Prawo Okuna: wzrost PKB a bezrobocie

Gdy produkcja rośnie, firmy często potrzebują więcej godzin pracy lub pracowników; gdy produkcja spada, popyt na pracę może słabnąć. Prawo Okuna podsumowuje statystyczną tendencję, zgodnie z którą szybszy wzrost produkcji zwykle wiąże się z mniejszą zmianą stopy bezrobocia albo jej spadkiem. Nazwa pochodzi od ekonomisty Arthura Okuna. W 1962 roku porównywał on wzrost produkcji realnej ze zmianami stopy bezrobocia, a także badał różnicę między produkcją faktyczną a potencjalną oraz między faktycznym bezrobociem a poziomem odniesienia. Od początku chodziło więc o kilka sposobów pomiaru, a nie jedno uniwersalne równanie. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Słowo „prawo” może wprowadzać w błąd, jeśli rozumieć je jako regułę natury. Badanie Okuna opisywało zależność empiryczną: statystyczne podsumowanie tego, jak dwie miary poruszają się razem w określonych danych. Pasuje to do intuicji, że gospodarka wytwarzająca mniej dóbr i usług zwykle ma słabszy popyt na pracę, ale nie dowodzi, że każda zmiana produkcji sama powoduje określoną zmianę bezrobocia. To punkt wyjścia do analizy, a nie gotowa odpowiedź.

Wersja oparta na wzroście porównuje tempo wzrostu realnego PKB ze zmianą stopy bezrobocia w tym samym okresie. Uproszczone równanie można zapisać tak: zmiana bezrobocia = stała − β × wzrost realnego PKB + składnik losowy. Gdy β jest dodatnie, szybszemu wzrostowi produkcji towarzyszy mniejsza zmiana bezrobocia, przy niezmienionych pozostałych czynnikach. Jednostką β jest zwykle liczba punktów procentowych zmiany bezrobocia przypadająca na każdy punkt procentowy wzrostu produkcji. Sprawdź, czy wzrost kwartalny został przeliczony na tempo roczne oraz czy zmianę stopy bezrobocia podano w punktach procentowych.

Wersja oparta na lukach zestawia produkcję faktyczną z szacunkiem produkcji potencjalnej oraz faktyczne bezrobocie z szacowanym poziomem odniesienia. Dodatnia luka produktowa oznacza, że produkcja przekracza oszacowany potencjał; luka bezrobocia to stopa faktyczna minus stopa odniesienia. Jedna z postaci równania to: luka bezrobocia = −β × luka produktowa + inne czynniki. Produkcji potencjalnej ani poziomu odniesienia nie można bezpośrednio zaobserwować. Rezerwa Federalna wyjaśnia, że luka produktowa zależy od oszacowania zrównoważonej ścieżki produkcji, która może się zmieniać wraz z metodą i założeniami. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Współczynników z tych dwóch wersji nie można po prostu stosować zamiennie. Wersja oparta na wzroście łączy wzrost produkcji w danym okresie ze zmianą bezrobocia w tym okresie, a wersja oparta na lukach wiąże dwa odchylenia od wartości odniesienia. Różnią się zmienne, horyzont, jednostki i metody estymacji. Liczba z jednej wersji nie odpowiada bezpośrednio na pytanie zadane w drugiej, zwłaszcza dla innego kraju lub okresu.

Załóżmy wyłącznie na potrzeby obliczenia, że luka produktowa wynosi +2%. W tym przykładzie faktyczny poziom produkcji jest o 2% wyższy od założonego poziomu potencjalnego. Przyjmijmy wymyślony współczynnik β równy 0,5 punktu procentowego luki bezrobocia na każdy wzrost luki produktowej o 1 punkt procentowy. Luka bezrobocia w modelu wynosi wtedy −0,5 × 2 = −1 punkt procentowy. Jeśli równie hipotetyczna stopa bezrobocia odniesienia to 5%, ilustracja modelu daje 4%: 5% minus 1 punkt procentowy.

Wszystkie liczby są wymyślone, by wyjaśnić znak i jednostki; nie są wynikiem badania, średnią empiryczną, aktualnymi danymi ani prognozą. Luka produktowa +2% nie oznacza, że PKB wzrosło o 2% w tym okresie. Oznacza, że poziom produkcji jest o 2% wyższy od oszacowanej produkcji potencjalnej. Zmiana z 5% na 4% to spadek o 1 punkt procentowy. Względem początkowych 5% oznacza jednak spadek o 20%. Procent wyraża wielkość względną, a punkt procentowy jest różnicą między wartościami podanymi w procentach.

Produkcja zależy od liczby pracowników, przepracowanych godzin i produktywności. Jeśli te same osoby wytwarzają więcej w ciągu godziny, realny PKB może rosnąć bez porównywalnego wzrostu zatrudnienia. Z kolei firmy mogą utrzymać zatrudnienie, a ograniczyć godziny pracy, gdy popyt słabnie. W czasie spowolnienia niektóre przedsiębiorstwa zachowują doświadczony personel, licząc na powrót popytu; takie utrzymywanie pracowników mimo słabszego popytu określa się czasem jako labor hoarding. Produkcja, liczba zatrudnionych i godziny mogą więc zmieniać się w różnym tempie.

Znaczenie ma również struktura branżowa. Przemysł, usługi i energetyka mają różne wzorce godzin, produktywności i rekrutacji. Wejście do zasobu siły roboczej lub wyjście z niego może też zmienić stopę bezrobocia bez proporcjonalnej zmiany produkcji. W pomiarach amerykańskiego BLS za bezrobotną uznaje się na ogół osobę bez pracy, aktywnie jej poszukującą i gotową ją podjąć; osoby niespełniające definicji siły roboczej nie wchodzą ani do licznika, ani do mianownika oficjalnej stopy. Inne kraje mogą stosować odmienne definicje. {source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

Doświadczenie z 2009 roku pokazuje, dlaczego warto śledzić produktywność. Analiza Banku Rezerwy Federalnej w San Francisco opisywała okres, w którym firmy utrzymywały produkcję na względnie stabilnym poziomie, jednocześnie ograniczając zatrudnienie; szybki wzrost produktywności był ważnym wyjaśnieniem odchylenia od oczekiwanej zależności. To analiza konkretnego epizodu w Stanach Zjednoczonych, a nie dowód, że produktywność zawsze tłumaczy niespodziewane zmiany bezrobocia. {source:frbsfOkunSurprise2009}

Rekrutacja i zwolnienia nie zawsze następują w tym samym kwartale co zmiana zamówień lub produkcji. Menedżerowie mogą czekać z otwarciem wakatów, najpierw zwiększyć godziny obecnego zespołu albo ograniczyć godziny przed zwolnieniami. Gdy sprzedaż odbija, firmy mogą najpierw przywracać godziny pracy, a zatrudniać dopiero wtedy, gdy uznają, że ożywienie się utrzyma. Z powodu takich opóźnień porównanie kwartał do kwartału może wyglądać inaczej niż porównanie rok do roku czy średnia z kilku lat.

Recesja i ożywienie nie muszą być swoim lustrzanym odbiciem. Podczas gwałtownego spadku bezrobocie może wzrosnąć już po osłabieniu produkcji. W ożywieniu produkcja może się odbudować przed rekrutacją, ale firmy mogą też szybko przywracać pracowników. Analiza Banku Rezerwy Federalnej w San Francisco dotycząca odchyleń od prawa Okuna porównuje dane dostępne w czasie rzeczywistym z danymi po rewizjach. Rewizje zmieniły część wrażenia, że zależność nagle się załamała; przejściowe odchylenia występowały też w innych fazach cyklu. {source:frbsfOkunDeviations2014}

Oszacowany współczynnik może zależeć od kraju, regionu, dominującej branży, cech siły roboczej, okresu, definicji PKB, częstotliwości danych i sposobu obliczenia wzrostu. Na rynkach, gdzie godziny pracy są elastyczne, najpierw może zmieniać się liczba godzin; w innych szybciej zmienia się liczba pracowników. Partycypacja zawodowa i migracja również mogą wpływać na stopę bezrobocia. Badanie Banku Rezerwy Federalnej w St. Louis wykazało różnice między stanami i regionami Stanów Zjednoczonych, więc współczynnik krajowy nie musi opisywać każdego obszaru. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Produkcja potencjalna i referencyjny poziom bezrobocia również są szacunkami, a nie wartościami bezpośrednio obserwowanymi. Nie istnieje miernik, który wprost określa, ile gospodarka może trwale wytwarzać bez niepożądanej presji albo jaka stopa bezrobocia jest „normalna”. Różne metody statystyczne, rewizje danych i założenia mogą zmieniać szacunek potencjału lub wartości odniesienia. Wraz z aktualizacją szacunków może się więc zmienić także luka przypisana do przeszłości. W wystąpieniu Rezerwy Federalnej o pomiarze produkcji potencjalnej podkreślono, że rozsądne metody mogą prowadzić do różnych szacunków. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Prawo Okuna opisuje przeciętną współzmienność, a nie eksperyment izolujący jedną przyczynę. Produkcja może wpływać na zapotrzebowanie na pracowników, ale zatrudnienie, produktywność, polityka, popyt i inne szoki także mogą oddziaływać na produkcję. Jeśli dwie zmienne poruszają się razem w danej próbie, nie przesądza to o kierunku przyczynowości ani o tym, że wzorzec się powtórzy.

Dane gospodarcze podlegają rewizjom. Wstępne szacunki PKB opierają się na niepełnych informacjach i mogą się zmienić; badania rynku pracy mają własne definicje i niepewność pomiaru. Analityk korzystający z danych dostępnych w danym momencie może więc uzyskać inny obraz niż osoba analizująca zrewidowane szeregi. Badanie Banku Rezerwy Federalnej w San Francisco pokazuje, że rewizje danych mogą zmienić interpretację epizodu recesyjnego w Stanach Zjednoczonych. Zależność może być częścią prognozy, ale prognoza powinna podawać założenia, horyzont i zakres niepewności. {source:frbsfOkunDeviations2014}

Gdy widzisz wykres lub stwierdzenie typu „dany wzrost obniża bezrobocie o tyle”, najpierw sprawdź równanie: wersja oparta na wzroście czy wersja oparta na lukach? Czy zmienne i jednostki są zgodne? Czy wzrost realnego PKB mierzono względem poprzedniego kwartału, tego samego kwartału rok wcześniej czy trendu? Czy zmianę bezrobocia podano w punktach procentowych? Jak oszacowano produkcję potencjalną i referencyjny poziom bezrobocia? Czy użyto oficjalnej stopy, czy szerszej miary niewykorzystania pracy?

Sprawdź też okres, częstotliwość, geografię, próbę i wersję danych. Czy szacunek dotyczy Stanów Zjednoczonych, regionu czy innego kraju? Czy obejmuje recesję lub ożywienie? Czy są to dane dostępne w czasie rzeczywistym, czy po rewizji? Powiązane zagadnienia omawiają artykuły o luce produktowej i potencjalnym PKB, stopach bezrobocia U-3 i U-6 oraz nominalnym i realnym PKB. Pomagają sprawdzić, czy porównywane są równoważne miary.

Jeśli nie podano definicji, znaku i horyzontu, sam współczynnik nie wystarcza, by prognozować zmianę bezrobocia. Traktuj prawo Okuna jako warunkowe podsumowanie empiryczne: pomaga stawiać pytania o związek produkcji z rynkiem pracy, ale odpowiedź liczbowa zależy od danych i kontekstu.