EVOLUTIA RATEI DE UTILIZARE A FORTEI DE MUNCA IN ROMANIA IN PERIOADA 1990- 2001

UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRASOV

FACULTATEA DE STIINTE ECONOMICE

EVOLUTIA RATEI DE UTILIZARE A FORTEI

DE MUNCĂ ÎN ROMÂNIA ÎN PERIOADA

STUDENTĂ:

SPECIALIZARE: C. I. G.

GRUPA:

ANUL: II

BRAȘOV 2008

Ca orice alta resursa, forta de munca ocupa atât în cadrul întreprinderii ( la nivel microeconomic) cât si în cadrul economiei de piata ( la nivel macroeconomic ) un rol important si presupune o utilizare eficienta. Astfel ca, la fel ca si în cazul celorlalte resurse, optimizarea utilizarii fortei de munca reprezinta o problema la nivelul Guvernului României.

Investitia în capitalul uman, deci si în forta de munca, este în atentia prioritara a Guvernului României, fiind una din componentele importante în promovarea investitiilor intangibile, simultan si cu o mai buna utilizare a resurselor umane. Aceasta este concretizata prin realizarea unei mai bune flexibilitati a fortei de munca prin marirea gradului de mobilitate ( recalificare ) si de perfectionare/ specializare a acesteia, astefel încât sa se poata asigura o echilibrare a cererii si ofertei pe piata fortei de munca, precum si dezvoltarea know- how- ului si training-ului vocational si al managementului resurselor umane.

Forta de munca este un important indice în determinarea inflatiei, a somajului, si nu se poate vorbi despre ea fara a vorbi despre populatia tarii, despre componenta demografica, ce influenteaza situatia socio- economica a tarii.

Prin urmare, evolutia ratei de utilizare a fortei de munca este importanta deoarece prin intermediul ei vom putea prognoza evolutia ei in anii ce urmeaza perioadei descrise.

Conform dictionarului contabil financiar, "productivitatea reprezinta rodnicia, randamentul factorilor de productie utilizati". În acest caz, eficienta a muncii exprimata prin raportarea rezultatului muncii la consunul de munca ( timpul necesar muncii ), sau în sens mai larg, indicator principal al economiei nationale care arata nivelul de dezvoltare al fortei de productie.

Gheorghe Ialomiteanu, Dictionar contabil financiar, Brasov, Editura Orientul Latin, 1996

Toti acesti parametri prezenti în acest model au fost alesi datorita legaturii dintre ei. Productivitatea se stie ca este influentata în mod direct de catre populatia ocupata componenta vital necesara în determinarea gradului de ocupare a resurselor de munca, iar necesarul de mijloace fixe este imperios legat de salariul real.

Acesta analiza a nivelului ratei de utilizare a fortei de munca este un diagnostic si este necesara determinarea fiecarui parametru.

Obtinerea parametrilor s-a facut pe baza informatiilor statistice referitoare la indicatorii macroeconomici din perioada 1990- 2001, preluati din Anuarul Statistic al României.

Indicatorii macroeconomici exprimati în preturi curente au fost recalculati, folosindu- se urmatorul principiu de calcul:

unde reprezinta valoarea reala în anul t,

reprezinta valoarea nominala în anul t,

reprezinta indicele preturilor corespunzator.

Analiza datelor statistice are în vedere aranjarea relatiilor sub forma unor modele liniare, verificarea ipotezelor si fundamentarea calculelor de prognoza.

Estimarea unui model al tendintei legaturii dintre doua variabile presupune trecerea prin mai multi pasi, adica: intuirea relatiilor matematice a modelelor, estimarea parametrilor pentru fiecare model în parte, testarea semnificatiei modelului ales si a coeficientilor functiilor gasite, interpretarea economica a parametrilor testati si utilizarea modelului pentru prognoze.

Modelul propus studiaza modul în care productivitatea ( Wm ), necesarul de mijloace fixe ( NMF ), gradul de ocupare a resurselor de munca ( G ) si salariul real (SR ) afecteaza rata de utilizare a fortei de munca ( RU).

Variabila dependenta este rata de utilizare a fortei de munca, iar variabilele de explicat sunt productivitatea, necesarul de mijloace fixe, gradul de ocupare a resurselor de munca si salariul real.

Fiind prelucrate în EXCEL, rezultatele datelor au o probabilitate de 95% si numarul de observari este de 12 ( n=12 ), iar numarul variabilelor explicative este de 4 (k=4 ).

Ecuatia modelului de regresie liniara se va prezenta astfel:

unde RU= rata de utilizare a fortei de munca;

Wm= productivitatea muncii;

NFM= necesarul de mijloace fixe;

G= gradul de ocupare a resurselor de munca;

SR= salariul real.

Testarea se începe cu testul Student, testul de semnificatie individuala a valorii parametrilor. Asfel ca luând valoarea lui reprezinta 2.228.

În urma estimarilor parametrilor s- au obtinut urmatoarele informatii:

RU=137,95 - 0,76Wm - 0,77NMF + 89,87G + 0,004SR

unde: ( · ) t Student

R=0,93

n= 12

Ceea ce s-a putut observa a fost ca toate variabilele explicative introduse în model influenteaza semnificativ variabila de explicat cu o probabilitate de 95%.

Urmatorul test este testul de semnificatie globala, testul Fisher, care consta în compararea parametrilor modelului cu parametrii de valori fixate.

Cum F*=125,19> F=4,12 , rezulta ca parametrii modelului sunt semnificativi din punct de vedere statistic. Se mai poate observa ca modelul este valid, deoarece valoarea calculata este mai mare decât valoarea teoretica.

Urmatorul test este testul de semnificatie a adaugarii unei noi variabile explicative în model. Am adaugat înca o variabila, salariul real ( SR ), ce s-a dovedit a fi foarte semnificativa pentru model. Dupa estimarea modelului cu trei variabile având n'=12 si k'=3 s-a obtinut F*=109,1 , iar valoarea tabelara F=4,06.

La fel ca si în cazul testului Fisher, valorile obtinute arata ca modelul este semnificativ, dar dupa adaugarea noului parametru, modelul este mai bine construit.

În urmatorul test, testul Chow, de stabilitate, se verifica daca se observa diferente semnificative în estimarea modelului pe întreaga perioada si estimarea pe subperioade.

Modelul a fost împartit în urmatoarele subperioade: 1990- 1995, cu n=6 si k=4 si 1996- 2001, cu n=6 si k=4.

Din calcule am observat ca valoarea lui F* în cazul în care sunt numai 6 observari este de 187,85 si este mai mica decât valoarea teoretica a lui F( F=224,58 ), ceea ce înseamna ca modelul este stabil pe întreaga perioada 1990- 2001, cu o probabilitate de 95%.

Ultimul test de semnificatie, testul Durbin- Watson în care se studiaza autocorelatia erorilor nu poate fi efectuat deoarece este nevoie de minim 15 observari, iar în acest caz sunt doar 12( n=12 ).

În concluzie, deoarece în anul 1998 s-a facut o reevaluare a mijloacelor fixe, motiv pentru care valoarea mijloacelor fixe în preturi comparabile din acel an înregistreaza o crestere mare compartiv cu valoarea din anul precedent, dupa cum se poate vedea în graficul de la anexa 3. Necesarul de mijloace fixe nu este constant, cum ar trebui sa fie conform ipotezelor din model, acesta prezentând o crestere de la 4,71337 în anul 1990, la 25,1107 în anul 2001.

În perioada 1990- 2001, necesarul de mijloace fixe a crescut de la un an la altul într-un ritm sustinut, iar pentru o utilizare minima a acestuia se obtine o eficienta mare a utilizarii mijloacelor fixe, ceea ce determina un grad ridicat de ocupare a fortei de munca. În cazul valorii maxime, se înregistreaza o eficienta redusa a utilizarii mijloacelor fixe, care se reflecta într-un grad de ocupare a fortei de munca redus.

Rezulta ca necesitatea cresterii gradului de înzestrare tehnica, pentru ca necesarul de mijloace fixe sa scada cu efecte pozitive asupra pietei fortei de munca.

Totusi, trebuie sa ne gândim ca impactul tranzitiei în România, cresterea ratei somajului, inegalitatea si saracia au depasit cu mult previziunile cele mai pesimiste.

Duguleana Liliana, Duguleana Constantin, Economie aplicata (Econometrie.Culegere de probleme), Brasov, Editura Universitatii Transilvania Brasov, 1998;

Ialomiteanu Gheorghe, Dictionar contabil financiar, Brasov, Editura Orientul Latin, 1996;

Pecican Eugen Ștefan, Econometrie, Bucuresti, Editura ALL, 1994.

ANEXE

Anexa 1. Datele prelucrate în model

Anexa 2. Coeficientul de corelatie multipla si coeficientul de determinatie

Anexa 3. Graficul miscarii necesarului de mijloace fixe