Ekonomik durumu analiz etmek için, Ouken yasası sıklıkla kullanılır. Bilim adamı tarafından elde edilen katsayı işsizlik oranı ile büyüme oranı arasındaki oranı karakterize eder. 1962'de şerefine adı verilen bir bilim adamı tarafından ampirik veriler temelinde keşfedildi. İstatistikler, işsizlik oranındaki% 1'lik bir artışın, gerçek GSYİH'da potansiyelden% 2'lik bir azalmaya yol açtığını göstermektedir. Ancak bu oran sabit değildir. Duruma ve süreye bağlı olarak değişebilir. İşsizlik oranındaki üç aylık değişimler ile reel GSYİH arasındaki oran - bu Oaken yasasıdır. Formül, not edilmelidir, hala eleştiriliyor. Piyasa koşullarını açıklamadaki faydası da sorgulanmaktadır.
Oaken Yasası
Katsayı ve arkasındaki yasa, istatistiksel verilerin, yani ampirik gözlemlerin işlenmesi sonucunda ortaya çıktı. Daha sonra pratikte test edilen orijinal teoriye dayanmıyordu. Arthur Melvin Ouken bu deseni ABD istatistiklerini inceleyerek gördü. Yaklaşık. Bunun nedeni, sadece işsizlik oranını değil, pek çok faktörün gayri safi yurtiçi hasılayı etkilemesidir. Bununla birlikte, Ouken'in araştırmasının gösterdiği gibi, makroekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin bu kadar basitleştirilmiş bir değerlendirmesi de bazen yararlıdır. Bilim insanı tarafından türetilen katsayı, çıktı ve işsizlik arasında ters orantılı bir ilişkiyi yansıtır. Ouken gayri safi yurtiçi hasıladaki% 2'lik bir artışın aşağıdaki değişimlerden kaynaklandığına inanıyordu:
- döngüsel işsizlik seviyesinde% 1'lik bir düşüş;
- % 0.5 istihdam artışı;
- her işçi için çalışma saatlerinin sayısında% 0.5 artış;
- % 1 verimlilik artışı.
Böylece, Ouken’in döngüsel işsizlik oranını% 0.1 oranında düşürerek, reel GSYİH'da% 0.2'lik bir artış beklenebilir. Ancak, bu oran farklı ülkeler ve zaman dilimleri için değişiklik gösterir. Bağımlılık, pratikte hem GSYİH hem de GSMH için test edilmiştir. Martin Pracovni'ye göre, üretimdeki% 3'lük bir azalma, işsizlikteki% 1'lik bir azalmadan kaynaklanıyor. Ancak, bunun sadece dolaylı bir bağımlılık olduğuna inanıyor. Prachovny'ye göre, örneğin üretim kapasitelerinin kullanımı ve çalışma saatlerinin sayısı gibi diğer faktörler işsizliği üretimden daha fazla etkilemez. Bu nedenle, onları atmalısınız. Pratchivniki, işsizlik oranındaki% 1'lik bir düşüşün GSYİH'da sadece% 0, 7'lik bir artışa yol açtığını hesapladı. Dahası, bağımlılık zamanla zayıflıyor. 2005 yılında Andrew Abel ve Ben Bernarke tarafından son istatistiklerin bir analizi yapıldı. Tahminlerine göre, işsizlikteki% 1'lik artış, üretimde% 2'lik bir düşüşe neden oluyor.
nedenleri
Peki GSYİH büyüme oranları neden işsizlik oranındaki yüzde değişimi aşıyor? Bunun için birkaç açıklama var:
- Çarpan etkisinin etkisi. Ne kadar çok kişi istihdam edilirse, mal talebi de o kadar fazla olur. Bu nedenle, üretim hacimleri istihdam seviyesinden daha hızlı büyüyebilir.
- Kusurlu istatistikler. İşsiz insanlar iş aramayı bırakabilirler. Bu durumda, istatistik kurumlarının "radarından" kaybolurlar.
- Yine, gerçekten çalışan insanlar daha az çalışmaya başlayabilirler. İstatistiklerde, bu pratik olarak görüntülenmez. Ancak, bu durum üretim hacmini önemli ölçüde etkiler. Bu nedenle, aynı sayıda çalışanla, aslında farklı brüt ürün göstergeleri elde edebiliriz.
- Emek verimliliğinde azalma. Bunun nedeni sadece kuruluşun bozulması değil, aynı zamanda aşırı sayıda çalışanın da olabilir.
Meşe Yasası: Formül
Aşağıdaki sözleşmeleri sunuyoruz:
- Y, gerçek üretim hacmidir.
- Y ', gayri safi yurtiçi hasıladır.
- u - gerçek işsizlik.
- u 'önceki göstergenin doğal seviyesidir.
- c, Ouken katsayısıdır.
Yukarıdaki kurallar göz önüne alındığında, aşağıdaki formül elde edilebilir: (Y '- Y) / Y' = c * (u - u ').
Amerika Birleşik Devletleri'nde, 1955'ten başlayarak, yukarıdaki ampirik çalışmalarda gösterildiği gibi, ikinci gösterge genellikle 2 veya 3 idi. Ancak, Ouken yasasının bu versiyonunu nadiren kullanıyoruz çünkü potansiyel işsizlik ve gayri safi yurtiçi hasıla seviyelerinin değerlendirilmesi zor. Formülün başka bir sürümü daha var.
GSYİH büyümesi nasıl hesaplanır
GSYİH büyüme oranını hesaplamak için aşağıdaki sözleşmeleri sunuyoruz:
- Y, gerçek çıktı hacmidir.
- ∆u - fiili işsizlik oranında geçen yıla göre değişim.
- C, Ouken katsayısıdır.
- ∆Y - fiili çıktıda geçen yıla göre değişiklik.
- K - tam istihdamda ortalama yıllık üretim artışı.
Bu gösterimleri kullanarak, aşağıdaki formülü türetebiliriz: ΔY / Y = k - c * Δu.
ABD tarihindeki modern dönem için C katsayısı 2 ve K% 3'tür. Böylece, denklem türetilir: ΔY / Y = 0.03 - 2Δu.
kullanımı
Ouken katsayısının nasıl hesaplanacağını bilmek, genellikle trendlerin oluşturulmasına yardımcı olur. Ancak, elde edilen rakamlar genellikle çok doğru değildir. Bu, farklı ülkeler ve zaman periyotları için katsayı değişkenliğinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, bazı şüphecilik ile istihdam yaratma nedeniyle GSYİH büyümesi tahminleri dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kısa vadeli eğilimler daha doğrudur. Bunun nedeni, herhangi bir piyasa değişikliğinin katsayıyı etkileyebilmesidir.
