Întrebări
Cum se constituie câmpurile de migrație ale unei țări de emigrare precum România? Ce contează mai mult, comunitatea de rezidență/plecare sau regiunea în care aceasta se află? Plecările în străinătate de scurtă durată (emigrarea sub un an de zile, în intenție) înregistrate la momentul ultimului recensământ de aici, cel din decembrie 2021, sunt selective în sensul de a avea probabilități variabile funcție de tipul de comunitate (Sandu, 2007), regiune sau țară? Astfel de întrebări duc la o abordare multinivel (Hox et al., 2017), care ia în seamă factori individuali, comunitari, regionali și naționali. Probabil că toți acești factori, asociați cu niveluri diferite, contează. Din păcate, date de sondaj sau de recensământ la nivel individual nu sunt disponibile public. Din fericire, însă, dispunem de date agregare pentru celelalte niveluri.
Răspunsul de principiu, ipotetic, este afirmativ: da toți acești factori contează. Nu știm, însă, cât și cum. Pentru ce tip de flux de emigrare temporară de la comunitate locală de origine la țări de destinație contează mai mult nivelul de dezvoltare/sărăcie locală sau regională? Există regiuni de tip NUTS 3 (județe), NUTS 2 (regiuni de dezvoltare), regiuni culturale cu limite imprecise, precum cele istorice , cele constituite în jurul marilor orașe (Sandu 2020), sau geografice (de munte, deal, câmpie etc.). Răspunsurile date la astfel de întrebări pornesc de la modele cu o slabă specificare (Sandu 2023) care ignoră rolul regiunilor de dezvoltare sau al regiunilor urbane, sau contribuția tradițiilor de emigrare către o anumită țară.
Evident, nu se poate răspunde la toate aceste întrebări într-un singur material. În textul de față continuăm și aprofundăm anumite abordări anterioare, încercând să ne apropiem de un răspuns detaliat. Centrarea atât pe fluxurile de migrație de la comunități locale de origine la țări și investigarea rolului pe care îl joacă tradiția comunitară de migrație în determinarea unor noi fluxuri de emigrare constituie principalele elemente de noutate în această abordare.
Răspunsuri cât mai detaliate și argumentate la întrebările referitoare la cauzalitatea și predicția asociate fluxurilor de emigrare de la comunități locale de origine la țări de destinație pot constitui o bază solidă pentru politici publice sustenabile în domeniu.
Metodă și date
Variabilele dependente, de explicat în analiza de față, sunt ratele de emigrare temporară, de cel mult un an de zile, pentru unitățile teritorial administrative ale țării (UAT) către opt din principalele destinații ale migrației externe din România, așa cum au fost înregistrate de către Institutul Național de Statistică (INS), la recensământul din 2021. Țările de destinație avute în vedere sunt cele din „hexagonul de atracție migratorie europeană” (Sandu 2025), respectiv Italia, Germania, Spania, Franța, Marea Britanie și Austria, plus Statele Unite ale Americii (SUA) și Canada, din continentul Nord American. Din păcate, recensământul INS din 2021 nu a înregistrat decât emigrarea temporară, de scurtă durată, nu și pe cea de lungă durată (cel puțin parțial, ca și în 2011), de peste un an de zile. Ipoteza de bază a articolului susține că există o selectivitate comunitară a ratelor de emigrare din localități, către destinațiile naționale menționate, funcție de sărăcia/dezvoltarea UAT, tradițiile locale de emigrare în străinătate , așa cum au fost determinate la penultimul recensământ din 2011, și în funcție de regiunea (de dezvoltare sau urbană) din care face parte localitatea.
Această ipoteză generală este operaționalizată prin specificarea a trei ipoteze care reiau factorii majori ai selectivității imigrării. Le vom specifica, în continuare.
Prima ipoteză susține , în acord cu literatura de specialitate ( Massey et al. 1999), că ratele de emigrare locală, de scurtă durată, sunt mai mari din localitățile sărace, mici, localizate preponderent în mediu rural. Pentru astfel de localități este de așteptat ca decalajele de dezvoltare , între țara de origine și cele de detinație sunt mai mari. Similar, ne așteptăm ca emigrarea să fie mai puternică din regiunile relativ sărace, nivelul de sărăcie-dezvoltare regională fiind măsurat la nivel de NUTS 3 (județe) prin intermediul unui indice de dezvoltare umană regională, RHDI[1], în abreviere. Tot ideii de dezvoltare locală ca factor de emigrare îi este subsumată și includerea indicelui de accesibilitate spre marile orașe (IURCON) în cadrul analizei. Ne așteptăm ca localitățile rurale apropiate de marile orașe să fie influențate în mai mare măsură de această apropiere în sensul plecărilor intense spre orașe sau spre destinații externe[2]. Măsurarea unor aspecte particulare ale dezvoltării a fost realizată prin indicele dezvoltării umane locale LHDI, indicele de conectivitate urbană IURCON și indicele dezvoltării umane regionale (RHDI). LHDI, varianta pentru 2018, este construit, în cadrul unui program al Băncii Mondiale, ca scor factorial care agregă dezvoltarea materială, rata standardizată a mortalității, și ponderea persoanelor care au acces la internet din localitate ( Sandu 2022 ).
Cea de-a doua ipoteză a analizei susține că este de așteptat ca emigrările de scurtă durată din 2021 să urmeze, preponderent, tendințele emigrării de lungă durată din 2011, respectiv ca destinațiile preferate să se mențină printr-o cultură cumulativă a emigrării (Massey et al. 1999, pp. 45-48). Chiar dacă înregistrarea emigrărilor de lungă durată din 2011 a fost parțială, este de așteptat ca emigrările de scurtă durată din 2021 să fie dependente de structurile de relații și de cultura de emigrare care erau deja cristalizate la nivel de comunitate-regiune în 2011.
Cea de-a treia ipoteză susține că regiunea în sine, ținând sub control alți factori, poate influența sensul și intensitatea emigrării, în măsura în care factorii de control referitori la nivelul de dezvoltare local/regională și la migrațiile anterioare nu sunt suficienți pentru a elimina efectele culturii comunitare de migrație. În analiza de față nu am operat decât cu două tipuri de regiuni, respectiv regiunile de dezvoltare (echivalentul NUTS 2 în România) (Hansen et al. 1997) și regiuni urbane sau în jurul marilor orașe de peste 200 de mii de locuitori (Sandu 2020)[3].
Pentru analiza impactului dezvoltării și experienței anterioare de emigrare din comunități, în relația cu cele opt variabile dependente menționate, am optat și pentru folosirea regresiei multivariate (STATA Corporation 2007), presupunând că variabilele dependente sunt legate între ele (tabelele A1 și A2). Am considerat , separat, și rata emigrării temporare din localitate ca variabilă dependentă, indiferent de țara de destinație, iar ca metodă de analiză am folosit regresia bazată pe metoda celor mai mici pătrate (OLS, tabelul A3).
Efecte de dezvoltare
După cum era de așteptat, conform primei ipoteze, cu cât sărăcia locală este mai mare, cu atât stocul de emigranți de scurtă durată este mai mare ( tabelele din anexă A1 și A2). Relația este valabilă în special pentru emigrările în Italia, Spania și Germania, atât pentru modelul în care regiunile de dezvoltare apar ca predictori cât și pentru cazul în care componenta regională a predicției este dată de regiunile urbane (din apropierea marilor centre urbane de peste 200 de mii de locuitori cu domiciliul în respectivul oraș). Sărăcia locală nu pare să fie un factor semnificativ în cazul în care plecările se fac în Franța, Austria, Canada și Statele Unite ale Americii. Nu știm, cu datele disponibile, de ce este așa. Ar putea fi vorba de faptul că emigrarea spre continentul american, dar și spre Austria și Franța este determinată semnificativ de alți factori decât bunăstarea locală de la origine. O situație de incertitudine în interpretare, mai accentuată decât pentru țările menționate, este legată de cazul emigrării spre Marea Britanie. Interpretând comparativ rezultatele din tabelele A1 și A2, înclinăm spre adoptarea ideii că modelul al doilea (din A2) ar putea fi mai adecvat în explicarea emigrării spre Marea Britanie comparativ cu modelul din A1.
Dezvoltarea demografică a localităților este dată de numărul de locuitori. Nu știm cât din această dezvoltare provine din spor natural sau din spor de migrație. Cu cât dezvoltare este mai accentuată, în sensul de a avea mai mulți locuitori în localitate, cu atât emigrarea spre Marea Britanie, SUA, Canada și Austria este mai puternică. Relațiile menționate sunt valabile indiferent de forma de regiune, de dezvoltare sau urbană, luată în considerație în model. Emigrarea spre Canada și Statele Unite pare să fie favorizată în special din localitățile mari, indiferent de statutul lor urban sau rural. În spatele acestei configurații de date stă, foarte probabil, cultura local-regională de migrație. Dacă ipoteza interpretativă este valabilă, atunci se poate susține că, foarte probabil, țările aflate la mare distanță și cu diaspore care au un nivel mediu de educație mai ridicat, de tipul Canada și SUA, constituie poli specifici de atracție migratorie. Este o ipoteză care trebuie probată cu date.
Sărăcia regională (cu efecte măsurate prin RHDI) pare să conteze în special în cazul migrației spre Italia, în sensul că localitățile sărace trimit ,în special, emigranți spre această țară. Nu știm de ce același tip de relație apare și în cazul emigrării spre Marea Britanie atunci când regiunile luate în considerare pentru predicție sunt cele de tip urban, și nu în cazul în care predictorii se referă la regiuni de dezvoltare. Ar putea fi vorba, ipotetic vorbind, pentru că date de argumentare directă nu avem, de efectul de învățare a migrației spre Marea Britanie direct din Italia: pentru ultimul an de care dispunem de date EUROSTAT referitoare la emigrarea din Italia și spre Marea Britanie, anul 2019, cei mai mulți italieni emigrați în Uniunea Europeană erau în Germania (peste 586 de mii), Elveția (peste 319 mii) și Marea Britanie (peste 304 mii)[4]. Altfel spus, românii din Italia, sau cei care au fost în Italia puteau învăța de acolo că o destinație avantajoasă este Marea Britanie.
Conectivitatea, în sens de apropiere a localității analizate în raport cu orașele mari, pare să conteze mai puțin pentru emigrare, respectiv numai în cazul migrației de scurtă durată spre Italia: cu cât localitatea este mai apropiată (în distanță euclidiană) de orașele mari, de peste 200 de mii de locuitori, cu atât emigrarea spre Italia este mai probabilă.
Efectul tradiției de migrație
Cea de-a doua ipoteză a tradiției de migrație este puternic susținută de rezultatele analizei (tabelele A1 și A2). Dacă luăm în considerație mărime coeficienților de regresie corespunzători se poate afirma că impactul cel mai puternic al tradiției de migrație pare să fie în cazul emigrării de scurtă durată spre Franța și spre Marea Britanie. Localitățile care au trimis migranți pe durate mari de timp acolo, conform înregistrării de la recensământul din 2011, sunt, în același timp, cu rate ridicare ale emigrării de scurtă durată și la recensământul din 2021. Deși la intensități mai mici, dar de nivel semnificativ, se petrec lucrurile și în cazul emigrării spre Italia, Spania, Canada și SUA. Pentru emigrarea spre SUA există o lungă tradiție, argumentată încă din perioada interbelică (Galitzi 1929, Negrea 1933) sau cu referire la perioada interbelică (Rostas și Țone, 2018). Desigur, sunt și excepții de la regulă. Din comunitățile locale din România din care s-a plecat mult în Germania nu mai au loc plecări la fel de intense, conform înregistrărilor de la recensământul din 2021. Nu știm de ce. Putem presupune, însă. Este foarte probabil că a avut loc o reorientare a unor emigrări românești spre Spania către Germania, conform unei logici a învățării fluxurilor optime: românii care erau în Spania au învățat că principalele destinații ale spaniolilor în Europa erau către Franța, în primul rând, și către Germania, în al doilea rând[5]. În plus, a jucat un rol și, foarte probabil, reorientarea generală a migrației intraeuropene de la Sudul spre Nordul global.
Efectul de regiune
Harta de regiuni urban (Sandu 2022) se suprapune, în bună măsură,cu cea pe regiuni de dezvoltare (Hansen et al. 1997). Regiunea urbană Iași, spre exemplu, este parte integrantă din regiunea de dezvoltare Nord-Est, regiunea urbană Timiș se suprapune în bună măsură cu regiunea Vest, regiunea urbană Brașov este parte integrantă din regiunea de dezvoltare Centru etc. Faptul este firesc pentru că regiunile de dezvoltare, așa cum au fost proiectate în 1996 sunt, în bună măsură, o sinteză între regiuni istorice și regiuni urbane. În baza acestor suprapuneri ne-am aștepta ca efectele regionale să corespundă, în bună măsură, în tabele A1 și A2. Așteptarea este confirmată de rezultatele analizelor de regresie multivariată. Regiunea urbană Iași și regiunea de dezvoltare Nord-Est, spre exemplu, sunt predictori semnificativi atât pentru emigrarea de scurtă durată spre Italia cât și spre Marea Britanie (vezi tabelele A1 și A2). Similar, emigrările de scurtă durată spre Italia, Austria și Canada sunt semnificativ mai mari atât pentru plecările din regiunea urbană Timiș cât și pentru plecările din regiunea Vest. Plecările din regiunile Constanța și din Sud-Est, regiuni parțial suprapuse cartografic, sunt concordante ca semnificație statistică în cele două tabele comparate. Similar, plecările din UAT-uri ale regiunilor Cluj și Nord-Vest, regiuni cu suprapunere cartografică evidentă, se fac înspre destinații comune precum Italia, Germania, Franța, Austria, SUA și Canada. Exemplele sunt suficiente pentru argumentarea că deși regiunile urbane sunt parțial diferite de cele de dezvoltare, efectele lor asupra emigrărilor de scurtă durată sunt relativ similare.
Regiunile Sud-Muntenia (de dezvoltare) și Ploiești (ca regiune urbană) , parțial suprapuse, nu au un specific de emigrare. Pare să fie efect de diversitate atât teritorială între nordul și sudul Munteniei cât și de emigrare diferențiată.
Un caz particular este cel al emigrării spre SUA. În analiza cu regiuni de dezvoltare ca predictori, numai regiunea Nord-Vest apare ca predictor semnificativ al emigrării spre SUA. Pare să fie mai adecvată, în acest caz, clasificarea regională în termeni de regiuni urbane. Trei dintre regiunile urbane din Transilvania apar, în tabelul A2, ca fiind favorabile emigrării spre SUA.
Emigrarea din comunitate, indiferent de destinație
Dar dacă fluxul de emigrare este considerat numai prin specificarea originii, fără a menționa și țara de destinație, concluziile anterioare se mențin? În foarte mare măsură, da (tabel A3). Pentru a ajunge la o astfel de constatare, am considerat , ca singură variabilă dependentă rata emigrării din UAT, fără a mai specifica și țara de destinație. În consonanță cu rezultatele anterioare, am constatat că emigrarea de scurtă durată din 2021, fără a mai specifica țara de destinație, se menține cu atât mai ridicată cu cât comunitatea de origine este mai săracă, de tip rural. Similar, emigrarea rămâne specifică regiunilor sărace, de tip județean. În locul unei tipologii a comunităților de emigrare am folosit, în noua ecuație de regresie, ratele de revenire în localitate din diferite țări, la recensământul din 2021, având în vedere principalele țări de emigrare în spațiul european (Sandu 2025). În acest fel am ajuns la o nouă constare, foarte importantă, care indică faptul că mai multe reveniri din Italia, Spania, Marea Britanie, Franța și Austria, duc la rate mai mari de emigrare din UAT. Nu știm de ce regularitatea nu se manifestă și pentru cazul revenirilor din Germania. Mai multă migrație sezonieră spre această țară, mai puțini reveniți din Germania, problemele cunoaștere a limbii germane? Cercetări ulterioare pornind de la astfel de întrebări, ar putea ajuta la obținerea unui răspuns.
Sub aspectul regional, constatăm că ratele de emigrare sunt semnificativ mai mari decât din Oltenia, pentru UAT-uri. din regiunile urbane Iași, Galați, Brașov, Timișoara și Cluj
Concluzii
Toate cele trei ipoteze menționate în partea de metodologie a analizei sunt confirmate de datele analizate. Efectele locale de dezvoltare, de tradiție de migrație de lungă durată, și apartenență regională diferențiază semnificativ între diferitele direcții de emigrare de scurtă durată. Altfel spus, selectivitatea migrației de scurtă durată, înregistrată la ultimul recensământ din 2021, la nivel local-regional, este semnificativ determinată de factorii anterior menționați. Localitățile și regiunile mai sărace au rate mai mari de emigrare spre cele opt destinații europene. În genere, se menține efectul de tradiție de emigrare spre o anumită țară sau regiune europeană. Migrația de scurtă durată spre Italia, spre exemplu, continuă să fie specifică localităților din regiunile estice ale țării sau în variantă determinată de marile centre urbane, de regiunile urbane Iași și Galați.
Analiza de validare, realizată pe fluxuri de migrare specificate numai prin originea locală, nu și prin țara de destinație, confirmă, în bună măsură, regularitățile anterior menționate: comunele sărace din România trimit mai mulți migranți în străinătate, indiferent de plasarea lor în raport cu marile orașe. La fel, plecările din regiunile mai sărace (conform valorilor RHDI) în străinătate, pentru muncă, în principal, sunt semnificativ mai frecvente. Excepția fac comunele din regiunile urbane ale orașelor Ploiești și București. Rezultatele obținute în tabele din anexă nu oferă suficiente informații pentru a limpezii chestiunea.
Avem o confirmare clară a faptului că există o selectivitate comunitară a emigrărilor, cu inerție puternic susținută de tradiția de migrație. Mecanisme de cultură de migrație și de extindere a cunoașterii europene prin migrație sunt variabilele latente, interpretative, care pot face inteligibilă o astfel de inerție a emigrării. Faptul că migrația de revenire în localitățile de origine duce, caeteris paribus, la noi emigrări este o dovadă clară pentru faptul că revenirile sunt urmate de remigrări, de constituirea unei culturi comunitare care stimulează migrația circulatorie între localități din România și anumite țări de emigrare, în special țările atracției din „hexagonul” european de migrație.
Metodologic, datele analizate aici relevă, convingător, faptul că emigrarea de lungă durată, înregistrată parțial la recensământul din 2011, a continuat să fie relevantă și pentru emigrările de scurtă durată din 2021. Renunțare definitivă, de înregistrarea parțială a emigrării de scurtă durată, nu pare să fie o soluție optimă.
Anexă
Predictori ai emigrării în principalele țări de destinație
Table A1. Temporary emigration from the development regions of Romania to specific countries
| Data source: NIS. Own computations: multivariate regression (mvar) in STATA. The models of prediction are the same in the two tables A1 and A2, excepting the tipology of regional location of communes, towns or cities. Shadow for significant coefficients p<0.05. |
Table A2. Temporary emigration from the regions of the large cities in Romania to specific countries
Data source: NIS. Own computations: multivariate regression (mvar) in STATA. The models of prediction are the same in the two tables, A1 and A2, excepting the tipology of regional location of communes, towns or cities. Shadow for significant coefficients p<0.05.
Table A3. Temporary emigration from the regions of the large cities in Romania 2021
| Data source: NIS. Own computations: multiple regression (regress) in STATA. Shadow for significant coefficients p<0.05. |
Referințe
Caso, N., Carling, J., Czaika, M., & Hagen‐Zanker, J. (2025). How economic inequalities shape international migration aspirations: A multilevel analysis of perceptions and context. Population, Space and Place, 31(5), e70061.
Galitzi, C. A. (1929). A Study of Assimilation Among the Roumanians in the United States.
Hansen, T., Ianoș, I., Pascariu, G., Platon, V., Sandu, D. (1997).Profiles of the Romanian Development Regions. Phare Program – Regional Development Policy, Ramboll Consultancy Group. București. October.
Ionescu-Heroiu, M., Burduja, S., Sandu, D., Cojocaru, Ș., Blankespoor, B., Iorga, E., … & Mundial, B. (Eds.). (2013). Competitive cities: Reshaping the economic geography of Romania. World Bank.
Hox, J., Moerbeek, M., & Van de Schoot, R. (2017). Multilevel analysis: Techniques and applications. Routledge.
Massey, D. S., Arango, J., Hugo, G., Kouaouci, A., & Pellegrino, A. (1999). Worlds in motion: understanding international migration at the end of the millennium: understanding international migration at the end of the millennium. Clarendon Press.
Sandu, D. (2020). Efectul de regiune urbană în dezvoltarea umană locală. În Stoian, M., Csibi, M., Mihăilescu, G., (coord.),Calitatea vieții. Tehnologie în retroumanism. Viitorul cu puterea comunităților. București: Editura Club Romania.
Negrea, A. (1933). Procesul de emigrare a drăgușenilor în America. Arhiva pentru știința și reforma socială, anul XI, nr. 1-4.
Rostás, Z. și Țone, F. (2018). Despre migrație și emigrație la români. Studii și articole.București: Paideia.
Sandu, D. (2007). Community Selectivity of Temporary Emigration from Romania. Romanian Journal of Population Studies, 1(1-2), 11-45.
Sandu, D. (2018). Migrația temporară în străinătate. În Vasile Ghețău (coord.), Demografia României. București:Editura Academiei Române, 245-278.
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. (2023). Unde și de ce au emigrat recent românii?. În Punctul Critic,nr. 3-4.
Sandu, D. (2025). A Multi‐Level Migration System Between Regions of Origin and the European Hexagon of Attraction. International Migration, 63(5), e70092.
StataCorp, L. P. (2007). Stata multivariate statistics: reference manual. Stata Press Publication.
[1] Am construit indicele dezvoltării umane regionale (RHDI) ca scor factorial din produsul intern brut pe locuitor, din media Uniunii Europene, indicele de acces la internet pentru populația din NUTS 3, și un indice al stării de sănătate a populației din teritoriul regional (MINDEX). Indicele MINDEX este, la rândul său, construit ca scor factorial din rata standardizată a mortaliății, rata generala a mortalității și rata de mortalitate a persoanelor de sub cinci ani la 1000 născuți vii. Scorul factorial RHDI este adus la variația între aproximativ 0 și 100 ca scor Hull. Am calculat indicele RHDI pentru anul 2019, înainte de pandemia COVID-19 și este disponibil pentru 1163 NUTS 3 din Uniunea Europeană pe site-ul proiectului de cercetare aferent
https://replace-horizon.eu/wp-content/uploads/2025/09/Europe_RHDI.xlsx .
Datele pentru calcularea RHDI la nivel de NUTS 3 provin exclusiv din baza de date publică EUROSTAT. RHDI a servit la contextualizarea cercetărilor comunitare din șase țări incluse în proiectul menționat anterior (Portugalia, Spania, Italia, Germania, România și Letonia). O hartă europeană realizată pe baza valorilor de dezvoltare RHDI este disponibilă pe site-ul proiectului, la https://replace-horizon.eu/dashboard/ . Parte din analiza datelor pentru acest articol se bazează pe resursele consorțiului proiectului Re-Place în baza acordului de grant CE nr.101094087 și nu reflectă
neapărat punctul de vedere al Comisiei Europene. Comisia Europeană nu este responsabilă pentru felul în care sunt folosite informațiile conținute în prezentul document."
[2] Pentru detalii asupra modului de construire a IURCON vezi Ionescu-Heroiu et al. 2013, anexa 13.
[3] Pentru folosirea județului (NUTS 3) ca regiune de condiționare a diferitelor emigrări pe țări de destinație, cu date mai vechi, din 2001 și 2011, poate fi consultat studiu Sandu 2018.
[4] Vezi baza de date EUROSTAT din tabelul migr_pop1ctz, cu adaptarea de rigoare, solicitând numărul de imigranți cu cetățenie italiană în diferite țări ale UE, pentru 2019.
[5] Constatare bază pe inspectarea tabelului migr_pop1ctz din baza de date EUROSTAT. Numărul maxim de cetățeni spanioli în spațiul european, în anul respectiv, era în Franța (peste 180 de mii persoane) și în Germania ( peste 160 de mii de persoane).
