ওকুনের আইন প্রায়ই অর্থনৈতিক পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। সহগ, যা বিজ্ঞানী দ্বারা উদ্ভূত হয়েছিল, বেকারত্বের হার এবং বৃদ্ধির হারের মধ্যে সম্পর্ককে চিহ্নিত করে। এটি 1962 সালে গবেষণামূলক তথ্যের ভিত্তিতে বিজ্ঞানী দ্বারা আবিষ্কৃত হয়েছিল যার নামে এটির নামকরণ করা হয়েছিল। পরিসংখ্যান দেখায় যে 1% বেকারত্ব বৃদ্ধির ফলে সম্ভাব্য জিডিপি থেকে প্রকৃত জিডিপি 2% হ্রাস পায়। যাইহোক, এই অনুপাত ধ্রুবক নয়। এটি রাজ্য এবং সময়কাল অনুসারে পরিবর্তিত হতে পারে। বেকারত্বের হার এবং প্রকৃত জিডিপিতে ত্রৈমাসিক পরিবর্তনের মধ্যে সম্পর্ক হল ওকুনের আইন। সূত্র, এটা লক্ষ করা উচিত, এখনও সমালোচিত হয়. বাজার পরিস্থিতি ব্যাখ্যা করার জন্য এর উপযোগিতাও প্রশ্নবিদ্ধ।
ওকেনের আইন
এটির পিছনে থাকা সহগ এবং আইনটি পরিসংখ্যানগত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ফলে, অর্থাৎ অভিজ্ঞতামূলক পর্যবেক্ষণের ফলে উপস্থিত হয়েছিল। এটি মূল তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে ছিল না, যা তখন অনুশীলনে পরীক্ষা করা হয়েছিল। আর্থার মেলভিন ওকেন মার্কিন পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করার সময় প্যাটার্ন দেখেছিলেন। এটা আনুমানিক. এর সাথে সংযুক্তপ্রকৃত দেশীয় পণ্য অনেক কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়, এবং শুধু বেকারত্বের হার নয়। যাইহোক, সামষ্টিক অর্থনৈতিক সূচকগুলির মধ্যে সম্পর্কের এমন একটি সরল দৃষ্টিভঙ্গিও কখনও কখনও দরকারী, যেমন ওকেনের গবেষণা দেখায়। বিজ্ঞানী দ্বারা প্রাপ্ত সহগ উৎপাদনের আয়তন এবং বেকারত্বের হারের মধ্যে একটি বিপরীত আনুপাতিক সম্পর্ক প্রদর্শন করে। ওকুন বিশ্বাস করেছিলেন যে জিডিপিতে 2% বৃদ্ধি নিম্নলিখিত পরিবর্তনের কারণে হয়েছে:
- চক্রীয় বেকারত্ব ১% কমেছে;
- কর্মসংস্থানে 0.5% বৃদ্ধি;
- প্রতি কর্মীর জন্য কাজের ঘন্টার সংখ্যা 0.5% বৃদ্ধি পেয়েছে;
- উৎপাদনশীলতা 1% বৃদ্ধি।
এইভাবে, ওকুনের চক্রাকার বেকারত্বের হার 0.1% কমিয়ে, আমরা প্রকৃত জিডিপি 0.2% বৃদ্ধির আশা করতে পারি। যাইহোক, এই অনুপাত বিভিন্ন দেশ এবং সময়ের জন্য পরিবর্তিত হয়। সম্পর্কটি জিডিপি এবং জিএনপি উভয়ের জন্য অনুশীলনে পরীক্ষা করা হয়েছে। মার্টিন প্রাচোভনির মতে, উৎপাদনে 3% হ্রাস বেকারত্বের 1% হ্রাসের সাথে জড়িত। তবে, তিনি বিশ্বাস করেন যে এটি একটি পরোক্ষ নির্ভরতা মাত্র। প্রাচোভনির মতে, উৎপাদনের পরিমাণ বেকারত্বের দ্বারা প্রভাবিত হয় না, বরং অন্যান্য কারণের দ্বারা প্রভাবিত হয়, যেমন ক্ষমতার ব্যবহার এবং কাজের ঘন্টার সংখ্যা। অতএব, তাদের অবশ্যই পরিত্যাগ করা উচিত। প্রাচোভনি গণনা করেছেন যে বেকারত্বের 1% হ্রাস মাত্র 0.7% জিডিপি বৃদ্ধির দিকে নিয়ে যায়। তাছাড়া সময়ের সাথে সাথে নির্ভরতা দুর্বল হয়ে পড়ে। 2005 সালে, অ্যান্ড্রু অ্যাবেল এবং বেন বার্নানকে দ্বারা সাম্প্রতিক পরিসংখ্যানের একটি বিশ্লেষণ পরিচালিত হয়েছিল। তাদের মতে, বৃদ্ধি1% বেকারত্ব আউটপুট 2% হ্রাসের দিকে নিয়ে যায়।
কারণ
কিন্তু কেন জিডিপি প্রবৃদ্ধি বেকারত্বের হারের পরিবর্তনের শতাংশ ছাড়িয়ে যায়? এর জন্য বিভিন্ন ব্যাখ্যা রয়েছে:
- গুণক প্রভাবের ক্রিয়া। যত বেশি লোক নিযুক্ত, পণ্যের চাহিদা তত বেশি। অতএব, কর্মসংস্থানের চেয়ে আউটপুট দ্রুত বৃদ্ধি পেতে পারে।
- অসম্পূর্ণ পরিসংখ্যান। বেকার ব্যক্তিরা কেবল কাজের সন্ধান করা বন্ধ করতে পারে। যদি এটি ঘটে, তবে তারা পরিসংখ্যান সংস্থাগুলির "রাডার" থেকে অদৃশ্য হয়ে যাবে৷
- আবার, যারা আসলে নিযুক্ত তারা কম কাজ শুরু করতে পারে। এটি কার্যত পরিসংখ্যানে দেখানো হয় না। যাইহোক, এই পরিস্থিতি উল্লেখযোগ্যভাবে উত্পাদন ভলিউম প্রভাবিত করে। অতএব, একই সংখ্যক কর্মচারীর সাথে, আমরা আসলে মোট পণ্যের বিভিন্ন সূচক পেতে পারি।
- শ্রম উৎপাদনশীলতা হ্রাস। এটি শুধুমাত্র প্রতিষ্ঠানের অবনতির কারণেই নয়, অতিরিক্ত সংখ্যক কর্মচারীর কারণেও হতে পারে।
ওকেনের আইন: সূত্র
নিম্নলিখিত কনভেনশনগুলি প্রবর্তন করুন:
- Y হল আসল আউটপুট৷
- Y’ হল সম্ভাব্য মোট দেশজ পণ্য।
- তুই প্রকৃত বেকারত্ব।
- u’ হল পূর্ববর্তী সূচকের স্বাভাবিক স্তর।
- c – ওকুনের সহগ।
উপরের নিয়মগুলিকে বিবেচনায় রেখে, আমরা নিম্নলিখিত সূত্রটি বের করতে পারি: (Y’ – Y)/Y’=с(u – u’).
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, 1955 সাল থেকে, শেষ অঙ্কটি সাধারণত 2 বা 3 হয়েছে, এভাবেউপরোক্ত পরীক্ষামূলক গবেষণা দ্বারা দেখানো হয়েছে। যাইহোক, ওকুনের আইনের এই সংস্করণটি খুব কমই ব্যবহৃত হয় কারণ সম্ভাব্য বেকারত্ব এবং মোট দেশীয় পণ্যের মাত্রা অনুমান করা কঠিন। সূত্রের আরেকটি সংস্করণ আছে।
জিডিপি প্রবৃদ্ধি কীভাবে গণনা করবেন
জিডিপি বৃদ্ধির হার গণনা করতে, আমরা নিম্নলিখিত চিহ্নগুলি উপস্থাপন করি:
- Y হল আসল ইস্যু ভলিউম।
- ∆u গত বছরের তুলনায় প্রকৃত বেকারত্বের হারের পরিবর্তন৷
- C – ওকুনের সহগ।
- ∆Y হল গত বছরের প্রকৃত আউটপুটে পরিবর্তন।
- K হল পূর্ণ কর্মসংস্থানে গড় বার্ষিক উৎপাদন বৃদ্ধি।
এই স্বরলিপি ব্যবহার করে, আমরা নিম্নলিখিত সূত্রটি বের করতে পারি: ∆Y/Y=k – c∆u.
মার্কিন ইতিহাসে আধুনিক সময়ের জন্য, সহগ C হল 2, এবং K হল 3%। এইভাবে, সমীকরণটি উদ্ভূত হয়েছে: ∆Y/Y=0.03 - 2∆u.
ব্যবহার করুন
ওকুনের অনুপাত কীভাবে গণনা করতে হয় তা জানা প্রায়শই ট্রেন্ডিংয়ে সহায়তা করে। যাইহোক, প্রায়ই ফলাফল সংখ্যা খুব সঠিক হয় না. এটি বিভিন্ন দেশ এবং সময়ের জন্য সহগের পরিবর্তনশীলতার কারণে। অতএব, কর্মসংস্থান সৃষ্টির কারণে জিডিপি বৃদ্ধির প্রাপ্ত পূর্বাভাসগুলিকে একটি নির্দিষ্ট মাত্রার সংশয় নিয়ে বিবেচনা করা উচিত। অধিকন্তু, স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা আরো সঠিক। এটি এই কারণে যে বাজারের যেকোনো পরিবর্তন সহগকে প্রভাবিত করতে পারে৷
অভ্যাসে
অনুমান করুন যে বেকারত্বের হার 10% এবংপ্রকৃত মোট দেশীয় পণ্য - 7500 বিলিয়ন মুদ্রা ইউনিট৷
আমাদের জিডিপির পরিমাণ খুঁজে বের করতে হবে যা যদি বেকারত্বের হার প্রাকৃতিক সূচকের (6%) সাথে মিলে যায়। Okun এর আইন ব্যবহার করে এই সমস্যাটি সহজেই সমাধান করা হয়। সহগ দেখায় যে প্রকৃত বেকারত্বের হার স্বাভাবিকের তুলনায় 1% বেশি হলে তা জিডিপির 2% ক্ষতির দিকে নিয়ে যায়। তাই প্রথমে আমাদের 10% এবং 6% এর মধ্যে পার্থক্য খুঁজে বের করতে হবে। এইভাবে, প্রকৃত এবং প্রাকৃতিক বেকারত্বের হারের মধ্যে পার্থক্য 4%। এর পরে, এটা বোঝা সহজ যে আমাদের সমস্যায় জিডিপি তার সম্ভাব্য মূল্য 8% পিছিয়ে রয়েছে। এখন আসল মোট দেশজ উৎপাদনকে 100% হিসাবে ধরা যাক। আরও, আমরা উপসংহারে পৌঁছাতে পারি যে প্রকৃত জিডিপির 108% হল 75001.08=8100 বিলিয়ন আর্থিক ইউনিট। এটা বুঝতে হবে যে এই উদাহরণটি শুধুমাত্র একটি অর্থনীতি কোর্স থেকে একটি উদাহরণ। বাস্তবে, পরিস্থিতি সম্পূর্ণ ভিন্ন হতে পারে। অতএব, ওকুনের আইনের ব্যবহার শুধুমাত্র স্বল্পমেয়াদী পূর্বাভাসের জন্য উপযুক্ত, যেখানে অত্যন্ত সঠিক পরিমাপের প্রয়োজন নেই।
