modelarea econometricĂ a creȘterii economice …
TRANSCRIPT
Universitatea “Alexandru Ioan Cuza”, Iași
Facultatea de Economie și Administrarea Afacerilor
Școala Doctorală de Economie și Administrarea Afacerilor
Domeniul: Cibernetică și Statistică
Rezumatul tezei de doctorat
MODELAREA ECONOMETRICĂ A CREȘTERII
ECONOMICE PENTRU ȚĂRI DIN EUROPA
Conducător știinţific,
Prof. univ. dr. Anca Laura ASANDULUI
Doctorand,
Cristina CĂUTIȘANU
Iași
2019
2
Universitatea “Alexandru Ioan Cuza”, Iași
Facultatea de Economie și Administrarea Afacerilor
Școala Doctorală de Economie și Administrarea Afacerilor
Domeniul: Cibernetică și Statistică
Vă aducem la cunoștință că la data de _____________, ora ____, în sala _____
doamna Cristina Căutișanu va susține, în sedință publică, teza cu titlul “Modelarea
econometrică a creșterii economice pentru țări din Europa”, în vederea obținerii titlului
științific de doctor în domeniul Cibernetică și Statistică.
Comisia de doctorat are următoarea componență:
Președinte:
Prof. univ. dr. Dinu Airinei, Universitatea “Alexandru Ioan Cuza”, Iași
Conducător științific:
Prof. univ. dr. Laura Anca Asandului, Universitatea “Alexandru Ioan Cuza”, Iași
Referenți:
Prof. univ. dr. Dorina Lazăr, Universitatea „Babeș Bolyai”, Cluj
Prof. univ. dr. Alexandru Minea, Universitatea Auvergne, Clermont-Ferrand, Franța
Conf. univ. dr. Mariana Hatmanu, Universitatea “Alexandru Ioan Cuza”, Iași
Vă transmitem rezumatul tezei de doctorat și vă invităm să participați la ședința de
susținere a tezei.
3
CUPRINS
Cuprinsul tezei de doctorat ........................................................................................................ 4
Introducere ................................................................................................................................. 5
Capitolul I. Repere teoretice privind creșterea economică ........................................................ 8
Capitolul II. Determinanți ai creșterii economice .................................................................... 11
Capitolul III. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor
transversale .............................................................................................................................. 13
Capitolul IV. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice seriilor de
timp .......................................................................................................................................... 16
Capitolul V. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor panel
.................................................................................................................................................. 19
Concluzii .................................................................................................................................. 21
Contribuții personale ................................................................................................................ 22
Limite ale cercetării ................................................................................................................. 24
Direcții viitoare de cercetare .................................................................................................... 24
Bibliografie selectivă ............................................................................................................... 25
Lista lucrărilor publicate .......................................................................................................... 34
4
CUPRINSUL TEZEI DE DOCTORAT
Listă tabele ................................................................................................................................. 3
Listă figuri .................................................................................................................................. 5
Introducere ................................................................................................................................. 6
Capitolul I. Repere teoretice privind creșterea economică ........................................................ 9
1.1. Delimitări conceptuale .................................................................................................... 9
1.2. Modele teoretice de creștere economică ....................................................................... 13
Capitolul II. Determinanți ai creșterii economice .................................................................... 32
2.1. Factori economici.......................................................................................................... 33
2.2. Factori non-economici .................................................................................................. 59
Capitolul III. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor
transversale .............................................................................................................................. 61
3.1. Metode de analiză statistică utilizată în modelarea transversală a creșterii economice 61
3.2. Modelarea econometrică transversală a creșterii economice în țările din Europa Centrală
și de Est ................................................................................................................................ 70
Capitolul IV. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice seriilor de
timp .......................................................................................................................................... 84
4.1. Modele multivariate utilizate în analiza seriilor de timp .............................................. 84
4.2. Modelarea dinamică a creșterii economice în țări din Europa Centrală și de Est ......... 92
Capitolul V. Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor panel
................................................................................................................................................ 106
5.1. Modele statice utilizate în analiza datelor panel ......................................................... 108
5.2. Modelarea statică a creșterii economice în țările din Europa Centrală și de Est ........ 119
5.3. Modele dinamice utilizate în analiza datelor panel..................................................... 128
5.4. Modelarea dinamică a creșterii economice în țările din Europa Centrală și de Est .... 137
Concluzii ................................................................................................................................ 154
Referințe bibliografice ........................................................................................................... 164
Anexe ..................................................................................................................................... 177
Anexa 1 – rezultatele analizei pentru modelele statice utilizate în analiza datelor panel .. 177
Anexa 2 – rezultatele analizei pentru modelele dinamice utilizate în analiza datelor
panel ................................................................................................................................... 184
Lista lucrărilor publicate ........................................................................................................ 191
Curriculum Vitae ................................................................................................................... 193
5
INTRODUCERE
Creșterea economică reprezintă una dintre cele mai studiate teme în literatura de
specialitate datorită rolului semnificativ pe care îl are aceasta în dezvoltarea fiecărei țări. Astfel,
acest concept a început să se contureze de la începutul secolului al XVIII-lea odată cu primele
cercetări și teorii care au încercat să o descrie și până în prezent când putem vorbi de mai multe
tipuri de creștere economică.
Cercetarea de față are ca scop modelarea econometrică a creșterii economice în raport
cu factorii de determinanți în țări din spațiul european. Lucrarea este structurată în 5 capitole,
fiecare dintre acestea reprezentând câte un obiectiv. Obiectivele cercetării sunt următoarele:
Sinteza definițiilor conceptului de “creștere economică” din literatura de specialitate
Sinteza principalelor teorii de creștere economică care au stat la baza dezvoltării
conceptului de “creștere economică”
Identificarea principalilor factori care influențează creșterea economică conform
literaturii de specialitate
Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor
transversale
Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice seriilor de timp
Modelarea econometrică a creșterii economice prin metode specifice datelor panel
Pentru îndeplinirea acestor obiective, mi-am propus verificarea următoarelor ipoteze de
cercetare formulate pe baza literaturii de specialitate:
La nivelul țărilor Central și Est Europene, creșterea economică este influențată negativ
de rata de dependență economică, speranța de viață și rata șomajului.
Investițiile străine directe au un influențează pozitiv creșterea economică din țările
Central și Est Europene.
Gradul de deschidere a economiei este ridicat în țările Central și Est Europene.
Volumul exporturilor de înaltă tehnologie este scăzut în cadrul țărilor Central și Est
Europene.
Activitățile din industrie și servicii contribuie semnificativ la creșterea economică din
țările Central și Est Europene.
Primul capitol al lucrării cuprinde aspecte teoretice de sinteză a literaturii de specialitate
în ceea ce privește creșterea economică și teoriile dezvoltate pe seama acesteia.
Capitolul de delimitări conceptuale cuprinde o sinteză a celor mai importante definiții ale
creșterii economice (Clark (1949), Rostow (1960), Bresser-Pereira (2013) și de la Croix
(2014)). În funcție de aspectele vizate de ficare țară în atingerea creșterii economice, în
literatura de specialitate s-au definit 3 tipuri de creștere economică: echilibrată, durabilă și
inclusivă (Poliduts și Kapkaev, 2015). În acest capitol sunt prezentate principalele avantaje și
dezavantaje ale acestor tipuri de creștere economică.
În cea de-a doua parte a capitolului întâi, este evidențiată evoluția principalelor teorii
de creștere care au stat la baza dezvoltării conceptului de creștere economică. Astfel, am
clasificat aceste teorii în 3 categorii în funcție de evoluția aspectelor vizate, și anume:
6
precursoare (clasice – Quesnay (1766), Smith (1789), Malthus (1798), Ricardo (1817),
Keynes (1936), Harrod (1939) și Domar (1946) – și neo-clasic – Solow (1956)),
de tranziție (Tobin și Leff (1969) și Mason (1988)),
moderne (creația distructivă – Schumpeter (1934) și Aghion și Howitt (1992) – ,
exogenă – Ben-Porath (1967), Diamond (1999) și Hansen și Prescott (2002) –,
endogenă – Romer (1968), Lucas (1989) și Barro și Sala-I-Martin (1995) – și unificată
– Galor (2011)).
Pentru fiecare dintre aceste categorii, am prezentat concepțiile de la care au plecat
autorii în ceea ce privește economia, am continuat cu factorii pe care aceștia îi considerau
importanți în realizarea creșterii economice și am încheiat cu modul în care aceștia găseau utilă
implementarea teoriilor dezvoltate. Astfel, odată cu trecerea timpului, teoriile de creștere
economice au devenit din ce în ce mai complexe incluzând o gamă mai largă de indicatori
considerați ca având un efect stimulativ asupra creșterii economice.
Cel de-al doilea capitol al lucrării este structurat în 4 subcapitole, fiecare dintre acestea
corespunzând unei categorii de indicatori considerați ca fiind factori determinanți ai creșterii
economice. Astfel, conform clasificării preluate din literatura de specialitate (Mihuț, 2015),
creșterea economică este influențată de 2 tipuri de factori: economici și non-economici.
Din categoria factorilor economici, în funcție de modalitatea prin care aceștia exercită
o influență asupra creșterii economice, aceștia pot fi categorisiți ca endogeni, exogeni și
endogeni-exogeni. Din categoria factorilor endogeni fac parte indicatori referitori la resursele
umane (mișcări naturale și migratorii, educație, calitatea sănătății) și resursele naturale și au
efecte asupra creșterii economice din interiorul țării. A doua categorie de indicatori economici
este cea exogenă în care sunt incluse investițiile străine directe care au o influență asupra
creșterii economice venită din exteriorul țării. Ultima categorie de indicatori este cea endogenă-
exogenă. În această categorie sunt incluși factori referitori la progresul tehnic și gradul de
deschidere a economiei.
În ceea ce privește tipul de factori non-economici, putem aminti factorii politici,
psihologici și culturali. Pentru fiecare dintre categoriile de factori menționați în acest capitol
am realizat o recenzie a literaturii de specialitate pentru a identifica indicatorii reprezentativi
atât pentru creșterea economică cât și pentru factorii determinanți.
În capitolele III, IV și V, pe baza indicatorilor cei mai utilizați pentru fiecare dintre
categoriile de factori prezentați în capitolul 2, am realizat studii prin care am scos în evidență
rezultatele modelării creșterii economice folosind diverse tipuri de date: transversale, serii
dinamice și panel.
Capitolul III se referă la modelarea creșterii economice în raport cu factorii săi
determinanți prin utilizarea unor date transversale. Astfel, am îndeplinit acest obiectiv utilizând
un set de indicatori la nivelul țărilor Central și Est Europene în 2017 și aplicând metode de
analiză multivariată (analiza componentelor principale și analiza cluster) și metoda de regresie
liniară multiplă. Capitolul al treilea este structurat în 2 părți, prima parte conține aspecte
teoretice referitoare la metodele de analiză ce au fost folosite în studiul din partea a doua a
capitolului.
7
În capitolul IV m-am axat pe modelarea creșterii economice în funcție de factorii săi
determinanți folosind date în timp. La fel ca în capitolul anterior, și capitolul 4 este împărțit în
2 părți, una teoretică în care am prezentat metodele de analiză multivariată a seriilor de timp și
una practică în care am prezentat rezultatele unui studiu realizat la nivelul a 4 țări din Europa
Centrală și de Est (România, Bulgaria, Cehia și Polonia) în perioada 1995-2017.
Capitolul V conține aspecte teoretice și practice legate de modelarea creșterii
economice în raport cu factorii săi determinanți dar folosind date de tip panel. Acest capitol
este structurat în 4 subcapitole, primele 2 fiind caracteristice metodelor statice de analiză panel
iar ultimele 2 fiind caracteristice metodelor dinamice de analiză panel. Respectând structura
capitolelor 3 și 4, și în acest capitol, pentru fiecare dintre metodele de analiză panel, am început
cu câteva aspecte teoretice referitoare la aplicarea acestor metode și am încheiat cu rezultatele
studiilor pentru fiecare dintre cele 2 situații.
În ceea ce privește metodele statice de analiză panel, am realizat un studiu la nivelul
țărilor Central și Est Europene în perioada 1995-2017 în care am modelat creșterea economică
folosind modelele general, cu efecte fixe și cu efecte aleatoare pentru a evidenția influențele pe
care le exercită simultan componentele panelului, transversală și serii de timp.
În partea de metode dinamice de analiză panel, pe același eșantion, am modelat
creșterea economică în raport cu factorii determinanți la diverse momente în timp utilizând
modelul autoregresiv cu lag distribuit.
Am finalizat lucrarea prin prezentarea concluziilor desprinse din studiile realizate.
Aceste concluzii sunt completate de prezentarea contribuțiilor lucrării la literatura de
specialitate, prezentarea unor limitări ale analizei, dar și prezentarea unor direcții viitoare de
cercetare pe tema abordată.
Mulțumiri
Mulțumesc, pe această cale, celor care au avut, prin sugestii și prin sprijin, o contribuție
în dezvoltarea lucrării.
Lucrarea nu s-ar fi conturat în forma sa finală fără sprijinul și răbdarea profesorului
coordonator Laura Asandului care a văzut trecând această lucrare prin diverse forme, revizuiri
și etape până a ajunge pe o direcție finală de lucru. De asemenea, le mulțumesc și membrilor
comisiei de îndrumare, dlui profesor Ignat Ion, dnei conferențiar Hatmanu Mariana și dlui
conferențiar Turturean Ciprian, pentru sugestiile, implicarea și rabdarea cu care m-au însoțit
pe parcursul perioadei de cercetare.
Mulțumesc domnilor profesori membri ai comisiei finale de evaluare, doamnei profesor
Lazăr Dorina, domnului profesor Minea Alexandru și doamnei conferențiar Hatmanu Mariana,
pentru timpul acordat parcurgerii acestei lucrări și pentru îndrumările transmise în scopul
clarificării anumitor aspecte pentru definitivarea lucrării. Mulțumesc și celor care pe viitor vor
veni cu observații pentru îmbunătățirea acesteia.
8
CAPITOLUL I. REPERE TEORETICE PRIVIND CREȘTEREA
ECONOMICĂ
Modelele de creștere prezentate în capitolul I au diverse caracteristici și evaluarea lor
comparativă poate oferi informații cu privire la evoluția modelării creșterii economice din
prisma factorilor determinanți considerați. În figura 1.1. am realizat o prezentare cronologică a
apariției acestor categorii de modele de creștere economică iar pentru fiecare dintre acestea am
indicat autorul/ autorii care au enunțat idei cu privire la factorii determinanți ai creșterii
economice și sensul influenței lor asupra creșterii economice.
Figura 1.1. Ordinea apariției modelelor de creștere economică
9
Prima categorie de modele de creștere economică sunt cele precursoare și includ
modelele clasice și modelul neo-clasic. Dintre autorii modelelor clasice putem aminti pe
Francois Quesnay, Adam Smith, Thomas Malthus, David Ricardo, John Maynard Keynes, Roy
Harrod și Evsey Domar. Principalul reprezentant al modelului de creștere neo-clasic este
Robert Solow. Fiecare dintre aceștia au fost autorii unor modele economice prin care au
încercat să explice procesul de creștere economică și factorii care îl influențează. În cele ce
urmează voi enumera cateva caracteristici ale modelelor dezvoltate de fiecare dintre autorii
menționați:
Francois Quesnay: agricultura reprezintă singurul sector profitabil din economie; taxele
reprezintă un impediment pentru investiții și creșterea populației; este încurajat
consumul produselor autohtone
Adam Smith: venitul național depinde de acumularea de capital și de eficiența muncii;
acumularea de capital depinde de alocarea resurselor pentru consum și investiții;
creșterea economică depinde, printre altele, de diviziunea muncii și specializarea forței
de muncă
Thomas Malthus: pune în prim plan efectele negative ale progresului tehnologic în
realizarea creșterii economice; alături de progresul tehnologic, cantitatea de bunuri
alimentare joacă, de asemenea, un rol important în stimularea creșterii economice
David Ricardo: toate sectoarele din economie pot aduce profit, piața având un rol
decisiv în alocarea investițiilor în fiecare dintre acestea; pe termen lung, creșterea
economică depinde de acumularea de capital și ocuparea forței de muncă; în sectorul
agricol, acumularea de capital este influențată de productivitatea terenurilor agricole și
calitatea utilajelor folosite în producția agricolă
John Maynard Keynes: evidențiază faptul că aspecte precum gradul de ocupare a forței
de muncă, nivelul ratei dobânzii și volumul investițiilor stau la baza creșterii economice
pe termen scurt; un nivel scăzut al investițiilor determină funcționarea economiei sub
nivelul potențial de creștere și, dacă, concomitent, volumul economiilor depășește
volumul investițiilor, se poate declanșa o perioadă de recesiune economică
Roy Harrod și Evsey Domar: creșterea economică pe termen lung este influnețată de
economii și investiții; acumularea de capital are o importanță majoră în realizarea
procesului de dezvoltare economică
Robert Solow: evidențiază efectele pozitive ale progresului tehnologic asupra creșterii
economice pe termen lung; creșterea populației nu depinde de nivelul standardului de
viață; investițiile dinspre țările bogate spre cele sărace determină o scădere în timp a
decalajului dintre țări
A doua categorie de modele economice o constituie modelele de tranziție. Acestea
preiau caracteristici ale modelelor clasice și adaugă altele noi, dezvoltând cadrul general de
înțelegere a procesului de creștere economică și determinanții săi. Dintre autorii modelelor de
tranziție, putem aminti pe James Tobin, Nathaniel Jeff și Thomas Mason. Principalele
caracteristici ale modelelor dezvoltate de acestea sunt:
James Tobin și Nathaniel Leff: studiază efectul creșterii populației asupra
economisirilor agregate; fluctuații ale populației influențează economisirea și determină
2 efecte: efectul de dependență și efectul de ratei de creștere; modificările în structura
10
unei gospodării au un impact asupra economiilor agregate prin intermediul a 3 efecte:
efectul redistribuirii, efectul de nivel și efectul timpului
Thomas Mason: analizează influența modificărilor în structura populației asupra
creșterrii economice; economisirea domestică reprezintă un factor major al investițiilot
ulterioare
Ultima categorie de modele este cea a modelelor moderne de creștere. Aceasta poate
fi împărțită în 4 subcategorii: modele ale “creației distructive”, modele exogene, modele
endogene și modele de creștere unificată.
Prima dintre subcategorii se bazează pe efectele negative pe care le are progresul
tehnologic asupra creșterii economice iar principalii autori ai acestor modele sunt Joseph
Schumpeter, Philippe Aghion și Peer Howitt. În opinia acestora, progresul tehnologic produce
efecte pozitive dar și efecte negative asupra forței de muncă; tendința de adoptare a unui
comportament imitativ din partea competiției determină realizarea unor inovații care aduc o
rată mai scăzută de profit comparativ cu situația unui monopol iar viteza cu care tehnologia
avansează face ca unele invenții să devină depășite de altele mai performante într-o perioadă
scurtă de timp.
A doua subcategorie, cea a modelelor de creștere exogenă, are ca autori reprezentanți
pe Yoram Ben-Porath, Peter Diamond, Gary Hansen și Edward Prescott ale căror idei le voi
enumera în ceea ce urmează:
Yoram Ben-Porath: se pune accent pe importanța investițiilor în educație pentru a se
realiza o acumulare eficientă de capital uman; randamentul investițiilor în educație
poate fi influențat de perioada în care forța de muncă activă desfășoară activități și de
grupele de vârstă pe care se realizează educația
Peter Diamond: evenimentele de natură geografică și istorică au ajutat la deteminarea
factorilor creșterii moderne: disponibiltatea florei și faunei, răspândirea științei și a
bolilor
Gary Hansen și Edward Prescott: au combinat abordările modelelor de creștere
dezvoltate anterior și au încercat dezvoltarea unui model de creștere economică
dinamică; iluminismul a jucat un rol important în dezvoltarea gândirii economice,
astfel, raționalizându-se anumite comportamente ce țineau de superstiții și guvernarea
unui stat
A treia subcategorie de modele se referă la cele endogene. Principalii autori ai
modelelor sunt: Robert Lucas, Paul Romer, Robert Barro și Xavier Sala-I-Martin. Aceștia au
pus accent pe influența capitalului uman asupra creșterii economice:
Robert Lucas: acumularea capitalului uman depinde de acumularea de cunoștințe și are
rolul de a spori producția de venituri și depinde de nivelul de pregătire al capitalului
uman; rata acumulării de capital uman reprezintă un determinant al creșterii pe termen
lung
Paul Romer: acumularea de capital uman și tehnologia nu sunt modelate; stocul de
capital reprezintă un determinant al creșterii pe termen lung
Robert Barro și Xavier Sala-I-Martin: sectorul cercetării și dezvoltării are un rol
esențial în legătura dintre inovație și puterea pieței; capitalul uman încorporează aspecte
cu privire la educație, experiență și sănătate; capitalul uman poate fi acumulat pe
11
perioada timpurie a vieții individului prin cunoștințele pe care le capătă în școală și pe
perioada când individul este activ din punct de vedere al muncii și acumulează
experiență prin practicarea cunoștințelor la locul de muncă sau prin programe de
instruire la locul de muncă
Ultima subcategorie de modele de creștere moderne se referă la modelele de creștere
unificată și au ca reprezentant pe Oded Galor. Acesta consideră că volumul populației crește
ușor datorită progresului tehnologic iar un progres tehnologic rapid necesită implementarea
unor politici educaționale care să sprijine acumularea de capital uman și, în final, creșterea
economică.
După cum se poate observa din modelele de creștere economică descrise anterior, odată
cu trecerea timpului a crescut diversitatea tipurilor de indicatori care au fost considerați
stimulatori ai creșterii economice.
În teoriile clasice de creștere economică, sectorul agricol reprezenta motorul creșterii
economice, celelalte sectoare din economie fiind considerate neproductive. Mai târziu, odată
cu apariția teoriei de creștere enunțată de Adam Smith, factorul muncă a devenit important
pentru creșterea economică punându-se, astfel, accent pe volumul și calitatea forței de muncă.
Volumul forței de muncă era strâns legat de aspecte demografice precum: natalitate,
mortalitate, migrație. Calitatea forței de muncă se putea cuantifica prin intermediul unor
indicatori ce țineau de speranța de viață și educație. John Maynard Keynes aduce în discuție
importanța banilor în stimularea creșterii economice și pune accent pe aspecte precum dobânda,
investițiile și economiile.
Trecând la teoria neo-clasică enunțată de Robert Solow, apare un nou factor de
stimulare a creșterii economice, tehnologia. Pe parcurs, progresul tehnologic devine din ce în
ce mai important pentru dobândirea unei creșteri economice susținute, acesta apărând ca
element de bază și în teoriile de creștere elaborate mai târziu de Joseph Schumpeter, Robert
Barro, Xavier Sala-I-Martin, Gary Hansen și Edward Prescott.
CAPITOLUL II. DETERMINANȚI AI CREȘTERII ECONOMICE
În funcție de orizontul de timp pentru care se dorește studiată creșterea economică,
există 2 tipuri de factori determinanți: factori care influențează creșterea economică pe termen
scurt și factori care influențează creșterea economică pe termen lung.
Creșterea economică pe termen lung este reprezentată de o creștere potențială a
productivității unei economii. În figura 2.1. se poate observa o schemă cu tipurile de factori
determinanți ai creșterii economice pe termen lung (Mihuț, 2013).
Creșterea economică pe termen lung ia în coniderare evoluția unor indicatori
reprezentativi de-a lungul mai multor ani. Aceasta este rezultatul evoluției unor factori de
natură economică dar și de altă natură (politică, psihologică, culturală). În ceea ce privește
factorii din sfera economică, aceștia pot fi endogeni (care țin de evoluțiile din mediul economic
intern al unei țări), exogeni (care se referă la evoluțiile din mediul economic extern al unei țări)
sau endogeni-exogeni (care țin cont de evoluțiile din mediul economic intern și extern al unei
țări). Am ales studierea creșterii economice în raport cu factorii economici întrucât aceștia sunt
12
mai ușor de cuantificat și stau la baza teoriilor de creștere economică utilizate pentru explicarea
procesului de creștere economică.
Figura 2.1. Factorii determinanți ai creșterii economice pe termen lung
Sursa: Schemă adaptată de autor după Mihuț (2013)
Plecând de la rezultatele unor studii din literatura de specialitate cu privire la
determinanții creșterii economice, am identificat în ce constă fiecare categorie de factori din
figura 2.1., modalități de măsurare pentru fiecare dintre factori și felul în care aceștia
relaționează cu creșterea economică.
Din categoria factorilor endogeni fac parte resursele umane și resursele naturale,
acestea influențând creșterea economică din interiorul țării. Ca indicatori reprezentativi pentru
resursele umane am identificat rata de dependență economică, speranța de viață, rata șomajului,
rata de urbanizare, industria și serviciile ca procent din PIB. Referitor la resursele naturale,
indicatorul selectat a fost cuantumul total al chiriilor pe resurse naturale ca procent din PIB.
În ceea ce privește categoria factorilor exogeni, aceștia sunt cei care influențează
creșterea economică exclusiv din exteriorul țării. Indicatorul reprezentativ pentru această
categorie este investițiile străine directe.
În categoria factorilor endogeni-exogeni sunt incluși acei factori care, prin natura lor,
pot influența creșterea economică a unei țări atât din interiorul acesteia, cât și din exterior.
Factorii endogeni-exogeni sunt progresul tehnic și gradul de deschidere a economiei. Pentru
primul factor am ales să analizez exporturile de bunuri de înaltă tehnologie ca procent din
totalul exporturilor iar pentru al doilea factor am selectat comerțul ca procent din PIB.
Progresul tehnic
Resurse umane
Investiții străine directe
Resurse naturale
Gradul de deschidere a
economiei
Factori endogeni
Factori exogeni
Factori
endogeni-exogeni
Factori economici
Factori politici
Factori psihologici Factori non-economici
Creștere economică
Factori culturali
13
CAPITOLUL III. MODELAREA ECONOMETRICĂ A CREȘTERII
ECONOMICE PRIN METODE SPECIFICE DATELOR
TRANSVERSALE
Înainte de a realiza modelările econometrice, este necesară o cunoaștere în detaliu a
distribuțiilor variabilelor și a legăturii între acestea. Pentru a realiza acest lucru, se pot aplica
analize descriptive și analize multivariate (analiza componentelor principale și analiza cluster).
Analiza componentelor principale (ACP), care este o metodă exploratorie de analiză a
datelor, a fost utilizată pentru a descoperi relațiile dintre variabile. În ACP, un set de variabile
corelate este transformat într-un set mai mic de construcții ipotetice necorelate, numite
componente principale (Timm, 2002, Pintilescu, 2007).
Analiza cluster identifică asemănările dintre unități pentru a le grupa sub forma unor
clustere distincte în cadrul cărora există un grad mare de omogenitate între unitățile statistice.
Una dintre metodele cluster utilizate în literatura de specialitate este clusterul în doi pași
(TwoStep Cluster).
După aplicarea metodelor de analiză multivariată, pe baza rezultatelor obținute se pot
aplica modelări econometrice liniare sau neliniare, simple sau multiple. Dintre acestea, am ales
regresia liniară multiplă ca metodă pentru analiza creșterii economice în raport cu factorii
determinanți.
În literatura de specialitate studiată, o mare parte dintre autori analizează legătura dintre
creșterea economică și diverși factori determinanți cu ajuorul analizei de regresie multiplă.
Creșterea economică reprezintă o creștere reală, într-o anumită perioadă de timp și într-un
anumit spațiu, a unui indicator economic cum ar fi PIB. O gamă largă de studii teoretice și
empirice evidențiază o mare varietate de factori determinanți ai creșterii economice. Astfel, se
consideră că investițiile, acumularea de capital fizic, capitalul uman, inovația, geografia,
instituțiile politice și juridice, condițiile macroeconomice etc. au un rol în îmbunătățirea
performanței economice (Bassanini și Scarpetta, 2001; Petrakos și Arvanitidis, 2008; Moral-
Benito, 2009).
Studiul realizat în capitolul III a vizat analiza transversală a creșterii economice din
țările CEE în anul 2017 în raport cu determinanții săi. Prin utilizarea analizei componentelor
principale și a analizei cluster s-a obținut o imagine sintetică cu privire la relațiile dintre
variabilele selectate și structura grupurilor de țări create pe baza corelațiilor dintre variabile
care au prezentat similarități.
Utilizând analiza componentelor principale am identificat legăturile semnificative între
indicatorul utilizat pentru a măsura creșterea economică și indicatorii referitori la factorii
determinanți ai acesteia. În figurile 3.1. și 3.2. sunt prezentate reprezentările grafice ale
variabilelor și unităților statistice considerate în sistemul celor 2 axe factoriale obținute în
soluția ACP. Rezultatele ACP sunt validate întrucât valoarea statisticii KMO > 0,7 iar variația
cumulativă explicată prin primele două axe factoriale depășește 70%.
14
Figura 3.2. Reprezentarea grafică a
variabilelor statistice în sistemul primelor 2
axe factoriale pentru țările CEE în 2017
Figura 3.3. Reprezentarea grafică a țărilor
CEE observate în 2017 în sistemul primelor 2
axe factoriale
Analiza cluster a avut ca scop crearea unor grupuri de țări în care țările componente
prezintă niveluri apropiate în ceea ce privește indicatorii considerați în studiu. Aceste grupări
permit caracterizarea situației economice a unităților componente la un moment dat și
identificarea factorilor esențiali de grupare. Din reprezentarea grafică a statelor CEE în funcție
de clusterul de care aparțin putem observa în figura 3.3. că țările incluse în clusterul 1 sunt
evidențiate cu roșu, țările incluse în clusterul 2 sunt evidențiate cu albastru iar țările incluse în
clusterul 3 sunt evidențiate cu verde.
Figura 3.3. Gruparea țărilor CEE în clustere în 2017
15
Țările din clusterul 1 sunt caracterizate de cele mai scăzute valori ale PIB logaritmat,
industriei și serviciilor ca procent din PIB, ratei de dependență și comerțului dar au cele mai
crescute valori ale investițiilor străine directe și ale ratei șomajului. Așadar, în țările din acest
cluster, pe plan național realizează o producție scăzută în sectoarele economiei dar, pe plan
internațional, încearcă să consolideze relații de cooperare, volumul investițiilor străine directe
reprezentând un factor care poate duce la dezvoltarea acestora.
În clusterul 2, țările componenente prezintă valorile cele mai mari corespunzătoare PIB-
ului logaritmat și industriei ca procent din PIB. Astfel, în aceste țări, producția se bazează pe
activitățile din industrie. La polul opus se află țările din clusterul 3, în care producția are la
bază rezultatele activităților din servicii.
Țările din clusterul 3 sunt caracterizate prin valori ridicate ale ratei de dependență,
serviciilor ca procent din PIB și comerțului. Așadar, aceste țări realizează activități eficiente în
servicii dar au și o relație benefică în ceea ce privește mediul extern.
După aplicarea analizelor preliminarii menționate anterior, am realizat analiza de
regresie liniară multiplă care a avut rolul de a evidenția factorii ce influențează creșterea
economică a țărilor CEE în anul 2017.
Modelul de regresie a fost validat atât la nivelul componentei deterministe, cât și la
nivelul componentei stochastice. Astfel, coeficienții din modelul de regresie sunt semnificativi
statistic pentru un nivel de semnificație de 5%. În același timp, ipotezele privind erorile de
modelare au fost verificate: erorile nu sunt semnificativ diferite de zero, homoscedastice,
distribuite normal și nu sunt autocorelate.
Rezultatele studiului din capitolul III au indicat faptul că în țările CEE există o rată de
dependență mare a vârstnicilor și copiilor de forța de muncă iar, corelată cu un nivel crescut al
ratei șomajului, acestea au influență scăzută asupra producției finale. Totodată, influența
negativă a investițiilor străine directe poate indica utilizarea ineficientă a acestora.
Rezultatele estimării creșterii economice în țările CEE la nivelul anului 2017 indică
faptul că rata de dependență economică are un efect negativ asupra creșterii economice. Astfel,
numărul persoanelor dependente de forța de muncă activă depășește 45% din populație în țările
analizate. Procentele ridicate pentru acest indicator indică o influență negativă asupra creșterii
economice, întrucât un număr din ce în ce mai restrâns de persoane active economic trebuie să
ofere “suport” pentru un număr din ce în ce mai mare de persoane dependente economic,
crescând gradul de împovărare al populaţiei active dintr-o societate.
Rezultatele indică, de asemenea, o influență negativă a ratei șomajului asupra creșterii
economice. Acest aspect vine în completarea gradului de împovărare al populaţiei active
menționate anterior deoarece persoanele șomere fac parte din categoria asistaților social și nu
contribuie la producția finală pentru a putea susține creșterea economică. În societăți în care
încrederea în forța de muncă este scăzută.
Investițiile din mediul extern sunt limitate, astfel că investitorii se îndreaptă spre
economii caracterizate prin stabilitate și grad scăzut de corupție. În țările CEE, creșterea
economică este influențată negativ de investițiile străine directe, întrucât prezintă un grad
crescut de instabilitate economică și un grad crescut de corupție.
16
CAPITOLUL IV. MODELAREA ECONOMETRICĂ A CREȘTERII
ECONOMICE PRIN METODE SPECIFICE SERIILOR DE TIMP
Studiul prezentat în capitolul IV a urmărit studierea creșterii economice a 4 țări
(România, Bulgaria, Cehia și Polonia) în perioada 1995-2017 prin metode specifice seriilor de
timp în raport cu factorii determinanți identificați în capitolele anterioare (I și II). În funcție de
nivelul de venit pe locuitor, organizația WorldBank a grupat țările în 3 categorii: țări cu un
nivel scăzut de venit pe locuitor, țări cu un nivel mediu de venit pe locuitor și țări cu un nivel
ridicat de venit pe locuitor. Din ultimele 2 categorii am selectat România și Bulgaria ca
reprezentante ale țărilor cu un nivel mediu de venit pe locuitor și Cehia și Polonia ca
reprezentante ale țărilor cu un nivel ridicat de venit pe locuitor.
Utilizând analiza de corelație am evidențiat legăturile semnificative între rata de
creștere a PIB și alți indicatori considerați factori determinanți ai acesteia. Analiza grafică a
indicatorilor considerați în analiză a indicat faptul că majoritatea seriilor de timp au
componenta trend semnificativă. Pentru a elimina influența trendului, am estimat mai multe
modele de regresie în care variabilele considerate în analiză au reprezentat, pe rând, variabile
dependente iar variabila independentă a fost variabila timp sub forma liniară sau polinomială
cu diverse grade (cubic, quadratic etc.). În cazul variabilelor care prezintă o tendință
semnificativă, în urma modelării, am salvat erorile din modele și am continuat cu acestea în
etapa următoare a analizei: testarea rădăcinii unitate. Pentru a testa dacă seriile de timp fără
tendință au rădăcini unitate, am folosit testul Augmented Dickey-Fuller. Rezultatele testării au
indicat faptul că aceste serii sunt staționare în nivel, I(0).
În cazul în care toate seriile de timp sunt staționare în nivel, primul tipar de analiză
presupune analiza cauzalităților Granger existente între acestea și estimarea unui model de
regresie ținând cont de aceste cauzalități. Al doilea tipar de analiză se aplică în cazul în care
seriile de timp sunt staționare printr-o diferență. În acest caz, se verifică cointegrarea acestor
serii de timp pentru a identifica dacă există relații pe termen lung între acestea. Dacă testul de
cointegrare evidențiază existența unei cointegrări, atunci se verifică dacă există cauzalități
Granger și se estimează modelul de corecție a erorilor (ECM). În caz contrar, se aplică
procedura Toda-Yamamoto. Acestă procedură presupune o analiză avansată a cauzalităților
Granger și se aplică și în al treilea tipar de analiză, atunci când seriile de timp considerate au
ordine diferite de integrare, I(0) și I(1).
Rezultatele studiului realizat în capitolul IV indică următoarele:
în România, pentru perioada 1995-2017, creșterea economică este influențată pozitiv și
semnificativ de productivitatea realizată în 2 dintre sectoarele economiei, industria și
serviciile, dar și de comerț, semn că în perioada analizată, relațiile comerciale externe
ale României s-au îmbunătățit. Totodată, se poate observa că, deși rata de dependență
are o influență pozitivă întrucât numărul persoanelor angajate este ridicat, rata
șomajului are o influență negativă asupra creșterii economice, ceea ce înseamnă că lipsa
mai multor locuri de muncă poate reprezenta o problemă pentru evoluția pozitivă a
creșterii economice.
în Bulgaria, în perioada analizată, creșterea economică este influențată negativ de
industrie la momentul t și de rata șomajului la momentele t și t-2. Astfel, în sectorul
industrial se realizează o producție scăzută iar lipsa locurilor de muncă reprezintă o
17
problemă reală în această țară. Spre deosebire de sectorul industrial, sectorul serviciilor
are un rol pozitiv în evoluția ratei de creștere a PIB, alături de comerț și investițiile
străine directe. Așadar, în cazul Bulgariei, relația cu mediul extern este benefică
creșterii economice.
în Cehia, factorii identificați au o influență pozitivă până la un decalaj de o perioadă.
Astfel, investițiile străine directe și comerțul au un impact semnificativ asupra creșterii
economice, colaborarea cu investitori din exteriorul țării fiind o politică eficientî în
această țară. Totodată, în interiorul țării, productivitatea din industrie și servicii au un
rol semnificativ și pozitiv asupra direcției creșterii economice. Un efect negativ asupra
evoluției creșterii economice îl constituie creșterea ratei șomajului.
în Polonia, influența investițiilor străine directe și a comerțului la momentul t-2 este
negativă. Totodată, se poate observa că la momentul t-1, investițiile străine directe, rata
de dependență și serviciile ca procent din PIB au un efect negativ asupra ratei de creștere
a PIB la momentul t. Astfel, aceste variabile au un efect pozitiv pe termen scurt dar
negativ pe termen mai lung în ceea ce privește creșterea economică în cazul Poloniei.
Pentru a realiza o analiză comparativă a rezultatelor modelării creșterii economice în
raport cu factorii săi determinanți la nivelul celor 4 țări analizate, în tabelul 4.1. am sintetizat
influența factorilor la diverse momente în timp. Semnele + și – indică sensul legăturii dintre
RATA_CREȘTERE_PIB la momentul t și variabila independentă la momentul de timp
corespunzător.
Tabelul 4.1. Influența factorilor determinanți asupra creșterii economice din România,
Bulgaria, Cehia și Polonia în perioada 1995-2017
Analiza comparativă a rezultatelor obținute pentru România și Bulgaria arată faptul că
rata de dependență economică, comerțul și rata șomajului au influențe similare asupra creșterii
economice: primii 2 indicatori au o influență pozitivă iar al treilea are o influență negativă
asupra creșterii economice din cele 2 țări. Astfel, deși rata de dependență economică are o
influență pozitivă întrucât numărul persoanelor angajate este ridicat în cele 2 țări, rata
șomajului are o influență negativă asupra creșterii economice, ceea ce poate înseamna că
numărul locurilor de muncă nu este suficient și echilibrat în toate sectoarele economice. În ceea
ce privește influența comerțului asupra creșterii economice din România și Bulgaria, aceasta
RATA_CREȘTERE_PIBt România Bulgaria Cehia Polonia
t t-1 t-2 t t-1 t-2 t t-1 t-2 t t-1 t-2
INVESTIȚII_STRĂINE_
DIRECTE ✔+ ✔+ ✔+ ✔- ✔+ ✔- ✔-
INDUSTRIE_PIB ✔+ ✔+ ✔- ✔+ ✔+ ✔- ✔-
RATA_DEPENDENȚĂ ✔+ ✔+ ✔+ ✔- ✔-
RATA_ȘOMAJULUI ✔- ✔- ✔- ✔+ ✔- ✔- ✔-
SERVICII_PIB ✔+ ✔+ ✔+ ✔- ✔+ ✔+ ✔- ✔+
COMERȚ ✔+ ✔+ ✔+ ✔+ ✔+ ✔+ ✔+ ✔-
18
poate fi explicată prin intermediul mecanismului de multiplicare a comerțului1. Printre
principalele surse de variație ale venitului național se înscriu și creșterile sau reducerile
înregistrate de exporturi, importuri sau de raportul de schimb. Exporturile au asupra venitului
național un efect similar cu cel al investițiilor. La fel poate fi privit și câștigul ce decurge din
ameliorarea raportului de schimb care este subsumat în încasările de export. La rândul lor
importurile ca și pierderile înregistrate prin deteriorarea raportului de schimb generează efecte
asupra venitului national similare economiilor. Ele preiau o parte din sumele ce ar putea fi
destinate investiției sau consumului de bunuri autohtone și nu contribuie la crearea unor
venituri suplimentare.
În cazul influenței industriei și serviciilor asupra creșterii economice, se poate observa
că această influență este diferită de la o țară la alta: în România influența este pozitivă iar în
Bulgaria influența este negativă. Nivele crescute de industrializare determină diverse beneficii
în țările în care se pune accentul pe efectele producției industriale. Printre aceste beneficii
putem enumera: o creștere a standardelor de viață, un grad mai ridicat de stabilitate economică,
o creștere a oportunităților de angajare, stimularea progresului în alte sectoare ale economiei
etc. Spre deosebire de cazul României, în Bulgaria creșterea economică este influențată
semnificativ de investițiile străine directe. Acestea au un efect pozitiv asupra creşterii
economice din Bulgaria, îmbunătăţind productivitatea totală a factorilor de producţie şi
eficacitatea utilizării resurselor în economia beneficiară.
În urma analizei comparative a celor 2 țări cu un nivel ridicat de venit pe locuitor, Cehia
și Polonia, am observat că investițiile străine directe și comerțul exercită o influență
semnificativă asupra creșterii economice. Acești indicatori sunt semnificativi până la un decalaj
t-2 dar sensul relației cu rata de creștere a PIB este diferit, pozitiv în cazul Cehiei și negativ în
cazul Poloniei. Nivele ridicate pentru cei 2 indicatori arată faptul că Cehia are o deschidere mai
mare a economiei comparativ cu Polonia, relațiile comerciale cu alte țări având un rol important
în stimularea creșterii ecomice. Totodată, rata de dependență economică, industria și serviciile
ca procent din PIB au efecte opuse de la o țară la alta. Astfel, în Cehia cei 3 indicatori au efecte
pozitive asupra creșterii economice în timp ce, în Polonia, efectele acestora sunt negative. În
ceea ce privește situația din Cehia, rezultatele indică faptul că numărul persoanelor dependente
din punct de vedere economic de cele care realizează activități economice este mai mic decât
cel din Polonia, efectele fiind pozitive întrucât povara economică a persoanelor inactive este
mai mică în ceea ce privește serviciile sociale și de sănătate. În Polonia, o rată a șomajului
crescută în rândul persoanelor specializate pe anumite domenii din industrie și servicii
generează o productivitate scăzută în cele 2 sectoare.
Analiza comparativă a rezultatelor corespunzătoare modelării econometrice realizate la
nivelul celor 4 țări analizate, Bulgaria, Cehia, Polonia și România, indică faptul că indicatorii
prezintă influențe diferite.
Asfel, în Bulgaria, Cehia și România, comerțul, serviciile și rata de dependență au un
efect pozitiv asupra creșterii economice în perioada 1995-2017 iar rata șomajului are un efect
negativ asupra acesteia în aceeași perioadă. Efectul pozitiv al ratei de dependență economică
1 Multiplicatorul comerțului exterior exprimă faptul că variațiile venitului național sunt mai mult decât
proporționale față de variațiile exporturilor și importurilor care le-au generat. Multplicatorul permite evaluarea
contribuției schimburilor comerciale externe la susținerea creșterii economice.
19
reiese din faptul că numărul mediul al persoanelor dependente economic a scăzut semnificativ
în perioada 2006-2009, atunci când dependența acestora de persoanele de pe piața muncii a
fost mult mai scăzută decât în perioadele 1995-2005 și 2010-2017. În ceea ce privește rata
șomajului, tendința sa de creștere în rândul populației Bulgariei, Cehiei și României determină
o scădere a productivității totale și, implicit, a creșterii economice.
De asemenea, în Bulgaria și Polonia, productivitatea din industrie are un efect negativ
asupra creșterii economice întrucât în aceste țări, deși există valori mari ale producției,
investițiile nu sunt sustenabile. În Bulgaria, Cehia și Polonia, investițiile străine directe au un
efect semnificativ asupra creșterii economice în perioada analizată. Astfel, se poate remarca
faptul că în aceste țări, legăturile cu investitorii străini sunt eficiente și stimulează creșterea
economică.
CAPITOLUL V. MODELAREA ECONOMETRICĂ A CREȘTERII
ECONOMICE PRIN METODE SPECIFICE DATELOR PANEL
Cele 2 studii prezentate capitolul V au avut ca scop modelarea creșterii economice a
țărilor CEE în perioada 1995-2017 utilizând modele statice și modele dinamice de analiză a
datelor panel.
Am ales să studiez creșterea economică prin metode de analiză panel atât statice cât și
dinamice deoarece, fiecare dintre aceste tipuri de metode oferă informații relevante în ceea ce
privește influențele factorilor determinanți asupra creșterii economice din țările CEE atât la
nivel transversal (de la o țară la alta) cât și la nivel longitudinal (de la un an la altul).
Modelele statice reprezintă modelele tradiționale de analiză a datelor panel. Obiectivul
central al acestor metode este acela de a studia influența efectelor individuale ale unităților
statistice din panel, în cazul nostru, al țărilor sau al anilor. Astfel, aceste modele evidențiază
influența specificului fiecărei țări asupra factorilor determinanți care influențează creșterea
economică. Așadar, putem vor vorbi despre variații intergrupe (de la o țară la alta pentru
perioada analizată) și despre variații intragrupe (de la un an la altul pentru fiecare țară). Pentru
a estima modelele statistice se pot utiliza o serie de estimatori: estimatorul general, estimatorul
intergrupe, estimatorul intragrupe, estimatorul primelor diferențe sau estimatorul efectelor
aleatoare. Modelele ce pot fi estimate sunt următoarele: modelul general (OLS), modelul cu
efecte fixe (FE) și modelul cu efecte aleatoare (RE). În modelul general nu se ia in considerare
influența efectelor individuale din panel, acestea fiind incluse în componenta eroare; în cazul
modelului cu efecte fixe, efectele transversale și longitudinale sunt considerate semnificative
și sunt incluse în model prin termeni distincți iar în cazul modelului cu efecte aleatoare, efectele
transversale sunt considerate semnificative. Pentru a alege modelul potrivit datelor panel
disponibile, se utilizează un set de teste. După ce modelul este selectat, se verifică îndeplinirea
unor ipoteze privind componentele modelului și, dacă acestea nu sunt satisfăcute, se estimează
un model corectat în funcție de relația dintre N și T: FGLS sau PCSE.
Deși modelele statice tradiționale sunt eficiente, acestea au și câteva limitări importante.
Astfel, modelul OLS este foarte restrictiv întrucât presupune existența acelorași valori ale
coeficienților de regresie pentru toate observațiile transversale și longitudinale (Islam, 2014).
Modelul cu efecte fixe, observarea efectelor individuale atât la nivel transversal și longitudinal
20
implică un număr mare de grade de libertate (Gujarati, 2002). Referitor la modelul cu efecte
aleatoare, faptul că acesta nu ține cont de efectele longitudinale implică existența unei
exogenități stricte, eroarea dintr-un moment t nefiind corelată cu eroare de la un moment
anterior sau viitor (Arellano, 1991).
Una dintre modelele tradiționale utilizate în analiza dinamică a datelor panel este GMM
(Gaussian Mixture Model). Acest model captează relațiile între variabile pe termen scurt iar,
în această abordare nu sunt luate în considerare aspecte precum existența rădăcinilor unitate la
nivelul seriilor considerate sau existența relațiilor de cointegrare între variabilele cu același
ordin de integrare. Întrucât scopul analizei noastre este acela de a identifica relațiile dinamice
pe termen scurt și lung între creșterea economică și determinanții săi, am utilizat modelul
ARDL (Autoregressive Distributed Lag) care a fost creat pentru a analiza astfel de relații. Ca
și în cazul modelelor statice, și în cazul modelelor dinamice există o serie de estimatori: PMG
(pooled mean group), MG (mean group) și DFE (dynamic fixed effects). Pentru a alege
estimatorul potrivit datelor panel se aplică testul Hausman. În ultima etapă, modelul ARDL
estimat prin intermediul estimatorului selectat anterior se validează în ceea ce privește ipotezele
modelării (homoscedasticitate, independență, normalitate, lipsa multicoliniarității).
Rezultatele studiului utilizând modele statice de analiză a datelor panel au indicat faptul
că speranța de viață și exporturile de bunuri de înaltă tehnologie au un efect negativ asupra ratei
de creștere a PIB. Totodată, s-a putut observa că investițiile străine directe și comerțul au o
influență pozitivă asupra ratei de creștere a PIB.
Utilizând metode dinamice de analiză a datelor panel putem observa că atât pe termen
scurt, cât și pe termen lung, rata șomajului are o influență negativă asupra ratei de creștere a
PIB la nivelul celor 16 țări CEE în perioada 1995-2017. Luând în considerare nivelul mediu de
venit, am grupat țările CEE în 2 categorii, țări cu un nivel mediu de venit pe locuitor (Albania,
Bosnia-Herțegovina, Bulgaria, Macedonia, Muntenegru, România și Serbia) și țări cu un nivel
mare de venit pe locuitor (Croația, Republica Cehă, Estonia, Letonia, Lituania, Polonia,
Slovacia, Slovenia și Ungaria). Pentru fiecare dintre cele 2 categorii de țări am estimat rata de
creștere a PIB în raport cu factorii determinanți. Rezultatele au indicat faptul că în ambele
situații comerțul are o influență pozitivă asupra ratei de creștere a PIB pe termen scurt. În cazul
țărilor cu un nivel mediu de venit pe locuitor nu s-a identificat nicio relație semnificativă pe
termen lung între rata de creștere a PIB și ceilalți indicatori. Însă, în ceea ce privește grupul
țărilor cu un nivel ridicat de venit pe locuitor, rata de creștere a PIB este influențată pozitiv pe
termen lung de speranța de viață dar negativ de rata șomajului.
O analiză comparativă a celor 2 studii realizate în capitolul V indică faptul că rata de
creștere a PIB în perioada 1995-2017 este influențată atât static cât și dinamic de variația
comerțului, a exporturilor de bunuri de înaltă tehnologie și a speranței de viață în țările CEE.
Apoi, în funcție de specificul metodelor, se pot observa și influențele semnificative ale
următoarelor variabile asupra ratei de creștere a PIB: rata de urbanizare, investițiile străine
directe și rata șomajului.
21
CONCLUZII
Creșterea economică reprezintă una dintre principalele obiective ale politicii economice
de la nivelul oricărei țări din întreaga lume și, prin urmare, este unul dintre subiectele cele mai
studiate din literatură. Scopul lucrării de față a fost acela de a modela creșterea economică în
raport cu factorii săi determinanți în cazul unor țări din Europa utilizând diverse tipuri de date.
Pentru a atinge acest scop, în partea teoretică (capitolele I și II), am evidențiat, în primul
rând, delimitarea conceptuală a termenului de “creștere economică”, și, în al doilea rând, am
realizat o sinteză a literaturii de specialitate pentru a identifica tipurile de factori și indicatorii
corespunzători care pot avea un efect asupra creșterii economice.
În partea practică a acestei lucrări (capitolele III, IV și V), am realizat diverse modelări
ale creșterii economice în raport cu factorii determinanți, ținând cont de metode specifice
datelor utilizate. Astfel, în capitolul III am utilizat date transversale iar ca metode am putut
vorbi despre analiza multivariată a datelor și regresie liniară multiplă. În capitolul IV am utilizat
date în timp și am aplicat metode specifice de analiză multivariată a seriilor de timp. În capitolul
V am utilizat date panel și am aplicat metode statice și metode dinamice de analiză panel.
Dincolo de analiza econometrică a creșterii economice în raport cu factorii săi
determinanți, o analiză economică este esențială pentru a înțelege mai bine procesul și pentru
a ușura identificarea unor posibile măsuri economice care pot fi aplicate pentru stimularea
creșterii economice la nivelul țărilor CEE.
Resursele umane reprezintă o categorie de factori de bază pentru creșterea economică.
Astfel, indicatori precum rata de dependență economică, rata șomajului, speranța de viață,
industria și serviciile ca procent din PIB reprezintă indicatori care au avut o influență
semnificativă asupra creșterii economice în studiile realizate în această lucrare.
Rata de dependență economică este influențată în mare parte de structura populației pe
vârste. Astfel, în majoritatea țărilor Central și Est Europene populația are o tendință de
îmbătrânire, numărul persoanelor vârstnice de peste 64 de ani fiind din ce în ce mai mare
raportat la numărul persoanelor cu vârsta între 15 și 64 de ani, reprezentând intervalul de vârstă
al forței de muncă active. Totodată, îmbunătățirea nivelului de trai determină creșterea
speranței de viață. În cazul țărilor cu un nivel ridicat de venit pe locuitor, rata de dependență
economică are un efect negativ, ceea ce indică faptul că gradul de împovărare al populaţiei
active dintr-o societate este mai mare. În cazul țărilor cu un nivel mediu de venit pe locuitor,
situația este inversă, legătura dintre rata de creștere a PIB și rata de dependență economică fiind
pozitivă. Însă, în cadrul grupului de țări analizate, nu există diferențe semnificative între ratele
de dependență economică, acestea situându-se în jurul pragului de 45%.
Rezultatele studiilor realizate au indicat faptul că speranța de viață are un efect negativ
la nivelul fiecărei țări din grupul țărilor Central și Est Europene în perioada 1995-2017. Astfel,
cu cât o țară este mai bogată cu atât poate aloca mai multe resurse îngrijirii medicale. Dacă
ținem cont și de faptul că creșterea nivelului de trai se traduce printr-o alimentație mai bună și
printr-un stil de viață diferit, este ușor să înțelegem de ce oamenii trăiesc mai mult în țările
dezvoltate sau aflate în curs de dezvoltare.
22
Rata șomajului reprezintă un alt indicator care influențează semnificativ creșterea
economică. Rezultatele studiilor realizate în această lucrare au evidențiat faptul că în perioada
1995-2017, în toate țările Central și Est Europene, rata șomajului a avut un efect negativ asupra
creșterii economice. Excluderea unei părţi a forţei de muncă influenţează dinamica PIB-ului.
Educația și pregărirea celor aflaţi în şomaj presupun cheltuieli din partea individului şi
societăţii, cheltuieli ce nu vor fi recuperate în situaţia şomajului de lungă durată. Astfel,
societatea suportă costurile şomajului pe seama contribuţiei la fondul de şomaj, din partea
agenţilor economici și salariaţilor. Totodată, existenţa unui şomaj de lungă durată mai ales în
rândul tinerilor, poate genera dorința acestora de a părăsi țara de origine migrând spre alte țări
unde își pot găsi mai ușor un loc de muncă ce se pliază pe nivelul de pregătire pe care îl au.
Industria și serviciile reprezintă 2 dintre sectoarele în care lucrează forța de muncă
preponderent din mediul urban. Acestea au influență pozitivă asupra creșterii economice în
timp. Producția din cele 2 sectoare este stimulată de investițiile străine directe ale investitorilor
din exterior care sunt motivați de faptul că în țările Central și Est Europene există numeroase
resurse naturale ce pot fi exploatate și iar forță de muncă este mai ieftină decât în vestul
Europei.
Așa cum am menționat anterior, investițiile străine directe sprijină productivitatea în
industrie și servicii. Faptul că investitorii sunt interesați să investească pe teritoriile țărilor
Central și Est Europene determină o influență pozitivă pe termen scurt asupra creșterii
economice. Însă, pe termen lung, aceste investiții se dovedesc a fi nesustenabile și generează
efecte negative asupra creșterii economice.
Gradul de deschidere a economiei reprezintă un alt factor determinant al creșterii
economice. Astfel, îmbunătățirea relațiilor externe pe baza schimburilor de mărfuri și servicii
au o influență pozitivă asupra creșterii economice din țările Central și Est Europene în perioada
analizată. Printre beneficiile deschiderii economiilor putem enumera îmbunătățirea utilizării
resurselor rare, eficiența productiei, reducea prețurilor și extinderea alegerilor consumatorilor.
Exporturile de produse de înaltă calitate din totalul exporturilor înregistrează valori
scăzute în cadrul țărilor Central și Est Europene. În aceste țări gradul de inovație este mai scăzut
în comparație cu cel din țările din Vestul Europei sau de pe alte continente. Rezultatele au
indicat, totuși, în cazul țărilor cu un nivel ridicat al venitului pe locuitor că procentul
exporturilor de produse de înaltă tehnologie este mai crescut decât în cazul țărilor cu un nivel
mediu al venitului pe locuitor. Acest lucru indică faptul că prima categorie de țări alocă o
importanță mai mare inovării și influenței acesteia în procesul de creștere economică.
CONTRIBUȚII PERSONALE
Consider că prin această cercetare am adus următoarele contribuții:
Capitolul I prezintă elementele teoretice utilizate în identificarea principalelor categorii
de factori determinanți ai creșterii economice. Astfel, analizând teoriile de creștere economică
am realizat o prezentare cronologică a evoluției gândirii economice cu privire la procesul de
creștere economică începând de la modelul dezvoltat de Francois Quesnay (1766) și până la
modelul creșterii unificate dezvoltat de Oded Galor (2011). Așadar, am parcurs aproximat 250
de ani de evoluție a gândirii economice, trecând de la agricultură ca mecanism principal pentru
stimularea creșterii economice și ajungând la inovațiile progresului tehnologic, care au ușurat
23
procesele de producție. În final, pe baza teoriilor de creștere economică am sintetizat
principalele caracteristici ale modelelor dezvoltate de cei 23 de autori considerați.
În capitolul II, pe baza literaturii de specialitate am evidențiat indicatorii reprezentativi
pentru fiecare dintre categoriile de factori identificați în capitolul anterior. O analiză detaliată
a stadiului actual al cunoașterii mi-a făcut posibilă identificarea problemei de cercetare. Astfel,
în materialele parcurse apărute în perioada 2010-2018 am observat o limitare a analizei creșterii
economice la unul dintre cele 3 tipuri de date: transversal, serii de timp sau panel. Pentru a
înțelege mai bine influența exercitată de factorii determinanți asupra procesului de creștere
economică din țările Central și Est Europene, am ales să aplic în lucrare metode specifice celor
3 tipuri de date.
Capitolele III, IV și V conțin studii realizate pe date recente, ultimul an pentru care au
existat date disponibile fiind 2017.
În capitolul III am realizat modelarea creșterii economice a țărilor Central și Est
Europene la nivelul anului 2017 utilizând metode specifice datelor transversale. Una dintre
contribuții a constat în detalierea metodelor de selecție a variabilelor în vederea modelării și
prezentarea metodelor prin care se poate alege cel mai bun model estimat. Studiul realizat în
acest capitol reprezintă o contribuție la literatura de specialitate întrucât aduce noutăți în ceea
ce privește nivelul actual al țărilor Central și Est Europene în ceea ce privește creșterea
economică și factorii săi determinanți, majoritatea studiilor din literatura de specialitate
concentrându-se pe analiza altor grupuri de țări precum țările Uniunii Europene sau țările
OECD.
Capitolul IV cuprinde câteva modelări econometrice ale creșterii economice realizate
prin utilizarea unor metode specifice seriilor de timp. Ținând cont de clasificarea realizată de
Banca Mondială în ceea ce privește nivelul venitului pe locuitor dintr-o țară, am selectat 4 țări,
2 cu un nivel mediu al venitului pe locuitor și 2 cu un nivel ridicat al venitului pe locuitor pentru
a putea realiza comparații între factorii determinanți ai creșterii economice specifici fiecăreia.
Una dintre contribuții a fost schema de aplicare a metodelor specifice seriilor de timp realizată
în funcție de rezultatele testării rădăcinii unitate a unei serii de timp. Astfel, au rezultat 3 cazuri
pe care le-am detaliat din punct de vedere metodologic pe baza literaturii de specialitate
studiate. La fel ca și în cazul capitolului anterior, am ales grupul țărilor Central și Est Europene
întrucât, spre deosebire de alte grupuri de țări, acesta este mai puțin studiat în literatura de
specialitate. Rezultatele studiului au reprezentat o contribuție la literatura de specialitate având
în vedere relațiile identificate între variabilele analizate.
În capitolul V am inclus 2 studii în care am realizat modelarea creșterii economice în
raport cu factorii determinanți folosind date de tip panel. Una dintre contribuții a fost accea a
prezentării detaliate a metodelor statice și dinamice de estimare a datelor panel. În cazul
ambelor tipuri de metode am realizat câte o schemă teoretică pentru alegerea celui mai bun
model estimat potrivit datelor disponibile. Luând în considerare clasificarea realizată de Banca
Mondială amintită anterior și faptul că studiile pe date panel realizate la nivelul țărilor Central
și Est Europene sunt în număr limitat, am realizat modelări econometrice atât la nivelul celor
16 țări CEE, cât și la nivelul celor 2 grupe de țări în funcție de nivelul venitului pe locuitor (9
țări UMI și 7 țări HI). Abordarea separată a țărilor CEE în analizele panel în funcție de nivelul
venitului pe locuitor a reprezentat o contribuție la literatura de specialitate întrucât o mare parte
24
dintre studiile realizate în funcție de nivelul de venit pe locuitor se axează pe țări cu un nivel
ridicat al acestui indicator.
Consider că elementele teoretice sintetizate și prezentate în cadrul tezei de doctorat ar
putea fi utile persoanelor care doresc să se familiarizeze cu diverse concepte de bază în ceea ce
privește metode de analiză a datelor precum analiza multivariată a seriilor de timp sau modele
dinamice de analiză a datelor panel. Totodată, rezultatele obținute în modelările realizate în
acestă lucrare pot oferi o imagine mai clară asupra evoluției creșterii economice în țările Central
și Est Europene în perioada 1995-2017 în raport cu determinanții săi. Aceste rezultate ar putea
fi utile persoanelor care sunt implicate în luarea unor decizii cu privire la eventuale politici care
ar putea fi implementate la nivelul determinanților pentru a stimula creșterea economică pe
termen lung. Astfel, s-ar putea încerca limitarea efectelor negative ale unor determinanți
precum rata șomajului sau rata de dependență economică și s-ar putea încerca stimularea
exporturilor bunurilor de înaltă tehnologie și a investițiilor străine directe eficiente. Gestionarea
eficientă a evoluției acestor indicatori ar putea determina o creștere economică sustenabilă în
țările Central și Est Europene.
LIMITE ALE CERCETĂRII
Una dintre limitele cercetării a fost aceea a limitării în timp și spațiu. Astfel, în funcție
de tipul de date, în cazul modelării econometrice utilizând metode specifice datelor transversale
am avut un număr de 16 înregistrări (țări) iar în cazul modelării econometrice utilizând metode
specifice seriilor de timp am avut 23 de înregistrări (ani). Un număr scăzut de înregistrări poate
afecta reprezentativitatea rezultatelor modelării. În ceea ce privește modelarea econometrică
utilizând metode specifice datelor panel, întrucât unii indicatori aveau valori lipsă pentru
anumiți ani sau țări, panelul a fost neechilibrat și a determinant imposibilitatea aplicării unor
teste mai eficiente de verificare a rădăcinii unitate sau a cointegrării.
O altă limitare a cercetării a constituit-o numărul mare de indicatori utilizați în literatura
de specialitate pentru măsurarea resurselor umane, resurselor naturale, progresului tehnic și
gradului de deschidere a economiei. Astfel, a rămas la alegerea autorului să selecteze indicatorii
pe care îi consideră reprezentativi pentru cercetarea sa.
În final, întrucât modelarea econometrică dinamică a datelor panel este un subiect
relativ nou, programele statistice nu au implementante toate testele necesare realizării unor
analize specifice. De aceea, autorul a fost nevoit să lucreze atât în STATA, cât și în Eviews
pentru a realiza analizele specifice. Faptul că fiecare dintre programe are o metodologie proprie
face ca rezultatele să difere ușor de la un program la altul și se pot întâmpina neconcordanțe.
DIRECȚII VIITOARE DE CERCETARE
Direcțiile viitoare de cercetare sunt multiple și pot fi îndreptate înspre completarea
cercetării prezente sau înspre compararea acesteia cu alte cercetări din domeniu.
O primă direcție viitoare de cercetare ar putea fi aplicarea acelorași metode de modelare
econometrică pe alte grupuri de țări și compararea rezultatelor cu cele din prezenta lucrare.
25
O a doua direcție de cercetare ar putea viza identificarea unui model teoretic de creștere
specific țărilor Central și Est Europene prin care să se evidențieze factorii care au o influență
mai ridicată asupra creșterii economice cu scopul de a identifica eventuale politici economice
ce sunt necesare pentru a asigura un ritm susținut de creștere economică.
A treia direcție de cercetare ar presupune selectarea unor alți indicatori care să reflecte
mai bine fiecare dintre categoriile de indicatori identificată în lucrare și replicarea analizei
pentru a observa dacă sunt îmbunătățiri.
Ultima direcție de cercetare ar putea fi aceea în care se urmărește conturarea unor
direcții în care factorii determinanți ar putea influența creșterea economică spre a deveni una
sustenabilă pe termen lung.
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ
Cărți și articole
1. Acemoglu, D., (2007) Introduction to Modern Economic Growth, Departament of
Economics, Massachusetts Institute of Technology
2. Acemoglu, D., Johnson, S., Robinson, J.A., (2002) Geography and Institutions in the
Making of the Modern World Income Distribution, The Quarterly Journal of
Economics, 117 (4), 1231-1294, DOI: 10.2307/4132478
3. Anghion, P., Howitt, P., (1992) A Model of Growth through Creative Destruction,
Econometrica, 60 (2), 323-351, DOI: 10.2307/2951599
4. Arellano, M., Bond, S., (1991) Some tests of specification for panel data: Monte Carlo
evidence and an application to employment equations, The Review of Economic Studies,
58, 277-297, DOI: 10.2307/2297968
5. Asandului, L., Iacobuță, A., Căutișanu, C., (2016) Modelling Economic Growth Based
on Economic Freedom and Social Progress, European Journal of Sustainable
Development, 5 (3), 229-238, DOI: 10.14207/ejsd.2016.v5n3p229
6. Asari, F.F.A.H., Baharuddin, N.S., Jusoh, N., Mohamad, Z., Shamsudin, N., Jusoff, K.,
(2011) A Vector Error Correction Model (VECM). Approach in Explaining the
Relationship Between Interest Rate and Inflation Towards Exchange Rate Volatility in
Malaysia, World Applied Sciences Journal, 12.
7. Ashraf, Q., Galor, O., (2011) Dynamics and Stagnation in the Malthusian Epoch, The
National Bureau of Economic Research Working Paper, 17037, 2003-2041, DOI:
10.1257/aer.101.5.2003
8. Baltagi B.H., (2005) Econometric Analysis of Panel Data, Wiley.
9. Baltagi, B.H., Levin, D., (1992) Cigarette taxation: Raising revenues and reducing
consumption, Structural Change and Economic Dynamics, 3, 321-335, DOI:
10.1016/0954-349x(92)90010-4
10. Barro, J. R., (1999) Determinants of economic growth: a cross-country empirical study,
The MIT PRESS, USA.
11. Barro, J.R., Sala-i-Martin, X., (1995) Technological Diffusion, Convergence, and
Growth, The National Bureau of Economic Research Working Paper, 5151, 1-26, DOI:
10.1023/a:1009746629269
26
12. Barro, R.J., (2003) Determinants of Economic Growth in a Panel of Countries, Annals
of Economics and Finance, 4.
13. Bartlett, M.S., (1954) A note on the multiplying factors for various χ2 approximations.
Journal of the Royal Statistical Society, DOI: 10.2307/2984057
14. Beck, N.L., Katz, J.N., (1995) What to do (and not to do) with time-series cross-section
data. American Political Science Review, 89 (3), 634-647, DOI: 10.2307/2082979
15. Becker, G.S., (1964) Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with
Special Reference to Education, University of Illinois at Urbana-Champaign’s
Academy for Entrepreneurial Leadership Historical Research Reference in
Entrepreneurship
16. Benzécri, J.P., (1992) Correspondence analysis handbook. Marcel Dekker, New York.
17. Borza, M., Asandului, L., Căutișanu, C., (2017) Economic Growth and Sustainable
Development in Europe. A Cross-sectional Study, Journal of International Scientific
Publications, 11, 298-306.
18. Bourbonnais, R., (2013) Ếconométrie¸ Ediția a IX-a, Dunod.
19. Bove, V., Elia, L., (2017) Migration, Diversity and Economic Growth, World
Development, 89, DOI: 10.1016/j.worlddev.2016.08.012
20. Breitung, J., (2000) The local power of some unit root tests for panel data, Advances in
Econometrics, 15, 161-177, DOI: 10.1016/s0731-9053(00)15006-6
21. Brooks, C., (208) Introductory Econometrics for Finance. Ediția a doua. Cambridge
University Press, New York.
22. Bruderl, J., (2005) Panel Data Analysis, University of Mannheim.
23. Brunow, S., Hijkamp, P., Poot, J., (2015) The impact of international migration on
economic growth in the global economy, Institute for Employment Research,
Nuremberg, Germany, 1027-1075, DOI: 10.1016/B978-0-444-53768-3.00019-9
24. Căutișanu, C., Asandului, L., (2017) Analysis on economic growth and its determinants
in EU countries, în curs de publicare în Analele Facultății de Economie și
Administrarea Afacerilor.
25. Căutișanu, C., Asandului, L., Borza, M., Turturean, C., (2018a) Quantitative Approach
to Circular Economy in the OECD Countries, Amfiteatru Economic, 20 (48), 262-277,
DOI: 10.24818/EA/2018/48/262
26. Căutișanu, C., Asandului, L., Pierri, F., (2018b) Modelling economic growth in Italy
and Romania, articol prezentat la Conferința Internațională în Informatică și Economie,
ediția 17, publicat în IE 2018 Conference Proceeding, ISSN 2247-1480.
27. Căutișanu, C., Iacobuță, A., Asandului, L., (2018c) Factors influencing economic
growth in Romania. Is it a sustainable process?, “Academia Brâncuși” Publishing,
Volumul conferinței Information society and sustainable development, ediția a V-a,
Târgu Jiu, ISBN 978-973-144-889-3
28. Căutișanu, C., Hatmanu, M., Mihai, C., (2018d) The relations between sustainable
development dimensions in the new EU conditions, articol prezentat la Coferința
Scientific Convergence And Interdisciplinarity In Eu Environmental Research, publicat
în Journal of Environmental Studies and Applications, 2, ISBN 2601-9809
27
29. Cervellati, M., Sunde, U., (2005) Human Capital Formation, Life Expectancy, and the
Process of Development, The American Economic Review, 95 (5), 1653-1672, DOI:
10.2307/4132770
30. Chirwa, T.G., Odhiambo, N.M., (2016) Macroeconomic determinants of economic
growth: a review of international literature, South East European Journal of Economics
and Business, 11(2), DOI: 10.1515/jeb-2016-0009
31. Choi, I., (2001) Unit root tests for panel data, Journal of International Money and
Finance, 20, 249-272, DOI: 10.1016/s0261-5606(00)00048-6
32. Ciupaga, C., Manoleli, D., Niță, V., Papatulică, M., Stănculescu, M., (2006) Strategic
directions of sustainable development in Romania, Institutul European din România –
Studii de Strategie și Polici.
33. Clark, C., (1949) Theory of Economic Growth, Econometrica, 17.
34. Colța, V., (2008) Dicționar geografic explicativ, Ed. Labirint, Chișinău.
35. Comisia Europeană (2017), Cartea albă privind viitorul Europei. Reflecții și scenarii
pentru UE-27 până în 2025, Bruxelles
36. David de la Croix, (2014) Economic Growth, Institut de Rescherches Économiques et
Sociales de l’Université catholique de Louvain, Belgia.
37. Diamond, P., (1999) Administrative Costs and Equilibrium Charges with Individual
Accounts, The National Bureau of Economic Research Working Paper, 7050.
38. Domar, E., (1946) Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment,
Econometrica, 14 (2), 137-147, DOI: 10.2307/1905364
39. Dragoescu, R.M., (2015) Education as a determinant ot the Economic Growth. The
Case of Romania, Procedia – Social and Behavioral Sciences, Atena, Grecia, 197, 404-
412, DOI: 10.1016/j.sbspro.2015.07.156
40. Draper, N.R., Smith, H., (1998) Applied Regression Analysis, Ediția a treia, Wiley
Series in Probability and Statistics.
41. Drukker, D.M., (2003) Testing for serial correlation in linear panel-data models, The
Stata Journal, 3(2), 168-177, DOI: 10.1177/1536867X0300300206
42. Dwyer, G.P., (2015) The Johansen Tests for Cointegration.
43. Dwyer, L., Gill, A., Seetaram, N., (2012) Handbook of Research Methods in Tourism:
Quantitative and Qualitative Approaches, Edward Elgar, USA.
44. Engle, R., (2006) The Transition Countries of the European Union: An Assessment of
Economic Progress and its Relation to the Index of Economic Freedom, Proceedings of
the Conference on Trends in Global Business, 1.
45. Engle, R., Granger, C.W.J., (1987) Co-integration and error correction: Representation,
estimation, and testing, Econometrica, 55, 251-276, DOI: 10.2307/1913236
46. Engerman, S.L., Sokoloff, K.L., (2012) The Role of Institutions in Shaping Factor
Endowments, The National Bureau of Economic Research book Economic
Development in the Americas since 1500: Endowments and Institutions.
47. Erosa, A., Koreshkova, T.A., Restuccia, D., (2010) How important is human capital?
A quantitative theory assessment or world income inequality, Review of Economic
Studies, 1, 1421-1449, DOI: 10.1111/j.1467-937x.2010.00610.x
28
48. Esty D.C., Levy M.A., Kim C.H., de Sherbinin A., Srebotnjak T., Mara V., (2008) 2008
Environmental Performance Index. New Haven: Yale Center for Environmental Law
and Policy.
49. Faria, H.J., Montesinos, H.M., (2009) Does Economic Freedom Cause Prosperity? An
IV Approach. Public Choice, 141 (1–2), 103-127, DOI: 10.2307/40270948
50. Farr, W.K., Lord, R.A., Wolfenbarger, J.L., (1998) Economic freedom, political
freedom, and economic well-being: a causality analysis. Cato Journal, 18(2).
51. Feldman, H., (2007) Economic Freedom and Unemployment around the World.
Southern Economic Journal, 74 (1), 158-176, DOI: 10.2307/20111958
52. Fisher, I., (1896) Appreciation and Interest.
53. Fondul Monetar Internațional. Secretary's Department, (2013) International Monetary
Fund Annual Report 2013 : Promoting a More Secure and Stable Global Economy.
54. Frees, E.W., (1995) Assessing cross-sectional correlation in panel data. Journal of
Econometrics, 96, 393-414, DOI: 10.1016/0304-4076(94)01658-m
55. Friedman, M., (1937) The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in
the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 32, 675-701,
DOI: 10.2307/2279372
56. Frondel, M. , Peters, J. , Vance, C., (2010) Fixed, Random, or Something in Between?
A Variant of HAUSMAN’s Specification Test for Panel Data Estimators, Ruhr
Economic Papers, 107 (3), 327-329, DOI: 10.1016/j.econlet.2010.02.007
57. Gagea, M., (2009) Analiza seriilor de timp sezoniere, Editura Sedcom Libris, Iaşi.
58. Galensen, D.W., (1984) The rise and fall of indentured servitude in the Americas: An
economic analysis, Journal of Economic History, 44 (1), 1-26, DOI: 10.2307/2120553
59. García-Sánchez, I.M., Alexandre das Neves Almeida, Th., Paes de Barros Camara, R.,
(2015) A proposal for a Composite Index of Environmental Performance (CIEP) for
countries, Ecological Indicators, 48, 171-188, DOI: 10.1016/j.ecolind.2014.08.004
60. Gerelmaa, L., Kotani, K., (2016) Further investigation of natural resources and
economic growth: Do natural resources depress economic growth?, International
University of Japan, Japan, 50, 312-321, DOI: 10.1016/j.resourpol.2016.10.004
61. Ghica, C., (2000) Sustainable development and its effects on the built environment,
Economia.
62. Gideon, K.T., (2013) The impact of population change on economic growth in Kenya,
International Journal of Economics and Management Sciences, 2 (3).
63. Greene, W.H., (2002) Econometric Analysis, Ediția a cincea, Upper Saddle River, New
Jersey.
64. Grossman, G.M., Helpman, E., (1991) Quality Ladders in the Theory of Growth. The
Review of Economic Studies, 58(1), 43-61, DOI: 10.2307/2298044
65. Gujarati, D.N., (2003) Basic Econometrics, McGraw-Hill Higher Education, Ediția a
IV-a, USA.
66. Gwartney, J.D., Lawson, R.A., Holcombe, R.G., (1999) Economic freedom and the
environment for economic growth. Journal of Institutional and Theoretical Economics,
155(4), 643-663, DOI: 10.2307/40752161
67. Hadri, K., (2000) Testing for stationarity and heterogeneous panel data, Econometrics
Journal, 3, 148-161, DOI: 10.1111/1368-423x.00043
29
68. Haixiang, G., Jinglu, H., Shiwei, Y., Han, S., Yuyan, C., (2012) Computing of the
contribution rate of scientific and technological progress to economic growth in
Chinese regions, Expert Systems with Applications, 39 (10), 8514-8521, DOI:
10.1016/j.eswa.2011.12.032
69. Hall, J.C., Lawson, R.A., (2014) Economic Freedom of the World: An Accounting of
the Literature. Contemporary Economic Policy, 32(1), 1-19, DOI: 10.1111/coep.12010
70. Hanushek, E.A., Wofmann, L., (2010) Education and Economic Growth, Stanford
University, Stanford, CA, USA.
71. Hanushek, A.E., Woessmann, I., (2016) Knowledge capital, growth, and the East Asian
miracle, Science Insights, 351 (6271), 344-345, DOI: 10.1126/science.aad7796
72. Harris, R., Sollis, R., (2003), Applied Time Series Modeling and Forecasting, Wiley,
UK.
73. Harrod, R.F., (1939) An Essay in Dynamic Theory, The Economic Journal, 49 (193),
14-33, DOI: 10.2307/2225181
74. Heckman, J., Carneiro, P., (2003) Human Capital Policy, The National Bureau of
Economic Review Working Paper, 9495.
75. Heji, C., Boer, P., Franses, P.H., Kloek, T., Dijk, H.K., (2007) Econometric Methods
with Applications in Business and Economics, Okford Univesity Press, New York.
76. Henning, C., Meila, M., Murtagh, F., Rocci, R., (2016) Handbook of Cluster Analysis,
Taylor & Francis Group, New York.
77. Heyne, P., Boettke, P., Prychitko, D., (2011) Modul de gândire economic, Bizzkit.
78. Hofstede, G., Bond, M.H., (1988) The Confucian connection: From cultural roots to
economic growth, Organizational Dynamics, 16 (4).
79. Holmes, C., (2013) Has the expansion of higher education led to grater economic
growth?, Oxford University.
80. Hsiao, C., (1990) Analysis of Panel Data, Editia a III-a, Cambridge University Press.
81. Iacobuţă, A.O.& Gagea, M.. (2010) Institutional quality, economic freedom and
sustainable development. A comparative analysis of EU countries. Revista Economică,
3 (20).
82. Ignat, I., Arnăutu, O., (2009) Costuri și beneficii ale investiției în capitalul uman,
capitol din cartea Capital uman și competitivitate, autori Mursa, G. și Ignat, I., Ed.
Universtității “Al.I.Cuza”, Iași.
83. Im, K.S., Pesaran, M.H., Shin, Y., (2003) Testing for unit roots in heterogeneous panels,
Journal of Econometrics, 115, 53-74, DOI: 10.1016/s0304-4076(03)00092-7
84. Islam, M.S., Tarique, K.M., Sohag, K., (2014) CO2 Emission and Agricultural
Productivity in Southeast Asian Region: A Pooled Mean Group Estimation, Science
Vision, 20(1).
85. Jaba, E., (2002) Statistică, Editura Economică, București
86. Jawaid, S.T., Afshan, S., Raza, S.A., (2015) Is Stock Market Sensitive to Foreign
Capital Inflows and Economic Growth? Evidence from Pakistan., Journal of Chinese
and Foreign COMERȚ Studies.
87. Johansen, S., (1995) Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector
Autoregressive Models, Oxford Univeristy Press, New York.
30
88. Kacprzyk, A., (2016) Economic freedom-growth nexus in European Union countries.
Applied Economics Letters, 23(7).
89. Kaiser, H.F., (1960) The application of electronic computers to factor analysis,
Educational and Psychological Measurement, 20 (1), 141-151, DOI:
10.1177/001316446002000116
90. Kaiser, H.F., (1974) An index of factorial simplicity, Psychometrica, 39 (1), 31-36,
DOI: 10.1007/bf02291575
91. Kao, C., (1999) Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel
data, Journal of Econometrics, 90(1), 1-44, DOI: 10.1016/s0304-4076(98)00023-2
92. Katchova, A., (2013) Panel Data Models, Econometrics Academy.
93. Kaufman, L., Rousseeuw, P.J., (1990) Finding groups in data. An Introduction to
Cluster Analysis, Wiley & Sons Publication.
94. Keynes, J.M., (2009) The General Theory of Employment, Interest and Money (Teoria
generală a ocupării forței de muncă, a dobânzii și a banilor), traducere de Corina
Mădălina Haită, Editura Publica, București.
95. Khan, H.N., Khan, M.A., (2015) Health Care Expenditure and Economic Growth in
SAARC Countries (1995-2012): A Panel Causality Analysis, Springer
Science+Business Media Dordrecht and The International Society for Quality-of-Life
Studies, 11 (3), 639-661, DOI: 10.1007/s11482-015-9385-z
96. Lazăr, D., Denuit, M.M., (2009) A multivariate time series approach to projected life
tables, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 25 (6), 806-823, DOI:
10.1002/asmb.781
97. Lazăr, D., Pop, F., (2012) A note on tourism demand in Romania: Time series analysis
and relationship with economic growth, Managerial Challenges of the Contemporary
Society, 4.
98. Le, T., Van, C.L., (2014) Natural Resources, R&D and Economic Growth, Ipag
Business School Working Paper Series, Saint-Germain.
99. Leff, N.H., (1969) Dependency Rates and Savings Rates, The American Economic
Review, 59 (5), 886-896, DOI: 10.2307/1810683
100. Levin, A., Lin, C.F., Chu, C.S.J., (2002) Unit root tests in panel data: Asymptotic and
finite-sample properties, Journal of Econometrics, 108, 1-24, DOI: 10.1016/s0304-
4076(01)00098-7
101. Liu, W.H., (2015) Intellectual Property Rights, FDI, R&D and Economic Growth: A
Cross-cuntry Empirical Analysis, The World Economy.
102. Lucas, R., (1988) On the Mechanics of Economic Development, Journal of Monetary
Economics, 22 (1), 3-42, DOI: 10.1016/0304-3932(88)90168-7
103. Luțac, Gh., Ignat, I., (2016) Macroeconomie – Note de curs, Editura Universității
“Al.I.Cuza”, Iași.
104. Maddala, G.S., (1992) Introduction to Econometrics, Macmillan Publishing Company,
Ediția a II-a, USA.
105. Maddala, G.S., Kim, I.N., (1998) Unit Roots, Cointegration and Structural Change.
Cambridge University Press, New York.
106. Maddala, G. S., Wu, S., (1999) A comparative study of unit root tests with panel data
and a new simple test, Oxford Bulletin of Economics and Statistics.
31
107. Mahembre, E., (2014) Foreign direct investment inflows and economic growth in
SADC countries – a panel data approach,University of South Africa.
108. Malthus. T., (1992) Eseu asupra principiului populației, traducere de Victor Vasiloiu
și Elena Angelescu, Editura Științifică, București.
109. Mason, T., (1988) Economics and impact assessment: ceteris paribus or mutatis
mutandis, Review of Policy Research, 8 (1), 165-171, DOI: 10.1111/j.1541-
1338.1988.tb00926.x
110. Mihuț, I.S., Luțaș, M., (2013) Economic growth: challenges, opportunities and main
determinants, Josip Juraj Strossmayer University, Osijek, Croația.
111. Mooi, E., Sarstedt, M., (2011) A Concise Guide to Market Research, Springer.
112. Mokyr, J., (1990) Punctated Equilibria and Technological Progress, The American
Economic Review, 80 (2).
113. Nenciu, E., Gagea, M., (2010) Lecţii de econometrie, Ediţia II, Editura Tehnopress, Iaşi
114. Nistor, P., (2014) FDI and Economic Growth, the Case of Romania, Procedia
Economics and Finance, 15, 577-582, DOI: 10.1016/S2212-5671(14)00514-0
115. Noronha, K., Figuiredo, L., Andrade, M.V., (2010) Health and economic grwth among
the states of Brazil from 1991 to 2000, Revista Brasileira de Estudos de População, 27
(2), Rio de Janeiro.
116. Nwaogu, U.G., Ryan, M.J., (2015) FDI, Foreign Aid, Remittance and Economic
Growth in Developing Countries, Review of Development Economics, DOI:
11/rode.12130
117. O’Connor, A., (2010) Investment in Human Capital, Migration and Economic Growth,
Managing Economies, Trade and International Business, Franța.
118. OCDE, (1988) Human Capital Investment. An International Comparison. Center for
Educational Research and Innovation.
119. Page, J., (1994) The East Asian Miracle: Four Lessons for Development Policy, MIT
Press, NBER Macroeconomics Annual, 9, 219-269, DOI: 10.2307/3585089
120. Park, W., (2008) Intellectual patent protection: 1960-2005, Research Policy, 37(4),
289-327
121. Parks, R., (1967) Efficient estimation of a system of regression equations when
disturbances are both serially and contemporaneously correlated, Journal of the
American Statistical Association, 62 (318), 500-509, DOI:
10.1080/01621459.1967.10482923
122. Pearce, D.W., Turner, R.K., (1990) Economics of Natural Resources and the
Environment, John Hopkins University Press, Great Britain.
123. Pedroni, P., (2004) Panel Cointegration: Asymptotic and Finite Sample Properties of
Pooled Time Series Tests With an Application to the PPP Hypothesis, Econometric
Theory, 20 (3), 597-625, DOI: 10.2307/3533533
124. Pegkas, P., Tsamadias, C., (2015) Does formal education at all levels cause economic
growth? Evidence from Greece, Review of Economic and Business Studies, Alexandru
Ioan Cuza University, Faculty of Economics and Business Administration, 15, 9-32,
DOI: https://doi.org/10.1515/rebs-2016-0013
32
125. Pesaran, M.H., Shin, Y., Smith, R.P., (1995) Estimating long-run relationships from
dynamic heterogeneous panels, Journal of Econometrics, 68, 79-113, DOI:
10.1016/0304-4076(94)01644-f
126. Pesaran, M.H., (2004) General diagnostic tests for cross section dependence in panels,
University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge Working Papers in
Economics, 435
127. Philippot, L.M., (2010) Natural Resources and Economic Development in Transition
Economies, PRES de Clermont Université, Franța
128. Phillips, P.C.B., Ouliaris, S., (1990) Asymptotic Properties of Residual Based Tests for
Cointegration, Econometrica, 58, 165-193, DOI: 10.2307/2938339
129. Pintilescu, C., (2007) Analiza statistică multivariată, Editura Universității ”Alexandru
Ioan Cuza”, Iași
130. Popa, A.M., (2012) The Impact of Social Factors on Economic Growth: Empirical
Evidence for Romania and European Union Countries, Romanian Journal of Fiscal
Policy, 3, Universitatea de Studii Economice, București.
131. Popescu, C.C., Pohoață, I., Diaconu, L., Dominte, L., Maxim, A., Mursa, G., Pungă,
C., Vodă, I. (2007) Capitalul uman, capitalul social și creșterea economică, Ed.
Universității “Al.I.Cuza”, Iași.
132. Rao, B., (2007) Cointegration: for the Applied Economist, Springer.
133. Rawlings, J.O., Pantula, G.S., Dickey, A.D., (1989) Applied Regression Analysis: A
Research Tool, Ediția a doua, Springer.
134. Reed, W.R., Ye, H., (2011) Which panel data estimator should I use?, Applied
Economics, 43, 985-1000, DOI: 10.1080/00036840802600087
135. Ricardo, D., (1939) Principiile de economie politică și impunere, traducere Zoe Ghetu,
Ed. John Murray, Londra.
136. Romer, P.M., (1986) Increasing Returns and Long-Run Growth, Journal of Political
Economy, 94 (5), 102-1037, DOI: 10.2307/1833190
137. Romer, P.M., (1990) Endogenous technological change. Journal of Political Economy,
98(5), S7-S102, DOI: 10.2307/2937632
138. Rostow, W.W., (1960) The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto,
Cambridge University Press.
139. Schumpeter, J.A., (2008) The Theory of Economic Development: An Inquiry into
Profits, Capital, Credit, Interest and the Business Cycle, tradus din germană de Redvers
Opie, Transaction Publishers, New Brunswich și Londra.
140. Schultz, T.W., (1961) Investment in Human Capital, The American Economic Review,
51 (1), 1-17, DOI: 10.2307/1818907
141. Smith, A., (1962 – 1965) Avuția națiunilor: cercetare asupra naturii și cauzele ei,
traducere Al.Hallunga, Editura Academiei Republicii Populare Române, București.
142. Soddy, F., (1933) Wealth, virtual whealth and debt. The solution of the economic
paradox, 2nd Edition, London England Britons Publishing Company.
143. Solow, R.M., (1956) A Contribution to the Theory of Economic Growth, Oxford
Review of Economic Policy, 23(1), 65-94, DOI: 10.2307/1884513
33
144. Stratan, A., Căutișanu, C., Hatmanu, M., Mihai, C., (2018) Environmental protection
in the context of sustainable development. Comparative analysis across EU countries,
The USV Annals of Economic and Public Administration, 18 (1).
145. Sundman, M.L., (2011) The Effects of the Demographic Transition on Economic
Growth – Implication for Japan, Universitatea Jönköping, Suedia.
146. Timm, N. H., (2002) Applied Multivariate Analysis, Springer.
147. Tobin, J., (1969) A General Equilibrium Approach to Monetary Theory, Journal of
Money, Credit and Banking, 1 (1), 15-29, DOI: 10.2307/1991374
148. Toda, H.Y., Yamamoto, T., (1995) Statistical inference in vector autoregressions with
possibly integrated processes, Journal of Economics, 66, 225-250, DOI: 10.1016/0304-
4076(94)01616-8
149. Trebici, V., Ghinoiu, I., (1986) Demografie și etnografiei, Ed. Științifică și
Enciclopedică, București.
150. Turturean, C.I., (2006) Metode statistice de analiză a seriilor de timp, Editura Sedcom
Libris, Iaşi.
151. Vehapi, M.F., (2007) Empirical Analysis of the Effects of Trade Openness on Economic
Growth: An Evidence for South East European Countries, State University of Tetovo.
152. Weil, D.N., (2007) Accounting for the effect of health on economic growth, The
Quarterly Journal of Economics, 122 (3), 1265-1306, DOI: 10.2307/25098873
153. Wooldridge, J.M., (2002) Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data, MIT
Press.
154. Wooldridge, J.M., (2006) Introductory econometrics. A modern approach, Thomson/
South-Western.
155. ***, (2017) Economie. Idei fundamentale, Litera.
Webografie
1. Site-ul Consiliului Uniunii Europene (2006) – Review of the EU Sustainable
Development Strategy (EU SDS):
http://ec.europa.eu/environment/sustainable-
development/strategy/review/index_en.htm
2. Site-ul Economics concepts.com – Teorii de creștere economică:
http://economicsconcepts.com/theories_of_economic_growth.htm
3. Site-ul Eco100 online – Teoria keynesiană de creștere:
http://homes.chass.utoronto.ca/~reak/eco100/contents.htm
4. Site-ul oficial al Eurostat:
www.eurostat.eu
5. Site-ul oficial al Eurostat – Strategia Europa 2020:
http://ec.europa.eu/eurostat/web/europe-2020-indicators/europe-2020-strategy
6. Site-ul oficial al Eurostat – Economie circulară:
https://ec.europa.eu/eurostat/web/circular-economy
7. Site-ul oficial al Green Growth Best Practice:
http://www.ggbp.org
8. Site-ul oficial al Green Growth Knowledge Platform:
34
http://www.greengrowthknowledge.org
9. Site-ul oficial Heritage Foundation (2016) - Index of Economic Freedom:
http://www.heritage.org/index/about
10. Site-ul oficial al OCDE – Towards Green Growth:
http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/environment/towards-
green-growth_9789264111318-en#page1
11. Site-ul oficial al OCDE – Green Growth Indicators 2014:
http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/environment/green-
growth-indicators-2013_9789264202030-en#page1
12. Site-ul oficial al Oxford Dictionary:
https://en.oxforddictionaries.com/definition/human_capital
13. Site-ul oficial al Sustainable Society Index:
http://www.ssfindex.com/ssi/ssi-2016
14. Site-ul oficial al United Nations:
http://data.un.org
15. Site-ul oficial al WorldBank:
http://www.worldbank.org
LISTA LUCRĂRILOR PUBLICATE
Articole științifice publicate in extenso în reviste cotate Web of Science cu factor de
impact
1. Căutișanu, C., Asandului, L., Borza, M., Turturean, C. (2018). Quantitative Approach to
Circular Economy in the OECD Countries. Amfiteatru Economic, 20, pp. 182-196,
DOI:10.24818/EA/2018/48/262 (factor de impact: 0,664; scor absolut de influență: 0,092).
http://www.amfiteatrueconomic.ro/ArticolRO.aspx?CodArticol=2718
Articole științifice publicate in extenso în reviste cotate Web of Science fără factor de
impact
2. Asandului, L., Iacobuță, A., Căutișanu, C. (2017). Modelling Economic Growth based on
Economic Freedom and Social Progress. European Journal of Sustainable Development,
ISSN 2239-5938, 5 (3), pp. 229-238, DOI: 10.14207/ejsd.2016.v5n3p229.
https://www.ecsdev.org/ojs/index.php/ejsd/article/view/348
Articole ştiinţifice publicate in extenso în reviste indexate în BDI
3. Stratan, A., Căutișanu, C., Hatmanu, M., Mihai, C. (2018). Environmental protection in the
context of sustainable development. Comparative analysis across EU countries. The USV
Annals of Economics and Public Administration, 18 (1), pp. 45-57
http://www.annals.seap.usv.ro/index.php/annals/article/view/1069
4. Borza, M., Asandului, L., Căutișanu, C. (2017). Economic Growth and Sustainable
Development in Europe. A Cross-sectional study. Journal of International Scientific
Publications, ISSN 1314-7242, 11, pp. 298-306.
https://ideas.repec.org/a/isp/journl/v11y2017i1p298-306.html
35
Articole ştiinţifice publicate in extenso în volumele conferinţelor
5. Căutișanu, C., Hatmanu, M., Mihai, C. (2018) The relations between sustainable
development dimensions in the new EU conditions. Conferința Scientific Convergence and
Interdisciplinarity in EU Environmental Research, Journal of Environmental Studies and
Applications, 2, ISBN 2601-9809, pp. 9-21
6. Căutișanu, C., Asandului, L., Pierri, F. (2018). Modelling economic growth in Italy and
Romania. Conferința Internațională în Informatică și Economie, ediția a XVII-a, organizată
de Facultatea de Economie și Adminnistrarea Afacerilor și Academia de Studii Economice,
Iași, Bucharest University of Economic Studies Press, ISSN 2284-7472, pp. 499-504
7. Căutișanu, C., Iacobuță, A., Asandului, L. (2018). Factors influencing economic growth in
Romania. Is it a sustainable process?, Information society and sustainable development,
ediția a V-a, organizată de Facultatea de Economie “Academia Brâncuși”, Târgu Jiu,
Academica Brâncuşi Publishing House, ISBN 978-973-144-889-3, pp. 509-512
8. Căutișanu, C. (2017). Modelarea creșterii economice în raport cu indicatorii capitalului
uman. Conferința Științifică Internațională “Dezvoltarea economico-socială durabilă a
Euroregiunilor și a Zonelor transfrontaliere”, ediția a XIII-a, organizată de Institutul de
Cercetări Economice și Sociale “Gheorghe Zane”, Iași, Perfomantica Publishing House,
ISBN 978-606-685-554-9, pp. 84-92
9. Căutișanu, C. (2016). Analiza cluster a procesului de îmbătrânire demografică la nivelul
Euroregiunii “Siret-Prut-Nistru”. Conferința Științifică Internațională “Dezvoltarea
economico-socială durabilă a Euroregiunilor și a Zonelor transfrontaliere”, ediția a XII-a,
organizată de Institutul de Cercetări Economice și Sociale “Gheorghe Zane”, Iași,
Perfomantica Publishing House, ISBN 978-606-685-476-4, pp. 26-34