Este necesar? Nu, dar pare să fie eficient din perspectiva cunoașterii valide (Treiman 2014). Soluția frecvent adoptată a fost una de gândire predictivă, cauzală. Incluzi, spre exemplu, caracteristici ale regiunii (NUTS3 sau NUTS2, în limbajul Uniunii Europene ) în predicția nivelului de dezvoltare al localităților (local administrative units LAU), în cadrul unei ecuații de regresie multiplă. Soluția este bună numai că solicită date, de obicei multinivel, greu de identificat în spațiul public. Datele referitoare la navetism, ca flux de forță de muncă între localitate și regiune, sunt relativ rare.
Dacă te raportezi la o societate bogată în date, precum cea britanică, în care se calculează indici de tipul deprivării multiple (Kelly 2026, Fiorentino et al. 2024), la nivel de sectoare de recensământ, este simplu. Dacă nu, așa cu se întâmplă în multe societăți europene, precum România la care ne vom referi în detaliu aici, atunci se poate adopta o altă soluție, de tipul celei pe care o propunem. Predicția nu va mai fi una în care variabila dependentă este un indice al dezvoltării umane locale, de tipul LHDI (Sandu 2022), ci de construire a unei tipologii în care se combină indici de dezvoltare/sărăcie locală, cu indici de dezvoltare/sărăcie regională. În acest fel se evită erorile de specificare, obligate de date care lipsesc, de genul navetismului. Nevoia de a analiza locurile rămase în urmă, sau de a învăța de la cele avansate în stadiile de dezvoltare/modernizare este mare în societatea românească actuală.
Prezentăm în continuare modul de construire a unei tipologii a dezvoltării local-regionale, pentru cazul României. Societățile cu date și nevoi similare pot proceda la fel, sau similar.
O tipologie a sărăciei/dezvoltării spațiale
Logica analizei este de a face predicții ale tipului de sărăcie-dezvoltare care combină caracteristici local-regionale de „azi” cu caracteristici comunitare și regionale (județene, în speță) de „ieri”, in trecut. Variabile dependentă pe care am folosit-o este o tipologie cu șase categorii funcție de nivelul de dezvoltare (în sensul de sărăcie-dezvoltare) a localităților funcție de tipul de regiune din care fac parte. Construire tipologiei a fost relativ simplă. Am pornit de la un indice al dezvoltării umane locale, determinat pentru perioada 2016-2018 (LHDI18, în Sandu 2022) în România și de la un indice al dezvoltării umane regionale pentru regiunile de tip NUTS3 din Uniunea Europeană din 2019 (RHDI, în Sandu 2026), considerându-le numai pe cele din România. Am transformat variabila cantitativă LHDI18 în variabilă ordinală, în trei grupări relativ egale de localități sărace, mediu dezvoltate și dezvoltate. Similar, am trecut de la măsurarea cantitativă la cea ordinală, operând cu distincția între județe (NUTS3) sărace, mediu dezvoltate și dezvoltate, optând însă nu pentru trei grupări egale de județe ci am ținut seama de „punctele de ruptură naturală” (natural breaking points) în RHDI pentru România. Am intersectat cele două variabile ordinale și am deplasat celulele de tabel cu frecvențe reduse la cel „mai apropiat vecin” cu frecvență mai mare.
Au rezultat șase categorii de localități în baza acestei proceduri. Funcție de tipurile de localități-județe din care au provenit, le-am denumit localități de sărăcie comprehensivă (LAU sărace în NUTS3 sărace), localități sărace în regiuni de dezvoltare medie, localități mediu dezvoltate în regiuni sărace, localități de dezvoltare medie din regiuni mediu dezvoltate, localități dezvoltate în regiuni de dezvoltare medie și localități de dezvoltare comprehensivă (LAU dezvoltate în regiuni dezvoltate).
Cele 3079 de localități (din 3181) pentru care am dispus de date sunt, conform acestei tipologii , comprehensiv sărace în proporție de 18% iar la cealaltă extremă sunt 9% localități comprehensiv dezvoltate.Notăm că în România care a precedat pandemia de COVID-19 ponderea localităților comprehensiv sărace era dublă față de ponderea localităților comprehensiv bogate. Cu dezvoltare medie de localitate în județe de dezvoltare medie sunt aproximativ un sfert din localități, respectiv 26%. În rest, sunt localități aflate între cele menționate. Localități dezvoltate din regiuni cu dezvoltare medie sunt 25%. Localități sărace în regiuni mediu dezvoltate existau, în 2018, în proporție de 16%. Restul de aproximativ 6% dintre localități sunt mediu dezvoltate în regiuni sărace.
Prima validare a acestei tipologii o vom realiza prin prezentarea distribuției populației permanente în cele șase tipuri de localități, pe fiecare județ. Prima ipoteză de cercetare (H1) (pornind de la analize anterioare, în Sandu 2022) formulează așteptarea ca localitățile comprehensiv dezvoltate să fie situate în județe din regiunea istorică Transilvania și în apropierea orașului capitală București, iar cele comprehensiv sărace să fie situate în regiunile istorice Moldova, sudul Munteniei și în sudul Olteniei. Cea de-a doua ipoteză (H2) va fi validată prin analiză de regresie multinomială, considerând tipul de localitate ca variabilă dependentă. H2 stipulează, pornind de la cercetarea anterior menționată, că localitățile rămase în urmă sunt depărtate de orașele mari, au un stoc de educație redus, puțină populație în industrie/servicii, și o slabă concentrare de populație în satul centru de comună (pentru localitățile rurale).
Verificăm în continuare prima ipoteză.
Regiuni istorice de localizare a localităților rămase în urmă
Prima ipoteză este puternic susținută de datele din tabelul 1. Cea mai mare concentrare de populație foarte săracă este în Moldova, sudul Munteniei și sudul Olteniei, așa cum ne așteptam. Mai exact, cea mai mare concentrare de populație în localități sărace din județe sărace era în Botoșani și Vaslui din Moldova, în sudul Munteniei la Teleorman, și în sudul Olteniei, la Mehedinți. O categorie de populație, „înrudită” ca situație, este cea din localitățile sărace, din județe mediu dezvoltate. Cu datele din același tabel 1, o regăsim în Iași si Suceava (județe din Moldova) și în Oltenia, la Vâlcea, Dolj și la Olt.
Prin aceeași primă ipoteză formulam așteptarea de a identifica localitățile comprehensiv dezvoltate în județe din Transilvania și din apropierea capitalei. Așteptarea este, iarăși, confirmată de date. Județele care concentrează cel mai mult populația din localități comprehensiv dezvoltate sunt Brașov, Sibiu, Cluj și Timiș (din Transilvania) și Ilfov-București. Rezultatele sunt consistente cu ceea ce știm din analizele anterioare multivariate, la nivel de comunitate rurală (Sandu 2022).
Dar dacă trecem efectiv la analize multivariate în care variabila dependentă este tipul de localitate sub aspectul dezvoltării comunitar-regionale? Este ceea ce întreprindem în continuare.
Predicția tipului de dezvoltare local-regională
În tabelul 2 am operat cu șapte predictori ai tipului de dezvoltare local-regională. O primă constatare pe care o notăm, în baza acestei analize, este că localitățile, comune sau orașe, depărtate de orașele mari și cu stoc redus de educație tind să fie mai sărace. Efectul educației pare să fie inerțial , la nivel de localitate, și peste ani.
O problemă suplimentară este legată de efectul negativ pe care îl are concentrarea populației în satul centru de comună, dacă este vorba de localități rurale: acolo unde populația rurală este concentrată mai puțin în satul centru de comună, sărăcia este mai ridicată. Prin contrast, comunele cu grad mare de concentrare a populației în satul centru de comună tind să fie mai dezvoltate. Constatarea trimite la ipoteza că un grad superior de concentrare a populației ăn cadrul localităților rurale, în satul centru e comună, merge împoreună cu dezvoltarea comunei. Ocuparea agricolă a populației tinde să mărească gradul de sărăciei în localitate.
În planul sănătății pare , de asemenea, să existe o mare inerție în timp, în sensul că localitățile cu nivel ridicat de mortalitate în trecut tind să rămână sărace , rămase în urmă, și în prezent. Starea de sănătate proastă, în context european, a fost și este o problemă a României[1].
Concluzii și propuneri
Noua analiză în care nu se mai discută cu indici de dezvoltare sau rămânere în urmă a localităților, ci cu tipologii sintetice de dezvoltare local-regională pare să fie mai eficientă decât simplii indici de dezvoltare. Mare problemă este cea cu localitățile sărace din regiunile sărace. În special în astfel de cazuri se impune intervenția publică pentru ieșirea din sărăcie. Ieșirea din sărăcie se face prin conceperea simultană a unor măsuri de creștere economică și dezvoltare socio-culturală la nivel local și regional.
Impactul pe care îl are ridicarea nivelului mediu de educație pare să fie deosebit de important pentru reducerea sărăciei, mai ales în comunitățile care sunt localizate în regiunile sărace. Cum anume poți atrage mai mult populația educată (nivel terțiar sau secundar) spre comunitățile sărace din regiunile sărace este o altă problemă care trebuie aprofundată. Foarte probabil că acordarea unor facilități suplimentare de locuire în localitățile sărace din regiunile mai puțin dezvoltate, pentru cei cu nivel sporit de educație, poate contribui la reducerea nivelului de rămânere în urmă în astfel de localități. Creșterea ponderii populației rurale ocupate în sectoare ne-agricole pare, de asemenea, să fie o cale de reducere a sărăciei rurale. Rămâne o întrebare, de asemenea relevantă pentru temă, cum aduci populația din satele periferice ale comunelor (cele pe teritoriu cărora nu se află primăriile) la nivelul de viață al satelor centru de comună? În prezent lucrurile se petrec ca și cum România nu ar avea două medii rezidențiale (rural și urban), ci trei (rural-periferic, ruralul centrelor de comună și urban).
Table 1. Permanent resident population of Romania by counties and typology of places
Table 2.Predicting the type of development/poverty of the local administrative unit
Referințe
Fiorentino, S., Glasmeier, A. K., Lobao, L., Martin, R., & Tyler, P. (2024). ‘Left behind places’: what are they and why do they matter?. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 17(1), 1-16.
Kelly, B. (2026). Exploring the validity of using the English index of Multiple Deprivation as a proxy for individual or household income. Public Health, 254, 106227.
Sandu, D. (2022). Local Human Development of Rural Places in Romania: A Community Capitals Framework. Romanian Journal of Population Studies, 16(1), 75-94.
Sandu, D. (2026). On Lagging Versus Leading Regions in the European Union by Competitiveness-Density-Vitality Predictors. European Research Studies Journal, 29(1), 671-684.
Treiman, D. J. (2014). Quantitative data analysis: Doing social research to test ideas. John Wiley & Sons.
[1] Speranța de viață la naștere era, în 2024, mimimă în țări ale Uniunii Europene de peste 5 milioane de locuitori, în Bulgaria, România și Ungaria (76-77 de ani) comparativ cu o media a Uniunii Europene de 82 de ani. În 2015, situația era similară (baza de date EUROSTAT).
