Cucu Bogdan AACPi Dizertatie [601267]

Cucu Bogdan AACPi Dizertatie

2
Cuprinsul lucrării

3
1. Introducere

Tehnica „Data Envelopment Analysis” (DEA) de măsurare a eficienței este o abordare relativ nouă
de evaluare a unui set de entități din același domeniu, numite „unități decizionale” sau DMU (în
engleză „Decision Making Units” ) care analizează transformarea multiple lor inputuri în multiple
outputur i.
Această definiție este una generică și flexibilă, de -a lungul anilor aceasta fiind aplicată cu succes
într-o multitudine de domenii, spre exemplu: univ ersități, spitale, orașe, firme ș.a.m.d.
Avantajul utilizării DEA constă în faptul că se fac relative puține ipoteze cu privire la inputuri sau
outputuri, putând fi astfel aplicată cu succes în cazurile în care alte metode nu pot fi utilizate , deoarece
nu se cunosc relațiile de dependență dintre outputuri și inputuri, sau relațiile dintre acestea sunt foarte
complexe.
Cooper, Seiford și Tone (2000) au menționat că această tehnică a fost utilizată pentru a furniza noi
date despre activitățile (s au entitățile) evaluate anterior prin alte tehnici. Spre exemplu, DEA a relevat
multiple surse de ineficiență în cazul unora dintre cele mai profitabile firme, firme care au servit drept
referințe pentru evaluarea performanței în raport cu alte firme.
DEA în forma sa actuală a fost introdusă în anul 1978, cercetătorii în domeniu recunoscând faptul
că este o metodologie excelentă, ușor de aplicat, de modelare a proceselor operaționale în vederea
evaluării eficienței.
Faptul că este o metodologie empirică și nu necesită cunoașterea a priori a unui set de ipoteze,
cum este cazul altor metode (cum ar fi de exemplu analiza statistică de regresie) , a condus la aplicarea
sa în multiple domenii pentru estimarea frontierei de eficiență în sectorul guvernamental sa u non
profit, sau în cel privat, așa cum este descris de Takamura și Tone (2003), DEA a fost utilizată pentru
luarea deciziei privind alegerea noii capitale în Japonia.
În studiul lor inițial , Charnes, Cooper și Rhodes (1978) au descris DEA drept „ un model d e
programare matematică aplicat datelor observate pentru furnizarea unei noi metodologii de obținere,
pe cale empirică, a estimărilor privind relațiile – cum ar fi funcțiile de producție și/sau suprafețele
corespunzătoare posibilităților de producție efici entă – piatra de temelie a economiilor moderne ”.

4
În mode formal, DEA este o metodologie orientată pe estimarea frontierelor și nu a tendințelor
centrale, deosebindu -se de tehncile de regresie statistică sau de modele le de regresie liniară sau non –
liniară. Astfel, DEA ajută la descoperirea relațiilor dintre inputuri și outpuri care rămân ascunse în
cazul altor metodologii.
În continuare vom prezenta definiția eficienței relative în DEA, fără a fi necesar să se cunoască
ipoteze a priori despre inputuri, respe ctiv outputuri:
Definiția 1.1 – privind eficiența, extindere a definiție i Pareto -Koopman s:
Eficienț a totală (100%) este obținută de către orice DMU dacă și numai dacă niciun input sau output
nu poate fi îmbunătățit fără a rezulta într -o diminuare a performanței în utilizarea sau producerea unui
alt input, respectiv output.
Definiția 1.2 – privind eficien ța relativă:
Un DMU este cotat ca fiind 100% eficient pe baza datelor observate dacă și numai dacă r aportat la
performanța celorlalte DMU nu se poate con cluziona că se poate îmbunătăți utilizarea inputurilor sau
producerea outputurilor fără a influența în mod negativ alt input sau output.
Este de observat că cele două definiții nu fac referire la costul unitar sau alte ponderi ce pot fi
asociate inputurilor, și nici la relațiile care există între inputuri și outputuri; în lipsa acestor informații,
tehnica D EA măsoară „ eficiența tehnică ”.
1.1 Context

Tehnica numită „Data Envelopment Analysis” a apărut ca urmare a articolului scris de către Farrell
(1957) având ca motivație găsirea unor metode și modele mai bune pentru evaluarea productivității
firmelor, indicând faptul că tehnicile utilizate până atunci eșuau datorită faptului că erau mult prea
restrictive și nu puteau combna mai multe inputuri în analiză pentru a măsura eficiența totală.
Farrell a propus o nouă abordare de analiză a eficienței activității firme lor menită să rezolve
problemele mai sus menționate.
În capitolele următoare ale acestei lucrări vor fi prezentate modele DEA pentru măsurarea eficienței
unui DMU relativ la alte DMU în scopul estimării frontierei de eficiență. Modelul inițial DEA a fost
prezentat de Charnes, Cooper și Rhodes în 1978, fiind o dezvoltare a lucrării lui Farrell din 1957.

5
1.2 Modelul Charnes -Cooper -Rhodes

În contextul „Data Envelopment Analysis” se utilizeaza noțiunea de unitate decizională (în engleză
„Decision Making Unit” – DMU) în scopul generalizării, pentru a face referire la orice entitate care
urmează a fi evaluată în ceea ce privește capacitatea sa de a converti inputurile în outputuri.
DEA se poate aplica atât firmelor, instituțiilor, cât și statelor sau agențiilor guve rnamentale în
scopul realizării comparației și clasificării din punct de vedere a performanței.
Fie „n” unități decizionale sau DMU. Fiecare DMU „consumă” cantități variate dintr -un set de „m”
inputuri pentru a produce „s” outputuri diferite.
Astfel, DMU j utilizează cantitatea x ij din inputul „i” și produce cantitatea y rj din outputul „r”.
Presupunem că x ij
0 și y rj
0 și fiecare DMU are cel puțin un input și cel puțin un output pozitiv.
Charnes, Cooper și Rho des au propus utilizarea raportului dintre outputuri și inputuri prentru a
determina eficiența relativă a unei DMU; în literatura de specialitate, această metodă poartă denumirea
de „forma raportului în DEA”.
Eficiența relativă a DMU j = DMU 0 este evaluată relativ la rapoartele DMU j, j=1,…,n.
Modelul CCR caută să reducă numărul de outputuri și de inputuri pentru fiecare DMU la o singură
pereche „virtuală” input -output.
Astfel, pentru o unitate decizională raportul dintre outputul virtual și inputul virtual furnizează o
măsură a eficienței care este exprimată în funcție de multiplicatori.
În termeni de programare matematică liniară, acest raport care se urmărește a fi ma ximizat,
reprezintă fun cția obiectiv pentru DMU -ul care este evaluat.
Matematic, funcția obiectiv este:

0 0 0 max ( , ) /r r i i
rih u v u y v x (1.1)
Variabilele sunt u r și v i, iar valorile observate pentru unitatea DMU 0 ale outputului, respectiv
inputului, sunt y r0 și x i0 .

6
Pentru fiecare DMU se aplică un set de restricții de normalizare introducând condiția ca, raportul
dintre outputul virtual și inputul virtual pentru fiecare DMU trebuie să fie o valoare pozitivă și cel
mult egală cu unitatea.
Problema de programare liniară poate fi exprimată astfel:

00 max ( , ) /r r i io
rih u v u y v x (1.2)
cu restricțiile:
/ 1, 1,…,r rj i ij
riu y v x j n  

, 0, ,riu v i r
Pentru mai multă strictețe se poate înlocui
,0riuv cu

00
11,0rr
mm
i i i i
iiuu
v x v x



unde
 reprezintă cel mai mic număr real pozitiv, un element non -Arhimedian. Această condiție
garantează că soluțiile vor fi pozitive.
Forma raportului prezentată mai sus conduce la un număr infinit de soluții. Dacă (u*,v*) este o soluție
a problemei de program are liniară, atunci și (
 u*,
 v*) reprezintă o soluție, pentru
0 .
Pe de altă parte transformarea propusă de către Charne și Cooper (1962) pentru fracțiile liniare
selectează o solu ție reprezentativă, spre exemplu
0 11m
ii ivx și conduce la o problemă de
programare liniară echivalentă printr -o transformare ce comută din variabilele (u, v) la variabilele
( , )
, transformare numită transformarea Charn es-Cooper.

7
Forma „duală” a problemei de programare liniară următoare:

0 1maxs
rr rzy (1.3)
cu restricțiile:
110sm
r rj ij ri iy v x

0 11m
ii ivx

,0riv

se poate scrie:

* min (1.4)
cu următoarele restricții:
0 1, 1,2,…,n
ij j i jx x i m

0 1, 1,…,n
rj j r jy y r s

0, 1,…,j jn

Această formă este cunoscută sub denumirea de „modelul Farrell” fiind modelul utilizat în lucrarea
semnată de Farrell în 1957.
Din punct de vedere economic, în literatura DEA, acest model respectă ipoteza „eliminare
puternică” neglijând prezența abaterilor ne -nule.
În conte xtul cercetărilor operaționale acest model este asociat cu noțiunea de „eficiență slabă”.
Problema de programare liniară trebuie rezolvată pentru fiecre unitate decizională, DMU j.
Unitățile pentru care
*1 sunt ineficiente, iar cele pentru care
*1 reprezintă puncte situate pe
frontieră, deci unități decizionale eficiente.
Există însă și așa -numitele puncte „slab -eficiente” pentru care abaterile de input sau output sunt
diferite de zero.
Pentru a evita această problemă cauzată de prezența abaterilor inputurilor sau outputurilor se
rezolvă următoarea problemă de programare liniară în care abaterile sunt considerate ca având valorile
maxim posibile:

8

11max maxms
ir irss
 (1.5)
cu următoarele restricții:
*
0 1, 1,2,…,n
ij j i i jx s x i m
  

0 1, 1,2,…,n
rj j r r jy s y r s
  

, , 0, , ,j i rs s i j r

Valorile alese pentru
is și
rs nu afectează soluția optimă
* care se obține prin rezolvarea ecuației
1.4.
Astfel, rezultă următoarele două definiții privind eficiența:
Definiția 1.3 (Eficiența DEA): Performanța unei DMU 0 este 100% dacă și numai dacă
*1 și
toate abaterile sunt nule:
**0irss .
Definiția 1.4 (Eficiența „slabă”): Performanța unei DMU 0 este slab eficientă dacă și numai dacă
*1
și
*0is și/sau
*0rs .
Transformarea Charnes -Cooper (1962) pentru modelul cu multiplicatori și problema duală asociată
– modelul de anvelopare se scrie:

0 1minm
ii iq v x (1.6)
cu următorele restricții:
110ms
i ij rj ir rv x y 

0 11s
rr ry

,,riv r i

9
având forma duală:

11max ( )ms
ir irss 
 (1.7)
cu următoarele restricții:
0 1, 1, 2,…,n
ij i i j jx s x i m
  

0 1, 1,2,…,n
rj j r r jy s y r s
  

0, 1,2,…,j jn

Modelul de mai sus presupune două etape de calcul; mai întâi se calculează
* , neglijând
eventualele abateri. Apoi se optimizează abaterile considerând
* ca o valoare fixată în următoarea
problemă de programare liniară:

11maxms
ir
irss
 (1.8)
cu următoarele restricții:
0 1, 1, 2,…,n
j i i j ijx s x i m
  

*
0 1, 1,2,…,n
rj j r r jy s y r s
  

0, 1,2,…,j jn

Definiția precedentă orientată pe input privind eficiența de DEA devine, în cazul orientării pe
output:
Definiția 1.5: DMU 0 este eficientă dacă și numai dacă
*1 și
**0irss
,ir .
DMU 0 este slab eficientă dacă
*1 și
*0is și/sau
*0rs .

10
Tabel 1 .1 Modelul Charnes -Cooper -Rhodes
Orientare pe input
Model de anvelopare Model de multiplicare
11min ( )ms
ir irss 


cu următoarele restricții :
0 1
1, 1,2,…,
, 1,2,…,
0, 1,2,…,n
ij j i i j
n
rj j r ro
j
jx s x i m
y s y r s
jn




  
  



0 1maxs
rr rzy
cu următoarele restricții :
11
0 11
,0sm
r rj i ij ri
m
ii i
riy v x
vx
v






Model orientat pe output
Model de anvelopare Model de multiplicare
11max ( )ms
ir irss 


cu următoarele restricții :
0 1
0 1, 1, 2,…,
, 1, 2,…,
0, 1, 2,….,n
ij j i i j
n
rj j r r j
jx s x i m
y s y r s
jn




  
  



0 1minm
ii iq v x
cu următoarele restricții :
11
0 11
,0ms
i ij r rj ir
s
rr r
riv x y
y
v







Acestea sunt cunoscute în literatura DEA sub denumirea de modele CCR după numele autorilor:
Charnes, Cooper și Rhodes (1978 ).
Dacă se adaugă și condiția
11n
j j , atunci se obține modelul BCC (Banker, Charnes și Cooper ,
1984). Această condiție suplimentară introduce o nouă variabilă
0 în problema de programare liniară
(inclusiv în forma duală a acesteia). Această nouă variabilă are rol în analiza randamentelor la scară
care pot fi crescătoare, constante, sau descrescătoare.
Modelul BCC se mai numește și modelul cu randamente la scară variabile sau „Variable Returns
to scale”, abrev iat „VRS”, modelul BCC fiind numit și model „cu randamente la scară constante” sau
„Constant Returns to Scale”, abreviat CRS.

11
1.3 Modelul VRS
Modelul DEA CRS este adecvat a fi utilizat atunci când toate „firmele” operează la scară optimă.
Există însă situați a când datorită reglementărilor guvernamentale, constrângerilor financiare,
competiției imperfecte sau altele, o „firmă” nu operează la scară optimă.
Mai mulți autori, printre care Afriat (1972), Fare, Grosskopf și Logan (1983) și Banker, Charnes
și Coope r (1984) au propus ajustarea modelului DEA CRS astfel încât să se țină cont de situațiile de
tip VRS, adică a cazurilor în care inputurile și outputurile nu variază direct proporțional.
Dacă se utilizează modelul CRS atunci când firmele nu operează la scar ă optimă, în loc de a măsura
eficiența tehnică (TE) a unei firme, se va măsura eficiența de scal ă („Scale Efficiency”, abreviată SE).
Modelul VRS permite determinarea eficienței tehnice chiar și în aceste situații.
Pornind de la modelul CRS, obținem modelul VRS prin adăugarea restricției de convexitate:
'
11 I

, min (1.9)
0iqQ  

0ixX  

'
11 I

0

Această abordare conduce la obținerea unei anvelope convexe de plane care se intersectează care
acoperă punctele de date „mai strâns” decât anvelopa dată de modelul CRS; așadar, scorurile de
eficiență obținute vor fi mai mari sau cel puțin egale cu cele obținute în cazul modelului CRS.
Condiția de convexitate
'
11 I asigură faptul că o firmă ineficientă este clasificată prin comparația
cu un set de firme de mărime similară.
Altfel spus, în cazul unei firme, punctul proiectat pe frontiera DEA reprezintă o combinație liniară
convexă a firmelor observate. Cum această condiție de conve xitate nu este introdusă în modelul CRS,
în modelul CRS există posibilitatea ca o firmă să fie comparată cu alte firme care sunt fie mult mai

12
eficiente, fie mult mai slabe comparativ cu aceasta, caz în care suma ponderilor
 poate fi mai mică
sau mai mare decât unu.
Calculul eficiențelor de scară
Măsurile eficienței de scară pot fi obținute pentru fiecare firmă în parte dacă se analizează atât
modelul DEA CRS, cât și modelul DEA VRS. Apoi, se vor descompune scorurile de efici ență obținute
prin rularea primului model în două componente: eficiența de scală (SE) și eficiența tehnică (TE).
Dacă se constată o diferență între scorurile obținute în cazul celor două modele DEA, atunci putem
spune că acea firmă este ineficientă din pun ct de vedere a scării utilizate.
În figura 1.2 sunt reprezentate frontierele DEA CRS și DEA VRS, acestea fiind utilizate la calculul
eficienței de utilizare a scării, pentru situația cu un input și un output.
Figura 1.1 Frontierele DEA VRS și CRS

În mode lul CRS orientat pe input, ineficiența tehnică a punctului P este dată de distanța PP C. Însă,
dacă se utilizează modelul VRS , ineficiența tehnică este reprezentată de PP V. Diferența dintre cele
două măsuri ale eficienței tehnice (TE), respectiv P CPV este datorată ineficiențelor de scară.

13
Sub formă de raport, măsurile de eficiență sunt:
TECRS=AP C/AP (1.10)
TEVRS=APV /AP
SE=AP C/AP V
Valorile măsurilor de eficiență de mai sus sunt valori pozitive, cuprinse între 0 și 1.
TECRS=TE VRSxSE (1.11)
AP C/AP=(AP V/AP)x(AP C/AP V) (1.12)
Așadar, eficiența tehnică din modelul CRS, TE CRS, este descompusă în eficiența „pură” și eficiență
de scară. Eficiența de scară măsurată poate fi interpr etată ca raportul dintre capacitatea de producție
medie a unei firme ce operează în punctul P V supra capacitatea medie de producție a unei firme ce
operează în punctul ce corespunde nivelului optim al eficienței de scară, respectiv punctul R.
Abateri pozit ive sau negative ale inputurilor/outputurilor
Forma liniară pe porțiuni a frontierei non -parametrice poate cauza dificultăți în procesul de
măsurare a eficienței, datorită porțiunilor frontierei care sunt parelele cu axele.
Vom ilustra acest lucru printr -un exemplu. Fie figura următoare:
Figura 1.2 Abateri ale inputurilor

Punctele C și D definesc frontiera și reprezintă cele două firme eficiente, în timp ce punctele A și
B corespund celor două firme ineficiente.

14
Conform măsurii Farrell a eficienței (1957), eficiența tehnică a firmei A este dată de raportul
OA’/OA, iar a firmei B de raportul OB’/OB.
Punctul A’, proiecția punctului A pe frontieră, corespunde unei firme ineficiente deoarece se poate
reduce inputul X2 cu cantitatea CA’ și produce același output. Cantitatea CA’ se numește „exces de
input”.
Pentru DMU cu indicele „i”, deficitul de output va fi zero doar dacă Y
 -yi=0, în timp ce excesul
de input va fi zero doar dacă
 xi-X
=0, pentru valorile optimale ale lui
 și
.

Randamente la scară
Tehnica DEA poate măsura eficiența unei fir me prin luarea în calcul a mult iple inputuri și/sau
multiple outputuri. Ulterior lucrării semnate de către Charnes, Cooper și Rhodes (CCR, 1978) au mai
apărut și alte modele DEA în literatura de specialitate; spre exemplu Cooper, Seiford și Tone în anul
2002.
Conceptul de „ randamente la scară” sau RTS (în engleză „ Returns To Scale ”) a fost analizat în
cadrul mai multor lucrări, inițial fiind utilizat doar în cazul modelelor cu un singur output.
RTS-ul este crescător în cazul în care outputul crește cel puțin proporțional cu rata de creș tere a
inputurilor. Să considerăm
 rata de creștere a inputurilor și
 rata de creștere a outputului.
RTS crescător prevalează în situația în care coeficientul
 este mai mare decât
 . În caz contrar,
RTS este descrescător .
În anul 1984, Banker, Charnes și Cooper, și mai târziu, Banker și Thrall (1992) au extins conceptul
RTS de la cazul cu un singur output la cazul cu mai multe outputuri, prin enunțarea tehnicii DEA.

15
Există două abordări pentru analiza RTS în DEA, amândouă având în comun utilizarea măsurii
radiale. Prima dintre ele a fost propusă de către Fare, Grosskopf și Lovell (FGL 1985, 1994). Cea de –
a doua a fost elaborată de către B anker, Charnes și Cooper (1984) și, respectiv Banker și Thrall (1992).
Abordări RTS cu modele BCC
Prezentăm în continuare abordarea RTS pentru modelul BCC.
Presupunem că avem „ n” DMU (unități decizionale) și fiecare DMU j, j=1,2,…,n produce aceleași
outputuri „s” în diferite cantități, notate y rj (r=1,2,,…,s), prin utilizarea unui set comun de inputuri,
respectiv, x ij (i=1,2,…,m). Cantitățile de input, respectiv output, pot fi diferite pentru fiecare DMU în
parte.
Eficiența unei unități decizionale poate fi determinată prin utilizarea modelului BCC al DEA în
forma de anvelopare, astfel:

0 1
1min ( )sm
ir i
rss 

 (1.13)
cu următoarele condiții
00
1; 1,2,…, ;n
i ij j i
jx x s i m
  

0 1; 1,…, ;n
r rj j r jy y s r s 
  

11n
j j

0 , , ; , ,j i rs s i r j

unde
0 este un element non -Arhimedian, adică un număr mai mic decât orice număr real
pozitiv.
Există posibilitatea ca modele orientate pe inputuri și modelele orientate pe outputuri să genereze
rezultate diferite în ceea ce privește randamentele la scară.

16
Golany și Yu (1994) au realizat un studiu privind această temă , indicând faptul că în timp ce un
model orientat pe input conduce la un RTS crescător („cunoscut în literatură ca „Increasing Returns
To Scale), alternativ, dacă se ia în considerare un model orientat pe output, acesta din urmă poate
conduce la un RTS descrescător (cunoscut în literatur ă ca „Decreasing Returns To Scale”).
Forma multiplica tivă (duală) a problemei de programare liniară a modelului BCC prezentat ă mai
sus este următoarea:

00
1maxN
rr
rz u y u
 (1.14)
cu următoarele restricții :
0 110; 1,…,Sm
r rj i ij riu y v x u j n   

,;irvu

Formulările de mai sus iau în calcul ipoteza conform căreia
, 0; , ,ij rjx y i r j . Cu excepția lui u 0
care poate lua atât valori negative, cât și pozitive, sau chiar zero, toate celelalte variabile sunt pozitive.
Când o unitate decizională, DMU 0, este eficientă conform definiției 1.3 , valoarea optimală pentru
u0, notată cu
*
0u , poate fi utilizată pentru a caracteriza randamentele la scară.
Dacă un punct, reprezentând o unitate decizională, este si tuat pe frontiera eficientă, atunci se poate
determina natura RTS în mod clar, fiind necesar să se găsească un echilibru între inputuri și outputuri
în îmbunătățirea unuia dintre aceștia.
Dacă un punct nu este situat pe frontiera eficientă, atunci se vor u tiliza valorile optimale de la
relația 1.13 pentru a se proiecta punctul neeficient pe frontieră, utilizându -se următoarele formule:

* * *
0 0 0
1
**
0 1ˆ , 1,…,
ˆ , 1,…,n
i i i ij j
j
n
r ro r rj j jx x s x i m
y y s y r s



   

   
 (1.15)
Simbolul * denotă o valoare optimă. Charnes, Cooper și Rhodes au demonstrat că
0ˆi ioxx și
ˆro royy
corespund coordonatelor punctului situat pe frontiera eficientă (DMU 0), motiv pentru care

17
aceste formule sunt cunoscute în literatura de specialitate sub denumirea de „Formulele de proiecție
CCR”.
Pentru ilustrarea conceptului de „ randamente la scară” și exemplificare a celor trei cazuri:
randamente la scară constante (în engleză „Constant Returns To Scale”), crescătoare („Increasing
Returns To Scale”) sau descrescătoare („Decreasing Return s To Scale” ) vom utiliza figura de mai jos .
Presupunem că există cinci unități decizionale (DMU), notate A,B,C,D și H. OBC reprezintă
frontiera cu randamente la scară constante. AB, BC și CD constituie frontiera conform definiției BCC
și conține următoarele tipuri de randamente la scară, în această ordine: randamente crescătoare la
scară , randamente constante la scară , randamente descrescătoare la scară . Punctele B și C reprezintă
zona cu randamente constante la scară (CRS).
Pe porțiunea AB există randamente crescătoare la scară în stânga punctului B pentru modelul BCC,
iar segmentul CD prezintă DRS la dreapta lui C.
Proiecția punctului H în contextul modelului BCC este dată de puncul H’ pe segmentul AB. Dacă
se utilizează un model orientat pe outpu t, proiecția este dată de punctul H’’.
Figura 1.3 Randamente de scară

Eficiența alocativă și totală
Relația 1.4 permite determinarea „eficienței tehnice” fără a necesita utilizarea unor „prețuri” sau
ponderi. Analiza DEA poate fi extinsă la situațiile în care se cunosc costurile unitare, ceea ce permite
introducerea conceptelor de eficiență „alocativă” și „totală” și pot fi corelate cu „eficiența tehnică”,
conform lucrării lui M.J.Farrell (1957).

18
Figura 1.4 va fi utilizată pentru ilustrarea acestor concep te.
Segmentele de linie care conectează punctele A,B,C,D constituie o „linie de nivel” sau izocuantă,
reprezentând diferite combinații de cantități X1, X2 care pot fi utilizate pentru a produce o acceeași
cantitate de output. Această linie reprezintă „fron tiera eficientă” a setului posibilități lor de producție,
nefiind posibil să se reducă cantitatea dintr -un input și a obține același nivel de producție fără a crește
celălalt input, altfel spus trebuie ca să se aleagă un punct situat pe izocuantă.
Linia pun ctată reprezintă dreapta de izocost („linia de buget”) pentru care perechile de X1, X 2
produc același co st total, cu costurile unitare C 1, respectiv C 2.
Spre exemplu, în punctul C, costul total este „k”. Prin deplasarea liniei de buget în sus, paralel,
până la intersecția cu punctul R , va rezulta o creștere a costului până la k’>k.
Conform acestei figuri, k reprezintă costul total minim necesar pentru a produce cantitatea
specificată de output, deoarece orice deplasare paralelă în jos, sub punctul C , ar conduce la o linie
care nu „atinge” posibilitățile de producție.
Astfel, intersecția în punctul C conduce l a o pereche de inputuri X 1, X2 care minimizează costul
total de producție al cantității specificate de output, prin urmare punctul „C” este conside rat eficient
atât din punct de vedere „alocativ”, cât și din punct de vedere „tehnic”.
Fie R un punct care corespunde unor inputuri ce conduc la același nivel de output.
Raportul
01OQ
OR furnizează o măsură radială a eficienței tehnice. Pe de altă parte,
0 1 ( ) 1OQ
OR  
exprimă o măsură a „ineficienței tehnice”.
Punctul „C” se află situat la intersecția dintre dreapta de izocost și raza din origine către punctul
„R”.
Raportul
01OPOR este o măsură a „eficienței totale”. Raportul
01OPOQ inițial menționat
de către Farrell (1957) drept „eficiență a prețului” a devenit cunoscut ulterior sub denumirea de
„eficiență alocativă”.
Se remarcă următoarea egalitate:

19

OP OQ OP
OQ OR OR (1.16)
care exprimă faptul că produsul dintre eficiența alocativă și cea tehnică este egal cu eficiența totală,
exprimată în măsuri radiale
Figura 1.4 Eficiența alocativă și totală
.
Pentru implementarea acestor noțiuni se utilizează următorul model ce a fost propus de către
Cooper, Seiford și Tone (2000, p. 236):

0 1minm
ii icx (1.17)
cu următoarele restricții:
1
0 1
1, 1,…,
, 1,…,n
ij j i j
n
rj j r j
n
j jx x i m
y y r s
LU









Se aleg valori pentru x i și
 j astfel încât să se maximizeze costul total prin satisfacerea condițiilor
impuse. „c i0” reprezintă costul unitar.
Diferența dintre acest model și cele standard (Fare, Grosskoph și Lovell (1985, 1994) ) este aceea
că, costurile unitare pot fi diferite de la un DMU la altul. Totodată,
1n
j j poate lua valori cuprinse
între L și U conform cu condițiile de randamente la scară impuse.

20
Dacă se pune adaugă condiție L=U=1, atunci model ul devine un model BCC, iar dacă se alege L=0
și U=
 atunci se obține un model CCR.
Folosind următorul raport se obține o măsură relativă a eficienței costului total:
*
01
00
101m
ii i
m
ii
icx
cx


, unde
*
ix sunt valorile optime obținute din relația 1.17 iar x i0 sunt valorile
observate pentru DMU 0.

2. Studiu de caz – Analiza eficienței energetice a statelor membre UE

2.1 Analiza descriptivă a datelor

Setul de date pe care a fost realizată analiza DEA conține date despre următoarele variabile: emisiile
de CO 2 (codificat I1 în tabelul de mai jos), cantitatea de energie consumată de fiecare țară (I2),
procentul din GDP alocat investițiilor (I3), procentul populației din grupa 20 – 64 de ani cu loc de
muncă (I4).
Datel e au fost obținute de pe Eurostat și în prealabil execuției programului DEAP pe acest set de
date a fost efectuată analiza de corelație a variabilelor input folosind programul RStudio.
Outputul analizei de corelație pentru anul 2014, ultimul an pentru care s-au raportat date pe Eurostat
pentru toți indicatorii considerați în analiză, este prezentat în continuare:

Având în vedere faptul că parametrul de intrare I1 este de fapt un output, el fiind considerat „input”
în setul de date de intrare pentru progra mul DEAP, deoarece, în contextul analizei DEA, inputurile
se urmăresc a fi minimizate, în timp ce outputurile vor fi maximizate.
Așadar, în tabelul de mai sus, I1 este un output, restul parametrilor fiind considerați inputuri.
Se observă că parametrii de intrare sunt slab corelați. Putem spune, de asemenea, că nivelul
emisiilor de CO 2 este proporțional cu cantitatea de energie finală consumată.
Decizia de a lua în considerare acești indicatori este motivată de intenția de a studia eficiența
energetică a ță rilor membre UE, în contextul în care UE a fixat o țintă de reducere a emisiilor de
gaze poluante cu 20% până în anul 2020, respectiv cu 40% până în anul 2030, comparativ cu
valorile ce au fost înregistrate în anul 1990.
În anul 2014, conform Eurostat, emi siile gazelor de seră la nivelul celor 28 de state membre ale
Uniunii Europene au scăzut cu 22,9% față de anul 1990, ceea ce înseamnă că obiectivul propus
inițial pentru anul 2020 a fost deja depășit.
Figura următoare arată trendul de scădere a emisiilor de CO 2 din perioada 1990 -1999 cu excepția
anului 1996 când datorită unei ierni geroase, nivelul acestora a crescut.
A urmat o perioadă de stagnare, umată, din nou, de o scădere a emisiilor poluante începând cu anul
2008, crescând apoi în 2010, pentru ca di n 2011 să se mențină un trend descrescător.
Dintre țările membre ale Uniunii Europene, în anul 2014, emisiile de gaze poluante ating cele mai
mari niveluri în Germania (21,9% din totalul UE), urmată de Regatul Unit și Franța.

22
Creșteri semnificative compar ativ cu 1990 sunt înregistrate în Malta, Cipru și Spania.
La polul opus, cele mai mari reduceri ale emisiilor poluante sunt înregistrate în țări precum Lituania,
Letonia și România.
Figura 4.1 Evoluția nivelului emisiilor de gaze poluante în țările membre UE

Sursa: Eurostat
Sursele principale ale acestor emisii sunt: energia consumată (ca arderea combustibililor ce
alimentează vehiculele si a compușilor ce rezultă din acestea), agricultura mecanizată prin utilajele
folosite și procesele industriale.
În ceea ce privește energia consumată, unul dintre inputurile care influențează outputul „nedorit”
reprezentat de emisiile de gaze poluante, Comisia Europeană pledează în favoarea reducerii
consumului de energie cu 20% până în anul 2020.
Conform Eurostat, cel e mai mari trei arii consumatoare de energie sunt: transporturile, industria și
energia consumată în locuințe.
S-a remarcat o schimbare în totalul energiei consumate cu toate modurile de transport după anul
2007, anul crizei economice și financiare, an ce a marcat un început al trendului descrescător. Spre
exemplu, între vârful înregistrat în anul 2007, și anul 2013 există o diferență de 9.1%, iar între 2013
și 2014 de 1.3%.
În contextul strategiei „Europa 2020” privind o creștere inteligentă și sustenabilă , un indicator cheie
este măsurat în funcție de raportul dintre consumul de energie și GDP. O creștere a eficienței
energetice la un nivel constant al GDP va rezulta într -o scădere a valorii acestui indicator, numit
„intensitatea energetică”. Deci, GDP -ul și consumul de energie al unei țări trebuie tratate împreună
în studiul eficienței energetice a unei țări.

23
Pe lângă politicile privind producerea energiei există și o serie de politici privind îmbunătățirea
eficienței energetice, un exemplu fiind inițiativ a Uniunii Europene de a -și reduce nivelul consumului
de energie cu 20% până în anul 2020, față de anul 1990, totodată adresând probleme precum:
dependența unei țări de import, emisiile și costurile asociate producerii și consumului de energie.
Comitetul d e Schimbare Climatică din Marea Britanie a afirmat că Brexitul, adică ieșirea Regatului
Unit din Uniunea Europeană ar putea însemna un „șoc negativ pentru economie”, care s -ar traduce
printr -o scădere a consumului de energie și implicit a nivelului de emis ii.
În ceea ce privește celelalte două inputuri utilizate în analiza DEA a eficienței energetice a țărilor
membre UE, respectiv investițiile exprimate ca procent din GDP, și procentul populației din grupa
de vârsta 20 -64 de ani cu loc de muncă, putem spune că prezintă un nivel scăzut de corelație,
conform analizei efectuate cu programul RStudio. Cei doi indicatori menționați au fost aleși
deoarece evoluția lor influențează GDP -ul unei țări. Deci reprezintă în contextul acestei lucrări cele
două inputuri le gate de outputul pozitv, favorabil, cel pe care dorim să -l maximizăm.
Rata de angajare, sau altfel spus, procentul populației care deține un loc de muncă este considerat un
indicator social fiind prezent în statisticile Uniunii Europene.
Conform Eurostat, media Uniunii Europene privind acest indicator, a înregistrat un nivel maxim în
anul 2008, urmând să scadă până la 68,4% în 2012, 2013. Această scădere de 1,9% s -a datorat crizei
economice și financiare din 2007. A urmat apoi o perioadă cu trend ascendent al acestui indicator,
marcând o creștere de 0,9% în anul 2014, pentru ca în anul 2015 să se ajungă la un nivel cu doar
0,2% mai scăzut decât în perioada de apogeu a crizei.
Graficul următor prezintă țările membre ale Uniunii Europene, descrescător după pr ocentul
populației cu loc de muncă din grupa de vârsta 20 -64.
Figura 2.1 Procentul populației cu loc de muncă 2014

0102030405060708090
Suedia
Germania
Regatul Unit
Danemarca
Olanda
Estonia
Austria
Republica Ceha
Finlanda
Luxemburg
Lituania
Letonia
Franta
Slovenia
Cipru
Portugalia
Belgia
Irlanda
Ungaria
Polonia
Malta
Slovacia
Romania
Bulgaria
Italia
Spania
Croatia
GreciaProcent populație cu loc de muncă 2014

24
3. Metodologia de lucru si descrierea software -ului utilizat
Pentru studiul eficienței energetice a celor 28 de state membre UE am luat în considerare
următoarele outputuri: GDP – produsul intern brut și emisiile de CO 2.
Din punct de vedere al inputurilor, au fost aleși următorii indicatori : capitalul utilizat pentru
investiții ca procent din GDP („gross fixed capital”), forța de lucru – reprezentată de procentul
populației cu vârsta cuprinsă între 20 și 64 de ani având un loc de muncă și consumul final de
energie. Primii parametri influențează GDP -ul, deci sunt indicatori economici. Ultimul dintre
inputuri este un factor direct proporțion al cu emisiile de CO 2.
În prezenta analiză avem doi parametri de ieșire: GDP -ul sau produsul intern brut al unei țări și
emisiile de CO 2. Primul output se dorește a fi maximizat, fiind în general utilizat în studiul creșterii
economice a unei țări, o valo are mai mare a sa semnificând un rezultat mai bun.
În ceea ce privește cel de -al doilea output, emisiile de CO 2, acestea ne duc cu gândul la ideea de
poluare și impact asupra mediului înconjurător.
Așadar, avem două outputuri, pe de o parte unul pe care dorim să -l maximizăm, iar pe de altă parte,
unul care se urmărește a fi minimizat.
Având în vedere faptul că metodologia Data Envelopment Analysis (DEA), prin fundamentale sale
matematice, este utili zată în vederea maximizării outputurilor și/sau a minimizării inputurilor,
fiecare entitate „consumând” inputurile pentru a produce output, a fost utilizat un „artificiu” după
cum urmează. Vom considera emisiile de CO 2, drept „parametru de intrare”. În ace st fel, acest
parametru va putea fi minimizat aplicând analiza DEA.
În capitolul următor vor fi prezentate rezultate le privind scorurile de eficiență a le celor 28 de state
membre UE, prin utilizarea programului DEAP.
Programul DEAP este disponibil în mod gratuit pe pagina web a „Centrului pentru analiza eficienței
și a productivității ”, fiind dezvoltat de către Tim Coelli, membru al Universității din Queensland,
Brisbane Australia.
Pentru realizarea analizei DEA folosind acest program, sunt necesare dou ă fișiere text, unul
conținând inputurile și outputurile, și un altul ce include instrucțiuni cu privire la : numărul unităților
decizionale, al inputurilor, nr. outputurilor, nr. perioadelor de timp, selecția modelului DEA, precum
și numele fișierelor. În urm a execuției programului este generat „fișierul raport” ce cuprinde
scorurile de eficiență corespunzătoare fiecărei unități decizionale și informații detaliate pentru
fiecare dintre acestea.
Menționăm că pentru rularea cu succes a analizei DEA folosind setul de date cules de pe Eurostat, a
fost necesar să elimin ăm cifra zecimală a parametrului numit „Emisii de CO 2” și a celui legat de
cantitățile de energie consumată, însă aces t lucru nu ar trebui să afecteze rezultatele, scorurile de
„eficiență tehnică” și ierarhia.
Vor fi analizate două cazuri: model ul VRS DEA cu orientare input, respectiv model ul VRS DEA cu
orientare output. Am optat pentru sele ctarea modelelor DEA de tip VRS ( cu randamente de scară
variabile) datorită faptului că modelul CRS prezintă anumite limitări, spre exemplu nu poate fi

25
utilizat pentru situațiile în care entitățile decizionale nu operează cu randament la scară optim.
Modelul VRS este mai „tolerant” din acest punct de vedere și poate fi u tilizat pentru randamente de
scară variabile.
În fișierul text reprezentând datele de intrare pentru analiza DEA, am codificat parametrii astfel:
 GDP -> GDP
 Emisiile de CO 2 ->”I1”
 Energia consumată ->”I2”
 Procentul populației 20-64 ani cu loc de muncă -> „I3”
 Capitalul ca procent d in GDP alocat investițiilor ->”I4”
Interpretarea rezultatelor obținute și grafice le privind ierarhia celor 28 de state membre ale Uniunii
Europene sunt prezentate în subcapitolul următor.

4. Interpretarea rezultatelor
În continu are prezentăm rezultatele analizei DEA a setul ui de date de pe Eurostat, în cazul
modelului DEA VRS cu orientare input, respectiv cu orientare output.
Conform teoriei este de așteptat să nu existe diferențe majore în ceea ce privește scorurile de
eficiență , și deci a ierarhiei date de cele două orientări considerate în analiză.
Decizia de a utiliza un model de tip VRS este justificată de faptul că oferă rezultate mai bune și este
„tolerant” la situațiile în care o entitate decizională (stat în contextul pre zentei analize) nu operează
cu randamente la scară optime. Aceasta este, de altfel, situația cea mai des întâlnită în practică;
programul DEAP ne oferă, în acest sens informații despre randamentele la scară pentru fiecare
DMU în parte.
De asemenea, chiar dacă am selectat ca model un model de tip VRS (sau BCC), programul DEAP
calculează și scorurile de eficiență corespunzătoare unui model CRS (sau CCR), deoarece conform
teoriei DEA, raportul dintr e cele două scoruri de eficiență semnifică randamentul la scară.
Astfel , pentru anul 2014, ultimul an pentru care există date pe Eurostat pentru toți indicatorii
considerați, s -au obținut următoarele rezultate, prezentate în tabelul 4.1:
Tabel 4.1 Scorurile de eficiență DEA VRS cu orientare pe input
Stat DEA
CRS DEA
VRS Randamente
de
scară
Austria 0.5 0.511 0.978 irs
Belgia 0.481 0.554 0.87 irs
Bulgaria 0.191 0.238 0.803 irs
Cipru 0.615 1 0.615 irs
Croatia 0.269 1 0.269 irs

26
Danemarca 0.452 0.476 0.95 drs
Estonia 0.369 0.371 0.995 drs
Finlanda 0.41 0.416 0.986 drs
Franta 0.417 0.45 0.926 irs
Germania 0.451 0.468 0.964 drs
Grecia 0.355 1 0.355 irs
Irlanda 0.552 0.642 0.861 irs
Italia 0.437 0.709 0.617 irs
Letonia 0.379 1 0.379 irs
Lituania 0.282 0.284 0.992 irs
Luxemburg 1 1 1 –
Malta 1 1 1 –
Polonia 0.276 0.326 0.846 irs
Portugalia 0.308 0.35 0.878 irs
Regatul
Unit 0.386 0.408 0.946 drs
Republica
Ceha 0.316 0.322 0.981 drs
Romania 0.254 0.448 0.567 irs
Slovacia 0.316 0.386 0.818 irs
Slovenia 0.331 0.431 0.768 irs
Spania 0.538 1 0.538 irs
Suedia 0.419 0.464 0.901 drs
Olanda 0.528 0.561 0.941 irs
Ungaria 0.275 0.325 0.848 irs
valori medii 0.432 0.576 0.807

Observăm că, așa cum era de așteptat conform te oriei, scorurile de eficiență obținute pentru modelul
VRS să fie puțin mai mari decât în cazul modelului CRS, aspect confirmat de media valorilor
obținute în cele două cazuri.
De asemenea, o parte din state prezintă randamente la scară crescătoare, iar celelal te descrescătoare,
cu excepția Luxemburg și Malta, două dintre statele eficiente, pentru care considerăm că prezintă
randamente de scară constante. Acest lucru este susținut de faptul că sunt, de altfel, singurele două
state care au o eficiență de scală eg ală cu unitatea, deoarece ele au primit scorul de eficiență 1 în
cazul ambelor modele.

27
Figura 4.1 Ierarhie DEA VRS cu orientare pe input

Am clasificat statele membre ale Uniunii Europene în funcție de scorul de eficiență DEA VRS
obținut în cinci cl ase de eficiență, folosind următoarea convenție:
 Scor VRS egal cu 1 -> clasa A
 Scor VRS cuprins între 0,5 și 1 -> clasa B
 Scor VRS cuprins între 0,4 și 0,5 -> clasa C
 Scor VRS cuprins între 0,3 și 0,4 -> clasa D
 Scor VRS mai mic de 0,3 -> clasa E
Tabel 4.2 Ierarhie DEA VRS cu orientare pe input pe anul 2014

Interesantă este poziția Regatului Unit în ierarhie, respectiv locul 20 din 28. Însă această poziție este
una plauzibilă dacă luăm în considerare faptul că revoluția industrială s -a declanșat în Anglia , iar în
prezent este o țară putern ic industrializată. De exemplu , în Marea Britanie, care a pornit revoluția
industrială, se produce 60% din necesarul de hrană prin utilizarea a doar două procente din populația
activă, iar agricultura este puternic mecani zată. Toate utilajele, mijloacele de transport ne -electrice,
industria, numărul mare de autovehicule ș.a.m.d. produc cantități destul de mari de emisii de CO 2,
comparativ cu țări clasate ca fiind eficiente de programul DEAP. 00.20.40.60.811.2
Cipru
Croatia
Grecia
Letonia
Luxemburg
Malta
Spania
Italia
Irlanda
Olanda
Belgia
Austria
Danemarca
Germania
Suedia
Franta
Romania
Slovenia
Finlanda
Regatul Unit
Slovacia
Estonia
Portugalia
Polonia
Ungaria
Republica Ceha
Lituania
BulgariaScor eficieță
StatDEA VRS 2014
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28Cipru
Croatia
Grecia
Letonia
Luxemburg
Malta
Spania
Italia
Irlanda
Olanda
Belgia
Austria
Danemarca
Germania
Suedia
Franta
Romania
Slovenia
Finlanda
Regatul Unit
Slovacia
Estonia
Portugalia
Polonia
Ungaria
Republica Ceha
Lituania
Bulgaria
1 1 1 1 1 1 10.709 0.642 0.561 0.554 0.511 0.476 0.468 0.464 0.45 0.448 0.431 0.416 0.408 0.386 0.371 0.35 0.326 0.325 0.322 0.284 0.238
A A A A A A A B B B B B C C C C C C C C D D D D D D E EScor DEA VRS
Clasă eficiențăPoziție
Stat

28
Pe ultimele poziții se situează state precum Li tuania și Bulgaria. De exemplu , în cazul Bulgariei,
forța de lucru pentru anul 2010 era alcătuită din aproximativ 751000 de oameni, cu o tendință de
scădere. Acest lucru denotă faptul că încă se practică o agricultură convențională, deosebi ndu-se de
cea puternic mecanizată a Marii Britanii, care este bazată pe folosirea a diferite utilaje tehnologice
care cresc implicit nivelul emisiilor de CO 2.
În ceea ce privește poziția statului Luxemburg în ierarhie, aceasta se explică prin valoarea GDP -ului
înregistrat. Așa cum se remarcă din setul de date analizat, Luxemburg este statul membru UE cu cea
mai mare valoare a GDP -ului, aspect explicat și prin prezența lucrătorilor trans -frontalieri din
Belgia, Franța, Gernmania.
Ne propunem în continuare s ă interpretăm rezultatele obținute în urma rulării programului DEAP
din punct de vedere al abaterilor inputurilor/outputurilor, a „țintelor” fiecărei țări, precum și a
ponderilor acestora în construirea unei „unități decizionale virtuale”, dată de o combin ație liniară a
țintelor, precum și a statelor care intră de cele mai multe ori ca referință în modelul analizat pentru
celelalte țări. Niciunul dintre cele 28 de state nu prezintă abateri de output în cazul unui model VRS
orientat pe input. Vezi anexa M odel VRS orientat pe input 2014. Abateri de output )
În tabelul următor sunt prezentate abaterile de input pentru fiecare dintre parametri de intrare, în
cazul fiecărei țări. Trebuie menționat că aceste abateri se referă, de fapt, la ideea de „exces” în
„cons umul” de input pentru producerea de output. Conform celor menționat e în Capitolul 3, intitulat
„Metodologia de lucru”, unul dintre inputuri reprezintă de fapt un output, dar care se dorește a fi
minimizat. Păstrăm convenția de notare a inputurilor discutat ă în capitolul menționat.
Așa cum se observă din tabelul de mai jos, următoarele țări reprezintă „ținte”, repere de eficiență
pentru celelalte țări membre UE: Croația, Grecia, Letonia, Luxemburg, Malta și Spania.
Altfel spus, în contextul frontierei DEA, punctele asociate țărilor menționate sunt situate pe frontiera
eficientă. Pentru toate celelalte țări se proiecteaza puncte pe frontiera eficientă, iar aceste puncte
sunt considerate în DEA ca fiind „entități (țări în contextul prezentei lucrări) virtuale” . Deaorece
numărul inputurilor este patru (trei reale și unul tratat ca input), nu se poate trasa un grafic conținând
această frontieră, însă, proiecțiile date se obțin ca rezultat al combinației liniare a țărilor eficiente din
analiză, țări care sunt toto dată și țintele lor.
Observăm conform tabelului 4.3 că țările cu indexul 11, respectiv 16, sunt incluse de cele mai multe
ori în combinațiile liniare pentru determinarea unei proiecții sau „țară virtuală”; așadar, aceste două
țări: Grecia și Luxemburg vor fi „ținte” pentru cele mai multe din celelalte state membre UE.
În ceea ce privește abaterile de input relevate de analiza DEA VRS cu orientare input, pentru a
deveni eficientă, firma cu indicele 1 din tabelul de mai sus, respectiv Austria, ar trebui să r educă
emisiile de CO 2 cu 42344 .188 tone, energia cosumată cu 17290. 913 unități, precum și să poată
produce același output chiar si cu o populație activă mai mică cu 2.984 procente.

29
Tabel 4.3 Tabel abateri de input și ținte în VRS DEA cu orientare pe input

Danemarca, pentru a fi eficientă, ar trebui să reducă emisiile de CO 2 cu 41852 unități, să reducă
energia consumată cu 9515 unități, să fie capabilă să producă același nivel de output cu o populație
activă mai mică cu 3.8 procente și cu un ca pital alocat investițiilor cu 6. 6% mai scăzut.
Din punctul meu de vedere, redistribuind 6,6% din GDP către alte domenii, Danemarca ar avea
potențialul de creștere a indicelui de dezvoltare umană HDI și poate chiar a GDP -ului.
Regatul Unit a fost clasificat pe p oziția 20 în ierarhie, fiind încadrat conform convenție i stabilite în
capitolul anterior în clasa C. Observăm că este necesar, în vederea îmbunătățirii performanței
energetice, să reducă emisiile de CO 2 cu 544627 unități, consumul de energie cu 125623 unit ăți,
precum și să poată să producă același out put, GDP, cu o populație activă mai mică cu 4,1%,
respectiv cu o reducere de 4,6% a capitalului alocat investițiilor ca procent din GDP.
Remarcăm că în cazul țărilor eficiente nu este necesară o diminuare a inp uturilor pentru a menține
același nivel „de producție”.
Index Stat P1 P2 P3 P4 Ținte Ponderi asociate țintelor Apariție ca țintă
1 Austria 42344.19 17290.91 2.984 0 25 16 0.072; 0.928 0
2 Belgia 82358.11 27254.72 0 0.589 16 11 0.745; 0.255 0
3 Bulgaria 11343.95 721.638 0 3.655 16 11 0.628; 0.372 0
4 Cipru 0 0 0 0 4 1 0
5 Croatia 0 0 0 0 5 1 2
6 Danemarca 41852 9515 3.8 6.6 16 1 0
7 Estonia 12146.82 0 4.154 0.368 16 17 0.657; 0.343 0
8 Finlanda 49026 20503 1 1.9 16 1 0
9 Franta 449634 134629.3 0 0.302 16 11 0.851; 0.149 0
10 Germania 912741 204881 5.6 0.7 16 1 0
11 Grecia 0 0 0 0 11 1 11
12 Irlanda 23457.18 3640.894 0 5.357 16 11 0.729; 0.271 0
13 Italia 343022.9 98585.14 0 0 25 16 11 0.049; 0.334; 0.617 0
14 Letonia 0 0 0 0 14 1 1
15 Lituania 5879.069 708.17 0 4.068 16 11 0.984; 0.016 0
16 Luxemburg 0 0 0 0 16 1 21
17 Malta 0 0 0 0 17 1 2
18 Polonia 342245 54167.51 0 3.604 16 11 0.702; 0.298 0
19 Portugalia 33418.04 9012.553 0 0.721 16 11 0.761; 0.239 0
20 Regatul Unit 544627 125623 4.1 4.6 16 1 0
21Republica Ceha 114743 19625 1.4 2.6 16 1 0
22 Romania 14718.76 0 0 0 16 25 14 11 0.257; 0.209; 0.355; 0.178 0
23 Slovacia 0 2365.017 0 0.379 16 5 11 0.660; 0.032; 0.308 0
24 Slovenia 1335.271 0 0 4.602 16 17 5 0.637; 0.039; 0.324 0
25 Spania 0 0 0 0 25 1 5
26 Suedia 44656 27191 7.9 2.1 16 1 0
27 Olanda 123650.3 29148.17 5.599 0 16 25 0.812; 0.188 0
28 Ungaria 13457.74 6478.216 0 0 25 16 11 0.021; 0.705; 0.273 0
114523.4 28262.15 1.305 1.505 valoare medie

30
Discutăm în continuare despre țintele în ceea ce privește inputurile, respectiv outputul pentru țările
analizate, pe baza tabelului următor, tabelul 4.4.
Regatul Unit și Republica Cehă, conform rezult atelor furnizate de programul DEAP, au aceeași țintă
atât în ceea ce privește inputurile, cât și în cea ce privește outputul.
Valorile din tabelul următor reprezintă valorile la care ar trebuie să ajungă inputurile și outputurile
asociate țărilor membre UE pentru ca acestea să devină eficiente. Ele sunt obținute prin scăderea
„excesului de input” sau a abaterilor de input așa cum mai sunt considerate în teoria DEA, din
valorile inițiale cu care s -a efectuat analiza.
Remarcăm faptul că ță rile care au fost c lasificate ca fiind eficiente păstrează aceleași valori pentru
indicatorii considerați. Acest lucru semnifică faptul că nu există loc de îmbunătățire, deoarece ele
sunt deja eficiente.
Tabel 4.4 Ținte de input și output

Index Stat P1 P2 P3 P4 GDP
1 Austria 35985.81 9451.087 71.216 18 254.174
2 Belgia 35574.89 6941.277 67.3 19.011 216.702
3 Bulgaria 46369.05 8289.362 65.1 19.245 193.649
4 Cipru 9177 1616 67.6 16.7 81
5 Croatia 23268 6241 59.2 21.8 59
6 Danemarca 12024 4000 72.1 18.5 267
7 Estonia 9038.184 2815 70.146 19.632 204.938
8 Finlanda 12024 4000 72.1 18.5 267
9 Franta 25762.02 5715.745 69.3 18.798 237.66
10 Germania 12024 4000 72.1 18.5 267
11 Grecia 104265 15520 53.3 20.5 70
12 Irlanda 37046.82 7125.106 67 19.043 213.559
13 Italia 85026.13 14763.86 59.9 19.4 136.774
14 Letonia 11709 3885 70.7 11.7 64
15 Lituania 13495.93 4183.83 71.8 18.532 263.856
16 Luxemburg 12024 4000 72.1 18.5 267
17 Malta 3316 544 66.4 21.8 86
18 Polonia 39500.04 7431.489 66.5 19.096 208.319
19 Portugalia 34102.96 6757.447 67.6 18.979 219.846
20 Regatul Unit 12024 4000 72.1 18.5 267
21 Republica Ceha 12024 4000 72.1 18.5 267
22 Romania 97410.24 21720 65.7 15 122.748
23 Slovacia 40779 7617.983 65.9 19.221 199.702
24 Slovenia 15319.73 4589 67.7 19.698 192.54
25 Spania 342697 79225 59.9 11.6 90
26 Suedia 12024 4000 72.1 18.5 267
27 Olanda 74324.71 18172.83 69.801 17.2 233.652
28 Ungaria 44282.26 8750.784 66.7 18.9 209.369Ținte

31
Programul DEAP mai oferă, de asemenea, și un output detaliat pentru fiecare țară analizată în parte.
Să luăm cazul Franței , conform fișierului de rezultate furnizat de program :

Scorul de eficienț ă este 0,45 iar eficiența de scară este 92,6%; observăm că pentru a deveni o țară
eficientă din punct de vedere energetic, trebuie să se „transforme” într -o combinație liniară a Greciei
și Luxemburg. Valorile ponderilor lambda semnifică ponderea fiecărui stat considerat țintă pentru
țara care se dorește a își îmb unătăți scorul de eficiență.
Există doar abateri ale inputurilor, ceea ce înseamnă că se urmărește minimizarea valorilor
inputurilor în creșterea eficienței energetice. Projected values reprezintă valorile optime, cele pentru
care Franța ar fi eficientă. C onform outputului de mai s us, o valoare a GDP -ului de 237. 6 ar
constitui o valoare optimă pentru Franța, dacă se îmbunătățesc și inputurile conform valorilor
menționate. Deplasarea radială se referă la o deplasare în raport cu „originea” sistemului de
coordonate din spațiul mutidimensional; întrucât se dorește maximizarea outputului, se indică faptul
că GDP -ul ar trebui să crească cu 130,6 unități.
Dacă luăm ca exemplu Regatul Unit, constatăm că, în vederea creșterii eficienței, toate cele patru
inputuri tr ebuie reduse, în același timp, GDP -ul atingând valoarea optimă de 267, adică cea a
statului Luxemburg, stat care reprezintă „ținta” de eficiență.

32

Model DEA VRS cu orientare pe output
Am analizat în continuare modelul DEA VRS cu orientare pe output, pen tru a observa dacă există
diferențe notabile față de modelul cu orientare pe input, și de a vedea în ce măsură ierarhia dată de
cele două variante de analiză diferă . Coelli recomandă ca alegerea orientării input sau output să se
facă ținând cont de indicatorii asupra cărora avem un control mai mare, altfel spus, putând fi ajustați
mai ușor.

Tabel 4.5 Scorurile de eficiență DEA VRS cu orientare pe output
Stat DEA
CRS DEA
VRS Randamente de
scară
Austria 0.5 0.885 0.565 irs
Belgia 0.481 0.903 0.533 irs
Bulgaria 0.191 0.903 0.211 irs
Cipru 0.615 1 0.615 irs
Croatia 0.269 1 0.269 irs
Danemarca 0.452 0.811 0.557 irs
Estonia 0.369 0.888 0.416 irs
Finlanda 0.41 0.86 0.477 irs
Franta 0.417 0.85 0.49 irs
Germania 0.451 0.787 0.573 irs
Grecia 0.355 1 0.355 irs
Irlanda 0.552 0.912 0.605 irs
Italia 0.437 0.949 0.461 irs
Letonia 0.379 1 0.379 irs
Lituania 0.282 0.877 0.322 irs
Luxemburg 1 1 1 –
Malta 1 1 1 –
Polonia 0.276 0.822 0.336 irs
Portugalia 0.308 0.896 0.343 irs
Regatul Unit 0.386 0.765 0.505 irs
Republica
Ceha 0.316 0.813 0.389 irs
Romania 0.254 0.964 0.264 irs
Slovacia 0.316 0.94 0.336 irs
Slovenia 0.331 0.925 0.358 irs
Spania 0.538 1 0.538 irs
Suedia 0.419 0.812 0.516 irs
Olanda 0.528 0.85 0.621 irs

33
Ungaria 0.275 0.918 0.3 irs
valori medii 0.432 0.905

O primă diferență ce se observă în cazul celor două cazuri analizate este dată de randamentele la
scară. În cazul orientării output, toate țările, cu excepția celor două care au obținut scorul de
eficiență egal cu unitatea atât pentru modelul CRS, cât si pentru modelul VRS, au randamente de
scară crescătoare. Aceasta semnifică faptul că outputul consi derat crește direct proporțional cu
inputurile, cu o rată cel puțin egală cu cea cu care cresc inputurile.
O a doua diferență este dată de valorile medii ale scorurilor de eficiență în cazul modelului DEA
VRS. Observăm că în cazul orientării output, valoar ea medie a eficienței energetice a țărilor membre
ale Uniunii Europene este semnificativ mai mare decât media obținută în cazul orientării pe input.
În cazul modelului CRS, așa cum era de așteptat din teorie, valorile obținute în cazul celor două
cazuri s unt identice, deci și media este identică, deoarece pentru acest model nu se diferențiază în
funcție de orientarea pe input sau pe output, căutând să îndeplinească obiectivele generale DEA:
maximizarea output ului și minimizarea inputurilor.
În figura de ma i jos sunt reprezentat din punct de vedere ierarhic, în cazul modelul ui VRS cu
orientare output, țările membre UE, pe baza valorilor din tabelul 4.6, ce conține scorul de eficiență și
clasa (conform convenției stabilite) a fiecărui stat.
Tabel 4.6

În figura următoare este reprezentată ierarhia statelor membre UE în funcție de scorul de eficiență
obținut.

Index 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Stat
Cipru
Croatia
Grecia
Letonia
Luxemburg
Malta
Spania
Romania
Italia
Slovacia
Slovenia
Ungaria
Irlanda
Belgia
Bulgaria
Portugalia
Estonia
Austria
Lituania
Finlanda
Franta
Olanda
Polonia
Republica Ceha
Suedia
Danemarca
Germania
Regatul Unit
Scor VRS DEA 1 1 1 1 1 1 10.964 0.949 0.94 0.925 0.918 0.912 0.903 0.903 0.896 0.888 0.885 0.877 0.86 0.85 0.85 0.822 0.813 0.812 0.811 0.787 0.765
Clasă eficiență A A A A A A A B B B B B B B B B B B B B B B B B B B B B

34

Figura 4.2 Grafic DEA VRS cu orientare pe output

Pentru a urmări evoluția în timp a țărilor membre UE am efectuat analiza DEA, în continuare, pe un
set de date conținând aceeași indicatori , pentru anul 2007, anul crizei economice și financiare.
Scorurile de eficiență obținute, atât în cazul modelului CRS, cât și în cazul modelului VRS sunt
prezentate în tabelul următor:
Tabel 4.7 Scoruri de eficiență anul 2007
Stat DEA
CRS DEA
VRS Randamente
de
scară
Austria 0.452 0.883 0.512 irs
Belgia 0.459 0.914 0.502 irs
Bulgaria 0.159 0.857 0.186 irs
Cipru 0.639 0.83 0.77 irs
Croatia 0.254 0.917 0.277 irs
Danemarca 0.414 0.837 0.494 irs
Estonia 0.319 0.762 0.419 irs
Finlanda 0.423 0.85 0.497 irs
Franta 0.41 0.901 0.456 irs
Germania 0.426 0.938 0.455 irs
Grecia 0.375 0.903 0.416 irs
Irlanda 0.533 0.85 0.627 irs
Italia 0.453 0.984 0.461 irs
Letonia 0.3 0.779 0.385 irs
Lituania 0.219 0.806 0.272 irs 00.20.40.60.811.2
Cipru
Croatia
Grecia
Letonia
Luxemburg
Malta
Spania
Romania
Italia
Slovacia
Slovenia
Ungaria
Irlanda
Belgia
Bulgaria
Portugalia
Estonia
Austria
Lituania
Finlanda
Franta
Olanda
Polonia
Republica Ceha
Suedia
Danemarca
Germania
Regatul UnitScor eficiență
StatDEA VRS 2014

35
Luxemburg 1 1 1 –
Malta 1 1 1 –
Polonia 0.225 0.965 0.233 irs
Portugalia 0.297 0.895 0.332 irs
Regatul Unit 0.433 1 0.433 irs
Republica
Ceha 0.303 0.816 0.371 irs
Romania 0.177 0.91 0.195 irs
Slovacia 0.265 0.872 0.304 irs
Slovenia 0.319 0.816 0.391 irs
Spania 0.393 0.861 0.456 irs
Suedia 0.425 0.824 0.515 irs
Olanda 0.471 0.873 0.54 irs
Ungaria 0.256 0.943 0.271 irs
valori medii 0.407 0.885

Se observă că media de eficiență VRS pentru cele 28 de state membre ale UE este, în cazul anului
2007, mai mare decât pentru anul 2014.
În figura următoare sunt reprezentate cele 28 de state în ordine descrescătoare a eficienței:
Figura 4.3 Grafic eficiență DEA VRS 2007

00.20.40.60.811.2
Luxemburg
Malta
Regatul Unit
Italia
Polonia
Ungaria
Germania
Croatia
Belgia
Romania
Grecia
Franta
Portugalia
Austria
Olanda
Slovacia
Spania
Bulgaria
Finlanda
Irlanda
Danemarca
Cipru
Suedia
Republica Ceha
Slovenia
Lituania
Letonia
EstoniaScor eficiență
StatDEA VRS 2007

36
Tabel 4.8 Scoruri de eficiență DEA 2007

Figura 4.4 Comparație scoruri de eficiență DEA VRS 2007 2014 (Orientare input)

Index 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Stat
Luxemburg
Malta
Regatul Unit
Italia
Polonia
Ungaria
Germania
Croatia
Belgia
Romania
Grecia
Franta
Portugalia
Austria
Olanda
Slovacia
Spania
Bulgaria
Finlanda
Irlanda
Danemarca
Cipru
Suedia
Republica Ceha
Slovenia
Lituania
Letonia
Estonia
Scor VRS DEA 1 1 10.984 0.965 0.943 0.938 0.917 0.914 0.91 0.903 0.901 0.895 0.883 0.873 0.872 0.861 0.857 0.85 0.85 0.837 0.83 0.824 0.816 0.816 0.806 0.779 0.762
201400.20.40.60.81
Austria
Belgia
Bulgaria
Cipru
Croatia
Danemarca
Estonia
Finlanda
Franta
Germania
Grecia
Irlanda
Italia
Letonia
Lituania
Luxemburg
Malta
Polonia
Portugalia
Regatul Unit
Republica Ceha
Romania
Slovacia
Slovenia
Spania
Suedia
Olanda
UngariaScor eficiență
StatComparație scor eficiență 2007 -2014
2014 2007

37

5. Brexit – impactul asupra economiei și a politicilor de eficiență energetică
Termenul de „Brexit” poate provoca anumite confuzii, deoarece este format din următoarelor două
cuvinte: „Britain” (Marea Britania) și „exit” (ieșire ), sugerând ieșirea Angliei din UE. Însă, de fapt,
este vorba despre o ieșire a Regat ului Unit din UE, regat care reunește Anglia, Scoția, Țara Galilor
și Irlanda de Nord.
Guvernul britanic condus de David Cameron a ținut un referendum pe această temă în 2016,
majoritatea votând în favoarea Brexit. Condițiile retragerii nu au fost încă negociate, Regatul Unit
fiind încă un stat membru cu drepturi depline.
De atunci, Brexitul a devenit o temă dominantă în Europa, plecarea unuia dintre state din uniune
constituind un „fenomen” nou în istoria comunității.
Procedura, definită într -o formă rudimentară în tratatele UE, începe cu o notificare a intenției de
părăsire a comunității, invocându -se articolul 50 din „Tratatul Uniunii Europene”, urmată de un
proces de doi ani de negocieri, o anunțare a deciziei de retragere și realinierea relațiilor dintre acel
stat și Uniun ea Europeană.
Acest proces presupune efecte importante resimțite în special în zona eficienței energetice, a
politicilor de mediu și schimbări climatice.
Pentru a înțelege politicile din ziua de azi privi nd aceste aspecte, este necesar să se ia în calcul rolul
și influența pe care le -au avut diferite guverne britanice în ultimele decade, influența britanică
regăsindu -se în liberalizare, protecția mediului și păstrarea controlului național asupra mixului de
energie.
Încă din anul 1980, Comisia Europeană a g ăsit un susținător în Regatul Unit, al eforturilor de
limitare a intervenției statului în sectorul de energie privată și al promulgării de reglementări privind
competiția. De asemenea, a fixat ținte ambițioase de reducere a emisiilor nocive în țările membr e
UE, participând totodată la dezbateri cu teme climatice.
Deși aceste teme sunt considerate ca fiind importante , Regatul Unit s -a opus influenței Comisiei
Europene, fiind adeptul suveranității naționale în domenii precum: energia regenerabilă și eficiența
energetică.
În figura următoare este reprezentată cota energiei regenerabile din consumul final de energie al
țărilor membre UE în anul 2014. Așa cum reiese din figură, ținta fixată de Suedia pentru anul 2020 a
fost deja depășită, iar România și -a atins ț int propusă. Desigur, procentul de energie regenerabilă din
energia totală consumată de o țară este un obiectiv fixat de fiecare stat în parte, în acord cu politicile
UE. Observăm că pentru Regatul Unit acest obiectiv este departe de a fi realizat, în anul 2014 doar
un mic procent, de 6,2% fiind atins.

38
Figura 5.1 Cota energiei regenerabile din consumul final de energie

Sursa: Agenția Europeană de Mediu 2016
Guvernul britanic a construit alianțe strategice cu alte state membre UE, aspect ilustrat, de exe mplu,
în negocierile întreprinse în vederea fixării de obiective pentru anul 2030, în cadrul unui sumit în
Octombrie, 2014. Împreună cu Germania și Franța, Regatul Unit a propus o țintă ambitioasă privind
reducerea emisiilor poluante și a susținut o reform ă în acest sens; de asemenea , Regatul Unit a
realizat o alianță cu guvernele din Europa Centrală și de Est, influențând astfel modelul de obiective
propus pentru anul 2030.
În figura următoare sunt prezentate procentele de reducere a emisiilor de CO 2 cores punzătoare celor
de 28 de state membre ale Uniunii Europene. Se observă că Regatul Unit a înregistrat o valoare de
34,3%, mai mare decât media UE, care este de 24,4% în efortul de reducere a emisiilor de gaze
nocive.

39
Figura 5.2 Reducerea emisiilor de CO 2 în țările membre UE

Sursa: Agenția Europeană de Mediu, 2016
În cazul unui Brexit, UE ar pierde un partener important , deoarece Regatul Unit este al doilea cel
mai mare producător de gaze naturale din UE, Londra stabilind relații bilaterale cu Paris, Berlin și
Moscova. Astfel, Brexitul poate impacta piața gazelor naturale.
Nu în ultimul rând, ar urma un amplu proces de negocieri, deoarece cele 27 de state membre UE
rămase ar trebui să compenseze o plecare a Regatului Unit, iar țintele fixate ar trebui ajustate , dacă
luăm în considerare faptul că Regatul Unit a înregistrat rezultate peste media UE.
Fără Regatul Unit, dacă cele 27 de state membre UE rămase ar păstra aceleași obiective, atunci s -ar
putea ajunge la conflicte privind alocarea resurselor.
Fundația Bertelsmann, cea mai mare fundație privată non -profit din Germania, consideră că în
eventualitatea unui Brexit în anul 2018, reducerea exporturilor și scumpirea importurilor pentru
Regatul Unit, în funcție de politicile de izolare impuse de către Un iunea Europeană, ar putea rezulta
într-o reducere a GDP -ului cu între 0 .6si 3. 0% până în anul 2030.

40
Așa cum mulți economiști (Banca Angliei, 2016) au prevăzut, creșterea economică a Regatului Unit
ar fi afectată, ceea ce ar conduce de asemenea la o scădere a emisiilor anuale mai mult decât s -a
prognozat inițial.
În beneficiul Regatului Unit ar fi să adopte reglementările Uniunii Europene privind eficiența
energetică, prin standarde privind carburanții pentru autovehicule și pentru aparatele electrocasnice,
precum și să rămână racordat la rețeaua energetică a Europei, care să suplinească necesarul de
energie pe lângă producția proprie.
În ceea ce privește aspectele economice ale Brexitului, noile relații dintre Regatul Unit și Uniunea
Europeană vor juca un ro l cheie, acestea trebuind să fie agreate de toate cele 27 de state membre
rămase, ținând cont și de dinamica populației și a capitalului.
Conform unui articol publicat pe website -ul Comisiei Europene, economia europeană a demonstrat
reziliență în anul 201 6 menținând tendința de creștere și de creare a locurilor de muncă, în pofida
unui număr de provocări. Deși creșterea a fost moderată, și -a reluat traseul ascendent spre finele
anului, cursul Euro prezentând rate de schimb relativ scăzute, precum și prin f actori endogeni, cum
ar fi îmbunătățirea condițiilor pe piața locurilor de muncă.
GDP -ul a revenit la nivelul de dinainte de criza economică și financiară, însă persistența slăbiciunii
și a incertitudinii în investiții pun în umbră sustenabilitatea revenir ii.
În peisajul macroeconomic și financiar există o serie de provocări și un nivel de incertitudine
datorită politicilor din Statele Unite, Brexit ului, divergenței politicilor monetare la nivel global și
reduceri lor migrațiilor forței de muncă în Regatul U nit.
Au fost efectuate o serie de studii privind impactul Brexit -ului asupra creșterii sau declinulului
economic rapo rtat la produsul intern brut (GDP), a avantajelor și dezavantajelor apartenenței la
Uniunea Europeană.
Confor m unei organizații de la Bruse l („Open Europe Think Tank” ), în eventualitatea în care Brexit –
ul ar avea loc la data de 1 Ianuarie 2018, GDP -ul Regatului Unit ar scădea cu până la 2.2% până în
2030, în cazul celui mai pesimist scenariu.
Pe de altă parte, în cazul celui mai favorabil sce nariu, efectele Brexit ar putea fi chiar pozitive,
marcând o creștere a GDP -ului cu 1,6%.
Însă conform unui studiu semnat de Persson et al (2015), o creștere realistă a GDP -ului ar fi de 0,6
până la 0,8 %. Centrul pentru Studii Financiare a calculat o scă dere a prosperității Regatului Unit
chiar și în cazul celui mai optimist scenariu, GDP -ul urmând să scadă cu 1,1 până la 3,1%.
Cuantificarea efectelor economice ale ieșirii Regatului Unit din Uniunea Europeană are la bază
diverse presupuneri și scenarii, î n care domnește incertitudinea, însă este cert faptul că efectele vor fi
resimțite nu doar de Regatul Unit, dar și de către celelalte state membre UE.
Pierderea avantajelor deținute până în acest moment de către Regatul Unit, cu referire la cele 38 de
acorduri privind comerțul, ar însemna o creștere a costurilor asociate exportului, precum și importuri

41
realizate la un preț mai mare și chiar efectuarea de plăți în avans, ceea ce s -ar reflecta într -o scădere
a GDP -ului.
Pe lângă aceste dezavantaje economice c auzate de Brexit, trebuie să se țină cont și de încetarea
plăților anuale către bugetul Uniunii Europene. Spre exemplu, în 2013, contribuția Regatului Unit a
fost de 8,64 miliarde de Euro, reprezentând aproximativ 0,5 procente din GDP. Încetarea cotizațiil or
anuale către bugetul UE ar reprezenta principala sursă de economisire a Regatului Unit.
În prezent, Regatul Unit exportă în proporție de 50% către Uniunea Europeană, de unde și importă
peste 50% din bunuri. De aceea, Brexit -ul ar însemna o reducere bila terală a activităților de comerț.
În ceea ce privește impactul economic al Brexit -ului asupra Germaniei și a celorlalte state membre
UE, acesta trebuie corelat cu declinul cererii de bunuri și servicii, deci o scădere a importurilor și
exporturilor din ș i către Regatul Unit. Scăderea GDP -ului ar afecta însă mai puțin celelalte state
membre UE decât Regatul Unit; spre exemplu, în cazul Germaniei, ca urmare a Brexit -ului, scăderea
GDP -ului până în anul 2030 ar fi de maxim 0,3% luând în calcul efectele stati ce.
Celelalte 27 de state ar suferi o scădere a GDP -ului curpinsă între 0,1 și 0,4 procente în cazul izolării
Regatului Unit; în această situație, efectul Brexit s -ar resimți cel mai acut în cazul Irlandei, urmate
de țări precum: Luxemburg, Belgia,Suedia, Malta sau Cipru.
Dacă se iau în calcul și efectele dinamice, atunci pierderea suferită de Germania ar fi și mai mare,
ajungând, în cazul celui mai pesimist scenariu la un GDP cu 2 procente mai scăzut față de situația de
dinainte de Brexit.
Pe lângă efectel e statice și dinamice ale Brexit -ului, cele 27 de state rămase în UE ar trebui să
compenseze pierderea contribuțiilor Regatului Unit; cheltuielile anuale ale Germaniei ar crește cu
aproximativ 2,5 miliarde de euro, iar ale Franței cu 1,9 miliarde de euro, urmate de Italia cu 1,4
miliarde de euro și Spania cu 0,9 miliarde de euro.
Conform unei publicații a Centrului pentru Reforme Europene, economia Regatului Unit în perioda
2000 – 2015 a înregistrat performanțe relativ bune, rata creșterii GDP -ului său, aju stată în funcție de
rata inflației și calculată în lire, depășind state precum Franța, Germania, Italia sau Spania.

Figura

42

Sursa: https://www.cer.org.uk/site s/default/files/pb_breixt_britain_ST_sept16.pdf
Însă dacă se ia în considerare GDP -ul raportat la cap de locuitor, indicator utilizat pentru
determinarea condițiilor de viață, atunci putem observa faptul că Regatul Unit a înregistrat, de fapt,
o performanț ă mediocră, fiind surclasată de Spania, Franța și Germania.
Figura Creșterea economică exprimată în GDP per cap de locuitor

Sursa:

43
Această diferență dintre valoarea GDP -ul Regatului Unit și valoarea GDP -ului său pe cap de
locuitor se datorează factorilor demografici, populația Regatului Unit crescând cu aproximativ 10
procente în această perioadă. Diferite rate de creștere a populației conduc la trenduri diferite în
vârsta populației cu drept de muncă, care constituie un factor determinant al creșterii ec onomice.
Conform Eurostat, populația cu vârsta cuprinsă între 15 – 65 de ani a crescut foarte mult în cazul
Regatului Unit în perioada menționată.

Sursa:
Considerând diferențele privind costurile de trai din diverse țări membre UE și trendurile
demograf ice, atunci putem afirma că performanța Regatului Unit a fost destul de slabă, mult mai
slabă decât a Germaniei, și mai scăzută decât cea înregistrată în anul 2000.

44

Sursa:

Deși Regatul Unit se remarcă printr -o rată mare a populației active cu loc de mu ncă din grupa de
vârstă 20 -64 de ani, conform OECD, pentru a atinge un același nivel de productivitate asemeni
Germaniei sau Franței, este necesar ca un cetățean britanic să lucreze mai multe ore. Germania, pe
de altă parte, obține o productivitate mai bun ă cu forța de lucru mai mare.
Conform trezoreriei Regatului Unit, Brexitul ar urma să slăbească creșterea economică a Regatului
Unit și încasările din taxe. În lipsa unor modificări în politicile fiscale și prioritățile de investiții, se
prevăd tăieri în b ugetul alocat educației și infrastructurii, ceea ce ar conduce la o scădere a
potențialului creșterii economice.
Performanța Regatului Unit a fost destul de slabă în ultimii ani, și este de așteptat ca aceasta să
scadă și mai mult în cazul unui Brexit.
O populație cu loc de muncă mai numeroasă decât în alte state, produce mai mult GDP, însă acest
lucru nu furnizează informații cu privire la venitul per cap de locuitor. Rata de șomaj este mult mai
mică în Regatul Unit decât în multe din statele membre ale Uniunii Europene, cum ar fi Franța,
Italia, Grecia, Spania.
Deși rata de șomaj este scăzută chiar și în cazul regiunilor din Regatul Unit care se confruntă cu
dificultăți, creșterea economică a sa nu este mai bună decât la începutul anilor 2000 dacă se ia în
calcul GDP exprimat în funcție de standardul puterii de cumpărare (PPS) și indicii demografici, cum
ar fi procentul populației cu loc de muncă din grupa de vârsta 20 -64 de ani.

45
Performanțele de producție ale țării au scăzut considerabil, în anul 2015 ajungând la 90% din
performanța înregistrată cu 15 ani în urmă; Regatul Unit reușește să înregistreze valori relativ mari
ale GDP -ului, în comparație cu celelalte țări, însă acest lucru presupune ca britanicii să lucreze în
medie mai multe ore decât restul Europei, deci cu un randament mai mic.
Conform lui Simon Tilford, director al Centrului pentru Reforme Europene, problemele cu care se
confruntă Regatul Unit au la bază factori precum: niveluri scăzutde calificare a populației,
infrastructura inadecvată, și centralizarea puterii politice și comerciale la Londra. Din nefericire
pentru Regatul Unit, Brexitul va exagera toate aceste probleme, performanța sa continuând să scadă.
Discuție despre Frexit, Gexit și Itaxit
În Franță există, de asemenea, o incertitu dine cu privire la moneda Euro și rămânerea în Uniunea
Europeană, unul dintre candidații la președenția Franței propunând Frexit -ul, după modelul din
Regatul Unit, al Brexit.
Franța reprezintă una dintre cele mai puternice economii din Uniunea Europeană, i mediat după
Germania, parteneriatul Franței cu Germania constituind nucleul stabilității Europei.
După criza economică și financiară din 2007, economiile țărilor din sud au supraviețuit prin mărirea
creanțelor. La finele lunii februarie 2017, banca germană Bundesbank avea un surplus de 814
miliarde de euro, în timp ce băncile centrale din Spania și Italia au acumulat datorii de 362 miliarde
de euro, respectiv 386 miliarde de euro.
Franța pe de altă parte a reușit să mențină deficitul la un nivel acceptabil , însă poziția sa în ierarhie,
relativ la poziția Germaniei începe să slăbească.
După Brexit, Germania ar urma să devină și mai influentă din punct de vedere politic în cadrul
Uniunii Europene, însă, din punct de vedere militar, Franța rămâne în continuar e singurul stat
membru cu armament nuclear.
Astfel, o eventuală ieșire a Franței din Uniunea Europeană s -ar traduce printr -o destabilizare a
uniunii și a securității la nivel global, cu influențe semnificative asupra economiei și a securității
locurilor de muncă, deci cu influențe directe în ceea ce privește GDP -ul statelor membre UE rămase
în uniune.
Economistul german Hans -Werner Sinn a argumentat, în cartea sa intitulată: “The Euro Trap”
(2014), faptul că “zona euro nu poate continua în forma sa actuală fără reforme majore.” Aceste
reforme sunt direct influențate de alegerile din Germania, Franța, respectiv Italia.
Potrivit Tan Sri Andrew Sheng, Universității din Hong Kong, se pune problema chiar a părăsirii de
către Italia a UE în situația în care econom ia sa nu își revine.

În ceea ce privește ipoteza părăsirii Uniunii Europene de către Germania, conform unui studiu
realizat de către Oddoseydler, până să înceapă criza refugiaților, în Germania a existat o formă
specifică de scepticism cu privire la zona Euro.

46
Principala critică adusă Europei de către Germania se referă la faptul că există o tendință de
“abandonare” a regulilor, inspirată de ordoliberalism, teorie dezvoltată între 1930 -1950 de către
economiști germani, o variantă germană de liberalism soc ial, potrivit căreia, un stat trebuie să creeze
un mediu legal propice economiei și menținerii unui “nivel sănătos” al competivității prin măsuri
care să adere la principiile pieței.
În cazul unei retrageri din zona UE, potrivit acestui studiu, Germania a r face față mai bine decât
celelalte state revenirii la moneda proprie. O Germanie în afara Uniunii Europene ar deveni un stat
similar Elveției, însă de proporții mult mai mari, remarcându -se printr -o economie puternică și o
industrie prosperă. Ar există î nsă nevoia de regândire a pieței și a exporturilor, deoarece Germania
exportă mașini și alte produse tehnologice către celelalte state membre UE. Aceasta deoarece în
cazul părăsirii de către Germania a zonei UE, economia celorlalte state ar avea mult de su ferit, iar
puterea de cumpărare a locuitorilor lor ar scădea considerabil.
Însă în realitate, riscul unui “Gexit” este foarte scăzut.
Așadar, scepticismul privind aspectele favorabile ale rămânerii în UE sunt prezente în mai multe
țări, nu doar Regatul Uni t.
În 2014, rețeaua de cercetări în domeniul marketing -ului, WIN/Gallup International a realizat un
sondaj de opinie în rândul populației a 11 țări din UE.
Printre alte întrebări, cetățenilor li s -a cerut părerea cu privire la cum ar vota în situația în care s -ar
organiza un referndum pentru luarea deciziei de rămânere în UE. Dintre cei chestionați, 64% au
votat în favoarea rămânerii în UE, locuitorii Germaniei dovendindu -se a fi cei mai mari susținători
ai apartenenței la UE.
La polul opus s -au situat ce tățenii britanici, cu o majoritate de 51% dorind ieșirea din uniune.

47
Concluzii

48
Bibliografie