rezumatul tezei de doctorat-doctorat.feaa.uaic.ro/doctoranzi/pagini/chirianu ioana... ·...
TRANSCRIPT
UNIVERSITATEA „ALEXANDRU IOAN CUZA” DIN IAȘI
ȘCOALA DOCTORALĂ DE ECONOMIE ȘI ADMINISTRAREA AFACERILOR
SPECIALIZAREA CIBERNETICĂ ȘI STATISTICĂ ECONOMICĂ
ANALIZA STATISTICĂ A
EFECTELOR PARTICIPĂRII FEMEII
PE PIAȚA MUNCII
- Rezumatul tezei de doctorat-
CONDUCĂTOR ȘTIINTIFIC :
Prof. univ. dr. Emeritus : JABA ELISABETA
DOCTORAND:
IOANA-ALEXANDRA CHIRIANU
Iași, 2016
UNIVERSITATEA „ALEXANDRU IOAN CUZA” DIN IAȘI
ȘCOALA DOCTORALĂ DE ECONOMIE ȘI ADMINISTRAREA AFACERILOR
SPECIALIZAREA CIBERNETICĂ ȘI STATISTICĂ ECONOMICĂ
Doamnei/Domnului...
Vă facem cunoscut că la data de 27.09.2016, ora 11:00, sala B 417,
domnișoara IOANA-ALEXANDRA CHIRIANU va susţine, în şedinţă
publică, teza de doctorat ANALIZA STATISTICĂ A EFECTELOR
PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII , în vederea obţinerii titlului
ştiinţific de doctor în domeniul Cibernetică şi Statistică Economică.
Comisia de doctorat are următoarea componență:
Preşedinte:
Prof.univ.dr. AIRINEI Dinu
Conducător științific: Prof. univ. dr. Emeritus JABA Elisabeta,
Universitatea „Alexandru Ioan Cuza” din Iași;
Referenţi:
Prof.univ.dr. ROMAN Monica, Academia de Studii Economice din
București
Prof.univ.dr. VOINEAGU Vergil, Academia de Studii Economice din
București
Conf.univ.dr. BALAN Christiana-Brigitte, Universitatea „Alexandru
Ioan Cuza” din Iaşi
Vă transmitem rezumatul tezei de doctorat şi vă invităm să participaţi la
şedinţa de susţinere a tezei. Teza poate fi consultată la Biblioteca Facultăţii de
Economie şi Administrarea Afacerilor.
CUPRINS
INTRODUCERE
CAPITOLUL I: ELEMENTE CONCEPTUALE PRIVIND EFECTELE PARTICIPĂRII
FEMEII PE PIAȚA MUNCII 1.1 PIAȚA MUNCII
1.1.1 ASPECTE TEORETICE CU PRIVIRE LA PIAȚA MUNCII
1.1.2 CARACTERISTICI ACTUALE ALE PIEȚEI MUNCII
1.2 PARTICIPAREA FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.2.1 FORȚA DE MUNCĂ FEMININĂ
1.2.2 TRĂSĂTURILE ACTUALE ALE FORȚEI DE MUNCĂ FEMININĂ
1.2.3 TEORII CU PRIVIRE LA PARTICIPAREA FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.3 FACTORI DETERMINANȚI AI PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII 1.3.1 FACTORI CU INFLUENȚĂ POZITIVĂ ASUPRA PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.3.2 FACTORI CU INFLUENȚĂ NEGATIVĂ ASUPRA PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.4 EFECTE ALE PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.4.1 CONTRIBUȚIA PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII LA CREȘTEREA ECONOMICĂ
1.4.2 VARIAȚIEI FERTILITĂȚII – EFECT AL PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.4.3 EDUCAȚIA- FACTOR ȘI EFECT AL PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
1.4.4 ANTREPRENORIATUL FEMININ ȘI CREAREA DE LOCURI DE MUNCĂ
CAPITOLUL II: METODE DE MĂSURARE ȘI ANALIZĂ A EFECTELOR
PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
2.1 METODE DE MĂSURARE A GRADULUI DE PARTICIPARE A FORȚEI DE MUNCĂ
FEMININE 2.1.1 INDICATORI ABSOLUȚI AI PARTICIPĂRII FORȚEI DE MUNCĂ
2.1.2 INDICATORI RELATIVI AI PARTICIPĂRII FORȚEI DE MUNCĂ
2.2 METODE DE ANALIZA A EFECTELOR PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
2.2.1 ANALIZA CLUSTER
2.2.2 ANOVA UNIFACTORIALĂ
2.2.3 ANALIZA DE REGRESIE
2.2.4 ANALIZA DATELOR DE PANEL
CAPITOLUL III: GRADUL DE PARTICIPARE ȘI EFECTELE PARTICIPĂRII FEMEII
PE PIAȚA MUNCII IN ŢĂRILE DIN UNIUNEA EUROPEANĂ 3.1 EVALUAREA GRADULUI DE PARTICIPARE A FORȚEI DE MUNCĂ FEMININE
3.2 CLASIFICAREA ȚĂRILOR DIN UE DUPĂ GRADUL DE PARTICIPARE A FORȚEI DE MUNCĂ
FEMININE
3.3 CLASIFICAREA ȚĂRILOR DUPĂ PRINCIPALELE EFECTE ALE PARTICIPĂRII FEMEII PE
PIAȚA MUNCII
CAPITOLUL IV: ANALIZA DE PANEL A LEGĂTURII DINTRE PARTICIPAREA
FEMEII PE PIAȚA MUNCII ȘI CREȘTEREA ECONOMICĂ 4.1 RELAȚIA ÎN FORMĂ DE U DINTRE PARTICIPAREA FEMEII PE PIAȚA MUNCII ȘI
CREȘTEREA ECONOMICĂ
4.2 VERIFICAREA RELAȚIEI ÎN FORMĂ DE U, LA NIVEL UNIUNII EUROPENE, ÎN PERIOADA
1995-2014
4.3 VERIFICAREA RELAȚIEI ÎN FORMĂ DE U, PE GRUPE DE ȚĂRI DIN UE, ÎN PERIOADA
1995-2014
CAPITOLUL V: ANALIZA INFLUENȚEI PARTICIPĂRII FEMEII PE PIAȚA MUNCII
ASUPRA VARIAȚIEI FERTILITĂȚII, PE GRUPE DE ȚĂRI, DUPĂ MODELULUI
SOCIAL EUROPEAN 5.1 VARIATIA FERTILITĂȚII ÎN UNIUNEA EUROPEANĂ, ÎN PERIOADA 2002-2012
5.2 ANALIZA PANEL A LEGĂTURII DINTRE RATA DE OCUPARE FEMININĂ PE PIAȚA MUNCII
ȘI RATA TOTALĂ DE FERTILITATE
CONCLUZII
BIBLIOGRAFIE
ANEXE
Introducere
În prezent, la nivel global, femeile dețin o pondere majoritară în populația totală
(fapt datorat și creșterii speranței de viață, în special în rândul femeilor). În ultimele două
decenii, s-a înregistrat o creștere a ponderii populației ocupate feminine, în totalul
populației ocupate, cu reducerea decalajului dintre sexe. Femeia ocupată pe piața muncii
valorează mai mult decât munca acesteia la domiciliu. Acest lucru duce la îmbunătățirea
statutului economic al femeii. Rata de ocupare a femeii pe piața muncii oferă, deopotrivă, o
garanție a independenței lor economice și o contribuție substanțială la dezvoltarea
economică împreună cu durabilitatea sistemelor de protecție socială. Intensificarea
cercetărilor din raţiuni socio-demografice şi economice, în această direcţie, pot deveni
suport pentru politicile macroeconomice.
Efectele participării femeii pe piața muncii au fost analizate din perspectiva relației
dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică. Cele mai relevante studii
sunt cele ale cercetătorilor precum Sinha (1965), Boserup (1970), Durand (1975), Olivetti
(2013), Gaddis și Klasen (2014). Alți cercetători precum Schultz (1989), Acs și Varga
(2005), Allen (2007), Calas, Smircich și Bourne (2009), (Court, 2012), Lechman și
Okonowicz (2013) au studiat aportul femeilor antreprenor asupra bunăstării socio-
economice. Studiile au subliniat femeile aleg, de regulă, industriile de servicii (comerț,
educație și sănătate), care sunt percepute ca fiind mai puțin semnificative economiei și
dezvoltării economice decât înalta tehnologie și industria prelucrătoare, în care numărul
bărbaților pe piața muncii este mai mare. Puține femei se angajează în antreprenoriatul
bazat pe inovații tehnologice ceea explică diferențele mari în nivelurile de educație dintre
bărbați și femei. Femeile sunt, în general, suprareprezentate în științele umaniste și
subreprezentate în știința exactă și domeniile legate de tehnologie.
Participarea femeii pe piața muncii este o forță motrice pentru creșterea economică
și accelerează dezvoltarea socio-economică. Luând în considerare faptul că femeile
constituie, în prezent, aproape jumătate din forța de muncă și mai mult de jumătate dintre
absolvenți de studii superioare, înființarea de companii cu întârziere de către femei, a
contribuit la un deficit economic semnificativ.
Cel mai studiat efect al participării femeii pe piața muncii, analizat de economiști,
sociologi și specialiști în demografie, (Mincer, 1963, Collier și colab, 1994; Cleveland și
colab, 1996; Stolzenbergand și Waite, 1977; Lehrer și Nerlove, 1986; Thévenon, 2009)
este fertilitatea. Ocuparea populației feminine ajută la restabilirea echilibrului economic și
este necesară pentru finanțarea pe termen lung a sistemelor de securitate socială, care se
confruntă cu costurile unei populații în curs de îmbătrânire. Schimbările demografice pot
duce la creșteri ale cheltuielilor publice, la nivelul pensiilor al sănătății și al asistenței
medicale, pe termen lung, pentru populația vârstnică și ar putea necesita adaptări
structurale, cu implicații importante pentru bunăstare (Euwals, Knoef și Vuuren, 2011).
Lucrarea de doctorat, Analiza statistică a efectelor participării femeii pe piața
muncii, își propune să realizeze o analiză din punct de vedere statistic a efectelor
participării femeii, care să constituie un fundament teoretic cu suport empiric pentru
factorii decidenți în politicile sociale. Pentru a atinge scopul cercetării, am explorat
literatura de specialitate cu privire la participarea femeii pe piața muncii, factori și efecte
ale participării femeii pe piața muncii și am propus următoarele obiective de cercetare:
Primul obiectiv, prezentarea descriptiv- statistică a gradului de participare al forței
de muncă feminine la nivelul Uniunii Europene, cuprinde clasificarea țărilor din Uniunea
Europeană după gradul de participare și efecte ale participării femeii pe piața muncii.
Pentru această clasificare a fost utilizată analiza cluster. Analiza cluster este analiza care
permite observarea țărilor grupate după variabila rata de activitate, pe grupe de vârstă și
sexe. Ca rezultat, ratele de participare a forței de muncă feminine, în ultimii 15 ani,
prezintă o creștere în toate țările din Uniunea Europeană, cu procente ce variază de la 40%
la 70%. Creșterea ratelor de participare a forței de muncă feminină se justifică pe baza unui
cadrul legislativ amplu și al politicilor de promovare a egalității de sanse pe piața muncii,
în interiorul Uniunii Europene. Rata de participare feminină înregistrează valori mai mici
față de rata de participare masculină. Această situație influențează ratele de ocupare a
femeii pe piața muncii, tipul muncii efectuate, tipul contractelor și diferențele salariale
dintre femei și bărbați încadrați pe aceeași poziție.
Al doilea obiectiv, verificarea relației în formă de U dintre participarea femeii pe
piața muncii și creșterea economică, s-a realizat cu date actualizate pentru țările din
Uniunea Europeană, folosind modele pentru date de panel. Datele de panel prezintă
avantajul că adună observaţii atât pentru secţiuni transversale, cât şi cu privire la evoluţia
lor în timp. Am estimat modelul general de regresie (pooled OLS) și modelul cu efecte fixe
(FE). Datorită faptului că estimatorii din aceste modele pot fi influențați de endogenitatea
variabilelor dependente, am estimat modelul dinamic pentru date de panel. În modelul
dinamic, prezența variabilei dependente decalate nu permite utilizarea tehnicilor de
regresie standard. Aplicarea metodei celor mai mici pătrate duce la un estimator
inconsistent pentru un model dinamic, indiferent dacă efectele sunt considerate fixe sau
aleatoare. Estimatori consistenți se pot obține utilizând metoda metoda generalizată a
estimării momentelor (GMM). Metoda generalizată a momentelor care permite
soluționarea problemelor de bias de simultaneitate, de cauzalitate inversă și a variabilelor
omise. Ca rezultat, pe măsură ce nivelul de educație se îmbunătățește, ratele de fertilitate
scad, iar femeile devin capabile să se alăture forței de muncă active. Această situație
analizată la nivelul celor 28 state membre ale Uniunii Europene, dar și la nivel de grupe de
țări, pe date actuale, sugerează că o relație în formă de U între participarea femeii pe piața
muncii ca variabila dependentă, și creșterea economică, reprezentată în analiză de
variabilele independente , ln PIB și (𝑙𝑛 𝑃𝐼𝐵)2 nu este confirmată, întrucât sunt valori în
afara parabolei, coeficienții sunt adesea nesemnificativi și raportul de determinație, 𝑅2 are
valoare foarte mică. Rezultatul este în concordanță cu rezultatele obținute la nivel mondial
de către alți cercetători. Grafic, legătura dintre ratele de participare a femeii pe piața muncii
și valoarea PIB-ului pe cap de locuitor, la nivelul țărilor din Uniunea Europeană, pentru
perioada 1995-2014, nu diferă foarte mult de graficul pentru date la scară mondială.
Al treilea obiectiv, analiza influenței participării femeii pe piața muncii asupra
variația fertilității în țările din Uniunea Europeană, s-a realizat cu ajutorul analizei panel,
pe grupe de țări, definite în conformitate cu modelul social european. Am analizat relația
dintre nivelul participării femeii pe piața muncii și fertilitate și variația între grupe de țări și
în interiorul grupelor. Ținând cont de clasificările utilizate în literatura de specialitate
(Esping-Anderson, 1999; Sapir, 2006; Fenger, 2007), dar și de asocierea țărilor din Europa
de Est și Centrală cu modelele social- economice (Tache și Dumitrache, 2012) am grupat
cele 27 țări din Uniunea Europeană în patru grupe, nordic, continental, anglo-saxon și
mediteranean. Ca rezultat, țările din grupul nordic se diferențiază de celelalte grupe, în
ceea ce privește rata de ocupare a populației feminine tinere cu vârsta cuprinsă între 15-24
de ani și rata de ocupare feminină cu normă redusă. Pentru situația din țările nordice,
explicația poate sta în politicile sociale care se axează pe facilitarea angajării mamelor și
accesul la servicii de îngrijire și educare a copilului. Cele mai mari variații între țări, în
ceea ce privește rata totală de fertilitate, pot fi observate în cadrul grupurilor continental și
cel anglo-saxon. Există o diversitate mare între țări, în ceea ce privește ponderea femeilor
care dețin locuri de muncă cu normă redusă. În țările din grupul mediteranean, locurile de
muncă cu normă redusă (part-time) sunt mai puțin ocupate de femei, în timp ce în țările
nordice, o mare parte dintre femei lucrează în regim part-time.
Lucrarea de față este structurată pe trei secțiuni. Prima secțiune prezintă o
documentare teoretică cu privire la participarea femeii pe piața muncii, factorii și efecte ale
participării femeii pe piața muncii. Această secțiune subliniază necesitatea unei abordări
multidisciplinare a efectelor participării femeii pe piața muncii, întrucât teoria preferinței
consideră că preferințele și atitudinile individuale anticipează tiparele cu privire la
participarea femeii pe piața muncii, în timp ce teoriile comparative ale statului bunăstării
analizează instituțiile pentru a explica diferențele în comportamentul individual. A două
secțiune, ce cuprinde indicatorii și metodele de analiză a efectelor participării femeii pe
piața muncii subliniază o problemă legată de definirea și măsurarea indicatorilor cu privire
la participarea femeii pe piața muncii. În ultimele două decenii s-a înregistrat o creștere
rapidă a forței de muncă feminine, datorată unei mari flexibilități a forței de muncă și
globalizării economice, însă în pofida schimbărilor care au avut loc atât în definirea și
înțelegerea rolului femeii în economie, cât și pe piața muncii, indicatorii care sunt utilizați
pentru a măsura participarea forței de muncă au rămas aceeași folosiți în urmă cu două
decenii. Cea de a treia secțiune, ce cuprinde ultimele trei capitole de analiză statistică,
reprezintă contribuția proprie la domeniu de cercetare a efectelor participării femeii pe
piața muncii, la nivelul țărilor din Uniunea Europeană, în ultimele două decenii, prin
clasificarea țărilor din Uniunea Europeană după participarea și după efectele participării
femeii pe piața muncii. Am utilizat analiza de cluster, ANOVA unifactorială și analiza
datelor de panel pentru studierea legăturii dintre participarea femeii pe piața muncii și
creșterea economică, și influenței participării femeii pe piața muncii asupra variației
fertilității. Studiile au fost realizate la nivelul Uniunii Europene, cu analize pe grupe de
țări, pe perioada ultimelor două decenii utilizând modele de regresie clasice și dinamice
pentru date de panel.
Capitolul 1. Elemente conceptuale privind efectele participării femeii pe
piața muncii
Forţa de muncă, indiferent de sex, este definită ca fiind totalitatea capacităţilor
fizice, intelectuale şi aptitudinale ale omului. (Jaba, 1979). Forța de muncă feminină activă
pe piața muncii valorează mai mult decât munca acesteia la domiciliu și alte servicii din
afara pieței (Gaddis și Klasen 2014). Acest lucru aduce beneficii multiple atât pe plan
personal cât și familiilor lor.
Trecerea de la statutul de casnică al femeii la munca desfășurată în afara
gospodăriei și anume, încadrarea femeii într-o activitate remunerată, s-a făcut într-un cadru
organizat în concordanţă cu caracteristicile forţei de muncă masculine (folosite până
atunci). Încadrarea forței de muncă feminine într-un cadru deja organizat, după
caracteristicile forței de muncă masculine, însoțită de un nivel inferior de instrucție și
pregătire profesională a femeii, cât și rolul tradițional al femeii în societate, au influențat
atât structura forţei de muncă feminine pe sectoare de activitate şi locuri de muncă, cât şi
gradul de folosire şi evaluare (inclusiv remunerare) a acesteia (Jaba, 1979).
Referitor la participarea femeii pe piața muncii
Forța de muncă feminină, a înregistrat o creștere rapidă în ultimele decenii. Această
situație se datorează unei flexibilități a forței de muncă și, totodată, globalizării economice.
În pofida schimbărilor care au avut loc, atât în rolul femeilor, cât și pe piața muncii,
indicatorii care sunt utilizați pentru a măsura gradul de participare a forței de muncă au
rămas aceeași. În lucrările lui Greenwood și colab. (2005), Tam (2003), dar și în alte
lucrări, participarea femeii pe piața muncii și orele lucrate de femei sunt considerate drept
sinonime. Acest lucru afectează fenomenele economice, deoarece o creștere a intensității
muncii de către femeile care reprezintă deja forță de muncă nu este același lucru cu
adăugarea unor noi lucrători de sex feminin la forța de muncă deja existentă (Szulga,
2014).
Contribuția femeilor în economie a fost subestimată în special în patru domenii de
activitate: producția de subzistență, munca neplătită, producția internă și sarcinile aferente,
precum și munca voluntară. Doar activitățile plătite sunt considerate ca fiind o contribuție
la producție astfel încât un număr mare de sarcini, efectuate în special de către femei, sunt
excluse de la producția înregistrată (Boserup, 1970).
Chiar și în activitățile plătite, femeile întâmpina mai des consecințe negative în
ceea ce ce privește remunerarea, avansarea în carieră și acumularea drepturilor de pensie,
datorită faptului că femeile lucrează cu fracțiune de normă mai mult decât bărbații și să își
întrerup cariera din motive familiale. Părinții singuri care, în majoritatea cazurilor sunt
femei, se află, mai des, în risc de sărăcie.
În România, diferenţa de venit dintre femei şi bărbaţi este una semnificativă, ceea
ce este în concordanță cu celelalte țări din Estul Europei. În sectorul public, diferenţa de
venit este mai mare decât în sectorul privat. Locurile de muncă în sectorul public, cu
cerinţe similare, pentru femei și bărbați, în ceea ce priveşte educaţia şi pregătire
profesională, oferă, cu precădere, salarii mai mici pentru femei. Diferenţele de remunerare
între femei si bărbaţi se pot justifica în baza caracteristicilor individuale ale forței de
muncă, indiferent de sex, (vârstă, nivel de educaţie, experienţă dobândită, profesie) ale
tipului de contract sau condiţiilor de muncă, sau ale întreprinderii, sectorul de activitate
sau mărimea sectorului. Cu toate acestea, există nenumărate cazuri în care femeile sunt mai
slab remunerate decât bărbații, pentru aceeași muncă, deși au același nivel de pregătire,
experiență și aduc aceleași rezultate (Zamfir, 2005).
Cercetările empirice desfășurate în ultimii 10 ani în România (Zamfir, 2005;
UNFPA, 2011; Communication for Community, 2012 ) au arătat faptul că femeile sunt
asociate în România, mai degrabă, cu sfera familiei, respectiv cu spaţiul privat, în vreme ce
bărbaţii sunt asociaţi cu viaţa profesională şi cu rolul de conducător. Femeia își asumă
rolurile de soție și de mamă, în timp ce bărbațiilor sunt asezați pe același plan cu
„predominanța agentivă” pentru funcția socială îndeplinită (da Costa Barreto, Ryan și
Schmitt, 2009). Astfel femeile neglijează rolului social, profesional și productiv.
Anchete sociologice desfășurate în România, (Dobre, Ailenei, 2010), finanțate din
fonduri europene în perioada 2007-2013, au arată că familia contează în proporție de
60,9% pentru femei, iar locul de muncă ocupă locul secund (57,4%). Bărbaţii sunt mai
ancoraţi în activităţi extrafamiliale, iar femeile sunt mai tradiţionaliste şi mai ataşate de
gospodărie. Cea mai mare parte a bărbaţilor (54%) consideră că femeile ar trebui să
sacrifice locul de muncă în favoarea îngrijirii familiei, pe când doar 44% dintre femei ar
acceptă această situaţie
Distribuirea inegală a responsabilităților familiale poate determina femeile, în
măsură mai mare decât bărbații, să opteze pentru forme de lucru flexibile și să își întrerupă
cariera. Acest fapt poate avea un efect negativ asupra dezvoltării femeii, a veniturilor, a
drepturilor la pensie și independenței ei economice (Hărăguş, 2010; Dimilescu, Postill,
Halus, 2000; Batâr, 2000).
Referitor la factorii determinanți ai participării femeii pe piața muncii
Participarea femeii pe piața muncii constituie o importantă sursă de aprovizionare a
forței de muncă (Jaumotte, 2003; Gaddis și Klasen, 2014). În Europa, majoritatea statelor
se confruntă cu fenomenul de îmbătrânire a populației și de diminuare a populației active.
Un nivel mai ridicat al gradului de participare feminină pe piața muncii poate deveni un
element cheie în rezolvarea acestei probleme. Un procent mai mare de femei active pe
piața muncii este important și de dorit întrucât poate constitui o sursă de dezvoltare
economică și de creștere a nivelului de trai. Cu toate acestea participarea femeii pe piața
muncii se realizează diferit de cea a bărbatului.
Literatura de specialitate cu privire la factorii determinanți ai participării femeii pe
piața muncii este foarte vastă și complexă. Locuri de muncă cu program de lucru flexibil,
normă de muncă redusă, politicile publice, sistemele de impozitare și concediile de creștere
a copilului sunt factori care influențează pozitiv participarea femeii pe piața muncii, în
timp ce prezența copiilor sub 6 ani, veniturile familiei, discriminarea pe piața muncii și alți
factori sociali și culturali sunt factori care pun, mai degrabă, bariere în participarea femeii
pe piața muncii.
Factori cu influență pozitivă asupra participării femeii pe piața muncii:
Programul de lucru flexibil se referă la opțiunile de lucru alternative celor clasice
prin personalizarea orele de lucru, sau a locației (Rau și Hyland, 2002; Kossek și Frieden,
2006; Greenberg și Landry, 2011). Angajații care dispun de program de lucru flexibil au
mai multe posibilități: ei pot alege între a lucra ore reduse, la ore diferite sau într-o locație
diferită față de alți colegi de muncă. În cadrul acestui set larg de posibilități, există două
categorii de acorduri privind munca flexibilă: flexibilitatea temporală și flexibilitatea
spațială. Prin practicarea unor programele de lucru flexibil se poate îmbunătăți echilibrul
dintre viața profesională și viata personală, în special atunci când acestea sunt accesibile
atât bărbaților, cât și femeilor, precum și între ocupații și sectoare de activități economice.
Conform OECD (2013),
Practicarea programelor de lucru flexibil este deosebit de importantă atunci când
politicile ce mențin echilibrul între viața profesională și cea personală (de exemplu,
serviciile de îngrijire a copiilor) sunt slab dezvoltate.
Muncă în regim parțial (part-time) este o formă de angajare în care angajați
lucrează mai puține ore decât omologii lor încadrați pe o poziție cu normă întreagă, în
cadrul unui sector de activitate specific. Tipul de muncă, în regim part-time, poate varia de
la stat la stat, dar este, în general, mai puțin de 32 de ore pe săptămână. În Uniunea
Europeană există o puternică divizare între regiunile de Est și Vest. În Europa Centrală și
de Est, munca în regim part-time este un fenomen marginal chiar și în rândul femeilor, în
timp ce în țările occidentale fenomenul de part-time este mult mai răspândit. Cel mai mare
procent de muncă în regim part-time se înregistrează în Țările de Jos și cel mai mic în
Bulgaria. Potrivit Eurostat (2016), există un decalaj și între genuri, femeile aleg locuri de
muncă cu normă redusă în proporție de 32,1% și bărbații aleg acest tip de contract într-o
proporție semnificativ mai mică, de doar 8,9% (valori exprimate in valoarea medie a UE în
2015).
Munca în regim parțial oferă acces pe piața muncii categoriilor de femei care, altfel,
nu ar fi fost disponibile să muncească. Locurile de muncă cu normă redusă sunt adesea
concentrate în sectoare de activitate „secundare”, care asigură salarii mici, condiții de
muncă și perspective limitate și, prin urmare, pot avea efecte de marginalizare. Din acest
motiv, salariile obținute de angajații încadrați pe poziții cu normă redusă nu sunt
întotdeauna suficiente pentru un trai de viață decent. Femeile, în comparație cu bărbații,
fiind preponderent reprezentate în locurile de muncă cu normă redusă, au probleme de
independență materială, în cele mai multe dintre cazuri.
Politicile de reconciliere a vieții profesionale cu viața personală (echilibru
muncă-familie) au fost create și adoptate pentru o diversitate de motive: îmbunătățirea
participării femeii pe piața muncii și independența lor economică, egalitatea de gen,
reducerea sărăciei familiilor și a inegalităților sociale sau îmbunătățirea rezultatelor școlare
ale copiilor, inclusiv, echilibrul dintre muncă și familie, creșterea fertilității, îmbunătățirea
sănătății mamelor si a sugarilor, prevenirea subestimării femeilor, îmbunătățirea și
dezvoltarea pe termen lung a veniturilor din asigurărilor sociale.
Politicile de reconciliere cresc probabilitatea ca femeile să fie active pe piața
muncii înainte de a avea copii, precum și probabilitatea și rapiditatea de a se întoarce la
muncă după un concediu de maternitate (Summers, 1989).
Serviciile de îngrijire și educare a copiilor au un impact ce variază mult în cazul
mamelor care provin din grupuri sociale diferite (Stadelmann-Steffen, 2011). Mamele cu
un nivel de educație mediu optează pentru servicii externe de îngrijire a copilului oferite de
stat. Aceste servicii de îngrijire a copilului sunt foarte accesibile și au un rol esențial, în
participarea femeii pe piața muncii, întrucât politicile generale de îngrijire a copilului cresc
nu doar oportunitățile, ci și stimulentele pentru participarea femeii pe piața muncii. În
schimb, mamele cu studii superioare își pot permite și apelează la servicii de îngrjire a
copilului externe, în sistem privat, în cazul în care contribuția statului este minimă sau
inexistentă (Stadelmann-Steffen, 2011). Mamele cu un nivel scăzut de educație nu
apelează, de cele mai multe ori, la servicii de îngrjire a copilului. Acest grup al mamelor cu
un nivel scăzut de educație este forțat să activeze pe piața muncii, indiferent de
disponibilitatea serviciilor de îngrijire a copilului externe de stat sau în sistem privat, în
ciuda câștigurilor financiare marginale atunci când plătesc pentru îngrijirea publică sau
privată a copilului. În cazul în care statul nu oferă servicii de îngrijire a copilului, aceste
femei apelează la soluții private și familiale pentru îngrijirea copilului. Costurile
oportunității de a sta acasă sunt, mai mari decât veniturile de la locul de muncă
(Stadelmann-Steffen, 2011).
Serviciile de îngrijire și educare a copiilor reprezintă o necesitate pentru multe
familii care au un program de lucru solicitant (Blau și Robins, 1988). Dimensiunea
sprijinului acordat de guvern, în îngrijirea copiilor, diferă de la o țară la alta.
Concediul de creștere a copilului plătit ajută mamele cu copii mici în redarea
echilibrului între muncă și viața de familie, și le oferă stabilitate pe piața muncii printr-o
garanție a locului de muncă. Majoritatea mamelor care au avut un concediu de creștere a
copilului au rate mai mari de întoarcere la locul de muncă decât mamele care nu au dreptul
la un concediu de creștere a copilului, chiar dacă drepturile de concediu sunt pentru câteva
luni, ca în Germania, sau durata lor este de câțiva ani, ca în Franța și Spania. Femeile cu un
nivel scăzut de educație au rate mai mici de întoarcere la locul de muncă după ce nasc, atât
pentru că în locurile de muncă ce nu solicită o calificare și sunt slab plătite, nu există
interes pentru oferirea de beneficii și concedii și se oferă mai puține stimulente financiare
pentru a reveni la locul de muncă, precum și mai puține resurse financiare pentru a plăti
pentru serviciile de îngrijire a copiilor (Ondřich, Spiess și Yang, 1996; Smith, Downs și
O'Connell, 2001; Hofferth și Curtin, 2003; Pylkkanen și Smith, 2004).
Concediul de creștere a copilului influențează numărul de ore lucrate, salariile
(pentru femeile calificate) și sporește segregarea ocupațională, iar angajații din sectoarele
ce solicită calificare profesională pot fi mai predispuși să se confrunte cu pierderea de
capital uman în urma concediului. Un concediu de creștere a copilului generos și de lungă
durată ar putea avea un efect negativ neintenționat asupra seturilor de competențe ale
mamelor (Rühm, 1998; Rønsen și Sundström, 2002, Jaumotte, 2003).
Factori cu influență negativă asupra participării femeii pe piața muncii:
Prezența copiilor mai mici de 6 ani într-o familie scade probabilitatea femeii din
mediul urban de a participa pe piața muncii (Sorsa, P. et al. 2015). În mediul rural, faptul
că o femeie are copii mici este mai puțin relevant. Una din explicații poate fi faptul că în
mediul rural, femeile muncesc în propria gospodărie, fiind foarte aproape astfel de casă și
de copii. Numărul copiilor a înregistrat un efect negativ, de-a lungul timpului. Încă de la
începutul anilor 1990, numărul de copii a avut o influență semnificativă asupra încadrării
femeii pe piața muncii. Cele mai considerabile diferențe referitor la relația muncă – viața
de familie, se regăsesc în țările mediteraneene, cele din centrul si estul Europei. În unele
cazuri, rate ridicate de ocupare feminină pot reflecta un context favorabil echilibrului
dintre muncă- viața de familie. De asemenea, ratele ridicate de ocupare feminină pot fi
asociate cu o polarizare crescândă a comportamentului pe piața muncii în funcție de
prezența sau absența copiilor (Thevenon, 2009).
Procentul femeilor active, fără copii, a crescut în majoritatea țărilor. Proporția
femeilor cu vârste cuprinse între 20 - 44 de ani care au cel puțin un copil este în general în
scădere. Numărul femeilor care au doi sau mai mulți copii a scăzut în toate țările, în
comparația cu situația femeilor cu un singur copil care a stagnat sau a înregistrat creșteri
mici. Țările sud europene înregistrează cel mai mare declin al numărului femeilor cu doi
sau mai mulți copii.
Veniturile familiei și nivelul educației capului familiei prezintă cele mai mari
schimbări, în timp, ale dinamicii participării femeii pe piața muncii (Sorsa, P. et al. 2015).
Atunci când veniturile familiei cresc, femeia poate renunța la un job plătit. Pentru ca
femeia să opteze pentru a renunța la un loc de muncă plătit, spre exemplu, un factor
important este recolta familiei sau alte oportunități ale familiei de a-și mări veniturile.
Efectul scăzut de comercializare în ce privesc bunurile de producție casnică și valoarea lor
de piața, cât și elasticitatea crescută a veniturilor derivate din comerțul cu bunuri, sunt
factori importanți în determinarea statutului femeii pe piața muncii (Eswaran et al. 2013,
Klasen and Peters 2013).
Fertilitatea constituie un factor important cu privire la participarea femeii pe piața
muncii. Unele studii empirice identifică o relație negativă între fertilitate și participarea
femeii pe piața muncii (Bloom și alții, 2009; Mishra and Smyth, 2010). În timp ce alte
studii (Del Boca, 2003) indică o relație pozitivă între participarea femeii pe piața muncii și
fertilitatea după mijlocul anilor 80 în unele țări OECD. Unele cercetări (McDonald, 2000;
Jaumotte, 2003; Gustaffsson & Kenjoh, 2008) prezintă faptul că țările nordice sunt
caracterizate de un număr relativ mare de copii la o femeie, în ciuda unui grad mare de
ocupare feminin pe piața muncii, iar țările din sudul Europei sunt caracterizate atât de rata
fertilității mici, cât și de un grad scăzut de ocupare feminin pe piața muncii. Țările nord
europene au înregistrat în perioada 1985-2012 atât rate de fertilitate ridicate cât și o
participare ridicată în rândul femeilor.
Analiza legatura dintre fertilitate și participarea femeii pe piața muncii, din ultimii 20
ani, se observă că ratele de fertilitatea înregistrate la nivelul țărilor din Uniunea Europeană,
au un impact puternic negativ asupra ratei de participare a femeii cu vârste cuprinse între
25-29 ani, 30-34 ani, 35-39 ani și 40-44 ani. Fertilitatea exercită un efect puternic și
semnificativ asupra participării femeii active pe piața muncii, pentru toate grupele de
vârstă (Münch, 2009).
Referitor la efectele participării femeii pe piața muncii
Femeile reprezintă aproximativ jumătate din resurse umană a oricărei țări și
influențează efortul productiv al țării, având implicații pentru bunăstarea economică și
creșterea unui stat (Pfau-Effinger, 2004). În societățile post-comuniste, cercetările cu
privire la situația femeilor pe piața muncii prezintă o pierdere a potențialului feminin din
punct de vedere al drepturilor sociale și statutul lor în viața politică (Bocancea, Hurubean,
2015). În majoritatea statelor dezvoltate, gradul de participare al forței de muncă feminine
a crescut semnificativ în decursul ultimelor decenii. Participarea femeii pe piața muncii
aproape că s-a dublat între 1920 și 1965. Între 1965 și 1990 s-a înregistrat, de asemenea, o
creștere a participării femeii pe piața muncii. In contrast cu acestă creștere, rata de
participare a forței de muncă masculine a scăzut puternic în aceeași perioadă. (Howard &
Fullerton, 1999; Jaumotte, 2003; Eurostat, 2014).
Contribuția participării femeii pe piața muncii la creșterea economică.
Creșterea economică este un fenomen cantitativ ce reprezintă creșterea pe mai mulți ani a
unui indicator al producției, cum ar fi PIB sau PNB (Brăilean și Plopeanu, 2012:221).
Creșterea economică este diferită de dezvoltarea economică și socială. Dezvoltarea socio-
economică este un fenomen calitativ, un proces de transformări economice, sociale și
politice, ce acompaniază o creștere economică. Un grad ridicat de participare al forței de
muncă feminine contribuie la o economie productivă care poate implica efecte pozitive ale
calității vieții, cum ar fi alegerile personale, redistribuirea resursele și reducea sărăcia în
rândul femeilor și copiilor.
Numeroase cercetări (Sinha, 1965; 1967, Lechman și Okonowicz, 2013; Olivetti
2013) aduc în discuție ipoteza relației în formă de U dintre participarea femeii pe piața
muncii și nivelul de creștere economică. Relația în formă de U dintre participarea femeii pe
piața muncii și creșterea economică este amplu analizată în literatura de specialitate (Tam,
2011; Lechman și Okonowicz, 2013; Olivetti 2013; Tsani și colab, 2013; Kaur și Tao,
2014, Gaddis și Klasen, 2014).
Variația fertilității. Participarea femeii pe piața muncii are un rol important în
explicarea variației între țări a ratei de fertilitate. În majoritatea țărilor europene, creșterea
gradului de participare a forței de muncă feminine datează din anii 1970. La început,
creașterea participării a fost văzută negativ ca potențial factor de creștere a șomajului și ca
una dintre principalele cauze ale scăderii fertilității, observată la acel moment. Cu toate
acestea, la nivel mondial, imaginea femeilor care lucrează, s-a îmbunătățit în anii 1980 și
mai ales în anii 1990. În majoritatea țărilor dezvoltate, shimbările atitudinii sociale față de
mame la locul de muncă, creșterea disponibilității serviciilor de îngrijire și maternitatea
plătită de stat reduc incompatibilitățile dintre a avea copii și a rămâne activă pe piața
muncii, în cazul unei femei (Bowen și Finegan, 1969; Garfinkel și colab, 1990; Adsera
2004; Engelhardt și colab., 2004).
Relația dintre participarea femeii pe piața muncii și rata totală de fertilitate a fost
studiată de economiști, sociologi și specialiști în demografie (Mincer, 1963, Collier și
colab, 1994; Cleveland și colab, 1996; Lehrer și Nerlove, 1986). Ocuparea forței de muncă
de feminină ajută la restabilirea echilibrului economic și este necesară pentru finanțarea pe
termen lung a sistemelor de securitate socială, care se confruntă cu costurile unei populații
în curs de îmbătrânire (Thévenon, 2009). Schimbările demografice pot duce la creșteri ale
cheltuielilor publice, la nivelul pensiilor și la nivelul sănătății și al asistenței medicale, pe
termen lung, pentru populația vârstnică și ar putea necesita adaptări structurale, cu
implicații importante pentru bunăstare (David N. Weil, 1999; Euwals, Knoef și Vuuren,
2011).
Educația. În economie este evidenţiat faptul că educaţia este în legătură directă cu
rata de participare pe piaţa muncii, şi acest lucru este valabil atât pentru bărbaţi cât şi
pentru femei. Pentru femei însă, impactul este mai mic. Femeile cu studii superioare
preferă să rămână pe piaţa muncii, însă femeile cu un nivel de studii mai mic înregistrează
rate de participare pe piaţa muncii mai scăzute. În literatura de specialitate, există o serie
de cercetări (Klasen, 1999; 2002; Pissarides, 2006) cu privire la impactului educației
femeii, ocupării și a veniturilor acesteia asupra creșterii economice.
În toate țările europene există diferențe semnificative de gen, în ceea ce privește
cunoștințele tehnice, competențe profesionale și experiență de muncă, care se contează în
diferențele de capital uman. Femeile anticipează o carieră mai scurtă și discontinuă,prin
urmare, investesc mai puțin în învățământul profesional. Mai multe ore petrecute în
gospodărie pot să scadă efortul făcut de femei în cariera lor profesională, care are, de
asemenea, un efect negativ asupra stocului lor de capital uman. Ratele de participare a
forței de muncă feminine variază de la o țară la alta, în funcție de nivelul de educație
(Klasen, 2002; Pissarides, 2006).
Participarea femeii pe piața muncii este, în mod semnificativ, influențată pozitiv de
studiile de nivel superior. Studiile de nivel postliceal, din contră, cresc preferințele
femeilor de a fi active pe piața muncii, când vorbim de grupele de vârstă de până la 40 de
ani, în timp ce, după vârsta de 40 ani, educația nu pare să mai aibă un rol important în
decizia participării femeii pe piața muncii. În general, participarea femeii pe piața muncii
crește odată cu nivelul de educație pentru toate grupele de vârstă (Becker, 1975).
Antreprenoriatul feminin și crearea de locuri de muncă. Antreprenoriatul, un
mecanism important pentru dezvoltarea economică datorită efectelor generate de ocuparea
forței de muncă și de inovația adusă de locurile de muncă noi create, are efecte asupra
bunăstării unui stat (Schumpeter, 1934; Acs și Audretsch, 1988; Austin, Stevenson, Wei-
Skillern, 2006)
Natura și structura activităților antreprenoriale variază de la țară la țară, datorită
volumului de „antreprenoriat de necesitate și antreprenoriat de oportunitate” (Acs și Varga,
2005). Antreprenoriatul de oportunitate are un efect pozitiv asupra dezvoltării economice,
în timp ce antreprenoriatul de necesitate nu are niciun efect. Relația dintre antreprenoriatul
de necesitate și dezvoltarea economică este cel mai probabil negativă în țările cu venituri
mici, în timp ce relația dintre antreprenoriat și dezvoltarea economică în țările cu venituri
mari este cel mai probabil pozitivă.
Femeile contribuie semnificativ la introducere de inovații pe piață muncii, prin
crearea locurilor de muncă (incluzând activitățile independente) și contribuie la o bunăstare
generală în toate economiile (Brush et al., 2006). Crearea de locuri de muncă este decisivă
din punctul de vedere al stabilității și al securității sociale într-un stat. Locurile de muncă
stabile, în special activitățile independente, creează condiții de trai relativ mai bune,
oportunități mai ridicate pentru continuarea studiilor și îmbunătățirea nivelurilor de
aptitudini (Lechman, Okonowicz, 2013).
La nivel global, există diferențe considerabile, între țări, în orientarea activităților
antreprenoriale (Lerner și Pines, 2010). Femeile aleg, de regulă, industriile de servicii
(comerț, educație și sănătate), care sunt percepute ca fiind mai puțin semnificative
economiei și dezvoltării decât înalta tehnologie și industria prelucrătoare, în care numărul
bărbaților pe piața muncii este mai mare. Astfel se explică de ce femeile antreprenor nu
atrag investitori în aceeași măsură ca bărbații.
Capitolul 2. Metode de măsurare şi analiză a efectelor participării femeii
piața muncii
Rata de participare a forței de muncă feminine pe piața muncii este definită ca
raportul dintre forța de muncă feminină (persoane angajate sau șomere în căutarea unui loc
de muncă) și populația în vârstă de muncă (15-64 ani). Această rată se referă la
probabilitatea ca o femeie să muncească. Indicatorii absoluţi cu privire la participarea
forței de muncă fac referire la: resursele de muncă, populaţia activă din punct de vedere
economic, populaţia ocupată, şomeri, locurile de muncă vacante, indemnizaţia de şomaj,
populaţia ieşită din şomaj prin ocupare, precum şi prin părăsirea pieţei muncii (INS, 2015).
Indicatorii sunt exprimaţi în procente (%): rata de activitate, rata de participare, rata de
ocupare, rata de subocupare, rata şomajului, de inactivitate sau rata de creştere (INS,
2015).
Pentru analiza efectelor participării femeii pe piața muncii au fost utilizate
următoarele metode: analiza cluster, care oferă o clasificare a țărilor din Uniunea
Europeană cu privire la gradul de participare a forței de muncă feminine și a efectelor
participării femeii pe piața muncii; ANOVA unifactorială care permite compararea mediile
clusterelor formate; analiza de regresie și analiza datelor de panel care permite observarea
efectelor participării femeii pe piața muncii în timp și spațiu și oferă informații cu privire la
legătura dintre participarea femeii pe piața muncii și efectele acesteia.
Analiza cluster este o metodă de analiză multivariată care cuprinde un număr de
algoritmi de clasificare a unor obiecte (elemente sau indivizi) în grupe omogene. Obiectele
numite variabilele sau cazurile sunt sortate în grupe (cluster) astfel încât între membrii
aceluiaşi cluster să existe asemănări, similitudini cât mai mari, iar între membrii clusterelor
diferiți să existe deosebiri cât mai mari (Ionescu, 2008). Astfel, analiza cluster permite
examinarea similarităților și disimilarităților dintre obiecte, în scopul grupării acestora sub
forma unor clustere distincte între ele și omogene în interior (Babucea, 2003; Ionescu,
2015).
Analiza cluster presupune parcurgerea următoarelor etape:
- identificarea şi înregistrarea variabilelor semnificative în gruparea obiectelor;
- calculul distanţelor dintre obiecte şi determinatrea matricei similarităţilor;
- alegerea algoritmului de cluster pentru generarea grupelor şi interpretarea
dendrogramei.
După înregistrarea variabilelor, se contruiește, pe baza distanţelor calculate,
matricea distanţelor care este un tabel în care liniile sunt obiectele, iar coloanele sunt
variabilele analizate. Această matrice poartă denumirea de matricea similitudinilor dintre
obiecte sau matricea indicilor de proximitate. Ultimul pas priveşte alegerea algoritmului de
grupare prin stabilirea unor reguli de determinare a distanţelor dintre clusteri.
Analiza varianţei sau analiza dispersională (engl. ANOVA: Analysis of Variance)
este o metodă ce permite compararea a două sau mai multe populaţii statistice. Metoda a
fost utilizată de către Fisher, un matematician angajat în 1920 la o staţiune agricolă
experimentală, pentru a sprijini activitatea de prelucrare şi interpretare a unui vast material
de observaţie acumulat pe parcursul mai multor ani de experienţe agrotehnice.
Metoda ANOVA unifactorială analizează diferenţele dintre mediile grupelor prin
evaluarea variaţiei inter grupe şi a variaţiei intra grupe, care formează variaţia totală.
Metoda constă în descompunerea variației totale a unui ansamblu de date, înregistrate
pentru o variabilă X, în componente definite după sursa variației și compararea acestora
pentru a stabili dacă factorii considerați cauză au influență semnificativă asupra variabilei
X (Jaba, 2002).
Pentru aplicarea ANOVA sunt necesare satisfacerea următoarelor cerinţe privind
grupele analizate:
a) Caracterul aleator şi independenţa;
b) Normalitatea;
c) Omogenitatea varianţelor.
Prima cerinţă, caracterul aleator şi independenţa se referă la modalitatea de extragere a
eşantioanelor din populaţiile care ne interesează pentru analiză. A doua cerinţă,
normalitatea, implică faptul că eşantioanele din fiecare grup provin din populaţii cu
distribuţie normală.A treia cerinţă, omogenitatea varianţelor, implică faptul că varianţele
(dispersiile) a k grupe sunt egale, proprietate cunoscută sub denumirea de
homoscedasticitate. În cazul în care varianţele nu sunt egale, proprietatea poartă denumirea
de heteroscedasticitate (Jaba, 2002).
Analiza de regresie este o metodă statistică care permite studierea și măsurarea
relației care există între două sau mai multe variabile. Pe baza unui eșantion, se estimează
relația matematică dintre două sau mai multe variabile statistice, și implicit se estimează
valorile unei variabile în funcție de valorile altei variabile.
Modelul de regresie liniară simplă arată relația dintre două variabile și se exprimă
prin ecuația:
𝑌 = 𝛼 + 𝛽𝑋 + 휀, unde
Y= variabila dependentă, numită endogenă sau rezultativă;
X= variabila independentă, numită exogenă sau factorială.
휀 = variabila aleatoare, numită eroare sau reziduu.
Parametrii, numiți și coeficienți de regresie, sunt mărimi reale și necunoscute care
apar în model, alături de variabile. Parametru α, reprezintă ordonata la origine și arată
valoarea variabilei Y când X= 0. Parametrul β, numit şi panta dreptei, arată cu cât se
modifică (creşte sau scade) în medie variabila Y în condiţiile în care variabila X se
modifică cu o unitate (Jaba, Jemna, 2006).
Regresia multiplă liniară este o metodă de modelare econometrică. Scopul regresiei
multiple este de a evidenţia relaţia dintre o variabilă dependentă (numită și explicată,
endogenă, rezultativă) şi mai multe variabile independente (numite și explicative,
factoriale, exogene, predictori).
Un model de regresie multiplă arată modul în care variabila dependentă este
influențată, în mod simultan, de mai mulți factori. Modelul de regresie multiplă se exprimă
prin ecuația:
𝑌 = 𝛼 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝑝𝑋𝑝 + 휀, unde
Y= variabila dependentă
X1, X2, ..., Xp= variabile independente
ε= variabila aleatoare eroare sau reziduu
α, βi= coeficienți de regresie, i=1,...,p
Coeficientul β al unei variabile independente arată cu cât se modifică, în medie,
variabila dependentă, Y, atunci când variabila independentă, Xi, se modifică cu o unitate,
în condițiile în care celelalte variabile independente rămân constante.
Modelul de regresie multiplă se bazează pe un set de ipoteze (Jaba și Jemna, 2006):
1. Între variabilele independente nu există nici o relație liniară. Dacă variabilele
independente sunt corelate, atunci există multicoliniaritate;
2. Erorile nu se influențează reciproc, cov( 휀𝑖 휀𝑗, )= 0;
3. Varianța variabilelor eroare este aceeași pentru toate observațiile. Aceste erori se
numesc homoscedastice. Dacă, varianța componenței eroare este variabilă, erorile
sunt heteroscedastice.
4. Lipsa corelației dintre variabilele independente și variabila eroare;
5. Normalitatea erorilor, adică variabila reziduală urmează o repartiție normală de
medie zero și varianță 𝜎ε2.
Prin aplicarea metodei celor mai pătrate se obțin estimatori nedeplasați, convergenți
și eficienți pentru coeficienții de regresie care urmează o lege normală.
Analiza datelor de panel
Analiza datelor de panel este o metodă care permite studierea unui subiect
particular pentru mai mulți indivizi (ţări, firme, persoane) care sunt observați regulat, o
perioadă de timp bine definită. Analiza poate fi utilă într-o varietate largă de câmpuri ale
științelor actuale: economie, științe politice, psihologie, sociologie, medicină. De exemplu,
în Statele Unite ale Americii, cele mai importante cercetări naționale (Sondajul naţional
longitudinal al pieţei forţei de muncă şi Studiul panelului dinamicii veniturilor) folosesc
analiza datelor de panel de la mijlocul anilor 60.
Datele observate asupra unui eșantion de unități (ex. indivizi, gospodării, firme,
orașe, țări), la un moment dat, o perioadă dată de timp, după una sau mai multe
caracteristici se numesc date de panel.
Modelele privind analiza datelor panel permit: rezumarea printr-un singur
coeficient al impactului unei variabile asupra unui grup de variabile dependente; estimarea
de coeficienți specifici (constanta sau coeficienții variabilelor independente) pentru fiecare
serie de timp considerată ca variabilă dependentă; gruparea variabilelor dependente în
categorii și estimarea impactului categoriei din care face parte variabila dependentă asupra
evoluției acesteia.
Modelul de regresie general (pooled OLS)
Modelul în care coeficienții variază în timp și pentru fiecare individ, presupunând
că dispunem de date relative la N indivizi urmăriți în T perioade, este modelul ai cărui
coeficienți sunt estimați prin metoda celor mai mici pătrate.
Modelul este de forma:
𝑦𝑖𝑡= 𝛼 + 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝛿𝑖 + 𝛾𝑡 + 휀𝑖𝑡, i=1,...,N și t=1,...,T (Thomas, 1991)
unde,
𝑦𝑖𝑡= un vector al variabilei dependente ;
𝑋𝑖𝑡 = un vector de dimensiune k ;
𝛽 = vectorul parametrului de dimensiune k*1;
휀𝑖𝑡= componența variabilei eroare.
Vectorii parametrilor 𝛿𝑖 ș𝑖 𝛾𝑡 reprezintă efectele specifice (aleatoare sau fixe)
pentru unităţi (indivizi) ale secţiunii transversale sau pentru anumite perioade de timp.
Modelul cu efecte fixe (FE)
Prezenţa efectelor specifice indivizilor sau de timp poate fi analizată utilizând
tehnici pentru efecte fixe şi pentru efecte aleatoare. Modelul cu efecte fixe folosește
tehnica de eliminare a mediei variabilei dependente la nivel transversal sau temporal şi
apoi utilizează o ecuaţie de regresie cu datele rezultate.
Efectele specifice indivizilor sunt reprezentate prin constanta 𝛼𝑖 de unde și
denumirea de model cu efecte fixe. Pentru acest tip de model, efectele temporale sunt
nesemnificative, dar există diferențe semnificative în structura invidizilor.
Forma generală de estimare a parametrilor 𝛼𝑖 ș𝑖 𝛽 în modelul cu efecte fixe este:
𝑦𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽′𝑋𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡, i=1,...,N t=1,...,T
unde,
𝑦𝑖𝑡= un vector de dimensiune NT*1 ;
𝑋𝑖𝑡 = un vector de dimensiune NT*k ;
𝛼𝑖= vectorul constantei de dimensiune 1*1 reprezentând efectele variabilelor lipsă ale
individului i constante în timp;
𝛽′ș𝑖 휀𝑖= vectori de dimensiune T*1 ;
De exemplu, 𝑦𝑖𝑡 reprezintă gradul de ocupare al forței de muncă feminină, în țara i
la o dată t, și 𝑋𝑘,𝑖𝑡 reprezintă diverse variabile explicative (educația, PIB, fertilitatea, etc.).
Potrivit acestui model, pentru o perioadă dată, două țări având aceleași caracteristici
observate trebuie să aibă, cu o constantă apropiată, același grad de ocupare al forței de
muncă feminină. O diferență a gradului de ocupare feminin între două țări, dacă ea există,
este legată, prin urmare, de efectul variabilelor neobservate, constante în timp, în care
efectul este măsurat prin coeficientul 𝛼𝑖.
Modelul cu efecte aleatoare (RE)
Specificaţiile cu efecte aleatoare presupun că efectele corespunzătoare 𝛿𝑖 ș𝑖 𝛾𝑡 sunt
realizări ale unor variabile aleatoare independente cu medie zero şi varianţă finită.
Estimarea unui model cu efecte aleatoare, unde pentru simplificarea analizei,
presupunem că nu există efect temporal (λ𝑡 = 0), este de forma:
𝑦𝑖𝑡 = 𝜇 + 𝛽′𝑋𝑖𝑡+휀𝑖𝑡, i=1, ..., N și t=1, ..., T
unde,
𝛽′= (𝛽1𝛽2 … 𝛽𝑘) este un vector al parametrilor de regresie considerați constanți;
𝜇 = constanta care desemnează speranța necondiționată a 𝑦𝑖𝑡 pentru care se presupune:
E(𝛼𝑖)=0, i=1,..., N.
Modelul cu efecte fixe și modelul cu efecte aleatoare permit luarea în considerare a
heterogenității datelor. În cazul modelului cu efecte fixe, presupunem că efectele specifice
pot fi corelate cu variabilele explicate ale modelului, în timp ce, în cazul modelului cu
efecte aleatoare, presupunem că efectele specifice sunt ortogonale cu variabilele
explicative ale modelului.
Modele dinamice pentru date de panel (GMM )
În prezent, datele de panel sunt utilizate, în mod frecvent, pentru a estima modele
dinamice. Modelele dinamice pentru date de panel permit controlarea efectelor specifice
indivizilor și de timp, soluționarea problemelor de bias de simultaneitate, de cauzalitate
inversă și a variabilelor omise.
Acestea sunt modele care conțin variabile dependente decalate, de forma:
𝑦𝑖𝑡 = 𝜌𝑦𝑖𝑡−1 + 𝛽′𝑋𝑖𝑡 + 𝛼 ∗𝑖+ λ𝑡 + 𝑣𝑖𝑡, i=1,...,N și t=1,..., T
unde,
E(𝑣𝑡)=0 și E (𝑣𝑖𝑡 , 𝑣𝑖𝑠)= 𝜎𝑣2,dacă i=j și t=s, sau E (𝑣𝑖𝑡, 𝑣𝑖𝑠)=0, în sens contrar.
În modelul dinamic de date panel prezența variabilei dependente decalate nu
permite utilizarea tehnicilor de regresie standard. Aplicarea metodei celor mai mici pătrate
conduce la un estimator inconsistent pentru un model dinamic, indiferent dacă efectele sunt
considerate fixe sau aleatoare. Estimatori consistenți se pot obține utilizând metoda metoda
generalizată a estimării momentelor (GMM).
Metoda generalizată a estimării momentelor permite soluționarea problemelor de
bias de simultaneitate, de cauzalitate inversă și a variabilelor omise. Permite, de asemenea,
controlarea efectelor specifice indivizilor și de timp.
Cap. 3 Gradul de participare și efectele participării femeii pe piața
muncii în țările din Uniunea Europeană
În majoritatea țărilor dezvoltate din lume, gradul de participare al forței de muncă
feminine a crescut semnificativ în decursul ultimelor decenii. Participarea femeii pe piața
muncii aproape s-a dublat între 1920 și 1965. Între 1965 și 1990 gradul de participare al
forței de muncă feminine a continuat să crească. Din anul 2000 până în prezent, în Uniunea
Europeană, rata de participare a forței de muncă este în creștere, în timp ce în România, în
aceeași perioadă de timp, rata de participare scade, cu precădere pentru populația feminină.
Ratele de ocupare feminină, la nivelul Uniunii Europene, prezintă diferențe
semnificative între țări. În ultimele două decenii, rata de ocupare feminină a fost robustă în
țările baltice, în Germania, Ungaria, Malta, România, iar pierderea locurilor de muncă s-a
înregistrat în special în Bulgaria, Croația, Cipru, Grecia, Țările de Jos, Spania, și Portugalia
(Eurostat, 2014).
Țările cu un nivel ridicat al gradului de participare al forței de muncă feminine sunt
de asemenea și țări cu un nivel mare de creștere economică (Danemarca, Finlanda, Țările
de Jos, Suedia și Regatul Unit). Rata de participare a forței de muncă masculine,
semnificativ mai mare decât rata de participare a forței de muncă feminine, variază de la o
țară la alta în interiorul Uniunii Europene. În perioada 2000- 2015 rata de participare a
forței de muncă masculine stagnează sau descrește cu un procent, în timp ce rata de
participare a forței de muncă feminine, deși semnificativ mai mică, este în creștere.
Pe lângă obiectivul de prezentare descriptiv-statistică a gradului de participare a
femeii pe piața muncii, capitolul trei prezintă clasificarea țărilor din Uniunea Europeană
după gradul de participare și efectele participării femeii pe piața muncii:
Clasificarea țărilor din UE după gradul de participare a forței de muncă
Clasificarea țărilor din Uniunea Europeană în funcție de participarea forței de
muncă pe sexe și grupe de vârste, s-a realizat utilizând analiza cluster. Cele 28 state
membre ale Uniunii Europene au fost grupate în trei clustere.
Variabilele luate în calcul pentru analiza cluster sunt:
rata de activitate feminină pentru grupa de vârstă 15-64 ani;
rata de activitate masculină pentru grupa de vârstă 15-64 ani;
rata de activitate feminină pentru grupa de vârstă 15-24 ani;
rata de activitate masculină pentru grupa de vârstă 15-24 ani;
Datele înregistrate pentru anul 2014, sunt preluate din baza de date a Oficiul de
Statistică a Comisiei Europene, Eurostat.
Primul cluster cuprinde țările (11): Belgia, Bulgaria, Republica Cehă, Grecia, Italia,
Croația, Luxemburg, Ungaria, Polonia, România și Slovacia;
Al doilea cluster cuprinde țările (8): Danemarca, Germania, Malta, Țările de Jos,
Austria, Finlanda, Suedia și Regatul Unit.
Al treilea cluster cuprinde țările: (9) Estonia, Irlanda, Spania, Franța, Cipru,
Letonia, Lituania, Slovenia și Portugalia.
Numărul de clustere soluționat a fost reprezentat grafic cu ajutorul dendrogramei, având la
bază criteriul distanței minime dintre clustere.
Uniunea Europeană se află într-un context socio-economic caracterizat de rate mari
ale șomajului în rândul tinerilor în numeroase țări, de o forță de muncă adultă care în
proporție de 1 la 4 îi lipesește competențe de bază, de o nevoie de dezvoltare a
competențelor, de o nepotrivire evidentă dintre oferta și cererea de competențe care
afectează creșterea economică și crearea de noi locuri de muncă și de resurse publice și
private reduse datorate proceselor de consolidare bugetară.
Între țările din Uniunea Europeană existe disimilitudini cu privire la participarea
forței de muncă. Ratele de ocupare ale forței de muncă din 2014 au înregistrat valori mari
în Austria, Regatul Unit, Danemarca, Țările de Jos și Germania, fiind cuprinse între 71 %
și 74 %, nivelul maxim de74,9 % fiind înregistrat în Suedia. În ceea ce privește șomajul în
rândul tinerilor, există o diferență de aproape 50% între țările UE cu cea mai joasă rată a
șomajului în rândului tinerilor (Germania : 7.8% in iulie 2014) si țările UE cu cea mai
mare rată a șomajului (Spania : 53,8% in iulie 2014). În România, unul din 4 tineri se află
în șomaj. Peste 5 milioane de persoane (sub 25 de ani) au fost în șomaj la nivelul UE-28 în
al doilea trimestru din 2014. Aceste persoane nu au un loc de muncă, și, de multe ori, sunt
în situația de a nu urma nicio formă de educație și formare care să le crească șansele de
angajare1. Mai mult, 12% din populația cu vârste cuprinse între 15 si 24 de ani, face parte
din persoanele care abandonează studiile timpuriu (Eurostat, 2014).
Clasificarea țărilor din UE după efecte ale participării femeii pe piața muncii
A doua clasificare a țărilor din Uniunea Europeană propusă în lucrarea de față este
gruparea țărilor din UE după principalele efecte ale participării femeii pe piața muncii
utilizând analiza cluster. Cele 28 state membre ale Uniunii Europene au fost grupate cu
ajutorul programului de statistică SPSS în patru clustere. Luxemburg prezintă valori mult
diferite de celelalte țări din analiză și va fi analizat distinct.
Variabilele luate în calcul pentru gruparea țărilor din UE după principalele efecte
ale participării femeii pe piața muncii sunt:
Numărul mediu de ani de școlarizare pe sexe (masculin și feminin);
Valoarea venitului national brut pe locuitor (masculin și feminin);
Rata totală de fertilitate;
Datele înregistrate pentru anul 2014, sunt preluate din baza de date al Oficiului de
Statistică al Comisiei Europene, Eurostat.
Numărul de clustere soluționat a fost reprezentat grafic cu ajutorul dendrogramei
(figura 3.10), având la bază criteriul distanței minime dintre clustere. Cele 28 state membre
ale Uniunii Europene au fost grupate în patru clustere:
Cluster 1 (6): Belgia, Danemarca, Germania, Țările de Jos, Austria și Suedia;
Cluster 2 (15): Bulgaria, Republica Cehă, Estonia, Grecia, Croația, Cipru, Letonia,
Lituania, Hungaria, Malta, Polonia, Portugalia, România, Slovenia și Slovacia;
Cluster 3 (6): Irlanda, Spania, Franța, Italia, Finlanda și Regatul Unit.
Cluster 4 (1): Luxemburg. Luxemburg se diferențiază de celelalte țări din Uniunea
Europeană și este analizat distinct.
Între clusterele 2, 3 si 4 există similitudini din punct de vedere al principalelor
efecte ale participării femeii pe piața muncii. Cele mai semnificative variabile în
clasificarea țărilor din Uniunea Europeană după principalele efecte ale participării femeii
pe piața muncii sunt valorile venitului național brut înregistrat de forța de muncă feminină
și de forța de muncă masculină, și rata de fertilitate totală de la nivelul fiecărei țări.
Numărul mediu de ani de școlarizare în rândul femeilor și al bărbaților nu influențează
clasificarea.
Nivelul mediu de ani de școlarizare, cu valori ce variază foarte mult în interiorul
clusterelor, nu are o influență mare în clasificarea țărilor din Uniunea Europeană. Cele mai
mari variații in interiorul clusterelor este dat de nivelul mediu de ani de școală în rândul
populației feminine (figura 3.11). Nivelul mediu de ani de școlarizare în rândul femeilor
este mai mic decât cel al bărbaților în toate cele patru clustere formate cu ajutorul analizei
cluster.
Valorile venitului național brut înregistreaază variații foarte mare între clustere.
Veniturile cele mai mari sunt obținute cu preponderență de către populația masculină în
toate cele patru clustere formare. Cele mai mari diferențe de venit între sexe, se
înregistrează în Luxemburg.
Capitolul 4 Analiza de panel a legăturii dintre participarea femeii
pe piața muncii și creșterea economică
Legătura dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică este
prezentată în literatura de specialitate sub forma unei ipoteze potrivit căreia participarea
femeii pe piața muncii este influențată de creșterea economică.
Analiza ipotezei din literatura de specialitate a relației în formă de U dintre
participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică. a fost realizată pe datele din
bazele de date ale Băncii Mondiale (World Development Indicators 2015). Analiza s-a
desfășurat la nivelul țărilor din Uniunea Europeană, pentru perioada ultimelor două
decenii. Populația a fost grupată în subpopulații și am realizat și verificarea relației în
formă de U pe grupe de țări din Uniunea Europeană. Pentru analiză au fost utilitate
programele R și STATA.
Rezultatele au arătat că relația în formă de U dintre participarea femeii pe piața
muncii și creșterea economică pentru perioada 1995-2014, în țările din Uniunea Europeană
nu are suport empiric. Datele actuale la nivelul țărilor din Uniunea Europeană și analizele
avansate de econometrie care folosesc modele dinamice pentru date de panel, în care sunt
luate în considerare valorile decalate ale variabilei dependente, endogenitatea variabilelor
independente, și eliminarea efectelor specifice indivizilor, nu confirmă relația în formă de
U dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică.
Țările din Uniunea Europeană au fost împărțite în două grupe, țări din Europa
Occidentală și țări din Europa Răsăriteană. Rezultatele analizei relației în formă de U
dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică pe grupe de țări au fost
următoarele:
În grupul țărilor UE din Europa Occidentală, relația este reprezentată grafic sub
formă de U întors. În acest grup, legătura dintre variabila dependentă- rata de participare a
forței de muncă feminine și variabilele independente- PIB-ul pe cap de locuitor (lnPIB și
(ln PIB)2), nu confirmă relația în formă de U.
În grupul țărilor UE din Europa Răsăriteană, graficul sugerează că relația dintre
participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică pare să urmeze modelul în
formă de U, însă valoarea lui R2 este foarte mică. Această valoare mică a lui R2 arată că
modelul în formă de U nu explică legătura dintre variabile. Prin estimarea modelului de
regresie dinamic ce foloseste ca procedeu estimatorul GMM, am validat concluzia că
legătura dintre variabilele analizate nu confirmă relația în formă de U. Coeficienții nu sunt
semnificativi și nu există suficient suport empiric pentru a demonstra ipoteza relației în
formă de U. Modelul este validat prin două teste.
Am analizat legătura dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea
economică pentru cele 28 țări din Uniunea Europeană, pe perioada a două decenii, între
anii 1995 și 2014. Am estimat trei modele, modelul general de regresie (pooled OLS),
modelul cu efecte fixe (FE) și modelul cu efecte dinamice (GMM). Pentru estimarea
modelelor s-a utilizat programul de statistică Stata, versiunea 13.
În analiza pentru țările din Europa de Vest, coeficienții nu sunt semnnificativi. Cu
toate că, în țările din Europa de Est, coeficienții variabilelor sunt semnificativi statistici,
valoarea mică a lui 𝑅2 sugerează că legătura dintre variabila dependentă și variabilele
independente nu coincide cu modelul ales (Jaba, 2002; Jaba şi Jemna, 2006), în cazul de
față, modelul în formă de U. Efectele de timp nu sunt semnificative.
Am estimat modelul dinamic pentru date de panel și relația în formă de U dintre
participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică dispare. Modelul de regresie
dinamic pentru date de panel utilizat este valabil și confirmat de două teste, Arellano-Bond
pentru autocorelare a reziduurilor (AR(2)) și testul Sargan pentru validitatea variabilelor
instrumentale utilizate (p> .05). Analiza pe datele actuale la nivelul grupelor de țări din
Uniunea Europeană, nu confirmă modelul în formă de U dintre variabia dependentă și
variabilele independente.
Rezultatul analizei, la nivelul celor 28 de țări din Uniunea Europeană, prezintă
dovezi slabe pentru o relație în formă de U între participarea femeii pe piața muncii și
creșterea economică. Rezultatul este în concordanță cu rezultatele obținute la nivel mondial
de alți cercetătorii. Grafic, legătura dintre ratele de participare a forței de muncă feminine
și valoarea PIB-ului pe cap de locuitor, la nivelul țărilor din Uniunea Europena, pentru
perioada 1995-2014, nu diferă de graficul pentru date la scară mondială.
Capitolul 5 Analiza influenței participării femeii pe piața muncii
asupra variației fertilității, pe grupe de țări după Modelul Social
Economic
În majoritatea țărilor, rata de participare a forței de muncă feminine este mai mică
în comparație cu rata de participare a forței de muncă masculine. Un procent mai mare de
femei active pe piața muncii este important și de dorit întrucât poate constitui o sursă de
dezvoltare economică și de creștere a nivelului de trai. Participarea activă a femeilor pe
piața muncii constituie o importantă sursă de aprovizionare a forței de muncă. Cu toate
acestea participarea femeii pe piața muncii are un rol important în explicarea variației între
țări a ratei de fertilitate. În majoritatea țărilor europene, creșterea gradului de participare a
forței de muncă feminine datează din anii 1970. Creașterea participării femeii pe piața
muncii a fost văzută, inițial, negativ ca potențial factor de creștere a șomajului și ca una
dintre principalele cauze ale scăderii fertilității.
În ultimele două decenii, în majoritatea țărilor dezvoltate, rata de fertilitate a scăzut
brusc în concordanță cu o creștere a gradului de participare a forței de muncă feminine. În
aceste țări, în medie, rata totală de fertilitate a scăzut de la 2.90 în 1960 la 2.04 în 1975,
ajungând la 1.60 la șfârșitul anilor 1990 (Adsera, 2004:2). Cele mai multe țări din Uniunea
Europeană raportează în prezent, rate de fertilitate sub nivelul de 2.1 copii la o femeie.
Nivelul de înlocuire, de 2.1 copii la o femeie, este necesar pentru a asigura, faptul că, în
absența imigrației, doi copii ajunși la maturitate pot înlocui părinții. O rata de fertilitate
totală sub nivelul de înlocuire a părinților însoțită de un grad scăzut de participare a forței
de muncă feminine este foarte grav.
Rata totală de fertilitate a unei populații este numărul mediu de copii pe care i-ar
naşte o femeie în decursul vârstei fertile (15-49 ani), în condiţiile menţinerii intensităţii
fertilității din anul de referinţă (INS, 2016). Cele mai multe țări din Uniunea Europeană
raportează astăzi rate de fertilitate sub nivelul de 2.1 copii la o femeie. Nivelul de înlocuire,
de 2.1 copii la o femeie, este necesar pentru a asigura, faptul că, în absența imigrației, doi
copii ajunși la maturitate pot înlocui părinții.
O rata totală de fertilitate sub nivelul de înlocuire a părinților însoțită de un grad
scăzut de participare a forței de muncă feminine este foarte grav. În această situație se află
țări precum Grecia, Italia, Spania, întrucât ratele scăzute de participare a forței de muncă
feminine agravează problema ridicată de o populație în scădere riscând o presiune
suplimentară asupra creșterii economice și a sistemului de pensionare, care se bazează pe
mărimea forței de muncă. Relația dintre rata de ocupare feminină și rata de fertilitate se
manifestă diferit, în funcție de modelele social-economice, adoptate de țările din Uniunea
Europeană.
Analiza legăturii dintre rata de ocupare feminină și rata totală de fertilitate s-a
realizat cu ajutorul analizei datelor de panel, pe grupe de țări, definite în conformitate cu
cele modelul social european. Analiza a vizat modul în care se manifestă relația dintre
ocuparea femeii pe piața muncii și fertilitatea, la nivel de țară, pe grupe de țări și în cadrul
grupelor de țări.
Populația studiată este reprezentată de statele membre ale Uniunii Europene, cu
excepția Croației din cauza lipsei de date disponibile pentru această țară, la momentul
analizei.
Țările din Europa de Est și Centrală care au aderat la Uniunea Europeană după anul
2004, nu sunt cuprinse în clasificările din literatura de specialitate. Literatura le prezintă
într-un grup distinct. Însă ținând cont de clasificările utilizate în literatura de specialitate
(Esping-Anderson, 1999; Sapir, 2006; Fenger, 2007) și de asocierea țărilor din Europa de
Est și Centrală cu modelele social-economice (Tache și Dumitrache, 2012) am grupat cele
27 țări din Uniunea Europeană în patru grupe:
Grup 1 (Modelul Nordic) cuprinde patru țări: Danemarca, Finlanda, Suedia și Țările
de Jos;
Grup 2 (Modelul Continental) cuprinde 9 țări: Franța, Germania, Belgia, Austria,
Luxemburg, Ungaria, Slovenia, Republica Cehă și Polonia;
Grup 3 (Modelul Anglo-Saxon) cuprinde 8 țări: Irlanda, Regatul Unit, Estonia,
Letonia, Lituania, Slovacia, Bulgaria și România;
Grup 4 (Modelul Mediteranean) cuprinde 6 țări: Italia, Grecia, Spania, Portugalia,
Cipru și Malta.
Variabilele luate în considerare în analiza de panel sunt următoarele:
o Rata totală de fertilitate (TFR)2, variabila dependentă Y.
o Rata de ocupare3 a populației feminine tinere (15 - 24 de ani), variabila
independentă 𝑋1;
o Rata de ocupare a populației feminine adulte (25 - 54 de ani), variabila
independentă 𝑋2;
o Rata de ocupre feminină cu normă redusă (part-time)4, variabila independentă 𝑋3;
o Produsul intern brut (PIB)5, variabila independentă 𝑋4.
Sursa datelor utilizate pentru variabilele luate în considerare în perioada 2002-2012
este baza de date al Oficiului de Statistică al Comisiei Europene, Eurostat. Datele sunt de
tip panel, întrucât datele sunt observate în timp și spațiu pentru o perioadă de 11 ani.
În perioada 2002-2012, rata totală de fertilitate a populației a crescut în majoritatea
țărilor din Uniunea Europeană. Dintre cele patru grupe de țări formate pentru analiză, țările
din grupul 1 (Model Nordic) au cea mai mare rata totală de fertilitate și, totodată, cea mai
mare rată de ocupare feminină pe piața muncii. Cele mai mici rate de fertilitate pot fi
observate în grupul 4 (Model Mediteranean). Odată grupate țările din Uniunea Europeană
după modelul social european, se poate observa existența variațiilor între cele patru grupe
de țări. (figura 5.1).
Țările din grupul nordic se diferențiază de celelalte grupe, în ceea ce privește rata
de ocupare a populației feminine tinere cu vârsta cuprinsă între 15-24 de ani și rata de
ocupare a populației feminine cu normă redusă. Explicația pentru nivelul ratelor de
ocupare feminină și a ratei de fertilitate, în țările nordice, se bazează pe politici sociale care
se axează pe facilitarea angajării mamelor și accesul la servicii de îngrijire și educare a
copilului.
Grupul nordic nordic se aseamănă cu grupul continental în ceea ce privește rata de
ocupare a populației feminine adulte (în vârstă de 25-54 de ani).
În cazul țărilor din grupul nordic, rata totală de fertilitate se explică prin rata de
ocupare feminină în regim part-time și prin rata de ocupare a populației feminine tinere.
Ambele variabile au o influență semnificativ pozitivă asupra ratei de fertilitate.
Pentru țările din grupul continental, rata de fertilitate se explică prin rata de ocupare
a populației feminine cu vârste cuprinse între 25 și 54 de ani. Rata de ocupare feminină are
influență asupra ratei de fertilitate. În țările din grupul 2, atât gradul de ocupare al
populației feminine tinere, cât și gradul de ocupare feminină în regim part-time, nu au un
efect semnificativ asupra ratei de fertilitate. Influența PIB-ului asupra ratei de fertilitate
este semnificativă și pozitiv corelată cu aceasta din urmă, în cazul grupul 3, după modelul
Anglo-Saxon. La polul opus, efectul PIB-ului asupra ratei de fertilitate este negativ, în
grupul țărilor continentale.
Pentru țările din grupul 3 (Model Anglo-Saxon), variabilele care influențează rata
de fertilitate sunt rata de ocupare a populației feminine adulte și nivelul PIB-ului. In timp
ce rata de ocupare feminină în vârstă de 25-54 de ani are un efect pozitiv asupra ratei de
fertilitate, efectul ratei de ocupare a populației tinere asupra ratei de fertilitate este negativ.
PIB-ul are, de asemenea, un efect pozitiv asupra ratei de fertilitate în țările anglo-saxone.
În grupul mediteranean, toate variabilele legate de ocuparea forței de muncă
feminine au o influență semnificativ pozitivă asupra ratei de fertilitate. Efectul PIB-ului
asupra ratei de fertilitate nu este semnificativ, pentru acest grup de țări.
Concluzii
Principalele efecte ale participării femeii pe piața muncii fac referire la:
impactului educației femeii, nivelul ocupării și a veniturilor acesteia asupra creșterii
economice arată că nivelul de educație are impact de lungă durată asupra participării
femeii pe piața muncii. (Klasen, 1999; 2002; Pissarides, 2006; Anxo, Cebrian, Fagan și
Moreno, 2005; Genre, Salvador și Lamo, 2010);
relația în formă de U dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea
economică este amplu analizată în literatura de specialitate (Tam, 2011; Lechman și
Okonowicz, 2013; Olivetti 2013; Tsani și colab, 2013; Kaur și Tao, 2014, Gaddis și
Klasen, 2014);
studiile cu privire la antreprenoriatul feminin (Schumpeter, 1934; Acs și Audretsch,
1988; Calas, Smircich și Bourne, 2009; Lechman, Okonowicz, 2013) subliniază faptul că
antreprenoriatul feminin are un rol important în contextul dezvoltării socio-economice
(Allen et al., 2007);
studiile cu privire la relația dintre participarea femeii pe piața muncii și variația
fertilității au arătat că participarea femeii pe piața muncii a fost văzută negativ ca potențial
factor de creștere a șomajului și ca una dintre principalele cauze ale scăderii fertilității
(Bowen și Finegan, 1969; Garfinkel și colab, 1990; Adsera 2004; Engelhardt și colab.,
2004)
Pentru analiza statistică a efectelor participării femeii pe piața muncii s-au folosit
următoarele metode de analiză:
- Analiza cluster, o metodă de analiză multivariată care cuprinde un număr de
algoritmi de clasificare a unor obiecte (elemente sau indivizi) în grupe omogene, utilizată
pentru clasificarea țărilor din Uniunea Europeană după gradul de participare al forței de
muncă feminine și după efectele participării femeii pe piața muncii. Analiza cluster
permite examinarea similarităților și disimilarităților dintre obiecte, în scopul grupării
acestora sub forma unor clustere distincte între ele și omogene în interior (Babucea, 2003;
Ionescu, 2015).
Analiza cluster este utilă în orice proces de analiză a datelor, nu numai în cele care
necesită o clasificare. În lucrarea de față am utilizat analiza de cluster, metoda Ward,
pentru a analiza asemănărilor și deosebirilor existente între țările din Uniunea Europeană
cu privire la gradul de participare al forței de muncă feminine și efectele participării femeii
pe piața muncii.
- Analiza unifactorială, (engl. ANOVA: Analysis of Variance), o metodă ce permite
compararea a două sau mai multe populaţii statistice este metoda prin care am analizat
diferenţele dintre mediile grupelor formate anterior prin analiza cluster, prin evaluarea
variaţiei inter grupe şi a variaţiei intra grupe, care formează variaţia totală.
ANOVA unifactorială constă în descompunerea variației totale a unui ansamblu de
date, înregistrate pentru o variabilă X, în componente definite după sursa variației și
compararea acestora pentru a stabili dacă factorii considerați cauză au influență
semnificativă asupra variabilei X (Jaba, 2002). În multe situaţii practice se analizează
diferenţele dintre mediile a două sau mai multe grupe, care sunt clasificate în funcţie de
nivelele unor anumiţi factori.
- Analiza de regresie, o metoda ce permite studierea și măsurarea relației care există
între două sau mai multe variabile, pe baza unui eșantion, se estimează valorile unei
variabile în funcție de valorile altei variabile. Modelul de regresie reprezintă o ipoteză
construită pe baza teoriei economice care presupune că Y este rezultatul acțiunii unui
complex de factori, unde X este factorul principal ce îl determină pe Y, restul factorilor
fiind considerați neesențiali, notați în model cu ajutorul variabilei aleatoare eroare ε (Jaba,
Jemna, 2006: 14). Parametrii, numiți și coeficienți de regresie, sunt mărimi reale și
necunoscute care apar în model, alături de variabile. Parametru α, reprezintă ordonata la
origine și arată valoarea variabilei Y când X= 0. Parametrul β, numit şi panta dreptei, arată
cu cât se modifică (creşte sau scade) în medie variabila Y în condiţiile în care variabila X
se modifică cu o unitate (Jaba, Jemna, 2006). Determinarea parametrilor la nivelul întregii
populații este imposibil de realizat, astfel că se estimează parametrii folosind datele
înregistrate la nivelul unui eșantion (Jaba, Jemna, 2006: 24)
Regresia multiplă liniară este o metoda de modelare econometrică. Scopul regresiei
multiple este de a evidenţia relaţia dintre o variabilă dependentă (numită și explicată,
endogenă, rezultativă) şi mai multe variabile independente (numite și explicative,
factoriale, exogene, predictori). Un model de regresie multiplă arată modul în care
variabila dependentă este influențată, în mod simultan, de mai mulți factori. Modelul de
regresie multiplă se exprimă prin ecuația: 𝑌 = 𝛼 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝑝𝑋𝑝 + 휀.
Coeficientul β al unei variabile independente arată cu cât se modifică, în medie, variabila
dependentă, Y, atunci când variabila independentă, Xi, se modifică cu o unitate, în
condițiile în care celelalte variabile independente rămân constante.
- Analiza datelor de panel, o metodă ce permite studierea unui subiect particular
pentru mai mulți indivizi (tări, firme, persoane) care sunt observați regulat, o perioadă de
timp bine definită, a fost utilizată în capitolele patru și cinci unde am analiza legătura
dintre participarea femeii pe piața munciii și efectele participării, la nivel de Uniunea
Europeană, în ultimele două decenii. Datele de panel prezintă avantajul dublei dimensiuni:
spațială și temporală, ce oferă posibilitatea îmbinării celor două optici de observare, având
ca rezultat cumularea avantajelor celor două tipuri de abordări. Reprezentarea în timp și
spațiu a datelor de panel ajută la identificarea modelelor economice ce permit un mai bun
control asupra efectelor heterogenității indivizilor, ce duc la reducerea coliniarității dintre
variabilele explicative și la creșterea eficienței estimatorilor.
Modelul dinamic pentru date de panel, prin metoda generalizată a momentelor
(GMM) permite soluționarea problemelor de bias de simultaneitate, de cauzalitate inversă
și a variabilelor omise. Există două metode de estimare GMM pentru modele dinamice:
estimatorul GMM obținut prin metoda diferenței de ordin 1 și estimatorul GMM obținut
prin sistem. Estimatorul GMM obținut prin metoda diferenței de ordin 1 și estimatorul
GMM obținut prin sistem, au fost dezvoltați de Holtz-Eakin, Newey și Rosen (1988),
Arellano și Bond (1991), Arellano și Bover (1995) și Blundell și Bond (1998).
În ultimii 15 ani, s-a înregistrat o creștere în ceea ce privește participarea femeii pe
piața muncii în toate țările din Uniunea Europeană, cu procente ce variază de la 40% la
70% (figura 3.1). Această creștere a ratelor de activitate a forței de muncă feminină pe
piața muncii, se justifică pe baza unui cadrul legislativ amplu și al politicilor de promovare
a egalității de sanse pe piața muncii, în interiorul Uniunii Europene (Jaumotte, 2003). Rata
de participare a forței de muncă feminine înregistrează valori mai mici față de rata de
participare a forței de muncă masculine. Această situație influențează ratele de ocupare
feminină pe piața muncii, tipul muncii efectuate, tipul contractelor și diferențele salariale
dintre femei și bărbați încadrați pe aceeași poziție.
Țările cu un nivel ridicat al gradului de participare a forței de muncă feminine sunt
de asemenea și țări cu un nivel mare de creștere economică (Danemarca, Finlanda, Țările
de Jos, Suedia și Regatul Unit). Rata de participare a forței de muncă masculină,
semnificativ mai mare decât rata de participare a forței de muncă feminine, variază de la o
țară la alta în interiorul Uniunii Europene. În perioada 2000- 2015 rata de participare a
forței de muncă masculine stagnează sau descrește cu un procent, în timp ce rata de
participare a forței de muncă feminine deși semnificativ mai mică, este în creștere.
Clasificarea țărilor din Uniunea Europeană, în funcție de efectele participării femeii
pe piața muncii, s-a realizat cu ajutorul analizei cluster. Cele 28 țări din Uniunea
Europeană au fost grupate în patru clustere. Variabilele luate în calcul pentru analiza
cluster au fost:
Numărul mediu de ani de școlarizare pe sexe (masculin și feminin);
Valoarea venitului national brut pe locuitor (masculin și feminin);
Rata totală de fertilitate;
Numărul de clustere soluționat a fost reprezentat grafic cu ajutorul dendrogramei,
având la bază criteriul distanței minime dintre clustere.
Cele mai semnificative variabile în clasificarea țărilor din Uniunea Europeană după
principalele efecte ale participării femeii pe piața muncii sunt valorile venitului național
brut înregistrat de forța de muncă feminină și de forța de muncă masculină, și rata totală de
fertilitate de la nivelul fiecărei țări. Numărul mediu de ani de școlarizare în rândul femeilor
și al bărbaților nu este foarte semnificativ în această clasificare. Variația ratei de fertilitate
totală în Uniunea Europeană este un efect al participării femeii pe piața muncii foarte
semnificativ în gruparea țărilor pe cele patru clustere. Media cea mai joasă a ratei de
fertilitate se înregistrează în clusterul 2, format din țările Bulgaria, Republica Cehă,
Estonia, Grecia, Croația, Cipru, Letonia, Lituania, Hungaria, Malta, Polonia, Portugalia,
România, Slovenia și Slovacia. Clusterul 3 este aparte prin variațiile mari pe care le
înregistrează între țările componente. Aceste variații se explică datorită faptului că acest
cluster 3 are în componența sa țări anglo-saxone, (Irlanda, Regatul Unit), țări
mediteraneene (Spania, Italia) Franța,o țară continentală și o țară nordică Finlanda, care
se deosebesc prin prisma măsurilor politice și intervențiilor guvernamentale.
Analiza legăturii dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică,
la nivelul Uniunii Europene, în perioada 1995-2014, verifică una din cele mai importante
ipoteze întâlnite în literatura de specialitate, cu privire la participarea femeii pe piața
muncii potrivit căreia există o relație în formă de U între participare femeii și creștere
economică (Sinha, 1967; Boserup, 1970; Durand, 1975; Goldin, 1995; Tam, 2011). Studii
recente în domeniu (Gaddis și Klasen, 2014; Lechman și Kaur, 2015) au arătat că ipoteza
relației în formă de U dintre participarea femeii pe piața muncii și creștere economică
reflectă o relație complexă, bazată pe schimbări structurale ale activității economiei,
modificări ale ofertei de muncă și ale atitudinilor cu privire la femeile care lucrează în
afara casei, modificări ale normelor sociale, un nivel de educație mărit, rate de fertilitate
scăzute și accesul la servicii de îngrijire a copiilor și alte servicii de susținere a creșterii și
educației copiilor. Pe lângă modificările structurale enunțate, natura legăturii dintre
participarea femeii pe piața muncii și creșterea economică poate varia în funcție de țări de
diferite religii, cu respectarea diferitelor norme și atitudini sociale, factorilor culturali și
instituționali (Weber, 1905; Fernández, 2013; Bayanpourtehrani and Sylwester, 2013).
Analiza relației în formă de U dintre participarea femeii pe piața muncii și creșterea
economică s-a realizat la nivelul Uniunii Europene, pentru perioada 1995-2014. Datorită
specificităților în evoluția țărilor, ca urmare a adoptării unui regim politic diferit, am
realizat o analiză a relației în formă de U dintre participare femeii și creșterea economică
pentru cele 28 state membre ale Uniunii Europene, apoi am organizat țările în subgrupe de
țări din Europa de Vest și țări din Europa de Est. Am estimat trei modele: modelul general
(pooled OLS) modelul cu efecte fixe și modelul dinamic pentru date de panel.
Rezultatele analizei sugerează că relația în formă de U între participarea femeii pe
piața muncii ca variabila dependentă, și creșterea economică, reprezentată în analiză de
variabilele independente , ln PIB și (𝑙𝑛 𝑃𝐼𝐵)2 nu este confirmată, întrucât grafic, sunt
valori în afara parabolei, coeficienții sunt adesea nesemnificativi și raportul de
determinație, 𝑅2 are valoare foarte mică. Rezultatul este în concordanță cu rezultatele
obținute la nivel mondial de alți cercetătorii. Legătura dintre participarea femeii pe piața
muncii și creșterea economică este una complexă, unde explicațiile cantitative nu sunt
suficiente. Schimbările structurale așa cum se reflectă în creșterea sectorială a valorii
adăugate și a ocupării forței de muncă, rolul religiei asociate cu atitudinea față de munca
femeilor, ideologia prezentă într-un grup de țări, cum ar fi în fostul bloc estic sau politicile
pot avea un impact direct asupra creșterii economice.
Analiza influenței participării femeii pe piața muncii asupra variației fertilității, pe
grupe de țări, după modelului social european, și dorește să explice variația fertilității în
țările din UE, ca efect al participării femeii pe piața muncii. Variația fertilității, la nivelul
Uniunii Europene, din ultimul deceniu, este pusă pe baza creșterii gradului de participare a
a forței de muncă feminine.
Rata totală de fertilitate a unei populații este numărul mediu de copii pe care i-ar
naşte o femeie în decursul perioadei fertile, în condiţiile menţinerii intensităţii fertilității
din anul de referinţă (INS, 2016). În ultimele două decenii, la nivel mondial, rata de
fertilitate a scăzut brusc în concordanță cu o creștere a gradului de participare a forței de
muncă feminine. Cele mai multe țări din Uniunea Europeană raportează astăzi rate de
fertilitate sub nivelul de 2.1 copii la o femeie. Nivelul de înlocuire, de 2.1 copii la o femeie,
este necesar pentru a asigura, faptul că, în absența imigrației, doi copii ajunși la maturitate
pot înlocui părinții. O rata de fertilitate totală sub nivelul de înlocuire a părinților însoțită
de un grad scăzut de participare a forței de muncă feminine atrage consecințe negative.
Schimbările demografice ar putea duce la creșterea cheltuielilor publice cu sănătatea și
îngrijiri medicale de lungă durată pentru populația vârstnică și ar putea solicita adaptări
structurale cu implicații importante pentru bunăstarea statului (Laat, Sevilla-Sanz,
2011:88). Fără adaptări substanțiale în participarea pe piața muncii sau în politicile
migrației, repercusiuni negative ce pot avea loc asupra economiei europene sunt foarte
mari.
Țările cu un nivel scăzut de fertilitate înregistrează, concomitent, un grad scăzut de
participare a forței de muncă feminine a apărut o relație pozitivă între fertilitate și
participarea femeii pe piața muncii. Există variații a ratei de fertilitate totală între țări.
Variația fertilității poate fi explicată de diferențele între țări, cu privire la disponibilitatea
oportunităților de angajare part-time sau auto-angajare, care ar putea crește flexibilitatea
angajării pentru mame, până la disponibilitatea costurilor subvenționate pentru îngrijirea
copiilor, concediul maternal, precum și alocațiile pentru copii.
Analiza statistică a efectelor participării femeii pe piața muncii un subiect de
noutate, destul de sumar tratat în literatura de specialitate, poate constitui un suport teoretic
și empiric pentru politicile macroeconomice. Continuarea cercetării temei este necesară
întrucât femeia, prin rolul său de mamă este elementul de sprijin în dezvoltarea unui stat,
iar prin rolul său de forța de muncă calificată, este o sursă indispensabilă dezvoltării socio-
economice a statului. Sublinierea locului României între țările din Uniunea Europeană este
foarte importantă deoarece Romania este economia cu una dintre cele mai mari creșteri din
Uniunea Europeană și a înregistrat o evoluție pozitivă în ultimii 20 de ani.
În final, propun încadrarea lucrării Analiza statistică a efectelor participării femeii
pe piața muncii într-un proiect de cercetare mai amplu în care efectele participării femeii
pe piața muncii să fie studiate atât din punct de vedere statistic cât și sociologic,
antropologic, psihologic, sau de către specialiștii în demografie, în cadrul programului de
studii doctorale, finanțate de Ministerul Educației Naționale și Cercetării Științifice
Încadrarea temei într-un proiect de amploare națională, studiată de mai multe echipe de
doctoranzi, poate duce la date și rezultatele relevante, ce pot fi cuprinde în politici sociale.
Bibliografie
Extras
1. Acs, Z.A, Desai, S. and Hessels, J. (2008). Entrepreneurship, economic development
and institutions. Small Business Economics, 31, 219–234.
2. Adsera, A. (2004). Changing fertility rates in developed countries: The impact of labour
market institutions. Journal of Population Economics, 17, 17-43.
3. Ahn, N. and Mira, P. (2002). A note on the changing relationship between fertility and
female employment rates in developed countries, Journal of Population Economics,
15, 667-682.
4. Ahn, S.C. and Schmidt, P. (1995). Efficient estimation of models for dynamic panel
data. Journal of Econometrics, 68, 5-27;
5. Algan, Y. and Cahuc, P. (2007). The roots of low European employment: Family
culture? NBER International Seminar on Macroeconomics 2005. Eds. C. Pissarides
and J. Frenkel, Cambridge: MIT Press, 65-109.
6. Allen, I.E., Elam, N., Langowitz, N. and Dean, M. (2007). Global entrepreneurship
monitor report on women and entrepreneurship. Babson College, Babson Park,
MA and London Business School, London.
7. Anghelache, C., Anghelache, G.V., Prodan, L., Manole, A. (2013) Structura și
ocuparea forței de muncă. Metode și modele de analiză, Revsita Română de Statistică,
nr. 4, 34-44;
8. Anxo, D., Cebrian, I., Fagan, C. and Moreno, G. (2005). Patterns of labour market
integration in Europe: A life course perspective, TLM.NET, Budapesta.
9. Arellano, M. and Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte
Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of
Economics and Statistics, 58, 277–297.
10. Arellano, M. and Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable
estimation of error-components models. Journal of Economics, 68, 29–51.
11. Austin, J., Stevenson, H. and Wei-Skillern. H. (2006). Social and commercial
entrepreneurshiaip: same, different, or both? Entrepreneurship Theory and
Practice: 1-22.
12. Babucea, A. G. (2003). Analiza cluster în statistica teritorială. Editura Universitas,
Petroșani.
13. Babucea, A.G. (2003). Algoritmi de clasificare utilizând analiza de cluster şi
SPSS/WIN. Editura AGIR, Pitești.
14. Badinter, E. (2010). Le Conflit : la femme et la mère, Ed. Flammarion, Paris.
15. Balleer, A., Gomez-Salvador and Turunen, R., J. (2009). Labor force participation in
the Euro Area: A cohort based analysis, ECB Working Paper Series, 1049, 4-51.
16. Bardasi, E. And Gornick, J.C. (2003). Women and part-time employment:
workers’choices and wage penalties in five industrialized countries. Oxford
University Press, Oxford, UK.
17. Barsky, R. B., Juster, F.T., Kimball, M.S., and Shapiro, M. D. (1997). Preference
parameters and behavioural heterogeneity: An experimental approach in the health
and retirement study. Quarterly Journal of Economics, 112, 537-79.
18. Batâr, D. (2000). Roluri conjugale, mijloc de manifestare a modelului cultural în
comportamentul familiilor tinere, în Starea societăţii româneşti după 10 ani de
tranziţie, Editura Expert, Bucureşti, România.
19. Bayanpourtehrani, G. and Sylwester, K. (2013). Democracy and female labor force
participation: An empirical examination. Social Indicators Research, 112(3), 749-
762.
20. Bayanpourtehrani, G. and Sylwester, K. (2013). Female Labour Force Participation
and Religion: A Cross- Country Analysis. Bulletin of Economic Research, 65(2),
pp.107-133;
21. Becker, G. (1975). Human Capital, 2nd edition. NBER, New York.
22. Becker, G. (1981). A treatise on the family. Harvard University Press, Cambridge.
23. Bekesi, D. and Coturbaș L. (2011). Characteristics of the labor market in Post-
communist Romania, University of Oradea Press, România.
24. Blanchard, O. and Landier, A. (2002). The perverse effects of partial labor market
reform: fixed-term contracts in France, Economic Journal, Royal Economic Society,
112(480), F214-F244.
25. Bocancea, S., Hurubean, A. (2015). Statutul femeii în România comunistă. Politici
publice și viață privată. Editura Institutul European, 2015;
26. Bogza, I. and Grunberg, L. (2006). Cartea neagră a inegalitaţii de şanse între femei şi
bărbaţi în România, Ed. AnA, Bucureşti, România.
27. Boserup, E. (1970). Woman’s role in economic development. St. Martin, New York;
28. Boserup, E., Tan, S.F. and Toulmin, C. (2013). Woman’s role in economic
development, Routledge.
29. Brăilean, T. și Plopeanu, A.P. (2012). Economie politică. Institutul European, Iași;
30. Bratti, M. and Staffolani, S. (2012). A microeconometric analysis of female labour
force participation in Italy, Springer, 25-37.
31. Brewster, K.L. and Rindfuss, R. R. (2000). Fertility and women’s employment in
industrialized nations. Annual Review of Sociology, 26, 271-296.
32. Brüderl, J. (2005). Panel Data Analysis, University of Mannheim.
33. Burtless, G. and Hausman, J. (1978). The effect of taxes on labor supply. Journal of
Political Economy, 86, 1103-1130.
34. Cattan, P. (1991). Child care problems: an obstacle to work. Monthly Labour Review,
114, 3-9.
35. Cavalcanti, T.V. and Tavares, J. (2011). Women prefer larger governments: Growth,
structural transformation, and government size. Economic Inquiry, 49(1), 155-171.
36. Cheng, B.S, Hsu, R.C. and Chu, Q. (1997). The causality between fertility and female
labor force participation in Japan. Applied Economics Letters, 4, 113-116.
37. Cheng, B.S. (1996). An investigation of cointegration and causality between fertility
and female labor force participation. Applied Economics Letters, 3, 29-32.
38. Chipea, F. (2010). Dezvoltare socială teritorială: premise conceptuale şi date
empirice, Editura Universităţii din Oradea, România;
39. Ciupercă, C. (1999). Modificarea rolurilor în cuplul contemporan, Revista de
Sociologie Românească, 4.
40. Cleveland, G., Gunderson, M., and Hyatt, D. (1996). Child care costs and the
employment decision of women: Canadian evidence. Canadian Journal of
Economics, 29, 132-151.
41. Cooke, L.P. (2011). Gender-Class Equality in Political Economies, Routledge.
42. Council of the European Union. (2000). Resolution of the Council and of the Ministers
for Employment and Social Policy on the balanced participation of women and men
in family and working life. Official Journal, C 218/02.
43. Cramer J. (1980). Fertility and female employment: problems of causal direction.
American Sociological Review, 45, 167-190.
44. D’Addio, A.C. and D’Ercole, M.M. (2005). Trends and determinants of fertility rates
in OECD Countries: The role of policies. OECD Social, Employment and
Migration Working Papers, 27, 1-89.
45. Da Costa Barreto, M. Ryan, M.K. and Schmitt, M.T. (2009). The Glass Ceiling in the
21st Century: Understanding Barriers to Gender Equality, American Psychological
Association, California.
46. Davie, E. and Mazuy, M. (2010). Women's fertility and educational level in France:
Evidence from the Annual Census Survey, Population-E, 65 (3).
47. Degtiar, L. (2000). The transformation process and the status of women, Problems of
Economic Transition, 43(7),7-19.
48. Del Boca, D. (2002). Low fertility and labour force attachment of Italian women:
Evidence and Interpretations. OECD Occasional Paper, 5, 5-26.
49. Del Boca, D. (2002). The effect of child care and part time opportunities on
participation and fertility decisions in Italy. Journal of Population Economics, 15,
549-573.
50. Della Zuanna, G. (2000). The banquet of Aeolus: A familistic interpretation of Italy's
lowest low fertility Demographic Research, 4(5), 133-162.
51. Dimilescu, V., Postill, K. and Halus, R. (coord.). (2000). Femeile şi bărbaţii în
România. Comisia Naţională pentru Statistică, UNDP.
52. Dobre, M. and Ailenei, D., (2010). Motivații comportamentale ale discriminării de gen
pe piața muncii din România, Economie teoretică și aplicată, Vol. XVII.
53. Durand, J.D. (1975). The labor force in economic development: A comparison of
International Census Data 1946–1966. Princeton University Press, Princeton;
54. Ehrenberg, R.G. and Smith, R.S. (1991). Modern Labor Economics. Harper Collins
Pub. Inc., NewYork;
55. Enea-Smarandache, I., Voichita, L. and Ciobanu, A. (2006). Dimensions of the
Romanian labour market in the context of European Integration, University of
Craiova Press.
56. Engelhardt, H., Kögel, T. and Prskawetz, A. (2004). Fertility and female employment
industrialized nations. Annual Review of Sociology, 26, 271–296.
57. England, P., Gornick, J. and Shafer E.F. (2012). Women’s employment, education,
and the gender gap in 17 countries. Monthly Labor Review, 4, 3-12.
58. Esping-Anderson, G. (1999). Social foundations of Post Industrial Economics. Oxford
University Press, Oxford, UK.
59. European Commission. (2013). Labour market developments in Europe, European
Economy, 6.
60. Eurostat, (2014). 8 March 2014: International Women’s Day, Eurostat Press Office.
61. Euwals, R., Knoef, M., and van Vuuren, D. (2011). The trend in female labor force
participation: What can be expected for the future? Empirical Economics, 40, 729-
753.
62. Evetts, J. (2000). Analysing change in women’s careers: Culture, structure and action
dimensions, Blackwell Publishers Ltd., 7(1), 57-67.
63. Fagan, C., O’Reilly, J., and Rubery, J. (1988) Challenging the breadwinner gender
contract? Part-time work in the The Netherlands, Germany and the UK , Editions
La Decourverte et Syros, Paris.
64. Fernández, R. (2013). Cultural change as learning: The evolution of female labor force
participation over a century, The American Economic Review, 103(1), 472-500.
65. Fitzenberger, B., Schnabel, R. and Wunderlich, G. (2004). The gender gap in labor
market participation and employment: A cohort analysis for West Germany.
Journal of Population Economics, 17, 83-116.
66. Fong, S.M. (1996). România: problemele femeilor în perioada de tranziţie,
Departamentul de Politică Socială şi Sărăcie al Băncii Mondiale;
67. Frunzaru, V. (2008). Ocuparea forței de muncă în UE, SNSPA, Facultatea de
Comunicare şi Relații Publice, Bucureşti.
68. Gaddis, I. and Klasen, S. (2014). Economic development, structural change, and
women’s labor force participation: A reexamination of the feminization U
hypothesis. Journal of Population Economics, 27, 639–681.
69. Gavrilă-Paven, I. and Ciucur, D. (2010). Evolution of the labour market in the
romanian economy, Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica, 540- 544.
70. Gilbert, N. (2005). What do women really want, Publ Interest, 158,21–38.
71. Goldin, C. (1995). The U-shaped female labor force function in economic development
and economic history. University of Chicago Press, Chicago.
72. Goodpaster, N.K. (2010). Leaves and leaving: The family and medical leave act and
the decline in maternal labor force participation, The B.E. Journal of Economic
Analysis & Policy, 10 (1), 1-38.
73. Goschin, Z., Constantin, D., Roman, M., and Ileanu, B. (2015). Regional
specialization and geographic concentration of industries in Romania. South-
Eastern Europe Journal of Economics, 7(1), 99-113.
74. Granger, C.W. J. (1980). Testing for causality, Journal of Economic Dynamics and
Control, 4, 229-252.
75. Greenwood, J., Seshadri, A. and Yorukoglu, M. (2005). Engines of liberation. The
Review of Economic Studies, 72, 109–133.
76. Gustafsson, S. and Kenjoh E. (2008). The timing of maternity- Social policies, labor
markets and motherhood. Cambridge University Press, Cambridge.
77. Hakim, C. (2000). Work-lifestyle choices in the 21st century: Preference theory,
Oxford University Press, Oxford.
78. Hall, P.A. and Soskice, D. (2001). Varieties of capitalism – the institutional
foundations of comparative advantage. Oxford University Press, UK.
79. Hărăguş, P.T. (2010). Folosirea timpului și distribuţia sarcinilor domestice în familia
din România, Presa Universitară Clujeană, Cluj-Napoca.
80. Hazan, M. and Maoz, Y. Z. (2001). Women’s labor force participation and the
dynamics of tradition, Economics Letters, 75, 193–198.
81. Heise, A. and Lierse, H. (2011). The European social model under pressure.
Arbeitspapiere für Staatswissenschaft, 37, 3-36.
82. ILO, (2015), Key Indicators of the Labour Market, 8th Edition;
83. Institutul National de Statistică, (2014). Dimensiuni ale incluziunii sociale în
România, INS, București.
84. International Labour Organisation, (1996), ILO estimates and projections of the
economically active population: 1950–2010, 4th edn. ILO, Geneva.
85. International Labour Organisation, (2002) Key Indicators of the Labour Market, ILO
Geneva;
86. International Labour Organisation, (2015). Key Indicators of the Labour Market, 8th
Edition, ILO, Geneva.
87. International Monetary Fund, (2013). Women, work and economy: Macroeconomic
gains from gender equality, SND/13(10) 1-32.
88. Ionescu, AM. (2008). Introducere in analiza statistică multivariată, Editura
Universității Alexandru Ioan Cuza, Iași.
89. Ionescu, Ș.A. (2015). Clusterizarea ierarhică cu aplicații în analiza financiară. Revista
Română de Statistică, 8, 3-14.
90. Jaba, E. (1979). Forța de muncă a femeii din zona Iași, 1950- 1975. Studiu de
Statistică Socială, Universitatea Alexandru Ioan Cuza, Iași.
91. Jaba, E. (2002). Statistică, ediția a treia, Editura Economică, București.
92. Jaba, E. (coord). (2008). Econometrie aplicată, Editura Universității Alexandru Ioan
Cuza, Iași.
93. Jaba, E. și Grama, A. (2004). Analiza statistică cu SPSS sub Windows, Ed. Polirom,
colecția Collegium, Științe economice, Iași.
94. Jaba, E. și Jemna, D.V. (2006). Econometrie, Ed. SedcomLibris, Iaşi.
95. Jaba, E., Balan, C., Roman M. and Roman M., (2010). Statistical evaluation of spatial
concentration of unemployment by gender, Munich Personal RePEc Archive,
25161, (20) 1-16.
96. Jaba, E., Balan, C., Roman, M, Viorica, D. and Roman, M. (2008). Employment rate
prognosis on the basis of the development environment trend displayed by years
clusters. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research,
3-4.
97. Jaba, E., Chirianu, I.A., Balan, C.B., Robu, I.B. and Roman, M. (2016). The analysis
of the effect of women’s participation in the labor market on fertility in European
Union Countries using Welfare state models, Economic Computation and
Economic Cybernetics Studies and Research, 50(1).
98. Jaba, E., Pârțachi, I., Chistrugă, B., și Balan C.B. (2015). Gender employment gap in
EU before and after the crisis. Procedia Economics and Finance, 20, 326-333.
99. Jaumotte, F. (2003). Female labour force participation: Past trends and main
determinants in OECD Countries, OECD Publication, Working Papers, 376, 52-
108.
100. Kingdon, G.G. and Unni, J. (2001). Education and women’s labor force market
outcomes in India. Education Economics, 9(2), 174-195.
101. Klasen, S. and Pieters, J. (2013). What explains the stagnation of female labor force
participation in Urban India? IZA DP, 7597, 1-41.
102. Kogel, T. (2004). Did the association between fertility and female employment within
OECD countries really change its sign? Journal of Population Economics, 17, 45-
65.
103. Leahy, M. and Doughney J. (2012). Choice, responsibility, justice: Work and family
in Australia, CSES Annual Review, Victoria University, Melbourne.
104. Lechman, E. and Kaur, H. (2015). Interdisciplinary approach to Economics and
Sociology. Economics & Sociology, 8 (1).
105. Lechman, E. and Okonowicz, A. (2013). Are women important for economic
development? Corporate Social Responsibility and Women’s Entrepreneurship
Around the Mare Balticum, 310.
106. Lehrer, E. and Nerlove, M. (1986). Female labor force behaviour and fertility in the
United States, Annual Review of Sociology, 12, 181-204.
107. Leigh, A. (2010). Informal care and labor market participation, Labor Economics
17(1), 140-49.
108. Lerner, M. and Pines, A.M. (2010). Gender and culture in family business: a tennation
study. International Journal of Cross Cultural Management.
109. Lincove, J.A. (2008). Growth, girls’ education, and female labor: A longitudinal
analysis, The Journal of Developing Areas, 41(2), 45-68.
110. Mărginean I. (coord.: Mărginean, I., Bălaşa, A.), (2002). Semnificaţia cercetărilor de
calitatea vieţii, Calitatea Vieţii în România, 25-60.
111. Masood, T. and Ahmad, I. (2009). An econometric analysis of inter-state variations in
women’s labor force participation in India, Munich Personal RePEc Archive.
112. Matysiak, A. and Vignoli, D. (2013). Diverse effects of women’s employment on
fertility: Insights from Italy and Poland. European Journal of Population, 29(3),
273–302.
113. McDonald, P. (2000). Gender equity in theories of fertility transition. Population and
Development Review, 26(3), 427-439.
114. Mehmood, B., Ahmad, S. and Imran, M. (2015) What derives female labor force
participation in Muslim Countries? A generalized method of moments inference.
Pakistan Journal of Commerce and Social Sciences, 9(1), 120-130.
115. Mihăescu, C., Niculescu-Aron,I., Voineagu, V., și Căplescu, R. (2011). Some
features of Romanian Households' Saving Behaviour in the Context of
Demographic Ageing. Romanian Journal Of Economic Forecasting, 3;
116. Mileva, E. (2007). Using Arellano – Bond dynamic panel GMM estimators in Stata,
tutorial with examples using Stata 9.0, Economics Department, Working Paper,
Fordham University, 9.
117. Mincer, J. (1963). Opportunity costs and income effects. Stanford University Press,
Stanford, CA.
118. Mishra, V. and Smyth, R. (2010). Female labor force participation and total fertility
rates in the OECD: New evidence from panel cointegration and Granger causality
testing. Journal of Economics and Business, 62(1), 48-64.
119. Neesham C. and Tache I., (2010). The emerging East European social model: A
comparative overview, International Advances in Economic Research, 12(3).
120. Niculescu-Aron ,I., Mihăescu, C., Voineagu, V., și Căplescu, R. (2011). Romanian
Elderly Households: State’s or Family’s concern? Revista Română de Statistică,
1(2);
121. OECD, (2012). Closing the gender gap, OECD Publishing;
122. Olivetti, C. (2013). The female labor force and long-run development: the American
experience in comparative perspective, NBER Working Paper, 1913.
123. Park, H.M. (2009). Linear regression models for panel data using SAS, Stata,
LIMDEP, and SPSS. Working Paper. The University Information Technology
Services.
124. Pradhan, B.K., Singh, S.K., and Mitra, A. (2015). Female labour supply in a
developing economy: A tale from a primary survey. Journal of International
Development, 27(1), 99-111.
125. Roman, M. (2008). The efficiency analysis applied for the evaluation of labour market
policies: Study case for Romania, Munich Personal RePEC Archive, 20332, 1-20.
126. Roman, M. and Voicu, C. (2010). Câteva efecte socioeconomice ale migraţie forţei de
muncă asupra ţărilor de emigraţie. Cazul României. Economie teoretică și aplicată,
17, 7( 548), 50-65.
127. Roman, M. and Voicu, C. (2010). Some socio-economic effects of labour migration
on the sending country. Evidence from Romania. Munich Personal RePEC Archive,
23537, 1-16.
128. Roodman, D. (2009). How to do xtabond2: An introduction to difference and system
GMM in Stata. Stata J, 9(1), 86–136.
129. Rovelli, R. and Bruno, R. (2008). Labour market policies, institutions and
employment rates in the UE-27, IZA, DP, 3502.
130. Said, L. (2012). The labour market participation of women in small European Union
member states, Bank of Valletta Review, 46, 65-89.
131. Sauré, P. and Zoabi, H. (2014). International Trade, the Gender Wage Gap and
Female Labor Force Participation, Journal of Development Economics.
132. Schäfer, A., Tucci, I. and Gottschall K. (2012). Top down or bottom up? A cross-
national study of vertical occupational sex segregation in twelve European
Countries, Zentrum für Sozialpolitik Working Papers, 1183, 1-47.
133. Schober, P. (2014). Parental leave and domestic work of mothers and fathers: A
longitudinal study of two reforms in West Germany. Journal of Social Policy,
43(2), 351-372.
134. Schultz, T.P. (1989). Women's changing participation in the labor force: A world
perspective, Policy Research Working Paper Series 272, The World Bank.
135. Sinha, J.N. (1967). Dynamics of female participation in economic activity in a
developing economy. UN Publications, New York, 336–337.
136. Smith, M., (2012). Social regulation of the gender pay gap in the EU, European
Journal of Social Relations, 18(4), 365-380.
137. Stolzenberg R. and Waite L. (1977). Age, fertility expectations and plans for
employment”, American Sociological Review, 42, 769-783.
138. Tam, H. (2011). U-shaped female labor participationwith economic development:
Some panel data evidence. Economics Letters, 110(2), 140–142.
139. Thévenon, O. (2009). Increased women's labour force participation in Europe:
Progress in the work-life balance or polarization of behaviors? INED, Paris, 64(2),
235-272.
140. Thévenon, O. (2013). Drivers of female labour force participation in the OECD.
OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 145.
141. Throsby, D. (2001). Economics and culture, Cambridge University Press;
142. Torres-Reyna, O. (2010). Panel data analysis, fixed& random effects using Stata.
Princeton University.
143. Torres-Reyna, O. (2011). Getting started in fixed/ random Effects, using R. Princeton
University;
144. Tsani, S., Paroussos, L., Fragiadakis, C., Charalambidis, I., and Capros, P. (2013).
Female labour force participation and economic growth in the South Mediterranean
countries. Economics Letters, 120(2), 323-328.
145. Tudose, G., Țoțan, L.S. and Cristache, S.E. (2013). Models for the analysis of the
labor market in Romania, 4(581), 113-122.
146. United-Nations, (1985). World population trends, population and development
interrelations and population policies. Population Studies, 93.
147. Verick, S. (2014). Female labor force participation in developing countries. IZA World
of Labor, 87.
148. Vlasblom, J. D. and Schippers J. J. (2004). Increases in female labour force
participation in Europe: Similarities and differences, European Journal of
Population, 20, 375-392.
149. Vlăsceanu, L. (2006). Sociologie şi modernitate. Tradiţii spre modernitatea reflexivă,
150. Zamfir, E., Zamfir, C. (2005). Situaţia femeii în România, Editura Expert, Bucureşti.