Cum arată, din punct de vedere al dezvoltării, localitățile în care revin mulți sau puțini dintre cetățenii unei societăți de emigrare ? Aceasta este întrebarea pe care o punem datelor, în continuare, pe cazul unei societăți din partea central-estică a Uniunii Europene, respectiv România. De obicei este analizată semnificația revenirilor în țară în raport cu emigrările, din perspectiva evoluției demografice (Sandu 2024). Aici, punctul de vedere este, în principal, cel al dezvoltării sau al sărăciei locale (la nivel de unitate teritorial-administrativă UAT). Care este profilul de dezvoltare al localităților de atracție a imigranților de revenire ? Răspunsul la întrebare poate ghida, în mare măsură, politicile de dezvoltare local-regională. În genere, datele oficiale la nivel de UAT sunt o raritate. Cu atât mai mult, acestea trebuie analizate pentru a extrage maximum de informații utile cercetării fundamentale sau aplicate.
Metodologie
Am estimat gradul de atractivitate prin imigrarea definitivă în România, la nivel de localitate, printr-o formulă care agregă imigrarea cetățenilor români în țară, în perioada 2023-2025, prin schimbarea domiciliului din străinătate în România (tabel 310E , în TEMPO INS). Pentru fiecare dintre UAT-urile țării am calculat media anuală a revenirilor pe fiecare localitate, pentru perioada 2023-2025, și am logaritmat[1] cifra respectivă pentru a reduce variația între localități. Indicele respectiv (IREVENloc), realizat prin logartimare, este testat pentru validitate prin regresia multiplă din tabelul 2. Rezultatele analizei validează construcția la care ne vom referi după secțiunea descriptivă.
Pentru a simplifica analiza am transformat IREVENloc din variabilă de interval în variabilă ordinală cu cinci categorii, respectiv imigrare minimă (1), mică (2), medie (3), mare (4) și foarte mare (5)[2]. Prezentăm în continuare, în tabelul 1, variația interjudețeană a celor cinci categorii de atracție rezidențială pentru a genera ipoteze de analiză la nivel de UAT.
Desigur, datele agregate prin IREVENloc sunt relativ eterogene. Această eterogenitate se reduce, însă, în timp. Ponderea celor din Republica Moldova care intră în România ca cetățeni români se reduce, monoton, de la 49% în 2022, la 20% în 2025 (vezi tabelul INS în TEMPO, POP310D, și, pornind de aici, Sandu 2026). Pentru perioada pe care o analizăm, 2023-2025, majoritari sunt imigranții de cetățenie română care revin în țară. Ei constituie ilustrarea majoră a „tipului ideal” (Swedberg 2018) de imigranți de revenire.
Generarea ipotezelor : analiză regională descriptivă
Județele cu cea mai mare atracție rezidențială (Tabel 1) sunt Ilfov, Brașov, Timiș, și Iași, plus municipiul București căruia îi poate fi atribuit rangul de județ. De aici rezultă ipoteza H1 care susține că revenirile în urban sunt mai puternice decât cele din rural. Numărul mare de plecări anterioare din regiunea istorică Moldova în Italia a făcut ca și majoritatea județelor din această regiune să se înregistreze reveniri de intensitate ridicată[3]. De aici ipoteza H2 prin care susținem că la nivel de localitate este o situație similară, în sensul prin care susținem că un număr mare de reveniți se înregistrează în localități care au avut anterior emigrări intense.
Județele din Oltenia și din sudul Munteniei tind să aibă un număr foarte mic de reveniri. Ipoteza la nivel de localitate, derivată, susține că un nivel redus de reveniri se înregistrează, tendențial vorbind, în localități sărace (H3).
Tabelul 1. Distribuția populației funcție de intensitatea revenirilor în perioada 2023-2025,
pe județe
În tabelul 2 am testat ipotezele formulate prin inspectarea structurii datelor la nivel de județ (tabel 1). La această testare se referă secțiunea care urmează.
Testarea ipotezelor
Prima ipoteză (H1) este pe deplin confirmată de datele la nivel de localitate, în sensul că cele mai intense reveniri au avut loc, pentru perioada 2023-2025, în urban , chiar dacă se controlează multe alte variabile (vezi coeficienții beta din tabelul 2). În fapt, toate cele trei ipoteze pe care le-am formulat pornind de la date regionale, și fără variabile de control, sunt confirmate prin analiza de regresie multiplă la nivel de UAT, folosind și variabile de control (tabel 2).
Tabelul 2. Predicția ratei de revenire în localitate în perioada 2023-2025 (IREVENloc)
Ipoteza H2 susține că dacă din localitate a existat un număr mare de emigrări la penultimul recensământ din 2011, va exista, foarte probabil, și un număr mai mare de reveniri, în acea localitate, și pentru perioada de analiză 2023-2025. Într-adevăr, pe cele peste 2800 de localități din România, relația statistică menționată se verifică prin datele din tabelul 2. Cea de-a treia ipoteză (H3) este testată atât cumulativ cât și pe domenii specifice. Generic, avem o testare prin corelația pozitivă și semnificativă dintre IREVENloc și IDUL (Sandu 2022), în sensul că localitățile mai dezvoltate, cu IDUL mai mare, tind să atragă un număr mai mare de reveniri. Relația respectivă este valabilă și pentru forme specifice de dezvoltare precum capitalul material, starea de sănătate și gradul de informare a localnicilor ca indicatori ai dezvoltării locale.
Revenirile sunt mai intense, însă, și pentru UAT-urile mai apropiate de orașele mari, cu vârstă medie redusă a persoanelor care locuiesc acolo, cu mare densitate de locuire, cu populație sănătoasă la nivel de județ, și localizare mai apropiată de centrul județean (nu de marginea județului). În consecință, diagnoza pe care o permite analiza comparativă a ratelor de revenire, mai ales în societăți de emigrare precum România, este complexă. În localitățile pe care le aleg imigranții de revenire contează și regiunea de care aparține UAT. Unitățile sanitare regionale care contribuie la o mai bună atracție a migrației de revenire.
Pentru a înțelege mai bine această matrice de predicție a intensității revenirilor din străinătate am rulat și o analiză factorială a predictorilor (exceptând rata de emigrare din 2011, simplă variabilă de control), plus IREVENloc, variabila dependentă din analiza de regresie din tabelul 2. Nu prezentăm aici analiza în detaliu, pentru a nu aglomera detaliile tehnice, ci o interpretăm, numai. Factorul cel mai important, cu cea mai mare eigenvaloare, include și IREVENloc, împreună cu statutul urban al localității, IREVENloc, ponderea populației ocupată în 2011 în sectorul serviciilor (2011), vârsta medie a populației (2011), indicele de dezvoltare a localității (IDUL 2018) și densitatea în localitate (2023). Este, evident, că și schimbând metoda de analiză rezultatul este același : imigrarea prin revenire în localitate este un fenomen de dezvoltare complexă, cu agregarea pe medii rezidențiale, ocupare preponderent în sectorul serviciilor, vârstă medie redusă, densitate mare , capital material bogat, stare bună de sănătate și nivel ridicat de informare (ultimele trei caracteristici sunt incluse în calcularea IDUL). Cel de-l doilea factor al analizei este definit prin saturațiile maxime pentru apropierea de orașele mari și situație regională bună a stării de sănătate. Ultimul factor se referă la localizarea UAT aproape de un drum european și la apropierea localității de centrul județean.
Desigur, indicele REVENloc include și imigranți care pot fi cetățenii români pentru prima dată ajunși în România sau cetățeni din Republica Moldova care au obținut și cetățenie românească. Numeric, însă, aceștia sunt minoritari, majoritatea imigrărilor definitive fiind cele ale imigranților cetățeni români de revenire.
Concluzii
Imigrarea în genere spune foarte mult despre localitățile de imigrare, nu numai despre stadiul de atracție a imigranților. Semnificația fenomenului este cu atât mai clară cu cât datele disponibile sunt mai dezagregate și pot fi comparate cu cele de emigrare. În cazul de față am optat pentru o analiză a datelor de imigrare definitivă, la nivel de localitate, pentru înțelegerea relației dintre dezvoltarea local-regională și intensitatea migrației de revenire la nivel local. Cazul analizat este cel al unei societăți de emigrare, respectiv cea din România perioadei post-COVID 19, din anii 2023-2025. Se poate vorbi, aici, de o imigrare prin revenire ? Da, deși datele disponibile la nivel de localitate, nivel care ne interesează aici, nu descriu decât revenirile de lungă durată, prin schimbarea domiciliului, nu pe cele temporare, de schimbare a rezidenței. Noul concept de imigrare prin revenire poate fi util mai ales pentru țările de emigrare precum România. Cei care revin în astfel de societăți după ce au trăit experiențele de imigrare în alte societăți au, foarte probabil, o alta mentalitate. Mai ales în condițiile în care revenirea în țara de origine are loc prin schimbarea domiciliului de la țara în care au fost imigranți la vechea țară de origine. Imigrantul de revenire are, foarte probabil, o alta mentalitate cumulînd cultura țării de origine în care revine și cultura fostei țări de imigrare, comparativ cu imigrantul care vine numai cu o cultură a altei țări. Persoanele interesate de aceste deosebiri culturale între imigranții fi interesate de noul concept de de imigrare prin revenire. Astfel de deosebiri pot fi mai mari în contițiile în care analiza este întreprinsă asupra migrației prin schimbarea de domiciliu, comparativ cu migrația temporară prin schimbarea rezidenței. Conceptul de „imigrare prin revenire” este nou în literatura de specialitate deși realitatea lacare se referă este veche, specifică mai ales țărilor de emigrare (pentru care plecările sunt mai multe decât sosirile.
Situația a fost complicată și mai mult de absența populației anuale de rezidență la care să raportăm datele de revenire.
Cu aceste constrângeri am construit un indice al migrației de revenire (IREVENloc) fără a mai face raportarea la populația locală rezidentă, disponibilă numai în anii de recensământ. Pentru a reduce variația seriei de date le-am logaritmat, după ce am calculat pentru fiecare localitate (UAT) media imigrărilor cu domiciliul (pentru detalii vezi nota 2), pentru perioada 2023-2025. Desigur, seria de date IREVENloc rămâne relativ eterogenă. Principala sursă de eterogenitate este dată de faptul că, în afara cetățenilor români care au revenit definitiv în țară sunt incluse și persoanele din Republica Moldova, cu dublă cetățenie, română și moldovenească. Ponderea acestora în totalul de reveniri în România a scăzut însă considerabil, conform estimărilor INS, de la 49% în 2022 la 19% în 2025.
Concluzia de bază a analizei de regresie multiplă și a analizei factoriale este că revenirile cu domiciliul s-au făcut în principal în localitățile mai dezvoltate, atât sub aspect cumulativ (IDUL), cât și pe domenii specifice precum cele legate de ocupare, mediu rezidențial, distanța redusă față de marile orașe, densitatea populației, vârsta medie redusă populației, starea de sănătate etc. Localitățile care atrag cel mei mult imigranți în Romania sunt orașele care au populația formată majoritar din tineri, ocupați în principal în sectorul serviciilor.
Implicația pentru politicile de dezvoltare este clară : dorești mai multe reveniri de durată în țară, soluția de principiu este să ai din ce în ce mai multe localități dezvoltate, în contextul României și, implicit, al Uniunii Europene. Accentuarea dezvoltării local-regionale în cat mai multe spații de locuire poate spori imigrările prin revenire și, foarte probabil, de orice alt tip.
Rămâne de văzut ce efecte ale unei astfel de dezvoltări vor exista și asupra emigrării sau asupra migrației nete la nivel local. Centrarea pe nivelul local de analiză permite și abordări de tip multinivel, necesare domeniului.
Referințe
Barton, A. H. (1955). The concept of property-space in social research. The language of social research, 111, 40.
EUROSTAT. (2011). Regions in the European Union . Nomenclature of territorial units for statistics NUTS 2010/EU-27.
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. (2024). De ce revin românii în țară și parte din ei re-migrează. Contributors. Ro 19.09.
Swedberg, R. (2018). How to use Max Weber’s ideal type in sociological analysis. Journal of classical sociology, 18(3), 181-196.
[1] Dat fiind faptul că, la mai multe localități, media revenirilor era egală cu 0, înainte de logaritmare am adaugat 1 la fiecare medie. Prin logaritmare am redus variația seriei de date.
[2] Trecerea de la variabile cantitativă IREVENloc la variabile ordinală cu 5 categorii a fost realizată în SPSS. În spațiul de proprietățial imigrarii am efectuat o reducție de tip numeric (Barton 1955).
[3] Distincția dintre regiuni istorice și județe corespunde, în mare, distincției dintre regiuni analitice și regiuni normative (EUROSTAT 2011).
