Okunov zakon se često koristi za analizu ekonomske situacije. Koeficijent, koji je naučnik izveo, karakteriše odnos između stope nezaposlenosti i stopa rasta. Otkrio ga je na osnovu empirijskih podataka 1962. godine naučnik po kome je i dobio ime. Statistike pokazuju da povećanje nezaposlenosti za 1% dovodi do smanjenja stvarnog BDP-a u odnosu na potencijalni BDP za 2%. Međutim, ovaj omjer nije konstantan. Može se razlikovati ovisno o državi i vremenskom periodu. Odnos između kvartalnih promjena stope nezaposlenosti i realnog BDP-a je Okunov zakon. Formula je, treba napomenuti, još uvijek kritikovana. Njegova korisnost za objašnjenje tržišnih uslova je također upitna.
Oakenov zakon
Koeficijent i zakon iza njega nastali su kao rezultat obrade statističkih podataka, odnosno empirijskih zapažanja. Nije se zasnivao na originalnoj teoriji, koja je potom testirana u praksi. Arthur Melvin Oaken je vidio obrazac dok je proučavao američku statistiku. To je približno. To je povezano saČinjenica da na bruto domaći proizvod utiču mnogi faktori, a ne samo stopa nezaposlenosti. Međutim, takav pojednostavljen pogled na odnos između makroekonomskih pokazatelja ponekad je takođe koristan, kako pokazuje Okenova studija. Koeficijent koji je naučnik izveo pokazuje obrnuto proporcionalnu vezu između obima proizvodnje i stope nezaposlenosti. Okun je vjerovao da je povećanje BDP-a od 2% posljedica sljedećih pomaka:
- pad ciklične nezaposlenosti za 1%;
- 0,5% povećanje zaposlenosti;
- povećanje broja radnih sati za svakog radnika za 0,5%;
- 1% povećanje produktivnosti.
Dakle, smanjenjem Okunove ciklične stope nezaposlenosti za 0,1%, možemo očekivati povećanje realnog BDP-a za 0,2%. Međutim, ovaj omjer varira za različite zemlje i vremenske periode. Odnos je testiran u praksi i za BDP i za GNP. Prema Martinu Prachovnyju, smanjenje proizvodnje od 3% povezano je sa smanjenjem nezaposlenosti od 1%. Međutim, smatra da je to samo indirektna zavisnost. Prema Prachovnyju, na obim proizvodnje ne utiče nezaposlenost, već drugi faktori, kao što su iskorištenost kapaciteta i broj radnih sati. Stoga se moraju odbaciti. Prachovny je izračunao da smanjenje nezaposlenosti od 1% dovodi do rasta BDP-a od samo 0,7%. Štaviše, zavisnost vremenom postaje sve slabija. Andrew Abel i Ben Bernanke su 2005. godine izvršili analizu najnovijih statistika. Prema njihovim riječima, povećanjenezaposlenost od 1% dovodi do pada proizvodnje za 2%.
Razlozi
Ali zašto rast BDP-a premašuje procentualnu promjenu stope nezaposlenosti? Postoji nekoliko objašnjenja za ovo:
- Akcija multiplikativnog efekta. Što je više ljudi zaposleno, to je veća potražnja za robom. Stoga proizvodnja može rasti brže od zaposlenosti.
- Nesavršena statistika. Nezaposlene osobe mogu jednostavno prestati tražiti posao. Ako se to dogodi, onda nestaju sa "radara" statističkih agencija.
- Opet, oni koji su stvarno zaposleni mogu početi manje raditi. To praktično nije prikazano u statistici. Međutim, ova situacija značajno utiče na obim proizvodnje. Dakle, sa istim brojem zaposlenih zapravo možemo dobiti različite pokazatelje bruto proizvoda.
- Smanjenje produktivnosti rada. Ovo može biti zbog ne samo pogoršanja u organizaciji, već i prevelikog broja zaposlenih.
Oakenov zakon: Formula
Uvedite sljedeće konvencije:
- Y je stvarni izlaz.
- Y’ je potencijalni bruto domaći proizvod.
- u je prava nezaposlenost.
- u’ je prirodni nivo prethodnog indikatora.
- c – Okunov koeficijent.
Uzimajući u obzir gore navedene konvencije, možemo izvesti sljedeću formulu: (Y’ – Y)/Y’=s(u – u’).
U SAD-u, od 1955. godine, zadnja cifra je obično bila 2 ili 3, ovakopokazuju gore navedene empirijske studije. Međutim, ova verzija Okunovog zakona se rijetko koristi jer je teško procijeniti potencijalnu nezaposlenost i nivo bruto domaćeg proizvoda. Postoji još jedna verzija formule.
Kako izračunati rast BDP-a
Da bismo izračunali stopu rasta BDP-a, uvodimo sljedeće simbole:
- Y je stvarni obim izdavanja.
- ∆u je promjena stvarne stope nezaposlenosti u odnosu na prošlu godinu.
- C – Okunov koeficijent.
- ∆Y je promjena stvarne proizvodnje u odnosu na prošlu godinu.
- K je prosječan godišnji rast proizvodnje pri punoj zaposlenosti.
Koristeći ove notacije, možemo izvesti sljedeću formulu: ∆Y/Y=k – c∆u.
Za moderni period u istoriji SAD, koeficijent C je 2, a K je 3%. Dakle, jednačina je izvedena: ∆Y/Y=0,03 - 2∆u.
Koristite
Znanje kako izračunati Okunov omjer često pomaže u trendu. Međutim, često dobijeni brojevi nisu baš tačni. To je zbog varijabilnosti koeficijenta za različite zemlje i vremenske periode. Dakle, primljena predviđanja rasta BDP-a zbog otvaranja radnih mjesta treba uzeti u obzir sa određenim stepenom skepticizma. Štaviše, kratkoročni trendovi su tačniji. To je zbog činjenice da bilo kakve promjene na tržištu mogu uticati na koeficijent.
U praksi
Pretpostavimo da je stopa nezaposlenosti 10% istvarni bruto domaći proizvod - 7500 milijardi valutnih jedinica.
Moramo pronaći iznos BDP-a koji bi se mogao postići kada bi stopa nezaposlenosti odgovarala prirodnom pokazatelju (6%). Ovaj problem se lako rješava korištenjem Okunovog zakona. Koeficijent pokazuje da višak stvarne stope nezaposlenosti u odnosu na prirodnu za 1% dovodi do gubitka od 2% BDP-a. Dakle, prvo moramo pronaći razliku između 10% i 6%. Dakle, razlika između stvarne i prirodne stope nezaposlenosti iznosi 4%. Nakon toga, lako je shvatiti da BDP u našem problemu zaostaje za svojom potencijalnom vrijednošću za 8%. Sada uzmimo stvarni bruto domaći proizvod kao 100%. Nadalje, možemo zaključiti da je 108% realnog BDP-a 75001,08=8100 milijardi monetarnih jedinica. Mora se shvatiti da je ovaj primjer samo primjer iz kursa ekonomije. U stvarnosti, situacija može biti potpuno drugačija. Stoga je upotreba Okunovog zakona prikladna samo za kratkoročno predviđanje, gdje nema potrebe za izuzetno preciznim mjerenjima.
