Okun yasası genellikle ekonomik durumu analiz etmek için kullanılır. Bilim adamı tarafından türetilen katsayı, işsizlik oranı ile büyüme oranları arasındaki ilişkiyi karakterize ediyor. 1962 yılında adını aldığı bilim adamı tarafından ampirik verilere dayanarak keşfedilmiştir. İstatistikler, işsizlikte %1'lik bir artışın, gerçek GSYİH'de potansiyel GSYİH'den %2'lik bir düşüşe yol açtığını gösteriyor. Ancak bu oran sabit değildir. Devlete ve zaman dilimine göre değişebilir. İşsizlik oranındaki üç aylık değişimler ile reel GSYİH arasındaki ilişki Okun yasasıdır. Unutulmaması gereken formül hala eleştiriliyor. Piyasa koşullarını açıklamadaki faydası da sorgulanıyor.
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 Oaken, ABD istatistiklerini incelerken modeli gördü. Bu yaklaşıktır. İle bağlantılıGayri safi yurtiçi hasılanın sadece işsizlik oranından değil birçok faktörden etkilenmesi. Bununla birlikte, Oken'in çalışmasının gösterdiği gibi, makroekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin bu kadar basit bir görünümü bazen yararlıdır. Bilim insanı tarafından elde edilen katsayı, üretim hacmi ile işsizlik oranı arasında ters orantılı bir ilişki göstermektedir. Okun, GSYİH'deki %2'lik artışın aşağıdaki kaymalardan kaynaklandığına inanıyordu:
- döngüsel işsizlikte %1 düşüş;
- %0.5 istihdam artışı;
- her işçi için çalışma saatlerinin sayısında %0,5 artış;
- %1 verimlilik artışı.
Böylece Okun'un döngüsel işsizlik oranını %0,1 az altarak, reel GSYİH'nın %0,2 artmasını bekleyebiliriz. Ancak bu oran farklı ülkeler ve zaman dilimleri için farklılık göstermektedir. İlişki hem GSYİH hem de GSMH için pratikte test edilmiştir. Martin Prachovny'ye göre, üretimde %3'lük bir düşüş, işsizlikte %1'lik bir düşüşle ilişkilidir. Ancak bunun yalnızca dolaylı bir bağımlılık olduğuna inanıyor. Prachovny'ye göre, üretim hacimleri işsizlikten değil, kapasite kullanımı ve çalışılan saat sayısı gibi diğer faktörlerden etkileniyor. Bu nedenle, atılmaları gerekir. Prachovny, işsizlikte %1'lik bir düşüşün GSYİH büyümesine yalnızca %0.7'ye yol açacağını hesapladı. Ayrıca, bağımlılık zamanla zayıflar. 2005 yılında, Andrew Abel ve Ben Bernanke tarafından son istatistiklerin bir analizi yapıldı. Onlara göre, artış%1 işsizlik, çıktıda %2 düşüşe neden oluyor.
Nedenler
Fakat GSYİH büyümesi neden işsizlik oranındaki yüzde değişimini aşıyor? Bunun birkaç açıklaması var:
- Çarpıcı etkinin eylemi. Ne kadar çok insan istihdam edilirse, mallara olan talep o kadar büyük olur. Bu nedenle çıktı, istihdamdan daha hızlı büyüyebilir.
- Kusurlu istatistikler. İşsiz bireyler iş aramayı bırakabilirler. Bu olursa, istatistik kurumlarının "radarından" kaybolurlar.
- Yine, gerçekten çalışanlar daha az çalışmaya başlayabilir. Pratik olarak istatistiklerde gösterilmez. Ancak bu durum üretim hacimlerini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu nedenle, aynı sayıda çalışanla, aslında brüt ürünün farklı göstergelerini elde edebiliriz.
- Emek verimliliğinde azalma. Bu sadece organizasyondaki bir bozulmadan değil, aynı zamanda aşırı sayıda çalışandan da kaynaklanabilir.
Oaken Yasası: Formül
Aşağıdaki kuralları tanıtın:
- Y gerçek çıktıdır.
- Y' potansiyel gayri safi yurtiçi hasıladır.
- u gerçek işsizliktir.
- u' önceki göstergenin doğal seviyesidir.
- c – Okun katsayısı.
Yukarıdaki kuralları dikkate alarak şu formülü elde edebiliriz: (Y' – Y)/Y'=с(u – u’).
ABD'de, 1955'ten beri, son rakam genellikle 2 veya 3'tür, bunun gibiyukarıdaki ampirik çalışmalarla gösterilmiştir. Ancak, Okun yasasının bu versiyonu nadiren kullanılmaktadır çünkü potansiyel işsizlik ve gayri safi yurtiçi hasıla seviyelerini tahmin etmek zordur. Formülün başka bir versiyonu var.
GSYİH büyümesi nasıl hesaplanır
GSYİH büyüme oranını hesaplamak için aşağıdaki sembolleri sunuyoruz:
- Y, gerçek sayı hacmidir.
- ∆u geçen yıla göre gerçek işsizlik oranındaki değişimdir.
- C – Okun katsayısı.
- ∆Y, geçen yıla göre fiili çıktıdaki değişikliktir.
- K, tam istihdamda ortalama yıllık üretim artışıdır.
Bu gösterimleri kullanarak şu formülü elde edebiliriz: ∆Y/Y=k – c∆u.
ABD tarihindeki modern dönem için, C katsayısı 2 ve K %3'tür. Böylece, denklem türetilir: ∆Y/Y=0.03 - 2∆u.
Kullan
Okun oranının nasıl hesaplanacağını bilmek, genellikle trend belirlemede yardımcı olur. Bununla birlikte, genellikle ortaya çıkan sayılar çok doğru değildir. Bu, katsayıların farklı ülkeler ve zaman dilimleri için değişkenliğinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, istihdam yaratılmasından kaynaklanan GSYİH büyümesine ilişkin alınan tahminler, belirli bir şüphecilik derecesiyle dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kısa vadeli eğilimler daha doğrudur. Bunun nedeni, herhangi bir piyasa değişikliğinin katsayıyı etkileyebilmesidir.
Uygulamada
İşsizlik oranının %10 olduğunu varsayalım vegerçek gayri safi yurtiçi hasıla - 7500 milyar para birimi.
İşsizlik oranı doğal göstergeye (%6) karşılık gelirse elde edilebilecek GSYİH miktarını bulmamız gerekiyor. Bu problem Okun kanunu kullanılarak kolayca çözülür. Katsayı, fiili işsizlik oranının doğal işsizlik oranının %1'ini aşmasının GSYİH'nın %2'si kadar bir kayba yol açtığını göstermektedir. İlk önce %10 ile %6 arasındaki farkı bulmalıyız. Böylece gerçek ve doğal işsizlik oranı arasındaki fark %4'tür. Bundan sonra, sorunumuzdaki GSYİH'nın potansiyel değerinin %8 gerisinde kaldığını anlamak kolaydır. Şimdi gerçek gayri safi yurtiçi hasılayı %100 kabul edelim. Ayrıca, reel GSYİH'nın %108'inin 75001.08=8100 milyar para birimi olduğu sonucuna varabiliriz. Bu örneğin sadece bir ekonomi dersinden bir örnek olduğu anlaşılmalıdır. Gerçekte, durum tamamen farklı olabilir. Bu nedenle, Okun yasasının kullanımı yalnızca son derece hassas ölçümlere gerek olmayan kısa vadeli tahminler için uygundur.
