ECONOMETRIE ȘI STATISTICĂ APLICATĂ LUCRARE DE DISERTAȚIE Indicele dezvolt ării umane locale – Evoluție spațială și temporală Coordonator științific… [621235]

UNIVERSITATEA BABEȘ -BOLYAI
FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE ȘI GESTIUNEA
AFACERILOR

LUCRARE DE DISERTAȚIE

Coordonator științific
Conf.univ.dr. Codruț a MARE
Masterand: [anonimizat]
2018

UNIVERSITATEA BABEȘ -BOLYAI
FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE ȘI GESTIUNEA
AFACERILOR
ECONOMETRIE ȘI STATISTICĂ APLICATĂ

LUCRARE DE DISERTAȚIE
Indicele dezvolt ării umane locale –
Evoluție spațială și temporală

Coordonator științific
Conf.univ.dr. Codru ța MARE
Masterand: [anonimizat]
2018

Cuprins

Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 1
Lista tabelelor și a figurilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 3
1. Indicele dezvoltării umane (IDU) ………………………….. ………………………….. …………… 5
1.1 Definiții, concepte, component și studii ………………………….. ………………………….. … 5
1.2 Indicele dezvoltării umane locale (IDUL) ………………………….. ……………………….. 11
2. Datele și metodologia folosită pentru determinarea factorilor de influență a indicelui de
dezvolare umană locală ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 17
2.1 Statisticile descriptive pentru IDUL ………………………….. ………………………….. ……. 18
2.2 Autocorelatia globala pentru IDUL ………………………….. ………………………….. …….. 22
2.3 Autocorelatia spatiala locala ………………………….. ………………………….. ………………. 26
2.4 Modele le regresionale spațiale ………………………….. ………………………….. ……………. 31
2.4.1 Regresia spațială pentru anul 2002 ………………………….. ………………………….. .. 31
2.4.2 Regresia spațială privind rata de creștere a IDUL -ului vs nivelul initial ……… 34
Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 37
Referințe bibliografice ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 38
ANEXE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………….. 40

1

Introducere

Dezvoltarea umană conform P.N.U.D. (Programul națiunilor Unite pentru
Dezvoltare), semnifică acele capacități și îndreptățiri ale oamenilor de a -și alege și urma
propriile opțiuni în toate domeniile vieții. În dimensiunea sa globablă acest concept
integrea ză îngrijirea sănătății, educația, religia, un nivel de viață decent și libertatea
politică. Dezvoltarea umană nu se reduce doar la aceste aspecte ale vieții, libertatea
culturală reprezintă, de asemenea, un drept uman și o parte importantă a dezvoltării u mane.
Pe parcursul ultimilor decenii, sub egida Programului Na țiunilor Unite pentru Dezvoltare,
a fost elaborat un set de indicatori sintetici, care permit măsurarea progre sului realizat de
fiecare țară sau de anumite grupuri de țări în domenii ce țin de dezvoltarea umană, și anume
nivelul de viață, educație, sănătate, egalitatea șanselor bărbaților și ale femeilor ș. a.
Principalul indicator sintetic, ce exprimă într -o formă numerică nivelul dezvo ltării
umane, este Indicele Dez voltării Umane (IDU), care reflectă acest fenomen soci al prin
prisma a trei dimensiuni definitorii: longevitatea, evaluată prin speranța de viață la naștere;
nivelul de educație, cal culat ca o medie aritmetică pon derată a ratei de alfabet izare (cu o
pondere de doua tre imi) și a rat ei brute de cuprindere în toate nivelurile de învățământ
mediu (cu o pondere de o treime) și nivelul de trai, evaluat prin Produsul Intern Brut (PIB)
pe cap de locuitor, exprimat în dolari SUA la Paritatea Pute rii de Cumpărare (PPC).
Indicele dezvoltării umane locale (IDUL) a fost dezvoltat inițial la nivel de unitate
administrativă, într -un studiu anterior al Băncii Mondiale din 2013 (Ionescu -Heroiu et al. ,
2013).
Indicele dezvoltării umane locale măsoară capitalul total al localităților, în special
în patru dimensiuni: capitalul uman, capitalul social, capitalul vital și capitalul material.
Indicatorii unici sunt utilizați pentru a măsura fiecare dintre primele trei acțiuni (Sandu D.
2014).
În încercarea de a explica factorii de înfluență a indicelui de dezvoltare umană
locală, au fost propuse de -a lungul anilor mai multe concepte asupra acestui indice. Punctul
de pornire a studiilor realizate în acest domeniu a fost practic dezvoltarea acestui indice
realizat de sociologul Dumitru Sandu.

2
Scopul cercetării este acela de a identifica principalii factori de influență a
dezvoltării umane locale a județelor din România pentru perioada 2002, 2011 și 2014, prin
utilizarea indice lui de dezvoltare umană local ă (IDUL) ca și variabilă dependentă, dar și
evoluția spațială și temporală a indicelui.
Această lucrare este structurată în două capitole, dintre care primul capi tol tratează
noțiunile teoretice, iar ultimul capitol conține abordarea practică.
În primul capitol au fost prezentate principalele definiții, concepte, componente și
studii ale indicelui de dezvoltare umană, urmând ca mai apoi să fie abordate aceleeași
abordări pentru indicele de dezvoltare umană locală.
Al doilea capitol al lucrăr ii prezintă d atele și metodologia folosită pentru
determinarea factorilor de influență a indicelui de dezvolare umană locală .

3

Lista tabelelor și a figurilor

Tabel 1. Pârghiile intervenților politice ………………………….. ………………………….. …….. 10
Tabel 2. Regresia spațială analizată pentru anul 2002 ………………………….. ……………. 31
Tabel 3. Regresia spațială privind rata de creștere a IDUL -ului vs nivelul initial … 35

Figura 1. Metodologia Indicelui Dezvoltării umane locale ………………………….. ……… 12
Figura 2. Harta quartilelor și a procentilelor IDUL -ului în anul 2002 ………………… 18
Figura 3. Harta quartilelor și a procentilor IDUL -ului pentru anul 2011 ……………. 19
Figura 4. Harta quartilelor și a procentilelor IDUL -ului în anul 2014 …………………. 19
Figura 5. Harta quartilelor pentru rata de creștere a IDUL -ului în perioada 2011 –
2002 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 20
Figura 6 . Harta Box Map pentru rata de creștere a IDUL -ului în perioada 2011 -2002
………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 21
Figura 7. Harta quartilelor pentru rata de creștere a IDUL -ului în peroada 2014 -2011
………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 21
Figura 8. Harta Box Map pentru rata de creștere a IDUL -ului în perioada 2014 -2011
………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 22
Figura 9. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru anul
2002 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 24
Figura 10. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru
anul 2011 ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 25
Figura 11. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru
anul 2014 ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 26
Figura 12. Autocorelația locală LISA pentru anul 2011 -2002 ………………………….. …. 27
Figura 13. Autocorelația spațială locală Moran I și harta cluster -ului pentru perioada
2011 -2002 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 28

4
Figura 14. Autocorelația locală LISA pentru anul 2014 -2001 ………………………….. …. 29
Figura 15. Autocorelația spațială locală Moran I și harta cluster -ului pentru perioada
2014 -2011 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 30
Figura 16. Autocorelația local ă LISA pentru IDUL și Numărul de imigrări în anul
2014 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 30

5
1. Indicele dezvoltării umane (IDU)
1.1 Definiții, concepte, component și studii

Indicele dezvoltarii umane reprezinta o masură comparativă a speranței de viață,
alfabetizării, învațământului și a nivelui de trai. Acest indice este folosit pentru a compara
cât mai bine nivelul de dezvoltare a unei țări. Indicele a fost invetat de econo mistul
pakistanez Mahbub ul Haq (Organizația Națiunilor Unite).
Programul Națiunilor Unite pentru Dezvoltare (PNUD) publică, începând cu anul
1990, un raport al dezvoltării umane „Human Development Report”. Principala contribuție
a acestui raport este c alculul unui Indice (Index) al Dezvoltării Umane (IDU), inițial pentru
130 de țări, ulterior s -a ajuns la 182 de țări. Valoarea IDU se înscrie pe intervalul 0 –1.
Elaborarea indicelui dezvoltării umane survine pe fondul preocu părilor de constitui re
a unui sistem de indicatori sociali. Preocupările de acest gen s -au regăsit atât în abordările
specialiștilor cât și ale diferitelor guverne și ale organismelor internaționale, începând
cu deceniul VI al secolului trecut (R. Bauer, ed., 1966; United Nations Organisation, 1989).
Indicele dezvoltării umane (IDU) este o măsură cantitativă a gradului succesului
unei țări pentru dezvoltarea capitalului uman. Introducerea acestui indice la începutul anilor
1990 a fost cauzată de necesitatea de a mă sura progresul uman. Aceste măsurători au în
centru oamenii, mai degrabă decât economia. Indicele dezvoltării umane este o
măsurătoare sumară a nivelurilor dimensiunilor fundamentale ale dezvoltării umane.
Indicele dezvoltarii umane calculat al unei țări este o medie geometrică a indicilor
normalizați ai fiecărui aspect al vieții examinat – cunoașterea și înțelegerea, o viață lungă
și sănătoasă și un nivel de trai acceptabil. În ceea ce privește componenta de sănătate a
indicelui, aceasta este măsurată pri n speranța de viață, calculată la momentul nașterii,
pentru fiecare țară. Învățământul se măsoară pe două niveluri: anii medii de școlarizare
pentru rezidenții unei țări și anii de școlarizare preconizați pe care un copil îi are la vârsta
medie de începer e a școlii. Sistemul de măsurare selectat pentru a reprezenta nivelul de trai
este venitul național brut (VNB) pe cap de locuitor bazat pe paritatea puterii de cumpărare
(PPP), o unitate de măsură comună utilizată pentru a reflecta venitul mediu ( Anto , 201 1).

6
În 1969, expe rții în politica și planificare socială avertizează faptul că ” dezv oltarea,
fie lăsă în urmă, fie chiar creează într -un anumit fel, zone de sărăcie, stagnare, marginalitate
și excludere efectivă de la progresul economic și social, este prea evidentă și prea urgentă
pentru a fi trecută cu vederea "(ONU, 1969, p. 5). Aproape un deceniu mai târziu, un grup
de cercetători proeminenți suspectau că ". . . creșterea economică însăși nu poate rezolva
sau chiar atenua problema sărăciei în orice perioadă rezonabilă de timp "(Ahluwalia în
Chenery et al., 1976, p. 1). Unii au sugerat că dezvoltarea tr ebuie văzută ca `. . . crearea
condițiilor pentru realizarea potențialului uman "(Seers, 1972). Alții au susținut o
schimbare a obiectivelor programelor de dezvoltare și au propus satisfacerea nevoilor de
bază ca înlocuire a obiectivelor pur macroeconomice (Hicks și Streeten, 1979; Streeten et
al., 1981), încercând astfel să accentueze obiectivele umane. Cea mai importantă deficiență
a economiei tradiționale de dezvoltare a fost considerată a fi "concentrarea asupra
produsului național, a veniturilor agrega te și a ofertei totale de bunuri particulare, mai
degrabă decât asupra drepturilor populației și a capacităților pe care aceste drepturi le
generează" (Sen, 1984, p. 496).
Astfel de preocupări au dus la căutarea unor măsuri alternati ve de bunăstare umană
(de dezvoltare). Cea mai recentă încercare de a construi o măsură a dezvoltări umane este
publicarea anuală a indexului d ezvoltării umane (IDU) de către UNDP (United Nations
Development Programme) , care a fost folosit pentru clasamentul țărilor din 1990. Acest
indice a fos t favorizat pe motiv că arată inadecvarea altor indicatori, cum ar fi PNB
(Streeten, 1994; 1995). A fost preferat venitul pe cap de locuitor, deoarece acesta din urmă
neglijează aspectele distribuției (Desai, 1993) și sugerează faptul că "captează multe
aspecte a le dezvoltării umane "(Haq, 1995, p. 54).

Comp onentele și structura indicelui

Indicele dezvoltării umane este un indice compozit de patru indicatori.
Componentele sale trebuie să reflecte trei mari dimensiuni ale dezvoltării umane:
longevitatea, cunoașterea și accesul la resurse. Acestea reprezintă trei dintre opțiunile
esențiale pentru ca oamenii să ducă o viață lungă și sănătoasă, să dobândească cunoștințe
și să aibă acces la resursele necesare pentru un nivel de trai decent (HDR, 1990). Aceste

7
dimensiuni sunt derivate din noțiunea de capacități umane propuse de Amartya Sen și sunt
considerate cerințe esenț iale pentru îmbunătățirea capacităților umane (Desai, 1993). Ca
atare, "pr ocesul de dezvoltare economică umană poate fi privit ca un proces de extindere a
capacităților oamenilor" (Sen, 1984, p. 497). Deși se poate argumenta că există și alte
dimensiuni ca re ar putea fi considerate ca fiind esențiale, cum ar fi legea și ordinea, pac ea,
securitatea și libertatea, s -a sugerat că componentele IDU -ului par să furnizeze împreună
un pachet de indicatori aproape acceptabil a nivelului de trai la un nivel agregat ( Dasgupta
și Weale, 1992).
Dimensiunea longevității este măsurată direct prin speranța de viață la naștere.
Cunoașterea este prezentată printr -o măsură a rezultatelor educaționale bazate pe o sumă
ponderată a ratei de al fabetizare a adulților și pe rata co mbinată de înscriere brută
combinată la primul, al doilea și al treilea nivel.
IDU a fost criticat pe motivul reducerii drastice a veniturilor peste pragul selectat
și, prin urmare, nu ia în considerare în mod corespunzător diferențele de venit pentru ace le
țări cu venituri relativ ridicate. Acest lucru nu pare să fie în concordanță cu propunerea că
veniturile mai mari ar lărgi alegerea oamenilor (Trabold -Nubler, 1991). De asemenea, sa
sugerat că nu există nici un motiv pentru care principiile reducerii ra ndamentelor nu ar fi
aplicabile diferitelor componente ale indexului (Kelly, 1991).
O problemă care ar putea apărea este aceea că, pe măsură ce IDU este suma medie a trei
indici echilibrați, rezultă că valoarea absolută a fiecărei co mponente va afecta nive lul IDU –
ului. Prin urmare, valorile extreme selectate ar afecta valoarea indexului care a dus la o
schimbare în ordinea de clasare (Noorbakhsh, 1996a).
Desai (1991, p. 356) a criticat faptul că cei trei indicatori de bază sun t adăugați
împreună pentru a a junge la IDU , făcând astfel înlocuitori de venit, sănătate și educație. În
schimb, el propune să se utilizeze o formă logaritmată , care limitează substituția. În mod
similar și din aceleași motive, Sagar și Najam (1998) propun ca indicii de bază să fie
multiplicați pentru a ajunge la IDU .
Kelley (1991) și McGillivray (1991) au pus la îndoială necesitatea unui indice
compozit care să acorde atenție oricăror altor variabile decât veniturile. În opinia lor,
clasarea în funcție de IDU nu este atât de diferită din punct de vedere fundamental față de
o clasificare în funcție de venituri, astfel încât informațiile suplimentare furnizate de IDU

8
sunt destul de neglijabile. Pentru McGillivray (1991, p. 1467) IDU este doar "un alt
indicator de dezvoltare internațional compozit redundant". Implicit, o critică similară a
venit de la Dasgupta și Weale (1992) care au analizat în detaliu factorii determinanți ai
bunăstării pentru țările sărace. Noorbakhsh (1998a) a susținut totuși că componentele
individuale ale IDU nu sunt foarte corelate unul cu celălalt și nici indicele în sine nu este
foarte corelat cu niciunul dintre componentele sale, astfel încât IDU nu poate fi numit
redundant.

Literatura de specialitate pentru IDU

Există critici la adresa omiterii unei serii de d imensiuni, la alegerea dimensiunilor
IDU, cum ar fi: libertatea politică, valorile culturale, mediul înconjurător, etc.
Raportul Dezvoltării Umane din 1991 a încercat să măsoare libertatea politică, dar
apoi a lăsat această sarcină în seama instituțiilor academice, datorită controversei privind
găsirea unei metodei precise de măsurare. Valorile culturale sunt mult mai dificil de
comensurat cantitativ și orice încercare riscă să diminueze semnificația conceptului însuși.
Astfel, în literatura de specialitat e apar tot mai multe studii care încearcă să construiască
un Indice al Dezvoltării Umane care să fie cât mai real și să țină cont de mai multe variabile.
Anto (2011) a construit Indicele Islamic de Dezvoltare Umană pentru 56 de țări. În
construcția indice lui au folosit ca și variabile: bunăstarea materială, bunăstarea non –
materială, valorile islamice, mediul Islamic, așteptările vieții, educația, relațiile familiale,
relațiile sociale, religia, deținerea proprietății. Autorul a constatat că indicele Islami c
calculate pentru anul 2007 prezintă valori superioare lui IDU (2007), respectiv este mai
reprezentativ.
Modelul Lutz și KC (2013) pentru demografie, educație și dezvoltarea umană este
folosit pentru a proiecta tendințele demografice până în anul 2050. A cesta se bazează pe
premisa că tendințele de creștere a populației sunt afectate de îmbunătățirea calității și
cantității educației. Astfel, modelul are un set de date care acoperă 120 de țări, cu
populațiile lor defalcate în funcție de vârstă, sex și nive lul de educație. Abordarea
multistatală de modelare a populației a lui Lutz si KC a fost dezvoltată în anii 1970 la
Institutul Internațional pentru Analiza Sistemelor Aplicate din Austria. Ideea din spatele

9
proiecției este simplă: considerând anul 2000 ca un an de referință (ultimul an pentru care
sunt disponibile date comparabile pentru cele mai multe țări la nivel internațional) și
presupunând că nivelul de educație rămâne constant după o anumită vârstă, proporția de
femei cu vârsta de 50 -54 ani fără oric e formă de educație formală în 2005 poate fi derivată
direct din proporția de femei cu vârsta de 45 – 49 ani fără nici o educație formală în 2000.
Proiecția are scopul de a produce un set de date cu populația distribuita pe grupe de vârstă
de cinci ani (de la vârstele de 15 -20 ani la varsta de 100 de ani si peste), de sex și de patru
nivele de învățământ de peste 50 de ani incepand cu anul 2000 (anul de bază) pana în 2050
la intervale de cinci ani.
Modelul International Futures a Centrului Pardee de proiectare a scenariilor de
dezvoltare umană (2013) , are scopul de a produce un set de date cu populația distribuita pe
grupe de vârstă de cinci ani (de la vârstele de 15 -20 ani la varsta de 100 de ani si peste), de
sex și de patru nivele de învățământ de peste 50 de ani incepand cu anul 2000 (anul de
bază) pana în 2050 la intervale de cinci ani. Acest articol utilizează Modelul International
Futures pentru proiecții de dezvoltare umană pe termen lung, bazate pe probleme legate de
politică, inclusiv venitur i, sănătate, educație, sărăcie, gen, schimbare socială (instabilitate
și risc) și durabilitatea mediului pentru 183 de țări care interacționează în sistemul global.
Modelul a fost utilizat în Raportul Dezvoltării Umane din anul 2011 pentru a proiecta
scena rii privind tendintele de mediu pe termen lung și de a evalua impactul acestora asupra
dezvoltării umane. Proiecția identifică intervenții politice agresive, dar rezonabile pentru a
construi un scenariu de progres accelerat, care combină intervențiile într -o duzină de
grupuri de inițiative politice. Costul inacțiunii este diferența dintre rezultatele celor două
scenarii. Definiția de "agresiv, dar rezonabil", se bazează pe analiza Centrului Pardee a
modelelor din seria International Futures privind Progresu l potentialului uman și se
bazează pe funcții transversale privind variabila țintă la nivel de dezvoltare și utilizarea
funcției în sine sau un număr de deviații standard deasupra ei.

10
Tabel 1. Pârghiile intervenților politice
Parghii interne primare Parghii interne internationale
1. Demografie
Rata de fertilitate
Rata de participare feminină pe piața muncii 7. Capital social și guvernanță
Probabilitatea unui conflict intern
Venituri guvernamentale și corupție
Democrație și incluziune
2. Economii și investiții
Rata economiilor și investițiilor 8. Comerț
Bariere comerciale
Promovarea exportului
3. Transferuri interne
Transferuri către gospodăriile necalificate 9. Investiții străine
Investiții străine directe
Fluxuri de portofoliu
4. Capitalul uman
Ținta de participare la educație și cheltuielile
pentru educație
Obiective privind cheltuielile de sănătate și
obiective cu privire la factorii de risc de
sănătate 10.Transferuri între gospodării
Fonduri
5. Capital de infractructu ră
Accesul la infrastructură 11.Transferuri interguvernamentale
Ajutor străin
Fluxuri de la instituțiile financiare
internaționale
6. Capital de cunoștințe
Cercetare și dezvoltare 12. Tehnologie
Actualizarea tehnologiei
Sursa: Pardee Center for International Futures (2013)

11
1.2 Indicele dezvoltării umane locale (IDUL)

Indicele dezvoltării umane locale măsoară capitalul total al localităților, în special
în patru dimensiuni: capitalul uman, capitalul social, capitalul vital și capitalul material.
Indicatorii unici sunt utilizați pentru a măsura fiecare dintre primele trei acțiuni. Capitalul
material este evaluat ca scor factor de trei indicatori specifici care se axează pe standardele
de viață: spațiu locativ, autoturisme particulare la 1 000 de locuitori și distribuția de gaze
pentru consumul casnic în unitatea teritorială particulară. Agregarea celor patru măsuri ale
dimensiunilor capitalului comunitar se realizează printr -un alt scor de factor. Unul dintre
avantajele cheie ale IDUL -ului este acela că permite compararea unor localități foarte
diferite, urbane sau rurale, mici sau mari (Sandu, D. , 2011).

Metodologia Indicelui Dezvoltării Umane Locale

În România există puține studii în ceea ce privește cons truirea unui indice de măsurare a
dezvoltării economice locale, fie că este vorba de așe zări urbane sau de cele rurale. Unul
dintre cele mai reușite studii, este studiul sociologului Dumitru S andu care a construit un
indice denumit Indicele Dezvoltării Umane Locale (IDUL) sau Indicele Cap italului
Comunitar (IDC) pe baza metodologiei Indicelui Dezvolt ării Umane (IDU) a Organizației
Națiunilor Unite, utilizat în sistemul Programului Națiunilor Unite pentru Dezvoltare. Atât
IDUL, cât și IDU includ indicatori care măsoară educația, performanțe le economice și
starea de sănătate a populației.

12
Figura 1. Metodologia Indicelui Dezvoltării umane locale

Sursa : Adaptare după Heroiu et al., 2013, p. 254

Studii privind Indicele Dezvoltării umane locale

Un studiu interesant este studiul realizat de Academia de Studii Economice (ASE,
2014 ) și anume „ Studiu privind potențialul socio -economic de dezvoltare al zonelor
rurale ”, realizat în cadrul contractului de asistență tehnică pentru pregătirea perioadei de
programare în domeniul dezvoltării rurale 2014 -2020, împreună cu GBI Consulting,
Mehlmauer -Larcher & Kastner OG (Lider de Asociere). Obiectivul principal al studiului a
fost stabilirea unei metodologii de identificare a potențialului socio -economic al com unelor Indicele dezvoltării
umane locale
IDUL
Capitalul uman
Educatie la nivel de
localitateCapitalul vital
Vârsta medie a
populației adulte de
18 ani și pesteCapitalul social
Speranța de viață la
nașterCapitalul material
Suprafata locuibilă
a locuinței (medie la
vivel de localității)
Distribuția gazului
pentru consumul
casnic pe locuitor
Autoturisme private
la 1000 de locuitori

13
și a setului de criterii și indicatori relevanți pentru evidențierea potențialului socio –
economic al comunelor. Studiul propune un set de 25 de indicatori de măsurare a
potențialului socio -economic al comunelor. Indicatorii sunt grupați în funcție de cinci
criterii și anume: potențialul endogen, caracteristici fizico -geografice, capital uman,
activități economice și echipare tehnico -edilitară. La criteriul capital uman, între indicatorii
utilizați sunt și ponderea persoanelor cu vârsta între 15 -64 a ni în totalul populației,
ponderea populației cu studii medii (liceu + profesional) în totalul populației rezidentă de
10 ani și peste. Criteriul activități economice, include 6 indicatori și anume: numărul
agenților economici (IMM, PFA și AF), numărul ang ajaților în IMM, AF și PFA la 1000
de locuitori, numărul de unități de cazare, numărul de sosiri în unități turistice, ponderea
exploatațiilor cu dimensiuni de peste 5 ha în total exploatații, ponderea populației ocupate
în sectoarele secundar și terțiar î n totalul populației. Subliniem faptul că nu este vorba de
un indicator ce măsoară evoluția dezvoltării economice locale, ci potențialul de dezvoltare
al comunelor pornind de la un set de indicatori măsurați și agregați într -un indice al
potențialului de d ezvoltare.
Un alt studiu interesant din România ar putea fi studiul lui István Horváth privind
”Cultura migrației tineretului românesc rural” . Acest studiu analizează sursele economice
și culturale ale migrației cetățenilor români care este în special foa rte ridicat în rândul
tinerilor. Se pune accentul pe tinerii din mediul rural: pe modul în care acestea reprezintă
migrația și se văd pe ei înșiși ca pe emigranți. Acest studiu susține că migrația tinerilor este
în mod obișnuit legată de tranziția problematică la maturitate, în situațiile în care locurile
de muncă sunt nesigure și dificil de obținut în segmentul primar al pieței muncii. Migrația
se dovedește a fi un context nedeterminat legat de statutul socio -economic incert al unei
tranziții prelu ngite la maturitate.
Scopul acestei lucrări este de a evidenția contextul economic și socio -cultural în
care se modelează dispozițiile migratoare ale tineretului românesc. Analiza reprezintă un
studiu de caz al migrației ca proces de structurare (Morawska 2001), cu un accent deosebit
pe valoarea analitică a unui set de idei legate de conceptul de "cultură a migrației".
Studiul a luat în considerare două grupuri de sate puternic interconectate, situate în
apropierea a două centre industriale din Transilva nia, partea de vest a României. Cel de
lângă Târgu Mureș care este alcătuit din patru sate (pe scurt grupul "Panit"); cel de lângă

14
Campia Turzii constând din trei sate (pe scurt grupul "Colonia"). În prima fază a lucrării
empirice s -au desfășurat interviu ri nestructurate cu informatori -cheie (preoți locali,
birocrați, migranți întorși etc.), care au avut ca scop reconstituirea istoriei recente a
migrației. Cea de -a doua fază s -a axat pe tineretul din sat în vârstă de 14 -17 ani. În primul
rând, s -a efectuat un studiu general în cadrul populației țintă, inclusiv un scurt sondaj
privind starea lor socială, intențiile de a migra, înregistrarea migrației familiilor lor etc.
După efectuarea sondajului, s -au efectuat interviuri individuale și discuții cu privire l a
proiectele lor biografice.
Noțiunea de cultură a migrației îi determină pe analiști să considere istoria migrației
comunităților de origine ca fiind una dintre cauzele (multiple) ale persistenței migrației. În
comunitățile examinate, cultura migrației implică, în primul rând, migrația ca dimensiune
luată pentru acordare a noii organizări sociale a muncii. Într -o economie rurală în care,
timp de zeci de ani, economiile gospodăriilor se odihnesc pe cei doi piloni de navetă pentru
a lucra în centrele indus triale urbane, migrația pe piețele externe a muncii a înlocuit acum
mobilitatea internă cu locurile de muncă industriale interne.
Evaluarea migrației în acest context trebuie înțeleasă contextual. Migrația nu este
neapărat considerată a avea un prestigiu mai mare decât stabilitatea spațială. Mai degrabă,
ea devine alternativa preferată din cauza diferențelor salariale realizabile în străinătate și a
naturii precare a muncii domestice. Migrația funcționează ca un model non -normativ care
îi poate ajuta pe ce i care o aleg să umple decalajul dintre așteptările societății cu privire la
un loc de muncă stabil și posibilitățile destul de înguste ale persoanelor care vin dintr -o
zonă rurală să obțină astfel de poziții ancorate în mod oficial pe piața internă a munc ii.
Astfel, în acest studiu, funcția culturală majoră a migrației tinerilor nu este nici să
dovedească abilitățile adulților (adică funcția lor potențială ca un ritual de trecere), nici ca
și cale de referință la realizarea materială, ci mai degrabă ca un context nedeterminat în
care pot fi negociate incertitudinile legate de o tranziție prelungită la maturitate. Tinerii din
mediul rural continuă să migreze nu doar pentru că au experiența migrării cohortelor adulte
anterioare, ci și datorită faptului că au căi destul de înguste – și probabil în scădere –
acceptabile pentru a deveni adulți.
Studiul lui Ibolya Török privind ” construirea regiunii urbane și polarizarea socio –
spațială din România” are ca scop principal abordarea efectelor regiunilor metropolit ane

15
asupra procesului de centralizare și periferizare din România, analizând în același timp și
disparitățile regionale existente . . În România, conceptul de regiuni metropolitane a fost
adoptat relativ târziu, scopul principal fiind acela de a facilita eg alizarea decalajelor la nivel
regional, astfel încât să se reducă Articolul a fost împărțită în două părți. Prima parte
analizează pe scurt disparitățile regionale existente, precum și consecințele proceselor de
polarizare spațială din România în ultimele două decenii, rezultând o imagine de ansamblu
asupra poziției fiecărei regiuni în cadrul structurii economice spațiale a țării. Cea de -a doua
parte a lucrării se concentrează pe procesele de metropolizare și pe efectul construirii
regiunii urbane în combat erea inegalităților teritoriale existente. Constatările legate de
procesele de metropolizare și de regiunile metropolitane desemnate vor contribui la
aducerea unei noi perspective asupra înțelegerii schimbărilor continue care au loc atât în
zonele de bază, cât și în zonele periferice și vor servi drept bază pentru elaborarea unor noi
politici de dezvoltare locală.
Rezultatele primei părți ai analizei, sugerează că Bucureștiul este unul dintre
puținele zone care se confruntă cu migrație internă pozitivă su bstanțială. În afară de
aceasta, dezvoltarea capitalei nu a avut efecte majore de răspândire asupra județelor
învecinate, deoarece unele dintre cele mai periferice teritorii ale României sunt încă în
imediata vecinătate a capitalei. Pe lângă regiunea Bucur ești-Ilfov, o dezvoltare dinamică
relativă poate fi observată și în majoritatea regiunilor din vest datorită poziției geografice
favorabile, structurii economice mai diversificate, precum și forței de muncă calificate. Cu
toate acestea, în afară de alte ță ri din Europa Centrală și de Est afectate de schimbări
structurale, în România nu putem delimita dualitatea dezvoltării dintre vest și est sau nord
și sud, țara fiind caracterizată mai degrabă ca un mozaic de economie și structurile sociale
spațiale. Regiu nile mai puțin dezvoltate ar putea fi găsite în principal în partea estică și de
sud a țării, poziția lor fiind puternic influențată de dependența lor de agricultură.
În a doua parte a lucrării se arată că î n România, pentru a reduce polarizarea zonelor ur bane,
factorii de decizie și -au bazat mai întâi acțiunile pe teoriile "polului de creștere", sperând
că dezvoltarea anumitor regiuni ar putea fi sporită prin concentrarea resurselor asupra unor
"centre" selectate care – prin efectele radiație și atracție – ar declanșa dezvoltarea întregii
zone.

16
Ca o concluzie a acestui articol, trebuie spus că majoritatea discursurilor politice au
accentuat rolul și puterea crescândă a unor aglomerări urbane atât de mari, nu numai la
nivel european, ci și la nivel interco ntinental. Regiunile metropolitane contribuie, de
asemenea, la realizarea unei dezvoltări economice echilibrate prin capacitatea lor crescândă
de a reduce diferențele interregionale existente și de a valorifica funcțiile lor policentrice.
În plus, există o problemă legată de efectele dezvoltării metropolitane asupra zonelor
adiacente, astfel reticența în afara zonelor metropolitane delimitate, temându -se că
promovarea agresivă a conceptului de regiuni metropolitane ar putea duce la diminuarea
importanței ș i slăbirea puterii economice a zonelor rurale înconjurătoare. Rezultatele
potențiale sunt multe, însă principala întrebare rămâne: au o semnificație prin participarea
la acele regiuni metropolitane sau dacă își pierd caracterul specific și potențialul de
dezvoltare endogenă?

17
2. Datele și metodologia folosită pentru determinarea factorilor de
influență a indicelui de dezvolare umană locală

Indicele dezvoltării umane reprezintă o măsură comparativă a speranței de viață,
alfabetizarii, învățământului și a nivelui de trai. Acest indice este folosit pentru a compara
cât mai bine nivelul de dezvoltare a unei țări. Indicele a fost invetat de econo mistul
pakistanez Mahbub ul Haq (Organizația Națiunilor Unite).
Indicele dezvoltării umane locale (IDUL) a fost dezvoltat de Dumitru Sandu în anul
2014. Acest indice are în vedere dezvoltarea a patru dimensiuni cheie: capitalul uman,
capitalul de sănătate și capitalul material ( Sandu, D. ,2014 ).
Având în vedere că scopul cercetării este cel de a identifica principalii factori de
influență a dezvoltării locale a județelor din România pentru perioada 2002, 2011 și 2014,
am utilizat un indice al dezvoltării umane locale ( IDUL), construit de sociologul Dumitru
Sandu, un instrument testat și consacrat la nivel național. Astfel, IDUL este folosit ca
variabilă la nivel de județ pentru a vedea cum se referă caracteristicile contextuale la
factorii de influență a acestui indice. Variabilele independente folosite în aceasta analiza
sunt: numărul de imigranți pentru anul 2002, 2011 și 2014; numărul de emigranți pentru
anul 2002, 2011 și 2014; rata șomajului pentru anul 2002, 2011 și 2014; PIB -ul in anul
2002, 2011 și 2014.

 Numărul de imigranți reprezintă numărul efectiv de persoane care efectuează o
mișcare dintr -o regiune în alta în care aceștia nu sunt nativi cu scopul de a se stabili
acolo cu traiul , în special pentru o perioadă permanentă.
 Numărul de emigranți reprezintă numărul efectiv de persoane care îsi părăsesc
regiunea natală pentru a se stabili în alta.
 Rata șomajului se determină prin raportarea numărului total de șomeri la populația
activă și se exprimă în procente.
 Produsul intern brut (PIB -ul) este egal cu suma utilizărilor finale de bunuri și
servicii ale unităților instituționale rezidente (consumul final efectiv, formarea
brută de capital fix) plus exporturile minus importurile de bunuri și servicii. Acest
indicator a fost exprimat în milione lei.

18
Datele utilizate în această analiză au fost preluate de pe Institul Național de
Statistică din România ( http://www.insse.ro/cms/ ) pentru perioadele 2002, 2011 și 2014.
Datele preluate au fost prelucrate în Excel ș i GeoDa unde au fost analizați factorii de
influență a indicelui de dezvoltare umană locală. Variabila dependentă a fost logaritmată
încă de la început pentru a fi mai ușor de interpretat și comparat.

2.1 Statisticile descriptive pentru IDUL

Figura 2. Harta quartilelor și a procentilelor IDUL -ului în anul 2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Se observă că în anul 2002 cele mai dezvoltate regiuni ale indicelui dezvoltării
umane locale se află în partea centrală a ța rii (Sălaj, Cluj, Bistrița, Alba, Sibiu, Brașov,
Covasna, Gorj, Argeș, Dâmbovița). Aceste rezultate se observă și în cazul procentilelor.
Cele mai dezvoltate regiuni se afla tot în centrul României.

19
Figura 3. Harta quartilelor și a procentilor IDUL -ului pentru anul 2011

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

În anul 2011 rămân aproximativ aceleeași județe din centrul țării, dar în plus apare
o creștere în Timiș, Iași Dolj si Bucuresti. De asemenea și din harta procentilelor observăm
ca cele mai dezvoltate regiuni se aflta tot în centrul tării. Acest lucru se poate datora
centrelor universitare tot mai mari din cadru României, dar și datorită emigrării. Putem
spune ca avem convergență în model.

Figura 4. Harta quartilelor și a procentilelor IDUL -ului în anul 2014

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

20
În 2014 fața de 2011 avem aceleeași județe din centrul țării, dar apar în plus
Constanța și Ilfov. În schimb observăm ca apare fenomenul de polarizar e, adică județele
dobândesc proprietățiile județelor dezvoltate. Orașele prin funcțiile sale sunt centre de
polarizare pentru localitățile rurale si urbane din vecinăt ate fiind con siderate jucători cheie
într-o economie competitivă baza tă pe cunoaștere și crearea de prosperitate.

Figura 5. Harta quartilelor pentru r ata de creștere a IDUL -ului în perioada 2011 -2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Pentru a avea o mai bună imagine asupra evoluției spatiale și temporale a indicelui,
am calculat rata de creștere a indicelui pentru anii 2011 -2002, 2014 -2011 și 2014 -2002.
Harta quartilelor pentru rata de creștere a indicelui de dezvoltare umană locală
pentru perioada 2011 -2002 ne a rată că cele mai dezvoltate județe se află în partea de est și
vest a României. Aceste județe sunt: Tulcea, Constanța, Brăila, Călărași, București, Ilfov,
Giurgiu, Dolj, Timiș și Bihor. Observăm de asemnea că județele din partea centrală au o
rată de creștere scăzută, dar pozitivă.

21
Figura 6. Harta Box Map pentru r ata de creștere a IDUL -ului în perioada 2011 -2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Din Box Map putem să observăm că avem un outlier și anume județul Ilfov.
Analizand rezultatele furnizate de box -map putem observă că ritmul de creștere a
indicelului este pozitiv pentru intreaga suprafață a României.

Figura 7. Harta quartilelor pentru r ata de creștere a IDUL -ului în peroada 2014 -2011

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

22

Din figura de mai sus putem observa că cele mai dezvoltate județe din România în
periada 2014 -2011 se afla în centrul și vestul țării, dar avem și un județ din partea de est a
țării. Am făcut același lucru și pentru perioada 2014 -2002 (vezi Anexa 1).

Figura 8. Harta Box Map pentru rata de creștere a IDUL -ului în per ioada 2014 -2011

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Observăm în box map -ul de mai sus că ramăne același outlier și anume județul
Ilfov. De asemenea putem spun e că ritmul de creștere a indicelui este pozitiv, dar mult mai
mic decât în perioada 2011 -2002.

2.2 Autocorelatia globala pentru IDUL

În a doua parte a analizei, vom stabili matricea de pond erare spațială optima pentru
datele folosite în analiză . Prin efectuarea mai multor rulari ale analizei, am considerat
matricea Queen ca fiind cea mai potrivită pentru această analiză.

23
Asemănarea ș i proximitatea valorică pot fi analizate simplu, pe baza matricii de
corelație și a celei de ponderare spațială.
Pentru a vedea dacă avem autocorelație globală î n model vom folosi statistica I a
lui Moran (1950 ). Moran I este un coeficient de corelație care măsoară autocorelația
spațială globală a setului de date. Cu alte cuvinte, măsoară modul în care un obiect est e
similar cu cel din jurul acestuia. Dacă obiectele sunt atrase (sau respinse) unul de altul,
înseamnă că observațiile nu sunt independente. Aceasta încalcă o ipoteză de bază a
statisticii – independența datelor. Cu alte cuvinte, prezența autocorelației fa ce ca
majoritatea testelor statistice să fie invalide, deci este important să le testați. Moran I este
o modalitate de a testa autocorelația. Se careacterizează prin valori între -1 (autocorelație
spațială negativă) și 1 (autocorelație spațială pozitivă).
Moran I este diferit de majoritatea celorlalți coeficienți de corelație în sensul că nu puteți
lua indicele la valoarea nominală. Este o statistică inferențială și trebuie să stabiliți
semnificația statistică înainte de a citi rezultatul. Acest lucru se face printr -un simplu test
de ipoteză, calculând un sc or z și valoarea lui p asociată (Anselin, 1996 )
Ipoteza nulă pentru acest test este că datele sun t distribuite în mod aleatoriu, iar
ipoteza alternativă este că datele sunt grupate mai spațial decât v -ați aștepta numai prin
întâmplare. Exista doua posibilitati:

 O valoare z-pozitivă : datele sunt grupat e spațial într -un fel.
 O valoare z -negativă: datele sunt grupate într -un mod competitiv.

Contiguitate înseamnă că două unități spațiale au o frontieră comună de lungime
diferită de zero . Contingența este analizată prin prisma vecinătății (ponderi pe baza
contingenței) și a proximității (ponderi pe bază de distanțe). Vecinătatea și proximitatea
pot fi abordate, în primul rând, pe baza distanțelo r fizice – fie prin măsurarea lor efectivă,
fie prin cei mai apropiați vecini (Anselin, 2005)
Pentru a observa care din cele doua variante sunt mai utile am analizat autocorelatia
si in cazul celor mai apropiati vecini, dar si in cazul „Queen”. Dupa efec tuarea analizelor
am observat ca ceea mai buna varianta este cea „Queen”.

24
Anul 2002

 H0 – nu există autocorelație spațială.
 H1 – există autocorelație spațială.

Figura 9. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru anul
2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Pentru anul 2002 se observa ca statistica Moran I este egala cu 0.350658, deci avem
o autocorelatie spatiala pozitiva de tip high -high. Pentru validarea efectivă a autocorelației
spațiale se efectuează inferență pe bază de permutări aleatoare. Astfel, valoarea lui p -value
este egala cu 0.0020, deci avem o valoare mult mai mica decat un p -value statistic de 0.05.
Din rezultatul obtinut putem spune ca respin gem ipoteza nula si acceptam alternativa si
anume ca exista autocorelatie spatiala globala in anul 2002. Putem de asemenea din grafic
sa observam ca avem un outlier si anume Municipiul Bucuresti.Daca am exclude outlier –
ul din eșantion, ponderile spațiale n u sunt recalculate ci se extrage un sub -eșantion de
ponderi spațiale .
Vom face acelasi lucru si pentru anul 2011 si 2014.

25
Anul 2011
Figura 10. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru
anul 2011

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Statistica Moran I in anul 2011 este egala cu 0.278798. La fel ca si in anul 2002 avem o
autocorelatie spatiala pozitiva de tip high -high. In cazul permutarilor putem observa ca p –
value calculat este egal cu 0.001 dec i este mult mai mic decat un p -value statistic de 0.05,
astfel respingem ipoteza nula si putem spune ca exista autocorelatie spatiala globala si in
anul 2011. Observam ca in anul 2011, punctele sunt apropiate unele de celelalte si nu avem
outlieri.

26
Anul 2014
Sursa: prelucrări personale în GeoDa

In anul 2014, statistica Moran I scade destul de mult ajungand la 0.162794. Avem
tot o autocorelatie pozitiva de tip high -high. In cazul permuturilor lucrurile stau putin diferit
fata de anii precedent. Avem un p -value calculat de 0.034. La un prag de semnificatie de
5% putem spune ca respingem ipoteza nula, dar in schimb la un prag de semnificatie de
1%, ipoteza nula se accepta. Observam ca Municipul Bucuresti ramane de asemenea un
outlier.

2.3 Autocorelatia spatiala locala

Statisticile locale Moran au fost sugerate de Anselin (1995) ca o modalitate de a
identifica grupurile locale și extinderea spațială. Analiza locală a fost creeat ă pentru a fi
specifică fiecărei observații în parte (unități statistice spațiale), cal culată pe baza valor ilor
vecine. Această analiză evidențiază localizările atipice, punctele de nestaționaritate locale,
outlier -ii spațiali (Anselin, 1995).
.
Figura 11. Autocorelația spațială globală Moran I și nivelul de semnificație pentru anul 2014

Diagrama Moran și validarea statisticii Moran I pentru anul 2014

27
Autocorelația spațială locală Moran local LISA funcționează în același mod ca și
în cazul Moran's global I, cu excepți a faptului că permutarea este efectuată pentru fiecare
observație la rândul său. Rezultatul este o valoare pseudo -p pentru fiecare locație, care
poate fi apoi utilizată pentru a evalua semnificația. Semnificația ca atare nu este utilă pentru
localul Moran, ci este combinată cu localizarea fiecărei observații în Moran Scatterplot.
Acest lucru permite o clasificare a locațiilor semnificative, cum ar fi clusteri spațiali cu
high-high și low-low, și valori de înălțime spațiale high-low and low -high. Referința l a
nivelul ridicat și scăzut este relativ ă la media variabilei și nu trebu ie interpretată în sens
absolut (Anselin, 1995).

Anul 2011 vs 2002:

Figura 12. Autocorelația locală LISA pentru anul 2011 -2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Harta de semnificație prezintă județelete cu o statistică locală semnificativă, gradul
de semnificație reflectat în nuanțele din ce în ce mai întunecate de verde. Hărțile încep cu
p <0,05 și prezintă toate categoriil e de semnificație care sunt semnificative pentru numărul
dat de permutări. Deoarece au fost 999 de permutări , cea mai mică valoare p -value este
0.001, cu trei astfel de județe (Mureș, Călărași și București).

28
Harta clusterului mărește locațiile semnificat ive cu indicarea tipului de asociere
spațială, pe baza localizării valorii și a întârzierii sale spațiale în complotul Moran. În
exemplul nostru, toate cele patru categorii sunt reprezentate, cu roșu închis pentru corelație
mare -mare (HH), (6 județe), alba stru închis pentru corelație scăzut – scăzut (LL) – (șapte
județe); albastru deschis pentru corelație scăzut – mare (LH) (un județ) și roz pentru
corelație mare – scăzut (HL) (două județe).

Figura 13. Autocorelația spațială locală Moran I și harta cluster -ului pentru perioada
2011 -2002

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Putem să subliniem legătura dintre complotul împrăștierii Moran și harta
clusterului. Graficul Moran scatter furnizează o clasificare a asocierii spaț iale în patru
categorii, corespunzătoare localizării punctelor din cele patru cadrane ale graficului. Aceste
categorii se referă la niveluri de corelație mare -mare (HH), scăzut -scăzut (LL), scăzut -mare
(LH) și mare -scazut (HL), relativ la media, care este centrul graficului. Este important de
reținut că există o diferență între o locație (și decalajul spațial) care se află într -un cadrant
al graficului și această locație fiind un cluster local sau un spațiu excesiv.
Pentru a ilustra acest punct, observăm în graficul de mai sus ca vom selecta toate
locațiile din cadranul din dreapta sus al graficului de împrăștiere Moran. Utilizând funcția

29
de conectare, acestea sunt imediat evidențiate în harta clusterului corespunzător din panoul
din dreapta al figurii. Se lecția este indicată de culorile roșii din hartă, precum și de zonele
gri care se potrivesc cu locațiile din grafic care nu sunt semnificative pe hartă. În timp ce
în terenul împrăștiat au fost selectate 8 județe semnificative, pe hartă erau doar șase loca ții
care erau semnificative (la p <0,05) (Anselin, 2005)

Anul 2014 vs 2011.

Figura 14. Autocorelația locală LISA pentru anul 2014 -2001

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Din figura de mai sus, putem observă că de această data avem doar un singur județ
cu un grad de semnificație ridicat, având doar o singura culoare de verde întunecat.
Folosind tot un număr de 999 de permutări , cea mai mică valoare p -value este 0.001, fiin d
județul Mureș. Acest județ apărea și în regresia de convergență dintre anii 2011 vs 2002.
De asemenea, putem observă că avem șase județe cu o corelație mare -mare (HH), patru
județe cu o corelație scăzut -scăzut (LL), și câte două județe pentru corelație s căzut -mare
(LH) și corelație mare -scăzut (HL).

30
Figura 15. Autocorelația spațială locală Moran I și harta cluster -ului pentru perioada
2014 -2011

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

Prin legătura graficului Moran și a hărții cluster -ului putem să observăm că atunci
când vom selecta cadranul din dreapta sus, nu mai sunt unsprezece județe semnificative, ci
doar șase. Aceste județe sunt: Maramureș, Bistița -Năsaud, Mureș, Cluj, Alba și Sibiu.

IDUL -ul și numărul de imigrări în an ul 2014.

Figura 16. Autocorelația locală LISA pentru IDUL și Numărul de imigrări în anul
2014

Sursa: prelucrări personale în GeoDa

31

Observăm în figura de mai sus că avem doar un singur județ cu un grad de semnificație
ridicat, având probabilitatea egala cu 0,001. De asemenea observăm că avem patru județe
cu o probabilitate de 0,05 și tot patru județe cu o probabilitate de 0,01. Folosin d tot un
număr de 999 de permutări , cea mai mică valoare p -value este 0.001, fiind județul Neamț.
Cu toate că județul Neamț are cel mai ridicat grad de semnificație, din harta clusterului,
județul Iași are cea mai mare corelație (HH).

2.4 Modele le regre sionale spațiale
2.4.1 Regresia spațială pentru anul 2002

Primul pas în analiza regresională spațială este estimarea unui model simplu OLS.
Pe baza rezultatelor acestui test , vom vedea daca modelul OLS este reprezentativ pentru
modelarea legăturilor analizate sau se va reestima modelul.
Pentru început vom analiza regresia spatială pentru anul 2002 în care vom avea ca și
variabilă dependentă ”LGIDUL02”(logartimul indicelul dezvoltării u mane locale), iar ca
si variabile exogene vom avea: ”Imigr_2002” (Numărul de imigrări), ”Emigr_2002”
(Numărul de emigrări) și ”Ratas_2002” (Rata șomajului).

Tabel 2. Regresia spațială analizată pentru anul 2002
Variabile Eq. (1)
Coef. (p -value) Std. err.
Constant 1.83188 *** (0.00000) 0.0244596
Imigr_2002 -3.96509e -00** (0.09844) 2.3406e -005
Emigr_2002 0.000107843 **(0.01302) 4.13876e -005
Ratas_2002 0.00218782 (0.35488) 0.0023359

General diagnostics

32
R2 0.156920
AIC -153.037
Multicol. cond. nr. 9.557348
F-statistic 2.35761
Log likelihood 80.5183
Schwarz criterion -146.086
Test value (p -value)
Jarque -Bera 1.4169 (0.49241)
Breusch -Pagan 5.5084(0.13814)
White 18.7985 **(0.02696)
Spatial diagnostics
Moran’s I error 2.4172 *** ( 0.01564)
LM lag 9.2709 *** (0.00233)
LM error 3.4237 * (0.06427)
LM SARMA 20.1464 *** (0.00004)
***, **, * semnificativ la 1%, 5% și respectiv 10%
Sursa: prelucrări personale în GeoDa
Ipotezele regresiei:
 H0: Variabila e nesemnificativ ă, var=0
 H1: Variabila e semnificativă, var≠0

Din regresia de mai sus observăm că există în model două variabilele exogene care
sunt semnificative la un prag de semnificație de 5% , astfel respingându -se ipoteza nulă și
acceptandu -se altern ativa acesteia. Variabilele semnificative sunt numărul de imigrări si
numărul de emigrări.
Coeficientul ”Imigr_2002 ” are o valoare de -3.965, ceea ce înseamnă că avem
convergență în model.Coeficientul de regresie ”Imigr_2002” este semnificativ la nivelul
de 5%. Putem spune că județele cu un grad ridicat de imigrări au un indice de dezvoltare
umană locală mult mai mic. Dacă am folosi coeficientul în modul, convergența din model
va fi instabilă deoarece valoarea coefiecientului este mai mare decat 1. Rezul tatul confirmă
instabilitatea evidențiată a analiziei autocorelației spațiale locale.

33
Coeficientul ” Emigr_2002 ” are o valoare destul de mică. Valoarea obținută este de
0.0001 Acest coeficient este pozitiv și semnificativ la un nivel de semnificație de 5 %.
Astfel putem spune că v aloarea coeficientului obținut ne arată că la creșterea numărului de
emigrări cu 5 %, indicele devvoltării umane va crește.

De asemenea din tabelul de mai sus se observă că statistica R2 este de aproxamitiv
15%, astfel arătându -ne cât % din variabila endogenă este explicată de variabilele exogene.
În acest model, se poate observa faptul că variabilele exogene influențează indicle
dezvoltării umane locale în proporție de aproxamitiv 15%.
Numărul condițiilor de multicoliniaritate e ste sub 30, valoarea obținută de noi este
de 9. 558, astfel putem presupune ca modelul este corect specificat (nu există
multicoliniaritate între variabilele din model).

Pentru a testa normaliatea reziduurilor urmărim cifrele indicate de testul Jarque -Bera .
Testului Jarque – Bera :
 H0: rezid urile sunt distribuite normal
 H1: rezidurile nu sunt distribuite normal

Probabilitatea asociat ă acestui test este de 0.5, astfel depășește pragul de 5 % , ceea ce duce
la concluzia că ipoteza nulă este acceptată, prin urmare rezidurile sunt distribuite normal.

Testarea autocorelației spațiale a reziduurilor se face pe baza testului Moran adaptat la
rezid uri (test bazat pe momente).
Testului Moran :
 H0: erorile nu sunt corelate
 H1: erorile sunt corelate

Pe baza analizei efectuate observăm că probabiliatea asociată Testului Moran I este de
0.016. Această probabilitate este mai mica decât 5%, ceea ce ne sugereză că ipoteza nulă
se respinge și se acceptă ipoteza alternative și anume că erorile sunt correla te. În acest caz
este indicată prezența unei autocorelații spațiale la nivelul acestui model.

34

Pentru a analiza validitatea modelului, ne vom uita la testele care folosesc metoda
verosimilității maxime : testele bazate pe m ultiplicatorul Lagrange ( folosi te în analiza
spațială). Multiplicatorul Lagrange ne arată dacă modelul OLS (folosit pentru estimarea
regresiei), este valid sau dacă este necesară reestimarea legăturilor printr -un model SAR
sau SEM.

Pentru a analiza validitatea modelului OLS am anal izat următoarele teste: LM lag (pentru
SAR), LM error (pentru SEM) și LM SARMA (dacă e necesară specificarea unor modele
de ordine superioară).
Validitatea modelului OLS
 H0: OLS este valid (nu exist ă forme de specificare greșită)
 H1: OLS nu este valid

Din rezultatele noastre observăm că probabiliatea aferentă testului LM lag este de
0.002 , iar cea aferentă testului LM error este de 0.064 . Deoarece pentru a putea valida
modelul este necesară compararea parametrilor LM-lag și LM -error . Observăm faptul că
ambele teste au probabilit ăți mai mici de 5%, astfel respingându -se ipoteza nulă și
aceptându -se alternativa și anume modelul OLS nu este valid, ast fel trebuind respecificat
modelul.

2.4.2 Regresia spațială privind rata de creștere a IDUL -ului vs nivelu l initial

Vom lua în considerare pentru acastă regresie ca și variabilă dependent rata de creștere a
îndicelui în perioada 2014 -2002, iar ca și variabile exogene vom lua valoarea inițială a
indicelui în an ul 2014, numărul de imigrări, număr ul de emigrări pentru anul 2014, dar și
rata șomajului pentru anul 2014. Observăm din Anexa 2 că numărul condiților de
multicoliniaritate este de aproximativ 26. Rezultatul se apropie de valoarea critica de 30,
astfel vom renunța la variabila rata șomajulu i pentru a ajunge la o valoare mai mică.
Rezultatele regresiei respecificate sunt următoarele:

35
Tabel 3. Regresia spațială privind rata de creștere a IDUL -ului vs nivelul initial
Variabile Eq. (2 )
Coef. (p -value) Std. err.
Constant 0.151455 ** (0.01452) 0.0591293
IDUL2014 0.0107473***(0.00000) 0.00113377
Imigr_2014 -1.41736e -006( 0.77362) 4.89247e -006
Emigr_2014 2.33331e -005 (0.65577) 5.19324e -005

General diagnostics
R2 0.763327
AIC -100.564

Multicol. cond. nr. 13.758993

F-statistic 40.8531
Log likelihood 54.282
Schwarz criterion -93.6132
Test value (p -value)
Jarque -Bera 312.0858 ***( 0.00000)
Breusch -Pagan 41.3688 *** ( 0.00000)
White 25.3127 *** ( 0.00264)
Spatial diagnostics
Moran’s I error 2.5629 **(0.01038)

LM lag 0.1714 (0.67884)
LM error 8.8087 *** (0.00300)
LM SARMA 8.9802 ** (0.01122)
***, **, * semnificativ la 1%, 5% și respectiv 10%
Sursa: prelucrări personale în GeoDa

36
Pe baza rezultatelor obținute putem observa că n umărul condițiilor de
multicoliniaritate este sub 30, valo area obținută de noi este de 13. 76, astfel putem
presupune ca modelul este corect specificat (nu există multicoliniaritate între variabilele
din model).
De asemenea, din rezultatele obținute, observăm că doar nivelul inițial al indicelui
este semnificativ la un nivel de semnificație de 1%. Putem astfel spune că aceste variabile
nu înfluețează rata de creștere a indicelui, dar afecteaza pozitiv procesul de convergență.
Rezultatele testului Jarque – Bera sugerează că ipoteza nulă a testul este respinsă și este
acceptată alternativa și anume rezidurile nu sunt distribuite normal .
Testarea autocorelației spațiale a rezidu rilor ne sugerează că avem probleme de
autocorelație în erori deoarece probabiliatea asoc iată Testului Moran I este de 0. 010. Acest
rezultat este mai mic decât pragul de semnificație de 5%, deci ipoteza nulă este respinsă și
este acceptată ipoteza alternativă.

37
Concluzii

Pe măsură ce societățile se schimbă în timp, dezvoltarea indicatorilor de măsurare
a bunăstării devine o sarcină permanentă și în schimbare. De asemenea, având diversitatea
bogăției culturale din întreaga lume, este și mai complexă găsirea unui indicator s au a unui
set de indicatori care să se potrivească tuturor și să permită comparații între țări sau între
regiuni . Această situație, sublinează faptul că tehnicienii trebuie să fie conștienți constant
de ceea ce se întâmplă cu adevărat în societățile lor. P rin urmare, indicatorii trebuie să fie
fiabili nu numai prin trecerea testelor statistice și matematice, ci trebuie să fie îmbrățișați
de indivizi, ca un instrument legitim care reflectă, cât mai bine posibil, ceea ce le
îmbogățește și le afectează viața.
Dezvolatrea umană a devenit un s ubiect important în economie ap ărând în aproape
toate țările europene, d ar și în interiorul unei țări, acesta poate afecta nivelul de dezvoltare
al unui stat, precum și viteza de convergență între regiuni.
Statisticile des criptive ne au arătat că există dependență spatială între regiuni. Tot
din statisticile descriptive am observat că în anul 2011 și anul 2014 apare fenomenul de
polarizare, adică județele dobândesc proprietățiile județelor dezvoltate. Astfel putem spune
că județele cu o dezvoltare ridicată vor fi centre de polarizare pentru localitățile rurale si
urbane din vecinăt ate.
Având în vedere că scopul cercetării a fost acela de a identifica principalii factori
de influență a dezvoltării locale a județelor din Rom ânia pentru perioada 2002, 2011 și
2014, prin utilizarea indice lui de dezvoltare umană local ă (IDUL) ca și variabilă
dependentă, variabilele exogene luate de noi în considerare nu influențeză creșterea
indicelui . De asemenea din rezultatele obținute putem spune că modelul OLS nu este valid,
modelul trebuind respecificat cu alte variabile.

38
Referințe bibliografice

1. Academia de Studii Economice, Studiu privind potențialul -socio -economic de dezvoltare
al zonelor rurale, MADR, 2014.
2. ANSELIN LUC – Exploring Spatial Data with GeoDaTM : A Workbook , Center for
Spatially Integrated Social Science, Illinois, U.S.A., martie 2005 .
3. ANSELIN LUC – The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in
spatial association , in “Spatial Analytical Perspectives on GIS”, Taylor & Francis,
London, 1996.
4. Anselin, Luc. 1995. “Local Indicators of Spatial Association — LISA.” Geographical
Analysis 27:93 –115.
5. Anto, H. MB (2011), Introducing an Islamic Human Development Index (I -HDI) to
Measure Development in OICCountries, Islamic Economic Studies, Vol. 19, no.2, pp. 69 –
95
6. Bauer, R. (ed.), Social Indicators, Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 1966
7. Dasgupta, P. and Weale, M. (1992). On measuring the quality of life, World Development
20(1).
8. Haq, M. U. (19 95). Re¯ections on Human Development. Oxford: Oxford University Press.
9. Hicks, N. and Streeten, P. (1979). Indicators of development: the search for a basic needs
10. Ionescu -Heroiu, M., Burduja, S. I., Sandu, D., Cojocaru, St., Blankespoor, B., Iorga, E.,
Moretti, E., Moldovan, C., Man, T., Rus, R. și van der Weide, R. (2013a) Romania –
Competitive cities: reshaping the economic geography of Romania. Romania regional
development program. Washington D.C.: Banca Mondială.
11. Lutz, W., and S. KC. (2013), “Demograph y and Human Development: Education and
12. Moran, P.A.P., 1950. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika 37, 17 –23
13. Pardee Center for International Futures (2013), Development -Oriented Policies and
Alternative Human Development Paths.” Background pa per for the 2013 Human
Development Report. United Nations Development Programme, Human Development
Report Office, New York. Population Projections.” Human Development Research Paper.
United Nations Development Programme, Human Development Report Office, Ne w York

39
14. Raportul Național de Dezvoltare Umană, 2015 -2016
15. Sandu, D. (2011). Disparități sociale în dezvoltarea și în politica regională din România.
International Review of Social Research, I (1), 1 -30.
16. Sandu, D. , 2014 – Romanian migration as multiregional building of transnational fields
17. Seers, D. (1972). What are we trying to measure? The Journal of Development Studies
8(3).
18. Sen, A. (1984). Resources, Values and Development. Oxford: Basil Blackwell.
19. Streeten, P. (1994). Human development: means and ends, American Economic Review,
Papers and Proceedings 84(2).
20. Streeten, P., Burki, J. S., Haq, M. U., Hicks, N. and Stewart, F. (1981). First Things First:
Meeting Basic Human Needs in Developing Countries. New York: Oxford University
Press.
21. United Nations Devel opment Programme (UNDP) (1995). Human Development Report
1995. Oxford: Oxford University Press. [Also the same publication for 1990 to 1994.]
22. United Nations Research Institute for Social Development (UNRISD) (1972). Contents
and Measurement of Socio -econom ic Development. New York: Praeger Publishers.
Westerndor€, D. G. and Ghai, D. (1993). Monitorin g Social Progress in the 1990s.
Avebury: UNRISD. yardstick, World Development 7.
23. UNDP (2005), Human Development Report 2005. International cooperation at a
crossroads. UNDP, New York.
24. *** http://www.insse.ro/cms/
25. *** Human Development Reports, UNDP, 1990 –2011

40

ANEXE

Anexa 1. Harta quartilor și Box Map pentru rata de creștere a IDUL -ui pentru perioada
2014 -2002

Sursa: Prelucrări personale în GeoDa

41
Anexa 2. Regresia spațială privind rata de creștere a IDUL -ului vs nivelul initial cu
toate variabilele exogene

Sursa: Prelucrări personale în GeoDa