Studiul privind angajabilitatea absolvenților de învățământ superior din România (2026) – CNAAIS 2
Versiunea din
Date
În această secțiune prezentăm rezultatele celei de-a doua ediții a anchetei CNAAIS (CNAAIS 2), dedicate generațiilor de absolvenți din 2020 și 2024. Mai jos descriem datele folosite, populația și momentele de măsurare, indicatorii, modul de calcul al estimărilor și limitele studiului. Definițiile din această secțiune sunt specifice studiului CNAAIS 2 și pot diferi de cele folosite în celelalte secțiuni ale platformei.
Două generații de absolvenți de licență și de master: 2024, la 1 an de la absolvire, și 2020, la 5 ani.
558 de respondenți în eșantionul analitic, chestionați online între noiembrie 2025 și aprilie 2026.
Toate procentele și medianele sunt ponderate: rezultate calibrate la marginile RMU, nu un eșantion reprezentativ.
Comparațiile cu CNAAIS 1 se fac doar pentru indicatorii cu aceeași întrebare și aceeași definiție.
Studiul combină răspunsurile la chestionar cu date administrative din Registrul Matricol Unic (RMU) și din registrul contractelor de muncă (REGES). Cele trei surse sunt legate între ele prin codul RMUS.
Chestionarul CNAAIS 2
Chestionarul a fost completat online, între noiembrie 2025 și aprilie 2026, pe două rute: prin invitație individuală, transmisă prin platforma UForm UEFISCDI pe baza datelor de contact din RMU, și prin acces deschis, printr-un link anonim publicat pe site și pe rețelele sociale, cu validarea respondenților prin CNP. Rata de răspuns complet a fost redusă (0,84% și 1,02% din invitațiile trimise în primele două etape). Chestionarul are opt module: date personale, studii preuniversitare, studii universitare, tranziția către piața muncii, situația actuală, satisfacție și abordări noi, autoevaluarea competențelor și tranziția verde. După aplicarea filtrelor de consimțământ și de diplomă și eliminarea unei completări duble, eșantionul analitic cuprinde 558 de respondenți: 452 prin invitație (81%) și 106 prin acces deschis (19%).
672completări în baza reunită, înainte de consimțământ
635după excluderea celor fără consimțământ (37)
559după criteriul de diplomă (76 de cazuri eliminate)
558după eliminarea unei completări duble
Figura 1. De la răspunsuri la eșantionul analitic
Față de CNAAIS 1, instrumentul aduce întrebări noi despre competențele lingvistice, interpersonale și digitale (cu mai mulți itemi pentru fiecare competență), inteligența artificială, munca la distanță și hibridă, munca pe cont propriu, formarea continuă, bunăstarea la locul de muncă și traiul decent, activitățile extracurriculare și implicarea civică, precum și tranziția verde.
Registrul Matricol Unic (RMU)
Din RMU am preluat populația de referință și o parte dintre caracteristicile respondenților (de exemplu, sexul, data nașterii, filiera de liceu, universitatea și programul absolvit), care nu au mai fost solicitate în chestionar. Tot din RMU provin distribuțiile folosite la ponderare.
Registrul General de Evidență a Salariaților (REGES)
REGES este registrul electronic al contractelor individuale de muncă, administrat de Inspecția Muncii. Datele au fost obținute în baza protocolului nr. 862/19.03.2026, încheiat între Inspecția Muncii și UEFISCDI. Registrul a fost interogat pe baza CNP-ului respondenților, extras din RMU. Extrasul acoperă 526 de respondenți; cei 32 de respondenți fără extras sunt cetățeni străini fără CNP, care nu pot fi căutați în registru.
Legarea datelor
În acest studiu, răspunsurile la chestionar sunt legate la nivel individual de datele din REGES. Înainte de analiză, CNP-ul, numele și prenumele au fost înlocuite cu codul RMUS (pseudonimizare). Denumirea angajatorului, codul fiscal și numărul contractului nu fac parte din baza analitică.
Alte surse
Ca sursă complementară, am folosit analiza discuțiilor despre studii și piața muncii de pe Reddit România (19.167 de fire de discuție și 516.915 comentarii, 21 aprilie – 14 iulie 2026), realizată de un furnizor extern. Aceste date nu descriu populația absolvenților; le folosim doar pentru a descrie teme, fără cifre și fără citate.
Populație și ani de la absolvire
Populația de referință cuprinde absolvenții de licență și de master din două generații înregistrate în RMU: cohorta 2020 (anul universitar 2019–2020) și cohorta 2024 (anul universitar 2023–2024), în total 181.863 de persoane. Am păstrat designul primei ediții: fiecare generație este observată la un moment fix de la absolvire – la 1 an și la 5 ani (Tabelul 1). Cohorta 2020 apare în ambele ediții; pentru ea, comparația este de tip pseudo-panel – aceeași generație, dar eșantioane diferite.
Tabelul 1. Generațiile observate și momentele de măsurare
Cohortă
Ediție
Ani de la absolvire
Colectarea datelor
Luna de referință
2016
CNAAIS 1
5 ani
17 noiembrie 2021 – 28 februarie 2022
noiembrie 2021
2020
CNAAIS 1
1 an
17 noiembrie 2021 – 28 februarie 2022
noiembrie 2021
2020
CNAAIS 2
5 ani
noiembrie 2025 – aprilie 2026
octombrie 2025
2024
CNAAIS 2
1 an
noiembrie 2025 – aprilie 2026
octombrie 2025
Statutul pe piața muncii este cel declarat la data completării chestionarului. Pentru datele din REGES, data de referință este 31 octombrie 2025. Am considerat ulterioare absolvirii contractele începute după 30 septembrie a anului de absolvire, deoarece noul an universitar începe în prima zi lucrătoare din octombrie.
Indicatori
Indicatorii comuni cu prima ediție sunt construiți în același mod; am verificat regulile de calcul prin reproducerea valorilor publicate în CNAAIS 1. Indicatorii noi, mai ales cei de competențe, oferă un prim punct de referință. Răspunsurile „Altele” și „Nu știu / nu răspund” sunt tratate ca valori lipsă, iar întrebările care nu se aplicau respondentului din cauza rutării nu sunt considerate non-răspuns.
Din chestionar
Ocupat
Definire ca variabilă
Dihotomică (0/1)
Valori / algoritm de calcul
Absolventul lucrează cu contract de muncă sau de colaborare, ca independent sau ca PFA (statut declarat la data completării, întrebarea E.01).
În platformă
Secțiunea „Status ocupațional”: „Rata de ocupare” și „Situația actuală pe piața muncii”.
A avut un loc de muncă după absolvire
Definire ca variabilă
Dihotomică (da/nu)
Valori / algoritm de calcul
Rezultat analizat în modelele de regresie logistică.
În platformă
Secțiunea „Tranziția către piața muncii”: „Angajare după absolvire”.
Supracalificat
Definire ca variabilă
Dihotomică (0/1), pentru ocupați
Valori / algoritm de calcul
Ocupația declarată, codificată conform COR, nu cere, în mod obișnuit, studii superioare (grupele majore COR 3–9).
În platformă
Secțiunea „Potrivirea studii–ocupații”: „Potrivirea între studii și ocupație, după codul COR” și „Ocupațiile absolvenților, pe grupe majore COR”.
Câștig curent (net)
Definire ca variabilă
Numerică (lei); se raportează mediana
Valori / algoritm de calcul
Pentru absolvenții ocupați, valori 0 < câștig ≤ 22.000 lei; valoarea 0 nu este un câștig valid.
În platformă
Secțiunea „Venit”: „Câștigul lunar net actual”.
Primul câștig
Definire ca variabilă
Numerică (lei)
Valori / algoritm de calcul
Valori cuprinse între percentilele 1 și 99.
În platformă
Secțiunea „Venit”: „Câștigul lunar net la primul loc de muncă”.
Durata căutării unui loc de muncă
Definire ca variabilă
Numerică (luni); se raportează media
Valori / algoritm de calcul
Se compară cu valorile publicate în CNAAIS 1.
În platformă
Secțiunea „Tranziția către piața muncii”: „Durata căutării primului loc de muncă”, pe intervale de luni.
Dificultatea primului loc de muncă (D.04)
Definire ca variabilă
Scală
Valori / algoritm de calcul
Scala are sens invers față de CNAAIS 1.
În platformă
Secțiunea „Tranziția către piața muncii”: „Dificultatea găsirii primului loc de muncă”.
Stagii în timpul studiilor (C.12)
Definire ca variabilă
Categorială, cinci variante
Valori / algoritm de calcul
În CNAAIS 1 întrebarea avea variante da/nu; indicatorul nu se compară între ediții.
În platformă
Secțiunea „Experiența din timpul studiilor”: „Stagii de internship și practică”.
Modalitatea de găsire a locului de muncă (E.02a)
Definire ca variabilă
Categorială
Valori / algoritm de calcul
Aceeași listă de răspunsuri ca în CNAAIS 1; distribuțiile diferă puternic, de aceea indicatorul nu se compară între ediții.
În platformă
Secțiunea „Tranziția către piața muncii”: „Cum au găsit locul de muncă actual”.
Caracteristicile locului de muncă (E.02k) și coordonarea de personal (E.02c)
Definire ca variabilă
E.02k: 9 variabile
Valori / algoritm de calcul
La 1 an de la absolvire, răspunsurile provin aproape numai de la absolvenții de master; comparația cu CNAAIS 1 se face doar pentru master.
În platformă
Secțiunea „Percepția asupra locului de muncă”, „Câștigul în raport cu așteptările” (secțiunea „Venit”) și „Absolvenți cu funcție de coordonare” (secțiunea „Potrivirea studii–ocupații”).
Impactul pandemiei asupra traseului educațional și profesional
Definire ca variabilă
Scală
Valori / algoritm de calcul
Ponderea răspunsurilor „în mare” și „în foarte mare măsură”.
În platformă
Secțiunea „Bunăstare și impactul COVID-19”: cele două grafice despre impactul COVID-19, cu toate variantele de răspuns.
Indici de competențe (lingvistice, interpersonale, digitale)
Definire ca variabilă
Indici construiți din mai mulți itemi
Valori / algoritm de calcul
Autoevaluare; consistența internă verificată cu coeficientul alfa Cronbach (0,77–0,93).
În platformă
Secțiunea „Competențe”: mediile itemilor din care sunt construiți indicii, pe o scală de la 1 la 5.
Tranziția verde
Definire ca variabilă
Modulul H al chestionarului
Valori / algoritm de calcul
Legăturile sunt descrise prin corelații ponderate pe ranguri, fără test statistic.
În platformă
Secțiunea „Recalificare, inteligență artificială și competențe verzi”: impactul schimbărilor climatice, competențele de sustenabilitate și interesul pentru cursuri de competențe verzi.
Sănătate și fericire
Definire ca variabilă
Răspunsuri la chestionar
Valori / algoritm de calcul
Include varianta „nu știu/nu răspund”, tratată ca valoare lipsă.
În platformă
Secțiunea „Bunăstare și impactul COVID-19”: „Satisfacția cu starea de sănătate” și „Percepția stării de fericire”.
Nivelul maxim de educație al părinților; primul student din familie
Definire ca variabilă
Variabile derivate
Valori / algoritm de calcul
Calculate la construirea bazei de date.
În platformă
Primul student din familie este termen de comparație, în vizualizarea „Diferențe”.
Din REGES
Ocupare înregistrată
Definire ca variabilă
Dihotomică (da/nu)
Valori / algoritm de calcul
Există cel puțin un contract activ la 31 octombrie 2025 (început cel târziu la această dată și neîncetat înainte de ea).
Contract principal
Definire ca variabilă
Selecție a unui contract
Valori / algoritm de calcul
Dintre contractele active la data de referință, cel cu normă întreagă; la egalitate, cel început cel mai recent.
Salariu brut echivalent normă întreagă
Definire ca variabilă
Numerică (lei)
Valori / algoritm de calcul
Salariul brut × 168 / orele lunare. Contractele cu salariu orar în afara percentilelor 1–99 (față de contractele cu normă întreagă actualizate în același an) sunt excluse din analizele de salariu.
Concordanța ocupare declarată – înregistrată
Definire ca variabilă
Procent de acord; coeficient kappa Cohen
Valori / algoritm de calcul
Kappa: 0 = acord întâmplător, 1 = acord perfect. Calculată pentru cetățenii români cu statut declarat valid.
Număr de angajatori distincți
Definire ca variabilă
Numerică
Valori / algoritm de calcul
Numărați pe baza codului fiscal (CUI), care nu este păstrat în baza analitică.
Județul angajatorului
Definire ca variabilă
Categorială
Valori / algoritm de calcul
Preluat din REGES; folosit într-unul dintre modelele de câștig.
Calculul estimărilor și interpretarea rezultatelor
Respondenții nu reproduc structura populației, de aceea am calculat ponderi prin calibrare iterativă la margini (raking) pe patru dimensiuni din RMU: sexul, cohorta, ciclul de studii și domeniul fundamental (Deville & Särndal, 1992; Deville et al., 1993). Toate procentele și medianele sunt ponderate și însoțite de numărul neponderat de răspunsuri (N). Calibrarea nu corectează autoselecția, de aceea vorbim despre „rezultate calibrate la marginile RMU”, nu despre un „eșantion reprezentativ”. Rezultatele se citesc astfel:
intervalele de încredere de 95% sunt calculate prin metoda Wilson pentru procente (cu N efectiv Kish de 454) și prin bootstrap cu 500 de replicări pentru mediane;
„diferență clară statistic” – intervalele de încredere nu se suprapun; regula este mai strictă decât un test statistic obișnuit;
valorile marcate cu asterisc se bazează pe mai puțin de 30 de răspunsuri neponderate și nu se interpretează;
„la caracteristici comparabile” – rezultatul provine dintr-un model de regresie ponderat (logistic pentru rezultatele de tip da/nu, liniar pe logaritmul câștigului), cu erori standard robuste;
„asociat cu” – două caracteristici apar împreună mai des decât ne-am aștepta; nu înseamnă că una o cauzează pe cealaltă.
Tabelul 2. Structura eșantionului înainte și după ponderare, comparativ cu populația RMU (%)
Dimensiune
Categorie
Eșantion, neponderat
Eșantion, ponderat
Populația RMU
Sex
Femei
52,7
59,4
59,4
Cohortă
2024
63,4
51,1
51,1
Ciclu
Licență
48,4
66,2
66,2
Domeniu
Științe sociale
35,5
41,4
41,4
Domeniu
Științe inginerești
28,0
27,9
27,9
Domeniu
Matematică și științe ale naturii
13,1
7,7
7,7
Domeniu
Științe biologice și biomedicale
13,1
9,6
9,6
Domeniu
Științe umaniste și arte
7,0
9,8
9,8
Domeniu
Știința sportului
3,4
3,6
3,6
Am verificat stabilitatea rezultatelor prin analize de sensibilitate (ponderat, neponderat și doar pentru respondenții invitați prin RMU). La 5 ani de la absolvire, rezultatele sunt practic aceleași în toate variantele; la 1 an, ele depind de ponderare și de ruta de acces (de exemplu, fără ruta deschisă, rata de ocupare ar fi de 65,9% în loc de 68,6%).
Comparabilitatea cu CNAAIS 1
Comparăm cele două ediții la același moment de la absolvire (1 an: cohorta 2024 față de cohorta 2020; 5 ani: cohorta 2020 față de cohorta 2016) și doar pentru indicatorii cu aceeași întrebare și aceeași definiție. Am recalculat indicatorii CNAAIS 1 din baza primei ediții, după regulile CNAAIS 2. Deoarece eșantionul CNAAIS 1 este de peste zece ori mai mare, valoarea sa este punctul de referință: comentăm o diferență doar atunci când intervalul de încredere din CNAAIS 2 nu include valoarea din CNAAIS 1. Din cauza numărului redus de cazuri, analizele pe domenii folosesc cele șase domenii fundamentale. Stagiile, canalele de angajare, nivelul competențelor și întrebările noi nu se compară.
Limite
Dimensiunea eșantionului: cu 558 de respondenți, diferențele mici dintre grupuri sau dintre ediții nu pot fi confirmate; de aceea, regula de comparare este strictă.
Rata de răspuns și autoselecția: respondenții pot diferi de nerespondenți prin caracteristici pe care ponderarea nu le corectează; am verificat rezultatele și fără ruta deschisă.
Datele declarate: competențele, satisfacția și percepțiile sunt autoevaluări, nu măsurători.
Răspunsurile lipsă cu tipar sistematic: unele analize se fac pe subgrupuri sau doar descriptiv, iar indicatorii afectați sunt semnalați.
Acoperirea REGES: registrul include doar contractele individuale de muncă înregistrate în România; activitățile independente, PFA, munca în străinătate și cetățenii străini rămân în afara lui. De aceea, prezentăm ocuparea înregistrată separat de cea declarată.