Преглед на стопанската политика ISSN 1313 - 0544

За връзката между ръста на икономиката и безработицата, или важи ли законът на Оукън за България

Автор: Адриан Николов / 20.04.2018
Оцени тази статия:

Икономическият подем естествено води след себе си ръст на заетостта и спад на безработицата. Обратно, кризите и свиването на производството означават, че мнозина ще останат без работа. Тази връзка е ясно видима в пазарните  икономики, макар и нейната сила и паралелност във времето да зависи от ефективността на местните пазари на труда и техните особености. Това, което остава на икономистите, е единствено да установят конкретната зависимост между двете величини, и след това да се опитат да прогнозират динамиката на пазара на труда въз основа на очакванията си за развитието на икономиката.

Краткосрочната зависимост между ръста на БВП и изменението на безработицата за първи път е подложено на систематично проучване от Артър Оукън през 60-те години на миналия век (Okun, 1962). На база на данни за САЩ той и по-късно други учени установяват, че за повечето отделни щати зависимостта е следната: процент изоставане на ръста на икономиката от потенциалния води до ръст на безработицата с половин процент. Първите изследвания ползват концепцията за „потенциален ръст“ – възможното повишение на БВП, ако изследваната икономика беше реализирала пълния си потенциал. По-късните модели предлагат алтернативи, най-често обвързвайки пряко динамиката на двата показателя – ръст на БВП и безработица, без да се нуждаят от допускания за максималния потенциален ръст.

Оттогава зависимостта, установена от Оукън, е получила статут на икономически закон, най-вече понеже намира потвърждение в много периоди и различни икономики. Независимо от това, икономисти нееднократно са обявявали края на валидността му, или поне неприложимостта му в много случаи (Gordon, 2010; Meyer & Tasci, 2012). Част от причината за това е, че зависимостта не е стабилна между отделните държави(коефициентите, които описват влиянието на БВП върху безработицата са доста различни), а често се наблюдава и възстановяване от кризи без чувствителен спад на безработицата.

Сред най-обхватните изследвания на „закона на Оукън“ от последните години е това на Ball, Leigh и Loungani (2017), публикувано от МВФ. Въз основа на данни за САЩ от 1948 г. насам и за двадесет други развити икономики след 1980 г., те установяват, че зависимостта между динамиката на безработицата и ръста на икономиката е относително стабилна и валидна в повечето случаи. Въпреки че ръстът на БВП далеч не обяснява цялото изменение в безработицата, той остава важен елемент.

Тъй като последните оценки на тази зависимост в България са вече на повече от десетилетие (Mavrov, 2007; Ganev, 2004), тук ще проверим дали тя е валидна за последни две десетилетия както на ниво държава, така и на областно равнище. Заради ограниченията на публикуваните от НСИ данни, на ниво държава се ползват тримесечни данни за динамиката на безработицата и брутния вътрешен продукт, а на ниво област – годишни. Включени са данни от 2003 г., от когато са първите публикувани, до 2017 г., която е последната година, за която има пълна информация. За да избегнем допускането за максималния потенциал на икономиката на страната, което би било особено трудно за отделните области, ползваме динамичен модел, а именно:

 

 

където U e коефициентът на безработица а P - брутният вътрешен продукт. Грешката  от своя страна описва страничните фактори, които влияят на динамиката на безработицата, които моделът не отчита. Следващите няколко таблици представят резултатите от тестването на зависимостите. Динамиката на БВП е представена като десетичен логаритъм, за да се избегнат нелинейни взаимодействия и да се смекчи евентуалното влияние на екстремни стойности.

Таблица 1: Коефициент на Оукън за България, национално ниво, тримесечни данни, 2003-2017 г.

Коефициент

Стандартна грешка

R2

n

-0,37 ***

0,05

0,41

60

Източник: НСИ, изчисления на ИПИ. Статистическа значимост на коефициентите : * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01 

Резултатите на ниво държава в България са забележително близки до тези, които установяват „класическите“ изследвания на зависимостта – повечето от тях поставят коефициента между 0,3 и 0,4, а този, който моделите за България извеждат за периода 2003-2017 г., е  -0,37. С други думи, промяна в БВП с процент води до изменение на безработицата с обратен знак с малко под половин процент. Това е белег за наличие на относително нормален бизнес цикъл и относително ефективни трудови пазари. Трябва да се има предвид и обяснителната сила на модела – малко под половината от динамиката на безработицата се обяснява от изменението на БВП, но другата половина се дължи на други фактори. Тук България остава малко зад другите включени в изследването на Ball, Leigh и Loungani (2017) страни, при които обяснителната сила на аналогични модели достига до над 80% (за Испания и САЩ). Най-често, разликите между чувствителността и обяснителната сила на отделните модели се дължи на особености в профила на работната сила на държавите, които описват (квалификации, образование, дял на чуждестранните и сезонните работници и подобни)

Тъй като моделът позволява извеждането на очаквани стойности на коефициента на безработица, алтернативен начин за оценка на полезността му e сравнението между отчетените стойности на безработицата и изведените от динамиката на БВП. Графиката представя разликата между изведеното от модела и отчетеното изменение по тримесечия.

Източник: НСИ, изчисления на ИПИ 

Като цяло, моделът предсказва по-малко резки промени на коефициента на безработица от действителните, като това важи с особена сила за годините на икономическата криза. Като цяло обаче, изведените стойности се приближават много до отчетените.

След като установихме наличието на зависимост на национално ниво, следва да разгледаме и резултатите на областно, представени в таблица 2 по-долу.

Таблица 2: Коефициент на Оукън за отделните области в България, годишни данни, 2003-2017 г.

Област

Коефициент

Стандартна грешка

R2

Перник

-0,59**

0,21

0,34

Габрово

-1,72*

0,65

0,32

София-град

-1,22**

0,46

0,32

Пловдив

-2,05**

0,84

0,28

Плевен

-1,77**

0,77

0,26

Бургас

-1,08*

0,61

0,15

Благоевград

-1.27*

0,70

0,15

Монтана

-1,30

0,82

0,11

Стара Загора

-1,05

0,66

0,11

Кюстендил

-1,69

1,16

0,09

Разград

-0,40

1,05

0,08

Силистра

-0,27

0,91

0,08

Шумен

-1,34

0,96

0,08

Ямбол

-0,42

1,28

0,08

Велико Търново

0,65

1,95

0,07

Варна

-1,31

0,96

0,07

Търговище

-0,76

1,59

0,07

Пазарджик

-0,34

0,80

0,07

Сливен

-0,50

0,95

0,06

Смолян

-0,85

0,67

0,05

Ловеч

-1,36

1,11

0,03

Добрич

-0,56

0,73

0,03

Кърджали

0,60

0,75

0,03

Русе

-0,73

0,84

0,02

Хасково

-0,60

0,68

0,02

Видин

0,14

1,28

0,00

Враца

-0,66

0,74

0,00

София-област

-0,55

0,54

0,00

Източник: НСИ, изчисления на ИПИ. Статистическа значимост на коефициентите : * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01

За разлика от националното ниво, резултатите на областно равнище далеч не са еднозначни. От общо 28 области статистически значима връзка между изменението на БВП и динамиката на безработицата се наблюдава едва при осем. Въпреки че почти всички коефициенти (освен тези на Видин, Кърджали и Велико Търново) са в очакваната посока и повишаването на БВП води до спад в безработицата, те се движат в прекалено широки граници, за да може да говорим за систематична зависимост между двата индикатора.

Не е случайно обстоятелството, че сред областите, при които се наблюдава такава зависимост, присъстват икономически най-силните – София, Пловдив и Бургас. На областно ниво зависимостта е чувствително по-силна – с други думи, дори и лек ръст на икономиката води до значителни изменения в безработицата. Причина за това най-вероятно е по-добре развитият пазар на труда в тях. Предвид това, че разглежданият период включва една от най-тежките икономически кризи на последните десетилетия и последвалото я възстановяване, дори малко подобряване на икономическото състояние на силните области води до поява на много нови работни места. От значение са и качествата на самата работна сила – именно в областите, където се наблюдава силна връзка между икономическо развитие и безработица, са и най-образованите и добре подготвени работници, които видимо най-бързо и активно успяват да се възползват от новосъздадените работни места в хода на възстановяването. Обратно, възможно обяснение за областите, където не се наблюдава такава зависимост, е, че икономическият им цикъл е обвързан с този на съседни, по-икономически силни области, а местната работна сила се състои от голям дял на хората с ниска, нетърсена или никаква квалификация. Част от причината за относително малкия брой статистически значими зависимост на областно ниво може да се крие и в естеството на ползваните данни – вероятно, при наличие на тримесечни отчитания на областен БВП, тя щеше да е доста по-видима и стабилна.

Като цяло, данните за България потвърждават логичната връзка между подобряването на икономиката и спада на безработицата, като освен това съответстват на един относително ефективен пазар на труда. Модели като представените по-горе позволяват да се създават очаквания за бъдещото развитие на пазара на труда въз основа на прогнозите за ръста на икономиката. Както видяхме, България (и част от областите ѝ) в определени граници следват очакваната и установена логика на икономическия цикъл, при това с темпове, близки до тези на доста по-развити икономики.

-------------------------

Okun, A. M. (1962). Potential GNP: Its Measurement and Significance (pp. 98-103). Yale University, Cowles Foundation for Research in Economics.

Gordon, R.J. (2010).Okun’s Law and Productivity Innovations. American Economic Review: Papers & Proceedings, vol. 100, no. 2, pp. 11-15. 2010.

Meyer, B., &Tasci, M. (2012). An Unstable Okun’s Law, not the Best Rule of Thumb. Economic Commentary, 7.

Ball, L., Leigh, D., & Loungani, P. (2017). Okun's Law: Fit at 50?. Journal of Money, Credit and Banking, 49(7), 1413-1441.

Mavrov, C. (2007). The Dependence between Unemployment and GDP in Bulgaria: Application of Direct and Reverse Regression. Economic Thought Journal, (6), 45-65.

Ganev, K. (2004). Statistical Estimates of the Deviations from the Macroeconomic Potential: An Application to the Economy of Bulgaria.