Efectivul populatiei Romaniei inregistrat la nivelul fiecarui regiuni de dezvoltare

Dataset

Setul de date analizat

Obiectivul : Ne propune sa analizam efectivul populatiei, densitatea populatiei, respectiv gradul de concentratie a populatiei la nivelul fiecarei regiuni de dezvoltare a Romaniei.

Pozitia Romaniei pe harta

Romania

Analiza suprafata

## Column

Suprafata fiecarei regiuni de dezvoltare din Romania in anul 2025

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltare a Romaniei dupa suprafata

Analiza efectivului

## Column

Efectivul populatiei pe fiecare regiune de dezvoltare a Romaniei in anul 2025

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltarea ale Romaniei dupa efectivul populatiei

Analiza densitatii

## Column

Densitatea populatiei, pe regiuni de dezvoltare, in anul 2025, in Romaniei

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltare ale Romaniei dupa densitatea populatiei in anul 2025

Analiza arealitatii

## Column

Coeficientul de arealitate a populatiei, pe regiuni de dezvoltare, in anul 2025, in Romaniei

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltare ale Romaniei dupa coeficientul de arealitate in anul 2025

Analiza distantei medii

## Column

Distanta medie dintre doi locuitori, pe regiuni de dezvoltare, in anul 2025 in Romaniei

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltare ale Romaniei dupa distanta medie dintre doi locuitori (s-a presupus ca distributia populatiei este normala)

Analiza concentrarii

## Column

Gradul de concentrare a populatiei, pe regiuni de dezvoltare, in anul 2025, in Romaniei

## Column

Distributia regiunilor de dezvoltare ale Romaniei dupa gradul de concentrare

Concluzii

Efectivul populatiei

Efectivul populatiei este determinat fie la nivelul României, fie, în funcție de structura administrativ teritorială, la nivelul județelor, la nivelul regiunilor de dezvoltare economica (macroregiuni, regiuni de dezvoltare etc.) etc.

Regiunea de dezvoltare BUCURESTI - ILFOV este regiunea cu cea mai mare populatie (cu un total de 3218218 locuitori rezidenti), urmat de Regiunea SUD-MUNTENIA (cu un total de 780271 locuitori rezidenti) si Regiunea NORD-VEST (cu un total de 2544010 locuitori rezidenti). La polul opus se situeaza Regiunea de VEST si Regiunea SUD-VEST OLTENIA cu un total de locuitori rezidenti de 1671030 locuitori, respectiv 1848028 locuitori.

Densitatea populatiei

Formula utilizata:

\[\text{Densitatea populatiei} = \frac{\text {Populatie_regiune_dezvoltare}}{\text {Suprafata_regiune_dezvoltare}} (loc./km^2)\]

Observam ca Regiunea de dezvoltare BUCURESTI - ILFOV prezinta cea mai mare valoare pentru acest indicator (~ 6431.69 \(loc./km^2\)), urmat de Regiunea SUD-MUNTENIA, Regiunea NORD-EST si Regiunea NORD-VEST. La polul opus regasim regiuni de dezvoltare precum: Regiunea VEST, Regiunea SUD-VEST OLTENIA etc. unde locuitori sunt mai dispersati sau gradul de aglomerare in aceste regiuni de dezvoltare este mai mic.

Coeficientul de arealitate

Formula utilizata:

\[\text{Coeficientul de arealitate} = \frac{\text {Suprafata_regiune_dezvoltare}}{\text {Populatie_regiune_dezvoltare}} (km^2/loc.)\]

Reprezinta suprafata ce revine unei persoane aflata pe teritoriul Romaniei. Fiind inversul densitatii observam ca regiunile de dezvoltare cu grad mare de aglomerare sunt cele cu valori mici ale acestui coeficient, in timp ce regiunile de dezvoltare cu valori ridicate pentru acest coeficient sunt cele in care numarul de locuitori este mic.

Distanta medie dintre doi locuitori

Formula utilizata:

\[ \text{Distanța medie dintre doi locuitori} = 1.2 \cdot \sqrt{\frac{\text{Suprafata_regiune_dezvoltare}}{\text{Populatia_regiune_dezvoltare}}} \; (\text{km}/\text{loc.}) \]

Valori ridicate reflecta faptul ca populatia in aceste regiuni de dezvoltare este foarte dispersata, in timp ce valori scazute ale acestui indicatori reflecta regiuni de dezvoltare cu un grad de concentrare ridicat.

Gradul de concentrare

Formula utilizata:

\[\text{Gradul de concentrare} = \frac{\text{Populatie_regiune_dezvoltare / Populatie_totala}}{\text{Suprafata_regiune_dezvoltare/ Suprafata_totala}}\] Gradul de concencentrare este un indicator care ne ofera informatii cu privire la distributia populatiei pe teritoriul Romaniei.

Prin urmare, distributia efectivului populatiei, pe regiuni de dezvoltare, in anul 2025 evidentiaza diferente semnificative intre regiuni. Regiunile de dezvoltare care prezinta un grad ridicat de concentrare sunt caracterizate de o serie de factori precum: grad ridicat de aglomerare urbana, infrastructura dezvoltata, densitate demografica ridicata lucru care sprijina economia, accesul la servicii, interactiune sociala etc.

La polul opus, regiunile de dezvoltare care prezinta valori scazute gradului de concentrare (o populatie mai dispersata) sunt caracterizate de localitati aflate la distanta mare unele de altele, populatie scazuta si imbatranita, acces limitat la infrastructura si servicii, ceea ce ar putea impiedica dezvoltarea regionala, dezvoltarea economica etc. Indicatori calculati la nivelul fiecarui regiuni de dezvoltare permit identificarea zonelor cu potential de dezvoltare si a celor care necesita o planificare regionala si alocare mai eficienta a resurselor.

Bibliography

  1. Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, Françoi R, Grolemun G, Haye A, Henr L, Heste J, Kuh M, Pederse TL, Mille E, Bach SM, Müll K, Oo ,J, Robins ,D, Seid ,DP, Spi ,V, Takahas ,K, Vaugh ,D, Wil ,C, W ,K, Yutani ,H (2019). “Welcome to the tidyverse.” Journal of Open Source Software, 4(43), 1686. doi:10.21105/joss.01686 https://doi.org/10.21105/joss.01686.

  2. Wickham H, Hester J, Bryan J (2025). readr: Read Rectangular Text Data. doi:10.32614/CRAN.package.readr https://doi.org/10.32614/CRAN.package.readr, R package version 2.1.6, https://CRAN.R-project.org/package=readr.

  3. Xie Y (2025). knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. R package version 1.50, https://yihui.org/knitr/.

  4. Yihui Xie (2015) Dynamic Documents with R and knitr. 2nd edition. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1498716963

  5. Yihui Xie (2014) knitr: A Comprehensive Tool for Reproducible Research in R. In Victoria Stodden, Friedrich Leisch and Roger D. Peng, editors, Implementing Reproducible Computational Research. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1466561595

  6. H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.

  7. Zhu H (2024). kableExtra: Construct Complex Table with ‘kable’ and Pipe Syntax. doi:10.32614/CRAN.package.kableExtra https://doi.org/10.32614/CRAN.package.kableExtra, R package version 1.4.0, https://CRAN.R-project.org/package=kableExtra.

  8. de Vries A, Ripley BD (2024). ggdendro: Create Dendrograms and Tree Diagrams Using ‘ggplot2’. doi:10.32614/CRAN.package.ggdendro https://doi.org/10.32614/CRAN.package.ggdendro, R package version 0.2.0, https://CRAN.R-project.org/package=ggdendro.

  9. How to Calculate Euclidean Distance in R?, https://www.geeksforgeeks.org/r-language/how-to-calculate-euclidean-distance-in-r/

  10. Distance Matrix Computation, https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/dist.html

  11. Zach Bobbitt, How to Calculate Euclidean Distance in R (With Examples), https://www.statology.org/euclidean-distance-in-r/

  12. http://statistici.insse.ro:8077/tempo-online/#/pages/tables/insse-table

  13. Tennekes M (2018). “tmap: Thematic Maps in R.” Journal of Statistical Software, 84(6), 1-39. doi:10.18637/jss.v084.i06 https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06.

  14. 15 Cheng J, Schloerke B, Karambelkar B, Xie Y, Aden-Buie G (2025). leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript ‘Leaflet’ Library. doi:10.32614/CRAN.package.leaflet https://doi.org/10.32614/CRAN.package.leaflet, R package version 2.2.3, https://CRAN.R-project.org/package=leaflet.

  15. Pebesma, E., & Bivand, R. (2023). Spatial Data Science: With Applications in R. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/9780429459016

  16. Pebesma, E., 2018. Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data. The R Journal 10 (1), 439-446, https://doi.org/10.32614/RJ-2018-009

  17. South A, Michael S, Massicotte P (2024). rnaturalearthdata: World Vector Map Data from Natural Earth Used in ‘rnaturalearth’. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearthdata https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearthdata, R package version 1.0.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearthdata.

  18. Massicotte P, South A (2025). rnaturalearth: World Map Data from Natural Earth. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearth https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearth, R package version 1.1.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearth.

  19. Aden-Buie G, Sievert C, Iannone R, Allaire J, Borges B (2026). flexdashboard: R Markdown Format for Flexible Dashboards. doi:10.32614/CRAN.package.flexdashboard https://doi.org/10.32614/CRAN.package.flexdashboard, R package version 0.6.3, https://CRAN.R-project.org/package=flexdashboard.

  20. C. Sievert. Interactive Web-Based Data Visualization with R, plotly, and shiny. Chapman and Hall/CRC Florida, 2020.

  21. Massicotte P, South A (2025). rnaturalearth: World Map Data from Natural Earth. doi:10.32614/CRAN.package.rnaturalearth https://doi.org/10.32614/CRAN.package.rnaturalearth, R package version 1.1.0, https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearth.