Home Kiến thức đầu tư Định luật Okun – Công thức và các điểm hạn chế

Định luật Okun – Công thức và các điểm hạn chế

by J. L

Định luật Okun là một công cụ hữu ích trong việc đánh giá, dự báo xu hướng giữa tỷ lệ thất nghiệp và sản lượng GDP thực tế. Bên cạnh nhận định này cũng có nhiều ý kiến trái chiều về những hạn chế của định luật này mang lại. Vậy định luật Okun là gì? Định luật này có được chấp nhận như một công cụ phân tích xu hướng ngắn hạn đòi hỏi sự chính xác không? Cùng khám phá ngay trong bài viết dưới đây nhé!

định luật okun

Định luật Okun là gì?

1. Định luật Okun là gì?

Định luật Okun (Okun’s law hay Okuiis law) là một khái niệm kinh tế được định nghĩa bởi nhà kinh tế học người Mỹ Arthur Okun (1929 – 1979) vào những năm 60. Định luật Okun thể hiện mối quan hệ thống kê đáng tin cây giữa tỷ lệ thất nghiệp và những thay đổi trong tổng số sản phẩm quốc dân (GNP).

Ví dụ về định luật Okun: Khi tỷ lệ thất nghiệp giảm 1% thì GNP sẽ tăng 3%. Tuy nhiên, quy luật này chỉ đúng với nền kinh tế Mỹ và chỉ áp dụng khi tỷ lệ thất nghiệp nằm trong khoảng từ 3% đến 7,5%.

Trên thực thế, người ta đã chứng minh được: “Theo định luật Okun, nếu tỷ lệ thất nghiệp giảm 1% thì sản lượng thực hiện sẽ tăng khoảng 2%”.

Quy luật Okun cung cấp khái niệm chung cho rằng khi thất nghiệp giảm, sản lượng của một quốc gia sẽ tăng lên. Biện pháp này có thể được sử dụng để ước tính cả GNP và GDP.

Tìm hiểu thêm: Thị trường cạnh tranh độc quyền

2. Công thức của định luật Okun

định luật okun

Công thức tính định luật Okun.

Định luật Okun thể hiện thông qua công thức:

Y / Y = k – c / U

Trong công thức định luật Okun, các giá trị được quy định:

  • Y: Sự biến đổi của sản xuất trong nền kinh tế hay sự chênh lệch giữa GDP tự nhiên và GDP thực tế.
  • Y: Lượng GDP thực tế.
  • c: Các yếu tố liên quan đến sự thay đổi tỷ lệ thất nghiệp và sự thay đổi trong sản xuất.
  • u: Sự thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp hay sự chênh lệch giữa tỷ lệ thất nghiệp thực tế và tỷ lệ tự nhiên.
  • k: Một tỷ lệ phần trăm của tăng trưởng sản xuất hàng năm.

Công thức trên đã được vận dụng rộng rãi trong các quốc gia ngày nay để giải quyết các bài tập định luật Okun.

Ví dụ về quy luật Okun: Mối tương quan giữa tăng trưởng hàng quý về GDP thực tế so với những thay đổi hàng quý về tỷ lệ thất nghiệp từ nguồn dữ liệu sẵn có của Tổng cục Thống kê giai đoạn 2011-2023.

Tìm hiểu thêm: Lạm Phát: Khái niệm, nguyên nhân và tác động đến kinh tế xã hội

3. Các hạn chế của quy luật của Okun

định luật okun

Các hạn chế của quy luật Okun.

Hầu như các nhà kinh tế đều ủng hộ quy luật Okun nhưng định luật Okun kinh tế vĩ mô đôi khi được xem là không chính xác bởi các khía cạnh hạn chế sau:

  • Có quá nhiều biến số liên quan đến sự thay đổi giữa GNP và GDP.
  • Con số chính xác sẽ thay đổi mặc dù đa phần các nhà kinh tế đều đồng tình với quan hệ nghịch đảo của tỷ lệ thất nghiệp và sản xuất: GNP và GDP đều giảm khi thất nghiệp tăng hay đều tăng khi thất nghiệp giảm.
  • Có một tập hợp nhiều biến số của thị trường lao động để phân tích tác động của thị trường lao động đối với GNP và GDP khi nghiên cứu sâu hơn về mối quan hệ giữa sản xuất và tỷ lệ thất nghiệp.
  • Trình độ của người lao động trên thị trường, mức năng suất của người lao động và số giờ làm việc của người lao động là các biến số thị trường lao động chi tiết hơn.
  • Theo các báo cáo phân tích sâu, kết quả chỉ ra rằng với mỗi 1% thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp thực tế theo định luật Okun thì tỷ lệ GDP và GNP sẽ biến động mạnh mẽ hơn so với con số 2%.

4. Tại sao nó hoạt động khác nhau giữa các quốc gia?

định luật okun

Tại sao quy luật Okun lại hoạt động giữa các quốc gia?

Có ý kiến cho rằng, nếu áp dụng định luật Okun vào hai hay nhiều quốc gia có cùng dữ liệu và khuôn khổ thể chế thì kết quả cho ra sẽ giống nhau. Tuy nhiên, trên thực tế vẫn có sự khác biệt và định luật Okun hoạt động giữa các quốc gia bởi các lý do sau:

  • Thời gian:

Thời gian đề cập đến ở đây là thời gian hợp đồng. Khi càng nhiều hợp đồng tạm thời được thực hiện, bắt đầu và kết thúc, chúng sẽ dẫn đến những con số đáng chú ý khi đề cập về việc phá hủy và tạo ra.

Điều này sẽ tác động trực tiếp đến kết quả công thức, đặc biệt là trong lượng GDP và tỷ lệ thất nghiệp.

  • Trợ cấp thất nghiệp:

Nếu chính phủ cung cấp tiền trợ cấp thất nghiệp, không quan trọng số tiền đó nhiều hay ít, người lao động vẫn sẽ có xu hướng ít tìm việc hơn.

  • Nhu cầu bên ngoài:

Định luật Okun giải thích rằng khi nền kinh tế của một quốc gia bị phụ thuộc vào các khu vực ngoại quốc, vấn đề về thất nghiệp của quốc gia đó sẽ được giảm bớt.

  • Luật lao động:

Điều này đề cập đến hai khía cạnh của luật pháp. Luật pháp tương tự như con dao hai lưỡi: một mặt giúp bảo vệ người lao động trong khi mặt khác lại khiến cho tỷ lệ thất nghiệp bước vào chu kỳ kinh tế.

Khi đó, nếu chi phí sa thải người lao động thấp, các công ty sẽ tự do thuê thêm người không suy xét.

  • Các vấn đề về năng suất và đa dạng hóa:

Tưởng tượng trong trường hợp bạn phải dồn toàn bộ nỗ lực chỉ để đạt một nhiệm vụ duy nhất. Bây giờ, thay vì một nhiệm vụ, bạn có nhiều nhiệm vụ hơn thì tình huống nào sự nỗ lực của bạn đạt hiệu quả hơn? Khi bạn cống hiến nhiều hơn cho nhiều nhiệm vụ hơn thay vì chuyên tâm vào một mục đích, mọi thứ sẽ thực sự thay đổi.

Các yếu tố trên đã làm thay đổi con số ở mỗi quốc gia khác nhau, chẳng hạn kết quả thất nghiệp giảm 1% thì GNP tăng 3% sẽ chỉ đúng khi áp dụng với nền kinh tế Mỹ có tỷ lệ thất nghiệp trong khoảng từ 3% đến 7,5%. Trong khi đó, các quốc gia công nghiệp khác như Pháp, Đức – nơi thị trường lao động kém linh hoạt hơn Mỹ, cùng một mức thay đổi trong tỷ lệ GNP sẽ tác động ít hơn đến tỷ lệ thất nghiệp so với Mỹ, dẫn đến hệ số Okun cao hơn.

Trên đây, bài viết đã tổng hợp toàn bộ những thông tin, kiến thức, chia sẻ cơ bản về Định luật Okun: định nghĩa, định luật Okun công thức, các hạn chế,… Hy vọng những thông tin trên sẽ là nguồn tham khảo hữu ích cho bạn, giúp bạn giải đáp các thắc mắc xoay quanh định luật kinh tế này.

Tài liệu tham khảo:

Định luật Okun – Wikiwand

GLM: Linear regression — PyMC 5.10.3 documentation

Okun’s Law: Economic Growth and Unemployment (investopedia.com)

Tensorflow & Keras Tutorial: Linear Regression (learnopencv.com)

0 0 votes
Article Rating

Bài Viết Liên Quan

Theo dõi
Nhận thông báo
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Contact Us

DMCA.com Protection Status