bancare. Cerinţe prudenţiale”, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti, 1999.



Incidenţa indicatorului „populaţia ocupată” asupra evoluţiei „valorii adăugate brute” în plan regional

- utilizarea metodei indicilor Drd. Carmen Bunea

România1 a înregistrat constant în ultimii ani creştere economică, aspect care a indus stabilitate, fundamentală pentru dezvoltare2 sustenabilă şi, mai ales pentru soluţionarea „ajungerii din urmă” – „catching up” a statelor membre comunitare, sub aspectul soluţionării problemelor de natură socială şi de mediu, ce vor deveni din ce în ce mai pregnante. În scopul refl ectării legăturilor obiective ce se stabilesc în cadrul procesului de dezvoltare economico-socială durabilă, considerarea Sistemul economic3, constituit din blocuri funcţionale, care să permită analiza corelată a acestora, este singurul element în măsură să acorde adevarata semnifi caţie fi ecărei caracteristici în parte. Deşi utilizarea izolată a fi ecaruia dintre acestea este inevitabilă, numai respectarea corelaţiilor de bază se constituie într-un criteriu de apreciere a performanţelor. Combinaţia simultană a unor astfel de elemente, este nu numai inedită, ci extrem de complicată. În plus, spaţiul economic românesc este supus din ce în ce mai mult presiunilor globalizării economice, intensifi cării concurenţei şi consecinţelor acestora pe plan social. Pornind de la aceste considerente, informaţia statistico-economică4, este utilizată în cele mai multe cazuri ca să evidenţieze dezechilibre şi disfuncţionalităţi, incoerenţe şi incertitudini, toate acestea pe fondul unei acute crize economice, iar sistemul economic astfel constituit, permite o introspecţie în sursele de instabilitate şi semnalarea situaţiilor în care parametrii esenţiali ai vieţii economico-sociale se abat de la normal. Rezultă deci că defi nirea corectă a conţinului conceptelor, măsurarea lor după principii şi metode ştiinţifi ce sunt hotărâtoarea pentru desprinderea unor concluzii reale referitoare la starea economică a ţării, la efectele generate de politica economică înfăptuită într-o anumită perioadă. Din acestă perspectivă, sistemul economic, capătă dimensiuni mult mai ample decât cele specifi ce unor expresii perimate, devenite rutină.

Statistică teoretică


Evaluarea şi interpretarea defi citelor de performanţă şi a corecţiilor nece-sare ce se impun, reprezintă fundamentul unor direcţii strategice şi a unor tactici pertinente, capabile să prefi gureze evoluţiile viitoare ale economiei naţionale.

Metoda indicilor în analiza economică Procesul de cunoaştere, în orice economie naţională, nu exclude ci apelează la caracterul standardizat al clasifi cărilor esenţiale. Aceasta impune înregistrări, prelucrări, publicări şi dieminări ale datelor, completate de o actualizare permanentă a strategiei de dezvoltare a sistemelor informaţionale în conformitate cu priorităţile manifestate la nivel naţional şi cu tendinţele mondiale. Mărimea prin „intermediul căreia se realizează în expresie numerică caracterizarea structurii, interdependenţelor, modifi cărilor în timp a diferitelor fenomene social – economice”5 observate în plan naţional, regional sau mondial se consideră ca fi ind un indicator statistic6. Considerat totodată ca fi ind „o descriere operaţională a unei stări”7, funcţiile sale8, au menirea de a pune în evidenţă o seri e de aspecte de care se ţine cont în momentul elaborării şi utilizării acestora în analiză. Indicatorii statistici sunt purtători de informaţii, cu un conţinut real, obiectiv determinat, care pot fi utlizaţi fi e unilateral, pentru a caracteriza laturi ale unor procese şi fenomene de masă, sub raportul volumului şi structurii acestora fi e sub formă de Sistem de indicatori9, pentru a studia acelaşi tip de fenomene în interdependenţa lor reciprocă. Indicatorul statistic are în componenţa sa două elemente: determinare noţională şi expresie numerică ataşată acesteia, iar formele pe care le capătă, cât şi etapa în care sunt utilizaţi în caracterizarea statistică a fenomenelor vizate, sunt în interdependenţă directă cu funcţiile pe care acestea le au. În calculul şi analiza indicatorilor10, sistematizarea acestora sub forma seriilor de repartiţie11, ca rezultat al grupării şi clasifi cării unităţilor colectivităţii observate în funcţie de caracteristicile atributive cantitative sau calitative generate de acestea, se impune datorită variabilităţii formelor de manifestare determinată de acţiunea combinată în sensuri diferite a unui complex de factori sistematici sau aleatori, obiectivi sau subiectivi, esenţiali sau neesenţiali12, care se manifestă la nivelul colectivităţii ca tendinţă13. Pentru caracterizarea acesteia de-a lungul unei perioade se poate apela la indicatori exprimaţi în mărimi absolute, relative şi medii, implicit serii constituite cu ajutorul acestora. De mare importanţă pentru analiza economică este şi măsurarea contribuţiei factorilor ce au condus la evoluţia unui fenomen economic; în acest sens Metoda indicilor, ca metodă de analiză factorială aferentă modifi cării acestuia este potrivită. Exprimaţi, sub formă relativă, indicii14 se pot determina la nivelul unor elemente individuale ale colectivităţii studiate, sau la nivelul unor subgrupe sau ala întregii colectivităţi, însă pentru o analiză economică complexă se impune



aplicarea indicilor sintetici15: agregaţi16, ca medie a indicilor individuali17, sau ca raport a două medii18.

Descompunerea modifi cărilor unui indicator economic complex pe factori de infl uenţă

Practica economică impune şi studierea situaţiei generate de caracterizarea pe serii lungi de timp şi procedeul identifi cării factorilor de infl uenţă specifi c metodei indicilor. Fenomenele studiate cu ajutorul metodei indicilor, sunt extrem de complexe, în sensul în care mărimea lor rezultă ca produs a doi sau mai mulţi factori simpli. Unul dintre aceşti factori are un caracter extensiv, de volum, numit deseori factor cantitativ; ceilalţi factori prezentând un caracter intensiv, catalogaţi în mod curent ca factori calitativi. În practică se întâlnesc frecvent situaţii când se impune determinarea dinamicii a doi indicatori medii pentru o colectivitate omogenă din punct de vedere statistic Rezultatul poartă denumirea de indice statistic cu structură variabilă (deoarece refl ectă nu doar schimbarea indicatorului fi xat – al caracteristicii calitative – de la o perioadă la alta, ci şi a modifi cării ponderii grupelor în totalul colectivităţii). Pentru o evidenţiere adecvată a infl uenţelor fi ecărei grupe de factori, Indicele cu structură variabilă se descompune în: Indice cu structură fi xă ce refl ectă infl uenţa schimbărilor caracteristicii urmărite, în speţă, a indicatorului sau a fenomenului analizat şi, în indicele schimbărilor, al deplasărilor structurale) sau Indice de structură, respectiv Indice al modifi cărilor structurale Statistica multor sisteme economice apelează la o altă modalitate de îndeplinire a cerinţelor practice impuse de complexitatea şi particularităţile indi cilor, prin aplicarea sistemului de ponderare încrucişată în condiţiile sub stituirii în lanţ a factorilor, cunoscută şi sub denumirea de Metoda sau Relaţia lui Bortkiewicz19, unde variaţia factorului extensiv (cantitativ) se pon derează întotdeauna cu nivelele de bază ale comăsurătorului, în timp ce modifi carea factorului intensiv (calitativ) este ponderată cu nivelele curente ale comăsurătorului. Utilizarea acesteia conduce la stabilirea naturii şi intensităţii legăturii dintre evoluţia structurii acestora. Expresia matematică a relaţiei: - pentru perioada curentă:

=

∑

∑

∑

∑

=

=

=

=n

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

fx

10

101

11

111

:fxfx iiii

VV11 ,

1 +Γ+[20]

, (4)

- pentru perioada de bază

=

∑

∑

∑

∑

=

=

=

=n

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

fx

10

100

11

110

:fxfx iiii

VV00 ,

1 +Γ+ (5)



Fiecare dintre aceşti coefi cienţi se determină conform relaţiilor prezentate în continuare:

RELAŢIILE DE CALCULAFERENTE COEFICIENŢILOR FORMULEI LUI BORTKIEWICZ

Tabelul 1

COEFICIENTFORMULĂ DE CALCUL

PERIOADĂ CURENTĂ PERIOADĂ BAZĂ

fx ii ,Γ

xiV

fiV

Notă21

Mărimea Indicelui cu structură variabilă depinde de: - Indicele sumei neponderate a mediilor pe grupe; - Intensitatea corelaţiei liniare dintre indicii individuali ai caracteristicii şi valorile ponderilor din perioada curentă; - Intensitatea corelaţiei liniare dintre indicii individuali ai unităţilor purtătoare ale caracteristicii şi valorile caracteristicii din perioada de bază Utilizarea Metodei indicilor înlătură acest neajuns şi mai ales completează exemplul, prin introducerea în analiză a indicatorului „populaţia ocupată”, la

( )

−

−

−

∑

∑∑∑

∑

∑

∑∑

∑ ∑

=

=

==

=

=

=

=

= =

2

10

11

1 0

21

1

10

1

201

021

1

10

1 1101

11

)(

.

n

i

n

In

i

n

in

i

n

i

in

i

n

i

n

i

f

f

f

f

f

fx

fx

f

ffx

fx

( )

−

−

−

∑

∑∑∑

∑

∑

∑∑

∑ ∑

=

=

==

=

=

=

=

= =

2

10

11

1 0

21

1

10

1

201

021

1

10

1 1101

11

)(

.

n

i

n

In

i

n

in

i

n

i

in

i

n

i

n

i

f

f

f

f

f

fx

fx

f

ffx

fx

( )

−

−

−

∑

∑∑∑

∑

∑

∑∑

∑ ∑

=

=

==

=

=

=

=

= =

2

10

11

1 0

21

1

10

1

200

020

1

10

1 1100

10

)(

.

n

i

n

In

i

n

in

i

n

i

in

i

n

i

n

i

f

f

f

f

f

fx

fx

f

ffx

fx

( )

−

−

−

∑

∑∑∑

∑

∑

∑∑

∑ ∑

=

=

==

=

=

=

=

= =

2

10

11

1 0

21

1

10

1

200

020

1

10

1 1100

10

)(

.

n

i

n

In

i

n

in

i

n

i

in

i

n

i

n

i

f

f

f

f

f

fx

fx

f

ffx

fx

∑

∑

∑

∑∑

∑

=

=

=

=

=

=−

n

i

n

in

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

f

fx

fx

10

101

10

1

10

2

101

021

:

)(

∑

∑

∑

∑∑

∑

=

=

=

=

=

=−

n

i

n

in

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

f

fx

fx

10

101

10

1

10

2

101

021

:

)(

∑

∑

∑

∑∑

∑

=

=

=

=

=

=−

n

i

n

in

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

f

fx

fx

10

100

10

1

10

2

100

020

:

)(

∑

∑

∑

∑∑

∑

=

=

=

=

=

=−

n

i

n

in

i

n

in

i

n

i

f

fx

f

f

fx

fx

10

100

10

1

10

2

100

020

:

)(

( )

∑

∑

∑

∑

∑∑

=

=

=

=

=

=

−

n

i

n

in

i

n

i

n

in

i

f

f

f

f

f

f

f

10

11

10

10

2

11

1 0

21

:

( )

∑

∑

∑

∑

∑∑

=

=

=

=

=

=

−

n

i

n

in

i

n

i

n

in

i

f

f

f

f

f

f

f

10

11

10

10

2

11

1 0

21

:

( )

∑

∑

∑

∑

∑∑

=

=

=

=

=

=

−

n

i

n

in

i

n

i

n

in

i

f

f

f

f

f

f

f

10

11

10

10

2

11

1 0

21

:

( )

∑

∑

∑

∑

∑∑

=

=

=

=

=

=

−

n

i

n

in

i

n

i

n

in

i

f

f

f

f

f

f

f

10

11

10

10

2

11

1 0

21

:



nivel de economie naţională şi pe regiuni de dezvoltare. Determinările au fost efectuate pe baza datelor exprimate în preţuri comparabile, defl aţionate cu ajutorul defl atorului PIB, exprimat în preţuri constante: (1990 = 100), obţinute în urma prelucrării datelor Raportului Anual al BNR

Rezultatele obţinute pe regiuni de dezvoltare, perioada curentă (1993-1996; 1996-1999; 1999-2002; 2002-2004)

Tabelul 2

1993-1996 1996-1999 1999-2002 2002-2004

NE0,9700 =

1+(0,3106)(0,4712)(0,2058)1,0041=

1+(0,0831)(0,4279)(0,1196)0,9933 =

1+(0,1641)(0,4470)(0,097)0,9489 =

1+(0,5674)(0,4267)(0,2121)

SE0,9708 =

1+(-0,3439)(0,5034)(0,1686)0,9882 =

1+(-0,1572)(0,4558)(0,1637)1,0002 =

1+(0,0037)(0,5594)(0,1175)0,9436 =

1+(-0,3143)(0,4485)(0,4012)

SUD 0,9961 =

1+(0,0559)(0,5365)(0,1304)0,9854 =

1+(0,1842)(0,4524)(0,1778)0,9895 =

1+(-0,1490)(0,5768)(0,1170)0,9336 =

1+(-0,4467)(0,4670)(0,3171)

SV0,9844 =

1+(-0,2859)(0,5064)(0,1098)0,9540 =

1+(0,3871)(0,4800)(0,1907)1,0070 =

1+(0,0979)(0,6949)(0,1100)1,0054 =

1+(0,0384)(0,5318)(0,2373)

V0,9940 =

1+(0,0672)(0,5515)(0,1602)0,9688 =

1+(0,4306)(0,4410)(0,1641)1,0174 =

1+(0,2206)(0,5630)(0,1471)1,0129 =

1+(0,0581)(0,5522)(0,4022)

NV0,9810 =

1+ (0,3491)(0,4930)(0,1104)0,9800 =

1+(-0,5579)(0,2703)(0,1290)0,9986 =

1+(-0,0261)(0,5245)(0,1224)0,9908 =

1+(-0,0420)(0,5286)(0,4124)

C0,9804 =

1+(-0,1623)(0,6520)(0,1875)0, 9475 =

1+ (-0,660,)(0,6114)(0,1304)0,9939 = 1+(-

0,0679)(0,7171)(0,1327)1,0282 =

1+(0,1128)(0,6520)(0,1413)

BUC1,0097 =

1+(0,1104)(0,6916)(0,1325)0,9199 =

11+ (-,6867)(0,7137)(0,1899)1,0267 =

1+(0,2420)(0,6067)(0,1826)0,9834 =

1+(-0,0669)(0,5213)(0,4723)

Notă privind regiunile de dezvoltare: NE – Nord Est; SE – Sud Est; SUD – Sud

Muntenia; SV – Sud Vest Oltenia; V – Vest; NV – Nord Vest; C – Centru; BUC: Bucureşti Ilfov

∑

∑

∑

∑

==

=n

i

n

i

n

i

T

TVAB

T

TVAB

10

01

11

111

:

∑

∑

∑

∑

==

=n

i

n

i

n

i

T

TVAB

T

TVAB

10

01

11

111

: fxfx iiiiVV+Γ+=

,1 fxfx iiii

VV+Γ+=,

1



Perioada de bază (1993-1996; 1996-1999; 1999-2002; 2002-2004)Tabelul 3

1993-1996 1996-1999 1999-2002 2002-2004

NE 0,9676 =1+(0,3265)(0,4878)(0,2058)

0,9982 =1+(0,0230)(0,6370)(0,1196)

0,9851 = 1+(-0,4923)(0,3355)(0,0957)

0,9562 = 1+(0,4512)(0,4542)(0,2121)

SE 0,9668 = 1+(0,3787)(0,5186)(0,1686)

0,9964 =1+(-0,0421)(0,5209)(0,1637)

1,0039 = 1+(0,0658)(0,4794)(0,1175)

0,9573 = 1+(-0,1833)(0,5828)(0,4012)

SUD 0,9934 = 1+(-0,0932)(0,5413)(0,1304)

0,9751 = 1+(-0,2599)(0,5389)(0,1778)

0,9796 = 1+(0,3890)(0,4294)(0,1170)

0,9704 = 1+(-0,1562)(0,6007)(0,3171)

SV 0,9838 =1+(-0,2538)(0,5828)(0,1098)

0,9677 = 1+(0,3173)(0,5237)(0,1907)

0,9916 = 1+(0,1988)0,47279)(0,1100)

0,9960 = 1+(-0,0204)(0,8056)(0,2373)

V 0,9707 = 1+(-0,3076)(0,5899)(0,1602)

0,9842 = 1+(0,1800)(0,5260)(0,1641)

1,0129 = 1+(0,1975)(0,4404)(0,1471)

1,0187 = 1+(0,0809)(0,5813)(0,4022)

NV 1,0239 = 1+(0,4127)(0,5238)(0,1104)

0,9932 = 1+(0,0946)(0,5086)(0,1290)

0,9994 = 1+(-0,0089)(0,5951)(0,1224)

0,9773 = 1+(-0,0995)(0,5532)(0,4124)

C (0,1875)de verifi cat0,9464 =

1+ (0,6250)(0,6894)(0,1304)0,9952 =

1+(-0,0626)(0,6242)(0,1327)1,0392 =

1+(0,1403)(0,7252)(0,1413)

BUC 1,0102 = 1+(0,1131)(0,6916)(0,6834)

0,9102 = 1+(0,6643)(0,6902)(0,1899)

1,0189 = 1+(0,1496)(0,6644)(0,1826)

0,9482 = 1+(-0,1716)(0,6729)(0,4723)

Utilizarea relaţiei lui Bortkiewicz, indică în majoritatea intervalelor considerate, manifestarea unei legături inverse între indicii individuali ai caracteristicilor analizate: „Valoarea adăugată brută” şi „Populaţia ocupată”; în timp ce ponderile se modifi că în sens invers cu cele ale variabilei calitative, prezentând o corelaţie inversă.

Concluzii

Orice decizie, indiferent de nivelul la care este abordată presupune un diagnostic, o evaluare a stării de fapt, astfel încât schimbarea intenţionată, să poată fi realizată cu o cât mai mare efi cacitate. Baza de pornire într-o analiză macro sau mezoeconomică privind caracterizarea stării economice naţionale sau a unei regiuni, precum şi a stadiului de dezvoltare economico-socială, o constituie stabilirea într-un

∑

∑

∑

∑

==

=n

i

n

i

n

i

T

TVAB

T

TVAB

10

00

11

110

:

∑

∑

∑

∑

==

=n

i

n

i

n

i

T

TVAB

T

TVAB

10

00

11

110

: fxfx iiiiVV+Γ+=

,1 fxfx iiii

VV+Γ+=,

1



mod pertinent a unui set corespunzător de indicatori, care să refl ecte cât mai fi del posibil esenţa proceselor şi fenomenelor de natură economică şi socială, dezvoltarea acestora prin dimensionarea lor în timp şi spaţiu, iar la acestea în mod incontestabil se adaugă metodologii specifi ce al căror scop nu este decât acela de a reliefa cât mai corect şi mai concret aspectele evoluţiei într-un sens sau altul al dezvoltării durabile din punct de vedere economic şi social. În mod singular pot fi analizate evoluţii în timp şi în spaţiu, dar semnifi caţiile şi mai ales prognozele pot fi viciate, deoarece infl uenţele determinante la care sunt supuse, sunt ignorate. Combinaţia simultană a unor astfel de situaţii este nu doar complicată ci şi extrem de inedită. Supunând analizei faptele dintr-o astfel de perspectivă, sistemele de analiză capată dimensiuni mult mai ample decât cele specifi ce unor expresii devenite rutină, informaţia statistică fi ind cea care are menirea de a releva dezechilibre, disfuncţionalităţi, incoerenţe, incertitudini sau, din contră, o evoluţie ritmică, pozitivă a evoluţiei economico-sociale. Se asigură şi se determină fundamentul elaborării direcţiilor strategice şi a tacticilor potrivite de corijare, dar şi de prefi gurare a evoluţiilor viitoare. Dezvoltarea durabilă economico-socială, evidenţiază totalitatea modifi cărilor ce se manifestă într-un anumit orizont de timp, dar şi de spaţiu şi se concretizează în sporirea – în termeni nominali sau reali – dimensiunilor rezultatelor, fi e ele macro sau mezoeconomice, în legatură directă cu factorii determinanţi.

BIBLIOGRAFIE

Angelache, C., Badea, SG., Wagner, P, (2005) „Bazele statisticii teoretice şi economice”, Bucureşti, Ed.Economică; Bădiţa, M., Baron, T., Korka, M., (1998), „Statistica pentru afaceri , Bucureşti, Ed. Efi cient; Ciupagea C., Manoleli, D., Niţă, V., Papatulică, M., Stănculescu, M., (2006) „Direcţii strategice ale dezvoltării durabile în România” – Studii de strategie şi politici(3), Institutul European din România, Bucureşti –varianta online Isaic-Maniu, AL, Mitruţ, C., Korka, M, Voineagu, V., (1998) „Statistică”, Brăila, Ed Independenţa economică; Isaic-Maniu, AL (coordonator), (2003), „Dicţionar de statistică generală”, Bucureşti, Ed.Economică; Tövissi, A., Scarlat, E., Taşnadi, A., (1979), „ Metode şi modele ale analizei economice structurale”, Ed.Stiinţifi că şi Enciclopedică, Bucureşti, - *** www. insse.ro - *** www. weforum.com - *** Anuarul Statistic al României (2006) şi Statistica Teritorială – Repere economice şi sociale regionale (2006) – format electonic - *** Dezvoltarea regională - prezent şi perspective – ianuarie – 2007 Comisia Naţională de Prognoză, Bucureşti, 2007



Note 1. WORLD ECONOMIC FORUM 2006-2007 situează România în ierarhizarea efectuată pe locul 68 în anul 2006, dintr-un totale de 117 ţări. Ierarhizarea a avut la bază Indicele competitivităţii 2006-2007, care analizează factorii cheie pentru stimularea productivităţii şi competitivităţii, grupaţi în următoarele categorii: infrastructură; instituţii; climat macroeconomic; sănătate şi educţie primară; învăţământ superior şi instruire; efi cienţa pieţei; nivel tehnologic; nivelul mediului de afaceri; inovare (citatat de pe www.weforum.org) 2. WORLD ECONOMIC FORUM, „GLOBAL COMPETITIVENESS REPORT 2006-2007”, argumentează dezvoltarea în România ca fi ind caracterizată de „procese de producţie mai efi ciente şi produse de calitate superioară ce au ca principale surse de competitivitate învăţământul superior şi formarea proferională, pieţele efi ciente, precum şi capacitate de a exploata tehnologia existentă” (citatat de pe www.weforum.org) 3. “Teoria economică constituie un sistem coerent, care cu ajutorul unor categorii (variabile) economice dă posibilitatea aplicării unui sistem economic”, preluat din “Statistica afacerilor” (2005): ISAIC – MANIU, AL.; MITRUŢ, C.; VOINEAGU, V., Ed. Economică., Bucureşti. 4. BĂDIŢA, M., BARON, T., KORKA, M., (1998), “ Statistică pentru afaceri”, Ed. Efi cient, Bucureşti,(p.27). 5. ISAIC – MANIU, AL., (2003), „Dicţionar de statistică generală”, Ed Economică, Bucureşti 6. „Indicatorul statistic poate fi considerat ca fi ind o expresie numerică a unei categorii economice riguros defi nite, cât şi corespondentul în plan experimental al unei variabile ”. Ibidem 7. JONHNSTONE, J.N., (1985), „Indicators, Educational - The Internaţional Encyclopedia of Education” Pergamon Press, Oxford, vol. V., (p. 2432 - 2438) 8 .Funcţia de măsurare, de comparare, de analiză sau sinteză, funcţia de estimare, de verifi care a ipotezelor şi/sau testare a semnifi caţiei parametrilor ulilizaţi. (vezi ISAIC-MANIU, AL., MITRUŢ, C., KORKA, M., VOINEAGU, V., -1998- „Statistica”, Ed. Indep. Ec.,Brăila. 9. PORAJAN, N., (1993), „Statistica şi teoria sondajului”, Casa de editură şi presă „Şansa SRL”.Bucureşti, (p.43). 10. VOINEAGU, V., - colectiv, (2000), „Statistica Economică”- Centrul de învăţământ economic deschis la distanţă – Ed A.S.E., Bucureşti. 11. BARON, T., BIJI, E., TŐVISSI, L., ISAIC- MANIU, AL., (1996), „Statistică teoretică şi economică”, E.D.P., Bucureşti (p.84) 12. Ibidem. 13. Ibidem. 14. Indicii sunt „mărimi relative de dinamică sau de coordonare prin parametrul cărora se măsoară modifi carea relativă în timp sau în spaţiu a unei caracteristici observate pe o unitate statistică, pe grup de unităţi sau pe întreaga colectivitatea studiată”, vezi „Bazele statisticii teoretice şi economice„ – 2005 – ANGHELACHE, C, BADEA, SG, CAPANU, I., WAGNER, P., Ed. Economică, Bucureşti. 15. Ansamblu de elemete sau, grupe omogene de elemete, obţinut prin raportarea nivelului mediu sau mai frecvent, a sumei de niveluri înregistrate în perioada curentă, la nivelul mediu din perioada de bază” vezi „Dicţionar de statistică generală” – 2003 –apărut la Ed. Economică., Bucureşti, coordonat de ISAIC - MANIU, Al; 16. Indicii sintetici sau de grup, „expimă printr-o mărime relativă, dinamica unui indicator care se manifestă prin diverse valori individuale care formează un ansamblu, o grupă de valori omogene în cel puţin un punct de vedere. O astfel de mărime relativă, de valabilitate pentru grupa de elemente analizată, rezultă ca un indice agregat”; Ibidem



17. Forma mediei se alege în funcţie de datele disponibile 18. Reliefează variaţia relativă în timp a medei în perioada curentă, faţă de prioada de bază 19. LADISLAU, von BORTKIEWICZ (1868 - 1931), statistician şi economist german, profesor al Universităţii din Berlin, este cel care a analizat restul nedescompus rezultat ca urmare a separării infl uenţei fi ecărei componente factoriale pe baza indicelui Laspeyres, cât şi diferenţa dintre rezultatele aplicării indicilor Laspyres şi Paasche. Aceasta include inversul indicelui cantităţii, media ponderată a indicilor individuali pentru variabila compozită, media ponderată a indicilor individuali ai cantităţilor. Se poate considera că diferenţa dintre indicii de preţuri exprimată în variantele menţionate, poate fi caracterizată de către covariaţia indicilor individuali, raportată la indicii de grup privind cantitatea. 20. fx ii ,Γ reprezintă coefi cienţii de corelaţie dintre indicii individuali ai

caracteristicilor “x”, respectiv “f”; în timp ce fx iiVV , sunt consideraţi coefi cienţi de variaţie ai

indicilor individuali faţă de indicele mediu corespunzător lui “x” (0

1xI ), respectiv “f” (

01

fI )

21. TŐVISSI, A.,SCARLAT, E., TAŞNADI, A., (1979), „ Metode şi modele ale analizei economice structurale”, Ed. Ştiinţifi că şi Enciclopedică, Bucureşti.



Statistica ofi cială din România în structurile de decizie ale Uniunii Europene Maria SILIVESTRU Institutul Naţional de Statistică

Introducere

România devenind stat în curs de aderare la 25 aprilie 2005 odată cu semnarea Tratatului de aderare la Uniunea Europeană, a obţinut statutul de observator activ la nivelul tuturor instituţiilor comunitare. În acest context, a fost necesară asigurarea prezenţei reprezentanţilor români – inclusiv a experţilor Institutului Naţional de Statistică – în cadrul instituţiilor europene şi al grupurilor de lucru ale acestora. Statutul de observator activ a permis României să-şi exprime punctul de vedere, fără drept de vot, în procesul de luare a deciziilor la nivel comunitar.Perioada până la aderarea efectivă la UE a fost considerată ca timp acordat pentru a stabili, dezvolta şi perfecţiona procedurile interne la nivelul României. S-a pus accentul pe întãrirea capacităţii administrative şi pe dezvoltarea infrastructurii tehnice, precum şi pe gestionarea optimă a documentelor transmise zilnic din partea instituţiilor comunitare. Obiectivele României, în calitate de observator activ, au fost: • acomodarea cu procedurile de lucru comunitare (formale şi

informale); • acomodarea cu cultura instituţionalã specifi cã instituţiilor

comunitare. La 1 ianuarie 2007, România a aderat la Uniunea Europeană, dobândind statutul de membru cu drepturi depline, participând astfel la reuniunile organizate la nivel comunitar în vederea adoptării actelor normative ca şi celelalte state membre. În procesul de negociere, în Comitetul de Program Statistic – Statistical Programme Committee, SPC (trei reuniuni pe an cu statele membre); la Grupul de lucru „Statistica” al Consiliului UE – Working

Statistică generală


Party on Statistics (STATIS); în Comitetul Reprezentanţilor Permanenţi (COREPER) – au loc reuniuni cu impact major asupra Sistemului Statistic European fi ind dezbătute actele legislative comunitare şi politicile la nivel UE, statisticienii români având o participare activă alături de specialiştii din celelalte state membre.

Procedura de adoptare a actelor legislative comunitare

Instituţiile Uniunii Europene care au competenţe în procesul legislativ: Comisia Europeană, Consiliul UE şi Parlamentul European, adoptă în esenţă, în temeiul şi în conformitate cu dispoziţiile tratatelor constitutive importante acte legislative comunitare. Am considerat utilă prezentarea tipurilor de instrumente legislative, cu precizarea caracteristicilor specifi ce care le diferenţiază.

Regulamente

Acte cu caracter obligatoriu de la data intrării lor în vigoare atât pentru statele membre, cât şi pentru persoanele fi zice şi juridice afl ate pe teritoriul acestora.Regulamentele sunt aplicate direct pe teritoriul statelor membre, cărora le este interzis să adopte măsuri de transpunere sau orice alte măsuri care ar putea îngrădi aplicarea lor directă. Dacă în textul regulamentului nu este precizată data intrării în vigoare, aceasta va fi reprezentată de cea de a 20-a zi de la publicarea în Jurnalul Ofi cial al Comunităţii Europene.

Directive

Acte care stabilesc numai obiective obligatorii pentru statele membre, lăsând la latitudinea acestora modalităţile de atingere ale acestora. În text este precizată data până la care statele membre trebuie să adopte măsurile de adaptare la directiva în cauză.Directivele se aplică direct pe teritoriul statelor membre, numai după expirarea termenului de transpunere.

Decizii

Acte cu caracter obligatoriu doar pentru statele membre sau persoanele juridice cărora le sunt adresate. Unele au caracter individual (având un singur destinatar sau un număr limitat de destinatari), iar altele au caracter general (sunt obligatorii pentru toate statele membre şi pentru persoanele fi zice şi juridice afl ate pe teritoriul acestora).

Recomandări, rezoluţii şi avize

Acte fără caracter obligatoriu, jucând rolul de instrumente indirecte pentru apropierea legislaţiilor şi practicilor naţionale.

Acorduri şi convenţii

Înţelegeri în formă scrisă supuse dreptului internaţional, încheiate fi e de către UE cu state terţe, fi e de către aceasta şi statele membre cu state terţe, fi e numai între statele membre (în conformitate cu competenţele stabilite prin tratatele constitutive).



Comisia Europeană are, în principiu, responsabilitatea de iniţiere a actelor legislative comunitare (în conformitate cu Tratatul de instituire al Comunităţii Europene). Actele normative din domeniul statisticii sunt prezentate în cadrul Comitetului de Program Statistic (CPS) unde are loc o negociere în formă incipientă cu statele membre. La reuniunile CPS, România este reprezentată de Preşedintele Institutului Naţional de Statistică. În principal există două proceduri, una mai complexă şi una mai simplă de adoptare a actelor legislative comunitare. Procedura complexă implică transmiterea textului propunerii de act normativ la Consiliul UE, fi ind dezbătută în cadrul grupurilor de lucru la care participă toate statele membre şi reprezentanţi ai Comisiei. În cadrul grupurilor de lucru, statele membre au dreptul să negocieze propunerile de acte legislative comunitare. Odată ce în urma dezbaterilor se ajunge la un compromis, propunerea este transmisă în COREPER. În cadrul COREPER-ului urmează o nouă rundă de dezbateri între ambasadorii statelor membre. După adoptare în cadrul COREPER, propunerea este transmisă Parlamentului European. Acesta o adoptă după care textul se publică în Jurnalul Ofi cial al Uniunii Europene. Actele adoptate de Consiliu în comun cu Parlamentul European se încadrează în procedura de codecizie. Procedura codeciziei este defi nită de art. 251 din Tratatul de instituire a Comunităţii Europene, ca fi ind procedura legislativă centrală a sistemului decizional comunitar, având la bază principiul parităţii – Parlamentul şi Consiliul UE adoptă legislaţia comunitară de comun acord, având competenţe egale. Marele dezavantaj al acestei proceduri este că procesul de adoptare se întinde pe o perioadă lungă de timp, de cel puţin 1,5 ani. Pentru înlăturarea acestui dezavantaj a fost instituită procedura mai simplă, cunoscută în jargonul comunitar drept „comitologie” care prevede conferirea Comisiei Europene a atribuţiilor de implementare a actului respectiv şi de defi nire a procedurilor corespunzătoare. Prin intermediul procedurii respective se simplifi că traseul propunerii. Filozofi a din spate este simplă: Consiliul (sau Parlamentul European împreună cu Consiliul) adoptă un act, dar trebuie să delege detaliile legate de implementare Comisiei. Măsurile de implementare sunt stabilite de legislaţia Comisiei, cu o condiţie: Comisia să consulte un comitet compus din reprezentanţi ai statelor membre. În acest context, legislaţia comunitară prevede ca un Comitet să asiste Comisia în exerciţiul de implementare a atribuţiilor sale, în concordanţă cu procedura numită „comitologie” cu termene şi reguli de vot bine defi nite. În acest caz, Comitetul trebuie consultat înainte de adoptarea unei măsuri de implementare de către Comisie. Principala sarcină a Comitetului este de a asista Comisia în exerciţiul de implementare a actelor legislative comunitare. Comitologia, sau mai precis actele sub procedura de comitologie, trebuie considerate ca o parte integrală



a procedurii legislative a Comunităţii Europene (acquis-ul comunitar). În domeniul statisticii există opt comitete de comitologie, printre care şi Comitetul de Program Statistic.

Grupul de lucru « Statistica » al Consiliului Uniunii Europene

Preşedinţia Consiliului Uniunii Europene este deţinută prin rotaţie de fi ecare stat membru. Consiliul este prezidat timp de şase luni (din ianuarie în iunie şi din iulie până în decembrie) de fi ecare stat membru, conform unei programări prestabilite. Preşedinţia Consiliului are un rol esenţial în organizarea activităţii instituţiei, în special în promovarea deciziilor legislative şi politice. Consiliul este responsabil de organizarea şi prezidarea tuturor reuniunilor, inclusiv pentru numeroasele grupuri de lucru şi pentru negocierea soluţiilor de compromis.

Ordinea deţinerii Preşedinţiei Consiliului UE din 2004 până în 2020

2004-2006 Semestrul I Semestrul II2004 Irlanda Olanda

2005 Luxemburg Marea Britanie

2006 Austria Finlanda2007-2020 Semestrul I Semestrul II

2007 Germania Portugalia

2008 Slovenia Franţa

2009 Republica Cehă Suedia

2010 Spania Belgia

2011 Ungaria Polonia

2012 Danemarca Cipru

2013 Irlanda Lituania

2014 Grecia Italia

2015 Letonia Luxemburg

2016 Olanda Slovacia

2017 Malta Marea Britanie

2018 Estonia Bulgaria

2019 Austria România2020 Finlanda

În perioada 1 ianuarie - 30 iunie 2007, Germania a deţinut preşedinţia Consiliului Uniunii Europene – perioadă deosebit de dinamică din punct de vedere al politicilor europene din domeniul statisticii.



Priorităţile Preşedinţiei Germane în domeniul statisticii

În planifi carea programelor statistice, Preşedinţia Germană a UE s-a concentrat pe fi xarea echilibrată a priorităţilor în procesul legislativ prin luarea în considerare a sarcinii administrative a repondenţilor şi a noilor cerinţe de date care apar. Această manieră de stabilire a priorităţilor a fost încorporată în Programul de lucru pe 18 luni pregătit în comun de cele trei preşedinţii: Germania, Portugalia (a doua jumătate a anului 2007) şi Slovenia (prima parte a anului 2008). Dosarele prioritare considerate de Preşedinţia Germană şi dezbătute în cadrul grupurilor de lucru « Statistica »: l Regulament privind Recensământul populaţiei şi al locuinţelor; l Decizie privind Programul Statistic Comunitar pentru perioada 2008

– 2012; l Regulament privind statistica resurselor energetice; l Regulament privind ancheta exploataţiilor agricole şi ancheta

metodelor de producţie agricole; l Comitet Consultativ European privind Politica Comunitară de Infor-

mare Statistică

La grupurile de lucru participă reprezentanţi ai tuturor statelor membre şi ai Comisiei Europene, în speţă reprezentanţi ai Eurostat-ului. Participarea la activităţile Consiliului presupune o nouă abordare, o noua logică de lucru: participarea la decizia comunitarã, în vederea promovãrii propriilor interese. Este necesară participarea la toate reuniunile, din două motive: • doar pe această bază se poate evalua, ulterior, dacã România are sau nu interese majore de urmãrit în cadrul grupului; • chiar dacã România nu are interese majore, participarea la grupul respectiv permite susţinerea unora sau altora dintre statele membre, care vor acţiona reciproc la alte grupuri. În perioada Preşedinţiei Germane au fost 8 reuniuni ale grupului de lucru „Statistica”, fi ecare având o agendă deosebit de încărcată.



Reuniuni ale grupului de lucru « Statistica » al Consiliului UE sub Preşedinţia Germană în anul 2007

Data reuniunii Subiecte discutate

22 ianuarie

1) Propunere de Decizie a Parlamentului European şi al Consiliului privind Programul Statistic Comunitar 2008-2012;2)Proiect de Regulament al Parlamentului şi al Consiliului privind statistica structurală de întreprindere;3)Comitologie.

6 februarie

1) Propunere de Decizie a Parlamentului European şi al Consiliului privind Programul Statistic Comunitar 2008-2012;2)Decizia Consiliului 2006/512/EC care stabileşte procedurile de implementare a puterilor conferite de Comisie pentru propuneri în domeniul statisticii;3) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind statistica resurselor energetice

5 martie

1) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind statisticile comunitare referitoare la sănătatea publică, la sănătatea şi siguranţa la locul de muncă.2) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind Recensământul populaţiei şi al locuinţelor.

21 martie

1) Propunere de Decizie a Parlamentului European şi al Consiliului privind Programul Statistic Comunitar 2008-2012;2)Propunere de Decizie a Parlamentului European şi a Consiliului care stabileşte un Consiliu Consultativ privind Guvernarea Statistică Europeană.3)Propunere de Decizie a Parlamentului European şi a Consiliului de instituire a unui Comitet Consultativ European privind Politica Comunitară de Informare Statistică.

16 aprilie

1) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind transmiterea de către Statele Membre ale statisticilor privind acvacultura;2) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind statistica produselor de protecţie a plantelor;3) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului referitor la statisticile trimestriale privind locurile de muncă vacante în Comunitate;4) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului de modifi care a Regulamentului (CE) nr. 1059/2003 privind instituirea unui Nomenclator comun al unităţilor teritoriale de statistică (NUTS), având în vedere aderarea Bulgariei şi a României la Uniunea Europeană.

3 mai

1)Propunere de Decizie a Parlamentului European şi a Consiliului privind Programul Statistic Comunitar 2008-2012;2)Comitologie;3) Propunerea de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind Recensământul populaţiei şi al locuinţelor

30 mai

1) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind ancheta exploataţiilor agricole şi ancheta metodelor de producţie agricole şi abrogarea Regulamentului Consiliului nr. 571/88.2) Propunere de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind transmiterea de către Statele Membre ale statisticilor privind acvacultura.

18 iunie

1)Propunere de Decizie a Parlamentului European şi al Consiliului privind Programul Statistic Comunitar 2008-2012;2) Propunerea de Regulament al Parlamentului European şi al Consiliului privind Recensământul populaţiei şi al locuinţelor;3) Propunere de Decizie a Parlamentului European şi a Consiliului care stabileşte un Consiliu Consultativ privind Guvernarea Statistică Europeană ;3)Propunere de Decizie a Parlamentului European şi a Consiliului de instituire a unui Comitet Consultativ European privind Politica Comunitară de Informare Statistică.



Comitetul Reprezentanţilor Permanenţi - COREPER

COREPER – reuniune săptămânală - constituie punctul nodal al întregului sistem UE. Din aceastã perspectivă, este imperativă asigurarea capacităţii Sistemului naţional de a produce şi transmite în timp util instrucţiuni utilizabile şi omologate cãtre reprezentanţii români în COREPER. La reuniunea COREPER 2 participă şeful Reprezentanţei Permanente a României pe lângă Uniunea Europeană, cu rang de ambasador. COREPER 2 pregãteşte reuniunile Consiliului în format CAGRE (Consiliul Afaceri Generale şi Relaţii Externe), ECOFIN (Consiliul de Miniştri ai Economiei şi Finanţelor) şi JAI (Consiliul de Miniştri ai Justiţiei şi Afacerilor Interne) şi propunerile de reglementări în domeniile corespunzătoare. La reuniunea COREPER 1 participă adjunctul Reprezentanţei Permanente a României pe lângă Uniunea Europeană. COREPER 1 pregăteşte reuniunile Consi liului pentru celelalte 6 formate ale Consiliului: Consiliul Ocuparea Forţei de Muncã, Politicã Socialã, Sãnãtate şi protecţia consumatorului, Consiliul Competitivitate, Consiliul Transport, Telecomunicaţii şi Energie, Consiliul Agricultură şi Pescuit, Consiliul Protecţia Mediului, Consiliul Educaţie, Tineret şi Cultură. Reglementările în domeniul statisticii se discută în cadrul acestui tip de reuniune. În vederea pregătirii instrucţiunilor pentru reprezentanţii României în COREPER, Ministerul Afacerilor Externe şi Departamentul Afacerilor Europene organizează săptămânal Reuniunea de coordonare pe afaceri europene. La reuniuni participă reprezentanţi ai tuturor instituţiilor din administraţia publică centrală. Institutul Naţional de Statistică este reprezentat la aceste reuniuni prin experţi din cadrul Serviciului de Afaceri Europene alături de experţii din direcţiile producătoare de statistică pentru prezentarea detaliată a implementării, a preluării şi adoptării actelor legislative comunitare afl ate în dezbatere.

OFFICIAL STATISTICS FROM ROMANIA IN THE EUROPEAN UNION DECISION

STRUCTURES Maria Silivestru National Institute of Statistics

Introduction Romania being a pre-accession state on April 25, 2005, when signing the European Union accession Treaty, obtained the status of active observer at level of all the community institutions. Under this context, it was necessary to ensure and provide Romanian representatives – including experts of the National Institute of Statistics – for European institutions and working groups. The status of active observer allowed Romania to express its viewpoint,



without having a vote, in the process of taking decisions at community level. The period until EU effective accession was considered as time to set up, develop and improve internal procedures at national level. It was pointed out the strengthening of administrative capacity and technical infrastructure, as well as optimal administration of documents daily sent from community institutions. Romania objectives as active observer were the following: •accommodation with community working procedures (formal and informal); •accommodation with institutional culture specifi c to community institutions. On January 1, 2007, Romania joined the European Union, acquiring the status of full rights member, thus taking part in the reunions organized at community level to adopt the normative documents as the other member states. In the negotiation process, in the Statistical Program Committee – SPC (three yearly reunions with member states); in the Working Party of Statistics of EU Council– STATIS; in the Permanent Representatives Committee (COREPER) – reunions take place having major impact over the European Statistical System, debating community legislative documents and EU policies, in which Romanian statisticians taking actively part together with the specialists of the other member states.

Procedure adopting community legislative documents European Union institutions competent in the legislative process: European Commission, EU Council and European Parliament, essentially adopt important community legislative documents in accordance with the stipulations of the treaties. We considered useful to present the types of legislative tools, specifying their specifi c characteristics.

Regulations

Documents compulsory since their coming into force both for member states, and for natural and legal persons on their territory.Regulations are directly applied on the territory of the member states, which are not allowed to adopt transcription measures or any other measures which could obstruct their direct application. If in the regulation text, it is not specifi ed the date of its coming into force, it will be represented by the 20th day since the publication in the Offi cial Journal of European Community.

Directives

Documents setting up only compulsory objectives for the member states, being up to them how they reach these objectives. The text specifi es the deadline until when member states should adopt measures to implement those directions.Directives are directly applied on the territory of the member states, only after expiring the transcription deadline.

Decisions

Documents compulsory only for the member states or legal persons whom they are addressed. Some are individual (having only one destination or a limited number of destinations), others are general (are compulsory for all the member states and for natural and legal persons on their territory).

Recommendations, resolutions and visas

Documents which are not compulsory, playing the role of indirect tools to get closer national legislations and practices.

Agreements and conventions

Written agreements according to the international law, concluded either by ET or by third states, or by this state and member states with third states, or only between member states (in keeping with the competences set up by the treaties).

European Commission is responsible for community legislative documents (according to the Creation Treaty of European Community). Normative documents

General Statistics


in statistics are presented in the Statistical Program Committee (CPS) where an incipient negotiation with the member states takes places. In CPS reunions, Romania is represented by the President of the National Institute of Statistics. There are tow procedures, a more complex one and an easier one for adopting the community legislative documents. Complex procedure involves the transmission of the text with the normative document proposal to EU Council, being debated in the working groups in which take part all the member states and Commission representatives. In the working groups, member states have the right to negotiate the proposals of community legislative documents. If a compromise was reached after the debate, the proposal is sent to COREPER. Within COREPER, it is another round of debates between the ambassadors of the member states. After being adopted in COREPER, the proposal is sent to the European Parliament. It is adopted after the text is published in the Offi cial Journal of the European Union. The documents adopted by the Council together with the European Parliament are comprised in the codecision procedure. The codecision procedure is defi ned in the article 251 of the Creation Treaty of the European Community, as the central legislative procedure of community decision system, relying on the parity principle – EU Parliament and Council adopt the community legislation of mutual agreement, having equal competences. One disadvantage of this procedure is that the adoption process lasts a longer period of time, of at least 1.5 years. To remove this disadvantage, the easier procedure was created being known in the community slang as „comitology” providing for the European Commission the attributions of implementing the respective document and defi ning the related procedures. This procedure simplifi es the proposal run. Back philosophy is simple: The Council (or European Parliament together with the Council) adopts a document, but it should delegate details related to the implementation to the Commission. The implementation measures are set up by the Commission legislation with one condition: The Commission should consult a committee comprising representatives of the member states. Under this context, the community legislation stipulates that a Committee should assist the Commission in the implementation of its attributions, according to the procedure called “comitology” with well defi ned deadlines and vote rules. In this case, the Committee should be consulted before adopting an implementation method by the Commission. The main task of the Committee is to attend the Commission in the implementation of community legislative documents. Comitology, or more precisely the documents under the comitology procedure, should be considered as integral part of legislative procedure of the European Community (acquis communautaire). There are eight comitology committees in statistics, among which Statistical Program Committee.

Working Party of Statistics of the European Union Council The presidency of the European Union Council is held by each member state by rotation. The council is run for six months (from January to June and from July to December) by each member state, according to a preset schedule.

General Statistics


The Council presidency has an essential role for organizing the institution activity, especially promoting the legislative and political decisions. The Council is responsible for the organization and running all the reunions, including those regarding the numerous working parties and the negotiation of the compromise solutions.

Order of EU Council Presidency from 2004 to 20202004-2006 I semester II semester

2004 Ireland Netherlands2005 Luxembourg United Kingdom2006 Austria Finland

2007-2020 I semester II semester2007 Germany Portugal2008 Slovenia France2009 Czech Republic Sweden2010 Spain Belgium2011 Hungary Poland2012 Denmark Cyprus2013 Ireland Lithuania2014 Greece Italia2015 Latvia Luxembourg2016 Netherlands Slovakia2017 Malta United Kingdom2018 Estonia Bulgaria2019 Austria Romania2020 Finland

During January 1, - June 30, 2007, Germany held the presidency of the European Union Council – very dynamic period from the viewpoint of European policies in the statistics.

Priorities of German Presidency in statistics In the planning of the statistical programs, EU German presidency focused on balanced setting the priorities in the legislative process taking into account the administrative task of respondents and the new data requirements. This manner to set up the priorities was included in the working program for 18 months prepared in common by the three presidents: Germany, Portugal (the second half of 2007) and Slovenia (the fi rst part of 2008). Priority fi les considered by German Presidency and debated within the working groups « Statistics »: l Regulation on the Population and Housing Census; l Decision on the Community Statistical Program during 2008 – 2012; l Regulation on the energy resources statistics; l Regulation on the agricultural holdings survey and agricultural production methods survey; l European Consultative Committee on the Community Policy of Statistical Information In the working groups take part representatives of all the member states and European Commission, especially Eurostat representatives. The participation in the Council activities supposes a new approach, a new working logics: participation in the community decision in order to promote own interests.It is necessary to take part in all the reunions, for two reasons:

General Statistics


• Only in this was it can be evaluated later on if Romania has or has no major interests to pursue within the group; • Even if Romania has no major interests, its participation in that group allows to support some of member states or others, which will act reciprocally in other groups. During German presidency, 8 reunions of the working group „Statistics” took place, each one having a very loaded agenda.

Reunions of the working group « Statistics » of EU Council under German Presidency

Reunion date Discussed subjects

January 22

1) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council on the Community Statistical Programme 2008 to 2012;2) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council concerning structural business statistics;3) Comitology in statistics fi les.

February 6

1) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council on the Community Statistical Programme 2008 to 2012;2) Implementation of Council Decision 2006/512/EC amending Council Decision 1999/468/EC of 28 June 1999 laying down the procedures for the exercise of implementing powers conferred on the Commission, in statistics proposals;3) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on energy statistics.

March 5

1) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on Community statistics on public health and health and safety at work;2) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on Population and Housing Censuses.

March 21

1) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council on the Community Statistical Programme 2008 to 2012;2) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council setting up a European Advisory Committee on Community Statistical Information Policy;3) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council setting up a European Advisory Committee on Community Statistical Information Policy.

April 16

1) Proposal of Regulation of the European Parliament and of the Council on the submission by Member States of statistics on aquaculture;2) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council concerning statistics on plant protection products;3) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on quarterly statistics on Community job vacancies;4) Report from the Commission to the European Parliament and the Council on implementation of the NUTS Regulation (Regulation (EC) No 1059/2003).

May 3

1) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council on the Community Statistical Programme 2008 to 2012;2) Comitology in statistics fi les;3) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on Population and Housing Censuses.

May 30

1) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on farm structure surveys and the survey on agricultural production methods and repealing Council Regulation (EEC) No 571/98;2) Proposal of Regulation of the European Parliament and of the Council on the submission by Member States of statistics on aquaculture.

June 18

1) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council on the Community Statistical Programme 2008 to 2012;2) Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on Population and Housing Censuses;3) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council setting up a European Advisory Committee on Community Statistical Information Policy;4) Proposal for a Decision of the European Parliament and of the Council setting up a European Advisory Committee on Community Statistical Information Policy.

General Statistics


Permanent Representatives Committee - COREPER COREPER – weekly reunion – represents the linkup of the whole EU system. In this perspective, it is imperative to assure the capacity of the national system to produce and send in due time usable and homologated instructions to the Romanian representatives in COREPER. In COREPER 2 reunion takes part the head of Romania’s Permanent Representation besides the European Union, having ambassador position. COREPER 2 prepares the reunions of the Council in CAGRE format (General Affairs and Foreign Relations Council), ECOFIN (Council of Economy and Finance Ministers) and JAI (Council of Justice and Internal Affairs Ministries) and proposals of regulations in the respective fi elds. In COREPER 1 reunion take parts the deputy of Romania’s Permanent Representation besides European Union. COREPER 1 prepares the Council reunions for the other 6 format of the Council: Employment, Social Policy, Health and Consumer Protection Council, Competition Council, Transport, Telecommunications and Energy, Council, Agriculture and Fishing Council, Environment Protection Council, Education, Youth and Culture Council. The regulations in statistics are discussed in this type of reunion. In order to prepare the instructions for Romania’s representatives in COREPER, the Ministry of Foreign Affairs and the Department of European Affairs weekly organize the Reunion of European Affairs Coordination. In this reunions take part representatives of all the central public administration institutions. The National Institute of Statistics is represented by experts from the European Affairs Offi ce besides experts from the directions producing statistics for detailed presentation of implementation, processing and adopting the community legislative documents under debate.

Articolul “SISTEM DE INDICATORI AI PROTECŢIEI SOCIALE DIN ROMÂNIA” publicat în Revista Română de Statistică nr. 7/2007, se bazează pe o monografi e comandată de Ministerul Muncii, Familiei şi Egalităţii de Şanse şi fi nanţat din împrumutul pentru Dezvoltarea Sectorului Social al Băncii Internaţionale pentru Reconstrucţie şi Dezvoltare (Banca Mondială). Colectivul de autori ai proiectului a fost constitut din cercetători ai Institutului Naţional de Cercetare Ştiinţifi că în Domeniul Muncii şi Protecţiei Sociale/INCSMPS (dr. ec. Cătălin Ghinăraru – director proiect, dr. Vasilica Ciucă, dr. ec. Speranţa Pirciog, drd. Cristina Mocanu, drd. Eva Militaru, dr. Cristina Lincaru, drd. Ana Maria Zamfi r, drd. Silvia Popescu, Lavinia Totan, Nicolina Racoceanu, drd. Ioana Borza), experţi ai Institutului Naţional de Statistică - Centrul Naţional de Pregătire în Statistică /CNPS (dr. ec. Filofteia Panduru - co-director proiect, dr. ec. Silvia Pisică, dr. ec. Maria Molnar, dr. ec. Maria Poenaru, Lavinia Bălteanu) şi cadre didactice ale Academiei de Studii Economice/ASE-Bucureşti, catedra de statistică (prof. univ. dr. ec. Vergil Voineagu - co-director proiect, conf. univ. dr. ec. Monica Roman, prof. univ. dr.ec. Alexandru Isaic-Maniu, prof. univ. dr. ec. Constantin Mitruţ, conf. univ. dr.ec. Emilian Ţiţan, conf. univ. dr. ec.Simona Ghiţă), cărora le aducem încă o dată cele mai calde mulţumiri pentru munca fără preget depusă în cadrul acestui proiect cu caracter de unicat în cercetarea economică statistică la nivel naţional.

General Statistics


Stimate Prof. univ. dr. Vergil Voineagu, Preşedinte al Institului Naţional de Statistică

A fost o adevǎratǎ placere sǎ vǎ întâlnesc din nou pe dvs. şi pe colegii dvs. Apreciez instituţia dvs. datoritǎ angajamentului de a capta, măsura şi disemina public indicatorii bunǎstarii economice şi sociale, ca şi eforturile pentru îmbunǎtăţirea continuă a calităţii datelor. Sunt foarte bucuros să afl u că tutorialul meu despre “Controlul calităţii datelor” a fost util pentru membrii staff-ului dvs. şi am sesizat că prezentarea mea din cadrul Seminarului Ştiintifi c “Octav Onicescu” a fost primită cu căldură. Vă rog să consideraţi activitatea mea ca un fel de “rǎsplată” a ospitalitǎţii de care m-am bucurat la sediul institutiei dvs. şi a distincţiei de onoare pe care am primit-o în 2005. Ca profesor de statistică şi informaticǎ aplicată la Universitatea Liberă din Berlin încă din 1976, mă simt obligat să atrag atenţia celor trei grupuri de experţi din INS - economişti, informaticieni şi statisticieni (ofi ciali) - la interfaţă: ei trebuie să înveţe terminologia celorlalte grupuri, precum şi modul lor de gândire într-o măsurǎ în care să devină posibil un succes maxim al activităţii echipei. Acest lucru l-am realizat din partea Eurostat, prin programul PHARE, cu angajaţii de la INS Sofi a şi BCS Riga. “Per aspera ad astra” este un mod difi cil de a progresa, dar cu câştiguri pe termen lung, după cum mi-a fost confi rmat de foştii mei studenţi, acum experţi juniori sau chiar seniori la World Bank, FMI, NA sau ONU sau middle-manageri la fi rme multinaţionale. Vă apreciez strategia de a îmbunǎtăţi permanent calitatea datelor produse de INS. “Calitatea nu poate fi îmbunătăţită prin inspecţie şi control, ea trebuie produsă” este un slogan vechi în acest domeniu. Deci training-uri referitoare la metodologia aplicatǎ, înţelegerea sistemului informaţional şi ămbunătǎţirea continuă a tuturor fl uxurilor de activitate, însoţită de monitorizarea lor, sunt obligatorii astăzi. Mă ingrijoreazǎ mult faptul că, în Europa de Est, tinerii părăsesc ofi ciile de statistică pentru a lucra în industrie şi comerţ, după ce au benefi ciat de o pregătire strălucită, datorită diferenţelor mari dintre salarii. Oricum, sunt sigur că sunteţi pe drumul cel bun, judecând după ce mi-aţi spus. Suntem cu toţii de acord asupra unui aspect: calitatea apare doar când îţi pasă sufi cient de mult încât să faci ceea ce e mai bine.

Va urez succes pe termen lung şi aştept cu nerăbdare să vă întâlnesc pe dvs. şi pe profesorul Mitruţ în anul următor.

Cu sinceritate, Prof. Dr. Hans J-Lenz

Institutul de Statistică şi Econometrie Institutul de Producţie, Sisteme Informaţionale şi Cercetări Operaţionale

Universitatea Libera din Berlin

Apreciez strategia de a îmbunǎtăţi permanent calitatea datelor produse de INS

Actualitate


Condiţii pentru prezentarea materialelor spre publicare

Lucrările ştiinţifi ce sau tehnice, originale, se pot prezenta redacţiei spre publicare fi e sub formă de articole, fi e sub formă de scurte comunicări în limba română şi în limba engleză (traducere integrală). Precizările privind condiţiile tehnice pentru predarea materialelor se afl ă pe site-ul www.revistadestatistica.ro, secţiunea „Procesul de recenzare”.

Conditions for the articles designated for the Romanian Statistical Review

The original scientifi c or technical works can be sent to be published either under article form or short communications in Romanian and English (complete translation). The technical conditions for the articles to be presented can be found at www.revistadestatistica.ro in the “Peer review” section.

Cititorii din ţară şi străinătate se pot abona prin S.C. Rodipet S.A cu sediul în

Piaţa Presei Libere nr. 1, Corp B, Sector 1, Bucureşti, România

tel/fax 0040-21-318.70.00sau e-mail: [email protected] şi [email protected]

ISSN 1018-046X

Reproducerea articolelor fără acordul Institutului Naţional de Statistică - Editura Revista Română de Statistică este interzisă, iar utilizarea conţinutului acestei publicaţii, cu titlul explicativ sau justifi cativ, în diferite lucrări este autorizată numai cu precizarea clară a sursei.

Redacţia Editurii “Revista Română de Statistică” precizează că punctele de vedere, datele şi informaţiile cuprinse în articolele publicate aparţin autorilor şi nu angajează răspunderea Institutului Naţional de Statistică

Responsabil de număr: Dan Ion GHERGUŢConsilier artistic: Mihai ŞURUBARU

Echipa logistică: Nicolae IONESCU, Iancu UCEANU, Gheorghe VAIDA-MUNTEAN, Constantin Gabriel BUJOREANU, Iuliana MARIN,

Oana BURDUŞEL, Tiberiu PREDA, Remus HORNOIU, Alin SPÂNU