Analiza factorilor care influenţează rata şomajuluiîn perioada 1995-2009 în România

1

Acest proiect are ca obiectiv principal analizarea influenţei pe care numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile, investiţiile, numărul pensionarilor de invaliditate, numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban şi importurile o exercită asupra ratei şomajului în România în perioada 1995-2009.

Analiza are la bază noţiuni teoretice cu privire la rata şomajului ca raport între numărul şomerilor (înregistraţi la agenţiile pentru ocuparea forţei de muncă) şi populaţia activă civilă (şomeri + populaţie ocupată civilă, definită conform metodologiei balanţei forţei de muncă), exprimat procentual.

Şomerii înregistraţi reprezintă persoanele apte de muncă, ce nu pot fi încadrate din lipsă de locuri de muncă disponibile (Legea nr. 1/1991 republicată în anul 1994 şi completată prin ordonanţa Guvernului nr. 47/1997) şi care s-au înscris la agenţiile teritoriale pentru ocuparea forţei de muncă. Pe de altă parte populaţia activă din punct de vedere economic cuprinde toate persoanele de 15 ani şi peste, care furnizează forţa de muncă disponibilă pentru producţia de bunuri şi servicii.

Populaţia ocupată cuprinde, conform metodologiei “Anchetei trimestriale asupra forţei de muncă în gospodării”, toate persoanele de 15 ani şi peste, care au desfăşurat o activitate economică producătoare de bunuri sau servicii de cel puţin o oră în perioada de referinţă (săptămâna înaintea înregistrării), în scopul obţinerii unor venituri sub formă de salarii, plată în natură sau alte beneficii

Pentru realizarea analizei sunt utilizate următoarele teste: Testul Durbin-Watson, Testul Student, Testul Fisher si Testul Chow.

Pentru a studia modul în care rata şomajului este influenţată de numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile, investiţii, numărul pensionarilor de invaliditate, numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban şi importuri, modelul este construit astfel:

+unde:

= rata şomajului;= numărul şomerilor;

numărul populaţiei active disponibile; investiţiile;= numărul pensionarilor de invaliditate; numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban; importurile;

, , , , , = parametrii modelului; eroarea de specificare;

Pentru a efectua analiza autocorelaţiei erorilor pentru modelul obţinut, se aplică testul Durbin-Watson. Se calculează DW, pentru care rezultă o valoare de 2.16, în condiţiile în care d1=0.447 şi d2=2.472 (d1 şi d2 sunt valori extrase din tabel). Întrucât această valoare aparţine intervalului [d2, 4-d2] rezultă faptul că nu există o autocorelaţie a erorilor.

Identificând coeficienţii din tabela de regresie modelul econometric devine:

2

(6.13) (50.8) (6.91) (-2.28) (1.02) (2.79) (0.19)

În urma aplicării testului Student se deduce o valoare teoretică a raţiei Student egala cu 2.306, corespunzătoare la 8 grade de libertate şi un prag de semnificaţie de 95%.

În concluzie se poate afirma că în urma comparării valorii teoretice a raţiei Student cu valoarea lui tStat (din tabelul de regresie), se acceptă ipoteza H1, şi anume că se poate afirma cu o probabilitate de 95%, că valorile parametrilor diferă semnificativ de 0, şi variabilele explicative ataşate acestora (numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile şi numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban ) au o influenţă semnificativă asupra ratei şomajului.

Pentru celelalte variabile explicative (investiţiile, numărul pensionarilor de invaliditate şi importurile), se poate afirma cu o probabilitate de 95% că se accepta ipoteza H0, şi anume nu au o influenţă semnificativă asupra ratei şomajului.

In consecinta se recurge la reconstruirea modelului, numai cu ajutorul variabilelor : numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile şi numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban.

În paralel cu analiza tStat se studiază şi coloanele P-Value, Lower 95% şi Upper 95%. P-Value trebuie să fie mai mic sau egal cu α (5%). Valoarea P-Value indică pragul de semnificaţie α, de la care începând estimatorii se pot considera semnificativ diferiţi de zero, iar, în consecinţă, din analiza P-Value, Lower/Upper 95% se intăreşte afirmaţia că estimatorii , a4 şi a6 trebuiesc eliminaţi din analiză.

După eliminarea coeficienţilor modelul se poate scrie astfel:

În funcţie de aceste variabile modelul se poate scrie sub forma:

(15,78) (2,25) (5,65) (5,01)

În urma aplicării din nou a testului Student se deduce o valoare teoretică a raţiei Student egala cu 2.201, corespunzătoare la 11 grade de libertate şi un prag de semnificaţie de 95%. Se poate deduce faptul în urma comparării valorii teoretice a raţiei Student cu valoarea lui tStat, se acceptă ipoteza H1, şi anume că se poate afirma cu o probabilitate de 95%, că valorile parametrilor diferă semnificativ de 0.

În urma efectuării testului Fisher, rezultă o valoare egală cu 1199.84, care se analizează cu o valoare teoretică, cuprinsă în tabela de distribuţie Fisher, concordantă pentru pragul de semnificaţie egal cu 5% ( 5 ), şi 3,11 grade de libertate, egală cu 3.5874. Ca rezultat al acestei comparaţii se evidenţiază faptul că F*> F5% 3,11 (1199.84>3,5874), rezultând că se acceptă ipoteza alternativă, prin care coeficienţii sunt diferiţi de 0, afirmându-se acest lucru cu o probabilitate de 95%, altfel spus modelul este bine construit.

În urma realizării testului Fisher, rezultă că modelul este global semnificativ.Coeficientul de determinaţie, R2 = 0.998, iar coeficientul de corelaţie multiplă,

3

r =0.996 de unde rezultă că modelul liniar este bine ales, iar rata şomajului este puternic influenţată de numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile şi numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban.

Stabilitatea coeficienţilor în timp se face cu ajutorul testului de stabilitate Chow. Pentru a efectua acest test se imparte perioada în două subperioade, după cum urmează: prima subperioadă între anii 1995-2001, iar cea de-a doua subperioadă între anii 2002-2009. Valoarea rezultată în urma aplicării testului Chow în ambele subperioade s-a obţinut pentru F* valoarea 3.8922, iar valoarea corespunzătoare pentru 4 şi 7 grade de libertate, şi un prag de semnificaţie de 5% egală cu 4.1203. Prin compararea acestor două valori rezultă că > F*, de unde reiese, cu probabilitatea de 95% că modelul este stabil pe întreaga perioadă.

Concluzii:

Obiectivul acestui proiect a fost analizarea unui model economic pentru a vedea în ce măsură şi în ce condiţii variabila de explicat, rata şomajului, este influenţată de variabile explicative, în cazul analizat numărul şomerilor, numărul populaţiei active disponibile, investiţii, numărul pensionarilor de invaliditate, numărul persoanelor sosite din mediul rural în mediul urban si importuri. În urma efectuării testelor s-au obtinut urmatoarele rezultate

Cu ajutorul testului Durbin-Watson a reieşit faptul ca nu există o autocorelaţie a erorilor, şi am concluzionat că semnificativ au influenţat individual numai 3 variabile explicative şi anume: numărul şomerilor, numărul populaţiei activ disponibile, şi migraţiile din mediul rural în mediul urban. Acest lucru a fost posibil cu ajutorul testului Student. Ulterior, cu ajutorul testului Fisher am putut concluziona că modelul este global semnificativ, iar în final, prin aplicarea testului de stabilitate Chow s-a dovedit, cu probabilitatea de 95%, că modelul astfel rezultat este stabil pe întreaga perioadă de timp.

Bibliografie:

4

-Anuarul Statistic al României 2009, capitolul 3. Forţa de Muncă-Balanţa forţei de Muncă pentru datele privind populaţia ocupată civilă pe activităţi ale economiei naţionale, pe forme de proprietate şi pe judeţe-Agenţia Naţională pentru Ocuparea Forţei de Muncă

Anexă:

Anii

RataNr.

somerilor

Nr. pop. active disp.

InvestitiileNr.

pensionarilor de invaliditate

(mii pers.)

Migratiile din mediul rural

in urban (pers.)

Importuri (mil $)

somajului

(%) (mil. $)  Y X1 X2 X3 X4 X5 X61995 1.8 204210 11345000 5894.2 208 691803 2630.21996 3 337440 11248000 2366.4 222 185459 3496.31997 8.2 929019 11329500 2314.2 263 186172 322.71998 10.4 1164705 11199086 2771.9 307 144994 4997.41999 10.9 1223925 11228669 4678.3 374 149712 6966.12000 9.5 998432 10509810 5636.4 433 148333 9183.42001 6.6 657564 9963090 5885.4 469 152585 10025.82002 8.9 881435 9903764 5810.6 493 144034 10761.42003 10.4 1025056 9856307 6104.6 527 132472 10660.12004 11.8 1130296 9578779 4998.7 567 131138 9765.82005 10.5 1007131 9591723 5686.8 609 105614 13070.62006 8.8 826932 9396954 8167.8 660 148066 180712007 8.4 760623 9055940 9704.8 706 154801 21112.12008 8.1 710800 8775308 11803.2 810 162362 22307.32009 7.6 680923 8959513 12450.9 903 165450 24180.4

5