لتحليل الوضع الاقتصادي ، غالبًا ما يستخدم قانون Ouken. يميز المعامل الذي استخرجه العالم النسبة بين معدل البطالة ومعدل النمو. تم اكتشافه على أساس البيانات التجريبية في عام 1962 من قبل عالم تم تسميته على شرفه. تشير الإحصائيات إلى أن زيادة البطالة بنسبة 1٪ تؤدي إلى انخفاض الناتج المحلي الإجمالي الفعلي من المحتمل بنسبة 2٪. ومع ذلك ، هذه النسبة ليست ثابتة. قد تختلف حسب الدولة والفترة الزمنية. النسبة بين التغيرات الفصلية في معدل البطالة والناتج المحلي الإجمالي الحقيقي - هذا هو قانون أوكين. وتجدر الإشارة إلى أن الصيغة ما زالت موضع انتقاد. كما يتم التشكيك في فائدتها لشرح ظروف السوق.
قانون أوكين
ظهر المعامل والقانون الكامن وراءه نتيجة لمعالجة البيانات الإحصائية ، أي الملاحظات التجريبية. لم يكن يستند إلى النظرية الأصلية ، والتي تم اختبارها بعد ذلك في الممارسة. رأى آرثر ملفين أوكن هذا النمط من خلال دراسة إحصاءات للولايات المتحدة. إنها تقريبية. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن العديد من العوامل تؤثر على الناتج المحلي الإجمالي ، وليس فقط على معدل البطالة. ومع ذلك ، فإن مثل هذا الاعتبار المبسط للعلاقة بين مؤشرات الاقتصاد الكلي مفيد أيضًا في بعض الأحيان ، كما يظهر بحث أوكن. يعكس المعامل المستمد من العالم علاقة متناسبة عكسيا بين الناتج والبطالة. يعتقد أوكن أن زيادة الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 2٪ ترجع إلى التحولات التالية:
- انخفاض مستوى البطالة الدورية بنسبة 1٪ ؛
- نمو العمالة بنسبة 0.5 ٪ ؛
- زيادة عدد ساعات العمل لكل عامل بنسبة 0.5٪ ؛
- نمو الإنتاجية بنسبة 1٪.
وبالتالي ، بتخفيض معدل البطالة الدورية لـ Ouken بنسبة 0.1٪ ، يمكن للمرء أن يتوقع زيادة في الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي بنسبة 0.2٪. ومع ذلك ، تختلف هذه النسبة باختلاف البلدان والفترات الزمنية. تم اختبار الاعتماد في الممارسة على كل من الناتج المحلي الإجمالي والناتج القومي الإجمالي. ووفقًا لمارتن براكوفني ، فإن انخفاض الإنتاج بنسبة 3٪ يرجع إلى انخفاض البطالة بنسبة 1٪. ومع ذلك ، فهو يعتقد أن هذا مجرد اعتماد غير مباشر. وفقا ل Prachovny ، عوامل أخرى ، على سبيل المثال ، استخدام القدرات الإنتاجية وعدد ساعات العمل ، لا تؤثر على البطالة أكثر من الإنتاج. لذلك ، يجب التخلص منها. حسب pratchivniki أن انخفاض البطالة بنسبة 1 ٪ يؤدي إلى زيادة في الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 0.7 ٪ فقط. علاوة على ذلك ، أصبح الاعتماد أضعف بمرور الوقت. في عام 2005 ، أجرى أندرو آبل وبن برنارك تحليلاً للإحصاءات الأخيرة. وتشير تقديراتهم إلى أن زيادة البطالة بنسبة 1٪ تؤدي إلى انخفاض الإنتاج بنسبة 2٪.
الأسباب
ولكن لماذا تتجاوز معدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي النسبة المئوية للتغير في البطالة؟ هناك عدة تفسيرات لهذا:
- تأثير التأثير المضاعف. كلما زاد عدد العاملين ، زاد الطلب على السلع. لذلك ، يمكن أن تنمو أحجام الإنتاج بمعدل أسرع من مستوى العمالة.
- إحصائيات غير كاملة. قد يتوقف العاطلون عن العمل ببساطة عن البحث عن عمل. إذا حدث ذلك ، فإنها تختفي من "رادار" الوكالات الإحصائية.
- مرة أخرى ، قد يبدأ الأشخاص العاملون بالفعل في العمل أقل. في الإحصائيات ، لا يتم عرض هذا عمليا. ومع ذلك ، فإن هذا الوضع يؤثر بشكل كبير على حجم الإنتاج. لذلك ، مع نفس عدد الموظفين ، يمكننا في الواقع الحصول على مؤشرات إجمالي الناتج مختلفة.
- انخفاض إنتاجية العمل. قد لا يكون هذا بسبب تدهور المنظمة فحسب ، بل أيضًا بسبب العدد المفرط من الموظفين.
قانون أوكين: الصيغة
نقدم الاتفاقيات التالية:
- Y هو الحجم الحقيقي للإنتاج.
- Y 'هو الناتج المحلي الإجمالي المحتمل.
- ش - بطالة حقيقية.
- u 'هو المستوى الطبيعي للمؤشر السابق.
- ج هو معامل Ouken.
بالنظر إلى الاتفاقيات المذكورة أعلاه ، يمكن اشتقاق الصيغة التالية: (Y '- Y) / Y' = c * (u - u ').
في الولايات المتحدة ، بدءًا من عام 1955 ، كان المؤشر الأخير عادة 2 أو 3 ، كما هو موضح في الدراسات التجريبية المذكورة أعلاه. ومع ذلك ، نادرًا ما يتم استخدام هذا الإصدار من قانون Ouken نظرًا لصعوبة تقييم المستويات المحتملة للبطالة والناتج المحلي الإجمالي. هناك نسخة أخرى من الصيغة.
كيفية حساب نمو الناتج المحلي الإجمالي
لحساب معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي ، نقدم الاتفاقيات التالية:
- Y هو الحجم الفعلي للناتج.
- ∆u - التغير في معدل البطالة الفعلي مقارنة بالعام الماضي.
- C هو معامل Ouken.
- ∆Y - التغير في الناتج الفعلي مقارنة بالعام الماضي.
- ك - متوسط نمو الإنتاج السنوي عند التشغيل الكامل.
باستخدام هذه الرموز ، يمكننا استخلاص الصيغة التالية: ΔY / Y = k - c * Δu.
بالنسبة للعصر الحديث في تاريخ الولايات المتحدة الأمريكية ، فإن المعامل C هو 2 ، و K هو 3 ٪. وهكذا ، يتم اشتقاق المعادلة: ΔY / Y = 0.03 - 2Δu.
استخدم
غالبًا ما تساعد معرفة كيفية حساب معامل Ouken في بناء الاتجاهات. ومع ذلك ، غالبًا ما تكون الأرقام الناتجة غير دقيقة للغاية. ويرجع ذلك إلى تنوع المعامل لمختلف البلدان والفترات الزمنية. لذلك ، يجب على المرء أن يأخذ في الاعتبار توقعات نمو الناتج المحلي الإجمالي بسبب خلق فرص العمل مع بعض الشك. علاوة على ذلك ، فإن الاتجاهات قصيرة المدى أكثر دقة. هذا يرجع إلى حقيقة أن أي تغييرات في السوق يمكن أن تؤثر على المعامل.
