Okunov zakon se često koristi za analizu ekonomske situacije. Koeficijent, koji je znanstvenik izveo, karakterizira odnos između stope nezaposlenosti i stopa rasta. Otkrio ga je na temelju empirijskih podataka 1962. godine znanstvenik po kojem je i dobio ime. Statistike pokazuju da povećanje nezaposlenosti za 1% dovodi do smanjenja stvarnog BDP-a od potencijalnog BDP-a za 2%. Međutim, ovaj omjer nije stalan. Može se razlikovati ovisno o državi i vremenskom razdoblju. Odnos između kvartalnih promjena stope nezaposlenosti i realnog BDP-a je Okunov zakon. Formula je, valja napomenuti, još uvijek kritizirana. Njegova korisnost za objašnjenje tržišnih uvjeta također je upitna.
Oakenov zakon
Koeficijent i zakon iza njega nastali su kao rezultat obrade statističkih podataka, odnosno empirijskih opažanja. Nije se temeljila na izvornoj teoriji, koja je potom provjerena u praksi. Arthur Melvin Oaken vidio je obrazac dok je proučavao američku statistiku. To je približno. To je povezano saČinjenica da na bruto domaći proizvod utječu brojni čimbenici, a ne samo stopa nezaposlenosti. Međutim, takav pojednostavljen pogled na odnos između makroekonomskih pokazatelja ponekad je također koristan, kako pokazuje Okenova studija. Koeficijent koji je znanstvenik izveo prikazuje obrnuto proporcionalan odnos između obujma proizvodnje i stope nezaposlenosti. Okun je vjerovao da je porast BDP-a od 2% posljedica sljedećih pomaka:
- pad cikličke nezaposlenosti za 1%;
- 0,5% povećanje zaposlenosti;
- povećanje broja radnih sati za svakog radnika za 0,5%;
- 1% povećanje produktivnosti.
Dakle, smanjenjem Okunove cikličke stope nezaposlenosti za 0,1%, možemo očekivati povećanje realnog BDP-a za 0,2%. Međutim, ovaj omjer varira za različite zemlje i razdoblja. Odnos je u praksi testiran i za BDP i za BDP. Prema Martinu Prachovnyju, smanjenje proizvodnje od 3% povezano je sa smanjenjem nezaposlenosti od 1%. No, smatra da je to samo neizravna ovisnost. Prema Prachovnyju, na obujam proizvodnje ne utječe nezaposlenost, već drugi čimbenici, 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%. Štoviše, ovisnost s vremenom postaje sve slabija. 2005. godine Andrew Abel i Ben Bernanke proveli su analizu najnovijih statistika. Prema njima, povećanjenezaposlenost od 1% dovodi do pada proizvodnje za 2%.
Razlozi
Ali zašto rast BDP-a premašuje postotnu promjenu stope nezaposlenosti? Za to postoji nekoliko objašnjenja:
- Akcija multiplikativnog učinka. Što je više ljudi zaposleno, veća je 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 s "radara" statističkih agencija.
- Opet, stvarno zaposleni mogu početi raditi manje. To se praktički ne prikazuje u statistici. Međutim, ova situacija značajno utječe na obujam proizvodnje. Dakle, s istim brojem zaposlenih zapravo možemo dobiti različite pokazatelje bruto proizvoda.
- Smanjenje produktivnosti rada. Razlog tome može biti ne samo pogoršanje u organizaciji, već i preveliki broj zaposlenika.
Oakenov zakon: formula
Uvedite sljedeće konvencije:
- Y je stvarni izlaz.
- Y' je potencijalni bruto domaći proizvod.
- u je prava nezaposlenost.
- u’ je prirodna razina prethodnog pokazatelja.
- c – Okunov koeficijent.
Uzimajući u obzir gore navedene konvencije, možemo izvesti sljedeću formulu: (Y’ – Y)/Y’=s(u – u’).
U SAD-u, od 1955., posljednja brojka obično je bila 2 ili 3, ovakopokazuju gore navedene empirijske studije. Međutim, ova se verzija Okunova zakona rijetko koristi jer je potencijalnu nezaposlenost i razinu bruto domaćeg proizvoda teško procijeniti. Postoji još jedna verzija formule.
Kako izračunati rast BDP-a
Da bismo izračunali stopu rasta BDP-a, uvodimo sljedeće simbole:
- Y je stvarni volumen izdanja.
- ∆u je promjena stvarne stope nezaposlenosti u odnosu na prošlu godinu.
- C – Okunov koeficijent.
- ∆Y je promjena stvarne proizvodnje od prošle godine.
- K je prosječni godišnji rast proizvodnje pri punoj zaposlenosti.
Upotrebom ovih oznaka možemo izvesti sljedeću formulu: ∆Y/Y=k – c∆u.
Za moderno razdoblje u povijesti SAD-a, koeficijent C je 2, a K je 3%. Dakle, jednadžba je izvedena: ∆Y/Y=0,03 - 2∆u.
Koristite
Znati kako izračunati Okunov omjer često pomaže u trendu. Međutim, često dobiveni brojevi nisu baš točni. To je zbog varijabilnosti koeficijenta za različite zemlje i vremenska razdoblja. Stoga, primljena predviđanja rasta BDP-a zbog otvaranja novih radnih mjesta treba uzeti u obzir s određenim stupnjem skepse. Štoviše, kratkoročni trendovi su točniji. To je zbog činjenice da sve promjene na tržištu mogu utjecati 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 se problem lako rješava korištenjem Okunova 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 je lako razumjeti da BDP u našem problemu zaostaje za svojom potencijalnom vrijednošću za 8%. Uzmimo sada stvarni bruto domaći proizvod kao 100%. Nadalje, možemo zaključiti da je 108% realnog BDP-a 75001,08=8100 milijardi novčanih jedinica. Mora se shvatiti da je ovaj primjer samo primjer iz kolegija ekonomije. U stvarnosti, situacija može biti potpuno drugačija. Stoga je korištenje Okunova zakona prikladno samo za kratkoročno predviđanje, gdje nema potrebe za iznimno preciznim mjerenjima.
