PERSPECTIVA EVOLUȚIEI TURISMULUI ÎN ANUL 2018 179 THE ... · din practica / experiența...

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 5 / 2018

SUMAR / CONTENTS 5/2018REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT

CONSIDERAȚII TEORETICE PRIVIND GENEZA ȘI EVOLUȚIA RISCURILOR FINANCIAR-BANCARE 3THEORETICAL CONSIDERATIONS REGARDING THE GENESIS AND EVOLUTION OF FINANCIAL-BANKING RISKS 17Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEDrd. Gyorgy BODO

MACROECONOMETRIC PANEL DATA ANALYSIS OF THE PUSH- AND PULL-FACTORS OF MIGRATION FLOWS IN MOLDOVA 31Ion PÂRȚACHI Natalia ȘIȘCAN

MODELE ECONOMETRICE ALE CRITERIILOR CHEIE ÎN RAPORT CU FACTORII CRITICI ÎN PROIECTELE DE SUCCES FINANAȚATE DE UNIUNEA EUROPEANĂ, CONFORM OPINIILOR UNOR EXPERȚI STRĂINI 47ECONOMETRIC MODELS OF THE KEY CRITERIA, RELATED TO, AND COMPARED WITH CRITICAL FACTORS IN SUCCESS EU-FUNDED PROJECTS, ACCORDING TO FOREIGN EXPERTS’ OPINIONS 60Autor: ec. drd. Ligian TUDOROIU

SITUAȚIA SUBGRUPURILOR DE ÎNTREPRINDERI DIN ROMÂNIA –CONCENTRARE ȘI CONTROL 73THE SITUATION OF ROMANIAN SUBSIDIARIES OF ENTERPRISES - CONCENTRATION AND CONTROL 82Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Drd. Tudor SAMSON Ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ

CORELAȚIA DINTRE SUBCOMPONENTELE PIEȚEI DE CAPITAL ȘI CREȘTEREA ECONOMICĂ ÎN ROMÂNIA 91THE CORRELATION BETWEEN THE SUB-COMPONENTS OF THE CAPITAL MARKET AND THE ECONOMIC GROWTH IN ROMANIA 99Drd. Ana-Maria TEPUS

INERȚIA. MODELE ȘI APLICAȚII IN ECONOMIE 106INERTIA. MODELS AND APPLICATIONS TO ECONOMY 116drd. Ștefan Virgil Iacob

O METODĂ STATISTICĂ ORIGINALĂ DE MODELARE STRATIFICATĂ, GENERICĂ ȘI INDIVIDUALIZATĂ FACTORIAL 125AN ORIGINAL STATISTICAL METHOD OF STRATIFICATED, GENERIC AND FACTORIALLY INDIVIDUALIZED MODELLING 134Autori: Ec. Drd. Ligian TUDOROIUProf. Univ. Dr. habil. Gheorghe SĂVOIU

MIGRAȚIA – FACTORI DETERMINANȚI ȘI MODELE ECONOMICE 144MIGRATION – DETERMINANTS AND ECONOMIC MODELS 153Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Drd. Georgiana NIȚĂ

www.revistadestatistica.ro/supliment

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 5 / 20182

SURSELE DE DATE STATISTICE – PUNCT DE PORNIRE ÎN ANALIZELE STATISTICE. PARTICULARITĂȚI ALE PRINCIPALELOR SURSE DE DATE STATISTICE OFICIALE 162STATISTICAL DATA SOURCES – STARTING POINTS IN STATISTICAL ANALYSES. CHARACTERISTICS OF THE MAIN OFFICIAL STATISTICAL DATA SOURCES 171Ion PÂRȚACHILăcrămioara Ciomârtan Vasilica

PERSPECTIVA EVOLUȚIEI TURISMULUI ÎN ANUL 2018 179THE PERSPECTIVE OF THE TOURISM EVOLUTION IN 2018 188Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Drd. Tudor SAMSON

IMPLICAȚIILE SCHIMBĂRII ANULUI DE BAZĂ ȘI A SISTEMULUI DE PONDERARE ÎN CADRUL MODELULUI DE CALCUL AL INDICELUI PRODUCȚIEI INDUSTRIALE 198IMPLICATIONS OF THE CHANGES IN THE BASE YEAR AND THE WEIGHTING SYSTEM IN THE INDUSTRIAL PRODUCTION INDEX CALCULATION MODEL 212Viorel ȚARCĂ PhD Doina Cătălina PARĂ

ANALIZA MODERNIZĂRII INFRASTRUCTURII RUTIERE 224ANALYSIS OF THE MODERNIZATION OF ROAD INFRASTRUCTURE 232Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Drd. Andreea – Ioana MARINESCUEc. Lucian ENE

METODA STRUCTURĂRII STATISTICE CU IMPACT ECONOMETRIC PRIN CHESTIONARE SUCCESIV PILOTATE ȘI REUNITE ÎN ANCHETE DE OPINIE ÎN POPULAȚII DE EXPERȚI 240THE METHOD OF STATISTICAL STRUCTURING WITH ECONOMETRIC IMPACT THROUGH SUCCESSIVE PILOT QUESTIONNAIRES, COMBINED FOR SURVEYS IN EXPERTS’ POPULATIONS 251ec. drd. Ligian TUDOROIU

ROLUL COOPERAȚIEI MEȘTEȘUGĂREȘTI ÎN EVOLUȚIA ȘI CREȘTEREA ECONOMICĂ A ROMÂNIEI 262THE ROLE OF HANDICRAFT COOPERATION IN ROMANIA'S ECONOMIC DEVELOPMENT AND GROWTH 280Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 5 / 2018 3

Consideraţii teoretice privind geneza şi evoluţia riscurilor fi nanciar-bancare

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Drd. Gyorgy BODO ([email protected])

Academia de Studii Economice din București

Abstract În acest articol, autorii au efectuat un studiu al principalelor cauze care determină apariția riscurilor în sistemul fi nanciar-bancar. Riscul exte un element de incertitudine care poate avea efecte mai mari sau mai mici asupra activității instituției bancare, iar aceste elemente pot fi considerate ca variabile de intrare în modelele statistico-economice de analiză a indicatorilor de risc. Managementul riscurilor implică o analiză profundă a cauzelor care generează factori de risc, identifi carea impactului acestora asupra modelului de afaceri al băncii și, pe de altă parte, are efecte în procesul de modelare a riscurilor bancare. În cadrul acestei analize, autorii au inventariat riscurilor semnifi cative identifi cate de studiile de specialitate și rezultate din practica / experiența instituțiilor fi nanciar-bancare, subliniind factorii de incertitudine care conduc la apariția riscurilor respective. Identifi carea și cunoașterea a cât mai multor factori generatori de risc constituie o necesitate atât pentru conducerea, dar și pentru orice angajat, ceea ce poate conduce la o mai bună înțelegere a fenomenelor care pot infl uența sistemul economic în care banca își desfășoară activitatea. Astfel, prin identifi carea factorilor care generează risc sau identifi când originea riscurilor semnifi cative, conducerea instituției fi nanciar-bancare, dar și clienții acestora pot avea un instrument obiectiv prin care să își fundamenteze deciziile strategice în vederea minimizării pierderilor asociate factorilor de risc. Cuvinte cheie: risc bancar, factori de risc, expunerea la risc, gestionarea riscurilor, instituții fi nanciar-bancare Clasifi carea JEL: G21, G33

Introducere

În general, riscul apare atunci când există o incertitudine. Imposibilitatea de a putea prevede cu certitudine viitorul și modul în care va evolua afacerea, reprezintă o incertitudine si este sursa riscurilor. Riscul reprezintă un element de incertitudine care poate avea efecte mai mari sau mai mici asupra activității instituției bancare, iar aceste elemente pot fi


considerate ca variabile de intrare în modelele statistico-economice de analiză a indicatorilor și de modelare a proceselor de risc. Autorii in acest studiu, realizează o inventariere a riscurilor semnifi cative identifi cate de către studiile de specialitate dar și cele rezultate din practica / experiența conducătorilor instituțiilor fi nanciar-bancare, ceea ce poate conduce la o mai bună înțelegere a fenomenelor care pot infl uența sistemul economic în care banca își desfășoară activitatea. Managementul riscurilor presupune o analiză detaliată privind cauzele care generează factori de risc, identifi carea impactului acestora asupra modelului de afaceri al băncii, și pe de altă parte are implicații în procesul de modelare a riscurilor bancare. În articol se prezintă principalele cauze de incertitudine care conduc la apariția riscurilor fi nanciar bancare, și care impun identifi carea și cunoașterea a cât mai multor factori generatori de risc, este o necesitate atât pentru conducerea dar si pentru orice lucrător din bancă. Se pornește de la aspecte general valabile pentru orice afacere, privind natura riscurilor – pur sau asumat, a originii acestora – cauzate de fenomene externe sau interne companiei, precum și izvorâte din intențiile fraudulente a celor implicați. O importanță deosebită este acordată rolului informației precum și a cauzelor care sunt datorate lipsei de informații sau ascunderea unor informații, cauze izvorâte din modul de interacționare cu clientul, dar și a problemelor cu care se pot confrunta aceștia în derularea afaceri (operând în același context socio-economic). O atenție deosebită este acordată riscurilor specifi ce activității fi nanciar-bancare și sunt prezentate pe scurt cauzele care duc la riscul de lichiditate, si cel de creditare, clasa de riscuri operaționale specifi ce activității bancare, impactul cursului de schimb valutar dar si a ratelor dobânzilor, cauze datorate cadrului de reglementare și mai ales impactul instabilității acestuia asupra mediului de afaceri, implicarea excesivă a factorului politic în mediul de afaceri și nu în ultimul rând cadrul macroeconomic în care agenții economici își desfăsoară activitatea. Astfel prin identifi carea factorilor care generează risc, sau determinând originea riscurilor semnifi cative, conducerea instituției fi nanciar-bancare poate avea un instrument performant de modelare a sistemului de gestionare a riscurilor dar la rândul lui acesta poate fi considerat un instrument obiectiv prin care managementul poate să fundamenteze deciziile strategice în vederea minimizării pierderilor asociate factorilor de risc.

Literature review Lucrarea prezentată de Anghelache (2010) reprezintă o referință în studierea modelelor și metodelor de identifi care și modelare a riscurilor în sistemul fi nanciar bancar. De asemenea, Sfetcu (2011), precum și Anghel,


Sfetcu și Bodó (2016) au analizat aspectele generale ale factorilor de risc aferente activității economice și au prezentat diverse metode de evaluare a activității economice, iar Anghel, Diaconu și Popovici a analizat aspectele teoretice privind modelele cele mai uzuale de analiză a riscurilor. Principalele aspecte aferente activității fi nanciar-bancare a fost analizat de către Anghelache, Anghelache și alții (2016), care cuprinde o clasifi care detaliată a factorilor de risc și propune o grupare ale acestora pe baza mai multor criterii de similitudine. De asemenea, aspecte teoretice privind riscurile bancare si originea acestora au fost studiate în detaliu de către Sfetcu (2008), Pirvu și Mehedințu (2010), Gavalas și Syriopoulos (2014), Anghelache, Begu și alții (2012), respectiv Anghelache și alții (2017), toate aceste lucrări prezintă puncte de vedere bine structurate referitor la sursa riscului bancar și impactul acestora asupra activității instituțiilor respective. Aspecte esențiale privind administrarea riscului de credit (sau de creditare) au fost studiate în detaliu de către Miller (2014), care include atât procesele de luare a deciziilor înainte de aprobare cât si cele de urmărire a rambursării angajamentelor asumate. În mod similar, implicațiile riscurilor fi nanciare, cu precădere a riscului de credit a fost analizat și cercetat de către Apostu și Preduț (2014), precum și de către Anghelache (2010), urmărind o abordare largă a cauzelor generatoare și fenomenelor implicate. Aspecte privind sursa de risc ce rezidă din diverse modele de măsurare a riscurilor și acuratețea sistemelor interne de rating si modelare au fost analizate de către Cipovová și Dlasková (2016) subliniind implicațiile privind capitalul minim necesar în funcție de metodologia abordată. Anghelache și Bodo (2016) au studiat contextul apariției unor riscuri care pot fi considerate că pot ajunge la nivelul de risc sistemic, care pot conduce la situații de criză într-un anumit mediu de afaceri, o zonă economică sau chiar la nivel mondial. În lucrare au prezentat și principalele cauze de risc care pot accentua o situație astfel încât aceasta să degenereze în risc sistemic. Pastor și Veronesi (2016) au analizat impactul deciziilor politice luate de guverne, care generează la rândul lor o anumită incertitudine în mediul de afaceri decizii care pot fi purtătoare de risc semnifi cativ in funcție de implicațiile/consecințele acestora. Concomitent Anghelache, Bodó și Dumbravă (2018) au realizat o analiză a impactului riscului suveran și cel de țară în cazul entităților economice care au expunere către alte regiuni, și care constituie o sursă de incertitudine ducând la riscuri specifi ce acestor tipuri de tranzacții. Un factor important în administrarea riscurilor rezultă din nivelul de acces la informație. Nivelul de acces la informație poate fi o cauză importantă a riscurilor bancare, aspect care fost studiat de către Anghelache, Bodó și Marinescu (2017), ajungând la concluzia că “informația reprezintă putere”,


astfel încât cu cât avem la dispoziție mai multe informații din surse credibile, cu atât modelele de analiză si simulare pot fi mai performante și pot refl ecta realitatea mai fi del. Un alt aspect referitor la schimbul de informații a fost analizat de către Mishkin (2004), care a analizat diferența de perspectivă dintre client și bancă, si consideră că o cauză importantă a riscului rezultă din selecția adversă și hazardul moral, ceea ce rezultă din “informația ascunsă” de către părțile implicate atât în procesul de analiză cât și faza de derulare/urmărire a creditelor. În mod similar Anghelache, Anghel și Bodó (2017) au studiat impactul asimetriei de informații în procesul de administrare a riscurilor, și au concluzionat că riscul cauzat de lipsa de informații tind să se estompeze prin utilizarea de sisteme IT din ce în ce mai performante si accesului larg la surse de date credibile care vor tinde către în viitor către sisteme de monitorizare bazate pe informații obiective. Nu în ultimul rând, rolul instituției având rolul de supraveghere fi nanciar-bancară exercitate de către instituțiile abilitate au fost studiate de către Anghelache, Sfetcu și Bodó, 2017, iar impactul politicilor fi scale și monetare asupra băncilor a fort studiat de Anghelache, Bodo și alții (2017). Măsurile prudențiale ale supravegherii bancare cum sunt prezentate în BNR (2013) și BNR-CNVM (2006b), respectiv cele organizatorice specifi ce de clasifi care a riscurilor (BNR-CNVM, 2006a), și măsuri de provizionare (BNR, 2012) deși au rolul de a diminua riscul aferent activității bancare, la rândul lor pot genera alte tipuri de risc care vor trebui gestionate de conducerea băncii.

Metodologia cercetării, date, rezultate și discuții

Riscul reprezintă un fenomen care are la origine o incertitudine, care poată să producă o pierdere / pagubă dacă nu sunt luate măsuri adecvate de prevenire. Astfel pentru a putea gestiona în mod corespunzător riscurile, în primul rând trebuie să încercăm să identifi căm cauzele care duc la aceste situații de incertitudine, ceea ce putem considera ca fi ind la originea riscului respectiv. Fiecare sursă de risc are implicații asupra derulării afacerii unei entități economice, și pot infl uența modul în care va evolua afacerea respectivă. Managerii se confruntă zilnic cu situații de a lua decizii pentru a îndrepta afacerea către direcția în care să producă profi t. Dar zilnic sunt confruntați cu situații de incertitudine care le pune la incercare pe de o parte spiritul antreprenorial, de aventură, de a se angaja în situații riscante iar pe de altă parte cel conservator de a se ferii de neprevăzut, de a căuta modalități prin care să identifi ce consecințele deciziilor, sau de a se acoperii cu măsuri asiguratorii. În mod particular, sistemul fi nanciar-bancar are un rol semnifi cativ în gestionarea unor riscuri semnifi cative, dat fi ind că la rândul lor aceste instituții


furnizează surse de fi nanțare pentru alți agenți economici, iar in cazul in care o bancă ar ajunge în situație difi cilă, toate entitățile economice ce depind de acesta ar putea ajunge în situație economică difi cilă. În cele ce urmează încercăm să trecem în revistă principalele surse de riscuri care afectează activitatea fi nanciar-bancară, și au efecte directe atât asupra băncii respective dar infl uențează în mod direct sau indirect clienții / partenerii de afaceri ai acesteia. Fiecare persoană dintr-o bancă (sau fi rmă) este de fapt responsabilă pentru modul de derulare a afacerii, și în același rând implicat direct în procesul de administrare a riscurilor afacerii – chiar dacă nu este conștient în mod direct de acesta.

• Cauză internă sau externă

O primă clasifi care a sursei generatoare de risc se referă la faptul dacă aceasta are originea într-un factor intern care poate fi considerat ca fi ind direct asociat activității / administrării proprii a afacerii sau sunt riscuri care rezultă din fenomene/evenimente externe companiei respective. Având în vedere rolul conducerii asumat în fața acționarilor, aceștia trebuie să se preocupe ca riscurile în general să producă efecte defavorabile cât mai mici. Astfel, în cazul riscurilor având originea în exteriorul companiei, conducerea trebuie să le identifi ce și să ia măsuri corective prin care să diminueze efectele negative ale acestora. În mod contrar, în cazul riscurilor interne pe lângă masuri reactive conducerea are la îndemână și pârghiile prin care poate elimina sursa (cauza) riscului respectiv prin luarea de măsuri preventive. Pe lângă măsurile corective și cele preventive de mai sus, conducerea mai are la dispoziție și măsuri asiguratorii prin care își ia măsuri preventive pentru riscuri având originea externă. Un astfel de exemplu sunt polițele de asigurare sau constituirea de provizioane, prin intermediul cărora conducerea își asumă un anumit cost care se presupune că are rolul de a diminua afectele riscul asociat asigurării. Analiza SWOT este o metodă foarte simplă, care are in vedere identifi carea riscurilor interne și externe încă din faza de planifi care a afacerii, și le pune în oglindă cu oportunitățile specifi ce. • Riscul managerial – apetitul de risc (asumat sau gestionat)

Acest aspect are originea în însăși spiritul antreprenorial, care presupune asumarea unor riscuri în cunoștință de cauză, adică antreprenorul în mod voit se expune la anumite riscuri în speranța ca rezultatele afacerii să fi e mai mari decât sumele investite. Astfel, prin riscul asumat, managerii deși știu că operațiunile respective pot cauza pierderi dar în același măsură pot genera și câștiguri mai mari decât alte afaceri cu risc ponderat se lansează în domenii cu un risc mai ridicat.


Pe de altă parte, riscul gestionat se referă la cauze care nu țin de voința antreprenorului respectiv, iar acesta are o atitudine reactivă / corectivă la apariția riscurilor respective și care impune luarea unor măsuri de minimizare a efectelor negative. Pe baza celor două criterii și în funcție de gradul de risc asumat, managerii pot fi clasifi cați gradual pornind de la cei cu „apetit de risc” și mergând până la cei „prudenți”. Rolul managementului în orientarea strategică a fi rmei este esențială și trebuie să urmărească realizarea unor indicatori fi nanciari așteptați de acționari, și totodată trebuie să în gestioneze cu precauție situațiile cu risc semnifi cativ. Strategia la rândul lui poate sta la originea unor riscuri, care rezultă din probabilitatea de adoptare a unei strategii greșite de către conducere, sau prin necunoașterea contextului economic-social conducerea si-a asumat angajamente cu riscuri prea mari (rezultate nerealiste) care pot avea consecințe fatale pentru fi rma respectivă. Cunoașterea, și mai ales urmărirea atentă a evoluției mediului de afaceri pot da indicii prețioase pentru managerii experimentați pentru a formula o strategie viabilă și a se angaja în operațiuni cu riscul asumat, factor care este puternic infl uențat de subiectivismul și experiența factorului decident („fl erul”). Dar chiar și o experiență managerială bună poate fi considerată ca sursă de risc, dat fi ind optimismul („miopia”) managerilor de succes că anumite situații riscante dacă au fost evitate până acum vor putea fi evitate și în viitor.

• Cauza ce rezultă din accesul la informație

Această cauză are la bază accesul diferențiat la informație a părților implicate în afacere. Astfel fi ecare parte posedă informații „prețioase” sau „strategice” pe care le consideră că sunt viabile pentru afacerea sa și pe care nu dorește să le divulge celeilalte părți cu speranța de a obține avantaje suplimentare. Acest aspect este cunoscut în literatura de specialitate ca asimetrie de informații, un exemplu tipic din domeniul fi nanciar-bancar se referă la furnizarea de către solicitant a unor date ajustate în plus pentru obține condiții mai bune de creditare. O altă cauză asociată nivelului de informații este cel aferent hazardului moral, prin care fi nalizarea înțelegerii una din părți nu depune eforturi similare cu cealaltă parte în vederea respectării acordului. Un exemplu tipic poate fi considerat cazul în care având poliță de asigurare „full casco” un șofer ar putea să conducă mai neglijent decât daca ar avea o poliță cu risc împărțit („cu fransiză”). Al treilea aspect legat de informații care poate cauza un risc se referă la problema Principal-Agent, prin care în derularea unei tranzacții este


implicat un intermediar (Agent), care poate avea interese personale pe care le ascunde față de cel care l-a angajat să-l reprezinte (Principal). Un astfel de exemplu se poate considera un avocat care este angajat să reprezinte pe cineva în instanță, dar nu avem siguranța că va face tot ceea ce este posibil pentru a servi clientul, sau alt caz, al unui agent imobiliar care joacă la două capete ca să obțină avantaje atât de la vânzător cât și de la cumpărător. În prezent evoluția tehnologică în domeniul IT oferă din ce în ce mai multe unelte de analiză și surse de date statistice (big data), care pot ajuta în procesul de luare a unor decizii fundamentate bazate pe criterii din ce in ce mai obiective.

• Cauza aferente problemelor clienților

Această cauză poate fi generic asociată cu riscul de creditare, care în sens larg se referă la imposibilitatea unor clienți de a putea rambursa datoria asumată de la bancă, sau în mod fraudulos refuză să ramburseze creditul. În cazul în care banca nu întrevede posibilitatea de redresare a clientului și probabilitatea de rambursare este minimă, banca poate trece la măsuri de executare a garanțiilor în vederea recuperării datoriilor. Pe de altă parte în vederea acoperirii unor potențiale pierderi băncile sunt obligate de prevederile legale să constituie provizioane de risc prin care iau în calcul un factor asigurator bazat pe estimări statistice care pot acoperii unele pierderi. La rândul său, motivul pentru care clientul nu rambursează poate avea cauze obiective care ar trebui să fi e luat în considerare de bancă (împrumutant), în discuțiile cu clientul respectiv și dacă sunt îndeplinite condițiile de bune intenții să li se acorde circumstanțe atenuante si rescadențarea datoriilor în concordanță cu noile condiții de afaceri ale fi rmei. Există cazuri în care unele bănci din comoditate și minimizare a costurilor de recuperare, decid ca să „execute” garanția, sau să vândă datoria către fi rme de recuperare. Aceasta este un exemplu clasic de transferare a riscului, dar si o modalitate rapidă de „curățare a bilanțului” de credite neperformante – fapt care a fost utilizat la fi nele crizei economice.

• Cauza de lichiditate / capital

Această cauză este asociată cu probabilitatea de rambursare a împrumuturilor angajate de către bancă dar și de restituire a depozitelor constituite de către clienți. Lichiditatea reprezintă de fapt capacitatea băncii de a obține la un moment dat fondurile necesare fi nanțării angajamentelor sale, iar acest lucru să se realizeze în timp cât mai scurt și la costuri cât de cât rezonabile. Criza de lichiditate poate avea cauza în necesitatea de lichiditate pe termen scurt cauzat fi e de o cerere crescândă de retrageri de fonduri din


depozitele constituite de clienți, fi e că împrumuturile nu sunt rambursate conform scadențarelor stabilite cu clienții. În consecință, banca trebuie să asigure fi nanțarea lor pe termen scurt din alte surse, ceea ce implică un cost suplimentar pentru bancă, dar la rândul lui poate transmite criza și către alte instituții de credit, fapt care poate conduce la fenomenul de risc sistemic dacă nu este administrat corespunzător de structura de supraveghere națională. Lipsa de lichiditate este cauza multor probleme care pot afecta grav nu numai o instituție fi nanciară dar se poate extinde si la alte instituții fi nanciar-bancare, fapt pentru care managementul instituțiilor fi nanciar-bancare trebuie să fi e foarte atenți la aspectele care infl uențează nivelul de lichiditate. Astfel criza de lichiditate poate avea multe alte cauze care le generează, care trebuie să fi e identifi cate, evaluate si administrate corespunzător. Organele de reglementare la rândul lui impun anumite măsuri de prevenire și limitare a expunerii, cerințe minime de capital (ex. BASEL III), dar și efectuarea unor teste/simulări de răspuns (numite „stress-test”) prin care băncile să dovedească faptul că sunt capabile să răspundă rapid unor evenimente imprevizibile, dar sunt capabile să absoarbă anumite șocuri externe.

• Cauze macroeconomice De fapt, în acest caz vorbim de mai mulți indicatori care sunt utilizați pentru măsurarea performanței la nivel național dintre care vom analiza doar cele care au impact direct asupra riscurilor fi nanciar-bancare. Poate cea mai importantă cauză este cel asociat ratei de schimb valutar, dat fi ind faptul că pe aceste rate de schimb se bazează creditele în valută. O creștere semnifi cativă a ratei de schimb cum a fost cel CHF/RON a avut impact semnifi cativ asupra sistemului fi nanciar-bancar atât în mod direct prin expunerea la o valută considerată „exotică” dar mai ales în mod indirect prin clientela băncilor prin creșterea semnifi cativă a ratelor creditelor acestora. Acest fapt a condus la declanșarea unei situații de criză la nivel național, dar care a fost gestionat cu calm și precauție de organul de supraveghere național (BNR) și astfel a fost evitat o situație de criză sistemică. Un alt aspect care este asociat cu o cauză macroeconomică se referă la nivelul ratelor dobânzilor, care se ajustează în concordanță cu condițiile de piață – în încercarea de a aduce stabilitate pe piață. Organul de supraveghere național (BNR) stabilește dobânda de referință la nivel național (ROBOR) la care se aliniază băncile comerciale, iar de pe plan internațional cele mai uzitate nivele de referință utilizate în România sunt cele aferente USD (LIBOR) si de EUR (EURIBOR). Variația acestor nivele de referință au ca efect în special variația costului creditelor, în contextul în care se dorește scăderea creditării și încurajarea economisirii aceste dobânzi cresc, si viceversa – toate depinzând


de intențiile organelor de reglementare, si de stabilitate macroeconomică specifi ce. Un exemplu recent este cazul creșterii ROBOR, ceea ce a cauzat creșterea ratelor creditelor care se bazează pe dobânda variabilă ROBOR. PIB, creșterea economică, nivelul infl ației, sau rata șomajul sunt indicatori socio-economici care căror evoluție infl uențează în mod direct sistemul fi nanciar bancar. De exemplu, creșterea infl ației scade puterea de cumpărare a populației, care va avea mai puțini bani și astfel crește riscul de nerambursare a creditelor. Similar, creșterea șomajului poate fi asociat ca fi ind cauza asociată în mod direct cu riscul de nerambursare a creditelor. De altfel Institutul național de Statistică (INS) publică periodic seturi de indicatori macroeconomic dar și corelații dintre aceștia si evoluția performanței economice a diverselor sectoare economice.

• Cauza suverană sau de țară

Aceste riscuri au originea în dependența mediului de afaceri a contrapartidei cu care se derulează afacerea – în special tranzacții internaționale, și care este asociat cu probabilitatea pierderilor din activități transfrontaliere datorită unor evenimente ce depind, total sau parțial, de controlul guvernului străin și de evoluția mediului de afaceri din țara sau zona respectivă. La rândul lor, contextul economic dintr-o țară/zonă este infl uențat de o multitudine de factori, și determinat de cauze care nu întotdeauna pot fi cunoscute de partenerul din afara țării (sau investitor), ceea ce agravează riscul aferent afacerii cu partenerul din zona respectivă. Riscul de țară este cuantifi cat prin intermediul unor califi cative date de instituții de rating de renume și recunoscute la nivel mondial pentru performanța, stabilitatea și perspectivele economice a unei țări, factori politici, factori naturali etc. Astfel se presupune că învestitorii pot avea la dispoziție indicatori specifi ci care să permită o comparabilitate a diverselor medii de afaceri de pe glob. Acești indicatori se revizuiesc periodic sau ori de câte ori se manifestă un eveniment major undeva în zona care este vizată/evaluată – ex. revoltă, război, schimbări politice, epidemie, fenomene naturale etc.

• Cauze operaționale

Sub numele colectiv de riscuri operaționale în lucrările de specialitate găsim mai multe abordări care identifi că diverse cauze ale acestor fenomene, cea mai sintetică defi niție fi ind cea propusă de Comitetul Basel care precizează că sursa riscurilor operaționale se afl ă gestiunea inadecvată a proceselor interne, oamenilor și sistemelor. Dintre elementele care pot genera risc operațional în cele ce urmează vom menționa doar cele mai importante, fi ecare bancă este liber să extindă lista (să îmbunătățească modelul de risc) cu elemente nou care pot cauza risc operațional.


Astfel, riscul de proces este legat îndeaproape de derularea proceselor interne care guvernează activitatea băncii, și impune un cadru bine organizat de norme și proceduri, dar și măsuri de urmărire și control; Funcționarea defectuoasă a sistemelor și mai ales a sistemelor IT reprezintă o cauză semnifi cativă în contextul tehnologic actual când aproape toate operațiunile bancare se derulează prin intermediul platformelor IT; Riscul tehnologic este asociat cu nivelul de evoluție tehnologică, iar imposibilitatea de a tine pasul cu tehnologia poate fi o sursă de risc care creează dezavantaj competitiv. Securitatea sistemelor informatice poate avea atât cauze externe (atacuri cibernetice) cât și interne (acces neautorizat la sisteme, scurgeri de date); Practici defectuoase legate de clientelă, se referă la o relație improprie privind clientela, spălarea banilor, vânzarea unor produse greșite, derularea unor operațiuni restricționate unor clienți, neidentifi carea operațiunilor de spălare a banilor, neaplicarea procedurilor de cunoaștere a clientelei (Known Your Customers - KYC); Punerea în pericol a activelor corporale include riscurile asociate cu furtul activelor, vandalism, actele de terorism, război, incendii, cutremure, catastrofe naturale care afectează infrastructura operațională a băncii; Personalul din bănci reprezentând o sursă importantă de apariție a riscului operațional din cel puțin trei motive: fl uctuația de personal, pregătirea profesională inadecvată și lipsa de specialiști in anumite domenii; Riscul reputațional este cauzat de pierderea încrederii în instituția fi nanciar-bancară respective urmare unor tranzacții care au expus banca la imposibilitatea de a-și onora obligațiile sale față de clienți, ceea ce poate avea un impact prin scăderea prețului s.a.m.d.

• Cauze datorate fraudei Frauda reprezintă cauza unor riscuri ce exprimă probabilitatea comiterii în mod intenționat (premeditat) a unor furturi sau efectuarea unor acțiuni contrare intereselor băncii. În funcție de cine a cauzat, frauda poate fi diferențiată în cauze interne, externe sau combinate. Frauda internă este cauzată de încălcarea cu rea credință de către personalul băncii a normelor/procedurilor de lucru, efectuarea de operații incorecte, efectuarea de operații pe conturile clienților fără consimțământul lor, divulgarea de informații confi dențiale, dar și acceptarea cu bună știință a unor înscrisul false sau cu valori nerealiste etc. Frauda externă are originea în rândul clienților (sau contrapartidei) și reprezintă acțiunea premeditată a unor terți de a trage foloase necuvenite din relația cu banca, cum ar fi obținerea de credite cu acte false, prezentarea de documente, acte false sau mincinoase, supraevaluarea garanțiilor, încasarea creditului si refuzul la plata ratelor, etc. Cazul și mai grav este când există o complicitate dintre un angajat (intern) si


un client fraudulos (extern) prin care în mod concertat se intenționează de a obține foloase necuvenite în mod direct de la bancă (furt deturnare de fonduri), sau prin favorizarea unor tranzacții cu profi t ridicat. În această categorie intră si fraudele informatice prin care hackeri externi pot obține credențialele de acces în sisteme informatice de unde pot fura datele vitale despre clienți, tranzacții etc. dar pot derula operațiuni frauduloase in numele altor clienți. Oricum am prezenta, frauda este considerată o infracțiune și este pedepsită de lege prin acțiune penală, iar persoanele găsite vinovate din sistemul bancar riscă să fi e excluse din a putea fi angajate în bănci.

• Cauze de reglementare / juridic Un factor important al mediului de afaceri se referă la stabilitatea/predictibilitatea contextului juridic stabilit de reglementările în vigoare, orice modifi care a unei reglementări (în special legi, norme, regulamente) la nivel macroeconomic pot cauză o discontinuitate în derularea afacerii din rândul companiilor și totodată a băncilor. Mai concret în cazul băncilor adoptarea unei noi norme care vizează creșterea supravegherii și a controlului organului de supraveghere (care are intenții bune de a limita excesele din mediul bancare și a ține sub control stabilitatea întregului sistem) de fapt impun limitări în procesul de derulare a afacerii, deci conducerea băncilor vor trebui analizeze impactul și să-și redefi nească strategia de afaceri (business plan-ul). Prin deciziile nefundamentate și intempestive luate, factorul politic poate infl uența semnifi cativ acest risc, chiar poate duce la declanșarea situației de risc sistemic. O altă sursă de risc care poate fi asociat de sistemul juridic re referă la cadrul intern de reglementare, care prin lipsa unor proceduri clare și bine redactate pot duce la situații de incertitudine – deci factor de risc, sau breșele de reglementare pot fi speculate în scopul fraudării instituției respective – așa cu am prezentat mai înainte. Pe de altă parte, supra-reglementarea va crea un sistem mai predictibil dar mai rigid și greoi de urmat, operarea și întreținerea unui sistem complex necesită efort și costuri mari, ceea ce se refl ectă în mod direct în rezultatele fi nanciare. În consecință, îi revine managementului sarcina de a găsi un punct de „optimum”, prin care să fi e satisfăcute atât cerințele de reglementare și documentare, dar care totuși să permită o adaptare facilă și rapidă la schimbările din mediul economic. Tot de domeniul juridic se poate lega și cauza asociată cu riscul de solicitare a unor pretenții juridice din partea clienților ca urmare a acționării băncii în judecată, și care au un grad mare de incertitudine / pierdere și care sunt datorate nerespectării unor condiții juridice, sau clauze contractuale abuzive, sau datorate unor activității greșite ale personalului (ex. un aviz juridic intern se dovedește a fi greșit în justiție; sau o un contract de vânzare fraudulos


nu încadra si cauzele de risc care sunt asociate cu amenzile de plătit de bancă urmare unor controale și prin care au fost constatate nerespectarea unor legi, norme sau s-au constat abuzuri din partea personalului în relația cu clienții.

• Cauze politice Cauzele de risc care au originea în factorul politic sunt strict legate de cele de reglementare prezentat mai înainte. Factorul politic prezintă un anumit grad de incertitudine prin anumite acțiuni și decizii populiste, insufi cient fundamentate din punct de vedere economic, care pot avea consecințe uneori greu de prezis. Multe dintre deciziile politice cu implicații economice luate de Guvern în ultima perioadă nu au o susținere economică bine susținută de argumente obiective, unele fi ind chiar contrare unor politici monetare si fi scale care vizează macrostabilitatea economică a țării. De exemplu, creșterea salariilor și a pensiilor, angajarea de cheltuieli de investiții concomitent cu reducerea impozitului pe venit, al TVA, și eliminarea unor taxe și accize pot crea dezechilibre economica care pot avea consecințe pe termen mediu și lung care vor putea fi greau rebalansate în viitor (revenirea starea de echilibru stabil). O altă sursă de risc care are originea in factorul politic și în deciziile acestuia (fi e că vorbim de Guvern, de Parlament sau de alte instituții de interes național) reprezintă divergența de opinii exprimate de diverse personaje politice, care pot bulversa mediul economic, precum și opinii personale exprimate in mass-media, care fi ind prezentate de persoane expuse politic și care pot fi interpretate de către audiență din mediul economic ca fi ind poziția ofi cială a instituției respective Pe plan internațional, o sursă de risc și incertitudine de origine politică, dar cu implicații majore pe tot globul putem considera de exemplu BREXIT-ul – ale cărui efecte sunt difi cil de evaluat / modelat în prezent.

Concluzii În concluzie, prin acest articol am încercat să oferim o vedere de ansamblu asupra principalelor cauze generatoare de riscuri în sistemul fi nanciar bancar, lista poate continua și cauzele pot fi detaliate și analizate în adâncime mult mai mult, O primă concluzie se referă la modul de gestionare a riscurilor bancare, prin care pe lângă respectarea prevederilor legale, fi ecare instituție de credit este liber să găsească punctul optim prin care costul măsurilor de gestionare a riscurilor să se potrivească cu valoarea potențială a pierderilor. A doua concluzie se referă la rolul dual al conducerii, prin care aceasta trebuie să pună în aplicare măsuri de identifi care, măsurare și gestionare a riscurilor specifi ce, iar pe de altă parte trebuie să stabilească o strategie de


afaceri care să fi e profi tabilă pentru acționari, toate aceste aspecte în condițiile respectării cadrului legal de reglementare. A treia concluzie putem formula ca fi ind necesitatea de a avea sisteme adecvate de captare a evenimentelor generatoare de risc, de a avea modele complexe care să fi e capabile să proceseze un volum mare de date, si care să fi e actualizate la zi cu multitudinea surselor de risc = factori de intrare in aceste modele. Prin urmărirea fl uxului de derulare a activităților si introducerea unor puncte de control se încearcă identifi care tranzacțiilor ieșite din tipar care pot fi considerate potențial frauduloase. A patra concluzie are în vedere factorii externi instituției de credit, dar care infl uențează în mod direct succesul unei afaceri. Astfel stabilitatea legală/juridică si predictibilitatea mediului de afaceri, implicarea cât mai redusă apoliticului sunt doar câteva aspecte care pot determina in mod pozitiv soarta unei afaceri. Și o ultimă concluzie este aceea că originea riscurilor pe care le-am prezentat trebuie întotdeauna tratate și analizate într-un context mai larg, cel al riscurilor cadrului economic specifi c care pot să apară pe piața fi nanciar-bancară și care pot afecta interesele băncii în cauză. Oricum am privi lucrurile, sistemul bancar din România este bine reglementat si supravegherea bancară exercitată de BNR urmărește stabilirea unui cadru de reglementare care să evite derapajele care ar putea duce la apariția unei situații de risc sistemic

Bibliografi e

1. Anghel M.G, Diaconu A., și Popovici M. (2016). Theoretical considerations regarding risk analysis models, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2016, nr. 9, pp. 64-72

2. Anghel M.G, Sfetcu M., Bodó Gy, și Burea D (2017). Managementul riscurilor bancare, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 11, pp. 79-86

3. Anghelache, C. (2006). Elemente privind managementul fi nanciar, Note de curs, Editura Artifex, Bucuresti

4. Anghelache, C. (2010). Metode și modele de măsurare a riscurilor si performanțelor

fi nanciar-bancare, Second edition, Editura Artifex, București 5. Anghelache, C., Anghel, M.G. și Bodó, G. (2017). Aspecte teoretice privind rolul

informațiilor în procesul de modelare a deciziilor / riscurilor. Revista Română de

Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 6, pp. 92-101 6. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G. și Niță, G.(2016). General Notions on

banking Risks, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2016, nr. 5, pp.13-18 7. Anghelache, C., Begu, L. și alții (2012). Diagnosis of the Financial-Banking Risk,

Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2012, nr. 2, pp. 260-264 8. Anghelache, C. și Bodó, Gy. (2016). Theoretical aspects regarding systemic

risk and managerial decisions during the crisis. Revista Română de Statistică –

Supliment, vol. 2016, nr. 12, 109-116 9. Anghelache, C. și Bodó, Gy. (2018). Analiza riscului de lichiditate la instituții

fi nanciar-bancare. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2018, nr. 1, 56-64


10. Anghelache C., Bodó G. și Marinescu A. I. (2017). Asymmetric Information in Case of Decision under Risk, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 1, pp. 22-36,

11. Anghelache C., Bodó G. și Dumbravă S. (2018). Aspecte teoretice privind riscul de țară si riscul, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2018, nr. 1, pp. 132-140,

12. Anghelache, C., Sfetcu M., Bodó, G., și Avram D. (2017) Theoretical notions about banking risks. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 11, pp. 33-42

13. Anghelache, C., Bodó, Gy. și alții (2017) Noțiuni privind politicile monetare și fi scale optime. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 5, pp. 104-121

14. Anghelache, C., Sfetcu M., și Bodó, Gy. (2017) Analiza riscurilor bancare în contextul acordurilor Basel. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 12, pp. 76-82

15. Apostu, T., Predut, A. S. (2014), - Riscul de credit, Colecţia de working papers

ABC-UL LUMII FINANCIARE nr. 2/2014, pp. 186-207; 16. Cipovová, E. și Dlasková, G. (2016). Comparison of Different Methods of Credit

Risk Management of the Commercial Bank to Accelerate Lending Activities for SME Segment, European Research Studies, vol. 19, issue. 4, pp. 17-26

17. Echart, L, Gollier, C, Schlesinger, H, (2005). Economic and Financial Decisions under Risk, Princeton University Press

18. Gavalas D. și Syriopoulos T. (2014) Bank Credit Risk Management and Rating Migration Analysis on the Business Cycle, International Journal of Financial

Studies, vol 2(1), pp. 122-143 19. Miller P. G. (2014). The Role of Risk Management and Compliance in Banking

Integration, New York University Law and Economics Working Paper, 2014-11, pp. 1-26 20. Mishkin, S. F. (2004). The Economics of Money, Banking and Financial Markets,

Columbia University, 7th edition, 2004, Chapter 9;

21. Pastor, L. și Veronesi, P. (2013). Political uncertainty and risk premia. Journal of

Financial Economics, 110, 520-545 22. Pîrvu, C., Mehedinţu, A. (2010) Considerations Concerning the Banking Credit and

its Optimization’’, Annalele Universiății din Petroşani - Economics, nr. 4/2010 23. Sfetcu, M. (2008) Lending Risk – The quality function of banking loan portfolio,

Revista Română de Statistică – Supliment,, vol. 2008, nr. 10, pp. 29-48 24. Sfetcu, M. (2011) Indicatori de evaluare a situațiilor fi nanciare ale clienților gestiunii

resurselor, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2011, trim III, pp. 82-89 25. BCBS (2000). Principles for the Management of Credit Risk, Basel Committee

on Banking Supervision – Basel, September 2000 26. BNR (2012). Regulament nr. 5/2012, privind clasifi carea creditelor şi constituirea,

regularizarea şi utilizarea provizioanelor specifi ce de risc de credit aplicabil entităţilor supravegheate de Banca Naţională a României, altele decât instituţiile de credit, published in The Offi cial Gazette of Romania, Part I 179 20.mar.2012.

27. BNR (2013). Regulament nr. 5/2013 privind cerinţe prudenţiale pentru instituţiile de credit, published in The Offi cial Gazette of Romania, Part I 841 30.dec.2013

28. BNR–CNVM (2006a). Regulamentul BNR – CNVM nr.14/19/2006 privind tratamentul riscului de credit pentru instituţiile de credit şi fi rmele de investiţii potrivit abordării standard,

29. BNR–CNVM (2006b). Regulamentului BNR – CNVM nr.17/22/2006 privind supravegherea pe bază consolidată a instituţiilor de credit şi a fi rmelor de investiţii.


THEORETICAL CONSIDERATIONS REGARDING THE GENESIS AND EVOLUTION

OF FINANCIAL-BANKING RISKS

Prof. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest Gyorgy BODO Ph.D Student ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies

Abstract In this article, the authors conducted a study of the main causes that trigger risks in the fi nancial-banking system. Risk is an element of uncertainty

that may have greater or smaller effects on the activity of the banking institution,

and these elements can be considered as input variables in the statistical and

economic models for the analysis of risk indicators. Risk management involves

a profound analysis of the causes that generate risk factors, identifying their

impact on the bank’s business model and, on the other hand, has an impact

on the modeling of bank risks. In this analysis, the authors inventoried the

signifi cant risks identifi ed by specialized studies and results from the practice /

experience of fi nancial-banking institutions, highlighting the uncertainty factors

that lead to the emergence of the respective risks. Identifying and knowing

as many risk-generating factors is a necessity for both management and any

employee, which can lead to a better understanding of the phenomena that can

infl uence the economic system in which the bank operates. Thus, by identifying

the risk factors or identifying the origin of the signifi cant risks, the management

of the fi nancial-banking institution and their clients can have an objective tool

to base their strategic decisions in order to minimize the risk-related losses.

Keywords: banking risk, risk factors, risk exposure, risk management,

fi nancial-banking institutions

JEL Classifi cation: G21, G33

Introduction

Generally, risk occurs when there is uncertainty. The inability to foresee with certainty the future and the way in which the business will evolve is an uncertainty and is the source of the risks. Risk is an element of uncertainty that may have higher or lower effects on the activity of the banking institution and these elements can be considered as input variables in the statistical and economic models of indicators analysis and risk modeling. The authors of this study make an inventory of the signifi cant risks

identifi ed by the specialized studies, as well as those resulting from the practice


/ experience of the heads of fi nancial and banking institutions, which can lead

to a better understanding of the phenomena that can infl uence the economic

system in which the bank is operating. Risk management requires a detailed

analysis of the causes that generate risk factors, identifying their impact on the

bank’s business model, and, on the other hand, has implications for the bank

risk modeling process.

The article presents the main causes of uncertainty that lead to the

emergence of banking fi nancial risks, and requiring the identifi cation and

knowledge of as many risk-generating factors as is a necessity for both

management and any bank employee. It starts from generally applicable

issues for any business, the nature of the risks - purely assumed or assumed -

of their origin - caused by external or internal phenomena, as well as arising

from the deceitful intentions of those involved. Particular importance is given

to the role of information as well as to the causes that are due to the lack of

information or the concealment of information, causes stemming from the

way of interacting with the client, but also the problems they may face in

doing business (operating in the same social context -economic).

Particular attention is paid to the specifi c risks of the fi nancial and

banking activity and the causes that lead to the liquidity risk, the credit, the class

of operational risks specifi c to the banking activity, the impact of the exchange

rate, as well as the interest rates, causes due to the regulatory framework and

especially the impact of its instability on the business environment, the excessive

involvement of the political factor in the business environment, and last but not

least the macroeconomic framework in which the economic agents operate.

Thus, by identifying the risk factors or determining the origin of the

signifi cant risks, the management of the fi nancial-banking institution can have

an advanced modeling tool for the risk management system, but in turn it

can be considered an objective tool by which management can base strategic

decisions to minimize losses associated with risk factors.

Literature review The paper presented by Anghelache (2010) is a reference in studying

models and methods for identifying and modeling risks in the banking fi nancial

system. Also, Sfetcu (2011) and Anghel, Sfetcu and Bodó (2016) analyzed the

general aspects of risk factors related to economic activity and presented various

methods for assessing economic activity, and Anghel, Diaconu and Popovici

analyzed the theoretical aspects on the most common risk analysis models.

The main aspects of fi nancial-banking activity were analyzed by

Anghelache, Anghelache et al. (2016), which includes a detailed classifi cation

of risk factors and proposes a grouping of these based on several criteria of


similarity. Also, the theoretical aspects of banking risks and their origin were studied in detail by Sfetcu (2008), Pirvu and Mehedintu (2010), Gavalas and Syriopoulos (2014), Anghelache, Begu and others (2012) and Anghelache et al (2017), all these papers present well-structured views on the source of banking risk and their impact on the activity of the respective institutions. Essential aspects of credit (or credit) risk management have been studied in detail by Miller (2014), which includes both decision-making processes before approval and tracking of reimbursement of commitments. Similarly, the implications of fi nancial risks, especially credit risk, were

analyzed and researched by Apostu and Preduţ (2014) as well as by Anghelache

(2010), following a broad approach to the generating causes and phenomena

involved. The risk source aspects of various risk measurement models and the

accuracy of internal rating and modeling systems were analyzed by Cipovová

and Dlasková (2016) highlighting the implications for the minimum capital

required according to the methodology approached.

Anghelache and Bodo (2016) studied the context of the emergence

of risks that can be considered as reaching the level of systemic risk that can

lead to crisis situations in a particular business environment, economic area

or even worldwide. In the paper, they presented the main causes of risk that

can accentuate a situation so that it degenerates into systemic risk. Pastor and

Veronesi (2016) analyzed the impact of governmental policy decisions, which

in turn generates a certain uncertainty in business decisions that can carry

signifi cant risks depending on their implications / consequences. At the same

time, Anghelache, Bodó and Dumbrava (2018) conducted an analysis of the

impact of sovereign and country risk on economic entities that have exposure

to other regions, and which is a source of uncertainty leading to specifi c risks

of these types of transactions.

An important factor in managing the risks stems from the level of

access to information. The level of access to information can be an important

cause of banking risks, which was studied by Anghelache, Bodó and Marinescu

(2017), concluding that „information is power”, so that more information is

available from credible sources, the analysis and simulation models can be

more effi cient and can refl ect the reality more faithfully.

Another aspect of the exchange of information was analyzed by

Mishkin (2004), which analyzed the perspective gap between the client and

the bank, and considers that an important cause of risk arises from adverse

selection and moral hazard, resulting from „ hidden information „by the parties

involved in both the analysis process and the loan development / tracking

phase. Similarly, Anghelache, Anghel, and Bodó (2017) studied the impact of

information asymmetry on risk management, and concluded that the risk of


lack of information tended to fade through the use of increasingly performing IT systems widespread access to credible data sources that will target future monitoring systems based on objective information. Last but not least, the role of the institution having the role of fi nancial

and banking supervision exercised by the competent institutions was studied

by Anghelache, Sfetcu and Bodó, 2017, and the impact of fi scal and monetary

policies on fort banks studied by Anghelache, Bodo and others 2017). The

prudential banking supervision measures as presented in NBR (2013) and

NBR-NSC (2006b), namely the specifi c organizational risk classifi cation

(NBR-NSC, 2006a), and provisioning measures (NBR, 2012) to mitigate the

risk of banking activity, in turn may generate other types of risk that will be

managed by the bank’s management.

Research methodology, data, results and discussions Risk is a phenomenon that is originally uncertain, which can cause a

loss / damage if appropriate prevention measures are not taken. So in order to

properly manage the risks, fi rst of all we must try to identify the causes that

lead to these situations of uncertainty, which we can consider to be the origin of

the risk. Each source of risk has implications for the business of an economic

entity, and can infl uence how the business will evolve. Managers face daily

decision-making situations to direct the business to direction in which to

generate profi t. But daily they are confronted with situations of uncertainty

that attempts to challenge entrepreneurial spirit, adventure, engage in risky

situations, and, on the other hand, the conservative one to look unpredictable,

to look for ways in which to identify the consequences of decisions, or to

cover up with precautionary measures.

In particular, the fi nancial-banking system has a signifi cant role to

play in managing signifi cant risks, as these institutions in turn provide sources

of funding to other economic agents, and if a bank is in a diffi cult situation,

all entities economic conditions that depend on it could end up in a diffi cult

economic situation.

In the following we try to review the main sources of risk affecting the

fi nancial and banking activity and have direct effects both on the respective bank

but directly or indirectly infl uence its clients / business partners. Every person in

a bank (or fi rm) is in fact responsible for the way business is run, and also directly

involved in business risk management - even if it is not directly aware of it.

• Internal or external cause A fi rst classifi cation of the risk generating source refers to whether

it originates in an internal factor that can be considered as directly related


to the business’s own business / management or risks arising from external phenomena / events to that company. Given the role of leadership in front of shareholders, they must be concerned that the risks in general will produce the least possible adverse effects. Thus, in the case of risks originating outside the company, management must identify them and take corrective measures to mitigate their negative effects. Conversely, in the case of internal risks in addition to reactive measures, the management has at hand also the levers which can eliminate the source (cause) of the respective risk by taking preventive measures. In addition to the above corrective and preventive measures, management also has precautionary measures to take preventive measures for external-origin risks. Such an example is insurance or provisioning policies whereby management assumes a certain cost that is supposed to diminish the risks associated with insurance. SWOT analysis is a very simple method, which aims at identifying internal and external risks from the planning stage of the business, and mirrors them with specifi c opportunities.

• Managerial risk - risk appetite (assumed or managed) This aspect originates in the entrepreneurial spirit itself, which

presupposes assuming known risks, ie the entrepreneur willingly exposes

himself to certain risks in the hope that the business results will be higher than

the invested sums. Thus, with the assumed risk, managers even though they

know that the respective operations can cause losses but can also generate

higher returns than other risk-weighted businesses are launched in areas with

higher risk.

On the other hand, the managed risk refers to causes that do not

belong to the will of the respective entrepreneur, and he / she has a reactive

/ corrective attitude to the emergence of the respective risks and requires

measures to minimize the negative effects. Based on the two criteria and the

degree of risk assumed, managers can be graded gradually from those with

„risk appetite” and going up to „prudent”.

The role of management in the strategic direction of the fi rm is

essential and should aim to achieve the fi nancial indicators expected by

shareholders, and at the same time it must manage with caution the situations

with signifi cant risk. The strategy in turn may be at the origin of risks,

resulting from the likelihood of adopting a wrong strategy by management, or

by ignoring the economic-social context, management has assumed too high-

risk commitments (unrealistic results) that may have consequences fatal for

that company.


Knowledge, and especially careful follow-up of the business environment, can provide valuable insights to experienced managers to formulate a viable strategy and engage in risk-taking operations, a factor that is strongly infl uenced by the subjectivity and experience of the decision maker

(the «fl air» ). But even a good managerial experience can be considered as

a source of risk, given the managers› optimism («myopia») that some risky

situations if avoided so far can be avoided in the future.

• Cause resulting from access to information This case is based on differentiated access to information for the

parties involved in the deal. Thus, each party has „precious” or „strategic”

information that they consider to be viable for their business and which they

do not wish to divulge to the other party with the hope of gaining additional

benefi ts. This aspect is known in the literature as information asymmetry, a

typical example in the fi nancial-banking fi eld refers to the provision by the

applicant of more adjusted data to obtain better credit conditions.

Another cause associated with the level of information is that of moral

hazard, whereby the conclusion of the agreement one of the parties does not

make similar efforts with the other party to comply with the agreement. A

typical example can be considered as having a „full casco” insurance policy

that a driver could drive more carelessly than if he had a split-risk policy.

The third aspect of risk-related information relates to the Principal-

Agent issue whereby an agent (Agent) is involved in the conduct of a

transaction, which may have personal interests that he hides from the person

who hired him / It represents (Principal). Such an example can be considered

a lawyer who is committed to representing someone in court, but we do not

have the certainty that he will do everything possible to serve the client, or

otherwise, of a real estate agent who plays two heads like to gain advantages

from both the seller and the buyer.

At present, technological developments in the IT fi eld increasingly

provide analytical tools and large data sources, which can help in making

informed decisions based on increasingly objective criteria.

• Cause of customer problems This case may be generically associated with credit risk, which

broadly refers to the inability of clients to repay the debt assumed by the

bank, or fraudulently refuses to repay the credit. If the bank does not see the

possibility of recovering the client and the probability of reimbursement is

minimal, the bank may proceed to guarantee execution measures to recover

the debts. On the other hand, in order to cover potential losses, banks are


required by the legal provisions to constitute risk provisions by taking into account an insurance factor based on statistical estimates that may cover some losses. The reason why the customer does not reimburse may have objective causes that should be considered by the bank (the borrower) in the discussions with the client and whether the goodwill conditions are met to be given mitigating circumstances and debt rescheduling in line with the company’s new business conditions. There are cases where some banks from convenience and minimization of recovery costs, decide to „execute” the guarantee, or sell the debt to recovery companies. This is a classic example of risk transfer, but also a quick way to „clear the balance” of bad loans - a fact that was used at the end of the economic crisis.

• The liquidity / capital cause This is associated with the likelihood of repayment of the loans borrowed by the bank but also of repayment of the deposits made by the clients. Liquidity is in fact the ability of the bank to get the funds needed to fi nance its

commitments at some point in time, and this is done as soon as possible and

at reasonable costs. The liquidity crisis may be due to the need for short-term

liquidity caused either by an increasing demand for withdrawals from customer

deposits or by the fact that the loans are not reimbursed according to customer

due dates. Consequently, the bank has to secure their short-term funding from

other sources, which implies an additional cost to the bank, but it can also

transmit the crisis to other credit institutions, which can lead to systemic risk if

not is properly administered by the national supervisory structure.

Lack of liquidity is the cause of many problems that can seriously affect

not only a fi nancial institution but it can also be extended to other fi nancial-

banking institutions, for which the management of the fi nancial-banking

institutions must be very careful about the issues that infl uence the liquidity

level. Thus, the liquidity crisis may have many other causes that generate

them, which need to be identifi ed, evaluated and administered appropriately.

Regulatory bodies also require certain measures to prevent and limit exposure,

minimum capital requirements (eg BASEL III), but also test-response tests

(stress-test) to prove banks that they are capable of responding quickly to

unpredictable events but are capable of absorbing some external shocks.

• Macroeconomic causes In fact, in this case we are talking about several indicators that are used

to measure national performance, of which we will only analyze those that

have a direct impact on fi nancial-banking risks. Perhaps the most important


cause is that associated with the exchange rate, given that these exchange rates are based on foreign currency loans. A signifi cant increase in the exchange

rate, such as CHF / RON, had a signifi cant impact on the banking and fi nancial

system, both directly through exposures to an „exotic” currency, but mostly

indirectly through banks’ clientele through signifi cant increases in rates their

credits. This led to a crisis situation at the national level but was managed

calmly and with caution by the National Supervisory Authority (NBR) and

thus a situation of systemic crisis was avoided.

Another aspect that is associated with a macroeconomic concern is the

level of interest rates, which is adjusted in line with market conditions - in an

attempt to bring stability to the market. The National Supervisory Authority

(BNR) establishes the national benchmark interest rate (ROBOR) to which

commercial banks are aligned, and internationally, the most used reference levels

used in Romania are USD (LIBOR) and EURIBOR ). The variation of these

benchmarks mainly results in a variation in the cost of credit, in the context of

lowering lending and encouraging savings, this interest rate increases, and vice

versa - all depending on the intentions of regulators and specifi c macroeconomic

stability. A recent example is the case of ROBOR growth, which has resulted in

higher loan rates based on ROBOR variable interest.

GDP, economic growth, infl ation, or unemployment rate are socio-

economic indicators whose evolution directly infl uences the banking fi nancial

system. For example, rising infl ation reduces the purchasing power of the

population, which will have less money and thus increases the risk of default.

Similarly, rising unemployment can be associated as the directly associated with

the risk of default. Moreover, the National Institute of Statistics (NIS) publishes

periodically sets of macroeconomic indicators, but also correlations between them

and the evolution of the economic performance of various economic sectors.

• Sovereign or country cause These risks arise from the dependence of the business counterpart of

the counterparty on the business, especially international transactions, which

is associated with the likelihood of losses from cross-border activities due to

events wholly or partly dependent on the control of the foreign government

and on the evolution of the environment business in that country or area. In

turn, the economic context of a country / region is infl uenced by a multitude of

factors, and determined by causes that can not always be known by the partner

outside the country (or investor), which aggravates the business risk with the

partner in the area concerned.

Country risk is quantifi ed through ratings from world renowned

rating agencies for a country’s performance, stability and economic prospects,


political factors, natural factors, etc. This suggests that vendors can have specifi c

indicators that allow comparability of the various business environments

around the globe. These indicators are reviewed periodically or whenever a

major event occurs somewhere in the area that is targeted / evaluated - eg.

revolt, war, political change, epidemic, natural phenomena, and so on.

• Operational Causes Under the collective name of operational risk in the specialized work

we fi nd several approaches identifying the different causes of these phenomena,

the most synthetic defi nition being proposed by the Basel Committee, which

states that the source of operational risks is the inadequate management of

internal processes, people and systems. Among the elements that may generate

operational risk in the following we will mention only the most important,

each bank is free to expand the list (to improve the risk model) with new

elements that can cause operational risk.

Thus, process risk is closely linked to the conduct of internal processes

that govern the Bank’s business, and imposes a well-organized framework of

rules and procedures, as well as tracking and control measures; The malfunction

of systems and especially of IT systems is a signifi cant cause in the current

technological context when almost all banking operations are carried out through

IT platforms; Technological risk is associated with the level of technological

evolution, and the inability to keep pace with technology can be a source of risk

that creates a competitive disadvantage. Information system security can have

both external causes (cyber attacks) and internal (unauthorized access to systems,

data leaks); Poor customer-related practices refer to an improper customer

relationship, money laundering, mis-selling, customer-restricted operations,

money laundering, Known Customers (KYC) ; Threat of corporal assets includes

the risks associated with asset theft, vandalism, terrorism, war, fi re, earthquakes,

natural disasters affecting the bank’s operational infrastructure; Bank staff is

a major source of operational risk for at least three reasons: staff fl uctuation,

inadequate training and lack of specialist in certain areas; Reputational risk is

caused by the loss of confi dence in the respective fi nancial-banking institution

as a result of transactions that exposed the bank to the impossibility of meeting

its obligations to customers, which may have an impact by lowering the s.a.m.

• Causes due to fraud Fraud is the cause of risks that express the likelihood of deliberately

committing (theft) of theft or acting against the interests of the bank.

Depending on who caused it, fraud can be differentiated into internal, external

or combined causes.


Internal fraud is caused by the bank’s gross negligence on working norms / procedures, performing incorrect operations, performing transactions on clients’ accounts without their consent, disclosing confi dential information,

and knowingly accepting false or with unrealistic values, etc. External fraud

originates among clients (or counterparty) and is the intentional action of third

parties to draw undue advantage from the relationship with the bank, such

as obtaining fake credits, presenting documents, false or liar, overvaluing

collateral, receipt of credit and refusal to pay installments, etc. The worst case

is when there is a collusion between an employee (intern) and a fraudulent

(external) client by which he is concertedly intending to obtain undue advantage

directly from the bank (theft of funds) or by favoring transactions with high

profi t. This category includes computer frauds through which external hackers

can obtain access credentials in computer systems where they can steal vital

customer data, transactions, etc. but can carry out fraudulent operations on

behalf of other clients.

In any case, fraud is considered an offense and is punishable by

criminal law, and individuals found guilty of the banking system risk being

excluded from being employed in banks.

• Regulatory / legal reasons An important factor of the business environment refers to the

stability / predictability of the legal context established by the regulations

in force, any changes to a regulation (especially laws, norms, regulations) at

a macroeconomic level may cause a discontinuity in doing business among

companies and at the same time of banks. More specifi cally, in the case of

banks, the adoption of a new rule aimed at increasing the supervision and

supervision of the supervisor (which has good intentions to limit the excesses

in the banking environment and to control the stability of the whole system)

actually impose limitations on the business process , so banks’ management will

have to analyze the impact and redefi ne their business strategy. By unfounded

and inadequate decisions taken, the political factor can signifi cantly infl uence

this risk, and may even trigger the systemic risk situation.

Another source of risk that may be associated with the legal system

is the internal regulatory framework which, in the absence of clear and well-

drafted procedures, can lead to situations of uncertainty - hence a risk factor,

or regulatory breaches can be speculated in order to fraud of the respective

institution - as I have described earlier. On the other hand, over-regulation

will create a more predictable but more rigid and cumbersome system, the

operation and maintenance of a complex system requires great effort and

costs, which is refl ected directly in the fi nancial results. Consequently, it is up


to the management to fi nd an „optimum” point that satisfi es both regulatory

and documentary requirements, but nevertheless allows for an easy and rapid

adaptation to changes in the economic environment.

Also the legal area can be related to the risk associated with claiming

legal claims from clients as a result of bank action in court and which are

highly uncertain / (eg an internal legal opinion proves to be wrong in court,

or a fraudulent sale contract does not fi t the risk causes that are associated

with fi nes to be paid by the bank as a result of controls and through which

violations of laws, norms, or abusive practices have been identifi ed by staff in

relation to customers.

• Political causes The risk causes that originated in the political factor are strictly related

to the regulatory ones outlined above. The political factor presents a certain

degree of uncertainty through some populist actions and decisions, economically

inadequately substantiated, which may have consequences sometimes diffi cult

to predict. Many of the political decisions with economic implications taken

by the Government lately do not have good economic support supported by

objective arguments, some of which are even contrary to monetary and fi scal

policies aimed at the economic macrostability of the country. For example,

increase salaries and pensions, hiring investment spending while reducing

income tax, VAT, and the elimination of taxes and duties may create economic

imbalances that may impact on the medium and long term that will be greau

rebalanced in future (returning steady state of balance).

Another source of risk that originates in the political factor and in its

decisions (whether we are talking about the Government, the Parliament or

other institutions of national interest) is the divergence of views expressed by

various political characters that can distort the economic environment, as well

personal opinions expressed in the media, which are presented by politically

exposed persons and can be interpreted by the audience in the economic

environment as the offi cial position of the respective institution

Internationally, a source of risk and uncertainty of political origin,

but with major implications across the globe, we can consider, for example,

BREXIT - whose effects are diffi cult to evaluate / model at present.

Conclusion In conclusion, through this article, we have tried to provide an

overview of the main causes generating risks in the banking fi nancial system,

the list can continue and the causes can be detailed and analyzed in much more

depth.


A fi rst conclusion is about how to manage bank risks, in addition

to complying with legal provisions, each credit institution is free to fi nd the

optimal way to match the cost of risk management measures to the potential

loss value.

The second conclusion concerns the dual role of management, which

must implement specifi c risk identifi cation, measurement and management

measures and, on the other hand, must establish a business strategy that is

profi table to shareholders, all these aspects under the conditions of observing

the legal regulatory framework.

The third conclusion is that we need to have adequate risk capture

systems, complex models that are capable of processing a large amount of

data, and up-to-date with the many sources of risk = input factors in these

models. By tracking the fl ow of activities and introducing control points,

attempts are made to identify out-of-print transactions that can be considered

as potentially fraudulent.

The fourth conclusion addresses the external factors of the credit

institution, but which directly infl uences the success of a business. Thus legal

/ legal stability and predictability of the business environment, the lesser the

apolitical involvement are only a few aspects that can positively determine the

fate of a business.

And one fi nal conclusion is that the origin of the risks we have

presented must always be dealt with and analyzed in a broader context, the

risks of the specifi c economic framework that may appear on the fi nancial-

banking market and which may affect the interests of the bank concerned .

However, we look at things, the Romanian banking system is well

regulated, and the banking supervision exercised by the NBR seeks to establish

a regulatory framework that avoids slippages that could lead to a systemic risk

situation.

References 1. Anghel M.G, Diaconu A., și Popovici M. (2016). Theoretical considerations

regarding risk analysis models, Revista Română de Statistică – Supliment, vol.

2016, nr. 9, pp. 64-72

2. Anghel M.G, Sfetcu M., Bodó Gy, și Burea D (2017). Managementul riscurilor

bancare, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 11, pp. 79-86

3. Anghelache, C. (2006). Elemente privind managementul fi nanciar, Note de curs,

Editura Artifex, Bucuresti

4. Anghelache, C. (2010). Metode și modele de măsurare a riscurilor si performanțelor

fi nanciar-bancare, Second edition, Editura Artifex, București

5. Anghelache, C., Anghel, M.G. și Bodó, G. (2017). Aspecte teoretice privind rolul

informațiilor în procesul de modelare a deciziilor / riscurilor. Revista Română de

Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 6, pp. 92-101


6. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G. și Niță, G.(2016). General Notions on banking Risks, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2016, nr. 5, pp.13-18

7. Anghelache, C., Begu, L. și alții (2012). Diagnosis of the Financial-Banking Risk, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2012, nr. 2, pp. 260-264

8. Anghelache, C. și Bodó, Gy. (2016). Theoretical aspects regarding systemic risk and managerial decisions during the crisis. Revista Română de Statistică –

Supliment, vol. 2016, nr. 12, 109-116 9. Anghelache, C. și Bodó, Gy. (2018). Analiza riscului de lichiditate la instituții

fi nanciar-bancare. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2018, nr. 1, 56-64 10. Anghelache C., Bodó G. și Marinescu A. I. (2017). Asymmetric Information

in Case of Decision under Risk, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 1, pp. 22-36,

11. Anghelache C., Bodó G. și Dumbravă S. (2018). Aspecte teoretice privind riscul de țară si riscul, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2018, nr. 1, pp. 132-140

12. Anghelache, C., Sfetcu M., Bodó, G., și Avram D. (2017) Theoretical notions about banking risks. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 11, pp. 33-42

13. Anghelache, C., Bodó, Gy. și alții (2017) Noțiuni privind politicile monetare și fi scale optime. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 5, pp. 104-121

14. Anghelache, C., Sfetcu M., și Bodó, Gy. (2017) Analiza riscurilor bancare în contextul acordurilor Basel. Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2017, nr. 12, pp. 76-82

15. Apostu, T., Predut, A. S. (2014), - Riscul de credit, Colecţia de working papers

ABC-UL LUMII FINANCIARE nr. 2/2014, pp. 186-207; 16. Cipovová, E. și Dlasková, G. (2016). Comparison of Different Methods of Credit

Risk Management of the Commercial Bank to Accelerate Lending Activities for SME Segment, European Research Studies, vol. 19, issue. 4, pp. 17-26

17. Echart, L, Gollier, C, Schlesinger, H, (2005). Economic and Financial Decisions under Risk, Princeton University Press

18. Gavalas D. și Syriopoulos T. (2014) Bank Credit Risk Management and Rating Migration Analysis on the Business Cycle, International Journal of Financial

Studies, vol 2(1), pp. 122-143 19. Miller P. G. (2014). The Role of Risk Management and Compliance in Banking

Integration, New York University Law and Economics Working Paper, 2014-11, pp. 1-26 20. Mishkin, S. F. (2004). The Economics of Money, Banking and Financial Markets,

Columbia University, 7th edition, 2004, Chapter 9;

21. Pastor, L. și Veronesi, P. (2013). Political uncertainty and risk premia. Journal of

Financial Economics, 110, 520-545 22. Pîrvu, C., Mehedinţu, A. (2010) Considerations Concerning the Banking Credit and

its Optimization’’, Annalele Universiății din Petroşani - Economics, nr. 4/2010 23. Sfetcu, M. (2008) Lending Risk – The quality function of banking loan portfolio,

Revista Română de Statistică – Supliment,, vol. 2008, nr. 10, pp. 29-48 24. Sfetcu, M. (2011) Indicatori de evaluare a situațiilor fi nanciare ale clienților gestiunii

resurselor, Revista Română de Statistică – Supliment, vol. 2011, trim III, pp. 82-89 25. BCBS (2000). Principles for the Management of Credit Risk, Basel Committee

on Banking Supervision – Basel, September 2000 26. BNR (2012). Regulament nr. 5/2012, privind clasifi carea creditelor şi constituirea,

regularizarea şi utilizarea provizioanelor specifi ce de risc de credit aplicabil entităţilor supravegheate de Banca Naţională a României, altele decât instituţiile de credit, published in The Offi cial Gazette of Romania, Part I 179 20.mar.2012.


27. BNR (2013). Regulament nr. 5/2013 privind cerinţe prudenţiale pentru instituţiile

de credit, published in The Offi cial Gazette of Romania, Part I 841 30.dec.2013

28. BNR–CNVM (2006a). Regulamentul BNR – CNVM nr.14/19/2006 privind

tratamentul riscului de credit pentru instituţiile de credit şi fi rmele de investiţii

potrivit abordării standard,

29. BNR–CNVM (2006b). Regulamentului BNR – CNVM nr.17/22/2006 privind

supravegherea pe bază consolidată a instituţiilor de credit şi a fi rmelor de investiţii.


Macroeconometric Panel Data Analysis Of the Push- and Pull-Factors Of Migration Flows in Moldova

Ion PÂRȚACHI ([email protected])

Academy of Economic Studies of Moldova, Chișinău Natalia ȘIȘCAN ([email protected])

Academy of Economic Studies of Moldova, Chişinău

Abstract The research aims to identify and analyze the determining and

infl uencing factors of the growth of the migration fl ows in Moldova. The

article examines the importance of the dynamic effects of the measurements

in the labor market, such as changes in the unemployment rate. Analyzing

the annual panel data for the period 2006-2016, the authors reveal that a

higher level of real wages in the recipient country positively affects the net

migration fl ow, and negatively impacts the unemployment level. Deep-diving

into the dynamic effects shows that the increase in real income positively

affects the net migration fl ow, while changes in the unemployment rate

have no signifi cant impact. The authors study the infl uence of several types

of factors: push (unemployment, infl ation rate) and pull-factors (GDP per

capita, productivity).

Keywords: International Migration, Determinants of Migration,

Push and Pull Factors, Panel Data Estimation

Introduction Globalization combined with the intensifi cation of differences in the

various living standards within countries, as well as between them, leads to an

increase in the levels of trans-border migration in the whole world. Nowadays

there are more people living outside of their native country than ever before

(244 mln in 2016, according to UN).

From the moment the Republic of Moldova declared its independence,

it went through several structural changes: changes in the political area, and also

fi nancial, currency and banking crises. The migration fl ows have been impacted

by the economical, political and social changes in the society. According to the

offi cial statistics, in the year 2000 the number of migrant amounted to 138,3

thousand people, while in 2017 the number increased 2,5 times.

The Eurostat commission defi nes a migrant as a person who establishes

his residence in another country for a period that is, or is expected to be, of at


least twelve months. An in-migrant or immigrant has previously been resident

in another country, and an out-migrant or emigrant ceases to have his usual

residence in that country (Eurostat, 2017). The United Nations’ defi nition also

includes that the decision of an individual to migrate is taken freely, albeit

under certain constraints, and distinguishes temporary labor migrants such

as guest workers, highly skilled migrants or business migrants, irregular

and undocumented migrants, forced migration such as displacement, family

reunifi cation, and return migrants (UNESCO, 2015).

The migration processes have had a signifi cant impact on the

population numbers, impacting its components – sex, age, nationality, as well

as quality of life.

In order to conduct a successful social-economic policy it is necessary

to be able to forecast the impact and direction of the migration fl ows, thus

it is needed to understand the peculiarities of migration and the factors that

infl uence it, as well as be able to measure the consequences of migration.

In the neoclassical framework on which standard international

migration theory builds, migration is a macro-economic equilibrating

mechanism of production factors where wage rates at origin and destination

country are the main explanatory variables. On micro-level, migration is an

individual decision of utility maximization stemming from regional disparities

in expected prosperity and constrained by various migration costs. These

disparities are represented as regional differentials in observed or expected

income, unemployment rates or the likelihood of fi nding a job, the provision

of public goods, and the extent of welfare benefi ts. The migration decision

appears as optimization of the present value of expected earnings net of the

cost of migration (Zimmermann, 2008).

Migration laws and modeling. One of the fi rst concepts regarding migration fl ows has been developed

by the English-German geographer E.G. Ravenstein in his work “The Laws of

Migration” (1885).

In “The Laws of Migration”, the author attempts to explain and

forecast internal, as well as international migration. Many of the identifi ed

laws applies still to this day, they serve as a starting point for the majority

of migration models even more than a century later, which confi rms their

relevance.

Based on a large volume of empirical data, Ravenstein has identifi ed

the following Migration Laws:

- a redistribution of the population between territories;

- territories differ mainly due to characteristics in their economy;


- majority of migrants move due to short distances;

- migration happens gradually;

- there is for every migration fl ow, a corresponding counter-fl ow;

- migrants that travel long distances migrate to large industrial and

commercial centers;

- city inhabitants are less mobile then village ones;

- women are more mobile than men within the country, while men

surpass women in long-distance migration;

- large cities grow in large part due to migration;

- the volume of migration is increasing due to the development of

industry, commerce and transportation.

The main factors of migration are economic ones.

However, these laws have a rather descriptive nature, what is missing

are explanations of the reasons of the migration and the factors that cause it.

Push and pull factors theory According to the model presented by E. Lee, each territory is impacted

by various categories of factors of migration: neutral, pull and push ones,

which defi ne the migration into or out of the country. While some of these

factors impact the majority of the population, others impact only specifi c

individuals.

Push and pull factors can be categorized into economic, political,

legal, social, demographic, cultural or ecological ones and often represent

two sides of the same coin or, empirically, similar sized effects with opposite

signs (Haas, 2008, p. 10; Mayda, 2010, p. 1251). The theory of push and

pull factors traces back to Lee’s (1966) description of migration behavior in

a framework of attracting and repelling factors, apart from indifference, at

origin and destination, respectively.

E. Lee was one of the fi rst to point to the factors infl uencing migration

processes. Push factors can be of economic nature (unemployment, low

income, high taxes), social and political (poverty, discrimination, restrictions

of one’s freedom and religion, war); unfavorable natural and climacteric

conditions.

Pull factors mirror the former and include greater job opportunity,

higher wages, a lack of (un-)qualifi ed workforce, higher standard of living, or

the prospect of personal success (Borchers, 2008, p. 15).

Alongside push and pull factors, there are also intermediate factors

that can infl uence migration. The intermediate factors amplify their impact if

there is an increase in the distance, and can act as a limitation to the migration

fl ows. Among intermediate factors can be considered transportation expenses,


legal aspects limiting free movement and access to information about the

destination region, etc.

E. Lee mentions that migration is a selective process and that the

same factors can have different infl uence on different individuals. The author

explains that pull factors have a higher impact on highly-educated people,

who already have a certain income, however could earn more in another place.

High mobility is a character of highly qualifi ed specialists, as usually for them

migration would imply a step up the career ladder and an increase in their

income. On the contrary, for lower-qualifi ed employees, a higher impact have

the negatively impacting – push factors.

However, E. Lee’s work focuses mainly on the economic factors, and

does not analyze the non-economic ones.

Political and legal pull factors include confl icts in the donor

country (in our case – Moldova), such as a weak governing system and

corruption; while a stable political system, a strong legal system and a

respect for human rights attract migrants. Social insecurity, lack of housing,

environmental damage - refl ect social push factors, that push the citizens

out of the country.

On the other hand, social or cultural pull factors – are the existing

Moldovan diaspora communities abroad, which play a supportive role in

helping citizens job hunting, share a community of culture and language

groups. These factors are identifi ed in the work of Borchers and Breustedt,

2008. Nowadays in almost all host countries which have a high percentage

of migrants, exists a Moldovan diaspora – in Romania, Russia, Israel, Italy,

Turkey (mainly Gagauz communities), with strong and friendly relations.

The push and pull models of migration have a rather descriptive

nature than an explanatory one (cause and effect), because they run on the

assumption of well-informed people. Alongside the creation of networks or

diaspora communities comes the neoclassical migration model, described by

Massey et al. (1993). The network approach explains why the pull factors lose

their power over time, due to a decrease in the costs and risks of migration

once there is an increase of the number of migrants from the donor country.

The diaspora communities are the result of a continuous fl ow of migrants

from one country to another, where some of the people remain and become

“migrating” migrants, while others return home. The network contributes to

diminishing the costs of migration by helping migrants fi nding employment,

or housing, solving other administrative problems.

With every new migrant, the network becomes more self-reproducing,

because the new migrants have their families and friends, for whom migration

becomes less risky and less costly. Thus, migration experiences are shared with


potential migrants in their homeland, and migration becomes less selective,

and also less correlated with differences in wages and unemployment

Massey, when interpreting migration as a strategy of risk-

diversifi cation, identifi es households, rather than individuals as the decision-

making factor. In the new theory on migration, it is assumed that the decisions

on migration are taken collectively in order to maximize the foreseen income

and in order to minimize the risks by diversifying the household distribution.

(Massey et al., 1993, p. 436). Empirical studies confi rm these assumptions; a

survey on househols in the rural area conducted by the National Beaureau of

Statistics of the Republic of Moldova fi nds that two thirds of migrants have a

particular employment place in common.

Also, simultaneously with these factors there are other circumstances

in place, which act as impediments to the migration fl ow (temporary diffi culties,

for example: lack of transportation, legal restrictions for movement, etc). Many

factors which infl uence migration on an individual level remain impossible to

objectively measure.

Overview of the Factors.

The migration fl ow, which started at the end of the nineties and

continues till nowadays, has a labour-related character and takes on large

scales, according to offi cial statistics in 2016 the number of migrants went up

to 319 thousand people, which makes up 9% of the population of Moldova

(according to unoffi cial sources this number could be 2-2.5 times higher than

the offi cial data). The appearance of migration fl ows has economic reasons:

increase in unemployment and in consumer prices, which in turn, have been

infl uenced by a decrease in industrial production volumes, a decrease in labour

productivity in rural areas and a breach in trade relations.

Dynamics of migration fl ows out of Moldova, thousands people

Figure no 1

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

��

Source: Own calculations, www.worldbank.org, www.statbank.md


The geographical movement of migrants by country is relatively

stable, the highest number of labour migrants is observed in Russia, this is

due to the following reasons: a higher level of welfare, if we consider GDP per

capita as a proxy factor – it is 5-6 times higher, there are available employment

opportunities, which do not require high qualifi cations from the employees,

there is a common language environment (many Moldovans speak Russian),

there are Moldovan compatriots, family ties, etc (see Table no 1).

Main destination of migration in %Table no 1

Countries Code 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Greece GRC 2.0 1.5 0.8 1.0 0.8 0.8 0.6 0.5 0.6 0.4 0.2

Israel ISR 1.1 1.5 2.6 2.8 2.6 2.0 2.4 2.1 2.5 2.8 3.1

Italy ITA 17.6 18.6 17.9 18.6 18.8 18.4 16.7 15.2 14.5 15.1 15.5

Portugal PRT 3.1 2.2 1.8 2.2 1.6 1.4 1.0 1.2 0.6 0.7 0.8

Romania ROU 1.5 1.1 0.7 0.8 0.7 0.8 0.9 1.1 1.1 0.8 0.9

Russian Federation RUS 62.1 62.8 61.7 60.1 61.7 64.6 68.0 67.2 68.1 63.4 57.9

Turkey TUR 4.0 3.2 2.6 2.8 2.9 2.3 1.8 2.3 2.2 3.4 3.3

Ukraine UKR 2.7 3.0 3.5 2.9 2.1 1.6 1.2 1.6 1.3 1.4 0.8

Other

countriesOTH 6.0 6.0 8.5 8.7 8.6 8.1 7.3 8.7 9.2 11.9 17.3


The data in Table 1 shows that receiving countries that have a stable

increase in migrants are Russia, Italy, Israel and Turkey. The statistics on

geographical regions of migrations became more diverse after the permission

on Visa-free travel granted by the European Union in 2014. A part of the

migrants that are abroad with education purpose, in time assimilates in the

host country (changes marital status), fi nds a stable employment, eventually

receives citizenship, thus the donor country loses highly-qualifi ed citizens.

According to the pull and push theory, the main factors that determine

migration are income and the posibility of employment. The authors are using

GDP per capita in current prices in the receipent country compared to GDP per

capita in Moldova as a determinant of income. Current prices are used rather

than purchasing power parity, as the later might underestimate the impact of

monetary factors on migration, because income is used both abroad and at

home. (Brucker et al., 2009).

Figure 2 confi rms the pull and push theory on the infl uence of the

economic factor. On this graph, we consider GDP per capita as a pull factor.


Relation between average GDP per capita and migrants for countriesFigure no 2

�

�

��

��

��

��

��

��

��

��

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�� !

�"# $�" $%& �"% "'� "�� %�" �(" '%)


The assumption concerning the economic impact of GDP per capita

on the level of migration is confi rmed for almost all countries, except Russia.

Thus GDP per capita in Greece for the year 2006 has decreased by 22%, and

the proportion of migrants has fallen down to 0.2% (see Annex1). In Israel,

the GDP per capita has increased by 12%, what caused an increase in the

migration fl ow. This graph shows only one of the infl uencing factors, the

impact of other factors is most likely included indirectly in this pull factor.

The second essential determinant is the level of unemployment of

the capable workforce (aged between 15-64 years), all the determinants are

taken as relative values for Moldova. Thus, we are not showing absolute

values, but the changes in comparison to the impact on the donor country.

The level of unemployment can be considered both a pull factor (a low level

of unemployment in the receiving countries) and a push factor (a high level of

unemployment in the outsourcing country).

The third determinant related to push and pull factors is the consumer

price index (2010=100). Consumer prices infl uence the costs of migration

in the receiving country low CPI values diminish consumer expenses. High

values of consumer prices decrease the real income of the population in the

donor country.


Dynamics of consumer price index by countries (2011-2016 years)Figure no 3

��

�� 4%�� '� �� 8�� ()+,,$)+,-��/�

��

��

��

��

�"# $�" $%& �"% "'� "�� %�" �(" '%) *�&

��

��


As depicted on Figure 3, Ukraine has had high CPI values starting

with 2012, which had impacted the number of migrants – they are twice lower

compared to 2011 values, thus Ukraine became unattractive for migrants and

the pull factor was not working. The only exception is Russia, in its case the

increase in migration is largely due to non-economic factors (diaspora and

migrant networks, loyal migrational policy, etc).

Finally, we consider the indicator of productivity (Welfare-relevant

TFP) to analyze not only determinants of migration but to derive consequences

in the discussion of the endogeneity of migration. The Penn World Tables

offer data on human capital and return to education as well as on total factor

productivity (Feenstra et al., 2013). The comparison of one country relative

to another is useful when considering migration as maximization of returns to

education.


Descriptive statisticsTable no 2

in relation to the following country:

Migration

fl ows

GDP per

capita

Consumer

price index

Level of

unemployment

Total factor

productivity

Mean 35.60505 11.88644 0.978140 1.782727 2.005949

Median 8.000000 11.31340 0.983100 1.447000 1.894500

Maximum 232.8000 26.11630 1.423900 6.792564 4.054900

Minimum 0.600000 1.408800 0.691700 0.915811 1.034800

Std. Dev. 62.20499 6.985831 0.135951 0.995066 0.608680

Skewness 2.213702 0.145407 0.419083 2.670323 0.935598

Kurtosis 6.442155 1.699779 3.799167 11.29504 3.946467

Jarque-Bera 129.7327 7.322482 5.532409 401.4873 18.13835

Probability 0.000000 0.025701 0.062900 0.000000 0.000115

Observations 99 99 99 99 99

Cross sections 9 9 9 9 9


All variables have asymmetric distribution, skewed to the right.

Only for variables relative GDP per capita, relative consumer price index the

distribution of variables corresponds to the law of normal distribution. The

median value of the variable Migration is very different from the average,

which means average value is non-representative. All the variables have a big

gap between the maximum and minimum values.

Panel data estimation

Panel data also appear under the name of pooled data or longitudinal

data (Gujarati, 2004). A panel dataset is a set of cross-section data Y (n =

1,...,N and t = 1,...,T) obtained by means of statistical observation performed

periodically in a defi ned time interval T of variables characteristic for a

group of N individuals (Baltagi, 2005). Panel dataset involves a variability of

observations for the same individuals over time leading to recording of NxT

observations (Guiso et al., 2002). From the perspective of this representation,

statistical observation shows a variation of individual features contributing

to the increase of variability of observations and accuracy of estimation

(Sevestre, 2002). Panel data allows to account for un-measurable differences

between objects and construct models, which would explain the dynamics of

a set of objects (countries).

The main advantages of using panel data include:


- The researcher has the possibility to have a larger amount of

observations, thus increase the degree of freedom and lowering the

multi-collinearity of the regressors;

- Allow analyzng problems which cannot be described by time series

and spatial data separately;

- Make it possible to trace the individual evolution of the characteristics

of all the objects in the set by time

- Allow avoiding specifi cation errors, resulting from the non-inclusion

of signifi cant variables in the model.

The Estimation of Panel data model includes three different methods:

(model 1) Common constant, (model 2) Fixed effects, (model 3) Random effects

To analyze panel data, we start from a series of data recorded for

N individuals observed for a T period of time. For these data, the following

general model may be written, which is used for the analysis of a resultative

variable (Y) by determinant factors (Xk ):

�� (��,/�

��J,�)�N��&��J,�N�3��#�� (model 1)

i=1,2,…, N and t=1,…,T, where yit represents values of dependent

variable, Xit - values K for dependent variables, α – constant and εit – error

component, satisfi es the condition of the classical linear regression model,

including the uncorrelation condition with Xit (Sevestre, 2005).

This model is the most restricting one out of the 3 possible, as it assigns

the same behaviour to all the objects in the set at all moments in time. If these

requirements are met, then the parameters of the model can be consistently

estimated using the least squares method.

As the number of coeffi cients (NT(K + 1)) is higher than the total

number of observations (NT), it is diffi cult to estimate the model using

traditional methods. In this case, contrasts between coeffi cients should be used

by defi ning two canonic models: fi xed effects models (individual or temporal)

and composed error models (random effects).

Fixed effects model

In case of fi xed effects, the assumptions of the model differ compared

to the fi rst model only in the constant - αi , which takes different values for

every object in the set. The meaning of αi is in describing the infl uence of the

unobserved of missed variables.

�� (��)/�

�� O ��2��#��

� � � � � � �

��

(model 2)

In this case, the constant αi may be broken down as follows:

��

��

E�� O � �� R

��

Where α0 is a constant, γi indicates unobservable differences between

individuals and dt temporal differences that may appear in individuals.


To estimate parameters of the fi xed effects model we may consider

the individual and temporal specifi city by introducing specifi c effects also

called fi xed effects in individuals and periods that represent coeffi cients to be

estimated.

Model 2 is quite fl exible, because unlike the previous one it allows to

take into account the individual heterogeneity of sample objects. However, to

allow this fl exibility, there is often a loss of the signifi cance of the estimates

(because of the increase in their standard errors), since it is necessary to

evaluate N extra parameters.

Random effects model

In this case, the random character of specifi c effects differentiates

composed effect models from fi xed effects models. The interpretation of αi is

the same as in the 2nd model; it is used to refl ect the infl uence of the unobserved

variables that describe the individual characteristics of the analysed objects.

However, now these individual differences have a random character, and they

level out on average, as their theoretical variance is assumed to be the same

for all the objects in the sample.

Generally, composed effect models may be written as (Sevestre,

2002):

�� (��4/�

�� #��'�� (

��

��

(model 3)

And, ��

� �

�� #��'�� (

"��

��

where, the specifi c individual �#��'�� (��/��'��(�

%�3�� 2��#��

�

��

and

temporal /��'��(��/��# ��

%�3�� 2��#��

��

effects are random, with zero mean and variance

� ��

� ��

"��

��1��'�� '��

��

and

� ��

� ��

��%�3�� 2��#��

��1��'�� '��

��

. The

model may be easily broken down, the error factor being made up of three

elements: a component that does not present autocorrelation (

��

�� (��/�� '��

/� �� '�� '�� '�� (�

��

) neither

individually nor temporally, a component as an individual specifi c effect (��1��'�� '��

��'�� '�� (��/� �� '�� '�� '�� (�

��#��# ��(

��

) and

a component as a temporal specifi c effect (/�� '��

/� �� '�� '�� '�� (� ��/��

��

), not correlated between each

other nor with themselves (Jaba et al.,2016b) .

In case of random effect model, individual effects express

unobservable personal features and they are uncorrelated with dependent

observable variables.

To choose one of the two types of models (with fi xed or random

effects), F test and Hausman tests are used (Jaba et al., 2016a).

However, while using fi xed effects method, we need to apply tests

to check whether the fi xed effects (i.e., different constants for each group)

should indeed be included in the model. In order to achieve this, the standard

F-test can be used to check fi xed effects against the simple common constant

OLS method. The null hypothesis is that all the constants are the same

(homogeneous), and thus therefore the common constant method is applicable:

nH ααα === ...: 210


�

/�,(/S(/,(

/,S(/()

))

��,��-

�--,

,.

//,.��

��

��

�

Where E��)

,.-

� �� 8��

�� $��

is the coeffi cient of determination of the Fixed effects

model and ��

)

//-

� �� is the coeffi cient of determination of the Common constant

model, if F-statistic is bigger than the F-critical then we reject the null

hypothesis.

The Hausman specifi cation test (1978) guides us to choose the

appropriate Panel data model either Fixed effects method or Random effects

one. According to Ahn and Moon (2001), the Hausman statistic is viewed as a

distance measure between the Fixed effects and the Random effects estimators.

Thus, we actually test the null hypothesis (H0), that Random effects are

consistent and effi cient, versus the alternative hypothesis (H1), that Random

effects are inconsistent (as the Fixed effects will be always consistent). More

specifi cally, Hausman assumed that there are two estimators 0β and 1β of

the parameter vector β and he added two hypothesis-testing procedures. Under Ho, both estimators are consistent, but

0β is ineffi cient, and under H1, 0β is

consistent and effi cient but 1β is inconsistent.

Empirical estimation On the basis of the information available on countries that are characterized by a set of statistical indicators for the period from 2006-2016 years, the regression model is estimated, focusing on the main nine countries. Our model is based on the model of migration described by Kancs and Kielyte (2002); as the basic econometric model, the following regression equation was chosen:�� # �� <�� #��1�

�� !"#$%&$��' � �� !(%$)��' � �� !(*+,��' � �� !(-.$��'��(��*/�

��!0� �� $�� ' �� G��

� � � � ��

� � � � ��

� � �

� � �

� � �

� � � � ��

(model 4) MIGR is the number migrants from Moldova to i-th country recipient in year t, % GDPCAP is the ratio GDP per capita in i-th country-recipient to GDP per capita in Moldova; RCPI is the ratio CPI in i-th country-recipient to CPI in Moldova; RUNEM is the ratio of unemployment level in i-th country-recipient to unemployment level in Moldova; RTFP is the ratio of welfare-relevant total factor productivity in i-th country-recipient to welfare-relevant total factor productivity in Moldova; �� $�� %��

E��' � �� '�� is the constant for i-th individual country.

We start our empirical analysis based on the panel data, with the choice between models with the general effect and specifi c effects, for which there are a number of statistical tests. As the null hypothesis for the F-test we


set the absence in the data of a panel structure and the possibility of obtaining it from the combined (pooled model) sample by OLS consistent and effective evaluations.

Result of verifi cation of redundant fi xed effects test

Table no 3

Redundant Fixed Effects TestsPool: POOL01Test cross-section and period fi xed effectsEffects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 232.623974 (8,68) 0.0000Cross-section Chi-square 301.072055 8 0.0000Cross-Section/Period F 120.136383 (17,68) 0.0000Cross-Section/Period Chi-square 309.157782 17 0.0000Source: Own calculation in package Eviews 7.0

The fi rst set consists of two tests (“Cross-section F” and “Cross-section Chi-square”) that evaluate the joint signifi cance of the cross-section effects using sums-of-squares (F-test) and the likelihood function (Chi-square test). The corresponding restricted specifi cation is one in which there are period effects only. The two statistic values (244.88 and 301.07) and the associated p-values strongly reject the null that the cross-section effects are redundant. The remaining results evaluate the joint signifi cance of all of the effects, respectively. Both of the test statistics reject the restricted model in which there is only a single intercept.


Estimation results by panel dataTable no 4

Pooled Least

Squares Fixed Effects Random Effects

Equation 1 Equation 2 Equation 3

Independent variable Coeffi cient Coeffi cient Coeffi cient

Ln(RGDPCAP(-1))0.351***

(0.102)1.252***

(0.362)0.624***

(0.224)

Ln(RCPI)-0.096*(1.005)

-0.632***(0.155)

-0.526**(0.278)

Ln(UNEM)-1.503***

(0.210)-0.157*(0.134)

-0.305**(0.126)

Ln(RTFP)0.584**(0.257)

0.120*(0.189)

0.318**(0.150)

Constant2.03*

(0.182)-0.421*(0.791)

0.947*(0.610)

R-squared 0.223 0.971 0.258

Adjusted R-squared 0.189 0.966 0.222

F-statistic 6.11 212.04 7.39

Probability (F-statistic) 0.0002 0.000 0.000

Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Source: Own estimation in package Eviews 7.0

Furthermore, we use the Hausman test (Correlated Random Effects - Hausman Test). The Hausman test checks the validity of a choice between the models FE (Fixed effects) and RE (Random effects). In our investigation, the choice is made in favor of the Random effects model (see annex). On the basis of the Fisher test for the equation 3 (random effects model) the statistical signifi cance of the equation is confi rmed; the null hypothesis is rejected on the joint insignifi cant infl uence of the slopes on the

equation, and the alternative hypothesis relating to the impact of exogenous

variables is accepted.

T-test confi rmed the statistical signifi cance of the all estimated

coeffi cients. Obtained empirical results support the assumptions of economic

theory, coeffi cients have the expected signs. If relative GDP per capita with

one-year lag increases by 1%, due to an increase in countries-recipients

or country-donor, then migration fl ow increases by 0.62%. If the relative

unemployment level increases by 1%, then migration decreases by 0.305%.

Coeffi cient for relative welfare-relevant total factor productivity has a positive

sign, this factor embodies the implementation of advanced technologies by

highly educated employees. If the relative welfare-relevant total factor

productivity increases by 1%, then migration increases by 0.318%. Seeking


higher returns to education abroad combined with relatively higher total factor productivity abroad suggests there is taking place- brain drain. The most important and signifi cant infl uence on the migration is the

GDP per capita used as a proxy factor of income.

Conclusion Since the 2000s, emigration from Moldova has been substantial. The

high level of migration is seen as a threat to the productivity of the population

and to a stable economic growth, as the majority of the emigrants are the

capable workforce. According to data from the National Bureau of Statistics,

the elderly population share represents 17% of the total population, the

demographical structure of the population is worsening.

The main reasons for migration remain to be of an economic nature.

The estimated determinants in the model show that the differences in income,

relative unemployment and decreasing real income in Moldova – are the main

reasons for migration. The countries with an open migration policy, where

diasporas are present and there is a common cultural and language environment

are the ones that show a higher percentage of incoming migrants.

References 1. Baltagi, B.H. Econometric analysis of panel data. Fifth edition. Wiley, 378 p.

2. Borchers, Kevin; Breustedt, Wiebke (2008): Die Datenlage im Bereich der

internationalen Migration. Europa und seine Nachbarregionen. Bundesamt für

Migration und Flüchtlinge from - https://www.bamf.de/SharedDocs/Anlagen/DE/

Publikationen/WorkingPapers/wp18-internationale-migration.pdf.

3. Borjas, George J. (1999): The Economic Analysis of Immigration from - http://

www.ppge.ufrgs.br/giacomo/arquivos/eco02268/borjas-1999.pdf.

4. Brucker, Herbert; Baas, Timo; Boeri, Tito, et al. (2009): Labor Mobility within

the EU in the Context of Enlargement and the Functioning of the Transitional

Arrangements. Final Report. European Commission, DG Employment, Social

Affairs and Equal Opportunities (ed.). From http://www.frdb.org/upload/fi le/

Final_Report.pdf.

5. Etzo, I. (2011) The determinants of the recent interregional migration fl ows in

Italy: a panel data analysis // Journal of Regional Science. 2011, 51(5) pp. 948 –

966.

6. Greene, W.H. (2000), “Econometric analysis “, 4th edition, Upple Saddle River:

Prentice Hall.

7. Guiso L. et al., 2002. “Heterogeneity in Returns to Wealth and the Measurement of

Wealth Inequality,” American Economic Review, American Economic Association,

vol. 106(5), pages 651-655.

8. Gujarati, D., (2004). Basic Econometrics, 4th ed., McGraw-Hill, New York

9. Haas, Hein de (2008): Migration and Development. A Theoretical Perspective. In:

International Migration Review 44 (1), pp. 227–264. From http://www.imi.ox.ac.

uk/pdfs/wp/wp-09-08.pdf


10. http://www.rug.nl/ggdc/productivity/pwt/ Retrieved 2017-09-24, Penn World Table, version 9.0.

11. Jaba, E.; Mironiuc, M;, Roman, M.; Robu, I.B.; Robu, M.A., 2013, “The Statistical

Assessment of an Emerging Capital Market Using the Panel Data Analysis of

the Financial Information”, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 47(2), pp. 21-36.

12. Lee, Everett S. Theory of Migration. In: Demography 3 (1), pp. 47–57. from http://www.jstor.org/stable/2060063.

13. Massey, D.; Arango, J.; Hugo, G.; Kouaouci, A.; Pellegrino, A.;. Taylor, E. Theories of International Migration: A Review and Appraisal // Population and Development Review, Vol. 19, No. 3 (Sep., 1993), pp. 431-466

14. Mayda, A.M. (2010): International Migration. A Panel Data Analysis of the

Determinants of Bilateral Flows. In: Journal of Population Economics 23(4), pp. 1249–1274 from http://www.jstor.org/ stable/40925859.

15. National Beaureau of Statistics of the Republic of Moldova from http://statbank.statistica.md/

16. Ravenstein, E.G. The Laws of Migration // Journal of the Statistical Society of London, Vol. 48, No. 2. (June, 1885), pp. 167–235.

17. Sevestre, P., 2002, Économetrie des données de panel, Dunod, Paris 18. Wallerstein, I. The Modern World-System, vol. III: The Second Great Expansion

of the Capitalist World-Economy, 1730-1840’s. San Diego: Academic Press. 1989.

19. World Bank (2017): World Development Indicators. Retrieved 2017-09-26, from http://databank.worldbank.org

20. Zimmermann, Klaus, F. (1996): European Migration. Push and Pull. In: International Regional Science Review 19 (1 & 2), pp. 95–128 from http://irx.

sagepub.com/content/19/1-2/95.full.pdf.


Modele econometrice ale criteriilor cheie în raport cu factorii critici în proiectele de succes fi nanaţate de Uniunea Europeană, conform opiniilor unor experţi străini

Ec. drd. Ligian TUDOROIU ([email protected])

Școala doctorală a Universității din Craiova

REZUMAT Motivația modelării opiniilor unor experți străini în managementul

proiectelor (PM), de fapt a unor manageri de proiect (MP), care în marea lor

majoritate au colaborat în parteneriate sau consorții în proiecte fi nanațate de

Uniunea Europeană (UE) în România are drept substrat o dorință naturală

de a majora numărul proiectelor de succes și a crește rata de absorbție a

fondurilor europene. Acest articol generează o bază de date pe baza unui

eșantion de 110 experți străini în PM, mai precis a opiniilor exprimate de către

aceștia, pentru a dezvolta ulterior câteva modele econometrice care pe un nivel

mai redus de intensitate și cu o determinație relativ scăzută dar acceptabilă,

corelează pentru prima dată în literatura statistică și managerială românească

unele criterii cheie de succes (KSC), cu factori critici de succes (CSF) sau

indicatori cheie de performanță (KPI). Din păcate experiența unui prim buget

al fi nanțării prin proiecte fi nanțate de UE a convergenței economiei țării

noastre către media de dezvoltare a UE, nu a permis apariția unor modele

validate econometric, rezultate din opiniile experților români în PM.

Cuvinte cheie: Criterii cheie de succes (KSC), factori critici de succes

(CSF), indicatori cheie de performanță (KPI), eșantion dirijat, manager de

proiect (MP), managementul proiectelor (PM).

Coduri Jel: O22, H43, C46, C51, C52

1. INTRODUCERE În profunzimea conținutului unui proiect modern, dincolo de standardele recunoscute sub denumirea de criterii cheie de succes (KSC), rolul jucat de managerul proiectului (MP) a fost și rămâne unul defi nitoriu,

care poate induce succesul sau insuccesul acestuia. Acest regizor din umbră

al arhitecturii proiectului constituie vectorul pragmatic al schimbării unei

vechi realități cu una modernă, numai în măsura în care deține informații clare

despre factori critici de succes (CSF) sau indicatori cheie de performanță (KPI)


ai proiectului și le împărtășește și echipei de realizare a acestuia. Aspectele interogative și problematicile diverse la care se impune a răspunde și pe care trebuie să le rezolve MP atât au depășit formarea echipei, parteneriatului sau consorțiului (Săvoiu, 2006). Astfel MP și PM au extins permanent triunghiul de fi er, la tripla constrângere inițială privind respectarea timpului, costurilor și domeniului activităților, adăugând calitatea, apoi comunicarea, riscul și achizițiile, după anul 2000 și stakeholderii, din 2013, conform PMBOK®

guide 1983, 2000 și 2013 (Săvoiu, Tudoroiu, 2017; Tudoroiu, 2017a; Tudoroiu, 2017b). În acest articol, pornind de la un chestionar detaliat prezentat în anexă și valorifi cat pe Internet și la conferințe, workshopuri și simpozioane și alte întâlniri internaționale a fost creată o bază de date ce a constituit sursa unor modele econometrice ulterioare expuse în fi nal. Pentru prima dată în literatura statistică și managerială românească, apar astfel câteva modele care corelează opiniile unui eșantion dirijat de 110 experți străini în PM, cu un nivel mai redus de intensitate și cu o determinație mai scăzută dar sufi cientă, unele criterii cheie de succes (KSC), cu factori critici de succes (CSF) sau indicatori cheie de performanță (KPI).

2. METODOLOGIE, EȘANTION DE OPINII ȘI DATE FINALE Eșantionul prelevat de experți străini a cuprins MP cu care au existat colaborări externe și s-au păstrat legături (în ultimii 10 ani) la care s-au adăugat ulterior și listele participanților la conferințe și târguri internaționale (Germania, Spania, Italia, Portugalia, Franța, Japonia și Serbia), pe teme derivate din realizarea în comun a unor proiecte internaționale majoritar industriale cu produse fi nale auto și pur comerciale. Aceștia au constituit un volum inițial de aproape 400 de experți care au primit online chestionarul, plus 200 de experți cărora li expediat pe e-mail cu ajutorul sistemului SurveyMonkey <[email protected], un formular similar tot în limba engleză (un extras din acesta apare în anexa 1), chestionar formulat standardul anchetelor derulate de acest site profesionalizat (fi gura nr. 1.).


Chestionarul realizat pe SurveyMonkey pentru experți străini (PM),

care și-au exprimat opinia despre KSC și CSF sau KPI

Figura 1

Eșantionul fi nal de respondenți a cuprins însă numai 110 experți străin, ceea ce arată că rata de răspuns la chestionarul pentru experți străini a fost de numai 18,3 %, mai mică decât cea anticipată (20-25%), bazându-se pe o cunoaștere anterioară a experților cu care au existat relații de colaborare validate în timp, în proiecte diverse. Această selectare și prelevare a eșantionului fi nal a fost una dirijată axată pe criterii de autoadministrare a chestionarului și pe tehnica voluntariatului, iar respondenții fi nali s-au împărțit în mai multe categorii relativ stratifi cate: a) un subeșantion a trimis formularul completat, fi e online, de pe adresele de e-mail ale experților (50 din care numai 44 au fost completate integral); b) chestionarele completate ale unui alt subeșantion au fost preluate prin SurveyMonkey (27 respondenți); c) un al treilea subeșantion și-a autoadministrat chestionarul direct la conferințe și târguri internaționale (40 din care 39, asigurând completitudinea înregistrării) au constituit un eșantion de 117 respondenți, din care doar 110 respondenți fi nali au asigurat completitudinea răspunsurilor (completând practic un răspuns la toate întrebările). Structura eșantionului de experți străini în PM, are o vârstă medie de aproximativ 40 de ani (o populație omogenă și moderat asimetrică, dar mai


ales normal distribuită, conform valorii testului Jarque Bera de 4,35) și este prezentată în fi gura nr. 2, pornind de la criteriile de gen (grafi cul din stânga) și ocupațional, dominanta profesională fi ind aceea a inginerilor (70,9 %), urmați de economiști (18,2 %) și IT/matematicieni (7,3 %) prezentată în grafi cul din dreapta al aceleiași fi guri).

Diagrame de structură ale eșantionului de opiniilor celor 110 experți

străini (PM), despre variabilele endogene (KSC) și exogene (CSF) din chestionarul anchetei

Figura 2

Sursa: grafi ce realizate de autor Software utilizat: EViews

Privind structura eșantionului celor 110 experți străini (PM) se identifi că ptrin statistica descriptivă o participare ca MP o experiență în jur de 10 ani în PM (fi gura 3 rândul de sus – histograma și statistica descriptivă a variabilei vechime în proiecte, descriind o populație anormalizată și eterogenă), și o calitate de membru în 9-10 proiecte în medie pentru fi ecare respondent. (fi gura 3 rândul de jos – histograma și statistica descriptivă a variabilei membru în echipa de realizare a unui proiect)


Histograme și statistici descriptive ale vechimii și numărului de proiecte

ale opiniilor eșantionului celor 110 experți străini (PM)

Figura 3

Sursa: histograme și statistici descriptive realizate de autor. Software utilizat: EViews

Realizarea concretă a bazei de date conținând un set de 59 de variabile (șase clase de factori critici de succes [Q1 - Q6], 43 de clase individuale de factori critici de succes (CSF) și 10 criterii cheie de succes (ser50 - ser59) și prelucrarea ulterioară a datelor au fost semnifi cativ simplifi cate deoarece nu s-au identifi cat valori aberante în chestionare iar matricile de corelație și parametrizările modelelor s-au realizat cu pachetul de programe Eviews.


3. MODELE REZULTATE ȘI DISCUȚII

Statisticile descriptive referitoare la clase de factori critici de succes [Q1 - Q6] și criterii cheie de succes (ser50 - ser59), relevă un număr realtiv mic de anormalități distribuționale la Q1 Clasa CSF a mediului politic, economic, social și legislativ și Q6 Clasa CSF a statutului și conceptualizării proiectului de succes, precum și la ser50 (armonizarea activităților din proiectul de succes) așa cum se poate constata din tabelul 1a (clase CSF) și 1b (criterii cheie de succes –KSC).

Statistica descriptivă a claselor de variabile exogene (CSF sau KPI)

conform opiniilor celor 110 experți străini

Tabelul 1aQ1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6

SER44 SER45 SER46 SER47 SER48 SER49 Mean 2.363636 2.700000 3.472727 3.936364 3.963636 4.563636 Median 2.000000 2.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 Maximum 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 Minimum 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Std. Dev. 1.612607 1.430660 1.469626 1.503984 1.625075 1.565261 Skewness 0.939496 0.612981 0.297659 -0.265228 -0.443661 -0.983552 Kurtosis 2.679801 2.354424 2.066173 2.280170 1.948381 2.937565 Jarque-Bera 16.65187 8.798853 5.621165 3.664552 8.677363 17.75306 Probability 0.000242 0.012284 0.060170 0.160049 0.013054 0.000140 Sum 260.0000 297.0000 382.0000 433.0000 436.0000 502.0000 Sum Sq. Dev. 283.4545 223.1000 235.4182 246.5545 287.8545 267.0545 Observations 110 110 110 110 110 110

Sursa: Realizat de autor cu pachetul de programe EViews

Statistica descriptivă a claselor de variabile endogene (KSC) conform

opiniilor celor 110 experți străini

Tabelul 1bArmonizare Domeniu Timp Cost Calitate Echipă Comunicare Risc Achiziții Stakeholderi

SER50 SER51 SER52 SER53 SER54 SER55 SER56 SER57 SER58 SER59 Mean 3.872727 5.081818 5.390909 5.600000 5.981818 4.763636 5.172727 6.190909 6.027273 6.918182 Median 2.000000 5.000000 5.500000 6.000000 6.000000 4.000000 5.000000 6.000000 7.000000 8.000000 Maximum 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 Minimum 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Std. Dev. 3.115834 2.883461 2.449847 2.201751 2.278668 3.176540 2.688266 2.707433 3.169404 2.819109 Skewness 0.873885 0.233922 0.237714 -0.235626 -0.024248 0.300001 0.236368 -0.253264 -0.382867 -0.577676 Kurtosis 2.268448 1.849792 2.169238 2.541646 2.261923 1.642927 1.802839 1.929279 1.687776 2.077506 Jarque-Bera 16.45355 7.066838 4.199238 1.980766 2.507585 10.09090 7.593095 6.430486 10.57961 10.01841 Probability 0.000267 0.029205 0.122503 0.371434 0.285420 0.006439 0.022448 0.040146 0.005043 0.006676 Sum 426.0000 559.0000 593.0000 616.0000 658.0000 524.0000 569.0000 681.0000 663.0000 761.0000 Sum Sq. Dev. 1058.218 906.2636 654.1909 528.4000 565.9636 1099.855 787.7182 798.9909 1094.918 866.2636 Observations 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110



În contextul constructiv al unor modele econometrice efi ciente sau performante, realizat cu ajutorul funcției yij = f(xij), specifi când și parametrizând ulterior succesul/insuccesul unui proiect refl ectat în modelul fi nal, demersul

modelator a fost unul unifactorial, prin precizarea a minim două variabile (una

endogenă și alta exogenă) și la fi nal multifactorial, prin cuantifi carea variației

unei variabile dependente (yij = KSCi), explicată de variația unei singure sau

mai multor variabile independente (xij = CSFi). Pentru facilitarea construcției

de modelel econometrice s-a apelat la matrici de corelație, atât între KSCi

(cele 10 standarde PM) și clase de CSFi [Q1 - Q6], din tabelul 2a, cât și între

KSCi (cele 10 standarde PM) și CSFi individualizați, adică cele 43 de clase

individuale de factori critici de succes (CSF), din tabelul 2b.

Matrice de corelație între cele 10 criterii (KSCi) și cele 6 clase de factori (CSFi) conform opiniilor celor 110 de experți străini

Tabelul nr. 2aClasa și cod CSF

SERIEDATE

ArmonizareSER50

Arie SER51

TimpSER52

CostSER53

CalitateSER54

EchipăSER55

Comunicare SER56

RiscSER57

AchizițiiSER58

Stakeholderi SER59

Q1. SER44 0.180927 0.052733 -0.152423 -0.002584 0.031776 0.240805 0.072146 -0.198859 -0.296340 0.038893

Q2. SER45 -0.099200 0.052707 0.075648 0.028543 0.096809 -0.062178 -0.031726 -0.018238 0.022054 -0.017515

Q3. SER46 0.199586 -0.013541 -0.242910 -0.060108 -0.022066 0.350382 0.290314 -0.186597 -0.333695 -0.048153

Q4. SER47 -0.056561 -0.191300 0.074042 -0.151825 -0.150253 -0.072309 0.029973 0.162978 0.169737 0.139408

Q5. SER48 -0.191168 0.125945 0.252480 0.167691 -0.007613 -0.334024 -0.294655 0.105851 0.249568 0.013363

Q6. SER49 -0.030303 -0.036736 -0.017313 0.004792 0.051771 -0.103966 -0.040791 0.130246 0.176256 -0.126674


Se pot identifi ca unele corelații semnifi cative ce au contribuit la

realizarea unor modelări ulterioare ale variabilelor endogene KSCi pornind

de la variabilele exogene de tipul claselor CSF în cazul timpului (SER52) în

raport cu clasele Q3 și Q5 (clasele clarității conținutului și substanței proiectului

și instrumentelor de management afl ate sub impactul triplei constrângeri),

echipei (SER55) în raport cu clasele Q1, Q3 și Q5 (clasele mediului politic,

economic, social și legislativ, clarității conținutului și substanței proiectului

și instrumentelor de management afl ate sub impactul triplei constrângeri)

comunicarea (SER56) în raport cu clasele Q3 și Q5 și achiziții (SER58) în

raport cu clasele Q1, Q3 și Q5 (Tudoroiu, Săvoiu, 2017). Pentru a asigura o

modelare detaliată la nivelul unor CSFi individuali s-a construit o matrice a

celor 43 de variabile exogene în spiritul celor construite pentru clasele CSFi

[Q1 - Q6] în tabelul 2b:


Matrice de corelație între 10 criterii (KSCi) și cei 43 de factori (CSFi) conform opiniilor celor 110 de experți străini

Tabelul nr. 2bClasa și cod CSF

SERIEDATE

ArmonizareSER50

Arie SER51

TimpSER52

CostSER53

CalitateSER54

EchipăSER55

Comuni-care

SER56

RiscSER57

AchizițiiSER58

Stakehol-deri

SER59

F1.1 SER01 * * * * * * * * 0.397744 *F1.2 SER02 -0.230719 * * * * * -0.250205 * 0.420140 *F1.3 SER03 -0.330098 * * * * -0.345795 -0.327884 * 0.535793 *F1.4 SER04 * * * * * -0.380162 -0.295660 * 0.513982 *F1.5 SER05 * -0.225457 * * * -0.311176 -0.269096 * 0.507177 *F1.6 SER06 -0.280541 -0.210252 * * * -0.300721 * 0.254040 0.457179 *F1.7 SER07 * -0.215756 * * * * * * 0.397744 *F2.1 SER08 -0.363795 * * * 0.240264 * * 0.243765 0.295808 *F2.2 SER09 -0.311075 * * * * * * 0.279580 0.366929 *F2.3 SER10 -0.260671 * * * * * * 0.202201 0.326265 *F2.4 SER11 -0.261074 -0.215524 * * 0.280035 -0.259223 * 0.256492 0.457865 *F2.5 SER12 -0.256019 * * * * * * 0.221338 0.334015 *F2.6 SER13 * -0.216160 * * * * * 0.208507 0.367454 *F2.7 SER14 * -0.206953 * * 0.253308 * * * 0.311236 *F3.1 SER15 * * * * * * * * 0.238837 *F3.2 SER16 * * * * * * * * * *F3.3 SER17 * * * * * * * * * *F3.4 SER18 * -0.215788 * * * * * * 0.213568 *F3.5 SER19 * * * * * -0.230853 * 0.260614 0.289240 *F3.6 SER20 * * * * * * * * * *F3.7 SER21 * * * * * * * * * *F3.8 SER22 -0.228738 * * * * * * * 0.219950 *F4.1 SER23 -0.205462 * * * * -0.207445 * * 0.373854 *F4.2 SER24 * * * * * -0.200983 * * 0.361576 *F4.3 SER25 * * * * * -0.222074 * * 0.437154 *F4.4 SER26 * * * * * -0.340881 * * 0.246750 *F4.5 SER27 * * * * * -0.284659 * * 0.419541 *F4.6 SER28 * * * * * * * * 0.237182 *F4.7 SER29 * * * * * * -0.214616 * 0.417682 *F5.1 SER30 -0.213113 * * * * * * * 0.293672 *F5.2 SER31 -0.260646 -0.207515 * * * -0.226537 * 0.207523 0.411130 *F5.3 SER32 * * * * * -0.370395 -0.254940 * 0.476503 *F5.4 SER33 -0.269826 * 0.205513 * * -0.218729 -0.233858 * 0.378466 *F5.5 SER34 * -0.228484 * * * * * * 0.304792 *F5.6 SER35 * * * * * -0.223073 * * 0.337831 *F5.7 SER36 * * * * * -0.275366 * * 0.433158 *F6.1 SER37 * * * * * * * * 0.218234 *F6.2 SER38 * * * * * -0.201896 * 0.228576 0.350802 *F6.3 SER39 * -0.264585 * * * -0.261551 * * 0.447756 *F6.4 SER40 * -0.295238 * * * * * * 0.301806 *F6.5 SER41 * * * * * * * * 0.238951 *F6.6 SER42 * * * * * -0.293032 * * 0.411736 *F6.7 SER43 * * * * * * * 0.215593 0.271121 *

Sursa: Realizat de autor cu pachetul de programe EViews. Notă: * = |R| ≤ 0,2.

Din analiza fi ecărei matrici în parte se constată că se pot construi

multiple modele pornind de la valorile raportului de corelație (tabel nr. 2a

și 2b), precum și modele uni- și multifactoriale variate, care acoperă nouă

variabile din 10 de tip KSCi (stakeholderii constituind singura variabilă

necorelată cu intensitate minimală de confi rmare și testare în raport cu clase

de CSFi sau CSFi individualizați) Selectarea modelelor efi ciente ale opiniilor

experților (PM) se realizează ulterior cu coefi cientui de determinație R2


(Rsquared), iar validarea fi nală cu testele Durbin –Watson, t, Fisher etc

(Săvoiu, 2011; 2013).

Deoarece într-un unic articol nu pot fi prezentate prea multe modele

au fost selectate în fi nal doar două, urmând ca în viitor să fi e dezvoltate și alte articole care să detalieze nu numai modelele econometrice în sine cât și anumite aspecte critice ale modelării și mai ales consecințele modelărilor criteriilor cheie în funcție de factorii critici în proiectul de succes fi nnanțat de UE în România, cu impact major asupra creșterii ratei de absorbție a fondurilor europene în țara noastră. I. Din grupul de modele ale KSCi în funție de clase de CSFi [Q1 - Q6], modele econometrice ce dețin un R mai mare de 0,2 în matricea de corelație din tabelul nr. 2a) și intuitiv liniare sau liniarizabile s-a expus mai jos un model de formă trifactorială (multifactorială):

Yi = f(X1i, X 2i, X 3i,) + εi sau Yi = a + bX1i+ cX 2i +d X 3i,) + εi (1) validat și în care f(X1i, X 2i, X 3i,) devine în mod concret f(Q1i, Q3i, Q5i,).

Modelarea priorității și rangului criteriului echipa sau resursa umană (SER55) prezintă o soluție econometrică validată în raport cu clasele Q1, Q3 și Q5 (SER44, SER46 și SER48 sau clasele de CSFi ale mediului politic, economic, social și legislativ; ale clarității conținutului și substanței proiectului, ale instrumentelor de management afl ate sub impactul triplei constrângeri) ce este validată ca intensitate a corelației multifactoriale cu toate că R2 = 0,1648 sau R = 0,406 (intensitatea legăturilor din model conform Fcalculat = 6,97 când Fteoretic = 3,92 pentru α = 0,05) dar cu un potențial de validare mai performant ca nivel de intensitate în perspectivă (modelul trece testul Durbin-Watson cu d=1,79 (d2 < d < 4-d2 sau 1,65 < 1,75 < 2,31 valorile reziduale fi ind independente).


Modelarea rangului criteriului echipa proiectului sau resursa umană a

acestuia (SER55) în raport cu clasele CSFi de tip Q1, Q3 și Q5 (SER44, SER46 și SER48)

Tabelul nr. 3Dependent Variable: SER55 Method: Least SquaresIncluded observations: 110 Sample: 1 110

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.357075 1.706957 1.966702 0.0518

SER44 0.274376 0.190439 1.440754 0.1526SER46 0.525939 0.235870 2.229786 0.0279SER48 -0.269552 0.227675 -1.183930 0.2391

R-squared 0.164860 Mean dependent var 4.763636Adjusted R-squared 0.141224 S.D. dependent var 3.176540S.E. of regression 2.943705 Akaike info criterion 5.032901Sum squared resid 918.5325 Schwarz criterion 5.131100Log likelihood -272.8096 F-statistic 6.974946Durbin-Watson stat 1.751992 Prob(F-statistic) 0.000250

Software utilizat: EViews

II. Din cel de-al doilea grup de modele axate pe asocierile KSCi direct cu CSFi individuali de forma standardizată a unor modele multifactoriale

clasice: Yi = f(X1i, X 2i, …, Xki) + εi sau Yi = a + bX1i+ cX 2i + … kXki + εi (2) în care f(X1i, X 2i, …, Xki) este în mod concret f(CSF1i, CSF 2i, …, CSFki), s-a expus mai jos o gamă largă de modele econometrice validate (parțial sau integral) referitoare la achiziții (SER58) descrise în principal pornind de la ser03 sau cadrul juridic favorabil în UE și în economiile implicate, ser04 sau condițiile macroeconomice stabile în UE și economiile implicate (tabelul nr. 4), ser05 sau piață fi nanciară matură și disponibile în economiile implicate și ser06 sau sprijinul public și comunitar în economiile implicate, fără a comenta detaliat toate aceste modele care benefi ciază totuși de valori mari ale testului Fisher și sunt mai intens corelate (conform Rsquared)


Modele econometrice multifactoriale ale criteriului achizițiiTabelul nr. 4

Dependent Variable: SER58 Method: Least Squares

Included observations: 110 Sample: 1 110

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.106188 0.927102 -0.114538 0.9090

SER03 0.566713 0.277441 2.042645 0.0436

SER04 0.176330 0.325496 0.541729 0.5891

SER05 0.329913 0.249039 1.324743 0.1881

R-squared 0.312646 Mean dependent var 6.027273

Adjusted R-squared 0.293192 S.D. dependent var 3.169404

S.E. of regression 2.664577 Akaike info criterion 4.833654

Sum squared resid 752.5967 Schwarz criterion 4.931853

Log likelihood -261.8509 F-statistic 16.07150

Durbin-Watson stat 1.449686 Prob(F-statistic) 0.000000




C -0.005523 0.927237 -0.005957 0.9953

SER03 0.647348 0.271635 2.383159 0.0189

SER04 0.406907 0.276019 1.474199 0.1434










C -2.042308 1.242992 -1.643057 0.1035

SER03 0.307513 0.315483 0.974737 0.3320

SER04 0.150153 0.340393 0.441115 0.6601

SER05 0.050926 0.279267 0.182357 0.8557

SER06 0.099175 0.252635 0.392561 0.6955

SER11 0.279792 0.223571 1.251466 0.2136

SER32 0.321677 0.262996 1.223124 0.2241

SER39 0.232916 0.261793 0.889697 0.3757










C -1.660761 1.165488 -1.424949 0.1572

SER03 0.290235 0.314566 0.922654 0.3583

SER04 0.211668 0.332960 0.635716 0.5264

SER05 0.110693 0.270793 0.408772 0.6836

SER06 0.058811 0.248277 0.236876 0.8132

SER11 0.304905 0.221558 1.376184 0.1717

SER32 0.396729 0.248848 1.594261 0.1139










C -0.801685 1.093370 -0.733224 0.4651

SER01 0.019302 0.205925 0.093733 0.9255

SER02 0.003653 0.246089 0.014846 0.9882

SER03 0.419100 0.309649 1.353466 0.1789

SER04 0.155271 0.344238 0.451057 0.6529

SER05 0.280026 0.264378 1.059190 0.2920

SER06 0.065050 0.262123 0.248167 0.8045

SER07 0.254157 0.227644 1.116469 0.2668


Adjust R-squared 0.277475 S.D. dependent var 3.169404




Durbin-Watsonstat 1.419708 Prob(F-statistic) 0.000001




C -0.811555 1.044300 -0.777129 0.4388

SER03 0.327260 0.316024 1.035555 0.3028

SER04 0.269765 0.333403 0.809125 0.4203

SER05 0.229572 0.262246 0.875408 0.3834

SER06 0.055532 0.250101 0.222038 0.8247

SER11 0.331079 0.222581 1.487458 0.1399








Modelele axate pe achizitii sunt de o diversitate mai pronunțată, acest KSCi fi ind corelat intens sau relativ intens cu 90 % dintre CSFi la nivel individual.


4. CONCLUZII

În ansamblul opiniilor eșantionului populației experților străini în PM (110 respondenți) există conform matricei de corelație din tabelul nr. 2a și 2b asocieri și corelații semnifi cative între KSCi șigrupe de CSFi sau CSFi individualizați care au generat modele econometrice care simplifi că orice viitoare abordare axată pe priorități în deciziile managerilor de proiecte de succes la nivelul eșantionului experților români în PM nu se regăsesc aceste aspecte și nu apar corelații apte să permită construcția de modele econometrice detaliate. Ca în orice alt tip de cercetare de pionierat, axată pe voluntariat și implicit dirijată pentru a putea analiza opiniile unor experți străini, cercetarea din acest articol este originală prin metodologie, rezultate și plasament într-un areal nou, fără precedente investigative (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). În perspectivă investigația trebuie continuată, deoarece apare cerința accesării unor proiecte complexe reunind echipe de o diversitate tot mai mare a pregătirii și arealuri tot mai variate economico - sociale ceea ce impune continuarea modelărilor pentru a contura specifi citatea modelului econometric al proiectului de succes, fi nanațat de UE în România, axat pe variabila endogenă criterii cheie de succes (KSCi) descrisă și cuantifi cată prin clase de factori critici de succes (CSFi) sau prin factori critici de succes individualizați (CSFi). Problema succesului este legată tot mai clar de modelarea relației dintre criterii și factori și acest lucru trebuie descris mai clar și în literatura românească de specialitate, care este din păcate mai săracă în acest domeniu.

5. BIBLIOGRAFIE

1. Dinu, V., Săvoiu, G., Dabija, D.- C., 2017. A concepe, a redacta și a publica un articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ed. II, București: Editura ASE .

2. PMBOK® Guide – Fifth Edition. 2013. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. [on-line] Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/ foundational/pmbok> [Accessed 11 April, 2018].

3. PMBOK® Guide-Fifth Edition. 2013. Poject Management in Glossary of Project Management Terms. [on-line] Available at: <http://www.pmgloss.com/about/> [Accessed 15 June 2017].

4. Săvoiu, G., 2006. Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești: Editura Independența Economică. 5. Săvoiu, G., 2011. Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară 6. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico – fi nanciară. Gândirea econometrică

aplicată în domeniul fi nanciar, București: Editura Universitară. 7. Săvoiu, G., Tudoroiu, L., 2017. Factori critici şi criterii majore în proiectele de

succes, bazate pe finanaţare externă, Revista Română de Statistică Supliment, vol

3, pp. 3- 15.

8. Stakeholder and sponsor. 2013. The PMI Lexicon of Project Management Terms. [on-line] Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/lexicon>

[Accessed 10 April, 2018].


9. Stakeholdermap.com. 2016. Project Management Triangle - Time, Cost and

Quality - Iron Triangle. [on-line] Available at https://www.stakeholdermap.com/project-management/project-triangle.html [Accessed 21 April, 2018]

10. Tudoroiu, L., 2017a. Instruments for statistical ranking of the major factors of EU-funded projects in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, vol 4, pp.126 - 136.

11. Tudoroiu, L., 2017b. Conceptualizarea proiectului turistic de succes și identifi carea factorilor critici specifi ci în proiectele turistice din România, fi nanțate de Uniunea Europeană (UE), Iasi: Editura Perfomantica, vol. XXX, pp.112 -120.

ANEXA 1�

�6�#01�"��1��!�0#�%��63�1�3��#��0F��!#�%�1�1��=�%��"��0��#��4�!�5�4�

��

��

��

��

��

�� !��!�� !��"� � �� #� �� $�� "� �� %�� &�'�� (�'�� )�*��"�� +�

,�-�$��

��.��#�� !�� #��

�

�� !��

�

��

/��

�� %��)�

�

0 �� 1�

�

0 �� "��!��1�

�

2��/�� *�� 3��4�

�

5&#-��"�� *0 �36�*�786�� 7393�7��:37�86�89��6 2�:68*�; �:*8<�6�*=�768::�� 4�,�

03>�*3�89:> -�*0�:�5� :*�394�93�3�9�39�?�@�� ?�&�9 �� ?�A�� ?�B� �� ?�C�;�� ?D� ��?�E�7��?�(�

��!��

� � �� !��

/�� !�� "��

:��!��

��!��"��

�!��

2 ��

5A#-��"�� *0 ��87*�3/�- 2�3986�739; -2 97 �89��8� 5�87=�*3� ��-32-8:�89��/�9�:�768::�� 4�,�


ECONOMETRIC MODELS OF THE KEY CRITERIA, RELATED TO, AND COMPARED

WITH CRITICAL FACTORS IN SUCCESS EU-FUNDED PROJECTS, ACCORDING TO

FOREIGN EXPERTS’ OPINIONS

Ec. PhD. student Ligian TUDOROIU ([email protected])

Doctoral School of University of Craiova

ABSTRACT

The motivation of modelling the opinions and views of foreign experts

in project management (PM), in fact, a set of project managers (MPs), mostly

working, or cooperating in partnerships or consortia in projects funded by

the European Union (EU) in Romania, have as a foundation and substratum a

natural desire to increase the number of successful projects, and also boost the

absorption rate of European funds. This article generates a database based on

a sample of 110 foreign experts in PM, namely the opinions expressed by them,

in order to subsequently develop a number of econometric models, which, at

a lower level of intensity and a relatively low but acceptable determination,

correlate some key success criteria (KSC) with critical success factors (CSFs)

or key performance indicators (KPIs), for the fi rst time in the Romanian

statistical and managerial literature. Unfortunately, the experience of a fi rst

budget of EU-funded fi nancing of the convergence of this country’s economy

towards the EU’s development average did not allow for the emergence of

econometric validated models, resulting from the Romanian PM experts’

views and opinions.

Keywords: Key Success Criteria (KSC), Critical Success Factors

(CSFs), Key Performance Indicators (KPIs), Guided Sample, Project Manager

(MP), Project Management (PM)

JEL Codes: O22, H43, C46, C51, C52

1. INTRODUCTION

In the depth of the content of a modern project, beyond the standards recognized as key success criteria (KSCs), the role played by the Project Manager (MP) has constantly been, and stil lis, a defi ning one, a factor that can induce success or failure. This shadow guiding director of the architecture of the project is the pragmatic vector of changing an old reality for a modern one, only to the extent that he/she has clear information about the critical success factors (CSFs) or key performance indicators (KPIs) of the project, and shares


them with the team that is conducting it. The interrogative issues and the various issues that the MP needs to answer, and which he/she must solve, have exceeded the formation of the team, the partnership or the consortium (Săvoiu, 2006). Thus, MP and PM have continuously extended the iron triangle to the threefold initial constraint on time, cost and scope of activities, by adding quality, then communication, risk, and aquisitions - procurement -, after 2013, and stakeholders since 2013, according to PMBOK® guide 1983, 2000 and 2013 (Săvoiu, Tudoroiu, 2017; Tudoroiu, 2017a; Tudoroiu, 2017b). In this article, starting from a detailed questionnaire presented in the Appendix, and exploited on the Internet and during several conferences, workshops and symposia, as well as other international meetings, a database was created that constituted the source of subsequent econometric models, which were fi nally exposed. It is for the fi rst time in the Romanian statistical and managerial literature, that there appear several models which correlate the opinions and views of a guided sample made up of 110 foreign PM experts, with a lower intensity and with a lower but suffi cient determination, some key success criteria (KSCs), with critical success factors (CSFs) or key performance indicators (KPIs).

2. METHODOLOGY, SAMPLE OF OPINIONS AND FINAL DATA

The sample of foreign experts obtained comprised MPs with whom there have been external collaborations and connections have been maintained (over the last 10 years), to which were added subsequently the lists of participants at international conferences and fairs (Germany, Spain, Italy, Portugal, France, Japan and Serbia) on topics derived from the joint realization of mainly industrial international projects with automotive and purely commercial fi nal products. They formed an initial number of nearly 400 experts, who received the online questionnaire, plus 200 experts to whom a similar form written in English (an excerpt from it appears in Appendix 1) was sent via the SurveyMonkey <[email protected] system; the questionnaire was formulated in keeping with the standard of the surveys conducted by this professional site (Figure 1).


SurveyMonkey questionnaire for foreign experts (PM) who expressed

their opinions on KSC and CSF or KPI

Figure 1

However, the fi nal sample of respondents comprised as few as 110 foreign experts, which shows that the response rate to the questionnaire for foreign experts was only 18.3%, much lower than anticipated (20-25%), based on a prior knowledge of the experts with whom there existed collaboration relationships in various projects, validated over time. This selection and sample-taking for the fi nal sample was a guided or directed one, based on criteria of self-administration of the questionnaire, and on the technique of volunteering, and the fi nal respondents were divided into several relatively stratifi ed categories: a) a sub-sample sent the completed form, online, from the e-mail addresses of the experts (50 of them, out of which only 44 were completed in full); b) the completed questionnaires of another sub-sample were taken over by SurveyMonkey (27 respondents); c) a third sub-sample self-administered the questionnaire, directly, during international conferences and fairs (40 of the, out of which 39 ensured the completeness of the fi lling-in): the fi nal sample comprised 117 respondents, of whom only 110 fi nal respondents ensured the completeness of the answers to all questions). The structure of the sample of foreign PM experts displays an average age of about 40 years (a homogeneous and moderately asymmetric population,


which is mostly distributed normally, according to the Jarque Bera test value, i.e. 4.35), and is shown in Figure 2, starting from gender criteria (the left side chart) and occupational criteria, the professional dominant being engineers (70.9%), followed by economists (18.2%) and IT/mathematicians (7.3%), presented in the the right side graph of the same fi gure.

Structure diagrams of the sample of the opinions and views of the 110

foreign (PM) experts, concerning the endogenous (KSC) and exogenous

variables (CSFs) in the survey questionnaire

Figure 2

Source: Author’s graphics Software used: EViews

As regards the structure of the sample of the 110 foreign (PM) experts, the descriptive statistics identify the participation as MPs with circa 10 years of experience in the PM (Figure 3, upper line – histogram and descriptive statistics of the “seniority in projects” variable, describing an abnormal and heterogeneous population), and membership in 9-10 projects per average for each respondent (Figure 3, bottom line – histogram and descriptive statistics of the variable “member in the project team”).


Histograms and descriptive statistics of the age and number of projects

corresponding to the sample opinions of the 110 foreign (PM) experts

Figure 3

Source: histograms and descriptive statistics made by the author. Software used: EViews

The concrete implementation of the database containing a set of 59 variables (six classes of critical success factors [Q1 – Q6], 43 individual classes of critical success factors (CSFs) and 10 key success criteria (ser50 – ser59), and the subsequent data processing were signifi cantly simplifi ed, as no aberrant values were found in the questionnaires, and the correlation matrices and model parameterizations were made with the Eviews software package.

3. MODELS, RESULTS AND DISCUSSION


The descriptive statistics concerning the critical success classes [Q1 – Q6] and key success criteria (ser50 – ser59) reveal a relatively small number of distributional abnormalities in the Q1 CSF Class of the political, economic, social and legislative environment, and Q6 CSF Class of the status and conceptualization of successful projects, as well as the ser50 (harmonization of the activities of the successful project), as can be seen in Table 1a (CSF classes) and Table 1b (key success criteria – KSC).

Descriptive statistics of exogenous variable classes (CSF or KPI)

according to the opinions of the 110 foreign experts

Table 1aQ1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6

SER44 SER45 SER46 SER47 SER48 SER49 Mean 2.363636 2.700000 3.472727 3.936364 3.963636 4.563636 Median 2.000000 2.000000 3.000000 4.000000 4.000000 5.000000 Maximum 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 Minimum 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Std. Dev. 1.612607 1.430660 1.469626 1.503984 1.625075 1.565261 Skewness 0.939496 0.612981 0.297659 -0.265228 -0.443661 -0.983552 Kurtosis 2.679801 2.354424 2.066173 2.280170 1.948381 2.937565 Jarque-Bera 16.65187 8.798853 5.621165 3.664552 8.677363 17.75306 Probability 0.000242 0.012284 0.060170 0.160049 0.013054 0.000140 Sum 260.0000 297.0000 382.0000 433.0000 436.0000 502.0000 Sum Sq. Dev. 283.4545 223.1000 235.4182 246.5545 287.8545 267.0545 Observations 110 110 110 110 110 110

Source: Made by the author with the EViews software package

Descriptive statistics of classes of endogenous variables (KSC) according

to the opinions of the 110 foreign experts

Table 1bHarmonization Domain Time Cost Quality Team Communication Risk Aquisitions Stakeholders

SER50 SER51 SER52 SER53 SER54 SER55 SER56 SER57 SER58 SER59 Mean 3.872727 5.081818 5.390909 5.600000 5.981818 4.763636 5.172727 6.190909 6.027273 6.918182 Median 2.000000 5.000000 5.500000 6.000000 6.000000 4.000000 5.000000 6.000000 7.000000 8.000000 Maximum 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 10.00000 Minimum 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 Std. Dev. 3.115834 2.883461 2.449847 2.201751 2.278668 3.176540 2.688266 2.707433 3.169404 2.819109 Skewness 0.873885 0.233922 0.237714 -0.235626 -0.024248 0.300001 0.236368 -0.253264 -0.382867 -0.577676 Kurtosis 2.268448 1.849792 2.169238 2.541646 2.261923 1.642927 1.802839 1.929279 1.687776 2.077506 Jarque-Bera 16.45355 7.066838 4.199238 1.980766 2.507585 10.09090 7.593095 6.430486 10.57961 10.01841 Probability 0.000267 0.029205 0.122503 0.371434 0.285420 0.006439 0.022448 0.040146 0.005043 0.006676 Sum 426.0000 559.0000 593.0000 616.0000 658.0000 524.0000 569.0000 681.0000 663.0000 761.0000 Sum Sq. Dev. 1058.218 906.2636 654.1909 528.4000 565.9636 1099.855 787.7182 798.9909 1094.918 866.2636 Observations 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110


In the constructive context of effi cient or performant econometric models, realized by means of the function yij = f(xij), specifying and subsequently parametrizing the success or failure of a project refl ected in

the fi nal model, the modelling approach was a one-factor one, by specifying


(one endogenous and another one exogenous) and fi nally multi-factorial, by quantifying the variation of a dependent variabile (yij = KSCi), explained by the variation of one or more independent variables (xij = CSFs). In order to facilitate the construction of econometric models, correlation matrices were made use of both between KSCs (the 10 PM standards) and CSFs classes [Q1 – Q6], in Table 2a, and between KSCs (the 10 PM standards) and individualized CSFs, i.e. the 43 individual classes of critical success factors (CSFs) in Table 2b.

Matrix of correlation between the 10 criteria (KSCi) and the 6 classes of

factors (CSFs) according to the opinions of the 110 foreign experts

Table 2aClass and CSF code

DATA SERIES

Harmoni -zationSER50

AreaSER51

TimeSER52

CostSER53

QualitySER54

TeamSER55

Communi-cation SER56

RiskSER57

AquisitionsSER58

Stakeholders SER59

Q1. SER44 0.180927

0.052733-0.152423 -0.002584 0.031776 0.240805 0.072146 -0.198859 -0.296340 0.038893

Q2.

SER45 -0.099200

0.052707 0.075648 0.028543 0.096809 -0.062178 -0.031726 -0.018238 0.022054 -0.017515

Q3. SER46 0.199586 -0.013541 -0.242910 -0.060108 -0.022066 0.350382 0.290314 -0.186597 -0.333695 -0.048153

Q4. SER47 -0.056561 -0.191300 0.074042 -0.151825 -0.150253 -0.072309 0.029973

0.162978 0.169737 0.139408

Q5. SER48 -0.191168

0.125945 0.252480 0.167691 -0.007613 -0.334024 -0.294655

0.105851

0.249568 0.013363

Q6. SER49 -0.030303 -0.036736 -0.017313 0.004792 0.051771 -0.103966 -0.040791

0.130246 0.176256 -0.126674


Signifi cant correlations can be identifi ed that contributed to the subsequent modelling of the endogenous KSCs variables from the exogenous CSF class variables as regards time (SER52) in relation to Q3 and Q5 classes (classes of the clarity of project content and substance, and the management instruments under the impact of the threefold constraint), the team (SER55) with respect to classes Q1, Q3 and Q5 (classes of political, economic, social and legislative environment, clarity of content and substance of project, and management instruments under the impact of triple constraint), communication (SER56 ) in relation to classes Q3 and Q5 and aquisitions - procurement - (SER58) in relation to classes Q1, Q3 and Q5 (Tudoroiu, Săvoiu, 2017).

In order to ensure a detailed modelling of individual CSFs, a matrix

of the 43 exogenous variables was constructed, in the spirit of those built for

CSFs classes [Q1 – Q6], in Table 2b:


Correlation matrix between 10 criteria (KSCs) and the 43 factors

(CSCs) according to the opinions and views of the 110 foreign experts

Table 2b

Class and CSF

code

DATA SERIES

HarmonizationSER50

Area SER51

TimeSER52

CostSER53

QualitySER54

TeamSER55

Communi-cation SER56

RiskSER57

AquisitionsSER58

Stakehol-ders

SER59

F1.1 SER01 * * * * * * * * 0.397744 *F1.2 SER02 -0.230719 * * * * * -0.250205 * 0.420140 *F1.3 SER03 -0.330098 * * * * -0.345795 -0.327884 * 0.535793 *F1.4 SER04 * * * * * -0.380162 -0.295660 * 0.513982 *F1.5 SER05 * -0.225457 * * * -0.311176 -0.269096 * 0.507177 *F1.6 SER06 -0.280541 -0.210252 * * * -0.300721 * 0.254040 0.457179 *F1.7 SER07 * -0.215756 * * * * * * 0.397744 *F2.1 SER08 -0.363795 * * * 0.240264 * * 0.243765 0.295808 *F2.2 SER09 -0.311075 * * * * * * 0.279580 0.366929 *F2.3 SER10 -0.260671 * * * * * * 0.202201 0.326265 *F2.4 SER11 -0.261074 -0.215524 * * 0.280035 -0.259223 * 0.256492 0.457865 *F2.5 SER12 -0.256019 * * * * * * 0.221338 0.334015 *F2.6 SER13 * -0.216160 * * * * * 0.208507 0.367454 *F2.7 SER14 * -0.206953 * * 0.253308 * * * 0.311236 *F3.1 SER15 * * * * * * * * 0.238837 *F3.2 SER16 * * * * * * * * * *F3.3 SER17 * * * * * * * * * *F3.4 SER18 * -0.215788 * * * * * * 0.213568 *F3.5 SER19 * * * * * -0.230853 * 0.260614 0.289240 *F3.6 SER20 * * * * * * * * * *F3.7 SER21 * * * * * * * * * *F3.8 SER22 -0.228738 * * * * * * * 0.219950 *F4.1 SER23 -0.205462 * * * * -0.207445 * * 0.373854 *F4.2 SER24 * * * * * -0.200983 * * 0.361576 *F4.3 SER25 * * * * * -0.222074 * * 0.437154 *F4.4 SER26 * * * * * -0.340881 * * 0.246750 *F4.5 SER27 * * * * * -0.284659 * * 0.419541 *F4.6 SER28 * * * * * * * * 0.237182 *F4.7 SER29 * * * * * * -0.214616 * 0.417682 *F5.1 SER30 -0.213113 * * * * * * * 0.293672 *F5.2 SER31 -0.260646 -0.207515 * * * -0.226537 * 0.207523 0.411130 *F5.3 SER32 * * * * * -0.370395 -0.254940 * 0.476503 *F5.4 SER33 -0.269826 * 0.205513 * * -0.218729 -0.233858 * 0.378466 *F5.5 SER34 * -0.228484 * * * * * * 0.304792 *F5.6 SER35 * * * * * -0.223073 * * 0.337831 *F5.7 SER36 * * * * * -0.275366 * * 0.433158 *F6.1 SER37 * * * * * * * * 0.218234 *F6.2 SER38 * * * * * -0.201896 * 0.228576 0.350802 *F6.3 SER39 * -0.264585 * * * -0.261551 * * 0.447756 *F6.4 SER40 * -0.295238 * * * * * * 0.301806 *F6.5 SER41 * * * * * * * * 0.238951 *F6.6 SER42 * * * * * -0.293032 * * 0.411736 *F6.7 SER43 * * * * * * * 0.215593 0.271121 *

Source: Made by the author with the EViews program package. Note: * = |R| ≤ 0,2.

The analysis of each matrix shows that multiple models can be

constructed from the correlation ratio values (Table 2a and Table 2b), as

well as varied uni- and multifactorial models covering nine variables of

ten KSC type variables (stakeholders representing the only uncorrelated

variable of minimum confi rmation and testing intensity in relation to CSIF

or CSF individualized classes). Selecting the effective models of (PM) expert

opinions is then made with determination coeffi cient R2 (Rsquared), and the


fi nal validation is done with Durbin-Watson, t, Fisher tests, etc. (Săvoiu, 2011; 2013). As one single paper cannot possibly present too many models, only two models were selected in the end, and further articles will be developed further, detailing not only the econometric models themselves, but also some critical aspects of modelling, and especially the consequences of modelling of the key criteria according to the critical factors in the successful EU-funded project in Romania, with a major impact on the increase in the absorption rate of European funds in this country. I. From the group of models of KSCs according to the CSF classes [Q1 – Q6], econometric models that have an R greater than 0.2 (in the correlation matrix in Table 2a), and intuitively linear or linearisable, a model of multifactorial form was presented below: Yi = f(X1i, X 2i, X 3i,) + εi sau Yi = a + bX1i+ cX 2i +d X 3i,) + εi (1)validated, where f(X1i, X 2i, X 3i,) becomes concretely f(Q1i, Q3i, Q5i,). Modelling the priority and rank of the team or human resource criterion (SER55) presents an econometric solution validated against Q1, Q3 and Q5 classes (SER44, SER46 and SER48 or CSF classes of the political, economic, social and legislative environment; the content and substance of the project, the management tools under the impact of the triple constraint), which is validated as the intensity of the multifactorial correlation, although R2 = 0.1648 or R = 0.406 (the intensity of the model connections according to Fcalculated = 6.97 when Ftheoretic = 3.92 for α = 0,05), yet having a higher validation potential in point of intensity level in perspective (the model passes the Durbin-Watson test with d=1.79 (d2 < d < 4-d2 or 1.65 < 1.75 < 2.31, the residual values being independent).


Modelling the criterion rank in keeping with the project team or its

Human Resource (SER55) relative to the CSF classes of the Q1, Q3 and

Q5 type (SER44, SER46 and SER48)

Table no. 3Dependent Variable: SER55 Method: Least Squares

Included observations: 110 Sample: 1 110Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C 3.357075 1.706957 1.966702 0.0518SER44 0.274376 0.190439 1.440754 0.1526SER46 0.525939 0.235870 2.229786 0.0279SER48 -0.269552 0.227675 -1.183930 0.2391



II. From the second group of models focusing on KSC directly associating with individual CSFs of standardized form of classical multifactorial models: Yi = f(X1i, X 2i, …, Xki) + εi or Yi = a + bX1i+ cX 2i + … kXki + εi (2) where f(X1i, X 2i, …, Xki) is concretely and specifi cally f(CSF1i, CSF

2i, …, CSFki), a wide range of (partially or fully) validated econometric models were presented below, conerning aquisitions - procurement - (SER58), mainly described from ser003 or the favourable legal framework in the EU and in the

economies involved, ser04 or stable macroeconomic conditions in the EU and

the economies involved (Table 4), ser05 or mature and available fi nancial

market in the economies involved, and ser06 or public and community support

in the economies involved, without however commenting in detail on all those models, which still have higher values of the Fisher test and are more closely related (according to Rsquared)


Multifactorial econometric models of the aquisitions criterion

Table 4




C -0.106188 0.927102 -0.114538 0.9090

SER03 0.566713 0.277441 2.042645 0.0436

SER04 0.176330 0.325496 0.541729 0.5891

SER05 0.329913 0.249039 1.324743 0.1881










C -0.005523 0.927237 -0.005957 0.9953

SER03 0.647348 0.271635 2.383159 0.0189

SER04 0.406907 0.276019 1.474199 0.1434










C -2.042308 1.242992 -1.643057 0.1035

SER03 0.307513 0.315483 0.974737 0.3320

SER04 0.150153 0.340393 0.441115 0.6601

SER05 0.050926 0.279267 0.182357 0.8557

SER06 0.099175 0.252635 0.392561 0.6955

SER11 0.279792 0.223571 1.251466 0.2136

SER32 0.321677 0.262996 1.223124 0.2241

SER39 0.232916 0.261793 0.889697 0.3757










C -1.660761 1.165488 -1.424949 0.1572

SER03 0.290235 0.314566 0.922654 0.3583

SER04 0.211668 0.332960 0.635716 0.5264

SER05 0.110693 0.270793 0.408772 0.6836

SER06 0.058811 0.248277 0.236876 0.8132

SER11 0.304905 0.221558 1.376184 0.1717

SER32 0.396729 0.248848 1.594261 0.1139










C -0.801685 1.093370 -0.733224 0.4651

SER01 0.019302 0.205925 0.093733 0.9255

SER02 0.003653 0.246089 0.014846 0.9882

SER03 0.419100 0.309649 1.353466 0.1789

SER04 0.155271 0.344238 0.451057 0.6529

SER05 0.280026 0.264378 1.059190 0.2920

SER06 0.065050 0.262123 0.248167 0.8045

SER07 0.254157 0.227644 1.116469 0.2668


Adjust R-squared 0.277475 S.D. dependent var 3.169404




Durbin-Watsonstat 1.419708 Prob(F-statistic) 0.000001




C -0.811555 1.044300 -0.777129 0.4388

SER03 0.327260 0.316024 1.035555 0.3028

SER04 0.269765 0.333403 0.809125 0.4203

SER05 0.229572 0.262246 0.875408 0.3834

SER06 0.055532 0.250101 0.222038 0.8247

SER11 0.331079 0.222581 1.487458 0.1399







Software used: EViews

The models focusing on aquisitions (aquisitions - procurement -) see a more pronounced diversifi cation, as these KSCs are strongly or relatively strongly correlated with 90% of individual CSFs.


4. CONCLUSIONS

In the whole sample of the opinions of the population of foreign PM experts (110 respondents) there are, in keeping with the correlation matrix in Tables 2a and 2b, signifi cant associations and correlations between KSCs and groups of CSIF or individualized CSFs, which generated econometric models that simplify any future priority-oriented approach in the decisions of successful project managers. At the level of the sample of Romanian PM experts these aspects cannot be found, and there are no suitable correlations which allow the construction of detailed econometric models.As in any other pioneering research focused on volunteering and implicitly guided so as to analyze the opinions and views of foreign experts, the research in this article is original through its methodology, its results and its placement within a new, unprecedented area of investigation (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017).

In the future, the investigation needs to be continued as the requirement

to access complex projects arises, which can bring together teams of a growing

diversity of training and increasingly diverse economic and social areas,

which requires further modelling in order to outline the specifi city of the

econometric model of the successful EU-funded project in Romania, focused

on the endogenous variable of the key success criteria (KSC), described and

quantifi ed by Critical Critical Factors (CSF) classes, or by individualized

Critical Critical Factors (CSFs). The issue of success is increasingly and more

clearly linked to the modelling of the relationship between criteria and factors,

and this must be more clearly described in the Romanian specialized literature,

which is unfortunately rather scarce in this fi eld.

5. BIBLIOGRAPHY

1. Dinu, V., Săvoiu, G., Dabija, D.- C., 2017. A concepe, a redacta și a publica un articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ed. II, București:

Editura ASE .

2. PMBOK® Guide – Fifth Edition. 2013. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. [on-line] Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-

standards/ foundational/pmbok> [Accessed 11 April, 2018].

3. PMBOK® Guide-Fifth Edition. 2013. Poject Management in Glossary of Project Management Terms. [on-line] Available at: <http://www.pmgloss.com/about/>

[Accessed 15 June 2017].

4. Săvoiu, G., 2006. Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești: Editura Independența Economică. 5. Săvoiu, G., 2011. Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară 6. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico – fi nanciară. Gândirea econometrică


succes, bazate pe finanaţare externă, Revista Română de Statistică Supliment, vol

3, pp. 3- 15.


8. Stakeholder and sponsor. 2013. The PMI Lexicon of Project Management Terms. [on-line] Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/lexicon> [Accessed 10 April, 2018].

9. Stakeholdermap.com. 2016. Project Management Triangle - Time, Cost and

Quality - Iron Triangle. [on-line] Available at https://www.stakeholdermap.com/project-management/project-triangle.html [Accessed 21 April, 2018]



APPENDIX 1

�6;� 735 �<3:�2.�"3,�004, ��":��0�03:��03� 0�3>�<�40"�53:��. /��01��

�02., �"�"3�<

��

��

��

��

��

�� !��!�� !��"� � �� #� �� $�� "� �� %�� &�'�� (�'�� )�*��"�� +�

,�-�$��

��.��#�� !�� #��

�

�� !��

�

��

/��

�� %��)�

�

0 �� 1�

�

0 �� "��!��1�

�

2��/�� *�� 3��4�

�

5&#-��"�� *0 ��36�*�786�� 7393��7��:37�86�89��6 2�:68*�; �:*8<�6�*=�768::�� 4�,�

03>�*3�89:> -�*0�:�5� :*�394�93�3��9�39�?�@�� ?�&�9 �� ?�A�� ?�B�� ?�C�;�� ?D� ��?�E�7��?�(�

� ��!��

� � �� !��

/�� !�� "��

:�!��

��!��"��

��!��

2 ��

5A#-��"�� *0 ��87*�3/�- 2�3986�739; -2 97 �89��8� 5�87=�*3� ��-32-8�:�89��/�9�:�768::�� 4�,�


Situaţia subgrupurilor de întreprinderi din România –concentrare şi control

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Drd. Tudor SAMSON ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiEc. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ ([email protected])

Abstract În acest articol, autorii se axează pe a analiza situația întreprinderilor care funcționează în sistemul economic din țara noastră. Pornind de la sistemul CAEN Rev. 2, în țara noastră, majoritatea întrepinderilor private își desfășoară activitatea în secțiunile comerț cu ridicata și amănuntul, construcții, industrie prelucrătoare, activități profesionale și tehnico-științifi ce, tranzacții imobiliare. Acestea sunt fondate de investitori români dar mai ales de investitori străini. Grupurile de întreprinderi românești s-au constituit ca urmare a unor conexiuni care există între acestea, ca urmare a sursei de capital și din acest punct de vedere și subordonarea, controlul se realizează de către societățile respective. În acest sens, se studiază faptul că cea mai mare parte dintre grupurile de întreprinderi românești cu rezidența în România s-au redus ca număr, iar cele cu rezidență străină au acaparat și s-au concentrat în grupuri formate din două, trei sau mai multe unități legal constituite. A sporit numărul de întreprinderi multinaționale străine concomitent cu reducerea numărului de întreprinderi constituite și controlate de investitori români. Multinaționalele joacă un rol important, autorii prezentând cifre semnifi cative și aratând care este situația în momentul de față, tendința în viitor și mai ales modul în care urmează să evolueze întreprinderile din România și pe cale de consecință, economia României. Sunt prezentate, în susținerea acestor afi rmații, o serie de structuri, grafi ce și serii de date care asigură o posibilitate de interpretare corectă. De aici decurg și o serie de alte aspecte care se referă la sistemul de salarizare, sistemul de percepere a faptelor și multe altele. Cuvinte cheie: grup de întreprinderi, societate comercială, capital, structură, control, concentrare Clasifi carea JEL: L32, P12


Introducere

În acest articol, autorii se bazează pe studiul aprofundat în legătură cu apariția întreprinderilor, dezvoltarea acestora, constituirea în grupuri de

întreprinderi și din acest punct de vedere se prezintă date semnifi cative în

legătură cu această evoluție. Din studiu rezultă că primele trei țări, Germania, Franța și Italia sunt cele care controlează cel mai mare număr de subgrupuri de întreprinderi constituite în România, acționând în întreaga structură a economiei naționale. Sunt un număr foarte mare de întreprinderi care sunt constituite în grupuri controlate de persoane fi zice străine și mai puțin de persoane juridice străine. Subgrupurile de întrepinderi sunt diferite unele față de altele, și acest fapt are pe de o parte un efect pozitiv, iar pe de altă parte are un rol care poate fi interpretat a nu fi în măsură să realizeze saltul valorii producției pe baza căreia să se asigure creșterea economică. Repartizarea grupurilor de întreprinderi din România pe activități economice se situează în ramurile comerț cu ridicata și cu amănuntul, repararea vehiculelor și motocicletelor, acestea deținând o pondere deosebit de mare, mai mult de o treime din totalul grupurilor de întreprinderi constituite. Urmează construcțiile, industria, activitățile profesionale, tranzacțiile imobiliare și altele. Grupurile de întreprinderi rezidente care activează în România sunt într-o oarecare măsură în aceleași domenii de activitate, numai că, numărul lor și ponderea în totalul grupurilor de întreprinderi este mult mai redusă și probabil că această tendință de reducere se va menține și în perioada următoare. Autorii se concentrează pe a prezenta o serie de subgrupuri de întreprinderi care s-au constituit în concordanță și cu secțiunile CAEN Rev. 2 din care rezultă modul în care au evoluat și există o tendință certă de evoluție și în viitor. Din acest punct de vedere putem extinde analiza și asupra numărului de salariați, a nivelului de salarizare a acestora, a modului în care se asigură plata obligațiilor fi scale de către aceste subgrupuri și multe alte aspecte care dau sens evoluției acestor dezvoltări în sistemul economic. Prin grafi ce sugestive se pune în evidență structura pe care o au subgrupurile de întreprinderi din România după numărul de salariați sau tipul de grupuri multinaționale sau rezidente. Datele sunt edifi catoare și autorii au căutat să sublinieze principalele avantaje ale acestor concentrări de subgrupuri dar și unele dezavantaje în ceea ce privește activitatea acestora.

Literature review

Ambos, Andersson and Birkinshaw (2010) au analizat efectele inițiativelor în fi lialele multinaționale. Anghelache, Anghelache and Kralik (2012), precum și Anghel and Calotă (2016) au aplicat instumentarul statistic-econometric pentru a studia performanțele unei fi rme. Anghelache and Anghel (2017) au analizat evoluția României în cei zeci ani de la aderarea la Uniunea


Europeană. Behrens (2015) a examinat hotărârile factorilor de decizie în managementul portofoliilor de inovații. Cavanagh, Freeman, Kalfadellis and

Cavusgil (2017) au analizat conceptul de autonomie a fi lialei. O tema similară este

dezvoltată de Gammelgaard, McDonald, Stephan, Tüselmann, and Dörrenbächer

(2012) care au studiat efectul creșterii autonomiei fi lialei și a relațiilor de rețea

asupra performanței, precum și de Männik, Varblane and Hannula (2005)

care au analizat importanța specifi ce consecințelor statelor asupra autonomiei

unei fi liale a unei corporații multinaționale în țările din Europa Centrală și de

Est. Conforto and Amaral (2010) a cercetat o metodă utilizată în planifi carea

și controlul proiectelor inovatoare. Costello and Costello (2009) au cercetat

interesele fi lialelor și ale sediilor în corporațiile multinaționale. Dahms (2017)

a studit performanțele obținute de fi liale în economiile emergente. Ganguly,

Nilchiani and Farr (2009) au evaluat agilitatea în întreprinderile corporative.

Manolopoulos (2018) a analizat performanțele fi lialelor multinaționale în

perioadele de incertitudine economică. Pisoni, Onetti and Fratocchi (2010) au

abordat aspecte legate de relația de sediu-subsidiaritate a companiilor italiene din

țările Europei Centrale și de Est. Turner, Ledwith and Kelly (2010) au analizat

aspecte ale managementului de proiect în întreprinderile mici și mijlocii.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii

Acest indicator referitor la controlul și determinarea valorii activității

la întreprinderile românești este unul de nuanță nouă, anul 2016 fi ind anul în

care în baza ultimei metodologii s-a efectuat această ultimă analiză. Sursele

de date pentru realizarea unei corecte analize și interpretări a grupurilor și

subgrupurilor de întreprinderi din România controlate de rezidenți români sau

rezidenți străini se bazează în primul rând pe datele de la Ofi ciul Național

al Registrului Comerțului din România dar și pe cercetarea statistică privind

legăturile fi nanciare care există între întreprinderile și societățile din România.

Sunt utilizate și sursele de date Eurostat care se referă la grupurile de

întreprinderi multinaționale. Datele astfel corelate au la bază modul de a stabili

care sunt grupurile, capul de grup, grupurile de întreprinderi multinaționale,

subgrupul de întreprinderi, grupul de întreprinderi rezidente, toate, dar absolut

toate, fi ind defi nite în metodologia utilizată pentru realizarea acestei analize.

Printr-o unitate legală înțelegem un operator economic care dispune de un

patrimoniu propriu, încheie contracte cu terți și are personalitate juridică.

Aceste unități legale pot fi persoane fi zice autorizate, societăți comerciale

individuale, întreprinderi familiale sau persoane juridice care sunt reasociate

în alte întreprinderi.

Grupul de întreprinderi (societăți comerciale) constă în numărul de

astfel de întreprinderi legate de un conducător (lider) care este desemnat în


controlul unei cote ridicate de capital, în sensul că orice societate care are un capital social nenul este interpretată ca o întreprindere care este luată în considerație. Prin capul de grup, conform metodologiei utilizate înțelegem

unitatea legală necontrolată direct sau indirect de către o altă unitate legală și care controlează cel puțin o fi lială a acestei societăți despre care discutăm. În România datorită investițiilor străine directe pentru dezvoltarea societăților comerciale deja înfi ințate dar și pentru controlul altor societăți care au fost deja privatizate sau societăți comerciale care au fost înfi ințate, putem constata că prin grup de întreprinderi multinaționale înțelegem un grup de întreprinderi format din cel puțin două unități legal constituite dar situate în spații teritoriale naționale diferite. Cu alte cuvinte, situate în două țări diferite. Acestea sunt de fapt, întreprinderile sau societățile multinaționale care se dezvoltă și care și în România s-au dezvoltat vertiginos în ultima perioadă de timp. Grupurile pot fi dirijate la rândul lor în subgrupuri de întreprinderi, în sensul că, după specifi cul activității, unele conexiuni și locuri de rezidență sunt diferite. Astfel, un subgrup de întreprinderi constă în unități sau întreprinderi legale ale unui grup multinațional care este rezident în aceea țară, așa încât într-un grup de întreprinderi multinaționale, putem deosebi subgrup de unități românești, cele care sunt rezidente în România ca societăți comerciale înregistrate, alte subgrupuri fi ind rezidente în alte țări și împreună formează un grup de întreprinderi multinațional mult mai dezvoltat. Am vorbit despre grupuri de întreprinderi rezidente în România sau în altă țară și putem avea fi e grupuri, fi e subgrupuri de unități (societăți comerciale) ale situației astfel prezentată care constă în grupuri de întreprinderi ale căror unități legale sunt toate rezidente în aceeași țară. Pe teritoriul României întâlnim societăți străine care sunt conectate societăților comerciale românești, iar în cele mai multe cazuri acestea având o amplitudine mai mare pot constitui grupuri de întreprinderi rezidente în România sau în altă țară. Aceste elemente metodologice simplifi că într-un anume fel modul în care există aceste grupuri și subgupuri de întreprinderi, rezidente, nerezidente, cuprinse în consorții internaționale, sau rezidente în România, sau rezidente în străinătate. Într-o clasifi care mult mai interesantă putem găsi grupuri de societăți românești care sunt conduse de către investitori individuali sau societăți comerciale străine și care desfășoară activitate în România. În acest sens pornind de la faptul că acel cap de grup sau societate lider în funcție de mărimea capitalului social, de participare vorbim și de controlul grupurilor și subgrupurilor de societăți comerciale. O astfel de clasifi care sau de prezentare a datelor este importantă și din punctul de vedere că în luarea unor decizii privind dezvoltarea viitoare a societăților multinaționale, de mărire a capitalului societăților conduse în sistemul celor multinaționale, precum și


strategia și politica de piață, decide, cum este fi resc, majoritatea capitalului social subscris și vărsat. Analizând din punct de vedere a situației unei țări, în cazul de față România, putem exprima aprecieri în sens pozitiv sau uneori negativ. Așa de pildă, dezvoltarea de societăți comerciale, cuprinse în grupurile sau subgrupurile de societăți rezidente în exterior deci controlate de acestea, prezintă elemente pozitive cum ar fi dezvoltarea business-ului prin mărirea capitalului, prin cucerirea de noi piețe, prin perfecționarea managementului în societățile comerciale respective, prin creșterea salariilor în funcție de profi tabilitatea acestor societăți, ocuparea locurilor de muncă și multe alte avantaje care rezultă din această perspectivă. Este important de văzut faptul că grupurile de societăți conduse de societăți sau persoane fi zice din exterior au o capacitate de a fi prezente pe piața produselor specifi ce multinaționalei respective pe piețe avantajoase și mult mai bine reprezentate în viitor. Pe de altă parte existența grupurilor și subgrupurilor de întreprinderi conduse de persoane fi zice sau juridice din exterior care își desfășoară activitatea în țara noastră ridică unele probleme în legătură cu respectarea legii fi scale. Avem un prim exemplu, acela al transferului obligațiilor fi scale de la angajator la angajat. Desigur, este o lege specifi că sistemului social-economic românesc, în care multe societăți, grupuri de societăți sau subgrupuri conduse din exterior au găsit alte formule de a respecta această prevedere legală, folosind uneori cadrul existent pentru a încheia și a anula contracte de muncă, pentru a folosi prilejul pentru a reduce o parte din salarii, ceea ce este greu de contracarat dat fi ind caracterul multinaționalei sau al situației respective. În altă ordine de idei trebuie văzut și faptul că multe grupuri și subgrupuri de societăți comerciale, rezidente în exterior, controlate de persoane fi zice sau juridice străine nu respectă întru-totul directiva Uniunii Europene în legătură cu plata obligațiilor fi scale pe veniturile obținute acolo unde se produc. Din acest punct de vedere, unele încercări ale legislativului din România de a impune această directivă a Uniunii Europene s-a lovit de refuzul acestor multinaționale, grupuri sau subgrupuri de societăți care nu au găsit alte formule și au evitat pe această cale, plata obligațiilor fi scale în termenii precizați prin directiva Uniunii Europene. Iată de ce un studiu al existenței deocamdată a grupurilor și subgrupurilor de întreprinderi controlate ne arată cam care este stadiul în economia românească. Am zis deocamdată deoarece anul 2016 este anul în care s-a implementat pentru prima dată această metodologie referitoare la grupurile și subgrupurile de întreprinderi care controlează activitatea din România. Pe această cale în anii următori putem face o evaluare asupra modului în care evoluează acest aspect, modul în care sunt îndeplinite într-o mai mică sau mai mare măsură interesele naționale ale României. O altă analiză este structurată pe țările unde


sunt rezidente unitățile legale rezidente în exterior care controlează activitatea în țara noastră. Din acest punct de vedere constatăm că țările cele mai puternice din Uniunea Europeană, respectiv Germania, Franța și Italia sunt situate în această ordine în topul țărilor care controlează subgrupuri de întrepinderi din România și putem constata că aceste grupuri și subgrupuri de întreprinderi controlate de aceste țări, de cele mai multe ori se supun legislației din țările de unde ele sunt rezidente. Sigur, reprezentarea aceasta este interesantă și prin prisma modului în care s-a realizat sau s-a efectuat studiul în cadrul acestei lucrări. O altă clasifi care sau studiu s-a referit la obiectul de activitate conform CAEN Rev. 2 al întreprinderilor, grupurilor de întreprinderi controlate din exterior. În ordinea descrescătoare, ne referim la activitățile comerț cu ridicata și comerț cu amănuntul, repararea autovehiculelor și motocicletelor care dețin 35% din totalul grupurilor de întreprinderi din țara noastră. Apoi la secțiunea din CAEN Rev. 2 – Construcții găsim 11% din totalul grupurilor de întreprinderi având acest obiect de activitate, egal cu cel al întreprinderilor din industria prelucrătoare având aceeași pondere în totalul întreprinderilor cu activitate deosebită în România. Există 9% din totalul grupurilor de întreprinderi care desfășoară activități profesionale, științifi ce și tehnice, care poate fi considerat un procent bun în sensul că prin această activitate se realizează cercetarea tehnico-științifi că aplicativă care conduce la îmbunătățirea activității economice și la toate celelalte activități care se desfășoară de către întreprinderile respective pe teritoriul României. În ultima grupă întâlnim o secțiune a grupurilor de întreprinderi cu un procent de 8%, care desfășoară tranzacții imobiliare valorifi când piața și avantajele pe care le oferă piața din România. În continuare vom prezenta o serie de date în legătură cu grupurile și subgrupurile de întreprinderi din România făcând o comparație a celor controlate din interior și exterior rezultatul devenind clar unul care arată o participare tot mai redusă a întreprinderilor românești (persoane fi zice sau juridice) care conduc activitatea într-un domeniu sau altul sau pe ansamblul economiei naționale și acesta fi ind o temă de meditație pentru evoluția viitoare a capitalului social care să fi e dezvoltat în întreprinderi (societăți comerciale) cu capital autohton, rezidente în România. În România, în anul 2016, au fost identifi cate 78181 grupuri de întreprinderi, dintre care 5311 de grupuri de întreprinderi rezidente şi 72870 de grupuri de întreprinderi multinaţionale (271 controlate din interior, respectiv 72599 controlate din străinătate). În anul 2016, din totalul grupurilor de întreprinderi identifi cate în România aproximativ 7% erau rezidente, peste 90% dintre acestea fi ind constituite din două sau trei unităṭi legale. Grupurile de întreprinderi rezidente activează preponderent în cadrul următoarelor domenii: comerț cu ridicata, industrie prelucrătoare, activități


profesionale, științifi ce și tehnice, alte activitți de servicii și construcții. Dintre toate acestea, cele mai multe grupuri sunt conduse din exterior de către societăți comerciale sau persoane fi zice din Germania, Franța, Italia și alte state în principal membre ale Uniunii Europene. În acest context, apare interesant și faptul că România ar putea să utilizeze această umbrelă pentru a participa la proiecte de cercetare, la proiecte economice, industriale, care se desfășoară în cadrul Uniunii Europene, pe baza planului de dezvoltare și mai ales al resurselor pe care le oferă Uniunea Europeană. Raportat la ponderea numărului de salariaţi, majoritatea subgrupurilor de întreprinderi din România sunt controlate din Germania, Franţa ṣi Italia. În anul 2016, din totalul grupurilor de întreprinderi multinaṭionale străine identifi cate în România, 13867 sunt grupuri controlate de persoane juridice străine, iar 58732 sunt grupuri controlate de persoane fi zice străine. Rezultatele anului 2016 indică faptul că, în funcţie de ponderea numărului de salariaţi, pe primul loc se afl ă subgrupurile de întreprinderi controlate de persoane juridice sau persoane fi zice din Germania (17,1%), pe locul doi sunt cele controlate din Franṭa (12,7%), iar pe locul trei sunt cele controlate din Italia (10,0%). În funcţie de ponderea numărului de salariaţi în total grupuri de întreprinderi multinaţionale controlate din străinătate, subgrupurile de întreprinderi controlate din Germania predomină în secţiunea C – Industria prelucrătoare (9,5%), în secţiunea G - Comerţ cu ridicata şi cu amănuntul; Repararea autovehiculelor şi motocicletelor (2,9%), ṣi în secţiunea M - Activităţi profesionale, ştiinţifi ce şi tehnice (2,3%). În privinţa subgrupurilor de întreprinderi controlate din Franṭa, 6,2% se regăsesc în secţiunea C – Industria prelucrătoare, 2,6% în secţiunea G - Comerţ cu ridicata şi cu amănuntul; Repararea autovehiculelor şi motocicletelor.


Structura subgrupurilor de întreprinderi din România, după ponderea

numărului de salariaţi (%)Figura nr. 1

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�� !��

��

�� "�#��!��

��$� ��% ��

��

�� &�' !��

��

�� (�')��

��

�� *�+��

��

��

��

� ��

��

��

��

�!��

"�#��!��$� ��% ��

&�' !

(�')��

*�+��

��

Sursa: Institutul Național de Statistică – Comunicatul de presă nr. 103/02 mai 2018

Din studiul și interpretarea diagramei de structură constatăm că Germania, Franța și Italia sunt statele care au cea mai mare pondere a

grupurilor de întreprinderi din România afl ate sub control.

Concluzii Din studiul efectuat autorii, au tras câteva concluzii. Este vorba de

faptul că la nivelul anului 2016, grupurile de întreprinderi multinaționale erau controlate din exterior într-un procent covârșitor. Numărul celor rezidente a scăzut iar importanța lor în evoluția economică este chiar nesemnifi cativă. O altă concluzie este aceea că aceste grupuri de întreprinderi s-au înfi ințat și sunt controlate de investitorii străini carer au plasat capitaluri, care au pus accentul pe capitalizare, pe dezvoltarea acelor ramuri care sunt importante pentru economia națională. Concentrarea subgrupurilor pe anumite țări se datorează modului în care acestea desfășoară activități permanente în țara noastră. Numărul de salariați este al multinaționalelor, al grupurilor de societăți comerciale care sunt controlate din exterior. Acesta este un fapt pozitiv deoarece se îmbunătățesc formele de management, crește profi tabilitatea precum și multe alte aspecte. Pătrunzând mai adânc în această analiză constatăm însă că în sistemul fi scal din România nu se respectă încă integral recomandările Uniunii Europene privind impozitarea tuturor societăților naționale, multinaționale, acolo unde își desfășoară activitatea. S-ar impune ca sistemul legislativ care este sufi cient


de cuprinzător, să fi e aplicat nu numai în litera ci și în spiritul lui fără a se încerca eludarea acestuia prin tehnici de așa-numită „optimizare fi scală”.

Bibliografi e

1. Ambos, T.C., Andersson, U. and Birkinshaw, J.M. (2010). What are the consequences of initiative-taking in multinational subsidiaries?. Journal of

International Business Studies, 41 (7), 1099 – 1118 2. Anghel, M.G. and Calotă, L.M. (2016). Statistical-econometric model used in

perfor mance analysis of the company. Romanian Statistical Review, Supplement,

10, 33-40 3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene.

Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Kralik, L. (2012). Model for the Analysis of

the Commercial Company Performance. Romanian Statistical Review Supplement, april, 269-279

5. Behrens, J. (2015). A Lack of Insight: An Experimental Analysis of R&D Managers’ Decision Making in Innovation Portfolio Management. Creativity and Innovation Management, 25 (2), 239-250

6. Cavanagh, A., Freeman, S., Kalfadellis, P. and Cavusgil, S. (2017). How do subsidiaries assume autonomy? A refi ned application of agency theory within the subsidiary-headquarters context. Global Strategy Journal, 7 (2), 172-192

7. Conforto, E.C. and Amaral, D.C. (2010). Evaluating an agile method for planning and controlling innovative projects. Project Management Journal, 41 (2), 73-80

8. Costello, A.O. and Costello, T.G. (2009). Aligning the interests of subsidiaries and headquarters in multinational corporations: Empirical evidence. Multinational Business Review, 17 (4), 163 –204

9. Dahms, S. (2017). Determinants of foreign-owned subsidiary performance in emerging economies. Management Research Review, 40 (6), 626-647

10. Gammelgaard, J., McDonald, F., Stephan, A., Tüselmann, H. and Dörrenbächer, C. (2012). The impact of increases in subsidiary autonomy and network relationships on performance. International Business Review, 21 (6), 1158 – 1172

11. Ganguly, A., Nilchiani, R. and Farr, J.V. (2009). Evaluating agility in corporate enterprises. International Journal Production Economics, 118 (2), 410-423

12. Männik, K., Varblane, U. and Hannula. H. (2005). The role of country, industry and fi rm specifi c effects on the autonomy of a multinational corporation’s subsidiary in Central and East European countries . East-West Journal of Economics and Business, 8 (1–2), 101 – 133

13. Manolopoulos, D. (2018). Entrepreneurship and Multinational Subsidiaries’ Performance in an Era of Financial Crisis and Economic Uncertainty. Journal of East-West Business, 1-18

14. Pisoni, A., Onetti, A. and Fratocchi, L. (2010).Internationalization of Italian Firms in Central and Eastern European Countries: Headquarters–Subsidiary Relationship. Journal of East-West Business, 16 (2), 89-117

15. Turner, R, Ledwith, A. and Kelly, J. (2010). Project management in small to medium-sized enterprises: Matching processes to the nature of the fi rm. International Journal of Project Management, 28 (8), 744-755

16. *** Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 103 / 02 mai 2018


THE SITUATION OF ROMANIAN SUBSIDIARIES OF ENTERPRISES - CONCENTRATION AND CONTROL

Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of Bucharest


Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest

Tudor SAMSON Ph.D Student ([email protected])


Ec. Ștefan Gabriel DUMBRAVĂ ([email protected])

Abstract In this article, the authors focus on analyzing the situation of enterprises

operating in the economic system of our country. Starting from CANE Rev.

In our country, most of the private enterprises are active in the retail and

wholesale sectors, construction, manufacturing, professional and technical-

scientifi c activities, real estate transactions. These are founded by Romanian

investors but especially by foreign investors. The Romanian enterprise groups

have formed as a result of connections that exist between them, as a result of

the capital source and from this point of view and subordination, the control

is carried out by the respective companies. In this respect it is studied that the

majority of the Romanian enterprises with Romanian residence decreased as

a number, while the ones with foreign residence have taken and concentrated

in groups consisting of two, three or more units legally established. The

number of foreign multinational enterprises has increased, together with the

reduction of the number of enterprises set up and controlled by Romanian

investors. Multinationals play an important role, with the authors presenting

signifi cant fi gures and showing what is the current situation, the trend in the

future, and especially the way in which the Romanian enterprises will evolve

and consequently the Romanian economy. In support of these assertions, a

series of structures, graphs and series of data are provided which provide

a possibility of correct interpretation. Here are a series of other issues that

relate to the payroll system, the perceived system of facts and much more. Keywords: group of companies, trading company, capital, structure,

control, concentration

JEL Classifi cation: L32, P12


Introduction

In this article, the authors rely on the in-depth study on the emergence of enterprises, their development, their constitution into groups of enterprises, and from this point of view, signifi cant data are presented in connection with this evolution. The survey shows that the top three countries, Germany, France and Italy, are the ones that control the largest number of business subgroups established in Romania, acting across the entire structure of the national economy. There are a large number of enterprises that are set up in confi ned groups of foreign natural persons and less by foreign legal entities. Subgroups of entrepreneurs are different from each other, and this has on one hand a positive effect and on the other hand it has a role that can be interpreted as not being able to achieve the leap in the value of production on the basis of which to ensure economic growth. The distribution of business groups in Romania by economic activity is in the wholesale and retail sectors, the repair of vehicles and motorcycles, which have a particularly large share, more than one third of the total set of business groups. There are construction, industry, professional activities, real estate transactions and more. Resident groups of companies operating in Romania are somewhat in the same fi elds of activity but their number and share in the total enterprise groups is much lower and this reduction trend is likely to continue in the next period . The authors focus on presenting a series of subgroups of enterprises that have been established in concordance with the CAEN Rev. 2 from which it results how they evolved and there is a certain trend of evolution in the future. From this point of view, we can extend the analysis to the number of employees, the level of their salaries, the way in which the tax liabilities are paid by these subgroups and many other aspects that make sense of the evolution of these developments in the economic system. Suggested graphs highlight the structure of the Romanian subgroups of enterprises according to the number of employees or the type of multinational or resident groups. The data is edifying and the authors sought to highlight the main advantages of these subgroup concentrations, but also some disadvantages in their work.

Literature review

Ambos, Andersson and Birkinshaw (2010) analyzed the effects of initiatives in multinational subsidiaries. Anghelache, Anghelache and Kralik (2012), and Anghel and Calota (2016) applied the statistical-econometric tool to study the performance of a fi rm. Anghelache and Anghel (2017) analyzed the evolution of Romania in the decades after its accession to the European Union. Behrens (2015) examined decision makers’ decisions in managing innovation portfolios. Cavanagh, Freeman, Kalfadellis and Cavusgil (2017) analyzed


the concept of autonomy of the subsidiary. A similar theme is developed by Gammelgaard, McDonald, Stephan, Tüselmann, and Dörrenbächer (2012) who studied the effect of increasing branch autonomy and network relationships on performance, as well as by Männik, Varblane and Hannula (2005) the consequences of the states on the autonomy of a multinational corporation’s subsidiary in the countries of Central and Eastern Europe. Conforto and Amaral (2010) investigated a method used to plan and control innovative projects. Costello and Costello (2009) researched the interests of subsidiaries and headquarters in multinational corporations. Dahms (2017) studied the performance of subsidiaries in emerging economies. Ganguly, Nilchiani and Farr (2009) rated agility in corporate enterprises. Manolopoulos (2018) analyzed the performance of multinational subsidiaries in periods of economic uncertainty. Pisoni, Onetti and Fratocchi (2010) addressed aspects of the headquarters / subsidiarity relationship of Italian companies in the Central and Eastern European countries. Turner, Ledwith and Kelly (2010) analyzed aspects of project management in small and medium-sized enterprises.

Research methodology, data, results and discussions

This indicator regarding the control and determination of the value of the activity in the Romanian enterprises is a new hue, year 2016 being the year in which the last methodology was carried out. Data sources for accurate analysis and interpretations of Romanian business groups and sub-groups controlled by Romanian or foreign residents are based primarily on data from the National Trade Register Offi ce in Romania, but also on statistical research on fi nancial relations exists between companies and companies in Romania. Eurostat data sources that refer to multinational enterprise groups are also used. Such data are based on how groups, head group, multinational enterprise groups, business subgroup, resident group, all but all are defi ned in the methodology used to perform this analysis. By a legal entity, we understand an economic operator that has its own property, concludes contracts with third parties and has legal personality. These legal units may be authorized natural persons, individual business companies, family businesses or legal entities that are re-affi liated to other enterprises. The group of companies (companies) consists of the number of such enterprises linked to a leader (leader) who is designated to control a large share of capital, in the sense that any company having a net capital is interpreted as an enterprise that is taken into account. By group head, according to the methodology used, we understand the legal uncontrolled unit directly or indirectly by another legal unit and which controls at least one branch of this society that we are discussing. In Romania, due to foreign direct investments


for the development of already established companies but also for the control of other companies that have already been privatized or companies that have been set up, we can see that through a group of multinational enterprises we understand a group of companies consisting of at least two units legally established but located in different national territorial spaces. In other words, located in two different countries. These are, in fact, the multinational companies or societies that are developing and which have also developed in Romania in the last period of time. Groups may also be subordinated to subgroups of enterprises, in the sense that, depending on the activity, some connections and places of residence are different. Thus, a business subgroup consists of legal units or businesses of a multinational group that is resident in that country, so that in a group of multinational enterprises we can distinguish a subset of Romanian units, those resident in Romania as registered companies , other subgroups being resident in other countries and forming a much more developed multinational group of companies. We talked about groups of companies resident in Romania or in another country, and we can have either groups or sub-groups of units (companies) of the situation so presented that consists of groups of enterprises whose legal units are all resident in the same country. On the territory of Romania, we encounter foreign companies that are connected to Romanian commercial companies, and in most cases these with a larger amplitude can constitute groups of enterprises resident in Romania or in another country. These methodological elements simplify in a certain way the way these groups and sub-groups of enterprises, resident, non-resident, are included in international consortia, or reside in Romania, or residing abroad. In a much more interesting classifi cation we can fi nd groups of Romanian companies that are run by individual investors or foreign trade companies and are active in Romania. In this regard, starting from the fact that the head of the group or the leading society according to the size of the share capital, we also talk about the control of the groups and subgroups of commercial companies. Such classifi cation or disclosure of data is also important in view of the fact that in deciding on the future development of multinational companies, the capital increase of multinational companies, as well as the strategy and the market policy, it decides how it is natural, most of the subscribed and paid-up share capital. Analyzing the situation of a country, in this case Romania, we can express appreciation in a positive or sometimes negative way. For example, the development of companies within the groups or sub-groups of foreign-controlled companies so controlled by them presents positive elements such as business development by increasing capital, by conquering new markets by improving management in commercial companies by increasing wages


based on the profi tability of these companies, employment, and many other benefi ts that result from this perspective. It is important to see that groups of companies led by outside companies or individuals have a capacity to be present on the market for specifi c multinational products on advantageous and much better represented markets in the future. On the other hand, the existence of groups and sub-groups of enterprises run by foreign natural or legal persons operating in our country raises some problems regarding compliance with the tax law. We have a prime example of transferring tax liabilities from employer to employee. Of course, it is a law specifi c to the Romanian socio-economic system, in which many societies, groups of companies or subgroups conducted externally have found other formulas to comply with this legal provision, sometimes using the existing framework to conclude and cancel labor contracts, to use the opportunity to reduce part of wages, which is hard to counteract given the nature of the multinational or the situation. In other respects, it should be noted that many groups and sub-groups of foreign-controlled trading companies controlled by foreign natural or legal persons do not fully comply with the EU Directive on the payment of tax liabilities on income generated where they are produced . From this point of view, some attempts by the Romanian legislature to enforce this European Union Directive have been hit by the refusal of these multinationals, groups or subgroups of companies that have not found other formulas and thus avoided paying tax liabilities in the specifi ed terms through the EU Directive. That is why a study of the existing existence of controlled groups and subgroups of enterprises shows us what is the stage in the Romanian economy. We have said for now that 2016 is the year when this methodology was fi rst implemented for the groups and subgroups of enterprises that control the activity in Romania. In this way, in the coming years, we can make an assessment of how this issue evolves, how the national interests of Romania are fulfi lled to a greater or lesser extent. Another analysis is structured in the countries where the legal units residing outside the country control the activity in our country. From this point of view, we fi nd that the most powerful countries in the European Union, namely Germany, France and Italy, are in this order in the top of the countries that control subgroups of Romanian entrepreneurs and we can see that these groups and subgroups of enterprises controlled by these countries , they are often subject to the legislation of the countries where they reside. This representation is also interesting in terms of the way in which the study was carried out or was carried out in this work. Another classifi cation or study referred to the object of activity according to CAEN Rev. 2 of enterprises, of controlled enterprises from outside. In descending order, we


refer to the wholesale and retail activities, the repair of motor vehicles and motorcycles, which account for 35% of the total number of business groups in our country. Then at the section of CANE Rev. 2 - Constructions we fi nd 11% of the total enterprise groups having this object of activity, equal to that of the enterprises in the manufacturing industry having the same share in the total number of enterprises with special activity in Romania. There are 9% of the total number of professional, scientifi c and technical enterprise groups that can be considered as a good percentage in the sense that this activity performs the applied technical and scientifi c research which leads to the improvement of the economic activity and to all the other activities carried out by those undertakings on the territory of Romania. In the latter group we fi nd a 8% enterprise group section, which carries out real estate transactions capitalizing on the market and the advantages offered by the Romanian market. Below we will present a series of data on Romanian business groups and subgroups by comparing the ones controlled internally and externally, the result clearly becoming one that shows a smaller participation of the Romanian enterprises (individuals or legal entities) the activity in one or the other or the whole of the national economy and this is a theme of meditation for the future development of the social capital to be developed in companies (companies) with domestic capital residing in Romania. In Romania, in 2016, 78181 business groups were identifi ed, out of which 5311 resident groups and 72870 multinational enterprise groups (271 controlled internally and 72599 controlled abroad). In 2016, out of the total of the groups of companies identifi ed in Romania, about 7% were resident, over 90% of which were made up of two or three legal units. Resident business groups operate predominantly in the following areas: wholesale, manufacturing, professional, scientifi c and technical activities, other service and construction activities. Of these, most of the groups are conducted externally by companies or individuals in Germany, France, Italy, and other states mainly members of the European Union. In this context, it is interesting to note that Romania could use this umbrella to participate in research projects, economic projects, industrial projects that take place within the European Union, on the basis of the development plan and especially of the resources offered by the European Union. Compared to the share of employees, most of Romania’s business sub-groups are controlled from Germany, France and Italy. In 2016, out of the total number of multinational foreign enterprise groups identifi ed in Romania, 13867 are controlled by foreign legal entities, and 58732 are controlled by foreign natural persons.


The results of 2016 indicate that, depending on the number of employees, the subgroups of enterprises controlled by legal entities or natural persons in Germany (17.1%) rank fi rst, the second are those controlled in France (12, 7%), and the third place is controlled in Italy (10.0%). Depending on the share of the number of employees in total multinational controlled multinationals, the subgroups of controlled enterprises in Germany predominate in Section C - Manufacturing (9.5%), Section G - Wholesale and retail trade; Repair of motor vehicles and motorcycles (2.9%), and in section M - Professional, scientifi c and technical activities (2.3%). For the sub-groups of controlled enterprises in France, 6.2% is in Section C - Manufacturing, 2.6% in Section G - Wholesale and retail trade; Repair of motor vehicles and motorcycles.

Structure of Romanian subgroups of enterprises,

by weight of employees (%)

Figure no. 1

�

��

��

��

��

��

��

��

��

��

�� !��

��

�� "�#��!��

��$� ��% ��

��

�� &�' !��

��

�� (�')��

��

�� *�+��

��

��

��

� ��

��

��

��

�!��

"�#��!��$� ��% ��

&�' !

(�')��

*�+��

��

Source: National Institute of Statistics - Press release no. 103/02 May 2018

From the study and interpretation of the structure diagram, we fi nd that Germany, France and Italy are the countries with the largest share of the under-controlled Romanian business groups.


Conclusion

From the study, the authors drew some conclusions. This is the fact that at the level of 2016, multinational enterprise groups were controlled from the outside in an overwhelming percentage. The number of residents has fallen and their importance in economic development is even insignifi cant. Another conclusion is that these groups of enterprises have been set up and controlled by foreign investors who have placed capital, which have put their emphasis on capitalization, on the development of those branches which are important for the national economy. The concentration of subgroups on certain countries is due to the way in which they carry out permanent activities in our country. The number of employees is of multinationals, of the groups of companies that are controlled from outside. This is a positive fact because it improves management forms, increases profi tability as well as many other aspects. Looking deeper into this analysis, however, we fi nd that the Romanian tax system does not fully respect the European Union’s recommendations on the taxation of all national, multinational companies where they operate. It would be necessary for the legislative system that is suffi ciently comprehensive to be applied not only in the letter but also in its spirit without trying to circumvent it by so-called „tax optimization” techniques.

References

1. Ambos, T.C., Andersson, U. and Birkinshaw, J.M. (2010). What are the consequences of initiative-taking in multinational subsidiaries?. Journal of

International Business Studies, 41 (7), 1099 – 1118 2. Anghel, M.G. and Calotă, L.M. (2016). Statistical-econometric model used in

perfor mance analysis of the company. Romanian Statistical Review, Supplement,

10, 33-40

3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). România – membră a Uniunii Europene. Zece ani de la aderare, Editura Economică, Bucureşti

4. Anghelache, C., Anghelache, G.V. and Kralik, L. (2012). Model for the Analysis of

the Commercial Company Performance. Romanian Statistical Review Supplement, april, 269-279

5. Behrens, J. (2015). A Lack of Insight: An Experimental Analysis of R&D Managers’ Decision Making in Innovation Portfolio Management. Creativity and Innovation Management, 25 (2), 239-250

6. Cavanagh, A., Freeman, S., Kalfadellis, P. and Cavusgil, S. (2017). How do subsidiaries assume autonomy? A refi ned application of agency theory within the subsidiary-headquarters context. Global Strategy Journal, 7 (2), 172-192

7. Conforto, E.C. and Amaral, D.C. (2010). Evaluating an agile method for planning and controlling innovative projects. Project Management Journal, 41 (2), 73-80

8. Costello, A.O. and Costello, T.G. (2009). Aligning the interests of subsidiaries and headquarters in multinational corporations: Empirical evidence. Multinational Business Review, 17 (4), 163 –204


9. Dahms, S. (2017). Determinants of foreign-owned subsidiary performance in emerging economies. Management Research Review, 40 (6), 626-647

10. Gammelgaard, J., McDonald, F., Stephan, A., Tüselmann, H. and Dörrenbächer, C. (2012). The impact of increases in subsidiary autonomy and network relationships on performance. International Business Review, 21 (6), 1158 – 1172

11. Ganguly, A., Nilchiani, R. and Farr, J.V. (2009). Evaluating agility in corporate enterprises. International Journal Production Economics, 118 (2), 410-423

12. Männik, K., Varblane, U. and Hannula. H. (2005). The role of country, industry and fi rm specifi c effects on the autonomy of a multinational corporation’s subsidiary in Central and East European countries . East-West Journal of Economics and

Business, 8 (1–2), 101 – 133 13. Manolopoulos, D. (2018). Entrepreneurship and Multinational Subsidiaries’

Performance in an Era of Financial Crisis and Economic Uncertainty. Journal of

East-West Business, 1-18 14. Pisoni, A., Onetti, A. and Fratocchi, L. (2010).Internationalization of Italian

Firms in Central and Eastern European Countries: Headquarters–Subsidiary Relationship. Journal of East-West Business, 16 (2), 89-117

15. Turner, R, Ledwith, A. and Kelly, J. (2010). Project management in small to medium-sized enterprises: Matching processes to the nature of the fi rm. International Journal of Project Management, 28 (8), 744-755



Corelaţia dintre subcomponentele pieţei de capital şi creşterea economică în România

Drd. Ana-Maria TEPUS ([email protected])

Academia de Studii Economice Bucureşti

Abstract

Lucrarea de față analizează corelația dintre subcomponentele pieței de capital și creșterea economică reală în România, folosind metode de corelație multiplă (VAR, cauzalitate Granger). Rezultatul principal sublinierea corelației negative dintre volatilitate si creșterea economică, ceea ce înseamnă că turbulențele de pe piața de capital pot fi un precursor al crizelor economice. Cuvinte cheie: piața de capital, creștere economică, cauzalitate Granger, volatilitate Coduri JEL: E20, E21

1. Introducere

Există numeroase studii care au documentat existența unui efect de feed-back între dinamica economiei și dezvoltarea pieței de capital. Astfel, Obreja-Brașoveanu, Dragotă, et. al. (2008), într-un studiu care analizează legătura dintre piața de capital și creșterea economică în România în perioada 2000-2006, ajung la concluzia că există o corelație semnifi cativă între cele două, cu un efect de feed-back, dar o cauzalitate mai puternică se manifestă dinspre creșterea economică înspre piața de capital, ceea ce sugerează că în cazul României creșterea economică este un factor ce determină dezvoltarea instituțiilor fi nanciare. Tot un studiu care are în vedere economia României (Horobeț și Ilie (2007)) investighează legătura dintre evoluțiile cursului de schimb și fl uctuațiile pieței de capital. Folosind date lunare privind cursul de schimb RON/EUR precum și valorile indicilor BET și BET-C, autorii studiului aplică analiza de cointegrare și cauzalitatea Granger pentru a studia existența unei relații pe termen lung între piața valutară și piața de capital. Concluzia studiului este că există o relație de echilibru pe termen lung între indicatorii pieței de capital și cursul de schimb real și nominal; mai mult, se relevă existența unei cauzalități bi-direcționale între cele două entități. De asemenea, Shahbaz și Ali (2008), estimând modele de tip ARDL și efectuând o analiză de cauzalitate Granger pentru economia Pakistanului, au ajuns la concluzia existenței unei relații bi-direcționale, pozitive, între creșterea economică și dezvoltarea pieței de capital.


Ozbay (2009), analizând economia și piața de capital din Turcia, ajunge la aceeași concluzie a unei cauzalități bi-direcționale. Luintel și Khan (1999) au analizat un eșantion de 10 țări în curs de dezvoltare și au ajuns la concluzia existenței unei cauzalități bi-direcționale între gradul de dezvoltare a pieței de capital și creșterea economică. Jansen, W. Jos, Nahuis, Niek J. (2003), studiind nouă economii dezvoltate din Uniunea Europeană, ajung la concluzia existenței unei cauzalități bidirecționale între dinamica piețelor de capital și sentimentul de încredere al investitorilor. Giannellis, et al. (2008), estimând modele bivariate EGARCH(2,1), concluzionează existența unei relații semnifi cative pe termen scurt între piața de capital și economia reală în SUA și Marea Britanie, în perioada 1970-2002. Mai mult, această relație este una bi-direcțională, manifestîndu-se în ambele sensuri, cu o legătură mai intensă în cazul Marii Britanii. În această lucrare investigăm existența unei corelații între subcomponentele pieței de capital și creșterea economică din România.

2. Date și aspecte metodologice

În vederea testării diverselor aspecte legate de aplicarea corelațiilor multiple în studierea corelației dintre gradul de dezvoltare a subcomponentelor pieței de capital si creșterea economica în Romania, am utilizat o baza de date ce are în componența sa informații ce fac referire la valori trimestriale ale ritmului de creștere a Produsului Intern Brut al României, precum și indicii bursieri ai Bursei de Valori București, BET și BET FI. Scopul a fost de a studia infl uența performanței și volatilității pieței de capital asupra economiei reale. Utilizând aceste date am calculat randamentele zilnice ale indicilor folosind valorile de închidere ale fi ecărei zile de tranzacționare, după formula

1ln( ) ln( )t t tr P P−= − . Pentru calcularea ritmului de creștere economică am pornit de la valo-rile trimestriale ajustate ale PIB-ului, folosind formula

<� ��

<0%��

�� /01 ,

unde � �� reprezinta valoarea produsului intern brut în perioada curentă.

Deoarece rata creșterii economice este calculată pe baza valorilor PIB-ului ce sunt considerate trimestrial, am agregat randamentele și volatilitățile zilnice (calculate prin metoda abaterilor standard) în serii de date cu frecvențe trimestriale. Noul randament a fost calculat ca medie a randamentelor zilnice. Perioada de timp pentru care datele au fost analizate acoperă intervalul 2001 – 2017, pentru indicele BET, de la primul trimestru al lui 2001, până la


ultimul trimestru al lui 2017, iar pentru indicele BET FI de la primul trimestru al anului 2001, până la primul trimestru al anului 2017.

2.2. Modelul VAR si cauzalitatea GRANGER

Modelul VAR (sau model de vector autoregresiv) estimează simultan un număr de ecuații egal cu numărul de variabile existente si extinde astfel modelul de baza al analizei celor mai mici pătrate. Forma generala a unui VAR cu trei serii de timp si p laguri este:

� � ��

� � ��

� � ��

0 �� B�� !�0 �� In cazul nostru cele 3 serii de timp utilizate sunt staționare. In acest

sens am testat stationaritatea cu VAR Stability Condition Check, în urma că-ruia a rezultat că seriile de timp sunt staționare. Selecția numărului de laguri de inclus într-un VAR se face folosind criteriile informaționale Akaike, Schwartz, Hannah-Quinn, care trebuie mini-mizate. Estimarea coefi cienților se face într-un mod similar cu metoda celor

mai mici pătrate. Pentru a observa in ce măsură valorile trecute ale lui Xt ajuta sa prezi-ca mai bine valorile lui Yt într-o masura mai mare decat daca ar fi folosite doar lagurile lui Yt folosim testul de cauzalitate Granger. Cauzalitatea Granger este un test statistic care determină dacă datele unei serii de timp pot prezice datele viitoare pentru altă serie de timp. În mod normal, o regresie arată doar într-o anumită măsură corelațiile existente, în timp ce cauzalitatea Granger testează existența cauzalității prin valori anteri-oare care pot ajuta la previziunea valorilor pentru altă serie de timp. Despre o serie de timp X se poate spune că cauzează Granger o serie de timp Y, dacă se poate demonstra printr-o serie de teste T și F realizate pentru versiuni cu lag ale seriei de timp X că acele valori ale lui X prezintă informații statistice relevante despre valori viitoare ale lui Y. Implementarea testului Granger acestuia se face în felul următor: ��/��

/�� !"#�� !"#��

�� Cu alte cuvinte ipoteza nula susține faptul ca ” Xt nu cauzează Gran-ger Yt”, ceea ce înseamnă că pentru a putea accepta ipoteza nula, p-value re-zultat în urma testului trebuie să fi e mai mic de 0.05%.


3. Rezultate empirice

3.1. Cauzalitatea Granger

Toate variabilele subcomponente ale pieței de capital luate în considerare pentru analiză, împreună cu volatilitatea și creșterea economică

au fost testate Granger în perechi câte două. Evaluând criteriile informaționale am decis includerea a 4 laguri în model. În tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele testului de cauzalitate Granger pentru variabilele: creșterea economică, randamentul indicelui BET (RT_BET), randamentul indicelui BET FI (RT_BET_FI), precum și volatilitatea acestor indici. Am luat decizia de a introduce în tabel doar rezultatele testelor concludente ce prezintă un p-value mai mic decât 0.05, deoarece aceasta este mai folositoare decât expunerea în întregime a statisticii rezultate în urma testului, care în lipsa distribuției și a valorii critice corespunzătoare, nu ne ajută să tragem o concluzie. Interpretarea primului rând din tabel este următoarea: există o probabilitate de 0.4% ca randamentul să nu cauzeze Granger creșterii economice. Astfel, se explică existența cauzalității Granger dinspre randament în spre creșterea economică.

Rezultatele testului de cauzalitate Granger pe variabilele

subcomponentelor pieței de capital și creșterea economică în România

Tabel 1

Ipoteza nulă p-value

RT_BET nu cauzează Granger CRESTERE_ECONOMICA 0.0004

RT_BET_FI nu cauzează Granger CRESTERE_ECONOMICA 0.0003

VOL_BET nu cauzează Granger CRESTERE_ECONOMICA 0.0035

VOL_BET_FI nu cauzează Granger CRESTERE_ECONOMICA 0.0023

CRESTERE_ECONOMICA nu cauzează Granger VOL_BET_FI 0.0003

RT_BET nu cauzează Granger VOL_BET 0.05

Se poate observa că există relație de cauzalitate Granger bidirecțională doar între creșterea economică și volatilitatea indicelui BET FI. De asemenea, randamentele BET și BET FI cauzează Granger unidirecțional pentru creșterea economică, la fel ca și volatilitatea indicelui BET. Randamentul BET cauzează relație de cauzalitate unidirecțională cu volatilitatea sa. Așadar, în cele mai multe cazuri, relațiile Granger sunt cu precădere de tip unidirecțional către variabila creștere economică.

3.1. Modelarea de tip VAR

Apriori modelării de tip VAR, seriile de date staționarizate au fost pregătite având în vedere următorii pași în analiză:


− Determinarea numărului optim de laguri folosind diferitele criterii informaționale. Astfel, am ales numărul de laguri considerat optim de cât mai multe criterii.

− Efectuarea testului de cointegrare pe nivelul variabilei. − Estimarea modelului VAR pe baza rezultatelor de la punctele

anterioare. − Testarea stabilității modelului prin inspectarea funcțiilor impuls-

răspuns.

3.2.1. Modelarea relației dintre creșterea economică și volatilitățile randamentelor indicilor BET și BET FI

Testele de selectare a lag-urilor au relevant faptul că, în acest caz, a fost necesară folosirea a 4 lag-uri, nu doar a unuia singur, așa cum s-a putut observă în modelul VAR anterior. Trebuie menționat faptul că în acest model se folosesc 2 variabile diferite și anume volatilitatea indicelui BET, respectiv volatilitatea indicelui BET_FI. Observăm că modelul explică destul de bine volatilitatea indicelui BET cât și cea a indicelui BET_FI. Rezultatele fi ind prezentate în tabelul de mai jos.


Rezultatele VAR pentru interacțiunea dintre creșterea economică și volatilității randamentelor indicilor BET și BET FI

Tabel 2

CRESTERE_ECONOMICA

VOL_BETVOL_BET_

FICRESTERE_ECONOMICA (-1) 0.144931 -0.079252 -0.085616

(0.13059) (0.04849) (0.06827)CRESTERE_ECONOMICA (-2) -0.115401 0.131764 0.205667

(0.13408) (0.04978) (0.07009)CRESTERE_ECONOMICA (-3) -0.002594 0.183126 0.226361

(0.14434) (0.05359) (0.07545)CRESTERE_ECONOMICA (-4) 0.286806 0.135974 0.217609

(0.14025) (0.05207) (0.07331)VOL_BET (-1) -0.212651 0.308902 0.492225

(0.73102) (0.27143) (0.38214)VOL_BET (-2) 0.411206 0.410364 0.168467

(0.74113) (0.27518) (0.38742)VOL_BET (-3) -0.385407 0.480213 0.597068

(0.65789) (0.24427) (0.34391)VOL_BET (-4) -1.651244 0.288846 0.254826

(0.65875) (0.24459) (0.34436)VOL_BET_FI (-1) -0.795213 -0.087379 -0.097453

(0.51663) (0.19182) (0.27007)VOL_BET_FI (-2) 0.013577 -0.216389 0.100474

(0.52570) (0.19519) (0.27480)VOL_BET_FI (-3) 0.500941 -0.013924 0.074064

(0.46264) (0.17178) (0.24184)VOL_BET_FI (-4) 0.939057 0.035622 0.077473

(0.43910) (0.16304) (0.22954)C 0.017663 -0.004702 -0.009604

(0.00755) (0.00280) (0.00395)R2 0.436712 0.620065 0.685377R2 ajustat 0.292894 0.523061 0.605048

Pentru a observa care este ecuația cea mai reprezentativă din acest model, ne uităm la Coefi cientul de determinare R2 ajustat. Cu un R2 ajustat de 0,60 ecuația care explică Creșterea economică în raport cu Volatilitatea BET_FI este cea mai bine explicată prin modelul VAR.. Totuși, în comparație cu modelul anterior (pentru interacțiunea dintre creșterea economică și randa-mentele indicilor BET și BET FI) coefi cienții de determinare sunt mult mai mari.

3.2.2. Modelarea relației dintre creșterea economică, randamen-tele indicilor BET și BET FI și a volatilităților

Pentru modelul VAR al relației dintre creșterea economică, randamentele indicilor bursieri BET și BET FI și a volatilității lor, am folosit un singur lag, in conformitate cu rezultatul testelor de selectie. Totuși, atât criteriile de selecție cât și testul de corelație al reziduurilor LM au sugerat și


posibilitatea alegerii a doua laguri, am optat pentru prima varianta, cea de un singur lag deoarece mai puține laguri înseamnă mai multe grade de libertate, deci o estimare mai precisă.

Tabel 3. Rezultatele VAR pentru relației dintre creșterea economică, ran-damentele indicilor BET și BET FI și a volatilităților

CRESTERE_ECONOMICA

RT_BET VOL_BETRT_BET_

FIVOL_

BET_FICRESTERE_ECONOMICA(-1) 0.146548 -0.018285 -0.076515 0.003241 -0.098876

(0.11499) (0.02069) (0.05111) (0.03290) (0.07862)RT_BET (-1) 0.406722 0.159709 0.696111 0.834832 0.799539

(1.24034) (0.22316) (0.55132) (0.35488) (0.84806)VOL_BET (-1) 0.518777 -0.087189 0.320600 0.080774 0.592281

(0.62507) (0.11246) (0.27784) (0.17884) (0.42738)RT_BET_FI (-1) 1.562081 0.064297 -0.538414 -0.192102 -0.416509

(0.75393) (0.13564) (0.33511) (0.21571) (0.51549)VOL_BET_FI (-1) -0.710992 0.055831 0.126390 0.005433 0.225645

(0.36948) (0.06648) (0.16423) (0.10571) (0.25263)C 0.013143 0.000728 0.007174 -0.000763 0.007696

(0.00468) (0.00084) (0.00208) (0.00134) (0.00320)R2 0.354690 0.098653 0.374593 0.126895 0.403692R2 ajustat 0.298084 0.019588 0.319732 0.050307 0.351385

Coefi cientul de determinare este mai mare pentru variabilele care descriu volatilitatea randamentelor indicilor BET și BET FI decât a randamentelor simple, ceea ce înseamnă că volatilitatea pieței de capital explică cel mai bine variațiile asupra creșterii economice în acest model autoregresiv.

Concluzii Concluzia care reiese din modelele estimate este că există o relație bi-direcțională între economia reală și piața de capital. De asemenea, randamentele BET și BET FI cauzează Granger unidirecțional pentru creșterea economică, la fel ca și volatilitatea indicelui BET. Randamentul BET cauzează relație de cauzalitate unidirecțională cu volatilitatea sa, deci se poate utiliza evoluția volatilităților BET si BET-FI (volatilitatea fi ind o masură a riscului) pentru a obține o estimare a trendului creșterii economice viitoare. Există o infl uență negativă din partea volatilității asupra creșterii economice, ceea ce înseamnă că turbulențele de pe piața de capital pot fi văzute ca un precursor al crizelor din economia reala.


BIBLIOGRAFIE

1. Adjasi, C. K.D., Biekpe, N.B. (2006), ”Stock Market Development and Economic Growth: The case of selected African countries”, African Development Review, 18(1), p. 144-161;

2. Enisan, A. A., and Olufi sayo, A. O. (2009), ”Stock Market Development and Eco-nomic Growth: Evidence from Seven Sub-Sahara African Countries”, Journal of Economics & Business, 61(2), 162-171;

3. Horobet, A., Ilie, L.(2007), „Real Exchange Rates And Stock Prices: Insights Into The Competitiveness Of Romanian Economy,” Studies in Business and Econo-mics, Lucian Blaga University of Sibiu, Faculty of Economic Sciences, vol. 2(2), p. 30-40, October;

4. Humpe, A., Peter, M. (2009), “Can macroeconomic variables explain long-term stock market movements? A comparison of the US and Japan”, Applied Financial Economics, 19, p. 111-119;

5. Jamil, M. (2010), „Impact of fi nancial market developments and stock markets volatility on economic growth: a dynamic panel data analysis”, Working Paper, University of Viena;

6. Kilian, L. and Park, C. (2009), ”The Impact Of Oil Price Shocks On The U.S. Stock Market”, International Economic Review, 50: 1267–1287;

7. Obreja Brașoveanu, L., Dragotă, V., Cataramă, D., Semenescu, A .(2008), “Corre-

lations between Capital Market Development and Economic Growth: The Case of

Romania”, Journal of Applied Quantitative Methods, Vol. 3 (1), 2008, p. 64-75;

8. Ozbay, E. (2009), “The relationship between stock returns and macroeconomic

factors: evidence for Turkey”, University of Exter, Disertation Paper;

9. Raunig, B., Scharler, J. (2010), „Stock Market Volatility and the Business Cycle,”

Monetary Policy & the Economy, Oesterreichische Nationalbank (Austrian Cen-

tral Bank), issue 2, p. 54-63, July;Stock, J. H., & Watson, M. W. (2009). Introduc-

tion to Econometrics, 2/E.Instructor, 10.

10. Tsouma, E. (2009), „Stock returns and economic activity in mature and emer-

ging markets”, The Quarterly Review of Economics and Finance, vol. 49(2), mai

2009, p. 668-685, ISSN 1062-9769;

11. *** Baza de date a Bursei de Valori București

12. *** Baza de date Eurostat


THE CORRELATION BETWEEN THE SUB-COMPONENTS OF THE CAPITAL MARKET

AND THE ECONOMIC GROWTH IN ROMANIA

Phd. Student Ana-Maria TEPUS ([email protected])


Abstract

This paper analyzes the correlation between the sub-components of

the capital market and the real economic growth, using multiple correlation

methods (VAR, Granger casuality).

The main result is the underlining of the negative correlation between

volatility and economic growth, which means that capital market turmoil can

be a precursor to economic crisis. Keywords: Capital market, economic growth, Granger causality,

volatility

JEL codes: E20, E21

1. Introduction

There are numerous studies that have documented the existence of a backward-looking effect between the dynamics of the economy and the development of the capital market. Thereby, Obreja-Brașoveanu, Dragotă, et. al. (2008), in a study in which he analyzes the link between the capital market and economic growth in Romania during 2000-2006, come to the conclusion that there is a signifi cant correlation between the two, with a backward-looking but a stronger causality manifested by the economic growth towards the capital market, which suggests that Romania’s economic growth is a factor that determines the development of the fi nancial institutions. Another study that looks at the Romanian economy (Horobeț și Ilie (2007) investigates the link between the exchange rate developments and the capital markets fl uctuations. Using monthly data regarding the exchange rate on the RON/EUR and the BET and BET-C indices, the authors of the study apply the cointegration analysis and causality Granger to study the existence of a long-term relation between the currency market and the capital market. The conclusion of the study is that there is a long-term balance relation between the capital market indicators and the real and nominal exchange rates; moreover, there is a bi-directional causality between the two entities.


Also, Shahbaz and Ali (2008), estimating ARDL models and carrying out a Granger causality analysis for the Pakistan economy, came to the conclusion that there was a bi-directional postive relation between economic growth and the development of the capital market. Ozbay (2009), analzying the economy and the capital market in Turkey, came to the same conclusion of a bi-directional causality. Luintel and Khan (1999) have analyzed a sample of 10 developing countries and they came to the conclusion that there was a bi-directional causality between the degree of development of the capital market and the economic growth. Jansen, W. Jos, Nahuis, Niek J. (2003), studying nine developed economies in the European Union, come to the conclusion that there is a bi-directional causality between the dynamics of the capital markets and the reliability feeling of the investors. Giannellis, et al. (2008), estimating the binary models EGARCH (2,1), concludes that there is a signifi cant short-term relation between the capital market and the real economy in the United States and Great Britain during 1970-2002. Moreover, this relationship is a bi-directional one, manifesting in both directions, with a stronger link to Great Britain. In this paper we investigate the existence of a correlation between the sub-components of the capital market and the economic growth in Romania.

2. Data and methodological aspects

In order to test the various aspects of the application of multiple correlations in the study of the correlation between the degree of development of the capital market sub-components and the economic growth in Romania, we used a database containing information referring to quarterly rates of growth of the Gross Domestic Product of Romania, as well as stock indices of the Bucharest Stock Exchange, BET and BET FI. The aim was to study the infl uence of capital market performance and volatility upon the real economy. Using these data we have calculated the daily returns of the indices using the closing values of each trading day, according to the formula 1ln( ) ln( )t t tr P P−= − .

In order to calculate the economic growth rate we started from ad-justed quarterly GDP values using the formula

<� ��

<0%��

�� /01 ,

Where GDPt represents the value of gross domestic product during the current period. As the growth rate is calculated on the basis of the GDP values that are considered quarterly, we aggregated the daily yields and volatility (calculated using the standard deviation method) into quarterly frequency series. The new yield was calculated as the average of daily yields.


The time period for which the data were analyzed, covers the 2001-2017 period for the BET index from the fi rst quarter of 2001 to the last quarter of 2017, and for the BET index from the fi rst quarter of 2001 to the fi rst quarter of 2017.

2.2. VAR model and GRANGER causality

The VAR model (or autoregressive vector model) simultaneously estimates a number of equations equal to the number of existing variables and thus extends the basic pattern of the smallest squares analysis. The general form of a VAR with three time series and p lags is:

� � ��

� � ��

� � ��

0 �� B�� !�0 �� In our case the three time series used are stationary. In this sense, we have tested the stationarity with the VAR Stability Condition Check, after which it has resulted in the time series being stationary. The selection of the number of lags to be included in a VAR is made using the information criteria Akaike, Schwartz, Hannah-Quinn, which must be minimized. The appraisal of the coeffi cients are done in a similar way to the smallest squares method. To observe to what extent X_t’s past values help to better predict Y_t’s values to a greater extent than if only Y_t’s lagoons were used, we can use the Granger causality test. The Granger Causality is a statistical test that determines whether a time series data can predict future dates for another time series. Normally, a regression only shows to some extent the existing correlations, while Granger causality tests the existence of causality by previous values that can help to predict values for another time series. A series of time X can be said to cause Granger a series of time Y if it can be demonstrated by a series of tests T and F made for lag versions of the time series X that those values of X present relevant statistical information with respect to the Y’s future values. The implementation of the Granger test is done as follows: ��/��

/�� !"#�� !"#��

�� In other words, the null hypothesis argues that „Xt does not cause Granger Yt”, which means that in order to accept the zero hypothesis, the re-sulting p-value from the test should be less than 0.05%.


3. Empirical results

3.1. Granger causality

All the sub-components of the capital market variables considered for analysis along with the volatility and economic growth were tested Granger in pairs of two. Assessing the informational criteria we decided to include 4 lags in the model. In the table below are presented the results of the Granger causality test for the variables: economic growth, BET index yield (RT_BET), index yield BET FI (RT_BET_FI), and the volatility of these indices. I have made the decision to introduce only the results of the conclusive tests showing a p-value less than 0.05 because it is more useful than the full exposure of the test statistic which, in the absence of the distribution and the critical value,don’t help us to draw a conclusion. The interpretation of the fi rst line in the table is the following: there is a 0.4% probability that the yield will not cause Granger economic growth. Thus, it is explained the existence of Granger’s causality from yield to economic growth.

The results of the Granger causality test on the sub-components of the

capital market and the economic growth in Romania

Table 1

Null hypothesis p-value

RT_BET Does not cause Granger ECONOMIC_GROWTH A 0.0004

RT_BET_FI Does not cause Granger ECONOMIC_GROWTH A 0.0003

VOL_BET Does not cause Granger ECONOMIC_GROWTH A 0.0035

VOL_BET_FI Does not cause Granger ECONOMIC_GROWTH A 0.0023

ECONOMIC_GROWTH A Does not cause Granger VOL_BET_FI 0.0003

RT_BET Does not cause Granger VOL_BET 0.05

It can be noticed that there is a bi-directional Granger causality relation only between the economic growth and the volatility of the BET FI index. Also, BET and BET FI yields unidirectional Granger for the economic growth, as well as the volatility of the BET index. The BET yield causes unidirectional causal relation with its volatility. Thus, in most cases, Granger relations are predominantly unidirectional to the economic growth variable.

3.1. Modeling type VAR

Prior to VAR modeling, the staged data series were prepared in view of the following steps in the analysis:


− Determining the optimal number of lags using the various informational criteria. Thus, we have chosen the number of lags that are considered as optimal by as many criteria as possible.

− Making the cointegration test on the variable level. − Estimation of the VAR model based on the results from the previous points. − Model stability testing by inspecting pulse-response functions.

3.2.1. Modeling the relationship between economic growth and

yield volatility of BET and BET FI indices

The lag selection tests have relevant the fact that, in this case, it was ne-cessary to use 4 lags, not just one, as could be seen in the previous VAR model. It should be mentioned the fact that in this model two different vari-ables are used, namely the volatility of the BET index, respectively the vola-tility of the BET_FI index. We notice that the model explains quite well the volatility of the BET index and that of the BET_FI index. The results being presented in the table below.

The VAR results for the interaction between economic growth and the

volatility of BET and BET FI indices

Table 2ECONOMIC_GROWTH VOL_BET VOL_BET_FI

ECONOMIC_GROWTH A (-1) 0.144931 -0.079252 -0.085616(0.13059) (0.04849) (0.06827)

ECONOMIC_GROWTH A (-2) -0.115401 0.131764 0.205667 (0.13408) (0.04978) (0.07009)

ECONOMIC_GROWTH A (-3) -0.002594 0.183126 0.226361(0.14434) (0.05359) (0.07545)

ECONOMIC_GROWTH A (-4) 0.286806 0.135974 0.217609(0.14025) (0.05207) (0.07331)

VOL_BET (-1) -0.212651 0.308902 0.492225 (0.73102) (0.27143) (0.38214)

VOL_BET (-2) 0.411206 0.410364 0.168467 (0.74113) (0.27518) (0.38742)

VOL_BET (-3) -0.385407 0.480213 0.597068(0.65789) (0.24427) (0.34391)

VOL_BET (-4) -1.651244 0.288846 0.254826(0.65875) (0.24459) (0.34436)

VOL_BET_FI (-1) -0.795213 -0.087379 -0.097453 (0.51663) (0.19182) (0.27007)

VOL_BET_FI (-2) 0.013577 -0.216389 0.100474(0.52570) (0.19519) (0.27480)

VOL_BET_FI (-3) 0.500941 -0.013924 0.074064 (0.46264) (0.17178) (0.24184)

VOL_BET_FI (-4) 0.939057 0.035622 0.077473(0.43910) (0.16304) (0.22954)

C 0.017663 -0.004702 -0.009604(0.00755) (0.00280) (0.00395)

R2 0.436712 0.620065 0.685377Adjusted R2 0.292894 0.523061 0.605048


In order to see what is the most representative equation in this model, we look at the adjusted R2 Determination Coeffi cient. With an adjusted R2 of 0.60 equation which explains the Economic growth versus the Volatility BET_FI best explained through the VAR model. However, compared to the previous model (for the interaction between economic growth and BET and BET FI indices yields), the determinants are much higher. 3.2.2. Modeling the relation between economic growth, BET and

BET index yields and volatility

For the VAR model of the relation between economic growth, BET and BETF index stock yields and their volatility, we used a single lag, according to the result of the selection tests. However, both the selection criteria and the LM residue correlation test have suggested the possibility of choosing two lags, I opted for the fi rst variant, that of the one lag because fewer lags mean more degrees of freedom, so a more accurate estimate.

VAR results for the relation between economic growth, BET and BET

index yields and volatility

Table 3

ECONOMIC_GROWTH

RT_BETVOL_BET

RT_BET_FI

VOL_BET_FI

ECONOMIC_GROWTH (-1) 0.146548 -0.018285 -0.076515 0.003241 -0.098876 (0.11499) (0.02069) (0.05111) (0.03290) (0.07862)

RT_BET (-1) 0.406722 0.159709 0.696111 0.834832 0.799539 (1.24034) (0.22316) (0.55132) (0.35488) (0.84806)

VOL_BET (-1) 0.518777 -0.087189 0.320600 0.080774 0.592281(0.62507) (0.11246) (0.27784) (0.17884) (0.42738)

RT_BET_FI (-1) 1.562081 0.064297 -0.538414 -0.192102 -0.416509 (0.75393) (0.13564) (0.33511) (0.21571) (0.51549)

VOL_BET_FI (-1) -0.710992 0.055831 0.126390 0.005433 0.225645 (0.36948) (0.06648) (0.16423) (0.10571) (0.25263)

C 0.013143 0.000728 0.007174 -0.000763 0.007696(0.00468) (0.00084) (0.00208) (0.00134) (0.00320)

R2 0.354690 0.098653 0.374593 0.126895 0.403692Adjusted R2 0.298084 0.019588 0.319732 0.050307 0.351385

The coeffi cient of determination is higher for the variables that describe the volatility of BET and BET FI index yields returns than simple ones, which means that the capital market volatility best explains the variations in economic growth in this autoregressive model.


Conclusions

The conclusion drawn from the estimated models is that there is a bi-directional relation between the real economy and the capital market. BET and BET FI yields cause undirectional Granger for the economic growth as well as the volatility of the BET index. BET yield causes a one-way causal relation with its volatility, so we can use the evolution of BET and BET-FI volatilities (volatility as a measure of risk) to get an estimate of the future economic growth trend. There is a negative infl uence on the economic growth volatility,

which means that the capital market turbulences can be seen as a precursor to

the crisis in the real economy.

BIBLIOGRAPHY 1. Adjasi, C. K.D., Biekpe, N.B. (2006), ”Stock Market Development and Economic

Growth: The case of selected African countries”, African Development Review,

18(1), p. 144-161;

2. Enisan, A. A., and Olufi sayo, A. O. (2009), ”Stock Market Development and Eco-

nomic Growth: Evidence from Seven Sub-Sahara African Countries”, Journal of

Economics & Business, 61(2), 162-171;

3. Horobet, A., Ilie, L.(2007), „Real Exchange Rates And Stock Prices: Insights Into

The Competitiveness Of Romanian Economy,” Studies in Business and Econo-

mics, Lucian Blaga University of Sibiu, Faculty of Economic Sciences, vol. 2(2), p.

30-40, October;

4. Humpe, A., Peter, M. (2009), “Can macroeconomic variables explain long-term

stock market movements? A comparison of the US and Japan”, Applied Financial

Economics, 19, p. 111-119;

5. Jamil, M. (2010), „Impact of fi nancial market developments and stock markets

volatility on economic growth: a dynamic panel data analysis”, Working Paper,

University of Viena;

6. Kilian, L. and Park, C. (2009), ”The Impact Of Oil Price Shocks On The U.S. Stock

Market”, International Economic Review, 50: 1267–1287;

7. Obreja Brașoveanu, L., Dragotă, V., Cataramă, D., Semenescu, A .(2008), “Corre-

lations between Capital Market Development and Economic Growth: The Case of

Romania”, Journal of Applied Quantitative Methods, Vol. 3 (1), 2008, p. 64-75;

8. Ozbay, E. (2009), “The relationship between stock returns and macroeconomic

factors: evidence for Turkey”, University of Exter, Disertation Paper;

9. Raunig, B., Scharler, J. (2010), „Stock Market Volatility and the Business Cycle,”

Monetary Policy & the Economy, Oesterreichische Nationalbank (Austrian Cen-

tral Bank), issue 2, p. 54-63, July;Stock, J. H., & Watson, M. W. (2009). Introduc-

tion to Econometrics, 2/E.Instructor, 10.

10. Tsouma, E. (2009), „Stock returns and economic activity in mature and emer-

ging markets”, The Quarterly Review of Economics and Finance, vol. 49(2), mai

2009, p. 668-685, ISSN 1062-9769;

11. *** Baza de date a Bursei de Valori București

12. *** Baza de date Eurostat


Inerţia. Modele şi aplicaţii în economie

Drd. Ștefan Virgil Iacob ([email protected])

Academia de Studii Economice București, Romania

Abstract

În economie exista inerție în desfășurarea activității fi rmelor de distribuție. Ea poate fi pusă în evidență îndeosebi prin gradul de modifi care a vânzărilor din perioada curentă în raport cu cele din perioada anterioara. Interesantă este și comportarea agenților economici în raport cu diferite evenimente cum sunt stări confl ictuale în societate, incertitudini create de criză, schimbari majore în desfăsurarea activității fi rmelor date de relaxări fi scale, privatizare sau naționalizare, etc. Concret, mediul de afaceri din România a fost puternic afectat de criza economică din anii 2009-2010, în care blocajul imobiliar a dus la stoparea construcțiilor noi și înghețarea unora în diferite faze ale construcției. Începand cu anul 2010 prețul materialelor de construcții a înregistrat scăderi și creșteri line dar și cu pante abrupte care au afectat activitatea producătorilor, importatorilor și a distribuitorilor din domeniu. Efectul se vede direct în veniturile obținute din încasările din vânzări raportate la vânzările din perioada anterioară. Dupa criză cauza majoră o reprezintă prețul de promovare și vânzare al produselor. În această lucrare mi-am propus să analizez în ce măsură raspunde din punct de vedere inerțial distribuția de produse (cuantifi cată prin veniturile obținute din vânzări) la performanțele din trecut (în ceea ce privește distribuția), precum și la modifi carile majore survenite în anul 2016 în ceea ce privește TVA-ul. Aria de aplicabilitate a studiului o reprezintă fi rmele de profi l din domeniul comerțului cu materiale pentru construcții și confecții metalice ușoare, medii și grele active în perioada 2011-2016 în România. Produsele care caracterizează această zonă comercială cu implicații directe în piața construcțiilor și a imobiliarelor în general sunt cele de tip sârma și plasă de sârmă pentru armături, țevi sudatate longituninal sau laminate, rectangulare sau rotunde, profi le tip cornier, teu, platbandă, benzi si table în diferite forme și dimensiuni, negre sau zincate termic împotriva coroziunii. În ceea ce privește prețul produselor metalurgice din construcții perioada analizată se caracterizează prin instabilitate: pe de o parte scădrea prețurilor, pe de alta urmează zona în care prețurile sunt instabile cu fl uctuații de intensitați mici și este urmată de perioada de creștere liniara a acestora. În perioada 2015-2016 au fost luate măsuri guvernamentale ce au infl uențat în mod direct piața materialelor de construcții. Legea propusă spre


adoptare și care a fost aprobată și implementată cu începere la 01 ianuarie 2016 a fost scăderea TVA-ului la toate produsele de la 24% la 20%, iar pentru achiziția de imobile noi (case și apartamente sub pragul de 100.000,00 euro) TVA-ul a fost scăzut de la 24% la 5%. În aceste condiții piața s-a confruntat cu o modifi care majoră în ceea ce privește domeniul imobiliar și cel al materialelor de construcții. Dacă avantajul benefi ciarului fi nal la momentul implementării măsurii de scădere a TVA-ului era de 18%, pe fondul instabilitații pieței din anul precededent care se confruntase cu oscilații de preț, creșteri și scăderi succesive în medie de 2%, la fi nele anului 2016 acesta s-a redus treptat pană la aproximativ 13%. Progresiv, pornid de la recuperarea fi erului ieșit din uz, urmănd cursul normal, fabrică, distribuitor (importator), comerciant, prețul materialelor de construcții a crescut cu 4.67% fată de perioada similară a anului anterior. Măsura guvernamentală implementată la 01 ianuarie 2016 a avut un impact determinatnt în perioada ce a urmat, creeând avantje atât procesatorilor cât și distribuitorilor, constructorilor și benefi ciarului fi nal. În lucrarea ce urmează o analiză separată a fost făcută asupra impactului pe care la avut măsura amintită și cum a ajutat aceasta la menținerea inerțiala a trendului vânzărilor pe fondul creșterii prețului pentru înca un trimestru. Cuvinte cheie: inerție, preț, vânzări, variabile, coefi cienți, regresie, teste statistice Clasifi carea JEL: C01, L11, L61

Introducere

Principiul inerției, formulat în anul 1640 de Galileo Galilei, a fost reformulat de Newton ca lege a mişcării sub forma că inerția este proprietatea unui corp care tinde să-și pastreze starea de repaus sau starea de mișcare rectilinie uniformă în absenta acțiunilor din exterior . Așadar prima lege a dinamicii sau legea inerției se enunță astfel: orice corp își păstrează starea de repaus relativ sau de mișcare rectilinie uniformă atât timp cât infl uența altor

corpuri nu-l obligă să-și schimbe această stare. (Newton I.- 1967) În același fel, în economie, o societate angrenată într-o activitate economică sub orice cod CAEN ar funcționa, tinde să-ți pastreze dezvoltarea în piața atata timp cât asupra ei nu acționează alte entitați sau evenimente care să-i modifi ce starea (similar cu cazul din fi zica). Putem argumenta entitațile ca fi ind alte societați comerciale care îi fac concurența și reușesc să-i acapareze clienții, iar evenimentele pot fi măsuri luate de legiuitor care îl determină să modifi ce starea actuală a societații comerciale pentru a-și continua activitatea economică sub altă formă sau la alt nivel.


Conform legii inerției din fi zică, elementul principal este corpul care este în mișcare sau repaus, dar marimea fi zica care măsoară inerția este masa acestuia; cu cât un corp are masa mai mare cu atât inerția lui este mai mare. În economie corpul este fi rma (socieatea comercială) care ar trebui să raspundă în mod direct proportional cu sensul din fi zică și anume, cu cât este mai mare ar trebui să aibă o inerție mai mare la acțiunea factorilor perturbatori. Asupra acestui aspect urmează să ne îndreptăm atenția și să-i constatăm valabilitatatea. Vom analiza în continuare patru societăți comerciale din domeniul comerțului cu materiale pentru construcții și confecții metalice ușoare, medii și grele active în perioada 2011-2016 în România. Pentru o acuratețe sporită analizei, societațile analizate se caracterizează prin faptul că doua dintre ele sunt încadrate la societați mari (corpuri cu masă mare) cu cifre de afaceri anuale de depășesc 100.000.000,00 lei și alte două societați cu cifre de afaceri sub pragul amintit, încadrându-se în cadrul analizei la societați comerciale mici și medii.

Literature review

Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016) au prezentat metode și modele statistico-matematice utilizate în analiza fenomenelor economice. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2014) au studiat principalele modele statistico-econometrice, prezentând o serie de aspecte fundamentale referitoare la cercetările micro și macroeconomice. Anghelache, C. (2008) reprezintă o lucrare de referință în domeniul statisticii economice și a analizat indicatorii statistici aplicabili în studiul evoluției entităților și a corelațiilor dintre variabile. Gheorghiu, A. (2007) clasifi că diferite modele economice și utilizează o serie de modele din fi zică pentru analiza fenomenelor economice. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007) au studiat aspecte referitoare la aplicarea fi zicii și matematicii în teoriile economice. Gligor,M.,Ignat,M. (2003) au analizat aplicațiile fi zicii teoretice în modelarea macroeconomica. Bulinski, M. (2007) abordeză domeniul econofi zicii. Brenneke R., Schuster G. (1973) descriu si exemplifi că inerția, masa inertă și momentul de inerție. Pecican E.S. (2005) abordează modelele de regresie (multifactorial sau liniar unifactorial), semnifi cația și nesemnifi cația dependenței dintre variabile. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004) analizează indici și îi calculează ca raport a doua medii, indici ai valorii, volumului fi zic și ai prețurilor. În ceea ce privește aplicațiile principiului inerției în studiul fenomenelor economice, o serie de contribuții pot fi menționate. De exemplu, Wimanda, Turner, Hall (2010) au interpretat date relative la infl ația din Indonezia prin prisma conceptului de inerție, iar Vuslat și Ozkan (2005) au abordat tema inerției infl aței în cazul economiei turce recente.


Metodologia cercetării, date, rezultate și discuții În vederea cuantifi cării relațiilor de dependentă din economie au fost elaborate mai multe teorii și metode, între care amintim: calculul mărimilor relative, elasticitatea, teoria multiplicatorului, teoria conexiunii (directe, inverse), regresia statistică. Pentru cuantifi carea efectului pe care îl au veniturile din încasări din momentul t față de cele din t-1, ca efect al modifi cării cauzei date de preț, vom utiliza regresia, model des utilizat în econometrie. Rezultatele analizei de regresie sunt verifi cate statistic (testul F, testul t, etc.) pentru a aprecia semnifi cația infl uenței modifi carii efectului la modifi carea cauzei. Pentru acuratețea analizei inerției veniturilor obținute din vânzări în urma modifi cării factorilor pentru cele patru societați comerciale analizate vom utiliza modelul liniar de regresie – cazul multifactorial. Modelul de regresie liniar – cazul multifactorial yt = a0 + a1*xt +.... ak*xkt + ut [1] unde yt, xt,...., xkt = factori a0, a1,..., ak = parametrii de regresie ut = valoare reziduală Vom lua în calcul venitul din t-1 pe care îl vom nota in tabele cu YT1, venitul din t-2 cu notarea YT2 si venitul din t-3 notat cu YT3. Prețul mediu de vânzare va fi notat cu P. Pentru început analizăm efectul inerției datorat veniturilor anterioare. Modelul liniar de regresie multifactorială în cazul analizat se va scrie astfel: Yt = C1 + C2*P + C2*Yt-1 + C3*Yt-2+ C3*Yt-3 [2] Pentru toate societațile comerciale analizate au fost luate în calcul veniturile trimestriale din încasari în perioada 2012 – 2016, avand astfel date pentru un numar de 20 de trimestre pentru perioda t, t-1, t-2 și respectiv t-3. Prima societate comercială analizată face parte din categoria societaților medii și mici cu o cifră de afaceri anuală sub 100.000.000,00 lei. Datele obținute sunt cuantifi cate in tabelul 1.


Tabel 1


C 12583126 6248290. 2.013851 0.0623P -3355.835 3593.549 -0.933850 0.3652

YT1 0.702875 0.248316 2.830565 0.0127YT2 0.088190 0.306972 0.287289 0.7778YT3 -0.291950 0.245612 -1.188664 0.2531

R-squared 0.564296 Mean dependent var 21073766Adjusted R-squared 0.448109 S.D. dependent var 1935452.S.E. of regression 1437835. Akaike info criterion 31.40749Sum squared resid 3.10E+13 Schwarz criterion 31.65643Log likelihood -309.0749 F-statistic 4.856767Durbin-Watson stat 2.083979 Prob(F-statistic) 0.010295

Sursa datelor: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html

Conform rezultatelor în cazul societații analizate F-statistic are

valoarea 4,85 și este mai mare decât Ft = 3,06 fapt care validează modelul utilizat. În ceea ce privește t-statistic pentru Yt-1 înregistrează valoarea de 2,83 care este de asemenea mai mare decat ttabelat = 2,131 ceea ce indică o inerție

a vânzărilor în raport cu modifi carea prețului ridicată în cazul acestei fi rme.

De asemenea probabilitatea erorii pentru Yt-1 este de 1,27% ceea ce validează

inerția vânzărilor.

A doua societate comercială analizată este cea mai mica societate din

grupul celor analizate, iar rezultatele se găsesc în tabelul 2.

Tabel 2


C 2889162. 923263.8 3.129292 0.0069

P -2328.000 795.0100 -2.928265 0.0104

YT1 0.354997 0.270797 1.310936 0.2096

YT2 -0.412666 0.300254 -1.374390 0.1895

YT3 0.050010 0.209310 0.238927 0.8144

R-squared 0.911201 Mean dependent var 1472280.



Sum squared resid 1.10E+11 Schwarz criterion 26.01297





În cazul fi rmei analizate F-statistic este 38,48 cu mult peste valoarea tabelată ceea ce validează cazul. Spre deosebire de societatea comercială analizata anterior, t-statistic are valoarea de 1,31 ceea ce indică o inerție mai mică, având în același timp o marjă mare de eroare 20,96%. În cazul societății cu cea mai mică cifră de afaceri din grupul societăților analizate, considerăm că ceilalți factori care nu au fost luați în calcul infl uențează vânzările și ecranează (distorsionează) inerția pentru datele trimestriale. Cu alte cuvinte, inerția vânzărilor se pastrează pe o perioadă mai mica decât un trimestru, fi rma raspunzând mai repede la factorii implicați decât fi rmele mai mari. Coefi cientul R-squared corespunde având valoarea 0,91 apropiată de cea unitară. Din categoria societaților comerciale mari cu o cifră de afaceri anuală mai mare decât pragul amintit face parte a treia societate analizată, datele fi ind inregistate în tabelul 3.

Tabel 3


C 5549816. 8150702. 0.680900 0.5063P 2860.715 3795.802 0.753652 0.4627

YT1 1.068860 0.222135 4.811757 0.0002YT2 -0.012629 0.347421 -0.036351 0.9715YT3 -0.210378 0.254354 -0.827106 0.4211



Rezultatul indică o valoare pentru F-statistic de 26,99 cu mult peste valoarea tabelată ceea ce validează cazul. Dacă urmarim evoluția lui t-statistic pentru perioada t-1 observăm valoarea 4,81 care este superioară celei tabelate și o marjă de eroare sub 0,01% ceea ce confi rmă menținerea inerțială a vânzărilor pe perioada trimestrului următor. Inerția vânzărilor se pierde la trimestrul al doilea, fapt confi rmat de t-statistic din t-2 care inregistreaza valoarea de -0,036. Coefi cientul R-squared corespunde având valoarea 0,87 apropiată de cea unitară.


Ultima societate comercială analizată este deasemenea o societate mare, iar datele sunt trecute în tabelul 4.

Tabel 4


C -21473115 17892568 -1.200114 0.2487P 20387.39 13405.79 1.520791 0.1491

YT1 0.946126 0.261080 3.623897 0.0025YT2 0.234892 0.356818 0.658296 0.5203YT3 0.031395 0.409219 0.076720 0.9399



În cazul acestei societați F-statistic înregistrează valoarea 49,84 validând astfel cazul. Ca și în cazul societații precedente comportamentul este similar, valorile lui t-statistic pentru perioada t-1 fi ind de 3,62 superioare limitei tabelate cu o marjă foarte mica de eroare sub 0,01%. Inerția vânzărilor în raport cu modifi carile intervenite se pierde în trimestrul al doilea de la momentul inițierii cauzei. De asemenea coefi cientul R-squared este apropiat de valoarea unitară având valoarea de 0,93. În urma analizei inerției încasărilor din vânzări în raport cu realizările din trimestrul anterior concluzionăm că societățile cu cifre mari de afaceri au o inerție mai mare a veniturilor care se păstrează în trimestrul următor, pe când fi rmele foarte mici au o inerție mai mică, aceasta mentinându-se pe o perioadă mai mica decât un trimestru. Acest aspect este direct proporțional cu fenomenul din fi zică unde un corp cu o masă mare are o inerție mai mare decât un corp cu o masă mai mica. Așadar inerția vânzărilor în raport cu cele din trecut și modifi carea prețului este confi rmată și se manifestă în mod similar în economie ca și modelele clasice din fi zică. În continuare ne propunem să analizăm în ce măsură o decizie majoră intervenită (scăderea TVA-ului de la 24% la 20% pentru toate produsele și de la 24% la 5% pentru achiziția de imobile noi care se încadrează sub valoarea de 100.000,00 euro) va infl uența fenomenul inerțial în activitatea fi rmelor de distribuție.


Modifi carea TVA-ului a generat o schimbare calitativă (înainte fi ind o stare relativ stabilă privind valoarea TVA-ului) după care a urmat o altă situație diferită. Pentru a cuantifi ca rezultatul intervenției soluția este de a introduce variabila alternativă pe care o notăm cu D, cu valori zero pâna în trimestrul patru al anului 2015 și valoarea unu pentru celelalte patru trimestre ale anului 2016. Ca urmare modelul de regresie care va cuprinde și variabila alternativă va deveni: Yt = C1 + C2*P + C2*Yt-1 + C3*Yt-2 + C3*Yt-3 + C5*Dt + C6*Dt-1 [3]

Rezultatele sunt concludente în ceea ce privește aspectul inerțial în special la fi rmele mici. Astfel, dacă exemplifi căm pentru una dintre aceste fi rme obținem soluții precum cele din tabelul următor:

Tabel 5


C 2280051. 926546.8 2.460805 0.0286P -1832.505 760.2617 -2.410361 0.0315

YT1 0.220056 0.236617 0.930010 0.3693YT2 -0.344550 0.278760 -1.236009 0.2383YT3 0.356553 0.211263 1.687721 0.1153D1 173588.0 91710.39 1.892784 0.0809D2 -301497.7 105897.1 -2.847082 0.0137

R-squared 0.945343 Mean dependent var 1472280.Adjusted R-squared 0.920116 S.D. dependent var 255101.4S.E. of regression 72101.22 Akaike info criterion 25.47875Sum squared resid 6.76E+10 Schwarz criterion 25.82725Log likelihood -247.7875 F-statistic 37.47417Durbin-Watson stat 2.115117 Prob(F-statistic) 0.000000


Atât coefi cienții cât și testul F confi rmă valabilitatea modelului. Testul t confi rmă semnifi cativ infl uența asupra vânzărilor avute după interventia variabilei alternative. În ceea ce privește testul t pentru fi rmele mari, acesta nu este concludent, iar acest fapt este explicabil dacă ținem seama de faptul că măsura guvernementală intervenită la 01 ianuarie 2016 de scădere a TVA-ului în special pentru locuințe la valoarea de 5% a infl uențat direct piața imobiliară și implicit prețul produselor distribuite și a serviciilor care au crescut. Creșterea prețurilor de distribuție survenite acestei bucle fi nanciare pe fondul scăderii prețului locuințelor datorate scăderii TVA-ului a dus la scăderea vânzărilor de materiale de construcții. Totuși calitatea inerțiala a vânzarilor fi rmelor mari


reiese din analiza trendului conform datelor trimestriale analizate, astfel încât inerția pastrându-se în trimestrul ce a urmat măsurii guvernamentale.

Concluzii

Societațile comerciale care activează în România în domeniul materialelor de construcții și care au făcut obiectul analizei din acest articol au raspuns pozitiv din punct de vedere inerțial în ceea ce privește reacția distribuției din perioada analizată fată de cea din perioada anterioară și față de modifi carea prețului. Practic cu o singura excepție inerția vânzărilor se pastrează în toate cazurile pentru înca un trimestru. Excepția o reprezintă o fi rmă mică pentru care conform datelor rezultate din analiza anterioară, inerția se pastrează, dar pentru o perioadă mai mica decât un trimestru. În cazul fi rmelor mari a rezultat o inerție mai bună decât la sociețatile comerciale cu cifre de afaceri mai mici, fapt ce confi rmă o legatură putermică si directă cu fenomenul din fi zica conform caruia corpurile mari (cu o masă mai mare) au o inerție mai mare decât corpurile cu o masă mai mică. În ceea ce privește partea a doua a analizei, în care a fost analizată inerția societaților comerciale în urma modifi cării guvernamentale majore de scădere a TVA-ului în două direcții, una pentru toate produsele și alta care a afectat direct și putenic activitatea fi rmelor analizate, putem afi ma și susține nivelul global al impactului. Astfel modelul validează inerția vânzărilor după implementarea masurii în special în cazul fi melor mici. Pe de alta parte, analizând trendul, am constatat că acesta s-a mentinut pentru toate societațile comerciale analizate pentru înca un trimestru. A fost necesar să urmărim trendul deoarece măsura de scădere a TVA-ului la imobiliare la 5% a dus la creșterea prețurilor și implicit la scăderea vânzărilor. Cu toate acestea, scăderea vânzărilor nu a intervenit imediat ci a mai urmat un trimestru în care trendul ascendent s-a păstrat, ceea ce indica o inerție a vânzărilor și în cazul intervenției acestui eveniment major care a afectat activitatea agenților economici.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

2. Anghelache, C., Anghel, M.G.(2014). Modelare economică. Concepte, teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

3. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti

4. Brenneke R., Schuster G. (1973). Fizica, Editura Didactică și Pedagogică, București 5. Bulinski, M. (2007). Econofi zica si complexitate, Editura Univ. București 6. Gheorghiu, A. (2007). Econofi zica Investiționala, Editura Victor

7. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007). Noi abordari si modele econofi zice, Editura

Economica


8. Gligor, M.,Ignat,M. (2003). Econofi zica, Editura Economica, București

9. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004). Statistica, Ed. Universala București

10. Pecican E.S. (2005). Econometria pentru...economisti: econometrie si aplicatii,

Editura Economica

11. Reif, F. (1983). Fizica statistica (Berkeley vol. V), Editura Didactică și Pedagogică,

București

12. Rizki E. Wimanda, Paul M. Turner, Maximilian J. B. Hall (2011). ,,Expectations

and the inertia of infl ation: The case of Indonesia”, Journal of Policy Modeling,

33 (3), 426 – 428

13. Vuslat U., Ozcan K. M. (2005). ,,Optimal univariate expectations under high and

persistent infl ation: new evidence from Turkey”, Physica A: Statistical Methods

and its Applications, 346 (3 – 4), 499 – 517

14. www.mfi nante.ro (http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html)


INERTIA. MODELS AND APPLICATIONS TO ECONOMY

Drd. Stefan Virgil Iacob ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies, Romania

Abstract

In the economy there is inertia in the performance of distribution

companies. It can particularly be highlighted by the extent of sales variation in a

certain period as compared to the previous one. Another interesting phenomenon

is the behavior of economic agents in relation to different events such as social

confl icts, uncertainties created by the crisis, major changes in the activity of

companies given by fi scal relaxation, privatization or nationalization, etc.

Concretely, Romanian business environment was severely affected

by the economic crisis in the years 2009-2010, a time when the real estate

blockage led to new construction cessation as well as to the freeze on those

being in different stages of construction. Starting with 2010, the price of

building materials dropped at times steadily but relatively sharply other times,

in this way affecting the activity of manufacturers, importers and distributors

in the fi eld. The effect is directly revealed by sales revenues from current sales

as opposed to those registered in previous periods. After the crisis, the major

cause is the price of promoting and selling the products.

In this paper I aim to analyze the extent to which product distribution

(quantifi ed in sales revenues) is sensitive to past price changes, past

distribution returns, as well as to major reforms in VAT in 2016, in terms of

inertia.

The analysis refers to the trading companies specialized in the

fi eld of metallic materials for construction and light, medium and heavy

metal fabrications active in Romania between 2011 and 2016. The products

belonging to this commercial area with direct implications on the construction

and real estate market in general are wire and wire mesh for reinforcement,

longitudinally welded or laminated, rectangular or round pipes, profi le type

angles, tees, strip, strips and sheets in different shapes and sizes, black or

thermally galvanized against corrosion.

As regards the price of metallurgical products in the construction

sector, the analyzed period is characterized by instability: a steady price

decrease trend was followed by an interval of instability with slight fl uctuations,

followed by a linear growth period.

In the period 2015-2016, government measures directly infl uenced

the construction materials market. The law proposed for adoption, which was


approved and implemented as of January 1, 2016, was to lower VAT on all

products from 24% to 20% and in the case of new dwelling purchase, houses

and apartments below the threshold of 100,000.00 euros, VAT was reduced

from 24% to 5%.

Under these conditions, the market has experienced a major change in

the real estate and building materials sectors. If fi nal benefi ciary’s advantage

at the time when VAT reduction was implemented was 18%, due to previous

instability on the market, when successive price oscillations averaging 2%

had occurred, by 2016 it had gradually reduced to about 13%. Progressively,

starting from the recovery of wasted iron, following the normal course, factory

– distributor (importer) – trader, the price of building materials increased by

4.67% as compared to the similar period of the previous year.

The government reform implemented on January 1, 2016 had a defi nite

impact on the following period, generating advantages for manufacturers,

distributors, builders and end-users.

In the work that follows a separate analysis was made on the impact of

the above mentioned measure and the role it played in an inertial maintainance

of the sales trend for another quarter against a price increase background.

Keywords: inertia, price, sales, variables, coeffi cients, regression, statistical tests JEL Classifi cation: C01, L11, L61

Introduction

Formulated in 1640 by Galileo Galilei, the principle of inertia, was rephrased by Newton as a law of motion. Inertia was defi ned as the property of a body that tends to stay at rest or maintain its motion unless acted on by a net external force. Therefore, the fi rst law of dynamics or inertia law can be summed up as follows: A body moving on a level surface will continue in the

same direction at a constant speed unless disturbed (Newton I. - 1967) In the same way, in economy a company engaged in an economic activity, regardless of the NACE area it deals in, tends to maintain the course of its development in the market as long as other entities or events do not act upon it and change its state (as is the case of physics). Examples of such entities could be other competing trading companies that manage to capture its customers; as for the events, these can be measures taken by the legislator that lead him to change the current state of the commercial society in order to continue its economic activity in another form or another level. In the physical law of inertia, the key element is the body, which is moving or at rest, but the physical measure describing its inertia is its mass; the greater a body’s mass is, the higher its inertia.


In economy, the body is the company (the commercial society) that should respond directly in proportion to the meaning in physics, namely, the greater it is, the higher its inertia should be when acted upon by disturbing factors. On this point particularly we are going to focus our attention and analyse its validity. As follows, an analysis will be conducted in the case of four companies in the trade of construction materials and metallic light, medium and heavy fabrications, active in Romania during the period 2011-2016. The analyzed societies are characterized by the fact that two of them are considered large companies (great mass objects) with annual turnovers exceeding 100,000,000.00 lei, while the other two companies with turnovers below the mentioned thresholod are considered as belonging to the small and medium-sized category.

Literature review

Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016) presented statistical methods and models used in the analysis of economic phenomena. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2014) studied the main statistical and econometric models, presenting a series of fundamental aspects regarding micro and macroeconomic research. Anghelache, C. (2008) is a reference work in the fi eld of economic statistics and analyzed the statistical indicators applicable in the study of entity evolution and the correlations between variables. Gheorghiu, A. (2007) classifi es different economic models and uses a range of physical models to analyze economic phenomena. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007) have studied aspects relating to the application of physics and mathematics in economic theories. Gligor, M., Ignat, M. (2003) analyzed the applications of theoretical physics in macroeconomic modelling. Bulinski, M. (2007) addresses the fi eld of economics. Pecican E.S. (2005) addresses the regression models (multifactorial or linear one-factor), the signifi cance and insignifi cance of dependence between variables. Isaic-Maniu A., Mitruț C., Voineagu V. (2004) analyze indexes and

calculates them as a ratio of two averages, indexes of value, physical volume

and prices. With regard to applications of the principle of inertia to the study

of economic phenomena, several studies can be mentioned. Rizki, Turner, Hall

(2011) applied the inertia concept in interpreting data related to infl ation in

Indonesia, while Vuslat and Ozkan (2005) addressed the topic of infl ationary

inertia in the case of recent Turkish economy.


In order to quantify dependence relations in the economy, several theories

and methods have been elaborated, among which we mention the calculation

of relative quantities, elasticity, multiplier theory, connection theory (direct,

inverse), as well as statistical regression.


In order to quantify the effect income obtained at momentum t as compared to the ones obteined in t-1, due to causes related to price changes, the regression will be used, a model often used in Econometrics. The results of the regression analysis are statistically verifi ed (F-test, t test, etc.) to assess the signifi cance of the infl uence the effect changing has as response to modifi cation of the cause. The linear regression model – multifactorial case will be used for accuracy related purposes in analysing sales revenues inertia to modifying factors in the case of the four companies in focus. The linear regression model - the multifactorial case yt = a0 + a1*xt +.... ak*xkt + ut [1] where yt, xt,...., xkt = factors a0, a1,..., ak = regression parameters ut = residual value We will consider revenues in t-1 noted in tables as YT1; revenues in t-2 noted YT2; and revenues in t-3 noted YT3. The average selling price will be marked with P. Firstly the effect of inertia due to past earnings will be considered. Multifactorial linear regression model in this case will be as follows: Yt = C1 + C2*P + C2*Yt-1 + C3*Yt-2+ C3*Yt-3 [2] For all companies analyzed were considered quarterly revenues during 2012 - 2016, in this way having data for a total of 20 quarters for periods t, t-1, t-2 and t-3. The fi rst company under consideration is part of the medium and small companies category, with an annual turnover under 100,000,000.00 lei. The data obtained are quantifi ed in Table 1.

Table 1


C 12583126 6248290. 2.013851 0.0623P -3355.835 3593.549 -0.933850 0.3652

YT1 0.702875 0.248316 2.830565 0.0127YT2 0.088190 0.306972 0.287289 0.7778YT3 -0.291950 0.245612 -1.188664 0.2531


Data source: http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html


According to the obtained results, for the analyzed company, F-statistical is 4.85 and is higher than Ft = 3.06, which validates the used model. As far as t-statistic for Yt-1 is concerned, it is 2.83, which is also higher than ttabelat = 2.131, indicating a sales inertia in relation to the high price change for this company. Also, the error probability for Yt-1 is 1.27%, which confi rms the inertial behaviour of sales. The second company in focus is the smallest among the analyzed ones and the results are summarized in Table 2.

Table 2


C 2889162. 923263.8 3.129292 0.0069P -2328.000 795.0100 -2.928265 0.0104

YT1 0.354997 0.270797 1.310936 0.2096YT2 -0.412666 0.300254 -1.374390 0.1895YT3 0.050010 0.209310 0.238927 0.8144



In the case of the analyzed company, F-statistical is 38.48, well above the table value, which validates the used model. Unlike the previously analysed company, t-statistic has a value of 1.31, indicating lower inertia, while having a large error margin of 20.96%. Therefore, as regards the company with the smallest turnover in the analysed group, we consider that other factors that have not been taken into account infl uence sales and shield or distort inertia for the quarterly data. In other words, sales inertia maintains for a period less than a quarter, the small fi rm responding more quickly to the factors involved than larger fi rms. The R-squared coeffi cient corresponds to a value of 0.91 close to the unit. The third company the analysis focuses on belongs to the category of large trading companies, with an annual turnover above the mentioned threshold, the data being recorded in Table 3.


Table 3


C 5549816. 8150702. 0.680900 0.5063

P 2860.715 3795.802 0.753652 0.4627

YT1 1.068860 0.222135 4.811757 0.0002

YT2 -0.012629 0.347421 -0.036351 0.9715

YT3 -0.210378 0.254354 -0.827106 0.4211

R-squared 0.878032 Mean dependent var 46609020

Adjusted R-squared 0.845507 S.D. dependent var 2798141.

S.E. of regression 1099826. Akaike info criterion 30.87152

Sum squared resid 1.81E+13 Schwarz criterion 31.12045




The result indicates a value for F-statistic of 26.99 far above the table

value, which validates the used model.

As regards the t-statistical evolution for the t-1 period, we observe

the value of 4.81, which is higher than the one tabulated, and an error margin

below 0.01%, which confi rms the inertial maintenance of sales over the

next quarter. Sales inertia is lost in the second quarter, a fact confi rmed by

t-statistical in t-2, which records the value of -0,036.

The R-squared coeffi cient corresponds a 0.87 close to the unit.

The last company analysed is also a large company, and the data are

listed in Table 4.

Table 4


C -21473115 17892568 -1.200114 0.2487P 20387.39 13405.79 1.520791 0.1491

YT1 0.946126 0.261080 3.623897 0.0025YT2 0.234892 0.356818 0.658296 0.5203YT3 0.031395 0.409219 0.076720 0.9399




In the case of this society, F-statistical is 49.84 thus validating the used model. As in the case of the previous company, the behavior of this one is similar, with the t-statistical values for t-1 being 3.62 higher than the tabulated limit with a very low error margin of less than 0.01%. Sales inertia to the occurred changes is lost in the second quarter from the time the cause initiated. Correspondingly, the R-squared coeffi cient is close to the unit value of 0.93. After analyzing inertia sales revenue compared with the previous quarter achievements, a relevant concluding remark can be drawn. Companies with high turnover have higher inertia of income which maintains throughout the following quarter, while very small fi rms have a lower inertia, this being maintained for a period shorter than a quarter. This aspect is directly proportional to the phenomenon of physics where a body with a large mass has a higher inertia than a body with a smaller mass. Thus, sales inertia to price changes as opposed to prvious periods are confi rmed, and in economy act in a way similar to classical physics models. As follows, we propose to analyze the extent to which a major decision (VAT reduction from 24% to 20% for all products and from 24% to 5% for the purchase of new houses falling below the value of 100.000,00 euros) will infl uence the inertial phenomenon in the activity of the distribution companies. The modifi cations regarding VAT generated a qualitative change (being preceded by a relative stability of the value of VAT) followed by another situation different from the former. With the purpose of quantifying the outcome of the intervention, the solution is to introduce the alternative variable that we mark with D, with zero values until the fourth quarter of 2015 and the value of one for the other four quarters of 2016. As a result, the regression model that will also include the alternative variable will become: Yt = C1 + C2*P + C2*Yt-1 + C3*Yt-2 + C3*Yt-3 + C5*Dt + C6*Dt-1 [3]

The results are conclusive particularly regarding the inertial aspect in small fi rms. In this way, if we choose to exemplify one of these companies, we get solutions like those in the following table:


Table 5


C 2280051. 926546.8 2.460805 0.0286P -1832.505 760.2617 -2.410361 0.0315

YT1 0.220056 0.236617 0.930010 0.3693YT2 -0.344550 0.278760 -1.236009 0.2383YT3 0.356553 0.211263 1.687721 0.1153D1 173588.0 91710.39 1.892784 0.0809D2 -301497.7 105897.1 -2.847082 0.0137



Both the coeffi cients and the F test confi rm the validity of the model. The t test strongly confi rms the infl uence on sales after the intervention of the

alternative variable.

As for the t test applied to large fi rms the results are not conclusive,

and this is understandable once the direct infl uence over the real estate market

of the VAT reduction to 5% particularly for housing, is taken into account.

Implicitly the price of distributed products and services in the respective line

of business rose. The increase in distribution prices generated by this fi nancial

loop occurred amid falling housing prices, due to lowering VAT, leading to

descreases in sales of building materials. However, inertial behaviour of large

companies is revealed by the trend analysis of the analysed quarterly data,

mainting in the quarter that followed government measure.

Conclusions

Trading companies operating in Romania in the fi eld of building

materials which have been the subject of the analysis in this article have responded

positively from an inertial point of view regarding the reaction of the distribution

during the analysed period to that of the previous period and the price change.

Practically, with one exception, sales inertia maintains in all cases for another

quarter. The exception is a small fi rm for which, according to the data from the

previous analysis, the inertia is preserved, but for a period shorter than a quarter.

Large fi rms present a better inertia than trading fi rms with lower

turnovers, which confi rms a strong and direct link with the phenomenon


described in Physics that larger bodies (with a larger mass) have a higher inertia than bodies with a smaller mass. The second part of the analysis is concerned with studying trading companies inertia to the government’s two-fold VAT cut: one for all the products and the other directly affecting the activity of the analysed companies. The results support the overall level of the impact. Thus, the model validates sales inertia after the implementation of the measure, especially in the case of small businesses. Additionally, the trend was maintained in the case of all the analysed trading companies for another quarter. Following the trend proved to be necessary as the real estate VAT reduction to 5% led to price increases and implicitly to lower sales. However, the decline in sales did not occur immediately, but the upward trend continued for an additional quarter, indicating a sales inertia in the context of this major event that affected the activity of economic agents.

References

1. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

2. Anghelache, C., Anghel, M.G.(2014). Modelare economică. Concepte, teorie şi

studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

3. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura

Economică, Bucureşti

4. Brenneke R., Schuster G. (1973). Fizica, Editura Didactică și Pedagogică, București

5. Bulinski, M. (2007). Econofi zica si complexitate, Editura Univ. București

6. Gheorghiu, A. (2007). Econofi zica Investiționala, Editura Victor

7. Gheorghiu, A., Spanulescu, I. (2007). Noi abordari si modele econofi zice, Editura

Economica

8. Gligor, M.,Ignat,M. (2003). Econofi zica, Editura Economica, București

9. Isaic-Maniu A., Mitrut C., Voineagu V. (2004). Statistica, Ed. Universala București

10. Pecican E.S. (2005). Econometria pentru...economisti: econometrie si aplicatii,

Editura Economica

11. Reif, F. (1983). Fizica statistica (Berkeley vol. V), Editura Didactică și Pedagogică,

București

12. Rizki E. Wimanda, Paul M. Turner, Maximilian J. B. Hall (2011). ,,Expectations

and the inertia of infl ation: The case of Indonesia”, Journal of Policy Modeling,

33 (3), 426 – 428

13. Vuslat U., Ozcan K. M. (2005). ,,Optimal univariate expectations under high and

persistent infl ation: new evidence from Turkey”, Physica A: Statistical Methods

and its Applications, 346 (3 – 4), 499 – 517

14. www.mfi nante.ro (http://www.mfi nante.ro/infocodfi scal.html)


O metodă statistică originală de modelare stratifi cată, generică şi individualizată factorial

Ec. Drd. Ligian TUDOROIU ([email protected])


Prof. Univ. Dr. habil. Gheorghe SĂVOIU ([email protected])

Universitatea din Pitești

REZUMAT Nu există o metodă de modelare cu valențe universale, un fel de panaceu econometric al proceselor și fenomenelor economice, al cărei impact să acopere integral cercetările economice. Metoda econometrică a evoluat de la modelul elasticității, inițial de factură fi zico-mecanicistă, unde elasticitățile cererii în funcție de venit sau preț erau abordate similar cu cele specifi ce fenomenelor fi zice, diversifi când structurile poplației cercetatecu ajutorul gândirii taxonomice a statisticii, pentru a atașa ulterior elemente psihologice și chiar sociologice, modelând chiar opinile sau atitudinile actorilor implicați în economie opinia și derivat de aici decizia comportamentală economică devenind un reper semnifi cativ al econometrizării fi nanciare moderne. Acest articol pornind de la o bază de date a opiniilor unor experți în managementul proiectelor (PM) dezvoltă o metodă originală de modelare stratifi cată, generică și individualizată factorial, care poate constitui o soluție complexă strategică dacă întregul demers al cercetării este bine anticipat și etapizat. Exemplifi carea aplicativă sau pragmatismul metodei este dat de modelarea unui criteriu sau standard valorifi cat decizional de către managerul de proiect (MP) care asociază achizițiile în calitate de standard PM sau de criteriu cheie de succes (KSC) cu clase generice de factori critici de succes (CSF) și ulterior cu factori critici individuali (CSF) cunoscuți mai ales ca indicatori cheie de performanță (KPI). Metoda partiționează realitatea factorială explicativă a unui proces complex, structurând-o și omogenizând-o inițial în clase generice pentru a urma apoi un proces de destructurare în modelare la nivel individual, refăcând la fi nal demersul modelator pe criterii de atenuare și chiar eliminare a multicoliniarității. Cuvinte cheie: metodă, metodologie, multicoliniaritate, criterii cheie de succes (KSC), factori critici de succes (CSF), indicatori cheie de performanță (KPI), manager/management de proiect (MP/PM). Coduri JEL: C46, C51, C52, H43, O22.


1. INTRODUCERE

Metoda și metodologia sunt atribute ale gândirii statistice, recunoscute în mai toate cercetările economice. Metoda și metodologia descriu calea și strategia oricărei cercetări, fi ind nelipsite atât în cazul celui mai simplifi cat cât și al celui mai complex demers investigativ. Metoda constituie o veritabilă lupă care face vizibile aspecte aparent invizibile, descrie contururi imposibil de identifi cat și trasat ale unor procese macroeconomice și pătrunde în microuniversul de nepătruns al microeconomiei economie și în detaliile unor afaceri economice „de o manieră sintetică și riguroasă, argumentativă și anticipativă“ (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). Metoda științifi că în cercetare deține certe origini elene, fi ind semnifi cată etimologic prin cale” sau „mijloc” (DEX,2012) și reunind verbe esențiale ale cercetării științifi ce în economie: a structura, a spațializa, a temporaliza, a anticipa, a trasa, a prescrie, a acționa într-o anumită realitate politică, economică și socială. Metoda clasică a transformat determinismul facil unifactorial derivat din „dorința de avere a individului normal”, specifi c cercetării economice de început, la repetabilități exprimate ferm asemeni unor legități prin „un câștig mai mare este preferat unuia mai mic sau cea mai mare cantitate de avere [se obține] cu cât mai puțină muncă” (Georgescu-Roegen, 1971). Metoda modernă a metamorfozat apoi trans- inter-, cross și multidisciplinar reunind matematic, fi zic, biologic și organicist în taxonomii statistice entități, activități, ocupații, produse, servicii, informații economice, pentru a se retrage sociologic, psihologic și probabilistic în comportamentul uman (Becker, 1998), generic fl exibilizat, raționalizat și în fi nal reconsiderat factorul exogen cu determinația maximă în dispersia specifi că a fenomenului economic (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2016). Diversitatea metodelor aplicate redefi nește chiar gândirea statistică sau econometrică drept un ansamblu de metode, tehnic și instrumente aplicate în cercetare economică modernă prin împrumuturi ale metodelor utilizate în alte științe (crosdisciplinaritate) prin generarea de metode noi sau inovarea celor existente, precum și prin simplifi carea complexității unora dintre cele existente deja. Rezultanta imediată a valorifi cării pragmatice a metodei devine metodologie, o veritabilă știință a metodelor (din methodos și logos), de la conceperea, la selectarea și valorifi carea metodelor de metode multiple, reunind în profunzime „metode specifi ce unui domeniu de investigație cu

tehnici, procedee și instrumente caracteristice metodelor selectate, fi ind tot mai clar asimilată cu strategia” (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). A elabora o metodă nouă sau inovativă în statistică, presupune iterații stricte și o incubație aparte, cu fi nal intuitiv spectaculos reunind opțiuni succesive și multiple legate de: i) populația investigată (delimitare, temporalitate, spațialitate, structurare etc.); ii) identifi carea logicii relevante


(anticipative, euristice, dezagreagative etc.); iii) etapizare corelată cu tehnici, procedee și instrumente complementare; iv) formularea ipotezelor și decizia de validare/invalidare cu gradul maxim de veridicitate; v) modelarea cu simplifi carea realității și maximizarea vizibilității asociațiilor și corelațiilor, oferind un grad mai mare de cunoaștere fi nală; vi) modelarea predictivă sau prospectivă cu eroare minimalizată etc. Noua metodă propusă în articol are două particularități necesare prima fi ind specifi citatea ei modelatoare sau econometrică iar cea de-a doua adecvarea la tehnici, procedee, instrumente preexistente cu care se realizează practic activitatea propriu-zisă de cercetare econometrică în cazuri concrete, unde se investighează multiple rezultate și multiple cauze în fenomene structurate perpetuu. În acest articol, s-a valorifi cat o bază de date care a cuprins opiniile unui eșantion dirijat de 110 experți străini în PM, cu intensitate corelativă relativ slabă și implicit o determinație scăzută, modelând rezultate defi nite prin criterii cheie de succes (KSC), prin cauze defi nind factori critici de succes (CSF) sau indicatori cheie de performanță (KPI) așa cum apar în limbajul și cu conținutul specifi c în PM (Săvoiu, 2006; Tudoroiu, 2017a; 2017b;Săvoiu, Tudoroiu, 2017).

2. ETAPE TEORETICE ȘI EXEMPLIFICĂRI SAU CONCRETIZĂRI ALE NOII METODE

Etapele demersului acestei originale metode de modelare stratifi cată, generică și individualizată factorial sunt detaliate teoretic pornind de la modelarea clasică economică (Săvoiu, 2011, 2013): 1. identifi carea și descriere a variabilei de tip rezultativ sau endogen

(cu descriere evolutivă) identifi care și descriere a variabilelor de tip factorial sau endogen (cu detaliere cauzală)

2. dezagregare sau dezmembrare factorială la nivel factorial (individualizare excesivă factorială și actualizarea permanentă a infl uenței reziduale a unor factori necunoscuți încă)

3. agregare generică sau recompunere taxonomică în clase de factori (structurarea grupelor de factori)

4. modelare generică a variabilelor rezultative sau endogene (prin construcția de modele generice)

5. modelarea detaliată factorial a grupei sau detalierea factorială excesivă a modelului (prin construcția de modele factoriale individualizate în exces)

6. simplifi carea modelelor prin atenuarea sau chiar eliminarea multicoliniarității modelelor

7. selectarea modelelor efi ciente sau performante prin testarea și validarea completă a modelelor econometrice fi nale


Exemplifi carea sau concretizarea noii metode a presupus aplicarea ei în contextul unei modelări a achizițiilor, reprezentând unul din cele 10 criterii cheie de succes în PM (detaliate în tabelul nr. 1, în raport cu clasele de factori critici (CSF) ale acelorași proiecte de succes (Q1 – Q6):

Cele 10 criterii cheie de succes în PM

Tabelul nr. 1Nr. crt. Criterii cheie de succes (KSC) Anul standardizării1 Armonizarea activităţilor din proiect 19832 Aria (domeniul) de cuprindere 19833 Timpul în proiect 19834 Costul în proiect 19835 Calitatea proiectului 19836 Echipa (resurselor umane - HR) 19837 Comunicarea în proiect 20008 Riscul în proiect 20009 Achiziţiile proiectului 200010 Părțile interesate de proiect (stakeholders) 2013Sursa: Realizat de autori după PMBOK® guide, 1983, 2000 și 2013

Ierarhia KSC este una evolutivă așa cum se poate constata din tabelul anterior anii corespund de fapt edițiilor succesive ale ghidului PMI din 1983, 2000 și 2013 (PMBOK® Guide 1983; 2000; 2013) criteriile devenind practic rezultatul unei experiențe în creștere a PM în plan internațional. Clasele de factori critici de succes (CSF) au rezultat din pilotarea unui chestionar în cadrul unei populații de 61 de experți (Tudoroiu, 2017a; Tudoroiu, 2017b) și codifi carea lor fi nală regăsește șase clase importante în medie cu câte șapte CSF individualizați:

Ierahizarea fi nală a claselor CSF și a CSF individualizați în cadrul

claselor în proiectul de succes conform opiniilor celor 61 de experți

investigați

Tabelul nr. 2

Cod Clase CSF și CSF individualizați și codifi cați

Q1.

F1.1 F1.2F1.3 F1.4 F1.5 F1.6 F1.7

“Clasa mediului politic, economic, social și legislativ

Stabilitatea politică și a sprijinului dat în UE și în economiile implicatePolitica economică și socială bazată pe transparență și onestitate în UECadrul juridic favorabil în UE și în economiile implicateCondițiile macroeconomice stabile în UE și economiile implicatePiață fi nanciară matură și disponibile în economiile implicateSprijinul public/comunități în economiile implicateGaranțiile guvernamentale și alte garanții instituționale


Q2.

F2.1 F2.2F2.3 F2.4 F2.5 F2.6 F2.7

Clasa impactului convergenței regionale și adecvării la fonduri UE

Selectarea programului de drept și fondurile adecvate din partea UEAlocarea adecvată a riscului și utilizarea comună între partenerii din UEPropunerile fi nanciare competitive și de convergența pentru regiunile UEObiectivele regionale clare în interiorul programelor și fondurilor din UEClaritateaa rolurilor și responsabilităților între parteneri regionali din UERaționalitatea în aprobarea procesului de fi nanțare în UEComunicarea deschisă și permanentă cu instituțiile de fi nanțare din UE

Q3.

F3.1 F3.2F3.3 F3.4 F3.5 F3.6 F3.7F3.8

Clasa clarității conținutului și substanței proiectului

Declarația clară, designul de dezvoltare scurt și termenele mai mici Scopurile și obiectivele clare ale timpului, bugetului și performanței Angajamentul ferm luat de către părți în parteneriat sau consorțiuPlanifi carea proiectului corectă și detaliată bazată pe așteptări realisteBuna fezabilitate bazată pe noua tehnologie și pe inovarePersonalul competent sau echipa cu manager de proiect real si efi cientAchiziții publice transparente și competitiveImpactul favorabil al proiectului asupra mediului

Q4.

F4.1 F4.2F4.3 F4.4 F4.5 F4.6 F4.7

Clasa CSF a standardelor de management

Excelenta in organizarea si integrarea partenerilor/activitățiManagementul participativ al echipei și consilierilor profesioniștiConducerea fi nanciară rafi nată cu abilități antreprenoriale remarcabileNivelul superior de performanță la întâlniri și în comunicareMonitorizarea subtilă a calității și a potențialului strategicMaturitatea în evaluarea domeniului și identifi carea/ atribuirea riscurilorFiabilitatea și consistența monitorizării standardelor

Q5.

F5.1 F5.2F5.3 F5.4 F5.5 F5.6 F5.7

Clasa instrumentelor de management afl ate sub tripla constrângere

BrainstormingulMetoda sau analiza prin optimizare și calea critică (PERT)Diagrame de timp sau grafi ce (rețeaua logică, diagrama Gantt, fi shbone)Management de proiect software (planifi care, echipe, monitorizare etc.)Defalcarea pe structura de lucru (wbs)Metoda valorii adaugate sau castigate (domeniul de aplicare, timp, cost)Modelul etapa - poarta (proces stage-gate)

Q6.

F6.1 F6.2F6.3 F6.4 F6.5F6.6 F6.7

Clasa CSF a statutului și conceptualizării proiectului de succes

Crearea de noi produse, servicii, procese și activități, piețeSatisfacție și stimulente motivaționale pentru individ, echipă, parteneriatMenținerea integrității liniei de bază privind măsurarea performanțeiFormarea, educație și cultura resurselor umaneÎmbunătățirea în IT, tehnologie, infrastructură, resurse, strategie etc.Indicatori de succes auto-defi niți prin proiectImpactul pozitiv asupra clientului și a piețelor” (Tudoroiu, 2017)

Sursa: Resintetizat de autori după (Tudoroiu, 2017)

Noua metodă originală de modelare încearcă să găsească un răspuns practic legat de relevanța importanței dublei modelări pe care o expune practic,


construind câteva modele stratifi cate generice ale KSC ca variabilă endogenă la nivel de clasa CSF, devenită variabilă exogenă. De la acest prim stadiu evolutiv metoda se orientează către modele complet individualizate ale KSC la nivel de CSF, la nivelul eșantionului subpopulației de experți străini în PM. Astfel din modelul generic unifactorial al KSC relativ validat dar cu o determinație redusă conform unui Rsquared = 0,878 (variabila endogenă achiziții fi ind defi nită de seria 58) construit în funcție de variabila exogenă descrisă la nivel de clasa CSF (prin seria 44 sau clasa mediului politic, economic, social și legislativ):

Dependent Variable: SER58 Method: Least SquaresIncluded observations: 110 Sample: 1 110


SER44 sau Q1 -0.582425 0.180625 -3.224494 0.0017R-squared 0.087818 Mean dependent var 6.027273Adjusted R-squared 0.079371 S.D. dependent var 3.169404S.E. of regression 3.041024 Akaike info criterion 5.080280Sum squared resid 998.7652 Schwarz criterion 5.129380Log likelihood -277.4154 F-statistic 10.39736Durbin-Watson stat 1.215430 Prob(F-statistic) 0.001670


Se ajunge la un model complet individualizat la nivel de CSF cu o determinație mult mai bună (în raport cu toți factorii incluși în clasa respectivă, respectiv un Rsquared = 0,324):


Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.801685 1.093370 -0.733224 0.4651

SER01 sau F1.1 0.019302 0.205925 0.093733 0.9255SER02 sau F1.2 0.003653 0.246089 0.014846 0.9882SER03 sau F1.3 0.419100 0.309649 1.353466 0.1789SER04 sau F1.4 0.155271 0.344238 0.451057 0.6529SER05 sau F1.5 0.280026 0.264378 1.059190 0.2920SER06 sau F1.6 0.065050 0.262123 0.248167 0.8045SER07 sau F1.7 0.254157 0.227644 1.116469 0.2668



Abordarea efectivă conduce la o redenumire a demersului ca metodă nouă, adică drept metoda de modelare stratifi cată, generică și individualizată


factorial, dacă aceasta construcție poate genera și modele multifactoriale generice. Exemplul modelării achizițiilor în funcție de clasa mediului politic, economic, social și legislativ și de clasa instrumentelor de management afl ate

sub tripla constrângere (clasele Q1 și Q5) confi rmă calitățile aplicative ale metodei, care majorează esențial determinația fi nală a modelului în raport cu Rsquared inițial = 0,109.



SER44 -0.460682 0.195165 -2.360470 0.0201SER48 0.306618 0.193668 1.583215 0.1163



Translatând apoi clasele Q1 și Q5 în factorii critici ce le compun (CSF) se ajunge în cele din urmă la un model efi cient, afl at sub riscul multicoliniarității (Rsquared intermediar = 0,380):



SER01 0.061988 0.209122 0.296423 0.7676SER02 0.052221 0.257357 0.202914 0.8396SER03 0.178294 0.338267 0.527080 0.5994SER04 0.350683 0.368913 0.950583 0.3442SER05 0.044693 0.291943 0.153087 0.8787SER06 0.077440 0.267374 0.289632 0.7727SER07 0.190790 0.236628 0.806284 0.4221SER30 0.087220 0.245693 0.354994 0.7234SER31 -0.016903 0.293849 -0.057521 0.9543SER32 0.426347 0.312203 1.365605 0.1753SER33 0.143284 0.276266 0.518645 0.6052SER34 0.200694 0.094516 2.123389 0.0363SER35 -0.321501 0.253436 -1.268569 0.2077SER36 0.041640 0.250195 0.166432 0.8682




Dispariția dar mai ales atenuarea riscului multicoliniarității impune ca cei mai importanti CSF dinn fi ecare clasa KSC descrisă anterior să fi e selectați succesiv iar cei redundanți să fi e eliminați prin analiza succesiva a determinației modelelor succesive (Rsquared fi nal = 0,333):




C -1.258399 1.133058 -1.110622 0.2693

SER03 0.462398 0.289857 1.595265 0.1137

SER04 0.109631 0.325991 0.336301 0.7373

SER05 0.154404 0.270077 0.571703 0.5688

SER06 0.139292 0.242325 0.574815 0.5667

SER32 0.422106 0.249228 1.693652 0.0933








Modelul multifactorial este validat ca intensitate, dar deține o autocorelare pozitivă a valorilor reziduale conform testului Durbin Watson și probabil în serii extinse ca număr de respondenți (populații mai numeroase și eșantioane prelevate mai mari) se ajunge la un model integral validat.

3. CONCLUZII

În general, în modelările econometrice cu caracter de pionierat, provenind și din eșantioane prelevate prin voluntariat sau altfel scris dirijate, din cercetările cu scop de analiză a opiniilor unor experți, cum a fost și cercetarea expusă în acest articol, originalitatea metodei sau inovativitatea metodologiei ori creativitatea generată de noi areale investigative pot contribui la aprecierea valorii modelelor fi nale rezultate. Această însă nu exclude recunoașterea unor certe limitări ale investigației generice sau modelărilor fi nale detaliate și insufi cient atenuate ca multicoliniaritate. Modelarea econometrică stratifi cată, generică și individualizată factorial se dovedește a fi o soluție creativă chiar și atunci când modelele sunt validate fără a standardiza anumite legături stabile în PM în România. În perspectiva noilor proiecte complexe reunind echipe de o mare varietate profesională și științifi că și areale variate economico – sociale, metoda și modelarea stratifi cată generică și individualizată factorial pot oferi


un sprijin investigativ suplimentar în a identifi ca specifi citatea modelului econometric al proiectului de succes, fi nanțat de UE în România, în care

variabila endogenă denumita criterii cheie de succes (KSC) este descrisă și cuantifi cată prin factori critici de succes (CSF) sau indicatori de performanță ai proiectului (PKI).

4. BIBLIOGRAFIE

1. Academia Română, Institutul de Lingvistică Iorgu Iordan – Al. Rosetti, 2012. Dicționarul explicativ al limbii române. ediția a II-a, rev. București: Univers Enciclopedic Gold.

2. Becker, G., 1998. Comportamentul uman. O abordare economică. București: Editura ALL.

3. Dinu, V., Săvoiu, G., Dabija, D.- C., 2016, A concepe, a redacta și a publica un

articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ed. I, București: Editura ASE.


articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ediția a II-a, rev. București: Editura ASE.

5. Georgescu-Roegen, N., 1971. The Entropy Law and the Economic Process. Cambridge: Harvard University Press.

6. Săvoiu, G., 2006. Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești:Editura Independența Economică.

7. Săvoiu, G., 2011. Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară

8. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico – fi nanciară. Gândirea econometrică


succes, bazate pe finanaţare externă, Revista Română de Statistică Supliment, vol 3, pp. 3- 15.



12. PMBOK® Guide – Fifth Edition. 2013. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. [on-line]Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/ foundational/pmbok> [Accessed 10 March 2018].

13. PMBOK® Guide – Fifth Edition.2013.Poject Management in Glossary of Project Management Terms. [on-line] Available at: <http://www.pmgloss.com/about/ > [Accessed 11 March 2018].


AN ORIGINAL STATISTICAL METHOD OF STRATIFICATED, GENERIC AND

FACTORIALLY INDIVIDUALIZED MODELLING

Ec. PhD. student Ligian TUDOROIU ([email protected])

Doctoral School of University of Craiova Professor PhD. habil. Gheorghe SĂVOIU ([email protected])

University of Pitești

ABSTRACT There is no method of modelling with universal valences, a kind of

econometric panacea of processes and economic phenomena, whose impact

could fully cover economic research. The econometric method evolved from

the elasticity model, which was initially physic-mechanistic, where elasticity

of demand according to income or price was approached similar to those

specifi c to physical phenomena, diversifying the structures of the population

surveyed by means of the taxonomic thinking of statistics, to later attach

psychological elements, and even sociological elements, modelling the very

opinions and views or attitudes of the actors involved in the economy; thus,

economic opinions, and derived from that, economic behavioral decisions

became a signifi cant landmark of modern fi nancial econometrization. This

article started from a database formed by the opinions of experts in Project

Management (PM) project, and develops an original method of layered,

generic and factorially individualized modelling, which can be a complex

strategic solution if the whole research is well anticipated and phased. The

applicative exemplifi cation, or the pragmatism of the method, is given by

modelling a criterion or standard used in decision-making by the project

manager (MP) to associate aquisitions (procurement) as a PM standard or

key success criterion (KSC) with generic classes of critical critical factors

(CSF), and later with individual critical factors (CSFs), known especially

as key performance indicators (KPIs). The method divides the explanatory

factorial reality of a complex process, structuring it and homogenising it

initially in generic classes; then, there followed a destructuring process in the

individual modelling, and eventually the modelling approach is worked over

based on criteria of mitigating, and even eliminating multicollinearity.

Keywords: method, methodology, multicollinearity, Key Criteria for

Success (KSC), Critical Success Factors (CSFs), Key Performance Indicators

(KPIs), Project Manager (MP), Project Management (PM).

Jel Codes: C46, C51, C52, H43, O22.


1. INTRODUCTION

Both method and methodology are attributes of statistical thinking, recognized in most economic research. Method and methodology describe the path and strategy of any research, being indispensable for both the most simplifi ed and the most complex investigative approach. A method is a veritable magnifying glass, which makes seemingly invisible aspects visible, describes such outlines of macroeconomic processes, which are impossible to identify and trace, and penetrates into the unimaginable, apparently unfathomable micro-universe of micro-economy, and in the details of economic business “in a synthetic, rigorous, argumentative and forward-looking manner” (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). The scientifi c method in research has doubtless Hellenic origins, being etymologically signifi ed as “a way” or “a means” (DEX, 2012), and bringing together essential verbs of scientifi c research in economics: to structure, to spatialize, temporalize, anticipate, draw or trace, prescribe, act within a certain political, economic and social reality. The classical method has transformed the unifactorial simple determinism, derived from the “desire of wealth of the normal individual”, specifi c to the beginnings of economic research, to instances of repeatability expressed as “a higher gain is preferred to a smaller, or the greatest amount of wealth [ is obtained] with as little work as possible” (Georgescu-Roegen, 1971). The modern method then metamorphosed, in a trans-, inter-, cross-, and multidisciplinary manner, by combining entities, activities, occupations, products, services, economic information, mathematically, physically, biologically and organicistically, in statistical taxonomies, only to withdraw, sociologically, psychologically and probabilistically, into human behaviour Becker, 1998), generically fl exibilized

and streamlined, rationalized, and ultimately reconsidered as the exogenous

factor with maximum determination in the specifi c dispersion of economic

phenomena (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2016). The variety of applied methods even redefi nes statistical or econometric thinking as a set of methods, techniques and tools applied in modern economic research by borrowing the methods used in other sciences (cross-disciplinarity), by generating new methods or by innovating the existing ones, as well as by simplifying the complexity of some of the existing ones. The immediate result of the pragmatic capitalization and valorization of a method becomes methodology, a genuine science of methods (from Greek methodos and logos), from designing, selecting and capitalizing multiple methods, fundamentally reuniting “specifi c methods of an investigation fi eld

with techniques, procedures and instruments that are characteristic of the

selected methods, being more and more clerly assimilated with strategy” (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017).


Developing a new or innovative method in statistics requires strict iterations and a special incubation, with a spectacular intuitive ending, bringing together successive and multiple options related to: i) the investigated population (delimitation, temporality, spatiality, structuring, etc.); ii) identifi cation of relevant logic (anticipatory, heuristic, disaggregative, etc.); iii) phased staging correlated with complementary techniques, procedures and tools; iv) formulating the the hypotheses and the validation/invalidation decision with the highest degree of veracity; v) modelling with the simplifi cation of reality and maximizing the visibility of associations and correlations, thus providing a higher degree of fi nal knowledge; vi) predictive or prospective modelling with minimized error, etc. The new method proposed in the article has two necessary particularities, the fi rst being its modelling or econometric specifi city, and the second one being its suitability to the preexisting techniques procedures and tools, with which the actual activity of econometric research is actually carried out in concrete cases, where multiple results and multiple causes are investigated in perpetually structured phenomena. In this article, a database was compiled and made use of, which comprised the opinions and views of a sample led by 110 foreign PM experts, with relatively weak correlation intensity, and implicitly a low determination, modelling results defi ned by key success criteria (KSC), by causes defi ning Success Critical Factors (CSFs) or Key Performance Indicators (KPIs), as they appear in the specifi c language and content of PMs.

2. THEORETICAL PHASES AND EXEMPLIFICATIONS OR

CONCRETE STANCES OF THE NEW METHODS

The phases or steps of this original modelling method, which is generic and individualized factorially, are theoretically detailed starting from the classical type of economic modelling (Săvoiu, 2011, 2013): 1. identifi cation and description of the variable of a resulting

or endogenous type (with evolutionary detailed description) identifi cation and description of the factorial or endogenous variables (with causal detailing)

2. factorial disaggregation or dismantling (excessive factorial individualisation and permanent updating of the residual infl uence

of a number of yet unknown factors)

3. generic aggregation or taxonomic recomposition in several classes

of factors (structuring of the groups of factors)

4. generic modelling of the endogenous or resulting variables (by

constructing generic models)


5. factorially detailed modelling of the group, or excessive factorial detailing of the model (through the construction of excessively individualized factorial models)

6. simplifying models by attenuating or even eliminating the multicollinearity of models

7. selecting the effi cient or successful, performing models by testing and complete validation of fi nal econometric models

Illustrating, exemplifying or materializing the new method implied its application in the context of aquisitions – procurement = modelling, representing one of the 10 key success criteria in the PM (detailed in Table 1, in relation to Critical Factors Classes (CSFs) of the same successful projects (Q1 – Q6):

The 10 key success criteria in the PM

Table 1

No. Key Success Criteria (KSC)Year of

standardization1 Harmonization of project activities 19832 Area (domain or fi eld ) of coverage 19833 Time in the project 19834 Cost in the project 19835 Quality of the project 19836 Team (H uman Resources – HR) 19837 Communication in the Project 20008 Project Risk 20009 Aquisitions (procurement) of the project 2000

10 Stakeholders (people interested in the project) 2013Source: Compiled by authors after PMBOK® Guide, 1983, 2000 and 2013

The KSC hierarchy is an evolution-based one: as can be seen from the previous table, the years actually correspond to the successive editions of the PMI Guide – 1983, 2000 and 2013 (PMBOK® Guide 1983; 2000; 2013), thus the criteria become basically the result of a growing international experience in the fi eld of PMs. The Critical Factors of Success (CSF) classes resulted from a survey of a questionnaire administered to a population of 61 experts (Tudoroiu, 2017a, Tudoroiu, 2017b), and their fi nal coding registers six important classes having on average seven individualized CSFs:


Final ranking of CSF classes, and CSFs individualized as part of the

classes in the successful project according to the opinions of the 61

investigated experts

Table 2

Code CSF Classes, and individualized and codifi ed CSFs

Q1.

F1.1 F1.2F1.3 F1.4 F1.5 F1.6 F1.7

“Class of political, economic, social and legislative environment

Political stability and support in the EU and in the economies involvedEconomic and social policy based on transparency and honesty in the EU Favourable legal framework in the EU and in the economies involved Stable macroeconomic conditions in the EU and the economies involved Mature and available fi nancial market in the economies involved Public support / community support in the economies involved

Government guarantees, and other institutional guarantees

Q2.

F2.1 F2.2F2.3 F2.4 F2.5 F2.6 F2.7

Class of the impact of regional convergence and suitability to EU funds

Selecting the right program and adequate EU fundsAppropriate risk allocation and shared use between EU partnersCompetitive fi nancial proposals and convergence for EU regionsClear regional objectives within EU programs and fundsClarity of roles and responsibilities between regional partners in the EURationality in approving the funding process in the EU

Open and constant communication with EU funding institutions

Q3.

F3.1 F3.2F3.3 F3.4 F3.5 F3.6 F3.7F3.8

Class of clarity of content and substance of the project

Clear statement, short design development and shorter deadlinesClear time, budget, and performance aims, goals and targetsFirm commitment by the parties in partnership or consortiumAccurate, correct and detailed project planning based on realistic expectationsGood feasibility based on new technology and innovationCompetent staff or team with a real and effective project managerTransparent and competitive public aquisitions - procurement

Favourable environmental impact of the project

Q4.

F4.1 F4.2F4.3 F4.4 F4.5 F4.6 F4.7

CSF Class of management standards

Excellence in organizing and integrating partners / activitiesParticipatory management of the team and professional counselorsRefi ned fi nancial management, endowed with remarkable entrepreneurial skillsSuperior performance level during meetings and in communicationSubtle monitoring of quality and strategic potentialMaturity in domain evaluation and risk identifi cation / allocation

Reliability and consistency of standards monitoring


Q5.

F5.1 F5.2F5.3 F5.4 F5.5 F5.6 F5.7

Class of management tools under triple constraint

BrainstormingMethod or analysis by optimization and critical pathway (PERT)Time charts or graphs (logical network, Gantt chart, fi shbone)Project software management (planning, teams, monitoring, etc.)Work structure breakdown (wbs)Value added or gained method (application scope, time, cost)Stage-gate model (stage-gate process)

Q6.

F6.1 F6.2F6.3 F6.4 F6.5F6.6 F6.7

CSF class of the status and conceptualization of the successful project

Creating new products, services, processes and activities, and marketsSatisfaction and motivating incentives for individuals, team, partnershipMaintaining the integrity of the baseline on performance measurementTraining, education and culture of human resourcesImprovement in IT, technology, infrastructure, resources, strategy, etc.Success indicators self-defi ned in/through the project

Positive impact on customer and markets” (Tudoroiu, 2017)

Source: Re-synthesized by authors after (Tudoroiu, 2017)

The new original modelling method tries to fi nd a practical answer to the relevance of the importance of the double modelling it presents practically, building a few generic layered models of the KSC as an endogenous variable at the CSF class level, which becomes an exogenous variable. From this fi rst evolutionary stage, the method is oriented towards fully individualized models of KSC at CSF level, at the level of the sample of the sub-population of foreign experts in PM. Thus, from the KSC single-factor unifactorial generic model, relatively validated, yet with a reduced determination according to a Rsquared = 0.878 (the endogenous An aquisitions - procurement - variable being defi ned by the 58 series) constructed according to the exogenous variable described at the CSF class level (through series 44, i.e. class of political, economic, social and

legislative environment):



SER44 sau Q1 -0.582425 0.180625 -3.224494 0.0017R-squared 0.087818 Mean dependent var 6.027273Adjusted R-squared 0.079371 S.D. dependent var 3.169404S.E. of regression 3.041024 Akaike info criterion 5.080280Sum squared resid 998.7652 Schwarz criterion 5.129380Log likelihood -277.4154 F-statistic 10.39736Durbin-Watson stat 1.215430 Prob(F-statistic) 0.001670



A completely individualized CSF-level model is obtained, having much better determination (in relation to all the factors included in the respective class, namely Rsquared = 0,324)Dependent Variable: SER58 Method: Least SquaresIncluded observations: 110 Sample: 1 110


SER01 sau F1.1 0.019302 0.205925 0.093733 0.9255SER02 sau F1.2 0.003653 0.246089 0.014846 0.9882SER03 sau F1.3 0.419100 0.309649 1.353466 0.1789SER04 sau F1.4 0.155271 0.344238 0.451057 0.6529SER05 sau F1.5 0.280026 0.264378 1.059190 0.2920SER06 sau F1.6 0.065050 0.262123 0.248167 0.8045SER07 sau F1.7 0.254157 0.227644 1.116469 0.2668



The actual approach leads to renaming the approach as a new method, that is, as the method of layered, generic and factorially individualized

modelling, if this construction can also generate generic multifactorial models. The example of aquisitions - procurement - modelling in keeping with the class of the political, economic, social and legislative environment, and the class of management tools under triple constraint (classes Q1 and Q5) confi rms the applicative qualities of the method, which essentially increases the fi nal model’s determination relative to the initial Rsquared = 0.109.



SER44 -0.460682 0.195165 -2.360470 0.0201SER48 0.306618 0.193668 1.583215 0.1163



Then, translating classes Q1 and Q5 into the critical factors (CSFs) that compose them, an effi cient model is obtained, at risk of multicollinearity (intermediate Rsquared = 0.380):




SER01 0.061988 0.209122 0.296423 0.7676SER02 0.052221 0.257357 0.202914 0.8396SER03 0.178294 0.338267 0.527080 0.5994SER04 0.350683 0.368913 0.950583 0.3442SER05 0.044693 0.291943 0.153087 0.8787SER06 0.077440 0.267374 0.289632 0.7727SER07 0.190790 0.236628 0.806284 0.4221SER30 0.087220 0.245693 0.354994 0.7234SER31 -0.016903 0.293849 -0.057521 0.9543SER32 0.426347 0.312203 1.365605 0.1753SER33 0.143284 0.276266 0.518645 0.6052SER34 0.200694 0.094516 2.123389 0.0363SER35 -0.321501 0.253436 -1.268569 0.2077SER36 0.041640 0.250195 0.166432 0.8682



The disappearance, but more especially the attenuation of the multicollinearity risk, requires that the most important CSFs in each of the previously described KSC classes be successively selected, and the redundant elements are eliminated by sequential analysis of successive patterns determination (Rsquared fi nal = 0.333):



SER03 0.462398 0.289857 1.595265 0.1137SER04 0.109631 0.325991 0.336301 0.7373SER05 0.154404 0.270077 0.571703 0.5688SER06 0.139292 0.242325 0.574815 0.5667SER32 0.422106 0.249228 1.693652 0.0933



The multifactorial model is validated in point of intensity, but has a positive autocorrelation of residual values according to the Durbin Watson


test, and probably, in extended series as far as the number of respondents is concerned (more populations and larger samples to be taken), one can obtain a fully validated model.

3. CONCLUSIONS

Generally, in pioneering econometric modelling, which also come from samples taken by volunteering, or in other words, guided, from researches aimed at analyzing the opinions of a set of experts, as was the research presented in this article, the originality of the method or the innovation character of the methodology, or the creativity generated by new investigative areas, can contribute to the appreciation of the value of the resulting fi nal patterns. This does not however exclude admitting there are certain limitations of the generic investigation or detailed modelling that is also insuffi ciently attenuated in point of multicollinearity. Generalized and factorially individualized econometric modelling proves to be a creative solution, even when models are validated without standardizing certain stable links in PM in Romania. In the perspective of new complex projects bringing together teams of a wide professional and scientifi c variety, and also various economic and social areas or fi elds, the generic and factorially individualized layered method and type of modelling can provide additional investigative support in identifying the specifi city of the econometric model of the EU-funded successful project in Romania, where the endogenous variable called Key Success Criteria (KSC) is described and quantifi ed by Critical Success Factors (CSFs) or Project Performance Indicators (PKIs).

4. BIBLIOGRAPHY

1. Academia Română, Institutul de Lingvistică Iorgu Iordan – Al. Rosetti, 2012. Dicționarul explicativ al limbii române. ediția a II-a, rev. București: Univers Enciclopedic Gold.

2. Becker, G., 1998. Comportamentul uman. O abordare economică. București: Editura ALL.


articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ed. I, București: Editura ASE.


articol științifi c. O abordare în contextual cercetării economice, ediția a II-a, rev. București: Editura ASE.

5. Georgescu-Roegen, N., 1971. The Entropy Law and the Economic Process. Cambridge: Harvard University Press.

6. Săvoiu, G., 2006. Proiecte cu fi nanțare externă, Pitești:Editura Independența Economică.

7. Săvoiu, G., 2011. Econometrie, Bucureşti: Editura Universitară


8. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico – fi nanciară. Gândirea econometrică


succes, bazate pe finanaţare externă, Revista Română de Statistică Supliment, vol 3, pp. 3- 15.


11. Tudoroiu, L., 2017b. Conceptualizarea proiectului turistic de succes și identifi carea

factorilor critici specifi ci în proiectele turistice din România, fi nanțate de Uniunea Europeană (UE), Iasi: Editura Perfomantica, vol. XXX, pp.112 -120.

12. PMBOK® Guide – Fifth Edition. 2013. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. [on-line]Available at: <https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/ foundational/pmbok> [Accessed 10 March 2018].

13. PMBOK® Guide – Fifth Edition.2013.Poject Management in Glossary of Project Management Terms. [on-line] Available at: <http://www.pmgloss.com/about/ > Accessed 11 March 2018].


Migraţia – factori determinanţi şi modele economice


Academia de Studii Economice din București /Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Georgiana NIȚĂ ([email protected])


Abstract În acest articol, autorii și-au propus să analizeze fenomenul migrației forței de muncă și contextul economic în care migrația are loc. Autorii pornesc de la descrierea factorilor determinanți regăsiți în decizia unei persoane de a pleca din țara natală. De asemenea, autorii clasifi că modelele economice ale migrației, ținând cont de aspectele acoperite de acestea pe mai multe puncte economice. România, care îndeplinește condițiile economice de a fi considerată țară sursă de migrație este prezentată ca și exemplu. Cuvinte cheie: migrație, factori migrație, model economic, forţă de

muncă, populaţie ocupată

Clasifi carea JEL: F22, O15, R23

Introducere Migrația poate fi descrisă ca un fenomen spațial, deoarece implică

schimbarea locului de rezidență a unei persoane, pe o perioadă variată de timp.

Migrantul internațional este defi nit ca fi ind persoana ce locuiește

într-o țară diferită de cea în care s-a născut. Motivul pentru care alege să plece

din țara natală este legat de o serie de factori de infl uență, fi e din țara natală,

fi e din țara de destinație, factori de natură: economică, politică sau socială.

Literature review Anghelache, Niță și Badiu (2016) analizează impactul migrației în

dezvoltarea economică prin prisma remitențelor – “o sursă importantă şi

stabilă de fonduri externe”. Dezvoltarea economică este studiată de asemenea,

de Anghelache, Anghel et al (2016), prin descrierea situaţiei resurselor umane

din economia României. Un alt nivel este adăugat de Anghelache, Anghel et al

(2016), care analizează corelația dintre populaţia României şi evoluţia pieţei

forţei de muncă, atingând astfel și problema migraţiei internaţionale. Hatton

(1995), Hass (2011) și Das (2012) fac referire la factorii determinanți în luarea

deciziei de a migra în altă țară cu mai multe avantaje economice față de țara

de origine, ținând cont de comportamentul migrantului și efectele acestui


comportament la nivel macroeconomic. Modele economice ale migrației elaborate de Harris și Todaro (1970), reprezintă lucrări de referință în studiul

migrației.

Metodologia cercetării și date Europa reprezintă atât o sursă de migrație, 67% dintre migranții internaționali, la nivel global provin din cadrul continentului, cât și gazdă pentru migrație, 78 milioane migranți fi ind înregistrați în anul 2017 în Europa. Conform United Nations, migranții se îndreaptă spre țări apropiate regiunii în care s-au născut, 67% dintre migranții internaționali născuți în Europa aleg destinații apropiate țării de origine și în cadrul continentului. Tendința migranților internaționali este de a se îndrepta către țări dezvoltate, cu venituri mari, la nivel global s-au înregistrat 165 milioane migranți internaționali1 care locuiesc în țări cu venituri mari.

Factorii determinanți ai migrației

Tabel 1

Factori presanți “push” Factori atractivi “pull”

Economici și demografi ci

SărăcieȘomaj ridicatSalarii miciTaxe mariRate de fertilitate crescuteSisteme de sănătate precare

Cerere de muncăPerspective ale unor salarii mariPotențial de îmbunătățire a standardului de viațăDezvoltare personală sau profesionalăSisteme de educație și sănătate favorabileCreștere economică puternicăTehnologie

Politici Confl ict, nesiguranță, violențăGuvernare slabăCorupțieAbuzuri ale drepturilor umane

Siguranță și securitateLibertate politicăDrepturi și libertăți

Sociali și culturali

Discriminare bazată pe etnie, gen, religie, etc.

Reîntregirea familieiRețea prieteniLibertate de la discriminare

Sursa: World Bank, “Determinants of migration”

Așa cum reiese din Tabelul 1, motivele pentru care migranții aleg să plece din țara natală sunt variate, iar factorii care ajută la luarea deciziei de a pleca sau nu din țara de origine sunt de natură politică, socială sau etnică. Însă cel mai mare impact în luarea acestei decizii o au factorii economici și mai ales diferența salariilor din țara de origine față de potențiala țară de destinație.

1. United Nations, Raportul Internațional de Migrație 2017


Perspectiva unui salariu mai bun din țara de destinație infl uențează pozitiv decizia unui migrant de a pleca în țara respectivă. Acest lucru are o strânsă legătură și cu îmbunătățirea calității vieții migrantului și a familiei acestuia. În defi nitiv un salariu semnifi cativ mai bun față de cel din țara natală este menit să ofere atât siguranță și securitate, o mai bună educație copiilor, acces la sisteme de sănătate mai bune, cât și dezvoltare personală și profesională. Chiar dacă diferența salarială de la o țară la alta are un impact mare în luarea deciziei de a-și părăsi țara natală, migrantul ia în considerare și o serie de factori politici și sociali, cum ar fi respectarea drepturilor umane, cât și respectarea legii și libertății. De asemenea, există și cazuri în care familia decide să se alăture migrantului, vorbim de factori sociali de reîntregire a

familiei sau de reluare a relațiilor cu prietenii. Datorită faptului că migrația este defi nită ca un fenomen spațial, modelele economice care iau în calcul migrația, trebuie să includă ambele regiuni, atât țara de origine, cât și pe cea de destinație, pentru a fi înteles impactul migrației la un nivel mai profund. Întâlnim în literatura de specialitate modele economice ce studiază migrația și mai ales migrația voluntară, modele care încearcă să răspundă la întrebări de genul: Cine migrează? De ce aleg aceste persoane să migreze? Care sunt țările de origine ale migranților și spre ce țări de destinașie se îndreaptă aceștia? Care sunt perioadele de migrație? Care sunt consecințele migrației la nivel individual, cât și familial? Ce impact are migrația în dezvoltarea economică a țării de origine, respectiv a celei de destinație? Din modelele studiate în literatura de specialitate am făcut o selecție a celor care acoperă o parte dintre aceste întrebări. Astfel considerăm următoarele modele de migrație:

1) Modelul neoclasic de migrație Todaro (1969) propune un model în care se presupune că potențialii migranți înainte de luarea deciziei de a pleca din țara de origine, dețin informații despre salariile și posibilele locuri de muncă din regiunile vizate. Astfel Todaro propune un model în care migranții compară nivelul salarial din țara natală cu potențialul venit din țara de destinație și de asemenea, ține cont de costurile cu deplasarea din țara de origine în țara de destinație. Modelul propus de Harris și Todaro (1970) este următorul: ��

� � �� "%'� (1)

, unde ��

��

și

��

��

�


În acest model, venitul așteptat în țara de origine D��

��5�� este o funcție

ce depinde de rata salariului și venitul din țara de origine D��5�� și probabilitatea

de a fi angajat în țara de origine ��

��5�� Aceleași variabile sunt considerate și atunci când vorbim despre țara de destinație. Venitul așteptat în țara de destinație depinde de rata salariului și venitul din țara de destinație și probabilitatea de a fi angajat în țara de destinație Ținând cont de aceste informații Harris și Todaro (1970) propun modelul migrației nete , o funcție ce depinde, pe lângă venitul din țara de origine, venitul din țara de destinație și de rata șomajului în țara de origine

, respective cel din țara de destinație .

și – reprezintă o serie de factori economici și non-economici determinanți ai migrației, iar ține cont de costul de deplasare din țara de origine în țara de destinație. Modelul se scrie: (2)

2) Modelul de estimare a factorilor determinanți ai migrației, model dezvoltat de Hatton (1995) care are la bază conceptual maximizării utilității individului, iar migrația este privită ca o formă de investiție în capitalul uman. Relația economică poate fi descrisă astfel: (3) , unde , , , reprezintă veniturile și probabilitatea angajării în țările de destinație, respectiv origine, iar z reprezintă costul migrației.

3) Modelul gravitațional și modelul modifi cat gravitațional

În cazul modelului gravitational principalul astect îl constituie relația dintre migrație și distanța dintre țări, dar și relația dintre migrație și populația din țara de origine și cea de destinație. Modelul gravitational poate fi scris astfel:

(4)

, unde C este constanta, – populația din țara de origine, – populația din țara de destinație, iar

– reprezintă distanța dintre țara de origine și cea de destinație. și sunt estimați în mod liber.


Modelul modifi cat gravitațional adaugă mai multe variabile modelului gravitațional standard și ia forma:

(5)

, unde Y reprezintă venitul, X se referă la rata șomajului, gradul de urbanizare, cheltuieli publice și/sau taxe, etc. Acest model ia în calcul variabile care țin cont și de comportamentul migrantului.

4) Modelul capitalului uman – este un model economic, în care agentul își maximizează utilitatea în funcție de două argumente: venitul și timpul liber. În cel mai simplist mod, individul își oferă serviciile de muncă în schimbul unui salariu mare, ceea ce poate presupune necesitatea de a migra din locul de residență.

5) Valoarea actuală – a investiției în migrație de la i la j are forma:

(6)

,unde reprezintă veniturile migrantului în țara de destinație, iar reprezintă veniturile individului în țara de origine, diferența acestora

reprezentând fl uxul veniturilor. și reprezintă costurile individului în țara de destinație,

respective de origine.

Un individ care locuiește în țara de origine i va alege să migreze în țara de destinație j unde valoarea este maximă.

6) Modelul spațial de cautarea a locurilor de muncă – model rezultat din modelul capitalului uman. Acest model are la bază faptul că în momentul alegerii unei localități în care să migreze, individul ia această decizie în urma unei cercetări asupra ofertelor salariale existente pe piața de destinație, oferte care i-ar putea acoperi necesitățile din momentul respectiv. Pe durata acestui studiu individul își fi xează un prag salarial, cel mai mic salariu pe care l-ar accepta într-o nouă potențială locație. Așadar, cautarea unui loc de muncă se poate extinde până în momentul în care individul găsește un salariu cel puțin egal cu nivelul stabilit și care depinde și de alți factori personali cum ar fi : vârstă, nivel de educație, situație familială, stare civilă sau caracteristici zonei din care face parte, de exemplu rata șomajului.


7) Modelarea migrației cu microdate – datele agregate despre migrație prezintă unele dezavantaje enumerate în Tabelul 2, unde de asemenea, sunt enumerate și avantajele microdatelor.

Tabel 2

Dezavantaje – date agregate Avantaje - microdate

Intervale de migrație fi xe, sunt luate în calcul

doar prima și ultima locație în care individual a migrat, nu și cele intermediare dacă acestea există.

Oferă perspective asupra relației dintre migrație și ocuparea forței de muncă.

Motivele migrării diferă de la un grup de persoane la un altul, datele agregate nu prezintă aceste diferențe

Estimări mai precise asupra veniturilor monetare ale migranților.

Nu țin cont de tipurile de mișcare a migrației: nouă, repetitivă, sezonieră, permanentă, etc.

Permit studierea relației dintre migrație și diverse caracteristici personale.

Permit studiul consecințelor migrației doar la nivel regional, nu și la nivel personal.

Permis examinarea migrației primare, repetitive, nerepetitive.

România – cu 3.4 milioane de români migranți în perioada 2007-2015, conform raportului United Nations privind migrația, se poziționează pe locul doi la nivel global, în ceea ce privește rata de creștere a migrației.

România – istoricul migrației

Ø Înainte de perioada comunistă, sfârșitul secolului XIX și începutul secolului XX, România a fost în esență o țară sursă a migrației, cel mai mare fl ux de migranți români s-a înregistrat în perioada marelui val de migrație Est Europeană, în care o mare parte din populația din Transilvania a fost implicată – aproximativ 250,000 persoane, care au emigrat în Statele Unite (Varga E. (1998)).

Ø În perioada comunistă (1947-1989) – deși autoritățile au impus un regim restrictiv, limitând posibilitățile cetățenilor de a călători pe plan internațional, s-a înregistrat un număr relativ ridicat de migranți români în acestă perioadă, migrație permanentă și legală.

Cifrele întregistrate în acestă perioadă sunt prezentate în Tabelul 3: Tabel 3

Ponderea populației generale

(Recensământ 1977)

Ponderea migranților

(1975-1989)

Români 87.0% 35.5%Germani 1.6% 44.2%Unguri 7.9% 12.8%Evrei 0.1% 5.5%Alții 3.3% 2.1%Sursa: Focus Migration


Ø După anul 1990 și căderea comunismului, autoritățile române au implementat o serie de reglementări care au fl uidizat mobilitatea forței de muncă internaționale, atât la nivelul ieșirilor din țară, cât și a intrărilor. Ca rezultat al acestor reglementări, în 1990 migrația a atins apogeul, s-au înregistrat peste 96,929 români plecați din țară.

Ø În perioada de restructare economică a României (1990 -2002), numărul locurilor de muncă a scăzut, 3.5 milioane de locuri de muncă au dispărut, determinând românii să emigreze în alte țări în cautarea unui loc de muncă.

Ø În anul 2007, odată cu aderarea României la Uniunea Europeană fl uxul migranților români în cadrul Uniunii Europene a crescut, 3.4 milioane de români migranți fi ind înregistrați în perioada 2007-2015, conform United Nations.

În baza teoriei descrise mai sus, și în cazul României se regăsesc factorii determinanți ai migrației: rata șomajului mare, puterea de cumpărare scăzută, nevoie și dorința îmbunătățirii calitălii vieții, atât a migrantului cât și a familiei acestuia, dorința de a investi în sănătatea și educația copiilor. Țările preferate de români sunt prezentate în Tabelul 4:

Tabel 4Țara Număr români migranțiItalia 1,021,613

Spania 658,132Germania 590,189Ungaria 204,603Franța 89,793

UK 89,402Sursa: International Organization for Migration, 2015

Concluzii

Fenomenul migrației va continua și se va păstra atât timp cât în țările natale ale migranților vor exista dezechilibre economice, salarii mici, șomaj ridicat, standard de viață scazut, etc. Migranții vor căuta să-și acopere nevoile, să-și îmbunătățească calitatea vieții și să ofere siguranță materială, dar nu numai, familiei lor. Vor căuta să se dezvolte personal sau profesional și atât timp cât necesitățile lor nu vor fi îndeplinite de economia țării din care fac pare, vor lua decizia, de a părăsi țara natală, temporar sau poate permanent, căutând să se deplaseze în locuri cu un venit potențial mai mare.


Referințe

1. Anghelache, C., Niță, G., Badiu, A., (2017), “Migraţia şi Remitenţele – modele

statistico-econometrice utilizate în analiza impactului remitenţelor în dezvoltarea

economică”, Romanian Statistical Review Supplement, 12, 79-85.

2. Anghelache, C., Niță, G., Badiu, A., (2016), „Remitenţele migranţilor – o sursă

importantă şi stabilă de fonduri externe, în dezvoltarea economică a unei ţări”,

Romanian Statistical Review Supplement, 12, 83-90.

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. et al (2016), “Resursele umane: rolul şi dezvoltarea

lor în economia naţională / Human resources: their role and development in the

national economy”, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp.

51-58/59-65.

4. Anghelache, C., Anghel, M.G., et al (2016), “Corelaţia dintre evoluţia populaţiei şi

piaţa muncii/ Correlation between the Evolution of the Population and the Labor

Market”, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 3/2016, pp. 91-101/102-

111.

5. Anghelache, C. (2016), „ România 2016 – Starea economică, București: Editura

Economică.

6. Borjas, G.J., (1999), „The economic analysis of immigration”, Handbook of Labor

Economics, Volume 3, 1999.

7. Das, A. (2012), “Remittance Behavior of Migrants and its Macroeconomic Effects

in Four Developing Countries”. International Journal of Applied Behavioral Eco-

nomics, 1 (1), 41-59.

8. de Haas, H., (2011), “The determinants of international migration. Conceptualising

policy, origin and destination effects”.

9. Greenwood, M.J., (2005), “Modeling Migration”, Encyclopedia of Social Mea-

surement, volume 2, 2005.

10. Harris, J. R. and M. P. Todaro (1970), ‘Migration, unemployment and develop-

ment: a two sector analysis’, American Economic Review 60: 126–42.

11. Hatton, T.J. (1995) A Model of UK Emigration, 1870-1913. The Review of Eco-

nomics and Statistics, pp. 407 – 415.

12. Matichescu, M.L., Bica, A., Ogodescu, A.S., Lobont, O.R., Moldovan, N.C.,

Iacob, M.C., Rosu, S., (2015), “The Romanian Migration: Development of the

Phenomenon and the Part Played by the Immigration Policies of European Coun-

tries”, Revista de cercetare și intervenție socială, volumul 50/2015.

13. Mitze, T., Reinkowski, J., (2010), “Testing the Neoclassical Migration Model:

Overall and Age-Group Specifi c Results for German Regions”.

14. Piperno, F., (2014), “Migration and Development in the policies of the European

Union: trends toward a cosmopolitan approach”, November 2014.

15. Ravlik, M., (2014), “Determinants of international migration: a global analysis”,

National Research University Higher School of Economics (HSE), WP BRP 52/

SOC/2014.

16. Simpson N.B., (2017), “Demographic and economic determinants of migration”

17. Stark, O. (1991) The Migration of Labor, Cambridge and Oxford: Blackwell.

18. Stark, O. and D. E. Bloom (1985) ‘The New Economics of Labor Migration.’

American Economic Review 75:173-78.

19. Todaro, M. P. (1969), ‘A model of labor migration and urban unemployment in

less developed countries’, American Economic Review 59: 138–48.


20. Walker, J.R., (2012), “Economics of Migration”, Economics 623, Spring 2012. 21. Ziesemer, T. H. W. (2012), “Worker remittances, migration, accumulation and

growth in poor developing countries: Survey and analysis of direct indirect ef-fects”, Economic Modeling, 29, 103-118.

22. *** Focus Migration, (2007), “Country profi le: Romania”. 23. *** International Organization for Migration, 2015, “World Migration. Global

Migration Flows - Map”. 24. *** United Nations (2017), “International Migration Report 2017”. 25. *** United Nations (2015), “Trends in international migration, 2015”. 26. *** United Nations (2015),”Integrating migration into the 2030. Agenda for Sus-

tainable Development”. 27. *** World Bank, (2013), “Bilateral Migration Matrix 2013”. 28. *** World Bank, (2013), “Migration and Remittance Flows: Recent Trends and

Outlook, 2013-2016”.


MIGRATION – DETERMINANTS AND ECONOMIC MODELS



Georgiana NIȚĂ PhD Student ([email protected])


Abstract In this article, the authors have proposed to analyze the phenomenon

of labor migration and the economic context in which migration takes place.

The authors start from the description of the determinants found in a person’s

decision to leave their native country. The authors also classify the economic

patterns of migration, taking into account the issues covered by them on

several economic points. Romania, which fulfi lls the economic conditions to

be considered a source country for migration, is presented as an example.

Key words: migration, migration factors, economic model, labor

force, employed population

JEL Classifi cation: F22, O15, R23

Introduction Migration can be described as a spatial phenomenon because it involves changing a person’s place of residence for a varied period of time. The international migrant is defi ned as the person who lives in a country other than the one in which he was born. The reason why he chooses to leave his native country is related to a number of factors of infl uence, either from his native country or from the country of destination, of economic, political or social nature.

Literature review Anghelache, Niţă and Badiu (2016) analyze the impact of migration

on economic development through remittances - “an important and

stable source of foreign funds”. Economic development is also studied by

Anghelache, Anghel et al (2016), describing the situation of human resources

in the Romanian economy. Another level is added by Anghelache, Anghel et

al (2016), which analyzes the correlation between the Romanian population

and the evolution of the labor market, thus reaching the issue of international

migration. Hatton (1995), Hass (2011), and Das (2012) refer to determinants

regarding the decision to migrate to another country with more economic

advantages over the country of origin, taking into account the behavior of


the migrant and the effects of this behavior at the macroeconomic level. The economic migration patterns developed by Harris and Todaro (1970) are reference works in the study of migration.

Methodology and data

Europe represents both a source of migration, with 67% of international migrants globally coming from inside the continent as well as host for migration, with 78 million migrants registered in 2017 in Europe. According to the United Nations, migrants head to countries near to the region they were born in, 67% of international migrants born in Europe choose destinations close to their country of origin and inside the continent. The trend of international migrants, is to move to high-income, developed countries, at the global level were registered 165 million international migrants1 living in high-income countries.

Determinants of migration

Table 1Push Factors Pull Factors

Economic

and

demographic

PovertyHigh Unemployment Small salariesHigh TaxesIncreased fertility ratesPoor health systems

Labour demandPerspectives of high salariesPotential to improve the standard of livingPersonal or professional developmentHealth and education systemsStrong economic growthTechnology

Political Confl ict, insecurity, violence

Poor governance

Corruption

Abuses of human rights

Safety and security

Political freedom

Rights and Freedoms

Social and

cultural

Discrimination based on

ethnicity, gender, religion, etc.

Reunifi cation of the family

Friends network

Freedom from discrimination

Source: World Bank, “Determinants of migration”

As Table 1 shows, migrants choose to leave their native country for

various reasons and the factors that help make the decision to leave or leave

the country of origin are of a political, social or ethnic nature. But the greatest

impact in making this decision are the economic factors and especially the

difference in wages in the home country compared to the potential destination

country. The perspective of a better salary in the country of destination is a

positive infl uencer in a migrant’s decision to live in that country.

1. United Nations, Raportul Internațional de Migrație 2017


This has a strong connection with improving the quality of life of the migrant and his/her family. Ultimately, a signifi cantly higher salary than in the home country is designed to provide both safety and security, better education for children, access to better health systems, and personal and professional development. Even though the wage gap between countries has a major impact on the decision to leave their native country, the migrant also considers a number of political and social factors such as respect for human rights and respect for law, and freedom. There are also cases where the family decides to join the migrant, we talk about social factors of family reunifi cation or resuming relations with friends. Due to the fact that migration is defi ned as a spatial phenomenon, economic models that take into account migration must include both regions, the origin and destination country, in order to understand the impact of migration to a deeper level. We encounter in the specialized literature economic models that have studied migration and especially voluntary migration, models that try to answer questions like: Who is migrating? Why do people choose to migrate? What are the origin countries of migrants and to what destination countries are they heading? What are the migration periods? What are the consequences of individual and family migration? What is the impact of migration on the economic development of the country of origin and destination? From the studied models identifi ed in the specialized literature we made a selection of those models who cover some of these questions. Thus we consider the following migration patterns:

1) Neoclassical Migration Model

Todaro (1969) proposes a model that suggests that potential migrants, before deciding to leave their country of origin, have information on wages and possible jobs in the regions concerned. Thus, Todaro proposes a model where migrants compare the wage level of their native country to the potential income in the country of destination, and also take into account the cost of traveling from their origin country to the country of destination. The model proposed by Harris and Todaro (1970) is as follows:

(1)

, where și In this model, the expected model in the home country is a function that depends on the wage rate and income from the origin country and the probability to be employed in the origin country


The same variables are also considered when referring to the destination country. The expected income in the destination country depends on the salary and income in the destination country and the probability to be employed in the destination country Taking this information into account, Harris and Todaro (1970) propose the net migration model , a function that depends besides the income from the origin and destination country, it depends on the unemployment rate in the origin country , respectively on the unemployment rate in the destination country . și – represent a series of economic and non-economic determinants of migration, and takes into account the travel cost from origin to destination country. The model can be written as: (2)

2) Estimation Model of Migration Determinants, developed by Hatton (1995), which is conceptually based on maximizing the utility of the individual, and migration is regarded as a form of investment in human capital. The economic relationship can be described as follows: (3) , where , , , represent the income and probability of employment in destination and origin countries, and z represents the cost of migration.

3) Gravitational Model and Gravitational Modifi ed Model

In case of the gravitational model, the main factor is the relationship between migration and distance between countries, but also the relationship between migration and the population of the origin and destination country. The gravitational model can be written as follows: (4)

, where C is constant, – population in origin country, – population in destination country, and – represents the distance between the origin and destination country. and are freely estimated. The gravitational modifi ed model adds more variables to the standard gravity model and takes the form:

(5)


, where Y represents the income, X it refers to the unemployment rate, urbanization rate, public spending and/or taxes, etc. This model takes into account variables that also take into account the migrant’s behavior.

4) The Human Capital Model – is an economic model in which the agent maximizes his utility according to two arguments: income and free time. In the most simplistic way, the individual offers his/her work services in exchange for a high salary, which may imply the need to migrate from the place of residence.

5) The Current Value – of the migration investment from i to j has the form:

(6)

,where represents the migrant’s income in the country of destination, and represents migrant’s income in the origin country, the difference between them being the income fl ow.

and represent individual’s cost in the destination and

respectively, origin country.

An individual living in the home country i will choose to migrate to

the destination country j, where the value of is maximum.

6) The spatial model of job search – model derived from the human

capital model.

This model is based on the fact that when choosing a locality in which

to migrate, the individual makes this decision following a research for salary

offers on the destination market, which could cover his needs at the time.

During this research, the individual sets a salary threshold, the lowest salary

they would accept in a new potential location. Therefore, looking for a job can

be extended to the point where the individual fi nds a salary at least equal to

the level set, moments which also depends on other personal factors such as:

age, level of education, family situation, civil status or characteristics the area

it belongs to, for example the unemployment rate.

7) Migration modeling with microdata – aggregated migration data

present some disadvantages listed in Table 2, where the benefi ts of micro-data

are also listed.


Tabel 2Disadvantage – aggregated data Advantage - micro-data

Fixed migration intervals, only the fi rst and last location in which the individual migrated are taken into account, and not the intermediary ones, if they exist.

Provide insights into the relationship between migration and employment.

The reasons for migration vary from one group of people to another, the aggregate data does not show these differences.

More accurate estimates of migrant monetary income.

It does not take into account the types of migration: new, repetitive, seasonal, permanent, etc.

Allow the study of the relationship between migration and various personal characteristics.

Allow the study of migration consequences only at regional level, not at personal level.

Allow primary migration examination, repetitive, non-recurring.

Romania - with 3.4 million Romanian migrants in the period 2007-2015, according to the United Nations Migration Report, is ranked second at global level, in terms of migration growth rate.

Romania – migration history

Ø Prior to the communist period, the end of the 19th century and the beginning of the 20th century, Romania was essentially a source country of migration, the largest fl ow of Romanian migrants was recorded during the high wave of Eastern European migration where a large part of the population of Transylvania was involved - about 250,000 people who emigrated to the United States (Varga E. (1998)).

Ø During the Communist period (1947-1989) - although the authorities imposed a restrictive regime, limiting the citizens’ possibilities to travel internationally, there was a relatively high number of Romanian migrants during this period, permanent and legal migration. The fi gures recorded during this period are shown in Table 3:

Table 3

Share of general population (1977 Census)

Share of migrants(1975-1989)

Romanians 87.0% 35.5%German 1.6% 44.2%Hungarian 7.9% 12.8%Hebrew 0.1% 5.5%Others 3.3% 2.1%Source: Focus Migration


Ø After the year 1990 and the fall of communism, the Romanian authorities have implemented a series of regulations that have fl uidized the mobility of the international labor force, both at

the level of the country’s exits and the entrances. As a result of

these regulations, in 1990 the migration peaked, and over 96,929

Romanians left the country.

Ø During the economic restructuring of Romania (1990-2002), the

number of jobs has decreased, 3.5 million jobs have disappeared,

causing Romanians to emigrate to other countries in search of a

job.

Ø In 2007, with the accession of Romania to the European Union, the

fl ow of Romanian migrants within the European Union increased,

with 3.4 million Romanian migrants registered in 2007-2015,

according to the United Nations

Based on the theory described above, in the case of Romania, we

fi nd also the determinants of migration: the high unemployment rate, the low

purchasing power, the need and the desire to improve the quality of life of

both the migrant and his family, the desire to invest in health and children’s

education.

Countries preferred by Romanians to migrate are presented in Table 4:

Table 4Country No of Romanian migrants

Italy 1,021,613Spain 658,132

Germany 590,189Hungary 204,603France 89,793

UK 89,402

Source: International Organization for Migration, 2015

Conclusions

The migration phenomenon will continue and will remain as long

as migrants’ home countries have economic imbalances, low wages, high

unemployment rates, low living standards, etc.

Migrants will seek to cover their needs, improve their quality of life

and provide material security, but not only to their family. They will seek to

improve personally or professionally and as long as their needs are not met in

the home country’s economy, they will take the decision to leave their home

country, temporarily or permanently, seeking to migrate to potentially high-

income places.


References

1. Anghelache, C., Niță, G., Badiu, A., (2017), “Migraţia şi Remitenţele – modele

statistico-econometrice utilizate în analiza impactului remitenţelor în dezvoltarea

economică”, Romanian Statistical Review Supplement, 12, 79-85.

2. Anghelache, C., Niță, G., Badiu, A., (2016), „Remitenţele migranţilor – o sursă

importantă şi stabilă de fonduri externe, în dezvoltarea economică a unei ţări”,

Romanian Statistical Review Supplement, 12, 83-90.

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. et al (2016), “Resursele umane: rolul şi dezvoltarea

lor în economia naţională / Human resources: their role and development in the

national economy”, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp.

51-58/59-65.

4. Anghelache, C., Anghel, M.G., et al (2016), “Corelaţia dintre evoluţia populaţiei şi

piaţa muncii/ Correlation between the Evolution of the Population and the Labor

Market”, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 3/2016, pp. 91-101/102-

111.

5. Anghelache, C. (2016), „ România 2016 – Starea economică, București: Editura

Economică.

6. Borjas, G.J., (1999), „The economic analysis of immigration”, Handbook of Labor

Economics, Volume 3, 1999.

7. Das, A. (2012), “Remittance Behavior of Migrants and its Macroeconomic Effects

in Four Developing Countries”. International Journal of Applied Behavioral Eco-

nomics, 1 (1), 41-59.

8. de Haas, H., (2011), “The determinants of international migration. Conceptualising

policy, origin and destination effects”.

9. Greenwood, M.J., (2005), “Modeling Migration”, Encyclopedia of Social Mea-

surement, volume 2, 2005.

10. Harris, J. R. and M. P. Todaro (1970), ‘Migration, unemployment and develop-

ment: a two sector analysis’, American Economic Review 60: 126–42.

11. Hatton, T.J. (1995) A Model of UK Emigration, 1870-1913. The Review of Eco-

nomics and Statistics, pp. 407 – 415.

12. Matichescu, M.L., Bica, A., Ogodescu, A.S., Lobont, O.R., Moldovan, N.C.,

Iacob, M.C., Rosu, S., (2015), “The Romanian Migration: Development of the

Phenomenon and the Part Played by the Immigration Policies of European Coun-

tries”, Revista de cercetare și intervenție socială, volumul 50/2015.

13. Mitze, T., Reinkowski, J., (2010), “Testing the Neoclassical Migration Model:

Overall and Age-Group Specifi c Results for German Regions”.

14. Piperno, F., (2014), “Migration and Development in the policies of the European

Union: trends toward a cosmopolitan approach”, November 2014.

15. Ravlik, M., (2014), “Determinants of international migration: a global analysis”,

National Research University Higher School of Economics (HSE), WP BRP 52/

SOC/2014.

16. Simpson N.B., (2017), “Demographic and economic determinants of migration”

17. Stark, O. (1991) The Migration of Labor, Cambridge and Oxford: Blackwell.

18. Stark, O. and D. E. Bloom (1985) ‘The New Economics of Labor Migration.’

American Economic Review 75:173-78.

19. Todaro, M. P. (1969), ‘A model of labor migration and urban unemployment in

less developed countries’, American Economic Review 59: 138–48.

20. Walker, J.R., (2012), “Economics of Migration”, Economics 623, Spring 2012.


21. Ziesemer, T. H. W. (2012), “Worker remittances, migration, accumulation and growth in poor developing countries: Survey and analysis of direct indirect ef-fects”, Economic Modeling, 29, 103-118.

22. *** Focus Migration, (2007), “Country profi le: Romania”. 23. *** International Organization for Migration, 2015, “World Migration. Global

Migration Flows - Map”. 24. *** United Nations (2017), “International Migration Report 2017”. 25. *** United Nations (2015), “Trends in international migration, 2015”. 26. *** United Nations (2015),”Integrating migration into the 2030. Agenda for Sus-

tainable Development”. 27. *** World Bank, (2013), “Bilateral Migration Matrix 2013”. 28. *** World Bank, (2013), “Migration and Remittance Flows: Recent Trends and

Outlook, 2013-2016”.


Sursele de date statistice – punct de pornire în analizele statistice. Particularităţi ale principalelor surse de date statistice ofi ciale


Academia de Studii Economice a Moldovei, Chișinău Lăcrămioara Ciomârtan Vasilica ([email protected])

Academia de Studii Economice a Moldovei, Chișinău

Rezumat

Prezenta lucrare îşi propune prezentarea principalelor surse de

date existente la nivel internaţional, ca punct de pornire în realizarea

analizelor economico-sociale ce stau la baza luării decizilor la nivel micro şi

macroeconomic, în stabilirea politicilor naţionale şi regionale. Prezentarea

particularităţilor acestor surse de date statistice oferă posibilitatea

identifi cării facile a indicatorilor statistici necesari în elaborarea diverselor

analize statistice.

Cuvinte cheie: Data sources, Offi cial statistical data

JEL CLASSIFICATION: C80, C81

INTRODUCERE

Sursele de date statistice ofi ciale, considerate bun public, sunt datele statistice colectate, prelucrate şi diseminate de către agenţiile guvernamentale, organizaţii internaţionale sau de institutele de statistică a statelor, acoperind toate domeniile vieţii economico-sociale. Sursele datelor statistice sunt diverse, existând mai multe modalităţi de colectare de către Institutele naţionale de statistică sau alţi producători de date statistice ofi ciale.

MATERIALE ȘI METODE. Pentru realizarea lucrării s-a pornit de la prezentarea tipologiei acestor

surse ofi ciale pe care o regăsim, pe de o parte în cadrul legislativ al organizării

şi funcţionării Institutului Naţional de Statistică (observări exhaustive, observări

statistice prin sondaj, observări parţiale de tipul anchetelor pilot, surse

administrative), dar şi în cadrul legislativ al Republicii Moldova unde sunt

prezentate sursele de colectare a datelor (cercetări statistice selective şi exhaustive,

precum şi date administrative deţinute de autorităţile administraţiei publice).

Existenţa la nivel internaţional a numeroase organizaţii ce furniz ează

date statistice din diverse domenii a constituit punctul de plecare în lucrare

pentru prezentarea unor particularităţi a acestora.


REZULTATE.

Sursele datelor statistice sunt diverse, existând mai multe modalităţi de

colectare de către Institutele naţionale de statistică sau alţi producători de date

statistice ofi ciale. O tipologie a acestor surse o regăsim şi în cadrul legislativ al

organizării şi funcţionării Institutului Naţional de Statistică (Legea 226 /2009,

art. 27 şi art. 28, cu modifi cările și completările ulterioare).

Astfel, sursele de date pot fi constituite din :

Ø Observări exhaustive, adică cercetările totale care includ întreaga

populaţie statistică observată, cea mai cunoscută publicului fi ind

recensămintele;

Ø Observări statistice prin sondaj, adică cercetări statistice ce au ca

scop colectarea de date de la populaţia statistică de referinţă.

Ø Observări statistice parţiale de tipul anchetelor-pilot, ce se

aseamănă cu observările statistice prin sondaj, doar că nu e

obligatorie asigurarea reprezentativităţii acesteia.

Ø Surse administrative, date obţinute din registrele administrative

de utilitate publică din evidenţele autorităţilor şi instituţiilor

publice, informaţii ce vin să completeze fondul de date statistice.

Conform Legii nr. 93 din 26.05.2017 cu privire la statistica ofi cială

din Republica Moldova, în articolul 14 sunt precizate de asemenea sursele de

colectare a datelor, ținând cont de aspectele profesionale și de volumul de date

necesare pentru producerea de statistici ofi ciale, fi ind clasifi cate în :

Ø cercetări statistice selective,

Ø cercetări statistice exhaustive,

Ø date administrative deținute de autoritățile administrației publice

șide alte persoane juridice.

Unii autori, precum Philip Kotler [3], realizează şi o altă tipologie

a surselor de date, în special teoreticienii şi practicienii din domeniul

marketingului, care consideră că în cercetările de piaţă sursele sunt fi e interne

şi externe, fi e surse primare şi secundare.

Sursele interne, cunoscute şi sub denumirea de surse endogene, sunt

cele care oferă cercetătorului posibilitatea de a afl a diverse informaţii despre

entitatea respectivă, ele constituindu-se din documente fi nanciar-contabile,

documente specifi ce compartimentului de marketing, studii de piaţă, diverse

rapoarte privind activitatea de marketing a fi rmei/instituţiei etc.

Aşa cum le spune şi denumirea, sursele externe sau exogene, sunt cele

care provin din afara entităţii.

Experimentele, testele de piaţă, interviurile, panelurile sunt

considerate surse primare de date, deoarece informaţiile se obţin direct prin

intermediul lor. Datorită costurilor mari pe care le implică cercetarea de


piaţă, a difi cultăţilor care apar în contactul direct cu piaţa pentru obţinerea

informaţiilor, se apelează destul de des la sursele secundare de date, care pot

oferi o varietate de informaţii. Datele secundare constituie adesea startul în

procesul cercetării, indiferent de tipul acesteia.

La nivel internaţional există numeroase organizaţii care furnizează

o gamă variată de informaţii statistice, reprezentând importante surse de

date statistice. O prezentare la nivel mondial a instituţiilor furnizoare de

date statistice a fost realizată şi prezentată de Global Edge, printr-un portal

web: globalEDGE™ realizat de International Business Center din cadrul

Universităţii din statul Michigan.[4]

Dintre cele mai importante instituţii internaţionale care diseminează

date statistice, prin intermediul unor baze de date, unele specializate pe

anumite domenii de activitate, amintim:

- Eurostat – este un portal care include cele mai noi date statistice

furnizate de către Comisia Europeană, ştiri statistice ale Uniunii Europene.

Datele statistice sunt diseminate într-o manieră accesibilă utilizatorilor, în

3 limbi de circulaţie internaţională (engleză, franceză şi germană) pentru

diverse domenii – Statistica de la A la Z, pornind de la statistici generale şi

regionale, economie şi fi nanţe, populaţie şi condiţii sociale, industrie, comerț

şi servicii, până la agricultură, silvicultură şi pescuit, transport, comerţ

internaţional, energie şi mediu înconjurător și știință şi tehnologie. Interfaţa

este prietenoasă şi uşor de utilizat, oferind date statistice în dinamică, pentru

toate ţările Uniunii Europene. De asemenea, acest portal oferă unele date

statistice şi pentru ţări care nu fac parte din Uniunea Europeană, cum ar fi

ţările din cadrul politicii de vecinătate din Europa de Sud, ţările candidate şi

potenţialii candidaţi şi ţările din cadrul politicii de vecinătate din Europa de

Est. Prezentarea schematică a obţinerii datelor statistice printr-un arbore de

navigaţie (baze de date pe teme, tabele pe teme, tabele privind politica UE,

etc.) vine în sprijinul utilizatorilor pentru obţinerea facilă a datelor căutate. De

asemenea, sistemul statistic european oferă într-o manieră simplă de utilizare

o bază de date cu privire la rezultatele recensămintelor ce au avut loc în ţările

Uniunii Europene, unele informaţii fi ind prezentate şi la nivel de regiune. [5]

- International Labour Organization – prezintă o radiografi e a

pieţei forţei de muncă de la nivel internaţional, oferind printr-o bază de date

interactivă, indicatori lunari, trimestriali şi anuali cu privire la forţa de muncă,

precum şi proiecţii a unor indicatori până la orizontul anilor 2050. Indicatorii

sunt bine structuraţi pe subcapitole, pornind de la: populaţie şi forţă de muncă,

ocuparea forţei de muncă, şomaj, timp de lucru, câştiguri salariale şi costul

forţei de muncă, până la protecţie socială, securitate şi sănătate la locul

de muncă, migraţia forţei de muncă, dar şi evoluţia preţurilor de consum.


Prezentat în 3 limbi de circulaţie internaţională (engleză, franceză şi spaniolă)

oferă utilizatorilor baze de date privind standardele internaţionale de muncă

(NORMLEX), a legilor privind condiţiile de muncă, a legislaţiei privind

protecţia muncii (EPLex), a legislaţiei în domeniul securităţii şi sănătăţii în

muncă (LEGOSH), a muncii naţionale, a securităţii sociale şi a legislaţiei

conexe privind drepturile omului, etc. [6]

- United Nations - Organizația Națiunilor Unite - oferă o bază de

date statistice Undata ce a fost creată pentru furnizarea statisticilor actuale,

relevante și fi abile, oferite gratuit pentru comunitatea globală. Interogarea

bazei de date cu ajutorul unei singure interfețe, utilizând fi ltre şi opţiuni de

căutare facile, oferă într-o prezentare tabelară indicatori la nivel internaţional

pe domenii diferite economice şi sociale, cum ar fi : educaţie, sănătate, mediu

înconjurăţor, energie, industrie, tehnologia informaţiei şi comunicaţiilor, forţă

de muncă, conturi naţionale, comerț şi altele.[7]

- FAOSTAT – este un site al Organizaţiei Naţiunilor Unite pentru

alimente şi agricultură, centralizând şi diseminând date statistice din ţările lumii

din domeniul agriculturii. Informaţiile despre producţia agricolă, comerţul cu

cereale şi animale, balanţa alimentară, indicatori specifi ci securităţii alimentelor,

îngăşămintele şi pesticidele utilizate în agricultură, utilajele şi investiţiile

din domeniul agricol, indicatorii de agro-mediu, indicatori specifi ci utlizării

terenurilor, indicatori din silvicultură sunt puse la dispoziţia doritorilor, în 6

limbi străine, printr-o bază de date uşor de accesat, începând cu anul 1961. [8]

- World Bank: Enterprise Surveys – Banca Mondială – Cercetări

ale întreprinderilor – oferă utilizatorilor o gamă largă şi destul de variată

de date economice ce privesc activitatea a peste 125.000 fi rme din 139 de

țări. Prezentarea datelor într-o formă schematică oferă informaţii utile

cercetătorilor, factorilor de decizie, mass-mediei și altora. [9]

- Asian Development Bank (ADB) – Banca de Dezvoltare a Asiei –

pune la dispoziţie gratuit, prin intermediul unui sistem de baze de date statistice

online (SDBS), informațiile ţărilor din continentul asiatic despre populaţie,

comerţ, economie,cultură, turism, sănătate, energie şi electricitate,etc.

Prezentarea rapoartelor obţinute sunt disponibile fi e pe ţări, pe domenii de

interes sau indicatori, fi e pe serii de timp. [10]

- International Data Base - Baza de Date Internaţionale - este un

site administrat de către US Census Bureau de Programe Centrul Internațional

(IPC). Interogarea bazei de date oferă doritorilor informaţii demografi ce și

socio-economice pentru 227 de țări și regiuni ale lumii, fi e date individuale pe

ţări, fi e date agregate pe regiuni, în peste 10 limbi străine. [11]

- International Energy Agency - Agenţia Internaţională a Energiei

- Site-ul Agenției Internaționale a Energiei (AIE), la secţiunea Statistici oferă


numeroase informații cu privire la consumul de energie la nivel mondial. De asemenea, sunt disponibile o varietate de hărţi care acoperă subiecte cum ar fi

indicatori de energie, consum, bilanțurile energetice și a emisiilor. [12]

- Organization for Economic Co-Operation and Development

(OECD) - Organizația pentru Cooperare Economică și Dezvoltare - oferă

prin site-ul său date statistice dinamice privind o gamă largă de statistici

cheie pentru țările membre și alte țări majore. Interogarea bazei de date dă

posibilitatea utilizatorului să obţină rapoarte direct în pagină web, în format

editabil (.xls), în format .pdf [13]

- The BIS International Financial – Banca Reglementărilor

Financiare Internaţionale – oferă prin site-ul lor, statistici fi nanciare

internaționale, într-o gamă largă de date statistice. Statisticile acoperite

includ sistemul fi nanciar global, cum ar fi împrumuturile transfrontaliere și

împrumut, operațiunile de pe piețele valutare mondiale, precum și pozițiile la

datoria externă ale fi ecărei țări în parte. [14]

- Trading Economics - oferă o varietate de indicatori economici

pentru mai multe țări din întreaga lume: 36 ţări din America, 48 ţări din Europa,

54 ţări din Africa, 49 ţări din Asia şi 10 ţări din Australia. Datele pot fi fi ltrate

în funcție de locația geografi că, populație, rata dobânzii, precum și mulți alți

indicatori. Site-ul include, de asemenea, previziuni pentru o multitudine de

indicatori economici, previziuni trimestriale dar şi pe un orizont mai mare de

timp.[15]

- UNCTAD: World Statistical Database - Conferința Națiunilor

Unite pentru Comerț și Dezvoltare (UNCTAD)- Baza de date statistice

internaţionale - creat de Conferința Națiunilor Unite pentru Comerț și

Dezvoltare (UNCTAD), organ permanent specializat al Adunării Generale a

ONU, oferă o acoperire largă de domenii prin baza de date statistice, inclusiv

tendințele economice, investițiile străine directe (ISD), resurse fi nanciare

externe, comerţul internaţional cu bunuri şi servicii, populație şi forţă de

muncă, prețurile materiilor prime, transport maritim și multe alții. Prezentat

în doar 2 limbi de circulaţie internaţională (engleză şi franceză), datele pot fi

exportate cu ușurință în mai multe formate de fi șiere, dar oferă în acelaşi timp

prin secţiunea infografi ce se pot obţine şi grafi ce sugestive.[16]

- UNDP: Human Development Reports – Programul Națiunilor

Unite pentru Dezvoltare (PNUD) - ca organism subsidiar al Organizaţiei

Naţiunilor Unite ce reprezintă reţeaua globală a ONU în domeniul dezvoltării

scopul acesteia fi ind de a sprijini ţările afl ate în curs de dezvoltare în vederea

atragerii şi utilizării corespunzătoare a asistenţei pentru dezvoltare, prin

Raportul Dezvoltării Umane realizează o radiografi e a dezvoltării umane din

întreaga lume, folosind instrumentele interactive. Indici precum: Indicele de


Dezvoltare Umană (IDU), Indicele pentru Dezvoltarea Umană ajustat pentru Inegalitate (IDU-AJ), Indicele Dezvoltării de Gen (IDG), Indicele Inegalității de Gen (IIG) și Indicele Sărăciei Multidimensionale (MPI) sunt furnizaţi, în engleză, franceză şi spaniolă, alături de alţi indicatori din domeniul sănătăţii,

educaţie, sustenabilității de mediu, securitate umană, venituri, mobilitate şi

comunicare, comerţ şi fl uxuri comerciale, etc. [17]

- UNESCO: Institute for Statistics - UNESCO: Institutul de

Statistică - diseminează datele statistice cu privire la educație, știință, cultură

și comunicare la nivel mondial, permiţănd utilizatorilor obţinerea indicatorilor

pe ţări, regiune şi ani. Prezentat în 2 limbi de circulaţie internaţională, engleză

şi franceză, acest site oferă posibilitatea utilizatorilor de a obţine cele mai

recente informaţii din domeniul educaţiei, culturii, ştiinţei, tehnologiei şi

inovaţiei, prin simpla alegere dintr-o listă alfabetică a ţărilor lumii. [18]

- United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) -

Comisia Economică pentru Europa (CEE-ONU) al Organizației Națiunilor

Unite oferă prin site-ul său informații și date din diverse domenii pentru țările

membre, de la demografi e, transport, de gen etc, până la tendințele economice.

Baza de date, documentația aferentă, precum și o aplicație de interogare și

vizualizare a datelor sunt disponibile pe acest portal, doar în 2 limbi străine:

engleză şi rusă. [19]

- Vizala este o bază de date on-line ce dă posibilitatea descărcării

în format .xls a unor statistici socio-economice, pe ţări ale lumii. Indicatori

din economie (bănci şi creditare, datorie publică şi politică fi scală, produs

intern brut, produs intern net, infl aţie), din cercetări de piaţă (agricultură,

energie, mediu, industrie, servicii, comerţ, pieţe de capital) şi sociali (sănătate,

educaţie, infrastructură, tehnologie) sunt disponibili doar în engleză, oferind

posibilitatea utilizatorilor să îi analizeze în dinamică. [20]

- Banca Mondială – dispune de unportal către o bază de date enormă

a statisticilor mondiale, informațiile diseminate fi ind organizate pe țări și

subiecte de interes. Există mai multe website-uri, pe teme de interesen dintre

care amintim:

Ø Data - Inițiativa Băncii Mondiale de creare a unei Open-Data este

să ofere tuturor utilizatorilor accesul la datele Băncii Mondiale.

Sunt prezentate datele disponibile ale Băncii Mondiale, fi e prin

interogarea bazei de date, prin tabele pre-formatate, fi e prin

diverse rapoarte. O secțiune separată este dedicată indicatorilor

de dezvoltare mondială, cum ar fi dezvoltarea agricolă, politica

economică, precum și mediul înconjurător. [21]

Ø Doing Business Indicator - Indicatori ai mediului de afaceri

– acoperă o gamă largă de statistici privind diferite aspecte ale


dezvoltării afacerii internaţionale, oferă indicatorii ai mediului de

afaceri ce dă posibilitatea realizării de comparaţii a economilor a

peste 180 de țări, statistici legate de la disponibilitatea creditelor

şi până la comerțul transfrontalier. [22]

Ø Investing Across Borders – Investiţii transfrontaliere – oferă

indicatori la nivel de ţară şi pe subiecte de interes: sectorul

investiţiilor transfrontaliere, demararea unei afaceri externe,

accesarea terenurilor pentru proiecte de investiţii industriale,

arbitrajul litigiilor comerciale. Prin acest website Banca

Mondială a comparat legile, regulamentele și practicile care

afectează investițiile străine directe din întreaga lume. [23]

- World Development Indicators - Indicatori ai dezvoltării mondiale

– reprezintă o iniţiativă a Băncii Mondiale de oferi informaţii ce acoperă o

plajă largă de subiecte specifi ce dezvoltării, inclusiv agricultura și dezvoltarea

rurală, schimbări climaterice, energie şi minerit, mediu înconjurător, datorie

externă, infrastructura, sector fi nanciar, sănătate, sărăcie, sector public,

sector privat, dezvoltare socială, protecţie socială şi forţă de muncă, comerţ,

dezvoltare urbană și educație. Datele pot fi fi ltrate şi vizualizate pe indicator,

domeniu de interes sau ţară, portalul oferind informaţii din peste 200 de ţări şi

mai mult de 1.000 de indicatori, acoperind o perioadă mare de timp. [24]

- World Health Organization: Global Health Observatory (GHO) –

Organizaţia Mondială a Sănătăţii – Observatorul Sănătăţii la nivel Mondial

– furnizează statistici legate de sănătate din întreaga lume, peste 1000 de

indicatori din cele 194 state membre, în 6 limbi străine. Sunt furnizate date

la nivel mondial cu privire la sănătatea maternală, bolile transmisibile, boli

noncomunicabile şi sănătate mintală, abuzul de diverse substaţe, sănătate

sexuală şi reproductivă, sănătate publică şi mediu, medicamente şi vaccinuri

esenţiale, precum şi riscuri naţionale şi globale în materie de sănătate. [25]

- World Income Inequality Database (WIID) – Baza de date

privind inegalitatea veniturilor la nivel mondial – este un portal realizat şi

dezvoltat de Universitatea Națiunilor Unite (UNU) şi de Institutul Mondial

pentru Cercetare Dezvoltare (LARG), ce furnizează date statistice cu privire

la inegalitatea veniturilor pentru tările dezvoltate, ţările în curs de dezvoltare

și țările în tranziție.[26]

- AGOA – African Growth and Opportunity Act - Site-ul AGOA

oferă doritorilor date statistice privind schimburile comerciale bilaterale între

organizațiile comerciale din Africa și Statele Unite ale Americii. [27]

- World Integrated Trade Solution (WITS) - Soluția de Integrare

a Comerțului Mondial (WITS)este un software care preia informații privind

comerțul internaţional și tarifele mondiale, date colectate şi centralizate de la


diverse organizații de la nivel mondial, precum Conferința Națiunilor Unite pentru Comerț și Dezvoltare (UNCTAD), Banca Mondială, Comisia Statistică

a Națiunilor Unite (UNSD), Centrul Internaţional de Comerţ și Organizația

Mondială a Comerțului (OMC). Portalul oferă o diversitate de indicatori,

interogarea bazei de date putând fi ind făcută fi e după ţară, fi e după indicatorul

dorit, dar necesitând o înregistrare care este gratuită. [28]

Pe lângă cele prezentate anterior, trebuie să menţionăm importanţa

site-urilor ofi ciale ale institutelor , birourilor şi ofi ciile de statistică existente

în fi ecare tară, toate acestea oferind date statistice ofi ciale la nivel de ţară, dar

şi mai detaliat în funcţie de organizarea administrativ teritorială a acestora.

Precizăm că la nivel internaţional mai există numeroase surse de date

disponibile on-line, unele din acestea oferind datele statistice doar celor care

şi-au făcut un cont pe site-ul lor şi plătesc o anumită taxă pentru obţinerea

informaţiilor dorite.

CONCLUSIONS.

Importanţa cunoaşterii existenţei surselor de date statistice este

esenţială pentru orice cercetător, analist, reprezentând startul în munca lor,

pornind de la documentare, cercetare, analiză şi până la prezentarea fi nală

a rezultatelor muncii lor. Sursele de date statistice ofi ciale reprezintă pentru

doritori una din metodele cele mai ieftine de obţinere a informaţiilor,

credibilitatea acestora fi ind incontestabilă. Bogăţia de date şi de informaţii

ce sunt furnizate de institutele de statistică a statelor, de diferite organizaţii

internaţionale, agenţii guvernamentale poate fi utilizată efi cient în sprijinul

luării unor deciziei, cu toate că de multe ori deciziile în diverse domenii sunt

luate pe baza altor criterii decât datele statistice.

Prezentarea succintă a particularităţilor principalelor surse de date

statistice are ca scop aducerea în plin plan a existenţei unor baze de date, prin

intermediul cărora diferite instituţii internaţionale diseminează date statistice,

unele specializate pe anumite domenii de activitate, oferind posibilitatea

identifi cării diverşilor indicatori statistici atât de necesari în analizele

economico-sociale ce reprezintă un fundament al luării decizilor la nivel

micro şi macroeconomic.

REFERENCES

1. Lege nr. 226/2009 a organizării și funcționării statisticii ofi ciale în România,

Publicat în Monitorul Ofi cial al României, Partea I nr. 397 din 11 iunie 2009,

art.27 şi art 28, cu modifi cările şi competările ulterioare

2. Legea nr. 93 din 26.05.2017 cu privire la statistica ofi cială din Republica Moldova,

Publicat : în Monitorul Ofi cial Nr. 216-228, art Nr : 349

3. Kotler, Ph. Managementul marketingului, Bucureşti: Ed. Teora, 1997, p. 185-187

4. https://globaledge.msu.edu/global-resources/statistical-data-sources


5. http://ec.europa.eu/eurostat 6. http://www.ilo.org/global/research/global-reports/weso/2015/lang--en/index.htm 7. http://data.un.org 8. http://www.fao.org/faostat/en/#data

9. http://www.enterprisesurveys.org/data 10. https://www.adb.org/data/sdbs 11. http://www.census.gov/population/international/data/idb/informationGateway.php 12. http://www.iea.org/statistics/ 13. http://www.oecd-ilibrary.org/statistics 14. http://www.bis.org/statistics/eer.htm?m=6%7C187 15. https://tradingeconomics.com/ 16. http://unctadstat.unctad.org/EN/ 17. http://hdr.undp.org/en/data 18. http://uis.unesco.org/ 19. http://w3.unece.org/PXWeb/en 20. https://vizala.com/ 21. http://data.worldbank.org/ 22. http://www.doingbusiness.org/ 23. http://iab.worldbank.org/ 24. http://data.worldbank.org/indicator 25. http://www.who.int/gho/en/ 26. https://www.wider.unu.edu/data 27. https://agoa.info/ 28. https://wits.worldbank.org/


STATISTICAL DATA SOURCES – STARTING POINTS IN STATISTICAL ANALYSES. CHARACTERISTICS OF THE MAIN

OFFICIAL STATISTICAL DATA SOURCES


Academy of Economic Studies of Moldova, ChișinăuLăcrămioara Ciomârtan Vasilica ([email protected])

Academy of Economic Studies of Moldova, Chișinău

Abstract

The present paper aims to present the main data sources at

international level, as a starting point in economic and social analyses that

underlie micro and macroeconomic decision making, with a view to drawing

up national and regional policies. By presenting the characteristics of these

statistical data sources, the statistical indicators necessary for the elaboration

of various statistical analyses can be easily identifi ed.

Keywords: Data sources, Offi cial statistical data

JEL CLASSIFICATION: C80, C81

INTRODUCTION

Offi cial statistical data sources considered public goods are statistical data collected, processed and disseminated by governmental agencies, international organizations or by national statistical institutes, covering all areas of socio-economic life. Sources of statistical data are diverse, with multiple collection methods available to national statistical institutes or other producers of offi cial statistical data.

MATERIALS AND METHODS

In order to achieve the aim of this paper, we started by presenting the typology of these offi cial sources that are to be found within both the legislative framework of the organization and functioning of the National Institute of Statistics (exhaustive observations, sample surveys, partial observations of pilot survey type, administrative sources) and the legislative framework of the Republic of Moldova, where the sources of data collection (selective and exhaustive statistical surveys, as well as administrative data held by public administration authorities) are presented. The exist ence of numerous organizations at international level providing statistical data from different domains was the starting point in this paper for presenting some of their characteristics.


RESULTS AND DISCUSSIONS

The sources of statistical data are diverse, with multiple collection methods available to national statistical institutes or other producers of offi cial statistical data. A typology of these sources can also be found in the legislative framework of the organization and functioning of the National Institute of Statistics (Law 226/2009, article 27 and article 28, with subsequent amendments and completions). Thus, data sources can be composed of: Ø Exhaustive observations, that is complete analyses which

include the entire statistical population observed, the most popular of which is census;

Ø Sample surveys, that is statistical analyses aimed at collecting data from the reference statistical population;

Ø Partial statistical observations of pilot survey type, which resemble sample surveys, with the difference that ensuring its representativeness is not mandatory;

Ø Administrative sources, data obtained from public administrative registers within the records of public authorities and institutions, information that completes statistical data fund;

According to Law no. 93 of 26.05.2017 on the offi cial statistics of the Republic of Moldova, Article 14 also specifi es the sources of data collection, taking into account the professional aspects and the volume of data necessary for the production of offi cial statistics, being classifi ed into: Ø selective statistical analyses, Ø exhaustive statistical analyses, Ø administrative data held by public administration authorities

and other legal entities. Some authors, such as Philip Kotler [3], also develop another typology of data sources. This is especially the case for theoreticians and marketing practitioners who believe that in market research, sources are either internal

and external or primary and secondary.

Internal sources, also known as endogenous sources, are the ones that offer the researcher the possibility to fi nd various information about a specifi c entity, consisting of fi nancial accounting documents, documents specifi c to the marketing department, market studies, various marketing activity reports of the company / institution, etc. As the name suggests, external or exogenous sources are those that come from outside the entity. Experiments, market tests, interviews, and panels are considered primary data sources because the information is obtained directly through


them. Due to the high costs involved in market research and the diffi culties that arise in obtaining information through direct contact with the market, secondary data sources are many times considered an option, being able to provide a variety of information. Secondary data are often the starting point of the research process, regardless of its type. At international level, there are numerous organizations providing a wide range of statistical information, representing important statistical data sources. A global presentation of the institutions providing statistical data was made and presented by Global Edge through a web portal: globalEDGE ™ created by the International Business Center of the University of Michigan. [4] Among the most important international institutions that disseminate statistical data using databases, some of which are specialized in certain areas of activity, we mention: - Eurostat – is a portal that gathers the latest statistical data provided by the European Commission, statistical information on the European Union. Statistical data is disseminated in a user-friendly manner in three international languages (English, French and German) for various domains– Statistics

from A to Z, starting from general and regional statistics, economy and fi nance, population and social conditions, industry, trade and services, up to agriculture, forestry and fi shing, transport, international trade, energy and the environment, science and technology. The interface is friendly and easy to use, providing dynamic data for all countries of the European Union. This portal also provides some statistical data for non-EU countries, such as the Southern Neighbourhood Policy countries, candidate countries and potential candidates, and Neighbourhood Policy countries in Eastern Europe. Schematic presentation of statistical data through a navigation tree (databases by themes, tables by themes, tables on EU policy, etc.) helps users to easily obtain the data they need. The European Statistical System also provides in a simple manner a database on the results of censuses conducted in European Union countries, with some information being presented at regional level. [5] - International Labour Organization – presents an international overview of labor market, providing through an interactive database, monthly, quarterly and annual indicators on labor, as well as projections of indicators up to the 2050s. The indicators are well structured into subchapters, starting from population and labor force, employment, unemployment, working time, wage earnings and labor costs, up to social protection, occupational safety and health, labor force migration, but also the evolution of consumer prices. Presented in 3 international languages (English, French and Spanish), it provides users with databases on international labor standards (NORMLEX),


working conditions laws, employment protection legislation (EPLex), occupational safety and health legislation (LEGOSH), national labor, social security and related human rights legislation, etc. [6] - United Nations – offers the statistical database UnData, created to provide free access to current, relevant, and reliable statistics for the global community. The interrogation of the database using a single interface, with simple fi lters and search options, provides indicator tables for countries world-wide, covering different economic and social domains such as education, health, the environment, energy, industry, information and communication technology, labor force, national accounts, trade and others [7]. - FAOSTAT – is the website of the Food and Agriculture Organization of the United Nations, centralizing and disseminating statistical data for global monitoring of agriculture. Information on agricultural production, grain and livestock trade, food balance, specifi c food safety indicators, fertilizers and pesticides used in agriculture, agricultural machinery and investments, agri-environmental indicators, land use indicators, and forestry indicators are available in 6 foreign languages through an easy-to-access database since 1961. [8] - World Bank: Enterprise Surveys - offers users a broad and quite varied range of economic data on the activity of over 125,000 companies in 139 countries. The presentation of the data in a schematic form provides useful information to researchers, decision-makers, the media and others. [9] - Asian Development Bank (ADB) - offers through an online statistical database system (SDBS) freee access to information of Asian countries on population, trade, economy, culture, tourism, health, energy, electricity, etc. The presentation of the obtained reports is available by country, by fi eld of interest or indicators, or by time series. [10] - International Data Base (IDB) – is a website developed by the U.S. Census Bureau to provide demographic and socio-economic data for 227 countries and areas of the world, either individual data by country or aggregated data at regional level, in more than 10 languages. [11] - International Energy Agency - The International Energy Agency (IEA) website, in its Statistics section, provides numerous information on global energy consumption. A variety of maps are also available, covering different topics such as energy, consumption, energy and emission balances. [12] - Organization for Economic Cooperation and Development

(OECD) – offers through its website dynamic data on a wide range of key statistics for member countries and other major countries. By interrogating the database, the user can get reports directly on the web page, in editable format (.xls), or PDF format .pdf [13]


- The Bank For International Settlements (BIS) – offers through its sub-website, international fi nancial statistics, a wide range of statistical data. The BIS international fi nancial statistics include data on global fi nancial system, such as cross-border lending and borrowing, world foreign exchange operations as well as external debt positions of each country. [14] - Trading Economics - offers a variety of economic indicators for many countries around the world: 36 American countries, 48 European countries, 54 African countries, 49 Asian countries and 10 Australian countries. Data can be fi ltered by geographic location, population, interest rate, and many other indicators. The website also includes forecasts for a multitude of economic indicators, quarterly forecasts and also forecasts on a longer time horizon. [15] - UNCTAD: World Statistical Database - created by the United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), principal organ of the United Nations General Assembly, provides broad coverage of areas through its statistical database, including economic trends, foreign direct investment (FDI), external fi nancial resources, international trade in goods and services, population and labor force, commodity prices, maritime transport and many more. Presented in only two international languages (English and French), the data can be easily exported in multiple fi le formats, but it also provides relevant graphics through its infographic section. [16] - UNDP: Human Development Reports – United Nations Development Program (UNDP), a subsidiary body within the UN system that acts as the organization’s global development network, with the purpose of assisting developing countries for proper attraction and usage of development assistance through the Human Development Report which refl ects human development around the world, using interactive tools. Indices such as Human Development Index (HDI), Inequality-adjusted Human Development Index (IHDI), Gender Development Index (GDI), Gender Inequality Index (GII) and Multidimensional Poverty Index (MPI) are provided in English, French and Spanish, along with indicators connected to different domains, such as health, education, environmental sustainability, human security, income, mobility and communication, trade and trade fl ows, etc. [17] - UNESCO: Institute for Statistics - disseminates statistical data on education, science, culture and worldwide communication, allowing users to obtain indicators by country, region and year. Presented in 2 international languages, English and French, this website offers users the opportunity to get the latest information on education, culture, science, technology and innovation, by simply choosing from an alphabetical list of countries of the world. [18] - United Nations Economic Commission for Europe (UNECE)

- offers member countries through its website information and data on


various fi elds, from demography, transport, gender etc. to economic trends. The database, related documentation, as well as an interrogation and data visualization application are available on this portal, in only 2 foreign languages: English and Russian. [19] - Vizala is an online database that allows download of socio-economic statistics by countries of the world, in xls format. Indicators connected to economy (banks and credit, public debt and tax policy, gross domestic product, net domestic product, infl ation), to market research (agriculture, energy, the environment, industry, services, commerce, capital markets) and to social fi eld (health, education, infrastructure, technology) are available in English only, giving users the opportunity to analyse them in evolution. [20] - World Bank – has a portal with an enormous world statistics database, disseminated information beeing organized by countries and by topics of interest. There are several websites on topics of interest, among which, we mention: Ø Data - The World Bank initiative to create an Open Data implies

giving all users open access to World Bank data. World Bank data can be accessed by interrogating the database, preformatted tables or different reports. A separate section is dedicated to global development indicators, such as agricultural development, economic policy, and the environment. [21]

Ø Doing Business Indicator – covers a wide range of statistics on different aspects of international business development and provides business environment indicators that enable comparisons of economies of over 180 countries, a variety of statistics, from credit availability statistics up to cross-border trade statistics. [22]

Ø Investing Across Borders – provides indicators at country level and on topics of interest: cross-border investment sector, start-up foreign affairs, access to land for industrial investment projects, arbitration of commercial litigations. Through this website, the World Bank compared laws, regulations and practices that affect foreign direct investment around the world. [23]

- World Development Indicators – represents a World Bank initiative to provide information covering a broad range of topics specifi c to development, including agriculture and rural development, climate change, energy and mining, the environment, external debt, infrastructure, fi nancial sector, health, poverty, public sector, private sector, social development, social protection and labor force, trade, urban development and education. Data can be fi ltered and visualized by indicator, area of interest or country,


the portal providing information from over 200 countries and more than 1,000 indicators, covering a long period of time. [24] - World Health Organization: Global Health Observatory (GHO)

–provides health statistics from around the world, and over 1,000 indicators from the 194 member states, in 6 foreign languages. It provides global data on maternal health, communicable diseases, non-communicable diseases and mental health, substance abuse, sexual and reproductive health, public health and the environment, essential medicines and vaccines, as well as national and global health risks. [25] - World Income Inequality Database (WIID) –is a web portal created and developed by the United Nations University (UNU) and the World Institute for Development Research and Development Institute (UNU-WIDER), which provides statistical data on income inequality for developed, developing and transition countries.[26] - AGOA – African Growth and Opportunity Act - the AGOA website offers users statistical data on bilateral trade exchanges between African trade organizations and the United States. [27] - World Integrated Trade Solution (WITS) - is a software that gathers information on world trade and tariffs, data which are collected and centralized from various global organizations such as the United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), the World Bank, the United Nations Statistical Commission (UNSD), The International Trade Center and the World Trade Organization (WTO). The portal offers a variety of indicators, and the database can be interrogated either by country or by the desired indicator, but free registration is required. [28] In addition to the above, we have to mention the importance of the offi cial websites of institutes, offi ces and statistical offi ces existing in each country, all of which provide offi cial statistical data at country level but also more detailed data, according to their administrative-territorial organization . We have to mention that there are many online data sources available online, some of which provide statistical data only to those who have made an account on their website and pay a certain fee to obtain the desired information.

CONCLUSIONS

Statistical data sources are essential tools for any researcher or analyst, representing the starting point of their work, from documentation, research, analysis, to fi nal presentation of the results of their work. The offi cial statistical data sources are one of the cheapest methods of obtaining information and their credibility is unquestionable. The wealth of data and information provided by state statistical institutes, international organizations


and government agencies can be effectively used to support decision-making, although decisions in many areas are often based on criteria other than statistical data. The brief presentation of the characteristics of the main statistical data sources aims to highlight the existence of databases, through which various international institutions disseminate statistical data, some specialized in certain fi elds of activity, thus offering the possibility to identify the various statistical indicators so necessary in socio-economic analyses that represent the foundation of decision making at micro and macroeconomic level.

REFERENCES

1. Lege nr. 226/2009 a organizării și funcționării statisticii ofi ciale în România, Publicat în Monitorul Ofi cial al României, Partea I nr. 397 din 11 iunie 2009, art.27 şi art 28, cu modifi cările şi competările ulterioare

2. Legea nr. 93 din 26.05.2017 cu privire la statistica ofi cială din Republica Moldova, Publicat : în Monitorul Ofi cial Nr. 216-228, art Nr : 349

3. Kotler, Ph. Managementul marketingului, Bucureşti: Ed. Teora, 1997, p. 185-187

4. https://globaledge.msu.edu/global-resources/statistical-data-sources

5. http://ec.europa.eu/eurostat

6. http://www.ilo.org/global/research/global-reports/weso/2015/lang--en/index.htm

7. http://data.un.org

8. http://www.fao.org/faostat/en/#data

9. http://www.enterprisesurveys.org/data

10. https://www.adb.org/data/sdbs

11. http://www.census.gov/population/international/data/idb/informationGateway.php

12. http://www.iea.org/statistics/

13. http://www.oecd-ilibrary.org/statistics

14. http://www.bis.org/statistics/eer.htm?m=6%7C187

15. https://tradingeconomics.com/

16. http://unctadstat.unctad.org/EN/

17. http://hdr.undp.org/en/data

18. http://uis.unesco.org/

19. http://w3.unece.org/PXWeb/en

20. https://vizala.com/

21. http://data.worldbank.org/

22. http://www.doingbusiness.org/

23. http://iab.worldbank.org/

24. http://data.worldbank.org/indicator

25. http://www.who.int/gho/en/

26. https://www.wider.unu.edu/data

27. https://agoa.info/

28. https://wits.worldbank.org/


Perspectiva evoluţiei turismului în anul 2018


Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din BucureștiConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Tudor SAMSON ([email protected])


Abstract

Activitatea de prestare a serviciilor turistice este una care trebuie să fi e intensifi cată deoarece dispune de zone turistice, zone de cazare și are posibilități de a îmbunătăți această activitate îndeobște numită comerț invizibil, dar producător de valoare adăugată brută prntru economia națională. Indicatorii privind sosirile înregistrate în unitățile de primire turistică, înnoptările în structurile de primire turistică, durata medie a sejurului, indicele de utilizare netă, în termeni relativi și absoluți, arată o creștere în primele trei luni ale anului 2018. În luna martie înregistrăm un vârf al înnoptărilor și intrărilor în țară. De asemenea constatăm și o creștere a persoanelor din România care merg în străinătate în interes de afaceri sau turistic. Constatăm că pe total există un start bun în 2018, la aceasta contribuind și zilele de sărbători legale care au determinat o creștere a afl uxului de turiști, atât români cât și străini , în stațiunile turistice din toată țara. Gradul de ocupare a crescut față de perioadele anterioare, ajungând la 78%, în unele zone chiar 82%, iar în foarte multe zone care tradițional sunt destinate activităților turistice, acest grad de ocupare să fi e de 100%, desigur pe perioade mai scurte de timp. Cuvinte cheie: turism, comerț invizibil, spații de cazare, rată de ocupare, sosire turistică. Clasifi carea JEL: L83, Z32

Introducere

În cadrul acestui articol, autorii se bazează pe un studiu efectuat în legătură cu activitatea turistică din România desfașurată în primele trei luni ale anului 2018. Astfel, sunt analizate date cu privire la numărul de sosiri vizitatori străini în România rezultând o creștere destul de semnifi cativă, apoi este de vorba despre înnoptările în structurile turistice din țara noastră, datele relevând și de această dată, cel puțin în ultimii ani, o creștere. Durata medie a sejurului, atât pentru turiștii români cât și străini a fost și ea în creștere, apropiindu-se de două zile. În cifre absolute și relative, sosirile și înnoptările evidențiază o creștere de la o lună la alta, ajungând în luna martie la o creștere


de 6% în ceea ce privește primirile, înnoptările și durata sejurului. Indicatorii utilizați de autorii articolului relevă faptul că în acest domeniu există perspective de îmbunătățire a activității turistice în România. De asemenea se face o analiză asupre originii vizitatorilor străini în România, rezultând că peste 53% dintre aceștia provin din statele membre ale Uniunii Europene, iar dintre aceștia Bulgaria, Ungaria, Italia, Germania, Franța, Regatul Unit al Marii Britanii au ponderile cele mai mari comparativ cu alte state din Uniunea Europeană. De asemenea, din întreaga Europă sosește un număr important de turiști vizitatori și important este și faptul că un număr important dintre aceștia vizitează locuri în care au mai fost în perioadele anterioare, ceea ce relevă o apreciere a condițiilor turistice, cazare, modalități de petrecere a timpului liber și altele. Indicele de utilizare netă a locurilor de cazare a crescxut cu 1,4% față

de perioada similară a anului trecut. Dintre județele care au înregistrat valorile

cele mai ridicate se remarcă Municipiul București, Brașov, Prahova, Cluj care au ponderi ridicate atât pentru sosirile de turiști, înnoptări, precum și la alți indicatori specifi ci activității de turism. Este important faptul că în România s-a dezvoltat și agroturismul în perioada de după martie, sporind numărul vizitatorilor în aceste zone cu frumuseți și atracții deosebite ale României. În condițiile în care ritmul sosirilor acestor vizitatori străini în România se va menține, putem aprecia că în anul 2018 se va înregistra un vârf al activității turistice de până în prezent.

Literature review

Anghelache (1999-2016) a analizat evoluția economiei românești în toate ramurile economice, abordând aspecte esențiale ale perspectivei și contribuției turismului la creșterea economică. Anghelache, Anghel, Bardaşu and Popovici (2014) au studiat rezultatele înregistrate de România în sectorul serviciilor turistice. O temă similară este analizată de Anghelache and Anghel (2014), precum și de Anghelache, Fetcu, and Anghel (2012). Carballo, Araña, León and Moreno-Gil (2015) au cercetat elemente ale evaluarii economice a imaginii destinației turistice. Choi and Cai (2016) au investigat relația dintre imaginea de țară, destinațiile turistice și intenția vizitatorilor. De Nisco, Papadopoulos and Elliot (2017) au arătat că cei mai buni ambasadori ai unei țări sunt turiștii mulțumiți de sejurul pe care l-au petrecut. Hughes and Allen (2005) a abordat aspecte privind turismul cultural în Europa Centrală și de Est. Iorio and Corsale (2010) au arătat că dezvoltarea turismului rural românesc este inegală din punct de vedere al zonelor teritoriale și au considerat că guvernul român ar trebui să acționeze mai ferm pentru a sprijini familiile care instituie case de oaspeți. Kladou, Giannopoulos and Assiouras (2014) au analizat corelarea tipului de turism cu percepția imaginii destinației într-


un context național. Lee and Brahmasrene (2013) au cercetat corelația dintre turism, creșterea economică și emisiile de carbon în statele UE. Light (2007)

a analizat modul în care statul român a negociat și a gestionat un tip de

turism profi tabil (fenomenul Dracula), făra ca acesta să fi e în concordanță cu imaginea de sine a României și cu felul în care aceasta dorește să se prezinte lumii mai largi. Mody, Day et al. (2017) au studiat legătura dintre imaginea țării și loialitatea turiștilor față de operatorii de turism. Tosun, Dedeoğlu and

Fyall (2015) au analizat rolul experienței anterioare în decizia de revenire într-o anumită zonă turistică. Zhang, Wu, Morrison et al (2017) au investigat

modul în care imaginea țării afectează evaluările destinației turiștilor.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii • Unele considerente metodologice Sosirea unui turist se înregistrează când o persoană este înscrisă

în registrul structurii de primire turistică cu funcţiune de cazare turistică, pentru a fi găzduită una sau mai multe nopţi. Se consideră o singură sosire pe turist, indiferent de numărul de înnoptări rezultate din şederea sa neîntreruptă. Înnoptarea este intervalul de 24 ore, începând cu ora hotelieră, pentru care o persoană este înregistrată în evidenţa spaţiului de cazare turistică şi beneficiază de găzduire în contul tarifului aferent spaţiului ocupat. Prin indicele de utilizare netă a locurilor de cazare turistică se exprimă relaţia între capacitatea de cazare turistică în funcţiune şi utilizarea efectivă a acesteia de către turişti, într-o perioadă considerată. Acest indice se obține din calcul prin raportarea numărului total de înnoptări realizate, la capacitatea de cazare turistică în funcţiune, din perioada respectivă.

• Analiza indicatorilor privind activitatea turistică în trimestrul I al anului 2018

Activitatea turistică (comerțul invizibil cum mai este numită) este una aducătoare de valoare nou-creată și prin aceasta contribuie la creșterea produsului intern brut. Indicatorii pe baza cărora vom efectua analiza evoluției acestor servicii sunt numărul sosirilor, numărul înnoptărilor, durata medie a unei vizite, indicele net de ocupare a capacității de cazare. Acești indicatori se exprimă în cifre absolute, mai puțin indicele net al ocupării capacității de cazare care se exprimă sub formă de mărime relativă. Datele vor fi analizate comparativ, luna martie 2018 față de luna martie 2017. Pe baza datelor de care dispunem rezultă că în luna martie 2018, comparativ cu luna corespunzatoare din anul precedent atât sosirile cât si înnoptarile în structurile de primire turistica cu functiuni de cazare, au înregistrat cresteri cu 5,4 % respectiv cu 6,0 %.


De asemenea, față de luna martie 2017, în luna martie 2018 la punctele de frontiera s-a înregistrat crestere la sosirile vizitatorilor straini cu 9,5 % iar la plecarile în strainatate ale vizitatorilor români o scadere cu 0,5 %. Datele privind sosirile și înnoptările turiștilor în România, respectiv în spațiile de cazare sunt prezentate în tabelul nr. 1.

Sosiri si înnoptari în structuri de primire turistica cu functiuni de cazare

- luna martie

Tabelul nr. 1

Sosiri Înnoptări

Martie2017-mii-

Martie2018–mii-

Martie 2018faţă de

martie 2017-%-

Martie2017-mii-

Martie2018–mii-

Martie 2018faţă de

martie 2017-%

Total 722,3 761,6 105,4 1342,8 1423,3 106,0Turişti români 547,4 574,4 104,9 1010,7 1070,9 106,0Turişti străini din care: 174,9 187,2 107,0 332,1 352,4 106,1- Europa 132,3 138,7 104,8 251,4 257,3 102,3- Uniunea Europeană 111,0 116,6 105,0 210,1 213,8 101,8- Asia 25,2 28,0 111,1 50,2 57,7 114,9- America de Nord 11,0 11,5 104,5 18,9 20,2 106,9- America de Sud 1,4 1,7 121,4 2,5 3,4 136,0- Africa 1,6 1,8 112,5 2,9 3,2 110,3Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 106 / 03 mai 2018

În grafi cele nr. 1 și 2 se prezintă datele privind sosirile pe zone turistice, turiști români și străini, în martie 2018 și martie 2017.

Distribuţia sosirilor turiştilor români în structurile de primire turistică,

pe zone turistice, în martie 2018 comparativ cu martie 2017 -% -

Grafi cul nr. 1

19,6

8,0

1,1

1,1

7,9

17,0

18,9

54,8

0,3

19,1

51,6

0,6

0 10 20 30 40 50 60

Bucuresti si orasele resedinta de judet

Alte localitati si trasee turistice

Statiuni din zona montana

Statiuni din zona balneara

Statiuni din zona litorala exclusiv orasul

Constanta

Zona Delta Dunarii,inclusiv orasul Tulcea

Mar-18

Mar-17

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 106 / 03 mai 2018


Distribuţia sosirilor turiştilor străini în structurile de primire turistică,

pe zone turistice, în martie 2018 comparativ cu martie 2017 -% -

Grafi cul nr. 2

86,4

3,8

83,0

10,6

4,6

1,3

1,1

8,1

0,4

0,2

0,4

0,1

0 20 40 60 80 100






Constanta


Mar-18

Mar-17

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 106 / 03 mai 2018

Sosirile înregistrate în structurile de primire turistica în luna martie 2018 au însumat 761600, în crestere cu 5,4% fata de cele din luna martie 2017. Din numarul total de sosiri, sosirile turistilor români în structurile de primire turistica cu functiuni de cazare au reprezentat în luna martie 2018 75,4%, în timp ce turistii straini au reprezentat 24,6%, ponderi similare cu cele din luna martie 2017. În ceea ce priveste sosirile turistilor straini în structurile de primire turistica, cea mai mare pondere au detinut-o cei din Europa (74,1% din total turisti straini), iar din acestia 84,1% au fost din tarile apartinând Uniunii Europene. Înnoptarile înregistrate în structurile de primire turistica în luna martie 2018 au însumat 1423300, în crestere cu 6,0 % fata de cele din luna martie 2017. Din numarul total de înnoptari, înnoptarile turistilor români în structurile de primire turistica cu functiuni de cazare au reprezentat în luna martie 2018 75,2%, în timp ce înnoptarile turistilor straini au reprezentat 24,8%. În ceea ce priveste înnoptarile turistilor straini în structurile de primire turistica, cea mai mare pondere au detinut-o cei din Europa ( 73,0% din total turisti straini), iar din acestia 83,1% au fost din tarile apartinând Uniunii Europene. Durata medie a sederii în luna martie 2018 a fost de 1,9 zile atât la turistii români cât si la turistii straini. Indicele de utilizare neta a locurilor de cazare în luna martie 2018 a fost de 22,5% pe total structuri de cazare turistica, în crestere cu 1,2 puncte procentuale fata de luna martie 2017. Indici mai mari de utilizare a locurilor


de cazare în luna martie 2018 s-au înregistrat la hoteluri (29,3%), hosteluri (17,9%), pensiuni turistice (15,2%), vile turistice (14,2%) si moteluri (13,2%). Sosirile vizitatorilor straini în România, înregistrate la punctele de frontiera, au fost în luna martie 2018 de 933,0 mii, în crestere cu 9,5% fata de luna martie 2017. Majoritatea vizitatorilor straini provine din tari situate în Europa (90,3%). Din totalul sosirilor vizitatorilor straini în România, 56,0% provin din statele Uniunii Europene. Dintre statele Uniunii Europene cele mai multe sosiri s-au înregistrat din Bulgaria și Ungaria (fi ecare cu câte 25,0%), Italia (10,1%), Germania (8,5%), Polonia si Regatul Unit (fi ecare cu câte 4,4 %) .i Fran.a (4,3%). Plecarile vizitatorilor români în strainatate, înregistrate la punctele de frontiera, au fost în luna martie 2018 de 1368200, în scadere cu 0,5% comparativ cu luna martie 2017. Mijloacele de transport rutier au fost cele mai utilizate pentru plecarile în strainatate, reprezentând 65,7% din numarul total de plecari. Situația sosirilor/înnoptărilor în primul trimestru al anului 2018, comparativ cu aceeași perioadă din 2017 este prezentată în tabelul nr. 2.

Sosiri şi înnoptări în structuri de primire turistică cu funcţiuni de

cazare – perioada 1.01-31.03.

Tabelul nr. 2

Sosiri Înnoptări

Perioada1.01-31.03

2017-mii-

Perioada1.01-31.03

2018-mii-

Per.1.01-31.03.2018

faţă de

per.1.01-31.03.

2017

-%-

Perioada1.01-31.03

2017-mii-

Perioada1.01-31.03

2018-mii-

Per.1.01-31.03.2018

faţă de

per.1.01-

31.03. 2017

-%-Total 2060,3 2189,6 106,3 3885,8 4128,6 106,2Turişti români

1614,3 1708,6 105,8 3027,8 3198,7 105,6

Turişti străini din care:

446,0 481,0 107,8 858,0 929,9 108,4

- Europa 340,0 357,7 105,2 657,1 686,9 104,5- Uniunea Europeană

279,9 296,5 105,9 528,3 556,0 105,2

- Asia 63,0 72,5 115,1 125,5 149,7 119,3- America de Nord

26,5 26,9 101,5 45,4 47,1 103,7

- America de Sud

3,6 4,2 116,7 6,3 8,1 128,6

- Africa 3,9 4,2 107,7 7,9 7,7 97,5Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 106 / 03 mai 2018


Sosirile înregistrate în structurile de primire turistica în perioada 1.01.-31.03.2018 au însumat 2189600 mii, în crestere cu 6,3% fata de perioada 1.01.-31.03.2017. Din numarul total de sosiri, sosirile turistilor români în structurile de primire turistica cu functiuni de cazare au reprezentat, în perioada 1.01.-31.03.2018, 78,0%, în timp ce turistii straini au reprezentat 22,0%, ponderi similare cu cele din perioada1.01.-31.03.2017.În ceea ce priveste sosirile turistilor straini în structurile de primire turistica, cea mai mare pondere au detinut-o cei din Europa (74,4% din total turisti straini), iar din acestia 82,9% au fost din tarile apartinând Uniunii Europene. Înnoptarile înregistrate în structurile de primire turistica în perioada 1.01.-31.03.2018 au însumat 4128600 în crestere cu 6,2% fata de cele din perioada 1.01.-31.03.2017. Din numarul total de înnoptari, înnoptarile turistilor români în structurile de primire turistica cu functiuni de cazare au reprezentat, în perioada 1.01.-31.03.2018, 77,5%, în timp ce înnoptarile turistilor straini au reprezentat 22,5%. În ceea ce priveste înnoptarile turistilor straini în structurile de primire turistica, cea mai mare pondere au detinut-o cei din Europa (73,9% din total turisti straini), iar din acestia 80,9% au fost din tarile apartinând Uniunii Europene. Durata medie a sederii în perioada 1.01.-31.03.2018 a fost de 1,9 zile atât la turistii români cât si la turistii străini. Indicele de utilizare netă a locurilor de cazare în perioada 1.01.-31.03.2018 a fost de 22,7% pe total structuri de cazare turistică, în creștere cu 1,3 puncte procentuale față de perioada 1.01.-31.03.2017. Indici mai mari de utilizare a locurilor de cazare în perioada 1.01.-31.03.2018 s-au înregistrat la hoteluri (28,8%), hosteluri (17,2%), vile turistice (17,0%), pensiuni turistice (16,9%) și cabane turistice (13,3%). Pe judete, în perioada 1.01.-31.03.2018 , numărul de sosiri ale turiștilor în structurile de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică a înregistrat valori mai mari în Municipiul București (433900), Brasov (292300), Prahova (125100) și Cluj (118600) iar numărul de înnoptari ale turiștilor a înregistrat valori mai mari în Municipiul București (708500), Brasov (600300), Prahova (256800) si Cluj (216800). Cele mai multe sosiri ale turiștilor străini cazați în structurile de primire turistică cu funcțiuni de cazare au provenit din Israel (52900), Italia și Germania (fi ecare cu câte 50100), Franța (30100) și Regatul Unit (28100). Sosirile vizitatorilor straini în România, înregistrate la punctele de frontiera, au fost în perioada 1.01.-31.03.2018 de 2481,0 mii, în crestere cu 13,2% fata de perioada 1.01.-31.03.2017. Majoritatea vizitatorilor straini provine din tari situate în Europa (90,7%). Din totalul sosirilor vizitatorilor straini în România, 53,8% provin din statele Uniunii Europene. Dintre statele Uniunii Europene cele mai multe sosiri s-au înregistrat din Bulgaria (26,7%),


Ungaria (23,3%), Italia (10,6%), Germania (7,6%), Franta (4,8%) si Polonia (4,6%) . Plecarile vizitatorilor români în străinatate, înregistrate la punctele de frontiera, au fost în perioada 1.01.-31.03.2018 de 4305,8 mii, în crestere cu 5,1% comparativ cu perioada 1.01.-31.03.2017. Mijloacele de transport rutier au fost cele mai utilizate pentru plecarile în strainatate, reprezentând 67,5% din numarul total de plecari.

Concluzii

Din studiul efectuat rezultă că în anul 2018 s-a îmbunătățit activitatea turistică în sensul că un număr mai mare de turiști străini au vizitat țara noastră. Gradul de ocupare al structurilor de primire turistice a fost mai mare și se anticipează o creștere a acestui indicator în perioadele următoare datorată și unei creșteri a numărului de turiști. Primele trei luni ale anului 2018 au fost aducătoare de rezultate pozitive și în ceea ce privește volumul încasărilor, respectiv al valorii adăugate brute din activitatea turistică ceea ce poate reprezenta un stimulent pentru activitatea de turism în viitor. Întâlnim în activitatea turistică la un nivel mai ridicat aceeași ierarhie pe județe, dar în luna aprilie, în mod cert agroturismul va contribui cu o pondere mai importantă, vor crește vizitele cetățenilor români și străini în stațiunile turistice. Un element important este și acela că în primul trimestru al anului 2018 un număr important de turiști au vizitat stațiunile balneo-climaterice care fi ințează pe teritoriul României. O concluzie fi nală ar fi aceea că activitatea turistică, alături de agricultură, sunt cele care depind de condițiile naturale de care România dispune din plin și acestea trebuiesc corelate mai bine cu măsurile care se vor întreprinde în sensul îmbunătățirii condițiilor turistice și creșterii interesului turiștilor străini pentru a vizita România. În mod cert, creșterea volumului activității economice, în general va contribui la sporirea numărului de sosiri în România în scop de afaceri acesta prezentând totodată și o latură turistică de relaxare.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Bardaşu, G., and Popovici, M. (2014). Evolution of Tourism Services in Romania. International Symposium „Programs for

Romania’s Economic Recovery in the Horizon 2020 Perspective”, Editura „Artifex” Bucureşti, 186-201

2. Anghelache, C. (1999-2016). Colecția de volume România. Starea economică, Editura Economică, Bucureşti

3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2014). Tourism Services in Romania. ART ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (2), 90-95

4. Anghelache, C., Fetcu, A.E. and Anghel, M.G. (2012). Considerations Regarding the Evolution of Tourism in the Last Decade. Romanian Statistical Review Supplement, Trim II, 265–270


5. Carballo, M., Araña, J., León, C. and Moreno-Gil, S. (2015). Economic Valuation of Tourism Destination Image. Tourism Economics 21 (4), 741-759

6. Choi, S. and Cai, L. (2016). Dimensionality and associations of country and destination images and visitor intention. Place Branding and Public Diplomacy, 12 (4), 268-284

7. De Nisco, A., Papadopoulos, N. and Elliot, S. (2017). From international travelling consumer to place ambassador. International Marketing Review, 34 (3), 425-443

8. Hughes, H. and Allen, D. (2005). Cultural tourism in Central and Eastern Europe: the views of ‘induced image formation agents’. Tourism Management, 26, (2), 173-183

9. Iorio, M. and Corsale, A. (2010). Rural tourism and livelihood strategies in Romania. Journal of Rural Studies, 26 (2), 152-162

10. Kladou, S., Giannopoulos, A. and Assiouras, I. (2014). Matching tourism type and destination image perceptions in a country context. Journal of Place

Management and Development, 7 (2), 141-152 11. Lee, J. and Brahmasrene, T. (2013). Investigating the infl uence of tourism on

economic growth and carbon emissions: Evidence from panel analysis of the

European Union. Tourism Management, 38, 69-76

12. Light, D. (2007). Dracula tourism in Romania Cultural identity and the state.

Annals of Tourism Research, 34 (3), 746-765

13. Mody, M., Day, J. et al. (2017). Integrating country and brand images: Using

the product—Country image framework to understand travelers’ loyalty towards

responsible tourism operators. Tourism Management Perspectives 24, 139-150

14. Tosun, C., Dedeoğlu, B. and Fyall, A. (2015). Destination service quality, affective image and revisit intention: The moderating role of past experience. Journal of Destination Marketing & Management, 4 (4), 222-234

15. Zhang, J, Wu, B, Morrison, A. et al (2017). How Country Image Affects Tourists’ Destination Evaluations. Journal of Hospitality & Tourism Research 14



THE PERSPECTIVE OF THE TOURISM EVOLUTION IN 2018





Tudor SAMSON Ph.D Student ([email protected])


Abstract

The activity of providing tourist services is one that needs to be

intensifi ed as it has tourist areas, accommodation areas and has the potential

to improve this activity commonly called invisible trade, but a producer of

gross added value to the national economy. Indicators of arrivals in tourist

accommodation establishments, overnights in accommodation establishments,

average length of stay, net use index in relative and absolute terms show an

increase in the fi rst three months of 2018. In March, we recorded a peak

of overnight stays and entrances to the country. We also see an increase in

people in Romania who go abroad for business or tourism. We fi nd that there

is a good start in 2018, contributing to the legal holiday days that have led

to an increase in the infl ow of tourists, both Romanian and foreign, to tourist

resorts all over the country. The employment rate has increased compared

to previous periods, reaching 78%, in some areas even 82%, and in many

areas traditionally destined for tourism activities, this occupation is 100%, of

course, for periods shorter than time..

Keywords: tourism, invisible trade, accommodation, occupancy

rate, tourist arrival

JEL Classifi cation: L83, Z32

Introduction

In this article, the authors rely on a study conducted in connection with the Romanian tourism activity unfolded in the fi rst three months of 2018. Thus, data on the number of arrivals of foreign visitors in Romania are analyzed, resulting in a rather signifi cant increase, then it is about the overnight stays in the tourist structures in our country, the data also revealing this time, at least in the last years, an increase. The average length of stay, both for Romanian and foreign tourists, has also been on the rise, approaching two days. In absolute and relative fi gures, arrivals and overnight stays show an increase from one month to the next, reaching a 6% increase in March in


terms of arrivals, overnight stays and length of stay. The indicators used by the authors of the article reveal the fact that there are prospects for improvement of tourism activity in Romania. Also, an analysis is made of the origin of foreign visitors to Romania, resulting in over 53% of them coming from the EU Member States, and among them Bulgaria, Hungary, Italy, Germany, France, United Kingdom of Great Britain have the most large compared to other European Union countries. Also, a large number of visitors arrive from all over Europe, and it is also important that a large number of them visit places where they have been in previous periods, which reveals an appreciation of the tourist conditions, accommodation, ways to spend leisure and more. The net occupancy rate of accommodation increased by 1.4% compared to the same period last year. Among the counties registered the highest values are Bucharest, Brasov, Prahova, Cluj, which have high weights for tourists arrivals, overnight stays, as well as other indicators specifi c to tourism activity. It is important that in Romania agrotourism developed in the period after March, increasing the number of visitors in these areas with the beauties and special attractions of Romania. Given that the pace of arrivals of these foreign visitors to Romania will remain, we can say that in 2018 there will be a peak of tourist activity so far.

Literature review

Anghelache (1999-2016) analyzed the evolution of the Romanian economy in all economic branches, addressing the essential aspects of the perspective and contribution of tourism to economic growth. Anghelache, Anghel, Bardasu and Popovici (2014) studied Romania’s results in the tourism services sector. A similar theme is analyzed by Anghelache and Anghel (2014) as well as by Anghelache, Fetcu, and Anghel (2012). Carballo, Araña, León and Moreno-Gil (2015) investigated elements of the economic assessment of the tourist destination image. Choi and Cai (2016) investigated the relationship between country image, tourist destinations and visitor intent. Nisco, Papadopoulos and Elliot (2017) have shown that the country’s best ambassadors are tourists happy with the stay they have spent. Hughes and Allen (2005) addressed aspects of cultural tourism in Central and Eastern Europe. Iorio and Corsale (2010) showed that the development of Romanian rural tourism is unequal from the point of view of the territorial areas and they considered that the Romanian government should act more fi rmly to support the families that set up guest houses. Kladou, Giannopoulos and Assiouras (2014) analyzed the correlation of the type of tourism with the perception of the destination image in a national context. Lee and Brahmasrene (2013) investigated the correlation between tourism, economic growth and carbon emissions in the


EU. Light (2007) analyzed how the Romanian state negotiated and managed a type of profi table tourism (Dracula phenomenon), without being consistent with Romania’s self-image and the way it wishes to present itself to the world broader. Mody, Day et al. (2017) studied the link between the country’s image and the loyalty of tourists to tour operators. Tosun, Dedeoğlu and Fyall (2015) analyzed the role of previous experience in the decision to return to a particular tourist area. Zhang, Wu, Morrison et al (2017) investigated how the image of the country affects the tourists’ destination assessments.


• Some methodological considerations

The arrival of a tourist is recorded when a person is enrolled in the register of the tourist accommodation structure with the function of tourist accommodation in order to be accommodated one or more nights. It is considered a single arrival per tourist, regardless of the number of overnight stays resulting from his uninterrupted stay. Overnight accommodation is the 24-hour period, starting with the hotel hour, for which a person is registered in the tourist accommodation space and benefi ts from hosting the occupancy rate account. The index of net use of tourist accommodation places expresses the relationship between the tourist accommodation capacity in operation and its actual use by tourists during a considered period. This index is obtained from the calculation by reporting the total number of overnight stays, to the tourist accommodation capacity in operation, during the respective period.

• Analysis of tourism activity indicators in the fi rst quarter of 2018

Touristic activity (the invisible trade as it is called) is a new value-creating asset and thus contributes to the growth of gross domestic product. The indicators on which we will analyze the evolution of these services are the number of arrivals, the number of overnight stays, the average duration of a visit, the net occupancy index. These indices are expressed in absolute fi gures, net of the net occupancy rate expressed in terms of relative size. The data will be analyzed comparatively, March 2018 versus March 2017. Based on the available data, in March 2018, as compared to the corresponding month of the previous year, both arrivals and overnight stays in accommodation establishments grew by 5.4% and 6.0%, respectively. Also, as of March 2017, in March 2018 at the border points there was an increase of 9.5% on arrivals of foreign visitors and a 0.5% decrease in the Romanian visitors abroad. Data on arrivals and overnights of tourists in Romania, respectively in accommodation spaces are presented in table no. 1.


Arrivals and overnight stays in tourist accommodation with

accommodation functions - March

Table no. 1

Arrivals Overnights

March2017

Thousands

March2018

Thousands

March 2018

toMarch 2017

%

March2017

Thousands

March2018

Thousands

March 2018

toMarch

2017-%-

Total 722,3 761,6 105,4 1342,8 1423,3 106,0Romanian tourists

547,4 574,4 104,9 1010,7 1070,9 106,0

Foreign tourists out of which:

174,9 187,2 107,0 332,1 352,4 106,1

- Europe 132,3 138,7 104,8 251,4 257,3 102,3- European Union

111,0 116,6 105,0 210,1 213,8 101,8

- Asia 25,2 28,0 111,1 50,2 57,7 114,9

- North America 11,0 11,5 104,5 18,9 20,2 106,9

- South America 1,4 1,7 121,4 2,5 3,4 136,0

- Africa 1,6 1,8 112,5 2,9 3,2 110,3Source: National Institute of Statistics, Press release no. 106/03 May 2018

In fi gures no. 1 and 2 presents the data on arrivals by tourist areas, Romanian and foreign tourists, in March 2018 and March 2017.


Distribution of arrivals of Romanian tourists in the tourist

accommodation establishments, by tourist areas, in March 2018

compared to March 2017 -% -

Figure no. 1

19,6

8,0

1,1

1,1

7,9

17,0

18,9

54,8

0,3

19,1

51,6

0,6

0 10 20 30 40 50 60






Constanta


Mar-18

Mar-17

Source: National Institute of Statistics, Press release no. 106/03 May 2018

Distribution of arrivals of foreign tourists in the tourist accommodation

establishments by tourist areas in March 2018 compared to March 2017

-%-

Figure nr. 2

86,4

3,8

83,0

10,6

4,6

1,3

1,1

8,1

0,4

0,2

0,4

0,1

0 20 40 60 80 100






Constanta


Mar-18

Mar-17



Arrivals in the tourist accommodation facilities in March 2018 amounted to 761600, up 5.4% compared to March 2017. From the total number of arrivals, the arrivals of the Romanian tourists in the establishments of tourists’ reception with functions of accommodation represented in March 2018 75.4%, while foreign tourists accounted for 24.6%, weights similar to those of March 2017. Regarding the arrivals of foreign tourists in the establishments of tourists’ reception, the largest share- o those in Europe (74.1% of all foreign tourists) and 84.1% of them belonging to the European Union. The overnight stays in the establishments of tourists ‚reception in March 2018 amounted to 1423300, up by 6.0% compared to March 2017. From the total number of overnight stays, the overnight stays of the Romanian tourists in the establishments of tourists’ reception with functions of accommodation represented in March 2018 75.2%, while overnight stays for foreign tourists accounted for 24.8%. As regards the overnight stays of foreign tourists in the tourist accommodation establishments, the largest share was held by those in Europe (73.0% of the total foreign tourists), and 83.1% of them belonged to the European Union. The average length of stay in March 2018 was 1.9 days for both Romanian tourists and foreign tourists. The net use index of accommodation places in March 2018 was 22.5% on total tourist accommodation establishments, up 1.2 percentage points from March 2017. Higher rates of use of accommodation in In March 2018 there were registered hotels (29.3%), hostels (17.9%), tourist boarding houses (15.2%), tourist villas (14.2%) and motels (13.2%). The arrivals of foreign visitors to Romania, registered at border crossing points, were 933.0 thousand in March 2018, up 9.5% from March 2017. Most of the foreign visitors come from countries located in Europe (90.3 %). Of the total arrivals of foreign visitors to Romania, 56.0% come from the European Union. Among the EU Member States, most arrivals were recorded in Bulgaria and Hungary (25.0% each), Italy (10.1%), Germany (8.5%), Poland and the United Kingdom (each with 4.4%) and Fran. A (4.3%). Departures of Romanian visitors abroad, registered at border crossing points, were 1368200 in March 2018, down 0.5% compared to March 2017. The means of road transport were the most used for departures abroad, representing 65 , 7% of the total number of departures. The situation of arrivals / overnight stays in the fi rst quarter of 2018 compared to the same period in 2017 is shown in table no. 2.


Arrivals and overnights in tourist accommodation establishments with

accommodation functions - 1.01-31.03.

Table no. 2

Arrivals Overnights

Period1.01-31.03

2017Thousands

Period1.01-31.03

2018Thousands

Per.1.01-31.03.2018

toper.1.01-31.03.

2017-%-

Period1.01-31.03

2017Thousands

Period1.01-31.03

2018Thousands

Per.1.01-31.03.2018

toper.1.01-

31.03. 2017 -%-

Total 2060,3 2189,6 106,3 3885,8 4128,6 106,2

Romanian tourists

1614,3 1708,6 105,8 3027,8 3198,7 105,6

Foreign tourists out of which:

446,0 481,0 107,8 858,0 929,9 108,4

- Europe 340,0 357,7 105,2 657,1 686,9 104,5

- European Union

279,9 296,5 105,9 528,3 556,0 105,2

- Asia 63,0 72,5 115,1 125,5 149,7 119,3- North America

26,5 26,9 101,5 45,4 47,1 103,7

- South America

3,6 4,2 116,7 6,3 8,1 128,6

- Africa 3,9 4,2 107,7 7,9 7,7 97,5


Arrivals in the establishments of tourist reception in the period 1.01.-31.03.2018 amounted to 2189600 thousand, increasing by 6.3% compared to the period 1.01.-31.03.2017. From the total number of arrivals, the arrivals of the Romanian tourists in the establishments of tourists’ reception with functions of accommodation represented 78.0%, between 1.01.-31.03.2018, while the foreign tourists accounted for 22.0%, similar weights those in the period1.01.-31.03.2017. As regards the arrivals of foreign tourists in the establishments of tourists’ reception, the largest share was held by those in Europe (74.4% of the total foreign tourists), and of those 82 , 9% were from the European Union countries. Overnight stays in tourist accommodation establishments in the period 1.01.-31.03.2018 amounted to 4128600, up 6.2% compared to the period 1.01.-31.03.2017. Of the total number of overnight stays, the overnight stays of the Romanian tourists in the accommodation establishments accounted


for 77.5% between 01.01. And 31.03.2018, while the overnight stays of the foreign tourists accounted for 22.5%. As regards the overnight stays of foreign tourists in the tourist accommodation establishments, the largest share was held by those in Europe (73.9% of the total foreign tourists), and 80.9% of them belonged to the European Union. The average length of stay between 1.01. And 31.03.2018 was 1.9 days for both Romanian tourists and foreign tourists. The net use index of accommodation places in the period 1.01.-31.03.2018 was 22.7% on total tourist accommodation establishments, increasing by 1.3 percentage points compared to the period 1.01.-31.03.2017. Higher indexes of accommodation use during the period 1.01.-31.03.2018 were recorded in hotels (28.8%), hostels (17.2%), tourist villas (17.0%), tourist boarding houses 16.9%) and tourist cottages (13.3%). In the counties, during the period 01.01.-31.03.2018, the number of arrivals of tourists in the establishments of tourists’ reception with functions of tourist accommodation recorded higher values in Bucharest (433900), Brasov (292300), Prahova (125100) and Cluj (118600) and the number of tourists’ overnight stays recorded higher values in Bucharest (708500), Brasov (600300), Prahova (256800) and Cluj (216800). Most arrivals of foreign tourists accommodated in accommodation establishments came from Israel (52900), Italy and Germany (each with 50100), France (30100) and the United Kingdom (28100). The arrivals of foreign visitors to Romania, registered at border crossing points, amounted to 2481.0 thousand in the period 1.01.-31.03.2018, up 13.2% as compared to 1.01.-31.03.2017. Most foreign visitors come from countries in Europe (90.7%). Of the total arrivals of foreign visitors to Romania, 53.8% come from the European Union. Among the EU Member States, most arrivals were from Bulgaria (26.7%), Hungary (23.3%), Italy (10.6%), Germany (7.6%), France %) and Poland (4.6%). Departures of Romanian visitors abroad, recorded at the border points, amounted to 4305.8 thousand in the period 01.01.-31.03.2018, up 5.1% compared to the period 1.01.-31.03.2017. The means of road transport were most used for departures abroad, representing 67.5% of the total number of departures.

Conclusion

The study shows that in 2018 tourism activity improved in the sense that a larger number of foreign tourists visited our country. The occupancy rate of the tourist reception facilities was higher and an increase in this indicator is anticipated in the following periods due to an increase in the number of tourists. The fi rst three months of 2018 have also yielded positive results


in terms of volume of gross receipts and gross value added from tourism, which may be an incentive for tourism activity in the future. We meet the same hierarchy in the tourism activity in counties, but in April, agrotourism will certainly contribute with a bigger share, will increase visits of Romanian and foreign citizens to tourist resorts. An important element is that in the fi rst quarter of 2018 a large number of tourists visited the spa resorts on the territory of Romania. A fi nal conclusion is that touristic activity, together with agriculture, are those that depend on the natural conditions that Romania has at its disposal and they need to be better correlated with the measures that will be taken in order to improve the tourist conditions and increase the interest of the foreign tourists for to visit Romania. Certainly, the increase in the volume of economic activity will in general contribute to the increase of the number of arrivals in Romania for business purposes and it will also present a relaxing tourist side.

References

1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Bardaşu, G., and Popovici, M. (2014). Evolution

of Tourism Services in Romania. International Symposium „Programs for

Romania’s Economic Recovery in the Horizon 2020 Perspective”, Editura

„Artifex” Bucureşti, 186-201


3. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2014). Tourism Services in Romania. ART ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (2), 90-95

4. Anghelache, C., Fetcu, A.E. and Anghel, M.G. (2012). Considerations Regarding

the Evolution of Tourism in the Last Decade. Romanian Statistical Review Supplement, Trim II, 265–270

5. Carballo, M., Araña, J., León, C. and Moreno-Gil, S. (2015). Economic Valuation

of Tourism Destination Image. Tourism Economics 21 (4), 741-759

6. Choi, S. and Cai, L. (2016). Dimensionality and associations of country and

destination images and visitor intention. Place Branding and Public Diplomacy, 12

(4), 268-284

7. De Nisco, A., Papadopoulos, N. and Elliot, S. (2017). From international travelling

consumer to place ambassador. International Marketing Review, 34 (3), 425-443

8. Hughes, H. and Allen, D. (2005). Cultural tourism in Central and Eastern Europe:

the views of ‘induced image formation agents’. Tourism Management, 26, (2),

173-183

9. Iorio, M. and Corsale, A. (2010). Rural tourism and livelihood strategies in

Romania. Journal of Rural Studies, 26 (2), 152-162

10. Kladou, S., Giannopoulos, A. and Assiouras, I. (2014). Matching tourism

type and destination image perceptions in a country context. Journal of Place Management and Development, 7 (2), 141-152

11. Lee, J. and Brahmasrene, T. (2013). Investigating the infl uence of tourism on

economic growth and carbon emissions: Evidence from panel analysis of the

European Union. Tourism Management, 38, 69-76


12. Light, D. (2007). Dracula tourism in Romania Cultural identity and the state. Annals of Tourism Research, 34 (3), 746-765

13. Mody, M., Day, J. et al. (2017). Integrating country and brand images: Using the product—Country image framework to understand travelers’ loyalty towards responsible tourism operators. Tourism Management Perspectives 24, 139-150

14. Tosun, C., Dedeoğlu, B. and Fyall, A. (2015). Destination service quality, affective image and revisit intention: The moderating role of past experience. Journal of Destination Marketing & Management, 4 (4), 222-234

15. Zhang, J, Wu, B, Morrison, A. et al (2017). How Country Image Affects Tourists’ Destination Evaluations. Journal of Hospitality & Tourism Research 14



Implicaţiile schimbării anului de bază şi a sistemului de ponderare în cadrul modelului de calcul al indicelui producţiei industriale

Viorel ȚARCĂ PhD ([email protected])

Direcția Județeană de Statistică IașiDoina Cătălina PARĂ ([email protected])

Direcția Județeană de Statistică Iași

Abstract Indicele producției industriale face parte din categoria indicatorilor statistici pe termen scurt, al căror scop determinant este refl ectarea cât

mai fi delă a variațiilor reale survenite în evoluția volumului producției din industrie, atât la nivel național cât și pentru fi ecare unitate administrativ-teritorială componentă. Schimbarea anului de bază cât și a sistemului de ponderare reprezintă elemente care devin din ce în ce mai necesare pe măsura îndepărtării de anul stabilit inițial ca etalon de raportare, având în vedere faptul că ponderile, care evidențiază importanța relativă a diferitelor ramuri / diviziuni industriale, suferă un proces constant de modifi care, conducând în mod inevitabil la alterarea progresivă a calității indicelui producției industriale. În studiul de față sunt descrise principalele coordonate de natură metodologică ca și implicațiile acestora din punct de vedere practic, în scopul de a contura o imagine clară cu privire la etapele de urmat la momentul schimbării anului de referință în cadrul modelului de calcul al indicelui producției industriale. Un prim aspect se referă la asigurarea reprezentativității lotului de produse utilizat în calculul indicelui de volum al producției industriale atât la nivel general cât și detaliat la nivelul fi ecărei diviziuni CAEN, pe fondul determinării unor valori corespunzătoare ale prețurilor medii din perioada de bază pentru produsele industriale cuprinse în eșantion. În același timp, evoluția structurală reală înregistrată de sectorul industrial din unitatea administrativ-teritorială considerată trebuie să se refl ecte într-o

imagine cât mai fi delă a ponderilor deținute de fi ecare ramură / diviziune industrială din noul an de bază. Partea fi nală a lucrării descrie problematica asigurării continuității seriilor de indici și implicit a comparabilității relative a celor două seturi de date prin intermediul procesului de reponderare (ajustarea indicilor calculați prin utilizarea ponderilor vechi cu coefi cientul de raport determinat între cei doi indici).


Cuvinte cheie: indicele producţiei industriale, cifra de afaceri,

producţia medie lunară, preţul mediu de livrare, perioadă de referință, reponderare. JEL Classifi cation: L11, L16

1. Introducere şi literature review Indicele producției industriale (IPI) face parte din categoria indicatorilor statistici pe termen scurt al căror scop determinant este refl ectarea cât mai fi delă a variațiilor reale survenite în evoluția volumului producției din industrie, atât la nivel național cât și pentru fi ecare unitate administrativ-teritorială componentă. Studiul de față își propune să prezinte într-o manieră structurată logic aspectele principale de natură teoretică și practică pe care le presupun schimbarea anului de bază și a sistemului de ponderare în cadrul modelului de calcul al indicelui producției industriale, urmărind ca obiectiv fundamental oferirea unui cadru metodologic care să permită aplicarea unui tratament unitar tuturor factorilor implicați statistic la nivel teritorial asupra evoluției „în timp real” a producției industriale. Problematica metodologiilor de calcul specifi ce indicelui producției industriale (IPI) deține un rol deosebit de important în analiza evoluției rezultatelor activităților cu caracter industrial de la o perioada la alta, fi ind elaborate în acest context o serie de studii axate în special pe o abordare pur teoretică, menite să contribuie la o mai bună înțelegere a noțiunilor statistice implicate în analiza acestui fenomen complex (Harja and Turcu, 2001, Alexevici et al, 2010, Anghelache et al, 2012, Pârțachi and Cara, 2012, Țarcă, 2017). În țara noastră, procedura de calcul a indicelui producției industriale aliniată la legislaţia şi metodologia Uniunii Europene se fundamentează pe prevederile stipulate în Ordinul nr. 231 / 27.05.2002 emis de Președintele Institutului Național de Statistică. Documentul are la bază Regulamentul Consiliului (CE) nr.1165 / 1998 privind statisticile pe termen scurt și Manualul Eurostat “Metodologia statisticii pe termen scurt”, ediţia 1998 în care sunt

prezentate practicile utilizate în ţările Uniunii Europene.

Având în vedere faptul că în calculul indicelui producţiei industriale

se utilizează o formulă de tip Laspeyres (volumul producției industriale este ponderat cu nivelul de bază al factorului calitativ - prețul mediu al produselor din anul stabilit ca etalon de raportare), literatura de specialitate recomandă ca într-o economie stabilă, anul de referinţă să se modifi ce la 5 ani, de obicei anii terminați cu zero sau cinci. Începând din anul 2018, după o perioadă de 2 ani (2016 și 2017) în care indicii producției industriale au fost calculați folosind anul de bază 2010, s-a procedat la modifi carea acestuia, prin utilizarea prețurilor medii și ponderilor privind importanța relativă a fi ecărei ramuri industriale din anul 2015.


Schimbarea anului de bază cât și a sistemului de ponderare devin din ce în ce mai necesare pe măsura îndepărtării de anul stabilit inițial ca bază de raportare, având în vedere faptul că ponderile care evidențiază importanța relativă a diferitelor ramuri / diviziuni industriale suferă un proces constant de modifi care, conducând în mod inevitabil la alterarea progresivă a calității indicelui producției industriale. De asemenea, un rol important în deteriorarea informației statistice conținută de acest indicator pe parcursul unei perioade de timp, îl dețin și fl uctuațiile induse, în evoluția volumului producției, de introducerea în fabricație a unor produse noi precum și de dispariția în anii următori constituirii eșantionului a unor produse care dețineau în anumite cazuri o pondere însemnată în anul de referință. Amintim cu această ocazie și de infl uența prețurilor medii ale produselor industriale din anul de bază, care, ca element de ponderare, își diminuează treptat din relevanță pe măsura trecerii timpului, denaturând și din acest considerent, chiar dacă în mod secundar, informația statistică conținută de indicator.

2. Aspecte procedurale privind schimbarea anului de bază și a sistemului de ponderare la nivelul județului Iași

2.1. Selectarea unui eșantion de produse industriale reprezentativ

atât la nivel general cât și din punct de vedere structural În vederea selectării produselor din eșantion a fost realizată cumularea bazelor de date generate lunar din aplicația statistică IND TS pentru anii 2015, 2016 și 2017, detaliate la nivel de lună calendaristică, pentru fi ecare cod de produs de bază PRODROM și pentru fi ecare unitate industrială producătoare cuprinsă în programul de cercetare. Asigurarea comparabilității în timp a datelor referitoare la evoluția volumului producției industriale s-a realizat prin agregarea produselor de bază specifi ce fi ecărui cod PRODROM în familii de produse (CAEN Rev. 2 și PROD1). În funcție de importanța specifi că deținută în cadrul industriei județului Iași, de continuitatea în cadrul procesului productiv cât și pentru asigurarea unei baze de comparație efi ciente și relativ stabile în cadrul procesului de elaborare a sistemului de indici ai producției industriale, lotul martor (eșantionul) selectat din produsele industriale fabricate în mod constant pe întreaga perioadă a celor 3 ani (2015, 2016 și 2017) utilizează „138 familii de produse”, identifi cate prin codurile CAEN și PROD1 specifi ce, acestea rezultând din agregarea a 841 produse industriale de bază potențiale pentru fi ecare cod PRODROM utilizat. În acest fel sunt diminuate simțitor fluctuațiile induse în evoluția volumului producției industriale prin introducerea în fabricație a unor produse


noi precum și cele datorate dispariției în anii următori constituirii eșantionului a unor produse cu o pondere însemnată uneori în anul de bază.

Model de eșantion selectat din familiile de produse industriale comune

fabricate în perioada 2015 - 2017 (cercetare lunară IND TS)

Tabelul 1

Div.Cod

CAENPROD1 UM PRODROM Denumire produs

Număr unități economice

industriale

2015 2016 2017

10 1013 3618 kg 101314601Cârnați, cârnăciori uscați și

produse similare din carne (excl.

produse din fi cat)3 3 3

10 1013 3618 kg 101314602Alte mezeluri, salamuri, tobe, caltaboș, parizer, cremwurști …

3 3 3

…

13 1392 74148 bucăți 139212530Lenjerie de pat, din bumbac (excl. cea tricotată sau croșetată)

4 4 3

…

14 1413 3489 bucăți 141334800Fuste și fuste-pantalon pentru femei sau pentru fete (excl. cele tricotate sau croșetate)

18 16 17

…

15 1520 3547 perechi 152013520Încălțăminte cu fete din piele pentru femei (inclusiv ghete si pantofi

3 4 5

…

17 1721 3294 kg 172113000Obiecte din carton; cutii si lăzi din hârtie sau carton ondulat

5 5 5

…

20 2030 2685 kg 203011500Vopsele si lacuri pe baza de polimeri acrilici sau vinilici dispersați sau dizolvați in mediu apos

3 3 3

…23 2363 2895 mc 236310000 Beton gata amestecat 3 4 4

…

25 2511 38841 kg 251123500Alte construcții, în principal din tablă

5 4 5

…

26 2651 707 lei 265165001Aparate electronice pentru control și reglare automată

3 4 4

…

29 2932 2125 lei 293230901Alte componente și accesorii, n.c.a., pentru autoturisme de oraș

3 3 4

…

31 3109 4441 bucăți 310912301 Paturi din lemn 6 5 5

…

32 3250 714 lei 325022590Articole de protetică dentară (inclusiv proteze dentare totale și parțiale, coroane metalice…

3 3 4

…

35 3530 16 Gcal 353011033Energie termică produsă pentru a fi livrată, în centrale termice, pe baza de hidrocarburi gazoase

3 3 3

Număr produse industriale selectate în eșantion 295 287 295

Număr produse industriale realizate la nivel de județ (IND TS) 330 318 333

Ponderea numărului de produse industriale din eșantion în total 89,4% 90,3% 88,6%


După cum se observă din analiza datelor prezentate în tabelul nr. 1 numărul de produse efectiv realizate de unitățile economice cuprinse în eșantionul care stă la baza calculării indicilor producției industriale din județ în noua bază 2015 variază între 287 și 295 pe parcursul întregii perioade de referință, în timp ce numărul total al acestora, aferent cercetării statistice lunare IND TS, se situează între 318 și 333 în același interval de timp, procentul deținut de numărul de produse selectate fi ind însă destul de stabil (în jurul valorii de 89%). Totodată sunt luate în calcul 841 produse industriale de bază potențiale (138 de familii de produse), rezultând în acest fel un număr de bunuri industriale de bază „înrudite” cu cele produse efectiv la momentul constituirii eșantionului cuprins între 546 și 554, acestea fi ind incluse automat în calculul indicelui producției industriale în măsura în care vor intra în cadrul procesului efectiv de producție. Interesant este însă în acest caz de evidențiat și ponderea deținută din punct de vedere al producției exprimate valoric în prețuri curente de produsele industriale care nu au fost cuprinse în eșantion, datorită faptului că nu au fost fabricate în mod constant pe întreaga perioadă de referință, respectiv 2015 – 2017 (tabelul nr. 2).


Ponderea din punct de vedere valoric a produselor industriale neincluse

în eșantion în totalul producției județene (prețuri curente)

Tabelul 2

PRODROM Denumire produs 2015 2016 2017

103917250 Pasta de tomate concentrată 0,000% 0,021% 0,019%

…

141110000Articole de îmbrăcăminte din piele naturală sau reconstituită (inclusiv haine și paltoane) (excl. accesoriile de îmbrăcăminte

0,000% 0,000% 0,007%

…

161011380Cherestea din lemn de alte rășinoase, tăiată sau spintecată longitudinal, tranșată sau cojită, cu grosimea > 6 mm

0,013% 0,000% 0,000%

…

204215001 Creme de toaletă 0,000% 0,000% 0,019%

…

222319903Articole din alte materiale plastice (excl PVC, polietilenă) utilizate la echiparea construcțiilor pentru podele, pereți, tavane

0,006% 0,000% 0,000%

…

231213301 Geamuri “termopan” 0,001% 0,029% 0,000%

…

241051202Table laminate din oțel nealiat, zincate, cu o lățime > 600 mm, placate sau acoperite electrolitic

0,000% 0,000% 0,268%

243120300 Bare (incl. late) trase la rece din oțeluri aliate de scule 0,000% 0,000% 0,130%

243330000 Panouri formate din doi pereți de tablă profi lată (nervurată) …. 0,000% 0,000% 0,144%

…

261130940 Alte circuite electronice integrate n.c.a. 0,000% 0,018% 0,020%

…

274025000Lustre și alte accesorii de iluminat suspendate de tavan sau fi xate pe perete (excl. cele utilizate la iluminatul spațiilor publice

0,000% 0,468% 0,260%

…

284140300Părți și accesorii pentru mașinile-unelte de tăiat metale (excl. suporturile de unelte și capetele de fi let cu auto-deschidere

0,158% 0,008% 0,000%

…

293230902 Alte componente și accesorii, n.c.a., pentru autobasculante grele 0,356% 0,086% 0,000%

…

302040304Alte componente de locomotive sau material rulant (excl. boghiuri si osii montate)

0,277% 0,241% 0,089%

…

331119002Repararea și întreținerea cazanelor de încălzire centrală pentru utilizare casnică

0,005% 0,044% 0,000%

…

35231000N Servicii de comercializare a combustibililor gazoși prin conducte 0,000% 0,000% 0,078%

Ponderea valorică a produselor neincluse în eșantion în total 1,000% 1,138% 1,296%

În conformitate cu datele din tabelul nr. 2 rezultă în mod evident un grad de acoperire de aproximativ 99% pentru produsele industriale din componența lotului martor, ponderea valorică a celor neincluse variind în jurul valorii de 1%, cu o foarte ușoară tendință de creștere pe măsura îndepărtării de anul stabilit ca bază (2015). Analiza reprezentativității lotului de produse utilizat în calculul indicelui de volum al producției industriale nu ar putea fi considerată completă în absența unei detalieri la nivelul fi ecărei diviziuni CAEN Rev. 2 în parte, care să facă posibilă evidențierea eventualelor carențe structurale ce ar putea


exista în spatele unui eșantion aparent foarte bine ales ca și nivel de acoperire general. Din acest considerent în lucrarea de față s-a procedat la raportarea producției industriale specifi ce fi ecărei diviziuni din eșantion la valoarea corespunzătoare determinată pentru ansamblul produselor supuse cercetării indicatorilor statistici pe termen scurt în industrie, în prețurile curente ale fi ecărei perioade (tabelul nr. 3).

Ponderea valorică a producției industriale la nivelul eșantionului

în totalul producției supuse cercetării IND TSTabelul 3

Div. Denumire diviziune 2015 2016 2017 ian.18

10 Industria alimentară 100,0% 99,3% 99,3% 99,5%

11 Fabricarea băuturilor 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

13 Fabricarea produselor textile 99,7% 99,4% 100,0% 99,6%

…

17 Fabricarea hârtiei şi a produselor din hârtie 100,0% 100,0% 100,0% 99,6%

18 Tipărire şi reproducerea pe suporţi a înregistrărilor 99,1% 100,0% 100,0% 100,0%

20 Fabricarea substanţelor şi a produselor chimice 99,3% 100,0% 91,4% 94,8%

…

22 Fabricarea produselor din cauciuc şi mase plastice 99,4% 100,0% 100,0% 90,0%

23 Fabricarea altor produse din minerale nemetalice 99,9% 98,6% 100,0% 100,0%

24 Industria metalurgică 100,0% 100,0% 94,1% 91,8%

…

32 Alte activităţi industriale n.c.a. 99,4% 99,6% 99,1% 87,6%

33 Repararea, întreţinerea şi instalarea maşinilor şi echipamentelor 99,5% 97,7% 99,2% 89,9%

35Producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi

aer condiţionat100,0% 100,0% 98,0% 96,3%

După cum rezultă din tabelul 3 pentru fi ecare diviziune CAEN Rev. 2 în parte eșantionul este reprezentativ și din punct de vedere structural, procentele față de totalul producției industriale din cercetarea IND TS variind pentru perioada 2015 – 2017 între 91,4% în cazul diviziunii 20 „Fabricarea substanţelor şi a produselor chimice” în anul 2017 și 100% pentru un număr

ridicat de alte diviziuni industriale din județ.

Cifrele prezentate relevă un grad ridicat de omogenitate și la nivel

de ramură industrială pe parcursul celor 3 ani, aspect care se păstrează și în

luna ianuarie a celui de-al patrulea an, în acest fel, reprezentativitatea lotului

de produse selectate și utilizate în determinarea practică a indicilor producției

industriale fi ind foarte bună.


2.2. Actualizarea coefi cienților de importanță specifi ci diviziunilor

industriale și a prețurilor medii ale produselor din noul an de bază

În practică, la determinarea indicelui de volum al producției industriale este folosit sistemul de ponderare Laspeyres, volumul producţiei în

cazul fi ecărui produs industrial exprimat în unități de măsură fi zice (kg, tone, mp, mc, bucăţi, mii kWh, Gcal, etc.) din eșantion fi ind multiplicat cu nivelul de bază al factorului calitativ, respectiv preţul mediu corespunzător din anul stabilit ca etalon de raportare (U.N.S.D, 2010). Prețurile medii ale fi ecărei familii de produse industriale din anul de bază dețin doar un rol secundar în cadrul sistemului de indici de volum ai producției industriale, acestea contribuind la obținerea unui agregat valoric la nivelul anului de referință pentru componenta exprimată în unități de măsură fi zice. La determinarea cât mai realistă a prețurilor medii din perioada de referință pentru produsele industriale cuprinse în eșantion se folosesc informațiile rezultate din cercetarea statistică lunară IND TS (Indicatori pe termen scurt în Industrie) coroborate, în vederea diminuării prezenței erorilor (în special a celor întâmplătoare), cu datele din ancheta statistică anuală PRODROM (privind producția industrială fi zică realizată în România), ținând cont de modalitățile de prezentare, uneori diferite din punct de vedere a unității de măsură, în care se colectează datele statistice specifi ce aceluiași produs. În situația produselor industriale exprimate în unități monetare (lei) din luna curentă, acestea vor fi translate valoric la nivelul anului de bază prin defl atarea cu indicii prețurilor producției industriale calculați la nivel de clasă CAEN Rev. 2, care sunt prezentați în Buletinul statistic de prețuri, publicație de sinteză editată de Institutul Național de Statistică cu periodicitate lunară. Cele două componente ale producției industriale prezentate anterior (valorică şi fi zică) vor fi cumulate în expresie monetară la nivelul fi ecărei diviziuni CAEN Rev. 2, fi ind obţinut în acest mod volumul valoric al producţiei industriale din perioada curentă exprimat în preţurile medii ale fi ecărei familii de produse (delimitată prin perechea de coduri CAEN și PROD1) din perioada de referinţă. Volumul valoric al producţiei industriale calculat pentru luna curentă va fi raportat la producţia medie lunară din anul de bază în mod distinct pentru fi ecare diviziune CAEN Rev. 2 analizată, la nivelul produselor cuprinse în eşantionul de lucru, rezultatul urmând a fi ulterior ajustat cu importanţa relativă deţinută de fi ecare diviziune în cadrul industriei totale a unității teritoriale, în conformitate cu cifra de afaceri din anul de bază (sau cu valoarea adăugată brută la costul factorilor). Așa cum se observă din fi gura 1, în care este evidențiată evoluția structurală a cifrei de afaceri a tuturor unităților economice cu specifi c


industrial din județul Iași, ponderile deținute de fi ecare diviziune industrială au cunoscut o dinamică extrem de variată, respectiv o diminuare de aproape 10% la diviziunea 29 „Fabricarea autovehiculelor de transport rutier, a remorcilor şi semiremorcilor” și cu peste 5% la industria alimentară, pe fondul creșterii de peste 5 ori a importanței relative a întreprinderilor angrenate în activități de fabricare a mașinilor, utilajelor și echipamentelor. În același timp, industriile metalurgică, farmaceutică și fabricarea articolelor de îmbrăcăminte și-au păstrat de-a lungul întregii perioade 2010 – 2015 un coefi cient de importanță relativ constant. Responsabile pentru variațiile importante în evoluția structurală a cifrei de afaceri din perioada 2010 – 2015 au fost în principal intrarea pe piața industrială a județului a unor jucători noi, cu potențial fi nanciar ridicat, reorientarea unităților economice existente spre realizarea unor produse diferite, mai bine adaptate cerințelor extrem de dinamice ale unei piețe de desfacere în continuă extindere și nu în ultimul rând, părăsirea zonei economice de către fi rme în căutarea unei mai bune optimizări a activităților desfășurate. Având în vedere mutațiile structurale survenite la nivelul județului Iași în ceea ce privește ponderile deținute de diferitele ramuri în cadrul industriei structurii teritoriale analizate, actualizarea coefi cienților de importanță deținuți de fi ecare diviziune CAEN Rev. 2 este imperios necesară la un interval de 5 ani calendaristici.


Evoluția structurală a cifrei de afaceri pe principalele activități din

industrie

Figura 1�

�

)6?>

))?8

:?,

),?6))?, )5?5

@?)

@?)

,?6

>?)>?5

,?7

>?:

>?8 ;?>@?> @?;

@?,

7?7

7?, 6?@ 7?8 7?@7?8

8?>

8?@ 7?>7?: 8?>

8?,

6?:

,:?:,:?> ,;?,

,7?5

>,?))@?:

,?,,?,

@?>@?8

6?>

5

)5

,5

>5

@5

65

75

85

,5)5 ,5)) ,5), ,5)> ,5)@ ,5)6

��

*�+��,�-��.��

*�+��.��'��.��-��)�)�

��

*�+��/��+�0 �.��/��

*�+��1�+� � ��

*�+��2��

��

Sursa: Anuarul Statistic al județului Iași 2017, p. 137

Așa cum precizează și literatura de specialitate (Țarcă, 2017), utilizarea în

calcule a ponderilor ramurilor industriale (coefi cienților de importanță) nu induce

absolut nicio modifi care asupra indicilor producției industriale determinați la nivel

de diviziune CAEN Rev. 2, procentele deţinute de fi ecare diviziune industrială

având însă o importantă infl uenţă asupra valorilor totale ale indicilor producţiei

industriale, pe secţiuni sau total industrie, la nivelele superioare de agregare.

2.3. Reponderarea în vederea asigurării continuității seriilor de indici

Treptat, pe măsura îndepărtării de anul stabilit inițial ca bază de

raportare, ponderile care evidențiază importanța relativă a diferitelor ramuri

/ diviziuni industriale suferă un proces constant de modifi care, element care

conduce în mod inevitabil la alterarea progresivă a calității indicelui producției

industriale determinat. De asemenea, un rol important în deteriorarea


informației statistice conținută de acest indicator pe parcursul unei perioade de timp îl dețin și fl uctuațiile induse în evoluția volumului producției de introducerea în fabricație a unor produse noi precum și de dispariția în anii următori constituirii eșantionului a unor produse care dețineau în anumite cazuri o pondere însemnată în anul de referință. În mod concret, în conformitate cu recomandările internaționale, la un interval de 5 ani are loc procesul de modifi care a ponderilor deținute de fi ecare ramură / diviziune industrială în concordanță cu evoluția structurală înregistrată de valoarea adăugată brută (VABCF) la costul factorilor sau, după caz, de cifra de afaceri (CA). Având în vedere acest considerent, la fi ecare interval de 5 ani, în vederea menținerii continuității seriilor de indici calculați prin utilizarea ponderilor vechi (de exemplu an bază 2010) cu cei calculați cu ponderi noi (an bază 2015) se procedează la legarea (înlănțuirea) indicilor. În consecință, pentru perioada de suprapunere considerată, respectiv variația medie a fenomenului analizat la nivelul anului 2016 față de 2015, în cele două baze de raportare (2010 și 2015), se vor calcula în paralel indicii producției industriale pentru fi ecare diviziune în parte cât și pentru ansamblul ramurilor industriale prezente la nivelul unității administrativ-teritoriale.

Determinarea coefi cientului de raport între I.P.I. medii anuali

2016 / 2015 calculați în baza veche (2010) și nouă (2015)

Tabelul 4

Simbol

diviziuneDenumire diviziune

2016 / 2015

(Baza 2015)

2016 / 2015

(Baza 2010)

Coefi cient

de raport

A / BA B10 Industria alimentară 119,06 123,99 0,9602311 Fabricarea băuturilor 61,14 52,39 1,1671313 Fabricarea produselor textile 90,69 101,83 0,8906714 Fabricarea articolelor de îmbrăcăminte 135,63 114,65 1,18301

…17 Fabricarea hârtiei şi a produselor din hârtie 100,56 100,55 1,0001118 Tipărire şi reproducerea pe suporţi a înregistrărilor 127,64 128,24 0,9953120 Fabricarea substanţelor şi a produselor chimice 109,57 106,26 1,03116

…23 Fabricarea altor produse din minerale nemetalice 114,82 116,79 0,9831324 Industria metalurgică 98,93 107,84 0,91744

25 Industria construcţiilor metalice şi a produselor din metal, exclusiv maşini, utilaje şi instalaţii 111,23 118,37 0,93969

26Fabricarea calculatoarelor şi a produselor electronice şi optice

88,25 79,82 1,10557

27 Fabricarea echipamentelor electrice 114,24 107,06 1,06707…

31 Fabricarea de mobilă 102,99 116,22 0,8862332 Alte activităţi industriale n.c.a. 117,4933 Repararea, întreţinerea şi instalarea maşinilor şi echipamentelor 96,14 141,84 0,67779

35 Producţia şi furnizarea de energie electrică şi termică, gaze, apă caldă şi aer condiţionat 87,18 107,58 0,81042

TOTAL 105,67 105,64 0,99979


Indicii de volum ai producției industriale calculați la nivel de an (2016 / 2015) în ambele baze de raportare vor fi obținuți prin aplicarea formulei de calcul a mediei aritmetice simple asupra celor 12 valori medii lunare a I.P.I. determinați pentru fi ecare diviziune CAEN Rev. 2 în parte cât și pentru total industrie, în urma prelucrării datelor statistice primare rezultate din cercetarea lunară IND TS (Indicatori pe termen scurt în Industrie). Prin raportarea indicelui producției industriale cu bază nouă (2015) la același indicator determinat în vechea bază (2010) se obține coefi cientul de raport între cei doi indici, care ulterior va fi aplicat asupra seriilor de indici calculați în baza veche, în acest mod realizându-se procesul de reponderare. Din analiza tabelului nr. 4 se observă faptul că, deși la nivelul

fi ecărei diviziuni industriale studiate există diferențe uneori importante pentru indicii determinați în cele două baze, aspect scos foarte bine în evidență de coefi cientul de raport, la nivel general, pentru totalul producției industriale, valorile celor doi indicatori sunt aproape identice, diferențele fi ind vizibile începând cu a două zecimală. Urmare a procesului de reponderare, indicii producției industriale determinați în bază 2010 vor fi reconfi gurați în noua bază, obiectivul esențial urmărit prin acest studiu fi ind reprezentat de refl ectarea structurii actuale a sectorului industrial existent în județul Iași. În același timp, este asigurată și continuitatea seriilor de indici, în scopul de a prezenta prin prisma structurii parametrilor actuali evoluția reală a producției industriale din unitatea administrativ-teritorială analizată pentru o perioadă de timp mai îndelungată (de exemplu pentru întregul interval de 10 ani, în care indicii au fost calculați în cele două baze).

4. Concluzii

În baza informațiilor prezentate detaliat în lucrarea de față se pot desprinde principalele coordonate de natură metodologică ca și implicațiile acestora din punct de vedere practic, cu scopul de a contura o soluție clară cu privire la etapele de urmat la momentul schimbării anului de referință în cadrul modelului de calcul al indicelui producției industriale. Reprezentativitatea lotului de produse utilizat în calculul indicelui de volum al producției industriale trebuie verifi cată atât la nivel general, cât și detaliat la nivelul fi ecărei diviziuni CAEN Rev. 2, în scopul evidențierii eventualelor carențe structurale care ar putea exista în spatele unui eșantion aparent foarte bine ales, cât și pentru a asigura un grad ridicat de omogenitate în procesul determinării sistemului de indici, atât la nivel general cât și pentru fi ecare ramură industrială în parte. În vederea obținerii unor valori pertinente ale prețurilor medii din


perioada de bază pentru produsele industriale cuprinse în eșantion vor fi utilizate atât informațiile rezultate din cercetarea statistică lunară IND TS (Indicatori pe termen scurt în Industrie) cât și datele din ancheta statistică anuală PRODROM (privind producția industrială fi zică realizată în România), ținând în mod obligatoriu cont de modalitățile de prezentare, uneori diferite din punct de vedere al unității de măsură, în care sunt colectate datele statistice pentru același produs. Infl uența sistemului de ponderare care să refl ecte din punct de vedere structural în mod obiectiv importanța relativă a ramurilor industriale componente, reprezintă o cerință esențială, care poate transla evoluția volumului global al producției industriale într-o direcție cât mai apropiată de tendința reală a fenomenului analizat. Procesul de reponderare, ca ultimă etapă în obținerea indicilor de volum ai producției industriale care să prezinte evoluția fenomenului pentru o perioadă mai lungă de timp, asigură compatibilitatea între seriile de indici calculate prin utilizarea unor perioade de referință diferite, refl ectând structura actuală a sectorului industrial existent la nivel de județ.

Bibliografi e

1. ALEXEVICI NINA, CHIRA MIRCEA, ASTALÎȘ DIANA, BURIAN MIRCEA (2010), Considerente teoretice și demersuri practice privind calculul IPI și ICA, Revista Română de Statistică nr. 2 / 2010, Institutul Național de Statistică, București

2. ANGHELACHE CONSTANTIN, LILEA FLORIN PAUL COSTEL, GHEORGHE MIHAI, SAVA CĂTĂLINA, Relația dintre indicii de preț – ponderi utilizate pentru actualizare și comparabilitate cu periodicitate lunară, Revista Română de Statistică nr. 9 / 2012, Institutul Național de Statistică, București

3. CAPANU ION, ANGHELACHE CONSTANTIN (2000), Indicatori pentru managementul micro și macroeconomic. Calcul, prezentare, analiză, Editura Economică, Bucureşti

4. HARJA EUGENIA, TURCU AUREL (2001), Indicele de volum al producției industriale, InfoSTAT nr. 3 / 2001, Institutul Național de Statistică și Studii Economice – Direcția Generală Bacău

5. ORDINUL nr. 231 emis de Președintele Institutului Național de Statistică în data de 27.05.2002 privind Metodologia de calcul a indicelui producției industriale cu baza anul 1998, aliniată la legislația și metodologia Uniunii Europene, Institutul Național de Statistică, București

6. PÂRȚACHI ION, CARA OLEG (2012), Evolution regarding the Reform of Industry Statistics in the Republic of Moldavia, Revista Română de Statistică Supliment Trim IV 2012, Institutul Național de Statistică, București

7. ȚARCĂ MIHAI (1998), Tratat de Statistică Aplicată, Editura Didactică și Pedagogică, București

8. ȚARCĂ VIOREL (2017), Specifi c Approaches to the Methodology of the Industrial Production Index Calculation at County Level, Revista Romană de Statistică Supliment 9 / 2017, Institutul Național de Statistică, București


9. *** EUROSTAT (2006), Methodology of Short – term Business Statistics, Interpretation and Guidelines, European Communities, 2006, Luxembourg

10. *** UNITED NATIONS STATISTICS DIVISION (2010), International Recommendations for the Index of Industrial Production 2010, Statistical Commission, Forty-fi rst session, 23 - 26 February 2010, New York


IMPLICATIONS OF THE CHANGES IN THE BASE YEAR AND THE WEIGHTING SYSTEM

IN THE INDUSTRIAL PRODUCTION INDEX CALCULATION MODEL

Viorel ȚARCĂ PhD ([email protected])

Direcția Județeană de Statistică IașiDoina Cătălina PARĂ ([email protected])

Direcția Județeană de Statistică Iași

Abstract The industrial production index is part of the short-term statistical indicators, the main purpose of which is to refl ect as accurately as possible the

real variations in the evolution of the production volume in industry, both at

national level and for each of its administrative-territorial units.

Changes in the base year and the weighting system are elements that

have become increasingly necessary as they move away from the year initially

set as the benchmark, given that the weights, which highlight the relative

importance of the different industrial branches / divisions, undergo a constant

change process, leading inevitably to a gradual deterioration in the quality of

the industrial production index.

Our research tackles the main methodological coordinates and their

implications from a practical point of view in order to outline a clear image

of the steps to be taken when changing the reference year in the industrial

production index calculation model. A fi rst aspect concerns the assurance of the

representativeness of the product group used in the calculation of the volume

index of industrial production, at both general and detailed level of each NACE

division, against the background of the determination of corresponding values of

the average prices of the basic period for the industrial products included in the

sample. At the same time, the real structural evolution of the industrial sector in

the considered administrative-territorial unit must be refl ected as accurately as

possible in the shares held by each industrial branch / division in the new base

year. The fi nal part of the paper describes the issue of ensuring the continuity of

the index series and, implicitly, the relative comparability of the two sets of data

through the reweighting process (adjustment of the indices calculated using the

old weights with the ratio coeffi cient determined between the two indices).

Key words: industrial production index, turnover, average monthly production, average delivery price, reference period, reweighting. JEL Classifi cation: L11, L16


1. Introduction an literature review

The industrial production index (IPI) is part of the short-term statistical indicators, the main purpose of which is to refl ect as accurately as possible the

real variations in the evolution of the production volume in industry, both at

national level and for each of its administrative-territorial units. Our research

is aimed at presenting in a logically structured manner the main theoretical

and practical implications of the changes in the base year and the weighting

system in the industrial production calculation model, the main goal of which

is the creation of a methodological framework allowing a unitary approach

of all the statistically involved factors at territorial level in the “real time”

evolution of industrial production.

The issue of the calculation methodologies specifi c to the industrial production index (IPI) plays a particularly important role in analyzing the evolution of the results of industrial activities from one period to the next, with a series of studies focusing on a purely theoretical approach, designed to contribute to a superior understanding of the statistical notions involved in the analysis of this complex phenomenon (Harja and Turcu, 2001, Alexevici et al, 2010, Anghelache et al, 2012, Pârțachi and Cara, 2012, Țarcă, 2017). In our country, the procedure for calculating the industrial production index aligned with the legislation and methodology of the European Union is based on the provisions stipulated in the Order no. 231 / 27.05.2002 issued by the Chairman of the National Statistics Institute. The document is based on Council Regulation (EC) No 1165/1998 on short-term statistics and the Eurostat Handbook “Short-Term Statistics Methodology”, 1998 edition, which describes the procedures used in the European Union Member States. Given the fact that a Laspeyres formula (the volume of industrial production is weighted with the basic level of the qualitative factor - the average price of the products in the year set as the reporting standard) is used to calculate the industrial production index, literature recommends that in a stable economy the reference year should change every 5 years, usually the years ending in zero or fi ve. As of 2018, after a 2-year period (2016 and 2017) in which industrial production indices were calculated using the base year 2010, the latter was changed by using average prices and weights for the relative importance of each industry in the year 2015. Changes in the base year and the weighting system have become increasingly necessary as they move away from the year initially set as the benchmark, given that the weights, which highlight the relative importance of the different industrial branches / divisions, undergo a constant change process, leading inevitably to a gradual deterioration in the quality of the industrial production index. An important role in the deterioration of the


statistical information contained in this indicator over a particular period of time is also played by the fl uctuations induced in the evolution of production

volume by the manufacture of new products and by the disappearance in the

years following the setup of the sample of products which in some cases had

a signifi cant share in the reference year. We also recall the infl uence of the

average prices of industrial products in the base year, which, as a weighting

element, gradually diminishes its relevance as time passes, by also distorting

for this reason, although in a secondary manner, the statistical information

contained in the indicator.

2. Procedural aspects of changing the base year and the weighting

system at Iasi County level

2.1. Selection of a sample of representative industrial products

both at general and structural levels

In order to select the products in the sample, the monthly data bases

generated from the IND TS statistic application for the years 2015, 2016 and

2017 were cumulated for each calendar month, for each PRODROM basic

product code and for each industrial production unit covered in the research

program.

The comparability over time of the data on the evolution of the

industrial production volume was achieved by aggregating the basic products

specifi c to each PRODROM code in product families (CAEN Rev. 2 and

PROD1).

Depending on the specifi c importance of the Iasi county industry, on

the continuity in the production process and in order to provide an effi cient

and relatively stable basis of comparison in the process of elaboration of

the industrial production index system, the control group (sample) selected

from industrial products constantly manufactured throughout the three-year

period (2015, 2016 and 2017) includes “138 families of products” identifi ed

by the specifi c NACE and PROD1 codes resulting from the aggregation

of 841 potential basic industrial products for each PRODROM code used.

Thus, the fl uctuations induced in the evolution of the industrial production

volume are signifi cantly diminished by the manufacture of new products and

by the disappearance in the years following sample setup of products with a

sometimes signifi cant weight in the base year.


Sample model selected from the common industrial product groups

manufactured between 2015 and 2017 (IND TS monthly survey)

Table 1

Div. CAEN PROD1 UM PRODROM Product Name

Number of industrial

manufacturing enterprises

2015 2016 2017

10 1013 3618 kg 101314601Sausages and similar products of meat, offal or blood and food preparations based thereon …

3 3 3

10 1013 3618 kg 101314602 Other sausages … 3 3 3…

13 1392 74148 pieces 139212530Bed linen of cotton (excluding knitted or crocheted)

4 4 3

…

14 1413 3489 pieces 141334800Women’s or girls’ skirts and divided skirts (excluding knitted or crocheted)

18 16 17

…

15 1520 3547 pieces 152013520Women’s town footwear with leather uppers …

3 4 5

…

17 1721 3294 kg 172113000Cartons, boxes and cases, of corrugated paper or paperboard

5 5 5

…

20 2030 2685 kg 203011500Paints and varnishes, based on acrylic or vinyl polymers dispersed or dissolved in an aqueous medium

3 3 3

…23 2363 2895 mc 236310000 Ready-mixed concrete 3 4 4

…25 2511 38841 kg 251123500 Other structures principally of sheet 5 4 5

…

26 2651 707 lei 265165001Hydraulic or pneumatic automatic regulating or controlling instruments and apparatus

3 4 4

…

29 2932 2125 lei 293230901Other parts and accessories, n.e.c., for vehicles of HS 8701 to 8705

3 3 4

…31 3109 4441 pieces 310912301 Wooden bedroom furniture 6 5 5

…

32 3250 714 lei 325022590Dental fi ttings (including dentures and part dentures, metal crowns, cast tin bars, stainless steel bars)

3 3 4

…

35 3530 16 Gcal 353011033Thermal energy produced to be deliv-ered in gaseous hydrocarbon thermal power plants

3 3 3

Number of industrial products selected in the sample 295 287 295

Total number of industrial products produced at county level (IND TS survey) 330 318 333

Share of the number of industrial products in the sample 89,4% 90,3% 88,6%

As shown by the data in Table 1, the number of products actually produced by the business entities included in the sample underlying the calculation of the industrial production indices in the county in the new base 2015 ranges between 287 and 295 throughout the whole reference period, while their total number related to the monthly statistical survey IND TS ranges


from 318 to 333 during the same time interval, but the percentage of selected products is fairly stable (around 89 %). At the same time, 841 potential basic industrial products (138 families of products) are taken into account, the result being a number of basic industrial goods “related” to those actually produced at the time of sampling, a number ranging between 546 and 554. These are included automatically in the calculation of the industrial production index to the extent that they will be included in the actual production process. However, it is also worth highlighting the share held in terms of output expressed in value in current prices of industrial products not included in the sample, due to the fact that they were not manufactured constantly throughout the reference period, namely between 2015 and 2017 (Table 2).

Percentage of non-sampled industrial products in total county output

(current prices)

Table 2PRODROM Product Name 2015 2016 2017

103917250 Concentrated tomato puree and paste 0,000% 0,021% 0,019%…

141110000Articles of apparel of leather or of composition leather (including coats and overcoats) (excluding clothing accessories, headgear…)

0,000% 0,000% 0,007%

…

161011380Coniferous wood; sawn or chipped lengthwise, sliced or peeled, of a thickness > 6 mm, end-jointed, sanded or planed

0,013% 0,000% 0,000%

…204215001 Beauty, make-up and skin care preparations including suntan 0,000% 0,000% 0,019%

…

222319903Builders’ ware for the manufacture of fl ooring, walls, partition

walls, ceilings, roofi ng, etc., guttering and accessories, banisters…0,006% 0,000% 0,000%

…231213301 Multiple-walled insulating units of glass 0,001% 0,029% 0,000%

…

241051202Flat-rolled products of iron or non-alloy steel, of a width >= 600 mm, electrolytically plated or coated with zinc

0,000% 0,000% 0,268%

243120300 Bars and rods of tool steel, only cold-formed or cold-fi nished … 0,000% 0,000% 0,130%243330000 Structures, solely or principally of iron or steel sheet …. 0,000% 0,000% 0,144%

…261130940 Other electronic integrated circuits n.e.c. 0,000% 0,018% 0,020%

…

274025000Chandeliers and other electric ceiling or wall lighting fi ttings (excluding those used for lighting public open spaces …)

0,000% 0,468% 0,260%

…

284140300Parts and accessories for metal cutting machine tools (excluding tool holders and self-opening dieheads, work holders …)

0,158% 0,008% 0,000%

…

293230902Other parts and accessories, n.e.c., for vehicles of HS 8701 to 8705

0,356% 0,086% 0,000%

…302040304 Parts of locomotives or rolling-stock 0,277% 0,241% 0,089%

…331119002 Repair and maintenance of non-domestic central heating boilers 0,005% 0,044% 0,000%

…35231000N Gas distribution services via pipelines 0,000% 0,000% 0,078%

Percentage of non-sampled industrial products in total county output 1,000% 1,138% 1,296%


The data in Table 2 clearly show coverage of approximately 99% for the industrial products included in the control group, the value of the non-included products amounting to around 1%, with a very slight upward trend as compared to the base year 2015. Analysis of the representativeness of the group of products used in the calculation of the industrial production volume index could not be considered complete in the absence of a breakdown at the level of each NACE Rev. 2 division, in order to make it possible to highlight any structural shortcomings that may exist behind an apparently well-chosen sample, from the viewpoint of the overall coverage. For this reason, in this paper, the specifi c industrial production was reported for each sample division at the corresponding value determined for all products under the survey of short-term industrial statistical indicators, in the current prices of each period (Table 3).

The percentage of industrial production at the sample level in the total

production subject to IND TS survey

Table 3Div. Division Name 2015 2016 2017 ian.18

10 Manufacture of food products 100,0% 99,3% 99,3% 99,5%

11 Manufacture of beverages 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

13 Manufacture of textiles 99,7% 99,4% 100,0% 99,6%

…

17 Manufacture of paper and paper products 100,0% 100,0% 100,0% 99,6%

18 Printing and reproduction of recorded media 99,1% 100,0% 100,0% 100,0%

20 Manufacture of chemicals and chemical products 99,3% 100,0% 91,4% 94,8%

…

22 Manufacture of rubber and plastic products 99,4% 100,0% 100,0% 90,0%

23 Manufacture of other non-metallic mineral products 99,9% 98,6% 100,0% 100,0%

24 Manufacture of basic metals 100,0% 100,0% 94,1% 91,8%

…

32 Other manufacturing 99,4% 99,6% 99,1% 87,6%

33 Repair and installation of machinery and equipment 99,5% 97,7% 99,2% 89,9%

35 Electricity, gas, steam and air conditioning supply 100,0% 100,0% 98,0% 96,3%

As shown in Table 3 for each NACE Rev. 2 division, the sample is also structurally representative, the percentages relative to the total industrial production of the IND TS survey ranging in the 2015 – 2017 period from 91.4%, for the NACE code 20 “Manufacture of chemicals and chemical products” in 2017, to 100%, for a large number of other industrial divisions in the county. The fi gures shown here also reveal a high degree of homogeneity at industry level during the three years, which is also preserved in January of the fourth year. Thus, the representativeness of the group of products selected and used in the practical determination of the industrial production indices is very good.


2.2. Updating industry-specifi c important coeffi cients and average

product prices in the new base year

In practice, when calculating the industrial production volume index, the Laspeyres weighting system is used, the production volume of each industrial product included in the sample and expressed in units of physical measurement (kg, ton, m2, m3, pieces, thousand kWh, Gcal, etc.) being multiplied by the basic level of the qualitative factor, i.e. the corresponding average price of the year established as the reporting standard (U.N.S.D., 2010). The average prices of each family of industrial products in the base year only play a secondary part within the industrial production volume index system. They contribute to the achievement of a value aggregate in the reference year for the component expressed in units of physical measurement. For the most realistic determination of the average prices in the reference period for the industrial products included in the sample, the corroborated information resulting from the monthly IND TS (Short-Term Indicators in Industry) statistical survey is used, in order to reduce the occurrence of errors (especially random ones) , with the data from the PRODROM annual statistical survey (regarding the physical industrial production carried out in Romania), taking into account the modalities of presentation, sometimes different in terms of the unit of measurement, in which the statistical data specifi c to the same product are collected. Industrial products expressed in units of currency (LEI) in the current month will be translated as values at the level of the base year by defl ation with indices of industrial production prices calculated at NACE Rev. 2 class level. 2. These are shown in the Statistical Price Bulletin, a synthetic monthly publication of the National Statistics Institute. The two industrial production components described above (value-based and physical) will be aggregated in monetary expression at the level of each NACE Rev. 2 division, the result being the industrial production value volume in the current period expressed in the average prices of each family of products (delimited by the pair of NACE and PROD1 codes) in the reference period. The industrial production value volume calculated for the current month will be reported for the average monthly production of the base year separately for each NACE Rev. 2 division under survey, at the level of the products included in the sample. The result will be subsequently adjusted with the relative importance of each division in the total industry of the territorial unit, according to the turnover in the base year (or gross value added at factor cost).


The structural evolution of turnover by main industrial activities

Figure 1�

�

.7?>

..?9

:?1

.1?7..?1 .6?6

@?.

@?.

1?7

>?.>?6

1?8

>?:

>?9 ;?>@?> @?;

@?1

8?8

8?1 7?@ 8?9 8?@8?9

9?>

9?@ 8?>8?: 9?>

9?1

7?:

1:?:1:?> 1;?1

18?6

>1?..@?:

1?11?1

@?>

@?9

7?>

6

.6

16

>6

@6

76

86

96

16.6 16.. 16.1 16.> 16.@ 16.7

0��

��-��-��2��

��-��-��3�0��1�1�1

��-��-�+��

��-��-�+��0��0��0��0��0��

��-��-�4��00��

��-��-��5��

��-��-�-��0��

Source: Statistical Yearbook of Iași County 2017, p. 137

As one may see in Figure 1, which shows the structural evolution of the turnover of all industrial business entities in Iasi County, the shares held by each industrial division experienced an extremely varied dynamics, i.e. a decrease of nearly 10% in division 29 “Manufacture of road transport vehicles, trailers and semi-trailers” and by over 5% in the food industry, due to the over fi ve-fold increase in the relative importance of the businesses engaged in manufacturing of machinery, equipment and facilities. At the same time, the metallurgical, pharmaceutical and clothing industries have preserved a relatively constant coeffi cient of importance over the entire period of 2010-2015. The penetration on the industrial market in the county of new players with high fi nancial potential, the reorientation of the existing business entities towards the manufacture of different products, better adapted to the extremely dynamic requirements of a continuously expanding marketplace and, last but not least, the leaving of the economic area by companies in search of better


optimization of their activities, were mainly responsible for the important changes in the structural evolution of the turnover during the period 2010-2015. Considering the structural changes occurred in Iasi County as concerns the shares held by the different industries within the analyzed territorial structure industry, the updating of the importance coeffi cients held by each NACE Rev. 2 division is imperative every fi ve calendar years. As stated in literature (Ţarcă, 2017), the use of industrial weight ratios (coeffi cients of importance) in calculations triggers absolutely no change in the industrial production indices determined at NACE Rev. 2 division level, the shares held by each industrial division having an important infl uence on the overall values of the industrial production indices, by sections or total industry, at higher aggregation levels.

2.3. Reweighting designed to ensure index series continuity

Gradually, as we move away from the year initially established as a basis of reporting, the shares that highlight the relative importance of different industries / industrial divisions suffer a constant change process, which inevitably leads to the progressive deterioration of the quality of the determined industrial production index. Also, an important role in the deterioration of the statistical information contained in this indicator over a period of time also lies in the fl uctuations induced in the evolution of the production volume by the manufacture of new products, as well as by the disappearance of products in the years following the sample constitution, which, in some cases, held a signifi cant share in the reference year. Specifi cally, in line with international recommendations, the process of changing the weights held by each industry / division in accordance with the structural evolution of Gross Value Added (VABCF) to factor cost or, as the case may be, of the turnover (CA), occurs every 5 years. In view of this consideration, at each 5-year period, in order to maintain the continuity of the index series calculated using the old weights (e.g. base year 2010) with those weighted with new weights (base year 2015), we link (chain) the indices. Consequently, for the considered overlapping period, i.e. the average variation of the phenomenon analyzed in the year 2016 as compared to 2015, the two reporting bases (2010 and 2015) will be calculated in parallel with the industrial production indices for each division and for all the industries present in that administrative-territorial unit. The industrial production volume indices calculated at year level (2016/2015) in both reporting bases will be obtained by applying the formula


for calculating the simple arithmetic mean of the 12 monthly average values of the I.P.I. determined for each NACE Rev. 2 division and for the total industry, following the processing of primary statistical data resulting from the monthly IND TS (Short-Term Indicators in Industry) research.

Determination of the ratio between I.P.I. annual averages 2016 / 2015

calculated on the old basis (2010) and the new basis (2015)

Table 4

Div. Division Name

2016 / 2015

(Basis 2015)

2016 / 2015

(Basis 2010)Coeffi cient

A / BA B

10 Manufacture of food products 119,06 123,99 0,9602311 Manufacture of beverages 61,14 52,39 1,1671313 Manufacture of textiles 90,69 101,83 0,8906714 Manufacture of wearing apparel 135,63 114,65 1,18301

…17 Manufacture of paper and paper products 100,56 100,55 1,0001118 Printing and reproduction of recorded media 127,64 128,24 0,9953120 Manufacture of chemicals and chemical products 109,57 106,26 1,03116

…23 Manufacture of other non-metallic mineral products 114,82 116,79 0,9831324 Manufacture of basic metals 98,93 107,84 0,91744

25Manufacture of fabricated metal products, except machinery and equipment

111,23 118,37 0,93969

26Manufacture of computer, electronic and optical products

88,25 79,82 1,10557

27 Manufacture of electrical equipment 114,24 107,06 1,06707…

31 Manufacture of furniture 102,99 116,22 0,8862332 Other manufacturing 117,4933 Repair and installation of machinery and equipment 96,14 141,84 0,6777935 Electricity, gas, steam and air conditioning supply 87,18 107,58 0,81042

TOTAL 105,67 105,64 0,99979

By reporting the industrial production index with a new basis (2015) to the same indicator determined in the old basis (2010) we obtain the coeffi cient of ratio between the two indices, which will then be applied to the series of indices calculated on the old basis, thus achieving the reweighting process. The analysis of Table 4 reveals that, although there are sometimes important differences between the indices of each industrial division determined in the two bases, which is clearly highlighted by the general ratio coeffi cient, the values of the two indicators are almost identical for the whole industrial production, the differences being visible starting with the second decimal. As a result of the reweighting process, the industrial production indices determined on the basis of 2010 will be reconfi gured in the new basis, the main objective of this study being the creation of a picture of the current structure of the existing industrial sector in Iasi County.


At the same time, the continuity of the index series is also ensured in order to present from the viewpoint of the structure of the current parameters the real evolution of the industrial production in the administrative-territorial unit analyzed over a longer period of time (e.g. for the entire 10-year period where the indices were calculated in the two bases).

4. Conclusions

On the basis of the information presented in detail in this paper, the main methodological coordinates may be defi ned as well as their practical implications in order to outline a clear solution regarding the steps to be taken at the time of changing the reference year within the model for the calculation of the industrial production index. The representativeness of the batch of products used in the calculation of the industrial production volume index should be checked both at the general and detailed levels at each NACE Rev. 2 division level, in order to emphasize any structural defi ciencies that may exist behind an apparently well-chosen sample, and to ensure a high degree of homogeneity in the process of determining the index system, both at the general level and for each industry. In order to obtain the pertinent average prices of the basic period for the industrial products included in the sample, both the results of the monthly IND TS (Short-Term Indicators in Industry) statistical survey and the data from the annual PRODROM statistical survey (on the physical industrial production in Romania) will be used, necessarily taking into account the modalities of presentation, sometimes different in terms of unit of measurement, in which statistical data for the same product are collected. The infl uence of the weighting system that objectively and structurally refl ects the relative importance of the industries is an essential requirement that can guide the evolution of the global volume of industrial production in a direction as close as possible to the real tendency of the analyzed phenomenon.The reweighting process, as the last step in obtaining industrial production volume indices showing the evolution of the phenomenon over a longer period of time, ensures compatibility between the series of indices calculated using different reference periods, refl ecting the current structure of the industrial sector in the county.


References

1. ALEXEVICI NINA, CHIRA MIRCEA, ASTALÎȘ DIANA, BURIAN MIRCEA (2010), Considerente teoretice și demersuri practice privind calculul IPI și ICA, Revista Română de Statistică nr. 2 / 2010, Institutul Național de Statistică, București

2. ANGHELACHE CONSTANTIN, LILEA FLORIN PAUL COSTEL, GHEORGHE MIHAI, SAVA CĂTĂLINA, Relația dintre indicii de preț – ponderi utilizate pentru actualizare și comparabilitate cu periodicitate lunară, Revista Română de Statistică nr. 9 / 2012, Institutul Național de Statistică, București

3. CAPANU ION, ANGHELACHE CONSTANTIN (2000), Indicatori pentru managementul micro și macroeconomic. Calcul, prezentare, analiză, Editura Economică, Bucureşti

4. HARJA EUGENIA, TURCU AUREL (2001), Indicele de volum al producției industriale, InfoSTAT nr. 3 / 2001, Institutul Național de Statistică și Studii Economice – Direcția Generală Bacău

5. ORDINUL nr. 231 emis de Președintele Institutului Național de Statistică în data de 27.05.2002 privind Metodologia de calcul a indicelui producției industriale cu baza anul 1998, aliniată la legislația și metodologia Uniunii Europene, Institutul Național de Statistică, București

6. PÂRȚACHI ION, CARA OLEG (2012), Evolution regarding the Reform of Industry Statistics in the Republic of Moldavia, Revista Română de Statistică Supliment Trim IV 2012, Institutul Național de Statistică, București

7. ȚARCĂ MIHAI (1998), Tratat de Statistică Aplicată, Editura Didactică și Pedagogică, București

8. ȚARCĂ VIOREL (2017), Specifi c Approaches to the Methodology of the Industrial Production Index Calculation at County Level, Revista Romană de Statistică Supliment 9 / 2017, Institutul Național de Statistică, București

9. *** EUROSTAT (2006), Methodology of Short – term Business Statistics, Interpretation and Guidelines, European Communities, 2006, Luxembourg

10. *** UNITED NATIONS STATISTICS DIVISION (2010), International Recommendations for the Index of Industrial Production 2010, Statistical Commission, Forty-fi rst session, 23 - 26 February 2010, New York


Analiza modernizării infrastructurii rutiere

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București Drd. Andreea – Ioana MARINESCU ([email protected])

Academia de Studii Economice din BucureștiEc. Lucian ENE ([email protected])

Abstract Unul dintre obiectivele principale pe care le-au enumerat de fi ecare

dată guvernele care s-au succedat la conducerea țării a fost îmbunătățirea infrastructurii din țara noastră. Au trecut mandate, dar toate s-au soldat cu nerealizări iar de multe ori cu pierderi pentru economia națională. Infrastructura din țara noastră a ajuns într-un impas, România situându-se pe ultimul loc în cadrul Uniunii Europene din punct de vedere al lungimii autostrăzilor raportată la suprafața teritoriului. Multe proiecte au început prin a se aproba, apoi s-au amânat, s-au plătit sume în avans fi rmelor contractoare apoi după rezilierea contractelor avansurile au fost pierdute și multe alte situații de acest gen care au dus starea drumurilor din România într-o situație mai proastă decât era. În multele volume scrise de profesorul Constantin Anghelache despre starea economică a României, aceste nu a pregetat și a menționat de fi ecare dată faptul că, dintr-un motiv mai mult sau mai puțin cunoscut de cei care s-au afl at la conducerea țării în evoluția economică a României, s-au pierdut momente semnifi cative care puteau să aibă efi ciență concretizată în rezultate care să situeze România printre primele țări. România a pierdut o serie de momente importante în ceea ce privește realizarea unei infrastructuri deosebite. Primul moment a fost acela al disponibilizării masive a unui număr de salariați din domeniul mineritului imediat în 1990-91. În loc să se gândească o strategie corectă, bine pusă la punct, pe baza căreia această forță de muncă care a fost disponibilizată și care dispunea de o califi care înaltă, să fi e reorientată către domeniul construcțiilor și cel al infrastructurii rutiere, s-a preferat trecerea în șomaj. Au fost alte momente în care, în loc să se urmărească modul în care să fi e disponibilizate unele resurse fi nanciare și să fi e redirecționate către investiții în infrastructură s-au găsit alte “priorități”. “Privatizarea” industriei a fost un fi asco care a adus cei mai puțin bani României față de valoarea actualizată a mijloacelor de producție pierdute. Iată așadar o multitudine de momente pe care nu le-a chibzuit și nu le-a valorifi cat. În articolul de față,


autorii au efectuat o analiză concretă a modului în care investițiile care s-au

disponibilizat pentru infrastructura rutieră a avut unele efecte în anul 2017. Acestea sunt totuși minore față de puterea și gândul pe care ne îndeamnă să îl avem și acum în ceea ce privește dezvoltarea. O analiză privind lungimea drumurilor modernizate în 2017 scoate la iveală unele mici progrese, departe însă de ceea ce trebuie făcut în perioada următoare. Și în domeniul căilor ferate, al transportului feroviar, rezultatele sunt tot modeste, existând puține progrese. Autorii analizează pe bază de date toate aceste aspecte, reușind să scoată la iveală o serie de neajunsuri care s-au manifestat. Cuvinte cheie: infrastructură, autostradă, investiție, transport feroviar, constructor Clasifi carea JEL: H54, O18, R42

Introducere

În acest articol, autorii s-au bazat pe datele furnizate de Institutul Național de Statistică în publicațiile periodice sau în comunicatele de presă, urmărind modul în care politicile guvernamentale se transpun în practică în ceea ce privește dezvoltarea infrastructurii rutiere, a dezvoltării și modernizării căilor ferate și de ce nu ca un obiect al studiului chiar și posibilitățile de transport pe râurile interioare, pe Dunare și activitatea din portul de la Marea Neagră, Constanța. Datele sugerează progrese insignifi ante care trebuie rectifi cate de urgență, în contextul în care dorim să ne aliniem la standardele europene. Pas cu pas, se prezintă grafi c aceste date pentru a sugera evoluția pe care o înregistrăm în domeniul dezvoltării și modernizării infrastructurii. În cuprinsul acestui articol am încercat să punem în evidență rezultatele înregistrate, pierderile care s-au înregistrat până în prezent datorită nefi nalizării contractelor încheiate cu constructori din străinătate, companii, ș.a.m.d., dar și faptul că toate aceste contracte au trimiteri directe care nu sunt în măsură să se realizeze ca proiecte terminate, puse în funcțiune și care să ajute dezvoltarea economică precum și îmbunătățirea trafi cului internațional pe teritoriul țării noastre, care poate fi o posibilă sursă de venituri. Sunt prezentate date care fără nici o reținere, relevă că acest domeniu care are nevoie de investiții este cel mai neglijat, rămas în urmă și greu de adus la un standard care să ne alinieze de țările europene.

Literature review

Anghel (2014) a abordat aspecte ale evoluției transporturilor în România. Anghelache (1999-2016) a elaborat un ciclu de volume care reprezintă un reper în analizele macroeconomice ale României. Anghelache, Anghel, Marinescu and Diaconu (2017) au studiat elemente privind perspectiva


transporturilor în statele Uniunii Europene. Beitelmal, Molenaar, Javernick-Will and Pellicer (2017) au cercetat provocările și limitele gestionării infrastructurii. Cacchiani and Toth (2012) au tratat elemente privind orarul trenurilor. Hartmann and Ling (2016) au studiat posibilități de creare a rețelelor de infrastructură rutieră. Lusby, Larsen, Ehrgott and Ryan (2011) a studiat metode și modele de alocarea a căilor ferate. Moon, Aktan, Furuta and Dogaki (2009) au identifi cat și au discutat o serie de probleme cu care se confruntă deținătorii infrastructurii de transport. Ozbay et al (2007) au utilizat o serie de modele pentru a estima costurile marginale totale ale transportului pe autostradă. Aspecte referitoare la gestionarea infrastructurii au fost studiate de Schraven, Hartmann and Dewulf (2015), Frangopol, Saydam, and Kim (2012). Spielmann and Scholz (2005) au prezentat date referitoare la ciclul de viață al serviciilor de transport de mărfuri. Wong, R. et al (2008) au propus un model de optimizare a transportului de pasageri pe calea ferată.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii • Unele considerații metodologice

Termenul „Liniile de cale ferată” reprezintă ansamblul de construcţii speciale compus din una sau mai multe căi cu instalaţiile aferente, destinate transportului de mărfuri şi pasageri cu vehicule feroviare. Prin lungimea simplă a liniilor de cale ferată de folosinţă publică în exploatare înțelegem liniile deschise trafi cului de pasageri şi mărfuri. În cazul liniilor cu căi paralele, la care pentru fi ecare sens de mers există mai multe perechi de căi (duble, triple, etc.), lungimea liniei se stabileşte prin măsurarea unei singure căi, respectiv pe distanța fi zică pe care se desfășoară. Ecartamentul exprimă distanţa dintre feţele interioare ale celor două şine de cale ferată existând trei tipuri, respectiv: - normal este calea ferată cu ecartament de 1435 mm; - ecartament larg fi ind calea ferată cu ecartament mai mare de 1435 mm, respectiv de 1524 mm și ecartament îngust, calea ferată cu ecartament sub 1435 mm, respectiv 700-1200, folosite în zonele montane (Mocăniţa), forestiere, agricole şi pe şantiere. Drumurile sunt căi de circulație terestră, special amenajate pentru vehiculele şi pietonilor. Drumurile pot fi publice, obiective de utilitate publică destinate transportului rutier, în scopul satisfacerii cerinţelor economiei naţionale, populaţiei şi de apărare a ţării; naţionale care asigură legătura dintre capitală şi oraşele reşedinţă ale judeţelor, legăturile între acestea, precum şi legătura cu ţările vecine; judeţene care asigură, atât legăturile între municipiile reşedinţe de judeţ şi reşedinţele de comune, municipii, oraşe, staţiuni balneoclimaterice şi turistice, porturi, aeroporturi, obiective importante legate


de apărarea ţării şi obiective istorice importante și comunale, acestea asigurând legăturile între reşedinţa de comună şi satele componente; oraş şi satele care îi aparţin, precum şi cu alte sate. Autostrada este drumul naţional, rezervat exclusiv circulaţiei autovehiculelor, prevăzut cu două căi unidirecţionale, separate printr-o zonă mediană, cu cel puţin două benzi de circulaţie pe sens şi o bandă de urgenţă care nu se intersectează la acelaşi nivel cu alte drumuri sau căi ferate. Sunt incluse doar autostrăzile la care s-au terminat lucrările.

• Analiza evoluției drumurilor publice

În anul 2017, drumurile publice totalizau 86099 km, din care 17654 km (20,5%) drumuri naţionale, 35149 km (40,8%) drumuri judeţene şi 33296 km (38,7%) drumuri comunale. Având în vedere tipul de acoperământ, structura reţelei de drumuri publice dispunea de: 34900 km (40,5%) drumuri modernizate (în proporţie de 92,1% drumuri modernizate cu îmbrăcăminţi asfaltice de tip greu şi mijlociu), 21074 km (24,5%) drumuri cu îmbrăcăminţi uşoare rutiere şi 30125 km (35,0%) drumuri pietruite şi de pământ. Cu privire la starea tehnică a drumurilor publice, 41,4% din lungimea drumurilor modernizate şi 48,2% din lungimea drumurilor cu îmbrăcăminţi uşoare rutiere aveau durata de serviciu depăşită, fi ind necesare noi lucrări de modernizare. Din totalul drumurilor naţionale, 35,1% (6200 km) erau drumuri europene, 4,3% (763 km) autostrăzi, iar din punctul de vedere al numărului de benzi de circulație, 1,6% (290 km) erau drumuri cu 3 benzi, 10,3% (1826 km) drumuri cu 4 benzi şi 0,1% (22 km) drumuri cu 6 benzi. Drumurile judeţene modernizate erau în proporţie de 38,7% iar drumurile comunale erau drumuri pietruite în proporție de 41,3%. În tabelul nr. 1 sunt cuprinse date cu privire la lungimea drumurilor din România, toate categoriile, în anii 2016 și 2017.


Lungimea drumurilor publice

Tabelul nr.1Anul 2016 2017

Categorii de drumuriDrumuri naţionale

Drumuri judeţene

Drumuri comunale

Drumuri naţionale

Drumuri judeţene

Drumuri comunale

I. Drumuri modernizate 16600 13280 4048 16701 13613 4586II. Drumuri cu îmbrăcăminţi uşoare rutiere

808 13635 6625 750 13572 6752

III. Drumuri pietruite 189 6513 13958 190 6106 13741

IV. Drumuri de pământ 15 1933 8476 13 1858 8217

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul nr. 100/25 aprilie 2018

O altă posibilitate de analiză a rețelei căilor de comunicație rutieră este cea pe regiuni de dezvoltare. În fi gura nr. 1 se prezintă datele privind

structura teritorială a rețelei de drumuri.

Structura reţelei de drumuri publice, pe regiuni de dezvoltare

Figura nr. 1

Centru

13,2%

Sud-Vest

Oltenia

13,1%

Vest

12,9%

Sud-Est

12,7%

Bucureşti-

Ilfov

1,0%

Nord-Est

17,3%

Sud-

Muntenia

15,0%

Nord-Vest

14,8%

Sursa: Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 100/25 aprilie 2018

Din analiza datelor prezentate în diagrama de structură rezultă că regiunea de Nord-Est, cu 17,3% deține ponderea cea mai mare în totalul drumurilor din România. Urmează regiunile Sud-Muntenia (15%) și Nord-Vest (14,8%), la polul opus situându-se regiunile Sud-Est (12,7%) și Vest (12,9%). Regiunea București-Ilfov cu o pondere doar de 1% se situează în


categoria drumurilor municipale, orășenești și mai puțin, drumuri comunale. În tabelul nr. 2 sunt sintetizate datele, în cifre absolute, cu privire la structura drumurilor publice, pe regiuni de dezvoltare. Acest tabel completează imaginea din diagrama de structură în care prezentate date relative (ponderi) ale structurii rețelei de drumuri publice pe regiuni de dezvoltare.

Reţeaua de drumuri publice, pe regiuni de dezvoltare

Tabelul nr. 2

Total 86099Nord-Est 14890Sud-Muntenia 12931Nord-Vest 12713Centru 11352Sud-Vest Oltenia 11293Vest 11060Sud-Est 10971Bucureşti-Ilfov 889


• În anul 2017, liniile de cale ferată de folosinţă publică în exploatare constă în 10774 km, din care 10635 km (98,7%) linii cu ecartament normal, 5 km linii cu ecartament îngust şi 134 km (1,3%) linii cu ecartament larg.

Un alt indicator de analiză este densitatea liniilor la 1000 km2 teritoriu care în 2017 a fost de 45,2‰. Densităţile cele mai mari s-au înregistrat, în ordine, în regiunea Bucureşti-Ilfov (154,7‰), regiunea Vest (58,9‰), regiunea Sud-Est (48,9‰) şi regiunea Nord-Vest (48,8‰). În perioada analizată, lungimea simplă a liniilor de cale ferată în exploatare electrifi cate era de 4030 km, reprezentând 37,4% din totalul afl at în exploatare.

Reţeaua de căi ferate în exploatare, pe regiuni de dezvoltareTabelul nr. 3

Total 10774Vest 1888Sud-Est 1748Nord-Vest 1668Nord-Est 1621Centru 1333Sud-Muntenia 1247Sud-Vest Oltenia 990Bucureşti-Ilfov 279


În continuare vom prezenta pe baza unei diagrame de structură, structura rețelei de căi ferate pe regiuni de dezvoltare.


Structura rețelei de căi ferate în exploatare, pe regiuni de dezvoltare

Figura nr. 2

Nord-Est

15,0%

Nord-Vest

15,5%

Sud-Est

16,2%

Vest

17,5%

Bucureşti-

Ilfov

2,6%

Sud-Vest

Oltenia

9,2%

Sud-

Muntenia

11,6%

Centru

12,4%


Din analiza datelor cuprinse în această diagramă de structură rezultă că regiunile Vest (17,5%), Sud-Est (16,2%), Nord-Vest (15,5%) și Nord-Est (15%) dețin cele mai ridicate ponderi din totalul rețelei de căi ferate din România.

Concluzii

Din studiul efectuat de autori se desprind câteva concluzii, prima fi ind aceea că în domeniul infrastructurii, al modernizării șoselelor și drumurilor, căilor ferate, rezultatele sunt departe de cerințele și nevoile economiei naționale. A doua concluzie este că unele proiecte, majore la început, au fost inițiate, s-au blocat și au adus pierderi economiei naționale a României. Pe de altă parte, apare clar ideea că în perioada următoare trebuie aduse corecții serioase în ceea ce privește pregătirea, lansarea și fi nalizarea ofertelor, utilizându-se sistemul licitațiilor așa încât elementele minore care blochează declanșarea, începerea proiectelor de îmbunătățire a situației infrastructurii rutiere să fi e depășite. Nu e târziu încă, inițierea unui număr important de licitații pe segmente ale infrastructurii rutiere la care să participe fi rme străine și românești în condiții bine defi nite de fi nanțare din partea câștigătorilor licitațiilor și de recuperare în timp a cheltuielilor efectuate, prin forme de exploatare a bazei de infrastructură astfel creată.


Bibliografi e 1. Anghel, M.G. (2014). Evoluţii în domeniul construcţiilor şi transporturilor. ART

ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (1), 54-62


3. Anghelache, C., Anghel, M.G., Marinescu, R.T. and Diaconu, A.(2017). Analysis Of The Evolution Transport Perspective In The European Union States Members,

Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 102-111

4. Beitelmal, W., Molenaar, K., Javernick-Will, A. and Pellicer, E. (2017). Challenges

and barriers to establishing infrastructure asset management. Engineering, Construction and Architectural Management, 24 (6), 1184-1202

5. Cacchiani, V. and Toth, P. (2012). Nominal and robust train timetabling problems.

European Journal of Operational Research, 219 (3), 727-737

6. Frangopol, D., Saydam, D. and Kim, S. (2012). Maintenance, management, life-

cycle design and performance of structures and infrastructures: a brief review.

Structure and Infrastructure Engineering 8 (1), 1-25

7. Hartmann, A. and Ling, F. (2016). Value creation of road infrastructure networks:

A structural equation approach. Journal of Traffi c and Transportation Engineering,

3 (1), 28-36

8. Lusby, R., Larsen, J., Ehrgott, M. and Ryan, D. (2011). Railway track allocation:

models and methods. OR Spectrum 33 (4), 843–883

9. Moon, F., Aktan, E., Furuta, H. and Dogaki, M. (2009). Governing issues and

alternate resolutions for a highway transportation agency’s transition to asset

management. Structure and Infrastructure Engineering, 5 (1), 25-39

10. Ozbay, K. et al (2007). Alternative methods for estimating full marginal costs of

highway transportation. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 41

(8), 768-786

11. Schraven, D., Hartmann, A. and Dewulf, G. (2015) Research orientations towards

the ‘management’ of infrastructure assets: an intellectual structure approach.

Structure and Infrastructure Engineering, 11 (2), 73-96

12. Spielmann, M. and Scholz, R. (2005). Life Cycle Inventories of Transport

Services: Background Data for Freight Transport. The International Journal of

Life Cycle Assessment, 10 (1), 85–94

13. Wong, R. et al (2008). Optimizing Timetable Synchronization for Rail Mass

Transit. Transportation Science, 42 (1), 57 – 69

14. *** Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 100 / 25 aprilie 2018


ANALYSIS OF THE MODERNIZATION OF ROAD INFRASTRUCTURE





Andreea – Ioana MARINESCU PhD Student ([email protected])


Ec. Lucian ENE ([email protected])

Abstract One of the main objectives that the governments that followed in the

country’s leadership have been to improve the infrastructure in our country.

Mandates have been passed, but all have resulted in unrealistic and often

loss-making for the national economy. The infrastructure in our country has

reached an impasse, Romania being the last one in the European Union in

terms of the length of the motorways reported on the surface of the territory.

Many projects started by approving, then postponed, advance payments were

made to the contracting companies, then after the termination of the contracts

the advances were lost and many other situations of this kind that brought

the state of the roads in Romania into a situation worse than it was. In the

many volumes written by Professor Constantin Anghelache about Romania’s

economic condition, they did not forget and mentioned every time that for a

reason more or less known by those who were at the head of the country in the

economic evolution of Romania, signifi cant moments were lost which could

have resulted in results that would place Romania among the fi rst countries.

Romania has lost a number of important moments in terms of building a

special infrastructure. The fi rst time was the massive layoffs of a number of

mining workers immediately in 1990-91. Instead of thinking about a correct,

well-designed strategy, on the basis of which this labor force that was

dismissed and with a high qualifi cation was reoriented to the construction and

road infrastructure, it was preferable to the unemployment. There were other

moments where other „priorities” were found instead of tracking the way

some fi nancial resources were made available and redirected to infrastructure

investments. „Privatization” of the industry was a fi asco that brought the least

money to Romania against the current value of the lost production means. So

here’s a lot of moments that he did not think and use. In this article, the authors

made a concrete analysis of how the investments that were made available

for road infrastructure had some effects in 2017. However, they are minor


compared to the power and thought that we urge to have now in terms of

development. An analysis of the length of the upgraded roads in 2017 reveals

some little progress, but far from what is to be done in the coming period.

And in rail, rail transport, the results are still modest, with little progress. The

authors analyze all these aspects on the basis of data, managing to reveal a

series of shortcomings that have occurred. Keywords: infrastructure, highway, investment, rail transport,

builder

JEL Classifi cation: H54, O18, R42

Introduction

In this article the authors were based on the data provided by the National Institute of Statistics in periodicals or press releases, following the way in which governmental policies are implemented in practice in the development of road infrastructure, railway development and modernization and why not as an object of the study even the possibilities of transport on the inland rivers, on the Danube and the activity in the Black Sea port, Constanta. The data suggest insignifi cant progress that needs to be rectifi ed as a matter of urgency, in the context in which we want to align with European standards. Step by step, we graphically present this data to suggest the evolution we are making in infrastructure development and upgrading. In this article we tried to highlight the recorded results, the losses that have been recorded so far due to the non-completion of the contracts concluded with foreign builders, companies, etc., but also the fact that all these contracts have direct references that are not capable of being realized as completed projects, put into operation and to help the economic development as well as the improvement of the international traffi c on the territory of our country, which can be a possible source of income. Data are presented which, without any retention, reveals that this area that needs investment is the most neglected, lagging behind and hard to bring to a standard that will align us with European countries.

Literature review

Anghel (2014) addressed aspects of transport evolution in Romania. Anghelache (1999-2016) has developed a volume cycle that is a benchmark in Romania’s macroeconomic analyzes. Anghelache, Anghel, Marinescu and Diaconu (2017) studied the transport perspective in the European Union. Beitelmal, Molenaar, Javernick-Will and Pellicer (2017) investigated the challenges and limits of infrastructure management. Cacchiani and Toth (2012) handled train timetables. Hartmann and Ling (2016) studied the possibilities of creating road infrastructure networks. Lusby, Larsen, Ehrgott and Ryan


(2011) studied methods and models for rail allocation. Moon, Aktan, Furuta and Dogaki (2009) identifi ed and discussed a number of issues faced by transport infrastructure owners. Ozbay et al (2007) used a series of models to estimate the total marginal cost of transport on the motorway. Issues related to infrastructure management were studied by Schraven, Hartmann and Dewulf (2015), Frangopol, Saydam, and Kim (2012). Spielmann and Scholz (2005) provided data on the life cycle of freight services. Wong, R. et al (2008) proposed a model for the optimization of passenger transport on the railways.

Research methodology, data, results and discussions • Some methodological considerations The term „railway lines” means the assembly of special constructions consisting of one or more paths with associated facilities, intended for the transport of goods and passengers by rail vehicles. By the simple length of public railway lines in service we understand the open lines for passenger and freight traffi c. In the case of parallel tracks, for which there are several pairs of paths (double, triple, etc.), the length of the line is determined by measuring a single path or the physical distance on which it is carried out. The gauge expresses the distance between the inner faces of the two rail tracks, consisting of three types, namely: the 1435 mm gauge track is normal; wide gauge being the rail track with a gauge of 1435 mm or 1524 mm narrow gauge, track gauge below 1435 mm and 700-1200 respectively, used in mountain areas (Mocăniţa),

forestry, agricultural and construction sites.

Roads are terrestrial traffi c routes, specially designed for vehicles and pedestrians. Roads may be public, public utility targets for road transport, in order to meet the requirements of the national economy, the population and the defense of the country; the national links between the capital and the townships of the counties, the connections between them, as well as the connection with the neighboring countries; county, which provide both the links between county and municipalities, municipalities, cities, balneo-climatic and tourist resorts, ports, airports, important objectives related to the country’s defense and important historical and communal objectives, providing links between the commune’s residence and component villages; town and villages that belong to them, as well as other villages. The motorway is the national road reserved exclusively for motor vehicles, provided in two unidirectional ways, separated by a median zone with at least two lanes and an emergency band not intersecting at the same level as other roads or railways . Only the motorways where the work is done are included.


• Analysis of the evolution of public roads In 2017, public roads totaled 86099 km, of which 17654 km (20.5%) national roads, 35149 km (40.8%) county roads and 33296 km (38.7%) communal roads. Considering the type of cover, the structure of the public road network had 34900 km (40,5%) of modernized roads (92,1% of roads modernized with heavy and medium type asphalt), 21074 km (24, 5%) roads with light road and 30,125 km (35,0%) cobbled and ground roads. Regarding the technical condition of public roads, 41.4% of the length of the upgraded roads and 48.2% of the lengths of the roads with light road liners had a longer service life and new modernization works were needed. Of the total national roads, 35.1% (6200 km) were European roads, 4.3% (763 km) highways, and 1.6% (290 km) were roads with 3 bands, 10.3% (1826 km) 4-lane roads and 0.1% (22 km) 6-lane roads. The modernized county roads were 38.7% and the communal roads were 41.3% cobbled roads. In table no. 1 are data on the length of roads in Romania, all categories, in the years 2016 and 2017.

Length of public roadsTable no.1

The year 2016 2017

Categories of roadsNational Roads

County Roads

Communal Roads

National Roads

County Roads

Communal Roads

I. Upgraded Roads 16600 13280 4048 16701 13613 4586

II. Roads with light road clothing

808 13635 6625 750 13572 6752

III. Cobbled roads 189 6513 13958 190 6106 13741IV. Roads of land 15 1933 8476 13 1858 8217Source: National Institute of Statistics, Press release no. April 25, 2018

Another possibility to analyze the road network is the development area. In fi gure no. 1 presents the data on the territorial structure of the road network.


The structure of the public road network, by development regionsFigure no. 1.

Centru

13,2%

Sud-Vest

Oltenia

13,1%

Vest

12,9%

Sud-Est

12,7%

Bucureşti-

Ilfov

1,0%

Nord-Est

17,3%

Sud-

Muntenia

15,0%

Nord-Vest

14,8%

Source: National Institute of Statistics, Press release no. April 25, 2018

The analysis of the data presented in the structure diagram shows that the Northeast region, with 17.3%, holds the highest share in the total roads in Romania. There are the South-Muntenia (15%) and Northwest (14.8%) regions, with the South-East (12.7%) and West (12.9%) regions being opposite. The Bucharest-Ilfov region with only 1% weight is in the category of municipal, urban and less roads, communal roads. In table no. 2 fi gures are summarized, in absolute fi gures, on the structure of public roads, by development regions. This table complements the image in the diagram showing the relative data (weights) of the public road network structure by development regions.


The public roads network, by development regionsTable no. 2

Total 86099

Northeast 14890

South-Muntenia 12931

Northwest 12713

Center 11352

South-West Oltenia 11293

West 11060

South East 10971

Bucharest-Ilfov 889


• In 2017, the public service railway lines in operation are 10774 km, of which 10635 km (98.7%) normal track gauge, 5 km narrow gauge lines and 134 km (1.3%) lines with wide gauge. Another indicator of analysis is the density of the lines per 1000 km2 territory which in 2017 was 45.2 ‰. The highest densities were recorded in the Bucharest-Ilfov region (154.7 ‰), the West region (58.9 ‰), the South-East region (48.9 ‰) and the North-West region (48 8 ‰). During the analyzed period, the simple length of the railway lines in electrifi ed operation was 4030 km, representing 37.4% of the total in operation.

Railway network in operation, by development regionsTable no. 3

Total 10774West 1888South East 1748Northwest 1668Northeast 1621Center 1333South-Muntenia 1247South-West Oltenia 990Bucharest-Ilfov 279


In the following, we will present on the basis of a structure diagram the structure of the railway network by development regions.


Structure of the railway network in operation, by development regionsFigure no. 2

Nord-Est

15,0%

Nord-Vest

15,5%

Sud-Est

16,2%

Vest

17,5%

Bucureşti-

Ilfov

2,6%

Sud-Vest

Oltenia

9,2%

Sud-

Muntenia

11,6%

Centru

12,4%


The analysis of the data in this structure chart shows that the West (17.5%), South East (16.2%), Northwest (15.5%) and North East (15%) hold the most high shares of the Romanian rail network.

Conclusion From the authors’ study, some conclusions are drawn, the fi rst being that in the fi eld of infrastructure, modernization of roads and roads, railways, the results are far from the requirements and needs of the national economy. The second conclusion is that some major projects at the beginning were initiated, blocked and brought losses to Romania’s national economy. On the other hand, it is clear that in the next period serious corrections need to be made in terms of preparing, launching and fi nalizing the tenders, using the auction system so that the minor elements that block the start, the start of the improvement projects of the road infrastructure outdated. It is not too late to initiate a signifi cant number of auctions on road infrastructure segments involving foreign and Romanian fi rms under well-defi ned terms of fi nancing by auction winners and time recovery of expenditures made through forms of exploitation of the infrastructure thus created.


References 1. Anghel, M.G. (2014). Evoluţii în domeniul construcţiilor şi transporturilor. ART

ECO - Review of Economic Studies and Research, 5 (1), 54-62


3. Anghelache, C., Anghel, M.G., Marinescu, R.T. and Diaconu, A.(2017). Analysis Of The Evolution Transport Perspective In The European Union States Members,

Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 102-111

4. Beitelmal, W., Molenaar, K., Javernick-Will, A. and Pellicer, E. (2017). Challenges

and barriers to establishing infrastructure asset management. Engineering, Construction and Architectural Management, 24 (6), 1184-1202

5. Cacchiani, V. and Toth, P. (2012). Nominal and robust train timetabling problems.

European Journal of Operational Research, 219 (3), 727-737

6. Frangopol, D., Saydam, D. and Kim, S. (2012). Maintenance, management, life-

cycle design and performance of structures and infrastructures: a brief review.

Structure and Infrastructure Engineering 8 (1), 1-25

7. Hartmann, A. and Ling, F. (2016). Value creation of road infrastructure networks:

A structural equation approach. Journal of Traffi c and Transportation Engineering,

3 (1), 28-36

8. Lusby, R., Larsen, J., Ehrgott, M. and Ryan, D. (2011). Railway track allocation:

models and methods. OR Spectrum 33 (4), 843–883

9. Moon, F., Aktan, E., Furuta, H. and Dogaki, M. (2009). Governing issues and

alternate resolutions for a highway transportation agency’s transition to asset

management. Structure and Infrastructure Engineering, 5 (1), 25-39

10. Ozbay, K. et al (2007). Alternative methods for estimating full marginal costs of

highway transportation. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 41

(8), 768-786

11. Schraven, D., Hartmann, A. and Dewulf, G. (2015) Research orientations towards

the ‘management’ of infrastructure assets: an intellectual structure approach.

Structure and Infrastructure Engineering, 11 (2), 73-96

12. Spielmann, M. and Scholz, R. (2005). Life Cycle Inventories of Transport

Services: Background Data for Freight Transport. The International Journal of

Life Cycle Assessment, 10 (1), 85–94

13. Wong, R. et al (2008). Optimizing Timetable Synchronization for Rail Mass

Transit. Transportation Science, 42 (1), 57 – 69

14. *** Institutul Național de Statistică, Comunicatul de presă nr. 100 / 25 aprilie 2018


Metoda structurării statistice cu impact econometric prin chestionare succesiv pilotate şi reunite în anchete de opinie în populaţii de experţi

Ec. drd. Ligian TUDOROIU ([email protected])


REZUMAT O scurtă introducere enumeră obiectivele teoretice ale articolului pri-vind elaborarea unei metode de construcție etapizată a unui chestionar com-plex cu impact econometric. În secțiunea principală a articolului sunt descrise etapele strategice ale unei metode originale care este valorifi cată pragmatic și în mod efi cent în modelarea opiniilor unor experți în managementul de proiect (PM). Câteva discuții pe marginea rezultatelor și unele considerații concluzive și creative închid investigația modului în care se realizează optim un chestionar, pretestat și pilotat succesiv pe două direcții (criterii cheie de succes – KSC și factori critici de succes - CSF), pentru a genera două baze de date ale unor va-riabile endogene și exogene ale unui model econometric. Reunirea celor două pretestări pe grupuri de 36 experți pentru KSC și respectiv 61 de experți pentru CSF aduce într-o formă fi nală un chestionar complex și optim în același timp . Cuvinte cheie: Criterii cheie de succes (KSC), factori critici de succes (CSF), indicatori cheie de performanță (KPI), managementul proiectelor (PM), eșantion, chestionar, metoda de structurare și de ierarhizare, statistică pre-test sau test pilot. Coduri Jel: O22, H43, C46.

1. INTRODUCERE Unele elemente teoretice minimale necesare, sintetizând conceptele de tipul criteriilor cheie de succes, factorilor critici de succes sau indicatorilor cheie de performanță (KSC - key success criteria, CSF - critical success factors sau KPI - key performance indicators), în managementul unui proiect de succes, permit anticiparea metodologică a unei cercetări statistice a opiniilor unui grup extins de experți sau manageri de proiect (PM), pentru a realiza proiectarea, pilotarea și prelucrarea unor chestionare succesive ale investigației opiniilor acestora. Diversitatea problemelor la care trebuie să găsească soluții PM, în practica formării echipei (parteneriatului, consorțiului etc.) sau în asigurarea funcţionării efi ciente și competitive a acestora, până la

fi nalizarea proiectului se extinde adesea peste diversitatea KSC oferind tot

mai multe alternative CSF sau KPI.


În esență, o etapizare statistică a strategiei de investigare a opiniilor cu ajutorul unui chestionar pre-testat sau pilotat prin voluntariat pe două eșantioane de experți care urmăresc obiective distincte (KSC and CSF or KPI) presupune cunoașterea profundă a cercetării selective dirijate și a consecințelor aplicării tehnicilor de prelevare subiectivă a eșantioanelor (Săvoiu, 2012). O cercetare a opiniilor MP simplifi că major procesul de fi nalizare cu succes a

unui proiect, dar va trebui să se axeze pe un chestionar optim, care pornește de la un set de întrebări riguros pre-testate sau pilotate, transformate ulterior în ipoteze validate sau invalidate, ierarzări, decalaje, corelații matriciale și la fi nal chiar modele distinctive ale asocierilor dintre KSC și CSF, concretizate statistic în KPI. În încercarea de a oferi o strategie inovativă și simplifi cată

acestui demers metodologic complex s-a creat o metodă originală de structurare

econometrică în variabile endogene (KSC) și variabile exogene (CSF sau KPI)

prin chestionare succesiv pre-testate sau pilotate șI reunite pentru anchete de

opinie dirijate în populațiI de experți, în acest cazouă eșantioane de manageri de proiect.

2. RECENZIA LITERATURII DE SPECIALITATE În context modern, Shenhar et al., (2017) afi rmă că succesul unui

proiect a devenit tot mai clar un concept multidisciplinar, iar Rinaldi (2017)

constată că se transformă într-o cerință de optimizare continuă și multifazică, de la inițiere, la planifi care, apoi în aplicarea propriu-zisă, mergând până la încheierea sau fi nalizarea acestuia. Ultimii cinci sau șase ani încearcă să

contureze o teorie extinsă a dimensiunilor esențiale ale succesului unui proiect atât după Müller & Judgev (2012) Rowley (2013) and Tudoroiu (2017a), indiferent de sursa de fi nanțare a acestuia (internă sau locală, națională, regională ori internațională), care reunește: i) efi ciența și efi cacitatea proiectului, atât ca efi ciență a domeniului sau a activităților, cât și ca efi cacitate PM; ii) impactul asupra clienților și comunităților (stakeholderilor); iii) succesul afacerii, produsului, serviciilor, dar și al echipei, parteneriatului, consorțiului proiectului; iv) potențialul strategic al proiectului în viitor atât pentru piețele, cât și pentru tehnologiile proiectului. Multiplicarea KSC în proiecte, structurată în PMBOK® guide 1983, 2000 și 2013 în mod sintetizator relevă cronologic importanța integration, time, cost and scope, alături de calitate și echipă, la care după anul 2000 au fost adăugate comunicarea, riscul și achizițiile, iar din 2013 stakeholders extinzând continuu triunghiul de fi er de la tripla constrângere inițială la un set de zece KSC esențiale conform Săvoiu and Tudoroiu (2017, p. 10-11), iar ciclul de viață al proiectului de succes migrând din zona unui ciclul de viață predictiv (exces de planifi care și programare) tot mai clar către ciclul


de viață iterativ și adaptiv (demers gradual, prin noi tehnologii și soluții IT moderne, noi forme de energie neconvențională etc.) În paralel cu creșterea numărului KSC are loc o majorare multiplicată și a CSF sau KPI (Osei-Kyei and Chan, 2015), toate acestea îngreunând orice formă de investigare statistică a opiniilor managerilor proiectelor de success, prin dimensiunea mult extinsă ca populații conceptuale ale variabilelor de tip KSC și ale celor de tip CSF sau KPI. Încercarea de modelare a legăturii dintre criterii ca variabile dependente și factori ca variabile independente este de regulă precedată de investigațiile opiniilor PM despre factori prin valorifi carea unor anchete axate pe chestionare complexe și generarea unor baze de date în care pot fi urmărite și validate sau

invalidate asocieri sau corelații semnifi cative purtătoare de idei de modelare optima a succesului unui proiect.

3. METODOLOGIE Metodologia ca noțiune complexă, delimitând etimologic o veritabilă știință a metodelor a avut un traseu inedit în această investigație constructuvă a unui chestionar complex, pornind de la o întrebare generală, partiționată în două direcții majore ulterior, urmărite succesiv și reunite la fi nal prin

conceperea, selectarea și valorifi carea unui ansamblu tehnici și instrumente

pentru a genera o metodă originală în procesulde cercetare științifi că axată pe chestionare de opinie. S-a optat practic pentru un mixaj fi nal al tehnicilor și instrumentelor, adecvat chestionarului unei anchete de opinie asupra proiectelor de succes și realizării standardizate a acestora (prin investigația paparalelă a KSC și CSF sau KPI). Prima întrebare metodologică a articolului este aceea legată de cum anume ar putea fi construit optim un chestionar dedicat criteriilor și factorilor unui proiect de succes. Pentru identifi carea la fi nal a unei cercetări „serioase”, se apelează la pre-testări sau pilotări de chestionare analizate ca rezultate și apte să genereze discuții de o mare utilitate. O delimitare originală și succintă în universal acestui tip de cercetări, aparține lui Thorstein Veblen, care în Evoluția punctului de vedere științifi c, apărută în 1919 a afi rmat că „rezultatul unei cercetări serioase poate fi dat chiar și de simpla creștere la două a întrebărilor, în acel domeniu unde înainte exista numai una singură” (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). Acest mod de gândire a condus la identifi carea după un prim chestionar elaborat a altor două întrebări derivate de nevoia de a realiza pre-testări sau teste pilot de manieră selectivă dirijată către experți (PM) în investigația KSC, pe de o parte și CSF sau KPI, pe de altă parte. Din rațiuni statistice specifi ce tratamentului unitar în culegerea și înregistrarea opiniilor experților (PM) și pornind și de la motivații de natură participativă în proiecte, generatoare de experiență în domeniu, tipul de cercetare adecvată


(statistică și sociologică) a fost ancheta statistică axată pe observare pe bază

de chestionar, iar perioada realizării acesteia a fost de circa șase luni (mai concret din luna septembrie și până în noiembrie 2017). Două subpopulații distincte de experți în proiecte (PM) au fost investigate simultan pentru a putea genera prin pre-teste sau teste pilot un chestionar complex fi nal. În realizarea concretă, ancheta selectivă dirijată axată pe chestionar au coexistat mai multe etape concrete, de o manieră științifi că (Săvoiu, 2004; Săvoiu et al., 2005; Vlăsceanu, 2008; Săvoiu, 2013; Săvoiu, Neacșu, Duran, 2017): 1) stabilirea obiectului (identifi carea unui model al proiectului de succes și al unor opinii distincte despre KSC și CSF sau KPI) și precizarea scopului anchetei (modelare, corelare, comparare, confruntare, identifi carea de decalaje etc.); 2) determinarea grupurilor țintă (manageri de proiect și experți în proiecte de succes) ca univers populațional al anchetei, inclusiv a unor subpopulații structurate să coopereze într-un mod coerent, pornind de la tipul întrebărilor înscrise într-un chestionar, trecând mai apoi prin modul specifi c de formulare și încheind prin succesiunea lor, cu evitarea „hallo”-ului sau efectelor nedorite asupra altor întrebări apropiate; 3) enunțarea prealabilă de ipoteze, testarea, validarea/invalidarea acestora și decizia de redactare implicită în formular, chestionarul asigurând în fi nal conversia obiectivelor și ipotezelor unei cercetări în întrebări adecvate; 4) selectarea unor tehnici și a unor soluții sau variante apte să conducă la fi nal la un model de chestionar standard al investigației, per subpopulație și apoi per ansamblu, atât ca format, ierarhii interioare, cât și prin corelații logice interioare care simplifi că prelucrarea și analiza datelor; 5) pilotarea sau pretestul (pentru a corecta chestionarele dedicate KSC și CSF din punctul de vedere al elaborării și prelucrării statistice ulterioare); 6) fi nalizarea redactării chestionarului (1- KSC și 2 - CSF sau KPI, iar la fi nal 3 - KSC și CSF sau KPI); 7) selectarea tehnicilor și metodelor de administrare a chestionarului (realizat practic printr-un demers ce valorifi că tehnica voluntariatului prin respondenți autoselectați și prin autoadministrare oferind informații utile de asociere și corelare apte să conducă ulterior la o modelare a succesului criterial în raport cu indicatori de performanță sau factori critici de succes); 8) delimitarea eșantioanelor, prelevarea și eșantionarea celor două subpopulații, respectivi acelea ale experților (MP) (n1 = 138 din care au răspuns 36 de persoane) și (n2 = 100 din care au răspuns 61 de persoane) care au permis realizarea chestionarului fi nal și ordonarea claselor de CSF sau KPI; În fi nal, s-a realizat chestionarul fi nal 3 - KSC și CSF sau KPI (expus în anexa 1 la acest articol) care a fost ulterior valorifi cat într-o cercetare amplă pe un eșantion de dimensiuni mult mai mari.


4. REZULTATE ȘI DISCUȚII

Pornind de la primul chestionar dedicat criteriilor KSC și factorilor CSF sau indicatorilor KPI în urma primei anchete pilot realizate prin intermediul unui eșantion de volum mediu (138 de manageri în cel puțin câte un proiect fi nanțat de UE) a rezultat un format fi nal al KSC. Ca în orice alt sondaj de opinie cu rol de pilotare sau pretestare axat pe experți, tehnica de prelevare a fost aceea a voluntariatului (selecție dirijată prin voluntariatul respondenților). Caracteristica majoră a voluntarilor la care s-a expediat formularul inițial dedicat standardizării criteriilor cheie de succes (KSC) a fost aceea a deținerii în minimum un proiect a calității de manager al proiectului respectiv, fi ind responsabilizați de o entitate (universitate, institut de cercetare sau companie) singură, în parteneriat, consorțiu sau federație, să scrie și să conducă cel puțin un proiect fi nanțat din fonduri și programe U.E. (baza inițială de sondaj a generat o listă a 138 de manageri de proiect din care au devenit respondenți numai 31). Conținutul primului chestionar pilotat este prezentat în tabelul nr. 1

Primul chestionar pilotat (pre-testat) de investigare a opiniilor despre

KSC a experților (PM)Table 1

��'��/��#��(��M��#��N�O�(��#��#��)�� "��+��&��#��.�� #��*��(�� #��9� � 5�E�� 6��:�� E�� #��E�� 9��%�$��/��:�� %��*��#��+��*��#�� #�� #��(��)�� #��:.��

�� $��7��#��

9� ��+�� .��#��

5� �� #��*��#��

I� ��*��#��

E� ��#��

6� M%�#��+�� P�.��

;� �� *��#��

D� ��*��#��

C� �%�$�7��#��

�:� ,��#��+��B%��.��,��$�-��+� � �"��+� �� .��./�� "� ��+��

5��-��&��*��#��)��#��N�H�� *��#��/�� 0��*��"��9��I��'��#��0�� "�� #��+��&�� 8��.��%�#�� #�� #�� $� �� %&'(�)�"��.012��3///��3/.2��

Sursa: realizat de autor pornind de la PMBOK® guide, 1983, 2000 și 2013. În acest prim chestionar pilotat sau pretest asupra opiniilor despre KSC a experților (PM) s-au identifi cat două clase de manageri de proiect, voluntar respondenți (fi gura nr. 1): I) clasa acelora care au participat la mai puțin de șase (stratul cuprinde 16 respondenți, având o dominantă în intervalul 3-5, respectiv de patru proiecte de succes); II) clasa acelora care au participat la minim șase proiecte de succes (stratul conține 15 respondenți, cu o valoare dominantă în intervalul 6-10, de opt proiecte per manager).


Cele două straturi de respondenți voluntari și numărul dominant de

proiecte

Figura 1

Sursa: realizat de autor conform rezultatelor de la testul pilot sau pre-test.

În paralel s-au investigat patru ipoteze ale testului pilot sau pretestului realizat (Tudoroiu, Săvoiu, 2018), iar răspunsurile au validat ipotezele: H1) specifi cul proiectului generează o ierarhie distinctă în raport cu

cea cronologică a PMBOK® Guide 1983, 2000 și 2013; H2) există o ierarhie criterială specifi că proiectelor de succes realizate în România din fonduri UE, conform opiniilor managerilor acestora (vizibilă chiar din primele 3 criterii cheie - KSC); H3) experiența MP conduce la diferențe semnifi cative în evaluarea importanței fi ecărui KSC (ipoteza a fost testată cu testul t - Student și s-a desprins din decizia statistică fi nală aferentă acestuia că nu ar exista o diferență semnifi cativă în acest sens); eșantionul de 31 de respondenți stratifi cat în două subgrupuri a fost analizat în raport cu experiența acestora, atât între subgrupurile (subeșantioanele sau straturile menționate n1 = 16 și n2 = 15) cât și prin confruntare cu cel general (n=31, unde n = n1 + n2). Valorile t-test calculate pentru armonizare și achiziții între straturile discriminate prin experiența conferită de numărul de proiecte de success realizate au fost de 0.837 și respectiv 1.197 și nu a fost validată existența unei diferențe semnifi cative (fi ind mai mici decât valorile t-test tabelate în cazul testului Student, pentru eșantioane de volum mic (n=15) în urma aplicării Test for Equality of Means Between Series); H4) există unele asocieri între KSC care defi nesc relativ unele categorii de proiecte (industriale, de transport, educaționale etc.); iar experiența și timpul pot naște noi asocieri și corelații și în proiecte de succes, componența


KSC fi ind dinamică în esență și generând periodic noi criterii de succes care se pot transforma în standarde sau domenii de expertiză în PM (Tudoroiu, Săvoiu, 2018). H1 și H2 au devenit astfel ipoteze validate, iar anumite tendințe desprinse din cercetările internaționale privind multiplicarea și nuanțarea KSC după areale, grad de dezvoltare și chiar tipologie distinctă a proiectelor care dau contur unor economii (agricultură, industrie, construcții, servicii, cercetare etc.) constituie realități desprinse de variabilitatea specifi că a proiectelor de succes. În matricea de corelație a KSC din eșantionul cu 31 de respondenți apar câteva asocieri indirecte cu valori ale raportului de corelație (R) ușor mai mari decât │0.5│: a) între scope and aquisitions (-0.535), și b) între time and team sau HR (-0.558) care se regăsesc în aproape toate proiectele de succes. Opțiunea pentru echipe eterogene sau multidisciplinare extinse compensează timpul de realizare a unui proiect de succes. A doua direcție metodologică majoră a fost îndreptată către pilotarea chestionarului dedicat factorilor critici de succes ai proiectelor – CSF –, reconvertiți statistic în indicatori cheie de performanță – KPI (prezentați în tabelul nr. 2). În cadrul acestei a doua anchete de pilotare a chestionarului despre CSF (KPI) sau de pretestare s-a apelat la un grup de 60 de experți (manageri de proiect în cel puțin un proiect de succes) aleși în proporție egală din trei domenii mari fi ecare deținând câte 20 de potențiali respondenți (⅓),

din structura listei inițiale a celor selectați:

a) domeniul academic (învățământ);

b) domeniul activităților industriale și serviciilor industriale aferente;

c) servicii culturale, artă și comunități locale.

Ratele de non-răspuns au fost ușor diferite pe cele trei domenii

(a =35%; b = 45% și c = 40%) numărul fi nal de respondenți la testul pilot

fi ind de 36 de experți (a = 13; b = 11; c = 12). Rezultatele pretestului sau

testului pilot au fost analizate pe două paliere structurale, la nivel de clase

de factori (clase CSF) și factori (CSF sau KPI) și publicate în două articole

distincte (Tudoroiu, 2017a; Săvoiu, Tudoroiu, 2017). O ierarhizare a factorilor

de succes a condus la redactarea în ordinea preferată de cei 36 de experți,

conform rezultatelor interviului în raport cu rangul 1 (A) acordat tipologiei

majore (clasei defi nitorii).

În tabelul nr.2 sunt prezentate ponderile ocupate de fi ecare clasă

și distribuția răspunsurilor care este normală, chiar aproape de alura

gaussiană (Săvoiu, Tudoroiu, 2017)


Clase CSF în funcție de rangul 1 alocat și distribuția opiniilor experților Tabel 2

Clasa CSFFrecvența

relativă – ni* (%)

Distribuția Kernel a opiniilor

experților

Q1-Stabilitatea mediului (politică,

economică, socială și legislativă)27,8

Q2-Impactul convergenței regionale și adecvării la fonduri UE

19,4

Q3-Conținutul și substanța proiectului 16,7

Q4-Standardele de management 13,9

Q5-Instrumentele de management afl ate sub tripla constrângere

11,1

Q6-Prioritățile managerului de proiect

(triunghiul de fi er ușor extins)8,3

Q7-Statutul și conceptualizarea unui proiect de succes

2,8

Total opinii 100

Sursa: realizat de autor după rezultatele anchetei și conform (Săvoiu, Tudoroiu, 2017)


Deoarece experții au identifi cat dependențe și asocieri de semnifi cații între clasa priorităților managerului de proiect (Q6) și clasa statutului și conceptualizării proiectului de succes (Q7) și din necesitatea de a păstra clasa de factori critici de succes ai managementului de proiecte fi nanțate de UE, în România s-a renunțat în chestionarul fi nal la “Q6-Prioritățile managerului de proiect (triunghiul de fi er ușor extins)”. O altă direcție de cercetare și implicit analiză în testul pilot extins la 61 de experți respondenți ulerior s-a focalizat asupra detalierii în interiorul fi ecărei clase a CSF sau KPI generând practic o subtipologizare a unor variabile explicative de tip exogen conform opiniilor experților (manageri de proiecte de succes). S-au realizat două metodologii creative și s-au identifi cat astfel două modalități originale de ierarhizare statistică a CSF sau KPI specifice proiectelor de succes cu ajutorul celor 61 de experți (manageri de proiecte). Metodele de ierarhizare (CPA și CPB) sunt prezentate succint în continuare iar un exemplu de cuantifi care este detaliate în tabelul nr. 3 (Tudoroiu, 2017b): La baza celor două metodologii creative este plasat un instrument statistic de atribuire a unui rang sau număr de ordine al fi ecărui CSF sau KPI în cadrul clasei din care face parte, preferându-se un indice statistic pentru forma de exprimare procentuală ușor de interpretat:#�(�/��#��(�� &#�� #��)��#��

��+V.�L�� +�.��#��(��#��,��)��,O��8�� 0�

(1)


Indicele poate fi de tip CPA și CPB deoarece este construit cu ajutorul

a două metode originale, bazate pe conceptele gândirii statistice de notare

omogenă și notare eterogenă. Indicele de tip CPA sau prin notare omogenă se

obține din relația (1), unde coefi cientul de ponderare al clasei (CPclasă) este dat de relația de calcul prin care CPclasă este un raport între rangul specifi c al clasei și suma rangurilor tuturor claselor:

��+V.��,��L�� !"#$

% � �� #�(�� J2�� #�$��

(2) unde rangul specifi c RANKi reprezintă numărul total de clase

diminuat cu clasele anterioare evaluate.

Indicele de tip CPB sau prin notare eterogenă se obține din relația (1), unde se atenuează eterogenitatea factorilor prin coefi cienți de ponderare mai apropiați, care pornesc de la o baza comună (baza de omogenizare a coefi cienților de ponderare – BCCP) conform relației:

��&''( ) ��*+�� ,-./�01�� *.�� #�(��(�� #�$��

numărul specifi c al clasei (3)

Diferența care reprezintă suma rangurilor se adauga bazei de omogenizare în raport cu criteriul. Metoda CPB este mult mai omogenizatoare la fi nal și generează o amplitudine instrumental mult mai redusă (40-50% din

amplitudinea indicilor metodei CPA conform rezultatelor concrete ale testului

pilot al opiniilor a 61 de experți din tabelul nr. 3). Un calcul în clasa inițială și

un altul în cea fi nală sunt redate mai jos:

Exemple de calcul al coefi cientului de ponderare al claselor majore CSF

(61 respondenți)

Tabel 3

Clasa CSF

Scorul clasei Frecvența absolută

modală

Coefi cient de ponderare clasa - CPA

Baza de omogenizare

-coefi cient-

Coefi cent de ponderare

clasa - CPB

modal mediu

Q1-Stabilitate mediu (politică, economică, socială și legislativă)

187:61=

1,4348

[7 : 28] : 100

= 0,2500,103

(10,3 + 7):100

= 0,173

... … … … …

Q7-Statutul și conceptualizarea unui proiect de succes

7

362:61

= 5,93

32[(7-1) : 28] : 100 = 0,036

0,103(10,3+0,9) :100

=0,112*

Total 28 - - 1,000 0,721 1,000

Sursa : extras pentru exemplifi care din (Tudoroiu, 2017).


În fi nal, cei 61 de experți respondenți (PM), după testul pilot sau pretest au păstrat din cele șapte clase un număr de șase, iar din ambele metode originale propuse de cuantifi care a scorului, conform unor coefi cienți de ponderare eliminatorii s-au păstrat toți CSF având scoruri cu mult peste media teoretică a unui interval de notare cuprins între 0 și 7 (benefi ciind de un scor mediu de 3,5). Au rămas în chestionarul fi nal un total de 43 CSF din care: Q1 = 7 CSF cu un scor minim de 6,36; Q2 = 7 CSF cu un scor minim de 6,08; Q3 = 8 CSF cu un scor minim de 5,97; Q4 = 7 CSF cu un scor minim de 5,97; Q5 = 7 CSF cu un scor minim de 5,82; Q7 = 7 CSF cu un scor minim de 6,33 devenită în chestionarul fi nal Q6 în urma eliminării clase Q6 inițiale). Valorile omogene ale scorurilor celor 43 de factori individuali (CSF) au permis și au făcut practic posibilă redactarea chestionarului fi nal, chestionar care include la întrebarea opt și cele 10 criterii cheie în proiectele de succes (KSC). Metoda descrisă a fost în fi nal denumită.metoda structurării statistice prin chestionare succesiv pilotate și reunite pentru anchete de opinie în populații de experți (MP).

5. CONCLUZII Deși testul pilot sau pretestul opiniilor MP a fost realizat pe un eșantion relativ redus și au existat intenții de extindere sau de întregire cu noi KSC apelând la noi categorii extrase din multitudinea proiectelor de succes realizate în România și fi nanațate de EU, acestea nu au putut fi preluate în chestionarul fi nal deoarece au subliniat mai degrabă unele defi ciențe ale managementului de proiect, care în anumite situații nu reușește să sintetizeze aspectele cheie derivate din comportamentul echipelor de proiect (echipă – HR) în consorții, parteneriate și federații sau în alocarea unor stimulente și sancțiuni legate de comportamentul membrilor echipei de proiect. Valorifi carea metodologică a două tipuri de chestionare pilot dedicate în fapt unor variabile complet diferite în modelarea econometrică, respectiv variabilelor endogene (KSC) și exogene (CSF sau KPI), urmată de optimizarea lor prin pretestarea cu experți (PM) și reunirea rezultatelor fi nale ale testării pilot într-un unic suport al anchetei, constituie la rândul ei o metodă inovativă de construcție a unui chestionar de opinie dedicat unei populații de cunoscători în profunzime ai unei problematici aparte. Procesul de elaborare optimă a unui chestionar necesită el singur cercetări selective speciale, investigații de tip pre-test sau teste pilot și prlevarea de eșantioane de experți pentru a avea cercetări științifi ce pertinente. Metoda propusă subliniază tocmai complexitatea procesului de optimizare al unui chestionar complex.


5. BIBLIOGRAFIE 1. Dinu, V., Săvoiu, G., Dabija, D.-C. (2017). A concepe, a redacta și a publica un ar-

ticol științifi c. O abordare contextul cercetării economice, ed. II, București: Editura ASE.

2. Osei-Kyei, R. and Chan, A.P. (2015). Review of studies on the Critical Success Fac-tors for Public–Private Partnership (PPP) projects from 1990 to 2013. International Journal of Project Management, 33(6), pp.1335-1346. Retrieved from https://www.researchgate. net/publication/273135777_Review_of_studies_on_the_Critical_Suc-cess_Factors_for_Public-Private_Partnership_PPP_projects_from_1990_to_2013.

3. Rinaldi, R. (2017). What’s the Difference Between Project Life Cycle and Project Phase?Magoosh PMP Blog., Retrieved from https://magoosh.com/pmp/ difference-project-life-cycle-project-phase/.

4. Rowley, J. (2013). 5th Edition PMBOK® Guide - Chapter 2: Project Life Cycle Types (Predictive, Iterative, Agile), Retrieved from https://4squareviews.com/2013/ 02/01/5th-edition-pmbok-guide-chapter-2-project-life-cycle-types-predictive-itera-tive-agile/.

5. Săvoiu, G, (2004). Statistică aplicată în domeniul economic şi social, Piteşti: Editura

Independenţa Economicǎ Săvoiu, G., (coord), (2005). Cercetări şi modelări de

marketing. Metode cantitative în cercetarea pieţei, Bucureşti: Editura Universitară.

6. Săvoiu, G. (2012). Statistică generală cu aplicații în contabilitate, București: Editura

Universitară.

7. Săvoiu, G., (2013). Modelarea economico – fi nanciară: Gândirea econometrică apli-

cată în domeniul fi nanciar, Bucureşti: Editura Universitară.

8. Săvoiu, G., Neacșu, M.G., Duran, C. (2017). O anchetă statistică despre oportunitatea

unui program extrașcolar (atelier de consiliere spirituală) și unele interacțiuni

specifi c, Revista Română de Statistică, Supliment, vol (5), pp. 256-274.

9. Săvoiu, G., Tudoroiu, L. (2016). Major Factors of the Project with European Fun-

ding, Vol. Conferinţei Internaţionale Progrese în teoria deciziilor economice în

condiţii de risc şi incertitudine, editat de Academia Română-fi liala Iaşi, ICES “Gh.

Zane”, Ed. Performantica, Iaşi, pp. 13-20.

10. Săvoiu, G., Tudoroiu, L. (2017). Critical factors an major criteria in succesfull pro-

jects, based on eforeign fi nancing, Romanian Statistical Review Supplement, vol 3,

pp. 16-28.

11. Shenhar, A.J., Dvir, D., Levy, O. and Maltz, A.C. (2001). Project Success: A Multi-

dimensional Strategic Concept. Long Range Planning, Vol.34 (1), pp. 699-725,

12. Tudoroiu, L., (2017a). Instruments for statistical ranking of the major factors of

EU-funded projects in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, vol 4,

pp.126 – 136

13. Tudoroiu, L., (2017b). Conceptualizarea proiectului turistic de succes și identifi -

carea factorilor critici specifi ci în proiectele turistice din România, fi nanțate de

Uniunea Europeană (UE), Iasi: Editura Perfomantica, vol. XXX, pp.112 -120.

14. Tudoroiu, L., Săvoiu, G. (2018). The specifi c hierarchy of the key success criteria

(KSF) in the educational projects funded by the European Union in Romania. The

Young Economists Journal, issue 29, (in curs de apariție).

15. Veblen, T., (1919). The Evolution of the Scientifi c Point of View. New York: B.W.

Huebsch.

16. Vlăsceanu, L., (2008). Introducere în metodologia cercetării sociologice, București:

Editura Universității din București.


THE METHOD OF STATISTICAL STRUCTURING WITH ECONOMETRIC

IMPACT THROUGH SUCCESSIVE PILOT QUESTIONNAIRES, COMBINED FOR

SURVEYS IN EXPERTS’ POPULATIONS

PhD. student Ligian TUDOROIU ([email protected])

Doctoral School of University of Craiova

ABSTRACT A brief introduction enumerates the theoretical objectives of the arti-

cle regarding the elaboration of a method of staged construction of a complex

questionnaire with an econometric impact. The main section of the article de-

scribes the strategic steps of an original method, which is pragmatically and

effectively used in modeling the opinions of some project management (PM)

experts. Several results-related discussions and a number of concluding and

creative considerations close the investigation of how best a questionnaire is

being developed, pretested and successively piloted along two directions (key

success criteria – KSC, and critical success factors – CSF) to generate two

databases of endogenous and exogenous variables of an econometric model.

Combining the two pre-tests on 36 expert groups for the KSC, and 61 experts

for CSF, respectively, brings in the fi nal form a complex and, at the same time,

optimal questionnaire.

Keywords: key success criteria (KSC), critical success factors (CSF)

orkey performance indicators (KPI) project management (PM), sample,

questionnaire, statistical structuring and hierarchy method, pre-test or pilot

test.

Jel Codes: O22, H43, C46.

1. INTRODUCTION

Some minimal critical theoretical elements, synthesizing the concepts of conceptele key success criteria (KSC), critical success factors, (CSF)or key performance indicators (KPI), in managing a successful project, allow the methodological anticipation of a statistical survey of the opinions of an ex-tended group of experts or project managers (PM) to design, pilot and process successive questionnaires to investigate their views. The diversity of issues that the PMs have to solve in the practice of team (partnership, consortium, etc.) building, or in ensuring their effi cient and competitive functioning, un-til the conclusion of the project, often extends beyond the diversity of the


KSC, offering more and more CSF or KPI alternatives. In essence, a statisti-cal stage management of the opinion investigation strategy, using a pre-tested or volunteered questionnaire on two samples of experts who are after distinct objectives (KSC and CSF or KPI), requires a thorough knowledge of directed selective research and the consequences of applying the techniques for the subjective sampling of the groups (Săvoiu, 2012). A search for MP opinions greatly simplifi es the successful completion of a project, yet it will need to focus on an optimal questionnaire, which sets out from a set of rigorously pre-tested or piloted questions that are later transformed into validated or invalid hypotheses, rankings, gaps, matrix correlations, and eventually even distinc-tive models of associations between KSC and CSF, statistically materialized in KPI. In an attempt to provide an innovative and simplifi ed strategy for this complex methodological approach, an original method of econometric struc-turing in endogenous variables (KSC) and exogenous variables (CSF or KPI) was created, by successively pre-tested or piloted questionnaires, reunited for opinion surveys/polls conducted in expert populations, in this case two sam-ples of project managers.

2. LITERATURE REVIEW In a modern context, Shenhar et al., (2017) asserts that the success of a project has become more and more clearly a multidisciplinary concept, and Rinaldi (2017) notes that it turns into a continuous and multiphase optimization requirement, from its initiation to planning, then in the actual application, going all the way to its completion or conclusion. The last fi ve or

six years attempt to outline an extensive theory of the essential dimensions of

the success of a project, according to both Müller &Judgev (2012), Rowley (2013) and Tudoroiu (2017a), regardless of its source of funding (domestic

or local, regional or international), which brings together: i) the effi ciency and effectiveness of the project, both in terms of effi ciency of the fi eld or activities, and in terms of PM’s effectiveness; ii) impact on customers and communities (stakeholders); iii) success of the business, product, services, but also of the team, partnership, project consortium; iv) the strategic potential of the project in the future for both markets and for project technologies. The multiplication of KSC in projects, synthetically structured in PMBOK® Guide

1983, 2000 and 2013, chronologically reveals the importance of integration, time, cost and scope, along with quality and team, to which communication, risk and acquisitions were added after 2000, and in 2013 the stakeholders, continuously expanding the iron triangle from the triple initial constraint to a set of ten essential KSCs according to Săvoiu and Tudoroiu (2017, pp. 10-11), and the life cycle of the successful project migrated from the area of


a predictive life cycle (excess of planning and programming), more clearly towards the iterative and adaptive lifecycle (gradual approach, through new technologies and modern IT solutions, new forms of unconventional energy, etc.). In parallel with the increase in the number of KSC there is also a multiplied increase in CSF or KPI (Osei-Kyei and Chan, 2015), all of which hinder any form of statistical opinion investigation of successful project managers, by the much larger dimension of the KSC and CSF or KPI type variables, in terms of conceptual populations. The attempt to model the connection between criteria, as dependent variables, and factors, as independent variables, is usually preceded by investigations of PM views about factors by capitalizing on surveys focused on complex questionnaires, and generating databases in which associations can be traced and validated or invalidated, or meaningful correlations that carry ideas for optimal modelling of a project’s success.

3. METHODOLOGY Methodology, as a complex notion, etymologically delineating a true science of methods, followed an unusual path in this constructive investigation of a complex questionnaire, starting from a general question, divided into two major directions, which later were pursued successively, and fi nally reunited by conceiving, selecting and capitalizing on a set of techniques and tools to generate an original method in the scientifi c research process centered on opinion polls. The practical option was for a fi nal mix of techniques and tools, appropriate to an opinion survey of successful projects and their standardized outcomes (through the parallel investigation of KSC and CSF or KPI). The fi rst methodological question of the article relates to how a questionnaire devoted to the criteria and factors of a successful project could be optimally built. In order to fi nally identify a “serious” research, we made recourse to pre-tests or questionnaire surveys analyzed as results, and apt to generate very useful discussion. An original and succinct delimitation in the universe of this type of research was authored by Thorstein Veblen, who, in his 1919, in The Evolution

of the Scientifi c Point of View, stated that “the outcome of serious research can be given by simply raising the number of questions to two, in that domain where there was only one before.” (Dinu, Săvoiu, Dabija, 2017). This way of thinking led to the identifi cation, after working out the fi rst questionnaire, of two other questions derived from the need to conduct pre-tests or selective pilot tests directed to (PM) experts in the KSC investigation, on the one hand, and CSF or KPI , on the other hand. For statistical reasons specifi c to the unitary treatment in collecting and recording experts’ opinions (PM), and starting from participatory motivations in projects, generating experience in the fi eld, the appropriate type of research (statistical and sociological) was


the statistical survey focused on observation on a questionnaire basis, and its implementation period was about six months (more specifi cally, from September to November 2017). Two distinct sub-populations of project experts (PM) were investigated simultaneously in order to be able to generate a complex fi nal questionnaire through pre-tests or pilot tests. In its concrete realization, the selective survey conducted, which focused on the questionnaire, coexisted with several concrete stages, in a scientifi c manner (Săvoiu, 2004; Săvoiu et al., 2005; Vlăsceanu, 2008; Săvoiu, 2013; Săvoiu, Neacșu, Duran, 2017): 1) establishing the object (identifying a successful project model and distinct views on KSC and CSF or KPI), and specifying the aim of the survey (modelling, correlation, comparison, confrontation, identifi cation of gaps, etc.); 2) determining the target groups (project managers and successful project experts) as the population of the survey, including sub-populations structured so as to co-operate in a coherent manner, starting from the type of the questions entered in a questionnaire, to the specifi c way of formulating them, and ending through their succession, avoiding the “halo” or the undesirable effects on other neighbouring questions; 3) prior assertion of hypotheses, followed by testing, validating/invalidating them, and decision to implicitly writing them in the form, and so the questionnaire fi nally ensured the conversion of the research objectives and hypotheses into appropriate questions; 4) selecting techniques and solutions or variants able to eventually lead to a standard model of the survey questionnaire, per subpopulation, and then per the whole set, in point of both format and the inner hierarchies, as well as the inner logical correlations, which simplify the processing and analysis of the data; 5) piloting or pre-test (designed to correct the KSC and CSF questionnaires from the point of view of further statistical elaboration and processing); 6) completion of the questionnaire (1- KSC and 2 - CSF or KPI, and fi nally 3 - KSC and CSF or KPI); 7) selecting the techniques and methods of administering the questionnaire (carried out in practice by an approach that explores the technique of volunteering through self-selected respondents, and by self-administration, thus providing useful association and correlation information, capable of subsequently leading to a modelling of the criterion-based success in relation to performance indicators or critical success factors); 8) sample delimitation, sampling of the two subpopulations, namely that of the experts (MP) (n1 = 138 of which 36 people responded), and (n2 = 100 of which 61people responded), which allowed the making of the fi nal questionnaire and ordering the CSF or KPI classes. Eventually, the fi nal questionnaire 3 - KSC and CSF or KPI (presented in Annex 1 of this article) was fi nalized, which was later exploited in a large-scale research on a much larger sample.


4. RESULTS AND DISCUSSIONS Starting from the fi rst questionnaire, dedicated to KSC criteria and CSFs or KPI indicators, following the fi rst pilot survey conducted through an average volume sample (138 managers in at least one EU-funded project), there resulted a fi nal format of the KSC. Very much as in any other poll-based pilot survey or expert pretest, the sampling technique was the sampling technique (selection conducted through respondent volunteering). The major characteristic feature of the volunteers to whom the initial form devoted to the standardization of key success criteria (KSC) was sent, was that of having participated in at least one project as project manager, being accountable to an entity (university, research institute or company) either alone, or in partnership, consortium or federation, of writing and leading at least one project funded by EU funds and programs (the initial survey base generated a list of 138 project managers, out of whom only 31 persons became respondents). The content of the fi rst piloted questionnaire is presented in Table no. 1

Primul chestionar pilotat (pre-testat) de investigare a opiniilor despre KSC a experților (PM)

Table 1��'��/��#��(��M��#��N�O�(��#��#��)�� "��+��&��#��.�� #��*��(�� #��9� � 5�E�� 6��:�� E�� #��E�� 9��%�$��/��:�� %��*��#��+��*��#�� #�� #��(��)�� #��:.��

�� $��7��#��

9� ��+�� .��#��

5� �� #��*��#��

I� ��*��#��

E� ��#��

6� M%�#��+�� P�.��

;� �� *��#��

D� ��*��#��

C� �%�$�7��#��

�:� ,��#��+��B%��.��,��$�-��+� � �"��+� �� .��./�� "� ��+��

5��-��&��*��#��)��#��N�H�� *��#��/�� 0��*��"��9��I��'��#��0�� "�� #��+��&�� 8��.��%�#�� #�� #�� $� �� %&'(�)�"��.012��3///��3/.2��

Source: made by the author from PMBOK® Guide, 1983, 2000 and 2013.

In this fi rst pilot test or pre-test concerning the experts’ (PM) opinions of the KSC, two classes of project managers, volunteer respondents (fi gure 1) were identifi ed: I) the class of those who participated in fewer than six projects (the layer contains 16 respondents, with a dominant value in the range 3-5, i.e. four successful projects); II) the class of those who participated in at least six successful projects (the layer contains 15 respondents, with a dominant value in the range 6-10, i.e. eight projects per manager).


The two layers of volunteer respondents and their dominant values in terms of number of projects

Figure 1

Source: made by the author according to the pilot test or pre-test results.

In parallel, four hypotheses of the pilot test or pre-test (Tudoroiu, Săvoiu, 2018) were investigated, and the responses validated the hypotheses: H1) the specifi city of the project generates a distinct hierarchy compared to the chronological one of PMBOK® Guide 1983, 2000 and 2013; H2); there is a specifi c criterion hierarchy specifi c to the successful projects conducted in Romania based on EU funds, according to the opinions of their managers (which is visible from the very fi rst 3 key criteria - KSC); H3) MP experience leads to signifi cant differences in assessing the importance of each KSC (the hypothesis was tested with test t – Student, and the fi nal statistical decision derived from it was apparently that there was no signifi cant difference in this respect); the sample of 31 respondents, stratifi ed into two subgroups, was analyzed in relation to their experience both between subgroups (the sub-samples or layers mentioned n1 = 16 and n2 = 15), and also through confrontation with the general one (n=31, where n = n1 + n2). The t-test values calculated for harmonization and acquisition between the layers discriminated through the experience provided by the number of successful

projects conducted were 0.837, and 1.197 respectively, and the existence of a signifi cant difference was not validated (they were lower than the t-test values tabulated in the case the Student test for small volume samples (n = 15) following the Test for Equality of Means Between Series); H4) there are some associations between KSC that defi ne relatively some categories of projects (e.g. industrial, transport, educational, etc.); and experience and time can bring about new associations and correlations into


successful projects, the KSC composition being essentially dynamic and periodically generating new success criteria that can turn into standards or areas of expertise in the PM (Tudoroiu, Săvoiu, 2018). Thus H1 and H2 became validated hypotheses, and some trends emerging from the international researches on the multiplication and nuancing of KSC by area, degree of development and even distinctive typology of the projects that give shape to economies (e.g. agriculture, industry, construction, services, research, etc.) are realities stemming from the specifi c variability of successful projects. In the correlation matrix of the KSC in the sample of 31 respondents there are some indirect associations with correlation (R) values slightly higher than │0.5│: a) between scope and acquisitions (-0.535), and b) between time and team or HR (-0.558), which are to be found in nearly all successful projects. The option for extensive heterogeneous or multidisciplinary teams compensates for the time needed to achieve a successful project. The second major methodological direction went towards the piloting of the questionnaire dedicated to the critical success factors of the projects (CSF), statistically re-converted into key performance indicators – KPI (presented in Table 2). In this second survey of the CSF (KPI), or pre-testing questionnaire, a group of 60 experts (project managers in at least one successful project) was used, including people selected in equal proportions from three major domains, each having 20 potential respondents (⅓) from the structure of the initial list of those selected: a) the academic fi eld (education); b) the fi eld of industrial activities and related industrial services; c) cultural services, the fi eld of the arts, and local communities. The non-response rates were slightly different across the three areas (a = 35%; b = 45% and c = 40%); the fi nal number of respondents to the pilot test was 36 experts (a = 13; b = 11; c = 12). The results of the pre-test, or pilot test, were analyzed on two structural levels, at factor class level (CSF classes), and factor (CSF or KPI) levels, and then published in two distinct articles (Tudoroiu, 2017a, Săvoiu, Tudoroiu, 2017). A hierarchy of success factors led to writing them in the order preferred by the 36 experts, according to the results of the interview in relation to rank 1 (A) given to the major typology (defi ning class). Table 2 shows the weights of each class and the distribution of answers that are normal, even close to the Gaussian pattern (Săvoiu, Tudoroiu, 2017).


CSF classes ranked by layer 1 allocated, and Kernel distribution of experts’ opinions

Table 2

CSF Class

Relative frequency – ni*

(%)

Kernel distribution of experts’ opinions

Q1-Stability of the environment (political, economic, social and legislative)

27.8

Q2-Impact of regional convergence and suitability to EU funds

19.4

Q3-Content and substance of project

16.7

Q4-Management standards 13.9Q5-Management tools under triple constraint

11.1

Q6-Project manager priorities (slightly expanded iron triangle)

8.3

Q7-Status and conceptualization of a successful project

2.8

Total opinions 100

Source: made by the author in keeping with the results of the survey and according to (Săvoiu,

Tudoroiu, 2017) Software used: EView

Since the experts have identifi ed dependencies and signifi cance associations between the project manager’s priorities class (Q6) and the class of status and status of the successful project (Q7), and out of the need to keep the class of critical success factors for EU-funded project management, in Romania the “Q6- Project manager priorities (the slightly expanded iron triangle)” section of the fi nal questionnaire was eliminated. Another direction of research, and implicitly of analysis, in the pilot test, subsequently extended to 61 experts, focused on detailing CSF or KPI within each class, practically generating a sub-typologization of exogenous explanatory variables according to expert opinions (successful project managers). Two creative methodologies were developed, and thus two original ways were identifi ed of statistical ranking of CSFs or KPIs specifi c to successful projects by means of the 61 experts (project managers) have been identifi ed. The ranking or hierarchy methods (CPA and CPB) are summarized below, and an example of quantifi cation is detailed in table no. 3 (Tudoroiu, 2017b): A statistical tool underlies the two creative methodologies, which is meant to assign a rank or ordering number for each CSF or KPI within the class to which they belong to, preferring a statistical index for the easy-to-interpret percentage expression format:#�(�/��#��(�� &#�� #��)��#��

��+V.�L�� +�.��#��(��#��,��)��,O��8�� 0�

(1)


The index may be of the CPA and CPB type, as it is built using two original methods, based on the concepts of statistical thinking of homogeneous and heterogeneous notation. The CPA-type index, or homogeneous notation type index, is obtained from the relation (1), where the weighting coeffi cient of the class (CP class) is given by the calculation relation by which the CP class is a ratio between the class specifi c rank and the sum of the ranks of all classes: ��+V.��,��L��

� �� !"#$% � ��

�� #�(�� J2�� #�$��

(2) where the specifi c rank RANKi represents the total number of classes diminished with the previously evaluated classes. The CPB-type index, or heterogeneous notation type index, is obtained from the relation (1) where the heterogeneity of factors is attenuated by closer weighted coeffi cients, which start from a common base (base of homogenization of weighting coeffi cients – BCCP) according to the relation:

��&''( ) ��*+�� ,-./�01�� *.�� #�(��(�� #�$��

(3)

The difference representing the sum of the ranks is added to the homogenization base in keeping with the criterion. The CPB method is much more homogenizing at the end, and it generates a much lower instrumental amplitude (40-50% of the amplitude of the CPA method indices, according to the concrete results of the pilot test of 61 expert opinions in Table 3). A calculation in the initial class and one in the fi nal class are shown below:

Examples of calculation of the weighting coeffi cient of major CSF classes (61 respondents)

Table 3

CSF ClassScore of class Absolute

modal frequency

Weighing oeffi cient

class - CPA

Homogenization base -coeffi cient

Weighing oeffi cient class

-CPBmodal mean

Q1-Stability environment (political, economic, social and legislative)

187:61=

1,4348

[7 : 28] : 100

= 0,2500,103

(10,3 + 7):100

= 0,173... … … … …

Q7-Status and conceptualization of a successful project

7362:61

= 5,9332

[(7-1) : 28] : 100 = 0,036

0,103(10,3+0,9) :100

=0,112*

Total 28 - - 1,000 0,721 1,000

Source : excerpted, for illustration, from (Tudoroiu, 2017).

Finally, after the pilot test or the pre-test, the 61 respondents (PM) kept a total of six from the seven classes, and from both original methods of quantifi cation of the score which were proposed, according to eliminatory weighting coeffi cients, all CSF were retained that had scores well above the


theoretical average of a score range of 0 to 7 (with an average score of 3.5). A total of 43 CSFs remained in the fi nal questionnaire, of which: Q1 = 7 CSF with a minimum score of 6.36; Q2 = 7 CSF with a minimum score of 6.08; Q3 = 8 CSF with a minimum score of 5.97; Q4 = 7 CSF with a minimum score of 5.97; Q5 = 7 CSF with a minimum score of 5.82; Q7 = 7 CSF with a minimum score of 6.33, which became Q6 in the fi nal Q6 questionnaire, following the removal of the initial Q6 class). The homogeneous values of the scores of the 43 individual factors (CSFs) allowed, and made it possible, to draw up the fi nal questionnaire, a questionnaire which also includes, under question eight, the 10 key criteria in successful projects (KSC). The method described was fi nally called the econometric structuring method by successively piloted questionnaires and reunited for opinion surveys in expert populations (MPs).

5. CONCLUSIONS Although the pilot test, or the pre-test of the MP’s opinions, was conducted on a relatively small sample and there were intentions to expand or complete it with new KSC by drawing on new categories extracted from the multitude of successful projects conducted in Romania and funded by the EU, they could not be taken over and used in the fi nal questionnaire because they have rather highlighted some weaknesses in project management, which in some situations fail to synthesize the key aspects derived from the behaviour of project teams (HR team) in consortia, partnerships and federations, or in the allocation of incentives and sanctions related to the behaviour of project team members. The methodological use of two types of pilot questionnaires devoted in fact to completely different variables in econometric modelling, i.e. the endogenous (KSC) and exogenous variables (CSF or KPI), followed by their optimization by pre-testing with experts (PM) and bringing together the fi nal results of the pilot test within a single support of the investigation, is in turn an innovative method of constructing an opinion poll questionnaire dedicated to a population of in-depth adepts of this particular issue. The process of optimal elaboration of a questionnaire requires in itself special selective research, pre-test investigations or pilot tests, and sampling of experts in order to yield pertinent scientifi c research. What the proposed method emphasizes is precisely the complexity of the optimization process of a complex questionnaire.


6. BIBLIOGRAPHY

1. Dinu, V., Săvoiu, G., Dabija, D.-C. (2017). A concepe, a redacta și a publica un ar-ticol științifi c. O abordare contextul cercetării economice, ed. II, București: Editura ASE.

2. Osei-Kyei, R. and Chan, A.P. (2015). Review of studies on the Critical Success Fac-tors for Public–Private Partnership (PPP) projects from 1990 to 2013. International Journal of Project Management, 33(6), pp.1335-1346. Retrieved from https://www.researchgate. net/publication/273135777_Review_of_studies_on_the_Critical_Suc-cess_Factors_for_Public-Private_Partnership_PPP_projects_from_1990_to_2013.

3. Rinaldi, R. (2017). What’s the Difference Between Project Life Cycle and Project Phase?Magoosh PMP Blog., Retrieved from https://magoosh.com/pmp/ difference-project-life-cycle-project-phase/.

4. Rowley, J. (2013). 5th Edition PMBOK® Guide - Chapter 2: Project Life Cycle Types (Predictive, Iterative, Agile), Retrieved from https://4squareviews.com/2013/ 02/01/5th-edition-pmbok-guide-chapter-2-project-life-cycle-types-predictive-itera-tive-agile/.

5. Săvoiu, G, (2004). Statistică aplicată în domeniul economic şi social, Piteşti: Editura

Independenţa Economicǎ Săvoiu, G., (coord), (2005). Cercetări şi modelări de

marketing. Metode cantitative în cercetarea pieţei, Bucureşti: Editura Universitară.

6. Săvoiu, G. (2012). Statistică generală cu aplicații în contabilitate, București: Editura

Universitară.

7. Săvoiu, G., (2013). Modelarea economico – fi nanciară: Gândirea econometrică apli-

cată în domeniul fi nanciar, Bucureşti: Editura Universitară.

8. Săvoiu, G., Neacșu, M.G., Duran, C. (2017). O anchetă statistică despre oportunitatea

unui program extrașcolar (atelier de consiliere spirituală) și unele interacțiuni

specifi c, Revista Română de Statistică, Supliment, vol (5), pp. 256-274.

9. Săvoiu, G., Tudoroiu, L. (2016). Major Factors of the Project with European Fun-

ding, Vol. Conferinţei Internaţionale Progrese în teoria deciziilor economice în

condiţii de risc şi incertitudine, editat de Academia Română-fi liala Iaşi, ICES “Gh.

Zane”, Ed. Performantica, Iaşi, pp. 13-20.

10. Săvoiu, G., Tudoroiu, L. (2017). Critical factors an major criteria in succesfull pro-

jects, based on eforeign fi nancing, Romanian Statistical Review Supplement, vol 3,

pp. 16-28.

11. Shenhar, A.J., Dvir, D., Levy, O. and Maltz, A.C. (2001). Project Success: A Multi-

dimensional Strategic Concept. Long Range Planning, Vol.34 (1), pp. 699-725,

12. Tudoroiu, L., (2017a). Instruments for statistical ranking of the major factors of

EU-funded projects in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, vol 4,

pp.126 – 136

13. Tudoroiu, L., (2017b). Conceptualizarea proiectului turistic de succes și identifi -

carea factorilor critici specifi ci în proiectele turistice din România, fi nanțate de

Uniunea Europeană (UE), Iasi: Editura Perfomantica, vol. XXX, pp.112 -120.

14. Tudoroiu, L., Săvoiu, G. (2018). The specifi c hierarchy of the key success criteria

(KSF) in the educational projects funded by the European Union in Romania. The

Young Economists Journal, issue 29, (in curs de apariție).

15. Veblen, T., (1919). The Evolution of the Scientifi c Point of View. New York: B.W.

Huebsch.

16. Vlăsceanu, L., (2008). Introducere în metodologia cercetării sociologice, București:

Editura Universității din București.


Rolul cooperaţiei meşteşugăreşti în evoluţia şi creţterea economică a României


Universitatea „Artifex” din București

Abstract În acest articol, autorii s-au concentrat și au studiat aspectele care se referă la cooperația meșteșugărească de la începuturi și până în prezent. În acest sens, există referiri consistente în legătură cu geneza și originea cooperației meșteșugărești din România. Astfel, se apreciază că germenii cooperației meșteșugărești au rădăcini adânci în structura social-economică. Încă din cele mai vechi timpuri, teritoriile actuale ale României au fost bogate în resurse naturale și în cursul istoriei s-a pus problema valorifi cării acestor bogății (resurse) pe care principatele românești la început, apoi statul românesc rezultat după unirea din 24 ianuarie 1859 și, mai ales, statul centralizat român după Marea Unire de la 1 decembrie 1918, au încercat să le valorifi ce. Marea industrie în România s-a dezvoltat mai lent decât în celelate state europene. Satele și orașele, așezările în primă instanță, au fost sub formă de concentrări, pe lângă râuri sau în zone care permiteau o circulație facilă. Nu putem face confuzia să comparăm micile meșteșuguri cu cooperația meșteșugărească în esența ei, ulterioară, dar trebuie să precizăm că începuturile dezvoltării industriei românești, a activităților de schimb de bunuri și mai ales a valorifi cării resurselor locale care au existat, au constituit nucleul incipient al dezvoltării cooperației, concomitent cu dezvoltarea industriei. Micii meșteșugari care au valorifi cat resursele forestiere și minerale, au dezvoltat cultura și arta românească, artizanatul, au dezvoltat o serie de servicii necesare populației, perfecționate mai târziu și, în felul acesta, au creat nuclee de producție bazate pe valorifi carea resurselor locale realizate de specialiști, tot locali, dezvoltând această asociere, care mai târziu s-a transformat în cooperative. Tradiția cooperației meșteșugărești este veche. O serie de aspecte care au rezultat din analiza evoluției în timp a activității cooperativelor meșteșugărești ne relevă faptul că de-a lungul timpului mișcarea cooperatistă în domeniul meșteșugurilor a evoluat, s-a dezvoltat și s-a aliniat la curentul european care și în alte state a urmat același curs. În timp au apărut și o serie de idei în legătură cu cooperativele meșteșugărești care au relevat faptul că acest domeniu s-a dezvoltat fără întrerupere și, astfel, a putut să parcurgă etape semnifi cative în cursul evoluției și perfecționării acestui sistem. Autorii se concentrează pe a prezenta evoluția cooperației


meșteșugărești din România, în anumite etape, bine așezate în timp. În acest sens, o primă etapă a pioneratului cooperației meșteșugărești o reprezintă perioada până în 1918 când teritoriile actuale ale României erau divizate, dar cu toate acestea cooperația meșteșugărească sub infl uența evoluției din

exterior, sub inluența îmbunătățirii activităților și a specializării în domeniile pe care le avea populația în diferite zone ale României, s-au dezvoltat. Putem vorbi și despre anumite lucrări care au apărut în această perioadă și care au relevat în substanță reală evoluția și consolidarea cooperației meșteșugărești. Un număr important de activități au rămas apanaj al sistemului cooperativ meșteșugăresc, s-au perfecționat, iar rezultatele au fost pe măsură. Cooperația meșteșugărească pe lângă activitatea propriu-zisă, a avut și un rol social, în sensul că a atras o serie de, la început meșteșugari, apoi persoane cu specializare în această activitate meșteșugărească. Un număr important de locuri de muncă s-au creat odată cu formarea cooperativelor meșteșugărești, asigurând, astfel, condiții de viață, venituri și contribuind într-o măsură importantă la formarea clasei de mijloc. De-a lungul timpului, în România, ca și în celelalte state europene, unele dintre ele cu o cooperație meșteșugărească dezvoltată, a continuat să existe, să se perfecționeze și să obțină rezultate din ce în ce mai bune. În perioada cuprinsă între 1918 și până la al doilea război mondial putem vorbi despre o evoluție activă a cooperației. Istoria ne arată că în această perioadă resursele au existat, condițiile însă au fost nu tocmai la nivelul posibilităților la care ar fi putut să ajungă activitatea economică din România. În mod cert au fost sufi cient de multe posibilități, dar lipsa resurselor fi nanciare au frânat cumva, dezvoltarea cooperației meșteșugărești. Cu toate acestea, în perioada interbelică, pe baza datelor de arhivă de care dispunem, rezultă că activitatea meșteșugărească a continuat să se dezvolte, să se perfecționeze și să cuprindă o serie de activități și chiar domenii care au rămas până în zilele noastre specifi ce sistemului cooperatist meșteșugăresc. De-a lungul acestui timp a apărut și un cadru legislativ, sigur, care a evoluat și prin care s-a legiferat organizarea și funcționarea sistemului cooperativ meșteșugăresc. În cadrul managementului macroeconomic al României, încă din acele timpuri s-a pus problema creeării unui cadru cât mai propice, pentru valorifi carea potențialului uman, local disponibil în sate dar mai ales în orașe, pentru valorifi carea resurselor naturale, pentru asigurarea de locuri de muncă, pentru producerea de bunuri și servicii necesare populației. Și în condițiile actuale, există anumite activități care nu se pot desfășura decât în sistemul cooperatist meșteșugăresc. După cel de-al doilea război mondial, începând de fapt cu anul 1946, în cadrul sistemului centralizat al economiei românești, cooperația a continuat să se dezvolte. În ciuda faptului că anumite aspecte ale conducerii centralizate au frânat dezvoltarea cooperației


meșteșugărești, avem certitudinea și putem afi rma cu precizie că și în această perioadă cooperația meșteșugărească s-a consolidat, s-a dezvoltat și a avut o contribuție deosebită în ocuparea forței de muncă, în valorifi carea resurselor locale, în realizarea de producții, care cu timpul nu au mai fost apreciate numai în țara noastră ci și în exterior. Din activitatea meșteșugărească în această perioadă până în 1989 au rezultat o serie de activități prin care s-au obținu produse, mic mobilier, covoare, artizanat, confecții, produse de altă natură care s-au dovedit apreciate și în exterior, context în care în cooperația meșteșugărească s-a dezvoltat și o activitate de export, destul de importantă. Producția de covoare, producția de alte produse cu specifi c românesc, au fost exportate, existând în aceea perioadă și o întreprindere de comerț exterior specializată, care realiza valorifi carea la export a produselor românești. În perioada cuprinsă între 1946 și 1989 cooperația meșteșugărească a avut o pondere ridicată în valoarea produselor și serviciilor realizate, la formarea produsului intern brut. De asemenea, persoanele cuprinse în cooperația meșteșugărească, au crescut ca număr, benefi ciind de venituri și condiții sociale corespunzătoare. După 1989, activitatea meșteșugărească, în ciuda faptului că nu a existat o strategie macroeconomică bine pusă la punct încă de la început, a continuat să se dezvolte. În acest sens, s-a modifi cat cadrul legislativ, în viziunea de a încuraja și sprijini dezvoltarea cooperației meșteșugărești în România. Condițiile economiei de piață au funcționat, dar aceasta nu a avut întotdeauna efectul scontat. O cavalcadă de acte legislative au apărut, s-au schimbat, s-au perpetuat, dar cooperația meșteșugărească și-a continuat drumul. Între timp s-a consolidat activitatea UCECOM-ului care a devenit stabilă, cu preocupări de dezvoltare, creându-se premisele materiale, umane și fi nanciare de a se consolida și mai mult și a avea o situație profi tabilă în perioadele următoare. Autorii se concentrează și pe analiza evoluției cooperației în ultimii patru ani, relevând că de la un moment mai difi cil care a rezultat în anii 2008-2012, s-a remarcat o activitate mai profundă, mai bine dimensionată care a avut ca efect stoparea unor scăderi și creearea condițiilor pentru relansarea activității meșteșugărești. Ar fi de comparat două aspecte, aspectul uman, respectiv numărul membrilor cooperatori dar mai ales al lucrătorilor din acest domeniu al cooperației meșteșugărești și rezultatele concretizate în bunuri și servicii obținute în această perioadă. Autorii subliniază că efectele unei mai bune organizări, administrări a activității cooperației meșteșugărești oferă premisa ca în perioada următoare aceasta activitate se va îmbunătăți și mai mult. Cuvinte cheie: cooperație meșteșugărească, structură economică, UCECOM, forță de muncă, societate cooperatistă Clasifi carea JEL: J21, J34, P13


Introducere În cadrul acestui articol, autorii, bazându-se pe studiul efectuat asupra apariției, evoluției și dezvoltării cooperației meșteșugărești, subliniază că acest

tip de cooperație își are rădăcini foarte vechi pe teritoriul României. Autorii analizează secvențial, pe perioade de timp, respectiv de la începuturi până în 1918, perioada interbelică, perioada economiei etatizate, cuprinsă între 1946 și 1989 și apoi evoluția cooperației meșteșugărești după 1990. Bazându-se

pe datele rezultate din studiul arhivei, al altor lucrări ale unor persoane care

s-au îndeletnicit cu studiul și evoluția activității cooperației meșteșugărești,

autorii au subliniat evoluția progresivă a acestui gen de cooperație care a

dobândit rezultate din ce în ce mai bune. Se afi rmă că în perioada economiei centralizate, în care cooperația meșteșugărească în ciuda unor limite ale sistemului de management specifi c perioadei, a obținut rezultate bune. Sunt analizate resursele umane prin prisma creșterii în mod constant al numărului de cooperatori în domeniul meșteșugăresc, al rezultatelor concretizate în bunuri și servicii specifi ce acestei activități importante, concretizând în cele din urmă valoarea ridicată a producției rezultate din activitatea meșteșugărească, care au contribuit la creșterea produsului intern brut din România. Datele studiate evidențiază că un număr tot mai mare de membri cooperatori și/sau salariați în domeniul cooperației meșteșugărești au avut locuri de muncă, au obținut venituri, au perfecționat și au consolidat și structurat teritorial un sistem al cooperației meșteșugărești din țara noastră. Atenție este acordată și perioadei de după 1990, când s-a impus piața liberă, cooperația meșteșugărească a strâns rândurile, s-a consolidat pe domeniile care sunt specifi ce și a continuat să obțină rezultate pozitive. Autorii se axează și pe unele momente specifi ce ale evoluției cooperației meșteșugărești în țara noastră, relevând rolul unor personalități care au contribuit atât la dezvoltarea doctrinei cooperatiste, dar și la enunțarea principiilor care stau la baza cooperației în general și a celei meșteșugărești în special. Studiul care stă la baza acestui articol relevă evoluția pozitivă a cooperației meșteșugărești din țara noastră, chiar și în condițiile pieței libere. Sunt aduse la lumină o serie de aspecte concrete care au determinat structurarea, consolidarea și evoluția pozitivă a sistemului cooperației meșteșugărești. În cadrul aricolului sunt prezentate principalele domenii (micro-domenii) în care cooperația meșteșugărească s-a consolidat și s-a specializat oferind bunuri și servicii necesare mai ales comunităților locale. Se subliniază și faptul că o serie de produse meșteșugărești iau calea exportului în alte țări europene și nu numai. Evoluția cooperației meșteșugărești are și un rol cultural prin exporturile realizate bazate pe măiestria unor artizani care produc în acest cadru. Astfel, producția de covoare manuale, artizanat, mic mobilier și alte produse specifi ce tradițiilor și obiceiurilor populare românești


sunt mult apreciate în străinătate. În articol se pune accentul și pe prezentarea perspectivei evoluției activității cooperatiste meșteșugărești pornind de la faptul că în ultimii 5-6 ani asistăm la un proces de revigorare a organizării și consolidării sistemului cooperatist meșteșugăresc pe teritoriul României. Cadrul legislativ care a fost adoptat, vizează posibilitatea de sprijin a dezvoltării cooperației meșteșugărești. De asemenea, resursele locale, naturale, fi nanciare, dau girul perspectivei unei evoluții în creștere a activității în acest domeniu. O particularitate a activității cooperației meșteșugărești o reprezintă faptul că specifi cul școlilor profesionale, liceale și a unei universități, UCECOM și-a propus și obține rezultate pozitive în pregătirea cadrelor, în asigurarea de persoane cu înclinații către activitatea meșteșugărească, fi ind din acest punct de vedere un element net superior față de celelalte sectoare ale cooperației din țara noastră. În Europa băncile cooperatiste (cooperative) sunt destul de bine reprezentate întrând în sistemul bancar național al statelor respective. Și sistemul cooperatist meșteșugăresc din România a înfi ințat o bancă care există și astăzi, și prin transformări își desfășoară activitatea, existând premisa de a se intensifi ca activitatea bancară în perioada următoare. Tot în cadrul acestui articol vor fi prezentate aspectele cadrului legislativ pe baza căruia există aprecieri că sistemul cooperatist meșteșugăresc se va revigora în perioada următoare.

Literature review Anghelache (2018) a analizat rolul cooperației în dezvoltarea economică și socială, la nivel mondial și a efectuat un studiu privind evoluția acestui sistem în România. Anghelache and Anghel (2017) au pus accentul pe structura națională a cooperației din România, pe forme de organizare și în profi l teritorial. Backer (2017) a subliniat că scopul școlilor cooperatiste a fost și este să consolideze economia cooperatistă. Birchall and Hammond-Ketilson (2009) au demonstat că modelul societății cooperatiste supraviețuiește crizei fi nanciare, fi ind o formă de întreprindere sustenabilă care menține mijloacele de existență ale comunităților în care operează. Birchall and Simmons (2004) au analizat motivația membrilor de a face parte din societăți cooperative. Bontems and Fulton (2009) au prezentat aspecte referitoare la structura organizatorică a cooperativelor. Borgen (2004) a propus regândirea măsurilor de stimulare aplicate în organizațiile cooperatiste. Borzaga, Bodini, Carini, Depedri, Galera,. and Salvatori (2014) au studiat impactul economic și social al cooperativelor în economiile locale. Cruceru (2014) a prezentat noțiuni privind apariția și dezvoltarea sistemului cooperatist. Chloupková (2002) a analizat trăsăturile fundamentale ale cooperativelor, identifi când premisele unei dezvoltări de cooperare de succes. Hansen, Morrow and Batista (2002)


au investigat efectele încrederii manifestate între membrii cooperatori, pe de o parte și între membrii cooperatori și echipa managerială, pe de altă parte. Levi and Davis (2008) au analizat rolul activității cooperativelor în economia socială. O temă similară a fost dezbătută de Lotti, Mensing and Valenti (2006) care au considerat că o soluție viabilă pentru dezvoltarea sistemului economic este reprezentată de cooperative. Mazzarol, Soutar and Limnios (2012) au propus un model de loialitate a membrilor cooperativelor, care evidențiază importanța angajamentului afectiv și a identifi cării cu cooperativa, ca variabile-cheie de mediere. McCain (2007) a analizat relația dintre cooperare și efort, precum și pe cea dintre reciprocitate și supraveghere reciprocă în cooperative. Novkovic (2008, 2006) și Spear (2002) au arătat avantajele pe care le au cooperativele pe piață, prin prisma valorilor și principiilor cooperatiste după care funcționează. Roelants, Dovgan, Eum and Terrasi (2012) au analizat modul în care cooperativele răspund crizei și consecințelor acesteia. Torres Pérez (2016) au abordat aspecte referitoare la locul cooperativelor între controlul de stat și economia colaborativă. Vieta and Lionais (2005) au studiat impactul cooperativelor pentru dezvoltarea comunitară.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii • Unele aspecte privind geneza cooperației în lume

Cooperația nu este un termen și nici o actovotate nouă, aceasta își are sorgintea în forme de organizare social-economică în lume, din cele mai vechi timpuri. Sistemul cooperatist a evolut și s-a dezvoltat neîncetat în toate statele lumii și, mai ales, în cele dezvoltate. În acest context, supunem atenției faptul că, în prezent, cooperativele oferă peste 100 de milioane de locuri de muncă în întreaga lume, cu 20% mai mult decât multinaționalele. În Canada, 4 din 10 canadieni sunt membri în cel puțin o cooperativă, iar cooperativele au peste 155.000 de angajați. În regiunea Quebec a Canadei, cca 70% din populație este membră în cooperație.

Cooperativele care produc zahăr de arțar în Canada dețin 35% din producția

mondială. 23 milioane de cetățeni ai Franței (cca 38% din populație) sunt

membri cooperatori. 75% dintre producătorii agricoli sunt membrii ai unei

cooperative. Cifra de afaceri deținută de mișcarea cooperatistă este de 181 bilioane de euro, cooperativele deținând 60% din bănci, 40% din producția agricolă și de alimente și 25% din vânzările cu amănuntul. În ceea ce privește locurile de muncă, 21.000 de cooperative furnizează peste 1 milion de joburi reprezentând 3.5% din populația activă. 1 din 4 persoane (cca 20 milioane de persoane) este membra a unei cooperative în Germania, iar 440.000 de persoane sunt angajate în 8106 cooperative. În Japonia 1 din 3 familii este membră a unei cooperative. În 2007, cooperativele de consum au avut o cifră


de afaceri de 34.048 bilioane de USD, deținând 5,9% din cota de piață a produselor alimentare. În India, cca. 239 milioane de persoane sunt membrii cooperatori. În Noua Zeelandă, 40% din populația adultă este membră în cooperative și mutualități. Cooperativele produc 22% din PIB, deținând 95% din piața produselor lactate, 70% din piața cărnii, 62% din piața de băcănie, 75% din piața de produse farmaceutice, 70% din piața de îngrășăminte chimice agricole. Spania avea 15% din populație membră în cooperație (în 2008). În 2007 cooperația a furnizat locuri de muncă pentru 21,6% din piața muncii. În Argentina sunt 12.670 societăți cooperatiste care au peste 9,3 milioane de membri (23,5% din populația țării) și oferă peste 233.000 de locuri de muncă. Italia avea în 2005 angajați cca 1 milion de persoane în 70.400 de societăți cooperatiste. 4 din 10 persoane sunt membre în cooperative în SUA. 30.000 de cooperative dețin 3 trilioane USD în capital subscris, generează venituri de peste 500 miliarde USD şi 25 miliarde de USD salarii și furnizează peste 2 milioane de locuri de muncă. În zonele rurale există mai mult de 900 de cooperative specializate în producția de energie electrică ce furnizează electricitate la peste 42 de milioane de locuitori, deținând 42% din liniile de distribuție americane. • Apariția și dezvoltarea conceptului cooperatist în România Ideile cooperatiste au pătruns în România încă din prima jumătate a veacului al XIX-lea. Sunt cunoscute preocupările a numeroase personalităţi

de a promova idei asociaţioniste.

Contribuţii valoroase la fundamentarea teoretică a programului

revoluţionar de dezvoltare a ţării, inclusiv pe principii asociaţioniste, au avut

mari personalităţi, precum N. Bălcescu, S. Bărnuţiu, A. Iancu, E. Murgu, A.

D. Xenopol şi alţii.

Theodor Diamant (1810-1841), iniţiatorul falansterului de la Scăeni -

Prahova din 1835, care pornea de la ideea că „lupta este de acum înainte între

cei care au şi cei care n-au” şi sublinia necesitatea înlăturării societăţii care nu

asigura claselor de jos nici măcar dreptul la un minimum decent de existenţă

(hrană, locuinţă, îmbrăcăminte şi accesul la o muncă care să nu fi e dăunătoare

sănătăţii lor).

La rândul său, Spiru Haret (1851 - 1912), matematician, sociolog,

pedagog, ministru în mai multe cabinete, a fost unul dintre promotorii

învăţământului profesional românesc, iniţiator al şcolilor de arte şi meserii.

Petre S. Aurelian (1833-1909), economist, a militat pentru

implementarea cooperaţiei în viaţa economică a României, sub impulsul

rezultatelor notabile obţinute în ţările occidentale de societăţile cooperatiste

de producţie. Acorda prioritate asociaţiilor de producţie. Pentru meritele


sale excepționale în cultura economică românească, cu vocație în domeniul cooperației, Petre S. Aurelian a fost membru al Academiei Române, rămânând în cartea de onoare a centrului activității de cercetare din România. Dimitrie C. Butculescu (1866-1907), a urmărit să determine meseriaşii

şi lucrătorii spre organizaţii cu caracter economic. Acesta a avut un rol deosebit

în promovarea ideilor asociaționiste în rândul meseriașilor de toate categoriile.

Putem afi rma că acestuia i se datorează începutul asociațiilor de tip cooperatist al meseriașilor, acest mod de organizare a producției permanentizându-se și apoi, dezvoltându-se în mod continuu. Un moment important în dezvoltarea activității cooperatiste în Vechiul Regat a fost apariţia în mai 1887 a „Codicelui de Comerciu”. După intrarea în vigoare a Codului comercial, apar o serie de societăţi, de tip cooperatist, datorită garanției pe care o dădeau membrilor asociați în obținerea de venituri și a perspectivei de a lucra în interesul celor cuprinși în aceste cooperative.

Numeric, asociaţiile cooperative întrec cu mult pe cele din faza anterioară. La 29 martie 1903, se adoptă „Legea băncilor populare săteşti şi a Casei

lor centrale”, care a infl uențat apariția a noi forme de asociaţie cooperativă. În mod concret, în acest moment, s-a produs apropierea între cooperativele de credit și cele de meseriași (meșteșugari), în sensul că, în contextul în care și sistemul bancar era destul de limitat (capitalul era, în proporție ridicată, străin, dobânzile erau la nivel cămătăresc și alte inconveniente), cele două forme de cooperative s-au sprijinit, cea de credit oferind surse fi nanciare mai accesibile producătorilor. La 20 decembrie 1909 este adoptată Legea care prevedea și înfi inţarea cooperativelor de producţie. În secolul XX, o serie de personalități, dintre care amintim pe I. G. Duca, Ion Mihalache, Ion N. Angelescu, Vintilă Brătianu, A.G. Galan, Gh. Tașcă, au contribuit la consolidarea și dezvoltarea activității cooperatiste. La rândul său, Virgil N. Madgearu s-a preocupat de defi nirea societăţii cooperatiste, pe care o defi nea drept: „Cooperative, ca asociaţiuni economice ale muncii, spre deosebire de societăţile anonime pe acţiuni cari sunt asociaţiuni ale capitalului”. Profesorul Gromoslav Mladenatz s-a ocupat activ de dezvoltarea activității cooperatiste din România în perioada dintre cele două războaie mondiale. În perioada interbelică, economia României se afl a într-o situație delicată. Se punea problema refacerii economiei după primul război mondial, pe ocuparea forței de muncă ce devenise difi cil de realizat datorită caracterului pronunțat agrar al economiei și a lipsei de resurse fi nanciare și capital tehnologic. Exista deja impulsul evoluției pozitive a societăților cooperatiste, forma cea mai rapidă de consolidare a celor existente și apariția de noi astfel de organizații care îi uneau pe meseriași (meșteșugari).


• Cadrul legislativ privind fundamentarea cooperației

meșteșugărești Evoluția legislaţiei în domeniul cooperatist meșteșugăresc a urmat un curs care s-a intensifi cat în timp. Cu toate acestea, condiţiile economico-sociale şi politice au determinat o evoluţie sinuoasă a cooperaţiei. Legislaţia din acei ani refl ectă preocuparea statului pentru activitatea cooperatistă. Sintetizând, menționăm, în ordine cronologică, principalele acte normative cu privire la sistemul cooperatist, în general și al cooperației meșteșugărești, în special, care au fost promulgate în acea perioadă sunt următoarele: - în 3 ianuarie 1919 - Decret - Lege pentru înfi inţarea Cassei Centrale a cooperaţiei şi împroprietăririi sătenilor; - în 9 februarie 1919 - Decret - Lege privind înfi inţarea cooperativelor populare orăşeneşti; - în 30 aprilie 1920 - Lege pentru organizarea Ministerului muncii şi ocrotirii sociale (cu modifi cările din 12 iunie 1920), în paragraful 4, art. 20-27 se prezintă organizarea Direcţiei cooperaţiei orăşeneşti şi a Consiliului Cooperaţiei orăşeneşti; - în 14 martie 1923 - Legea pentru unifi carea cooperaţiei; - în 12 iulie 1928 - Codul Cooperaţiei; - în 28 martie 1929 - Legea pentru organizarea cooperaţiei; - Regulament pentru punerea în aplicare a legii pentru organizarea cooperaţiei din 28 martie 1929, cu modifi cările şi completările aduse prin Legile din 4 aprilie 1930 şi 7 aprilie 1933; - în 27 iulie 1933 - Legea nr. 149 pentru organizarea cooperaţiei; - în 1935 apare Legea pentru organizarea cooperaţiei (modifi cată în 23.VI.1938, 20.I.1939, 18.X.1940 şi 22.II.1941), acesta fi ind cel mai complet act normativ în domeniu, care a avut ca efect consolidarea sistemului cooperatist, mai ales al celui meșteșugăresc. După 1944, în anii perioada economiei centralizate, cooperaţia meșteșugărească şi-a desfăşurat activitatea, fără a avea o identitate precis reglementată prin lege. Abia în anul 1949, la 2 aprilie, a fost promulgat Decretul nr. 133, pentru organizarea cooperaţiei, care abroga legea din 1935 şi modifi cările ulterioare. Decretul prevedea organizarea cooperativelor de producţie meşteşugărească şi altele. • Etape și repere ale dezvoltării cooperației meșteșugărești În mod concret, începuturile cooperaţiei meşteşugăreşti din România datează din anul 1879 când a fost înfi inţată prima organizaţie de acest fel – „Societatea meseriaşilor de încălţăminte” (Bucureşti). Cooperația meșteșugărescă era prezentă preponderant în cel urban, dar și mediul rural unde existau meseriași și resurse, mai ales naturale.


Activitatea cooperatistă s-a dezvoltat rapid, astfel încât la începutul anului 1950, existau 568 cooperative, cu 63 000 membri. În perioada comunistă, cooperația meșeșugărească producea 11% din PIB. Putem aprecia că în perioada comunistă numărul membrilor a crescut artifi cial datorită benefi ciilor pe care le puteau obține prin intrarea în acest sistem. În comunism, sistemul cooperație meșteșugărești deținea monopolul în mediul urban în ceea ce privește furnizarea anumitor servicii cu caracter local, cum ar fi reparațiile, prestările de servicii, dar și producția de artizanat, confecții, bunuri gospodărești și altele. În perioada anilor 1949-1989, cooperaţia meșteșugărească a reuşit să atragă în activitatea sa un număr din ce în ce mai mare de meşteşugari. Aceştia au benefi ciat de condiţii profesionale, de organizare a activităţii productive, de realizare a câştigurilor, inclusiv a unui nivel de viaţă mai bun decât cel oferit de întreprinderile de stat. Cooperația meșteșugărească era singura alternativă la economia centralizată. Ca ordin de mărire, cooperația meșteșugărească deținea toată piața de cosmetică și coafură-frizerie din mediul urban, toată piața de reparații electrocasnice, o mare parte din piața de reparații auto, 50% din producția de covoare lucrate manual, 60% din producția de globuri, piața artizanală, producția și piața covoarelor manuale și multe altele. După căderea regimului comunist, UCECOM (Uniunea Centrală a Cooperativelor Meșteșugărești) este organizația cu rol de reprezentare a cooperației meșteșugărești. Aceasta a organizat în primii ani după 1989 prima bancă cu capital privat românesc – MINBANK, care ulterior a devenit ATEBANK în perioada de creștere a infl ației (1993-1996). UCECOM deține 25% din acțiunile băncii astfel încât poate negocia condiții de creditare avantajoasă pentru membrii săi. În prezent, cooperația meșteșugărească deține cca 99% din piața de cosmetică și coafură-frizerie, 95% din piața de reparații mici sau 85% din piața de reparații auto. Numărul cooperativelor meșteșugărești a înregistrat o creștere în perioada 1989- 1998, urmată de o scădere ușoară în perioada 1999 – 2004. După apariția legii 1/2005, numărul acestora a crescut. În ceea ce privește numărul de membri cooperatori, observăm o scădere, după 1990, cauzată de lipsa unei legislații care să sprijine această formă de organizare a producătorilor califi cați, specializați în diverse profesii. Este de observat un trend crescător de concentrare al cooperativelor meşteşugăreşti, din perspectiva numărului de salariaţi. Cooperativa Igiena se afl ă în topul primelor 5 cooperative meșteșugărești ca număr de angajați. Cele mai multe cooperative


meșteșugărești au ca domeniu de activitate industria prelucrătoare – 54,7%, urmate de alte servicii – 16,5% și de comerț - 10,4%. Sistemul cooperatist implică un management democratic, autonomia și independența comunității cooperatiste, distribuirea corectă a benefi ciilor, cultivă onestitatea, pluralismul și educarea în spiritul solidarității umane. Activitatea cooperaţiei meşteşugăreşti după anul 1989 se desfăşoară într-un context nou, determinat de procesul de reformă şi, în mod deosebit, de opţiunea pentru economia de piaţă. Decretul-lege nr. 66 din 8 februarie 1990 privind organizarea şi funcţionarea cooperaţiei meşteşugăreşti, a legiferat rolul şi locul cooperaţiei meşteşugăreşti în ansamblul economiei naţionale, independenţa şi autonomia sa reală. Rezumând, precizăm că, înainte de anul 1989, UCECOM avea 40 de cooperative profi late pe artizanat, plus încă 80 de secții în alte cooperative, unde lucrau 50.000 de oameni, din care 75% erau femei. Un sfert din total lucrau la domiciliu, aproape exclusiv femei, care făceau în special covoare înnodate și țesute, broderie de mână, țesătură cu alesaturi Artizanatul reprezenta 45% din exportul total al UCECOM pe devize occidentale. Se exporta îndeosebi în SUA și Marea Britanie, Italia, Franța, Suedia, Germania, Grecia. Consiliul Cooperaţiei Meşteşugăreşti a acţionat pentru cuprinderea organizaţiilor cooperaţiei meşteşugăreşti în categoria întreprinderilor mici şi mijlocii, care benefi ciază de facilităţi acordate pe plan naţional. Precizăm că Legea nr. 1/2005 reglementează cadrul general de organizare şi funcţionare a societăţilor cooperative meşteşugăreşti.

• Repere ale evoluției cooperației meșteșugărești în condițiile pieței libere

În perioada după decembrie 1989, sistemul cooperatist a luat o nouă formă și s-a consolidat pe noi baze. Astfel, în perioada 2000-2008, înainte de declanșarea crizei economico-fi nanciare, a existat un avânt, după care s-a înregistrat un ușor declin, ca efect al crizei economico-fi nanciare, care a afectat economia mondială în perioada 2008-2011. Efectul pasager se mai resimte, dar prin măsuri atente de mai bună organizare și efi cientă activitate, cooperația meșteșugărească se redresează. În domeniul cooperației meșteșugărești, ponderea, după numărul de salariați, refl ectă o creștere, așa cum rezultă din fi gura nr. 1. Aceasta semnifi că un process de relansare a cooperației meșteșugărești după criza economico-fi nanciară menționată anterior.


Evoluția ponderii cooperativelor meșteșugărești după numărul de salariați

Figura nr. 1

În structura UCECOM sunt asociate, direct sau indirect, 506 entităţi cooperatiste (societăţi cooperative meşteşugăreşti, uniuni judeţene şi asociaţii de societăţi cooperative meşteşugăreşti), însumând un număr de circa 16.000 persoane, peste 87% având dublă calitate - asociat la muncă şi capital, respectiv membrii cooperatori şi lucrători în propriile cooperative. Unitățile cooperatiste meșteșugărești își desfăşoară activitatea aproape în toate centrele urbane ale ţării, acoperind întreaga sferă economică (circa 2440 unități, din care: peste 300 de unităţi de producţie, circa 1780 de unităţi de prestări-servicii, peste 360 de unităţi comerciale). Societăţile cooperatise meșteșugărești se diferențiază de restul societăților comerciale din grupa întreprinderilor mici și mijlocii prin experienţa îndelungată, structura organizatorică stabilă şi nivelul înalt de fl exibilitate a unităţilor productive (5-450 persoane), uşor adaptabile la diverse tipuri de activitate. În același timp, trebuie subliniat faptul că forţa de muncă este bine califi cată, existând un mediu de lucru propice dezvoltării colaborărilor şi cooperării economice. De asemenea, există spaţii de producţie şi comerciale disponibile pentru dezvoltarea activităţilor economice, specifi ce cooperației meșteșugărești, în toate regiunile ţării. În prezent, societățile cooperatiste meșteșugărești desfășoară o largă gamă de activități, dintre care amintim: • producţia de bunuri industriale şi de larg consum, respectiv: - confecţii textile şi tricotaje: confecţii îmbrăcăminte, tricotaje,

îmbrăcăminte de protecţie, covoare ţesute manual şi înnodate; articole de sport etc.;


- confecţii din piele încălţăminte, încălţăminte de lucru şi protecţie,

articole din piele - genţi, poşete, centuri, curele etc.;

- produse din lemn: mic mobilier, mobilă sculptată, seturi de berărie,

jucării, „cutii de cusut” etc.;

- artă populară şi artizanat: feţe de masă, broderii, eşarfe, ştergare,

tapiserii, icoane pictate pe lemn, păpuşi folclorice etc.;

- produse metalice: bancuri de lucru, unelte şi accesorii, mobilier de

grădină, cutii pentru scule etc.;

• livrări intracomunitare şi export, realizând un volum mediu

anual de circa 21 milioane euro, realizat in 13 ţări, (preponderent livrări

intracomunitare), între care cele mai mari ponderi le deţine Italia, Germania,

Anglia, Franţa, Portugalia şi altele;

• realizează un volum ridicat de prestări de servicii pentru populaţie şi

terţi: igienă personală şi estetică umană, reparaţii aparatură electrocasnică şi

alte bunuri de folosinţă îndelungată, întreţinere şi reparaţii auto etc.;

• activitatea comercială este concretizată în desfacerea unei largi

game de mărfuri cu amănuntul şi cu ridicata prin unitățile proprii, precum și

prin intermediul unor alte societăți comerciale;

• unitățile cooperatiste meșteșugărești desfășoară o largă activitate

de cooperare economică cu parteneri interni, existând posibilitatea unei

conlucrări și pe plan extern;

• sistemul cooperației meșteșugărești desfășoară o intensă și benefi că

activitate de formare profesională:

- la nivel universitar, funcționează Universitatea „ARTIFEX” din

București, cu profi l economic, care are două facultăţi, respectiv:

Finanţe şi Contabilitate și Management-Marketing. Universitatea

Artifex școlarizează anual cca 1500 studenți și masteranzi. Fondatorul

acestei universități este Fundația Națională Tehnico-Științifi că și

Social-Culturală -ARTIFEX- a Cooperației Meștesugărești, care la

rândul ei este fondată de UCECOM;

- la nivel preuniversitar funcționează Fundaţia „Spiru Haret”, cu 11

unităţi şcolare: un Colegiu în Bucureşti şi licee în Arad, Baia Mare,

Brăila, Breaza, Cluj, Constanţa, Craiova, Iaşi, Ploieşti,Timişoara -

cca. 3.500 de elevi)

• cooperația meșteșugărească prestează servicii turistice şi de tratament

balnear, în cadrul unităţilor hoteliere afl ate în staţiunile Eforie Nord, Mamaia,

Covasna şi Sovata, la care UCECOM deţine 99% din capitalul social.

• Din studiul bibliografi ei și din activitatea concretă desfășurată,

constatăm principalele trăsături care caracterizează cooperația meșteșugărească

română, ce o defi nesc a fi o componentă importantă a societății civile românești.


În acest sens, ne vom limita la a evidenția principalele trăsături, respectiv: - societăţile cooperative meşteşugăreşti sunt agenţi economici

capabili să genereze profi t şi să ofere, an de an, noi locuri de muncă,

într-o perioadă în care lipsa investițiilor la nivel național determină creșterea ratei șomajului;

- cooperaţia meşteşugărească este unul dintre puţinele segmente ale

economiei naţionale care asigură, în mod organizat, locuri de muncă

stabile pentru câteva sute de persoane cu handicap, cărora le oferă

şansa unei munci decente, prin realizarea de produse cu grad redus

de complexitate în unităţi special organizate și protejate; - arta populară şi meşteşugurile artistice reprezintă un mijloc de

promovare a României în lume, prin produse ce încorporează

tradiţia specifi că şi geniul creator naţional, cooperatorii meşteşugari

contribuind efectiv la continuarea tradiţiilor româneşti, apreciate

atât în țară cât și în strainătate; - domeniul socio-educaţional reprezintă o componentă foarte

importantă a sectorului cooperatist meşteşugăresc. Astfel,

învăţământul preuniversitar şi universitar cooperatist economic al cooperaţiei meşteşugăreşti are ca scop promovarea principiilor

cooperatiste, precum şi afi rmarea tot mai largă, pe plan naţional şi internaţional, a acestui sector economico-social.

• UCECOM desfășoară o activitate activă și pe plan internațional, ținând seama de faptul că societatea europeană se afl ă în plin proces de transformare, iar acest proces nu poate fi conceput fără a se lua în calcul şi componenta cooperatistă din cadrul fi ecărei naţiuni europene. Europa este preocupată să își întărească unitatea în diversitate, iar un element al acestei diversităţi este cooperaţia, în variatele ei forme de manifestare. În acest context, în domeniul cooperaţiei meşteşugărești se au în vedere următoarele: - încurajarea şi susţinerea unui proces investiţional continuu în cadrul

societăţilor cooperative meşteşugăreşti, în vederea obținerii de noi progrese și a unei rentabilități superioare;

- intensifi carea activității de desfăşurare de schimburi de experienţă şi documentare, atât pe plan extern, cât şi intern;

- implicarea mai activă în accesarea programelor operaţionale fi nanţate din fonduri structurale şi de coeziune sau alte surse interne şi externe. De asemenea, se va continua procesul de accesare a fondurilor europene direcționat spre consolidarea și dezvoltarea activității cooperației meșteșugărești;

- desfăşurarea de programe active privind instruirea, asistenţa şi consultanţa neceară membrilor asociaţi.


Cooperația meșteșugărească (UCECOM) este asociată, pe plan intern

cu Camera de Comerţ şi Industrie a României (CCIR) și Asociaţia Naţională

a Exportatorilor şi Importatorilor din România ANEIR). De asemenea,

UCECOM este asociată, pe plan internaţional, cu Alianţa Cooperatistă

Internaţională (ACI); Cooperatives Europe; Organizaţia Internaţională a

Cooperativelor de Producţie, Industriale, Artizanale şi de Servicii (CICOPA);

Confederaţia Europeană a Cooperativelor de Producţie; Cooperativelor

Sociale şi a Întreprinderilor Sociale şi Participative (CECOP) și Asociaţia „Biroul Balcanic pentru Sprijinul Clasei de Mijloc”. Perioada de după criza economico-fi nanciară a cunoscut un ușor recul în ceea ce privește valoarea producției totale a cooperativelor meșteșugărești, proces care s-a redresat după anul 2012, existând premise de evoluție în perioada următoare. Comparând valoarea comerțului cu amănuntul și a procesului investițional constatăm că, ambele, au avut același trend de avânt până la criza din perioada 2008-2011, apoi de reducere în timpul crizei economico-fi nanciare, după care s-a reluat evoluția pozitivă. În ceea ce privește activitatea externă, de livrare a produselor meșteșugărești, în principal în țările Uniunii europene, constatăm creșterea preocupării, existând perspectiva ca multe produse, în cantități și prețuri competitive, să treacă granițele României. Piața Uniunii Europene este sufi cient de atractivă, existând bune posibilități, mai ales în condițiile directivei de „liberă circulație a produselor și serviciilor”, care a transformat exportul în vânzări directe, fără taxe. Stadiul actual al cooperației meșteșugărești evidențiază perspectiva unui trend pozitiv în perioada următoare. În acest context, Congresul Cooperației Meșteșugărești va stabili măsuri care să ducă la dezvoltarea activității cooperației meșteșugărești, care să valorifi ce în mod superior progresele realizate până în prezent.

Concluzii În analiza efectuată, pe baza studiului întreprins, autorii au pus accentul pe a evidenția evoluția în timp a sistemului cooperatist meșteșugăresc din România. O primă concluzie este aceea că de-a lungul timpului, la începuturi, cooperația meșteșugărească a fost una dintre primele care au constituit embrionul în jurul căruia s-au constituit în timp cooperative meșteșugărești specializate în anumite domenii din producția de bunuri și servicii, mergând concomitent spre consolidare și dezvoltare. O a doua concluzie este aceea că România dispune de sufi ciente resurse materiale iar sistemul cooperatist meșteșugăresc dispune de sufi ciente resurse fi nanciare pentru ca această activitate, structural, să capete o importanță din ce în ce mai mare în activitatea economică. Referindu-ne la


evoluția cooperației meșteșugărești din România concluzionăm că un număr important de locuri de muncă (cooperatori și salariați) sunt create pe sistemul cooperativelor meșteșugărești. De asemenea, prin modul de organizare se obțin rezultate din ce în ce mai bune, evoluția din ultimii patru ani relevând o perspectivă pozitivă privind implementarea de planuri și proiecte specifi ce. Cooperația meșteșugărească din România este bine structurată în profi l teritorial, fi ind corect organizată, prin conducerea unitară UCECOM, existând un management adecvat care poate valorifi ca mai efi cient resursele fi nanciare și materiale. În cadrul cooperativelor meșteșugărești rezultă că această activitate se poate dezvolta și poate contribui la crearea clasei de mijloc. O altă concluzie care se desprinde din studiul efectuat și cuprins în acest articol este aceea că activitatea cooperatistă în domeniul meșteșugurilor va rămâne o breaslă veche cu activitate nouă și continuă, atrăgând un număr mai mare de persoane spre activitatea specializată în domeniile care sunt specifi ce acestui gen de activitate organizată în cooperative. Activitatea în domeniul cooperației meșteșugărești este perfectibilă și în acest sens putem exemplifi ca cu îmbunătățirile și dezvoltările care s-au produs în ultimii patru ani și care au asigurat o implementare mai riguroasă a principiilor cooperației meșteșugărești, a perfecționării acestei activități care în mod sigur au avut și vor mai avea ca rezultat obținerea de rezultate superioare bazate pe strategia ce va fi continuată în perioadele următoare. O ultimă concluzie este aceea că activitatea cooperației meșteșugărești din țara noastră va trebui să fi e mai prezentă pe piața Uniunii Europene având produse deja specifi ce, conforme tradițiilor și obiceiurilor românești. Care conform directivelor Uniunii Europene pot deveni clasifi cate și pot reprezenta mai bine România pe piața comună, de aici rezultând și o infl uență pozitivă pentru popularizarea tradițiilor și obiceiurilor românești concretizate în activitatea cooperației meșteșugărești.

Bibliografi e 1. Anghelache, C. (2018). National cooperative system - component of economic and

social development. Romanian Statistical Review, Supplement, 4, 18-31 2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The place and role of Romanian

co-operation in economic evolution, International Symposium „Experience.

Knowledge. Contemporary Challenges”, 1st Edition, „Romania at a Crossroad. From the past, towards the future”, „Artifex” University of Bucharest, December 14th-15th, Bucharest

3. Backer, D. (2017). Making the Co-operative School a Challenge Alternative: Social Reproduction Theory Revisited. Journal of Co-operative Studies, 50 (1), Summer 2017, 17-27

4. Birchall, J. and Hammond-Ketilson, L. (2009). Resilience of the Cooperative Business Model in Times of Crisis, Sustainable Enterprise Programme, International

Labour Offi ce, Job Creation and Enterprise Development Department. Geneva: ILO


5. Birchall, J., and Simmons, R. (2004). What Motivates Members to Participate in Co-operative and Mutual Businesses?. Annals of Public & Cooperative Economics,

75 (3), 465-495 6. Bontems, P., and Fulton, M. (2009). Organizational Structure, Redistribution and

the Endogeneity of Cost: Cooperatives, Investor-Owned Firms and the Cost of Procurement. Journal of Economic Behavior & Organization, 72 (1), 322-343

7. Borgen, S.O. (2004). Rethinking incentive problems in co-operative organizations. The Journal of Socio-Economics, 33, 383–393

8. Borzaga, C., Bodini, R., Carini, C., Depedri, S., Galera, G. and Salvatori, G. (2014). Europe in Transition: The Role of Social Cooperatives and Social Enterprises, Euricse Working Papers, 69|14

9. Cruceru, D. (2014). Cooperația în România. Istorie și actualitate, Editura Artifex, Bucureşti

10. Chloupková, J. (2002). European Cooperative Movement-Background and

common denominators. Unit of Economics Working Papers 2002/4

11. Hansen, M.H., Morrow, J.L. and Batista, J.C. (2002). The Impact of Trust

on Cooperative Membership Retention, Performance, and Satisfaction: An

Exploratory Study. The International Food and Agribusiness Management Review, 5 (1), 41-59

12. Levi, Y. and Davis, P. (2008). Cooperatives as the ”enfants terribles” of economics:

Some implications for the social economy. The Journal of Socio-Economics, 37

(6), 2178-2188

13. Lotti, R., Mensing, P. and Valenti, D. (2006). A co-operative solution. Resilience

report, Strategy and Business Magazine, 43, summer 2006

14. Mazzarol, T, Soutar, G. and Limnios, E. (2012). Member Loyalty in Co-operative

Enterprises: A Preliminary Assessment. 26th Annual ANZAM Conference, 5-7

December 2012, Perth WA

15. McCain, R. (2007). Cooperation and effort, resiprocity and mutual supervision

in worker cooperatives. In: Novkovic, S., Sena, V. (Eds.), Cooperative Firms in Global Markets: Incidence, Viability and Economic Performance, 10 (Advances

in the Economic Analysis of Participatory and Labor-Managed Firms), 185–204

16. Novkovic, S. (2008). Defi nig the co-operative difference. The Journal of Socio-Economics, 37 (6), 2168-2177

17. Novkovic, S. (2006). Cooperative business: the role of co-operative principles and values. Journal of Co-operative Studies, 39 (1), 5-16

18. Roelants, B., Dovgan, D., Eum, H. and Terrasi, E. (2012). The resilience of the cooperative model. How worker cooperatives, social cooperatives and other worker-owned enterprises respond to the crisis and its consequences. CECOP-CICOPA Europe.

19. Spear, R. (2002). The co-operative advantage, Annals of Public and Cooperative Economics, 71 (4), 507- 523

20. Torres Pérez, F. (2016). Co-operatives: Between State Control and the Collaborative Economy. Journal of Co-operative Studies, 49 (3), 5-12

21. Vieta, M. and Lionais, D. (2005). The Cooperative Advantage for Community Development. Journal of Entrepreneurial and Organizational Diversity, 1 (4)

22. *** Legea nr. 1 din 21 februarie 2005 privind organizarea şi funcţionarea

cooperaţiei, cu modifi cările și completările ulterioare


23. *** Ordonanţă de Urgenţă nr. 99 din 6 decembrie 2006 privind instituţiile de credit şi adecvarea capitalului

24. *** http://www.aippimm.ro – Ministerul pentru mediul de afaceri, comerț și antreprenoriat

25. *** http://www.ucecom.ro - Uniunea Națională a Cooperației Mestesugărești -

UCECOM

26. *** https://ica.coop - International Co-operatives Alliance 27. *** http://www.ies.org.ro – Institutul de Economie Socială 28. *** www.insse.ro – Institutul Național de Statistic


THE ROLE OF HANDICRAFT COOPERATION IN ROMANIA’S ECONOMIC

DEVELOPMENT AND GROWTH



Abstract In this article, the authors have focused and studied aspects that relate

to craft co-operation from the beginning to the present. In this respect, there

are consistent references to the genesis and origin of handicraft co-operation

in Romania. Thus, it is appreciated that the germs of craft cooperatives have

deep roots in the socio-economic structure. Since ancient times, Romania’s

present territories have been rich in natural resources, and in history it has

been the question of capitalizing on these riches (resources) that the Romanian

principalities fi rst, then the Romanian state resulting from the union of January

24, 1859, and elected, the centralized Romanian state after the Great Union

of December 1, 1918, tried to capitalize on them. The big industry in Romania

has developed more slowly than in the other European countries. Villages and

towns, the settlements in the fi rst instance, were in the form of concentrations,

besides rivers or in areas that allowed for easy circulation. We can not confuse

the small handicraft with craftmanship co-operation in its later essence, but

we must point out that the beginnings of the development of the Romanian

industry, the activities of goods exchange and especially the capitalization of

the local resources that existed constituted the incipient core of development

co-operation, along with the development of the industry. The small craftsmen

who have valorized the forestry and mineral resources, have developed the

Romanian culture and art, handicraft, have developed a number of necessary

services for the population, later perfected, and thus have created production

cores based on the use of local resources by specialists , all local, developing this

association, which later turned into cooperatives. The tradition of handicraft is

old. A series of issues that emerged from the analysis of the evolution of the

craft cooperatives over time reveals that over time the cooperative movement

in the fi eld of crafts evolved, developed and aligned with the European current

which also followed the same course in other countries . In time, a series of

ideas emerged about craft cooperatives that have revealed that this area has

developed without interruption and thus has been able to go through signifi cant

stages in the evolution and improvement of this system. The authors focus on

presenting the evolution of Romanian handicraft cooperatives in certain stages,

well-placed in time. In this respect, the fi rst stage of the pioneering handicraft co-


operation is the period until 1918 when the present territories of Romania were

divided, but the handicraft cooperative under the infl uence of the evolution from

the outside, under the infl uence of the improvement of the activities and of the

specialization in the fi elds they had the population in different areas of Romania

have developed. We can also talk about some works that appeared during this

period and that revealed the real evolution and consolidation of the handicraft

co-operation. A signifi cant number of activities remain the fl agship of the craft

cooperative system, they have improved and the results have been adequate.

The handicraft co-operation, besides the actual activity, also had a social role,

in the sense that it attracted a series of craftsmen, then craftsmen, specializing

in this craft activity. A signifi cant number of jobs have been created with the

formation of craft cooperatives, thus ensuring living conditions and income,

and contributing to an important part in the formation of the middle class. Over

time, in Romania, as in other European countries, some of them with a developed

handicraft co-operation continued to exist, to improve and to achieve better

results. Between 1918 and the Second World War we can talk about an active

evolution of co-operation. History shows that resources existed at this time,

but the conditions were not precisely the level at which Romania’s economic

activity could have reached. Certainly there were plenty of possibilities, but the

lack of fi nancial resources somehow broke down the development of handicraft

cooperatives. Nevertheless, in the interwar period, based on the archive data we

have available, it results that handicraft has continued to develop, to improve

and to include a series of activities and even domains that have remained

until nowadays specifi c to the cooperative system craft. In the meantime, a

legislative, safe, legal framework has emerged that has evolved and normalized

the organization and functioning of the cooperative craft system. Within the

framework of Romania’s macroeconomic management, since then, the problem

has been created to create the most suitable framework for capitalizing on the

human potential, locally available in the villages, but especially in the cities, for

capitalizing on natural resources, for jobs, for producing of goods and services

needed by the population. And under the current circumstances, there are certain

activities that can only be carried out in the craft cooperative system. After

the Second World War, starting with 1946, within the centralized system of the

Romanian economy, the cooperative continued to develop. Despite the fact that

certain aspects of centralized management have hindered the development of

handicraft, we have the certainty and we can say with precision that even during

this period the handicraft co-operation has been strengthened, developed and

made a special contribution to employment, to capitalizing on local resources

, in the production of productions, which in time have not been appreciated

only in our country but also abroad. From the handicraft activity until 1989,


a series of activities resulted in products, small furniture, carpets, handicrafts,

ready-made clothes, products of a different nature that proved to be appreciated

outside, in which context the handicraft co-operation has also developed a

rather important export activity. The production of carpets, the production of

other products with Romanian specifi cs, were exported, and there was also

a specialized foreign trade enterprise, which realized the exportation of the

Romanian products. During the period 1946-1989, the craft cooperative had a

high share in the value of the products and services made, in the formation of

the gross domestic product. Also, the persons included in the craft cooperative,

increased in number, benefi ting from adequate income and social conditions.

After 1989, handicraft, despite the fact that there was no well-established

macroeconomic strategy from the beginning, continued to develop. In this

respect, the legislative framework has been modifi ed in order to encourage

and support the development of handicraft co-operation in Romania. Market

economy conditions have worked but this has not always had the expected

effect. A cavalcade of legislative acts appeared, changed, perpetuated, but the

craft cooperative continued its course. Meanwhile, UCECOM’s work has grown

steadily, with development concerns, creating the material, human and fi nancial

premises to further consolidate and to have a profi table situation in the coming

years. The authors also concentrate on analyzing the evolution of co-operation

over the last four years, pointing out that from a more diffi cult moment that

resulted in 2008-2012, a deeper activity, better dimensioned, which had the effect

of stopping decreases and creating conditions for relaunching handicraft. Two

aspects, the human aspect, respectively the number of cooperative members, but

especially the workers in this fi eld of handicraft co-operation, and the results

in goods and services obtained during this period, would be compared. The

authors point out that the effects of a better organization, management of the

craft cooperative activity provide the premise that in the coming period this

activity will be further improved.

Keywords: handicraft cooperatives, economic structure, UCECOM,

labor force, cooperative society

JEL classifi cation: J21, J34, P13

Introduction

In this article, the authors, based on the study on the emergence, development and development of the handicraft co-operation, emphasize that this type of co-operation has very old roots in Romania. The authors analyze sequentially, from time to time, from the beginnings until 1918, the interwar period, the period of the economized economy from 1946 to 1989, and then the evolution of the handicraft after 1990. Based on data from the study of the


archives, other works of some people who have been involved in the study and evolution of handicraft co-operation, the authors have emphasized the progressive evolution of this kind of co-operation, which has gained better results. It is stated that during the centralized economy, where the handicraft cooperative, despite certain limits of the management system specifi c to the period, achieved good results. The human resources are analyzed through the constant increase of the number of craftsmen co-workers, of the results materialized in goods and services specifi c to this important activity, eventually materializing the high value of the production resulting from the craft activity, which contributed to the increase of the product gross domestic product in Romania. The data show that an increasing number of cooperative and / or salaried cooperative members have had jobs, earned income, perfected and consolidated and structured a system of handicraft cooperatives in our country. Attention is also paid to the period after 1990, when the free market was imposed, the craft cooperative has tightened the ranks, strengthened on the specifi c fi elds and continued to obtain positive results. The authors also focus on specifi c moments of the evolution of handicraft co-operation in our country, highlighting the role of personalities that contributed both to the development of the cooperative doctrine, but also to the principles that underlie the co-operation in general and the handicraft in particular. The study underlying this article reveals the positive evolution of the handicraft cooperative in our country, even under the conditions of the free market. A series of concrete aspects have been brought to light that have led to the structuring, consolidation and positive evolution of the craft cooperative system. Within the archel there are presented the main fi elds (micro-domains) in which the handicraft co-operation has strengthened and specialized by offering goods and services especially needed for local communities. It is also pointed out that a number of craft products take the path to export to other European countries and not only. The evolution of handicraft co-operation also has a cultural role through the exports made based on the handicraft of some artisans who produce in this frame. Thus, the production of handmade carpets, crafts, small furniture and other products specifi c to Romanian folk traditions and customs are highly appreciated abroad. The article also emphasizes the presentation of the perspective of the evolution of the cooperative craftsmen activity starting from the fact that during the last 5-6 years we witness a process of reviving the organization and consolidation of the craft cooperative system on the territory of Romania. The legislative framework that has been adopted concerns the possibility of supporting the development of craft cooperatives. Also, local, natural, fi nancial resources give the perspective of a growing activity in this fi eld. A particular feature of the handicraft cooperative is the fact that the specifi cs of the vocational, lyceum schools and of a university,


UCECOM has proposed and achieved positive results in the training of the cadres in the assurance of people with a tendency towards the handicraft, being from this point of view net superior to the other sectors of co-operation in our country. In Europe cooperative banks (cooperatives) are fairly well represented in the national banking system of the respective countries. And the cooperative craftmanship system in Romania has set up a bank that still exists today, and through transformations it operates, with the premise of intensifying banking activity in the coming period. Also in this article will be presented the aspects of the legislative framework on the basis of which there is appreciation that the craft cooperative system will be revived in the following period.

Literature review Anghelache (2018) analyzed the role of co-operation in economic and social development at a global level and conducted a study on the evolution of this system in Romania. Anghelache and Anghel (2017) emphasized the national structure of Romanian co-operation, on organizational and territorial aspects. Backer (2017) pointed out that the purpose of the cooperative schools was and is to strengthen the cooperative economy. Birchall and Hammond-Ketilson (2009) demonstrated that the cooperative society model survives the fi nancial crisis, being a form of sustainable enterprise that maintains the livelihoods of the communities in which it operates. Birchall and Simmons (2004) analyzed the members’ motivation to be part of cooperative societies. Bontems and Fulton (2009) presented aspects related to the organizational structure of cooperatives. Borgen (2004) proposed rethinking incentive measures applied in cooperative organizations. Borzaga, Bodini, Carini, Depedri, Galera ,. and Salvatori (2014) studied the economic and social impact of cooperatives in local economies. Crucero (2014) presented ideas on the emergence and development of the cooperative system. Chloupková (2002) analyzed the core features of cooperatives, identifying the premises for a successful cooperation development. Hansen, Morrow and Batista (2002) investigated the effects of trust between cooperating members on the one hand and between co-operating members and the management team on the other hand. Levi and Davis (2008) analyzed the role of cooperatives in the social economy. A similar theme was debated by Lotti, Mensing and Valenti (2006) who considered that a viable solution for the development of the economic system was cooperatives. Mazzarol, Soutar and Limnios (2012) proposed a loyalty model for cooperative members, highlighting the importance of affective engagement and cooperative identifi cation as key variables of mediation. McCain (2007) analyzed the relationship between co-operation and effort, as well as the relationship between reciprocity and mutual supervision in cooperatives. Novkovic (2008,


2006) and Spear (2002) have shown the advantages of cooperatives on the market in terms of their cooperative values and principles. Roelants, Dovgan, Eum and Terrasi (2012) analyzed how cooperatives respond to the crisis and its consequences. Torres Pérez (2016) addressed aspects related to the place of cooperatives between state control and the collaborative economy. Vieta and Lionais (2005) studied the impact of cooperatives for community development.

Research methodology, data, results and discussions • Some aspects of the genesis of co-operation in the world Co-operation is not a new term, nor a new actovotate, it has its origins in forms of socio-economic organization in the world from ancient times. The cooperative system has evolved and developed unceasingly in all the states of the world and especially in developed ones. In this context, we note that co-operatives currently offer over 100 million jobs around the world, 20% more than multinationals. In Canada, 4 out of 10 Canadians are members of at least one cooperative and cooperatives have over 155,000 employees. In the Quebec region of Canada, about 70% of the population is a cooperative member. Cooperatives producing maple sugar in Canada hold 35% of world production. 23 million French citizens (about 38% of the population) are co-operating members. 75% of agricultural producers are members of a cooperative. The cooperative movement’s turnover is 181 trillion euros, cooperatives holding 60% of banks, 40% of agricultural and food production and 25% of retail sales. In terms of jobs, 21,000 co-operatives provide over 1 million jobs representing 3.5% of the active population. 1 out of 4 people (about 20 million people) is a member of a cooperative in Germany and 440,000 people are employed in 8106 cooperatives. In Japan, one in three families is a member of a cooperative. In 2007, consumer cooperatives had a turnover of US $ 34.048 trillion, accounting for 5.9% of the market

share of food. In India, ca. 239 million people are co-operating members. In

New Zealand, 40% of the adult population is a member of cooperatives and

mutualities. Cooperatives produce 22% of GDP, accounting for 95% of the

dairy market, 70% of the meat market, 62% of the grocery market, 75% of

the pharmaceutical market, 70% of the agricultural chemical fertilizer market.

Spain had 15% of the cooperative member population (in 2008). In 2007,

the cooperative provided jobs for 21.6% of the labor market. Argentina has

12,670 cooperative societies with more than 9.3 million members (23.5%

of the country’s population) and offers over 233,000 jobs. Italy had about 1

million employees in 2005 in 70,400 cooperative societies. 4 out of 10 people

are members of cooperatives in the US. 30,000 co-operatives hold $ 3 trillion

in subscribed capital, generate revenue over $ 500 billion and $ 25 billion in


salaries and provide over 2 million jobs. In rural areas there are more than 900 cooperatives specializing in electricity generation that supplies electricity to over 42 million inhabitants, accounting for 42% of US distribution lines. • The emergence and development of the cooperative concept in

Romania The cooperative ideas entered Romania in the fi rst half of the nineteenth century. There are known the concerns of many personalities to promote associationist ideas. Valuable contributions to the theoretical foundation of the revolutionary development program of the country, including associationist principles, have had great personalities such as N. Balcescu, S. Bărnuţiu, A. Iancu, E. Murgu, A. D. Xenopol and others. Theodor Diamant (1810-1841), the initiator of the Skaeni-Prahova falcons in 1835, who started from the idea that „the struggle is now between those who have and those who do not” and stressed the need to remove the society that did not provide the classes from the bottom even the right to a decent minimum of living (food, housing, clothing and access to work that is not harmful to their health). Spiru Haret (1851 - 1912), a mathematician, sociologist, teacher, minister in several cabinets, was one of the promoters of the Romanian vocational education, initiator of arts and crafts schools. Petre S. Aurelian (1833-1909), economist, fought for the implementation of co-operation in the economic life of Romania, under the impetus of the notable results obtained in the Western countries by the cooperative production societies. Prioritize production associations. For his exceptional merits in the Romanian economic culture, with vocation in the fi eld of co-operation, Petre S. Aurelian was a member of the Romanian Academy, remaining in the honorable book of the center of research activity in Romania. Dimitrie C. Butculescu (1866-1907), aimed to determine the craftsmen and workers to organizations of an economic nature. It played a special role in promoting association ideas among craftsmen of all categories. We can say that it is due to the beginning of the cooperative associations of craftsmen, this way of organizing the production permanently and then, developing continuously. An important moment in the development of the cooperative activity in the Old Kingdom was the appearance in May 1887 of the „Code of Commerce”. After the entry into force of the Commercial Code, a number of cooperative societies appeared due to the guarantee they gave to associated members in obtaining income and the prospect of working in the interest of those involved in these cooperatives. Numerically, cooperative associations


far outperform those in the previous phase. On March 29, 1903, the „Law of Folk People’s Banks and their Central House” was adopted, which infl uenced the emergence of new forms of

cooperative association. Concretely, at this point, there was a rapprochement

between credit cooperatives and craftsmen (craftsmen), in the sense that, in

the context of the banking system being quite limited (the capital was, in high

proportions, foreign, interest was other forms of co-operatives have been

supported, credit offering fi nancial sources more accessible to producers. On December 20, 1909, the Law was passed, which also provided for the establishment of production cooperatives. In the twentieth century, a number of personalities, including IG Duca, Ion Mihalache, Ion N. Angelescu, Vintilă Bratianu, A.G. Galan, Gh. Tashka, contributed to the consolidation and development of the cooperative activity. Virgil N. Madgearu, in his turn, was concerned about defi ning the cooperative society, which he defi ned as „cooperatives, as economic associations of labor, unlike joint stock companies that are capital associations.” Professor Gromoslav Mladenatz has been actively involved in the development of cooperative activity in Romania during the period between the two world wars. In the interwar period, Romania’s economy was in a delicate situation. It was the question of rebuilding the economy after the First World War, the employment that had become diffi cult to achieve because of the agrarian character of the economy and the lack of fi nancial resources and technological capital. There is already the impetus of the positive evolution of the cooperative societies, the fastest way to consolidate the existing ones and the emergence of such new organizations that united the craftsmen (craftsmen).

• Legislative framework on the foundation of craft cooperatives The evolution of craft co-operative legislation has followed a course that has intensifi ed over time. However, economic, social and political conditions have led to a sinuous evolution of co-operation. The legislation of those years refl ects the state’s concern for cooperative activity. Summing up,

let us mention, in chronological order, the main normative acts regarding the

cooperative system, in general, and the handicraft co-operation, in particular,

which were promulgated at that time are the following:

- on January 3, 1919 - Decree - Law for the establishment of the

Central Cash Cooperative and Landowners’ Villagers;

- on February 9, 1919 - Decree - Law on the Establishment of Urban

People’s Cooperatives;

- on 30 April 1920 - Law on the organization of the Ministry of Labor

and Social Welfare (as amended on June 12, 1920), in paragraph 4, art. 20-27


presents the organization of the City Cooperative Department and the City Co-operation Council; - March 14, 1923 - Law for the unifi cation of co-operation; - on July 12, 1928 - the Code of Co-operation; - March 28, 1929 - Law on the Organization of Co-operation; - Regulation for the implementation of the law on the organization of the co-operation of 28 March 1929, as amended and supplemented by the Laws of 4 April 1930 and 7 April 1933; - on July 27, 1933 - Law no. 149 for organizing co-operation; - in 1935 the Law for the organization of cooperatives (amended in 23.VI.1938, 20.I.1939, 18.X.1940 and 22.II.1941) appeared, this being the most complete normative act in the fi eld, which had as the consolidation of the cooperative system, especially of the craftsman. After 1944, in the years of the centralized economy, the craft cooperative was carrying out its activity without having a precise identity regulated by law. It was only in 1949, on 2 April, that Decree no. 133, for the organization of co-operation, which abrogates the 1935 law and subsequent amendments. The Decree provided for the organization of cooperatives for craft production and others.

• Stages and milestones of the craft cooperative development Specifi cally, the beginnings of handicraft in Romania date back to 1879 when the fi rst organization of this kind was established - „Shoemakers’ Society” (Bucharest). Handicraft cooperatives were predominant in the urban and rural areas where there were craftsmen and resources, especially natural. Cooperative activity grew rapidly, so at the beginning of 1950 there were 568 cooperatives with 63,000 members. During the communist era, the co-operative co-operative produced 11% of GDP. We can appreciate that during the communist period the number of members increased artifi cially due to the benefi ts they could gain by entering this system. In Communism, the craft cooperative system had a monopoly in the urban environment in the provision of certain local services such as repairs, services, but also the production of handicrafts, clothing, household goods and others. During the years 1949-1989, the handicraft co-operative managed to attract in its work an increasing number of craftsmen. They have benefi ted from professional conditions of organizing productive activity, earning


gains, including a better standard of living than that provided by state-owned enterprises. Handicraft co-operation was the only alternative to the centralized economy. As a magnifying order, the handicraft cooperative owned the entire cosmetics and hairdressing market in the urban area, the entire home repair market, a large part of the automotive repair market, 50% of the handmade carpets production, 60% of the globe production , handicraft market, manual carpet production and market, and much more. After the fall of the communist regime, UCECOM (the Central Union of Crafts Cooperatives) is the organization representing the handicraft co-operative. It organized in the fi rst years after 1989 the fi rst bank with Romanian private capital - MINBANK, which later became ATEBANK in the period of infl ation growth (1993-1996). UCECOM owns 25% of the bank’s shares so it can negotiate advantageous lending conditions for its members. At present, craft cooperatives own about 99% of the cosmetics and hairdressing market, 95% of the small repair market or 85% of the auto repair market. The number of craft cooperatives registered an increase between 1989 and 1998, followed by a slight decrease between 1999 and 2004. After the law 1/2005, their number increased. Regarding the number of cooperative members, we see a decline, after 1990, due to the lack of legislation supporting this form of organization of qualifi ed specialists in various professions. There is an increasing trend of concentration of craft cooperatives from the perspective of the number of employees. Cooperative Hygiene is ranked among the top 5 craft cooperatives as a number of employees. Most craft cooperatives have 54.7% of the manufacturing industry, followed by other services - 16.5% and trade - 10.4%. The cooperative system implies democratic governance, autonomy and independence of the cooperative community, fair distribution of benefi ts, cultivating honesty, pluralism and education in the spirit of human solidarity. The activity of handicraft co-operation after 1989 takes place in a new context determined by the reform process and, in particular, by the market economy option. Decree-Law no. 66 of February 8, 1990 on the organization and operation craft legislated role and place of handicraft cooperatives in the national economy, real independence and autonomy. In summary, we stated that before 1989, 40 cooperatives have UCECOM profi led crafts, plus 80 other cooperative departments, employing 50,000 people, of which 75% were women. A quarter of working at home, almost exclusively women who were especially knotted and woven carpets, hand embroidery, fabric Crafts The selection accounted for 45% of total exports of UCECOM on Western currencies. It is mainly exported to the US and UK, Italy, France, Sweden, Germany, Greece.


The Crafts Cooperative Council has acted to include craft cooperative organizations in the category of small and medium-sized enterprises, which benefi t from national facilities.Please note that Law no. 1/2005 regulates the general framework for the organization and functioning of cooperative craft enterprises.

• Highlights of the evolution of handicraft co-operation under free market conditions

In the period after December 1989, the cooperative system took a new form and consolidated on new bases. Thus, in the period 2000-2008, before the onset of the economic and fi nancial crisis, there was a momentum, after which there was a slight decline, as a result of the economic and fi nancial crisis, which affected the world economy during 2008-2011. The passenger effect is felt, but with careful measures of better organization and effi cient activity, the craft cooperative is recovering. In the fi eld of craft cooperatives, the share, according to the number of employees, refl ects an increase, as shown in fi gure no. 1. This means a process of relaunching craft cooperatives after the aforementioned economic and fi nancial crisis.

The evolution of the cooperative cooperatives share by number of employees

Figure no. 1

In the structure of UCECOM, 506 co-operative entities (craft cooperative societies, county unions and associations of craft cooperative societies) are associated, amounting to about 16,000 people, over 87% having double quality - associated with work and capital respectively cooperating members and workers in their own cooperatives.


Craft cooperative units operate in almost all urban centers of the country, covering the entire economic sphere (about 2440 units, out of which over 300 production units, about 1780 service units, over 360 commercial units). Craft cooperative societies differentiate themselves from the rest of the small and medium-sized group of companies through their long experience, stable organizational structure and high fl exibility of productive

units (5-450 persons), easily adaptable to various types of activity. At the same

time, it must be stressed that the workforce is well qualifi ed, with a working environment conducive to the development of cooperation and economic cooperation. There are also production and commercial spaces available for the development of economic activities specifi c to craft cooperatives in all regions of the country. At present, craft cooperative societies carry out a wide range of activities, among which: • production of industrial and consumer goods, respectively: - textile and knitwear: garments, knitwear, protective clothing, hand-

woven and knotted carpets; sports items etc .; - leather footwear, work footwear and protection, leather goods -

handbags, purses, belts, belts etc .; - wooden products: small furniture, sculpted furniture, brewery sets,

toys, „sewing boxes” etc .; - folk art and handicrafts: tablecloths, embroidery, scarves, wipes,

tapestries, painted wooden icons, folk dolls, etc .; - metal products: work benches, tools and accessories, garden

furniture, tool boxes, etc; • Intra-Community deliveries and exports, with an annual average volume of about € 21 million, made in 13 countries (mainly intra-community deliveries), with the largest shares in Italy, Germany, England, France, Portugal and others; • performs a high volume of services for the population and third parties: personal hygiene and human aesthetics, repair of household appliances and other durable goods, car maintenance and repairs, etc .; • The commercial activity is realized in the sale of a wide range of retail and wholesale goods through its own units, as well as through other commercial companies; • cooperative craft units carry out a broad economic cooperation activity with internal partners, with the possibility of cooperation also externally; • the craft cooperative system carries out an intense and benefi cial training activity:


- at university level, there is the „ARTIFEX” University of Economics in Bucharest, with two faculties, namely: Finance and Accounting and Management-Marketing. Artifex University enrolls approximately 1,500 students and master students annually. The founder of this university is the National Technical-Scientifi c and Social-Cultural Foundation -ARTIFEX- of the Commerce Cooperative, which is also founded by UCECOM;

- at the pre-university level, the „Spiru Haret” Foundation has 11 schools: a College in Bucharest and high schools in Arad, Baia Mare, Braila, Breaza, Cluj, Constanta, Craiova, Iasi, Ploiesti, Timisoara - approx. 3,500 students).

• The handicraft cooperative provides tourist services and spa treatment within the hotel units located in the Eforie Nord, Mamaia, Covasna and Sovata resorts, where UCECOM owns 99% of the share capital. • From the study of the bibliography and the concrete activity carried out, we fi nd the main traits characterizing the Romanian handicraft cooperative, which defi ne it as an important component of the Romanian civil society. In this sense, we will limit ourselves to highlighting the main features, namely: - craft cooperative societies are economic agents capable of generating

profi ts and providing new jobs every year, at a time when the lack of investment at national level leads to an increase in the unemployment rate;

- handicraft co-operation is one of the few segments of the national economy that, in an organized manner, provides stable jobs for several hundred people with disabilities, giving them the chance of decent work by creating products of low complexity in special units organized and protected;

- folk art and artistic crafts represent a means of promoting Romania in the world through products that incorporate the specifi c tradition and the national creative genius, the craftsmen cooperating effectively contributing to the continuation of the Romanian traditions, appreciated both in the country and abroad;

- the socio-educational fi eld is a very important component of the cooperative craft sector. Thus, the pre-university and cooperative economic co-operative economics of handicraft co-operation aims to promote the cooperative principles, as well as the growing international and national affi rmation of this economic and social sector. • UCECOM is also active internationally, taking into account the fact that European society is in the process of transformation and this process


can not be conceived without taking into account the cooperative component within each European nation. Europe is concerned to strengthen its unity in diversity, and an element of this diversity is co-operation in its various forms of manifestation. In this context, in the fi eld of handicraft cooperatives the following are considered: - encouraging and supporting a continuous investment process in craft

cooperative societies, with a view to achieving further progress and higher profi tability;

- stepping up the exchange of experience and documentation, both externally and internally;

- more active involvement in accessing operational programs funded from structural and cohesion funds or other internal and external sources. Also, the process of accessing European funds aimed at strengthening and developing the craft cooperative activity will continue;

- developing active programs for training, assistance and advice to associate members.

Handicraft co-operation (UCECOM) is associated internally with the Chamber of Commerce and Industry of Romania (CCIR) and the National Association of Exporters and Importers in Romania (ANEIR). UCECOM is also associated internationally with the International Co-operative Alliance (ACI); Cooperatives Europe; The International Organization of Production, Industrial, Handicraft and Service Cooperatives (CICOPA); European Confederation of Production Cooperatives; Social Cooperatives and Societies and Participatory Societies (CECOP) and the Balkan Bureau for Middle Class Support. The period after the economic and fi nancial crisis experienced a slight rebound in the value of the total production of craft cooperatives, a process that recovered after 2012, with preconditions for the next period. Comparing the value of the retail trade and the investment process, we can see that both had the same upward trend until the 2008-2011 crisis, then a reduction during the economic and fi nancial crisis, after which the positive evolution was resumed. As regards the external activity of delivery of craft products, mainly in the countries of the European Union, we are seeing increasing concern, as there is the prospect that many products, in quantities and competitive prices, will cross Romania’s borders. The European Union market is suffi ciently attractive, with good possibilities, especially under the „free movement of goods and services” directive, which has transformed exports into direct, tax-free sales.


The current state of handicraft co-operation highlights the prospect of a positive trend in the coming period. In this context, the Congress of Handicrafts Cooperatives will establish measures that will lead to the development of the handicraft cooperative activity, which will make better use of the progress achieved so far.

Conclusion In the analysis, on the basis of the undertaken study, the authors emphasized the evolution of the craft cooperative system in Romania in time. A fi rst conclusion is that, over time, in the beginning, the craft cooperative was one of the fi rst to form the embryo around which crafts cooperatives specialized in certain fi elds of goods and services production were established, while running concurrently to consolidation and development. A second conclusion is that Romania has suffi cient material resources and that the craft cooperative system has suffi cient fi nancial resources for this structural activity to gain increasing importance in the economic activity. Referring to the evolution of handicraft in Romania we conclude that a large number of jobs (co-workers and employees) are created on the system of craft cooperatives. Also, the organizational structure is achieving better results, the evolution of the last four years revealing a positive perspective on the implementation of specifi c plans and projects. Handicraft co-operation in Romania is well structured in a territorial profi le, being properly organized, through UCECOM’s unitary management, with an appropriate management that can make better use of fi nancial and material resources. In the craft cooperatives it results that this activity can develop and can contribute to the creation of the middle class. Another conclusion that emerges from the study carried out in this article is that the cooperative activity in the fi eld of crafts will remain an old guild with new and continuous activity, attracting a larger number of people to the specialized activity in the fi elds that are specifi c to this genre of activity organized in cooperatives. The activity in handicraft co-operation is perfect, and in this respect we can exemplify the improvements and developments that have taken place over the last four years and which have ensured a more rigorous implementation of the principles of craft co-operation, of improving this activity, will also result in higher results based on the strategy that will be continued in the coming years. A fi nal conclusion is that the activity of cooperative handicraft in our country will have to be more present on the European Union market with products already specifi c, according to Romanian traditions and customs. Under European Union directives they can become classifi ed and represent Romania better on the common market, hence also a positive infl uence for the popularization of the Romanian traditions and customs embodied in the handicraft cooperative activity.


References 1. Anghelache, C. (2018). National cooperative system - component of economic and

social development. Romanian Statistical Review, Supplement, 4, 18-31 2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2017). The place and role of Romanian

co-operation in economic evolution, International Symposium „Experience.

Knowledge. Contemporary Challenges”, 1st Edition, „Romania at a Crossroad. From the past, towards the future”, „Artifex” University of Bucharest, December 14th-15th, Bucharest

3. Backer, D. (2017). Making the Co-operative School a Challenge Alternative: Social Reproduction Theory Revisited. Journal of Co-operative Studies, 50 (1), Summer 2017, 17-27

4. Birchall, J. and Hammond-Ketilson, L. (2009). Resilience of the Cooperative Business Model in Times of Crisis, Sustainable Enterprise Programme, International

Labour Offi ce, Job Creation and Enterprise Development Department. Geneva: ILO

5. Birchall, J., and Simmons, R. (2004). What Motivates Members to Participate in Co-operative and Mutual Businesses?. Annals of Public & Cooperative Economics,

75 (3), 465-495 6. Bontems, P., and Fulton, M. (2009). Organizational Structure, Redistribution and

the Endogeneity of Cost: Cooperatives, Investor-Owned Firms and the Cost of Procurement. Journal of Economic Behavior & Organization, 72 (1), 322-343

7. Borgen, S.O. (2004). Rethinking incentive problems in co-operative organizations. The Journal of Socio-Economics, 33, 383–393

8. Borzaga, C., Bodini, R., Carini, C., Depedri, S., Galera, G. and Salvatori, G. (2014). Europe in Transition: The Role of Social Cooperatives and Social Enterprises, Euricse Working Papers, 69|14

9. Cruceru, D. (2014). Cooperația în România. Istorie și actualitate, Editura Artifex, Bucureşti

10. Chloupková, J. (2002). European Cooperative Movement-Background and

common denominators. Unit of Economics Working Papers 2002/4

11. Hansen, M.H., Morrow, J.L. and Batista, J.C. (2002). The Impact of Trust

on Cooperative Membership Retention, Performance, and Satisfaction: An

Exploratory Study. The International Food and Agribusiness Management Review, 5 (1), 41-59

12. Levi, Y. and Davis, P. (2008). Cooperatives as the ”enfants terribles” of economics:

Some implications for the social economy. The Journal of Socio-Economics, 37

(6), 2178-2188

13. Lotti, R., Mensing, P. and Valenti, D. (2006). A co-operative solution. Resilience

report, Strategy and Business Magazine, 43, summer 2006

14. Mazzarol, T, Soutar, G. and Limnios, E. (2012). Member Loyalty in Co-operative

Enterprises: A Preliminary Assessment. 26th Annual ANZAM Conference, 5-7

December 2012, Perth WA

15. McCain, R. (2007). Cooperation and effort, resiprocity and mutual supervision

in worker cooperatives. In: Novkovic, S., Sena, V. (Eds.), Cooperative Firms in Global Markets: Incidence, Viability and Economic Performance, 10 (Advances

in the Economic Analysis of Participatory and Labor-Managed Firms), 185–204


16. Novkovic, S. (2008). Defi nig the co-operative difference. The Journal of Socio-

Economics, 37 (6), 2168-2177 17. Novkovic, S. (2006). Cooperative business: the role of co-operative principles

and values. Journal of Co-operative Studies, 39 (1), 5-16 18. Roelants, B., Dovgan, D., Eum, H. and Terrasi, E. (2012). The resilience of the

cooperative model. How worker cooperatives, social cooperatives and other worker-owned enterprises respond to the crisis and its consequences. CECOP-CICOPA Europe.

19. Spear, R. (2002). The co-operative advantage, Annals of Public and Cooperative

Economics, 71 (4), 507- 523 20. Torres Pérez, F. (2016). Co-operatives: Between State Control and the

Collaborative Economy. Journal of Co-operative Studies, 49 (3), 5-12 21. Vieta, M. and Lionais, D. (2005). The Cooperative Advantage for Community

Development. Journal of Entrepreneurial and Organizational Diversity, 1 (4) 22. *** Legea nr. 1 din 21 februarie 2005 privind organizarea şi funcţionarea

cooperaţiei, cu modifi cările și completările ulterioare

23. *** Ordonanţă de Urgenţă nr. 99 din 6 decembrie 2006 privind instituţiile de

credit şi adecvarea capitalului

24. *** http://www.aippimm.ro – Ministerul pentru mediul de afaceri, comerț și

antreprenoriat

25. *** http://www.ucecom.ro - Uniunea Națională a Cooperației Mestesugărești -

UCECOM

26. *** https://ica.coop - International Co-operatives Alliance

27. *** http://www.ies.org.ro – Institutul de Economie Socială

28. *** www.insse.ro – Institutul Național de Statistic

PERSPECTIVA EVOLUȚIEI TURISMULUI ÎN ANUL 2018 179 THE ... · din practica / experiența...

Documents

Transcript of PERSPECTIVA EVOLUȚIEI TURISMULUI ÎN ANUL 2018 179 THE ... · din practica / experiența...