Để phân tích tình hình kinh tế, luật của Ouken thường được sử dụng. Hệ số được nhà khoa học rút ra đặc trưng cho tỷ lệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ tăng trưởng. Nó được phát hiện trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm vào năm 1962 bởi một nhà khoa học, trong đó vinh dự được đặt tên. Thống kê cho thấy tỷ lệ thất nghiệp tăng 1% dẫn đến giảm GDP thực tế từ tiềm năng 2%. Tuy nhiên, tỷ lệ này không phải là hằng số. Nó có thể thay đổi tùy thuộc vào tiểu bang và khoảng thời gian. Tỷ lệ giữa thay đổi hàng quý về tỷ lệ thất nghiệp và GDP thực tế - đây là luật của Oaken. Công thức, cần lưu ý, vẫn đang bị chỉ trích. Tính hữu ích của nó để giải thích các điều kiện thị trường cũng đang được đặt câu hỏi.
Luật của Oaken
Hệ số và luật đằng sau nó xuất hiện như là kết quả của việc xử lý dữ liệu thống kê, nghĩa là, quan sát theo kinh nghiệm. Nó không dựa trên lý thuyết ban đầu, sau đó đã được thử nghiệm trong thực tế. Arthur Melvin Ouken đã nhìn thấy mô hình bằng cách nghiên cứu số liệu thống kê cho Hoa Kỳ. Cô ấy là gần đúng. Điều này là do thực tế là nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tổng sản phẩm quốc nội, không chỉ tỷ lệ thất nghiệp. Tuy nhiên, việc xem xét đơn giản hóa mối quan hệ giữa các chỉ số kinh tế vĩ mô đôi khi cũng hữu ích, như nghiên cứu của Ouken, cho thấy. Hệ số được tạo ra bởi nhà khoa học phản ánh mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa sản lượng và thất nghiệp. Ouken tin rằng tổng sản phẩm quốc nội tăng 2% là do những thay đổi sau:
- giảm tỷ lệ thất nghiệp theo chu kỳ 1%;
- tăng trưởng việc làm 0, 5%;
- tăng số giờ làm việc cho mỗi công nhân thêm 0, 5%;
- tăng trưởng năng suất 1%.
Do đó, giảm tỷ lệ thất nghiệp theo chu kỳ của Ouken 0, 1%, người ta có thể mong đợi mức tăng GDP thực tế là 0, 2%. Tuy nhiên, tỷ lệ này thay đổi cho các quốc gia và khoảng thời gian khác nhau. Sự phụ thuộc đã được thử nghiệm trong thực tế cho cả GDP và GNP. Theo Martin Pracovni, sản xuất giảm 3% là do tỷ lệ thất nghiệp giảm 1%. Tuy nhiên, ông tin rằng đây chỉ là một sự phụ thuộc gián tiếp. Theo Prachovny, các yếu tố khác, ví dụ, việc sử dụng năng lực sản xuất và số giờ lao động, không ảnh hưởng đến thất nghiệp nhiều hơn sản xuất. Do đó, bạn phải loại bỏ chúng. Pratchivniki tính toán rằng tỷ lệ thất nghiệp giảm 1% dẫn đến tăng GDP chỉ 0, 7%. Hơn nữa, sự phụ thuộc ngày càng yếu đi theo thời gian. Năm 2005, một phân tích về số liệu thống kê gần đây được thực hiện bởi Andrew Abel và Ben Bernarke. Theo ước tính của họ, tỷ lệ thất nghiệp tăng 1% dẫn đến sản lượng giảm 2%.
Lý do
Nhưng tại sao tốc độ tăng trưởng GDP vượt quá tỷ lệ phần trăm thay đổi trong thất nghiệp? Có một số giải thích cho điều này:
- Tác dụng của hiệu ứng số nhân. Càng nhiều người làm việc, nhu cầu về hàng hóa càng lớn. Do đó, khối lượng sản xuất có thể tăng với tốc độ nhanh hơn mức độ việc làm.
- Thống kê không hoàn hảo. Những người thất nghiệp có thể chỉ đơn giản là ngừng tìm kiếm việc làm. Nếu điều này xảy ra, thì chúng biến mất khỏi "radar" của các cơ quan thống kê.
- Một lần nữa, những người thực sự làm việc có thể bắt đầu làm việc ít hơn. Trong thống kê, điều này thực tế không được hiển thị. Tuy nhiên, tình trạng này ảnh hưởng đáng kể đến khối lượng sản xuất. Do đó, với cùng số lượng nhân viên, chúng tôi thực sự có thể nhận được các chỉ số tổng sản phẩm khác nhau.
- Giảm năng suất lao động. Điều này có thể không chỉ do sự xuống cấp của tổ chức, mà còn do số lượng nhân viên quá nhiều.
Luật Oaken: Công thức
Chúng tôi giới thiệu các quy ước sau:
- Y là khối lượng thực của sản xuất.
- Y 'là tổng sản phẩm quốc nội tiềm năng.
- u - thất nghiệp thực sự.
- u 'là mức tự nhiên của chỉ báo trước.
- c là hệ số Ouken.
Cho các quy ước trên, có thể suy ra công thức sau: (Y '- Y) / Y' = c * (u - u ').
Ở Hoa Kỳ, bắt đầu từ năm 1955, chỉ số sau thường là 2 hoặc 3, như thể hiện trong các nghiên cứu thực nghiệm ở trên. Tuy nhiên, phiên bản luật Ouken này hiếm khi được sử dụng vì mức độ thất nghiệp tiềm năng và tổng sản phẩm quốc nội rất khó đánh giá. Có một phiên bản khác của công thức.
Cách tính tăng trưởng GDP
Để tính tốc độ tăng trưởng GDP, chúng tôi đưa ra các quy ước sau:
- Y là khối lượng thực của đầu ra.
- ∆u - thay đổi tỷ lệ thất nghiệp thực tế so với năm ngoái.
- C là hệ số Ouken.
- ∆Y - thay đổi sản lượng thực tế so với năm ngoái.
- K - tăng trưởng sản xuất trung bình hàng năm tại việc làm đầy đủ.
Sử dụng các ký hiệu này, chúng ta có thể rút ra công thức sau: ΔY / Y = k - c * Δu.
Đối với thời kỳ hiện đại trong lịch sử Hoa Kỳ, hệ số C là 2 và K là 3%. Do đó, phương trình được suy ra: ΔY / Y = 0, 03 - 2Δu.
Sử dụng
Biết cách tính hệ số Ouken thường giúp ích trong việc xây dựng xu hướng. Tuy nhiên, các con số kết quả thường không chính xác lắm. Điều này là do sự thay đổi của hệ số cho các quốc gia và khoảng thời gian khác nhau. Do đó, người ta phải tính đến các dự đoán về tăng trưởng GDP do tạo việc làm với một số hoài nghi. Hơn nữa, xu hướng ngắn hạn là chính xác hơn. Điều này là do thực tế là bất kỳ thay đổi thị trường có thể ảnh hưởng đến hệ số.
