什么是奥肯定律？GDP增长与失业率的关系

经济生产更多时，企业可能需要更多劳动；产出下降时，企业可能减少工时或员工人数。经济学家阿瑟·奥肯研究了美国数据中的这种联系，并于 1962 年提出了两种相关的经验关系。一种比较实际产出的变化与失业率的变化，另一种比较产出缺口与失业缺口。经济学家把这一类关系统称为奥肯定律。{source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

“定律”听上去可能比证据所支持的更确定。它通常概括一种近似的反向关系：产出增速强于常态时，失业率往往下降；产出偏弱时，失业率可能上升。但这不表示GDP每次增长都会创造固定数量的岗位，也不表示每个季度失业率都必须与GDP反向变动。

早期估计使用的是特定历史时期的美国数据。后续研究选择了不同的产出和劳动力指标、时间范围与统计方法。因此，奥肯定律可以作为思考经济周期的起点，却不是能原样套用到其他国家或时期预测中的普遍常数。

“增长—变动”形式把某一时期实际GDP的增长率，与同一时期失业率的变化联系起来。一个简化的回归式可以写成：

失业率变化 = 截距 − β × 实际GDP增长率 + 残差

系数 β 表示，在某个特定模型和样本中，实际GDP增长率每变化 1 个百分点，失业率平均变化多少个百分点。截距也很重要：失业率平均不变时对应的GDP增长率不一定是零。有些表述会改写为高于趋势增长率或盈亏平衡增长率的部分。季度增长率、折合成年率的季度增长率，以及同比增长率也不是同一项输入。截距可以理解为方程中无法归于当期 GDP 增长的平均部分；它和 β 一起决定盈亏平衡增速，也就是模型估计失业率平均不升不降时对应的产出增速。把季度增速折合成年率会改变数值尺度，所以系数不能脱离频率解读。残差记录模型没有解释的波动，并不是另一批岗位的预测。

“缺口”形式比较实际水平与估算基准之间的距离：

失业缺口 = −β × 产出缺口

产出缺口通常表示为实际GDP相对于估算潜在GDP的百分比差异。失业缺口则是实际失业率减去估算的参考失业率，例如非加速通胀失业率（NAIRU）。按照这个符号约定，正的产出缺口对应负的失业缺口。β 的单位是产出缺口每增加 1 个百分点，对应失业率多少个百分点。

这两种方程不能互换。增长—变动回归的系数不能直接放进缺口方程，因为变量、单位以及常见的时间跨度都不同。即使采用相同形式的研究，也可能对GDP增长、潜在产出或失业率采用不同定义。美联储关于潜在产出的讨论指出，生产率和劳动力供给的变化会让两个估算缺口之间的关系更复杂。{source:frbMishkinPotentialOutput2007}

只为演示算术，假设产出缺口为 +2.0%，并设定一个虚构的缺口形式系数：产出缺口每增加 1 个百分点，失业率减少 0.5 个百分点。计算如下：

失业缺口 = −0.5 × 2.0 = −1.0 个百分点

再假设参考失业率为 5.0%，那么在这个简化演算中，隐含的失业率是 5.0% − 1.0 个百分点 = 4.0%。这些数值是为了演示乘法而假设的，不是当前美国的估计、适用于所有地方的奥肯系数，也不是预测。

要区分百分比和百分点。+2% 的产出缺口表示实际产出高于估算潜在产出 2%。−1 个百分点的失业缺口表示实际失业率比估算的参考率低 1 个百分点。它不表示失业率相较先前数值下降了 1%。

作比较时，增长—变动形式的研究可能会估算，季度实际GDP增速每提高 1 个百分点，在其样本中与失业率下降 0.28 个百分点相关。圣路易斯联邦储备银行报告了美国 1948 年至 2013 年第一季度季度数据的一种模型设定下的这个估计。该数值仅适用于那组数据和方程，并非上文假设的缺口系数，也不能直接套用到其他时期。{source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

理解产出时，可以把工作人数、工作时长和每小时产量放在一起考虑，但这些组成部分的调整时间不同。订单减少时，企业可能先取消加班、缩短班次，或暂时不补充空缺岗位。即使产出暂时走弱，企业也可能保留受过培训的员工；这种做法有时称为“劳动力囤积”。如果需求持续低迷，裁员可能随后发生。复苏刚开始时，企业也可能先增加现有员工的工时或人均产量，而不是马上大量招聘。这说明按人数还是按工时衡量劳动投入会带来差别：企业保留员工但缩短工时，员工人数暂时不变，总劳动投入已经下降；复苏时工时回到原水平，也会让产出先回升，而不必马上增加同等幅度的新岗位。

生产率会改变这种关系。如果员工和设备每小时生产更多，总产出可能上升，即使就业人数持平或减少。反过来，如果新员工需要时间才能充分胜任工作，招聘开始后产出仍可能较弱。产业结构也很重要：资本密集型行业的产出增加一美元，不一定像劳动密集型服务业增加一美元那样对应相同数量的岗位。

失业率还取决于哪些人被划入劳动力。在美国现行人口调查（CPS）中，劳动力包括按定义被归类为就业或失业的人；失业率是失业人数占劳动力的比例。停止积极求职的人可能离开劳动力，即使没有找到新工作，测得的失业率也可能因此变化。美国劳工统计局分别定义了失业、劳动力参与率和就业人口比率。关于美国失业率的不同口径，可参阅U-3 与 U-6 失业率。{source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

一个季度的数据可能汇总了不同时间作出的决定。企业可能在产出下滑被统计数据确认之前就已减少招聘，也可能先观察放缓是否持续，再决定裁员。有些员工换工作时不会经历失业，另一些人在被裁后需要时间寻找新工作。因此，同一季度的相关关系可能不同于跨几个季度衡量的关系。失业率是劳动力中失业者所占的比例，岗位流动则包括入职、离职、失业和重新求职等不同过程。衰退时，招聘冻结可能早于裁员；复苏初期，新职位也可能先由刚进入或重返劳动力的人填补。劳动力参与和分母变化会使失业率与GDP的转折不同步。

2009 年美国的情况说明经验法则为什么可能失准。旧金山联邦储备银行的研究人员分析了一个时期，当时失业率上升幅度远超简单产出关系所暗示的水平。他们指出，生产率的异常上升使企业在大幅减少劳动投入的同时维持了产出；工时和劳动力参与也构成了当时变化的一部分。这是产出与失业可能出现偏离的一种历史情形，不是每次衰退都会重复的模板。{source:frbsfOkunSurprise2009}

其他衰退和复苏中，生产率、工时、产业结构、劳动力参与、政策和测量方式可能以不同组合发挥作用。平均关系会平滑这些路径。它可以用于比较总体趋势，但仍可能无法准确描述某个季度或转折点。

系数估计取决于国家或地区、样本日期、数据频率、劳动力指标、产出指标和方程形式。行业和劳动力市场各不相同，因此全国关系可能不同于州或地区关系。季度回归对暂时波动的反应，也可能与年度回归不同。圣路易斯联邦储备银行的综述讨论了系数随时间和地理位置变化的情况，并提醒不要把某一个估计视为普遍规律。{source:frbStLouisOutputUnemployment2013}

缺口形式还多了一层不确定性：潜在GDP和参考失业率无法直接观察，只能依靠模型和假设估算。如果机构调整对趋势生产率或可持续劳动力市场状况的看法，历史缺口和系数估计也可能随之改变，尽管过去的事件并没有变化。美联储指出，自然失业率和潜在产出的估计可能存在较大不确定性。{source:frbMishkinPotentialOutput2007}

数据修订也会改变研究的解释。旧金山联邦储备银行对大衰退的分析发现，一些在实时GDP数据中显得明显的偏离，在GDP修订后看起来较小；短期偏离平均关系的现象仍是历史记录的一部分。如今修订后的数据序列，和预测者当时实时掌握的信息并不相同。{source:frbsfOkunDeviations2014}

奥肯定律概括了产出和失业率平均如何共同变动；系数本身无法说明政策制定者若主动把GDP改变某个幅度会发生什么。需求、技术、信贷条件或供给冲击等共同因素可能同时影响产出和就业。就业也会影响生产，而企业可能根据预期需求提前调整工资、工时和招聘。只含两个变量的回归无法分离所有这些渠道。

因此，不应把系数视为机械的政策乘数，也不应据此断言GDP增长“导致”失业率固定幅度的变化。预测需要额外假设、当前数据、明确的时间范围，以及考虑其他影响因素的模型。美国历史关系可以提供参考，却不一定能直接搬到其他经济体或劳动力市场。

报告提到奥肯系数时，先确认它估计的是哪种方程。它比较GDP增长率和失业率变化，还是比较产出缺口和失业缺口？检查各变量的单位、时间间隔、GDP增长是否折合成年率，以及模型是否包括截距或趋势增长基准。

然后检查地区、样本日期、数据版本和劳动力指标。研究对象是美国全国失业率、某个地区还是其他国家？使用的是当时可获得的实时数据，还是后来修订的国民账户？失业率是否来自某个具体的官方调查指标？美国劳工统计局说明了美国失业率及相关劳动统计的编制方法；这些定义有助于理解为什么不同数据集中相同的名称可能代表不同的测量方式。{source:blsCpsConcepts} {source:blsGovernmentMeasuresUnemployment}

最后，确认这个系数能支持什么结论。它可以概括特定设定下估算出的历史统计关系，但单靠它无法证明当前产出缺口，也不能预测下一次失业率数据发布。相关内容可继续阅读产出缺口与潜在GDP和名义GDP与实际GDP。这两篇文章解释了阅读奥肯定律估计时容易混淆的两个输入。