ANALIZA INEGALITĂŢII VENITURILOR ÎN STATELE MEMBRE ALE UNIUNII EUROPENE ANALYSING INCOME INEQUALITY FOR THE E.U. MEMBER STATES

Drd. Maria Denisa VASILESCU Instutul de Studii Doctorale Academia de Studii Economice din Bucureşti ANALIZA INEGALITĂŢII VENITURILOR ÎN STATELE MEMBRE ALE UNIUNII EUROPENE ANALYSING INCOME INEQUALITY FOR THE E.U. MEMBER STATES Abstract. The economic crisis of recent years, the rapid rise of international trade and financial integration, as well as labour market transformations has brought income inequaly on centre of attention. This led to an increased interest among researchers and policy makers in understanding the factors influencing income inequaly. One of the most important findings of this paper is that GDP per capa reduces income inequaly, therefore the policies targeting economic growth will also have a posive effect on income distribution. Keywords: income inequaly, FDI, GDP per capa, education, panel data. Clasificarea JEL: C23, J31 1. INTRODUCERE Creşterea economică este un instrument standard pentru a măsura performanţa unei economii. Acesta este obiectivul principal al policii guvernamentale al fiecărei ţări, fie ea dezvoltată sau în curs de dezvoltare. Realizarea acestui obiectiv aduce prosperate şi creşte standardul de viaţă. Pe de altă parte, creşterea economică are şi aspecte negative, prin costurile generate de nevoia unei ajustări rapide la noile condiţii şi la schimbările apărute în economie. Astfel, creşterea economică poate duce la creşterea inegalăţii venurilor şi a bunăstării dintr-o societate, în condiţiile în care beneficiile nu sunt asimilate în mod egal de toate clasele sociale. Kuznets a determinat o curbă în formă de U inversat pentru asocierea dintre dezvoltarea economică şi inegalatea venurilor. Cu alte cuvinte, perioadele de creştere economică sunt în general însoţe de o creştere a inegalăţilor, dar apoi se ajunge la un punct dincolo de care dezvoltarea economică ridicată este asociată cu scăderea inegalăţilor. În analiza distribuţiei venurilor, alături de creşterea economică, nu pot fi trecuţi cu vederea factori precum investiţiile străine directe sau deschiderea comercială. Investiţiile străine directe (ISD) sunt asociate cu o mai mare inegalate prin creşterea venurilor muncorilor calificaţi în ţările gazdă sărace. Tsai (1995) studiază legătura dintre ISD şi inegalate folosind un eşantion de 33 de ţări în curs de dezvoltare şi constată că investiţiile străine directe au crescut inegalatea numai în unele ţări din Asia. Gopinath şi Chen (2003), pe un eşantion de 11 ţări în curs de

Maria Denisa Vasilescu dezvoltare, au constatat că fluxurile de ISD extind diferenţa de salarizare dintre muncorii calificaţi şi cei necalificaţi. Basu şi Guariglia (2005) utilizează un panel de aproximativ 80 de ţări pentru a testa un model teoretic care leagă ISD de creşterea economică şi de inegalatea în capalul uman cu concluzia că investiţiile străine directe promovează inegalatea economică. Folosind un panel de mai mult de 100 de ţări, Figini şi Görg (2006) au analizat relaţia dintre investiţiile străine directe şi inegalăţile salariale şi au constatat că efectul ISD diferă în funcţie de nivelul de dezvoltare: în ţările în curs de dezvoltare există un efect neliniar (inegalăţile salariale se accentuează cu creşterea ISD, dar acest efect se diminuează cu creşteri ulterioare ale ISD), în timp ce în ţările dezvoltate inegalăţile salariale descresc liniar odată cu intrările de investiţii străine directe. Un articol recent studiază relaţia dintre investiţiile străine directe şi inegalatea venurilor pentru un eşantion de zece ţări europene în perioada 1980-2000, indicând faptul că ISD au un efect poziv pe termen scurt asupra inegalăţii venurilor în Europa şi un efect pe termen lung care este, în medie, negativ (Herzer şi Nunnenkamp, 2011). Liberalizarea comercială şi financiară sunt caracteristici importante ale globalizării. Comerţul internaţional a crescut în mod spectaculos în ultimele decenii, fluxurile de bunuri şi servicii fiind esenţiale pentru o creştere economică sustenabilă, mai ales în ţările în curs de dezvoltare. În ceea ce priveşte impactul comerţului internaţional asupra distribuţiei venurilor, cel mai cunoscut model din leratura de specialate, modelul Heckscher- Ohlin-Stolper-Samuelson (HOSS), sugerează o creştere a inegalăţii venurilor în ţările bogate în capal, deoarece industriile care necesă multă forţă de muncă se mută în ţările în curs de dezvoltare, unde forţa de muncă este abundentă şi relativ mai ieftină. Pe de altă parte, aceeaşi teorie afirmă că inegalatea venurilor se va diminua în ţările în curs de dezvoltare pe măsură ce creşte cererea de forţă de muncă necalificată. Numeroase studii empirice s-au concentrat pe influenţa deschiderii comerciale asupra inegalăţii venurilor. Calderon şi Chong (2001) au studiat sectorul extern şi inegalatea venurilor folosind un panel de date dinamic. În general, rezultatul lor arată că schimburile comerciale reduc inegalatea venurilor, dar atunci când au introdus variabile dummy pentru a testa dacă deschiderea comercială are efecte difere asupra inegalăţii venurilor în funcţie de nivelul de dezvoltare, au constatat că această influenţă este pozivă şi slab semnificativă pentru ţările industriale şi negativă şi semnificativă statistic pentru ţările în curs de dezvoltare. Ghose (2001) a folos un eşantion de 96 de ţări pe o perioadă de 16 ani pentru a studia relaţia dintre deschiderea comercială şi inegalatea venurilor şi a ajuns la concluzia că inegalatea între ţări a fost într-adevăr în creştere, dar, în acelaşi timp, inegalatea internaţională a fost în scădere. Kahai şi Simmons (2005) au folos indicele Gini ca măsură a inegalăţii în ideea de a explora legătura cu globalizarea, rezultatele lor indicând faptul că în ţările în curs de dezvoltare globalizarea este poziv asociată cu o creştere a inegalăţii, în

Analiza inegalăţii venurilor în statele membre ale Uniunii Europene timp ce aceasta este nesemnificativă în cazul ţărilor dezvoltate. De asemenea, Jakobsson (2006) a descoper faptul că în ţările în curs de dezvoltare inegalăţile venurilor s-au accentuat ca urmare a liberalizării comerţului şi a creşterii deschiderii comerciale. Cele mai multe studii bazate pe serii de timp constată că o mai mare deschidere comercială determină creşterea cererii pentru forţă de muncă superior calificată, în timp ce majoratea studiilor între ţări (cross-country) constată că o mai mare deschidere comercială are un impact redus asupra inegalăţii venurilor (Anderson, 2005). Nivelul de educaţie a fost, de asemenea, examinat pentru efectul asupra inegalăţii venurilor. Cercetările arată că un număr mare de înscrişi în nivelul secundar de învăţământ este asociat cu o inegalate scăzută a venurilor (Alderson şi Nielsen, 2002, Barro, 2000). Barro (2000) a constatat o relaţie negativă între numărul de înscrişi în învăţământul primar şi inegalatea venurilor şi o relaţie pozivă atunci când a luat în considerare numărul de înscrişi în învăţământul superior. Impactul nivelului de educaţie (primar, secundar sau terţiar) pare să depindă de nivelul de dezvoltare al unei ţări (Sianesi şi Van Reenen, 2003), studiile superioare fiind cele mai importante pentru variaţia venurilor (Berry şi Glaeser, 2005; Shapiro, 2006). Îmbunătăţirea accesului la învăţământul terţiar, de exemplu, este probabil să crească oportunăţile de câştig, conducând astfel la o reducere a inegalăţii venurilor salariale (Checchi, 2000). Accesul la educaţie este de aşteptat să asigure o mobilate crescută şi, astfel, o mai mare egalate a venurilor. În aceste condiţii, educaţia este considerată ca fiind unul dintre cele mai puternice instrumente cunoscute pentru reducerea inegalăţii venurilor (World Bank, 2002). Pentru România, Roman şi Pădureanu (2012) au descrie influenţa ISD asupra modelului de creştere economică şi au reliefat faptul că în special în perioada 2000-2008 investiţiile străine directe au avut o influenţă masivă asupra creşterii economice, dar aceasta a fost mai redusă în celelalte perioade. 2. DESCRIEREA DATELOR În analiza inegalăţii venurilor am folos patru variabile explicative: investiţiile străine directe, gradul de deschidere comercială, nivelul de dezvoltare şi nivelul de educaţie. Pentru a măsura inegalatea venurilor am folos indicele Gini. Cele mai multe dintre studiile existente în leratura de specialate au ajuns la concluzia că ISD au condus la o distribuţie inegală a venurilor în ţările gazdă. Investiţiile străine directe pot promova inegalatea venurilor prin creşterea salariului muncorilor calificaţi comparativ cu cei necalificaţi. În ceea ce priveşte deschiderea comercială, teorema de bază HO sugerează că odată cu creşterea schimburilor comerciale, inegalatea salarială în ţările relativ abundente în forţă de muncă necalificată ar trebui să scadă, în timp ce în ţările relativ abundente în forţă de muncă superior calificată inegalatea ar trebui să se accentueze. Cu cât o ţară este mai deschisă către comerţul internaţional, cu atât mai evident este

Maria Denisa Vasilescu efectul asupra inegalăţii venurilor. Nivelul de dezvoltare (PIB pe locuor) este utilizat în model deoarece inegalatea venurilor depinde de structura economică a ţării, care este legată de nivelul de dezvoltare. Nivelul de educaţie ţine îndeosebi de partea de ofertă a pieţei forţei de muncă. În mod clar, cu cât este mai mare inegalatea salariilor, cu atât şi prima de calificare este mai mare, crescând astfel presiunea asupra educaţiei pentru a produce mai mulţi lucrători calificaţi. Ne-am aştepta ca o rata de şcolarizare mare să determine creşterea ofertei de muncori calificaţi. Acest lucru, la rândul său, ar trebui să reducă inegalatea salariilor, prin creşterea ofertei de forţă de muncă superior calificată. Forma de bază a modelului estimat este: GINI b0 b1 ISD b 2 COM b3 PIB b 4 EDUC αi ε (1) ISD reprezintă stocul de investiţii străine directe ca procent din produsul intern brut. Pentru a investiga relaţia neliniară dintre investiţiile străine directe şi inegalatea venurilor, în analiza empirică am introdus în ecuaţie şi termenul ISD 2. Deschiderea comercială (COM) este defină şi măsurată ca suma importurilor şi a exporturilor raportată la produsul intern brut. Nivelul de dezvoltare al ţării este cuantificat cu ajutorul produsului intern brut pe locuor (PIB), exprimat în standardul puterii de cumpărare relativ la media UE. Nivelul de educaţie (EDUC) folos în această analiză se referă la numărul de studenţi din învăţământul superior (terţiar) ca proporţie din populaţia totală. Analiza se referă la perioada 1999-2009 şi foloseşte date pentru cele 27 de state membre ale Uniunii Europene. Principalele surse de date au fost Eurostat şi baza de date UNCTAD. 3. METODOLOGIE Studiul econometric se bazează pe estimarea unui panel de date folosind software-ul Stata. O regresie pe date de tip panel diferă de o regresie simplă crossecţională sau de una care foloseşte seriile de timp prin faptul că are un indice dublu asupra variabilelor sale. Indicele i arată dimensiunea cros-secţională şi indicele t pe cea temporală (Baltagi, 2008). y = a + X b + u, i = 1,, N; t = 1,, T (2) Principalul motiv pentru a grupa o serie de timp şi o serie de date de tip crossecţional este acela de a mări baza de date şi, în consecinţă, de a obţine estimatori mai precişi pentru parametrii modelului. Cel mai simplu test pentru gruparea datelor are ca ipoteză nulă modelul de regresie obişnu (OLS): y = a + b X + ε şi ca ipoteză alternativă modelul cu efecte fixe (FE): y = a + b X +α i + ε. Cu alte cuvinte, testăm prezenţa efectelor individuale. Cele mai multe aplicaţii care folosesc paneluri de date consideră erorile de forma: u = α i + ε, unde α i este componenta erorii specifică individului i, iar ε este componenta aleatoare a erorii (corespunzătoare erorii din regresia obişnuă, crossecţională). Există mai multe tipuri de modele de panel de date. Principala distincţie este

Analiza inegalăţii venurilor în statele membre ale Uniunii Europene aceea între modelele cu efecte fixe (FE) şi cele cu efecte aleatoare (RE). În modelele cu efecte fixe, componenta erorii α i poate fi corelată cu regresorii x, însă în continuare se menţine ipoteza că nu există corelaţie între x şi componenta aleatoare a erorii ε. În modelele RE, se presupune că eroarea α i este total aleatoare, o ipoteză mai puternică ce implică necorelarea acesteia cu regresorii (Baum, 2001). Pentru a decide dacă este mai potriv un model de tip RE sau unul FE, putem efectua un test Hausman. Principiul Hausman poate fi aplicat tuturor problemelor de testare de ipoteze în care sunt implicaţi doi estimatori. În cazul concret al modelului de panel de date, se ştie că estimatorul FE este consistent atât în modelul RE, cât şi în cel FE. În modelul FE acesta este şi eficient. Pe de altă parte, estimatorul RE nu poate fi folos în modelul FE, fiind prin construcţie eficient în modelul RE (Kunst, 2009). Cel mai utilizat estimator pentru modelele FE este estimatorul whin. Acesta elimină efectele fixe prin diferenţe de medii. Deoarece estimatorul whin oferă o estimare consistentă a modelului FE, de multe ori acesta este num estimatorul FE. De asemenea, el este consistent şi în cazul modelelor RE, însă alţi estimatori sunt mai eficienţi. Efectele fixe α i pot fi eliminate prin scăderea modelului corespunzător pentru mediile individuale y i xi ' b şi astfel se obţine modelul whin: ( y yi ) ( x xi )' b ( i ) (3) Estimatorul whin este estimatorul OLS al acestui model. Deoarece α i au fost eliminate, regresia OLS oferă estimatori consistenţi pentru b chiar dacă efectele fixe α i sunt corelate cu x cum este în cazul modelelor FE. Acest rezultat este un mare avantaj al panelurilor de date. Modelul de regresie cu efecte fixe consideră că, după eliminarea efectelor fixe α i, erorile ε sunt independente şi identic distribue (i.i.d.) (Cameron, 2009). Totodată, modelul este estimat presupunând homoscedasticatea. Aceasta poate fi o ipoteză restrictivă pentru panelurile de date. În prezenţa heteroscedasticăţii, erorile standard ale estimatorilor vor fi deplasate şi ar trebui calculate erori robuste pentru a corecta posibila prezenţă a heteroscedasticăţii. Cea mai probabilă abatere de la erorile homoscedastice în contextul panelului de date se datorează varianţelor specifice individului. Atunci când erorile sunt homoscedastice în cadrul unăţilor cros-secţionale, dar varianţa acestora este diferă între unăţi avem de-a face cu heteroscedasticate între grupuri. Următorul pas este verificarea ipotezei de neautocorelare a reziduurilor. Au fost propuse mai multe teste pentru autocorelare în modelele cu panel de date, însă cel adus în discuţie de către Wooldridge (2002) este deoseb de atractiv deoarece se bazează pe relativ puţine ipoteze şi este uşor de implementat (Drukker, 2003). Stata are o lungă tradiţie în estimarea erorilor standard ce sunt robuste faţă de anume încălcări ale ipotezelor unui model econometric. Programul xtscc, implementat de Daniel Hoechle (2007), estimează modelul de regresie cu efecte fixe cu erori Driscoll şi Kraay. Erorile se presupun a fi heteroscedastice, autocorelate până la un anum lag şi posibil corelate între grupuri.

Maria Denisa Vasilescu 4. REZULTATE Gruparea datelor pentru ţările care se află la niveluri difere de dezvoltare poate duce la rezultate nesatisfăcătoare. Pentru a eva această problemă, am grupat ţările analizate în funcţie de nivelul lor de dezvoltare, şi anume după nivelul produsului intern brut pe cap de locuor din anul 2009. Pentru aceasta, am folos o analiză de tip cluster, bazată pe o metodă de învăţare nesupravegheată, care perme gruparea unui set de observaţii în subseturi (nume clustere), cu condiţia ca observaţiile din acelaşi cluster să fie similare. Cu cât este mai mare asemănarea dintre observaţiile aparţinând aceluiaşi grup şi cu cât diferenţa dintre clustere este mai mare, cu atât gruparea este mai bună (Tan, Steinbach and Kumar, 2006). Clusterele au fost construe pe baza metodei Ward, intervalele fiind calculate folosind distanţa euclidiană pătratică. Dendrograma obţinută în urma analizei cluster Figura 1 Dendrograma din figura 1 indică faptul că cele 27 de state membre ale Uniunii Europene pot fi uşor atribue în 3 clustere: Grupul 1: Belgia, Germania, Finlanda, Marea Branie, Danemarca, Suedia, Austria, Irlanda, Olanda, Malta, Portugalia, Cehia, Slovenia, Cipru, Grecia,

Analiza inegalăţii venurilor în statele membre ale Uniunii Europene Italia, Spania şi Franţa. Grupul 2: Estonia, Ungaria, Polonia, Slovacia, România, Letonia şi Luania. Grupul 3: Luxemburg. Se poate observa că, luând în considerare nivelul PIB-ului pe cap de locuor, Luxemburg este foarte difer de toţi ceilalţi membri ai Uniunii Europene. Considerăm această ţară un caz special care nu este obiectul prezentei analize şi îl excludem din estimarea econometrică. În ceea ce priveşte celelalte două clustere se poate spune că distincţia este între ţările dezvoltate şi ţările în curs de dezvoltare, conform raportului Fondului Monetar Internaţional din aprilie 2010. O mică observaţie este necesară referor la Slovacia, care în gruparea de faţă aparţine ţărilor în curs de dezvoltare, dar începând cu anul 2009 este considerată o ţară dezvoltată. Deoarece estimarea econometrică face referire la perioada 1999-2009 acceptăm atribuirea analizei cluster şi o studiem împreună cu celelalte ţări în curs de dezvoltare. În continuare, ţinând cont de rezultatele analizei cluster, în secţiunea 4.1 vom prezenta modelul econometric al primului grup ţările dezvoltate, iar în secţiunea 4.2 rezultatele econometrice pentru cel de-al doilea grup ţările în curs de dezvoltare. 4.1. Grupul 1 Pentru a controla eterogenatea neobservată dintre ţări am folos un model cu efecte fixe care elimină efectul specific ţării. Mai mult, testul Hausman a sugerat că un model FE ar fi mai adecvat pentru datele folose. Verificând prezenţa heteroschedasticăţii şi a autocorelării erorilor am ajuns la concluzia că este necesară o estimare robustă. Astfel, modelul cu date de tip panel estimat pentru primul grup de ţări este următorul: 2 GINI 49.0521 0.0203 ISD 0.0002 ISD 0.0198 COM - (13.5047)* (0.0063)* (0.0001)* (0.0063)*.5097 LGDP 0.8775 5 EDUC (3.1311)** (0.1958)* unde între paranteze sunt menţionate erorile de tip Driscoll-Kraay, iar simbolurile * şi ** se referă la nivelurile de semnificaţie de 1%, respectiv 10%. Rezultatele econometrice arată că pentru acest grup, ţările dezvoltate ale Uniunii Europene, există o relaţie concavă între investiţiile străine directe şi inegalatea venurilor. Semnificaţia termenului ISD 2 indică faptul că legătura dintre ISD şi inegalate este într-adevăr neliniară. La o creştere a investiţiilor străine directe inegalatea venurilor va creşte pe termen scurt şi se va diminua pe termen lung. Totuşi, trebuie precizat faptul că, deşi coeficienţii obţinuţi sunt semnificativi din punct de vedere statistic, influenţa ISD asupra inegalăţii este destul de redusă. De exemplu, pe termen scurt, dacă ISD cresc cu 10%, indicele Gini va creşte şi el, dar numai cu 0,2%. Efectul pe termen lung este şi mai puţin intens, o creştere a investiţiilor străine cu 10% ar conduce pe termen lung la o diminuare a indicelui Gini cu 0,002%.

Maria Denisa Vasilescu În ceea ce priveşte deschiderea comercială, observăm că aceasta are un impact relativ redus asupra inegalăţii venurilor: o creştere de 10% în deschiderea comercială determină o creştere cu 0,19% a indicelui Gini, ceea ce înseamnă că distribuţia venurilor va fi mai inegală. Nivelul de educaţie influenţează puternic inegalatea venurilor. Rezultatele obţinute indică faptul că o creştere cu 10% a proporţiei de studenţi înscrişi în învăţământul terţiar va determina accentuarea inegalăţii venurilor cu 8%. Nu în ultimul rând, constatăm că o creştere a PIB-ului pe cap de locuor este asociată cu reducerea inegalăţii venurilor, indicele Gini reducându-se cu 0,55% la o creştere a PIB-ului pe locuor cu 10%. Studiul de faţă este astfel în concordanţă cu leratura de specialate, cu alte cuvinte rezultatele empirice confirmă teoria conform căreia creşterea economică determină o distribuţie mai egalară a venurilor în ţările dezvoltate. 4.2. Grupul 2 În mod similar cu analiza econometrică realizată pentru primul grup, o estimare robustă a fost, de asemenea, necesară pentru ţările în curs de dezvoltare. Coeficientul deschiderii comerciale nu a fost semnificativ statistic. Modelul estimat pentru al doilea grup este: 2 GINI 49.956 0.2578 ISD 0.0011 ISD -9.2487 LGDP 1.9024 EDUC (15.2534)** (0.0368)* (0.0002)* (5.0009)*** (0.7666)** unde între paranteze sunt menţionate erorile de tip Driscoll-Kraay, iar simbolurile *, ** şi *** se referă la nivelurile de semnificaţie de 1%, 5%, respectiv 10%. Pentru al doilea cluster se poate observa că rezultatele econometrice nu sunt foarte difere faţă de suaţia anterioară. Încă o dată, relaţia dintre investiţiile străine directe şi inegalate se dovedeşte a fi neliniară, însă de data aceasta impactul este mai puternic. Pentru grupul ţărilor în curs de dezvoltare o creştere a ISD cu 10% va determina pe termen scurt o accentuare a inegalăţii venurilor cu 2,57%, iar pe termen lung aceeaşi modificare a ISD va conduce la scăderea indicelui Gini cu 0,01%. Rezultatele estimării indică o relaţie negativă între PIB/locuor şi indicele Gini, altfel spus creşterea produsului intern brut pe cap de locuor va conduce la diminuarea inegalăţii venurilor. O puternică influenţă asupra distribuţiei venurilor în ţările în curs de dezvoltare o are educaţia. Dacă rata de participare în învăţământul superior ar creşte cu 1% atunci inegalatea venurilor s-ar accentua cu 1,9%. 5. CONCLUZII Acest articol analizează relaţia dintre inegalatea venurilor şi investiţiile străine directe, deschiderea comercială, gradul de dezvoltare şi nivelul de educaţie pentru perioada 1999-2009. După gruparea statele membre ale Uniunii Europene în funcţie de nivelul de dezvoltare, două modele robuste cu date de tip panel au fost estimate.

Analiza inegalăţii venurilor în statele membre ale Uniunii Europene Rezultatele au arătat un tipar similar pentru ţările dezvoltate cât şi pentru cele în curs de dezvoltare în ceea ce priveşte influenţa investiţiilor străine directe asupra inegalăţii venurilor. S-a constatat un efect neliniar: pe termen scurt inegalatea venurilor se accentuează cu creşterea ISD, dar acest efect se diminuează în timp cu creşterea în continuare a ISD. Pentru ţările în curs de dezvoltare coeficientul deschiderii comerciale nu a fost semnificativ statistic, în timp ce pentru ţările dezvoltate rezultatele au indicat faptul că o mai mare deschidere comercială conduce la creşterea inegalăţii venurilor. Creşteri ale produsului intern brut pe locuor sunt asociate cu reduceri ale inegalăţii venurilor în toate statele analizate. Acesta este un rezultat important deoarece una dintre principalele ţinte ale policilor europene este creşterea standardului de viaţă, implic creşterea PIB/locuor. Un alt obiectiv major este reducerea inegalăţii venurilor. Studiul de faţă arată ca aceste două obiective nu sunt divergente, dimpotrivă, policile concentrate pe creşterea bunăstării indivizilor vor avea ca rezultat şi o distribuţie a venurilor mai echabilă. O altă concluzie importantă este aceea că educaţia are un impact puternic asupra inegalăţii venurilor. Deşi inegalatea venurilor este o problemă complexă, care necesă multiple soluţii, policile de educaţie sunt printre cele mai puternice pârghii de care dispun ţările pentru a reduce inegalatea pe vior. Cercetările OECD au arătat că o distribuţie mai echabilă a oportunăţilor educaţionale de obicei duce la o distribuţie mai echabilă a venurilor din muncă. Este de asemenea clar că persoanele cu un nivel mai ridicat de educaţie au un avantaj competiv pe piaţa forţei de muncă, atât în perioadele economice bune cât şi în cele rele. Prin urmare, policile educaţionale care pun accentul pe atingerea unui nivel mai ridicat de educaţie urmăresc asigurarea de locuri de muncă mai bune şi, în timp, ar putea reduce inegalatea venurilor. BIBLIOGRAFIE [1]. Alderson A. S., Nielsen F. (2002), Globalization and the great u-turn: Income inequaly trends in 16 OECD countries; American Journal of Sociology, Vol. 107, pp 1244-1299; [2]. Anderson E. (2005), Openness and Inequaly in Developing Countries: A Review of Theory and Recent Evidence; World Development, Vol. 33, No. 7, pp. 1045 1063; [3]. Baltagi, B. H. (2008), Econometric Analysis of Panel Data; John Wiley & Sons Ltd; [4]. Barro R. J. (2000), Inequaly and growth in a panel of countries; Journal of Economic Growth, Vol. 5, pp 5-32; [5]. Basu P., Guariglia A. (2005),Foreign Direct Investment, Inequaly and Growth; disponibil online http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=864144;

Maria Denisa Vasilescu [6]. Baum, C. F. (2001), Residual diagnostics for cross-section time series regression models; The Stata Journal, Vol. 1, No. 1, pp. 101 104; [7]. Berry, C. R., Glaeser E. L. (2005), The Divergence of Human Capal Levels across Cies; Papers in Regional Science, 84, pp 407-444; [8]. Calderon, C., Chong, A. (2001), External sector and income inequaly in interdependent economies using a dynamic panel data approach. Economic Letters, 71(2), pp 225-231; [9]. Cameron, A. C., Trivedi, P. K. (2009), Microeconometrics Using Stata, Stata Press; [10]. Checchi, D, (2000), Does Educational Achievement Help to Explain Income Inequaly?, Departmental Working Papers 2000-11, disponibil online la http://www-3.unipv./websiep/wp/026.pdf; [11]. Drukker, D. M. (2003), Testing for serial correlation in linear panel-data models. The Stata Journal, Vol. 3, No. 2, pp. 168 177; [12]. Figini P., Görg H. (2006), Does Foreign Direct Investment Affect Wage Inequaly? An Empirical Investigation; IZA Discussion Paper No. 2336; [13]. Ghose A.K. (2001), Global inequaly and international trade; Cambridge Journal of Economics, Volume 28, Issue 2, pp 229-252; [14]. Gopinath M., W. Chen, (2003), Foreign Direct Investment and Wages: a Cross-Country Analysis; Journal of International Trade and Economic Development, Vol 12, No. 3, pp 285-309; [15]. Herzer D., Nunnenkamp P. (2011), FDI and Income Inequaly: Evidence from Europe; disponibil online la http://www.ifw-members.ifwkiel.de/publications/fdi-and-income-inequaly-evidencefromeurope/kwp_1675; [16]. Hoechle, D. (2007), Robust Standard Errors for Panel Regressions wh Cross-Sectional Dependence; The Stata Journal, Vol. 7, No. 3, pp. 281-312; [17]. International Monetary Fund's World Economic Outlook Report, (2010); [18]. Jakobsson A. (2006), Trade Openness and Income Inequaly, disponibil online la http://www.ohlininstutet.org/wpcontent/uploads/2008/09/amanda jakobsson.pdf; [19]. Kahai, S. K., Simmons W. (2005),The Impact of Globalization on Income Inequaly; Global Business and Economics Review, pp 1-15; [20]. Kunst, R. M. (2009), Econometric Methods for Panel Data Part II; disponibil online la http://homepage.univie.ac.at/robert.kunst/panels2e.pdf; [21]. Roman M. D., Jaba E., Roman M. (2009), Economic development and polical cycles in Romania; in Recent advances in environment, ecosystems and development in Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Environment, Ecosystems and Development (EED '09), Puerto de la Cruz, Tenerife, Canary Islands, Spain, December 14-16, 2009, p. 190-196;

Analiza inegalăţii venurilor în statele membre ale Uniunii Europene [22]. Roman, M.D., Padureanu, A. (2012), Models of Foreign Direct Investments Influence on Economic Growth. Evidence from Romania; International Journal of Trade, Economics and Finance, Vol. 3, No. 1, pp. 25-29; [23]. Shapiro, J. M. (2006), Smart Cies: Qualy of Life, Productivy and the Growth Effects of Human Capal; Review of Economics and Statistics, 88, pp 324-335; [24]. Sianesi, B., Reenen, J.V. (2003), The Returns to Education: Macroeconomics; Journal of Economic Surveys, 17, pp157-200; [25]. Tan P.N., Steinbach M., Kumar V. (2006), Introduction to Data Mining, disponibil online la http://wwwusers.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php; [26]. Tsai, P.L. (1995), Foreign Direct Investment and Income Inequaly: Further Evidence; World Development; [27]. Wooldridge, J. M. (2002), Introductory econometrics A modern approach; Second Edion, South-Western College Pub; [28]. World Bank, (2002), Achieving Education for All by 2015: Simulation Results for 47 Low-Income Countries; Human Development Network, Africa Region and Education Department.