Okun Yasası Nedir? GSYH Büyümesi ve İşsizlik İlişkisi

Ekonomi daha fazla üretim yaptığında işletmeler daha çok işgücüne ihtiyaç duyabilir; üretim düştüğünde çalışma saatlerini veya çalışan sayısını azaltabilir. Ekonomist Arthur Okun, ABD verilerindeki bu bağlantıyı inceleyerek 1962'de birbiriyle ilişkili iki ampirik ilişki yayımladı. Bunlardan biri reel üretimdeki değişim ile işsizlik oranındaki değişimi, diğeri üretim açığı ile işsizlik açığını karşılaştırır. Bu ilişki ailesine Okun Yasası denir. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

“Yasa” sözcüğü kanıtların desteklediğinden daha kesin bir anlam taşıyabilir. İlişki genellikle yaklaşık ve ters yönlüdür: üretim olağandan hızlı büyürken işsizlik düşme eğilimindedir; üretim zayıf kaldığında işsizlik yükselebilir. Bu, GSYH'deki her artışın belirli sayıda iş yaratacağı veya işsizliğin her çeyrekte GSYH'nin ters yönünde hareket etmesi gerektiği anlamına gelmez.

İlk tahminler ABD'nin belirli bir tarihsel dönemine ait verileri kullanıyordu. Sonraki araştırmalar üretim ve işgücü göstergelerini, zaman aralıklarını ve istatistik yöntemlerini farklı seçti. Bu nedenle Okun Yasası, iş çevrimini düşünmek için yararlı bir başlangıç noktasıdır; başka bir ülkenin veya dönemin tahminine aynen aktarılabilecek evrensel bir sabit değildir.

Büyüme-değişim biçimi, belirli bir dönemdeki reel GSYH büyümesini aynı dönemde işsizlik oranında görülen değişimle ilişkilendirir. Basitleştirilmiş bir regresyon şöyle yazılabilir:

İşsizlikteki değişim = sabit terim − β × reel GSYH büyümesi + hata terimi

β katsayısı, o model ve örneklemde reel GSYH büyümesi 1 yüzde puan değiştiğinde işsizlik oranının ortalama kaç yüzde puan değiştiğini gösterir. Sabit terim de önemlidir: işsizliğin ortalama olarak değişmediği büyüme oranı kendiliğinden sıfır olmaz. Bazı anlatımlarda denklem, eğilimin veya başabaş büyüme oranının üzerindeki büyümeye göre yeniden yazılır. Ayrıca çeyreklik büyüme, yıllıklandırılmış çeyreklik büyüme ve geçen yılın aynı dönemine göre büyüme birbirinden farklı girdilerdir.

Açık biçimi, düzeyleri tahmin edilmiş kıyas noktalarına göre karşılaştırır:

İşsizlik açığı = −β × üretim açığı

Üretim açığı çoğu zaman reel GSYH'nin tahmini potansiyel GSYH'den yüzde olarak farkı şeklinde ifade edilir. İşsizlik açığı ise gerçek işsizlik oranından tahmini referans oranın (örneğin enflasyonu hızlandırmayan işsizlik oranı, NAIRU) çıkarılmasıyla bulunur. Bu işaret kuralında pozitif bir üretim açığı, negatif bir işsizlik açığıyla ilişkilidir. β katsayısının birimi, üretim açığındaki her 1 yüzde puan için işsizlik oranındaki yüzde puandır.

Bu denklemler birbirinin yerine kullanılamaz. Büyüme-değişim regresyonundaki bir katsayı üretim açığı denklemine aktarılamaz; çünkü değişkenler, birimler ve çoğu zaman zaman ufku farklıdır. Aynı biçimi kullanan iki çalışma bile GSYH büyümesini, potansiyel üretimi veya işsizliği başka türlü tanımlayabilir. Federal Reserve'in potansiyel üretim üzerine açıklaması, verimlilik ve işgücü arzındaki değişimlerin bu iki tahmini açığın ilişkisini karmaşıklaştırabileceğini belirtir. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Yalnızca aritmetiği göstermek için üretim açığının +2,0% ve açık biçimindeki uydurma katsayının üretim açığındaki her 1 yüzde puan başına 0,5 işsizlik yüzde puanı olduğunu varsayalım. Denklem şöyle sonuç verir:

İşsizlik açığı = −0,5 × 2,0 = −1,0 yüzde puan

Örnek olarak referans işsizlik oranını da 5,0% alırsak, bu basit hesapta işsizlik oranı 5,0% − 1,0 yüzde puan = 4,0% olur. Bu değerler çarpımı anlaşılır kılmak için varsayılmıştır. Güncel bir ABD tahmini, her yerde geçerli Okun katsayısı veya tahmin değildir.

Yüzde ile yüzde puanı ayırmak gerekir. +2% üretim açığı, gerçek üretimin tahmini potansiyel üretimin %2 üzerinde olması demektir. −1 yüzde puanlık işsizlik açığı, gerçek işsizlik oranının tahmini referans orandan 1 yüzde puan düşük olmasıdır. İşsizliğin önceki değerine göre %1 düştüğü anlamına gelmez.

Karşılaştırma için, büyüme-değişim biçimindeki bir çalışma, çeyreklik reel GSYH büyümesindeki 1 yüzde puanlık artışın kendi örnekleminde işsizlikte 0,28 yüzde puanlık düşüşle ilişkili olduğunu tahmin etmiş olabilir. St. Louis Federal Reserve Bank, ABD'nin 1948'den 2013'ün ilk çeyreğine kadarki çeyreklik verilerine dayanan bir model için bu değeri bildirdi. Bu, söz konusu veri kümesi ve denkleme bağlı bir tahmindir; yukarıdaki varsayımsal açık katsayısı değildir ve başka dönemlere doğrudan uygulanamaz. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Üretimi anlamak için çalışan kişi sayısını, çalışma saatlerini ve saat başına üretimi birlikte düşünmek yararlıdır. Bu bileşenler aynı anda ayarlanmaz. Siparişler azalınca bir işletme önce fazla mesaileri kaldırabilir, vardiyaları kısaltabilir veya boşalan pozisyonları doldurmayı durdurabilir. Üretim düşerken eğitimli çalışanlarını elinde tutması, bazen “işgücünü elde tutma” olarak adlandırılır. Talep zayıf kalırsa işten çıkarmalar daha sonra gelebilir. Toparlanmanın başında da firmalar yeni çalışan almadan önce mevcut personelin saatlerini veya kişi başına üretimi artırabilir.

Verimlilik bu ilişkiyi değiştirebilir. Çalışanlar ve makineler saatte daha fazla üretirse, istihdam sabit kalsa hatta azalsa bile toplam üretim artabilir. Tersine, yeni işe alınan çalışanların tam verimli hale gelmesi zaman alıyorsa işe alımlar başlamış olsa da üretim bir süre zayıf kalabilir. Sektör bileşimi de önem taşır: sermaye yoğun bir sektördeki üretim artışının her bir doları, emek yoğun hizmet sektöründeki aynı tutarda artışla aynı sayıda işe karşılık gelmeyebilir.

İşsizlik oranı, kimlerin işgücüne dahil sayıldığına da bağlıdır. ABD Güncel Nüfus Araştırması'nda (CPS) işgücü, istihdam edilen veya işsiz olarak sınıflandırılan kişileri kapsar; işsizlik oranı, işsizlerin bu işgücündeki payıdır. Aktif biçimde iş aramayı bırakan biri işgücünün dışına çıkabilir ve yeni bir işe başlamadan da ölçülen oranı değiştirebilir. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS), işsizlik, işgücüne katılım ve istihdam-nüfus oranlarını ayrı kavramlar olarak tanımlar. {source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

Tek bir çeyreğin verileri farklı zamanlarda verilmiş kararları bir araya getirir. Bir firma, üretimdeki düşüş istatistiklerde görünmeden önce işe alımı azaltmış olabilir; ya da yavaşlamanın kalıcı olup olmadığını görmek için bekleyip sonra personel azaltabilir. Bazı çalışanlar işsiz kalmadan iş değiştirir, bazılarıysa işten çıkarıldıktan sonra yeni iş bulmak için zaman harcar. Bu nedenle aynı çeyrekteki ilişki, birkaç çeyreğe yayılan ilişkiden farklı olabilir.

ABD'nin 2009 deneyimi, basit bir kuralın neden şaşırtıcı sonuç verebileceğini gösterir. San Francisco Federal Reserve Bank araştırmacıları, işsizliğin basit bir üretim ilişkisinin ima ettiğinden çok daha fazla yükseldiği dönemi inceledi. Olağan dışı verimlilik artışının, işletmelerin işgücü girdisini keskin biçimde azaltırken üretimi sürdürmesine imkân verdiğini buldular. Çalışma saatleri ve işgücüne katılım da dönemdeki değişimin parçalarıydı. Bu, üretim ve işsizliğin ayrışabileceği tarihsel bir örnektir; her durgunluğun şablonu değildir. {source:frbsfOkunSurprise2009}

Diğer durgunluk ve toparlanmalarda verimlilik, çalışma saatleri, sektör bileşimi, işgücüne katılım, politika ve ölçüm farklı biçimlerde bir araya gelebilir. Ortalama ilişki bu yolları yumuşatır. Genel bir karşılaştırmada faydalı olsa da belirli bir çeyreği veya dönüm noktasını doğru açıklamayabilir.

Tahmin edilen katsayı ülke veya bölgeye, örneklem tarihlerine, veri sıklığına, işgücü ölçüsüne, üretim ölçüsüne ve denklem seçimine bağlıdır. Sanayi yapıları ve işgücü piyasaları aynı olmadığı için ulusal ilişki bir eyalet ya da bölge ilişkisinden ayrılabilir. Çeyreklik regresyon geçici hareketlere yıllık regresyondan farklı tepki verebilir. St. Louis Federal Reserve Bank'ın değerlendirmesi zaman ve coğrafya boyunca değişimi ele alır ve tek bir tahminin evrensel sayılmaması gerektiğini vurgular. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Açık biçiminde ek bir belirsizlik vardır: potansiyel GSYH ve referans işsizlik oranı doğrudan gözlemlenemez. Araştırmacılar bunları modeller ve varsayımlarla tahmin eder. Bir kurum eğilim verimliliğine veya sürdürülebilir işgücü piyasası koşullarına ilişkin değerlendirmesini güncellerse, geçmişteki olaylar değişmediği halde tarihsel açıklar ve katsayı tahminleri değişebilir. Federal Reserve, doğal işsizlik ve potansiyel üretim tahminlerinin belirsizliğinin yüksek olabileceğini belirtir. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Veri revizyonları da bir çalışmanın yorumunu değiştirebilir. San Francisco Federal Reserve Bank'ın Büyük Durgunluk analizinde, gerçek zamanlı GSYH verilerindeki bazı görünür sapmaların, GSYH revize edildikten sonra daha küçük göründüğü; ortalama ilişkiden geçici sapmalarınsa tarihsel kaydın parçası olmaya devam ettiği bulundu. Bugün revize edilmiş veri serisi, tahmincilerin o sırada gerçek zamanda gördüğü bilgilerle aynı değildir. {source:frbsfOkunDeviations2014}

Okun Yasası üretim ile işsizliğin ortalama olarak nasıl birlikte hareket ettiğini özetler; katsayı tek başına politika yapıcıların GSYH'yi seçtikleri miktarda değiştirmesi halinde ne olacağını söylemez. Talep, teknoloji, kredi koşulları veya arz aksamaları gibi ortak etkenler üretimi ve istihdamı birlikte etkileyebilir. İstihdam da üretimi etkiler; firmalar talep beklentisiyle ücretleri, çalışma saatlerini ve işe alımı önceden ayarlayabilir. İki değişkenli bir regresyon bu kanalların tümünü birbirinden ayıramaz.

Bu nedenle katsayı, mekanik bir politika çarpanı veya GSYH büyümesinin işsizliği sabit miktarda “neden olduğu” iddiası olarak okunmamalıdır. Bir tahmin için ek varsayımlar, güncel veriler, tanımlı bir zaman ufku ve diğer etkileri hesaba katan bir model gerekir. Tarihsel ABD ilişkisi fikir verebilir; başka bir ekonomiye veya işgücü piyasasına doğrudan aktarılmayabilir.

İşsizlik ölçüsünün kendisi de önemlidir. Manşet oran, eksik istihdamın veya işgücü dışındaki kişilerin her biçimini göstermez. ABD tanımları için U-3 ve U-6 işsizlik oranları yazısına bakın. Farklı bir işgücü göstergesi, tahmin edilen ilişkiyi de değiştirebilir.

Bir rapor Okun katsayısından söz ediyorsa önce hangi denklemin tahmin edildiğini belirleyin. GSYH büyümesiyle işsizlikteki değişim mi karşılaştırılıyor, yoksa üretim ve işsizlik açıkları mı? Değişkenlerin birimlerine, zaman aralığına, GSYH büyümesinin yıllıklandırılıp yıllıklandırılmadığına ve denklemde sabit terim veya eğilim büyümesi kıyasının bulunup bulunmadığına bakın.

Ardından coğrafyayı, örneklem tarihlerini, veri sürümünü ve işgücü ölçüsünü kontrol edin. Çalışma ABD'nin ulusal işsizlik oranı hakkında mı, bir bölgeyle mi, başka bir ülkeyle mi ilgili? O sırada mevcut gerçek zamanlı verileri mi, yoksa sonradan revize edilen milli gelir hesaplarını mı kullanıyor? İşsizlik belirli bir resmî anket ölçüsünü mü ifade ediyor? ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, işsizlik ve ilişkili işgücü istatistiklerinin nasıl oluşturulduğunu açıklar; tanımlar, farklı veri setlerinde aynı etiketin neden başka ölçümleri gizleyebileceğini anlamaya yardımcı olur. {source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

Son olarak, katsayının hangi çıkarımı destekleyebileceğini sorun. Belirtilen model altında geçmişte gözlenen bir ilişkiyi özetleyebilir. Ancak tek başına güncel üretim açığını kanıtlamaz veya bir sonraki işsizlik açıklamasını tahmin etmez. İlgili kavramlar için üretim açığı ve potansiyel GSYH ile nominal ve reel GSYH yazılarını okuyun. Bu iki rehber, Okun Yasası tahminini yorumlarken kolayca karıştırılan girdileri açıklar.