SOCOL CRISTIAN| MARINAS MARIUS SALARIUL MINIM CA INSTRUMENT DE POLITICI PUBLICE – PRO SAU CONTRA? prețurilor bunurilor industriale în funcție de modificările procentuale față de trimestrul anterior, salariul minim brut și salariul mediu brut în termeni nominali(monedă națională), iar productivitatea muncii exprimată sub forma raportului dintre valoarea adaugată brută în prețurile factorilor și populația ocupată totală la nivelul economiei. Sursele de date au fost bazele TEMPO a INSSE, EUROSTAT și cea a Ministerului Muncii, iar softul utilizat pentru modelarea impactului salariului minim a fost Eviews 7. Reacția pieței muncii la modificarea salariului minim a fost testată utilizând noțiunile de elasticitate și de impuls-răspuns la anumite șocuri echivalente cu un punct deviație standard. În acest scop, metodologiile aplicabile au fost regresia multiplă pentru cinci ecuații și modelul VAR, acestea fiind similare prin condițiile de validitate pe care trebuie să le îndeplinească variabilele și reziduurile celor două metode. Astfel, reziduurile trebuie să se caracterizeze prin absenţa autocorelării erorilor, homoscedasticitatea și normalizarea distribuției. Prezența autocorelării indică existența unei covarianțe nenule între erorile din ecuația de regresie și conduce la realizarea unui model irelevant, din cauza lipsei anumitor variabile explicative importante, respectiv a transformărilor neadecvate ale unor serii de date utilizate. Dacă dispersia variabilei reziduale este aceeași pentru toate observațiile unei serii de date, atunci aceasta are caracteristica de homoscedasticitate. În caz contrar, se reduce semnificativ eficiența estimatorilor parametrilor ecuației de regresie. Normalizarea distribuției erorilor reprezintă o condiție obligatorie în cazul ecuațiilor de regresie liniare, precum în contextul acestui studiu, estimate cu ajutorul metodei celor mai mici pătrate. O altă caracteristică a celor două metode de estimare constă în utilizarea unor serii de date staționare, în care observațiile să fluctueze în jurul mediei, iar varianța seriei să fie constantă. Analiza staționarității seriilor de date Înainte de testarea econometrică a seriilor de date utilizate în cadrul celor două metodologii, am procedat la analiza prezenței sezonalității respectivelor variabile și, în cazul confirmării acesteia, la eliminarea cu ajutorul procedurii Tramo/Seats. În general, seriile de date specifice pieței muncii au o componentă sezonieră generată de specificul anumitor activități economice și de existența anumitor perioade(precum anumite sărbători legale), care influențează ocuparea, șomajul, salariul mediu brut, producția obținută și productivitatea muncii. După desezonalizarea seriilor de date, am procedat la logaritmarea seriilor de date neexprimate procentual, în vederea liniarizării relațiilor dintre variabile și interpretării coeficienților estimați sub forma elasticităților. Astfel, am logaritmat seriile de date ale salariului minim, salariului mediu brut, productivității muncii, indicelui prețurilor de consum și indicelui prețurilor produselor industriale. După această operațiune, am testat staționaritatea variabilelor utilizate folosind testul statistic ADF pentru identificarea prezenței unei rădăcini unitare în cazul acestora. Seriile de date nestaţionare au o asemenea rădăcină şi se caracterizează prin prezenţa unui anumit trend. Staţionaritatea unei variabile presupune ca proprietăţile sale stochastice, respectiv media, dispersia, covarianţa să fie constante şi să nu varieze în funcţie de timp. De asemenea, o variabilă staţionară are tendinţa de a reveni la valoarea mediei şi de a fluctua în jurul acesteia, în timp ce una nestaţionară are o medie diferită la diverse momente în timp. În tabelul 5 am inclus probabilitățile obținute ca urmare a aplicării testului ADF atât la nivelul inițial I(0), cât și la nivelul primei diferențe I(1). Ipoteza H0 este aceea a prezenței staționarității, fiind respinsă atunci când valoarea probabilității este inferioară unui prag, ales la 1%. 32