Analiza factorilor de influenta asupra somajului din Romania in perioada 1999-2008

1. Introducere

a) Obiectivul proiectului

Acest proiect are ca obiectiv principal analizarea influenţei şomerilor, a populaţiei active,

a populaţiei migratoare din mediul rural în mediul urban, a populaţiei ocupate si a numărului de

decese asupra şomajului din România, în perioada 1999-2008.

b) Fundamentarea modelului

Pentru analiza economică, o mare importanţă o prezintă structurarea pieţei muncii, ea

permiţând cunoaşterea proporţiilor în care se folosesc resursele de muncă, ca urmare a

repartizării lor, în funcţie de cerere şi ofertă, pe diferite ramuri şi subansambluri ale activităţii

economice: agricultură, industrie, servicii etc. (ceea ce indică nivelul tehnologic din economia

ţării şi în general, gradul ei de dezvoltare economică).

Principalul scop urmărit pe piaţa muncii este ajungerea la o stare de echilibru între

principalele componente. În momentul în care nu se atinge starea de echilibru apare fenomenul

de somaj.

“Şomajul este ca şi cancerul: pernicios, tenace şi mortal” afirmă Michel Didier în lucrarea

sa “Economie.Regulile jocului”.

Prin amploarea îngrijorătoare, prin structurile complexe, dar mai ales prin dinamicile ce

îşi schimbă ritmurile şi sensurile, şomajul a devenit o problemă macrosocială ce face obiectul

unei aprige dispute teoretice, metodologice şi politico-ideologige.

Rata şomajului, ca mărime relativă a fenomenului, se calculează ca raport procentual între

masa şomajului şi unul din parametrii de referinţă ai acestuia. Astfel de parametrii sunt: populaţia

activă, populaţia activă disponibilă, forţa de muncă (populaţia ocupată+şomeri), populaţia

ocupată, populaţia ocupată ca salariaţi.

Şomerul, conform legii nr.76/2002 din 16/01/2002,  este acea persoană care îndeplineşte,

cumulativ, următoarele condiţii:

a) este în căutarea unui loc de muncă de la vârsta de minimum 16 ani şi

până la îndeplinirea condiţiilor de pensionare;

b) starea de sănătate şi capacităţile fizice şi psihice o fac aptă pentru prestarea unei

munci;

c) nu are loc de muncă, nu realizează venituri sau realizează din activităţi autorizate

potrivit legii venituri mai mici decât indemnizaţia de şomaj ce i s-ar cuveni potrivit prezentei

legi;

d) este disponibilă să înceapă lucrul în perioada imediat următoare dacă s-ar găsi un

loc de muncă;

e) este înregistrată la Agenţia Naţională pentru Ocuparea Forţei de Muncă sau la alt

furnizor de servicii de ocupare, care funcţionează în condiţiile prevăzute de lege;

Potrivit datelor furnizate de Agenţia Naţională pentru Ocuparea Forţei de Muncă,

numărul şomerilor înregistraţi la sfârşitul lunii octombrei 2002 era de 767,7 mii persoane în

scădere cu 18.5 mii faţă de luna precedentă, iar comparativ cu luna octombrie 2001, numărul

şomerilor înregistraţi la agenţiile pentru ocuparea forţei de muncă a fost mai mare cu 25,3 mii.

Populaţia ocupată, conform metodologiei “Anchetei trimestriale asupra forţei de muncă în

gospodării”, cuprinde toate persoanele de 15 ani şi peste, care au desfăşurat o activitate

economică sau socială producătoare de bunuri sau servicii de cel puţin o oră în perioada de

referinţă (care este de o săptămână), în scopul obţinerii unor venituri sub formă de salarii, plată în

natură sau alte beneficii.

Populaţia activă, din punct de vedere economic, cuprinde toate persoanele care

furnizează forţa de muncă disponibilă pentru producţia de bunuri şi servicii în timpul perioadei

de referinţă, incluzând populaţia ocupată şi şomerii.

Persoanele care au decedat, conform Institului Naţional de Statistică, sunt acele persoane

cărora li s-au încetat definitiv funcţiile vitale după trecerea unui timp oarecare de la naştere.

2. Specificarea modelului

Pentru a studia modul în care rata şomajului poate fi influenţată de numărul şomerilor, de

populaţia activă, de cea migratoare din mediul rural în mediul urban, de populaţia ocupată si de

numărul de decese, modelul poate fi construit astfel:

RSt = a0 + a1NSt + a2PAt + a3PMt + a4POt + a5NDt +

, t=1,2,...,10

unde:

RS = rata şomajului (variabila de explicat);NS = numărul şomerilor;

PA = populaţia activă;

PM = populaţia migratoare din mediul rural în mediul urban;

PO = populaţia ocupată;

ND = numărul de decese;

a₀, a₁, a₂, a₃, a₄, a₅, a₆ = parametrii modelului;

= eroarea de specificare.

3. Culegerea datelor

Analiza acestui model a fost efectuată pe o perioadă de 9 ani (1999-2008), având la bază

date culese din Anuarul Statistic al României 2011 (capitolul 3- Piaţa Forţei de Muncă,

capitolul 2- Populaţia).

4. Estimarea parametrilor

Identificând coeficienţii din tabela de regresie modelul econometric devine:

RSt = 17.1 + 9.98NSt - 9.15PAt - 1.06PMt - 3.46POt + 1.63NDt + et

(13.67) (-4.95) (-1.71) (-1.77) (0.29)

n=10;

R2=0.99;

(*)= t Student.

Valoarea teoretică a raţiei Student, corespunzătoare la 4 grade de libertate şi un prag de

semnificaţie de 95% este de 2.77. Aplicând testul Student pentru aceste valori ale variabilelor

economice utilizate în modelul econometric se pot constata următoarele: numărul şomerilor şi

populaţia activă influenţează în mod semnificativ rata şomajului, iar celelalte variabile (populaţia

migratoare din mediul rural în mediul urban, populaţia ocupată şi numărul de decese) nu

influenţează în mod semnificativ rata şomajului. Prin urmare, variabilele economice care nu

influenţează în mod semnificativ rata şomajului vor fi scoase din modelul econometric creat.

Eliminând variabilele economice care nu influenţează, în mod semnificativ, rata

şomajului modelul poate fi scris sub forma:

RSt = a0 + a1NSt + a2PAt +

Modelul estimat în funcţie de aceste 2 variabile are forma:

RSt = 6.62 + 1.01NSt - 6.64PAt + et

(19.51) (-3.55)

n=10;

R2=0.98;

(*)= t Student.

Valoarea teoretică cuprinsă în tabela de distribuţie Fisher, corespunzătoare pentru 2 şi 7

grade de libertate şi un prag de semnificaţie de 5%, este de 4.73. Aplicând testul Fisher, s-a

obţinut o valoare de 223.73 şi se poate afirma faptul că variabilele explicative numărul şomerilor

şi populaţia activă influenţează şomajul în proporţie de 98.45%, restul până la 100% reprezintă

influenţa altori factori care nu au fost luaţi in considerare.

Putem garanta cu o probabilitate de 95% că modelul este bine construit.

Testul de stabilitate ( Testul CHOW)

În continuare se va face o analiză asupra stabilităţii coeficienţilor în timp, cu ajutorul

testului de stabilitate Chow. Acest test verifică dacă modelul econometric este stabil pe întreaga

perioadă observată sau dacă se procedează la o împărţire pe 2 subperioade egale.

Impărţind perioada 1999-2008 în 2 subperioade (2001-2005 şi 2006-2010) şi aplicând

testul Chow, s-a obţinut o valoare calculată (F*=0.85) mai mică decât valoarea corespunzătoare

la 3 şi 4 grade de libertate şi un prag de semnificaţie de 5% (de 6.59).

Se poate afirma faptul că modelul este stabil pe întreaga perioadă şi că nu au intervenit

schimbări semnificative în relaţiile dintre mărimile economice introduse în model.

Variabile auxiliare (Dummy)

Variabilele Dummy se utilizează atunci când se doreşte introducerea în model a unor

factori calitativi sau a unor factori binari.

Pentru construirea unui model adecvat voi mai introduce o variabilă auxiliară D1.

Modelul econometric va arăta astfel:

RSt = a0 + a1NSt + a2PAt + a3D1 +

După identificarea coeficienţilor din tabelul de regresie modelul econometric devine:

RSt = 6.71 + 1.03NSt - 6.84PAt - 0.06D1 + et

(10.57) (-2.99) (-0.18)

n=10;

R2=0.98;

(*)= t Student.

Valoarea teoretică a raţiei Student, corespunzătoare la 6 grade de libertate şi un prag de

semnificaţie de 95% este 2.44. Aplicând testul Student pentru aceste valori ale variabilelor

economice utilizate în modelul econometric, cu o probabilitate de 95% se poate constata faptul

că numărul şomerilor si populaţia activă influenţează în mod semnificativ şomajul, în timp ce

variabila auxiliară Dummy nu influenţeză în mod semnificativ şomajul. Prin urmare se renunţă la

variabila Dummy şi se va continua fără aceasta.

Autocorelaţia erorilor (Testul Durbin Watson)

Determinarea existenţei autocorelaţiei erorilor se poate face printr-un examen vizual al

rezidurilor sau cu ajutorul testului Dubin-Watson.

Pentru a putea fi realizat un examen vizual al rezidurilor este nevoie de realizarea unui

grafic în care să fie evidenţiate rezidurile modelului.

După observarea acestui grafic nu se poate trage o concluzie asupra autocorelaţiei

erorilor, astfel că se impune efectuarea testului Durbin-Watson. Valoarea DW (2.029) este

cuprinsă în intervalul [d2 ; 4-d2], unde d2 este o valoare extrasă din tabela Durbin-Watson

corespunzătoare unui număr de 10 observări şi 2 variabile explicative. Astfel, se poate trage

concluzia că nu există o autocorelaţie a erorilor, iar modelul este bine estimat.

5. Concluzii

Acest proiect a avut ca obiectiv analizarea unui model econometric pentru a vedea în ce

măsură şi în ce condiţii variabila de explicat aleasă, şomajul, este influenţată de numărul

şomerilor, de populaţia activă, de cea migratoare din mediul rural în mediul urban, de populaţia

ocupată şi de numărul de decese din România, în perioada 1995-2004. Pentru aceasta am aplicat

modelului mai multe teste statistice si analize.

Aplicând toate aceste teste statistice, se poate trage concluzia că modelul ce s-a obţinut

este bun: RSt = a0 + a1NSt + a2PAt + , ceea ce înseamnă că evoluţia şomajului depinde într-o

anumită măsură, mai mică sau mai mare, de numărul şomerilor şi de populaţia activă, celelalte

variabile (populaţia migratoare din mediul rural în mediul urban, populaţia ocupată si numărul de

decese) nu au nici o influenţă asupra şomajului.

Eliminarea acestor variabilelor, care nu au nici o influenţă asupra şomajului, s-a realizat

cu ajutorul testului Student. Apoi am recurs la reconstruirea modelului fără aceste variabile şi cu

ajutorul testului Fisher am putut să constat faptul că modelul ce a rămas este bine construit şi că

variabilele rămase în model (populaţia activă şi numărul şomerilor) au o influenţă asupra

şomajului în proporţie de 98.45%. Modelul astfel rezultat s-a dovedit a fi stabil pe întreaga

perioadă de timp (1999-2008), acest lucru l-am putut observa cu ajutorul testului de stabilitate

Chow, iar adăugarea unei variabile auxiliare Dummy nu a avut nici o influenţă asupra şomajului,

astfel că testarea modelului s-a continuat numai cu populaţia activă şi numărul de şomeri. Pentru

modelul rămas am demonstrat faptul că nu există autocorelaţie a erorilor cu ajutorul testului

Durbin-Watson şi ca rezultat modelul ales a fost bun.

În concluzie variabilele care au o influenţă asupra şomajului sunt numărul şomerilor şi

populaţia activă, iar celelalte variabile pe care le-am ales pentru acest model econometric nu au

nici o influenţă asupra şomajului din România.

Bibliografie

1. www.insse.ro

2. Michel Didier, Economie:Regulile jocului, Editura Humanitas, Bucureşti,

1999

3. Burda Michael, Wyplosz Charles, Macroeconomie – perspectiva europeanã,

Editura All Beck, Bucureşti, 2002.