מהו NAIRU? שיעור האבטלה הטבעי ואי-הוודאות באומדן

NAIRU הוא ראשי תיבות של Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment. הכוונה היא לשיעור אבטלה שלפי המודל אינו גורם לאינפלציה לעלות או לרדת בהתמדה, אם שאר ההנחות נשארות יציבות. אין פירוש הדבר שהמחירים אינם עולים. המחירים יכולים לעלות ב-2% או ב-5% בשנה, ובכל זאת קצב האינפלציה יישאר יציב. זעזוע גדול במחירי האנרגיה או שינוי בציפיות לאינפלציה יכולים להעלות את האינפלציה גם כשהאבטלה אינה משתנה.

במצגת השיטות שלה מ-2023, CBO הגדירה את שיעור האבטלה הלא-מחזורי שלה כאבטלה שנובעת מכל המקורות למעט תנודות בביקוש המצרפי. גם זה אומדן ולא נתון שנצפה ישירות. {source:cboNoncyclicalRate2023}

שיעור U-3 הוא מדד האבטלה המרכזי המתפרסם בארצות הברית, והוא מבוסס על סקר משקי בית המשווה את מספר האנשים המסווגים כמובטלים לפי כללים מוגדרים לכוח העבודה. הוא מתאר מצב שנמדד בתקופה מסוימת. לעומתו, NAIRU ושיעור האבטלה הטבעי הם מושגים מודליים רחבים יותר, שמסיקים ממספר מקורות נתונים ואינם מדדי סקר. לכן נתון U-3 אינו חושף את NAIRU ישירות, וההבדל ביניהם אינו מעיד בהכרח שאחד מהם שגוי.

״טבעי״ אינו פירושו אפס אבטלה. אנשים עוברים בין עבודות, מחפשים עבודה או זקוקים לזמן כדי למצוא משרה שמתאימה לכישוריהם ולמיקומם. גם בשוק עבודה פעיל יש מעברים וחיכוכים בהתאמה. תעסוקה מלאה אינה זהה לאפס אבטלה, לאומדן NAIRU יחיד או לאחוז אוניברסלי; והיא אינה הופכת את NAIRU אוטומטית ליעד מדיניות.

מסמך עבודה של CBO משנת 2007 מתאר את השיעור הטבעי כאבטלה שמקורה בגורמים שאינם תנודות מחזוריות בביקוש המצרפי. לפי המסמך, השיעור הטבעי ו-NAIRU צפויים להתכנס בטווח הארוך, אך עשויים להיות שונים באופק תחזית קצר. השיעור הטבעי מתייחס בדרך כלל לשיווי משקל ארוך-טווח בשוק העבודה; NAIRU מתייחס לאבטלה שמתיישבת עם אינפלציה יציבה במודל מסוים; ושיעור לא-מחזורי מפריד בניתוח בין הרכיב המחזורי לרכיבים האחרים. זהו מחקר מתוארך, לא אומדן אוניברסלי ועדכני של CBO. {source:cboNaturalRate2007} {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

כשקוראים נתון שפורסם, בדקו את שמו, את ההגדרה, את השיטה ואת התקופה שאליה הוא מתייחס. אל תניחו שאומדן ״טבעי״ של מוסד אחד שקול ל-NAIRU של מוסד אחר. שמות דומים אינם מבטיחים מושגים זהים.

לאבטלה לא-מחזורית אין גורם יחיד. אדם עשוי לעזוב משרה ולחפש אחרת, להזדקק להכשרה או לגור רחוק מהמשרות הפנויות. גם הרכב הגילים בכוח העבודה, הכניסה לתעסוקה והיציאה ממנה, מבנה המשרות ודרכי חיפוש העבודה משתנים. חיכוכים אלה משפיעים על הזמן הדרוש למובטלים למצוא עבודה ועל רמת האבטלה שיכולה להתמיד בלי לחץ אינפלציוני גובר.

מסמך העבודה של CBO משנת 2007 קושר את השיעור הטבעי ליצירה ולסגירה של משרות, לתחלופת עובדים ולמהירות ההתאמה בין מחפשי עבודה למשרות פנויות. {source:cboNaturalRate2007}

גם ההתאמה בין עובדים למשרות פנויות יכולה להשתנות. אם הכישורים או המיקום מתאימים פחות, משרה עשויה להישאר פנויה זמן רב יותר גם כשיש מובטלים. שיפור בהתאמה או שינוי בשיעור ההשתתפות יכולים ליצור תמונה אחרת. נתון יחיד על משרות פנויות או אבטלה אינו מזהה את הסיבה. ג׳רום פאוול מהפדרל ריזרב דן בשינוי מבני בכלכלה ובאי-הוודאות באומדן שיעור אבטלה בר-קיימא. {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018}

כלכלנים משלבים נתונים על שוק העבודה, שכר, אינפלציה ודמוגרפיה. לאחר מכן הם משתמשים במודלים כלכליים וסטטיסטיים כדי להפריד בין מגמות איטיות לבין תנודות מחזוריות. המודל עשוי לכלול יחסים בין שכר למחירים, ציפיות לאינפלציה והנחות לגבי השתתפות בכוח העבודה, פריון או מבנה שוק העבודה. לכן התוצאה תלויה במודל ובנתונים שנבחרו; אין מדובר בספירה ישירה של קבוצת עובדים מסוימת.

במצגת השיטות מ-2023 תיאר CBO את השיטה שבה השתמש באותה עת: הוא השאיר קבועים את שיעורי האבטלה של הרבעון הרביעי של 2005 ב-516 קבוצות דמוגרפיות לפי מגדר, השכלה, גיל ומוצא, ואז חישב ממוצע משוקלל לפי החלק המשתנה של כל קבוצה בכוח העבודה. הוא הציג גם גישת מגמה-מחזור חלופית, שאת התועלת שלה עדיין בחן. זו תיאור מתוארך של שיטה במוסד אחד, לא נוסחה אוניברסלית. {source:cboNoncyclicalRate2023}

תצפיות חדשות ומהדורות נתונים חדשות, לצד בחירות של מודל, הגדרה, אופק זמן והנחות, עשויות לשנות את האומדן. לכן יש להתייחס אליו כאומדן שניתן לעדכן, ולא כעובדה הידועה בדיוק מדי חודש. ג׳רום פאוול תיאר את אי-הוודאות באומדנים בזמן אמת של השיעור הטבעי ואת האפשרות לעדכן אותם כשמגיע מידע חדש. {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018} {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

אפשר להגדיר את פער האבטלה כך:

פער האבטלה = שיעור האבטלה הנמדד − שיעור הייחוס המשוער

תוצאה חיובית פירושה שהשיעור הנמדד גבוה משיעור הייחוס המשוער; תוצאה שלילית פירושה שהוא נמוך ממנו. מבטאים את ההפרש בנקודות אחוז: המעבר מ-4.2% ל-4.6% הוא 0.4 נקודת אחוז, ולא עלייה יחסית של 0.4%. בדוחות אחרים סדר החיסור עשוי להיות הפוך, לכן בדקו את מוסכמת הסימנים לפני הפרשנות.

גם אז, סימן הפער לבדו אינו קובע מה יקרה למחירים או לשכר. שיעור הייחוס עצמו הוא אומדן, והאינפלציה מושפעת גם מציפיות, מזעזועים ומגורמים מוסדיים. הפער מסדר השוואה בין נתון נמדד לנקודת ייחוס של מודל; הוא אינו תחזית עצמאית.

נניח ששיעור U-3 הנמדד הוא 4.6%. לצורך הדוגמה בלבד, מוסד אחד אומד NAIRU של 4.2%, ואחר אומד 5.0%. לפי ההגדרה שלמעלה:

• האומדן הראשון: 4.6% − 4.2% = +0.4 נקודת אחוז; האבטלה הנמדדת גבוהה מנקודת הייחוס.
• האומדן השני: 4.6% − 5.0% = −0.4 נקודת אחוז; האבטלה הנמדדת נמוכה מנקודת הייחוס.

שיעור האבטלה הנמדד לא השתנה; נקודת הייחוס הלא-נצפית היא שהשתנתה. אף אחד מהאומדנים אינו מוכיח שהאינפלציה תעלה או תרד, והמספרים אינם נתונים עכשוויים או תחזית. הדוגמה ממחישה מדוע חשוב לקרוא את השיטה ואת אי-הוודאות לצד האומדן.

בדקו איזה מוסד הכין את האומדן, כיצד הוא מגדיר את השיעור, לאיזו תקופה הוא מתייחס ומתי פורסם או עודכן. בדקו גם את נוסחת הפער ואת מדד האבטלה ששימש בה. השוו אותו להשתתפות בכוח העבודה, לתעסוקה, למשרות פנויות ולמעברים בין עבודות; כל מדד מאיר היבט אחר. המדריך על עקומת פיליפס מסביר את הקשר המודלי בין רפיון בשוק העבודה לאינפלציה, U-3 לעומת U-6 מציג את היקף מדידת האבטלה, ועקומת בוורידג׳ מתארת משרות פנויות והתאמה.

אין שיעור NAIRU עולמי וקבוע, ואין ערובה ששיעור מסוים ישמור על אינפלציה מסוימת. השתמשו בו כנקודת ייחוס אנליטית שעשויה להשתנות, וציינו את המודל, התקופה ואי-הוודאות.