Argumentarea alegerii instrumentelor şi metodelor de proiecţie şi investigare propuse


F. PERFORMANŢELE ECONOMICE ALE FIRMEI



Yüklə 456,94 Kb.
səhifə4/7
tarix31.10.2017
ölçüsü456,94 Kb.
1   2   3   4   5   6   7

F. PERFORMANŢELE ECONOMICE ALE FIRMEI





Evoluţia cifrei de afaceri în anul 2010 comparativ cu sfârşitul anului 2009;

Estimarea evoluţiei cifrei de afaceri în anul 2011 comparativ cu sfârşitul anului 2010;



Situaţia financiară anuală a firmei la sfârşitul anului 2010.



Estimarea situaţiei financiare anuale la finele anului 2011.


Asteptări cu privire la ieşirea din criză


Estimarea evoluţiei cifrei de afaceri pentru următorii 3 ani


Estimarea evoluţiei numărului de salariaţi pentru următorii 3 ani



G. ALTE INFORMAŢII
Poziţia respondentului (poziţiile respondenţilor) în cadrul companiei

  1. _______________________

  2. _______________________

  3. _______________________



Durata interviului _________ minute
Data de realizare a interviului ___ / ___ / 2011

Ziua Luna



Pretestarea instrumentului de cercetare
În cadrul procedurii de pre-testare se vor realiza min. 50 de interviuri „faţă-înfaţă” în min. 3 regiuni de dezvoltare. De asemenea, chestionarul trebuie pre-testat pentru toate cele 4 clase de mărime care stau la baza fundamentării anchetei, precum şi pentru min. 5 activităţi ale economiei naţionale (acestea vor include şi acele activităţi ale economiei naţionale la nivelul cărora s-au obţinut cele mai mari rate de non-răspuns în cadrul anchetelor realizate anterior).

Chestionarele se colectează de la operatori cu comentariile şi completările acestora privind durata chestionarului, accesibilitatea termenilor/noţiunilor utilizate, necesitatea reformulării sau clarificării anumitor itemi, probleme cu instrucţiunile, prezenţa unor întrebări dezirabile, etc. Chestionarele se introduc apoi într-o bază de date, şi se realizează analize primare, urmărindu-se astfel identificarea acelor întrebări care generează un număr ridicat de non-răspunsuri, eventuala pre-codificare a unor întrebări formulate cu răspuns deschis pentru pretestare, identificarea unor răspunsuri pre-codate insuficient de rafinate, etc.


Forma chestionarului, aşa cum este ea propusă în anexă poate suferi modificări la nivelul acelor itemi care generează probleme în teren. Acei itemi care nu sunt validaţi de pretestare sunt reformulaţi înpreună de experţii INCSMPS şi ai firmei/organizaţiei selectate pentru subcontractare
Itemii care vor fi sub o atenţie specială în cadrul procesului de pretestare sunt următorii:

  • B2 (B2A, B2B, B2C),

  • C2,

  • F6,

  • F7.



Gradul de detaliere al informaţiilor raportate:
Pentru raportul naţional:

- rapotarea datelor cu privire la sectoarele de activitate economică şi caracteristicile acestora atât pe CAEN rev.1 cât şi rev.2, la un grad de detaliere de 1 digit şi 2 digiţi;

- raportarea informaţiilor cu privire la structura ocupaţională şi diverse caracteristici ale acesteia la min. cod COR 3 digiţi.

- realizarea intersecţiilor CAEN 2 digiţi - COR 3 digiţi


Pentru raportele regionale:

- rapotarea datelor cu privire la sectoarele de activitate economică şi caracteristicile acestora atât pe CAEN rev.1 cât şi rev.2, la un grad de detaliere de 1 digit şi 2 digiţi; trebuie menţionat că pe măsură ce gradul de detaliere al raportărilor solicitate creşte, în aceeaşi măsură scade relevanţa statistică a informaţiilor prezentate.

- raportarea informaţiilor cu privire la structura ocupaţională şi diverse caracteristici ale acesteia la min. cod COR 3 digiţi.

- în funcţie de gradul de omogenitate al informaţiilor culese şi a relevanţei lor statistice, se vor realiza intersecţii CAEN 2 digiţi – COR 3 digiţi, sau CAEN 2 digiţi – COR 2 digiţi,

- realizarea intersecţiilor variabilei judeţ cu celelalte variabile ale chestionarului,

- intersecţiile judeţ - cod CAEN la 1 digit



- intersecţii judeţ - cod COR la 2 digiţi

- nu se vor prezenta intersecţii CAEN – COR la nivel de judeţ.


    1. Elaborarea de scenarii de dezvoltare economică la nivel naţional şi regional, cu detaliere judeţeană

Scenariile care se au în vedere sunt următoarele:



  1. Un scenariu pesimist - bazat pe evaluarea unor evoluţii probabile la nivelul pieţei muncii în situaţia menţinerii trendurilor din ultimii 5 ani.

  2. Un scenariu moderat – în care se va elabora simularea vectorilor de probabilitate a alocării sectoriale a personalor pe niveluri de calificare pornind de la prognozele cererii de forţă de muncă la nivel regional ale modelului prezentat anterior, completat cu detalierea la nivel judeţean realizată prin metode de analiză spaţială. Rezultatele obţinute se vor nuanţa - pentru proiecţia pe termen scurt – cu rezultatele din ancheta de teren

  3. Un scenariu optimist – în care se vor considera ca normative ţintele asumate de ţara noastra în cadrul Strategiei Europa 2020 pentru ocupare şi educaţie, precum şi nivelurile de ocupare ale altor ţări europene şi se vor proiecta traiectoriile necesare pentru atingerea ţintelor.


3. REZULTATE AŞTEPTATE
Metodologia propusă pentru proiecţia cererii de forţă de muncă pe termen mediu şi lung va conduce la următoarele rezultate aşteptate:

  • Estimarea cererii de formare profesională la nivel naţional pe secţiuni şi diviziuni CAEN la orizontul 2013 şi perspectiva 2020.

  • Estimării ale cererii de formare profesională la nivel regional pe secţiuni şi diviziuni CAEN la orizontul 2013 şi perspectiva 2020.

  • Estimări ale cererii de forţă de muncă la nivel regional pe secţiuni CAEN, ocupaţii (grupe majore) şi nivele de instruire.

  • Estimări ale cererii de forţă de muncă la nivel local pe diviziuni CAEN la orizontul 2013 şi perspectiva 2020.


4. LIMITELE ASUMATE
O primă limită pe care o asumăm în cadrul metodologiei de proiecţie a cererii de forţă de muncă pe termen mediu şi lung este dată de instrumentele statistice utilizate, ştiut fiind că acestea produc rezultate cu un anumit grad de semnificaţie, în interiorul unor intervale de încredere.

Apoi, o a doua limită asumată este legată de raportul dintre lungimea seriei de date istorice şi lungimea intervalului de prognoză. O proiecţie este cu atât mai credibilă cu cât seria de date istorice pe baza cărora se construieşte aceasta este considerabil mai lungă raportat la orizontul de prognoză. Proiecţia pe un orizont de timp lung (de aproximativ 10 ani) pierde în credibilitate, având în vedere că seria iniţială de timp pentru care se va efectua analiza econometrică este de doar maximum 12 ani. Deoarece prognoza nu s-a putut realiza pe un grup iniţial de valori (out-of-sample) din lipsa unei serii suficient de lungi de timp, prognozele vor trebui anual comparate cu nivelurile reale, publicate de INS. Dacă se înregistrează abateri mari între valorile prognozate pe baza metodologiei şi valorile reale, seriilor de date vor trebui reactualizate, modelul trebuind a fi reeestimat conform precizărilor anterioare, implicând şi revizuirea proiecţiilor.

Din cauza indisponibilităţii datelor statistice, proiecţia cererii de forţă de muncă pe grupe de ocupaţii şi nivele de instruire va avea un grad redus de detaliere, dezagregarea maximă pe care o vom putea atinge având următoarele coordonate: grupe majore de ocupaţii, nivel regional, secţiune CAEN.

Seriile de timp pe baza cărora construim proiecţiile sunt dezagregate pe activităţi economice conform clasificării CAEN Rev1, clasificarea CAEN Rev2 fiind disponibilă doar începând cu anul 2008.

Proiecţia pe termen mediu şi lung va conduce la estimarea cererii potenţiale de forţă de muncă, cererea extinsă ce include, pe lângă cererea potenţială şi cererea înlocuită este imposibil de estimat având în vedere lipsa informaţiilor legate de ieşirile din ocupare pe gradele de detaliere necesare.

Principalii factori care pot afecta rezultatele culese prin ancheta de teren în rândul angajatorilor fac referire la:



  • Instabilitatea contextul socio-economic actual;

  • Schimbări legislative.

Factorii mai sus menţionaţi vor avea un impact semnificativ asupra estimării de locuri de muncă în perspectiva următoarelor 6-12 luni. Instabilitatea contextului socio-economic constituie un factor perturbator al fidelităţii unor astfel de estimări.


Constrângerile financiare au avut un rol important în alegerea reprezentativităţii eşantionului la nivel regional. Analizele statistice care vor fi realizate pe baza de date vor fi realizate însă şi la nivel de judeţ (fără a exista o reprezentativitate la acest nivel a eşantionului).
Chestionarul este construit în jurul conceptului de „ocupaţie”. Prezentarea rezultatelor finale ale anchetei de va realiza la cod COR 2 şi 3 digiţi (dacă informaţiile colectate o permit, sau cu alte cuvinte dacă există un număr suficient de cazuri colectate pentru fiecare (sub)grupă ocupaţională în parte).

5. RISCURI
Există în primul rând riscul ca Institutul Naţional de Statistică să nu furnizeze toate datele solicitate pentru estimarea econometrică, situaţie în care modelul va trebui adaptat în funcţie de informaţiile disponibile.

Deoarece extensia rezultatelor de la nivel naţional la nivel regional şi judeţean se va realiza pe bază de trend şi analiză spaţială, există riscul ca rezultatele extinse la nivel judeţean să conţină abateri mari faţă de structura reală a populaţiei ocupate. Pentru realizarea analizei spaţiale este necesar accesul la o bază cuprinzătoare de informaţii care să permită descrierea activităţii economice în plan local în anul de bază, existând riscul imposibilităţii accesării tuturor informaţiilor necesare.


6. STRUCTURA RAPORTULUI DE CERCETARE

  1. Rapoarte de cercetare la nivel regional

Partea I-a

Analiza situaţiei curente şi a evoluţiilor previzionate la nivel european, naţional, regional şi judeţean

1. Analiza situaţiei de fapt din punct de vedere demografic, educaţional, economic şi de piaţa muncii la nivelul regiunii şi judeţelor care o compun –abordare comparativă

2. Evoluţii previzionate prin documentele europene, naţionale şi regionale şi judeţean

Partea a II-a

Prognoze ale cererii de forţă de muncă pe termen mediu/lung



  1. Cererea previzionată de forţă de muncă la nivel regional, cu detalieri la nivel de judeţ

  2. Nevoi previzionate de formare profesională în situaţia celor 3 scenarii la nivel regional, cu detalieri la nivel de judeţ

Partea a III-a

Anticiparea cererii de pregătire profesională pe termen scurt (6 -12 luni) la nivel regional




  1. Raport de cercetare la nivel naţional

Partea I-a

Analiza situaţiei curente şi a evoluţiilor previzionate la nivel european, naţional, regional şi judeţean – abordări comparative

Analiza comparativă a situaţiei de fapt din punct de vedere demografic, educaţional, economic şi de piaţa muncii al nivelul celor 8 regiuni

Ţinte de atins conform documentelor europene şi naţionale - abordare comparativă

Partea a II-a

Prognoze ale cererii de forţă de muncă pe termen mediu/lung – abordare comparativă



  1. Cererea previzionată de forţă de muncă la nivel naţional şi regional

  2. Nevoi previzionate de formare profesională - 3 scenarii

Partea a III-a

Anticiparea cererii de forţă de muncă pe termen scurt (6 -12 luni) la nivel naţional




7. PROCEDURĂ DE VALIDARE ŞI ACTUALIZARE A DATELOR REZULTATE DIN PROIECŢII, PE BAZA EVOLUŢIILOR ULTERIOARE
Procedura de validare şi actualizare a datelor rezultate din proiecţii se va realiza în două etape:

Etapa 1: compararea datelor de proiecţie cu datele efective la nivel regional furnizate prin anchetele naţionale

Etapa 2: analiza modificărilor structurale la nivelul pieţei muncii locale prin calcularea curbei Beveridge

Realizarea celor două etape se poate desfăşura independent. Astfel, întrucât pentru etapa 2 sunt necesare informaţii statistice trimestriale, desfăşurarea acestei etape poate avea loc înaintea etapei 1, în care informaţii la nivel naţional, respectiv regional apar cu un lag de timp.


Etapa 1: compararea datelor de proiecţie cu datele efective la nivel regional furnizate prin anchetele naţionale

În cadrul acestei etape se vor calcula diferenţelo între valorile prognozate şi cele reale şi în cazul în care există diferenţe semnificative care ar avea impact important în anticiparea nevoilor de formare profesională se vor recalcula valorile prognozate introducându-se valorile realizate si ajustând prognoza.


Etapa 2: analiza modificărilor structurale la nivelul pieţei muncii locale prin calcularea curbei Beveridge

Validarea rezultatelor proiecţiilor, pe baza analizei evoluţiilor ulterioare ale relaţiei dintre locurile de muncă vacante şi numărul de şomeri pentru populaţia cu nivel de instruire secundar, se poate realiza printr-o aplicaţie particulară a curbei Beveridge (vezi Blanchard şi Diamond, 1989; şi Nickell şi alţii, 2003). Utilizarea curbei Beveridge oferă o imagine a capacităţii pieţei muncii şi a vitezei de absorbţie a forţei de muncă în general, în cazul nostru a forţei de muncă corespunzătoare unui nivel de educaţie secundar.



Aspecte metodologice

Poziţia curbei Beveridge în spaţiul U-V influenţează nivelul echilibrului pe termen lung al şomajului: o curbă care se orientează mult spre stânga (aproape de axa verticală) indică faptul că şomerii sunt compatibili cu locurile de muncă vacante, constând într-o rată NAIRU joasă, în timp ce o curbă mult spre dreapta indică lipsuri severe şi un şomaj de echilibru înalt. Totuşi, limitarea disponibilităţii şi calităţii datelor privind locurile de muncă vacante prezintă dificultăţi considerabile pentru conducerea analizelor empirice1.

Ca şi şomajul, şi locurile de muncă vacante se schimbă la fluctuaţiile activităţii agregate, poziţia pe curbă poate indica unde este economia în ciclul de afaceri. Recesiunile, de exemplu, sunt asociate în general cu şomaj ridicat şi puţine locuri de muncă vacante, corespunzătoare punctelor de pe curbă situate mult spre dreapta-jos, în timp ce în expansiune se verifică opusul, adică punctele cele mai din stânga sus. Totuşi, curba Beveridge nu este chiar o linie diagonală, ca urmare a ciclicităţii activităţii economice şi prin urmare a faptului că mişcarea ciclică a şomajului se leagă de obicei cu cea a locurilor de muncă vacante.

Curba Beveridge poate, de asemenea, să-şi schimbe poziţia ca răspuns la factorii structurali. O mişcare a curbei spre dreapta ar indica o creştere a şomajului de echilibru, în timp ce o mişcare spre stânga implică o scădere a ratei şomajului de echilibru. O inspecţie vizuală a relaţiei U-V de-a lungul ultimelor două decade, aşa cum este ilustrată în Graficul 1, ilustrează prima variantă de modificare a curbei Beveridge. Totuşi, sunt cerute analize statistice formale ale datelor care să verifice impresiile bazate pe „ochiul liber”. Conform lui Nickell şi alţii (2003), modificările curbei Beveridge pot fi capturate printr-un trend de termeni direcţionaţi de o regresie de forma:

ln ut = 0 + 1 ln ut-1 + 2 ln vt + 3 t + 4 t2 + 5 t3

unde:


u - este rata şomajului; v - este rata locurilor de muncă vacante

t - este timpul trendului

De exemplu, impresia vizuală că o curbă Beveridge s-a mutat spre stânga (dreapta) ar fi confirmată dacă estimările regresiei indică un declin (creştere) a trendului în timp. Deşi rezultatele nu sunt prezentate aici, această metodă a fost folosită să verifice precizările din text privitoare la diferenţierea ţărilor pe baza deplasării relaţiei U-V de-a lungul ultimelor două decade.

Utilizarea Curbei Beveridge oferă perspectiva creşterii valorificării resurselor umane printr-o alocare mai bună, mai rapidă, la diferite niveluri european, naţional, macroregiune, regiune, judeţ cât şi local, precum şi semnalizarea unui proces de formalizare a unei cereri de calificări noi şi respectiv a unei cantităţi corespunzătoare (exprimată prin numărul de locuri de muncă nou create) sau identificarea /semnalizarea unui proces de formalizare a unei eliberări de calificări şi respectiv a distrugerii/dispariţiei unor activităţi economice respectiv sectoare economice exprimată prin distrugerea unor locuri de muncă, într-un timp scurt, pe o arie geografică mare cu implicaţii manifestate şi în planul dispariţiei cererii de calificări corespunzătoare (Figura 1).

Figură 1. Curba Beveridge

Deoarece şi cererea de forţă de muncă (exprimată sintetic prin locurile de muncă vacante) şi oferta de forţă de muncă (exprimată prin şomaj) corespunzătoare unui nivel de educaţie secundar pot coexista la niveluri foarte înalte, putem spune că o soluţie evidentă este reprezentată de valorificare analitică a acestor indicatori.

În realitate, variaţiile raportului dintre rata locurilor de muncă vacante şi rata şomajului descriu o curbă sinuoasă cu următoarea semnificaţie:



  • schimbare dramatică a cererii, respectiv obţinerea unui nou echilibru explicat şi o nouă structură a calificărilor;

  • degradare intensă şi de lungă durată a capitalului uman, explicată de creşterea şi persistenţa şomajului (inclusiv efectul de Histerezis)


Paşi metodologici:

  1. Reprezentarea curbei Beveridge la nivel regional pe date statistice

Sursa de date: date furnizate de Ancheta INS la nivel de regiune NUTS 2, după ocupaţii ISCO 88 şi după CAEN Rev.2 utilizând:

1.1. ratele de şomaj BIM (medii trimestriale calculate a valorile lunare a ratelor şomajului) şi cu locurile de muncă vacante (variaţie trimestrială) dezagregate după grupe principale ale ocupaţiilor ISCO 88 în perioada primul trimestru 2005-trimestru 3 2009 (19 termeni), neajustat sezonier.

1.2. ratele de şomaj BIM (medii trimestriale calculate a valorile lunare a ratelor şomajului) şi cu locurile de muncă vacante (variaţie trimestrială) dezagregate după secţiuni ale economie naţional CAEN Rev.1. în perioada primul trimestru 2005-trimestru 3 2009 (19 termeni), neajustat sezonier.


  1. Reprezentarea curbei Beveridge la nivel naţional, pe baza datelor administrative

Sursa de date: date administrative, furnizate de ANOFM

Metodologia de măsurare este bazată pe definiţiile date de Legea 76/2002 şi cuprinde şomajul date de stoc, numărul de şomeri la sfârşitul lunii, variaţie lunară şi locurile de muncă vacante. Începând cu 1 martie 2002, angajatorii au obligaţia să raporteze locurile de muncă vacante la ANOFM, în primele 5 zile de la crearea acestora. Nerespectarrea acestei obligaţii este considerată contravenţie (Art. 113).



3. Analiza rezultatelor calculate şi formularea de concluzii

Bibliografie


  1. Andrei, T., Burbonnais, R. - Econometrie, Editura Economică, 2008

  2. Anghelache, C., Badea, S.G, Capanu, I., Wagner, P. – “Bazele statisticii teoretice şi economice”, Editura Economică, 2005

  3. Chen Xiao, Ender Philip B, Mitchell Michael, Wells Christine, “Regression with STATA”, http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/default.htm, 2003

  4. Enders, W., Applied Econometric Time Series, Wiley, 2003

  5. Favero, C.A. – „Applied Macroeconometrics”, Editura Oxford, 2001

  6. Greene, W.H. – „Econometric analysis”, ediţia a 6-a, Editura Pearson, 2008

  7. Gujarati, D. N. – “Basic Econometrics”, Ed. McGraw-Hill International Editions, Editia 4, 2004

  8. Hopkins, M., Manpower planning revisited, 2000

disponibil la

http://www.unige.ch/cyberdocuments/theses2000/HopkinsM/these_body.html



  1. Isaic-Maniu, A., Mitruţ, C.,Voineagu, V. – „Statistică”, Editura Universitară, 2004

  2. Jaba, E. – „Statistică”, ediţia a 3-a, Editura Economică, 2002

  3. Livanos, I., Wilson, R.A., Moddeling the demand for skills, lucrare prezentată la Workshop on Forcasting Skill Supply and demand in Europe: interim results, Skillsnet Technical Workshop, Octombrie 2009

  4. Lutkepohl, H., New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, 2007

  5. Nguyen, P., Saviotti P.P., Trommetter, M., Bourgeois, B., VARIETY AND THE EVOLUTION OF REFINERY PROCESSING, Laboratoire d’Economie Appliquée de Grenoble, Working Paper ; 2004-28, October 2004, Institut National de la Recherche Agronomique - Université Pierre Mendès France Unité Mixte de Recherche 1215;

  6. Pecican, E.Ş. – „Econometria pentru economişti. Econometrie- teorie şi aplicaţii”, Ediţia a 2-a, Ed.Economică, 2005

  7. Pecican, E.Ş. – „Econometrie”, Ediţia a 2-a, Editura C.H. Beck, 2006

  8. Pecican, E.Ş. – „Econometrie”, Editura All, 1994

  9. Saviotti, P.P., Pyka, A., ECONOMIC DEVELOPMENT, VARIETY AND EMPLOYMENT, Working Paper No. 35, Working Papers Series: Growth and Employment in Europe: Sustainability and Competitiveness, September 2003

  10. Spircu, L., Ciumara, R. – „Econometrie”, Editura Pro Universitară, 2007

  11. Voineagu,V., Ţiţan, E., Şerban, R.,Ghiţă, S., Tudose, D., Boboc, C., Pele, D. – „Teorie şi practică econometrică”, Editura Meteor Press, 2007

*** Anuarul statistic al României, Institutul Naţional de Statistică, 2002-2007

*** Buletine statistice lunare, Institutul Naţional de Statistică, 2002-2007



http://www.justice.gov/atr/public/testimony/hhi.htm, THE HERFINDAHL-HIRSCHMAN INDEX, Horizontal Merger Guidelines issued by the U.S. Department of Justice and the Federal Trade Commission. See Merger Guidelines § 1.51.
Anexa 1

METODOLOGIA STUDIULUI PREVIZIONAL ELABORAT ÎN 2005


În cadrul Studiului Previzional elaborat în anul 2005, în procesul de elaborare a proiecţiilor de dezvoltare regională s-au parcurs următorii paşi succesivi:

  1. Construirea unui set de indicatori (61 indicatori) şi a 7 baze de date cu informaţii statistice la nivel regional şi de judeţ cu privire la indicatorii demografici şi socio-economici; bazele de date astfel construite au fost puse la dispoziţia Consorţiilor regionale;

  2. Analiza evoluţiilor demo-socio-economice din perioada 1990 şi până în 2004 pentru cele 7 regiuni, cu detalierea analizei la nivel judeţean (structurată pe capitolele: 1. Demografie, 2. Evoluţia populaţiei şcolare, 3. Dinamica economiei la nivel regional şi local, 4. Evoluţia ocupării şi şomajului, modificări structurale). Din acest proces au rezultat 7 studii socio-economice care au fost puse la dispoziţia Consorţiilor regionale;


  3. Yüklə 456,94 Kb.

    Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©muhaz.org 2020
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə