NAIRU ve Doğal İşsizlik Oranı: Tahmin Ne Anlama Gelir?

NAIRU, enflasyonu hızlandırmayan işsizlik oranının İngilizce kısaltmasıdır. Ekonomistler bu kavramı, diğer koşullar değişmezken işgücü piyasasının enflasyon üzerindeki baskısını değerlendirmek için kullanılan bir referans düzeyi olarak ele alır. Gerçek işsizlik tahmin edilen seviyenin altına inerse ücretler veya fiyatlar üzerinde bazı yukarı yönlü baskılar oluşabilir; ancak NAIRU, geçildiği anda enflasyonu yükselten bir eşik anahtarı değildir.

Doğal işsizlik oranı NAIRU ile ilişkili bir kavramdır, ancak araştırmalar bu iki terimi her zaman aynı biçimde tanımlamaz. CBO'nun 2007 tarihli bir çalışma makalesi, doğal oranı iş döngüsündeki toplam talep dalgalanmaları dışındaki kaynaklardan doğan işsizlik olarak açıklar. Bu, o tarihte yayımlanmış bir araştırma çerçevesidir; CBO'nun güncel ya da evrensel bir tahmini değildir. Teorik kullanımda doğal oran, enflasyonun uzun vadeli beklenti değerine yönelme eğiliminde olduğu seviyeyi ifade edebilir; NAIRU'nun özgün tanımıysa enflasyonun yükselme ya da düşme eğilimi göstermediği işsizlik oranına odaklanır. Terimler uygulamada sık sık birbirinin yerine kullanılsa da her modelde ve zaman ufkunda bire bir eşdeğer değildir. {source:cboNaturalRate2007} {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

U-3, anket verilerinden gözlenen ve yayımlanan bir işsizlik oranıdır. ABD'de sıkça manşet oran olarak kullanılır. NAIRU ise tek bir anket sorusuyla ölçülmez; araştırmacılar onu modeller ve çeşitli verilerden çıkarır. Başka ülkelerdeki işgücü verilerini okurken, o ülkenin resmi işsizlik ölçütünün U-3 ile aynı kapsama sahip olduğunu varsaymayın.

Tam istihdam, işsizliğin sıfır olması demek değildir; gözlenen işsizlik oranının tek bir NAIRU tahminiyle aynı olması veya her yerde geçerli tek bir yüzde bulunması anlamına da gelmez. İnsanlar iş değiştirebilir, meslek ya da şehir değiştirebilir, uygun ilanları arayabilir veya becerilerini bir pozisyonun gereklilikleriyle eşleştirmeye çalışabilir. Tam istihdam, emeğin sürdürülebilir biçimde kullanılmasına ilişkin geniş bir kavramdır.

CBO'nun 2023 sunumu, kurumun kullandığı operasyonel “döngü dışı işsizlik oranı” tanımını toplam taleple ilişkili dalgalanmalar dışındaki tüm kaynaklardan doğan işsizlik olarak verir. Bazı modellerde bu oran, doğal oran veya NAIRU gibi bir referans düzeye benzer işlev görür. Ancak farklı adlar, kurumların tanım, tahmin yöntemi ve zaman ufku bakımından ayrılabileceğini hatırlatır. {source:cboNoncyclicalRate2023}

“Doğal” sözcüğü işsizliğin kaçınılmaz ya da değişmez olduğu anlamına gelmez. “Döngü dışı” da nedenlerin tümünün çalışanların kendi seçimi olduğunu söylemez. Bu terimler, modelin kaynakları nasıl sınıflandırdığını anlatır. Bir raporu okurken tahminin uzun dönem eğilimi mi, istikrarlı enflasyonla ilişkilendirilen düzeyi mi, yoksa kısa vadede toplam talep kaynaklı olmayan bileşeni mi ölçtüğünü sorun.

Bu yazıda kullanılan tanım şöyledir:

İşsizlik açığı = gözlenen işsizlik oranı − tahmini referans oran

U-3'ün %4,6 olduğunu varsayalım. Referans tahmini %4,2 ise açık %4,6 − %4,2 = +0,4 yüzde puandır. Bu durumda gözlenen oran referanstan yüksektir. Başka bir tahmin %5,0 ise açık %4,6 − %5,0 = −0,4 yüzde puandır; gözlenen oran bu referansın altındadır.

Aynı %4,6 gözlemi, referans tahminine göre zıt işaretli sonuçlar verebilir. Yüzde puan iki oran arasındaki farkı ifade eder; oranın yüzde cinsinden değişimi değildir. Bu örnek varsayımsaldır; güncel ABD veya başka ülke verisi değildir. %4,2 ve %5,0 tahminleri de tek başına enflasyonun hızlanacağını, yavaşlayacağını ya da sabit kalacağını öngörmez.

İş eşleştirmesi, işlerin ne hızla açılıp kapandığına, çalışanların ne sıklıkla ayrılıp başka işe geçtiğine, işsizlerin iş arama süresine ve işverenlerin açık pozisyonları doldurma hızına bağlıdır. Beceriler veya konumlar uyuşmadığında, insanlar daha uygun bir işe geçmeden önce işsiz kalabilir. CBO'nun 2007 tarihli çalışma makalesi; bunların yanı sıra çalışanların ve işlerin özelliklerinin, eşleştirme verimliliğinin ve işgücü nüfusunun bileşiminin doğal oranla ilişkili olduğunu belirtir. {source:cboNaturalRate2007}

Örneğin, kariyerinin başındaki çalışanların, emekliliğe yaklaşanların veya işgücüne katılımı farklı grupların payı değişirse, toplam oran grup oranları aynı yönde değişmeden de hareket edebilir. Beceriler, sektörler ve işe alım yöntemleri de eşleştirme verimliliğini artırabilir veya azaltabilir. Bu nedenle işsizlik oranındaki bir değişim tek başına iş çevriminin yönünü ya da yapısal uyumsuzluğun artıp azaldığını kanıtlamaz.

Referans düzey doğrudan gözlenemediği için kurumlar modeller kurar. Bazı yöntemler işsizlik, enflasyon ve işgücü piyasası ile fiyat değişimleri arasındaki ilişkileri birlikte inceler. Başka yöntemler uzun dönem eğilimini döngüsel hareketten ayırır ve yaş, cinsiyet ya da eğitim gruplarındaki farklılıkları hesaba katar. NAIRU'nun altında yatan “gerçek” sayıyı tek başına açığa çıkaran bir veri serisi yoktur.

CBO'nun 2023 sunumu, kurumun o sırada kullandığı yöntemi açıklıyordu: işsizlik açığının sıfıra yakın tahmin edildiği 2005'in dördüncü çeyreğini referans alıyor, o tarihte 516 demografik grubun işsizlik oranlarını sabit tutuyor ve işgücündeki grup payları değiştikçe ağırlıklı ortalamayı güncelliyordu. CBO ayrıca eğilim ile döngüyü ayıran, birden fazla demografik grup verisini kullanan alternatif bir yaklaşım sunmuş ve bu yöntemin yararını incelemeye devam ettiğini belirtmişti. Bu tarihli örnek, tek ve evrensel bir NAIRU yöntemi olduğu anlamına gelmez. {source:cboNoncyclicalRate2023}

Tahminler yeni gözlemler, kullanılan veri sürümü ya da model ve tanım seçimleri nedeniyle değişebilir. Örneğin yeni gözlemler işsizliğin önceki referans tahmininin altına indiğini, ancak enflasyonun beklenildiği gibi hızlanmadığını gösterirse araştırmacılar doğal oran tahminini düşürebilir veya verimlilik, talep ve beklentiler gibi başka açıklamaları inceleyebilir. Daha sonra farklı veri sürümü ve yöntemlerle yapılan tahmin, politika yapıcıların gerçek zamanlı olarak gördüğünden farklı olabilir.

Jerome Powell, doğal işsizlik oranı tahminlerinin belirsiz olduğunu ve yeni kanıtlarla U-star değerlendirmelerinin değişebildiğini anlattı. Ayrıca işsizliğin U-star'a göre konumunun işgücü piyasasının durumunu veya enflasyon riskini yanıltıcı gösterebileceğini; bu nedenle kararların tek bir referans rakamına değil, birçok göstergeye dayanması gerektiğini vurguladı. {source:fedPowellMonetaryPolicyChangingEconomy2018}

Belirsizlik veriden, modelden ve tanımdan kaynaklanabilir. Örneğin NAIRU'yu Phillips eğrisinden çıkaran bir model, enflasyon beklentilerinin oluşumu ve arz şoklarının etkisi hakkında varsayımlar gerektirir. Varsayımlar veya incelenen dönem değiştiğinde sonuç da değişebilir. Mishkin'in çalışması, NAIRU tahminindeki istatistiksel belirsizliğin tek bir sayıya dayanarak gerçek zamanlı karar vermeyi zorlaştıracak kadar geniş olabileceğini vurgular. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Önce yayımlanan oranı tanımlayın: ABD U-3 mü, başka bir ülkenin resmi işsizlik ölçütü mü? Ardından referans tahmininin hangi kurumdan geldiğini, hangi yöntem ve veri dönemini kullandığını ve doğal oran, NAIRU ya da döngü dışı oran kavramlarından hangisini ölçtüğünü kontrol edin. Açığı, işaret yönünü açıkça belirterek hesaplayın ve yüzde puanı yüzdeyle karıştırmayın.

Sonra iş ilanları, işe alımlar, işten ayrılmalar, çalışma saatleri ve işgücüne katılım gibi eşlik eden verileri inceleyin. Bu göstergeler, modeldeki referans düzeyin işgücü piyasasının diğer yönleriyle tutarlı olup olmadığını değerlendirmeye yardımcı olur; ancak gözlenemeyen düzeyi doğrudan ölçülebilir hale getirmez. İşsizliğin kapsamı için U-3 ve U-6 rehberine, açık pozisyonlarla işsizliğin ilişkisi için Beveridge eğrisi rehberine, enflasyon bağlamı için de Phillips eğrisi rehberine bakabilirsiniz. Tek bir grafik veya açık, politika yönünü tek başına belirlemez.