Modele Econometrice ALE Popula Iei Active

UNIVERSITATEA DIN PITEȘTI

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE

LUCRARE DE LICENȚĂ

Coordonator științific: Student:

Lect.univ.dr. Consuela Necșulescu Știrbu Lavinia

Pitești,

2016

UNIVERSITATEA DIN PITEȘTI

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE

Specializarea: Contabilitate și informatică de gestiune

Forma de învățământ: frecvență redusă

MODELE ECONOMETRICE ALE POPULAȚIEI ACTIVE

Coordonator științific: Student:

Lect.univ.dr. Consuela Necșulescu Știrbu Lavinia

Pitești,

2016

CUPRINS

Listă tabele

Listă imagini

INTRODUCERE

Lucrarea prezentă constituie, așa cum sugerează și titlul, o analiză a populației active din țara noastră, prin intermediul modelelor econometrice. Scopul acestei lucrări este, atât unul didactic, cât și unul menit a fi baza unor strategii de dezvoltare viitoare.

În ceea ce privește actualitatea temei supuse cercetării, studiul este efectuat pe durata a 15 ani, între anul 2000 și 2014, urmărind evoluția populației active și a principalelor componente ale acesteia.

Lucrarea este structurată în trei capitole, primele două fiind dedicate abordării teoretice, urmând ca cel de-al treilea să constituie o analiză veridică a acestui indicator de performață al unei țări și anume România, cu ajutorul programelor Microsoft Excel și Eviews.

Primul capitol ne va contura conceptul de piață a muncii, reliefându-ne cele mai importante aspecte din cadrul acesteia, precum indicatorii numărului și structurii forței de muncă. În cadrul acestui capitol vom întelege conceptul de populație activă, atât la nivelul componentelor, cât și evoluția efectivă din perioada supusă cercetării.

Cel de-al doilea capitol ne va intoduce în sfera teoretică a econometriei, unde vom întelege conceptul de model econometric, precum și principalele abordări ale acestuia în funcție de numărul de variabile supuse cercetării.

Capitolul al treilea ne întroduce în sfera practică analizând distribuția, atât pe sexe, cât și în funcție de mediul de provenientă al populației ce face obiectul studiului, precum și cercetarea existenței influențelor acestor ponderi, în numărul total al persoanelor active. Tot în cadrul acestui capitol vom încerca să corelăm și principalele varibile de influență, atât individual prin modelul econometric unifactorial, cât și colectiv prin intermediul modelului econometric multifactorial pentru a întelege variația acestei categorii a populației.

Ultimul capitol, va evidenția cele mai relevante puncte ale analizei, punând accentul pe rezultatele propiu-zise obținute prin prelucrarea datelor oficiale.

CAPITOLUL I: POPULAȚIA ACTIVĂ

Piața muncii. Concept, definiții și caracteristici principale

Desfășurarea activității înseamnă, în esență, un continuu proces de combinare a trei factori de producție elementari: munca, natura și capitalul. Combinarea are loc la nivelul întreprinderii, sub coordonarea actorului esențial al vieții economice – întreprinzătorul – al cărui rol a fost subliniat în urmă cu peste două secole de economistul francez Jean Baptiste Say. Pentru a putea fi combinați, factorii de producție trebuie să fie mai întîi achiziționați. Procurarea factorilor de producție se realizează prin cumpărarea lor de pe piețe specializate: piața muncii, piața capitalului și piața factorilor naturali.

Piața muncii poate fi definită ca loc de întîlnire, în spațiu și timp, pe total și pe structură, a cererii de muncă cu oferta de muncă.

Cererea de muncă reprezintă nevoia de muncă salariată, care se formează la un moment dat într-o economie de piață. Ea se exprima prin intermediul numărului de locuri de muncă. Satisfacerea nevoii de muncă se realizeaza pe seama utilizarii disponibilităților de muncă existente în societate, adică a volumului de muncă ce poate fi depus de populația aptă de muncă a țării respective, în perioada dată. În acest caz, trebuie avut în vedere faptul că nu toate disponibilitățile de muncă se constituie în ofertă, ci numai acelea care urmează să fie recompensate (salarizate).

Oferta de muncă este formata din muncă pe care o pot depune membrii societății în condiții salariale. Având în vedere faptul că factorul uman, determinant în piața muncii, este unul complex, iar omul, ca și parte a societății, este nu doar o „masină de lucru”, ci și o ființă cu nevoi complexe de cunoaștere, afirmare și apartenență în societate, se poate observa că oferta de muncă se formează într-un timp îndelungat, are o mobilitate redusă, este neomogenă și, cel mai important, nu se manifestă în întregime după principiile economiei de piață (caz în care omul ar fi limitat doar la o componenta economică).

Particularitățile pieței muncii, care face din aceasta un mediu total distinct:

– ea este o piață cu un înalt grad de rigiditate și de sensibilitate, condiționând, atât echilibrul economic, cât și pe cel social – politic. Această particularitate este dată, atât de natura diferită a mărfii care circula pe această piață, cât și de ponderea mare a laturii sociale care se întrepătrunde puternic cu latura economică;

– piața muncii este o piață mai complexă, mai organizată și mai reglementată în raport cu celelalte piețe. Pe piața muncii se interacționeaza și se confruntă mai mulți agenți economici și parteneri sociali: salariați și întreprinzători, organizațiile patronale și sindicale, precum și statul, fiecare dintre acestea cu roluri și funcții bine determinate;

– existența unui grad mai ridicat de perfecțiune în raport cu alte forme de piață. Salariul, ca preț al închirierii factorului muncă, nu mai este unica pârghie a reglării volumului ocupării și utilizării eficiente a factorului respectiv. De asemenea, marimea salariului nu mai rezultă doar din acțiunea mecanismelor pieței, ci și din reglementări economico-juridice importante, adoptate în fiecare țară. Se poate spune că, în economia contemporană, piața muncii se prezintă ca o piață contractuală și participativă, în care negocierile și contractul de muncă joaca un rol esențial în determinarea cererii și ofertei de muncă.

Studierea specificului pieței muncii se bazează pe analiza acesteia la nivelul cererii și ofertei de muncă. Din această analiză rezidă următoarele caracteristici:

– este neomogenă, neunitară și segmentată;

– este cea mai rigidă piață a economiei;

– este cea mai organizată și reglementată piață;

– are deviația cea mai mare de la piața perfectă;

– are la bază contractul și negocierea;

– statul are o implicare directă în piața muncii, prin puterile sale (legislativă, executivă și juridică);

– prețul de echilibru se formează prin reducerea ofertei acceptate și diminuarea cererii;

– prezintă o predispoziție spre conflict.

Pentru a atinge un nivel optim al dezvoltării economico-sociale, se realizează o diviziune pe sfere, ramuri și subramuri de activitate și pe teritoriu a resurselor, fie acestea umane, materiale sau financiare, urmărindu-se utilizarea acestora cu maximum de eficiență economică, astfel încât să se mențină un echilibru între nevoi și resursele disponibile.

Pentru a creea o stare de echilibru pe piața muncii trebuie sa se efectueze o distribuție a forței de muncă, astfel încât exploatarea resurselor umane să se faca eficient, nu abuziv, în scopul creșterii productivității muncii.

Echilibrul pieței muncii este ghidat de doi factori importanți și anume cererea și oferta de muncă, de aici deducându-se rolul seminificativ al relației dintre ofertantul de loc de muncă (angajatorul) și cel care cere locul respectiv (angajat sau muncitor), relație care, în scopul satisfacerii nevoilor celor două componente ale sale, se concentrează pe „obiectul de schimb” (munca) și valoarea sa (salariul). Putem concluziona deci, faptul că, salariul este privit ca un element foarte important în menținerea echilibrului pe piața muncii, prin reglarea raportului cerere/ofertă de muncă.

Pentru a menține piața în echilibru trebuie făcut mult mai mult decât un nivel a salarizării optime, trebuie acceptate toate părție acestui mediu, precum și șomajul, deoarece acesta are rol în nivelul salarizării fiind definit și ca factor motivator al muncii.

Motivția este percepută în teoria modernă a organizației drept un atribut esențial al conducerii. Factorul care determină motivația muncii este cel uman, nucleul în jurul căruia se determină nivelul de obținere al eficienței în procesul de muncă, având legătură directă cu nivelul de salarizare. Pentru a avea o forță de muncă eficientă trebuie asigurat unui mediu de lucru favorabil, facilități de transport, asigurări sociale, dar și aspecte legate de încadrarea angajatului într-un mediu profesional și social. George Mayo concepe o teorie „a relațiilor umane”, care explică cum oamenii implicați în procesul de muncă urmăresc, pe lângă recompensa materială evidentă, o recompensă profesională și socială, definind aceasta ca stimul important al muncii.

Motivația a avansat de la formele clasice de motivare pozitivă sau negativă, interioară sau exterioară, cognitivă sau afectivă la o cunoaștere a personalului care ajute organizația în identificarea nevoilor fiecărui individ.

Tabel 1.1. Principale forme ale motivației în cadrul unei organizații

Sursă: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

Resursele de muncă existente la un moment dat în societate exprimă numărul persoanelor capabile de muncă, respectiv acea parte a populației care posedă ansamblul capacităților fizice și intelectuale ce îi permit să desfășoare o activitate utilă.

Pentru caracterizarea resurselor de muncă se folosesc următorii indicatori:

– populația aptă de muncă – se determină ca diferență între numărul total al populației în vârstă de muncă și numărul populației cuprinse în limitele vârstei de muncă, dar incapabilă de muncă;

– resursele de muncă disponibile – exprimă potențialul de muncă care poate fi folosit în activitatea economico-socială și se determină scăzând din volumul resurselor de muncă, populația în vârstă de muncă cuprinsă în procesul de învațământ și militarii în termen;

– populatia potențial activă – cuprinde populația în vârstă de 15-64 ani și exprimă, într-o formă generală, resursele de muncă; acest indicator poate fi folosit în comparațiile internaționale.

1.2. Indicatorii numărului și structurii forței de muncă

Principaii indicatori ce caracterizează numărul forței de muncă sunt urmatorii:

-populația activă;

-populația ocupată;

-numărul salariaților;

-fondul de timp de muncă efectiv lucrat.

Populația activă, din punct de vedere economic, include toate persoanele de 14 ani și peste, apte de muncă, care, într-o perioadă de referință specificată, furnizează forța de muncă disponibilă (utilizată sau neutilizată) pentru producerea de bunuri și servicii în economia națională.

Tabel 1.2. Structura generală a populației active

Sursă: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

În folosirea indicatorului în comparațiile internaționale se impune precauție, din cauza numeroaselor diferențe în definirea populației active de la o țară la alta, precum și între statisticile acestora și statistica organismelor international.

În statistica Organizației Națiunilor Unite se recomandă determinarea populației active prin raportarea la perioada de referință distingându-se două categorii populația obișnuit activă și populația curent activă.

Populația obișnuit activă se determină cu ocazia recensămintelor, perioada de referință fiind de obicei anul caracteristic sau ultimele 12 luni. Dacă numărul săptămânilor în care persoana respectivă a avut statut de “ocupat” și “neocupat” în perioada de referință este preponderent, atunci se include în populația obișnuit activă. În cazul în care numărul săptămânilor în care persoana respectiva a fost inactivă este preponderent, atunci se include în populația obișnuit inactivă.

În cazul populației current activă, aceasta are ca perioadă de referință săptămâna, criteriul fiind ora. Astfel că dacă persoana a lucrat cel puțin o oră în săptămâna luată ca perioadă de referință sau a fost în somaj se include în populația curent activă, dacă persoana respectivă nu a lucrat nici o oră și nici nu era în șomaj se include în populația curent inactivă.

Sursele de date care stau la baza calculului populației active sunt:

-recensământul populației, caz în care se determina populația obișnuit activă, ca o medie anuală a perioadei de referință;

-ancheta asupra forței de muncă;

-sursele administrative permit estimarea populației active prin însumarea populației ocupate civile cu efectivele militare (militari de cariera și militari în termen) și cu numărul șomerilor

Structura pe ramuri a populației active permite stabilirea locului diferitelor ramuri în ansamblul economiei naționale din punct de vedere al ponderii populației active.

În analizele economice, precum și în comparațiile internaționale, populația activă este corelată cu populația totală sau cu anumite segmente ale acesteia, determinându-se ratele de activitate.

Rata generală de activitate este raportul procentual între numărul persoanelor active și numarul total al populației.

Rata de activitate a populației în vârstă de muncă este raportul procentual între numărul persoanelor active și numărul persoanelor în vârstă de muncă și se calculează în funcție de:

– sex – Rata de activitate masculină, respectiv feminina, fiind raportul procentual dintre numărul populației active masculine, respectiv feminine și populația totală masculină, respectiv feminină.

– medii de proveniență – Rata de activitate în mediul urban, respectiv rural constă în raportul procentual dintre numărul persoanelor active din mediul urban, respectiv rural și numărul total al populației din mediul urban/rural.

– grupele de vârstă – Rata de activitate la varsta “i” este raportul procentual între numărul populației active de vârstă “i” și numărul total al populației de vârstă “i”.

Pe baza acestor rate se pot trasa curbele de activitate care sunt reprezentări grafice ale ratelor de activitate specifice pe vârste și pe sexe. Cele mai importante grupe de vârstă sunt cele marginale sub 20 de ani și peste 60 de ani care exprimă efectul școlarizării, intrarea în populația activă, respectiv efectul legislației muncii și a nivelului de trai, a ieșirilor din activitate.

Rata de întreținere reprezintă numărul de persoane inactive ce revin la 1000 persoane active.

În comparație cu populația activă, populația ocupată nu cuprinde șomerii. Populația ocupată cuprinde, atât personalul salariat, cât și personalul nesalariat care îndeplinesc următoarele criterii de bază:

– la recensământ: numărul săptămânilor lucrate în anul de referință să fie preponderent;

– la anchetă: să fi lucrat în saptămâna de referință cel puțin o oră.

Un alt indicator care exprimă volumul forței de muncă este numărul salariaților, cuprinzând numai persoanele care își desfăsoară activitatea pa baza unui contract de muncă. În numărul salariaților se cuprind, atât persoanele prezente la lucru, cât și cele care absentează din diferite motive, dar păstrează relații contractuale cu unitatea economică.

Problema ocupării forței de muncă constituie una din preocupările importante ale analizei mocroeconomice. În cazul analizei macroeconomice prin ocuparea deplină a forței de muncă se întelege o situație când rata șomajului are un anumit nivel, acceptat (circa 4% este considerată rata naturală a șomajului). De aceea se consideră mai indicat termenul de ocupare înalta a forței de muncă în locul celui de ocupare deplină.

Numărul șomerilor în sens BIM – Biroul International la Muncii este alcătuit din toate persoanele de 14 ani și peste, care, în cursul perioadei de referință, îndeplinesc simultan următoarele condiții:

– nu lucrează, neavând un loc de muncă;

– sunt disponibile să înceapă imediat lucrul;

– sunt în căutarea unui loc de muncă.

În consecință, sunt cosiderați șomeri:

– persoanele concediate;

– persoanele în căutarea primului loc de muncă (absolvenți ai învățământului secundar, profesional, universitar);

– persoanele (de regulă femei) care, dupa o întrerupere voluntară a activității, solicită reluarea acesteia;

– persoanele ocupate cu timp parțial, temporar sau sezonier, aflate în căutarea unui loc de muncă cu timp complet;

– persoanele care și-au pierdut sau au renunțat la statutul anterior (lucrător independent, patron, lucrător familial neremunerat) și caută pentru prima dată loc de muncă salariat.

1.3. Analiza statistică a populației active pe teritoriul Rom\niei

Tabel 1.3. Numărul populației active, ocupate și a șomerilor din România în ultimii 15 ani

Sursă: Institutul Național de Statistică

Imaginea 1.1. Diagrama de evoluție a populației active, ocupate și a șomerilor în ultimii 15 ani

Sursă: Grafic realizat de autorul lucrării pe bazele informațiilor furnizate de Institutul Național de Statistică

Diagrama de evoluție a populației active și cea a populației ocupate, ne-au conturat o tendință generală de scădere a numărului de persoane încadrate în aceste două categorii, lucru negativ din punct de vedere economic. Nu putem spune același lucru și despre numărul șomerilor, acesta fiind într-o oscilație permanentă, deși comparativ cu primul an al studiului, și anume 2000, valoarea indicatorului este inferioară. Acest lucru ne arată o evoluție pe plan economic în ultimii 15 ani în țara noastră.

Tabel 1.4. Distribuția populației active,ocupate și a șomerilor BIM în funcție de sex în perioada 2000-2014 pe teritoriul României

Sursă: Institutul Național de Statistică

Imaginea 1.2. Diagrama evoluției populației active, ocupate și a șomerilor BIM – distribuția pe sexe

Sursă: Grafic realizat de autorul lucrării pe bazele informațiilor furnizate de Institutul Național de Statistică

Diagrama ne arată discrepanțele între persoanele de sex masculin și cele de fex feminin, încadrate în mai multe categorii participate în piața muncii din România. Populația activă se imparte conform factorului sex, în două părți inegale, diagrama conturând și diferențe de 1000 de persoane. Superioritatea numărului de bărbați se observă și în cadrul populației active, dar și în rândul șomerilor, arătând o piață influențată evident de acest factor.

Tabel 1.5. Influența factorului sex aspura populației active

Cu ajutorul testului Anova am urmărit identificarea existenței unei influențe din partea factorului sex asupra populației active. Rezultatele testului au evidențiat că populația activă este influențată semnificativ de factorul sex (F= 85,40 > F crit = 4,196)

Tabel 1.6. Influența factorului sex asupra populației ocupate

Pentru a vedea dacă numărul populației ocupate este influențat de factorul sex, am efectuat testul Anova. Valorile rezultate au conturat o influență semnificativă a acestui factor asupra numărului de persoane ocupate de pe teritoriul țării noatre ( F = 71,09 > F critic = 4,196).

Tabel 1.7. Influența factorului sex asupra numărului de șomeri

În urma efectuării testului Anova, am evidențial o influență semnificativa a factorului sex asupra numărului de șomeri în România, între anii 2000 și 2014, lucru conturat de valoarea factorilor (F=108,28 > F crit = 4,196).

Tabel 1.8. Distribuția populației active, ocupate și a șomerilor BIM în funcție de mediul de proveniență în perioada 2000-2014 pe teritoriul României

Sursă: Institutul Național de Statistică

Imaginea 1.3. Diagrama distribuției populației active, ocupate și a șomerilor BIM în funcție de mediul de provenineță

Sursă: Grafic realizat de autorul lucrării pe bazele informațiilor furnizate de Institutul Național de Statistică

Din diagrama de evoluție pe diferite categorii ale populației implicate în piața muncii observăm o pondere superioară în rândul persoanelor care provin din mediul urban. În cazul șomerilor acest lucru are implicații mult mai serioase, persoanele din mediul urban neavând acces la agricultură.

Tabel 1.9. Influența mediului de proveniență asupra populației active

După efectuarea testului Anova, prin intermediul datelor obținute, am observat că influența mediului de proveniență asupra populației active din România este una substanțială.(F = 15,15 > F crit = 4,196).

Tabel 1.10. Influența mediului de proveniență asupra populației ocupate

Pentru a identifica existența unei influențe din partea mediului de proveniență asupra populației ocupate am efectuat testul Anova, ale cărui valori ( F = 4,54 > F crit = 4,196) au arătat că există o influență din partea acestui factor asupra persoanelor care au un loc de muncă în România.

Tabel 1.11. Influența mediului de proveniență asupra numărului de șomeri

În urma efectuării testului Anova, valorile rezultate ( F = 143,99 > F critic = 4,196) au conturat o influență semnificativă a mediului de proveniență asupra numărului de șomeri.

CAPITOLUL II: MODELE ECONOMETRICE – CONCEPT, DEFINIȚII ȘI CLASIFICARE

Modelul econometric, indiferent de forma în care este reprezentat, fie prin scheme vizuale, fie prin ecuații, are rolul de a transpune cauzele în efecte, în mediul economic. Acesta prezintă legătura dintre teoria și realitatea economică.

Modelele econometrice au la bază variabilele statistice. Prin variabilă înțelegem însusire, element caracteristic care poate înregistra diverse niveluri exprimate, de regulă, numeric. De regulă în cadrul unui model, variabilele se află în relații de interdependență.

Tabel 2.1. Tipologia variabilelor statistice

Sursă: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

Modelul econometric mai are în componența sa și anumiți parametrii și estimatori. Aceștia pot fi parametrii de regresie și estimatori ai parametrilor. Prin parametru sau coeficient de regresie înțelegem mărimi reale și necunoscute care apar în model în diferite expresii alături de variabile. Parametrii fac obiectul procesului de estimare și testare statistică. Acesta este o mărime considerată constantă, rezultată în urma unui calcul bazat pe datele presupuse de variabilele ecuației /ecuațiilor modelului. De regulă, se au în vedere estimații ale parametrilor, motiv pentru care se atasează literei un accent circumflex.

Locul parametrului în model este alături de variabila factorială la care se referă (excepție făcând parametrul liber). Se notează cu a, b, , , α,β. Este denumit și coeficient sau estimație.

Estimatorii sunt variabile aleatoare, convenabil construite în procesul de estimare, cu distribuții de probabilitate cunoscute și cu proprietăți specifice în baza cărora se realizează procesul de estimare a parametrilor modelului econometric.

În procesul de estimare, cele mai importante proprietăți ale estimatorilor sunt:

-nedeplasarea – un estimator este nedeplasat dacă media sau speranța matematică a acestuia este egală cu parametrul. Un estimator nedeplasat verifică relația: M(ˆ ) = θ . Dacă relația nu este respectată, atunci estimatorul este deplasat.

– convergența – un estimator este convergent dacă pentru un ețantion cu volum suficient de mare, șirul estimatorilor converge către parametru. Pentru un estimator convergent are loc relația:

=0;

– eficiența – estimatorul ˆeste eficient dacă are dispersia sau varianța cea mai mică dintre toți estimatorii posibili pentru parametrul θ.

Relațiile modelului econometric pot fi:

-relații funcționale sau de regresie – se referă la restricțiile impuse producției în raport cu intrările de factori (bunuri de capital disponibil și forța de muncă);

-relații de identitate – au rolul economic de balanță și contribuie la determinarea formei reduse a modelului econometric.

Imaginea 2.1. Schema de construire a unui model econometric

Sursă: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

Tabel 2.2. Clasificarea modelelor econometrice precum și principalele caracteristici ale acestora

Sursă: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

Etapele modelării econometrice sunt urmărite în două ascepțiuni și anume, una clasică și una modernă. În ascepțiunea clasică întâlnim 3 etape și anume stabilirea seriilor de date statistice urmate de construirea modelului econometric la nivel teoretic și parcurgerea unor pași subînțeleși precum identificarea, specificarea, estimarea și verificarea modelului. Ultima etapă în viziunea clasică o constituie operaționalizarea modelului econometric, cu pașii specifici: analiza, utilizarea în prognoze și în simulări a modelului.

Pe de altă parte, modelarea econometrică modernă este mult mai complexă, fiind alcătuită din șapte etape și debutează cunoscând în detaliu realitatea sistemului ce urmează a fi modelat. Etapa este precedată de asigurarea seriilor de date statistice și de estimarea modelului econometric. A patra etapă modernă, constă în stabilirea rezultatelor empirice urmată de testarea ipotezelor statistice. Ultimele două etape au rolul de a testa modelul econometric în ansamblul său și de a valida sau invalida modelul.

2.2. Modelul econometric de regresie unifactorială-identificare, specificare și testare

Specificarea unui model econometric se face pe baza teoriei economice a fenomenului observat și constă în precizarea variabilei endogene și a variabilei exogene.

În cazul unui model econometric unifactorial acesta îmbracă următoarea formă:

y = f(x) + u sau y = f(x) +ε unde x este varibila exogena sau cauza, y este varibila endogea sau efect, iar u sau ε este veriabila reziduală.

Identificarea modelului de regresie unifactorială constă în alegerea unei funcții matematice. Cu ajutorul acestor funcții matematice, se descriu valorile varibilei endogene y, în funcție de variabila exogene x.

Literatura de specialitate distige doua tipuri de funcții derivate din relațiile dntre cele doua variante și anume funcții liniare și neliniare.

Literatura de specialitate identifică următoarele tipuri de funcții ca fiind cele mai utilizate:

– Funcția liniară y=a+b*x+ε

– Funcția neliniară semilogaritmica y=a+b*log x+ε

– Funcția putere y = a * * ε

– Funcția exponențială y = a * * ε

– Funcția inversă y = a + * b + ε

– Funcția loginversă log y = a + * b + ε

– Funcția de tip parabolă y = a + b * x + c * + ε

Toate aceste funcții au în componeța lor parametrii sau coeficienții modelurilor a și b, care reprezintă valori necunoscute care urmează a fi exprimate. Coeficientul a reprezintă valoarea pe care o ia variabila dependentă y, când variabila independentă are valoarea, iar parametrul b este coeficientul de regresie și reprezintă panta dreptei de regresie, adică valoarea cu care se modifică variabila dependentă y atunci când variabila independentă x se modifică cu o unitate. Valoarea celui din urmă precum și semnul, sunt folosite penrtu descrierea interdependenței dintre varibila dependentă și cea independentă.

Tabel 2.3. Relația dintre variabila dependentă și cea independentă în funcție de mărimea parametrului b față de 0

Sursa: Sinteza autorului pe baza literaturii de specialitate

În cazul modelului unifactorial, analiza de regresie constă în estimarea celor doi parametri, a și b prin determinarea estimatorilor . Acesti estimatori trebuiesc calculați astfel încât, diferența dintre valorile reale ale variabilelei să fie cât mai mică.

2.3. Modelul econometric e regresie multifactorială – identificare, specificare și testare

În ceea ce privește modelul de regresie multifactorial, acesta se determină cu ajutorul relației:

y = f(x1; x2;…xn) + ε

Prin utilizarea mai multor tipuri de funcții de regresie se alege funcția de regresie multifactorială și se decide modelul cel mai performant.

Cele mai importante funcții multifactoriale sunt de forma:

Funcția finiară: = + + +…+

Funcția pătratică: = * x * * … *

Funcția exponențială: = * b * b * … * b

Estimarea parametrilor modelului econometric prin determinarea estimatorilor fac obiectul analizei de regresie. Acești estimatori trebuiesc calculați astfel încât diferența dintre valorile reale ale variabilelei dependente și valorile calculate să fie cât mai mică.

CAPITOLUL III:

3.1. Analiza legăturii dintre indicatorii macroeconomici și populația activă

3.1.1. Analiza corelației dintre indicatorii macroeconomici și populația activă

3.1.1.1. Corelație între rata de inflație și populația activă

Imaginea 3.1. Graficul de corelație dintre populația activă și rata inflației.

Funcția de regresie dintre variabila independentă ( Rata inflației) și variabila dependentă ( populația activă) este descrisă de funcția matematică y=a+b*x;

Valorile celor doi estimatori sunt determinate cu ajutorul metodei celor mai mici pătrate.

Pentru a vedea corectitudinea modelului vom formula ipoteza conform căreia estimatorii nu diferă semnificativ de 0. Rezultatele obținute în urma regresiei arată că estimatorul a diferă semnificativ de 0 ( = 6,88 > = 2,145),iar estimatorul b nu difera semnificativ de 0 ( = 7,50 > = 2,145). Pentru a verifica capacitatea modelului de a reconstitui valorile empirice ale variabilei endogene yt prin intermediul valorilor estimate t vom folosi testul Fisher. Rezultatele adunate în urma aplicării lui au arătat ca variabila exogenă rata inflației are o influență semnificativă asupra variabilei endogene populația activă ( Fc = 56,31> = 4,67).

3.1.1.2. Corelație între nivelul sarariului și populația activă

Imaginea 3.2. Graficul de corelație dintre populația activă și nivelul salariului.

Funcția de regresie dintre variabila independentă (Nivelul salariului) și variabila dependentă ( populația activă) este descrisă de funcția matematică y=a+b*x;

Valorile celor doi estimatori sunt determinate cu ajutorul metodei celor mai mici pătrate.

Pentru a vedea corectitudinea modelului vom formula ipoteza conform căreia estimatorii nu diferă semnificativ de 0. Rezultatele obținute în urma regresiei arată că estimatorul a diferă semnificativ de 0 ( = 7,89 > = 2,145),iar estimatorul b nu difera semnificativ de 0 ( = 6,89 > = 2,145). Pentru a verifica capacitatea modelului de a reconstitui valorile empirice ale variabilei endogene yt prin intermediul valorilor estimate t vom folosi testul Fisher. Rezultatele adunate în urma aplicării lui au arătat ca variabila exogenă nivelul salariului are o influență semnificativă asupra variabilei endogene populația activă ( Fc = 47,56> = 4,67).

3.1.1.3. Corelație între productivitatea medie și populația activă

Imaginea 3.2. Graficul de corelație dintre populația activă și productivitatea medie anuală

Funcția de regresie dintre variabila independentă (Nivelul salariului) și variabila dependentă ( populația activă) este descrisă de funcția matematică y=a+b*x;

Valorile celor doi estimatori sunt determinate cu ajutorul metodei celor mai mici pătrate.

3.1.2. Analiza corelației dintre indicatorii macroeconomici și populația ocupată

3.1.2.1. Corelație între rata de inflație și populația ocupată

3.1.2.2. Corelație între nivelul sarariului și populația ocupată

3.1.2.3. Corelație între productivitatea medie și populația ocupată

3.1.3. Analiza corelației dintre indicatorii macroeconomici și numărul șomerilor

3.1.3.1. Corelație între rata de inflație și numărul șomerilor

3.1.3.2. Corelație între nivelul sarariului și numărul șomerilor

3.1.3.3. Corelație între productivitatea medie și numărul șomerilor

3.2. Analiza trendului populației active folosind modele econ

ometrice de dinamică

3.2.1. Populația activă

3.2.2. Populația ocupată

3.2.3. Șomerii BIM

CONCLUZII

Cercetarea efectuată și-a atins scopul, reușind o analiză viabilă a populației active din România între anii 2000 și 2014.

După înțelegerea conceptelor de piață a muncii și înțelegerea indicatoriklor specifici acestui mediu am analizat cu precădere populația activă și factorii de influență ai acesteia.

Pentru a observa distribuția persoanelor active în funcție de sex, precu, și gradul de influență al acestuia asupra populației active totale, am realizat o analiză bazată pe testarea ipotezelor statistice. Testul „t” ne-a arătat că ponderea persoanlelor de sex masculin esre semnificativ mai mare decât cea a persoanelor de sex feminin, iar cu ajutorul testului „F” am dovedit existența unei influențe notabile exercitate de factorul „sex” asupra populației active totale.

Tot cu ajutorul testării ipotezelor statistice am studiat și importanța generată de mediul de provenieță și structura populației active totale în funcție de acest criteriu. În cazul acestui factor testul „F” calculat a avut o valoare net superioară valorii tabelare, lucru care evidențiază gradul mare de influență exercitat de mediul de proveniență. Tot prin intermediul acestei analize am observat li superioritatea populației active care provinde din mediul urban.

În continuarea lucrării am compus un model de regresie unifactorială pentru a putea studia legătura dintre populația activă și numărul șomerilor BIM. Deși modelul s-a dovedit a fi unul relevant, doar 27% din variația populației active este generată de variația șomerilor BIM. Legătura dintre acești doi indicatori, deși este directă are o intensitate relativ scăzută, însă nu de neglijat.

Lucrarea se încheie cu o abordare complexă, prin intermediul unui model de regresie multifactorial, care va arăta legătura dintre variabila endogenă populația activă și varibilele exogene precum populația ocupată și șomerii BIM.

În urma rezultatelor obținute cu ajutorul Microsoft Excel am evidențiat o legătura directă între variabile, 63,4% din variația populației active fiind cauzate de către populația ocupată și somerii BIM. Funcția care dovedește legătura dintre variabile are forma y = 6133,012 + 3.55 * + 0,1324 * , formă a căriei relevanță a fost dovedită prin intermediul testului Fisher.

Deși efectuată în scop didactic, lucrarea a fost efectuată într-un mod științific, analiza obținând rezultate reale ce pot fi baza unor strategii de dezvoltare viitoare.

BIBLIOGRAFIE

Necșulescu Consuela, Econometrie, Editura Universității din Pitești, 2012;

Andronache C., Săvoiu Gheorghe, Exploratory Domains of Econophysics, News EDEN I & II, Editura Universitaria, București, 2009;

Săvoiu Gheorghe, Necșulescu Consuela, Econometrie, Editura Universitară, București, 2009;

Tomescu C., Econometrie, Editura Academică Brâncuși, 2007;

Gh. Luțac, piața Europeană a muncii: Teorie și politică în contextul noii economii, Suport de curs;

Ion Ignat, Ion Pohoață, Gh. Luțac, Gabriela Pascariu, Economie Politică , ediția a II-a, Editura Economică, București, 2002;

Steliana Pert, piața muncii în perioada de tranzitie. în Economica, nr. 2, 1991, Editura IRLI;

Secară C., Managementul resurselor umane, Editura Sitech, Craiova, 2013, pag.140;

Arădăvoaicei, Gh., Niță,L., Motivația și motivarea, Editura AISM, București, 1996;

Crețu Alina, Fundamentele teoretice ale econometriei, Suport de curs;

Tănăsoiu O., Iacob A.I., Modele econometrice, Vol I, Ediția a 2-a, Biblioteca digitală ASE;

Meșter I., Econometrie, Editura Universității din Oradea, 2007;

George Elton Mayo, Critical Evaluations in Business and Management, Volumul 1, Taylor & Francis, 2004;

Emilian R.,Tigu G.,State O, Tuclea C., Managementul resurselor umane, Editura ASE, București, 2004;