Định luật Okun là gì? Mối liên hệ giữa GDP và thất nghiệp

Khi nền kinh tế sản xuất nhiều hơn, doanh nghiệp có thể cần thêm lao động; khi sản lượng giảm, họ có thể cắt giờ làm hoặc giảm nhân sự. Nhà kinh tế Arthur Okun nghiên cứu mối liên hệ này qua dữ liệu Hoa Kỳ và công bố hai quan hệ thực nghiệm có liên quan vào năm 1962. Một dạng so sánh mức thay đổi của sản lượng thực với mức thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp. Dạng kia so sánh khoảng cách sản lượng với khoảng cách thất nghiệp. Các nhà kinh tế gọi chung nhóm quan hệ này là định luật Okun. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Từ “định luật” có thể gợi ý mức chắc chắn cao hơn bằng chứng thực tế. Đây thường là mối liên hệ nghịch chiều gần đúng: sản lượng tăng nhanh hơn thường lệ thường đi cùng thất nghiệp giảm, còn sản lượng yếu hơn có thể đi cùng thất nghiệp tăng. Điều đó không có nghĩa mỗi lần GDP tăng đều tạo ra một số việc làm cố định, hoặc thất nghiệp bắt buộc phải đi ngược chiều GDP trong mọi quý.

Các ước tính ban đầu sử dụng dữ liệu Hoa Kỳ của một giai đoạn lịch sử cụ thể. Nghiên cứu về sau chọn các thước đo sản lượng, lao động, khoảng thời gian và phương pháp thống kê khác nhau. Vì vậy, định luật Okun là điểm khởi đầu hữu ích để suy nghĩ về chu kỳ kinh tế, chứ không phải hằng số phổ quát có thể áp nguyên vào dự báo cho quốc gia hoặc thời kỳ khác.

Dạng tăng trưởng–thay đổi liên hệ tăng trưởng GDP thực trong một khoảng thời gian với mức thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp trong chính khoảng thời gian đó. Có thể viết một hồi quy giản lược như sau:

Thay đổi thất nghiệp = hệ số chặn − β × tăng trưởng GDP thực + phần dư

Hệ số β cho biết trong mô hình và mẫu dữ liệu cụ thể, khi tăng trưởng GDP thực thay đổi 1 điểm phần trăm thì tỷ lệ thất nghiệp thay đổi trung bình bao nhiêu điểm phần trăm. Hệ số chặn cũng quan trọng: tốc độ tăng trưởng gắn với mức thay đổi thất nghiệp trung bình bằng không không nhất thiết bằng 0. Một số cách trình bày viết lại công thức dựa trên mức tăng trưởng cao hơn xu hướng hoặc ngưỡng hòa vốn. Tăng trưởng theo quý, tăng trưởng quý đã quy đổi theo năm và tăng trưởng so với cùng kỳ năm trước là những đầu vào khác nhau.

Dạng khoảng cách so sánh các mức thực tế với mốc chuẩn được ước tính:

Khoảng cách thất nghiệp = −β × khoảng cách sản lượng

Khoảng cách sản lượng thường được biểu thị bằng phần trăm chênh lệch giữa GDP thực tế và GDP tiềm năng ước tính. Khoảng cách thất nghiệp là tỷ lệ thất nghiệp thực tế trừ mức tham chiếu ước tính, chẳng hạn NAIRU (tỷ lệ thất nghiệp không làm lạm phát tăng tốc). Với quy ước dấu này, khoảng cách sản lượng dương đi cùng khoảng cách thất nghiệp âm. Đơn vị của β là điểm phần trăm thất nghiệp cho mỗi điểm phần trăm khoảng cách sản lượng.

Không thể hoán đổi hai phương trình này. Không thể đưa hệ số từ hồi quy tăng trưởng–thay đổi vào phương trình khoảng cách vì biến số, đơn vị và thường cả khoảng thời gian đều khác nhau. Ngay cả hai nghiên cứu dùng cùng dạng cũng có thể định nghĩa khác nhau về tăng trưởng GDP, sản lượng tiềm năng hoặc thất nghiệp. Cục Dự trữ Liên bang lưu ý thay đổi về năng suất và nguồn cung lao động có thể làm mối liên hệ giữa hai khoảng cách ước tính trở nên phức tạp. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Chỉ để minh họa phép tính, giả sử khoảng cách sản lượng là +2,0% và một hệ số giả định cho dạng khoảng cách là 0,5 điểm phần trăm thất nghiệp cho mỗi điểm phần trăm khoảng cách sản lượng. Khi đó:

Khoảng cách thất nghiệp = −0,5 × 2,0 = −1,0 điểm phần trăm

Nếu giả sử thêm tỷ lệ thất nghiệp tham chiếu là 5,0%, tỷ lệ thất nghiệp suy ra trong phép tính minh họa này là 5,0% − 1,0 điểm phần trăm = 4,0%. Các con số được đặt ra để phép nhân dễ hiểu. Đây không phải ước tính hiện tại của Hoa Kỳ, hệ số Okun dùng cho mọi nơi hay một dự báo.

Cần phân biệt phần trăm với điểm phần trăm. Khoảng cách sản lượng +2% nghĩa là sản lượng thực cao hơn mức GDP tiềm năng ước tính 2%. Khoảng cách thất nghiệp −1 điểm phần trăm nghĩa là tỷ lệ thất nghiệp thực tế thấp hơn mức tham chiếu ước tính 1 điểm phần trăm. Điều đó không có nghĩa thất nghiệp giảm 1% so với giá trị trước đó.

Để so sánh, một nghiên cứu dạng tăng trưởng–thay đổi có thể ước tính GDP thực theo quý tăng thêm 1 điểm phần trăm gắn với tỷ lệ thất nghiệp giảm 0,28 điểm phần trăm trong mẫu nghiên cứu đó. Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis công bố ước tính này cho một đặc tả dữ liệu theo quý của Hoa Kỳ từ năm 1948 đến quý I năm 2013. Đây là kết quả gắn với bộ dữ liệu và phương trình cụ thể, không phải hệ số khoảng cách giả định ở trên hoặc tham số có thể áp dụng cho giai đoạn khác. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Để hình dung sản lượng, hãy nghĩ đến số người làm việc, số giờ họ làm và lượng sản phẩm tạo ra mỗi giờ. Các thành phần này có thể điều chỉnh theo lịch khác nhau. Khi đơn hàng giảm, doanh nghiệp có thể hủy làm thêm, rút ngắn ca hoặc ngừng tuyển để thay thế vị trí còn trống trước tiên. Họ cũng có thể giữ lại nhân viên đã được đào tạo dù sản xuất giảm tạm thời; cách làm này thường được gọi là labor hoarding, tức giữ chân lao động. Nếu nhu cầu yếu kéo dài, sa thải có thể đến sau. Trong giai đoạn đầu phục hồi, doanh nghiệp đôi khi tăng giờ làm hoặc sản lượng mỗi nhân viên trước khi mở nhiều vị trí tuyển mới.

Năng suất cũng làm thay đổi mối liên hệ. Nếu nhân viên và máy móc sản xuất được nhiều hơn trong một giờ, tổng sản lượng có thể tăng trong khi việc làm đi ngang hoặc giảm. Ngược lại, sản lượng có thể vẫn thấp sau khi bắt đầu tuyển người nếu nhân viên mới cần thời gian để làm việc đầy đủ năng suất. Cơ cấu ngành cũng có ý nghĩa: một đô la sản lượng tăng trong ngành thâm dụng vốn có thể không tương ứng với số việc làm bằng một đô la tăng thêm trong dịch vụ thâm dụng lao động.

Tỷ lệ thất nghiệp còn tùy thuộc ai được tính là thuộc lực lượng lao động. Trong Khảo sát Dân số Hiện hành của Hoa Kỳ (CPS), lực lượng lao động gồm những người được xếp vào nhóm có việc làm hoặc thất nghiệp; tỷ lệ thất nghiệp là số người thất nghiệp chia cho lực lượng này. Người ngừng chủ động tìm việc có thể rời lực lượng lao động, khiến tỷ lệ đo được thay đổi dù chưa có công việc mới. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ phân biệt định nghĩa thất nghiệp với tỷ lệ tham gia lực lượng lao động và tỷ lệ việc làm trên dân số. {source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

Dữ liệu của một quý có thể gộp các quyết định đưa ra ở thời điểm khác nhau. Doanh nghiệp có thể đã giảm tuyển dụng trước khi sản lượng giảm hiện rõ trong số liệu, hoặc chờ xem tình trạng chậm lại có kéo dài rồi mới cắt nhân sự. Có người chuyển việc mà không rơi vào thất nghiệp; người khác cần thời gian tìm việc sau khi bị sa thải. Vì thế, mối tương quan trong cùng một quý có thể khác với mối tương quan đo qua nhiều quý.

Kinh nghiệm Hoa Kỳ năm 2009 cho thấy quy tắc kinh nghiệm có thể không khớp thực tế. Các nhà nghiên cứu tại Ngân hàng Dự trữ Liên bang San Francisco xem xét giai đoạn tỷ lệ thất nghiệp tăng mạnh hơn nhiều so với điều mà quan hệ đơn giản với sản lượng hàm ý. Họ nhận thấy năng suất lao động tăng bất thường cho phép doanh nghiệp duy trì sản lượng trong khi cắt giảm đáng kể lượng lao động sử dụng. Giờ làm và tỷ lệ tham gia lực lượng lao động cũng góp phần tạo nên diễn biến trong giai đoạn đó. Đây là một ví dụ lịch sử về lý do hai chỉ số có thể tách rời, không phải câu chuyện mẫu cho mọi đợt suy thoái. {source:frbsfOkunSurprise2009}

Các đợt suy thoái và phục hồi khác có thể kết hợp năng suất, giờ làm, cơ cấu ngành, tỷ lệ tham gia lực lượng lao động, chính sách và cách đo lường theo những cách khác. Mối quan hệ trung bình làm phẳng các quỹ đạo ấy. Nó có thể hữu ích để so sánh bức tranh chung nhưng vẫn không mô tả chính xác một quý hoặc một thời điểm đảo chiều cụ thể.

Ước tính hệ số phụ thuộc quốc gia hoặc khu vực, thời điểm lấy mẫu, tần suất dữ liệu, thước đo lao động, thước đo sản lượng và phương trình. Mối liên hệ cấp quốc gia có thể khác cấp bang hay khu vực vì ngành nghề và thị trường lao động không giống nhau. Hồi quy theo quý có thể phản ứng khác với biến động tạm thời so với hồi quy theo năm. Tổng quan của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis bàn về khác biệt theo thời gian và địa lý, đồng thời cảnh báo không nên xem một ước tính là phổ quát. {source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

Dạng khoảng cách có thêm một tầng bất định: không thể quan sát trực tiếp GDP tiềm năng và tỷ lệ thất nghiệp tham chiếu. Nhà nghiên cứu ước tính chúng bằng mô hình và giả định. Nếu cơ quan thống kê điều chỉnh đánh giá về xu hướng năng suất hoặc điều kiện thị trường lao động bền vững, khoảng cách lịch sử và hệ số ước tính có thể thay đổi dù quá khứ không đổi. Cục Dự trữ Liên bang lưu ý rằng ước tính về thất nghiệp tự nhiên và sản lượng tiềm năng có thể rất bất định. {source:frbMishkinPotentialOutput2007}

Việc điều chỉnh số liệu cũng có thể làm đổi cách diễn giải nghiên cứu. Phân tích của Ngân hàng Dự trữ Liên bang San Francisco về Đại suy thoái cho thấy một số sai lệch có vẻ xuất hiện trong dữ liệu GDP theo thời gian thực trở nên nhỏ hơn sau khi GDP được sửa đổi, dù những lần tạm thời lệch khỏi mối quan hệ trung bình vẫn là một phần của lịch sử. Chuỗi số liệu đã sửa đổi ở thời điểm hiện nay không phải thông tin mà người dự báo có được trong thời gian thực. {source:frbsfOkunDeviations2014}

Định luật Okun tóm tắt cách sản lượng và thất nghiệp biến động cùng nhau trung bình; chỉ riêng hệ số không cho biết điều gì sẽ xảy ra nếu nhà hoạch định chính sách chủ động thay đổi GDP theo một mức nhất định. Các yếu tố chung như nhu cầu, công nghệ, điều kiện tín dụng hoặc gián đoạn nguồn cung có thể ảnh hưởng đồng thời đến sản lượng và việc làm. Việc làm cũng có thể ảnh hưởng đến sản xuất, còn doanh nghiệp điều chỉnh lương, giờ làm và tuyển dụng trước dựa trên dự kiến về nhu cầu. Hồi quy chỉ có hai biến không tách được mọi kênh đó.

Vì vậy, không nên đọc hệ số như một số nhân chính sách cơ học hoặc bằng chứng rằng tăng trưởng GDP “gây ra” một thay đổi cố định của thất nghiệp. Dự báo cần giả định bổ sung, dữ liệu hiện tại, khoảng thời gian xác định và mô hình tính đến những ảnh hưởng khác. Mối liên hệ lịch sử của Hoa Kỳ có thể hữu ích nhưng không nhất thiết áp dụng trực tiếp cho nền kinh tế hoặc thị trường lao động khác.

Bản thân chỉ số thất nghiệp cũng quan trọng. Một tỷ lệ chung không phản ánh mọi dạng thiếu việc làm hoặc những người ở ngoài lực lượng lao động. Xem tỷ lệ thất nghiệp U-3 và U-6 để hiểu các định nghĩa của Hoa Kỳ. Chọn chỉ báo lao động khác có thể cho ra mối quan hệ ước tính khác.

Khi một báo cáo trích hệ số Okun, trước tiên hãy xác định phương trình nào đã được ước tính. Nghiên cứu so sánh tăng trưởng GDP với thay đổi của thất nghiệp, hay so sánh khoảng cách sản lượng với khoảng cách thất nghiệp? Hãy kiểm tra đơn vị của từng biến, khoảng thời gian, GDP có được quy đổi thành tốc độ năm hay không, và phương trình có hệ số chặn hoặc mốc tăng trưởng xu hướng hay không.

Tiếp theo là địa lý, thời điểm lấy mẫu, phiên bản dữ liệu và chỉ báo lao động. Nghiên cứu nói về thất nghiệp toàn quốc ở Hoa Kỳ, một khu vực hay nước khác? Dữ liệu theo thời gian thực có sẵn lúc ấy hay tài khoản quốc gia đã được chỉnh sửa về sau? Thất nghiệp là chỉ báo khảo sát chính thức cụ thể nào? Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ giải thích cách xây dựng số liệu thất nghiệp và thống kê lao động liên quan; các định nghĩa đó giúp hiểu vì sao cùng một nhãn có thể che giấu các cách đo khác nhau giữa những bộ dữ liệu. {source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

Cuối cùng, hãy hỏi hệ số hỗ trợ được kết luận nào. Theo đặc tả đã nêu, nó có thể tóm tắt mối liên hệ thống kê trong quá khứ. Bản thân nó không chứng minh khoảng cách sản lượng hiện tại hoặc dự báo số liệu thất nghiệp tiếp theo. Đọc thêm khoảng cách sản lượng và GDP tiềm năng và GDP danh nghĩa so với GDP thực. Hai bài này giải thích các đầu vào thường dễ nhầm khi đọc ước tính theo định luật Okun.