Analiza Statistica a Evolutiei Produsului Intern Brut al Romaniei
LUCRARE DE LICENȚĂ
ANALIZA STATISTICĂ A EVOLUȚIEI PRODUSULUI INTERN BRUT AL ROMÂNIEI
* Pentru fiecare criteriu de apreciere se trece semnul X, corespunzător calificativului și notei acordate.
** Nota acordată de conducătorul științific se calculează cu relația: Suma totală a notelor acordate / 10
Introducere
Pe parcursul acestei lucrări au fost analizate conturile naționale, indicatorii macroeconomici de rezultate, și rata de ocupare a populației, atât din punct de vedere statistic cât și din punct de vedere economic. Învestigarea statistică a Sitemului Conturilor Naționale, indicatorilor macroeconomici de rezultate și a ratei de ocupare a populației, este utilă nu numai pentru fundamentarea managementului macroeconomic, ci și a politicilor economice privind dezvoltarea economică și creșterea standardului de viață a populației.
Lucrarea „Analiza statistică a evoluției produsul intern brut al României” este fundamentată pe baza publicațiilor Institutului Național de Statistică, care asigură informațiile necesare pentru evaluarea nivelului de trai al populației prin indicatorii statistici comparabili în timp privind conturile naționale, indicatorii macroeconomici de rezultate precum și indicatori ce atestă rezultatele activității economice și sociale.
Analiza pe baza seriilor de date statistice pune în evidență faptul ca populația și economia nu evoluează independent una de alta. Populația prin muncă, structură, grad de pregătire, influențează puternic desfașurarea activițătii economice, punându-și astfel amprenta asupra numărului, dinamicii, structurii populației. Principalele capitole ale lucrării se referă la principiile și particularitățile Sistemului Conturilor Naționale (principii ale măsurării rezultatelor în Sistemul Conturilor Naționale), principalii indicatori macroeconomici de rezultate (produsul intern brut si cele 3 metode de calcul ale acestuia, produsul național net, produsul național brut, produsul intern net), serii cronologice (proprietăți, clasificări și prelucrarea seriilor), produsul intern brut regional (macroregiuni, regiuni de dezvoltare și categorii de resurse), corelații între indicatorii produsului intern brut/locuitor și rata de ocupare a populației.
Astfel, capitolul 1 este dedicat dezbaterii Sitemului Conturilor Naționale sau contabilității naționale, un sistem statistic de evidență care utilizează tehnici contabile pentru alcătuirea conturilor analitice care reflectă activitatea agenților economici. Activitatea economică dintr-o economie este desfășurată de o serie de subiecte economice precum gospodăriile private, agenții economici, statul și băncile.
Pe baza datelor oferite de Sistemul Conturilor Naționale se pot determina o serie de indicatori macroeconomici al caror rol este acela de a ilustra cantitativ performanțele economice naționale, prezentați în capitolul 2, și anume calculul economic al produsului intern brut, conform celor trei metode de calcul specifice, metoda de producție, metoda cheltuielilor și metoda veniturilor.
În capitolul 3 am prezentat seriile cronologice, produsul intern brut regional total și pe locuitor, precum și produsul intern brut pe categorii de resurse.
În ultimul capitol sunt reliefate metoda regresiei și corelației care a apărut ca urmare a intenselor cercetări în domeniul biologiei care s-au extins apoi, la fenomenele social-economice, și corelația dintre produsul intern brut/locuitor și rata de ocupare a populației în perioada 2002 – 2008.
CAPITOLUL 1 SISTEMUL CONTURILOR NAȚIONALE
1.1 ORIGINEA ȘI DEFINIREA SISTEMULUI CONTRUILOR NAȚIONALE (SCN)
Un sistem complex reprezintă Sistemul Conturilor Nationale ce cuprinde un "set consistent, coerent și integrat de conturi macroeconomice, bilanțul economiei naționale și tablouri bazate pe un set de concept internaționale, definiții, clasificări și reguli contabile". Această definiție a fost dată de CEE-Eurostat, EMI, Organizația de Dezvoltare și Cooperare Economică, de ONU si de Banca Mondială la elaborarea sistemului Conturilor Naționale din 1993.
În accepțiunea lui Jean-Paul Piron (lucrarea „La Comptabilite Nationale” din 1990), contabilitatea națională (SCN)“ este o reprezentare globală detaliată și cifrică a economiei naționale folosind cadrele contabile”2.
Din definițiile precedente, reiese că autorii recunosc implicarea principiilor contabile în Sistemul Conturilor Nationale.
Contabilitatea națională este definită de Institutul Național de Statistică din România ca un ansamblu coerent și detaliat de conturi și tabele ce oferă o imagine sistematică, completă a activității economice a unei țări. Există și o dispută în ceea ce privește definirea contabilității naționale ca ștință sau tehnică recentă.
Aceasta disputa are la bază faptul că unii autori consideră evidența statistică și cea contabilă ca științe practice ce se încadrează în grupa științelor economice, iar alți autori considerăndu-le două tehnici de evidență, gestiune și analiză economică.
Considerentele legate de apartenența la una dintre cele două științe economice – contabilitate sau statistică – nu sunt convingătoare pentru a încadra Sistemul Conturilor Naționale în una dintre acestea. Economiștii ce propun apartenența SCN la statistică au in vedere:
În SCN indicatorii macroeconomici sunt obținuți utilizând metode și procedee de calcul statistice;
Unele dintre datele de intrare în sistem provin din utilizarea unor procedee statistice – anchete, recensăminte;
SCN cuprinde, pe lânga conturi, și o serie de tablouri, care sunt mijloace de reprezentare a prelucrărilor statistice.
Economiști care consideră SCN parte integrantă a științei contabilității pornesc de la:
Utilizarea ca principal procedeu a contului, care reprezintă o tehnică a contabilității;
Reprezentarea în conturi este partida dublă, de asemenea, proprie contabilității;
O parte a bazelor de date din SCN provine din contabilitate, deoarece toate entitățile elaborează situații financiare și dări de seamă contabile;
Ca și contabilitatea microeconomică, și SCN înregistrează în conturile sale, pe lângă tranzacțiile ce au loc între economia națională și mediul economico-social internațional, și tranzacțiile ce au loc între componentele economiei naționale, aspect specific contabilității microeconomice.
SCN sau contabilitatea națională este considerată de majoritatea economiștilor o știință economică de sine stătătoare, care folosește metode și procedee preluate de la alte științe economice, dar și de la alte științe exacte (matematica, informatica) pe care le îmbină într-un mod propriu în vederea obținerii unor indicatori macroeconomici revelatori.
Datorarea apariției contabilității naționale este dată în principal dezvoltării economiilor naționale și nevoilor acestora de a-și schimba bunurile și serviciile între ele, deci de dezvoltare a relațiilor economice, politice și sociale dintre state.
Geneza contabilității naționale este considerată a fi în perioada interbelică. Odată cu criza economică din 1929-1933, a fost necesară intervenția statului în economie.
Originile SCN au la bază raportul Subcomitetului publicat în 1947. Subcomitetul a sperat ca principiile, recomandările și conexiunile să fie aplicate în fiecare țară în calculul venitului național pentru asigurarea unei mai bune comparabilități.
Setul de 24 de conturi din anexa lui Stone este bazat pe sublinierea structurii conturilor curente și a conturilor de capital pentru cinci sectoare: producătoare, intermedieri financiare, agenți de asigurare și de securitate socială, consumatori finali și restul lumii. Conturile se bazau pe modelul economiilor industriale avansate.
Oficiul de Statistică al Națiunilor Unite în 1950, definea estimări pentru Statistica venitului național 1938-1948, pentru 41 de țări.
Un grup de experți ai Națiunilor unite și ai Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică ăn 1968, a fundamentat un nou sistem al conturilor naționale care avea la bază un proiect al lui Richerd Stone. Experții au considerat contabilitatea națională la prețuri constante, iar distribuirea s-a făcut în baza intrărilor-ieșirilor.
În 1993 s-a elaborat Sistemul Conturilor Naționale, de către organizațiile internaționale, a perfecționat trăsăturile de bază ale vechiului sistem elaborat în 1968 privind culegerea și prelucrarea informațiilor, realizarea unor clasificări adecvate momentului, precum și realizarea unor simplificări și armonizări ale indicatorilor macroeconomici.
1.2 PARTICULARITĂȚILE SISTEMULUI CONTURILOR NAȚIONALE
În statistica O.N.U., este utilizat și S.C.N. precum și a altor organisme internaționale. Sistemul Conturilor Naționale rolul său constă în a reflecta la scară națională cât mai exact activitatea trecută în scopul unei mai bune cunoașteri a fenomenelor și proceselor economice prezente și pentru a face posibilă extrapolarea spre viitor, prin previziuni de noi politici macroeconomice, sociale și financiar-bancare. În practica statistica țării noastre, începând cu anul 1991 se utilizează Clasificarea Activităților din Economia Națională (C.A.E.N.). Aceasta este aliniată la standardele clasificărilor internaționale, O.N.U. și U.E. Procesul de implementare a Sistemului Conturilor Naționale în România, început de Comisia Națională pentru Statistică, încă din anul 1990, s-a desăvârșit în 1993, când Banca Națională a României a început elaborarea structurilor conturilor financiare, care completează informațiile existente în conturile nefinanciare ale economiei.
Particularitățile Sistemului Conturilor Naționale sunt următoarele:
a) S.C.N. se bazează pe teoria factorilor de producție potrivit căreia participanții la activitatea economică sunt recompensați în funcție de contribuția adusă. Sistemul Conturilor Naționale reflectă prin conținutul său, mecanismele economiei de piață și folosește conceptele teoriei economice capitaliste a factorilor de producție;
b) S.C.N. refrânge întreaga activitate umană concretizată în mărfuri și servicii cu caracter marfar sau nemarfar, inclusiv cele legate de asigurarea ordinii publice și securității sociale;
c) S.C.N. este o reprezentare simplificată, cantitativă și agregată a realității economice;
d) S.C.N. este un sistem statistic de evidență care folosețte tehnici contabile și anume principiul dublei înregistrări în conturi pentru alcătuirea conturilor analitice care reflectă activitatea agenților economici. Agregarea rezultatelor în indicatori macroeconomici se folosește însă de metode statistice.
Contabilitatea Națională utilizează tehnica contabilă, principiul dublei inregistrări, în sensul că orice tranzacție între agenții economici se înregistrează ca o resursă. Diversitatea agenților angajați în activitatea economică impune, în vederea caracterizării cricuitului economic și a contribuției lor la producerea bunurilor și serviciilor, respectiv la repartizarea și folosirea bunurilor și serviciilor, structurarea lor pe grupe omogene, în funcție de criteriile ce răspund cel mai bine scopului urmărit.
Agregarea agențiilor economici se poate face în funcție de două criterii:
A. Agregarea instituțională, care constă în agregarea agenților în funcție de comportamentul de bază în ceea ce privește formarea și utilizarea veniturilor disponibile și a patrimoniului. Sectoarele instituționale utilizate în contabilitatea națională sunt:
a) gospodăriile private (menaje, populație) sunt formate din persoane care trăiesc sub același acoperiș și funcționează ca o unitate economică. Ele îndeplinesc două funcții importante care ajută la menținerea fluxului circular din economie. Ele dețin, controlează și furnizează cel puțin unul dintre factorii de producție, munca, care împreună cu abilitatea întreprinzătorului condiționează în mare măsură capacitatea productivă a economiei și prețurilor produselor. În același timp, menajele sunt și principala sursă de furnizare a forței de muncă.
b) firmele (întreprinderile, agenții economici) reprezintă subiectele economice care au ca trăsătură faptul că produc bunuri și servicii destinate pieței având ca principal scop obținerea de profit.
c) statul (guvernul, administrație publică sau sectorul public) cuprinde subiectele economice care produc bunuri și servicii cu destinație colectivă. În acest caz bunurile și serviciile nu se vând sau cel mult au prețuri mai mult simbolice, costurile lor fiind acoperite din taxe și impozite. De asemenea, statul are și sarcina de a asigura redistribuirea veniturilor în vederea asigurării unei protecții sociale diferitelor categorii sociale defavorizate;
d) băncile care reprezintă o categorie specială de subiecte economice care nu au ca obiectiv producerea de bunuri și servicii, ci capitalul bănesc pe care-l mobilizează, colectează de la gospodării, firme și stat în vederea valorificării de către alte subiecte economice din țară sau străinătate;
e) străinătatea (restul lumii) grupează activitățile unităților nenaționale în măsura în care ele efectuează operațiuni sau fluxuri cu unități rezidente. Ansamblul tranzacțiilor care pot fi efectuate de un subiect economic se încadrează în patru activități, pentru fiecare activitate existând un cont, astfel:
Consumul intermediar reprezintă bunurile și serviciile prelucrate achiziționate de firmă și intrate integral în componența bunurilor și serviciilor produse de firmă.
Impozitele indirecte reprezintă transferuri ale firmelor către stat care sunt eliminate înaintea impozitării venitului (aici se includ: taxa pe valoarea adăugată, impozitele pe producție, impozitele pe import).
Subvențiile reprezintă transferul de venituri acordate de stat firmelor în scopul influențării prețurilor sau sprijinirii producției.
B. Agregarea funcțională, aceasta constă în agregarea de fapt a activității agenților economici (de producție, consum și acumulare) și nu a agenților economici. Această grupă este utilizată în practică pentru estimarea componentelor produsului intern brut.
Operațiunile care au loc între agenții economici sunt agregate în funcție de obiectul și natura lor în trei categorii:
Operațiuni cu bunuri și servicii descriu originea (producție, import) și utilizarea bunurilor și serviciilor (consum intermediar, consum final, formarea capitalului fix, variația stocurilor, exportul) într-o perioadă de timp.
Operațiunile de repartiție sunt formate din două mari categorii de operațiuni: operațiuni de repartiție a venitului și transferuri de capital.
Operațiunile financiare cuprind variațiile resurselor și angajamentelor monetare sau alte creanțe.
1.3 PRINCIPIILE MĂSURĂRII REZULTATELOR ÎN SISTEMUL CONTURILOR NAȚIONALE
Caracterizarea și măsurarea rezultatelor agenților economici și a fluxurilor care au loc între aceștia, într-o perioadă determinată, se bazează în țările cu o economie de piață, în statistica O.N.U. și altor organisme internaționale, pe “Contabilitatea Națională” sau pe „Sistemul Conturilor Naționale”( SCN).
Măsurarea, deci calculul rezultatului activității economice se fundamenteză, în economia de piață, pe teoria factorilor de producție.
Cu toate că pot fi remarcate o serie de diferențiere și delimitări convenționale în ceea ce privește produsele și serviciile cuprinse în rezultatele activității economice, există o serie de reguli cu caracter, principii care se aplică în toate țările care folosesc contabilitatea națională. Din cadrul acestor reguli menționăm:
a) Agregatele macroeconomice de rezultate cuprind bunurile și serviciile care sunt vândute, respectiv cumpărate de pe piață și care contribuie direct sau indirect la satisfacerea nevoilor (de bunuri și servicii). Cea mai mare parte a acestor bunuri și servicii sunt vândute, respectiv cumpărate pe piață. O altă parte o constituie produsele care satisfac nevoi din economie, dar nu sunt vândute pe piață: consumul menajelor din producție proprie, creșterea capitalului al firmelor pe seama producției proprii de capital fix etc.
b) Bunurile și serviciile sunt cuprinse în calcul numai dacă sunt rezultatul activităților productive din perioada pentru care se face calculul. Deci, se exclud produsele și serviciile care, deși au dat naștere la tranzacții pe piață, reprezintă revânzări.
c) Baza evaluării rezultatelor o constituie veniturile factorilor de producție angajați în activitatea economică. Din rezultatele activității economice sunt excluse toate transferurile bănești care au loc între agenții economici și care nu sunt însoțite de un flux de bunuri și servicii (de exemplu, pensii, ajutoare sociale, ajutoare de șomaj, alocații).
d) Pentru măsurarea rezultatelor activității economice se iau în calcul doar bunurile și serviciile fiscale care au ajuns în ultimul stadiu al circuitului economic. Bunurile și serviciile produse și consumate în perioada de calcul pentru producerea altor bunuri și servicii reprezintă consumurile intermediare. Deci, dimensiunea rezultatelor la nivel macro este dată de valoarea brută sau netă a produselor și serviciilor finale, care pot fi folosite pentru consumul privat, pentru consumul public, pentru investiții (brute, nete), pentru creșterea stocurilor (investițiilor de inventar), pentru export, deci de valoare adăugată sau brută.
Bunurile și serviciile necurabile achiziționate și utilizate de procesul de producție, compun consumul intermediar.
e) Indicatorii macroeconomici de rezultate pot fi calculați ca indicatori de natură brută sau indicatori de natură netă:
brut = net + amortizarea
f) La calcularea agregatelor macroeconomice se ține seama de teritoriul unde își desfășoară activitatea agenții economici. Dacă se consideră rezultatele activităților productive ale tuturor agenților din interiorul țării rezultă indicatori care exprimă produsul intern.
În cazul în care se ține seama numai de activitatea productivă a agenților naționali, deci se elimină rezultatele activității economice a agenților străini de pe teritoriul țării (pentru care se face calculul) și se cuprind rezultatele agenților naționali din străinătate, rezultă indicatori ce exprimă produsul național.
Pentru indicatorii de natură brută:
național = intern + SVABS
unde: SVABS = soldul valorii adăugate brute în raport cu străinătatea
Pentru indicatorii de natură netă:
național = intern + SVAES
unde: SVAES = soldul veniturilor din activitățile economice în raport cu străinătatea
g) În Sistemul Conturilor Naționale indicatorii de rezultate se exprimă în două categorii de prețuri: prețurile pieței și prețurile factorilor.
Diferența dintre cele două forme de evaluare constă în includerea în prețul pieței a impozitelor pe produse (IP), respectiv scăderea subvențiilor (S).
prețul pieței = prețul factorilor + (IP – S)
Impozitele pe produse Ip, se compun din impozite datorate pe unitatea de bun sau serviciu produs (taxa pe valoarea adăugată, accize), notate cu Ip și impozite datorate pe unitatea de bun sau serviciu schimbat / importat (drepturi asupra importurilor, taxe vamale) notate cu TV.
IP = Ip+TV
În acest caz, relația dintre prețul pieței și prețul factorilor devine:
prețul pieței = prețul factorilor + (Ip + TV – S)
Impozitele pe producție și importuri (Îi) sunt vărsăminte obligatorii fără contrapartidă, în bani sau în natură, prelevate de administrațiile publice sau de instituțiile Uniunii Europene. Impozitele pe producție și importuri au în componență:
impozitele pe produse (Ip)
alte impozite pe producție, respectiv impozite pe care întreprinderile le suportă ca urmare a activității lor productive, independent de cantitatea sau valoarea bunurilor și serviciilor vândute sau schimbate, de exemplu, impozite pe clădiri, taxe de timbru, taxe pe mijloace de transport.
IPI = Ip + Alte impozite
sau
IPI = Ip + TV + Alte impozite
Subvențiile (S) sunt transferuri curente, fără contrapartidă, pe care administrațiile publice sau instituțiile Uniunii Europene le alocă producătorilor rezidenți cu scopul de a le influența nivelul producției, al prețurilor sau pentru renumerarea salariaților. Subvențiile pot fi:
subvenții pe produse, respectiv sume alocate pe unitatea de bun sau serviciu produs sau schimbat (Sp);
alte subvenții pe producție, respectiv sume de care beneficiază unitățile rezidente, în funcție de activitățile lor de producție, independent de cantitatea sau valoarea bunurilor și serviciilor vândute sau schimbate.
S = Sp + Alte subvenții
h) Indicatorii macroeconomici de rezultate pot fi exprimați ca indicatori nominali (adică în prețuri curente, respectiv prețurile anului pentru care are loc calculul) sau ca indicatori reali (adică în prețuri comparabile). Exprimarea indicatorilor de rezultate ca indicatori nominali sau ca indicatori reali este determinată de faptul că nivelul și dinamica acestor indicatori de rezultate sunt influențate de modificarea prețurilor. Pentru a elimina influența prețurilor, indicatorii nominali (exprimați în prețuri curente) se deflaționează rezultând indicatorii reali (în prețuri comparabile).
I
1.4 PRINCIPIILE SISTEMULUI CONTURILOR NAȚIONALE
Sistemul Conturilor Naționale fiind o știință economică de interferență a contabilității, statisticii, informaticii, matematicii, economiei politice, macroeconomiei, utilizează principii și procedee împrumutate de la acestea, însă adaptate cerințelor sale de analiză și prelucrare.
Principiul partidei duble
Partida dublă se poate realiza prin fluxuri și stocuri. Conform primei interpretări (fluxuri), relațiile dintre doi agenți economici care determină apariția a două fluxuri de sens contrar și de aceeași mărime, unul real, de la societatea furnizoare la cea beneficiară și un flux monetar de la client la furnizor. În microcontabilitate, informațiile de flux sunt redate cu ajutorul contului de rezultate, tabloului soldurilor intermediare de gestiune și tabloului de finanțare, iar în macrocontabilitate sunt redate cu ajutorul conturilor naționale și al tablourilor de intrări-ieșiri, de finanțare.
Ecuația partidei duble aplicată la nivelul unui agent economic pentru informațiile de flux este de forma:
Cheltuieli ±Rezultat = Venituri (pierderi)
iar la nivelul economiei naționale, ecuația devine:
Utilizări + capacitate de finanțare ± necesar finanțe = resurse
La nivelul agenților economici, fluxurile se referă la mișcările și transformările bunurilor economice din patrimoniu în cadrul proceselor economice consumatoare de resurse și producătoare de rezultate și sunt redate prin ecuația:
Cheltuieli +/- Rezultate = Venituri (Pierderi)
La nivelul agenților economici situația este prezentată în „Contul de profit și pierdere” care are în stânga cheltuielile, iar în dreapta veniturile. În Sistemul Conturilor Naționale informația de flux este redată cu ajutorul „Conturilor naționale” care prezintă în stânga utilizările, iar în dreapta resursele.
Pentru reflectarea tuturor operațiilor legate de transferările bunurilor ca urmare a proceselor interne, dar și a tranzacțiilor legate de relațiile cu mediul economico-social se utilizează dubla înregistrare. Dubla înregistrare derivă din dublă reprezentare și pornește de la faptul că, pe parcursul mișcării și transformărilor bunurile economice, sunt privite permanent sub dublul aspect, și anume, din punctul de vedere al destinației, pe de-o parte, și al provenienței, pe de altă parte, sau ca utilizări și resurse. Ecuația înregistrării este de forma:
Debit = Credit,
care înseamnă, de fapt:
Destinație/investire/utilizare= proveniență/finanțare/resursă
O tranzacție economică între doi participanți (subiecți) presupune patru înregistrări: două înregistrări se referă la natura operației, două înregistrări ce reflectă contrapartida financiară a acestora.
Principiul continuității activității
Continuarea activității asigură, la nivel microeconomic și la nivel macroeconomic recuperarea cheltuielilor făcute pentru desfășurarea activității, precum și obținerea unor venituri suplimentare în vederea reluării proceselor economice, dezvoltării activității, acumulării, distribuirii și redistribuirii veniturilor la nivelul sectoarelor ce realizează servicii necomerciale.
Principiul interdependenței exercițiilor
Principiul interdepenței exercițiului explică conform normelor IAS (Standardele Internaționale de Contabilitate) astfel: „Veniturile și cheltuielile sunt contabilizate pe măsură ce veniturile sunt sigur de realizat, iar cheltuielile, angajate și înregistrate în situațiile financiare ale exercițiului vizat" conform prevederilor IAS nr. 18, veniturile sunt recunoscute în contabilitate în momentul în care sunt îndeplinite simultan următoarele condiții:
– societatea a transferat cumpărătorului riscurile și avantajele semnificative ce decurg din proprietatea asupra bunurilor;
– societatea nu mai gestionează bunurile vândute la nivelul la care ar fi făcut-o, în mod normal, în cazul deținerii în proprietatea acestora și nici nu mai deține controlul efectiv asupra lor;
– mărimea veniturilor poate fi evaluată în mod rezonabil, costurile tranzacției pot fi evaluate în mod rezonabil.
Această definire a recunoașterii veniturilor presupune ca veniturile să fie înregistrate în contabilitate în momentul facturării lor, când are loc și transferul dreptului de proprietate. De asemenea, se prevede că și cheltuielile se vor recunoaște în momentul recunoașterii veniturilor.
Principiul permanenței metodelor
Principiul acesta presupune continuarea aplicării normelor și regulilor privind evaluarea, înregistrarea în contabilitate și prezentarea elementelor patrimoniale și a rezultatelor, asigurând compatibilitatea în timp a informațiilor contabile. Utilizarea acelorași metode de evaluare la nivel macroeconomic, de calcul al indicatorilor și de agregare permite comparabilitatea în timp și spațiu a indicatorilor macroeconomici calculați pe baza conturilor naționale. Principiul permanenței metodelor la nivel macroeconomic decurge din faptul că informațiile prezentate de conturile naționale provin din contabilitatea la nivel microeconomic. Utilizarea acelorași metode de evaluare la nivel macroeconomic, de calcul al indicatorilor și de agregare permite comparabilitatea în timp și spațiu a indicatorilor macroeconomici calculați pe baza conturilor naționale.
Principiul necompensării
Acest principiu al necompensării înseamnă că elementele de activ și de pasiv trebuie să fie evaluate și înregistrate în contabilitate separat, nefiind admisă compensarea între posturile de activ și cele de pasiv ale bilanțului, precum și între veniturile și cheltuielile din contul de rezultate. Aplicarea acestui principiu la nivel macroeconomic presupune necompensarea elementelor de activ cu cele din pasivul bilanțului economiei naționale. Între sectoarele instituționale există totuși posibilitatea compensării necesarului de finanțare rezultat la unele sectoare cu capacitatea de finanțare realizată de celelalte sectoare instituționale.
Principiul entității
La nivel microeconomic, principiul entității pornește de la ideea că orice unitate economică este separată patrimonial de alte unități economice sau de proprietarii, acționarii, asociații săi. În contabilitatea macroeconomică, principiul entității presupune reflectarea tranzacțiilor ce au loc la nivelul economiei naționale și prezentarea bunurilor, drepturilor și obligațiilor din perspectiva patrimoniului național. Astfel, bilanțul centralizat al economiei naționale cuprinde bunurile economice, drepturile și obligațiile legate de aceste bunuri ce aparțin patrimoniului național. Pe de altă parte, tranzacțiile din conturile naționale se referă la relațiile dintre sectoarele instituționale din economia națională, determinate de diviziunea social a muncii.
Principiul cuantificării monetare
Moneda fiind etalonul ce permite măsurarea și comensurarea fluxurilor și stocurilor patrimoniale. Contabilitatea nu poate reflecta decât acele bunuri, drepturi și obligații ce pot fi exprimate valoric. Și în SCN, în bilanțul centralizat al economiei naționale sunt prezentate numai acele bunuri, drepturi și obligații ce sunt evaluate, comensurate la nivel național. Contabilitatea macroeconomică utilizează același etalon monetar (la noi în țară), leul. În noul sistem de contabilitate propus de Standardele Internațonale de Contabilitate și de Ordinul MF nr 403 pentru aprobarea Reglementărilor contabile armonizate cu Directiva a IV-a a CEE și cu Standardele Internaționle de Contabilitate se permite utilizarea, în paralel cu leul, și a monedei euro.
Principiul costului istoric
El presupunând înregistrarea unui element patrimonial în contabilitate în momentul intrării sale în patrimoniu la valoarea de intrare la acea dată, conformă cu documentele justificative. Costul istoric se exprimă la valoarea de intrare a bunurilor în patrimoniu sau la valoarea nominală pentru creanțe și datorii.
Principiul prudenței
Acesta presupune neadmiterea supraevaluării elementelor de activ și subevaluarea elementelor de pasiv. După cum se știe, elementele patrimoniale sunt înregistrate la nivelul costului de intrare (achiziție, producție etc) care în timp devine cost istoric. La încheierea exercițiului, elementele patrimoniale de natura activelor trebuie actualizate. În cazul în care valoarea actuală (de inventar) este mai mare decât valoarea de intrare (cost istoric), diferența nu se contabilizează, în timp ce, atunci când valoarea de inventar este mai mică decât valoare contabilă, se constituie provizioane pentru depreciere.
Principiul intangibilității bilanțului de deschidere
Acest principiu la nivelul microeconomic, presupune că datele din bilanțul de închidere (la sfarșitul exercițiului financiar) trebuie să coincidă cu datele din bilanțul de deschidere (la începutul exercițiului financiar următor). Deci, nu se pot face modificări în bilanțul de deschidere, deoarece datele din cele două situații trebuie să corespundă din punct de vedere valoric.
1.5 PRINCIPALII INDICATORI MACROECONOMICI DE REZULTATE
Indicatorii macroeconomici de rezultate utilizați în statistica internațională sunt: produsul global brut (PGB), produsul intern brut (P.I.B.), produsul intern net (P.I.N.), produsul național brut (P.N.B.), produsul național net (P.N.N.), venitul național (VN). La aceștia se adaugă alți doi indicatori, în expresie monetară, a căror mărime și evoluție sunt dependente nu numai de rezultatele din perioada de calcul, ci și de o serie de alte procese legate de veniturile din afara activității economice, este vorba de venitul personal (VP) și de venitul personal disponibil (VPD).
Produsul Global Brut (PGB) reprezintă valoarea bunurilor și serviciilor produse de o economie națională, într-o anumită perioadă deteminată de timp, de obicei un an. Produsul global brut include atât bunurile și serviciile destinate consumului intermediar cât și valoarea brută a bunurilor și serviciilor destinate consumului final.
Consumul Intermediar (CI) reprezintă valoarea bunurilor și serviciilor utilizate ca intrări în procesul de producție și care sunt transformate sau consumate în totalitate pe parcursul acestui proces pentru a produce alte bunuri și servicii.
Produsul Intern Brut (PIB) reprezintă valoarea brută de piață a bunurilor și serviciilor finale produse de agenții economici interni într-o perioadă determinată, de obicei un an. Produsul intern brut reprezintă valoarea bunurilor produse în societate în timp de un an și ajunse în ultimul stadiu al circuitului economic. Acesta se determină pe ramuri ale economiei naționale și se însumează la nivelul acesteia. În principiu, la nivel de economie națională, produsul intern brut este egal cu diferența dintre produsul global brut și consumul intermediar.
Produsul intern brut se poate calcula prin următoarele metode:
Metoda de producție
Metoda utilizării finale
Metoda veniturilor
Produsul Intern Net (PIN) este definit ca valoare netă totală de piață a bunurilor și serviciilor finale, produse de agenții interni într-o perioadă determinată de timp. Dacă PIN se exprimă la prețurile factorilor, el evidentiază valoarea netă a produsului final din punctual de vedere al consumatorului. PIN se estimează în mod obișnuit pornind de la PIB, din care se scad alocațiile pentru consum de capital fix (ACCF):
PIN = PIBpp – ACCF (1.1)
PINpf = PINpp – impozite indirect nete (1.2)
PINpp = PIBpp – Am (1.3)
PINpp = PINpf + (IBS + TV– S) (1.4)
PINpf = PINpp – (IBS + TV – S) (1.5)
Produsul național net (PNN) reprezintă valoarea netă a bunurilor și serviciilor finale produse de agenții economici naționali într-o perioadă determinată de timp. Produsul național net se estimează pornind de la produsul intern net care este corectat cu soldul dintre veniturile din activitatea economică ale agenților economici naționali care își desfășoară activitatea în străinătate și cele ale agenților străini de pe teritoriul țării (SVAES):
PNNpf = PINpf + SVAES (1.6)
Produsul național net evaluat la prețul factorilor este denumit și venit național (VN).
PNNpf = VN (1.7)
Produsul național net poate fi estimat pornind de la produsul național brut sau de la produsul intern brut:
PNNpp = PNBpp – Am (1.8)
PNNpp = PIBpp + SVABS – Am (1.9)
PNNpf = PIBpp – Am – (IBS + TV– S) + SVAES (1.10)
PINpp
PINpf
Produsul Național Brut (PNB) denumit si Venit Național Brut (dacă este evaluat la prețurile factorilor) sau Cheltuieli Naționale Brute (dacă este evaluat la prețurile pieței) este definit ca valoare curentă de piață, a tuturor bunurilor și serviciilor finale produse de agenții naționali într-o perioadă de un an. Producția națională de bunuri și servicii ce compun PIB evaluat la prețurile pieței exprimă sintetic “oferta națională”. PNB se estimează pornind de la PIB, dacă se dispune de informații privind producția finală brută a agenților naționali ce își desfășoară activitatea în strainătate (care se adaugă) și cea a agenților străini ce își desfășoară activitatea în interiorul țării pentru care se face calculul (se scade). Se determină soldul dintre valoarea adăugată brută a agenților naționali în străinătate și valoarea adăugată brută a agenților străini în interiorul țării (SVAB) cu ajutorul căreia se corectează PIB.
PNBpp= PIBpp + SVABpp. (1.11)
Venitul Național (VN) este un indicator fundamental care, pe de o parte, pune în evidență veniturile încasate de proprietarii factorilor de producție în schimbul resurselor furnizate unităților productive din economie sau veniturilor din muncă și din proprietate, care decurg din producția de bunuri și servicii în cadrul economiei, iar pe de altă parte, reflectă utilizarea veniturilor provenite din activitatea productivă pentru cumpărarea de bunuri și servicii și pentru economisire. Mărimea venitului național se calculează pornind de la fluxurile de venituri și de la fluxurile de cheltuieli sau aplicând fie metoda însumării veniturilor factorilor de producție angajați în producerea bunurilor și serviciilor, fie metoda însumării cheltuielilor.
Venitul Personal (VP)
Stabilirea venitului personal și încadrarea lui în analiza fluxurilor din economie sunt determinate de faptul că veniturile menajelor reprezintă sursa consumului de bunuri și de servicii și al economiilor gospodăriilor, deci are implicații asupra dimensiunii cererii finale de bunuri și de servicii de consum și de bunuri de investiții.
Venitul personal se estimează pornind de la venitul național din care se elimină veniturile ce nu revin menajelor (gospodăriilor) și la care se adaugă transferurile de la guvern (stat) și întreprinderi, care nu provin din participarea la activitatea economică.
VP= VN- Transferuri de la Guvern și întreprinderi + Venituri ce nu revin menajelor
– Pensii – Contribuții la asigurările sociale
– Ajutoare de șomaj – Profituri nedistribuite ale societăților
– Dobânzi primite de populație – Impozite pe veniturile societăților
Venitul personal disponibil (VPD) al gospodăriilor reprezintă agregatul care măsoară volumul veniturilor posibil de utilizat de către populație pentru satisfacerea diferitelor trebuințe.
VPD = VP- ITPPG (1.12)
ITPPG = impozite și taxe plătite de populație către guvern.
CAPITOLUL 2 METODE DE CALCUL PENTRU
PRODUSUL INTERN BRUT
Produsul Intern Brut (PIB) este considerat cea mai bună măsură statistică a performanței unei economii. Produsul intern brut măsoară valoarea brută de piață a producției de bunuri și servicii finale produse în cursul perioadei de calcul de subiectele economice care își desfășoară activitatea economică în interiorul țării.
„Produsul intern brut este principalul agregat macroeconomic și exprimă valoarea brută de piață a bunurilor și serviciilor finale produse de agenții economici interni într-o perioadă determinată, de obicei un an”. Aceste bunuri și servicii sunt destinate investițiilor, consumului, exportului sau stocării. Exprimarea valorică a produsului intern brut reprezintă unica posibilitate de însumare a bunurilor eterogene realizate în cadrul economiei naționale.
2.1 METODA DE PRODUCȚIE
Metoda de producție se utilizează atunci când dorim să identificăm contribuția fiecărui agent economic la producția de bunuri și servicii finale. Metoda constă în măsurarea și evidențierea valorii adăugate brute a agenților economici interni și agregarea acesteia pe ramuri și apoi la nivelul economiei naționale.
Metoda se utilizează îndeosebi în situațiile când interesează contribuția agenților la producția de bunuri finale și servicii. Agregatele care compun PIB-ul sunt evaluate bănesc, evaluarea bănească reprezintă exprimarea în unități monetare a obiectelor, serviciilor operațiunilor etc. Prin evaluare, bunurile eterogene, serviciile diferiților factori de producție devin comparabile, creând posibilitatea agregării lor într-o mărime globală. Ca regulă, există mai multe modalități de evaluare. Opțiunea pentru un anume procedeu de evaluare depinde de scopul urmărit, de felul obiectelor, tranzacțiilor, de informațiile statistice disponibile. Evaluarea altor elemente de echivalență poate fi realizată prin intermediul prețurilor sau prin intermediul altor elemente de echivalență (de exemplu, unități de timp de muncă). Folosirea prețurilor efective are avantajul că pot fi urmărite statistic.
Valoarea adăugată brută este soldul contului de producție și reprezintă valoarea nou creată în procesul de producție.
Valoarea adăugată brută corespunzătoare unei activități din economia națională, VABi se calculează ca diferență între produsul global brut al respectivei activități, PGBi și consumul intermediar CIi. Calculul se realizează pe ramuri ale economiei naționale.
VABi = PGBi – CIi (2.1)
i – ramură economiei naționale i =1,n
Produsul intern brut la prețul pieței se calculează utilizând relația:
PIBpp = VABi + Ip +TV- S sau (2.2)
PIBpp = VABi + IP – S (2.3)
unde: PIBpp = produsul intern brut la prețul pieței
VABi = valoarea adăugată brută a ramurii „i”
Ip = impozite datorate pe unitatea de bun sau serviciu produs
TV= taxe vamale
SP = subvenții pe produse
IP = impozite pe produse
Prin urmare, în produsul intern brut sunt reținute doar bunurile finale, destinate intrării direct în consum, prin vânzare către consumatorii finali.
Exprimarea valorică a PIB reprezintă unica posibilitate de însumare a bunurilor eterogene realizate în cadrul economiei naționale.
2.2 METODA CHELTUIELILOR SAU METODA UTILIZĂRII PRODUCȚIEI FINALE
Metoda cheltuielilor constă în însumarea componentelor ce exprimă folosirea bunurilor și serviciilor care formează producția finală, respectiv: consumul final (CF), investițiile brute sau formarea brută a capitalului (FBC), exportul net(EX).
PIBpp = CF + FBC +EX (2.4)
unde:
Consumul final (CF) cuprinde bunurile și serviciile produse în perioada de calcul și utilizate pentru satisfacerea nevoilor individuale și colective. Consumul final este compus din consumul privat (Cp) și consumul public (CPL).
CF = Cp+ CPL (2.5)
Consumul privat (Cp) numit și consum personal exprimă valoarea bunurilor și serviciilor destinate satisfacerii nevoilor oamenilor, respectiv bunurile și serviciile cumpărate. În realitate, bunurile și serviciile cumpărate nu reprezintă o dimensiune reală a consumului privat deoarece nu este evaluată producția casnică (gătitul, spălatul), cadourile etc. La măsurarea consumului privat se poate porni de la două concepte, conceptul de piață sau restrâns, respective conceptul extins sau larg. Conceptul de piață sau restrâns este conceptul conform căruia se procedează la includerea în consumul privat numai a bunurilor și serviciilor cumpărate, deci procurarea în baza relațiilor de piață. Conceptul larg determină includerea în consumul privat a tuturor bunurilor și serviciilor care au fost folosite pentru satisfacerea necesităților. Utilizarea în practică acestui criteriu este prea costisitoare, deoarece ar presupune evaluarea unor elemente cum ar fi: cadourile, producția casnică etc.
Consumul public (CPL) numit și consumul statului exprimă cheltuielile instituțiilor guvernamentale ocazionate de cumpărarea de bunuri și servicii. În vederea îndeplinirii funcțiilor sale, sectorul public produce o diversitate de bunuri și servicii (șosele, diguri, școli, parcuri, servicii juridice, servicii de apărare). Producția bunurilor și serviciilor guvernamentale presupune consumarea unor resurse produse de agenții economici. Cheltuielile efectuate de sectorul guvernamental cu procurarea (cumpărarea) acestor bunuri și servicii reprezintă consumul public. Consumul public (consumul statului) nu include cheltuielile care nu sunt însoțite de un flux de bunuri și servicii, de exemplu: plata pensiilor, a ajutoarelor de șomaj, plata alocațiilor, a asigurărilor sociale.
Formarea brută a capitalului (FBC) cuprinde formarea brută a capitalului fix (FBCf) și variația stocurilor (S).
FBC = FBCf + ΔS (2.6)
Formarea brută de capital fix (FBCf) se compune din: amortizare (Am) și din investiția netă (In). Ea reprezintă valoarea bunurilor destinate altor scopuri decât celor militare, cu o valoare mai mare decât o anumită limită care sunt dobândite de unitățile producătoare rezidente în scopul de a fi utilizate pe o durată mai mare de un an în procesele lor de producție, precum și valoarea serviciilor încorporate în bunurile de capital fix.
FBCf = Am + In (2.7)
Amortizarea sau alocația pentru consumul de capital fix (Am) reprezintă recuperarea treptată a prețului de achiziție a bunului de capital fix prin includerea în cheltuielile de producție a unei părți a acestuia în funcție de durata de utilizare; asigură reproducția simplă a capitalului fix prin refacerea stocului de capital.
Investiția netă (In) reprezintă valoarea bunurilor finale destinate creșterii stocului de capital; asigură reproducția lărgită a capitalului fix.
Modificarea stocurilor (S) reprezintă diferența dintre intrările în stocuri și ieșirile din stocuri în cursul perioadei considerate. În stocuri se cuprind toate bunurile care nu fac parte din capitalul fix și care se găsesc, la un moment dat, în posesia unităților economice.
Stocurile pot fi:
stocuri de materii prime, semifabricate și produse finite existente la producător, destinate a fi utilizate ca intrări în procesul propriu de producție;
stocuri de producție neterminată care reclamă încă prelucrări viitoare;
stocuri de produse finite destinate vânzării;
stocuri de materii prime sau de produse finite existente la dispoziția Guvernului pentru scopuri strategice.
Variația stocurilor, evidențiată în contul Capital, este egală cu diferența dintre valoarea stocurilor achiziționate de o unitate instituțională și valoarea celor disponibilizate în perioada de calcul.
Exportul net (Ex) reprezintă diferența dintre valoarea bunurilor și serviciilor exportate și valoarea celor importate. Valoarea exporturilor se stabilește pe baza prețurilor FOB, iar a importurilor pe baza prețurilor CIF. Pentru calcul soldului operațiunilor de comerț exterior se transformă valoarea importurilor CIF în importuri FOB pe baza unui coeficient de transformare CIF/FOB.
Prețul FOB (Free on Board – Liber la bord) reprezintă prețul la frontiera țării exportatoare și include:
valoarea mărfii;
cheltuielile de transport până la punctul de îmbarcare;
taxele pentru că marfa să fie îmbarcată.
Prețul CIF (Cost-Insurance-Freight = Cost Asigurare, Navlu) reprezintă prețul la frontiera țării importatoare. Prețul CIF cuprinde elemente ale prețului FOB precum și costurile asigurării și transportului internațional.
2.3 METODA VENITURILOR
Metoda veniturilor presupune însumarea elementelor ce exprimă compensarea factorilor de producție concretizată în veniturile primite de proprietarii acestora sub formă de salarii, dobânzi, rente, profituri, alocații pentru consumul de capital fix și impozite indirecte. Compensarea factorilor de producție reprezintă plățile efectuate de producători în scopul asigurării serviciilor factorilor de producție, a căror utilizare face posibilă producerea bunurilor și serviciilor. PIB calculat după această metodă, cuprinde:
PIBpp = RS + EBE + AIP- ASP +Ip + TV – S (2.8)
PIBpp = RS + EBE + AIP- ASP + IP- S (2.9)
PIBpp = RS + EBE + IPI- S (2.10)
unde:
RS = remunerarea salariaților
EBE = excedentul brut de exploatare
AIP = alte impozite pe producție
ASP = alte subvenții pe producție
Ip = impozite datorate pe unitatea de bun sau serviciu produs
TV = taxe vamale
S = subvenții pe produse
IP = impozite pe produse
IPI = impozite pe producție și importuri
S = subvenții
Renumerarea salariaților (RS) exprimă plățile efectuate de producători către angajații lor pentru participarea la activitatea economică, reprezintă costul forței de muncă și cuprinde atât salariile cât și toate formele de remunerare directă sau indirectă (comisioane, concedii medicale, plăți în natură etc.).
Excedentul brut de exploatare (EBE) este format din excedentul net de exploatare (ENE) căruia i se adaugă alocația pentru consumul de capital fix (Am).
Excedentul net de exploatare (ENE) este compus din dobânzi, rente și profit (dividende, impozit pe profit, profit nedistribuit).
Impozitele indirecte nete reprezintă diferența dintre impozitele plătite de firme guvernului și subvențiile plătite de guvern acestora. Impozitele pot fi directe, stabilite asupra veniturilor (salarii dobânzi, dividende, chirii, profituri) și indirecte, suportate de cumpărătorul consumator, stabilite fie pe cifra de afaceri, fie pe valoarea activelor, fie pe produse, țigări, benzină, alcool. Aceste impozite indirecte sunt o componentă a costului bunurilor și serviciilor finale, fără a reprezenta o cheltuială cu factorii de producție. De fapt, impozitele indirecte intră în componența prețurilor pieței, fiind suportate de cumpărători și încasate de stat, reprezenând una dintre sursele de venituri ale bugetului (statului).
Subvențiile de exploatare (SP) reprezintă transferuri bănești acordate de guvern agenților economici în scopul sprijinirii realizării unor categorii de produse sau pentru a influența prețurile unor produse sau servicii. În Sistemul Conturilor Naționale reprezintă sumele virate de guvern firmelor private și corporațiilor publice (societăți pe acțiuni), menite să completeze veniturile provenite din vanzarea bunurilor și serviciilor. Aceste sume nu sunt o componentă a valorii de piață a bunurilor și serviciilor, efectul lor fiind opus impozitelor indirecte.
În calculul agregatelor macroeconomice de rezultate, exprimate la prețurile pieței, subvențiile se scad din impozitele indirecte, deoarece reprezintă o sursă de fonduri ce pot fi folosite de firme în vederea asigurării serviciilor factorilor de producție. Subvențiile intervin, de regulă, în cazurile în care guvernul este interesat în producția agenților la care veniturile din vanzarea output-urilor nu acoperă costurile.
2.4 INDICELE PREȚURILOR PRODUSULUI INTERN BRUT
Produsul intern brut fiind principalul indicator pentru măsurarea rezultatelor activității economice la nivel macroeconomic. P.I.B. poate fi exprimat utilizând doua tipuri de prețuri: prețuri curente și prețuri constante. Prețurile constante reprezintă de fapt prețurile curente ale unei perioade anterioare. Prin utilizarea prețurilor curente se obține P.I.B. nominal, în timp ce exprimarea bunurilor și serviciilor finale în prețuri constante conduce la P.I.B. real.
Indicele prețurilor produsului intern brut presupune dinamica medie a prețurilor bunurilor și serviciilor care intră în componența produsului intern brut. Este un indice de tip Paashe:
PIB = ; (2.11)
Cunoscând indicele prețurilor produsului intern brut (PIB) oferă posibilitatea determinării produsului intern brut real. Produsul intern brut nominal se calculează în prețuri curente prin agregatul, pentru perioada curentă și prin agregatul pentru perioada de bază.
În investigarea modificării absolute sau relative a produsului intern brut fiind necesară eliminarea influenței datorate modificării prețurilor de la p0 în perioada de bază la p1 în perioada curentă. Din acest motiv, se va calcula produsul intern brut în prețuri comparabile, numit și produsul intern brut real care pentru perioada curentă se exprimă prin agregatul: PIB = = ; (2.12)
Deci,
PIBreal==(2.13)
Deflatorul PIB, numit si indice “implicit” al prețurilor produsului intern brut , nu se calculează în mod direct prin modificarea prețurilor, ci ca rezultat al raportului între PIB nominal (deci în prețuri curente) și PIB real (deci exprimat în prețuri comparabile).
Calculul PIB-real se face prin deflatarea separată a fiecărei componente a acestui indicator macroeconomic. Deflatorul PIB are o sferă de cuprindere mai mare ca a IPC-ului, cuprinzand miscarea preturilor in intrega economie nationala, dar este un indicator “tardiv”, avand in vedere perioada de timp dupa care informatiile privind marimea PIB-ului sunt disponibile, cat si variantele successive de calcul din punct de vedere al preciziei (provizorie, semidefinitiva si respective definitiva).
Se observa ca P.I.B. nominal poate creste ca urmare a influentei separate sau concomitente a preturilor si cantitatilor diferitelor bunuri produse, in vreme ce P.I.B. real – doar ca urmare a cantitatilor, preturile ramânând neschimbate. De aici, rezulta ca P.I.B. nominal nu reflecta intotdeauna imbunatatirea conditiilor de viata si a bunastarii, pe cand P.I.B. real da, deoarece e posbil ca P.I.B. nominal sa inregistreze o crestere cand preturile marcheaza o dinamica accentuata, chiar daca cantitatile de bunuri pot sa se reduca.
Deoarece indicele prețurilor produsului intern brut denumit și deflator se referă la dinamica medie a prețurilor tuturor bunurilor și serviciilor finale, acesta servește în calculele macroeconomice ca instrument de măsurare a ratei inflației. Rata inflației rezultă dacă din indicele prețurilor produsului intern brut (deflatorul produsului intern brut), exprimat procentual, se scad 100%:
infl% =PIB% -100% (2.14)
2.5 FACTORII DE MODIFICARE A PRODUSULUI INTERN BRUT PE CATEGORII DE RESURSE
În perioada analizată, PIB s-a realizat pe seama activității desfășurate în principalele ramuri ale economiei naționale. Contribuția a fost diferită din punctul de vedere al valorii adăugate brute ce s-a realizat la nivelul fiecărei ramuri (Tabel 2.5.1, Figura 2.5.1).
Analiza structurii produsului intern brut pe categorii de resurse în anul 2009 indică faptul că ponderea cea mai mare este deținută de sectorul industrial (24,07%), urmată de ramurile: comerț cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor și motocicletelor; transport și depozitare; hoteluri și restaurante (18,83%), administrație publică și apărare; asigurări sociale din sistemul public; învățământ; sănătate și asistență socială cu o pondere de 11,11% în total PIB, construcții (10,54% ) și impozitele nete pe produs cu o pondere de 10,07%. Aceste grupe de resurse au împreună o pondere de 74,62%. Sectorul tranzacții imobiliare a absorbit 6,52% urmat de sectorul agricultură, silvicultură și pescuit cu o pondere de 6,44% în produsul intern brut. Situația se prezintă cu totul altfel pentru sectoarele activități profesionale, științifice și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport, informații și comunicații, activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii intermedieri financiare și asigurări fiecare deținând pe rând o pondere scăzută de 4,00%, 3,9%, 2,33% respectiv 2,24% din valoarea produsului intern brut.
Analiza structurii produsului intern brut pe categorii de resurse în anul 2010 indică faptul că ponderea cea mai mare este deținută de sectorul industrial (28,37%), urmată de ramurile: comerț cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor și motocicletelor; transport și depozitare; hoteluri și restaurante (13,32%), impozitele nete pe produs cu o pondere de 10,98%, administrație publică și apărare; asigurări sociale din sistemul public; învățământ; sănătate și asistență socială cu o pondere de 10,81% în total PIB. Aceste grupe de resurse au împreună o pondere de 68,11%. Sectorul construcții a absorbit 9,12%, tranzacții imobiliare cu o pondere de 8,83%, agricultură, silvicultură și pescuit 5,7% urmat de sectorul activități profesionale, științifice și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport cu o pondere de 4,72% în produsul intern brut. Situația se prezintă cu totul altfel pentru sectoarele informații și comunicații, activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii și intermedieri financiare și asigurări fiecare deținând pe rând o pondere scăzută de 3,4%, 2,56% respectiv 2,23% din valoarea produsului intern brut.
În anul 2011, din punctul de vedere al structurii PIB pe categorii de resurse, cea mai mare pondere procentuală o definea sectorul industrial cu 28,82%, urmat de impozitele nete pe produs cu 12,11%, comerț cu ridicata și cu amănuntul; repararea autovehiculelor și motocicletelor; transport și depozitare; hoteluri și restaurante cu 11,31% și administrație publică și apărare; asigurări sociale din sistemul public; învățământ; sănătate și asistență socială cu 10,02%. Tranzacțiile imobiliare și construcțiile contribuie cu 8,41%, respectiv 8,07%, agricultură, silvicultură și pescuit cu 6,52%, activitățile profesionale, științifice și tehnice; activități de servicii administrative și activități de servicii suport dețin 5,57% iar cele mai mici ponderi procentuale din produsul intern brut sunt detinuțe de sectorul informații și comunicații cu 3,4%, urmat de activități de spectacole, culturale și recreative; reparații de produse de uz casnic și alte servicii cu 2,86% și intermedieri financiare și asigurări cu doar 2,51%.
Impozitele nete pe produs și-au adus în 2012 o contribuție pozitivă, activitatea serviciilor a contribuit cu 11,72% la PIB, construcțiile au crescut cu 0,5% față de anul anterior, industria a avut o scădere de 0,57%. Tot în 2012, agricultura, silvicultura și piscicultura au marcat un recul îngrijorător cu rezultatele concretizate în evoluția PIB.
Tabel 2.5.1
Contribuția principalelor categorii de resurse la formarea Produsului Intern Brut în perioada 2009- 2012 (milioane lei prețuri curente)
Sursa: Conturi Naționale – Produsul intern brut pe categorii de resurse Anuarul Statistic al României, INS, București, 2012, pag 325
Figura 2.5.1 Evoluția produsului intern brut pe categorii de resurse
în perioada 2009- 2012 (milioane lei prețuri curente)
Tabel 2.5.2
Ponderea principalelor categorii de resurse la formarea
Produsului Intern Brut (%) în perioada 2009- 2012
Sursa: Conturi Naționale – Produsul intern brut pe categorii de resurse Anuarul Statistic al României, INS, București, 2012, pag 325
2.6 EVOLUȚIA PRODUSULUI INTERN BRUT PE CATEGORII DE UTILIZĂRI
Din punct de vedere al utilizărilor, observăm că indicatorul consum final (cu cele componente ale sale, consumul final colectiv al administrației publice și consumul final individual al gospodăriilor populației) deține ponderea cea mai mare la formarea PIB, în medie 80% din PIB (Tabel 2.6.1, Tabel 2.6.2, Figura 2.6.1). Această situație este una corespunzătoare realității economice din România deoarece în ultimii douăzeci de ani economia românească a fost fundamentată aproape exclusiv pe stimularea consumului și mai puțin pe promovarea unei politici investiționale corecte.
Pe parcursul perioadei analizate se constată efectul negativ al activității de comeț exterior care a avut contribuții negative la realizarea PIB, punctul minim din perioada supusă cercetării fiind atins în anul 2009.
În analiza datelor pe anul 2009 trebuie să pornim de la situația concretă pe care a înregistrat-o țara noastră în acest an. Variația stocurilor a avut o contribuție finală mai redusă, iar exportul net, adică diferența dintre exporturi și importuri, a avut un efect mai redus, ca urmare a reducerii deficitului balanței comerțului internațional.
În aceste condiții constatăm că la formarea PIB din punct de vedere al utilizărilor, au contribuit consumul individual al gospodăriilor populației cu 71,92%, formarea brută de capital fix cu 24,43% și consumul final colectiv al administrației publice cu doar 8,75%, ceea ce ne conduce la următoarele concluzii:
– influențele pozitive la realizarea PIB din punct de vedere al utilizărilor au avut-o consumul individual efectiv al gospodăriilor, formarea brută de capital fix, consumul final colectiv al administrației publice și variația stocurilor;
– a avut o influență negativă la formarea PIB, exportul net.
Analiza factorilor de influență ai formării PIB în anul 2010 pe categorii de utilizări poate fi reliefată și prin analiza structurii principalelor categorii de utilizări luate în calcul la realizarea PIB. Astfel, consumul individual al gospodăriilor populației deține 73,03%, formarea brută de capital fix cu o pondere 24,71 în PIB și consumul colectiv al administrației publice cu 7,13%. Un efect negativ l-a realizarea PIB l-a avut exportul net.
În perioada 2011- 2012 se înregistrează aceeași structură a principalilor factori de influență ai formării PIB în pe categorii de utilizări. În această perioadă se menține influența negativă a exportului aupra PIB iar în anul 2012 variația stocurilor contribuie și ea la scăderea PIB cu 0,31%.
Tabel 2.6.1
Evoluția Produsului Intern Brut pe categorii de utilizări
în perioada 2009- 2012 (milioane lei prețuri curente)
Sursa: Conturi Naționale – Produsul intern brut pe categorii de utilizări Anuarul Statistic al României, INS, București, 2012, pag 326
Tabel 2.6.2
Structura Produsului Intern Brut pe categorii de utilizari
în perioada 2009- 2012
Sursa: Conturi Naționale – Produsul intern brut pe categorii de utilizări, Anuarul Statistic al României, INS, București, 2012, pag 326
Figura 2.6.1 Evoluția produsului intern brut pe categorii de utilizări
în perioada 2009- 2012(milioane lei prețuri curente)
CAPITOLUL 3 ANALIZA STATISTICA A PRODUSULUI INTERN BRUT REGIONAL
3.1 ANALIZA SERIILOR CRONOLOGICE (SCR)
Rolul statistici este de a studia evoluția fenomenelor și a proceselor social-economice de masă din punct de vedere al modificării volumului și structurii acestora în timp. În acest scop se operează cu noțiunea de serie cronologică.
„Seria cronologică (numită și serie de timp sau serie dinamică) este formată dintr-un șir ordonat de valori ale unei variabile, înregistrate pentru momente sau intervale de timp successive.”
În cazul în care termenii unei serii cronologice caracterizează intervale de timp, spunem că ei sunt mărimi de flux, iar seria cronologică se numește serie cronologică de interval. În cazul în care termenii unei serii cronologice caracterizează momente de timp, atunci ei sunt mărimi de stoc, iar seria cronologică este o serie cronologică de momente.
Termenii unei serii cronologice de intervale sunt însumabili, ei constituind rezultatul unei observări statistice continue (pe zile, săptămâni, luni etc.), în timp ce termenii unei serii cronologice de momente (mărimile de stoc) nu sunt însumabili, deoarece ei pot conține elemente (înregistrări) repetate, adică elemente ce se regăsesc la mai multe momente de timp.
Când intervalele dintre două momente succesive au lungime egală, atunci vom avea o serie cronologică de momente cu intervale egale între momente, iar atunci când intervalele dintre două momente vecine au lungime neegală avem o serie cronologică de momente, cu intervale neegale între momente.
Scopul analizei unei serii cronologice este acela de a caracteriza modul de dezvoltare a fenomenelor social-economice pentru perioada în care acestea s-au manifestat în vederea extrapolării datelor necesare fundamentării calculelor de prognoză. Această analiză statistică se realizează în mod diferențiat în funcție de tipul seriei.
3.1.1 Particularitățiile și prezentarea seriilor cronologice
Seria cronologică se distinge printr-o serie de particularități, trăsături specifice ei, între care menționăm:
a) variabilitatea termenilor SCR ;
b) omogenitatea termenilor unei SCR;
c) periodicitatea termenilor unei SCR;
d) interdependența în timp a termenilor unei SCR.
Variabilitatea termenilor unei serii cronologice apărând ca urmare a faptului că fiecare termen se obține prin centralizarea unor date individuale, diferite ca nivel de dezvoltare. Aceste diferențe fiind rezultatul unei acțiunii combinate a factorilor esențiali care imprimă fenomenului o dezvoltare sistematică și a factorilor neesențiali a căror acțiune se regăsește în forme variate de dezvoltare de la o unitate de timp la alta.
Prin omogenitatea termenilor înțelegem că în aceeași serie nu pot fi înscrise decât fenomene de același gen, care sunt rezultatul acțiunii acelorași cauze esențiale. Asigurarea omogenității termenilor presupune menținerea aceleeași metodologii de calcul a indicatorilor, a criteriilor de clasificare a colectivității studiate, a unităților social-economice sau administrativ-teritoriale, cât și a unității de măsurare a timpului. Altfel spus, în analiza unei serii cronologice trebuie să se verifice dacă datele provin din aceeași sursă, au același grad de cuprindere a unităților și au fost utilizate aceleași principii și metode de prelucrare.
În timp ce trăsăturile de omogenitate și variabilitate sunt comune tuturor seriilor statistice, o caracteristică specifică seriilor cronologice o reprezintă periodicitatea termenilor. Această trăsătură exprimă continuitatea datelor din punct de vedere al variației timpului. Termenii seriei reprezintă valori ale unui fenomen dinamic, înregistrate la momente sau intervale de timp de regulă egale, astfel încât să se asigure continuitatea seriei. În funcție de scopul concret al analizei efectuate, de natura fenomenului înregistrat și de posibilitățile de obținere a datelor, unitățile de timp pot fi mai mici sau mai mari: minut (de exemplu, pentru înregistrarea pierderilor zilnice de timp de lucru sau a întreruperilor în funcționarea utilajelor), oră, zi, săptămână, decadă, lună, trimestru, semestru, an, deceniu, secol.
Interdependența termenilor unei serii cronologice apare prin urmarea faptului că indicatorii prezentați sunt valori succesive ale acelorași fenomene înregistrate la nivelul aceleiași unități statistice sau unități teritorial administrative. Valoarea fiecărui indicator depinde într-o mai mare sau mai mică măsură de valoarea indicatorului precedent ca urmare a faptului că acțiunea factorilor esențiali se manifestă în condiții asemănătoare de la o unitate de timp la alta.
3.1.2 Indicatorii seriilor cronologice
Pentru caracterizarea unei serii cronologice, se calculează, pe baza termenilor acesteia, un sistem de indicatori statistici, analitici și sintetici care, după modul de calcul și exprimare, pot fi structurați astfel:
indicatori absoluți;
indicatori relativi;
indicatori medii.
Atunci când compararea se face cu primul termen al seriei (y1) vom vorbi de indicatori cu bază fixă, iar atunci când compararea unui termen (yt) se face cu termenul imediat anterior
(yt-1 ), vom vorbi de indicatori cu bază în lanț (mobilă).
Indicatori absoluți
Indicatorii absoluți ai seriilor cronologice sunt:
indicatori de nivel – sunt reprezentați de fapt de termenii SCR (valorile individuale ale caracteristicii) și redau nivelul fenomenului la intervalele sau momentele de timp considerate {}, t= 1.n .
nivelul totalizat al termenilor seriei :
modificarea absolută (numită și creștere/descreștere absolută) se calculează prin compararea – sub formă de diferență a doi termeni ai seriei.
După modul de alegere a bazei de comparație, putem calcula:
modificările absolute cu bază fixă arată cu câte unități s-a modificat nivelul unui fenomen în perioada curentă fată de nielul înregistrat al fenomenului în prima perioadă a seriei:
∆= – , t= 2,n (3.1)
– modificările absolute cu bază în lanț (mobilă) indică c cât s-a modificat nivelul unui fenomen în perioada curentă față de nivelul fenomenului înregistrat în perioada precedentă:
∆= – , t= 2,n (3.2)
“t” poate fi:
1- perioada de bază
t-1- perioada precedentă.
Indicatori relativi
Sunt utilizați pentru a arăta de câte ori nivelul dintr-o anumită perioadă se modifică față de nivelul atins de perioada de bază, sau pentru a determina același lucru în procente. Din grupa acestor indicatori fac parte:
Indicii de dinamică arată de câte ori s-a modificat un proces sau un fenomen de-a lungul timpului.
Indicii se pot calcula:
Cu baza fixă, se calculează ca raport procentual dintre nivelul atins de un fenomen în perioada curentă și nivelul fenomenului înregistrat în prima perioada a seriei:
= * 100
Cu baza în lanț, se calculează ca raport procentual dintre nivelul fenomenului din perioada curentă și nivelul fenomenului înregistrat în perioada precedentă:
= * 100
La fel ca și în cazul modificărilor absolute, indicii cu bază fixă și cei cu bază mobilă comportă o relație între ei. De această dată, relația este de tip multiplicativ:
=
Adică, produsul indicilor cu bază în lanț este chiar indicele cu bază fixă corespunzător întregii perioade. Relația este valabilă doar atunci când indicii sunt exprimați zecimal (sub formă de coeficient).
Ritmul de dinamică exprimă cu câte procente nivelul atins în perioada curentă depășește nivelul atins în perioada considerată de comparație. Ritmul se poate calcula:
Cu baza fixă, se calculează ca raport procentual dintre modificarea absolută cu bază fixă corespunzătoare noi perioade și nivelul fenomenului înregistrat în prima perioadă a seriei dupa relația:
=(-1) *100= *100= *100= *100 (3.6)
Ritmul de dinamică cu bază fixă se mai poate calcula scazând 100% din indicele de dinamică cu bază fixă exprimat procentual.
Cu bază în lanț, se calculează ca raport procentual dintre modificarea absolută cu bază în lanț corespunzătoare unei perioade și nivelul fenomenului înregistrat în perioada precedentă dupa relația:
=(-1) *100= *100= *100= *100 (3.7)
Ritmul de dinamică cu bază în lanț se mai poate calcula scazând 100% din indicele de dinamică cu bază în lanț exprimat procentual.
Trecerea de ritmuri cu bază în lanț la ritmuri cu bază fixă sau invers se face numai prin transformarea acestora în indici de dinamică, fapt ce ne conduce la concluzia că în cazul ritmurilor există inegalitatea.
Valoarea absolută a unui procent de creștere exprimă câte unități din sporul înregistrat într-o perioadă revin la fiecare procent al ritmului. Acest indicator face legătura între indicatorii absoluți și cei relativi.
Valoarea absoluta a unui indicator se poate calcula:
Cu baza fixă, se calculează ca raport dintre modificarea absolută cu bază fixă și ritmul de dinamică cu bază fixă corespunzător aceleași perioade:
=== (3.8)
Cu bază in lanț, se calculează ca raport dintre modificarea absolută cu bază în lanț și ritmul de dinamică cu bază în lanț corespunzător aceleași perioade:
=== (3.9)
Indicatori medii
Indicatorii absoluți și relativi prezentați se obțin prin compararea nivelului individual al termenilor luați doi câte doi. Prin urmare, se poate afirma că acești indicatori arată gradul de variabilitate a termenilor unei serii ca urmare a influenței exercitate de acțiunea combinată a factorilor esențiali și neesențiali. Pentru a caracteriza corect evoluția fenomenelor în vederea fundamentării calculelor de prognoză trebuie să se determine și tendințele ce apar ca rezultat al acțiunii factorilor esențiali, eliminând influența factorilor cu caracter întamplător. În acest scop se calculează indicatorii medii ai unei serii cronologice. Aceștia sunt:
Analizele efectuate în domeniul economic și social se pot realiza și prin calculul mediilor de nivel și al mediilor de ritm. Astfel, nivelul mediu al unei caracteristici se determină după relația:
= (3.10)
Modificarea medie absolută arată cu câte unități s-a modificat fenomenul analizat în medie, de la o unitate de timp la alta pe parcursul perioadei studiate. Ea se calculează ca o medie aritmetică simplă a modificărilor absolute cu bază în lanț, conform relației:
== (3.11)
unde T-1 reprezintă numărul modificărilor absolute cu baza în lanț.
Într-o serie cronologică numărul modificărilor absolute cu bază în lanț este mai mic cu o unitate decât numărul termenilor seriei (T).De asemenea, se cunoaște că suma modificărilor cu bază în lanț este chiar modificarea cu bază fixă pentru întreaga perioadă.
Indicele mediu de dinamică reprezintă valoarea care, dacă ar substitui indicii de bază în lanț, procesul acestora nu s-ar modifica. De menționat faptul că acest indice mediu se determină atunci când indicii cu bază în lanț au valori aproximativ egale.
== (3.12)
Ritmul mediu de dinamică arată creșterea procentuală a fenomenului sau precesului studiat în medie de la o perioadă la alta:
=% -100 % (3.13)
3.1.3 Particularitățiile prelucrării seriilor cronologice de momente.
Într-o serie de momente pot fi întâlnite două situații: serii de momente cu intervale egale și serii de momente cu intervale neegale între ele.
În primul caz, prelucrarea seriei se poate face într-una din următoarele variante:
Se transform seria de momente în serie de intervale, calculându-se media aritmetică
pentru fiecare interval și apoi indicatorii absoluți, relativi și medii.
Seriile de momente cu intervale egale între înregistrați se prelucrează ca atare, obținându-se indicatorii absoluți, relativi și medii, cu excepția mediei calculate după o formulă specială de medie aritmetică, cunoscută sub denumirea de medie cronologică.
Media cronologică simplă se aplică pentru seriile de momente cu intervale egale. Într-o serie de momente sunt n termeni și (T-1) intervale, ceea ce înseamnă că fiecare interval va fi marcat de câte doi termeni. Din această cauză, termenii externi apar o singură dată, iar toți ceilalți de câte două ori. Pentru a afla media pe total este necesar să se calculeze mediile parțiale pe fiecare interval, la rândul lor,ca medii aritmetice simple din cei doi termini ce marchează intervalul respectiv.
Relația de calcul este următoarea:
= (3.14)
Sunt (T-1) termeni la numitor, deoarece, față de numărul termenilor seriei, se pot calcula (T-1) medii parțiale, pe fiecare interval.
Media cronologică ponderată este utilizată în cazul în care între momentele seriei sunt intervale neegale. Între termeni existând intervale inegale, se consider că modificarea lor se va realiza uniform de la un interval la altul. Deci, fiecare interval va fi proporționat cu câte o jumătate din lungimea intervalelor alăturate.
Intervalele de timp vor fi:
; ;….. (3.15)
Media cronologică ponderată se determină după relația:
= (3.16)
Primul și ultimul termen se ponderează cu jumătatea din primul interval, iar termenii intermediari cu câte o jumătate din intervalele alăturate.
3.1.4 Ajustarea seriilor cronologice
Aplicarea unor metode statistico-matematice adecvate asupra unei serii timp în dorința de a extrage ceea ce este esențial și tipic în evoluția fenomenului sau procesului analizat și care prezintă caracter de lege se numește ajustarea seriei cronologice.
În teoria și practica statistica sunt utilizate următoarele metode de ajustare:
Ajustarea grafică a seriei cronologice. Acest procedeu presupune trasarea liberă și aproximativă a unei drepte dau curbe asupra unei serii cronologice empirice. O asemenea ajustare are un caracter orientativ și oferă informații asupra tendinței generale a evoluției fenomenului sau procesului supus cercetării. Însă, ajustarea graficăeste subiectivă și poate duce la determinări diferite
Ajustarea mecanică a seriei cronologice. Acest procedeu constă în aplicarea succesivă, în mod mecanic, a unor formule de calcul stabilite dinainte, pentru toți termenii reali. Dintre aceste metode, amintim: metoda mediilor mobile; metoda sporului mediu; metoda indicelui mediu.
Ajustarea pe baza mediilor mobile se folosește, în special, când variația termenilor unei serii cronologice prezintă un aspect de regularitate ciclică. Prin calcularea mediilor mobile se înlătură se înlătură această variație și se prezintă seria de date cu o variație lină, continuă.
Mediile mobile sunt medii parțiale, calculate dintr-un număr prestabilit de termeni, în care se înlocuiește pe rând primul termen cu termenul ce urmează în seria care trebuie să fie ajustată. Mediile mobile se mai numesc și medii glisante sau alunecătoare. În practică, putem calcula medii mobile dintr-un număr impar sau par de termeni.
3.2 PRODUSUL INTERN BRUT REGIONAL
Produsul intern brut regional este corespondentul regional al produsului intern brut. Produsul intern brut, este egal cu suma utilizărilor finale de bunuri și servicii ale unităților instituționale rezidente (consum final efectiv, formare brută de capital fix) plus exporturile, minus importurile de bunuri și servicii.
Economia regională reprezintă o disciplină fundamentală în cadrul științei regionale, prin sfera de cuprindere a problematicii, cât și prin nivelul de profunzime la care a ajuns. Știința regională are drept obiect de studiu fenomene și procese în care spațiul, distanța, localizarea au un rol decisiv. Știința regională a început să se contureze ca o preocupare sistematică de luare în considerare a elementului spațiu în analizele economice în prima jumătate a sec.al XIX-lea, prin cercetările întreprinse de Johann Heinrich von Thunen (1826-1842), acestea fiind continuate în prima jumătate a sec.al XX-lea de Alfred Weber (1909), Walter Christaller (1933), August Losch (1940, 1944), care au constituit o adevărată școală germană a economiei spațiale.
Știința regională având un caracter interdisciplinar s-a costituit din contopirea mai multor discipline precum: economie, geografie, econometrie, matematică, sociologie, politologie. Fiind un domeniu cu un caracter complex, știința regională și-a extins în permanență aria de studiu plecând de la economia regională și continuând cu științe precum: prognoza regională, planificarea regională, economia urbană, planificarea urbană, economia rurală, planificarea utilizării terenurilor și economia infrastructurii.
În toate demersurile teoretice și practice care au în vedere fundamentarea strategiilor și politicilor de dezvoltare economică și socială în plan teritorial regiunea reprezintă elementul fundamental.
Alături de regiune, în abordarea economiei din perspectivă spațială se folosesc, totuși,
și alți termeni: aria, zona. Regionalistul Stanislaw Czamanski a facut o distincție clară între acești termeni, astfel (Czamanski, 1973):
“aria” este termenul generic pentru orice parte a spațiului bidimensional, fiind util în analiza economico-socială spațială (exemplu: conceptul de arie de atracție a unei piețe, semnificând spațiul geografic în care este vândută producția unui anumit producător);
“zona” a fost la început doar un termen tehnic, reprezentând o bandă transversală tăiată dintr-o sferă; în prezent, acest termen este utilizat pentru a defini o suprafață cu caracteristici diferite în raport cu spațiul înconjurător (exemplu: zona administrativă și de afaceri, așa-numitul CBD – Central Business District, într-o mare metropolă);
“regiunea” este un termen mult mai precis, implicând o suprafață în cadrul spațiului economic național suficient de cuprinzătoare structural pentru a funcționa independent, deși, în realitate, ea are, desigur, strânse legături cu restul economiei.
Metoda clasică de conceptualizare a regiunilor distinge trei tipuri (Richardson, 1979):
regiuni omogene prin prisma unor caracteristici unificatoare, a unor criterii-cheie, cum ar fi: criteriul economic (venituri/locuitor apropiate, un sector industrial dominant comun, rate ale șomajului relativ uniforme), criteriul geografic (topografie sau climat similar, o resursă naturală comună), criteriul social-politic (o anumită identitate regională, o dezvoltare istorică comună);
regiuni nodale (polarizate), când interesul pentru uniformitate este minim, iar coeziunea este rezultatul fluxurilor interne, al relațiilor, interdependențelor polarizate în jurul unui centru dominant (nod);
regiuni pentru planificare (programare), unde unitatea derivă dintr-un anumit cadru instituțional-administrativ și din aplicarea unor politici și programe specifice de dezvoltare regională.
Termenul de „regiune” nu se aplică însă doar pentru spațiul național structurat regional. El se utilizează și la nivel internațional, pentru a defini regiuni constituite pe baza legăturilor dintre zonele de frontieră ale unor țări vecine (exemplu: euroregiunile) sau regiuni formate din grupuri de țări între care există legături economice, comerciale, culturale etc. intense, ca urmare a situării lor într-un spațiu geografic bine delimitat.
În concordanță cu obiectivele de coeziune economică și socială ale României, precum și ale Uniunii Europene în domeniul politicilor de dezvoltare regională, pe teritoriul României sunt constituite opt regiuni de dezvoltare, prin reuniunea mai multor județe.
Regiunile de dezvoltare sunt constituite conform Legii nr.315/2004; nu sunt unități administrativ-teritoriale și nu au personalitate juridică; sunt constituite pentru a asigura cadrul de elaborare, implementare și evaluare a politicilor de dezvoltare regională.
Conform Legii privind stabilirea nomenclatorului unităților teritoriale statistice din România s-au constituit patru macroregiuni (în concordanță cu prevederile Legii nr.315/2004 privind dezvoltarea regională în România și armonizarea cu cerințele Regulamentului CE nr.1059/2003 al Parlamentului și al Consiliului European privind stabilirea unui nomenclator comun al unităților teritoriale de statistică – NUTS, publicat în Jurnalul Oficial al Uniunii Europene nr.L 154/2003).
Macroregiunile nu sunt unități administrativ-teritoriale și nu au personalitate juridică; sunt constituite pentru a asigura colectarea, elaborarea și difuzarea statisticilor regionale amortizate la nivelul Uniunii Europene.
Regiunile de dezvoltare constituie cadrul de elaborare, implementare și evaluare a politicilor de dezvoltare regionala, precum și de culegere a datelor statistice specifice, în conformitate cu reglementările europene emise de EUROSTAT pentru nivelul al doilea de clasificare teritorială NUTS 2, existent în Uniunea Europeană.
Cele 8 regiuni cu județele componente (Figura 3.2.1) sunt:
1. Regiunea de Dezvoltare Nord-Est care grupează județele Bacau, Botosani, Iași, Neamt, Suceava și Vaslui.
2. Regiunea de Dezvoltare Sud-Est care grupează județele Brăila, Buzau, Constanta, Galați, Vrancea și Tulcea.
3. Regiunea de Dezvoltare Sud-Muntenia care grupează județele Arges, Calarasi, Dambovita, Giurgiu, Ialomita, Prahova și Teleorman.
4. Regiunea de Dezvoltare Sud-Vest Oltenia care grupează județele Dolj, Gorj, Mehedinti, Olt și Valcea.
5. Regiunea de Dezvoltare Vest care grupează județele Arad, Caras-Severin, Hunedoara și Timis.
6. Regiunea de Dezvoltare Nord-Vest – care grupează județele Bihor, Bistrita-Nasaud, Cluj, Salaj, Satu Mare și Maramures.
7. Regiunea de Dezvoltare Centru care grupează județele Alba, Brașov, Covasna, Harghita, Mures și Sibiu.
8. Regiunea de Dezvoltare București-Ilfov care grupează municipiul București și județul Ilfov.
Figura 3.2.1 Regiuni de dezvoltare ale României
În România, Produsul Intern Brut Regional (PIBR) se calculează pentru cele patru macroregiuni, cele opt regiuni de dezvoltare și pentru extra-regiuni (vezi Tabelul 3.2.1). Pentru România, extra-regiunile se referă la platforma continentală aflată în Marea Neagră și enclavele teritoriale (ambasadele și consulatele române din străinătate). Regionalizarea indicatorilor se poate realiza după metodele ascendente, descendente sau mixte, în conturile regionale românești fi ind utilizate, în principal, metoda descendentă și, în funcție de datele disponibile, metoda mixtă.
Metoda ascendentă („de jos în sus”) presupune a pleca de la informațiile relative ale unităților rezidente dintr-o regiune și apoi a le însuma, până la obținerea totalului regional al agregatului respectiv. Suma valorilor regionale trebuie să fi e egală cu valorile naționale.
Metoda descendentă („de sus în jos”) presupune repartizarea cifrei naționale a valorii adăugate brute pe regiuni, folosind diverse chei de distribuție, reflectând pe cât posibil caracteristicile estimate.
Metoda mixtă presupune combinarea celor două metode menționate în funcție de datele disponibile și fi abile la nivel regional.
Tabelul 3.2.1
Evoluția produsului intern brut pe regiuni de dezvoltare
(milioane lei prețuri curente)
Sursa: Conturi Naționale – Produsul intern brut pe regiuni de dezvoltare, Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2013)
Figura 3.2.2 Evoluția produsului intern brut pe regiuni de dezvoltare
în perioada 2008- 2011
Tabelul 3.2.2
Ponderea contribuției regiunilor la formarea PIB (%)
Figura 3.2.3 Ponderea contribuției regiunilor la formarea PIB în anul 2011(%)
Analiza statitica a PIB pe cele 8 regiuni de dezvoltare este realizata în cele ce urmează:
REGIUNEA NORD-VEST
Liderul economic regional este Cluj, al cărui PIB în anul 2011 este de 22572,9 milioane lei, cu jumătate de miliard sub cel al Timișului și la același nivel cu cel al Constanței. Economia Clujului este de patru ori mai puternică, respectiv PIB este de patru mai mare decât cel din Bistrița-Năsăud. Aceasta regiune cotribuie cu 10,96% la formarea PIB total.
Figura 3.2.4 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Nord- Vest
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA CENTRU
Produsul intern brut al Regiunii Centru în anul 2011 totaliza 61489,7 milioane lei, reprezentând 11,03% din produsul intern brut al României, ceea ce situează regiunea pe locul al 3-lea, include cel mai sărac județ din România: Covasna. În anul 2011 Covasna avea un PIB local de 4275,4 milioane lei, adică valoarea totală a economiei locale este asemănătoare cu cea a unei companii precum Vodafone România.
Județul Brașov este lider detașat, economia acestuia fiind de aproximativ 4 ori mai mare decât cea din Covasna.
Figura 3.2.5 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Centru
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA NORD-EST
În cazul regiunii de Nord-Est se observă discrepanțe majore dintre județe și care este, alături de cea de Sud-Vest Oltenia și Vest, una dintre cele mai sărace regiuni. Suceava are un PIB local cât al Vasluiului și al Botoșaniului în total. (Cele mai sărace județe, ca valoare a economiei locale, sunt Vaslui, cu un PIB de 4979,8 milioane lei și Botoșani, cu unul de 5798,2 milioane lei). PIB-ul regiunii înregistreaza 57082,7 milioane lei anul 2011 și reprezintă doar 10,24% din cel total.
Liderul regional este Iașiul, cu un PIB de 16428,3 milioane lei, urmat de Bacău, cu 11738.2 milioane lei.
Figura 3.2.6 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Nord- Est
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA SUD-EST
În ceea ce privește PIB, Regiunea de Sud-Est reprezintă 10,66% din totalul național, respectiv 59402,3 milioane lei in anul 2011. Regiunea este inegal dezvoltată, există un decalaj semnificativ între județele Constanța și, într-o oarecare măsură, Galați, și restul județelor din regiune.
Figura 3.2.7 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Sud- Est
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA BUCUREȘTI-ILFOV
Regiunea București-Ilfov este, după cum era de așteptat, Capitala recordurilor reprezentând "inima" economică a României și produce 26,59% din PIB-ul național, trăgând practic după ea întreaga țară.
În ceea ce privește valoarea economiei, a PIB, din București, de 133807,8 milioane lei, aceasta este cât pentru două regiuni de dezvoltare, de exemplu cât cea de Nord-Est și de Sud-Est la un loc.
Figura 3.2.8 Evoluția produsului intern brut în Regiunea București-Ilfov
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA SUD MUNTENIA
Tot la capitolul discrepanțe se numără și faptul că a doua cea mai bogată regiune din România, după București-Ilfov, regiunea de dezvoltare Sud Muntenia, care are o contribuție de 12,54% la formarea PIB național.
În ceea ce privește cele mai mari economii locale: județul Prahova, cu un PIB de 20718.5 milioane lei și Argeș, cu un PIB de 16731,1 milioane lei în anul 2011. Economia acestor două județe, Argeș și Prahova, este la fel de mare cât a întregii Regiuni de Sud-Vest. Economia județului Prahova este 4 ori mai mare decât cea din Giurgiu.
Figura 3.2.9 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Sud Muntenia
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA SUD-VEST OLTENIA
Cea mai săracă regiune din România este cea de Sud-Vest Oltenia care contribuie cu doar 7,97% la formarea produsul intern brut național adică cu doar 44415,1 milioane lei în anul 2011. Economia Regiunii de Sud-Vest Oltenia este de aproape două ori mai mică, ca pondere în totalul național, decât cea a regiunii de Sud Muntenia.
Figura 3.2.10 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Sud- Vest Oltenia
în perioada 2008- 2011
REGIUNEA VEST
În ceea ce privește valoarea economiei regionale, a PIB, aceasta este de 55289,7 milioane lei în anul 2011, respectiv 9,92% din PIB-ul național. Județul cu cea mai mică economie este Caraș Severin, cu 6478,4 milioane lei în anul 2011, de patru ori mai mică decât cea a Timișului, de circa 27 de miliarde de lei.
Figura 3.2.11 Evoluția produsului intern brut în Regiunea Vest
în perioada 2008- 2011
3.3 PRODUSUL INTERN BRUT REGIONAL PE LOCUITOR
PIB/locuitor, pe regiuni reprezintă valoarea totală a bunurilor și seriviciilor produse într-o regiune împărțită la numărul de locuitori existent în regiunea respectivă.
Formula de calcul este: PIBR/loc = PIBR/POPR
unde:
PIBR – PIB regiunii r
POPR – populația regiunii r
Produsul intern brut pe locuitor este un indicator cheie pentru măsurarea dezvoltării economice și de performanță a unei țări sau regiuni, dar și pentru a compara diferite țări sau regiuni. Măsoara rezultatele economice realizate în interiorul granițelor naționale sau regionale, indiferent dacă acestea au fost atribuite persoanelor angajate rezidente sau nerezidente.
PIB/locuitor sau produsul intern brut pe cap de locuitor este valoarea PIB împărțită la numărul de locuitori ai unei țări. El este mai eficace decât PIB pentru a măsura dezvoltarea unei țări, dar el este o medie, deci nu arată diferențele de venituri și de bogații între locuitori. Acest indicator nu este egal cu cu venitul pe cap de locuitor. El nu arată decât parțial nivelul de viață al populației sau reușita unei țări în materie de dezvoltare. El nu arată repartizarea veniturilor între locuitori. El nu reflectă nici atingerile aduse mediului și resurselor naturale de procesul de producție și nu ține cont de activitatea neremunerată din gospodării sau de economia subterană. PIB-ul pe locuitor nu arată deci calitatea vieții.
Rata de creștere a PIB oferă o imagine dinamică a evoluției economiei unei regiuni. Aceasta masoară rata de creștere a PIB-ului unei regiuni într-o anumită perioadă de timp (de regulă perioada considerată este un an calendaristic).
Rata de creștere a PIB-ului regional este un indicator care permite o comparație relativ facilă a vitezei relative de creștere economică a unei regiuni în comparație cu altele.
Tabelul 3.3
Produsul intern brut regional/locuitor lei – prețuri curente
După cum se poate observa din tabelul de mai sus Produsul Intern Brut Regional/locuitor a crescut în valoare nominală în anul 2011 față de anul 2010. Regiunea București Ilfov se tetaseză total de restul regiunilor cu un produs intern brut regional/locuitor de 65226,7 lei înregistrat în anul 2011, urmată de regiunea Vest (30240,8 lei) și Centru (26046,1 lei).
Rata de creștere în anul 2011/2010 este pozitivă pentru toate cele 8 regiuni de dezvoltare. Regiunea Sud Est înregistreaza cea mai mare creștere procentulă (16,22%), urmată de regiunea Nord Est (15,13%) și Sud Vest Oltenia (14,21%). Diferențele sunt cauzate de doi factori: productivitatea muncii în regiune este inferioară celei naționale și ponderea populației ocupate în agricultură în regiune este superioară celei naționale. Creșterea economică la nivel regional a fost susținută de condițiile economice favorabile existente la nivel comunitar și național, care au favorizat creșterea consumului individual, a investițiilor și a exporturilor.
CAPITOLUL 4 ANALIZA STATISTICĂ A CORELAȚIEI DINTRE PRODUSUL INTERN BRUT/LOCUITOR ȘI RATA DE OCUPARE A POPULAȚIEI
4.1 REGRESIA ȘI CORELAȚIA
Metoda regresiei și corelației a apărut ca urmare a intenselor cercetări în domeniul biologiei care s-au extins apoi, la fenomenele social-economice. Aplicarea metodei depinde de specificul fenomenelor studiate, precum și de volumul datelor de care se dispune.
Pentru determinarea tendinței de manifestare a unei legături statistice se utilizează ecuațiile de estimare corespuzătoare funcției analitice care exprimă forma legăturii dintre caracteristica factorială și cea rezultativă. Această funcție se numește regresie, iar reprezentarea ei grafică este linia/curbă de regresie. Funcția de regresie indică modul în care se modifică caracteristica rezultativă „Y” în condițiile, în care se modifică doar valorile caracteristicii X, ceilalți factori fiind considerați cu acțiune constantă în toate cazurile supuse observării. Pentru alegerea corectă a funcției de regresie este necesară reprezentarea grafică a seriilor de distribuție. Astfel se poate aprecia vizual tendința de corelație a variabilelor.
Astfel încât, scopul regresiei fiind de a identifica relația matematică care există între două variabile. Pentru a determina intensitatea relației dintre două variabile (respectiv cât de bine este reprezentat setul de date cu ajutorul funcției de regresie) se stabilește nivelul corelației dintre acestea.
Intensitatea legăturii dintre variabile prin măsurarea gradului de împrăștiere a datelor înregistrate în jurul dreptei de regresie este dată de corelație . Cu cât există o corelație mai strânsă între variabilele analizate, cu atât vom putea estima cu mai mare încredere diferite mărimi pe baza ecuației de regresie.
4.1.1 Corelația liniară simplă
Deci, când din reprezentarea grafică rezultă o tendință a legaturii de tip liniar, ecuația care exprimă această formă de legătură este:
= a + bxi (4.1)
Ecuația de regresie cunprinzând și caracterul de medie, mărimea sa exprimă tendința de realizare a corelației dintre variabile. Dacă variația variabilei X este determinantă pentru variația variabilei Y valorile ecuației de regresie , numite valori estimate sau teoretice (calculate pentru toate unitățile observate pe baza valorilor ale variabilei X) trebuie să difere cât mai puțin de valorile empirice, reale, înregistrate yi, ale variabilei rezultative Y.
Parametrului „a” din ecuația de regresie, indică la ce nivel ar fi ajuns caracteristica rezultativă Y. Parametrul „b” al ecuației de regresie se numește coeficient de regresie și exprimă în sens geometric panta liniei drepte. El arătând astfel și sensul în care se realizează legătura, valorile lui evidențiind următoarele situații:
b >0, atunci când legătura de corelație este directă, pe măsură ce cresc valorile caracteristicii X, cresc și valorile ecuației de regresie.
b <0, atunci când legătura de corelație este directă, pe măsură ce cresc valorile caracteristicii X, scad și valorile ecuației de regresie.
b =0, cele douăvariabile sunt independente și valorile ecuației de regresie vor fie gale cu “a” indifferent de valorile caracteristici
Pentru determinarea ecuației medii de regresie și apoi, valorile estimate pentru funcția de regresie se calculează, în prealabil, valorile celor doi parametrii „a” și „b” utilizând metoda celor mai mici pătrate. Această metodă are ca funție obiectiv mimizarea sumei pătratelor abaterilor valorilor reale de la valorile estimate calculate pe baza ecuației de regresie.
S = = min (4.2)
În cazul funcâiei liniare această condiție devine:
= min (4.3)
Pentru a determina cei doi parametrii „a” și „b” se derivează suma de mai sus în raport cu derivatele celor doi parametri:
= 2 (4.4)
= 2 (- xi) (4.5)
Anulând derivatele parțiale și simplificând cu 2 se obține :
na+ =
a + = (4.6)
Valorile ajustate se mai numesc și valori estimate sau teoretice. Prin ajustarea unei serii de distribuție, se înțelege înlocuirea termenilor reali (empirici, înregistrați prin observare) cu termeni teoretici (estimați, ajustați) calculați pe baza unui model matematic.
Evaluarea gradului de intensitate a legăturii dintre cele două variabile se face numai după ce s-a verificat prin analiză dispersională obiectivitatea funcției de ajustare aleasă.
4.1.2 Raportul de corelație liniară simplă
Indicatorului “raportul de corelație liniară” ajută la măsurarea intensităti legăturii dintre caracteristica factorială și cea rezultativă. Calculul acestui indicator se bazează pe descompunerea dispersiei totale a caracteristicii Y pe factori de influență. Calculul dispersiei totale se bazează pe distribuția abaterilor tuturor valorilor empirice de la media lor.
Valorile individuale ale ecuației medii de regresie estimează valoarea caracteristicii rezultative, dacă ar fi fost influențată numai de variația factorului X. Cu alte cuvinte valorile individuale ale ecuației medii de regresie estimează influența factorului înregistrat.
La nivelul unei unități statistice se pot calcula trei șiruri de abateri:
Tabelul 4.1
Între cele trei abateri există următoarea relație:
yi – y0 = (yi -) + (- y0). (4.7)
Pentru determinarea separată la nivelul colectivității generale, intensității cu care au acționat factorii esențiali și cei întâmplători asupra variației caracteristicii rezultative se calculează următoarele dispersii:
(4.8)
unde: ²y = dispersia totală a caracteristicii rezultative, care indică influența tuturor factorilor.
(4.9)
unde: ²y/r = dispersia față de linia de regresie arată influența factorilor considerați cu acțiune constatată și reprezintă dispersia reziduală.
(4.10)
unde: ²y/x = dispersia liniei de regresie de la valoarea medie a caracteristicii arată influența factorului de grupare X și reprezintă dispersia formată pe baza factorului înregistrat.
Între cele trei dispersii există relația:
= + (4.11)
adică: ²y = ²y/r+ ²y/x (4.12)
4.1.3 Coeficientul de corelație
În acest caz, raportul de corelație se transformă în coeficient de corelație al cărui calcul se bazează pe distribuția abaterilor celor două variabile X și Y. Dacă între cele două variabile există o legătură statistică, unitățile purtătoare ale valorilor celor două variabile vor trebui să aibă o poziție asemănătoare față de valoarea lor medie. Unitățile statistice vor prezenta abateri perechi de intensități asemănătoare și de același sens, dacă legătura este directă și de sens contrar, dacă legătura este de sens invers. Aceste abateri se raportează la valoarea abaterii standard a caracteristicii (care sintetizează toate abaterile individuale ale caracteristicii) obținându-se abaterile normale normate ale celor două variabile, care se calculează cu ajutorul relațiilor:
și (4.13)
Produsul mediu al acestor abateri normale normate constituie baza de calcul a coeficientului de corelație liniară simplă:
ry/x = (4.14)
sau ry/x = (4.15)
Pentru a calcula coeficientului de corelație liniară se mai utilizează și formula de calcul simplificat obținută prin înlocuirea în relația 4.15 a mediilor și abaterilor medii pătratice cu relațiile lor de calcul, rezultând:
ry/x = (4.16)
Coeficientul de corelație liniară simplă ia valori în intervalul .
Dacă ry/x ia valori în intervalul , legătura dintre cele două variabile este de sens invers și este cu atât mai puternică cu cât se apropie de -1. Dacă ry/x ia valori în intervalul , legătura dintre cele două variabile este directă și este cu atât mai puternică cu cât se apropie de +1. Dacă ry/x se apropie de zero, fenomenele sunt independente.
În cazul corelației liniare, raportul de corelație este egal cu coeficientul de corelație.
(4.17)
Pentru a verifica semnificația coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student), prin calculul variabilei tcalc după relația:
tcalc = (4.18)
unde: ry/x = coeficientul de corelație liniară;
n = volumul eșantionului.
4.2 EVOLUȚIA RATEI DE OCUPARE A POPULAȚIEI ÎN PERIOADA 2002- 2012
Populația ocupată cuprinde, conform metodologiei „Cercetării statistice asupra forței de muncă în gospodarii” (AMIGO), toate persoanele de 15 ani și peste, care au desfășurat o activitate economică producătoare de bunuri sau servicii de cel puțin o ora) în perioada de referință (o saptamâna), în scopul obținerii unor venituri sub forma de salarii, plata în natură sau alte beneficii.
S-a adoptat criteriul standard recomandat de Biroul Internațional al Muncii (BIM) "de cel puțin o oră" în definirea populației ocupate pentru asigurarea comparabilității datelor la nivel internațional, precum și din următoarele considerente:
– cuprinderea activităților desfășurate în timp redus, ocazionale sau sezoniere;
– asigurarea corelației între timpul lucrat și volumul producției;
– definirea șomajului ca lipsă totală a muncii;
– evaluarea dimensiunilor subocupării forței de muncă.
Din anul 2002, conform standardelor și recomandărilor europene, în populația ocupată sunt incluse și:
– persoanele cu statutul profesional de patron, lucrător pe cont propriu, ajutor familial neremunerat sau de membru al unei societăți agricole sau al unei cooperative, temporar
absente de la lucru în cursul săptămânii de referință, care au certitudinea că vor reveni la locul de muncă într-o perioadă de cel mult trei luni, motivele de absență pot fi: concediu de odihnă, medical, de maternitate sau de paternitate (în limita unei perioade prevăzute de lege), concediu parental, fără plată, de studii, conflict de muncă sau grevă, boală, incapacitate temporară de muncă, cursuri de perfecționare sau profesionale, suspendarea temporară a lucrului datorită conditiilor meteorologice, conjuncturii ecnomice nafavorabile, penuriei de materii prime sau energie, incidentelor tehnice;
– salariații temporar absenți de la lucru care continuă să primească cel puțin 50% din salariu de la angajator sau care au certitudinea că vor reveni la locul de muncă într-o perioadă de cel
mult trei luni.
Începând din anul 2011, lucrătorii pe cont propriu și lucrătorii familiali neremunerați care lucrează în agricultură sunt considerați persoane ocupate doar dacă sunt proprietarii producției agricole (nu neapărat și ai pamântului) obținute și îndeplinesc una dintre următoarele condiții:
a) producția agricolă este destinată, fie și macar în parte, vânzarii sau schimbului în natura (troc);
b) producția agricolă este destinată exclusiv consumului propriu dacă aceasta reprezintă o parte substanțialț) a consumului total al gospodăriei.
Sunt excluse din populația ocupată persoanele care:
– desfășoară activități agricole minore), în scop de recreere, hobby sau pentru a obține, suplimentar, produse alimentare fără ca acestea să constituie o parte importantă a consumului total al gospodăriei;
– desfășoara activități agricole (cu o durată de peste 10 ore/saptamână), producția agricolă fiind destinată exclusiv consumului propriu, dar aceasta nereprezentând o parte substantială a consumului total al gospodăriei.
În afară persoanelor care au un loc de muncă și au lucrat în cursul saptamânii de referință, indiferent de statutul profesional, se consideră persoane ocupate și cele care fac parte din următoarele categorii:
– persoanele care în cursul săptămânii de referință au desfășurat o muncă oarecare, plătită sau
aducătoare de venit, chiar dacă erau în curs de pregătire școlară obligatorie, erau la pensie sau
beneficiau de pensie, erau înscrise la Agentia Nationala pentru Ocuparea Fortei de Munca (ANOFM), primind sau nu indemnizație de șomaj;
– ucenicii și stagiarii remunerați, care lucrează cu program de lucru complet sau parțial;
– membrii forțelor armate.
Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă reprezintă ponderea populației ocupate în vârstă de 15-64 ani în populația totală în vârstă de 15-64 ani.
Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă se calculează pe sexe, pe medii și pe grupe de vârstă.
Tabelul 4.2.1
Evoluția ratei de ocupare a populației în vârstă de muncă
(15-64 ani) pe sexe (%)
(Sursa: Anuarul Statistic al României- Forța de muncă în România- Populația după participarea la activitatea economică, pe sexe și medii , I.N.S., București, 2013)
Figura 4.2.1 Evoluția ratei de ocupare a populației în vârstă de muncă
(15-64 ani) pe sexe (%)
Tabelul 4.2.2
Evoluția ratei de ocupare a populației în vârstă de muncă
(15-64 ani) pe medii (%)
(Sursa: Anuarul Statistic al României- Forța de muncă în România- Populația după participarea la activitatea economică, pe sexe și medii , I.N.S., București, 2013)
Figura 4.2.2 Evoluția ratei de ocupare a populației în vârstă de muncă
(15-64 ani) pe medii (%)
Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă (15-64 ani) a înregistrat în anul 2012 nivelul de 59,5%, având valori mai ridicate pentru persoanele ocupate de sex masculin 66,5% față de 52,6% pentru persoanele de sex feminin și pentru cele din mediul rural 60,7% față de 58,7% pentru persoanele din mediul urban.
4.3 ANALIZA STATISTICĂ A CORELAȚIEI DINTRE PRODUSUL INTERN BRUT/LOCUITOR ȘI RATA DE OCUPARE A POPULAȚIEI
ÎN PERIOADA 2002- 2012
Analiza econometrică si statistică presupune parcurgerea următorilor pași:
– identificarea teoriei economice referitoare la fenomenul studiat;
– specificarea modelului teoretic în format matematic;
– specificarea modelului econometric;
– estimarea parametrilor modelului econometric;
– testarea statistică a ipotezelor propuse de teoria economică;
– previzionarea variabilelor din cadrul modelului econometric;
– utilizarea modelului econometric pentru fundamentarea deciziilor de politică economică.
Regresia simplă are ca scop evidențierea relației dintre o variabilă dependentă explicată (endogenă, rezultativă) și o variabilă independentă (explicativă, factorială, exogenă, predictori).
Pentru a putea construi un model liniar de regresie am definit rata de ocupare a populației drept variabilă independentă, în timp ce valoarea produsului intern brut/locuitor a fost considerată a fi o variabilă dependentă.
Forma modelului de regresie liniară simplă este:
, t=1, 2,…,T (4.19)
în care: – variabila endogenă: Produsul intern brut/locuitor (lei);
– variabilă exogenă: Rata de ocupare a populației (%);
– variabilă eroare (reziduu), aleatoare, variabilă care însumează influența altor variabile asupra produsul intern brut/locuitor, dar care nu sunt specificate expres în model. Variabila ε exprimă abaterile între valorile observate și valorile estimate prin model.
Se dispune de T observații (11 ani) asupra lui Y și X, adică T cupluri (xt, yt) care sunt realizări ale lui X și Y.
a0 și a1 – parametri reali necunoscuți pe care dorim să-i estimăm cu ajutorul observațiilor (xt , yt) cunoscute.
Validitatea modelului ales poate fi formulată pe baza valorii coeficientului de determinație care arată proporția din influența tuturor factorilor asupra variației rezultative.
Pentru verificarea ipotezei semnificației a coeficienților de regresie se aplică testul t (Statistic) pentru fiecare coeficient în parte. Dacă probabilitatea asociată coeficienților este inferioară nivelului de relevanță la care se lucrează, atunci coeficientul este considerat ca fiind semnificativ din punct de vedere statistic.
Pentru a determina intensitatea corelației dintre cei doi indicatori se calculează coeficientul de corelatie. Corelația indică intensitatea legăturii dintre variabile prin măsurarea gradului de împrăștiere a datelor înregistrate în jurul dreptei de regresie. Pentru verificarea semnificației coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student).
Pentru a analiza corelația dintre evoluția produsului intern brut/locuitor și rata de ocupare a populației am supus cercetării seria de date ce cuprinde valorile celor doi indicatori în perioada 2002 – 2012. Aceste informații sunt centralizate într-un tabel de forma (Tabelul 4.3):
Tabelul 4.3
Rata de ocupare a populației și produsul intern brut/locuitor
(Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013)
În vederea realizării analizei privind corelația existentă între cei doi indicatori macroeconomici prezentați în tabelul anterior este necesară identificarea particularităților ce vizează evoluția fiecărei mărimi considerate în intervalul de timp specificat. În acest sens, cu ajutorul programului Eviews 7.0 am studiat într-o primă etapă evoluția individuală a celor doi indicatori.
Astfel, analiza evoluției produsului intern brut/locuitor al Romaniei în perioada 2002-2012 a permis obținerea următoare a informației și reprezentări grafice semnificative:
Figura 4.3.1 – Evoluția Produsului Intern Brut/locuitor
După cum se poate observa, atât din evoluția seriei de date supuse cercetării cat si din grafic, în perioada considerată, produsul intern brut/locuitor al Romaniei a înregistrat o creștere constantă de la un an la altul. În seria analizată, se constată că pe fondul crizei economico-financiare ce a afectat întreg globul începând cu cea de-a doua jumătate a anului 2008, produsul intern brut/locuitor înregistrează o diminuare ușoara în anul 2009 față de anul 2008 cu 10.000 milioane lei.
Figura 4.3.2 – Evoluția ratei ocupării
Reprezentarea grafică a ratei ocupării populației ne permite să afirmăm că indicatorul a înregistrat o creștere constantă de la un an la altul, cu mici fluctuații.
Din analiza efectuată se poate desprinde concluzia că evoluția celor doi indicatori este una asemănătoare, cu creșteri constante în perioada analizată. Pe baza acestor rezultate, putem afirma că între valoarea produsului intern brut și cea a consumului final există o puternică interdependență.
Pentru a confirma această afirmație și pentru a identifica tipologia funcției de regresie am realizat o reprezentare grafică a perechilor de puncte ce cuprind valorile Produsului Intern Brut/locuitor și cele ale ratei ocupării populației corespondente. Această reprezentare grafică se prezintă astfel:
Figura 4.3.3 Corelația PIB/locuitor- Rata de ocupare
După cum se poate observă din graficul de mai sus, perechile de puncte urmăresc traiectoria unei drepte, astfel că este posibilă analiza fenomenului cercetat cu ajutorul modelului de regresie liniară simplă.
Pe baza graficului este rezonabil să presupunem că media variabilei Y depinde de X printr-o relație liniară.
Pentru a analiza corelația dintre evoluția Produsului Intern Brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației am supus cercetării seria de date ce cuprinde valorile celor doi indicatori în perioada 2002 – 2012. Acestea au fost prelucrate cu ajutorul pachetului informatic Eviews 7.0. Metoda de estimare definită în cadrul acestui program este metoda celor mai mici pătrate- least squares.
Figura 4.3.4 – Rezultatele estimării parametrilor modelului de regresie ce analizează dependența dintre Produsul Intern Brut pe locuitor și Rata ocupării populației
Rezultatele obținute cu ajutorul programului Eviews se prezintă astfel:
– Probabilitatea ca acest model să fie unul corect este de aproximativ 66%, această concluzie putând fi formulată pe baza valorilor determinate cu ajutorul programului Eviews pentru testele R – squared (0,6601) și Adjusted R – squared (0,6223); în acest exemplu, rata de ocupare a populatiei, x, explică variația Produsului Intern Brut/locuitor, y, într-o proporție de 66,01%.
– Valabilitatea acestui model de regresie este confirmată de valorile testelor F – statistic (17,48254 – valoare mult superioară nivelului tabelat ce este considerat a fi reper în analizele de valabilitate a modelelor econometrice), precum și de gradul de risc aproape nul (reflectat prin valoarea testului Prob F– statistic).
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-statistic sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați semnificativi din punct de vedere statistic.
– Pe baza elementelor menționate anterior, putem considera modelul de regresie ce descrie corelația dintre valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației ca fiind unul corect, ce reflectă fidel evoluția reală a celor doi indicatori.
– Pe baza valorilor estimate anterior, modelul de regresie considerat poate fi transcris astfel:
PIB_LOC = -643837,7 + 11331,56RO.
– Între valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației înregistrate în țara noastră în perioada 2002 – 2012 există o relație directă. Astfel, putem afirma faptul că o creștere cu un procent a ratei ocupării va conduce la o scădere cu 11331,56 lei a valorii produsului intern brut/locuitor.
– Valoarea ridicată a termenului liber reflectă faptul că influența factorilor nespecificați în model asupra evoluției variabilei rezultative (produsul intern brut/locuitor) este una semnificativă, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat (deși este unul corect) poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune pentru activitatea de previzionare. Valoarea negativă a termenului liber relevă faptul că variabilele ce nu au fost incluse în modelul econometric au un efect negativ asupra evoluției produsului intern brut/locuitor.
– Coeficientul de corelație ry/x = 0,8125 indică o legătură puternică între cele două variabile.
= = 0,8125 . (4.20)
Pentru verificarea semnificației coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student), prin calculul variabilei tcalc după relația:
(4.21)
unde: ry/x = coeficientul de corelație liniară;
n = numarul de perechi de valori observate=11
(4.22)
Cu o probabilitate de 95% și pentru 9 grade de libertate are valoarea de 2,262. Deoarece , se poate aprecia că ipoteza semnificației de corelație se verifică și între variabilele cercetate există o legatură semnificativă, deci ry/x este semnificativ statistic și modelul de analiză este corect specificat.
4.4 CORELAȚII ÎNTRE PRODUSUL INTERN BRUT/LOCUITOR ȘI RATA DE OCUPARE A POPULAȚIEI DUPĂ PARTICIPAREA LA ACTIVITATEA ECONOMICĂ PE REGIUNI DE DEZVOLTARE ÎN PERIOADA 2000 – 2012
Pentru a putea construi un model liniar de regresie am definit rata de ocupare a populației după participarea la activitatea economică pe regiuni de dezvoltare drept variabilă independentă, în timp ce valoarea produsului intern brut/locuitor a fost considerată a fi o variabilă dependentă.
Forma modelului de regresie liniară simplă este:
, t=1, 2, …,T (4.23)
în care:
– variabila endogenă: Produsul intern brut/locuitor (lei);
– variabilă exogenă: Rata de ocupare a populației după participarea la activitatea economică pe regiuni de dezvoltare (%) ;
– variabila eroare (reziduu), aleatoare, variabila care însumează influența altor variabile asupra produsul intern brut/locuitor, dar care nu sunt specificate expres în model. Variabila ε exprimă abaterile între valorile observate și valorile estimate prin model.
Se dispune de T observații (13 ani) asupra lui Y și X, adică T cupluri (xt, yt) care sunt realizări ale lui X și Y.
A0 și a1 – parametri reali necunoscuți pe care dorim să-i estimăm cu ajutorul observațiilor (xt, yt) cunoscute.
In contiuare am analizat existența sau inexistența unei legături dintre rata de ocupare a populației după participarea la activitatea economică pe cele opt regiuni de dezvoltare și produsul intern brut/locuitor.
Regiunea de dezvoltare Nord-Vest
După cum se poate observa din reprezentarea grafică de mai jos (figura 4.4.1) între cei doi indicatori există o legătura liniara inversă, ceea ce ne permite să afirmăm faptul că este posibilă utilizarea modelului de regresie liniară simplă pentru studirea dependenței dintre valoarea produsul intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației din regiunea de dezvoltare Nord-Vest.
Estimarea parametrilor modelului de regresie ce utilizează rata ocupării populației din regiunea de dezvoltare Nord-Vest drept variabilă independentă și valoarea produsului intern brut/locuitor, drept variabilă dependentă a fost realizată automat (Figura 4.4.2), cu ajutorul pachetului informatic specializat Eviews 7. În cadrul acestuia este implementată metoda celor mai mici pătrate (least squares) ca metodă de estimare a parametrilor modelului, fiind necesară doar definirea celor doua variabile (PIB_LOC și RO_N_V) și a termenului liber (C).
Tabelul 4.4.1
Rata de ocupare pe regiunea Nord-Vest și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
(Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013)
Figure 4.4.1 Relația PIB/loc vs. RO_N_V Figura 4.4.2 Caracteristicile modelului de regresie
Analizând rezultatele obținute din figura 4.4.2 este posibilă formularea unor concluzii cu caracter practic referitoare la dependența existentă între cei doi indicatori, după cum urmează:
– R-squared, coeficientul de determinație, arată ca doar 10,57% din variația produsului intern brut/locuitor este explicată de nivelul ratei de ocupare; se poate afirma că rata de ocupare nu constituie un factor hotărâtor în variația produsului intern brut/locuitor.
– Coeficientul de corelație r = – 0,3251 indică o legătură slabă între cele două variabile.
= = – 0,3251. (4.24)
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-Statistic nu sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați nesemnificativi din punct de vedere statistic, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune.
Regiunea de dezvoltare Centru
Pentru a evidenția legătura dintre produsul intern brut/locuitor și rata de ocupare din regiunea de dezvoltare Centru este util să facem mai întai o reprezentare grafică de tip X-Y (Figura 4.4.3).
Tabelul 4.4.2
Rata de ocupare pe regiunea Centru și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
(Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013)
Figura 4.4.3 Corelația PIB/loc vs. RO_C Figura 4.4.4 Caracteristicile modelului de regresie
Graficul evidențiaza o legătura inversă și liniară dintre cei doi indicatori analizați.
Pentru a analiza corelația dintre evoluția produsului intern brut/locuitor și rata de ocupare am supus cercetării seria de date ce cuprinde valorile celor doi indicatori. Acestea au fost prelucrate cu ajutorul pachetului informatic Eviews 7 (Figura 4.4.4). Metoda de estimare definită în cadrul acestui program este metoda celor mai mici pătrate- least squares.
Rezultatele obținute cu ajutorul programului Eviews se prezintă astfel:
– Probabilitatea ca acest model să fie unul corect este de aproximativ 47%, această concluzie putând fi formulată pe baza valorilor determinate cu ajutorul programului Eviews pentru testele R – squared (0,4673) și Adjusted R – squared (0,4189); în acest exemplu, rata de ocupare din regiunea de dezvoltare Centru, x, explică variația Produsului Intern Brut/loc, y, într-o proporție de 46,73%.
– Valabilitatea acestui model de regresie este confirmată de valorile testelor F – statistic (9,650788 – valoare mult superioară nivelului tabelat ce este considerat a fi reper în analizele de valabilitate a modelelor econometrice), precum și de gradul de risc aproape nul (reflectat prin valoarea testului Prob F– statistic).
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-statistic sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați semnificativi din punct de vedere statistic.
– Pe baza elementelor menționate anterior, putem considera modelul de regresie ce descrie corelația dintre valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației ca fiind unul corect, ce reflectă fidel evoluția reală a celor doi indicatori.
– Pe baza valorilor estimate anterior, modelul de regresie considerat poate fi transcris astfel:
PIB_LOC = 170880.8 – 2781.219RO_C.
– Între valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației înregistrate în țara noastră în perioada 2000–2012 există o relație inversă. Astfel, putem afirma faptul că o creștere cu un procent a ratei ocupării va conduce la o scădere cu 2781.219 lei a valorii produsului intern brut/locuitor.
– Valoarea ridicată a termenului liber reflectă faptul că influența factorilor nespecificați în model asupra evoluției variabilei rezultative (produsul intern brut/locuitor) este una semnificativă, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat (deși este unul corect) poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune pentru activitatea de previzionare. Valoarea pozitivă a termenului liber relevă faptul că variabilele ce nu au fost incluse în modelul econometric au un efect pozitiv asupra evoluției produsului intern brut/locuitor.
– Coeficientul de corelație ry/x = – 0,6836 indică o legătură moderată între cele două variabile.
= = – 0,6836. (4.25)
Pentru verificarea semnificației coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student). Cu o probabilitate de 95% și pentru 11 grade de libertate are valoarea de 2,201. Deoarece , se poate aprecia că ipoteza semnificației de corelație se verifică și între variabilele cercetate există o legatură semnificativă, deci ry/x este semnificativ statistic și modelul de analiză este corect specificat.
Regiunea de dezvoltare Nord-Est
Tabelul 4.4.3
Rata de ocupare pe regiunea Nord-Est și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
(Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013)
Graficul (Figura 4.4.5) arată lipsa existenței legăturii dintre cele două variabile: X și Y. După cum se poate observa, nu există o relație liniară între cele două variabile. În acest caz, valoarea unui eventual coeficient de corelație va fi mică.
(== – 0,1968) și în mod cert corelația dintre cele două variabile nu este semnificativă (Figura 4.4.6). Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-Statistic nu sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați nesemnificativi din punct de vedere statistic, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune.
Pentru validarea modelului de regresie este calculat testul F. Intrucat F=3,344068 iar Prob(F- statistic), (pragul de semnificatie) este 0,094665 (valoare mai mare de 0,05), atunci modelul de regresie construit nu este valid și ar trebui dezvoltat pentru a oferi rezultatete mai bune și pentru a putea fi utilizat pentru analiza dependenței dintre variabile.
În această situație, putem spune că cele două variabile nu sunt relaționate.
Figura 4.4.5 Corelația PIB/loc vs. RO_N_E Figura 4.4.6 Caracteristicile modelului de regresie
Regiunea de dezvoltare Sud–Est
Tabelul 4.4.4
Rata de ocupare pe regiunea Sud–Est și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
(Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013)
Un prim pas, în această cercetare, a fost cel al identificării tipului de model econometric ce reflectă evoluția fenomenului studiat. În acest sens, am generat graficul perechilor de puncte PIB/loc – RO_S_. Graficul (Figura 4.4.7) evidențiază o legătură inversă și liniară dintre cei doi indicatori analizați.
Pentru a analiza corelația dintre evoluția produsul intern brut/locuitor și rata de ocupare am supus cercetării seria de date ce cuprinde valorile celor doi indicatori. Acestea au fost prelucrate cu ajutorul pachetului informatic Eviews 7 (Figura 4.4.8). Metoda de estimare definită în cadrul acestui program este metoda celor mai mici pătrate- least squares.
Figura 4.4.7 Corelația PIB/loc vs. RO_S_E Figura 4.4.8 Caracteristicile modelului de regresie
Rezultatele obținute cu ajutorul programului Eviews se prezintă astfel:
– Probabilitatea ca acest model să fie unul corect este de aproximativ 46%, această concluzie putând fi formulată pe baza valorilor determinate cu ajutorul programului Eviews pentru testele R – squared (0,4569) și Adjusted R – squared (0,4076); în acest exemplu, rata de ocupare din regiunea de dezvoltare Centru, x, explică variația Produsului Intern Brut/loc, y, într-o proporție de 45,7%.
– Valabilitatea acestui model de regresie este confirmată de valorile testelor F – statistic (9,257254 – valoare mult superioară nivelului tabelat ce este considerat a fi reper în analizele de valabilitate a modelelor econometrice), precum și de gradul de risc aproape nul (reflectat prin valoarea testului Prob F – statistic).
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-statistic sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați semnificativi din punct de vedere statistic.
– Pe baza elementelor menționate anterior, putem considera modelul de regresie ce descrie corelația dintre valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației ca fiind unul corect, ce reflectă fidel evoluția reală a celor doi indicatori.
– Pe baza valorilor estimate anterior, modelul de regresie considerat poate fi transcris astfel:
PIB_LOC = 179349.3 – 2910.969 RO_S_E. (4.26)
– Între valoarea Produsului Intern Brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației înregistrate în țara noastră în perioada 2000–2012 există o relație inversă. Astfel, putem afirma faptul că o creștere cu un procent a ratei ocupării va conduce la o scădere cu 2910.969 lei a valorii produsului intern brut/locuitor.
– Valoarea ridicată a termenului liber reflectă faptul că influența factorilor nespecificați în model asupra evoluției variabilei rezultative (produsul intern brut/locuitor) este una semnificativă, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat (deși este unul corect) poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune pentru activitatea de previzionare.
– Coeficientul de corelație ry/x = – 0,676 indică o legătură moderată între cele două variabile.
= = – 0,676. (4.27)
– Pentru verificarea semnificației coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student). Cu o probabilitate de 95% și pentru 11 grade de libertate are valoarea de 2,201. Deoarece , se poate aprecia că ipoteza semnificației de corelație se verifică și între variabilele cercetate există o legatură semnificativă, deci ry/x este semnificativ statistic și modelul de analiză este corect specificat.
Regiunea de dezvoltare București – Ilfov
Tabelul 4.4.5
Rata de ocupare pe regiunea București – Ilfov și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013
Metoda grafică este cea mai buna dintre metodele de verificare a existenței legăturii dintre doua variabile x si y; graficul norului de puncte oferă informații privind existența, forma și natura (direcția) legăturii dintre variabilele analizate.
Graficul de mai jos (Figura 4.4.9) evidențiază o legătură liniară (plasarea punctelor este pe direcția primei bisectoare) și directă (panta pozitivă a dreptei de regresie) dintre rata de ocupare din regiunea de dezvoltare București – Ilfov și produsul intern brut/locuitor. În graficul (Figura 4.4.9), legătura este directă: crește X, crește și Y, și se poate aproxima evoluția legăturii lor, după o dreaptă, modelul ales poate fi cel liniar.
Figura 4.4.9 Corelația PIB/loc vs. RO_B_IF Figura 4.4.10 Caracteristicile modelului de regresie
Ajustarea sau modelarea unei serii constă în calculul valorilor teoretice corespunzătoare valorilor empirice, observate. Tehnica de ajustare utilizată este criteriul celor mai mici pătrate pentru determinarea parametrilor modelului reținut.
Pentru rezolvarea problemelor, am apelat la pachetul informatic specializat- Eviews, de unde s-au obținut următoarele rezultate (Figura 4.4.10):
Probabilitatea ca acest model să fie unul corect este relativ ridicată – aproximativ 82%, această concluzie putând fi formulată pe baza valorilor pentru testele R – squared (0,816073) și Adjusted R – squared (0,799352);
Valabilitatea acestui model de regresie este confirmată de valorile testelor F – statistic (48,80637 – valoare mult superioară nivelului tabelat ce este considerat a fi reper în analizele de valabilitate a modelelor econometrice), precum și de gradul de risc aproape nul (reflectat prin valoarea testului Prob F – statistic). O valoare cât mai apropiată de zero a acestei probabilități (p(F) = probabilitatea asociată statisticii F) va indica o semnificație ridicată a rezultatelor estimării, respectiv a modelului.
Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-Statistic sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați semnificativi din punct de vedere statistic.
Standard Error (S.E. of regression) este eroarea standard și arată cu cât se abat în medie valorile observate de la valorile teoretice aflate pe dreapta de regresie (în acest caz cu ±4080,656). Această valoare ridicată la puterea a 2-a reprezintă dispersia rezidurilor.
Pe baza elementelor menționate anterior, putem considera modelul de regresie ce descrie corelația dintre valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației ca fiind unul corect, ce reflectă fidel evoluția reală a celor doi indicatori.
Pe baza valorilor estimate anterior, modelul de regresie considerat poate fi transcris astfel:
PIB_LOC = -145179,9 + 2647.016 RO_B_IF. (4.28)
Astfel, putem afirma faptul că o creștere cu un procent a ratei ocupării va conduce la o majorare cu 2647.016 lei a valorii produsului intern brut/locuitor.
Valoarea ridicată a termenului liber reflectă faptul că influența factorilor nespecificați în model asupra evoluției variabilei rezultative (produsul intern brut/locuitor) este una semnificativă, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat (deși este unul corect) poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune pentru activitatea de previzionare.
Coeficientul de corelație ry/x = indică o legătură puternică între cele două variabile: (4.29)
Raportul de determinare confirmă faptul că rata de ocupare este un factor determinant () pentru creșterea produsului intern brut/locuitor, aceasta influențând variația produsului intern brut/locuitor în proporție de 81,6%.
Pentru verificarea semnificației coeficientului de corelație liniară se aplică testul t (Student), prin calculul variabilei tcalc după relația:
(4.30)
unde: ry/x = coeficientul de corelație liniară;
n = numarul de perechi de valori observate=13
(4.31)
Valoarea se compară cu valoarea critică, tabelată, , stabilită probalistic pentru un nivel de semnificație și cu n-2 grade de libertate. Dacă , se verifică ipoteza semnificației de corelație, iar dacă , legătura este nesemnificativă, deci va trebui găsit un factor determinant pentru care să se aplice metoda corelației.
Cu o probabilitate de 95% și pentru 11 grade de libertate are valoarea de 2,201. Deoarece , se poate aprecia că ipoteza semnificației de corelație se verifică și între variabilele cercetate există o legătură semnificativă, deci ry/x este semnificativ statistic și modelul de analiză este corect specificat.
Regiunea de dezvoltare Sud-Muntenia
Tabelul 4.4.6
Rata de ocupare pe regiunea Sud-Muntenia și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013
După cum se poate observa din reprezentarea grafică de mai jos (Figura 4.4.11) între cei doi indicatori există o legătura liniara inversa, ceea ce ne permite să afirmăm faptul că este posibilă utilizarea modelului de regresie liniară simplă pentru studirea dependenței dintre valoarea produsul intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației din regiunea de dezvoltare Sud-Muntenia.
Estimarea parametrilor modelului de regresie ce utilizează rata ocupării populației din regiunea de dezvoltare Sud-Muntenia drept variabilă independentă și valoarea produsului intern brut/locuitor, drept variabilă dependentă a fost realizată automat (Figura 4.4.12), cu ajutorul pachetului informatic specializat Eviews 7. În cadrul acestuia este implementată metoda celor mai mici pătrate (least squares) ca metodă de estimare a parametrilor modelului, fiind necesară doar definirea celor doua variabile (PIB_LOC și RO_S_MUNTENIA) și a termenului liber (C).
Figura 4.4.11 Relația PIB/loc vs. RO_S_MUNTENIA Figura 4.4.12 Caracteristicile modelului de regresie
Analizând rezultatele obținute din Figura 4.4.12 este posibilă formularea unor concluzii cu caracter practic referitoare la dependența existentă între cei doi indicatori, după cum urmează:
– R-squared, coeficientul de determinație, arată ca 23,31% din variația produsului intern brut/locuitor este explicată de nivelul ratei de ocupare, se poate afirma ca, rata de ocupare nu constituie un factor hotărâtor în variația produsului intern brut/locuitor.
– Coeficientul de corelație r = – 0,48281 indică o legătură slabă între cele două variabile.
= = – 0,48281. (4.32)
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-statistic nu sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați nesemnificativi din punct de vedere statistic, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune.
– Pentru validarea modelului de regresie este calculat testul F. Întrucât F=3,344068 iar Prob(F- statistic), (pragul de semnificatie) este 0,094665 (valoare mai mare de 0,05), atunci modelul de regresie construit nu este valid și ar trebui dezvoltat pentru a oferi rezultatete mai bune și pentru a putea fi utilizat pentru analiza dependenței dintre variabile.
Regiunea de dezvoltare Sud-Vest Oltenia
Tabelul 4.4.7
Rata de ocupare pe regiunea Sud-Vest Oltenia și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013
Începem analiza corelaționala prin inspectarea grafică a legăturii dintre cele două variabile. Graficul (Figura 4.4.13) arată un nor de puncte având un aspect liniar sugerând o corelație inversa între cele doua variabile și totodata putem anticipa existența unui coeficient de corelație negativ.
Figura 4.4.13 Corelația PIB/loc vs. RO_S_V OLTENIA Figura 4.4.14 Caracteristicile modelului de regresie
Estimarea parametrilor modelului de regresie ce utilizează rata ocupării populației drept varibilă independentă și valoarea produsului intern brut/locuitor, drept variabilă dependetă a fost realizată automat (Figura 4.4.14), cu ajutorul pachetului informatic specializat Eviews 7. În cadrul acestuia, este implementată metoda celor mai mici pătrate (least squares) ca metodă de estimare a parametrilor modelului, fiind necesară doar definirea celor doua variabile (PIB_LOC și RO_S_V OLTENIA) și a termenului liber (C).
Pentru a interpreta rezultatele obținute cu ajutorul modelului de regresie liniară este necesar să stabilim dacă acest model poate fi considerat corect iar rezultatele pe care acesta ni le furnizează pot fi utilizate în analize reale:
– Probabilitatea ca acest model să fie unul corect este aproximativ 46%, această concluzie putând fi formulată pe baza valorilor pentru testele R – squared (0,457647) și Adjusted R – squared (0,408342);
– Valabilitatea acestui model de regresie este confirmată de valorile testelor F – statistic (9,281993 – valoare superioară nivelului tabelat ce este considerat a fi reper în analizele de valabilitate a modelelor econometrice), precum și de gradul de risc aproape nul (reflectat prin valoarea testului Prob F – statistic). O valoare cât mai apropiată de zero a acestei probabilități (p(F) = probabilitatea asociată statisticii F) va indica o semnificație ridicată a rezultatelor estimării, respectiv a modelului.
– Pentru fiecare variabilă independentă și constantă Eviews raportează eroarea standard a coeficientului, testul t-Statistic și probabilitatea asociată acestuia. Lucrând la nivelul de relevanță de 5%, cum, în exemplul de mai sus probabilitățile atașate testului t-Statistic sunt inferioare acestui nivel, coeficienții sunt considerați semnificativi din punct de vedere statistic.
– Standard Error (S.E. of regression) este eroarea standard și arată cu cât se abat în medie valorile observate de la valorile teoretice aflate pe dreapta de regresie (în acest caz cu ±7007.263). Această valoare ridicată la puterea a 2-a reprezintă dispersia rezidurilor.
– Pe baza elementelor menționate anterior, putem considera modelul de regresie ce descrie corelația dintre valoarea produsului intern brut/locuitor și cea a ratei ocupării populației ca fiind unul corect, ce reflectă fidel evoluția reală a celor doi indicatori.
– Pe baza valorilor estimate anterior, modelul de regresie considerat poate fi transcris astfel:
PIB_LOC = 126179,3 – 1774.127 RO_S_V OLTENIA.
Astfel, putem afirma faptul că o creștere cu un procent a ratei ocupării va conduce la o micșorare cu 1774.127 lei a valorii produsului intern brut/locuitor.
– Valoarea ridicată a termenului liber reflectă faptul că influența factorilor nespecificați în model asupra evoluției variabilei rezultative (produsul intern brut/locuitor) este una semnificativă, ceea ce ne conduce la concluzia că modelul utilizat (deși este unul corect) poate fi dezvoltat și aprofundat în vederea asigurării unor rezultate mai bune pentru activitatea de previzionare. Valoarea pozitivă a termenului liber relevă faptul că variabilele ce nu au fost incluse în modelul econometric au un efect pozitiv asupra evoluției PIB/locuitor.
– Coeficientul de corelație ry/x = – 0.6764 indică o legătură moderată între cele două variabile:
– Semnificația coeficientului de corelație se testează cu rația Student. Valoarea calculată este = -3,0466 , iar valoarea teoretică este 2,201, cu o probabilitate de 95% și pentru 11 grade de libertate. Cum,, se consideră ry/x ca fiind semnificativ diferit de zero, pentru un nivel de semnificație .
Regiunea de dezvoltare Vest
Tabelul 4.4.8
Rata de ocupare pe regiunea Vest și produsul intern brut/locuitor în perioada 2000 – 20012
Sursa : Anuarul Statistic al României, I.N.S., București, 2012, 2013
Graficul de mai jos (Figura 4.4.15) indică lipsa legăturii dintre cele doua variale analizate. După cum se poate observa, nu există o relație liniară între cele douî variabile. În acest caz, valoarea unui eventual coeficient de corelație va fi mică (== – 0,206) și în mod cert corelația dintre cele două variabile nu este semnificativă (Figura 4.4.15). În această situație putem spune că cele doua variabile nu sunt relaționate.
Figura 4.4.15 Relația PIB/loc vs. RO_V Figura 4.4.16 Caracteristicile modelului de regresie
Concluzii
Apariția Sistemului Conturilor Naționale a fost impusă de necesitatea asigurării unor informații pentru efectuarea unor calcule și analize macroeconomice, devenind instrumentul principal de evidență și analiză macroeconomică folosit în statistica mondială iar obiectul său este de a reprezenta cantitativ realitatea economică într-o perioadă de timp sau la un moment dat. Acest sistem informațional macroeconomic permite analiza evoluției cererii și ofertei de bunuri și servicii din perspectiva creșterii economice, a evoluției costurilor și profiturilor întreprinderilor, a formării și utilizării acumulărilor tuturor agenților și relațiilor economice externe.
Principalii indicatorii macroeconomici pentru măsurarea rezultatelor activității economice, utilizați în statistica internațională, sunt: produsul global brut; produsul intern brut; produsul național brut; produsul intern net; produsul național net și venitul național.
În anul 2009, populația ocupată cuprindea 9243 mii persoane (în scadere față de anul precedent cu 126 mii persoane). Rata generală de ocupare calculată ca raport procentual între populația ocupată și populația totală a fost de 43,05%. Cea mai mare rată de ocupare s-a înregistrat la bărbații din grupa de vârstă 35-44 ani, (78,4%), iar cea mai mică, 13,7% a fost înregistrată la pesoanele de 65 ani și peste din mediul urban. În perioada analizată, pentru grupa de vârstă 15-24 ani, față de celelalte grupe de vârstă, se constată cel mai scăzut grad de ocupare.
Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă (15-64 ani) a înregistrat în anul 2009 nivelul de 58,6%, având valori mai ridicate pentru persoanele ocupate de sex masculin 65,2% față de 52,0% pentru persoanele de sex feminin și pentru cele din mediul rural 60,7% față de 57,1% pentru persoanele din mediul urban.
În anul 2009 România s-a situat pe penultimul loc din Uniunea Europeană după valoarea Produsului Intern Brut (PIB) pe cap de locuitor, cu 45% din media UE, fiind urmată doar de Bulgaria.
Pentru a determina tendința de manifestare a unei legături statistice se utilizează ecuațiile de estimare corespunzătoare funcției analitice care exprimă forma legăturii dintre caracteristica factorială și cea rezultativă, această funcție se numește funcție de regresie, iar reprezentarea ei grafică este linia/curba de regresie. Intensitatea legaturii dintre variabile prin măsurarea gradului de împrăștiere a datelor înregistrate în jurul dreptei de regresie se determina cu ajutorul corelației.
Analiza legăturii dintre produsul intern brut și rata de ocupare a populației în perioada 2002-2008 stabilește o legatură liniară directă iar coeficientul de corelație r = 0,8402 indică o legătură puternică între cei doi indicatori. Raportul de determinare confirmă faptul că rata ocupării este un factor determinant () pentru creșterea produsului intern brut/locuitor, aceasta influențând variația produsului intern brut cu 70,61 %. Creșterea ratei ocupării cu o unitate conduce la creșterea variabilei rezultative produsul intern brut/locuitor cu 8942 lei.
Analiza structurii produsului inten brut pe categorii de resurse indică faptul că ponderea cea mai mare este deținută de sectorul industrial 27,21% urmată de sectorul tranzacțiilor imobiliare, închirieri și activități de servicii prestate intreprinderilor cu o pondere de 16,37% și în sectorul comerțului cu o pondere de 11,63%. Cele trei grupe de resurse au împreună o pondere de 55,21%. Sectorul transport, depozitare și comunicații a absorbit 10,48% urmat de sectorul construcțiilor cu o pondere de 11,02% din produsul intern brut.
Situația se prezintă cu totul altfel pentru sectoarele agricultură vânătoare și silvicultură, administrație publică și apărare și pentru învățământ fiecare deținând pe rând o pondere scăzuta de 7,08%, 4,92% respectiv 3,76% din valoarea produsului intern brut.
În anul 2009 cea mai mică pondere procentuală din produsul intern brut o deținea sectorul pescuit și piscicultură de 0,01%.
Indicatorul sintetic ce caracterizează creșterea economică îl constituie produsul intern brut total sau pe locuitor. În aceste condiții, creșterea economică este definită ca un proces complex de sporire a dimensiunilor rezultatelor din economia națională, pe baza combinării și folosirii factorilor de producție direcți: forța de muncă, capitalul fix și consumurile de mijloace circulante materiale. Dezvoltarea intensivă a unei economii presupune creșterea produsului intern brut prin folosirea mai eficientă a resurselor existente de forță de muncă, mijloace fixe și materiale. În schimb, dezvoltarea extensivă se referă la o creștere ce are loc prin sporirea volumului celor trei resurse.
Analiza legăturii dintre rata de ocupare a populației după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Nord-Vest și produsul intern brut/locuitor în perioada 2002-2008 stabilește o legătură liniară inversă. Coeficientul de corelație r = – 0,3882 indică o legătură slabă între cele două variabile.
Între rata ocupării după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Centru și produsul intern brut/locuitor în perioada 2002-2008 există o legătură liniară directă. Coeficientul de corelație r = 0,4008 indică o legătură slabă între cele două variabile.
Între rata de ocupare după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Nord-Est și produsul intern brut/locuitor există o legătură liniară directă. Coeficientul de corelație r = 0,088 indică o legătură slabă între cele două variabile.
Între rata de ocupare după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Sud–Est și produsul intern brut/locuitor este o legătură liniară inversă. Coeficientul de corelație r = – 0,06 indică o legătură slabă între cele două variabile.
Între rata de ocupare după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare București – Ilfov și produsul intern brut/locuitor în perioada 2002-2008 există o legătură liniară directă a cărei tendință poate fi evidențiantă prin ecuația : y = – 101370 + 1922,3x. Coeficientul de corelație r = 0,912 indică o legătură foarte puternică între cele două variabile. Raportul de determinare confirmă faptul că rata ocupării este un factor determinant () pentru creșterea produsului intern brut/locuitor, aceasta influențând variația produsului intern brut în proporție de 83,31 %. Dacă rata de ocupare crește cu o unitate acest lucru conduce la creșterea variabilei rezultative produsul intern brut/locuitor cu 1922,3 lei.
Între rata de ocupare după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Sud-Muntenia și produsul intern brut/locuitor există o legătură liniară directă a cărei tendință poate fi evidențiantă prin ecuația : y = – 237895 + 4267,2x. Coeficientul de corelație r = 0,93 indică o legătură foarte puternică între cele două variabile. Raportul de determinare confirmă faptul că rata ocupării este un factor determinant () pentru creșterea produsului intern brut/locuitor, aceasta influențând variația produsului intern brut în proporție de 86,54 %. Creșterea ratei de ocupare cu o unitate conduce la creșterea variabilei rezultative produsul intern brut/locuitor cu 4267,2 lei. Regiunea de dezvoltare Sud – Muntenia poate avea o influență pozitivă în ceea ce privește ritmul de creștere al produsului intern brut.
Legătura între rata de ocupare după participarea la activitatea economică pe regiunea de dezvoltare Sud-Vest Olt și produsul intern brut/locuitor este o legătură liniară inversă descrisă de ecuația de tendință: y = 271062 – 4247,1x. Dacă rata de ocupare crește cu 1 procent, produsul intern brut/locuitor scade cu 4247,1 lei, un caz nefavorabil pentru economia țării. Coeficientul de corelație r = – 0,734 indică o legătură de intensitate moderată.
În regiunea de Vest analiza legăturii dintre cele două variabile, rata de ocupare și produsul intern brut/locuitor prezintă o legatură liniară directă a cărei tendință poate fi evidențiantă prin ecuația : y = – 206684 + 3811,8 x. Coeficientul de corelație r = 0,782 indică o legătură puternică între cele două variabile. Raportul de determinare confirmă faptul că rata ocupării este un factor determinant () pentru creșterea produsului intern brut/locuitor, aceasta influențând variația produsului intern brut în proporție de 61,10 %. Creșterea ratei de ocupare cu o unitate conduce la creșterea variabilei rezultative produsul intern brut/locuitor cu 3811,8 lei.
BIBLIOGRAFIE
*** Forța de muncă în România – Ocupare și șomaj 2013, INS, București, 2013
*** Anuarul Statistic al României 2012,2013, Institutul Național de Statistică, București, 2013
Andrei, T. (2003) – „Statistică și econometrie”, Editura Economică, București
Anghelache, C. – Statistică aplicată – indicatori, sinteze și studii de caz, Editura Economică, București 2006
Anghelache, C., Capanu I. – Indicatori macroeconomici, Editura Economică, București, 2003
Anghelache, C., Mitruț C. – Sistemul Conturilor Naționale, Editura Economică, București 2007
Anghelache, C.– Tratat de statistică teoretică și economică, Editura Economica, București 2008
Anghelache, C., Capanu, I.– „Indicatori macroeconomici. Calcul și analiză economică”, Editura Economică, București, 2003
Anghelache, C., Isaic-Maniu, Al., Mitruț, C., Voineagu, V.– „Sistemul conturilor naționale”, Ediția a II-a, Editura Economică, București, 2007
Anghelache, C.,Capanu, I. – „Statistică macroeconomică”, Editura Economică, București, 2004
Biji, E. M., Lilea, E., Vătui, M. – Statistică și studii de caz, Universitatea Creștină „Dimitrie Cantemir”, București, 2001
Biji, E. M., Popescu, I. D. – Sistemul Conturilor Naționale, instrument statistic de analiză in economia românească, Editura A.S.E, București, 1997
Biji E., Baron T., – Statistică teoretică și economică, Editura Didactică și Pedagogică, București, 1996
Biji, E., Lilea, E., Anghelache C. – Tratat de statistică, Editura Economică, București, 2002
Biji, E., Lilea, E., Vătui, M., Roșca E. – Statistică aplicată în economie, Editura Universal Dalsi, București, 2000
Capanu, I., Wagner, P., Mitrut, C. – Sistemul conturilor naționale si agregate macroeconomice, Editura All, București, 1996
Capanu, I., Wagner, P., Secăreanu, C. – Statistică macroeconomică Editura Economică, București, 1997
CENUȘĂ, G., Teoria probabilităților și statistică matematică, Editura ASE, București, 2003
Cheașcă, I., Constantinescu D. – Statistică matematică și calculul probabilităților, Editura Teora, București, 1998
Ciucur, D., Gavrilă, I., Popescu, C. – Economie, Editura Economică, București, 1998
Dobrotă, N. – Dicționar de economie, Editura Economică, București, 1999
Enache, E., Gust, M., Diaconu, M. – Analiză economico-financiară, Editura Universitatea „Constantin Brâncoveanu”, Ploiești, 1998
Isaic, M., Al., Mitruț, C., Voineagu, V. – Macroeconomie și analiză macroeconomică, Ed. Universitatea „Constantin Brâncoveanu”, București 1996
Lilea, E.,- Statistică. Indicatori, definiții, formule de calcul, Editura Expert, București, 1999.
Michael, Burda, Charles, Wyplosz – Macroeconimie. Perspectiva europeană, Editura Bucuresti All Beck, 2002
Opriș, I. – Analiza varițiilor factoriale, Editura Promedia, Cluj-Napoca, 1993
Pârvu, Gh. – Macroeconomie, Editura Universitaria, Craiova, 2000
Pioaru, R., A., Băcescu, M. – Folosirea SNC în fundamentarea bugetului de stat, Editura A.S.E., București, 2007
Săvoiu, G. – Statistică aplicată în domeniul economic și social, Editura Independența Economică, Pitești, 2004
Turdean, M. – Statistică , Editura Pro Universitaria, București 2013
Țițan, E. – Statistică, Teorie și aplicații în sectorul terțiar, Editura Meteor Press, București, 2003
Wagner, P., Ștefănescu E. D. – Compararea internațională a Produsului Intern Brut, Editura Economică, București, 1999
BIBLIOGRAFIE
*** Forța de muncă în România – Ocupare și șomaj 2013, INS, București, 2013
*** Anuarul Statistic al României 2012,2013, Institutul Național de Statistică, București, 2013
Andrei, T. (2003) – „Statistică și econometrie”, Editura Economică, București
Anghelache, C. – Statistică aplicată – indicatori, sinteze și studii de caz, Editura Economică, București 2006
Anghelache, C., Capanu I. – Indicatori macroeconomici, Editura Economică, București, 2003
Anghelache, C., Mitruț C. – Sistemul Conturilor Naționale, Editura Economică, București 2007
Anghelache, C.– Tratat de statistică teoretică și economică, Editura Economica, București 2008
Anghelache, C., Capanu, I.– „Indicatori macroeconomici. Calcul și analiză economică”, Editura Economică, București, 2003
Anghelache, C., Isaic-Maniu, Al., Mitruț, C., Voineagu, V.– „Sistemul conturilor naționale”, Ediția a II-a, Editura Economică, București, 2007
Anghelache, C.,Capanu, I. – „Statistică macroeconomică”, Editura Economică, București, 2004
Biji, E. M., Lilea, E., Vătui, M. – Statistică și studii de caz, Universitatea Creștină „Dimitrie Cantemir”, București, 2001
Biji, E. M., Popescu, I. D. – Sistemul Conturilor Naționale, instrument statistic de analiză in economia românească, Editura A.S.E, București, 1997
Biji E., Baron T., – Statistică teoretică și economică, Editura Didactică și Pedagogică, București, 1996
Biji, E., Lilea, E., Anghelache C. – Tratat de statistică, Editura Economică, București, 2002
Biji, E., Lilea, E., Vătui, M., Roșca E. – Statistică aplicată în economie, Editura Universal Dalsi, București, 2000
Capanu, I., Wagner, P., Mitrut, C. – Sistemul conturilor naționale si agregate macroeconomice, Editura All, București, 1996
Capanu, I., Wagner, P., Secăreanu, C. – Statistică macroeconomică Editura Economică, București, 1997
CENUȘĂ, G., Teoria probabilităților și statistică matematică, Editura ASE, București, 2003
Cheașcă, I., Constantinescu D. – Statistică matematică și calculul probabilităților, Editura Teora, București, 1998
Ciucur, D., Gavrilă, I., Popescu, C. – Economie, Editura Economică, București, 1998
Dobrotă, N. – Dicționar de economie, Editura Economică, București, 1999
Enache, E., Gust, M., Diaconu, M. – Analiză economico-financiară, Editura Universitatea „Constantin Brâncoveanu”, Ploiești, 1998
Isaic, M., Al., Mitruț, C., Voineagu, V. – Macroeconomie și analiză macroeconomică, Ed. Universitatea „Constantin Brâncoveanu”, București 1996
Lilea, E.,- Statistică. Indicatori, definiții, formule de calcul, Editura Expert, București, 1999.
Michael, Burda, Charles, Wyplosz – Macroeconimie. Perspectiva europeană, Editura Bucuresti All Beck, 2002
Opriș, I. – Analiza varițiilor factoriale, Editura Promedia, Cluj-Napoca, 1993
Pârvu, Gh. – Macroeconomie, Editura Universitaria, Craiova, 2000
Pioaru, R., A., Băcescu, M. – Folosirea SNC în fundamentarea bugetului de stat, Editura A.S.E., București, 2007
Săvoiu, G. – Statistică aplicată în domeniul economic și social, Editura Independența Economică, Pitești, 2004
Turdean, M. – Statistică , Editura Pro Universitaria, București 2013
Țițan, E. – Statistică, Teorie și aplicații în sectorul terțiar, Editura Meteor Press, București, 2003
Wagner, P., Ștefănescu E. D. – Compararea internațională a Produsului Intern Brut, Editura Economică, București, 1999
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Analiza Statistica a Evolutiei Produsului Intern Brut al Romaniei (ID: 136289)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.